NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG mô HÌNH CMAQ ĐÁNH GIÁ dự báo CHẤT LƢỢNG môi TRƢỜNG KHÔNG KHÍ tại một số KHU vực THUỘC VÙNG KINH tế TRỌNG điểm PHÍA bắc VIỆT NAM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
_______________________

Đàm Duy Ân

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CMAQ ĐÁNH GIÁ
DỰ BÁO CHẤT LƢỢNG MÔI TRƢỜNG KHÔNG KHÍ
TẠI MỘT SỐ KHU VỰC THUỘC
VÙNG KINH TẾ TRỌNG ĐIỂM PHÍA BẮC VIỆT NAM
Chuyên ngành: Khoa học môi trường
Mã số: 62440301

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÔI TRƯỜNG

Hà Nội - 2017

1


Công trình đƣợc hoàn thành tại:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN, ĐHQGHN
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Mai Trọng Thông

Phản biện 1: ……………………………………..
Phản biện 2: ……………………………………..

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm
luận án tiến sĩ họp tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên,
ĐHQGHN
vào hồi

giờ

ngày

tháng

năm

Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia Việt Nam
- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

2


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
Hiện nay, vấn đề ô nhiễm môi trường đang được nhiều nước
trên thế giới quan tâm và lo ngại, trong đó ô nhiễm không khí là dạng
ô nhiễm có xu hướng gia tăng mạnh ở các quốc gia đang phát triển
trong những năm gần đây. Nguyên nhân có thể nhận thấy rõ rệt từ sự
phát triển mạnh mẽ của các ngành công nghiêp, từ quá trình đô thị
hóa.
Chính vì vậy, nghiên cứu đánh giá và dự báo chất lượng môi
trường không khí có thể nói là rất quan trọng trong giai đoạn hiện
nay cũng như trong tương lai.
Xuất phát từ quan điểm này, nghiên cứu sinh (NCS) đã lựa
chọn đề tài luận án tiến sỹ: Nghiên cứu ứng dụng mô hình CMAQ đánh
giá dự báo chất lượng môi trường không khí tại một số khu vực thuộc

vùng kinh tế trọng điểm phía bắc Việt Nam.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Đánh giá được khả năng sử dụng mô hình CMAQ với số liệu
khí tượng đầu vào từ kết quả của mô hình WRF và nguồn số liệu
kiểm kê phát thải cho khu vực Châu Á – REAS để tính toán đánh giá
chất lượng môi trường không khí, khả năng lắng đọng khô
Đánh giá được khả năng dự tính mức phát thải khu vực lựa
chọn nghiên cứu dựa trên xu thế phát thải theo số liệu kiểm kê phát
thải cho khu vực Châu Á từ năm 2000 đến năm 2008.
Đánh giá được mức độ đóng góp chất ô nhiễm không khí từ
các nguồn thải lớn trong khu vực lựa chọn nghiên cứu.

1


Đánh giá được biến thiên nồng độ theo chiều cao (profil
thẳng đứng) của một số thông số gây ô nhiễm môi trường không khí
lớp biên khí quyển dựa trên kết quả của mô hình CMAQ.
3. Nội dung nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mô hình CMAQ, nguồn số liệu kiểm kê
phát thải cho khu vực Châu Á – REAS, phương pháp tính toán xu thế
phát thải trong tương lai và áp dụng tính toán cho khu vực nghiên
cứu.
Nghiên cứu ứng dụng các dạng dữ liệu phát thải quy mô khu
vực Châu Á để tính toán và xây dựng các bản đồ phát thảichất ô
nhiễm môi trường không khí cho khu vực nghiên cứu.
Đánh giá sự ảnh hưởng, mức đóng góp của các nguồn thải
khác nhau tới chất lượng môi trường không khí khu vực nghiên cứu.
Nghiên cứu, dự báo chất lượng môi trường không khí thông
qua kịch bản phát thải giả định.

