XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MẠNG LƯỚI KẾT NỐI VẠN VẬT (IOT) TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ

SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ TP.HCM TRUNG TÂM THÔNG TIN VÀ THỐNG KÊ KH&CN  BÁO CÁO PHÂN TÍCH XU HƯỚNG CÔNG NGHỆ Chuyên đề: XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MẠNG LƯỚI KẾT NỐI VẠN VẬT (IOT) TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ Biên soạn: Trung tâm Thông tin Thống kê Khoa học Công nghệ Với cộng tác của:  PGS.TS Hồ Quốc Bằng Viện Môi trường Tài nguyên, Đại học Quốc gia TP.Hồ Chí Minh  Th.S Phan Đình Thế Duy Trường Đại học Bách khoa TP Hồ Chí Minh TP.Hồ Chí Minh, 05/2018 MỤC LỤC I TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG IOT TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ TRÊN THẾ GIỚI VÀ TẠI VIỆT NAM Mô hình quan trắc mơi trường Mơ hình mơ lan truyền khí Trực quan hoá liệu đồ 3D II PHÂN TÍCH XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG IOT TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ TRÊN CƠ SỞ SỐ LIỆU SÁNG CHẾ QUỐC TẾ 10 Tình hình cơng bố sáng chế nghiên cứu ứng dụng IoT quan trắc chất lượng nước khơng khí theo thời gian 11 Tình hình cơng bố sáng chế nghiên cứu ứng dụng IoT quan trắc chất lượng nước khơng khí theo quốc gia 12 Tình hình nghiên cứu ứng dụng IoT quan trắc chất lượng nước khơng khí theo hướng nghiên cứu 13 Các đơn vị dẫn đầu sở hữu sáng chế nghiên cứu ứng dụng IoT quan trắc chất lượng nước khơng khí sở số liệu sáng chế quốc tế 13 Sáng chế tiêu biểu 14 Kết luận 15 III GIỚI THIỆU CÁC THIẾT BỊ VÀ MƠ HÌNH ỨNG DỤNG IOT TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ 15 Thiết bị datalogger phục vụ cho giải pháp ứng dụng IoT quan trắc 15 1.1 Chức 15 1.2 Thông số kỹ thuật 16 1.3 Ứng dụng điều khiển thiết bị 17 Các mô hình đánh giá, kiểm sốt chất lượng khơng khí đánh giá hiệu ứng dụng mơ hình cho nước phát triển 18 2.1 Ơ nhiễm khơng khí xu hướng mô lan truyền 18 2.2 Mơ hình đánh giá chất lượng khơng khí cho tỉnh/thành phố 19 2.2.1Tính mơ hình 19 2.2.2Mơ hình mơ lan truyền nhiễm khơng khí TAPOM 20 2.2.3Mơ hình TAPM - CTM 22 2.3 Mô hình đánh giá chất lượng khơng khí cho sở sản xuất 24 2.4 Nhóm mơ hình kiểm kê khí thải 26 Một số dự án nghiên cứu có áp dụng mơ hình Việt Nam 28 3.1 Mơ hình đánh giá chất lượng khơng khí cho sở sản xuất 29 3.2 Dự án áp dụng TP.Hồ Chí Minh 29 3.3 Dự án áp dụng TP.Cần Thơ 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO 35 XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MẠNG LƯỚI KẾT NỐI VẠN VẬT (IOT) TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ *********************** I TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG IOT TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ TRÊN THẾ GIỚI VÀ TẠI VIỆT NAM Ơ nhiễm khơng khí thị ngồi trời ước tính gây 1,3 triệu trường hợp tử vong tồn giới năm Trong trẻ em đặc biệt có nguy bị ảnh hưởng nhiều non trẻ hệ thống hô hấp thể Cũng theo phân tích WHO, có tương quan thuận tỷ lệ tử vong viêm phổi nhiễm khơng khí phát thải xe giới (khí thải giao thơng) Khí thải giao thơng biết đến nguồn chủ yếu gây ô nhiễm khơng khí thành phố lớn giới thải mơi trường xung quanh lượng đáng kể hạt vật chất PM (viết tắt từ Particulate Matter, hay gọi hạt bụi), chất nhiễm khí hợp chất hữu dễ bay hơi, chủ yếu NOx, CO SOx Các chất nhiễm có tác động không tốt đến sức khỏe người, không khí khí hậu Hình thành từ q trình đốt cháy khơng hồn tồn động cơ, thành phần ô nhiễm bụi PM BTEX (Benzene, Toluene, Ethyl, Xylene) xem chất ô nhiễm phải kiểm soát ngăn chặn tác động xấu chúng đến sức khỏe người theo báo cáo từ Viện Khoa học sức khỏe môi trường Mỹ báo cáo WHO ban hành vào năm 2015 Tại Việt Nam, TP.HCM thành phố lớn mật độ dân số cao Việt Nam (theo thống kê vào năm 2016, dân số Tp HCM xấp xĩ 8.426 triệu dân) Trong thời gian vừa qua, q trình thị hóa Tp HCM diễn nhanh với bùng nổ kinh tế làm gia tăng gánh nặng lên hạ tầng thị có, đặc biệt hệ thống giao thơng cơng cộng Vì vậy, Tp HCM tượng kẹt xe diễn ngày, hàng nhiều địa bàn khác Theo cơng trình nghiên cứu “Hệ thống mơi trường thơng minh – quan trắc phân tích liệu mơi trường khí thải xe” nhóm tác giả Dương Ngọc Hiếu khói xe tác nhân gây nhiễm khơng khí nội ô TP.HCM - cụ thể điểm kẹt xe Tại tỉnh Đồng sông Cửu Long Vĩnh Long, Bến Tre, Trà Vinh, v.v… tượng kẹt xe không thường xuyên xảy ra, nội ô thành phố, dễ dàng quan sát số lượng xe gắn máy ô tô tăng nhanh theo thời gian Do đó, nhiệm vụ quản lý phân tích cách có hiệu quả, xác nhiễm khơng khí cần phải mục tiêu quan trọng Việt Nam nói chung thành phố đơng dân nói riêng Cần lưu ý rằng, việc giám sát đánh giá chất lượng khơng khí quan trọng, việc tìm đâu nguyên nhân gây nhiễm khơng khí vấn đề xem nhẹ Tuy nhiên, cố gắng biện pháp đề để quản lý kiểm soát mức độ nhiễm khơng khí Việt Nam không đạt thành công mong đợi Cụ thể là, theo báo cáo đánh giá hiệu hoạt động môi trường quốc gia năm 2008 Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) Chương trình Mơi trường Liên Hợp Quốc (UNEP) tiến hành, việc thực kế hoạch sách chiến lược liên quan đến chất lượng khơng khí Việt Nam bị xếp hạng thấp có thể, Một lý khơng có biện pháp giám sát thu thập liệu quan trắc môi trường liên tục phủ rộng Nhận định tầm quan trọng kiểm sốt nhiễm mơi trường, vào ngày 02 tháng 12 năm 2003 Thủ tướng Chính phủ phê duyệt uyết định số 256/2003/ Đ-TTg việc thực Chiến lược Bảo vệ môi trường (BVMT) quốc gia đến năm 2010 định hướng đến năm 2020 Tuy nhiên, từ thực tiễn phát triển đất nước, đối chiếu với mục tiêu Chiến lược BVMT 2010 đề ra, cơng tác BVMT cịn tồn nhiều bất cập, chưa đạt yêu cầu Để định hướng công tác BVMT bối cảnh xu mới, Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Chiến lược bảo vệ môi trường quốc gia đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030 Quyết định số 1216/ Đ-TTg ngày 05 tháng năm 2012 Tại thành phố lớn (ví dụ Tp HCM, Hà Nội), trang bị vài trạm quan trắc khí cố định, di động liên tục, nhiên trạm cung cấp thông tin chi tiết hay thực theo dõi theo thời gian thực chi phí đầu tư cho thiết bị cao Việc thiếu liệu quan trọng gây khó khăn cho việc phân tích liệu nhiễm khơng khí theo khơng gian, thời gian đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến nhiễm khơng khí cách xác Rõ ràng, việc xây dựng đồ ô nhiễm phân tích yếu tố tác động địa bàn rộng lớn thách thức lớn Tuy nhiên, tốn nhỏ đánh giá chất lượng mơi trường khơng khí yếu tố tác động địa bàn nhỏ (như quận/huyện) thành phố có nhiều điểm nóng giao thông quan trọng Tại Việt Nam, theo Quy chuẩn Kỹ thuật chất lượng khơng khí xung quanh (QCVN 05: 2009/BTNMT) Tổng cục Môi trường, Vụ Khoa học Cơng nghệ, Vụ Pháp chế trình duyệt, ban hành vào 07/10/2009, quy định giá trị giới hạn thông qua thông số bản, bao gồm SO2, CO, NOx, O3, Pb hạt bụi lơ lửng có kích thước nhỏ 10µm, thường viết tắt PM10 Trong thông số trên, bụi PM10 CO xem thông số quan trọng để đánh giá chất lượng khơng khí xung quanh thơng số bị tác động yếu yếu tố giao thơng Vì việc xây dựng hệ thống cho phép thu thập liệu quan trắc mơi trường khơng khí, đặc biệt tiêu PM10 CO nhu cầu cấp thiết cho thành phố Việt Nam Sau thu thập liệu đủ nhiều (theo không gian lẫn thời gian), hệ thống phải đưa phân tích để cung cấp giải đáp ảnh hưởng mật độ xe đến mơi trường khơng khí Các giải đáp phải trình bày chi tiết, rõ ràng minh chứng số liệu biểu diễn trực quan đồ 2D, 3D; từ giúp cho nhà phân tích hiểu giải đáp cách dễ dàng tường tận Mơ hình quan trắc mơi trường Mơ hình quan trắc mơi trường truyền thống thường dựa vào trạm quan trắc cố định Các trạm quan trắc xây dựng với nhiều thiết bị phân tích liệu đại, có độ xác cao phải có người điều hành Trạm quan trắc cố định có kích thước lớn (cỡ nhà) tốn chi phí phải có khả giám sát môi trường xung quanh với phạm vi đủ rộng Tuy nhiên, đặc trưng trạm quan trắc cố định kích thước lớn, nặng đặc biệt tốn kém, khiến khơng thể triển khai phạm vi thành phố, nơi mật độ dân cư thường đơng có nhiều vật cản, làm cho việc đo đạc khơng xác khách quan Trạm quan trắc truyền thống thường phải đặt khu vực biệt lập, cách xa khu dân cư Hình sơ đồ trạm quan trắc mơi trường phân bố Hong Kong Hình Vị trí trạm quan trắc cố định Hong Kong Cách tiếp cận cho ứng dụng quan trắc đại đa số dựa tảng Internet of Things (Internet vạn vật) Cụ thể, điểm quan trắc có kích thước nhỏ, điểm quan trắc gắn cảm biến cần thiết cho việc lấy thông tin môi trường sử dụng Một số lượng lớn điểm quan trắc phân bố rộng khắp môi trường cần giám sát, gửi thông tin (bằng giao tiếp không dây) trạm chủ Máy chủ chọn lọc, xử lý liệu từ điểm quan trắc để đưa kết luận chất lượng mơi trường Với mơ hình này, thơng tin mơi trường liên tục cập nhật phút, chí giây Yêu cầu trạm quan trắc cố định truyền thống Thêm nữa, điểm quan trắc thường có kích thước nhỏ có giá thành thấp, nên thuận tiện cho việc mở rộng ứng dụng Người dùng truy xuất thơng tin mơi trường xung quanh cách truy vấn liệu từ điểm cảm