NGHIÊN CỨU TÍNH BIẾN ĐỘNG THEO THỜI GIAN CỦA CO VÀ PM10 TẠI MỘT SỐ TRẠM QUAN TRẮC MƠI TRƯỜNG KHƠNG KHÍ TỰ ĐỘNG, CỐ ĐỊNH Ở VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

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

Trần Thị Thu Hường

NGHIÊN CỨU TÍNH BIẾN ĐỘNG THEO THỜI GIAN CỦA CO VÀ PM10 TẠI MỘT SỐ
TRẠM QUAN TRẮC MƠI TRƯỜNG KHƠNG KHÍ TỰ ĐỘNG, CỐ ĐỊNH Ở VIỆT NAM

CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÔI TRƯỜNG
MÃ SỐ
: 62 44 03 01
(DỰ THẢO) TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
KHOA HỌC MÔI TRƢỜNG

HÀ NỘI, NĂM 2016


Cơng trình được hồn thành tại Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà
Nội.

Người hướng dẫn khoa học: GS.TS Phạm Ngọc Hồ

Phản biện:…………………………………………………….
…………………………………………………..
Phản biện:…………………………………………………….
…………………………………………………...
Phản biện:…………………………………………………….
…………………………………………………..
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp
tại…………...…………………………………………................
………………………………………………………………………………

…. vào hồi

giờ

ngày

tháng

năm 20…

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


MỞ ĐẦU

1. Sự cần thiết nghiên cứu của đề tài luận án
Việc đánh giá tính biến động và nội/ngoại suy theo thời gian và không gian của các thông số
môi trường khơng khí dựa trên chuỗi số liệu đo đạc thực nghiệm để phục vụ công tác đánh giá hiện
trạng và cảnh báo ô nhiễm cũng như phục vụ cho quy hoạch phát triển kinh tế, xã hội là hết sức quan
trọng. Hiện nay, ngoài những phương pháp thu thập số liệu đo đạc bằng các thiết bị thông dụng
truyền thống, Nhà nước đã đầu tư lắp đặt một số trạm quan trắc môi trường tự động liên tục cố định
với trang thiết bị hiện đại, cung cấp bộ số liệu liên tục và đáng tin cậy. Tuy nhiên, kinh phí trợ giúp
cho bảo trì bảo dưỡng cịn rất hạn chế, vì vậy số liệu quan trắc của các trạm này do nhiều lý do

khách quan và chủ quan không tránh khỏi sự thiếu hụt cần phải có những nghiên cứu nhằm bổ
khuyết số liệu thiếu hụt để có đủ dữ liệu phục vụ nghiên cứu đánh giá hiện trạng và cảnh bảo ơ
nhiễm. Vì vậy, việc nghiên cứu tính biến động để nắm được quy luật biến đổi của các thơng số ơ
nhiễm, trên cơ sở đó thiết lập mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt có tính cấp thiết, ý
nghĩa khoa học và thực tiễn.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Phân tích các đặc trưng biến động (đặc trưng số bao gồm: giá trị trung bình, phương sai, độ
lệch chuẩn, hệ số biến động và đặc trưng hàm cấu trúc) của hai thơng số khí CO và bụi PM10 theo
thời gian dựa trên chuỗi số liệu quan trắc tự động liên tục, chỉ ra được đây là các q trình dừng hay
khơng dừng và sự khác biệt về đặc trưng cấu trúc thống kê tại 3 khu vực địa lý (Láng - thành phố Hà
Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng và Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh).
- Ứng dụng mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt từ số liệu quan trắc mơi trường
khơng khí tự động liên tục cố định dựa trên quá trình ngẫu nhiên nhiễu động dừng.
- Đề xuất quy trình bổ khuyết số liệu thiếu hụt áp dụng cho khí CO và bụi PM10 tại 03 trạm
nghiên cứu, đánh giá sai số tương đối và hiệu suất của mơ hình.
- Đề xuất các giải pháp quản lý và kỹ thuật trong vận hành các trạm quan trắc mơi trường
khơng khí tự động cố định và di động.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: tính biến động theo thời gian của khí CO và bụi PM10 dựa trên số
liệu quan trắc tại 03 trạm nghiên cứu bao gồm: giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số
biến động và hàm cấu trúc thời gian biến đổi theo khoảng thời gian τ = Δt.
- Phạm vi nghiên cứu: môi trường không khí xung quanh 03 trạm quan trắc mơi trường
khơng khí cố định tự động thuộc các khu vực địa lý khác nhau:
+ Khu vực phía Bắc: Trạm Láng - thành phố Hà Nội;
+ Khu vực miền Trung: Trạm Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng;
+ Khu vực phía Nam: Trạm Nhà Bè - thành phố Hồ Chí Minh.

3

- Thời gian lựa chọn chuỗi số liệu nghiên cứu được lấy từ khi các trạm quan trắc môi trường
không khí tự động cố định hoạt động ổn định là năm 2004 đến 2010.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Nghiên cứu đặc trưng biến động (đặc trưng số và đặc trưng hàm) của khí CO và bụi PM10 đã
khẳng định đây là các q trình khơng dừng, từ đó có nghiên cứu sâu trong việc áp dụng lý thuyết
quá trình ngẫu nhiên dừng phục vụ bài toán nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt tại các trạm
quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định.
Việc đề xuất sử dụng quá trình ngẫu nhiên với nhiễu động dừng trong đề tài luận án góp
phần bổ sung hướng nghiên cứu nội/ngoại suy nói riêng và dự báo chất lượng mơi trường khơng khí
nói chung ở Việt Nam.
Áp dụng mơ hình nội/ngoại suy thử nghiệm nội/ngoại suy cho hai thông số CO và PM 10 tại
ba khu vực nghiên cứu (Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng, Nhà Bè - thành
phố Hồ Chí Minh). Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu suất mơ hình đạt độ chính xác cao từ 75% đến
99,9%. Đây là cơ sở để khuyến nghị ứng dụng phương pháp nội/ngoại suy cho các thông số khác
của các trạm quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định và di động (xe quan trắc) ở nước ta.
Ngoài ra, quy trình nội/ngoại suy được thiết lập sẽ giúp các quan trắc viên làm việc tại các
trạm quan trắc môi trường tự động cố định dễ dàng sử dụng để tính tốn bổ khuyết chuỗi số liệu
thiếu hụt, đảm bảo cung cấp chuỗi số liệu đầy đủ để xây dựng bộ cơ sở dữ liệu phục vụ cho công tác
quản lý môi trường và các nghiên cứu liên quan.
5. Những đóng góp mới của luận án
- Phân tích tính biến động của hai thông số CO và PM10 thông qua các đặc trưng số (biến
trình ngày đêm, phương sai, độ lệch chuẩn và hệ số biến động) và đặc trưng hàm (hàm cấu trúc) cho
thấy các đặc trưng biến đổi theo ngày, mùa, năm và vị trí địa lý tại các khu vực nghiên cứu. Điều
này được giải thích: các yếu tố khí tượng, khí hậu (tốc độ gió, hướng gió, nhiệt độ, lượng mưa, thời
gian mưa, độ ẩm, áp suất) và trạng thái tầng kết nhiệt (bất ổn định, cân bằng phiếm định và ổn định)
trong lớp không khí gần mặt đất ảnh hưởng rất lớn đến mơi trường khơng khí, nên chúng phá vỡ quy
luật biến động của các thơng số khảo sát, do đó các đặc trưng số và hàm khơng thể xem là những q
trình ngẫu nhiên dừng.
- Luận án đã áp dụng lý thuyết các quá trình ngẫu nhiên và lần đầu tiên ở Việt Nam đã đề
xuất sử dụng quá trình ngẫu nhiên qui tâm (nhiễu động dừng) trong nghiên cứu môi trường khơng

