Tương tự như dự báo thời tiết, có nhiều mô hình dự báo mức độ ô nhiễm không khí và chất lượng không khí. Có nhiều mô hình dự báo đòi hỏi độ phức tạp cao hơn so với mô hình dự báo thời tiết. Các mô hình này là những mô phỏng toán học về cách các chất ô nhiễm trong không khí phân tán (1).
Tại sao cần thông tin về chất lượng không khí
Ô nhiễm không khí xảy ra khi không khí xung quanh chứa khí, bụi, khói hoặc mùi với số lượng đủ lớn để gây hại cho sức khỏe con người và động vật hoặc đủ để gây thiệt hại cho thực vật và vật liệu.
Ô nhiễm không khí là một trong những nguyên nhân gây tử vong hàng đầu của thời đại chúng ta. Ô nhiễm không khí ước tính gây ra 7 triệu ca tử vong trên toàn thế giới mỗi năm: khoảng 3 triệu ca do ô nhiễm không khí trong nhà và 4 triệu ca do ô nhiễm không khí ngoài trời (2) (3). Dữ liệu cho thấy ô nhiễm không khí trên toàn thế giới có liên quan đến:
- 19% tổng số ca tử vong do tim mạch
- 24% số ca tử vong do bệnh tim thiếu máu cục bộ
- 21% số ca tử vong do đột quỵ
- 23% số ca tử vong do ung thư phổi(4)
Ngoài ra, ô nhiễm không khí ngoài trời dường như là một yếu tố nguy cơ quan trọng đối với các rối loạn phát triển thần kinh ở trẻ em (5) và các bệnh thoái hóa thần kinh ở người lớn (6).
Với những thiệt hại về kinh tế, sinh thái và con người do ô nhiễm không khí gây ra, công nghệ dự báo đang trở thành 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 xứng đáng 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 thiểu tác động đến sức khỏe và chi phí liên quan.
Khi mọi người nhận thức được sự thay đổi về chất lượng không khí mà họ hít thở, tác động của các chất ô nhiễm đến sức khỏe của họ, cũng như nồng độ có thể gây ra tác động bất lợi, thì khả năng thúc đẩy thay đổi cả hành vi cá nhân và chính sách công sẽ cao hơn (7) (8).
Nhận thức như vậy có khả năng tạo ra một môi trường sạch hơn và một cộng đồng khỏe mạnh hơn. Chính phủ cũng tận dụng dự báo sớm để thiết lập các quy trình nhằm giảm mức độ nghiêm trọng của ô nhiễm tại địa phương (9).
Độ chính xác trong dự báo chất lượng không khí
Khi dự đoán chất lượng không khí, có nhiều biến số cần xem xét, một số trong đó khá khó lường. Ví dụ, chính quyền Bắc Kinh đôi khi ra lệnh cho các nhà máy và xí nghiệp than đóng cửa và cấm một phần trong số hàng triệu phương tiện đã đăng ký của thành phố hoạt động (10).
Mức độ ô nhiễm không khí có mối tương quan chặt chẽ với điều kiện thời tiết địa phương và lượng khí thải ô nhiễm gần đó (11) (12). Tuy nhiên, việc vận chuyển ô nhiễm đường dài - thông qua gió mạnh - cũng là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể và cần được xem xét khi dự báo chỉ số AQI cục bộ (13).
Do đó, việc dự đoán chất lượng không khí không chỉ liên quan đến những khó khăn của dự báo thời tiết mà còn đòi hỏi dữ liệu và kiến thức về:
- Nồng độ chất ô nhiễm cục bộ và khí thải
- Nồng độ chất ô nhiễm và khí thải từ các địa điểm xa xôi
- Sự di chuyển và khả năng biến đổi của chất ô nhiễm
- Gió thịnh hành
Nhiều yếu tố tác động đến việc dự báo chất lượng không khí khiến cho việc dự báo ô nhiễm không khí vừa mang tính chủ quan vừa mang tính 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 độ phức tạp cao hơn so với các mô hình dự báo thời tiết. Các mô hình này là những mô phỏng toán học về cách các chất ô nhiễm trong không khí phân tán.
Dự báo khí tượng
Bước đầu tiên để dự báo chất lượng không khí chính xác là một dự báo thời tiết xuất sắc. Dự báo khí tượng (thời tiết) có thể được phân loại thành ba loại chính: khí hậu học, phương pháp thống kê và mô hình ba chiều (3-D).
Khí hậu học
Khí hậu học sử dụng dữ liệu quá khứ làm chỉ báo 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 đơn chiều. Phương pháp này thường được mở rộng để bao gồm việc so sánh các kiểu thời tiết với các kiểu ô nhiễm. Phương pháp này có nhiều hạn chế và được xem như một công cụ bổ sung cho các phương pháp dự báo khác.
Phương pháp thống kê
Sự liên kết giữa chất lượng không khí và thời tiết Các mô hình có thể được định lượng bằng các phương pháp thống kê. Ba phương pháp được sử dụng phổ biến nhất bao gồm:
- Cây phân loại và hồi quy (CART) được thiết kế để phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau. Phần mềm xác định các biến số có tương quan với mức độ ô nhiễm môi trường 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 tập dữ liệu lịch sử, mối liên hệ được thiết lập 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 lưới nơ-ron nhân tạo sử dụng các kỹ thuật học tập thích ứng và nhận dạng mẫu. Các thuật toán dựa trên máy tính được thiết kế để mô phỏng khả năng nhận dạng mẫu của não người. Đây được cho là phương pháp phù hợp nhất để dự báo ô nhiễm nhờ cách tiếp cận đa chiều của nó.
Một nhược điểm của các phương pháp thống kê trên là chúng giả định tính ổn định của các quá trình ảnh hưởng đến chất lượng không khí. Do đó, bất kỳ thay đổi đột ngột nào về khí thải hoặc khí hậu (ngắn hạn hay dài hạn) đều sẽ làm giảm đáng kể độ chính xác của các kỹ thuật này. Có những 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 biểu diễn toán học 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 quá trình phát thải, vận chuyển và chuyển hóa ô nhiễm không khí bằng cách sử dụng một số mô hình phụ, bao gồm:
- Mô hình phát thải: Mô phỏng sự phân bố không gian của khí 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 môi trường xung quanh bằng cách sử dụng mô hình khí tượng 3-D và dữ liệu phát thải.
- Mô hình hóa học: Xem xét sự chuyển đổi của ô nhiễm sơ cấp (phát thải) thành ô nhiễm thứ cấp để xác định kết quả của chất ô nhiễm (14).
Dự báo chất lượng không khí 7 ngày
IQAir'S AirVisual nền tảng Dự báo chất lượng không khí được cung cấp qua ứng dụng di động và trên trang web. Ngoài thông tin chất lượng không khí theo thời gian thực, dữ liệu thời tiết và ô nhiễm, nền tảng này còn bao gồm dự báo chất lượng không khí 7 ngày, giúp đưa ra quyết định sáng suốt về sức khỏe và tinh thần, đồng thời hữu ích cho việc lập kế hoạch trước. Nền tảng này sử dụng các mô hình dự báo tiên tiến, thuật toán tiên tiến và công nghệ học máy để tạo ra dự báo chất lượng không khí chính xác cho tuần tiếp theo.
Với AirVisualVới dự báo 7 ngày trong tay, cá nhân và chính phủ có thể thực hiện các bước chủ động khi có những lo ngại về chất lượng không khí.
Luôn biết những gì có trong không khí của bạn
với ứng dụng chất lượng không khí số 1
Món mang đi
Các kỹ thuật và công cụ dự báo ô nhiễm đang được cải thiện nhanh chóng và sẽ tiếp tục tăng độ chính xác. Các dự báo ô nhiễm không khí chính xác và dễ tiếp cận, như những dự báo được tìm thấy trên AirVisual, giúp nâng cao nhận thức của cộng đồng, cho phép những nhóm dân cư nhạy cảm lập kế hoạch trước và cung cấp cho chính phủ thông tin để cảnh báo về sức khỏe cộng đồng.
