Tên đề tài: “Xây dựng mạng lưới quan trắc phục vụ công tác đánh giá và dự báo môi trường nước mặt tỉnh Vĩnh Long”

Tác giả: Võ Quốc Bảo, Khóa: 2019

Ngành: Môi trường đất và nước ; Mã số: 9440303. Nhóm ngành: Khoa học tự nhiên.

Người hướng dẫn chính: PGS.TS. Văn Phạm Đăng Trí - Trường Đại học Cần Thơ.

Người hướng dẫn phụ: PGS.TS. Phạm Văn Toàn - Trường Đại học Cần Thơ.

1. Tóm tắt nội dung luận án

Nguồn tài nguyên nước mặt trên hệ thống sông, rạch đóng vai trò quan trọng trong phát triển xã hội, đồng thời nước mặt là một trong những hệ sinh thái bị ảnh hưởng nhiều nhất trên Trái đất, được xem là bể chứa các chất ô nhiễm phát sinh từ hoạt động của con người và các quá trình tự nhiên. Ô nhiễm nguồn nước xảy ra khi tiếp nhận quá tải lượng nước thải chưa được xử lý hiệu quả, vì thế việc xác định đúng các nguồn thải, tải lượng thải ảnh hưởng đến chất lượng nước mặt là rất quan trọng để đánh giá tác động của nguồn thải đến nguồn tiếp nhận cũng như giúp các cơ quan chuyên ngành thực hiện các phương án giải pháp quản lý hiệu quả. Do đó, nghiên cứu “Xây dựng mạng lưới quan trắc phục vụ công tác đánh giá và dự báo môi trường nước mặt tỉnh Vĩnh Long” là rất cần thiết nhằm xây dựng mạng lưới quan trắc môi trường đảm bảo tính khoa học, đánh giá, dự báo được hiện trạng ô nhiễm và tải lượng của các nguồn thải trong điều kiện biến đổi khí hậu, đồng thời đề xuất mạng lưới quan trắc môi trường nước mặt trên cơ sở phân vùng môi trường nước mặt tỉnh Vĩnh Long.

Tiến hành thu thập số liệu về sử dụng nước, xả thải nước thải của các cơ sở sản xuất kinh doanh trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long thông qua báo cáo giám sát môi trường định kỳ hằng năm, thu mẫu phân tích chất lượng nước thải Y tế, nước thải tại các khu công nghiệp, chợ, nước thải sinh hoạt, nước thải nuôi trồng thủy sản, và chất lượng nước mặt tại các sông trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long. Số liệu sau khi được thu thập, xử lý, so sánh với kết quả như sau:

Chất lượng nước mặt tại tỉnh Vĩnh Long trong giai đoạn quan trắc 2017-2021 đã bị ô nhiễm hữu cơ, dinh dưỡng và vi sinh vật. Trong đó, tình trạng ô nhiễm nước mặt tập trung cao nhất vào mưa (tháng 9). Sự gia tăng ô nhiễm trong thời gian này có thể là do dòng chảy tràn của nước mưa, mang theo các chất ô nhiễm, đặc biệt là chất thải từ hoạt động sản xuất nông nghiệp. Nước mưa cuốn theo các loại phân bón, thuốc trừ sâu và chất thải chăn nuôi, trồng trọt, làm tăng nồng độ các chất hữu cơ và dinh dưỡng trong nước. Đồng thời, chất lượng nước còn bị ảnh hưởng bởi dòng chảy từ khu vực lân cận, mang theo các chất ô nhiễm vào hệ thống sông Tiền và sông Hậu, sau đó vào hệ thống sông nội tỉnh. Điều này cho thấy sự cần thiết của các biện pháp quản lý và kiểm soát chặt chẽ các nguồn thải trên địa bàn nhằm bảo vệ chất lượng nguồn nước mặt.

