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

Xuất phát từ quan điểm này, nghiên cứu sinh NCS đã lựa chọn đề tài luận án tiến sỹ: Nghiên cứu ứng dụng mô hình CMAQ đánh giá dự báo chất lượng môi trường không khí tại một số khu vực th

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

_

Đàm Duy Ân

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CMAQ ĐÁNH GIÁ

DỰ BÁO CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ

TẠI MỘT SỐ KHU VỰC THUỘC VÙNG KINH TẾ TRỌNG ĐIỂM PHÍA BẮC VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khoa học môi trường

Mã số: 62440301

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÔI TRƯỜNG

Hà Nội - 2017

Công trình đƣợc hoàn thành tại:

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN, ĐHQGHN

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Mai Trọng Thông

Phản biện 1: ………

Phản biện 2: ………

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

vào hồi giờ ngày tháng năm

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài luận án

Hiện nay, vấn đề ô nhiễm môi trường đang được nhiều nước trên thế giới quan tâm và lo ngại, trong đó ô nhiễm không khí là dạng

ô nhiễm có xu hướng gia tăng mạnh ở các quốc gia đang phát triển trong những năm gần đây Nguyên nhân có thể nhận thấy rõ rệt từ sự phát triển mạnh mẽ của các ngành công nghiêp, từ quá trình đô thị hóa

Chính vì vậy, nghiên cứu đánh giá và dự báo chất lượng môi trường không khí có thể nói là rất quan trọng trong giai đoạn hiện nay cũng như trong tương lai

Xuất phát từ quan điểm này, nghiên cứu sinh (NCS) đã lựa

chọn đề tài luận án tiến sỹ: Nghiên cứu ứng dụng mô hình CMAQ đánh giá dự báo chất lượng môi trường không khí tại một số khu vực thuộc

vùng kinh tế trọng điểm phía bắc Việt Nam

2 Mục tiêu nghiên cứu

Đánh giá được khả năng sử dụng mô hình CMAQ với số liệu khí tượng đầu vào từ kết quả của mô hình WRF và nguồn số liệu kiểm kê phát thải cho khu vực Châu Á – REAS để tính toán đánh giá chất lượng môi trường không khí, khả năng lắng đọng khô

Đánh giá được khả năng dự tính mức phát thải khu vực lựa chọn nghiên cứu dựa trên xu thế phát thải theo số liệu kiểm kê phát thải cho khu vực Châu Á từ năm 2000 đến năm 2008

Đánh giá được mức độ đóng góp chất ô nhiễm không khí từ các nguồn thải lớn trong khu vực lựa chọn nghiên cứu

Đánh giá được biến thiên nồng độ theo chiều cao (profil thẳng đứng) của một số thông số gây ô nhiễm môi trường không khí lớp biên khí quyển dựa trên kết quả của mô hình CMAQ

3 Nội dung nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình CMAQ, nguồn số liệu kiểm kê phát thải cho khu vực Châu Á – REAS, phương pháp tính toán xu thế phát thải trong tương lai và áp dụng tính toán cho khu vực nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng các dạng dữ liệu phát thải quy mô khu vực Châu Á để tính toán và xây dựng các bản đồ phát thảichất ô nhiễm môi trường không khí cho khu vực nghiên cứu

Đánh giá sự ảnh hưởng, mức đóng góp của các nguồn thải khác nhau tới chất lượng môi trường không khí khu vực nghiên cứu

Nghiên cứu, dự báo chất lượng môi trường không khí thông qua kịch bản phát thải giả định

4 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

4.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án bao gồm:

- Khả năng ứng dụng nguồn dữ liệu phát thải khu vực châu Á (REAS)

- Nghiên cứu, xây dựng dữ liệu phát thải dựa trên nền tảng

dữ liệu REAS cho những năm sau 2008

- Diễn biến chất lượng môi trường không khí, tổng lắng đọng khô theo không gian và thời gian cũng như xem xét tỷ lệ đóng góp chất ô nhiễm từ các nguồn thải lớn (giao thông, công nghiệp, dân sinh)