biến gần vị trí Chính thế, hệ thống quan trắc mơi trường dựa IoT xem hệ quan trắc môi trường (viết tắt TNGAPMS – The Next Generation Air Pollution Monitoring System) Hình Một ứng dụng giám sát CO2 thành phố Tuy nhiên, mơ hình quan trắc dựa IoT có hạn chế lớn độ bền cảm biến điểm quan trắc Với số lượng lớn cảm biến phân bố rải rác khắp thành phố, việc thường xuyên phải bảo trì thay cảm biến điều không khả thi tốn chi phí Hạn chế vấn đề lớn áp dụng Việt Nam với thời tiết nóng ẩm mưa nhiều Để khắc phục hạn chế này, hệ thống quan trắc gần cải tiến cách sử dụng kết hợp với hệ thống lấy mẫu Thay cảm biến lắp đặt tương tác trực tiếp với môi trường, cảm biến bảo vệ cẩn thận để đảm bảo độ bền an tồn Khi cần đo đạc thơng tin môi trường, hệ thống lấy mẫu hoạt động trước, rút trích phần mẫu vật đưa vào cho cảm biến Tại đây, cảm biến bắt đầu xử lý lấy liệu Mô hình mơ lan truyền khí Dữ liệu quan trắc nói chung khí thải nói riêng sau thu thập phân tích theo nhiều phương pháp khác Cần lưu ý liệu quan trắc thu thập chủ yếu số vị trí cụ thể – chọn làm đặc trưng vùng khơng gian, liệu quan trắc khơng thể phủ khắp không gian (2 chiều chiều) Hiện nay, hoạt động giao thông vận tải xem nguồn gây ô nhiễm lớn mơi trường khơng khí, đặc biệt khu đô thị khu vực đông dân cư, nơi mà hoạt động giao thơng phát triển mạnh Trong tốn đánh giá phát tán nhiễm khí thải từ phương tiện giao thơng ln quan tâm Đặc trưng nguồn thải giao thông phát thải nhỏ số lượng nguồn phát thải lớn Vì cần thiết phải áp dụng mơ hình phát tán khí để đánh giá nhiễm khí vùng, địa bàn Hiện có nhiều mơ hình phát tán khí áp dụng rộng rãi giới chia thành số nhóm sau: - Nhóm mơ hình CFD (ví dụ Ansys hay OpenFOAM): phù hợp cho việc mơ phát tán nước khí với độ chi tiết cao phạm vi nhỏ (microscale) Mơ hình CFD mô phát tán chất ô nhiễm xả từ vài nguồn thải có tác động gió trung bình, nhiễu xạ, tác động khí hậu (độ ẩm, mưa, nắng, xạ, v.v…) Ngồi ra, áp dụng mơ hình CFD để mơ phát tán khí thành phố, yếu tố che chắn nhà phải cung cấp thật đầy đủ Do mơ hình CFD áp dụng mơ phát tán khí thành phố thường khơng phù hợp thiếu liệu đầu vào (calibration data) đặc biệt, tài ngun tính tốn thường địi hỏi cao, thời gian tính tốn lâu - Mơ hình theo hướng Lagrangian (ví dụ NAME, HYSPLIT, hay FLEXPART): mơ hình thường phù hợp với việc mô phát tán ô nhiễm môi trường xung quanh gần nguồn xả Các mơ hình cho kết q xác tin cậy phù hợp phù hợp với việc đánh giá tác hại ô nhiễm môi trường xung quanh liên quan đến thảm hoạ phun trào núi lửa Eyjafjallajưkull, Iceland vào năm 2010, nhiễm phóng xạ gây thảm hoạ Fukushima, Nhật Bản vào năm 2011, v.v… - Nhóm mơ hình chùm (ví dụ AERMOD hay ADMS): mơ hình thường sử dụng để tính tốn nồng độ nhiễm trung bình dài hạn gây nhiều nguồn thải quan trắc liên tục theo thời gian Mặc dù mô hình khơng đáng tin cậy tình thời tiết địa hình phức tạp, thời gian chạy mơ hình tương đối nhanh Vì mơ hình phù hợp cho việc mơ phân tích nhiễm khơng khí địa bàn rộng, dài hạn điều kiện khí hậu bình thường Trực quan hố liệu đồ 3D Trực quan hóa khoa học (scientific visualization) trực quan hóa thơng tin (information visualization) lĩnh vực đa ngành tập trung phát triển thập kỷ gần Thời gian trước đó, trực quan hóa chủ yếu tập trung vào việc hiển thị công cụ chủ yếu giúp đánh giá kết mô (chẳng hạn trực quan hóa khoa học hay dùng ngành mơ phỏng) Tuy nhiên, với liệu lớn ngày (trong nhiều lĩnh vực) trực quan cịn giao nhiệm vụ lớn hơn, giúp khám phá liệu, khái niệm, quan hệ trình bên liệu Và xu đó, nhiều nhà khoa học đề xuất tách hai nhánh nêu để phân biệt việc trực quan nhóm mơ hình liệu: liên tục (trực quan hóa khoa học) rời rạc (trực quan hóa thơng tin) Trực quan hố liệu đồ 2D, 3D vấn đề khó thú vị thu hút nhiều nhà khoa học tham gia nghiên cứu Một nghiên cứu đáng ý xây dựng nguyên mẫu cho hệ thống trực quan hóa giao thơng Trong cơng trình này, nhóm tác giả kết hợp mơ hình nghiên cứu cũ 3-D đưa vào dịng liệu giao thơng thời gian thực Tuy nhiên, có đại lượng dịng giao thơng tốc độ khối lượng di chuyển cung cấp điều hạn chế nhiều việc trực quan hóa Hơn nữa, tác giả trình bày hoạt hình (computer animation) lại phương tiện dựa đại lượng khơng có thật phương tiện vị trí thật chúng Ngoài ra, nguyên mẫu chưa hướng đến việc phân tích trực quan mà đạt mức độ hoạt hình hóa sử dụng đồ hoạ máy tính Các cơng cụ trực quan cổ điển (plan, profile, cross-section) trở nên hiệu việc phân tích trực quan để làm rõ mối quan hệ đối tượng di chuyển, đại lượng