Mối tương quan giữa bụi pm10, pm2.5 với các khí khác trong không khí xung quanh tại một số khu vực miền Bắc

TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN
Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021 3
MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA BỤI PM10, PM2.5 VỚI CÁC KHÍ KHÁC 
TRONG KHÔNG KHÍ XUNG QUANH TẠI MỘT SỐ KHU VỰC 
MIỀN BẮC
Lê Hoàng Anh 
Vương Như Luận
Nguyễn Thị Hoa 2
Trịnh Thị Thủy 3
1 Tổng cục Môi trường, Bộ TN&MT
2 Trung tâm Truyền thông TN&MT, Bộ TN&MT
3 Khoa Môi trường, Trường Đại học TN&MT Hà Nội
TÓM TẮT
Số liệu các trạm quan trắc tự động, liên tục đặt tại Hà Nội, Phú Thọ, Quảng Ninh đã được sử dụng trong 
bài viết. Việc nhận định sơ bộ nguồn gốc phát sinh bụi PM dựa trên hệ số tương quan Pearson giữa PM10, 
PM2.5 và NO2, SO2, CO, O3. Kết quả đánh giá cho thấy, tại miền Bắc Việt Nam, nồng độ trung bình các thông 
số PM10, PM2.5, NO2, SO2, CO đều cao trong mùa đông (từ tháng 10 đến tháng 2) và thấp vào mùa hè (tháng 
5 - 8). Diễn biến trong ngày của các thông số nêu trên thường đạt cực đại vào các giờ cao điểm giao thông buổi 
sáng (từ 7 - 9 h) và buổi chiều (từ 17 - 19h). Điều này cho thấy, tác động của các điều kiện khí tượng và hoạt 
động giao thông đối với nồng các thông số này khá rõ ràng. Tại trạm Hà Nội, Quảng Ninh, Phú Thọ thông số 
PM10 và NO2, CO có tương quan lần lượt là (R<0,5), (R từ 0,49 - 0,68) và (R từ 0,60 - 0,70) cho thấy, mức độ 
ảnh hưởng khác nhau của nguồn phát thải từ giao thông tại các khu vực này.
Từ khóa: Ô nhiễm bụi, PM10, PM2.5, không khí xung quanh.
Nhận bài: 16/3/2021; Sửa chữa: 22/3/2021; Duyệt đăng: 25/3/2021.
1. Đặt vấn đề
Để kiểm soát hiệu quả các nguồn phát thải bụi PM 
vào môi trường không khí thì việc xác định sự đóng 
góp của từng nguồn khí thải là rất quan trọng. Có nhiều 
phương pháp để xác định tỷ lệ đóng góp của các nguồn 
khí thải vào nồng độ bụi PM trong không khí xung 
quanh như phương pháp phân tích thành phần chính 
(PCA), phương pháp phân tích thành phần hóa học 
kết hợp với mô hình tiếp nhận (PMF, CMB), phương 
pháp sử dụng mô hình lan truyền (Dispersion Model), 
phương pháp sử dụng ảnh vệ tinh, trong đó phương 
pháp phân tích tương quan tỏ ra khá hiệu quả trong 
việc nhận diện sơ bộ các nguồn ô nhiễm không khí ảnh 
hưởng đến một khu vực [1]. Hai chất ô nhiễm có tương 
quan chặt có thể liên quan đến cùng một nguồn ô 
nhiễm. Do đó, nghiên cứu dưới đây sẽ tính toán tương 
quan giữa các thông số ô nhiễm không khí bao gồm 
PM10, PM2.5, NO2, CO, SO2, O3 tại một số đô thị miền 
Bắc, từ đó đánh giá sơ bộ về các nguồn phát thải các 
thông số này. Nghiên cứu này được thực hiện trong 
khuôn khổ Đề tài khoa học công nghệ “Nghiên cứu xác 
định các nguồn đóng góp chính đối với bụi PM10, PM2.5 
ở đô thị miền Bắc Việt Nam - Thực nghiệm tại Hà Nội, 
Quảng Ninh và Phú Thọ” do Trung tâm Quan trắc môi 
trường miền Bắc, Tổng cục Môi trường thực hiện.
