GIÁO TRÌNH-ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG ENVIRONMENTAL RISK ASSESSMENT, BÀI 5

Trường Đại học KHTN
Trường Đại học KHTN
Khoa Môi trường
Khoa Môi trường
ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG
ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG
ENVIRONMENTAL RISK
ENVIRONMENTAL RISK
ASSESSMENT
ASSESSMENT
(Bài 5)
(Bài 5)
Giảng viên : PGS.TS. PHÙNG CHÍ SỸ
Giảng viên : PGS.TS. PHÙNG CHÍ SỸ
Viện Kỹ thuật Nhiệt đới và Bảo vệ
Viện Kỹ thuật Nhiệt đới và Bảo vệ
Môi trường
Môi trường
Caùc phöông phaùp ñaùnh giaù
Caùc phöông phaùp ñaùnh giaù


ruûi ro
ruûi ro
Các phương pháp đánh giá rủi ro
Các phương pháp đánh giá rủi ro
-
Thống kê và xử lý số liệu
Thống kê và xử lý số liệu
-
Đánh giá phát thải (Đánh giá nhanh)

Đánh giá phát thải (Đánh giá nhanh)
-
Liều lượng và đáp ứng (Dose and response)
Liều lượng và đáp ứng (Dose and response)
-
Mô hình hoá
Mô hình hoá
-
Phân tích chuỗi sự kiện (Event Tree Analysis)
Phân tích chuỗi sự kiện (Event Tree Analysis)
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC
SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG
SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG
Phương pháp thống kê
Phương pháp thống kê
Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử dụng từ
Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử dụng từ
lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa, nông nghiệp,
lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa, nông nghiệp,
sinh học,môi trường …
sinh học,môi trường …
Các phương pháp thống kê toán học là :
Các phương pháp thống kê toán học là :

Thống kê mô tả (descriptive statistics)
Thống kê mô tả (descriptive statistics)

Thống kê suy diễn (Inferential statistics)
Thống kê suy diễn (Inferential statistics)


Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing)
Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing)

Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis)
Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis)

Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Phương pháp thống kê(tt)
Phương pháp thống kê(tt)
5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :
5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :
1). Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước,
1). Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước,
không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân
không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân
tích hiện trạng môi trường.
tích hiện trạng môi trường.
2). So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so
2). So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so
sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý,
sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý,
các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …
các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …
3). Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các
3). Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các
biện pháp xử lý tối ưu.
biện pháp xử lý tối ưu.
4). Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan

4). Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan
hệ nhân quả giữa các yếu tố môi trường (Ví dụ : liều lượng/phản
hệ nhân quả giữa các yếu tố môi trường (Ví dụ : liều lượng/phản
ứng).
ứng).
5). Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc môi
5). Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc môi
trường)
trường)
Phương pháp thống kê(tt)
Phương pháp thống kê(tt)
Các phần mềm xử lý thống kê :
Các phần mềm xử lý thống kê :

SPSS (Sử dụng ở AIT)
SPSS (Sử dụng ở AIT)

Minitab (Sử dụng ở Châu Âu)
Minitab (Sử dụng ở Châu Âu)

Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi)
Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi)
Phương pháp thống kê(tt)
Phương pháp thống kê(tt)
Ứng dụng thống kê mô tả trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường :
Ứng dụng thống kê mô tả trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường :

Trình bày kết quả đo đạc môi trường đất, nước và không khí … sau khi
Trình bày kết quả đo đạc môi trường đất, nước và không khí … sau khi
phân tích.

phân tích.

Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai,
Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai,
thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái).
thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái).

Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con
Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con
người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê
người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê
giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin
giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin
áp lực).
áp lực).

Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế,
Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế,
phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).
phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).

Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro
Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro
môi trường
môi trường

Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả
Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả
chung để công bố.
chung để công bố.

