Cơ sở lý thuyết của việc tìm khoảng cách tối ưu giữa hai điểm quan trắc là dựa trên tính khả biến của chỉ số chất lượng không khí tổng cộng (TAQI) của các thông số môi trường tại khu vực nghiên cứu. Tính khả biến này được đánh giá bằng hàm tương quan hay hàm cấu trúc không gian của chỉ số tổng cộng P theo hiệu khoảng cách r giữa 2 điểm trong không gian r1
và r2
, xác định bởi công thức sau: - Đối với hàm tương quan không gian:
2 1
R(r) = P'(r )×P'(r )
(2.2) - Đối với hàm cấu trúc không gian:
2 2 1 D(r) = [P(r )-P(r )] (2.3) trong đó, P' r 1 , P' r 2 và P r 1 , P r 2
là các nhiễu động và giá trị của chỉ số tổng
cộng tương ứng tại 2 điểm quan trắc r1
và r2
; r là khoảng cách giữa hai điểm r1
và r2
(r = r - r 1 2
); gạch ngang ứng với phép lấy trung bình hóa thống kê. Do hàm tương
quan R(r) chỉ biểu thị mối tương quan thống kê của P tại 2 điểm r1
và r2
tốt hay không tốt, nhưng không chỉ rõ định lượng tính khả biến của P đến mức độ nào. Bởi vậy, ta sử dụng hàm cấu trúc làm thước đo đánh giá khả năng biến đổi tổng hợp của chất lượng môi trường theo khoảng cách r giữa các cặp điểm r1
và r2
tương ứng. Nếu tính khả biến của hàm cấu trúc D(r) đối với các thông số khảo sát được đặc trưng bởi chỉ số tổng cộng P phụ thuộc vào khoảng cách r thỏa mãn điều kiện cực trị, thì khoảng cách giữa cặp điểm được xem là tối ưu. Khi đó, sơ đồ mạng lưới điểm quan trắc được mô phỏng bằng các đường tròn đồng tâm như sau:
Hình 2.1. Sơ đồ mô phỏng lựa chọn mạng lưới điểm quan trắc tối ưu cho TP Hà Nội đối với đối tượng nghiên cứu KCN, CCN
W2 N1 O E3 N2 N4 S1 S2 S3 S4 N3 NE4 Hướng gió thịnh hành (Đông Nam) SE4 Hướng gió thịnh hành (Đông Bắc) E1 W1 W3 E4 W4 E2 SE’4 SE’1 SE’2 SE’3 SE1 SE2 SE3 NE1 NE2 NE3 NE’1 NE’2 NE’3 NE’4
Trong đó:
ONE1=ONE’1=OSE1=OSE’1= ON1=OE1=OS1=OW1= rmax1 ONE2=ONE’2=OSE2=OSE’2= ON2=OE2=OS2=OW2= rmin2 ONE3=ONE’3=OSE3=OSE’3= ON3=OE3=OS3=OW3= rmax3 ONE4=ONE’4=OSE4=OSE’4= ON3=OE3=OS3=OW3= rmin4, v.v.
- Các điểm rmin và rmax ở hình 2.1 là khoảng cách cực tiểu và cực đại của đường trung bình tính khả biến D(r) thực tế của chỉ số tổng cộng P theo không gian, được tính toán trên dãy số liệu quan trắc không khí ở Hà Nội trong 04 năm 2007-2010 (hình 2.2).
Hình 2.2. Đồ thị biểu diễn các giá trị rmin và rmax
- Giải thích ý nghĩa vật lý sơ đồ mô phỏng đặt điểm quan trắc tối ưu trên hình 2.1 và hình 2.2:
Vì hàm tương quan R(r) và hàm cấu trúc không gian D(r) của chỉ số tổng cộng P là hai hàm ngược nhau, nên khi D(r) đạt cực đại thì tương ứng với hàm tương quan có giá trị nhỏ nhất (tương quan yếu) và ngược lại, khi D(r) đạt min thì hàm tương quan có giá trị lớn nhất (tương quan tốt nhất). Vì lẽ đó, khi hàm cấu trúc biến đổi trong khoảng từ min đến max đã khái quát được bức tranh định lượng tổng quát về tính khả biến của P từ nhỏ nhất đến lớn nhất. Do các khoảng cách rmax, rmin tính từ điểm trung tâm của khu vực nghiên cứu, nên điểm O được lựa chọn làm gốc
tọa độ để tính toán. Với cách phân bố hệ thống mạng lưới điểm quan trắc tối ưu theo sơ đồ ở hình 2.1 sẽ tạo ra được trường dữ liệu đủ độ tin cậy về mặt thống kê, làm cơ sở cho việc nội, ngoại suy làm giàu chuỗi số liệu ở các điểm khác nằm trong miền giới hạn bởi hai đường tròn, không cần phải quan trắc. Đó chính là ý tưởng cơ bản của việc thiết lập mạng lưới điểm quan trắc, nó là cơ sở tiến hành lựa chọn những điểm thừa và bổ sung những điểm mới hoặc kế thừa những điểm từ mạng lưới điểm quan trắc cũ để có mạng lưới điểm tối ưu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sơ đồ mô phỏng hệ thống điểm quan trắc mới chỉ tối ưu về mặt lý thuyết, nên cần phải kết hợp với việc lựa chọn các nhóm đại diện cho từng đối tượng nghiên cứu để lựa chọn hệ thống điểm phù hợp và khảo sát địa hình thực tế để hiệu chỉnh những điểm không có tính khả thi, ví dụ điểm dự định quan trắc theo mô phỏng rơi vào đỉnh tòa nhà, hay sông, hồ, ao, v.v.