c) Nồng độ PM2.5 d) Nồng độ NO2
Từ kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov, biểu đồ Histogram có thể đánh giá các số liệu thu thập có độ tin cậy và các biến số có mối liên hệ với nhau theo phân phối chuẩn. Do đó, việc sử dụng các bộ số liệu nêu trên cho nghiên cứu là đảm bảo tính khoa học.
3.1.3. Đánh giá chung diễn biến chất lượng môi trường không khí
Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2016 cho thấy, tại các đô thị lớn như thành phố Hà Nội, hàm lượng bụi luôn duy trì ở ngưỡng cao, vượt quá giới hạn của QCVN 05:2013/BTNMT [9]. Đề tài thực hiện đánh giá chất lượng môi trường không khí qua 02 thông số PM2.5 và NO2, đặc biệt là thông số PM2.5.
Biểu diễn diễn biến nồng độ PM2.5 trung bình năm giai đoạn 2011 - 2017 ở hình 3.2. Kết quả cho thấy, nồng độ bụi trung bình năm tại thành phố Hà Nội liên tục trong giai đoạn 2011- 2017 luôn vượt ngưỡng cho phép được quy định trong QCVN 05:2013/BTNMT về chất lượng môi trường không khí xung quanh. Trong đó, hàm lượng bụi PM2.5 vượt từ 1,5 - 2,6 lần QCCP.
Hình 3.2: Diễn biến nồng độ PM2.5 trung bình năm giai đoạn 2011 - 2017
Kết quả tính toán, thống kê trên cơ sở từ bộ số liệu gốc ở Phụ lục 1B cho thấy số ngày có hàm lượng bụi đo vượt quá ngưỡng cho phép trong QCVN 05:2013/BTNMT vẫn chiếm tỉ lệ lớn.
Hình 3.3: Thống kê số ngày có nồng độ PM2.5 trung bình 24h không đạt QCVN 05:2013/BTNMT giai đoạn 2011 – 2017
Hình 3.3 thể hiện số ngày có hàm lượng PM2.5 giai đoạn 2011 - 2017 vượt quá QCVN 05:2013/BTNMT. Qua kết quả thống kê, có thể thấy năm 2011 có số ngày đo hàm lượng bụi vượt QCCP là nhiều nhất. Những năm gần đây, số ngày có hàm lượng PM2.5 vượt QCCP có xu hướng giảm dần nhưng vẫn chiếm tỉ lệ
145 285 179 267 287 207 264 213 81 185 98 65 119 96 0 50 100 150 200 250 300 350 400 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Số n gày Năm
cao, khoảng từ 10 - 50% so với cả năm. Đặc biệt, năm 2011 và 2013, số ngày có hàm lượng PM2.5 vượt QCCP chiếm đến hơn 50% số ngày quan trắc trong cả năm đó.
Ngoài ra, nồng độ bụi cũng thay đổi qua các tháng trong năm, hình 3.4 đã cho thấy, hàm lượng bụi trung bình thường tập trung chủ yếu vào các tháng mùa đông, ít mưa (tháng 11 đến tháng 3 năm sau), các tháng còn lại có hàm lượng bụi trung bình thấp hơn.
Hình 3.4: Diễn biến trung bình nồng độ PM2.5 theo các tháng giai đoạn 2011 – 2017 tại Hà Nội
Thông qua thống kê về số ngày có hàm lượng PM2.5 vượt quy chuẩn cho phép và hàm lượng trung bình nồng độ PM2.5 trong không khí, trong giai đoạn từ năm 2011 - 2017, chất lượng môi trường không khí tại thành phố Hà Nội đang bị ô nhiễm nghiêm trọng và chưa có dấu hiệu suy giảm rõ rệt. Nguyên nhân là do có các hoạt động phát triển kinh tế xã hội mạnh mẽ, các hoạt động công nghiệp, giao thông vận tải, xây dựng, …và dân số khu vực ngày một tăng cao, đây là những nguyên nhân chính khiến cho ô nhiễm không khí, ô nhiễm bụi tại thành phố Hà Nội có xu hướng duy trì ở ngưỡng cao.
liên tục trong giai đoạn 2011- 2015 luôn vượt ngưỡng cho phép được quy định trong QCVN 05:2013/BTNMT về chất lượng môi trường không khí xung quanh.
