Luận án tiến sĩ quản lý tài nguyên và môi trường nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình chất lượng không khí cmaq tại khu vực hà nội

Luận án tiến sĩ nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình chất lượng không khí CMAQ tại Hà Nội, góp phần quản lý tài nguyên và môi trường hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Hải Đông
• Người hướng dẫn: Doãn Hà Phong
• Trường học: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
• Chuyên ngành: Khoa học Môi trường
• Đề tài: Nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình chất lượng không khí CMAQ tại khu vực Hà Nội
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• 1. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• 2. DANH MỤC HÌNH
• 3. DANH MỤC BẢNG
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Đặt vấn đề, lý do lựa chọn đề tài
• 0.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
• 0.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.2.2. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA
• 1.1. Tổng quan các phương pháp quan trắc môi trường
• 1.2. Các phương pháp quan trắc môi trường
• 1.3. Phân tích, đánh giá
• 1.4. Khái niệm, tổng quan các phương pháp đồng hóa
• 1.5. Tổng quan các phương pháp đồng hóa
• 1.6. Nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu trên Thế giới
• 1.7. Nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu ở Việt Nam
• 1.8. Tổng quan đồng hóa số liệu khí tượng và hóa học khí quyển
• 1.8.1. Đồng hóa số liệu khí tượng học
• 1.8.2. Đồng hóa số liệu trong hóa học khí quyển
• 1.8.3. Đồng hóa số liệu trong các mô hình hóa học
• 1.8.4. Đồng hóa số liệu vệ tinh trong giám sát ô nhiễm không khí
• 1.9. Tiểu kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ TOÁN HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Đối tượng, phạm vi và mục tiêu nghiên cứu
• 2.2. Kỹ thuật đồng hóa số liệu
• 2.3. Thuật toán của bộ lọc Kalman mở rộng
• 2.4. Thuật toán của bộ lọc Kalman tổ hợp
• 2.5. Đồng hóa số liệu trong mô hình WRF
• 2.6. Hiệp phương sai lỗi nền
• 2.7. Hệ thống WRF-3DVAR
• 2.8. Hệ thống WRF-4DVAR
• 2.9. Áp dụng kỹ thuật 4DVAR để đồng hóa số liệu vệ tinh MODIS
• 2.9.1. Số liệu vệ tinh MODIS
• 2.9.2. Đồng hóa số liệu AOD từ số liệu vệ tinh MODIS
• 2.10. Tiểu kết chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU VỆ TINH CHO HỆ THỐNG MÔ HÌNH WRF-CMAQ
• 3.1. Mô tả các bước của quá trình thực nghiệm
• 3.2. Kết quả mô phỏng thực nghiệm
• 3.3. Kết quả mô phỏng vào mùa mưa
• 3.4. Kết quả mô phỏng vào mùa khô
• 3.5. Tiểu kết chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Luận án

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ nhằm đánh giá chất lượng không khí tại Hà Nội. Mục tiêu chính là nâng cao độ chính xác trong việc ước tính nồng độ bụi mịn PM2.5, một trong những chỉ số quan trọng nhất để đánh giá chất lượng không khí. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình trạng ô nhiễm không khí mà còn đề xuất các giải pháp kỹ thuật nhằm cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình CMAQ.

1.1. Tầm quan trọng của chất lượng không khí

Chất lượng không khí là một yếu tố quyết định đến sức khỏe con người và môi trường. Ô nhiễm không khí gây ra nhiều vấn đề nghiêm trọng, từ bệnh tật đến thiệt hại cho hệ sinh thái. Việc đánh giá chất lượng không khí thông qua các chỉ số như PM2.5 là cần thiết để có những biện pháp can thiệp kịp thời. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ viễn thám để thu thập dữ liệu về ô nhiễm không khí, từ đó hỗ trợ cho việc ra quyết định trong quản lý môi trường.

II. Phương pháp nghiên cứu

Luận án áp dụng phương pháp đồng hóa số liệu thông qua việc sử dụng bộ lọc Kalman tổ hợp (LETKF) để xử lý số liệu từ vệ tinh MODIS. Phương pháp này cho phép tích hợp dữ liệu vệ tinh với các số liệu quan trắc mặt đất, từ đó cải thiện độ chính xác của mô hình CMAQ. Việc đồng hóa số liệu vệ tinh không chỉ giúp nâng cao độ tin cậy của các dự báo chất lượng không khí mà còn cung cấp cái nhìn tổng quát về sự biến động của ô nhiễm trong không gian và thời gian.

2.1. Kỹ thuật đồng hóa số liệu

Kỹ thuật đồng hóa số liệu được thực hiện thông qua việc áp dụng các thuật toán như WRFDA, cho phép xử lý và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp mô hình CMAQ có thể phản ánh chính xác hơn các điều kiện khí tượng và ô nhiễm không khí. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng số liệu AOD từ vệ tinh MODIS là một trong những yếu tố quan trọng để cải thiện độ chính xác của mô hình, đặc biệt trong bối cảnh ô nhiễm không khí tại Hà Nội.

III. Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc đồng hóa số liệu vệ tinh đã nâng cao đáng kể độ chính xác của mô hình CMAQ trong việc ước tính nồng độ PM2.5. Các mô phỏng thực nghiệm cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong việc dự đoán nồng độ ô nhiễm không khí, đặc biệt trong các mùa mưa và khô. Điều này chứng tỏ rằng việc tích hợp dữ liệu vệ tinh vào mô hình không chỉ giúp cải thiện chất lượng dự báo mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý môi trường trong việc đưa ra các quyết định kịp thời.

3.1. Đánh giá hiệu quả của mô hình

Đánh giá hiệu quả của mô hình CMAQ sau khi đồng hóa số liệu cho thấy sự tương quan cao giữa nồng độ PM2.5 dự đoán và nồng độ quan trắc thực tế. Các kết quả cho thấy rằng việc sử dụng số liệu vệ tinh không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giúp mô hình phản ánh tốt hơn các biến động trong chất lượng không khí. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng các chính sách quản lý ô nhiễm không khí tại Hà Nội.

