Chương 1. Giới thiệu tổng quan về đề tài, mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Trình bày cơ sở lý thuyết về các chỉ số chất lượng không khí, các mô hình học máy và học sâu sẽ được áp dụng • Chương 3. Nêu các nghiên cứu liên quan về dự báo chất lượng không khí.
Xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí, thực nghiệm các mô hình dự báo chất lượng không khí, đánh giá kết quả và thảo luận. Ứng dụng quản lý và theo dõi chất lượng không khí • Chương 6. Đánh giá các kết quả đã đạt được và hướng phát triển trong tương lai. Luận văn tốt nghiệp Trang 5/72 Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh - Trường Đại học Bách Khoa Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Bài toán dự báo chất lượng không khí Bài toán dự báo chất lượng không khí là một lớp bài toán dự báo, dùng dữ liệu trong quá khứ để xây dựng mô hình dự báo các giá trị trong tương lai.
Mục tiêu mô hình là tối ưu giá trị sai số dự đoán từ mô hình và giá trị thực tế. Tập dữ liệu thường dùng là các chỉ số chất lượng không khí như AQI, PM2.5, O3, TSP, CO, SO2, NO2.dữ liệu sẽ được thu thập trong một khoảng thời gian liên tục trong quá khứ, càng có nhiều dữ liệu thì mô hình sẽ có hiệu quả cao hơn. Các phương pháp tiếp cận thường được dùng trong việc xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí là các phương pháp sử dụng thống kê, các phương pháp học máy và học sâu: • Sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống: Sử dụng các phân tích thông kê để tìm ra các đặc trưng của dữ liệu như tính xu hướng, tính mùa, tính chu kì, tính ổn định của dữ liệu. Sau đó dựa vào đặc tính của dữ liệu mà sử dụng các phương pháp phù hợp để xây dựng mô hình dự báo.
Ví dụ như mô hìn trung bình trượt (Moving average) và mô hình làm mượt lũy thừa (Exponential smoothing method) thích hợp cho dữ liệu không có tính mùa và xu hướng. Mô hình tự hồi quy (Autoregressive model) phù hợp cho các chuỗi dữ liệu có tự tương quan giữa các điểm thời gian. Đặc biệt mô hình ARIMA có thể áp dụng với mọi loại dữ liệu. • Sử dụng các phương pháp học máy (Machine learning), học sâu (Deep learning): Trong những năm gần đây, với sự phát triển tốc độ tính toán và lưu trữ của máy tính thì việc xử lý các tập dữ liệu lớn trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn.
Vì vậy các phương pháp học máy và học sâu đã được nghiên cứu áp dụng rất nhiều trong việc xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí. Các mô hình này thường không đòi hỏi các đặc tính cụ thể của dữ liệu, thích hợp cho việc xử lý các loại dữ liệu lớn và độ chính xác trong tính toàn thường cao hơn so với các mô hình thống Luận văn tốt nghiệp Trang 6/72 Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh - Trường Đại học Bách Khoa Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính kê truyền thống. Một số các mô hình học máy và học sâu thường dùng trong dự báo chất lượng không khí là Regression, Support Vector machine, Random forest. và đặc biệt là các mô hình mạng Neurol network như ANN, CNN, RNN, LSTM.2 Các chỉ số chất lượng không khí và phương thức tính 2.1 Các chỉ số chất lượng không khí Tại Việt Nam, căn cứ vào quy chuẩn quốc gia hiện đang có hiệu lực (QCVN 05:2013/BTNMT), các thông số được quy định để đánh giá chất lượng không khí xung quanh bao gồm: • Sulfur dioxide (SO2): Sulfur dioxide là một loại khí độc hại phát sinh chủ yếu do tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch hoặc bởi các hoạt động công nghiệp.
Bệnh nhân với các vấn đề về phổi, người già và trẻ nhỏ có nguy cơ bị tổn thương cao hơn khi tiếp xúc với loại khí này. Các tác hại về sức khỏe khi tiếp xúc có thể kể đến bao gồm viêm phổi, gây kích ứng đường hô hấp, tăng tiết dịch nhầy, co thắt phế quản. Ngoài ra các trường hợp bỏng rát da, tổn thương mắt cũng được ghi nhận. Các hiện tượng thiên nhiên bất lợi như mưa axít, giảm độ pH của đất cũng có mối liên hệ với loại khí này.
• Carbon monoxide (CO): Carbon monoxide là loại khí không màu, không vị phát sinh do sự đốt cháy không hoàn toàn các nhiên liệu hóa thạch. Các triệu chứng khi bị nhiễm độc do hít phải carbon monoxide thường gặp là đau đầu, chóng mặt, buồn nôn và nặng hơn là mất ý thức, hôn mê. Ái lực của hemoglobin trong máu với carbon monoxide cao hơn so với ái lực với oxygen, dẫn đến việc thiếu oxygen trong máu. Tình trạng nhiễm độc có thể diễn tiến nặng khi tiếp xúc với khí này ở nồng độ cao trong thời gian dài.
Carbon monoxide cũng là loại khí góp phần gây hiệu ứng nhà kính, hiện tượng nóng lên của trái đất và biến đổi khí hậu. • Nitrogen dioxide (NO2): Nitrogen oxide là loại khí phát sinh do việc đốt cháy các nhiên liệu hóa thạch và thường có mối liên hệ với các hoạt động giao thông. Chúng gây kích ứng đường hô hấp, ho, khó thở và đau rát mắt. Nitrogen oxide cũng gây ảnh hưởng đến khướu giác và và thậm chí gây các bệnh lý cấp tính ở phổi nếu tiếp xúc ở thời gian dài.
