TIỂU LUẬN ƯỚC TÍNH ĐỘ ẨM và khô lắng đọng từ mô hình trong thời gian 18 năm (1988 - 2005)

Hồ Chí MinhKhoa Mơi trường và Tài Nguyên Bài Tiểu luận: SỬ DỤNG MÔ HÌNH CMAQ MÔ PHỎNG, ĐÁNH GIÁ SỰ BIẾN ĐỔI CỦA SULFATE VÀ NITRATE THEO MÙA VÀ THỜI GIAN DÀI TRONG 18 NĂM Bộ mơn: Mơ h

* ĐH Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Trường ĐH Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh

Khoa Mơi trường và Tài Nguyên

Bài Tiểu luận:

SỬ DỤNG MÔ HÌNH CMAQ MÔ

PHỎNG, ĐÁNH GIÁ SỰ BIẾN ĐỔI

CỦA SULFATE VÀ NITRATE THEO

MÙA VÀ THỜI GIAN DÀI TRONG 18

NĂM

Bộ mơn: Mơ hình hĩa Mơi trườngGVHD: PGS TSKH Bùi Tá Long

I Mục tiêu bài báo

II Đỗi tượng nghiên cứu

III Phương pháp nghiên cứu

VI Khă năng ứng dụng tại Việt Nam

Nội dung

Ước tính độ ẩm và khô lắng đọng từ mô hình trong thời gian 18 năm (1988 - 2005).

Sử dụng mô hình mô phỏng kết hợp quan sát thực

tế để so sánh

I Mục tiêu bài

báo

Nghiên cứu, quan sát và đự đoán nồng độ và xu

hướng thay đổi của các hợp chất Sulfate và Nitrate

tại khu vực Đông - Bắc Mỹ trong thời gian từ 1988 -

2005

II Đối tượng nghiên cứu

Sử dụng các mô hình - cụ thể là mô hình CMAQ để

dự đoán nồng độ, phân bố và xu hướng của các hợp chất S và N trong chu kỳ 18 năm

Tích hợp nhiều loại mô hình và các mạng lưới quan trắc

III Phương pháp

+Mô hình chất lượng không khí của cộng đồng đa

quy mô - CMAQ (2006)

III Phương pháp

1 Database

Các mô hình sử dụng 15 lớp data xếp dọc lên độ cao 15km, lớp thấp nhất ở độ cao 38m Các chất dạng khí và keo đều có cơ chế mô phỏng riêng

Nguồn thải được chia làm 3 dạng: vùng, điểm và di động.

+ Dạng vùng và điểm dùng dữ liệu của USEPA

+ Dạng di động dùng dữ liệu từ VMT với mô hình MODEL 6

Vì lý do dữ liệu của tất cả các năm không đủ nên có một số quy ước áp dụng dữ liệu của năm gần nhất cho các năm thiếu, hoặc sử dụng phương pháp nội suy

III Phương pháp

1 Database

III Phương pháp

1 Database

Một số mạng lưới được lắp đặt để theo dõi nồng độ và

độ ẩm của môi trường xung quanh khu vực Bắc Mỹ

hướng của không khí sạch.

Các dữ liệu quan sát được kiểm tra bằng nhiều cách Nồng độ trung bình sau đó được so sánh bằng cách sử dụng dữ liệu từ tất cả các vùng.

Trong khoảng thời gian nghiên cứu có nhiều chương trình giảm thải lớn được tiến hành - Title VI CAAA.

III Phương pháp

2 Nguồn dữ liệu quan sát

III Phương pháp

2 Nguồn dữ liệu quan sát

Sự thay đổi theo mùa

Mô hình không gian

Những thay đổi

do giảm phát thải

Khảo sát dài hạn

VI Kết quả nghiên cứu

Thể hiện sự thay đổi về lượng mưa và nồng độ các hợp chất của S và N quan sát cũng như dự đoán từ

mô hình theo mùa Quy định:

+ Mùa đông: JFM

+ Mùa xuân: AMJ

+Mùa hè: JAS

+Mùa thu: OND

Qua đồ thị đánh giá được lượng khí thải, khả năng

mô phỏng của mô hình đối với từng chất ở điều kiện khô và ướt

VI Kết quả nghiên cứu

1 Sự thay đổi theo mùa

VI Kết quả nghiên cứu

1 Sự thay đổi theo mùa

Thể hiện nồng độ các hợp chất S và N từ các điểm thuộc mạng lưới CASTnet.

Nhìn chung, các mô hình tái hiện tốt đối với nồng độ các chất , - cao nhất ở khu vực sông Ohio

Vẫn có sự mô phỏng dự đoán bị sai lệch

VI Kết quả nghiên cứu

2 Mô hình không gian

VI Kết quả nghiên cứu

2 Mô hình không gian

VI Kết quả nghiên cứu

2 Mô hình không gian

Trong giai đoạn 18 năm nghiên cứu, đã có nhiều

chương trình giảm phát thải được phát động và thực hiện Đáng nói nhất là chương trình Title VI của tổ chức CAAA diễn ra vào 2 kỳ: 1992-1994 và 1995-1997.

Trong giai đoạn này, ty lệ thay đổi lớn nhất xảy ra đối với các hợp chất S do hiện trạng giảm lượng khí di

VI Kết quả nghiên cứu

3 Những thay đổi do giảm phát thải

Khác với nhiều nghiên cứu trước đây chủ yếu dừng lại trong thời gian khảo sát ngắn, đề tài này lại

hướng đến khảo sát dài hạn kéo dài tới 18 năm Qua

đó, mô hình có thể biểu diễn được xu hướng hoạt

động của các hợp chất qua chu kỳ dài

VI Kết quả nghiên cứu

4 Khảo sát dài hạn

VI Kết quả nghiên cứu

4 Khảo sát dài hạn

V Kết luận và kiến nghịBài viết so sánh giữa thực tế và mô phỏng đối với sự

lắng đọng khô và ướt ở Đông Bắc Mỹ trong 18 năm Kết quả cho thấy mô hình CMAQ thường tái tạo theo mùa và mô hình không gián cũng như các xu hướng đổi của các hợp chất S tốt Các mô hình nắm bắt về

N tương đối tốt Riêng xu hướng của thường khó xác định do ảnh hưởng bởi tiền chất và các quá trình

hóa lý trong môi trường khí quyển

Một mô phỏng nhiều năm như những phân tích

trong bài báo này không chỉ có thể làm sáng tỏ về

các mô hình không gian và sự thay đổi theo mùa,

mà còn về trends dài hạn trong sự thay đổi của khí thải và sự biến đổi khí hậu

VI Khả năng ứng

dụngHiện trạng mạng lưới quan trắc khí thải ở Việt Nam

hiện đang có rất nhiều khởi sắc với nhiều mạng lưới

hiện đại như AQMS - hệ thống trạm quan trắc tự động,

di động, cố định Qua đó tạo điều kiện khá thuận lời

cho việc thu thập dữ liệu thực tế để kiểm chứng khả

năng dự đoán của mô hình cho điều kiện môi trường của nước ta Bên cạnh đó, nền công nghệ mô hình toán

và mô hình hóa của nước ta cũng đang trên đà phát

triển, khả năng du nhập những mô hình tân tiến từ

nước ngoài luôn được đề cao, tạo nhiều khả năng cho các mô hình dự báo Ngoài ra, thành phần khí thải chủ yếu ở Việt Nam hiện nay nằm nhiều vào bụi, khí - hợp chất của S được dự đoán khá tốt bằng mô hình CMAQ. 

Thank you for your

attention