Ứng dụng mô hình dự báo chất lượng không khí cmaq trong việc mô phỏng phát thải của bụi và các hợp chất của bụi ở đông á

DANH SÁCH BẢNG VIẾT TẮT Thuật ngữMultiscale Air Quality CMAQ Mô hình dự báo chất lượngkhông khí Là một mô hình để mô phỏng và dự đoán chất lượng khôngkhí tại các khu vực địa lý khácnhau,

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

KHOA MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN

-o0o -BỘ MÔN QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN MÔI TRƯỜNG

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỌC MÔ HÌNH HÓA MÔI TRƯỜNG

Thành phố Hồ Chí Minh, 2023

LỜI NÓI ĐẦU

Vấn đề ô nhiễm không khí trở thành một thách thức lớn đối với con người và môitrường Trong số các yếu tố góp phần vào ô nhiễm không khí, bụi và các hợp chất củabụi đã thu hút sự quan tâm đặc biệt do tác động tiêu cực của chúng đến sức khỏe conngười và hệ sinh thái Đứng dưới góc nhìn nghiên cứu việc tiếp cận, giải đáp và nắm

rõ cơ sở lý thuyết toán học, khai triển mô hình toán học để mô phỏng mức độ ô nhiễm,lan tỏa của bụi bằng những hình ảnh chi tiết và trực quan là điều cần thiết Đưa ra câutrả lời rằng tại thời điểm đó, khu vực đó có ô nhiễm không? Ô nhiễm với nồng độ baonhiêu, với những mức thời gian khác nhau thì phát tán như thế nào?

Nội dung báo cáo này chủ yếu nghiên cứu việc khảo sát, phân tích bụi và cáchợp chất gắn với bụi trong quá trình phát tán bụi bằng việc thu thập dữ liệu từ các trạmquan trắc và sử dụng mô hình CMAQ để mô phỏng dự báo và phân tích dữ liệu từnhững nghiên cứu trước đây tại khu vực Đông Á

Trong quá trình thực hiện báo cáo khó tránh những sai sót Chúng tôi hy vọngquý thầy cô chỉnh sửa, đóng góp ý kiến để báo cáo này hoàn chỉnh hơn Chúng tôi xinchân thành cảm ơn

2.1 Cải thiện module phát thải bụi do gió của CMAQ 6 2.2 Thực hiện xác định hồ sơ về thành phần và tính chất hóa học của các

2.4 Đầu vào mô hình, cấu hình và kịch bản mô phỏng 13

4.2 Những điểm không chắc chắn còn tồn tại trong hệ thống mô hình 30

Hình 2 Vùng mô hình hóa và vị trí của các trạm quan sát 14

Hình 3 Chênh lệch nồng độ PM 10 trong 5 năm 18

Hình 4 Đánh giá CMAQ so với PM10 từ API (hàng trên) và AOD (hàng dưới cùng)

Hình 5 Đánh giá mô hình của máy theo dõi kim loại mô phỏng CMAQ 20

Hình 6 Trung bình 5 năm trong tháng 3 và tháng 4 từ 2006 đến 2010 về tác động hóa học của các hợp chất bụi với hệ số hấp thụ dưới và trên 23

Hình 7 MODIS hàng ngày được quan sát và AOD mô phỏng CMAQ 26

Hình 8 Quỹ đạo chuyển tiếp từ (f) HYSPLIT và các biến đổi theo thời gian của PM 10

Hình 9 Dự đoán CMAQ về tốc độ phát thải bụi và độ lệch mô phỏng của PM10 so

Hình 10 Tỷ lệ độ ẩm trung bình trong 5 năm (trong tháng 3 và tháng 4) ở độ sâu đất

10 cm trên cùng từ (a) FNL và (b) GLDAS. 33

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1 Gía trị giới hạn độ ẩm đất bão hòa (S 1 ) 7 Bảng 2 Cấu hình đặc tính phát thải bụi từ CMAQ mặc định và cấu hình thu được trong nghiên cứu này đối với sa mạc Taklamakan và sa mạc Gobi 13 Bảng 3 Các phản ứng của hợp chất bụi và hệ số hấp thụ 15

DANH SÁCH BẢNG VIẾT TẮT Thuật ngữ

Multiscale Air

Quality

CMAQ Mô hình dự báo

chất lượngkhông khí

Là một mô hình để mô phỏng

và dự đoán chất lượng khôngkhí tại các khu vực địa lý khácnhau, tác động của các nguồn ônhiễm khác nhau như giaothông, công nghiệp, và hoạtđộng nhân tạo khác, giúp ướclượng nồng độ các chất gây ônhiễm như ozone, hạt bụi, khí

CO, NOx và các chất khác trong

Là một đại lượng để đo lườngkhả năng hấp thụ và phản xạcủa bụi, hạt nhỏ và khí trong khíquyển đối với ánh sáng Nó đolường mức độ giảm sáng khiánh sáng từ mặt trời đi qua khíquyển và bị tương tác với cáchạt nhỏ, bụi hay khí

Fine-mode

particle

FMP Hạt bụi mịn Hạt bụi mịn trong không khí có

kích thước nhỏ, dưới 2.5micromet (PM2.5) Hạt bụi mịnthường bao gồm bụi vi khuẩn,

hạt muối, hạt hữu cơ, hạt vôcơ xuất phát từ nguồn ô nhiễmkhác nhau như khói từ đốt cháy,bụi từ giao thông, hoặc các hạt

từ quá trình công nghiệp.The coarse mode CMP Hạt bụi thô Chỉ các hạt bụi, hạt có kích

thước lớn hơn so với hạt mode Thường bao gồm các hạttro, hạt cát, hạt cỏ, hoặc các hạt

fine-có kích thước lớn trong khôngkhí Chúng thường nặng vàkhông dễ dàng bị duy trì trongkhông khí, do đó thường có xuhướng nhanh chóng lắng xuốngmặt đất sau khi được phát thải.Biogeochemical

