CHƯƠNG 3. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH
3.2. Một số khuyến nghị
3.2.1. Khuyến nghị các chính sách giảm thiểu biến đổi khí hậu
Biến đổi khí hậu gây ra các hậu quả không thể dự đoán trước được đối với tất cả các quốc gia, đặc biệt là các thiên tai. Để giảm nhẹ các rủi ro do BĐKH, Việt Nam cần thiết thực hiện một số biện pháp sau:
45
Thứ nhất, kết quả Chương 2 khẳng định mức độ phơi nhiễm phản ánh rõ nhất tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu. Do đó để hạn chế khả năng phơi nhiễm cần nâng cao khả năng dự báo, đưa ra các cảnh báo thiên tai, bão lũ kịp thời nhằm có kế hoạch phòng tránh và ứng phó. Đầu tư hơn nữa cho công tác nghiên cứu khoa học về dự báo và phân vùng được các rủi ro. Kinh nghiệm cho thấy rủi ro về người và của được giảm nhẹ đi rất nhiều khi có được các cảnh báo sớm, có kế hoạch phòng tránh kịp thời. Tăng cường hệ thống theo dõi thiên tai, ứng dụng khoa học kỹ thuật hiện tại trong dự báo, quan trắc. Nâng cao sự chống chịu của các đê bờ đặc biệt là các vùng trọng yếu và ven biển.
Thứ hai, cần xây dựng các kịch bản về khí hậu, nước biển dâng, phân vùng rủi ro. Nhân rộng các mô hình phát triển bền vững, phát triển các hệ sinh thái, các cộng đồng dân cư cùng thực hiện các kế hoạch ứng phó với biến đổi khí hậu.
Thứ ba, liên quan đến kết quả về tính dễ bị tổn thương trong chương hai, đối với các tỉnh thành có nguy cơ và tính dễ bị tổn thương cao như Nghệ An, Hà Tĩnh và Thái Bình, cần có các biện pháp giảm nhẹ tác động của các hiện tượng thời tiết cực đoan như xây dựng và gia cố các đê, kè, các hồ chứa nước, tăng diện tích rừng phòng hộ.
3.2.2. Khuyến nghị các chính sách khắc phục ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến sinh kế
Để khắc phục các ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến đời sống, năng lực ứng phó đóng vai trò quan trọng. Do đó cần năng cao năng lực chống chịu và khả năng ứng phó của cộng đồng, hệ sinh thái và các thành phần kinh tế. Vì vậy, các biện pháp sau là cần thiết:
Thứ nhất, theo kết quả Chương 2, mật độ dân số sống gần biển là tác nhân quan trọng gây ra tính dễ bị tổn thương, do đó có kế hoạch quy hoạch vùng dân cư phù
46
hợp. Xây dựng các nguồn nước sạch, cơ sở y tế, dinh dưỡng và thực phẩm, đặt sinh kế và sự an toàn của người dân lên hàng đầu.
Thứ hai, giáo dục cộng đồng về tác hại của biến đổi khí hậu, tăng cường sự nhận thức và sẵn sàng đối phó của cộng đồng đối với biến đổi khí hậu.
Thứ ba, hỗ trợ và khuyến khích cộng đồng phát triển nông lâm ngư nghiệp bền vững, khắc phục hệ sinh thái, phát triển mô hình sinh kế cho cộng đồng thích ứng với biến đổi khí hậu. Tăng cường phát triển các mô hình kinh tế dựa vào hệ sinh thái, các nguồn lực tự nhiên, các hoạt động dựa vào cộng đồng. Tăng cường phát triển kinh tế hộ gia đình, tiến tới giảm tỷ lệ nghèo và tăng thu nhập hộ gia đình.
Thứ tư, quản lý rủi ro thiên tai gắn với cộng đồng, bảo tồn đa dạng sinh học cụ thể là các loài sinh vật quý hiếm, kết hợp với người bản địa trong bảo tồn và tôn tạo bảo đảm sinh kế bền vững đặc biệt là các cộng đồng dễ bị tổn thương.
47
KẾT LUẬN
Biến đổi khí hậu đang là thách thức lớn của tất cả các quốc gia, ảnh hưởng lớn đến kinh tế, xã hội và môi trường. Biến đổi khí hậu xảy ra nhanh hơn so với dự kiến, xuất phát từ nhiều nguyên nhân, do hoạt động của tự nhiên và các hoạt động của con người. Với địa hình bờ biển dài, Việt Nam là một trong những nước chịu rủi ro cao nhất do biến đổi khí hậu. Đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu giúp đưa ra các cảnh báo sớm cũng như xây dựng các kế hoạch ứng phó với biến đổi khí hậu.