- Nghiên cứu xây dựng profil thẳng đứng một số chất gây ô nhiễm môi trường không khí

4.2 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu được lựa chọn gồm 04 tỉnh thành phố,

cụ thể: Hà Nội, Bắc Ninh, Hưng Yên, Vĩnh Phúc

5 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp mô hình hóa được lựa chọn là phương pháp chủ đạo thực hiện trong luận án Cụ thể bộ mô hình khí tượng – mô hình chất lượng không khí (hần mềm CMAQ-WRF) được lựa chọn phục vụ cho nghiên cứu

6 Những đóng góp mới của luận án

Lần đầu tiên nghiên cứu ứng dụng chuỗi dữ liệu phát thải REAS v2.1 với kích thước lưới phát thải 0.25o

x 0.25o để xây dựng bản đồ phát thải, phục vụ tính toán CLKK cho khu vực nghiên cứu

Lần đầu tiên phân tích và tính toán sự đóng góp của các nguồn thải lớn (nguồn thải từ giao thông, công nghiệp, dân sinh, các nguồn khác) thông qua bộ mô hình WRF-CMAQ và nền tảng dữ liệu phát thải REAS 2.1 tới CLKK tại khu vực lực chọn nghiên cứu

Lần đầu tiên nghiên cứu sự biến thiên một số chất ô nhiễm theo chiều cao tại khu vực nghiên cứu cũng như tính toán tổng lắng đọng khô khu vực nghiên cứu

7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Góp phần mở ra một hướng nghiên cứu mới trong đánh giá chất lượng môi trường không khí bằng việc sử dụng các dạng dữ liệu

phát thải quy mô khu vực và các dạng dữ liệu toàn cầu

Cung cấp một số kết quả ban đầu của việc nghiên cứu đánh giá biến thiên nồng độ chất ô nhiễm theo chiều cao bằng mô hình toán học

Có thể ứng dụng phương pháp mô hình (CMAQ) đánh giá chất lượng môi trường không khí, cảnh báo ô nhiễm và quản lý CLKK Vùng KTTĐ Bắc Bộ nói riêng và trên phạm vi cả nước nói chung

Tổng quan về các dạng mô hình hóa chất lượng không khí được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trên thế giới từ trước đến nay,

từ đó lựa chọn mô hình cho luận án

1.2 TỔNG QUAN ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CMAQ TRONG NGHIÊN CỨU CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM

Tổng quan về các nghiên cứu ứng dụng mô hình CMAQ phục vụ đánh giá cho chất lượng không khí trên thế giới và Việt Nam

1.3 TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU

Tổng quan về các vấn đề điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội khu vực nghiên cứu

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu chủ đạo được áp dụng trong luận

án là phương pháp mô hình hóa chất lượng môi trường không khí

Cụ thể:

Mô hình CLKK CMAQ với đầu vào khí tượng từ mô hình WRF và dữ liệu phát thải REAS được ứng dụng nhằm đánh giá chất lượng môi trường không khí vùng nghiên cứu

2.2 DỮ LIỆU ĐẦU VÀO PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU TRONG LUẬN ÁN

Để phục vụ cho việc tính toán, đánh giá CLKK bằng mô hình CMAQ, dữ liệu đầu vào phục vụ tính toán gồm hai nhóm chính:

Dữ liệu khí tượng: dữ liệu này được lấy từ đầu ra của mô hình WRF

Dữ liệu nguồn thải: Dữ liệu nguồn thải được sử dụng trực tiêp bởi REAS và tính toán cho giai đoạn sau năm 2008

2.3 PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN DỮ LIỆU NGUỒN THẢI DỰA TRÊN NỀN TẢNG DỮ LIỆU REAS

Luận án đã đưa phương án tính toán dữ liệu phát thải cho khu vực nghiên cứu giai đoạn sau năm 2008 dựa trên cơ sở dữ liệu REAS

2.4 MIỀN TÍNH VÀ PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

2.4.1 Miền tính

Miền tính cuối cùng được ứng dụng trong nghiên cứu này được thiết lập theo lưới ô vuông bao phủ một phần Việt Nam, Lào, Campuchia và Trung Quốc Kích thước ô lưới 0.1250

x 0.1250

2.4.2 Phương án tính toán

Phương án tính toán đã được lựa chọn như sau: a) tính toán đánh giá hiện trạng phân bố nồng độ chất ô nhiễm năm 2007; b)Tính toán dữ liệu phát thải và đánh giá hiện trạng môi trường năm 2013; c) tính toán dữ liệu phát thải và sử dụng mô hình để dự báo chất lượng môi trường không khí năm 2020 trong điều kiện dữ liệu khí tượng không thay đổi

2.4.3 Kiểm định mô hình

Để đánh giá các kết quả có được từ mô hình tính toán có phù hợp với thực tế hay không, luận án đã so sánh kết quả tính toán và dữ liệu đo đạc thu thập được từ các trạm quan trắc tự động cố định nhằm đánh giá độ chính xác của mô hình Thời gian kiểm định bao gồm nhiều thời đoạn cho hai năm 2007 và 2013

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 HIỆN TRẠNG MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ NĂM 2007

3.1.1 Dữ liệu phát thải khu vực nghiên cứu năm 2007

Dữ liệu phát thải năm 2007 được sử dụng nguyên bản từ REAS 2.1 phục vụ cho tính toán hiện trạng môi trường không khí năm 2007 Từ dữ liệu phát thải này, NCS đã tiến hành xây dựng bản

đồ tổng phát thải năm 2007 cho khu vực nghiên cứu (hình 3.1)

Hình 3.1 Bản đồ phát thải SO 2 , NO 2 và bụi PM10 năm 2007 khu vực

nghiên cứu

3.1.2 Kiểm định mô hình

Kết quả kiểm định mô hình: hệ số R của 03 kết quả so sánh giữa dữ liệu thực đo và dữ liệu tính toán của SO2, NO2, PM10 lần lượt là: R(SO2) = 0,71; R(NO2)= 0.63; R(PM10) =0,76 cho thấy kết quả tính toán tương đối phù hợp với các kết quả đo đạc thực tế

3.1.3 Hiện trạng chất lượng môi trường không khí năm 2007

3.1.3.1 Đối với SO 2

Kết quả tính toán nồng độ SO2 vào tháng 1, tháng 10 cao hơn nồng độ tháng 4 và tháng 7 Nồng độ SO2 cao nhất 67µg/m3trong tháng 1 đạt được tại các khu vực Đông Anh, Thanh Xuân, Mê Linh (Hà Nội) Vào tháng 7 nồng độ SO2 là thấp nhất trong 4 tháng

lựa chọn trích xuất dữ liệu Nồng độ cao nhất vào tháng 7 đạt xấp xỉ

45 µg/m3thu được tại khu vực Đông Anh, Mê Linh Hà Nội

3.1.3.2 Đối với NO 2

Tương tự như SO2, phân bố nồng độ NO2 vào tháng 1, tháng

10 cao hơn các tháng còn lại

3.1.3.3 Đối với Bụi PM10

Khu vực có nồng độ bụi PM10 lớn nhất trong các tỉnh lựa chọn nghiên cứu là Hà Nội Tại khu vực Hà Nội, các quận/huyện chịu ảnh hưởng lớn nhất của bụi PM10 là các quận Thanh Xuân, Cầu Giấy, Hoàng Mai, một phần quận Hai Bà Trưng Hà Nội