Hình 3.5: Diễn biến nồng độ NO2 trung bình năm giai đoạn 2011 – 2015
Kết quả cho thấy, nồng độ NO2 có xu hướng tăng qua các năm. Theo như các nghiên cứu chỉ ra rằng, nguyên nhân phát sinh chủ yếu NO2 là từ động cơ của các phương tiện giao thông. Theo thống kê của Bộ Giao thông vận tải năm 2015, số lượng xe con tăng bình quân 17,23%/năm, số lượng xe gắn máy tăng bình quân 11,02%/năm [9]. Với tốc độ gia tăng như vậy, việc nồng độ NO2
trong khí quyển tăng là điều đã được dự báo.
3.1.4. Đánh giá chung về số liệu bệnh nhân nhập viện tại hai bệnh viện sử dụng trong nghiên cứu dụng trong nghiên cứu
Nghiên cứu của Nguyễn Thế Đức Hạnh (2017) cũng đã sử dụng số liệu bệnh nhân khám bệnh tại 02 bệnh viện Lão Khoa TƯ và Tai - Mũi - Họng TƯ [26, 42] năm 2011 – 2015 để đánh giá mối quan hệ giữa hiện tượng nghịch nhiệt và sức khỏe con người. Trong nghiên cứu này, số liệu tổng số bệnh nhân nhập viện tại 02 bệnh viện được kế thừa của nghiên cứu trên, thu thập thêm số liệu bệnh nhân đến điều trị tại 02 bệnh viện này giai đoạn 2016 – 2017. Sau đó, thống kê và tách riêng bộ số liệu về bệnh hô hấp và bệnh tim mạch của người
45.58 46.04 47.43 54.11 50.9 40 40 40 40 40 0 10 20 30 40 50 60 2011 2012 2013 2014 2015 N ồ n g độ ( µ g/ m 3) Năm NO2 QCVN 05:2013 (TB năm)
bệnh sinh sống tại thành phố Hà Nội để làm dữ liệu đầu vào cho nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+.
Đối với nhóm bệnh hô hấp
Bộ số liệu nhập viện tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ giai đoạn 2011 - 2017 được trình bày chi tiết tại phụ lục 2 và kết quả thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp được trình bày tại bảng 3.2.
Bảng 3.2: Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp giai đoạn 2011 – 2017 Đơn vị: Người 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 1 711 658 398 598 592 518 396 2 624 620 621 520 466 430 463 3 562 419 502 415 452 410 560 4 411 388 404 389 366 377 381 5 389 358 420 381 352 362 337 6 388 349 373 380 324 344 283 7 256 283 175 253 328 342 245 8 254 240 382 365 194 197 293 9 397 315 405 365 349 330 302 10 470 509 502 421 362 398 343 11 505 490 375 429 366 427 479 12 442 427 369 433 565 502 540 Tổng 5379 5056 4926 4949 4716 4637 4622
Nguồn: Kết quả nghiên cứu
Theo kết quả này, có thế nhận thấy số lượng bệnh nhân Hà Nội nhập viện do hô hấp thu thập được tại 2 bệnh viện nghiên cứu thay đổi qua các năm và có xu hướng giảm từ năm 2011 đến 2017.
Năm Tháng
Đối với nhóm bệnh tim mạch
Từ bộ số liệu nhập viện tại BV Lão Khoa Trung ương giai đoạn 2011 - 2017 được trình bày chi tiết tại phụ lục 2B, nghiên cứu thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do tim mạch ở bảng 3.3.
Bảng 3.3: Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do tim mạch giai đoạn 2011 – 2017 Đơn vị: Người 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 1 118 148 112 123 100 87 96 2 135 118 123 115 108 105 97 3 110 144 131 120 116 109 115 4 107 104 139 91 117 101 104 5 101 109 124 103 113 102 98 6 99 92 106 102 103 98 94 7 98 100 83 91 102 96 88 8 97 129 96 115 99 87 87 9 82 100 100 122 97 98 98 10 99 118 112 121 105 106 101 11 101 131 126 120 115 113 112 12 113 148 131 119 118 119 116 Tổng 1260 1441 1364 1321 1293 1221 1206
Nguồn: Kết quả nghiên cứu
Qua bảng số liệu thống kê cho thấy, số lượng bệnh nhân nhập viện do tim mạch tại 02 bệnh viện nghiên cứu tăng đột biến năm 2012 và giảm dần từ năm 2013 đến năm 2017.
