Mối tương quan giữa bụi PM₁₀, PM₂.₅ với các khí khác trong không khí xung quanh tại một số khu vực miền Bắc
TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN
MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA BỤI PM , PM2.5 VỚI CÁC KHÍ KHÁC
TRONG KHÔNG KHÍ XUNG QUA1N0 H TẠI MỘT SỐ KHU VỰC
MIỀN BẮC
(1)
Lê Hoàng Anh
Vương Như Luận
Nguyễn ị Hoa 2
Trịnh ị ủy 3
TÓM TẮT
Số liệu các trạm quan trắc tự động, liên tục đặt tại Hà Nội, Phú ọ, Quảng Ninh đã được sử dụng trong
bài viết. Việc nhận định sơ bộ nguồn gốc phát sinh bụi PM dựa trên hệ số tương quan Pearson giữa PM10,
PM2.5 và NO2, SO , CO, O . Kết quả đánh giá cho thấy, tại miền Bắc Việt Nam, nồng độ trung bình các thông
số PM10, PM2.5, N2O , SO2,3CO đều cao trong mùa đông (từ tháng 10 đến tháng 2) và thấp vào mùa hè (tháng
5 - 8). Diễn biến tro2ng ngày của các thông số nêu trên thường đạt cực đại vào các giờ cao điểm giao thông buổi
sáng (từ 7 - 9 h) và buổi chiều (từ 17 - 19h). Điều này cho thấy, tác động của các điều kiện khí tượng và hoạt
động giao thông đối với nồng các thông số này khá rõ ràng. Tại trạm Hà Nội, Quảng Ninh, Phú ọ thông số
PM và NO2, CO có tương quan lần lượt là (R<0,5), (R từ 0,49 - 0,68) và (R từ 0,60 - 0,70) cho thấy, mức độ
ảnh10hưởng khác nhau của nguồn phát thải từ giao thông tại các khu vực này.
Từ khóa: Ô nhiễm bụi, PM10, PM2.5, không khí xung quanh.
Nhận bài: 16/3/2021; Sưa chha: 22/3/2021; ;uyut ̣tng: 25/3/2021.
1. Đặt vấn đề
Quảng Ninh và Phú ọ” do Trung tâm Quan trắc môi
trường miền Bắc, Tổng cục Môi trường thực hiện.
Để kiểm soát hiệu quả các nguồn phát thải bụi PM
vào môi trường không khí thì việc xác định sự đóng
góp của từng nguồn khí thải là rất quan trọng. Có nhiều
phương pháp để xác định tỷ lệ đóng góp của các nguồn
khí thải vào nồng độ bụi PM trong không khí xung
quanh như phương pháp phân tích thành phần chính
(PCA), phương pháp phân tích thành phần hóa học
kết hợp với mô hình tiếp nhận (PMF, CMB), phương
pháp sử dụng mô hình lan truyền (Dispersion Model),
phương pháp sử dụng ảnh vệ tinh, trong đó phương
pháp phân tích tương quan tỏ ra khá hiệu quả trong
việc nhận diện sơ bộ các nguồn ô nhiễm không khí ảnh
hưởng đến một khu vực [1]. Hai chất ô nhiễm có tương
quan chặt có thể liên quan đến cùng một nguồn ô
nhiễm. Do đó, nghiên cứu dưới đây sẽ tính toán tương
quan giữa các thông số ô nhiễm không khí bao gồm
PM10, PM2.5, NO , CO, SO , O3 tại một số đô thị miền
Bắc, từ đó đánh2giá sơ bộ2về các nguồn phát thải các
thông số này. Nghiên cứu này được thực hiện trong
khuôn khổ Đề tài khoa học công nghệ “Nghiên cứu xác
định các nguồn đóng góp chính đối với bụi PM10, PM2.5
