大氣細顆粒物源解析技術研究進展

姜郡亭，劉瓊玉

（工業煙塵污染控制湖北省重點實驗室，江漢大學化學與環境工程學院，湖北 武漢 430056）

大氣細顆粒物源解析技術研究進展

姜郡亭，劉瓊玉

（工業煙塵污染控制湖北省重點實驗室，江漢大學化學與環境工程學院，湖北 武漢 430056）

對國內外用于細顆粒物源解析的受體模型的最新研究進展進行了綜述，詳細介紹了化學質量平衡法、主成份分析法、因子分析法、正交矩陣因子分解法等源解析方法的原理、應用實例及其特點，展望了細顆粒物源解析方法的發展趨勢。

細顆粒物；源解析；受體模型；研究進展

PM2.5也稱細顆粒物，是指空氣動力學直徑小于或等于2.5 μm的大氣顆粒物。與粗顆粒物（空氣動力學直徑2.5～10 μm）相比，PM2.5直徑小、比表面積大，易于富集空氣中的有毒重金屬、酸性氧化物、有機污染物、細菌和病毒，并可進入人的肺部和心血管等組織，對人體健康的危害遠比粗顆粒物大。大氣PM2.5是由直接排入空氣中的一次微粒和空氣中的氣態污染物通過一系列復雜的光化學轉化生成的二次微粒組成，其來源主要可分為自然源、人為源和二次粒子。由于PM2.5對人體健康的危害性及其復雜的來源，同時對大氣能見度、氣候條件有不利影響，因此對空氣中PM2.5濃度的監測并對其來源進行解析顯得尤為重要。本文概述了常用顆粒物源解析方法的原理、應用實例及其特點，并展望了該領域的發展趨勢和研究熱點。

1 國內外源解析技術概述

源解析技術是用來對大氣顆粒物來源進行定量和定性分析的技術。該技術現己作為一種重要的手段，應用于城區、區域乃至全球的大氣環境研究。從1960年代中期美國科學家的開創性工作算起，源解析研究和應用已有超過40年的歷史。早期的源解析工作都集中在美國，現在這一技術方法已在世界范圍得到了廣泛的認可和應用，其手段也變得多種多樣。源解析技術研究方法的數學模型主要可分為兩種：一種是以污染源為對象的擴散模型（Diffusion model），另一種是以污染區域為對象的受體模型（Receptor model）。

擴散模型是早期評估污染源影響的主要方法，該模型中的許多變量在時空變化上是隨機而復雜的，彼此之間互不獨立。對于風揚塵、汽車尾氣等移動源和面源，由于難于收集準確而全面的污染源資料，其擴散模型難以處理；對于由氣態污染物轉化來的硫酸鹽等二次顆粒物以及諸如海鹽等自然來源的氣溶膠也難以納入擴散模型［1］。擴散模型的應用需要顆粒物擴散過程中詳細的氣象參數以及顆粒物在大氣中遷移轉化的重要特征參數，而取得這些參數并把握其規律十分復雜和困難，因而也限制了擴散模型的廣泛應用和發展。受體模型被認為是現階段所有源解析工具中最有價值的模型，它利用在源和受體點測量的氣態物質和顆粒物的物理、化學特征來鑒別受體濃度的來源并定量確定源的貢獻［2］。與擴散模型相比，受體模型不依賴于排放源排放條件、氣象、地形等數據，不用追蹤顆粒物的遷移過程，避開了應用擴散模型遇到的困難。美國、日本等國的研究人員1970年代開始將研究方向由排放源轉移到受體，來進行大氣顆粒物的源解析，近年來取得了較大的發展，現己開發出多種受體模型，包括化學質量平衡（Chemical Mass Balance，CMB）、主成分分析（Primary Component Analysis，PCA）、因子分析（Factor Analysis，FA）、正交矩陣因子分解（Postive Matrix Factorization，PMF）等，其中CMB和PCA兩種受體模型受到美國環保局（EPA）的認可和推薦［3］，我國國家環保局1993年下發的《城市環境綜合整治規劃編制技術大綱》中，明確規定使用受體模型進行城市顆粒物污染源解析工作，所用受體模型也主要指CMB［4］。

