Tác giả

Ngô Thị Xuân 1,2 , Nguyễn Châu Mỹ Duyên 1,2 , Bùi Tá Long 1,2*

Đơn vị công tác

1 Khoa Môi trường và Tài nguyên, Trường Đại học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh; ngothixuana3qt@gmail.com; nguyenduyen91@hcmut.edu.vn; longbt62@hcmut.edu.vn
2 Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh; ngothixuana3qt@gmail.com; nguyenduyen91@hcmut.edu.vn; longbt62@hcmut.edu.vn
*Tác giả liên hệ: longbt62@hcmut.edu.vn; Tel.: +84–918017376

Tóm tắt

Ô nhiễm không khí PM2.5 là tác nhân tác động nghiêm trọng tới sức khỏe con người không chỉ tại các khu đô thị lớn, mà còn ảnh hưởng tới các tỉnh không gần khu đô thị, trong trường hợp nghiên cứu này là tỉnh Cà Mau. Hiện tại ủy ban nhân dân  tỉnh đang trong quá trình xây dựng kế hoạch quản lý chất lượng môi trường không khí cho toàn tỉnh. Trong đó nhiệm vụ đánh giá ô nhiễm bụi mịn được đặt ra. Để giải quyết mục tiêu này, cặp các mô hình WRF/CMAQ được sử dụng một mặt hình thành bản đồ phân bố ô nhiễm, mặt khác tìm ra sự phụ thuộc giữa mức độ ô nhiễm PM2.5 với cả yếu tố phát thải, lẫn khí tượng. Bộ dữ liệu kiểm kê phát thải nhân tạo và sinh học (tự nhiên) từ nguồn số liệu kiểm kê phát thải toàn cầu ECCAD (Emissions of atmospheric compounds and compilation of ancillary data) được sử dụng. Kết quả mô phỏng được thực hiện cho 2 tháng đặc trưng của mùa khô 2020 cho thấy nồng độ PM2.5 trung bình 24 giờ của tháng 03/2020 chưa vượt ngưỡng giới hạn cho phép của QCVN 05:13/BTNMT, giá trị nồng độ dao động trong khoảng 7,82-51,72 µg/m3. Giá trị nồng độ PM2.5 trung bình 24 giờ giai đoạn tháng 04/2020 là 7,05-114,42 µg/m3. Kết quả phân tích sự phụ thuộc nồng độ vào phát thải và khí tượng cũng đã được phân tích, làm rõ.

Từ khóa

Mô hình WRF/CMAQ; PM2.5; Khí tượng; Phát thải; Cà Mau.

Trích dẫn bài báo

Xuân, N.T.; Duyên, N.C.M.; Long, B.T. Mô phỏng ô nhiễm bụi PM2.5 và phân tích các yếu tố liên quan – Trường hợp tỉnh Cà Mau, Việt Nam. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2023, 756, 42-58.

Tài liệu tham khảo

1. Jerrett, M. Atmospheric science: The death toll from air-pollution sources. Nature 2015, 525, 330–331. Doi:10.1038/525330a.

2. GreenID. Report of Air Quality in 2017. Cau Giay, Ha Noi, 2017.

3. Landrigan, P.J. et al. The lancet commission on pollution and health. Lancet 2018, 391, 462–512. Doi:10.1016/S0140-6736(17)32345-0.

4. Chen, L.; Zhu, J.; Liao, H.; Yang, Y.; Yue, X. Meteorological influences on PM2.5 and O3 trends and associated health burden since China’s clean air actions. Sci. Total Environ. 2020, 744, 140837. Doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.140837.

5. Hung, T.D. et al. Applied GIS technologies and satellite in monitoring content of PM2.5 dust variation in the North of Vietnam in 2000-2005-2010. National Scientific Conference on Meteorology, Hydrology, Environment and Climate Change. 2017, pp. 476–482.

6. Nguyen. T.T.N. et al. Current status of PM2.5 pollution and its mitigation in Vietnam. Glob. Environ. Res, 2018, 22, 073–083.

7. MONRE. Vietnam National Environmental Report 2017. Ha Noi Capital. 2018.

8. Do, T.N.N. et al. Application of WRF-Chem to simulate air quality over Northern Vietnam. Environ. Sci. Pollut. Res. 2021, 28, 12067–12081. Doi: 10.1007/s11356-020-08913-y.

