- Ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi. - Mô hình hồi quy giữa hàm lượng bụi và các yếu tố ảnh hưởng. - Phương pháp phân tích thống kê mối quan hệ giữa hàm lượng bụi và các. - Phương pháp mô hình hồi quy đa biến giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng bụi. - Xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10. - Biến trình theo không gian và thời gian của hàm lượng bụi PM 10. - Ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi PM 10. - Xây dựng quan hệ giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng bụi PM 10. - Lập bản đồ phân bố hàm lượng bụi cho các quận nội đô thành phố Hà Nội. - Xây dựng bản đồ phân phối hàm lượng bụi PM 10. - Ứng dụng bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 phục vụ quy hoạch đô thị thành phố Hà Nội. - Phân bố hàm lượng bụi trên tuyến đường quan trắc ở Helsinki. - Phân bố hàm lượng trung bình bụi siêu mịn và bụi PM 10 dọc tuyến đường quan trắc ở Antwerp. - Phân bố hàm lượng bụi PM 10 trên đường ở Las Vegas. - Hàm lượng bụi PM 2,5 trung bình theo hướng gió khu vực nông thôn. - Hệ số tương quan Pearson giữa hàm lượng bụi PM 10 , PM 2,5 và các yếu tố khí tượng. - Hình 1.15: Bản đồ phân bố hàm lượng bụi TSP mùa đông 2016-2017. - Hàm lượng bụi trung bình trong mùa đông . - Hàm lượng PM 2,5 và các yếu tố khí tượng trong giai đoạn 1. - Hàm lượng PM 2,5 và các yếu tố khí tượng trong giai đoạn 2. - Tương quan giữa hàm lượng bụi và các yếu tố khí tượng. - Biến trình hàm lượng PM 10 tại các trạm Trung Yên 3, Minh Khai và Nguyễn Văn Cừ. - Biến trình hàm lượng PM 10 theo ngày ở trạm Trung Yên 3. - Bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 của một số quận trên địa bàn. - Bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 trung bình theo mùa. - Bản đồ lồng ghép bản đồ phân bố hàm lượng bụi và bản đồ quy hoạch. - Bản đồ lồng ghép bản đồ phân bố hàm lượng bụi và bản đồ quy. - Các phương trình hồi quy liên hệ hàm lượng bụi PM 10 với các biến. - Đánh giá được ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi PM 10. - Xây dựng được bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 theo không gian và thời gian cho các quận nội đô thành phố Hà Nội từ số liệu khí tượng toàn cầu độ phân giải cao (1 km 2 ) hỗ trợ công tác quy hoạch đô thị.. - Mối quan hệ giữa các yếu tố khí tượng với hàm lượng bụi PM 10 ở Hà Nội là tương đối khác nhau tùy theo từng điều kiện thời tiết cụ thể.. - Luận điểm 2: Bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 được xây dựng dựa trên mô hình mạng thân kinh nhân tạo có xem xét đến sự ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đặc thù có thể phục vụ dự báo ô nhiễm và quy hoạch đô thị.. - Phương pháp mô hình hồi quy tuyến tính đa biến và mô hình mạng thần kinh nhân tạo để xây dựng quan hệ hồi quy giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng bụi;. - Luận án đã đánh giá được ảnh hưởng của một số yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi tại khu vực Hà Nội;. - Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu về xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng bụi.. - Chương 2: Phương pháp xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng bụi.. - Chương 3: Kết quả xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 hỗ trợ quy hoạch đô thị.. - Một nghiên cứu thử nghiệm về phơi nhiễm với ô nhiễm không khí do giao thông ở Hà Nội đã chỉ ra rằng hàm lượng bụi PM 10 trung bình lên tới 455 μg/m 3 [92]. - Trong đó PM i là hàm lượng bụi tại trạm đo thứ i. - Trong đó x, y là hàm lượng PM tại