Ứng dụng phần mềm máy tính trong giảng dạy và nghiên cứu hóa phân tích

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRUÔNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TựNHIÊN
***********
ÚNG DỤNG PHẨN MEM m á y t ín h t r o n g
GIẢNG DẠY VÀ NGHIÊN cứ u HOÁ PHÂN TÍCH
MÃ SỐ: QT-06-20
C H Ủ TR Ì Đ Ề TÀI: TS. TA THỊ THẢO
HÀ NỘI- 2007
Đ A I H O C QUỎC G I A HA N O . i
t r ư n g tâ.iv- 'Hỏng tin thư Viên
I DT : : ĩ J ĩ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRUỒNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TựNHIÊN
ỨNG DỤNG PHẦN MEM m á y t ín h t r o n g
GIẢNG DẠY VÀ NGHIÊN cứu HOÁ PHÂN TÍCH
MÃ SỐ: QT-06-20
CHÚ TRÌ ĐỂ TÀI: TS. TẠ THỊ THẢO
Các cán bộ phôi hợp, tham gia đề tài:
- PGS. TS. Chu Xuân Anh
- ThS. Nguyễn Văn Đông
- CN. Trần Thị Hà
- sv. Vũ Quỳnh Thu
- sv Nguyễn Viết Tuấn
HÀ NỘI- 2006
BÁO CÁO TÓM TẮT ĐỂ TÀI
ỉ Tên dé tài:
ứng dụng phần mềm máy tính trong giảng day và nghiên cứu hoá phân tích
2. Chú trì để tài:
TS. Ta Thị Thảo
3. Các cún bộ tham gia để tài:
- PCS. TS. Chu Xuân Anh

- ThS. Nguyễn Văn Đông
- CN. Trần Thị Hà
- sv . Vũ Quỳnh Thu
- s v Nguyễn Viết Tuấn
4. Mục tiêu nghiên cứu:
- Nghiên cứu áp dụng toán học, thòng kê, biếu diễn và tính toán kết quá bằng
đổ thị và khá nãng áp dụng các phần mềm máy tính trong tính toán lý thuyết và xử
lý số liệu thực nghiệm.
- Xây dựng đé cương môn học “ Thống kê trong Hóa phân tích” cho sinh viên
chuyên để Hóa phân tích nãm thứ 4 và “Toán tin ứng dụng trong Hóa phân tích”
cho sinh viên cao học ngành Hóa phân tích kết hợp với việc áp dụng các phần mềm
máy tính đê tính toán và xử lý số liệu thực nghiệm.
5.N ội dung nghiên cứu:
-Thu thập tài liệu tổng quan về các loại phần mềm máy tính và những vấn đề toán
nâng cao, thống kê và biểu diễn kết quá dạng đổ thị đã và đang được sử dụng trong
nghiên cứu và giảng dạy Hoá phân tích trên thế giới và ở Việt Nam.
-Xây dựng những nội dung Hóa phân tích đang được giảng day ớ bâc đai học,
những kiến thức toán học, thống kê, đổ họa (chemometrics) đang được vận dụng
trong giảng dạy Hóa phân tích bậc sau đại học nghiên cứu Hoá phân tích chuyên
- Tiến hành thực nghiệm xây dựng cơ sớ dử liệu phục vụ cho việc áp dụng phần
mềm trong tính toán và kiểm chứng kết quả.
-Áp dụng các phần mểm máy tính như Origin, Excel, MINITAB và MATLAB trong
việc tính toán, xử lý thống kê số liệu phân tích, phân tích thống ké đa biến dánh gía
nguồn gốc, phân loại và sự lan truyển chất ô nhiễm trong mỏi trường, phàn tích hồi
qui định lương đa cấu tử có trong hệ phức tạp.
6.Các kết qùa dạl được:
6 .1. Đã thống kê vé tinh hình áp dụng các phán mềm máy tính phuc vụ giáng day và
nghiên cứu Hóa phân tích trên thế giới và ớ Việt Nam.
6.2. Xây dựng các thuật toán ứng dụng toán thống kê, phân tích thống kê đa biến và
phân tích hồi qui đa biến tuyến tính, xử lý số liệu thực nghiệm trên các phần mềm

máy tính.
6.3. Úng dụng các chương trình máy tính đế giải quyết các vấn đề sau:
- Xử lý thống kê số liệu phân tích, đánh giá phương pháp phân tích và biểu diễn số
liệu thực nghiệm dạng đồ thị.
- Đánh giá nguồn gốc và sự phân bố chất ô nhiễm trong môi trường.
- Giái quyết các bài toán phân tích đồng thời các chất trong cùng hỗn hợp bằng
phương pháp trắc quang.
7. Tình hình kinh phi cùa đê tài
Kinh phí dược cấp: 20.000.000đ (Hai mươi triệu đổng)
Danh mục chi:
- Thuê khoán chuyên môn: 7.000. OOOđ (bảy triệu đổng)
- Chi phí nghiệp vụ chuyên môn: [ 1.000. OOOđ (Mười một triệu đổng)
- Chi phí hội nghị : 1 .OOO.OOOđ (một triệu đổng)
- Thanh toán dịch vụ công cộng: 800.000 (Tám trăm nghìn đổng)
- Vát tư vãn phòng: 200.000 đ (Hai trăm nghìn đồng)
Tổng chi phí: 20.000.000 đ (Hai mươi triệu dồng chẩn).
Khoa quán lý
Chủ trì để tài
T.s Ta Thi Thảo
Cư quan chú tri đé tài
THE SUMMARY OF THE REPORT
Project Title:
Application of softwares for teaching and studying of analytical chemistry.
Main Responesible Person/ Author:
Dr. Ta Thi Thao
Combined Responsible persons/ Coordinators:
Assoc. Prof. Chu Xuan Anh
Master Nguyen Van Dong
Bachelor Tran Thi Ha
Undergraduate Student: Vu Quynh Thu

Undergraduate Student: Nguyen Viet Tuan
The target of the project:
- Study on the application of mathematics, statistics, data management and
investigation of softwares to calculate and experimental management.
- Give out the syllabus of subject “ Statistics for Analytical Chemistry” ,
teaching on 4lh students and “Chemometrics” training the master students in
analytical chemistry field, combined with how to use the sofwares to solve the
problems of analytical chemistry.
The results:
Science and Technology:
- Full stastistics on the application of sofwares for the teaching and researching
analytical chemistry was implemented.
- Statistics, multivariate analysis, and multivariate regression were carried out using
following statistics software packages: Origin, Excel, MINITAB and MATLAB.
- The softwares have been used to solve these following problems:
+ Data processing and validation of the analytical methods
+ Estimating the sources and distribution of polluted substances in enrironment.
+Simultaneous determination of components in complex matrices by
spectrophometric methods.
Training: 01 master’s gradueted thesis
01 bachelor’s undergraduated thesis
02 science researchs of 3lh students
Practical application possibility: the results of the project can be used for teaching
analytical chemistry and other advanced problems of analytical chemistry.
Publication:
01 article in science conferrence of 50 years anniversary of chemical faculty- hanoi
University of Science- 11/2006
02 articles (in preparation)
Báo cáo kết quả nghiên cứu chi tiết của đề tài
Mục lục

1. MỜ Đâu’

.

1
2. TỐNG ỌUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN c ứ u TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 2
2.1. Giới thiệu các phần mềm máy tính thông dụng trong Hóa phân tich

2
2.2. Tình hình ứng dụng các phân mêm máy tính trong hóa phân tich ở Việt Nam và trên
thế giới 4
3. NỘI DUNG NGHIÊN cửu 8
3.1. Xử lý thống kê số liệu phân tích và đánh giá kết quà phân tích

8
3.1.1. Tính các đại lượng đặc trưng thống kê 9
3.1.2. Đánh giá phương pháp phân tích
9
3.1.3. Phân tích phương sai ( ANOVA) 9
3.1.4. Phương pháp đả thị biểu diễn kết quà thực nghiệm

9
3.2. Phản tich thống kẽ đa biến nhận dạng và phân loại kết quà phân tích

10
3.2.1. Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu
10
3.2.2. Khu vực khảo sát và đánh giá 11
3.2.3. Hóa chất và thiết bị và phương pháp phàn tích:
1 1

3.2.4. Lấy mẫu và xứ lý mẫu phân tích 12
3.2.5.Tổng hàm lượng các kim loại nặng trong đất và trầm tích 12
3.2.6. Phân tích cấu tử chính (PCA) 17
3.2.7. Phân tích nhân tố (FA) 18
3.2.8. Phân tích nhóm (CA)

;


20
3.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP HỔI QUI ĐA BIÉN PHÂN TÍCH ĐỒNG THỜI NHIẺU
CÂU TỦ'TRONG HỎN HỢP 23
3.3.1. Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu 23
3.3.2. Cách tiến hành thực nghiệm 23
3.3.3. Chương trình máy tính sừ dụng phần mêm Matiab xác định đông thời Fe và Mn
trong cùng hỗn họp 23
3.3.4. Thí nghiệm kiềm chứng tính phù hợp cùa phương trình hồi qui

26
3.3.5. Đánh giá độ chính xác phương pháp phân tích đồng thời 28
3.3.6. So sánh phưong pháp nghiên cứu với phưong pháp khác 29
3.3.7. Áp dụng phân tích đồng thòi hàm lượng sát, mangan trong mầu nước ngầm 29
4. KẾT LUẬN 31
5. TÀI LIỆU THAM KHAO 31
1. M ơ ĐAU
Lâu nay, hoá học phân tích vẫn được xem là lĩnh vực hoá học liên quan đến
phân tích định tính và định lượng. Tuy nhiên, trên thực tế định nghĩa này vẫn chưa
phản ánh đầy đủ bản chất của quá trình phân tích. Mấu chốt của quá trình phân tích
không hoàn toàn chỉ gói gọn ở việc phân tích mẫu và đưa ra số liệu phần tích mà
còn bao gồm quá trình nghiên cứu tạo ra quy trình phân tích và xừ lý những số liệu

thu được từ phép phân tích nhằm đem lại thông tin có ích nhất. Theo thời gian
những phương pháp phân tích mới ra đời đáp ứng nhu cầu phân tích trước mắt và
rồi nó dần trờ nên phổ biến đồng thời các nhà phân tích vẫn đang nỗ lực tạo ra
những phương pháp phân tích mới đáp ứng yêu câu cao hơn,
Vậy thực chất hoá phân tích là gi? cỏ thể chấp nhận một định nghĩa chính xác
han như sau: hoá phân tích là khoa học về các phép đo trong hoá học. Các nhà hoá
phân tích nỗ lực cải tiến những phương pháp phân tích có sẵn, mở rộng đối tượng
phân tích với cùng phương pháp phân tích sẵn có, phát triển phương pháp mới và
xây dựng công cụ phân tích số liệu mạnh hơn. Sự phát triến cùa khoa học công nghệ
cùng với tin học giúp cho việc giải quyết các bài toán phức tạp trơ nên de dàng và
nhanh chóng mà trước đây không thề thực hiện được. Vì vậy, Hóa phân tích hiện đề
cập đến hai nội dung cơ bản là phát triển phương pháp phân tích (gồm xây dựng
phương pháp phân tích, tối ưu hoá các điều kiện phân tích, đánh giá phương pháp)
và các phương pháp xử lý kết quà thu được trong qua trình phân tích và sau khi
phân tích. Đây là hai trong số các nội dung quan trọng mà các nhà hoá phân tích
hiện dại dang tập trung nghiên cứu. Những nội dung chú yêu được giải quyêt dựa
trên việc ứng dụng các phương pháp toán học, thống kê, đồ thị và hình tượng kết
hợp với phần mềm máy tinh để tối ưu hoá các thông tin hoá học được trích ra từ tập
sô liệu phân tích (Chemometrics). Chemometrics được ứng dụng tại mọi thời điẻm
trong quá trình phân tích, từ bước đầu tiên của quá trình thực nghiệm đểp khi kết
thúc việc xừ lý số liệu.
Việc áp dụng các phân mêm toán, tin học trong Hóa phân tích giúp đơn gián
hoá dược nhiêu quy trình quan trọng và phức tạp, làm tăng độ chính xác phép phân
tích, giám chí phí vê hóa chât, thuôc thử do phải tiên hành tách loại, hoặc làm nhiêu
thí nghiệm và tiết kiệm thời gian, cũng như giá thành phân tích .
Rất nhiều phần mềm hiện được ứng dụng trong nghiên cứu và giảng dạy hoá
phân tích như Matlab, Origin, Excel, Minítab, Statgraphics, Modde Đặc biệt là
Matlab, một phần mềm mới và đa năng, đặc biệt hiệu quả trong xây dựng các hàm
tinh toán cho các bài toán phức tạp liên quan tới ma trận hoặc tính lặp.
Trong phạm vi đề tài này, chúng tôi chi tập trung nghiên cứu những ứng dụng

cùa 4 phần mềm máy tính Matlab, Origin, Excel, Minitab và tập trung vào các nội
dung sau cùa Hóa phân tích :
-Xử lý thống kê sô liệu phân tích: gôm tính các đại lượng thống kê, đánh giá
phương pháp phân tích, biêu diễn kèt quả thí nghiệm dưới dạng đồ thị và báo cáo
két quá phân tích.
- Phân tích thống kê đa biên tìm nguồn gôc. sự phân bố và lan truyền chất ô
nhiễm trong môi trường.
- Phân tích hồi qui da biến xác định đồng thời nhiều cấu tư trong cung hỗn hợp
băng phưcmg pháp trăc quang
. u n u VUA1> IIINM H1JNH NGHIÊN CỨL TROiNG VÀ NGOÀI NƯỞC
2.1. Giói thiệu các phân mềm máy tính thôiiịí (iụny trong Hóa phân tích
2.1.1. Phần mềm Matlab Ị1 Ị
Matlab là chương trình phần mềm trợ giúp cho việc tính toán phức tạp và
hiển thị kết quả . Nó có thể chạy trên hầu hết các hệ máy tính, từ máy tính cá nhân
đến các máy tính chuyên dụng. Matlab được điều khiển bàng tập các lệnh, tác động
qua bàn phim trên cửa sổ điều khiển. Nó củng cho phép một khả năng lập trinh với
cú pháp dịch lệnh còn gọi là scrip file.
Các lệnh cùa Matlab rất hiệu quả, nó cho phép giải các loại hình tinh toán
khác nhau và đặc biệt hữu dụng cho các hệ phương trình tuyến tính và phi tuyến
tính hoặc các bài toán mà sổ liệu đầu vào dạng ma trận.
Ngoài ra, Matlab còn có thể xử lý dữ liệu, biều diễn số liệu một cách đơn
giản và chính xác trong không gian 2 chiều (2D) cũng như 3 chiều (3D), kề cả khả
nâng tạo hoạt cảnh (animation), bởi những công cụ như các tệp lệnh ngày c àng
được mớ rộng với 25 thư viện trợ giúp (Toolsbox) và bán thân các hàm ứng dụng
(M-file) được tạo lập bởi người sử dụng. Không cẩn nhiều đến kiến thức về máy
tính cũng như các kT thuật lập trình có tính xào thuật như Passcal, c+ mà chi cần
đên những hiêu biêt cơ bản vê lý thuyết số, toán ứng dụng, phương pháp tính và khả
nâng chuyển hóa các tính toán từ thuật toán thành câu lệnh máy tính, người sừ dụng
có thể dùng Matlab như một công cụ hữu hiệu cho lĩnh vực chuyên ngành của mình.
Chính vì vậy hiện Matlab đang đượ ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực, từ khao

học tự nhiên, khoa học ứng dụng đến cả các ngành khoa học xã hội.
Đối với hoá học nói chung và Hóa phân tích nói riêng, dùng các hàm M-
file có sẵn trong thư viện của Matlab cho phép dễ dàng tinh toán được các đại lượng
khác. Vì vậy Matlab đặc biệt hiệu dụng trong việc giải bài toán phân tích đồng thời
đa cấu từ trong hệ. Nói cách khác M- file cung cấp cho ta một phương pháp đơn
giàn để mờ rộng khá năng cùa Matlab.[2]
* Các quy luật và thuộc tính cua hàm M- file
-Tên hàm và tên file phải là một ví dụ hàm flipud, file lưu là flipud.m
-Lần đầu tiên Matlab thực hiện hàm M- file nó sẽ mờ file văn bản tương
ứng và dịch lệnh cua file đó ra một dạng mã lưu trong bộ nhớ nhằm mục đích tăng
tốc độ thực hiện các lệnh gọi.
-Việc thi hành hàm M- file sẽ kết thúc khi gặp dòng cuối cùng cùa file đó
hoặc gập dòng lệnh return. Lệnh return giúp ta kết thúc một hàm mà không cần phái
thi hành hết các lệnh của hàm đó.
-Hàm Erro cùa Matlab sẽ hiền thị một chuồi lên cừa sổ lệnh và dùng thực
hiện hàm, trả điều khiển về cho cửa sổ lệnh và bàn phím.
-Một M- file có thê chứa nhiều hàm. Hàm chính trong M- file này phải
đặt trùng với tên cua M- file như đê cập đên ở trên. Các hàm khác được khai báo
thông qua câu lệnh function được viết sau hàm đầu tiên.
-Các dòng ghi lời chú thích cho tới dòng đâu tiên không phai là chú thích
trong hàm M- file là những dòng văn bản nó sẽ hiện ra khi sừ dụng lệnh help.
-Mỗi hàm có một không gian làm việc riêng tách biệt so với môi trườne
MATLAB, mỗi quan hệ giữa biến và hàm với môi trường MATLAB là các biến
vào và ra cùa hàm đó. Nếu trong thân hàm giá trị bị thay đôi thì sự thay đồi này chỉ
tác động bên trong cùa hàm đó mà không làm ảnh hưởng đến các biến cua môi
trưởng MATLAB. Các biên được tạo ra bên trong hàm thì chi nãm trong không
2
gian làm việc của hàm đó và được giải phóng khi hàm kết thúc. Vì vậy, không thể
sừ dụng thông tin của lần trước gọi cho lần sau.
-Số các tham số vào và ra khi một hàm được gọi thì chi có tác dụng bên

trong hàm đó. biến nargin chứa tham số đa vào, biến narout chứa các tham số đa ra.
Thường đùng biến narin hơn biển narout.
-Các hàm có thể dùng chung các biến với các hàm khác với môi trường
Matlab là có thể đệ quy nếu như các biến được khai báo là toàn cục.
Với khả năng tinh toán rất mạnh của matlab, sinh viên các nganh Hóa nói
chung và ngành Hóa phân tích nói riêng nên được dạy về phần mềm này.
2.1.2. Phần mềm Origin Ị3Ị
Đây là một phẩn mềm về thống kê tương đối gọn nhẹ, chạy trong môi trường
Window, có giao diện các bảng tính giông như Excel và có thê nhập số liệu từ các
bảng Excel hay Word nhờ lệnh copy, paste hoặc các file dữ liệu số khác của các
thiết bị đo nhờ câu lệnh Import.
Phần mềm này có thể thực hiện tất cả các nội dung cùa thống kê như tính các
đại lượng đặc trưng tập số liệu, phân tích phương sai, phân tích tương quan và hồi
qui, đánh giá độ đúng và độ chính x.ác cùa phép phân tích dựa trên các phép kiểm
tra thống kê. Ngoài ra, việc biểu diễn so liệu phân tích dạng đồ thị của phần mềm
này rất linh hoạt, gọn nhẹ dễ sử dụng. Do vậy, có thể nói phần mềm này thích họp
cho việc xử lý so liệu thực nghiệm trong Hóa phân tích và nên dạy cho sinh viên
năm thứ 4 chuyên ngành Hóa phân tích,
2.1.3. Phần mềm Excel Ị4 Ị
Excel là một trong những phần mềm phổ biến nhất mà máy tính nào cũng có.
Vì vậy Excel được ứng dụng rất rộng rãi và dễ sử đựng.
Trong hóa học cũng như các ngành khoa học khác, phần mềm Excel rất hữu
dụng để xử lý thong kê so liệu phân tích, đánh giá kết quả phân tích và phương
pháp phân tích, tính toán các đại lượng theo cóng thức từ đơn giản đen phưc tạp,
trong phân tích hồi quy dựa vảo phân tích phương sai (ANOVA) nếu sừ dụng các
hàm toán học trong hộp thoại Data analysis cũng như biểu diền kết qua thực nghiệm
dạng đồ thị. Tuy nhiên, nhược điểm cùa chương trình này là mỗi lần tính toán
người sử dụng phải viết công thức các hàm toán học. Ngoài ra nếu biểu diễn số liệu
dạng đô thị thi bị hạn chê vê font chữ khi dùng cho các đơn vị hóa học và dung
lượng cứa hình vẽ tương đối lớn nên khó chinh sửa.

