Nghiên cứu phân bố không gian của PM2.5 bằng hình ảnh vệ tinh (2013-2015)

Nghiên cứu phân bố không gian của PM 2.5 bằng cách tích hợp hình ảnh vệ tinh từ 2013 đến 2015, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ô nhiễm không khí.

• Tác giả: Ha Thi Hong
• Người hướng dẫn: Assoc. Tang-Huang Lin
• Trường học: Thai Nguyen University
• Chuyên ngành: Environmental Science and Management
• Đề tài: Nghiên cứu phân bố không gian của PM2.5 bằng cách tích hợp hình ảnh vệ tinh từ 2013-2015
• Loại tài liệu: bachelor thesis
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thai Nguyen

Mục lục chi tiết

• TÓM TẮT
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do nghiên cứu
• 1.2. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.1. Đo đạc mặt đất
• 2.1.1. Đo đạc mặt đất - PM2.5
• 2.1.2. Đo đạc mặt đất - AERONET
• 2.2. Mô tả sơ lược về Viễn thám – CALIPSO
• 2.3. Hạt khí dung và Chỉ số Gradient Khí dung Chuẩn hóa (NGAI)
• 2.3.1. Vai trò của các loại khí dung
• 2.3.2. Chỉ số Gradient Khí dung Chuẩn hóa (NGAI)
• 2.3.3. Phân số AOD của các loại khí dung hỗn hợp
• 3. CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. AERONET - Đo đạc mặt đất
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Tương quan giữa PM2.5 theo giờ và AOD ở các tầng khác nhau
• 4.2. Phân loại các loại khí dung và Xác định phân số AOD
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Phân Bố Không Gian PM2

Nghiên cứu về PM2.5 ngày càng trở nên quan trọng do tác động tiêu cực của nó đến sức khỏe con người và môi trường. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa nồng độ PM2.5 và các vấn đề về hô hấp, tim mạch. Việc giám sát nồng độ PM2.5 là rất cần thiết, tuy nhiên, các trạm quan trắc mặt đất thường có phạm vi bao phủ hạn chế. Do đó, việc sử dụng hình ảnh vệ tinh để ước tính phân bố không gian của PM2.5 đã trở thành một giải pháp tiềm năng. Nghiên cứu này tập trung vào việc tích hợp dữ liệu vệ tinh từ năm 2013 đến 2015 để đánh giá ô nhiễm không khí do PM2.5 gây ra. Mục tiêu là cải thiện độ chính xác của ước tính nồng độ PM2.5 và cung cấp thông tin chi tiết hơn về biến động PM2.5 trong không gian và thời gian.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Về PM2.5 và Sức Khỏe

Nghiên cứu về tác động của PM2.5 đối với sức khỏe con người là vô cùng quan trọng. Các hạt PM2.5 có khả năng xâm nhập sâu vào hệ hô hấp và gây ra các bệnh lý nghiêm trọng. Theo một nghiên cứu, việc tăng 50 µg/m³ nồng độ PM2.5 có thể làm tăng 1-8% số ca tử vong (Wallace, 2000). Do đó, việc hiểu rõ ảnh hưởng sức khỏe của PM2.5 là cơ sở để đưa ra các biện pháp bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

1.2. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Đo Đạc PM2.5 Truyền Thống

Mặc dù các trạm quan trắc mặt đất cung cấp dữ liệu chính xác, nhưng chúng chỉ đại diện cho một khu vực hạn chế. Sự biến đổi lớn về không gian và thời gian của các hạt trong không khí gây khó khăn cho việc ước tính nồng độ PM2.5 tại các vị trí khác nhau (Kumar et al.). Điều này đặt ra yêu cầu cần có các phương pháp giám sát ô nhiễm không khí hiệu quả hơn, chẳng hạn như sử dụng viễn thám và hình ảnh vệ tinh.

II. Thách Thức Ước Tính PM2

Việc ước tính nồng độ PM2.5 từ hình ảnh vệ tinh gặp phải nhiều thách thức. Thứ nhất, Aerosol Optical Depth (AOD), một chỉ số quan trọng được sử dụng để ước tính PM2.5, có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như mây che phủ và các mô hình quang học không chính xác (Toth et al.). Thứ hai, AOD là giá trị tích hợp theo cột, trong khi nồng độ PM2.5 là phép đo bề mặt. Thứ ba, AOD đo tổng độ suy giảm hạt, trong khi PM2.5 đo khối lượng hạt khô. Nghiên cứu này tìm cách giải quyết những thách thức này bằng cách sử dụng dữ liệu từ CALIPSO và thuật toán NGAI để cải thiện độ chính xác của ước tính PM2.5.

2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác Của AOD Vệ Tinh

Độ chính xác của AOD thu được từ dữ liệu vệ tinh có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm sự hiện diện của mây, các mô hình quang học được sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu và các điều kiện biên bề mặt không đồng nhất. Bất kỳ sai sót nào trong dữ liệu vệ tinh AOD sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của ước tính PM2.5.

2.2. Mối Quan Hệ Giữa AOD Tích Hợp Cột và Nồng Độ PM2.5 Bề Mặt

Một trong những thách thức chính là mối quan hệ giữa AOD, một giá trị tích hợp theo cột, và nồng độ PM2.5, một phép đo bề mặt. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ CALIPSO để xác định phân bố theo chiều dọc của các hạt và cải thiện mối tương quan giữa AOD và PM2.5.

