Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội

Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.Đánh giá sự thay đổi nồng độ kim loại trong bụi PM2.5 theo ngày và đêm tại quận Cầu Giấy, Hà Nội.

TỔNG QUAN

Tổng quan về ô nhiễm bụi PM 2.5

1.1.1 Tổng quan về bụi PM 2.5 và vấn đề ô nhiễm kim loại trong bụi PM 2.5

Bụi là tập hợp các hạt vật chất vô cơ hoặc hữu cơ nhỏ bé tồn tại trong không khí dưới dạng bụi bay, bụi lắng và các hệ khí dung như hơi và khói mù Các hợp chất trong bụi được gọi là Particulate Matter (PM), trong đó các hạt bụi siêu vi có kích thước khoảng 2.5 micron chiếm từ 40-90% không khí Bụi mịn PM2.5 có đường kính nhỏ hơn 2.5 micron, chứa các chất như Nitơ, Carbon và các hợp chất kim loại khác, nhỏ hơn khoảng 30 lần so với sợi tóc con người.

Hình 1.1 Kích thước tượng trưng của bụi PM 2.5 so với tóc người và hạt cát

Bụi mang tính nhiễm điện và dưới tác động của điện trường, nó sẽ bị phân tán và hút về các cực khác dấu Dựa vào nguồn gốc phát sinh, ô nhiễm bụi PM2.5 có thể được phân loại thành hai nhóm chính.

Bụi mịn trong không khí chủ yếu xuất phát từ các nguồn tự nhiên như sa mạc, đất cát, phun trào núi lửa, bão cát và sự phát tán phấn hoa Biến đổi khí hậu toàn cầu cũng đã dẫn đến những vụ cháy rừng lớn, làm gia tăng lượng bụi mịn Thêm vào đó, vào thời điểm giao mùa, sự xuất hiện của sương mù dày đặc khiến bụi tích tụ trong thành phố không thể thoát ra, dẫn đến ô nhiễm không khí nghiêm trọng do bụi mịn và siêu mịn.

Bụi PM2.5 tại Việt Nam chủ yếu xuất phát từ các nguồn ô nhiễm do con người, bao gồm cả nguồn cố định và di động.

Hoạt động giao thông vận tải là một nguồn phát thải ô nhiễm di động, bao gồm khói thải từ các phương tiện cá nhân và bụi cát cuốn theo trong quá trình di chuyển Sự bào mòn bề mặt đường cũng góp phần làm ô nhiễm không khí, cùng với bụi cát rơi vãi trong quá trình vận chuyển vật liệu xây dựng Tất cả những yếu tố này làm gia tăng bụi mịn trong không khí, dẫn đến tình trạng ô nhiễm nghiêm trọng.

Sản xuất công nghiệp là một trong những nguồn gây ô nhiễm không khí cố định, với các khu công nghiệp, nhà máy và xưởng sản xuất phát thải một lượng lớn khí thải chứa bụi mịn Những ngành công nghiệp như khai thác than, sản xuất vật liệu xây dựng (xi măng, gạch nung, gốm sứ) và luyện kim đặc biệt góp phần vào tình trạng ô nhiễm này Bên cạnh đó, tro bụi từ rác thải công nghiệp và quá trình đốt nhiên liệu cũng là nguồn phát tán chính gây ô nhiễm bụi mịn PM2.5.

Quá trình xây dựng chung cư, cao ốc văn phòng và cầu đường là nguyên nhân chính gây phát tán bụi mịn ra môi trường Ngoài ra, rác thải sinh hoạt và các hoạt động hàng ngày như sử dụng bếp than, bếp củi và dầu để nấu nướng cũng góp phần làm gia tăng bụi PM2.5 trong không khí.

Ngày nay, sản xuất nông nghiệp chủ yếu diễn ra ở các vùng nông thôn và ngoại thành Tuy nhiên, sự lan truyền ô nhiễm từ bụi mịn, khói độc hại do vận chuyển, đốt rơm rạ và sử dụng hóa chất bảo vệ thực vật đang ảnh hưởng đến cả các thành phố lân cận không có hoạt động nông nghiệp.

Những ảnh hưởng tới con người, sinh vật và môi trường

Bụi PM2.5 có khả năng di chuyển hàng nghìn km, vượt qua cả biển và lục địa; chẳng hạn, bụi cát từ sa mạc Sahara đã được không khí mang theo qua biển Arabian và thổi đến Ấn Độ, gây ra ô nhiễm nghiêm trọng.

Bụi PM2.5 có khả năng hấp thụ chất độc và vi khuẩn, gây ra nhiều bệnh lý nghiêm trọng như bệnh phổi, hen suyễn, bệnh tim mạch và tiểu đường Ngoài ra, bụi PM2.5 còn chứa các hạt kim loại có thể dẫn đến ung thư và đột biến gen cho thế hệ sau Hít phải lượng lớn bụi mịn PM2.5 làm tăng nguy cơ tử vong ở những người mắc bệnh tim mạch Nghiên cứu cho thấy các hạt có đường kính lớn hơn 10 micromet có thể bị hít vào và tích tụ trong phổi, trong khi những hạt lớn hơn 2.5 micromet đặc biệt nguy hiểm vì xâm nhập trực tiếp vào túi phổi.

PM2.5 là chỉ số đo lường hàm lượng hạt bụi trong một mét khối không khí, với chỉ số cao cho thấy mức độ ô nhiễm không khí nghiêm trọng Những hạt bụi này có kích thước nhỏ, có khả năng lơ lửng trong không khí lâu dài và dễ dàng xâm nhập vào máu qua đường hô hấp Tác động của bụi đến sức khỏe phụ thuộc vào thành phần, nồng độ, kích thước hạt, thời gian tiếp xúc và đáp ứng của từng cá nhân.

Vấn đề ô nhiễm kim loại trong bụi PM 2.5

Nguồn kim loại nặng trong bụi rất đa dạng, phụ thuộc vào hoạt động sản xuất, giao thông, xây dựng và các nguồn tự nhiên khác Kim loại nặng có thể được vận chuyển qua không khí hoặc từ đất, bụi ô nhiễm Bụi và sol khí có khả năng tạo hợp chất với kim loại hiếm, trở thành phương tiện chứa kim loại nặng trong khí quyển Một số kim loại như Cd, Pb, Zn, Cu, Sb tích tụ dưới dạng hạt nhỏ (d ≤ 2,5 μm), trong khi Fe, Mn, Cr tích tụ ở dạng lớn hơn Kim loại nặng được định nghĩa là những kim loại có khối lượng riêng lớn hơn 5 g/cm3, thường liên quan đến ô nhiễm và độc hại, nhưng cũng bao gồm các nguyên tố cần thiết cho sinh vật ở nồng độ thấp Chúng được chia thành ba loại: kim loại độc (Hg, Cr, Pb, Zn, Cu, Ni, Cd, As, Co, Sn), kim loại quý (Pd, Pt, Au, Ag, Ru) và kim loại phóng xạ (U, Th, Ra, Am).

