Không khí là một thành phần môi trường quan trọng, có ý nghĩa sống còn để duy trì sự sống trên Trái Đất. Sự thay đổi môi trường không khí sẽ tác động trực tiếp đến con người, các sinh vật, đến phát triển kinh tế và môi trường. Tại Việt Nam, vấn đề ô nhiễm bụi tại các thành phố lớn vẫn tiếp tục duy trì ở mức cao. Các khu vực đô thị là nơi tập trung các hoạt động phát triển kinh tế xã hội, là khu vực chịu tác động nhiều nhất từ các hoạt động phát triển. Ngoài ra, vấn đề ô nhiễm không khí tại các khu công nghiệp, cụm công nghiệp, làng nghề cũng đang gióng lên hồi chuông báo động. Tại các thành phố lớn như: Tp. HCM, Hà Nội, Đà Nẵng đã được trang bị một số trạm quan trắc khí tự động và liên tục, tuy nhiên dữ liệu quan trắc được thu thập chủ yếu trên một số vị trí cụ thể, vì vậy dữ liệu quan trắc không thể phủ khắp không gian (2 chiều hoặc 3 chiều). Vì vậy cần thiết phải áp dụng mô hình phát tán khí để đánh giá chất lượng môi trường không khí trên một vùng, địa bàn.
Mô hình chất lượng không khí được xây dựng nhằm mô phỏng các quá trình khí quyển phức tạp liên quan tới sự biến đổi, lan truyền và lắng đọng theo thời gian và không gian. Các mô hình chất lượng không khí sử dụng các kỹ thuật giải tích và giải tích số để mô phỏng các quá trình vật lý và hóa học có ảnh hưởng đến các chất ô nhiễm trong quá trình khuếch tán và phản ứng trong môi trường không khí. Việc sử dụng mô hình hóa cho phép người dùng xác định rõ mối quan hệ giữa các nguồn ô nhiễm và những ảnh hưởng của chúng đối với chất lượng môi trường không khí xung quanh, dự đoán tác động từ các nguồn phát thải và mô phỏng phát thải theo nhiều kịch bản khác nhau. Thông qua mô hình hóa, nhà quản lý có thể dễ dàng xác định các nguồn đóng góp gây ô nhiễm không khí từ đó hỗ trợ đưa ra các chính sách, biện pháp hiệu quả nhằm đảm bảo Quy chuẩn Kỹ thuật về chất lượng không khí xung quanh và cải thiện chất lượng môi trường không khí.
Hiện tại có khá nhiều các mô hình phát tán khí được áp dụng rộng rãi trên thế giới và có thể chia thành một số nhóm chính như sau:
- Nhóm mô hình CFD (ví dụ như Ansys hay OpenFOAM): phù hợp cho việc mô phỏng phát tán nước hoặc khí với độ chi tiết cao và phạm vi nhỏ). Mô hình CFD khi mô phỏng phát tán các chất ô nhiễm xả ra từ một hoặc vài nguồn thải có sự tác động của gió trung bình, sự nhiễu xạ, tác động của khí hậu (độ ẩm, mưa, nắng, bức xạ, v.v…). Ngoài ra, khi áp dụng mô hình CFD để mô phỏng sự phát tán khí trong một thành phố, các yếu tố che chắn bởi các toà nhà phải được cung cấp thật đầy đủ. Do đó các mô hình CFD khi được áp dụng mô phỏng phát tán khí trong thành phố thường không phù hợp do thiếu các dữ liệu đầu vào và đặc biệt, tài nguyên tính toán thường đòi hỏi cao, thời gian tính toán rất lâu.
- Mô hình theo hướng Lagrangian (ví dụ như NAME, HYSPLIT, hay FLEXPART): các mô hình này thường phù hợp với việc mô phỏng phát tán ô nhiễm ra môi trường xung quanh gần nguồn xả. Các mô hình này cho kết quá chính xác và tin cậy phù hợp rất phù hợp với việc đánh giá tác hại ô nhiễm môi trường xung quanh liên quan đến các thảm hoạ.