mơ tả dịng giao thơng Nói cách khác, phương thức cơng cụ trực quan cổ điển khó giúp ích cho nhà quy hoạch Tại Việt Nam, nói nghiên cứu nước trực quan hóa liệu đồ 2D, 3D tương đối phổ biến Tuy nhiên, nghiên cứu chủ yếu sử dụng công cụ có sẵn để trực quan hóa đại lượng lĩnh vực quản lý cụ thể đó, mà chưa đào sâu vào nghiên cứu cách trực quan hợp lý sáng tạo để phục vụ việc phân tích (điều thách thức lớn cho nhà khoa học máy tính) Tìm kiếm thư viện cơng trình nghiên cứu, Internet nhận thấy đa số nghiên cứu GIS chủ yếu tập trung vào lĩnh vực sau: - Trực quan hóa hỗ trợ quản lý: lĩnh vực đầu tư nghiên cứu mạnh Việt Nam Tuy nhiên, trực quan hóa dịng liệu giao thơng chưa đề cập đến Một lý thiếu liệu nhiều lý chủ quan khách quan: đầu tư chưa đủ thiếu tập trung, công nghệ thu thập chưa sẵn sàng (các cơng nghệ đo dịng giao thông cũ không phù hợp Việt Nam, phương thức thu thập giao thông camera, GPS - Global Positioning System, v.v… chưa đáp ứng độ tin cậy) Một lý khác nhóm nghiên cứu GIS khơng mạnh lý thuyết dịng lưu thông (traffic theory) Điều hạn chế nhiều khả đề xuất phương pháp trực quan phù hợp với dịng giao thơng hỗn hợp đặc thù Việt Nam (và số nước khác có dịng giao thơng tương tự) Do có q nhiều nghiên cứu hướng nên thuyết minh không rõ nghiên cứu phần tham khảo - Trực quan hóa hỗ trợ mơ đồ: có nhiều tốn mơ tượng tự nhiên đồ lan truyền ô nhiễm, ngập lụt, biến đổi khí hậu, dự báo thời tiết, v.v…Tuy nhiên, đề cập phần đa số nghiên cứu Việt Nam nhóm sử dụng cơng cụ trực quan khoa học, xoay quanh việc sử dụng hiển thị đồ 3-D dùng màu để mã hóa đại lượng vật lý Hình ví dụ việc trực quan hóa nhiễm khơng khí địa bàn mỏ đá huyện Tân Uyên, Bình Dương nhóm PGS TS Bùi Tá Long thực vào năm 2012 Hình Ảnh trích từ đề tài nghiên cứu PGS TS Bùi Tá Long mô nhiễm khơng khí mỏ đá huyện Tân Un, tỉnh Bình Dương - Trực quan hố liệu dịng giao thơng: năm 2015, PGS TS Trần Văn Hồi áp dụng phương pháp trực qua hoá đồ 3D để trực quan hố kết tìm đường mật độ giao thông địa bàn Tp HCM Hình Kết tìm đường có góc nhìn ngang thể hiển thời gian di chuyển II PHÂN TÍCH XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG IOT TRONG QUAN TRẮC CHẤT LƯỢNG NƯỚC VÀ KHƠNG KHÍ TRÊN CƠ SỞ SỐ LIỆU SÁNG CHẾ QUỐC TẾ Theo tài liệu “Phát triển ứng dụng mạng vạn vật kết nối vào hệ thống quan trắc môi trường” tác giả Lê Hoàng Anh Dương Hoàng Nam, quan trắc mơi trường nói chung, thiết bị kết nối mạng thường liên kết theo giao thức máy móc - máy móc (M2M) Các hệ thống quan trắc tự động đa phần có trang bị cảm biến nhằm đo đạc thông báo số thông số môi trường Tuy nhiên, cảm biến thường cung cấp thông tin trực tiếp cho PLC (thiết bị điều khiển lập trình), điều khiển nội bộ, vậy, chúng hoạt động riêng lẻ không kết nối hệ thống điều phối chung doanh nghiệp (DN) M2M sử dụng hệ thống thường liên quan tới hạ tầng kết nối riêng hệ thống Không giao thức M2M tại, IoT cung cấp giao tiếp liệu 10 + Mơ hình áp dụng thành cơng cho kết tốt quy mô địa phương, vùng, khu vực nhiều quốc gia từ dự án hợp tác trao đổi nghiên cứu chuyên sâu Mơ hình dựa phương trình cân khối lượng cho chất khí Đó phương trình bao gồm q trình khí tượng gây gió (Adv), khuếch tán theo chiều thẳng đứng gây chuyển động rối (Dif), biến đổi hóa học từ phản ứng (Chem) , trình sa lắng khơ (DD) phát thải (Emi) Phương trình cân khối giải mơ hình TAPOM sau: ∆pQp/∆t + Adν = Dif + chem + DD +Emi (1) Trong đó: Qp tỷ lệ hịa trộn chất ô nhiễm P ρ tỷ trọng chất khí Adv, Dif, Chem, DD Emi đóng góp khí tượng, khuếch tán, hóa học, sa lắng khơ phát thải Các biến đổi hóa học mơ cách sử dụng thông số theo chế (RACM – Regional Atmospheric Chemistry Mechanism) mô đun ISORROPIA, Cơ chế hóa học sử dụng mơ hình TAPOM RACM Mơ hình tích hợp tổng cộng 237 phản ứng hóa học với tham gia 17 nhóm chất vơ bền vững, 04 nhóm chất vơ trung gian, 32 nhóm chất hữu bền vững (4 có nguồn gốc sinh học) 24 nhóm chất hữu trung gian Trong mơ hình TAPOM thể tích gồm có mặt dựa điểm góc Các điểm chọn người sử dụng để từ tạo lưới Ơ lưới sử dụng việc mơ chất lượng khơng khí qui mơ vùng phải theo yếu tố địa hình lớp mặt đất có bề mặt phẳng lớp Hình Ơ lưới sử dụng mơ hình TAPOM 21 2.2.3 Mơ hình TAPM - CTM TAPM mơ hình khí tượng thuộc Tổ chức Nghiên cứu Công nghiệp Khoa học thuộc Khối Thịnh vượng chung – Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CRISO) Úc Mơ hình dùng để dự đốn điều kiện khí tượng nồng độ nhiễm khơng khí khơng gian chiều Các mơ hình quan trắc nhiễm khơng khí sử dụng để