Ứng dụng wrfcmaq mô phỏng ô nhiễm bụi pm2 5 cho tp hcm, bình dương, đồng nai tháng 11, 122019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA o0o KHOA MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN BỘ MÔN QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN MÔI TRƯỜNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN MÔN HỌC MÔ HÌNH HÓA MÔI TRƯỜNG ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG WRF/CMAQ MÔ PHỎNG Ô NHIỄM BỤI PM2.5 CHO TP.HCM, BÌNH DƯƠNG, ĐỒNG NAI THÁNG 11, 12/2019 LỚP L01 - NHÓM 02 - HK 212 NGÀY NỘP 09/02/2022 Giảng viên hướng dẫn: PGS.TSKH Bùi Tá Long Nguyễn Châu Mỹ Duyên Sinh viên thực Mã số Gmail Điểm hiện sinh viên số Đoàn Ngọc Danh 1912637 danh.doan1196320@hcmut.edu.vn Phạm Thanh Sun 1914978 sun.pham2001@hcmut.edu.vn Thành phố Hồ Chí Minh - 2022 LỜI NÓI ĐẦU Đối với những ai chọn tri thức làm “sự nghiệp” để sống và cống hiến đều phải trải qua nhiều quá trình học tập lâu dài Trong đó đối với sinh viên ngành kỹ thuật không thể thiếu đồ án môn học Chúng tôi sinh viên khoa Môi Trường và Tài Nguyên - Trường đại học Bách Khoa Tp.HCM đang phải trải qua giai đoạn nhiệt huyết này Đồ án môn học đã giúp chúng tôi có cái góc nhìn của người làm nghiên cứu, đó chính là sự say mê tìm hiểu và học hỏi với mục đích cuối cùng là giải quyết câu hỏi, bài toàn rất thực tế nhưng không phải ai cũng có cơ hội tiếp cận và giải đáp, cũng như nắm rõ về cơ sở lý thuyết toán học và khai triển bằng mô hình toán học với sự trợ giúp excel, ArcGIS, CMNQ, WCT từ đó mô phỏng mức độ ô nhiêm và lan tỏa của bụi PM2.5 bằng bức hình chi tiết và trực quan Dưa ra câu trả lời rằng tại điểm đó, khu vực đó có ô nhiễm bụi không? Và ô nhiễm với nồng độ bao nhiêu, với mức thời gian khác nhau nó phát tán thế nào? Khi chúng tôi hoàn thành báo cáo cho thầy PGS.TSKH Bùi Tá Long, chúng tôi rất hành phúc khi thành quả báo cáo cơ bản đáp ứng yêu cầu của thầy đưa ra Để trong 2 tháng chạy thành công mô hình, chúng tôi được với sự giúp đỡ của rất nhiều người đặc biệt là chị Nguyễn Châu Mỹ Duyên, giúp chúng tôi từ bươc đi đầu tơi khi kết thúc đồ án này Qua đây, chúng tôi xin chân thành cảm ơn thầy Long, các anh chị và các bạn đã hỗ trợ và nhiệt tình giúp đỡ chúng tôi để hoàn thành đồ án môn học này Tuy vậy, đồ án này không tránh khỏi những thiếu sót Chúng tôi hy vọng quý thầy cô, anh chị và các bạn cho ý kiến đóng góp, sửa chữa để kiến thức trong đồ án này được hoàn chỉnh hơn Xin chân thành cảm ơn 2 MỤC LỤC I PHẦN MỞ ĐẦU 4 1 Tính cấp thiết của đề tài .4 2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .4 II PHẦN NỘI DUNG 5 1 Tổng quan về bụi .5 2 Tổng quan về khu vực nghiên cứu .6 3 Giới thiệu mô hình sử dụng .7 4 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu/ Data and methods 8 4.1 Dữ liệu .9 4.2 Phương pháp nghiên cứu/ Methods 9 5 Kết quả/ Results 14 6 Giải pháp 18 6.1 Về kỹ thuật 18 6.2 Về quản lý 20 PHẦN KẾT LUẬN .22 PHẦN TÀI LIỆU THAM KHẢO 23 3 I PHẦN MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết của đề tài Chi cục BVMT Tp Hồ Chí Minh – 2007 cho biết, có tới 98% hộ dân thành phố có sở hữu xe máy Và tại Hà Nội, xe máy chiếm hơn 87% tổng lưu lượng xe hoạt động trong