CÂU hỏi ôn tập TIN ỨNG DỤNG

Câu 1: Nêu phân tích giai đoạn điều tra nghiên cứu MT giai đoạn quan trọng Trả lời: Gồm giai đoạn sau - - - Xác định nhiệm vụ, xác định đối tượng dân số Hiểu muốn biết điều tra nghiên cứu Tính toán đơn vị cần thu thập theo quy định thống kê Việc xác định dung lượng mẫu cần thiết cho Khi điều tra nghiên cứu MT, phải thực việc thu thập dứ kiện có trường hợp kiện thu thập qua bước thu thập kiện phải thực việc ghi chép thông qua bảng ghi số liệu khảo sát Lưu trữ xử lý số liệu Hình thức phương pháp lưu trữ kiện thu thập trường hay kết phân tích PTN đa dạng tùy theo mục đích điều tra nghiên cứu Tuy nhiên khái quát việc thực lưu trũ kiện sau: bảng tính (wordsheet), dạng sở liệu (database), lưu trữ trực tiếp vào phần mềm xử lý thống kê Phân tích kết viết báo cáo Phân tích kết thực tùy theo công cụ xử lý Câu 2: Nêu phân tích đặc trưng thống kê thường dùng mô tả kiện MT Các đặc trưng diễn đạt chiều hướng tập trung kiện * Trị thường gặp (Mode) M0 giá trị biến tương ứng với số lần xuất lớn phân phối * Số trung vị (Median) Me: Xếp kiện từ nhỏ đến lớn, số trung vị giá trị chuỗi quan trắc cho giá trị chia chuổi quan trắc thành hai chuỗi có số hạng Trường hợp số lần quan trắc đại lượng quan sát lẻ, số trung vị dễ dàng xác định theo dịnh nghĩa trên: Ví dụ: {2, 4, 7, 9, 12, 15, 20} Trường hợp số lần quan trắc chẵn, định nghĩa khoảng trung vị, khoảng giá trị trung vị không xác định xác: Ví dụ: {3, 6, 12, 15, 21, 28, 32, 38} ∗ Trung bình cộng (average) hay trung bình số học (arthridmethic) n x = ∑ xi n i =1 Giá trị trung bình số học chuỗi thống kê xi tỷ số tổng giá trị thống kê quan sát số lần quan sát tương ứng Ta gọi giá trị trung bình số học đơn giản (mean) (2-6) đó: n: số lần quan trắc; xi: giá trị quan trắc lần thứ i Ngoài có khái niệm trung bình khác, tùy theo yêu cầu người nghiên cứu: trung bình hình học, trung bình quân phương… ∗ Phần tư vị (quartile): Xếp kiện từ nhỏ đến lớn, chia dãy n kiện làm phần: + Phần tư vị (low quartile): lấy giá trị đơn vị vị trí ¼ (25%) dãy kiện + Phần tư vị (upper quartile): lấy giá trị đơn vị vị trí ¾ (75%) dãy kiện Các đặc trưng diễn đạt phân tán kiện * Khoảng biến thiên (range): Là hiệu giá trị tối đa tối thiểu kiện tập hợp thống kê Rx = Xmax - Xmin Rx lớn, kiện có xu hướng phân tán * Biến lượng (variance): dùng để đo độ phân tán kiện Có thể phân hai nhóm: nhóm ước tính biến lượng tính theo công thức: Các biến lượng tính theo kiểu ước tính: + Tính sơ theo khoảng biến thiên: Sx = ( x7 − x50 + (( x − x 25 x7 − x 25 = 2 Sx2 = {R/4}2 + Theo phân tư vị: (2-7) Biến lượng tính theo công thức: + Trường hợp lấy mẫu hoàn lại: n S x2 = ∑ (x i =1 i − x) n −1 (2-8) + Trường hợp lấy mẫu không hoàn hoàn lại: n N −1 S x2 = ∗ N ∑ (x i =1 − x) n −1 (2-9) * Độ lệch tiêu chuẩn hay gọi quân phương sai (Standard