c. Phân tích mẫu
2.3.3. Phương pháp xử lí số liệu và xây dựng bản đồ
2.3.3.1. Phương pháp sử lí số liệu
Số liệu được xử lí bằng phần mềm Microsoft Excel, biểu đồ hàm lượng Pb được thực hiện trên Origin
2.3.3.2. Phương pháp xây dựng bản đồ
Sử dụng công cụ Arcgis để xây dựng bản đồ ô nhiễm kim loại nặng tại thành phố Đà Nẵng. Tiến hành thu thập dữ liệu thuộc tính vecto không gian (dạng bảng Excel),
thông số hàm lượng Pb trong Rêu Barbula indica tại thành phố Đà Nẵng. Nội suy lắng
đọng kim loại nặng Pb trong không khí theo phương pháp Kriging. Biên tập và xây dựng bản đồ lắng đọng chì trong không khí tại thành phố Đà Nẵng với sự hỗ trợ của GIS.
Sử dụng Kriging trong Arcgis: phương pháp nội suy Kriging là phương pháp nội suy đặc biệt cho biết mối tương quan khoảng cách trong không gian hoặc phương hướng giữa các điểm mẫu. Kriging thực hiện mô hình tính toán để xác định số lượng các điểm, hoặc tất cả các điểm nằm trong vùng bán kính xác định, để xác định giá trị hiệu suất đối với từng vùng. Sử dụng phương pháp Kriging cần thực hiện một số bước như sau: phân tích dữ liệu thăm dò thống kê, mô hình hoá đa bản đồ, sau đó tạo ra bề mặt và tùy chọn phép phân tích bề mặt khác nhau. Quá trình hai bước của Kriging bắt đầu với ước tính mức độ tương quan và sau đó thực hiện phép nội suy [8].
23
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ
3.1. Hàm lượng Pb tích lũy trong Rêu
Kết quả xác định hàm lượng Pb trong Rêu Babular indica tại thành phố Đà Nẵng.
Bảng 3.1: Hàm lượng Pb trong rêu tại thành phố Đà Nẵng
Các giá trị trong cùng một cột có cùng kí tự * thì khác nhau không có ý nghĩa
Kết quả hàm lượng kim loại Pb tích lũy trong Rêu Barbula indica được thu tại
72 điểm trên thành phố ở bảng 3.1 cho thấy hàm lượng Pb tích lũy trong Rêu Barbula
indica dao động trong khoảng 0,49±0,17 - 1,79±0,37 ppm. Hàm lượng Pb thấp nhất được tìm thấy ở 2 khu vực Quận Cẩm Lệ và huyện Hòa Vang (α = 0,05). Hầu hết tại các quận huyện đều có hàm lượng Pb tương đương hoặc thấp hơn với giới hạn cho phép của TCVN 5937:2005 Chất lượng không khí – Tiêu chuẩn chất lượng không khí xung quanh [4].
Trên thực tế, việc kiểm soát ô nhiễm không khí do con người là một vấn đề rất phức tạp, nơi nguồn và khí thải phải quản lý và giám sát, và các khía cạnh kinh tế phải được tích hợp (Sloof, 1993) . Một số mẫu Rêu tại KCN Hòa Khánh, KCN Hòa Hiệp và quận Cẩm Lệ có giá trị vượt trội. Sự khác biệt đáng kể này là do các mẫu rêu được tìm thấy gần với các nhà máy thép, nhà máy sản xuất xi măng và giao thông chủ yếu là vận tải đất, cát quá trình xe ben chở đất làm rơi vãi đất cát, tạo nên những đám bụi mù mịt
Khu vực Hàm lượng Pb (ppm)
KCN Hòa Khánh (n=9) 1,79±0,37
Đường Âu Cơ và xã Hòa Liên (n=7) 0,75±0,37
KCN Hòa Hiệp (n=8) 1,45±0,4
Quận Thanh Khê (n=9) 1,03±0,24
Quận Hải Châu (n=9) 1,01±0,22
Quận Ngũ Hành Sơn và Sơn Trà (n=12) 0,71±0,14
Quận Cẩm Lệ (n=9) 0,59±0,27*
Huyện Hòa Vang (n=10) 0,49±0,17*
24 trên đường. Bên cạnh đó mẫu rêu còn chịu ảnh hưởng bởi thành phần trong bụi đất tại khu vực lấy mẫu. Ngoài ra, khả năng hấp thụ và tích lũy kim loại của Rêu được chứng minh bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các điều kiện môi trường. Ngoài các chất gây ô nhiễm không khí có nguồn gốc từ các nguồn phát thải, hàm lượng Pb trong rêu bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố tự nhiên liên quan đến đặc tính hình thái và sinh học của rêu và môi trường xung quanh của chúng. Hay ảnh hưởng của độ cao, lượng mưa, bụi, độ tuổi của rêu. Điều này chứng minh rằng các bộ phận rêu lớn tuổi có nồng độ kim loại cao hơn đã dẫn đến sự tương quan về hàm lượng kim loại trong môi trường với nguồn phát thải. Và phương pháp lấy mẫu và đo đạc cũng có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả phân tích trong các nghiên cứu điều tra sinh học (Markert và Weckert, 1989).
