NGHIÊN CỨU TÍNH BIẾN ĐỘNG THEO THỜI GIAN CỦA CO VÀ PM10 TẠI MỘT SỐ TRẠM QUAN TRẮC MƠI TRƯỜNG KHƠNG KHÍ TỰ ĐỘNG, CỐ ĐỊNH Ở VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trần Thị Thu Hường NGHIÊN CỨU TÍNH BIẾN ĐỘNG THEO THỜI GIAN CỦA CO VÀ PM10 TẠI MỘT SỐ TRẠM QUAN TRẮC MƠI TRƯỜNG KHƠNG KHÍ TỰ ĐỘNG, CỐ ĐỊNH Ở VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÔI TRƯỜNG MÃ SỐ : 62 44 03 01 (DỰ THẢO) TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MƠI TRƢỜNG HÀ NỘI, NĂM 2016 Cơng trình hồn thành Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: GS.TS Phạm Ngọc Hồ Phản biện:…………………………………………………… ………………………………………………… Phản biện:…………………………………………………… ………………………………………………… Phản biện:…………………………………………………… ………………………………………………… Luận án bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp tại………… ………………………………………… ……………………………………………………………………………… … vào hồi ngày tháng năm 20… Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam; - Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội MỞ ĐẦU Sự cần thiết nghiên cứu đề tài luận án Việc đánh giá tính biến động nội/ngoại suy theo thời gian khơng gian thơng số mơi trường khơng khí dựa chuỗi số liệu đo đạc thực nghiệm để phục vụ công tác đánh giá trạng cảnh báo ô nhiễm phục vụ cho quy hoạch phát triển kinh tế, xã hội quan trọng Hiện nay, phương pháp thu thập số liệu đo đạc thiết bị thông dụng truyền thống, Nhà nước đầu tư lắp đặt số trạm quan trắc môi trường tự động liên tục cố định với trang thiết bị đại, cung cấp số liệu liên tục đáng tin cậy Tuy nhiên, kinh phí trợ giúp cho bảo trì bảo dưỡng cịn hạn chế, số liệu quan trắc trạm nhiều lý khách quan chủ quan không tránh khỏi thiếu hụt cần phải có nghiên cứu nhằm bổ khuyết số liệu thiếu hụt để có đủ liệu phục vụ nghiên cứu đánh giá trạng cảnh bảo nhiễm Vì vậy, việc nghiên cứu tính biến động để nắm quy luật biến đổi thông số ô nhiễm, sở thiết lập mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt có tính cấp thiết, ý nghĩa khoa học thực tiễn Mục tiêu nghiên cứu - Phân tích đặc trưng biến động (đặc trưng số bao gồm: giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động đặc trưng hàm cấu trúc) hai thơng số khí CO bụi PM10 theo thời gian dựa chuỗi số liệu quan trắc tự động liên tục, q trình dừng hay khơng dừng khác biệt đặc trưng cấu trúc thống kê khu vực địa lý (Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh) - Ứng dụng mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt từ số liệu quan trắc mơi trường khơng khí tự động liên tục cố định dựa trình ngẫu nhiên nhiễu động dừng - Đề xuất quy trình bổ khuyết số liệu thiếu hụt áp dụng cho khí CO bụi PM10 03 trạm nghiên cứu, đánh giá sai số tương đối hiệu suất mô hình - Đề xuất giải pháp quản lý kỹ thuật vận hành trạm quan trắc môi trường khơng khí tự động cố định di động Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: tính biến động theo thời gian khí CO bụi PM10 dựa số liệu quan trắc 03 trạm nghiên cứu bao gồm: giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động hàm cấu trúc thời gian biến đổi theo khoảng thời gian τ = Δt - Phạm vi nghiên cứu: mơi trường khơng khí xung quanh 03 trạm quan trắc mơi trường khơng khí cố định tự động thuộc khu vực địa lý khác nhau: + Khu vực phía Bắc: Trạm Láng - thành phố Hà Nội; + Khu vực miền Trung: Trạm Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng; + Khu vực phía Nam: Trạm Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh - Thời gian lựa chọn chuỗi số liệu nghiên cứu lấy từ trạm quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định hoạt động ổn định năm 2004 đến 2010 Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Nghiên cứu đặc trưng biến động (đặc trưng số đặc trưng hàm) khí CO bụi PM10 khẳng định trình khơng dừng, từ có nghiên cứu sâu việc áp dụng lý thuyết trình ngẫu nhiên dừng phục vụ toán nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt trạm quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định Việc đề xuất sử dụng trình ngẫu nhiên với nhiễu động dừng đề tài luận án góp phần bổ sung hướng nghiên cứu nội/ngoại suy nói riêng dự báo chất lượng mơi trường khơng khí nói chung Việt Nam Áp dụng mơ hình nội/ngoại suy thử nghiệm nội/ngoại suy cho hai thơng số CO PM 10 ba khu vực nghiên cứu (Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng, Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh) Kết thử nghiệm cho thấy hiệu suất mơ hình đạt độ xác cao từ 75% đến 99,9% Đây sở để khuyến nghị ứng dụng phương pháp nội/ngoại suy cho thông số khác trạm quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định di động (xe quan trắc) nước ta Ngồi ra, quy trình nội/ngoại suy thiết lập giúp quan trắc viên làm việc trạm quan trắc môi trường tự động cố định dễ dàng sử dụng để tính tốn bổ khuyết chuỗi số liệu thiếu hụt, đảm bảo cung cấp chuỗi số liệu đầy đủ để xây dựng sở liệu phục vụ cho công tác quản lý môi trường nghiên cứu liên quan Những đóng góp luận án - Phân tích tính biến động hai thông số CO PM10 thông qua đặc trưng số (biến trình ngày đêm, phương sai, độ lệch chuẩn hệ số biến động) đặc trưng hàm (hàm cấu trúc) cho thấy đặc trưng biến đổi theo ngày, mùa, năm vị trí địa lý khu vực nghiên cứu Điều giải thích: yếu tố khí tượng, khí hậu (tốc độ gió, hướng gió, nhiệt độ, lượng mưa, thời gian mưa, độ ẩm, áp suất) trạng thái tầng kết nhiệt (bất ổn định, cân phiếm định ổn định) lớp khơng khí gần mặt đất ảnh hưởng lớn đến mơi trường khơng khí, nên chúng phá vỡ quy luật biến động thông số khảo sát, đặc trưng số hàm khơng thể xem trình ngẫu nhiên dừng - Luận án áp dụng lý thuyết trình ngẫu nhiên lần Việt Nam đề xuất sử dụng trình ngẫu nhiên qui tâm (nhiễu động dừng) nghiên cứu mơi trường khơng khí để xây dựng hàm cấu trúc nhiễu động dừng biến đổi theo khoảng thời gian Δt = τ Trên sở xây dựng hàm cấu trúc thực nghiệm nhiễu động dừng cho 02 thông số CO PM10 trạm nghiên cứu theo mùa (tại Trạm Láng mùa xuân, mùa hạ, mùa thu mùa đông; Trạm Đà Nẵng Nhà Bè mùa khô mùa mưa) - Sử dụng phương pháp hồi quy để xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm nhiễu động dừng dạng hàm lnτ, sở đánh giá khoảng dừng thích hợp, làm sở cho việc giải hệ phương trình tìm nhân tử nội/ngoại suy Từ áp dụng mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt cho hai thông số CO PM10 đạt hiệu suất cao từ 75 - 99,9% Chƣơng TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Nghiên cứu tính biến động nội/ngoại suy số liệu mơi trƣờng khơng khí giới Việt Nam 1.1.1 Nghiên cứu tính biến động thơng số mơi trường khơng khí Việc nghiên cứu đặc trưng biến động thông số môi trường khơng khí nhiều quốc gia quan tâm nhằm phục vụ công tác đánh giá trạng ô nhiễm, đánh giá xu hướng biến đổi chất ô nhiễm phục vụ trình hoạch định chiến lược phát triển kinh tế xã hội bền vững Các nghiên cứu giới nước cho thấy biến động thông số môi trường khơng khí có ảnh hưởng yếu tố khí tượng như: nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, hướng gió, tốc độ gió, bên cạnh tác động nguồn thải từ hoạt động dân sinh, công nghiệp, giao thông hay cháy rừng… Các nghiên cứu hầu hết phân chia chuỗi số liệu quan trắc theo ngày, mùa để nghiên cứu tính biến động theo thời gian không gian 1.1.2 Nghiên cứu nội/ngoại suy chuỗi số liệu thông số môi trường không khí Việc sử dụng số liệu trạm quan trắc tự động cố định liên tục 24/24 ngày ứng với mùa năm để có sở liệu phục vụ toán nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt nhiều thời điểm quan trắc triển khai ứng dụng nước Việt Nam Hai phương pháp chủ yếu sử dụng liên quan đến vấn đề nội/ngoại suy gồm có: - Phương pháp hồi quy bán thực nghiệm mô nồng độ chất gây ô nhiễm theo không gian thời gian dựa chuỗi số liệu thực nghiệm có sẵn với hệ số tương quan hồi qui R2 đạt từ 0,75 đến - Phương pháp sử dụng đặc trưng hàm lý thuyết trình ngẫu nhiên: Trong khí tượng, thủy văn mơi trường phương pháp sử dụng đặc trưng hàm (hàm tương quan hàm cấu trúc thời gian) để thiết lập mơ hình nội/ngoại suy, lọc sai số ngẫu nhiên, làm trơn chuỗi số liệu bổ khuyết số liệu thiếu hụt triển khai ứng dụng mạnh mẽ Liên Xô nước Đông Âu từ năm đầu kỷ XIX Tiếp cận chủ yếu phương pháp sử dụng đặc trưng hàm xem chất ô nhiễm khảo sát trình trình ngẫu nhiên dừng Bên cạnh hai phương pháp hồi qui bán thực nghiệm sử dụng đặc trưng hàm cịn có nhiều phương pháp khác dựa lý thuyết khuếch tán tán rối, động lực học thống kê… Các phương pháp chủ yếu để tính tốn mơ dự báo q trình lan truyền chất nhiễm mơi trường khơng khí Trong luận án, tác giả sử dụng đặc trưng