成都城区近地表大气尘源解析研究

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1、成都理工大学硕士学位论文成都城区近地表大气尘源解析研究姓名:赵国涛申请学位级别:硕士专业:地球化学指导教师:张成江;倪师军20070501摘要成都城区近地表大气尘源解析研究作者简介:赵国涛,男,1972年3月出生,2004年师从于张成江和倪师军教授,于2007年6月毕业于成都理工大学地球化学专业并获地球化学硕士学位。近地表大气尘是在距离地面1.5~2.Om处采集的大气颗粒物和扬尘的混合物,对人体的健康影响很大。运用源解析技术定性和定量地研究近地表大气尘的来源及其源贡献率,对综合防治成都城区环境空气中的大气尘污染有

2、着十分重要的意义。目前,普遍采用的源解析技术数学模型是受体模型。受体模型的研究方法有十余种,其中最常采用的是化学质量平衡法和因子分析法。应用因子分析法进行分析,得到的结果是:成都城区内近地表大气尘的主要排放源有建筑尘、冶金尘、植物焚烧尘、煤烟尘(含土壤尘)、交通尾气尘、染料涂料排放尘和城市垃圾尘。应用化学质量平衡法,选取5种排放源参与拟合计算,所得到的各源贡献率是:土壤尘11.39%;建筑尘12.37%;冶金尘11.15%;城市综合尘59.27%;煤烟尘5.82。如果把整个成都城区内人类的活动看成是对有毒有害元素

3、的生产过程,就可以将统计过程控制理论应用于近地表大气尘中有毒有害元素的分析,进而得到这种生产过程的质量控制模型。利用所得质量控制模型,就可以实现对有毒有害元素的分布和变化过程的监测和控制,从而为综合治理城区空气污染提供参考。而应用该质量控制模型对近地表大气尘中有毒有害元素的浓度变化进行分析和溯源的过程,实际上也是一种源解析过程。本文以汞元素为例详细阐述了质量控制模型的建立过程,从而证明将统计过程控制的思想应用于成都城区近地表大气尘中有毒有害元素的控制在理论上是可行的。关键词:近地表大气尘,源解析,统计过程控制成都

4、理工大学硕士学位论文SourcesApportionmentofAirDustfullNearGroundinChengduUrbanZhaoGuotao,wasbornonMar.1972.UndertheguidanceofProf.ZhangCheng-jiangandNiShi-junfromSep.2004,hewasawardedtheMaster’s.DegreeofGeochemistryatChengduUniversityofTechnologyonJune.2007.ABSTRACTAird

5、ustabout1.5,,-2.0metersawayfromgroundisamixtureofdustfallandflyingdust,whichhasgreatinfluenceuponpeople'shealth.ItissignificantforsyntheticalpreventionandcurethedustfallpollutioninairenviromentofChengduurbanarea,byapplyingSOurCe-analysistodoaqualitativeandqua

6、ntitativestudyonsourcesandcontributionratiototheairdustnearground.Atpresent,amathematicsmodelisgenerallyusedasthereceptormodeltofinishsource-analysis.Thereareovertenmethodsforreceptormodel.thechemicalm螂balanceandfactoranalysiswerecommonlyused.Theresultsoffato

7、ranalysisrevealedmatthereweresevenmainsourcesofairdustfallneargroundinChengduurbanarea:(1)constructiondust,(2)smeltmetaldust,(3)plantburningsoot,(4)coaldust(containingsoildust),(5)trafficdust,(6)dyestuffandpaintdust,(7)garbagedust.Byusingchemicalmassbalanceme

8、thod,thepollutionSOUrCesofairdustfallneargroundareanalyzedwith5dischargesources.TheaveragecontributionratioofthefivepollutionSOurCeswereasfollows:11.4%forsoildust.12.4%forconstructiondust

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