Hình 3.1. Biểu đồ hàm lượng Pb tại các khu vực
Từ biểu đồ tứ phân vị có thể thấy hàm lượng Pb phân bố trong khoảng từ 0,06 – 1,2 ppm, giá trị thấp nhất là 0,06 ppm được thu tại điểm HV10 khu vực Hòa Vang, trong khi giá trị cao nhất vượt trội so với các giá trị khác là 3,31ppm được thu tại điểm HH5. Có 7 mẫu có hàm lượng vượt trội hơn các mẫu còn lại (R7: 3,01 ppm; R8: 3,21 ppm; R9: 2,79 ppm; HH6: 2,56 ppm; TK2: 2,29 ppm; AC2: 2,78 ppm; CL1: 2,36 ppm). H àm lư ợng Pb ( ppm )
25 Hình 3.2. B ản đ ồ lắ ng đọ ng Pb t ại các kh u v ự c
26 Theo Harmen et al.hàm lượng chì trong không khí phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm khoảng cách tới đường xá và nguồn ô nhiễm. Khu công nghiệp Hòa Hiệp nằm tại khu vực Hòa Hiệp Bắc là nơi tập trung nhiều nhà máy sản xuất xi măng và các công
ty sản xuất thép Đà Nẵng.Theo Harmen et al. (2008), các nguồn chính phát thải Pb đứng
đầu ngành công nghiệp sản xuất và xây dựng (41%) tiếp đến là hoạt động giao thông vận tải (17%). Các khu vực Hòa Vang, Cẩm Lệ, Sơn Trà nằm xa trung tâm thành phố và hoạt động kinh tế chủ yếu là ngành công nghiệp nhẹ nên hàm lượng Pb thấp [28].
Hàm lượng Pb tại KCN Hòa Khánh và ở khu vực Hòa Hiệp cao hơn hẳn các khu vực khác. Xung quanh KCN Hòa Khánh tại một số điểm thu mẫu nằm ở xã Hòa Liên và đường Âu Cơ đây là hai khu vực nằm gần khu công nghiệp và vị trí của chúng nằm theo hướng phát thải vì vậy nên sự tích lũy hàm lượng Pb trong Rêu cao hơn đáng kể so với các khu vực khác. Và hoạt động kinh tế tại khu vực Ngũ Hành sơn chủ yếu nghề điêu khắc đá mỹ nghệ khi hoạt động đã gây ô nhiễm môi trường không khí do bụi đá và tiếng ồn, ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống sinh hoạt bình thường của khu dân cư. Theo Nguyễn Hùng Việt và cộng sự (2009), ở Thái Nguyên nguồn gây ô nhiễm không khí là do các yếu tố liên quan đến hoạt động công nghiệp (75%), phần lớn các hoạt động giao thông đô thị và bụi đất (62%) và sự khác biệt nồng độ đáng kể có thể là do các hoạt động kinh tế và giao thông [22]. Ngoài ra, cuộc sống đô thị liên kết với các hoạt động công nghiệp, các KCN nằm gần các khu dân cư và các trục đường giao thông lớn nên cũng bị ảnh hưởng bởi hoạt động giao thông, xây dựng, sinh hoạt của người dân. Theo Harmen et al. (2008), hàm lượng Pb trong Rêu tương quan với sự lắng đọng Pb trong khí quyển bị ảnh hưởng bởi các nguồn ô nhiễm địa phương nhưng chủ yếu là giao thông vận tải đường dài [23,6].
