Tài liệu Mô hình hoá một số chỉ tiêu chất lượng môi trường khí tại khu vực hà nội bằng phần mềm uam v

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ----------------------- TRẦN THỊ DIÊỤ HẰNG MÔ HÌNH HOÁ MỘT SỐ CHỈ TIÊU CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG KHÍ TẠI KHU VỰC HÀ NỘI BẰNG PHẦN MỀM UAM-V LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ MÔI TRƯỜNG Hà Nội – 2004 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ----------------------- TRẦN THỊ DIÊỤ HẰNG MÔ HÌNH HOÁ MỘT SỐ CHỈ TIÊU CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG KHÍ TẠI KHU VỰC HÀ NỘI BẰNG PHẦN MỀM UAM-V LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ MÔI TRƯỜNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRỊNH THÀNH Hà Nội - 2004 i LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” Môc lôc Më §Çu ...................................................................................................................... 1 CH¦¥NG 1. Tæng quan vÒ hiÖn tr¹ng nghiªn cøu vµ qu¶n lý chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ. .................................................................................................................. 4 1.1. C¸c phÇn mÒm ®ang ®-îc sö dông réng r·i trªn thÕ giíi phôc vô viÖc qu¶n lý chÊt l-îng m«i tr-êng kh«ng khÝ ............................................................................4 1.1.1. PhÇn mÒm tæ hîp nguån th¶i c«ng nghiÖp (Industrial Source Complex ISC) ............................................................................................................................6 1.1.2. PhÇn mÒm OML(Operation Meteorological Air Pollution Model) ...........9 1.1.3. PhÇn mÒm IFDM (Immission Frequency Distribution Model) ...............10 1.1.4. PhÇn mÒm HPDM(Hybrid Plume Dispersion Model) ..............................11 1.1.5. PhÇn mÒm Eulerian Danish ........................................................................15 1.1.6. PhÇn mÒm m« h×nh kh«ng khÝ khu vùc ®« thÞ (UAM – Urban Airshed Model) ......................................................................................................................16 1.2. hÖ thèng m¹ng l-íi tr¹m quan tr¾c m«i tr-êng cña ViÖt Nam ...........................17 1.3. hiÖn tr¹ng m«i tr-êng kh«ng khÝ cña Hµ Néi.....................................................19 CH¦¥NG 2. c¬ së lý thuyÕt cña m« h×nh dù b¸o chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ trong phÇn mÒm UAM-V ....................................................................................... 26 2.1. hÖ ph-¬ng tr×nh cña m« h×nh ..............................................................................26 2.2. C¸c th«ng sè cña m« h×nh ..................................................................................28 2.2.1. C¸c hÖ sè khuÕch t¸n rèi (kx, ky, kz) .............................................................28 2.2.2. §éng häc c¸c ph¶n øng trong khÝ quyÓn ....................................................28 2.2.3. Qu¸ tr×nh vËn chuyÓn bÒ mÆt ......................................................................29 2.2.3.1. Sù biÕn ®æi quy m« l-íi phô trong sö dông ®Þa h×nh. ...............................30 2.2.3.2. L¾ng ®äng trªn bÒ mÆt n-íc ......................................................................31 2.2.3.3. ¶nh h-ëng cña ®é Èm bÒ mÆt .....................................................................31 2.2.4. L¾ng ®äng -ít ................................................................................................32 2.2.5. Thµnh phÇn giã ..............................................................................................32 2.2.6. L-îng ph¸t th¶i .............................................................................................32 2.2.6.1. Nguån d¹ng ®iÓm ........................................................................................32 