NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

[Luận văn] XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰ BÁO CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ ĐÔ THỊ

on .

  1. 1.    Tên đề tài luận văn 

XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰ BÁO CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ ĐÔ THỊ

DEVELOPMENT OF URBAN AIR QUALITY FORECAST APPLICATION

  1. 2.    Tóm tắt các kết quả của luận văn:

Ngày nay, vấn đề về Chất lượng không khí (CLKK) đang được quan tâm hàng đầu tại các đô thị lớn. Tình trạng ô nhiễm không khí (ONKK) do hoạt động sản xuất kinh doanh, chất thải sinh hoạt đang gia tăng mạnh mẽ. Những chất có khả năng gây ONKK là Nitrogen Dioxide (SO2), Ôzôn (O3), Bụi mịn 2.5 (PM2.5), Nitrogen Dioxide (NO2), Formaldehyde (HCHO) và Carbon Monoxide (CO).

Khi ta hít thở NO2, CO, HCHO với nồng độ cao có thể gây kích ứng đến hệ hô hấp, làm tác động xấu đến hệ hô hấp và có thể phát các bệnh về hô hấp, tăng khả năng nhiễm trùng đường hô hấp và dẫn đến tử vong. Khí NO2còn phản ứng với các chất tạo thành mưa axit, gây hại rất lớn đến cây cối và nông nghiệp. Khí SO2 cũng bị xem như một mối nguy hại đáng kể đối với môi trường, khí này được sản sinh từ khói thuốc lá, khí thải từ các lò đốt,... SO2 cũng là một trong những chất tạo ra mưa axit gây hại. Khí O3 có khả năng oxy hóa cực mạnh. Nếu hít phải, nó gây tổn thương đến các tế bào mô lót trong hệ hô hấp, gây viêm nhiễm và ảnh hưởng xấu đến sức đề kháng của con người. Bụi mịn PM2.5 cũng là nguyên nhân gây nên các bệnh về tim mạch, đây là một trong những chất gây ô nhiễm không khí có hại nhất. 

Vì vậy, Rất cần có các biện pháp quản lý hiệu quả để đảm bảo hạn chế các ảnh hưởng của ô nhiễm không khí đến sức khỏe.

 

Luận văn đã áp dụng hai thuật toán dự báo RNN-LSTM và RNN-GRU dựa trên bộ dữ liệu các chất gây ô nhiễm từ Sentinel-5P và bộ dữ liệu bụi mịn PM2.5 để xây dựng mô hình dự báo, kết quả dự báo các chất lần lượt là: 

STT

Chất gây ô nhiễm không khí

Thuật toán Dự báo

Độ chính xác

1

Nitrogen Dioxide - SO2

RNN-GRU

98,86%

2

Ô zôn - O3

RNN-LSTM

96,94%

3

Bụi mịn PM2.5

RNN-GRU

93,24%

4

Nitrogen Dioxide - NO2

RNN-LSTM

91,71%

5

Formaldehyde - HCHO

RNN-LSTM

87,24%

6

Carbon Monoxide - CO

RNN-GRU

86,06%

Qua mô hình dự báo tính toán được, luận văn đã xây dựng được hệ thống dự báo chất lượng không khí trên nền tảng Web GIS, thử nghiệm trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh – Việt Nam.

 

Bản đồ heatmap thể hiện phân bố nồng độ chất NO2 tại TP. Hồ Chí Minh, ngày 29/10/2021.

Luận văn đã áp dụng công nghệ AI dự báo vào ngành môi trường. Hỗ trợ cung cấp thêm kênh tham khảo, nghiên cứu khoa học hỗ trợ tốt hơn cho công tác quản lý và xây dựng các chiến lược.

 

Màn hình thể hiện nồng độ của NO2 ở Huyện Củ Chi, ngày 23-02-2022.

  1. 3.    Khả năng ứng dụng thực tiễn:

Kết quả luận văn có thể ứng dụng vào thực tiễn, xây dựng một ứng dụng dự báo chất lượng không khí trên các nền tảng web GIS, ứng dụng trên di động, có thể tích hợp vào các thiết bị IoT… để phục vụ cho cộng đồng, mang đến những tác động tích cực đến đời sống kinh tế - xã hội cũng như sức khỏe của con người.

 

Học viên thực hiện

 

NGUYỄN THÀNH PHONG

Đại học Công nghệ thông tin,
 ĐHQG TP.HCM

Cán bộ hướng dẫn

 

TS. DƯƠNG THỊ THÚY NGA

Đại học Tài Nguyên 
và Môi trường TP.HCM