Nước chảy tràn có tải lượng thải lớn nhất (20.228 tấn/năm), kế tiếp là ba nguồn thải điểm gồm sinh hoạt (6.503 tấn/năm), nuôi trồng thuỷ sản ao nuôi (2.801,17 tấn/năm), nuôi trồng thuỷ sản lồng bè (556 tấn/năm); chế biến thuỷ sản, khu công nghiệp, hoạt động giết mổ, chăn nuôi, cơ sở y tế, chế biến đồ uống, chế biến thực phẩm, làng nghề có lượng xả thải không đáng kể. BOD₅ và COD có thải lượng phát sinh lớn nhất so với các yếu tố còn lại. Hầu hết các chất ô nhiễm từ nguồn thải tập trung đều đạt quy chuẩn hiện hành sau khi qua hệ thống xử lý, ngoại trừ nguồn thải chế biến thuỷ sản, cơ sở y tế và hoạt động giết mổ.

Mô hình MIKE 11 được áp dụng, tính toán tải lượng ô nhiễm từ các nguồn thải chính để dự báo chất lượng nước mặt. Kết hợp phương pháp phân vùng chất lượng nước mặt, phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích cụm (CA) để đánh giá tính tương đồng chất lượng nước giữa các điểm quan trắc cũng như sàng lọc điểm quan trắc cho việc đề xuất xây dựng mạng lưới quan trắc mới hiệu quả hơn. Kết quả ghi nhận chất lượng nước mặt của tỉnh giai đoạn 2017-2021 bị ô nhiễm hữu cơ, dinh dưỡng và vi sinh vật. Chỉ số VN_WQI thể hiện 03 mức độ, chất lượng nước tốt (chiếm 6,67%), trung bình (chiếm 56,67%) và kém (chiếm 36,67%) phù hợp cho mục đích tưới tiêu, giao thông thuỷ và các mục đích tương đương khác.

Dự báo chất lượng nước mặt của tỉnh năm 2025 và 2030 có xu hướng gia tăng các chất ô nhiễm hữu cơ, ô nhiễm nặng ở các khu vực nội đồng và vùng canh tác nông nghiệp trong điều kiện biến đổi khí hậu – RCP4.5. Mạng lưới quan trắc môi trường nước mặt dựa trên phân vùng nghiêm ngặt, vùng hạn chế phát thải và vùng khác trong tương lai được tinh gọn tại 37 vị trí quan trắc với tần suất 03 đợt/năm với 12 chỉ tiêu pH, nhiệt độ, độ đục, EC, DO, TSS, COD, BOD₅, TN, TP, E.coli và coliform. Ứng dụng kết quả mang lại tính khả thi, tiết kiệm chi phí, nhân lực, đảm bảo độ tin cậy trong dự báo chất lượng nước mặt trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.

Nghiên cứu đề xuất thiết kế lại mạng lưới quan trắc môi trường nước mặt tỉnh Vĩnh Long trong tương lai, cần đưa các chỉ tiêu chất lượng nước mặt bao gồm pH, nhiệt độ, độ đục, EC, DO, COD, BOD₅, TSS, TN, TP, E.coli và coliform vào mạng lưới giám sát. Bên cạnh đó, giảm vị trí thu mẫu 37 vị trí thay vì 60 vị trí quan trắc ban đầu, tần suất quan trắc 03 đợt/năm, bao gồm tháng 3 (mùa khô), tháng 6 (chuyển mùa) và tháng 9 (mùa mưa). Đồng thời, kiểm soát chặt chẽ các nguồn phát sinh ô nhiễm trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.

2. Những kết quả mới của luận án

Nghiên cứu đã xác định các nguồn thải điểm từ nước thải chế biến thủy sản, làng nghề, chăn nuôi và chế biến thực phẩm – đồ uống có nồng độ ô nhiễm và tải lượng phát thải lớn nhất với các yếu tố chính bao gồm BOD₅, COD, NH₄⁺, TP và TN. Các nguồn thải từ chế biến thủy sản, khu công nghiệp và cơ sở y tế có nồng độ ô nhiễm và tải lượng phát thải tương đối thấp so với các nguồn thải khác. 

