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

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU NGUYỄN HẢI ĐÔNG 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 QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG Hà Nội - 2021 BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU NGUYỄN HẢI ĐÔNG NGHIÊN CỨU ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU VỆ TINH CHO MÔ HÌNH CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ (CMAQ) TẠI KHU VỰC HÀ NỘI Ngành: Quản lý tài nguyên và môi trường Mã số: 9850101 LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG Tác giả luận án Giáo viên hướng dẫn 1 Giáo viên hướng dẫn 2 Nguyễn Hải Đông PGS. Doãn Hà Phong TS. Lê Ngọc Cầu Hà Nội - 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong Luận án này là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Tác giả luận án Nguyễn Hải Đông ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên tác giả xin gửi lời cảm ơn đến Viện Khoa học Khí tượng Thuỷ văn và Biến đổi khí hậu, Trung tâm Dịch vụ viễn thám và địa tin học (nay là Trung tâm Triển khai công nghệ viễn thám), Cục viễn thám quốc gia đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành Luận án. Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới Trung tâm Quan trắc Môi trường, Tổng Cục Môi trường, Chi Cục Bảo vệ môi trường, Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội đã cung cấp số liệu quan trắc cần thiết cho việc hoàn thành nghiên cứu của tác giả. Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, tác giả xin gửi lời cảm ơn đặc biệt tới hai thầy hướng dẫn là PGS. Doãn Hà Phong và TS. Lê Ngọc Cầu đã tận tình giúp đỡ tác giả từ những bước đầu tiên xây dựng hướng nghiên cứu, cũng như trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thiện Luận án. Hai thầy luôn ủng hộ, động viên và hỗ trợ những điều kiện tốt nhất để tác giả hoàn thành Luận án. Tác giả trân trọng cảm ơn PGS. Dương Hồng Sơn đã tạo điều kiện thuận lợi về tài liệu, số liệu tính toán phục vụ Luận án. Tác giả chân thành cảm ơn các chuyên gia, các nhà khoa học trong và ngoài Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu và các cơ quan hữu quan đã có những góp ý về khoa học cũng như hỗ trợ nguồn tài liệu, số liệu cho tác giả trong suốt quá trình thực hiện Luận án. Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn tới những người thân yêu trong gia đình đã luôn ở bên cạnh, động viên cả về vật chất và tinh thần để tác giả hoàn thành tốt Luận án của mình. Tác giả luận án Nguyễn Hải Đông iii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .vi DANH MỤC HÌNH . viii DANH MỤC BẢNG . xii MỞ ĐẦU . Đặt vấn đề, lý do lựa chọn đề tài. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu . Mục tiêu nghiên cứu . Nhiệm vụ nghiên cứu. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Ý nghĩa khoa học . Ý nghĩa thực tiễn . Luận điểm bảo vệ . Bố cục của luận án . 7 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA . Tổng quan các phương pháp quan trắc môi trường . Các phương pháp quan trắc môi trường . Phân tích, đánh giá . Khái niệm, tổng quan các phương pháp đồng hóa . Tổng quan các phương pháp đồng hóa . Nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu trên Thế giới. Nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu ở Việt Nam. Tổng quan đồng hóa số liệu khí tượng và hóa học khí quyển. Đồng hóa số liệu khí tượng học . Đồng hóa số liệu trong hóa học khí quyển . Đồng hóa số liệu trong các mô hình hóa học . Đồng hóa số liệu vệ tinh trong giám sát ô nhiễm không khí 41 Tiểu kết chương 1 . 50 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ TOÁN HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU . Đối tượng, phạm vi và mục tiêu nghiên cứu. Kỹ thuật đồng hóa số liệu . Thuật toán của bộ lọc Kalman mở rộng . Thuật toán của bộ lọc Kalman tổ hợp. Đồng hóa số liệu trong mô hình WRF. Hiệp phương sai lỗi nền . Hệ thống WRF-3DVAR . Hệ thống WRF-4DVAR . Áp dụng kỹ thuật 4DVAR để đồng hóa số liệu vệ tinh MODIS . Số liệu vệ tinh MODIS . Đồng hóa số liệu AOD từ số liệu vệ tinh MODIS . 81 Tiểu kết chương 2 . 86 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU VỆ TINH CHO HỆ THỐNG MÔ HÌNH WRF-CMAQ. Mô tả các bước của quá trình thực nghiệm . Kết quả mô phỏng thực nghiệm . Kết quả mô phỏng vào mùa mưa. Kết quả mô phỏng vào mùa khô . 110 Tiểu kết chương 3 . 125 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. 127 v TÀI LIỆU THAM KHẢO . 130 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN . Quy trình các bước thực hiện mô phỏng . Hệ thống tiền xử lý . Loại bỏ sai số thô. Hệ thống xử lý ARW - mô hình WRF . Khởi tạo số liệu thực . Module đồng hóa số liệu . Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết . Mô hình chất lượng không khí đa qui mô . Tính toán tốc độ quang phân . Xử lý điều kiện ban đầu . Xử lý điều kiện biên . Mô hình vận chuyển hóa học . Thống kê một vài số liệu và hình ảnh kết quả của quá trình mô phỏng thực nghiệm . 166 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 3DVAR Three-demiensional variational - Biến phân ba chiều 4DVAR Four-demiensional variational - Biến phân bốn chiều AOD Aerosol Optical Depth - Độ sâu quang học sol khí AOT Aerosol Optical Thickness - Độ dày quang học sol khí AQI Air Quality Index - Chỉ số chất lượng không khí BĐKH Biến đổi khí hậu BLUE Best Linear Unbiased Estimate - Ước tính không thiên vị tuyến tính tốt nhất CCTM CMAQ Chemistry-Transport Model - Mô hình Hóa học-Vận chuyển CMAQ CLKK Chất lượng không khí CMAQ Community Multi-scale Air Quality - Chất lượng không khí đa quy mô DOS Darkest Object Subtraction - Phép trừ vật thể tối nhất ĐHBP Đồng hóa biến phân ĐHD Đồng hóa dãy ĐHDL Đồng hóa số liệu EnKF Ensemble Kalman filter - Bộ lọc Kalman tổ hợp FDDA Four-Dimensional Data Assimilation - Đồng hóa số liệu bốn chiều GOCART Goddard Chemistry Aerosol Radiation and Transport - Goddard hóa học bức xạ và vận chuyển Aerosol GPS Global Positioning System - Hệ thống định vị toàn cầu GPS/MET Global Positioning System/Meteorology - Hệ thống định vị toàn cầu/Khí tượng I/O API Input/Output Applications Programming Interface - Giao diện lập trình ứng dụng đầu vào/đầu ra vii LETKF Local Ensemble Transform Kalman Filter - Bộ lọc Kalman biến đổi cục bộ MM5 Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model - Mô hình Mesoscale thế hệ thứ năm MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - Máy đo quang phổ hình ảnh có độ phân giải vừa phải NASA National Aeronautics and Space Administration - Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Quốc gia NCAR National Center for Atmospheric Research - Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia NCEP National Centers for Environmental Prediction - Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration - Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia NWP Numerical Weather Prediction - Dự báo thời tiết dạng số OD Optical Depth - Độ sâu quang học OI Optimal interpolation - Nội suy tối ưu OMI Ozone Monitoring Instrument - Công cụ giám sát ôzôn PM Particulate Matter - Vật chất dạng hạt (trong khuôn khổ của nghiên cứu này được gọi là BỤI) SMOKE Sparse Matrix Operator Kerner Emissions - Điều khiển ma trận rời rạc phát thải Kerner WRF The Weather Research and Forecasting Model - Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết viii DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Các bước chính dự báo và quan trắc của bộ lọc EKF .2: Mối quan hệ giữa các thành phần của WRFDA với các thành phần của hệ thống WRF.3: Định dạng LITTLE_R của số liệu AOD từ vệ tinh MODIS.4: Cửa sổ thời gian phân tích của OBSPROC - 3DVAR.5: Cửa sổ thời gian phân tích của OBSPROC - 4DVAR.1: Sơ đồ các bước thực hiện mô phỏng thực nghiệm .2: Domain (nét màu đỏ) và nest (nét màu vàng) khu vực Hà Nội .3: Tổng hợp số liệu quan trắc tại trạm Nguyễn Văn Cừ năm 2015 .4: Số liệu PM2.5 tháng 01, 02/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ.5: Tổng hợp số liệu quan trắc tại các trạm cố định năm 2017, 2019 .6: Ảnh MODIS_3K ngày 01/01/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .7: Ảnh MODIS_3K ngày 14/01/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .8: Ảnh MODIS_3K ngày 16/01/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .9: Ảnh MODIS_3K ngày 14/07/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .10: Ảnh MODIS_3K ngày 13/07/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .11: Ảnh MODIS_3K ngày 10/08/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .12: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 16/01/2015 đến 23 giờ ngày 22/01/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .13: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 05/02/2015 đến 23 giờ ngày 11/02/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .14: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 05/02/2019 đến 23 giờ ngày 11/02/2019 tại trạm Trung Yên .15: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 05/02/2019 đến 23 giờ ngày 11/02/2019 tại trạm Minh Khai .16: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 04/07/2017 đến 23 giờ ngày 10/07/2017 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .17: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 06/09/2017 đến 23 giờ ngày 12/09/2017 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .18: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 04/07/2017 đến 23 giờ ngày 10/07/2017 tại trạm Trung Yên .