2.3. Sự Khác Biệt Giữa Đo Lường Độ Suy Giảm Hạt và Khối Lượng PM2.5

AOD đo tổng độ suy giảm của các hạt trong không khí, trong khi PM2.5 đo khối lượng của các hạt khô. Sự khác biệt này có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa hai đại lượng này. Nghiên cứu này xem xét thành phần của các hạt để cải thiện mối tương quan giữa AOD và PM2.5.

III. Phương Pháp Tích Hợp Hình Ảnh Vệ Tinh CALIPSO Ước Tính PM2

Nghiên cứu này sử dụng hình ảnh vệ tinh từ CALIPSO để vượt qua những hạn chế của các phương pháp khác. CALIPSO cung cấp khả năng quan sát aerosol trên toàn cầu cả ngày lẫn đêm, cung cấp một bộ dữ liệu hoàn chỉnh hơn để xác thực các mô hình aerosol khu vực và toàn cầu. CALIPSO có thể xuyên qua các đám mây mỏng và lập hồ sơ một phần lớn của khí quyển, cũng như trích xuất AOD từ gần bề mặt đến toàn bộ cột, đây là điểm chính để giải quyết sự không chắc chắn của AOD - PM2.5. Hơn nữa, thành phần aerosol cũng cung cấp sự xuất hiện của nhiều lớp aerosol, góp phần vào sức mạnh của các tương quan AOD - PM2.5.

3.1. Ưu Điểm Của Dữ Liệu CALIPSO Trong Nghiên Cứu PM2.5

CALIPSO cung cấp dữ liệu về phân bố theo chiều dọc của aerosol, cho phép ước tính chính xác hơn nồng độ PM2.5 gần bề mặt. Khả năng xuyên qua các đám mây mỏng và quan sát cả ngày lẫn đêm là những ưu điểm quan trọng của CALIPSO so với các vệ tinh khác.

3.2. Sử Dụng Thuật Toán NGAI Để Phân Loại Aerosol

Nghiên cứu sử dụng thuật toán NGAI để phân loại các loại aerosol khác nhau, giúp cải thiện mối tương quan giữa AOD và PM2.5. Việc xác định thành phần aerosol là rất quan trọng vì các loại aerosol khác nhau có các đặc tính quang học khác nhau.

3.3. Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Tổng Quan

Quy trình phân tích bao gồm thu thập dữ liệu AOD từ AERONET, trích xuất AOD từ CALIPSO, thu thập dữ liệu PM2.5 từ các trạm quan trắc mặt đất và sử dụng thuật toán NGAI để phân loại aerosol. Sau đó, phân tích hồi quy được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa AOD và PM2.5.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Tương Quan AOD và PM2

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối tương quan giữa AOD từ CALIPSO và PM2.5 có độ không chắc chắn cao hơn khi sử dụng AOD toàn cột so với AOD ở độ cao thấp hơn. Điều này cho thấy AOD từ CALIPSO có thể được sử dụng như một proxy tốt hơn cho nồng độ PM2.5. Việc sử dụng thuật toán NGAI để phân loại thành phần aerosol cũng cải thiện mối quan hệ AOD - PM2.5. Loại aerosol chiếm ưu thế trong khu vực nghiên cứu là aerosol lục địa ô nhiễm.

4.1. Đánh Giá Tương Quan Giữa AOD Toàn Cột và PM2.5

Phân tích hồi quy tuyến tính giữa AOD toàn cột và PM2.5 cho thấy mối tương quan không mạnh. Điều này có thể là do sự khác biệt về phân bố theo chiều dọc của aerosol và sự ảnh hưởng của các yếu tố khác như độ ẩm.

4.2. Cải Thiện Tương Quan Bằng Cách Sử Dụng AOD Gần Bề Mặt

Khi sử dụng AOD gần bề mặt, mối tương quan với PM2.5 được cải thiện đáng kể. Điều này cho thấy AOD gần bề mặt là một chỉ số tốt hơn cho nồng độ PM2.5 so với AOD toàn cột.

4.3. Ảnh Hưởng Của Phân Loại Aerosol Đến Mối Quan Hệ AOD PM2.5

Việc phân loại aerosol bằng thuật toán NGAI giúp cải thiện mối quan hệ AOD - PM2.5. Khi xem xét loại aerosol chiếm ưu thế, mối tương quan giữa AOD và PM2.5 trở nên mạnh mẽ hơn.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Nghiên Cứu Phân Bố PM2

Nghiên cứu này có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc giám sát và quản lý chất lượng không khí. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các bản đồ phân bố không gian của PM2.5, giúp xác định các khu vực có mức độ ô nhiễm không khí cao. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra các biện pháp can thiệp nhằm giảm thiểu ô nhiễm không khí và bảo vệ sức khỏe cộng đồng. Ngoài ra, nghiên cứu này có thể được sử dụng để kiểm định các mô hình chất lượng không khí và cải thiện độ chính xác của dự báo ô nhiễm không khí.

5.1. Xây Dựng Bản Đồ Phân Bố Không Gian PM2.5

Dữ liệu từ nghiên cứu có thể được sử dụng để tạo ra các bản đồ phân bố không gian của PM2.5, cung cấp thông tin chi tiết về mức độ ô nhiễm không khí ở các khu vực khác nhau. Các bản đồ này có thể giúp các nhà hoạch định chính sách xác định các khu vực ưu tiên để thực hiện các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí.

