基于PMF模型的土壤重金属源解析中变量敏感性研究

论文摘要

为探究应用受体模型对土壤污染物进行源解析,输入变量对模型运行及其结果的影响,以乐安河中上游地区土壤重金属调查数据作为典型受体模型(PMF模型)的输入数据集,并在PMF模型基础方案运行结果的基础上,采用局部敏感性分析法来探讨输入变量变化对模型诊断及源识别结果的影响.结果表明:6因子数情景是研究区土壤重金属源解析PMF模型最佳运行结果;土壤中Cu、Mo、Na2O、As、Mn和Cd等参数属于敏感变量,这些变量均为每个因子中的主要载荷元素,即每个源的特征污染物;不同变量的敏感性有较大差异,Cu、Mo的总敏感性最大,分别为12.1,8.2,大于其他输入变量的敏感性.因此,在应用PMF模型进行源解析时,特征污染物是敏感性较强的变量,其数据质量的优劣是影响源解析结果可靠性的重要因素.

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 研究区概况
•   1.2 样品采集与分析
•   1.3 PMF模型
•   1.4 输入变量敏感性研究方法
•     1.4.1 敏感性计算方法
•     1.4.2 敏感性分析方法
• 2 结果与讨论
•   2.1 PMF模型基础方案运行结果
•   2.2 源诊断敏感性分析
•   2.3 源识别敏感性分析
•   2.4 PMF模型敏感性变量分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴劲,滕彦国,李娇,陈海洋

关键词: 土壤重金属,源解析,正定矩阵因子分解法,输入变量,敏感性分析

来源: 中国环境科学 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 北京工业大学建筑工程学院,北京师范大学水科学研究院,中国环境科学研究院

基金: 国家自然科学基金资助项目(41807344)

分类号: X53

DOI: 10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2019.0350

页码: 2960-2969

总页数: 10

文件大小: 1118K

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