Đề tài đã tổng quan các khái niệm về biến đổi khí hậu, tình hình biến đổi khí hậu trên thế giới và Việt Nam. Đề xuất mô hình ra quyết định để đánh giá tính dễ bị tổn thương của các vùng ven biển Việt Nam và chỉ số tổn thương. Mô hình xây dựng được kết hợp từ hai phương pháp ra quyết định rất hiệu quả là AHP và TOPSIS. Đề tài có tính mới do chưa có một nghiên cứu nào tại Việt Nam đánh giá mức độ tổn thương của các vùng miền áp dụng đồng thời cả hai mô hình. Kết quả chỉ ra rằng mức độ phơi nhiễm có ảnh hưởng lớn nhất gây ra tính dễ bị tổn thương của các vùng, miền. Do đó để hạn chế khả năng phơi nhiễm cần nâng cao khả năng dự báo, đưa ra các cảnh báo thiên tai, bão lũ kịp thời nhằm có kế hoạch phòng tránh và ứng phó. Đầu tư hơn nữa cho công tác nghiên cứu khoa học về dự báo và phân vùng được các rủi ro. Phát triển kinh tế xanh, giảm thiểu tối đa phát thải.
Năng lực thích ứng có vai trò quan trọng trong ứng phó với các ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. Do đó cần năng cao năng lực chống chịu và khả năng ứng phó của cộng đồng, hệ sinh thái và các thành phần kinh tế.
Trong các vùng ven biển nghiên cứu, Nghệ An, Hà Tĩnh và Thái Bình là ba tỉnh có mức độ tổn thương cao do biến đổi khí hậu xét về mặt sinh kế. Cả ba tỉnh thường xuyên chịu ảnh hưởng của các hiện tượng thời tiết cực đoan, đặc biệt là
48
Nghệ An và Hà Tĩnh với khí hậu khắc nghiệt. Tỷ lệ hộ nghèo đang ở mức cao và mức sống dân cư đang mức thấp so với các tỉnh và thành phố khác. Do đó trong thời gian tới, các tỉnh cần năng cao hơn nữa các kế hoạch ứng phó với biển đổi khí hậu nhằm tránh rủi ro về người và của.
49
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng việt
1. Bộ Tài nguyên và Môi Trường (2006). Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu.
2. Bộ Tài nguyên và Môi Trường (2016). Kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam 2016.
3. Bộ tài nguyên và Môi trường (2020). Báo cáo kỹ thuật đóng góp do quốc gia tự quyết định của Việt Nam.
4. Cẩm nang phân tích tình trạng dễ bị tổn thương và năng lực ứng phó với biến đổi khí hậu (2009). Bản quyền của CARE Quốc tế.
5. Hương, N. T. L., Cường, Đ. M., Như, H. V., Hương, L. T. T., Nhung, N. T.
T., Toản, L. Q., Cường, N. Đ., Hằng, P. T. T & Hạnh, T. T. T. (2021). Tính dễ bị tổn thương và năng lực thích ứng với biến đổi khí hậu của ngành Y tế tỉnh Hà Tĩnh. Tạp Chí Y học Dự phòng, 30, 11–20.
6. Nguyễn Xuân Hậu, Phan Văn Tân (2015). Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 31(3), 125-138.
7. Trung tâm Dự báo khí tượng thuỷ văn quốc gia (2018). Bản tin dự báo Khí tượng thủy văn thời hạn mùa cập nhật ngày 15/08/2018.
8. Thái Minh Tín, Võ Quang Minh, Trần Đình Vinh, Trần Hồng Điệp (2017).
Đánh giá tính tổn thương đối với đất nông nghiệp trong điều kiện biến đổi khí hậu cho các tỉnh ven biển đông đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu, 137-145.
9. Hoàng Lưu Thu Thủy, Trần Thị Mùi (2018). Đánh giá mức độ tổn thương do tác động của biến đổi khí hậu đến ngành du lịch tỉnh Hà Tĩnh Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, 34(1) 104-111.
50
10. Tổ chức Nhân đạo quốc tế DARA và Diễn đàn Các nước dễ bị tổn thương vì biến đổi khí hậu (CVF) (2017). Kiểm soát sức tàn phá của Biến đổi khí hậu:
Phép tính lạnh cho một hành tinh nóng.