khí để xây dựng hàm cấu trúc của nhiễu động dừng biến đổi theo khoảng thời gian Δt = τ. Trên cơ sở
đó xây dựng hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu động dừng cho 02 thông số CO và PM10 tại 3 trạm
nghiên cứu theo các mùa (tại Trạm Láng là mùa xuân, mùa hạ, mùa thu và mùa đông; tại Trạm Đà
Nẵng và Nhà Bè là mùa khô và mùa mưa).
- Sử dụng phương pháp hồi quy để xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm của nhiễu
động dừng dưới dạng hàm lnτ, trên cơ sở đó đánh giá khoảng dừng thích hợp, làm cơ sở cho việc giải
hệ phương trình tìm ra các nhân tử nội/ngoại suy. Từ đó áp dụng mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số
liệu thiếu hụt cho hai thông số CO và PM10 đạt hiệu suất cao từ 75 - 99,9%.

4


Chƣơng 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Nghiên cứu tính biến động và nội/ngoại suy số liệu mơi trƣờng khơng khí trên thế giới và
ở Việt Nam
1.1.1. Nghiên cứu tính biến động của các thơng số mơi trường khơng khí
Việc nghiên cứu đặc trưng biến động của các thơng số mơi trường khơng khí đã được nhiều
quốc gia quan tâm nhằm phục vụ công tác đánh giá hiện trạng ô nhiễm, đánh giá xu hướng biến đổi
của các chất ô nhiễm phục vụ quá trình hoạch định các chiến lược phát triển kinh tế xã hội bền vững.
Các nghiên cứu trên thế giới và trong nước đều cho thấy sự biến động của các thơng số mơi
trường khơng khí có ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng như: nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, hướng
gió, tốc độ gió, bên cạnh đó là các tác động của các nguồn thải từ các hoạt động dân sinh, công
nghiệp, giao thông hay cháy rừng… Các nghiên cứu hầu hết đều phân chia chuỗi số liệu quan trắc
theo ngày, mùa để nghiên cứu tính biến động theo thời gian và khơng gian.
1.1.2. Nghiên cứu nội/ngoại suy chuỗi số liệu của các thông số mơi trường khơng khí
Việc sử dụng số liệu của các trạm quan trắc tự động cố định liên tục 24/24 giờ trong ngày
ứng với từng mùa trong năm để có cơ sở dữ liệu phục vụ bài tốn nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu
thiếu hụt trong nhiều thời điểm quan trắc đã được triển khai ứng dụng ở nước ngoài và Việt Nam.
Hai phương pháp chủ yếu được sử dụng liên quan đến vấn đề nội/ngoại suy gồm có:
- Phương pháp hồi quy bán thực nghiệm mô phỏng nồng độ chất gây ô nhiễm theo không

gian và thời gian dựa trên chuỗi số liệu thực nghiệm có sẵn với hệ số tương quan hồi qui R2 đạt từ
0,75 đến 1.
- Phương pháp sử dụng đặc trưng hàm của lý thuyết q trình ngẫu nhiên: Trong khí tượng,
thủy văn và môi trường phương pháp sử dụng đặc trưng hàm (hàm tương quan hoặc hàm cấu trúc
thời gian) để thiết lập các mơ hình nội/ngoại suy, lọc sai số ngẫu nhiên, làm trơn chuỗi số liệu bổ
khuyết số liệu thiếu hụt được triển khai ứng dụng mạnh mẽ ở Liên Xô và các nước Đông Âu từ
những năm đầu của thế kỷ XIX. Tiếp cận chủ yếu của phương pháp sử dụng đặc trưng hàm là xem
các chất ô nhiễm khảo sát là quá trình trình ngẫu nhiên dừng. Bên cạnh hai phương pháp hồi qui bán
thực nghiệm và sử dụng đặc trưng hàm cịn có rất nhiều các phương pháp khác dựa trên lý thuyết
khuếch tán tán rối, động lực học thống kê… Các phương pháp này chủ yếu để tính tốn mơ phỏng
và dự báo q trình lan truyền chất ơ nhiễm trong mơi trường khơng khí.
Trong luận án, tác giả sử dụng đặc trưng hàm cấu trúc của nhiễu động dừng và kết hợp với
phương pháp hồi qui hàm cấu trúc thực nghiệm để ứng dụng thiết lập mơ hình nội/ngoại suy bổ
khuyết số liệu tại các trạm quan trắc mơi trường khơng khí tự động cố định.
1.2. Khái qt ơ nhiễm mơi trƣờng khơng khí xung quanh các trạm quan trắc cố định
tự động Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng và Nhà Bè - thành phố Hồ
Chí Minh
1.2.1. Vị trí địa lý và đặc điểm của các trạm
Trạm Láng, trạm Đà Nẵng và trạm Nhà Bè được quyết định đưa vào mạng lưới trạm điều tra
cơ bản của Trung tâm Mạng lưới khí tượng thuỷ văn và mơi trường - Trung tâm Khí tượng Thuỷ văn

5


Quốc gia vào tháng 9 năm 2002. Các trạm thực hiện quan trắc 24/24h có quan trắc viên trực
3ca/ngày.
+ Trạm Láng hiện tại trạm có biên chế 4 người (gồm 4 kỹ sư ). Trạm có Kinh độ: 105048 ;
Vĩ độ: 21001; Độ cao 5.970m, nằm trong địa bàn phường Láng Thượng - Quận Đống Đa.
+ Trạm Đà Nẵng có biên chế 8 người (gồm 4 kỹ sư và 4 trung cấp). Trạm có Kinh độ: 108012
; Vĩ độ: 16002 nằm trong lòng của phường Hòa Thuận Tây, quận Hải Châu.