2.2.6.2. Nguån d¹ng diÖn .........................................................................................33 2.2.7. §é n©ng cét khãi ...........................................................................................33 2.2.8. Nång ®é ban ®Çu............................................................................................35 2.2.9. Nång ®é biªn ..................................................................................................36 2.3. C¬ së C¸c ph-¬ng ph¸p sè chÝnh ®-îc sö dông trong uam-v ............................37 2.3.1. Ph-¬ng ph¸p sai ph©n h÷u h¹n ...................................................................38 2.3.2. Ph-¬ng ph¸p QSSA .....................................................................................40 CH¦¥NG 3. c¬ së x©y dùng bé sè liÖu vµo ®Ó ch¹y phÇn mÒm uam-v ............. 42 3.1. c¸c sè liÖu vµo cÇn thiÕt......................................................................................43 3.1.1. Sè liÖu ®Þa h×nh ..............................................................................................44 3.1.2. Sè liÖu khÝ t-îng ............................................................................................45 3.1.3. HÖ sè khuÕch t¸n rèi .....................................................................................45 3.1.4. Nång ®é ban ®Çu vµ nång ®é biªn ...............................................................45 Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT ii LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” 3.1.5. Sè liÖu ph¸t th¶i .............................................................................................48 3.2. S¬ l-îc vÒ c¸c khu c«ng nghiÖp t¹i Hµ Néi........................................................50 3.3. c¬ së TÝnh to¸n t¶i l-îng c¸c chÊt « nhiÔm trong khÝ th¶i cho nguån ®iÓm vµ nguån diÖn .............................................................................................................53 CH¦¥NG 4. kÕt qu¶ tÝnh to¸n dù b¸o mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi ............................................................................................. 59 4.1. C¸c lùa chän cho bé sè liÖu vµo vµ d¹ng kÕt qu¶ cña m« h×nh ..........................59 4.1.1. Lùa chän bé sè liÖu ®Çu vµo .........................................................................59 4.1.2. D¹ng kÕt qu¶ cña phÇn mÒm ........................................................................60 4.2. §¸nh gi¸ ®é tin cËy cña phÇn mÒm UAM-V .....................................................60 4.3. C¸c kÕt qu¶ tÝnh to¸n ph©n bè nång ®é cña c¸c chÊt « nhiÔm chÝnh .................63 4.4. ¸p dông phÇn mÒm uam-v dù b¸o møc ®é « nhiÔm m«i tr-êng khÝ cña hµ néi ®Õn n¨m 2010 ........................................................................................................71 4.4.1. ChiÕn l-îc ph¸t triÓn c¸c khu c«ng nghiÖp míi cña thµnh phè Hµ Néi ..72 4.4.2. C¸c kÕt qu¶ tÝnh to¸n dù b¸o .......................................................................74 kÕt luËn vµ kiÕn nghÞ ……………………………………………..79 tµi liÖu tham kh¶o ………………………………………………...81 phô lôc …………………………………………………………………..83 Môc lôc b¶ng B¶ng 1.1. C¸c phÇn mÒm ®-îc cung cÊp bëi EPA, Mü ................................. 13 B¶ng 1.2. Nång ®é mét sè khÝ ®-îc quan tr¾c t¹i mét sè côm c«ng nghiÖp Hµ Néi . ......................................................................................................... 21 B¶ng 1.3. Nång ®é SO2 cña c¸c c¬ së s¶n xuÊt cã gi¸ trÞ lín nhÊt ....................... 21 B¶ng 1.4. KÕt qu¶ quan tr¾c « nhiÔm khÝ t¹i Ng· T- Väng vµ Ng· T- Së tõ n¨m 1996 – 1999 ................................................................................... 24 B¶ng 3.1. Tãm t¾t c¸c lo¹i sè liÖu ®Çu vµo ..................................................... 