BÀI GIẢNG QUY HOẠCH môi TRƯỜNG bài 6 các phương pháp quy hoạch

Các phương pháp quy hoạch mơi trường - Thống kê và xử lý số liệu - Phương pháp lập bảng liệt kê Checklist - Phương pháp ma trận Matrix - Phương pháp mạng lưới Network - Đánh giá nhanh Ra

VIỆN MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CAO HỌC

Quy hoạch môi trường

(Bài 6: Các phương pháp quy hoạch

môi trường)

Cán bộ giảng dạy : PGS.TS Phùng Chí Sỹ

Các phương pháp quy hoạch mơi trường

- Thống kê và xử lý số liệu

- Phương pháp lập bảng liệt kê (Checklist)

- Phương pháp ma trận (Matrix)

- Phương pháp mạng lưới (Network)

- Đánh giá nhanh (Rapid Assessment)

- Mô hình hoá (Environmental Modelling)

- Phương pháp chuyên gia (Delphi)

- Phương pháp phân tích lợi ích chi phí (Cost Benefit

Analysis)

- Phương pháp chồng ghép bản đồ (Overmapping) (GIS)

PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC

SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG

Phương pháp thống kê

Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử dụng từ lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa, nông nghiệp, sinh học,môi trường …

Các phương pháp thống kê toán học là :

• Thống kê mô tả (descriptive statistics)

• Thống kê suy diễn (Inferential statistics)

• Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing)

• Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis)

• Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)

Phương pháp thống kê(tt)

5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :

1) Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước, không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân tích hiện trạng môi trường.

2) So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý, các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …

3) Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các biện pháp xử lý tối ưu.

4) Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố môi trường (Ví dụ : liều lượng/phản ứng).

5) Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc môi trường)

Phương pháp thống kê(tt)

Ứng dụng thống kê mô tả trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường :

• Trình bày kết quả đo đạc môi trường đất, nước và không khí … sau khi phân tích

• Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai, thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái)

• Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin áp lực)

• Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế, phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng)

• Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro môi trường

• Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả chung để công bố

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ

1 Các thông số đo chiều hướng tập trung của dãy số

Trung bình (mean): Đại lượng đo độ trung bình

của dãy số liệu.

Trung bình hình học (Geometric mean) – Giá

trị trung bình của log các giá trị nằm trong dãy số.

Trung bình số học (Arithmetic mean) – Giá trị

trung bình của các giá trị nằm trong dãy số (Tổng số các giá trị chia cho cỡ mẫu).

- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2] trong dãy số

- Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị trung bình của 2 giá trị nằm ở vị trí [n/2]

và vị trí thứ [(n/2) + 1].

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

• Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay

giá trị 25% (25% percentile) : Giá trị nằm

ở vị trí đầu của quãng phần tư thứ 2 khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.

• Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá

trị 75% (75% percentile) : Giá trị nằm ở vị

trí cuối của quãng phần tư thứ 3 khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

2 Các thông số đo đặc trưng của độ phân tán

• Biến lượng (Variance) : Trung bình của bình

phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát trừ đi giá trị trung bình

• Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) : Là

căn số dương của biến lượng

• Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): là tỷ số

giữa độ lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)

• Độ lệch của phân bố dãy số liệu

(Skewness) : Đại lượng đo sự đối xứng

của phân bố số liệu

• Độ nhọn của phân bố dãy số liệu

(Kurtosis) :Đại lượng đo độ nhọn của sự

phân bố số liệu.

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

3 Bảng và đồ thị

Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất,

Các đồ thị :

- Giản đồ tần suất (frequency histograms)

- Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency polygons)

- Các đồ thị hộp (box plot)

- Các hộp và râu (Box and whisher plot)

- Các đồ thị tuyến (Line graphs)

Tóm tắt các bước xây dựng Box

B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ

B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%

B6 : Xây dựng Box and Whisker

Biểu đồ hộp và râu được sử dụng để biểu diễn một tập hợp số liệu sao cho chúng ta dễ dàng nhìn thấy hầu hết các số liệu nằm ở đâu.

