孫海峰,張勇,解靜芳

1.山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,太原 030006 2.廈門大學(xué)環(huán)境與生態(tài)學(xué)院 近海海洋環(huán)境科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門 361102 3.漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,漳州 363000

正定矩陣因子分解模型在環(huán)境中多環(huán)芳烴源解析方面的應(yīng)用

孫海峰1,張勇2,3,*,解靜芳1

1.山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,太原 030006 2.廈門大學(xué)環(huán)境與生態(tài)學(xué)院 近海海洋環(huán)境科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門 361102 3.漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,漳州 363000

正定矩陣因子分解模型 (PMF) 自1993年開發(fā)至今，其在環(huán)境中持久性有毒物質(zhì) (PTS)，尤其是多環(huán)芳烴 (PAHs) 源解析中的應(yīng)用取得了重大研究進(jìn)展。簡要介紹了PMF模型的基本原理，在綜述該模型用于土壤/沉積物、大氣及水體中PAHs源解析現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，結(jié)合其在實(shí)際工作的應(yīng)用，評述了其在環(huán)境中PAHs源解析方面的應(yīng)用潛力及發(fā)展前景。

多環(huán)芳烴；正定矩陣因子分解；源解析；沉積物；土壤；大氣；水

環(huán)境污染物的源解析是污染控制的基礎(chǔ)。受體模型作為一類進(jìn)行多環(huán)芳烴 (PAHs) 源解析的重要方法，主要包括定性解析方法和定量解析方法[1]。其中，定性解析方法，如特征化合物法、比值法等發(fā)展較早，且應(yīng)用較為成熟[2]，但其僅能定性分析，不能區(qū)分具體的污染源類型及貢獻(xiàn)率，得到的結(jié)果可靠性較差[3]。因子分析/多元線性回歸 (FA/MLR)、化學(xué)質(zhì)量平衡模型 (CMB)、非負(fù)約束因子分解模型 (FA-NNC)、穩(wěn)定同位素法、正定矩陣因子分解模型 (PMF)作為主要的定量源解析手段，近年來在PAHs源解析方面得到了迅速發(fā)展和應(yīng)用[4-8]。但是，CMB模型的成功應(yīng)用離不開污染源指紋譜圖，而對于持久性有毒物質(zhì) (PTS) 的污染源指紋譜圖往往難以獲得。加之，某些PAHs在環(huán)境介質(zhì)中不穩(wěn)定，直接應(yīng)用該模型得到的源解析結(jié)果誤差較大；FA/MLR方法存在的問題是當(dāng)一個(gè)或多個(gè)源示蹤物不是來自于同種類型的污染源時(shí)，其應(yīng)用即會受到限制，且該方法得出的因子載荷和因子得分常出現(xiàn)負(fù)值，影響源解析的結(jié)果；FA-NNC模型無法將輸入數(shù)據(jù)的誤差考慮在內(nèi)，使其應(yīng)用受到一定限制；穩(wěn)定同位素法由于儀器設(shè)備造價(jià)較高，在應(yīng)用上也受到不同程度限制。PMF作為一種新型源解析受體模型，在求解過程中對因子載荷和因子得分做出非負(fù)約束，且可利用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差來進(jìn)行優(yōu)化等，這使得因子載荷和得分更具可解釋性和明確的物理意義。但迄今為止，PMF模型在各環(huán)境介質(zhì)中PAHs源解析方面應(yīng)用的研究綜述鮮見報(bào)道，且此領(lǐng)域的研究有待深入。

本文著重介紹了PMF模型在土壤/沉積物、大氣和水4種環(huán)境介質(zhì)中PAHs源解析方面的研究進(jìn)展。同時(shí)，結(jié)合所在課題組目前開展的相關(guān)研究工作，評述了該領(lǐng)域一些新的研究動態(tài)，并提出了其今后可能的研究方向。

1 PMF模型

PMF模型是由芬蘭赫爾辛基大學(xué)的Paatero于1993年開發(fā)的一種用于源解析的受體模型[9]，隨著PMF2和PMF3版本的發(fā)布，近來該模型已廣泛應(yīng)用于大氣顆粒和PTS的源解析中[10-12]。PMF在對因子載荷和得分做非負(fù)約束時(shí)，可賦予每組數(shù)據(jù)一定的不確定性估計(jì)，使得模型解析結(jié)果與實(shí)際更加相符。本研究采用PMF3模型，基于算法ME-2。PMF法的基本計(jì)算公式為：

