PM2.5化学组分连续观测在污染事件源解析中的应用

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为探索PM2.5组分高时间分辨观测数据在污染事件源解析中的应用,于2017年1~12月对南京市环境空气中PM2.5组分进行连续观测.分别利用重金属自动分析仪、离子在线分析仪和半连续OC/EC分析仪测定PM2.5中元素、水溶性离子和碳质组分的小时浓度.选取其中15种元素与5种丰量组分,分别基于3次污染事件(春节期间烟花爆竹燃放、春季沙尘暴和冬季灰霾)和全年的观测结果采用正矩阵因子分析(positive matrix factorization,PMF)模型进行源解析,并比较不同输入数据条件下(PMF烟花-沙尘-灰霾和PMF全年)的源贡献分布及特征组分平均浓度的估算情况.结果 表明,基于不同观测数据的源解析结果在PMF因子类型、组成及贡献分布上均存在较大差异.例如,基于全年观测数据(PMF全年)的源解析结果中烟花爆竹燃放的平均贡献仅为1.50%,远低于PMF烟花结果中对应的源贡献(5.24%);扬尘源的平均相对贡献在PMF沙尘结果中为8.51%,比PMF全年结果中扬尘源的贡献(4.45%)高近1倍.主要归结于PMF模型假设来源构成不发生变化,基于长期观测数据的源解析结果易受到排放源变化的影响.另外,烟花爆竹燃放期间,特征组分K的PMF烟花估算结果[(1.32±1.17) μg·m-3,P=0.64]较PMF全年[(1.16 ±1.19) μg·m-3,P =0.0090]更接近其观测平均值[(1.36±1.19)μg·m-3].春季沙尘暴期间,特征组分Fe、Si和Ti的PMF全年估算结果[(0.061 ±0.042)~(1.06±0.65) μg·m-3]均显著低于观测平均值(P<0.05),而它们的PMF沙尘估算值在峰值区域同观测值高度一致.冬季灰霾污染期间,PM2.5各丰量组分PMF全年和PMF灰霾估算值同观测值的吻合程度均很高(r>0.99).因此,基于污染事件期间的连续观测结果进行PMF源解析能较准确地反映特征组分及相关排放源的短期变化,有利于提高污染溯源的时效性.
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