ở đô thị miền Bắc Việt Nam - ực nghiệm tại Hà Nội,
2. Phương pháp nghiên cứu
Khu vực nghiên cứu
Nghiên cứu tại 3 TP: Hà Nội, Hạ Long (Quảng
Ninh), Việt Trì (Phú ọ). Đây là khu vực đặt các trạm
quan trắc không khí tự động, liên tục do Tổng cục Môi
Bảng 1. ông tin các trạm quan trắc không khí tự động
TT Tên trạm Kinh độ
Vĩ độ
Địa chỉ
1
2
3
Hà Nội 105,8831 21,0491 Số 556 Nguyễn
Văn Cừ, Gia
ụy, Long Biên,
Hà Nội
Phú ọ 105,3673 21,3384 Công ty xăng dầu
Phú ọ, đường
Hùng Vương,
Việt Trì
Quảng
Ninh
107,1158 20,9416 Vườn hoa tại
Khu I, p. Hồng
Hà, Hạ Long,
Quảng Ninh
1 Tổng cục Môi trường, Bộ TN&MT
2 Trung tâm Truyền thông TN&MT, Bộ TN&MT
3 Khoa Môi trường, Trường Đại học TN&MT Hà Nội
Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021 3
trường quản lý. Vị trí đặt các trạm này đều ở cạnh các tháng qua nhiều năm. Giá trị trung bình tháng qua
trục đường giao thông chính.
các năm được sử dụng để đánh giá diễn biến các thông
số trong năm.
u thập dữ liệu
Phân tích tương quan
Các trạm tại Hà Nội, Hạ Long và Việt Trì được lắp
đặt thiết bị quan trắc tự động liên tục, bao gồm: Bụi
PM10, PM2.5 (Grimm EDM 180), NO2, NO (Horiba
APNA 370), SO2 (APSA 370), CO (APMA 370), O
(APOA 370). Tần suất dữ liệu nhận được là 5 phút/lần3.
Số liệu được thu thập trong khoảng thời gian như sau:
Hà Nội (2010 - 2018), Phú ọ (2013 - 2019), Quảng
Ninh (2014 - 2019). Trước khi phân tích các trường hợp
số liệu trong thời gian thiết bị lỗi, số liệu bất thường đã
được loại bỏ. ời gian quan trắc giữa các trạm không
hoàn toàn giống nhau, tuy nhiên quy luật diễn biến của
các thông số theo các giờ trong ngày, theo các tháng
năm và hệ số tương quan thường ổn định giữa các năm,
vì vậy nghiên cứu đã thực hiện so sánh các quy luật này
giữa các trạm.
Tính toán hệ số tương quan Pearson theo cặp giữa
các thông số PM10, PM , NO2, CO, SO2 và O . Để có
thể tính được hệ số tư2ơ.5ng quan Pearson thì 3các cặp
thông số phải có dữ liệu trong cùng 1 thời điểm. Tỷ lệ
dữ liệu để tính hệ số tương quan giữa các cặp thông số
đối với các trạm như sau: Hà Nội (43 - 88%), Phú ọ
(36 - 44%), Quảng Ninh (23 - 31%).
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
3.1. Phân tích thống kê mô tả
Giá trị trung bình của PM và PM2.5 (µg/m3) xếp
theo thứ tự từ cao xuống thấp1n0 hư sau: Hà Nội (63,8;
43,5), Phú ọ (54,0; 39,8), Quảng Ninh (46,2; 29,1).
Giá trị trung bình các thông số NO2, O3 tại Hà Nội cũng
lớn nhất. Riêng giá trị trung bình của thông số SO2 cao
nhất tại Quảng Ninh và thấp nhất tại Hà Nội. ông số
SO2 tại Quảng Ninh cao hơn có thể do khu vực này có
nhiều nhà máy sử dụng nguyên liệu là than đá (trong
than đá thường có lưu huỳnh).