4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
4.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án bao gồm:
- Khả năng ứng dụng nguồn dữ liệu phát thải khu vực châu Á
(REAS).
- Nghiên cứu, xây dựng dữ liệu phát thải dựa trên nền tảng
dữ liệu REAS cho những năm sau 2008.
- Diễn biến chất lượng môi trường không khí, tổng lắng đọng
khô theo không gian và thời gian cũng như xem xét tỷ lệ đóng góp
chất ô nhiễm từ các nguồn thải lớn (giao thông, công nghiệp, dân
sinh)

2


- Nghiên cứu xây dựng profil thẳng đứng một số chất gây ô
nhiễm môi trường không khí.
4.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu được lựa chọn gồm 04 tỉnh thành phố,
cụ thể: Hà Nội, Bắc Ninh, Hưng Yên, Vĩnh Phúc.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
Phương pháp mô hình hóa được lựa chọn là phương pháp
chủ đạo thực hiện trong luận án. Cụ thể bộ mô hình khí tượng – mô
hình chất lượng không khí (hần mềm CMAQ-WRF) được lựa chọn
phục vụ cho nghiên cứu.
6. Những đóng góp mới của luận án
Lần đầu tiên nghiên cứu ứng dụng chuỗi dữ liệu phát thải
REAS v2.1 với kích thước lưới phát thải 0.25o x 0.25o để xây dựng
bản đồ phát thải, phục vụ tính toán CLKK cho khu vực nghiên cứu.
Lần đầu tiên phân tích và tính toán sự đóng góp của các

nguồn thải lớn (nguồn thải từ giao thông, công nghiệp, dân sinh, các
nguồn khác) thông qua bộ mô hình WRF-CMAQ và nền tảng dữ liệu
phát thải REAS 2.1 tới CLKK tại khu vực lực chọn nghiên cứu.
Lần đầu tiên nghiên cứu sự biến thiên một số chất ô nhiễm
theo chiều cao tại khu vực nghiên cứu cũng như tính toán tổng lắng
đọng khô khu vực nghiên cứu..
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Góp phần mở ra một hướng nghiên cứu mới trong đánh giá
chất lượng môi trường không khí bằng việc sử dụng các dạng dữ liệu
phát thải quy mô khu vực và các dạng dữ liệu toàn cầu.

3


Cung cấp một số kết quả ban đầu của việc nghiên cứu đánh
giá biến thiên nồng độ chất ô nhiễm theo chiều cao bằng mô hình
toán học.
Có thể ứng dụng phương pháp mô hình (CMAQ) đánh giá
chất lượng môi trường không khí, cảnh báo ô nhiễm và quản lý
CLKK Vùng KTTĐ Bắc Bộ nói riêng và trên phạm vi cả nước nói
chung.
8. Cấu trúc luận án
Luận án được bố cục làm 3 chương chính cùng với phần mở
đầu, kết luận và tài liệu tham khảo.

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ TÀI LIỆU VÀ KHU VỰC
NGHIÊN CỨU
1.1. MÔ HÌNH HÓA CHẤT LƢỢNG KHÔNG KHÍ
Tổng quan về các dạng mô hình hóa chất lượng không khí
được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trên thế giới từ trước đến nay,

từ đó lựa chọn mô hình cho luận án.
1.2. TỔNG QUAN ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CMAQ TRONG
NGHIÊN CỨU CHẤT LƢỢNG MÔI TRƢỜNG KHÔNG KHÍ
TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM
Tổng quan về các nghiên cứu ứng dụng mô hình CMAQ
phục vụ đánh giá cho chất lượng không khí trên thế giới và Việt
Nam.
1.3. TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU
Tổng quan về các vấn đề điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội
khu vực nghiên cứu
4


CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu chủ đạo được áp dụng trong luận
án là phương pháp mô hình hóa chất lượng môi trường không khí.
Cụ thể:
Mô hình CLKK CMAQ với đầu vào khí tượng từ mô hình
WRF và dữ liệu phát thải REAS được ứng dụng nhằm đánh giá chất
lượng môi trường không khí vùng nghiên cứu.
2.2. DỮ LIỆU ĐẦU VÀO PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU TRONG
LUẬN ÁN
Để phục vụ cho việc tính toán, đánh giá CLKK bằng mô
hình CMAQ, dữ liệu đầu vào phục vụ tính toán gồm hai nhóm chính:
Dữ liệu khí tượng: dữ liệu này được lấy từ đầu ra của mô
hình WRF.
Dữ liệu nguồn thải: Dữ liệu nguồn thải được sử dụng trực
tiêp bởi REAS và tính toán cho giai đoạn sau năm 2008.
2.3. PHƢƠNG PHÁP TÍNH TOÁN DỮ LIỆU NGUỒN THẢI

DỰA TRÊN NỀN TẢNG DỮ LIỆU REAS
Luận án đã đưa phương án tính toán dữ liệu phát thải cho
khu vực nghiên cứu giai đoạn sau năm 2008 dựa trên cơ sở dữ liệu
REAS.

