Bài viết trình bày phương pháp thiết lập mô hình nội, ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt từ các trạm quan trắc tự động cố định hoặc di động dựa trên cơ sở lý thuyết hàm ngẫu nhiên sử dụng đại lượng nhiễu động dừng. Kết quả của phương pháp đã ứng dụng để nội, ngoại suy thông số bụi PM10 cho trạm quan trắc tự động cố định thành phố Đà Nẵng, Việt Nam. | Nội, ngoại suy số liệu bụi PM10 từ trạm quan trắc môi trường không khí tự động cố định NỘI, NGOẠI SUY SỐ LIỆU BỤI PM10 TỪ TRẠM QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ TỰ ĐỘNG CỐ ĐỊNH Trần Thị Thu Hường1 Phạm Ngọc Hồ2 TÓM TẮT Bài báo trình bày phương pháp thiết lập mô hình nội, ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt từ các trạm quan trắc tự động cố định hoặc di động dựa trên cơ sở lý thuyết hàm ngẫu nhiên sử dụng đại lượng nhiễu động dừng. Kết quả của phương pháp đã ứng dụng để nội, ngoại suy thông số bụi PM10 cho trạm quan trắc tự động cố định thành phố Đà Nẵng, Việt Nam. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác của mô hình đạt 84 - 98% ứng với khoảng thời gian nội, ngoại suy tối ưu giờ. Đây là cơ sở để triển khai phương pháp nội, ngoại suy bổ khuyết số liệu thiếu hụt cho các thông số môi trường không khí khác (SO2, NO2, TSP.) Từ khóa: Nội, ngoại suy bổ khuyết số liệu bụi PM10. 1. Đặt vấn đề 2. Thiết lập mô hình nội, ngoại suy bổ khuyết Theo định nghĩa về đại lượng ngẫu nhiên, thông số liệu cho thông số môi trường không khí sử số PM10 có thể xem như đại lượng ngẫu nhiên dụng đại lượng ngẫu nhiên là nhiễu động dừng - biến đổi theo không gian và thời gian t. . Chứng minh đại lượng nhiễu động X'(t) là Khi xét tại 1 điểm không gian r cố định, thì X trở quá trình dừng thành quá trình ngẫu nhiên, nghĩa là X = X(t) . Theo lý thuyết hàm ngẫu nhiên, đại lượng ngẫu Trong nghiên cứu Khí tượng - Thủy văn đã được nhiên X(t) là quá trình dừng phải thỏa mãn các ứng dụng cơ sở lý thuyết quá trình ngẫu nhiên để điều kiện: xây dựng các mô hình nội, ngoại suy của một số X ( t =const ∀t (1) yếu tố nào đó theo thời gian [1,2,3] từ chuỗi số liệu quan trắc liên tục làm cơ sở cho việc xây dựng các Hàm tương quan thời gian BX ( τ hoặc hàm mô hình dự báo thống kê. Trong các mô hình dự cấu trúc thời gian D X ( τ chỉ phụ thuộc khoảng báo thống kê (bao gồm cả các mô hình nội, ngoại thời gian lấy trung bình thống kê: ∆t =τ , nghĩa .
