Chỉ Số Đánh Giá Tính Dễ Bị Tổn Thương Môi Trường Cho Lvs Đồng Nai

Ở Việt Nam, cũng đã có nhiều nghiên cứu về môi trường lưu vực sông, tuy nhiên chủ yếu đánh giá riêng lẻ từng thành phần môi trường hoặc kết hợp với đánh giá nhu cầu sử dụng của từng loại tài nguyên. Nghiên cứu đánh giá tính dễ tổn thương của môi trường đã được thế giới nghiên cứu cho nhiều khu vực, quốc gia dựa trên quan điểm phát triển bền vững với các chỉ số của môi trường tự nhiên, kinh tế - xã hội. Chỉ số tổn thương môi trường (Environmental Vulnerability Index - EVI) được xây dựng bởi SOPAC (South Pacific Applied Geoscience) và UNEP (United Nations Environment Programme) trên cơ sở tập hợp các chuyên gia đầu ngành đến từ các nước khác nhau trên thế giới. Đã xác định 50 chỉ số dễ bị tổn thương bao gồm các lĩnh vực kinh tế, xã hội và môi trường theo đúng 3 trụ cột của phát triển bền vững. Tùy thuộc vào đặc điểm riêng và mục đích đánh giá của mỗi quốc gia mà có thể sử dụng được cả 50 chỉ số hoặc sử dụng ít hơn. Nhiều nước trên thế giới đã coi EVI như là một công cụ đánh giá môi trường toàn diện để có những định hướng phát triển trong tương lai bền vững hơn.

Trên thế giới đã áp dụng nhiều chỉ số để đánh giá tính tổn thương của môi trường để lượng hóa các vấn đề phát triển bền vững. Tuy nhiên, EVI là bộ chỉ số thông minh (smart indicators ) với 50 chỉ số, là một trong những công cụ đầu tiên giúp quản lý môi trường một cách hữu hiệu. 50 chỉ số EVI để đo tính dễ bị tổn thương được sử dụng trong các nghiên cứu ở các lĩnh vực như Biến đổi khí hậu, Đa dạng sinh học, Nước, Nông nghiệp, Sức khỏe, Sa mạc hóa... được định lượng hóa bởi việc phân tích chuỗi số liệu nhiều năm. Khi sử dụng chỉ số liên quan đến nhiệt độ và mưa để đánh giá tính tổn thương của môi trường thì việc nghiên cứu sự thay đổi của nhiệt độ và mưa theo xu hướng tăng lên hoặc giảm xuống đều có căn nguyên, và việc tìm ra tường tận của căn nguyên đó sẽ giúp “bắt bệnh” đúng và có cách giải quyết tối ưu nhất.

SOPAC đã nghiên cứu EVI cho 234 quốc gia, vùng lãnh thổ, xác định được mức độ tổn thương qua 50 chỉ số và trên cơ sở tổng điểm của các chỉ số để đánh giá các nhóm tổn thương khác nhau. Việt Nam với 357 điểm chỉ số được xếp vào nhóm tổn thương cao. Thang đo EVI [68] nằm trong khoảng giá trị từ 1 đến 7 tương ứng

với khả năng phục hồi cao, tính tổn thương thấp và khả năng phục hồi thấp, tính dễ tổn thương cao cho 5 cấp độ tổn thương như: nhóm có khả năng phục hồi; nguy hiểm; tổn thương; tổn thương cao; tổn thương rất cao (5 cấp tổn thương).

Có nhiều phương pháp đánh giá môi trường, trong nghiên cứu này tác giả luận án sử dụng phương pháp đánh giá tính dễ tổn thương của các chỉ số khí hậu cho lưu vực sông Đồng Nai theo bộ thông số đánh giá của EVI.

Ở Việt Nam cũng đã có công trình nghiên cứu về đánh giá TDBTT [21] do tác động của BĐKH và nước biển dâng đến các ngành nông, lâm nghiệp và thủy sản khu vực Nam Trung Bộ của Mai Thị Liên.

