在大气颗粒物源解析的发展过程中，出现出了多种类型的受体模型。主要有已知源受体模型(以CMB模型为主)；还有未知源受体模型(以PCA——MLR和PMF模型为主)。不同的模型有各自的优点和缺点。例如，未知源受体模型不需要知道源类的信息，它从受体出发，判断出源的成分谱类型和源的数量。但是，它提取出的源类必须要有明确的物理意义。已知源受体模型需要知道纳入其模型的源的详细信息，如源成分谱的信息和源的数目。而且，CMB模型常常被共线性问题所困扰。并且，对于一套源和受体的数据，它得到的结果可能会有多个。因此，如何对于最优结果的选择，也是它的缺点之一。 本文对这几种受体模型进行了联合应用，主要内容包括有： 首先，运用以因子分析为主的PCA分析方法，联合其他多样统计学方法，对城市受体样品进行主要污染源定性识别的初步尝试。 然后，创造出模拟受体样品，运用多种受体模型(PCA——MLR、PMF模型和CMB模型)对其进行解析。将解析的源贡献结果同初始的模拟源贡献进行比较，考察受体模型的准确性。 最后，运用多种受体模型对郑州市受体样品进行解析。综合不同的解析结果的出郑州市大气颗粒物的源贡献值。