Ví dụ : Giả thiết chúng ta bắt và đo chiều dài của 13 con cá trong 1 cái hồ :

Một biểu đồ “Hộp và râu” được dựa trên các số trung vị Bước 1 là sắp xếp chuỗi số liệu theo thứ tự từ nhỏ nhất đến lớn nhất:

Bây giờ tìm trung vị (Median) của tất cả các số đo Lưu ý rằng do có 13 con

số nêm số trung vị sẽ là số thứ 7 :

Số này là trung vị (hay đứng giữa) vì nó chia dãy số thành 2 nhóm mỗi

nhóm có 6 chữ số.

• Bước tiếp theo là tìm số “Trung vị dưới” Đây là con số đứng giữa

của 6 con số nằm ở phần dưới (tay trái) Vị trí giữa là trung bình

của 2 con số 8 và 9 Đó chính là 8.5

• Bây giờ tìm “Trung vị trên” Đây là con số đứng giữa của 6 số nằm

ở phần trên (Bên phải).Vị trí giữa là 14 và 14 Đó chính là 14

Bây giờ chúng ta đã có thể xây dựng được biểu đồ “Hộp và râu” Trước hết chúng ta cần vẽ trục hoành (ngang), thể hiện đầy đủ các con số trong dãy số liệu :

Sau đó vẽ 1 đoạn thẳng đứng (màu xanh) ngay tại điểm trung vị (số

12) :

Tương tự vẽ đoạn thẳng đứng tại số trung vị dưới (8.5 ) và số trung

vị trên (14) (Màu đỏ):

Tiếp theo, vẽ một cái hộp có 2 cạnh đáy là 2 đoạn trung vị dưới và trung vị trên :

Cuối cùng vẽ cái “râu” từ điểm giữa mỗi đáy kéo dài đến số nhỏ nhất (5) và số lớn nhất (20) :

Đây chính là biểu đồ “Hộp và râu”

Điều này có nghĩa là gì? Nó cho chúng ta những thông tin gì?

Rõ ràng từ “Hộp và râu” rằng : Chiều dài của những con cá giao

động từ 5 cm đến 20 cm Như vậy khoảng biến thiên chiều dài

- Một phần 4 chuỗi số liệu nhỏ hơn 8.5

- Một phần 4 chuỗi số liệu nằm giữa 8.5 và 12

- Một phần 4 chuỗi số liệu nằm giữa 12 và 14

- Một phần 4 chuỗi số liệu lớn hơn 14

Ví dụ : Phần tô màu dưới đây chỉ ra một phần 4 chuỗi số liệu nằm giữa 12 và 14:

Đây là hình chỉ ra một phần tư chuỗi số liệu nằm giữa 8.5 và 12

Thấy rằng số liệu ở đây phân tán hơn ở phần trên:

Hình này chỉ ra một nửa của chuỗi số liệu

Một nửa số cá bắt được có chiều dài từ

8.5 đến 14 cm:

Các hộp và râu (Box and whisker plot)

Max

Min

Ph ầ ư ị n t v

d i ướ (25%)

Phần tư vị trên (75%)

Trung bình cộng (Mean)

Số giữa (Median)

Hộp và râu (Box and whisker plot)

Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ

thị biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi.

Bụi

(mg/m 3 )

Năm

2000 2001 2002 2003 2004 2005

Hộp và râu (Box and Whisker)

Giản đồ tần suất tích luỹ

Số 25%

Cumulative Frequency Distribution (Tần suất tích luỹ)

Số 75%

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI

1) Hồi qui tuyến tính đơn tố (Simple Linear Regression) (SLR)

- Tương quan thuần tuyến tính : Y= A + B.X

Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ;

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)

2) Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression) (MLR)

Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + + βkXk

Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc lập ; α, βi là các hằng số.

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)

3) Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression)

- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear)

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)

- Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple nonlinear)

Y = α + β1X1 + β2X12 + β3X2 + β4X22

NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING

Phương pháp nắn số liệu được áp dụng

để xử lý với số liệu chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các biến thiên ngẫu nhiên.

K Ỹ THUẬT NẮN SỐ LIỆU

Làm mềm

PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND ANALYSIS)

Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép

mô phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu thời gian theo đường thẳng (tuyến tính); đường cong hàm parabol hay hàm mũ hay đường cong dạng S (S-curve).

Các bước thực hiện như sau:

B1 : Chia chuỗi số liệu thành 3 phần có kích thước gần bằng nhau

VD : chuỗi số liệu 10 năm (1 năm có 365 số) là 3.650 số  chia làm 3 phần:

XIN CÁM ƠN !