Luận án tiến sĩ về phương pháp xác định ô nhiễm không khí - Trường ĐH Công Nghệ, ĐHQGHN
Luận án tiến sĩ khoa học máy tính: Phương pháp xác định nguồn phát thải độ sâu quang học sol khí, ứng dụng học máy ước tính ô nhiễm không khí.
Khoa học máy tính
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
156
Thời gian đọc
24 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I.Nghiên cứu toàn diện nguồn phát thải ô nhiễm không khí
Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các nguồn phát thải ô nhiễm không khí. Ô nhiễm không khí là vấn đề môi trường nghiêm trọng. Nó ảnh hưởng lớn đến sức khỏe con người và hệ sinh thái. Tài liệu đi sâu vào các loại chất gây ô nhiễm không khí phổ biến. Các nguồn phát thải khí nhà kính cũng được xem xét. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn tổng quan. Từ đó, phát triển các phương pháp giám sát môi trường hiệu quả. Giảm thiểu tác động tiêu cực của ô nhiễm không khí là ưu tiên hàng đầu. Nghiên cứu này đặt nền tảng cho việc hiểu rõ hơn về các tác nhân gây ô nhiễm. Đồng thời, đề xuất các chiến lược kiểm soát và xử lý ô nhiễm. Đo lường khí thải chính xác là bước đầu tiên. Các phương pháp mới được phát triển để cải thiện độ chính xác.
1.1. Tổng quan các chất gây ô nhiễm không khí
Không khí chứa nhiều chất gây ô nhiễm. Các chất này có nguồn gốc đa dạng. Bụi mịn PM2.5 và bụi lơ lửng PM10 là hai loại hạt vật chất nguy hiểm. Chúng thâm nhập sâu vào phổi. Khí SO2, khí NOx, khí CO và khí O3 là các chất khí độc hại. Khí SO2 thường phát sinh từ đốt nhiên liệu hóa thạch. Khí NOx xuất hiện từ quá trình đốt cháy ở nhiệt độ cao. Khí CO là sản phẩm của quá trình đốt cháy không hoàn toàn. Khí O3 hình thành do phản ứng quang hóa. Phát thải khí nhà kính như CO2, CH4 góp phần vào biến đổi khí hậu. Việc đo lường khí thải của các chất này là cần thiết. Giám sát môi trường liên tục giúp theo dõi nồng độ.
1.2. Hiện trạng và ảnh hưởng ô nhiễm không khí
Ô nhiễm không khí đang diễn ra phức tạp tại nhiều khu vực. Đặc biệt, các đô thị lớn phải đối mặt với mức độ ô nhiễm cao. Bụi mịn PM2.5 thường vượt ngưỡng an toàn. Nó gây ra các bệnh về hô hấp và tim mạch. Bụi lơ lửng PM10 cũng là mối lo ngại. Chất gây ô nhiễm không khí khác như khí SO2, khí NOx có thể gây mưa axit. Chúng làm suy thoái môi trường tự nhiên. Khí CO gây ngộ độc. Khí O3 ở tầng đối lưu gây hại cho cây trồng và sức khỏe. Hiện trạng ô nhiễm không khí đòi hỏi hành động khẩn cấp. Giám sát môi trường cung cấp dữ liệu quan trọng. Dữ liệu này hỗ trợ các chính sách giảm thiểu. Phát thải khí nhà kính cũng cần được kiểm soát chặt chẽ.
1.3. Phương pháp tổng quan xác định nguồn phát thải
Xác định nguồn phát thải là bước thiết yếu trong quản lý ô nhiễm. Nhiều phương pháp được áp dụng. Phương pháp truyền thống bao gồm kiểm kê phát thải. Các dữ liệu về hoạt động công nghiệp, giao thông được thu thập. Tuy nhiên, phương pháp này có thể thiếu chính xác. Nghiên cứu cũng đề cập đến việc sử dụng dữ liệu vệ tinh. Dữ liệu vệ tinh CALIPSO cung cấp thông tin về sol khí. Dữ liệu NO2 từ vệ tinh Sentinel-5P giúp liên hệ với hoạt động con người. Việc phân tích dữ liệu NO2 có thể chỉ ra nguồn từ giao thông và công nghiệp. Phương pháp quan trắc thực địa bổ sung cho dữ liệu vệ tinh. Ví dụ, ước tính khối lượng đốt rơm rạ. Kết hợp các phương pháp này giúp xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí hiệu quả hơn.
