Ứng dụng WRF/CMAQ mô phỏng ô nhiễm PM10 từ hoạt động giao thông

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật môi trường và địa chất, địa kỹ thuật

Dạng tài liệu

Tác giả

Nguyễn Châu Mỹ Duyên, Nguyễn Hoàng Phong⁽¹⁾, Bùi Tá Long

Nhan đề

Ứng dụng WRF/CMAQ mô phỏng ô nhiễm PM10 từ hoạt động giao thông – Trường hợp Tp. Hồ Chí Minh

Nhan đề tiếng anh

Application of WRF/CMAQ for PM10 simulation from road traffic in Ho Chi Minh city

Nguồn trích

Khí tượng thủy văn

Năm xuất bản

2021

Số

724

Trang

30-45

ISSN

2525-2208

Từ khóa

Ứng dụng, WRF/CMAQ, Mô phỏng ô nhiễm, PM10, Hoạt động giao thông

Từ khóa tiếng anh

Air Pollution, Road transport emission, Meteorology, PM10, WRF/CMAQ

Tóm tắt

Kết quả quan trắc chất lượng không khí ven đường tại Tp.HCM trong 2 năm 2017–2018, cho thấy, nồng độ bụi PM10 trung bình ngày nằm trong ngưỡng 25–133 g/m3 với 2017, ngưỡng 50–120 g/m3 với 2018, tuy còn đạt QCVN 052013/BTNMT nhưng vẫn ở mức cao. Trong bối cảnh bụi mịn có thể được vận chuyển trên một khoảng cách khá xa, ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng, mô hình hóa vẫn là một trong những công cụ hữu hiệu để đánh giá mức độ phát tán PM10 nhiễm tới các huyện ngoại thành như Cần Giờ, Bình Chánh, Nhà Bè nơi mật độ trạm quan trắc giới hạn. Nghiên cứu này ứng dụng hệ thống mô hình WRF/CMAQ đánh giá diễn biến theo không gian, giai đoạn 01–15/10/2017. Thời điểm được lựa chọn khi nồng độ bụi PM10 có tần suất nồng độ cao đột biến. Trong nghiên cứu này đã sử dụng bộ dữ liệu phát thải toàn cầu, thực hiện bước hiệu chỉnh theo phương pháp phương pháp đồng nhất dữ liệu giữa các kết quả quan trắc và mô phỏng nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng. Cách tiếp cận bài báo này cho phép mở rộng phạm vi ứng dụng cho các tỉnh thành khác trong điều kiện hạn chế số liệu quan trắc tại Việt Nam.

Tóm tắt tiếng anh

Results of roadside air quality monitoring in Ho Chi Minh City show that only in rarely cases, in January, March, July and October 2017, the average daily PM10 concentration is close to the permissible limit of standards, most of the remaining cases are 73–96 μg/m3. In the context of particulate matter (PM) that can be transported over long distances, affecting public health, modelling remains one of the most economical options for assessing the extent to which it affects remote areas where there are no monitoring sites. This study applied the WRF/CMAQ coupled modelling system to assess spatial developments and trends over time, in the period October 1 to 15, 2017. The time is chosen when the PM10 concentration has an exceptionally high concentration frequency. The novelty of this study compared to published papers is to use global emissions data as well as perform the calibration step according to the data fusion method between the monitoring results and simulation results to improve simulation quality. This approach allows to expand given study to other cities and regions in the context of limited monitoring data in Vietnam.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVt 39

File toàn văn

Xem toàn văn

Tài liệu tham khảo

[1] Phung, N.K.; Long, N.Q.; Tin, N.V.; Phung, L.T. (2018), Study calculation and forecast PM 2.5 for Ho Chi Minh city.,Sci. Tech. Hydrometeorol. J. 2018, 695, 1–7.
[2] Ho, B.Q.; Clappier, A.; François, G. (2011), Air pollution forecast for Ho Chi Minh City, Vietnam in 2015 and 2020.,Air Qual. Atmos. Heal. 2011, 4, 145–158.
[3] (2019), Report on curent status of environment in Ho Chi Minh City in Annual Report 2014–2019.,Hochiminh Center for Environment and Analysis,
[4] Luong, L.M.T.; Phung, D.; Dang, T.N.; Sly, P.D.; Morawska, L.; Thai, P.K. (2018), Seasonal association between ambient ozone and hospital admission for respiratory diseases in Hanoi, Vietnam.,PLoS One 2018, 13, 1–15.
[5] Beevers, S.D.; Kitwiroon, N.; Williams, M.L.; Carslaw, D.C. (2012), One way coupling of CMAQ and a road source dispersion model for fine scale air pollution predictions.,Atmos. Environ. 2012, 59, 47–58
[6] (2020), Report 2020 air quality in Ho Chi Minh City.,Ho Chi Minh city, Vietnam: Ho Chi Minh Environmental Protection Agency, 2020.
[7] Peng, T.; Ou, X.; Yuan, Z.; Yan, X.; Zhang, X. (2018), Development and application of China provincial road transport energy demand and GHG emissions analysis model.,Appl. Energy 2018, 222, 313–328.
[8] Lozhkina, O.V.; Lozhkin, V.N. (2015), Estimation of road transport related air pollution in Saint Petersburg using European and Russian calculation models.,Transp. Res. Part D Transp. Environ. 2015, 36, 178–189
[9] Donchenko, V.; Kunin, Y.; Ruzski, A.; Barishev, L.; Trofimenko, Y.; Mekhonoshin, V. (2016), Estimated Atmospheric Emission f-rom Motor Transport in Moscow Based on Transport Model of the City.,Transp. Res. Procedia 2016, 14, 2649–2658.
[10] (2019), EMEP/EEA air pollutant emission inventory guidebook,,
[11] Kouridis, C.; Gkatzoflias, D.; Kioutsoukis, I.; Ntziachristos, L.; Pastorello, C.; Dilara, P. (2010), Uncertainty estimates and guidance for road transport emission calculations.,Publications Office of the European Uni-on, 2010.