检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵菲菲北京师范大学

学位级别：硕士

所谓源解析即对环境中污染物来源进行定性或定量研究的技术。由于源解析模型众多,各种模型运用的条件和范围不一,且模型本身构造的不确定性,致使模拟结果也存在很大不确定性。本文运用经典的化学质量平衡模型(CMB)和因子分析多元线性回... 详细信息

所谓源解析即对环境中污染物来源进行定性或定量研究的技术。由于源解析模型众多,各种模型运用的条件和范围不一,且模型本身构造的不确定性,致使模拟结果也存在很大不确定性。本文运用经典的化学质量平衡模型(CMB)和因子分析多元线性回归模型(FA/MLR)对南京市、南昌市、吉林市大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)和TSP的污染来源进行了解析,根据解析结果对两种模型的优缺点进行了深入分析,在此基础上利用蒙特卡罗法对因子分析多元线性回归模型中污染源的识别进行不确定性分析,为提高模型模拟结果的可靠性提供了新思路。\n 运用两种模型对三个案例城市大气颗粒物中的PAHs和TSP进行源解析的结果表明:南京市大气颗粒物中多环芳烃的共同来源有高温加热源、柴油燃烧源、燃煤源,除此之外,CMB模型还解析出汽油燃烧源、石油化工源和柴薪燃烧源。综合两种模型解析结果发现高温加热源、汽油燃烧源和柴油燃烧源贡献占主导,说明南京市第三产业发展较快,餐饮服务业的油烟排放和交通尾气排放对整个城市的污染占主导,因此应采取适当措施减少餐饮油烟和机动车尾气的排放。南昌市大气细颗粒物中共同解析出的污染源有焦化源和机动车排放源,除此之外,FA/MLR模型还解析出高温加热与焚烧源,CMB模型还解析出木柴燃烧源和燃煤源。其中焦化源贡献率超过机动车排放源贡献率成为第二大污染源,表明南昌市经济发展过分依赖第二产业的发展,重工业污染源超越交通源成为南昌市多环芳烃的贡献主体,因此南昌市应加快转变经济发展方式,调整产业结构使之更科学合理。运用两种模型对吉林市大气颗粒物中TSP进行源解析结果中只有一个共同源为土壤风沙尘,CMB模型解析的不同源有扬尘、道路尘、建筑尘和风沙尘,FA/MLR解析的不同源有钢铁工业粉尘、核工业污染源和冶金排放源,但是贡献率均相对较低。土壤风沙尘在两种解析结果中的贡献率均最大,说明土壤风沙尘贡献量远远大于人为排放源贡献量,即在影响大气环境中TSP的众多来源因素中,地区环境特点和气候特征对TSP源的影响最大,其次工农业和经济发展壮况等也有一定影响。\n 在对两种源解析模型比较的过程中发现,CMB模型对于解析污染源数目多的体系更具有优越性,能够定量计算出对每个采样点有明显贡献的所有源类,原理清楚,易于接受。但是它需要假定污染源的数量及每种污染源的排放模式,对于污染物源成分谱要求较全面,且对降解系数要求精确。而FA/MLR模型相对CMB模型使用简单,不需要研究地区优先源的检测数据,对污染源成分谱不够全面的案例仍然可以解析,也不必了解降解因子或是假设,可以广泛使用软件对数据进行处理。其不足之处在于,当一个或多个源示踪物不是来自同种类型污染源时,其应用受限,并且有些示踪物所指代的污染源尚不明确,也对源识别带来困难。因子分析法对受体样品数据量要求较大,一般至少要有四十组数据,并且因子分析法识别的污染源种类较少,一般在三至五个左右,因此对于分析源数目少的体系比较成功。\n 在对三个城市受体样品数据进行因子分析时发现,采用不同数据组分析,提取出的主因子个数也不同,且每次模拟过程中对主因子具有最大贡献权重的化合物也不一致,经分析,FA/MLR模型的不确定性主要来源于监测数据的不确定性和示踪物选取的不确定性,所谓示踪物即为标识各污染源的化合物。因此本文运用蒙特卡洛法,并将因子分析算法编程以对因子提取过程进行上千次模拟,选取出现概率最高的化合物作为示踪物,而不是以单一运算结果作为示踪物的选取标准,从而提高了示踪物选取的客观性。

