Dữ liệu đƣa vào chạy mô hình đƣợc thực hiện riêng lẻ đối với từng trạm quan trắc và với dữ liệu tổng của cả 06 trạm. Ở đây, dữ liệu MODIS Terra và MODIS Aqua được gộp vào tính toán chung. Kết quả chạy mô hình và mối tương quan giữa dữ liệu trạm quan trắc mặt đất và dữ liệu vệ tinh đƣợc thể hiện cụ thể nhƣ sau:
1Dữ liệu vệ tinh MODIS Aqua và Terra đưa vào sử dụng trong đề tài đươc thu nhận lần lượt vào 6h10
Trạm Nguyễn Văn Cừ
Hình 3. 7- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại trạm Nguyễn Văn Cừ
Hình 3. 8- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tại trạm Nguyễn Văn Cừ Tại trạm Nguyễn Văn Cừ, ta nhận thấy dữ liệu PM2.5 có sự dao động lớn theo thời gian, trong khoảng 9 đến 230 àg/m³ (nồng độ PM 2.5 tại thời điểm cao nhất cao gấp khoảng 25 lần so với thời điểm thấp nhất). Tuy nhiên, tại đây, chỉ có một tháng có giá trị PM 2.5 cao đột biến, các tháng còn lại giá trị chủ yếu tập trung ở mức dưới 100 μg/m³.
Giá trị R² sau khi chạy mô hình cho dữ liệu tại trạm Nguyễn Văn Cừ không cao 0,33.
Trạm Phú Thọ
Hình 3. 9- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại trạm Phú Thọ
Hình 3. 10- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tại trạm Phú Thọ Tại trạm Phú Thọ, giá trị PM 2.5 có sự dao động cực lớn giữa các tháng, thấp nhất khoảng 0.8 μg/m³ và cao nhất trờn 105 àg/m³. Nhƣ vậy, độ chờnh lệch nồng độ bụi giữa hai thời điểm này lên đến khoảng 130 lần. Dữ liệu PM 2.5 dao động mạnh kéo theo sự phân tách các giá trị trên ảnh lớn, do vậy giá trị R² rất thấp 0,156.
Trạm Hạ Long
Hình 3. 11- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại trạm Hạ Long
Hình 3. 12- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tại trạm Hạ Long Tại Hạ Long, nồng độ bụi PM 2.5 trong năm 2014 thấp, sự chênh lệch nồng độ bụi giữa các tháng không cao, dữ liệu phân tán ít. Kết quả tính toán mô hình cho thấy độ tương quan giữa giá trị PM 2.5 từ quan trắc và dữ liệu trên ảnh tương đối tốt, R² = 0,549.
Trạm Huế
Hình 3. 13- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại trạm Huế
Hình 3. 14- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tại trạm Huế Tại Huế, dữ liệu PM 2.5 quan trắc đƣợc dao động không cao giữa các tháng trong năm 2014, ngoại trừ một tháng giá trị này cao đột biến. Kết quả chạy mô hình cho thấy độ tương quan giữa dữ liệu quan trắc và dữ liệu PM 2.5 từ mô hình tính toán là chặt chẽ, R² = 0,61.
Trạm Đà Nẵng
Hình 3. 15- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại trạm Đà Nẵng
Hình 3. 16- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tại trạm Đà Nẵng Giá trị PM 2.5 đo đƣợc tại trạm Đà Nẵng năm 2014 cho thấy nồng độ bụi ở đây tương đối thấp so với các khu vực khác và dao động giữa các tháng không lớn. Giá trị R² 0,578 cho thấy dữ liệu PM 2.5 đo tại trạm và trên ảnh có độ tương quan khá chặt chẽ.
Trạm Khánh Hòa
Hình 3. 17- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại trạm Khánh Hòa
Hình 3. 18- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tại trạm Khánh Hòa Tại Khánh Hòa, tương tự như ở Phú Thọ, nồng độ bụi PM 2.5 dao động tương đối mạnh theo thời gian (độ phân tán lớn), do vậy độ tương quan dữ liệu quan trắc và dữ liệu tính toán theo mô hình không cao, R² chỉ đạt 0,353.
Kết quả tổng hợp cho 06 trạm
Hình 3. 19- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại 06 trạm
Hình 3. 20- Sai số của mô hình hồi quy AOD và PM2.5 tạị 06 trạm
Tổng hợp kết quả độ tương quan giữa dữ liệu trạm mặt đất và tư liệu MODIS được thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 3. 4- Tương quan giữa AOD và PM2.5 tại các trạm
Số TT Trạm R²
1 Hà Nội 0,575
2 Phú Thọ 0,156
3 Hạ Long 0,548
4 Huế 0,610
5 Đà Nẵng 0,578
6 Khánh Hòa 0,353
7 06 trạm 0,377
Hình 3. 21-Biểu đồ hệ số xác định bội R² theo trạm Kết luận:
Dựa trên giá trị nồng độ bụi PM 2.5 đo đƣợc từ các trạm quan trắc mặt đất, ta thấy đƣợc nồng độ PM 2.5 giữa các vùng nông thôn và thành thị, giữa các tháng trong năm tương đối khác biệt. Ở các khu vực được đưa vào thực nghiệm, khí hậu có sự phân mùa rõ rệt (đặc biệt đối với khu vực ĐBSH), nồng độ PM 2.5 tại mùa nóng (vào tầm tháng 5 đến tháng 8) thấp hơn hẳn so với thời điểm mùa lạnh (tầm tháng 1, tháng 2), có thể bởi mùa hè lƣợng mƣa nhiều kéo theo các hạt bụi đƣợc rửa trôi.
Với kết quả chạy mô hình nhƣ trên,hệ số xác định bội R2 (Determination Coefficiant) dao động trong khoảng từ 0,156(tại Phú Thọ) tới 0,610 (tại Huế). Khu vực Phú Thọ có biến động giá trị PM2.5 lớn hơn hẳn so với các khu vực khác kéo theo thông số trên ảnh dao động lớn, dữ liệu phân tán mạnh, do vậy R2có giá trị thấp.Tại các khu vực khác, độ tương quan dữ liệu tương đối tốt, trên 0,5. Nhìn chung, đại lượng R2 chƣa cao so với 1, có thể bởi:
- Số lƣợng điểm sử dụng để lập hàm hồi quy còn mỏng;
- Sự phân bố các điểm quan trắc mặt đất chƣa trải đều một cách tối ƣu.
- Tại một số điểm, giá trị PM2.5 đo tại các trạm quan trắc dao động lớn.