IV. Kết luận và kiến nghị

Luận án đã chứng minh rằng việc đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ là một giải pháp hiệu quả trong việc đánh giá chất lượng không khí tại Hà Nội. Nghiên cứu đề xuất cần tiếp tục phát triển các phương pháp đồng hóa và mở rộng ứng dụng của công nghệ viễn thám trong việc giám sát ô nhiễm không khí. Các kiến nghị cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hợp tác giữa các cơ quan nghiên cứu và quản lý môi trường để nâng cao hiệu quả trong công tác bảo vệ môi trường.

4.1. Hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu khuyến nghị cần tiếp tục cải thiện các phương pháp đồng hóa số liệu và mở rộng ứng dụng của mô hình CMAQ cho các khu vực khác. Việc tích hợp thêm các nguồn dữ liệu khác như cảm biến mặt đất và dữ liệu khí tượng sẽ giúp nâng cao độ chính xác và khả năng dự đoán của mô hình. Điều này không chỉ có lợi cho việc quản lý chất lượng không khí mà còn góp phần vào việc phát triển bền vững cho các đô thị lớn như Hà Nội.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Công trình nghiên cứu "Nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình chất lượng không khí CMAQ tại khu vực Hà Nội" do nghiên cứu sinh Nguyễn Hải Đông thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Doãn Hà Phong và TS. Lê Ngọc Cầu tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu. Luận án thuộc nhóm ngành Khoa học Môi trường và Khí tượng học, đi sâu vào bài toán mô hình hóa chất lượng không khí kết hợp kỹ thuật viễn thám và đồng hóa số liệu.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Ô nhiễm không khí, đặc biệt là ô nhiễm bụi mịn PM2.5, đang là vấn đề môi trường nghiêm trọng tại các đô thị lớn ở Việt Nam, trong đó Hà Nội là một trong hai địa phương ghi nhận nồng độ bụi thường xuyên ở mức cao. Để giám sát chất lượng không khí (CLKK), hiện có ba phương pháp chính: đo đạc trực tiếp tại trạm quan trắc mặt đất, viễn thám vệ tinh và mô hình hóa.

• Phương pháp trạm mặt đất có độ chính xác cao nhưng mang tính chất điểm, đại diện trong phạm vi hẹp (thường ở độ cao dưới 20m), chi phí lắp đặt và vận hành đắt đỏ nên khó triển khai dày đặc.
• Phương pháp viễn thám cung cấp thông tin diện rộng nhưng chỉ đo gián tiếp qua các đặc tính quang học của cột khí quyển tổng cộng, độ chính xác ở mức trung bình và tần suất phụ thuộc chu kỳ quét của vệ tinh.
• Phương pháp mô hình hóa (như hệ thống mô hình WRF-CMAQ) mô tả được các quá trình vật lý, hóa học, khuếch tán và lắng đọng, nhưng lại phụ thuộc chặt chẽ vào độ chính xác của trường số liệu khí tượng và hóa học ban đầu.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định: Hiện nay chưa có phương pháp đơn lẻ nào cung cấp hoàn chỉnh toàn bộ số liệu đầu vào đồng nhất cả về không gian lẫn thời gian cho mô hình CLKK. Việc kết hợp số liệu viễn thám độ sâu quang học sol khí (AOD) vào mô hình chất lượng không khí đa quy mô CMAQ thông qua kỹ thuật đồng hóa số liệu để tối ưu hóa trường ban đầu tại khu vực Hà Nội là một yêu cầu kỹ thuật cấp thiết chưa được giải quyết đầy đủ ở quy mô thực nghiệm chi tiết.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận án gồm:

1. Nghiên cứu áp dụng phép lọc Kalman tổ hợp (LETKF) để đồng hóa số liệu AOD từ vệ tinh MODIS, nâng cao độ chính xác ước tính nồng độ PM2.5 trong không khí cho khu vực Hà Nội.
2. Nghiên cứu đề xuất được Quy trình đồng hóa số liệu vệ tinh AOD sử dụng module WRFDA phục vụ công tác đánh giá chất lượng không khí phù hợp với điều kiện của Việt Nam.

Nhiệm vụ nghiên cứu được phân chia thành 4 nhóm chính:

• Nhiệm vụ a (Thu thập tài liệu): Thu thập tài liệu chuyên môn về khu vực nghiên cứu, mô hình WRF (The Weather Research and Forecasting Model) và mô hình CMAQ (Community Multi-scale Air Quality).
• Nhiệm vụ b (Thu thập số liệu): Thu thập số liệu khí tượng (nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, tốc độ và hướng gió, bức xạ); số liệu nồng độ bụi PM10 và PM2.5 tại các trạm quan trắc; số liệu độ sâu quang học AOD từ vệ tinh MODIS; số liệu kiểm kê phát thải và các số liệu liên quan.
• Nhiệm vụ c (Nội dung nghiên cứu lý thuyết và quy trình): Nghiên cứu thuật toán đồng hóa số liệu; nghiên cứu cài đặt và thiết lập hệ thống mô hình WRF-CMAQ cùng module đồng hóa WRFDA; nghiên cứu phương pháp xử lý số liệu khí tượng, viễn thám và phát thải; xây dựng quy trình mô phỏng CLKK có và không có đồng hóa số liệu vệ tinh.
• Nhiệm vụ d (Thực nghiệm mô phỏng): Thiết lập miền mô phỏng và thời gian thực nghiệm; thực hiện mô phỏng so sánh giữa quy trình có đồng hóa và không đồng hóa; đánh giá tác động của đồng hóa số liệu vệ tinh đến kết quả mô phỏng nồng độ PM2.5.

Luận án đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu trọng tâm:

1. Đồng hóa số liệu cho mô hình CMAQ được thực hiện ở module nào của mô hình?
2. Loại số liệu vệ tinh nào đáp ứng được yêu cầu cho mục đích đồng hóa và việc đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ được tiến hành như thế nào?
3. Đánh giá kết quả của mô hình sau khi số liệu vệ tinh đã được đồng hóa như thế nào và hiệu quả của việc đồng hóa số liệu vệ tinh trong giám sát ô nhiễm không khí ra sao?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Nồng độ bụi mịn PM2.5; hệ thống mô hình WRF-CMAQ; phép lọc Kalman; dữ liệu viễn thám MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer); độ sâu quang học sol khí AOD.
• Phạm vi không gian: Khu vực thành phố Hà Nội và các vùng phụ cận.
• Phạm vi thời gian: Tập trung vào các đợt quan trắc thực tế trong các năm 2015, 2017 và 2019 (bao gồm cả mùa mưa và mùa khô).
• Phạm vi nội dung: Đồng hóa số liệu độ sâu quang học sol khí AOD từ vệ tinh vào hệ thống mô hình WRF-CMAQ qua module WRFDA.

