14. NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BIG DATA - VIỄN THÁM TRONG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ AQI 24H KHU VỰC HÀ NỘI

Tóm tắt

Ô nhiễm không khí nói chung có liên quan trực tiếp đến bụi và các thành phần hóa chất độc hại dạng khí ga ở trong không khí như CO, SO2, NO2, CH4,…. Việc giám sát chất lượng không khí hiện nay đang được thực hiện bằng nhiều hình thức khác nhau như quan trắc trực tiếp thông qua các trạm đo, quan trắc gián tiếp (thông qua dữ liệu vệ tinh, UAV,…). Tuy nhiên, mỗi phương pháp quan trắc, giám sát chất lượng không khí hiện nay đều có ưu và nhược điểm: Phương pháp quan trắc trực tiếp thường có độ tin cậy cao, nhưng mang tính cục bộ, theo điểm mà không thể hiện hết được phân bố không gian trên một phạm vi; Trong khi phương pháp gián tiếp như sử dụng dữ liệu viễn thám có ưu điểm là phạm vi bao phủ rộng lớn, thể hiện được tương đối rõ xu hướng phân bố không gian của chất lượng không khí trên phạm vi nhất định nhưng có hạn chế là tần suất quan trắc thưa và độ tin cậy còn chưa cao. Mục đích của bài báo này là hướng đến việc xây dựng bản đồ chỉ số chất lượng không khí AQI 24h bằng cách kết hợp dữ liệu quan trắc trực tiếp và dữ liệu quan trắc gián tiếp để hình thành một giải pháp kỹ thuật mới có nhiều ưu điểm hơn các giải pháp kỹ thuật quan trắc riêng rẽ. Tuy nhiên, việc kết hợp này hiện nay đang gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu, đặc biệt là đồng bộ về mặt không gian và thời gian của 02 nguồn dữ liệu. Để thực hiện được mục tiêu này, chúng tôi đã phát triển được giải pháp xử lý Big data - viễn thám trong giám sát một số thành phần khí độc hại trong không khí; Trên cơ sở đó phát triển thuật toán và công cụ trên nền tảng Google Earth Engine để xây dựng bản đồ chỉ số AQI 24h khu vực Hà Nội. Kết quả cho thấy giải pháp ứng dụng Big data - viễn thám đã xây dựng được phương pháp quan trắc chất lượng không khí trên diện rộng, với tần suất gần thời gian thực và đảm bảo độ tin cậy đối với việc giám sát ở quy mô thành phố.