2. Phương pháp nghiên cứu
Khu vực nghiên cứu
Nghiên cứu tại 3 TP: Hà Nội, Hạ Long (Quảng 
Ninh), Việt Trì (Phú Thọ). Đây là khu vực đặt các trạm 
quan trắc không khí tự động, liên tục do Tổng cục Môi 
(1)
Bảng 1. Thông tin các trạm quan trắc không khí tự động
TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ Địa chỉ
1 Hà Nội 105,8831 21,0491 Số 556 Nguyễn 
Văn Cừ, Gia 
Thụy, Long Biên, 
Hà Nội
2 Phú Thọ 105,3673 21,3384 Công ty xăng dầu 
Phú Thọ, đường 
Hùng Vương, 
Việt Trì
3 Quảng 
Ninh
107,1158 20,9416 Vườn hoa tại 
Khu I, p. Hồng 
Hà, Hạ Long, 
Quảng Ninh
Chuyên đề I, tháng 3 năm 20214
trường quản lý. Vị trí đặt các trạm này đều ở cạnh các 
trục đường giao thông chính.
Thu thập dữ liệu
Các trạm tại Hà Nội, Hạ Long và Việt Trì được lắp 
đặt thiết bị quan trắc tự động liên tục, bao gồm: Bụi 
PM10, PM2.5 (Grimm EDM 180), NO2, NO (Horiba 
APNA 370), SO2 (APSA 370), CO (APMA 370), O3 
(APOA 370). Tần suất dữ liệu nhận được là 5 phút/lần. 
Số liệu được thu thập trong khoảng thời gian như sau: 
Hà Nội (2010 - 2018), Phú Thọ (2013 - 2019), Quảng 
Ninh (2014 - 2019). Trước khi phân tích các trường hợp 
số liệu trong thời gian thiết bị lỗi, số liệu bất thường đã 
được loại bỏ. Thời gian quan trắc giữa các trạm không 
hoàn toàn giống nhau, tuy nhiên quy luật diễn biến của 
các thông số theo các giờ trong ngày, theo các tháng 
năm và hệ số tương quan thường ổn định giữa các năm, 
vì vậy nghiên cứu đã thực hiện so sánh các quy luật này 
giữa các trạm.
Tính toán các giá trị trung bình
Trung bình 1 h là trung bình các giá trị quan trắc 
trung bình 5 phút trong 1 giờ. Các giá trị thống kê mô 
tả và hệ số tương quan giữa các thông số được tính toán 
dựa trên giá trị trung bình 1 giờ. Trung bình theo các 
giờ trong ngày là trung bình các giá trị quan trắc trung 
bình 1 giờ tại cùng thời điểm qua nhiều ngày. Giá trị 
trung bình theo các giờ được sử dụng để đánh giá diễn 
biến các thông số trong ngày.
Trung bình 1 tháng là trung bình các giá trị quan 
trắc trung bình 1 h trong 1 tháng. Trung bình tháng 
qua các năm là trung bình các giá trị trung bình 1 
tháng qua nhiều năm. Giá trị trung bình tháng qua 
các năm được sử dụng để đánh giá diễn biến các thông 
số trong năm.
Phân tích tương quan
Tính toán hệ số tương quan Pearson theo cặp giữa 
các thông số PM10, PM2.5, NO2, CO, SO2 và O3. Để có 
thể tính được hệ số tương quan Pearson thì các cặp 
thông số phải có dữ liệu trong cùng 1 thời điểm. Tỷ lệ 
dữ liệu để tính hệ số tương quan giữa các cặp thông số 
đối với các trạm như sau: Hà Nội (43 - 88%), Phú Thọ 
(36 - 44%), Quảng Ninh (23 - 31%).
