空气污染源解析和归因研究

21/25空气污染源解析和归因研究第一部分空气污染源分类与识别 2第二部分监测数据分析与源解析 4第三部分源贡献率估算与归因研究 7第四部分时空分布特征与趋势分析 10第五部分控制措施有效性评价 12第六部分源解析方法不确定性分析 16第七部分空气污染源管理策略优化 18第八部分政策制定与决策支持 21

第一部分空气污染源分类与识别关键词关键要点空气污染源分类

1.按污染物类型分类：根据污染物性质，可分为颗粒物源、气态污染物源、臭氧前体物源等。

2.按污染源产生方式分类：可分为固定源和移动源，其中固定源指固定位置排放污染物的源头，移动源指移动过程中排放污染物的源头。

3.按污染源行业属性分类：可分为工业源、交通源、生活源、农业源等，不同行业会产生不同的污染物。

空气污染源识别

1.污染源普查：通过实地调查、问卷收集等方式，对辖区内潜在污染源进行排查，建立污染源清单。

2.污染物成分分析：利用化学分析方法，对收集的污染物样品进行成分分析，识别污染物种类和排放特征。

3.排放清单编制：基于污染源普查和污染物成分分析，编制区域或行业排放清单，量化不同污染源的排放贡献。空气污染源分类与识别

1.基本分类

*点源：从单一确定的出口释放污染物的来源，例如工厂烟囱、汽车尾气管。

*面源：污染物从广阔区域释放，例如道路交通、农业活动。

*线源：污染物沿线性路径释放，例如高速公路、河流。

2.识别方法

2.1排放清单

*编制工业、交通、能源等不同部门的污染物排放量清单。

*根据活动水平、排放因子和其他信息进行估算。

2.2源定位技术

*受体模型：分析空气样品中的化学特征，将其与已知污染物的特征相匹配。

*逆向扩散模型：计算污染物从受体（例如空气监测站）流向污染源的可能路径。

*遥感技术：使用卫星、飞机或其他平台检测特定污染物的浓度和分布。

2.3源谱方法

*分子标记：识别污染物中独特的化学物质，将其分配给特定的污染源类别。

*同位素比：测量污染物中稳定或放射性同位素的比例，以区分来源。

*微量元素指纹：分析污染物中的微量元素，将其与不同来源的特征指纹相匹配。

3.污染源特征

不同的污染源具有不同的特征，有助于其识别和分类：

*行业：工业活动释放出各种污染物，包括颗粒物、挥发性有机化合物(VOC)、重金属。

*交通：车辆尾气排放包括一氧化碳、氮氧化物、颗粒物。

*农业：农业活动会释放氨、甲烷、氧化亚氮，以及因化肥和农药使用而产生的其他污染物。

*住宅：住宅活动产生颗粒物、VOC、一氧化碳，主要是由于烹饪、取暖和使用燃料。

*自然源：自然过程，如火山爆发、森林火灾和扬尘，也会释放污染物。

4.数据质量保障和控制

*确保数据收集和分析方法的一致性。

*校准和维护监测仪器。

*使用质量控制措施，例如重复样品和空白测试。

*定期更新排放因子和清单方法。

5.污染源归因

识别和分类空气污染源后，可以进行源归因研究，以确定不同来源对特定地区或时间段内空气污染的相对贡献。这对于制定有效的空气质量管理策略至关重要。第二部分监测数据分析与源解析关键词关键要点【监测数据分析】：

1.污染物浓度分布分析：绘制污染物浓度分布图，分析其空间分布特点、变化趋势和污染水平；

2.时间序列分析：使用统计模型对监测数据进行时间序列分析，识别污染物的日变化、季节变化和年变化规律；

3.相关性分析：计算污染物之间的相关性系数，探究其协同变化关系和相互影响机制。

【源解析】：

1.

2.

3.,

1.

2.

