过去四十余年我国在该领域依托环境监测能力的显著加强（数据类型、体量、时空分辨率大幅提升）与技术体系的持续创新（涵盖源清单、数值模式、受体模型、质谱/同位素技术及机器学习大数据等方法），在“精准治污”对结果准确性与精细化要求日益提高的驱动下快速发展。研究进展集中于五大方向：一是精细污染源谱库逐步完善，深化对工业、交通、扬尘等污染源排放特征的认识，建立高分辨率本地化排放因子库；二是高分辨观测手段逐渐丰富，依托在线监测、走航车、卫星遥感等全面把握受体污染特征；三是源解析模型算法不断发展，通过多变量统计、人工智能等提升解析结果的精准性与可靠性；四是源解析标准体系初步形成，支撑业务化应用的质量控制与规范；五是源解析多尺度多场景应用拓展，从城市到区域尺度服务于重污染应急、减排评估等，提升治污科学性与精细化水平。未来发展上，感知手段丰富与多源异质环境“大”数据为精准管控奠定基础，但数据利用尚不充分，不同类型数据与源排放响应关系的规律探索有待深入；突破单一技术局限、发展多模型耦合及非线性大数据新溯源技术是重要方向，同时需构建“观测-模型-排放”多维度“证据链”印证体系以提升结果可信度。总体而言，大气污染来源解析正从单一技术向多源协同、智能融合演进，未来需强化数据整合与模型创新，以支撑“精准治污、科学治污”目标的实现。

大气污染 细颗粒物 源解析 大数据分析