5


2.4. MIỀN TÍNH VÀ PHƢƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
2.4.1. Miền tính
Miền tính cuối cùng được ứng dụng trong nghiên cứu này
được thiết lập theo lưới ô vuông bao phủ một phần Việt Nam, Lào,
Campuchia và Trung Quốc. Kích thước ô lưới 0.1250 x 0.1250.
2.4.2. Phương án tính toán
Phương án tính toán đã được lựa chọn như sau: a) tính toán
đánh giá hiện trạng phân bố nồng độ chất ô nhiễm năm 2007; b)Tính
toán dữ liệu phát thải và đánh giá hiện trạng môi trường năm 2013;
c) tính toán dữ liệu phát thải và sử dụng mô hình để dự báo chất
lượng môi trường không khí năm 2020 trong điều kiện dữ liệu khí
tượng không thay đổi
2.4.3. Kiểm định mô hình
Để đánh giá các kết quả có được từ mô hình tính toán có phù
hợp với thực tế hay không, luận án đã so sánh kết quả tính toán và dữ
liệu đo đạc thu thập được từ các trạm quan trắc tự động cố định
nhằm đánh giá độ chính xác của mô hình. Thời gian kiểm định bao
gồm nhiều thời đoạn cho hai năm 2007 và 2013.

CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. HIỆN TRẠNG MÔI TRƢỜNG KHÔNG KHÍ NĂM 2007
3.1.1. Dữ liệu phát thải khu vực nghiên cứu năm 2007

Dữ liệu phát thải năm 2007 được sử dụng nguyên bản từ
REAS 2.1 phục vụ cho tính toán hiện trạng môi trường không khí
năm 2007. Từ dữ liệu phát thải này, NCS đã tiến hành xây dựng bản
đồ tổng phát thải năm 2007 cho khu vực nghiên cứu (hình 3.1).
6


Hình 3.1 Bản đồ phát thải SO2, NO2 và bụi PM10 năm 2007 khu vực
nghiên cứu
3.1.2. Kiểm định mô hình
Kết quả kiểm định mô hình: hệ số R của 03 kết quả so sánh
giữa dữ liệu thực đo và dữ liệu tính toán của SO2, NO2, PM10 lần
lượt là: R(SO2) = 0,71; R(NO2)= 0.63; R(PM10) =0,76 cho thấy kết
quả tính toán tương đối phù hợp với các kết quả đo đạc thực tế.
3.1.3. Hiện trạng chất lượng môi trường không khí năm 2007
3.1.3.1. Đối với SO2
Kết quả tính toán nồng độ SO2 vào tháng 1, tháng 10 cao
hơn nồng độ tháng 4 và tháng 7. Nồng độ SO2 cao nhất 67µg/m3
trong tháng 1 đạt được tại các khu vực Đông Anh, Thanh Xuân, Mê
Linh (Hà Nội). Vào tháng 7 nồng độ SO2 là thấp nhất trong 4 tháng
7


lựa chọn trích xuất dữ liệu. Nồng độ cao nhất vào tháng 7 đạt xấp xỉ
45 µg/m3thu được tại khu vực Đông Anh, Mê Linh Hà Nội.
3.1.3.2. Đối với NO2
Tương tự như SO2, phân bố nồng độ NO2 vào tháng 1, tháng
10 cao hơn các tháng còn lại.
3.1.3.3. Đối với Bụi PM10
Khu vực có nồng độ bụi PM10 lớn nhất trong các tỉnh lựa

chọn nghiên cứu là Hà Nội. Tại khu vực Hà Nội, các quận/huyện
chịu ảnh hưởng lớn nhất của bụi PM10 là các quận Thanh Xuân, Cầu
Giấy, Hoàng Mai, một phần quận Hai Bà Trưng Hà Nội.
3.2. HIỆN TRẠNG CHẤT LƢỢNG MÔI TRƢỜNG KHÔNG
KHÍ NĂM 2013
3.2.1. Dữ liệu phát thải 2013
Luận án đã tiến hành tính toán dữ liệu phát thải và xây dựng
các bản đồ phát thải cho năm 2013. Chi tiết được thể hiện trong hình
3.6.
3.2.2. Kiểm định mô hình
Kiểm định mô hinh được thực hiện cho năm 2013 bằng hai
phương án: a) Kiểm định với dữ liệu đo đạc thực tế của trạm quan
trắc tự động cố định đặt tại đường Nguyễn Văn Cừ; b) Kiểm định với
ảnh vệ tinh. Từ các kết quả kiểm định nhận thấy kết quả tính toán từ
mô hình với nguồn dữ liệu phát thải đã nêu trên khá sát với thực tế
và hoàn toàn có thể chấp nhận được để phục vụ cho nghiên cứu.

