III. Các KCN chưa xây dựng cơng trình hệ thống xử lý nước thải tập trung 3 KCN
2.1.6.2 Phát triển nguồn thơng tin
a) Các loại thơng tin mơi trường
Dữ liệu mơi trường cĩ thể chia thành 3 loại chính: dữ liệu mơ tả vùng, dữ liệu về hiện trạng mơi trường và mẫu mơi trường, dữ liệu về các tiêu chuẩn giới hạn.
Dữ liệu vùng mơ tả các đặc điểm địa lý của vùng và các thơng tin thuộc tính liên quan tới nĩ. Các đặc điểm địa lýcủa vùng mơ tả các đối tượng tự nhiên và nhân tạo ( đường xá, sơng ngịi, ao hồ, sử dụng đất, lớp thực vật …) dữ liệu vùng thường được thu thập thơng qua các cuộc khảo sát cĩ quy mơ lớn được thực hiện bởi các cơ quan nhà nước hoặc các tổ chức nghiên cứu độc lập. Các dữ liệu này cĩ thể được thu thập thơng qua việc chuyển đổi các định dạng phù hợp cho
Nguồn thơng tin (loại, địa điểm,
phương pháp Phát triển dữ liệu khơng gian Xử lý dữ liệu (quy trình, kiểm sốt, chất lượng) Duy trì và cập nhật Quản lý dữ liệu khơng gian Phân bố trực tuyến ( internet, CD, USB) GIS Thực thi Đào tạo
khắp một vùng rộng lớn. Các dữ liệu này được đánh giá và xem xét thơng qua quá trình kiểm sốt chất lượng nghiêm ngặt trước khi cơng bố rộng rãi.
Dữ liệu hiện trạng và thu thập mẫu đo đạc mơi trường là những dữ liệu thu thập được từ các hoạt động tại nhiều nơi hoặc từ các vị trí lấy mẫu khác nhau. Các thơng số mơ tả về các địa điểm và dữ liệu đĩ ( ví dụ lượng mưa, tốc độ, lưu lượng dịng chảy, dữ liệu chất lượng mơi trường, ranh giới ơ nhiễm …) cũng được xem là dữ liệu mơi trường, các dữ liệu này thường được thu thập bởi các cơ quan nhà nước chuyên mơn, các đơn vị nghiên cứu và các tổ chức tư nhân khác. Các dữ liệu này địi hỏi phải được thường xuyên cập nhật bổ sung vào hệ cơ sở dữ liệu do vậy phải cĩ tính mở và dễ dàng cập nhật.
Dữ liệu giới hạn cho phép là các tiêu chuẩn được đặt ra bởi các cơ quan nhà nước ( như luật, TCVN, do tổng cục chất lượng Việt Nam đo đạc phối hợp với các viện nghiên cứu chuyên ngành thực hiện …) các tiêu chuẩn này thể hiện các giá trị nồng độ hoặc mức độ các chất thành phần tương ứng với mức độ tin cậy hiệu ứng lên mơi trường mà dựa vào đĩ, các đánh giá khoa học cĩ thể được thực hiện. Việc xác định các giá trị chấp nhận được tuỳ thuộc vào các giá trị chung của một quốc gia. Các dữ liệu này thường khơng thay đổi về các điều luật mơi trường.
b) Thiết kế cơ sở dữ liệu khơng gian
Một hệ cơ sở dữ liệu khơng gian được tổ chức tốt cần phải bao gồm các dữ liệu dưới các định dạng phù hợp mơ tả được các chi tiết các khu vực địa lý. Tuy nhiên trên thực tế các thơng tin thu thập được từ các nguồn khác nhau thường là các định dạng khác nhau và mơ tả nhiều vấn đề khác nhau. Đây chính là một thách thức do vậy các dữ liệu thơ cần phải được kiểm tra và giám sát nhằm bảo đảm chất lượng. Một khuyến cáo được đưa ra ở đây là việc lập hồ sơ lưu trữ trong hệ cơ sở dữ liệu khơng gian cũng như là một việc làm cần thiết. Một hệ cơ sở dữ liệu khơng gian được thiết kế tốt cần phải được tổ chức tốt và cĩ cơ sở lý luận tồn diện và chặt chẽ. Yếu tố người sử dụng phải được quan tâm trong quá trình
thiết kế. Cơ sở dữ liệu phải cho phép người dùng cĩ thể xem hết được tồn bộ dữ liệu và cĩ thể đánh giá được cách tương tác vào các khía cạnh khác nhau của hệ cơ sở dữ liệu, điều này bắt buộc người sử dụng phải xác định được những vấn đề chủ yếu, các vấn đề tiềm ẩn và các ràng buộc về tổ chức. Cơ sở dữ liệu cần phải thoả mãn được nhu cầu của người sử dụng và cĩ thể sử dụng trong các ứng dụng độc lập.
Một tiến trình thiết kế chuẩn bao gồm: xác định nội dung của cơ sở dữ liệu, lựa chọn tập hợp các thơng tin địa lý phù hợp, tổ chức nội dung thành một chuổi các giao diện và lập hồ sơ mơ tả tiến trình và kết quả đạt được. Thơng thường quá trình thiết kế được chia thành hai giai đoạn, thiết kế khái niệm và thiết kế vật lý (hình 4).
Hình 4 : Sơ đồ tiến trình phát triển cơ sở dữ liệu khơng gian
Các đối tượng địa lý khi được biểu diễn trên máy tính được biết đến ở 2 dạng: cấu trúc dữ liệu raster và cấu trúc dữ liệu vector.
• Cấu trúc raster
Mơ hình raster biểu diễn khơng gian như là một ma trận số nguyên, mỗi giá trị số nguyên đại diện cho một thuộc tính, vị trí của số nguyên chính là vị trí của đối tượng
Phát triển cơ sở dữ liệu khơng gian Giai đoạn 1: thiết kế khái niệm
- Đánh giá nhu cầu người sử dụng
- Nghiên cứu nguồn dữ liệu
- Đánh giá nguồn dữ liệu
- Xác định hệ quy chiếu bản đồ
Giai đoạn 2: thiết kế vật lý
- Thu thập các tập dữ liệu - Xử lý các tập dữ liệu
- Lập từ điển dữ liệu
Hình 5 : Mơ hình dữ liệu raster và vector
Hình 6 : Mơ hình dữ liệu raster và vector
Liên hệ với thế giới thực: mỗi pixel sẽ tương ứng với một ơ nào đĩ trong thế giới thực.
Trong cấu trúc raster:
- Đường được biểu diễn bằng những pixel cĩ cùng giá trị f(x,y) liên tiếp nhau.
- Vùng được xác định thành một mạng gồm nhiều pixel cĩ cùng giá trị thuộc tính f(x,y).
Hình 7 : Cấu trúc dữ liệu raster Cấu trúc lưu trữ raster cơ bản:
- Cấu trúc lưu mã chi tiết (exhaustive enumeration) - Cấu trúc lưu mã run length (run-length encoding).
Đối với cấu trúc lưu mã chi tiết, mỗi một điểm lưới được gắn với giá trị duy nhất, vì vậy dữ liệu khơng được nén gọn.
Cấu trúc lưu mã chạy dài cĩ ý nghĩa như là một kỹ thuật nén dữ liệu nếu raster chứa các nhĩm điểm lưới cĩ cùng một giá trị. Khi đĩ thay vì phải lưu trữ riêng cho từng điểm lưới, cấu trúc này lưu trữ theo từng thành phần cĩ một giá trị duy nhất và số lượng điểm lưới chứa đựng giá trị đĩ.
Hình 9 : Minh họa cấu trúc mã run length • Cấu trúc vector
Các đối tượng khơng gian khi biểu diễn ở cấu trúc dữ liệu vector được tổ chức dưới dạng điểm (point), đường (line) và vùng (polygon) và được biểu diễn trên một hệ thống tọa độ nào đĩ. Đối với các đối tượng biểu diễn trên mặt phẳng, mỗi đối tượng điểm được biểu diễn bởi một cặp tọa độ (x, y); đối tượng đường được xác định bởi một chuỗi liên tiếp các điểm (vertex), đoạn thẳng được nối giữa các điểm (vertex) hay cịn gọi là cạnh (segment), điểm bắt đầu và điểm kết thúc của một đường gọi là các nút (node); đối tượng vùng được xác định bởi các đường khép kín.
