XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG

phù hợp dựa trên thông tin của các tài liệu về: - Vị trí lấy mẫu; tính phù hợp, thống nhất giữa phương pháp, thiết bị quan trắc; - Tính phù hợp, thống nhất về thời gian, thông số phân

0

TỔNG CỤC MÔI TRƯỜNG TRUNG TÂM QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG

SỔ TAY HƯỚNG DẪN

XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG

Đơn vị thực hiện : Trung tâm Quan trắc Môi trường

Cơ quan chủ trì: Tổng cục Môi trường

Cơ quan chủ quản: Bộ Tài nguyên và Môi trường

Hà Nội, 2015

Mục lục

Trang

Phần I: QUY ĐỊNH CHUNG 2

1 Phạm vi điều chỉnh 2

2 Đối tượng áp dụng 2

3 Giải thích từ ngữ 2

4 Các nguyên tắc xây dựng sổ tay 3

5 Mục đích của việc xử lý và phân tích số liệu quan trắc môi trường 3

Phần II: XỬ LÝ SỐ LIỆU QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG 4

1 Xử lý số liệu quan trắc định kỳ Error! Bookmark not defined 1.1 Mục đích thực hiện xử lý số liệu quan trắc định kỳ Error! Bookmark not defined 1.2 Yêu cầu về chất lượng đối với số liệu sau xử lý Error! Bookmark not defined 1.3 Quy trình xử lý số liệu Error! Bookmark not defined 2 Xử lý số liệu tự động, liên tục Error! Bookmark not defined 2.1 Mục đích thực hiện xử lý Error! Bookmark not defined 2.2 Yêu cầu về chất lượng đối với số liệu sau xử lý Error! Bookmark not defined 2.3 Quy trình xử lý số liệu tự động, liên tục 13

Phần III: TRÌNH BÀY SỐ LIỆU BẰNG ĐỒ THỊ 23

1 Sự cần thiết của việc thể hiện dữ liệu bằng đồ thị 23

2 Các dạng đồ thị chính 23

Phần IV: PHÂN TÍCH SỐ LIỆU 30

1 Đặc trưng của số liệu môi trường 30

2 Mục đích thực hiện phân tích số liệu 30

3 Phương pháp phân tích số liệu 30

Phần V: GIỚI THIỆU PHẦN MỀM HỖ TRỢ VIỆC PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU SAS, SPSS VÀ STATA 35

1 Phần mềm SAS 35

2 Phần mềm SPSS 36

3 Phần mềm STATA 37

Phần VI: TỔ CHỨC THỰC HIỆN 39

3 Giải thích từ ngữ

Trong sổ tay hướng dẫn, các từ ngữ dưới đây được hiểu như sau:

1 Số liệu quan trắc định kỳ: là kết quảquan trắc được định kỳ đo đạc, lấy mẫu phân tích

2 Số liệu quan trắc tự động, liên tục:là kết quả quan trắc từ các trạm

chất lượng theo quy định

4 Mẫu trắng:là mẫu vật liệu sạch được sử dụng để kiểm soát sự nhiễm

bẩn trong các quá trình: lấy mẫu, quá trình vận chuyển mẫu, sử dụng thiết bị lấy mẫu, quá trình phân tích mẫu (mẫu trắng hiện trường, mẫu

trắng vận chuyển, mẫu trắng thiết bị, mẫu trắng phương pháp)

5 Mẫu lặp phòng thí nghiệm: gồm hai hoặc nhiều hơn các phần của cùng

một mẫu được chuẩn bị, phân tích độc lập với cùng một phương pháp Mẫu lặp phòng thí nghiệm là mẫu được sử dụng để đánh giá độ chụm

của kết quả phân tích

6 Mẫu chuẩn đối chứng (certified reference materials - viết tắt là CRMs) là một lượng vật liệu hay loại chất có đầy đủ các tính chất để

hiệu chuẩn thiết bị, đánh giá một phép thử hoặc để xác định giá trị đối với các vật liệu Mỗi mẫu chuẩn đối chứng phải được kèm theo một

chứng nhận về giá trị tham khảo, độ không đảm bảo đo ở một mức độ

tin cậy

4 Các nguyên tắc xây dựng sổ tay

Các nguyên tắc xây dựng sổ tay bao gồm:

