Bước chuẩn bị số liệu đầu vào bao gồm các bước nhỏ sau: 1) Tính các giá trị đặc trưng ngày của cả PM10 và biến khí hậu; 2) Xác định các biến khí hậu để xây dựng quan hệ hồi quy; 3) Chuẩn hoá số liệu.
3.4.1.1. Tính các giá trị đặc trưng ngày của cả PM10 và biến khí hậu
Để loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố về giao thông cũng như hạn chế sai số đo đạc, nghiên cứu sẽ sử dụng số liệu trung bình ngày để xây dựng quan hệ hồi quy đa biến giữa hàm lượng PM10 và các yếu tố khí tượng. Bước này sẽ thực hiện tính toán cả hàm lượng PM10 và các yếu tố khí tượng từ chuỗi số liệu giờ thu thập được từ các trạm trong giai đoạn 6/2017-12/2018.
3.4.1.2. Xác định các biến phụ thuộc xây dựng quan hệ hồi quy
Để xây dựng được mô hình hồi quy đa biến giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng PM10, có rất nhiều biến khí tượng có thể được đưa vào. Tuy nhiên dựa trên chuỗi số liệu đo đạc sẵn có tại các trạm quan trắc chất lượng không khí cũng như tương quan giữa các yếu tố khí tượng này với hàm lượng bụi PM10 và với nhau, các yếu tố khí tượng được xem xét trong luận án này bao gồm: Nhiệt độ trung bình ngày, nhiệt độ lớn nhất trong ngày, nhiệt độ nhỏ nhất trong ngày, áp suất khí quyển, độ ẩm, tốc độ gió.
Bên cạnh các yếu tố khí tượng, nghiên cứu còn xem xét mối quan hệ giữa hàm lượng PM10 và các tổ hợp tích của chúng với nhau như trình bày dưới đây:
( ) (3.5)
Trong đó (i=1, 2, …, 6) là các biến áp suất (X1), nhiệt độ trung bình ngày (X2), độ ẩm (X3), tốc độ gió (X4), nhiệt độ ngày cao nhất (X5), nhiệt độ ngày thấp nhất (X6). Sáu biến này cộng với các tổ hợp tích của chúng với nhau dẫn đến tổng cộng có 27 biến được xem xét.
Do số lượng các biến tương đối lớn, cần thiết phải loại trừ các biến có giá trị tương quan tương đối thấp với biến PM10 hoặc có quan hệ tương quan chặt chẽ với các biến đã được lựa chọn trước đó. Để phục vụ mục đích này, luận án đã xây dựng ma trận tương quan giữa các biến khí tượng với nhau và với hàm lượng PM10 như ở
Hình 3.11 dưới đây. Dựa vào ma trận tương quan này, luận án đã xác định được các biến sau khi xây dựng quan hệ tương quan: X1, X2, X3, X4, X2X3, X2X4, X3X4. Đây là các biến tương đối độc lập với nhau hệ số tương quan giữa các biến này tương đối thấp hơn và với hàm lượng PM10 tương đối cao hơn các biến khác.
3.4.1.3. Chuẩn hoá số liệu và lựa chọn các biến đầu vào
Để áp dụng được mô hình này, các biến đầu vào sẽ được chuẩn hoá để loại bỏ ảnh hưởng của sự khác nhau về đơn vị tính giữa các yếu tố như sau:
̅̅
(3.6) Trong đó và
là giá trị ban đầu và sau khi chuẩn hoá của biến ; ̅ và
là giá trị trung bình của biến thứ i. k=1,…, N là đại diện cho ngày thứ j trong chuỗi số liệu.
Hình 3.11. Ma trận tương quan giữa các biến được xem xét với nhau và với hàm lượng PM10 cho trạm Trung Yên 3
Cần lưu ý là các biến được xem xét bao gồm các các biến khí tượng và tổ hợp tích của chúng. Sau khi được chuẩn hoá chuỗi số liệu của từng biến sẽ được đưa về phân phối có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1. Hình 3.12 dưới đây trình bày phân phối của 7 biến được lựa chọn phục vụ xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến trong nghiên cứu này.
Hình 3.12. Các biến phục vụ xây dựng mô hình MLR sau khi được chuẩn hoá tại trạm Trung Yên 3
(X1: Áp suất khí quyển, X2: Nhiệt độ trung bình ngày, X3: Độ ẩm, X4: Tốc độ gió)