5.2. Hỗ Trợ Ra Quyết Định Về Quản Lý Chất Lượng Không Khí

Thông tin về phân bố không gian của PM2.5 có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định sáng suốt về quản lý chất lượng không khí, chẳng hạn như xác định vị trí đặt các trạm quan trắc mới và thực hiện các biện pháp kiểm soát ô nhiễm không khí.

5.3. Kiểm Định và Cải Thiện Mô Hình Chất Lượng Không Khí

Dữ liệu từ nghiên cứu có thể được sử dụng để kiểm định các mô hình chất lượng không khí và cải thiện độ chính xác của dự báo ô nhiễm không khí. Điều này giúp các nhà quản lý dự đoán các đợt ô nhiễm không khí và đưa ra các cảnh báo kịp thời cho công chúng.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Phân Bố PM2

Nghiên cứu này đã chứng minh tiềm năng của việc sử dụng hình ảnh vệ tinh từ CALIPSO để ước tính phân bố không gian của PM2.5. Kết quả nghiên cứu cho thấy AOD gần bề mặt và phân loại aerosol có thể cải thiện độ chính xác của ước tính PM2.5. Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu mặt đất và mô hình hóa thống kê, để cải thiện hơn nữa độ chính xác của ước tính PM2.5 và hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ô nhiễm không khí.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Chính Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng AOD gần bề mặt từ CALIPSO có thể được sử dụng như một proxy tốt hơn cho nồng độ PM2.5 so với AOD toàn cột. Việc sử dụng thuật toán NGAI để phân loại aerosol cũng cải thiện mối quan hệ AOD - PM2.5.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về PM2.5

Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu mặt đất và mô hình hóa thống kê, để cải thiện hơn nữa độ chính xác của ước tính PM2.5.

6.3. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Trong Bối Cảnh Biến Đổi Khí Hậu

Nghiên cứu về PM2.5 ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu, vì biến đổi khí hậu có thể ảnh hưởng đến ô nhiễm không khí và sức khỏe con người. Việc hiểu rõ mối quan hệ giữa biến đổi khí hậu và PM2.5 là rất quan trọng để đưa ra các biện pháp thích ứng và giảm thiểu hiệu quả.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ô nhiễm không khí, đặc biệt là bụi mịn $PM_{2.5}$ (hạt bụi có đường kính khí động học nhỏ hơn $2,5\ \mu m$), đang là một trong những thách thức môi trường nghiêm trọng ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người, tầm nhìn và biến đổi khí hậu toàn cầu. Các nghiên cứu dịch tễ học đã chứng minh mối liên hệ chặt chẽ giữa việc phơi nhiễm bụi mịn với sự gia tăng tỷ lệ mắc các bệnh về đường hô hấp, tim mạch và tử vong sớm; sự gia tăng $50\ \mu g/m^3$ nồng độ bụi có thể làm tăng từ 1% đến 8% tỷ lệ tử vong. Tại Đài Loan, $PM_{2.5}$ được ghi nhận là một trong những chất gây ô nhiễm không khí chính trong nhiều thập kỷ qua.

Phương pháp quan trắc $PM_{2.5}$ truyền thống chủ yếu dựa vào các trạm quan trắc mặt đất (in-situ ground-based stations). Mặc dù dữ liệu từ các trạm này đạt độ chính xác cao, nhưng phạm vi đại diện không gian lại rất hạn chế và phân bố không đồng đều, gây khó khăn cho việc đánh giá động thái ô nhiễm trên quy mô vùng và toàn cầu. Nhằm khắc phục nhược điểm này, dữ liệu độ dày quang học sol khí (AOD - Aerosol Optical Depth) từ các vệ tinh cảm biến thụ động như MODIS, MISR, OMI đã được ứng dụng làm đại lượng gián tiếp (proxy) để ước tính nồng độ $PM_{2.5}$. Tuy nhiên, AOD từ các cảm biến thụ động là giá trị tích phân toàn cột khí quyển, trong khi $PM_{2.5}$ là phép đo nồng độ khối lượng hạt khô tại bề mặt. Sự khác biệt về phân bố thẳng đứng của sol khí, cấu trúc lớp biên khí quyển, độ ẩm và thành phần hạt tạo ra sai số đáng kể trong mô hình ước tính.

Để giải quyết sự không chắc chắn trên, công nghệ Lidar chủ động trên vệ tinh CALIPSO (Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation) được sử dụng nhờ khả năng cung cấp thông tin phân bố thẳng đứng có độ phân giải cao của sol khí và phân loại các kiểu sol khí từ mặt đất lên đến các tầng khí quyển cao.

Nghiên cứu đặt ra 3 câu hỏi nghiên cứu chính:

1. Dựa trên dữ liệu CALIPSO, giá trị AOD ở toàn cột khí quyển và các tầng độ cao cận mặt đất ảnh hưởng như thế nào đến mối tương quan AOD - $PM_{2.5}$ và các hạt sol khí?
2. Liệu các quan trắc cận mặt đất từ CALIPSO có thể được sử dụng làm đại lượng đại diện tốt hơn cho nồng độ $PM_{2.5}$ hay không?
3. Việc phân loại sol khí từ CALIPSO có cải thiện mối quan hệ AOD - $PM_{2.5}$ ở tầng cận mặt đất không, và nguồn phát thải ô nhiễm không khí chính tại khu vực nghiên cứu là gì?