+ Trạm Nhà Bè có vị trí tại tọa độ (106047’ 10041), bị kẹp giữa hai đường giao thông là
đường Nguyễn Hữu Thọ và Nguyễn Văn Tạo thuộc huyện Nhà Bè, thành phố Hồ Chí Minh. Trạm
có biên chế 3 người (gồm 3 kỹ sư ).
1.2.2. Ơ nhiễm mơi trường khơng khí xung quanh khu vực trạm nghiên cứu
Nhiều kết quả nghiên cứu cho thấy tình trạng ơ nhiễm mơi trường khơng khí đã diễn ra ở cả
ba khu vực nghiên cứu, tuy nhiên tại khu vực thành phố Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh tình hình
ơ nhiễm phức tạp hơn và ở mức độ xấu hơn so với khu vực Đà Nẵng. Ô nhiễm bụi và CO đã được
chỉ ra ở nhiều nơi trên cả ba khu vực nghiên cứu.
Chƣơng II. NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Tƣ liệu và xử lý số liệu
- Nồng độ của khí CO và bụi PM10 được thu thập từ các trạm quan trắc mơi trường khơng
khí cố định tự động tại ba khu vực, sau khi sử dụng phương pháp xử lý chuỗi số liệu, căn cứ vào
điều kiện khí hậu của từng vùng và giá trị nồng độ thực tế đo được của khí CO và bụi PM10 cho thấy,
tại Trạm Láng cho thấy rõ sự biến động của nồng độ theo bốn mùa, tại Trạm Đà Nẵng và Trạm Nhà
Bè thể hiện rõ sự biến động theo mùa mưa và mùa khơ. Trên cơ sở đó, tác giả phân chia chuỗi số
liệu quan trắc thực tế để nghiên cứu ứng với điều kiện khí hậu của từng vùng cho hai thông số nêu
trên:
+ Đối với trạm Láng - Tp. Hà Nội số liệu một năm được chia thành 04 mùa: mùa xuân số
liệu được lấy từ tháng 2 đến tháng 4; mùa hạ số liệu được lấy từ tháng 5 đến tháng 7; mùa thu số liệu
được lấy từ tháng 8 đến tháng 10; mùa đông số liệu được lấy từ tháng 11 đến tháng 01 năm kế tiếp.
+ Đối với trạm Đà Nẵng - Tp. Đà Nẵng số liệu một năm được chia thành 02 mùa: mùa khô số
liệu được lấy từ tháng 01 đến tháng 7; mùa mưa số liệu được lấy từ tháng 8 đến tháng 12;
+ Đối với trạm Nhà Bè - Tp. Hồ Chí Minh số liệu một năm được chia thành 02 mùa: mùa khô số
liệu được lấy từ tháng 12 đến tháng 4 năm kế tiếp; mùa mưa số liệu được lấy từ tháng 5 đến tháng
11.
Số liệu được thu thập từ các trạm quan trắc được kiểm tra tổng hợp về tính hợp lý thơng qua
những đánh giá khoa học và các công cụ thống kê theo hướng dẫn của Trung tâm Quan trắc môi
trường, Tổng cục Môi trường, Bộ Tài nguyên và Môi trường. Bộ số liệu đảm bảo chất lượng là tỉ lệ
số liệu thu được lớn hơn 80% và tỉ lệ số liệu hợp lệ lớn hơn 70%.

2.2. Nội dung nghiên cứu

6


- Thu thập, tổng hợp số liệu quan trắc khí CO và bụi PM10 từ 03 trạm quan trắc môi trường
khơng khí cố định tự động Láng, Đà Nẵng và Nhà Bè, xử lý lựa chọn chuỗi số liệu đủ độ tin cậy
phục vụ cho nghiên cứu.
- Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết q trình ngẫu nhiên trong tính tốn các đặc trưng biến
động và nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt của các thơng số mơi trường khơng khí.
- Ứng dụng các cơng thức của q trình ngẫu nhiên để tính tốn các đặc trưng số bao gồm:
kỳ vọng tốn, phương sai, độ lệch chuẩn, nhiễu động, hệ số biến động, áp dụng cho 02 thơng số khí
CO và bụi PM10;
- Phân tích, đánh giá tính biến động của các đặc trưng số đối với khí CO và bụi PM 10 theo
thời gian để khẳng định các thông số này không thể coi là đại lượng ngẫu nhiên dừng. Trên cơ sở đó
đề xuất sử dụng phương pháp hồi qui đối với hàm cấu trúc của đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động
dừng từ chuỗi số liệu quan trắc dưới dạng hàm lnτ, làm cơ sở để đánh giá khoảng dừng thực tế và
xác định các nhân tử nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt tại 3 trạm nghiên cứu.
2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.3.1. Ứng dụng lý thuyết quá trình ngẫu nhiên trong tính tốn các đặc trưng biến động của
khí CO và bụi PM10
2.3.1.1. Phương pháp tính các đặc trưng số của đại lượng ngẫu nhiên
Vì số liệu quan trắc và qui tốn đối với các thơng số mơi trường khơng khí nghiên cứu theo
từng giờ trong ngày (24 ốp) nên ta khơng thể sử dụng tính Egodic, do dó cần tính các đặc trưng số
dựa trên phép lấy trung bình thống kê theo tập hợp các thể hiện ngày của q trình ngẫu nhiên X(t),
xác định bởi cơng thức sau:
T

X

1
x(t )dt
T 0

(1)

Trong đó T là độ dài thời gian lấy trung bình ngày (chu kỳ ngày T=24h, chu kỳ tháng T=2831 ngày v.v…).
Trên thực tế ta khơng có dạng giải tích của X(t), nên người ta thay việc lấy trung bình X(t)
theo các thể hiện ngày bằng phương pháp lấy trung bình số học, xác định bởi cơng thức sau:

X (t ) 
trong đó,

xi (t )

lượng của các giá trị

1 n
 xi (t )
n i 1

(2)

là các giá trị quan trắc theo thời gian t của thể hiện ngày X(t) ; n là số

xi (t )

.