Đối với nghiên cứu này, chúng tôi chỉ đánh giá 4 chỉ số trong EVI liên quan đến khí hậu của lưu vực sông Đồng Nai trong 30 năm liên tục, đặc biệt sử dụng số liệu 5 năm cuối chi tiết hơn để tìm ra sự biến động tăng hay giảm để xác định tính dễ bị tổn thương biến đổi theo xu thế nào. Các chỉ số khí hậu trong lưu vực sông được đánh giá theo EVI sẽ là cơ sở để tìm ra mối liên hệ với nguồn nước như khả năng cung cấp nước mưa, tổn thất nước do bốc hơi dưới tác động của nhiệt độ, từ đó sẽ định hướng tốt hơn trong việc sử dụng nước trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội của lưu vực. Các chỉ số EVI này cũng là cơ sở cho nghiên cứu tiếp theo về các kịch bản BĐKH được sử dụng để xây dựng các kịch bản lưu lượng nước cho LVS Đồng Nai trong tương lai.

Để đánh giá tính dễ tổn thương của các chỉ số khí hậu (thời kì nóng, thời kì lạnh, thời kì khô và thời kì ẩm) trong LVS Đồng Nai, chúng tôi sử dụng số liệu 30 năm cho hai giai đoạn từ 1985 đến 2014 và 1990 đến 2019 của 3 trạm khí tượng: Đà Lạt, Bảo Lộc và Tây Ninh (số liệu được cung cấp bởi Trung tâm Thông tin và Dữ liệu khí tượng thủy văn). Do số liệu đầu vào để tính toán phải đảm bảo là 30 năm liên tục nên việc lựa chọn nhiều trạm khí tượng trong LVS Đồng Nai hết sức khó khăn do yếu tố lịch sử để lại, do việc quan trắc không thường xuyên ở một số trạm, vì thế chỉ có 3 trạm khí tượng Đà Lạt, Bảo Lộc và Tây Ninh trong lưu vực sông Đồng Nai là đáp ứng được yêu cầu số liệu đầu vào của đánh giá theo EVI. Trên cơ sở đánh giá tính dễ tổn thương của 4 chỉ số Thời kỳ nóng, Thời kỳ lạnh, Thời kỳ khô, Thời kỳ ẩm

của hai giai đoạn 2010 – 2014 và 2015 - 2019, luận án sẽ thấy được sự thay đổi của tính dễ tổn thương theo thời gian, đây chính là điểm mới mà luận án đã đạt được so với các nghiên cứu trước đây.

Bảng 3.4. Chỉ số đánh giá tính dễ bị tổn thương môi trường cho LVS Đồng Nai‌

STT

Tên tiếng Anh	Tiếng Việt	Khái niệm	Phương pháp, Thời gian và quy mô lấy số liệu
1	DRY PERIODS	Thời kỳ khô	Trung bình lượng mưa thiếu hụt trong 5 năm cho tất cả các tháng mà ít hơn 20% so với trung bình 30 năm trước.	Thống kê 30 năm 3 trạm Khí tượng
2	WET PERIODS	Thời kỳ ẩm	Trung bình lượng mưa dư thừa qua 5 năm cho tất cả các tháng mà lớn hơn 20% lượng mưa tháng trung bình 30 năm.	Thống kê 30 năm 3 trạm Khí tượng
3	HOT PERIODS	Thời kỳ nóng	Trung bình nhiệt độ vượt quá (cao hơn) trong 5 năm cho tất cả các ngày có nhiệt độ TB cao hơn 50C so với trung bình 30 năm.	Thống kê 30 năm 3 trạm Khí tượng
4	COLD PERIODS	Thời kỳ lạnh	Trung bình nhiệt độ thiếu hụt (thấp hơn) trong 5 năm cho tất cả các ngày có nhiệt độ TB thấp hơn 50C so với TB 30 năm.	Thống kê 30 năm 3 trạm Khí tượng

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 176 trang tài liệu này.

