大氣顆粒物來源解析復合受體模型的研究和應用.pdf

1、受體模型是大氣顆粒物來源解析的一個重要計算工具。受體模型的種類很多,主要分為source known類受體模型和source unknown類受體模型兩大類。前者主要以化學質量平衡模型(CMB)為代表；后者主要以主成分分析/多元線性回歸模型(PCA/MLR-CMB)、正定因子分解模型(PMF)等為代表。在這些模型的應用過程中,都普遍遇到一個重要的問題--共線性問題帶來的干擾。
　　 共線性問題是指參與模型計算的源類型中,有兩種以

2、上的源成分譜相似。當共線性問題存在時,使用CMB模型進行解析,會得到負值的解析結果；使用PCA/MLR或PMF模型解析時,共線源類會混在一個因子里被提取出來。
　　 本論文的研究結果表明,對CMB受體模型而言,源一受體體系的不匹配性是導致共線性問題產(chǎn)生干擾的最根本因為。如果體系的匹配程度較高,那么即便有共線性源存在,也能得到理想的解析結果。
　　 基于上述思想,本論文提出了主成分分析/多元線性回歸-化學質量平衡復合受體模

3、型(PCA/MLR-CMB)和非負主成分回歸化學質量平衡受體模型。這兩種模型分別對受體和源的信息加以凈化,從而降低共線性問題帶來的干擾。
　　 為驗證這兩種模型的準確性,本論文建立了模擬受體。使用這兩種模型對模擬受體進行解析。
　　 對于PCA/MLR-CMB復合受體模型,本論文使用來自真實的源成分譜構建了模擬數(shù)據(jù)。構建模擬數(shù)據(jù)的成分譜中,揚塵、土壤風塵、煤煙塵的成分譜共線性強烈,如果使用傳統(tǒng)CMB模型則無法得到理想結果

4、。因此使用復合模型對模擬數(shù)據(jù)進行解析。結果表明,模型的擬合值接近真實值,說明模型的結果是理想的。
　　 接下來,使用PCA/MLR-CMB復合受體模型對成都市和太原市受體進行了解析,并把解析結果同傳統(tǒng)CMB模型的解析結果進行比較。結果表明,由于有共線性源類的存在,傳統(tǒng)CMB模型的解析結果有負值的產(chǎn)生,不可被接受；而PCA/MLR-CMB復合受體模型則得到了理想的結果。表明復合模型在實際應用中是可行的。
　　 對于NCPC