颗粒物有机和无机组分粒径分布研究及多粒径精细化源解析方法构建

Higher accuracy and more sources are important for source apportionment (SA) of particulate matter (PM), which is a focus throughout the world. More information can enhance the estimation of receptor models. Size and chemical composition are both important nature of PM, which are used to enhance the accuracy of SA in this work. However, most SA works are based on either size or chemical composition. The studies on size distribution of source compositions are very limited. Additionally, receptor models can’t introduce the size distribution of compositions. This work would focus on the size distributions of organic and inorganic species and method to use the size distributions for source identification. Based on rules, size-resolved SA method will be developed and optimized through ambient application. The size distributions of species would be introduced into the algorithm and aiming at distinguishing sources such as gasoline and diesel vehicles, boiler and scattered coal combustions, etc. The size-resolved SA method would use the size distributions of organic and inorganic species to help the identification of source categories and enhance the accuracy and elaboration of SA.

准确性和精细化是颗粒物源解析的重大需求，是国内外广泛关注的科研热点。本研究提出将更多信息纳入源解析体系是提高准确性的重要途径之一，粒径分布和化学组成都是颗粒物的重要属性，通过挖掘这两个属性联系（如组分粒径分布规律）可以提高源解析准确性和精细化。然而，目前的源解析研究大多数是以组分为基础，组分的粒径分布规律研究缺乏，源解析方法不能将组分的粒径特征纳入到运算机制中。本研究在分析源和环境颗粒物中有机和无机组分的粒径分布规律基础上，研究多粒径源成分谱特征标识指标，构建多粒径精细化源解析方法，并进行实地应用研究和反馈优化。本研究将有机和无机组分粒径分布规律纳入模型机制，深入挖掘多粒径段颗粒物的内在联系，提高准确性和精细化（例如区分汽油和柴油贡献、锅炉燃煤和散烧燃煤等），为精细化源解析提供新思路，为颗粒物污染成因分析提供重要依据。

提高大气颗粒物源解析的准确性和精细化可为其污染防控提供更有效支撑，既满足国家需求也是科研热点。本研究构建了基于大气颗粒物有机和无机组分粒径分布规律的多粒径精细化源解析方法（SDABB源解析方法），研究了典型源类和环境颗粒物中有机和无机组分粒径分布特征，并将其参数化纳入模型从而构建方法，利用模拟数据和环境数据证实了该方法提高了准确性和精细化（区分了汽油车和柴油车、不成熟散煤燃烧和常规燃煤、不同机制二次反应等）。SDABB源解析方法为精细化源解析提供了新思路，将来可推广应用，为多粒径段颗粒物（特别适用于将来更细颗粒物）污染成因分析提供重要依据。本项目共采集了1700余个环境颗粒物滤膜样品，包括10.0-9.0，9.0-5.8，5.8-4.7，4.7-3.3，3.3-2.1，2.1-1.1，1.1-0.65，0.65-0.43和<0.43µm粒径段；监测了燃煤源（包括电厂燃煤、工业锅炉燃煤和民用燃煤）、机动车源（包括汽车、柴油车、船舶源）、工艺过程源（包括水泥、钢铁工艺）和扬尘源（包括土壤尘、建筑扬尘、道路扬尘）样品；分析了其中水溶性离子、元素、碳组分、多环芳烃、藿烷和甾烷、正构烷烃等近百种组分；建立了污染源和受体数据库，并纳入实验室源谱库（南开大学大气污染源谱数据库SPAP），将实现全国范围共享，可应用于其他相关源解析和分组分清单等研究。项目主持人以第一或通讯作者发表相关文章8篇，其中SCI文章5篇，申请国家发明专利1项。