Nghiên Cứu Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Dự Báo Chất Lượng Không Khí

Dự báo CLKK giúp cảnh báo và đưa ra các chiến lược kiểm soát tốt hơn. Các cơ quan hữu trách có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa tạm thời (dừng hoạt động các nguồn phát thải lớn, tham gia giao thông công cộng để giảm phát thải hoặc hạn chế tiếp xúc với khu vực ô nhiễm) cũng như chiến lược lâu dài như lập kịch bản và lên kế hoạch bảo vệ môi trường không khí trong tương lai, theo dõi và nghiên cứu các nguồn gây ô nhiễm không khí địa phương và nguồn xa. Chất lượng không khí (CLKK) dùng để chỉ tình trạng hóa học của khí quyển tại một thời điểm và địa điểm nhất định, được thể hiện bằng nồng độ của các chất ô nhiễm không khí có nguy cơ gây ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe con người và môi trường.

Có hai cách tiếp cận chính để trích xuất các đặc trưng diễn biến về mặt hóa học và vật lý của một thông số CLKK. Thứ nhất, dựa trên kiến thức khoa học về cơ sở vật lý và hóa học của chất ô nhiễm được nghiên cứu, còn được gọi là dự báo số trị. Thứ hai, dự báo thống kê, khác với dự báo số trị, các đặc trưng diễn biến về mặt hóa học của một chất ô nhiễm được trích xuất dựa trên việc phân tích thống kê dữ liệu các mối quan hệ giữa các thông số hóa học có liên quan đến diễn biến của chất ô nhiễm cần dự báo bao gồm diễn biến của tiền chất, điều kiện phản ứng, sản phẩm của phản ứng hóa học có liên quan…

Độ chính xác của dự báo AI phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng dữ liệu đầu vào, lựa chọn mô hình AI phù hợp, và khả năng xử lý các yếu tố khí tượng phức tạp. Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng không khí bao gồm nguồn phát thải, điều kiện thời tiết, và các phản ứng hóa học trong khí quyển. Việc tích hợp dữ liệu thời tiết và dự báo chất lượng không khí giúp cải thiện độ chính xác của mô hình.

So với các phương pháp dự báo truyền thống, AI có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp hơn, đồng thời tự động học và cải thiện độ chính xác theo thời gian. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống vẫn có giá trị trong việc cung cấp thông tin cơ bản và hiểu biết về các quá trình vật lý và hóa học ảnh hưởng đến chất lượng không khí. Tại Việt Nam, các mô hình số trị được sử dụng chiếm ưu thế. Loại mô hình này có ưu điểm là cung cấp một cách rất chi tiết về tình trạng CLKK trên diện rộng, ngay cả tại những điểm không được quan trắc. Tuy nhiên, việc xây dựng và vận hành chúng lại rất tốn kém và đòi hỏi trình độ cao.

Việc ứng dụng AI trong dự báo ô nhiễm không khí còn gặp một số hạn chế, bao gồm yêu cầu về dữ liệu lịch sử chất lượng cao, khả năng giải thích kết quả dự báo, và chi phí triển khai và duy trì hệ thống. Cần có sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn về môi trường và kỹ năng về AI để phát triển các mô hình dự báo hiệu quả.

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một trong những phương pháp học máy phổ biến nhất được sử dụng trong dự báo chất lượng không khí. ANN có khả năng học các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các yếu tố đầu vào (ví dụ: nồng độ các chất ô nhiễm, dữ liệu thời tiết) và đầu ra (ví dụ: dự báo nồng độ các chất ô nhiễm trong tương lai). Các kiến trúc ANN khác nhau, như mạng nơ-ron truyền thẳng (FFNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN), có thể được sử dụng tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của bài toán.

Máy véc tơ hỗ trợ (SVM) là một phương pháp học máy khác được sử dụng trong dự báo chất lượng không khí. SVM có khả năng xử lý dữ liệu có chiều cao và tìm ra các ranh giới quyết định tối ưu giữa các lớp dữ liệu. SVM có thể được sử dụng để phân loại các mức độ ô nhiễm khác nhau hoặc để dự báo nồng độ các chất ô nhiễm liên tục.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một loại mạng nơ-ron đặc biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc không gian, như hình ảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. CNN có thể được sử dụng để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu quan trắc chất lượng không khí và dữ liệu thời tiết, từ đó cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo.

LSTM có khả năng ghi nhớ các thông tin quan trọng từ quá khứ và sử dụng chúng để dự báo các giá trị trong tương lai. Điều này đặc biệt quan trọng trong dự báo chất lượng không khí, vì nồng độ các chất ô nhiễm thường có tính chu kỳ và phụ thuộc vào các yếu tố thời tiết và nguồn phát thải trong quá khứ.

Việc kết hợp CNN và LSTM có thể tận dụng ưu điểm của cả hai kiến trúc để cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo. CNN có thể được sử dụng để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu quan trắc chất lượng không khí và dữ liệu thời tiết, trong khi LSTM có thể được sử dụng để học các mối quan hệ thời gian phức tạp giữa các đặc trưng này.

LSTM đã được ứng dụng thành công trong dự báo nồng độ các chất ô nhiễm khác nhau, như PM10, PM2.5, O3, NO2, và SO2. Các mô hình LSTM có thể được sử dụng để dự báo chất lượng không khí trong thời gian thực, cung cấp thông tin cho người dân và các nhà quản lý môi trường để đưa ra các quyết định kịp thời.

Độ chính xác của mô hình có thể khác nhau tùy thuộc vào đặc điểm của bộ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra mô hình. Các yếu tố như kích thước bộ dữ liệu, phân bố dữ liệu, và mức độ nhiễu trong dữ liệu có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình.

Các chỉ số đánh giá hiệu suất mô hình dự báo bao gồm sai số trung bình tuyệt đối (MAE), sai số quân phương gốc (RMSE), và hệ số tương quan (R). MAE và RMSE đo lường mức độ sai lệch giữa các giá trị dự báo và giá trị thực tế, trong khi R đo lường mức độ tương quan giữa hai tập giá trị.

So sánh hiệu suất của các mô hình AI khác nhau có thể giúp xác định mô hình phù hợp nhất cho một bài toán dự báo cụ thể. Các yếu tố cần xem xét khi so sánh các mô hình bao gồm độ chính xác, tốc độ tính toán, và khả năng giải thích kết quả dự báo.

Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như dữ liệu quan trắc chất lượng không khí, dữ liệu thời tiết, dữ liệu giao thông, và dữ liệu công nghiệp, có thể cung cấp thông tin toàn diện hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng không khí, từ đó cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo.

Phát triển các hệ thống dự báo chất lượng không khí theo thời gian thực có thể cung cấp thông tin kịp thời cho người dân và các nhà quản lý môi trường để đưa ra các quyết định ứng phó với các tình huống ô nhiễm khẩn cấp.

Chính sách về chất lượng không khí cần được điều chỉnh để khuyến khích việc ứng dụng công nghệ AI trong dự báo và quản lý chất lượng không khí. Các chính sách này có thể bao gồm việc hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các mô hình AI, cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho các nhà nghiên cứu, và khuyến khích việc sử dụng các hệ thống dự báo chất lượng không khí trong các quyết định chính sách.