Đối với sinh viên học Hóa phân tích, phần phân tích hóa học, việc sử dụng
phần mềm Excel sẽ rất có lợi cho tính toán nồng độ và tính toán cân băng trong
dung dịch.
2.1.4. Phần mềm M inỉtabị5 Ị
Khác với các phần mềm trước, Minitab là phần mềm chuyên dụng về thống kê,
rất tiện lợi trong xử lý số liệu và phân tích thống kê, đặc biệt là thống kê đa biến
được sứ dụng rộng rãi phục vụ giáng dạy và nghiên cứu khoa học cho nhiêu lĩnh
vực.
Người dùng có thể tiến hành phân tích sô liệu trực tiêp từ các menu trong môi
trường Windows cũng như dối với các hệ điều hành tương thích. Các tệp số liệu
trong Minitab có thể sứ dụng tương thích với các nguồn dử liệu từ các phân mêm
khác nhau. Điều này giúp chuyển đổi liên thông số liệu giữa các chương trinh ứng
dụng, tạo nên tính mềm dẻo cho các phân tích thống kê. Từ việc tính các đại lượng
thống kê cơ bản đến phân tích hồi quy, phân tích tương quan tương quan, phân tích
3
phương sai, đến qui hoạch và tối ưu hóa thí nghiệm, phân tích thống kê đa biến và
quản lý chât lượng đêu được thực hiện dê dàng với hệ thống các menu cũng như
hệ thống lệnh, giao diện dễ sử dụng, các dạng kết xuất dữ liệu linh hoạt, đầy đu.
Khả năng hiển thị đồ thị của Minitab là rất phong phú, bao gồm cac đồ thi,
biểu đồ một chiều, hai chiều và 3 chiều Những đồ thị này sẽ giúp chúng ta trong
quá trình ngoại suy hoặc cũng có thể được sử dụng cho việc biểu diễn định tính.
Ngoải các phân mêm đã giới thiệu còn có một số phần mềm khác nữa là Pascal,
Statgraphic, Statistica [6,7.8 ]
*Mối liên hệ giữa các phân mem Origin, Minital, Matlab và Excel
Đây là 4 phần mềm phồ biến nhất hiện nay được dùng trong xử lý số liệu và
tinh toán nâng cao trong Hóa phân tích. Việc chuyển đổi dữ liệu qua lại giữ 4 phần
mềm này rất đơn giản. Từ các thiết bị đo, số liệu máy tính (số liệu thực nghiệm- raw
data) ghi dưới dạng tín hiệu hệ ASCII hoặc dữ liệu dạng file word có thể chuyển
trực tiếp vào 2 phần mềm xử lý tín hiệu Origin, Minitab và Excel nêu trên bằng câu
lệnh “using the import wizard” hoặc lệnh copy, paste bình thường. Riêng với phần

mềm Matlab, tùy dạng file khác nhau mà dung các câu lệnh Load, (ilmread, và
csvread [9].
2.2. Tình hình ứnj* ilụri” các phần mềm máy tính trong hóa phân tích ó Việt
INỉim và trên thế JỊÌ(VÌ
* ư ng dụng cúc phân mêm máy tính trong x ử lý sô liệu phân tích
Hiện nay, tất cả các phép xử lý thong kẽ số liệu phân tích đều được thực
hiện nhờ phẩn mềm máy tính. Chúng cho phép đơn giản hóa công việc tính
toán, tăng độ chính xác thí nghiệm, dễ dàng sử dụng các chuẩn thống kê như
chuẩn student, Fisher, Gauss để đánh giá phương pháp phân tích, trorm khi
các công cụ vẽ đồ thị cho phép mô tả trực quan mối quan hệ giữa các đại
lượng và dự đoán qui luật biên thiên của chúng.
Trên thế giới hầu hết các công trình nghiên cứu trong Hóa phân tích đều
phải xử lý thốne kê số liệu phân tích [10.11.12]. Các phần mềm được dùng
nhiều nhất là Excel, Minitab, Unscrambler, Statgraphics.
Ờ Việt Nam, các công trình về Hóa phân tích công bố những năm gần
đây đã bất đầu quan tâm tới việc xử lý thống kê và đánh giá phương pháp
phàn tích để đàm bảo thu được số liệu phân tích dáng tin cậy. Tuy nhiên,
phạm vi ứng dụng còn rất hạn hẹp, hầu như mới chì dừng lại ờ việc tính các
đại lượng trung binh, khoảng tin cậy, hệ số biến thiên mà chưa chú trọng
phần đánh giá phương pháp phân tích cũng như thực hiện đàm bảo chất
lượng trong phòng thí nghiệm phân tích [13, 14]
* ứ ng dụng cúc phâ n m êm m áy tinh trong ph ún tích đa hiên
Trong tập sổ liệu hóa phân tích, các biến thường là nông độ các chãt phân
tích trong đối tượng phân tích. Vi vậy dữ liệu thu đươc là ma trận mà các cột
là nồng độ cùa các cấu tứ riêng rẽ (n biến) còn các hàng là các mau phân tích
(m quan sát. Nếu biểu diền tập số liệu dạng đô thị thì mồi quan sát hay mỗi
4
điêm sẽ có sự phụ thuộc của n biên trong không gian n chiều. Vỉ vậv rất khó
thu được thông tin có ích với tập số liệu ban đầu này
Phương pháp phân tích thống kê đa biến (multivariate analysis) là

phương pháp toán học tìm mối quan hệ giữa các biến trong tập số liệu. Nó
cho phép giám hoặc đơn giản hoá kích thước tập số liệu, sấp xếp hoặc nhóm
các số liệu thành nhóm có cùng thuộc tính, tìm ra sự phụ thuộc và quan hệ
giữa các biển, xây dựng hoặc kiểm tra các giả thiết thống kê. Phân tích thống
kê đa biến gồm các phương pháp chù yếu như: phân tích thành phần chinh
(principal component analysis - PCA), phân tích nhân tổ (factor analysis -
FA) và phân tích nhóm (cluster analysis - CA)[15, 16],
Phân tích thành phẩn (cấu từ) chính là công cụ hữu hiệu cho phép giảm
số biến trong tập số liệu nhàm đạt được biểu diễn hai chiều từ tập số liệu đa
chiều bằng cách tìm ra giá trị phương sai lớn nhất với số cấu tử chính (PC)
hay các biến áo ít nhât.
Nói cách khác PCA là thuật toán đa biến dựa trên việc quay các trục số
liệu chứa các biến tối ưu. Khi đó, một tập hợp các biến liên quan với nhau
dưực chuyền thành tập hợp các biến không liên quan và được sắp xếp theo
thứ tự giảm độ biến thiên hay phương sai. Những biến không liên quan này
là sự kết hợp tuyến tính các biến ban đầu. Dựa trên phương sai do mỗi biến
mới gây ra có thể loại bò bớt các biên phía cuối dãy mà chỉ mất ít nhất thông
tin về các số liệu thực ban đẩu. Bằng cách này sẽ giảm được kích thước của
tập số liệu trong khi vẫn có thể giữ nguyên thông tin.
Trong thuật toán PCA, có thể có nhiều PC vì có nhiều Hiến trnng tập số
liệu. So PC tối đa bàng số biến. Việc dùng PCA có thể tóm lược được cấu
trúc đồng phương sai với tập số liệu có kích thước nhò hơn, mà không làm
mất đi ý nghĩa của tập số liệu ban đầu. Có thể sử dụng tập số liệu mới này
trong tính toán để thay thế cho tập sổ cũ. Phương pháp này thường dùng làm
cư sờ dữ liệu cho phân tích hôi qui đa biên phi tuyên tính sừ dụng mạng
noron nhân tạo ( PCR-ANN)[ 1 7],
Phân tích nhân to (FA) là phương pháp thống kê nhằm phát hiện mối quan
hệ giữa các biến và thường được dùng đê nhận dạng kết quá PCA. FA được
dùng để giam số biến có nghĩa trong việc mô hinh hoá thí nghiệm dưới dạng
phương trình hoi qui, phát hiện moi quan hệ giữa các biên, từ đó có thê phân

loại biến. Neu các biến ban đầu có tương quan cao với các thành phần chính
thì phương pháp FA sẽ cho phép chọn được số lượng các biến nhò hơn so với
ban dầu.
Phàn tích nhóm là kỹ thuật phân tích đa biến nhằm phân loại nhữna so
ltệu có đặc tính giống nhau thành các nhóm hay còn gọi là các cụm.
Hai loại phân tích nhóm thường được sử dụng là: phân tich nhóm theo
bậc và phân tích nhóm k- trungbình.
5
Phân tích nhóm theo bậc là cách đê tim ra các nhóm trong tập số liệu
bàng cách tạo ra cây phân nhóm. Cây phân nhóm gồm nhiều bậc tronơ đó
nhóm ờ một múc được nối với với nhóm bên cạch ờ mức cao hơn. Điều đó
cho phép quyết định mức hoặc thang chia nào của nhóm là phù hợp hơn.
Hiện nay, phân tích thống kê đa biến được ứng dụng rộng rãi trong phân
tích môi trường, địa lý, địa chất, hải dương học
Ví dụ: phân tích nhóm, và phân tích thành phần chính đã được dùng để
phân loại và khẳng định nguồn gốc của rượu táo của Pháp và rượu táo vùng
Basque dựa trên kết quả phân tích tảng hàm lượng các polyphenol bằng
thuốc thử Folin- Ciocalteu và các thông số màu sẳc CIELab[18,].
Trong tài liệu [19] các tác giả đã dùng phương pháp PCA để nghiên cứu
các yếu tố ảnh hưởng chính đến thành phần của nước thải đô thị. 65 mẫu
nước thài đô thị được lấy trong 9 tháng ớ 8 vùng khác nhau tại Melbourne,
Úc đế phân tích 83 thông số hóa học. Nhờ phương pháp thống kê đa biến,
các tác giả đã khẳng định lối sổng của cư dân đô thị, ngày trong tuần và thời
gian lấy mẫu hay thời tiết ảnh hưởng lớn đến mức độ ô nhiễm nước sông.
Trong một công trình khác, Gautam Samanta và các cộng sự đã phân tích
hàm lượng cùa 10 nguyên tố gồm As, Se, Hg, Zn, Pb, Ni, Cd, Mn, Cu, và Fe
trong tóc, móng tay và vảy da cùa các bệnh nhân nhiễm độc asen. PCA được
dùng để giải thích ảnh hưởng của các nguyên tố trong tóc và móng tay.
Nghiên cứu này cũng chỉ ra răng những vùng ô nhiễm asen thuộc Tây
Bengal, Â n Độ cần kiếm soát cả hàm lượng các nguyên tổ độc khác trong