关键词：源解析模型因子分析蒙特卡洛法污染物源

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源解析模型在中国大气颗粒物重金属来源分析中的应用研究

引用

石家庄学院学报 2015年第3期17卷 95-99页

作者：王菲方凤满安徽师范大学国土资源与旅游学院安徽芜湖241000

大气颗粒物中的重金属除直接通过呼吸、皮肤接触直接进入人体,还能够在干湿沉降作用下进入土壤和水体,并通过食物链危害人体健康.通过文献调研分析了中国大气中重金属污染状况及暴露特征,综述目前国内几种常用的大气颗粒物中重金属源解... 详细信息

大气颗粒物中的重金属除直接通过呼吸、皮肤接触直接进入人体,还能够在干湿沉降作用下进入土壤和水体,并通过食物链危害人体健康.通过文献调研分析了中国大气中重金属污染状况及暴露特征,综述目前国内几种常用的大气颗粒物中重金属源解析方法,并提出应加强源解析模型的综合应用,建立排污标准.

关键词：大气颗粒物重金属源解析模型暴露特征

来源：评论

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基于子流域尺度的抚仙湖磷污染源解析及环境风险评估

引用

长江流域资源与环境 2025年第2期34卷 383-394页

作者：王延杰梁启斌王艳霞侯磊陈奇伯李晓琳王伟高俊淑西南林业大学水土保持学院云南昆明650224 西南林业大学生态与环境学院云南昆明650224 云南蓝态环境工程有限公司云南昆明650051

精准定量湖泊流域总磷(TP)污染源结构是有效评估湖泊环境风险的重要前提。以典型高原湖泊抚仙湖为例,通过资料收集和现场调查,结合TP污染负荷源解析模型,分析了抚仙湖25个子流域1990~2020年TP污染负荷。通过熵权模糊综合评价模型,分别评... 详细信息

精准定量湖泊流域总磷(TP)污染源结构是有效评估湖泊环境风险的重要前提。以典型高原湖泊抚仙湖为例,通过资料收集和现场调查,结合TP污染负荷源解析模型,分析了抚仙湖25个子流域1990~2020年TP污染负荷。通过熵权模糊综合评价模型,分别评估1990~2020年抚仙湖全流域和子流域尺度TP环境风险。结果表明:(1)1990~2020年抚仙湖流域TP污染负荷范围为59.38~239.05 t,点源污染占比有所上升,但面源污染仍是TP污染最大来源。TP污染主要来自化肥施用和畜禽散养。其中化肥污染主要来自抚城河和河外直钩河子流域,畜禽散养污染主要来自大提坎清河和大箐河子流域。(2)1990~2020年抚仙湖全流域环境风险呈现先增后减特征,其中2005年风险最高;河外直钩和抚澄河子流域环境风险程度较高,2000~2010年间一直处于高风险水平(风险值>0.55)。由于磷矿关闭,东大河子流域2005~2010年环境风险程度从极高降至极低风险。子流域尺度风险评估可以提供更加精准的环境风险信息,基于子流域尺度的湖泊污染源解析及环境风险评估结果可为抚仙湖流域TP环境风险防控措施的实施和水质恶化预警提供科学参考。

关键词：总磷(TP) 源解析模型子流域环境风险高原深水湖泊 GIS

来源：评论

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郑州市PM2.5污染特征及其源解析研究

郑州市PM2.5污染特征及其源解析研究

引用

作者：王佳郑州大学

学位级别：博士

随着国民经济的发展和城市化进程的推进，我国的大气环境问题日益凸显。灰霾天气频繁发生，大气细颗粒物（PM2.5）污染变得越来越严重，PM2.5现已成为我国大部分大中城市的首要大气污染物。郑州是中部的核心城市，为中国PM2.5严重污染... 详细信息