相對于國外大氣顆粒物源解析技術研究而言，我國分析技術及源解析方法還不太成熟。近幾年隨著我國空氣污染問題日益突顯，大氣顆粒物源解析技術日益受到國內學者的廣泛關注，許多學者開展了混合塵源解析方法［5-6］、受體模型優化技術［7-8］及“二重源解析”技術［9］等方面的研究，特別在CMB模型的應用方面，南開大學在1990年代中期開發出中文版受體模型軟件NKCMB。近年來，北京、廣州、南京、長沙、濟南、武漢、寧波、杭州、烏魯木齊、西安、天津、哈爾濱等主要城市采用受體模型源解析方法進行了PM10、PM2.5的源解析工作［10-22］，取得了初步成果。

受體模型源解析方法之間最主要的差異是在使用受體模型方法之前對于污染源情況的掌握程度，它的兩個極端方法是CMB和多元模型。CMB模型假定知道所有相關污染源的排放物的組成，從排放源到受體認為源成分譜是基本不變的，而目前國內源成分譜普遍缺乏。FA嘗試以在單一受體點的觀察為基礎來解析來源，因為在對源和源成分譜了解之前，軟件執行這一類型的分析已經十分的容易和詳細，所以這些工具得到了廣泛的使用，然而，因子分析存在的一個普遍問題是得到的主成分或者因子是排放源的混合體，與明顯獨立的源成分譜是相對立的。源特征隨時間變化也是受體模型的一個局限［23］。因此，源解析模型解法和相關程序等基礎性研究需進一步加強，同時還需擴展受體模型在能見度、有害物質研究中的應用。

2 國內外源解析技術研究進展

2.1 CMB法在PM2.5源解析中的應用

CMB法的基本原理是質量守恒。CMB受體模型根據各種排放源的顆粒組成，將顆粒物的濃度分解為一組由各種源貢獻的組合，解出各種源對顆粒物中各種元素的濃度貢獻。

CMB法在解析污染源數目多的體系中較為優越，在多來源體系中，解析結果與實際情況比較吻合。因而CMB受體模型是開展大氣顆粒物來源研究，為大氣顆粒物污染防治決策提供科學依據的重要技術方法。國內外很多城市己經用該法成功對大氣顆粒物進行PM2.5源解析工作。部分地區運用CMB模型的源解析結果如表1所示。

表1 部分地區運用CMB模型得到PM2.5源解析結果

由于顆粒物的復雜來源，不同源類之間存在著較為嚴重的共線性的問題，比如揚塵與建筑塵、土壤風沙塵，在運用CMB法進行源解析時，同一組數據可能會得出多種結果；同時，還需要對可能來源的化學成分譜進行測量，要求成分譜全面，且對有機物的降解因子要求準確，往往花費大量財力和人力。因此，CMB法在顆粒物源解析的應用中存在局限性，需要進一步完善。為解決CMB法在顆粒物源解析的應用中存在的問題，南開大學環境科學與工程學院提出了二重源解析技術，該技術科學地將不同的CMB模型計算結果定量的聯系在一起，融合了CMB模型的技術優勢，使用了多個不同的源解析結果，在不同層次上對顆粒物進行了多次源解析，解決了CMB模型沒有解決的技術難題［24］。

2.2 FA法在PM2.5源解析中的應用

FA法是多元統計分析方法的一種，是把一些具有復雜關系的變量或樣品歸結為數量較少的幾個綜合因子的一種多元統計方法。FA的目的就是從實測數據（作為變量）出發，根據他們之間的相關關系，從全局變量數據中綜合、歸納出最少數目的公因子，計算出因子模型中的各個因子載荷。常見的有主因子分析（Principal Factor Analysis，PAF）和目 標 轉 移 因 子 分析（Target Transformation Factor Analysis，TTEA）。

