Các nhà nghiên cứu từ Đại học Duke đã nghĩ ra một phương pháp ước tính chất lượng không khí trên một miếng đất nhỏ không sử dụng gì ngoài hình ảnh vệ tinh và điều kiện thời tiết.
Các vệ tinh hiện nay ước tính mức PM2.5 thông qua viễn thám để đo lượng ánh sáng mặt trời bị tán xạ trở lại không gian bởi các hạt xung quanh.
Tuy nhiên, phương pháp này có thể gặp phải những bất ổn trong khu vực như mây và bề mặt sáng bóng, trộn khí quyển và tính chất của các hạt PM và không thể ước tính chính xác ở quy mô nhỏ hơn khoảng một km vuông.
Trong khi các trạm giám sát ô nhiễm mặt đất có thể cung cấp các phép đo trực tiếp, họ phải chịu những hạn chế riêng và chỉ nằm rải rác trên khắp thế giới.
Để tìm kiếm một phương pháp tốt hơn, Bergin và sinh viên tiến sĩ Tongshu Zheng đã chuyển sang Planet, một công ty Mỹ sử dụng các vệ tinh siêu nhỏ để chụp ảnh toàn bộ bề mặt Trái đất mỗi ngày với độ phân giải ba mét mỗi pixel. Nhóm nghiên cứu đã có thể có được ảnh chụp nhanh hàng ngày về Bắc Kinh trong ba năm qua.
Bước đột phá quan trọng đến khi David Carlson, trợ lý giáo sư kỹ thuật dân dụng và môi trường tại Duke và là chuyên gia về học máy, bước vào để giúp đỡ và áp dụng một thuật toán đặc biệt bao gồm các số liệu như gió, độ ẩm tương đối, nhiệt độ và nhiều hơn nữa cho hình ảnh thiết lập và kết hợp nó với dữ liệu khí tượng từ trạm thời tiết của Bắc Kinh.
Trong nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã sử dụng 10,400 hình ảnh để huấn luyện mô hình của họ để dự đoán mức PM2.5 cục bộ không sử dụng gì ngoài hình ảnh vệ tinh và điều kiện thời tiết. Họ đã thử nghiệm mô hình kết quả của họ trên 2.622 hình ảnh khác để xem nó có thể dự đoán PM2.5 tốt đến mức nào.
Họ cho thấy, trung bình, mô hình của họ chính xác trong phạm vi 24% mức PM2.5 thực tế được đo tại các trạm tham chiếu, ở mức cao nhất của phổ cho các loại mô hình này, đồng thời có độ phân giải không gian cao hơn nhiều. Trong khi hầu hết các thực hành tiêu chuẩn hiện tại có thể dự đoán các mức xuống tới 1 triệu mét vuông, phương pháp mới này chính xác xuống tới 40.000m với kích thước của tám sân bóng đá được đặt cạnh nhau.
Với mức độ cụ thể và chính xác đó, các nhà nghiên cứu tin rằng phương pháp của họ sẽ mở ra một loạt các ứng dụng mới cho các mô hình như vậy.
David Carlson nói: ‘Hình ảnh ô nhiễm cao chắc chắn là nhanh hơn và mờ hơn so với hình ảnh bình thường, nhưng mắt người thực sự không thể biết mức độ ô nhiễm chính xác từ những chi tiết đó.
Nhưng thuật toán có thể chọn ra những khác biệt này ở cả các tính năng cấp thấp và cấp cao – các cạnh bị mờ và hình dạng bị che khuất nhiều hơn – và chính xác biến chúng thành ước tính chất lượng không khí. ‘
Nhung Nguyễn
Dịch từ “Scientists develop pollution monitoring method for satellites”, airqualitynews
Để lại bình luận