PGS.TS Phạm Trần Vũ, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TPHCM và cộng sự đã xây dựng hệ thống giám sát, dự báo, cảnh báo chất lượng không khí trên cơ sở thu thập, tích hợp dữ liệu đa nguồn bằng trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng cho các đô thị lớn.

Kết hợp nhiều công nghệ

TPHCM là trung tâm công nghiệp lớn nhất cả nước. Tuy nhiên, trong quá trình phát triển, thành phố đang đối mặt với nhiều vấn đề về môi trường do quá trình đô thị hóa như: rác thải, ô nhiễm tiếng ồn, đặc biệt ô nhiễm không khí và biến đổi khí hậu (BĐKH).

Trong đó, hàm lượng các vật chất siêu nhỏ (PM2.5) tại TPHCM đang vượt quá tiêu chuẩn khuyến nghị cho sức khỏe. Ô nhiễm không khí nói chung và phơi nhiễm các vật chất siêu nhỏ nói riêng hiện nay là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra các rủi ro về sức khỏe bệnh tật như bệnh về đường hô hấp, các nguy cơ dẫn đến tử vong sớm.

Tổng phát thải khí nhà kính năm 2019 của TPHCM là trên 58 triệu tấn Co2/năm, trong đó sản xuất công nghiệp 30%, giao thông vận tải 20% (riêng xe máy chiếm trên 80%). TPHCM có hơn 9 triệu phương tiện cá nhân lưu thông, gồm hơn 8 triệu xe máy và trên 800.000 ôtô, điều đáng nói trong số này có nhiều phương tiện cũ nát, không đảm bảo tiêu chuẩn khi lưu hành.

Theo kết quả quan trắc chất lượng không khí năm 2019, TPHCM bị ô nhiễm PM2.5 (Nồng độ trung bình 24 giờ 129 ug/m3, vượt Quy chuẩn Việt nam 3,5 lần). Bụi tổng số là 90,45 - 768,75 ug/m3, vượt Quy chuẩn Việt Nam 05:2013/BTNMT 93,8%.

Làm thế nào để giám sát, dự báo, cảnh báo chất lượng không khí kịp thời, nhóm nghiên cứu gồm Viện Tài nguyên và Môi Trường, Đại học Quốc gia TPHCM, Trường Đại học TN&MT TPHCM, Trung tâm VNPT-IT khu vực 2 (VNPT IT 2), Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, Trung tâm Quan trắc TN&MT TPHCM do PGS.TS Phạm Trần Vũ làm chủ nhiệm đã thực hiện đề tài KC 4.0 “Hệ thống giám sát và dự báo, cảnh báo chất lượng không khí trên cơ sở thu thập, tích hợp dữ liệu đa nguồn, thí điểm cho một đô thị lớn”.

PGS.TS Phạm Trần Vũ cho biết, mục tiêu của nhóm là xây dựng được hệ thống giám sát và dự báo, cảnh báo chất lượng không khí theo thời gian thực ứng dụng công nghệ vạn vật kết nối (IoT), điện toán đám mây (Cloud), trí tuệ nhân tạo (AI) và mô hình số trị và ứng dụng thí điểm hệ thống tại 1 đô thị lớn.

Kết quả của đề tài, nhóm đã xây dựng mô hình trạm quan trắc môi trường không khí theo thời gian thực được kết nối theo chuẩn IoT: SO2, CO, NO2, NO, O3, PM10 và PM2.5; Xây dựng hệ thống giám sát và dự báo chất lượng không khí để ứng dụng thí điểm tại TPHCM.

Nhóm tìm hiểu hệ thống giám sát, dự báo, cảnh báo chất lượng không khí theo thời gian thực ở trên thế giới và Việt Nam. Từ đó, xây dựng các cụm cảm biến giao tiếp không dây, mô hình ước tính chất lượng không khí từ ảnh vệ tinh và dữ liệu phu trợ cho khu vực TPHCM; Mô hình dự báo chất lượng không khí sử dụng trí tuệ nhân tạo; Xây dựng mạng lưới giám sát và hệ mô hình mô phỏng phục vụ dự báo, cảnh báo chất lượng không khí được thực hiện trên nền tảng ứng dụng di động và website.

Cập nhật dễ dàng

Theo nhóm nghiên cứu, vấn đề ô nhiễm không khí phức tạp và không tuyến tính. Từ khâu phát thải đến khuyếch tán, chuyển hóa và phân bố chất ô nhiễm là một chu trình. Nguồn phát thải là do hoạt động của con người như giao thông, công nghiệp, sưởi ấm... Các chất thải thường là NOx, SO2, VOC, CO2, CO, PM... ảnh hưởng đến sức khỏe con người và động thực vật.

Kết quả phân tích và đánh giá cho thấy, nồng độ các chất ô nhiễm có xu hướng tăng ở giai đoạn 2017 đến 2018 và giảm ở giai đoạn 2018 đến đầu năm 2019. Nồng độ SO2 hầu hết đạt, trong khi nồng độ NO2 quan trắc đã vượt giới hạn cho phép (của Quy chuẩn Việt Nam0. Nồng độ bụi tổng số (TSP) trung bình năm tại các vị trí quan trắc hầu hết vượt. Nồng độ PM10 và PM2.5 ở tất cả các trạm đều vượt quá giới hạn cho phép (từ 1,2 - 2,2 lần).

Kết quả của đề tài, nhóm nghiên cứu đã hoàn thành thiết kế nốt cảm biến, phục vụ cho việc thu thập dữ liệu để thử nghiệm và đánh giá. Thử nghiệm mô hình AI và mô hình CMAQ cho việc dự báo cảnh báo chất lượng không khí; Hoàn thành mô hình ước lượng nồng độ bụi PM2.5 từ ảnh viễn thám.

Khi cài đặt ứng dụng hoặc truy cập website, người dân có thể biết được chất lượng không khí tại thời điểm hiện tại ở một khu vực và được dự báo chất lượng không khí trong thời gian 1 - 2 ngày tới như thế nào, từ đó có có kế hoạch bảo vệ sức khỏe trước tác động của ô nhiễm không khí.

Đặc biệt, ứng dụng sẽ gửi tin nhắn trực tiếp đến người dùng khi ô nhiễm không khí tăng cao và đưa ra các khuyến nghị thích hợp tùy theo mức độ ô nhiễm như đeo khẩu trang, không ra đường hay tập thể dục ngoài trời, cần xịt thêm thuốc hen suyễn (đối với người mắc bệnh) trong những đợt ô nhiễm cấp để tránh nhập viện.

Nhóm nghiên cứu đã tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) bằng mô hình 3 lớp tiên tiến nhất và học máy để dự báo ô nhiễm không khí ngắn hạn cho TPHCM trong 24 giờ tới. Điều này giúp cảnh báo sớm ô nhiễm không khí để bảo vệ sức khỏe người dân và giảm thiệt hại kinh tế. Nhóm nghiên cứu phân tích tác động của ô nhiễm không khí đối với sức khỏe cộng đồng bằng cách phân tích sự tương quan mức độ ô nhiễm với hồ sơ tử vong.