43 B¶ng 3.2. Danh s¸ch c¸c lo¹i ®Êt sö dông trong phÇn mÒm ........................... 44 Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT iii LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” B¶ng 3.3. C¸c chÊt hãa häc ®-îc xÐt ®Õn trong c¬ chÕ Cacbon-IV ................ 46 B¶ng 3.4. C¸c khu c«ng nghiÖp hiÖn t¹i ë Hµ Néi ......................................... 50 B¶ng 3.5. HÖ sè ph¸t th¶i cña WHO cho côm c«ng nghiÖp vµ khu d©n c- ............. 54 B¶ng 3.6. HÖ sè ph¸t th¶i cña WHO cho « t« con vµ xe m¸y .......................... 54 B¶ng 3.7. HÖ sè ph¸t th¶i cña WHO cho « t« t¶i nhÑ ®éng c¬ diesel, träng t¶i < 3.5 tÊn ..................................................................................................... 55 B¶ng 3.8. Tiªu chuÈn chÊt l-îng dÇu diesel ..................................................... 56 B¶ng 3.9. Tiªu chuÈn chÊt l-îng dÇu ®èt lß FO ............................................... 56 B¶ng 3.10. Tiªu chuÈn chÊt l-îng than............................................................ 57 B¶ng 4.1. KÕt qu¶ tÝnh nång ®é c¸c khÝ trung b×nh 24h................................. 65 B¶ng 4.2. B¶ng sö dông ®Êt khu B¾c Th¨ng Long ........................................... 73 B¶ng 4.3. B¶ng sö dông ®Êt khu Nam Th¨ng Long ......................................... 73 B¶ng 4.4. B¶ng sö dông ®Êt khu §«ng Anh .................................................... 74 B¶ng 4.5. B¶ng sö dông ®Êt khu Gia L©m ....................................................... 74 B¶ng 4.6. Gi¸ trÞ nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm t¹i c¸c khu c«ng nghiÖp t-¬ng øng giê ®¹t gi¸ trÞ max .......................................................................................... 75 Môc lôc h×nh H×nh 4-1. So s¸nh nång ®é cña SO2 víi sè liÖu ®o t¹i Tr¹m L¸ng .................... 62 H×nh 4-2. So s¸nh nång ®é cña CO víi sè liÖu ®o t¹i Tr¹m L¸ng ................... 62 H×nh 4-3. So s¸nh nång ®é cña NO víi sè liÖu ®o t¹i Tr¹m L¸ng ................... 63 H×nh 4-4. So s¸nh nång ®é cña NO2 víi sè liÖu ®o t¹i Tr¹m L¸ng.................. 63 H×nh 4-5. Nång ®é trung b×nh 24h cña SO2, NO2, NO, CO t¹i c¸c côm CN .. 64 H×nh 4-6. DiÔn biÕn nång ®é c¸c chÊt khÝ t¹i khu c«ng nghiÖp ChÌm ...... 66 H×nh 4-7. DiÔn biÕn nång ®é c¸c chÊt khÝ t¹i khu c«ng nghiÖp Th-îng §×nh – Thanh Xu©n ................................................................................ 66 H×nh 4-8. Ph©n bè nång ®é CO theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 22 giê .... 68 H×nh 4-9. Ph©n bè nång ®é NO 2 theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 17 giê ... 68 H×nh 4-10. Ph©n bè nång ®é SO 2 theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 14 giê .. 70 Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT iv LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” H×nh 4-11. H×nh 4-12. H×nh 4-13. H×nh 4-14. H×nh 4-15. Ph©n bè nång ®é NO theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 19 giê .. 70 Ph©n bè nång ®é SO2 theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 14h ...... 76 Ph©n bè nång ®é CO theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 22h ...... 76 Ph©n bè nång ®é NO2 theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 17h ..... 76 Ph©n bè nång ®é NO theo kh«ng gian vµo thêi ®iÓm 19h ...... 76 Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 1 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” më ®Çu Theo c¸ch tiÕp cËn cña quan ®iÓm ph¸t triÓn bÒn v÷ng th× kinh tÕ, x· héi, m«i tr-êng lu«n cã mèi quan hÖ kh¨ng khÝt víi nhau. BÊt kú mét mÆt nµo thay ®æi ®Òu cã nh÷ng t¸c ®éng tÝch cùc hay tiªu cùc ®Õn 2 mÆt cßn l¹i. V× vËy cÇn cã sù ph¸t triÓn hµi hßa gi÷a c¸c mÆt. HiÖn nay, c¸c quèc gia trªn thÕ giíi ®ang chó träng ph¸t triÓn kinh tÕ nªn sÏ cã nh÷ng t¸c ®éng kh«ng nhá tíi x· héi vµ m«i tr-êng. C¸c vÊn ®Ò « nhiÔm m«i tr-êng khÝ, n-íc vµ ®Êt lµ mét trong nh÷ng vÊn ®Ò lín cÇn quan t©m cña nh÷ng ng-êi thùc hiÖn quy ho¹ch vµ qu¶n lý m«i tr-êng. §Ó ®¶m b¶o duy tr× sù c©n b»ng gi÷a c¸c mÆt còng chÝnh lµ ®¶m b¶o sù ph¸t triÓn bÒn v÷ng cña tõng quèc gia còng nh- toµn thÕ giíi, c¸c quèc gia ®ang kh«ng ngõng t×m kiÕm c¸c biÖn ph¸p còng nh- c¸c c«ng cô ®Ó gi¶m « nhiÔm m«i tr-êng hay hç trî gi¶m thiÓu « nhiÔm, trong ®ã cã mét c«ng cô ®-îc c¸c nhµ nghiªn cøu m«i tr-êng sö dông nhiÒu. §ã lµ c«ng cô m« h×nh ho¸ m«i tr-êng. M« h×nh ho¸ m«i tr-êng d-îc dùa trªn c¬ së m« h×nh to¸n häc. §ã lµ tæng hîp c¸c c«ng thøc liªn hÖ gi÷a c¸c th«ng sè ®Çu vµo vµ ®Çu ra. RÊt nhiÒu m« h×nh to¸n ®· ra ®êi, trong ®ã cã nhiÒu m« h×nh tãan ®· ®-îc x©y dùng tõ l©u nh-ng vÉn ®-îc ¸p dông hiÖn nay vµ cã mét sè chØnh söa cho phï hîp. C¸c m« h×nh nµy ®-îc sö dông ®Ó tÝnh tãan nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm, sù ph©n bè, kh¶ n¨ng lan truyÒn cña c¸c chÊt « nhiÔm,….. §Ó t¨ng tÝnh phæ biÕn cña c¸c c«ng cô m« h×nh ho¸ m«i tr-êng, ng-êi ta ®· th-¬ng m¹i hãa c¸c m« h×nh th«ng dông thµnh c¸c phÇn mÒm mang tÝnh øng dông cao. Mét sè phÇn mÒm ®· ®-îc sö dông nh- mét phÇn mÒm chuÈn trong c¸c ®¸nh gi¸ t¸c ®éng m«i tr-êng cña mét sè n-íc trªn thÕ giíi v× møc ®é chÝnh x¸c cña c¸c kÕt qu¶ mµ nã cung cÊp vµ v× tÝnh -u ®iÓm v-ît tréi so Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 2 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” víi c¸c c«ng cô kh¸c nh- kh¶ n¨ng dù b¸o vÒ møc ®é « nhiÔm m«i tr-êng. HiÖn nay, ë ViÖt Nam, c¸c phÇn mÒm còng ®· ®-îc sö dông trong tÝnh to¸n, ®¸nh gi¸ c¸c bµi tãan vÒ m«i tr-êng, ®Æc biÖt lµ trong dù b¸o. Nh-ng ë ViÖt Nam, viÖc sö dông c¸c phÇn mÒm dù b¸o cßn ®ang ë nh÷ng b-íc khëi ®Çu, mét phÇn v× hiÓu biÕt trong lÜnh vùc m« h×nh ho¸ m«i tr-êng cßn ch-a ®ñ, nh-ng phÇn quan träng h¬n lµ sù tin t-ëng cña c¸c nhµ qu¶n lý, cña c«ng chóng vµ cña ngay c¸c nhµ nghiªn cøu m«i tr-êng vÒ tÝnh ®óng ®¾n cña nã. §· cã nhiÒu cè g¾ng trong lÜnh vùc nghiªn cøu m« h×nh ho¸ m«i tr-êng ®Ó lÊp dÇn c¸c thiÕu hôt ®ã nh- lÜnh vùc m« h×nh ho¸ trong m«i tr-êng n-íc (M« h×nh ho¸ th«ng sè oxy hoµ tan trong n-íc mÆt Hå T©y, NguyÔn Thu V©n); m«i tr-êng khÝ (Nghiªn cøu thiÕt lËp hÖ thèng monitoring m«i tr-êng kh«ng khÝ Hµ Néi trªn c¬ së hiÖn tr¹ng vµ dù b¸o m«i tr-êng ®Õn n¨m 2010, NguyÔn Hång Kh¸nh). §Ò tµi cña luËn v¨n “M« h×nh ho¸ mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc Hµ Néi b»ng phÇn mÒm UAM-V” còng nh»m gãp phÇn lµm râ h¬n lÜnh vùc m« h×nh ho¸ trong m«i tr-êng. §Ó ®¸nh gi¸ dù b¸o chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ, m« h×nh Gauss th-êng ®-îc sö dông cho c¸c nguån cao æn ®Þnh. C¸c lo¹i m« h×nh nµy th-êng ®-îc dïng nhiÒu trong ®¸nh gi¸ t¸c ®éng m«i tr-êng cña c¸c dù ¸n ®éc lËp. §èi víi c¸c qu¸ tr×nh kh«ng æn ®Þnh, trong mét khu vùc cã nhiÒu lo¹i nguån kh¸c nhau, cÇn ph¶i sö dông c¸c lo¹i m« h×nh xuÊt ph¸t tõ m« h×nh tæng qu¸t. Víi c¸c chØ tiªu « nhiÔm m«i tr-êng khÝ nh- SO2, NO, NO2, CO mµ nång ®é cña chóng biÕn ®æi c¶ trong kh«ng gian t-¬ng ®èi réng víi nhiÒu nguån th¶i vµ thay ®æi theo thêi gian th× viÖc ¸p dông m« h×nh ph¸t t¸n chÊt « nhiÔm tæng qu¸t lµ cÇn thiÕt. ChÝnh v× vËy mµ phÇn mÒm ®-îc lùa chän trong luËn v¨n nµy lµ phÇn mÒm m« h×nh kh«ng khÝ khu vùc ®« thÞ, phiªn b¶n 1.30 (UAM-V Variable grid Urban Airshed Model). C¬ së chÝnh cña m« h×nh trong phÇn mÒm lµ hÖ ph-¬ng tr×nh khuÕch t¸n khÝ quyÓn, ®-îc xuÊt ph¸t tõ hÖ ph-¬ng tr×nh vi ph©n c©n b»ng vËt liÖu víi c¸c th«ng sè ®-îc cËp nhËt tõ c¸c nghiªn Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 3 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” cøu míi trong lÜnh vùc m«i tr-êng. T¸c gi¶ thùc hiÖn m« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ trªn c¬ së sö dông m« h×nh nµy. Trong qóa tr×nh lµm luËn v¨n, t¸c gi¶ kh«ng tr¸nh khái nh÷ng sai sãt nªn mong nhËn ®-îc sù ®ãng gãp ý kiÕn cña c¸c thÇy c« gi¸o vµ c¸c b¹n. CÊu tróc cña luËn v¨n nh- sau: Më ®Çu Ch-¬ng 1. Tæng quan vÒ hiÖn tr¹ng nghiªn cøu vµ qu¶n lý chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ. Ch-¬ng 2. C¬ së lý thuyÕt cña m« h×nh dù b¸o chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ trong phÇn mÒm UAM-V. Ch-¬ng 3. C¬ së x©y dùng bé sè liÖu vµo ®Ó ch¹y phÇn mÒm UAM-V Ch-¬ng 4. KÕt qu¶ tÝnh to¸n dù b¸o mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc Hµ Néi. KÕt luËn vµ kiÕn nghÞ. Tµi liÖu tham kh¶o. Phô lôc. Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 4 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” CH¦¥NG 1. Tæng quan vÒ hiÖn tr¹ng nghiªn cøu vµ qu¶n lý chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ. 1.1. C¸c phÇn mÒm ®ang ®-îc sö dông réng r·i trªn thÕ giíi phôc vô viÖc qu¶n lý chÊt l-îng m«i tr-êng kh«ng khÝ C¸c phÇn mÒm ®ang ®-îc sö dông hiÖn nay trªn thÕ giíi, ®-îc b¾t nguån tõ nhiÒu m« h×nh to¸n häc kh¸c nhau nh-ng cã 2 lo¹i c¬ b¶n phæ biÕn nhÊt v× sù c¶i tiÕn liªn tôc cña chóng lµ c¸c phÇn mÒm dùa trªn c¬ së c¸c m« h×nh Gausssian vµ m« h×nh tæng qu¸t m« t¶ quan hÖ gi÷a nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm víi c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr-êng. ▪ C¸c phÇn mÒm dùa trªn m« h×nh Gauss: trªn c¬ së coi c¸c qu¸ tr×nh ph¸t t¸n chÊt « nhiÔm lµ æn ®Þnh trong mét kho¶ng thêi gian, hÖ ph-¬ng tr×nh tæng qu¸t m« t¶ sù ph¸t t¸n chÊt « nhiÔm ®-îc gi¶i cho mét nguån th¶i cao æn ®Þnh cã hiÖu chØnh c¸c th«ng sè b»ng thùc nghiÖm sÏ cã m« h×nh Gauss. Sau ®ã c¸c tÝnh to¸n sù ph¸t t¸n c¸c chÊt « nhiÔm ®-îc thùc hiÖn cho c¸c nguån víi c¸c lo¹i ®Þa h×nh vµ ®iÒu kiÖn thêi tiÕt kh¸c nhau vµ ®-îc tr×nh bµy theo ý muèn cña ng-êi sö dông (c¸c ®-êng ®¼ng nång ®é, c¸c h×nh vÏ víi c¸c mµu s¾c kh¸c nhau,…) ▪ C¸c phÇn mÒm dùa trªn m« h×nh tæng qu¸t: xuÊt ph¸t tõ hÖ ph-¬ng tr×nh tæng qu¸t m« t¶ mèi liªn hÖ gi÷a nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm víi c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr-êng, mçi mét phÇn mÒm sö dông c¸c nghiªn cøu riªng vÒ c¸c th«ng sè cña m« h×nh vµ ph-¬ng ph¸p to¸n gi¶i trùc tiÕp hÖ ph-¬ng tr×nh vi ph©n cña m« h×nh ®Ó ®-îc ra ph©n bè nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm theo kh«ng gian vµ thêi gian. C¸c ph-¬ng ph¸p sè th-êng ®-îc sö dông lµ ph-¬ng ph¸p sai ph©n h÷u h¹n (Euler, Èn hiÖn, Crank-Nicholson,….) ph-¬ng ph¸p phÇn tö h÷u h¹n, ph-¬ng ph¸p phÇn tö biªn. Sau ®ã Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 5 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” viÖc gi¶i hÖ ph-¬ng tr×nh tuyÕn tÝnh hay phi tuyÕn cì lín th-êng ¸p dông c¸c thuËt to¸n Newton – Raphson, ph-¬ng ph¸p lÆp ®¬n, ph-¬ng ph¸p Choleski,… Dï lµ lo¹i phÇn mÒm nµo, ng-êi sö dông vÉn ph¶i cã hiÓu biÕt s©u s¾c vÒ m« h×nh sö dông, c¸c th«ng sè cÇn ®-îc lùa chän vµ c¸c thuËt to¸n ®-îc sö dông trong phÇn mÒm. Tuy nhiªn, c¸c phÇn mÒm nµy ®· lµm gi¶m nhÑ rÊt nhiÒu c«ng viÖc tÝnh to¸n nÆng nhäc nªn c¸c nhµ nghiªn cøu vµ qu¶n lý trªn thÕ giíi cã xu h-íng sö dông c¸c phÇn mÒm cã s½n ®Ó tÝnh tãan c¸c bµi to¸n m«i tr-êng h¬n lµ tÝnh to¸n ph©n bè nång ®é trùc tiÕp tõ c¸c m« h×nh. MÆt kh¸c, do cã tÝnh phæ biÕn vµ ®-îc n©ng cÊp th-êng xuyªn khi c¸c vÊn ®Ò m«i tr-êng míi n¶y sinh, c¸c phÇn mÒm qu¶n lý chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ dÔ dµng ®-îc c¸c nhµ qu¶n lý vµ c«ng chóng chÊp nhËn. Ng-êi nghiªn cøu còng cã thÓ tù lËp c¸c ch-¬ng tr×nh tÝnh to¸n, m« h×nh hãa c¸c bµi to¸n m«i tr-êng. Nh-ng viÖc lËp ch-¬ng tr×nh th-êng tèn nhiÒu thêi gian vµ ph¶i qua thêi gian thö nghiÖm nªn mÆc dï c«ng nghÖ nµy cã -u ®iÓm lµ ng-êi nghiªn cøu n¾m râ ®-îc b¶n chÊt cña m« h×nh, thay ®æi dÔ dµng c¸c ®iÒu kiÖn nh-ng nã chØ thÝch hîp cho ng-êi nghiªn cøu võa hiÓu râ c¸c vÊn ®Ò m«i tr-êng võa thµnh th¹o c¸c ph-¬ng ph¸p to¸n häc. Dï theo h-íng nghiªn cøu sö dông phÇn mÒm cã s½n hoÆc tù lËp ch-¬ng tr×nh, ng-êi nghiªn cøu cÇn biÕt ®-îc: - Møc ®é chÝnh x¸c cña viÖc ®¸nh gi¸ vµ dù b¸o; - C¸c lo¹i nguån th¶i: nguån ®iÓm, nguån ®-êng, nguån mÆt, nguån nãng hay l¹nh liªn tôc, kh«ng liªn tôc,…; - §iÒu kiÖn khÝ t-îng cña khu vùc tiÕp nhËn (giã, ®é Èm, nhiÖt ®é, ®é æn ®Þnh, ®é cao c¸c líp x¸o trén, l-îng m-a,…) - §iÒu kiÖn ®Þa h×nh cña khu vùc tiÕp nhËn; Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 6 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” - VÞ trÝ tiÕp nhËn; - §Æc ®iÓm tù nhiªn; Sau ®©y lµ mét sè phÇn mÒm th«ng dông: 1.1.1. PhÇn mÒm tæ hîp nguån th¶i c«ng nghiÖp (Industrial Source Complex - ISC) [11] §©y lµ phÇn mÒm d¹ng cét khãi æn ®Þnh bi-Gaussian, chñ yÕu ®-îc sö dông ®Ó ®¸nh gi¸ nång ®é chÊt « nhiÔm cho nguån phøc, ®¸nh gi¸ nång ®é xu«i chiÒu giã tõ c¸c nhµ m¸y s¶n xuÊt dÇu má vµ ho¸ chÊt. PhÇn mÒm nµy ®-îc Côc B¶o vÖ M«i tr-êng Mü sö dông nh- phÇn mÒm chuÈn. Nãi mét c¸ch chÝnh x¸c, ®©y lµ tæ hîp thuËt to¸n më réng. C¬ së chÝnh lµ c«ng thøc bi-Gausssian cã tÝnh thªm sù ph¶n x¹ tõ bÒ mÆt vµ n©ng cao ®é khuÕch t¸n cùc ®¹i, c¸c c«ng thøc tÝnh hÖ sè khuÕch t¸n tõ Passquill-Giffor vµ McEltroy-Pooler, c«ng thøc ®é n©ng cét khãi cña Briggs. C¸c file sè liÖu ®Çu vµo cña ISC ®-îc ®Þnh d¹ng ASCII nªn th-êng cã dung l-îng lín do ®ã sÏ mÊt nhiÒu thêi gian ®Ó ch¹y ch-¬ng tr×nh. Cã 2 file ®Çu vµo chÝnh ®-îc phÇn mÒm sö dông: - File khëi ®éng: gåm c¸c th«ng sè nh- vÞ trÝ nguån th¶i, vÞ trÝ tiÕp nhËn, l-îng th¶i; - File khÝ t-îng. PhÇn mÒm ISC ®-îc chia lµm 2 lo¹i chÝnh theo thêi gian tÝnh: - PhÇn mÒm ISC thêi h¹n ng¾n (ISCST): nång ®é ®-îc tÝnh trung b×nh 1, 2, 3, 4, 6, 8, 12 vµ 24 giê. Sau ®ã nång ®é trung b×nh theo thêi gian ®-îc céng l¹i ®Ó cã ®-îc nång ®é tæng céng t¹i tõng vÞ trÝ tiÕp nhËn. ISCST còng cã thÓ ®-îc sö dông ®Ó tÝnh nång ®é trung b×nh n¨m nÕu file khÝ t-îng ®Çu vµo lµ c¸c sè liÖu trung b×nh c¸c giê liªn tôc trong n¨m. Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 7 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” Trong phÇn mÒm nµy, ph-¬ng tr×nh Gausssian ®-îc sö dông tÝnh cho ph¸t th¶i nguån ®iÓm. Nång ®é tõng giê t¹i x (m) xu«i theo chiÒu giã vµ y (m) vu«ng gãc víi chiÒu giã ®-îc tÝnh theo ph-¬ng tr×nh cét khãi æn ®Þnh Gaussian: 2   y  QKVD  exp 0,5   (1.1) 2u s y z   y   trong ®ã: K lµ hÖ sè chuyÓn ®æi tõ nång ®é ®-îc tÝnh sang gi¸ trÞ cÇn cã; Q lµ l-îng ph¸t th¶i chÊt « nhiÔm; D lµ hÖ sè ph©n huû; V lµ hÖ sè th¼ng ®øng; y, z lµ c¸c hÖ sè khuÕch t¸n. us lµ tèc ®é giã (m/s) t¹i miÖng èng khãi. HÖ sè V cã tÝnh ®Õn ¶nh h-ëng cña viÖc n©ng cao nguån th¶i, n¬i tiÕp nhËn, ®é n©ng cét khãi, giíi h¹n x¸o trén th¼ng ®øng, l¾ng ®äng kh«. y, z ®-îc tÝnh theo Pasquill-Gifford cho khu vùc n«ng th«n vµ theo Briggs cho khu vùc ®« thÞ. PhÇn mÒm ISC thêi h¹n dµi (ISCLT) tÝnh nång ®é theo trung b×nh n¨m hay trung b×nh mïa, ISTLT còng yªu cÇu c¸c file ®Çu vµo t-¬ng tù phÇn mÒm ISCST nh-ng sö dông ph-¬ng tr×nh trung b×nh cét khãi Gaussian ®Ó tÝnh ph¸t th¶i nguån ®iÓm Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 8 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” m  K 2 .R. ' QfSVD  u . i , j ,k s (1.2) z trong ®ã m lµ nång ®é trung b×nh; K lµ hÖ sè; Q lµ l-îng th¶i theo tèc ®é giã i, ®é æn ®Þnh k, mïa l; F lµ tÇn suÊt xuÊt hiÖn tèc ®é giã i, ®é æn ®Þnh k, h-íng giã j trong mïa l; – lµ ®é réng gãc (rad); R lµ kho¶ng c¸ch b¸n kÝnh tõ nguån ®iÓm ¶o ®Õn n¬i tiÕp nhËn = [(x+xy)2+y2] (m); x lµ kho¶ng c¸ch xu«i chiÒu giã tõ ®iÓm gi÷a nguån ®Õn n¬i tiÕp nhËn, däc trôc vÖt khãi (m) y lµ kho¶ng c¸ch tõ trôc ®Õn n¬i tiÕp nhËn (m); xy lµ kho¶ng c¸ch ¶o, b»ng 0 víi nguån ®iÓm kh«ng cã vËt c¶n, vµ cho nguån cã vËt c¶n mµ kh«ng tÝnh ®Õn sù n©ng khuÕch t¸n; s lµ hÖ sè ®ång nhÊt; us lµ tèc ®é giã chÝnh (m/s) t¹i miÖng ång khãi t-¬ng øng tèc ®é giã i vµ ®é æn ®Þnh k; z lµ ®é lÖch chuÈn cña sù ph©n bè nång ®é th¼ng ®øng (m) t-¬ng øng ®é æn ®Þnh k; V lµ thµnh phÇn th¼ng ®øng t-¬ng øng tèc ®é giã i, ®é æn ®Þnh k vµ mïa l; D lµ thµnh phÇn ph©n bè cña tèc ®é giã i, ®é æn ®Þnh k; Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 9 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” Nång ®é trung b×nh n¨m t¹i ®iÓm (r, ) ®-îc tÝnh tõ nång ®é trung b×nh mïa: 4  a  0,25.  m (1.3) m1 1.1.2. PhÇn mÒm OML(Operation Meteorological Air Pollution Model) [11] §©y lµ phÇn mÒm chuÈn t¾c ®-îc biÕt ®Õn nhiÒu nhÊt ë §an M¹ch. OML ®-îc ph¸t triÓn bëi ViÖn Nghiªn cøu M«i tr-êng Quèc gia (NERI) tõ n¨m 1980 ®Õn 1988. OML lµ phÇn mÒm d¹ng Gaussian qui m« ®Þa ph-¬ng m« t¶ khuÕch t¸n th«ng qua c¸c th«ng sè nh- tèc ®é ma s¸t, ®é dµi Monin-Obukhov vµ qui m« vËn tèc ®èi l-u. OML yªu cÇu sè liÖu khÝ t-îng tõng giê, c¸c sè liÖu nµy sÏ ®-îc xö lý tr-íc khi ®-îc sö dông bëi phÇn mÒm. Nång ®é tû lÖ nghÞch víi tèc ®é giã trung b×nh t¹i líp gi÷a mÆt ®Êt vµ ®é cao hiÖu qu¶ cña cét khãi. PhÇn mÒm tÝnh trung b×nh n¨m, nång ®é trung b×nh giê lín nhÊt vµ 99% nång ®é trung b×nh giê cho tõng th¸ng. Trong phÇn mÒm OML, c¸c hÖ sè khuÕch t¸n ®-îc liªn kÕt víi c¸c hÖ sè vËt lý vÒ ®é bÊt æn ®Þnh cña líp biªn khÝ quyÓn. Còng trong phÇn mÒm nµy, hÖ sè khuÕch t¸n ®-îc coi nh- mét sù liªn kÕt cña mét vµi c¬ chÕ khuÕch t¸n ®iÓn h×nh. C¸c hÖ sè y, z ®-îc tÝnh theo c«ng thøc: 2 2  2   turb   int2 ernal   build (1.4) trong ®ã turb lµ hÖ sè khuÕch t¸n do sù bÊt æn ®Þnh khÝ quyÓn; internal lµ hÖ sè khuÕch t¸n do sù n©ng cao cña líp kh«ng khÝ xung quanh trong ®é n©ng cét khãi; build lµ hÖ sè khuÕch t¸n do ®é n©ng cao khuÕch t¸n theo c¸c toµ nhµ gÇn nguån; Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 10 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” Trong phÇn mÒm OML, turb ®-îc liªn kÕt bëi 2 c¬ chÕ, mét lµ c¬ chÕ bÊt æn ®Þnh, mét lµ c¬ chÕ bÊt æn ®Þnh ®èi l-u. TÝnh cho y, z :  i2turb   i2mech   i2conv (1.5) hay  i2   im2   ic2 (1.6) Trong ®ã i lµ z hoÆc y. §é dµi Monin-Obukhov (m) ®-îc tÝnh theo c«ng thøc: L  u*3 g k   w'. ' T    (1.7) trong ®ã: u* lµ vËn tèc rèi (m/s); k lµ h»ng sè Von Karman; T nhiÖt ®é t¹i thêi ®iÓm t (K); G lµ gia tèc träng tr-êng (m/s2); w'. ' lµ th«ng l-îng nhiÖt ®éng häc (K.m/s). 1.1.3. PhÇn mÒm IFDM (Immission Frequency Distribution Model) [11] PhÇn mÒm IFDM lµ kÕt qu¶ tõ mét vµi nghiªn cøu ë BØ ®Ó ®¸nh gi¸ t¸c ®éng cña ph¸t th¶i chÊt « nhiÔm ®Õn kh«ng khÝ xung quanh. Dù ¸n nghiªn cøu ®Çu tiªn c¸ch ®©y 30 n¨m. Kho¶ng 10 n¨m tr-íc, ViÖn Flemish cña BØ vµ VITO ®· ph¸t triÓn phÇn mÒm nµy. IFDM lµ phÇn mÒm bi-Gaussian trong ®ã sù x¸c ®Þnh c¸c líp dÔ biÕn ®æi vµ c¸c hÖ sè khuÕch t¸n dùa vµo Richarson Number vµ Bultynck-Malet (1972). IFDM cã thÓ ®-îc sö dông ®Ó tÝnh to¸n l¾ng ®äng kh« vµ l¾ng ®äng -ít cña mét chÊt « nhiÔm còng nh- nång ®é cña chÊt khÝ « nhiÔm trong kh«ng Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 11 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” khÝ. C¸c hÖ sè khuÕch t¸n t-¬ng øng víi tõng líp dùa vµo sù ph©n tÝch c¸c dao ®éng cña giã. Do ®ã nång ®é tû lÖ nghÞch víi tèc ®é giã t¹i ®é cao hiÖu qu¶ cña cét khãi. PhÇn mÒm nµy chØ ¸p dông cho ®Þa h×nh b»ng ph¼ng. File khÝ t-îng ®Çu vµo cña phÇn mÒm lµ chuçi c¸c sè liÖu khÝ t-îng tõng giê trong mét n¨m. PhÇn mÒm IFDM kh¸c c¸c phÇn mÒm kh¸c lµ nã sö dông c¸ hÖ sè khuÕch t¸n cña Bultynck-Malet. Bultynck-Malet chia khÝ quyÓn thµnh 7 líp víi c¸c cÊp æn ®Þnh kh¸c nhau tõ E1 (rÊt æn ®Þnh) ®Õn E6 (rÊt bÊt æn ®Þnh) vµ mét líp ®Æc biÖt E7 cho tèc ®é giã lín. 1.1.4. PhÇn mÒm HPDM(Hybrid Plume Dispersion Model) [11] HPDM ®-îc sö dông ®Ó tÝnh nång ®é nÒn trung b×nh giê tõ sù khuÕch t¸n cét khãi cña èng khãi cao t¹i ®Þa h×nh gÇn b»ng ph¼ng. C¸c ®¸nh gi¸ khuÕch t¸n cho líp biªn ®èi l-u dùa vµo thùc nghiÖm. §é n©ng cao cña cét khãi ®-îc duy tr× gÇn ®Ønh cña líp biªn ®èi l-u vµ chèng l¹i sù x¸o trén nghÞch. Trong ®iÒu kiÖn æn ®Þnh vµ b×nh th-êng, sù ph©n bè nång ®é ®-îc tÝnh theo Gaussian. Tuy nhiªn sù ph©n bè non-Gaussian ®-îc sö dông cho ®iÒu kiÖn ®èi l-u. Nång ®é nÒn lín nhÊt quan s¸t ®-îc khi cét khãi khuÕch t¸n do giã ®i xuèng hay ®i lªn qui m« lín. Nång ®é nÒn cao trung b×nh cã thÓ x¶y ra xung quanh èng khãi cao khi tèc ®é giã lín vµ ®iÒu kiÖn gÇn b×nh th-êng, trong ®ã ®é x¸o trén vµ khuÕch t¸n chiÕm -u thÕ do giã ph©n t¸n. Khi ®iÒu kiÖn nµy duy tr× trong nhiÒu giê th× nång ®é nÒn cao cã thÓ trong 24 giê. PhÇn mÒm nµy ®Æt träng t©m vµo 2 ®iÒu kiÖn khÝ t-îng nµy vµ vµo sù ®¸nh gi¸ c¸c biÕn sè cÇn thiÕt trong líp biªn tr¸i ®Êt. C«ng thøc tÝnh nång ®é nÒn trung b×nh giê: Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 12 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” C Q.GY .GZ u (1.8) Q: l-îng ph¸t th¶i Gy: sù ph©n bè nång ®é theo h-íng vu«ng gãc Gz: sù ph©n bè nång ®é theo h-íng th¼ng ®øng U: tèc ®é giã trung b×nh Gy ®-îc tÝnh theo Gausssian cho tÊt c¶ c¸c ®iÒu kiÖn æn ®Þnh: 2   y  yp   1   GY  exp 0,5.  y    2     (1.9) yp: gi¸ trÞ thùc cña ®-êng t©m cét khãi Trong ®iÒu kiÖn æn ®Þnh vµ trung b×nh, khuÕch t¸n th¼ng ®øng còng ®-îc tÝnh theo Gaussian:   zp GZ  exp 0,5    z . z 2 1    2    (1.20) z: ®é cao ®-êng t©m cét khãi so víi mÆt ®Êt Ph-¬ng tr×nh nµy còng ®-îc tÝnh cho sù ph¶n x¹ tõ bÒ mÆt ®Êt. C¸c phÇn mÒm ®· tr×nh bµy sö dông m« h×nh Gauss lµ m« h×nh c¬ së ®Ó tÝnh to¸n dù b¸o nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm. Mét sè phÇn mÒm kh¸c ®-îc ®-a ra bëi Trung t©m cung cÊp c¸c phÇn mÒm kh«ng khÝ chuÈn t¾c-EPA cña Mü nh- sau: Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 13 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” B¶ng 1.1. C¸c phÇn mÒm ®-îc cung cÊp bëi EPA, Mü [14]. Tªn phÇn mÒm Néi dung tãm t¾t PhÇn mÒm khuÕch t¸n tõ Lµ phÇn mÒm Gaussian tÝnh to¸n kh¶ n¨ng nguån ®iÓm vµ nguån ph¸t t¸n chÊt « nhiÔm theo vÖt khãi. PhÇn ®-êng (BLP) mÒm BLP ®-îc thiÕt kÕ ¸p dông cho c¸c nhµ m¸y nhiÖt ®iÖn, luyÖn kim vµ nguån c«ng nghiÖp theo d¹ng ®iÓm. PhÇn mÒm nguån ®-êng CALINE 3 lµ phÇn mÒm Gaussian sö dông California (CALINE 3) trong tÝnh to¸n vµ dù b¸o nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm do ho¹t ®éng giao th«ng, víi c¸c lo¹i nguån d¹ng ®-êng, ®Æc biÖt lµ kh¶ n¨ng x¸c ®Þnh nång ®é chÊt « nhiÔm theo h-íng giã t¹i c¸c giao lé, nh÷ng ®Þa ®iÓm cã ®Þa h×nh phøc t¹p vµ ¶nh h-ëng cña c¸c yÕu tè c«ng tr×nh giao th«ng nh- cÇu, hÇm chui,….. Mét sè qu¸ tr×nh nh- l¾ng ®äng, m-a còng ®-îc tÝnh ®Õn trong CALINE. CDM 2 CDM 2 ®-îc x©y dùng theo theo phÇn mÒm vÖt khãi æn ®Þnh Gausssian, cã kh¶ n¨ng tÝnh to¸n nång ®é trung b×nh mÆt ®Êt cña c¸c chÊt « nhiÔm theo chu kú dµi h¹n (hµng n¨m hoÆc mïa) t¹i c¸c khu vùc ®« thÞ. CRSTER Lµ phÇn mÒm d¹ng Gaussian tÝnh to¸n kh¶ n¨ng ph¸t t¸n chÊt « nhiÔm theo vÖt khãi tõ 19 côm ph¸t th¶i cïng vÞ trÝ. Nång ®é mÆt ®Êt cùc ®¹i ®-îc tÝnh theo thêi gian trung Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT 14 LuËn v¨n tèt nghiÖp “M« h×nh hãa mét sè chØ tiªu chÊt l-îng m«i tr-êng khÝ t¹i khu vùc hµ néi b»ng phÇn mÒm uam-v” Tªn phÇn mÒm Néi dung tãm t¾t b×nh 1h, 3h, 24h vµ hµng n¨m ®èi víi c¶ khu vùc ®« thÞ vµ n«ng th«n. MPTER Lµ phÇn mÒm d¹ng Gaussian cho nhiÒu nguån ®iÓm víi ®Þa h×nh cã thÓ ®iÒu chØnh ®-îc. PhÇn mÒm vµ thuËt to¸n cña MPTER ®-îc ¸p dông rÊt hiÖu qu¶ trong tÝnh to¸n nång ®é c¸c chÊt « nhiÔm thø cÊp theo giê. PTPLU Lµ phÇn mÒm d¹ng Gaussian tÝnh nång ®é bÒ mÆt lín nhÊt trong 1 giê. RAM §-îc dùa trªn m« h×nh vÖt khãi Gaussian, ¸p dông tÝnh to¸n cho c¸c chÊt « nhiÔm æn ®Þnh, bÒn v÷ng trong m«i tr-êng theo thêi gian trung b×nh ng¾n tõ vµi giê ®Õn vµi ngµy. RAM cã kh¶ n¨ng ¸p dông cho c¸c lo¹i nguån ®iÓm vµ nguån mÆt t¹i c¶ khu vùc ®« thÞ vµ n«ng th«n. ¶nh h-ëng cña ®Þa h×nh vµ ®Þa vËt còng ®-îc xem xÐt trong tÝnh to¸n nång ®é mÆt ®Êt. RTDM Lµ phÇn mÒm d¹ng cét khãi liªn tôc Gaussian tÝnh nång ®é nÒn ë ®Þa h×nh gå ghÒ hay b»ng ph¼ng trong khu phô cËn cña mét hay nhiÒu nguån ®iÓm cïng vÞ trÝ. OCD §-îc x©y dùng theo phÇn mÒm lan truyÒn vÖt khãi Gaussian theo h-íng lan truyÒn th¼ng ®øng. OCD th-êng ®-îc ¸p dông Tr-êng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi 2002-2004 TrÇn thÞ diÖu h»ng CHMT