VIỆN MƠI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUN CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CAO HỌC Quy hoạch mơi trường (Bài 6: Các phương pháp quy hoạch mơi trường) Cán giảng dạy : PGS.TS Phùng Chí Sỹ Các phương pháp quy hoạch mơi trường Thống kê xử lý số liệu Phương pháp lập bảng liệt kê (Checklist) Phương pháp ma trận (Matrix) Phương pháp mạng lưới (Network) Đánh giá nhanh (Rapid Assessment) Mô hình hoá (Environmental Modelling) Phương pháp chuyên gia (Delphi) Phương pháp phân tích lợi ích chi phí (Cost Benefit Analysis) - Phương pháp chồng ghép đồ (Overmapping) (GIS) - PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC SỐ LIỆU MƠI TRƯỜNG Phương pháp thống kê Phương pháp thống kê (statistics) sử dụng từ lâu nhiều ngành kinh tế, y khoa, nơng nghiệp, sinh học,mơi trường … Các phương pháp thống kê tốn học : • Thống kê mơ tả (descriptive statistics) • Thống kê suy diễn (Inferential statistics) • Ước lượng 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) nhiệm vụ xử lý liệu mơi trường : 1) Phân tích liệu điều tra yếu tố mơi trường (đất, nước, khơng khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động mơi trường, phân tích trạng mơi trường 2) So sánh kết thu thập với tiêu chuẩn quy định, so sánh kết hay nhiều trạm quan trắc, cơng nghệ xử lý, tiêu mơi trường nhà máy, KCN … 3) Phân tích kết thí nghiệm mơi trường, từ tìm biện pháp xử lý tối ưu 4) Nghiên cứu mối liên hệ yếu tố mơi trường mối quan hệ nhân yếu tố mơi trường (Ví dụ : liều lượng/phản ứng) 5) Theo dõi diễn biến mơi trường theo thời gian (quan trắc mơi trường) Phương pháp thống kê(tt) Các phần mềm xử lý thống kê : • SPSS (Sử dụng AIT) • Minitab (Sử dụng Châu Âu) • Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi) Phương pháp thống kê(tt) Ứng dụng thống kê mơ tả lĩnh vực tài ngun mơi trường : • Trình bày kết đo đạc mơi trường đất, nước khơng khí … sau phân tích • Trình bày thơng tin thành phần mơi trường đất đai, thành phần hố chất, cấu dân số … (Thơng tin trạng thái) • Trình bày khái qt thống kê hoạt động sản xuất, đời sống người, từ đánh giá nguồn áp lực lên mơi trường thống kê giao thơng, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, lượng … (Thơng tin áp lực) • Trình bày kết hoạt động quản lý mơi trường, tài ngun thuế, phí mơi trường … ( Thơng tin đáp ứng) • Trình bày kết phân tích liều lượng-phản ứng đánh giá rủi ro mơi trường • Trình bày kết phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết chung để cơng bố CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ Các thơng số đo chiều hướng tập trung dãy số Trung bình (mean): Đại lượng đo độ trung bình dãy số liệu Trung bình hình học (Geometric mean) – Giá trị trung bình log giá trị nằm dãy số Trung bình số học (Arithmetic mean) – Giá trị trung bình giá trị nằm dãy số (Tổng số giá trị chia cho cỡ mẫu) CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) Trung vị (median) hay Giá trị (50% percentile): Xếp thứ tự số liệu từ thấp đến cao, sau tìm giá trị chia dãy kiện thành phần có số mẫu - Nếu cỡ mẫu (n) lẻ : Trung vị giá trị nằm thứ [(n+1)/2] dãy số - Nếu cỡ mẫu (n) chẵn : Trung vị giá trị trung bình giá trị nằm vị trí [n/2] vị trí thứ [(n/2) + 1] CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt) • Phần tư vị (Lower quartile) hay giá trị 25% (25% percentile) : Giá trị nằm vị trí đầu qng phần tư thứ chia dãy số thành phần có kích cỡ • Phần tư vị (Upper quartile) hay giá trị 75% (75% percentile) : Giá trị nằm vị trí cuối qng phần tư thứ chia dãy số thành phần có kích cỡ Sự tin tưởng lấy mẫu tùy thuộc vào khoảng (z) σx_  X = µ ± Zσ  x 1.65σ  x µ- µ µ +1.65σ  x 90% mẫu X Sự tin cậy lấy mẫu tùy thuộc vào khoảng (z)  X = µ ± Zσ  x σx_ µ- 1.65σ  x µ -1.96σ  x µ µ +1.65σ  x µ +1.96σ  x 90% Mẫu 95% Mẫu X Sự tin cậy lấy mẫu tùy thuộc vào khoảng (z)  X = µ ± Zσ  x σx_ µ -2.58σ  x µ -1.65σ  x µ -1.96σ  x µ µ +1.65σ  x µ +2.58σ  x µ +1.96σ  x 90% mẫu 95% Mẫu 99% Mẫu X Các giới hạn tin tưởng cho trung bình tập hợp tồn thể (sự thật khoa học) Tham số = trị thống kê (tính từ mẫu) ± Sai số