Mối tương quan giữa bụi PM10, PM2.5 với các khí khác trong không khí xung quanh tại một số khu vực miền Bắc

Bài viết này nghiên cứu tính toán tương quan giữa các thông số ô nhiễm không khí bao gồm PM10, PM2.5, NO2 , CO, SO2 , O3 tại một số đô thị miền Bắc, từ đó đánh giá sơ bộ về các nguồn phát thải các thông số này. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mối tương quan giữa bụi PM10, PM2.5 với các khí khác trong không khí xung quanh tại một số khu vực miền Bắc TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA BỤI PM10, PM2.5 VỚI CÁC KHÍ KHÁC TRONG KHÔNG KHÍ XUNG QUANH TẠI MỘT SỐ KHU VỰC MIỀN BẮC Lê Hoàng Anh (1) Vương Như Luận Nguyễn Thị Hoa 2 Trịnh Thị Thủy 3 TÓM TẮT Số liệu các trạm quan trắc tự động, liên tục đặt tại Hà Nội, Phú Thọ, Quảng Ninh đã được sử dụng trong bài viết. Việc nhận định sơ bộ nguồn gốc phát sinh bụi PM dựa trên hệ số tương quan Pearson giữa PM10, PM2.5 và NO2, SO2, CO, O3. Kết quả đánh giá cho thấy, tại miền Bắc Việt Nam, nồng độ trung bình các thông số PM10, PM2.5, NO2, SO2, CO đều cao trong mùa đông (từ tháng 10 đến tháng 2) và thấp vào mùa hè (tháng 5 - 8). Diễn biến trong ngày của các thông số nêu trên thường đạt cực đại vào các giờ cao điểm giao thông buổi sáng (từ 7 - 9 h) và buổi chiều (từ 17 - 19h). Điều này cho thấy, tác động của các điều kiện khí tượng và hoạt động giao thông đối với nồng các thông số này khá rõ ràng. Tại trạm Hà Nội, Quảng Ninh, Phú Thọ thông số PM10 và NO2, CO có tương quan lần lượt là (Rtrường quản lý. Vị trí đặt các trạm này đều ở cạnh các tháng qua nhiều năm. Giá trị trung bình tháng qua trục đường giao thông chính. các năm được sử dụng để đánh giá diễn biến các thông số trong năm. Thu thập dữ liệu Các trạm tại Hà Nội, Hạ Long và Việt Trì được lắp Phân tích tương quan đặt thiết bị quan trắc tự động liên tục, bao gồm: Bụi Tính toán hệ số tương quan Pearson theo cặp giữa PM10, PM2.5 (Grimm EDM 180), NO2, NO (Horiba các thông số PM10, PM2.5, NO2, CO, SO2 và O3. Để có APNA 370), SO2 (APSA 370), CO (APMA 370), O3 thể tính được hệ số tương quan Pearson thì các cặp (APOA 370). Tần suất dữ liệu nhận được là 5 phút/lần. thông số phải có dữ liệu trong cùng 1 thời điểm. Tỷ lệ Số liệu được thu thập trong khoảng thời gian như sau: dữ liệu để tính hệ số tương quan giữa các cặp thông số Hà Nội (2010 - 2018), Phú Thọ (2013 - 2019), Quảng đối với các trạm như sau: Hà Nội (43 - 88%), Phú Thọ Ninh (2014 - 2019). Trước khi phân tích các trường hợp (36 - 44%), Quảng Ninh (23 - 31%). số liệu trong thời gian thiết bị lỗi, số liệu bất thường đã 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận được loại bỏ. Thời gian quan trắc giữa các trạm không hoàn toàn giống nhau, tuy nhiên quy luật diễn biến của 3.1. Phân tích thống kê mô tả các thông số theo các giờ trong ngày, theo các tháng Giá trị trung bình của PM10 và PM2.5 (µg/m3) xếp năm và hệ số tương quan thường ổn định giữa các năm, theo thứ tự từ cao xuống thấp như sau: Hà Nội (63,8; vì vậy nghiên cứu đã thực hiện so sánh các quy luật này 43,5), Phú Thọ (54,0; 39,8), Quảng Ninh (46,2; 29,1). giữa các trạm. Giá trị trung bình các thông số NO2, O3 tại Hà Nội cũng Tính toán các giá trị trung bình lớn nhất. Riêng giá trị trung bình của thông số SO2 cao Trung bình 1 h là trung bình các giá trị quan trắc nhất tại Quảng Ninh và thấp nhất tại Hà Nội. Thông số trung bình 5 phút trong 1 giờ. Các giá trị thống kê mô SO2 tại Quảng Ninh cao hơn có thể do khu vực này có tả và hệ số tương quan giữa các thông số được tính toán nhiều nhà máy sử dụng nguyên liệu là than đá (trong dựa trên giá trị trung bình 1 giờ. Trung bình theo các than đá thường có lưu huỳnh). giờ trong ngày là trung bình các giá trị quan trắc trung 3.2. Biến động PM10, PM2.5 và các thông số khác bình 1 giờ tại cùng thời điểm qua nhiều ngày. Giá trị trong năm trung bình theo các giờ được sử dụng để đánh giá diễn Kết quả so sánh trung bình tháng cho thấy, nồng độ biến các thông số trong ngày. các thông số PM10, PM2.5, SO2, CO, NO2 có sự khác biệt Trung bình 1 tháng là trung bình các giá trị quan đáng kể giữa mùa hè và mùa đông. Nồng độ các thông trắc trung bình 1 h trong 1 tháng. Trung bình tháng số trên cao nhất trong tháng 12 và tháng 1, thấp nhất qua các năm là trung bình các giá trị trung bình 1 trong gia ...