Nhiệm vụ nghiên cứu bao gồm:

1. Thu thập dữ liệu AOD từ mạng lưới quan trắc mặt đất AERONET trạm Đài Bắc (Taipei_CWB / Taipei_WCB).
2. Trích xuất dữ liệu AOD từ bề mặt đến toàn cột khí quyển từ các sản phẩm của vệ tinh CALIPSO.
3. Thu thập dữ liệu $PM_{2.5}$ theo giờ từ 5 trạm quan trắc mặt đất: Cổ Đình (Guting), Thổ Thành (Tucheng), Trung Hòa (Zhonghe), Tân Điếm (Xindian) và Bản Kiều (Banqiao).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Nồng độ bụi mịn $PM_{2.5}$, độ dày quang học sol khí (AOD) theo các tầng độ cao thẳng đứng, chỉ số sol khí chuẩn hóa NGAI (Normalized Gradient Aerosol Index) và các loại hình sol khí.
• Phạm vi không gian: Khu vực đô thị Đài Bắc (Taipei City) và Tân Bắc (New Taipei City), Đài Loan.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 3 năm, từ năm 2013 đến năm 2015.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

• Bụi mịn $PM_{2.5}$: Hạt vật chất trôi nổi trong không khí có đường kính khí động học $\le 2,5\ \mu m$. Dựa trên thang đo chất lượng không khí của Cơ quan Bảo vệ Môi trường Đài Loan (Taiwan EPA) phỏng theo chỉ số DAQI của Vương quốc Anh (áp dụng từ 01/10/2014), nồng độ $PM_{2.5}$ được chia thành 4 dải ô nhiễm tương ứng với tác động sức khỏe:
  • Cấp 1 (Thấp - L): $0 - 35\ \mu g/m^3$
  • Cấp 2 (Trung bình - M): $36 - 53\ \mu g/m^3$
  • Cấp 3 (Cao - H): $54 - 70\ \mu g/m^3$
  • Cấp 4 (Rất cao - VH): $\ge 71\ \mu g/m^3$
• Độ dày quang học sol khí (AOD - $\tau_a$): Đại lượng không thứ nguyên biểu thị mức độ suy giảm bức xạ mặt trời do sol khí hấp thụ và tán xạ khi đi xuyên qua cột khí quyển.
• Hệ thống viễn thám Lidar CALIPSO: Cảm biến CALIOP (Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization) cung cấp xung laser ở bước sóng $532\ nm$ và $1064\ nm$, cho phép phân giải cấu trúc thẳng đứng của sol khí, phát hiện các lớp sol khí, mây và phân tách các phân lớp sol khí thông qua sản phẩm Màng chắn đặc trưng thẳng đứng (Vertical Feature Mask - VFM).
• Mạng lưới AERONET (Aerosol Robotic Network): Mạng lưới quang kế mặt trời tự động cung cấp dữ liệu quang học sol khí mức 2.0 (Level 2.0 - đã lọc mây và bảo đảm chất lượng) tại các bước sóng $440, 670, 870, 1020\ nm$.
• Thuật toán chỉ số sol khí chuẩn hóa NGAI (Normalized Gradient Aerosol Index): Sử dụng độ dốc suy giảm quang phổ AOD giữa các bước sóng dải xanh lam ($0,44\ \mu m, 0,47\ \mu m, 0,87\ \mu m, 1,02\ \mu m$) để phân loại sol khí thành 3 nhóm cơ bản: Bụi khoáng (Dust), Chất ô nhiễm do con người (Anthropogenic Pollutant - AP) và Khói sinh khối (Biomass Burning - BB). Công thức tổng quát: $$\nabla\tau(\lambda_1, \lambda_2) = \frac{\tau_{\lambda_1} - \tau_{\lambda_2}}{\lambda_1 - \lambda_2}$$ $$NGAI = \frac{\nabla\tau(\lambda_1, \lambda_2)}{\tau_{\lambda_{ref}}}$$
• Xác định tỷ phần AOD của sol khí hỗn hợp (AOD fraction): Dựa trên nguyên lý tổ hợp tuyến tính đối với hệ sol khí kép (loại A và loại B): $$f_{AOD}^A = \frac{NGAI_{mean}^A - NGAI_{mixed}}{NGAI_{mean}^A - NGAI_{mean}^B}$$ $$f_{AOD}^B = 1 - f_{AOD}^A$$ Ba dạng sol khí hỗn hợp kép được phân tích gồm: APBB (AP hỗn hợp với BB), DustBB (Bụi hỗn hợp với BB), và DustAP (Bụi hỗn hợp với AP).