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
3.1. Phân tích thống kê mô tả
Giá trị trung bình của PM10 và PM2.5 (µg/m3) xếp 
theo thứ tự từ cao xuống thấp như sau: Hà Nội (63,8; 
43,5), Phú Thọ (54,0; 39,8), Quảng Ninh (46,2; 29,1). 
Giá trị trung bình các thông số NO2, O3 tại Hà Nội cũng 
lớn nhất. Riêng giá trị trung bình của thông số SO2 cao 
nhất tại Quảng Ninh và thấp nhất tại Hà Nội. Thông số 
SO2 tại Quảng Ninh cao hơn có thể do khu vực này có 
nhiều nhà máy sử dụng nguyên liệu là than đá (trong 
than đá thường có lưu huỳnh).
3.2. Biến động PM10, PM2.5 và các thông số khác 
trong năm
Kết quả so sánh trung bình tháng cho thấy, nồng độ 
các thông số PM10, PM2.5, SO2, CO, NO2 có sự khác biệt 
đáng kể giữa mùa hè và mùa đông. Nồng độ các thông 
số trên cao nhất trong tháng 12 và tháng 1, thấp nhất 
trong giai đoạn từ tháng 6 - 8.
Bảng 2. Thống kê đối với giá trị quan trắc tại 3 trạm
Đơn vị: µg/m3
Thông số NO NO2 SO2 CO O3 PM10 PM2,5
Trạm Hà Nội
Giá trị tối đa 256,3 305,4 146,1 19628,9 388,6 554,2 502,1
Giá trị tối thiểu 0,3 0,1 0,5 1,0 1,1 1,1 1,1
Giá trị trung bình 35,8 43,5 15,7 2440,9 52,7 63,8 43,5
Độ lệch chuẩn 30,2 27,7 11,6 1701,6 58,7 47,3 33,2
Trạm Phú Thọ
Giá trị tối đa 240,8 243,1 155,8 9442,3 268,5 510,8 309,5
Giá trị tối thiểu 0,8 0,9 0,9 2,6 0,9 1,0 1,0
Giá trị trung bình 10,0 24,2 28,1 845,4 49,1 54,0 39,8
Độ lệch chuẩn 15,5 15,7 15,2 611,5 43,2 47,8 33,6
Trạm Quảng Ninh
Giá trị tối đa 192,1 182,7 161,7 14845,1 275,4 460,8 353,2
Giá trị tối thiểu 0,3 1,0 1,0 10,6 0,9 1,1 0,9
Giá trị trung bình 18,7 38,7 30,9 2492,7 39,6 46,2 29,1
Độ lệch chuẩn 21,6 24,2 12,4 3202,9 29,3 41,5 22,6
TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN
Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021 5
Tại trạm Hà Nội, sự chênh lệch giữa các tháng trong 
năm thể hiện rõ nhất đối với thông số PM10 và PM2.5. 
Nồng độ PM10 và PM2.5 trung bình trong tháng cao nhất 
lớn gấp 2 lần so với tháng thấp nhất. Các thông số NO2, 
SO2, CO có mức độ biến động giữa các tháng thấp hơn.
▲Hình 1. Diễn biến giá trị trung bình tháng trong năm của 
các thông số tại trạm Hà Nội
Tại trạm Phú Thọ và Quảng Ninh, nồng độ các 
thông số PM10, PM2.5 và NO2 cũng có sự khác biệt lớn 
giữa mùa đông và mùa hè. Đặc biệt tại trạm Quảng 
Ninh, nồng độ PM10, PM2.5 trong tháng 12 và tháng 1 
cao gấp nhiều lần so với giai đoạn từ tháng 5 - 9.
