【摘 要】
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目前,正定矩阵因子法(PMF)在大气污染物来源解析中得到了广泛应用,而监测数据不确定度评估是PMF源解析的重要内容之一.当前绝大部分研究采用的数据不确定度仅通过借鉴前人的
【机 构】
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华南理工大学环境与能源学院,广州510006香港科技大学环境学部,香港999077香港环境保护署,香港999077
【出 处】
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第五届经济快速发展地区空气质量改善国际学术研讨会
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目前,正定矩阵因子法(PMF)在大气污染物来源解析中得到了广泛应用,而监测数据不确定度评估是PMF源解析的重要内容之一.当前绝大部分研究采用的数据不确定度仅通过借鉴前人的方法简单计算而得,缺乏对计算方法的合理性和适用性进行评估.本研究通过3种常用的不确定度算法交互应用建立了一套有效评估不确定度的方法体系.通过对香港荃湾站点1998-2008年PM10组分监测数据进行源解析并与平行采样数据源解析结果进行对比,对该方法体系的合理性进行了验证.结果发现,应用该方法体系可以将某些常规方法无法分离的因子进一步分解,得到的源解析结果的残差值甚至小于平行采样方法解析结果的残差值,得到的因子贡献率均处于常规方法得出的因子贡献率之间.这些均表明了该方法体系所得源解析结果的可靠性和全面性.因此,本研究建立的评估不确定度的方法体系具有较强的可行性,对确保源解析结果的准确性有重要意义.
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