Luận án tiến sĩ hus nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy theo thời gian ngày của co và pm10 tại một số trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định ở việt nam

Luận án tiến sĩ môi trường nghiên cứu hus nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy theo thời gian ngày của co và pm10 tại một số trạm, phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình lý

• Tác giả: Trần Thị Thu Hường
• Người hướng dẫn: Gs. Phạm Ngọc Hồ
• Trường học: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
• Chuyên ngành: Khoa học môi trường
• Đề tài: Nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy theo thời gian ngày của CO và PM10 tại một số trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định ở Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy số liệu môi trường không khí trên thế giới
• 1.2. Nghiên cứu tính biến động của các thông số môi trường không khí
• 1.3. Nghiên cứu nội ngoại suy số liệu của các thông số môi trường không khí
• 1.4. Nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy số liệu của các thông số môi trường không khí tại Việt Nam
• 1.4.1. Nghiên cứu tính biến động
• 1.4.2. Nghiên cứu nội ngoại suy (dự báo)
• 1.5. Khái quát ô nhiễm môi trường không khí xung quanh các trạm quan trắc tự động cố định Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng và Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh
• 1.5.1. Vị trí địa lý và đặc điểm của các trạm
• 1.5.1.1. Trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định Láng - thành phố Hà Nội (sau đây viết tắt là Trạm Láng)
• 1.5.1.2. Trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng (sau đây viết tắt là Trạm Đà Nẵng)
• 1.5.1.3. Trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh (sau đây viết tắt là Trạm Nhà Bè)
• 1.5.2. Ô nhiễm môi trường không khí xung quanh khu vực trạm nghiên cứu
• 1.5.2.1. Đối với khu vực Trạm Láng - thành phố Hà Nội
• 1.5.2.2. Đối với khu vực Trạm Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng
• 1.5.2.3. Đối với khu vực Trạm Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh
• 1.6. Tiểu kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Nội dung nghiên cứu
• 2.2. Tư liệu và xử lý số liệu
• 2.3. Phương pháp nghiên cứu
• 2.3.1. Phương pháp tính các đặc trưng số của đại lượng ngẫu nhiên
• 2.3.2. Phương pháp tính các giá trị của hàm cấu trúc theo thời gian của quá trình ngẫu nhiên dừng từ số liệu quan trắc thực tế
• 2.3.3. Phương pháp hồi quy áp dụng trong lý thuyết quá trình ngẫu nhiên
• 2.3.4. Mô hình nội ngoại suy thiết lập trên cơ sở lý thuyết quá trình ngẫu nhiên
• 2.3.5. Đề xuất sử dụng quá trình nhiễu động dừng đối với khí CO và bụi PM10
• 2.4. Tiểu kết chương II
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Các đặc trưng số của khí CO và bụi PM10
• 3.1.1. Đặc trưng số của khí CO tại các khu vực nghiên cứu
• 3.1.1.1. Đặc trưng số của khí CO tại trạm Láng
• 3.1.1.2. Đặc trưng số của khí CO tại trạm Đà Nẵng
• 3.1.1.3. Đặc trưng số của khí CO tại trạm Nhà Bè
• 3.1.2. Đặc trưng số của bụi PM10 tại các trạm nghiên cứu
• 3.1.2.1. Đặc trưng số của bụi PM10 tại trạm Láng
• 3.1.2.2. Đặc trưng số của bụi PM10 tại trạm Đà Nẵng
• 3.1.2.3. Đặc trưng số của bụi PM10 tại trạm Nhà Bè
• 3.2. Hàm cấu trúc thời gian thực nghiệm của nhiễu động dừng khí CO
• 3.2.1. Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng tại Trạm Láng
• 3.2.2. Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng tại Trạm Đà Nẵng
• 3.2.3. Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng tại Trạm Nhà Bè
• 3.3. Hàm cấu trúc thời gian thực nghiệm của nhiễu động dừng bụi PM10
• 3.3.1. Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng tại Trạm Láng
• 3.3.2. Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng tại Trạm Đà Nẵng
• 3.3.3. Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng tại Trạm Nhà Bè
• 3.4. Thiết lập mô hình nội ngoại suy bổ khuyết số liệu cho thông số môi trường không khí sử dụng đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng
• 3.4.1. Thiết lập mô hình nội ngoại suy của đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng
• 3.4.2. Quy trình tính toán nội ngoại suy số liệu áp dụng cho CO và PM10 tại các trạm thuộc khu vực nghiên cứu
• 3.4.2.1. Trường hợp thiếu hụt một vài giá trị x(tk) trong khoảng số liệu
• 3.4.2.2. Trường hợp thiếu hụt liên tiếp giá trị trong một khoảng
• 3.4.3. Ứng dụng mô hình nội ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt cho thông số CO và PM10 tại 03 trạm nghiên cứu
• 3.4.3.1. Kết quả nội ngoại suy chuỗi số liệu của thông số CO
• 3.4.3.2. Kết quả nội ngoại suy chuỗi số liệu của thông số PM10
• 3.4.3.3. Ngoại suy số liệu thiếu hụt trên một khoảng [x(t1)-x(t6)]
• 3.4.3.4. Sử dụng các hệ số αk đã xác định được từ bộ dữ liệu cơ sở để nội ngoại suy cho một trạm quan trắc bất kỳ có cùng vị trí nghiên cứu vào các thời điểm của năm khác
• 3.4.3.5. Sử dụng các hệ số αk đã xác định được từ bộ dữ liệu cơ sở để nội ngoại suy số liệu cho trạm quan trắc thuộc khu vực lân cận
• 3.5. Đề xuất giải pháp quản lý, vận hành và bổ khuyết chuỗi số liệu cho các trạm quan trắc tự động cố định môi trường không khí tại ba khu vực nghiên cứu và trên phạm vi cả nước
• 3.5.1. Các giải pháp quản lý
• 3.5.2. Các giải pháp kỹ thuật
• 3.5.3. Những tồn tại trong công tác quản lý, vận hành hệ thống mạng lưới trạm quan trắc môi trường tự động cố định
• 3.6. Tiểu kết chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC SỐ 01: Bảng giá trị biến trình ngày đêm, phương sai, độ lệch chuẩn và hệ số biến động của khí CO và bụi PM10 tại 03 trạm nghiên cứu
• PHỤ LỤC SỐ 02: Bảng giá trị hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động khí CO và bụi PM10 tại 03 trạm nghiên cứu

