近年来随着工业化进程的不断深入,大气环境污染已成为全球关注的焦点问题之一。大气颗粒物吸附性强且具有较大比表面积,因此无机物重金属及有机物多环芳烃等有毒有害物质可附着其上,并经过沉降作用形成永久性的潜在污染物。大气沉降中金属的快速准确分析可以为大气污染防治提供理论基础和技术支撑。激光诱导击穿光谱技术(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)具有无需复杂样品前处理、快速分析、远程探测等优势,在环境领域具有广泛的应用前景。然而,由于大气颗粒物成分复杂,致使LIBS光谱分析技术无法获得满意的分析结果。借助化学计量学技术可以从复杂的光谱数据中最大限度地提取有效特征信息,从而提高分析结果的准确性。本文将LIBS技术与化学计量学相结合用于城市大气沉降颗粒物中金属元素定量分析和污染区域判别分析,可为大气污染的综合防治提供有效参考。全文共分为四章,主要研究内容为:第一章为绪论部分。主要讨论了大气沉降颗粒物中金属的研究背景及意义,对LIBS技术及其在环境中的应用及化学计量学方法进行了简要介绍,并探讨了传统金属分析技术和重金属的国内外研究进展。第二章以西安市碑林区不同地点的大气沉降中金属种类及含量为研究对象,建立了基于LIBS技术结合RF的大气沉降中金属快速定量分析方法。采用不同光谱预处理方法优化所得大气沉降金属LIBS光谱作为输入变量构建RF、PLS和LSSVM三种多元校正模型,并比较RF、PLS和LSSVM这三种多元校正模型及单变量校正模型预测性能之间的差异,获得最优校正模型。研究结果表明,相比于LSSVM和PLS校正模型,LIBS技术结合RF校正模型在金属定量研究中具有适用范围更广且预测性能更好等优势。第三章以西安市碑林区大气沉降中金属污染区域为研究对象,建立了基于LIBS技术结合LSSVM的城市金属污染区域判别分析方法。探究了不同光谱预处理方法对大气沉降金属LIBS光谱的影响,并通过优化预处理方法参数与模型参数进一步提升RF、LSSVM和PLS-DA判别模型的预测性能,比较了RF、LSSVM和PLS-DA三种判别模型预测性能之间的差异,获得最优判别模型。研究结果表明,相较于RF和PLS判别模型,LIBS技术结合LSSVM判别模型在污染区域判别方面具有较好的预测效果。第四章以西安市碑林区的重金属污染情况及潜在生态风险因子为研究对象,建立了基于LIBS技术对大气沉降中金属的定量结果为依据的重金属污染状况分析方法。探究了地质累积指数(Igoe)、富集因子(EF)、潜在生态风险指数(RI)等方法对污染状况分析的影响。根据这四种方法对西安市大气沉降中重金属污染的生态风险进行了评估。研究结果可为控制城市大气沉降中重金属污染提供科学依据,有助于大气粉尘中重金属污染的预防和治理。