FA法對各種有機污染源的成分譜以及顆粒物中成分降解情況要求較低，用于分析源數目少的體系很成功。王靜［28］運用FA法對北京昌平區跨奧運期間PM2.5中水溶性無機物種的主要來源解析得出分別為二次源（38.69%）、燃燒源（24.14%）和土壤源（23.45%）。Bzdusek等［29］運用FA法對芝加哥東南部的多環芳烴（PHAs）來源進行解析，得到煉焦爐占到47%，交通源45%，居民木材和煤的燃燒只占2.3%。王同桂［30］運用FA法對重慶市主城3區PM2.5來源進行分析，結果說明重慶市地區PM2.5的主要來源可以概括為土壤源、燃煤塵、金屬冶煉塵和汽車尾氣4種，其中燃煤塵始終居首，達到65%。

FA法因為缺乏環境數據，往往得出比那里真實存在的更多的信息，存在一個普遍的問題是得到的因子或合成成分代表的是排放源的混合體，與明顯獨立的源成分譜是截然相反的。

2.3 PCA法在PM2.5源解析中的應用

PCA法作為一種把原來多個指標化為少數幾個互不相關的綜合指標的多元統計方法，廣泛應用于大氣污染物的源解析過程中［31］。解析方法如下：采樣獲得各元素的質量濃度值，進行因子分析。首先選取主成分即主要源的個數，個數的判據是使這幾個主成分能解釋方差的80%以上，進而對矩陣作最大方差旋轉，獲取因子負荷矩陣，即某一主成分的元素負荷矩陣，再結合因子質量濃度隨時間和粒徑的變化曲線、各種氣象條件推斷出主成分的種類。

李劍東［31］運用PCA法對長沙市郊區PM2.5進行源解析得出該地區PM2.5的主要來源主要有6類，按其貢獻率大小依次為：二次顆粒物（27.8%）、土壤揚塵（24.1%）、工業排放（16.4%）、家用燃油（16.1%）、垃圾焚燒（11.0%）和交通排放（5.8%）。楊天智［13］運用PCA法對長沙市PM2.5來源進行解析得出長沙市主要污染源對PM2.5的貢獻率百分比分別為：土壤揚塵（38.2%）、二次顆粒物（21.0%）、交通排放（11.6%）、柴油機排放（11.1%）、煤燃燒（10.8%）和垃圾焚燒（7.2%）。李偉芳［32］運用PCA法對天津市PHAs進行解析得出其主要來源為化石燃料燃燒、生物質燃燒和石油揮發3類源，能解釋總方差的90%以上。

PCA法不需要事先了解具體的污染源排放情況，而且可以辨識一些很重要但是被遺漏掉的源，經常被用在一定程度上可以發生相互反應的元素的分析上。當顆粒物中某些元素不可得，或者一種元素是幾種污染源的標志元素時，解釋污染源類型時主觀性相對較強，PCA法不能很好的分開協同作用的源，且需要大量的受體樣本，主成分負荷矩陣中可能存在負數［31］。

2.4 PMF法在PM2.5源解析中的應用

PMF法是近年來出現的一種有效、新穎的顆粒物源解析方法，和其他方法相比，具有不需要測量源成分譜、分解矩陣中元素非負、可以利用數據標準偏差來進行優化等優點，因而被廣泛應用于顆粒物源解析中。

Song等［33］運用PMF法對北京VOCs解析得出的7個貢獻源和貢獻率分別為：汽油機廢氣和汽油蒸氣（52%）、石油化工產品（20%）、液化石油氣（11%）、天然氣（5%）、油漆（5%）、柴油機（3%）、生物排放（2%）；Hector［34］對智利Tocopilla的PM2.5來源解析得出：3個監測點的PM2.5源貢獻率分別為：硫酸鹽（50%，50%，50%）、化肥排放（16%，21%，10%）、煤和殘油燃燒（15%，15%，4%）、海鹽粒子（5%，6%，16%）、銅礦冶煉（4%，5%，15%）、混合塵源（11%，7%，4%）。陳濤［35］運用PMF法對成都市中心城區PM2.5來源進行解析得出各個污染源的貢獻率如下：城市揚塵（23.5%）、土壤揚塵（14.6%）、建筑塵（13.4%）、燃煤塵（10.6%）、道路塵（8.1%）。楊凌霄［36］用PMF法對濟南市的PM2.5來源進行解析時得出：濟南市山東大學監測點的PM2.5來源及年均貢獻值分別為：道路揚塵和機動車尾氣（15.0%）、工業排放源（15.1%）、燃煤（13.6%）、土壤塵源（19.0%）、二次源（20.0%）、生物質燃燒（17.7%）；而濟南市苗圃點的PM2.5來源及年均貢獻值分別為：道路揚塵和機動車尾氣（16.0%）、工業排放源（17.5%）、燃煤（18.7%）、土壤塵源（22.8%）、二次源（19.5%）、生物質燃燒（17.8%）。

與PCA法相似，當顆粒物上某些元素不可獲得或者一種元素是幾種源的標識元素時，解釋污染源類型的主觀性比較強，PMF法也不能很清晰地分開協同作用的源。

2.5 混合方法

當選擇一種模型進行源解析工作時，比較各種受體模型的優劣，結果表明沒有一種方法是盡善盡美的。通過對模擬數據及實測數據的處理得出，對于源數目少的體系，FA法、示蹤元素法回歸分析很成功，對于源數目多的體系，CMB法顯得優越些。因此，現在己經出現了多種方法的聯合使用，相互取長補短，并取得了較好的效果。Chen等［37］復合運用PMF，UNMIX，和EV-CMB混合方法，對美國明尼蘇達州城區和郊區PM2.5進行源解析，分別得出了污染源的貢獻值，城區污染源貢獻率為：二次硝酸鹽（28%）、二次硫酸鹽（27%）、汽油機尾氣（21%）、柴油機尾氣（13%）、土壤塵（5%）、富含鈣塵（4%）、生物質燃燒煙塵（3%）、二次有機碳（2%）、海鹽（1%）；郊區污染源貢獻率為：二次硫酸鹽（41%）、二次硝酸鹽（28%）、生物質燃燒（13%）、煤燃燒（6%）、土壤塵（5%）、富含鈣塵（5%）、汽油車尾氣（4%）、海鹽（4%）、二次有機碳（＜1%）和角巖礦塵。

3 結語與展望

從1960年代中期美國科學家的開創性工作算起，源解析研究和應用己經有超過40年的歷史。近幾十年來，大氣顆粒物的源解析技術取得了很大的進步，其中受體模型的廣泛應用，為我們對大氣顆粒物的污染采用針對性的治理措施提供了很重要的依據。我國雖然在這方面起步較晚，但是也取得了一些成績，北京、上海、廣州等人口集中的大城市的大氣顆粒物監測系統已經初步形成規模。2012年2月29日，我國國家環保部發布最新的空氣質量標準［38］，將于2016年1月1日開始實施，其中增設了PM2.5的濃度限值。與此同時，政策制定者需要準確的知道顆粒物的來源和他們對環境中顆粒物濃度的貢獻值，然后結合健康風險，來制定和實施保護人體健康和環境的政策。可以預見，各地都將加大對PM2.5的源解析研究和監測力度，未來顆粒物源解析對象將逐漸從粗顆粒物轉向細顆粒物。由于單一受體模型進行源解析的局限性，亟需加強源解析復合模型的應用研究。另外，詳實的源成分譜對于準確的解析出顆粒物的來源具有十分重要的意義，亟需完善源成分譜的建立工作。

［1］ 彭希瓏.南昌市大氣PM10，PM2.5的污染特征及來源解析［D］.南昌：南昌大學，2009.

［2］ Sarnat J A，Marmur A，Klein M，et al.Fine particle sources and cardio respiratory morbidity：an application ofchemicalmass balance and factor analytical source-apportionment methods ［J］. Environmental Health Perspectives，2008，116（4）：459-467.

［3］ Office of Air Radiation，Office of Air Quality Planning Standards，US Environmental Protection Agency.Proto?col for applying and validating the CMB model［M］.US：EPA Research Triangle Park，NC：1987.

［4］ 羅瑩華.韶關市大氣顆粒物地球化學特征與源解析研究［D］.長沙：中南大學，2006.

［5］ 鄒長武，印紅玲，劉盛余，等.大氣顆粒物混合塵溯源解析新方法［J］.中國環境科學，2011，31（6）：881-885.