The presence of

nonerodible

elements

Các yếu tốkhông thể xóimòn

Là các yếu tố, vật liệu không bịxói mòn, ăn mòn quá trình phátthải bụi Những yếu tố này cóthể bao gồm các cấu trúc địa lý,vật chất tự nhiên, nhân tạokhông bị tác động bởi một mứcnăng lượng gió cụ thể nào đókhông tạo ra bụi trong quá trình

di chuyển không khí Các yếu tốnày có thể ảnh hưởng đến sự

phân phối và tính toán của quátrình phát thải bụi.

của hạt bụi

Là mô tả về thành phần khoánghọc của các hạt bụi trong môitrường không khí Nó nói vềloại các khoáng chất có thể tìmthấy trong bụi, bao gồm cácthành phần như silicat, clays,oxides, sulfates, và các loạikhoáng chất khác Đóng vai tròquan trọng trong nghiên cứu vềbụi phát thải từ các nguồn khácnhau như sa mạc, đất đai, hoặccác hoạt động con ngườiInitial Conditions Điều kiện ban

đầu

Là các thông số, trạng thái banđầu của mô hình tại thời điểmbắt đầu mô phỏng, bao gồm cácthông số như nồng độ bụi, vậntốc gió, độ ẩm không khí tại các

vị trí không gian và thời gianban đầu của mô hình Điều kiệnnày quyết định tình trạng banđầu của mô phỏng và ảnhhưởng đến quá trình phát triểncủa mô hình theo thời gian.Boundary

Conditions

Điều kiện biên Là các thông số được áp dụng

tại ranh giới của vùng mô hình,quy định sự tương tác của môhình với môi trường bên ngoàivùng mô phỏng Điều kiện nàythường bao gồm thông tin vềluồng không khí đầu vào, nồng

độ bụi hoặc các điều kiện khí

hậu từ vùng mô hình lân cậnhoặc từ các nguồn khác ngoài

Đây là một chỉ số được sử dụng

để đo lường mức độ ô nhiễmkhông khí tại một khu vực cụthể, thông thường bằng cáchđánh giá nồng độ của các chấtgây ô nhiễm trong không khínhư khí CO, SO2, NO2 và hạt

bụi PM2.5

Aerosol Robotic

Network

AERONET

Mạng lưới quantrắc không khí

tự động

Là một mạng lưới quốc tế thuthập dữ liệu về aerosol (dungmôi) trong không khíThe Acid

Đây là một hệ thống quốc tếđược tạo ra để giám sát sự giảmthiểu axit và các vấn đề môitrường liên quan tại khu vực

Đông ÁTaiwan Air

Đây là một hệ thống quốc gia để

đo lường và giám sát chất lượngkhông khí tại Đài Loan

CMAQ khi không có phát thải

bụi

CMAQ khi sử dụng mặc địnhcho cơ chế tạo đám bụi

CMAQ sau khi áp dụng cácthay đổi và cải tiến trong tham

số hóa độ ma sát ban đầu

CMAQ sau khi áp dụng các hồ

sơ hóa độ phức tạp và đa dạnghơn về thành phần của bụi tùythuộc vào nguồn gốc của chúng.Dust_Chem và

Dust_ChemHigh

Mô phỏng để xem hiệu suất củaCMAQ sau khi thực hiện cáccải tiến về hóa học phức tạp hơntrong quá trình tương tác củabụi với các phân tử khác trongkhông khí "Dust_Chem" và

"Dust_ChemHigh" sử dụng cácước lượng khác nhau của hệ sốtiếp nhận trong các phản ứng

hệ thống FNLcung cấp dữliệu về độ ẩmđất

Đây là dữ liệu về tỷ lệ độ ẩmtrong đất được tính toán và cungcấp bởi hệ thống FNL Nó thểhiện mức độ ẩm hiện tại trongđất tại các vị trí khác nhau trên

hệ thốngGLDAS cungcấp dữ liệu về

độ ẩm đất

Đây là dữ liệu về tỷ lệ độ ẩmtrong đất được tính toán và cungcấp bởi hệ thống GLDAS.Tương tự như FNL, nó cung cấpthông tin về mức độ ẩm hiện tạitrong đất tại các điểm khác nhautrên toàn cầu, nhưng có thểđược xây dựng từ các nguồn dữliệu khác nhau và theo cácphương pháp tính toán khác

Là một mô hình mô phỏng việc

di chuyển của các hạt trongkhông khí, theo dõi sự lantruyền của khói, bụi, và các chất

Trajectory pháp

Lagrangian

ô nhiễm khác theo phương phápLagrangian, được phát triển bởiTrung tâm Điều tra và Đánh giáPhương tiện ô nhiễm không khí(ARL) thuộc Cơ quan Quản lýĐại chúng Nguồn không khí(AIR) tại Hoa Kỳ Mô hình tínhtoán các đường đi của các hạtqua không khí dựa trên dữ liệu

về gió, địa hình, và điều kiện

thời tiết

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

1 Tính cấp thiết của đề tài

Đông Á, một khu vực đang phát triển nhanh chóng mật độ dân số cao và hoạtđộng công nghiệp sôi động, tăng cường xây dựng và các hoạt động giao thông tăngcao dẫn đến việc gia tăng bụi cũng như các chất khác như: O3, SO2, HNO3, NO3-, SO42-cũng gia tăng đã trở thành một thách thức đáng kể Chính những chất độc hại này gâyảnh hưởng đến sức khỏe con người và chất lượng không khí