3.,监测数据分析与源解析

监测数据分析

监测数据分析是空气污染源解析的基础，其目的是从监测数据中提取与污染源相关的特征信息。常用的数据分析方法包括：

*时间序列分析：研究污染物浓度随时间变化的规律，识别不同时段的主要污染源。

*关联分析：探讨不同污染物浓度之间的关联关系，推断可能的共同排放源。

*聚类分析：将污染物浓度数据根据相似性聚类为不同的组，揭示不同源组的特征。

*因子分析：通过统计分析，将多个污染物浓度变量分解为少数相互独立的因子，反映主要污染源的贡献。

源解析方法

源解析方法是利用监测数据识别和量化不同污染源对空气污染的贡献。常用的源解析方法包括：

化学质谱源剖析（CS）

利用化学质谱技术分析颗粒物或气态污染物中的特征性化合物，识别不同的污染源。通过匹配化合物谱库和建立源谱，定量各源的贡献。

受体模型

基于污染物在不同源中的排放特征，建立源-受体关系模型，通过求解线性或非线性方程组确定各源的贡献。主要受体模型方法包括：

*绝对因子分析（APF）：假设污染物浓度完全由已知源排放决定，根据源谱和监测浓度求解各源的贡献。

*化学质平衡模型（CMB）：将监测浓度表示为各源的化学质平衡方程，通过非负最小二乘或贝叶斯方法求解各源的贡献。

*偏最小二乘回归（PLS）：利用PLS算法建立预测模型，预测不同源对污染物浓度的贡献。

正向模拟

利用排放清单和大气扩散模型，预测不同源排放后在大气中的分布，并与监测数据进行比较，评估模型的准确性并确定各源的贡献。

排放清单和逆向建模

将排放清单作为先验信息，利用逆向建模方法，通过调整排放清单中的源排放量，使其模拟结果与监测数据更加吻合，从而优化排放清单并量化各源的贡献。

案例研究

北京市PM2.5源解析

利用化学质谱源剖析和受体模型方法对北京市PM2.5污染源进行了解析。研究发现，机动车尾气、燃煤、工业排放、二次有机气溶胶和扬尘是主要的PM2.5污染源，其中机动车尾气贡献最大，其次为燃煤。

华北地区臭氧源解析

利用受体模型和逆向建模方法对华北地区臭氧污染源进行了解析。研究发现，臭氧污染主要由本地NOx排放和区域性VOC输送共同作用导致。本地NOx排放主要来自机动车尾气和工业排放，区域性VOC输送主要来自溶剂使用、石油化工和生物质燃烧。