3.2.Nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+ cho điều kiện thành phố Hà Nội
Năm Tháng
3.2.1. Phân tích hồi quy tương quan giữa số liệu về chất lượng môi trường không khí với 02 nhóm bệnh hô hấp và tim mạch không khí với 02 nhóm bệnh hô hấp và tim mạch
Để đánh giá bước đầu mối liên hệ giữa chất lượng môi trường không khí và số lượng bệnh nhân mắc các bệnh về đường hô hấp và tim mạch nhập viện tại các bệnh viện và kiểm định số liệu sử dụng cho mô hình AirQ+, đề tài thực hiện phân tích hồi quy và tương quan giữa hai bộ số liệu chất lượng môi trường không khí và số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch tại hai BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ.
Trong mục 3.1.2, kết quả đánh giá thống kê cho thấy các bộ số liệu trong đề tài đều tuân theo quy luật phân phối chuẩn, vậy có đủ cơ sở để có thể tiến hành các bước phân tích hồi quy và tương quan. Thực hiện đánh giá mối liên hệ của hai bộ số liệu về nồng độ PM2.5 và số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ, các bước thực hiện cụ thể và kết quả chạy phần mềm SPSS như sau:
- Kết quả chạy phân tích hệ số tương quan Pearson (r) như bảng 3.4.
Bảng 3.4: Bảng phân tích tương quan giữa nồng độ PM2.5, NO2 và số lượng bệnh nhân nhập viện tại 02 bệnh viện của Hà Nội trong giai đoạn 2011-2017
Correlations
PM2.5 Hohap Timmach NO2
PM2.5 Pearson Correlation 1 .584** .314** .600** Sig. (2-tailed) .000 .004 .000 N 84 84 84 60 Hohap Pearson Correlation .584** 1 .504** .339** Sig. (2-tailed) .000 .000 .008 N 84 84 84 60 Timmach Pearson Correlation .314** .504** 1 .329* Sig. (2-tailed) .004 .000 .010 N 84 84 84 60 NO2 Pearson Correlation .600** .339** .329* 1 Sig. (2-tailed) .000 .008 .010 N 60 60 60 60
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Kết quả phân tích tương quan Pearson (r) tại bảng 3.4 cho thấy
Biến số hàm lượng PM2.5 (PM2.5), NO2 (NO2) và biến số bệnh nhân hô hấp (Hohap), tim mạch (Timmach) có mối tương quan tuyến tính với nhau (Sig.<0,05). Hệ số tương quan Pearson > 0 cho thấy hàm lượng PM2.5, NO2 với nhóm bệnh hô hấp và tim mạch có mối quan hệ tương quan thuận. Điều này có ý nghĩa là, hàm lượng PM2.5, NO2 càng tăng thì số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch cũng tăng.
- Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn y = ax+b đối với các biến có mối tương quan trong SPSS-25 thể hiện trong hình 3.6.
a)Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa hàm lượng PM2.5 và bệnh nhân mắc bệnh hô hấp
b)Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa hàm lượng PM2.5 và bệnh nhân mắc bệnh tim mạch
c) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa hàm lượng NO2 và bệnh nhân mắc bệnh hô hấp
d) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa hàm lượng NO2 và bệnh nhân mắc bệnh tim mạch
Hình 3.6: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa hàm lượng PM2.5, NO2 và số lượng bệnh nhân điều trị do bệnh hô hấp và tim mạch tại 02 bệnh viện
+ Mô hình hồi quy giữa hàm lượng PM2.5 với số lượng bệnh nhân bị hô hấp có dạng: y = 1,75x + 4,47.102 (R2 = 0,341). Theo đó, nếu hàm lượng PM2.5 thay đổi một đơn vị thì biến số lượng bệnh nhân mắc hô hấp thay đổi 1,75 đơn vị.
+ Mô hình hồi quy giữa hàm lượng PM2.5 với số lượng bệnh nhân mắc bệnh tim mạch có dạng: y = 0,1x + 1,09.102 (R2 = 0,099). Theo đó, nếu biến số hàm lượng PM2.5 thay đổi một đơn vị thì biến số lượng bệnh nhân mắc tim mạch sẽ thay đổi 0,1 đơn vị.
+ Mô hình hồi quy giữa hàm lượng NO2 với số lượng bệnh nhân bị hô hấp có dạng: y = 1,96x + 4,42.102 (R2 = 0,115). Theo đó, nếu hàm lượng NO2 thay đổi một đơn vị thì biến số lượng bệnh nhân mắc hô hấp thay đổi 1,96 đơn vị.
+ Mô hình hồi quy giữa hàm lượng PM2.5 với số lượng bệnh nhân mắc bệnh tim mạch có dạng: y = 0,2x + 1,05.102 (R2 = 0,109). Theo đó, nếu biến số hàm lượng NO2 thay đổi một đơn vị thì biến số lượng bệnh nhân mắc tim mạch sẽ thay đổi 0,2 đơn vị.