9. Li, J. et al. Estimation of PM2.5 mortality burden in China with new exposure estimation and local concentration-response function. Environ. Pollut. 2018, 243, 1710–1718. doi: 10.1016/j.envpol.2018.09.089.

10. Toledo, T. et al. WRF-SMOKE-CMAQ modeling system for air quality evaluation in São Paulo megacity with a 2008 experimental campaign data. Environ. Sci. Pollut. Res. 2018, 25, 36555–36569.

11. Pope III, C.A. et al. Lung Cancer, Cardiopulmonary Mortality, and Long-term Exposure to Fine Particulate Air Pollution. JAMA. 2002, 287, 1132–1141. Doi: 10.1001/jama.287.9.1132.

12. Cohen, A.J. et al. Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet 2017, 389, 1907–1918. Doi:10.1016/S0140-6736(17)30505-6.

13. Zhao, P. et al. Long-term visibility trends and characteristics in the region of Beijing, Tianjin, and Hebei, China. Atmos. Res. 2011, 101, 711–718. Doi: 10.1016/j.atmosres.2011.04.019.

14. Zhao, H. et al. Characteristics of visibility and particulate matter (PM) in an urban area of Northeast China. Atmos. Pollut. Res. 2013, 4, 427–434. Doi: 10.5094/APR.2013.049.

15. Bond, T.C. et al. Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment. J. Geophys. Res. Atmos. 2013, 118, 5380–5552. Doi: 10.1002/jgrd.50171.

16.  Tai, A.P.K. et al. Meteorological modes of variability for fine particulate matter (PM2.5) air quality in the United States: Implications for PM2.5 sensitivity to climate change.  Atmos. Chem. Phys. 2012, 12, 3131–3145. Doi: 10.5194/acp-12-3131-2012.

17. Long, B.T.; Phong, N.H.; Duyen, N.C.M. Spatio-temporal modelling and related factors analysis of PM 2.5 pollution : A case study of Ho Chi Minh city, Vietnam. Phys. Chem. Earth. 2023, 131, 103417. Doi: 10.1016/j.pce.2023.103417.

18. Long, B.T.; Nhi, N.H.T.; Phong, N.H. Chronic and acute health effects of ­ PM 2 . 5 exposure and the basis of pollution control targets.  Environ. Sci. Pollut. Res. 2023. Doi: 10.1007/s11356-023-27936-9.

19. Long, B.T.; Phong, N.H.; Duyen, N.C.M. Linking air quality, health, and economic effect models for use in air pollution epidemiology studies with uncertain factors. Atmos. Pollut. Res. 2021, 12(7), 1011118. Doi:10.1016/j.apr.2021.101118.

20. Chi, N.N.H.; Oanh, N.T.K. Photochemical smog modeling of PM2.5 for assessment of associated health impacts in crowded urban area of Southeast Asia. Environ. Technol. Innov. 2021, 21, 101241. Doi: 10.1016/j.eti.2020.101241.

21. Huy, D.H. et al. Fine particulate matter (PM2.5) in Ho Chi Minh City: Analysis of the status and the temporal variation based on the continuous data from 2013-2017. Sci. Technol. Dev. J. Nat. Sci. 2018, 2(5), 30–137.

22. Squizzato, S. et al. Factors determining the formation of secondary inorganic aerosol: A case study in the Po Valley (Italy). Atmos. Chem. Phys. 2013, 13, 1927–1939. Doi: 10.5194/acp-13-1927-2013.

23. Hallquist, M. et al. The formation, properties and impact of secondary organic aerosol: Current and emerging issues. Atmos. Chem. Phys. 2009, 9, 5155–5236. Doi: 10.5194/acp-9-5155-2009.

24. Hien, T.T.; Chi, N.D.T.; Nguyen, N.T.; Vinh, L.X.; Takenaka, N.; Huy, D.H. Current status of fine particulate matter (PM2.5) in vietnam’s most populous city, Ho Chi Minh City. Aerosol Air Qual. Res. 2019, 19, 2239–2251. Doi:10.4209/aaqr.2018.12.0471.

25. Zhang, B.N.; Oanh, N.T.K. Photochemical smog pollution in the Bangkok Metropolitan Region of Thailand in relation to O3 precursor concentrations and meteorological conditions. Atmos. Environ. 2002, 36, 4211–4222.

26. Zhang, L.; Liao, H.; and Li, J. Impacts of Asian summer monsoon on seasonal and interannual variations of aerosols over eastern China. J. Geophys. Res. Atmos. 2010, 115, 1–20. Doi:10.1029/2009JD012299.