5 Mục đích của việc xử lý và phân tích số liệu quan trắc môi trường

- Tăng độ tin cậy của bộ số liệu quan trắc môi trường

- Cung cấp thông tin môi trường cho cộng đồng một cách đơn giản, dễ hiểu, trực quan;

- Nâng cao nhận thức về môi trường

Phần II: XỬ LÝ SỐ LIỆU QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG

1 Xử lý số liệu quan trắc định kỳ

1.1 Mục đích thực hiện xử lý số liệu quan trắc định kỳ

- Kiểm tra tổng hợp về tính hợp lý của số liệu quan trắc thông qua những đánh giá khoa học và các công cụ thống kê;

- Áp dụng các biện pháp xử lý nhằm tăng tính tin cậy của số liệu quan trắc

1.2 Yêu cầu về chất lượng đối với số liệu sau xử lý

Số liệu sau xử lýđảm bảo về mặt chất lượng và số lượng đáp ứng các mục tiêu sử dụng

1.3 Quy trình xử lý số liệu

1.3.1 Sơ đồ quy trình xử lý

quan:

- Kế hoạch quan trắc đợt;

- Biên bản/ nhật ký lấy mẫu tại hiện trường;

- Biên bản giao nhận mẫu;

- Biểu ghi kết quả đo, phân tích tại hiện trường;

- Biểu ghi kết quả phân tích trong phòng thí nghiệm;

- Số liệu của mẫu QC (mẫu trắng, mẫu lặp, mẫu chuẩn,…)

phù hợp dựa trên thông tin của các tài liệu về:

- Vị trí lấy mẫu; tính phù hợp, thống nhất giữa phương pháp, thiết bị quan trắc;

- Tính phù hợp, thống nhất

về thời gian, thông số phân tích, các loại mẫu, các phương pháp và thiết bị phân tích; phù hợp với tiêu chí chấp nhận kết quả phép đo

Đủ tài liệu

Y

N

Kiểm tra lại với các tài liệu liên quan khác để bổ sung

liệu bao gồm đầy đủ các thông số kỹ thuật của thiết bị;

- So sánh giá trị đo đạc, phân tích với giới hạn phát hiện trên và dưới của thiết

bị

Loại bỏ số liệu nằm ngoài khoảng giới hạn

phân tích với giới hạn phát hiện dưới và giới hạn tuyến tính của phương pháp đo đạc;

- Ghi chép kết quả phân tích kèm theo hệ số pha loãng (đối với mẫu nước)

Loại bỏ số liệu nằm ngoài khoảng giới hạn

Kiểm soát tính tương thích của số liệu so

với giới hạn phát hiện của phương pháp

Bước 6: - Thiết lập một bộ cơ sở dữ

liệu bao gồm đầy đủ các giới hạn giá trị thực của mỗi thông số;

- So sánh và loại bỏ số liệu nằm ngoài khoảng giới hạn

Loại bỏ số liệu không phù hợp

của từng giá trị đo đạc và các giá trị khác trong bộ số liệu cần kiểm soát;

- So sánh độ chênh lệch với giá trị tới hạn để kết luận mức độ tin cậy của số liệu

- Trường hợp có giải thích được nguyên nhân thì số liệu được chấp nhận

- Trường hợp không giải thích được thì đánh dấu độ tin cậy của số liệu đó là chưa cao

đánh giá độ chụm của kết quả phân tích, dựa trên giá trị phần trăm sai khác tương đối(RPD)

- Phương pháp phân tích không đảm bảo độ tin cậy

- Đưa vào báo cáo QC để đánh giá chất lượng của bộ

số liệu

trị tuyệt đối của R càng lớn gần về 1 thì mức tương quan càng cao, càng về 0 thì tương quan càng thấp Giá trị R âm thể hiện sự tương quan nghịch

