大气细颗粒物重金属与人类呼吸系统疾病和心血管疾病等的发生具有重要联系。而由于大气颗粒物重金属污染分析工作量大，较难开展系统的采样分析工作，因此，选择合适的对象，使用科学、便捷的方法模拟大气重金属具有重要现实意义。环境磁学是20世纪80年代发展起来的一门新兴学科，磁学测试具有样品用量少、灵敏度高、简单快捷等特点。大气颗粒物中磁铁矿颗粒物与颗粒物中重金属具有极强共源性，因此，可通过分析大气颗粒物磁学特征来对其中重金属污染进行快速模拟。
我院钱新教授课题组多年来一直从事与水、大气污染相关的区域性、复合性环境过程研究，探索人为活动与自然过程的相互作用。近日，该课题组在大气颗粒物重金属研究中，首次将磁学参数结合支持向量机的非线性数学方法，对城市大气颗粒物重金属浓度进行模拟，从而为其监测和污染评估提供新的思路。该研究以长三角典型城市——南京市为研究区域，在江北工业区、市中心及城北郊区采集大气PM2.5，分析PM2.5中重金属浓度的时空差异。样品分析结果表明，PM2.5中磁性物质以低矫顽力的假单畴（PSD）磁铁矿为主。支持向量机的模拟结果显示，磁学参数的加入可显著提高颗粒物中重金属的模拟精度，表现为训练模型的观测值与模拟值的相关系数R得到不同程度的提高，误差（平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE）相应降低，一致性系数IA相应提高。磁学-支持向量机模型对Al、Fe、Mn、Ni和Ti的模拟效果较好，而对Cd、Co、Cu和Cr的模拟效果相对较弱，这很有可能与颗粒物中重金属的来源差异有关。
图1. （左）磁学-支持向量机模型对PM2.5中Pb的模拟；（右）磁学模型对不同重金属训练模型R值的改善比率。
这一研究成果近日在线发表于环境学科国际权威期刊Environmental Science & Technology (DOI: 10.1021/acs.est.7b00729)，论文第一作者为助理研究员李慧明博士，通讯作者为钱新教授。研究得到了国家自然科学基金青年项目、国家重点研发计划及江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室开放课题的资助。