8


Hình 3.6. Phát thải SO2 từ các nguồn thải khác nhau và tổng phát
thải SO2 năm 2013
3.2.3. Hiện trạng chất lượng môi trường không khí năm 2013
3.2.3.1. Hiện trạng SO2
Khu vực Hà Nội là khu vực tập trung nồng độ SO2 cao nhất
trong khu vực nghiên cứu, tháng 4 và 7 có nồng độ thấp hơn tháng 1
và 10. Nồng độ SO2 giảm dần khi đi xa ra khỏi Hà Nội sang các tỉnh
Bắc Ninh, Vĩnh Phúc, Hưng Yên.

9

Hình 3.16. Bản đồ nồng độ SO2 trung bình tháng 1, 4, 7 và 10 năm
2013
3.2.3.2. Hiện trạng NO2
Các kết quả cho thấy các các tháng mùa Hè và Thu có nồng
độ thấp hơn các tháng mùa Đông và Xuân. Theo số liệu trung bình
năm tính toán được tại tất các khu vực nồng độ NO2 trung bình năm
luôn vượt QCVN. Cụ thể: như khu vực Gia Lâm vượt 2,84 lần, khu
vực Đông Anh vượt 2,1 lần, khu vực Thanh Xuân vượt 2,01 lần, khu
vực Bắc Ninh vượt 1,57 lần, khu vực Hưng Yên vượt 1,72 lần và khu
vực Vĩnh Phúc vượt 1,68 lần.
3.2.3.3. Hiện trạng PM10
Theo số liệu trung bình năm thu được, kết quả nồng độ
PM10 luôn vượt QCVN như: khu vực Gia Lâm vượt 2,2 lần, khu vực
Đông Anh vượt 2,08 lần, khu vực Thanh Xuân vượt 2,14 lần, khu

10


vực Bắc Ninh vượt 1,81 lần, khu vực Hưng Yên vượt 2,04 lần, khu
vực Vĩnh Phúc vượt 1,67 lần.
3.2.3.4. Hiện trạng CO
Tương tự như đối với các chất ô nhiễm khác, vào mùa hè
nồng độ CO thấp hơn so với mùa đông. Tuy nhiên, vào tất cả các
thời điểm tính toán, nồng độ CO đều nằm dưới QCVN khi so sánh
nồng độ trung bình giờ.Vào mùa hè nồng độ CO cao nhất xấp xỉ
7000 µg/m3 và vào mùa đông nồng độ đạt cao nhất khoảng
8500µg/m3 (Đông Anh, Vĩnh Phúc)
3.3. LẮNG ĐỌNG KHÔ

3.3.1. Lắng đọng SO2
Kết quả tính toán tại khu vực nghiên cứu, vào các tháng 1 và
10 có tốc độ lắng đọng SO2 thấp hơn vào các tháng 4 và 7. Tốc độ
lắng đọng khô SO2 vào thời điểm ban ngày cao hơn ban đêm, tốc độ
lắng đọng cao nhất từ lúc 7h – 18h, thời điểm từ 19h – 6h sáng ngày
hôm sau là lúc có vận tốc lắng đọng thấp.
Vào tháng 1, 5, 8, 9 là các tháng có tổng lắng đọng cao hơn
hẳn các tháng còn lại ở Hà Nội. Tại Bắc Ninh, tháng có tổng lắng
đọng lớn nhất là tháng 2 với mức lắng đọng 7,26 kg/ha/tháng. Hưng
Yên mức lắng đọng cao nhất là 7,87 kg/ha/tháng đạt được vào tháng
9. Tính toán tổng lắng đọng cả năm tại các vị trí trích xuất dữ liệu
cho thấy tổng lắng đọng năm 2013 tại các khu vực thuộc Hà Nội cao
hơn hẳn các khu vực ngoài Hà Nội từ 1,5-1,8 lần.
3.3.2. Lắng đọng NO2