dự đốn nồng độ nhiễm cho cho chu kì lên đến năm, thường phương pháp tiếp cận theo kinh nghiệm/phân tích dựa vào mơ hình dạng Gaussian Những mơ hình thường sử dụng liệu khí tương bề mặt mơ hình dự đốn hướng gió từ trạm quan trắc có sẵn Mơ hình TAPM (The Air Pollution Model) khác biệt so với phương pháp tiếp cận giải mô động học chất phương trình vận chuyển vơ hướng để dự đốn khí tượng nồng độ chất nhiễm Mơ hình TAPM bao gồm vài khí tượng tiên lượng hàm lượng thành phần nhiễm khơng khí, loại bỏ cần thiết phải có trạm quan trắc khí tượng cụ thể Mơ hình giải phương trình động lực cho thành phần hướng gió ngang, phương trình liên tục khơng nén cho vận tốc thẳng, phương trình vơ hướng cho nhiệt độ thực độ ẩm cụ thể nước, mây/băng, nước mưa tuyết Hàm số áp lực Exner chia thành thành phần thủy tĩnh phi thủy tĩnh, phương trình Poisson sử dụng cho thành phần phi thủy tĩnh Quá trình vật lý hình thành vi - đám mây bao gồm Các điều khoản bất ổn phương trình xác định cách giải phương trình cho bất ổn động tốc độ tản xốy, sau sử dụng giá trị để đại diện cho luồng khí dọc theo phương pháp khuếch tán dốc, bao gồm điều kiện phản dốc Thảm thực vật, sơ đồ đất, quy hoạch đô thị sử dụng bề mặt, luồng xạ, bề mặt cấp độ cao bao gồm phương pháp Mơ hình TAPM bao gồm tham số cho trình hình thành đám mây/mưa/tuyết, xáo động kép kín, thành thị/tán thực vật đất, thơng lượng xạ Các giải pháp mơ hình cho gió, nhiệt độ tiềm ẩn độ ẩm cụ thể, biến đổi thời gian 24 Một số ưu điểm mơ hình TAPM: - Là mơ hình chạy máy tính với hệ điều hành window phổ biến rộng rãi, mô ô nhiễm không gian chiều cho nghiên cứu nhiễm khơng khí - Dự báo tất thơng số khí tượng – khơng cần liệu khu vực (mơ hình sử dụng nguồn khí tượng tồn cầu Cục Khí tượng Úc cung cấp) - Dự báo thông số ô nhiễm khơng khí cho khu vực, thành phố hay quy mô khu vực - Mô cho giai đoạn ngày, năm - Giao diện mơ hình dễ sử dụng kết hợp với GIS cho kết dễ quan sát 22 - Có thể cung cấp file khí tượng cho vài mơ hình phân tán chất nhiễm khơng khí khác Hiện nghiên cứu giới chủ yếu sử dụng TAPM cơng cụ mơ dự đốn kết thời tiết, khí tượng, điển hình nghiên cứu sử dụng TAPM cho số khu vực Úc như: Kwinana khu vực công nghiệp nặng lớn 30 km phía nam Perth, Tây Úc Hay nghiên cứu áp dụng TAPM cho nhà máy nhiệt điện Mỹ như: nhà máy điện Kincaid Illinois, Mỹ, nhà máy điện Lovett tiểu bang New York (Mỹ) (Paumier et al., 1992) Gần đây, CRISO phát triền thành hệ mơ hình TAPM_CTM bao gồm phản ứng quang hóa hóa học theo chế quang hóa Carbon Bond (CB4, CB5) (Cope and Lee, 2009) phục vụ mô nồng độ ô nhiễm khơng khí khơng gian chiều Mơ hình TAPM-CTM, sử dụng đầu khí tượng từ mơ hình TAPM làm đầu vào cho mơ hình quang hóa hóa học CTM, cho phép mơ hình chạy thời gian dài TAPM sử dụng số liệu khí tượng làm điều kiện biên từ mơ hình ACCESS model the Australian Bureau of Meteorology (BOM) để mơ tính tốn khí tượng độ phân giải chi tiết 3km x 3km độ phân giải tốt Bộ liệu chuẩn TAPM bao gồm chiều cao địa hình với độ phân giải chi tiết (khoảng 30 giây, thảm thực vật loại đất có độ phân giải phút (~ 5km) 30 giây (~ 1km) tương ứng Ngồi sử dụng độ phân giải địa hình tốt giây (~ 0.3km) Ngồi liệu chuẩn cung cấp hệ thống TAPM, mơ kiện quang hóa địi hỏi phải cung cấp số liệu đầu vào phát thải từ nguồn điểm, diện, đường, vv phân bố lưới Phương trình tổng thể mơ tả nồng độ chất ô nhiễm (C) bao gồm vận chuyển, khuếch tán chất gây ô nhiễm thông số liên quan phát thải SC phản ứng hóa học RC (10) Trong đó: dịng chuyển động theo phương thẳng đứng hệ số khuyếch tán KHC=min(10,KC), KC=2.5K K khuyếch tán xốy (eddy diffusivity) Mơ hình TAPM – CTM tích hợp mơ đun quang hóa hóa học (photochemical smog) theo chế CB5, cho phép mơ hình chạy cho thời đoạn dài Mơ hình TAPM –CTM sử dụng rộng rãi Úc, kết mơ hình sử dụng để phục vụ nghiên cứu khí tượng nhiễm khơng khí, nghiên cứu tác giả Hurley et al (2001), Hurley et al (2003), Cox et al (2000) 23 Hình 10 Hệ mơ hình mơ TAPM – CTM 2.3 Mơ hình đánh giá chất lượng khơng khí cho sở sản xuất * Mơ hình Aermod Mơ hình AERMOD - The AMS/EPA Regulatory Model (AERMOD) đặc biệt thiết kế để hỗ trợ cho chương trình quản lý EPA – Mỹ Mơ hình gồm thành phần: AERMOD (Mơ hình phân tán AERMIC), AERMAP (Cơng cụ địa hình AERMOD) AERMET (Cơng cụ khí tượng AERMOD) Từ năm 1991, mơ hình AERMOD phát triển Cơ quan Khí tượng Cục Bảo vệ môi trường Hoa Kỳ Một nhóm nhà khoa học (gọi tắt AERMIC) hợp tác xây dựng mơ hình AERMOD AERMOD sử dụng thức vào 9-12-2005 sau 14 năm