X =GF+ E

(1)

式中，樣品濃度數(shù)據(jù)矩陣 (X) 由n個(gè)樣品的m種化合物的濃度組成 (n× m)，F(xiàn)矩陣表示主要源的指紋譜，G矩陣表示主要源的貢獻(xiàn)率，E是殘差矩陣 ( n × m)，其中每個(gè)元素eij定義如下：

(2)

式中，eij、xij、gik和fkj分別為E、X、G和F的矩陣元素。F和G矩陣中的元素均為非負(fù)是PMF模型的約束條件。Q(E)是模型的判據(jù)之一，只有當(dāng)Q(E)收斂時(shí)才可做進(jìn)一步分析，多次運(yùn)行使Q(E)趨于自由度值。Q(E)的計(jì)算公式為：

(3)

式中，sij為第i個(gè)樣品中第j種化合物的不確定性大小，其他各項(xiàng)含義如前所述。

PMF模型在求解過程中需對每一數(shù)據(jù)的不確定性進(jìn)行估計(jì)。本文所采用的不確定性計(jì)算方法如下：

式中，sij為變量的不確定值，xij為變量的濃度，LMDL為變量的方法檢測限，LMDL對低于檢出限的數(shù)據(jù)采用的1/2代替。

2 PMF在土壤/沉積物中PAHs源解析方面的應(yīng)用

土壤/沉積物因有機(jī)質(zhì)含量高成為PAHs的重要儲庫，同時(shí)也是PAHs遷移、轉(zhuǎn)化的中轉(zhuǎn)站[13]。例如，存儲于土壤中的PAHs可通過植物根系吸收而轉(zhuǎn)移至植物體內(nèi)，向下遷移進(jìn)入深層土壤和地下水，或經(jīng)食物鏈的生物累積作用進(jìn)一步富集放大，進(jìn)而對人類、生態(tài)健康安全產(chǎn)生嚴(yán)重威脅。近年來，諸多研究人員已將PMF模型廣泛應(yīng)用于河流沉積物和土壤PAHs的源解析中。Stout等[14]綜合運(yùn)用化學(xué)指紋圖譜法、主成分分析 (PCA)法和PMF法對美國Little Menomonee River沉積物中PAHs進(jìn)行了源解析。3種模型的分析結(jié)果均表明，城市排放、點(diǎn)源污染是其中PAHs的主要污染源。并利用PMF法得到了這2種污染源對致癌性PAHs的貢獻(xiàn)率，分別為73%和27%。Sofowote等[15]將PMF、主成分分析/多元線性回歸 (PCA/MLR) 2種模型應(yīng)用于哈密爾頓港口26個(gè)站位沉積物中PAHs的源解析。對比表明，2種方法的解析結(jié)果總體一致，交通污染、石油泄漏和煉焦是其主要污染源，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為61%、19%和20%。其中，PMF模型還可將交通源拆分為汽油源和柴油源，相應(yīng)的貢獻(xiàn)率分別為28%和23%。因此，兩者相比，運(yùn)用PMF模型得到的解析結(jié)果更加全面、清晰。Motelay-Massei等[16]運(yùn)用PMF模型對法國塞納河岸市區(qū)和工業(yè)區(qū)2個(gè)站位沉積物中PAHs進(jìn)行了源解析。因子分析表明，交通污染 (包括汽油源和柴油源)、工業(yè)釋放、家庭取暖和燃燒釋放是其主要污染源。近來，Kwon和Choi[17]又利用PMF法得到了韓國蔚山土壤中被美國國家環(huán)境保護(hù)總局 (US EPA) 列為優(yōu)先控制的16種親體PAHs的主要污染源，包括汽油/重油燃燒、柴油燃燒、煉焦和煤/生物質(zhì)燃燒，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為14%、54%、23%和9%。

