来源特定的指纹和机器学习驱动的细颗粒含的分配来自中国典型的工业排放
Xuanhe Zhao1, Zuoshun Niu2, Miao Xu2
1State Key Laboratory of Estuarine and Coastal Research, East China Normal University, Dongchuan Road 500, Shanghai 200241, China; Key Laboratory of Geographic Information Science of the Ministry of Education, School of Geographic Sciences, East China Normal University, 500 Dongchuan Road, Shanghai 200241, China.
Journal of hazardous materials
|October 19, 2025
概括
含细颗粒 (Pb-FPs) 的工业排放对健康构成风险. 钢铁炼 (ISS) 在中国对大气污染作出了重大贡献,需要有针对性的排放控制.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 大气化学 大气化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
背景情况:
- 来自工业活动的含细颗粒 (Pb-FPs) 是一个重要的环境和健康问题.
- 了解Pb-FPs的特定来源特征对于有效的污染控制至关重要.
研究的目的:
- 综合调查和描述来自中国主要工业部门的Pb-FP.
- 开发和应用源分配模型来确定Pb-FPs对环境空气污染的贡献.
主要方法:
- 使用单粒子感应合等离子体飞行时间质谱法 (spICP-TOF-MS) 分析了134个PM样本.
- 开发和优化用于源分配的机器学习算法 (XGBoost).
- 验证模型应用于来自北京和上海的PM2.5样本.
主要成果:
- 废物焚烧发电 (WIP) 和钢铁炼 (ISS) 排放的Pb-FPs度明显更高.
- Pb-FPs主要是多金属,其质量分数低 (≤10%).
- 国际空间站被确定为北京和上海大气Pb-FPs的主要来源,其贡献分别为6.7-38.1%和10.5-33.7%.
结论:
- 钢铁炼是中国工业化地区大气污染的主要原因.
- Pb-FPs 的明确元素指纹有助于来源识别.
- 以ISS为重点的有针对性的减排战略对于减少污染至关重要.
