Bài giảng Quy hoạch môi trường: Bài 6. Các phương pháp quy hoạch môi trường - PGS.TS. Phùng Chí Sỹ

Chia sẻ: Le Linh Lan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

204
lượt xem 40
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các phương pháp thống kê toán học là : Thống kê mô tả (descriptive statistics); Thống kê suy diễn (Inferential statistics); Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing); Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis); Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Quy hoạch môi trường: Bài 6. Các phương pháp quy hoạch môi trường - PGS.TS. Phùng Chí Sỹ

VIỆN MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CAO HỌC Quy hoạch môi trường (Bài 6: Các phương pháp quy hoạch môi trường) Cán bộ giảng dạy : PGS.TS. Phùng Chí Sỹ
Các phương pháp quy hoạch môi trường - Thoáng keâ vaø xöû lyù soá lieäu - Phöông phaùp laäp baûng lieät keâ (hecklist) C - Phöông phaùp ma traän (Matrix) - Phöông phaùp maïng löôùi (Network) - Ñaùnh giaù nhanh (Rapid Assessment) - Moâ hình hoaù (nvironmental Modelling) E - Phöông phaùp chuyeân gia (Delphi) - Phöông phaùp phaân tích lôïi ích chi phí (ost enefit nalysis) C B A - Phöông phaùp choàng gheùp baûn ñoà (vermapping) (GIS) O
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG
Phương pháp thống kê Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử dụng từ lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa, nông nghiệp, sinh học,môi trường … Các phương pháp thống kê toán học là : • Thống kê mô tả (descriptive statistics) • Thống kê suy diễn (Inferential statistics) • Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing) • Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis) • Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Phương pháp thống kê(tt) 5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường : 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 tích hiện trạng môi trường. 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, 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 biện pháp xử lý tối ưu. 4). Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố môi trường (Ví dụ : liều lượng/phản ứng). 5). Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc môi trường)
Phương pháp thống kê(tt) Các phần mềm xử lý thống kê : • SPSS (Sử dụng ở AIT) • Minitab (Sử dụng ở Châu Âu) • Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi)
Phương pháp thống kê(tt) Ứng dụng thống kê mô tả trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường : • Trình bày kết quả đo đạc môi trường đất, nước và không khí … sau khi phân tích. • 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). • 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 giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin áp lực). • Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế, phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng). • Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro môi trường • Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả chung để công bố.
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ 1. Các thông số đo chiều hướng tập trung của dãy số Trung bình (mean): Đại lượng đo độ trung bình của dãy số liệu. Trung bình hình học (Geometric mean) – Giá trị trung bình của log các giá trị nằm trong dãy số. Trung bình số học (Arithmetic mean) – Giá trị trung bình của các giá trị nằm trong dãy số (Tổng số các giá trị chia cho cỡ mẫu).
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% percentile): Xếp 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. - Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2] trong dãy số - 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].
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) • Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị 25% (25% percentile) : 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. • Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá trị 75% (75% percentile) : Giá trị nằm ở vị trí cuối của quãng phần tư thứ 3 khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) 2. Các thông số đo đặc trưng của độ phân tán • Biến lượng (Variance) : Trung bình của bình phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát trừ đi giá trị trung bình. • Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) : Là căn số dương của biến lượng • Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): là tỷ số giữa độ lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) • Phạm vi phân bố của số liệu (Range) : Hiệu số của số lớn nhất và số nhỏ nhất. • Cực tiểu (Minimum) : Số bé nhất • Cực đại (Maximum) : Số lớn nhất • Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness) : Đại lượng đo sự đối xứng của phân bố số liệu • Độ nhọn của phân bố dãy số liệu (Kurtosis) :Đại lượng đo độ nhọn của sự phân bố số liệu.
CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) 3. Bảng và đồ thị Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất, Các đồ thị : - Giản đồ tần suất (frequency histograms) - Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency polygons) - Các đồ thị hộp (box plot) - Các hộp và râu (Box and whisher plot) - Các đồ thị tuyến (Line graphs)
Tóm tắt các bước xây dựng Box Wisher B1 : Chia khoảng biến thiên nồng độ B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%) B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình chuông lệch)  xác định số thường gặp, Max, Min, 25%, 75%, Trung bình cộng, Số giữa B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75% B6 : Xây dựng Box and Wisher
Các hộp và râu (Box and whisher plot) Max Phần tư vị trên (75%) Số giữa (Median) Trung bình cộng (Mean) Phần tư vị dưới (25%) Min
Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ thị biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi. Bụi (mg/m3) Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Giản đồ tần suất tích luỹ 100 75 Taà suaá (%) t 50 Cumulative Frequency n Distribution (Tần suất tích luỹ) 25 Số 75% 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Noà g ñoä n (mg/m3) Số 25%
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI 1). Hồi qui tuyến tính đơn tố (Simple Linear Regression) (SLR) - Tương quan thuần tuyến tính : Y= A + B.X Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B là các hằng số. - Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y = A.Xb hay logY = logA + b.logX - Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e (A+B.X) hay lnY = A + B.X - Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y = A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt) 2). Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression) (MLR) Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ... + βkXk Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc lập ; α, βi là các hằng số.
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt) 3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression) - Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear) Y = α + β1X + β2X2 + β3X3 + ... + βkXk 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 : Y = α + β1Z1 + β2Z2 + β3Z3 + ... + βkZk