Nghiên cứu

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN BIẾN ĐỘNG DÒNG CHẢY MẶT LƯU VỰC SÔNG NẬM MỨC Trương Vân Anh, Trịnh Xuân Mạnh Trường Đại học Tài nguyên và Môi trương Hà Nội Tóm tắt Sông Nậm Mức là một phụ lưu lớn của dòng chính sông Đà, có vị trí địa lý, địa hình và điều kiện tự nhiên khá phức tạp. Dòng chảy sông ngòi trên lưu vực biến đổi do những diễn biến bất lợi của các yếu tố khí hậu cũng như thủy văn. Bài báo nghiên cứu sự biến động của dòng chảy mặt trên lưu vực sông Nậm mức dưới tác động của biến đổi khí hậu dựa trên việc phân tích chuỗi số liệu thực đo và sử dụng công cụ mô hình toán thuỷ văn MIKE NAM. Hai kịch bản RCP4.5 và RCP 8.5 cho hai giai đoạn 2016 - 2035 và 2045 - 2065 được sử dụng. Kết quả nghiên cứu cho thấy lưu lượng trung bình mùa kiệt thời kì đầu và giữa thế kỉ có xu thế tăng so với giai đoạn nền. Lưu lượng trung bình mùa lũ cũng có xu thế tăng và tăng lớn nhất trong giai đoạn giữa thế kỷ. Nguyên nhân được xác định là do lượng mưa mùa hạ của hai kịch bản này đều tăng so với thời kì cơ sở. Từ khoa: Biến đổi khí hậu; Dòng chảy mặt; Lưu vực sông Nậm Mức; MIKE NAM Abstract Study on the impacts of climate change on surface water resources in Nam Muc river basin Nam Muc River is one of the largest tributaries of the Da River basin located in a very complicated area of geography, topology and natural conditions. Surface water resources in this basin changed due to the negative variability of climatic and hydrological factors. This paper concentrates on the fluctuation of surface water in the Nam Muc river basin under the impact of climate change by analyzing observed data as well as using MIKE NAM numerical model. RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were applied for periods of 2016 - 2035 and 2045 - 2065. The results indicate that the annual mean discharge in dry season will increase in both study periods compared to the base period. Annual mean discharge in the wet season will increase and obtain a biggest value in the second period compared to the base and first periods. The causes is determined as the forecast rainfall in the dry season of the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios will both increase compared to the base period. Keywords: Climate change; Surface water flow; Nam Muc river basin; MIKE NAM 1. Mở đầu đòi hỏi phải đầu tư nhiều thời gian và Biến đổi khí hậu (BĐKH) được xác nguồn lực bởi nguồn dữ liệu hiện nay định là sự biến đổi trạng thái của khí hậu phục vụ cho công tác nghiên cứu tại so với trung bình và/hoặc dao động của Việt Nam còn thiếu hoặc rất hạn chế. khí hậu duy trì trong một khoảng thời Tại Việt Nam, trong những năm qua đã gian dài, thường là vài thập kỷ hoặc dài có rất nhiều chương trình nghiên cứu hơn [1]. Vì vậy, việc đánh giá tác động nhằm đưa ra các giải pháp giảm nhẹ và của BĐKH đến tài nguyên nước luôn ứng phó với BĐKH trên các quy mô 3 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu khác nhau [1]. Các công cụ mô hình điểm khí hậu, nhiệt độ trung bình năm toán hiện đại như mô hình khí hậu, mô trên lưu vực sông Nậm Mức khoảng từ hình toán thuỷ văn đóng vai trò rất quan 16 - 230C. trọng trong nghiên cứu, đánh giá tác Nhìn chung các số liệu quan trắc động của BĐKH. Nhiều mô hình toán cho thấy dòng chảy lớn nhất trên sông thuỷ văn - thuỷ lực, thủy động lực được Nậm Mức lớn hơn trên sông Nậm Pô và ứng dụng thành công với độ chính xác Sông Nậm Na. Lưu lượng lớn nhất đã cao trong đánh giá tác động của BĐKH xuất hiện trong những năm gần đây là trong lĩnh vực thuỷ văn - tài nguyên 4480 m3/s ứng với mô đun dòng chảy nước. Trong nghiên cứu này, mô hình lớn nhất là 1672 l/s.km2 quan trắc được thuỷ văn MIKE NAM được lựa chọn tại trạm thủy văn Nậm Mức. Cũng tại để tính toán và nghiên cứu lượng dòng Nậm Mức biên độ mực nước lớn nhất chảy dự tính cho tương lai dựa trên các đo được là 7,57 m [2]. kịch bản BĐKH được lựa chọn từ đó 2.2. Kịch bản biến đổi khí hậu ở đưa ra những phân tích và đánh giá biến Việt Nam động của dòng chảy mặt trên lưu vực sông Nậm Mức. Kịch bản BĐKH và nước biển dâng cho Việt Nam năm 2016 được cập nhật 2. Tổng quan lưu vực và phương theo lộ trình đã được xác định trong Chiến pháp nghiên cứu lược quốc gia về BĐKH, nhằm cung cấp 2.1. Lưu vực sông Nậm Mức những thông tin mới nhất về diễn biến, xu thế biến đổi của khí hậu và nước biển dâng trong thời gian qua và kịch bản BĐKH và nước biển dâng trong thế kỷ 21 ở Việt Nam. Kịch bản BĐKH có xét đến sự biến đổi của các yếu tố khí hậu như nhiệt độ (nhiệt độ trung bình năm, mùa và nhiệt độ cực trị), lượng mưa (mưa năm, mưa trong các mùa, mưa cực trị) và một số hiện tượng khí hậu cực đoan. Năm 2013, Ủy ban Liên chính phủ về BĐKH (IPCC) công bố kịch bản cập nhật, đường phân bố nồng độ khí nhà kính đại diện Hình 1: Bản đồ lưu vực sông Nậm Mức (Representative Concentration Pathways Nậm Mức là sông nhánh lớn - RCP) được sử dụng để thay thế cho các nhất nằm ở bờ phải của sông Đà. Sông kịch bản phát thải khí nhà kính SRES bắt nguồn từ vùng núi cao trên 1500 m (Special Report on Emission Scenarios). trên đất Lào, chảy vào tỉnh Lai Châu Các RCP được lựa chọn sao cho đại diện theo hướng từ Tây Nam lên Đông Bắc, được các nhóm kịch bản phát thải và đảm đổ vào sông Đà tại bản Huổi Mức các bảo bao gồm được khoảng biến đổi của cửa sông Đà 409 km, có tổng diện tích nồng độ các khí nhà kính trong tương lai là 2740 km2. Địa hình lưu vực sông một cách hợp lý [1]. Nậm Mức là địa hình vùng núi, vùng Theo kịch bản BĐKH và nước biển đồi và vùng đất hẹp ven các suối. Về đặc dâng mới nhất do Bộ Tài nguyên và Môi 4 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu trường công bố thì các kịch bản phát trên nguyên tắc các hồ chứa theo chiều thải khí nhà kính được chọn để tính toán thẳng đứng và các hồ chứa tuyến tính, xây dựng kịch bản cho khí hậu 7 vùng gồm 5 bể chứa theo chiều thẳng đứng của Việt Nam gồm kịch bản phát thải gồm bể chứa tuyết tan, bể chứa mặt, bể trung bình (kịch bản RCP 4.5) và kịch chứa tầng dưới, bể chứa ngầm tầng trên bản phát thải cao (kịch bản RCP 8.5), và bể chứa ngầm tầng dưới. dựa vào các điều kiện tự nhiên, tình hình Hiện nay trong mô hình thủy động kinh tế xã hội, dân số và mức độ quan lực MIKE 11 (do Viện Thủy Lực Đan tâm đến môi trường của khu vực. Trong Mạch - DHI xây dựng) mô hình NAM nghiên cứu này lựa chọn 2 kịch bản đánh đã được tích hợp như một môđun tinh giá mức độ ảnh hưởng của BĐKH đến quá trình dòng chảy từ mưa. Hình 2 mô tài nguyên nước bao gồm kịch bản phát tả cấu trúc của mô hình NAM. thải cao (RCP 8.5) và kịch bản phát thải trung bình (RCP 4.5) từ kịch bản BĐKH được Bộ TNMT ban hành năm 2016 để tính toán. Dựa vào các giá trị thay đổi của lượng mưa và nhiệt độ trung bình mùa cho vùng nghiên cứu (Điện Biên, Lai Châu, Sơn La), tiến hành tính toán lượng mưa cho thời kỳ tương lai tương ứng với giả thiết trạm khí tượng nằm trong tỉnh nào sẽ có giá trị biến đổi của tỉnh đó được lấy từ kịch bản BĐKH hiện hành. Sau đó phân phối mưa mùa thành mưa ngày dựa trên giả thuyết phân phối mưa sẽ không thay đổi giữa thời kỳ cơ sở và kịch bản BĐKH, từ đó sẽ có được kịch bản mưa ngày trong tương lai. 2.3. Mô hình mưa - dòng chảy MIKE NAM Hình 2: Sơ đồ nguyên lý mô hình NAM Mô hình NAM được xây dựng tại 2.4. Thiết lập mô hình MIKE NAM Khoa Thuỷ văn, Viện Kỹ thuật Thuỷ động lực và Thuỷ lực thuộc Đại học Kỹ Dữ liệu đầu vào cho mô hình bao thuật Đan Mạch năm 1982. Trong mô gồm số liệu khí tượng như nhiệt độ, độ hình NAM các thông số và các biến là ẩm, số giờ nắng, gió, mưa và số liệu lưu đại diện cho các giá trị được trung bình lượng trung bình ngày. Chuỗi số liệu khí hóa trên toàn lưu vực. Mô hình tính tượng thủy văn trên lưu vực sông Nậm toán quá trình mưa - dòng chảy theo Mức được thu thập đồng bộ và kéo dài từ cách tính liên tục hàm lượng ẩm trong năm 1970 - 2004 của các trạm đo trong bể chứa riêng biệt có tương tác lẫn nhau và lân cận gồm trạm Lai Châu, Quỳnh [6]. Mô hình NAM đã được ứng dụng Nhai và Điện Biên. Do những khó khăn rộng rãi ở Việt Nam, được kiểm chứng trong việc thu thập các tài liệu khí tượng phù hợp với nhiều lưu vực ở nước ta. thủy văn tại lưu vực Nậm Mức phần Cấu trúc mô hình NAM được xây dựng diện tích thuộc Lào, nghiên cứu này giới 5 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu hạn chỉ sử dụng các số liệu của các trạm nhiều năm của lưu vực này. Việc hiệu thuộc Việt Nam. Số liệu tại các trạm này chỉnh thông số mô hình chủ yếu được được dùng để hiệu chỉnh và kiểm định tiến hành bằng phương pháp thử sai. mô hình MIKE NAM. Theo đó, thời Kết quả hiệu chỉnh cho thấy giữa tính gian dùng để hiệu chỉnh mô hình từ năm toán và đường thực đo là tương đối phù 1994 đến 2001, bộ thông số tối ưu tìm hợp nhau với sai số lệch đỉnh về giá trị được trong bước hiệu chỉnh sẽ dùng để và thời gian là không nhiều. Hình 3 thể kiểm định mô hình cho thời kì từ năm hiện kết quả hiệu chỉnh cho thấy giữa 2001 đến 2004. Ngoài ra, bốc hơi tiền năng ET sử dụng trong mô hình MIKE hai đường quá trình tính toán và thực đo 0 tương đối bám sát nhau về cả pha dao NAM được xác định qua công cụ ET0 Calculator. Trạm Nậm Mức được sử động và giá trị đỉnh. Ngoài ra chỉ tiêu dụng làm trạm kiểm tra và xác định bộ NASH tương đôi tôt, lớn hơn 0,8 và hệ thông số mô hình vì đây là trạm duy số PBIAS và RSR đều ở mức đảm bảo nhất có đo lưu lượng dòng chảy trong lần lượt là -0,0116 và 0,3559.