3.2.2. Đề xuất ứng dụng mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe. lượng môi trường không khí đến sức khỏe.
Từ quá trình khảo sát hiện trạng số liệu quan trắc môi trường không khí và số liệu bệnh nhân tại 02 bệnh viện kết hợp với hưỡng dẫn của WHO về mô hình AirQ+, nghiên cứu đề xuất ứng dụng mô hình AirQ+ để đánh giá mối tương quan giữa chất lượng môi trường không khí và sức khỏe theo sơ đồ hình 3.7:
a) Đề xuất mô hình
Hình 3.7: Đề xuất ứng mô hình AirQ+ và nguyên tắc hoạt động
Với nghiên cứu này, kết quả đầu ra dự kiến đánh giá tác động ngắn hạn của từng thông số PM2.5 và NO2 đối với nhóm bệnh hô hấp và tim mạch. Cụ thể là tính toán được số trường hợp có thể tránh được các bệnh hô hấp và tim mạch khi nồng độ các thông số xét đến đạt được theo các kịch bản đưa ra.
Cơ sở dữ liệu đầu
vào
•Số liệu quan trắc môi trường không khí xung quanh của các chất ô nhiễm theo ngày đối với các thông số PM2.5, NO2
•Dân số trung bình của khu vực xét đến
•Tỷ lệ mắc bệnh hô hấp/ tim mạch
•Nguy cơ tương đối (RR) (sử dụng số liệu của WHO)
•Giá trị nồng độ giới hạn để xét các tác động
Đánh giá bộ số liệu
•Hiệu chỉnh bộ số liệu theo năm của các thông số PM2.5, NO2
•Tính toán tỷ suất mắc bệnh hô hấp và tim mạch (tính toán trên 100.000 dân)
•Đánh giá mối tương quan giữa chất lượng môi trường không khí và sức khỏe con người.
Kết quả đầu ra
• Đánh giá tác động ngắn hạn: ước tính số trường hợp nhập viện với các tác động sức khỏe được xét đến:
• Hô hấp
b) Các bước chạy mô hình
Việc sử dụng mô hình AirQ+ để đánh giá tác động sức khỏe được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Tạo Dữ liệu mới (Lựa chọn theo mục đích nghiên cứu)
-Ô nhiễm không khí xung quanh: PM2.5, NO2 -Ngắn hạn
-Địa điểm: Hanoi - Đánh giá tác động
Bước 2: Nhập số liệu đầu vào
- Nhập dữ liệu chất lượng môi trường theo ngày (định dạng .csv)
- Tổng số dân - Năm - Diện tích
Bước 3: Đánh giá tác động
- Tỷ lệ mắc bệnh (trên 100.000 dân) - Dân số có nguy cơ chịu tác động
- Nguy cơ tương đối (RR) - Nồng độ giới hạn (Theo AQG và QCVN)
Bước 4: Kết quả đầu ra
- Tỷ lệ phần trăm ước tính mắc bệnh - Số trường hợp ước tính có thể mắc bệnh
- Số trường hợp ước tính có nguy cơ mắc bệnh/100.000 dân
- Tỷ lệ tương ứng với những kịch bản ô nhiễm không khí khác nhau
3.3.Kết quả chạy thử nghiệm mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe tại thành phố Hà Nội. lượng môi trường không khí đến sức khỏe tại thành phố Hà Nội.
3.3.1. Kịch bản 1: Sử dụng giá trị giới hạn chất lượng không khí theo WHO AQG – Hướng dẫn về chất lượng không khí của WHO. AQG – Hướng dẫn về chất lượng không khí của WHO.
a) Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh hô hấp đối với tất cả nhóm tuổi tại thành phố Hà Nội
Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh hô hấp khi chạy mô hình AirQ+ ở kịch bản 1 cho kết quả ở bảng 3.10.
Kết quả chạy cho năm 2011, với hàm lượng PM2.5 theo quan trắc ở mục 3.3.1 sẽ cho số liệu ước tính về trường hợp mắc bệnh hô hấp là có 5.497 ở khoảng giá trị PM2.5 vượt 10 µg/m3, chiếm 10,22% số trường hợp nhập viện do hô hấp ngoài thực tế.
Các kết quả về số liệu ước tính bệnh nhân mắc bệnh hô hấp do PM2.5 vượt giá trị quy định từ năm 2012 – 2017 được tổng hợp trong bảng 3.10.
Bảng 3.5: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với nhóm