ứng dụng kỹ thuật viễn thám đánh giá chất lượng không khí trong thời kỳ dịch covid 19 tại thành phố hồ chí minh

Ngoài ra, việc sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-5P TROPOMI trong nghiên cứu đã cho thấy được những ưu điểm của ảnh vệ tinh và tiềm của phương pháp sử dụng vệ tinh để giám sát và phân tích,

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG - HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Thị Vân

Cán bộ chấm nhận xét 1: PGS.TS Lê Trung Chơn

4 Ủy viên hội đồng : TS Lê Thanh Hòa

5 Thư ký hội đồng : TS Võ Thanh Hằng

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

VÀ TÀI NGUYÊN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TPHCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên và môi trường Mã số: 8.85.01.01

I TÊN ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG KỸ THUẬT VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TRONG THỜI KỲ DỊCH COVID-19 TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Nhiệm vụ: Ứng dụng kỹ thuật viễn thám đánh giá chất lượng không khí trong thời kỳ dịch

COVID-19 tại TPHCM

Nội dung:

(1) Tổng quan về các phương pháp đánh giá chất lượng không khí trong thời kỳ dịch COVID-19

(2) Phương pháp đánh giá chất lượng không khí sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-5P

(3) Phân tích chất lượng không khí tại TPHCM trong thời kỳ COVID-19

(4) Kiểm tra đối chứng kết quả thu được từ ảnh vệ tinh Sentinel-5P với kết quả thu được từ trạm quan trắc chất lượng không khí của Lãnh sự quán Hoa Kỳ tại TPHCM

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 26/10/2022

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 26/12/2023

LỜI CẢM ƠN

Trải qua hành trình nghiên cứu, học tập tại Trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh và trong suốt quá trình hoàn thành đề tài Luận văn này, đầu tiên em xin dành lời cảm ơn sâu sắc và tri ân đến Quý Thầy/Cô của Trường Đại học Bách Khoa nói chung và quý Thầy/Cô của Khoa Môi trường và Tài Nguyên nói riêng đã giúp đỡ, hỗ trợ em rất nhiều trong quá trình học tập tại trường cũng như đã tận tình giảng dạy và truyền đạt rất nhiều kiến thức, kinh nghiệm hữu ích cho công việc hiện tại và trong tương lai của em

Đặc biệt quan trọng nhất, em xin bày tỏ lòng biết ơn và gửi lời cảm ơn chân thành đến

cô Trần Thị Vân đã trực tiếp hướng dẫn em tận tình, đã đồng hành và hỗ trợ em rất nhiều trong quá trình em thực hiện đề tài luận văn này

Đồng thời, em cũng xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và những người thân đã luôn sát cánh, đồng hành, động viên và giúp đỡ em để em có thể hoàn thành tốt đề tài luận văn này

TÓM TẮT

Cùng với sự phát triển của con người, chất lượng không khí đã trở thành mối quan tâm toàn cầu Ô nhiễm không khí không chỉ có hại cho sức khỏe con người mà còn hủy hoại môi trường sống và hệ sinh thái Đại dịch COVID-19 đã tác động mạnh mẽ đến đời sống và hoạt động của người dân trên toàn thế giới Trong nỗ lực kiểm soát dịch bệnh, nhiều quốc gia đã áp dụng các biện pháp giãn cách xã hội, bao gồm hạn chế hoạt động công nghiệp và giao thông Những biện pháp này có thể tác động đến chất lượng không khí và tạo cơ hội nghiên cứu và phân tích sự thay đổi chất lượng không khí trong quá trình giãn cách xã hội Luận văn trình bày nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật GIS để phân tích ảnh Sentinel-5P đánh giá chất lượng không khí trong thời kỳ dịch COVID-19 giai đoạn 2019-2022 tại Thành phố Hồ Chí Minh Các chỉ tiêu được trích xuất trực tiếp từ ảnh Sentinel-5P để đánh giá chất lượng không khí gồm Nitrogen Dioxide (NO2) và Ultraviolet Aerosol Index (UVAI) (đại diện cho bụi PM2.5) Kết quả nghiên cứu phân tích về nồng độ NO2 tại TPHCM kết quả cho thấy NO2

có xu hướng giảm trong thời gian cách ly xã hội, giảm lần lượt là 6%, 8% và 5% so với năm

2019, 2020 và 2022 Tương tự đối với chỉ tiêu UVAI (đại diện cho bụi PM2.5) tại TPHCM cũng có xu hướng giảm trong giai đoạn thành phố thực hiện giãn cách toàn xã hội, lần lượt giảm 32%, 28% và 26% so với năm 2019, 2020 và 2022 Kết quả giảm nồng độ NO2 và UVAI (PM2.5) đã cho thấy tác động mạnh mẽ của hoạt động từ con người có ảnh hưởng đáng

kể đến như thế nào đối với môi trường không khí tại TPHCM Ngoài ra, việc sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-5P TROPOMI trong nghiên cứu đã cho thấy được những ưu điểm của ảnh vệ tinh và tiềm của phương pháp sử dụng vệ tinh để giám sát và phân tích, đánh giá chất lượng không khí ở Việt Nam, nơi mà các phép đo đạc và các trạm quan trắc trên mặt đất còn rất hạn chế

ABSTRACT

Along with human development, air quality has become a global concern Air pollution is not only harmful to human health but also destroys the living environment and ecosystem The COVID-19 pandemic has had a strong impact on the lives and activities of people around the world In an effort to control the epidemic, many countries have applied social distancing measures, including restrictions on industrial activity and traffic These measures can impact air quality and provide an opportunity to study and analyze air quality changes during social distancing The thesis presents research on applying GIS techniques

to analyze Sentinel-5P images to assess air quality during the COVID-19 epidemic from

2019 to 2022 in Ho Chi Minh City Indicators extracted directly from Sentinel-5P images to evaluate air quality include Nitrogen Dioxide (NO2) and Ultraviolet Aerosol Index (UVAI) (representing PM2.5 dust) Research results analyzing NO2 concentration in Ho Chi Minh City, the results show that NO2 tends to decrease during the period of social isolation, decreasing by 6%, 8% and 5% respectively compared to 2019, 2020 and 2022 Similarly, the UVAI (representing PM2.5 dust) in Ho Chi Minh City also tends to decrease during the period when the city implements social distancing, decreasing by 32%, 28% and 26% compared to 2019, 2020 and 2022, respectively The results of reducing NO2 concentration and UVAI (PM2.5) have shown how strong the impact of human activities is on the air environment in Ho Chi Minh City In addition, the use of Sentinel-5P TROPOMI remote sensing images in the study has shown the advantages of satellite images and the potential

of using satellite methods to monitor, analyze and evaluate air quality in Vietnam, where measurements and ground-based monitoring stations are still very limited

LỜI CAM ĐOAN

Học viên xin cam các kết quả trong đề tài Luận văn này là sản phẩm nghiên cứu do bản thân cá nhân học viên thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Trần Thị Vân Ngoại trừ những nội dung, thông tin được tham khảo và trích dẫn đầy đủ, các số liệu

và kết quả trong luận văn này là hoàn toàn trung thực

Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023

Học viên

Bành Hoàng Phúc

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Đặt vấn đề: 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Nội dung nghiên cứu 2

5 Ý nghĩa của đề tài 3

5.1 Ý nghĩa khoa học 3

5.2 Ý nghĩa thực tiễn 3

6 Đóng góp của nghiên cứu 3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 4

1.1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TRONG THỜI KỲ DỊCH COVID-19: 4

1.2 CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ 8

1.2.1 Khái niệm 8

1.2.2 Các yếu tố gây ô nhiễm không khí 8

1.2.3 Chỉ tiêu Nitrogen Dioxide (NO 2 ) 9

1.2.4 Chỉ tiêu Ultraviolet Aerosol Index (UVAI) 9

1.2.5 Chỉ số chất lượng không khí AQI (Air Quality Index) 10

1.2.6 Ô nhiễm không khí ảnh hưởng đến sức khỏe và môi trường 12

1.3 VỆ TINH SENTINEL-5P 12

1.3.1 Giới thiệu 12

1.3.3 Ứng dụng của ảnh vệ tinh Sentinel-5P 16

1.3.4 Ưu điểm và hạn chế của ảnh Sentinel-5P 17

1.4 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 18

1.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài 18

1.4.2 Các nghiên cứu trong nước 19

1.5 TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU 22

1.5.1 Vị trí địa lý 22

1.5.2 Điều kiện tự nhiên và đặc điểm địa hình 23

1.5.3 Diện tích và quy mô dân số của TPHCM 24

1.5.4 Điều kiện kinh tế xã hội của TPHCM 25

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27

2.1 CƠ SỞ KHOA HỌC 27

2.1.1 Công nghệ viễn thám 27

2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 29

2.1 Phương pháp tổng quan tài liệu 29

2.2 Phương pháp trích xuất dữ liệu từ nền tảng Google Earth Engine 29

2.2.1 Cơ sở lý thuyết tính toán nồng độ NO 2 29

2.2.2 Cơ sở lý thuyết tính toán chỉ số UVAI 31

2.2.3 Các bước trích xuất dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-5P trên Google Earth Engine 33

2.3 Phương pháp thống kê 39

2.4 Phương pháp hệ số tương quan 40

2.3 DỮ LIỆU SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU 41

2.3.1 Dữ liệu viễn thám 41

2.3.2 Dữ liệu từ trạm quan trắc Lãnh sự quán Hoa Kỳ 41

2.4 QUY TRÌNH THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU 41

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 49

3.1 CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ GIAI ĐOẠN 2019-2022 TẠI TPHCM 49 3.1.1 Mức độ ô nhiễm Nitrogen Dioxide (NO 2 ) 49