在國內(nèi)，劉春慧等[18]利用PMF和FA-NNC模型分析了大遼河沉積物中PAHs的污染源。研究表明，燃煤、生物質(zhì)燃燒、交通源和煉焦是4種主要污染源。同時(shí)，兩模型的解析結(jié)果存在一定差異，PMF得到的上述4種源的貢獻(xiàn)率分別為43%、24%、17%和16%，而FA-NNC的為50%、22%、16%和12%。與之類似，Cao等[19]又采用PMF和PCA/MLR法解析了汕頭海岸帶紅樹林沉積物中16種親體PAHs的主要來源。各模型的計(jì)算值與實(shí)測值吻合均較好，但兩模型所得解析結(jié)果亦存在一定差異。經(jīng)PCA/MLR法分析得到，生物質(zhì)/燃煤和交通源是主要污染源，其中交通源的平均貢獻(xiàn)率為37%；而運(yùn)用PMF模型分析得到，生物質(zhì)/燃煤是主要來源，而交通源的貢獻(xiàn)率僅為12%。但研究認(rèn)為，相比FA-NNC、PCA/MLR，PMF模型的解析結(jié)果更加全面、可靠。Lang等[20]將PMF模型應(yīng)用于日照沿海表層沉積物中PAHs的源解析，從中獲知石油污染和機(jī)動車尾氣、燃煤、生物質(zhì)燃燒和煉焦是其主要來源，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為75%、9%、8%和8%。這表明，人為活動是日照沿海表層沉積物中PAHs的主要污染源，這與當(dāng)?shù)氐臐O業(yè)活動、能源結(jié)構(gòu)密不可分。近來，Tian等[21]利用PMF法研究了汾河沉積物中PAHs的來源及其貢獻(xiàn)率。研究表明，汽車尾氣對PAHs毒性當(dāng)量 (TEQ) 的貢獻(xiàn)率最高 (47%)，而燃煤對PAHs總濃度的貢獻(xiàn)率最高 (43%)。后來，該研究小組又利用此方法解析了干、濕季節(jié)太湖沉積物中PAHs的主要來源。因子分析表明，機(jī)動車尾氣是最主要來源，但其貢獻(xiàn)率在干、濕季節(jié)不同，分別為62%和53%。此外，其他源主要包括燃煤和木質(zhì)燃燒[22]。此外，F(xiàn)eng等[23]又將此方法運(yùn)用于黃河中、下游表層沉積物中PAHs的源解析，研究顯示，燃煤、交通源和生物質(zhì)燃燒/煉焦是主要污染源，三者的源貢獻(xiàn)率分別為34%～42%、25%～37%和29%～33%。

