應用案例1：

工(gōng)業園區多點位定位污染源案例

案例說明：

以四川某市工(gōng)業園區爲例：在工(gōng)業區具有排氣口的廠房樓頂布設了工(gōng)業園區大(dà)氣密集監測網絡，以便動态掌握各企業排氣口大(dà)氣污染物(wù)排放(fàng)情況，目的是在捕捉無序、隐蔽、不易察覺的無組織排放(fàng)方面發揮監控作用。

如圖爲該工(gōng)業區PM₁₀風速風向污染玫瑰圖。首先注意到的是，某光纖廠當日PM₁₀峰值超過250μg/m³，進一(yī)步結合風速風向，判斷污染源來自西北(běi)方向。根據現場的考察與記錄，該廠樓頂西北(běi)方位有一(yī)個排氣口，因此當日的PM₁₀高濃度與該化纖廠的排氣口排放(fàng)有關。同理，結合排氣口位置與風玫瑰圖高熱點方位，發現某電纜廠、某包裝廠、某印刷廠、某電子廠的顆粒物(wù)高排放(fàng)熱點方位均主要受各自排氣口的影響。

不同排氣口之間存在互相影響，故多點位數據/圖表可以互相輔助，實現更爲精準的溯源定位功能。當日某化纖廠PM₁₀重污染時，附近其他點位均捕捉到來自該廠方向的污染擴散。西北(běi)風向時，距離(lí)最近（244米）的某電纜廠風玫瑰圖捕獲到來自該化纖廠排放(fàng)影響的弱信号；東南(nán)風向時，該化纖廠西北(běi)方位的某印刷廠和某包裝廠均捕獲到了污染信号；而西南(nán)風向時，位于東北(běi)側406米的某電子廠捕捉到了污染信号。因此，可以确定該化纖廠爲該區域主要的顆粒物(wù)污染企業，應重點管控。

應用案例2：

工(gōng)業園區PM污染來源分(fēn)析

微站PM_2.5小(xiǎo)時變化趨勢圖

微站PM₁₀小(xiǎo)時變化趨勢圖（突發高值<300μg/m³的微站）

各微站監測區域污染狀況趨勢基本一(yī)緻，日平均濃度相差不大(dà)，顆粒物(wù)質量空間分(fēn)布比較均勻，PM污染主要來自于PM的本地排放(fàng)，其中(zhōng)PM₁₀的突發排放(fàng)尤爲明顯。

該點位在9月27日和9月30日存在PM高污染排放(fàng)，PM₁₀濃度升高尤爲明顯，PM_2.5濃度超過50μg/m³、PM₁₀濃度超過600μg/m³，9月27日20-21時、9月30日23時CO、NO_x與PM協同升高，其中(zhōng)NO_x較CO有大(dà)幅度升高，∆CO:∆NO_x < 8:1，因此根據實地勘測推測該點位主要是由道路源引起的濃度污染，且不排除路邊施工(gōng)對污染物(wù)濃度擡升的影響。