Mô hình nơi tiếp nhận đề tài sử dụng là CMB8.2, đƣợc bắt đầu đƣa vào sử dụng từ năm 2005, chạy trên nền hệ điều hành Window, do Cục bảo vệ môi trƣờng Mỹ - US. EPA cung cấp trên website:
https://www3.epa.gov/scram001/receptor_cmb.htm.
Mô hình này là phiên bản mới nhất thay thế phiên bản CMB7, đƣợc nghiên cứu phát triển bởi công ty MACTEC (Dịch vụ môi trƣờng Thái Bình Dƣơng) và Công ty ý tƣởng phần mềm (Ideal Software, Inc). Thông tin về mô hình CMB 8.2 đƣợc thể hiện ở Hình 2.3.
Hình 2.3. Giao diện của phần mềm CMB 8.2
Bộ dữ liệu đầu vào để chạy mô hình bao gồm hồ sơ nhận dạng nguồn đóng góp (Source profiles) và kết quả phân tích thành phần hóa lý của mẫu bụi (Ambient data).
Tuy nhiên, hiện nay chƣa có bộ hồ sơ nguồn thải của bụi nano nên source
profiles của bụi PM2,5 đã đƣợc lựa chọn để nhận dạng nguồn đóng góp, kết hợp với
mối tƣơng quan giữa bụi PM2,5 và bụi nano để đánh giá gián tiếp nguồn đóng góp
của bụi nano. Hồ sơ nguồn thải đƣợc kế thừa trong nghiên cứu của Khoa Quản lý môi trƣờng - Học viện Công nghệ Châu Á (AIT - Thái Lan) làm công cụ đầu vào
cho mô hình CMB do Thái Lan là nƣớc có điều kiện địa hình, kinh tế xã hội có nhiều điểm tƣơng đồng với Việt Nam. Một số source profiles thƣờng dùng đƣợc đƣa trong phần phụ lục.
Các số liệu phân tích về thành phần hóa lý của bụi PM2,5 đƣợc xử lý và nhập
vào file Ambient data theo mẫu đã đƣợc quy định bởi Cục Bảo vệ Môi trƣờng Mỹ
(US-EPA). Sau đó file này và Source Profiles đƣợc chọn sẽ đƣợc sử dụng làm dữ
liệu đầu vào để chạy phần mềm CMB8.2.
Các Source Profiles đƣợc sử dụng gồm: nguồn đốt sinh khối, nguồn từ động cơ chạy xăng, nguồn từ động cơ chạy diesel, nguồn bụi biển, nguồn bụi đất, nguồn
giàu kẽm, nguồn giàu chì, nguồn giàu thiếc, nguồn xây dựng, nguồn NaNO3, nguồn
NH4NO3, nguồn (NH4)2SO4.
Dữ liệu trong Ambient data bao gồm:
- Giá trị trung bình của nồng độ, EC, OC, nồng độ các nguyên tố, nồng độ các
ion có trong bụi PM2,5;
- Các số liệu nồng độ đều đi kèm với các giá trị “uncertainty” tƣơng ứng. Các
giá trị này đại diện cho sai số trong toàn bộ quá trình từ việc lấy mẫu đến phân tích mẫu. Ban đầu giá trị này đƣợc lấy từ độ lệch chuẩn của kết quả phân tích ICP-MS và phân tích IC. Tuy nhiên, giá trị độ lệch chuẩn này không phản ánh tất cả ảnh hƣởng cũng nhƣ các sai số trong toàn bộ quá trình quan trắc (bao gồm lấy mẫu và phân tích), vốn đƣợc đại diện thông qua giá trị “uncertainty”. Do đó, giá trị độ lệch chuẩn này phải đƣợc nhân với một hệ số nhất định để tƣơng đƣơng với giá trị “uncertainty” đó, song hệ số này không nên quá lớn, vì nó khiến cho sai số của quá trình lớn, kéo theo kết quả thu đƣợc không đáng tin cậy.