Luận điểm bảo vệ

• Luận điểm 1: Quy trình đồng hóa số liệu vệ tinh AOD sử dụng module WRFDA phục vụ công tác dự báo, đánh giá CLKK phù hợp với điều kiện của Việt Nam.
• Luận điểm 2: Đồng hóa số liệu AOD từ vệ tinh MODIS nâng cao độ chính xác ước tính, dự báo CLKK cho khu vực Hà Nội là phù hợp.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu quan trắc và viễn thám chất lượng không khí

Luận án điểm lại lịch sử phát triển của các phương pháp quan trắc không khí:

• Quan trắc mặt đất: Phân tích theo các tiêu chuẩn Việt Nam như TCVN 7726:2007 (SO2 bằng huỳnh quang cực tím), TCVN 6137:2009 (NO2 bằng phương pháp Griess-Saltzman cải biên), TCVN 7725:2007 (CO bằng phổ hồng ngoại không phân tán NDIR), TCVN 7171:2002 (O3 bằng huỳnh quang cực tím), TCVN 5067:1995 (tổng bụi lơ lửng TSP bằng khối lượng màng lọc) và AS/NZS 3580.7:2009 (PM10, PM2.5 bằng phương pháp cân trọng lượng chia đôi, tia beta và tán xạ ánh sáng).
• Ứng dụng viễn thám quốc tế: Kể từ vệ tinh Landsat-1 (1973), việc theo dõi sol khí tầng đối lưu được phát triển qua các công trình của Carnahan và cộng sự (1984) dùng tỷ số kênh phổ Landsat TM; Tanre và cộng sự (1988) dùng hiệu ứng làm mờ tán xạ; Sifakis và Deschamps (1992) xây dựng tương quan AOD và nồng độ bụi bằng ảnh SPOT và Landsat-5/TM; Nuno Grosso và cộng sự (2007), Retalis và Sifakis (2009) sử dụng MODIS và MERIS-ENVISAT; Zhang và cộng sự (2015) dùng Landsat 8 OLI; Jian Zeng và cộng sự (2019) và Jana Doubalova (2018) dùng cảm biến TROPOMI trên vệ tinh Sentinel-5P để lập bản đồ CO và NO2.
• Nghiên cứu viễn thám tại Việt Nam: Trần Thị Vân, Nguyễn Phú Khánh, Hà Dương Xuân Bảo (2014) sử dụng độ dày quang học sol khí AOT từ ảnh Landsat thiết lập hồi quy phi tuyến bậc hai để mô phỏng phân bố PM10 tại TP. Hồ Chí Minh; Trần Đăng Hùng, Doãn Hà Phong, Hoàng Thanh Tùng, Nguyễn Hải Đông và cộng sự (2017) kết hợp GIS, MODIS AOD và mô hình GEOS-Chem giám sát biến động PM2.5 tại miền Bắc Việt Nam giai đoạn 2000-2010.

Các hướng nghiên cứu mô hình hóa và đồng hóa số liệu

• Mô hình hóa chất lượng không khí: Tổng quan các mô hình AERMOD, CALPUFF, CALMET, UAM, CAMx, MM5, RAMS, GEOS-Chem, WRF-Chem, hệ thống phát thải SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions) và hệ thống CMAQ (Community Multi-scale Air Quality) do Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (US EPA) phát triển.
• Phương pháp đồng hóa số liệu (Data Assimilation):
  • Khái niệm nền tảng từ Eugenia Kalnay (2003) và Geir Evensen (2009): Đồng hóa số liệu là sự kết hợp tối ưu giữa số liệu quan trắc và trường phỏng đoán nền dựa trên ước tính không thiên vị tuyến tính tốt nhất (BLUE).
  • Đồng hóa biến phân (Variational): Lorenc (1986), Le Dimet và Talagrand (1986), Jean Pailleux (1989), Rabier (2000) với các sơ đồ biến phân 3 chiều (3DVAR) và 4 chiều (4DVAR) nhằm cực tiểu hóa hàm chi phí (cost function). Hendrik Elbern và Hauke Schmidt (2001) chỉ ra hạn chế của biến phân trong việc không phản ánh biến thiên thời gian của ma trận hiệp phương sai sai số nền.
  • Nghiên cứu thực nghiệm ĐHBP trên thế giới: Xavier (2006) đồng hóa profile nhiệt ẩm MODIS vào MM5; Routray (2008) dùng WRF-3DVAR đồng hóa số liệu thám không và vệ tinh Kalpana-1 dự báo mưa lớn tại Ấn Độ; Rakesh (2009) đồng hóa gió từ QSCAT và tổng lượng nước có thể kết tủa (TPW) từ SSM/I cho MM5 và WRF; Kursinski (1997), Rocken (1997), Zou và cộng sự (1999, 2000) đồng hóa dữ liệu khúc xạ GPS/MET vào hệ thống SSI của NCEP; Zhiquan Liu và cộng sự (2011) đồng hóa xoáy bão.
  • Đồng hóa dãy và lọc Kalman tổ hợp: Ghil và Malanotte-Rizzoli (1991) mở rộng nội suy tối ưu (OI) sang bộ lọc Kalman; Evensen phát triển bộ lọc Kalman tổ hợp (EnKF); Szunyogh và cộng sự (2008) phát triển bộ lọc Kalman biến đổi cục bộ (LETKF) cho hệ thống dự báo toàn cầu NCEP 2004.
  • Tình hình nghiên cứu đồng hóa tại Việt Nam: Kiều Thị Xin và Lê Đức (2003) áp dụng 3DVAR cho mô hình HRM; Lê Hoàng Nghiêm (2009) dùng MM5-CMAQ tại TP. Hồ Chí Minh đạt hệ số tương quan $R^2 = 0{,}7$; Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng (2009) dùng WRF-VAR ban đầu hóa xoáy bão trên Biển Đông; Trần Tân Tiến và Nguyễn Thị Thanh (2011) đồng hóa MODIS trong WRF dự báo mưa miền Trung; Kiều Quốc Chánh (2011, 2012, 2013) nghiên cứu lý thuyết WRF-LETKF và áp dụng đa vật lý dự báo bão Megi (2010), Côn Sơn (2010); Nguyễn Kỳ Phùng và cộng sự (2017) ghép nối WRF-CMAQ tại TP. Hồ Chí Minh với sai số gió MAE = 0,25 m/s, nhiệt độ MAE = 0,4°C; các đề tài nghiên cứu của TS. Ngô Đức Thành (ĐT.2011-G/10) và GS. Trần Tân Tiến (KC.08.19/11-15).

Vị trí và khoảng trống luận án giải quyết

Trong khi phần lớn các nghiên cứu đồng hóa tại Việt Nam tập trung vào biến tượng khí tượng (mưa, bão) hoặc sử dụng trực tiếp mô hình phát thải tĩnh, luận án này định vị việc tích hợp số liệu viễn thám sol khí MODIS AOD vào module WRFDA của hệ thống WRF, từ đó tạo ra trường khí tượng và sol khí tối ưu cung cấp cho mô hình CMAQ để mô phỏng chi tiết nồng độ bụi PM2.5 tại khu vực Hà Nội.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm toán học

1. Lý thuyết ước lượng tuyến tính tối ưu (BLUE): Kết hợp thống kê trường quan trắc ($y$) và trường phỏng đoán nền ($x_b$) với ma trận hiệp phương sai sai số nền ($B$) và ma trận sai số quan trắc ($R$) để xác định trạng thái phân tích ($x_a$).
2. Kỹ thuật đồng hóa biến phân (3DVAR / 4DVAR): Tìm cực tiểu của hàm chi phí $J(x)$ trong không gian ba chiều hoặc cửa sổ thời gian bốn chiều: $$J(x) = \frac{1}{2}(x - x_b)^T B^{-1} (x - x_b) + \frac{1}{2}(y - H(x))^T R^{-1} (y - H(x))$$ trong đó $H$ là toán tử quan trắc chuyển đổi từ không gian trạng thái mô hình sang không gian quan trắc.
3. Bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) và Bộ lọc Kalman tổ hợp (EnKF / LETKF): Cập nhật hiệp phương sai sai số phân tích theo thời gian thông qua tích phân một tổ hợp trạng thái dự báo, giảm tải việc tính toán giải tích ma trận đạo hàm tiếp tuyến.

Hệ thống mô hình thực nghiệm

• Mô hình khí tượng WRF (Weather Research and Forecasting): Sử dụng hệ thống xử lý ARW, giải các phương trình động lực phi thủy tĩnh với hệ tọa độ áp suất thủy tĩnh theo khối lượng (Eulerian mass coordinate).
• Hệ thống đồng hóa WRFDA: Bao gồm các module tiền xử lý OBSPROC để kiểm tra chất lượng, loại bỏ sai số thô và chuẩn hóa dữ liệu vệ tinh về định dạng LITTLE_R.
• Mô hình phát thải SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions): Phân bổ không gian, thời gian và phân nhóm hóa học cho các nguồn phát thải dạng điểm, diện và đường.
• Mô hình hóa học - vận chuyển CMAQ (Community Multi-scale Air Quality): Sử dụng module CCTM (CMAQ Chemistry-Transport Model) cùng các module tính toán tốc độ quang phân, điều kiện ban đầu (ICON) và điều kiện biên (BCON) thông qua giao diện I/O API trên hệ điều hành Ubuntu Linux.

Phương pháp nghiên cứu cụ thể

• Phương pháp xử lý ảnh viễn thám: Sử dụng sản phẩm MODIS AOD độ phân giải 3 km (MODIS_3K), áp dụng các thuật toán hiệu chỉnh khí quyển (như Darkest Object Subtraction - DOS) để trích xuất giá trị độ sâu quang học.
• Phương pháp mô hình hóa số trị: Cấu hình hệ thống WRF-CMAQ lồng lưới (Domain và Nest) bao phủ khu vực Hà Nội, thiết lập các trường hợp chạy mô phỏng đối chứng: trước đồng hóa (Before Assimilation - BF) và sau đồng hóa (After Assimilation - AF).
• Phương pháp thống kê, phân tích đa thời gian: Phân tích tương quan tuyến tính, vẽ đồ thị hồi quy và tính toán sai số giữa kết quả mô hình ước tính với số liệu thực đo tại trạm quan trắc (QT) theo các chuỗi thời gian liên tục 24 giờ.

Nguồn tư liệu và dữ liệu

Nhóm dữ liệu	Nguồn cung cấp / Đặc tính kỹ thuật	Mục đích sử dụng
Số liệu quan trắc mặt đất	Trung tâm Quan trắc Môi trường (Tổng cục Môi trường), Chi cục Bảo vệ Môi trường Hà Nội	Đối sánh, kiểm định nồng độ PM2.5 tại trạm Nguyễn Văn Cừ, Trung Yên, Minh Khai
Số liệu viễn thám	Cảm biến MODIS trên vệ tinh Terra/Aqua của NASA (sản phẩm MODIS_3K)	Chiết xuất AOD đưa vào module đồng hóa OBSPROC
Số liệu khí tượng nền	Dữ liệu tái phân tích toàn cầu GFS/NCEP của NOAA	Cung cấp điều kiện biên và trường ban đầu cho mô hình WRF
Số liệu phát thải	Cơ sở dữ liệu kiểm kê phát thải khu vực	Đầu vào cho mô hình SMOKE tạo phát thải ô lưới cho CMAQ

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về quan trắc môi trường và các kỹ thuật đồng hóa số liệu:

• Hiện trạng quan trắc môi trường: Trình bày định nghĩa quan trắc theo Luật Bảo vệ Môi trường năm 2020 và khái niệm giám sát ô nhiễm không khí theo Andrew Knox. Liệt kê các quy chuẩn kỹ thuật quốc gia, cụ thể là QCVN 05:2013/BTNMT về giới hạn các thông số cơ bản:

