Luận án tiến sĩ: Đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình chất lượng không khí CMAQ tại Hà Nội - Nguyễn Hải Đông

Luận án tiến sĩ trình bày phương pháp đồng hóa số liệu vệ tinh vào mô hình CMAQ nhằm cải thiện dự báo chất lượng không khí tại khu vực Hà Nội.

• Tác giả: Nguyễn Hải Đông
• Người hướng dẫn: PGS. Doãn Hà Phong
• Trường học: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
• Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên và 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
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ

Đồng hóa số liệu vệ tinh là kỹ thuật kết hợp dữ liệu quan sát từ vệ tinh với mô hình số nhằm cải thiện độ chính xác dự báo. Phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực khí tượng học và môi trường không khí. Mô hình CMAQ (Community Multiscale Air Quality) do Cục Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ phát triển là công cụ mô phỏng chất lượng không khí phổ biến toàn cầu. CMAQ hoạt động dựa trên nguyên tắc tính toán các quá trình hóa học, vật lý trong khí quyển. Tại Việt Nam, nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ bắt đầu được quan tâm từ đầu thập niên 2010. Hà Nội là đô thị lớn với tốc độ đô thị hóa nhanh, đối mặt nhiều thách thức về ô nhiễm không khí. Nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh giúp cải thiện khả năng dự báo nồng độ bụi mịn PM2.5 và các chất ô nhiễm khác. Kết hợp dữ liệu MODIS, VIIRS với mô hình CMAQ tạo ra hệ thống dự báo đáng tin cậy hơn.

1.1. Vai trò của vệ tinh viễn thám trong giám sát chất lượng không khí

Vệ tinh viễn thám cung cấp dữ liệu quan trắc trên diện rộng, bổ sung cho mạng lưới trạm quan trắc mặt đất thưa thớt. Dữ liệu vệ tinh MODIS và VIIRS cho phép ước tính nồng độ bụi mịn PM2.5, aerosol optical depth (AOD) với độ phân giải không gian cao. Tại Hà Nội, số liệu vệ tinh giúp bao phủ các khu vực chưa có trạm đo. Độ chính xác dữ liệu vệ tinh phụ thuộc vào điều kiện khí quyển, mây che phủ và bề mặt phản xạ. Phương pháp hiệu chỉnh và validation cần thiết để đảm bảo độ tin cậy khi áp dụng cho khu vực nhiệt đới như Việt Nam.

1.2. Giới thiệu mô hình CMAQ và nguyên lý hoạt động

Mô hình CMAQ là hệ thống mô hình hóa chất lượng không khí đa quy mô, đa loài. CMAQ mô phỏng quá trình phát thải, biến đổi hóa học, vận chuyển và lắng đọng chất ô nhiễm trong khí quyển. Mô hình sử dụng lưới tính toán phân giải cao, cho phép áp dụng từ quy mô khu vực đến đô thị. Tại Hà Nội, CMAQ được cấu hình với phân giải lưới 3-4 km, bao gồm các tiền chất khí như NOx, VOC, SO2. Hệ thống khí hóa học CB06 và cơ chế khí tượng WRF thường được sử dụng kết hợp với CMAQ để mô phỏng chính xác các quá trình hóa học-quang hóa trong khí quyển.

II. Thách thức và vấn đề trong dự báo chất lượng không khí Hà Nội

Hà Nội đối mặt nhiều thách thức nghiêm trọng trong giám sát và dự báo chất lượng không khí. Mạng lưới quan trắc mặt đất còn thưa thớt, phân bố không đều giữa các quận nội thành và ngoại ô. Dữ liệu phát thải tại Việt Nam thiếu chính xác, chưa được cập nhật đầy đủ cho mô hình CMAQ. Điều kiện khí hậu nhiệt đới gió mùa với độ ẩm cao, bức xạ mặt trời mạnh ảnh hưởng đến quá trình hóa học khí quyển. Ô nhiễm bụi mịn PM2.5 tại Hà Nội có tính thời vụ rõ rệt, cao điểm vào mùa đông. Nguồn phát thải đa dạng từ giao thông, công nghiệp, đốt rơm rạ và vận chuyển tầm xa từ Trung Quốc. Sai số mô hình CMAQ khi chạy standalone thường lớn, đặc biệt trong điều kiện thời tiết phức tạp. Việc thiếu dữ liệu đầu vào chính xác là nguyên nhân chính gây giảm hiệu suất dự báo của mô hình tại khu vực này.

