孫海峰,張勇,解靜芳

1.山西大學環(huán)境與資源學院,太原 030006 2.廈門大學環(huán)境與生態(tài)學院 近海海洋環(huán)境科學國家重點實驗室,廈門 361102 3.漳州職業(yè)技術學院,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用

孫海峰1,張勇2,3,*,解靜芳1

1.山西大學環(huán)境與資源學院,太原 030006 2.廈門大學環(huán)境與生態(tài)學院 近海海洋環(huán)境科學國家重點實驗室,廈門 361102 3.漳州職業(yè)技術學院,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) 源解析中的應用取得了重大研究進展。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)狀的基礎上，結(jié)合其在實際工作的應用，評述了其在環(huán)境中PAHs源解析方面的應用潛力及發(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。受體模型作為一類進行多環(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)、化學質(zhì)量平衡模型 (CMB)、非負約束因子分解模型 (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)展和應用[4-8]。但是，CMB模型的成功應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一個或多個源示蹤物不是來自于同種類型的污染源時，其應用即會受到限制，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)，使其應用受到一定限制；穩(wěn)定同位素法由于儀器設備造價較高，在應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約束，且可利用數(shù)據(jù)標準偏差來進行優(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源解析方面應用的研究綜述鮮見報道，且此領域的研究有待深入。

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展。同時，結(jié)合所在課題組目前開展的相關研究工作，評述了該領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約束時，可賦予每組數(shù)據(jù)一定的不確定性估計，使得模型解析結(jié)果與實際更加相符。本研究采用PMF3模型，基于算法ME-2。PMF法的基本計算公式為：

X =GF+ E

(1)

式中，樣品濃度數(shù)據(jù)矩陣 (X) 由n個樣品的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率，E是殘差矩陣 ( n × m)，其中每個元素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是PMF模型的約束條件。Q(E)是模型的判據(jù)之一，只有當Q(E)收斂時才可做進一步分析，多次運行使Q(E)趨于自由度值。Q(E)的計算公式為：

(3)

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

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

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源解析方面的應用

土壤/沉積物因有機質(zhì)含量高成為PAHs的重要儲庫，同時也是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)，向下遷移進入深層土壤和地下水，或經(jīng)食物鏈的生物累積作用進一步富集放大，進而對人類、生態(tài)健康安全產(chǎn)生嚴重威脅。近年來，諸多研究人員已將PMF模型廣泛應用于河流沉積物和土壤PAHs的源解析中。Stout等[14]綜合運用化學指紋圖譜法、主成分分析 (PCA)法和PMF法對美國Little Menomonee River沉積物中PAHs進行了源解析。3種模型的分析結(jié)果均表明，城市排放、點源污染是其中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種模型應用于哈密爾頓港口26個站位沉積物中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，對應的源貢獻率分別為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，相應的貢獻率分別為28%和23%。因此，兩者相比，運用PMF模型得到的解析結(jié)果更加全面、清晰。Motelay-Massei等[16]運用PMF模型對法國塞納河岸市區(qū)和工業(yè)區(qū)2個站位沉積物中PAHs進行了源解析。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，對應的源貢獻率分別為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，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。各模型的計算值與實測值吻合均較好，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率為37%；而運用PMF模型分析得到，生物質(zhì)/燃煤是主要來源，而交通源的貢獻率僅為12%。但研究認為，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動車尾氣、燃煤、生物質(zhì)燃燒和煉焦是其主要來源，對應的源貢獻率分別為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?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的來源及其貢獻率。研究表明，汽車尾氣對PAHs毒性當量 (TEQ) 的貢獻率最高 (47%)，而燃煤對PAHs總濃度的貢獻率最高 (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，機動車尾氣是最主要來源，但其貢獻率在干、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，三者的源貢獻率分別為34%～42%、25%～37%和29%～33%。

Wang等[24]首次將PMF模型應用于土壤中，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，對應的源貢獻率分別為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，其貢獻率分別為20%和12%。這表明，運用PMF模型得到的解析結(jié)果更加豐富、有效。廖書林[26]運用此模型對遼河口濕地表層土壤中PAHs進行了源解析。研究表明，2008年10月間，燃燒釋放是其最主要來源，其貢獻率為48%，此外，石油污染、交通燃油和煉焦的源貢獻率分別為18%、20%和14%；在2009年5月間，石油/交通源的貢獻率最大，為32%，其余3種源分別為燃煤、石油污染和煉焦，對應的源貢獻率為29%、25%和14%；2009年8月間，石油、交通污染的源貢獻率相對較高，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，對應的源貢獻率分別為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，對應的源貢獻率分別為6%、21%、13%、16%、23%和21%。與之類似，Zheng等[29]運用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)用木榴油和機動車尾氣是其主要來源，對應的源貢獻率分別為24%、24%、17%、17%和18%。Ma等[30]運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，對應的源貢獻率分別為23%、23%、18%、17%、14%和6%。近來，Zhao等[31]又將PMF模型運用于煤產(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，其源貢獻率依次為33%、26%和24%。