II.Xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí qua vệ tinh
Xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí là trọng tâm. Nghiên cứu này khai thác tiềm năng của công nghệ vệ tinh. Các dữ liệu vệ tinh cung cấp cái nhìn rộng. Chúng giúp xác định các điểm nóng ô nhiễm. Phương pháp này đặc biệt hữu ích cho giám sát môi trường. Nó vượt qua giới hạn của quan trắc mặt đất. Đo lường khí thải và các chất gây ô nhiễm không khí trở nên hiệu quả hơn. Phân tích dữ liệu vệ tinh giúp nhận diện nguồn phát thải khí nhà kính. Mục tiêu là phát triển các kỹ thuật tiên tiến. Các kỹ thuật này giúp theo dõi và định vị nguồn ô nhiễm. Từ đó, đưa ra các biện pháp kiểm soát kịp thời.
2.1. Sử dụng dữ liệu vệ tinh CALIPSO và Sentinel 5P
Dữ liệu từ vệ tinh CALIPSO được sử dụng để xác định nguồn phát thải. CALIPSO cung cấp thông tin về phân bố dọc của sol khí. Nó giúp phân loại các loại sol khí. Dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-5P cũng đóng vai trò quan trọng. Sentinel-5P đo lường nồng độ khí NO2. Khí NO2 là chỉ thị cho hoạt động đốt cháy. Các hoạt động này bao gồm công nghiệp và giao thông. Việc phân tích dữ liệu NO2 giúp xác định các khu vực có phát thải cao. Kết hợp hai nguồn dữ liệu này tăng cường khả năng xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí. Nó giúp theo dõi các chất gây ô nhiễm không khí một cách toàn diện. Đây là một bước tiến trong giám sát môi trường.
2.2. Phân tích dữ liệu NO2 liên quan hoạt động công nghiệp
Dữ liệu NO2 từ vệ tinh Sentinel-5P được phân tích chi tiết. Khí NO2 là chất gây ô nhiễm không khí phổ biến. Nó liên quan chặt chẽ đến các hoạt động công nghiệp và giao thông. Nồng độ NO2 cao thường tập trung ở các khu công nghiệp. Chúng cũng xuất hiện dọc theo các tuyến đường chính. Việc phân tích các mô hình phân bố NO2 giúp xác định nguồn phát thải cụ thể. Dữ liệu này hỗ trợ nhận diện các nhà máy, khu công nghiệp lớn. Nó còn chỉ ra các tuyến đường giao thông trọng điểm. Điều này cung cấp thông tin quý giá cho quản lý ô nhiễm. Đồng thời, nó giúp theo dõi phát thải khí nhà kính liên quan đến hoạt động công nghiệp. Giám sát môi trường qua vệ tinh mang lại hiệu quả cao.
2.3. Ước tính phát thải từ đốt rơm rạ thực địa
Đốt rơm rạ sau thu hoạch là một nguồn phát thải ô nhiễm đáng kể. Phương pháp quan trắc thực địa được sử dụng. Nó ước tính khối lượng rơm rạ bị đốt. Việc này giúp định lượng phát thải. Bụi mịn PM2.5, bụi lơ lửng PM10 là những chất phát thải chính. Khí SO2, khí NOx, khí CO cũng được thải ra. Ước tính chính xác khối lượng đốt là thách thức. Dữ liệu thực địa bổ sung cho dữ liệu vệ tinh. Nó cung cấp bức tranh đầy đủ hơn về nguồn phát thải ô nhiễm không khí. Kết quả giúp đánh giá tác động môi trường. Nó hỗ trợ xây dựng chính sách quản lý nông nghiệp bền vững. Việc kiểm soát hoạt động đốt rơm rạ có thể giảm đáng kể ô nhiễm không khí.
