馬國(guó)斌

（長(zhǎng)沙市岳麓生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站,湖南 長(zhǎng)沙 410013）

當(dāng)前用于研究PM2.5的方法主要包括源受體模型、排放清單法、擴(kuò)散模型等[1]。受體模型不依賴于氣溶膠和氣象資料在大氣中的多項(xiàng)特性參數(shù)，常用的受體模型有正交矩陣因子分解法、因子分析法、CMB模型。PMF即正交矩陣因子分解法（Positive Matrix Factorization），是一種更有效的數(shù)據(jù)分析方法。該方法首先利用權(quán)重計(jì)算出顆粒物中各化學(xué)組分的誤差，然后通過(guò)最小二乘法確定顆粒物主要污染源及其貢獻(xiàn)率。與其他源解析方法相比，PMF是一種有效且實(shí)用的顆粒物源解析方法，具有不需要測(cè)量源成分譜、可處理遺漏數(shù)據(jù)及不精確數(shù)據(jù)等特點(diǎn)。將PMF解析結(jié)果與監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，PMF得到的主要源成分譜與樣本最接近，準(zhǔn)確度最高。我們根據(jù)源解析研究的結(jié)果，為城區(qū)PM2.5的治理提供技術(shù)支持十分必要。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本次數(shù)據(jù)來(lái)源于長(zhǎng)沙市監(jiān)測(cè)站點(diǎn)。選取了2016年4月、8月、11月和1月PM2.5的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分別代表春、夏、秋、冬四季，一共80天的有效數(shù)據(jù)。其中PM2.5包括OC、SO42ˉ、NO3ˉ、NH4+、EC、Zn、Fe、Al、Ca、Na等24種組分。數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的地點(diǎn)為伍家?guī)X，位于長(zhǎng)沙市開福區(qū)，靠近長(zhǎng)途汽車北站，人流量較大，機(jī)動(dòng)車數(shù)量較多。

1.2 研究方法

PMF是1993年由Paatero和Tapper提出，然后不斷地進(jìn)行系統(tǒng)的優(yōu)化。本文運(yùn)用最新版本的PMF5.0。PMF是一個(gè)分析工具模型，采用了多變量因素分析，它把采樣數(shù)據(jù)矩陣分解成兩個(gè)矩陣：因字?jǐn)?shù)（F）和系數(shù)的貢獻(xiàn)（G），利用用戶測(cè)得的源配置文件數(shù)據(jù)、信息和排放清單進(jìn)行解釋，對(duì)樣品貢獻(xiàn)的源類型進(jìn)行識(shí)別[2]。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5各組分含量折線圖

通過(guò)PM2.5各組分含量的平均值，得到其組分的含量折線圖。由圖1可知在PM2.5的23種組分中，PM2.5含量前十的組分，質(zhì)量濃度分別為（μg/m3）13.49、10.33、10.23、6.79、4.16、1.18、0.84、0.64、0.52、0.50。

圖1 長(zhǎng)沙市PM2.5各組分含量

2.2 PM2.5季節(jié)濃度前十的組分

表1 長(zhǎng)沙市PM2.5四季前十組分以及所占比例（%）

由表1可知，在四個(gè)季節(jié)期間，OC在春季、夏季、秋季含量最高，而冬季是NO3ˉ的含量最高。與長(zhǎng)沙市2016年P(guān)M2.5組分含量統(tǒng)計(jì)圖結(jié)合，發(fā)現(xiàn)2016年春夏秋冬四個(gè)季節(jié)PM2.5含量前十的組分還包括K+、Na+、Ca2+、Mg等。

2.3 PM2.5的季節(jié)變化

PM2.5濃度由高到低為冬、秋、春、夏季，分別為（μg/m3）69.89、64.53、54.57、38.31。其中冬季PM2.5濃度最高，為69.89 μg/m3；夏季最低，為38.31 μg/m3。同時(shí)秋、冬兩個(gè)季節(jié)的濃度變化不是很大，夏季變化的幅度最大最明顯。

2.4 PMF源解析結(jié)果

本論文使用美國(guó)環(huán)保局發(fā)布的PMF5.0版本，根據(jù)Polissar推薦的方法，對(duì)文件的輸入資料進(jìn)行檢驗(yàn)，選取了1月、4月、8月、11月四個(gè)月份的PM2.5，一共80個(gè)有效樣品參與了模型的計(jì)算，四個(gè)月份分別代表冬季、春季、夏季和秋季。具體包括了NH4+、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、NO3ˉ、SO42ˉ等23種化學(xué)組分。模型輸入的資料還包括PM2.5質(zhì)量濃度和各組分的不確定性的數(shù)據(jù)。通過(guò)多次運(yùn)行PMF模型，尋找最小的目標(biāo)函數(shù)值，使模擬的結(jié)果比觀測(cè)的結(jié)果更好。

2.4.1 春季源解析的結(jié)果

第一個(gè)因子被識(shí)別為工業(yè)源，其中Zn的貢獻(xiàn)率最高，Zn與金屬冶煉的生產(chǎn)過(guò)程有關(guān)，認(rèn)定為工業(yè)源。第二個(gè)因子被識(shí)別為機(jī)動(dòng)車源。V、Mn表現(xiàn)的貢獻(xiàn)率較高，V可通過(guò)汽車尾氣排放，交通源中有大量的Mn、V，該因子為機(jī)動(dòng)車源。第三個(gè)因子被識(shí)別為燃料燃燒源，Cr、EC的貢獻(xiàn)率最高，同時(shí)K+的貢獻(xiàn)率也較高，Cr、EC在燃料燃燒中產(chǎn)生。K+被認(rèn)為生物質(zhì)燃燒的標(biāo)識(shí)元素，該因子為燃料燃燒源。第四個(gè)因子被識(shí)別為揚(yáng)塵源，其中Mg、Al表現(xiàn)出較高的貢獻(xiàn)率，Mg、Al、是典型的土壤元素，來(lái)源與地面的揚(yáng)塵有關(guān)，被認(rèn)定為揚(yáng)塵源。按照春季PM2.5污染源的貢獻(xiàn)占比顯示：2016年長(zhǎng)沙市春季PM2.5污染主要來(lái)源為燃料燃燒源、機(jī)動(dòng)車源、工業(yè)源、揚(yáng)塵源，其貢獻(xiàn)量占比分別為37.6%、25.8%、21.9%、14.7%。

2.4.2 夏季源解析的結(jié)果

第一個(gè)因子被識(shí)別為建筑塵源，其中Ca表現(xiàn)的貢獻(xiàn)率最高，Ca是建筑水泥塵的標(biāo)識(shí)元素，來(lái)自于城市中的建筑施工，被識(shí)別為建筑塵源。第二個(gè)因子被識(shí)別為汽車尾氣源，NO3ˉ、SO42-、OC、EC表現(xiàn)出較高的貢獻(xiàn)率，汽車尾氣中產(chǎn)生大量的OC、EC，NO3ˉ、SO42-可以通過(guò)尾氣排放后在空中進(jìn)行轉(zhuǎn)化，判斷該因子為機(jī)動(dòng)車源。第三個(gè)因子被識(shí)別為工業(yè)源，Mn、Co、Se、Fe、Pb的貢獻(xiàn)率都較高，可通過(guò)工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生，Mn、Fe、Pb等金屬的貢獻(xiàn)率顯著，其主要來(lái)源于金屬冶煉相關(guān)的工業(yè)排放。第四個(gè)因子被識(shí)別為地面揚(yáng)塵源，Mg、Ca2+的貢獻(xiàn)率最高，此來(lái)源與地面活動(dòng)導(dǎo)致的揚(yáng)塵有關(guān)，認(rèn)定為揚(yáng)塵源。按照夏季PM2.5污染源的貢獻(xiàn)占比顯示：長(zhǎng)沙市夏季PM2.5污染主要來(lái)源為汽車尾氣、地面揚(yáng)塵源、建筑塵源、工業(yè)源，其貢獻(xiàn)量占比分別為54.8%、22.0%、20.9%、2.3%。

2.4.3 秋季源解析的結(jié)果

第一個(gè)因子被識(shí)別為機(jī)動(dòng)車源，NO3ˉ的貢獻(xiàn)率最高，可通過(guò)機(jī)動(dòng)車排放到空氣中，該因子為機(jī)動(dòng)車源。第二個(gè)因子中的Cl、Mg是地殼中的元素，表現(xiàn)的貢獻(xiàn)率最高，此來(lái)源與地面的揚(yáng)塵有關(guān)，識(shí)別為地面揚(yáng)塵源。第三個(gè)因子被識(shí)別為工業(yè)源，Cr、Cu、Pb的貢獻(xiàn)率最高，研究表明它在冶金、鋼鐵行業(yè)中產(chǎn)生，因此被識(shí)別為工業(yè)源。第四個(gè)因子被識(shí)別為建筑塵源，Ca的貢獻(xiàn)率最高，研究發(fā)現(xiàn)建筑水泥塵的標(biāo)識(shí)元素是Ca，會(huì)在建筑施工中大量產(chǎn)生[3]。按照秋季PM2.5污染源的貢獻(xiàn)占比顯示：2016年長(zhǎng)沙市秋季PM2.5污染主要來(lái)源為機(jī)動(dòng)車源、工業(yè)源、建筑塵源、地面揚(yáng)塵源，其貢獻(xiàn)量占比分別為35.5%、34.8%、22.6%、7.1%。

2.4.4 冬季源解析的結(jié)果

第一個(gè)因子被識(shí)別為揚(yáng)塵源，Al、Ca、Mg的貢獻(xiàn)率最高，主要是城市中的建筑施工、揚(yáng)塵產(chǎn)生的。第二個(gè)因子被識(shí)別為機(jī)動(dòng)車源，NO3ˉ、SO42ˉ、OC、EC表現(xiàn)出較高的貢獻(xiàn)率，研究表明機(jī)動(dòng)車尾氣的排放能產(chǎn)生大量的OC、EC、N O3ˉ、SO42ˉ，因此被識(shí)別為機(jī)動(dòng)車源。第三個(gè)因子被識(shí)別為燃煤源，Se、Cd、V表現(xiàn)的貢獻(xiàn)率高，可在燃煤活動(dòng)中產(chǎn)生。第四個(gè)因子被識(shí)別為工業(yè)源，因?yàn)镃r、Co、Fe表現(xiàn)的貢獻(xiàn)率最高，研究表明Cr、Co、Fe等金屬能在冶金工業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生。按照冬季PM2.5污染源的貢獻(xiàn)占比顯示：2016年長(zhǎng)沙市冬季PM2.5污染主要來(lái)源為燃煤源、工業(yè)源、機(jī)動(dòng)車源、揚(yáng)塵源，其貢獻(xiàn)量占比分別為29.9%、28.7%、25.1%、16.3%。

3 討論與結(jié)論

通過(guò)PM2.5的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)1月、4月、11月的PM2.5分別超標(biāo)11 d、3 d、6 d，均超過(guò)國(guó)家PM2.5日均濃度限值75 μg/m3。通過(guò)對(duì)長(zhǎng)沙市2016年P(guān)M2.5各組分含量的統(tǒng)計(jì)，篩選出每個(gè)季節(jié)含量排名前十的成分，其中主要的污染成分為OC、SO42ˉ、NO3ˉ、NH4+、EC、Zn、Fe、Al、Ca、Na、K+、Na+、Ca2+、Mg。其中OC、SO42ˉ、NO3ˉ、NH4+、EC的質(zhì)量濃度在每個(gè)季節(jié)的占比都超過(guò)60%。2016年，長(zhǎng)沙市冬季PM2.5濃度最高，夏季最低。原因是冬季長(zhǎng)沙氣候比較寒冷，燃煤供暖，因此PM2.5的污染情況明顯更加嚴(yán)重。同時(shí)，冬季的低溫有利于顆粒物的再生和堆積，冷空氣的頻繁活動(dòng)不利于PM2.5的擴(kuò)散，因此PM2.5濃度升高。而長(zhǎng)沙夏季溫度高，太陽(yáng)輻射強(qiáng)，加強(qiáng)了空氣的對(duì)流，利于PM2.5的擴(kuò)散，因此PM2.5濃度相對(duì)較低。

2016年，長(zhǎng)沙市春季PM2.5污染來(lái)源為燃料燃燒源、機(jī)動(dòng)車源、工業(yè)源、揚(yáng)塵源，其中燃料燃燒源為主，貢獻(xiàn)量為占比為37.6%；夏季PM2.5污染來(lái)源為機(jī)動(dòng)車源、工業(yè)源、揚(yáng)塵源，其中機(jī)動(dòng)車源為主，貢獻(xiàn)量占比為54.8%；秋季PM2.5污染來(lái)源為機(jī)動(dòng)車源、工業(yè)源、揚(yáng)塵源，其中機(jī)動(dòng)車源為主，貢獻(xiàn)量占比為35.5%；冬季PM2.5污染來(lái)源為燃煤源、工業(yè)源、機(jī)動(dòng)車源、揚(yáng)塵源、其中燃煤源為主，貢獻(xiàn)量占比為29.9%。長(zhǎng)沙市伍家?guī)X監(jiān)測(cè)點(diǎn)距離長(zhǎng)沙市汽車北站較近，車流量較大，PM2.5受機(jī)動(dòng)車尾氣的排放以及交通造成的揚(yáng)塵污染影響大，因此機(jī)動(dòng)車源在四季的占比都較高，其次是揚(yáng)塵源。

長(zhǎng)沙市應(yīng)加大宣傳綠色出行理念，積極研發(fā)和使用清潔能源，全面淘汰黃標(biāo)車，優(yōu)化工藝過(guò)程。同時(shí)還要淘汰排放不達(dá)標(biāo)的企業(yè)，并且加快綠色建筑工地的建設(shè)，并加強(qiáng)城市的綠化。