nghiên cứu hồn thiện Mơ hình AERMOD gồm loạt lựa chọn cho việc mơ chất lượng khơng khí tác động nguồn thải, xây dựng lựa chọn phổ biến cho nhiều ứng dụng AERMET xử lý liệu khí tượng bề mặt tầng khác nhau, cho phép tính tham số đặc trưng khí theo mơ hình Monin – Obukhov File khí tượng gồm hai loại file sau: surface met data file (*.sam) số liệu quan trắc ghi nhận sau bao gồm loại liệu sau: hướng gió, vận tốc gió, nhiệt độ khơng khí, độ ẩm, áp suất khí quyển, lượng mưa, độ che phủ mây, xạ mặt trời; file upper air met data file (*.ua) liệu quan trắc lần ngày vào lúc GMT (7:00 LST) 12 GMT (19:00 LST) bao gồm liệu độ cao xáo trộn AERMAP tích hợp mơ hình có liên quan tới địa hình, ảnh hưởng vệt khói tiếp xúc với bề mặt đồi núi AERMET kết hợp liệu từ WebGIS để tạo file địa hình cho mơ hình Từ liệu trên, AERMOD đưa kết mô dạng hình ảnh khơng gian chiều, chiều xuất thông qua Google Earth, giúp người dùng dễ dàng nhận thấy tác động khí thải lên khu vực khảo sát 24 Hình 11 Dữ liệu đầu vào mơ hình AERMOD * Mơ hình Gaussian Một mơ hình cho hình thích hợp để phản ánh đầy đủ tượng lan truyền chất ô nhiễm từ nguồn thải môi trường xung quanh mơ hình Gauss Ngun lý mơ hình Gauss là, tác động nhiễm từ nguồn thải biểu diễn phân bố nồng độ chất không gian chiều (x, y, z ), nồng độ ô nhiễm phân bố mặt cắt đứng theo hàm Gauss đối xứng trục nguồn phát thải Phương trình khuyếch tán Gauss phụ thuộc vào cường độ thải nguồn, tác động gió, chiều cao đặc biệt điều kiện khí Chính lan truyền chất nhiễm mơi trường xung quanh nhạy cảm với điều kiện khí mơ hình Gauss phản ánh yếu tố nên người ta sử dụng mơ hình để tính tốn tải lượng, lan truyền chất nhiễm khơng khí nh 12 Sơ đồ mơ hình Gauss 25 * Mơ hình Calpuff Hệ thống mơ hình tích hợp bao gồm ba thành phần tập hợp chương trình tiền xử lý hậu xử lý Các thành phần hệ thống mơ hình CALMET (một mơ hình khí tượng chiều chẩn đốn), CALPUFF (một mơ hình phân tán chất lượng khơng khí), CALPOST (một gói hậu xử lý) Mỗi chương trình có giao diện người dùng đồ họa (GUI) Ngồi thành phần này, có nhiều xử lý khác sử dụng để chuẩn bị liệu địa vật lý (sử dụng đất địa hình) nhiều định dạng chuẩn, liệu khí tượng (bề mặt, khơng khí trên, lượng mưa liệu phao) giao diện cho mơ hình khác chẳng hạn Mơ hình Mesoscale Penn State / NCAR (MM5), mơ hình Eta dự báo mơi trường quốc gia (NCEP) mơ hình khí tượng RAMS Mơ hình CALPUFF thiết kế để mô phân tán nguồn gây ô nhiễm điểm bật liên tục khu vực phân tán nguồn liên tục, trội Mơ hình bao gồm thuật toán để xử lý ảnh hưởng việc rửa trơi tịa nhà lân cận đường dẫn nhiễm nhiễm Hình 13 Sơ đồ tổng quan thành phần Calpuff 2.4 Nhóm mơ hình kiểm kê khí thải EMISENS mơ hình dùng để tính tốn tải lượng phát thải hoạt động giao thông EMISENS phát triển tác giả Hồ Quốc Bằng Clappier phịng thí nghiệm LPAS, Trường Đại Học Bách Khoa Liên Bang Lausanne (EPFL), Thụy Sỹ khoảng năm từ 2003 đến 2010 Mục tiêu ban đầu nhóm tác giả thiết kế mơ hình tính tốn phát thải EMISENS cho nước phát triển, nhiên sau mơ hình phát triển mơ hình chứng tỏ khả áp dụng cho nước phát triển mà áp dụng tốt cho nước phát 26 triển Mơ hình ứng dụng thành công nhiều nước giới cơng bố thành cơng tạp chí chun ngành môi trường quốc tế như: - Farid et al 2014 Modelling of air pollution in the area of Algiers City, Algeria Int J Environment and Pollution, Vol 54, No 1, 2014 - Jan 2010 An emissions inventory of air pollutants for the city of Colombia EPFL, Switzerland - Juan Pablo et al 2012 Preliminary resuls of the spatial and temporal distribution of Bogota emission inventories and the boundary condition meteorologial and air quality models, - Q B HO., Alain Clappier, Francois Golay, 2010 Air pollution forecast for Ho Chi Minh City, Vietnam in 2015 and 2020 Air Quality, Atmosphere and Health Journal DOI: 10.1007/s11869-010-0087-2 - Q B HO., Clappier, A., Golay F., 2011 Air pollution forecast for Ho Chi Minh City, Vietnam in 2015 and 2020 - Ben at al., 2017 Air emission inventories for smaller cities in ASEAN region: findings and sensitivities Air Qual Atmos Health (2017) - J Madrazo et al, 2016 Emission inventories over Cubu and La Havana ASAAQ 2014 Strasbourg, France - Và nhiều nghiên cứu khác ứng dụng mơ hình EMISENS để tính tốn phát thải khí thải cho thành phố nước phát triển: Thành phố Bogotá (Columbia); Thành phố Algiers (Algeria); Thành phố Agadir (Moroco); Thành Phố Bangalore (Ấn Độ); TP HCM, Bình Dương, Đồng Nai (Việt Nam), Bộ Giao thông vận tải Việt Nam, vv… ứng