Tốc độ lắng đọng NO2 tương tự tốc độ lắng đọng SO2

11


Hình 3.36. Tổng lắng đọng NO2 tháng 7, tháng 10 năm 2013
Khu vực Hà Nội là nơi có tổng lắng đọng NO2 là cao nhất,
tháng 10 là tháng có tổng lắng đọng cao nhất trong các tỉnh lựa chọn
nghiên cứu, tháng 1 có tổng lắng đọng thấp nhất. Tổng lắng đọng
NO2 các tháng 1-4 chiếm khoảng 11,6% - 19,9% trong tổng lắng
đọng năm tại các khu vực; khu vực Vĩnh Phúc có tỷ lệ cao nhất là
19,9%. Các tháng 5 – 11 có tổng lắng đọng cao nhất, tỷ lệ tổng các
tháng 5 – 11 so với tổng lắng đọng năm từ 72,6% - 81,2%.
3.3.3. Lắng đọng HNO3
Tại khu vực Hà Nội, tốc độ lắng đọng HNO3 trung bình các

tháng 1, 4, 7 và 10 lần lượt là: 1,01 cm/s, 1,37 cm/s, 1,32 cm/s và
1,23 cm/s. Căn cứ trên các dữ liệu tính toán được từ mô hình nhận
thấy: ít có sự chênh lệch tốc độ lắng đọng HNO3 giữa các tháng
trong năm ở tất cả các vị trí. Tốc độ lắng đọng HNO3 vào ban ngày
cao hơn ban đêm, thời điểm cao nhất từ 7h – 18h hàng ngày.
12


Kết quả tổng lắng đọng khô cho HNO3 có thể thẩy rõ vào
tháng 1 có lắng đọng thấp nhất so với các tháng 4, 7 và 10. Vào mùa
đông tổng lắng đọng HNO3 nhỏ nhất trong năm cho tất cả khu vực,
tỷ lệ tổng lắng đọng HNO3 vào mùa đông so với tổng lắng đọng
HNO3 theo năm dao động từ 6,6 – 13,7% cho tất cả các vị trí thuộc
khu vực nghiên cứu
3.4. ĐÓNG GÓP Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ TỪ CÁC DẠNG
NGUỒN THẢI
3.4.1. Đối với SO2
Việc tính toán tỷ lệ phát thải giữa các ngành tại các khu vực
có sự khác nhau cho thấy: Phát thải từ nguồn thải công nghiệp chiếm
tỷ lệ lớn nhất từ 60% đến 67% tổng phát thải trong khu vực nghiên
cứu, sau đó là nguồn thải dân sinh (chiếm tỷ lệ từ 22% – 25 tổng phát
thải), phát thải từ Giao thông chiếm tỷ lệ từ 7% đến13%. Hà Nội là
khu vực có tổng phát thải từ nguồn giao thông là lớn nhất trong 4
tỉnh lựa chọn nghiên cứu. Vĩnh Phúc là tỉnh có tỷ lệ phát thải từ
nguồn thải công nghiệp cao nhất trong khu vực nghiên cứu.
Hình 3.40 cho thấy: Tại Hà Nội có mức đóng góp từ nguồn
thải giao thông tới nồng độ SO2 trong không khí dao động trong
khoảng 7,6% đến 10,69% tùy vị trí. Tại Thanh Xuân mức đóng góp
từ nguồn thải giao thông cao nhất vào tháng 7 và thấp nhất vào tháng
10 năm 2013. Tỷ lệ đóng góp SO2 tại Thanh Xuân vào tháng 7 là

10.69 % và vào tháng 10 là 8.32%. Tuy nhiên, tại khu vực Gia Lâm
tháng 4 và 7 có mức đóng góp ô nhiễm từ nguồn giao thông lớn hơn
tháng 1 và tháng 10. Tỷ lệ đóng góp chất ô nhiễm tại khu vực này từ
nguồn thải giao thông các tháng 1,4,7,10 lần lượt là 8,49%; 10,66%;
10,72% ; 9,40%.
13


Hình 3.40. Tỷ lệ đóng góp SO2 từ các nguồn thải khác nhau
3.4.2. Đối với NO2
Kết quả tính toán cho thấy mức đóng góp của nguồn thải từ
công nghiệp là cao nhất, vị trí có nồng độ NO2 cao nhất do phát thải
từ nguồn thải công nghiệp tạo ra trong khu vực nghiên cứu thuộc địa
phận Hà Nội, tập trung tại khu vực Đông Anh, Mê Linh.Tỷ lệ ô
nhiễm có nguồn gốc từ hoạt động dân sinh chiếm tỷ lệ lớn thứ 2
trong các nguồn thải lớn, cũng giống như O2, tỷ lệ đóng góp NO2 từ
giao thông chiếm tỷ lệ thấp nhất trong các nguồn thải lớn
3.4.3. Đối với PM10
Mức đóng góp PM10 lớn nhất vẫn là từ nguồn thải công
nghiệp, sau đó là nguồn thải dân sinh và các dạng nguồn khác. Mức
đóng góp nồng độ PM10 trong không khí thấp nhất là từ nguồn phát
thải giao thông (tỷ lệ cao nhất là 10.48% đạt được tại khu vực Gia
Lâm vào tháng 7 năm 2013).

