沙尘气溶胶由于其长距离的传输，而越来越受到人们关注。大气气溶胶与全球环境及人类健康密切相关，研究其物理化学特性至关重要［1-3］。大气气溶胶单颗粒，是土壤灰尘和各种来源人为污染物的非均匀混合物［4］。其中很多气溶胶单颗粒物是内部混合的，可展现出颗粒物的内部特性。因为很多重要化学反应发生在单颗粒表面上，所以单个粒子的物理化学特性，揭示了大量关于气溶胶来源、传输和转化的有用信息。对常规的总颗粒物的平均组成进行分析，无法提供如此微观和精细的信息。由于多数研究仅致力于传统的颗粒物平均化学成分分析，在微观尺度上深入分析气溶胶单个粒子的化学组成和形态学，在气候和流行病学研究中变得越来越重要［5-8］。为了得到有统计意义的可靠结果，运用单颗粒物分析，必须分析成百上千的单个粒子。目前众多的微分析手段，如扫描电镜能谱联用仪（SEM-EDX）和质子诱导X射线发射微探针（PIXE），可用以进行这样的分析。研究者一般运用主成分因子分析［9，10］、变量聚类分析［9，11］、样本聚类分析［4］或者只是计数分析［12，13］等统计分析方法，来处理如此大量的单颗粒数据。不过，这些分析有一定局限性，最佳的因子数和聚类数不能由有关的程序给出，只能根据操作者的经验加以人为选择。例如，J.R.Anderson等［14］选择47个较大的类，而忽略了较小的类，而且其高不确定性也给分析数据的解释带来了困惑。虽然由聚类分析得到的各个类，显示了单颗粒物的复杂组成，但是这些类的划分，忽略了单颗粒物之间原有的关联，给读者留下的印象是支离片段的，而不构成有机的整体。至于主成分因子分析，当单颗粒物的复杂非均匀性给出了众多的单元素因子时，它也无能为力。本章介绍一种崭新的气溶胶单颗粒物图像分析技术。图像分析提供了一种简单直接的方法，揭示出整个数据集的关键部分，以及各部分之间的固有关系。本章以2002年3月20日北京特大沙尘暴的TSP样品（命名为DS）为例，从所采集的总悬浮颗粒物（TSP）样品中，随机选取565个悬浮颗粒物。假定每个颗粒物中的每种元素以氧化物（Cl除外）的形式存在，且14种元素和它们所含的相应氧（O）的总量为100%，采用X-Y图和三元图，分析出单颗粒物组成的主要的类，并用一系列指向单个氧化物的趋势线和特殊点，揭示出组成单颗粒物这一混合物的各种基本化合物［15］。(www.xing528.com)
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