［6］ 鄭雪峰，鄒長武，印紅玲.基于聚類分析和因子分析的混合塵源解析新方法［J］.安徽農業科技，2011，39（6）：3515-3518.

［7］ 趙宏，白志鵬，郭光煥，等.源解析NKCMB最優擬合及其實現［J］.南開大學學報，2010，43（1）：71-75.

［8］ 朱坦，吳琳，畢曉輝，等.大氣顆粒物源解析受體模型優化技術研究［J］.中國環境科學，2010，30（7）：865-870.

［9］ 趙宏，郭光煥，白志鵬，等.“二重源解析”技術及其系統實現［J］.環境污染與防治，2009，31（6）：11-13.

［10］段鳳魁，賀克斌，劉咸德.北京PM2.5中有機酸的污染特征及其來源［J］.環境科學學報，2009，29（6）：1139-1145.

［11］李詩敏.廣州城市大氣PM2.5污染及其源解析［D］.廣州：中山大學，2007.

［12］沈宏雷，湯莉莉，李紅雙，等.南京大氣PM10譜分布和細粒子中多環芳烴的研究［J］.環境科學與技術，2011，34（7）：66-72.

［13］楊天智.長沙市大氣顆粒物PM2.5的化學組分特征及來源解析［D］.長沙：中南大學，2010.

［14］孫玉偉，周學良，袁琦，等.濟南市秋末冬初大氣顆粒物和氣體污染物水平及其來源［J］.環境科學研究，2012，25（3）：245-251.

［15］錢佳.武漢市東南部大氣PM2.5中烴類化合物分布與來源解析［D］.武漢：武漢理工大學，2010.

［16］米鐵，余新明.武漢沌口地區PM10及PM2.5化學組分析［J］.江漢大學學報：自然科學版，2012，40（6）：29-33.

［17］葉文波.寧波市可吸入顆粒物PM10和PM2.5的源解析研究［J］.環境污染防治，2011，33（9）：66-69.

［18］包貞，馮銀廠，焦荔，等.杭州市大氣PM10和PM2.5污染特征及來源解析［J］.中國環境監測，2010，26（2）：44-48.

［19］亞力昆江·吐爾遜，迪麗努爾·塔力甫，阿布力孜·伊米提，等.烏魯木齊市可吸入顆粒物水溶性離子特征及來源解析［J］.中國環境監測，2012，28（1）：72-76.

［20］甘小鳳，曹軍驥，王啟元，等.西安市秋季大氣細粒子中化學元素的濃度特征和來源［J］.安徽農業科學，2011，39（19）：11692-11694.

［21］霍靜，李彭輝，韓斌，等.天津秋冬季PM2.5碳組分化學特征與來源分析［J］.中國環境科學，2011，31（12）：1937-1942.

［22］劉彥飛，邵龍義，王彥彪，等.哈爾濱春季大氣PM2.5物理化學特征及來源解析［J］.環境科學與技術，2010，33（2）：131-134.

［23］Viana M，Kuhlbusch T A J，Querol X，et al.Source ap?portionment of particulate matter in Europe：A review of methods and results［J］.Journal of Aerosol Science，2008，39：827-849.

［24］馮銀廠，白志鵬，朱坦.大氣顆粒物二重源解析技術原理與應用［J］.環境科學，2002，23（增刊）：106-108.

［25］李強.濟南市大氣顆粒物上多環芳烴的分析和來源解析研究［D］.濟南：山東大學，2006.

［26］Zheng M，Cass G R，Schauer J J，et al.Source apportion?ment of PM2.5in the southeastern United States using Solvent-Extractable organic compounds as tracers［J］.Environ Sci Technol.，2002，36：2361-2371.

［27］Li A，Scheff P A.Application of EPA CMB8.2 model for source apportionment of sediment PAHs in lake calu?met，Chicago［J］.Environ Sci Technol，2003，37：2958-2965.

［28］王靜.北京昌平跨奧運氣溶膠無機水溶性離子的污染特征及其來源解析［D］.濟南：山東大學，2010.

