Tổng quan các phương pháp xác định nguồn đóng góp bụi PM10, PM2.5 trong không khí xung quanh
Khám phá các phương pháp hiện đại như phân tích hóa học, mô hình lan truyền, ảnh vệ tinh... trong việc xác định nguồn phát thải bụi PM10, PM2.5 – yếu tố then chốt ảnh hưởng đến sức khỏe và môi trường không khí tại các đô thị.
1. Đặt vấn đề: Tại sao cần nghiên cứu bụi PM10 và PM2.5?
“Bụi lơ lửng” (Particulate Matter – PM) là hỗn hợp các hạt rắn và lỏng có kích thước cực nhỏ treo lơ lửng trong không khí. Trong số đó, PM10 và PM2.5 là hai chỉ tiêu được quan tâm nhất do ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người và môi trường.
PM10: Đường kính động học ≤ 10μm – có thể xâm nhập vào đường hô hấp trên.
PM2.5 (bụi mịn): Đường kính động học ≤ 2.5μm – có thể xâm nhập sâu vào phổi và máu.
Các hạt bụi có thể phát sinh từ nguồn tự nhiên (núi lửa, cháy rừng, sóng biển...) hoặc nhân tạo (giao thông, công nghiệp, đốt nhiên liệu...). Ngoài ra, bụi còn được phân thành:
PM sơ cấp: Phát ra trực tiếp từ nguồn.
PM thứ cấp: Hình thành qua phản ứng hóa học trong khí quyển.
Tại Việt Nam và các nước đang phát triển, việc nghiên cứu chi tiết về nguồn phát thải bụi PM, đặc biệt là PM2.5, vẫn còn hạn chế. Bối cảnh này đặt ra yêu cầu cấp thiết cần áp dụng đồng bộ các phương pháp xác định nguồn bụi để làm cơ sở cho kiểm soát ô nhiễm.
2. Các phương pháp xác định nguồn đóng góp bụi PM10, PM2.5
2.1. Phân tích tương quan (Correlation Analysis)
Đây là phương pháp định tính nhằm phát hiện mối quan hệ giữa các chất ô nhiễm trong không khí. Các chất có xu hướng biến thiên đồng thời thường có chung nguồn phát thải.
🔎 Ví dụ:
Nghiên cứu tại Hà Nội (2003) cho thấy PM10 và TSP có hệ số tương quan cao (0.99), CO và NO2 (0.98), ngụ ý nguồn phát chính là giao thông.
Phân tích hiện tượng nghịch nhiệt cũng được thực hiện bằng T-Test trên dữ liệu từ trạm quan trắc tự động.
📌 Ưu điểm: Dễ triển khai, hỗ trợ sơ bộ nhận diện nguồn phát.
📌 Hạn chế: Không phân biệt được chính xác các nguồn độc lập nếu nhiều chất cùng phát sinh từ nhiều nguồn.
2.2. Phân tích thành phần chính PCA/FA
Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích nhân tố (FA) là các kỹ thuật thống kê giúp xác định nhóm chất đồng biến thiên và truy ngược về nguồn phát thải.
🔎 Điển hình:
Tại Putrajaya (Malaysia): PCA xác định 4 nguồn chính gồm: giao thông, đốt nhiên liệu, sol khí đại dương và cháy rừng.
Tại Trung Quốc: PCA xác định nguồn bụi từ công nghiệp, đốt sinh khối, muối biển, sol khí thứ cấp...
📌 Ưu điểm: Khả năng phân loại nguồn rất tốt khi có đủ dữ liệu đầu vào.
📌 Hạn chế: Cần dữ liệu quan trắc đầy đủ và xử lý thống kê phức tạp.
2.3. Phân tích hóa học kết hợp mô hình
Sử dụng các phân tích thành phần bụi (ion, kim loại, carbon...) kết hợp mô hình PCA hoặc PMF (Positive Matrix Factorization) để xác định nguồn phát một cách định lượng.
🔎 Điển hình:
Nghiên cứu tại Hà Nội - Tam Đảo - Bắc Ninh: Kết hợp phân tích ion, carbon đen, PAH và chạy PMF cho thấy các nguồn chính gồm giao thông, đốt sinh khối, đốt than.
Tam Đảo: Phân tích mô hình cho thấy ảnh hưởng đáng kể từ vận chuyển xuyên biên giới.
📌 Ưu điểm: Độ chính xác cao, lượng hóa được đóng góp từng nguồn.
📌 Hạn chế: Cần thiết bị phân tích hóa học hiện đại, kinh phí lớn.
2.4. Sử dụng mô hình lan truyền ô nhiễm
Áp dụng các mô hình toán như WRF, CMAQ, AERMOD, TAPOM, PMF, HYSPLIT... để mô phỏng phát tán, lan truyền và chuyển hóa các chất ô nhiễm trong khí quyển.
🔎 Điển hình:
WRF-Chem mô phỏng ô nhiễm PM2.5 tại miền Bắc Việt Nam trong mùa đông, xác định tác động của đốt sinh khối.
Mô hình OSPM tại Hà Nội cho thấy xe máy là nguồn chủ yếu gây ô nhiễm đường phố.
📌 Ưu điểm: Dự đoán theo thời gian và không gian. Hữu ích cho đánh giá chính sách.
📌 Hạn chế: Cần dữ liệu khí tượng chính xác và năng lực mô phỏng.
2.5. Giải đoán ảnh vệ tinh
Sử dụng ảnh từ vệ tinh (MODIS, VIIRS, CALIPSO, SPOT...) để theo dõi phân bố bụi và trích xuất chỉ số sol khí (AOD) – chỉ báo cho nồng độ PM.
🔎 Ứng dụng:
Ở TP.HCM, Hà Nội: Ảnh vệ tinh được dùng để xây dựng bản đồ phân bố bụi PM10, PM2.5.
Ở Trung Quốc: Dữ liệu từ CALIPSO giúp xác định vận chuyển sol khí từ vùng ô nhiễm khác.
📌 Ưu điểm: Giám sát rộng, có thể phân tích theo thời gian thực.
📌 Hạn chế: Cần kết hợp dữ liệu mặt đất để hiệu chỉnh và xác minh.
3. Kết luận và định hướng ứng dụng tại Việt Nam
Bụi PM10, PM2.5 là vấn đề môi trường và sức khỏe nghiêm trọng tại các đô thị. Việc xác định rõ nguồn phát là điều kiện tiên quyết để xây dựng các chính sách kiểm soát hiệu quả.
Tổng hợp các phương pháp trên cho thấy:
Phân tích tương quan: Nhanh, sơ bộ.
PCA, FA, PMF: Phân tích chuyên sâu theo nguồn.
Mô hình toán học: Dự báo và quy hoạch chính sách.
Ảnh vệ tinh: Giám sát rộng, hỗ trợ cảnh báo sớm.
Phân tích hóa học: Cơ sở định lượng chính xác nhất.
👉 Khuyến nghị: Kết hợp các phương pháp – tùy theo nguồn lực, mục tiêu nghiên cứu và điều kiện địa phương để tối ưu kết quả. Trong điều kiện hạn chế về kinh phí và thiết bị, có thể ưu tiên các mô hình lan truyền và ảnh vệ tinh, đồng thời đầu tư dần vào phân tích hóa học.
📌 Bài viết thuộc đề tài: “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” – mã số TNMT.2018.04.01.
🖊️ Trích dẫn & Tóm tắt từ nguồn dưới đây:
Nguyễn Thị Hoa
Trung tâm Truyền thông tài nguyên và môi trường, Bộ Tài nguyên và Môi trường
ThS. Lê Hoàng Anh
Tổng cục Môi trường, Bộ Tài nguyên và Môi trường
TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh
Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
Nguồn tin: Tạp chí Môi trường số Chuyên đề Tiếng Việt IV/2020