Wang等[24]首次將PMF模型應(yīng)用于土壤中，成功地解析出大連市表層土壤中PAHs在冬、夏兩季的污染源。在夏季，燃煤、汽油和柴油燃燒是其主要來源，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為46%、30%和24%；在冬季，鍋爐燃煤、交通尾氣和汽油源是表層土壤中PAHs的主要來源，其貢獻(xiàn)率分別為72%、20%和8%。這體現(xiàn)了我國東北典型城市冬、夏兩季顯著的能源結(jié)構(gòu)差異。Yang等[25]分別運(yùn)用多元線性回歸 (MLR)、Unmix和PMF模型解析了黃淮平原農(nóng)田土壤中PAHs的來源，3種受體模型所得結(jié)果的相關(guān)性較好，木質(zhì)/生物質(zhì)燃燒、化石燃料燃燒和交通尾氣是主要污染源。經(jīng)PCA/MLR、Unmix和PMF模型分析得到的上述3種污染源的貢獻(xiàn)率分別為28%、53%和19%，48%、21%和18%，37%、27%和16%。此外，利用PMF還可將化石燃料燃燒源拆分成2種源，其貢獻(xiàn)率分別為20%和12%。這表明，運(yùn)用PMF模型得到的解析結(jié)果更加豐富、有效。廖書林[26]運(yùn)用此模型對遼河口濕地表層土壤中PAHs進(jìn)行了源解析。研究表明，2008年10月間，燃燒釋放是其最主要來源，其貢獻(xiàn)率為48%，此外，石油污染、交通燃油和煉焦的源貢獻(xiàn)率分別為18%、20%和14%；在2009年5月間，石油/交通源的貢獻(xiàn)率最大，為32%，其余3種源分別為燃煤、石油污染和煉焦，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率為29%、25%和14%；2009年8月間，石油、交通污染的源貢獻(xiàn)率相對較高，分別為38%和33%，而燃煤和煉焦的分別為16%和13%。近來，Chen等[27]利用PMF法解析了中國西北部烏魯木齊市表層土壤中16 種親體PAHs的主要來源。因子分析表明，燃煤、柴油釋放、汽油釋放和石油源是4種主要污染源，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為51%、19%、18%和12%。隨之，Wang等[28]又利用此方法對上海市土壤中PAHs進(jìn)行了源解析，從中分離出6種主要的污染源，分別為成巖過程、燃煤、生物質(zhì)燃燒、木榴油、煉焦和汽車尾氣，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為6%、21%、13%、16%、23%和21%。與之類似，Zheng等[29]運(yùn)用PMF模型分析了東海流域農(nóng)村土壤中PAHs的來源。研究表明，煤/生物質(zhì)燃燒、石油、商業(yè)用木榴油和機(jī)動車尾氣是其主要來源，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為24%、24%、17%、17%和18%。Ma等[30]運(yùn)用此模型分析了我國遼河三角洲地區(qū)土壤中16種親體PAHs和正構(gòu)烷烴 (n-alkanes) 的來源。同樣分離出6種主要污染源，為石油源、生物質(zhì)燃燒、氣-土交換、燃煤、交通尾氣和生物成因，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為23%、23%、18%、17%、14%和6%。近來，Zhao等[31]又將PMF模型運(yùn)用于煤產(chǎn)區(qū)山西忻州土壤中PAHs的源解析，從中分離出3種主要污染源，為煤/生物質(zhì)燃燒、煤/油類燃燒和煉焦，其源貢獻(xiàn)率依次為33%、26%和24%。