11. Ủy ban liên chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC), Nhóm làm việc 2, 2001.
Báo cáo đánh giá thứ 3.
Tài liệu tiếng Anh
1. Abbas, E. Z., & Fahim, N. T. (2017). Nonlinearity, fuzziness and incommensurability in indicatorbased assessments of vulnerability to climate change: A new mathematical framework. Ecological Indicators, 82, 82-93.
2. Abdel-Basset, M., Gamal, A., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. (2021). A new hybrid multi-criteria decision-making approach for location selection of sustainable offshore wind energy stations: A case study. Journal of Cleaner Production, 280, 124462.
3. Adger, W. N., Huq, S., Brown, K., Conway, D., Hulme, M. (2003).
Adaptation to climate change in the developing world. Progress in Development Studies 3, 179–195.
4. Adger, W. N., Paavola, J, Hud, S. (2006). Fairness In Adaptation to Climate Change. MIT Press.
5. Asian Development Bank (2013). Vietnam Environment and Climate Change Assessment.
6. Balica, S. F., Wright, N. G., & Van der Meulen, F. (2012). A flood vulnerability index for coastal cities and its use in assessing climate change impacts. Nat Hazards, 64(1), 73-105.
51
7. Barrett, A., McIntosh, R., Pritchard, M., Hannan, M., Alam, Z., Marks, M.
(2013). Asset Values: Why Are Some Households Doing Better than Others?
Chars Livelihood Program.
8. Chen, S.J., Hwang, C.L. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems book series (LNE, volume 375).
9. Chen, F., Wang, J., Deng, Y. (2015). Road safety risk evaluation by means of improved entropy TOPSIS–RSR. SafSci 79, 39–54.
10. Chan, F. T. S., Kumar, N. (2007). Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP-based Approach. Omega 35, 417–
431.
11. Che, Z. H. (2010). Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Particle Swarm Optimisation for Balanced and Defective Supply Chain Problems Considering WEEE/RoHS Directives. International Journal of Production Research 48, 3355–3381.
12. Cutter, S.L. (1996). Vulnerability to environmental hazards. Progress in Human Geography, 20(4), 529 - 539.
13. Dasgupta, S., Laplante, B., Meisner, C., Wheeler, D. and Yan, J. (2007). The impact of Sea Level Rise on Developing Countries: a comparative analysis.
World Bank Policy Research Working Paper 4136.
14. David Eckstein, Vera Kỹnzel và Laura Schọfer (2017). Global Climate Risk Index 2018: Who Suffers Most From Extreme Weather Events? Weather- related Loss Events in 2016 and 1997 to 2016?
15. Dey, B., Bairagi, B., Sarkar, B., Sanyal, S. K. (2016). Group heterogeneity in multi member decision making model with an application to warehouse location selection in a supply chain. Computers & Industrial Engineering 105, 101–122.
52
16. Füssel, H. M., Klein, R. J. T. (2006). Climate Change Vulnerability Assessments: An Evolution of Conceptual Thinking. Climatic Change, 75, 301–329.
17. Hallegatte, S., Bangalore, M., Bonzanigo, L., Fay, M., Kane, T., Narloch, U., Rozenberg, J., Treguer, D., Vogt-Schilb, A. (2016). Shock waves: managing the impacts of climate change on poverty. Climate change and development series, World Bank.
18. Hanh, P.T.T., Furukawa, M. (2007). Impact of Sea Level Rise on Coastal Zone of Vietnam. Bull. Fact. Sci. Univ. Ryukyu 84, 45 – 59.
19. Husby, T., Hofkes, M. (2015). Loss Aversion on the Housing Market and Capitalisation of Flood Risk.
http://www.webmeets.com/files/papers/eaere/2015/903/eaere_pt.pdf
20. Gafy, I. E., & Neil, G. (2016). Climate change vulnerability index and multi criteria ranking approach for assessing the vulnerability to climate change:
case study of Egypt. Journal of American Science, 12(8), 29-40.
21. Geetha, R., Kizhakudan, S. J., Divipala, I., Shyam, S. S., & Zacharia, P. U.
(2017). Vulnerability index and climate change: An analysis in Cuddalore District of Tamil Nadu, India. Indian Journal of Fisheries, 64(2), 96-104.
