【摘 要】
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随着环境监测数据空间分辨率的提高,越来越多研究人员选择将大气颗粒物多点位数据合并进行解析.本文通过模拟试验的方法,共设定了三大类八小类情景评估了不同条件下将多点位
【机 构】
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南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室; 安徽省环境监测中心站; 合肥市环境监测中心站;
【基金项目】
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天津市自然科学基金(青年项目)(16JCQNJC08700);国家自然科学基金(21707071);中央高校基本科研业务费
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随着环境监测数据空间分辨率的提高,越来越多研究人员选择将大气颗粒物多点位数据合并进行解析.本文通过模拟试验的方法,共设定了三大类八小类情景评估了不同条件下将多点位受体(大气颗粒物)进行解析的结果,同时结合合肥市2014年PM2.5数据进一步验证多点位数据合并解析的适用性.结果表明:各点位间源贡献时间趋势完全一致时,多点位合并解析并不会使PMF模型的结果变好.各点位间源贡献时间趋势差异明显时,多点位合并解析更易解析出结果.各点位间源贡献时间趋势部分相同时,多点位合并解析的结果整体趋于变好,但是对某些源类的解析可能更差.
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