Để tính hệ số biến động cần tính phương sai và độ lệch chuẩn theo các cơng thức sau:

- Phương sai có lọc sai số ngẫu nhiên:  x2 (t ) 

7

1 n
( xi (t ))2

n  1 i 1

(3)


Ở đây nhiễu động xi ' (t )  xi (t )  X (t )

(4)

- Độ lệch chuẩn có lọc sai số ngẫu nhiên:  x (t ) 

- Hệ số biến động:

 x (t ) 

 x (t )
X x (t )

1 n
( xi (t )) 2

n  1 i 1

*100

(5)

(6)

2.3.1.2. Phương pháp tính các giá trị của hàm cấu trúc theo thời gian của quá trình ngẫu
nhiên dừng từ số liệu quan trắc thực tế
Đối với quá trình dừng thì hàm cấu trúc tính theo cơng thức sau:

1
Dxi ( K 0 ) 
N K

N K

 (x
i 1

iK

 xi )2

(7)

Trong đó:

x i : là các giá trị nồng độ của chất ô nhiễm quan trắc được trong mỗi ngày từ số liệu quan
trắc.
N là số lượng các giá trị xi ,

 = K0, K= 1, 2, …, N-1, 0 =1h.
Việc tính tốn Dx ( ) được tiến hành theo từng thể hiện của mỗi ngày, sau đó kết quả được
lấy trung bình từ tập hợp các thể hiện ngày. Kết quả tính tốn nhận được bằng cách lập chương trình
xử lý chuỗi số liệu trên máy vi tính.
2.3.2. Phương pháp hồi quy áp dụng trong lý thuyết quá trình ngẫu nhiên
Tác giả áp dụng phương pháp hồi qui cho hàm cấu trúc D(τ) của nhiễu động dừng dưới dạng
hàm lnτ phục vụ cho việc xây dựng mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt.
2.3.3. Thiết lập mơ hình nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt dựa vào đường cong hàm cấu
trúc thực nghiệm của nhiễu động dừng dạng lnτ
Ứng dụng hàm cấu trúc (7), ta được hệ phương trình đối với hàm cấu trúc của nhiễu động
dừng để xác định các nhân tử nội/ngoại suy αk (k=1, 2, 3…6) có dạng sau:
n

Dx' ()  Dx (t  tk )    j [Dx' ()  Dx' (t j  tk )]  0
*

j 1

k = 1,2,...n

8

(8)


2n (1, 2, ... n, ) 


n


1
D
(

)

 k [Dx' ()  Dx' (t *  tk )]
 x'

2
k 1




n
n
1
Dx' ()[1    k ]    k Dx' (t *  tk )]
2
k 1
k 1

(9)

Dễ dàng nhận thấy rằng sai số bình phương trung bình  2n khơng vượt quá độ tán (phương
sai)

 2 x của đại lượng X'  t  , do đó để việc đánh giá sai số của phương pháp nội/ngoại suy tổng
'

thể trong trường hợp này được thuận lợi hơn, ta sử dụng đại lượng vơ thức ngun  n có dạng sau:

n 

2n
2n
2n


2X' BX' (0) 1 D ()
'
2 X

(10)

Thay hệ thức (9) vào (10) ta sẽ được sai số tương đối sau:
n

n

DX' (t *  t K )

K 1

K 1

D X ' ()

n  1   K   K

(11)

Hệ quả:
n

Trong trường hợp 1    K  0 và
K 1

D x ' (t *  t K )
D X ' ( )

=0, thì

 n = 0, nghĩa là phương pháp
n

nội/ngoại suy cho kết quả chính xác 100%. Đẳng thức thứ nhất thỏa mãn khi


K 1

K

= 1 còn đẳng

thức thứ hai thỏa mãn khi t* = tk. Nhưng

 n = 0 chỉ là điều kiện lý tưởng, trên thực tế phương pháp

nội/ngoại suy đạt độ chính xác cao khi

 n có giá trị nhỏ. Bởi vậy suy ra hệ quả sau: mơ hình

nội/ngoại suy thiết lập được đạt hiệu suất cao nhất khi khoảng thời gian nội/ngoại suy   t  t k
*

*

phải nằm trong khoảng dừng mà hàm cấu trúc của X  t  đạt trạng thái bão hịa.
'

Dựa vào cơng thức (7) để xây dựng hàm cấu trúc Dxi ( K 0 ) , với   K 0 , K = 1, 2, 3, ..., N1,  0  1h là bước phân chia số liệu ban đầu, sau đó xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm
bằng hàm lnτ với hệ số tương quan (hệ số hồi quy) R2 có giá trị càng gần 1 càng tốt. Trường hợp
ngược lại R2 < 0,70 sẽ bị loại bỏ. Với hệ số R2 có giá trị cao từ R2 = 0,75-1,0 thì đường cong hàm
cấu trúc thực nghiệm được chấp nhận thay thế bằng hàm lnτ sẽ được đưa vào phương trình (9) để
giải hệ phương trình tìm các nhân tử αk, phục vụ bài toán nội/ngoại suy.

9


Chƣơng III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
3.1. Các đặc trƣng số của khí CO và bụi PM10
3.1.1. Biến trình ngày đêm của khí CO
2,00
1,50
1,00

Mùa xn
Mùa hạ

0,50

Mùa thu
Mùa đơng

0,00
1

5

9

13

17

21
t(giờ)

Hình 3.1: Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm của khí CO năm 2005 tại trạm Láng
Năm 2005 đường biến trình ngày đêm theo mùa của khí CO cho thấy sự đồng nhất của hình
dáng đồ thị và mùa đơng đạt giá trị cao hơn so với các mùa, thấp nhất là mùa hạ; giá trị cao nhất mùa
đông là 1,75 ppm và thấp nhất là 0,67 ppp; giá trị cao nhất mùa hạ là 0,95 ppm và thấp nhất là 0,33
ppm. Các cực đại của các mùa cũng đều rơi vào 8h và 19-21h, các cực tiểu rơi vào 4-5h và 14h.

Hình 3.2: Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm của khí CO năm 2005 tại trạm Đà Nẵng
Mùa khô năm 2005 cho thấy giá trị nồng độ cao nhất vào lúc 7h và 20-21h và giá trị đạt cực
đại là 0,83 ppm vào lúc 8h, giá trị thấp nhất vào 3h và 14h và đạt cực tiểu là 0,44ppm vào lúc 15h.