Hơn nữa, Đông Á là một khu vực khá lớn và có sự tương tác môi trường quantọng giữa các quốc gia trong khu vực Hiểu rõ về quá trình di chuyển và phân bố bụi

và các hợp chất của bụi ở Đông Á là quan trọng để đánh giá tầm ảnh hưởng khu vực

và phát triển biện pháp hợp tác xuyên quốc gia để giảm thiểu ô nhiễm không khí

Mô hình CMAQ cung cấp khả năng định vị nguồn gốc và phân tích quy môphân bố bụi và các hợp chất bụi trong không khí Điều này giúp xác định các khu vực

có mức độ ô nhiễm cao và nguồn gốc ô nhiễm để có cái nhìn sâu sắc về tình hình và xuhướng phát triển bụi ở Đông Á Từ đó có thể đưa ra các giải pháp để giảm thiểu tácđộng của chúng đến với môi trường

2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Bụi và các hợp chất của bụi

Phạm vi nghiên cứu: Khu vực Đông Á

1000 đến 4000 Tg/năm theo báo cáo của Ủy ban Chính phủ về Biến đổi khí hậu(IPCC), và theo báo cáo của Zhang và cộng sự (2003) lượng bụi phát thải từ châu Áhàng năm là 800 Tg.

Bụi ở Đông Á chủ yếu xuất phát từ hai nguồn chính và các vùng xung quanh củachúng, bao gồm Sa mạc Taklamakan ở tây bắc Trung Quốc và Sa mạc Gobi ở Mông

Cổ và bắc Trung Quốc (Huang et al., 2010) Vào mùa xuân, đợt thấp Đông Á thường

đi kèm với bão Mông Cổ dẫn đến gió mạnh từ phía tây bắc gần mặt đất (Shao vàDong, 2006) vận chuyển các hạt bụi từ gió Bụi ở Đông Á có thể được vận chuyển đếncác khu vực có đông dân số như Trung Quốc (Qian et al., 2002), Hàn Quốc (Chun etal., 2001; Park và In, 2003), và Nhật Bản (Ma et al., 2001; Uno et al., 2001) và đôi khi

có thể được vận chuyển qua Đại Tây Dương, đến tận bờ tây của Bắc Mỹ (Fairlie et al.,2010; Wang et al., 2012; Zhao et al., 2010) Trên đường di chuyển, bụi cũng đóng vaitrò vận chuyển và là chất nền cho phản ứng bằng cách hấp thụ các khí phản ứng nhưôzôn (O3), oxit nitơ (NOx), lưu huỳnh dioxide (SO2), axit nitrit (HNO3), hydroxyl(OH), và hợp chất hữu cơ bay hơi (VOCs) Hợp chất bụi có thể thay đổi tính quanghóa của hạt photon, sự tích tụ axit và tạo ra sản phẩm phụ trong không khí Hơn nữa,bụi ở Đông Á đóng góp một lượng đáng kể các khoáng chất được kết tủa ở phía tâycủa Đại Tây Dương Những khoáng chất này có thể làm thay đổi hoạt động sống ở đạidương (Zhang et al., 2003; Zhuang et al., 1992)

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

Do bụi tự nhiên liên kết chu kỳ biogeo hóa (biogeochemical cycle) của đất, khôngkhí và đại dương, việc hiểu về quá trình phát thải, phát triển và vận chuyển của bụi làquan trọng để nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của nó đối với Trái đất Mô hình hóa

là một trong những phương pháp quan trọng nhất để nghiên cứu hệ thống bụi có tổchức Nhiều mô hình toàn cầu mô phỏng quá trình phát thải, vận chuyển và lắng đọngcủa bụi Huneeus và cộng sự (2011) tiến hành so sánh giữa 15 mô hình toàn cầu và báocáo kết quả mô phỏng độ dày quang học của hạt (AOD) và chỉ số Ångström (AE)khoảng gấp đôi so với quan sát, còn về lắng đọng cùng nồng độ bề mặt trong khoảng

10 lần so với quan sát, chỉ ra sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình khác nhau Môhình khu vực thường biểu diễn bụi theo tính nhất quán với mô hình toàn cầu Ví dụ,

mô hình Nghiên cứu Thời tiết và Dự báo (WRF-Chem) (Grell et al., 2005) kết hợp với

hệ thống GOCART (Ginoux et al., 2001) đã được áp dụng để mô phỏng quá trình phátthải bụi ở Trung Đông Á (Kumar et al., 2014), Hoa Kỳ (Zhao et al., 2010) và Đông Á(Chen et al., 2013) Mô hình dự đoán sự vận chuyển và lắng đọng của Lưu huỳnhtrong môi trường khí quyển (STEM) (Carmichael et al., 2003) sử dụng hệ thốngCOAMPS (Liu và Westphal, 2001) và đã được áp dụng ở Đông Á (Tang et al., 2004)

Mô hình khu vực có độ phân tích không gian và thời gian tốt và sử dụng nhiều tham sốvật lý khác nhau đòi hỏi khả năng tính toán phức tạp So với mô hình toàn cầu, môhình khu vực có thể cung cấp các biểu diễn thực tế hơn về độ gồ ghề của bề mặt, độ