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ
1. Các thông số đo chiều hướng tập trung của dãy
1. Các thông số đo chiều hướng tập trung của dãy
số
số
Trung bình
Trung bình


(mean)
(mean)
: Đại lượng đo độ trung bình của
: Đại lượng đo độ trung bình của
dãy số liệu.
dãy số liệu.
Trung bình hình học (Geometric mean)
Trung bình hình học (Geometric mean)
– Giá trị
– Giá trị
trung bình của log các giá trị nằm trong dãy số.
trung bình của log các giá trị nằm trong dãy số.
Trung bình số học (Arithmetic mean)
Trung bình số học (Arithmetic mean)
– Giá trị
– Giá trị
trung bình của các giá trị nằm trong dãy số (Tổng số
trung bình của các giá trị nằm trong dãy số (Tổng số
các giá trị chia cho cỡ mẫu).
các giá trị chia cho cỡ mẫu).

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% percentile)
Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% percentile)
: Xếp
: Xếp
thứ tự các số liệu từ thấp đến cao, sau đó tìm giá trị chia dãy
thứ tự các số liệu từ thấp đến cao, sau đó tìm giá trị chia dãy
dữ kiện thành 2 phần có số mẫu bằng nhau.
dữ kiện thành 2 phần có số mẫu bằng nhau.
- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2]
- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2]
trong dãy số
trong dãy số
- Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị trung bình của 2
- Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị trung bình của 2
giá trị nằm ở vị trí [n/2] và vị trí thứ [(n/2) + 1].
giá trị nằm ở vị trí [n/2] và vị trí thứ [(n/2) + 1].
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị 25% (25%
Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị 25% (25%
percentile)
percentile)
: Giá trị nằm ở vị trí đầu của quãng phần tư thứ 2
: Giá trị nằm ở vị trí đầu của quãng phần tư thứ 2
khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.
khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.


Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá trị 75% (75%
Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá trị 75% (75%
percentile)
percentile)
: Giá trị nằm ở vị trí cuối của quãng phần tư thứ 3
: Giá trị nằm ở vị trí cuối của quãng phần tư thứ 3
khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.
khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
2. Các thông số đo đặc trưng của độ phân tán
2. Các thông số đo đặc trưng của độ phân tán

Biến lượng (Variance)
Biến lượng (Variance)
: Trung bình của bình
: Trung bình của bình
phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát trừ đi
phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát trừ đi
giá trị trung bình.
giá trị trung bình.

Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation)
Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation)
: Là căn
: Là căn
số dương của biến lượng
số dương của biến lượng

Sai số tiêu chuẩn (Standard Error):

Sai số tiêu chuẩn (Standard Error):
là tỷ số giữa độ
là tỷ số giữa độ
lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)
lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

Phạm vi phân bố của số liệu (Range)
Phạm vi phân bố của số liệu (Range)
: Hiệu số của số lớn
: Hiệu số của số lớn
nhất và số nhỏ nhất.
nhất và số nhỏ nhất.

Cực tiểu (Minimum)
Cực tiểu (Minimum)
: Số bé nhất
: Số bé nhất

Cực đại (Maximum)
Cực đại (Maximum)
: Số lớn nhất
: Số lớn nhất

Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness)
Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness)
: Đại lượng đo
: Đại lượng đo
sự đối xứng của phân bố số liệu

sự đối xứng của phân bố số liệu

Độ nhọn của phân bố dãy số liệu (Kurtosis) :
Độ nhọn của phân bố dãy số liệu (Kurtosis) :
Đại lượng đo
Đại lượng đo
độ nhọn của sự phân bố số liệu.
độ nhọn của sự phân bố số liệu.
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
3. Bảng và đồ thị
3. Bảng và đồ thị
Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất,
Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất,
Các đồ thị :
Các đồ thị :
- Giản đồ tần suất (frequency histograms)
- Giản đồ tần suất (frequency histograms)
- Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency polygons)
- Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency polygons)
- Các đồ thị hộp (box plot)
- Các đồ thị hộp (box plot)
- Các hộp và râu (Box and whisher plot)
- Các hộp và râu (Box and whisher plot)
- Các đồ thị tuyến (Line graphs)
- Các đồ thị tuyến (Line graphs)
Tóm tắt các bước xây dựng Box Wisher
Tóm tắt các bước xây dựng Box Wisher
B1 : Chia khoảng biến thiên nồng độ
B1 : Chia khoảng biến thiên nồng độ

B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)
B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)
B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình chuông lệch)
B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình chuông lệch)




xác định số thường gặp,
xác định số thường gặp,
Max, Min, 25%, 75%, Trung bình
Max, Min, 25%, 75%, Trung bình
cộng, Số giữa
cộng, Số giữa
B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ
B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ
B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%
B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%
B6 : Xây dựng Box and Wisher
B6 : Xây dựng Box and Wisher
Các hộp và râu (Box and whisher plot)
Các hộp và râu (Box and whisher plot)
Max
Min
Ph n t v ầ ư ị
d i ướ
(25%)
Phần tư vị
trên (75%)
Trung bình cộng (Mean)

Số giữa
(Median)
Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ thị
Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ thị
biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi.
biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi.
Bụi
(mg/m
3
)
Năm
2000 2001 2002 2003 2004 2005
Gi
Gi
ản đồ
ản đồ
tần suất tích luỹ
tần suất tích luỹ
Số 25%
Cumulative Frequency
Distribution (Tần suất tích luỹ)
Số 75%
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI
1). Hồi qui tuyến tính đơn tố (Simple Linear
1). Hồi qui tuyến tính đơn tố (Simple Linear
Regression) (SLR)
Regression) (SLR)
- Tương quan thuần tuyến tính : Y= A + B.X
- Tương quan thuần tuyến tính : Y= A + B.X

Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B
Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B
là các hằng số.
là các hằng số.
- Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y =
- Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y =
A.Xb hay logY = logA + b.logX
A.Xb hay logY = logA + b.logX
- Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e
- Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e
(A+B.X) hay logY = A + B.X
(A+B.X) hay logY = A + B.X
- Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y
- Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y
= A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)
= A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
2).
2).
Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression)
Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression)
(MLR)
(MLR)
Y =
Y =
α
α
+
+

β
β
1X1 +
1X1 +
β
β
2X2 +
2X2 +
β
β
3X3 + +
3X3 + +
β
β
kXk
kXk
Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc lập ;
Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc lập ;
α
α
,
,
β
β
i là các
i là các
hằng số.
hằng số.
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)

3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression)
3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression)
- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear)
- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear)
Y =
Y =
α
α
+
+
β
β
1X +
1X +
β
β
2X2 +
2X2 +
β
β
3X3 + +
3X3 + +
β
β
kXk
kXk
Đặt Z1 = X, Z2 = X2, Z3 =X3, … Zk =Xk có thể biến hàm hồi
Đặt Z1 = X, Z2 = X2, Z3 =X3, … Zk =Xk có thể biến hàm hồi
quy phi tuyến tính đơn tố thành hàm hồi quy tuyến tính đa tố :
quy phi tuyến tính đơn tố thành hàm hồi quy tuyến tính đa tố :

Y =
Y =
α
α
+
+
β
β
1Z1 +
1Z1 +
β
β
2Z2 +
2Z2 +
β
β
3Z3 + +
3Z3 + +
β
β
kZk
kZk
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
- Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple nonlinear)
- Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple nonlinear)
Y =
Y =
α
α

+
+
β
β
1X1 +
1X1 +
β
β
2X12 +
2X12 +
β
β
3X2 +
3X2 +
β
β
4X22
4X22
NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING
NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING
Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử lý với số liệu
Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử lý với số liệu
chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các
chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các
biến thiên ngẫu nhiên.
biến thiên ngẫu nhiên.
K
K
Ỹ THUẬT
Ỹ THUẬT

NẮN SỐ LIỆU
NẮN SỐ LIỆU
Làm mềm
PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND
PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND
ANALYSIS)
ANALYSIS)
Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép mô
Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép mô
phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu thời gian
phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu thời gian
theo đường thẳng (tuyến tính); đường cong hàm
theo đường thẳng (tuyến tính); đường cong hàm
parabol hay hàm mũ hay đường cong dạng S (S-
parabol hay hàm mũ hay đường cong dạng S (S-
curve).
curve).
- Đường thẳng :
- Đường thẳng :
Y = a +b.t
Y = a +b.t
- Đường cong hàm parabol : Y = a + b.t + c.t
- Đường cong hàm parabol : Y = a + b.t + c.t
2
2
- Hàm mũ :
- Hàm mũ :
Z = exp(a +b.t)
Z = exp(a +b.t)
- Đường cong dạng S :

- Đường cong dạng S :
Z = exp(a +b/t)
Z = exp(a +b/t)