PGS.TS. Dương Hồng Sơn, TS. Lê Ngọc Cầu,
ThS. Lê Văn Quy, CN. Lê Văn Linh
Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
TÓM TẮT
Nhóm nghiên cứu đã thực hiện quan trắc tại 9 tỉnh ở Miền Bắc là Cao Bằng, Lạng Sơn, Lào Cai, Quảng Ninh, Vĩnh Phúc, Bắc Kạn, Yên Bái, Hà Giang và Hà Nội. Các phương pháp quan trắc được thực hiện bao gồm lấy mẫu khí thụ động, lấy mẫu khí bằng HS7 và đặc biệt là phương pháp lấy mẫu sử dụng Filter Pack treo trên bóng thám không ở độ cao 300m so với mặt đất-phương pháp mới được ứng dụng tại Việt Nam. Ngoài ra, nghiên cứu còn ứng dụng phương pháp phân tích ảnh viễn thám kết hợp phương pháp mô hình toán để tính toán, phân tích và mô phỏng quá trình lan truyền ô nhiễm không khí. Kết quả nghiên cứu cho thấy, vùng phía Đông và Đông Nam Trung Quốc được xem là nguồn gây ô nhiễm xuyên biên giới đến Miền Bắc nước ta. Vào mùa đông, ô nhiễm không khí từ Trung Quốc ảnh hưởng đến Việt Nam có thể tới 55% đối với SO2, 48% đối với NO2 và 30% đối với CO.
SUMMARY
Research team observed at 9 provinces in Northern Vietnam: Cao Bang, Lang Son, Lao Cai, Quang Ninh, Vinh Phuc, Bac Kan, Yen Bai, Ha Giang and Ha Noi. The monitoring methods consist of passive air sampling, sampling by using HS7 machine and sampling by using equipment of Filter Pack which was linked with the balloon at an altitude of 300m on the ground-new methods used in Vietnam. Besides, research team used remote sensing analysis method combining modeling methods in calculation, analysis and simulation of air pollution process. Results show that East China and Southeast China are the trans-boundary air pollution sources to the Northern Vietnam. In winter, effects of air pollution from China toVietnam can reach SO2 for 55%, 48% for NO2 and 30% for CO.
- ĐẶT VẤN ĐỀ
Ô nhiễm không khí không dừng lại ở các đường biên giới giữa các quốc gia; nhiều quốc gia vừa là nguồn gây ô nhiễm vừa là nguồn tiếp nhận ô nhiễm. Chẳng hạn, ô nhiễm xuyên biên giới diễn ra giữa Mỹ với các nước láng giềng như Mexico và Canada; Singapore, Malaysia bị thiệt hại nặng do thảm họa cháy rừng ở Inđônesia; nồng độ các chất ô nhiễm không khí tại Nhật Bản có sự đóng góp lớn từ các nước Trung Á [3].
Hiện nay, trên thế giới đã có nhiều các nghiên cứu đa dạng về phương pháp, rộng về quy mô và được hỗ trợ thiết bị máy móc cũng như tài chính phục vụ nghiên cứu ảnh hưởng ô nhiễm không khí giữa các quốc gia. Bên cạnh đó, cũng đang hình thành nên các cơ chế giữa các nước có chung đường biên giới, giữa các nước trong một khu vực để kiểm soát và hạn chế ảnh hưởng của ô nhiễm xuyên biên giới[5]. Cùng với việc xây dựng chương trình quan trắc chất lượng không khí tại các khu vực nhạy cảm nhằm kiểm soát nồng độ chất ô nhiễm thì việc ứng dụng ảnh viễn thám, các mô hình toán để nghiên cứu, mô phỏng các quá trình lan truyền ô nhiễm trong không khí được các nhà khoa học trên thế giới nghiên cứu, ứng dụng thành công cho nhiều khu vực[2, 4].
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá mức độ và khả năng bị ảnh hưởng của ô nhiễm không khí xuyên biên giới đến khu vực Miền Bắc Việt Nam.
- NỘI DUNG, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm: Quan trắc thực địa tại các tỉnh thuộc khu vực Miền Bắc Việt Nam; ứng dụng mô hình toán và phân tích ảnh viễn thám.