10


Hình 3.3. Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm của khí CO tại trạm Nhà Bè năm 2005
Đường biến trình năm 2005 cho thấy sự biến động mạnh của giá trị nồng độ CO, giá trị
đường mùa khô cao vượt trội đạt cực đại vào lúc 9h là 0,59 ppm và thấp nhất vào lúc 15h là 0,28
ppm, đường mùa mưa có sự biến động khơng rõ nét các giá trị dao động từ 0,03 đến 0,06 ppm.
Kết quả nghiên cứu biến trình ngày đêm theo mùa của các năm khác tại ba trạm nghiên cứu
cũng cho thấy giá trị nồng độ của khí CO biến thiên có ảnh hưởng rõ nét của biến trình ngày đêm,
các giá trị đạt cực đại trong ngày thường rơi vào các giờ 8h và 19-21h, các giá trị nồng độ đạt cực
tiểu trong ngày thường rơi vào khoảng 2-5h và 14h. Giá trị lớn nhất trong năm thường rơi vào mùa
đông/mùa khô và thấp nhất trong năm rơi vào mùa hạ/mùa mưa.
3.1.2. Biến trình ngày đêm của bụi PM10
140
120
100
Mùa xuân

80

Mùa hạ

60

Mùa thu

40

Mùa đơng

20
0
1

5

9

13

17

21

t(giờ)

Hình 3.4: Đồ thị biểu diễn biến trình ngày đêm của PM10 tại Trạm Láng năm 2007
Đường biến trình ngày đêm năm 2007 cho thấy, mùa xuân đạt cực đại vào lúc 11h và 19h,
giá trị lớn nhất lúc 11h là 91,77( g / m 3 ), giá trị đạt cực tiểu lúc 4h và 24h, giá trị nhỏ nhất lúc 4h là
59,29( g / m 3 ); mùa hạ giá trị đạt cực đại lúc 9h và 21h, giá trị lớn nhất lúc 21h là 71,90( g / m 3 ),
giá trị đạt cực tiểu vào lúc 2h và 14h, giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 42,49( g / m 3 ); mùa thu các giá trị
đạt cực đại vào lúc 1h và 23h, giá trị lớn nhất lúc 23h là 132,63( g / m 3 ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc
14h là 69,45( g / m 3 ); mùa đông các giá trị đạt cực đại vào lúc 9h và 21h, giá trị lớn nhất lúc 9h là
127,18( g / m 3 ), giá trị cực tiểu vào lúc 14h là 84,09( g / m 3 ).

11


60
50

40
30

Mùa khơ

20

Mùa mưa

10
0
1

5

9

13

17

21

t(giờ)

Hình 3.5. Đường biến trình ngày đêm của PM10 tại Trạm Đà Nẵng năm 2007
Đường biến trình cho ta thấy PM10 giữa hai mùa có sự khác nhau, cực đại vào mùa khơ cao
hơn mùa mưa và có giá trị đạt cực đại vào lúc 7h và 19h, giá trị cao nhất lúc 7h là 54,57( g / m 3 ),
giá trị đạt cực tiểu vào lúc 2h và 14h, giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 30,47( g / m 3 ); mùa mưa giá trị đạt
cực đại vào lúc 8h và 19h, giá trị lớn nhất lúc 8h là 53,22( g / m 3 ), giá trị nhỏ nhất lúc 2h và 14h,

giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 34,40( g / m 3 )

Hình 3.6. Đường biến trình ngày đêm của bụi PM10 tại Trạm Nhà Bè năm 2007
Đường biến trình cũng cho ta thấy mùa khơ có giá trị cao hơn và giá trị cực đại rơi vào lúc
7h là 57,68 ( g / m 3 ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 22h là 31,7( g / m 3 ); mùa mưa giá trị đạt cực đại
vào lúc 7h là 43,08( g / m 3 ), giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 26,24( g / m 3 ).
Kết quả nghiên cứu đường biến trình ngày đêm theo mùa của bụi PM10 tại các trạm trong
nhiều năm cho thấy tại trạm Nhà Bè khác biệt so với hai trạm nghiên cứu chỉ cho thấy rõ nét một
cực đại trong ngày và giá trị quan trắc được qua các năm không cao dao động từ 21,42 đến 57,99
( g / m 3 ) gần với giá trị của trạm Đà Nẵng và thấp hơn nhiều so với trạm Láng. Kết quả cho thấy

12


có sự biến động cả về thời gian và khơng gian của bụi PM10, điều này cho thấy rõ sự ảnh hưởng của
các yếu tố khí tượng và các hoạt động nhân sinh khu vực đặt trạm.
3.1.3. Hệ số biến động của khí CO
80,00
70,00
60,00
50,00
40,00
30,00
20,00
10,00
0,00

Mùa xn
Mùa hạ
Mùa thu

Mùa đơng
1

5

9

13

17

21
t(giờ)

Hình 3.7. Đồ thị biểu diễn hệ số biến động ICO theo mùa tại trạm Láng năm 2005
Giá trị cao nhất và thấp nhất rơi vào mùa đông, giá trị cao nhất là 82,83% vào lúc 19h, giá trị
thấp nhất là 26,56% vào lúc 17h.

Hình 3.8. Đồ thị biểu diễn hệ số biến động ICO theo mùa tại trạm Đà Nẵng
Mùa khô năm 2005 cho thấy giá trị cao nhất là 40,91% vào lúc 15h, giá trị thấp nhất là
24,39% vào lúc 7h.

13


120,00
100,00
80,00
60,00

Mùa khơ

40,00

Mùa mưa

20,00
0,00
1

5

9

13

17

21
t(giờ)

Hình 3.9. Đồ thị biểu diễn hệ số biến động ICO theo mùa tại trạm Nhà Bè năm 2005
Mùa khô giá trị cao nhất là 66,70% vào lúc 19h, giá trị thấp nhất là 48,05% vào lúc 16h;
mùa mưa giá trị cao nhất là 56,59% vào lúc 4h, giá trị thấp nhất là 35,58% vào lúc 16h
3.1.4. Hệ số biến động của bụi PM10

Ipm10(%)

100
80

Mùa xn

60

Mùa hạ

40

Mùa thu
Mùa đơng

20
0
1

5

9

13

17

21

t(giờ)

Hình 3.10: Đồ thị biểu diễn hệ số biến động IPM10 theo mùa tại trạm Láng năm 2007
Giá trị hệ số biến động lớn nhất rơi vào mùa thu là 83,63% vào lúc 4h và giá trị thấp nhất rơi

vào mùa xuân là 40,78% vào lúc 21h.