3 PMF在大氣中PAHs源解析方面的應(yīng)用

PAHs普遍存在于大氣環(huán)境中，可通過呼吸作用、飲食和皮膚接觸等途徑進(jìn)入人體，嚴(yán)重危害著人體健康。據(jù)統(tǒng)計(jì)，世界范圍內(nèi)每年有504 Gt PAHs釋放至大氣中，其中排放量最高的為我國，高達(dá)106 Gt[32]。因此，在全球/區(qū)域尺度內(nèi)控制、消減大氣中PAHs的污染水平對人體健康的保護(hù)至關(guān)重要。更值得關(guān)注的是，隨地域的不同，大氣中PAHs的來源方式存在較大差異，所以在區(qū)域尺度內(nèi)明確大氣中PAHs的主要來源及其貢獻(xiàn)率對控制PAHs污染水平至關(guān)重要。PMF模型在PAHs源解析中的應(yīng)用首先是在大氣領(lǐng)域，且較為廣泛。國際上，Larsen和Baker[33]于2003年分別運(yùn)用MLR、Unmix和PMF模型分析了美國巴爾的摩市大氣中PAHs的主要來源，3種受體模型所得結(jié)果基本一致。汽車尾氣 (包括柴油和汽油燃燒)、燃煤和油類釋放的貢獻(xiàn)率分別為16%～26%、28%～36%和15%～23%。其中，僅PMF模型可將柴油源和汽油源分辨開，這表明PMF更適于大氣中PAHs的源解析。2004年，Lee等[34]對美國紐約東部哈德森河口大氣中PAHs進(jìn)行了監(jiān)測，并用PMF模型對其進(jìn)行了源解析。研究表明，該地區(qū)大氣中PAHs的來源主要包括兩大類：一是交通污染 (如汽油、柴油揮發(fā)，石油蒸發(fā)和不完全燃燒)；二是天然氣的不完全燃燒。Okuda等[35]研究了2005—2007年間中國西安市氣溶膠中PAHs的平均污染水平，并運(yùn)用PMF模型對其來源進(jìn)行了解析。研究表明，交通源和燃煤是PAHs的主要來源，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率在冬、夏兩季存在顯著差異。例如，機(jī)動車尾氣釋放在冬季對∑PAHs的源貢獻(xiàn)率為19%，而在夏季為44%。Callen研究小組[36]測定了2001—2009年間西班牙薩拉戈薩市大氣PM10中19種PAHs的分布水平，并運(yùn)用PMF、MLR兩種模型分析了苯并芘 (BaP) 的主要來源及其貢獻(xiàn)率。結(jié)果顯示，汽車尾氣的源貢獻(xiàn)率最高，為35%，其他源主要包括重型車輛、輕質(zhì)燃油、天然氣和燃煤，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率依次為28%、18%、10%和9%。2種模型所得結(jié)果的一致性再次印證了PMF模型用于大氣PAHs源解析的可行性。于是，該研究小組繼續(xù)利用PMF模型對2010—2011年間薩拉戈薩市大氣PM10中19種PAHs進(jìn)行了源解析，主要包括燃煤、汽油、汽車尾氣和固定源釋放4種主要污染源，對應(yīng)的平均源貢獻(xiàn)率依次為24%、20%、32%和24%。此外，這4種污染源在暖季、寒季的貢獻(xiàn)率存在一定差異，分別為32%、19%、35%和14%，20%、21%、32%和27%[37]。Khairy和Lohmann[38]于2010年夏季和2011年冬季研究了亞歷山大港氣相和顆粒相共44種PAHs (包括烷基化-、母體-) 的濃度分布，并分別運(yùn)用FA/MLR、PMF和Unmix模型解析了PAHs的主要來源及其貢獻(xiàn)率，3種模型的因子解析結(jié)果基本一致。柴油、汽油燃燒作為汽車尾氣的主要組成部分，其源貢獻(xiàn)率分別為36%～49%、19%～34%，天然氣的源貢獻(xiàn)率為11%～27%，石油源的為8%～18%。此外，PMF模型所得結(jié)果與真實(shí)值更為接近。Moeinaddini等[39]運(yùn)用PMF模型解析了伊朗德黑蘭市可吸入顆粒物中PAHs和n-alkanes的主要來源。因子分析表明，對于PAHs，柴油源是最主要來源，其貢獻(xiàn)率達(dá)56%，其他源包括汽油源、木質(zhì)燃燒/垃圾焚燒、工業(yè)源和道路顆粒，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率依次為16%、13%、9%和6%；對于n-alkanes，石油污染是最主要來源，平均貢獻(xiàn)率為65%，石油污染與生物質(zhì)燃燒的混合作用、生物成因與化石燃料的混合作用、生物成因是其他3種源，平均源貢獻(xiàn)率分別為15%、12%和8%。近來，Hanedar等[40]利用PMF法對土耳其伊斯坦布爾市不同功能區(qū)3個(gè)采樣站位大氣中PAHs進(jìn)行了源解析，從中分離出5種主要污染源，為柴油機(jī)、汽油機(jī)、天然氣、木質(zhì)燃燒和其他源。對于城市站位1、2，各源貢獻(xiàn)率分別為31%、17%、25%、15%和12%；23%、19%、31%、11%和16%，這表明交通污染和住宅供熱是城市大氣中PAHs的主要污染源。對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)站位3，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為木質(zhì)燃燒38%、天然氣31%、機(jī)動車 (包括柴油機(jī)和汽油機(jī)) 18%和其他源13%。由此推測，家庭烹飪或住宅取暖是鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)大氣中PAHs的主要污染源。后來，Aydin等[41]又利用該方法得到了土耳其主要工業(yè)區(qū)周圍大氣中PAHs的主要來源，主要包括生物質(zhì)/煤燃燒、煉鋼、原油和石油的不完全燃燒、汽油釋放和柴油釋放，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率依次為40%、27%、27%、3%和3%。