▲Hình 2. Diễn biến giá trị trung bình tháng trong năm của 
các thông số tại trạm Phú Thọ
▲Hình 3. Diễn biến giá trị trung bình tháng trong năm của 
các thông số tại trạm Quảng Ninh
Có thể thấy, diễn biến theo mùa thể hiện rõ nhất đối 
với PM10 và PM2.5, các khí khác cũng có xu hướng tương 
tự, mặc dù mức độ biến thiên thấp hơn. Điều này cho 
thấy, bụi PM và các khí đều chịu cùng một sự tác động 
của điều kiện thời tiết khu vực phía bắc. Mùa đông, gió 
mùa Đông Bắc, khí hậu khô, lạnh, áp suất cao làm nồng 
độ bụi PM và các khí tăng cao. Ngược lại, trong mùa 
hè, các tỉnh thành phía bắc chịu tác động của gió Tây 
Nam và Đông Nam thổi ra biển hoặc lên phía Bắc, cùng 
những cơn mưa thường xuyên rửa trôi bụi bẩn trong 
không khí. Kết quả là, các tỉnh thành phía Bắc có nồng 
độ bụi PM và các khí trong mùa hè giảm đi rất nhiều 
so với mùa đông. Các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra 
các biến động theo mùa ở miền Bắc Việt Nam với các 
xu hướng này [3] [5] [6].
Như vậy, yếu tố khí tượng là một trong những 
nguyên nhân khiến nồng độ bụi PM10 và PM2.5 và một 
số khí cao vào mùa đông. Trong đó, ảnh hưởng của 
nghịch nhiệt là khá đáng kể [3]. Có 2 cơ chế đối với 
hiện tượng nghịch nhiệt là: nghịch nhiệt bức xạ và 
nghịch nhiệt bổ sung. Hiện tượng nghịch nhiệt bức xạ 
thường xảy ra với tần suất cao vào đầu mùa đông, còn 
hiện tượng nghịch nhiệt bổ sung xảy ra trong suốt mùa 
đông nhưng với tuần suất thấp hơn. Sự thay đổi của 
chiều cao lớn biên khí quyển cũng là nguyên nhân làm 
cho các thông số PM10, PM2.5. CO, SO2, NO2 có nồng 
độ lớn nhất vào mùa đông và thấp nhất vào mùa hè 
[4]. Trong mùa đông chiều cao của lớp biên khí quyển 
thường thấp hơn nhiều so với mùa hè, vì vậy các chất ô 
nhiễm không thể phát tán lên cao.
3.3. Biến động PM10, PM2.5 và các thông số khác 
trong ngày
Nồng độ các chất ô nhiễm trong không khí ảnh 
hưởng bởi sự thay đổi điều kiện thời tiết và cường độ 
phát thải giữa ngày và đêm. Các trạm đặt tại Hà Nội, 
Phú Thọ và Quảng Ninh đều là các trạm ven đường, 
vì vậy diễn biến của các thông số khá tương đồng. Các 
thông số như CO, PM10, PM2.5 có diễn biến trong ngày 
tương quan chặt chẽ với cường độ giao thông, do đó có 
thể nhận định những thông số này chịu ảnh hưởng từ 
các hoạt động giao thông khá rõ ràng.
▲Hình 4. Diễn biến giá trị trung bình giờ trong ngày của các 
thông số tại trạm Hà Nội
▲Hình 5. Diễn biến giá trị trung bình giờ trong ngày của các 
thông số tại trạm Phú Thọ
Chuyên đề I, tháng 3 năm 20216
▲Hình 6. Diễn biến giá trị trung bình giờ trong ngày của các 
thông số tại trạm Quảng Ninh
Các thông số CO, PM10 và PM2.5 đều có xu hướng 
cao vào các giờ cao điểm giao thông buổi sáng (từ 7 - 9 
h) và chiều (17-19 h), giảm xuống thấp nhất vào giữa 
trưa (13 - 14 h) và ban đêm (23 - 1 h). Bên cạnh việc 
giảm phát thải trong các khung giờ thấp điểm, buổi 
trưa cường độ ánh sáng mặt trời cao nhất đốt nóng lớp 
không khí sát mặt đất, đối lưu khí quyển diễn ra mạnh 
làm cho bụi PM10 và PM2.5 và các khí ô nhiễm phát tán 
lên cao.