nội thành Hà Nội (Nguồn: Sở TNMT&NĐ Hà Nội-2006) Phương tiện giao thông và cơ giới tăng nhanh dần đến nhu cầu tiêu thụ xăng dầu trong nước ngày càng tăng Đó cũng chính là một trong những nguyên nhân phát thải các chất độc hại như CO, hơi xăng dầu (Hg, C, VOC, chì, …) Ngoài ra, tại các khu công nghiệp, các trục đường giao thông lớn, bụi đều vượt quá tiêu chuẩn cho phép với mỗi lần đo đáng kể nhất là bụi PM 2.5 có nồng độ 50µg/m3, trở thành quốc gia đang phát triển có mức độ ô nhiễm không khí nghiêm trọng trên thế giới Chính những chất khí độc hại này là nguyên nhân dẫn đến ô nhiễm môi trường, đe dọa sự sống của toàn hệ sinh thái Thực tế, ô nhiễm không khí đã và đang là một hiểm họa to lớn đối với sức khỏe của con người Nó gây ra khoảng 7 triệu ca tử vong sớm hàng năm trong đó có 600.000 ca tử vong là trẻ em (theo WHO) Chỉ riêng phát thải từ việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch thì ước tính ô nhiễm không khí đã gây thiệt hại cho nền kinh tế toàn cầu lên tới 2,9 nghìn tỷ đô la mỗi năm (3,3% GDP toàn cầu) và gây ra một loạt các vấn đề môi trường nghiêm trọng như sự biến đổi khí hậu, nóng lên toàn cầu, sự suy giảm tầng Ozone, mưa axit và “hiệu ứng nhà kính” Với đề tài là “Ứng dụng WRF/CMAQ mô phỏng ô nhiễm bụi PM2.5 cho TP.HCM, Bình Dương, Đồng Nai tháng 11, 12/2019”, nhóm chị Duyên dẫn dắt với góc nhìn của người kỹ thuật, về chuyên ngành môi trường là giới thiệu tổng quan về loại bụi PM2.5, trình bày cơ sở lý thuyết mô hình WRF/CMAQ mô phỏng ô nhiễm và đưa ra kết quả mô hình thể hiện nồng độ, liều lượng mức độ phát tán bụi PM2.5 giá trị được định lượng khoảng nhỏ nhất và lớn nhất Để hiểu thôi thì không đủ mà còn phải biết để phòng tránh và hạn chế vấn đề tiêu cực mà chất những chất độc ô nhiễm này, và đây là nội dung trọng tâm mà thành viên nhóm chị Duyên muốn đề cập tới thầy và người đọc 2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Bụi PM2.5 Phạm vi nghiên cứu: Thành phố Hồ Chí Minh, tỉnh Bình Dương và tỉnh Đồng Nai 4 II PHẦN NỘI DUNG 1 Tổng quan về bụi Thuật ngữ PM2.5 có thể được hiểu là một hỗn hợp các hạt rắn và các giọt chất lỏng lơ lửng, có đường kính khí động học nhỏ hơn 2,5µm Bụi mịn PM2.5 là sản phẩm thứ cấp được sinh ra từ các hợp chất như Nitơ, Carbon và các hợp chất kim loại khác Chúng được sinh từ các hoạt động đốt (như từ động cơ, phương tiện đi lại, hoạt động từ các ngành công nghiệp, và cháy) Các thành phần đóng góp Thành phần vô cơ: Gồm các ion vô cơ Al3+, Ca2+, Cr2+, Fe2+, K+, Mg2+, Mn2+, Na+, Pb2+, Si2+, Zn2+, Ni2+, Se2+, As2+, NO3-, SO42-, Cl-, Br-, NH4+ Thành phần hữu cơ: Gồm POA và SOA POA (Primary Organic Aerosol): Sol khí hữu cơ sơ cấp, POA có thể được tạo thành từ các hỗn hợp cực kỳ phúc tạp của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) và các chất hữu cơ hòa tan trong nước (WSOC) từ quá trình đốt cháy sinh khối (đốt rơm, lá khô, giấy, cháy rừng,…) POA có dạng hạt chất lỏng hoặc chất rắn trong không khí (POA sinh học có thể được tìm thấy dưới dạng phấn hoa, vi khuẩn, bào tử nấm và mảnh vụn thực vật) Một số thành phần của POA: Isopren, Monoterpen ( α-, β-Pinen), Sesquiterpenes (β- Caryophyllene) và Hydrocacbon (Toluen, m-Xylen, Pentadecan và Naphthalene) SOA (Secondary Organic Aerosol): Sol khí hữu cơ thứ cấp, SOA có tiền thân là POA, SOA là một phần của PM2.5 chất hữu cơ trong Aerosol xung quanh SOA được hình thành trong quá trình phản ứng quang Oxygen hóa của hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) với Ozone (O3), gốc Hydroxyl (OH-) và Nitrate (NO3-) trong tầng đối lưu (quang hóa Isoprene 2-Metyl-1,3-Butadien C5H8) SOA có nguồn gốc sinh học (các quá trình thực vật) và nhân sinh (đốt sinh khối, đốt nhiên liệu hóa thạch, nhiên liệu xăng, hoạt động sinh hoạt trong gia đình,…) SOA có dạng hạt chất lỏng hoặc chất rắn trong không khí Một số thành phần hóa học của SOA: 2-Metylthreitol, 2-Metylerythriol, 2-Me- Thylglyceric Acid, Cis-acid Pionic, Acid Pinic, Acid 3-Hydroxyglutaric Bên cạnh đó còn có một số yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành SOA dạng hạt: nhiệt độ, nồng độ chất oxy 5 hóa, hàm lượng nước trong Sol khí và độ Acid của hạt (dữ liệu thí nghiệm trong buồng và quan sát hiện trường cho thấy các chất ô nhiễm do con người gây ra như O3, NOx và SO2 có tác động đáng kể đến sự hình thành SOA sinh học và có thể đẩy nhanh quá trình oxy hóa VOCs sinh học)[1] Tác hại bụi PM2.5 gây cản trở tầm nhìn, nhất là buổi sáng gây hiện tượng sương mù hay còn gọi chúng là Sol khí làm cản trở tầm nhìn, mất mĩ quan đô thị Về sức khỏe bụi mịn PM2.5 xâm nhập vào cơ thể người thông qua hệ thống hô hấp khi con người hít thở, chúng có thể luồn lách vào các túi phổi, tĩnh mạch phổi và xâm nhập vào hệ tuần hoàn máu của người bệnh [2] gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe con người, đặc biệt với các bệnh liên quan đến đường hô hấp và tim mạch, thậm chí gây tử vong 2 Tổng quan về khu vực nghiên cứu Về địa hình: Về phía Nam nằm trong vùng trọng tâm Đông Nam bộ, giáp với đồng bằng sông Cửu Long, về phía Bắc giáp với Lâm Đồng và Bình Phước địa hình thành phố thấp dần từ Bắc xuống Nam và từ Đông sang Tây Vùng cao nằm ở phía Bắc - Đông Bắc, xen kẽ có một số gò đồi, ngược lại vùng trũng nằm ở phía Nam - Tây Nam và Ðông Nam Về hướng gió theo nhiều hướng khác nhau tùy theo mùa với hai hướng gió chủ yếu là chịu ảnh hưởng bởi hai hướng gió chính và chủ yếu là gió mùa Tây - Tây Nam và Bắc - Ðông Bắc Gió Tây -Tây Nam từ Ấn Ðộ Dương thổi vào trong mùa mưa, khoảng từ tháng 6 đến tháng 10, tốc độ trung bình 3,6m/s và gió thổi mạnh nhất vào tháng 8, tốc độ trung bình 4,5 m/s Gió Bắc- Ðông Bắc từ biển Đông thổi vào trong mùa khô, khoảng từ tháng 11 đến tháng 2, tốc độ trung bình 2,4 m/s Ngoài ra có gió tín phong, hướng Nam - Ðông Nam, khoảng từ tháng 3 đến tháng 5 tốc độ trung bình 3,7 m/s Về cơ bản Tp.HCM thuộc vùng không có gió bão Năm 1997, do biến động bởi hiện tượng El-Nino gây nên cơn bão số 5, chỉ một phần huyện Cần Giờ bị ảnh hưởng ở mức độ nhẹ[3] Thành phố Hồ Chí Minh, tỉnh Bình Dương và Đồng Nai là 3 khu vực đóng góp kinh tế (GDP) nhiều nhất miền Nam, đi đầu cả nước về tốc độ đô thị hóa với mật độ dân số cao, lượng phương tiện tham gia giao thông dày đặc cũng như số lượng lớn các khu công 6 nghiệp tập trung dẫn đến sự suy giảm chất lượng không khí xung quanh, trong đó đáng