这个问题很难量化的回答，因为真没有明确答案。VOCs分析面临的一个主要问题是化合物的反应活性。Kim等人[1]只使用夜间的采样样本，以避免日间与较高的氧化物进行反应造成样本变化。研究人员也可以评估一天中代表不同时段的数据样本，例如交通繁忙但氧化剂浓度低的20:00到0:00；或者交通不繁忙且氧化反应较低的0:00到4:00；或交通繁忙且氧化活性开始上升的6点至10点；或者氧化活性处于峰值的12:00 ~ 16:00。通过使用这种方法，可以评估不同的源构成和氧化剂浓度下，源成分谱的变化。
 
受体模型(PMF和CMB)都依赖于相对恒定的源成分谱，很难满足具备反应活性的VOCs解析需求。研究人员可以选择与OH自由基反应速率较低的VOCs组分，但尚不清楚这样的处理方法是否可能排除掉一些关键的源示踪物。由于挥发性有机化合物的源解析比颗粒物解析更为复杂，因此需要进行更多的工作来解决。

PMF进行源解析的假设之一是各因子谱在分析时段保持不变，但由于VOCs物种的高活性，VOCs物种在大气中存在老化现象。VOCs从排放源传输到受体的时间被成为“光化学龄”。对于某个因子来讲，很可能对于各个样品的光化学龄都不同，导致因子谱出现差异，违背PMF的内在假设。
因此，扩大样品数，减小每个样品因老化造成的偏差是一个办法。需要的样品数与选取的VOCs组分密切相关。若不包含活性高的物质（烯烃、OVOCs）且研究时段气象条件变化不显著，100个样品可以解析出3-4个确切的因子。若包含活性高的物质且研究时段气象条件变化较大，则需要进一步提高样品数量。
确定解析的物质一般遵循以下几点：

1. 选择可以指示某个特定污染源的VOCs物种（如丙烷是LPG源的示踪物）；
2. 选择线性相关性强的物种（如苯和甲苯）；
3. 排除浓度低于检出限比例较大的物种（如>75%）；
4. 排除OVOCs，因为其活性较强，且常伴随二次生成，解析的不确定性大。