e) Phân tích khí NO2 : xác định nồng độ khối lượng NO2 theo phương pháp Griess-Satzman cải biên trên máy quang phổ so màu
4.8.3/ Phân tích số liệ u:
Để phân tích dữ liệu chúng ta phải làm việc trong lãnh vực thống kê ứng dụng. Có nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu dựa trên sự tồn tại các quan hệ nào đó giữa các dữ liệu để kiểm tra các mối quan hệ này có ý nghĩa về mặt thống kê hay không. Ngày nay, có nhiều chương trình thống kê có sẵn trong máy vi tính cá nhân và máy vi tính lớn … Phần này chỉ đề cập đến một vài khía cạnh đặc biệt đóng vai trò nhất định trong mối quan hệ với giám sát chất lượng môi trường.
¾ Các giá trị dưới mức giới hạn phát hiện :
Khi đo không khí xung quanh, đôi khi thực hiện các giá trị đo nằm dưới giới hạn phát hiện. Nếu cần xác định một giá trị trung bình, thì thật khó để quyết định là sẽ làm gì với các phép đo này. Nếu loại bỏ chúng ra, nồng độ trung bình sẽ quá cao, vì chúng ta bỏ qua giá trị thấp nhất trong hệ thống. Nếu chúng ta giả thiết rằng tất cả các giá trị bỏ qua bằng 0 thì chúng ta đã đánh giá thấp giá trị trung bình. Vì vậy, thường lấy giá trị bằng 0,5 lần giới hạn phát hiện thay vì lấy giá trị dưới mức giới hạn phát hiện. Điều này không phải luôn luôn là phương pháp tốt nhất nhưng nó tốt hơn cách trên.
Hình 4.7 Mẫu nồng độ tính toán (SO2 trung bình năm) do phát thải của 1 trạm đốt chất thải ở Hà Lan.
¾ Sự biến thiên của khí tượng :
Nói chung điều kiện khí hậu có ảnh hưởng mạnh đến nồng độ chất ô nhiễm không khí, phân biệt các điều kiện khí tượng rất có ích cho thống kê. Có thể phân chia theo cơ sở ngày / đêm hoặc theo mùa, nhưng thường phân biệt theo hướng gió. Trong nhiều trường hợp gió là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến nồng độ tính toán và đo đạc.
Một phương pháp thường dùng để làm kết quả có thể so sánh được là biến đổi chúng về điều kiện khí tượng chuẩn. Điều này đạt được bằng cách phân loại nồng độ theo hướng gió. Trong trường hợp đó, nồng độ được định hướng trong mỗi khu vực trên cơ sở tỷ số giữa tần suất khu vực đó trong suốt thời gian đo và tần suất hướng gió đo theo trung bình qua nhiều năm.
¾ Tương quan và hồi quy :
Trong phân tích kết quả đo người ta thường hay dùng tính toán tương quan. Sử dụng các chương trình thống kê có sẵn, mỗi dữ liệu có thể liên quan với nhau. Có vài điều cần lưu ý khi sử dụng hệ thống tương quan hồi quy :
- Với đường chuẩn : nếu hệ số tương quan có ý nghĩa thì kết luận rằng đường chuẩn là đúng.
- Tương quan không nhất thiết là có mối quan hệ nhân quả. Điều đó có thể là một nguyên nhân thường thấy của hiện tượng nồng độ cũng như tốc độ gió đều thấp trong cùng lúc.Ví dụ : nồng độ NOx ban ngày cao hơn ban đêm do xe cộ lưu thông nhiều hơn. Cũng vậy tốc độ gió ban ngày cao hơn ban đêm. Vì vậy có thể coi mối tương quan có ý nghĩa giữa tốc độ gió và nồng độ NOx . Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là khi tốc độ gió cao hơn thì nồng độ cũng cao hơn.
- Báo cáo thống kê luôn là báo cáo xác suất. Nếu chúng ta lập tương quan 20 biến với tất cả các tổ hợp có thể thì chúng ta có được 200 hệ số tương quan. Chỉ do trùng hợp ngẫu nhiên mà 10 trong số chúng là đáng kể với độ tin cậy 0,95. Do đó nếu làm như vậy sẽ không rút ra được kết luận nào cả.
Hình 4.8 Đường chuẩn trên cơ sở hồi quy tuyến tính
4.9 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ GIÁM SÁT : 4.9.1/ Các yêu cầu khi lập báo cáo :