nước uống và thực phẩm để đánh giá ô nhiễm asen [2 0 ].
Ngoài ra PCA còn được dùng trong một số lĩnh vực khác như phô hông
ngoại chuyển hóa Fourier đánh giá sự thay đổi đặc tính hóa học giữa các loại
gỗ khác nhau [2 1] hoặc lượng hóa màu sắc trong công nghệ xừ lý hình ảnh
1221. Tuy nhiên, hiện chưa có công trình nào ứng dụng phân tích đa biến
trong xử lý Số liệu phân tích môi trường ở Việt Nam
* ứ n g dụng các p h ầ n mềm m áy tinh trong phân tích đồ ng thời nhiều cấu
lư trong hỏn hợp
Một hướng tiếp cận mới để phân tích các đối tượng có thành phần nền phức tạp
là xác định đồng thời các cấu tử trong dung dịch hỗn họp của chúng. Ưu điểm của
phương pháp là quy trình phân tích đơn giàn, phân tích nhanh, tốn ít thuốc thử và
hóa chất, tăng độ chính xác. Hướng nghiên cứu này bao gồm một số phương pháp
phân tích kết hợp với kỹ thuật tính toán, thống kê và đồ thị (chemometrics), Rất
nhiều công trình nghiên cứu đã áp dụng các phương pháp sai phân, phương pháp
phô đạo hàm, phương pháp bình phương toi thiểu hav Vierordt cải tiến, phương
pháp lọc Kalmal, các phương pháp phân tích hồi quy đa biến tuyến tính như phương
pháp bình phương tôi thiêu cô điên(CLS), phương pháp bình phương tôi thiêu
nghịch đảo (ILS), phươngpháp bình phương tối thiểu từng phần(PLS), phương pháp
hôi quy cấu tử chính (PCR), các phương pháp phân tích hồi quy đa biến phi tuyến
tính như phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo, phương pháp hồi quy cấu tử
6
chính kết hợp với mạng nơron nhân tạo (PCR-ANN). để xác định đồng thời các
chất trong cùng hỗn hợp.
Trên thế giới, phần lớn các công trình nghiên cứu xác định đồne thời các chất
trong cùng hổn hợp đều sử dụng thuật toán hồi quy đa biến tuyển tính ứng dụng
phân mêm Matlab đê tính toán kêt quả và xừ lí sô liệu. Nhóm tác già [23] đã xác
định đồng thời Fe(II) và Fe(III) bàng phương pháp trắc quang sừ dụng phồ toàn
phần với chỉ thị là 1-10 phenanthrolin và thioxianat kết hợp với phân tích cấu từ
chính và mạng nơron nhân tạo cho kết quả rất tốt. Cũng sử dụng phương pháp toán
này anilin và cyclohexylamin đâ được nghiên cửu xác định đồng thời cho kết quả có

độ lệch chuẩn tương đối (RSD) từ 0,9-1,17% [24] hoặc xác định đồng thời Zn(II),
Cd(II) và Hg(II) trong nước với độ lệch chuân tương đối 0,35% đối với Zn(II),
0,29% và 0,38% đổi với Cd(II) và Hg(II) [25]. Nhóm tác giá [26] đã sừ dụng
phương pháp trấc quang kết hợp với hồi quy cấu từ chính để xác định đồng thời
Fe(II) và Fe(III) trong cùng hỗn hợp bàng hỗn hợp hai thuốc thư 1,10-phenantrolin
và axit salyxilic với độ sai chuẩn tương đối (RSE) khi xác định Fe(II) là 3,24(%) khi
xác định Fe(III) là 3,37(%). Bằng phương pháp phân tích toàn phổ kết hợp với kỷ
thuật hồi quy đa biến, pseudoephedrin hydrochlorua và ibuprofen đã được xác định
đồng thời trong thuốc viên nén với giới hạn định lượng là 300 ụ g/ml khi xác định
ibuprofen và 100 /íg/ml khi xác định pseudoephedrin hydrochlorua [27], Các tác
giả |28J đã xác định đồng thời sắt, coban, niken và đồng bang phương pháp trắc
quang sử dụng đường chuẩn đa biến cho độ lặp lại rất cao. Ngoài ra phương pháp
trắc quang động học cũng là một trong những phương pháp được áp dụng rộng rãi
Irong phân tích xác định nhiều nguyên tổ và hợp chất khác nhau trong cùng hỗn hợp
dựa vào tốc độ phản ứng khác nhau với thuốc thử cùa chúng [29].
Ở Việt Nam nội dung của các đề tài xác định đồng thời các chất theo phương
pháp trắc quang chủ yếu dựa vào lập trình sử dụne sai so tronp nhén đn nuanp.
phương pháp lọc Kalman hoặc phương pháp phân tích toàn phổ và sư dụng phần
mềm Pascal để xứ lí số liệu. Bằng phương pháp trẳc quang theo phương pháp lọc
Kalman các tác giả [30] đã xác định đồng thời các nguyên tổ Zn(II), Co(II), Cd(II),
Pb(II) và Hg(II). Với lập trình sử dụng sai số trong phép đo quang các tác giả [31]
đã xác định được đồng thời các nguyên tố Ba, Ca, Sr, Pb cũng như một số nguyên
tố đất hiếm. Tác giả [32] đã định lượng đồng thời Paracetamol và Ibuprofen trong
thuôc viên nén bằng phương pháp phân tích toàn phổ. Bằng phương pháp trắc
quang kết hợp với mạng nơron nhân tạo tác giả [33] đã xác định đồng thời Uran và
Thori.
Phương pháp hồi qui đa biến là kỹ thuật phân tích đa biến được dùng rất nhiều
trong phòng thí nghiệm hoá học giúp giải quyết các bài toán xác định đồng thời
nhiều cấu tử cùng có mặt trong hỗn họp mà không cần tách loại ra trước khi phân
tích. Neu các cấu tử có mặt trong hỗn hợp cho tin hiệu đo có tính chất cộng tính thì

có thể sử dụng phương pháp hồi qui đa biến tuyến tính thông thường (multiple
linear regression- MLR) như phương pháp binh phương tối thiếu hoặc mạnh hơn
như bình phương tối thiểu từng phần, phương pháp hồi qui cấu từ chinh Nhưng
nếu trong hỗn hợp các cấu tử còn có sự tương tác lẫn nhau làm mất tính chất cộng
tính tín hiệu đo thì phải sử dựng mô hình hồi qui đa biên phi tuyên tính (phô biên là
các phương pháp kết hợp với mạng nơron nhân tạo). Các thuật toán về hồi qui
tuyến tính đa số được giải quyết bàng phần mẻm MATLAB. một sô thuật toán đơn
giàn hơn có thề sứ dụng MINITAB hoặc SPSS hay STATGRAPHICS
7
Nguyên tắc chung của phương pháp hồi qui đa biến là xây đựng dãy dung dịch
chuẩn có mặt tất cà các nguyên tố cần phân tích với nồng độ biết trước trona cùng
hỗn hợp (các biến độc lập x), đo tín hiệu phân tích cùa các dung dịch này (một hay
nhiều biến phụ thuộc y) và thiết lập mô hinh toán học mô ta quan hệ giữa hàm y (tín
hiệu đo) và các biến độc lập X (nồng độ các chất trong hỗn hợp). Dựa trên mô hình
này có thể tìm được nồng độ của từng cấu tử trong hỗn hợp cần phàn tích khi biết
tín hiệu phân tích cua dung dịch đó [34],
Trong phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính nếu giả thiết rang trong dung
địch cân phân tích có n câu tử (x,, x2, xn), tín hiệu phân tích cùa hỗn hợp là y, thi
phương trinh hồi quy đa biến mô tả quan hệ giữa y và các biến X, (i = 1 2 n) có
dạng:
y = k|X, + k2x2 + + k„xn + e ( 1)
với e là tín hiệu nền gây ra sai số khi phân tích.
Đe tìm nồng độ cùa n cấu tứ thi cần có ít nhất n phương trinh hồi quy. Vì vậy,
khi xây dựng đường chuẩn cần tiến hành số thí nghiệm m > n, khi đó sẽ lập được m
phương trình hồi quy đa biển. Phương trinh trên có thể được biểu diễn dưới dạng
tống quát như sau:
Y = XK + E (2)
Trong đó K là véc tơ chứa các hệ số của phương trinh hồi quy.
Y là vcctơ cột chứa m giá trị yh y2, ym
X là ma trận có m hàng (ứng với m thí nghiêm) và n cột (ứng với n cấu tứ