kể là bụi PM2.5 Do đó, quan trắc và thành lập bản đồ phân bố bụi PM2.5 là nhiệm vụ cấp thiết nhằm phục vụ công tác kiểm soát ô nhiễm bụi PM2.5 3 Giới thiệu mô hình sử dụng WRF - The Weather Research and Forecasting Model Hệ thống mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết là một hệ thống mô hình thời tiết quy mô vừa, được nghiên cứu và phát triển với hai mục đích là nghiên cứu các hoạt động diễn ra tại khí quyển và mục đích dự báo về thời tiết Mô hình đặc trưng bởi lõi động lực (lõi phi thủy tĩnh WRF-NMM), hệ thống đồng hóa số liệu, cùng với các hệ điều hành song song khi thực hiện tính toán Quy mô mô phỏng trạng thái của khí quyển trong mô hình WRF có phạm vi từ 10m đến hàng nghìn km Hệ thống máy chủ Tại Trung tâm Ứng dụng Vật lý Địa cầu, đã được thiết lập với mô hình WRF tối ưu nhất được công bố trên trang chủ của hệ thống mô hình WRF Hiện tại AGPC đang chạy dự báo thời tiết hàng ngày trên hệ thống máy chủ sử dụng mô hình WRF phiên bản 3.7[4] Là một hệ thống dự báo thời tiết số trung bình thế hệ tiếp theo được thiết kế cho cả các ứng dụng nghiên cứu khí quyển và dự báo hoạt động Nó có hai lõi động, một hệ thống đồng hóa dữ liệu và một kiến trúc phần mềm hỗ trợ tính toán song song và khả năng mở rộng hệ thống Mô hình này phục vụ một loạt các ứng dụng khí tượng trên phạm vi từ hàng chục mét đến hàng nghìn km Nỗ lực phát triển WRF bắt đầu vào cuối những năm 1990 và là sự hợp tác hợp tác của Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (NCAR), Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (đại diện là Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia (NCEP) và Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Hệ thống Trái đất ), Không quân Hoa Kỳ, Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Hải quân, Đại học Oklahoma và Cục Hàng không Liên bang (FAA) Đối với các nhà nghiên cứu, WRF có thể tạo ra các mô phỏng dựa trên các điều kiện khí quyển thực tế (tức là từ các quan sát và phân tích) hoặc các điều kiện lý tưởng hóa WRF cung cấp dự báo hoạt động một nền tảng linh hoạt và 7 hiệu quả về mặt tính toán, đồng thời phản ánh những tiến bộ gần đây trong vật lý, số học và đồng hóa dữ liệu do các nhà phát triển từ cộng đồng nghiên cứu mở rộng đóng góp WRF hiện đang được sử dụng tại NCEP và các trung tâm khí tượng quốc gia khác cũng như trong các cấu hình dự báo thời gian thực tại các phòng thí nghiệm, trường đại học và các công ty WRF có một cộng đồng lớn người dùng đã đăng ký trên toàn thế giới (tổng cộng tích lũy hơn 48.000 tại hơn 160 quốc gia) và NCAR cung cấp các hội thảo và hướng dẫn thường xuyên về nó Hệ thống WRF chứa hai bộ giải động, được gọi là lõi ARW (Advanced Research WRF) và lõi NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model) ARW đã được phát triển một phần lớn và được duy trì bởi Phòng thí nghiệm Khí tượng học Mesoscale và Microscale của NCAR, và trang dành cho người dùng của nó là: Trang Người dùng WRF-ARW Lõi NMM được phát triển bởi Trung tâm Quốc gia về Dự báo Môi trường (NCEP) và hiện đang được sử dụng trong hệ thống HWRF (Hurricane WRF) của họ[5] CMAQ: The Community Multiscale Air Quality Modeling System Hệ thống