Chương 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy số liệu môi trường không khí trên thế giới 1. Nghiên cứu tính biến động của các thông số môi trường không khí Việc nghiên cứu đặc trưng biến động của các thông số môi trường không khí đã được nhiều quốc gia quan tâm nhằm phục vụ công tác đánh giá hiện trạng ô nhiễm, đánh giá xu hướng biến đổi của các chất ô nhiễm phục vụ quá trình hoạch định các chiến lược phát triển kinh tế - xã hội bền vững.
Theo nghiên cứu về đặc trưng biến động của PM10 và mối quan hệ của nó với các yếu tố khí tượng từ năm 2001-2012 ở Bắc Kinh cho thấy: PM10 chịu ảnh hưởng rõ nét của biến trình theo mùa, theo tháng, chất lượng không khí xấu hơn trong mùa xuân, và trở nên tốt hơn trong mùa hè, sau đó có xu hướng tăng dần trong mùa thu và mùa đông. Nói chung áp suất khí quyển là đặc điểm khí tượng quan trọng ảnh hưởng đến PM10, tiếp theo là độ ẩm tương đối và tốc độ gió, các yếu tố khí tượng chi phối ảnh hưởng dẫn đến mức độ ô nhiễm khác nhau trong bốn mùa [72]. Một nghiên cứu về đặc trưng biến động theo không gian và thời gian của PM10 tại Malaysia cho thấy PM10 biến động theo cả không gian và thời gian. Sự thay đổi của nồng độ PM10 có thể được phân thành bốn chế độ chi phối theo đặc trưng biến đổi không gian và thời gian khác nhau.
Đầu tiên là khu vực ven biển phía Tây Nam của bán đảo Malaysia cho thấy nồng độ PM10 đạt cực đại trong mùa mưa (mùa hè) tức là khi gió chủ yếu là gió tây nam, và nồng độ tối thiểu trong thời gian gió mùa mùa đông. Thứ hai là khu vực phía tây Borneo với PM10 tăng đột biến tập trung vào tháng Chín, có thể là kết quả của sự chuyển dịch về phía Bắc của đới hội tụ (ITCz) và sự xuất hiện sớm của mùa mưa. Thứ ba là khu vực phía Bắc của bán đảo Malaysia với sự biến đổi mạnh nồng độ PM10 theo mùa, thành phần này thể hiện hai cực đại tập trung trong suốt mùa đông và mùa hè, cũng như hai cực tiểu trong thời gian liên quan tới gió mùa. Thứ tư là đặc điểm của khu vực phía Bắc Borneo cho thấy sự biến động yếu của nồng độ PM10.
Nói chung, sự biến động theo 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com mùa của nồng độ PM10 thường gắn với biến đổi theo mùa của lượng mưa trong cả nước. Bên cạnh đó nồng độ PM10 cũng biến động rõ rệt trong khoảng thời gian giữa hai mùa. Những biến động xảy ra theo mùa khá mạnh, phương sai xảy ra lớn nhất trong mùa hè và thấp nhất vào mùa đông [63]. Nghiên cứu về tính biến động của PM1.5, and PM10 (PM) và mối liên hệ với các bon đen (BC) cho thấy: sự thay đổi về khối lượng trung bình hàng tháng của nồng độ của PM có hình dạng parabol lõm, với các giá trị cao nhất xảy ra trong tháng Giêng và giá trị thấp nhất xuất hiện vào tháng Tám hoặc tháng Chín.
