空气颗粒物是严重影响城市空气质量的一类污染物,某一地区空气颗粒物上各组分浓度之间的相关关系,从某种程度上反映了该地区的污染源特征,对其进行研究有助于探究该地区空气颗粒物上各污染组分的来源,并可以为颗粒物的来源解析提供标识物选择及污染源识别方面的参考.该论文将统计学中的Pearson相关系数矩阵以及因子分析两种相关性分析方法运用于研究颗粒物各组分浓度的相关关系中,对中国北方地区的天津、沈阳、邯郸、济南四个城市空气颗粒物上的元素、可溶性离子以及碳组分浓度进行了相关性分析,对各城市的相关性特征进行了比较,发现同种元素在不同城市、不同季节以及不同粒径的颗粒物上其主要来源均有所不同,即同类型的污染源其标识物因时因地而异.根据相关性分析结果,提出了将相关性分析方法应用于源解析中污染源标识物选择的设想,并以天津市为例对该方法进行了验证,认为该方法具有可行性,并可以提高源解析的拟合优度.同时运用Pearson相关系数矩阵对太原市和安阳市空气颗粒物上无机组分与有机组分(主要是多环芳烃)浓度进行了相关性分析,同时结合实地采集的源样品所建立的污染源多环芳烃归一化成分谱,以这两个城市为北方工业城市的代表,分析了CHR、IND、BghiP、PYR等一些主量多环芳烃的主要来源,推断出了钢铁尘、机动车尾气尘、燃煤烟尘以及土壤风沙尘等主要尘源类的标识性多环芳烃.结果表明在颗粒物上多环芳烃浓度与源特征较明显的无机元素浓度之间做相关性分析,可以较准确的确定具有某一地区特点的污染源标识性多环芳烃,该方法可以用于对颗粒物上的多环芳烃进行来源解析时选择标识物中.