mô hình chất lượng không khí đa lớp một dự án phát triển nguồn mở đang hoạt động của EPA Hoa Kỳ bao gồm một bộ các chương trình để tiến hành mô phỏng mô hình chất lượng không khí CMAQ kết hợp kiến thức hiện tại về khoa học khí quyển và mô hình chất lượng không khí, kỹ thuật tính toán đa bộ xử lý và khuôn khổ mã nguồn mở để cung cấp các ước tính nhanh, đúng kỹ thuật về ôzôn, các hạt, chất độc và sự lắng đọng axit[6] Hệ thống mô hình CMAQ sẽ tiến hành mô phỏng nhiều quá trình vật lý và hóa học được đánh giá là quan trọng cho sự hiểu biết về sự phân phối và biến đổi các chất khí trong khí quyển Hệ thống mô hình CMAQ sẽ chứa ba thành phần mô hình hóa chính: hệ thống mô hình kiểm tra mô tả trạng thái và sự chuyển động của khí quyển, ác mô hình phát thải mô tả các nguồn thải tự nhiên và nhân tạo đưa chất gây ô nhiễm vào bầu khí quyển, hệ thống mô hình vận chuyển hóa chất mô tả sự vận chuyển và biến đổi của các 8 chất gây ô nhiễm trong bầu khí quyển Hệ thống mô hình CMAQ được phân phối và hỗ trợ thông qua Trung tâm CMAS 4 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu/ Data and methods 4.1 Dữ liệu 4.1.1.Dữ liệu khí tượng thực đo/ Measured meteorological data 4.1.2.Dữ liệu chất lượng không khí quan trắc/ Observed air quality data Bộ dữ liệu quan trắc chất lượng không khí năm 2019 để đánh giá hiệu quả của mô phỏng WRF/CMAQ được thu thập từ CEM HCMC [7] và CEM Bình Dương [8] Toàn bộ quy trình quan trắc và kiểm soát chất lượng đều tuân thủ theo Luật Bảo vệ môi trường Việt Nam (No.55/2014/QH13) [9], Thông tư quy định kỹ thuật quan trắc môi trường Việt Nam (No.24/2017/TT-BTNMT) [10] và Thông tư quy định báo cáo hiện trạng môi trường, bộ chỉ thị môi trường và quản lý số liệu quan trắc môi trường (No.43/2015/TT-BTNMT) [11] Trong nghiên cứu này, nồng độ bụi PM2.5 được chuyển đổi từ nồng độ TSP quan sát sẵn có thu thập tháng 12/2019 với thời điểm đo đạc lúc 07.00 được thu thập từ 16 điểm đo đạc tại tỉnh Bình Dương (gồm N, NT1, DT1, DT2, DT3, DT4, DT5, DT6, GT1, GT2, GT3, CN1, CN2, CN3, CN4, và CN5) cho 4 thời điểm quan sát lúc 02/12(trạm GT1, CN2); 03/12(trạm CN3, ĐT6); 04/12(trạm N, GT3); 05/12(,ĐT3, ĐT4); 06/12(trạm NT1, ĐT5), 10/12(trạm CN4, CN5); 11/12(trạm ĐT2, GT2) và 12/12(trạm ĐT1, CN1) Fig 2 và Table S1 thể hiện sự phân bố, đặc điểm của các điểm quan trắc và thống kê mô tả về kết quả nồng độ PM2.5 được chuyển đổi từ các mẫu TSP đo đạc tại các trạm đo đạc Từ 2016 – 2019, số lượng điểm quan trắc thủ công đã tăng lên và theo quy hoạch mạng lưới quan trắc của HCMC đến năm 2030 sẽ có 34 điểm thủ công, 20 điểm tự động cố định, và 1 điểm tự động đi động [12] Tuy nhiên, cho đến năm 2019 thực trạng hoạt động quan sát bụi PM2.5 vẫn chưa được triển khai tại các điểm đo, hầu như chỉ là TSP và PM10 [12] 4.2 Phương pháp nghiên cứu/ Methods Thiết lập mô hình WRF/CMAQ kết hợp/ The coupled WRF/CMAQ setup 9 Miền tính toán PM2.5 mô phỏng lồng nhau ba cấp D01, D02 và D03 được thiết lập trong mô hình WRF/CMAQ, trong đó miền tính D01 có độ phân giải không gian xấp xỉ 30,43 km × 30,43 km là miền tính lớn nhất, với 76 cột và 94 hàng, diện tích miền D01 khoảng ~ 5,41 × 106 km2; miền tính D02 có độ phân