So sánh giá trị kết quả với ngưỡng giá trị

Đánh giá độ chụm của phép phân tích

Tính giá trị RPD (áp dụng với mẫu lặp)

Y

- Kiểm tra các tài liệu quan trắc hiện trường và phân tích tại phòng thí nghiệm

- Số liệu nghi ngờ được đánh dấu lại

Bước 10:

Về mặt lý thuyết tỷ lệ này đạt >95% là đạt yêu cầu nhưng thực tế tuỳ mục đích

sử dụng tỷ lệ này có thể dao động ở mức trên 70- 80% vẫn có thể sử dụng

- Đưa ra kết luận bộ số liệu -Xem xét để đưa mục tiêu chất lượng cho các năm tiếp theo

Bước 11:

Ghi chú:

- Y: Có;

- N: Không;

- C: Phần trăm đầy đủ của số liệu (%);

- RPD: phần trăm sai khác tương đối của mẫu lặp;

- C: Phần trăm đầy đủ của số liệu (%)

- (1);(2): bước 1; bước 2

3.1.2 Diễn giải sơ đồ

Bước 1: Chuẩn bị số liệu

Thu thập, tập hợp các tài liệu và số liệu liên quan:

- Kế hoạch quan trắc đợt;

- Biên bản/ nhật ký lấy mẫu tại hiện trường;

- Biên bản giao nhận mẫu;

- Biểu ghi kết quả đo, phân tích tại hiện trường;

- Biểu ghi kết quả phân tích trong phòng thí nghiệm;

- Số liệu của mẫu QC (mẫu trắng, mẫu lặp, mẫu chuẩn,…)

Đánh giá tính hoàn thiện của số liệu

(1) Xác định tỷ lệ % được chấp nhận đối với tính hoàn thiện của số liệu

(2) Tính toán tỷ lệ phần trăm phép đo hợp lệ

C > 95%

Lưu trữ

Y

N Giá trị nghi ngờ? Y

N

Bước 2: Đánh giá tính đầy đủ, phù hợp của số liệu quan trắc

Kiểm tra tính phù hợp của dữ liệu từ công tác ngoài hiện trường và phân tích trong phòng thí nghiệm nhằm khẳng định dữ liệu là phù hợp với các yêu cầu đặt ra trong Chương trình/ Dự án quan trắc:

S1:Kiểm tra dữ liệu từ công tác ngoài hiện trường

Số liệu trong hoạt động quan trắc tại hiện trường phải bảo đảm đầy đủ, thống nhất với hồ sơ quan trắc tại hiện trường; phù hợp, thống nhất với thời gian

và vị trí lấy mẫu; phù hợp, thống nhất với phương pháp, thiết bị quan trắc:

- Trường hợp thiếu thông tin: cần bổ sung đầy đủ;

- Trường hợp thông tin sai khác: cần đối chiếu lại các tài liệu liên quan

để xác minh tính chính xác của thông tin, số liệu

S2: Kiểm tra dữ liệu từ phân tích Phòng thí nghiệm

Số liệu trong hoạt động phân tích trong phòng thí nghiệm phải bảo đảm đầy đủ, thống nhất với hồ sơ phân tích trong phòng thí nghiệm; phù hợp, thống nhất với thời gian, thông số phân tích, các loại mẫu, các phương pháp và thiết bị phân tích; phù hợp với tiêu chí chấp nhận kết quả phép đo:

- Trường hợp thiếu thông tin: cần bổ sung đầy đủ;

- Trường hợp thông tin sai khác: cần đối chiếu lại các tài liệu liên quan

để xác minh tính chính xác của thông tin, số liệu

Bước 3: Kiểm tra tính phù hợp của đơn vị đo với từng loại thông số và từng loại thiết bị

- Quy định thứ nguyên cho các thông số (sử dụng hệ đơn vị chuẩn)

