－50．GAOMeng，ANJun-lin，HANGYi-xian，etal．ComparisonofPMFandPCA/APCSforVOCssourceapportionmentinnorthsuburbofNanjing［J］．JournalofMeteorologyandEnvironment，2014，30(1):43－50．PMF和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs源解析对比研究高蒙安俊琳杭一纤李用宇(南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室，江苏南京210044)摘要:利用PMF模型和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs进行定性和定量的源解析，并对比两种模型的结果。结果表明:PMF模型对不同VOCs种类的模拟效果差别较大，而PCA/APCS对不同VOCs种类的模拟效果相近;PMF模型解析的源个数多于PCA/APCS模型，两种模型解析的源性质方面存在较大相似性，但PCA/APCS模型未能区分汽油挥发和汽车尾气源;两种模型源解析的植物排放源、工业生产源的贡献率较接近，而其他源的贡献率存在差异，PCA/APCS模型解析的溶剂使用源的贡献率高于PMF模型，PMF模型解析的汽油挥发+汽车尾气源的贡献率高于PCA/APCS模型。关键词:VOCs;源解析;PMF模型;PCA/APCS模型中图分类号:X511文献标识码:Adoi:10．3969/j．issn．1673-503X．2014．01．007引言大气中的挥发性有机物(VOCs)对大气环境有重要影响，美国环保署优先控制的187种污染物中有33种是挥发性有机物［1］。VOCs是光化学反应的重要前体物，对流层大气中的VOCs与氮氧化物(NOX)发生光化学反应，生成臭氧、甲醛等二次污染物［2－3］。臭氧及其主要前体物近些年受到广泛关注［4］，有效控制大气VOCs污染，就需要了解污染源排放对环境造成的影响［5］。扩散模型无法应用于源强难以确定的无组织排放源，而受体模型不依赖于排放源的排放条件、地形和气象等数据［6］。Guo等［7］利用主成分分析/绝对主成分得分(PCA/APCS)模型对香港地区VOCs进行源解析，得出主要污染源为溶剂使用、交通工具排放、液化石油气、天然气泄露、工业源和自然源等;Cai分析模型不需要精确的源信息就可以对污染源进行解析［9］;PMF模型限制因子矩阵值为非负，避免出现无实际意义的负值，但相对其他模型更复杂和耗时［10］;CMB模型需要精确的源信息［9］，而源信息存在地区差异，也会随时间改变。国内外已开展了一些采用不同模型对颗粒物进行源解析的对比研究［11－13］，但是基于VOCs数据进行的模型对比研究较少。南京是沪宁杭经济核心区的中心城市，2009年地区生产总值已超过4000亿元。民用车辆拥有量从1999年的9万多辆增至2009年的67万多辆，原煤的消费量从1999年的800多万吨增长至2009年的1400多万吨［14］。伴随经济的迅速腾飞，南京地区空气质量迅速下降，大气中VOCs含量增多。本文利用PMF和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs进行源解析研究，并对比分析两种模型的结果。了解南京北郊地区大气VOCs污染特点，确定其来源特等［8］利用正定矩阵分解(PMF)模型对上海中心城区征，为南京大气治理提供科学依据。此外，两种模型VOCs进行源解析，得到的污染源为车辆排放(25%)、溶剂工业源(17%)、燃料挥发(15%)、油漆溶剂使用(15%)、钢铁工业生产(12%)、生物质/生物燃料燃烧(9%)和煤炭燃烧(7%)。为了更好地解析VOCs污染源，需要对比研究不同的模型，各种模型均存在优势与局限性［6］。因子在大气VOCs源解析中应用的比较，也为VOCs源解析模型的选择提供参考。1资料与方法1.1采样点南京地处长江下游的宁镇丘陵山区，北连江淮收稿日期:2012－10－12;修订日期:2012－12－27。资助项目:国家自然科学基金项目(41305135和41275143)和中国科学院战略先导科技专项(B类)子课题(XDB05020206)共同资助。作者简介:高蒙，男，1991年生，在读硕士研究生，主要从事大气环境模式研究，E-mail:mgaonuist@hotmail．com。通信作者:安俊琳，E-mail:junlinan@nuist．edu．cn。平原，东接长江三角洲，自然条件优越［15］。采样点(图1)位于南京市浦口区南京信息工程大学气象楼的矩阵分解法。基本方程如下:pEik=∑AijBjk+εik(i=1，2，…，m;k=1，2，…，n)(1)j=1式(1)中，Eik为第k次观测的污染物i的浓度;j为因子;Aij和Bjk分别为大气污染源和源的贡献得分;εik为随机误差。PMF模型主要是计算目标函数的最小值，目标函数为:mnεQ=∑∑(i=1k=1ik)2(...