Mặc dù vậy, mỗi thành phần khác nhau lại có giá trị “uncertainty” cao thấp khác nhau, phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhƣ độ nhạy, độ chính xác của phƣơng pháp, hoặc nguyên tố đó liệu có phải là nguyên tố đặc trƣng cho chỉ một hoặc vài nguồn nhất định,… Do đó mỗi thành phần chỉ có một hệ số tƣơng đối thích hợp và để tìm
thành phần sẽ đƣợc kiểm tra xem có đáp ứng đƣợc các tiêu chí đƣa ra không. Sau đó các tiêu chí đó sẽ đƣợc tích hợp lại, đƣa ra một hệ số tƣơng ứng và hệ số đó sẽ đƣợc sử dụng để làm hệ số nhân cho giá trị độ lệch chuẩn ở trên. Các nguồn trong Source profiles sẽ đƣợc phân tích tìm nguyên tố đặc trƣng cho từng nguồn (nguyên tố xuất hiện trong nguồn đó với tỉ lệ lớn và chỉ xuất hiện trong nguồn đó mà không xuất hiện trong hầu hết các nguồn khác).
Sau khi đã thu đƣợc bộ dữ liệu đầy đủ, file Ambient data và Source profiles
sẽ đƣợc đƣa vào phần mềm CMB8.2 để tiến hành nhận dạng nguồn đóng góp. Tại đây, các dữ liệu một lần nữa đƣợc lựa chọn để đƣa ra kết quả phù hợp và có độ tin cậy cao. Để có thể đạt đƣợc các kết quả nhƣ vậy, cần loại bỏ các thành phần, các nguồn không phù hợp. Sau đó các thành phần, các nguồn còn lại đƣợc kết hợp thành các bộ dữ liệu khác nhau để chạy phần mềm cho ra kết quả. Tuy nhiên, kết quả thu đƣợc chƣa thể đạt đƣợc ngay độ tin cậy yêu cầu, do đó cần tiếp tục loại bớt một số nguồn, thêm lại một số nguồn đã lƣợc bỏ từ trƣớc, đƣa ra các bộ dữ liệu kết hợp mới và tiếp tục chạy thử cho đến khi nào đạt đƣợc độ tin cậy mong muốn. Công việc này đòi hỏi ngƣời chạy phải xử lý nhiều dữ liệu cùng lúc và phải đƣa ra nhiều khả năng nhất có thể về các bộ dữ liệu kết hợp. Nếu nhƣ các khả năng kết hợp khả thi đã đƣợc sử dụng hết mà kết quả vẫn chƣa đạt đƣợc độ tin cậy yêu cầu thì cần điều chỉnh lại một số giá trị “uncertainty” bằng cách nhân chúng với hệ số lớn hơn và chạy lại phần mềm với các bộ dữ liệu mới, cho đến khi đạt đƣợc độ tin cậy mong muốn.
Kết quả thu đƣợc bao gồm các nguồn bụi đóng góp ở các điểm lấy mẫu, nồng độ các thành phần hóa lý trong bụi mà mô hình tính toán đƣợc và lƣợng đóng góp vào tổng khối lƣợng bụi của từng nguồn.
Kết quả của mô hình có thể chấp nhận đƣợc khi thỏa mãn đủ 3 yếu tố: R2
nằm trong khoảng 0,8 đến 1,0; nằm trong khoảng từ 1 đến 2; %Mass nằm trong
khoảng từ 80% đến 120%. Nếu một trong 3 giá trị này nằm ngoài khoảng nói trên, nghĩa là source profile lựa chọn không phù hợp với số liệu đo và cần đƣợc chọn lại [30].
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Nồng độ bụi
Số lƣợng mẫu đƣợc lấy và dữ liệu thời tiết trong khoảng thời gian lấy mẫu của nghiên cứu đƣợc tóm tắt ở Bảng 3.1. Tổng số lƣợng mẫu đƣợc lấy trong cả 2 mùa là 84 mẫu.
Bảng 3.1. Số lƣợng mẫu đã lấy đƣợc
3.1.1. Nồng độ bụi nano
Trong đợt lấy mẫu mùa mƣa, nồng độ bụi nano dao động trong khoảng từ 2,8