- Kiểm tra đơn vị đo của các thông số so với đơn vị chuẩn nhằm tạo ra

- So sánh giá trị đo đạc, phân tích với giới hạn phát hiện trên và dưới của thiết bị  phải loại bỏ số liệu nằm ngoài khoảng giới hạn

Bước 5:Kiểm soát tính tương thích của số liệu so với giới hạn phát hiện của phương pháp đo đạc

- So sánh giá trị đo đạc, phân tích với giới hạn phát hiện dưới và giới hạn tuyến tính của phương pháp đo đạc nhằm loại bỏ số liệu nằm ngoài khoảng giới hạn (xác định giới hạn phát hiện của phương pháp)

- Ghi chép kết quả phân tích kèm theo hệ số pha loãng (đối với mẫu nước)

Bước 6: Kiểm tra tính hợp lý của số liệu so với khoảng giá trị thực của thông

Bước 7:Phát hiện những giá trị đo đạc bất thường so với khoảng giá trị thực

đo của chuỗi số liệu đo đạc tại từng vị trí đo

Giá trị bất thường là giá trị chênh lệch nhiều so với chuỗi số liệu hiện có (chuỗi số liệu giá trị thực đo tại từng vị trí đo) Có thể phát hiện một cực trị trong chuỗi số liệu đo đạc bằng phương pháp Grubbs Các bước tiến hành như sau:

S1:Xác định độ chênh lệch của từng giá trị đo đạc và các giá trị khác trong bộ số liệu cần kiểm soát

SD

X X

Z i  i



trong đó: Z i là độ chênh lệch của giá trị đo X i (i=1,2,…,n), n: số lượng mẫu

(hay còn gọi là kích thước mẫu);

n

i i

S2:Kết thúc bước S1, ta có giá trị độ lệch Zi So sánh giá trị Zi với giá trị tới hạn Cz tương ứng với kích thước mẫu n trong bảng giá trị tới hạn Cz được Grubbs và cộng sự tính toán (bảng 1)

- Nếu Zi> Cz: có thể kết luận với mức độ tin cậy 95% Xi là giá trị bất thường trong bộ số liệu, cần phải kiểm tra và giải thích

- Nếu Zi< Cz: có thể kết luận với mức độ tin cậy 95% Xi không phải là giá trị bất thường

Bảng “Giá trị tới hạn” C z thống kê xác suất 95% của độ chênh lệch Z

n Giá trị tới

hạn (Cz)

n Giá trị tới hạn (Cz)

n Giá trị tới hạn (Cz)

Trường hợp phát hiện giá trị đo đạc bất thường, cần đối chiếu lại các tài liệu liên quan để kiểm chứng thông tin và bổ sung, hiệu đính lại số liệu nếu thấy sai khác Trường hợp không có thông tin kiểm chứng cần loại bỏ số liệu

Bước 8: Đánh giá độ chụm của phép phân tích

- Mẫu lặp được sử dụng để đánh giá độ chụm của kết quả phân tích Đối với hai lần lặp, độ chụm được đánh giá dựa trên việc đánh giá RPD, được tính toán như sau:

- Trong đó:

- RPD: phần trăm sai khác tương đối của mẫu lặp;

- LD1: kết quả phân tích lần thứ nhất;

- LD2: kết quả phân tích lần thứ hai

Giới hạn RPD được tổ chức thực hiện quan trắc thiết lập dựa trên kết quả phê duyệt phương pháp phân tích nhưng không vượt quá 30%

Bước 9: Phân tích tính tương quan

Việc phân tích tương quan có thể thực hiện bằng nhiều cách, đơn giản nhất là tính hệ số tương quan R trong excel Trong đó giá trị R dao động từ -1 đến 1, giá trị tuyệt đối của R càng lớn gần về 1 thì mức tương quan càng cao, càng về 0 thì tương quan càng thấp Giá trị R âm thể hiện sự tương quan nghịch