µ = X ± Sai số X − µ = Sai số =µ − X Z = X −µ σX = Sai số σX Sai số = Zσ x µ = X ± Zσ X © 1984-1994 T/Maker Co Các yếu tố ước lượng khoảng tin cậy Một xác xuất mà thơng số tập hợp tồn thể (sự thật) rơi vào khoảng Khoảng tin cậy Giới hạn tin cậy Trị thống kê từ mẫu Giới hạn tin cậy Ý nghĩa ước lượng khoảng tin cậy • Cho phạm vi trị dựa quan sát từ mẫu • Cho thơng tin chặt chẽ tham số tập hợp tồn thể mà ta khơng biết • Phát biểu phương diện xác xuất khơng chắn 100% Mức tin cậy quan hệ dự đốn • Xác xuất mà thơng số tập hợp tồn thể (sự thật) nằm khoảng tin cậy 100 lần lấy mẫu • Kýhiệu (1 - α) % = mức tin cậy • ví dụ 90%, 95%, 99% là  xác xuất mà tham số khơng nằm khoảng xem xét 100 lần lấy mẫu (khơng phải riêng lần này!) Khoảng mức tin cậy Phân bố trung bình mẫu α/2 Các khoảng tin cậy từ σ_ x 1-α µX = µ _ X (1 - α) % khoảng tin cậy chứa µ X − Zσ X Đến X + Zσ X α/2 α % khơng Các khoảng tin cậy Giới hạn tin tưởng 95% • Nếu P=0.95, 95% sai số nhỏ s δ 0.95 = 1.96σ ≈ 2σ • giới hạn tin tưởng 95% cho lần đo • N nên tối thiểu 20 • Giới hạn tin tưởng tương ứng P(x-m) = P(e) P(x-µ) P(x-µ) -σ σ Các gi i h n sai s c a x-µ l ch tiêu chu n -1.96σ 1.96σ 95% gi i h n tin t x-µ ng Ngun lý thống kê cho ước lượng ε2 P(ε) = − e 2σ 2πσ Phân b Gaussian hay hàm xác xu t sai s chu n P(ε) = error probability Hàm xác xuất củafunction sai số số tiêu chuẩn (đặc trưng cho σ = sSai tan dard deviation(parameter that bề rộng củaofphân bố) characterizeswidth distribution )  N 2 σ =  ∑ εi   N i=1  σ có th cl N u x0 εi Chuẩn hóa Normalization : ∞ ∫ P(ε)dε = −∞ ng c bi t x0= tr th c εi=các sai s Ý nghĩa hàm xác suất P • Khi sai số khơng biết…giả thiết P(e) • Để xác định xác suất mà sai số nhỏ d hay phạm vi -d to +d, xác suất tích phân có trị   −ε P= ∫ exp   dε 2πσ 2σ  −δ δ • Nếu s=d, P=0.6826 nói cách khác, 68.26% âất sai số nhỏ s Đó 68.26% xác suất mà x nằm (m- s) (m+ s) m= trung bình thật tập hợp tồn thể Tóm tắt khoảng tin cậy • • Một khoảng tin cậy phạm vi giá trị thường chứa giá trị thật thơng số tập hợp tồn thể Nó có dạng: Ước lượng ± Cận biên sai số • Cận biên sai số phụ thuộc vào mức tin cậy xác định, – α, xác suất mà khoảng chứa giá trị thật tập hợp tồn thể lặp lại việc lấy mẫu • Nghĩa là, α tỉ lệ thất bại phương pháp Khoảng tin cậy • Khoảng tin cậy thường dùng 90% (α = 0.1), 95% (α = 0.05) and 99% (α = 0.01) • Ví dụ: Sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên of n = trị quan sát có phân bố chuẩn ước lượng trung bình tập hợp tồn thể μ tính x = 171.8 Được biết σ = 10.5 cho tập hợp tồn thể Tìm khoảng tin cậy 95% cho μ Khoảng tin cậy 95% Đường phân bố chuẩn Xác suất = 05/2 =.025 Xác xuất = 05/2 =.025 95 - z.025 z.025 z.025 gọi trị tiêu chuẩn trắc nghiệm trị z dương phân bố chuẩn mà diện tích từ α/2 đến bên phải no1 Vậy muốn tìm trị tiêu chuẩn trắc nghiệm P(-z.025[...]... 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... 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 PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt) - Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple nonlinear) Y = α + β1X1 + β2X12 + β3X2 + β4X22 NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử lý với số liệu chuỗi thời gian nhằm hạn chế...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... dụng để xử lý với số liệu chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các biến thiên ngẫu nhiên KỸ THUẬT NẮN SỐ LIỆU Làm mềm PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND ANALYSIS) Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép mô phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu thời gian theo đường thẳng (tuyến tính); đường cong hàm parabol hay hàm mũ hay đường cong dạng S (S-curve) - Đường thẳng : Y = a +b.t - Đường... sự biến thiên của nồng độ bụi Bụi (mg/m3) 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Năm Hộp và râu (Box and Whisker) Giản đồ tần suất tích luỹ Cumulative Frequency Distribution (Tần suất tích luỹ) Số 75% 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... • 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) -