Nhiệt độ trung bình năm của 4 thập kỷ gần đây (1961 2000) cao hơn trung bình năm của 3 thập kỷ trước đó (19311960). Cụ thể, nhiệt độ trung bình năm của thập kỷ 1991 2000 ở 3 địa điểm Hà Nội, Đà Nẵng, thành phố Hồ Chí Minh đều cao hơn trung bình của thập kỷ 19311940 lần lượt là 0,80C; 0,40C và 0,60C. Năm 2007, nhiệt độ trung bình năm ở cả 3 nơi trên đều cao hơn trung bình của thập kỷ 1931 1940 là 0,8 1,30C và cao hơn thập kỷ từ năm 1991 đến 2000 là 0,4 0,50C3. Hiện tượng ElNino, LaNina ngày càng tác động mạnh mẽ đến Việt Nam. BĐKH thực sự đã làm cho các thiên tai, đặc biệt là bão, lũ, hạn hán ngày càng ác liệt. Theo tính toán, nhiệt độ trung bình ở Việt Nam có thể tăng lên 30C và mực nước biển có thể dâng 1m vào năm 2100. Nếu mực nước biển dâng 1 m, khoảng 40 nghìn km2 đồng bằng ven biển Việt Nam sẽ bị ngập hàng năm, trong đó
TỔNG QUAN Y VĂN
Định nghĩa
- Khí hậu: thường định nghĩa là "thời tiết trung bình" hay chính là bảng thống kê định kỳ về ý nghĩa các sự thay đổi về số lượng có liên quan trong khoảng thời gian khác nhau, từ hàng tháng đến hàng nghìn, hàng triệu năm Theo định nghĩa của Tổ chức khí tượng Thế giới (World Meteorological Organization - WMO), khoảng thời gian trên được tính là 30 năm.
- Biến đổi khí hậu: là sự biến đổi trạng thái của khí hậu so với trung bình hoặc dao động của khí hậu duy trì trong một khoảng thời gian dài, thường là vài thập kỷ hoặc dài hơn Biến đổi khí hậu có thể xảy ra do các quá trình tự nhiên bên trong hoặc các tác động bên ngoài, do hoạt động của con người làm thay đổi thành phần của khí quyển hay trong khai thác sử dụng đất.
- Sóng nhiệt: Một đợt nắng nóng dùng để chỉ một thời gian dài của thời tiết nắng nóng, có thể được đi kèm với độ ẩm cao Chúng ta có xu hướng sử dụng các định nghĩa Tổ chức Khí tượng Thế giới của một đợt nắng nóng là "khi nhiệt độ tối đa hàng ngày của hơn năm ngày liên tiếp vượt quá nhiệt độ tối đa trung bình của 5°C, thời gian bình thường là 1961-1990" Tuy nhiên định nghĩa này sẽ được kết hợp với các tiêu chí cụ thể (nhiệt độ, độ ẩm, thời gian, vv) mà có thể thay đổi theo từng nơi.
Tình hình thay đổi nhiệt độ do biến đổi khí hậu
1.2.1 Tình hình thay đổi nhiệt độ do biến đổi khí hậu trên toàn thế giới
Nhiệt độ trái đất trong 100 năm qua đã ấm lên khoảng 0,75 0 C, mực nước biển đã dâng khoảng 20 cm, Tình trạng tăng nhiệt độ trung bình đã dẫn đến tan chảy các sông băng, mực nước biển tăng lên và thay đổi lượng mưa Biến đổi khí hậu gây ra tác động đến hệ sinh thái, lượng mưa, nhiệt độ và các hệ thời tiết, hiện tượng nóng lên toàn cầu sẽ trực tiếp ảnh hưởng tới tất cả các quốc gia Báo cáo phát triển con người 2007/2008 đã đưa ra năm yếu tố tăng rủi ro có thể dẫn đến thụt lùi trong phát triển con người đó là giảm năng suất nông nghiệp, suy giảm an ninh về nước ngày càng cao, tăng nguy cơ đối mặt với ngập lụt vùng duyên hải và các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, suy thoái các hệ sinh thái và đặc biệt là nguy cơ về sức khoẻ ngày một tăng Ủy Ban Liên Chính phủ về Biến đổi khí hậu IPCC dự báo các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt sẽ diễn ra thường xuyên hơn Hạn hán và lũ lụt hiện đã là tác nhân chính gây ra các thảm hoạ liên quan đến khí hậu hiện đang liên tục gia tăng Từ năm 2000 đến
2004, trung bình mỗi năm khoảng 262 triệu người bị ảnh hưởng, trong đó hơn 98% là người người dân các nước đang phát triển Diện tích các khu vực phải hứng chịu hạn hán sẽ tăng lên, dẫn đến hủy hoại môi trường sống Nhiệt độ tăng quá 2°C sẽ đẩy nhanh quá trình mựa nước dâng lên, dẫn đến việc mất phần lớn nơi cư trú của người dân các nước như Băng-la- đét, Ai Cập và Việt Nam và nhấn chìm một số đảo quốc nhỏ Mực nước biển tăng và hoạt động ngày càng dữ dội của các cơn bão nhiệt đới sẽ khiến từ 180 triệu đến 230 triệu người nữa phải gánh chịu nạn ngập lụt ở vùng ven biển
1.2.2 Tình hình thay đổi nhiệt độ do biến đổi khí hậu tại Việt Nam
Kết quả phân tích các số liệu khí hậu cho thấy biến đổi của các yếu tố khí hậu và mực nước biển cho thấy:
- Nhiệt độ trung bình năm của 4 thập kỷ gần đây (1961 - 2000) cao hơn trung bình năm của 3 thập kỷ trước đó (1931-1960) Cụ thể, nhiệt độ trung bình năm của thập kỷ 1991 - 2000 ở 3 địa điểm Hà Nội, Đà Nẵng, thành phố Hồ Chí Minh đều cao hơn trung bình của thập kỷ 1931-1940 lần lượt là 0,8 0 C; 0,4 0 C và 0,6 0 C Năm
2007, nhiệt độ trung bình năm ở cả 3 nơi trên đều cao hơn trung bình của thập kỷ
1931 - 1940 là 0,8 - 1,3 0 C và cao hơn thập kỷ từ năm 1991 đến 2000 là 0,4 - 0,5 0 C.Hiện tượng El-Nino, La-Nina ngày càng tác động mạnh mẽ đến Việt Nam BĐKH thực sự đã làm cho các thiên tai, đặc biệt là bão, lũ, hạn hán ngày càng ác liệt.Theo tính toán, nhiệt độ trung bình ở Việt Nam có thể tăng lên 3 0 C và mực nước biển có thể dâng 1m vào năm 2100 Nếu mực nước biển dâng 1 m, khoảng 40 nghìn km 2 đồng bằng ven biển Việt Nam sẽ bị ngập hàng năm, trong đó 90% diện tích thuộc các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long bị ngập hầu như hoàn toàn
- Không khí lạnh: Số đợt không khí lạnh ảnh hưởng tới Việt Nam giảm đi rõ rệt trong hai thập kỷ qua Tuy nhiên, các biểu hiện dị thường lại thường xuất hiện, điển hình gần đây là đợt không khí lạnh gây rét đậm, rét hại kéo dài 38 ngày trong hai tháng
1 và 2 của năm 2008 tại Bắc Bộ.
- Thiên tai: bão có cường độ mạnh xuất hiện nhiều hơn trong những năm gần đây. Quỹ đạo bão có dấu hiệu dịch chuyển dần về phía nam và mùa bão kết thúc muộn hơn, nhiều cơn bão có đường đi dị thường hơn sau Trung bình hàng năm có khoảng 12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông, trong đó khoảng 45% số cơn xuất phát từ trên Biển Đông và 55% số cơn từ Thái Bình Dương di chuyển vào Số cơn bão và áp thấp nhiệt đới ảnh hưởng đến Việt Nam vào khoảng 7 cơn mỗi năm và trong đó có 5 cơn đổ bộ hoặc ảnh hưởng trực tiếp đến đất liền nước ta Số lượng xoáy thuận nhiệt đới hoạt động trên khu vực Biển Đông có xu hướng tăng nhẹ, trong khi đó số cơn ảnh hưởng hoặc đổ bộ vào đất liền Việt Nam không có xu hướng biến đổi rõ ràng Khu vực đổ bộ của các cơn bão và áp thấp nhiệt đới vào Việt Nam có xu hướng lùi dần về phía Nam lãnh thổ nước ta; số lượng các cơn bão rất mạnh có xu hướng gia tăng; mùa bão có dấu hiệu kết thúc muộn hơn trong thời gian gần đây Mức độ ảnh hưởng của bão đến nước ta có xu hướng mạnh lên Ở một số khu vực như các tỉnh miền Trung và đồng bằng Sông Cửu Long, lũ xuất hiện với cường độ tăng lên so với nửa đầu thế kỷ 20 Hạn hán (gồm hạn tháng và hạn mùa) có xu thế tăng lên nhưng với mức độ không đồng đều giữa các vùng và giữa các trạm trong từng vùng khí hậu Hiện tượng nắng nóng có dấu hiệu gia tăng rõ rệt ở nhiều vùng trong cả nước, đặc biệt là ở Trung Bộ và Nam Bộ.
- Mực nước biển: Số liệu quan trắc tại các trạm hải văn dọc ven biển Việt Nam cho thấy tốc độ dâng lên của mực nước biển trung bình ở Việt Nam hiện nay là khoảng3mm/năm (giai đoạn 1993-2008), tương đương với tốc độ tăng trung bình trên thế giới Trong khoảng 50 năm qua, mực nước biển tại Trạm hải văn Hòn Dấu dâng lên khoảng 20cm.
1.2.3 Mức độ biến đổi, tính chất biến đổi, xu thế biến đổi của nhiệt độ khu vực
TP HCM a Đặc điểm phân bố nhiệt độ
Hình 1.1 Phân bố nhiệt độ trung bình năm ( o C)
Ngoài việc thể hiện ảnh hưởng của biển đến phân bố nhiệt độ trung bình năm ởTP.HCM, ảnh hưởng của mặt đệm đô thị cũng rất rõ nét Bản đồ phân bố nhiệt độ trung bình năm (Hình 1.1) cho thấy một vùng nóng nằm ở trung tâm đô thị, với nhiệt độ cao nhất là 27,5 o C, cao hơn khu vực xung quanh khoảng 0,3 o C Mức chênh này là của giá trị nhiệt độ trung bình năm, do đó vào những ngày nắng nóng, nhiệt độ ở trung tâm thành phố sẽ cao hơn ngoại vi so với giá trị này nhiều lần Như vậy, với khả năng hấp thụ nhiệt cao của các vật liệu xây dựng, đường phố nhỏ hẹp cộng với việc thiếu diện tích cây xanh đã làm xuất hiện hiệu ứng đảo nhiệt trên khu vực đô thị TP HCM.
Bảng 1.1 cho thấy nhiệt độ trung bình tháng phụ thuộc vào từng mùa, các tháng mùa khô có nhiệt độ khá cao và các tháng còn lại có nhiệt độ thấp hơn Nhiệt độ cao nhất xảy ra vào tháng cuối mùa khô (tháng 4) Tháng 4 là một trong những tháng có nhiệt độ cao mặt trời cao nhất, do nằm cuối mùa khô nên độ ẩm tiềm năng trong đất cũng thấp nhất Đây là các nguyên nhân chính tạo nền nhiệt độ cao trong tháng 4 với nhiệt độ trung bình trạm Tân Sơn Hòa là 29,5 o C.
Bảng 1.1 Thống kê nhiệt độ tháng trạm Tân Sơn Hòa ( o C)
T tb : nhiệt độ trung bình; T min TB: nhiệt độ tối thấp trung bình; T max TB: nhiệt độ tối cao trung bình
Nhiệt độ trung bình tháng 12 là 26,2 o C, đây là tháng có nhiệt độ thấp nhất Đây là thời gian TP HCM chịu ảnh hưởng của lưỡi không khí lạnh cực đới, hơn nữa lượng ẩm tiềm năng trong đất của tháng này khá cao và là tháng có độ cao mặt trời thấp nhất.
Hình 1.2 Nhiệt độ tháng trạm Tân Sơn Hòa
Biên độ nhiệt độ trung bình ngày dao động từ 7,3 o C đến 9,8 o C, các tháng mùa khô là thời gian có biên độ nhiệt độ ngày cao nhất, các tháng mùa mưa có sự ổn định nhiệt độ trong ngày cao hơn So với các tỉnh phía bắc nước ta thì biên độ nhiệt độ ngày của TP. HCM là khá thấp.
Thống kê trong Bảng 1.2 và Bảng 1.3 về nhiệt độ thấp nhất và cao nhất cho thấy các tháng có nhiệt độ cao nhất thường xuất hiện từ năm 1998 trở lại đây, trong khi đó các tháng có nhiệt độ thấp nhất lại xuất hiện vào thời gian trước đó Kết quả này cho thấy sự gia tăng nhiệt độ Thành phố trong những năm gần đây, ngoài nguyên nhân BĐKH toàn cầu thì nó còn là hệ quả tất yếu của quá trình phát triển đô thị từ sau thời kỳ mở cửa.
Bảng 1.2 Nhiệt độ thấp nhất trung bình và năm xuất hiện, trạm Tân Sơn Hòa
Bảng 1.3 Nhiệt độ cao nhất trung bình và năm xuất hiện, trạm Tân Sơn Hòa
Hình 1.3 về biến trình nhiệt độ trung bình giờ trong các tháng cho thấy, nhiệt độ cao nhất thường xuất hiện trong khoảng thời gian từ 13h đến 14h, nhiệt độ thấp nhất thường xuất hiện trong khoảng thời gian từ 5h đến 5h30’ Biến trình này hoàn toàn phụ thuộc vào độ cao mặt trời theo ngày Trong khoảng thời gian từ 12h đến 15h của tháng 3,
4 và 5, nhiệt độ trung bình giờ thường đạt ở mức khá cao, trên 32 o C Nhiệt độ thấp nhất từ 4-6h trong tháng 1 và tháng 12, trung bình dưới 23 o C.
Hình 1.3 Nhiệt độ trung bình bề mặt trạm Tân Sơn Hòa ( o C)
So với mực 2m thì biến đổi theo thời gian của nhiệt độ khi lên cao cũng có nét tương tự Trong lớp từ 0 – 3000m, càng lên cao thì sự thay đổi nhiệt độ theo thời gian càng giảm Trong khoản thời gian từ tháng 3 đến tháng 10, ở độ cao từ mặt đất đến 500m là phần có nhiệt độ cao, phần còn lại có nhiệt độ thấp hơn (Hình 1.4) Ở trên độ cao này và nhất là từ độ cao 1000 – 3000m thì sự thay đổi của nhiệt độ theo thời gian là không đáng kể.
Hình 1.4 Nhiệt độ trên cao trạm Tân Sơn Hòa ( o C)
Bảng 1.4 Gradient nhiệt độ theo độ cao tại trạm Tân sơn Hòa ( o C/100m)
Phân tích gradient của nhiệt độ không khí ở lớp biên từ số liệu quan trắc cao không trạm Tân Sơn Hòa cho thấy trong lớp ở độ cao 10 – 500m, gradient nhiệt độ không khí biến đổi đáng kể theo thời gian Từ tháng 10 đến tháng 2 năm sau, gradient nhiệt độ theo độ cao thường dưới -0,45 o C/100m, thấp nhất là vào tháng 12 và tháng 1 với giá trị khoảng -0,3 o C/100m Các tháng còn lại điều có giá trị trên -0,5 o C/100m, với giá trị cao nhất là- 0,73 o C/100m rơi vào tháng tư Nguyên nhân có mức giảm nhiệt độ thấp từ tháng
Tổng quan về tác động của nhiệt độ lên sức khỏe người dân
Tình trạng nóng lên làm thay đổi cấu trúc mùa nhiệt hàng năm Lũ lụt làm tăng khả năng xảy ra một số bệnh nhiệt đới: sốt rét, sốt xuất huyết, làm tăng tốc độ sinh trưởng và phát triển nhiều loại vi khuẩn và côn trùng, vật chủ mang bệnh, làm tăng số lượng người bị bệnh nhiễm khuẩn dễ lây lan, Nhiệt độ tăng làm tăng tác động tiêu cực đối với sức khỏe con người, dẫn đến gia tăng một số nguy cơ đối với tuổi già, người mắc bệnh tim mạch, bệnh thần kinh Các yếu tố chính như tuổi tác và gánh nặng của một số bệnh quan trọng như bệnh tim và tiểu đường có thể trở nên trầm trọng hơn do nhiệt độ Tại Hoa Kỳ, số lượng người nhạy cảm với nhiệt có độ tuổi từ 65 trở lên dự kiến sẽ tăng từ 12,4% năm
2000 lên 20% trong năm 2060 Tại Việt Nam, biển đổi khí hậu đã làm cho các thiên tai, đặc biệt là bão, lũ, hạn hán ngày càng ác liệt
Theo đánh giá của chương trình Phát triển Liên Hiệp Quốc (UNEP) năm 2011, Việt Nam với đường bờ biển dài có nguy cơ dễ bị bão và lốc xoáy mỗi năm, thêm vào đó là tình trạng lũ lụt từ sông Cửu Long dự báo có khả năng ngày càng trở nên dữ dội hơn do biến đổi khí hậu Một số nhánh sông thấp hơn mực nước biển 1m, thậm chí một số vùng chỉ dưới mực nước biển, hơn 80% dân số của nước ta sống tại nông thôn và vùng ven biển khu vực đất thấp do đó rất dễ bị tổn thương bởi các thiên tai như bão, lũ lụt và hạn hán Các điều kiện thời tiết khắc nghiệt dự báo sẽ tác động đến sức khoẻ, đặc biệt ở người già và người bệnh và tăng tỷ lệ mắc các bệnh gây ra do vectơ như sốt rét, sốt xuất huyết và viêm não Nhật Bản Trong khoảng thời gian 40 năm 1936-1975, gần 20.000 người đã thiệt mạng tại Hoa Kỳ do tác động của nhiệt và bức xạ mặt trời Trong đợt nắng nóng cực độ năm 1980, hơn 1.250 người đã chết do của nhiệt độ cực đoan Trong điều kiện của tiểu bang New York, từ 1994 – 2006 đã có 86 trường hợp tử vong do nhiệt độ cực đoan; 79 người tử vong trong vòng 7 năm từ 1999 – 2006.
Các nghiên cứu đã thực hiện trong và ngoài nước
1.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Một nghiên cứu thiết kế bắt chéo trong từng ca (case-crossover) về nhiệt và số ca tử vong hàng ngày do bệnh tim mạch ở người già tại Hoa Kỳ cho thấy đã có những thay đổi theo thời gian Vào mùa hè năm 1987 số tử vong do bệnh tim mạch tăng trung bình là 4,7% khi nhiệt độ tăng mỗi 10 0 F Tuy nhiên, đến mùa hè năm 2000, nguy cơ với nhiệt độ cao đã không tồn tại (-0,4%) Ngược lại, sự gia tăng nhiệt độ trong các mùa thu, đông và xuân lại có liên quan với sự sụt giảm trong số ca chết và sự sụt giảm này duy trì không đổi theo thời gian Nghiên cứu kết luận rằng số tử vong do bệnh tim mạch ở người già đã giảm theo thời gian, khả năng là do sự sử dụng điều hòa không khí tăng lên, trong khi vẫn tồn tại các nguy cơ với nhiệt độ lạnh gia tăng Nghiên cứu thiết kế bắt chéo trong từng ca tại Bắc Kinh từ 1999-2000 cho thấy trong một đợt sóng nhiệt dài 7 ngày, với nhiệt độ tối cao là 41,5 0 C và độ ẩm trung bình là 58,5%, OR đối với tử vong do nhồi máu cơ tim cấp
(AMI - acute myocardial infarction) ở nữ là cao hơn nam, OR tương ứng là 2,392 (95%
CI: 1,649 – 3,470) và 2,514 (95% CI: 1,613 – 3,919) OR đối với tổng số chết hàng ngày
(daily death counts) ở nhóm tuổi từ 65 trở lên là cao hơn so với nhóm tuổi dưới 65 với
OR tương ứng là 2,623 (95% CI: 1,880 – 3,660) và 2,000 (95% CI: 1,149 – 3,482), OR ở nữ nhóm tuổi từ 65 trở lên là 2,800 (95% CI: 1,676 – 4,678) Đáng chú ý là độ ẩm tương đối tăng có khả năng tăng các ảnh hưởng của sóng nhiệt, OR đối với tử vong do nhồi máu cơ tim cấp trong một đợt sóng nhiệt dài 3 ngày có nhiệt độ tối cao là 36,8 0 C, độ ẩm trung bình 61,0% là 1,846 (95% CI: 0,671 – 5,067); trong khi trong một đợt sóng nhiệt dài 4 ngày, nhiệt độ tối cao là 37,4 0 C, độ ẩm trung bình chỉ là 42,0% thì OR giảm chỉ còn 1,5 ( 95% CI: 0,632 – 3,560).
Theo Shu-Yi Liao (2010) ở Đài Loan, số trường hợp tử vong do bệnh tim gia tăng 0,226% khi nhiệt độ tăng 1% Hơn nữa, số ca tử vong bởi bệnh tim sẽ tăng từ 1,2% đến 4,1% dưới ảnh hưởng nghiêm trọng của biến đổi khí hậu Đồng thời, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, khu vực có nhiệt độ khí quyển gia tăng có tỷ lệ tử vong tăng cao Ví dụ mùa hè kéo dài năm 2003 ở Châu Âu có nhiệt độ cao kỷ lục đã gây ra số lượng lớn tử vong, đặc biệt là ở người cao tuổi Theo ước đoán, 70.000 ca tử vong xảy ra ở Tây Âu trong suốt mùa hè đó Tương tự như vậy, nhiệt độ tăng làm tăng tác động tiêu cực đối với sức khỏe con người, dẫn đến gia tăng một số nguy cơ đối với tuổi già, người mắc bệnh tim mạch, bệnh thần kinh Các yếu tố chính như tuổi tác và gánh nặng của một số bệnh quan trọng như bệnh tim và đái tháo đường có thể trở nên trầm trọng hơn do nhiệt độ.
Nghiên cứu về tác động của biến đổi khí hậu được thực hiện trong năm 2011 tại 4 xã ven biển của tỉnh Bến Tre cho thấy các bệnh thường mắc phải có liên quan đến việc thay đổi khí hậu tại đây, cụ thể là cảm, bệnh về cơ xương khớp, tai mũi họng và viêm xoang Bên cạnh đó có sự khác biệt giữa tình hình mắc bệnh theo nhóm tuổi, tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm trên 40 đến 60 tuổi cao gấp 1,16 lần và tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm trên 60 tuổi cao gấp 1,85 lần so với nhóm dưới 40 tuổi Kết quả nghiên cứu được thực hiện tại Cà Mau năm 2012 cho thấy trong các năm từ 2000 đến năm 2011, các bệnh ảnh hưởng trực tiếp bởi biến đổi khí hậu như các bệnh liên quan đến sốt nhiệt và các bệnh liên quan đến hô hấp có chiều hướng gia tăng thêm các ca theo các năm sự tương quan giữa sự thay đổi về nhiệt độ và sự gia tăng số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ Số trường hợp mắc các bệnh này thường gia tăng mạnh vào những năm có nhiệt độ trung bình cao Đặc biệt vào năm 2011 với nhiệt độ trung bình năm khá cao 27,2 o C, số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ đã tăng kỷ lục lên 10353 ca, cao hơn 3599 ca so với năm 2010. Trong 6 tháng đầu năm 2012 nhiệt độ trung bình cao kỷ lục 27,9 o C Nên mặc dù mới qua
6 tháng nhưng số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ đã đạt 6911, hơn số ca mắc của năm 2010 là 157 ca Bệnh liên quan đến hô hấp cũng có chiều hướng thay đổi trong các năm qua, các năm có số trường hợp mắc bệnh liên quan đến đường hô hấp Và trong
10 năm trở lại đây, năm 2005 là năm có số trường hợp mắc bệnh liên quan đến đường hô hấp cao nhất là 3094 trường hợp Sự tương quan của việc thay đổi nhiệt độ trung bình và việc bùng phát trở lại của nhóm bệnh liên quan đến Véc tơ.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Tất cả các dữ kiện được thu thập bằng cách hồi cứu dữ kiện thứ cấp sẵn có Cụ thể như sau:
- Dữ kiện khí tượng thủy văn:
Bao gồm các dữ kiện như: nhiệt độ không khí tối cao, nhiệt độ không khí tối thấp, nhiệt độ không khí trung bình, độ ẩm không khí trung bình (tất cả là số liệu được thu thập hàng ngày) Nơi thu thập dữ kiện là trạm Tân Sơn Hòa, TP.HCM.
- Dữ kiện về bệnh tật:
Bao gồm dữ kiện về số ca mắc, số ca chết đối với các bệnh như sốt xuất huyết, tiêu chảy, đột quỵ Dữ kiện bệnh tật có hai cách thu thập, cụ thể như sau:
Bệnh sốt xuất huyết, bệnh tiêu chảy: thu thập theo từng tháng, từ tháng 1 năm
2000 đến tháng 12 năm 2014 Nguồn cung cấp dữ kiện là Trung tâm Y tế dự phòng Thành phố Hồ Chí Minh.
Bệnh đột quỵ: thu thập theo từng quý, từ quý 1 năm 2006 đến quý 4 năm 2014. Nguồn cung cấp dữ kiện là Sở Y tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Bao gồm các số thống kê mô tả như tần suất, phần trăm, trung bình, độ lệch chuẩn, trung vị.
Dữ kiện bệnh tật có hai cách thu thập, cụ thể như sau:
Bệnh sốt xuất huyết, bệnh tiêu chảy: sử dụng mô hình ARIMA - Autoregressive integrated moving average – để thiết lập mô hình đối với biến số số ca mắc bệnh sốt xuất huyết, số ca mắc bệnh tiêu chảy và các biến số môi trường có liên quan.
Bệnh đột quỵ: sử dụng hai mô hình hồi quy là hồi quy Poisson và ‘NegativeBinomial Regression Model’ để thiết lập mô hình đối với biến số số ca mắc đột quỵ và các biến số môi trường có liên quan.
Định nghĩa biến số
- Nhiệt độ tối cao hàng ngày (T max )
Là biến số định lượng, liên tục, được xác định là giá trị nhiệt độ cao nhất trong khoảng thời gian 24h mỗi ngày.
- Nhiệt độ tối thấp hàng ngày (T min )
Là biến số định lượng, liên tục, được xác định là giá trị nhiệt độ thấp nhất trong khoảng thời gian 24h mỗi ngày.
- Nhiệt độ trung bình hàng ngày (T tb )
Là biến số định lượng, liên tục, được xác định là giá trị trung bình của nhiệt độ tối cao và nhiệt độ tối thấp trong khoảng thời gian 24h mỗi ngày theo công thức sau:
- Ngưỡng nhiệt độ xác định sóng nhiệt (T th )
Là giá trị nhiệt độ được xác định tại bách phân vị thứ 95 của giá trị nhiệt độ tối cao hàng ngày trong khoảng thời gian nghiên cứu (từ tháng 1 năm 2000 đến tháng
Là biến số định tính, có 2 giá trị là 0 – “không có sóng nhiệt” và 1 – “có sóng nhiệt” Biến số sóng nhiệt được xác định có giá trị 1 khi thỏa mãn 2 điều kiện sau:
(1) nhiệt độ tối đa hàng ngày lớn hơn hoặc bằng ngưỡng nhiệt độ xác định sóng nhiệt và (2) thời khoảng của sự kiện là lớn hơn hoặc bằng 3 ngày liên tiếp.
- Số ca mắc đột quỵ theo quý (dq_m):
Là tổng số ca mắc đột quỵ được ghi nhận trong từng quý.
- Giá trị trung bình theo quý của nhiệt độ trung bình hàng ngày (Ttb_q):
Là biến số định lượng, là giá trị trung bình tính từ dữ kiện giá trị nhiệt độ trung bình hàng ngày của từng quý.
- Giá trị trung bình theo quý của nhiệt độ tối thấp hàng ngày (Tmin_q):
Là biến số định lượng, là giá trị trung bình tính từ dữ kiện giá trị nhiệt độ tối thấp hàng ngày của từng quý.
- Giá trị trung bình theo quý của nhiệt độ tối cao hàng ngày (Tmax_q):
Là biến số định lượng, là giá trị trung bình tính từ dữ kiện giá trị nhiệt độ tối cao hàng ngày của từng quý.
- Giá trị trung bình theo quý của độ ẩm trung bình hàng ngày (Ttb_q):
Là biến số định lượng, là giá trị trung bình tính từ dữ kiện giá trị độ ẩm trung bình hàng ngày của từng quý.
- Số ngày có sóng nhiệt trong quý (dofhw_q):
Là biến số định lượng, được tính là tổng số ngày có sóng nhiệt trong từng quý.
- Quý có sóng nhiệt/không có sóng nhiệt (qhw):
Là biến định tính, có 2 giá trị là 0 “Không có sóng nhiệt” và 1 “Có sóng nhiệt”.
QUẢ
Thống kê mô tả các biến số môi trường
Bảng 3.1 Đặc tính của nhiệt độ tối cao, tối thấp, trung bình; độ ẩm trung bình hàng ngày trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2000 đến năm 2014.
Các biến số Thấp nhất Cao nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Bách phân vị thứ 95
* Giá trị bách phân vị thứ 95 của T max là 36,4 0 C
Các số thống kê mô tả tương ứng với các biến số môi trường (trong 11 năm nghiên cứu từ năm 2000 đến năm 2014) được thể hiện trong Bảng 3.1 Trong đó các giá trị cao nhất, thấp nhất của biến số nhiệt độ tối cao hàng ngày (Tmax) là 39,0 0 C và 24,5 0 C Giá trị nhiệt độ tối cao hàng ngày tại bách phân vị thứ 95 là 36,4 0 C Đây là giá trị nhiệt độ được dùng để xác định một đợt sóng nhiệt trong khoảng thời gian nghiên cứu.
Hình 3.1 Đồ thị số đợt sóng nhiệt, phân bố theo năm, từ năm 2000 đến năm 2014.
Một đợt sóng nhiệt được xác định khi thỏa mãn 2 điều kiện là nhiệt độ tối cao hàng ngày vượt quá giá trị nhiệt độ tại bách phân vị thứ 95 trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu và khoảng thời gian kéo dài ít nhất từ 3 ngày liên tiếp trở lên Kết quả phân tích từ dữ kiện nhiệt độ tối cao hàng ngày (từ năm 2000 đến năm 2014) cho thấy có tổng số 32 đợt sóng nhiệt Những năm có số đợt sóng nhiệt nhiều nhất là các năm 2013 (6 đợt), năm 2014 (5 đợt), năm 2002, 2005, 2010 (4 đợt) (Hình 3.1) Mô tả chi tiết số đợt sóng nhiệt và số ngày có sóng nhiệt được thể hiện trong Bảng 3.2 và Bảng 3.3.
Bảng 3.2 Mô tả số đợt sóng nhiệt, số ngày có sóng nhiệt trong năm, từ năm 2000-2014
Các biến số Thấp nhất Cao nhất Trung bình ± độ lệch chuẩn
Trung vị (Khoảng tứ vị)
Số đợt sóng nhiệt trong năm 0 6 2,1 ± 2,0 2,0 (0,0 – 4,0)
Số đợt sóng nhiệt trong năm * 1,0 6,0 3,2 ± 1,6 3,0 (2,0 – 4,0)
Số ngày có sóng nhiệt trong năm 0 26,0 9,4 ± 9,3 9,0 (0,0 – 17,0)
Số ngày có sóng nhiệt trong năm * 3,0 26,0 14,1 ± 7,9 11,5 (9,0 – 20,0)
* Chỉ tính những năm có sóng nhiệt
Số ngày có sóng nhiệt có sự dao động lớn theo từng năm (Hình 3.2), trong đó các năm có số ngày có sóng nhiệt nhiều nhất là năm 2010, 2013 (26 ngày); năm 2002 (20 ngày) và năm 2014 (17 ngày) (Bảng 3.4) Đồng thời, kết quả nghiên cứu cho thấy số ngày có sóng nhiệt trong năm tăng theo số đợt sóng nhiệt trong năm và cao nhất vào những năm có nhiều đợt sóng nhiệt nhất (Hình 3.3).
Hình 3.2 Đồ thị số ngày có sóng nhiệt, phân bố theo năm, từ năm 2000 đến năm 2014
Bảng 3.3 T ng s đ t sóng nhi t, kho ng th i gian kéo dài c a t ng đ t sóng nhi t ổ ố ợ ệ ả ờ ủ ừ ợ ệ trong giai đo n nghiên c u t năm 2000 đ n năm 2014, phân b theo năm và tháng ạ ứ ừ ế ố nghiên c u ứ
Bảng 3.4 Thống kê số ngày có sóng nhiệt theo từng năm, từ năm 2000 đến năm 2014
Năm Số đợt sóng nhiệt Số ngày có sóng nhiệt
Hình 3.3 Đồ thị số đợt sóng nhiệt và số ngày có sóng nhiệt theo năm, từ năm 2000-
Ảnh hưởng của nhiệt độ lên số ca mắc bệnh sốt xuất huyết
Hình 3.4 Đồ thị dãy thời gian số ca mắc sốt xuất huyết phân bố theo năm (từ 2000 đến
Hình 3.5 Đồ thị thể hiện mini break của khuynh hướng số ca mắc sốt xuất huyết
Hình 3.4 cho thấy số ca mắc sốt xuất huyết có khuynh hướng tăng trong thời gian nghiên cứu từ năm 2000 đến năm 2014, tuy nhiên khuynh hướng tăng là không đáng kể.
Có một ‘mini break’ vào tháng 8/2009, sau đó có khuynh hướng giảm dần qua các năm tiếp theo (Hình 3.5) Điều này gợi ý rằng xây dựng mô hình Arima riêng cho từng giai đoạn (trước và sau mini break) có thể là một lựa chọn tốt để lý giải kết quả và tiên lượng số ca mắc sốt xuất huyết Ngoài ra, trung vị của số ca mắc sốt xuất huyết (tính theo tháng, trong các năm nghiên cứu, Hình 3.6) cho thấy số ca mắc sốt xuất huyết có khuynh hướng dao động theo mùa trong năm, thấp nhất vào khoảng các tháng 3 tới tháng 6, sau đó tăng dần và đạt đỉnh vào các tháng từ tháng 8 đến tháng 12 hàng năm Các số thống kê đối với biến số số ca mắc sốt xuất huyết theo tháng được thể hiện trong Bảng 3.5.
Hình 3.6 Đồ thị trung vị số ca mắc sốt xuất huyết, phân bố theo tháng.
Bảng 3.5 Thống kê mô tả số ca mắc sốt xuất huyết theo tháng, từ năm 2000 đến năm 2014
Tháng Trung bình ± Độ lệch chuẩn Trung vị
Tháng Trung bình ± Độ lệch chuẩn Trung vị
Hình 3.7 Phân tán đồ số ca mắc sốt xuất huyết và lag1 số ca mắc sốt xuất huyết.
Hình 3.7 cho thấy mối tương quan tuyến tính thuận khá mạnh giữa số ca mắc sốt xuất huyết và lag1 số ca mắc sốt xuất huyết Vì vậy, có thể sử dụng mô hình Arima với AR(1) cho biến số số ca mắc sốt xuất huyết Chu kỳ đồ - periodogram (Hình 3.8) cho thấy số ca mắc sốt xuất huyết có tính chu kỳ, với tần số là 0,08 chu kỳ/tháng, tương đương khoảng 12 tháng (1 năm) cho 1 chu kỳ.
Hình 3.8 Chu kỳ đồ (periodogram) của số ca mắc sốt xuất huyết
Hình 3.9 và Hình 3.10 thể hiện biểu đồ tương quan liên hoàn (ACF) và biểu đồ tương quan liên hoàn từng phần (PACF) của số ca mắc sốt xuất huyết Đầu tiên, xét yếu tố mùa ở các lag 1s, 2s, 3s (S) tương ứng với các lag 12, 24, 36 trên biểu đồ ACF và PACF PACF tắt (shut-off) ngay sau lag 1s, ACF suy yếu dần (tail-off) và tắt sau lag 2s.
Như vậy các hệ số cho ảnh hưởng mùa của mô hình Sarima là P=1, Q=0 hoặc P=1, Q=1. Tiếp đến, phân tích biểu đồ ACF và PACF ở chu kỳ 12 tháng (1s), PACF tắt sau lag 1 và ACF suy yếu, giảm lũy thừa, tắt sau lag 3 Suy ra, các hệ số p,q cho mô hình Sarima là p=1, q=0 Như vậy, có 2 mô hình Sarima có thể có cho biến số số ca mắc sốt xuất huyết:
Hình 3.9 Đồ thị tương quan liên hoàn (ACF) của số ca mắc sốt xuất huyết
Hình 3.10 Đồ thị tương quan liên hoàn từng phần (PACF) của số ca mắc sốt xuất huyết
Hình 3.11 Đồ thị tương quan liên hoàn (ACF) của residuals từ mô hình
Hình 3.12 Đồ thị tương quan liên hoàn (ACF) của residuals từ mô hình
Hình 3.13 Phân tán đồ của residuals từ 2 mô hình
Từ các Hình 3.11, 3.12, 3.13 cho thấy mô hình Arima(1,0,0) x Sarima(1,0,1,12) là mô hình tốt hơn Kết hợp với các giá trị AIC và BIC (Bảng 3.6), mô hình M2 là mô hình tốt hơn nên sử dụng mô hình M2 để tiên lượng số ca mắc sốt xuất huyết.
Bảng 3.6 Các giá trị AIC và BIC từ 2 mô hình M1 và M2
M2:Arima(1,0,0)xSarima(1,0,1,12) 1928,88 1944,84 Để tiên lượng số ca mắc sốt xuất huyết trong tương lai, có thể dùng hai loại mô hình: (1) Mô hình tĩnh; (2) Mô hình động Mô hình tĩnh chỉ tiên lượng được một giá trị(tại một thời điểm) sau dữ kiện quan sát cuối cùng Mô hình động có thể tiên lượng nhiều giá trị sau giá trị quan sát cuối cùng Tuy nhiên, mô hình động có nhược điểm là sai số tiên lượng sẽ cao hơn Do đó nên ưu tiên chọn mô hình tĩnh trong tiên lượng số ca mắc sốt xuất huyết Sau đây sẽ trình bày kết quả của cả hai loại mô hình tiên lượng để so sánh.
Kết quả tiên lượng của mô hình M2 được thể hiện qua các biểu đồ tiên lượng (Hình 3.14, Hình 3.15) Từ các biểu đồ trên, có thể thấy là mô hình M2 cho kết quả tiên lượng tĩnh (Static Forecast) khá chính xác, không sai lệch nhiều so với dữ kiện thực tế quan sát được Trong khi đó, kết quả tiên lượng theo dạng động (Dynamic Forecast) từ tháng 1 năm 2012 trở đi cho thấy độ sai lệch lớn hơn nhiều (Hình 3.15).
Hình 3.14 Đồ thị tiên lượng số ca mắc sốt xuất huyết theo mô hình 2 (tháng 1/2000 -
Khi so sánh kết quả tiên lượng động giữa mô hình M1 và mô hình M2, rõ ràng là mô hình M2 (mô hình được chọn) có kết quả tiên lượng tốt hơn nhiều so với mô hình M1(Hình 3.16) Các hệ số tương quan thu được từ mô hình M2 cho số ca mắc sốt xuất huyết được thể hiện trong Bảng 3.7.
Hình 3.15 Đồ thị tiên lượng số ca mắc sốt xuất huyết theo mô hình 2, (tháng 1/2012 -
Hình 3.16 Đồ thị tiên lượng động số ca mắc sốt xuất huyết theo mô hình 1 và mô hình 2,(tháng 1/2012 -12/2014)
Bảng 3.7 Hệ số tương quan của mô hình M2: Arima(1,0,0)x(1,0,1,12) cho số ca mắc sốt xuất huyết
SMA1 (KTC) Giá trị p Điểm chặn (KTC) Giá trị p Độ nhiễu (KTC) Giá trị p
* KTC: Khoảng tin cậy 95%; Giá trị p của mô hình