Nguồn thải phân tán từ nước chảy tràn và nguồn thải điểm đến từ ao nuôi thuỷ sản có tải lượng phát thải nội tỉnh lớn nhất với hai yếu tố chính là BOD₅ và COD. Như vậy, BOD₅ COD, NH₄⁺, TP và TN được tạo ra trong hoạt động chế biến thủy sản, làng nghề, chế biến thực phẩm – đồ uống và các nguồn thải điểm là nhân tố quan trọng làm suy giảm chất lượng nước mặt của tỉnh Vĩnh Long cần được quan tâm.

Nghiên cứu đã dự báo chất lượng nước mặt dựa theo kịch bản biến đổi khí hậu năm 2025 và năm 2030 bằng mô hình MIKE 11 với 05 thông số chính BOD₅, COD, NH₄⁺, PO₄^3-, NO₃^-. Đồng thời, cũng đã phân vùng chất lượng nước mặt bao gồm vùng nghiêm ngặt, vùng hạn chế phát thải, và vùng khác.

Phân tích PCA đã chỉ ra các chỉ tiêu pH, nhiệt độ, độ đục, EC, DO, COD, BOD₅, NO₃^--N, NH₄⁺-N, E.coli và coliform cần phải đưa vào chương trình quan trắc vì có ảnh hưởng chính đến chất lượng nước mặt tỉnh Vĩnh Long. Kết quả phân tích CA cũng đề xuất giảm 23/60 vị trí quan trắc có tính chất tương đồng cao trên cùng nhánh sông, trên cùng khu vực xả thải tập trung giúp tiết kiệm chi phí cũng như nguồn nhân lực thực hiện quan trắc phục vụ nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội bền vững của tỉnh Vĩnh Long.  

3. Các ứng dụng/khả năng ứng dụng trong thực tiễn, các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu

3.1. Ý nghĩa khoa học

Nghiên cứu đã xác định được các chỉ tiêu quan trọng nhất ảnh hưởng đến chất lượng nước tỉnh Vĩnh Long, đặc biệt là COD, BOD₅, N-NO₃^-, N-NH₄⁺, P-PO₄^3-, pH, nhiệt độ, EC, DO, E.coli, coliform và độ đục. Kết quả này cho thấy sự phức tạp của vấn đề ô nhiễm nước và tầm quan trọng của việc đánh giá đồng thời nhiều chỉ tiêu.

Phân tích PCA đã giúp làm rõ mối tương quan giữa các chỉ tiêu chất lượng nước, xác định các nhóm chỉ tiêu có liên kết chặt chẽ với nhau. Điều này cho phép đánh giá tổng thể chất lượng nước và xác định các nguồn gây ô nhiễm chính.

Phân tích PCA và CA đã cung cấp cơ sở khoa học để tối ưu hoá mạng lưới quan trắc. Kết quả cho thấy có thể giảm đáng kể số lượng vị trí quan trắc mà vẫn đảm bảo đánh giá chính xác chất lượng nước, đồng thời ưu tiên quan trắc các chỉ tiêu có độ nhạy cao với các hoạt động gây ô nhiễm.

Kết quả nghiên cứu này sẽ là nguồn tài liệu tham khảo hay cơ sở khoa học cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực quản lý về phân vùng môi trường nước mặt, hoàn thiện mạng lưới quan trắc chất lượng nước mặt cho các địa phương khác có điều kiện tự nhiên và điều kiện phát triển tương tự như tỉnh Vĩnh Long.

3.2. Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả nghiên cứu xác định rõ các nguồn gây ô nhiễm và các chỉ tiêu chất lượng nước mặt quan trọng giúp các cơ quan chức năng tập trung vào các biện pháp quản lý, kiểm soát ô nhiễm hiệu quả hơn trong điều kiện thực tiễn của tỉnh.