［29］Bzdusek P A，Christensen E R，Li A，et al.Source ap?portionment of sediment PAHs in Lake Calumet，Chica?go：application of factor analysis with nonnegative con?straints［J］.Environ Sci Technol，2004，38：97-103.

［30］王同桂.重慶市大氣PM2.5污染特征及來源解析［D］.重慶：重慶大學，2007.

［31］李劍東.長沙市郊區可吸入顆粒物化學組分特性及源解析［D］.長沙：中南大學，2009.

［32］李偉芳.天津市PM2.5理化特性和含碳氣溶膠的分布與來源研究［D］.天津：南開大學，2008.

［33］Song Y，Shao M，Liu Y，et al.Source apportionment of ambient volatile organic compounds in Beijing［J］.Envi?ronment Science Technology，2007，41：4348-4353.

［34］Hector J.Source apportionment of PM10and PM2.5at To?copilla，Chile［J］.Environment Monitor Assess，2009，153：235-251.

［35］陳濤.成都市中心城區細粒子來源解析研究［D］.成都：西南交通大學，2009.

［36］楊凌霄.濟南市大氣的PM2.5污染特征、來源解析及其能見度的影響［D］.濟南：山東大學，2008.

［37］Chen A，Waston J G，Chow J C，et al.PM2.5source ap?portionment：reconciling receptor models for U.S.non?urban and urban Long-Term networks［J］.Journal of the air&waste management association，2011，61：1204-1217.

［38］中華人民共和國環境保護部.環境空氣質量標準（GB-3095—2012）［S］. 北京：中國環境科學出版社，2012.

（責任編輯：葉 冰）

PM2.5正式定名為“細顆粒物”

2013年4月19日，全國科學技術名詞審定委員會與外語中文譯寫規范部際聯席會議專家委員會聯合發布：PM2.5（particulate matter）的中文名定為“細顆粒物”（fine particulate matter），并向社會各界推薦使用。它的定名解決了長期以來對PM2.5的中文名詞的使用和翻譯不統一的問題。

細顆粒物來源十分復雜，既有燃煤，燃油機動車尾氣、道路揚塵、建筑施工揚塵、工業粉塵，餐飲油煙、垃圾焚燒、秸稈焚燒直接排放的細顆粒物，也有空氣中SO2、NOx和揮發性有機物，經過復雜的化學反應轉化生成的二次細顆粒物。吸煙釋放的煙霧、蚊香燃燒、蟲螨等物質的動力學直徑均在2.5 μm以下，按規范也屬于細顆粒物范疇。

細顆粒物控制的難點在于其粒徑太小、質量輕，使得靜電力、離心力、慣性力等的作用十分微弱，難以使用常規的除塵器進行凈化。對細顆粒物進行末端控制屬于大氣污染治理的重要領域，其基本原理是首先使細顆粒物粒徑增大，然后再去除，這種使細顆粒物粒徑增大的技術稱為凝并技術。另外，細顆粒物的高效除塵技術包括電袋復合式除塵技術、濕式電除塵技術、覆膜表面過濾技術、靜電纖維增強除塵技術等，這些技術通過對傳統除塵器結構的改進或者使用新材料，來提高細顆粒物的去除效率。

Research Progress on Source Apportionment of Fine Particulate Matter in Atmosphere

JIANG Jun-ting，LIU Qiong-yu
（Hubei Key Laboratory of Industrial Fume and Dust Pollution Control，School of Chemistry and Environmental Engineering，Jianghan University，Wuhan 430056，Hubei，China）

The home and abroad latest research progress on receptor model which is used for the source apportionment of fine particulate matter PM2.5is summarized.The principles，applica?tions，features of chemical mass balance，principal component analysis，factor analysis，positive matrix factorization such source apportionment methods are introduced in detail.Meanwhile，the development tendency of source apportionment for fine particulate matter is forecasted.

fine particulate matter；source apportionment；receptor model；research progress

X513

：A

：1673-0143（2013）06-0021-06

2013－09－06

武漢市科技攻關項目（201250499145-7）；江漢大學高層次人才科研啟動經費資助（2012020）

姜郡亭（1990—），男，碩士生，研究方向：大氣污染控制。