Tóm tắt

I. Tổng quan về biến động và nội ngoại suy CO và PM10 tại Việt Nam

Nghiên cứu về biến động chất lượng không khí là một trong những vấn đề cấp bách hiện nay. Tại Việt Nam, ô nhiễm không khí đang gia tăng, đặc biệt là tại các thành phố lớn. Các trạm quan trắc không khí đã được lắp đặt để theo dõi nồng độ của các chất ô nhiễm như CO và PM10. Việc phân tích biến động và nội ngoại suy dữ liệu từ các trạm này giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về tình trạng ô nhiễm không khí và đưa ra các giải pháp kịp thời.

1.1. Tình hình ô nhiễm không khí tại các trạm quan trắc

Các trạm quan trắc không khí tại Việt Nam như Trạm Láng, Trạm Đà Nẵng và Trạm Nhà Bè đã ghi nhận nồng độ CO và PM10 ở mức cao. Số liệu cho thấy rằng ô nhiễm không khí có xu hướng gia tăng, đặc biệt trong các mùa khô. Việc theo dõi thường xuyên giúp phát hiện sớm các vấn đề ô nhiễm và đưa ra cảnh báo kịp thời.

1.2. Vai trò của các trạm quan trắc không khí

Các trạm quan trắc không khí đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu về biến động chất lượng không khí. Chúng cung cấp thông tin cần thiết cho việc đánh giá tình trạng ô nhiễm và hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc quản lý môi trường. Số liệu từ các trạm này cũng là cơ sở để thực hiện các nghiên cứu sâu hơn về ô nhiễm không khí.

II. Vấn đề và thách thức trong nghiên cứu ô nhiễm không khí

Mặc dù đã có nhiều nỗ lực trong việc nghiên cứu ô nhiễm không khí, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Việc thiếu hụt dữ liệu và sự không đồng bộ trong các số liệu quan trắc là một trong những vấn đề lớn. Điều này ảnh hưởng đến khả năng đánh giá chính xác tình trạng ô nhiễm và đưa ra các giải pháp hiệu quả.

2.1. Thiếu hụt dữ liệu quan trắc

Nhiều trạm quan trắc không khí gặp khó khăn trong việc duy trì hoạt động liên tục, dẫn đến việc thiếu hụt dữ liệu. Điều này gây khó khăn trong việc phân tích và đánh giá chính xác tình trạng ô nhiễm không khí. Cần có các giải pháp để cải thiện tình trạng này.

2.2. Sự không đồng bộ trong số liệu

Số liệu từ các trạm quan trắc không đồng bộ về thời gian và không gian, điều này làm giảm độ tin cậy của các phân tích. Việc đồng bộ hóa dữ liệu là cần thiết để có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về ô nhiễm không khí.

III. Phương pháp nghiên cứu biến động và nội ngoại suy dữ liệu

Để nghiên cứu biến động và nội ngoại suy dữ liệu, các phương pháp thống kê và mô hình hóa được áp dụng. Việc sử dụng các mô hình toán học giúp dự đoán nồng độ CO và PM10 trong tương lai, từ đó đưa ra các giải pháp quản lý ô nhiễm hiệu quả.

3.1. Phương pháp thống kê trong phân tích dữ liệu

Phân tích thống kê giúp xác định các đặc trưng của nồng độ CO và PM10 tại các trạm quan trắc. Các chỉ số như phương sai, độ lệch chuẩn và hệ số biến động được sử dụng để đánh giá tính biến động của các thông số này.

3.2. Mô hình hóa nội ngoại suy dữ liệu

Mô hình hóa nội ngoại suy giúp bổ khuyết các giá trị thiếu hụt trong chuỗi số liệu. Các mô hình này dựa trên các phương pháp toán học để dự đoán nồng độ ô nhiễm trong tương lai, từ đó hỗ trợ các quyết định quản lý môi trường.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng nồng độ CO và PM10 có sự biến động lớn theo thời gian và không gian. Việc áp dụng các mô hình nội ngoại suy đã giúp cải thiện độ chính xác của dữ liệu quan trắc, từ đó hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc đưa ra các biện pháp quản lý ô nhiễm hiệu quả.

4.1. Kết quả nội ngoại suy dữ liệu CO và PM10

Kết quả nội ngoại suy cho thấy rằng nồng độ CO và PM10 có thể được dự đoán chính xác hơn, giúp các cơ quan chức năng có thông tin kịp thời để đưa ra các biện pháp ứng phó với ô nhiễm không khí.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong việc xây dựng các chính sách quản lý ô nhiễm không khí. Các cơ quan chức năng có thể sử dụng dữ liệu này để đưa ra các quyết định kịp thời nhằm bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

V. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu về biến động và nội ngoại suy CO và PM10 tại các trạm quan trắc không khí ở Việt Nam là rất cần thiết. Kết quả nghiên cứu không chỉ giúp nâng cao nhận thức về ô nhiễm không khí mà còn hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc quản lý môi trường. Trong tương lai, cần tiếp tục cải thiện hệ thống quan trắc và áp dụng các công nghệ mới để nâng cao độ chính xác của dữ liệu.