Ngoài ra, mối quan hệ rõ hơn theo mùa giữa PM và BC chỉ xảy ra trong mùa hè và mùa thu, do nhiều yếu tố như địa hình, nhiệt độ, và không khí trong mùa đông và mùa xuân. Cuối cùng, phân tích các biến động trong ngày của PM và BC đã chỉ ra rằng lượng khí thải giao thông trong giờ cao điểm, các chất ô nhiễm từ bên ngoài và sự tích lũy khí thải, tất cả góp phần vào tình trạng ô nhiễm nghiêm trọng của Vũ Hán vào mùa đông [74]. Một nghiên cứu khác về sự biến đổi không gian và thời gian của PM 1, PM2.5 và PM10 tại 03 khu vực đô thị và 01 khu vực nông thôn tại Áo cho thấy: tại tất cả các khu vực nghiên cứu nồng độ PM10 cao hơn trong mùa đông. Tại khu vực nông thôn không thể hiện chu kỳ theo mùa rõ rệt.
Biến trình ngày đêm về cơ bản có hai cực đại trong buổi sáng và vào buổi chiều, đồng thời ở mùa đông rõ rệt hơn mùa hè. Mặc dù các vùng nghiên cứu cho thấy nông thôn ít khác biệt so với các thành phố, ban ngày cực đại xuất hiện vào mùa hè khoảng giữa trưa và trong mùa đông trong các giờ buổi chiều [55]. Trong nghiên cứu của các nhà khoa học Nhật Bản về sự biến đổi theo thời gian và không gian của CO khu vực phía Tây Thái Bình Dương cho thấy: Nồng độ CO trung bình cho thấy giảm rõ rệt theo hướng Bắc-Nam, với giá trị đặc biệt cao ở các vĩ độ Bắc. Nồng độ tối đa và tối thiểu của chu kỳ CO mùa xuất hiện vào mùa xuân và mùa hè.
Giá trị nồng độ cao của CO và chu kỳ theo mùa lớn quan sát được ở các vĩ độ Bắc gây ra bởi sự lan truyền CO do hoạt động nhân sinh ở Đông Á và sự thay đổi của khối không khí kết hợp với hoàn lưu gió mùa châu Á. Sự biến động về 15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thời gian và không gian của nồng độ CO quan sát ở phía Tây Thái Bình Dương được mô tả khá rõ bởi mô hình Chaser. Đặc biệt, nồng độ trung bình và chu kỳ theo mùa của nồng độ CO tính cho Nam bán cầu liên hệ chặt chẽ với các kết quả giám sát. Kết quả mô hình cũng cho thấy rằng CO thải ra ở Trung Quốc đóng một vai trò quan trọng trong việc phân bố nồng độ CO tại khu vực giữa phía Bắc của phía Tây Thái Bình Dương, CO có nguồn gốc ở Bắc Mỹ và Châu Âu được vận chuyển trên một quãng đường dài trong mùa đông và rõ ràng đã quan sát được trong phía Tây Bắc của Thái Bình Dương, CO từ Nam Mỹ và Nam Phi ảnh hưởng đến vùng phía Tây Nam Thái Bình Dương [59].
Một nghiên cứu khác về tính biến động của CO và O3 ở bề mặt đã được thực hiện tại Rishiri, một hòn đảo phía Bắc Nhật Bản cho thấy: O3 biến đổi theo mùa, tối đa vào mùa xuân và tối thiểu vào mùa hè, mà thường được quan sát thấy ở khu vực giữa vĩ độ từ xa ở Bắc bán cầu. Chu kỳ theo mùa của CO cho thấy sự tăng nồng độ theo chu kỳ trong thời gian từ mùa hè đến đầu mùa thu năm 1998, cho thấy một nguồn lớn của CO ở khu vực lân cận. Kết quả từ hình ảnh vệ tinh cho thấy nồng độ trung bình của CO trong cùng thời kỳ liên quan đến sự kiện cháy rừng nghiêm trọng và đám khói lan rộng ở xa phía đông Siberia. Nghiên cứu cho rằng vụ cháy rừng Taiga ở xa phía đông Siberia đã có một tác động đáng kể đến nồng độ CO quan sát thấy ở các vùng nghiên cứu từ mùa hè đến đầu mùa thu năm 1998 [58].