Thông số NO2 cũng có 2 cực đại vào buổi sáng (7 - 9 
h) và buổi chiều (17 - 19 h), tuy nhiên nồng độ cực đại 
vào buổi chiều cao hơn so với buổi sáng. Điều này là 
có thể do NO2 được sinh ra nhiều hơn từ các phản ứng 
quang hóa, trong đó phản ứng giữa NO và O3 đóng vai 
trò quan trọng.
Đối với thông số SO2, biến động nồng độ trong ngày 
ít hơn so với các thông số khác.
3.4. Tương quan giữa PM10, PM2.5 với các thông số
Tại các khu vực, khi các chất ô nhiễm chủ yếu phát 
sinh từ một nguồn gốc thì giá trị quan trắc các thông số 
này sẽ có tương quan với nhau. Điển hình là tại Trung 
Quốc, các thông số PM10, SO2, NO2, và CO có tương 
quan chặt với nhau do các thông số này đều có nguồn 
gốc chung do đốt nguyên liệu hóa thạch [7]. Tuy nhiên, 
do có nhiều yếu tố ảnh hưởng khác, nên mức độ tương 
quan này có thể ở những mức khác nhau.
Tại các trạm Hà Nội, Phú Thọ và Quảng Ninh, 
thông số PM10 và PM2.5 luôn có tương quan với nhau 
rất mạnh (RPM10-PM2.5 > 0,9) do PM2.5 thường chiếm 
60-80% nồng độ của PM10 [2]. Vì vậy phần dưới đây 
tập trung đánh giá tương quan giữa PM10 và các thông 
số NO2, SO2, CO và O3. Hệ số tương quan Pearson (R) 
được sử dụng để đánh giá tương quan giữa các thông 
số nói trên.
Tại trạm Hà Nội, thông số PM10 và NO2, CO có 
tương quan trung bình (R<0,5). NO2 và CO là thông 
số phát thải đặc trưng từ hoạt động giao thông, vì vậy 
có thể nhận định sơ bộ ngoài nguồn phát thải từ giao 
thông, có nguồn ô nhiễm khác có đóng góp quan trọng 
vào nồng độ bụi.
Bảng 3. Hệ số tương quan Pearson giữa các thông số tại 
trạm Hà Nội
Thông 
số
PM10 PM2.5 NO2 SO2 CO O3
PM10 1 0,92 0,48 0,44 0,33 -0,05
PM2,5 1 0,43 0,44 0,32 -0,10
NO2 1 0,13 0,43 -0,02
SO2 1 0,21 0,01
CO 1 -0,12
O3 1
Ghi chú: Giá trị p-value < 0,01
Tại trạm Phú Thọ và Quảng Ninh, hệ số tương quan 
giữa PM10 và NO2, CO khá cao, lần lượt là (R từ 0,60 - 
0,70) và (R từ 0,49 - 0,68) cho thấy, tại 2 địa điểm này 
chúng có nguồn phát thải khá đồng nhất, đặc biệt tại 
Phú Thọ. Vì vậy, có thể sơ bộ nhận định bụi PM tại 
Phú Thọ và Quảng Ninh đóng góp từ nguồn giao thông 
chiếm tỉ lệ cao hơn so với tại Hà Nội. Tuy nhiên, tương 
quan giữa PM10 và NO2, CO tại trạm Quảng Ninh thấp 
hơn so với trạm Phú Thọ.
Bảng 4. Hệ số tương quan Pearson giữa các thông số tại 
trạm Phú Thọ
Thông 
số
PM10 PM2.5 NO2 SO2 CO O3
PM10 1 0,95 0,60 0,43 0,70 -0,09
PM2,5 1 0,56 0,44 0,67 -0,14
NO2 1 0,15 0,59 -0,03
SO2 1 0,11 -0,04
CO 1 -0,14
O3 1
 Ghi chú: Giá trị p-value < 0,01
Bảng 5. Hệ số tương quan Pearson giữa các thông số tại 
trạm Quảng Ninh
Thông 
số
PM10 PM2.5 NO2 SO2 CO O3
PM10 1 0,91 0,68 0,43 0,49 0,07
PM2,5 1 0,68 0,33 0,45 -0,06
NO2 1 0,29 0,25 -0,14
SO2 1 0,20 -0,04
CO 1 0,06
O3 1
 Ghi chú: Giá trị p-value < 0,01
Thông số SO2 phát sinh chủ yếu từ đốt nhiên liệu 
hoá thạch như than, tại 3 trạm Hà Nội, Phú Thọ, Quảng 
Ninh, thông số SO2 có tương quan trung bình với PM10 
(RPM10-SO2 từ 0,43 - 0,44), do vậy nguồn đốt than có 
thể có đóng góp một tỷ lệ nhất định vào nồng độ bụi 
trong không khí.
