Khảo Sát Biến Đổi Theo Mùa Của Tính Chất Quang Học Aerosol Tại Tainan, Đài Loan

• Tác giả: Erika Romero Padlan
• Người hướng dẫn: Assoc. Tang Huang Lin
• Trường học: Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry
• Chuyên ngành: Environmental Science and Management
• Đề tài: Khảo Sát Biến Đổi Theo Mùa Của Tính Chất Quang Học Aerosol Từ Đo Đạc Mặt Đất Và Vệ Tinh Tại Tainan, Đài Loan
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Thai Nguyen

• ACKNOWLEDGEMENT
• 1. PART I: RESEARCH BACKGROUND AND RATIONALE
• 1.1. Research Background and Rationale
• 1.2. Objectives of the Study
• 1.3. Scope of the Study
• 1.4. Statement of the Problem
• 1.5. Limitations
• 2. Air Pollution: Atmospheric Aerosols
• 2.1. AERONET– Ground-Based Measurement
• 2.2. MODIS – Satellite Imagery of Aerosol Optical Depth
• 2.2.1. NASA EOSDIS: Worldview Application
• 2.2.2. NAAPS- Aerosol Modelling
• 2.3. Air Mass Trajectory
• 2.3.1. Concept of Trajectory
• 2.3.2. Application of Trajectory
• 3. DATA AND METHODOLOGY
• 3.1. AERONET – Ground-based measurement of Aerosol Optical Depth (AOD)
• 3.2. MODIS – Satellite Imagery of Aerosol Optical Depth and Ångström Exponent
• 3.3. Navy Aerosol Analysis and Prediction System (NAAPS) – Aerosol Modelling
• 3.4. Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model (HYSPLIT) READY – Back Trajectory Modelling
• 4. RESULT AND DISCUSSION
• 4.1. Annual and Monthly Aerosol Optical Depth
• 4.2. Spectral Deconvolution Algorithm (SDA)
• 4.3. NAAPS Aerosol Modelling
• 4.4. HYSPLIT READY Backward Trajectory
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• LIST OF ABBREVIATIONS

I. Khảo sát biến đổi theo mùa của tính chất quang học aerosol

Nghiên cứu này tập trung vào khảo sát sự biến đổi theo mùa của tính chất quang học aerosol tại khu vực Tainan, Đài Loan. Dữ liệu được thu thập từ cả đo đạc mặt đất (AERONET) và vệ tinh (MODIS) trong khoảng thời gian 5 năm (2009-2014). Kết quả cho thấy sự biến đổi rõ rệt của aerosol theo mùa, với mùa xuân (tháng 3 và 4) có giá trị AOD cao nhất, trong khi mùa hè (tháng 6 và 7) có giá trị AOD thấp nhất. Điều này liên quan đến lượng nước kết tủa và sự vận chuyển aerosol từ các khu vực lân cận như Biển Đông Trung Quốc và Đông Nam Á.

1.1. Phương pháp đo đạc và dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng kết hợp đo đạc mặt đất từ mạng lưới AERONET và đo đạc từ vệ tinh MODIS để đánh giá tính chất quang học aerosol. AERONET cung cấp độ chính xác cao về thời gian, trong khi MODIS mang lại phạm vi quan sát rộng. Sự kết hợp này giúp hiểu rõ hơn về sự biến đổi aerosol theo mùa và không gian.

1.2. Kết quả khảo sát

Kết quả cho thấy aerosol tại Tainan chủ yếu là các hạt mịn (fine mode particles), chiếm hơn 90% tổng số hạt. Mùa xuân có giá trị AOD cao nhất (0.675 nm), trong khi mùa hè có giá trị thấp nhất (0.440 nm). Sự biến đổi này liên quan đến lượng nước kết tủa và sự vận chuyển aerosol từ các khu vực lân cận.

II. Ứng dụng và ý nghĩa thực tiễn

Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn toàn diện về biến đổi mùa của aerosol mà còn có ý nghĩa quan trọng trong việc giám sát chất lượng không khí. Việc kết hợp đo đạc mặt đất và vệ tinh giúp cải thiện độ chính xác và phạm vi quan sát, từ đó hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các biện pháp bảo vệ môi trường hiệu quả.

2.1. Giám sát chất lượng không khí

Nghiên cứu cho thấy sự cần thiết của việc giám sát liên tục aerosol để đánh giá tác động của chúng đến sức khỏe con người và môi trường. Aerosol mịn (PM2.5) là nguyên nhân chính gây ra các vấn đề hô hấp và tim mạch, đặc biệt là ở các khu vực đô thị như Tainan.

2.2. Ứng dụng trong dự báo khí tượng

Dữ liệu từ nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện các mô hình dự báo khí tượng, đặc biệt là trong việc dự đoán sự lan truyền aerosol từ các khu vực khác nhau. Điều này giúp giảm thiểu tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe cộng đồng và môi trường.

III. Phân tích và đánh giá

Nghiên cứu đã thành công trong việc tích hợp dữ liệu từ đo đạc mặt đất và vệ tinh để đánh giá tính chất quang học aerosol tại Tainan, Đài Loan. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có một số hạn chế, như chỉ tập trung vào một trạm đo và không phân loại chi tiết các loại aerosol. Điều này mở ra hướng nghiên cứu mới trong tương lai.

3.1. Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu từ một trạm đo duy nhất, điều này có thể làm giảm tính đại diện của kết quả. Ngoài ra, việc không phân loại chi tiết các loại aerosol cũng là một hạn chế cần được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo.

3.2. Hướng phát triển trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai nên mở rộng phạm vi quan sát bằng cách sử dụng nhiều trạm đo hơn và tích hợp thêm các công nghệ mới để phân loại chi tiết các loại aerosol. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng của kết quả nghiên cứu.