Tính toán các giá trị trung bình
Trung bình 1 h là trung bình các giá trị quan trắc
trung bình 5 phút trong 1 giờ. Các giá trị thống kê mô
tả và hệ số tương quan giữa các thông số được tính toán
dựa trên giá trị trung bình 1 giờ. Trung bình theo các
giờ trong ngày là trung bình các giá trị quan trắc trung
bình 1 giờ tại cùng thời điểm qua nhiều ngày. Giá trị
trung bình theo các giờ được sử dụng để đánh giá diễn
biến các thông số trong ngày.
3.2. Biến động PM10, PM2.5 và các thông số khác
trong năm
Kết quả so sánh trung bình tháng cho thấy, nồng độ
các thông số PM , PM2.5, SO , CO, NO2 có sự khác biệt
Trung bình 1 tháng là trung bình các giá trị quan đáng kể giữa mù1a0 hè và mùa2đông. Nồng độ các thông
trắc trung bình 1 h trong 1 tháng. Trung bình tháng số trên cao nhất trong tháng 12 và tháng 1, thấp nhất
qua các năm là trung bình các giá trị trung bình 1 trong giai đoạn từ tháng 6 - 8.
Bảng 2. ống kê đối với giá trị quan trắc tại 3 trạm
Đơn vị: µg/m3
ông số
NO
NO2
SO2
CO
O3
PM10
PM2,5
Trạm Hà Nội
Giá trị tối đa
256,3
0,3
35,8
30,2
305,4
0,1
43,5
27,7
146,1
0,5
15,7
11,6
19628,9
1,0
2440,9
1701,6
388,6
1,1
52,7
58,7
554,2
1,1
63,8
47,3
502,1
1,1
43,5
33,2
Giá trị tối thiểu
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Trạm Phú ọ
Giá trị tối đa
Giá trị tối thiểu
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Trạm Quảng Ninh
Giá trị tối đa
240,8
0,8
10,0
15,5
243,1
0,9
24,2
15,7
155,8
0,9
28,1
15,2
9442,3
2,6
845,4
611,5
268,5
0,9
49,1
43,2
510,8
1,0
54,0
47,8
309,5
1,0
39,8
33,6
192,1
0,3
18,7
21,6
182,7
1,0
38,7
24,2
161,7
1,0
30,9
12,4
14845,1
10,6
2492,7
3202,9
275,4
0,9
39,6
29,3
460,8
1,1
46,2
41,5
353,2
0,9
29,1
22,6
Giá trị tối thiểu
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
4 Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021
TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN
Tại trạm Hà Nội, sự chênh lệch giữa các tháng trong không khí. Kết quả là, các tỉnh thành phía Bắc có nồng
năm thể hiện rõ nhất đối với thông số PM10 và PM2.5. độ bụi PM và các khí trong mùa hè giảm đi rất nhiều
Nồng độ PM và PM2.5 trung bình trong tháng cao nhất so với mùa đông. Các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra
lớn gấp 2 lần1s0o với tháng thấp nhất. Các thông số NO2, các biến động theo mùa ở miền Bắc Việt Nam với các
SO2, CO có mức độ biến động giữa các tháng thấp hơn. xu hướng này [3] [5] [6].
Như vậy, yếu tố khí tượng là một trong những
nguyên nhân khiến nồng độ bụi PM10 và PM2.5 và một
số khí cao vào mùa đông. Trong đó, ảnh hưởng của
nghịch nhiệt là khá đáng kể [3]. Có 2 cơ chế đối với
hiện tượng nghịch nhiệt là: nghịch nhiệt bức xạ và
nghịch nhiệt bổ sung. Hiện tượng nghịch nhiệt bức xạ
thường xảy ra với tần suất cao vào đầu mùa đông, còn
hiện tượng nghịch nhiệt bổ sung xảy ra trong suốt mùa
đông nhưng với tuần suất thấp hơn. Sự thay đổi của
chiều cao lớn biên khí quyển cũng là nguyên nhân làm
▲Hình 1. Diễn biến giá trị trung bình tháng trong năm của
cho các thông số PM , PM . CO, SO2, NO2 có nồng
độ lớn nhất vào mùa10đông2v.5à thấp nhất vào mùa hè
[4]. Trong mùa đông chiều cao của lớp biên khí quyển
thường thấp hơn nhiều so với mùa hè, vì vậy các chất ô
nhiễm không thể phát tán lên cao.