trong hỗn hợp).
E là véc tơ cột chứa tín hiệu nền của m thí nghiệm
y\
xn xn
y =
y2
,
x =
*21
x22
x2n
1
1
3.1
m L
Để giải bài toán theo phương pháp hồi qui đa biến tuyến tỉnh thì tín hiệu phân
tích của những cấu từ trong hỗn hợp phải thoả mãn tính chất cộng tính. Phương
trình hồi quy này sẽ cho biết:
+ những cấu tứ nào có ảnh hường lớn (nếu giá trị tiivệt đổi cùa hệ số hồi quy
lớn) đến tín hiệu phân tích.
+ biết được chiều hướng ảnh hưởng khi thay đôi none độ của cấu từ cân phân
tích đến tín hiệu phân tích (hệ số hồi quy mang dấu dương sẽ ảnh hưởng cùng chiêu
đến kết quả thí nghiệm và ngược lại).
+ tính được nồng độ các cấu tử trong dung dịch cân phân tích từ việc đo tín
hiệu phân tích của mẫu chưa biết.
3. N ộ [ DUNG NGHIÊN c ứ u
3.1. XI LÝ t h o m ; kí: s o LIẸi; PHẢN TÍCH VÀ ĐẢNH <;IẢ KÉT QLẢ PHÂN
T ici-l
Trong phân tích, việc xử lý số liệu phân tích và đánh giá các kêt quà phán tích
từ đỏ báo cáo kết quả phân tích đúng là một trong những buớc không thể thiếu được

của các quá trình phân tích. Nó cho ta biết kết quả thu được là đúng, chính xác đên
mức nào. Quá trinh phân tich thường lặp lại nhiều lẩn. Vì vậy đê thu được két qua
trong giới hạn cho phép cần phải dùng phương pháp thống kê toán học.
8
Các phần mềm thông thường dễ sừ dụng nhất để xừ lý thống kê số liệu phân
tích là Excel, Origin, Minitab, ngoài ra có thê dùng Matlab.
Trong phạm vi báo cáo đề tài, chúng tôi chi trình bày mang tính chất liệt kê các
nội dung xừ lý số liệu có thể hiện bằng phần mềm máy tỉnh. Chi tiết của các quá
trình này cũng như kết quả thu được khi áp dụng phần mềm mảy tính sẽ được trinh
bày trong giáo trinh chuyên đề dạy cho sinh viên năm thứ 4 chuyên ngành Hóa phân
tích.
3.1.1. TÍNH CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ
-Các đại lượng thống kê quan trọng gồm : Các đại lượng đặc trưng cho độ đúng
như giá trị trung binh, trung vị, khoảng biên thiên các đại lượng đặc trưng cho độ
chính xác như phương sai, độ lệch chuân, độ sai chuân, hệ sổ biến thiên.
- Từ các đại lượng đặc trung thống kê cần biếu diễn kết quà đo dưới dạne giá
trị trung bình kèm theo độ bất ổn của phép đo.
Phan mem Origin và Minitab có lợi thế là chỉ cần nhập số liệu dạng cột hoặc có
the copy trực tiếp từ các file văn bản như Word hoặc Excel và chọn các đại lượng
cần tính sẽ tự động thu được các kết quả là các lượng thống kê đặc trưng. Trong lchi
nếu sử dụng Matlab hoặc Excel sẽ phải viết các hàm tính toán.
3.1.2. ĐÁNH GIÁ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
Một phương pháp phân tích mới nghiên círu muôn áp dụng được phái thỏa mân
độ đúng, độ chính xác và cho kết quả phù hợp bang cách kiểm tra với phương pháp
tiêu chuẩn.
- Đánh giá độ chính xác cùa phép phân tích thông qua các đại lượng như độ
lệch chuẩn, hệ số biến thiên và tính toán các sai số (sai sổ tuyệt đổi, và sai số tương
đối) từ đó giải thích nguyên nhân gây sai số.
- Đánh giá độ đứng: tính giá trị trung bình cua tập sổ liệu gồm các thí nghiệm
phân tích lặp lại và so sánh với giá in biéi iruóc (của mẫu chuán ũuọu chung nhản

CRM hoặc mẫu tự tạo) bằng chuẩn thống kê Student. Phép so sánh này dựa trên
vtệc so sánh giá trị trung binh với giá trị thực hoặc so sánh hai giá trị trung bình
- Đánh giá phương pháp phân tích nghiên cứu với phương pháp phân tích tiêu
chuẩn : Khi đó cần làm nhiều thí nghiệm lặp lại với nhiều mức nồng độ khác nhau
bàng cả hai phương pháp (phương pháp nghiên cứu và phương pháp tiêu chuân) sau
đó dùng chưẩn Student để so sánh từng cặp hoặc dùng đường hồi qui để so sánh
dưới dạng đồ thị và tính hệ số tương quan.
Các yêu cầu đánh giá phương pháp phân tích nêu trên đều có thể thực hiện dễ
dàng bàng phần mềm Origin hoặc Minitab.
3.1.3. PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ( ANOVA)
ANOVA được sừ dụng rộng rãi trong Hóa phân tích và nhiêu lĩnh vực khác,
dựa trên việc đánh giá sự sai khác giữa các giá trị thực nghiệm khi thay đôi một hay
nhiều yếu tổ. Vì vậy ANOVA được dùng để so sánh nhiều giá trị trung bình của
nhiều tập số liệu (như so sánh kết quả phân tích của các phòng thí nghiệm) hay đánh
giá ảnh hường cùa một yếu tố nào đó đến kết quả thí nghiệm hay đại lượng đo.
Với ANOVA, 3 phẩn mem Origin, Minitab hoặc Excel đều có thể đùng được
một cách dễ dàng.
3.1.4. PHƯƠNG PHÁP ĐỒ THỊ BIÊU DIÊN KÉT QUÀ THỤC NGHIỆM
Tất cả các phần mềm đã giới thiệu đều có chức năng vẽ đồ thị từ menu của
phân mèm bãng cách:
9
-Nhập số liệu dạng bàng tính hoặc câu lệnh
-Vào mục Graph hay Plot hoặc các biểu tượng trên thanh cônơ cu
Các phần mềm đều có thể vẽ các loại đồ thị như đồ thị tần suất, đồ thị hinh
quạt, đô thị hình khôi hay các dạng đô thị đường mức m ặt ( 2D và 3D)
Vì đô thị minh họa sô liệu trong hoá phân tích thường dơn giàn dưới dane,
đường chuân tuyên tính hoặc các đồ thị 2D hoặc đồ thị 3D biểu diễn qui luật biến
thiên dưới dạng đường trung bình, do vậy nên sừ dụng các phần mềm Minitab
Excel, Origin để sứ dụng là nhanh và đơn giản nhất.
Còn đối với phần mềm Matlab, việc vẽ đồ thị tương đối rắc rối do nó yêu cẩu

phải đưa ra hàm và câu lệnh. Tuy nhiên phần mềm này có ưu điểm nổi trội là có thể
biểu diễn đô thị theo các hàm có sẵn từ đơn gián đến rất phức tạp và tạo hoạt cành
sinh động theo sự biến thiên của biến đầu vào. Do vậy rất thích họp cho viêc xây
dựng các đường cong chuẩn độ trong phân, tích thể tích.
3.2. PHÂN TÍCII THÔNG KÊ ĐA BIÊN NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI KÉT
QUÁ PHẨN TÍCH
3.2.1. Đối tượng, nội dung và phưcmg pháp nghiên cứu
Khoa học kỹ thuật phát triển đã kéo theo sự ra đời hàng loạt các thiết bị
điện từ. Tuy nhiên, do các thiết bị điện tử lạc hậu quá nhanh và nhu cầu sử
dụng chúng ngày càng nhiều, trong khi lại có quá ít cơ sở tái chế ờ phương
Tây, khiến tại các nước này ngày càng tăng “rác máy tính” và nhu cầu xuất
khẩu loại “rác” này gia tăng theo hướng đồ về các nước đang phát triển. Vì
một số lợi ích kinh tế, không ít quốc gia đang phát triển đang tiếp nhận và
xử lý loại chất thải này. Thê nhưng, đi kèm theo chúng là hàng tấn phê liệu
ẩn chứa nguy cơ độc hại lớn, do ở các iiước này nhận thức của người ỉ ín
còn rất thấp, khoa học công nghệ tái chế còn rất lạc hậu, chủ yếu là lao động
trực tiêp và thủ công.
Chất thải điện tử chứa rất nhiều các kim loại nặng hoặc những hợp chất
chất độc hại với con người và môi trường sống. Kim loại nặng và các kim
ioại có độc tính cao có trong các thiết bị điện, điện từ phát tán từ các bãi thu
gom và từ nguồn nước thải trong quá trình tái chế đang gây ô nhiễm đất và
trầm tích, nước tại các rãnh, ao hồ gần bãi sau đó thấm xuống gây ô nhiễm
nguồn nước ngầm, gây nguy hiểm đối với con người và động thực vật và môi
trường sổng .
Rác thài điện, điện từ chứa lượng lớn các kim loại nặng nhu As, Cd, Cr, Pb, Hg,
Ni, Zn trong vật liệu chế tạo điod bán dẫn, màn hình CRT, màn hình tinh thê lóng,
ti vi, pin, bảng mạch trong các thiết bị in, các loại pin, máy in, mực in, mực và trông
của máy photocopy, băng đĩa ghi dữ liệu gây ngộ độc cấp tính và mãn tính khi
tiếp xúc dù ở hàm lượng rất nhỏ. Vỉ vậy, việc khảo sát, đánh giá mức độ ô nhiễm
kim loại nặng trong đất và trầm tích tại các khu vực thu gom. vận chuyển, xừ lý và