Hàm lượng trung bình của Pb phân tích tại thành phố Đà Nẵng là 0,96 ppm, con số này thấp nhiều so với nghiên cứu tại Hà Nội sử dụng loài B.indica trong quan trắc kết quả cho thấy hàm lượng Pb ở mức 2,2 ppm, ở tây bắc Tây Ban Nha sử dụng loài
Scleropodium là: 5,6 ppm [20]. Hay mô hình khảo sát sự lắng đọng kim loại nặng ở khí
27
splendens, Hypnum cupressiforme, Pseudoscleropodium purum. Giá trị trung bình của hàm lượng Pb trong rêu ở các nước phân tích trong cuộc khảo sát là 4,19 ppm [17]. Tuy nhiên, rất khó để so sánh nồng độ kim loại nặng trong rêu từ các nghiên cứu khác nhau vì sự khác biệt về loài, sự phát thải chất gây ô nhiễm, về thời gian không gian của các nghiên cứu và các điều kiện khí hậu khác nhau có thể ảnh hưởng đến tích tụ kim loại trong rêu. Mặc dù các nguồn ô nhiễm công nghiệp ở Đà Nẵng không phải là cực kỳ cao so với một số thành phố khác, chất lượng không khí đã được theo dõi trong vài năm qua về vấn đề CO2 và nồng độ các chất dạng hạt lơ lửng. Giá trị của Pb thấp hơn là do bị ảnh hưởng một phần nào đó từ việc phát thải các chất ô nhiễm từ KCN Hòa Khánh và việc chuyển sang sử dụng xăng không chì tại Việt Nam có thể được coi là một bước tiến lớn trong ngành giao thông và điều này tương quan với hàm lượng Pb trong Rêu [22,10].
3.2. Xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng chì trong không khí
Hàm lượng chì trong Rêu Barbula indica được thể hiện ở các mức độ khác nhau
28 Hình 3.3 B ản đ ồ ô nhi ễm h àm lư ợng Pb tron g không khí t ại thàn h ph ố Đà N ẵng
29 Kriging nội suy giá trị cho các khu vực xung quanh một điểm thu mẫu. Những khu vực gần điểm thu mẫu sẽ ảnh hưởng nhiều hơn những khu vực ở xa. Phương pháp này là giá trị của các điểm được gán không chỉ phụ thuộc vào khoảng cách mà còn phụ thuộc vào sự phân bố không gian các điểm. Điều này làm cho các giá trị nội suy mang tính tương quan không gian nhiều hơn. Bản đồ đã xác định được vị trí ô nhiễm không khí chính tại thành phố Đà Nẵng là KCN Hòa Khánh, KCN Hòa Hiệp và quốc lộ 14B cũ thuộc quận Cẩm Lệ ngoài ra sự góp phần của khí thải từ ô tô, xe máy tại trung tâm thành phố. Bản đồ nội suy cũng cho thấy khoảng cách từ KCN đến các khu dân cư bị ảnh hưởng khá cao. Bản đồ này cho thấy nguy cơ phơi nhiễm của người dân đối với chì trong không khí là tại các khu vực xã Hòa Liên và khu vực Hòa Hiệp Bắc là khá lớn. Bên cạnh đó hướng gió thổi theo hướng Bắc góp phần phân tán khí thải từ ngành công nghiệp nên hàm lượng chì trong không khí tại các khu vực xung quanh KCN về hướng Bắc sẽ có màu đậm hơn các khu vực phía Nam và phía Tây [17].