hàm cấu trúc nhiễu động dừng kết hợp với phương pháp hồi qui hàm cấu trúc thực nghiệm để ứng dụng thiết lập mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định 1.2 Khái qt nhiễm mơi trƣờng khơng khí xung quanh trạm quan trắc cố định tự động Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh 1.2.1 Vị trí địa lý đặc điểm trạm Trạm Láng, trạm Đà Nẵng trạm Nhà Bè định đưa vào mạng lưới trạm điều tra Trung tâm Mạng lưới khí tượng thuỷ văn mơi trường - Trung tâm Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia vào tháng năm 2002 Các trạm thực quan trắc 24/24h có quan trắc viên trực 3ca/ngày + Trạm Láng trạm có biên chế người (gồm kỹ sư ) Trạm có Kinh độ: 105048 ; Vĩ độ: 21001; Độ cao 5.970m, nằm địa bàn phường Láng Thượng - Quận Đống Đa + Trạm Đà Nẵng có biên chế người (gồm kỹ sư trung cấp) Trạm có Kinh độ: 108012 ; Vĩ độ: 16002 nằm lòng phường Hòa Thuận Tây, quận Hải Châu + Trạm Nhà Bè có vị trí tọa độ (106047’ 10041), bị kẹp hai đường giao thông đường Nguyễn Hữu Thọ Nguyễn Văn Tạo thuộc huyện Nhà Bè, thành phố Hồ Chí Minh Trạm có biên chế người (gồm kỹ sư ) 1.2.2 Ơ nhiễm mơi trường khơng khí xung quanh khu vực trạm nghiên cứu Nhiều kết nghiên cứu cho thấy tình trạng nhiễm mơi trường khơng khí diễn ba khu vực nghiên cứu, nhiên khu vực thành phố Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh tình hình nhiễm phức tạp mức độ xấu so với khu vực Đà Nẵng Ô nhiễm bụi CO nhiều nơi ba khu vực nghiên cứu Chƣơng II NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Tƣ liệu xử lý số liệu - Nồng độ khí CO bụi PM10 thu thập từ trạm quan trắc môi trường khơng khí cố định tự động ba khu vực, sau sử dụng phương pháp xử lý chuỗi số liệu, vào điều kiện khí hậu vùng giá trị nồng độ thực tế đo khí CO bụi PM10 cho thấy, Trạm Láng cho thấy rõ biến động nồng độ theo bốn mùa, Trạm Đà Nẵng Trạm Nhà Bè thể rõ biến động theo mùa mưa mùa khơ Trên sở đó, tác giả phân chia chuỗi số liệu quan trắc thực tế để nghiên cứu ứng với điều kiện khí hậu vùng cho hai thông số nêu trên: + Đối với trạm Láng - Tp Hà Nội số liệu năm chia thành 04 mùa: mùa xuân số liệu lấy từ tháng đến tháng 4; mùa hạ số liệu lấy từ tháng đến tháng 7; mùa thu số liệu lấy từ tháng đến tháng 10; mùa đông số liệu lấy từ tháng 11 đến tháng 01 năm + Đối với trạm Đà Nẵng - Tp Đà Nẵng số liệu năm chia thành 02 mùa: mùa khô số liệu lấy từ tháng 01 đến tháng 7; mùa mưa số liệu lấy từ tháng đến tháng 12; + Đối với trạm Nhà Bè - Tp Hồ Chí Minh số liệu năm chia thành 02 mùa: mùa khô số liệu lấy từ tháng 12 đến tháng năm kế tiếp; mùa mưa số liệu lấy từ tháng đến tháng 11 Số liệu thu thập từ trạm quan trắc kiểm tra tổng hợp tính hợp lý thơng qua đánh giá khoa học công cụ thống kê theo hướng dẫn Trung tâm Quan trắc môi trường, Tổng cục Môi trường, Bộ Tài nguyên Môi trường Bộ số liệu đảm bảo chất lượng tỉ lệ số liệu thu lớn 80% tỉ lệ số liệu hợp lệ lớn 70% 2.2 Nội dung nghiên cứu - Thu thập, tổng hợp số liệu quan trắc khí CO bụi PM10 từ 03 trạm quan trắc môi trường khơng khí cố định tự động Láng, Đà Nẵng Nhà Bè, xử lý lựa chọn chuỗi số liệu đủ độ tin cậy phục vụ cho nghiên cứu - Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết trình ngẫu nhiên tính tốn đặc trưng biến động nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt thông số môi trường khơng khí - Ứng dụng cơng thức q trình ngẫu nhiên để tính tốn đặc trưng số bao gồm: kỳ vọng toán, phương sai, độ lệch chuẩn, nhiễu động, hệ số biến động, áp dụng cho 02 thơng số khí CO bụi PM10; - Phân tích, đánh giá tính biến động đặc trưng số khí CO bụi PM 10 theo thời gian để khẳng định thông số coi đại lượng ngẫu nhiên dừng Trên sở đề xuất sử dụng phương pháp hồi qui hàm cấu trúc đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng từ chuỗi số liệu quan trắc dạng hàm lnτ, làm sở để đánh giá khoảng dừng thực tế xác định nhân tử nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt trạm nghiên cứu 2.