III.Ước tính độ sâu quang học sol khí AOD chính xác
Nghiên cứu tập trung vào việc ước tính độ sâu quang học của sol khí (AOD). AOD là một chỉ số quan trọng về nồng độ sol khí trong khí quyển. Nó phản ánh mức độ mờ đục của không khí. Ước tính AOD chính xác giúp theo dõi sự biến động của chất gây ô nhiễm không khí. Đặc biệt là bụi mịn PM2.5 và bụi lơ lửng PM10. Dữ liệu AOD cũng hỗ trợ giám sát môi trường. Nó góp phần vào việc đo lường khí thải hiệu quả hơn. Mục tiêu là phát triển các thuật toán tiên tiến. Các thuật toán này có khả năng cung cấp dữ liệu AOD chất lượng cao. Thông tin này cần thiết cho các mô hình dự báo ô nhiễm.
3.1. Dữ liệu AERONET Landsat 8 và MODIS
Nghiên cứu sử dụng đa dạng các nguồn dữ liệu vệ tinh. Dữ liệu AERONET Level 2 cung cấp AOD mặt đất. Đây là nguồn dữ liệu chuẩn cho việc hiệu chuẩn và đánh giá. Dữ liệu Landsat 8 Level 1 được dùng để phân tích bề mặt. Landsat 8 có độ phân giải cao. Nó cung cấp thông tin chi tiết về đặc điểm đất. Dữ liệu MODIS AOD cũng được tích hợp. MODIS cung cấp AOD trên quy mô lớn. Nó hỗ trợ theo dõi sự phân bố sol khí. Việc kết hợp các nguồn dữ liệu này tăng cường độ chính xác. Nó giúp khắc phục nhược điểm của từng loại dữ liệu riêng lẻ. Đây là phương pháp hiệu quả để ước tính độ sâu quang học. Nó hỗ trợ tốt cho việc giám sát môi trường.
3.2. Thuật toán ước tính độ sâu quang học AOD
Một thuật toán mới được phát triển để ước tính AOD. Thuật toán này bao gồm các bước tiền xử lý dữ liệu. Nó xây dựng mối quan hệ phản xạ bề mặt. Mối quan hệ giữa các kênh màu BLUE-RED-SWIR2 được khai thác. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ sâu quang học được tính toán. Hiệu chỉnh khí quyển là một bước quan trọng. Quá trình này mô phỏng phản xạ tại đỉnh khí quyển (TOA). Mô phỏng được thực hiện ở từng bước sóng. Sau đó, AOD được ước tính dựa trên các thông số đã hiệu chỉnh. Thuật toán này nhằm cải thiện độ chính xác. Nó cần phải xử lý các biến động về bề mặt và khí quyển. Giám sát môi trường sẽ được hưởng lợi từ dữ liệu AOD chính xác hơn.
3.3. Đánh giá độ chính xác AOD ước tính
Độ chính xác của AOD ước tính được đánh giá nghiêm ngặt. Dữ liệu AOD từ AERONET được dùng làm cơ sở. AERONET là mạng lưới quan trắc mặt đất đáng tin cậy. Kết quả AOD ước tính từ thuật toán mới được so sánh. Các chỉ số thống kê được sử dụng. Chúng bao gồm sai số trung bình tuyệt đối và độ lệch chuẩn. Mục tiêu là đảm bảo thuật toán hoạt động hiệu quả. Nó cần cho ra kết quả gần với giá trị thực tế. Việc đánh giá kỹ lưỡng giúp xác định điểm mạnh và hạn chế. Nó cung cấp cơ sở để cải thiện thuật toán. Dữ liệu AOD chính xác đóng vai trò quan trọng. Nó hỗ trợ các nghiên cứu về bụi mịn PM2.5 và chất gây ô nhiễm không khí khác.
IV. khu vực đô thị
Dự đoán nồng độ bụi mịn PM2.5 là một nhiệm vụ cấp thiết. Bụi mịn PM2.5 là chất gây ô nhiễm không khí nguy hiểm nhất. Nó có tác động nghiêm trọng đến sức khỏe cộng đồng. Nghiên cứu này đề xuất các phương pháp dự đoán PM2.5. Đặc biệt tập trung vào các khu vực đô thị. Các khu vực này thường có mức độ ô nhiễm cao. Việc dự đoán chính xác giúp cảnh báo sớm. Nó hỗ trợ người dân và các cơ quan quản lý. Giám sát môi trường liên tục cung cấp dữ liệu đầu vào. Các mô hình dự đoán cần phải có độ tin cậy cao. Chúng giúp đánh giá rủi ro sức khỏe. Đồng thời, nó hỗ trợ các chính sách giảm thiểu phát thải.