chòn lấp chất thải điện tử là rất cần thiết. Đồng thời trên cơ sở tập số liệu về 11 kim
loại nặng Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Cd, Pb bằng phương pháp thống kê đa
biến sẽ xác định được nguồn gốc và sự phân bố kim loại trong đât và trâm tích tại
10
các bãi thu gom và tái chế rác thái điện, điện từ để có biện pháp phân loại và khốne
chê ô nhiêm cũng như phân tích kim loại phát tán chính đề kiểm soát môi trường.
3.2.2. Khu vực khảo sát và đánh giá
Mâu đât và trâm tích chủ yêu được lấy tại hai bãi tập trung thu gom.
tái chế phế liệu khu vực Hà Nội và các tỉnh phụ cận là thôn Triều Khúc xã
Tân Triều, huyện Thanh Trì, Hà Nội và thôn Phan Bôi, xã Dị sử, huyện Mỹ
Hào, tinh Hưng Yên, một số mẫu khác tại khu vực thu gom phế thài ờ Kiến
An, Hái Phòng. Ngoài ra các mẫu đất bề mặt khu vực nội thành Hà Nội, đất
khu vực công viên và đất trồng trọt ngoại thành Hà Nội cũng được thu thập
đế phân tích lấy số liệu đối chứng.
Mầu đất được lấy trên bề mặt và sâu 30 cm để đánh giá mức độ ô
nhiễm theo chiều sâu, đồng thời lấy tại các vị trí cạnh đống tập kết chất thải
điện tứ, cách chân đống 20m, 50 m để đánh giá mức độ ô nhiễm theo chiều
rộng. Mau phân tích được lấy sau mùa mưa, bẳt đầu vào mùa khô, tháng 9
năm 2006. Mau được iấy thành nhiều đợt khác nhau, sau khi trời mưa ít nhất
5 ngày. Mau trầm tích được lấy tại các rành nước chảy từ bãi tập kết và tái
chế chất thài và tại các ao thu gom nước thài. Mỗi mẫu.
Mỗi mẫu sau khi lấy được ghi kèm theo các thông tin về vị trí và loại mẫu
đồng thời thu thập thêm ho sơ về bãi tập kết và thu gom chất thài điện từ như thời
gian vật liệu được lưu trữ tại bãi, số iượng vật liệu (theo ngày, tháng năm ), nguồn
gốc nơi nhập, nơi tiêu thụ sản phẩm sau khi thu gom và tái chế và công nghệ tái sử
dụng đơn giản hiện đang được áp dụng là gi, đặc tinh sán phâm đê có cư sơ đánh
giá nguồn gôc kim loại.
3.2.3. Hóa chất và thiết bị và phưong pháp phân tích:
Các hóa chât được dùng thuộc loại stêu tinh khiêt (Merck) và nước cât 2 lân,
được loại sạch các ion khác bằng thiết bị Milli-Ọ- water. Dung dịch chuẩn

Hg(II) 1000 ppm (Merck) và dung dịch chuẩn đa nguyên tố (Merck) được
dùng trong ICP-MS. Dung dịch làm việc được pha loãng từ dung dịch chuân
gốc bằng HNO3 0,14 M.
Hg được xác định theo phương pháp CV-AAS sử dụng chất khử là SnCl2 đo
trên máy quang phổ hấp thụ nguyên tứ AA-6800 ghép nối hệ thống HVG-1,
đèn catôt rỗng của thủy ngân và cuvet thạch anh, hãng Shimadzu, Nhật Bản.
Tổng hàm ỉượng các kim loại khác được xác định theo phương pháp ICP-
MS trên thiết bị của hãng Perkin- Elmer Sciex Elan 5000 ICP-
massspectrometer . Các thông sổ máy đo ICP-MS được liệt kê ở bàng 1. Ty
số khối lượng / điện tích (M/Z) của các nguyên tố phân tích là: Cr(52),
Mn(55), Fe(57), Co(59), Ni{60), Cu(63), Zn(66), As(75), C d(tll), Pb(208).
Bang Ị : Các thôn g so m áy đo ICP- M S
-Tôc độ dòng khí mang: 0,94
-Tôc độ bơm sạch (Uptake): 0.4
(lít/phút)
vòng/giây
-Công suât RF: 1000 (W)
-Thời gian bơm làm sạch (Uptake):
-Thế cùa các lăng kính: 0,75 (V)
120 giây
11
-Tôc độ bơm nhu động: 48
(vòng/phút)
-Tốc độ bơm mẫu: 26 (vòng/phút)
-Lưu iượng khí tạo plasma: 1,5
lít/phút
-Lưu lượng khí phụ trợ (Auxiliary
gas): 0,9 lít/phút
-Tốc độ bơm ổn định (Stable): 0 1
vòng/giây

-Thời gian bơm ồn định(Stable): 30 s
-Nước làm mát: 2,4 lít/phút
-Nhiệt độ nước làm mát: 20uc
-Thời gian đo cho 1 điểm: 0,1 giây
-Số lần đo lặp cho 1 điểm: 3 lần
3.2.4.Lấy mẫu và xử lý mẫu phân tích
* Chuân bị mẫu: Mầu đất và trầm tích được lấy bằng xẻng và gàu mox khoáng
1 kg môi mâu, cho mâu vào túi nhựa có găn mép và chuyền ngay về phòng thí
nghiệm. Mau sau đó được phơi khô tự nhiên hoặc được sấy ờ khoảng 40°c đến khối
lượng không đôi, nghiên nhỏ trong côi sứ, rây lấy các hạt có kích thước nhò hơn 1,7
mm, đồng nhất mẫu và chuyền vào túi nhựa có gẩn mép và để trong bình hút ẩm .
*Phá mâu băng lò vi sóng:
Cân 0,2 g mẫu đất hoặc trầm tích cho vào bình phá mẫu bàng teflon,
thêm 3 ml HNO3 đặc, 2 ml H 2SO4 đặc, đợi khoáng 10 phút, thêm 3ml HF đặc
và lắc nhẹ hỗn hợp axit. Đậy nắp an toàn và đặt vào lò vi sóng, ờ 180uc
trong 30 phút. Sau đó, lọc mẫu qua giấy lọc bãng xanh và chuyển vào bình
định mức 50 ml để tiến hành phân tích tồng hàm lượng các kim loại theo
phương pháp ICP - MS.
Cần làm thí nghiệm với mẫu trang và mẫu lặp để đánh giá sự nhiễm bẩn
cùa hóa chất và môi trường xung quanh, độ lặp cùa phương pháp và kiếm tra
hiệu suất thu hồi của quá trình phá mẫu.
3.2.5.Tổng hàm lượng các kim loại nặng trong đất và trầm tích
Kết quả xác định tổng hàm lượng của 11 kim loại nặng trong các loại mẫu đất
và trầm tích ờ các vị trí khác nhau tại các bãi thu gom và xừ lý chất thai điện từ theo
phương pháp CV-AAS và ICP-MS thu được ơ báng 2. Bang 3 ià giá trị ham lượng
trưng bình (tính đến độ lệch chuẩn) và khoảng biến thiên hàm lượng (hàm lượng
nhỏ nhất- lớn nhất) cùa các kim loại trong các mẫu đất và trầm tích phân loại theo vị
trí khoáng cách đến băi tập kết chất thải điện tử và một số loại đất thông thường
khác để tham khảo.
Hàm lượng các kim loại nặng trong đât và trâm tích dao độnẽ rât lớn tùy

theo tính chất cứa đất, vị trí từng băi tập kết chất thải. Kết quả phân tích cho thấy
với hầu hết mẫu đất bề mặt lấy cạnh bãi tập kêt chất thải điện tứ (thời gian tập kêt
trung bình là
2 năm) đều có sự ô nhiễm kim loại nặng so với đất khu dân cư hoặc
đất khu vườn hoa, công viên trừ Fe (dấu hiệu ô nhiễm không rõ rệt). Tính trung
bình Mn ô nhiễm gấp hơn 2 lần, Co khoảng 2 lần, Ni gấp 1,5 lần, Cu khoảng 2 lần,
Cd hơn 2 lần, Hg khoảne 2 lần và đặc biệt As ô nhiễm gấp hơn 10 lần, Pb khoảng
20 lần so với đất khu vực dàn cư hoặc vườn hoa.
Trong sổ 15 mẫu đất bề mặt lấy cạnh chân đống tập kết chất thài điện từ
những mẫu lấy tại những vị trí cỏ thời gian tập kết lâu (như nhà ông Định, thôn
12
Phan Bôi) sau thời gian tập kết 4 năm hàm lượng các kim loại nặne rất cao như Mn
(2053 mg/kg), Co (133.9 mg/kg), Ni (139.7 mg/kg), Cu (139.7 mg/kg), Zn (1129
mg/kg), Cd (14.5 mg/kg), Hg (1,5 mg/kg). Còn mẫu đất bề mặt chân đống chất thải
(lây tại nhà ông Định (thôn Phan Bôi)) sau 10 năm tập kết chất thài, ô nhiễm một sô
kim loại rất lớn như Ni (100,2 mg/kg), Zn (1319 mg/kg), As (120 mg/kg).
Ket quá phân tích các mẫu trầm tích lấy tại các rãnh nước chảy từ chân đống
chât thái diện tứ và từ vị trí xay, rửa nhựa xuông ao hồ gần đó theo khoáng cách
khác nhau cho thây tuỳ theo tính chât và thời gian lấng đọng trầm tích, độ sâu của
rãnh hoặc ao chứa nước thải mà hàm lượng kim loại khác nhau. Tính trune bỉnh
trầm tích cạnh bãi chất thải điện tử bị ô nhiễm rất lớn (so với đất vườn hoa hoặc đất
khu dân cư) bới Mn (2,5 lần), Co (2-3 lần), Ni (2 lần), Cu (2,5 lần), Zn ( 6 lần), As
(gần 100 lần), Cd ( 2 lần), Hg(2 lần) và Pb (gần 45 lẩn). Nếu so với ô nhiễm kim
loại nặng trong đất bề mật tại các khu vực này tì sự rừa trôi cùa mưa và lẳng đọng
cùa trầm tích đã tích tụ đáng kể hàm lượng Zn và As, Hg, Pb. Khi phân tích 8 mẫu
trầm tích, hàm lượng trung binh của 4 nguyên tố này tương ứng là (1655±3398),
(1350±2146), (3,7±7,6) và ( 912±1530) mg/kg. Những kết quà phân tích này cho
thấy đã có sự ô nhiễm đáng kể các kim loại nặng như Co, Ni, Cu, Zn và các kim
loại có độc tính cao như As, Hg, Cd, Pb trong đất và trầm tích.
13

Bant
4: Két qua phân tích hàm lươn^ các kim loai nãntì trong, mẫu C
ất và trầm tích (mj>/kg chô)
STT
Ký
hiệu
mẫu
Đặc điêm mẫu
Cr
Mn Fe Co Ni
Cu
Zn As Cd
Hg
Pb
1
27
Đât bê mặt, cách bãi tập kết 3 m
221,2
897,1
15751
11,4
45,9 87,1 696,5
2096
5,3
1,79
6,ỉ
2
28
Đât sâu 30 cm, cách băi tập kếĩ 3
m