22. Gửtschke, J., Mertsch, P., Bischof, M., Kneidinger, N., Matthes, S., Renner, E. D., Schultz, K., TraidlHoffmann, C., Werner Duchna, H., Behr, J., Schmude, J., Huber, R., & Milger, K. (2017).
Perception of climate change in patients with chronic lung disease. PLOS ONE, 12(10), 1-14.
23. Hattab, E. M. M. (2015). Improving Coastal Vulnerability Index of the Nile Delta Coastal Zone, Egypt. Journal of Earth Science & Climatic Change, 6(8), 293-300.
53
24. Hwang, C.L., Yoon, K. (1981), Multiple attribute decision making: methods and applications. Berlin: Springer – Verlag.
25. IPCC. 2007. Summary for Policymakers. Contribution of working group II to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge (UK): Cambridge University Press.
26. Intergovernmental Panel on Climate Change IPCC 2013, 2021.
27. Koc, A., Turk, S., & Şahin, G. (2019). Multi-criteria of wind-solar site selection problem using a GIS-AHP-based approach with an application in Igdir Province/Turkey. Environmental Science and Pollution Research, 26(31), 32298-32310.
28. Kim, Y., Chung, E – S. (2005) Assessing climate change vulnerability with group multi-criteria decision making approaches. Climatic Change (2013) 121, 301–315.
29. Kwasi, A. A. (2013). Assessing Coastal Vulnerability Index to Climate Change: The Case of Accra Ghana. Journal of Coastal Research, 2(65), 1892- 1897.
30. Labib, A. W. (2011). A Supplier Selection Model: A Comparison of Fuzzy Logic and the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Production Research 49, 6287–6299.
31. Linh, N.T.D., Bleys, B. (2021). Applying Analytic Hierarchy Process to Adaptation to Saltwater Intrusion in Vietnam. Sustainability, 13, 2311.
32. Liverman, D.M. (1990). Vulnerability to Global environmental change. In understanding Global Environmental Change, edited by R.E.Kasperson et al., pp.27-44, Worcester: Center for Technology, Environment, and Development, Clark University. CC impacts in Nigeria. Journal of Human Ecology, 29(1), 47-55.
33. Livia Bizicova (2009). Vulnerability and Climate Change Impact Assessments for Adaptation, module 4. UNEP, ISBN: 978-92-807-3072-2.
54
34. Liberatore, M. J., Myers, R. E., Nydick, R. L., Steinberg, M., Brown, E.R., Gay, R., Powell, T., Powell, R. L. (2003). Decision Counseling for Men Considering Prostate Cancer Screening.” Computers & Operations Research 30, 1421–1434.
35. Moss R.H., A.L. Brenkert and E.L.Malone, 2001. Vulnerability to Climate Change: A Quantitative Approach, Dept. of Energy, U.S.
36. Muerza, V., D. de Arcocha, Larrodé, E., Moreno-Jiménez, J. M. (2014). The Multicriteria Selection of Products in Technological Diversification Strategies: An Application to the Spanish Automotive Industry Based on AHP. Production Planning & Control 25, 715–728.
37. Peng, X., Dai, J. (2016). Approaches to single-valued neutrosophic MADM based on MABAC, TOPSIS and new similarity measure with score function. Neural Computing and Applications, 1-16.
38. Runfola, D. M., Ratick, S., Blue, J., Machado, E. A. Hiremath, N., Giner, White, K., Arnold, J. (2017). A multi-criteria geographic information systems approach for the measurement of vulnerability to climate change. Mitigation and Adaption Strategies for Global Change, 22, 349–368.
39. Saaty (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J.
Services, Sciences, 1(1), 83–98.
40. Smit, B. (2006). Adaptation, adaptive capacity and vulnerability. Global Environ Change. 16, 282–292.
41. Smith, P., Howe, N. (2015). Climate Change as Social Drama: Global Warming in the Public Sphere. Cambridge University Press.
42. Turner, B. L., Kasperson, R. E., Matson, P. A., McCarthy , J. J., Corell, R.
W., Lindsey Christensen, Noelle Eckley, Kasperson, J. X., Luers, A., Martello, M. L., Polsky, C., Pulsipher, A., Schiller, A. (2003). A framework for vulnerability analysis in sustainability science. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100, 8074 – 8079.
55
43. O’Brien KL, Leichenko RM, Kelkar U, Venema HM, Aandahl G, Tompkins H, Javed A, Bhadwal S, Barg S, Nygaard L, West, J. (2004). Mapping
vulnerability to multiple stressors: climate change and globalization in India.