Việc tính tương quan giữa chuỗi số liệu quan trắc với một số giá trị khác hoặc với chuỗi số liệu chuẩn hoặc có độ ổn định, có quy luật rõ ràng có thể giúp phát hiện ra quy luật nhất định của chuỗi số liệu, các sai số hệ thống và lý giải những khác thường trong kết quả quan trắc vào những thời điểm nhất định (Ví dụ: Tính tương quan của O3 và cường độ bức xạ)

Bước 10 Đánh giá tính hoàn thiện của số liệu

Kiểm tra tính hoàn thiện của dữ liệu dựa vào kế hoạch của chương trình,

dự án quan trắc Tính hoàn thiện của số liệu được xác định thông qua tỷ lệ phần trăm các phép đo số lượng mẫu cần quan trắc hợp lệ (đạt yêu cầu) trên tổng số các phép đo số lượng mẫu quan trắc theo yêu cầu của kế hoạch đề ra

S1: Căn cứ theo từng Chương trình quan trắc, xác định tỷ lệ % được chấp nhận đối với tính hoàn thiện của số liệu

S2: Tính toán tỷ lệ phần trăm phép đo hợp lệ, so sánh với tỷ lệ được chấp nhận đã xác định trong Chương trình quan trắc Công thức sau đây được sử dụng

để xác định phần trăm đầy đủ của số liệu (%):

Trong đó:

C: Phần trăm đầy đủ của số liệu (%);

v: số lượng phép đo mẫu quan trắc theo kế hoạch được chấp nhận hợp lệ;

T: tổng số mẫu cần quan trắc theo dự kiến ban đầu

Về mặt lý thuyết tỷ lệ này đạt >95% là đạt yêu cầu nhưng thực tế tuỳ mục đích sử dụng tỷ lệ này có thể dao động ở mức trên 70-80% vẫn có thể sử dụng

Bước 11: Lưu trữ số liệu đã xử lý

Lưu trữ số liệu và các lưu ý trong quá trình kiểm tra số liệu

2.2.Yêu cầu về chất lượng đối với số liệu sau xử lý

Số liệu sau xử lý đảm bảo về mặt chất lượng và số lượng đáp ứng các mục

tiêu sử dụng

2.3 Quy trình xử lý số liệu tự động, liên tục

2.3.1 Sơ đồ quy trình xử lý

quan:

- Số liệu các thông số

- Thông tin về hiệu chuẩn

- Thông tin về hoạt động vận hành trạm

- Đánh dấu số liệu nghi ngờ

Loại bỏ số liệu bất thường

Số liệu nghi ngờ được ghi chép lại

Bước 3:

So sánh giá trị kết quả với

ít nhất 10 số liệu thời gian trước và 10 số liệu thời gian sau đó

Loại bỏ các số liệu cao/thấp bất thường đối với

số liệu có tần suất trả ra nhỏ hơn 1 giờ Trường hợp

số liệu có tần suất kết quả trả ra lớn hơn 1 giờ thì đánh giá là số liệu nghi ngờ

kê chuỗi số liệu quan trắc

để có thể đánh giá diễn biến và phát hiện ra các quy luật liên quan đến kêt quả thu được

So sánh chuỗi số liệu cần phân tích với chuỗi

số liệu đã có của thông số

Loại bỏ số liệu bất thường và đánh dấu

- Trường hợp có giải thích được nguyên nhân thì số liệu được chấp nhận

- Trường hợp không giải thích được thì đánh dấu lại

tương quan càng lớn gần về

1 thì mức tương quan càng cao, càng về 0 thì tương quan càng thấp

- Trường hợp có giải thích được nguyên nhân thì số liệu được chấp nhận

- Trường hợp không giải thích được thì đánh dấu lại

lượng:

- Tỉ lệ số liệu thu được lớn hơn 80%

Tỉ lệ số liệu hợp lớn hơn 70%

24 giờ, TB tháng, TB năm

vụ việc phân tích về sau

2.3.2 Diễn giải sơ đồ

Bước 1: Chuẩn bị tài liệu, số liệu tự động, liên tục

Các tài liệu, số liệu, thông tin cần thu thập:

- Số liệu quan trắc các thông số của trạm

- Thông tin về phạm vi đo, giới hạn phát hiện, giới hạn báo cáo, độ chính xác của thiết bị quan trắc

- Thông tin về hiệu chuẩn: số liệu hiệu chuẩn, kết quả đánh giá hiệu chuẩn định kỳ

- Thông tin về hoạt động của trạm: thời gian trạm dừng hoạt động, thời gian trạm bảo trì, bảo dưỡng, sửa chữa thay thế thiết bị, thời gian thay thế khí chuẩn, giấy lọc và các vật tư tiêu hao khác

Y

Phân tích tính tương quan

Phân tích tương quan giữa các thông số Phân tích tương quan giữa thông số với các điều kiện môi trường đã biết quy luật

Số liệu hợp lý

Y

N

Số liệu hợp lý

Đánh giá tính hoàn thiện số liệu

Xác định tỷ lệ % số liệu thu được Xác định tỷ lệ % số liệu hợp lệ

Lưu trữ Tính toán các đặc trưng của số liệu

N

Bước 2: Loại bỏ các số liệu bất thường và đánh dấu trường hợp nghi ngờ

Loại bỏ các số liệu bất thường trước khi phân tích:

- Số liệu trong thời gian thiết bị báo lỗi/có sự cố

- Số liệu trong thời gian hiệu chuẩn thiết bị

- Số liệu âm

- Số liệu nằm ngoài ngưỡng thông số và phạm vi đo của thiết bị

- Các số liệu lỗi được phát hiện qua các bước xử lý số liệu tiếp theo

Một số trường hợp số liệu nghi vấn cần được đánh giá thêm:

- Số liệu bằng 0

- Số liệu bằng nhau liên tục: có ít nhất 3 giá trị liên tiếp bằng nhau

Khi phát hiện các trường hợp số liệu nghi vấn cần xem xét lại toàn bộ quá trình quan trắc (vận hành, hoạt động của trạm) trong khoảng thời gian đó Ngoài

ra các số liệu nghi ngờ cần được đánh dấu lại

Bước 3: So sánh giá trị kết quả với chuỗi số liệu đã có của thông số

Phương pháp này thực hiện so sánh mỗi giá trị quan trắc với các giá trị trong bộ số liệu cần xử lý Loại bỏ các số liệu cao/thấp bất thường đối với số liệu có tần suất trả ra nhỏ hơn 1 giờ Trường hợp số liệu có tần suất kết quả trả ra lớn hơn hoặc bằng 1 giờ thì đánh giá là số liệu nghi ngờ

Cần so sánh giá trị quan trắc với ít nhất 10 giá trị trước và 10 giá trị sau thời gian đó

Ví dụ so sánh thông số CO tại thời gian 12 giờ với 10 số liệu các thời gian trước và 10 số liệu thời gian sau đó thì thấy giá trị thông số tại thời gian này cao đột biến Số liệu này cần được loại bỏ

Bước 4: So sánh giá trị kết quả với chuỗi số liệu đã có của thông số

Các trạm quan trắc tự động liên tục thường cung cấp chuỗi số liệu liên tục trong thời gian dài Từ các chuỗi số liệu đó có thể đánh giá, xác định đặc trưng, diễn biến của các thông số theo các quy luật Từ các quy luật đó ta có thể đánh giá chuỗi số liệu mới có phù hợp với các quy luật đã được xác định

Ví dụ quy luật về giá trị thông số: trạm quan trắc tại một vị trí tại Hà Nội cho kết quả diễn biến thông số PM10 trung bình 24 giờ nằm trong khoảng từ 100 –

150 µg/m3 Tuy nhiên số liệu thông số PM10 trong các tháng gần đây rất thấp (nhỏ hơn 50 µg/m3) thì các số liệu đó cần phải đánh giá, xem xét lại

