5 bước cải thiện dự báo chất lượng không khí

BVR&MT – Một mạng lưới mô hình giám sát trên toàn thế giới sẽ làm giảm đáng kể thiệt hại từ ô nhiễm không khí đối với sản xuất lương thực và sức khỏe con người, tuy nhiên, ý tưởng này vẫn chưa được hiện thực hóa, đặc biệt là tại các quốc gia đang phát triển.

Sương khói quang hóa bao trùm tại thành phố Santiago, Chile (Ảnh: Ueslei Marcelino/Reuters)

Theo một báo cáo năm 2016 của Ngân hàng Thế giới, mỗi năm, ô nhiễm không khí làm nền kinh tế thế giới thiệt hại 5 nghìn tỷ USD và gây ra cái chết cho bảy triệu người, trong đó hơn 90% số ca tử vong xảy ra ở các nước đang phát triển. Điều đáng tiếc là hiện vẫn chưa có một chiến lược quốc tế để giải quyết vấn đề này và rất ít người được đào tạo về cách thu thập, giải thích dữ liệu chất lượng không khí. Trong khi đó, để giảm thiểu thiệt hại từ ô nhiễm không khí, cần có các mô hình máy tính dự đoán nâng cao và dự báo thời tiết khu vực, song cả hai thứ này đều thiếu ở các nước đang phát triển.

Một bài báo đăng trên Tạp chí khoa học Nature gần đây cho hay việc triển khai một hệ thống dự báo toàn cầu về chất lượng không khí sẽ không chỉ giúp mở rộng mạng lưới quan sát mà còn góp phần cải thiện mô hình, xây dựng các chỉ số và công cụ định lượng ô nhiễm không khí, giúp phổ biến thông tin và gia tăng lực lượng chuyên gia đào tạo. Các bước này cũng phù hợp với những ưu tiên về thời tiết và khí hậu do Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) đề đạt.

Các tác giả của bài báo kêu gọi WMO, Tổ chức Y tế thế giới (WHO), Chương trình Môi trường Liên hợp quốc (UNEP) và Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) cần đi đầu trong phát triển một chương trình quốc tế về giám sát và dự đoán chất lượng không khí. Mặt khác, các tổ chức tài chính như Ngân hàng Thế giới và các tổ chức phi chính phủ cũng nên hỗ trợ các sáng kiến về chất lượng không khí.

Cốt lõi của chương trình giám sát gồm 05 bước sau:

i) Giám sát: Mức độ ôzôn, PM2.5, CO, nitơ oxit, dioxit lưu huỳnh, sol khí và các chất ô nhiễm khác cần phải được theo dõi trên toàn cầu, ít nhất là hàng ngày và lý tưởng là hàng giờ. Vệ tinh, máy bay, khinh khí cầu và các thiết bị trên mặt đất đều cần thiết. Một số công cụ giám sát của Mỹ, Hàn Quốc và châu Âu sẽ sớm có thể theo dõi liên tục các chất gây ô nhiễm ở Bắc Mỹ, châu Á và châu Âu. Các chính phủ nên khởi động nhiều vệ tinh hoặc máy bay không người lái hơn để bao trùm các châu lục khác. Chi phí (từ 50 triệu đến 100 triệu đô la) là nhỏ so với các tổn thất kinh tế từ ô nhiễm không khí.

Dưới mặt đất, mạng lưới giám sát chất lượng không khí cần được thiết lập ở châu Phi, Nam Mỹ và Đông Nam Á. Với khoảng 1 trạm cho mỗi khu vực đô thị và khoảng 100 trạm cung cấp dữ liệu cơ sở bên ngoài các thành phố, những trạm này có thể bổ sung cho hàng trăm trạm quan sát trái đất đã được đề xuất để theo dõi nhiều hợp chất môi trường. Các nhà khoa học địa phương sẽ cần được đào tạo để thu thập dữ liệu với sự hỗ trợ của chính phủ và các chương trình trao đổi đa phương dành cho các nhà nghiên cứu.

Tất cả các quốc gia nên chia sẻ thông tin chất lượng không khí. Một số nước đã thực hiện nhưng phần lớn thì không. Không có cơ quan quốc tế nào tổ chức việc này. WMO tạo điều kiện cho việc chia sẻ dữ liệu thời tiết như vậy nhưng để hiệu quả hơn thì cần phải phối hợp một thỏa thuận quốc tế, đưa ra các biện pháp kiểm soát chất lượng và hướng dẫn vận hành về chất lượng không khí. Siêu dữ liệu nên được bao gồm (chẳng hạn như chiều cao của máy dò trên mặt đất hoặc khoảng cách từ máy đến tòa nhà gần nhất, cây, đường hoặc cụm công nghiệp) cũng như lỗi đo lường.

Một thiết bị giám sát ô nhiễm không khí ở Nepal (Ảnh: Mikkel Ostergaard/Panos)

ii) Mô hình hóa: Các nhà nghiên cứu phải cải thiện các mô hình dự đoán chất lượng không khí khu vực và đô thị. Những dự đoán này kết hợp các thành phần thời tiết, khí quyển, hồ sơ khí thải, quan sát mặt đất và không gian. Mô hình nên định vị những nguồn ô nhiễm chính ở các thành phố, chẳng hạn như các tòa nhà hoặc các con đường và họ nên theo dõi chu kỳ hàng ngày cũng như thay đổi trong hàng chục năm của các mẫu thời tiết, khí thải. Khí thải tự nhiên, kể cả những phát thải từ cháy rừng phải được tính tới.