deviation): đại lượng để đối chiếu trung bình biến lượng: S = s2 ∗ Sai số tiêu chuẩn (Standard error): độ lệch bình quân đơn vị: e= S n ∗ Hệ số biến thiên (coeficient of variation): % độ lệch tiêu chuẩn so với trung bình, để so sánh đặc trưng phân tán thống kê tập hợp kiện khác số đo (đơn vị tính): CV % = S x Ngoài thống kê sử dụng đặc trưng khác độ nhọn (kurtosis), độ lệch (skewness) phân bố tần suất mẫu thăm dò ứng dụng không phổ biến Câu 3: Nêu loại phân bố mẫu phân tích (3 loại phân bố nhị thức, poisson, chuẩn) Phân bố xác suất dạng phân bố tần suất tương đối diễn đạt theo ngôn ngữ toán học xác suất Trong thống kê sinh học có 03 kiểu phân bố phổ biến phân bố nhị thức, phân bố chuẩn phân bố Poison Phân bố nhị thức (Binomial distribution) Thường gặp kiện thuộc loại diễn đạt tính chất đó, có Hàm phân bố xác suất: P( x = k ) = n! p k q n−k k! ( n − k ) (2-4) đó: k: số lần xuất biến x mẫu khảo sát n: dung lượng mẫu khảo sát p: xác suất xảy biến x q = - p: xác suất không xảy Các đặc trưng Trung vị: m = n p σ = n p.q Biến lượng: σ = n p q Sai số chuẩn: (2-5) Phân bố Poisson Y= λ x ⋅ e −λ X! Là trường hợp đặc biệt phân bố nhị thức, thường gặp phân bố có dạng đỉnh lệch phải, xác suất xuất kiện nhỏ Hàm phân bố xác suất: λ : số, λ =np e = 2,71828 Các đặc trưng Trung vị: µ = λ Biến lượng: σ = λ Sai số chuẩn: σ = Phân bố chuẩn (Normal distribution) Y= σ 2π e −1 ( x−µ )2 / Z 2 Các biến số liên tục thường có phân bố chuẩn chiều cao, trọng lượng, thể tích, Hàm phân bố xác suất : Trong µ : trung bình σ : sai số chuẩn Z= x−µ σ e = 2,71828 Y= 2π −1 e 2Z Z2 Với biến số phân bố chuẩn viết dạng chuẩn µ = 0, σ = Các đặc trưng chính: Trung vị: m = µ Biến lượng: σ = σ Sai số chuẩn: σ = σ Câu 4: cho dãy số tính toán ( tập nha) Câu 5: Tính toán thông số thống kê Câu 6: Khái niệm mô hình hóa? Mô hình hóa môi trường, ví dụ Mô hình hoá khoa học cách mô phỏng, giản lược thông số thực tế diễn tả tính chất thành phần mô hình Mô hình không hoàn toàn vật thể thực giúp cho hiểu rõ hệ thống thực tế Mô hình hóa môi trường ngành khoa học mô tượng lan truyền chất ô nhiễm dự báo thay đổi môi trường theo không gian thời gian Ví dụ: Ví dụ 1.1: Các nhà thiết kế tạo mẫu xe sử dụng lượng mặt trời thu nhỏ để thử nghiệm khả hoạt động tiện ích an toàn trước chế tạo hàng loạt (hình 7.1) Ví dụ 1.2: Để thể thay đổi lượng nước hồ chứa người ta đưa hình ảnh hình 7.2 Biết kích thước hình học hồ chứa, lưu lượng vào, lưu lượng ra, xác định dao động mực nước hồ Câu 7: Mô hình thường áp dụng theo kiểu khung khái quát nào? Hãy nêu phần khung khái quát mô hình Mô hình thường áp dụng theo kiểu khung khái quát theo ngành khoa học tính toán, mang tên 3A, viết tắt từ chữ Application (ứng dụng) Algorithm (thuật toán), Architecture (kiến trúc) * Có ba phần mô hình - Ứng dụng mô hình (Application of a model): Mục