Ví dụ quy luật biến thiên theo các tháng trong năm của thông số O3, thông số

O3 thường cao vào các tháng mùa đông (từ tháng 10 đến tháng 2) và thấp hơn các tháng mùa hè (từ tháng 3 đến tháng 9) đối với khu vực miền Bắc Việt Nam Nếu thông số O3 trong 1 năm nào đó không đúng với quy luật như trên thì cần đánh giá, xem xét lại

Bước 5: Phân tích tính tương quan

Phương pháp phân tích tương quan có thể được sử dụng để đánh giá sự hợp lý của chuỗi số liệu Phương pháp đánh giá tương quan bao gồm: tương quan giữa các thông số và tương quan giữa thông số quan trắc và các điều kiện môi trường đã biết quy luật

a Đánh giá tương quan giữa các thông số: tất cả các thông số của trạm

đều có thể tính toán tương quan với nhau, tuy nhiên cần chú ý đặc biệt đến các thông số có tương quan chặt chẽ theo lý thuyết Ví dụ các thông số có tương quan chặt với nhau như: thông số bức xạ mặt trời và O3, thông số NO2 và O3, thông số PM2.5 và PM10, thông số nhiệt độ và DO, thông số độ dẫn và TDS

Phương pháp đánh giá tương quan giữa các thông số: sử dụng hệ số tương quan pearson

Hệ số tương quan ρX, Y giữa hai thông số X và Y với giá trị trung bình tương

ứng là μX; μY và độ lệch chuẩn σX; σY được định nghĩa:

Trong đó: E là toán tử tính kỳ vọng và cov là hiệp phương sai

Bảng giá trị hệ số tương quan

- Hệ số tương quan càng gần 1: hai thông số tương quan thuận càng chặt

- Hệ số tương quan càng gần -1: hai thông số tương quan nghịch càng chặt

- Hệ số tương quan càng gần 0: hai thống số càng ít tương quan (hai thông

số càng độc lập)

Đánh giá tương quan thường được thực hiện giữa các thông số khác nhau trong cùng 1 trạm: mục đích đánh giá mối quan hệ giữa các thông số, xem xét các thông số diễn biến theo quy luật thông thường hay bất thường Trong trường hợp bất thường trái với quy luật cần phải xem xét lại vấn đề độ chính xác của thiết bị quan trắc Ví dụ: Thông số O3 và bức xạ mặt trời có tương quan chặt với nhau, nếu tính toán thực tế thông số O3 và bức xạ mặt trời không tương quan thì cần xem xét lại tính chính xác của 2 thông số trên

Ví dụ tương quan giữa các thông số

Ví dụ 1: Tương quan giữa thông số thông số O 3 và NOx và VOC

Thông số O3 là thông số ô nhiễm thứ cấp được sinh ra do phản ứng của NOx, VOC dưới tác dụng của bức xạ mặt trời Tương quan giữa O3, NOx và VOC được thể hiện trong hình như dưới đây:

Hình 1: Mối quan hệ giữa O 3 và NOx, VOC

Tùy theo sự tăng giảm của VOC và NOx mà thông số O3 có sự biến động tương ứng

Ví dụ 2: Tương quan giữa thông số O3 và cường độ bức xạ mặt trời

Nồng độ thông số O3 phụ thuộc rất lớn vào cường độ bức xạ mặt trời Thông số O3 thường đạt cực đại vào thời điểm bức xạ mặt trời lớn nhất (thời gian từ 11h đến 14h) Tương quan giữa thông số O3 và bức xạ mặt trời như sau:

Khi xử lý số liệu có thể vẽ đồ thị diễn biến thông số O3 trong ngày, nếu đồ thị thể hiện cực đại nồng độ O3 vào các giờ có bức xạ mặt trời cao (từ 11h đến 14h hàng ngày) thì đó là một căn cứ để khẳng định chất lượng số liệu là tốt

Giờ