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

1. Thu thập dữ liệu:
   • Dữ liệu quan trắc $PM_{2.5}$ mặt đất theo giờ từ nền tảng công bố chất lượng không khí quốc gia Đài Loan (taqm.epa.gov.tw) tại 5 trạm: Guting, Tucheng, Zhonghe, Xindian, Banqiao (trong đó Guting cách trạm AERONET và vệt quét CALIPSO dưới $2\ km$).
   • Dữ liệu AOD Level 2.0 hàng ngày từ trạm AERONET Taipei_CWB đặt tại Đại học Quốc gia Đài Loan (National Taiwan University).
   • Dữ liệu thứ cấp Level 2 Version 3 từ vệ tinh CALIPSO bao gồm hệ số tán xạ ngược, mặt nạ đặc trưng thẳng đứng (VFM), hệ số dập tắt sol khí (extinction coefficient profile) và 7 phân loại phân nhóm sol khí (desert dust, smoke, clean continental, polluted continental, marine, polluted dust, background).
2. Quy trình xử lý và phân tích thống kê:
   • Lọc dữ liệu kiểm tra chất lượng (QA screening).
   • Trích xuất AOD CALIPSO theo 6 lớp độ cao tích phân: toàn cột ($AOD_{total}$), dưới $1000\ m$ ($AOD_{1000}$), dưới $500\ m$ ($AOD_{500}$), dưới $200\ m$ ($AOD_{200}$), dưới $140\ m$ ($AOD_{140}$), và dưới $70\ m$ ($AOD_{70}$).
   • Đồng bộ hóa không - thời gian: Lựa chọn các điểm đo có khoảng cách ngắn nhất tới đường quỹ đạo CALIPSO (trong bán kính $1\ km$) và khớp dữ liệu nồng độ $PM_{2.5}$ tại thời điểm vệ tinh quét qua (thường vào khoảng giữa trưa).
   • Thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến: $PM_{2.5} = a \cdot AOD + b$, đánh giá mức độ phù hợp qua hệ số xác định $R^2$.
   • Sử dụng phần mềm MATLAB và Microsoft Excel để xử lý thuật toán NGAI, tính toán tỷ phần sol khí và trực quan hóa tương quan thống kê.

---

Nội dung chính theo từng chương

Phần I: Mở đầu (Part I: Introduction)

Tác giả trình bày tính cấp thiết của việc giám sát ô nhiễm sol khí $PM_{2.5}$ đối với sức khỏe cộng đồng và phân tích các nguyên nhân kỹ thuật khiến việc ước tính $PM_{2.5}$ từ AOD vệ tinh thụ động gặp nhiều sai số:

• Sai số nội tại của thuật toán khôi phục AOD do ảnh hưởng của mây, mô hình quang học và bề mặt phản xạ không đồng nhất.
• Sự khác biệt bản chất giữa AOD (tích phân quang học toàn cột không gian) và $PM_{2.5}$ (nồng độ khối lượng hạt khô tại mặt đất).
• Sự biến thiên phức tạp của các lớp sol khí theo phương thẳng đứng.

Từ đó, chương mở đầu xác lập mục tiêu sử dụng dữ liệu Lidar CALIPSO để cắt lớp profile sol khí thẳng đứng nhằm tìm ra tầng độ cao có tương quan tốt nhất với $PM_{2.5}$ mặt đất, kết hợp phân loại sol khí bằng thuật toán NGAI.

Phần II: Tổng quan tài liệu (Part II: Literature Review)

Chương này tổng kết các nghiên cứu nền tảng về:

• Hệ thống trạm quan trắc mặt đất EPA Đài Loan, phân cấp nồng độ $PM_{2.5}$ theo bảng phân vùng ô nhiễm.
• Nguyên lý hoạt động và vai trò của mạng lưới AERONET trong việc đo quang học sol khí độc lập với độ phản xạ bề mặt.
• Cấu trúc kỹ thuật và ưu thế của vệ tinh CALIPSO: cảm biến Lidar chủ động bước sóng $532\ nm$ và $1064\ nm$, có thể đo cả ngày lẫn đêm, xuyên qua các đám mây mỏng và cung cấp mặt nạ đặc trưng thẳng đứng (VFM).
• Tác động bức xạ của các loại hạt sol khí khác nhau (bụi khoáng hấp thụ bức xạ UV; khói sinh khối hấp thụ ánh sáng dải khả kiến và UV; sol khí nhân tạo phản xạ hoặc hấp thụ tùy thành phần).
• Thuật toán NGAI và phương pháp tính toán tỷ phần AOD ($f_{AOD}$) cho sol khí hỗn hợp nhằm loại bỏ ảnh hưởng của hàm lượng sol khí tổng.
• Đặc điểm địa lý, khí hậu khu vực nghiên cứu Đài Bắc (thung lũng khép kín, độ ẩm cao, gió phân tán kém, chịu ảnh hưởng của bụi vận chuyển tầm xa từ đại lục Trung Quốc).

Phần III: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu (Part III: Data and Methodology)

Chương này chi tiết hóa cơ sở dữ liệu và quy trình thực nghiệm:

• Lựa chọn 5 trạm quan trắc $PM_{2.5}$ đại diện bao quanh trạm AERONET Taipei_WCB và đường quỹ đạo vệ tinh CALIPSO.
• Phân tách cấu trúc khí quyển thành 6 tầng AOD tích phân từ $AOD_{total}$ đến $AOD_{70}$.
• Xây dựng sơ đồ quy trình phân tích gồm 4 bước chính: thu thập và lọc QA dữ liệu $\rightarrow$ ghép nối không gian trong bán kính $1\ km$ và thời gian thực $\rightarrow$ thiết lập phương trình hồi quy tuyến tính theo các tầng $\rightarrow$ ứng dụng thuật toán NGAI và phân loại sol khí CALIPSO để tinh chỉnh mô hình tương quan.