Luận án sử dụng số liệu đầu vào để đánh giá tính dễ bị tổn thương cho 2 giai đoạn (2010 – 2014; 2015 – 2019) dưới đây:

- Lượng mưa tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 – 2019)

- Nhiệt độ tối cao tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 – 2019)

- Nhiệt độ tối thấp tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 – 2019)

- Nhiệt độ tối cao ngày của 5 năm cuối từng giai đoạn (2010 – 2014; 2015 –

2019)

- Nhiệt độ tối thấp ngày của 5 năm cuối từng giai đoạn đoạn (2010 – 2014;

2015 – 2019)

3.1.3.1. Thời kỳ khô

Thời kỳ khô là 1 trong 4 chỉ số dễ bị tổn thương về khí hậu được sử dụng để đánh giá tài nguyên nước mặt lưu vực sông Đồng Nai trong luận án. Chỉ số khí hậu này có mối liên hệ rất mật thiết để đánh giá đến lượng nước có được nhiều hay ít trong từng thời điểm xác định của lưu vực sông.

Thời kỳ khô là biểu thị mức độ thiếu hụt lượng mưa trung bình năm (mm) trong 5 năm gần đây (trong chuỗi số liệu 30 năm) cho tất cả các tháng có lượng thiếu hụt > 20% giá trị trung bình 30 năm của tháng đó tính cho tất cả các trạm khí tượng tham chiếu.

Luận án tổng hợp số liệu lượng mưa tháng của 30 năm tại các trạm khí tượng nằm trong LVS Đồng Nai, đó là trạm Đà Lạt, Bảo Lộc, Tây Ninh để tham chiếu, một số trạm khí tượng khác có trong lưu vực sông Đồng Nai nhưng không đáp ứng được số liệu theo chuỗi 30 năm để đánh giá theo yêu cầu số liệu đầu vào.

Cách tính Thời kỳ khô như sau:

Tính trung bình mưa tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 – 2019)

Tính số tháng thiếu hụt trong 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) là những tháng có lượng mưa tháng X < 0.8 x trung bình mưa tháng tương ứng.

Tính tổng lượng thiếu hụt cho 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) Tính chỉ số Thời kỳ khô (Thời kỳ khô = Tổng lượng thiếu hụt/số tháng thiếu

hụt)

Xác định Thời kỳ khô giúp phân tích các yếu tố tác động đến việc cung cấp nước, giữ nước có thể là do tự nhiên, cũng có thể là do các hoạt động phát triển kinh tế của con người. Ở hai khu vực khác nhau có cùng tổng lượng mưa trung bình nhiều năm nhưng lượng thiếu hụt nước trong 5 năm cuối của chu kỳ đánh giá có thể khác nhau do nhiều nguyên nhân như lượng bốc hơi, lớp phủ bề mặt….Để đánh giá mức độ dễ bị tổn thương, SOPAC đã đưa ra các ngưỡng giới hạn cho các giá trị tính toán được từ chuỗi số liệu theo yêu cầu đầu vào của EVI.

Bảng 3.5. Giá trị giới hạn mức độ dễ bị tổn thương đối với Thời kỳ khô‌

EVI

1	2	3	4	5	6	7
Khô	≤4	4 <X≤4,5	4,5<X≤5	5<X≤5,5	5,5<X≤6	6<X≤6,5	>6,5

Giá trị chuyển đổi: Giá trị tuyệt đối, LN (X)

Trên cơ sở phân tích số liệu, luận án đã xác định được mức độ DBTT thời kỳ khô của LVS Đồng Nai, thể hiện ở các kết quả dưới đây:

Bảng 3.6. Mức độ dễ bị tổn thương thời kỳ khô LVS Đồng Nai‌

Trạm Khí tượng

Giai đoạn 2010 - 2014			Giai đoạn 2015 - 2019
Giá trị thực đo	Giá trị chuyển đổi	EVI	Giá trị thực đo	Giá trị chuyển đổi	EVI
Tây Ninh	23,8	3,2	1	32,7	3,5	1
Đà Lạt	29,4	3,4	1	38,2	3,6	1
Bảo Lộc	60,7	4,1	2	49,2	3,9	1

Kết quả đánh giá ở Bảng 3.6 cho thấy giá trị thực đo và giá trị chuyển đổi của thời kỳ khô có xu thế tăng nhẹ nhưng khi quy đổi sang giá trị EVI thì vẫn ở mức tổn thương rất thấp. Giai đoạn 2010 – 2014 trạm Bảo Lộc EVI đạt mức 2, dễ bị tổn thương thấp nhưng đến giai đoạn 2015 – 2019 lại giảm xuống mức 1.