các thông số tại trạm Hà Nội
Tại trạm Phú ọ và Quảng Ninh, nồng độ các
thông số PM , PM và NO cũng có sự khác biệt lớn
giữa mùa đô1n0g và 2m.5 ùa hè. 2Đặc biệt tại trạm Quảng
Ninh, nồng độ PM10, PM trong tháng 12 và tháng 1
cao gấp nhiều lần so với g2ia.5i đoạn từ tháng 5 - 9.
3.3. Biến động PM10, PM2.5 và các thông số khác
trong ngày
Nồng độ các chất ô nhiễm trong không khí ảnh
hưởng bởi sự thay đổi điều kiện thời tiết và cường độ
phát thải giữa ngày và đêm. Các trạm đặt tại Hà Nội,
Phú ọ và Quảng Ninh đều là các trạm ven đường,
vì vậy diễn biến của các thông số khá tương đồng. Các
thông số như CO, PM10, PM2.5 có diễn biến trong ngày
tương quan chặt chẽ với cường độ giao thông, do đó có
thể nhận định những thông số này chịu ảnh hưởng từ
các hoạt động giao thông khá rõ ràng.
▲Hình 2. Diễn biến giá trị trung bình tháng trong năm của
các thông số tại trạm Phú ọ
▲Hình 3. Diễn biến giá trị trung bình tháng trong năm của
các thông số tại trạm Quảng Ninh
▲Hình 4. Diễn biến giá trị trung bình giờ trong ngày của các
thông số tại trạm Hà Nội
Có thể thấy, diễn biến theo mùa thể hiện rõ nhất đối
với PM10 và PM2.5, các khí khác cũng có xu hướng tương
tự, mặc dù mức độ biến thiên thấp hơn. Điều này cho
thấy, bụi PM và các khí đều chịu cùng một sự tác động
của điều kiện thời tiết khu vực phía bắc. Mùa đông, gió
mùa Đông Bắc, khí hậu khô, lạnh, áp suất cao làm nồng
độ bụi PM và các khí tăng cao. Ngược lại, trong mùa
hè, các tỉnh thành phía bắc chịu tác động của gió Tây
Nam và Đông Nam thổi ra biển hoặc lên phía Bắc, cùng
những cơn mưa thường xuyên rửa trôi bụi bẩn trong
▲Hình 5. Diễn biến giá trị trung bình giờ trong ngày của các
thông số tại trạm Phú ọ
Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021 5
Bảng 3. Hệ số tương quan Pearson giữa các thông số tại
trạm Hà Nội
Thông PM10 PM2.5 NO2
số
SO2
CO
O3
PM10
PM2,5
NO2
SO2
CO
1
0,92
1
0,48
0,43
1
0,44
0,44
0,13
1
0,33
0,32
0,43
0,21
1
-0,05
-0,10
-0,02
0,01
-0,12
1
▲Hình 6. Diễn biến giá trị trung bình giờ trong ngày của các
thông số tại trạm Quảng Ninh
O
Gh3i chú: Giá trị p-value < 0,01
Các thông số CO, PM10 và PM2.5 đều có xu hướng
cao vào các giờ cao điểm giao thông buổi sáng (từ 7 - 9
h) và chiều (17-19 h), giảm xuống thấp nhất vào giữa
trưa (13 - 14 h) và ban đêm (23 - 1 h). Bên cạnh việc
giảm phát thải trong các khung giờ thấp điểm, buổi
trưa cường độ ánh sáng mặt trời cao nhất đốt nóng lớp
không khí sát mặt đất, đối lưu khí quyển diễn ra mạnh
làm cho bụi PM10 và PM2.5 và các khí ô nhiễm phát tán
lên cao.
