Tương tự như dự báo thời tiết, có các mô hình dự đoán mức độ ô nhiễm không khí và chất lượng không khí. Có nhiều mô hình dự báo đòi hỏi phức tạp hơn mô hình dự báo thời tiết. Những mô hình này là mô phỏng toán học về cách các chất ô nhiễm trong không khí phân tán trong không khí.
Tại sao thông tin chất lượng không khí là cần thiết
Ô nhiễm không khí xảy ra khi không khí xung quanh chứa khí, bụi, khói hoặc mùi với số lượng đủ cao để gây hại cho sức khỏe của con người và động vật hoặc đủ để gây hại cho thực vật và vật liệu.
Ô nhiễm không khí là một trong những kẻ giết người lớn nhất của thời đại chúng ta. Vào năm 2015, không khí bị ô nhiễm là nguyên nhân gây ra 6,4 triệu ca tử vong trên toàn thế giới: 2,8 triệu ca do ô nhiễm không khí trong nhà và 4,2 triệu ca do ô nhiễm không khí xung quanh (ngoài trời). 2,3 Dữ liệu từ năm đó cho thấy ô nhiễm không khí trên toàn thế giới gây ra:
● 19% tổng số ca tử vong do tim mạch
● 24% trường hợp tử vong do bệnh tim thiếu máu cục bộ
● 21% trường hợp tử vong do đột quỵ
● 23% ca tử vong do ung thư phổi
Ngoài ra, ô nhiễm không khí ngoài trời dường như là một yếu tố rủi ro quan trọng đối với các rối loạn phát triển thần kinh ở trẻ em và các bệnh thoái hóa thần kinh ở người lớn.
Với sự ô nhiễm không khí gây thiệt hại về kinh tế, sinh thái và con người, công nghệ dự báo là một nỗ lực ngày càng quan trọng.
Lợi ích của thông tin và dự báo ô nhiễm không khí
Dự báo ô nhiễm không khí là một khoản đầu tư đáng giá trên nhiều cấp độ cá nhân, cộng đồng, quốc gia và toàn cầu. Dự báo chính xác giúp mọi người lập kế hoạch trước, giảm tác động đến sức khỏe và các chi phí liên quan.
Nếu mọi người nhận thức được sự thay đổi về chất lượng không khí mà họ hít thở, tác động của các chất ô nhiễm đối với sức khỏe cũng như nồng độ có khả năng gây ra tác động bất lợi và hành động để hạn chế ô nhiễm. Hơn nữa, có nhiều khả năng thúc đẩy những thay đổi trong cả hành vi cá nhân và chính sách công, vì mọi người muốn có thông tin về chất lượng không khí.
Nhận thức như vậy có khả năng tạo ra một môi trường sạch hơn và dân số khỏe mạnh hơn. Chính phủ cũng sử dụng dự báo sớm để thiết lập các thủ tục nhằm giảm mức độ nghiêm trọng của mức độ ô nhiễm cục bộ.
Độ chính xác trong dự báo chất lượng không khí
Khi dự đoán chất lượng không khí, có nhiều biến số cần tính đến, một số biến số khá khó đoán. Ví dụ, chính quyền Bắc Kinh đôi khi ra lệnh đóng cửa các nhà máy và nhà máy sản xuất than và cấm một phần trong số hàng triệu phương tiện đã đăng ký của thành phố hoạt động.
Mức độ ô nhiễm không khí có tương quan chặt chẽ với điều kiện thời tiết địa phương và phát thải ô nhiễm gần đó. Tuy nhiên, sự vận chuyển ô nhiễm tầm xa – thông qua gió mạnh – cũng là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể và phải được xem xét khi dự báo chỉ số AQI tại địa phương.
Do đó, việc dự đoán chất lượng không khí không chỉ liên quan đến những khó khăn trong dự báo thời tiết mà còn đòi hỏi dữ liệu và kiến thức về:
● Nồng độ và phát thải chất ô nhiễm cục bộ
● Nồng độ chất ô nhiễm và khí thải từ các địa điểm xa
● Chuyển động và chuyển đổi có thể có của các chất ô nhiễm
Nhiều yếu tố liên quan đến việc dự đoán chất lượng không khí dẫn đến việc dự báo ô nhiễm không khí mang tính chủ quan và khách quan.
