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大气颗粒物来源解析复合受体模型的研究和应用
受体模型是大气颗粒物来源解析的一个重要计算工具。受体模型的种类很多,主要分为source known类受体模型和source unknown类受体模型两大类。
前者主要以化学质量平衡模型(CMB)为代表；后者主要以主成分分析／多元线性回归模型(PCA/MLR-CMB)、正定因子分解模型(PMF)等为代表。在这些模型的应用过程中,都普遍遇到一个重要的问题——共线性问题带来的干扰。
共线性问题是指参与模型计算的源类型中,有两种以上的源成分谱相似。当共线性问题存在时,使用CMB模型进行解析,会得到负值的解析结果；使用PCA/MLR或PMF模型解析时,共线源类会混在一个因子里被提取出来。
本论文的研究结果表明,对CMB受体模型而言,源—受体体系的不匹配性是导致共线性问题产生干扰的最根本原因。如果体系的匹配程度较高,那么即便有共线性源存在,也能得到理想的解析结果。
基于上述思想,本论文提出了主成分分析/多元线性回归—化学质量平衡复合受体模型(PCA/ MLR-CMB)和非负主成分回归化学质量平衡受体模型。这两种模型分别对受体和源的信息加以净化,从而降低 ...

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关键词：多元线性回归模型 UNKNOWN 多元线性回归 Source 线性回归模型