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题名基于高通量监测数据的PMF源解析数据输入量研究
被引量：3
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作者
牛明芬
商莹
王镜然
周强
陈欣
王颜红
柴美云
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机构
沈阳建筑大学市政与环境工程学院
中国科学院沈阳应用生态研究所
上海磐合科学仪器股份有限公司
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2422-2431,共10页
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基金
国家重点研发计划政府间国际科技合作项目(2019YFE0122200)。
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文摘
为探究数据输入量的变化对源解析结果的影响,以上海某工业区的大气重金属高通量监测数据为例,按不同数据量将监测数据分别输入至正定矩阵因子分解(Positive Matrix Factorization, PMF)模型中,通过考察模型中Q理论值(Qtheo)与Q计算值(Qtrue)的接近程度、源分类以及源贡献与研究区污染源分布特点的吻合情况,分析数据输入量对源解析结果的影响。结果显示:该区域大气重金属污染受工业生产主导(64.44%),其次是扬尘(19.60%)和交通运输(15.96%)。通过对数据量的考察,发现输入量为60~120时能够得出研究区域的污染源数量与贡献率,但考虑到测试成本、获取数据的时间,认为输入量为60~80时,也能得出合理的源解析结果。短期高通量的分钟级数据集,有益于PMF模型输出高精密度、高时效性的源解析结果,是解决应急污染监控的最佳手段。
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关键词
环境学
大气重金属污染物
高通量监测数据
正定矩阵因子分解(PMF)模型
数据输入量
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Keywords
environmental studies
atmospheric heavy metal pollutants
high-throughput monitoring data
Positive Matrix Factorization(PMF)model
data input quantity
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分类号
X831
[环境科学与工程—环境工程]
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