60,8 201,5
20353 6,9
4,8 4,8
20107
1104
1,0
0,47
154,1
3
18
Trảm tích, cạnh bãi tập kêt
72,7
306,5
45691 7,0
18,9
97,4
100,0 328,0
0,4
0,31
33,2
4
20
Trâm tích, cách bãi tập kêt 5 m
59,5 981,3
26182
34,4 31,4 96,5
372,5 571,5
4,6
1,77
306,7

5
21
Trâm tích, cách bãi tập kêt 10 m
16,3 150,7
7643 4,9
5,5
14,2 10024 5995
0,6
0,06
1296
6
1
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
17,0
418,0 11308
10,0 10,1
52,0
217
433,0 2,2
1,00
9,0
7
2
Đất bề mặt, chân bãi tập kết
64.7
2053
37519
133,9
133,9
139,7

1129,2
14,5
14,5
1,50
69,7
8
3
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
16,6 235,7 7869 7,4
9,1
8,7
690,7
547,9
0,5
0,01
12,9
9
9
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
43,0 421,3 14000
7,6 27,5 34,1 130,1
91,1
1,2
0,92
184,7
10
10
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
20,4 247,4 7404
4,9 15,9 8,0

447,6 1424
1,2
0,02
67,1
11
11
Đât bẻ mặt, chân bãi tập kêt
29,1 281,7 10227
3,0
9,9 24,9
1319 120,7
1,3
0,13
74,3
12
14
Đât bê mặt, cách bãi tập kêt 5 m
55,9 366,8 19664
10,3 106,3 23,3
418,0 131,4
1,3
0,47
12,7
13
12 Đât sâu 30 cm, chân bãi tập kêt
23,6 22,6
93928
3,2
16,8 4,7
42,3 36,7 0,5

0,10
2,0
14
15
Trâm tích, khu vực xay, nghiên
nhựa
63,0
496,1
26828
15,8 77,5
359,3
755,0 155,2
6,1
22,50
3694
15
H03 Dàt bè mặt, chân bãi tập kêt
30,7
287,4
16636 7,2 43,9
39,5
200,8 193,0
1,1
0,38
204,1
16
H01
Đàt hê mặt, cách bãi tập kêt 4 m 39,4
324,7
25995 85,5 95,0 1679,7 509,2 4942

4,4
0,86
1592
17
H02
Trâm tích, khu vực xay, nghiên
nhưa
66,3
194,0 19842 21,0 78,2 764,5 476,1
108,3 3,0
1,00
3046
18
101
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
39,1
r n ,\
13742 11,0 45,1 55,0
7530,8
2264
20,3
0,03
11,9
19
104
Đât bê mặt, cách bãi tập kêt 15 m
68,9 632,7 31188
36,0 185,6 465,5
514,1
3476,1

1,3
0,62
3,8
20
103
Đàt bè mặt, cách bãi tập kêt 20 m
69,3
626,1
35027 16,3 63,5 479,6
142,2 59,8
1,1
0,64
39,1
21
102
Dãt sâu 20 cm, chân bài tập kêt
75,6
5"8,3
28720
13,8 53,5 90,6
139,9
23,3
0,6
0,20
26,6
14
22
106
Trâm tích, cách bãi tập kết 3 m
83,9

652,4
37715
19,2 102,2 120,2
182,4
17,2
2,1
0,74
11,1
23
201
Đât bê mặt, chân bãi tập kểt
40,6 329,4
16375
7,1
100,2
27,3
89,4 40,7
0,5
0,11
17,0
24
204
Đất bề mặt, cách bãi tập kết 20 m
49,1
395,8
17897
9,3 69,6 33,2 74,4 117,2 0,6 0,08
16,4
25
303

Đất sâu 20 cm, chân bãi tập kết
39,1
812,0 13728
10,1 54,8 28,7 3275 61,8
4,0
0,45
11,0
26
203
Đất sâu 20 cm. chân bãi tập kết
61,5
457,3 25561 10,9 35,1 37,2 79,2 47,2 0,2
0,47
51,5
27
304
Đẩt sâu 30 cm, chân bãi tập kết
37,8 295,5 12790
6,9 21,5 36,6
80,2
33,5
0,5
0,10
40,1
28
202
Trâm tích, chân bãi tập kêt
95,0
452,4
27796

47,9
106,9 204,4 1109 426,6 0,7
2.56
67,7
29
302
Trâm tích, cách bãi tập kêt 2 m
58,6 458,6
24457
13,8 56,3 30,6 220,1 3199
0,7
0.44
11,07
30
PD1
Đất bề mặt, chân bãi tập kết
172,5
475,2 25812 8,7 75,1 161,0
405,9
51,5 1,9
4,6 46,6
31
PD2
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
58,5
314,6
23108
12,6
27,1
135,8

420,4
33,1
1,9
1,1
73,1
32
PD3
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
51,1 127,1 11609 7,5 35,1
345,4
735,0 13,5
1,1
0,5
18,7
33
105
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
153,6 390,5
31420 17,7
48,0
160,0 163,8 54,2 0,7
0,1
43,3
34
00 Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
28,9 114,3 8808 3,0
107,1
948,7
190,7 28,7
1,3

0,1
5412
35
001 Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
82,5 163,8 23515 13,1 43,6 36,9 107,2 89,6 0,4
0,1
42,4
36
002 Đât bẽ mặt, chân bãi tập kêt
55,0
142,0 16521 9,4 26,6 76,8
134,8
14,4
0,6
0,1
76,2
DVH Đât bê mặt, khu vực công viên
61,7
174,7
17659 9,9
29,2 53,0
155,8 21,0
0,3
0,1
101,2
( Những sô liệu in đậm ỉà sai số thô)
Chủ thích mẩu:
Các mẫu 27,2S,18,20,21 lấv lừ nhà ông Mỹ, thôn Phan Bôi, Dị Sử, \íỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lấy mầu: 15h40 - Ì6h4tì ngày
ì 4.9.2006).
Các mẫu /, 2, 3 được lay từ nhà ông Định, thôn Phan Bôi, Dị Sử, M ỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lay mâu: 13h50 - 13h60 ngày

14. 9.2006). Bãi tập kết có thời gian là 4 năm.
Các mẫu 9, Kì được lấy tù nhà chị Phai, thôn Phan Bói, Dị Sư, Mỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lây mau: !4h40 - 14h50 ngày
14 9.2006). \
Các mẫu I I 14, 12 15 được láy từ nhà ông Rep, thôn Phan Bôi, Dị Sứ, Mỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lầy mâu: 15h00 - 15h20
ngày 14.9.2006). Bãi rập kết có thời gian là 10 năm.
- Các mẫu H03. HOI, H02 được lay từ nhà chị Lộc, thôn "han Bôi, Dị Sư. Mỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lấy mâu: 09h50 - I0h30
ngày ỉ 4.10.2006).
15
Các máu ỉữ l , 104, 103, 102 và 106 được lấy tại khu vực gần sún bón% Triều Khúc, làng Triều Khúc, Thanh Xuân, Hà Nội (thời
gian lấy mầu: 14h30 - I6h00 ngày 10.8.2006)
■ máu 201, 204, 303, 203, 304, 202, 302 được lẩy tại khu vực xóm An, làng Triều Khúc, Thanh Xuân, Hà Nội (lẩv mẫu từ
Ì6 h 00 - 17 hOO ngày 10.8.2006).
Mâu p D I, pD2. pD3 là mâu đất bề mặt chân đổng chắt thai điện tử ìẩv tại Kiến An, Hài Phòng tháng 10 năm 2006.
Mâu 105, 001 và 002 là các mâu đát bê mặt khu vực chân đống chất thai điện tử, lấy lại Triều Khúc ngày 3/10/06.
Máu có ki hiệu 00 là mâu đát bé mặt khu vực chán đống chất thai điện tư được lấy tại Dị Sừ -Mỹ Hào -Hưng Yên, ngày 4/10/06.
Màu DVH lù mâu đât bé mặt khu vực công viên gân đường giao thông lũy mẫu tháng 12 năm 2006.
Báng 3: Tông hàm lượng trung bình (trung bình ± độ lệch chuẩn; (m eun±SD)) và khoáng biến thiên (min-max; Range) cùa cúc kim loại
nặng (mg/kg khô) trong các loại đát và trâm tích (Kết quà đã loại sai số thô)
__________
_________
_________
_______
________
____
Đảc điểm mẫu
Cr
Mn Fe
Co
Ni
Cu

Zn
As Cd
Hg
Pb
Đất bề măi,
chân bãi tập két
(n=15)
Range
Mean
± SD
16,6-221,2
70,3±62,3
114-2053
441±487
7404-37519
174I6±9043
3,0-133.9
17,2±32.5
9,1-133,9
47.7±39.0
8,0-948,7
149,8±237,9
89.4-1319
458±385
13,5-20%
337±612
0.4-14,5
2,3±3,6
0,01-4,6
0,8±1,2 6,8-5412

4I0±I384
Trầm tích
cạnh bãi tập kẽi
(n=8)
Ranee
Mean
± SD
16,3-95.0
64,4±23,2
150.7-981,3
461,5±263,7
7643-45691
270I9±I1326
4,9-47,9
20,5*14,3
5,5-106.')
59.6±38,0
14,2-764,5
210,9±249,0
100-10024
Ili55±3398
17.2-5995
1350*2140
0.4-6,1
2,3±2,1
0.06-22,5
3,7±7.6
1 1,1-3694
<5I2±I530
Đât bề mặt

cách bã 1 (ập kel
lừ 3-20 m (n=5)
Range
Mean
i SD
49,1-221.2
92,c)±72,3
.>(■6.1-897,1
58.1,7±2I4,9
15751-35027
23905±8621
9,3-36,0
16,7± 11,1
4 X*)-185.6
04,2±55.ft
23,3-480,0
2I8±234 74.4-697
3(10*259
59,8-3476
1176*1549
0,(>-5,3
l.9±l,9
0,08-1,71)
0.7*0.6
3.8-39,1
1 5,7* 1 3,0
Dấl bề mạt,
khu vực công viên
61,7 174,7 17659 9,9
29,2 53,0

