Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.Sử dụng dữ liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng của việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Nguyễn Văn Toàn SỬ DỤNG DỮ LIỆU VỆ TINH ĐỂ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ĐỐT SINH KHỐI ĐẾN NỒNG ĐỘ BỤI PM2.5 Ở HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KỸ THUẬT HỐ HỌC, VẬT LIỆU, LUYỆN KIM VÀ MƠI TRƯỜNG Hà Nội - 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Nguyễn Văn Toàn SỬ DỤNG DỮ LIỆU VỆ TINH ĐỂ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ĐỐT SINH KHỐI ĐẾN NỒNG ĐỘ BỤI PM2.5 Ở HÀ NỘI Chuyên ngành: Kỹ thuật môi trường Mã số: ENT 52 03 20 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HOÁ HỌC, VẬT LIỆU, LUYỆN KIM VÀ MÔI TRƯỜNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS PHAN QUANG THĂNG Hà Nội – 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung đề tài nghiên cứu luận văn cơng trình nghiên cứu tơi dựa tài liệu, số liệu tơi tự tìm hiểu nghiên cứu Chính vậy, kết nghiên cứu đảm bảo trung thực khách quan Đồng thời, kết chưa xuất nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực sai tơi hồn chịu trách nhiệm Hà Nội , ngày tháng năm 2022 Học viên Nguyễn Văn Toàn ii LỜI CẢM ƠN Luận văn với đề tài “Sử dụng liệu vệ tinh để đánh giá ảnh hưởng việc đốt sinh khối đến nồng độ bụi Pm2.5 Hà Nội” hoàn thành Viện Công nghệ môi trường, Viện Hàn lâm Khoa học Cơng nghệ Việt Nam Để hồn thành luận văn tốt nghiệp này, bên cạnh cố gắng nỗ lực thân, nhận động viên giúp đỡ lớn nhiều cá nhân tập thể Trước hết, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban Lãnh đạo Học viện Khoa học Công nghệ - Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam, thầy cô khoa Mơi trường, Khoa, Phịng ban chức đã giảng dạy, truyền đạt kiến thức, tạo điều kiện hướng dẫn tơi hồn thành chương trình học tập thực luận văn Đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Phan Quang Thăng cán thuộc Phịng Phân tích Độc chất môi trường - Viện Công nghệ môi trường - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, tạo điều kiện, tận tình hướng dẫn giúp đỡ tơi suốt q trình nghiên cứu hồn thiện luận văn Cuối tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới gia đình bạn bè động viên giúp đỡ tơi vượt qua khó khăn suốt thời gian qua để hoàn thiện luận văn Với điều kiện thời gian kinh nghiệm cịn hạn chế, luận văn khơng thể tránh thiếu sót Rất mong nhận góp ý, đánh giá thầy để luận văn hồn thiện Xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2022 Học viên Nguyễn Văn Toàn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC HÌNH v DANH MỤC BẢNG v MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 TỔNG QUAN VỀ BỤI PM2.5 VÀ Ô NHIỄM BỤI Ở HÀ NỘI 1.2 CÁC NGHIÊN CỨU BỤI PM2.5 TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC 1.2.1 Tình hình nghiên cứu bụi PM2.5 nước 1.2.2 Tổng hợp nghiên cứu bụi mịn PM2.5 giới 15 1.3 ĐỐT SINH KHỐI ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỒNG ĐỘ BỤI PM2.5 17 1.4 TỔNG QUAN VỀ SỬ DỤNG DỮ LIỆU VỆ TINH 20 1.5 MƠ HÌNH HYSPLIT VÀ PSCF 23 CHƯƠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 2.1 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 26 2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 28 2.3 DỮ LIỆU HYSPLIT VÀ PSCF 32 2.4 ỨNG DỤNG PHẦN MỀM ARCGIS 33 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 37 3.1 HIỆN TRẠNG BỤI PM2.5 CỦA THÀNH PHỐ HÀ NỘI 37 3.2 PHÁT THẢI PM2.5 DO ĐỐT RƠM RẠ 40 3.3 ẢNH HƯỞNG TỪ VIỆC ĐỐT SINH KHỐI KHÁC 42 3.4 XÁC ĐỊNH NGUỒN GỐC GÂY Ô NHIỄM BỤI PM2.5 45 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 54 KẾT LUẬN 54 KIẾN NGHỊ 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 PHỤ LỤC 58 iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tên tiếng Việt Tên tiếng Anh tên khoa học HYSPLIT EU PSCF PM Chỉ số chất lượng khơng khí Hệ thống giám sát chất lượng khơng khí Mơ hình Hysplit Liên minh châu âu Mơ hình PSCF Bụi mịn QCVN Quy chuẩn Việt Nam TCVN TNMT Tiêu chuẩn Việt Nam Tài nguyên Môi trường Trung tâm Tài nguyên National Oceanic and Khí Đại dương Atmospheric Quốc gia Administration Polybrominated Tổ chức Y tế Thế giới diphenyl ethers Đại sứ quán Embassy National Aeronautics Cơ quan hàng không vũ and Space trụ Hoa Kỳ Administration is America’s AQI AQMS NOAA WHO ĐSQ NASA R-Studio Phần mềm R-studio ArcGIS Phần mềm ArcGIS Cwt Phần mềm Cwt Air Quality Index Air Quality Monitoring System European Union Particulate Matter National Technical Reguilation v DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 So sánh loại bụi mịn Hình 1.2 Ơ nhiễm khơng khí Hà Nội Hình 1.3 Nồng độ bụi PM2.5 Hà Nội [14] 10 Hình 1.4 Nghiên cứu Nguyễn Thị Kim Oanh cộng nguồn góp tỉ lệ nồng độ bụi PM2.5 cho Hà Nội 15 Hình 1.5 Hình ảnh người nơng dân đốt rơm rạ trực tiếp sau thu hoạch 17 Hình 1.6 Hình ảnh vụ cháy rừng 20 Hình 1.7 Hệ thống quan sát Trái đất (EOS) NASA kết hợp liệu từ mạng vệ tinh 21 Hình 1.8 Thiết bị cảm biến vệ tinh MODIS NASA 23 Hình 2.1 Hình Vệ tinh MERRA-2 NASA sử dụng để quan trắc khơng khí trái đất 28 Hình 2.2 Truy xuất liệu thông tin cháy rừng trang web NASA 29 Hình 2.3 Bảng số liệu cháy rừng thu thập từ trang chủ NASA xử lý phần mềm ArcGIS 30 Hình 2.4 Hình Mơ hình HYSPLIT phát triển NOAA 32 Hình 2.5 Bộ phần mềm ứng dụng ArcGIS (Nguồn: ESRI) 34 Hình 3.1 So sánh kết quan trắc trạm Hà Nội 37 Hình 3.2 Xu hướng nồng độ PM2.5 Hà Nội giai đoạn 2016-2020 38 Hình 3.3 Sự thay đổi theo thời gian nồng độ PM2.5 Hà Nội 39 Hình 3.4 Dữ liệu cháy rừng theo mùa năm 2019 43 Hình 3.5 Dữ liệu carbon đen tương ứng với thời gian vụ cháy rừng theo mùa năm 2019 khu vực 44 Hình 3.6 Dữ liệu 120 truy xuất dịch chuyển khối khí đến Hà Nội 46 Hình 3.7 Số khối khơng khí di chuyển đến Hà Nội truy xuất liệu ngày trước 47 vi Hình 3.8 Kết mơ hình PSCF xác định nguồn phát thải bụi pm2.5 đến Hà Nội 48 Hình 3.9 Số lượng khối khơng khí đến Hà nội thời gian ngày theo mùa 49 Hình 3.10 Mơ hình PSCF kết hợp với truy xuất nguồn gốc khối khơng khí đến Hà nội mùa hè 50 Hình 3.11 Kết mơ hình CWT mơ khối khơng khí mang theo nồng độ bụi cụ thể 51 Hình 3.12 Xác định nguồn đóng góp bụi mịn mơ hình PSCF 52 Hình 3.13 Phân chia phần trăm nồng độ bụi mịn theo bảng số liệu xử lý