Năng suất và sản lượng cây trồng cũng được ghi nhận giảm sút khi nitrogen oxide hiện diện ờ nồng độ cao trong không khí. • Ozone (O3): Khí ozone được tạo thành từ các khí oxygen dưới xúc tác của sự phóng điện trong bầu khí quyển trái đất. Nó là một chất oxy hóa cực mạnh và do Luận văn tốt nghiệp Trang 7/72 Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh - Trường Đại học Bách Khoa Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính đó có khả năng kích thích quá trình oxy hóa gây tổn thương tế bào. Tiếp xúc với khí ozone có thể gây khó thở, viêm đường hô hấp, làm tình trạng của bệnh nhân hen suyễn thêm trầm trọng.
Vì ozone ít tan trong nước nên chúng có thể đi sâu vào trong phổi và gây hại cho sức khỏe. Khí ozone cũng là một trong những khí gây hiệu ứng nhà kính và góp phần vào sự ấm lên toàn cầu của trái đất. • Tổng bụi lơ lửng TSP, bụi PM 10, bụi PM 2.5:, Bụi lơ lửng là hỗn hợp các hạt lỏng hoặc rắn có kích thước nhỏ có nguồn phát sinh tự nhiên (cháy rừng, núi lửa, .) hoặc các hoạt động của con người (tiêu thụ nguyên liệu hóa thạch, các hoạt động công nghiệp và nông nghiệp. Chúng cũng có thể hình thành do các phản ứng hóa học của các chất ô nhiễm dạng khí.
Một số loại bụi lơ lửng có thể kể đến như: khói nhà máy, khói thuốc, bụi xi măng, bụi đường, vi khuẩn, bào tử nấm mốc,. Các hạt có đường kính 10 µm hoặc nhỏ hơn được gọi là PM 10, trong khi các hạt có đường kính 5 µm hoặc nhỏ hơn được gọi là PM 5. Các hạt bụi lơ lửng có kích thước càng nhỏ càng dễ đi sâu vào đường hô hấp thậm chí hệ tuần hoàn và gây các ảnh hưởng lâu dài đến sức khỏe. • Chì (Pb) – Không dùng để tính AQI trong 1459/QĐ-TCMT: Chì là một loại kim loại nặng có sẵn trong tự nhiên.
Chúng được sử dụng trong pin, xăng động cơ, mỹ phẩm hay trong nhiều vật dụng khác như bột màu, sơn, men gốm. Nguồn gây ô nhiễm chì trong không khí chủ yếu đến từ sử dụng các nhiên liệu đốt cháy có pha chì. Phơi nhiễm với chì có thể xảy ra do hít, nuốt phải hoặc hấp thu qua da, với trẻ em là đối tượng rất dễ bị tổn thương sức khỏe bởi chất này. Ngộ độc chì gây ảnh hưởng đến hệ thần kinh, giảm thông minh, trí nhớ giảm sút, thậm chí gây hôn mê, co giật.
Luận văn tốt nghiệp Trang 8/72 Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh - Trường Đại học Bách Khoa Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 2.1: Bảng giá trị giới hạn các thông số cơ bản trong không khí (µg/m3 ) 2.2 Tiêu chí đánh giá chất lượng không khí Chỉ số chất lượng không khí Việt Nam (VN_AQI – Vietnam Air quality index) là chỉ số được tính toán từ các thông số quan trắc các chất ô nhiễm trong không khí ở Việt Nam. Chúng cho biết tình trạng chất lượng không khí, mức độ ảnh hưởng dến sức khỏe con người và được tính theo thang điểm tương ứng dựa theo Quyết định 1459 của Tổng cục môi trường Việt Nam [4]. Chỉ số VN_AQI được biểu diễn với các màu sắc để cảnh báo chất lượng không khí như trình bày ở Hình 2.2: Bảng các khoảng giá trị VN AQI và đánh giá chất lượng không khí 2.1 Giá trị AQI h - với thông số PM 2.5 và PM 10 AQI h là giá trị AQI đại diện cho chất lượng không khí trong 1 giờ. Giá trị Nowcast là giá trị trung bình có trọng số được tính toán từ 12 giá trị trung bình 1 giờ gần nhất so Luận văn tốt nghiệp Trang 9/72 Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh - Trường Đại học Bách Khoa Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính với thời điểm tính toán, dùng cho thông số PM 2.
Gọi ci là giá trị quan trắc trung bình một giờ tại thời điểm cách i - 1 giờ so với hiện tại, cmin = min(c1 , c2 , ., c12 ) và cmax = max(c1 , c2 , ., c12 ) Ta tính giá trị các trọng số: cmin 1 max( , ) cmax 2 2 12 Với w = 12 thì N owcast = 21 c1 + 12 c2 +. + 21 c12 Với w > 12 thì N owcast = ( 12 i−1 ci )/( 12 i−1 P P i=1 w i=1 w ) Nếu chỉ có một trong ba giá trị (c1 , c2 , c3 )) có dữ liệu thì xem như không có dữ liệu và không tính được giá trị Nowcast. Nếu ci không có giá trị thì lấy wi−1 = 0 2.2 Giá trị AQIxh - với các thông số quan trắc khác Với các thông số SO2, CO, NO2, O3 thì được tính như sau: Ii+1 − I1 AQIxh = (Cx − BPi ) + Ii BPi+1 − BPi Với các thông số PM 2.