14


3.5. ĐÁNH GIÁ PHÂN BỐ CHẤT Ô NHIỄM THEO CHIỀU
CAO (PROFILE)
3.5.1. Phân bố nồng độ SO2 theo chiều cao

Biến thiên nồng độ SO2 vào cùng 1 thời điểm (ví dụ thời
điểm 1h00, 13h00) của tất cả các vị trí tại các 4 tỉnh đều có xu hướng
tương tự nhau. Xu hướng chung profil SO2 tại tất các các vị trí đều
giống nhau: càng lên cao nồng độ càng giảm (hình 3.45).
Tại thời điểm 1h00, 7h00, 19h00: tại tất cả các vị trí nồng độ
SO2 giảm rất nhanh theo chiều cao trong khoảng từ 0m đến 200m
tính từ mặt đất. Điều đó cho thấy khả năng tích tụ chất ô nhiễm lớp
sát mặt đất là rất lớn. Vào thời điểm ban đêm tốc độ suy giảm nồng
độ SO2 cao hơn thời điểm ban ngày. Riêng thời điểm 13h00: tại tất
cả các vị trí nồng độ SO2 cũng suy giảm theo chiều cao nhưng tốc độ
suy giảm chậm hơn rất nhiều so với các thời điểm 1h00, 19h00 và
7h00

15


Hình 3.45. Phân bố nồng độ SO2 theo chiều cao tại khu vực nghiên
cứu
3.5.2. Phân bố nồng độ NO2 theo chiều cao
Biến thiên nồng độ NO2 vào thời điểm 1h00, 7h00, 19h00 có
tính tương đồng (hình 3.46). Tại 03 thời điểm này nồng độ NO2 suy
giảm mạnh trong khoảng từ 0m đến 200m tính từ mặt đất. Tốc độ
suy giảm nồng độ vào ba thời điểm này trong ngày khá đồng nhất
(suy giảm đều theo độ cao).

16


Hình 3.46. Phân bố nồng độ NO2 theo chiều cao tại khu vực nghiên
cứu

Vào thời điểm 13h00, tương tự như SO2, tốc độ suy giảm
nồng độ NO2 diễn ra chậm trong khoảng từ 0m đến 600m đối với
những thời điểm có nồng độ NO2 thấp hơn mức 100 µg/m3. Riêng
tháng 1 tốc độ suy giảm nồng độ NO2 theo chiều cao diễn ra mạnh
hơn so với các tháng khác tuy nhiên tốc độ suy giảm vẫn chậm hơn
so với các thời điểm khác trong ngày.
3.5.3. Phân bố nồng độ PM10, CO theo chiều cao
Biến thiên nồng độ theo chiều cao của PM10, CO vào thời
điểm 1h00, 7h00, 19h00 có tính tương đồng (hình 3.47). Tại các thời
điểm này nồng độ PM10 và CO suy giảm mạnh trong khoảng từ 0m
đến 200m tính từ mặt đất. Tốc độ suy giảm nồng độ vào ba thời
điểm này trong ngày khá đồng nhất. Từ độ cao 400m trở lên, nồng
độ các chất PM10 và CO tiếp tục suy giảm nhưng tốc độ chậm hơn.
Tại thời điểm 13h, tốc độ suy giảm PM10 và CO trong
khoảng từ 0m đến 700m (tính từ mặt đất) diễn ra chậm. Từ 700m đến
1000 diễn ra nhanh, sau 1000m tốc độ suy giảm diễn ra chậm hơn

17


Hình 3.47. Phân bố nồng độ PM10 và CO theo chiều cao tại khu vực
Hà Nội
3.6. DỰ BÁO Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ KHU VỰC NGHIÊN
CỨU
3.6.1. Dữ liệu phát thải