2.1. Hạn chế về dữ liệu phát thải và quan trắc tại Hà Nội

Dữ liệu phát thải tại Hà Nội chủ yếu từ nguồn REAS, EDGAR với độ phân giải thô và thời gian cập nhật chậm. Hệ thống quan trắc mặt đất chỉ có vài trạm đo liên tục, không đủ để đánh giá không gian ô nhiễm. Dữ liệu phát thải cục bộ từ giao thông, xây dựng, sinh hoạt thiếu thống kê chi tiết. Sự khác biệt giữa phát thải thực tế và dữ liệu đầu vào mô hình tạo ra sai số lớn. Việc xây dựng bản đồ phát thải đặc thù cho Hà Nội là nhu cầu cấp thiết để cải thiện dự báo.

2.2. Tính phức tạp của điều kiện khí tượng Hà Nội đối với mô hình hóa

Hà Nội nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, chịu ảnh hưởng của gió mùa Đông Bắc và Tây Nam. Điều kiện nghịch nhiệt thường xuyên xuất hiện vào mùa đông, giữ chất ô nhiễm gần bề mặt. Độ ẩm tương đối cao ảnh hưởng đến quá trình hình thành aerosol thứ cấp. Địa hình đồng bằng sông Hồng với đồi núi xung quanh tạo hiệu ứng bẫy ô nhiễm. Các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa rào, sương mù làm phức tạp thêm quá trình mô phỏng chất lượng không khí bằng mô hình số.

III. Phương pháp đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình CMAQ

Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật đồng hóa số liệu dựa trên bộ lọc Kalman mở rộng (EnKF) để tích hợp dữ liệu vệ tinh vào mô hình CMAQ. Phương pháp này ước tính trạng thái tối ưu của trường chất ô nhiễm bằng cách kết hợp dự báo mô hình với quan sát vệ tinh. Dữ liệu AOD từ vệ tinh MODIS được chuyển đổi thành nồng độ PM2.5 bề mặt thông qua hàm chuyển đổi đặc thù cho khu vực Hà Nội. Quá trình đồng hóa thực hiện theo chu kỳ 6-12 giờ, cập nhật liên tục trường nồng độ bụi mịn. Ma trận hiệp phương sai lỗi mô hình và quan sát được tính toán tự động trong hệ thống. Kết quả validation với dữ liệu trạm quan trắc mặt đất cho thấy đồng hóa số liệu vệ tinh giảm đáng kể sai số dự báo. Phương pháp này mở ra hướng tiếp cận mới trong dự báo chất lượng không khí tại các đô thị lớn ở Việt Nam. Hệ thống đồng hóa có tiềm năng ứng dụng thực tế cho cảnh báo ô nhiễm sớm tại Hà Nội.

3.1. Kỹ thuật lọc Kalman tổ hợp trong đồng hóa số liệu khí quyển

Lọc Kalman tổ hợp (Ensemble Kalman Filter) là phương pháp đồng hóa số liệu Monte Carlo, phù hợp cho hệ thống phi tuyến như mô hình hóa học khí quyển. EnKF tạo ra tập hợp trạng thái (ensemble) để ước tính ma trận hiệp phương sai lỗi. Phương pháp này xử lý tốt不确定性 trong mô hình CMAQ, bao gồm sai số phát thải và điều kiện biên. Kích thước tập hợp thường từ 30-50 thành viên, cân bằng giữa độ chính xác và chi phí tính toán. EnKF đã được chứng minh hiệu quả trong đồng hóa dữ liệu vệ tinh cho dự báo thời tiết và chất lượng không khí tại nhiều quốc gia.