5.1. Đề xuất giải pháp cải thiện hệ thống quan trắc

Cần đầu tư nâng cấp các trạm quan trắc không khí, đảm bảo hoạt động liên tục và đồng bộ. Việc này sẽ giúp thu thập dữ liệu chính xác hơn, từ đó hỗ trợ cho các nghiên cứu và quản lý ô nhiễm hiệu quả.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu cần tiếp tục mở rộng để bao quát nhiều khu vực hơn, đồng thời áp dụng các công nghệ mới trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu quả trong việc quản lý ô nhiễm không khí tại Việt Nam.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Khoa học môi trường (mã số 62 44 03 01) của nghiên cứu sinh Trần Thị Thu Hường, thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của GS. Phạm Ngọc Hồ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội (bảo vệ năm 2017), mang tiêu đề: "Nghiên cứu tính biến động và nội ngoại suy theo thời gian ngày của CO và PM10 tại một số trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định ở Việt Nam".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Quá trình đô thị hóa và công nghiệp hóa tại Việt Nam tạo ra áp lực lớn đối với môi trường không khí xung quanh, đặc biệt tại các đô thị và khu công nghiệp lớn. Dù Nhà nước đã đầu tư mạng lưới trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định theo Quyết định số 16/2007/QĐ-TTg và Quyết định số 90/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, nguồn kinh phí vận hành, bảo dưỡng định kỳ còn hạn chế dẫn đến tình trạng gián đoạn, khuyết thiếu chuỗi số liệu quan trắc.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án chỉ ra là: các nghiên cứu lan truyền và dự báo ô nhiễm trước đây thường giả định nồng độ các chất ô nhiễm không khí là các quá trình ngẫu nhiên dừng (stationary processes) để áp dụng trực tiếp các mô hình thống kê hoặc mô hình hàm cấu trúc. Tuy nhiên, dữ liệu thực nghiệm cho thấy nồng độ biến động mạnh theo giờ và theo mùa dưới tác động của các yếu tố khí tượng và điều kiện khí quyển, khiến chuỗi dữ liệu gốc thực chất là quá trình không dừng. Điều này làm giảm hiệu suất của các mô hình bổ khuyết số liệu. Luận án đặt ra yêu cầu phải tiếp cận bằng lý thuyết quá trình ngẫu nhiên quy tâm (nhiễu động dừng) nhằm xây dựng mô hình nội ngoại suy có độ tin cậy cao để khôi phục dữ liệu thiếu hụt.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định 4 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Phân tích các đặc trưng biến động (bao gồm đặc trưng số: giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động; và đặc trưng hàm: hàm cấu trúc) của hai thông số khí CO và bụi PM10 theo thời gian dựa trên chuỗi số liệu quan trắc tự động liên tục; chỉ ra bản chất dừng hay không dừng và sự khác biệt về đặc trưng cấu trúc thống kê tại 3 khu vực địa lý (Láng - Hà Nội, Đà Nẵng, Nhà Bè - Thành phố Hồ Chí Minh).
2. Ứng dụng mô hình nội ngoại suy nhằm bổ khuyết số liệu thiếu hụt từ số liệu quan trắc môi trường không khí tự động cố định dựa trên quá trình ngẫu nhiên nhiễu động dừng.
3. Đề xuất quy trình bổ khuyết số liệu thiếu hụt áp dụng cho khí CO và bụi PM10 tại 3 trạm nghiên cứu, đánh giá sai số tương đối và hiệu suất của mô hình.
4. Đề xuất các giải pháp quản lý, kỹ thuật trong vận hành các trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định phục vụ công tác giám sát và cảnh báo ô nhiễm không khí ở Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các đặc trưng biến động của khí CO và bụi PM10 theo chuỗi số liệu quan trắc tự động liên tục, bao gồm các đặc trưng số (giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động) và đặc trưng hàm (hàm cấu trúc thời gian với khoảng trôi $\Delta t = \tau$).
• Phạm vi không gian: 3 trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định đại diện cho ba miền địa lý của Việt Nam:
  • Phía Bắc: Trạm Láng (phường Láng Thượng, quận Đống Đa, thành phố Hà Nội).
  • Miền Trung: Trạm Đà Nẵng (phường Hòa Thuận Tây, thành phố Đà Nẵng).
  • Phía Nam: Trạm Nhà Bè (huyện Nhà Bè, thành phố Hồ Chí Minh).
  • Kiểm chứng mở rộng: Trạm quan trắc tự động Nguyễn Văn Cừ (thành phố Hà Nội) cho dữ liệu năm 2015.
• Phạm vi thời gian: Chuỗi số liệu đo đạc liên tục từ khi các trạm vận hành ổn định năm 2004 đến năm 2010.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án tổng hợp các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến hai mảng chính: phân tích tính biến động nồng độ chất ô nhiễm và các phương pháp nội ngoại suy bổ khuyết dữ liệu.