Phần IV: Kết quả và thảo luận (Part IV: Result and Discussion)

Chương này cung cấp các phân tích định lượng chi tiết:

1. Tương quan giữa $PM_{2.5}$ và AOD ở các tầng độ cao phía trên ($AOD_{total}, AOD_{1000}, AOD_{500}$): Hệ số xác định $R^2$ ở cả 5 trạm đều rất thấp ($R^2 < 0,2$). Nguyên nhân do ở tầng cao, cấu trúc khí quyển phân bố đồng nhất và tách rời khỏi lớp xáo trộn bề mặt, không phản ánh được lượng phát thải cục bộ tại mặt đất.
2. Tương quan giữa $PM_{2.5}$ và AOD ở các tầng cận mặt đất ($AOD_{200}, AOD_{140}, AOD_{70}$): Hệ số $R^2$ tăng vọt rõ rệt. Trong đó, tầng $AOD_{140}$ đạt tương quan tuyến tính mạnh nhất tại tất cả các trạm ($R^2$ dao động từ $0,45$ đến $0,79$). Trạm Tucheng đạt $R^2$ cao nhất ($0,799$), tiếp theo là Guting, Xindian và Zhonghe ($0,592$).
3. Phân tích tầng sát mặt đất $AOD_{70}$: Tương quan ở tầng dưới $70\ m$ lại giảm độ tin cậy so với $AOD_{140}$ do ở sát mặt đất, các hạt $PM_{2.5}$ chịu tác động xáo trộn mạnh từ khí thải phương tiện giao thông và bụi đường tái cuốn (fugitive dust), dẫn đến tính không đồng nhất cục bộ cao.
4. Cải thiện tương quan dựa trên phân loại sol khí: Khi áp dụng phân nhóm sol khí từ CALIPSO, nhóm sol khí lục địa ô nhiễm (Polluted Continental - sol khí nền pha trộn chất ô nhiễm đô thị) là dạng chiếm ưu thế tuyệt đối ở tầng thấp. Mối tương quan giữa $AOD_{140}$ và $PM_{2.5}$ sau khi lọc theo nhóm sol khí lục địa ô nhiễm đã tăng mạnh, đưa $R^2$ lên ngưỡng xấp xỉ $0,99$ tại hầu hết các trạm (Banqiao, Zhonghe, Tucheng, Guting).
5. Kết quả phân loại NGAI và tỷ phần AOD tại Taipei_WCB: Việc áp dụng $f_{AOD}$ đã phân tách thành công các dạng sol khí hỗn hợp, khẳng định ô nhiễm nhân tạo (AP/polluted continental) và khói sinh khối/bụi ô nhiễm (BB/polluted dust) là hai nguồn đóng góp chính tại Đài Bắc, trong khi bụi khoáng thuần túy chiếm tỷ lệ nhỏ.

Phần V: Kết luận và kiến nghị (Part V: Conclusion and Suggession)

Tóm tắt các kết luận cốt lõi về việc chọn $AOD_{140}$ làm biến đại diện tối ưu, xác nhận vai trò quyết định của phát thải đô thị cục bộ ở tầng thấp và bụi vận chuyển tầm xa qua Thái Bình Dương, đồng thời đưa ra đề xuất mở rộng ứng dụng viễn thám trong giám sát chất lượng không khí.

---

Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp số liệu thực nghiệm

Bảng 1: So sánh tương quan giữa $PM_{2.5}$ và AOD theo các tầng độ cao tại 5 trạm quan trắc (2013 - 2015)

Tầng độ cao AOD	Đặc điểm tương quan ($R^2$)	Nhận xét quy luật
$AOD_{total}$, $AOD_{1000}$, $AOD_{500}$	$R^2 < 0,2$ tại tất cả các trạm	Rất yếu, mức độ không chắc chắn cao do bao gồm cả các lớp sol khí tầng cao tách rời mặt đất.
$AOD_{200}$	Mức độ tương quan trung bình - khá	Bắt đầu phản ánh lớp hòa trộn khí quyển gần mặt đất.
$AOD_{140}$	$R^2 = 0,45 - 0,79$ (Tucheng đạt cao nhất $0,799$; Zhonghe đạt $0,592$)	Tối ưu nhất. Độ cao $140\ m$ nắm bắt trọn vẹn lớp sol khí bề mặt, ít bị nhiễu loạn cục bộ sát đất.
$AOD_{70}$	$R^2$ thấp hơn so với $AOD_{140}$	Bị ảnh hưởng mạnh bởi tính cơ động và xáo trộn tức thời của khí thải xe cộ và bụi đường.

Bảng 2: Sự cải thiện của hệ số $R^2$ ($AOD_{140} - PM_{2.5}$) khi phân loại theo kiểu sol khí

Phân nhóm sol khí CALIPSO	Mức độ cải thiện hệ số xác định ($R^2$)	Ý nghĩa thực tiễn
Lục địa ô nhiễm (Polluted Continental)	$R^2$ tăng lên phạm vi $\approx 0,99$ tại Banqiao, Zhonghe, Tucheng, Guting	Là nguồn ô nhiễm chủ đạo tại đô thị, tập trung dày đặc ở tầng thấp dưới $140\ m$.
Bụi ô nhiễm (Polluted Dust)	$R^2$ cải thiện nhẹ tại trạm Xindian	Liên quan đến sol khí vận chuyển quy mô lớn qua đại dương nhưng biến động mạnh.