ẩm của đất giúp tăng tính chính xác của mô hình (Darmenova và Sokolik, 2008).Bụiảnh hưởng rộng đến nhiều khía cạnh khác nhau của hệ thống Trái đất Nó làm giảmtầm nhìn trong không khí (Engelstaedter et al., 2003; Kurosaki và Mikami, 2005;Washington et al., 2003), làm giảm chất lượng không khí (De Longueville et al., 2010;Prospero, 1999), thay đổi hàm lượng bức xạ (Liao et al., 2004; Miller et al., 2006;Reddy et al., 2005), và cũng tác động đến tính chất của mây và mưa (Rosenfeld et al.,2001; Forster et al., 2007) Ở Đông Á, bão cát vào mùa xuân thường gây ô nhiễmkhông khí nghiêm trọng khi lượng bụi tồn đọng tăng cao được đổ ra khu vực có dân sốđông nhất Nguồn bụi trên toàn cầu có đường kính dưới 10 µm được ước tính là từ

1000 đến 4000 Tg/năm theo báo cáo của Ủy ban Chính phủ về Biến đổi khí hậu(IPCC), và theo báo cáo của Zhang và cộng sự (2003) lượng bụi phát thải từ châu Áhàng năm là 800 Tg

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

Bụi ở Đông Á chủ yếu xuất phát từ hai nguồn chính và các vùng xung quanh củachúng, bao gồm Sa mạc Taklamakan ở tây bắc Trung Quốc và Sa mạc Gobi ở Mông

Cổ và bắc Trung Quốc (Huang et al., 2010) Vào mùa xuân, đợt thấp Đông Á thường

đi kèm với bão Mông Cổ dẫn đến gió mạnh từ phía tây bắc gần mặt đất (Shao vàDong, 2006) vận chuyển các hạt bụi từ gió Bụi ở Đông Á có thể được vận chuyển đếncác khu vực có đông dân số như Trung Quốc (Qian et al., 2002), Hàn Quốc (Chun etal., 2001; Park và In, 2003), và Nhật Bản (Ma et al., 2001; Uno et al., 2001) và đôi khi

có thể được vận chuyển qua Đại Tây Dương, đến tận bờ tây của Bắc Mỹ (Fairlie et al.,2010; Wang et al., 2012; Zhao et al., 2010) Trên đường di chuyển, bụi cũng đóng vaitrò vận chuyển và là chất nền cho phản ứng bằng cách hấp thụ các khí phản ứng nhưôzôn (O3), oxit nitơ (NOx), lưu huỳnh dioxide (SO2), axit nitrit (HNO3), hydroxyl(OH), và hợp chất hữu cơ bay hơi (VOCs) Hợp chất bụi có thể thay đổi tính quanghóa của hạt photon, sự tích tụ axit và tạo ra sản phẩm phụ trong không khí Hơn nữa,bụi ở Đông Á đóng góp một lượng đáng kể các khoáng chất được kết tủa ở phía tâycủa Đại Tây Dương Những khoáng chất này có thể làm thay đổi hoạt động sống ở đạidương (Zhang et al., 2003; Zhuang et al., 1992)

Do bụi tự nhiên liên kết chu kỳ biogeo hóa (biogeochemical cycle) của đất, khôngkhí và đại dương, việc hiểu về quá trình phát thải, phát triển và vận chuyển của bụi làquan trọng để nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của nó đối với Trái đất Mô hình hóa

là một trong những phương pháp quan trọng nhất để nghiên cứu hệ thống bụi có tổchức Nhiều mô hình toàn cầu mô phỏng quá trình phát thải, vận chuyển và lắng đọngcủa bụi Huneeus và cộng sự (2011) tiến hành so sánh giữa 15 mô hình toàn cầu và báocáo kết quả mô phỏng độ dày quang học của hạt (AOD) và chỉ số Ångström (AE)khoảng gấp đôi so với quan sát, còn về lắng đọng cùng nồng độ bề mặt trong khoảng

10 lần so với quan sát, chỉ ra sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình khác nhau Môhình khu vực thường biểu diễn bụi theo tính nhất quán với mô hình toàn cầu Ví dụ,

mô hình Nghiên cứu Thời tiết và Dự báo (WRF-Chem) (Grell et al., 2005) kết hợp với

hệ thống GOCART (Ginoux et al., 2001) đã được áp dụng để mô phỏng quá trình phátthải bụi ở Trung Đông Á (Kumar et al., 2014), Hoa Kỳ (Zhao et al., 2010) và Đông Á(Chen et al., 2013) Mô hình dự đoán sự vận chuyển và lắng đọng của Lưu huỳnhtrong môi trường khí quyển (STEM) (Carmichael et al., 2003) sử dụng hệ thốngCOAMPS (Liu và Westphal, 2001) và đã được áp dụng ở Đông Á (Tang et al., 2004)

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

Mô hình khu vực có độ phân tích không gian và thời gian tốt và sử dụng nhiều tham sốvật lý khác nhau đòi hỏi khả năng tính toán phức tạp So với mô hình toàn cầu, môhình khu vực có thể cung cấp các biểu diễn thực tế hơn về độ gồ ghề của bề mặt, độ

ẩm của đất giúp tăng tính chính xác của mô hình (Darmenova và Sokolik, 2008)

Mô hình dự báo Chất lượng không khí (CMAQ) là một mô hình tiên tiến và đãđược áp dụng trong nhiều nghiên cứu mô phỏng khu vực trên toàn thế giới Khác vớicác mô hình khác, trong đó bụi thường được xử lý như một loại khí đặc trưng, CMAQphân phối hạt bụi thành 19 loại hạt khí khác nhau, bao gồm các hạt khí vô cơ và kimloại vi lượng Phương pháp này nhất quán với thiết kế ban đầu của CMAQ như một

mô hình chất lượng không khí, và cũng cung cấp một nền tảng tiềm năng để nghiêncứu sự đa dạng về tính chất hóa học và vật lý bên trong hạt bụi Nó giúp mô hình xemxét tình trạng pha trộn và tác động tổng hợp của bụi tự nhiên và bụi có nguồn gốc từhoạt động con người đối với chất lượng không khí và khí hậu khu vực Hiện chưa cónhiều nghiên cứu về việc xác thực hiệu suất của CMAQ Appel et al (2013) đã tiếnhành mô phỏng trong một năm đầy đủ bằng CMAQ trên lục địa Hoa Kỳ cho năm 2006

và báo cáo sự phù hợp tốt giữa mô phỏng và quan sát, với sai số trung bình khoảng