4.1. Mối quan hệ giữa AOD và bụi mịn PM2.5
Mối quan hệ giữa độ sâu quang học sol khí (AOD) và bụi mịn PM2.5 được khám phá. AOD là chỉ số quang học tổng hợp của sol khí trong cột khí quyển. Bụi mịn PM2.5 là hạt vật chất ở gần mặt đất. Tuy nhiên, hai đại lượng này có mối tương quan chặt chẽ. AOD có thể được sử dụng để ước tính nồng độ PM2.5 mặt đất. Mối quan hệ này chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố. Bao gồm độ ẩm, cấu trúc khí quyển và loại sol khí. Việc hiểu rõ mối quan hệ này là nền tảng. Nó giúp xây dựng các mô hình dự đoán PM2.5. Giám sát môi trường qua vệ tinh cung cấp dữ liệu AOD. Dữ liệu này sau đó được chuyển đổi thành nồng độ bụi mịn PM2.5.
4.2. Ứng dụng mô hình học máy dự đoán PM2.5
Mô hình học máy được ứng dụng rộng rãi trong dự đoán PM2.5. Các mô hình này có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu. Chúng bao gồm dữ liệu vệ tinh, dữ liệu khí tượng và dữ liệu quan trắc. Học máy giúp phát hiện các mẫu phức tạp. Các mẫu này liên quan đến nồng độ bụi mịn PM2.5. Các thuật toán như rừng ngẫu nhiên, mạng nơ-ron được sử dụng. Các thuật toán này học từ dữ liệu lịch sử. Sau đó, chúng đưa ra dự đoán về nồng độ PM2.5 tương lai. Ứng dụng học máy giúp cải thiện đáng kể độ chính xác. Nó mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Việc này đóng góp vào nỗ lực giám sát môi trường và đo lường khí thải.
4.3. Kết quả dự đoán nồng độ bụi mịn PM2.5
Các mô hình học máy đã cho thấy kết quả dự đoán ấn tượng. Nồng độ bụi mịn PM2.5 tại các khu vực đô thị được dự đoán với độ chính xác cao. Sai số dự đoán được giảm thiểu. Các kết quả này được so sánh với dữ liệu quan trắc thực tế. Khả năng cảnh báo sớm về ô nhiễm không khí được cải thiện. Điều này mang lại lợi ích lớn cho sức khỏe cộng đồng. Nó giúp người dân chủ động phòng tránh. Kết quả nghiên cứu khẳng định hiệu quả của phương pháp này. Nó góp phần vào việc kiểm soát chất gây ô nhiễm không khí. Đồng thời, nó là công cụ hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách. Việc giám sát môi trường và đo lường khí thải trở nên hiệu quả hơn.
V.Giám sát và kiểm soát chất gây ô nhiễm không khí
Giám sát và kiểm soát ô nhiễm không khí là một thách thức toàn cầu. Nghiên cứu này cung cấp các công cụ và phương pháp mới. Các phương pháp này hỗ trợ quản lý hiệu quả chất gây ô nhiễm không khí. Mục tiêu là giảm thiểu tác động đến sức khỏe và môi trường. Việc đo lường khí thải chính xác là cơ sở. Nó giúp xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí. Đồng thời, nó giúp theo dõi hiệu quả các biện pháp kiểm soát. Phát thải khí nhà kính cũng cần được ưu tiên xử lý. Giải pháp công nghệ và chính sách là hai trụ cột chính. Chúng cần được kết hợp để đạt được mục tiêu môi trường bền vững.
5.1. Tầm quan trọng giám sát môi trường liên tục
Giám sát môi trường liên tục đóng vai trò then chốt. Nó cung cấp dữ liệu cập nhật về chất lượng không khí. Dữ liệu này bao gồm nồng độ bụi mịn PM2.5, bụi lơ lửng PM10. Nó cũng theo dõi các khí SO2, khí NOx, khí CO, khí O3. Giám sát giúp phát hiện kịp thời các sự cố ô nhiễm. Nó hỗ trợ đánh giá hiệu quả của các chính sách môi trường. Hệ thống giám sát cần tích hợp nhiều công nghệ. Bao gồm quan trắc mặt đất và dữ liệu vệ tinh. Thông tin thu thập giúp các nhà khoa học và nhà quản lý. Họ có thể đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng. Điều này cần thiết để bảo vệ sức khỏe cộng đồng và môi trường.