thông qua phần mềm R-Studio 53 vii DANH MỤC BẢNG Bảng Giá trị AQI đánh giá mức độ ảnh hưởng theo khoảng giá trị Bảng Dữ liệu PM2.5 theo thu thập trực tiếp từ trạm quan trắc online Đại sứ quán Mỹ 26 Bảng Kiểm kê lượng phát thải PM2.5 năm 2019 Hà Nội 41 MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, vấn đề nhiễm khơng khí đặc biệt bụi mịn PM2.5 trở thành vấn đề môi trường lớn Việt Nam nước phát triển khác Ấn Độ, Trung Quốc Chỉ số chất lượng khơng khí Việt Nam AQI (Air Quality Index) công bố Bộ tài nguyên mơi trường, ngồi cịn có Đại sứ qn Mỹ Việt Nam, Pam air tổ chức Airvisual Người dân truy cập vào trang web để biết chất lượng khơng khí nơi sinh sống Qua cho thấy vấn đề nhiễm khơng khí đặc biệt bụi ngày xã hội nhà quản lý quan tâm Bụi mịn có đường kích nhỏ 2.5 µm (PM2.5) khơng khí ngày thu hút quan tâm nhà khoa học quan quản lý PM2.5 gây giảm tầm nhìn chứng minh nguyên nhân gây số bệnh liên quan hệ hô hấp, Alzheimer [1], tiểu đường tuýp [2] bệnh liên quan đến phổi [3, 4] Nguồn gốc bụi PM2.5 phát sinh từ phát thải trực tiếp sinh ô nhiễm thứ cấp Thành phần hóa học bụi PM2.5 gồm cation, anion, kim loại, hợp chất hữu cơ… Trong số đó, bụi đốt sinh khối rơm rạ sau thu hoạch, củi rơm rạ dùng làm chất đốt phục vụ nấu ăn vùng nông thôn cháy rừng chứng minh đóng góp quan trọng làm tăng nồng độ bụi mịn khơng khí [5-7] Năm 2019 Hà Nội chưa phải chịu ảnh hưởng đại dịch COVID-19 xuất tới 12 lần tượng sương mù quang hố thể nhiễm khơng khí nặng nề Nồng độ bụi mịn năm 2019 Hà Nội đứng top thành phố cao giới [8] Pamair hay tổ chức Air Visual cảnh báo số AQI trực tuyến tảng ứng dụng di động website số ngày đặt mức nguy hại > 300 Các nghiên cứu bụi PM2.5 Việt Nam tập trung vào nồng độ khơng khí, đặc tính thành phần hóa học bụi, nguyên nhân nguồn gốc phát thải Nghiên cứu đóng góp làm tăng nồng độ bụi đốt sinh khối đặc biệt đốt rơm rạ kiểm kê nguồn phát thải dựa số liệu vệ tinh nhóm PGS Hồng Anh Lê công bố [5, 9] Tuy nhiên, số liệu cần đề cập đến đánh giá ảnh hưởng đốt sinh khối làm gia tăng nồng độ bụi mịn PM2.5 cháy rừng, nồng độ carbon đen khơng khí Ứng dụng mơ hình nguồn tiếp nhận để đánh giá nguồn phát thải cần thiết nghiên cứu ô nhiễm bụi Trong năm gần vệ tinh phóng lên vũ trụ 46 Hình 3.6 Dữ liệu 120 truy xuất dịch chuyển khối khí đến Hà Nội Kết mơ hình PSCF hình 3.6 phía cho thấy thang mầu chia thành 10 cấp tương ứng với khả hướng tọa độ đưa chất ô nhiễm đến khu vực nghiên cứu Hà Nội Màu từ xanh chuyển sang đỏ khẳ tăng dần khu vực mang chất ô nhiễm đến Như kết nồng độ bụi quan trắc đề cập phần 3.1, nồng độ bụi cao vào mùa đông xuân nồng độ thấp mùa hè xn 47 Hình 3.7 Số khối khơng khí di chuyển đến Hà Nội truy xuất liệu ngày trước Như kết truy xuất khối khơng khí hình 3.7 cho thấy vào mùa xn, thu đơng hướng gió đến Hà nội chủ đạo đơng đông bắc chất ô nhiễm phần đến từ hướng Mùa lạnh khuếch tán khơng khí kém, nhiệt độ tia uv thấp làm giảm q trình quang hóa nên nồng độ chất nhiễm nói chung bụi nói riêng thường cao mùa nóng Ngược lại, mùa hè hướng gió chủ đạo tây nam, nơi cho ô nhiễm hơn, nhiều khu công nghiệp phát triển với khuếch tán khơng khí mạnh dẫn đến nồng độ giảm vào mùa hè 48 Number of trajectories testfall Prediction Map [Fall2].