3.1.3.2. Thời kỳ ẩm

Thời kỳ ẩm là biểu thị mức độ vượt quá lượng mưa trung bình năm (mm) trong 5 năm gần đây cho tất cả các tháng có lượng mưa vượt quá trên 20% giá trị trung bình 30 năm của tháng đó tính cho tất cả các trạm khí tượng tham chiếu.

Cách tính Thời kỳ ẩm như sau:

Tính trung bình mưa tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 – 2019)

Tính số tháng vượt quá trong 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) là những tháng có lượng mưa tháng X > 1.2 x trung bình mưa tháng tương ứng.

Tính tổng lượng mưa vượt quá cho 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) Tính chỉ số Thời kỳ ẩm (Thời kỳ ẩm = tổng lượng vượt quá/số tháng vượt quá)

Những vấn đề liên quan đến lũ lụt, lốc xoáy, thời kỳ ẩm, lớp phủ thực vật của các hệ sinh thái tác động đến những thay đổi lượng nước được lưu trữ. Chỉ số này không những tính lượng mưa trung bình của chuỗi thời gian 30 năm mà còn xác định được tổng số tháng dư thừa nước. Việc xác định thời kỳ ẩm rất quan trọng trong đánh giá tài nguyên nước mặt cho lưu vực sông trong một thời gian dài. Từ đó có thể nhận định được khả năng tích nước, trữ nước cho lưu vực, làm cơ sở cho những tính toán cân bằng nước và đánh giá được khả năng cung cấp nước cho các đối tượng sử dụng nước trong tương lai.

Bảng 3.7. Giá trị giới hạn mức độ dễ bị tổn thương đối với thời kỳ ẩm‌

EVI

1	2	3	4	5	6	7
Ẩm	≤5	5 <W≤7	7<W≤9	9<W≤11	11<W≤13	13<W≤15	>15

Giá trị chuyển đổi: sqrt (X)

Bảng 3.8. Mức độ dễ bị tổn thương thời kỳ ẩm LVS Đồng Nai‌

Trạm Khí tượng

Giai đoạn 2010 - 2014			Giai đoạn 2015 - 2019
Giá trị thực đo	Giá trị chuyển đổi	EVI	Giá trị thực đo	Giá trị chuyển đổi	EVI
Tây Ninh	62,2	7,9	3	48,8	7,0	2
Đà Lạt	50,4	7,1	3	77,1	8,8	3
Bảo Lộc	70,3	8,4	3	85,7	9,3	4

Kết quả đánh giá ở Bảng 3.8 xác định cả 3 trạm Tây Ninh, Đà Lạt, Bảo Lộc tính dễ tổn thương thời kỳ ẩm đều ở mức 3 trong giai đoạn 2010 - 2014, mức trung bình. Giai đoạn 2015 – 2019 tại trạm Bảo Lộc mức DBTT có xu hướng tăng nhẹ, đạt mức 4, trong khi đó trạm Tây Ninh có xu hướng giảm nhẹ xuống mức độ 2 và

trạm Đà Lạt vẫn giữ nguyên mức độ 3 mặc dù giá trị thực đo cũng như giá trị chuyển đổi đều tăng.

3.1.3.3. Thời kỳ nóng

Thời kỳ nóng là biểu thị mức độ vượt quá nhiệt độ trung bình năm (0C) trong 5 năm gần đây cho tất cả các ngày có giá trị nhiệt độ vượt quá lớn hơn 50C giá trị trung bình 30 năm của tháng đó có tính cho tất cả các trạm khí tượng tham chiếu.