Hình 1. Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu
Phương pháp ứng dụng ảnh viễn thám: Các nghiên cứu ứng dụng, sử dụng ảnh viễn thám để đánh giá chất lượng không khí và sự lan truyền chất lượng không khí được nghiên cứu, phát triển ở nhiều khu vực trên thế giới. Tuy nhiên, ở Việt Nam việc sử dụng ảnh viễn thám còn nhiều hạn chế. Một số vệ tinh trên thế giới cung cấp ảnh viễn thám đánh giá chất lượng không khí như: OMI – AURA chụp ảnh đánh giá các chất O3, NO2, SO2; AQUA – AIRS chụp lấy mẫu các khí SO2, CO2, hơi nước, bụi… và một số vệ tinh khác [9, 10, 11]. Một số loại ảnh viễn thám này được cung cấp miễn phí cho các hoạt động nghiên cứu khoa học, các hoạt động quản lý môi trường và cộng đồng quan tâm.
Phương pháp quan trắc thực địa: Nhóm nghiên cứu thực hiện lấy mẫu bằng thiết bị HS7, lấy mẫu khí thụ động (passive sampler) và lấy mẫu khí sử dụng Filter Pack treo trên bóng thám không ở độ cao 300m so với mặt đất.
Hình 2. Một số hình ảnh thực địa
Mô hình toán được lựa chọn: Mô hình dự báo chất lượng không khí đa quy mô CMAQ (Community Multi-scale Air Quality) do cục Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) kết hợp với Cục bảo vệ môi trường (EPA) của Mỹ xây dựng và phát triển từ những năm 1990 tới nay. CMAQ có khả năng mô phỏng các quá trình khí quyển phức tạp ảnh hưởng tới sự biến đổi hóa học, lan truyền và lắng đọng của các chất ô nhiễm như: ô zôn, NOx, SO2, CO, bụi, a xít v.v. [8].
Miền lưới và khu vực tính toán: Miền tính bao gồm 156 x 156 điểm lưới theo hướng đông tây – nam bắc (được xác định từ 960 -1340 kinh đông và từ 70 – 450 vĩ bắc). Với độ phân giải 27,5 x 27,5 km theo phương ngang.Miền tính bao gồm các nước: Trung Quốc, Triều Tiên, Hàn Quốc, phía nam Nhật Bản, Mông Cổ, Đài Loan thuộc khu vực Đông Á; các nước: Việt Nam, Campuchia, Lào, Thái Lan, Myanmar, Philippin, Singapore, Brunei khu vực Đông Nam Á.
Số liệu đầu vào: Số liệu đầu vào là một nhân tố quan trọng, quyết định tới độ tin cậy của mô hình. Với mô hình lan truyền ô nhiễm không khí thì số liệu kiểm kê phát thải và số liệu khí tượngảnh hưởng quyết định tới kết quả mô phỏng. Số liệu phát thải sử dụng trong nghiên cứu này được cung cấp từ nguồn số liệu kiểm kê phát thải cho khu vực Châu Á (REAS) được thực hiện bởi Trung Tâm Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu (FRCGC) và cục khoa học kỹ thuật Biển – Địa cầu Nhật Bản[7].
Hình 3. Phân bố phát thải CO, SO2 năm 2010
Số liệu khí tượng: Nghiên cứu đã sử dụng đầu ra từ mô hình WRF (Weather Reseach and Forecast)[6] làm đầu vào cho mô hình chất lượng không khí CMAQ. Đây là một trong những mô hình khí tượng tân tiến và khá chính xác hiện nay được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi ở nhiều cơ quan dự báo khí tượng, các trường đại học và các viện nghiên cứu, tạo thuận lợi trong việc hiệu chỉnh, kiểm định, kiểm soát độ chính xác đầu ra từ mô hình. Tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, mô hình WRF được ứng dụng ở nhiều đề tài cấp cơ sở, cấp Bộ và cấp Nhà nước.
Kiểm định mô hình: Nồng độ các chất ô nhiễm trong không khí phụ thuộc vào các yếu tố khí tượng như: nắng, mưa ảnh hưởng tới các quá trình lắng đọng, nhiệt, bức xạ ảnh hưởng tới các phản ứng quang hóa, gió ảnh hưởng tới quá trình lan truyền, vận chuyển của các chất ô nhiễm trong không khí, … Kết quả mô hình được kiểm định với số liệu trạm quan trắc môi trường tự động tại Trạm Nguyễn Văn Cừ (Trung tâm Quan trắc Môi trường – TCMT) trong 2 tháng: tháng 1/2010 đặc trưng cho mùa đông và tháng 7/2010 đặc trưng cho mùa hè.
Hình 4. Nồng độ CO, SO2, NO2 trung bình giờ thực đo và mô hình tháng 1/2010 (bên trái), tháng 7/2010 (bên phải) tại trạm Nguyễn Văn Cừ – Hà Nội
Kết quả cho thấy khả năng mô phỏng từ mô hình CMAQ theo không gian và thời gian khá tốt. Nồng độ các chất khí lớn hơn ứng với thời tiết hanh khô (tháng 1) và nhỏ hơn vào mùa mưa (tháng 7). Do các chất khí mùa mưa thường bị lắng đọng nhiều hơn nên cả giá trị nồng độ và mức độ phát tán của các khí cũng nhỏ hơn so với các tháng mùa khô. Bên cạnh đó, nguyên nhân vào mùa đông Miền Bắc Việt Nam chịu ảnh hưởng của gió mùa Đông Bắc vận chuyển các chất sang Việt Nam. Biến trình và giá trị nồng độ các chất khí giữa quan trắc và mô hình khá phù hợp, tại trạm Nguyễn Văn Cừ biến trình giao động của NO2 từ 15 đến 180 mg/m3, SO2 từ 10 đến 60 mg/m3.
III. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
Tổng cột NO2 tầng đối lưu từ ảnh vệ tinh
Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh AURA với cảm biến OMI để đánh giá sự thay đổi tổng cột NO2 tầng đối lưu theo không gian và thời gian từ tháng 12 năm 2009 đến tháng 5 năm 2011 [13].
Hình 5. Tổng cột NO2 tầng đối lưu trung bình tháng tại 3 thành phố
Hình 5 cho thấy biến trình tổng cột NO2 tầng đối lưu trung bình theo các tháng tại 3 thành phố lớn. Tại Hà Nội biến trình NO2 có sự điều hòa, cao vào tháng 3, 4; thấp nhất vào tháng 6, 7, 8. Tại Đà Nẵng và TP Hồ Chí Minh thì không thấy có sự thay đổi tổng cột NO2. Giá trị tổng cột NO2 tại Hà Nội luôn có giá trị cao hơn ở tất cả các tháng, với trung bình cả thời đoạn Hà Nội cao nhất rồi đến TP Hồ Chí Minh và Đà Nẵng với các giá trị lần lượt: 2,02 x 1015mol/cm2, 1,06 x 1015mol/cm2, 0,76 x 1015mol/cm2. Tại khu vực Hà Nội, tổng cột NO2 tầng đối lưu cao nhất vào tháng 3 năm 2010 với giá trị khoảng 3,71 x 1015mol/cm2, thấp nhất vào tháng 8 năm 2010 với giá trị khoảng 0,92 x 1015mol/cm2.
Để đánh giá hiện trạng tổng cột NO2 tầng đối lưu tại khu vực Miền Bắc Việt Nam vào tháng 2, 3 năm 2010, bài báo phân tích dữ liệu theo từng tuần để đánh giá sự tăng giảm lượng NO2 tại khu vực. Hình 6 cho thấy có sự di chuyển lượng NO2 trong tầng đối lưu từ Trung Quốc sang Miền Bắc Việt Nam và di chuyển đến Lào.
Trong 2 tuần đầu của tháng 2 năm 2010, không thấy được sự di chuyển của NO2 từ Trung Quốc sang Việt Nam nhưng sang tuần thứ 3 tháng 2 (15-21 tháng 2) có thể nhận thấy sự di chuyển của NO2 từ Trung Quốc sang Việt Nam khi so sánh tuần thứ 2 với tuần thứ 3; sự di chuyển này theo hướng Đông Bắc, phù hợp với thời kỳ gió mùa Đông Bắc của Việt Nam.
Hình 6. Tổng cột NO2 tầng đối lưu trung bình 1 tuần (NASA)
Trong các tuần tiếp theo, lượng NO2 trong tầng đối lưu từ Trung Quốc vẫn di chuyển nhiều sang Việt Nam theo hướng Đông Bắc. Sự di chuyển NO2 từ Trung Quốc qua Việt Nam và sang bên Lào, tạo nên một vùng có lượng NO2 lớn bên Lào (Hình 6). Các quan sát thấy sự tăng dần NO2 bên Lào cho thấy khả năng lượng NO2 di chuyển từ Trung Quốc đi qua Việt Nam là khá lớn. Để thấy rõ hơn sự tăng giảm lượng % tổng cột NO2 trong tầng đối lưu ở khu vực Miền Bắc Việt Nam thì nhóm nghiên cứu đã phân tích dữ liệu từ ảnh vệ tinh và kết quả được thể hiện ở hình dưới đây:
Hình 7 Sự tăng giảm tổng cột NO2 tầng đối lưu trung bình tuần tại Miền Bắc Việt Nam
Có thể thấy rõ vào tháng 2 và 3 có sự gia tăng rất lớn tổng cột NO2 trong tầng đối lưu tại khu vực Miền Bắc Việt Nam. Sau một tuần từ 8-14 tháng 2 lượng NO2 có sự gia tăng lên đến 14% tại khu vực, sự gia tăng lớn nhất lên đến 190% vào tuần từ 15-21 tháng 3 năm 2010.
Sự gia tăng khá lớn này có thể kết luận một lượng lớn NO2 trong tầng đối lưu tại Miền Bắc Việt Nam có nguồn gốc chủ yếu từ Trung Quốc.
Kết quả từ mô hình toán
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của ô nhiễm không khí xuyên biên giới đến Miền Bắc Việt Nam mà chủ yếu ảnh hưởng từ các tỉnh phía Đông Nam Trung Quốc vào các tháng mùa đông. Mô hình được tính toán theo 3 các kịch bản: Phát thải đầy đủ, bỏ qua phát thải Trung Quốc và bỏ qua phát phát thải Việt Nam.
Hình 8. Phân bố CO trung bình tháng 01/2010 (a), 07/2010 (c) với trường hợp phát thải đầy đủ và trường hợp bỏ qua phát thải Việt Nam (b)
Hình 9. Phân bố SO2 trung bình tháng 01/2010 (a), 07/2010 (c) với trường hợp phát thải đầy đủ và trường hợp bỏ qua phát thải Việt Nam (b)
Hình 10. Phân bố NO2 trung bình tháng 01/2010 (a), 07/2010 (c) với trường hợp phát thải đầy đủ và trường hợp bỏ qua phát thải Việt Nam (b)
Hình 8, 9, 10 thể hiện phân bố nồng độ các chất ô nhiễm trường hợp toàn bộ phát thải tháng 1 (a), tháng 7 (c) và trường hợp bỏ qua số liệu phát thải Việt Nam vào tháng 1 (b). Kết quả cho thấy các giá trị nồng độ vào mùa đông lớn hơn mùa hè ở hầu hết các khu vực nghiên cứu. Khi tính toán cho trường hợp bỏ qua nguồn phát thải địa phương vào thời điểm mùa đông (hình b) thì toàn bộ Miền Bắc Việt Nam chịu ảnh hưởng phát thải lớn từ các tỉnh Đông Nam Trung Quốc nhất là các tỉnh giáp biên giới như Quảng Ninh, Lạng Sơn. Nồng độ CO tại Quảng Ninh, Lạng Sơn chịu ảnh hưởng xấp xỉ 0,1 ppm, các tỉnh Miền Bắc còn lại chịu ảnh hưởng từ 0,25 đến 0,75 ppm; nồng độ SO2 chịu ảnh hưởng xấp xỉ 0,015 ppm, các tỉnh Miền Bắc còn lại chịu ảnh hưởng từ 0,0025 đến 0,05 ppm; mức độ chịu ảnh hưởng nồng độ NO2 xấp xỉ 0,01 ppm, các tỉnh Miền Bắc còn lại chịu ảnh hưởng từ 0,0025 đến 0,05 ppm.
Để đánh giá cụ thể mức độ lan truyền ô nhiễm xuyên biên giới giữa Việt Nam và Trung Quốc, mô hình được tính toán cho tất cả các trường hợp và được thể hiện qua bảng ma trận nguồn thải và nơi tiếp nhận (Bảng 1). Cột (2) thể hiện các nguồn phát thải và các cột (3) – (8) thể hiện sự đóng góp của các nguồn gây ô nhiễm đến nơi tiếp nhận.
Bảng 1. Ma trận nguồn thải và nơi tiếp nhận
| (1) | (2) | CO (%) | SO2 (%) | NO2 (%) | |||
| (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | ||
| VN | TQ | VN | TQ | VN | TQ | ||
| Tháng 1 | Đầy đủ | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| TQ | 30 | 100 | 55 | 100 | 48 | 100 | |
| VN | 70 | 0 | 45 | 0 | 52 | 0 | |
| Tháng 7 | Đầy đủ | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| TQ | 2 | 88 | 4 | 93 | 1,5 | 89 | |
| VN | 98 | 12 | 96 | 7 | 98,5 | 11 | |
Nếu coi nồng độ của các chất ô nhiễm tại nơi tiếp nhận khi có sự tham gia đầy đủ của tất cả các nguồn phát thải là 100%, ta thấy rằng, vào mùa đông ô nhiễm không khí từ Trung Quốc ảnh hưởng đến Việt Nam có thể tới 55% đối với SO2, 48% đối với NO2, 30% đối với CO và không thấy có sự ảnh hưởng từ Việt Nam đến nông độ ô của các chất ô nhiễm không khí ở Trung Quốc. Vào mùa hè, Việt Nam ít bị ảnh hưởng của gió mùa Đông Bắc hơn, thay vào đó là gió mùa Tây Nam và Đông Nam lại đóng vai trò chủ đạo nên mức độ ảnh hưởng từ việc lan truyền xuyên biên giới giữa Việt Nam và Trung Quốc cũng có sự thay đổi đáng kể. Nồng độ các chất ô nhiễm không khí tại Việt Nam có nguồn ngốc từ Trung Quốc chỉ chiếm 4% đối với SO2, 2% với CO và 1,5% đối với NO2 nhưng nồng độ các chất ô nhiễm tại Trung Quốc có nguồn gốc từ Việt Nam lại tăng lên đáng kể so với thời kỳ mùa đông. Sự đóng góp của các nguồn phát thải từ Việt Nam đến nồng độ các chất ô nhiễm tại Trung Quốc vào mùa hè là 7% đối với SO2, 12% đối với CO và 11% đối với NO2.
KẾT LUẬN
Nghiên cứu đã bước đầu đánh giá ảnh hưởng của ô nhiễm không khí xuyên biên giới đến miền Bắc Việt Nam. Vào mùa đông có sự lan truyền ô nhiễm không khí khá lớn tới Miền Bắc Việt Nam; sự di chuyển này sang Việt Nam chủ yếu đi theo hướng Đông Bắc, hướng có sự hoạt động mạnh mẽ của gió mùa Đông Bắc. Kết quả cho thấy, vào mùa đông khoảng 40% – 50% nồng độ các chất ô nhiễm ở Miền Bắc Việt Nam có nguồn gốc ngoài lãnh thổ từ phía Bắc và phía Đông Bắc nước ta.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, chúng tôi có một số kiến nghị như sau: Cần nghiên cứu nâng cao chất lượng thiết bị quan trắc ô nhiễm không khí có thể quan trắc tự động nhiều thông số phát thải và các thông số khí tượng; tiếp tục hướng nghiên cứu áp dụng hệ thống mô hình chất lượng không khí đa quy mô CMAQ, sử dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứu chất lượng không khí cho các tỉnh, thành phố trong cả nước; đầu tư nhằm nâng cao chất lượng các hệ thống mạng lưới trạm quan trắc môi trường không khí tạo điều kiện thuận lợi cho việc kiểm chuẩn và đồng hoá các trường số liệu đầu vào; cho phép xây dựng các đề tài, dự án chuyên sâu nghiên cứu về các vấn đề ô nhiễm không khí xuyên biên giới; tăng cường hợp tác trong nghiên cứu và quản lý ô nhiễm không khí với các nước có chung đường biên giới với Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Dương Hồng sơn và nnk (2013), Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của ô nhiễm không khí xuyên biên giới đến Miền Bắc Việt Nam, Báo cáo kết quả đề tài NCKH&CN cấp bộ
[2]. Bruce Denby (2011), The application of models under the European Union’s Air Quality Directive: A technical reference guide, version 6.2
[3]. Hikari Shimadera (2009), Contribution of transboundary air pollution to ionic concentrationsin fog in the Kinki Region of Japan, Atmospheric Environment 43 (2009) 5894–5907
[4]. https://www.ec.gc.ca/Air/default.asp?lang=En&n=1E841873-1
[5].http://www.emep.int
[6].http://rda.ucar.edu/datazone/dsszone/ds083.2
[7].http://www.jamstec.go.jp
[8]. CMAQ User’s Mannual
[9] Aneja, V. (2001). Atmospheric Nitrogen Compounds II: Emissions, Transport, Transformation, Deposition and Assessment. Atmos. Environ. 35: 1903–1911.
[10] Gurjar, B.R., Molina, L.T. and Ojha, C.S.P. (2010). Air Pollution. Health and Environmental Impacts, CRC Press, Boca Raton.
[11] Peirce, J.J. and Aneja, V.P. (2000). Nitric Oxide Emissions from Engineered Soil Systems. J. Environ. Eng. 126:225–232.
[12] Seinfeld, J.H. and Pandis, S.N. (2006). Atmospheric Chemistry and Physics. From Air Pollution to Climate Change, 2nd. J. Wiley, Hoboken N.J.
[13] http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/Aura/additional/documentation
[14] http://aura.gsfc.nasa.gov/instruments/omi.html
[15] http://www.nasa.gov/
………………………………………………………………………………………………….
Nguồn: Kỷ yếu Hội nghị môi trường toàn quốc lần thứ IV, Bộ tài nguyên và Môi trường, Hà Nội, 29/09/2015
Leave a Reply