tiêu việc sử dụng mô hình việc ứng dụng Xác định phạm vi ứng dụng nói lên tầm quan trọng mô hình thực tiễn Ví dụ ứng dụng mô hình giúp ta xác định thông tin có đạm ammona chuyển thành đạm nitrogen không khí, có bao nhiều lượng nước chảy tràn mặt đất sau trận mưa bão Nói cách khác, ứng dụng mô hình giúp ta trả lời câu hỏi: Đây ta muốn mô phỏng, ta làm việc mô cách nào? - Thuật toán mô hình (Algorithm of a model): Thuật toán mô hình cho ta biết cách tiếp cận kỹ thuật tính toán hay phương pháp tính, liên quan đến phương trình, thông số mà muốn đưa vào chứng trình máy tính - Kiến trúc mô hình (Architecture of a model): Kiến trúc hay cấu trúc mô hình xác định kiểu hình mà mô hình sử dụng, loại máy tính nào, chướng trình sử dụng thông tin để xử lý Câu 8: Nêu phân tích bước hiệu chỉnh thông số mô hình Bước hiệu chỉnh mô hình: • Hiệu chỉnh sơ bộ: Đây bước thử ban đầu để xem thử thông số mô hình chọn có “nhạy” với kết mô hình hay không? Thông thường, việc hiệu chỉnh sơ theo bảng hướng dẫn mô hình có sẵn từ quan sát thực tế Việc hiệu chỉnh sơ xem bước làm bắt buộc nhằm định lại: + Giá trị ban đầu thực tế cho thông số + Chiều dài (hay bước tính) “lý tưởng” để mô hình tìm kiếm giá trị tốt thông số Nếu chọn bước tính ngắn làm gia tăng số lần tính toán, chọn bước tính dài tạo vượt hay cường điệu hóa tìm giá trị tối ưu + Thử xác định khoảng giới hạn (giới hạn giới hạn dưới) thông số Mục đích việc nhằm giới hạn khả thất bại mô hình tạo giá trị phi thực tế hay trị vượt thực tế • Hiệu chỉnh tinh tế: Hiệu chỉnh tinh tế làm nhuyễn mức chi tiết kết đầu qua việc điều chỉnh vi cấp (fine tuning) thông số mô hình Một số sách hướng dẫn mô hình cho khuyến cáo số mô hình tạo tiến trình tự động hiệu chỉnh để có kết tốt đạt Câu 9: Nêu vấn đề thường gặp việc thành lập thông số môi trường vấn đề thường gặp kiểm nghiệm mô hình Thành lập thông số môi trường a Các vấn đề thường gặp thành lập thông số - Thông thường, mô hình môi trường biến số nồng độ chất ô nhiễm thay đổi theo thời gian không gian mà chất ô nhiễm lan truyền không đồng (do cấu trúc lớp đất, thay đổi đặc điểm dòng chảy, ) - Do dùng trị số trung bình hệ số đặc trưng nguyên nhân làm sai số mô hình - Các nghiên cứu thực tế cho thấy, thay đổi đặc điểm vật lý lưu vực (như thay đổi cách sử dụng đất, lớp phủ thực vật, ) làm thay đổi thông số thủy văn -Tính hiệu mô hình thường kỹ người sử dụng mô hình thực việc hiệu chỉnh thân mô hình Một nguyên nhân gây sai số mô hình có ý nghĩa chọn lựa không thích hợp hiệu chỉnh thông số mô hình Kiến thức cho việc chọn lựa thông số hợp lý thường có qua kinh nghiệm nhiều lần - Khi tìm cách đưa thêm hệ số hiệu chỉnh lại biến đổi đặc điểm không gian môi trường nhằm đối phó với hạn chế khả đo đạc xác đoán giá trị thông số tạo sai số thông số khác - Thông thường lấy biến số độc lập (ví dụ số liệu đo chảy tràn mặt đất) đối lập với kết đầu mô hình (số liệu chảy tràn theo tính toán mô hình) để thử nghiệm hiệu chỉnh thông số không mang tính đại diện cách tiêu biểu cho toàn lưu vực (trường hợp lưu vực có diên vùng đất ngập nước, đê chắn kênh mương) - Kỹ thuật lấy mẫu đo đạc trường phòng thí nghiệm ảnh hưởng lớn đến kết mô hình Cùng áp dụng mô hình toán học máy tính cho lưu vực với hai người khác áp dụng, người đo áp dụng cách đo khác để có số liệu đầu vào kết cho thông số khác Vấn đề kiểm nghiệm mô hình Các vấn đề thường gặp Trong kiểm nghiệm mô hình, lý tưởng số liệu quan trắc có đầy đủ kiểm soát chất lượng, đủ chi tiết đủ độ dài theo thời gian a Thực tế chuỗi số liệu không đủ dài, cần phải có phương pháp để kéo dài chuỗi số liệu từ thực tế trường lấy thêm từ lưu vực tương tự, tình môi trường xấp xỉ Cần thiết phải đánh giá ảnh hưởng không chắn thông số nhập vào mô hình xem xét thể mô hình Các số liệu thực tế nghèo nàn dẫn đến hiệu chỉnh kiểm chứng sai lạc Một số người làm mô hình cố gắng sử dụng phép ngoại suy để kéo dài chuỗi số Khi mô hình cũ không thỏa mãn kết tiên đoán, thiết phải hiệu chỉnh kiểm nghiệm lại thông số phải thay đổi giả thiết, thuật tính toán, chí thay đổi cấu trúc, khái niệm mô hình Câu 10: Nêu mô hình thực tế mà bạn biết việc xử lý quản lý MT Các mô hình thường có mô hình thủy văn: Các mô hình thủy văn đơn giản, dựa khái niệm tương ứng với phần vòng tuần hoàn nước Chúng chủ yếu sử dụng để dự báo thủy văn để giải thích tiến trình thủy văn Có thể phân chia thành hai loại mô hình thủy văn chính: • Các mô hình dựa số liệu Những mô hình mô hình hộp đen, sử dụng khái niệm toán học thống kê để liên kết đầu vào biết (ví dụ lượng mưa) với đầu mô hình (ví dụ dòng chảy mặt) Các phương pháp chúng thường sử dụng hồi quy, hàm biến đổi, mạng thần kinh (neural networks) nhận dạng hệ thống (system identification) Những mô hình biết đến với tên mô hình thủy văn bất định • Các mô hình dựa mô tả tiến trình Những mô hình cố gắng mô tiến trình vật lý quan sát giới thực Đặc biệt là, mô hình chứa biến dòng chảy mặt, dòng chảy ngầm, bốc-thoát nước, kênh dẫn nước (channel flow), chúng phức tạp nhiều Các mô hình biết đến mô hình thủy văn tất định Các mô hình thủy văn tất định chia nhỏ thành mô hình đơn kiện (single-event model) mô hình mô liên tục ,mô hình Mike để tính toán ngập lụt Hoặc mô hình Aquachem - AquaChem phần mềm chuyên phân tích số, đồ thị mô hình hoá liệu chất lượng nước.Các chức AquaChem’s trải rộng từ việc xác định khoáng hoá, cân trữ lượng biến đổi đơn vị đơn giản tính toán đo địa nhiệt cân phức tạp Cung cấp nhiều kiểu đồ thị (Piper, Durov, Trilinear, geothermometer, Map plot, etc.) - mô hình lan truyền chất ô nhiễm Bài 1: Các giai đoạn điều tra nghiên cứu môi trường Việc nhận thức rõ phân biệt quần thể , tập hợp mẫu, đơn vị thu