Đóng góp khoa học và thực tiễn của khóa luận

• Về mặt phương pháp: Chứng minh thực nghiệm rằng việc sử dụng AOD toàn cột đơn thuần để ước tính $PM_{2.5}$ bề mặt mang lại sai số rất lớn ($R^2 < 0,2$). Việc trích xuất AOD tại tầng độ cao phù hợp ($AOD_{140}$) kết hợp phân loại kiểu sol khí giúp nâng cao độ chính xác của mô hình hồi quy lên mức $R^2 \approx 0,99$.
• Về mặt ứng dụng: Cung cấp cơ sở khoa học về nguồn ô nhiễm tại khu vực đô thị Đài Bắc: ô nhiễm hạt mịn chủ yếu xuất phát từ phát thải đô thị nội tại (giao thông, công nghiệp tập trung ở tầng thấp), kết hợp một phần bụi ô nhiễm vận chuyển tầm xa.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế:
  • Khóa luận mới khảo sát tập trung tại khu vực Đài Bắc và Tân Bắc trong phạm vi không gian hẹp dọc theo vệt quét vệ tinh CALIPSO ($< 1\ km$).
  • Số lượng mẫu đối sánh bị giới hạn bởi chu kỳ lặp và thời điểm quét của vệ tinh CALIPSO qua trạm quan trắc mặt đất (chủ yếu tập trung quanh thời điểm trưa).
  • Chưa tích hợp đầy đủ các biến số khí tượng phức tạp (độ ẩm tương đối, tốc độ gió, nhiệt độ nghịch đảo) trong chuỗi thời gian dài hạn.
• Hướng nghiên cứu tiếp:
  • Ứng dụng quan hệ thực nghiệm $AOD_{140} - PM_{2.5}$ đã thiết lập để mở rộng ước tính phân bố không gian $PM_{2.5}$ diện rộng bằng cách khôi phục AOD từ ảnh vệ tinh có độ phủ rộng hơn như MODIS.
  • Tiến hành các nghiên cứu sâu hơn về chuỗi dữ liệu dài hạn và phân tích đa biến kết hợp các yếu tố khí tượng để hoàn thiện độ chính xác của mô hình dự báo.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Khoa học Môi trường, Quản lý Môi trường, Kỹ thuật Viễn thám và Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS), Khí tượng và Khí hậu học.
• Các nhà nghiên cứu đang thực hiện đề tài về giám sát chất lượng không khí, phân tích sol khí thẳng đứng bằng dữ liệu Lidar không gian (CALIPSO/CALIOP) và chuẩn hóa dữ liệu AERONET.
• Phần nội dung đáng tham khảo nhất: Quy trình trích xuất và phân lớp AOD từ dữ liệu CALIPSO Level 2 (VFM và Extinction profile), cùng phương pháp tính toán chỉ số NGAI và tỷ phần sol khí hỗn hợp ($f_{AOD}$) tại Phần II, Phần III và Phần IV.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tương quan giữa $AOD_{total}$ và $PM_{2.5}$ mặt đất lại đạt giá trị rất thấp ($R^2 < 0,2$)?
Trả lời: Do $AOD_{total}$ là giá trị tích phân quang học của toàn bộ cột khí quyển thẳng đứng, bao gồm cả các lớp sol khí ở độ cao lớn (trên $500\ m - 1000\ m$) vốn tách rời khỏi lớp biên bề mặt và có nguồn gốc từ vận chuyển xa. Trong khi đó, $PM_{2.5}$ mặt đất là nồng độ khối lượng hạt khô chịu ảnh hưởng trực tiếp từ phát thải cục bộ. Sự đồng nhất quang học ở tầng cao không phản ánh được sự biến động hạt mịn sát bề mặt.

2. Vì sao tầng $AOD_{140}$ lại cho kết quả ước tính $PM_{2.5}$ tốt hơn tầng sát mặt đất $AOD_{70}$?
Trả lời: Tầng dưới $70\ m$ chịu tác động trực tiếp và hỗn loạn từ các nguồn phát thải di động tức thời (ống xả xe cộ, bụi tái cuốn trên mặt đường), khiến nồng độ hạt biến thiên không đồng nhất. Tầng $140\ m$ có độ cao vừa đủ để bao trùm lớp hòa trộn phát thải bề mặt nhưng tránh được các nhiễu động vi mô sát mặt đường, do đó đạt độ phù hợp mô hình tuyến tính cao nhất ($R^2 = 0,45 - 0,79$).

3. Thuật toán NGAI phân loại sol khí dựa trên nguyên lý nào?
Trả lời: NGAI dựa trên gradient suy giảm của AOD theo bước sóng ở dải ánh sáng xanh lam ($0,44\ \mu m, 0,47\ \mu m, 0,87\ \mu m, 1,02\ \mu m$) được chuẩn hóa theo độ dày quang học tham chiếu $\tau_{\lambda_{ref}}$, giúp phân biệt chính xác các nhóm sol khí: Bụi khoáng (Dust), Ô nhiễm nhân tạo (AP) và Khói sinh khối (BB) mà không bị phụ thuộc vào lượng tải sol khí tổng thể.

4. Hai loại sol khí chiếm ưu thế nhất tại khu vực đô thị Đài Bắc được xác định trong nghiên cứu là gì?
Trả lời: Dữ liệu CALIPSO và AERONET xác định hai kiểu sol khí chiếm ưu thế là Sol khí lục địa ô nhiễm (Polluted Continental - tương ứng với sol khí nhân tạo AP) và Bụi ô nhiễm (Polluted Dust - tương ứng với hỗn hợp bụi và khói sinh khối BB).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hà Thị Hồng đã phân tích thực nghiệm mối tương quan giữa nồng độ bụi mịn $PM_{2.5}$ bề mặt và dữ liệu độ dày quang học sol khí phân lớp thẳng đứng từ vệ tinh CALIPSO tại khu vực Đài Bắc giai đoạn 2013 - 2015. Kết quả nghiên cứu khẳng định tầng tích phân $AOD_{140}$ là đại lượng đại diện tối ưu nhất cho $PM_{2.5}$ mặt đất, vượt trội hoàn toàn so với AOD toàn cột khí quyển. Đồng thời, việc kết hợp thuật toán NGAI và phân loại sol khí lục địa ô nhiễm đã nâng cao hệ số tương quan $R^2$ lên mức xấp xỉ $0,99$, mở ra tiềm năng ứng dụng hiệu quả dữ liệu viễn thám Lidar vào công tác quan trắc và quản lý chất lượng không khí đô thị.

Trích đoạn nội dung tài liệu

THAI NGUYEN UNIVERSITY UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY HA THI HONG INVESTIGATION ON THE SPATIAL DISTRIBUTION OF PM 2.5 BY INTEGRATING SATELLITE IMAGE FROM 2013-2015 BACHELOR THESIS Study Mode : Full-time Major : Environmental Science And Management Faculty : International Training and Development Center Batch : 2012 - 2016 Thai Nguyen, December 2016 Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry Degree Program Bachelor of Environmental Science and Management Student name HA THI HONG Student ID DTN 1253180048 Investigation on the spatial distribution of PM 2.5 by Thesis title integrating satellite image from 2013-2015 Assoc. Tang-Huang Lin Supervisor(s) MSc. Nguyen Van Hieu Abstract: Previous studies reported that human health is strongly and consistently affected by outdoor fine mode particulate matter, the so-called PM2. The monitor of PM concentration thus attracts much attention for the society.

However, the observations for a spatial distribution are limited to the location of ground based stations. Therefore, Satellite images with a wide coverage like MODIS, MISR and OMI have been applied to overcome this limitation in terms of retrieved AODs. For the application of total column AOD to PM concentration, the vertical distribution and aerosol type should be taken into account. Association with extinction profile of CALIPSO products and aerosol compositions from NGAI algorithm, the AOD retrievals and PM2.5 are correlated in this study.

As the result, the linear regression between AOD from CALIPSO and PM2.5 has more uncertainty if AODtotal, AOD1000 and AOD500 used as proxy to estimate PM2.2) compared to lower altitudes AOD200, AOD140 and AOD70. The result concluded that AOD140 from CALIPSO can be used as a better proxy for PM2.5 concentration (R2 i range from 0. Using NGAI algorithm classified aerosol compositions for AERONET and validated to CALIPSO subtypes indicated that dominant aerosol type (polluted continent) in study area is much improved AOD140 - PM2.5 relationship (R2 range between 0.5, AOD, CALIPSO, Aerosol types, NGAI, Aerosol layers Number of pages: 45 Date of submission: 03/12/2016 ii ACKNOWLEDGEMENT From bottom of my heart, I would like to express my deepest appreciation to Associate Professor Tang-Huang Lin who in spite of being extraordinarily busy with his duties, took time out to hear, guide, keep me on the correct path and complete report during the time of conducting the research at Center for Space and Remote Sensing Research (CSRSR) of National Central University (NCU). I also wish to express my deep gratitude to MSc.

Nguyen Van Hieu who gives me an opportunity, guidance and support me to complete thesis. I would also like to express my great appreciation to Mr. Wei Hung Lien and Ms. Chang Yi-Ling for their constant support, patient guidance and suggestions related to my work.

I sincerely thank the additional members of Center for Space and Remote Sensing Research who have contributed to my work. Last but not the least, I would like to thank all of my family members and dear friends who always encourage and back me up unceasingly. Thai Nguyen, December 2016 HA THI HONG iii TABLE OF CONTENTS LIST OF TABLES. xi LIST OF ABBREVIATIONS.

Ground based Measurements. Ground based Measurement - PM2. Ground based measurement - AERONET. Brief Description of Remote Sensing – CALIPSO.

The Aerosol particles and Normalized Gradient Aerosol Index (NGAI). The role of aerosol types. Normalized Gradient Aerosol Index (NGAI). AOD fraction of mixed type aerosols.

DATA AND METHODOLOGY. AERONET - Ground based measurement. RESULT AND DISCUSSION. Correlations between hourly PM2.5 and AOD in various layers.

Aerosol types classification and AOD Fraction Determination. CONCLUSION AND SUGGESSION. 37 v LIST OF FIGURES Formatted: Font: 14 pt, Bold, Font color: Auto Figure 1: Size comparison between two aerosols with diameters 2.5 and 10 µm, a Formatted: Font color: Auto Formatted: Justified, Line spacing: Double human hair and a sand grain (credit: Environmental Protection Agency). 12 Figure 2: The orbit track of CALIPSO passes to Taiwan at 17:40pm on August 10, 2014.

16 Figure 3: Total Attenuated Backscattering signal measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 at 532 nm during the period 17:40- 17:54 UTC p .