Kim loại nặng là chất gây ô nhiễm nghiêm trọng trong môi trường do tính độc hại, bền vững và không thể phân hủy Mặc dù ở dạng nguyên tố tự do, chúng không độc, nhưng khi ở dạng cation, kim loại nặng có khả năng gắn kết với các chuỗi cacbon ngắn, dẫn đến sự tích tụ trong cơ thể sinh vật qua nhiều năm.

Các nguyên tố kim loại nặng như chì, thủy ngân, và cadimi có khả năng gây độc cho con người, trong khi một số kim loại như sắt và kẽm là vi lượng thiết yếu cho sức khỏe Tuy nhiên, khi tích lũy vượt mức cần thiết, chúng có thể gây hại qua các con đường hô hấp, tiêu hóa và da Sự ngộ độc xảy ra khi hàm lượng kim loại nặng trong cơ thể tăng dần do tiếp xúc thường xuyên Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng kim loại nặng có thể tích lũy trong mô và cơ quan, ảnh hưởng đến sức khỏe, đặc biệt là ở trẻ sơ sinh và trẻ em, do sự phát triển nhanh chóng của các cơ quan và não bộ Trẻ em có tỷ lệ hấp thụ kim loại nặng cao hơn người lớn, khiến chúng dễ bị tổn thương hơn.

Chì, một kim loại độc hại, được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp Hiện nay, có khoảng 150 nghề liên quan đến việc sử dụng chì, điều này đặt ra mối nguy hiểm cho sức khỏe con người.

Các phương pháp phân tích thành phần kim loại trong bụi

Để đánh giá và xử lý ô nhiễm môi trường, nhiều phương pháp phân tích đa năng đã được phát triển, bao gồm quang phổ hấp thụ nguyên tử, quang phổ phát xạ plasma, sắc ký cột mao quản và sắc ký lỏng hiệu năng cao.

1.2.1 Phương pháp quang phổ huỳnh quang tia X (XRF)

Quang phổ huỳnh quang tia X (XRF) là kỹ thuật phân tích nguyên tố quan trọng trong khoa học và công nghiệp, dựa trên nguyên tắc phát xạ photon tia X đặc trưng khi nguyên tử được kích thích bởi năng lượng bên ngoài Bằng cách đếm số lượng photon phát ra từ mẫu, các nguyên tố có thể được xác định và định lượng XRF chủ yếu được áp dụng cho các mẫu chất rắn, với độ chính xác cao và khả năng phân tích nhiều nguyên tố mà không làm hỏng mẫu Thiết bị XRF hiện đại có thể phân tích các mẫu rắn, lỏng và màng mỏng ở mức ppm, với quy trình phân tích nhanh chóng và dễ dàng trong việc chuẩn bị mẫu.

1.2.2 Phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử (AAS)

Phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử (AAS) dựa trên nguyên lý hấp thụ của hơi nguyên tử, trong đó các nguyên tử không hấp thụ năng lượng khi ở trạng thái bình thường, nhưng hấp thụ khi ở trạng thái tự do dưới dạng hơi Khi năng lượng bức xạ đặc trưng cho nguyên tử chiếu vào đám hơi, cường độ bức xạ còn lại sau khi bị hấp thụ sẽ cho biết nồng độ nguyên tố trong mẫu Mỗi nguyên tử chỉ hấp thu bức xạ nhất định, và khi nhận năng lượng, chúng chuyển lên trạng thái kích thích, tạo ra phổ hấp thụ nguyên tử AAS là một kỹ thuật quan trọng trong phân tích mẫu môi trường, cho phép xác định nhiều nguyên tố với thời gian phân tích nhanh chóng và hiệu quả.

Phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử (AAS) nổi bật với độ nhạy cao, cho phép đo dược hàm lượng tới chỉ số phần tỷ ppb (microgam/kg) và có chi phí đầu tư thấp hơn so với máy ICP-OES Tuy nhiên, AAS cũng tồn tại một số nhược điểm như chi phí đầu tư hệ thống thiết bị cao, yêu cầu người sử dụng phải có chuyên môn kỹ thuật cao do thiết bị phức tạp, nguy cơ nhiễm độc trong quá trình phân tích hàm lượng vết, và khả năng gây cháy nổ hoặc chập điện nếu không sử dụng đúng cách.

1.2.3 Phương pháp Von-ampe hòa tan

Phương pháp Von-ampe hòa tan là một nhóm các phương pháp phân tích dựa trên việc nghiên cứu đường cong Von-ampe, hay còn gọi là đường cong phân cực Đường cong này thể hiện mối quan hệ giữa dòng điện và thế, được sử dụng để phân tích dung dịch.

Quá trình phân tích theo phương pháp Von-ampe hoà tan về cơ bản gồm hai giai đoạn như sau:

Trong giai đoạn làm giàu điện hóa, chất phân tích được làm giàu trên bề mặt điện cực dưới dạng kết tủa thông qua quá trình điện phân ở thế không đổi Trong suốt quá trình này, dung dịch được khuấy với tốc độ ổn định Điện cực làm việc thường sử dụng là điện cực giọt thủy ngân treo.

(HMDE), điện cực đĩa quay bằng vật liệu trơ (thanh thủy tinhm thanh nhão tinh khiết) hay điện cực màng thủy ngân trên bề mặt rắn trơ (MFE)

Trong giai đoạn hòa tan, chất phân tích được hòa tan khỏi bề mặt điện cực làm việc thông qua việc quét thế theo một chiều xác định (anot hoặc catot) và ghi lại đường Von-ampe hòa tan bằng kỹ thuật điện hóa Đường Von-ampe hòa tan này có dạng peak, với thế đỉnh (Ep) và cường độ dòng hòa tan (Ip) chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm nền điện ly, pH, chất tạo phức, bản chất điện cực làm việc và phương pháp ghi von-ampe hòa tan.