TT	Thông số	Trung bình 1 giờ ($\mu g/m^3$)	Trung bình 8 giờ ($\mu g/m^3$)	Trung bình 24 giờ ($\mu g/m^3$)	Trung bình năm ($\mu g/m^3$)
1	$\text{SO}_2$	350	-	125	50
2	$\text{CO}$	30.000	-	-	-
3	$\text{NO}_2$	200	-	100	40
4	$\text{O}_3$	200	120	-	-
5	Tổng bụi lơ lửng (TSP)	300	-	200	100
6	Bụi $\text{PM}_{10}$	-	-	150	50
7	Bụi $\text{PM}_{2.5}$	-	-	50	25
8	Chì ($\text{Pb}$)	-	-	1,5	0,5

• Phân tích ưu nhược điểm 3 phương pháp:
  • Trạm mặt đất: Chính xác cao nhất nhưng là số liệu dạng điểm, chiều cao đo hạn chế ($< 20\text{ m}$), chi phí đầu tư lớn (trước 2016 Hà Nội chỉ có 1 trạm cố định tại Nguyễn Văn Cừ; năm 2016 lắp thêm 2 trạm cố định và 8 trạm cảm biến; năm 2020 tiếp nhận thêm 24 trạm).
  • Viễn thám: Phủ rộng, chi phí thấp nhưng đo gián tiếp giá trị tổng cột, tần suất chụp hạn chế.
  • Mô hình hóa: Mô tả động lực học và biến đổi hóa học nhưng phụ thuộc vào sai số trường ban đầu.
• Tổng quan kỹ thuật đồng hóa: Phân loại chi tiết hai trường phái đồng hóa biến phân (3DVAR, 4DVAR) và đồng hóa dãy (OI, EKF, EnKF, LETKF). Tổng hợp các công trình ứng dụng ĐHSL trong khí tượng, bão và chất lượng không khí trên thế giới và tại Việt Nam.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ TOÁN HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 trình bày chi tiết cấu trúc toán học và quy trình công nghệ tích hợp hệ thống:

• Thuật toán bộ lọc: Trình bày chi tiết toán học của bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) gồm chu trình dự báo ma trận trạng thái, ma trận hiệp phương sai sai số và bước cập nhật quan trắc; cấu trúc thuật toán lọc Kalman tổ hợp (EnKF, LETKF).
• Hệ thống WRFDA: Phân tích ma trận hiệp phương sai sai số nền ($B$), cấu trúc hệ thống WRF-3DVAR và WRF-4DVAR, thiết lập cửa sổ thời gian phân tích của module OBSPROC.
• Quy trình xử lý số liệu MODIS AOD: Phương pháp đọc ảnh MODIS 3 km (MODIS_3K), giải mã kênh phổ, áp dụng thuật toán trích xuất AOD và chuyển đổi sang định dạng bản ghi quan trắc chuẩn LITTLE_R để nạp vào WRFDA.
• Cấu hình miền tính WRF-CMAQ: Thiết lập hệ tọa độ lồng lưới (Domain và Nest) tập trung vào khu vực đồng bằng Bắc Bộ và trung tâm Hà Nội; xác định các thông số lớp biên khí quyển, bước thời gian tích phân và các liên kết tệp dữ liệu I/O API giữa WPS, WRF, SMOKE và CCTM.

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU VỆ TINH CHO HỆ THỐNG MÔ HÌNH WRF-CMAQ

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm mô phỏng trên máy tính chạy hệ điều hành Ubuntu:

• Quy trình thực nghiệm: Thực hiện chuỗi mô phỏng đối chứng song song: mô phỏng truyền thống không đồng hóa số liệu (BF) và mô phỏng có đồng hóa dữ liệu MODIS AOD qua module WRFDA (AF).
• Thực nghiệm mùa khô:
  • Đợt 16/01/2015 - 22/01/2015 và 05/02/2015 - 11/02/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ: Phân tích nồng độ PM2.5 thực tế so với kết quả mô hình tại các mốc giờ 00, 03, 06, 09, 12, 18, 21h (Hình PL.05, PL.07; Bảng PL.01, PL.02).
  • Đợt 05/02/2019 - 11/02/2019 tại trạm Trung Yên và trạm Minh Khai: Đánh giá tương quan và đồ thị hồi quy (Hình 3.14, 3.15, PL.10; Bảng PL.09, PL.10).
• Thực nghiệm mùa mưa:
  • Đợt 04/07/2017 - 10/07/2017 và 06/09/2017 - 12/09/2017 tại các trạm Nguyễn Văn Cừ, Trung Yên, Minh Khai (Hình 3.16 - 3.21, PL.08, PL.09; Bảng PL.03 - PL.08).
  • Đợt 06/09/2019 - 12/09/2019 tại trạm Trung Yên và trạm Minh Khai (Hình 3.22, 3.23, PL.11; Bảng PL.11, PL.12).
• Đánh giá kết quả: Các phân tích tương quan hồi quy chỉ ra rằng sau khi thực hiện đồng hóa số liệu AOD từ vệ tinh MODIS, đường biểu diễn nồng độ PM2.5 của mô hình CMAQ (AF) bám sát hơn với số liệu quan trắc thực tế tại các trạm mặt đất (QT) so với trường hợp chạy mô hình thuần túy không đồng hóa (BF), giảm thiểu độ lệch nồng độ cực trị vào các thời điểm ban đêm và sáng sớm.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới của luận án

1. Về mặt khoa học và lý luận:
   • Cung cấp cơ sở khoa học và phương pháp mới sử dụng số liệu vệ tinh (độ sâu quang học sol khí AOD từ cảm biến MODIS) để xây dựng bộ số liệu đầu vào tối ưu cho hệ thống mô hình WRF-CMAQ trong mô phỏng, đánh giá chất lượng không khí tại khu vực Hà Nội.
   • Làm sáng tỏ khả năng tích hợp của module đồng hóa WRFDA trong việc tiếp nhận số liệu viễn thám sol khí định dạng LITTLE_R để cải thiện trường ban đầu phục vụ bài toán hóa học khí quyển.
2. Về mặt thực tiễn:
   • Xây dựng hoàn chỉnh quy trình công nghệ đồng hóa số liệu vệ tinh cho hệ thống mô hình WRF-CMAQ chạy trên nền tảng mã nguồn mở Linux/Ubuntu phù hợp với điều kiện ứng dụng tại Việt Nam.
   • Thiết lập công cụ đánh giá nồng độ bụi PM2.5 diện rộng mang tính toàn diện phục vụ công tác giám sát ô nhiễm không khí tại thành phố Hà Nội, có khả năng mở rộng ứng dụng cho các tỉnh thành khác trên toàn quốc, đặc biệt hữu ích đối với các vùng chưa có trạm quan trắc mặt đất.