Dữ liệu phát thải được tính toán cho năm 2020 dựa trên
phương pháp đã được trình bày tại mục 2.3.
3.6.2. Đối với SO2
Vào tháng 4 và 10 năm 2020, nồng độ SO2 gia tăng cao nhất,

mức tăng có thể đạt 2,4 đến 3 lần so với năm 2013. Vị trí có mức
tăng nồng độ cao nhất là khu vực Bắc Ninh (tăng trên 3 lần vào
tháng 10). Tháng 1 và 7 có tỷ lệ gia tăng nồng độ SO2 giữa năm 2020
và 2013 nhỏ hơn tháng 4 và tháng 10 khoảng 2 lần. Tính bình quân
toàn khu vực nghiên cứu, đến năm 2020 mức gia tăng nồng độ SO2
so với năm 2013 đạt 2.2 lần
3.6.3 Đối với NO2
Vào tháng 4 và 10, tỷ lệ giữa nồng độ NO2 trung bình năm
2020/2013 là cao nhất. Vào tháng 10 năm 2020, mức gia tăng nồng
độ NO2 so với tháng 10 năm 2013 cao nhất tại khu vực Hà Nội và
Vĩnh Phúc, mức gia tăng này xấp xỉ 3 lần.
18


Tháng 1 và 7 có tỷ lệ thay đổi nhỏ hơn tháng 4 và 10 khoảng
2 lần. Khu vực có mức thay đổi nồng độ cao nhất là khu vực Đông
Anh và Thanh Xuân, Hà Nội. Vào tháng 10 năm 2020, mức độ gia
tăng nồng độ NO2 tại hai khu vực này lần lượt là 3,42 và 3,54 lần so
với năm 2013.

Bảng 3.10. Tỷ lệ thay đổi nồng độ NO2 trung bình của năm
2020/2013
Thanh
Xuân

Đông
Anh

Gia
Lâm

Bắc
Ninh

Vĩnh
Phúc

Hƣng
Yên

Tháng 1

1.74

1.80

1.71

1.48

1.70

1.55

Tháng 4

2.65

2.79

2.50

2.27

2.70

2.34

Tháng 7

1.59

1.68

1.49

1.33

1.61

1.38

Tháng 10

2.85

2.95

2.82

2.44

2.81

2.53

3.6.4. Đối với PM10
Vào tháng 4 và 10, tỷ lệ thay đổi nồng độ PM10 trung bình
tháng giữa năm 2020 và 2013 là cao nhất, đặc biệt vào thời điểm
tháng 10. Tại khu vực Vĩnh Phúc tỷ lệ gia tăng nồng độ NO2 so với
năm 2013 lên đến 3,8 lần. Tháng 1 và 7 có tỷ lệ thay đổi nhỏ hơn
tháng 4 và 10 tuy nhiên mức thay đổi này không lớn như đối với các
chất khí SO2, NO2.

19


Hình 3.51. Phân bố nồng độ PM10 trung bình các tháng 1, 4, 7, 10
năm 2020
3.6.4. Đối với CO
Tỷ lệ thay đổi nồng độ CO giữa năm 2013 và 2020 các tháng
1,4,7,10 được trình bày trong bảng 3.12. Tại cùng một vị trí, tỷ lệ
thay đổi CO không có sự dao động lớn giữa các tháng với nhau. Bình
quân, tại Hà Nội đến năm 2020 nồng độ CO tăng khoảng 2,5 lần so
với năm 2013.
KẾT LUẬN
Luận án đã nghiên cứu lựa chọn nguồn dữ liệu kiểm kê phát
thải REAS 2.1 đã được công bố quốc tế và mô hình chất lượng
không khí CMAQ để đánh đánh giá chất lượng không khí các tỉnh/
thành phố Hà Nội, Bắc Ninh, Hưng Yên và Vĩnh Phúc (các tỉnh

thuộcvùng kinh tế trọng điểm phía Bắc Việt Nam). Kết qủa nghiên
20


cứu chỉ ra việc sử dụng bộ dữ liệu kiểm kê phát thải REAS 2.1 làm
đầu vào cho mô hình CMAQ là phù hợp và có giá trị trong việc đánh
giá chất lượng môi trường không khí tại khu vực nghiên cứu.
Dựa trên bộ dữ liệu REAS 2.1, luận án bước đầu đã đưa ra
phương án tính toán dữ liệu phát thải cho khu vực nghiên cứu sau
năm 2008. Kết quả tính toán dữ liệu phát thải đã được kiểm định lại
với dữ liệu quan trắc thực tế, dữ liệu ảnh vệ tinh cung cấp trên toàn
câu cho kết quả tốt. Từ đó luận án đã xây dựng được các bản đồ dữ
liệu phát thải một số chất gây ô nhiễm không khí cụ thể: SO2, CO,
NO2, bụi PM10 cho các năm sau 2008. Kết quả tính toán này có thể
áp dụng để tính toán, đánh giá chất lượng không khí cho khu vực
nghiên cứu sau năm 2008 tại khu vực lựa chọn nghiên cứu.
Dựa trên dữ liệu phát thải tính toán được làm đầu vào cho
mô hình CMAQ, luận án đã tính toán và chỉ ra được các đặc trưng
phân bố nồng độ của SO2, NOx, CO, PM10 trong không khí theo
không gian và thời gian vào năm 2013 và dự báo cho năm 2020.
Thông qua mô hình CMAQ, luận án đã nghiên cứu tính toán
tốc độ lắng đọng khô và tổng lượng lắng đọng khô, phân bố lắng
đọng không tại khu vực nghiên cứu của một số chất gây ô nhiễm như
SO2, NO2 và HNO3. Đây cũng là các chất dễ tham gia vào các phản
ứng quang hóa gây nên các tình trạng suy giảm CLKK.
Luận án đã tính toán, đánh giá mức đóng góp ô nhiễm NO2,
SO2 từ các nguồn thải lớn (nguồn dân sinh, công nghiệp và giao
thông) trong khu vực nghiên cứu.
Dựa trên các kết quả tính toán từ mô hình, luận án đã xây
dựng được biến thiên nồng độ một số chất ô nhiễm theo chiều cao tại

lớp biên khí quyển, cụ thể: SO2, NO2, CO, bụi PM10. Kết quả phân
21


tích dữ liệu cho thấy biến thiên nồng độ các chất theo độ cao phụ
thuộc nhiều vào yếu tố nhiệt độ và xáo trộn thẳng đứng lớp không
khí sát đất. Vào thời điểm xáo trộn bề mặt lớp sát đất diễn ra mạnh
mẽ (thời điểm 13 giờ hằng ngày), tốc độ suy giảm nồng độ các chất
theo độ cao chậm hơn rất nhiều so với tốc độ suy giảm vào các giờ
khác trong ngày (1 giờ, 7 giờ, 19 giờ).
Luận án đã tính toán dự báo nồng độ các chất SO2, NO2, bụi
PM10 và CO cho năm 2020. Kết quả dự báo đã chỉ ra vào năm 2020
nồng độ SO2, NO2, bụi PM10 và CO tăng lần lượt là 2.2 lần, 2.1 lần,
2.6 lần và 2.5 lần so với năm 2013.

KIẾN NGHỊ
Cần có nghiên cứu sâu hơn về lắng đọng khô cũng như các
quá trình ảnh hưởng đến mức độ lắng đọng khô tại khu vực nghiên
cứu nói riêng và Việt Nam nói chung.
Cần nghiên cứu sâu hơn nữa về phân bố nồng độ các chất ô
nhiễm theo chiều cao đặc biệt là các chất dễ tham gia các phản ứng
hóa học trong khí quyển.

22


DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
1.

Đàm Duy Ân, Lê Văn Linh, Đàm Duy Hùng (2015), “Sử dụng
mô hình CMAQ đánh giá ảnh hưởng của công nghiệp đến ô
nhiễm không khí”, Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội,
31(3S), tr. 6-13.

2.

Đàm Duy Ân, Lê Văn Linh, Đàm Duy Hùng, Mai Trọng Thông
(2016), “Đánh giá ảnh hưởng của lan truyền xuyên biên giới đến
lắng đọng khô tại Miền Bắc Việt Nam”, Tạp chí khoa học Đại
học Quốc gia Hà Nội, 32(3S), tr. 1-6.

3.

Đàm Duy Ân, Lê Văn Linh, Đàm Duy Hùng, Mai Trọng Thông
(2016), “Đánh giá tổng cột tầng đối lưu NO2 và O3 từ mô hình
CMAQ và vệ tinh AURA/OMI”, Tạp chí Môi trường, Chuyên
đề II, tr. 27-32.

4.

Đàm Duy Ân, Lê Văn Linh, Đàm Duy Hùng, Mai Trọng Thông
(2016), “Đánh giá lắng đọng khô cho khu vực miền Bắc Việt
Nam”, Tạp chí Môi trường, Chuyên đề III, tr. 51-55.

5.

Đàm Duy Ân, Lê Văn Linh, Đàm Duy Hùng, Nguyễn Thị Hạnh
(2016), “Sử dụng mô hình CMAQ đánh giá lắng đọng khô cho
khu vực Việt Nam”, Tạp chí Môi trường, Chuyên đề I, tr. 15-20.

.

1