源解析的应用

空气污染源解析研究在空气质量管理和污染控制中具有重要的应用价值，包括：

*识别主要污染源，制定针对性的减排策略。

*评估不同控制措施的有效性，优化污染控制政策。

*预测未来空气质量变化趋势，为制定长期规划提供科学依据。

*追踪污染物的排放源，开展污染责任追查。第三部分源贡献率估算与归因研究关键词关键要点【源贡献率估算及量化归因研究】

1.基于源贡献率范式，识别和量化不同空气污染源对目标区域空气质量的贡献程度。

2.采用各种模型和技术，例如化学传输模型、受体模型和统计方法，对源贡献率进行估算。

3.源贡献率估算结果可用于制定有针对性的空气质量管理战略，并评估不同控制措施的有效性。

【归因研究】

源贡献率估算

源贡献率估算旨在确定特定污染源对空气污染的贡献程度。可以通过两种主要方法实现：

*排放清查法：通过收集和分析来自各种来源的排放量数据，确定每个来源的排放贡献。这种方法适用于已知排放因子的情况。

*受体模型法：通过分析空气样本中污染物的化学特征，将污染物浓度追踪回其潜在来源。这种方法适用于排放源未知或排放因子不准确的情况。

常用的受体模型包括：

*化学质谱法(MS)：基于测量空气样本中单个化合物的浓度。

*同位素比分析(IR)：基于测量特定元素的同位素比率。

*受体导向源解析法(PMF)：一种统计模型，将空气样本中污染物浓度分解为多个来源的贡献。

归因研究

归因研究的目标是确定不同来源对空气污染健康影响的贡献程度。这可以通过以下方法实现：

*源特定风险评估：评估特定污染源暴露对健康影响的风险。

*多因素健康影响归因：评估所有污染源暴露对健康影响的风险，并将其分解为各个来源的贡献。

归因研究方法包括：

*健康影响估计：使用流行病学数据和暴露评估，估计空气污染对健康影响的总体负担。

*归因建模：使用统计模型，将健康影响负担分配给特定的污染源。

常用的归因模型包括：

*污染归因健康影响估算法(APHH)：一种基于人群和健康影响估计的因果关系模型。

*归因风险评估(ARA)：一种基于风险评估和污染物浓度信息的方法。

*归因健康影响模型(AIM)：一种考虑暴露差异和健康影响时间滞后的综合模型。

源贡献率估算与归因研究的意义

源贡献率估算和归因研究对于制定和实施有效空气质量管理策略至关重要。它们提供了以下信息：

*确定主要污染源：识别对空气污染具有最大贡献的来源。

*评估政策有效性：跟踪减排措施如何影响特定污染源的排放和对健康的影响。

*制定有针对性的干预措施：针对特定污染源制定针对性的控制措施，以减少其对空气质量和健康的影响。

*保护公众健康：通过了解不同污染源对健康影响的贡献，优先考虑预防措施，以保护弱势群体。

数据示例

*在中国，石化工业是PM2.5的主要来源，贡献率为25.2%。

*在美国，道路交通是氮氧化物(NOx)的主要来源，贡献率为52%。

*在伦敦，家庭供暖是细颗粒物(PM)的主要来源，贡献率为35%。

*一项归因研究发现，在美国，空气污染导致每年约20万人过早死亡，其中12万人归因于机动车尾气。

结论

源贡献率估算和归因研究是深入了解空气污染来源及其对健康影响的必要工具。通过提供对主要污染源的见解以及不同来源对健康影响的贡献，这些研究为决策者制定有效的空气质量管理策略提供依据，以改善空气质量和保护公众健康。第四部分时空分布特征与趋势分析关键词关键要点主题名称：时空分布特征