Đề xuất và kiến nghị của tác giả

• Ứng dụng quy trình đồng hóa số liệu vệ tinh vào các cơ quan quản lý nhà nước về môi trường (như Tổng cục Môi trường, Chi cục Bảo vệ Môi trường các địa phương) để hỗ trợ công tác giám sát, cảnh báo sớm và truy tìm nguồn gốc phát thải ô nhiễm không khí.
• Kết hợp số liệu quan trắc tự động liên tục trên mặt đất với dữ liệu viễn thám để cập nhật thường xuyên trường điều kiện biên và ban đầu cho các mô hình dự báo nghiệp vụ.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

• Về nguồn dữ liệu vệ tinh: Dữ liệu MODIS AOD phụ thuộc nhiều vào điều kiện mây che phủ; trong mùa mưa hoặc những ngày nhiều mây, số lượng pixel ảnh AOD hợp lệ bị suy giảm đáng kể, ảnh hưởng đến mật độ số liệu nạp vào module đồng hóa.
• Về mạng lưới quan trắc đối chứng: Giai đoạn trước năm 2016, số liệu đối sánh chỉ dựa vào 01 trạm quan trắc cố định duy nhất tại đường Nguyễn Văn Cừ, gây khó khăn trong việc kiểm chứng không gian đa điểm trong các thử nghiệm năm 2015.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng ứng dụng đồng hóa số liệu cho các nguồn vệ tinh thế hệ mới có độ phân giải cao hơn như cảm biến TROPOMI trên vệ tinh Sentinel-5P để đồng hóa thêm các thành phần khí ô nhiễm ($NO_2, SO_2, CO, O_3$).
• Thử nghiệm áp dụng quy trình đồng hóa cho các đô thị lớn khác và các vùng kinh tế trọng điểm trên toàn lãnh thổ Việt Nam.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với nghiên cứu sinh, học viên và giảng viên: Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu trong các chuyên ngành Mô hình hóa môi trường, Khí tượng - Khí hậu học, Địa tin học và Viễn thám. Cung cấp chi tiết các bước cài đặt hệ thống mô hình WRF, CMAQ, SMOKE và module WRFDA trên hệ điều hành Ubuntu.
• Đối với cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Cung cấp giải pháp kỹ thuật bổ trợ cho mạng lưới quan trắc mặt đất, giúp các nhà quản lý môi trường tại Sở Tài nguyên và Môi trường, Tổng cục Môi trường có thêm công cụ giám sát diện rộng và đánh giá tác động phát thải phục vụ quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng những hệ thống mô hình toán nào để mô phỏng chất lượng không khí?

Tác giả sử dụng hệ thống mô hình tích hợp gồm: mô hình khí tượng nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Weather Research and Forecasting), hệ thống đồng hóa dữ liệu WRFDA, mô hình tính toán phát thải SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions) và hệ thống mô hình chất lượng không khí đa quy mô CMAQ (Community Multi-scale Air Quality) với module vận chuyển hóa học CCTM.

2. Thông số quang học viễn thám nào được chiết xuất từ vệ tinh để đồng hóa vào mô hình?

Thông số được sử dụng là độ sâu quang học sol khí (Aerosol Optical Depth - AOD / Aerosol Optical Thickness - AOT) chiết xuất từ sản phẩm ảnh 3 km (MODIS_3K) của máy đo quang phổ MODIS lắp đặt trên vệ tinh Terra/Aqua của NASA, sau đó chuyển đổi về định dạng chuẩn LITTLE_R thông qua module tiền xử lý OBSPROC.

3. Số liệu thực tế tại các trạm quan trắc mặt đất nào được dùng để đối soát kết quả?

Số liệu thực nghiệm được thu thập tại ba trạm quan trắc tại Hà Nội: trạm quan trắc cố định Nguyễn Văn Cừ (thuộc Trung tâm Quan trắc Môi trường, sử dụng phương pháp tán xạ ánh sáng) trong các đợt mô phỏng năm 2015, 2017; trạm Trung Yên và trạm Minh Khai (thuộc Chi cục Bảo vệ Môi trường Hà Nội, sử dụng phương pháp đo hấp thụ tia beta) trong các đợt mô phỏng năm 2017 và 2019.

4. Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia nào quy định nồng độ giới hạn của bụi PM2.5 được tác giả trích dẫn?

Tác giả trích dẫn Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng không khí xung quanh QCVN 05:2013/BTNMT do Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành. Theo quy chuẩn này, giá trị giới hạn của bụi PM2.5 trung bình 24 giờ là $50\ \mu\text{g}/\text{m}^3$ và trung bình năm là $25\ \mu\text{g}/\text{m}^3$.

5. Sự khác biệt cốt lõi giữa phương pháp đồng hóa biến phân và phương pháp đồng hóa dãy là gì?

Trong phương pháp đồng hóa biến phân (3DVAR/4DVAR), trạng thái phân tích được tìm bằng cách tối thiểu hóa hàm chi phí trên toàn miền với ma trận sai số hiệp biến trạng thái nền được giữ cố định theo thời gian. Ngược lại, phương pháp đồng hóa dãy (tiêu biểu là bộ lọc Kalman và lọc Kalman tổ hợp EnKF/LETKF) cho phép ma trận sai số hiệp biến của trạng thái nền được tích phân và cập nhật liên tục biến thiên theo thời gian.

