PM_(2.5)化学组分连续观测在污染事件源解析中的应用

摘要

为探索PM_(2.5)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PM_(2.5)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PM_(2.5)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(P0.99).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.