Kỹ thuật dự báo chất lượng không khí
Có rất nhiều mô hình dự báo như vậy, và tất cả đều đòi hỏi mức độ phức tạp hơn các mô hình dự báo thời tiết. Những mô hình này là mô phỏng toán học về cách các chất ô nhiễm trong không khí phân tán trong không khí.
dự báo khí tượng
Bước đầu tiên để dự báo chất lượng không khí chính xác là dự báo thời tiết xuất sắc. Dự báo khí tượng (thời tiết) có thể được phân thành ba loại chính: khí hậu, phương pháp thống kê và mô hình ba chiều (3-D).
Khí hậu học
Khí hậu học dựa trên giả định rằng quá khứ là một dấu hiệu tốt cho tương lai. Phương pháp này dựa trên mối quan hệ giữa các điều kiện thời tiết cụ thể và mức độ ô nhiễm, do đó có thể rất một chiều. Phương pháp này thường được mở rộng để bao gồm sự phù hợp của các kiểu thời tiết với các kiểu ô nhiễm. Phương pháp này còn nhiều hạn chế và nó được xem như một công cụ bổ trợ cho các phương pháp dự báo khác.
phương pháp thống kê
Mối liên hệ giữa chất lượng không khí và các kiểu thời tiết có thể được định lượng bằng các phương pháp thống kê. Ba loại được sử dụng phổ biến nhất bao gồm:
Cây phân loại và hồi quy (GIỎI) được thiết kế để phân loại dữ liệu thành các nhóm không giống nhau. Phần mềm xác định các biến tương quan với mức độ ô nhiễm xung quanh. Dữ liệu được sử dụng để dự báo nồng độ dựa trên điều kiện thời tiết và nồng độ chất ô nhiễm tương quan.
Phân tích hồi quy ước tính mối quan hệ giữa các biến. Bằng cách phân tích các bộ dữ liệu lịch sử, các mối liên hệ được tạo ra giữa mức độ ô nhiễm và các biến dữ liệu khí tượng. Kết quả là một phương trình có thể được sử dụng để dự báo mức độ ô nhiễm trong tương lai.
Mạng thần kinh nhân tạo sử dụng các kỹ thuật nhận dạng mẫu và học tập thích ứng. Các thuật toán dựa trên máy tính được thiết kế để mô phỏng khả năng nhận dạng mẫu của bộ não con người. Đây được cho là phương pháp phù hợp nhất để dự báo ô nhiễm do cách tiếp cận đa chiều của nó.
Một nhược điểm của các phương pháp thống kê trên là chúng giả định sự ổn định về các quá trình ảnh hưởng đến chất lượng không khí. Do đó, bất kỳ thay đổi mạnh mẽ nào đối với khí thải hoặc khí hậu (ngắn hạn hoặc dài hạn) sẽ làm giảm nghiêm trọng độ chính xác của các kỹ thuật này. Có nhiều phương pháp phức tạp hơn cố gắng tính đến những thiếu sót này. Chúng được gọi là mô hình ba chiều.
Mô hình ba chiều (3-D)
Các mô hình ba chiều đại diện toán học cho tất cả các quá trình quan trọng có tác động đến mức độ ô nhiễm không khí ngoài trời. Các mô hình ba chiều mô phỏng sự phát thải, vận chuyển và biến đổi ô nhiễm không khí bằng cách sử dụng một số mô hình con, bao gồm:
● Mô hình phát thải: Mô phỏng sự phân bố không gian phát thải từ cả nguồn tự nhiên và con người.
● Mô hình khí tượng: Tạo mô hình quỹ đạo để dự đoán mức độ ô nhiễm xung quanh bằng cách sử dụng mô hình khí tượng 3-D và dữ liệu phát thải.
● Mô hình hóa học: Xem xét sự biến đổi của ô nhiễm sơ cấp (phát ra) thành ô nhiễm thứ cấp để xác định kết quả của chất gây ô nhiễm.
Các kỹ thuật dự báo ô nhiễm đang được cải thiện nhanh chóng và sẽ tiếp tục tăng độ chính xác. Dự báo ô nhiễm không khí chính xác và dễ tiếp cận giúp nâng cao nhận thức cộng đồng, cho phép các nhóm dân số nhạy cảm lập kế hoạch trước và cung cấp cho chính phủ thông tin để cảnh báo sức khỏe cộng đồng. Đây là một lĩnh vực mới thú vị cho các nhà nghiên cứu và nhà khoa học có thể mang lại một tương lai đầy hứa hẹn.