thập có ý nghĩa quan trọng việc vạch kế hoạch điều tra nghiên cứu lập bảng ghi số liệu cần thu thập Khi lập kế hoạch điều tra nghiên cứu môi trường phải trải qua giai đoạn sau: Xác định nhiệm vụ, xác định đối tượng, dân số Trước tiến hành thu thập kiện, ta phải hiểu muốn biết điều tra nghiên cứu Vì xác định nhiệm vụ việc hàng đầu trước thu thập liệu VD: Tính toán số lượng đơn vị cần thu thập theo qui định thống kê Việc xác định dung lượng mẫu cần thiết cho cuộc Khi điều tra nghiên cứu môi trường, phải thực việc thu thập kiện Có trường hợp kiện phải thu thập qua bước Trong thu thập kiện phải thực việc ghi chép thông qua bảng ghi số liệu khảo sát Lưu trữ và xử lý số liệu Hình thức phương pháp lưu trữ kiện thu thập trường hay kết phân tích phòng thí nghiệm đa dạng tùy theo mục đích điều tra nghiên cứu Tuy nhiên khái quát việc thực lưu trữ giữ kiện sau: • Dưới dạng bảng tính (worksheet) • Dưới dạng sở liệu (database) • Lưu trữ trực tiếp vào phần mềm xử lý thống kê Phân tích kết quả và viết báo cáo Việc phân tích kết thực tùy theo loại công cụ xử lý Trong phần khái quát số phương pháp trình bày kết xử lý thống kê áp dụng báo cáo kết điều tra nghiên cứu môi trường Khi trình bày kết cần phân tích loại liệu: • Loại liệu nguồn, liệu gốc thu thập hay phần tích từ phòng thí nghiệm • Các kết xử lý: phải làm bật kết luận, đánh giá trạng, phân ích báo cáo điều tra nghiên cứu Có nhiều dạng trình bày kết quả, tùy loại nghiên cứu Một số thống kê kết chủ yếu gồm thành phần sau: • Tựa đề bảng • Các đầu đề kiện • Nguồn gốc kiện VD: Thực điều tra nghiên cứu môi trường khu đô thị có khu trung cư, siêu thị … Bước cần xác định nhiệm vụ đối tượng cần nghiên cứu như: nước, đất, không khí Sau tính toán tính toán số lượng đơn vị lần thu thập đối tượng Đồng thời xác định dung lượng mẫu cần thiết cho công tác nghiên cứu Tiếp theo, lưu trữ xử lý số liệu trường như: dung lượng mẫu, số mẫu, thời gian lấy mẫu, địa điểm, điều kiện thời tiết, dụng cụ lấy mẫu… Cuối công tác phân tích mẫu thu thập, từ đưa kết luận trạng môi trường khu trung cư viết báo cáo kết lần điều tra nghiên cứu môi trường Bài 2: Tính toán thông số đặc trưng thống kê thường dùng mô ta liệu môi trường Bản Excel “Bài tập 2” ... (ứng dụng) Algorithm (thuật toán), Architecture (kiến trúc) * Có ba phần mô hình - Ứng dụng mô hình (Application of a model): Mục tiêu việc sử dụng mô hình việc ứng dụng Xác định phạm vi ứng dụng. .. tiễn Ví dụ ứng dụng mô hình giúp ta xác định thông tin có đạm ammona chuyển thành đạm nitrogen không khí, có bao nhiều lượng nước chảy tràn mặt đất sau trận mưa bão Nói cách khác, ứng dụng mô hình... thống kê tập hợp kiện khác số đo (đơn vị tính): CV % = S x Ngoài thống kê sử dụng đặc trưng khác độ nhọn (kurtosis), độ lệch (skewness) phân bố tần suất mẫu thăm dò ứng dụng không phổ biến Câu 3: