Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý và mô hình toàn đánh giá chất lượng không khí tại nhà máy xi măng LUK

1




2
MỞ ĐẦU

Tình trạng ô nhiễm không khí do hoạt động của con người mà chủ yếu là do
sản xuất công nghiệp gây ra luôn là vấn đề được quan tâm và đã trở thành đối tượng
nghiên cứu của nhiều nhà khoa học. Theo WHO, sản xuất công nghiệp của thế giới
đã thải vào không khí 25% khí NO
2
, 40-50% khí SO
2
đồng thời gây ô nhiễm cho
người lao động cũng như dân cư tiếp giáp xung quanh.
Đối với TT Huế, kết quả phân tích số liệu về chất lượng môi trường không
khí trong 3 năm 2005-2007 tại các điểm ở khu công nghiệp Chân Mây, Phú Bài và
Tứ Hạ cũng như các số liệu khảo sát của Viện Tài nguyên, môi trường và Công
nghệ sinh học – Đại học Huế rải rác từ năm 2002 đến nay cho thấy: Môi trường
không khí ở thành phố Huế, các khu công nghiệp và vùng phụ cận trong thời kỳ
2002-2007 đã bắt đầu ô nhiểm, đặc biệt là bị ô nhiểm nặng bởi bụi lắng và bụi lơ
lửng, thậm chí còn cao hơn Đà Nẵng. Trung bình hàng năm có trên 75 tấn bụi lắng
rơi trên 1 km
2
tại thành phố Huế, trong khi đó bụi lơ lửng cao gấp 2-3 lần tiêu chuẩn
cho phép. Tác động của ô nhiểm không khí thể hiện rõ ràng nhất tại khu vực xung
quanh nguồn gây ô nhiểm như ở nhà máy xi măng thuộc công ty hữu hạn xi măng
Luks Việt Nam (gọi tắt là nhà máy xi măng Luks), bụi ảnh hưởng đến sức khỏe, nhà
cửa, cây ăn quả, hoa màu... Các số liệu quan trắc cho thấy tại khu vực dân cư nồng

độ bụi lơ lửng đã vượt mức cho phép từ 3-6 lần, tình trạng ô nhiểm bởi khí độc như
CO, NO
2
, SO
2
đều đang ở mức xấp xỉ ngưỡng này [5], [6], [7]. Có thể xem nhà máy
xi măng Luks ở khu công nghiệp Tứ Hạ là một điểm nóng về vấn đề ô nhiễm môi
trường không khí tại TT Huế, bởi thực tế đã có nhiều ý kiến, bài báo đăng tải, đơn
tranh chấp khiếu kiện của người dân về tình hình ô nhiễm không khí nghiêm trọng
do hoạt động của nhà máy này [31], [32]. Do vậy, việc đưa ra một công cụ đánh giá
chính xác nhằm tạo cơ sở cho công tác quản lý cũng như cải thiện chất lượng môi
trường không khí tại những điểm nóng ô nhiễm là một việc làm cấp bách và có ý
nghĩa quan trọng trong thời điểm hiện nay.
3
Những năm gần đây, các nhà quản lý môi trường, các nhà nghiên cứu môi
trường đã bắt đầu sử dụng mô hình phát tán ứng dụng với công nghệ GIS để dự báo
và đánh giá nồng độ chất ô nhiễm phân bố trong không khí do một hay nhiều nguồn
điểm gây ra cho khu vực xung quanh. Các chương trình, phần mềm, mô hình toán
học là những công cụ không thể thiếu trong công tác quản lý chất lượng môi trường
không khí, chúng phục vụ rất hiệu quả cho các hoạt động quan trắc, kiểm soát chất
thải, phòng ngừa ô nhiễm, cảnh báo sự cố [].
Một thực tế cho thấy, hầu hết các chương trình, phần mềm tính toán đang
được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi, phục vụ tương đối tốt cho công tác quản lý
chất lượng môi trường không khí hiện nay đều được xây dựng và phát triển tại các
nước có vĩ độ địa lý cao như Mỹ, Canada hay một số nước Bắc Âu. Chính vì vậy
một số hệ số thực nghiệm, những hệ số có nguồn gốc từ quá trình quan trắc đo đạc
thực tế lại mang đặc trưng của không khí tại các khu vực vĩ độ cao, liên quan trực
tiếp đến các yếu tố gió và nhiệt độ, xét về bản chất vật lý khí quyển khác nhiều so
với lớp không khí tại các vùng nhiệt đới, nhất là sự biến thiên nhiệt độ theo độ cao
và độ ẩm không khí. Do đó, việc trang bị và sử dụng các phần mềm, mô hình trong

công tác nghiên cứu, quản lý môi trường trong các vùng nhiệt đới chúng ta cần cân
nhắc khả năng áp dụng thực tế với các yếu tố thích hợp về địa lý.
Ở Việt Nam, đặc biệt là các thành phố lớn ở hai đầu đất nước, đã có rất nhiều
mô hình đang được nghiên cứu, thử nghiệm và áp dụng phục vụ các mục đích tính
toán, dự báo những yếu tố khí tượng, thời tiết cũng như các thành phần môi trường
không khí []. Thế nhưng, đối với TT Huế, cho đến thời điểm này, việc nghiên cứu
ứng dụng phương pháp mô hình hóa để giải quyết các bài toán về môi trường không
khí vẫn còn đang là vấn đề khá mới mẻ, các mô hình thích ứng với điều kiện khí
tượng cho TT Huế vẫn chưa được xây dựng một cách khoa học, phù hợp với điều
kiện khí hậu của khu vực. Vì vậy, việc tiến hành nghiên cứu và kiểm định để chọn
lựa ra mô hình thích hợp nhất nhằm áp dụng một cách có căn cứ khoa học dựa trên
số liệu khí tượng địa phương là cần thiết và có ích cho công tác quản lý môi trường
tại thành phố Huế nói chung và toàn tỉnh TT Huế nói riêng.
4
Xuất phát từ tính cấp thiết và ý nghĩa khoa học đó, chúng tôi đã chọn đề tài
“ỨNG DỤNG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) VÀ MÔ HÌNH TOÁN
ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TẠI NHÀ MÁY XI MĂNG THUỘC
CÔNG TY HỮU HẠN XI MĂNG LUKS (VIỆT NAM)” với mục đích nhằm:
- Ứng dụng một số mô hình phát tán ô nhiễm không khí (cụ thể là mô hình
Berliand và mô hình ISC3) để đánh giá, dự báo chất lượng không khí tại khu vực
nhà máy xi măng Luks; trên cơ sở đó sẽ lựa chọn mô hình phù hợp cho đối tượng
nghiên cứu.
- Kết hợp cơ sở dữ liệu môi trường, GIS và mô hình toán để tạo ra sản phẩm
nhằm phục vụ cho công tác quản lý chất lượng môi trường không khí tại khu vực
xung quanh nhà máy Luks.
Việc ứng dụng GIS và mô hình toán đánh giá ô nhiễm không khí đối với nhà máy
xi măng Luks nói riêng và TT Huế nói chung là rất quan trọng và hết sức cần thiết bởi
nó thể hiện tính cấp thiết trong việc đáp ứng được yêu cầu đánh giá, dự báo ô nhiễm,
quy mô và cường độ cực đại của chất ô nhiễm tại mặt đất; Bên cạnh đó đề tài còn góp
phần hỗ trợ các nhà quản lý môi trường đưa ra các quyết định cuối cùng trong việc lập

quy hoạch, cảnh báo ô nhiễm, lựa chọn các giải pháp giảm thiểu ô nhiễm thích hợp.
Đề tài được thể hiện bởi sự kết hợp giữa hai công cụ quản lý là hệ thống thông
tin địa lý và mô hình hóa - sự kết hợp giữa công cụ quản lý thông tin đối tượng gắn
với vị trí địa lý và công cụ mang tính dự đoán. Điều này rất thích hợp trong công tác
quản lý môi trường không khí cho các cơ sở sản xuất nói riêng và quản lý môi
trường khu công nghiệp nói chung trên địa bàn tỉnh TT Huế. Hơn nữa, một điểm
mới mang tính thiết thực của đề tài là kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng vào thực
tiễn rất cao, vì đề tài có bao gồm cả nội dung tiến hành hiệu chỉnh mô hình thích
hợp cho điều kiện tự nhiên ở TT Huế và sản phẩm mô hình cũng sẽ được kiểm
chứng trong thực tế.
Đề tài thực hiện sẽ mang lại ý nghĩa khoa học và thực tiễn thông qua việc:
5
- Góp phần cung cấp các luận cứ có cơ sở khoa học cho các nhà quản lý ở địa
phương về tình trạng môi trường không khí chịu sự tác động bởi các nguồn thải từ
nhà máy xi măng Luks.
- Góp phần giúp cho nhà máy xi măng Luks nhận biết được thực trạng ảnh
hưởng của nhà máy lên môi trường không khí xung quanh để có những biện pháp
khắc phục ô nhiễm kịp thời.
- Ngoài ra việc thực hiện luận văn này còn có ý nghĩa góp phần phục vụ công
tác nghiên cứu và giảng dạy theo hướng Tin học môi trường và mô hình hoá môi
trường tại các cơ sở đào tạo về ngành môi trường cho các trường đại học, Viện
nghiên cứu nói chung.
- Làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu liên quan đến dự báo, đánh giá ô
nhiễm không khí ở TT Huế.
Để thực hiện Luận văn này, các nội dung nghiên cứu sau được đặt ra:
- Điều tra, thu thập, phân tích và đánh giá các dữ liệu liên quan đến khu vực
xung quanh nhà máy xi măng Luks nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu.
- Xây dựng các cơ sở khoa học cho vùng nghiên cứu: xác định vùng, phạm vi
nghiên cứu chính xác trên bản đồ số.
- Ứng dụng mô hình ISC3 kết hợp với mô hình Berliand đánh giá ô nhiễm hiện

tại cũng như dự báo trong tương lai cho nhà máy xi măng Luks.
- Ứng dụng phần mềm ENVIMAP để vẽ bản đồ ô nhiễm theo các kịch bản khác
nhau. (ENVIMAP: ENViromental Information Management and Air Pollution
estimation - Phần mềm quản lý và đánh giá ô nhiễm không khí)
- Tiến hành kiểm chứng mô hình, lựa chọn mô hình tối ưu nhất cho điều kiện khí
tượng ở TT Huế.
- Đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu ô nhiễm không khí do hoạt động sản
xuất của nhà máy xi măng Luks.
6
Chương 1

TỔNG QUAN

1.1. Mô hình phát tán ô nhiễm không khí cho nguồn điểm
Các mô hình nhiễm bẩn của không khí là biểu diễn toán học các quá trình
phát tán tạp chất và các phản ứng hóa học diễn ra, kết hợp với tải lượng phát thải,
đặc trưng của phát thải từ các nguồn công nghiệp và các dữ liệu khí tượng được sử
dụng để dự báo nồng độ chất bẩn đang xét.
Các nghiên cứu trong lĩnh vực này cho thấy để mô phỏng chính xác sự phát
tán ô nhiễm không khí cần phải biết mô phỏng các tham số khí tượng (sự phân bố
của gió và nhiệt độ trong lớp biên của khí quyển, sự mô tả các quá trình khuếch tán
và bức xạ mặt trời), bên cạnh đó phải lưu ý đến các yếu tố liên quan tới bản chất của
các chất ô nhiễm: sự nóng lên của các chất được thải ra, sự chuyển hóa do kết quả
của các phản ứng hóa học.
Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO) và Chương trình Môi trường của Liên
hợp quốc (UNEP) đã có cách phân loại theo ba hướng chính sau đây:
- Mô hình thống kê kinh nghiệm dựa trên cơ sở lý thuyết toán học Gauss.
Các nhà toán học có công phát triển mô hình này là Taylor (1915), Sutton (1925 –
1953), Turner (1961 – 1964), Pasquill (1962 – 1971), Seifeld (1975) và gần đây
được các nhà khoa học môi trường của các nước như Mỹ, Anh, Pháp, Hunggari, Ấn

độ, Nhật Bản, Trung Quốc,... ứng dụng và hoàn thiện mô hình tính theo điều kiện
của mỗi nước.
- Mô hình thống kê thủy động, hoặc lý thuyết nửa thứ nguyên (còn gọi là mô
hình K). Mô hình này được Berliand (Nga) hoàn thiện và áp dụng ở Liên Xô.
- Mô hình số trị, tức là giải phương trình vi phân bằng phương pháp số.
Trên trang Web : www.epa.gov của Cơ quan bảo vệ môi trường Mỹ đã đưa
ra phân loại các phát thải chất khí:
− Phát thải bề mặt (area source): các nguồn thải thấp, đám cháy.
− Nguồn thải đường (line source): đường giao thông
7
− Các nguồn điểm (point source):ống khói.
Nghiên cứu phát triển mô hình cho nguồn điểm đã được quan tâm đặc biệt
về lý luận lẫn thực tiễn trong rất nhiều các công trình trong và ngoài nước /xem
nguồn [20], [26]-[30] và các tài liệu được trích dẫn trong đó/. Ở Việt Nam hai loại
mô hình phát tán ô nhiễm không khí cho nguồn điểm được sử dụng rộng rãi nhất là
mô hình Gauss và mô hình Berliand. Đã có nhiều phần mềm tin học hóa các mô
hình này như phần mềm CAP, ENVIMAP, ECOMAP /nguồn [20] – [22]/. Trong
mục này trình bày tổng quan về các mô hình nguồn điểm được sử dụng trong Luận
văn này.
Cụm từ ISC viết tắt từ tiếng Anh: Industrial Source Complex có nghĩa là
nguồn thải công nghiệp tổng hợp, ISCST viết tắt của cụm từ tiếng Anh: Industrial
Source Complex Short Term: tính cho thời gian ngắn hạn, ISCLT viết tắt của cụm
từ tiếng Anh: Industrial Source Complex Long Term: tính cho thời gian dài hạn.
Chương trình nghiên cứu ISC được bắt đầu từ tháng 4/1981 và kết thúc vào tháng
3/1992. Bản ISC3 là bản được công bố trong tài liệu [28].
Công thức tính toán nồng độ từ nguồn điểm, phát thải liên tục đạt trạng thái
dừng có dạng :









−×=
2
y
2
zys
y
5,0exp
u.2
QKV
z) y, (x, C
σ
σσπ

Ở đó:
C (x, y, z) – nồng độ chất phát thải tại điểm có tọa độ x, y, z, mg/m
3
;
Q – phát thải của chất, g/s;
K – hệ số chuyển đổi = 1.10
3
;
V – thành phần lưu ý tới sự khuếch tán ô nhiễm theo phương đứng. Thành
phần này có lưu ý tới ảnh hưởng chiều cao ống khói, độ nâng của vệt khói sau khi
thoát ra khỏi nguồn thải, độ cao hòa trộn theo phương thẳng đứng, lắng đọng trọng
trường, lắng đọng khô của những hạt bụi (đường kính hạt lớn hơn 20 µm);

8
σ
y
, σ
z
- độ lệch chuẩn của phát tán theo phương ngang và đứng, m;
u
s
– vận tốc gió tại độ cao hữu dụng, m/s;
Các bước tính toán tham số trong mô hình ISC3 được thực hiện như sau:
Tính toán độ cao hiệu chỉnh của ống khói theo công thức Briggs
'
s
sss
s
v
h=h+2d
u



với
ss
v<1.5u
'
ss
h=h với
ss
v1.5u≥

Trong đó: h
s
là chiều cao ống khói (m), h’
s
là chiều cao hiệu chỉnh của ống
khói (m), v
s
là vận tốc khí phụt (m/s), còn d
s
là đường kính bên trong của miệng
ống khói (m).
Tính toán lực nổi và thông lượng động lượng
Tham số thông lượng nổi F
b
(m
4
/s
3
) được xác định theo công thức:






∆
T
4
T

dv
g =
F
s
2
ssb

Trong đó ΔT = T
s
- T
a
, T
s
nhiệt độ khói thoát ra (K), còn T
a
là nhiệt độ
không khí xung quanh (K).
Tham số thông lượng động lượng F
m
(m
4
/s
2
) được tính theo công thức:
T
4
T

dv
=

F
s
a
2
s
2
s
m

Với F
b
< 55,
d
v

T
0.0297 =
)
T(
3/2
s
3/1
s
s
c
∆
Và với F
b
≥ 55,
d

v

T
0.00575 =
)
T(
3/1
s
3/2
s
s
c
∆

Phụ thuộc vào mối quan hệ giữa ΔT và (ΔT)
c
người ta tính độ cao hữu dụng.
Đại lượng x
f
được tính như sau:

Với F
b
< 55:
9
F
49 =
x
8/5
bf

Với F
b
≥ 55:
F
119 =
x
5/2
bf

Tính vệt nâng cột khói trong điều kiện không ổn định và trung hòa (A – D) có
lưu ý tới lực nổi
Trong trường hợp khi ΔT vượt quá (ΔT)
c
độ cao hữu dụng được tính như
sau:
Với F
b
< 55:
u
F
21.425 +
h
=
h
s
4/3
b
se

′


Với F
b
≥ 55:
u
F
38.71 +
h
=
h
s
5/3
b
se
′

Nếu ΔT nhỏ hơn (ΔT)
c
, khi đó độ cao hữu dụng được tính như sau:
u
v

d
3 +
h
=
h
s

s
sse
′
Tính vệt nâng cột khói trong điều kiện ổn định có lưu ý tới lực nổi
Đối với các trường hợp khí quyển ổn định, tham số ổn định s, được tính từ
phương trình sau đây:
T
z/
g = s
a
∂θ∂

Người ta đã tính xấp xỉ ∂θ/∂z đối với độ ổn định khí quyển E bằng 0.020
°K/m, và đối với độ ổn định khí quyển loại F, ∂θ/∂z được lấy bằng 0.035 °K/m.
Đối với các trường hợp khi nhiệt độ khói lớn hơn hay bằng nhiệt độ không
khí xung quanh, giống như trường hợp không ổn định và trung hòa ta xác định đại
lượng (ΔT)
c
như sau:
s
v
T
0.019582 =
T)(
ss
c
∆

Khi ΔT vượt quá (ΔT)
c

độ cao hữu dụng h
e
được xác định như sau:
10






′
s
u
F
2.6 +
h
=
h
s
b
3/1
se

Khi ΔT nhỏ hơn (ΔT)
c
độ cao hữu dụng được xác định theo công thức









′
s
u
F
1.5 +
h
=
h
s
m
3/1
se

Các tham số khuếch tán được tính toán như sau :
Phương trình được sử dụng để tính σ
y
, σ
z
(m) có dạng:
tan(TH)(x)465.11628 =
y
σ

Ở đó:
ln(x)] d - [c30.01745329 =TH

Trong các phương trình trên khoảng cách theo chiều gió x được tính bằng
km, các hệ số c và d được đưa ra trong Bảng 1-1. Phương trình để tính σ
z
có dạng:
ax
=
b
z
σ

Trong đó khoảng cách dọc theo hướng gió x được tính bằng km và σ
z
được
tính bằng m. Các hệ số a và b được cho trong [28].
Bảng 1-1. Bảng được sử dụng để tính toán tham số PASQUILL-GIFFORD σ
y

σ
y
= 465.11628 (x)tan(TH)
TH = 0.017453293 [c - d ln(x)]
Độ ổn định khí
quyển theo
Pasquill
c d
A 24.1670 2.5334
B 18.3330 1.8096
C 12.5000 1.0857
D 8.3330 0.72382
E 6.2500 0.54287

F 4.1667 0.36191
Ở đó σ
y
được tính bằng m và x được tính bằng km.
Tham số V được tính theo công thức:
( ) ( )
+








+
−+








−
−=
2
2
2

2
5,0exp5,0exp
z
e
z
e
hzhz
V
σσ

∑
∞
=
















−+









−+








−+








−+
1
2
2

4
2
2
3
2
2
2
2
2
1
5,0exp5,0exp5,0exp5,0exp
m
zzzz
HHHH
σσσσ

11
Ở đó: h
e
– độ cao hữu dụng của phát thải (độ cao đường trung bình của vệt
khói so với mặt đất), m. Các bước tính độ cao pha trộn được thực hiện như sau:
- H
1
= z – (2mL – h
e
);
- H
2
= z + (2mL – h
e

);
- H
3
= z – (2mL + h
e
);
- H
4
= z + (2mL + h
e
);
Trong đó
- m – số lần nội suy (để tính toán chỉ cần 3 lần);
- L – độ cao pha trộn, m.
Độ cao pha trộn được tính theo theo công thức:
L = 320.u
10

Ở đó: u
10
– vận tốc gió tại mặt đất (thường lấy tại độ cao 10 m). Các số hạng
nội suy được tính chỉ cho đối với các lớp ổn định A, B, C và D (theo Pasquill).
Trong số các mô hình phát tán được nghiên cứu ứng dụng tại Việt Nam, mô
hình Berliand đang được quan tâm vì nó có khả năng thích nghi tốt cho các điều
kiện khí tượng cụ thể như được chỉ ra trong các nghiên cứu [21] 21, 22.
Để tính toán nồng độ khí và bụi nhẹ tại mặt đất cho một nguồn thải điểm
Berliand đã đưa ra công thức sau đây:
( )
( )
( )

1+n 2
1
2
32
0
10
1
uHMy
Cx,y,0=exp--
4kx
21+nk πkx
1+nkx






Trong công thức này M – công suất nguồn thải (mg/s); k
1
– là hệ số khuếch
tán rối đứng ở độ cao z
1
= 1 m (m
2
/s); n – số mũ hàm biến thiên tốc độ gió n = 0,14
– 0,2. Thường lấy n=0,14 trong điều kiện bất ổn định và n = 0,2 khi khí quyển ổn
định / 23/; k
0
– kích thước rối ngang (m); u

1
– tốc độ gió tại độ cao z
1
= 1 m. /Error!
Reference source not found., 18, 24, Error! Reference source not found./.
Phương pháp tính toán k
1
và k
0
được trình bày trong công trình 24.
12
Các đại lượng nồng độ cực đại C
m
và khoảng cách đạt được x
m
được tính
như sau:
( )
( )
2
1
m
1.51+n
01
1
0.1161+nM
k
C=
ku
uH

,
( )
1+n
1
m
2
1
uH2
x=
3
k1+n

Trong các công thức này H = h + ∆H; trong đó công thức tính vệt nâng ống
khói Berliand được thực hiện theo công thức
2
1010
1,5vR3,3gRΔT
ΔH=2,5+
uTu




T– nhiệt độ không khí đo bằng Kelvin; u
10
– vận tốc gió tại độ cao 10 m; v –
vận tốc khí thoát ra khỏi miệng ống khói (vận tốc khí phụt) (m/s); R – bán kính
miệng ống khói (m); g – gia tốc trọng trường; ∆T = T
b
–T ( hiệu nhiệt độ của tạp

chất khí thoát ra khỏi miệng ống và nhiệt độ không khí xung quanh, T
b
và T tính
bằng độ Kelvin = 273 + tº C).
Trong trường hợp chất thải là tạp chất nặng có cỡ hạt đồng nhất, công thức
Berliand tính nồng độ từ một nguồn điểm có độ cao H được xác định bằng công
thức:

( )
( )
( ) ( ) ( )
1
1
121
01
,,0
211
vn
v
vv
MHu
Cxy
nvkxkxπ
+
++
=
+Γ+
( )









−
+
−×
+
xk
y
xkn
Hu
n
0
2
1
2
1
1
4
1
exp

trong đó
( )
1
1
w

v
kn
=
+

Giá trị cực đại của C
m
và khoảng cách từ đó tới nguồn x
m
được tìm cũng
giống như đối với tạp chất nhẹ:
( )
( )
( )
( )
21.5
1
1.51
01
1
0.05511.5
1
+
+
++
=
Γ+
v
m
v

n
nMv
k
C
kuve
uH
,
1+n
1
m
2
1
uH
x=
(1+n)(1.5+ν)k

Trong đó
-22
pp
w=1,3.10.ρ r
- là tốc độ rơi của các hạt có dạng hình cầu, trong
đó ρ - mật độ các hạt bụi, r
p
– bán kính của chúng. Trong công thức trên w được xác
định bằng cm/s, còn ρ
π
và r
p
được cho bằng g/cm
3

và µm tương ứng.
13
Trong trường hợp lặng gió, Berliand đã đưa ra công thức sau đây cho chất
khí và bụi nhẹ / 24/:
( )
( )
( )
2
21+n
1
22
2
1
M1
Cx,y,0=
2πk1+n
β H
+x+y
1+nk




,
Nồng độ cực đại được xác định theo công thức
( )
( )
3
1
m

21+n
4
MK1+n
C=
2πβ H
,
Trong các công thức trên

1
β 2k≈

Xác định các tham số k
1
và k
0
là bước trung gian quan trọng để ứng dụng mô
hình Berliand được trình bày ở trên (tiếp theo đây sẽ được gọi là Berliand khoa học
– theo cách gọi trong [17]). Để tính hệ số k
0
dãy số liệu quan trắc khí tượng theo 4
obs vào các thời điểm 1h, 7h, 13h, 19h được sử dụng. Gọi V là véc tơ vận tốc gió, d
là hướng gió m/s được quy đổi ra độ. Các bước xác định k
0
được thực hiện như sau:
1. Xác định các thành phần của véc tơ vận tốc gió
cos
180
i
ii
d

uV
π

=⋅



sin
180
i
ii
d
vV
π

=⋅



2. Tính giá trị trung bình và phương sai của mỗi chuỗi số
u
,
v
, σ
u
, σ
v


11

11
,
NN
ii
ii
uuvv
NN
==
==
∑∑
,

( ) ( )
22
11
11
,
NN
uivi
ii
uuvv
NN
==
σ=−σ=−
∑∑

Trong đó N là độ dài của chuỗi (bằng 4 lần số ngày của tháng)
3. Tính hàm tự tương quan của u và v

()

( )
( )( )
1
1
Nk
uuiik
i
u
Rkuuuu
Nk
−
+
=
=−−
−σ
∑

14

()
( )
( )( )
1
1
Nk
vviik
i
v
Rkvvvv
Nk

−
+
=
=−−
−σ
∑
(0.1)
Lưu ý: giá trị của k thì chỉ cần tính từ 0 đến N/2
4. Xấp xỉ hàm R
uu
và R
vv
bằng hàm
u
k
e
−α
và
v
k
e
−α
. Ở đây lưu ý là có thể dùng
một filter nào đó để hai hàm trên trơn hơn
5. Khi đã xấp xỉ đươc 2 hàm trên thì có thể tính được hệ số K
0
như sau

( )
2

00
u
t
u
xuu
u
KuRdedt
∞∞
−α
σ
′
=αα=σ=
α
∫∫
,

()
2
00
v
t
v
yvv
v
KvRdedt
∞∞
−α
σ
′
=αα=σ=

α
∫∫

Theo lý thuyết thì K
x
và K
y
phải bằng nhau. Trên thực tế ta lấy giá trị nhỏ hơn trong
2 giá trị này làm K
0
.
( )
1
2
ΔT
K=0,104.ΔU1+1,38
ΔU