Cách tính chỉ số Thời kỳ nóng như sau:

Tính trung bình nhiệt độ tối cao tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 – 2019)

Tính số ngày vượt quá trong 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) (T ngày max > T tháng max trung bình + 50C)

Tính tổng nhiệt độ vượt quá cho 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019)

Tính chỉ số Thời kỳ nóng (Thời kỳ nóng = tổng nhiệt độ vượt quá/số ngày vượt quá)

Việc nghiên cứu Thời kỳ nóng trong một khoảng thời gian dài giúp chúng ta hiểu được sự thay đổi của nhiệt độ tăng hay giảm theo chu kỳ ngắn cụ thể của từng thời kỳ hay là của cả giai đoạn nghiên cứu. Khi tính chỉ số ngày vượt quá của 5 năm cuối chu kỳ nghiên cứu so với giá trị nhiệt trung bình để tìm ra sự thay đổi bất thường, từ đó tìm ra căn nguyên của sự thay đổi đó. Nguyên nhân của việc tăng và giảm nhiệt độ là do sự tác động của con người đối với các thành phần địa lý tự nhiên dẫn đến sự thay đổi bề mặt nước, lớp phủ thực vật. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu tác động rất mạnh mẽ đến khu vực nghiên cứu những năm gần đây, việc tăng hay giảm nhiệt độ bất thường đều ảnh hưởng đến các thành phần tự nhiên. Vì thế, việc xác định chỉ số Thời kỳ nóng sẽ giúp dự báo những thay đổi liên quan đến nhiệt độ, từ đó phân tích mối liên quan đến khả năng bốc, thoát hơi nước, khả năng trữ nước trong lưu vực sông Đồng Nai.

Bảng 3.9. Giá trị giới hạn mức độ dễ bị tổn thương đối với thời kỳ nóng‌

EVI

1	2	3	4	5	6	7
Nóng	≤3,5	3,5 <W≤4	4<W≤4,5	4,5<W≤5	5<W≤5,5	5,5<W≤6	>6

Giá trị chuyển đổi: LN (X+1)

Để xác định được mức độ dễ bị tổn thương, chúng tôi sử dụng công thức tính giá trị chuyển đổi từ những số liệu gốc ban đầu và đối chiếu với giá trị giới hạn của EVI. Kết quả phân tích thể hiện ở Bảng 3.10.

Bảng 3.10. Mức độ dễ bị tổn thương thời kỳ nóng LVS Đồng Nai‌

Trạm Khí tượng

Giai đoạn 2010 - 2014			Giai đoạn 2015 - 2019
Giá trị thực đo	Giá trị chuyển đổi	EVI	Giá trị thực đo	Giá trị chuyển đổi	EVI
Tây Ninh	0	0	1	0	0	1
Đà Lạt	0	0	1	0	0	1
Bảo Lộc	0	0	1	0	0	1

Qua kết quả ở Bảng 3.10 cho thấy thời kỳ nóng không có nguy cơ bị tổn thương cho cả hai giai đoạn 2010 – 2014 và 2015 – 2019, các giá trị thực đo và giá trị chuyển đổi đều bằng 0 và chỉ số EVI ở mức thấp nhất với giá trị 1.

3.1.3.4. Thời kỳ lạnh

Thời kỳ lạnh là biểu thị mức độ thiếu hụt nhiệt độ trung bình năm (0C) trong 5 năm gần đây cho tất cả các ngày có giá trị nhiệt độ thiếu hụt lớn hơn 50C giá trị trung bình 30 năm của tháng đó tính cho tất cả các trạm khí tượng tham chiếu.

Cách tính Thời kỳ lạnh như sau:

Tính trung bình nhiệt độ tối thấp tháng của 30 năm (1985 – 2014; 1990 –

2019)

Tính số ngày thiếu hụt trong 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) (T

ngày min > T tháng min trung bình - 50C)

Tính tổng nhiệt độ thiếu hụt trong 5 năm gần đây (2010 – 2014; 2015 – 2019) Tính chỉ số Thời kỳ lạnh (Thời kỳ lạnh = tổng nhiệt độ thiếu hụt/số ngày thiếu

hụt)

Tính dễ tổn thương của Thời kỳ lạnh xác định những ngày nhiệt độ xuống

thấp dẫn đến thiếu hụt nhiệt, điều đó ảnh hưởng rất lớn đến nguồn nước, áp lực nhiệt, năng suất cây trồng và giảm mức độ ô nhiễm. Chỉ số này không những chỉ ra

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