1.2.4 Phương pháp phân tích quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần ghép nối khối phổ (ICP-MS)

Phương pháp phân tích hiện đại Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS) cho phép xác định các nguyên tố và đồng vị với hàm lượng cực kỳ thấp trong mẫu, có khả năng phân tích định lượng, bán định lượng và đồng thời nhiều nguyên tố có khối lượng nguyên tử từ 4-256 ICP-MS nổi bật với độ nhạy và độ chính xác cao, với giới hạn phát hiện lên tới ppt (10^-12) Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi để phân tích hàm lượng kim loại nặng trong nước, mẫu rắn, thực phẩm, dược phẩm, không khí và các mẫu sinh học Bản chất của phổ ICP-MS là phổ khối lượng, được tạo ra từ sự tương tác giữa ICP và đám hơi ion nguyên tử Hệ thống ICP-MS bao gồm nguồn ICP và khối phổ kế, nơi mẫu phân tích được đưa vào vùng nhiệt độ cao của plasma, chuyển hóa hoàn toàn thành trạng thái hơi và ion hóa thành ion dương Các ion này được dẫn vào thiết bị phân giải, cho phép phân chia theo tỷ lệ m/z, từ đó thu được khối phổ của các đồng vị cần phân tích Phương pháp này không chỉ cho phép phân tích nhiều nguyên tố cùng lúc mà còn phát hiện các nguyên tố với lượng vết.

ICP-MS, sử dụng Argon với nhiệt độ từ 6000-10000K, là phương pháp phân tích quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần ghép nối khối phổ Phương pháp này sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội và hiện đại, mang lại hiệu quả cao trong việc xác định thành phần hóa học.

Công nghệ High Matrix Introduction (HMI) cho phép phân tích mẫu chứa tối đa 3% tổng chất rắn hòa tan (TDS) mà không cần pha loãng, giúp tiết kiệm thời gian chuẩn bị mẫu và nâng cao hiệu quả phân tích.

HMI giúp giảm nhiễu tín hiệu, cho phép đo chính xác các mẫu có ảnh hưởng nền lớn mà không cần tiêu chuẩn hiệu chuẩn phù hợp với nền mẫu.

Chế độ va chạm Helium (He) giúp loại bỏ các nhiễu ion đa nguyên tử

Hệ thống bơm mẫu tích hợp tùy chọn (ISIS, Peri pump, LA) tuỳ chọn và

Bộ lấy mẫu tự động ALS giảm chi phí cho mỗi phân tích mà không ảnh hưởng đến dữ liệu.

Xác định nguồn gốc các kim loại trong bụi PM 2.5

Đối với môi trường không khí, bên cạnh việc xây dựng tiêu chuẩn chất lượng không khí và ban hành những hướng dẫn để hạn chế sự phơi nhiễm thì việc xác định nguồn phát thải ô nhiễm để có biện pháp kiểm soát, giảm thiểu, loại bỏ ngay tại nguồn cần được quan tâm hàng đầu Vì vậy, dự đoán nguồn phát thải kim loại trong bụi PM2.5 vào môi trường không khí rất quan trọng Hiện nay, có nhiều phương pháp có thể dự đoán nguồn gốc phát thải như: Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal components analysis - PCA), ứng dụng mô hình nguồn tiếp nhận, sự dịch chuyển của các khối không khí trong khí quyển để dự đoán khối không khí đem chất ô nhiễm từ đâu đến vị trí quan trắc Việc sử dụng các mô hình như mô hình CMB, Unmix, mô hình PMF, HYSPLIT nhằm đánh giá nguồn gốc và thành phần các kim loại trong bụi cũng đã được tiến hành Trong khuôn khổ của đề tài này, phương pháp sử dụng kết hợp mô hình PMF và HYSPLIT sẽ được áp dụng

1.3.1 Mô hình nguồn tiếp nhận PMF

Mô hình PMF là một trong những mô hình được ứng dụng tại nhiều nước như Tây Ban Nha, Pháp, Ý, Thụy Sỹ, Colombia, Mexico và cả ở Việt Nam, được xây dựng bởi PAS - EPFL - mô phỏng quá trình chuyển hóa các chất ô nhiễm không khí trong khí quyển Đây là mô hình vận chuyển và quang hóa học không gian ba chiều theo mô hình Euler Mô hình chất lượng không khí là công cụ toán học mô tả quá trình vận chuyển, khuếch tán và chuyển hóa các phản ứng hóa học của các chất ô nhiễm trong không khí PMF là một trong những mô hình nguồn tiếp nhận được sử dụng trong nghiên cứu này để tìm nguồn gốc các kim loại có trong bụi PM2.5

Trong PMF, ma trận đầu vào X chứa n hàng và m cột, trong đó n là số mẫu theo thời gian và m là số lượng các thành phần hóa học Ma trận X có thể được phân tích thành hai ma trận G(n,p) và F(p,m), cùng với một phần dư E Giá trị p đại diện cho số chất đã được phân tích.

Mô hình PMF sử dụng thông tin từ tất cả các mẫu với các nồng độ khác nhau, giúp cải thiện độ chính xác trong phân tích Các chất có nồng độ cao thường có độ lệch chuẩn lớn, vì vậy hệ số trọng lượng trong tính toán PMF thường cao hơn so với các mô hình không tính đến trọng số như PCA Quá trình này bao gồm việc sử dụng trọng số bình phương của phần dư kết hợp với nghịch đảo bình phương của độ lệch chuẩn của dữ liệu đầu vào.

Bài toán phải được đặt ra là tối thiểu hàm Q (E) như sau:

Trong mô hình PMF, sij đại diện cho độ không đảm bảo của biến thứ i trong mẫu thứ j Mô hình này yêu cầu hai tệp đầu vào: một tệp chứa nồng độ đo được của các thành phần hóa học và một tệp khác để ước tính độ không đảm bảo Việc lựa chọn độ không đảm bảo là rất quan trọng khi sử dụng PMF Mục tiêu chính của mô hình PMF là tối thiểu hóa Q(E) với các ràng buộc rằng G và F phải không âm.

Mô hình nguồn tiếp nhận PMF, được phát triển bởi Cơ quan Bảo vệ Môi trường Mỹ (US EPA), sử dụng phần mềm EPA PMF 5.0 miễn phí, dựa trên nguyên lý phân tích nhân tố Phiên bản 5.0 của phần mềm này cung cấp hai tùy chọn cho người dùng.

