Bài giảng quy hoạch môi trường bài 6 các phương pháp quy hoạch môi trường PGS TS phùng chí sỹ

VIỆN MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CAO HỌC

Quy hoạch môi trường
(Bài 6: Các phương pháp quy hoạch môi
trường)
Cán bộ giảng dạy :
PGS.TS. Phùng Chí Sỹ


Các phương pháp quy hoạch mơi trường
-

Thống kê và xử lý số liệu
Phương pháp lập bảng liệt kê (hecklist)
C
Phương pháp ma trận (Matrix)
Phương pháp mạng lưới (Network)
Đánh giá nhanh (Rapid Assessment)
Mô hình hoá (nvironmental
E
Modelling)
Phương pháp chuyên gia (Delphi)
Phương pháp phân tích lợi ích chi phí (ost
C Benefit Analysis)
(GIS)
Phương pháp chồng ghép bản đồ (vermapping)
O


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC

SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG


Phương pháp thống kê
Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử
dụng từ lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa,
nông nghiệp, sinh học,môi trường …
Các phương pháp thống kê toán học là :
• Thống kê mô tả (descriptive statistics)
• Thống kê suy diễn (Inferential statistics)
• Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and
testing)
• Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression
analysis)
• Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)


Phương pháp thống kê(tt)
5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :
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 tích hiện trạng môi trường.
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, 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 biện pháp xử lý tối ưu.
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 ứng).
5). Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc
môi trường)


Phương pháp thống kê(tt)
Các phần mềm xử lý thống kê :
• SPSS (Sử dụng ở AIT)
• Minitab (Sử dụng ở Châu Âu)
• Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi)


Phương pháp thống kê(tt)
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 phân tích.
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).
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 giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản
phẩm, năng lượng … (Thông tin áp lực).

Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như
thuế, phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).
Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá
rủi ro môi trường
Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết
quả chung để công bố.


CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ
1. Các thông số đo chiều hướng tập trung
của dãy số
Trung bình (mean): Đại lượng đo độ trung bình
của dãy số liệu.
Trung bình hình học (Geometric mean) – Giá
trị trung bình của log các giá trị nằm trong dãy
số.
Trung bình số học (Arithmetic mean) – Giá trị
trung bình của các giá trị nằm trong dãy số
(Tổng số các giá trị chia cho cỡ mẫu).


CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50%
percentile): Xếp 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.
- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị
nằm thứ [(n+1)/2] trong dãy số
- 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].


CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
• Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay
giá trị 25% (25% percentile) : 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.
• Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá
trị 75% (75% percentile) : 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.


CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
2. Các thông số đo đặc trưng của độ phân
tán
• Biến lượng (Variance) : Trung bình của bình
phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát
trừ đi giá trị trung bình.
• Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) : Là
căn số dương của biến lượng
• Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): là tỷ số
giữa độ lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ
mẫu (n)

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
• Phạm vi phân bố của số liệu (Range) :
Hiệu số của số lớn nhất và số nhỏ nhất.
• Cực tiểu (Minimum) : Số bé nhất
• Cực đại (Maximum) : Số lớn nhất
• Độ lệch của phân bố dãy số liệu
(Skewness) : Đại lượng đo sự đối xứng
của phân bố số liệu
• Độ nhọn của phân bố dãy số liệu
(Kurtosis) :Đại lượng đo độ nhọn của sự
phân bố số liệu.


CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
3. Bảng và đồ thị
Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất,
Các đồ thị :
- Giản đồ tần suất (frequency histograms)
- Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency
polygons)
- Các đồ thị hộp (box plot)
- Các hộp và râu (Box and whisher plot)
- Các đồ thị tuyến (Line graphs)


Tóm tắt các bước xây dựng Box
Wisher
B1 : Chia khoảng biến thiên nồng độ
B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)
B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình

chuông lệch)  xác định số thường gặp, Max,
Min, 25%, 75%, Trung bình cộng, Số giữa
B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ
B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%
B6 : Xây dựng Box and Wisher


Các hộp và râu (Box and whisher plot)
Max
Phần tư vị
trên (75%)
Số giữa
(Median)
Trung bình cộng (Mean)

Phần tư vị
dưới (25%)

Min


Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ
thị biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi.

Bụi
(mg/m3)

2000

2001 2002

2003

2004

2005

Năm


Giản đồ tần suất tích luỹ
Taà
n suaá
t (%)

100
75
50

Cumulative Frequency
Distribution (Tần suất tích luỹ)

25

Số 75%
0
0

0.2

Số 25%

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

Noà
ng ñoä(mg/m3)


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

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
2). Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple
Linear Regression) (MLR)
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ... + βkXk
Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc
lập ; α, βi là các hằng số.


PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear
Regression)
- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple
nonlinear)
Y = α + β1X + β2X2 + β3X3 + ... + βkXk
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 :
Y = α + β1Z1 + β2Z2 + β3Z3 + ... + βkZk


PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
- Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple
nonlinear)
Y = α + β1X1 + β2X12 + β3X2 + β4X22


NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING
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
biến thiên ngẫu nhiên.


KỸ THUẬT NẮN SỐ LIỆU
Làm mềm


PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND ANALYSIS)
Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép
mô phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu
thời gian theo đường thẳng (tuyến tính); đường
cong hàm parabol hay hàm mũ hay đường cong
dạng S (S-curve).
- Đường thẳng :
Y = a +b.t
- Đường cong hàm parabol : Y = a + b.t + c.t2
- Hàm mũ :
Z = exp(a +b.t)
- Đường cong dạng S :
Z = exp(a +b/t)


Các bước thực hiện như sau:
B1 : Chia chuỗi số liệu thành 3 phần có kích thước gần bằng nhau
VD : chuỗi số liệu 10 năm (1 năm có 365 số) là 3.650 số  chia làm 3
phần:
217
+ 1217

+ 1217
B2 : Xác định số giữa
của chuỗi số liệu
B3 : Xây dựng đường
thẳng di qua 3 điểm
+