在我國，運(yùn)用PMF模型解析大氣中PAHs來源的研究起步相對較晚。2008年，劉書臻[42]利用PMF法對環(huán)渤海西部大氣中PAHs進(jìn)行了源解析，所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果與特征比值法估計(jì)的基本一致，這是我國較早用PMF模型進(jìn)行大氣PAHs源解析的實(shí)例之一。緊接著，于國光等[43]利用PMF模型分析了北京大氣顆粒物中PAHs的來源。研究表明，汽油源在各個(gè)季節(jié)的貢獻(xiàn)率均超過了40%，柴油源的貢獻(xiàn)率在19%～29%之間。此外，冬季由于燃煤取暖，使燃煤源的相對貢獻(xiàn)率增大。后來，Ma等[44]同樣利用PMF模型研究了哈爾濱大氣中PAHs的主要來源。采暖期，源貢獻(xiàn)率最高的為鍋爐燃煤 (39%)，其次是汽油源 (34%)；而非采暖期，源貢獻(xiàn)率最高的為汽車尾氣 (59%)，其次是地面蒸發(fā) (18%)，這體現(xiàn)了我國典型東北城市能源結(jié)構(gòu)的季節(jié)性差異特征。近來，Wang等[45]運(yùn)用PMF模型解析了我國東海區(qū)PM2.5中PAHs的來源及其貢獻(xiàn)率。因子分析表明，機(jī)動車尾氣和燃煤是最主要污染源，其年均源貢獻(xiàn)率分別為27%和24%。其次是生物質(zhì)燃燒、石油殘?jiān)蜌饨缑娼粨Q，對應(yīng)的年均源貢獻(xiàn)率分別為17%、16%和16%。此外，主要污染源及其貢獻(xiàn)率存在顯著的季節(jié)性差異。例如，在秋、冬兩季，燃煤和機(jī)動車尾氣是最主要污染源，其平均貢獻(xiàn)率分別為35%和31%；而在夏、春兩季，氣界面交換是最主要的污染源，其在兩季的貢獻(xiàn)率分別為60%和27%。國際間區(qū)域大氣中PAHs的污染和源解析研究是控制其污染水平的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但目前鮮見PMF模型在相關(guān)研究方面的應(yīng)用。作者所在研究小組借助亞太經(jīng)合組織 (AMETEC) 研究了亞太8個(gè)國家典型城、鄉(xiāng)大氣中PAHs的污染分布 (圖1所示)，并用PMF模型解析了其主要來源 (圖2所示)。PMF主因子個(gè)數(shù)為4時(shí)，得到的Q(E)值在176.4至177.1之間，比Q(E)理論值[46](168) 高約6%，表明Q(E) 值在非常合理的范圍內(nèi)。因此，選擇4個(gè)主因子進(jìn)行分析。所得結(jié)果表明，15種PAHs總濃度的模型預(yù)測值與實(shí)測值非常接近。運(yùn)用PMF模型分析得到4個(gè)源分別為交通源、煉焦、燃煤和生物質(zhì)燃燒。對于城市站位，交通尾氣是最主要污染源，其貢獻(xiàn)率為53%，其他3種源的貢獻(xiàn)率依次是煉焦26%、燃煤17%和生物質(zhì)燃燒4%；對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)站位，生物質(zhì)燃燒的源貢獻(xiàn)率最高，達(dá)59%，而燃煤、交通源和煉焦的源貢獻(xiàn)率分別為21%、14%和6%。該研究表明，PMF模型可用于國際區(qū)域大氣中PAHs的源解析，這也為今后相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了新的思路和技術(shù)支持。

4 PMF在水體中PAHs源解析方面的應(yīng)用

近年來，關(guān)于有機(jī)污染物，尤其是PAHs的源解析研究已擴(kuò)展到水環(huán)境領(lǐng)域[47]。研究表明，城市降雨徑流污染已成為水體水質(zhì)惡化及水生生態(tài)系統(tǒng)破壞的重要因素[48-49]。了解城市道路徑流中PAHs的含量、來源及貢獻(xiàn)率對于控制水體中PAHs的污染水平至關(guān)重要。邊璐等[50]采用PMF和PCA/MLR2種模型對上海市內(nèi)高架道路徑流中的PAHs進(jìn)行了源解析。因子分析表明，交通源為高架道路徑流中PAHs的最主要來源，其余3種源為石油源、燃?xì)庠春推渌础?種模型的解析結(jié)果存在一定差異：PMF得到的源貢獻(xiàn)率依次為38%、22%、26%和14%；與之對應(yīng)，PCA/MLR得到的源貢獻(xiàn)率依次為44%、29%、18%和9%。此外，兩種模型的計(jì)算值與實(shí)測值擬合均較好，表明PMF模型可用于水體中PAHs的源解析。近來，Yang等[51]以晉江主流至泉州灣段為研究對象，利用PMF法對其中的PAHs進(jìn)行了源解析，從中分離出3種主要污染源，為燃煤、交通尾氣和木質(zhì)/生物質(zhì)燃燒，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為35%、29%和36%。Qin等[52]同樣運(yùn)用PMF模型對我國巢湖水-懸浮顆粒-沉積物三相中的PAHs進(jìn)行了源解析，均分離出3個(gè)主要的污染因子，為燃煤、機(jī)動車尾氣和生物質(zhì)燃燒，對應(yīng)的源貢獻(xiàn)率分別為40%、39%和21%。目前，PMF模型雖逐漸被引入至水體PAHs的源解析中，但仍處于起步階段，尚存在較大的研究空間。

