Hiện nay, hàm lượng bụi PM2.5 trong không khí ở các khu đô thị, thành phố lớn, khu vực sản xuất công nghiệp vượt tiêu chuẩn cho phép nhiều lần (theo QCVN 05: 2013/BTNMT). Để giải quyết vấn đề này, kiểm soát ô nhiễm không khí là vấn đề cấp thiết cần phải giải quyết để bảo vệ sức khoẻ cho người dân nhất là trẻ nhỏ.
Từ thực tế nói trên, TS. Nguyễn Thị Phương Mai và nhóm nghiên cứu Viện Công nghệ môi trường đã thực hiện đề tài "Nghiên cứu sự phân bố, nguồn phát thải của kim loại trong bụi PM2.5 ở đô thị trên địa bàn Hà Nội”. Đề tài có ý nghĩa thực tế cao cung cấp cơ sở khoa học cho các cơ quan chức năng, các nhà hoạch định chính sách để xây dựng và phát triển các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí, chính sách hiệu quả nhất để bảo vệ môi trường và sức khỏe cộng đồng.
Hà Nội là một trong những nơi ô nhiễm không khí nhất cả nước
Bụi PM2.5 là hạt bụi có kích thước động học nhỏ hơn 2.5 µm, dễ dàng xâm nhập vào hệ thống hô hấp nên còn gọi là bụi hô hấp. Bụi PM2.5 đã được nghiên cứu ở nhiều nước trên thế giới, các nghiên cứu gần đây cho thấy phơi nhiễm bụi PM2.5 liên quan đến quá trình làm giảm nhận thức, mất cân bằng oxi hóa (oxidation stress) viêm thần kinh và thoái hóa thần kinh.
Trong những năm gần đây, chất lượng không khí đã được nhiều cơ quan, tổ chức đã và đang nghiên cứu đặc biệt là các khu đô thị, thành phố lớn như Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh. Báo cáo môi trường Quốc gia 2015, 2016 chỉ ra rằng hầu hết các đô thị nước ta đang phải đối mặt với tình trạng ô nhiễm không khí đặc biệt là ô nhiễm bụi. Hàm lượng bụi trong không khí gần các tuyến đường giao thông của Hà Nội vượt tiêu chuẩn cho phép QCVN từ 2 đến 4,5 lần; và khu dân cư vượt tiêu chuẩn cho phép từ 1,2 đến 4 lần. Nồng độ bụi PM2.5 ở Hà Nội từ 35 đến 90 µg/m3, vượt từ 1 đến 1,8 lần tiêu chuẩn cho phép theo QCVN 05: 2013/BTNMT (50 µg/m3).
Để xác định phần trăm đóng góp của nguồn thải tới bụi ở Hà Nội, phương pháp PCA/MLR được nhóm nghiên cứu sử dụng. Đây là phép phân tích thành phần chính (Principal Components Analysis - PCA) là một thuật toán thống kê sử dụng phép biến đổi trực giao để biến đổi một tập hợp dữ liệu từ một không gian nhiều chiều sang một không gian mới ít chiều hơn (2 hoặc 3 chiều) nhằm tối ưu hóa việc thể hiện sự biến thiên của dữ liệu. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để đánh giá thành phần đóng góp của nguồn thải tới bụi PM2.5 ở trên thế giới do có ưu điểm là đơn giản và dễ sử dụng.
Hình ảnh lấy mẫu tại Hoàng Văn Thái (hình trái) và Xuân La (hình phải)
Nhóm nghiên cứu đã đưa ra được bức tranh về mức độ nhiễm bụi và 19 nguyên tố trong bụi PM2.5 ở khu vực Đông Anh và Hoàng Văn Thái, Cổ Nhuế, và Xuân La. Đồng thời, ước lượng thành phần đóng góp của các dạng nguồn thải chính (hoạt động giao thông và hoạt động công nghiệp) tới bụi PM2.5 ở một số khu vực trên địa bàn Hà Nội
Những đóng góp mới của đề tài là nhận dạng và xác định được phần đóng góp của các dạng nguồn thải chính tới nồng độ bụi PM2.5 trong không khí tại Hà Nội sẽ cung cấp thêm cơ sở khoa học cho công tác quản lý chất lượng không khí về vấn đề bụi ở Hà Nội.
Kết quả về nồng độ bụi PM2.5 và thành phần kim loại của bụi PM2. là cơ sở khoa học để tiếp tục triển khai các nghiên cứu sâu rộng hơn về ảnh hưởng của bụi mịn đối với môi trường và hệ sinh thái.
Thêm vào đó, cung cấp bộ dữ liệu đồng bộ đủ dài cho nghiên cứu, đánh giá chất lượng không khí tại Hà Nội bao gồm: nồng độ bụi PM2.5, nồng độ 19 kim loại của bụi PM2.5
Các kết quả của đề tài được công bố trên hai bài báo quốc tế thuộc danh mục SCIE, một bài báo trên tạp chí quốc gia và hỗ trợ đào tạo một thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật môi trường.
Theo chủ nhiệm đề tài, TS. Nguyễn Thị Phương Mai chia sẻ, nghiên cứu này có tính khả thi để áp dụng ra thực tế nhằm xác định được tỷ lệ đóng góp của nguồn thải tới bụi PM2.5 bằng phương pháp PCA/MLR. Thuận lợi là phương pháp PCA/MLR đơn giản dễ sử dụng hơn các phương pháp PMF và CMB; nguồn nhân lực đáp ứng được yêu cầu để triển khai ứng dụng (phân tích, lấy mẫu…)
Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi thiết bị phân tích và quan trắc hiện đại; cần kinh phí để quan trắc mẫu bụi ở phạm vi rộng trong khoảng thời gian dài.
TS. Nguyễn Thị Phương Mai chủ nhiệm đề tài
Đề tài được Hội đồng nghiệm thu cấp viện do GS.TS Vũ Đình Lãm - Học Viện Khoa học và Công nghệ làm Chủ tịch hội đồng nghiệm thu, ngày 17/8/2022 và được đánh giá xuất sắc.
Chu Thị Ngân
Trung tâm Thông tin - Tư liệu
Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
