[Tóm tắt] Luận án Nghiên cứu tính biến động theo thời gian của CO và PM10 tại một số trạm quan trắc môi trường không khí tự động, cố định ở Việt Nam

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 MÔI TRƯỜNG KHÔNG 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 Công trình được hoàn 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 3 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 không 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 còn 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 ô nhiễm. Vì vậy, việc nghiên cứu tính biến động để nắm được quy luật biến đổi của các thông số ô nhiễm, trên cơ sở đó thiết lập mô 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 thông 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 quá trình dừng hay không 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 mô hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt từ số liệu quan trắc môi trường không 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 mô hình. - Đề xuất các giải pháp quản lý và kỹ thuật trong vận hành các trạm quan trắc môi trường không 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 môi trường không 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. 4 - 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 quá trình không 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 môi trường không 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 môi trường không khí nói chung ở Việt Nam. Áp dụng mô hình nội/ngoại suy thử nghiệm nội/ngoại suy cho hai thông số CO và PM10 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 mô 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 môi trường không 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 toán 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 môi trường không khí, nên chúng phá vỡ quy luật biến động của các thông số khảo sát, do đó các đặc trưng số và hàm không thể xem là những quá 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 không 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 mô 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%. 5 Chƣơng 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1. Nghiên cứu tính biến động và nội/ngoại suy số liệu môi trƣờng không khí trên thế giới và ở Việt Nam 1.1.1. Nghiên cứu tính biến động của các thông số môi trường không khí Việc nghiên cứu đặc trưng biến động của các thông số môi trường không 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 thông số môi trường không 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 không gian. 1.1.2. Nghiên cứu nội/ngoại suy chuỗi số liệu của các thông số môi trường không 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 toán 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 quá 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 mô 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 còn 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 toán mô phỏng và dự báo quá trình lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không 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 mô hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu tại các trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định. 1.2. Khái quát ô nhiễm môi trƣờng không 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 môi trường - Trung tâm Khí tượng Thuỷ văn 6 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. Ô nhiễm môi trường không khí xung quanh khu vực trạm nghiên cứu Nhiều kết quả nghiên cứu cho thấy tình trạng ô nhiễm môi trường không 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 ô 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 môi trường không 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 khô. 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 thông 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 7 - Thu thập, tổng hợp số liệu quan trắc khí CO và bụi PM10 từ 03 trạm quan trắc môi trường không 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 quá trình ngẫu nhiên trong tính toán các đặc trưng biến động và nội/ngoại suy số liệu thiếu hụt của các thông số môi trường không khí. - Ứng dụng các công thức của quá trình ngẫu nhiên để tính toán các đặc trưng số bao gồm: kỳ vọng toán, phương sai, độ lệch chuẩn, nhiễu động, hệ số biến động, áp dụng cho 02 thông số khí CO và bụi PM10; - Phân tích, đánh giá tính biến động của các đặc trưng số đối với khí CO và bụi PM10 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 toán 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 toán đối với các thông số môi trường không khí nghiên cứu theo từng giờ trong ngày (24 ốp) nên ta không 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 quá trình ngẫu nhiên X(t), xác định bởi công thức sau: 0 1 ( ) T X x t dt T   (1) Trong đó T là độ dài thời gian lấy trung bình ngày (chu kỳ ngày T=24h, chu kỳ tháng T=28- 31 ngày v.v). Trên thực tế ta không 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 công thức sau: 1 1 ( ) ( ) n i i X t x t n    (2) trong đó, ( )ix t là các giá trị quan trắc theo thời gian t của thể hiện ngày X(t) ; n là số lượng của các giá trị ( )ix t . Để tính hệ số biến động cần tính phương sai và độ lệch chuẩn theo các công thức sau: - Phương sai có lọc sai số ngẫu nhiên: 2 2 1 1 ( ) ( ( )) 1 n x i i t x t n      (3) 8 Ở đây nhiễu động '( ) ( ) ( )i ix t x t X t  (4) - Độ lệch chuẩn có lọc sai số ngẫu nhiên: 2 1 1 ( ) ( ( )) 1 n x i i t x t n      (5) - Hệ số biến động: ( ) ( ) *100 ( ) x x x t t X t    (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 công thức sau: 2 0 1 1 ( ) ( ) i N K x i K i i D K x x N K         (7) Trong đó: ix : 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 ix ,  = K0, K= 1, 2, , N-1, 0 =1h. Việc tính toán ( )xD  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 toán 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 mô hình nội/ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt. 2.3.3. Thiết lập mô 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, 36) có dạng sau: ' ' ' * 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 0 n x k j j kx x x j D D t t D D t t           [ ] (8) k = 1,2,...n 9  ' ' ' ' ' 2 * 1, 2, , 1 * 1 1 1 ( ... ) ( ) ( ) ( ) 2 1 ( ) 1 ( ) 2 n n n k kx x x k n n k k kx x k k D D D t t D D t t                             [ ] [ ] ] (9) Dễ dàng nhận thấy rằng sai số bình phương trung bình 2 n không 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 vô thức nguyên n có dạng sau: '' ' 2 2 2 n n n n 2 XX X 1B (0) D ( ) 2          (10) Thay hệ thức (9) vào (10) ta sẽ được sai số tương đối sau: ' ' *n n KX n K K K 1 K 1 X D (t t ) 1 D ( )            (11) Hệ quả: Trong trường hợp 01 n 1K K   và ' ' * Kx X D (t t ) D ( )   =0, thì n = 0, nghĩa là phương pháp nội/ngoại suy cho kết quả chính xác 100%. Đẳng thức thứ nhất thỏa mãn khi    n 1K 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: mô hình nội/ngoại suy thiết lập được đạt hiệu suất cao nhất khi khoảng thời gian nội/ngoại suy * * kt t   phải nằm trong khoảng dừng mà hàm cấu trúc của  'X t đạt trạng thái bão hòa. Dựa vào công thức (7) để xây dựng hàm cấu trúc 0( )ixD K , với 0K  , K = 1, 2, 3, ..., N- 1, 0 1 h  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. 10 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 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Mùa xuân Mùa hạ Mùa thu Mùa đông 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 đông 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. 11 0 20 40 60 80 100 120 140 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Mùa xuân Mùa hạ Mùa thu Mùa đông 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 không 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 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( 3/ mg ), giá trị đạt cực tiểu lúc 4h và 24h, giá trị nhỏ nhất lúc 4h là 59,29( 3/ mg ); mùa hạ giá trị đạt cực đại lúc 9h và 21h, giá trị lớn nhất lúc 21h là 71,90( 3/ mg ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 2h và 14h, giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 42,49( 3/ mg ); mùa thu các giá trị đạt cực đại vào lúc 1h và 23h, giá trị lớn nhất lúc 23h là 132,63( 3/ mg ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 14h là 69,45( 3/ mg ); mùa đông các giá trị đạt cực đại vào lúc 9h và 21h, giá trị lớn nhất lúc 9h là 127,18( 3/ mg ), giá trị cực tiểu vào lúc 14h là 84,09( 3/ mg ). 12 0 10 20 30 40 50 60 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Mùa khô Mùa mưa 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 khô 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( 3/ mg ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 2h và 14h, giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 30,47( 3/ mg ); mùa mưa giá trị đạt cực đại vào lúc 8h và 19h, giá trị lớn nhất lúc 8h là 53,22( 3/ mg ), giá trị nhỏ nhất lúc 2h và 14h, giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 34,40( 3/ mg ) 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 khô có giá trị cao hơn và giá trị cực đại rơi vào lúc 7h là 57,68 ( 3/ mg ), giá trị đạt cực tiểu vào lúc 22h là 31,7( 3/ mg ); mùa mưa giá trị đạt cực đại vào lúc 7h là 43,08( 3/ mg ), giá trị nhỏ nhất lúc 14h là 26,24( 3/ mg ). 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 ( 3/ mg ) gần với giá trị của trạm Đà Nẵng và thấp hơn nhiều so với trạm Láng. Kết quả cho thấy 13 có sự biến động cả về thời gian và không 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 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Mùa xuân Mùa hạ Mùa thu Mùa đông 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. 14 0 20 40 60 80 100 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Ip m 10 (% ) Mùa xuân Mùa hạ Mùa thu Mùa đông 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 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. 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Mùa khô Mùa mưa 15 0 20 40 60 80 100 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Ip m 10 (% ) Mùa khô Mùa mưa 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 45,36% lúc 9h. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 1 5 9 13 17 21 t(giờ) Ip m 10 (% ) Mùa khô Mùa mưa 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 toán 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 không khí gần mặt đất dẫn đến khí CO và bụi PM10 không phải là quá trình ngẫu nhiễn dừng bởi vì các đặc trưng số của các thông 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 công thức (7) để tính các giá trị hàm cấu trúc ' 0( )xD K : ' ' ' 2 0 1 1 ( ) ( ) N K i K ix i D K x x N K         (15) Trong đó: x’i là các giá trị của thể hiện X ’ (t); 16 N là số lượng các giá trị x’i, 0K  , K = 1, 2, 3, ..., N-1, 0 1 h  Việc tính toán ' ( )xD  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 toán 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 mô 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. 