Trực Quan Hóa, Phân Tích và Diễn Giải Dữ Liệu

Việc hiểu và quản lý chất lượng không khí bắt đầu từ khả năng xem và diễn giải dữ liệu một cách rõ ràng. Chương này cung cấp hướng dẫn thực hành về cách trực quan hóa dữ liệu chất lượng không khí và hiểu ý nghĩa của những dữ liệu đó. Cho dù bạn đang theo dõi các kiểu hình ô nhiễm hàng ngày, so sánh các địa điểm hay kiểm tra xem không khí có đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn không, các công cụ trực quan hóa tốt và phân tích thông minh sẽ giúp chuyển đổi những con số thô thành thông tin chuyên sâu thực sự.

Trong Phần I, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ như biểu đồ thời gian, bản đồ và biểu đồ phân tán để khám phá dữ liệu của mình một cách trực quan. Các công cụ này được tích hợp sẵn trong Bảng điều khiển AirGradient và rất cần thiết để phát hiện xu hướng, xác định các sự kiện bất thường và hiểu được chất lượng không khí thay đổi như thế nào theo thời gian và không gian.

Trong Phần II, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào phân tích và diễn giải dữ liệu. Bạn sẽ học cách tìm ra các kiểu hình trong dữ liệu của mình (hàng ngày, hàng tuần, theo mùa), so sánh các chỉ số từ các địa điểm khác nhau và hiểu các yếu tố môi trường như thời tiết và giao thông ảnh hưởng đến ô nhiễm như thế nào. Cuối cùng, phần này giải thích cách so sánh dữ liệu của bạn với các tiêu chuẩn chất lượng không khí để đánh giá rủi ro sức khỏe.

PHẦN 1: Trực Quan Hóa Dữ Liệu Chất Lượng Không Khí

Trực quan hóa dữ liệu chất lượng không khí (AQ) thông qua biểu đồ giúp xác định các kiểu hình và truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả. Dưới đây là một số phương pháp trực quan hóa:

1. Biểu đồ thời gian

Biểu đồ thời gian cho thấy chất lượng không khí thay đổi như thế nào theo thời gian. Nó hữu ích để xác định các xu hướng như sự cải thiện hoặc suy giảm liên tục về chất lượng không khí. Nó cũng có thể được sử dụng để xác định các kiểu hình: có thể hàng xóm của bạn thích nướng BBQ vào mỗi Chủ Nhật, điều này có thể khiến chất lượng không khí trở nên kém đi. Xem mục 5 về cách xác định xu hướng và kiểu hình.

1.1. Trực quan hóa Biểu đồ thời gian trên Bảng điều khiển

Bạn có thể trực quan hóa trực tiếp biểu đồ thời gian của dữ liệu chất lượng không khí trên bảng điều khiển. Ví dụ, một biểu đồ thời gian sẽ mở ra khi bạn nhấp vào giá trị đo được của bất kỳ máy đo nào.

Ví dụ về biểu đồ thời gian được trực quan hóa trên Bảng điều khiển:

Mã màu: Giá trị PM_2.5 cao cho thấy nguy cơ sức khỏe tăng cao. Nguy cơ này được trực quan hóa trong biểu đồ thời gian của Bảng điều khiển bằng cách sử dụng mã màu dựa trên Quy Chuẩn Về Chất Lượng Không Khí Xung Quanh của Cục Bảo Vệ Môi Sinh Hoa Kỳ (EPA) và hướng dẫn về chất lượng không khí của Tổ chức Y tế Thế giới:

Ngoài ra, bạn sẽ thấy một đường ngang biểu thị nồng độ mục tiêu tối đa từ Hướng dẫn Chất lượng Không khí của Tổ chức Y tế Thế giới. Hãy nhớ rằng hướng dẫn này của WHO đề cập đến mức trung bình hàng năm, trong khi Bảng điều khiển có thể hiển thị dữ liệu trong các khoảng thời gian ngắn hơn, chẳng hạn như giá trị hàng ngày.

1.2. Thêm ghi chú vào dòng thời gian trên Bảng điều khiển của bạn

Đôi khi, sẽ hữu ích nếu lưu lại một số thông tin về các sự kiện có thể ảnh hưởng đến chỉ số của cảm biến. Ví dụ, khi một đám cháy rừng bùng phát gần đó, hoặc hàng xóm của bạn đang nướng BBQ vào Chủ Nhật.

Nhấp vào bất kỳ điểm nào trong chuỗi thời gian hiển thị để thêm ghi chú. Sau đó, một cửa sổ sẽ xuất hiện, và bạn có thể thêm chi tiết về sự kiện của mình trên đó.

Sau khi nhập và lưu thông tin, một ghi chú sẽ xuất hiện trên dòng thời gian của bạn và trong mục “Ghi chú” (Notes), bạn có thể truy cập thông qua thực đơn hamburger ở bên trái.

1.3. Trực quan hóa Biểu đồ thời gian qua chức năng Phân tích (“Analytics”)

Một cách khác để hiển thị biểu đồ thời gian trong Bảng điều khiển là sử dụng chức năng Phân tích (“Analytics”).

Trong chức năng này, bạn có thể tùy chỉnh khoảng thời gian mà mình muốn hiển thị. Dữ liệu tương tự như hình trên (biểu đồ ví dụ cho dòng thời gian được vẽ bởi Bảng điều khiển) sẽ trông như thế này trong tính năng Phân tích (Analytics):

Thay vì các thanh, một đường kẻ được sử dụng để trực quan hóa sự thay đổi nồng độ. Tuy nhiên, cả hai biểu đồ đều trình bày cùng một thông tin.

Các tính năng bổ sung của chức năng Phân tích (Analytics):

1. So sánh nhiều máy đo với nhau.
   Trong “Chế độ một thông số” (Single parameter mode) của chức năng Phân tích (Analytics) (được đặt làm chế độ mặc định), bạn có thể so sánh các chỉ số của nhiều máy đo (miễn là bạn chọn cùng một chất ô nhiễm). Điều này có thể hữu ích, ví dụ, trong việc so sánh ô nhiễm không khí ở các địa điểm khác nhau.

2. So sánh nhiều thông số với nhau.
   Trong “Chế độ đa thông số” (Multi parameter mode) của chức năng Phân tích (Analytics) (nút chuyển đổi ở góc trên bên phải), bạn có thể so sánh các chỉ số của các cảm biến khác nhau (ví dụ: Nhiệt độ và PM) trong một máy đo. Điều này hữu ích, ví dụ, để đánh giá tác động của các yếu tố môi trường như nhiệt độ lên các chỉ số của bạn.

1.4. So sánh: Trực quan hóa trên Bảng điều khiển vs. Trực quan hóa qua Tính năng Phân tích (Analytics)

2. Bản Đồ Chất Lượng Không Khí

Chất lượng không khí là khác nhau giữa các địa điểm. Điều này được hiển thị trực quan tốt nhất trên bản đồ như bản đồ AirGradient. Nó hiển thị dữ liệu chất lượng không khí ngoài trời theo thời gian thực, được cung cấp bởi các thành viên của cộng đồng AirGradient. Mỗi ô vuông trên bản đồ tương ứng với một máy đo.

2.1. Cách trực quan hóa dữ liệu của bạn trên bản đồ

Nếu có một máy đo ngoài trời của AirGradient và muốn thêm dữ liệu của mình vào bản đồ AirGradient, bạn vui lòng làm theo hướng dẫn trong Chương S7: Chia sẻ Dữ liệu.

Lưu ý rằng dữ liệu trong nhà không thể hiển thị trên bản đồ, vì không khí trong nhà thường không phụ thuộc nhiều vào vị trí địa lý bằng các nguồn phát thải trong tòa nhà.

2.2. Cách điều hướng bản đồ AirGradient

Bản đồ AirGradient có thể được truy cập trên trang chủ của trang web AirGradient bằng cách nhấp vào nút Bản Đồ (“Map”).

Một cách thuận tiện để điều hướng bản đồ là sử dụng chuột. Con lăn chuột dùng để phóng to và thu nhỏ bản đồ. Nếu bạn di chuyển chuột trong khi giữ nút chuột trái, bạn có thể thay đổi vị trí trên bản đồ. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng các phím mũi tên trên bàn phím để di chuyển sang trái, phải, lên và xuống. Các nút “Dấu cộng” và “Dấu trừ” ở góc trên bên trái có thể được sử dụng để phóng to và thu nhỏ. Thanh tìm kiếm ở góc trên bên phải hữu ích để tìm các địa điểm cụ thể, chẳng hạn như thành phố hoặc quốc gia.

Lựa chọn loại dữ liệu
Bản đồ hiển thị một trong các loại dữ liệu dưới đây, dựa trên lựa chọn hiện tại của người dùng:

• PM_2.5 µg/m³ (thô)
• PM_2.5 µg/m³ (Công thức Tương quan: EPA)
• PM_2.5 US AQI (Công thức Tương quan: EPA)
• CO₂ ppm

Loại dữ liệu hiện đang được chọn sẽ được liệt kê ở góc trên bên phải của bản đồ. Bằng cách nhấp vào nút đó, một thực đơn thả xuống sẽ xuất hiện, cho phép bạn thay đổi loại dữ liệu trên bản đồ.

Mã màu: Tương tự như Bảng điều khiển, mã màu dựa trên hướng dẫn của U.S. EPA và WHO để nâng cao nhận thức về các rủi ro sức khỏe do mức độ ô nhiễm không khí gây ra.

Cách kiểm tra một địa điểm cụ thể

Nếu bạn quan tâm đến một máy đo cụ thể tại một địa điểm nhất định, bạn có thể nhấp vào ô vuông của thiết bị đó. Một cửa sổ mới sẽ mở ra, hiển thị các giá trị đo được theo thời gian. Phạm vi thời gian có thể được chọn ở góc trên bên phải.

Dữ liệu gió

Bên trái thanh tìm kiếm ở góc trên bên phải là một nút để hiển thị và ẩn dữ liệu gió theo thời gian thực. Điều này có thể hữu ích vì sự phân bố các chất ô nhiễm không khí phụ thuộc rất nhiều vào gió.

3. Biểu Đồ Phân Tán

Biểu đồ phân tán giúp khám phá mối liên hệ giữa hai biến số hoặc hai máy đo. Mỗi điểm trên biểu đồ đại diện cho một cặp phép đo được thực hiện cùng một lúc. Hình ảnh trực quan này thường được sử dụng để hiệu chuẩn—kiểm tra xem một cảm biến chi phí thấp theo dõi sát sao một máy đo tham chiếu như thế nào—hoặc để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Nếu các điểm nằm ngay ngắn dọc theo một đường thẳng, đó là một dấu hiệu tốt: nó cho thấy một mối tương quan mạnh mẽ. Nếu các điểm bị phân tán rộng rãi, có thể cần phải tìm hiểu tại sao hai chỉ số lại khác nhau.

Bạn có thể sử dụng công cụ hiệu chuẩn tự động để tạo biểu đồ phân tán trên bảng điều khiển của mình. Truy cập Chương S8 để tìm thêm thông tin về điều này (Mục 4.3: Công cụ Hiệu chuẩn Tự động).

4. Các Phương Pháp Trực Quan Hóa Nâng Cao

Có những cách bổ sung để trực quan hóa dữ liệu chất lượng không khí mà có thể cung cấp thông tin chuyên sâu hơn (ví dụ: bản đồ nhiệt, biểu đồ hộp, biểu đồ tần suất hoặc biểu đồ biến thiên trong ngày). Các phương pháp này thường được sử dụng nhiều hơn trong các môi trường nghiên cứu hoặc bởi các nhà phân tích có kinh nghiệm. Nếu bạn tò mò muốn khám phá thêm các kỹ thuật này, hãy xem những tài nguyên như gói R “openAir” (một công cụ mã nguồn mở được phát triển đặc biệt để phân tích dữ liệu chất lượng không khí) hoặc các công cụ phân tích chuyên dụng khác. Chúng có thể giúp khám phá các kiểu hình chi tiết hơn, như chất lượng không khí thay đổi như thế nào theo thời gian trong ngày hoặc biến đổi ra sao giữa các địa điểm khác nhau.

PHẦN 2: Phân Tích và Diễn Giải Dữ Liệu

5. Xác Định Xu Hướng Theo Thời Gian

5.1. Xu hướng hàng ngày

Chất lượng không khí thường biến động trong ngày do những thay đổi trong hoạt động của con người và các yếu tố môi trường. Ví dụ, ở các khu vực đô thị, mức độ ô nhiễm có xu hướng tăng đột biến vào giờ cao điểm buổi sáng và buổi tối do lượng khí thải xe cộ gia tăng. Sự chênh lệch nhiệt độ giữa ngày và đêm cũng ảnh hưởng đến chất lượng không khí: nhiệt độ ban ngày nóng hơn có thể làm tăng nồng độ ozone, trong khi nhiệt độ ban đêm mát hơn có thể khiến các chất ô nhiễm lắng xuống gần mặt đất, làm tăng nồng độ tạm thời.

5.2. Xu hướng hàng tuần

So sánh các ngày trong tuần với cuối tuần có thể làm nổi bật ảnh hưởng của giao thông, hoạt động công nghiệp và hành vi của con người đối với chất lượng không khí. Ở nhiều thành phố, cuối tuần có xu hướng có mức độ ô nhiễm thấp hơn do giảm thiểu việc đi lại và sản xuất công nghiệp.

5.3. Kiểu hình theo mùa

Dữ liệu dài hạn cho thấy các xu hướng theo mùa rộng hơn, thường liên quan đến điều kiện thời tiết, hoạt động nông nghiệp và các sự kiện trong khu vực. Ví dụ, ở miền bắc Thái Lan, đặc biệt là Chiang Mai, chất lượng không khí suy giảm nghiêm trọng trong mùa khô (tháng 3 – tháng 5) do cháy rừng lan rộng và đốt nương làm rẫy — một giai đoạn thường được gọi là “mùa cháy rừng”. Hiện tượng theo mùa này dẫn đến các giai đoạn PM_2.5 cao kéo dài, thường đẩy nồng độ chất lượng không khí lên mức không tốt cho sức khỏe hoặc nguy hại.

6. So Sánh Chỉ Số Giữa Các Địa Điểm

Phân tích dữ liệu AQ ở các địa điểm khác nhau giúp phát hiện các điểm nóng ô nhiễm, truy tìm nguồn phát thải và hiểu cách vị trí địa lý và hoạt động của con người định hình động lực chất lượng không khí. Những so sánh này rất quan trọng để thiết kế các biện pháp ứng phó cục bộ và hiểu được những tác động khu vực.

6.1. Điểm nóng ô nhiễm & Nguồn phát thải

Một số khu vực luôn cho thấy mức độ ô nhiễm cao hơn do các hoạt động cụ thể hoặc đặc điểm địa lý. Ví dụ, các khu công nghiệp thường ghi nhận mức độ ô nhiễm không khí tăng cao do phát thải từ sản xuất, sản xuất điện hoặc các nhà máy chế biến.

6.2. Điều kiện thời tiết

Sự di chuyển của không khí và nhiệt độ ảnh hưởng đáng kể đến sự phân tán ô nhiễm. Gió có thể giúp vận chuyển hoặc pha loãng các chất ô nhiễm, cải thiện chất lượng không khí ở các khu vực cuối gió trong khi có khả năng làm tình hình xấu đi ở những nơi khác. Ảnh hưởng của nhiệt độ có thể giữ các chất ô nhiễm gần mặt đất, gây ra các đợt tăng đột biến PM_2.5 cục bộ.

6.3. Ô nhiễm Đô thị so với Nông thôn

Các khu vực đô thị thường phải đối mặt với mức độ ô nhiễm cao hơn do giao thông đông đúc, hoạt động xây dựng và mật độ dân số. Các vùng nông thôn nói chung có thể có không khí sạch hơn, mặc dù chúng vẫn có thể bị ô nhiễm do việc đốt nương làm rẫy hoặc khói bụi từ các nguồn từ xa thổi tới.

6.4. Tắc nghẽn giao thông

Các khu vực gần các tuyến đường chính và giao lộ cho thấy sự suy giảm rõ rệt về chất lượng không khí, liên quan đến khí thải xe cộ.

Bằng cách so sánh các chỉ số theo không gian, chúng ta không chỉ có thể xác định các khu vực có nguy cơ cao nhất mà còn phát hiện ra các phát thải cục bộ có khả năng gây tác động trên khu vực rộng hơn như thế nào, theo đó hỗ trợ cả chiến lược quản lý chất lượng không khí ở cấp cộng đồng và quy mô quốc gia.

7. So Sánh Dữ Liệu Với Tiêu Chuẩn Chất Lượng Không Khí

Để hiểu không khí xấu hay an toàn đến mức nào, chúng ta cần so sánh dữ liệu chất lượng không khí với các tiêu chuẩn chất lượng không khí chính thức (ví dụ: các tiêu chuẩn quốc gia như của Cục Kiểm soát Ô nhiễm (PCD) Thái Lan) hoặc các hướng dẫn (ví dụ: của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO)). Lưu ý rằng Tiêu chuẩn Quốc gia có thể khác nhau giữa các nước.

7.1. Tiêu chuẩn chất lượng không khí là gì?

Tiêu chuẩn chất lượng không khí xác định lượng tối đa các chất ô nhiễm — như PM_2.5, PM₁₀, NO₂, CO, hoặc O₃ — có thể có trong không khí trước khi nó trở nên có hại cho sức khỏe con người. Các tiêu chuẩn này có thể khác nhau giữa các tổ chức và khu vực. Ví dụ, EPA khuyến nghị mức PM_2.5 trung bình hàng năm nên duy trì dưới 9 µg/m³, WHO đặt ra giới hạn nghiêm ngặt hơn ở mức 5 µg/m³, trong khi tiêu chuẩn quốc gia của Thái Lan cho phép lên đến 15 µg/m³.

Bạn có thể nhanh chóng biết được chất lượng không khí hiện tại phù hợp với các tiêu chuẩn này như thế nào bằng cách xem mã màu (dựa trên tiêu chuẩn EPA) và đường tham chiếu ngang (giới hạn của WHO) trên Bảng điều khiển. Chỉ cần nhớ rằng trong khi các tiêu chuẩn thường dựa trên mức trung bình hàng năm, Bảng điều khiển có thể hiển thị dữ liệu với độ phân giải thời gian ngắn hơn, chẳng hạn như mức độ hàng ngày hoặc hàng giờ.

7.2. Tại sao so sánh với tiêu chuẩn?

Bằng cách so sánh dữ liệu, chúng ta có thể biết không khí sạch hay ô nhiễm — và mức độ nguy hiểm của nó. Nếu mức độ ô nhiễm vượt quá tiêu chuẩn, điều đó có nghĩa là không khí có thể không an toàn, đặc biệt đối với trẻ em, người già hoặc những người có vấn đề về sức khỏe.

7.3. Phơi nhiễm ngắn hạn và dài hạn

Một số tiêu chuẩn tập trung vào phơi nhiễm ngắn hạn (như trong 24 giờ), trong khi những tiêu chuẩn khác xem xét phơi nhiễm dài hạn (như trong một năm). Một ngày chất lượng không khí xấu có thể không phá vỡ giới hạn hàng năm, nhưng nó vẫn có thể gây hại trong ngắn hạn.

8. Các Câu hỏi Thường Gặp (FAQs)

Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu chất lượng không khí lại quan trọng?

Trực quan hóa dữ liệu chất lượng không khí giúp biến thông tin con số phức tạp thành những hiểu biết rõ ràng, giúp dễ dàng phát hiện xu hướng, xác định các sự kiện ô nhiễm và truyền đạt rủi ro một cách hiệu quả.

Bảng điều khiển AirGradient có sẵn những công cụ nào để trực quan hóa dữ liệu?

Bảng điều khiển cung cấp các công cụ như biểu đồ thời gian, biểu đồ phân tán, bản đồ và chức năng Phân tích (Analytics), cho phép khám phá dữ liệu chuyên sâu, phân tích xu hướng và so sánh nhiều máy đo.

Biểu đồ thời gian giúp hiểu chất lượng không khí như thế nào?

Biểu đồ thời gian cho thấy chất lượng không khí thay đổi như thế nào theo thời gian. Chúng hữu ích để phát hiện các kiểu hình hàng ngày hoặc theo mùa, phát hiện các đợt ô nhiễm tăng đột biến và theo dõi các xu hướng dài hạn.

Tôi có thể so sánh chỉ số từ các máy đo hoặc địa điểm khác nhau không?

Có, bằng cách sử dụng chức năng Phân tích (Analytics) trong Bảng điều khiển, bạn có thể so sánh nhiều máy đo trên cùng một thông số hoặc thậm chí so sánh các thông số khác nhau từ một thiết bị duy nhất.

Mã màu trong Bảng điều khiển cho biết điều gì?

Mã màu tuân theo hướng dẫn của U.S. EPA và WHO để thể hiện tác động sức khỏe của nồng độ PM_2.5, giúp người dùng nhanh chóng đánh giá mức độ chất lượng không khí.

Sự khác biệt giữa trực quan hóa trên Bảng điều khiển và chức năng Phân tích (Analytics) là gì?

Bảng điều khiển cung cấp cái nhìn nhanh, trực quan với biểu đồ cột được mã hóa màu, trong khi công cụ Phân tích ( Analytics) cho phép phân tích sâu hơn với phạm vi ngày tùy chỉnh, biểu đồ theo đường và so sánh nhiều máy đo hoặc nhiều thông số.

Làm cách nào để tôi ghi chú về các sự kiện đặc biệt như cháy rừng hoặc BBQ mà có thể ảnh hưởng đến chất lượng không khí?

Bạn có thể thêm ghi chú trực tiếp vào biểu đồ thời gian trên Bảng điều khiển bằng cách nhấp vào một điểm dữ liệu và nhập chi tiết sự kiện. Điều này giúp giải thích những điểm bất thường trong dữ liệu của bạn.

Bản đồ chất lượng không khí hữu ích như thế nào?

Bản đồ cho thấy sự thay đổi về chất lượng không khí theo không gian. Chúng giúp bạn hiểu ô nhiễm khác nhau như thế nào giữa các địa điểm và đặc biệt hữu ích để xác định các kiểu hình ô nhiễm khu vực.

Biểu đồ phân tán được sử dụng để làm gì trong phân tích chất lượng không khí?

Biểu đồ phân tán cho thấy mối quan hệ giữa hai biến số, ví dụ như so sánh một cảm biến chi phí thấp với một máy đo tham chiếu. Chúng rất cần thiết cho việc hiệu chuẩn và đảm bảo chất lượng.

Làm sao để biết chất lượng không khí có an toàn không?

Bằng cách so sánh dữ liệu của bạn với các tiêu chuẩn chất lượng không khí từ EPA, WHO hoặc các cơ quan quốc gia, bạn có thể xác định xem mức độ ô nhiễm có nằm trong giới hạn an toàn không và đánh giá các rủi ro sức khỏe liên quan.

9. Liên Kết Đến Thông Tin Bổ Sung Của Bên Thứ Ba

9.1. Công cụ phân tích miễn phí được khuyến nghị

• Excel/Google Sheets: Phân tích dữ liệu cơ bản và tạo biểu đồ.
• OpenAQ (https://openaq.org): Truy cập dữ liệu AQ toàn cầu.
• QGIS (https://qgis.org): Phần mềm GIS miễn phí để lập bản đồ dữ liệu AQ.
• Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn): Dành cho phân tích và trực quan hóa nâng cao.

9.2. Đọc thêm về tiêu chuẩn chất lượng không khí và các thực hành tốt nhất

• Các Hướng Dẫn Về Chất Lượng Không Khí Của WHO
• Hướng Dẫn Về Chỉ Số Chất Lượng Không Khí của US EPA
• Cổng Thông Tin Chất Lượng Không Khí của Châu Âu

9.3. Liên hệ tư vấn chuyên gia

• Các trường đại học tại địa phương: Các khoa khoa học môi trường thường mời hợp tác.
• Các Cơ quan Môi trường Chính phủ: Có thể cung cấp hướng dẫn về giám sát AQ.
• Các tổ chức NGO & Nhóm Vận động: Các nhóm như Greenpeace và các sáng kiến không khí sạch địa phương có thể có chuyên môn về diễn giải dữ liệu AQ.

Developed by AirGradient in Collaboration with the UNDP Global Centre Singapore CC-BY-SA