giải không gian xấp xỉ 9,55 km × 9,55 km là miền tính thứ 2 lồng trong miền tính D01, với 55 cột và 3 hàng, diện tích miền D02 khoảng ~ 2,11 × 105 km2 và miền tính D03 có độ phân giải không gian xấp xỉ 3,14 km × 3,14 km là miền tính nhỏ nhất lồng trong 02 miền tính D01 và D02, với 55 cột và 49 hàng, diện tích miền D03 khoảng ~ 2,64 × 104 km2 Các thông số kỹ thuật của các miền tính toán D01, D02 và D03 được trình bày trong Table S2 bên dưới Miền tính D01 bao phủ hết toàn bộ Việt Nam; miền tính D02 bao gồm hầu hết các tỉnh phía Nam, bao gồm các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long, Đông Nam Bộ, một phần các tỉnh Nam Trung Bộ và Tây Nguyên và miền tính D03 bao phủ toàn bộ HCMC cùng một phần các tỉnh giáp ranh Bến Tre, Bình Dương, Bình Phước, Bình Thuận, Bà Rịa – Vũng Tàu, Đồng Nai, Lâm Đồng, Long An, Tây Ninh và Tiền Giang (Table S2), đây là các khu vực có thể có ảnh hưởng đáng kể nhất đối với khu vực nghiên cứu Các điều kiện biên của D02 và D03 được xác định theo D01 10 Figure 1 Các bước làm dữ liệu 12 Table S2 Miền không gian tính toán mô phỏng PM2.5 cho hệ thống mô hình kết hợp WRF/CMAQ/ (Computing domain to simulate PM2.5 in HCMC for the coupled WRF/CMAQ model system) Thông số Miền tính D01 Miền tính D02 Miền tính D03 Phạm vi miền tính Toàn bộ Việt Các tỉnh phía Tp HCM và các tỉnh Nam Nam Việt Nam phụ cận Kích thước không gian X [km] × Y [km] 2,312.68 × Số nút lưới tính 2,860.42 525.25 × 410.65 172.70 × 153.86 Nx × Ny Tổng số ô lưới tính 75 × 93 54 × 42 54 × 48 7,144 2,365 2,695 Kích thước ô lưới 30.43 9.55 3.14 (10.937o; 106.953o) (km) (13.3826o; (10.1195o; Tọa độ tâm miền 104.969o) 105.955o) Hệ tọa độ thiết lập Asia Lambert Asia Lambert Asia Lambert Conformal Conformal Conformal Conic Loại miền tính thiết lập Conic Conic nested The nested The nested The modelling modelling modelling domain domain domain Trong nghiên cứu này, để thực hiện hiệu chỉnh kết quả mô phỏng ban đầu, phương pháp đồng nhất dữ liệu (fusion data) giữa các kết quả quan trắc và các kết quả mô phỏng được thực hiện [18], [19] Công thức Eq (1) ước lượng hai tham số hồi quy α và β phản 13 ánh phương trình tương quan được sử dụng để hiệu chỉnh kết quả mô phỏng từ CMAQ như sau: CMAQx,Corrected CMAQx (1) Trong đó, CMAQx là nồng độ PM2.5 ban đầu từ kết quả của mô hình CMAQ tại vị trí trạm quan trắc x vào thời điểm cụ thể t (giờ); CMAQx, Corrected là nồng độ PM2.5 đã được hiệu chỉnh gần với kết quả thực đo tại vị trí trạm quan trắc x vào thời điểm cụ thể t (giờ) và α, β là các hệ số của phương trình tương quan sử dụng để hiệu chỉnh Từ đó, xác định được các phương trình tương quan để hiệu chỉnh nồng độ bụi PM2.5 mô phỏng lần lượt có các tháng như sau với tháng 12/2019 có phương trình y=1.4522x0.9234 cho giá trị trung bình và phương trình hiệu chỉnh y = 0.2499x1.4445 OBS-SIM (December 2019) OBS-SIM (December 2019) 250.00 f(x) = 17.01 x^0.54 90.00 f(x) = 12.43 x^0.49 200.00 R² = 0.22 80.00 R² = 0.37 150.00 70.00 100.00 60.