Tại trạm Phú ọ và Quảng Ninh, hệ số tương quan
giữa PM và NO2, CO khá cao, lần lượt là (R từ 0,60 -
0,70) và 1(0R từ 0,49 - 0,68) cho thấy, tại 2 địa điểm này
chúng có nguồn phát thải khá đồng nhất, đặc biệt tại
Phú ọ. Vì vậy, có thể sơ bộ nhận định bụi PM tại
Phú ọ và Quảng Ninh đóng góp từ nguồn giao thông
chiếm tỉ lệ cao hơn so với tại Hà Nội. Tuy nhiên, tương
quan giữa PM10 và NO2, CO tại trạm Quảng Ninh thấp
hơn so với trạm Phú ọ.
ông số NO cũng có 2 cực đại vào buổi sáng (7 - 9
h) và buổi chiều 2(17 - 19 h), tuy nhiên nồng độ cực đại
vào buổi chiều cao hơn so với buổi sáng. Điều này là
có thể do NO2 được sinh ra nhiều hơn từ các phản ứng
quang hóa, trong đó phản ứng giữa NO và O3 đóng vai
trò quan trọng.
Bảng 4. Hệ số tương quan Pearson giữa các thông số tại
trạm Phú ọ
Thông PM10 PM2.5 NO2
số
SO2
CO
O3
PM10
PM2,5
NO2
SO2
CO
1
0,95
1
0,60
0,56
1
0,43
0,44
0,15
1
0,70
0,67
0,59
0,11
1
-0,09
-0,14
-0,03
-0,04
-0,14
1
Đối với thông số SO , biến động nồng độ trong ngày
ít hơn so với các thông 2số khác.
3.4. Tương quan giữa PM10, PM2.5 với các thông số
Tại các khu vực, khi các chất ô nhiễm chủ yếu phát
sinh từ một nguồn gốc thì giá trị quan trắc các thông số
này sẽ có tương quan với nhau. Điển hình là tại Trung
Quốc, các thông số PM , SO2, NO , và CO có tương
quan chặt với nhau do c1á0c thông số2này đều có nguồn
gốc chung do đốt nguyên liệu hóa thạch [7]. Tuy nhiên,
do có nhiều yếu tố ảnh hưởng khác, nên mức độ tương
quan này có thể ở những mức khác nhau.
Tại các trạm Hà Nội, Phú ọ và Quảng Ninh,
thông số PM10 và PM2.5 luôn có tương quan với nhau
rất mạnh (RPM10-PM2.5 > 0,9) do PM2.5 thường chiếm
60-80% nồng độ của PM [2]. Vì vậy phần dưới đây
tập trung đánh giá tương 1q0uan giữa PM10 và các thông
số NO , SO2, CO và O3. Hệ số tương quan Pearson (R)
được s2ử dụng để đánh giá tương quan giữa các thông
số nói trên.
O3
Ghi chú: Giá trị p-value < 0,01
Bảng 5. Hệ số tương quan Pearson giữa các thông số tại
trạm Quảng Ninh
Thông PM10 PM2.5 NO2
số
SO2
CO
O3
PM10
PM2,5
NO2
SO2
CO
1
0,91
1
0,68
0,68
1
0,43
0,33
0,29
1
0,49
0,45
0,25
0,20
1
0,07
-0,06
-0,14
-0,04
0,06
1
O3
Ghi chú: Giá trị p-value < 0,01
Tại trạm Hà Nội, thông số PM10 và NO , CO có
tương quan trung bình (R<0,5). NO2 và CO2là thông
số phát thải đặc trưng từ hoạt động giao thông, vì vậy
có thể nhận định sơ bộ ngoài nguồn phát thải từ giao
thông, có nguồn ô nhiễm khác có đóng góp quan trọng
vào nồng độ bụi.
ông số SO2 phát sinh chủ yếu từ đốt nhiên liệu
hoá thạch như than, tại 3 trạm Hà Nội, Phú ọ, Quảng
Ninh, thông số SO có tương quan trung bình với PM
(RPM -SO2 từ 0,423 - 0,44), do vậy nguồn đốt than c1ó0
thể có10đóng góp một tỷ lệ nhất định vào nồng độ bụi
trong không khí.
6 Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021
TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN
Hệ số tương quan giữa PM10 và O3 tại các trạm đều
Mỗi chất ô nhiễm trong không khí có thể do nhiều
rất thấp, do O là các chất ô nhiễm thứ cấp và có cơ chế nguồn phát ra, ngược lại mỗi loại nguồn lại có thể phát
hình thành cũ3ng như diễn biến trong ngày khác biệt so ra đồng thời nhiều chất ô nhiễm, những chất ô nhiễm
với bụi PM.
này lại trải qua quá trình biến đổi trong khí quyển. Vì
vậy thông qua hệ số tương quan chưa thể đánh giá cụ thể
sự đóng góp của các nguồn thải vào nồng độ các chất ô
nhiễm trong không khí, nó cho thấy dấu hiệu các chất ô
nhiễm có thể có cùng nguồn gốc phát sinh. Với các kết
quả phân tích tương quan, sơ bộ chỉ có thể nhận định
bụi PM có nguồn gốc từ các hoạt động giao thông và đốt
nhiên liệu hoá thạch. Để xác định tỷ trọng đóng góp của
các nguồn này cần có các nghiên cứu chuyên sâu hơn.
4. Kết luận
▲Hình 7. Biểu ̣ồ phân tán giha thông số PM10, PM2.5 và
NO2, SO2, CO tại trạm Hà Nội
Số liệu quan trắc tại các trạm Hà Nôi, Phú ọ, Quảng
Ninh cho thấy PM10, PM2.5 và các khí như NO , SO2, CO
có quy luật diễn biến theo thời gian tương đối 2đồng nhất
với nhau, cũng tương tự so với các nghiên cứu trước đây.
Nồng độ trung bình các chất ô nhiễm không khí trong
mùa đông (từ tháng 10 đến tháng 2) cao hơn đến 2 lần
so với mùa hè (tháng 5 - 8). Diễn biến trong ngày của
các thông số nêu trên thường đạt cực đại vào các giờ cao
điểm giao thông buổi sáng (từ 7 - 9 h) và buổi chiều (từ
17 - 19 h). Trong đó diễn biến của thông số CO, PM10 và
PM2.5 thể hiện quy luật rõ nhất. Điều này cho thấy, tác
động của các điều kiện khí tượng và hoạt động giao thông
đối với nồng các thông số này khá rõ ràng.
▲Hình 8. Biểu ̣ồ phân tán giha thông số PM10, PM2.5 và
NO2, SO2, CO tại trạm Phú ọ
Tại trạm Hà Nội, thông số PM10 và NO2, CO có tương
quan trung bình (R<0,5), vì vậy có thể nhận định sơ bộ
ngoài nguồn phát thải từ giao thông, các nguồn ô nhiễm
khác có đóng góp quan trọng vào nồng độ bụi PM. Tại
Trạm Phú ọ và Quảng Ninh, PM và PM2.5 có tương
quan khá cao với NO2 và CO cho th1ấ0y, tại đây chúng có
nguồn phát thải khá đồng nhất, bụi PM tại Phú ọ và
Quảng Ninh đóng góp từ nguồn giao thông chiếm tỷ lệ
cao hơn so với tại Hà Nội. Phát sinh bụi PM tại Hà Nội
còn có thể có từ nhiều nguồn khác■
▲Hình 9. Biểu ̣ồ phân tán giha thông số PM10, PM2.5 và
NO2, SO2, CO tại trạm Quảng Ninh
TÀI LIỆU THAM KHẢO
on PM Concentration in Hanoi, Vietnam”, Journal of
Geoscie1n0ce and Environment Protection 7, 138-150, 2019.