Như vậy, đối với các nghiên cứu sử dụng Rêu trong giám sát sinh học, có thể biết được tình trạng ô nhiễm KLN dễ dàng được theo dõi trực quan bằng bản đồ ô nhiễm. Từ đó, có thể thực hiện trong nhiều năm để thành lập bản đồ ô nhiễm của một khu vực trong một giai đoạn. Để có được cái nhìn chi tiết hơn vào mức độ ô nhiễm môi trường không khí xung quanh từ các nguồn do con người. Đặc biệt, khi mà kỹ thuật này vẫn còn mới
mẻ ở Việt Nam nói chung và thành phố Đà Nẵng nói riêng và loài Barbula indica là loài
phân bố rộng rãi tại Việt Nam. Vì vậy, có thể nói sử dụng Rêu Barbula indica là phương
30
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận
1. Hàm lượng Pb trung bình tích lũy Rêu Barbula indica tại thành phố Đà
Nẵng dao động trong khoảng 0,49±0,17 - 1,79±0,37 ppm. Hàm lượng Pb thấp nhất được tìm thấy ở 2 khu vực Quận Cẩm Lệ và huyện Hòa Vang. Nhìn chung Hầu hết tại các khu vực đều có hàm lượng Pb tương đương hoặc thấp hơn với giới hạn cho phép của TCVN 5937:2005. Tuy nhiên tại khu vực Hòa Khánh có hàm lượng Pb cao hơn so với qui chuẩn.
2. Hàm lượng chì trong Rêu Barbula indica có xu hướng cao tại các KCN
Hòa Khánh và KCN Hòa Hiệp và thấp dần tại các khu vực xa khu công nghiệp và trung tâm thành phố.
3. Phương pháp xây dựng bản đồ ô nhiễm biểu diễn hiện trạng mức độ ô
nhiễm KLN tại thành phố Đà Nẵng hiện nay là một phương pháp hiệu quả trong công tác quản lí chất lượng môi trường không khí tại một thời điển hay trong thời gian dài của một khu vực, quốc gia.
Kiến nghị
Với những ưu điểm trong việc sử dụng Rêu trong việc quan trắc sinh học thì kỹ thuật này vẫn còn mới mẻ ở Việt Nam nói chung và thành phố Đà Nẵng nói riêng nghiên
cứu chỉ mới xác định hàm lượng chì trên Rêu Barbula indica, vì vậy cần tiếp tục mở
rộng nghiên cứu trên một số loài Rêu khác để cung cấp kết quả khách quan hơn. Để có được cái nhìn chi tiết hơn vào mức độ ô nhiễm môi trường không khí xung quanh các nguồn do con người, cần một nghiên cứu mở rộng bao gồm một số lượng lớn các mẫu và đánh giá trong suốt cả mùa nắng và mùa mưa.
31
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Việt
1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2015) “Báo Cáo Hiện Trạng Môi Trường Quốc Gia
Giai Đoạn 2011 - 2015.” : 243.
2. Hoàng Dương Tùng (2014) “Hiện Trạng Môi Trường Không Khí Ở Việt Nam.” Tạp chí Môi trường.
3. Sở Xây Dựng Tp.Đà Nẵng ( 2013) “Điều chỉnh quy hoạch chung thành phố đà nẵng
đến năm 2030 và tầm nhìn đến năm 2050 sở xây dựng thành phố đà nẵng viện quy hoạch xây dựng Đà Nẵng.”
4. TCVN. “Chất Lượng Không Khí - Tiêu Chuẩn Chất Lượng Không Khí Xung Quanh.”
5. Huỳnh Ngọc Trình (2009) “Ứng dụng phương pháp chỉ thị sinh học đánh giá hiện
trạng ô nhiễm không khí tại một số trục đường chính Tp.Hồ Chí Minh sinh vật chỉ thị.”
6. Lê Văn Tâm “Rêu.” : 1–5.
7. Nguyễn Thị Bạch Kim “Địa y: sinh vật chỉ thị ô nhiễm không khí.”
8.Tạ Thanh Tùng (2014) “Ứng dụng gis và thuật toán nội suy đánh giá chất lượng
nước tại tỉnh Đồng Nai.” : 2010–14.
Tài liệu Tiếng Anh
9. Barandovski, L. et al. (2008) “Atmospheric Deposition of Trace Element Pollutants
in Macedonia Studied by the Moss Biomonitoring Technique.” Environmental Monitoring and Assessment 138(1–3): 107–18.