圖1 PAHs總濃度的模型預(yù)測值和實(shí)測值 (U: 城市; R: 鄉(xiāng)鎮(zhèn))

圖2 各排放源對PAHs總濃度的貢獻(xiàn)率

5 總結(jié)與展望

由以上討論可知，與其他定量受體模型相比，PMF模型可依據(jù)數(shù)據(jù)的“不確定性”給予數(shù)據(jù)相應(yīng)的權(quán)重，并在最終結(jié)果中包含相應(yīng)的信息；在對缺失或是低于檢出限的數(shù)據(jù)做出類似替代時(shí)，可賦予其更大的不確定性以減少這些數(shù)據(jù)對源解析結(jié)果的干擾；可對因子載荷和因子得分做出非負(fù)約束，從而使結(jié)果更加合理。因此，此方法在不同環(huán)境介質(zhì)中PAHs的源解析方面頗具潛力，也為環(huán)境法醫(yī)學(xué)這一新興學(xué)科的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。同時(shí)，現(xiàn)有PMF法的實(shí)際應(yīng)用研究有待深入、拓展，例如PAHs的大氣長距離傳輸特性迫切需要將此模型應(yīng)用于國際間區(qū)域大氣PAHs的源識別中；PMF模型在水體PAHs源解析的應(yīng)用有待進(jìn)一步加強(qiáng)，在動、植物體中PAHs源解析方面的應(yīng)用也是今后重要的研究方向。

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◆

Applications of Positive Matrix Factorization (PMF) for Source Apportionment of PAHs in the Environment

Sun Haifeng1,Zhang Yong2,3,*,Xie Jingfang1

1.College of Environment and Resource,Shanxi University,Taiyuan 030006,China 2.State Key Laboratory of Marine Environmental Science (Xiamen University),College of the Environment and Ecology,Xiamen University,Xiamen 361102,China 3.Zhangzhou Institute of Technology,Zhangzhou 363000,China

21 October 2014 accepted 10 December 2014

Since its being developed in 1993,great progress has been made in the application of positive matrix factorization (PMF) in source apportionment of persistent toxic substances (PTS),especially in that of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs).In this article,the basic principle of PMF was introduced first,and then its applications in source apportionment of PAHs distributed in soil/sediment,atmosphere and water were reviewed.In addition,the prospects of PMF in source apportionment of PAHs distributed in different environmental media were described based on our recent experimental results.

polycyclic aromatic hydrocarbons; positive matrix factorization; source apportionment; sediment; soil; atmosphere; water

國家自然科學(xué)基金 (No.201507077,21177102,41121091)；教育部博士點(diǎn)基金 (No.20130121130005)

孫海峰 (1986-)，男，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榄h(huán)境化學(xué)，E-mail: hfsun86@sxu.edu.cn；

*通訊作者(Corresponding author)，E-mail: yzhang@xmu.edu.cn

10.7524/AJE.1673-5897.20141021003

2014-10-21 錄用日期：2014-12-10

1673-5897(2015)2-025-09

X171.5

A

張勇(1962-)，男，博士，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榄h(huán)境化學(xué)。

孫海峰,張勇,解靜芳.正定矩陣因子分解模型在環(huán)境中多環(huán)芳烴源解析方面的應(yīng)用[J].生態(tài)毒理學(xué)報(bào),2015,(10)4: 25-33

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