Die Positive Matrix-Faktorisierung (PMF) ist eine weit verbreitete Rezeptormodellierungstechnik, um den Ursprung und den quantitativen Beitrag von verschiedenen Aerosolquellen zu bestimmen, welche zusammen die Konzentration von Außenluft-Aerosolen an einem Ort bestimmen. Die vorliegende kumulative Doktorarbeit enthält die Ergebnisse von drei Untersuchungen zur Quellenzuordnung: a) die Isolierung des natürlichen Beitrags zu den PM10 –Konzentrationen an einem ländlichen Hintergrundsstandort in Malta; b) die Schätzung der Beiträge der Quellen an den PM2.5-Konzentrationen an einem Standort mit starkem Verkehrsaufkommen in Malta, und c) eine methodische Untersuchung zur Verwendung von PMF an einem kleineren Datensatz; letztere wird anhand der Verwendung von Proben aus einem landwirtschaftlichen Gebiet in Apulien, Südostitalien, demonstriert . Die Studie über das Ausmaß des natürlichen Beitrags zu PM10 umfasste eine Probennahmekampagne an einer ländlichen Hintergrundsstation in Għarb, Gozo (eine der Inseln des maltesischen Archipels). Während dieser Kampagne wurde 224 Proben genommen, die anschließend durch induktiv gekoppelte Plasmamassenspektrometrie (ICP - MS) bzw. Ionenchromatographie (IC) auf ihren metallischen und ionischen Gehalt hin untersucht wurden. Die weitere Untersuchung dieser Analysedaten mittels PMF führte zur Identifizierung und Quantifizierung zweier natürlicher Aerosolquellen (Meeresaerosol und Saharastaub), von denen erwartet wurde, dass sie für Malta relevant sind. PMF löste auch drei weitere Quellen auf: Eine Quelle von lokalen Erdkrustenmaterial und zwei sekundäre anorganische Aerosolkomponenten (die eine reich an Nitrat, die andere reich an Sulfat). Die natürlichen Quellen steuern ungefähr 39% der gemessenen PM10–Konzentrationen bei. Das Ergebnis liegt am oberen Ende des Bereichs von 0.5 bis 58%, den früheren Studien für natürliche Beiträge in Europa gefunden hatten. Für die Untersuchung der PM2.5-Quellen an einer Verkehrsstation wurden insgesamt 180 täglich beaufschlagten Filter aus dem Jahr 2016 analysiert. Diese Filter wurden wie folgt analysiert: Die Elementkonzentrationen wurden mittels Röntgenfluoreszenzspektroskopie (XRF) bestimmt, der Ionengehalt wurde mit IC gemessen, und Ruß wurde as ‘black carbon’ unter Verwendung einer optischen Methode analysiert. Die Auswertung dieser Daten mittels PMF führte zur Identifizierung von sieben Aerosolquellen, von denen vier vom Standort im ländlichen Hintergrund bekannt waren, nämlich alle Quellen mit Ausnahme des lokalen Bodenmaterials. Die zusätzlichen drei Quellen an dieser Station waren Verkehr, Schifffahrt und Feuerwerk. Die Identifizierung der letzteren Komponente ist für sich selbst genommen schon ein interessantes Ergebnis, da hier gezeigt wird, dass selbst eine saisonale Aktivität wie das Abbrennen von Feuerwerkskörpern während der sommerlichen Dorffeste sich auf die jährlichen PM2.5-Konzentrationen auswirkt. Darüber hinaus wirkt sich diese Komponente aufgrund ihrer chemischen Zusammensetzung wahrscheinlich auf die menschliche Gesundheit aus. Diese Arbeit liefert den politischen Entscheidungsträgern somit auch grundlegende Informationen, um eine Minderung der PM2.5 Emissionen zu erreichen, die für die Einhaltung der Luftqualitätsrichtlinie der Weltgesundheitsorganisation erforderlich sind. Schließlich wurde eine grundlegende methodologische Untersuchung durchgeführt, nämlich wie PMF an einem kleinen Datensatz verwendet werden kann. Diese Studie basiert auf 29 PM10- und 33 PM2.5-Proben aus einem ländlichen Gebiet in Apulien, Italien. PMF lieferte hier keine interpretierbaren Ergebnisse, wenn die Datensätze für die zwei verschiedenen Größenverteilungen separat verwendet wurden. Die Proben wurden daher in einen einzigen chemischen Datensatz von 62 Proben zusammengefasst, welcher dann mit PMF untersucht wurde. Das Ergebnis dieser Studie war schließlich ein Fünf-Faktor-Modell, welches eine relativ gute Rotationsstabilität aufwies. Dieses Ergebnis wurde anschließend durch a-priori-Vorgaben basierend auf der Kenntnis chemischer Fingerabdrücke von Aerosolquellen weiter verbessert. Letzteres wurde erst durch die neue Funktionalität der PMF-Version 5 der US-amerikanischen Umweltschutzbehörde ermöglicht. Angesichts der Größe des Datensatzes wurden die auf die PMF-Methode zurückgegebenen Unsicherheiten in der Lösung vollständig unter Verwendung aller in dieser Version von PMF enthaltenen Fehlerabschätzungsmethoden charakterisiert. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse der PMF-Modellierung anhand der Ergebnisse von zwei weiteren Modellen validiert: Der Eingeschränkte Gewichtete Nicht-negativ Matrix-Faktorisierung oder ‘Constrained Weighted Non-Negative Matrix Factorization (CW - NMF)’ und der chemischen Massenbilanz oder ‘Chemical Mass Balance (CMB)’, sowie mithilfe weiterer statistischer Parameter. Die Ergebnisse bestätigen im Wesentlichen die Gültigkeit des von PMF ermittelten Ergebnis und zeigen, dass das Modell alle relevanten Informationen zu den Aerosolquellen identifiziert hat, die die chemischen Zusammensetzung an diesem Ort beeinflussen.