Hình 10 : Minh họa đối tượng đường gồm cĩ các nút, điểm, cạnh
Hai loại cấu trúc được biết đến trong cấu trúc dữ liệu vector là cấu trúc Spaghetti và cấu trúc Topology. Cấu trúc Spaghetti ra đời trước và được sử dụng cho đến ngày nay ở một số các phần mềm GIS như: phần mềm Arcview GIS, ArcGIS, MapInfo,… Cấu trúc Topology ra đời trên nền tảng của mơ hình dữ liệu cung – nút (Arc - Node).
Cấu trúc Spaghetti
Trong cấu trúc dữ liệu Spaghetti, đơn vị cơ sở là các cặp tọa độ trên một khơng gian địa lý xác định. Do đĩ, mỗi đối tượng điểm được xác định bằng một cặp tọa độ (x, y); mỗi đối tượng đường được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp tọa độ (xi, yi); mỗi đối tượng vùng được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp toạ độ (xj, yj) với điểm đầu và điểm cuối trùng nhau như hình 11.
Hình 11 : Minh họa dữ liệu Spaghetti
Bảng 6 : Bảng mơ tả đặc trưng của cấu trúc Spaghetti
Đặc trưng Vị trí
Điểm A (xA, yA) Điểm B (xB, yB)
Cung AB (xA, yA), (xB, yB)
Vùng a (xA, yA), (xa1, ya1), …, (xa5, ya5) , (xB, yB), (xA, yA)
Vùng b (xA, yA), (xb1, yb1), (xb2, yb2), (xb3, yb3) , (xB, yB), (xA,yA)
Đặc điểm: Cấu trúc Spaghetti khơng ghi nhận đặc trưng kề nhau của hai vùng kề nhau, nghĩa là tại hai vùng kề nhau sẽ cĩ hai cạnh chung kề nhau, cạnh chung của hai vùng kề nhau là hai cạnh độc lập nhau. Ở thí dụ trên vùng a và vùng b cĩ chung cạnh AB.
Cấu trúc Topology
Cấu trúc Topology cịn được gọi là cấu trúc cung – nút (arc - node). Cấu trúc này được xây dựng trên mơ hình cung – nút, trong đĩ cung là phần tử cơ sở. Việc
- Mỗi cung được xác định bởi 2 nút, các phần tử ở giữa 2 nút là các điểm điều khiển (vertex), các điểm này xác định hình dạng của cung.
- Các cung giao nhau tại các nút, kết thúc một cung là nút.
- Vùng là tập hợp các cung khép kín, trong trường hợp vùng trong vùng thì phải cĩ sự phân biệt giữa cung bên trong và cung bên ngồi.
Trong cấu trúc Topology, các đối tượng khơng gian được mơ tả trong bốn bảng dữ liệu: bảng tọa độ cung, bảng topology cung, bảng topology nút và bảng topology vùng. Giữa các bảng này cĩ quan hệ với nhau thơng qua cung. Từ đây, ta cĩ thể phân tích các quan hệ của các đối tượng khơng gian trên cùng một hệ tọa độ như hình 12.
Hình 12 : Minh họa dữ liệu Topology
Bảng 7: Bảng topology vùng Topology Vùng Vùng Cung A AB, AaB B AB, AbB Vùng ngồi vùng a và b Vùng ngồi
Bảng 8 : Bảng topology cung
Topology Cung
Cung Nút đầu Nút cuối Vùng trái Vùng phải
AB A B a b AaB A B Vùng ngồi a AbB A B b Vùng ngồi Bảng 9 : Bảng topology nút Topology nút Nút Cung A AB, AaB B AB, AbB
Bảng 10 : Bảng dữ liệu tọa độ cung
Dữ liệu tọa độ cung
Cung Nút đầu (x,y) Đỉnh vertex (x,y) Nút cuối (x,y)
AB A B
AaB A a1, a2, a3, a4, a5 B
AbB A b1, b2, b3 B