3.2. Xây dựng hàm chuyển đổi AOD PM2.5 cho khu vực Hà Nội

Hàm chuyển đổi từ aerosol optical depth (AOD) vệ tinh sang nồng độ PM2.5 bề mặt là yếu tố then chốt trong đồng hóa. Mối quan hệ AOD-PM2.5 phụ thuộc vào cấu trúc phân tầng khí quyển, độ ẩm và thành phần hóa học aerosol. Nghiên cứu xây dựng hồi quy tuyến tính và phi tuyến, sử dụng dữ liệu khí tượng từ WRF làm biến đầu vào. Hệ số chuyển đổi được hiệu chỉnh theo mùa để phản ánh tính thời vụ của ô nhiễm Hà Nội. Hàm chuyển đổi đặc thù cho khu vực cho phép cải thiện độ chính xác chuyển đổi từ dữ liệu vệ tinh sang trường nồng độ PM2.5 bề mặt.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tế tại Hà Nội

Kết quả nghiên cứu cho thấy đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện đáng kể hiệu suất dự báo mô hình CMAQ tại Hà Nội. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE) giảm từ 25-30 µg/m³ xuống còn 12-18 µg/m³ sau khi đồng hóa. Hệ số tương quan giữa dự báo và quan sát tăng từ 0.5 lên 0.75-0.82. Bản đồ nồng độ bụi mịn PM2.5 sau đồng hóa phản ánh chính xác hơn phân bố không gian ô nhiễm thực tế. Nghiên cứu đã xây dựng được hệ thống cảnh báo ô nhiễm không khí hoạt động theo thời gian thực. Kết quả có thể áp dụng cho việc lập báo cáo thường xuyên phục vụ nhà hoạch định chính sách. Phương pháp đồng hóa mở rộng khả năng ứng dụng cho các đô thị lớn khác tại Việt Nam. Công trình đóng góp quan trọng vào lĩnh vực quản lý tài nguyên và môi trường, hỗ trợ ra quyết định dựa trên bằng chứng khoa học.

4.1. Đánh giá hiệu suất mô hình trước và sau đồng hóa

So sánh hiệu suất mô hình CMAQ standalone và CMAQ đồng hóa được thực hiện qua nhiều chỉ số thống kê. Chỉ số RMSE giảm trung bình 35-40% tại các trạm quan trắc nội thành Hà Nội. Bias hệ thống được loại bỏ đáng kể, đặc biệt trong điều kiện thời tiết ổn định mùa đông. Phân tích sai số theo mùa cho thấy cải thiện lớn nhất vào giai đoạn ô nhiễm cao điểm tháng 11-tháng 2. Kết quả validation độc lập với dữ liệu trạm độc lập xác nhận tính ổn định của hệ thống đồng hóa. Hiệu suất dự báo 24-48 giờ đạt mức chấp nhận được cho ứng dụng cảnh báo sớm.

4.2. Tiềm năng ứng dụng và hướng phát triển nghiên cứu

Hệ thống đồng hóa số liệu vệ tinh-CMAQ có tiềm năng triển khai vận hành thực tế tại Hà Nội. Kết quả nghiên cứu hỗ trợ xây dựng bản đồ ô nhiễm PM2.5 khu vực miền Bắc phục vụ quản lý môi trường. Hướng phát triển bao gồm tích hợp thêm dữ liệu vệ tinh Sentinel-5P cho NO2, O3 và SO2. Nâng cấp mô hình lên CMAQv5.4 với cơ chế khí hóa học mới cải thiện mô phỏng aerosol thứ cấp. Mở rộng phạm vi áp dụng cho toàn bộ đồng bằng sông Hồng và các đô thị lớn khác. Phát triển hệ thống dự báo thời gian thực kết hợp trí tuệ nhân tạo để nâng cao độ chính xác.

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).