Tính bất định phải được định lượng để tránh báo động giả hoặc các phần bị bỏ qua. Thư mục đối chiếu với khí thải từ nhiều nguồn khác nhau (như nhà ở và công nghiệp, điện, giao thông, nông nghiệp và cháy rừng) là một nguồn chính gây lỗi, đặc biệt là ở các nước đang phát triển nơi việc báo cáo còn thưa thớt. Dữ liệu kiểu này thường lạc hậu nhiều năm. Các phép đo sai lệch và các quy trình vật lý và hóa học được hiểu sơ sài (chẳng hạn như hóa học hữu cơ trong khí quyển, vi sinh vật khí dung và cơ chế lắng) cũng tăng thêm tính bất định.

Nhiều nước đang phát triển không đủ năng lực điện toán để mô hình hóa chất lượng không khí. Khả năng này nên được thêm vào các hệ thống dự báo thời tiết hiện tại. Các tổ chức lớn với siêu máy tính tiên tiến nên chạy các dự báo toàn cầu, chẳng hạn như Trung tâm dự báo thời tiết tầm trung châu Âu (ECMWF) và Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia Hoa Kỳ (NCAR). Các dịch vụ khí tượng, không khí và môi trường quốc gia phải điều chỉnh các mô hình theo nhu cầu của địa phương. Điện toán đám mây có thể mở rộng việc truy cập và ECMWF đang thử nghiệm điều này cho các dự báo thời tiết.

iii) Diễn dịch: Các nhà nghiên cứu cần phải hiểu quy trình kiểm soát ô nhiễm không khí ở những nơi cụ thể và trong thời gian dài hơn. Họ nên phát triển các công cụ để giúp những nhà hoạch định chính sách và những người quản lý thành phố đánh giá tác động của các quy định, chính sách kinh tế và đô thị hóa đến chất lượng không khí.

Hợp tác rộng sẽ là cần thiết. Ví dụ, dự án hợp tác với Trung Quốc về dữ liệu không gian (PANDA) tập hợp các nhà khoa học và cán bộ chất lượng không khí từ châu Âu và Trung Quốc lại để phát triển các hệ thống cảnh báo cho 28 thành phố của Trung Quốc. Những quan hệ đối tác tương tự đang mọc lên ở Nam Mỹ và Ấn Độ nhưng vẫn cần được phát triển cho châu Phi và Đông Nam Á.

iv) Phổ biến: Những nhà cung cấp dịch vụ khí tượng, không khí và môi trường quốc gia cần tính toán các chỉ số chất lượng không khí và sức khỏe dựa trên nồng độ chất gây ô nhiễm, tương tự như nồng độ được sử dụng ở Bắc Mỹ và Châu Âu. Ví dụ, Chỉ số Chất lượng Không khí do Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ công bố cho biết mức độ ô nhiễm không khí (trên thang điểm từ 0–500) và ảnh hưởng đến sức khỏe (chẳng hạn như Không lành mạnh cho các nhóm nhạy cảm hoặc Nguy hiểm cho mọi người). Các chỉ số này cần được giải thích và công bố cho công chúng và các bệnh viện thông qua các trang web, tin nhắn di động… Luân Đôn (Anh) và Riga (Latvia) đưa ra cảnh báo bằng văn bản về chất lượng không khí. Chất lượng không khí có thể được thêm vào các ứng dụng cảnh báo khác, chẳng hạn như một ứng dụng cho thấy rủi ro từ sét đánh tại Andhra Pradesh, Ấn Độ. Các công ty công nghệ đang quan tâm nhiều hơn đến việc theo dõi và dự báo chất lượng không khí. Google đã lập bản đồ chất lượng không khí từ năm 2014 bằng những chiếc xe chạy trên đường phố, và IBM khởi động một sáng kiến ​​toàn cầu mang tên Green Horizons (Chân trời xanh), trong đó dự báo chất lượng không khí là một thành phần quan trọng.

v) Giáo dục đào tạo: Sinh viên, kỹ sư môi trường và các nhà khoa học mới bước vào nghề ở các nước đang phát triển cần được đào tạo về cách đo lường chất lượng không khí, biến đổi khí hậu và diễn giải kết quả. Việc trao đổi các nhà khoa học giữa các nước phát triển và đang phát triển có thể được thực hiện thông qua các chương trình như Marie Skłodowska-Curie của Ủy ban châu Âu. Các khóa học trực tuyến mở rộng là một cơ hội tuyệt vời để có được cái nhìn sâu sắc chi tiết đầu tiên. Ví dụ, vào tháng 10, Tổ chức khai thác khí tượng thiên văn châu Âu và ECMWF tổ chức một khóa học trên nền tảng Iversity miễn phí mang tên Giám sát chất lượng không khí từ không gian sẽ giải thích thêm về dữ liệu được thu thập và phân phối trong Chương trình Copernicus. Công chúng và chính quyền cần hiểu cách thay đổi hành vi, ví dụ bằng cách tránh lái xe khi ô nhiễm tăng cao. Các ưu đãi sẽ là cần thiết, chẳng hạn như trợ giá cho những người sử dụng phương tiện giao thông công cộng.

Nhật Anh (Theo Nature.com)

 

CHIA SẺ