1.污染物浓度随空间和时间变化显着，受工业分布、交通、气象条件和地形影响。

2.城市地区通常污染更严重，郊区污染程度较低，农村地区污染最轻。

3.污染物浓度在白天和晚上的分布模式不同，受人类活动和自然过程的影响。

主题名称：污染物时空趋势分析

时空分布特征与趋势分析

时空分布特征

1.空间分布特征

*空气污染源的时空分布受多种因素影响，包括地形、气象条件、人口分布和经济活动等。

*污染源在空间上的分布呈现出点源集中、面源分散的特点。

*点源主要是工业企业、发电厂等固定污染源，其污染物排放强度较高，对局部地区影响较大。

*面源主要是交通运输、农业生产、生活能源使用等非固定污染源，其污染物排放强度较低，但分布范围广，对区域性空气质量产生显著影响。

2.时间分布特征

*空气污染源的时空分布也受时间因素影响。

*不同污染源的排放模式不同，导致污染物浓度在时间上的变化也存在差异。

*点源排放通常比较稳定，而面源排放受人为活动和气象条件影响较大，波动性强。

*污染物浓度在一天中通常呈现出早高峰、晚高峰的双峰特征，在一年中则受季节性因素影响。

趋势分析

1.时间趋势分析

*近年来，随着我国经济快速发展和能源结构调整，空气污染源的排放状况发生了显著变化。

*2013年以来，我国采取了一系列大气污染防治措施，取得了一定的成效。

*总体来看，主要空气污染物排放量呈下降趋势，但仍存在一些突出问题，如机动车排放、工业挥发性有机物排放等。

2.空间趋势分析

*我国空气污染源的时空分布也在发生变化。

*随着东部沿海地区产业转移和中西部地区经济发展，大气污染问题逐渐向中西部地区转移。

*珠三角、长三角等经济发达地区大气污染防治成效显著，而京津冀、汾渭平原等地区大气污染问题仍然严峻。

分析方法

1.地理信息系统（GIS）分析

*GIS技术可以将空间数据与属性数据结合起来，通过空间分析和可视化的手段，展示污染源的时空分布特征。

*利用GIS技术，可以绘制污染源分布图、浓度分布图等，直观反映污染源的分布情况和变化趋势。

2.数学统计分析

*数学统计方法可以对污染源排放量数据进行统计分析，揭示污染源的排放规律和变化趋势。

*常用的统计方法包括趋势分析、相关分析、主成分分析等。

3.大气扩散模型分析

*大气扩散模型可以模拟污染物的扩散和输送过程，预测特定污染源对空气质量的影响。

*利用大气扩散模型，可以分析不同污染源对不同区域空气质量的贡献，为污染控制措施的制定提供依据。

应用意义

*空气污染源时空分布特征与趋势分析对于大气污染防治具有重要意义。

*了解污染源的时空分布特征，可以明确重点污染源和敏感区域，制定有针对性的污染控制措施。

*分析污染源排放趋势，可以评估大气污染防治措施的成效，为完善相关政策提供依据。第五部分控制措施有效性评价关键词关键要点控制措施排放清单开发

1.编制符合国家和行业标准的控制措施排放清单，涵盖所有已实施的控制措施。

2.准确估计每个控制措施减少的排放量，包括直接控制和间接控制措施。

3.定期更新排放清单，以反映控制措施的变更和新建项目的增加。

控制措施有效性评估

1.根据实测数据和模型评估控制措施的实际减排效果。

2.考虑控制措施的运行效率、维护情况和影响因素。

3.识别控制措施的潜在薄弱环节和改进空间。

控制措施成本效益分析

1.评估控制措施的实施成本，包括资本成本、运营成本和维护成本。

2.估算控制措施带来的经济效益，例如空气质量改善、健康效益和经济发展。

3.通过成本效益比或其他指标，综合考虑控制措施的经济可行性。

控制措施优化

1.找出控制措施的优化方案，最大化减排效果并降低成本。

2.考虑不同控制措施之间的协同作用和互补性。

3.整合新技术和创新方法，提高控制措施的效率。

控制措施推广与示范

1.推广已验证有效的控制措施，提高全社会的认知度和采纳率。

2.在重点区域或行业开展示范项目，展示控制措施的实际应用和效果。

3.提供技术支持和政策激励，鼓励企业和公众实施控制措施。

控制措施监管执法

1.建立完善的控制措施监管体系，明确执法责任和标准。

2.加强监管执法力度，确保控制措施规范运行和达标排放。

3.对违反规定者实施严格处罚，维护控制措施的有效性和公平性。控制措施有效性评价

空气污染控制措施的有效性评价是评估所实施控制措施减少空气污染物排放程度和改善空气质量效果的重要步骤。它有助于确定控制措施的成效、确定改进领域并为决策提供信息。

评价方法

控制措施有效性评价通常采用以下方法：

*排放清单分析：比较控制措施实施前后的排放清单，量化排放物的减少量。

*监测数据分析：分析实施控制措施前后空气质量监测数据，评估污染物浓度的变化趋势。

*模型模拟：使用空气质量模型模拟控制措施实施前后的空气质量，量化控制措施的影响。

*健康影响评估：评估控制措施对公共卫生和生态系统的影响，包括减少死亡率、发病率和改善生活质量等。

评价指标

控制措施有效性评价通常使用以下指标：

*排放减少率：控制措施实施前后排放量减少的百分比。

*浓度降低率：实施控制措施前后空气质量监测数据中污染物浓度降低的百分比。

*达到标准率：实施控制措施后，空气质量达到相关标准的监测站点的百分比。

*健康效益改善：实施控制措施后，相关健康指标（如死亡率、住院率）的改善程度。

评价步骤

控制措施有效性评价通常涉及以下步骤：

1.确定评价目标：明确评价的目的和范围。

2.选择评价方法：根据可用数据和资源选择合适的评价方法。

3.收集数据：收集实施控制措施前后必要的排放清单、监测数据或其他相关信息。

4.数据分析：使用选定的方法分析收集到的数据，量化控制措施的影响。

5.制定政策建议：根据评价结果，制定改进控制措施和空气质量管理策略的政策建议。

案例研究

北京市机动车尾气污染控制措施有效性评价

北京市实施了多项机动车尾气污染控制措施，包括限行、淘汰老旧车辆、推广新能源汽车等。对这些措施的有效性评价表明：

*实施限行措施后，市区工作日早晚高峰时段机动车流量减少了约20%，尾气排放量减少了15%-20%。

*淘汰老旧车辆和推广新能源汽车措施，有效降低了机动车尾气排放的颗粒物、氮氧化物和碳氢化合物等污染物。

*空气质量监测数据显示，实施这些措施后，北京市PM2.5浓度明显下降，2017年比2013年下降了35%。

结论

控制措施有效性评价对于评估空气污染控制措施的成效、确定改进领域和为决策提供信息至关重要。通过评价，可以量化控制措施对污染物排放和空气质量的影响，指导制定更加高效的空气质量管理策略，最终改善公众健康和生态环境。第六部分源解析方法不确定性分析源解析方法不确定性分析

源解析是一种识别和量化污染物排放源的过程。由于数据和建模的限制，源解析的方法存在不确定性。不确定性分析是确定和评估源解析结果不确定性的过程。

不确定性的来源

源解析方法中不确定性的来源包括：

*数据不确定性：输入数据（例如排放清单和环境监测数据）的准确性和可靠性。

*建模不确定性：所使用模型的假设和固有局限性。

*计算不确定性：进行源解析计算时引入的数值误差。

不确定性的类型

源解析方法中的不确定性可以分为两类：

*随机不确定性：由数据和建模的随机变化引起，可以通过重复分析和概率分布来表征。

*系统不确定性：由模型偏倚、数据错误或计算误差引起，通常难以量化和减少。

不确定性分析方法

用于评估源解析方法不确定性的常见方法包括：

*敏感性分析：研究输入参数或模型假设的变化对源解析结果的影响。

*蒙特卡罗方法：通过随机抽样和重复计算生成源解析结果的概率分布。

*引导法：通过重复抽样和重新计算输入数据生成源解析结果的概率分布。

*贝叶斯方法：结合先前信息和观察数据，生成源解析结果的后验概率分布。

不确定性的量化

不确定性可以量化为以下指标：

*精度：源解析结果与实际污染物来源的接近程度。

*准确度：源解析结果与已知污染物来源的一致程度。

*可靠性：源解析结果在不同条件下的一致性。

不确定性的影响

源解析方法中的不确定性会影响结果的可靠性和决策制定。不确定性可能导致对污染源的错误识别，从而妨碍有效的减排策略。

减少不确定性的方法

减少源解析方法中不确定性的方法包括：

*使用高质量的数据和可靠的模型。

*考虑建模的不确定性，并使用敏感性分析来确定对结果影响最大的因素。

*探索替代模型和方法，以获得更全面的结果。

*进行广泛的验证和验证，以确保结果的准确性。

结论

源解析方法不确定性分析对于评估和减少源解析结果的不确定性至关重要。通过识别和量化不确定性，决策者可以对源解析结果的可靠性和置信度做出明智的判断。减少不确定性对于制定有效的空气污染减排策略和管理空气质量至关重要。第七部分空气污染源管理策略优化关键词关键要点优化排放清单