[PSCF] Filled Contours Xuân – 0.1 Hạ 0.1 – 0.12 0.2 – 0.3 0.3 – 0.4 0.4– 0.45 0.5 – 0.6 0.6 – 0.7 0.7 – 0.8 0.8 – 0.9 0.9 – 1.0 Thu Đơng ^_ ToadoHN.csv Events country Hình 3.8 Kết mơ hình PSCF xác định nguồn phát thải bụi pm2.5 đến Hà Nội Hình 3.8 kết hợp kết mơ hình PSCF số lượng khối khơng khí đến Hà nội vào mùa hè cho thấy số lần khối khơng khí đến Hà nội từ hướng bắc đóng góp đáng kể vào nồng độ ô nhiễm PM 2.5 đến Hà Nội thể qua đường màu đỏ đồ Ngoài ra, từ kết mơ hình cho thấy nguồn nhiễm từ khu vực Hà nội đóng góp đáng kể làm gia tăng nồng độ bụi khơng khí, chứng vào cao điểm buổi sáng, buổi chiều nồng độ PM2.5 đạt đỉnh peak ngày 49 Number of trajectories - 50 50 - 100 100 - 200 200 - 500 500 - 700 700 - 1,000 1000 - 1,300 1300 - 1,500 1500 - 3,600 Hình 3.9 Số lượng khối khơng khí đến Hà nội thời gian ngày theo mùa 50 Hình 3.10 Mơ hình PSCF kết hợp với truy xuất nguồn gốc khối khơng khí đến Hà nội mùa hè 51 Hình 3.11 Kết mơ hình CWT mơ khối khơng khí mang theo nồng độ bụi cụ thể 52 Hình 3.12 Xác định nguồn đóng góp bụi mịn mơ hình PSCF 53 Hình 3.13 Phân chia phần trăm nồng độ bụi mịn theo bảng số liệu xử lý thông qua phần mềm R-Studio 54 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Kết đề tài bước đầu đánh giá ảnh hưởng việc đốt sinh khối đến hàm lượng bụi PM2.5 Hà Nội gồm: + Đưa xu biến thiên thời gian nồng độ bụi PM2.5 năm gần (2016 -2020) Sự diễn biến theo thời gian, ngày, tháng mùa nồng độ bụi PM2.5 Hà Nội năm 2019 Giá trị bụi PM2.5 trung bình 39,75 g/m3, giá trị thấp g/m3 cao g/m3 + Kiểm kê lượng phát thải từ việc đốt rơm rạ sau thu hoạch khoảng PM2.5/ năm mùa Đơng Xn phát thải cao mùa Hè Thu + Đánh giá ảnh hưởng cháy rừng phát thải carbon đen khu vực tới Hà Nội Sự ảnh hưởng không lớn tập trung vào mùa xn + Kết hợp mơ hình PSCF Hysplist xác định nguồn gốc chất: Mùa Đông mùa Xuân nồng độ bụi Hà nội chịu sử ảnh hưởng nhiều từ phía Trung Quốc Mùa hè có nồng độ nhiễm thấp năm Bên cạch nguồn nội địa từ khu vực nghiên cứu đóng góp vào gia tăng nồng độ bụi PM 2.5 Hà Nội KIẾN NGHỊ Hướng nghiên cứu sử dụng giữ liệu vệ tinh xác định đánh giá ảnh hưởng việc đốt sinh khối cần kết hợp nhiều kỹ thuật, phần mềm Dữ liệu đầu vào đa dạng làm rõ mức độ ảnh hưởng đóng góp vào gia tăng nồng độ bụi mịn bao nhiêu? Vì vậy, hướng nghiên cứu nhóm nghiên cứu nghiên cứu, thu thập liệu, phương pháp mơ hình đánh giá để làm rõ múc độ ảnh hưởng yếu tố 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO Jung, C.-R., Y.-T Lin, and B.-F Hwang, 2015, Ozone, particulate matter, and newly diagnosed Alzheimer's disease: a population-based cohort study in Taiwan J Alzheimers Dis 44(2): p 573-584 Lai, Y.-C., et al., 2017, Distribution and sources of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons at an industrial region in kaohsiung, Taiwan Aerosol Air Qual Res 17(3): p 776-787 Huang, F., et al., 2017, Relationship between exposure to PM2.5 and lung cancer incidence and mortality: A meta-analysis Oncotarget 8(26): p 43322-43331 Raaschou-Nielsen, O., et al., 2013, Air pollution and lung cancer incidence in 17 European cohorts: prospective analyses from the European Study of Cohorts for Air Pollution Effects (ESCAPE) Lancet Oncol 14(9): p 813822 Le, H.A., D.M Phuong, and L.T Linh, 2020, Emission inventories of rice straw open burning in the Red River Delta of Vietnam: Evaluation of the potential of satellite data Environmental Pollution 260: p 113972 Kim, B.M., et al., 2016, Transported vs local contributions from secondary and biomass burning sources to PM2.5 Atmospheric Environment 144: p 24-36 Tian, D., et al., 2009, Assessment of Biomass Burning Emissions and Their Impacts on Urban and Regional PM2.5: A Georgia Case Study Environmental Science & Technology 43(2): p 299-305 Thao, A., 2019, Hà Nội mù mịt, nơi ô nhiễm không khí đạt ngưỡng màu tím sáng nay? Báo lao động https://laodong.vn/xa-hoi/ha-noi-mu-mit-noinao-o-nhiem-khong-khi-dat-nguong-mau-tim-sang-nay774155.ldo?gidzl=GiONB4yriJn3tHKkJIArF4BS42fK84sMT0IS0DpjM0EXn9t17JcDGw2GtS39xTa0zKM8JCunfKaIpIxFW (ngày truy cập 2/10/2022) Thuy, P.C., et al., 2020, Size distribution and contribution of particles from rice straw open burning to the atmosphere in Hanoi Vietnam Journal of Science and Techology 58(5A): p 94-104 10 (HEI), 2019, Health Efects Institute, Annual report 2018, topic Air pollution Boston, USA, MA 02110-1817 11 Chen, G., et al., 2021, Mortality risk attributable to wildfire-related PM2·5 pollution: a global time series study in 749 locations The Lancet Planetary Health 5(9): p e579-e587 12 Ly Bích Thủy and V.D Anh, 2021, Hiện trạng, nguồn yếu tố ảnh hưởng tới nồng độ bụi PM2.5 Hà Nội: Tổng quan nghiên cứu Tạp chí mơi trường 13 Hopke, P.K., et al., 2008, Urban air quality in the Asian region Science of The Total Environment 404(1): p 103-112 56 14 Cohen, D.D., et al., 2010, Characterisation and source apportionment of fine particulate sources at Hanoi from 2001 to 2008 Atmospheric Environment 44(3): p 320-328 15 Ly, B.-T., et al., 2018, Characterizing PM2.5 in Hanoi with New High Temporal Resolution Sensor Aerosol and Air Quality Research 18(9): p 2487-2497 16 Hai, C.D and N.T Kim Oanh, 2013, Effects of local, regional meteorology and emission sources on mass and compositions of particulate matter in Hanoi Atmospheric Environment 78: p 105-112 17 Thuy, N.T.T., et al., 2018, Mass Concentrations and Carbonaceous Compositions of PM0.1, PM2.5, and PM10 at Urban Locations of Hanoi, Vietnam Aerosol and Air Quality Research 18(7): p 1591-1605 18 Hien, P.D., et al., 2002, Influence of meteorological conditions on PM2.5 and PM2.5−10 concentrations during the monsoon season in Hanoi, Vietnam Atmospheric Environment 36(21): p 3473-3484 19 Hien, P.D., V.T Bac, and N.T.H Thinh, 2005, Investigation of sulfate and nitrate formation on mineral dust particles by receptor modeling Atmospheric Environment 39(38): p 7231-7239 20 Bac, V.T and P.D Hien, 2009, Regional and local emissions in red river delta, Northern Vietnam Air quality, atmosphere, & health 2(3): p 157-167 21 Weagle, C.L., et al., 2018, Global Sources of Fine Particulate Matter: Interpretation of PM2.5 Chemical Composition Observed by SPARTAN using a Global Chemical Transport Model Environmental Science & Technology 52(20): p 11670-11681 22 Wang, L., et al., 2015, Long-range transport and regional sources of PM2.5 in Beijing based on long-term observations from 2005 to 2010 Atmospheric Research 157: p 37-48 23 Han, L., et al., 2015, The changes and long-range transport of PM2.5 in Beijing in the past decade Atmospheric Environment 110: p 186-195 24 Geng, G., et al., 2015, Estimating long-term PM2.5 concentrations in China using satellite-based aerosol optical depth and a chemical transport model Remote Sensing of Environment 166: p 262-270 25 Ahmed, E., et al., 2015, Long-term trend of airborne particulate matter in Seoul, Korea from 2004 to 2013 Atmos Environ 101: p 125-133 26 Squizzato, S., et al., 2013, Factors determining the formation of secondary inorganic aerosol: a case study in the Po Valley (Italy) Atmos Chem Phys 13(4): p 1927-1939 27 Xu, J.-S., et al., 2017, Temporal and spatial variation in major ion chemistry and source identification of secondary inorganic aerosols in Northern Zhejiang Province, China Chemosphere 179: p 316-330 28 Ngan, F., et al., 2018, Dispersion simulations using HYSPLIT for the Sagebrush Tracer Experiment Atmospheric Environment 186: p 18-31 57 29 Hien, P.D., V.T Bac, and N.T.H Thinh, 2004, PMF receptor modelling of fine and coarse PM10 in air masses governing monsoon conditions in Hanoi, northern Vietnam Atmospheric Environment 38(2): p 189-201 30 Nguyen, H and N.T Oanh, 2014, Chemical characterization and sources apportionment of fine particulate pollution in a mining town of Vietnam Atmospheric Research s 145–146: p 214–225 31 Co, H., et al., 2014, Levels and Composition of Ambient Particulate Matter at a Mountainous Rural Site in Northern Vietnam Aerosol and Air Quality Research 14 32 Popovicheva, O., et al., 2016, Impact of Smoke Intensity on Size-Resolved Aerosol Composition and Microstructure during the Biomass Burning Season in Northwest Vietnam Aerosol and Air Quality Research 16: p 2635–2654 33 Lee, C.-T., et al., 2015, Aerosol Chemical Profile of Near-Source Biomass Burning Smoke in Sonla, Vietnam during 7-SEAS Campaigns in 2012 and 2013 Aerosol and Air Quality Research 16 34 Zong, Z., et al., 2018, PMF and PSCF based source apportionment of PM2.5 at a regional background site in North China Atmospheric Research 203: p 207-215 35 Cheng, M.-D and E.D Kabela, 2016, Effects of downscaled high-resolution meteorological data on the PSCF identification of emission sources Atmospheric Environment 137: p 146-154 36 Kim Oanh, N.T., et al., 2011, Characterization of particulate matter emission from open burning of rice straw Atmospheric Environment 45(2): p 493502 37 Hoàng Anh Lê, Nguyễn Thị Thu Hạnh, and L.T Linh, 2013, Ước tính lượng khí phát thải đốt rơm rạ đồng ruộng địa bàn tỉnh Thái Bình Tạp chí ĐHQG, Các Khoa học trái đất môi trường 2(29): p 26-33 58 PHỤ LỤC Không gian làm việc phần mềm ArcGis 59 60 Các bước trích xuất liệu trang chủ NASA