TRAO ĐỔI - THẢO LUẬN
Chuyên đề I, tháng 3 năm 2021 7
Hệ số tương quan giữa PM10 và O3 tại các trạm đều 
rất thấp, do O3 là các chất ô nhiễm thứ cấp và có cơ chế 
hình thành cũng như diễn biến trong ngày khác biệt so 
với bụi PM.
▲Hình 7. Biểu đồ phân tán giữa thông số PM10, PM2.5 và 
NO2, SO2, CO tại trạm Hà Nội
▲Hình 8. Biểu đồ phân tán giữa thông số PM10, PM2.5 và 
NO2, SO2, CO tại trạm Phú Thọ
▲Hình 9. Biểu đồ phân tán giữa thông số PM10, PM2.5 và 
NO2, SO2, CO tại trạm Quảng Ninh
Mỗi chất ô nhiễm trong không khí có thể do nhiều 
nguồn phát ra, ngược lại mỗi loại nguồn lại có thể phát 
ra đồng thời nhiều chất ô nhiễm, những chất ô nhiễm 
này lại trải qua quá trình biến đổi trong khí quyển. Vì 
vậy thông qua hệ số tương quan chưa thể đánh giá cụ thể 
sự đóng góp của các nguồn thải vào nồng độ các chất ô 
nhiễm trong không khí, nó cho thấy dấu hiệu các chất ô 
nhiễm có thể có cùng nguồn gốc phát sinh. Với các kết 
quả phân tích tương quan, sơ bộ chỉ có thể nhận định 
bụi PM có nguồn gốc từ các hoạt động giao thông và đốt 
nhiên liệu hoá thạch. Để xác định tỷ trọng đóng góp của 
các nguồn này cần có các nghiên cứu chuyên sâu hơn.
4. Kết luận
Số liệu quan trắc tại các trạm Hà Nôi, Phú Thọ, Quảng 
Ninh cho thấy PM10, PM2.5 và các khí như NO2, SO2, CO 
có quy luật diễn biến theo thời gian tương đối đồng nhất 
với nhau, cũng tương tự so với các nghiên cứu trước đây. 
Nồng độ trung bình các chất ô nhiễm không khí trong 
mùa đông (từ tháng 10 đến tháng 2) cao hơn đến 2 lần 
so với mùa hè (tháng 5 - 8). Diễn biến trong ngày của 
các thông số nêu trên thường đạt cực đại vào các giờ cao 
điểm giao thông buổi sáng (từ 7 - 9 h) và buổi chiều (từ 
17 - 19 h). Trong đó diễn biến của thông số CO, PM10 và 
PM2.5 thể hiện quy luật rõ nhất. Điều này cho thấy, tác 
động của các điều kiện khí tượng và hoạt động giao thông 
đối với nồng các thông số này khá rõ ràng.