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 1 2 17 x1 t1 x2 t2 x3 t3 x5 t5 x4 t4 x6 t6 x12 t12 x24 t24 x18 t18 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 h6  . Như 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 1 h ≤ 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 xi 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, ). Hình 3.15. Sơ đồ phân chia các khoảng tính toán nội/ngoại suy 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 thông số không thiếu hụt: N i i 1 1 X x N    , xi - các giá trị quan trắc thực tế. + Tính nhiễu động:    ' k kX t x t X  , trong đó x(tk) - các giá trị quan trắc không thiếu hụt tại thời điểm tk của thể hiện X(tk). + Nội/ngoại suy nhiễu động  ' *kX t theo công thức:    ' * 'k k kkX t X t  . + Nội/ngoại suy giá trị thực tế thiếu hụt  *kX t theo công thức:    * ' *k kX t X t X  + Đánh giá sai số tương đối của mô hình ứng với từng khoảng nội/ngoại suy:         * k k* k k X t X t t X t    và đánh giá hiệu suất của mô hình đạt được:   *k1 t 100    18 Trong công thức:  *kt ,  *kX t và  kX t 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 mô hình trình bày ở bảng 3.1. Bảng 3.1. Các thông số đầu vào, giá trị nội/ngoại suy và hiệu suất mô hình của khí CO Trạm Láng ngày 15/4/2006 - 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 mô hình trình bày ở bảng 3.2. Bảng 3.2. Các thông số đầu vào, giá trị nội/ngoại suy và hiệu suất mô hình của bụi PM10 Trạm Láng ngày 10/4/2008 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 toán thử nghiệm được trình bày tại hình 3.16: 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 mô hình 99,24% 99,33% Xnội suy 1,3,5,6h 0,42 0,39 0,41 0,43 Hiệu suất mô hình 97,46% 97,63% 99,36% 99,86% Giờ 1 2 3 4 5 6 Xpm10(thực tế,(μg/m 3 ) 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 mô hình 98,0% 84,0% Xnội suy 1,3,5,6h 60,09 61,89 60,81 59,57 Hiệu suất mô hình 92,0% 99,9% 82,0% 83,0% 19 0 50 100 150 200 250 300 350 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 3 X pm 10 (µ g/ m 3 ) X đo đạc (7h) X ngoại suy (7h) 0 50 100 150 200 250 300 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X pm 10 (µ g/ m 3 ) X đo đạc (8h) X ngoại suy (8h) 0 50 100 150 200 250 300 350 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X pm 10 (µ g/ m 3 ) X đo đạc (9h) X ngoại suy (9h) 0 50 100 150 200 250 300 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X pm 10 (µ g/ m 3 ) X đo đạc (10h) X ngoại suy (10h) 20 0 50 100 150 200 250 300 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X pm 10 (µ g/ m 3 ) X đo đạc (11h) X ngoại suy (11h) 0 50 100 150 200 250 300 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 ngày X pm 10 (µ g/ m 3 ) X đo đạc (12h) X ngoại suy (12h) 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 toán số liệu thiếu hụt cho mùa hạ của năm 2007, chẳng hạn tính toán với số liệu tháng 5 năm 2007. Kết quả tính toán thử nghiệm được biểu diễn tại Hình 3.17. 21 22 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 toán 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 toán 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. 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 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 Ngày X co (μ g/ m 3) Xco nội suy (1h) Xco đo đạc (1h) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 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 Ngày X co (μ g /m 3 ) Xco nội suy (3h) Xco đo đạc (3h) 23 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 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 Ngày X co (μ g /m 3 ) Xco nội suy (4h) Xco đo đạc (4h) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 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 Ngày X co (μ g/ m 3) Xco ngoại suy (5h) Xco đo đạc (5h) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 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 Ngày X co (μ g/ m 3) Xco ngoại suy (6h) Xco đo đạc (6h) 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 toán 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 mô hình đề xuất đại lượng nhiễu động dừng, kết quả thu được cho thấy hầu hết hiệu suất mô 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, công nghiệp của các khu vực lân cận, đặc biệt các khu vực nằm ở đầu hướng gió. 24 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 quá trình không 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 quá 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 hòa 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: 1 h ≤ 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 mô 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 mô hình dự báo ô nhiễm không 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 thông số môi trường không khí dựa trên số liệu quan trắc di động tự động (xe quan trắc) tại những điểm không 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 không khí tại các đô thị trọng điểm trên phạm vi cả nước. - Từ kết quả nghiên cứu đặc trưng biến động và mô hình nội/ngoại suy khí CO và bụi PM10 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 mô hình, cần có những nghiên cứu bổ sung tiếp theo. 25 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 1. Phạm Ngọc Hồ, Trần Thị Thu Hường (2016), "Mô 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 Môi trường chuyên 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 không khí tự động cố định”, Tạp chí Môi 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:978- 604-76-1171-3, pp 186-194.