các trạm đo. - Kết quả cho thấy tương quan giữa hàm lượng bụi PM 10 và AOT trong khoảng R . - Nghiên cứu của Yang và cộng sự [115] cho thấy các yếu tố khí tượng có thể làm giảm ít nhất 16% hàm lượng bụi PM 2,5 ở các thành phố lớn ở Trung Quốc. - Trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến sự biến đổi hàm lượng bụi trong không khí. - Trong nghiên cứu về hàm lượng bụi than đen tại Bắc Kinh, Trung Quốc, Schleicher và cộng sự [97]. - chứng minh hàm lượng bụi vào mùa đông cao hơn so với mùa hè. - Nam làm tăng cường đáng kể hàm lượng PM 2,5 ở khu vực nông thôn. - Hàm lượng bụi PM 2,5 trung bình theo hướng gió khu vực nông thôn Nguồn: [119]. - Ở Bắc Kinh, gió đông đã dẫn đến hàm lượng bụi PM 2,5 cao nhất. - Trong khi đó gió bắc dẫn đến hàm lượng bụi PM 2,5 cao nhất ở Quảng Châu. - Ở cả 3 thành phố, hàm lượng PM 2,5 và hàm lượng bụi siêu mịn có tương quan. - Trong khi đó hàm lượng PM 2,5 tăng khi áp suất khí quyển tăng.. - Tại Nepal, Giri và cộng sự [46] nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng gồm nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, áp suất khí quyển, hướng gió và tốc độ gió đến hàm lượng PM 10 ở ở thung lũng Kathmandu. - Ngoại trừ thời kỳ gió mùa, áp suất khí quyển có mối tương quan thuận với hàm lượng PM 10 . - Wang và Ogawa [109] nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi PM 2,5 ở Nagasaki, Nhật Bản từ tháng 1 đến tháng 12 năm 2013.. - Mốt số nghiên cứu điển hình như Raimodo và cộng sự [89] sử dụng mô hình ANN để dự báo hàm lượng PM 10 ở thành phố Goteborg, Thụy Điển. - phân tích thành phần chính (Principal Component Regression Analysis - PCRA), để dự báo hàm lượng PM 10 theo giờ ở 4 khu đô thị ở Cyprus. - Một nghiên cứu khác của Hooybrghs và cộng sự [54] xây dựng mô hình thần kinh nhân tạo để dự báo hàm lượng PM 10 trước một ngày. - Có thể thấy trên thế giới, các nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi đã được thực hiện từ rất lâu. - cho thấy mối tương quan nghịch giữa tốc độ gió và hàm lượng bụi. - Hàm lượng PM 2,5 và các yếu tố khí tượng trong giai đoạn 1 Nguồn: [75]. - Hàm lượng PM 2,5 và các yếu tố khí tượng trong giai đoạn 2 Nguồn: [75]. - Tương quan giữa hàm lượng bụi và các yếu tố khí tượng Nguồn: [83]. - về ảnh hưởng của hiện tượng nghịch nhiệt đến hàm lượng bụi PM 2,5 trong môi trường không khí tại Hà Nội.. - Dựa vào nguồn số liệu thực đo này, luận án sẽ nghiên cứu, đánh giá một cách tổng thể ảnh hưởng của một số yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi PM 10 trên địa bàn thành phố Hà Nội. - 2) Đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến phân bố theo không gian và thời gian của hàm lượng bụi. - 3) Thiết lập các quan hệ hồi quy đa biến giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng bụi tại từng trạm quan trắc môi trường. - 4) Xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng bụi theo không gian và thời gian sử dụng số liệu khí tượng toàn cầu độ phân giải cao.. - Phương pháp phân tích thống kê mối quan hệ giữa hàm lượng bụi và các yếu tố khí tượng. - Sử dụng hệ số tương quan kết hợp với phân tích từ các đồ thị sẽ giúp nghiên cứu mối quan hệ giữa hàm lượng bụi và các yếu tố khí tượng ảnh hưởng đến nó.. - Trong luận án này, hai phương pháp dùng để thiết lập mô hình hồi quy đa biến giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng bụi PM 10 sẽ được sử dụng là phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến (Mutltiple Linear Regression, MLR) và phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neutron Network, ANN). - Bước 