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 50.00 50.00 40.00 0.00 30.00 20.00 10.00 0.00 0.00 Figure 2 Phương trình tương quan hiệu chỉnh cho tháng 12/2019 Đánh giá hiệu quả mô hình/ Model evaluation Chỉ số đánh giá trong nghiên cứu này là hệ số Nash–Sutcliffe (NSE) (Eq [2]) N  (Mi  Oi )2 NSE(Nash) 1 1 N  (Oi  Oi )2 1 (2) 14 Trong đó, Mi là kết quả nồng độ PM2.5 mô phỏng bằng mô hình kết hợp WRF/CMAQ; Oi là kết quả nồng độ PM2.5 từ 08 trạm quan trắc tại các khu vực quận/huyện của Tp HCM; Oi là kết quả quan trắc PM2.5 trung bình từ các trạm quan trắc tại khu vực nghiên cứu và N là kích thước mẫu kiểm định 5 Kết quả/ Results Phân bố nồng độ PM2.5 tháng 12/2019/Results of PM2.5 concentration distribution in December 2019 15 Trong tháng 12/2019, nồng độ PM2.5 cao thường có xu hướng tập trung ở các huyện phía Nam của HCMC như huyện Cần Giờ, Nhà Bè và Bình Chánh (Fig 3) Giá trị nồng độ vào thời điểm 07:00AM tới 12:00AM thường có xu hướng cao nhất trong các giờ khác, nồng độ cao nhất trong các giờ Nồng độ bụi PM2.5 trung bình ngày tại khu vực nghiên cứu có giá trị dao động từ 11.0 – 122.1 µg/m3 Tương tự xu hướng phân bố nồng độ bụi PM2.5 trong 31 ngày tháng 12/2019, đã có xu hướng giảm, và những ngày đầu có có mức ô nhiễm bụi PM2.5 cao nhất (chỉ có ngày 1, 2, 3, 9, 10 và 11 trong tháng 12 vượt quá giới hạn cho phép, các ngày còn lại dưới mức quy chuẩn so sánh với QCVN 05:2013/BTNMT mức quy định trung bình 24h là 50 µg/m3) Nhìn chung, hầu hết các ngày trong tháng 12/2019 dưới ngưỡng giới hạn cho phép 16 17 18 Figure 3 Phân bố nồng độ bụi PM2.5 trung bình các ngày của tháng 12/2019 tại HCMC, Bình Dương và Đồng Nai/ (Allocation of daily mean PM2.5 concentrations of December 2019 in HCMC, Binh Duong and Dong Nai) 19 Nhận xét: Nhận xét nồng độ phân bố bụi PM2.5 tháng 12/2019 - Đối với tuần 1 từ ngày 01/12/2019 cho thấy được rằng nồng độ có sự phân biệt rõ rệt về hai phía, nồng độ cao nằm về các rìa phía Bắc của Tp.HCM, Bình Dương và phía Nam Tp.HCM và Đồng Nai Tới ngày 07/12/2019 nồng độ bụi vẫn chiếm phần lớn ở rìa phần đầu và cuối ở Tp.HCM và phía Nam tỉnh Đồng Nai - Đối với tuần 2 từ ngày 08 đến ngày 14 có sự thay đổi nồng độ bụi PM2.5 khi tập trung ô nhiễm lớn nhất đều ở trung tâm cả 3 Tp.HCM, tỉnh Bình Dương và Đồng Nai, phần phía Bắc là nơi tập trung nồng độ bụi thấp nhất, khác với tuần đầu thì tuần thứ 2 bụi PM2.5 có xu hướng lan rộng từ Đông Bắc xuống Tây Nam - Tiếp theo tuần 3 nồng độ từ ngày 15/12/2019 đến 21/12/2019 có xu hượng giảm dần, và mức lan tỏa không nhiều và xa như tuần 2, chủ yếu tập trung nồng dộ cao nhất ở phía Nam Tp.HCM là huyện Cần Giờ cả 7 ngày tuần 3 này đều có nồng độ ô nhiễm cao nhất so với các khu vưc khác cao Tuy nhiên, điểm chung có nồng độ dưới mức cho phép - Tuần thứ 4 từ ngày 23/12/2019 đến 31/12/2019 so với tuần thứ 3 khá tương đồng và đây là tuần có nồng độ bụi PM2.5 thấp nhất và xu hướng tập trung lớn ở phía Nam Tp.HCM và phía Đông tỉnh Đồng Nai 6 Giải pháp 6.1 Về kỹ thuật Sử dụng thiệt bị lọc túi vải (Fabric Fitlers) có khả năng lọc bụi tinh với các hạt có kích thước đường kính nhỏ hơn 10µm Hoạt động với nguyên lý dung môi trường xốp để giữ lại bụi khi dòng khí bụi đi qua màng lọc đó Màng lọc có chất liệu như vải cotton, silicat, sợi thủy tính, Hiệu suất xử lý cao (>99%) (Nguồn: Môn Kỹ thuật xử lý khí thải - Dư Mỹ Lệ) 20