---

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Hải Đông đã giải quyết thành công bài toán tích hợp số liệu viễn thám độ sâu quang học sol khí MODIS AOD vào hệ thống mô hình WRF-CMAQ thông qua module WRFDA nhằm mô phỏng nồng độ bụi mịn PM2.5 tại khu vực Hà Nội. Kết quả thực nghiệm qua các chuỗi số liệu mùa mưa và mùa khô các năm 2015, 2017 và 2019 chứng minh việc đồng hóa số liệu vệ tinh giúp cải thiện rõ rệt độ chính xác của trường mô phỏng so với số liệu quan trắc thực tế tại các trạm mặt đất. Công trình đóng góp một quy trình công nghệ hoàn chỉnh trên nền tảng phần mềm mã nguồn mở, cung cấp công cụ khoa học phục vụ công tác giám sát, cảnh báo ô nhiễm không khí tại Hà Nội và các địa phương trên toàn quốc.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA 1. Tổng quan các phương pháp quan trắc môi trường 1. Các phương pháp quan trắc môi trường Theo Luật Bảo vệ môi trường năm 2020 [5], thành phần môi trường là yếu tố vật chất tạo thành môi trường gồm đất, nước, không khí, sinh vật, âm thanh, ánh sáng và các hình thái vật chất khác. Quan trắc môi tường là việc theo dõi liên tục, định kỳ, đột xuất có hệ thống về thành phần môi trường, các nhân tố tác động đến môi trường, chất thải nhằm cung cấp thông tin đánh giá hiện trạng môi trường, diễn biến chất lượng môi trường và tác động xấu đến chất lượng môi trường.

Theo tác giả Andrew Knox [53], giám sát ô nhiễm không khí là việc sử dụng các công cụ, phương pháp khoa học và toán học để đánh giá nồng độ hoặc tốc độ phát thải các chất gây ô nhiễm không khí. Có nghĩa là, giám sát ô nhiễm không khí là sự theo dõi, quan sát mang tính chủ động thường xuyên của cơ quan chức năng đối với CLKK và sự tác động bằng các biện pháp tích cực nhằm hạn chế tình trạng ô nhiễm không khí, bảo đảm sự tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe, đời sống, hoạt động xã hội của người dân ở mức thấp nhất. Ở Việt Nam, công tác giám sát ô nhiễm không khí dựa trên cơ sở các số liệu quan trắc được theo quy định cụ thể của từng thành phần vật chất gây ô nhiễm tồn tại trong không khí được quy định tại Thông tư số 24/2017/TT- BTNMT ngày 01 tháng 9 năm 2017 [2]. Theo Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về CLKK xung quanh QCVN 05:2013/BTNMT được Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành năm 2013 [1], giá trị giới hạn của các thông số cơ bản trong không khí xung quanh được quy định tại Bảng 1.

Giá trị giới hạn các thông số cơ bản trong không khí xung quanh. Đơn vị: Microgam trên mét khối (μg/m3) Trung bình Trung bình Trung bình Trung bình TT Thông số 1 giờ 8 giờ 24 giờ năm 1 SO2 350 - 125 50 2 CO 30.000 - - 3 NO2 200 - 100 40 4 O3 200 120 - - Tổng bụi lơ lửng 5 300 - 200 100 (TSP) 6 Bụi PM10 - - 150 50 7 Bụi PM2.5 - - 50 25 8 Pb - - 1,5 0,5 Ghi chú: dấu (-) là không quy định Cũng theo QCVN 05:2013/BTNMT, đối với mỗi một loại thông số cơ bản trong không khí được quy định một phương pháp phân tích xác định khác nhau nhưng chủ yếu dựa trên việc xác định nồng độ khối lượng của chúng trong không khí. a) Phương pháp xác định bằng thiết bị quan trắc a.1) Thiết bị quan trắc đặt tại trạm quan trắc mặt đất Ở Việt Nam, phương pháp xác định các thông số cơ bản trong không khí bằng thiết bị quan trắc tại các trạm quan trắc đặt mặt đất của được quy định tại QCVN 05:2013/BTNMT và Thông tư số 24/2017/TT-BTNMT, cụ thể như sau: - Xác định nồng độ khối lượng của Sunfua điôxit (SO2) bằng phương pháp huỳnh quang cực tím theo Tiêu chuẩn Việt Nam TCVN 7726:2007 [15]: phương pháp này dựa vào phát xạ ánh sáng huỳnh quang do các phân tử SO2 trước đó đã được kích hoạt bởi bức xạ UV. Kỹ thuật đo này ít bị các chất hóa học gây nhiễu so với các kỹ thuật hiện hành khác, tuy nhiên, các hợp chất sau đây có thể ảnh hưởng đến phép xác định lưu huỳnh dioxit: hydro sunfua, 10 hydrocacbon vòng, oxit nitric, nước và các hợp chất mecaptan có khối lượng phân tử thấp.

- Xác định nồng độ khối lượng của nitơ điôxit (NO2) bằng phương pháp Griess-Saltzman cải biên theo TCVN 6137:2009 [16]: Nitơ điôxit có mặt trong mẫu khí được hấp thụ bằng cách cho đi qua thuốc thử tạo phẩm màu trong khoảng thời gian xác định. Độ hấp thu của dung dịch mẫu sau đó được đo ở bước sóng giữa 540 nm và 550 nm bằng quang phổ kế phù hợp. Nồng độ khối lượng tương ứng của nitơ điôxit được xác định từ đường chuẩn của độ hấp thụ. - Xác định nồng độ khối lượng của carbon monoxit (CO) bằng phương pháp đo phổ hồng ngoại không phân tán theo TCVN 7725:2007 [14]: Mẫu không khí được đưa vào máy đo phổ hồng ngoại không phân tán (NDIR).

Máy đo phổ đo độ hấp thụ của CO tại bước sóng 4,7 µm dùng hai chùm tia hồng ngoại song song trong đó một chùm tia đi qua ngăn chứa mẫu, một chùm tia đi qua ngăn đối chứng và một detector chọn lọc. Tín hiệu của detector đi vào bộ kiểm soát khuếch đại và tín hiệu đầu ra của thiết bị phân tích được hiển thị trên đồng hồ và hệ thống ghi, lưu giữ dữ liệu. - Xác định nồng độ khối lượng của ôzôn (O3) trong không khí xung quanh bằng phương pháp huỳnh quang cực tím theo TCVN 7171:2002 [13]: Mẫu khí đi liên tục qua cuvet, ở đó tia UV từ đèn thủy ngân (Hg) áp suất thấp ở bước sóng 253,7 nm chiếu vào. Nồng độ ôzôn trong không khí xung quanh được đo bằng sự hấp thụ tia UV của mẫu khí trong cuvet.

- Xác định nồng độ bụi: Có nhiều phương pháp và thiết bị khác nhau để xác định nồng độ bụi cho các môi trường khác nhau. Khi xác định nồng độ bụi trong không khí, các yếu tố sau đây phải được tính đến: (i) tổng nồng độ khối lượng của bụi, (ii) nồng độ của các loại bụi, (iii) phân bố kích thước bụi, (iv) thành phần hóa học. Bụi trong không khí được chia thành loại có thể hô hấp và tổng số. Bụi có thể hô hấp là các hạt có đường kính khí động học dưới 7,0 μm.

Tổng số bụi là toàn bộ các hạt có thể được thu thập dưới dạng hạt trong không 11 khí và không cần tách bụi hô hấp. Kết quả xác định nồng độ bụi trong không khí được biểu thị bằng mg/m3. Phương pháp xác định hàm lượng tổng bụi lơ lửng (TSP) theo tiêu chuẩn TCVN 5067:1995 [12] dựa trên việc cân lượng bụi thu được trên cái lọc, sau khi lọc một thể tích không khí xác định. Đối với việc xác định nồng độ bụi PM10 (Particulate Matter) và PM2.5 có thể áp dụng các phương pháp: phương pháp trọng lượng lấy mẫu chia đôi theo tiêu chuẩn AS/NZS 3580.7:2009 [92]; phương pháp dựa trên sự hấp thụ tia beta của bụi; phân tích nồng độ bụi bằng phương pháp tán xạ ánh sáng.

Trước năm 2016, Hà Nội có trạm quan trắc đặt tại Trung tâm Quan trắc môi trường, đường Nguyễn Văn Cừ, đây là một trạm quan trắc cố định. Thiết bị đặt tại trạm này sử dụng phương pháp tán xạ ánh sáng để xác định nồng độ bụi PM10 và PM2. Năm 2016, Hà Nội đã đưa vào vận hành thêm 10 trạm quan trắc môi trường không khí tự động liên tục, gồm 2 trạm cố định và 8 trạm cảm biến. Hai trạm cố định quan trắc 6 chỉ tiêu chính, bao gồm: bụi PM10, PM2.5, NOx, CO, O3 và SO2.

Ngoài ra, còn quan trắc thêm các thông số khí tượng có thể ảnh hưởng đến CLKK như: áp suất, nhiệt độ, độ ẩm, hướng gió, tốc độ gió, bức xạ mặt trời. Tám trạm cảm biến quan trắc 4 thông số ô nhiễm PM10, PM2.5, CO, NO2 và thông số khí tượng (Nguồn: moitruongthudo. Đối với bụi PM10, PM2.5, thiết bị tại 02 trạm này sử dụng phương pháp dựa trên sự hấp thụ tia beta của bụi. Đến tháng 5/2020, Hà Nội tiếp nhận thêm 24 trạm cảm biến quan trắc môi trường không khí tự động do Hàn Quốc tài trợ.

Với mục tiêu của hệ thống quan trắc không khí tự động: Định lượng và diễn biến chất lượng không khí theo thời gian; Xác định hiệu quả giám sát chất lượng không khí của từng vùng để đánh giá các biện pháp kiểm soát về phát thải. Đồng thời, xác định mối quan hệ giữa nguồn phát thải và hệ tiếp nhận để nghiên cứu và đánh giá các xu thế ô nhiễm của chất lượng không khí trong 12 tương lai, để tiến hành các biện pháp khẩn cấp tại những vùng có ô nhiễm đặc biệt. Cung cấp số liệu đầu vào cho mô hình hóa để lập kế hoạch phát triển vùng bền vững và hợp lý. Để xác định nồng độ khối lượng của các thông số cơ bản trong không khí, phương pháp quang phổ thường được sử dụng.

Phương pháp quang phổ sử dụng sự hấp thụ bức xạ hồng ngoại (infra-red - IR), nhìn thấy (Visible Spectrum - VIS) hoặc tia cực tím (Ultraviolet - UV) bởi các chất khí làm hiệu ứng đo. Dải độ dài sóng của IR (1. Trong quá trình này, các chất khí hấp thụ năng lượng trong các dải độ dài sóng nhất định được gọi là dải hấp thụ. Trên cơ sở đo sự mất cường độ bức xạ do quá trình hấp thụ gây ra sẽ quan trắc được các thành phần ô nhiễm không khí; đó là nguyên lý để phát triển các máy đo chất lượng không khí bằng quang phổ.

Với phương pháp này có thể quan trắc được các thành phần chất lượng không khí như CO, CO2, NO, SO2, H2O, CH4, C2H6 và một số loại hydrocarbons. Trong phương pháp này, kỹ thuật huỳnh quang đo cường độ phát sáng gây ra bởi sự kích thích của các phân tử thông qua bức xạ UV của một bước sóng nhất định. Kỹ thuật này thường áp dụng để xác định thành phần SO2 trong không khí. Nồng độ SO2 càng cao thì huỳnh quang càng lớn.

Ngoài ra còn có kỹ thuật hóa chất phát quang đo cường độ bức xạ. Cường độ của bức xạ được tạo ra là thước đo nồng độ của khí phản ứng trong hỗn hợp khí, nếu các điều kiện bên ngoài (áp suất, nhiệt độ và lưu lượng thể tích của khí đo) được giữ không đổi. Kỹ thuật này được sử dụng chủ yếu để đo NO, NOx và O3 [92], [45].2) Thiết bị quan trắc đặt trên vệ tinh (viễn thám) Từ những năm đầu thập kỷ 70 khi vệ tinh dân sự giám sát tài nguyên bề mặt Trái đất LANDSAT-1 của Mỹ được đưa lên quỹ đạo, các nhà khoa học ở 13 các nước phát triển đã tiến hành nghiên cứu ô nhiễm môi trường không khí bằng tư liệu viễn thám dựa trên đặc điểm tán xạ sóng điện từ của các hạt bụi ô nhiễm trong khí quyển. và cộng sự (1973) [65] thì ô nhiễm không khí chủ yếu xảy ra ở tầng đối lưu của khí quyển, tạo thành một lớp mù khí quyển và gọi là lớp sol khí (aerosol).