dụng nước phát triển: Thành phố Strasbourg (Pháp); Thành phố Seoul (Hàn Quốc),vv…, ứng dụng Thành phố Ispra (Ý) EMISENS thiết kế dựa chức mà chưa mơ hình tính tốn phát thải giới có là: - EMISENS thiết kế phương pháp tiếp cận để tính tốn phát thải - Mơ hình EMISENS phát triển cách kết hợp hai phương pháp Bottomup Top-down Vì giới có phương pháp phục vụ tính tốn phát thải Bottom-up Top-down + Bottom-up phương pháp tính tốn phát thải chi tiết theo khơng gian thời gian Có độ xác cao, nhiên phương pháp đòi hỏi liệu đầu vào chi tiết Phương pháp sử dụng tốt nước phát triển thu thập đầy đủ liệu đầu vào + Top-down phương pháp tính tốn phát thải dựa vào hệ số phát thải trung bình lượng nhiên liệu sử dụng từ ước lượng tổng phát thải Phương pháp dễ dàng sử dụng, yêu cầu liệu đầu vào đơn giản Tuy nhiên kết phương pháp có mức độ sai số lớn Vì mơ hình EMISENS tận dụng ưu điểm hai phương pháp 27 để thiết kết phương pháp khn khổ mơ hình EMISENS - Rút ngắn thời gian tính tốn phương pháp nhóm loại xe tính chất lại với Sai số từ phương pháp tính tốn kỹ thuật mô Monte Carlo Phương pháp nhiều nghiên cứu giới ứng dụng để tính tốn sai số cho mơ hình - Sử dụng lý thuyết tính tốn phát thải từ CORINAIR Ủy Ban Môi Trường Châu Âu (EEA) Phát thải hoạt động giao thông phân thành loại phát thải: phát thải nóng (hot emissions), phát thải lạnh (cold emissions) phát thải bay (evaporation emissions) theo công thức sau: E  Ehot  Ecold  Eevap Hiện giới nhiều mơ hình tính tốn phát thải Mobile (US EPA), Circul’air (Pháp), Mobilev (Đức), v.v Các mơ hình sử dụng lý thuyết CORINAIR 1989 đòi hỏi số liệu đầu vào lớn chi tiết Trong điều kiện nước phát triển Việt Nam, hay thành phố phát triển Cần Thơ, TP HCM, Hà Nội… khơng có đủ sở liệu đầu vào cho mơ hình khơng thể áp dụng mơ nước phát triển Hiện có mơ hình EMISENS mơ hình phát triển cho riêng nước phát triển, mơ hình EMISENS sử dụng đầy đủ lý thuyết CORINAIR 1993 mơ hình thuộc nước phát triển độ xác cao Mơ hình EMISENS phân chia xe thành loại xe xe gắn máy, xe hơi, xe buýt, xe tải nhẹ, xe tãi nặng, vv Phân chia đường giao thông thành loại đường đường nội thị chính, nội thị phụ, đường KCN, đường quốc lộ, đường tỉnh lộ cịn chia thêm nhiều loại đường khác tùy quốc gia mơ hình EMISENS để mở cho quốc gia muốn chia đường xe cho phù hợp với đặc thù nơi Mơ hình EMISENS sử dụng hệ số phát thải cho khu vực cụ thể Một số dự án nghiên cứu có áp dụng mơ hình Việt Nam - Dự án “Thiết lập mơ hình lan truyền nhiễm khơng khí xây dựng giải pháp bảo vệ mơi trường khơng khí phục vụ phát triển bền vững TP Cần Thơ” năm 2016 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ nhiệm Trong dự án này, nhóm nghiên cứu tiến thành kiểm kê khí thải nguồn diện, điểm, giao thông, sinh học cho TP Cần Thơ làm đầu vào cho mơ hình mơ lan truyền nhiễm khơng khí - Đề tài “Nghiên cứu phân bố bụi PM10 mối liên quan với sức khỏe cộng đồng từ đề xuất giải pháp phịng tránh bệnh tật” năm 2015 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ nhiệm thực đánh giá phân bố ảnh hưởng bụi PM10 lên sức khỏe cộng đồng TP HCM Trong đề tài này, nhóm nghiên cứu sử dụng mơ hình FVM – TAPOM để mơ khí tượng mơ lan truyền bụi PM10 cho TP.HCM - Nghiên cứu “Ứng dụng hệ mơ hình TAPM-CTM nghiên cứu chế độ nhiễm khơng khí TP.HCM từ đề xuất giải pháp giảm thiểu nhiễm khơng khí” năm 2017 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ nhiệm, nghiên cứu thực thu thập 28 số liệu kiểm kê khí thải từ nguồn diện, điểm, giao thơng, sinh học làm đầu vào cho mơ hình mơ lan truyền nhiễm khơng khí Trong hệ mơ hình TAPM – CTM sử dụng để mơ khí tượng mơ lan truyền ô nhiễm không khí khu vực TP.HCM 3.1 Mô hình đánh giá chất lượng khơng khí cho sở sản xuất - Nghiên cứu “Tính tốn chứng minh mức độ lan truyền nhiễm khơng khí từ công ty cổ phần dệt may – đầu tư – thương mại Thành Công đến khu vực xung quanh” năm 2016 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ trì, nghiên cứu tính tốn phát thải từ hoạt động sản xuất công ty dệt Thành Công cụ thể ống khói hoạt động đốt nhiên liệu Trong nghiên cứu này, nhóm sử dụng mơ hình CTM mơ khí tượng làm đầu vào cho mơ hình EARMOD sử dụng mơ hình EARMOD để mơ lan truyền chất nhiễm khơng khí để đánh giá tác động từ nhà máy đến khu vực xung quanh - Nghiên cứu “Mô đánh giá chất lượng khơng khí trung tâm nhiệt điện tỉnh Trà Vinh, Việt Nam” năm 2018 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ nhiệm, nghiên cứu tiến hành kiểm kê khí thải từ hoạt động phát điện