- Nhóm mô hình chùm (ví dụ như AERMOD hay ADMS): các mô hình thường được sử dụng để tính toán nồng độ ô nhiễm trung bình dài hạn gây ra bởi một hoặc nhiều nguồn thải được quan trắc liên tục theo thời gian. Mặc dù các mô hình này không đáng tin cậy trong các tình huống thời tiết và địa hình phức tạp, nhưng thời gian chạy của các mô hình này là tương đối nhanh. Vì vậy các mô hình này phù hợp cho việc mô phỏng và phân tích ô nhiễm không khí trên địa bàn rộng, dài hạn trong điều kiện khí hậu bình thường.
Tại nhiều nước trên thế giới, mô hình chất lượng không khí đã được sử dụng từ trước đây. Tại Mỹ, mô hình AQMD được áp dụng để dự báo chất lượng không khí từ 1 – 2 ngày. Mô hình AQMD sử dụng kết quả dự báo thời tiết, số liệu quan trắc online, dữ liệu về tinh và các mô hình toán học để dự báo nồng độ các thông số PM2.5, PM10, O3, NO, CO dựa trên chỉ số AQI. Bên cạnh đó, mô hình chất lượng không khí CMAQ được tích hợp với mô hình khí tượng để thực hiện dự báo cho các chất có nguy cơ ô nhiễm cao (O3, PM, CO, SO2) theo phạm vi khu vực theo nhiều khoảng thời gian khác nhau, từ ngắn hạn, trung hạn đến dài hạn. Tại Anh, hệ thống dự báo ô nhiễm sử dụng mô hình AMDS với các điều kiện biên từ mô hình CMAQ nhằm mục đích dự báo nồng độ hàng giờ của các chất ô nhiễm NO2, PM10, PM2.5 và O3, các kết quả dự báo được công bố 2 lần/ngày trên trang web để người dân theo dõi.
Mô hình dự báo chất lượng không khí tại Mỹ Nguồn: epa.gov
Mô hình dự báo không khí tại Anh Nguồn: epa.gov
Ở Việt Nam hiện nay phương pháp mô hình hóa được sử dụng phổ biến, đặc biệt trong điều kiện nước ta hiện nay mặc dù vấn đề ô nhiễm môi trường đã và đang được quan tâm, nhưng mạng lưới quan trắc các yếu tố đo đạc môi trường chưa đủ mạnh gây khó khăn trong việc phân tích và đánh giá hiện trạng cũng như dự báo các tác động môi trường do ô nhiễm không khí gây ra. Cụ thể: mô hình GAINS được FMI sử dụng như là một công cụ đánh giá chính sách để xác định tác động của ô nhiễm không khí và giảm nhẹ phát thải khí nhà kính cũng như mối tương tác giữa các chính sách trên toàn bộ các tỉnh thành miền Bắc Việt Nam, đồng thời xác định sự ảnh hưởng khí thải từ các quốc gia láng giềng, vận chuyển quốc tế, các nguồn từ tự nhiên ở Việt Nam.
Ứng dụng mô hình GAINS để xác định mức độ ảnh hưởng của bụi PM2.5 đến một số tỉnh miền Bắc Việt NamNguồn: Thực trạng và gợi ý chính sách ô nhiễm không khí Hà Nội, The World Bank
Một số mô hình khác cũng đang được sử dụng để dự báo chất lượng môi trường và đưa ra cảnh báo ô nhiễm như mô hình WRF/CMAQ.
Mô hình WRF/CMAQ Nguồn: Trung tâm Quan trắc môi trường miền Bắc
Tóm lại, việc sử dụng mô hình để kiểm soát không khí cho kết quả nhanh chóng và chính xác. Mặt khác nó cũng đem lại hiệu quả kinh tế cao hơn khi mà các trang thiết bị đo đạc ô nhiễm không khí còn hạn chế.