大气颗粒物是影响我国众多城市空气质量的重要污染物。大气颗粒物中的重金属可通过呼吸作用进入人体,对人体健康产生危害。传统监测方法利用采样器收集并检测其中重金属含量,工作量较大。与传统化学分析相比,环境磁学测试具有样品用量少、灵敏度高、简单快捷、非破坏性和费用低等特点。近年来利用城市树叶磁学特征来反映大气颗粒物污染状况的研究较多,而其中有关树叶磁学特征与大气颗粒物重金属之间关系的研究还相对较少。本文以长三角典型城市——南京为研究对象,分别在南京大学仙林校区、空气质量监测国控点以及南京市50个居住区采集树叶样品,并在仙林地区同步进行大气颗粒物PM2.5和PM10样品的收集。测试了树叶样品的磁学参数:磁化率(χ)、饱和等温剩磁(SIRM)和非磁滞剩磁(ARM)以及大气颗粒物中重金属:K、Ti、V、Mn、Fe、Co、Cu、As、Se、Cd、Sb、T1 和 Pb 的浓度。分析了南京树叶磁学参数的时间和空间分布特征及大气颗粒物重金属污染特征。将树叶磁学参数、大气颗粒物及其他大气污染物浓度和气象因素作为输入参数,利用BP人工神经网络(BP-ANN)和支持向量机(SVM)的非线性方法对大气颗粒物中重金属浓度进行快速模拟。然后,将训练好的模型应用于国控点及50个居住区大气重金属浓度的快速预测。主要研究结果如下:(1)扫描电镜观察结果显示,桂花、女贞和雪松树叶表面均吸附了较多的颗粒物,包括球形的燃煤飞灰、不规则的矿物颗粒、有机颗粒及烟尘集合体等。(2)仙林采样点雪松的χ和SIRM高于桂花和女贞,三种树叶的χ和SIRM最高值均出现在冬季,最低在夏季;国控点桂花树叶的χ和SIRM在秋季和交通密集区如奥体中心、山西路、瑞金路等地较高;高分辨率50个采样点的χ和SIRM在工业区和交通密集区均较高。ARM/χ和ARM/SIRM在工业区和交通密集区较低,在春、夏季节高于秋、冬季节。(3)国控点桂花树叶的χ和SIRM与采样前7天PM2.5和PM10浓度均呈现显著的正相关,树叶磁学参数反映了大气颗粒物污染的积累情况。(4)大气颗粒物中大部分重金属含量在夏季的浓度最低,冬季最高;与环境空气质量标准限值相比,As在秋冬季节的部分时间出现严重超标;Se、Cd、Sb、Pb、Cu、T1的富集受人为影响较大,而Ti、Fe和Co主要来自于自然源;聚类分析结果显示,Ti、V、Fe、Co等元素主要来自土壤、岩石风化等自然过程,而Mn、Cu、Se、Cd、Sb、Tl、Pb等元素则主要来自机动车尾气排放、工业冶炼、燃煤、钢铁冶炼等人为源。(5)PM10中大部分重金属与树叶磁学参数无显著的相关性。而PM2.5中的绝大部分重金属与三种树叶的χ和SIRM均呈显著正相关,K呈负相关;Fe、Mn、Pb、T1和Cu与χ和SIRM相关性较高。桂花和女贞树叶的χ和SIRM能更好地反映PM2.5中重金属的污染水平。(6)使用BP-ANN和SVM对大气颗粒物重金属进行模拟的结果显示,当输入多因子(树叶磁学参数、大气颗粒物及其他大气污染物浓度和气象因子)进行模拟时,其效果优于只输入磁学参数因子或只输入大气污染物和气象因子的模型。SVM对大气颗粒物中重金属浓度的模拟效果优于BP神经网络,尤其是对Pb、K、Fe等元素的模拟效果均较好,模拟值与观测值的相关系数均大于0.8;两种方法对PM2.5中重金属浓度的模拟效果优于PM10。(7)使用SVM构建的训练模型对南京大气颗粒物重金属浓度的模拟结果显示,大部分重金属如:Pb、Cd和Fe等在秋冬季节及工业区、交通密集区的浓度较高。本文的研究结果为城市大气颗粒物中重金属的监测及污染防控提供了重要参考。