Nghiên Cứu Phương Pháp Nội Suy và Dự Đoán Ô Nhiễm Không Khí Tại TP. Hồ Chí Minh

Việc nghiên cứu ô nhiễm không khí có vai trò quan trọng trong việc bảo vệ sức khỏe cộng đồng và môi trường. Các nghiên cứu chỉ ra rằng ô nhiễm không khí có thể gây ra các bệnh về tim mạch, hô hấp và thậm chí là ung thư. Việc hiểu rõ về nguồn gốc, diễn biến và tác động của ô nhiễm không khí là cơ sở để xây dựng các chính sách và biện pháp can thiệp hiệu quả. Theo nghiên cứu của các tác giả [1], bụi mịn PM2.5 có thể gây ra bệnh viêm xoang. Do đó, việc đo lường và dự đoán AQI TP.HCM là vô cùng cần thiết để người dân có thể chủ động bảo vệ sức khỏe.

Hiện nay, có nhiều nguồn dữ liệu về ô nhiễm không khí tại TP.HCM, bao gồm dữ liệu từ các trạm quan trắc cố định và dữ liệu từ các nguồn mở như AirVisual và Envisoft. Tuy nhiên, các trạm quan trắc thường đặt cách xa nhau, dẫn đến việc khó khăn trong việc có được thông tin chi tiết về biến động ô nhiễm không khí ở các khu vực khác nhau. Bộ dữ liệu MNR-HCM và MNR-Air được thu thập bằng các hộp cảm biến môi trường giá thành thấp gắn trên các xe gắn máy chạy xung quanh thành phố.

Sự thiếu hụt dữ liệu quan trắc không khí TP.HCM là một trong những trở ngại lớn nhất. Số lượng trạm quan trắc còn ít, đặc biệt ở các khu vực ngoại thành và khu công nghiệp. Dữ liệu thu thập được có thể không đầy đủ, không chính xác hoặc không được cập nhật thường xuyên. Các yếu tố khí tượng như gió, nhiệt độ, độ ẩm cũng ảnh hưởng đến sự phân tán và biến đổi của các chất ô nhiễm, gây khó khăn cho việc dự đoán ô nhiễm không khí.

Biến động ô nhiễm không khí là một quá trình phức tạp, chịu tác động bởi nhiều yếu tố. Các nguồn phát thải, điều kiện khí tượng, địa hình và các phản ứng hóa học trong không khí đều đóng vai trò quan trọng. Việc mô hình hóa các quá trình này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về khí tượng học, hóa học môi trường và kỹ thuật mô phỏng. Cần có những thuật toán dự đoán mạnh mẽ để xử lý sự phức tạp và phi tuyến tính của hệ thống ô nhiễm không khí.

Phương pháp nội suy Kriging vượt trội so với phương pháp nội suy IDW (Inverse Distance Weighting) ở khả năng mô hình hóa sự tương quan không gian giữa các điểm dữ liệu. Kriging sử dụng variogram để mô tả sự thay đổi của biến theo khoảng cách và hướng, từ đó xác định trọng số tối ưu cho từng điểm đo. Trong khi đó, IDW chỉ dựa trên khoảng cách mà không xét đến cấu trúc không gian của dữ liệu. Điều này giúp Kriging tạo ra bản đồ ô nhiễm không khí chính xác hơn.

Việc triển khai phương pháp nội suy Kriging bao gồm các bước sau: (1) Thu thập và tiền xử lý dữ liệu quan trắc không khí TP.HCM; (2) Xây dựng variogram để mô tả sự tương quan không gian của dữ liệu; (3) Chọn mô hình Kriging phù hợp (ví dụ: Ordinary Kriging, Universal Kriging); (4) Ước tính giá trị AQI tại các vị trí không có dữ liệu; (5) Đánh giá và kiểm tra độ chính xác của kết quả nội suy.

Nhiều thuật toán dự đoán machine learning có thể được áp dụng cho bài toán dự đoán AQI, bao gồm: (1) Regression (Linear Regression, Support Vector Regression); (2) Tree-based models (Random Forest, Gradient Boosting); (3) Neural Networks (Multilayer Perceptron, Recurrent Neural Networks). Việc lựa chọn thuật toán dự đoán phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của dự báo.

Dữ liệu khí tượng đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán ô nhiễm không khí. Các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm, gió và lượng mưa có ảnh hưởng trực tiếp đến sự phân tán và biến đổi của các chất ô nhiễm. Việc tích hợp dữ liệu khí tượng vào mô hình dự đoán ô nhiễm machine learning có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo.

Để đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất, cần so sánh kết quả dự đoán ô nhiễm không khí với các nghiên cứu khác về chất lượng không khí TP.HCM. Các chỉ số như RMSE, MAE và R-squared có thể được sử dụng để định lượng độ chính xác của dự báo. Việc so sánh với các phương pháp nội suy và dự đoán truyền thống cũng giúp làm nổi bật ưu điểm của các phương pháp tiên tiến hơn.

Bản đồ ô nhiễm không khí được tạo ra cần được đánh giá về độ tin cậy và khả năng ứng dụng thực tế. Việc kiểm tra chéo với dữ liệu quan trắc không khí TP.HCM từ các trạm cố định và di động có thể giúp xác định độ chính xác của bản đồ. Ngoài ra, cần đánh giá khả năng đáp ứng của bản đồ đối với các nhu cầu thông tin của người dùng và các nhà hoạch định chính sách.

Giao thông là một trong những nguồn phát thải lớn nhất gây ô nhiễm không khí TP.HCM. Cần có các chính sách môi trường nhằm kiểm soát khí thải từ xe cộ, như: (1) Hạn chế xe cũ, xe không đạt tiêu chuẩn khí thải; (2) Khuyến khích sử dụng phương tiện giao thông công cộng và xe điện; (3) Phát triển hệ thống giao thông thông minh để giảm ùn tắc.

Nâng cao nhận thức cộng đồng về ảnh hưởng của ô nhiễm không khí đến sức khỏe là một yếu tố quan trọng trong việc giảm thiểu ô nhiễm không khí TP.HCM. Cần tăng cường tuyên truyền, giáo dục về các biện pháp bảo vệ sức khỏe cá nhân và khuyến khích người dân tham gia vào các hoạt động bảo vệ môi trường.