Trường Đại học KHTN
Trường Đại học KHTN
Khoa Môi trường
Khoa Môi trường
ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG
ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG
ENVIRONMENTAL RISK
ENVIRONMENTAL RISK
ASSESSMENT
ASSESSMENT
(Bài 5)
(Bài 5)
Giảng viên : PGS.TS. PHÙNG CHÍ SỸ
Giảng viên : PGS.TS. PHÙNG CHÍ SỸ
Viện Kỹ thuật Nhiệt đới và Bảo vệ
Viện Kỹ thuật Nhiệt đới và Bảo vệ
Môi trường
Môi trường
Caùc phöông phaùp ñaùnh giaù
Caùc phöông phaùp ñaùnh giaùruûi ro
ruûi ro
Các phương pháp đánh giá rủi ro
Các phương pháp đánh giá rủi ro
-
Thống kê và xử lý số liệu
Thống kê và xử lý số liệu
-
Đánh giá phát thải (Đánh giá nhanh)


Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing)
Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing)

Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis)
Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis)

Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Phương pháp thống kê(tt)
Phương pháp thống kê(tt)
5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :
5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :
1). Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước,
1). Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước,
không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân
không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân
tích hiện trạng môi trường.
tích hiện trạng môi trường.
2). So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so
2). So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so
sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý,
sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý,
các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …
các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …
3). Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các
3). Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các
biện pháp xử lý tối ưu.
biện pháp xử lý tối ưu.
4). Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan

phân tích.

Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai,
Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai,
thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái).
thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái).

Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con
Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con
người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê
người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê
giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin
giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin
áp lực).
áp lực).

Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế,
Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế,
phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).
phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).

Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro
Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro
môi trường
môi trường

Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả
Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả
chung để công bố.
chung để công bố.

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% percentile)
Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% percentile)
: Xếp
: Xếp
thứ tự các số liệu từ thấp đến cao, sau đó tìm giá trị chia dãy
thứ tự các số liệu từ thấp đến cao, sau đó tìm giá trị chia dãy
dữ kiện thành 2 phần có số mẫu bằng nhau.
dữ kiện thành 2 phần có số mẫu bằng nhau.
- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2]
- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2]
trong dãy số
trong dãy số
- Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị trung bình của 2
- Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị trung bình của 2
giá trị nằm ở vị trí [n/2] và vị trí thứ [(n/2) + 1].
giá trị nằm ở vị trí [n/2] và vị trí thứ [(n/2) + 1].
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị 25% (25%
Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị 25% (25%
percentile)
percentile)
: Giá trị nằm ở vị trí đầu của quãng phần tư thứ 2
: Giá trị nằm ở vị trí đầu của quãng phần tư thứ 2
khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.
khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.


Sai số tiêu chuẩn (Standard Error):
là tỷ số giữa độ
là tỷ số giữa độ
lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)
lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

Phạm vi phân bố của số liệu (Range)
Phạm vi phân bố của số liệu (Range)
: Hiệu số của số lớn
: Hiệu số của số lớn
nhất và số nhỏ nhất.
nhất và số nhỏ nhất.

Cực tiểu (Minimum)
Cực tiểu (Minimum)
: Số bé nhất
: Số bé nhất

Cực đại (Maximum)
Cực đại (Maximum)
: Số lớn nhất
: Số lớn nhất

Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness)
Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness)
: Đại lượng đo
: Đại lượng đo
sự đối xứng của phân bố số liệu

B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)
B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)
B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình chuông lệch)
B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình chuông lệch)

xác định số thường gặp,
xác định số thường gặp,
Max, Min, 25%, 75%, Trung bình
Max, Min, 25%, 75%, Trung bình
cộng, Số giữa
cộng, Số giữa
B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ
B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ
B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%
B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%
B6 : Xây dựng Box and Wisher
B6 : Xây dựng Box and Wisher
Các hộp và râu (Box and whisher plot)
Các hộp và râu (Box and whisher plot)
Max
Min
Ph n t v ầ ư ị
d i ướ
(25%)
Phần tư vị
trên (75%)
Trung bình cộng (Mean)

Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B
Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B
là các hằng số.
là các hằng số.
- Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y =
- Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y =
A.Xb hay logY = logA + b.logX
A.Xb hay logY = logA + b.logX
- Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e
- Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e
(A+B.X) hay logY = A + B.X
(A+B.X) hay logY = A + B.X
- Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y
- Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y
= A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)
= A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)
2).
2).
Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression)
Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression)
(MLR)
(MLR)
Y =
Y =
α
α
+
+

3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression)
3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression)
- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear)
- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear)
Y =
Y =
α
α
+
+
β
β
1X +
1X +
β
β
2X2 +
2X2 +
β
β
3X3 + +
3X3 + +
β
β
kXk
kXk
Đặt Z1 = X, Z2 = X2, Z3 =X3, … Zk =Xk có thể biến hàm hồi
Đặt Z1 = X, Z2 = X2, Z3 =X3, … Zk =Xk có thể biến hàm hồi
quy phi tuyến tính đơn tố thành hàm hồi quy tuyến tính đa tố :
quy phi tuyến tính đơn tố thành hàm hồi quy tuyến tính đa tố :

+
+
β
β
1X1 +
1X1 +
β
β
2X12 +
2X12 +
β
β
3X2 +
3X2 +
β
β
4X22
4X22
NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING
NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING
Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử lý với số liệu
Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử lý với số liệu
chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các
chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các
biến thiên ngẫu nhiên.
biến thiên ngẫu nhiên.
K
K
Ỹ THUẬT
Ỹ THUẬT

- Đường cong dạng S :
Z = exp(a +b/t)
Z = exp(a +b/t)