5.2. Giải pháp công nghệ hạn chế phát thải khí nhà kính
Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc hạn chế phát thải. Các công nghệ lọc bụi, xử lý khí thải được nghiên cứu. Chúng giúp giảm lượng chất gây ô nhiễm không khí. Các giải pháp năng lượng sạch cũng là trọng tâm. Năng lượng tái tạo giúp giảm phát thải khí nhà kính. Công nghệ giám sát từ xa cải thiện khả năng đo lường khí thải. Nó cho phép theo dõi liên tục các nguồn phát thải. Công nghệ thông tin và học máy hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn. Điều này giúp nhận diện các điểm nóng ô nhiễm. Nó cũng tối ưu hóa các chiến lược giảm thiểu. Việc áp dụng các giải pháp công nghệ tiên tiến là cần thiết. Nó giúp hướng tới một tương lai không khí sạch hơn.
5.3. Định hướng nghiên cứu giảm thiểu ô nhiễm không khí
Nghiên cứu về ô nhiễm không khí cần tiếp tục phát triển. Các định hướng tương lai bao gồm cải thiện độ phân giải. Cải thiện độ chính xác của dữ liệu vệ tinh. Phát triển các mô hình dự đoán đa chiều. Các mô hình này cần tích hợp nhiều yếu tố hơn. Nghiên cứu sâu hơn về tương tác giữa các chất gây ô nhiễm. Tìm hiểu tác động hiệp đồng của chúng. Phát triển các công cụ giám sát môi trường thông minh. Các công cụ này cần có khả năng tự động hóa cao. Tập trung vào các giải pháp bền vững. Các giải pháp này nhằm giảm phát thải khí nhà kính. Đồng thời, nó cần nâng cao chất lượng không khí đô thị. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng môi trường sống trong lành hơn.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (156 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRAN TUÁN VINH NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH NGUON PHÁT THAI, ĐỘ SÂU QUANG HOC LUẬN ÁN TIỀN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà Nội — 2024 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRAN TUAN VINH Chuyên ngành: Khoa học máy tinh Mã số: 9480101.01 LUẬN ÁN TIỀN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. NGUYEN THANH THUY 2. NGUYEN THI NHAT THANH Hà Nội — 2024 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng các nội dung trong luận án là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả được nêu trong luận án được phản ánh trung thực và chưa từng công bố trong bat kỳ công trình nào khác.
Các kết quả được nghiên cứu chung với các tác giả khác trong các bài báo khoa học đều được sự đồng ý cho phép sử dụng trước khi đưa vao luận án. Tác giả luận án LỜI CẢM ƠN Trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án tiến sĩ, tôi đã nhận được sự giúp đỡ, chỉ bảo tận tình của các thầy cô giáo, các nhà khoa học tại Bộ môn Khoa học máy tính, Khoa Công nghệ thông tin, Trung tâm Công nghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trường thuộc Trường Đại học Công nghệ, Đại hoc Quốc gia Hà Nội. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đặc biệt tới GS. Nguyễn Thanh Thuỷ và PGS.
Nguyễn Thị Nhật Thanh - Thầy Cô hướng dẫn luận án, đã trực tiếp hướng dẫn tôi trong quá trình nghiên cứu khoa học và thực hiện luận án. Tôi xin chân thành cám ơn Lãnh đạo và các đồng nghiệp ở Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2, Viện Công nghệ Thông tin đã luôn động viên, tạo điều kiện thuận lợi nhất trong quá trình theo học Nghiên cứu sinh. Tôi xin cam ơn gia đình đã luôn bên cạnh, động viên đê tôi vượt qua những khó khăn và hoàn thành mục tiêu nghiên cứu của mình. Xin chân thành cảm ơn! Tác giả luận án MỤC LỤC 0/50/9225.
iv DANH MỤC HINH VẼP.- - 5S SE SE kSEEEEEESEEEEEEEkEEEEkrkrkrrrrrree vi DANH MỤC CHU VIET TẮTT. - + + k+k£E+E£EE+EEEEEEEEEEEeEkekerkererkee ix \(92. 3 Chương 1: TONG QUAN NGHIÊN CỨU. Tổng quan về ô nhiễm không khí.