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 2.3.1 Ứng dụng lý thuyết q trình ngẫu nhiên tính tốn đặc trưng biến động khí CO bụi PM10 2.3.1.1 Phương pháp tính đặc trưng số đại lượng ngẫu nhiên Vì số liệu quan trắc qui tốn thơng số mơi trường khơng khí nghiên cứu theo ngày (24 ốp) nên ta khơng thể sử dụng tính Egodic, dó cần tính đặc trưng số dựa phép lấy trung bình thống kê theo tập hợp thể ngày q trình ngẫu nhiên X(t), xác định cơng thức sau: T X x(t )dt T 0 (1) Trong T độ dài thời gian lấy trung bình ngày (chu kỳ ngày T=24h, chu kỳ tháng T=2831 ngày v.v…) Trên thực tế ta khơng có dạng giải tích X(t), nên người ta thay việc lấy trung bình X(t) theo thể ngày phương pháp lấy trung bình số học, xác định cơng thức sau: X (t )  đó, xi (t ) lượng giá trị n  xi (t ) n i 1 (2) giá trị quan trắc theo thời gian t thể ngày X(t) ; n số xi (t ) Để tính hệ số biến động cần tính phương sai độ lệch chuẩn theo công thức sau: - Phương sai có lọc sai số ngẫu nhiên:  x2 (t )  n ( xi (t ))2  n  i 1 (3) Ở nhiễu động xi ' (t )  xi (t )  X (t ) (4) - Độ lệch chuẩn có lọc sai số ngẫu nhiên:  x (t )  - Hệ số biến động:  x (t )   x (t ) X x (t ) n ( xi (t ))  n  i 1 *100 (5) (6) 2.3.1.2 Phương pháp tính giá trị hàm cấu trúc theo thời gian trình ngẫu nhiên dừng từ số liệu quan trắc thực tế Đối với q trình dừng hàm cấu trúc tính theo cơng thức sau: Dxi ( K )  N K N K  (x i 1 iK  xi )2 (7) Trong đó: x i : giá trị nồng độ chất ô nhiễm quan trắc ngày từ số liệu quan trắc N số lượng giá trị xi ,  = K0, K= 1, 2, …, N-1, 0 =1h Việc tính tốn Dx ( ) tiến hành theo thể ngày, sau kết lấy trung bình từ tập hợp thể ngày Kết tính tốn nhận cách lập chương trình xử lý chuỗi số liệu máy vi tính 2.3.2 Phương pháp hồi quy áp dụng lý thuyết trình ngẫu nhiên Tác giả áp dụng phương pháp hồi qui cho hàm cấu trúc D(τ) nhiễu động dừng dạng hàm lnτ phục vụ cho việc xây dựng mô hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt 2.3.3 Thiết lập mơ hình nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt dựa vào đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm nhiễu động dừng dạng lnτ Ứng dụng hàm cấu trúc (7), ta hệ phương trình hàm cấu trúc nhiễu động dừng để xác định nhân tử nội/ngoại suy αk (k=1, 2, 3…6) có dạng sau: n Dx' ()  Dx (t  tk )    j [Dx' ()  Dx' (t j  tk )]  * j 1 k = 1,2, n (8) 2n (1, 2,  n, )   n  1 D (  )   k [Dx' ()  Dx' (t *  tk )]  x'  2 k 1   n n Dx' ()[1    k ]    k Dx' (t *  tk )] k 1 k 1 (9) Dễ dàng nhận thấy sai số bình phương trung bình  2n khơng vượt q độ tán (phương sai)  x đại lượng X'  t  , để việc đánh giá sai số phương pháp nội/ngoại suy tổng ' thể trường hợp thuận lợi hơn, ta sử dụng đại lượng vơ thức ngun  n có dạng sau: n  2n 2n 2n   2X' BX' (0) D () ' X (10) Thay hệ thức (9) vào (10) ta sai số tương đối sau: n n DX' (t *  t K ) K 1 K 1 D X ' () n    K   K (11) Hệ quả: n Trong trường hợp    K  K 1 D x ' (t *  t K ) D X ' ( ) =0,  n = 0, nghĩa phương pháp n nội/ngoại suy cho kết xác 100% Đẳng thức thứ thỏa mãn  K 1 K = đẳng thức thứ hai thỏa mãn t* = tk Nhưng  n = điều kiện lý tưởng, thực tế phương pháp nội/ngoại suy đạt độ xác cao  n có giá trị nhỏ Bởi suy hệ sau: mơ hình nội/ngoại suy thiết lập đạt hiệu suất cao khoảng thời gian nội/ngoại suy   t  t k * * phải nằm khoảng dừng mà hàm cấu trúc X  t  đạt trạng thái bão hịa ' Dựa vào cơng thức (7) để xây dựng hàm cấu trúc Dxi ( K ) , với   K , K = 1, 2, 3, , N1,   1h bước phân chia số liệu ban đầu, sau xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm hàm lnτ với hệ số tương quan (hệ số hồi quy) R2 có giá trị gần tốt Trường hợp ngược lại R2 < 0,70 bị loại bỏ Với hệ số R2 có giá trị cao từ R2 = 0,75-1,0 đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm chấp nhận thay hàm lnτ đưa vào phương trình (9) để giải hệ phương trình tìm nhân tử αk, phục vụ tốn nội/ngoại suy Chƣơng III KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1 Các đặc trƣng số khí CO bụi PM10 3.1.1 Biến trình ngày đêm khí CO 2,00 1,50 1,00 Mùa xuân Mùa hạ 0,50 Mùa thu Mùa đông 0,00 13 17 21 t(giờ) Hình 3.1: Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm khí CO năm 2005 trạm Láng Năm 2005 đường biến trình ngày đêm theo mùa khí CO cho thấy đồng hình dáng đồ thị mùa đông đạt giá trị cao so với mùa, thấp mùa hạ; giá trị cao mùa đông 1,75 ppm thấp 0,67 ppp; giá trị cao mùa hạ 0,95 ppm thấp 0,33 ppm Các cực đại mùa rơi vào 8h 19-21h, cực tiểu rơi vào 4-5h 14h Hình 3.2: Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm khí CO năm 2005 trạm Đà Nẵng Mùa khơ năm 2005 cho thấy giá trị nồng độ cao vào lúc 7h 20-21h giá trị đạt cực đại 0,83 