Các nghiên cứu trên đều cho thấy sự biến động của các thông số môi trường không khí xung quanh có ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng như: nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, hướng gió, tốc độ gió, bên cạnh đó là các tác động của các nguồn thải từ các hoạt động dân sinh, công nghiệp, giao thông hay cháy rừng… Các nghiên cứu hầu hết đều chia chuỗi số liệu quan trắc được của các thông số môi trường không khí theo mùa để nghiên cứu tính biến động theo thời gian và không gian. Nghiên cứu nội ngoại suy số liệu của các thông số môi trường không khí Việc sử dụng số liệu của các trạm quan trắc tự động cố định trong nghiên cứu các mô hình nội ngoại suy để có cơ sở dữ liệu phục vụ đánh giá ô nhiễm, cảnh báo ô nhiễm là hết sức quan trọng. Tuy nhiên, việc vận hành các trạm quan trắc 16 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com cũng dẫn đến khuyết thiếu số liệu trong nhiều thời điểm và thực tế đã có một số nghiên cứu nhằm nội suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt này. Trong những năm gần đây phương pháp hồi quy đã trở thành một phương pháp thường được sử dụng trong các nghiên cứu về ÔNKK, vì nó có thể mô phỏng nồng độ chất gây ô nhiễm ở phạm vi không gian tốt.
Tính đến nay, có hơn 200 công trình nghiên cứu về phương pháp này, chủ yếu ở các quốc gia như Hoa Kỳ, các nước Châu Âu, Nhật Bản, Trung Quốc… Phương pháp hồi quy nói chung đã được áp dụng thành công trong mô hình tính nồng độ trung bình hàng năm của NO2, NOx, PM2.5 và hợp chất hữu cơ dễ bay hơi ở các thành phố châu Âu và Bắc Mỹ. Việc thực hiện phương pháp trong khu vực đô thị thường là tốt hơn hoặc tương đương với phương pháp thống kê địa lý. Trong một nghiên cứu về nội suy không gian và thời gian CO sử dụng phương pháp Likelihood-Based của các nhà khoa học tại Iran đã xác định CO là một trong những chất ô nhiễm nguy hiểm nhất tại Tehran. Nghiên cứu áp dụng các phương pháp tiếp cận khả năng, chỉ định một phân phối trước khi sử dụng thông số mô hình mô phỏng cho chuỗi Markov Monte Carlo để xấp xỉ.
Sau đó, các ước tính khả năng tối đa thu được thông qua các phương pháp Newton Raphson. Các giá trị lệch chuẩn so với giá trị trung bình của khu vực cho thấy tính ngẫu nhiên của chuỗi số liệu, việc sử dụng hàm logarit để chuyển đổi là hợp lý. Ngoài ra, phân bố của CO theo không gian gần với phân bố Gaussian và một đa thức bậc hai hai biến sẽ là phù hợp. Sau khi lựa chọn mô hình tương quan chung thời gian và không gian sử dụng tiêu chí AIC đưa ra được dự báo CO cho tuần 1 và tuần 4 của năm 2005.
Mức trung bình của tuần 4 lớn hơn so với tuần 1 do ảnh hưởng của pháo hoa trong suốt lễ kỷ niệm cuộc cách mạng thắng lợi và các hoạt động dân sinh do việc sử dụng nhiên liệu sưởi ấm do thành phố có tuyết rơi nhiều trong giai đoạn này [54]. Tại Malaysia một cách tiếp cận mà thường được sử dụng để xử lý dữ liệu khuyết thiếu là phương pháp nội suy. Mohamed Noor Norazian một giáo sư thuộc khoa Công nghệ môi trường của trường Đại học Malaysia cùng đồng nghiệp đã đưa ra nghiên cứu về ba phương pháp nội suy tuyến tính, bậc hai và bậc ba. Tổng cộng có 8567 kết quả quan trắc PM10 trong một năm được sử dụng để so sánh giữa ba 17 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com phương pháp khi sử dụng phương pháp hồi quy phân phối loga chuẩn.