27. Han, X.; Zhang, M.; Gao, J.; Wang, S.; and Chai, F. Modeling analysis of the seasonal characteristics of haze formation in Beijing. Atmos. Chem. Phys. 2014, 14, 10231–10248. Doi:10.5194/acp-14-10231-2014.

28. Huang, X.; Wang, Z. and Ding, A. Impact of Aerosol-PBL Interaction on Haze Pollution: Multiyear Observational Evidences in North China. Geophys. Res. Lett. 2018, 45, 8596–8603. Doi:10.1029/2018GL079239.

29. Zhang, Y. et al. Long-term trends in the ambient PM2.5- and O3-related mortality burdens in the United States under emission reductions from 1990 to 2010.  Atmos. Chem. Phys. 2018, 18, 15003–15016. Doi:10.5194/acp-18-15003-2018.

30. Yang, Y. et al. Dust-wind interactions can intensify aerosol pollution over eastern China. Nat. Commun. 2017, 8, 1–8. Doi:10.1038/ncomms15333.

31. Zhang, Z.; Wang, K. Stilling and recovery of the surface wind speed based on observation, reanalysis, and geostrophic wind theory over China from 1960 to 2017. J. Clim. 2020, 33, 3989–4008. Doi:10.1175/JCLI-D-19-0281.1.

32. Gao, Y. et al. Modeling the feedback between aerosol and meteorological variables in the atmospheric boundary layer during a severe fog-haze event over the North China Plain. Atmos. Chem. Phys. 2015, 15, 4279–4295. Doi:10.5194/acp-15-4279-2015.

33. Chen, Z. et al. The control of anthropogenic emissions contributed to 80% of the decrease in PM2.5 concentrations in Beijing from 2013 to 2017. Atmos. Chem. Phys. 2019, 19, 13519–13533. Doi:10.5194/acp-19-13519-2019.

34. Racherla, P.N.; Adams, P.J. Sensitivity of global tropospheric ozone and fine particulate matter concentrations to climate change. J. Geophys. Res. Atmos. 2006, 111, 1–11. Doi:10.1029/2005JD006939.

35. Wang, X. et al. PM2.5 pollution in China and how it has been exacerbated by terrain and meteorological conditions. Bull. Am. Meteorol. Soc. 2018, 99, 105–120. Doi:10.1175/BAMS-D-16-0301.1.

36. Tao, H. et al. Impacts of improved modeling resolution on the simulation of meteorology, air quality, and human exposure to PM2.5, O3 in Beijing, China. J. Clean. Prod. 2020, 243, 118574. Doi:10.1016/j.jclepro.2019.118574.

37. Henze, D.K.; Seinfeld, J.H.; Shindell, D.T. Inverse modeling and mapping US air quality influences of inorganic PM 2.5 precursor emissions using the adjoint of GEOS-Chem. Atmos. Chem. Phys. 2009, 9, 5877–5903. Doi:10.5194/acp-9-5877-2009.

38. Wong, D.C. et al. WRF-CMAQ two-way coupled system with aerosol feedback: Software development and preliminary results. Geosci. Model Dev. 2012, 5, 299–312. Doi:10.5194/gmd-5-299-2012.

39. Ca Mau CEM. Report on the current state of the environment in Ca Mau province in 2015-2020, Ca Mau, 2020.

40. Ca Mau CEM. Environmental planning of Ca Mau province until 2010 and orientation to 2020, Ca Mau, 2021.

41. The economy of Ca Mau province has achieved a good growth rate, the scale of the economy has continuously increased over 17 years of implementing Resolution No. 21-NQ/TW of the Politburo. Ca Mau Provincial Party Committee's electronic information portal, Ca Mau, 2021.

42. Weather underground. Data.  https://www.wunderground.com/ (01/08/2023)

43. Dong Nai CEM. Air quality monitoring report of Dong Nai province. Dong Nai, 2021.

44. Binh Duong CEM, Report on air quality monitoring results in Binh Duong province in 2020. Thu Dau Mot. 2021.

45. AirNow Department of State, World air quality report 2020. 2020.

46. United States Environmental Protection Agency. Community Multiscale Air Quality Modeling System (CMAQ). 2021.

47. NCEP. NCEP FNL Operational Model Global Tropospheric Analyses, Continuing from July 1999. 2018.