±0.5 µg m−3 và 0.5–1.5 µg m−3 ( ±30 %) cho nồng độ đất trên phía tây và phía∼ ±30 %) cho nồng độ đất trên phía tây và phíađông Hoa Kỳ, tương ứng Tuy nhiên, mô phỏng bằng CMAQ ở các khu vực khác lạiđánh giá thấp phát thải bụi đáng kể Fu et al (2014) báo cáo rằng mô hình mặc địnhcủa CMAQ đã đánh giá thấp phát thải bụi đến 98 % trong một trận bão bụi kéo dài 6ngày vào năm 2011 Với miền mô hình bao phủ toàn bộ Bắc Bán cầu, Xing et al.(2015) cũng cho rằng CMAQ đã đánh giá thấp khả năng đo lường ánh sáng của bụi –Aerosol optical detph (AOD) từ 30-60% trong những khu vực nơi bụi là chủ đạo, trongkhi sai số là ít hơn ±15% ở những nơi khác

Các nghiên cứu được đề cập ở trên cho thấy khả năng của CMAQ để mô phỏngphát thải bụi tự nhiên vẫn chưa được hiểu quả Ngoài ra, mô hình CMAQ không baogồm hợp chất của bụi, trong khi một số nghiên cứu đã chỉ ra tác động quan trọng củahợp chất bụi đến các chất ô nhiễm không khí với bằng chứng đo lường (Krueger et al.,2004; Matsuki et al., 2005; Usher et al., 2003) và mô hình (Bauer et al., 2004; Bian vàZender, 2003; Dentener et al., 1996) Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá và cảithiện khả năng của mô hình để tái hiện phát thải bụi và cho phép mô hình xử lý hợpchất bụi Phần 2 giới thiệu phương pháp áp dụng các tham số mới và triển khai vào các

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

hợp chất bụi trong CMAQ, trong khi Phần 3 tóm tắt hiệu suất mô hình đã được cảithiện Phần 4 thảo luận về tính năng mô hình được tăng cường và các tính năng khôngchắc chắn còn lại, và Phần 5 kết luận bài báo với một tổng quan về các kết quả tìmthấy

2 Phương pháp

2.1 Cải thiện module phát thải bụi do gió của CMAQ

Quá trình phát thải bụi do gió tác động bởi một số biến môi trường, bao gồm tốc

độ gió, cấu trúc đất, loại sử dụng đất, độ bao phủ thực vật và độ ẩm đất Quá trình phátthải bụi được ưu tiên trên đất khô với thực vật thưa thớt và hạn chế độ ẩm đất cao Môhình phát thải bụi trong CMAQ được phát triển bởi Tong et al (2016) Phát thải (lưulượng dọc) của bụi F (g m−2 s−1) được ước tính dựa trên phương trình Owen đượcsửa đổi (Owen, 1964):

(3)

SEP = 0.08 × clay + 1.0 × silt + 0.12 × sand (3)

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

Ở đây, u∗ là tốc độ ma sát, và u∗ti;j là tốc độ ma sát ngưỡng cho loại đất j và loại sửdụng đất i Thêm vào đó, chi tiết hơn về thuật toán phát thải bụi đã được trình bàytrong Tong et al (2016) Phương trình (1) chỉ được áp dụng khi tốc độ ma sát tínhtoán của mô hình vượt quá giá trị ngưỡng quy định Do đó, giá trị của tốc độ ma sátngưỡng là quan trọng để xác định sự xuất hiện và mức độ phát thải bụi trong môhình CMAQ

Trong mô-đun bụi của CMAQ, tốc độ ma sát ngưỡng được tính toán dựa trên sựhiện diện của các yếu tố không thể xói mòn (the presence of nonerodible elements)

và sự thay đổi trong độ ẩm đất (Tong et al., 2016) Hiệu ứng của các yếu tố không thể xói mòn được biểu diễn bằng cách phân chia năng lượng gió (The effect of non-erodible elements is represented by wind energy) theo Marticorena et al (1997) Tác động của độ ẩm đất đối với phát thải bụi được thực hiện theo phương

pháp hai bước được đề xuất bởi Fécan et al (1999) Trước tiên, dung lượng nướctối đa (Wmax) cho mỗi loại đất được xác định dựa trên lượng chất sét trong đất:(4)

Bảng 1 Gía trị giới hạn độ ẩm đất bão hòa (S 1 )

Trong trường hợp độ ẩm đất vượt quá Wmax, tốc độ ma sát ngưỡng sau đó đượcđiều chỉnh (Marticorena et al., 1997) như sau:

(5)

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

Ở đây, uci,j∗ là hằng số tốc độ ma sát ngưỡng ban đầu, và Zi,j là hệ số điều chỉnh độnhám bề mặt được tính dựa trên chiều dài độ nhám bề mặt từ trường khí tượng, đượctính như sau:

(6)

Các hằng số C1= 32 và C2 = -5 được sử dụng trong phương trình này được tạo ra

từ dữ liệu đo đạc trên thực địa từ Gillette et al (1980) và mối quan hệ giữa chiều dài

độ nhám bề mặt và tốc độ ma sát được mô tả trong Marticorena et al (1997) Cònfsoilmi,j là hệ số điều chỉnh độ ẩm được tính toán bằng cách sử dụng công thức được điềuchỉnh của Fécan (Fécan et al., 1999):

(7)

Trong đó, Sm là độ ẩm đất và Sl là giới hạn độ ẩm đất bão hòa được xác định bởicấu trúc đất Các giá trị của Sl được cung cấp bởi hệ thống mô phỏng Mesoscale Bắc

Mỹ (NAM) (Rogers et al., 2009), như tóm tắt trong Bảng 1

Trước đó, các giá trị của hằng số tốc độ ma sát ngưỡng ban đầu được lấy từ dữ liệuquan sát được từ thí nghiệm túnel gió được thực hiện bởi Gillette và đồng nghiệp(Gillette et al., 1980, 1982) Fu et al (2014) báo cáo rằng uci,j∗ được sử dụng trongCMAQ có giá trị trung bình là 0.7 m/s cho tất cả các loại đất, điều này quá cao để tạo

ra đủ hạt bụi ở khu vực Đông Á Fu et al (2014) đã sử dụng giá trị cố định là 0.3 m/sdựa trên một nghiên cứu đo đạc địa phương ở sa mạc phía bắc của Trung Quốc (Li etal., 2007) Mặc dù ngưỡng nhỏ hơn này giúp tạo ra lượng bụi phát thải lớn hơn tronggiai đoạn mô phỏng 6 ngày từ ngày 1 đến ngày 6 tháng 5 năm 2011

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

Hình 1 (a) Các loại môi trường đất (land cover), (b) loại đất (soil types), và (c) so sánh hằng số ngưỡng tốc độ ma sát ban đầu giữa các mô hình bụi mặc định (đánh dấu màu xanh) và mô hình bụi được sửa đổi (đánh dấu màu đen) cho vùng cây bụi (phía trên), vùng cây bụi và cỏ kết hợp (ở giữa), và vùng đất không có thực vật hoặc thực vật thưa thớt (phía dưới).

Ngưỡng giá trị được chỉ định tùy ý cho tất cả các loại đất và loại đất không chophép mô hình tái hiện biến động không gian và thời gian của phát thải bụi Trongnghiên cứu này, tác giả đã tiến hành phân tích lại dữ liệu thực địa (Gillette et al., 1980,1982) và sửa đổi các giá trị ngưỡng tốc độ ma sát bằng cách loại bỏ việc lặp lại của giátrị độ ẩm đất trong mô hình phát thải bụi của CMAQ Trong những thí nghiệm trênthực địa này, một số thí nghiệm được thực hiện dưới điều kiện khô ráo, nhưng đối vớicác mẫu khác, tác động của độ ẩm đất không thể bị bỏ qua Do đó, các giá trị được báocáo từ thí nghiệm trên thực địa không phải lúc nào cũng phù hợp để sử dụng trực tiếplàm hằng số tốc độ ma sát ngưỡng ban đầu, được giả định đại diện cho điều kiện cực

kỳ khô ráo Trong khi đó, trong mô-đun bụi CMAQ, dữ liệu độ ẩm đất được sử dụng

để điều chỉnh tốc độ ma sát ngưỡng Do đó, chúng ta cần chuyển đổi dữ liệu điều kiện

ẩm thành giá trị ngưỡng trong điều kiện khô Nếu không, có thể xảy ra việc tính toánlặp lại của độ ẩm đất trong một số trường hợp

Tác giả đã thực hiện một phương pháp ba bước để hiệu chỉnh tốc độ ma sátngưỡng Trước tiên, giá trị độ ẩm đất được trích xuất cho mỗi mẫu từ bộ dữ liệu thực

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

địa gốc (cung cấp bởi Dale Gillette) Tiếp theo, dữ liệu này được sử dụng để cung cấpvào công thức của Fécan (Fécan et al., 1999) để tạo ra tốc độ ma sát ngưỡng điều kiệnkhô bằng cách đặt độ ẩm đất trở lại giá trị không Tác giả đã xử lý lại dữ liệu cho cácloại đất và sử dụng được đo bởi Gillette (1980, 1982) Trong trường hợp thiếu dữ liệucho các loại đất cụ thể, tác giả đã chọn các giá trị với thành phần đất gần nhất với loạiđược đo theo biểu đồ thành phần đất của USDA (Hình 1 của Gillette et al., 1980).Cuối cùng, các giá trị sửa đổi của u*ci,j được triển khai trong CMAQ Theo tác giả, vấn

đề của việc lặp lại giá trị độ ẩm đất chỉ ảnh hưởng đến mô-đun phát thải bụi trongCMAQ vì tham số hóa vi mô được phát triển dựa trên dữ liệu của Gillette et al (1980).Điều này cũng giải thích sự đánh giá thấp đáng kể về lượng bụi theo CMAQ như báocáo trong Appel et al (2013) và Fu et al (2014) So sánh giữa các giá trị mặc định vàcác giá trị được sửa đổi, tóm tắt trong Hình 1c Khi vấn đề của việc lặp lại độ ẩm đất

đã được sửa, các giá trị sửa đổi thấp hơn giá trị mặc định Đối với đa số loại đất chephủ trong sa mạc Gobi được phân loại là cây bụi, nơi các hằng số có tốc độ ma sátngưỡng ban đầu đã được giảm đáng kể so với các giá trị mặc định cho tất cả các loạiđất, thể hiện trong Hình 1c, cho thấy rằng mô hình sửa đổi được dự đoán sẽ tạo ralượng bụi phát thải cao hơn trên vùng Gobi Sa mạc Taklamakan chủ yếu là đất không

có thực vật hoặc thực vật thưa thớt với loại đất cát, chỉ có một sự giảm nhỏ về hằng sốtốc độ ma sát ngưỡng từ 0,28 xuống 0,23 m/s, cho thấy sự thay đổi trong phát thải bụiqua Taklamakan có thể không đáng kể CMAQ phân loại sự phát thải bụi vào bốnkhoảng kích thước: 0.1–1.0, 1.0–2.5, 2.5–5.0, và 5.0–10.0 µm, với phần trăm khốilượng lần lượt là 3%, 17%, 41% và 39% trong mỗi khoảng tương ứng Hai khoảng đầutiên đại diện cho khả năng hấp thụ hạt bụi mịn (the fine-mode aerosol) và hai khoảnglớn hơn đại diện cho hạt bụi thô (the coarse mode) Do đó, phần trăm khối lượng là20% cho hạt hấp thụ và 80% cho hạt thô

2.2 Thực hiện xác định hồ sơ về thành phần và tính chất hóa học của các ô nhiễm dựa trên nguồn gốc cụ thể.

Sự phát thải các hạt bụi do gió thổi tự nhiên được phân loại thành 19 loại khí dungtrong CMAQ, theo định dạng được phát triển dựa trên cơ sở dữ liệu SPECIATE củaEPA ( Simon et al.,2010) So với các mô hình khác xem bụi là một loại khí đặc trưng,phương pháp CMAQ cung cấp mô tả chi tiết hơn về khoáng chất của hạt bụi (dust

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

mineralogy) Tính năng này mang lại lợi ích cho CMAQ bằng cách cho phép mô hìnhduy trì tính nhất quán giữa bụi và các loại khí bụi mịn hiện có khác trong hệ thống môhình Tuy nhiên, sự đóng góp khối lượng của các thành phần hóa học khác nhau gây ra

sự khác biệt đáng kể giữa các khu vực có nhiều nguồn khác nhau; do đó, việc sử dụng

mô hình có thiếp lập mặc định cho tất cả nguồn bụi có thể gây ra sự không chắc chắn

và làm mất khả năng mô phỏng cho đa dạng các loại hạt bụi Khối lượng đóng góp củanhôm (Al) là khoảng 5-8% đối với các khoáng chất nguyên chất trên toàn thế giới và

tỷ lệ giữa các kim loại vi lượng khác và Al có thể thay đổi đáng kể đối với các hạt bụikhác nhau Vì vậy, tỷ lệ khối lượng nguyên tố giữa canxi và nhôm (Ca/Al) thườngđược sử dụng để xác định nguồn gốc của mẫu bụi (Huang et al., 2010; Sun et al.,2005) Ví dụ, tỷ lệ Ca/Al đối với bụi Sahara lần lượt là khoảng 0,9 và 1,0 đối với cáchạt bụi mịn và bụi thô (Blanco et al., 2003; Formenti et al., 2003; Kandler et al., 2007;Reid et al., 2003); đối với bụi từ Ả Rập, tỷ lệ này lần lượt là khoảng 0,13 và 0,15 đốivới bụi ven biển và bụi nội địa (Krueger et al., 2004); đối với bụi Takla-makan làkhoảng 1,5-1,9 (Huang et al., 2010); và đối với bụi từ sa mạc Gobi là 0,4-1,1 (Arimoto

et al., 2006; Zhang et al., 2003) Để mô tả đặc điểm của các khí bụi mịn trong CMAQtốt hơn, các hồ sơ đặc tả phụ thuộc vào nguồn được phát triển trong nghiên cứu nàycho các sa mạc Gobi và Taklamakan dựa trên dữ liệu đo lường cục bộ do Huang et al.,

2010 thu thập Hai cấu hình này được so sánh với thiết lập mặc định trong CMAQ nhưtrong Bảng 2 Đối với các loại mô hình không được đo lường trong Huang et al.(2010), bao gồm cacbon hữu cơ (APOC), khí bụi mịn không chứa cacbon (APNCOM),nguyên tố cacbon (EC), silic (ASI) và nước (AH2O), thông số của các chất này đối vớiTakla-makan và Gobi được giữ nguyên giống như trong hồ sơ mặc định Và đối vớibụi không xác định (AOTHR) và bụi không anion (ASOIL), giá trị của chúng trong haicấu hình mới được tính toán dựa trên sự đóng góp của tất cả các chất khác, để giữ chotổng khối lượng tích lũy ở mức vừa phải Điều quan trọng cần lưu ý là các loại môhình đề cập đến pha anion hoặc cation cho sunfat (ASO4, SO42-), nitrat (ANO3,NO3-), clorua (ACL, CI-), amoni (ANH4, NH4+), natri (ANA , Na+), Ca2+ (ACA),magie (AMG, Mg2+), kali (AK, K+) và nguyên tố sắt (AFE, Fe), Al(AAL), silicon(ASI, Si), titan (ATI , Ti) và mangan (AMN, Mn) Sự đóng góp khối lượng của các solkhí khác nhau khác nhau đáng kể giữa các cấu hình như trong Bảng 2 Ví dụ, Ca2+chiếm 7,94% tổng khối lượng hạt mịn trong hồ sơ mặc định, cao hơn nhiều so với

để kết luận khối lượng của Si trong mô hình thô, đây là một phương pháp thôngthường đối với kim loại vết (Huang et al., 2010) Các cấu hình khác nhau trong hồ sơđặc tả sẽ dẫn đến sự khác biệt đáng kể trong dự đoán mô hình đối với các kim loại vếtnày, được trình bày chi tiết hơn trong Phần 3.

