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成都市大气颗粒物源解析的PPR法

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造经验性太强 , 若缺乏对源的了解 , 盲目试验很难成 功。 在 TT FA 基 础 上 提 出 的 目 标 识 别 因 子 法 ( TTRA) 在处理符合线性加和模型的观测方面具有 比一 般 FA 法更 强的 解析能 力, 又基 本上 克服 了 TTFA 法经验性太强的弱点。不过, 该方法有待于 从多元统计理论上给予阐明 , 且计算过繁。此外 , 所 有的因子分析法都对成分相似的源分解无力[3] 。 投影寻踪 ( PP ) 是一种数据分析新技术。其特 点是寻找一些投影方向, 使数据在这些方向上能显 露其结构和 特征, 达到研 究和 分析 处理数 据的 目 的[ 4] 。笔者应用 PP 技术对大气颗粒物排放源进行 解析 , 并在建模过程中, 通过数据生成 , 可定量求出 排放源对大气污染的权重贡献率。
x1 0. 245 0 0. 002 0 0. 009 1 0. 054 1 0. 001 0 0. 037 6 0. 060 4 0. 001 1 0. 000 5 0. 002 3 0. 001 5 0. 000 0 30. 8 x2 0. 165 0 0. 031 7 0. 009 6 0. 038 9 0. 001 0 0. 026 0 0. 049 2 0. 000 8 0. 000 2 0. 001 0 0. 000 9 0. 000 0 10. 8 x3 0. 093 4 0. 245 0 0. 002 1 0. 020 3 0. 000 8 0. 015 5 0. 022 4 0. 000 2 0. 001 5 0. 000 6 0. 000 3 0. 000 0 4. 3 x4 0. 076 0 0. 001 1 0. 001 3 0. 012 6 0. 000 2 0. 006 8 0. 023 4 0. 000 4 0. 000 5 0. 001 3 0. 001 4 0. 000 1 10. 5 x5 0. 205 0 0. 012 9 0. 006 2 0. 029 0 0. 000 3 0. 016 3 0. 027 3 0. 000 3 0. 001 0 0. 001 4 0. 000 6 0. 000 2 34. 0 x6 0. 102 0 0. 002 5 0. 021 2 0. 146 0 0. 011 4 0. 018 0 0. 016 5 0. 001 1 0. 000 2 0. 009 9 0. 009 8 0. 000 0 3. 6 x7 0. 018 4 0. 001 4 0. 000 7 0. 007 5 0. 000 4 0. 002 9 0. 003 4 0. 001 3 0. 000 1 0. 000 3 0. 000 1 0. 000 0 6. 2 y 30. 70 5. 300 2. 000 7. 450 0. 620 8. 150 5. 110 0. 590 1. 830 1. 620 0. 910 0. 015
1 2 2
610041, China;
2. Hydraulic Engineering F aculty of Sichuan University, Chengdu 610065, China) Abstr act: In order to control pollution and improve atmospher ic quality, it is necessary to make sour ces apport ionment of atmospheric particles. On the basis of analyses to the data of element contents in atmospheric samples and to the source profiles of atmospheric par2 ticulates in Chengdu City, the weight contr ibution rates of sources of atmospher ic particulates wer e calculat ed with the help of projec 2 tion pursuit regression ( P PR) technique. Results show that t he contribution rates of coal burning and soil dusts that are the main dust sources of atmospheric part iculates in Chengdu sur passed 40% respectively. It coincides with the practical cases of sources of atmo 2 spheric pollution in Chengdu. Key words: atmospheric particulate; sources appor tionment; atmospheric pollution; pr ojection pursuit
式中 : M ) ) ) 岭函数的个数 ; Z m ) ) ) 岭函数的自变量 , 它是 P 维向量x 在 A方向上的投影响。 Zm = A # x = A m1 x 1 + , + A mpxp =
表1 Table 1
元素 Si Ca Mg Fe Mn K Al Pb Ti As Zn Se Xj( % )
39
为了对成都 市区 大气 颗粒 物进 行源 解析 , 在 1992 年中的不同季节, 以 5 日法对分布在不同功能 区的 10 个采样点的大气颗粒物 ( SP M, d < 10 Lm) 采集样本和与源解析有关的 13 种元素的含量进行 分析, 分别对影响市区大气颗粒 物的土壤尘 ( x 1 ) 、 道路尘( x 2 ) 、 建筑尘 ( x 3 ) 、 工业燃煤尘 ( x 4 ) 、 民用燃 煤尘 ( x 5 ) 、 冶金尘( x 6 ) 和汽车尾气排尘( x 7 ) 等 7 类 主要尘源进行了采样和分析处理 , 得到成都市区大 气颗粒物的 7 类主要排放源的元素组成和综合市区 内 10 个采样 点的大 气样 本元素 的测 试分 析结果 ( y ) 如表 1 所示。表中的部分数据来源于文献 [ 5] 和[ 6] 。 11 2 PPR 用于源解析的基本思想和方法 P PR 是将投影寻踪 ( PP) 与回归分析 ( RA) 方法 相结合产生的一种多因子建模新技术。其基本思想 是为了避免线性回归不能反映实际问题中非线性情 况的矛盾 , 采用一系列岭函数 G m ( Z m ) 的和去逼近 回归函数 :
摘要 : 应用投影寻 踪回归新技术 ( PPR ) , 对成都市区大气采集样本 中的元素含量数据和成都市大气颗粒物源成 分谱进行分析 , 得到成都市大 气颗粒物排放源的权重贡献率。结果表明 : 影响成都市大气颗粒物的主要 贡献源为燃煤 尘和土壤道路尘 , 它们的贡献 率均达 40% 以 上 , 与成 都市区内大气污染来源的实际情况相符合。 关键词 : 大气颗粒物 ; 源解析 ; 大气污染 ; 投影寻踪 中图分类号 : X169 文献标识码 : A 文章编号 : 1001- 6929( 2000) 05- 0038- 03
收稿日期 : 1999- 09- 02 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 49471048) 作者简介 : 李祚泳 ( 1944- ) , 男 , 四川宜宾县人 , 教授.
1
111
成都市区大气颗粒物源解析的 P PR 模型
成都市区大气颗粒物主要排放源成分谱和样 本分析数据
第5期
李祚泳 , 等 : 成都市大气颗粒物源解析的 P PR 法
p
min
( 3) 这一过程可采用逐步交替优化的多重平滑回归 技术算法 ( SMART ) 予以实现[ 7] 。在应 用 SMART 算法实现 P PR 建模过程中 , 通过数据生成处理 , 能 获得因子 x j 对因变量 y 的权重贡献率。因此 , 当用 PPR 对大气颗粒物进行源解析时, 可将排放源视作 PPR 建模的因子 x j , 将大气样本采集分析得到的元 素数据视为因变量 y 。不同排放源的某一元素谱 x j 与大气样 本中该 元素的 采集分 析数据 y 相对 应。 因此 , 用表 1 中的 x j ( j = 1, 2, , , 7) 和 y 一一对应 的数据, 就可以进行 PPR 建模。 113 成都市区大气颗粒物排放源的权重贡献率 将表 1 中的 xj 与 y 的全部数据输入已编辑好
_ _ _ p
m xj EA
j= 1
j
( 2)
成都市大气颗粒物的主要排放源元素组成及样本 测试数据
Element components of sources of atmospheric particulates and analysis data of atmospheric samples in Chengdu City
第 13 卷
第 5期
环 境 科 学 研 究 Research of Environmental Sciences
Vol. 13, No. 5, 2000
成都市大气颗粒物源解析的 PPR 法
李祚泳 , 丁
( 1. 成都气象学院, 四川 成都 1
晶 , 张欣莉
2
2 610065)
610041; 2. 四川大学 水电学院 , 四川 成都
PPR Me thod for Sources Apportionment of Atmosphe ric Particulates in Chengdu City
LI Zuo2yong , DING Jing , ZHANG Xin2li
( 1. Chengdu I nst itute of Meteorology, Chengdu
M M
为了尽可能逼近 f ( x ) , P PR 仍采用最小二乘 法作为极小化判别准则, 用以确定式 ( 1 ) ( 2) 中的参 数A m, B m , G m ( Z m ) 和 M 的组合 , 使满足 j

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成都市大气PM2.5中Cl-、SO42-、NO3-和NH4+浓度分析

成都市大气PM2.5中Cl-、SO42-、NO3-和NH4+浓度分析

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环境空气颗粒物来源解析监测技术方法指南

环境空气颗粒物来源解析监测技术方法指南

环境空气颗粒物来源解析监测技术方法指南下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!环境空气颗粒物来源解析监测技术方法指南第一节：背景介绍随着工业化进程的加快和城市化进程的加剧，环境空气质量日益受到关注。

大气细颗粒物PM2.5的源解析技术

大气细颗粒物PM2.5的源解析技术

大气细颗粒物PM2.5的源解析技术摘要：社会经济的持续不断快速发展与广大民众日常生活水平的不断提升，越来越多人开始关注和重视大气细颗粒物中PM2.5的源解析技术。

然而，大气细颗粒物PM2.5源解析技术应用并不是一件容易的事情。

这就需要相关工作人员充分了解受体模型的概念，然后再使用受体模型去研究大气颗粒物PM2.5内部复杂性各项组成部分，最终实现提升大气颗粒物PM2.5的源解析技术的目的。

关键词：大气细颗粒物；PM2.5；源解析；受体模型大气颗粒物PM2.5是影响城市大气环境质量的重要因素之一。

尤其那些细小颗粒物的PM2.5在大气中停留的时间非常长整个输送距离会越来越远，这种问题在某种程度上不仅能够引起灰霾天气的发生，而且整个能见度也会下降很多。

并且通过支气管与肺泡能够进入到血液当中，各种不同类型的有害气体与重金属在某种程度上能够对广大社会民众健康带来很大威胁。

1.受体模型的概念受体模型是一种创新型、高效用方法。

它在一定程度上能够识别和解析受体处中大气污染物各种不同来源与贡献率数字模式和方法，受体模型在研究大气颗粒物源识别方面占有重要作用。

近些年，随着现代化信息技术的持续不断快速发展受体模型在日常使用过程中也在持续不断完善[1]。

在使用受体模型研究大气颗粒物PM2.5过程中，一定要保证受体和源两者之间的各种污染物呈现一种质量平衡的关系，绝大多数污染物从发生源排放出来之后会在空气中进行扩散与混合，从而能够在大气中均匀分布。

另外，受体模型主要是以各种污染区域来作为研究对象。

在研究大气颗粒PM2.5源解析技术过程中需要相关工作人员运用科学、合理的方法来对大气中各种污染物存在的特征进行综合分析，从而得出更多大气颗粒物PM2.5相关污染物组成部分内容。

2.关于受体模型在大气中吸入颗粒物PM2.5的应用分析2.1大气细颗粒物PM2.5污染物组成部分复杂性特点PM2.5中包含着各种不同类型的污染物，不仅有燃煤、机动车排放、建筑尘土、各种风沙扬尘与生物质燃烧等污染源的排放。

大气颗粒物质量谱分析与来源解析

大气颗粒物质量谱分析与来源解析

大气颗粒物质量谱分析与来源解析近年来，大气颗粒物质量谱分析及来源解析技术的研究受到了广泛关注。

大气颗粒物是指在空气中悬浮的固体或液体颗粒，它们的粒径范围从纳米到微米不等。

颗粒物的存在对人类健康和环境造成了严重的影响，因此准确地了解和分析大气颗粒物的组成和来源，对于制定环境保护政策和改善空气质量具有重要意义。

大气颗粒物质量谱分析技术是一种利用质谱仪对颗粒物中物质进行全面定量分析的方法。

质谱仪通过将颗粒物中的样品分解成离子或分子，然后进行质量分析，从而确定样品中的成分。

利用质谱仪可以快速、准确地获取颗粒物样品的质谱图，进而分析出样品中的有机物、无机物以及其他成分的含量和种类。

通过大气颗粒物质量谱分析，可以揭示大气颗粒物的来源。

大气颗粒物的来源多种多样，例如工业排放、交通尾气、农业活动等。

这些源头不同的颗粒物具有独特的组成和特征，通过分析颗粒物质量谱图可以辨别不同来源的颗粒物。

例如，工业排放的颗粒物中可能含有重金属元素，而交通尾气中的颗粒物则可能富含有机化合物。

通过对不同来源颗粒物的分析，可以帮助环境科学家准确地判定环境污染的源头，从而制定相应的环境保护措施。

除了来源解析，大气颗粒物质量谱分析还可以用于研究颗粒物的化学组成和痕量元素含量。

大气颗粒物中的化学成分主要包括有机物、无机物和金属元素等。

通过质谱分析技术，可以详细地分析这些成分的种类和含量，从而了解大气颗粒物对人类健康和环境的潜在影响。

此外，质谱分析技术还可以用于分析颗粒物中的痕量元素，这些元素对人体健康具有重要意义。

例如，大气颗粒物中可能含有重金属汞和铅，这些重金属对人体神经系统和免疫系统有害。

当前，大气颗粒物质量谱分析技术仍面临一些挑战。

首先，颗粒物的化学组成十分复杂，需要采用高灵敏度的质谱仪来进行分析。

其次，颗粒物的组分浓度较低，需要采用有效的富集和预处理技术来提高分析的灵敏度和准确性。

此外，大气颗粒物来源的解析也需要结合其他的环境监测数据和模型分析结果，以获取全面和可靠的结果。