14


Ipm10(%)

100
80
60
40

Mùa khơ

20

Mùa mưa

0
1

5

9

13

17

21

t(giờ)

Hình 3.11: Đồ thị biểu diễn hệ số biến động IPM10 tại trạm Đà Nẵng năm 2007
Giá trị cao nhất rơi vào mùa khô là 76,45% lúc 11h và giá trị thấp nhất rơi vào mùa mưa là

Ipm10(%)

45,36% lúc 9h.
80
70
60
50

Mùa khơ

40
30

Mùa mưa

20
10
0
1

5

9

13

17

21

t(giờ)

Hình 3.12: Đồ thị biểu diễn hệ số biến động IPM10 tại trạm Nhà Bè năm 2007
Giá trị cao nhất rơi vào mùa khô là 66,70% lúc 19h và giá trị thấp nhất rơi vào mùa mưa là
35,58% lúc 16h.
Tóm lại: Kết quả tính tốn các đặc trưng số của khí CO và bụi PM10 cho thấy các đường
biến trình ngày đêm và hệ số biến động đều có cực trị (cực tiểu và cực đại) trong ngày và các cực trị
có giá trị dao động theo thời gian và vị trí địa lý, do chúng bị ảnh hưởng của biến trình ngày đêm của
các yếu tố khí tượng và tầng kết nhiệt của khí quyển trong lớp khơng khí gần mặt đất dẫn đến khí CO
và bụi PM10 khơng phải là q trình ngẫu nhiễn dừng bởi vì các đặc trưng số của các thơng số trên
biến đổi theo t không phải là hằng số với mọi t. Đây là căn cứ quan trọng trong việc đề xuất sử dụng
đại lượng ngẫu nhiên “nhiễu động dừng” để nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu.
3.2. Hàm cấu trúc thời gian thực nghiệm của nhiễu động dừng khí CO và bụi PM10
Áp dụng cơng thức (7) để tính các giá trị hàm cấu trúc Dx' ( K 0 ) :

1
Dx' ( K 0 ) 
N K

N K

 (x
i 1

'
iK

 xi' )2

Trong đó: x’i là các giá trị của thể hiện X’(t);

15

(15)


N là số lượng các giá trị x’i,   K 0 , K = 1, 2, 3, ..., N-1,  0  1h
Việc tính tốn Dx' ( ) được tiến hành theo từng thể hiện của mỗi ngày, sau đó kết quả được
lấy trung bình từ tập hợp các thể hiện ngày. Tính tốn nhận được bằng cách lập chương trình xử lý
số liệu trên máy tính.
Từ việc xây dựng các đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm D(τ) cho 3 khu vực địa lý khác
nhau ứng với chuỗi số liệu đủ dài đảm bảo độ ổn định thống kê. Kết quả thu được chỉ ra rằng:
- Tất cả các hàm cấu trúc thực nghiệm đều có dáng điệu hàm cấu trúc cơ bản của nhiễu động
dừng, nghĩa là hàm cấu trúc tăng dần theo τ và đạt trạng thái bão hòa tại τ*.
- Các khoảng thời gian bão hòa τ* ứng với 3 khu vực địa lý khác nhau cũng khác nhau. Các
giá trị τ* biến đổi từ 6h - 9h. Đây là cơ sở để tác giả lựa chọn khoảng thời gian từ τ1 ≤ τ ≤ τ* áp dụng
trong mơ hình nội/ngoại suy được trình bày ở mục 3.3 dưới đây.
Ví dụ: Hàm cấu trúc thực nghiệm của CO và PM10 vào mùa đông năm 2007 tại trạm Láng
được trình bày ở hình 3.13 và 3.14.
2
1

Hình 3.13 Đồ thị hàm cấu trúc thực nghiệm CO theo thời gian của nhiễu động (đường 1) và đường
hàm cấu trúc hồi quy theo dạng ln(τ) (đường 2)

Hình 3.14 Đồ thị hàm cấu trúc thực nghiệm PM10 theo thời gian của nhiễu động (đường 1)
và đường hàm cấu trúc hồi quy theo dạng ln(τ) (đường 2)
3.3. Nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu

16


3.3.1. Quy trình nội/ngoại suy
Từ đồ thị biểu diễn giá trị hàm cấu trúc của nhiễu động dừng ứng với yếu tố cần nghiên cứu,
trong khoảng bão hòa tốt nhất của hàm cấu trúc ta lựa chọn số lượng hệ phương trình cần thiết để
xác định các hệ số  k . Giải hệ n phương trình với n ẩn số  k khi sử dụng phương trình (38). Theo
kết quả xây dựng các hàm cấu trúc thực nghiệm của các nhiễu động dừng đối với khí CO và bụi
PM10 cho thấy khoảng giá trị bão hòa của hàm cấu trúc thời gian thường đạt được khi   6 . Như
h

vậy, cần lựa chọn khoảng dừng thỏa mãn điều kiện: τ1 ≤ τ ≤ τ*, với τ* = 6h. Ứng với điều này, số
phương trình cần có là 7 để khi triển khai phương trình (37) sẽ có Δt biến đổi trong khoảng dừng là
1h ≤ τ ≤ 6h. Khi đó sẽ xác định được 6 hệ số (α1, α2, α3, α4, α5, α6) nằm trong khoảng dừng.
Số liệu quan trắc tự động trong mỗi ngày có 24 giá trị trung bình giờ x i được chia thành 4
khoảng, mỗi khoảng có 6 giá trị xi nằm trong khoảng dừng ứng với

k .

Sơ đồ nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt được trình bày ở hình 3.15 dưới đây:
(k=1,2,… ).
x1

x2

x3 x4

x5

x6

t1

t2

t3

t5

Hình
3.15. Sơ đồ phân chiat12các khoảng tính tốn nội/ngoại
suy
t6
t18

t4

x12

x18

x24
t24

Xét các trường hợp sau:

- Nếu số liệu trong mỗi khoảng thiếu hụt một vài giá trị x(tk) thì tiến hành nội/ngoại suy theo
các bước sau đây:
+ Tính giá trị trung bình của các thơng số khơng thiếu hụt:

X

1 N
 x i , xi - các giá trị quan trắc thực tế.
N i 1

+ Tính nhiễu động: X  t k   x  t k   X , trong đó x(tk) - các giá trị quan trắc không thiếu
'

hụt tại thời điểm tk của thể hiện X(tk).

  theo công thức: X  t     X  t  .
+ Nội/ngoại suy giá trị thực tế thiếu hụt X  t  theo công thức: X  t   X  t   X
'

'

*

+ Nội/ngoại suy nhiễu động X t k

*
k

*
k

'

k

k

*
k

k

'