2.3 Thực hiện các phản ứng của hợp chất bụi

Sơ đồ hóa học không đồng nhất mặc định trong CMAQ đã xem xét các chuyển đổi

từ N2O5 thành HNO3 và từ NO2 thành HONO và HNO3 Những phản ứng này đóngmột vai trò quan trọng trong việc sản xuất khí nitrat vào ban đêm (Dong et al., 2014;Pathak et al., 2011; Pun and Seigneur, 2001) Các phản ứng không đồng nhất được coi

là không thể đảo ngược trong mô hình (Davis et al., 2008; Sarwar et al., 2008; Vogel

et al., 2003) Trong khi các hạt bụi đóng vai trò là nền tảng cho phản ứng dị thể, chúngcũng tham gia vào một số phản ứng để chiếm các dạng pha khí Sự hấp thụ khí lên bềmặt của các hạt bụi được xác định bằng tốc độ phản ứng giả bậc nhất K (Dentener etal., 1996; Heikes and Thompson, 1983) được tính như sau

trong đó rp là bán kính của hạt, Dg là hệ số khuếch tán của các phân tử khí, ug là vậntốc phân tử trung bình của khí, Ap là diện tích bề mặt của hạt và yg là độ hấp thụ hệ sốđối với chất khí Nhiều nỗ lực nghiên cứu đã được dành để định lượng các hệ số hấpthụ Các giá trị được báo cáo của hệ số hấp thụ có thể khác nhau nhiều hơn 2-3 bậc độlớn, tùy thuộc vào nguồn gốc của mẫu bụi và phương pháp phân tích (Cwiertny et al.,2008; Usher et al., 2003) Trong khi công việc này tập trung vào Đông Á, hệ số hấpthụ chủ yếu được thu thập từ Zhu et al (2010), tóm tắt đã ước tính các mẫu bụi từ sa

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

mạc ở Trung Quốc "Dự đoán tốt nhất" về hệ số hấp thụ đã được đề xuất dựa trên phântích của các nghiên cứu đo lường khác nhau bị hủy hoại ở Zhu và Zhang (2010).Nhưng trong nghiên cứu này cả giới hạn dưới và trên của hệ số hấp thụ được kiểm tra

để đánh giá tác động của chúng Bảng 3 liệt kê 13 loại bụi không đồng nhất các phảnứng được thực hiện trong CMAQ trong nghiên cứu này, với ranh giới dưới và trên của

hệ số hấp thụ

Bảng 2 Cấu hình đặc tính phát thải bụi từ CMAQ mặc định và cấu hình thu được trong nghiên cứu này đối với sa mạc Taklamakan và sa mạc Gobi

2.4 Đầu vào mô hình, cấu hình và kịch bản mô phỏng

Mô phỏng mô hình CMAQ sử dụng phiên bản 5.0.1 Trong nghiên cứu này,CMAQ được thiết lập với cơ chế pha khí liên kết carbon (CB05) cập nhật năm 2005,mô-đun khí bụi mịn AE6, tính toán tác động của ánh sáng mặt trời đối với quá trìnhphân hủy các hợp chất hóa học trong không khí và đồng thời đo lường lượng NO đượcphát thải từ sét đánh và công cụ giải phương trình Euler ngược (Euler backwarditerative - EBI) là một phương pháp giải phương trình vi phân thông dụng trong giảicác bài toán hệ thống vi phân Phương pháp này được sử dụng để xấp xỉ các giải phápcho các bài toán có thể được mô tả bằng các phương trình vi phân thông dụng Miền

mô hình hóa bao gồm Đông Á và bán đảo Đông Nam Á như trong Hình 2 Mô phỏngCMAQ được thực hiện với khoảng cách lưới ngang 36 km và 34 lớp dọc với đỉnh mô

PAGE \*

MERGEFORMAT 2

hình ở 50 hPa và độ phân giải tốt hơn ở các lớp gần bề mặt để thể hiện rõ ràng lớpranh giới trái đất Giai đoạn mô phỏng bao gồm tháng 3 và tháng 4 từ năm 2006 đếnnăm 2010 để thể hiện giai đoạn bụi xuân ở Đông Á

Trường khí tượng được mô phỏng bằng Weather Re - mô hình tìm kiếm và dự báo(WRFv3.4, Skamarock et al., 2008) Các điều kiện ban đầu (initial conditions) và điềukiện biên (boundary conditions) được thu nhỏ xuống từ mô hình toàn cầu GEOS-Chem trong giai đoạn 2006-2010 theo các quy trình được mô tả trong nghiên cứu củaLam và Fu (2009) Phát thải sinh học được lấy từ MEGAN2.1 (Guenther et al., 2006;Müller et al., 2008), phát thải từ đốt cháy sinh khối được lấy từ FLAMBE (Reid et al.,2009), và phát thải do nhân tạo được lấy từ Zhao et al (2013) cho vùng Trung Quốc và

từ INTEX-B cho các quốc gia khác trong miền dữ liệu Thông tin chi tiết về dữ liệukhí tượng và dữ liệu phát thải được cung cấp trong các nghiên cứu của Dong và Fu(2015a, b), làm rõ thêm về các bộ dữ liệu meteorology (khí tượng) và emission (phátthải)

Để kiểm tra hiệu suất phát triển mô hình CMAQ với tham số hóa được sửa đổi và phảnứng của hợp chất bụi, tổng cộng sáu kịch bản được thực hiện và liệt kê trong Hình 2

Hình 2 Vùng mô hình hóa và vị trí của các trạm quan sát từ mạng lưới quan trắc của trường Đại học Fudan (biểu thị bằng hình chữ nhật màu cam), API (vùng mạng quan trắc chất lượng không khí, biểu thị bằng hình tròn màu đỏ), AERONET (mạng lưới quan trắc Aerosol Robotic Network, biểu thị bằng hình tam giác màu xanh), EANET (mạng lưới quan trắc môi trường Đông Á, biểu thị bằng hình kim cương màu xanh lá