随着国民经济的发展和城市化进程的推进，我国的大气环境问题日益凸显。灰霾天气频繁发生，大气细颗粒物（PM2.5）污染变得越来越严重，PM2.5现已成为我国大部分大中城市的首要大气污染物。郑州是中部的核心城市，为中国PM2.5严重污染城市之一。开展郑州市细颗粒物污染特征及其源解析研究，为郑州市空气质量改善提供科技支撑，为地方政府污染控制决策提供科学依据。　　本课题于2011年至2013年在郑州采集大气PM2.5样品，并对其水溶性无机离子、无机元素、有机碳（OC）、元素碳（EC）和多环芳烃（PAHs）组分进行检测，了解郑州市PM2.5及其组分的污染水平及各组分对PM2.5质量浓度的贡献，分析季节和年际变化性，健康及环境影响等。利用美国IMPROVE（the Interagency Monitoring of Protected Visual Environments）项目经验公式，推估PM2.5中各组分对大气消光的贡献率，找出对能见度影响最大的物种。同时，对PM2.5中的二次组分进行了估算，考察了二次组分对PM2.5质量浓度及大气消光的贡献率。本研究还使用PMF源解析模型对郑州市PM2.5进行了来源解析。对2011–2013年冬季持续重污染事件期间PM2.5及其组分污染特性进行了分析，探讨重污染事件的不同成因;并利用HYSPLIT（ Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型，分析了可能的气团影响。　　2011–2013年PM2.5的年平均浓度分别为186、182和218μg/m3，为中国环境空气质量标准中年平均值（35μg/m3）5–6倍。表明，郑州的PM2.5污染很严重。　　在各组分对PM2.5的贡献方面，从2011–2013各年的年平均数据来看，有机物（OM）在 PM2.5中的占比最大，贡献率为18–26％，接下来依次为：SO42–（14–19%）、NO3–（10–11%）、NH4+（8–9%）和EC（3%）。从2011年到2013年，OM的贡献率增长了8%，SO42–的贡献率增长了3%，表明有机组分和硫酸盐前体物排放的增加。因此，尤其需要采取措施减少有机物的排放，防止有机物污染的加剧。NO3–/SO42–质量浓度比值在0.3–1.1之间，表明固定源排放仍然是郑州市细颗粒物重要的排放源。秋季和冬季明显的SOC富集，很可能是因为生物质燃烧和冬季增加的燃煤排放。　　二次物种的研究表明二次组分在总的PM2.5质量和能见度恶化影响方面都起到重要的作用。二次无机组分（SO42–+NO3–+NH4+）在总的PM2.5质量中占了33–45%，二次有机物SOM的占比为4–21%。二次气溶胶（(NH4)2SO4+NH4NO3+SOM）在总的消光贡献中占了80%。(NH4)2SO4和 NH4NO3是郑州市能见度恶化的主要影响因素。为了达到PM2.5污染控制目标，需要采取措施控制NOx、SO2、NH3和VOCs的排放。通过使用PMF源解析模型对郑州市的PM2.5进行了来源解析，得出郑州市主要污染源及其对大气PM2.5质量浓度的贡献率依次为：燃煤（29%）;机动车（26%）;扬尘（21％）;二次气溶胶（17%）和生物质燃烧（4%）。　　2011到2013年PAHs研究结果表明，16PAHs质量浓度的范围为7–961 ng/m3（3年平均值:174 ng/m3）。季节变化趋势为冬季>秋季>春季>夏季。16种PAHs中，BbF、Chry、Flt、BkF、BaA、Pyr和 Ind是含量最丰富的物种，占总PAHs的58–82%（平均为73%），反映了燃煤和机动车尾气的影响。16PAHs/PM2.5的比值随着季节和PM2.5的浓度的变化而变化。研究区域BaP的浓度为9.4 ng/m3（3年平均值），超过了中国空气BaP年平均标准值（1.0 ng/m3）。计算的16种PAHs的毒性当量浓度∑16PAHTEQ季节平均浓度变化范围为：4~43 ng/m3，三年平均值为22、19和28 ng/m3，这些数值表明研究区域存在严重的健康隐患。16种 PAHs的诊断比值法和正矩阵因子分解模型（PMF）解析结果显示 PM2.5中PAHs主要来自于燃煤，机动车，炼焦厂排放和生物质燃烧。　　本研究分析了2011–2013年冬季三次PM2.5持续重污染事件。通过对比分析三次重污染事件期间与非事件时期PM2.5和各主要组分的质量浓度以及各组分的占比情况，可以得知，重污染事件期间PM2.5的质量浓度平均值高达453μg/m3，远高于非事件日期间PM2.5的质量浓度（180μg/m3）。在三次重污染事件期间OC、EC、SO42–、NO3–和 NH4+的质量浓度平均值均大于非污染事件时期这些组分质量浓度值。重

关键词：大气污染细颗粒物污染特征源解析模型

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