*
k

+ Đánh giá sai số tương đối của mơ hình ứng với từng khoảng nội/ngoại suy:

t

*
k



X  t *k   X  t k 
X  tk 



và đánh giá hiệu suất của mơ hình đạt được:



  1    t *k  100

17


   

Trong công thức:  t k , X t k và
*

*

X  t k  là các giá trị nội/ngoại suy và giá trị thực tế theo

số liệu quan trắc của các thể hiện tương ứng.
3.3.2. Kết quả nội/ngoại suy
3.3.2.1. Nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt trên khoảng [x(t1)- x(t6)]
Xét giá trị nồng độ khí CO của trạm Láng vào ngày 15/4/2006 (mùa xuân), các thông số
đầu vào, kết quả nội/ngoại suy và hiệu suất của của mơ hình trình bày ở bảng 3.1.
Bảng 3.1. Các thơng số đầu vào, giá trị nội/ngoại suy và hiệu suất mơ hình của khí CO Trạm Láng
ngày 15/4/2006
Giờ
1
2
3

4
5
6

-

XCO(thực tế) (ppm)

0,43

0,42

0,40

0,39

0,41

0,42

αk

1,38

-0,67

0,44

0,48

0,44

0,33

Xnội suy 1, 4h

0,433

0,39

Hiệu suất mơ hình

99,24%

99,33%

Xnội suy 1,3,5,6h

0,42

0,39

0,41

0,43

Hiệu suất mơ hình

97,46%

97,63%

99,36%

99,86%

Xét giá trị nồng độ bụi PM10 của trạm Láng vào ngày 10/4/2008 (mùa xuân), các thông số
đầu vào, kết quả nội/ngoại suy và hiệu suất của của mơ hình trình bày ở bảng 3.2.
Bảng 3.2. Các thơng số đầu vào, giá trị nội/ngoại suy và hiệu suất mơ hình của bụi PM10 Trạm
Láng ngày 10/4/2008
Giờ
1
2
3
4
5
6
Xpm10(thực tế,(μg/m3)

66

60

62

62

75

72

αk

1,29

-0,68

0,38

0,54

0,38

0,32

Xnội suy 1, 4h

67,50

72,23

Hiệu suất mơ hình

98,0%

84,0%

Xnội suy 1,3,5,6h

60,09

61,89

60,81

59,57

Hiệu suất mơ hình

92,0%

99,9%

82,0%

83,0%

3.3.2.2. Ngoại suy số liệu thiếu hụt trên một khoảng [x(t1)- x(t6)]
Trường hợp số liệu mất trên một khoảng liên tiếp ta sử dụng 06 số liệu liền kề trước đó để
ngoại suy cho số liệu khuyết thiếu liền kề, sau đó sử dụng số liệu đã ngoại suy được và 05 số liệu
liền kề để tiếp tục ngoại suy cho số liệu tiếp theo. Lập lại quy trình ngoại suy cho đến khi ngoại suy
đủ 6 số liệu.
Ví dụ: Ngoại suy số liệu từ 7h đến 12h cho số liệu tháng 12 năm 2007 (31 ngày) của thông
số PM10 tại Trạm Láng. Kết quả tính tốn thử nghiệm được trình bày tại hình 3.16:

18


Xpm10(µg/m3)

X đo đạc (7h)
X ngoại suy (7h)

350
300
250
200
150
100
50
0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

3

X đo đạc (8h)
X ngoại suy (8h)

Xpm10(µg/m3 )

300
250
200
150
100
50
0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

ngày

X đo đạc (9h)

Xpm10(µg/m3 )

X ngoại suy (9h)
350
300
250
200
150
100
50
0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

27

29

ngày
X đo đạc (10h)
X ngoại suy (10h)

Xpm10(µg/m3 )

300
250
200
150
100

50
0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

ngày

19

31


X đo đạc (11h)
X ngoại suy (11h)

Xpm10(µg/m3)

300
250
200
150
100
50
0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

ngày
X đo đạc (12h)
X ngoại suy (12h)

Xpm10(µg/m3)

300
250
200
150
100

50
0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

ngày

Hình 3.16. Đồ thị biểu diễn giá trị ngoại suy chuỗi số liệu của bụi PM10
tháng 12/2007 tại trạm Láng
3.3.2.3. Sử dụng các hệ số αk đã xác định được từ bộ dữ liệu cơ sở để nội/ngoại suy cho một
trạm quan trắc bất kỳ có cùng vị trí nghiên cứu vào các thời điểm của năm khác
* Giả sử số liệu của thông số CO tại trạm Láng mùa hạ năm 2007 thiếu hụt nhiều không
đảm bảo cho việc xác định các hệ số αk, ta thử nghiệm sử dụng các hệ số αk đã xác định được vào
mùa hạ của năm 2004 để tính tốn số liệu thiếu hụt cho mùa hạ của năm 2007, chẳng hạn tính tốn
với số liệu tháng 5 năm 2007. Kết quả tính tốn thử nghiệm được biểu diễn tại Hình 3.17.

20


21


Hình 3.17 Đồ thị biểu diễn giá trị nội/ngoại suy chuỗi số liệu của bụi PM10 tháng 5 năm
2007 tại trạm Láng
3.3.5. Sử dụng các hệ số αk đã xác định được từ bộ dữ liệu cơ sở để nội/ngoại suy số liệu cho
trạm quan trắc thuộc khu vực lân cận
Sử dụng các hệ số αk được tính tốn từ trạm Láng để bổ khuyết cho số liệu thiếu hụt của
trạm quan trắc tự động cố định Nguyễn Văn Cừ, phường Gia Thụy, quận Long Biên, Hà Nội. Ta sử
dụng các hệ số αk của trạm Láng mùa hạ năm 2004 để tính tốn nội/ngoại suy cho số liệu thiếu hụt
vào mùa hạ năm 2015 (đối với thông số CO) của trạm Nguyễn Văn Cừ. Kết quả nội/ngoại suy cho
tháng 5 năm 2015 được trình bày tại Hình 3.18.