155,8 21,0 0,3
0,1
101,2
Hàm lượng irung hình
trong đấi [35] 83 850
38000
10 40
20 50
5
0,5
0.01
10
16
3.2.6. Phân tích cấu tử chính (PCA)
Với 36 mẫu phân tích có chứa 11 kim loại nặng khi biểu diễn trong
không gian thi mỗi điêm thực nghiêm (mẫu phân tích) sẽ nằm trong hệ tọa
độ 1] trục.Trong phương pháp cấu tử chính, khi quay 11 trục số liệu chửa
các biên là hàm lượng các kim loại trong mẫu đất và trầm tích đến vị trí mới
thì tập hợp 11 biên liên quan với nhau này sẽ được chuyển thành tập hợp các
biến không liên quan (nhiều nhất là 11 biến) và được sấp xếp theo thứ tự
phương sai giảm dân. Những biên không 1 iên q ưan n ày (gọi là các biến ào
hay các cẩu tử chính- PC) là sự kết hợp tuyển tính các biến ban đầu. Dựa
trên phương sai do mỗi biến ào gây ra có thể loại bò bớt các biến ào phía
cuối dãy mà chi mất ít nhất thông tin về các số liệu thực ban đầu.
Kêt quả tính trị riêng và phương sai cùa từng biến ào, phương sai cộng
dôn (hay phương sai tích lũy) thu được ờ bang 4.
Bàng 4 : Trị riêng cùa ma trận hệ số tương quan và trọng số của các PC
_______________E i g e n a n a l y s i s an d l o a d in g s o f th e C o r r e la t i o n M a trix
_________
PCI PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8

0.8151 0.5083 0.3850 0-2752
0.074 0.046 0.035 0.025
0.870 0.916 0.951 0.976
Trị riẽng 4 .
1748 2 . 17
15 1 .
2737
1.137:
Phưong
Sđ i
từng phan 0
. 380
0 1
97 ũ
. 116
0 . io:
Phương
sai
tích
lừy
0 .380 0. 577 0 .693 0.796
PC 9 PC10 PC11
Trị ri ễng 0 .
18S7 0 . 05!50 O.Ũ14 3
Phưong sa 1
tưng
phân 0 .
017
0 .00 5 0-001
Phưong sai t ích ỉũy

0
. 993
0 . 99
9
1 . 000
B iến
PCI
PC2
PC 3
PC 4
Cr -0 .
.4 0 7
0 .268
'J .
12'J U .
1 ~ ‘J
Mn -0 325
-0 . 182 0 .
260 -0 .23 1
Fe -0 383 0 . 145
- 0 .
068
0 .401
Co
-0 .
.4 2 8
-0 . 045
0 . 143 -0 .
004
Ni -0 . 269 0 .

183 0 . 300
-0 . 562
Cu
- ũ .370 -0 . 183
-0 . 195 0 .376
Zn 0 . 243
-0 .236
0 .
236
0 . 059
As
0 .243 -0 .
192 0 , 361
0 .
477
cd
-0 .
137
-0 .
605 0 . 136 -0 . 125
Hg
-0 .
197
-0 . 559
-0 . 151 -0 . 031
Pb
0 . 116
-0 .
182
-0 .

730
-0 . 242
* Những b
iế n ao (
:PC) c ó '
trọ n g
số 1
.ớn hon 0 ,
Ket quá trên cho thấy trị riêng của các PC giảm dần từ 4,17 đến 0,0143
và phương sai từ PC thứ 5 chi còn 7,4 % đên 0,1% cho 11 biên ban đâu.
Trong PCA, với phần trăm phương sai tích lũy trẽn 70% thi xem như có thể
chứa thông tin đầv đù của tập số liệu ban đầu. Như vậy, cần dùng 4 PC' đầu
tiên (có trị riêng lớn hơn 1) với phương sai tích lũy đạt được là 79,6 % là đu
dể biếu diễn tập sổ liệu, trong đó 2 PC dầu tiên chiêm 57,7% thông tin cua
tập số liệu ban đầu. Các PC còn lại không ảnh hường nhiêu đến tập số liệu
có thể bỏ qua mà khỏng làm anh hưởng nhiều đên tập số liệu ban đầu.
0 A 1 ^ o
TRUNG
1 Q U ỐC GIA HA NQ. 1
M t h ô n g tin thu v iê n
iv
. 1
o PC thứ nhât, trọng sô đạt được là 4,17, chiếm 38.0% phươne sai cùa
tập sô liệu. Bôn yêu tô ảnh hường lớn đến PC này (có trọng số lớn hơn 0 4)
là nông độ Cr và Co, Fe, Cu được xem như 4 yếu tố ảnh hường chính đến
hàm lượng các kim loại hay 4 nguyên tổ này được xếp vào một nhóm. Trong
PC thứ 2 (với 179,7% phương sai của tập số liệu), hai nguyên tố ảnh hường
lớn nhât là Cd và Hg. Tương tự ảnh hưởng đến PC3 là Pb và PC4 là Ni và
As. Các yêu tố ảnh hường này có trọng số cùng dấu (trừ As) chứng tỏ cùng
bị ô nhiêm bởi một nguôn phát tán. Ảnh hường của các nguyên tố đến hai PC

đầu tiên được mô tá ớ hình 1.
Loading Plot of Cr, Pb
First Component
Hình ỉ:Các nguyên tổ ảnh hưởng đến PCI và PC2
Ánh hưởng nồng độ các kim loại đến PC trên hình I được xác dịnh bàng cách
ké một đường thẳng song song với trục tung tới PC 1 và kẻ các đường thẳng song
song với trục hoành đến PC2. Trị riêng xác định được càng lớn thì ảnh hường càng
có nghĩa và chi dùng để đánh giá khi trị riêng có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0,4.
3.2.7. Phân tích nhân tố (FA)
Phương pháp FA cũng được dùng đế biểu thị nguồn gốc và sự phân bố
các chắt ô nhiễm trong môi trường. Đế kiếm tra nguồn gổc kim loại nặng
trong đất và trầm tích so với phương pháp PCA. thuật toán FA sừ dụng
phương pháp các đối tượng giống nhau nhất (maximum likelihood) dựa trên
ma trận hệ số tương quan với cách quay varimax đã được sừ dựng. Kết quả
các trị số cùa 4 nhân tố đầu tiên thu được ở bảng 5.
18
Bảng 5: Trọng số của 4 nhân tố đầu tiên trong phân tích nhãn tố
R o ta t e d F a c t o r L o a d i n g s and C om m u n a lities V a rim ax R o t a tio n
B iế n
F a c t o r 1 F a c to r 2
FacC or3
F a c to r 4
Communali ty
Cr
0 . 874
-0.050
0.270 0 . 267
0.911
Mn
0.298

0.377
0.422
0.053
0.412
Fe
0.918
0.055
0.169
-0.092
0.882
Co 0.596
0.366
0.419
0.083 0.671
Ni 0.148
0 . 011
0.891
0.221
0.865
Cu 0.719 0 . 522
-0.099
0.140
0.819
Zn
-0.429
0.227
-0.205
-0.093
0.286
As -0.279

0.032
-0.215 -0.935
1 . 000
cd -0.130 0.984
0.117
-0.027
1 . 000
Hg
0 . 102 0.817
-0.054
0.011
0.680
Pb -0.193
0 . 090
-0.361
0.309
0,271
Phuong s a i
2.9160 2 . 2507
1.4943
1.1378 7.7988
%Phưong s a i 0.265
0.205
0.136 0.103
0.709
Trong kết quả trên, 4 yếu tố có trị riêng lớn hơn 1 được chọn để giới hạn
những yếu tố được trích ra. Chỉ những biến có trọng số trong các nhân tố lớn hom
0,4 mới có ý nghĩa. Với 4 nhân tố này phương sai tích lũy đã đạt đến 70,9% phương
sai cùa toàn bộ số liệu. Trong đó, nhân tổ đầu tiên có phương sai là 26,5 %, nhản tố
thứ hai đóng góp 20,5 %, nhân tố thứ bao chiếm 13,6 % và nhân tố thứ 4 chiếm

10,3 % thông tin toàn bộ sổ liệu. Yeu tố đầu tiên có trọng số cao với các nguyên tố
Fe, Cr, Cu, Co, Zn. Có thế dự đoán các nguyên tố này hầu như chỉ có mặt trong đât.
Trong nhân tổ thứ hai, trọng số cùa các nguyên tổ Cu, Cd, Hg rất lớn cho thấy các
nguyên tố này xuất phát cùng nguồn là vật liệu nhựa. Ờ nhân tố thứ 3 trọng sô lớn
cùa Mn có thế là nguyên tố này có mặt lượng lớn trong đất. ớ nhân tố thứ 4, sư ô
nhiễm As, Pb xuất phát từ nguồn duy nhất chỉ chứa các nguyên tô này.
Tuy nhiên, sừ dụng FA như trên chỉ cho thông tin có ý nghĩa về nguôn phân
bố mà chưa biết sự đóng góp cúa mỗi nguyên tố vào các nguôn này là bao nhiêu.
Dựa trên các giá trị hệ số đóng góp mỗi nguyên tố ở bảng 6 có thê biêt được mức độ
này bằng cách thiết lập phương trình hồi qui dạng đa biên bậc 1.
Báng 6 : Hệ số ảnh hưởng của các nhân tỏ
F a c to r
S c o r e Coefficients
Biẻri
F a c to r 1
F a c t o r 2
Fac t o r 3
F a c t o r 4
Cr
0.417 0 . 04 1 0 . 083
-0 . 142
Mn
0.013
-0.007
0 . 068
-0 . 020
Fe
0.390
ũ. 049
-0.010

-0.112
Co
0.070 -0 - 003
0.091
-0 . 042
Ni
-0.135
-0.119
0 . 816 -0.151
Cu
0.252
0 . 064
-0 . 259
-0 . 014
Zn
-0.020
0.001
-0.025
0.012
As
0.091
- 0 .036
0.138
-1 . 129
Cd
-0.212
0 . 969
0.172
0.057
Hg

0.048
0.017 -0.085
0 . 006
Pb
-0.004
0 . 008
-0.071 0.018

J

J
7
Hình 2 minh họa rõ hơn sự đóng góp cùa các nguyên tô đên các nhân tô. Các
nguyên tố cũng được sấp xếp thành hai nhóm có cùng nguôn gốc xuất phát giống
như phân tích câu tử chính PCA.
19