Tại trạm Hà Nội, thông số PM10 và NO2, CO có tương 
quan trung bình (R<0,5), vì vậy có thể nhận định sơ bộ 
ngoài nguồn phát thải từ giao thông, các nguồn ô nhiễm 
khác có đóng góp quan trọng vào nồng độ bụi PM. Tại 
Trạm Phú Thọ và Quảng Ninh, PM10 và PM2.5 có tương 
quan khá cao với NO2 và CO cho thấy, tại đây chúng có 
nguồn phát thải khá đồng nhất, bụi PM tại Phú Thọ và 
Quảng Ninh đóng góp từ nguồn giao thông chiếm tỷ lệ 
cao hơn so với tại Hà Nội. Phát sinh bụi PM tại Hà Nội 
còn có thể có từ nhiều nguồn khác■
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Nguyễn Thị Hoa, Lê Hoàng Anh, Nguyễn Thị Nhật Thanh, 
“Nghiên cứu tổng quan các phương pháp xác định nguồn 
đóng góp bụi PM10, PM2.5 trong không khí xung quanh”, 
Tạp chí Môi trường chuyên đề IV, 2020.
2. Lê Hoàng Anh, Dương Thành Nam, Vương Như Luận, “Ô 
nhiễm bụi PM tại một số thành phố Việt Nam – Biến động 
theo không gian, thời gian của PM10 và PM2.5”, Tạp chí Môi 
trường chuyên đề IV, 2018.
3. P. D. Hien, V. T. Bac, H. C. Tam, D. D. Nhan, and L. D. 
Vinh, “Infuence of meteorological conditions on PM2.5 
and PM2.5−10 concentrations during the monsoon season 
in Hanoi, Vietnam”, Atmos. Environ., vol. 36, no. 21, pp. 
3473–3484, 2002.
4. Nguyen Anh Dung, Duong Hong Son, Nguyen The Duc 
Hanh, Doan Quang Tri, “Effect of Meteorological Factors 
on PM10 Concentration in Hanoi, Vietnam”, Journal of 
Geoscience and Environment Protection 7, 138-150, 2019.
5. N. T. Kim Oanh et al., “Particulate air pollution in six Asian 
cities: Spatial and temporal distributions, and associated 
sources”, Atmos. Environ., vol. 40, no. 18, pp. 3367–3380, 
2006.
6. C. Dung Hai and N. T. Oanh, “Effects of local, regional 
meteorology and emission sources on mass and compositions 
of particulate matter in Hanoi” Atmos. Environ., vol. 78, 
2012.
7. Yungang Wang, Qi Ying, Jianlin Hu, Hongliang Zhang, 
“Spatial and temporal variations of six criteria air 
pollutants in 31 provincial capital cities in China during 
2013–2014”, Environment International, vol 73, 413 – 422, 
2014.
Chuyên đề I, tháng 3 năm 20218
RELATIONSHIP BETWEEN PM10, PM2.5 AND OTHER AIR POLLUTANTS 
IN SEVERAL CITIES IN NORTHERN VIETNAM
Le Hoang Anh, Vuong Nhu Luan
Vietnam Environment Administration, Ministry of Natural Resoures and Environment
Nguyen Thi Hoa
Communication Center for Natural Resources and Environment, Ministry of Natural Resoures and Environment
Trinh Thi Thuy
Falcuty of Environment, Hanoi University of Natural Resources and Environment
ABSTRACT
The data of ambient air monitoring stations located in Hanoi, Phu Tho, and Quang Ninh has been analyzed 
in this article. The preliminary determination on the source of Particulate Matter (PM) emissions is based on 
Pearson's correlation coefficients between PM10, PM2.5 and NO2, SO2, CO, O3. Results show that in the North 
of Vietnam, the average values of PM10, PM2.5, NO2, SO2, CO are remarkably higher than those in winter (from 
October to February) and quite lower in summer (May to August). Daily variations of the aforesaid parameters 
usually maximize during rush hours in the morning (from 7 a.m. to 9 a.m.) and in the afternoon (from 5 
p.m. to 7 p.m.) as well. It is obviously clear that meteorological conditions and traffic activities impact on 
these parameters. The parameters PM10 and NO2, CO collected in Hanoi, Quang Ninh, Phu Tho stations have 
correlation coefficients respectively (R<0.5); (R from 0.49 to 0.68) and (R from 0.60 to 0.70), which shows the 
different levels of the influence from vehicular traffic emissions in these areas.
Key work: Dust pollution, PM10, PM2.5, ambient air.