3.2 HIỆN TRẠNG CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ NĂM 2013

3.2.1 Dữ liệu phát thải 2013

Luận án đã tiến hành tính toán dữ liệu phát thải và xây dựng các bản đồ phát thải cho năm 2013 Chi tiết được thể hiện trong hình 3.6

3.2.2 Kiểm định mô hình

Kiểm định mô hinh được thực hiện cho năm 2013 bằng hai phương án: a) Kiểm định với dữ liệu đo đạc thực tế của trạm quan trắc tự động cố định đặt tại đường Nguyễn Văn Cừ; b) Kiểm định với ảnh vệ tinh Từ các kết quả kiểm định nhận thấy kết quả tính toán từ

mô hình với nguồn dữ liệu phát thải đã nêu trên khá sát với thực tế

và hoàn toàn có thể chấp nhận được để phục vụ cho nghiên cứu

Hình 3.6 Phát thải SO 2 từ các nguồn thải khác nhau và tổng phát

Hình 3.16 Bản đồ nồng độ SO 2 trung bình tháng 1, 4, 7 và 10 năm

2013 3.2.3.2 Hiện trạng NO 2

Các kết quả cho thấy các các tháng mùa Hè và Thu có nồng

độ thấp hơn các tháng mùa Đông và Xuân Theo số liệu trung bình năm tính toán được tại tất các khu vực nồng độ NO2 trung bình năm luôn vượt QCVN Cụ thể: như khu vực Gia Lâm vượt 2,84 lần, khu vực Đông Anh vượt 2,1 lần, khu vực Thanh Xuân vượt 2,01 lần, khu vực Bắc Ninh vượt 1,57 lần, khu vực Hưng Yên vượt 1,72 lần và khu vực Vĩnh Phúc vượt 1,68 lần

3.2.3.3 Hiện trạng PM10

Theo số liệu trung bình năm thu được, kết quả nồng độ PM10 luôn vượt QCVN như: khu vực Gia Lâm vượt 2,2 lần, khu vực Đông Anh vượt 2,08 lần, khu vực Thanh Xuân vượt 2,14 lần, khu

vực Bắc Ninh vượt 1,81 lần, khu vực Hưng Yên vượt 2,04 lần, khu vực Vĩnh Phúc vượt 1,67 lần.

3.2.3.4 Hiện trạng CO

Tương tự như đối với các chất ô nhiễm khác, vào mùa hè nồng độ CO thấp hơn so với mùa đông Tuy nhiên, vào tất cả các thời điểm tính toán, nồng độ CO đều nằm dưới QCVN khi so sánh nồng độ trung bình giờ.Vào mùa hè nồng độ CO cao nhất xấp xỉ

7000 µg/m3 và vào mùa đông nồng độ đạt cao nhất khoảng 8500µg/m3 (Đông Anh, Vĩnh Phúc)

3.3 LẮNG ĐỌNG KHÔ

3.3.1 Lắng đọng SO 2

Kết quả tính toán tại khu vực nghiên cứu, vào các tháng 1 và

10 có tốc độ lắng đọng SO2 thấp hơn vào các tháng 4 và 7 Tốc độ lắng đọng khô SO2 vào thời điểm ban ngày cao hơn ban đêm, tốc độ lắng đọng cao nhất từ lúc 7h – 18h, thời điểm từ 19h – 6h sáng ngày hôm sau là lúc có vận tốc lắng đọng thấp

Vào tháng 1, 5, 8, 9 là các tháng có tổng lắng đọng cao hơn hẳn các tháng còn lại ở Hà Nội Tại Bắc Ninh, tháng có tổng lắng đọng lớn nhất là tháng 2 với mức lắng đọng 7,26 kg/ha/tháng Hưng Yên mức lắng đọng cao nhất là 7,87 kg/ha/tháng đạt được vào tháng

9 Tính toán tổng lắng đọng cả năm tại các vị trí trích xuất dữ liệu cho thấy tổng lắng đọng năm 2013 tại các khu vực thuộc Hà Nội cao hơn hẳn các khu vực ngoài Hà Nội từ 1,5-1,8 lần

