受体模型，也被称为承接模式或受体定位模型（receptor oriented model），是一种用于识别与解析受体处大气污染物不同来源及其贡献率的数字模式与方法。自20世纪60年代后期发展以来，主要应用于大气颗粒物的源识别领域，并持续得到改进和完善。

受体模型的核心理念是受体与源之间存在的污染物质量平衡关系。尽管实际情况下，污染物从发生源排出后会经过扩散混合并在大气中较均匀地分布，这是模型假设与现实情况的主要区别之一。基于此基本思想，受体处的大气颗粒物及其所含元素的质量被认为是由周围多个污染源输送并叠加的结果，因此可以通过简单的数字表达式来描述这种关系。

以污染源j为例，若其排出的颗粒物质量为Mj，且总共有P个污染源，那么这些污染源排放的颗粒物混合形成受体处的颗粒物，其质量记作m。在这种情况下，受体处颗粒物m等于所有污染源排放颗粒物Mj的总和，即m = Σ Mj。如果假设颗粒物在传输过程中质量保持不变，即遵守质量守恒定律，那么可以建立如下源-受体模式：mi = Σ (Fij × Mj)，其中Mij代表污染源j排放颗粒物中元素i的质量，Fij则表示污染源j排放颗粒物中元素i的质量百分数。

受体模型的应用方法可分为显微镜法和化学法两类。显微镜法主要通过对颗粒物的外观特征、粒径分布、比表面积、颜色、密度、电磁性质等物理化学特性的观察和测量，利用光学显微镜、扫描电子显微镜等工具来鉴定颗粒物的来源，并获取定量或半定量的结果。化学法则侧重于研究环境颗粒物的化学性质，包括有机和无机化学组分、不同元素、化学物种的存在形式等，然后结合颗粒物与元素质量在受体处的加和模型，通过多种数学处理方法，如富集因子法、聚类分析、多变量分析-化学元素平衡法（CEB）、因子分析、主成分分析、目标变换因子分析（TTFA）、类型识别技术（pattern recognition technique）、空间序列分析和时间序列分析等，来识别受体处颗粒物的不同来源以及各个发生源对其贡献的大小，即源对受体的贡献率或污染分担率。需要注意的是，受体模型是从受体处出发推算各发生源的贡献量，而物理扩散模式则是从各发生源出发推算对受体的贡献量，两者的研究起点有所不同。