Trong đó ∆U = U
2
- U
0,5
- hiệu tốc độ gió ở độ cao 2 và 0,5 mét được tính
theo vận tốc gió đo đạc tại độ cao 10 m như sau:
n
z10

Z
V=V
10




Trong đó giá trị n được tính theo bảng 1.2
Bảng 1.2. Các giá trị n được tính theo tháng
Tháng 1 4 7 10 Năm
n 0.19 0.19 0.17 0.23 0.20
Giá trị ∆T được lấy bằng 0.00945.
Không được sử dụng nhiều ở Việt Nam như 2 mô hình ISC3 và Berliand
khoa học nhưng mô hình Berliand kỹ thuật cũng là mô hình được chú ý trong nhiều
bài toán kỹ thuật (nguồn [17]). Các bước chính của mô hình Berliand kỹ thuật
Xác định các hệ số m và n lưu ý tới vệt nâng cột ống khói
15
Các hệ số m, n trong mô hình Berliand kỹ thuật được xác định như sau:
T.H
D.w.
f
∆
=
2
2
0
1000
(m/s
2
.

0
C),
3
650
H
T.L
.,V
M
∆
= (m/s),
'
M0
V=1,3.w.D/H (m/s)
3
800 )V.(f
'
Me
=

3
34010670
1
f.,f.,,
m
++
=
với f<100,
3
471
f

,
m =
với f>100
Khi f
e
< f < 100 hệ số m được tính với f=f
e

Hệ số n được xác định như sau:
n = 1 với V
M
≥
2
n = 1331325320
2
,V.,V.,
MM
+− với 0,5<V
M
<2 (m/s)
n = 4,4.V
M
với V
M 5,0≤
- Với các nguồn lạnh 1000 ≥⇒≈∆ fT và
50,V
'
M
>

Khi đó
3/4
......
H
KnmFMA
C
M
η
= (mg/m
3
), ở đó
L
D
K
.8
= , với n được xác định theo
công thức trên với V
M
=
'
M
V
- Khi vận tốc gió nguy hiểm rất nhỏ, f<100, V
M
< 0,5 hay f > 100,
'
M
V
<0,5 ta
theo công thức:

3
1
H
.m.F.M.A
C
M
η
′
= (mg/m
3
) , ở đó m’= 2,86.m Với f<100, V
M
<0,5
m’= 0,9 Với f >100,
'
M
V

<0,5
- Trường hợp còn lại:
3
2
T.L.H
.n.m.F.M.A
C
M
∆
η
= (mg/m

3
)
Trong đó L là lưu lượng, w
0
là vận tốc khí phụt, D là đường kính, H – chiều
cao ống khói.
Tính khoảng cách x
M
từ ống khói tới nơi đạt được nồng độ cực đại C
M

Đối

với cácnguồn nóng khoảng cách x
M
(m) từ nguồn tới điểm trong đó
nồng độ mặt đất đạt cực đại:
dH
F
x
M
..
4
5 −
= (m)
Với f <100, d được tính như sau:
( )
3
2801482
e

f.,.,d +=
với V
M 5,0≤
( )
3
28,01..95,4 fVd
M
+= với 0,5<V
M
2≤

16
( )
3
28017 f.,Vd
M
+=
với V
M
>2
Đối với nguồn lạnh khi 1000 ≥≈∆ f,T khi đó d được tính như sau:
d = 5,7 với
'
M
V ≤0,5
d = 11,4.V’
M
với 0,5 <
'
M

V
<2
'
M
Vd 16=
với
'
M
V
≥2
Tính vận tốc gió nguy hiểm u
M
Với nguồn nóng f < 100
50,u
M
=
với
5,0≤
M
V

MM
Vu = với 0,5<V
M ≤
2
( )
f,Vu
MM
1201+= với 2>
M

V
Với các nguồn lạnh 0≈∆T , và 100≥f vận tốc nguy hiểm được tính theo các
công thức:
50,u
M
= với 50,V
'
M
≥
'
MM
Vu = với 0,5<
'
M
V <2

'
MM
V.,u 22=
với
2≥
'
M
V


Tính toán hệ số hiệu chỉnh r và p
Cho u (m/s) - vận tốc gió khác u
M
. Khi đó C

M(u)
= r.C
M,
trong đó:
32
341671670








−








+









=
MMM
u
u
.,
u
u
.,
u
u
.,r với 1≤
M
u
u

( )
( ) ( )
22
3
2
+−
=
MM
M
uuuu.
uu.
r với
1>

M
u
u

Lưu ý: không nhập u < 0,5(m/s) và u > u
*
với u
*
là giá trị max quan sát được
tại vùng nghiên cứu.
Điểm
)u(M
x nơi đạt
)u(M
C là
)u(M
x = p.x
M

p = 3 với
4
1
≤
M
u
u

11.43,8
5
+









−=
M
u
u
p với
≤≤
M
u
u
4
1
1
17
680320 ,
u
u
.,p
M
+=
với
1>
M

u
u


Tính toán hệ số S
1

Với u
M
ta tính C(mg/m
3
) tại các điểm dọc vệt khói
C(x,0,0) = S
1
.C
M

S
1
phụ thuộc vào
M
x
x
hay
u
x
x
và hệ số F:

234

1
683








+








−








=
MMM

x
x
x
x
x
x
S với
1≤
M
x
x


1.13,0
13,1
2
1
+








=
M
x
x

S với 81 ≤<
M
x
x

1202,3558,3
2
1
+








−








=
MM
M
x

x
x
x
x
x
S với 5,1≤F và 8>
M
x
x

8,1747,21,0
1
2
1
−








+









=
MM
x
x
x
x
S với 5,1≥F và 8>
M
x
x

Với các nguồn thấp và nguồn mặt đất (H m10≤ )
Với 1<
M
x
x
, S
1
được

thay thế bằng
H
S
1

( ) ( )
11
21250101250 S.H.,H.,S

H
−+−=

Với 102 <≤ H
Với
M
uu ≠ , x
M
được thay bằng x
M(u)
trong các công thức tính S
1
(nghĩa là tỷ số
)(uM
x
x
)
Tính toán hệ số S
2
để xác định nồng độ tại các điểm x, y
0≠
không nằm trên trục
vệt khói

18
Lưu ý rằng C
y
là điểm vuông góc trục x và cách trục ox một khoảng cách y.
C
y

= S
2
.C xác định như sau:

2
2
x
y
.ut
y
=
với u
5≤
(m/s)
2
2
5
x
y
.t
y
=
với u>5 (m/s)
và
2
2342
1
(15.12,8.17.45,1.)
yyy
y

S
tttt
=
++++


Cuối cùng C
xy
=S
1
S
2
C
max

1.2. Tích hợp mô hình phát tán ô nhiễm không khí với GIS
Sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của GIS đã mở đường cho nhiều ứng dụng
GIS trong nhiều lĩnh vực. Về mặt thực tiễn, việc tích hợp dữ liệu môi trường, mô
hình toán và GIS thành một hệ thống duy nhất mà trong nhiều công trình của mình
các nhà khoa học Nga gọi là công nghệ GIMS (Geographic Information Monitoring
System) để phân biệt với thuật ngữ đã trở nên rất quen thuộc là GIS. Một trong
những chức năng quan trọng của GIMS là dự báo tình trạng môi trường dưới những
tác động do hoạt động kinh tế của con người. Tùy thuộc vào các mô hình và mục
tiêu sử dụng, cấu trúc của GIMS sẽ khác nhau (ví dụ như bài toán đánh giá chất
lượng môi trường không khí, đánh giá chất lượng nước mặt của con sông, đánh giá
chất lượng nước vùng cửa sông, của nước ngầm dẫn tới các hệ GIMS khác nhau).
Về ý tưởng GIMS là sự kết hợp GIS, ngân hàng dữ liệu và tri thức (các hệ thống
chuyên gia) và các hệ thống mô phỏng. GIMS được xem là công cụ có triển vọng để
giải quyết các bài toán môi trường trong phạm vi vùng hay lớn hơn, cũng như giúp
nâng cao chất lượng môi trường. Một số kết quả theo hướng này được trình bày

trong các công trình Error! Reference source not found.Error! Reference source
not found.Error! Reference source not found..
19

Trong các công trình [20]-[22] đề xuất công cụ tin học được các tác giả đặt
tên là ENVIMAP (ENVironmental Information Management and Air Pollution
estimation) tích hợp GIS, CSDL môi trường và mô hình toán phát tán ô nhiễm
không khí trợ giúp công tác đánh giá giám sát ô nhiễm không khí. Bước đầu,
ENVIMAP đã được một số cơ quan bảo vệ môi trường thuộc các tỉnh thành phía
Nam ứng dụng vào thực tế.

Hình 1-1. Mô hình tích hợp mô hình, GIS trong công nghệ ENVIM
Trên thế giới đã đưa ra nhiều cách tiếp cận tích hợp mô hình, CSDL với GIS
thành một công cụ thống nhất. Từ năm 1995, nhóm nghiên cứu ENVIM (nguồn
web site: www.envim.com.vn ) thuộc Phòng Tin học Môi trường, Viện Môi trường
và Tài nguyên đã đưa ra công nghệ tích hợp GIS, mô hình toán và CSDL môi
trường của nhóm. Các kết quả nghiên cứu này được thể hiện trong [20]. Trên Hình
1-1 thể hiện mô hình tích hợp GIS với mô hình môi trường. Dữ liệu GIS (được làm
20
bằng các phần mềm GIS chuẩn như Mapinfo, Arcview được sử dụng làm nguồn dữ
liệu) được chuyển đổi qua format của ENVIM. Khối mô hình được lưu trữ riêng.
Người dùng thông qua giao diện có thể thay đổi các thông số của mô hình. Mô hình
chạy và gửi kết quả lại, công nghệ ENVIM chuyển kết quả này lên bản đồ.
Trên Hình 1-2 thể hiện mô hình lý luận tổng quan của công nghệ ENVIM.
Dãy phía bên trái gồm có ba khối chính: khối GIS, khối CSDL Môi trường (gọi tắt
là khối Môi trường) và khối Mô hình.
- Khối GIS có chức năng vẽ các lớp bản đồ đồng thời hỗ trợ các thao tác để
làm việc trên bản đồ (phóng to, thu nhỏ, xem toàn màn hình, đo khoảng cách,…).
- Khối Môi trường quản lý toàn bộ các dữ liệu của tất cả đối tượng môi
trường mà hệ thống cần quản lý, từ các đối tượng hành chính (như nhân viên, cơ

quan, thông tin hành chính của tỉnh,…) cho đến các đối tượng có ảnh hưởng trực
tiếp đến môi trường (như nhà máy, cơ sở sản xuất, bãi rác, ống khói, các trạm quan
trắc,…).
- Khối Mô hình chịu trách nhiệm tính toán sự phân bố, lan truyền ô nhiễm
theo các mô hình và kịch bản. Khối Mô hình còn có chức năng dự báo ô nhiễm.
Ba khối này có mối liên hệ lẫn nhau. Khối GIS không chỉ vẽ các lớp bản đồ
địa lý mà còn vẽ các lớp đối tượng môi trường từ dữ liệu của khối Môi trường. Nhờ
đó chúng ta có thể mô phỏng các đối tượng môi trường một cách trực quan và sát
với thực tế nhất (các đối tượng nằm trên lớp bản đồ ở tọa độ giống như tọa độ thực
tế mà ta định vị bằng GPS). Khối Môi trường sẽ cung cấp dữ liệu để khối Mô hình
tạo ra các kịch bản và có dữ liệu để tính toán theo mô hình. Sau khi tính toán xong,
để hiển thị kết quả, khối Mô hình cần liên kết với khối GIS để thể hiện kết quả một
cách trực quan lên bản đồ, giúp người dùng có thể nhanh chóng và dễ dàng đánh giá
được mức độ ô nhiễm và phạm vi ô nhiễm. Ngoài ra, từ các số liệu được lưu trữ
theo thời gian của khối Môi trường, khối Mô hình sẽ dự báo ô nhiễm trong một
khoảng thời gian nhất định.
21

Hình 1-2. Mô hình lý luận của ENVIM
Dãy ngoài cùng bên phải trên Hình 1-2 là phát triển các ứng dụng dựa trên
nền tảng Web.

1.3. Phần mềm ENIVIMAP cho nguồn điểm
Trong các công trình [20] đã đề xuất một mô hình thông tin môi trường được
đặt tên là ENVIM (ENVironmental Information Management software). ENVIM
tích hợp cơ sở dữ liệu quan trắc chất lượng môi trường của địa phương với các lớp
GIS truyền thống như các lớp về sông ngòi, hành chính,.... Các module chính của
ENVIM gồm: module quản lý dữ liệu, module phân tích, truy vấn, làm báo cáo,
module mô hình, module WEB. ENVIM cho phép thực hiện nhanh chóng các loại
22

báo cáo môi trường có so sánh với các tiêu chuẩn môi trường của Việt Nam. Bên
cạnh đó chương trình cho phép tính toán mô phỏng ảnh hưởng các hoạt động kinh
tế - xã hội lên chất lượng môi trường trong một phạm vi vùng. Các phần mềm
ENVIM được phát triển trong các lĩnh vực khác nhau: nước, không khí, chất thải
rắn. Những cập nhật mới nhất về các phần mềm này được thể hiện trên trang Web:
www.envim.com.vn .
ENVIMAP, CAP
Gauss cho nguồn điểm
1995-2008
Berliand cho nguồn điểm
1999-2008
Berliand kỹ thuật cho
nguồn điểm
2006-2008
Berliand kỹ thuật cho
nguồn đường
2007-2008
ISC3 cho nguồn điểm
2006-2008
ISC3 cho nguồn vùng
2008
Gauss cho nguồn vùng
2008
Berliand kỹ thuật cho
nguồn vùng
2008

Hình 1-3. Các phần mềm tự động hóa tính toán ô nhiễm không khí CAP,
ENVIMAP
23

Phần mềm ENVIMAP phiên bản 1.0 (ENVironmental Information
Management and Air Pollution estimation) ra đời năm 2003 dựa trên cơ sở nâng
cấp và chỉnh sửa phần mềm CAP 2.5. Tới tháng 11/2005 phần mềm ENVIMAP 1.0
được nâng cấp thành phiên bản mới 2.0. Tháng 9/2006 phiên bản 3.0 của
ENVIMAP ra đời. Từ tháng 1/2008 trở đi ENVIMAP được lấy theo năm và được
thường xuyên nâng cấp. Tháng 6/2008 phiên bản ENVIMAP

cho nguồn vùng ra
đời. Các bước phát triển của CAP và ENVIMAP được thể hiện trên Hình 1-3.
Trong mỗi ô con là tên module, năm bắt đầu nghiên cứu, phiên bản cuối cùng được
cập nhật.
Theo công trình [20], phần mềm ENVIMAP hướng tới những mục tiêu sau
đây :
- Quản lý các nguồn thải (có thể ống khói, nguồn đường, nguồn vùng).
- Cho phép tính toán ảnh hưởng của các nguồn thải lên bức tranh ô nhiễm
chung.
- Cho phép tính toán ảnh hưởng của các nguồn thải lên những vị trí cố định
do người dùng xác định.
- Thực hiện các báo cáo về các nguồn thải cũng như các kết quả tính toán.
- Nhận và lưu trữ các dữ liệu liên quan tới khí tượng;
- Tích hợp các văn bản pháp lý liên quan tới quản lý chất lượng không khí;
24

Hình 1-4. Cấu trúc phần mềm ENVIMAP
Sơ đồ cấu trúc của ENVIMAP 2008 được trình bày trên Hình 1-4.
ENVIMAP 2008 gồm 5 khối chính liên kết với nhau:
- Khối CSDL môi trường (liên quan tới môi trường không khí).
- Khối mô hình nguồn điểm.
- Khối GIS – quản lý các đối tượng một cách trực diện trên bản đồ.
- Khối thực hiện các Báo cáo thống kê.

- Khối hỗ trợ các văn bản pháp qui.
25

Hình 1-5. Sơ đồ cấu trúc CSDL môi trường trong ENVIMAP


Hình 1-6. Chức năng tạo ra các đối tượng quản lý trong ENVIMAP

Một trong những chức năng quan trọng nhất của ENVIMAP là khả năng tạo
ra các nguồn thải điểm và sau đó cho phép tương tác trực tiếp trên bản đồ số. Đây là
một đối tượng rất quan trọng cần quản lý trong ENVIMAP..