Kết quả nghiên cứu cũng cung cấp cơ sở khoa học để tối ưu hoá mạng lưới quan trắc. Việc giảm số lượng vị trí và chỉ tiêu quan trắc giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và nguồn nhân lực cho công tác giám sát môi trường.

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các quy hoạch bảo vệ môi trường, phân vùng sử dụng đất và nước phù hợp, góp phần phát triển kinh tế - xã hội theo hướng bền vững để bảo vệ nguồn nước theo từng vùng môi trường.

3.3. Các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu

Nghiên cứu khoa học sâu hơn về khả năng tiếp nhận, khả năng tự làm sạch của nguồn tiếp nhận. Từ đó tính toán được tải lượng ô nhiễm tối thiểu trước khi xả thải.

Nghiên cứu, đánh giá chất lượng nước mặt và dự báo chất lượng nước mặt bằng những mô hình tiên tiến.

Xây dựng mô hình dự báo chất lượng nước mặt phù hợp hơn trong điều kiện biến đổi khí hậu.      

- Thesis title: Development of a Monitoring Network for the Assessment and Projection of Surface Water Environment in Vinh Long Province.

- Major: Soil and Water Environment                                     Code: 9440303

- Full name of PhD student: Vo Quoc Bao                          Year: 2019

- Scientific supervisor: Assoc. Prof. Dr. Van Pham Dang Tri

 Assoc. Prof. Dr. Pham Van Toan

- Educational institution: Can Tho University

1. Summary of thesis contents

Surface water resources along river and canal systems are essential to socio-economic development. Still, they are also among the most impacted ecosystems globally, serving as sinks for pollutants. To evaluate the impact of waste sources on receiving water bodies and support state management and professional agencies in implementing efficient management solutions, it is essential to identify waste sources and waste loads affecting surface water quality. Untreated wastewater causes water pollution. Therefore, research on assessing the current surface water quality and forecasting its changes in the future in Vinh Long province is critical to support scientific evaluation of the current pollution status, predict future waste loads in the context of climate change, and propose a surface water monitoring network based on environmental zoning.

During the 2017–2021 monitoring period, organic, nutritional, and microbiological pollutants significantly impaired the surface water quality in Vinh Long province. Average monthly rainfall of September over the study period was a major factor contributing to surface water contamination. Stormwater runoff transports pollutants, especially waste from agricultural production activities, resulting in increased pollution levels. Rainwater washed an amount of organic matter, inorganic substances, and nutrients such as insecticides, fertilizers, and crop and livestock waste into the water bodies. Additionally, water overflow from nearby regions, and neighboring provinces further impacted water quality by introducing contaminants into the Tien and Hau river systems before entering the river system. Therefore, to maintain the quality of surface water in the study area, strict waste management and control measures are required.

The run off had the largest pollutant load (20,228 tons/year), followed by domestic sources (6,503 tons/year), aquaculture ponds (2,801.17 tons/year), and cage aquaculture (556 tons/year). In contrast, seafood processing, industrial zones, slaughterhouses, livestock farms, healthcare facilities, beverage processing, food processing, and craft villages contributed only insignificant amounts of waste. The largest pollutants, relative to other components, were BOD₅ and COD. Most pollutants from point sources met QCVN standards after treatment, except for waste from seafood processing, healthcare facilities, and slaughterhouses.

The MIKE 11 model was applied to calculate pollution loads from major sources to project surface water quality for the years 2025 - 2030. Additionally, the similarity of water quality across monitoring points and representative factors of water quality were applied into environmental zoning approach and updating a more efficient monitoring network through statistical tools, including principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA). The research results showed that surface water quality of Vinh Long province in the period 2017-2021 has been polluted with organic, nutritional, and microbial pollution. The VN­­_WQI index formed three levels of water quality: good (accounting for 6.67%), moderate (accounting for 56.67%) and poor (accounting for 36.67%). This showed that surface water quality in the study area was only suitable for irrigation, navigation, and other similar purposes.