1.汇编、验证和精细化空气污染排放清单，提高排放源清单的准确性和可靠性。

2.采用遥感遥测技术和建模方法，开展高时间分辨率和空间分辨率的排放清单编制。

3.针对不同污染物和污染源，探索先进的排放清单编制技术，如逆向建模和源测量。

精细化排放管控

1.根据空气污染源归因结果，制定针对性管控策略，设定科学合理的排放标准和限值。

2.推广洁净能源技术、高效工业工艺和先进车辆技术，从源头减少污染物排放。

3.探索排放权交易和环境税收等经济激励机制，促进企业自主减排和技术创新。

先进污染控制技术

1.积极推广脱硫、脱硝、除尘等污染控制技术，提高现有污染源的减排效率。

2.研发和部署新一代污染控制技术，如低温等离子体、光催化氧化和生物过滤技术，提高污染物去除率。

3.鼓励引进国外先进污染控制设备和技术，推动国内污染控制产业的发展。

区域协同治理

1.建立跨区域空气污染联防联控机制，协商区域减排目标和共同治理策略。

2.打破行政区划限制，联合开展大气环境监测、执法督查和应急响应。

3.探索区域污染物排放交易市场，促进清洁能源和低碳产业的发展。

公众参与

1.加强空气污染防治的公众教育和宣传，提高公众对空气质量重要性的认识。

2.鼓励公众参与空气质量监测、监督和投诉，形成全民参与的监督机制。

3.定期发布空气质量信息，增强公众对空气污染状况的知情权。

科技创新引领

1.加大对空气污染源解析归因技术的研发投入，突破关键技术瓶颈。

2.探索人工智能、大数据和物联网在空气污染源解析归因中的应用，提高源解析精度。

3.推动学术界、科研机构和企业协同创新，加快先进污染控制技术的转化和推广。空气污染源管理策略优化

概述

空气污染源解析和归因研究对于制定有效的空气污染管理策略至关重要。通过确定主要污染源的贡献，可以优先考虑控制措施，从而最大限度地减少空气污染和改善空气质量。

源管理策略

优化空气污染源管理策略涉及以下步骤：

1.确定主要污染源

利用排放清单、大气传输模型和现场监测等方法，确定对空气污染产生重大影响的主要污染源和类型。

2.制定控制措施

根据主要污染源的特点，制定针对性的控制措施，例如：

*机动车排放控制：实施车辆排放标准、促进公共交通、鼓励电动汽车。

*工业排放控制：强制安装烟气净化系统、更新工业工艺、实施排放交易制度。

*能源生产控制：优化能源结构，增加可再生能源比例，采用清洁能源技术。

*农业排放控制：优化施肥管理，减少牲畜排放，推广低排放农业技术。

3.实施和评估

制定实施时间表和监管机制，确保控制措施的有效实施。定期监测和评估空气质量变化，以评估控制措施的有效性。

4.优化和调整

根据监测和评估结果，优化和调整控制措施，以提高空气污染管理效率。这可能包括更新排放标准、实施更严格的管理措施或探索新的控制技术。

数据和分析

优化源管理策略需要充分的数据和深入分析：

*排放清单：跟踪和量化不同污染源的排放量。

*大气传输模型：模拟污染物的传输和扩散，确定污染物的来源和影响范围。

*现场监测：收集特定地点的空气质量数据，验证模型结果和评估控制措施的有效性。

*统计分析：使用回归分析、因子分析和源分配技术将空气质量数据与污染源联系起来。

案例研究

*洛杉矶：通过实施车辆排放控制、工业烟气净化和能源结构调整，洛杉矶成功减少了空气污染，改善了空气质量。

*北京：通过实施严格的排放标准、促进公共交通和减少煤炭燃烧，北京显著改善了空气质量，但仍面临着与机动车排放和工业活动有关的持续挑战。

*欧洲联盟：通过实施欧元排放标准、可持续农业实践和能源效率措施，欧盟改善了空气质量，降低了因空气污染造成的健康影响。

结论

优化空气污染源管理策略是改善空气质量和保护公众健康的关键。通过确定主要污染源、制定针对性的控制措施、实施和评估这些措施，并进行持续的优化和调整，可以有效地减少空气污染，创造更健康、更可持续的环境。第八部分政策制定与决策支持关键词关键要点【政策制定与决策支持】

1.空气污染源解析和归因研究为决策支持提供科学依据。

-准确识别和定量化不同污染源的贡献，有助于决策者了解空气污染的根源和变化趋势。

-基于来源贡献的减排分析，为污染防治措施的筛选和优化提供参考，提升决策的科学性。

2.来源解析结果指导污染防治政策制定。

-针对特定污染源的特征和排放机制，制定有针对性的减排措施和政策。

-评估减排措施的实施效果，优化调整政策，确保空气质量持续改善。

3.来源归因研究支持协同治理决策。

-澄清不同行政区域之间的污染物传输贡献，为跨区域联合治理提供基础。

-促进政府部门间的协调，协同开展污染治理，提升治理效率和效果。

,政策制定与决策支持

空气污染源解析和归因研究为制定和支持空气质量管理政策提供了至关重要的信息。通过识别污染源的相对贡献，研究结果可用于制定针对性措施，最大程度地减少空气污染对健康和环境的影响。

监管政策制定

源解析研究可为监管政策的制定提供科学依据，包括：

*排放清单更新：准确的排放清单是制定合理法规的基础。源解析研究可改进排放清单，确保其反映污染源的实际贡献。

*排放标准设定：研究结果可确定需要优先考虑控制的污染源和行业，从而制定更有针对性的排放标准。

*政策评估：源解析研究有助于评估现行政策的有效性，并确定需要改进的领域。

空气质量管理计划

源解析研究为空气质量管理计划的制定提供了关键信息，包括：

*污染源优先级：确定对空气质量影响最大的污染源，以便优先制定控制措施。

*控制措施选择：研究结果可帮助选择最有效的控制措施，包括技术控制、过程改进和行为改变。

*空气质量建模：源解析研究为空气质量建模提供输入数据，使决策者能够预测控制措施对空气质量的影响。

健康影响评估

源解析研究可为健康影响评估提供信息，包括：

*污染物暴露：确定特定污染源对人群暴露的贡献，从而评估其健康影响。

*健康风险评估：了解不同污染源对特定健康结局（如心血管疾病和呼吸系统疾病）的相对风险。

*疾病负担量化：估计空气污染引起的疾病负担，包括死亡率和发病率。

决策支持

源解析研究为决策支持提供证据，包括：

*资源分配：确定最需要投资于控制措施的污染源和地区。

*风险沟通：向公众传达空气污染源的相对贡献，提高认识并促进行为改变。

*政策选择：综合考