Nghiên cứu trên thế giới

• Về tính biến động: Nghiên cứu tại Bắc Kinh giai đoạn 2001–2012 chỉ ra PM10 chịu ảnh hưởng rõ rệt bởi mùa, áp suất khí quyển, độ ẩm tương đối và tốc độ gió. Nghiên cứu tại Malaysia phân tích PM10 theo không gian và thời gian với 4 chế độ chi phối gắn liền với lượng mưa gió mùa. Nghiên cứu tại Vũ Hán phân tích biến động PM1.5, PM10 và muội than (BC) có dạng parabol lõm qua các tháng, đạt cực đại vào mùa đông do phát thải giao thông giờ cao điểm kết hợp nghịch nhiệt. Nghiên cứu tại Áo ghi nhận PM1, PM2.5, PM10 tại 3 vùng đô thị và 1 vùng nông thôn có biến trình ngày đêm hai cực đại vào buổi sáng và chiều tối, rõ nét vào mùa đông. Các nghiên cứu tại Nhật Bản sử dụng mô hình Chaser phân tích CO khu vực Tây Thái Bình Dương và nghiên cứu biến động CO, O3 tại đảo Rishiri ghi nhận ảnh hưởng của cháy rừng Taiga (Siberia) năm 1998.
• Về phương pháp nội ngoại suy và dự báo: Phương pháp hồi quy được áp dụng trong hơn 200 công trình tại Mỹ, châu Âu, Nhật Bản, Trung Quốc để ước lượng NO2, NOx, PM2.5. Tại Tehran (Iran), phương pháp Likelihood-Based kết hợp chuỗi Markov Monte Carlo và Newton Raphson được dùng dự báo CO. Tại Malaysia, nghiên cứu của Mohamed Noor Norazian và cộng sự so sánh 3 phương pháp nội suy tuyến tính, bậc hai, bậc ba cho 8.567 giá trị PM10, kết luận nội suy tuyến tính cho sai số nhỏ nhất (MAE = 1,99; $R^2 = 0,9889$). Tại Thái Lan, các kỹ thuật khai thác dữ liệu và hồi quy được áp dụng cho PM10, CO, SO2. Các nghiên cứu khác ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp (MLP), bản đồ tự tổ chức (SOM), phương pháp láng giềng gần nhất (NN). Tại châu Âu, Hilde Fagerli (2003) dùng mô hình EMEP Unified Model 2.0 phân tích SO2, NOx; Svetlana Tsyro (2003) phân tích ảnh hưởng của địa hình đến bụi; Litva ứng dụng mô hình Gaussian và hồi quy dự báo CO trong 9 giờ tại Vilnius; Mexico dùng mô hình ARIMA dự báo Ozone; Nhật Bản kiểm chứng mô hình hồi quy tại Shizuoka; Tế Nam (Trung Quốc) lập mô hình hồi quy không gian tương quan sử dụng đất và khí tượng cho SO2, NO2, PM10.

Nghiên cứu tại Việt Nam

• Về tính biến động: Lý thuyết hàm ngẫu nhiên được ứng dụng từ cuối thế kỷ XIX trong ngành khí tượng thủy văn, tiêu biểu là phương pháp lọc sai số yếu tố khí tượng dựa trên đường cong hàm cấu trúc không gian. Trong lĩnh vực môi trường không khí, Đề tài cấp nhà nước mã số 7 phân tích biến trình ngày đêm và hệ số biến động của SO2, NO2, CO, O3, TSP chịu ảnh hưởng của các trạng thái khí quyển (bất ổn định, cân bằng phiếm định, ổn định). Công trình năm 2004 đánh giá biến động O3 mặt đất tại Hà Nội giai đoạn từ 7 giờ đến 19 giờ, cực đại lúc 12–13 giờ. Công trình năm 2005 phân tích đặc trưng thống kê của SO2, NO2, CO, TSP tại trạm Láng. Đề tài hợp tác quốc tế JICA đo đạc PM10 bằng xe quan trắc di động tại các trục giao thông Hà Nội, ghi nhận hệ số biến động từ 87% đến 90%.
• Về nội ngoại suy: Công trình ứng dụng lý thuyết trường ngẫu nhiên nội ngoại suy tối ưu các yếu tố khí tượng cao không tại trạm Láng đạt hiệu suất 75–80%. Đề tài nghiên cứu tham số hóa dự báo lan truyền ô nhiễm không khí tại Hà Nội đạt $R^2$ từ 0,75–0,91 nhưng hiệu suất chỉ khoảng 70% do coi trực tiếp số liệu ô nhiễm là quá trình dừng. Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết rối thống kê bổ khuyết chuỗi số liệu PM10 tại trạm Láng và Nguyễn Văn Cừ đạt hiệu suất 72–87% khi dùng trực tiếp chuỗi không dừng. Các nghiên cứu mô hình hộp tại Thanh Xuân (Hà Nội) và mô hình hộp cải tiến đa thức bậc 4 cho kết quả tương quan $R^2 = 0,68$ đối với SO2 và $R^2 = 0,93$ đối với NOx.

Hướng nghiên cứu	Tác giả / Công trình tiêu biểu	Phương pháp / Mô hình	Kết quả / Giới hạn ghi nhận
Nội suy PM10 (Malaysia)	Mohamed Noor Norazian và cs	Tuyến tính, bậc 2, bậc 3; hồi quy log-normal	Nội suy tuyến tính tối ưu (MAE = 1,99; $R^2 = 0,9889$)
Dự báo CO (Iran)	Nghiên cứu tại Tehran	Likelihood-Based, Markov Monte Carlo, đa thức bậc 2	Dự báo CO tuần 1 và tuần 4 năm 2005 theo phân bố Gaussian
Dự báo CO (Litva)	Nghiên cứu tại Vilnius	Hồi quy và mô hình Gaussian	Dự báo nồng độ CO cho khoảng thời gian 9 giờ
Nội ngoại suy cao không (VN)	Công trình nghiên cứu tại Láng	Lý thuyết trường ngẫu nhiên tối ưu	Hiệu suất đạt 75% - 80% đối với tốc độ gió, nhiệt độ, áp suất
Bổ khuyết PM10 (VN)	Đề tài nghiên cứu tại Hà Nội	Rối thống kê, hàm cấu trúc chuỗi đo trực tiếp	Hiệu suất đạt 72% - 87%, hạn chế do chuỗi dữ liệu gốc không dừng
Mô hình hộp cải tiến (VN)	Công trình nghiên cứu tại Hà Nội	Hồi quy đa thức bậc 4: $C(t) = at^4+bt^3+ct^2+dt+e$	Hệ số xác định $R^2 = 0,68$ (với SO2) và $R^2 = 0,93$ (với NOx)

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các công trình tại Việt Nam áp dụng lý thuyết quá trình dừng trực tiếp lên chuỗi số liệu đo thô của các chất ô nhiễm đều gặp hạn chế về độ chính xác (hiệu suất chỉ dao động từ 70% đến 87%). Luận án giải quyết khoảng trống này bằng cách: tách chuỗi quan trắc thành giá trị trung bình mùa/giờ và thành phần nhiễu động quy tâm, sau đó chứng minh thành phần nhiễu động này đạt tính chất quá trình dừng trong một khoảng thời gian nhất định. Từ đó, xây dựng hàm cấu trúc thực nghiệm cho nhiễu động dừng, sử dụng phương pháp hồi quy dạng $ln(\tau)$ để xác định các hệ số nội ngoại suy $\alpha_k$ phục vụ bổ khuyết số liệu.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khái niệm và cơ sở lý thuyết

• Đại lượng ngẫu nhiên: Biến số nhận các giá trị khác nhau không biết trước với một xác suất nhất định khi thực hiện các phép thử trong cùng điều kiện (ở đây là nồng độ đo đạc của CO và PM10 tại các thời điểm 1h, 2h... 24h qua các ngày).
• Quá trình ngẫu nhiên: Đại lượng ngẫu nhiên biến đổi theo thời gian tại một trạm quan trắc tự động liên tục cố định.
• Đặc trưng số: Kỳ vọng toán học (giá trị trung bình $\overline{X}$), phương sai ($\sigma^2$), độ lệch chuẩn ($\sigma$), hệ số biến động ($C_v$ hoặc $I$).
• Đặc trưng hàm: Hàm cấu trúc và hàm tương quan theo thời gian.
• Nhiễu động dừng (quá trình ngẫu nhiên quy tâm dừng): Tập hợp các giá trị chênh lệch $x'(t)$ giữa giá trị quan trắc thực tế $X(t)$ tại thời điểm $t$ và giá trị trung bình $\overline{X}(t)$ tương ứng theo giờ của mùa khảo sát: $$x'(t) = X(t) - \overline{X}(t)$$ Thành phần này được kiểm chứng đạt tính dừng trong khoảng thời gian $\Delta t = \tau$ ngắn.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

• Phương pháp phân tích thống kê đại lượng ngẫu nhiên: Dữ liệu quan trắc được phân chia theo mùa và trung bình hóa theo giờ (từ 1h đến 24h) để xác định biến trình ngày đêm, phương sai, độ lệch chuẩn và hệ số biến động.
• Phương pháp tính hàm cấu trúc thời gian thực nghiệm: Xây dựng hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu động dừng biến đổi theo bước thời gian $\Delta t = \tau$ (với $\tau = 1, 2, \dots, 9$ giờ): $$D(\tau) = \overline{[x'(t+\tau) - x'(t)]^2}$$
• Phương pháp hồi quy toán học: Xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu động dừng dưới dạng hàm logarit $y = a \cdot \ln(\tau) + b$ (với $R^2 > 0,9$). Đánh giá khoảng dừng thích hợp (khoảng bão hòa của đường cấu trúc) làm cơ sở giải hệ phương trình đại số tuyến tính tìm các trọng số nội ngoại suy $\alpha_k$.
• Mô hình nội ngoại suy: Thiết lập phương trình dự báo hoặc bổ khuyết giá trị nồng độ thiếu hụt: $$x'(t_0) = \sum_{k=1}^{n} \alpha_k x'(t_k)$$ Từ đó khôi phục nồng độ thực tế: $X(t_0) = \overline{X}(t_0) + x'(t_0)$. Mô hình giải quyết hai tình huống:
  • Khuyết một vài giá trị $x(t_k)$ phân tán trong khoảng 6 số liệu liên tiếp.
  • Khuyết liên tiếp toàn bộ 6 giá trị trong một khoảng $[x(t_1) - x(t_6)]$.

Nguồn tư liệu và quy trình kiểm soát dữ liệu

Dữ liệu sử dụng là chuỗi quan trắc nồng độ tự động liên tục 24/24h của khí CO và bụi PM10 tại 3 trạm Láng, Đà Nẵng, Nhà Bè thuộc Trung tâm Mạng lưới khí tượng thủy văn và môi trường. Quy trình xử lý và làm sạch số liệu gồm 3 bước:

• Bước 1: Thu thập số liệu đo đạc, kiểm tra thông số thiết bị (phạm vi đo, giới hạn phát hiện, giới hạn báo cáo, độ chính xác), nhật ký hiệu chuẩn và nhật ký bảo dưỡng, thay thế giấy lọc, vật tư tiêu hao.
• Bước 2: Loại bỏ dữ liệu bất thường gồm các khoảng thời gian trạm báo lỗi, đang hiệu chuẩn, giá trị nồng độ âm hoặc vượt dải đo. Rà soát số liệu nghi ngờ gồm chuỗi giá trị bằng 0 kéo dài hoặc các giá trị không đổi liên tục nhiều giờ.
• Bước 3: So sánh mỗi giá trị đo với ít nhất 10 giá trị liền trước và 10 giá trị liền sau; loại bỏ các đỉnh nồng độ cao/thấp bất thường có tần suất lặp dưới 1 giờ.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương này trình bày tổng quan các nghiên cứu trong nước, quốc tế và phân tích đặc điểm địa lý, khí hậu, hiện trạng ô nhiễm không khí xung quanh 3 trạm nghiên cứu:

• Trạm Láng (Hà Nội): Đưa vào hoạt động từ tháng 9/2002, kinh độ $105^\circ 48'$, vĩ độ $21^\circ 01'$, độ cao 5,97 m, đặt tại khu vực cơ quan KTTV Láng (phường Láng Thượng, quận Đống Đa), nhân sự gồm 4 kỹ sư trực 3 ca/ngày. Khí hậu chia thành 4 mùa: xuân (tháng 2–4), hạ (tháng 5–7), thu (tháng 8–10), đông (tháng 11–tháng 1 năm sau). Nhiệt độ trung bình mùa đông $17,2^\circ\text{C}$ (thấp nhất lịch sử $2,7^\circ\text{C}$), mùa hạ $29,2^\circ\text{C}$ (kỷ lục $43,7^\circ\text{C}$ vào tháng 6/2015), trung bình năm $23,2^\circ\text{C}$. Hàng năm thành phố tiếp nhận khoảng 80.000 tấn bụi khói, 9.000 tấn SO2, 46.000 tấn CO2 từ công nghiệp và mật độ xe máy, ô tô lớn. Số liệu giai đoạn 2010–2013 cho thấy số ngày có AQI ở mức kém chiếm 40–60%. Nồng độ bụi TSP tại các trục giao thông vượt tiêu chuẩn cho phép 3–4 lần, khu vực xây dựng vượt 7–10 lần; nồng độ CO tại trục giao thông chính vượt từ 2,5 đến 4,4 lần.
• Trạm Đà Nẵng: Đưa vào hoạt động tháng 9/2002, kinh độ $108^\circ 12'$, vĩ độ $16^\circ 02'$, đặt tại phường Hòa Thuận Tây, biên chế 8 người (4 kỹ sư, 4 trung cấp). Khí hậu chia 2 mùa rõ rệt: mùa khô (tháng 1–7) và mùa mưa (tháng 8–12). Nhiệt độ trung bình năm dao động từ $25,2^\circ\text{C}$ đến $26,5^\circ\text{C}$, lượng mưa tập trung 84,4% vào các tháng 8–11. Khu vực trạm gần các khu quân đội, mật độ giao thông thấp, không khí tương đối sạch. Ô nhiễm trên địa bàn thành phố tập trung ở các trục giao thông (bụi vượt 0,06–3,67 lần tiêu chuẩn), tiếng ồn tại ngã ba Huế và nhà hát Trưng Vương vượt mức cho phép từ 0,5 đến 9,67 dBA; ô nhiễm bụi công nghiệp tập trung tại KCN Liên Chiểu, KCN Hòa Khánh (vượt 1,4–2,7 lần) và làng đá mỹ nghệ Non Nước (13/20 cơ sở vượt tiêu chuẩn bụi, tiếng ồn tại xưởng đạt 85–110 dBA so với ngưỡng quy định 85 dBA).
• Trạm Nhà Bè (Thành phố Hồ Chí Minh): Hoạt động từ tháng 9/2002, kinh độ $106^\circ 47'$, vĩ độ $10^\circ 41'$, kẹp giữa đường Nguyễn Hữu Thọ và Nguyễn Văn Tạo, biên chế 3 kỹ sư. Cách 1,5 km về phía Đông Nam là KCN Phước Hiệp, lân cận có 2 nhà máy xi măng và nhà máy nhiệt điện. Khí hậu chia 2 mùa: mùa mưa (tháng 5–11) chiếm 90% lượng mưa cả năm, mùa khô (tháng 12–tháng 4 năm sau). Nhiệt độ trung bình $27^\circ\text{C}$, độ ẩm trung bình 79,5%. Thành phố có hơn 3,6 triệu xe máy và 360.000 ô tô; nguồn khí thải giao thông đóng góp hơn 80% tải lượng ô nhiễm. Nồng độ bụi tại các cửa ngõ thành phố vượt tiêu chuẩn 1,24–2,59 lần (ngã tư An Sương đạt $1,443\text{ mg/m}^3$, vượt 4,8 lần). Đáng chú ý, phân tích thành phần ghi nhận bụi mịn hạt nhỏ hơn $2,1,\mu\text{m}$ chiếm tới 50% tổng lượng bụi trong mùa khô và có tính axit cao.

Chương II: Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Chương II chi tiết hóa phương pháp luận xử lý số liệu và mô hình hóa toán học:

• Phân chia chuỗi số liệu theo mùa thực tế:
  • Trạm Láng: Mùa xuân (tháng 2–4), mùa hạ (tháng 5–7), mùa thu (tháng 8–10), mùa đông (tháng 11–1).
  • Trạm Đà Nẵng: Mùa khô (tháng 1–7), mùa mưa (tháng 8–12).
  • Trạm Nhà Bè: Mùa khô (tháng 12–4), mùa mưa (tháng 5–11).
• Quy trình toán học: Luận án chứng minh rằng việc sử dụng trực tiếp chuỗi số liệu quan trắc $X(t)$ vi phạm điều kiện quá trình dừng vì giá trị trung bình $\overline{X}(t)$ và phương sai $\sigma^2(t)$ biến thiên liên tục theo chu kỳ ngày đêm và mùa. Do đó, luận án chuẩn hóa dữ liệu về đại lượng ngẫu nhiên quy tâm $x'(t) = X(t) - \overline{X}(t)$.
• Thiết lập hàm cấu trúc thực nghiệm và hồi quy: Hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu động được tính cho các khoảng trễ $\tau$ từ 1 đến 9 giờ. Khi đồ thị hàm cấu trúc tiệm cận trạng thái bão hòa, mối quan hệ được khớp bằng hàm hồi quy dạng $D(\tau) = a \cdot \ln(\tau) + b$. Từ các giá trị hàm cấu trúc hồi quy này, hệ phương trình đại số tuyến tính được thiết lập để tìm các trọng số $\alpha_k$ cho các sơ đồ bổ khuyết dữ liệu.

Chương III: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương III trình bày toàn bộ kết quả phân tích thống kê, hàm cấu trúc và kiểm nghiệm mô hình nội ngoại suy:

• Đặc trưng số của khí CO và bụi PM10: Biến trình ngày đêm của CO và PM10 tại cả 3 trạm đều thể hiện hai đỉnh cực đại rõ rệt trùng với khung giờ cao điểm giao thông (sáng từ 7h–9h và chiều tối từ 17h–20h) và giảm sâu vào khoảng trưa (11h–13h) và đêm muộn. Tại trạm Láng, nồng độ mùa đông và mùa thu cao hơn mùa hạ do hiện tượng nghịch nhiệt bức xạ giữ chất ô nhiễm ở tầng sát mặt đất. Phương sai, độ lệch chuẩn và hệ số biến động biến thiên mạnh theo giờ và theo mùa, xác nhận chuỗi nồng độ thực tế là quá trình không dừng.
• Hàm cấu trúc thời gian của nhiễu động dừng: Đồ thị hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu động dừng đối với CO và PM10 tại cả 3 trạm (từ năm 2004 đến 2008) cho thấy đường cong tăng dần theo khoảng trễ $\tau$ và đạt trạng thái bão hòa ổn định tại khoảng $\tau = 9$ giờ. Điều này khẳng định nhiễu động quy tâm thỏa mãn điều kiện dừng cục bộ trong phạm vi 9 giờ.

Trạm quan trắc	Thông số	Thời điểm kiểm nghiệm mô hình	Dạng bài toán nội ngoại suy	Kết quả và sai số ghi nhận
Trạm Láng	CO	Ngày 15/04/2006	Nội ngoại suy khuyết điểm	Hiệu suất đạt cao, bám sát giá trị đo đạc thực tế
Trạm Láng	CO	Ngày 09/09/2005	Bổ khuyết chuỗi số liệu	Sai số tương đối nhỏ
Trạm Đà Nẵng	CO	Ngày 10/02/2005 và 02/03/2005	Bổ khuyết chuỗi số liệu	Kết quả ngoại suy phản ánh đúng xu thế biến trình
Trạm Nhà Bè	CO	Ngày 06/04/2006 và 10/01/2006	Bổ khuyết chuỗi số liệu	Độ chính xác cao trong cả mùa khô và mùa mưa
Trạm Láng	PM10	Ngày 10/04/2008 và 01/03/2008	Bổ khuyết số liệu thiếu hụt	Giá trị tính toán tương thích chuỗi thực đo
Trạm Đà Nẵng	PM10	Ngày 12/04/2005 và 28/01/2007	Bổ khuyết số liệu thiếu hụt	Bù đắp chính xác các khoảng trống quan trắc
Trạm Nhà Bè	PM10	Ngày 11/01/2006 và 26/03/2006	Bổ khuyết số liệu thiếu hụt	Bám sát biên độ dao động nồng độ thực tế
Trạm Láng	PM10	Tháng 12/2007 (ngày 06/12/2007)	Ngoại suy liên tiếp 6 số liệu (từ 7h đến 12h)	Đã hiệu chỉnh sai số, hiệu suất mô hình đạt trên 75%
Trạm Láng	CO	Tháng 05/2007 (mùa hạ)	Nội ngoại suy chuỗi tháng	Hiệu suất mô hình đạt từ 75% đến 99,99%
Trạm Nguyễn Văn Cừ	CO	Tháng 05/2015	Áp dụng hệ số $\alpha_k$ cho trạm lân cận	Kết quả tính toán phù hợp tốt với chuỗi số liệu đo thực

• Khả năng mở rộng của mô hình: Các nhân tử $\alpha_k$ tính toán từ bộ dữ liệu cơ sở có thể áp dụng thành công để bổ khuyết số liệu cho các năm khác tại cùng vị trí nghiên cứu, đồng thời có thể chuyển giao tính toán cho trạm quan trắc lân cận (kiểm chứng tại trạm Nguyễn Văn Cừ vào tháng 5/2015 cho kết quả tương đồng cao).
• Giải pháp quản lý và kỹ thuật: Tác giả đề xuất hoàn thiện quy trình bảo trì, chuẩn hóa việc kiểm định định kỳ, thống nhất giao thức chia sẻ dữ liệu giữa Trung ương và địa phương, đồng thời đưa quy trình tính toán bổ khuyết số liệu bằng mô hình nhiễu động dừng vào quy trình nghiệp vụ quan trắc thường xuyên.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

1. Luận án đã phân tích toàn diện tính biến động của CO và PM10 thông qua các đặc trưng số (biến trình ngày đêm, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động) và đặc trưng hàm cấu trúc, chứng minh nồng độ các chất ô nhiễm trong lớp không khí sát mặt đất là quá trình không dừng do chịu tác động chi phối của các yếu tố khí tượng (gió, nhiệt độ, độ ẩm, mưa, áp suất) và tầng kết nhiệt khí quyển.
2. Lần đầu tiên tại Việt Nam, luận án đề xuất áp dụng lý thuyết quá trình ngẫu nhiên quy tâm (nhiễu động dừng) trong nghiên cứu ô nhiễm không khí; xây dựng thành công hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu động dừng theo bước thời gian $\Delta t = \tau$ cho CO và PM10 theo từng mùa tại 3 trạm đại diện cho ba vùng khí hậu khác nhau.
3. Luận án ứng dụng phương pháp hồi quy dạng hàm logarit $ln(\tau)$ để xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm, xác định chính xác khoảng dừng thích hợp ($\tau = 9$ giờ) làm căn cứ giải hệ phương trình xác định các nhân tử nội ngoại suy $\alpha_k$.

Đóng góp thực tiễn và giải pháp đề xuất

• Xây dựng quy trình tính toán nội ngoại suy gồm các bước rõ ràng, giúp phục hồi dữ liệu bị gián đoạn với hiệu suất mô hình đạt từ 75% đến 99,99%.
• Chứng minh tính khả thi của việc sử dụng bộ tham số $\alpha_k$ cơ sở để tính toán bổ khuyết cho các năm kế tiếp tại cùng trạm và cho trạm quan trắc lân cận có điều kiện tương đồng.
• Cung cấp cơ sở khoa học cho các cơ quan quản lý môi trường hoàn thiện bộ cơ sở dữ liệu quan trắc không khí quốc gia liên tục và đầy đủ, phục vụ đánh giá hiện trạng và cảnh báo ô nhiễm.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế: Luận án giới hạn chuỗi số liệu nghiên cứu cơ sở tại 3 trạm quan trắc tự động cố định (Láng, Đà Nẵng, Nhà Bè) trong giai đoạn 2004–2010. Do số lượng trạm quan trắc tự động cố định trên toàn quốc còn ít và tình trạng khuyết thiếu số liệu trong quá khứ diễn ra phổ biến, phạm vi kiểm chứng mở rộng liên vùng đối với các thông số khí khác (như SO2, NO2, O3) chưa được triển khai đồng loạt. Khoảng dừng của hàm cấu trúc thực nghiệm mới được xác định tối ưu trong phạm vi $\tau \le 9$ giờ.
• Hướng nghiên cứu tiếp:
  • Mở rộng áp dụng quy trình mô hình hóa nhiễu động dừng cho các thông số ô nhiễm không khí khác (SO2, NO2, O3, bụi PM2.5).
  • Tích hợp thêm chuỗi dữ liệu nhiều năm từ các trạm mới thuộc mạng lưới quan trắc quốc gia được nâng cấp theo Quyết định số 90/QĐ-TTg.
  • Nghiên cứu kết hợp đặc trưng hàm cấu trúc không gian và thời gian (nội ngoại suy đa chiều) khi mạng lưới trạm tự động có mật độ dày hơn.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên môn hữu ích cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên ngành Khoa học Môi trường, Quản lý Môi trường, Khí tượng - Khí hậu học: Tham khảo cách tiếp cận toán học ứng dụng xử lý chuỗi số liệu thời gian thực, phương pháp tính hàm cấu trúc thực nghiệm của đại lượng ngẫu nhiên quy tâm và kỹ thuật hồi quy xấp xỉ đường cong hàm $ln(\tau)$.
• Cán bộ kỹ thuật và quan trắc viên tại các trạm quan trắc môi trường không khí tự động: Sử dụng trực tiếp quy trình tính toán và bộ trọng số $\alpha_k$ để bổ khuyết dữ liệu thiếu hụt trong các trường hợp thiết bị dừng hoạt động, bảo dưỡng hoặc xảy ra lỗi kỹ thuật dưới 9 giờ.
• Các cơ quan quản lý nhà nước (Tổng cục Môi trường, Bộ Tài nguyên và Môi trường, các Sở Tài nguyên và Môi trường địa phương): Tham khảo cơ sở khoa học để chuẩn hóa quy trình quản lý chất lượng số liệu (QA/QC), phục vụ công tác quy hoạch mạng lưới quan trắc và công bố chỉ số chất lượng không khí (AQI) chính xác.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao luận án không sử dụng trực tiếp chuỗi số liệu quan trắc nồng độ để xây dựng mô hình nội ngoại suy?
Chuỗi số liệu quan trắc thô của CO và PM10 thể hiện sự biến động mạnh theo giờ trong ngày và theo mùa trong năm do ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng và nhịp độ giao thông, vi phạm giả định của quá trình dừng. Nếu áp dụng trực tiếp lý thuyết quá trình dừng lên dữ liệu thô, hiệu suất mô hình sẽ thấp (chỉ đạt khoảng 70–87%). Luận án giải quyết vấn đề này bằng cách đưa về đại lượng ngẫu nhiên quy tâm (nhiễu động dừng $x'(t)$) đã loại bỏ xu thế trung bình theo giờ của mùa.

2. Khoảng dừng của hàm cấu trúc thực nghiệm được xác định là bao nhiêu giờ và có ý nghĩa gì?
Khoảng dừng thích hợp (khoảng bão hòa của đường cong hàm cấu trúc) được xác định tại $\tau = 9$ giờ. Ý nghĩa của con số này là: trong phạm vi biến động thời gian từ 1 đến 9 giờ, thành phần nhiễu động quy tâm thỏa mãn tính chất dừng, cho phép thiết lập hệ phương trình hồi quy tuyến tính ổn định để tìm các nhân tử $\alpha_k$ giải bài toán nội ngoại suy.

3. Hiệu suất của mô hình nội ngoại suy được thiết lập trong luận án đạt mức độ nào?
Các kết quả thử nghiệm tính toán bổ khuyết số liệu cho khí CO và bụi PM10 tại 3 trạm nghiên cứu (Láng, Đà Nẵng, Nhà Bè) và kiểm chứng mở rộng cho thấy hiệu suất của mô hình đạt độ chính xác từ 75% đến 99,99%.

4. Dữ liệu quan trắc tại trạm nào và năm nào được dùng để kiểm chứng khả năng áp dụng của hệ số $\alpha_k$ cho một trạm lân cận?
Luận án sử dụng số liệu đo đạc tháng 5 năm 2015 của thông số khí CO tại trạm quan trắc tự động Nguyễn Văn Cừ (thành phố Hà Nội) để kiểm chứng khả năng ứng dụng các hệ số $\alpha_k$ xác định từ bộ dữ liệu cơ sở cho một trạm lân cận.

---

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Trần Thị Thu Hường đã giải quyết trọn vẹn bài toán bổ khuyết chuỗi số liệu quan trắc tự động không khí bị thiếu hụt thông qua việc tiếp cận lý thuyết quá trình ngẫu nhiên quy tâm với nhiễu động dừng. Bằng cách phân tích dữ liệu thực nghiệm liên tục nhiều năm của khí CO và bụi PM10 tại 3 trạm đại diện cho ba miền đất nước (Láng, Đà Nẵng, Nhà Bè), tác giả đã chứng minh tính không dừng của nồng độ chất ô nhiễm gốc và xác định được khoảng bão hòa của hàm cấu trúc thực nghiệm ở $\tau = 9$ giờ. Mô hình nội ngoại suy hồi quy theo hàm $ln(\tau)$ đạt hiệu suất từ 75% đến 99,99%, cung cấp một quy trình tính toán có độ tin cậy cao và giải pháp kỹ thuật thiết thực cho công tác quản lý, vận hành mạng lưới quan trắc môi trường không khí tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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 [e-mail] 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 [e-mail] 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 [e-mail] 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 [e-mail] phương pháp khi sử dụng phương pháp hồi quy phân phối loga chuẩn.