正矩阵因子分解法解析北京pm10和pm2.5气溶胶的来源

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1、第二届全国环境化学学术报告会论文集正矩阵因子分解法解析北京PMl0和PM2．5气溶胶的来源孙业乐1庄国顺1t2l北京师范大学大气环境研究中心，北京100875；2复旦大学，环境争工程学系大气化学研究中·o，上海200433摘要(、良种新的因子分析法．正矩阵因子分解法对北京，M。。和，M：，的来源进行解析．，M，。和PM2．5分别解析出了8个因子，其中包括6个相同的来源：二次气溶胶，道路扬尘，生物质燃烧，钢铁冶炼，非金属冶炼，汽车尾气排放．)除此之外PMIO还解析出了土壤尘和工业排放源，PM2．5解析出了废弃物燃烧以及矿物灰尘源．二次气溶胺是PM

2、l0和PM2．5的主要贡献者，分别占PMl0和PM2．5的55％和61％。道路扬尘其次，占PMIO的18％，PM25的14％．关键词：正矩阵因弋尹解法母絮州女5源筻析0前言近几年来，尽管北京政府采取了一系列的强制性措施控制空气质量污染，但是可吸入颗粒物的浓度不但没有减少，反而在原先的基础上有所增加。因此了解气溶胶颗粒物的来源将为改善北京市空气质量提供科学的理论依据，同时为保护人民身体健康做出贡献。然而先前学者通过因子分析方法解析的北京气溶胶的来源由于因子分析自身的局限性而带有较大的不确定性。因此一种新的因子分析法．多元矩阵因子分解法(PMF)m

3、21被采用来解析北京气溶胶颗粒物的来源并获得相应的源谱。1PMF原理在PMF里，假设x为nxm矩阵，n为样品数，in为化学成分数目，那么x可以被分解为两个矩阵即G(nxp)和FC．pxm)，P代表解析出的因子数目。X=GF4-EG为nxp矩阵，为源的载荷，F为pxm矩阵，为污染源的源谱。E为残数矩阵，即数据中未能解释的那部分。a=∑∑(eo7％)2PMF的主要目标就是要使总方差最小‘¨”方程(2)的解可以通过一种特殊的算法得到。2源分析妒f’l第二届全国环境化学学术报告会论文集PMl0和PM2．5均解析出了8个来源。PMl0和PM2．5中的第一

4、个因子，NH4+，N03一，S042-皆有很高的负载，明显代表二次来源。地壳来源在PMl0中解析为两个因子。一个因子包含高浓度的Mg，Ti，AI，Na，表明道路尘源。而另外一个因子则与ca，Al，Ti，Sr和co有关，代表着土壤尘源。PM2．5中，第二个因子中Mg，Ti，AI，Fe，Mn和ca有较高的负载，表明道路尘源。第8个因子sr和co具有高的负载，而As，Cr，cd，CuS，Mg，Ti和Al有一定的负载，可能与煤飞灰有关。PMl0第四个因子中，K+和clr具有高的解释值，可能与生物质或者煤炭燃烧有关。PMl0中的第五个因子Fe和Mn具有高

5、的负载，代表钢铁冶炼源。而在PM2．5中，除了Fe和Mn外，cLzn和Pb也同时出现在这个因子里，说明工业排放可能是细颗粒物Pb等元素的一个重要来源。PMl0中的第六个因子与Ni，Cu，Sr，Co，Ti和Na有关。这个因子可以被归为道路尘污染的汽车排放源。PMl0中的第七个因子以Cr，zn，Ni和Cu为特征，这可能与化石燃料的燃烧以及工业排放双重来源有关。PMl0解析出来的最后一个因子与As，Zn，Pb，Cd和Mn有关，代表工业排放源，尤其是非金属冶炼。相同的因子也出现在PM2．5中，PM2．5中的第五个因子中Ni和cu有负载，这个因子可被解释

6、为工业排放。二次气溶胶是PMl0和PM2．5的主要成份，分别占55％和61％，地壳源包括道路尘或者土壤尘是导致PMl0和PM2．5高浓度的另一个主要因素。分别占PMl0和PM2．5的18％和14％。由于源解析过程中未考虑OC和EC，因此PMF解析出来的源贡献可能与实际有所差别。参考文献【1】Paatero，P，Tapper,UAnalysisofdifferentmodesoffactoranalysisasleastsquaresfitproblem，ChemometricsandIntelligentLaboratorySystems，19

7、93，18：183-194【2】Paatero，P，Tapper,U．Positivematrixfactorization：aIlon·negativefactormodelwithoptimalutilizationofelTOVestimatesofdamvalues。Environmetrics，1994，5：111—126SourceappointmentofPMl0andPM2．5aerosolsinBeijingbypositivemarxfactorizationSunYelelZhuangGuoshunl-2》硝／y-第二届全

8、国环境化学学术报告会论文集1TheCenterforAtmosphericEnvironmentalStudy,BeijiugNormalUniver