3 PMF在大氣中PAHs源解析方面的應用

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入人體，嚴重危害著人體健康。據(jù)統(tǒng)計，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至關重要。更值得關注的是，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率對控制PAHs污染水平至關重要。PMF模型在PAHs源解析中的應用首先是在大氣領域，且較為廣泛。國際上，Larsen和Baker[33]于2003年分別運用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進行了監(jiān)測，并用PMF模型對其進行了源解析。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，并運用PMF模型對其來源進行了解析。研究表明，交通源和燃煤是PAHs的主要來源，對應的源貢獻率在冬、夏兩季存在顯著差異。例如，機動車尾氣釋放在冬季對∑PAHs的源貢獻率為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，并運用PMF、MLR兩種模型分析了苯并芘 (BaP) 的主要來源及其貢獻率。結(jié)果顯示，汽車尾氣的源貢獻率最高，為35%，其他源主要包括重型車輛、輕質(zhì)燃油、天然氣和燃煤，對應的源貢獻率依次為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，對應的平均源貢獻率依次為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，并分別運用FA/MLR、PMF和Unmix模型解析了PAHs的主要來源及其貢獻率，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，其源貢獻率分別為36%～49%、19%～34%，天然氣的源貢獻率為11%～27%，石油源的為8%～18%。此外，PMF模型所得結(jié)果與真實值更為接近。Moeinaddini等[39]運用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，其貢獻率達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，對應的源貢獻率依次為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個采樣站位大氣中PAHs進行了源解析，從中分離出5種主要污染源，為柴油機、汽油機、天然氣、木質(zhì)燃燒和其他源。對于城市站位1、2，各源貢獻率分別為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，對應的源貢獻率分別為木質(zhì)燃燒38%、天然氣31%、機動車 (包括柴油機和汽油機) 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，對應的源貢獻率依次為40%、27%、27%、3%和3%。

在我國，運用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進行了源解析，所得實驗結(jié)果與特征比值法估計的基本一致，這是我國較早用PMF模型進行大氣PAHs源解析的實例之一。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，汽油源在各個季節(jié)的貢獻率均超過了40%，柴油源的貢獻率在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]運用PMF模型解析了我國東海區(qū)PM2.5中PAHs的來源及其貢獻率。因子分析表明，機動車尾氣和燃煤是最主要污染源，其年均源貢獻率分別為27%和24%。其次是生物質(zhì)燃燒、石油殘渣和氣界面交換，對應的年均源貢獻率分別為17%、16%和16%。此外，主要污染源及其貢獻率存在顯著的季節(jié)性差異。例如，在秋、冬兩季，燃煤和機動車尾氣是最主要污染源，其平均貢獻率分別為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鍵環(huán)節(jié)，但目前鮮見PMF模型在相關研究方面的應用。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主因子個數(shù)為4時，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個主因子進行分析。所得結(jié)果表明，15種PAHs總濃度的模型預測值與實測值非常接近。運用PMF模型分析得到4個源分別為交通源、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，其貢獻率為53%，其他3種源的貢獻率依次是煉焦26%、燃煤17%和生物質(zhì)燃燒4%；對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)站位，生物質(zhì)燃燒的源貢獻率最高，達59%，而燃煤、交通源和煉焦的源貢獻率分別為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，這也為今后相關領域的研究提供了新的思路和技術支持。

4 PMF在水體中PAHs源解析方面的應用

近年來，關于有機污染物，尤其是PAHs的源解析研究已擴展到水環(huán)境領域[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、來源及貢獻率對于控制水體中PAHs的污染水平至關重要。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、燃氣源和其他源。2種模型的解析結(jié)果存在一定差異：PMF得到的源貢獻率依次為38%、22%、26%和14%；與之對應，PCA/MLR得到的源貢獻率依次為44%、29%、18%和9%。此外，兩種模型的計算值與實測值擬合均較好，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，對應的源貢獻率分別為35%、29%和36%。Qin等[52]同樣運用PMF模型對我國巢湖水-懸浮顆粒-沉積物三相中的PAHs進行了源解析，均分離出3個主要的污染因子，為燃煤、機動車尾氣和生物質(zhì)燃燒，對應的源貢獻率分別為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總濃度的模型預測值和實測值 (U: 城市; R: 鄉(xiāng)鎮(zhèn))

圖2 各排放源對PAHs總濃度的貢獻率

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)相應的權重，并在最終結(jié)果中包含相應的信息；在對缺失或是低于檢出限的數(shù)據(jù)做出類似替代時，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)學這一新興學科的發(fā)展提供了強有力的技術支持。同時，現(xiàn)有PMF法的實際應用研究有待深入、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源解析的應用有待進一步加強，在動、植物體中PAHs源解析方面的應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

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

孫海峰 (1986-)，男，博士，碩士生導師，研究方向為環(huán)境化學，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，博士生導師，主要研究方向為環(huán)境化學。

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用[J].生態(tài)毒理學報,2015,(10)4: 25-33

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