Ô nhiễm không khí. Các chất gây ô nhiễm không khí. Nguồn sốc các chất gây ô nhiễm không khí. Ảnh hưởng của ô nhiễm không khí.
Hiện trạng ô nhiễm không khí. Tổng quan về các phương pháp xác định nguồn phát thải. Xác định nguồn phát thai từ đữ liệu vệ tinh CALIPSO. Phân tích dữ liệu NO2 dé xác định mối liên hệ nguồn phát thải với hoạt động công nghiệp và giao thÔng.
Kiém kê phát thải từ đốt TOM rạ. Tổng quan về các phương pháp ước tính độ sâu quang học của sol khí Ỡađẳaẳầẳắiẳầaắđầđẳầẳaắaắầầắầắađaááắađáđaẳaẳaẳaẳaẳaẳaẳaẳaẳaẳaẳada54aÃẮ. Vệ tinh độ phân giải CAO. Thuật toán ước tính độ sâu quang học của sol khí từ ảnh vệ tỉnh AG PNG BIG COO SE uaỔỔỖỔ.
Tổng quan về các phương pháp dự đoán nồng độ bụi PM2. Mối quan hệ giữa AOD và PM2. Mô hình học máy và dự doan nồng độ PM2. Tong két ChUONG 1n.
39 Chương 2: Xác định nguồn phát thai 6 nhiễm không khí. Giới thiệu bài toán xác định nguồn phát thải. Dữ liệu và phương pháp. Xác định nguồn phát thải từ dit liệu vệ tinh CALIPSO.
Phân tích dữ liệu NO2 của vệ tinh Sentinel-5P để xác định mối liên hệ nguồn phát thải với hoạt động công nghiệp và giao thông. Phương pháp quan trắc thực địa dé ước tính khối lượng đốt rom 1A SAU thu 8101/19/8171 EHHAaaiiađádđắ4Ả. KẾT QUA oeeeeeccececccssessesesscesessesscsecsessessessessssessessesecsssesstssesssstesessesseesees 63 2. Phuong pháp sử dung dit liệu vệ tinh CALIPSO.
Phương pháp sử dung dit liệu vệ tinh Sentinel-5P. Phuong pháp sử dụng dữ liệu quan trắc thực địa. Tong kết chương,.-- ¿- - 2 2 £+E£EE£EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErkerkrrrrei 80 Chương 3: Ước tính độ sâu quang học của sol khí. Giới thiệu bài toán ước tính độ sâu quang học của sol khí cho khu vực AO tHỊ.
HH HH nh TH Thu TH TH HH cư 82 3. Dữ liệu AERONET Level 2. Dữ liệu Landsat 8 Level 1 iccccccccccccccccccccccesssscccccceccssssssseeeeeeeesees S7 3. Dữ liệu MODIS AOI.- 5 kh ngư hệt 86 3.
Dữ liệu DEM À Sf@F.ĂĂĂSS BS veo 39 3. Thuật toán ước tính AOD. Tiên xử lý dữ liỆU. Xây dựng moi quan hệ phản xạ bé mặt giữa các kênh BLUE-RED- ƯA.
Hiệu Chỉnh A6 COO .-ccc CS 30311 KE SE 1kg x4 96 3. Mô phỏng phản xạ tại đỉnh khí quyển TOA ở từng bước sóng ứng J287,7. Uớc tính AQD.ScScS tt St SEEEEEtEkrxexrrrrerkrrreo 97 3. Mối quan hệ phản xa bê mặt giữa các kênh BLUE-RED-SWIR2 "¬——.
Đánh giá AOD ước tính từ thuật tOGN. Tổng kết chương wesc eeccecceseessessessessessecsscssessessessessssssssessessessesseeaees 110 Chương 4: Dự đoán nồng độ bụi PM2.5 của khu vực đô thị. Giới thiệu bài toán dự đoán nông độ bụi PM2.5 của khu vực đô thị ¬—. Phương pháp .-- -- -- - kg ng HH 116 AA, KẾT Quả.