The projections for surface water quality in 2025 and 2030 indicate an increase in organic pollutants and severe pollution in inland and agricultural areas under climate change scenario (RCP4.5). The surface water monitoring network, categorized into strict zones, emission-limited zones, and other zones, will be streamlined to 37 monitoring locations, with a frequency of three times a year, in March for the dry season, June for the seasonal transition, and September for the rainy season. The thesis recommends updating the surface water environmental monitoring system with 12 parameters, including pH, temperature, turbidity, EC, DO, TSS, COD, BOD₅, TN, TP, E.coli, and coliform. The application of these results ensures feasibility, cost-effectiveness, and labor efficiency while maintaining reliable predictions of surface water quality in Vinh Long province.

2. New findings of the thesis

The study determined the point sources of waste from livestock, craft communities, seafood processing wastewater, and food and beverage processing that had the highest pollution concentrations and emission loads. In comparison, the pollutant concentrations and emission loads from industrial zones, medical facilities, and seafood processing are relatively low.

Non-point sources from runoff and point sources from aquaculture ponds have the largest loads with BOD₅ and COD being the two main contributing factors. Thus, BOD₅ and COD generated in industrial production and point sources are critical contributors to the degradation of surface water quality in Vinh Long province.  

The PCA analysis results indicate that surface water quality monitoring program of Vinh Long province should include indicators of pH, temperature, turbidity, EC, DO, COD, BOD₅, NO₃^--N, NH₄⁺-N, E. Coli, and Coliform. The CA analysis results also recommend reducing 23 out of 60 monitoring stations that show high similarity within the same river branch and in the same concentrated discharge basin. This adjustment will help lower costs and reduce staffing requirements for monitoring work.

3. Applications and the potential for practical implementation,

3.1. Scientific significance

The study identified the most critical indicators influencing water quality (WQ) in Vinh Long province, particularly COD, BOD₅, N-NO₃^-, N-NH₄⁺, P-PO₄^3-, pH, temperature, EC, DO, E. coli, coliform, and turbidity. These findings emphasize the complexity of water pollution and the necessity of simultaneously assessing multiple parameters.

PCA analysis clarified the correlations between WQ indicators, grouping tightly connected parameters and enabling comprehensive WQ assessments while pinpointing main pollution sources.

PCA (Principle Components Analysis) and CA (Cluster Analysis) provided a scientific basic for optimizing the monitoring network. The findings suggest that a significant reduction in monitoring sites is feasible while maintaining accepted level of accuracy to WQ assessments and prioritizing highly sensitive indicators in response to pollution activities.

This study serves as a valuable reference and scientific foundation for future research in surface water zoning and WQ monitoring network optimization for other regions with similar natural and developmental conditions to those of Vinh Long.

3.2. Practical significance

The findings identify the main sources of contamination and important WQ indices, supporting authorities in implementing pollution management and control measures under local conditions more effectively.

The findings also provide a scientific basis for optimizing the monitoring network, reducing the number of sites and parameters, thereby significantly save on monitoring costs and related resources.

These outcomes can be utilized for environmental protection planning, suitable land and water use zoning,  contributing to sustainable socio-economic development by protecting water resources across various environmental zones.

3.3. Recommended further study

Further research is required to comprehend the capacity of river systems to receive pollution loads and their self-cleaning abilities. The lowest pollutant load can therefore be ascertained before release.

Advanced models should be applied in research to properly assess surface water quality and generate reliable forecasts.

Developing a more reliable forecasting model for surface water quality is essential, especially in the context of climate change.

• Xem chi tiết nội dung luận án
• Xem thông tin đăng tải tại Website Bộ giáo dục và Đào tạo. (Nhập tên NCS vào ô tìm kiếm)