3.3.2 Lắng đọng NO 2

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

Hình 3.36 Tổng lắng đọng NO2 tháng 7, tháng 10 năm 2013 Khu vực Hà Nội là nơi có tổng lắng đọng NO2 là cao nhất, tháng 10 là tháng có tổng lắng đọng cao nhất trong các tỉnh lựa chọn nghiên cứu, tháng 1 có tổng lắng đọng thấp nhất Tổng lắng đọng

NO2 các tháng 1-4 chiếm khoảng 11,6% - 19,9% trong tổng lắng đọng năm tại các khu vực; khu vực Vĩnh Phúc có tỷ lệ cao nhất là 19,9% Các tháng 5 – 11 có tổng lắng đọng cao nhất, tỷ lệ tổng các tháng 5 – 11 so với tổng lắng đọng năm từ 72,6% - 81,2%

3.3.3 Lắng đọng HNO 3

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

Kết quả tổng lắng đọng khô cho HNO3 có thể thẩy rõ vào tháng 1 có lắng đọng thấp nhất so với các tháng 4, 7 và 10 Vào mùa đông tổng lắng đọng HNO3 nhỏ nhất trong năm cho tất cả khu vực,

tỷ lệ tổng lắng đọng HNO3 vào mùa đông so với tổng lắng đọng HNO3 theo năm dao động từ 6,6 – 13,7% cho tất cả các vị trí thuộc khu vực nghiên cứu

3.4 ĐÓNG GÓP Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ TỪ CÁC DẠNG NGUỒN THẢI

3.4.1 Đối với SO 2

Việc tính toán tỷ lệ phát thải giữa các ngành tại các khu vực

có sự khác nhau cho thấy: Phát thải từ nguồn thải công nghiệp chiếm

tỷ lệ lớn nhất từ 60% đến 67% tổng phát thải trong khu vực nghiên cứu, sau đó là nguồn thải dân sinh (chiếm tỷ lệ từ 22% – 25 tổng phát thải), phát thải từ Giao thông chiếm tỷ lệ từ 7% đến13% Hà Nội là khu vực có tổng phát thải từ nguồn giao thông là lớn nhất trong 4 tỉnh lựa chọn nghiên cứu Vĩnh Phúc là tỉnh có tỷ lệ phát thải từ nguồn thải công nghiệp cao nhất trong khu vực nghiên cứu

Hình 3.40 cho thấy: Tại Hà Nội có mức đóng góp từ nguồn thải giao thông tới nồng độ SO2 trong không khí dao động trong khoảng 7,6% đến 10,69% tùy vị trí Tại Thanh Xuân mức đóng góp

từ nguồn thải giao thông cao nhất vào tháng 7 và thấp nhất vào tháng

10 năm 2013 Tỷ lệ đóng góp SO2 tại Thanh Xuân vào tháng 7 là 10.69 % và vào tháng 10 là 8.32% Tuy nhiên, tại khu vực Gia Lâm tháng 4 và 7 có mức đóng góp ô nhiễm từ nguồn giao thông lớn hơn tháng 1 và tháng 10 Tỷ lệ đóng góp chất ô nhiễm tại khu vực này từ nguồn thải giao thông các tháng 1,4,7,10 lần lượt là 8,49%; 10,66%; 10,72% ; 9,40%

Hình 3.40 Tỷ lệ đóng góp SO 2 từ các nguồn thải khác nhau

3.4.3 Đối với PM10

Mức đóng góp PM10 lớn nhất vẫn là từ nguồn thải công nghiệp, sau đó là nguồn thải dân sinh và các dạng nguồn khác Mức đóng góp nồng độ PM10 trong không khí thấp nhất là từ nguồn phát thải giao thông (tỷ lệ cao nhất là 10.48% đạt được tại khu vực Gia Lâm vào tháng 7 năm 2013)