ppm vào lúc 8h, giá trị thấp vào 3h 14h đạt cực tiểu 0,44ppm vào lúc 15h 10 Hình 3.3 Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm khí CO trạm Nhà Bè năm 2005 Đường biến trình năm 2005 cho thấy biến động mạnh giá trị nồng độ CO, giá trị đường mùa khô cao vượt trội đạt cực đại vào lúc 9h 0,59 ppm thấp vào lúc 15h 0,28 ppm, đường mùa mưa có biến động khơng rõ nét giá trị dao động từ 0,03 đến 0,06 ppm Kết nghiên cứu biến trình ngày đêm theo mùa năm khác ba trạm nghiên cứu cho thấy giá trị nồng độ khí CO biến thiên có ảnh hưởng rõ nét biến trình ngày đêm, giá trị đạt cực đại ngày thường rơi vào 8h 19-21h, giá trị nồng độ đạt cực tiểu ngày thường rơi vào khoảng 2-5h 14h Giá trị lớn năm thường rơi vào mùa đông/mùa khô thấp năm rơi vào mùa hạ/mùa mưa 3.1.2 Biến trình ngày đêm bụi PM10 140 120 100 Mùa xuân 80 Mùa hạ 60 Mùa thu 40 Mùa đông 20 13 17 21 t(giờ) Hình 3.4: Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm PM10 Trạm Láng năm 2007 Đường biến trình ngày đêm năm 2007 cho thấy, mùa xuân đạt cực đại vào lúc 11h 19h, giá trị lớn lúc 11h 91,77( g / m ), giá trị đạt cực tiểu lúc 4h 24h, giá trị nhỏ lúc 4h 59,29( g / m ); mùa hạ giá trị đạt cực đại lúc 9h 21h, giá trị lớn lúc 21h 71,90( g / m ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 2h 14h, giá trị nhỏ lúc 14h 42,49( g / m ); mùa thu giá trị đạt cực đại vào lúc 1h 23h, giá trị lớn lúc 23h 132,63( g / m ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 14h 69,45( g / m ); mùa đông giá trị đạt cực đại vào lúc 9h 21h, giá trị lớn lúc 9h 127,18( g / m ), giá trị cực tiểu vào lúc 14h 84,09( g / m ) 11 60 50 40 30 Mùa khô 20 Mùa mưa 10 13 17 21 t(giờ) Hình 3.5 Đường biến trình ngày đêm PM10 Trạm Đà Nẵng năm 2007 Đường biến trình cho ta thấy PM10 hai mùa có khác nhau, cực đại vào mùa khô cao mùa mưa có giá trị đạt cực đại vào lúc 7h 19h, giá trị cao lúc 7h 54,57( g / m ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 2h 14h, giá trị nhỏ lúc 14h 30,47( g / m ); mùa mưa giá trị đạt cực đại vào lúc 8h 19h, giá trị lớn lúc 8h 53,22( g / m ), giá trị nhỏ lúc 2h 14h, giá trị nhỏ lúc 14h 34,40( g / m ) Hình 3.6 Đường biến trình ngày đêm bụi PM10 Trạm Nhà Bè năm 2007 Đường biến trình cho ta thấy mùa khơ có giá trị cao giá trị cực đại rơi vào lúc 7h 57,68 ( g / m ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 22h 31,7( g / m ); mùa mưa giá trị đạt cực đại vào lúc 7h 43,08( g / m ), giá trị nhỏ lúc 14h 26,24( g / m ) Kết nghiên cứu đường biến trình ngày đêm theo mùa bụi PM10 trạm nhiều năm cho thấy trạm Nhà Bè khác biệt so với hai trạm nghiên cứu cho thấy rõ nét cực đại ngày giá trị quan trắc qua năm không cao dao động từ 21,42 đến 57,99 ( g / m ) gần với giá trị trạm Đà Nẵng thấp nhiều so với trạm Láng Kết cho thấy 12 có biến động thời gian không gian bụi PM10, điều cho thấy rõ ảnh hưởng yếu tố khí tượng hoạt động nhân sinh khu vực đặt trạm 3.1.3 Hệ số biến động khí CO 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 Mùa xuân Mùa hạ Mùa thu Mùa đông 13 17 21 t(giờ) Hình 3.7 Đồ thị biểu diễn hệ số biến động ICO theo mùa trạm Láng năm 2005 Giá trị cao thấp rơi vào mùa đông, giá trị cao 82,83% vào lúc 19h, giá trị thấp 26,56% vào lúc 17h Hình 3.8 Đồ thị biểu diễn hệ số biến động ICO theo mùa trạm Đà Nẵng Mùa khô năm 2005 cho thấy giá trị cao 40,91% vào lúc 15h, giá trị thấp 24,39% vào lúc 7h 13 120,00 100,00 80,00 60,00 Mùa khô 40,00 Mùa mưa 20,00 0,00 13 17 21 t(giờ) Hình 3.9 Đồ thị biểu diễn hệ số biến động ICO theo mùa trạm Nhà Bè năm 2005 Mùa khô giá trị cao 66,70% vào lúc 19h, giá trị thấp 48,05% vào lúc 16h; mùa mưa giá trị cao 56,59% vào lúc 4h, giá trị thấp 35,58% vào lúc 16h 3.1.4 Hệ số biến động bụi PM10 Ipm10(%) 100 80 Mùa xuân 60 Mùa hạ 40 Mùa thu Mùa đông 20 13 17 21 t(giờ) Hình 3.10: Đồ thị biểu diễn hệ số biến động IPM10 theo mùa trạm Láng năm 2007 Giá trị hệ số biến động lớn rơi vào mùa thu 83,63% vào lúc 4h giá trị thấp rơi vào mùa xuân 40,78% vào lúc 21h 14 Ipm10(%) 100 80 60 40 Mùa khô 20 Mùa mưa 13 17 21 t(giờ) Hình 3.11: Đồ thị biểu diễn hệ số biến động IPM10 trạm Đà Nẵng năm 2007 Giá trị cao rơi vào mùa khô 76,45% lúc 11h giá trị thấp rơi vào mùa mưa Ipm10(%) 45,36% lúc 9h 80 70 60 50 Mùa khô 40 30 Mùa mưa 20 10 13 17 21 t(giờ) Hình 3.12: Đồ thị biểu diễn hệ số biến động IPM10 trạm Nhà Bè năm 2007 Giá trị cao rơi vào mùa khô 66,70% lúc 19h giá trị thấp rơi vào mùa mưa 35,58% lúc 16h Tóm lại: Kết tính tốn đặc trưng số khí CO bụi PM10 cho thấy đường biến trình ngày đêm hệ số biến động có cực trị (cực tiểu cực đại) ngày cực trị có giá trị dao động theo thời gian vị trí địa lý, chúng bị ảnh hưởng biến trình ngày đêm yếu tố khí tượng tầng kết nhiệt khí lớp khơng khí gần mặt đất dẫn đến khí CO bụi PM10 khơng phải trình ngẫu nhiễn dừng đặc trưng số thông số biến đổi theo t số với t Đây quan trọng việc đề xuất sử dụng đại lượng ngẫu nhiên “nhiễu động dừng” để nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu 3.2 Hàm cấu trúc thời gian thực nghiệm nhiễu động dừng khí CO bụi PM10 Áp dụng cơng thức (7) để tính giá trị hàm cấu trúc Dx' ( K ) : Dx' ( K )  N K N K  (x i 1 ' iK  xi' )2 Trong đó: x’i giá trị thể X’(t); 15 (15) N số lượng giá trị x’i,   K , K = 1, 2, 3, , N-1,   1h Việc tính tốn Dx' ( ) tiến hành theo thể ngày, sau kết lấy trung bình từ tập hợp thể ngày Tính tốn nhận cách lập chương trình xử lý số liệu máy tính Từ việc xây dựng đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm D(τ) cho khu vực địa lý khác ứng với chuỗi số liệu đủ dài đảm bảo độ ổn định thống kê Kết thu rằng: - Tất hàm cấu trúc thực nghiệm có dáng điệu hàm cấu trúc nhiễu động dừng, nghĩa hàm cấu trúc tăng dần theo τ đạt trạng thái bão hòa τ* - Các khoảng thời gian bão hòa τ* ứng với khu vực địa lý khác khác Các giá trị τ* biến đổi từ 6h - 9h Đây sở để tác giả lựa chọn khoảng thời gian từ τ1 ≤ τ ≤ τ* áp dụng mơ hình nội/ngoại suy trình bày mục 3.3 Ví dụ: Hàm cấu trúc thực nghiệm CO PM10 vào mùa đơng năm 2007 trạm Láng trình bày hình 3.13 3.14 Hình 3.13 Đồ thị hàm cấu trúc thực nghiệm CO theo thời gian nhiễu động (đường 1) đường hàm cấu trúc hồi quy theo dạng ln(τ) (đường 2) Hình 3.14 Đồ thị hàm cấu trúc thực nghiệm PM10 theo thời gian nhiễu động (đường 1) đường hàm cấu trúc hồi quy theo dạng ln(τ) (đường 2) 3.3 Nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu 16 3.3.1 Quy trình nội/ngoại suy Từ đồ thị biểu diễn giá trị hàm cấu trúc nhiễu động dừng ứng với yếu tố cần nghiên cứu, khoảng bão hòa tốt hàm cấu trúc ta lựa chọn số lượng hệ phương trình cần thiết để xác định hệ số  k Giải hệ n phương trình với n ẩn số  k sử dụng phương trình (38) Theo kết xây dựng hàm cấu trúc thực nghiệm nhiễu động dừng khí CO bụi PM10 cho thấy khoảng giá trị bão hòa hàm cấu trúc thời gian thường đạt   Như h vậy, cần lựa chọn khoảng dừng thỏa mãn điều kiện: τ1 ≤ τ ≤ τ*, với τ* = 6h Ứng với điều này, số phương trình cần có để triển khai phương trình (37) có Δt biến đổi khoảng dừng 1h ≤ τ ≤ 6h Khi xác định hệ số (α1, α2, α3, α4, α5, α6) nằm khoảng dừng Số liệu quan trắc tự động ngày có 24 giá trị trung bình x i chia thành khoảng, khoảng có giá trị xi nằm khoảng dừng ứng với k Sơ đồ nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt trình bày hình 3.15 đây: (k=1,2,… ) x1 x2 x3 x4 x5 x6 t1 t2 t3 t5 Hình 3.15 Sơ đồ phân chiat12các khoảng tính tốn nội/ngoại suy t6 t18 t4 x12 x18 x24 t24 Xét trường hợp sau: - Nếu số liệu khoảng thiếu hụt vài giá trị x(tk) tiến hành nội/ngoại suy theo bước sau đây: + Tính giá trị trung bình thơng số khơng thiếu hụt: X N  x i , xi - giá trị quan trắc thực tế N i 1 + Tính nhiễu động: X  t k   x  t k   X , x(tk) - giá trị quan trắc không thiếu ' hụt thời điểm tk thể X(tk)   theo công thức: X  t     X  t  + Nội/ngoại suy giá trị thực tế thiếu hụt X  t  theo công thức: X  t   X  t   X ' ' * + Nội/ngoại suy nhiễu động X t k * k * k ' k k * k k ' * k + Đánh giá sai số tương đối mơ hình ứng với khoảng nội/ngoại suy: t * k  X  t *k   X  t k  X  tk   đánh giá hiệu suất mô hình đạt được:       t *k  100 17     Trong công thức:  t k , X t k * * X  t k  giá trị nội/ngoại suy giá trị thực tế theo số liệu quan trắc thể tương ứng 3.3.2 Kết nội/ngoại suy 3.3.2.1 Nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt khoảng [x(t1)- x(t6)] Xét giá trị nồng độ khí CO trạm Láng vào ngày 15/4/2006 (mùa xuân), thông số đầu vào, kết nội/ngoại suy hiệu suất của mơ hình trình bày bảng 3.1 Bảng 3.1 Các thông số đầu vào, giá trị nội/ngoại suy hiệu suất mơ hình khí CO Trạm Láng ngày 15/4/2006 Giờ - XCO(thực tế) (ppm) 0,43 0,42 0,40 0,39 0,41 0,42 αk 1,38 -0,67 0,44 0,48 0,44 0,33 Xnội suy 1, 4h 0,433 0,39 Hiệu suất mơ hình 99,24% 99,33% Xnội suy 1,3,5,6h 0,42 0,39 0,41 0,43 Hiệu suất mô hình 97,46% 97,63% 99,36% 99,86% Xét giá trị nồng độ bụi PM10 trạm Láng vào ngày 10/4/2008 (mùa xuân), thông số đầu vào, kết nội/ngoại suy hiệu suất của mơ hình trình bày bảng 3.2 Bảng 3.2 Các thông số đầu vào, giá trị nội/ngoại suy hiệu suất mơ hình bụi PM10 Trạm Láng ngày 10/4/2008 Giờ Xpm10(thực tế,(μg/m3) 66 60 62 62 75 72 αk 1,29 -0,68 0,38 0,54 0,38 0,32 Xnội suy 1, 4h 67,50 72,23 Hiệu suất mơ hình 98,0% 84,0% Xnội suy 1,3,5,6h 60,09 61,89 60,81 59,57 Hiệu suất mơ hình 92,0% 99,9% 82,0% 83,0% 3.3.2.2 Ngoại suy số liệu thiếu hụt khoảng [x(t1)- x(t6)] Trường hợp số liệu khoảng liên tiếp ta sử dụng 06 số liệu liền kề trước để ngoại suy cho số liệu khuyết thiếu liền kề, sau sử dụng số liệu ngoại suy 05 số liệu liền kề để tiếp tục ngoại suy cho số liệu Lập lại quy trình ngoại suy ngoại suy đủ số liệu Ví dụ: Ngoại suy số liệu từ 7h đến 12h cho số liệu tháng 12 năm 2007 (31 ngày) thông số PM10 Trạm Láng Kết tính tốn thử nghiệm trình bày hình 3.16: 18 Xpm10(µg/m3) X đo đạc (7h) X ngoại suy (7h) 350 300 250 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 X đo đạc (8h) X ngoại suy (8h) Xpm10(µg/m3 ) 300 250 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X đo đạc (9h) Xpm10(µg/m3 ) X ngoại suy (9h) 350 300 250 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 27 29 ngày X đo đạc (10h) X ngoại suy (10h) Xpm10(µg/m3 ) 300 250 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 ngày 19 31 X đo đạc (11h) X ngoại suy (11h) Xpm10(µg/m3) 300 250 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X đo đạc (12h) X ngoại suy (12h) Xpm10(µg/m3) 300 250 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày Hình 3.16 Đồ thị biểu diễn giá trị ngoại suy chuỗi số liệu bụi PM10 tháng 12/2007 trạm Láng 3.3.2.3 Sử dụng hệ số αk xác định từ liệu sở để nội/ngoại suy cho trạm quan trắc có vị trí nghiên cứu vào thời điểm năm khác * Giả sử số liệu thông số CO trạm Láng mùa hạ năm 2007 thiếu hụt nhiều không đảm bảo cho việc xác định hệ số αk, ta thử nghiệm sử dụng hệ số αk xác định vào mùa hạ năm 2004 để tính tốn số liệu thiếu hụt cho mùa hạ năm 2007, chẳng hạn tính tốn với số liệu tháng năm 2007 Kết tính tốn thử nghiệm biểu diễn Hình 3.17 20 21 Hình 3.17 Đồ thị biểu diễn giá trị nội/ngoại suy chuỗi số liệu bụi PM10 tháng năm 2007 trạm Láng 3.3.5 Sử dụng hệ số αk xác định từ liệu sở để nội/ngoại suy số liệu cho trạm quan trắc thuộc khu vực lân cận Sử dụng hệ số αk tính tốn từ trạm Láng để bổ khuyết cho số liệu thiếu hụt trạm quan trắc tự động cố định Nguyễn Văn Cừ, phường Gia Thụy, quận Long Biên, Hà Nội Ta sử dụng hệ số αk trạm Láng mùa hạ năm 2004 để tính tốn nội/ngoại suy cho số liệu thiếu hụt vào mùa hạ năm 2015 (đối với thông số CO) trạm Nguyễn Văn Cừ Kết nội/ngoại suy cho tháng năm 2015 trình bày Hình 3.18 Xco nội suy (1h) Xco đo đạc (1h) Xco(μg/m3) 3000 2500 2000 1500 1000 500 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 29 30 Ngày Xco nội suy (3h) Xco đo đạc (3h) Xco(μg/m3) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Ngày 22 Xco nội suy (4h) Xco đo đạc (4h) Xco(μg/m3) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 29 30 29 30 Ngày Xco ngoại suy (5h) Xco đo đạc (5h) Xco(μg/m3) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Ngày Xco ngoại suy (6h) Xco đo đạc (6h) Xco(μg/m3) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Ngày Hình 3.18 Đồ thị biểu diễn giá trị nội/ngoại suy chuỗi số liệu khí CO tháng năm 2015 trạm Nguyễn Văn Cừ Nhận xét chung: Kết tính tốn thử nghiệm nội/ngoại suy chuỗi số liệu sử dụng hệ số αk xác định từ sở liệu đủ tin cậy mơ hình đề xuất đại lượng nhiễu động dừng, kết thu cho thấy hầu hết hiệu suất mơ hình đạt từ 75-99,9% Lý giải phương pháp nội/ngoại suy số thời điểm đạt hiệu suất chưa cao có ảnh hưởng yếu tố khí tượng lượng mưa, thời gian mưa, hướng gió tốc độ gió, tác động cục hoạt động nhân sinh Điều cho thấy kết nội/ngoại suy cần xem xét đồng thời với điều kiện khí tượng hoạt động dân sinh, công nghiệp khu vực lân cận, đặc biệt khu vực nằm đầu hướng gió 23 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Kết luận: Đối với đặc trưng số: Đã phân tích đặc trưng biến động khí CO bụi PM10 03 trạm quan trắc tự động cố định liên tục Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh Kết nghiên cứu đặc trưng số khí CO bụi PM10 cho thấy rõ CO PM10 q trình khơng dừng, từ đề xuất sử dụng đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng để xây dựng hàm cấu trúc xác định hệ số αk việc thiết lập toán nội/ngoại suy bổ khuyết chuỗi số liệu thiếu hụt theo thời gian Đối với hàm cấu trúc nhiễu động dừng: Đường cấu trúc thời gian nhiễu động khí CO bụi PM10 xây dựng từ giá trị quan trắc liên tục trạm nghiên cứu cho thấy có hình dáng tương đồng với hàm cấu trúc trình dừng Tuy có khác giá trị hàm cấu trúc khu vực phía Bắc với khu vực Miền Trung khu vực phía Nam khoảng thời gian bão hòa τ* đường cấu trúc hầu hết biến đổi từ τ* ≥ 6h Dựa sở này, xác định khoảng dừng: 1h ≤ τ ≤ 6h xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm phương pháp hồi qui dạng lnτ với hệ số tương quan R2 lớn 0,97 Sử dụng phương trình hồi quy dạng lnτ để giải hệ phương trình tìm nhân tử nội/ngoại suy αk (k=1, ,6) phục vụ cho việc nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt - Đối với kết nội/ngoại suy bổ khuyết chuỗi số liệu thiếu hụt: Thử nghiệm nội/ngoại suy khí CO bụi PM10 ba khu vực nghiên cứu cho trường hợp khác nhau, kết mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt dựa việc sử dụng đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng đạt độ xác cao từ 75 - 99,9% Đây sở để triển khai ứng dụng mơ hình vào việc nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt cho thông số nghiên cứu trạm quan trắc tự động khác có khu vực địa lý tương tự Ngoài ra, kết thu luận án đóng góp vào hướng nghiên cứu sử dụng đại lượng nhiễu động dừng việc nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu nói riêng xây dựng mơ hình dự báo nhiễm khơng khí ngày tỉnh, thành phố phạm vi nước Khuyến nghị - Cần có nghiên cứu đánh giá đặc trưng biến động thơng số mơi trường khơng khí dựa số liệu quan trắc di động tự động (xe quan trắc) điểm khơng có trạm quan trắc cố định tự động để xây dựng sở liệu đầy đủ, phục vụ công tác quản lý, cảnh báo nhiễm mơi trường khơng khí đô thị trọng điểm phạm vi nước - Từ kết nghiên cứu đặc trưng biến động mơ hình nội/ngoại suy khí CO bụi PM 10 cho thấy rõ bên cạnh ảnh hưởng yếu tố khí tượng lượng mưa, thời gian mưa, độ ẩm, nhiệt độ, hướng gió, tốc độ gió trạng thải tầng kết nhiệt khí (bất ổn định, cân phiếm định ổn định) tác động từ nguồn thải công nghiệp, dân sinh, giao thông… ảnh hưởng lớn đến hiệu suất mô hình, cần có nghiên cứu bổ sung 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Phạm Ngọc Hồ, Trần Thị Thu Hường (2016), "Mơ hình nội, ngoại suy bổ khuyết số liệu từ trạm quan trắc tự động", Tạp chí Khí tượng thủy văn, số 664*Tháng 4/2016, tr 34-42 Trần Thị Thu Hường, Phạm Ngọc Hồ (2016), "Các đặc trưng số khí CO theo số liệu quan trắc tự động", Tạp chí Mơi trường chun đề II năm 2016 “Kết Chương trình nghiên cứu khoa học cấp Nhà nước 33/11-15”, tr 61-65 Trần Thị Thu Hường, Phạm Ngọc Hồ (2016), “Nội, ngoại suy số liệu bụi PM 10 từ trạm quan trắc môi trường khơng khí tự động cố định”, Tạp chí Mơi trường chuyên đề số III tháng 11 năm 2016 “Kết nghiên cứu khoa học ứng dụng công nghệ”, tr.89-94 Pham Ngoc Ho, Tran Thi Thu Huong, “Interpolating and extrapolating insufficient data of PM10 from automatic fixed air environmental monitoring stations”, Proceedings of the ESASGD 2016 - session: Environmental Issues in Mining and Natural Resources Development, ISBN:978604-76-1171-3, pp 186-194 25 ... chuỗi số liệu quan trắc theo ngày, mùa để nghiên cứu tính biến động theo thời gian khơng gian 1.1.2 Nghiên cứu nội/ngoại suy chuỗi số liệu thơng số mơi trường khơng khí Việc sử dụng số liệu trạm quan. .. biến động hàm cấu trúc thời gian biến đổi theo khoảng thời gian τ = Δt - Phạm vi nghiên cứu: mơi trường khơng khí xung quanh 03 trạm quan trắc mơi trường khơng khí cố định tự động thuộc khu vực địa... nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu trạm quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định 1.2 Khái qt nhiễm mơi trƣờng khơng khí xung quanh trạm quan trắc cố định tự động Láng - thành phố Hà Nội, Đà