近年来大气颗粒物一直是我国的首要污染物。颗粒物危害严重,来源复杂,需要准确识别污染来源及获得各污染源类的贡献率,受体模型是源解析研究中重要的常用方法。源解析结果只能给出污染源对环境受体点浓度的贡献率,不能给出对人体健康影响程度的贡献,引入人体健康风险评价,结合源解析中受体模型和AERMOD模型,分析污染源对环境中人体健康风险的影响。另外,对于未知源成分谱受体模型需要大量的受体数据来确保解析结果的可靠性和准确性,而源成分谱是已知源成分谱受体模型的基础数据,但实际中这两个条件很难满足。针对以上问题,本文进行了以下的研究,并得到相应的结论:(1)以Stockton地区2000年的75天实测环境受体数据为基础数据,使用normrnd(μ,σ,m,n)函数,对受体数据进行扩展,利用正定矩阵因子分析(PMF)和主成分分析(PCA)模型验证数据扩展的合理性。结果表明,获得的数据既能满足多元统计模型对受体数据量的要求,也能较为准确地反映实测数据所代表的污染状况。经过考察得到最佳扩展条件为扩展范围取标准差的0.5倍,一个数据扩展为6个模拟受体成分谱。应用53h算法标记受体数据中代表污染源或气象条件等发生剧烈变化特征的值,同时给出标记值的估计值,然后对标记的数据经过删除和替代成估计值两种方式处理考察其对结果的影响。实际中需要考察标记值与估计值的相对误差(RE)是否超过80%,对不同标记值采取替换或剔除处理方式,以期得到更合理的解析结果。(2)对比分析已经建立的适用于兰州市可吸入颗粒物(PM10)可替代源成分谱与兰州市PM10实测源成分谱的特征、相关性以及化学质量平衡(CMB)模型对2010年在兰州大学气象楼二楼楼顶采集的41个有效实测PM10金属元素数据的解析结果,验证可替代源成分谱建立方法的合理性。结果表明可替代源成分谱的建立方法具有合理性和可行性。根据源解析结果,结合健康风险评价方法,计算对受体点处PM10中金属元素有贡献的污染源类对暴露于其中的人群造成的健康风险的贡献率。计算结果如下:CMB模型源解析结果中各源类的浓度贡献率大小为机动车尾气尘(43.4%)>城市扬尘(29.9%)>煤烟尘(21.5%)>建筑水泥尘(1.2%)>钢铁尘(0.7%),各源类造成的非致癌危害指数的贡献率大小顺序为城市扬尘(87.7%)>机动车尾气尘(5.9%)>煤烟尘(3.0%)>钢铁尘(2.5%)>建筑水泥尘(0.9%),各类源造成的致癌风险度的贡献率大小顺序为城市扬尘(97.1%)>机动车尾气尘(1.7%)>煤烟尘(0.5%)>钢铁尘(0.5%)>建筑水泥尘(0.2%)。源解析得到对兰州市PM10中金属元素有贡献的源类的贡献率与计算后得到的几种金属的非致癌危害指数贡献率和致癌风险度贡献率有很大差别。浓度贡献最大的污染源类不一定是对人体健康影响最大的,反而贡献率较小的污染源类对人体健康的影响不可忽视。(3)将健康风险评价应用于AERMOD模型中,建立固定源排放污染物的健康风险评价方法,从污染源直接预测毒性污染物通过某种暴露途径引起的健康风险。通过与传统方法的对比验证该方法的可靠性。以兰州市为例,研究兰州市三大电厂在采暖期和非采暖期排放PM10中多环芳烃(PAHs)对不同年龄、不同性别的人群在呼吸暴露下的健康风险(包括致癌风险度和非致癌危害指数),结合兰州市采样点处PM10中PAHs的实测数据,分析三大电厂排放PM10中PAHs对人群呼吸暴露下的健康风险在采样点处的贡献率,结果表明贡献率与性别和年龄无关,与时间段和风险类别有关,非采暖期的贡献比采暖期的大,非致癌危害指数的贡献比致癌风险度的大。以上分别用兰州大学处PM10中金属元素和兰州市三大电厂排放PM10中多环芳烃为例,验证所建立的方法的合理性,此方法同样使用于其他污染源排放其他污染物的健康风险评价。