1. Nguyễn ị Hoa, Lê Hoàng Anh, Nguyễn ị Nhật anh,
“Nghiên cứu tổng quan các phương pháp xác ̣ịnh nguồn 5. N. T. Kim Oanh et al., “Particulate air pollution in six Asian
̣óng góp bụi PM , PM2.5 trong không khí xung quanh”,
cities: Spatial and temporal distributions, and associated
sources”, Atmos. Environ., vol. 40, no. 18, pp. 3367–3380,
2006.
Tạp chí Môi trườn1g0 chuyên ̣ề IV, 2020.
2. Lê Hoàng Anh, Dương ành Nam, Vương Như Luận, “Ô
nhiễm bụi PM tại một số thành phố Viut Nam – Biến ̣ộng 6. C. Dung Hai and N. T. Oanh, “Effects of local, regional
theo không gian, thời gian của PM10 và PM2.5”, Tạp chí Môi
trường chuyên ̣ề IV, 2018.
meteorologyandemissionsourcesonmassandcompositions
of particulate matter in Hanoi” Atmos. Environ., vol. 78,
2012.
3. P. D. Hien, V. T. Bac, H. C. Tam, D. D. Nhan, and L. D.
Vinh, “Infuence of meteorological conditions on PM2.5 7. Yungang Wang, Qi Ying, Jianlin Hu, Hongliang Zhang,
and PM −10 concentrations during the monsoon season
in Hano2i.,5 Vietnam”, Atmos. Environ., vol. 36, no. 21, pp.
3473–3484, 2002.
“Spatial and temporal variations of six criteria air
pollutants in 31 provincial capital cities in China during
2013–2014”, Environment International, vol 73, 413 – 422,
2014.
4. Nguyen Anh Dung, Duong Hong Son, Nguyen e Duc
Hanh, Doan Quang Tri, “Effect of Meteorological Factors
Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021 7
RELATIONSHIPBETWEENPM ,PM2.5 ANDOTHERAIRPOLLUTANTS
IN SEVERAL CITIES IN NORTH1E0RN VIETNAM
Le Hoang Anh, Vuong Nhu Luan
Vietnam Environment Administration, Ministry of Natural Resoures and Environment
Nguyen i Hoa
Communication Center for Natural Resources and Environment, Ministry of Natural Resoures and Environment
Trinh i uy
Falcuty of Environment, Hanoi University of Natural Resources and Environment
ABSTRACT
e data of ambient air monitoring stations located in Hanoi, Phu o, and Quang Ninh has been analyzed
in this article. e preliminary determination on the source of Particulate Matter (PM) emissions is based on
Pearson's correlation coefficients between PM10, PM2.5 and NO2, SO , CO, O3. Results show that in the North
of Vietnam, the average values of PM , PM2.5, NO2, SO , CO are rem2arkably higher than those in winter (from
October to February) and quite lower1i0n summer (May 2to August). Daily variations of the aforesaid parameters
usually maximize during rush hours in the morning (from 7 a.m. to 9 a.m.) and in the afernoon (from 5
p.m. to 7 p.m.) as well. It is obviously clear that meteorological conditions and traffic activities impact on
these parameters. e parameters PM10 and NO2, CO collected in Hanoi, Quang Ninh, Phu o stations have
correlation coefficients respectively (R<0.5); (R from 0.49 to 0.68) and (R from 0.60 to 0.70), which shows the
different levels of the influence from vehicular traffic emissions in these areas.
Key work: Dust pollution, PM10, PM2.5, ambient air.
8 Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021
6 trang
9540
Free
Bạn đang xem tài liệu "Mối tương quan giữa bụi PM₁₀, PM₂.₅ với các khí khác trong không khí xung quanh tại một số khu vực miền Bắc", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- moi_tuong_quan_giua_bui_pm_pm_voi_cac_khi_khac_trong_khong_k.pdf