Tông kết chương. 125 DANH MỤC CAC CÔNG TRINH KHOA HỌC CUA TÁC GIA LIÊN QUAN DEN LUẬN ÁN.-- 5-5 SE S1 1E EEE1211211211 1111111111111 1xx 129 TÀI LIEU THAM KHẢO.-- 2-5 ©52+2E£2EE£EE2EEEEESEEerkeerkerkeerxee 130 11 DANH MỤC BANG Bang 1. Phân loại và định nghĩa các loại sol khí trong thuật toán của CALIPSO phiên bản 3 [6] và phiên bản 4 [6 Ï].- --- 55 55s *£+s<+ex+exs+ 21 Bang 2. Thống kê mùa theo các thang trong năm ở Miền Bắc, Miễn Trung và Miền Nam, Việt Nam.- ¿2 St SE +ESEEEESEEEEEEEESEEEEEESEEEEEEEEEEEEErkrkrrrrkrkee 48 Bảng 2.
Phân loại sol khí trong thuật toán CALIOP phiên bản 3, 4 và nguồn 018501. Mô tả phương pháp xác định nguồn phát thai 6 nhiễm từ dữ liệu vệ tinh CALIPSO.G- G1 TT TH HH HT HH ng 52 Bảng 2. Phân loại sol khí theo tỉ số LIDAR phiên bản 3 [114], sr (steradian) ¬—. Phân bố dữ liệu theo chiều doc và chiều ngang của VEM [114]54 Bang 2.
Phân bồ từng loại sol khí theo tháng ở độ cao -0,5 km đến 8,2 km "1= 70 Bảng 2. Phân bồ từng loại sol khí theo tháng ở độ cao 8,2 km đến 20,2 km sssuesussussuctucessussussussucarsussussussucsesursussuctecarsatsussusaesassassussecsesassassussusaesarsassesaesaesarensenees 71 Bang 2. Thống kê kết quả quan trắc thực dia. Thống kê các mẫu dùng đánh giá sự tương quan giữa khối lượng rơm ước tính theo công thức và kết quả thực ổịa.------- 2-2 z+s+zs+zszcezz 71 Bảng 2.
Khối lượng đốt có nguồn gốc từ đồng ruộng đối với rơm, gốc rạ và tổng lượng phụ phẩm sau thu hoạch lúa kết hợp. Phát thải tiềm năng tại Hà Nội, Việt Nam sử dụng khối lượng đốt từ các tài liệu và nghiên cứu thực địa. Thông tin về các kênh ảnh của Landsat 8 OLI và MODIS. Kênh cua Landsat 8 OLÌ.
Thống kê dữ liệu ở khu vực nghiên cứu. Kết quả đánh giá AOD Landsat 8 va AOD MODIS. Thống kê dữ liệu thu thập tại Bắc Ninh năm 2020 — 2021. Thống kê dữ liệu cho mô hình học máy.
Mô tả các đặc trưng là đầu vào của mô hình học máy dự đoán PM2. Kết quả fine-tuning tham số mô hình học máy bằng GridSearchCV ssssesussussucsucsesersussussusaessesussassussucsusarsussussustessrsassussussuceesarsussusssaesatsatsussessesarsateesevees 120 Bang 4. Thống kê kết quả của bốn mô hình hoc máy dự đoán PM2.5 tại Bắc Ninh. --- 5c scct T E kE xE11 11 211111111111 11 1111 11 111111111 111111 re, 120 DANH MỤC HÌNH VE Hình 0.
Sơ đồ các vẫn đề nghiên cứu của luận án. Minh hoạ phương pháp xác định nguồn phát thải mê tan [58]. Một số hình ảnh đốt rom ra tại Hà Nội. Các kiểu hoạt động của vệ tinh [77] .----«---«<+<ex++eex+s 26 Hình 1.
Độ phân giải không gian của các vệ tinh theo thời gian [77]. Bản đồ AOD miền nam nước Anh ngày 17-6-2006 ở độ phân giải 10 km (AOD MODIS) và I km (AOD MATAC) [8l]. Mô hình random forest [Ö2]. Xác định nguồn phát thai 6 nhiễm không khí từ dữ liệu quan trắc thực địa và dữ liệu V6 tĩnhh.-- -- --- + SE *Sx 11 S1 91111 11 1 nh HH như 4I Hình 2.