3.1.2 Mức độ ô nhiễm độ bụi mịn PM 2.5 68

3.1.3 Đề xuất giải pháp 83

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 87

1 Kết luận 87

2 Kiến nghị 88

TÀI LIỆU THAM KHẢO 89

PHỤ LỤC 93

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Corona Virus 5

Hình 1.2 Chỉ số AQI 11

Hình 1.3 Vị trí địa lý của TP Hồ Chí Minh 23

Hình 1.4 Ranh giới hành chính các quận huyện Thành phố Hồ Chí 25

Hình 2.1 Nguyên lý thu thập dữ liệu ảnh viễn thám 28

Hinh 2.2 Nguyên lý tính toán chỉ số UVAI 31

Hình 2.3 Google Earth Engine 34

Hình 2.4 Các loại ảnh vệ tinh trên GEE 35

HÌnh 2.5 Các loại ảnh Sentinel-5P 36

Hình 2.6 Code giới hạn khu vực nghiên cứu TPHCM 37

Hình 2.7 Code tính toán, xử lý ảnh Sentinel-5P 38

Hình 2.8 Code xuất ảnh dưới dạng TIFF và tải ảnh Sentinel-5P 38

Hình 2.9 Mở ảnh vệ tinh Sentinel-5P trên phần mềm ArcGIS 10.8 42

Hình 2.10 Công cụ chuyển đổi hệ tọa độ 42

Hình 2.11 Chuyển đổi hệ tọa độ của ảnh Sentinel-5P sang hệ tọa độ VN-2000 43

Hình 2.12 Mở file ranh giới hành chính của TPHCM 43

Hình 2.13 Áp ranh giới hành chính của TPHCM lên ảnh vệ tinh Sentinel-5P 44

Hình 2.14 Cắt ảnh vệ tinh Sentinel-5P theo ranh giới TPHCM 44

Hình 2.15 Phân loại nồng độ NO2 tại TPHCM 45

Hình 2.16 Phân loại chỉ số UVAI tại TPHCM 45

Hình 2.17 Tính toán, phân loại phân bố nồng độ NO2 cho các quận, huyện TPHCM 46

Hình 2.18 Tính toán, phân loại phân bố chỉ số UVAI cho các quận, huyện TPHCM 46

Hình 2.19 Thành lập bản đồ phân bố nồng độ NO2 cho TPHCM 47

Hình 2.20 Thành lập bản đồ phân bố chỉ số UVAI cho TPHCM 47

Hình 2.21 Quy trình các bước thực hiện 48

Hình 3.1 Phân bố NO2 trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2019 50

Hình 3.2 Phân bố NO2 trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2020 51

Hình 3.3 Phân bố NO2 trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2021 52

Hình 3.4 Phân bố NO2 trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2022 53

Hình 3.5 Diễn biến nồng độ NO2 trung bình của các tháng trong năm 2019, 2020, 2021 và 2022 56

Hình 3.6 Nồng độ NO2 trung bình tháng của các quận, huyện TPHCM năm 2019 57

Hình 3.7 Nồng độ NO2 trung bình tháng của các quận, huyện TPHCM năm 2020 62

Hình 3.8 Nồng độ NO2 trung bình tháng của các quận, huyện TPHCM năm 2021 65

Hình 3.9 Nồng độ NO2 trung bình tháng của các quận, huyện TPHCM năm 2022 67

Hình 3.10 Phân bố UVAI trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2019 69

Hình 3.11 Phân bố UVAI trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2020 70

Hình 3.12 Phân bố UVAI trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2021 71

Hình 3.13 Phân bố UVAI trung bình tháng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2022 72

Hình 3.14 Chỉ số UVAI trung bình tháng của các năm 2019, 2020, 2021 và 2022 74

Hình 3.15 Chỉ số AQI trung bình tháng của năm 2019, 2020, 2021 và 2022 79

Hình 3.16 Trích xuất dữ liệu cho khu vực chứa tọa độ Lãnh sự quán Hoa Kỳ 81

Hình 3.17 Chỉ số UVAI trung bình tháng tại khu vực chứa tọa độ Lãnh sự quán Hoa Kỳ 81

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Thông số kỹ thuật của ảnh Sentinel-5P 14 Bảng 2.1 Mức độ tương quan của hệ số tương quan Pearson 41 Bảng 3.1 Nồng độ NO2 trung bình tháng của thành phố Hồ Chí Mính 54 Bảng 3.2 So sánh sự thay đổi của NO2 trong giai đoạn từ tháng 6 đến tháng 9 năm 2021

so với năm 2019, 2020 và 2022 66 Bảng 3.3 Giá trị chỉ số UVAI trung bình tháng của TPHCM 73 Bảng 3.4 Giá trị chỉ số chất lượng không khí AQI trung bình tháng của TPHCM 79 Bảng 3.5 So sánh sự thay đổi của chi tiêu bụi PM2.5 trong giai đoạn giãn cách xã hội so

với năm 2019, 2020 và 2022 khi quan sát bằng chỉ số UVAI 80 Bảng 3.6 So sánh sự thay đổi của chi tiêu bụi PM2.5 trong giai đoạn giãn cách xã hội so

với năm 2019, 2020 và 2022 khi quan sát bằng chỉ số AQI 80 Bảng 3.7 Kết quả chỉ số UVAI trung bình tháng của khu vực có tọa độ Lãnh sự quán Hoa

Kỳ 82 Bảng 3.8 Hệ số tương quan giữa chỉ số UVAI và AQI 83

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Satellites

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề:

Ô nhiễm không khí đang là vấn đề báo động của nhiều thành phố, quốc gia trên quy

mô toàn cầu Riêng bụi mịn (bụi siêu vi) PM2.5 là loại bụi gây nguy cơ tử vong cao nhất trong

số các loại hạt gây ô nhiễm không khí PM2.5 là yếu tố gây nguy cơ tử vong cao thứ 6 trên toàn thế giới, là nguyên nhân cướp đi 4 triệu sinh mạng mỗi năm trên toàn thế giới (Trang

Ly, 2020)

Năm 2019, chất lượng không khí tại hai thành phố lớn của Việt Nam là Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh có khác thường so với các năm trước, ô nhiễm cục bộ tăng lên, theo nhận định của đại diện Bộ Tài nguyên và Môi trường trong cuộc họp báo thường kỳ diễn ra tháng 10/2019 Theo phân tích của Bộ Tài nguyên và Môi trường, nguyên nhân gây ô nhiễm không khí tại Hà Nội do: phát thải từ hoạt động giao thông, phát triển bùng nổ về xây dựng, thói quen sử dụng than tổ ong Đặc biệt, trong tháng 9/2019, ô nhiễm không khí, ô nhiễm bụi mịn PM2.5 tăng cao còn do có ít mưa nhất trong vòng 6 năm qua Trong tháng 9/2019, xảy ra hiện tượng nghịch nhiệt, bụi lơ lửng, không thoát được lên cao (trong điều kiện bình thường, không khí thoát lên cao để phát thải) Bên cạnh đó, thời điểm này vào vụ thu hoạch lúa, tình trạng đốt rơm rạ đã ảnh hưởng đến không khí nội đô (Trang Ly, 2020)

Bắt đầu từ những tháng cuối năm 2019, virus corona đã bắt đầu xuất hiện và gây tác động lớn đến sức khỏe con người trên toàn cầu và trở thành dịch bệnh nguy hiểm với tên gọi

đến đời sống và hoạt động của con người trên toàn thế giới Trong nỗ lực kiểm soát dịch bệnh, nhiều quốc gia đã áp dụng các biện pháp cách ly, giãn cách xã hội, bao gồm các biện pháp như giới hạn các hoạt động sinh hoạt hàng ngày, các hoạt động sản xuất công nghiệp, kinh doanh, cũng như hạn chế về du lịch và giao thông vận tải Những biện pháp này có tác động đến chất lượng không khí và tạo ra cơ hội để nghiên cứu và phân tích sự biến đổi của chất lượng không khí trong quá trình giãn cách xã hội

Ở Việt Nam, virus corona bắt đầu xâm nhập từ những tháng đầu năm 2020 Trước tình hình diễn biến phức tạp của dịch COVID-19, dịch đã lây lan nhanh chóng và gây ra hàng nghìn ca tử vong, Thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM), là trung tâm kinh tế lớn nhất và đông dân nhất của Việt Nam, đã phải áp dụng một loạt biện pháp giãn cách xã hội toàn thành phố theo Chỉ thị 15/CT-TTg và 16/CT-TTg để kiểm soát sự lây lan diện rộng và nhanh chóng

của virus COVID-19 Ca nhiễm COVID-19 đầu tiên được ghi nhận tại TPHCM vào ngày 23/1/2020 và sau đó đối mặt với đợt bùng dịch đầu tiên vào ngày 23/01/2020 (Bộ Y Tế, 2020) Việc giảm thiểu gần như tối đa các hoạt động sinh hoạt hàng ngày, giao thông vận tải

và sản xuất công nghiệp ảnh hưởng đến sự thay đổi chất lượng không khí trong khu vực này Hiểu rõ về tác động của các biện pháp giãn cách xã hội ảnh hưởng đến chất lượng không khí như thế nào là một trong những công tác quan trọng và cần thiết để hỗ trợ công tác quản lý môi trường, quản lý dịch bệnh từ đó nâng cao hiệu suất công tác bảo vệ sức khỏe cộng đồng hiệu quả hơn

2 Mục tiêu nghiên cứu

Ứng dụng kỹ thuật viễn thám đánh giá chất lượng không khí trong thời kỳ dịch COVID-19 tại TPHCM

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: các chỉ tiêu chất lượng không khí được trích xuất từ ảnh

vệ tinh Sentinel-5P bao gồm NO2 và chỉ số UVAI (đại diện cho bụi PM2.5)

- Phạm vi nghiên cứu: Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

- Giới hạn của đề tài: Ảnh Sentinel-5P trên nền tảng Google Earth Engine

- Thời gian nghiên cứu: từ năm 2019 – 2022 Đây là thời gian trước, trong giai đoạn

giãn cách xã hội do dịch COVID-19 tại TPHCM được thực hiện Dữ liệu ảnh Sentinel-5P trung bình tháng của TPHCM được thu thập trong cùng thời gian

- Hạn chế của đề tài: Do các trạm quan trắc tại TPHCM không lưu dữ liệu trong

quá khứ và chỉ có trạm quan trắc của Lãnh sự quán Hoa Kỳ có dữ liệu về chỉ số AQI, vì vậy học viên tiến hành đối chiếu kiểm chứng kết quả chỉ số UVAI (đại diện cho bụi mịn PM2.5) thu thập từ ảnh viễn thám với chỉ số AQI là kết thực địa thu được từ trạm quan trắc

4 Nội dung nghiên cứu

(1) Tổng quan về các phương pháp đánh giá chất lượng không khí trong thời kỳ dịch COVID-19

(2) Phương pháp đánh giá chất lượng không khí sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-5P (3) Phân tích chất lượng không khí tại TPHCM trong thời kỳ COVID-19

(4) Kiểm tra đối chứng kết quả thu được từ ảnh vệ tinh Sentinel-5P với kết quả thu được từ trạm quan trắc chất lượng không khí của Lãnh sự quán Hoa Kỳ tại TPHCM

5 Ý nghĩa của đề tài

5.1 Ý nghĩa khoa học

Đề tài nghiên cứu là một hướng mới, chưa có nghiên cứu nào được thực hiện tại Việt Nam Đề tài sử dụng vệ tinh Sentinel-5P, một vệ tinh quan sát Trái Đất của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA), để giám sát chất lượng không khí Vệ tinh Sentinel-5P có độ phân giải cao,

có thể cung cấp dữ liệu về các chất gây ô nhiễm không khí ở độ cao thấp, bao gồm nitơ dioxide (NO2), và các hạt bụi (PM2.5) từ chỉ số UVAI Đề tài cung cấp cơ sở khoa học cho việc xây dựng các chính sách và biện pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí ở TPHCM

5.2 Ý nghĩa thực tiễn

Góp phần nâng cao hiểu biết về chất lượng không khí của TPHCM Cung cấp các thông tin về chất lượng không khí của TPHCM, bao gồm: Nồng độ các chất gây ô nhiễm không khí (NO2, PM2.5 và PM10) tại các khu vực khác nhau của thành phố; Sự biến đổi nồng

độ các chất gây ô nhiễm không khí theo thời gian; Mối liên hệ giữa ô nhiễm không khí và các yếu tố môi trường khác Các thông tin này sẽ có giá trị thực tiễn đối với các cơ quan quản lý nhà nước, các tổ chức, doanh nghiệp, và người dân TPHCM

6 Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu này đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về tình trạng ô nhiễm không khí và tác động của các biện pháp giãn cách xã hội do COVID-19 đến chất lượng không khí Kết quả của nghiên cứu này có thể cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý môi trường

và chính sách công cộng để đưa ra các biện pháp cải thiện chất lượng không khí và bảo vệ môi trường sống và sức khỏe của cộng đồng Ngoài ra, nghiên cứu cũng đóng góp vào việc khai thác và tận dụng ưu điểm của dữ liệu quan trắc không gian trong việc phân tích chất lượng không khí, đặc biệt là trong bối cảnh giãn cách xã hội do dịch bệnh

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TRONG THỜI KỲ DỊCH COVID-19:

Bệnh COVID-19 là một bệnh truyền nhiễm do virus SARS-CoV-2 gây ra Nó xuất phát từ thành phố Vũ Hán, tỉnh Hồ Bắc, Trung Quốc vào cuối năm 2019 Virus gây bệnh, gọi là SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2), là một trong những nguyên nhân gây ra cuộc khủng hoảng dịch bệnh toàn cầu lớn nhất kể từ Thế chiến

II Với mức độ lây truyền nhanh và đa dạng của nó, SARS-CoV-2 đã tạo ra một loạt thách thức chưa từng thấy đối với hệ thống y tế, kinh tế và xã hội trên khắp thế giới SARS-CoV-

2 là một loại virus thuộc họ Coronavirus, một họ virus phổ biến và đã gây ra một số đại dịch như SARS và MERS trong quá khứ (WHO, 2014) Tuy nhiên, đặc điểm đáng chú ý của SARS-CoV-2 là khả năng lây truyền nhanh chóng, đặc biệt là qua tiếp xúc với hạt bắn nước bọt và tiếp xúc gần Đặc biệt hơn là người nhiễm bệnh sẽ không có triệu chứng gì trong thời gian ủ bệnh, điều này đã làm cho việc kiểm soát sự lây lan của virus trở nên phức tạp hơn và khó kiểm soát hơn rất nhiều

Virus này có thể lây bệnh từ những giọt bắn ra từ miệng hoặc mũi của người bị nhiễm bệnh khi họ nói chuyện, ho, hắt hơi, Khi bị nhiễm bệnh, thời gian đầu người bệnh sẽ không

có biểu hiện triệu chứng gì, chính vì thế yếu tố này gây ra một khó khăn rất lớn trong việc kiểm soát và ngăn ngừa việc lây nhiễm COVID-19 giữa người với người Virus đặc biệt rất

dễ lây lan diện rộng nếu ở nơi tập trung đông người

Mỗi người khi nhiễm COVID- 19 thì sẽ chịu những ảnh hưởng về sức khỏe nặng, nhẹ khác nhau tùy theo mỗi trường hợp Tuy nhiên, khi nhiễm COVID-19, người bệnh đều có những triệu chứng như sau: sốt, ho, mệt mỏi, mất vị giác hoặc khứu giác, đau họng, đau đầu, tiêu chảy,… và nặng nhất là tử vong

So sánh với các đại dịch khác trong lịch sử nhân loại, COVID-19 có những đặc điểm riêng biệt So với cúm Tây Ban Nha năm 1918, một trong những đại dịch gây ra tỷ lệ tử vong cao nhất trong lịch sử (Trilla và cộng sự, 2008), COVID-19 có tỷ lệ tử vong thấp hơn, nhưng tốc độ lan truyền nhanh hơn và gây ra tác động thiệt hại về kinh tế nặng nề hơn Cúm Tây Ban Nha đã gây ra sự hủy diệt hàng loạt và thay đổi mạnh mẽ cuộc sống xã hội (Trilla và cộng sự, 2008)

So sánh với dịch SARS năm 2002, dịch SARS cũng xuất phát từ một loại virus Corona chủng mới tại khu chợ thú Trung Quốc, sau đó lan truyền nhanh chóng qua các quốc gia khác qua con đường tiếp xúc gần với người nhiễm bệnh Chủng virus này được gọi là SARS-CoV (Cherry, 2004) SARS lây truyền chủ yếu qua tiếp xúc trực tiếp với người nhiễm bệnh hoặc qua tiếp xúc với các bộ phận cơ thể nhiễm virus, chẳng hạn như tiết niệu, dãn tràn hoặc hạt bắn nước bọt Điều này đồng nghĩa với khả năng lây truyền thấp hơn khi so sánh với COVID-19 SARS thường xuất hiện với triệu chứng sổ mũi, ho, sốt cao, đau họng và khó thở Triệu chứng nhiễm bệnh thường xuất hiện sau một thời gian tiếp xúc với người nhiễm bệnh và trung bình vào ngày thứ 2 đến 7 sau khi nhiễm virus Trong khi COVID-19 cũng có các triệu chứng tương tự nhưng người mắc không có triệu chứng gì trong thời gian ủ bệnh, khiến cho sự lây lan bệnh diễn ra nhanh và khó kiểm soát hơn SARS đã gây ra tác động kinh tế và xã hội, nhưng phạm vi tác động không rộng lớn và nặng nề như COVID-19 Kinh

tế nhiều quốc gia đã phục hồi một cách nhanh chóng sau khi đại dịch được kiểm soát (Cherry, 2004)

Hình 1.1 – Coronavirus (Nguồn: World Health Organization, 2020)

Các nhà khoa học của Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ (NASA) đã quan sát thấy các thay đổi của chất lượng khí quyển trong thời kỳ CODID-19 tại Châu Á (Helen, 2020) Sự bùng phát của COVID-19 đang tạo ra những thay đổi lớn trong các hoạt động kinh

tế toàn cầu, bao gồm các ngành công nghiệp và giao thông vận tải cũng như trong cuộc sống hàng ngày của người dân về công việc, trường học, mua sắm và giải trí Nhiều quan sát vệ tinh quan sát cho thấy lệnh phong tỏa giãn cách xã hội quy mô lớn ở Trung Quốc vào đầu năm đã giúp giảm đáng kể tình trạng ô nhiễm khí quyển Những quan sát này làm nổi bật vai trò quan trọng của các hoạt động của con người trong việc góp phần thay đổi môi trường của chúng ta, đồng thời mang lại cơ hội để hiểu, xác minh và định lượng tác động của các hoạt động giãn cách xã hội khác nhau

Các nhà khoa học của NASA đã theo dõi những thay đổi về chất lượng không khí bằng vệ tinh Sentinel-5P ở các nước và các thành phố lớn trên thế giới Các nhà khoa học của NASA cũng đang tận dụng các thiết bị dựa trên không gian khác từ các đối tác quốc tế

để nghiên cứu những thay đổi về NO2 trong thời kỳ đại dịch COVID-19 Các thiết bị này bao gồm Công cụ giám sát TROPOspheric (TROPOMI) trên vệ tinh Copernicus Sentinel-5P của Ủy ban Châu Âu Ra mắt vào năm 2016, TROPOMI cung cấp các quan sát có độ phân giải cao hơn OMI

Tại Châu Á, các nhà khoa học NASA quan sát thấy rằng lượng khí carbon monoxide (CO) tầng khí quyển ở miền đông Trung Quốc trong thời kỳ phong tỏa giãn cách xã hội (từ 01/02/2020 đến 10/03/2020) bằng cách sử dụng dữ liệu của NASA ảnh Terra/MOPITT và ảnh Sentinel-5P/TROPOMI của Cơ quan Vũ trụ Châu ÂU (ESA) Các nhà khoa học nhận thấy mức giảm CO cao nhất khoảng 30 đến 45% so với giai đoạn sau Tết Nguyên đán từ năm 2019 sang năm 2020 Kết quả quan sát bằng ảnh MODIS cho thấy CO ở khu vực thành phố Bắc Kinh, Thành Đô, Thượng Hải, Vũ Hán đã giảm trung bình khoảng 6%, với mức giảm cục bộ hơn 46% Tương tự khi quan sát bằng ảnh vệ tinh Sentinel-5P TROPOMI, kết quả cho thấy CO ở khu vực các thành phố Bắc Kinh, Thành Đô, Thượng Hải, Vũ Hán đã giảm trung bình khoảng 9% và giảm cục bộ trong khu vực lên tới 33%

Tương tự những thay đổi đáng kể cũng được quan sát thấy ở chỉ tiêu NO2, các nhà khoa học NASA nhận thấy mức giảm NO2 cao nhất là giảm khoảng 70% so với giai đoạn

nhiều so với chỉ tiêu CO phản ánh các nguồn và thời gian tồn tại khác nhau của hai chất gây

ô nhiễm Thời gian tồn tại của CO là vài tháng vào mùa đông, do đó các phép đo bao gồm

sự đóng góp từ CO được vận chuyển trên toàn cầu Thời gian tồn tại của NO2 là vài giờ đến vài ngày, vì vậy các quan sát cho thấy NO2 là nguồn phát thải trực tiếp ra môi trường không khí tại các thành phố lớn ở Trung Quốc nhiều hơn so với CO

Tại Ấn Độ, các nhà khoa học của NASA cũng quan sát thấy nồng độ các chất ô nhiễm trong không khí có dấu hiệu giảm Vào ngày 24 tháng 3 năm 2020, Thủ tướng Modi đã ra lệnh ở nhà trên toàn quốc đối với 1,3 tỷ công dân Ấn Độ nhằm làm chậm sự lây lan của COVID-19 Kết quả là lượng nhiên liệu được tiêu thụ ít hơn và do đó, lượng ô nhiễm không khí thải ra ít hơn ở Ấn Độ cũng như ở các nước láng giềng, bao gồm Pakistan, Nepal, Bangladesh và Sri Lanka Dữ liệu vệ tinh về chỉ tiêu NO2 từ thiết bị giám sát O3 Aura (OMI) cho thấy mức ô nhiễm NO2 trung bình từ ngày 25 tháng 3 đến ngày 25 tháng 4 giảm trên diện rộng, giảm khoảng 30-60%, diễn ra ở hầu hết các nước ở khu vực Nam Á Có thể thấy như mức độ ô nhiễm NO2 giảm trung bình khoảng 45% ở Lahore, Pakistan, 45% ở Dhaka

và 55% ở Delhi, Ấn Độ

Tại Thành phố Los Angeles, Mỹ, các nhà khoa học của NASA đã quan sát thấy rằng nồng độ nitơ dioxide đã giảm hơn 30% trong thời gian cao điểm ngừng hoạt động liên quan đến COVID Các thành phố lớn khác trên thế giới cũng có mức giảm tương tự

Các thành phố trên khắp khu vực Nam Mỹ cũng trải qua sự sụt giảm tương tự về lượng mức độ ô nhiễm NO2 Thành phố Lima, Peru có mức giảm đáng kể nhất, với nồng độ

NO2 giảm khoảng 70% so với mức bình thường

Chất lượng không khí cũng được cải thiện đáng kể, thể hiện qua chỉ tiêu độ sâu quang học khí dung (AOD) giảm mạnh, bao gồm cả bụi PM10 và bụi PM2.5 Chỉ tiêu AOD là chỉ tiêu cho thấy độ ô nhiễm bụi trong khí quyển

Những dữ liệu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về lượng khí thải ô nhiễm ở các thành phố lớn trên thế giới cũng như mức độ hoạt động của con người đang làm thay đổi bầu khí quyển Tuy nhiên, để định lượng những thay đổi về ô nhiễm không khí, cần phải phân tích định lượng thêm một cách cẩn thận để tính đến sự khác biệt trong lấy mẫu vệ tinh và những hiện tượng thay đổi hàng năm về khí tượng, bao gồm ảnh hưởng của độ che phủ của mây và các nguồn ô nhiễm khác như cháy rừng

1.2 CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ

1.2.1 Khái niệm

Chất lượng không khí đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc đảm bảo sự sống còn và phát triển của mọi loài sống trên hành tinh Không khí là nguồn cung cấp oxy quan trọng cho sự tồn tại và phát triển của mọi loài sống trên Trái Đất Tuy nhiên, với sự phát triển công nghiệp, sự tăng trưởng dân số và sự gia tăng các hoạt động con người, ô nhiễm không khí đã trở thành một trong những vấn đề chính thách thức mà con người đang phải đối mặt

Chất lượng không khí phụ thuộc vào nồng độ các chất ô nhiễm có trong không khí, bao gồm các khí như khí nitơ dioxide (NO2), khí sulfur dioxide (SO2), khí ozone (O3), khí carbon monoxide (CO) và các hạt bụi và hạt mịn có kích thước nhỏ (PM2.5 và PM10) Những chất ô nhiễm này có khả năng xâm nhập sâu vào hệ hô hấp con người, gây ra nhiều vấn đề sức khỏe nghiêm trọng như viêm phổi, hen suyễn, bệnh tim mạch và ung thư phổi Ngoài ra, chúng còn có tác động tiêu cực đến môi trường, gây ra sự mất cân bằng trong hệ sinh thái và ảnh hưởng đến sự phát triển của các loài động vật và thực vật

Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), ô nhiễm không khí là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và mất mát sức khỏe trên toàn cầu Năm 2019, khoảng 7 triệu người đã mất mạng do các bệnh lý liên quan đến ô nhiễm không khí Sự tiếp xúc dài hạn với không khí ô nhiễm cũng làm gia tăng mức độ và nguy cơ mắc các bệnh tim mạch và thậm chí là tăng tỷ lệ tử vong do các bệnh này (Vu và cộng sự, 2020) Vì vậy, việc nghiên cứu và quản lý chất lượng không khí là vô cùng quan trọng để bảo vệ sức khỏe cộng đồng và duy trì môi trường sống bền vững

1.2.2 Các yếu tố gây ô nhiễm không khí

Có rất nhiều nguyên nhân gây ra ô nhiễm không khí, trong đó các hoạt động của con người là nguyên nhân chính gây ra ô nhiễm không khí Các hoạt động công nghiệp, giao thông, nông nghiệp và đốt cháy nhiên liệu hóa thạch đều đóng góp vào việc tạo ra khí thải ô nhiễm và hạt bụi vào không khí Đặc biệt, các hoạt động giao thông đường bộ được coi là một trong những nguồn gây ô nhiễm không khí nghiêm trọng nhất tại các thành phố đông đúc (Ryu và cộng sự, 2021) Các phương tiện giao thông không chỉ thải ra khí CO2 gây hiệu ứng nhà kính mà đồng thời còn phát thải các chất ô nhiễm như NO2 và bụi, đặc biệt tình trạng phát thải diễn ra nhiều hơn khi xảy ra tình trạng tắc nghẽn giao thông

1.2.3 Chỉ tiêu Nitrogen Dioxide (NO 2 )

NO2 (Nitrogen Dioxide) là một trong những chất ô nhiễm không khí phổ biến và có hại cho sức khỏe con người Nó thuộc về nhóm các oxit của nitơ (NOx), mà bao gồm cả NO (nitric oxide) và NO2

NO2 là một khí màu nâu đỏ với một mùi khá khó chịu Chất này được tạo ra chủ yếu thông qua quá trình đốt nhiên liệu trong các phương tiện giao thông, nhà máy sản xuất, và các hoạt động công nghiệp khác Ngoài ra, nó cũng có thể được sinh ra từ các quá trình tự nhiên như cháy rừng và hoạt động núi lửa

NO2 là một trong các chất gây ô nhiễm không khí chính và có thể góp phần vào sự hình thành của sương mù (smog) và không khí bị ô nhiễm Khi NO2 tiếp xúc với ánh sáng mặt trời và các hạt bụi trong không khí, nó có thể tạo ra ozon (O3), một thành phần khác của

ô nhiễm không khí

Sự tiếp xúc lâu dài với NO2 có thể gây ra nhiều vấn đề về sức khỏe, bao gồm các vấn

đề về hô hấp, tác động đến hệ tim mạch, và sự kích thích của mắt NO2 cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hạt bụi mịn PM2.5, một loại bụi mịn có khả năng xâm nhập sâu vào phổi và gây hại cho sức khỏe (Vu và cộng sự, 2020) Vì vậy, giám sát, theo dõi và kiểm soát nồng độ NO2 trong không khí là một công tác rất quan trọng để bảo vệ sức khỏe của con người, sinh vật và cải thiện chất lượng không khí

1.2.4 Chỉ tiêu Ultraviolet Aerosol Index (UVAI)

Chỉ số UVAI (Ultraviolet Aerosol Index) là một chỉ số được sử dụng trong việc đo lường mức độ ô nhiễm không khí và khả năng phản xạ ánh sáng tử ngoại (UV) từ hạt bụi và các hạt vi khí nhỏ trong không khí Chỉ số này thường được tính toán từ dữ liệu quan sát được từ các thiết bị cảm biến vệ tinh như Sentinel-5P, MODIS, TOMS, và các hệ thống quan sát khác

Chức năng chính của chỉ số UVAI là cung cấp thông tin về mức độ ô nhiễm hạt bụi

và các hạt vi khí trong không khí, bao gồm các chất bẩn hữu cơ và khoáng, hỗn hợp của chúng, và khả năng của chúng trong việc phản xạ ánh sáng tử ngoại Cụ thể, UVAI phản ánh

sự khác biệt trong khả năng hấp thụ và phản xạ tia tử ngoại bởi các hạt trong không khí so với mức độ hấp thụ và phản xạ trong không khí sạch

Giá trị UVAI thường nằm trong khoảng từ -2 đến +2, với các giá trị âm thường cho thấy mức độ ô nhiễm cao hơn và khả năng phản xạ UV kém hơn, trong khi các giá trị dương cho thấy không khí trong lành và khả năng phản xạ tốt hơn

UVAI có ứng dụng quan trọng trong việc theo dõi chất lượng không khí, dự báo thời tiết, nghiên cứu môi trường và sức khỏe con người Nó có thể được sử dụng để đánh giá tác động của ô nhiễm không khí lên sức khỏe và môi trường, cũng như để theo dõi các biến đổi trong chất lượng không khí theo thời gian và trong các khu vực khác nhau

Mức giá trị của Ultraviolet Aerosol Index (UVAI) trong ảnh từ Sentinel-5P có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố khác nhau như môi trường, địa điểm và thời gian của ảnh Tuy nhiên, thông thường, giá trị UVAI nằm trong khoảng từ -2 đến +2 Dưới đây là một sự phân loại tổng quan về giá trị UVAI theo ESA (European Space Agency):

• UVAI < -2: Chất lượng không khí tốt, ít bụi bẩn và ô nhiễm hạt bụi Điều này thường xảy ra ở các khu vực sạch và không khí trong lành

• -2 ≤ UVAI ≤ -1: Chất lượng không khí tương đối tốt, có một số bụi bẩn và

ô nhiễm hạt bụi, nhưng vẫn chấp nhận được cho sức khỏe

• -1 ≤ UVAI ≤ 0: Chất lượng không khí trung bình, có mức độ ô nhiễm bình thường và có thể gây ra một số vấn đề cho những người có vấn đề về sức khỏe như người bệnh phổi hoặc bệnh tim mạch

• 0 ≤ UVAI ≤ 1: Chất lượng không khí kém, ô nhiễm nghiêm trọng và có thể gây ra vấn đề sức khỏe đối với mọi người

• UVAI > 2: Chất lượng không khí rất kém, ô nhiễm nghiêm trọng và rất có thể gây ra vấn đề sức khỏe đối với tất cả mọi người

1.2.5 Chỉ số chất lượng không khí AQI (Air Quality Index)

Để đo lường và đánh giá chất lượng không khí, các tiêu chuẩn đo lường đã được phát triển để đưa ra mức độ ô nhiễm không khí được chia thành các phạm vi phân loại Các tổ chức như Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) và Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (EPA) đã đưa ra các tiêu chuẩn và chỉ số để đo lường chất lượng không khí và phân loại mức độ ô nhiễm từ tốt đến rất xấu

Chỉ số chất lượng không khí (AQI) là một hệ thống đo đạc được sử dụng để đánh giá mức độ ô nhiễm không khí và ảnh hưởng của nó đối với sức khỏe con người Chỉ số AQI thường được tính dựa trên một số các chất gây ô nhiễm như khí CO, SO2, NO2, O3, PM2.5 và

PM10 Chúng được phân loại thành các loại ô nhiễm khác nhau và gán các mức độ đánh giá

từ "tốt" đến "nguy hại" tương ứng với mỗi mức độ ô nhiễm

Khi AQI vượt quá mức cao, nó có thể gây ra các vấn đề về sức khỏe như viêm phổi, viêm phế quản, và các vấn đề hô hấp khác, đặc biệt là đối với những người có vấn đề sức khỏe như hen suyễn hoặc bệnh phổi mạn tính

Chỉ số AQI có thang đo từ 0 đến 500, với mỗi khoảng đo đạc phản ánh một mức độ ô nhiễm khác nhau Dưới đây là cụ thể về các mức độ và ảnh hưởng tương ứng:

• 0-50: Chất lượng không khí tốt, không gây ảnh hưởng đáng kể đối với sức khỏe con người

• 51-100: Chất lượng không khí trung bình, ở mức chấp nhận được đối với sức khỏe con người

• 101-150: Chất lượng không khí kém, có thể gây ảnh hưởng đến sức khỏe, đặc biệt là nhóm nhạy cảm như trẻ em và người già

• 151-200: Chất lượng không khí xấu, có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng hơn đến sức khỏe con người

• 201-300: Chất lượng không khí rất xấu có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng hơn đến sức khỏe con người

• 301-500: Chất lượng không khí ô nhiễm ở mức nguy hại, có thể gây ra các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng

Hình 1.2 – Chỉ số AQI

1.2.6 Ô nhiễm không khí ảnh hưởng đến sức khỏe và môi trường

Ô nhiễm không khí gây ra nhiều vấn đề sức khỏe nghiêm trọng và ảnh hưởng đến môi trường sống và hệ sinh thái Sự ô nhiễm không khí đã trở thành một trong những yếu tố chính gây tử vong và mất mát sức khỏe trên toàn cầu Theo WHO, hàng triệu người mỗi năm mất mạng vì những bệnh lý liên quan đến ô nhiễm không khí

Chất ô nhiễm trong không khí có khả năng xâm nhập vào hệ hô hấp con người, gây

ra viêm phổi, hen suyễn, bệnh mạch vành và nhiều bệnh lý khác (Chen và cộng sự, 2018) Hạt bụi và hạt mịn kích thước nhỏ có thể xâm nhập vào hệ tuần hoàn và gây ra tổn thương đến các cơ quan trong cơ thể

Những hiệu ứng của ô nhiễm không khí cũng không chỉ giới hạn trong phạm vi sức khỏe con người mà còn ảnh hưởng đến môi trường sống và hệ sinh thái Sự gia tăng ô nhiễm không khí có thể gây ra biến đổi khí hậu và làm tăng tác động của hiệu ứng nhà kính, ảnh hưởng đến khí hậu toàn cầu và thay đổi điều kiện môi trường sống của các loài động vật và thực vật

1.3 VỆ TINH SENTINEL-5P

1.3.1 Giới thiệu

Vệ tinh Sentinel-5P là một công nghệ tiên tiến trong việc quan sát chất lượng không khí và giám sát ô nhiễm môi trường Được phát triển bởi Chương trình Không gian Châu Âu (ESA) và Cơ quan Không gian Châu Âu (EUMETSAT), vệ tinh Sentinel-5P là một phần của chương trình Sentinel, mang đến những cải tiến đáng kể trong việc đo lường các thành phần không khí quan trọng và giám sát sự thay đổi trong chất lượng không khí từ trên không Được phóng vào ngày 13 tháng 10 năm 2017, ảnh Sentinel-5P sở hữu một hệ thống

đo lường quang phổ siêu phân giải, giúp cung cấp thông tin chi tiết về nồng độ các chất ô nhiễm trong không khí Thiết bị đo lường chính trên vệ tinh Sentinel-5P là TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument), nó có khả năng quét quang phổ rộng, giúp xác định nồng độ các chất ô nhiễm không khí như NO2, SO2, CO, O3, và các hạt mịn PM2.5 và PM10 TROPOMI trên Sentinel-5P hoạt động trong vùng tầng khí quyển từ bề mặt đến độ cao 13,5 km, nhờ vào khả năng quan sát từ trên cao và ở nhiều thời điểm khác nhau trong ngày, Sentinel-5P có khả năng giám sát chất lượng không khí một cách toàn diện và chi tiết hơn bao giờ hết Hơn nữa, Sentinel-5P có thể cung cấp dữ liệu liên tục và có sẵn trực tuyến,

giúp nghiên cứu viên và các nhà quản lý môi trường theo dõi chất lượng không khí và đưa

ra các biện pháp quản lý hiệu quả

1.3.2 Đặc điểm của ảnh vệ tinh Sentinel-5P

Vệ tinh Sentinel-5P hoạt động ở cao độ quỹ đạo có giá trị khoảng 824 km tính từ mặt nước biển và thực hiện một vòng quay quanh trái đất mất khoảng 94 phút Vệ tinh Sentinel-5P hoàn thành một vòng quay hoàn chỉnh sau mỗi 14 ngày Sentinel-5P trang bị một cảm biến quang học gồm nhiều các kênh màu (band) khác nhau (Bảng 1.1) Đặc điểm của ảnh Sentinel-5P là:

- Độ phân giải và đa dạng band phổ màu: Sentinel-5P trang bị một cảm biến quang học có nhiều band phổ màu khác nhau với độ phân giải thích nghi cho các ứng dụng khác nhau Điều này cho phép bạn thu thập dữ liệu chính xác về chất lượng không khí và khí quyển từ một loạt góc độ

- Khả năng quan sát toàn cầu: Vệ tinh Sentinel-5P hoạt động ở độ cao quỹ đạo, cho phép nó quan sát toàn cầu và thu thập dữ liệu từ khắp nơi trên hành tinh, giúp bạn theo dõi

ô nhiễm không khí và biến đổi khí hậu trên toàn cầu

- Khả năng cập nhật thường xuyên: Sentinel-5P thực hiện quan sát hàng ngày, đảm bảo dữ liệu liên tục và tốc độ cập nhật nhanh chóng Điều này rất hữu ích cho các ứng dụng đòi hỏi thông tin thời gian thực về chất lượng không khí

- Ứng dụng đa dạng: Dữ liệu từ Sentinel-5P có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm quản lý chất lượng không khí, theo dõi ô nhiễm không khí, dự báo biến đổi khí hậu, nghiên cứu khoa học về khí quyển và môi trường, và hỗ trợ quyết định trong lĩnh vực chính trị và chính sách

- Hiệu suất và độ tin cậy: Sentinel-5P là một phần của chương trình Copernicus của ESA, nơi có một hệ thống kiểm tra và duyệt dữ liệu chặt chẽ để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của thông tin thu thập

Bảng 1.1: Thông số kỹ thuật của ảnh Sentinel-5P

Band phổ màu Bước sóng

Độ phân giải không gian (nm)

Pixel mặt đất

Band 1 – Ultraviolet

Được sử dụng để đo lường các thành phần khí quyển như khí ozon (O3) và khí động học

Band 3 – Ultraviolet

Được sử dụng để đo lường các thành phần khí quyển như khí ozon (O3) và khí động học

Band 4 – Ultraviolet

Được sử dụng để đo lường các thành phần khí quyển như khí ozon (O3) và khí động học

Band 5 – Visible

Sử dụng để quan sát các thành phần khí quyển và các chỉ tiêu chất lượng không khí như chất bụi (PM10,

PM2.5), khí nitơ

formaldehyde

(HCHO), và các hợp chất hữu cơ khác

PM2.5), khí nitơ

formaldehyde (HCHO), và các hợp chất hữu cơ khác

PM2.5), khí nitơ

formaldehyde (HCHO), và các hợp chất hữu cơ khác

Band 8 –

Dùng để đo lường sự hấp thụ của khí quyển trong dải NIR và thu thập thông tin về các khí quyển hóa học

Band 9 –

Dùng để đo lường sự hấp thụ của khí quyển trong dải NIR và thu thập thông tin về các khí quyển hóa học

methan (CH4), và các hợp chất hữu cơ khác

sự tương tác giữa ánh sáng và khí quyển

(Nguồn: Cơ quan Vũ trụ Châu Âu, 2020)

1.3.3 Ứng dụng của ảnh vệ tinh Sentinel-5P

1.3.3.1 Đo lường nồng độ chất ô nhiễm

Ảnh Sentinel-5P đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường nồng độ các chất ô nhiễm không khí TROPOMI trên ảnh Sentinel-5P có khả năng quét quang phổ siêu phân giải, giúp xác định nồng độ các chất ô nhiễm như NO2, SO2, CO, O3 và các hạt mịn PM2.5

và PM10 Nhờ vào khả năng quan sát từ trên cao và trên diện rộng, ảnh Sentinel-5P có thể đo lường các chất ô nhiễm không khí trên một diện tích lớn và cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng ô nhiễm không khí trong không gian và thời gian

Thông qua việc đo lường nồng độ chất ô nhiễm không khí, ảnh Sentinel-5P giúp xác định những vùng có chất lượng không khí xấu nhất và những nguồn gốc chính gây ra ô nhiễm Điều này rất hữu ích trong việc đề xuất các biện pháp quản lý môi trường nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của ô nhiễm không khí đối với sức khỏe con người và môi trường

1.3.3.2 Giám sát sự thay đổi của chất lượng không khí

Ảnh Sentinel-5P cung cấp khả năng giám sát thay đổi trong chất lượng không khí từ trên không, giúp nghiên cứu viên và các nhà quản lý môi trường theo dõi tình hình chất lượng không khí theo thời gian và phát hiện những biến đổi không khí đột ngột như ô nhiễm

do cháy rừng, đổ bể dầu, hay tình trạng ô nhiễm nghiêm trọng do các sự kiện khẩn cấp khác Thông qua việc giám sát thay đổi trong chất lượng không khí, ảnh Sentinel-5P cung cấp thông tin quan trọng để phân tích hiệu quả của các biện pháp quản lý môi trường và các

chính sách giảm thiểu ô nhiễm không khí Ngoài ra, nhờ vào tính liên tục và khả năng cung cấp dữ liệu trực tuyến, ảnh Sentinel-5P giúp nghiên cứu viên và các nhà quản lý môi trường theo dõi kịp thời các biến đổi không khí và đưa ra các quyết định nhanh chóng và hiệu quả

để bảo vệ môi trường và sức khỏe cộng đồng

1.3.3.3 Xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí

Sử dụng dữ liệu từ ảnh Sentinel-5P, có thể xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí, giúp dự đoán tình hình chất lượng không khí trong tương lai dựa trên các yếu tố như điều kiện thời tiết, hoạt động công nghiệp và giao thông, và các biện pháp quản lý môi trường Mô hình dự báo chất lượng không khí sẽ giúp cảnh báo các tình huống ô nhiễm không khí nghiêm trọng và đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời để giảm thiểu tác động tiêu cực của ô nhiễm không khí đối với sức khỏe con người và môi trường

Ngoài ra, việc xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí cũng hỗ trợ trong việc nghiên cứu tác động của các biện pháp giãn cách xã hội và các chính sách quản lý môi trường đối với chất lượng không khí Điều này rất quan trọng trong thời điểm đại dịch COVID-19 khi giãn cách xã hội đã tạo ra cơ hội để nghiên cứu các biện pháp quản lý môi trường để giảm thiểu tác động tiêu cực của ô nhiễm không khí và bảo vệ sức khỏe cộng đồng

1.3.4 Ưu điểm và hạn chế của ảnh Sentinel-5P

Dữ liệu liên tục và trực tuyến: Ảnh Sentinel-5P cung cấp dữ liệu liên tục và có sẵn trực tuyến, giúp nghiên cứu viên và các nhà quản lý môi trường theo dõi chất lượng không khí và đưa ra các biện pháp quản lý hiệu quả

1.3.4.2 Hạn chế

Mặc dù ảnh Sentinel-5P mang đến nhiều ưu điểm trong việc nghiên cứu chất lượng không khí, nhưng cũng tồn tại một số hạn chế:

• Điều kiện thời tiết: Ảnh Sentinel-5P phụ thuộc vào điều kiện thời tiết để có thể quan sát và đo lường chất lượng không khí từ trên không Trong những ngày mưa, sương mù hoặc có lớp mây dày đặc, khả năng quan sát của ảnh Sentinel-5P sẽ bị hạn chế

• Giới hạn trong việc xác định nguồn gốc ô nhiễm: Mặc dù ảnh Sentinel-5P có thể

đo lường nồng độ các chất ô nhiễm không khí, nhưng việc xác định chính xác nguồn gốc của ô nhiễm không phải lúc nào cũng dễ dàng Các yếu tố khác như gió và điều kiện địa hình cũng ảnh hưởng đến sự phân bố các chất ô nhiễm không khí

1.4 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

1.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Trong bối cảnh đại dịch COVID-19 đang lan rộng trên toàn cầu, giãn cách xã hội đã trở thành một trong những biện pháp chính để kiểm soát sự lây lan của virus Trong quá trình giãn cách xã hội, hoạt động công nghiệp và giao thông đã giảm sút đáng kể, dẫn đến sự giảm thiểu mức độ ô nhiễm không khí Điều này tạo ra cơ hội quý giá để nghiên cứu và đánh giá tác động của giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí và sức khỏe con người

Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chứng minh rằng trong giai đoạn giãn cách xã hội

do COVID-19, nồng độ các chất ô nhiễm không khí đã giảm đáng kể tại nhiều khu vực, đặc biệt là các thành phố lớn và khu vực có mật độ dân số cao Các chất ô nhiễm như NO2, SO2,

CO và hạt bụi mịn PM2.5 đã giảm đáng kể, đồng thời cải thiện chất lượng không khí và giảm

tỷ lệ các bệnh liên quan đến ô nhiễm không khí Nghiên cứu của Shi và cộng sự (2020) về

“Impact of COVID-19 on Air Quality in China” đã phân tích tác động của giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí tại Trung Quốc trong thời gian đại dịch COVID-19 Nghiên cứu này nhấn mạnh rằng việc hạn chế hoạt động công nghiệp và giao thông đã giảm đáng

kể ô nhiễm không khí và cải thiện chất lượng không khí trong các thành phố lớn của Trung Quốc

Nhóm tác giả Venter và cộng sự (2020) đã tiến hành đã sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-5P để đánh giá ảnh hưởng của biện pháp giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí ở Nam Phi trong giai đoạn dịch COVID-19 Nghiên cứu này đã áp dụng các phương pháp thống kê và mô hình hóa dữ liệu để đánh giá sự thay đổi của nồng độ các chất gây ô nhiễm không khí Kết quả cho thấy rằng việc thực hiện giãn cách xã hội đã giúp mức độ ô nhiễm không khí dẫn giảm đáng kể trong ở các khu vực nghiên cứu

Năm 2020, một nghiên cứu đã được thực hiện bằng việc sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-5P để đánh giá ảnh hưởng của biện pháp giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí ở Ý trong giai đoạn dịch COVID-19 của tác giả Collivignarelli và cộng sự Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình hóa dữ liệu và phân tích thống kê để xác định mối liên hệ giữa biện pháp giãn cách xã hội và sự thay đổi nồng độ các chất gây ô nhiễm không khí Kết quả cho thấy rằng việc thực hiện giãn cách xã hội đã góp phần cải thiện chất lượng không khí ở các khu vực nghiên cứu

Nghiên cứu của Yao và cộng sự năm 2020 tập trung vào việc sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-5P để đánh giá ảnh hưởng của biện pháp giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí ở thành phố Milano, Italia Nghiên cứu này đã sử dụng phương pháp kỹ thuật số hóa dữ liệu và mô hình hóa để xác định sự thay đổi trong nồng độ các chất gây ô nhiễm không khí trong thời gian giãn cách xã hội Kết quả cho thấy rằng giãn cách xã hội đã góp phần cải thiện chất lượng không khí ở thành phố Milano

Một nghiên cứu khác đã sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-5P để đánh giá ảnh hưởng của biện pháp giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí ở thành phố Bắc Kinh, Trung Quốc (Liu và cộng sự, 2021) Nghiên cứu này đã áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính

để xác định mối liên hệ giữa các biện pháp giãn cách xã hội và sự thay đổi nồng độ ô nhiễm không khí Kết quả cho thấy rằng giãn cách xã hội đã dẫn đến giảm đáng kể trong các chất gây ô nhiễm không khí tại thành phố Bắc Kinh

Dantas và cộng sự đã thực hiện một nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ vệ tinh 5P để đánh giá ảnh hưởng của biện pháp giãn cách xã hội đối với chất lượng không khí ở thành phố São Paulo, Brazil Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình hóa dữ liệu và phân tích thống kê để xác định sự thay đổi trong nồng độ ô nhiễm không khí trong thời gian thực hiện giãn cách xã hội Kết quả cho thấy rằng giãn cách xã hội đã dẫn đến giảm mạnh các chất gây

Sentinel-ô nhiễm khSentinel-ông khí tại thành phố São Paulo

1.4.2 Các nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam cũng có các nghiên cứu điển hình về giám sát chất lượng không khí tại TPHCM Dưới đây là một số nghiên cứu tiêu biểu về giám cát chất lượng không khí cho

TPHCM:

Tác giả Trương Xuân Ngô và cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu về ô nhiễm không khí tại Việt Nam trong quá trình giãn cách xã hội do đại dịch COVID-19 Trong

nghiên cứu này, học viên đã phân tích các chỉ tiêu NO2 của vệ tinh TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument) và chỉ tiêu NO2 thu thập từ vệ tinh OMI (Ozone Monitoring Instrument) thu được từ các ảnh của vệ tinh Sentinel-5P và ảnh của vệ tinh Aura

Dữ liệu được thu thập trong giai đoạn cách ly xã hội từ ngày 1 tháng 4 năm 2020 đến ngày

22 tháng 4 năm 2020 ở Việt Nam Trong giai đoạn cách ly xã hội, NO2 trung bình toàn quốc giảm lần lượt là 9,3% đối với dữ liệu thu thập từ vệ tinh TROPOMI và 7,2% đối với vệ tinh OMI so với cùng kỳ các năm trước Mức giảm ở miền Bắc mạnh hơn ở miền Nam và kéo dài thêm một tháng sau thời gian nới lỏng giãn cách xã hôi Nồng độ NO2 giảm trong thời gian giãn cách được quan sát thấy rõ ở các khu vực đô thị có mật độ dân số dày đặc, mật độ giao thông và khu công nghiệp Phân tích sâu hơn về mật độ NO2 tại TPHCM cho thấy xu hướng giảm của NO2 trong thời gian cách ly xã hội (lần lượt là 16,62% và 11,77% so với tháng trước và cùng kỳ năm 2019) Trong giai đoạn cách ly xã hội, nồng độ NO2 quan sát được ở TPHCM giảm 26% so với khi thành phố hoạt động bình thường Việc giảm NO2 đã cho thấy tác động mạnh mẽ của hoạt động con người đối với ô nhiễm không khí ở khu vực nghiên cứu

Tác giả Đặng H Hải Anh và Trịnh Trọng Anh (2022) đã thực hiện nghiên cứu về những tác động tích cực của biện pháp giãn cách xã hội do COVID-19 đến ô nhiễm không khí ở Việt Nam Nhóm nghiên cứu đã biên soạn một cơ sở dữ liệu mới, phong phú từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu ô nhiễm không khí qua vệ tinh trong năm, từ tháng 1 năm 2020 đến tháng 1 năm 2021, bao gồm cả giai đoạn trước khi giãn cách do đại dịch và sau đại dịch Bằng cách sử dụng phương pháp Thiết kế gián đoạn hồi quy, nhóm tác giả nhận thấy nồng độ NO2 giảm từ 24% đến 32% sau 2 tuần kể từ khi phong tỏa vì COVID-19 Nhóm nghiên cứu cũng nhận thấy rằng biện pháp hạn chế các hoạt động giao thông, vận tải, di chuyển của con người là một biện pháp tiềm năng để giúp cải thiện chất lượng không khí Tác giả Phạm Danh Phan Hồng và cộng sự (2022) thực hiện một nghiên cứu sử dụng

trung vào việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính dựa trên mối quan hệ giữa các phép đo nồng độ khối lượng PM2.5 trên mặt đất và các giá trị độ sâu quang học sol khí vệ tinh (AOD) Các phép đo PM2.5 được thu thập từ 25 trạm mặt đất được đặt trong nội thành trong khi các giá trị AOD trong khí quyển được trích xuất từ các hình ảnh dải màu xanh lục và xanh lam của Máy đo quang phổ hình ảnh có độ phân giải vừa phải (MODIS) Khoảng thời gian quan sát từ ngày 1/1/2020 đến ngày 31/5/2020 Nhờ đó, mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được

xây dựng từ tập dữ liệu con quan sát từ 20 trạm mặt đất Mối tương quan giữa các phép đo nồng độ khối lượng PM2.5 và các giá trị AOD của dải màu xanh lam và dải màu xanh lục của MODIS là tương đối cao, 0,85 và RMSE là 6,439 (μg/m3) Tập dữ liệu con còn lại gồm các quan sát từ 5 trạm mặt đất đã được sử dụng để xác thực mô hình và nó cho thấy hệ số tương quan là 0,88 và RMSE là 5,567 (μg/m3) Kết quả của mô hình dự kiến sẽ được áp dụng để triển khai các hệ thống giám sát chất lượng không khí thu được từ quan sát vệ tinh và tìm hiểu sự phân bố không gian địa lý của nồng độ khối lượng PM2.5 tại TPHCM.

Tác giả Tô Thị Hiền và cộng sự (2019) đã thực hiện một nghiên cứu về giám sát chỉ tiêu bụi mịn PM2.5 cho TPHCM giai đoạn 2017-2018 Bài viết này cung cấp những hiểu biết sâu sắc về tình trạng ô nhiễm bụi mịn trong không khí đô thị của TPHCM, thành phố đông dân nhất Việt Nam Các mẫu bụi mịn (PM2.5) được thu thập hàng ngày tại năm địa điểm tiếp xúc từ tháng 3 năm 2017 đến tháng 3 năm 2018 Dữ liệu PM10 (hàng ngày) và dữ liệu PM2.5

(hàng giờ) theo thời gian thực được ghi và thu thập đồng thời tại một lề đường địa điểm Mức độ ô nhiễm hạt hàng ngày (tức là PM2.5 và PM10) được xác định bằng phương pháp đo trọng lượng bằng máy lấy mẫu đồng bộ lấy mẫu và dữ liệu PM2.5 thời gian thực được đo bằng liên tục

Năm 2021, một nghiên cứu về ảnh hưởng của các biện pháp giãn cách xã hội do dịch COVID-19 đến chất lượng không khí tại Hà Nội được thực hiện bởi nhóm tác giả Nguyễn Thị Phương Mai và cộng sự Nghiên cứu này nghiên cứu tác động của việc phong tỏa cục

bộ đối với các chất gây ô nhiễm không khí xung quanh chính và nồng độ nguyên tố của chúng liên quan đến bụi mịn PM2.5 tại Hà Nội Ngoài mẫu bụi mịn PM2.5 được thu thập tại

3 khu đô thị ở Hà Nội, nồng độ PM2.5, NO2, O3, SO2 hàng ngày được thu thập từ trạm quan trắc chất lượng không khí xung quanh tự động tại đường Nguyễn Văn Cừ để phân tích mức

độ ô nhiễm trước đó (10 tháng 3 - 31 tháng 3) và trong thời gian khóa một phần (ngày 1 tháng 4, ngày 22 tháng 4) với dữ liệu “hiện tại” thu được vào năm 2020 và dữ liệu “quá khứ” thu được vào năm 2014, 2016 và 2017 Kết quả cho thấy NO2, bụi mịn PM2.5, Nồng độ O3

và SO2 thu được từ trạm quan trắc chất lượng không khí xung quanh tự động đã giảm lần lượt là 75,8%, 55,9%, 21,4% và 60,7% so với dữ liệu trước đây Ngoài ra, nồng độ PM2.5 tại các điểm lấy mẫu đã giảm 41,8% trong thời gian phong tỏa một phần Hơn nữa, có mối quan

hệ nghịch biến giữa chiều cao lớp ranh giới (BLH) và PM2.5 trung bình hàng ngày tại Hà Nội Kết quả của các giá trị hệ số làm giàu (EF) và phân tích thành phần chính (PCA) kết

luận rằng mức độ ô nhiễm bụi mịn PM2.5 trước khi phong tỏa cục bộ bị ảnh hưởng bởi các hoạt động công nghiệp nhiều hơn so với bị ảnh hưởng bởi các biện pháp phong tỏa cục bộ Năm 2023, tác giả Nguyen Tran Huong Giang và Hoang Cong Huy đã thực hiện một nghiên cứu về ảnh hưởng của các biện pháp cách ly xã hội do dịch COVID-19 lên chỉ tiêu bụi mịn PM2.5 ở một số tỉnh thành tại Việt Nam Nghiên cứu này nhằm nghiên cứu và phân tích chất lượng không khí tại một số tỉnh, thành phố trong cả nước tập trung vào chỉ tiêu bụi mịn PM2.5 Hơn nữa, tác động của việc giãn cách xã hội do dịch bệnh COVID-19 gây ra đối với mức độ ô nhiễm bụi mịn PM2.5 cũng đã được nghiên cứu Với ý tưởng này, các thống kê

mô tả, biểu đồ Box và Whisker, ma trận tương quan, biến đổi theo thời gian và phân tích xu hướng đã được nhóm tiến hành thực hiện tính toán Chương trình dựa trên R và gói R

“openair” đã được sử dụng để tính toán Dữ liệu PM2.5 hàng giờ được lấy từ 8 địa điểm giám sát chất lượng không khí quốc gia Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các tỉnh, thành phố phía Bắc có lượng ô nhiễm PM2.5 nhiều hơn so với miền Trung và miền Nam Nồng độ PM2.5 tại mỗi điểm quan trắc có sự khác biệt đáng kể Trong số các địa điểm giám sát, các địa điểm phía bắc cho thấy mối tương quan PM2.5 cao với nhau hơn các địa điểm khác Sự biến đổi theo mùa được quan sát thấy với nồng độ PM2.5 cao vào mùa khô và nồng độ PM2.5 thấp vào mùa mưa Biến động nồng độ PM2.5 trong tuần không quá khác biệt Sự biến đổi trong ngày được thể hiện nồng độ PM2.5 tăng cao vào giờ cao điểm và giảm dần vào buổi chiều Chủ yếu có xu hướng giảm nồng độ PM2.5 trong giai đoạn nghiên cứu Đại dịch COVID-19 đã góp phần làm giảm PM2.5 Trong những tháng thực hiện giãn cách xã hội để phòng chống dịch, nồng độ bụi mịn PM2.5 giảm nhưng hầu hết sẽ tăng vào những tháng tiếp theo Nghiên cứu này cung cấp những đánh giá cập nhật và có giá trị về chất lượng không khí PM2.5 gần đây ở Việt Nam

1.5 TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU

1.5.1 Vị trí địa lý

TPHCM nằm ở miền Nam của đất nước Việt Nam, cách trung tâm thành phố Hà Nội khoảng 1730km tính theo đường bộ Ngoài ra trung tâm TPHCM nằm cách bờ biển Đông khoảng 50 km theo đường chim bay, khoảng cách không quá xa Nơi đây là đầu mối giao thông nối liền các tỉnh trong vùng và là cửa ngõ quốc tế Với hệ thống cảng và sân bay lớn nhất cả nước, cảng Sài Gòn với năng lực hoạt động 10 triệu tấn /năm Sân bay quốc tế Tân Sơn Nhất với hàng chục đường bay chỉ cách trung tâm thành phố 7km

TPHCM có toạ độ 10°10’ – 10°38’ Bắc và 106°22’ – 106°54’ Đông, phía Bắc giáp tỉnh Bình Dương, Tây Bắc giáp tỉnh Tây Ninh, Đông Bắc và Đông giáp tỉnh Đồng Nai và

Bà Rịa – Vũng Tàu, Đông Nam giáp Biến Đông và tỉnh Tiền Giang, Nam và Tây giáp tỉnh Long An

Hình 1.3: Vị trí địa lý của TP Hồ Chí Minh

1.5.2 Điều kiện tự nhiên và đặc điểm địa hình

Về địa hình của TPHCM, nằm trong vùng chuyển tiếp giữa miền Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Cửu Long Chính yếu tố đó đã tạo cho thành phố địa hình thấp dần từ Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông Vùng cao của thành phố nằm ở phía bắc – Đông Bắc và một phần của phía Tây Bắc, cao trung bình 10 đến 25m Nằm xen kẽ với vùng địa hình cao này có một số gò đồi, cao nhất lên tới 32m như: đồi Long Bình ở Thủ Đức,…

Còn vùng trũng của thành phố nằm ở phía tây nam và đông nam, có độ cao trung bình khoảng 1m, nơi thấp nhất có thể là 0,5m Các khu vực trung tâm, một phần thành phố Thủ Đức, toàn bộ huyện Hóc Môn và Quận 12 có độ cao trung bình khoảng 5m đến 10m TPHCM nằm ở tọa độ có 10°10′ – 10°38′ Bắc và 106°22′ – 106°54′ Đông Phía Bắc tiếp giáp với tỉnh Bình Dương, phía tây giáp với tỉnh Tây Ninh và tỉnh Long An, phía đông giáp với Đồng Nai

và Bà Rịa – Vũng Tàu, phía nam giáp với biển Đông và tỉnh Tiền Giang

Về khí hậu thời tiết: Trong năm, thành phố có hai mùa rõ rệt là mùa mưa và mùa khô Mùa mưa bắt đầu từ tháng 5 tới tháng 11 (khí hậu nóng ẩm, nhiệt độ cao mưa nhiều), còn mùa khô từ tháng 12 tới tháng 4 năm sau (khí hậu khô, nhiệt độ cao và mưa ít) Lượng mưa trung bình của thành phố đạt 1949 mm/năm, tập trung nhiều nhất vào các tháng từ 5 tới 11, chiếm khoảng 90%, đặc biệt hai tháng 6 và 9 Lượng mưa phân bố không đều, khuynh hướng tăng theo trục Tây Nam – Đông Bắc Các quận nội thành và các huyện phía bắc có lượng mưa cao hơn khu vực còn lại Nhiệt độ trung bình năm của thành phô khoảng 27°C, cao nhất lên tới 40°C, thấp nhất xuống 13,8°C Số giờ nắng trung bình từ 160 tới 270 giờ nắng/tháng

• Độ ẩm: độ ẩm trung bình đạt 79,5%/năm, vào mùa mưa độ ẩm không khí lên cao (khoảng 80%) và xuống thấp vào mùa khô (khoảng 74,5%)

• Hướng gió: Tp.HCM chịu ảnh hưởng bởi hai hướng gió chính là gió mùa Tây – Tây Nam và Bắc – Đông Bắc Gió Tây – Tây Nam từ Ân Độ Dương, tốc độ trung bình 3,6 m/s, vào mùa mưa Gió Gió Bắc – Đông Bắc từ biển Đông, tốc độ trung bình 2,4 m/s, vào mùa khô Ngoài ra còn có gió mậu dịch theo hướng Nam – Đông Nam vào khoảng tháng 3 tới tháng 5, trung bình 3,7 m/s (Cổng thông tin TPHCM)

1.5.3 Diện tích và quy mô dân số của TPHCM

TPHCM là một trong hai thành phố lớn nhất Việt Nam, là nơi tập trung dân cư đông nhất cả nước với dân số khoảng 9,166 triệu người vào năm 2021 (Theo kết quả điều tra dân

số sơ bộ năm 2021) Tính đến tháng 1/2023 dân số TPHCM đạt 9.320.866 người, mật độ dân số trung bình 4,292 người/km² (cao nhất cả nước) (World Population Review, 2023) Tổng diện tích của toàn TPHCM khoảng 2.095,6 km’, được chia thành 1 thành phố (Thành phố Thủ Đức), 16 quận và 5 huyện (Hình 2.4) Nơi đây là đầu mối giao thông quan trọng của Việt Nam và Đông Nạm Á bao gồm cả đường đường bộ, đường sắt, đường thủy và đường hàng không Bên cạnh đó, thành phố cũng là một trong những trung tâm kinh tế, chính trị, giáo dục, khoa hoc – kỹ thuật và du lịch quan trọng của nước ta Một trong những lý do giúp TPHCM trở nên năng động và hiện đại nhất nước ta đó là nhờ với vị trí là tâm điểm của Đông Nam Á, TPHCM là một đầu mối giao thông quan trọng cả về đường bộ, đường thủy

và đường hàng không Nhờ điều này mà thành phố đã giúp nối liền các tỉnh trong vùng và trở thành một cửa ngõ quốc tế cực kỳ quan trọng của Việt Nam điều kiện tự nhiên, kinh tế -

xã hội của TPHCM có nhiều thuận lợi thu hút nhiều nguồn lực đến sống, làm việc, và học tập

Hình 1.4 – Ranh giới hành chính các quận huyện TPHCM

1.5.4 Điều kiện kinh tế xã hội của TPHCM

Năm 2020, TPHCM có GRDP theo giá hiện hành ước tính là 1.372 ngàn tỷ đồng, theo giá so sánh 2010 đạt 991.424 tỷ đồng (số liệu địa phương cung cấp, Tổng cục Thống kê sẽ công bố GRDP đánh giá lại), tăng 1,39% so với năm 2019, đóng góp trên 22% GDP và 27% tổng thu ngân sách cả nước GRDP bình quân đầu người ước năm 2020 là 6.328 USD/người, xếp thứ 4 trong số các tỉnh thành cả nước, nhưng so với năm 2019 là giảm Thu nhập bình quân đầu người năm 2019 sơ bộ là 6,758 triệu VND/tháng, cao thứ hai cả nước sau Bình Dương Nhờ điều kiện tự nhiên, TPHCM trở thành một đầu mối giao thông của Việt Nam

và Đông Nam Á, bao gồm cả đường bộ, đường sắt, đường thủy và đường hàng không Vào năm 2019, thành phố đón khoảng 8,6 triệu khách du lịch quốc tế Các lĩnh vực giáo dục, truyền thông, thể thao, giải trí, TPHCM đều giữ vị thế hàng đầu TPHCM là một thành phố trẻ trung, sôi động với nhịp sống hiện đại…Bên cạnh đó, TP.HCM còn được xem là đầu tàu kinh tế, trung tâm thương mại và trung tâm tài chính, cửa ngõ giao lưu quốc tế của cả nước Chính vì TPHCM có vai trò, vị thế và sức ảnh hưởng, đóng góp to lớn cho nền kinh

tế, sự phát triển của Việt Nam nên việc xây dựng mô hình dự đoán kịch bản COVID-19 cho TPHCM đóng góp một phần rất quan trọng để giảm thiểu tác động của COVID-19 đến kinh

tế, con người, hỗ trợ Chính phủ đưa ra các quyết định, hướng xử lý kịp thời giúp phân phối hiệu quả thiết bị y tế, thuốc men, cơ sở vật chất chữa trị ở Việt Nam

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG

PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 CƠ SỞ KHOA HỌC

2.1.1 Công nghệ viễn thám

Viễn thám là một ngành khoa học có lịch sử phát triển từ rất lâu, có mục đích nghiên cứu thông tin về một vật hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích dữ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại và ảnh radar Sự phát triển của khoa học viễn thám được bắt đầu từ mục đích quân sự với việc nghiên cứu phim và ảnh, được chụp lúc đầu từ khinh khí cầu và sau đó là trên máy bay ở các độ cao khác nhau (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)

Viễn thám là khoa học nghiên cứu các phương pháp thu thập, đo lường và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng Do các tính chất của vật thể có thể được xác định thông qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám còn là một công nghệ nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua những đặc trưng riêng về sự phản xạ và bức xạ Ảnh viễn thám sẽ cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng

đã xác định Thông tin viễn thám trong dải phổ phản xạ có liên quan trực tiếp đến năng lượng phản xạ từ các đối tượng nhờ sự phân dị bức xạ của các đối tượng khác nhau trên ảnh vệ tinh Nó bị ảnh hưởng bởi các đặc tính vật lý hóa học của vật thể trong trường năng lượng điện từ và thay đổi theo bước sóng Nhìn chung, các thông tin này phản ảnh 3 nhóm đối tượng là đất, nước và thực vật ở các trạng thái khác nhau tùy thuộc vào thời điểm bay chụp Mỗi loại đối tượng có hành vi phản xạ khác nhau với sóng điện từ tại các bước sóng khác nhau Thực vật có phản xạ phổ cao nhất ở bước sóng màu lục (0,5µm-0,6µm) trong vùng nhìn thấy, do đó có màu xanh lục Nhưng các đặc trưng phản xạ phổ của thực vật nổi bật nhất ở vùng hồng ngoại gần (0,7µm-1,4µm), là vùng bước sóng mà thực vật có phản xạ cao nhất Mức độ phản xạ của thực vật phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, có thể kể đến là lượng chorophyl1 (chất diệp lục), độ dày tán lá và cấu trúc tán lá Nước có phản xạ chủ yếu nằm trong vùng nhìn thấy (0,4µm-0,7µm) và phản xạ mạnh ở dải sóng lam (0,4µm-0,5µm)

và lục (0,5µm -0,6µm) Giá trị phản xạ của nước phụ thuộc chủ yếu vào thành phần, độ đục

và độ rối Đất có phần trăm phản xạ tăng dần theo chiều tăng của chiều dài bước sóng Phần trăm phản xạ của đất chủ yếu phụ thuộc vào độ ẩm và màu của đất, Phản xạ phố của cùng một loại đối tượng cũng có thể được thể hiện khác nhau trên cùng một ảnh do có nhiều yếu