10. “Atmospheric Deposition of Trace Element Pollutants in Macedonia Studied by the Moss Biomonitoring Technique.” Environmental Monitoring and Assessment
32 138(1–3): 107–18.
11. Barandovski, Lambe et al. (2015) “Multi-Element Atmospheric Deposition in
Macedonia Studied by the Moss Biomonitoring Technique.” Environmental Science and Pollution Research 22(20): 16077–97.
12. Berg, Torunn, and Eiliv Steinnes (197l) “Use of Mosses (Hylocomium Splendens
and Pleurozium Schreberi) as Biomonitors of Heavy Metal Deposition: From Relative to Absolute Deposition Values.” Environmental Pollution 98(1): 61–71.
13. Boquete, M. T., J. A. Fernández, J. R. Aboal, and A. Carballeira (2011) “Analysis
of Temporal Variability in the Concentrations of Some Elements in the Terrestrial Moss Pseudoscleropodium Purum.” Environmental and Experimental Botany 72(2): 210–16.
14. Donovan, Geoffrey H et al. (2016) “Science of the Total Environment Using an
Epiphytic Moss to Identify Previously Unknown Sources of Atmospheric Cadmium Pollution ☆.” Science of the Total Environment 559: 84–93.
15. Frontasyeva, Marina, and Harry Harmens (2015)“Mosses : 2015 Survey.” : 1–26.
16. H. Nguyen-Viet1, N. Bernard1, E.A.D. Mitchell2,3, J. Cortet1,4, P.-M. Badot1 and
D. Gilbert1. “Relationship Between Testate Amoeba (Protist) Communities and
Atmospheric Heavy Metals Accumulated in Barbula Indica (Bryophyta) in Vietnam - ResearchGate.pdf.”
17. Harmens, H. et al. (2010) “Mosses as Biomonitors of Atmospheric Heavy Metal
Deposition: Spatial Patterns and Temporal Trends in Europe.” Environmental Pollution 158(10): 3144–56.
18. Harmens, H., L. Foan, V. Simon, and G. Mills (2013) “Terrestrial Mosses as
Biomonitors of Atmospheric POPs Pollution: A Review.” Environmental Pollution 173: 245–54.
33
19. ICP Vegetation Centre (2010) “Monitoring of Atmospheric Heavy Metal and
Nitrogen Deposition in Europe Using Bryophytes - Monitoring Manual.” : 9.
20. Leblond, Sebastien et al (2004) “Biological and Temporal Variations of Trace
Element Concentrations in the Moss Species Scleropodium Purum (Hedw.) Limpr.” Journal of Atmospheric Chemistry 49(1–3): 95–110.
21. Liu, Chang, Peng Zhou, and Yanming Fang (2016) “Monitoring Airborne Heavy
Metal Using Mosses in the City of Xuzhou, China.” Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology 96(5): 638–44.
22. Nguyen-Viet, H. et al. (2007) “Relationship between Testate Amoeba (Protist)
Communities and Atmospheric Heavy Metals Accumulated in Barbula Indica (Bryophyta) in Vietnam.” Microbial Ecology 53(1): 53–65.
23. Paliulis, Dainius. (2010) “Research into Heavy Metals Pollution of Atmosphere
Applying Moss as Bioindicator : A Literature Review.” 4(4): 26–33.
24. Quality, Drinking-water. “Lead in Drinking-Water Background Document for
Development of.”
25. Schilling, Jonathan S, and Mary E Lehman (2002) “Bioindication of Atmospheric
Heavy Metal Deposition in the Southeastern US Using the Moss Thuidium Delicatulum.” 36: 1611–18.
26. Services, Human. (2007) “TOXICOLOGICAL PROFILE FOR LEAD.” (August).
27. Steinnes, E. “Use of Mosses as Biomonitors of Atmospheric Deposition of Trace
Elements.” : 100–107.
28. Viet, Hung Nguyen et al. (2010)“Atmospheric Heavy Metal Deposition in Northern
Vietnam : Hanoi and Thainguyen Case Study Using the Moss Biomonitoring Technique , INAA and AAS.” : 1045–52.