PMF bao gồm PMF2 và PMF3, trong đó PMF2 được áp dụng cho ma trận dữ liệu hai chiều, còn PMF3 cho ma trận dữ liệu ba chiều PMF2 được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu ô nhiễm khí quyển Phiên bản mới nhất hiện nay là EPA-PMF version 5.0, có thể tải xuống trực tiếp từ trang web của Cục Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ.

Mô hình PMF đã được áp dụng thành công để xác định và đánh giá các nguồn thải chính ảnh hưởng đến nồng độ bụi PM10 và PM2.5 trong không khí Tại Hà Nội, các nguồn thải bụi PM2.5 được phân tích cho thấy: PM hỗn hợp thứ cấp chiếm 40%, hoạt động đun nấu gia đình và thương mại chiếm 16%, sulfate thứ cấp chiếm 16%, hỗn hợp muối biến chiếm 11%, công nghiệp và các lò đốt chiếm 6%, trong khi xây dựng chỉ chiếm 1%.

Sự đóng góp của các nguồn địa phương và khả năng vận chuyển tầm xa được phân tích thông qua thành phần của PM và sự biến thiên liên quan đến các nguồn hoạt động cũng như vị trí địa phương, với mô hình quỹ đạo được xác định bởi HYSPLIT.

Một nghiên cứu khác tại Hồng Kông của Yuan et al 2006 cũng đã xác định nguồn PM10 bằng cách sử dụng các phép đo thành phần hoá học kết hợp với ứng dụng mô hình thu nhận Unmix và PMF (Positive Matrix Factorization) Theo đó, 7 nguồn được xác định bởi Unmix và 9 nguồn được xác định bởi PMF từ một bộ dữ liệu kết hợp bao gồm tất cả các trạm quan trắc Nói chung, phát thải sulfate thứ cấp và ô tô địa phương đóng góp lớn nhất vào PM10 ở Hồng Kông (25% mỗi loại), tiếp theo là nitrat thứ cấp (12%) Đóng góp từ các loại nguồn khác dưới 10%

Tại Việt Nam, những nghiên cứu sử dụng PMF hiện còn hạn chế, có thể kể đến một vài nghiên cứu như của Hien và cộng sự (2004, 2005)[15], Cohen

Mô hình PMF, được áp dụng chủ yếu cho PM2.5 tại Hà Nội từ năm 2010, là một trong những mô hình nguồn tiếp nhận phổ biến nhất, mặc dù còn một số hạn chế Ưu điểm của mô hình này bao gồm việc không yêu cầu bộ chỉ thị và không dựa vào ma trận trung gian, cho phép so sánh trực tiếp dữ liệu với ma trận đầu vào mà không cần thay đổi Phương pháp trọng số từng điểm giúp xử lý dữ liệu không chắc chắn như dữ liệu khuyết (MV) và dữ liệu dưới giới hạn phát hiện (BDL) bằng cách gán trọng số thấp hơn cho chúng Ngoài ra, ràng buộc không âm cũng được tích hợp vào quá trình tính toán, làm cho mô hình này phù hợp với các dữ liệu môi trường tự nhiên.

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình PMF đạt được kết quả tốt hơn so với các mô hình khác khi được áp dụng song song trên cùng một bộ dữ liệu.

Trong bối cảnh Việt Nam, mô hình PMF được xem là lựa chọn tối ưu để đạt được kết quả đáng tin cậy trong việc nhận dạng và xác định các nguồn thải chính ảnh hưởng đến bụi PM2.5 Để hỗ trợ quá trình này, nghiên cứu cũng đề xuất sử dụng mô hình khí tượng HYSPLIT nhằm nâng cao độ chính xác trong việc xác định nguồn thải.

1.3.2 Mô hình HYSPLIT và ứng dụng

Mô hình quỹ đạo lan truyền ô nhiễm HYSPLIT (Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectories) là một công cụ mô phỏng phân bố và rơi lắng của chất ô nhiễm trong không khí, được phát triển bởi NOAA và Cục Khí tượng Úc từ năm 1998 HYSPLIT kết hợp giữa phương trình Euler và Lagrange, cho phép tính toán độc lập các quá trình vận chuyển và khuếch tán chất ô nhiễm Mô hình này hỗ trợ ứng phó khẩn cấp với các sự cố như phóng xạ và phun trào núi lửa, nhờ vào cấu trúc linh hoạt và dễ dàng tùy chỉnh Phần mềm miễn phí có thể chạy trên web hoặc cài đặt trên PC, sử dụng giao diện đồ họa hoặc tự động qua các ngôn ngữ lập trình như Python và R HYSPLIT cho phép tính toán quỹ đạo vận chuyển và phân bố nồng độ chất ô nhiễm, với tùy chọn “Forward” để dự đoán tương lai và “Backward” để phân tích nguyên nhân trong quá khứ Mô hình có khả năng xác định nguồn gốc ô nhiễm không khí và phân tích quỹ đạo ngược trong thời gian dài, giúp làm rõ yếu tố địa lý ảnh hưởng đến nồng độ ô nhiễm Với cơ sở dữ liệu khí tượng phong phú, HYSPLIT còn có thể dự báo phát tán phóng xạ ở nhiều độ cao khác nhau.

Mô hình HYSPLIT đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu về bụi PM2.5 tại Hàn Quốc (2017) và bụi PM1.0 tại Delhi, Ấn Độ (2016) Tại Việt Nam, nghiên cứu của Bac et al (2006) đã sử dụng HYSPLIT để mô phỏng nồng độ PM2.5 và PM10 từ dữ liệu quan trắc và các yếu tố khí tượng như nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ gió, hướng gió và độ ẩm tại trạm Láng, Hà Nội Ngoài ra, nhiều nghiên cứu khác về sự lan truyền bụi PM2.5 cũng được thực hiện tại Hà Nội (Hien 2004, Cohen 2010, Hai 2013), Quảng Ninh (Hang 2014), Tam Đảo (Co 2014), và Sơn La (Popovicheva 2016, Lee 2016) HYSPLIT là công cụ quan trọng trong việc phân tích nồng độ bụi theo các hướng quỹ đạo khí khác nhau.

Phương pháp đánh giá rủi ro

Đánh giá rủi ro phơi nhiễm kim loại nặng là quá trình xác định mức độ nguy hại cho sức khỏe con người do tiếp xúc với các kim loại này trong thời gian dài Theo Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (US EPA), quy trình đánh giá rủi ro sức khỏe thường bao gồm bốn bước cơ bản.

Bước đầu tiên trong quy trình quản lý rủi ro là nhận dạng mối nguy hại, bao gồm việc khảo sát và đánh giá tất cả các yếu tố có khả năng gây ảnh hưởng tiêu cực đến con người hoặc hệ sinh thái Nếu phát hiện mối nguy, cần xem xét trong các trường hợp cụ thể mà nó có thể xảy ra.

Bước 2: Đánh giá liều tương ứng (DoseRespond Assessment): Khảo sát, đánh giá mối tương tác giữa phơi nhiễm và các ảnh hưởng

Bước 3 trong quy trình đánh giá phơi nhiễm là xác định mức độ tiếp xúc với các tác nhân gây ứng xuất, bao gồm tần suất và thời điểm tiếp xúc Việc tính toán liều lượng phơi nhiễm qua các con đường tiếp xúc là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố này đến sức khỏe.

Bước 4: Mô tả rủi ro (Risk Characterization) là quá trình đánh giá và phân tích thông tin dữ liệu nhằm đưa ra kết luận về bản chất, phạm vi và quy mô của các rủi ro liên quan đến sự phơi nhiễm với các tác nhân môi trường.

• Đánh giá khả năng gây nguy hại sức khỏe con người

• Rủi ro ung thư (LCR)

• Rủi ro không gây ung thư (HQ)

• Chỉ số nguy hại (HI)

Trong đánh giá rủi ro sức khỏe, việc mô tả đặc tính rủi ro là bước cuối cùng để định lượng ảnh hưởng gây ung thư và không ung thư cho một nhóm đối tượng cụ thể Đối với các chất gây ung thư, nguy cơ phát triển bệnh của mỗi cá nhân trong suốt thời gian phơi nhiễm được tính toán dựa trên chỉ số CDI và thông tin về liều lượng – đáp ứng của từng hóa chất cụ thể.

ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19

Thiết bị và hóa chất

Thiết bị lấy mẫu và xử lý mẫu

- Thiết bị lấy mẫu bụi Sibata HV-500R

- Cân phân tích PR204 (30355419) (220g / 0.1mg)

- Lò vi sóng phá mẫu Multiwave Go

Hệ thống quang phổ cảm ứng cao tần ghép nối khối phổ (ICP-MS) Agilent 7700x

- Chuẩn hỗn hợp: Be, Cd, Co, Cr, Cu, Li, Mn, Mo, Ni, Pb, Sr, Tl, V, As,

Zn, Mg, Ca, Fe, Sb, Ti, Se nồng độ 100 mg/L

- Chuẩn đơn Al, Ag, Ba

Phương pháp lấy mẫu

Mẫu bụi PM2.5 được thu thập tại tầng 3 toà nhà A30 Viện Công nghệ Môi trường, 18 Hoàng Quốc Việt, Nghĩa Đô, Cầu Giấy, Hà Nội Vị trí này nằm cách đường Hoàng Quốc Việt 150 m, nơi có mật độ giao thông lớn, do đó có thể chịu tác động từ các nguồn ô nhiễm hỗn hợp Ngoài ra, khu vực lấy mẫu cũng nằm trong tổ hợp nhiều phòng nghiên cứu, có khả năng bị ảnh hưởng từ các phòng thí nghiệm Vị trí điểm lấy mẫu được thể hiện rõ trong Hình 2.1.

Hình 2.1 Vị trí lấy mẫu

Quá trình lấy mẫu diễn ra liên tục từ ngày 04/05/2021 đến 01/06/2021, nhằm đánh giá sự thay đổi nồng độ theo chu kỳ ngày và đêm Mỗi mẫu được thu thập trong khoảng thời gian 12 giờ.

Bụi PM2.5 được thu thập bằng máy lấy mẫu bụi thể tích lớn Sibata HV-500R, với tốc độ hút không khí từ 200 đến 800L/phút Thiết bị này sử dụng đầu lấy mẫu chuyên dụng cho bụi PM2.5, kết hợp với giấy lọc bụi tròn có đường kính phù hợp.

Giấy lọc sợi thủy tinh GB – 100R SIBATA có đường kính 110 mm, với khả năng chỉnh lưu lượng bơm hút lên đến 200 L/phút Để đảm bảo hiệu suất tối ưu, đầu hút khí cần được lắp đặt tránh xa mọi chướng ngại vật và đặt trên bề mặt phẳng.

Hình 2.2 Thiết bị lấy mẫu Sibata HV-500R

Giấy lọc cần được xử lý sơ bộ bằng cách sấy ở 150°C trong 2 giờ Sau khi nguội, giấy lọc được để trong bình hút ẩm trong 24 giờ trước khi tiến hành cân.

2 lần vào 2 ngày khác nhau trên cân có độ chính xác 5 số, lấy giá trị trung bình trước khi lấy mẫu

Sau khi lấy mẫu giấy lọc, cần hút ẩm trong 24 giờ trước khi cân để xác định bụi Để tránh nhiễm bẩn trong quá trình vận chuyển và bảo quản, giấy lọc được gói trong bao nhôm và đặt trong túi zip nhựa Khi khối lượng giấy bụi không đổi, tiến hành cân giống như trước khi lấy mẫu Khối lượng bụi thu được được tính bằng khối lượng trung bình của hai lần cân sau và trước khi lấy mẫu Nồng độ bụi trong không khí được tính bằng µg/m³ dựa trên tổng thể tích không khí đã hút.

Song song với quá trình lấy mẫu, các thông số khí tượng: nhiệt độ, độ ẩm tương đối, tốc độ gió, hướng gió… cũng được thu thập

Sau khi hoàn tất việc lấy mẫu, tắt máy và dùng panh để gắp giấy lọc vào bao, cần ghi chép thông tin lấy mẫu bao gồm thời gian kết thúc, thời gian lấy mẫu và lưu lượng trung bình để phục vụ cho việc tính toán và đánh giá kết quả nghiên cứu Tất cả mẫu cần được đặt vào hộp đựng mẫu hiện trường nhằm tránh nhiễm bẩn Cuối mỗi ngày quan trắc, mẫu cần được chuyển ngay về phòng thí nghiệm, hạn chế rung lắc và va chạm với điều kiện bên ngoài không thuận lợi Sau khi cân và tính toán khối lượng bụi, giấy lọc cần được bảo quản trong tủ -20 o C để phân tích thành phần kim loại càng sớm càng tốt.

Phương pháp xử lý mẫu

Hiện nay, phương pháp vô cơ hóa ướt được sử dụng phổ biến để xử lý mẫu, với hai kỹ thuật chính là sử dụng kiềm và axit Tuy nhiên, phương pháp kiềm thường gây nhiễu nền cao, trong khi phương pháp axit lại thích hợp hơn cho việc phân hủy mẫu bụi Việc áp dụng lò vi sóng trong quá trình phá mẫu giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thời gian phân hủy và bảo toàn chất phân tích, đồng thời tránh nhiễm bẩn từ môi trường.

- Mỗi giấy lọc sau khi cân để xác định khối lượng bụi thì được chia thành 4 phần Lấy ẳ giấy lọc để xỏc định hàm lượng kim loại

Cắt nhỏ phần giấy lọc đã cân, sau đó cho mẫu vào ống Teflon Tiếp theo, thêm 6ml HNO3 và 3ml H2O2 vào ống Sử dụng lò vi sóng Multiwave Go để tăng tốc quá trình phá mẫu.

Bảng 2.1 Chương trình nhiệt độ lò vi sóng phá mẫu

STT Nhiệt độ ( o C) Thời gian (phút)

Hình 2.3 Lò vi sóng phá mẫu

- Sau khi phá mẫu, dung dịch được làm nguội và định mức tới 20ml bằng nước deion

- Lọc mẫu qua màng lọc 0,45àm và phõn tớch trờn mỏy ICP- MS.

Phương pháp phân tích quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần ghép nối khối phổ (ICP-MS)

ghép nối khối phổ (ICP-MS)

Trong những năm gần đây, phương pháp Quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần kết hợp với khối phổ ICP-MS đã khẳng định vai trò quan trọng của mình trong lĩnh vực môi trường Với những tính năng ưu việt, phương pháp này ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi.

2.5.1 Giới thiệu về hệ thống quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần kết nối khối phổ ICP-MS

Hệ thống ICP-MS bao gồm nguồn ICP (plasma cảm ứng cao tần) và thiết bị khối phổ Nguồn ICP chuyển đổi các nguyên tử trong mẫu thành ion, sau đó các ion này được phân tách và phát hiện bởi khối phổ kế.

Hình 2.4 Sơ đồ cấu tạo hệ thống thiết bị ICP MS Agilent 7700x

2.5.2 Nguyên tắc của phương pháp

Mẫu phân tích được đưa vào máy dưới dạng lỏng và phun thành sol khí vào môi trường plasma cao tần, nơi mẫu sẽ bị nguyên tử hóa và ion hóa Các ion sau đó được chiết suất qua bộ giao diện và buồng chân không để loại bỏ các thành phần không mang điện, đồng thời loại nhiễu đa phân tử trong buồng phản ứng ORS Những ion có số khối mong muốn được tách ra thông qua bộ lọc khối dựa trên tỷ số khối lượng/điện tích M/z Tín hiệu từ các ion này được khuếch đại và ghi nhận bởi detector, sau đó tín hiệu được xử lý bằng máy tính và phần mềm chuyên dụng.

2.5.3 Chuẩn bị và phân tích

Hệ thống ICP-MS cần duy trì chân không từ 1.10 -5 đến 6.10 -4 khi ở chế độ standby Nhiệt độ phòng sau khi bật plasma nên giữ trong khoảng 15 oC-30 oC, không được thay đổi quá 2 oC trong 1 giờ Để đảm bảo hiệu suất tối ưu, hệ thống cần ổn định ít nhất 10 phút sau khi bật plasma, tuy nhiên nên để ổn định trong 30 phút.

- Cần pha loãng mẫu có nồng độ vượt đường chuẩn

Để đảm bảo an toàn cho detector, trước tiên cần quét các nguyên tố có nồng độ thấp, sau đó mới quét các nguyên tố có nồng độ cao sau khi đã pha loãng.

- Thời gian rửa giữa các mẫu tối thiểu là 1 phút, thời gian ổn định mẫu ít nhất là 30 giây

Bảng 2.2 trình bày khoảng giá trị cho phép của các thông số trên máy 7700x khi ở chế độ chờ Áp suất khí Ar nằm trong dải 720 - 730 kPa, với dải tối ưu đề xuất từ 500 đến 700 kPa Áp suất dự phòng được xác định trong khoảng 1 đến 2 Pa, với dải tối ưu là từ 0.3 đến 5 Pa Cuối cùng, áp suất trong máy có dải từ 1 x 10^-5 đến 5 x 10^-5 Pa, với dải tối ưu đề xuất từ 1 x 10^-5 đến 6 x 10^-4 Pa.

Bảng 2.3 Khoảng giá trị cho phép của các thông số trên máy 7700x khi ở chế độ phân tích

Chỉ tiêu Dải chung Dải tối ưu đề xuất Áp suất khí Ar 720 - 730 kPa 500 to 700 kPa

Công suất hoạt động 1400 to 1600 W 700 to 1600 W

Tốc độ dòng nước làm mát

(RF/WC/IF) 1.0 to 2.0 L/phút 1.0 to 2.0 L/phút Interface/Backing pressure

(IF/BK) 250 to 300 Pa 250 to 490 Pa Áp suất máy khi không có khí 1 x 10 -4 to 2 x 10 -3 Pa 1 x 10 -4 to 2 x 10 -3 Pa Áp suất máy khi có khí 5 x 10 -4 to 1 x 10 -3 Pa NA

Tốc độ khí mang 1.01-1.11 L/phút 1.05 L/phút

Tốc độ khí phụ trợ 0-1.11 L/phút 0 L/phút Độ sâu mẫu 8.0mm 8.0mm

Các bước phân tích trên máy:

- Lọc mẫu đã qua xử lý vào các vial Đưa khay mẫu vào giá, kiểm tra lại nebulizer và Peri-pump tubing

Sau khi ổn định máy, cần tạo batch đường chuẩn và batch mẫu cần phân tích Tiếp theo, lựa chọn các thông số máy phù hợp cùng với số khối cho các nguyên tố cần phân tích.

Tại Sample list: Điền Sample name theo mã hóa mẫu và số vial chứa mẫu tương ứng

Tại AcqMethod: Lựa chọn các nguyên tố cần phân tích và mode phân tích (He/No gas) theo mã hóa mẫu và số vial chứa mẫu tương ứng

Sau khi lập batch lưu và Add queue

- Bật Chiller và quạt hút

- Bật plasma: Plasma On > No Startup

𝟏𝟎𝟎𝟎×𝑽 𝒉 ×f Trong đú C : Nồng độ chất phõn tớch (àg/m 3 )

Cđo : Nồng độ đo được trờn mỏy ICP-MS( àg/l)

Vđm : Thể tích dung dịch định mức sau xử lý mẫu (ml)

Vh : Thể tích khí (m 3 ) f : hệ số tỉ lệ khối lượng; f = 𝒎 𝟏

𝒎 𝟐 m1 tổng khối lượng giấy lọc bụi (g) m2 khối lượng giấy lọc bụi đem cân để phân tích kim loại (g)

2.5.4 Đảm bảo và kiểm soát chất lượng của phép phân tích

Giới hạn phát hiện (LOD) được xác định bằng cách đo nồng độ kim loại trên 10 giấy lọc tinh khiết và lấy ba lần độ lệch chuẩn của các giá trị nồng độ đo được Trong khi đó, giới hạn đo (LOQ) được tính bằng 10 lần độ lệch chuẩn của các giá trị nồng độ này Các giá trị LOD và LOQ được trình bày trong Bảng 2.4.

Rủi ro nhiễm bẩn của các mẫu giấy lọc tinh khiết trong thực nghiệm ngoài hiện trường được xác định thông qua việc so sánh nồng độ kim loại đo được giữa phòng thí nghiệm và ngoài hiện trường trên cùng một loại giấy lọc Kết quả phân tích cho thấy mức độ nhiễm bẩn kim loại dưới 10% so với hàm lượng trong mẫu bụi Độ chính xác của phép đo được kiểm tra định kỳ bằng cách phân tích các chất chuẩn đa nguyên tố, đảm bảo rằng các nguyên tố trong mẫu CRM và dung dịch chuẩn có tỉ lệ thu hồi tốt, dao động từ 80% đến 110%.

Kiểm soát chất lượng (QC) dựa vào việc đo lặp lại các mẫu phân tích và mẫu thêm chuẩn Độ ổn định của máy được xem là chấp nhận được khi độ chênh lệch giữa hai mẫu lặp không vượt quá 10% Hiệu suất thu hồi của các mẫu thêm chuẩn cần đạt từ 80-110%.

Cuối cùng 27 nguyên tố (Li, Be, B, Al, V, Cr, Na, K, Mg, Ba, As, Pb, Cd,

Các nguyên tố như Co, Cu, Fe, Zn, Ti, Sb, Ag, Sr, Se, Mo, Mn, Tl, Ni, và Sn được lựa chọn do có giá trị thu hồi tốt trong mẫu chuẩn Đồng thời, nồng độ của các nguyên tố này trong mẫu thực tế cũng lớn hơn các giá trị LOD và LOQ.

Bảng 2.4Các giá trị LOD, LOQ của các nguyên tố.

Nguyên tố LOD in air (àg/m 3 ) LOQ (àg/m 3 )) Tỷ lệ thu hồi (%)

(*) không có giá trị chuẩn

Đánh giá xác định nguồn gốc các kim loại trong bụi PM 2.5

2.6.1 Chuẩn bị dữ liệu quan trắc cho phân tích PMF

Bộ dữ liệu đầu vào để chạy mô hình thường bao gồm kết quả phân tích thành phần kim loại trong mẫu bụi (nồng độ) và độ bất định (Uncertainty).

Dữ liệu trong Concentration bao gồm: Giá trị trung bình của nồng độ các kim loại có trong bụi PM2.5

Dữ liệu độ bất định phản ánh mức độ chính xác của các số liệu nồng độ, được tính toán dựa trên sai số của phép đo và giới hạn của thiết bị phân tích.

Bộ dữ liệu thông số hóa lý thường chứa các giá trị dưới giới hạn phát hiện (BDL) và giá trị khuyết (MV) Trong trường hợp dữ liệu BDL, nồng độ thấp hơn giới hạn phát hiện khiến chúng ta chỉ biết rằng giá trị rất nhỏ Ngược lại, dữ liệu khuyết không cung cấp thông tin nào do các giá trị không xác định Để không loại bỏ dữ liệu này và đảm bảo ma trận đầu vào không chứa giá trị khuyết, phương pháp PMF có khả năng ước tính độ không chắc chắn của các giá trị BDL.

MV Polissar (1998) trong nghiên cứu về PMF về mẫu khí đã gợi ý các ước tính sau đây:

𝟑 với các giá trị xác định 𝑣𝑖𝑗 (2.1)

𝟑 với các giá trị BDL (2.2)

𝑥𝑖𝑗 = 𝑣̅𝑖𝑗; σ𝑖𝑗 = 4𝑣̅𝑖𝑗 với các giá trị MV (2.3)

Trong đó, 𝑢𝑖𝑗, D𝐿𝑖𝑗 và 𝑣̅𝑖𝑗 lần lượt đại diện cho độ không đảm bảo phân tích, giới hạn phát hiện của phương pháp, và giá trị trung bình nồng độ đo đạc của mẫu i và thông số j [33, 34].

Trong quá trình phân tích PMF, toàn bộ dữ liệu sẽ được xem xét kỹ lưỡng Mỗi thông số sẽ được đánh giá theo ba mức độ: “Mạnh”, “Trung bình” và “Yếu”.

“Yếu” và “Xấu” dựa vào tỷ số signal/noise (S/N) Paatero and Hopke đã giới thiệu cách đánh giá các thông số này như sau:

- Biến được coi là “Mạnh” nếu tỷ số S/N > 2

- Biến được coi là “Yếu” khi 0,2 < S/N < 2

- Biến được coi là “Xấu” khi S/N < 0,2

Sau đó, các biến “Xấu” sẽ bị loại ra khỏi mô hình

2.6.2 Xác định số nhân tố

Trong phân tích mô hình yếu tố (PMF), việc xác định số lượng nhân tố là rất quan trọng Nếu số nhân tố quá ít, sẽ dẫn đến việc kết hợp các nguồn có bản chất khác nhau, trong khi nếu quá nhiều nhân tố được đưa vào, mô hình thực có thể bị tách thành nhiều nguồn giả Hiện tại, có một số phương pháp để xác định số lượng nhân tố trong PMF, bao gồm phân tích giá trị Q, phân tích phần dư, IM và IS, cũng như ma trận quay.

IM và IS là hai chỉ số quan trọng trong việc lựa chọn số nhân tố Hai thông số này được tính toán dựa trên ma trận dư đã thay đổi tỷ lệ (scaled residual matrix) R, trong đó các phần tử 𝑟𝑖𝑗 được xác định một cách cụ thể.

Từ ma trận R, chúng ta có thể tính toán IM, tức là giá trị trung bình lớn nhất của mỗi cột, và IS, giá trị độ lệch chuẩn lớn nhất của mỗi cột, theo công thức (2.5) và (2.6).

Trong bài viết này, 𝑟̅𝑗 được xác định là trung bình của hàng thứ i, theo công thức (2.5) và (2.6) Giá trị IM đại diện cho trung bình lớn nhất, trong khi IS thể hiện độ lệch chuẩn lớn nhất của biến thứ j, với IS được coi là phù hợp hơn Bằng cách biểu diễn giá trị IM và IS cùng với số nhân tố, chúng ta có thể loại bỏ những nhân tố có giá trị IM và IS cao, vì điều này chỉ ra sự không phù hợp và không chính xác Hơn nữa, khi số nhân tố đạt đến ngưỡng tối đa, IM và IS sẽ giảm đột ngột, giúp xác định số nhân tố phù hợp.

2.6.3 Xác định ma trận trọng số nhân tố và ma trận điểm nhân tố

Kết quả phân tích PMF tạo ra hai ma trận G và F Từ ma trận G, chúng ta thực hiện hồi quy tuyến tính để xác định các hệ số hồi quy Ma trận trọng số nhân tố được tính bằng cách chia giá trị từng cột của ma trận F cho hệ số hồi quy tương ứng Đồng thời, ma trận điểm số nhân tố được tính bằng cách nhân giá trị từng cột của ma trận G với hệ số hồi quy tương ứng.

Phần mềm HYSPLIT được sử dụng ở chế độ "Backward" để xác định nguồn gốc của khối khí di chuyển đến vị trí lấy mẫu Mô hình này được chạy mỗi 72 giờ trong khoảng thời gian từ 04/5/2021 đến 01/6/2021, nhằm xác định các vùng địa lý mà khối khí đã đi qua Nghiên cứu tập trung vào hướng khối khí tại độ cao 500m, trong khi một nghiên cứu của Cohen và cộng sự cũng đã khảo sát tại hai độ cao 300m và 500m để nghiên cứu hướng khối khí tại Hà Nội.

Các bước để tính toán quỹ đạo mô hình như sau:

Bước 1 Truy cập https://www.ready.noaa.gov/HYSPLIT.php Ở chế độ khách lựa chọn “Run HYSPLIT Trajectory Model (No registration required)”

Nhập thông số đầu vào qua lệnh Setup run, bao gồm vị trí, thời gian tính toán, dữ liệu khí tượng và độ cao nghiên cứu, sau đó lưu trữ các thông số này.

Bước 3 Thiết lập hiển thị kết quả

Bước 4 Xử lý, lưu kết quả.

Phương pháp đánh giá rủi ro

Đánh giá rủi ro sức khỏe được thực hiện thông qua việc phân tích các con đường tiếp xúc khác nhau như tiếp xúc qua da, đường tiêu hóa và hô hấp Các công thức tính toán liều lượng phơi nhiễm trung bình được tham khảo từ US-EPA, đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy trong việc xác định mức độ rủi ro.

Đánh giá nguy cơ phơi nhiễm nhằm xác định mức độ (cường độ, tần số, thời gian hoặc liều) mà con người tiếp xúc với hóa chất trong môi trường Trong quá trình này, các đặc tính của sự phơi nhiễm, con đường phơi nhiễm và nồng độ phơi nhiễm được xác định Thông thường, việc định lượng nồng độ phơi nhiễm được thực hiện qua các bước cụ thể.

Phương trình đánh giá phơi nhiễm đối với chất gây ô nhiễm trong bụi

CDI là lượng chất độc hấp thụ vào cơ thể hàng ngày qua đường hô hấp của một người mắc bệnh nhiễm độc mãn tính trong suốt 70 năm, được tính bằng mg/kg/ngày.

Ci: Nồng độ chất ô nhiễm trong bụi (mg/m 3 )

IR Tốc độ hô hấp (m 3 /h)

ET Thời gian phơi nhiễm (h/ngày)

EF Tần suất phơi nhiễm (ngày/năm)

ED khoảng thời gian phơi nhiễm (năm)

AT Thời gian phơi nhiễm trung bình (ngày)

Trọng lượng cơ thể trung bình của người trưởng thành Việt Nam ảnh hưởng đến sự hấp thụ kim loại nặng, đặc biệt là các chất có lượng hấp thụ thấp Giả thiết rằng mối quan hệ giữa liều lượng và phản ứng là tuyến tính, từ đó mức độ rủi ro gây ung thư được xác định thông qua phương trình 2.8.

LCR= CDI×CSF (2.8) trong đó:

LCR: Mức độ rủi ro gây ung thư suốt đời

Nồng độ chất phơi nhiễm (CDI) là lượng chất độc mà một người hít thở vào cơ thể hàng ngày, đặc biệt là những người sống trong tình trạng nhiễm độc mãn tính trong suốt 70 năm Đơn vị đo lường CDI được tính bằng mg/kg/ngày.

CSF(Cancer Slope Factors): Hệ số rủi ro gây ung thư (mg.kg -1 ngày -1 )

Theo khuyến cáo của EPA - Mỹ, giá trị LCR dưới 10^-6 được coi là mức an toàn, trong khi giá trị trên 10^-6 cho thấy nguy cơ ung thư cao Để đánh giá rủi ro không gây ung thư của các chất, cần áp dụng chỉ số Hazard Quotient (HQ).

Trong đó RfC là liệu lượng tham chiếu khi hít vào(mg/m 3 )

Chỉ số nguy hại HI (Hazard Index) được ước lượng bằng tổng các thương số nguy hại HQ của các chất ô nhiễm:

Nếu HI >1 thì có thể có độc tính xuất hiện trong chất ô nhiễm, ngược lại

HI < 1 là mức chấp nhận an toàn

Trong luận văn này, giá trị CDI được xác định dựa trên nồng độ trung bình của các kim loại nặng trong không khí ngoài trời, nhằm ước tính giá trị LCR Chi tiết về các bước đánh giá rủi ro được trình bày trong chương 3, phần kết quả của nghiên cứu.