Global Environ Change, 14, 303–313.
44. Wenfang, C., Susan, L. C., Chris, E., & Peijun, S. (2014). Measuring Social Vulnerability to Natural Hazards in the Yangtze River Delta Region, China.
International Journal of Disaster Risk Science, 4(4), 169-181.
45. P.M. Tam, D. T. Hang, D.T.T Linh, T.T.T. Duong, L.Q. Dat (2019). A new framework for analyzing climate change impacts by vulnerability index and quantitative modeling: a case study of coastal provinces in Vietnam.
Economic Review, 24, 25 – 46.
46. Yohe, G. & Tol, R.S.J. (2002). Indicators for social and economic coping capacity-moving toward a working definition of adaptive capacity. Global Environmental Change 12(1), 25-40.
47. World Bank (2010), Economics of Adaptation to Climate Change: Vietnam.
Washington, DC.
48. Watson, R.T., Zinyoera, M.C., and Moss, R.H. 1996. Climate Change 1995:
Impacts, Adaptations and Mitigation of Climate Change: Scientific-Technical Analysis. Contribution of Working Group II to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge:
Cambridge University Press.
Các trang web
1. https://vietnam.opendevelopmentmekong.net/vi/topics/climate-change/
2. https://dangcongsan.vn/khoa-hoc/g20-doi-mat-voi-tac-dong-bien-doi-khi- hau-ngay-cang-nghiem-trong-595289.html
3. https://www.worldbank.org
56
4. https://monre.gov.vn/ Bộ tài nguyên môi trường.
5. https://www.nchmf.gov.vn/kttv/ Trung tâm Dự báo khí tượng thuỷ văn quốc gia
57 PHỤ LỤC
Phụ lục 1
PHIẾU KHẢO SÁT Kính gửi: Quý chuyên gia
Nhóm nghiên cứu thực hiện đánh giá mức độ dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu của các tỉnh/ thành ven biển Việt Nam. Để thực hiện cho việc đánh giá, kính nhờ quí chuyên gia cho các đánh giá về tầm quan trọng của các tiêu chí trong đánh giá tính dễ bị tổn thương về mặt sinh kế của người dân do biến đổi khí hậu theo mức thang điểm từ 1 đến 7 thể hiện từ không quan trọng đến rất quan trọng. Kết quả đánh giá của quý chuyên gia đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá các mức độ dễ tổn thương do biến đổi khí hậu và chỉ phục vụ cho mục đích nghiên cứu.
Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn!
Nhóm tiêu chuẩn Tiêu chuẩn 1 2 3 4 5 6 7
Mức độ phơi nhiễm (E)
Số cơn bão (E1) Mực nước biển dâng (E2)(cm)
Nhiệt độ (oC) Lượng mưa (mm)
Độ nhạy (S)
Mật độ dân số (S1) Mật độ dân số sống gần biển (S2)
Chiều dài bờ biển (S3)
Khả năng thích ứng (CA)
GDP vùng (AC1) Giá trị sản phẩm công nghiệp (AC2)
Giá trị sản phẩm nông nghiệp (AC3)
Tỷ lệ hộ nghèo (%) (AC4)
Tỷ lệ thất nghiệp (AC5)
Thu nhập bình quân hộ gia đình (AC6)
58
Phụ lục 2
DANH SÁCH CHUYÊN GIA ĐÁNH GIÁ TẦM QUAN TRỌNG CỦA CÁC TIÊU CHÍ GÂY RA TÍNH DỄ BỊ TỔN THƯƠNG DO BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
STT Họ và tên Đơn vị công tác
1 Nguyễn Thị Thanh Mai Vụ thống kê dân số và lao động, Tổng cục thống kê 2 Trương Thanh Tú Vụ Thống kê xã hội môi trường, Tổng cục thống kê
3 Nguyễn Văn Đoàn Nguyên viện trưởng viện khoa học thống kê, Tổng cục thống kê 4 Hà Mạnh Hùng Vụ trưởng vụ hệ thống tài khoản quốc gia, Tổng cục thống kê 5 Phạm Thị Hạnh Vụ thống kê xã hội môi trường, Tổng cục thống kê
6 Tô Thúy Hạnh Vụ thống kê xã hội môi trường, Tổng cục thống kê 7 Hồ Thị Kim Nhung Vụ thống kê xã hội môi trường, Tổng cục thống kê 8 Phạm Thị Lợi Vụ thống kê công nghiệp, Tổng cục thống kê