应用案例1：

工业园区多点位定位污染源案例

案例说明：

以四川某市工业园区为例：在工业区具有排气口的厂房楼顶布设了工业园区大气密集监测网络，以便动态掌握各企业排气口大气污染物排放情况，目的是在捕捉无序、隐蔽、不易察觉的无组织排放方面发挥监控作用。

如图为该工业区PM₁₀风速风向污染玫瑰图。首先注意到的是，某光纤厂当日PM₁₀峰值超过250μg/m³，进一步结合风速风向，判断污染源来自西北方向。根据现场的考察与记录，该厂楼顶西北方位有一个排气口，因此当日的PM₁₀高浓度与该化纤厂的排气口排放有关。同理，结合排气口位置与风玫瑰图高热点方位，发现某电缆厂、某包装厂、某印刷厂、某电子厂的颗粒物高排放热点方位均主要受各自排气口的影响。

不同排气口之间存在互相影响，故多点位数据/图表可以互相辅助，实现更为精准的溯源定位功能。当日某化纤厂PM₁₀重污染时，附近其他点位均捕捉到来自该厂方向的污染扩散。西北风向时，距离最近（244米）的某电缆厂风玫瑰图捕获到来自该化纤厂排放影响的弱信号；东南风向时，该化纤厂西北方位的某印刷厂和某包装厂均捕获到了污染信号；而西南风向时，位于东北侧406米的某电子厂捕捉到了污染信号。因此，可以确定该化纤厂为该区域主要的颗粒物污染企业，应重点管控。

应用案例2：

工业园区PM污染来源分析

微站PM_2.5小时变化趋势图

微站PM₁₀小时变化趋势图（突发高值<300μg/m³的微站）

各微站监测区域污染状况趋势基本一致，日平均浓度相差不大，颗粒物质量空间分布比较均匀，PM污染主要来自于PM的本地排放，其中PM₁₀的突发排放尤为明显。

该点位在9月27日和9月30日存在PM高污染排放，PM₁₀浓度升高尤为明显，PM_2.5浓度超过50μg/m³、PM₁₀浓度超过600μg/m³，9月27日20-21时、9月30日23时CO、NO_x与PM协同升高，其中NO_x较CO有大幅度升高，∆CO:∆NO_x < 8:1，因此根据实地勘测推测该点位主要是由道路源引起的浓度污染，且不排除路边施工对污染物浓度抬升的影响。