nhà máy nhiệt điện Duyên Hải – Trà Vinh Sau với kết mơ khí tượng từ mơ hình TAMP, mơ hình CALPUFF sử dụng để mơ lan truyền chất nhiễm khơng khí từ hoạt động nhà máy đến khu vực xung quanh Kết mô lan truyền ô nhiễm không khí từ mơ hình CALPUFF sau sử dụng để làm đầu vào cho hình BENMAP nhằm đánh giá ảnh hưởng nhà máy nhiệt điện Trà Vinh đến sức khỏe cộng đồng nghiên cứu khác 3.2 Dự án áp dụng TP.Hồ Chí Minh - Dự án “Thiết lập đồ lan truyền ô nhiễm khơng khí hoạt động giao thơng, sản xuất cơng nghiệp thành phố hồ chí minh” năm 2017-2019 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ nhiệm Bảng Phát thải từ hoạt động giao thông đường cho loại xe Loại phương tiện Xe buýt/ khách Xe gắn máy Xe tơ Loại phát thải PT nóng PT lạnh PT bay Tổng PT nóng PT lạnh PT bay Tổng PT nóng PT lạnh CH4 12 14 8.219 1.898 10.117 14 29 Đơn vị: tấn/năm Chất ô nhiễm CO NMVOC NOX SO2 PM 3.082 28.630 5.423 64 15 29 60 11 0 11 0 3.110 28.642 5.484 75 15 3.112.522 329.660 7.322 4.258 601 8.3414 7.349 983 136 82250 0 3.195.936 411.869 14.671 5.241 738 201.312 81.796 11.283 1.044 26 0 18 370 Xe tải nhẹ Xe tải nặng Tổng phát thải PT bay Tổng PT nóng PT lạnh PT bay Tổng PT nóng PT lạnh PT bay Tổng 0 15 201.312 20 92.707 0 0 20 92.707 12 4.145 0 0 12 4.145 10.178 3.497.211 784 0 82.572 11.301 1.414 33.794 5.559 485 0 697 0 34.491 5.559 485 27.501 4.592 748 0 50 0 27.501 4.592 799 585.075 41.607 8.014 Hình 14 Bản đồ phân bố trạng phát thải CO cho hoạt động giao thông TP.HCM 30 26 83 0 83 70 0 70 932 Hình 15 Bản đồ phân bố trạng phát thải NOx cho hoạt động giao thông TP HCM 31 3.3 Dự án áp dụng TP.Cần Thơ Dự án “Thiết lập mơ hình lan truyền ô nhiễm không khí xây dựng giải pháp bảo vệ mơi trường khơng khí phục vụ phát triển bền vững TP Cần Thơ” năm 2016 PGS.TS Hồ Quốc Bằng làm chủ nhiệm Biểu đồ Tỉ lệ phát thải loại xe theo chất ô nhiễm Bảng Tổng phát thải từ hoạt động giao thông tỳ lệ phát thải nóng, lạnh, bay Đơn vị: % CO Phát thải nóng Phát thải lạnh Phát thải bay Tổng (tấn/năm) 75,22 24,78 315.103 NOX SO2 89,23 10,77 4.945 81,35 18,65 850 32 NMVOC 34,82 1,07 64,10 124.327 Bụi CH4 19,91 80,09 665 74,57 25,43 3.020 Hình 16 Bản đồ phân bố trạng phát thải CO cho hoạt động công nghiệp giao thơng TP Cần Thơ 33 Hình 17 Bản đồ phân bố trạng phát thải NOx cho hoạt động công nghiệp giao thông TP Cần Thơ 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO Ádám Leelőssy, et al (2013), “Comparison of two Lagrangian dispersion models: a case study for the chemical accident in Rouen, January 21-22, 2013.”, Quarterly Journal of the Hungarian Meteorological Service, Vol 117 (4), pp 435–450 Amorim, Leiliane CA, Joana P Carneiro, and Zenilda L Cardeal (2008), "An optimized method for determination of benzene in exhaled air by gas chromatography–mass spectrometry using solid phase microextraction as a sampling technique", Journal of Chromatography B, pp 141-146, vol 865 (1) Dương Ngọc Hiếu, Phan Đình Thế Duy, Nguyễn Trọng Nhân cộng (2017), Hệ thống môi trường thông minh – quan trắc phân tích liệu mơi trường khí thải xe, tài liệu kỹ thuật, Khoa Khoa học Kỹ thuật Máy tính, trường Đại học Bách Khoa TP.HCM, 12tr Fletcher, M.B., O'Toole, B E., and Banks, R G (2000), “The Integration of ArcView/3D Analyst and Dimensional Visualization Technologies for Interactive Visualization of Urban Environments”, Proc of the twentieth Annual ESRI User Conference Hồ Quốc Bằng (2018), Báo cáo Mô hình đánh giá, kiểm sốt chất lượng khơng khí đánh giá hiệu cho nước phát triển, tài liệu chương trình báo cáo phân tích xu hướng công nghệ, 34tr Hồ Quốc Bằng (2014), “Calculate Road Traffic Air Emissions Including Traffic jam: Application over Hồ Chí Minh City, Vietnam.” VNU Journal of Science, pp 12-21, vol 30 (1) Huang B (2004), “Dynamic Environmental Visualization within a Virtual Environment.”, presented at 83rd Annual Meeting of Transportation Research Board, Washington D.C Lê Hoàng Anh, Dương Hoàng Nam (2017), Phát triển ứng dụng mạng vạn vật kết nối vào hệ thống quan trắc môi trường, Tạp chí Mơi trường, số 12, 3tr Michael L Pack, Phillip Weisberg, and Sujal Bista (2007), “Wide-area, FourDimensional, Real-time, Interactive Transportation System Visualization.”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, pp 97-108 10.Molina, Mario J., and Luisa T Molina (2004), "Megacities and atmospheric pollution." Journal of the Air & Waste Management Association, pp 644-680, vol 54(6) 11.https://www.derwentinnovation.com/ 35