(a) Ruộng thu hoạch bằng máy; (b) Đống rơm rạ trước khi đốt. (c) Ruộng sau khi đốt; (d) Đống rom ra đốt sau thu hoạch. Tổng tán xạ ngược suy hao tại bước sóng 532 nm theo độ cao. Tổng tán xạ ngược suy hao tại bước sóng 1064 nm theo độ cao.
Mặt nạ đặc trưng cột (VFM) mô tả sự phân bồ theo độ cao của các le.7 (a) Ba trạm AERONET tên là Nghĩa Đô, Nha Trang, Bạc Liêu đặt tại ba miền Bắc, Trung và Nam của Việt Nam. Trung bình hàng tháng của hướng và tốc độ gió trên Việt Nam vào (b) tháng | và (c) tháng 7 là 925 hPa trong giai đoạn 1979-2014, sử dụng dữ liệu NCEP/DOIE-]I.- 5555 +s+<ss++ss>+s+ 48 Hình 2. Bản đồ phân loại lớp phủ đất năm 2010. Xác định nguồn phát thai 6 nhiễm không khí từ vệ tinh CALIPSO ¬—.
Mô tả kết qua phát hiện lớp phạm vi 80 km chiều ngang va 465 MM theO so 0. Biểu diễn lưu trữ dữ liệu trong VFM [1 14]. Bản đồ độ phủ cua dữ liệu TROPOMI ở khu vực nghiên cứu. Xác định ngu6n phát thải NØ2.---2-5¿©2+©5+255ze: 58 VI Hình 2.
Một điểm và vùng lân cận hình tròn được sử dụng dé xác định độ dài cho mật độ đường [122] .-- -- ¿+ + +31 E321 E**EEE£#EE+vEE+eeExeesreeereeesrreerrse 59 Hình 2. (a) Dữ liệu SAR đã xử lý. Những vùng có màu tím, hồng và xanh là biểu hiện của lúa nước; (b) Bản đồ lúa phân loại SAR sử dụng dé khoanh vùng các ô lưới lúa và không phải lúa dé lẫy mẫu thực dia [123]. Phương pháp xác định khối lượng đốt rom, ra từ thực địa.
Phép đo đạc sử dụng quadrat ước tính khối lượng rạ; (b) Thiết bị đo độ âm Extech MO290. Các loại sol khí ở khu vực Nghĩa Đô chủ yếu bao gồm bụi ô nhiễm, đốt sinh khối, lục dia ô nhiễm, lục địa sạch và bụi sa mạc. Các loại sol khí tại khu vực Nha Trang chủ yếu bao gồm bụi ô nhiễm, đốt sinh khối, lục dia ô nhiễm, lục địa sạch và bụi sa mạc. Các loại sol khí ở khu vực Bạc Liêu chủ yếu bao gồm bụi ô nhiễm, đốt sinh khối, lục địa 6 nhiễm, lục địa sạch và bụi sa mạc.
Tỉ lệ sol khí tai Hà Nội năm 2006 — 2015. Tỉ lệ sol khí theo từng tháng tại Hà Nội năm 2006 - 2015. Tỉ lệ sol khí tai Hà Nội năm 2016 — 2019. Tỉ lệ sol khí theo từng tháng tại Ha Nội năm 2016 — 2019.
Bản đồ mật độ NO2 trong thời gian cách ly kết hợp với bản đồ vị trí các nha máy và ban đồ gió trong cùng thời gian. Biểu đồ mật độ dân só(a), mật độ đường (b) với độ giảm mật độ NO2 trong giai đoạn Cách Ìy. -- - -- + + 13911 93 E9 11 1 vn net 75 Hình 2.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ khoa học máy tính: Phương pháp xác định nguồn phát thải độ sâu quang học sol khí, ứng dụng học máy ước tính ô nhiễm không khí.
Luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2024.
Luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Y Học Lâm Sàng.
Luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" có bao nhiêu trang?
Luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" có 156 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Nghiên cứu xác định nguồn phát thải ô nhiễm không khí" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.