Xco nội suy (1h)
Xco đo đạc (1h)

Xco(μg/m3)

3000

2500

2000

1500

1000

500

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

29

30

Ngày

Xco nội suy (3h)
Xco đo đạc (3h)

Xco(μg/m3)

3500

3000
2500
2000
1500
1000
500
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

Ngày

22


Xco nội suy (4h)
Xco đo đạc (4h)

Xco(μg/m3)

3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

29

30

29

30

Ngày

Xco ngoại suy (5h)
Xco đo đạc (5h)

Xco(μg/m3)

3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

Ngày

Xco ngoại suy (6h)
Xco đo đạc (6h)

Xco(μg/m3)

3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

Ngày

Hình 3.18. Đồ thị biểu diễn giá trị nội/ngoại suy chuỗi số liệu của khí CO tháng 5 năm 2015 tại
trạm Nguyễn Văn Cừ
Nhận xét chung:
Kết quả tính tốn thử nghiệm nội/ngoại suy chuỗi số liệu khi sử dụng các hệ số αk được xác
định từ bộ cơ sở dữ liệu đủ tin cậy trong mơ hình đề xuất đại lượng nhiễu động dừng, kết quả thu
được cho thấy hầu hết hiệu suất mơ hình đạt được từ 75-99,9% Lý giải phương pháp nội/ngoại suy
tại một số thời điểm đạt hiệu suất chưa cao là do có sự ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng như lượng

mưa, thời gian mưa, hướng gió và tốc độ gió, tác động cục bộ của các hoạt động nhân sinh. Điều này
cho thấy kết quả nội/ngoại suy cần được xem xét đồng thời với các điều kiện khí tượng và các hoạt
động dân sinh, cơng nghiệp của các khu vực lân cận, đặc biệt các khu vực nằm ở đầu hướng gió.

23


KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
1. Kết luận:
Đối với đặc trưng số:
Đã phân tích được đặc trưng biến động của khí CO và bụi PM10 tại 03 trạm quan trắc tự
động cố định liên tục Láng - thành phố Hà Nội, Đà Nẵng - thành phố Đà Nẵng và Nhà Bè - thành
phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu đặc trưng số của khí CO và bụi PM10 đã cho thấy rõ CO và
PM10 là các q trình khơng dừng, từ đó đề xuất sử dụng đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng để
xây dựng hàm cấu trúc và xác định các hệ số αk trong việc thiết lập bài toán nội/ngoại suy bổ khuyết
chuỗi số liệu thiếu hụt theo thời gian.
Đối với hàm cấu trúc của nhiễu động dừng:
Đường cấu trúc thời gian của nhiễu động đối với khí CO và bụi PM10 được xây dựng từ các
giá trị quan trắc liên tục tại các trạm nghiên cứu cho thấy có hình dáng khá tương đồng với hàm cấu
trúc cơ bản của q trình dừng. Tuy có sự khác nhau về giá trị của hàm cấu trúc giữa các khu vực
phía Bắc với khu vực Miền Trung và khu vực phía Nam nhưng khoảng thời gian bão hịa τ* của các
đường cấu trúc hầu hết đều biến đổi từ τ* ≥ 6h. Dựa trên cơ sở này, đã xác định được khoảng dừng:
1h ≤ τ ≤ 6h và xấp xỉ đường cong hàm cấu trúc thực nghiệm bằng phương pháp hồi qui dưới dạng lnτ
với hệ số tương quan R2 lớn hơn 0,97. Sử dụng phương trình hồi quy dạng lnτ để giải hệ phương
trình tìm được các nhân tử nội/ngoại suy αk (k=1, 2...,6) phục vụ cho việc nội/ngoại suy số liệu thiếu
hụt.
- Đối với kết quả nội/ngoại suy bổ khuyết chuỗi số liệu thiếu hụt:
Thử nghiệm nội/ngoại suy đối với khí CO và bụi PM10 tại ba khu vực nghiên cứu cho các
trường hợp khác nhau, kết quả mơ hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt dựa trên việc sử
dụng đại lượng ngẫu nhiên nhiễu động dừng đạt độ chính xác cao từ 75 - 99,9%. Đây là cơ sở để

triển khai ứng dụng mô hình vào việc nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt cho các thông số
nghiên cứu tại các trạm quan trắc tự động khác có cùng khu vực địa lý tương tự. Ngoài ra, các kết
quả thu được của luận án sẽ đóng góp vào hướng nghiên cứu sử dụng đại lượng nhiễu động dừng
trong việc nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu nói riêng và xây dựng mơ hình dự báo ơ nhiễm khơng khí
ngày tại các tỉnh, thành phố trên phạm vi cả nước.
2. Khuyến nghị
- Cần có những nghiên cứu đánh giá các đặc trưng biến động của các thơng số mơi trường
khơng khí dựa trên số liệu quan trắc di động tự động (xe quan trắc) tại những điểm khơng có trạm
quan trắc cố định tự động để xây dựng bộ cơ sở dữ liệu đầy đủ, phục vụ công tác quản lý, cảnh báo ô
nhiễm môi trường khơng khí tại các đơ thị trọng điểm trên phạm vi cả nước.
- Từ kết quả nghiên cứu đặc trưng biến động và mơ hình nội/ngoại suy khí CO và bụi PM 10
cho thấy rõ bên cạnh ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng như lượng mưa, thời gian mưa, độ ẩm,
nhiệt độ, hướng gió, tốc độ gió và trạng thải tầng kết nhiệt khí quyển (bất ổn định, cân bằng phiếm
định và ổn định) thì tác động từ các nguồn thải công nghiệp, dân sinh, giao thông… cũng ảnh hưởng
rất lớn đến hiệu suất của mơ hình, cần có những nghiên cứu bổ sung tiếp theo.

24


DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN
LUẬN ÁN
1. Phạm Ngọc Hồ, Trần Thị Thu Hường (2016), "Mơ hình nội, ngoại suy bổ khuyết số liệu
từ các trạm quan trắc tự động", Tạp chí Khí tượng thủy văn, số 664*Tháng 4/2016, tr. 34-42.
2. Trần Thị Thu Hường, Phạm Ngọc Hồ (2016), "Các đặc trưng số của khí CO theo số liệu
quan trắc tự động", Tạp chí Mơi trường chun đề II năm 2016 “Kết quả Chương trình nghiên cứu
khoa học cấp Nhà nước 33/11-15”, tr. 61-65.
3. Trần Thị Thu Hường, Phạm Ngọc Hồ (2016), “Nội, ngoại suy số liệu bụi PM

10

từ trạm

quan trắc môi trường khơng khí tự động cố định”, Tạp chí Mơi trường chuyên đề số III tháng 11
năm 2016 “Kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ”, tr.89-94.
4. Pham Ngoc Ho, Tran Thi Thu Huong, “Interpolating and extrapolating insufficient data
of PM10 from automatic fixed air environmental monitoring stations”, Proceedings of the ESASGD
2016 - session: Environmental Issues in Mining and Natural Resources Development, ISBN:978604-76-1171-3, pp 186-194.

25