2: Tính hàm lượng PM 10 tại mỗi ô lưới theo công thức sau:. - Trong PM 10k là hàm lượng PM 10 được tính tại ô lưới thứ k.. - Các phương pháp nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi và xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 cho một số quận nội đô ở khu vực ở Hà Nội đã được xem xét lựa chọn. - Phương pháp xây dựng mô hình MLR và mô hình ANN sẽ được sử dụng để xây dựng quan hệ giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng bụi PM 10 phục vụ kiểm soát và đánh giá hiện trạng hàm lượng bụi. - Các yếu tố khí tượng phục vụ nghiên cứu đánh giá mối quan hệ giữa điều kiện khí tượng và hàm lượng PM 10 bao gồm: áp suất khí quyển, nhiệt độ, tốc độ gió, độ ẩm. - Trong đó (h là giá trị trung bình của hàm lượng PM 10 tại ngày giờ thứ h. - là hàm lượng PM 10 tại giờ thứ h và ngày m trong chuối số liệu quan trắc. - Hình 3.3 thể hiện phân bố hàm lượng bụi theo ngày tại trạm Minh Khai. - Tuy nhiên, đáy đầu tiên của hàm lượng PM 10 thấp hơn đáy thứ hai. - Biến trình của hàm lượng PM 10 tại 3 trạm đo chất lượng không khí cố định được thể hiện ở Hình 3.4. - (3.4) Trong đó là hàm lượng PM 10 tại ngày thứ d. - là hàm lượng PM 10 tại giờ thứ h và ngày thứ d.. - Ngược lại, mùa hè năm 2017, hàm lượng PM 10 tương đối thấp vào mùa hè. - Chỉ một vài ngày mùa đông hàm lượng PM 10 vượt ngưỡng an toàn. - Mối liên hệ giữa hàm lượng PM 10 và các yếu tố khí tượng sẽ được phân tích ở mục sau. - So sánh các trạm với nhau cho thấy, tương quan giữa hàm lượng PM 10 và các yếu tố khí tượng tại trạm Trung Yên 3 cao hơn 2 trạm còn lại. - Điều này sẽ giúp việc xây dựng mô hình hồi quy tính hàm lượng PM 10 từ các yếu tố khí tượng tại trạm Trung Yên 3 sẽ chính xác hơn 2 trạm còn lại.. - Hình 3.9 thể hiện mối quan hệ giữa hàm lượng PM 10 và hướng gió. - Bước này sẽ thực hiện tính toán cả hàm lượng PM 10 và các yếu tố khí tượng từ chuỗi số liệu giờ thu thập được từ các trạm trong giai đoạn . - Để xây dựng được mô hình hồi quy đa biến giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng PM 10 , có rất nhiều biến khí tượng có thể được đưa vào. - xuân nhìn chung hàm lượng PM 10 cao hơn vào mùa hè và mùa thu. - Vì vậy, để xây dựng quan hệ chặt hơn giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng PM 10 , nghiên cứu sẽ tách chuỗi số liệu ra thành 2 thời kỳ:. - Các phương trình hồi quy liên hệ hàm lượng bụi PM 10 với các biến khí tượng và tổ hợp giữa chúng. - Có thể nhận thấy tương quan giữa các yếu tố khí tượng và hàm lượng PM 10 biến thiên trong khoảng từ 0,51 đến 0,73. - Mô hình có có duy nhất 1 biến đầu ra là hàm lượng PM 10 tại từng trạm.. - Do độ chính xác vượt trội, phương pháp mô hình ANN sẽ được sử dụng ở bước tiếp theo để lập bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10. - Ứng dụng bản đồ phân bố hàm lượng bụi PM 10 phục vụ Quy hoạch đô thị thành phố Hà Nội. - Luận án đã tiến hành đánh giá mức độ ảnh hưởng cụ thể của các yếu tố khí tượng (nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và áp suất) đến hàm lượng bụi PM 10 tại Hà Nội.. - Luận án đã xây dựng được hai phương pháp hồi quy đa biến sử dụng mô hình MLR và mô hình ANN phục vụ tính toán hàm lượng bụi PM 10 từ các thông tin khí tượng. - Luận án mới chỉ xem xét, đánh giá tổng thể mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng đến hàm lượng bụi PM 10 . - Ứng dụng mô hình Hysplit nghiên cứu mối liên hệ giữa các thông số khí tượng và hàm lượng bụi PM 10 trong môi trường không khí tại thành phố Hà Nội, Việt Nam
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt