Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết trình bày các kết quả nghiên cứu phân tích lượng phát thải khí CO2, CH4 trên hồ thủy điện Sông Bung 4, Nam Giang, Quảng Nam và áp dụng mô hình hồi quy & phần mềm Eviews để thiết lập phương trình dự báo lượng khí nhà kính phát thải. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN 2 171 NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO LƯỢNG PHÁT THẢI KHÍ CO2 VÀ CH4 TRÊN HỒ THUỶ ĐIỆN SÔNG BUNG 4, NAM GIANG, TỈNH QUẢNG NAM CO2 AND CH4 EMISSIONS ANALYSIS AND MONITORING FROM HYDROPOWER RESERVOIR SONG BUNG 4, NAM GIANG, QUANG NAM PROVINCE Trần Thị Thanh Trang1, Lê Phước Cường*2 1 Học viên CH khoá K34, chuyên ngành Kỹ thuật Môi trường, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng 2 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; lpcuong@dut.udn.vn Tóm tắt - Bài báo trình bày các kết quả nghiên cứu phân tích lượng phát thải khí CO2, CH4 trên hồ thủy điện Sông Bung 4, Nam Giang, Quảng Nam và áp dụng mô hình hồi quy & phần mềm Eviews để thiết lập phương trình dự báo lượng khí nhà kính phát thải. Lượng phát thải CO2 và CH4 ứng với diện tích 15,65 km2 lần lượt nằm trong khoảng 164,17-286,55 tấn/ngày và 3,60-5,95 tấn/ngày ứng với công suất phát điện 240 MW. Kết quả phương trình dự báo lượng phát thải có độ tin cậy cao trong sự thể hiện mối liên hệ giữa các chỉ tiêu của nước hồ thủy điện (nhiệt độ, DO, pH, COD, tổng N, tổng P, TDS, độ kiềm, độ dẫn điện) với sự phát thải khí CO2 (R2 = 0,95) và CH4 (R2 = 0,994). Trên cơ sở kết quả nghiên cứu phân tích mối tương quan giữa CO2 và CH4 với các thông số chất lượng nước, có thể đề xuất một số biện pháp nhằm giảm thiểu khí nhà kính từ hồ thuỷ điện Sông Bung 4. Abstract - This article presents the study results of CO2 and CH4 emissions analysis and applies the Eviews software & regression model to build the equation of greenhouse gas emission estimation on Song Bung 4 hydropower resevoir, Nam Giang, Quang Nam. The CO2 and CH4 emissions in the area of 15.65 km 2 are in the ranges of 164.17-286.55 tons/day and 3.60-5.95 tons/day, respectively, with a capacity of 240 MW. The result of constructing, with high-confidence, estimation equation for the relationship between water parameters (temperature, DO, pH, COD, total N, total P, TDS, alkalinity, .