Hình 3: Quá trình lưu lượng thực đo và tính toán hiệu chỉnh mô hình (từ năm 1994 - 2001) Sau khi bước hiệu chỉnh mô hình (0,8) và hệ số PBIAS và RSR đều nhỏ, cho kết quả tốt, mô hình MIKE NAM lần lượt là 2,6533 và 0,4588. Với kết quả được tiến hành kiểm định cho các năm trên bộ thông số mô hình có độ tin cậy từ 2001 đến 2004. Kết quả kiểm định cao và có thể áp dụng vào dự tính dòng thuỷ văn cho lưu vực Nậm Mức thể hiện chảy trong tương lai theo các kịch bản trong hình 4 là tương đối khả quan, có BĐKH. Như vậy, thông qua hai bước thể nhận thấy giữa đường tính toán và hiệu chỉnh và kiểm định, nghiên cứu đã đường thực đo là khá tương đồng nhau. xác định được bộ thông số tối ưu cho Chênh lệch giữa lưu lượng lớn nhất giữa lưu vực Nậm Mức với các giá trị thông số chính như C = 0,73; CK1,2 = 33,8, tính toán và giá trị thực đo không đáng QOF 56; L = 106; U = 10. kể. Sai số lệch đỉnh tại các trạm kiểm tra max max nằm trong phạm vi cho phép. Kết quả 3. Đánh giá dòng chảy lưu vực tính toán chỉ tiêu NASH tương đôi tôt sông Nậm Mức trong điều kiện BĐKH 6 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Như đã trình bày, hai kịch bản BĐKH là không đổi (các thông số của mô hình gồm kịch bản phát thải cao (RCP 8.5) và MIKE NAM sẽ không thay đổi theo thời kịch bản phát thải trung bình (RCP 4.5) gian), mô hình MIKE NAM đã được kiểm được dùng để tính toán. Theo đó, các kịch định sẽ được dùng để mô phỏng các kịch bản biến đổi lượng mưa và bốc hơi theo bản gồm: Thời kỳ cơ sở (1986 - 2005); thời đoạn ngày cho các trạm trên và gần thời kỳ 2016 - 2035 (giai đoạn I) theo kịch lưu vực sông Nậm Mức được thu thập cho bản RCP 4.5; thời kỳ 2016 - 2035 (giai các thời đoạn năm từ 2016 - 2035 và 2046 đoạn I) theo kịch bản RCP 8.5; thời kỳ - 2065 tương ứng với đặc trưng cho các 2046 - 2065 (giai đoạn II) theo kịch bản giai đoạn đầu thế kỉ và giữa thế kỉ. Với giả RCP 4.5 và thời kỳ 2046 - 2065 (giai đoạn thiết về điều kiện vật lý của toàn lưu vực II) theo kịch bản RCP 8.5.

Hình 4: Quá trình lưu lượng thực đo và tính toán kiểm định mô hình (từ năm 2000 - 2010)

Hình 5: Đường lũy tích tổng lượng dòng chảy tại trạm Nậm Mức theo kịch bản RCP 4.5 của thời kì cơ sở và thời kì đầu thế kỉ

7 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Kết quả đánh giá biến động dòng thế kỉ thấy rằng trong thời kỳ kiệt lượng chảy sông Nậm Mức trong giai đoạn dòng chảy trong thời kì này lớn hơn các đầu thế kỉ của kịch bản RCP 4.5 và RCP giai đoạn còn lại. Nguyên nhân có thể 8.5 cho thấy Trong thời kỳ kiệt kịch bản do nhiệt độ của mùa đông và xuân của RCP 4.5 có lượng dòng chảy lớn hơn so kịch bản RCP 4.5 giai đoạn II cao hơn với thời kỳ cơ sở. Tuy nhiên trong kịch kịch bản RCP 4.5 giai đoạn I (nhiệt độ bản RCP 8.5 lượng dòng chảy kiệt lại tại Điện Biên, kịch bản RCP 4.5 giai xu hướng giảm đi so với thời kỳ cơ sở. đoạn I tăng 1,60C, giai đoạn II tăng Trong thời kỳ lũ, dòng chảy của kịch 0,70C). Trong khi đó mưa của kịch bản bản RCP 4.5 là lớn nhất, nguyên nhân RCP 4.5 trong giai đoạn II giảm 9,7% do mưa của mùa hạ trong kịch bản RCP và trong giai đoạn I tăng 17%. Ngoài 4.5 tăng nhiều nhất (9,2% so với thời kỳ ra, trong thời kỳ lũ, dòng chảy của kịch cơ sở) và nhiệt độ thì tăng ít hơn kịch bản RCP 4.5 trong giai đoạn II là lớn bản RCP 8.5 (tại nhiệt độ tại Điện Biên, nhất. Nguyên nhân do mưa của mùa hạ RCP 8.5 tăng 10C, RCP 4.5 tăng 0,70C). trong kịch bản RCP 4.5 giai đoạn II tăng Lũy tích dòng chảy theo thời gian (hình nhiều nhất (16,6% so với thời kỳ cơ sở). 6) cũng thể hiện tổng lượng dòng chảy Lũy tích dòng chảy theo thời gian (hình sẽ tăng mạnh trong kịch bản RCP 4.5.1 7) thấy rằng tổng lượng dòng chảy sẽ khoảng 4,67% còn trong kịch bản RCP tăng mạnh trong kịch bản RCP 4.5 giai 8.5 thì tăng ít hơn, khoảng 1,17%. đoạn I, vào khoảng 4,67% so với thời Đối với giai đoạn giữa thế kỉ (2046 kỳ cơ sở. Đối với kịch bản RCP 4.5 giai - 2065) theo kịch bản phát thải thấp RCP đoạn II thì tăng nhiều hơn, vào khoảng 4.5, so sánh với giai đoạn nền và đầu 15,32% so với thời kỳ cơ sở.

Hình 6: Quá trình dòng chảy tháng và đường cong thời đoạn lưu lượng tại Nâm Mức trong thời kì cơ sở, và giai đoạn 2046 - 2065 của kịch bản RCP 8.5

8 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 7: Đường lũy tích tổng lượng dòng chảy tại trạm Nậm Mức theo kịch bản RCP 4.5 của thời kì cơ sở và thời kì đầu thế kỉ

Hình 8: Quá trình dòng chảy tháng và đường cong thời đoạn lưu lượng tại Nâm Mức trong thời kì cơ sở, và giai đoạn 2046 - 2065 của kịch bản RCP 8.5

Hình 9: Đường lũy tích tổng lượng dòng chảy tại trạm Nậm Mức theo kịch bản RCP 8.5 của thời kì cơ sở và thời kì đầu thế kỉ 9 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Nghiên cứu sự biến động dòng vực sông Nậm Mức trong một bài toán chảy sông Nậm Mức trong hai giai đoạn khái quát chung của lưu vực, chưa xét đầu và giữa thế kỉ của kịch bản phát thải đến những nhân tố gây ảnh hưởng đến cao RCP 8.5 nhận thấy rằng trong thời dòng chảy mặt như hồ chứa, các công kỳ kiệt giai đoạn II lượng dòng chảy sẽ trình khai thác nguồn nước khác hay sử lớn hơn thời kỳ cơ sở. Tuy nhiên lượng dụng nước của các ngành kinh tế trong dòng chảy này trong giai đoạn I sẽ nhỏ tương lai. Đây cũng là điểm hạn chế hơn thời kỳ cơ sở. Nguyên nhân do nhiệt trong nghiên cứu này và sẽ được định độ của mùa đông và xuân của kịch bản hướng khắc phục trong các nghiên cứu RCP 8.5 giai đoạn II cao hơn kịch bản tiếp theo. RCP 8.5 giai đoạn I. Trong thời kỳ lũ, lượng dòng chảy trong giai đoạn II là TÀI LIỆU THAM KHẢO lớn nhất, do mưa của mùa hạ kịch bản [1]. Bộ Tài nguyên và Môi trường RCP 8.5 trong giai đoạn II tăng nhiều (2016). Kịch bản biến đổi khí hậu và nước nhất (19,3% so với thời kỳ cơ sở), kịch biển dâng cho Việt Nam 2016. bản RCP 8.5 trong giai đoạn I tăng ít [2]. Viện khoa học thủy lợi (2015). hơn (8.8% so với thời kỳ cơ sở). Lũy Nghiên cứu xây dựng mô hình quản lý tích dòng chảy theo thời gian (hình 9) tổng hợp tài nguyên và môi trường lưu vực sông Đà. thể hiện rõ tổng lượng dòng chảy sẽ tăng [3]. Trần Thanh Xuân, Hoàng Minh mạnh trong kịch bản RCP 8.5 giai đoạn Tuyển, Lê Tuấn Nghĩa, Lương Hữu Dũng I, với mức tăng khoảng 1,17% so với (2011). Tác động của Biến đổi khí hậu đến thời kỳ cơ sở và kịch bản RCP 8.5 giai dòng chảy trong sông. Tuyển tập Báo cáo đoạn II thì tăng nhiều hơn, vào khoảng Khoa học lần thứ XIII, tr. 146 - 153. 13,99% so với thời kỳ cơ sở. [4]. D. Labat, Y. Godderis, J. L. Probst (2004). Evidence for global runoff increase 4. Kết luận và kiến nghị related to climate warming. Advances in Nghiên cứu đã lựa chọn hai kịch Water Resources, 27, pp. 631 - 642. bản phát thải cao RCP 8.5 và trung bình [5]. Todini, Ezio (1988). Rainfall- runoff modeling - past, present and future. RCP 4.5 để đánh giá biến động dòng Journal of Hydrology. chảy mặt trên lưu vực sông Nậm Mức [6]. Fuji technology press ltd (2014). bằng mô hình toán thuỷ văn MIKE Impact of Climate Change on River Flows NAM. Kết quả cho thấy kịch bản RCP in the Black Volta River. JDR Vol.9 4.5 trong giai đoạn I có tổng lượng tăng No.4 pp. 432-442doi: 10.20965/jdr.2014. 4.67% và giai đoạn II tổng lượng tăng p0432(2014) 15,32%. Kịch bản RCP 8.5 giai đoạn I [7]. DHI (2011). MIKE NAM manual. có tổng lượng tăng 1,17% và giai đoạn [8]. http://ssl.tamu.edu/media/1312/ MoriasiModelEval.pdf II tổng lượng tăng 13,99% so với thời kỳ cơ sở. BBT nhận bài: 07/3/2018, Phản biện Nghiên cứu này mới chỉ xem xét xong: 16/5/2018 biến động của dòng chảy mặt trên lưu 10 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP BÌNH SAI TRUY HỒI THUẬT TOÁN T THUẬN TRONG XỬ LÝ TOÁN HỌC MẠNG LƯỚI TRẮC ĐỊA Lương Thanh Thạch Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Xử lý toán học (bình sai) các mạng lưới trắc địa là nội dung cơ bản và quan trọng của công tác đo đạc và bản đồ. Để thực hiện công việc này, hiện nay có nhiều phương pháp khác nhau. Bài báo này đề cập tới sử dụng thuật toán T thuận là một trong các thuật toán bình sai truy hồi. Từ khóa: Bình sai truy hồi; Bình sai các mạng lưới trắc địa Abstract Apply the T recurrent algorithm to the adjustment of geodetic networks Geodetic networks mathematics processing (adjustment) plays an important role in surveying and mapping. A number of methods enable to solve this problem. The paper deals with the T algorithm, which belongs to recurrent adjustment methods. Key word: Recurrent adjustment; Geodetic networks adjustment 1. Đặt vấn đề 2. Giải quyết vấn đề Phương pháp bình sai truy hồi với 2.1. Lý thuyết phép biến đổi xoay phép biến đổi xoay Givens (thuật toán T Lý thuyết của phép biến đổi xoay thuận), được Hà Minh Hòa phát triển trên được trình bày trong tài liệu [4]. Theo nền tảng của phương pháp bình sai truy đó, giả sử trên mặt phẳng Oxy khi xoay hồi (thuật toán Q) do Markuze (1986) vectơ a(x, y) đi một góc α, các tọa độ x, đề xuất với mục đích đưa các trị đo vào y của điểm a sẽ thay đổi thành (x’, y’) tính toán truy hồi dựa trên cơ sở sử dụng được tính theo các công thức: ma trận tam giác trên T, thêm vào đó ma trận tam giác trên T liên hệ với ma trận (1.1) chuẩn R theo biểu thức R=TT.T. Đặc trưng cơ bản của thuật toán T thuận là chúng ta đặt ma trận: tính trực tiếp ma trận tam giác trên T từ hệ phương trình số cải chính mà không (1.2) cần thông qua việc lập hệ phương trình chuẩn. Với đặc điểm nêu trên cùng với được gọi là ma trận xoay với góc tính chất của phép biến đổi xoay Givens xoay α. Ma trận H là ma trận vuông góc là phép biến đổi trực giao nên việc tích thỏa mãn tính chất: lũy sai số làm tròn trong quá trình tính (1.3) toán là nhỏ bỏ qua. với ma trận E2x2 là ma trận đơn vị 2×2. Bài báo này nghiên cứu cơ sở lý Lúc này, bài toán đặt ra là tìm góc thuyết và tiến hành chứng minh bằng α sao cho tung độ y’ của vectơ a’(x’, thực nghiệm của thuật toán T thuận để y’) bằng 0. Phép biến đổi đưa a(x, y) về xử lý các mạng lưới trắc địa. a’(x’, 0) được gọi là phép biến đổi xoay. 11 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Từ hệ phương trình (1.1) khi đặt y’=0 và thay cho (1.5) sử dụng công thức: chúng ta có: (1.7) x.sinα + y.cosα = 0 (1.4) Khi đó hệ (1.1) có dạng mới như sau: Một trong các nghiệm của (1.4) có dạng: (1.8)

ở đây Ma trận H (1.6) thỏa mãn tính chất (1.3). Để áp dụng phép biến đổi xoay (1.5) Givens trong phép biến đổi ma trận đối Phép biến đổi xoay trình bày trên xứng xác định dương thành ma trận tam được đề xuất bởi Givens (1954) để biến giác, chúng ta biểu diễn ma trận đối đổi ma trận đối xứng về dạng ma trận xứng xác định dương dưới dạng sau: 3 đường chéo khi giải hệ phương trình (1.9) tuyến tính với việc xác định đồng thời ở đây R – ma trận đối xứng xác định các giá trị riêng của ma trận nên còn dương, Z - vectơ, β là một số dương. được gọi là phép biến đổi xoay Givens. Đối với ma trận đối xứng xác định Trong thực tế áp dụng phép biến dương luôn tồn tại phép khai triển tam đổi xoay Givens, chúng ta thay ma trận giác duy nhất theo phương pháp Cholesky. H ở dạng (1.2) bởi ma trận H ở dạng Điều này có nghĩa chúng ta luôn có: mới như sau: (1.10) (1.6) ở đây T và là các ma trận tam giác trên. Lưu ý (1.3) và (1.10) có thể viết lại biểu thức (1.9) dưới dạng sau:

Biểu thức trên gợi ý cho việc sử với ma trận tam giác trên nhận dụng ma trận xoay H để biến đổi hàng được thỏa mãn biểu thức . cuối cùng của ma trận phụ: Như vậy, phép biến đổi Givens cho phép nhận được trực tiếp ma trận tam (1.11) giác trên thay vì phải biến đổi ma trận chuẩn theo phương pháp Choleski. Ưu điểm của phép biến đổi xoay thành hàng gồm toàn số 0. Khi so với phương pháp Gauss và Cholesky đó chúng ta sẽ nhận được ma trận phụ biến đổi trong việc giải hệ phương trình chuẩn là việc hạn chế sự tích lũy của các sai số làm tròn. Ngoài ra phép biến đổi xoay còn cho (1.12) phép sử dụng kỹ thuật ma trận thưa trong quá trình bình sai mạng lưới trắc địa. 12 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

2.2. Cơ sở lý thuyết của thuật toán khai theo phương pháp truy hồi T thuận Cholesky. Khi ứng dụng thuật toán T thuận để Khi bình sai mạng lưới trắc địa thực hiện tính toán, chúng ta chấp nhận theo thuật toán T thuận, chúng ta nhận ma trận tam giác trên ban đầu có dạng [4]: được ma trận tam giác trên T, vectơ (1.13) các số hạng tự do được biến đổi Y và ở đây m >> 0 - số rất lớn (số m tổng Φ=[PVV]. Quá trình tính toán thường nhận bằng 6); E - ma trận đơn kxk truy hồi trị đo thứ i là y với phương vị bậc k. i trình số hiệu chỉnh , Gọi R - ma trận chuẩn được lập i-1 trọng số P , ma trận hệ số a ; số hạng bởi các phương trình số cải chính của i i (i – 1) trị đo đầu tiên. Đối với (i – 1) trị tự do ; vectơ các ẩn số đo đầu tiên chúng ta có hệ phương trình gần đúng -X0 được thực hiện theo các chuẩn: nguyên tắc sau: (1.14) Nguyên tắc 1. Khi thực hiện phép Khi giải hệ phương trình chuẩn biến đổi xoay Givens với ma trận phụ: (1.14) theo phương pháp Choleski, (1.16) chúng ta sẽ nhận được 2 phương trình biến đổi tương đương ở dạng: chúng ta sẽ nhận được ma trận phụ biến đổi: (1.15) (1.17) ở đây, Yi-1 - vectơ các số hạng tự do được biến đổi của hệ phương trình chuẩn nhận được sau khi đưa vào tính ở đây Ti - ma trận tam giác trên liên hệ với ma trận chuẩn toán (i – 1) trị đo đầu tiên, Ti-1- ma trận tam giác trên nhận được từ phép triển bởi biểu thức ; với đại lượng: (1.18) Để thực hiện bình sai truy hồi theo chúng ta thực hiện xong quá trình bình thuật toán T, ngoài ma trận ban đầu sai truy hồi mạng lưới trắc địa theo phép

T0 được chọn theo công thức (1.13), biến đổi xoay. chúng ta nhận Y là vectơ 0, vectơ hàng 0 Nguyên tắc 2: Nếu trị đo yi là trị đo . dư thì có thể kiểm tra sự có mặt của các trị đo thô theo số hạng tự do: Khi đó ma trận phụ ban đầu B(0) có dạng: (1.19) trên cơ sở so sánh nó với giới hạn: (1.20) ở đây vectơ t được xác định theo Bằng cách lần lượt đưa n trị đo i trong mạng lưới trắc địa vào tính toán công thức: bình sai truy hồi theo nguyên tắc trên (1.21) 13 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

trọng số đảo gi của số hạng tự do λi Để luận chứng cho cơ sở lý thuyết được xác định theo công thức: bài toán trên, tiến hành tính toán thực (1.22) nghiệm một mạng lưới độ cao trắc địa sau [1]: Trọng số đảo gi của số hạng tự do λi dựa trên phương pháp bình sai truy hồi Cho lưới độ cao như sau: có dạng: Số liệu gốc: HA = 12.000 m Số liệu đo được cho ở bảng 1 sau: Bảng 1. Thông tin số liệu đo Lưu ý và biểu Chênh cao đo Số trạm máy đo thức (1.21), từ biểu thức trên suy ra STT h n công thức (1.22). i (m) i 1 +1.935 15 Nguyên tắc vừa xem xét ở trên là 2 +5.351 30 cơ sở của việc kiểm tra sự có mặt của 3 +2.921 10 các trị đo thô trong quá trình bình sai 4 +4.853 10 truy hồi theo thuật toán T thuận. 5 +2.432 25 3. Thực nghiệm 3.1. Thực nghiệm bình sai truy hồi Tính độ cao gần đúng của các điểm 1, 2, 3: 0 H 1 = HA + h1 = 13.935 m 0 H 2 = HA + h1 + h2 = 19.286 m 0 H 3 = HA + h4 = 16.853 m Hệ số phương trình số cải chính, Hình 1: Sơ đồ lưới độ cao trắc địa dùng trọng số, số hạng tự do được thống kê ở tính toán thực nghiệm bảng 2 sau: Bảng 2. Các hệ số, trọng số và số hạng tự do của hệ phương chỉnh số hiệu chỉnh

Số hạng tự do STT dH1 dH2 dH3 Trọng số λi(m) 1 1 0 0 2 0.000 2 -1 1 0 1 0.000 3 -1 0 1 3 -0.003 4 0 0 1 1.5 0.000 5 0 1 -1 1.2 -0.001 Lần lượt thực hiện đưa các trị đo từ 1 đến 5 vào tính toán truy hồi, mỗi trị đo thực hiện biến đổi xoay k = 3 lần. Kết quả của quá trình tính bình sai truy hồi của 5 trị đo được trình bày ở các bảng sau: Bảng 3. Ma trận phụ ban đầu B(0) 0.000001 0 0 0 0 0.000001 0 0 (0) = B 0 0 0.000001 0 1.414214 0 0 0

14 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bảng 4. Ma trận phụ biến đổi cuối cùng 2.449490 -0.408248 -1.224745 -0.003674 0.000000 1.425950 -1.192188 -0.000210 B = 3 0.000000 0.000000 1.666940 0.001829 0.000000 0.000000 0.000000 0.002304 Bảng 5. Ma trận tam giác được biến đổi cuối cùng 2.449490 -0.408248 -1.224745 T = 0.000000 1.425950 -1.192188 0.000000 0.000000 1.666940 Vectơ các số hạng tự do được biến đổi

Nghiệm của bài toán được xác định theo công thức sau:

Kết quả sau bình sai được thống kê ở bảng 6. Bảng 6. Kết quả sau bình sai Độ cao gần đúng Số hiệu chỉnh Độ cao sau bình sai Độ chính xác Tên điểm (m) (m) (m) (m) 1 13.9350 -0.0008 13.9342 0.0014 2 19.2860 0.0008 19.2868 0.0021 3 16.8530 0.0011 16.8541 0.0014 4. Kết luận TÀI LIỆU THAM KHẢO - So sánh kết quả sau bình sai từ [1]. Ninh Thị Kim Anh, Trần Thị Thu Trang (2011). Giáo trình lý thuyết sai số. Trường Đại bảng 6 với kết quả bình sai theo thuật toán học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, Hà Nội. Q được trình bày trong tài liệu [6], thấy [2]. Lê Anh Cường (2013). Nghiên cứu ứng rằng hai phương pháp (thuật toán T thuận dụng phương pháp bình sai truy hồi trong xử lý số và thuật toán Q) cho kết quả như nhau. liệu lưới trắc địa. Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường. Số 01, trg 48 - 53; - Khi mạng lưới có nhu cầu phát [3]. Bùi Đăng Quang (2012). Nghiên cứu triển mở rộng, nghĩa là bổ sung các điểm hoàn thiện các phương pháp xử lý toán học trị đo bổ sung trong các mạng lưới trắc địa quốc mới. Lúc này, chúng ta hoàn toàn có thể gia. Luận án tiến sĩ kỹ thuật. Trường Đại học sử dụng các trị đo mới cùng với các trị đo Mỏ - Địa chất, Hà Nội. cũ để bình sai lại toàn bộ mạng lưới. Tuy [4]. Hà Minh Hòa (2013). Phương pháp nhiên, cách làm này sẽ làm thay đổi giá trị bình sai truy hồi với phép biến đổi xoay. Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội. (tọa độ, độ cao) của các điểm khống chế ở [5]. Bùi Thị Hồng Thắm (2009). Nghiên giai đoạn trước - điều này không phù hợp cứu áp dụng phương pháp bình sai lặp để tìm với quy định về đo đạc. Do vậy, vấn đề đặt kiếm các trị đo thô. Tạp chí Khoa học Đo đạc và ra, hoàn toàn có thể sử dụng các kết quả Bản đồ. Số 1, trg. 37- 41; [6]. Lương Thanh Thạch, Phạm Trần Kiên bình sai của mạng lưới ở giai đoạn trước (2017). Ứng dụng phương pháp bình sai truy hồi được lưu dữ trong CSDL kết hợp với các trong xử lý toán học trắc địa. Tạp chí Khoa học trị đo mới để tiến hành bình sai xác định Tài nguyên và Môi trường. Số 15, trg 10 - 13. các điểm thuộc mạng lưới mở rộng. Vấn BBT nhận bài: 12/3/2018, Phản biện đề này cần tiếp tục được nghiên cứu. xong: 03/5/2018 15 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG SINH KHỐI SPIRULINA PLATENSIS SP8 LÀM CHẤT HẤP PHỤ SINH HỌC TRONG XỬ LÝ ION ZN2+ Ở QUY MÔ PHÒNG THÍ NGHIỆM Đoàn Thị Oanh, Nguyễn Thu Huyền, Trần Kiều Mai Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Bài báo này trình bày kết quả sử dụng sinh khối khô Spirulina platensis SP8 làm chất hấp phụ sinh học để loại bỏ ion Zn2+ khỏi dung dịch nước trong quy mô phòng thí nghiệm. Kết quả thu được cho thấy hiệu suất loại bỏ Zn2+ của vật liệu rất cao đạt tới 96,37%. Khả năng xử lý cao nhất đạt được ở pH 5, 0,05 g/l BioM - SP8, nhiệt độ 35°C, nồng độ kẽm ban đầu là 100 mg/l trong thời gian tiếp xúc là 90 phút. Mô hình đẳng nhiệt Langmuir được sử dụng để mô tả đường hấp phụ đẳng nhiệt các ion kẽm của S. platensis SP8. Kết quả cho thấy rằng S. platensis SP8 là một chất hấp phụ tiềm năng trong loại bỏ Zn2+, với khả năng hấp phụ Zn2+ tối đa đạt đến 454,54 mg/g. Từ khóa: Spirulina platensis; Kẽm; Chất hấp phụ sinh học. Abstract Utilization of Spirulina platensis SP8 dry biomass as biosorbent for removing of ZN2+ ions under ex situ conditions This paper presents the results of using Spirulina platensis SP8 dry biomass as biosorbent for removing Zn2+ ions from aqueous solutions under ex situ conditions. The removal effciciency reached up to 96,37% for Zn2+. The highest removing level was achieved at the conditons of pH 5 and 35°C using 0,05 g of BioM - SP8 for 100 mg/l of zinc concentration with 90 minutes of exposure time. Langmuir isothermal model was used to describe the adsorption isotherm of metal ions of S. platensis SP8. The results showed that S. platensis SP8 has great potential for Zn2+ removal, with the maximum adsorption capacity of 454,54 mg/g for Zn2+. Keywords: Spirulina platensis; Zinc; Biosorbent. 1. Mở đầu lại trong một số cơ quan với hàm lượng Ô nhiễm kim loại nặng trong môi tăng dần theo thời gian và hàm lượng trường nước gây ảnh hưởng tiêu cực đến tiếp xúc [2]. Do đó, vấn đề loại loại bỏ các kim loại nặng, đặc biệt là kẽm sức khỏe của con người và hệ sinh thái có trong nước thải trước khi xả ra môi [1]. Nguyên tố kẽm được đưa vào cơ trường là vấn đề cấp thiết hiện nay. Có thể chủ yếu qua đường tiêu hóa và được nhiều phương pháp nhằm tách các ion hấp phụ phần lớn ở ruột non. Khi vào cơ kim loại nặng ra khỏi môi trường nước thể, phần lớn kẽm tập trung trong tế bào, như: kết tủa, trao đổi ion, hấp phụ,… chỉ một lượng nhỏ trong huyết tương. [3]. Phương pháp hấp phụ được quan Sau khi vào cơ thể nó được thải ra ngoài tâm hiện nay do có nhiều ưu điểm như: với một lượng lớn qua dịch ruột, dịch Giá thành xử lý không cao, tách được tụy (2 - 5 mg), qua nước tiểu (0,5 - 0,8 đồng thời nhiều loại kim loại trong dung mg) và mồ hôi (0,5 mg) và chỉ tích tụ dịch, có khả năng tái sử dụng vật liệu 16 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu hấp phụ và thu hồi kim loại, quy trình các thông số như: khối lượng BioM - xử lý đơn giản, không gây ô nhiễm môi SP8 (từ 0,02 đến 1 g/l), thời gian tiếp trường thứ cấp sau quá trình xử lý. Vật xúc (5, 10, 15, 20, 30, 60, 90, 120, 150 liệu hấp phụ (VLHP) có thể có nguồn và 180 phút), nhiệt độ (25, 30, 35, 40, gốc tự nhiên hoặc tổng hợp nhân tạo [4]. 45, 55 và 65oC) và các giá trị pH (2 đến Một số loại VLHP có nguồn gốc từ tự 10 (đối với Zn2+)) khác nhau đã được nhiên như vi khuẩn, vi nấm, vi tảo,… thực hiện. Quy trình bố trí thực nghiệm [5]. Kết quả một số nghiên cứu cho thấy khảo sát hấp phụ được trình bày như Spirulina platensis có tiềm năng trong Hình 1. việc loại bỏ các kim loại nặng trong môi trường nước [5, 6]. Chính vì vậy, chúng tôi tiến hành nghiên cứu sử dụng sinh khối khô của Spirulina platensis SP8 làm vật liệu hấp phụ sinh học trong xử lý các ion Zn2+. 2. Thực nghiệm 2.1. Đối tượng nghiên cứu - Nguồn sinh khối được dùng để chế tạo vật liệu hấp phụ sinh học có nguồn gốc từ chủng tảo Spirulina platensis SP8 được lấy từ Phòng Thủy sinh học môi trường, Viện Công nghệ môi trường, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Hình 1: Quy trình bố trí thực nghiệm Việt Nam. khảo sát hấp phụ - Nước thải giả định chứa ion Zn2+. Dung dịch chứa kim loại nặng và BioM - SP8 được đưa vào bình tam 2.2. Hóa chất, thiết bị giác, lắc trên máy lắc vòng với vận tốc Muối dùng để pha nước thải giả nhất định. Sau khoảng thời gian tất cả

định là ZnSO4.7H2O (hãng Merck, Đức). các mẫu được lọc để loại bỏ BioM - Máy đo phổ hấp thụ nguyên tử AAS SP8. Nồng độ Zn2+ còn lại trong mẫu (Thermo - Anh). được xác định trên máy đo phổ hấp thụ 2.3. Quy trình và nội dung nghiên nguyên tử AAS (Thermo - Anh) cứu • Dung lượng hấp phụ được tính Spirulina platensis SP8 sau khi theo công thức: nhân giống tăng sinh khối trong môi (1) trường Zarrouk [5] được tiến hành thu Trong đó: sinh khối khô (chết). Sinh khối của Spirulina platensis SP8 được xử lý thành q: là dung lượng hấp phụ đường vật liệu hấp phụ (BioM - SP8) theo quy hấp phụ cân bằng (mg/g); trình của Al-Homaidan [6]. Ci là nồng độ dung dịch đầu (mg/l); 2+ Để đánh giá khả năng hấp phụ Zn Cf là nồng độ dung dịch khi đạt cân hàng loạt các khảo sát về ảnh hưởng của bằng hấp phụ (mg/l); 17 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

V: là thể tích dung dịch chất bị hấp g/l. Kết quả nghiên cứu trình bày trên phụ (l); Hình 2. m: Khối lượng chất hấp phụ (g) • Hiệu suất hấp phụ (H,%): (2) Khảo sát các tham số của phương trình đẳng nhiệt hấp thụ theo mô hình đường hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir • Phương trình Langmuir có dạng: (3)

Trong đó: Hình 2: Ảnh hưởng của khối lượng BioM q là tải trọng hấp phụ tại thời điểm - SP8 đến hiệu suất hấp phụ. cân bằng (mg/g); Kết quả nghiên cứu thu được chỉ ra rằng hiệu suất hấp phụ kim loại phụ qm là tải trọng hấp phụ cực đại (mg/g); thuộc vào khối lượng BioM - SP8. Hiệu K là hằng số (cân bằng) hấp phụ suất này giảm dần khi khối lượng VLHP Langmuir; tăng. Ở nồng độ lớn 1g/l hiệu suất chỉ đạt 2,11%. Trong khi đó, ở nồng độ thấp C là nồng độ dung dịch hấp phụ. nhất 0,02 g/l hiệu suất này đạt 77,08%. Từ giá trị KL có thể xác định được Ở nồng độ BioM SP8 0,05 g/l cho hiệu 2+ tham số cân bằng RL: suất loại bỏ Zn cao nhất 78,78%. Nếu (4) tiếp tục giảm nồng độ VLHP dưới 0,05 g/l hiệu suất loại bỏ các ion kim loại Trong đó: 0 < R < 1 thể hiện hấp L bắt đầu giảm. Trong kết quả của một số phụ tuân theo mô hình hấp phụ đẳng nghiên cứu trước cũng đã chứng minh nhiệt Langmuir. được rằng: ở nồng độ thấp hơn so với Khảo sát được tiến hành ở dải nồng nồng độ cân bằng hấp phụ cho khả năng độ ion kim loại trong dung dịch như sau: loại bỏ kim loại nhiều hơn so với ở nồng 100, 120, 150, 180, 200, 250 và 300 mg/l độ cao hơn nồng độ cân bằng [1]. Sự o ở nhiệt độ 30 C, pH = 5, thời gian tiếp tương tác tĩnh điện trên bề mặt VLHP là xúc 90’, khối lượng BioM - SP8 0,05 g/l. yếu tố quan trọng quyết định ảnh hưởng 3. Kết quả và thảo luận của nồng độ VLHP tới khả năng loại bỏ kim loại nặng. Khi nồng độ VLHP 3.1. Ảnh hưởng của khối lượng cao có thể gây ra một tác dụng giống BioM - SP8 như lớp vỏ bảo vệ các tế bào đang được Để đánh giá được ảnh hưởng của kích hoạt chiếm đóng bởi các kim loại, khối lượng BioM - SP8, các thí nghiệm do sự tương tác tĩnh điện giữa các điểm đã được thực hiện trong các điều kiện liên kết trên bề mặt VLHP lớn. Như vậy, như sau: nồng độ Zn2+ ban đầu 100 mg/l, nồng độ VLHP ảnh hưởng đáng kể khả nhiệt độ 25oC, pH = 7, thời gian tiếp xúc năng loại bỏ kim loại và trong nghiên 60 phút, thể tích dung dịch nghiên cứu cứu này nồng độ VLHP 0,05 g/l được 250 ml, khối lượng VLHP 0,05 g/l - 1,0 lựa chọn cho các nghiên cứu tiếp theo. 18 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

3.2. Ảnh hưởng của thời gian đoạn sau khi mà ion kim loại khó có khả tiếp xúc năng tiếp xúc các chỗ trống còn lại trên Nhằm đánh giá ảnh hưởng của thời bề mặt VLHP hoặc đi sâu vào bên trong gian tiếp xúc của BioM - SP8 đến khả màng tế bào. Từ kết quả này đưa ra nhận năng loại bỏ các ion Zn2+ trong dung định rằng, thời gian tiếp xúc pha của hệ 2+ dịch, các thí nghiệm đã được thực hiện thống hấp phụ ion Zn / BioM SP8 không trong các điều kiện như sau: nồng độ vượt quá 90 phút. Zn2+ ban đầu 100 mg/l, nhiệt độ 25 oC, 3.3. Ảnh hưởng của nhiệt độ pH = 7, thể tích dung dịch nghiên cứu Nhiệt độ đóng vai trò quan trọng 250 ml, khối lượng VLHP 0,05 g/l, trong loại bỏ kim loại của VLHP. Chính thời gian tiếp xúc là 5’, 10’, 15’, 20’, vì vậy, nhóm tác giả đã thực hiện các 30’, 60’, 90’, 120’, 150’, 180’. Kết quả thí nghiệm trong các điều kiện như sau: nghiên cứu trình bày trên Hình 3. nồng độ Zn2+ ban đầu 100 mg/l, pH = 7, thể tích dung dịch nghiên cứu 250 ml, khối lượng VLHP 0,05 g/l, thời gian tiếp xúc là 90’, nhiệt độ thay đổi như sau 20oC, 25oC, 30oC, 35oC, 40oC, 45oC, 50oC, 55oC, 60oC, 65oC. Kết quả nghiên cứu trình bày trên Hình 4.

100

90

Hình 3: Ảnh hưởng của thời gian tiếp 80 xúc tới hiệu suất hấp phụ của vật liệu

BioM - SP8 Hieu suat xu ly (%) 70 Các số liệu thể hiện trên hình 3 cho thấy khi thời gian tiếp xúc càng tăng thì 60 20 30 40 50 60 70 hiệu quả xử lý kim loại của vật liệu càng Nhiet do (oC) tăng lên. Ở các nghiên cứu với thời gian Hình 4: Ảnh hưởng của nhiệt độ đến tiếp xúc là 5 phút, 10 phút, 15 phút hiệu hiệu suất hấp phụ của vật liệu BioM - suất hấp phụ của vật liệu tương đối thấp, SP8 chỉ đạt 1,71%; 8,35%; 19,86%, tương Quan sát Hình 4 chúng tôi nhận ứng. Sau đó khi tăng thời gian tiếp xúc thấy rằng hiệu suất hấp phụ kim loại lên 60 phút thì hiệu suất hấp phụ tăng tăng từ khoảng nhiêt độ từ 25 tới 30oC, nhanh đạt tới 78,78% và đạt đến trạng sau đó hiệu suất lại thay đổi nhiều ở thái bão hòa hấp phụ ở thời gian tiếp xúc vùng nhiệt độ từ 35 - 65oC. Ở nhiệt độ là 90 phút. Tại thời điểm bão hòa hấp phụ 30oC hiệu suất loại bỏ kim loại đạt cao của VLHP, thì hiệu suất loại bỏ đối với nhất 90,06%. Nhìn chung, ở tất cả các Zn2+ đạt cao nhất là 84,12%. Theo [7] đã nhiệt độ, hiệu suất loại bỏ kim loại đều chỉ ra rằng ở giai đoạn đầu có nhiều chỗ trên 70% trở lên và sự khác biệt về hiệu trống (tâm hấp phụ) chưa bị chiếm hữu suất xử lý không nhiều, hay sự thay đổi trên bề mặt VLHP nên quá trình hấp phụ về nhiệt độ có ảnh hưởng không đáng thường diễn ra nhanh hơn, so với ở giai kể tới quá trình hấp phụ. Theo nghiên 19 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu cứu [8] đã chứng minh được rằng, trong giá trị hiệu suất hấp phụ đạt trạng thái một phạm vi nhất định nhiệt độ có ảnh cân bằng. Điều đó thể hiện khi tăng pH hưởng tích cực hay tiêu cực tới khả năng 6,0 - 10,0 quá trình hấp phụ cao hơn so loại bỏ kim loại. Tuy nhiên, ảnh hưởng với khoảng pH 2 - 4, nhưng hiệu suất của nhiệt độ tới quá trình hấp phụ phụ dần đều nhau và giảm nhẹ. Giá trị pH thuộc vào từng hệ kim loại - VLHP. Ở = 5 được coi là giá trị tối ưu cho quá nhiệt độ 30oC, khi tần số va chạm giữa trình hấp phụ Zn2+ diễn ra nhanh nhất VLHP và các phân tử kim loại tăng, do với hiệu suất cao nhất đạt 96,37%. Điều đó khả năng các phân tử Zn2+ trên bề này là do, các ion Zn+2, được tích điện mặt VLHP tăng. Như vậy, nhiệt độ thích dương, có ái lực cao cho điện tích âm hợp cho hấp phụ tốt nhất là 30oC. bề mặt sinh khối. Các nhóm cacboxyl (− 3.4. Ảnh hưởng của pH COOH) là quan trọng nhóm cho sự hấp thu kim loại bởi bề mặt sinh khối. Các thí nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng của pH đến khả năng xử lý ion 3.5. Hấp phụ đẳng nhiệt theo mô Zn2+ của BioM - SP8 được tiến hành hình Langmuir trong các điều kiện như sau: nồng độ Sự phụ thuộc Ce/qe vào Ce đối Zn2+ ban đầu 100 mg/l, thể tích dung với mô hình Langmuir được trình bày dịch nghiên cứu 250 ml, khối lượng ở hình 6. VLHP 0,05 g/l, thời gian tiếp xúc là 90’, nhiệt độ thay đổi như sau 30oC, pH = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Kết quả nghiên cứu trình bày trên Hình 5.

Hình 6: Sự phụ thuộc Ce/qe vào Ce đối với mô hình Langmuir Hình 6 cho thấy mô hình hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir mô tả tương đối chính xác sự hấp phụ ion kim loại nặng trên vật liệu BioM - SP8 thông qua hệ Hình 5: Ảnh hưởng của pH đến hiệu suất số xác định của quá trình hồi quy R² = 2+ hấp phụ của vật liệu BioM - SP8 0,9945 đối với Zn . Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng Từ phân tích hồi quy suy ra các hệ khả năng hấp phụ kim loại của vật liệu số của phương trình Langmuir như sau: tăng khi pH tăng, nhưng đến một giá Đối với Zn2+ : Ce/qe = 0,0022 Ce - trị nào đó (tùy thuộc vào loại ion) mà 0,0134 (5) 2+ Bảng 1. Giá trị tham số RL, KL của quá trình hấp phụ ion kim loại Zn trên BioM - SP8 ở các điều kiện tối ưu Nồng độ (mg/l) 100 120 150 180 200 250 300

RL 0,05741 0,04831 0,03902 0,03273 0,02955 0,02378 0,0199

KL 0,16418 0,16418 0,16418 0,16418 0,16418 0,16418 0,16418

20 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Từ phương trình trên ta tính được [2]. Viện Sốt rét ký sinh trùng - Côn dung lượng hấp phụ cực đại và hằng số trùng Quy Nhơn (2010). Kẽm (Zinc) và lợi 2+ ích của chúng trong điều trị. hấp phụ KL của Zn như trong Bảng 1. Sau khi xác định được hằng số hấp [3]. Lê Văn Cát (2002). Hấp phụ và trao đổi ion trong kĩ thuật xử lý nước và phụ KL, để xác định quá trình hấp phụ ion kim loại trên chủng tảo Spirulina nước thải. Nhà xuất bản thống kê, Hà Nội. platensis SP8 có phù hợp với dạng hấp [4]. Matagi S.V., Swai D., Mugabe R., phụ đơn lớp theo mô tả của mô hình (1998). A review of heavy metal removal Langmuir hay không, tham số cân bằng mechanisms in wetlands. Afr. J. Trop. Hydrobiol. Fish., 8, 23-35. RL được tính toán và phân tích. Tham số [5]. Celekli A., Bozkurt H., (2011). RL được tính dựa trên công thức (4) thu được kết quả thể hiện trong Bảng 1. Giá Bio-sorption of cadmium and nickel ions using Spirulina platensis: kinetic and trị R thu được trong khoảng 0,0199 - L equilibrium studies. Desalination, 275, 0,05741 (<1) cho thấy mô hình hấp phụ 141-147. đẳng nhiệt phù hợp với quá trình hấp [6]. Al-Homaidan A.A., (2015). phụ Zn2+. Adsorptive removal of cadmium ions by Dựa vào hình 6 ta xác định được Spirulina platensis dry biomass. Saudi tanα = 0,0022 xác định được Qmax: Journal of Biological Sciences, 22, 795-800.

Qmax = 1/ tanα = 1/0.0022 = 454,54 [7]. Kumar Y.P., King P., Prasad (mg/g) V.S.R.K., (2006). Comparison for adsorption modeling of copper and zinc 4. Kết luận from aqueous solution by Ulva fasciata sp. Sinh khối khô của Spirulina J. Hazard. Mater. B, 135, 1246-1251. platensis SP8 có thể sử dụng để làm [8]. Khambhaty Y., Mody K., VLHP BioM - SP8 để loại bỏ Zn2+ Basha S., Jha B., (2009). Biosorption of trong môi trường nước với hiệu suất Cr (VI) onto marine Aspergillus niger: hấp phụ lên tới 96,37%. Dung lượng experimental studies and pseudo-second hấp phụ đạt cực đại ở các điều kiện: order kinetics. World J. Microbiol. Biotechnol., 25, 1413-1421. khối lượng BioM - SP8: 0,05g/l, thời gian tiếp xúc giữa VLHP và chất bị hấp BBT nhận bài: 15/5/2018, Phản phụ là 90 phút, pH tối ưu là 5, nhiệt biện xong: 11/6/2018 độ tối ưu là 30oC. BioM - SP8 hấp phụ Zn2+ tuân theo mô hình hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir, với dung lượng hấp phụ cực đại là 454,54 mg/g.

TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Minh Thị Thảo, Bùi Đình Nhi, Đàm Thị Thanh Hương, Vũ Đình Ngọ, Đoàn Thị Oanh (2017). Nghiên cứu khả năng hấp phụ ion chì và đồng trên tảo Spirulina platensis. Tạp chí phân tích Hóa, Lý và Sinh học - Tập 22/ số 1 (đặc biệt). 21 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA MỘT SỐ HIỆN TƯỢNG THỜI TIẾT CỰC ĐOAN ĐẾN MÔI TRƯỜNG NƯỚC BIỂN VEN BỜ THUỘC KHU DU LỊCH THÀNH PHỐ HẠ LONG Trần Bảo Lộc Trung tâm Nghiên cứu và ứng dụng công nghệ môi trường Tóm tắt Tác động của các hiện tượng thời tiết cực đoan đến môi trường nước biển ven bờ khu du lịch thành phố Hạ Long đã được xác định dựa trên mối tương quan giữa diễn biến các tác động của hiện tượng thời tiết cực đoan trong khoảng 10 năm trở lại đây và diễn biến chất lượng nước biển ven bờ các khu du lịch qua thông số TSS chất rắn lơ lửng. Kết quả nghiên cứu cho thấy các hiện tượng thời tiết cực đoan như lũ quét, mưa lớn kéo dài, lũ lụt, sạt lở đất đã làm tăng hàm lượng TSS trong nước biển ven bờ tại các khu vực bãi tắm, nghỉ đêm trên biển và làng chài khu du lịch thành phố Hạ Long. Từ khóa: Hiện tượng thời tiết cực đoan; Nước biển ven bờ; Khu du lịch. Abstract The impact assessment of extreme weather phenomena on the coastal water of tourism region in Ha Long city The impacts of extreme weather phenomena on the coastal waters of tourism region in Ha Long city has been determined based on the correlation between the effects of extreme weather phenomena in the last 10 years and coastal water quality in the tourist areas through TSS total suspended solids. The results show that extreme weather phenomena such as flash floods, heavy rain, floods and landslides have increased the TSS content in coastal waters at beaches, overnight on the beach area and fishing village of tourism region in Ha Long city. Keywords: Extreme weather events; Coastal waters; Tourism region 1. Đặt vấn đề chỉ còn 14,5% trong 110.000 hecta san hô Biến đổi khí hậu (BĐKH) đang là này ở trong tình trạng tốt. Rủi ro khí hậu một trong những thách thức lớn nhất đối của hệ thống nhân sinh và hệ sinh thái tự với sự phát triển bền vững của nhân loại nhiên, tài nguyên nước, lương thực, thực trong thế kỷ 21. BĐKH tác động mạnh mẽ phẩm, hạ tầng, du lịch - dịch vụ,… phụ đến cả ba yếu tố bền vững kinh tế, xã hội thuộc rất nhiều vào sự thay đổi các hiện và môi trường. Trong đó, BĐKH tác động tượng thời tiết cực đoan [7]. gián tiếp đến các hoạt động của ngành du Thành phố Hạ Long nổi tiếng với lịch [5]. Du lịch là ngành kinh tế nhạy cảm Vịnh Hạ Long đã được UNESCO công với điều kiện môi trường tự nhiên và là nhận là di sản thiên nhiên thế giới. Vậy một trong những ngành chịu tác động của nên, du lịch được xem ngành kinh tế mũi BĐKH. Kết quả nghiên cứu năm 2013 nhọn của địa phương. Tuy nhiên trong của Viện khoa học Khí tượng thủy văn thời gian gần đây ở Hạ Long thường và Biến đổi khí hậu cho thấy, cùng với ô xuất hiện một số hiện tượng thời tiết cực nhiễm môi trường, BĐKH tiếp tục phá đoan như mưa lớn, sạt lở đất, lũ quét,… hủy 110.000 hecta san hô của Việt Nam, ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống 22 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu người dân, gây thiệt hại lớn đến sự phát 2.2. Phạm vi nghiên cứu triển kinh tế, xã hội, trong đó có tài Thành phố Hạ Long nằm ở trung nguyên và môi trường du lịch. Bài báo tâm của tỉnh Quảng Ninh, có diện tích trình bày các kết quả đánh giá tác động của một số hiện tượng thời tiết cực đoan 271,95 km², với chiều dài bờ biển gần đến môi trường nước biển ven bờ thuộc 50 km. Phía đông Hạ Long giáp thành khu du lịch thành phố Hạ Long. phố Cẩm Phả, phía tây giáp thị xã Quảng Yên, phía bắc giáp huyện Hoành Bồ, 2. Đối tượng, phạm vi và phương phía nam là vịnh Hạ Long. Thành phố pháp nghiên cứu nằm dọc theo bờ vịnh Hạ Long, cách 2.1. Đối tượng nghiên cứu thủ đô Hà Nội 165 km về phía Tây, cách - Các hiện tượng thời tiết cực đoan: thành phố Hải Phòng 70 km về phía mưa kéo dài, lũ lụt, sạt lở đất, bão Tây Nam và cách thành phố cửa khẩu - Chất lượng môi trường nước biển Móng Cái 184 km về phía Đông Bắc, ven bờ ngành du lịch thông qua thông phía Nam thông ra Biển Đông. Hạ Long số đại diện TSS (chất rắn lơ lửng). Hàm có vị trí chiến lược về địa chính trị, địa lượng TSS cao không những ảnh hưởng kinh tế, an ninh quốc phòng của khu vực tới tầm nhìn xuyên suốt của khối nước và quốc gia. Với vị trí địa lý trải dài sát mà còn ảnh hưởng tới sự quang hợp của thực vật và sự sống của các loài sinh vật bờ biển nên Hạ Long là nơi phải gánh thuỷ sinh như san hô, rong, tảo gây ô chịu những tổn thất nặng nề do tác động nhiễm môi trường nước và ảnh hưởng của hiện tượng thời tiết cực đoan trong tiêu cực đến các hoạt động du lịch biển. đó có môi trường du lịch [3].

Hình 1: Bản đồ hành chính thành phố Hạ Long 2.3. Phương pháp nghiên cứu bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm Các phương pháp sử dụng trong (2010 - 2015), số liệu quan trắc môi trường nước biển ven bờ (2006 - 2015), nghiên cứu này bao gồm: tài nguyên du lịch thành phố Hạ Long, - Phương pháp thu thập số liệu các nghiên cứu, báo cáo liên quan đến thứ cấp: Thu thập số liệu khí tượng ngành du lịch thành phố Hạ Long. 23 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

- Phương pháp điều tra xã hội học: TSS (chất rắn lơ lửng) (mg/l). Mẫu nước Phỏng vấn 75 người lao động trong ngành biển ven bờ sẽ được gửi phân tích tại du lịch (cơ sở kinh doanh lưu trú và ăn phòng thí nghiệm của Trung tâm Nghiên uống) về ảnh hưởng của các hiện tượng cứu và ứng dụng công nghệ môi trường thời tiết cực đoan đến hoạt động du lịch. (Vimcerts 136 - Vilas 871). - Phương pháp quan trắc môi - Tổng hợp, phân tích tài liệu: trường: Mẫu nước biển ven bờ được thu Các tài liệu liên quan đến thời tiết, tài thập vào các quý I, II, III, IV/2016 và quý nguyên môi trường du lịch, thông tin, số I, II, III/2017 và bảo quản theo đúng quy liệu thu thập từ thực địa, điều tra phỏng định, tiêu chuẩn và quy chuẩn hiện hành: vấn được tổng hợp và phân tích để đưa TCVN 6663-1:2011, TCVN 5998:1995, ra các biện pháp ứng phó với các hiện TCVN 6663-3:2008. Thông số phân tích: tượng thời tiết cực đoan. 3. Kết quả và thảo luận 3.1. Tác động của một số hiện tượng thời tiết cực đoan đến chất lượng nước biển ven bờ khu vực du lịch Hạ Long

Hình 2: Diễn biên ham lương TSS (mg/l) Hình 3: Diễn biên ham lương TSS (mg/l) qua cac đơt quan trăc vê mua khô tai môt qua cac đơt quan trăc vê mua mưa tai sô khu vưc bãi tăm tư 2009 - 2010 môt sô khu vưc bãi tăm tư 2009 - 2010 (Báo cáo hiện trạng môi trường tỉnh Quảng Ninh 2006 - 2010) Theo kêt qua quan trăc thưc hiên (tháng 8/2008) và trận mưa lịch sử vào trong hai đơt mua mưa và mùa khô từ tháng 9/2008 do ảnh hưởng của cơn bão năm 2006 đến 2010 cua Trung tâm quan số 6 đã kéo theo chất bẩn bề mặt xuống trắc môi trường tỉnh Quảng Ninh, so sánh các khu vực biển ven bờ làm hàm lượng với QCVN 10-MT:2015: Quy chuẩn kỹ TSS tăng mạnh từ 2 mg/l - 24 mg/l tại thuật quốc gia về chất lượng nước biển đảo Tuần Châu và từ 8 mg/l - 21 mg/l (Vùng bãi tắm, thể thao dưới nước) có tại Bãi tắm Bãi Cháy. Điều này gây ảnh giới hạn TSS là 50 mg/l, hàm lượng chất hưởng tới chất lượng nước biển phục vụ rắn lơ lửng trong nước khu vực Vịnh Hạ cho hoạt động du lịch như thăm quan Long trung bình dao động từ 2 mg/l đến danh lam thắng cảnh trên Vịnh Hạ Long 32 mg/l trong mùa khô và từ 8 mg/l đến cũng như các hoạt động vui chơi giải trí 28 mg/l trong mùa mưa. Cơn bão số 4 trên biển hay nghỉ đêm trên biển. 24 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 4: Diễn biến hàm lượng TSS trong nước Hình 5: Diễn biến hàm lượng TSS(mg/l) biển ven bờ khu vực Hạ Long từ 2011 - 2015 trong nước biển ven bờ khu vực Hạ Long (Báo cáo hiện trạng môi trường tỉnh Quảng Ninh từ quý I/2016 - quý III/2017 2011 - 2015) Trong năm 2011, đã xảy ra các cơn lam thắng cảnh trên biển, các dịch vụ bão số 2 (tháng 6/2011), cơn bão số 3 vui chơi giải trí tại các bãi tắm cũng như (tháng 7/2011) và cơn bão số 5 Nesat tại các khu vực nghỉ đêm trên biển. (tháng 9/2011) với sức gió cấp 9 - 10 3.2. Đánh giá của người lao động giật cấp 11, lượng mưa phổ biến từ 150 trong ngành về ảnh hưởng của thời - 200 mm đã làm cho hàm lượng TSS tiết cực đoan đến hoạt động du lịch trung bình năm 2011 ở khu vực Vịnh Hạ Long tăng đáng kể lên tới 61 mg/l vượt * Sự gia tăng các hiện tượng thời QCVN 10-MT:2015 gấp 1,2 lần. Ảnh tiết cực đoan hưởng rất nhiều tới chất lượng nước khu Theo kết quả điều tra cho thấy 77% vực biển phục vụ du lịch. Theo kết quả số người được phỏng vấn biết và nhận quan trắc từ năm 2016 đến 2017 của tác thấy được sự xuất hiện của các hiện giả, hàm lượng TSS ở 2 khu vực Bến tượng thời tiết cực đoan. Cụ thể, trong tàu Bãi Cháy và Bãi tắm Bãi Cháy có số đó, có tới 64% người lao động trong sự gia tăng từ mùa khô (quý I) sang mùa ngành du lịch cho rằng các hiện tượng mưa (quý III) năm 2016 và 2017, từ 40 thời tiết cực đoan ảnh hưởng rất tiêu cực - 48 mg/l (Bến tàu Bãi Cháy) và 37 - 48 đến ngành du lịch và 23% cho rằng ảnh mg/l (Bãi tắm Bãi Cháy). Lý giải điều hưởng tiêu cực ở mức vừa phải. Thông này là do: vào mùa mưa, các hiện tượng qua đánh giá của các hộ kinh doanh du thời tiết cực đoan như lũ quét (xảy ra lịch ở Hạ Long, ngành du lịch rất dễ bị từ ngày 13 - 14/8/2017 tại thành phố ảnh hưởng bởi các hiện tượng thời tiết Hạ Long), lũ lụt (xảy ra ngày 5/7/2016 cực đoan. tại khu vực Bãi Cháy),… đã gây ra xói Trên cơ sở điều tra các hộ kinh mòn, sạt lở đất đá, kéo theo các chất bẩn doanh du lịch, đa số người được phỏng bề mặt và tràn ra các khu vực bãi tắm vấn đều cho rằng, hoạt động bị ảnh làm tăng hàm lượng TSS trong nước hưởng nhiều nhất đó là Hoạt động du biển. Điều này làm ảnh hưởng tiêu cực lịch sinh thái/ dã ngoại (88%) như tắm đến các hoạt động thăm quan các danh biển, các hoạt động vui chơi, giải trí 25 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu trên biển,… kế đến là việc di chuyển môi trường nước biển ven bờ là rất quan giữa các điểm du lịch (85%) như tham trọng. Trên cơ sở đó, tác giả đã tiến hành quan các danh lam thắng cảnh đảo, hang phỏng vấn các hộ kinh doanh, các biện động,… trên Vịnh Hạ Long. Các hoạt động du lịch trên phụ thuộc nhiều vào pháp ứng phó với thời tiết cực đoan. Cụ cảnh quan nước biển nên việc bảo vệ thể như sau:

Hình 6: Nhận thức của người lao động Hình 7: Đánh giá của người lao động ngành du lịch về hiện tượng thời tiết cực trong ngành du lịch về ảnh hưởng của đoan (%) hiện tượng thời tiết cực đoan (%)

Hình 8: Các hoạt động du lịch bị ảnh hưởng bởi các hiện tượng thời tiết cực đoan (%)

Hình 9: Các hoạt động ứng phó với thời tiết cực đoan (%) Có tới 67% các hộ kinh doanh du người và của. Giúp cho người du lịch lịch đều cho rằng, cần phải cảnh báo du có kế hoạch tốt trước khi đi. Biện pháp khách khi có thông tin về xuất hiện thời cải cách, nâng cấp cơ sở hạ tầng phục tiết cực đoan để tránh các thiệt hại về vụ hoạt động du lịch đã được hơn 57% 26 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu các hộ kinh doanh du lịch bình chọn với biện pháp phòng chống với hiện tượng lý do để tránh bị thời tiết cực đoan phá thời tiết cực đoan. hủy, hư hại gây mất mỹ quan. Rồi gia cố - Ngành du lịch cũng cần phải cập các tuyến đường giao thông, giảm thiểu nhật, thống kê các thiệt hại, các khu vực nguy cơ sạt lở (54%) nhằm đảm bảo an có dấu hiệu xuống cấp để có kế hoạch toàn trong quá trình tham quan, du lịch, sửa chữa, gia cố,… tránh gây nguy hiểm an toàn vệ sinh môi trường sau mưa lũ, cho khách du lịch đến thăm quan, vui sạt lở,… và các biện pháp khác. chơi, giải trí. 3.3. Đề xuất giải pháp ứng phó với 4. Kết luận và kiến nghị hiện tượng thời tiết cực đoan Các hiện tượng thời tiết cực đoan Những biện pháp ứng phó với hiện đã làm cho chất lượng nước biển ven tượng thời tiết cực đoan được đề xuất bờ tại khu vực phục vụ du lịch trở nên bao gồm: ô nhiễm. Hàm lượng TSS trung bình - Công trình giao thông: nghiên năm tăng nhiều sau khi xảy ra các cứu bổ sung các công trình thoát lũ, mở hiện tượng thời tiết cực đoan, thậm chí rộng khẩu độ thông thủy cho các cầu vượt quy chuẩn cho phép QCVN 10- cống, kênh thoát nước thích nghi được MT:2015 (vùng bãi tắm, thể thao dưới với hiện tượng thời tiết cực đoan tại các nước) gấp 1,2 lần năm 2011 và gần 1,1 khu vực bãi tắm Bãi Cháy (phường Bãi lần năm 2010. Cháy), quy hoạch thoát nước tại khu Quá trình điều tra, phỏng vấn 75 hộ vực sau chợ Hạ Long,… kinh doanh du lịch cũng cho thấy hơn - Tăng cường hoạt động kiểm tra, 87% người được phỏng vấn cho rằng khảo sát các khu vực có nguy cơ ngập thời tiết cực đoan gây ảnh hưởng tiêu lụt, sạt lở đất đá, khu vực ven biển,… để cực đến du lịch. Các hoạt động vui chơi phát hiện sớm các yếu tố gây nguy hiểm, giải trí trên biển phụ thuộc nhiều vào cảnh báo cho người dân tại các khu vực cảnh quan, chất lượng nước biển ven bờ vùng đồi Hạ Long, khu vực phường Cao khu vực vịnh Hạ Long. Cụ thể như hoạt Xanh, khu vực gần nghĩa trang Đèo Sen, động du lịch sinh thái/ dã ngoại như các phường Hà Khánh. hoạt động tham quan, tắm biển, vui chơi - Cần có sự phối hợp giữa ngành du giải trí trên biển và hoạt động di chuyển lịch và ngành tài nguyên và môi trường tham quan các thắng cảnh trên vịnh Hạ trong việc thường xuyên, liên tục và Long hiện đang bị ảnh hưởng rất nhiều định kỳ kiểm tra chất lượng nước tại các bởi thời tiết cực đoan. khu du lịch bãi tắm Bãi Cháy, đảo Tuần Dựa trên các biện pháp ứng phó của Châu,… Bên cạnh đó, khối liên ngành các hộ kinh doanh chịu ảnh hưởng trực cũng phải giám sát tình hình vệ sinh môi tiếp và tình hình thực tế, các giải pháp trường, rác thải để đảm bảo không ảnh ứng phó với hiện tượng thời tiết cực hưởng đến hoạt động du lịch. đoan được đưa ra. Bao gồm: nâng cấp - Ngành du lịch kết hợp với Trung công trình cầu cống, kênh thoát nước…; tâm khí tượng thủy văn của Tỉnh để nắm liên ngành du lịch và môi trường tăng bắt được thông tin bão, lũ lụt,… để đưa cường kiểm tra, khảo sát các khu vực có ra cảnh báo cho du khách cũng như cho dấu hiệu sạt lở, ô nhiễm môi trường,… các doanh nghiệp lữ hành và đưa ra các tại các khu vực du lịch; liên ngành du 27 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu lịch và khí tượng thủy văn tăng cường [4]. Viện nghiên cứu phát triển du công tác cảnh báo, dự báo cho du khách lịch (2009). Các giải pháp thích ứng và cũng như cho doanh nghiệp lữ hành. ứng phó, góp phần giảm nhẹ tác động của biến đổi khí hậu đối với hoạt động du lịch Nghiên cứu này được thực hiện ở Việt Nam. trong phạm vi nhỏ, thời gian ngắn nên [5]. Viện Khoa học Khí tượng thủy chưa thể đánh giá được đầy đủ và sâu văn và Biến đổi khí hậu (2010). Biến đổi sắc về mọi mặt, về tất cả các hiện tượng khí hậu và tác động ở Việt Nam. NXB Khoa thời tiết cực đoan cũng như những ảnh học và Kỹ thuật, Hà Nội. hưởng đến các thông số chất lượng môi [6]. Viện Khoa học Khí Tượng thủy trường nước biển. Do vậy, cần tiếp tục văn và Biến đổi khí hậu (2011). Tài liệu triển khai nghiên cứu ở mức độ rộng và hướng dẫn đánh giá tác động của biến đổi sâu hơn trong một khoảng thời gian đủ khí hậu và xác định các giải pháp thích ứng. để kết luận mang tính quy luật, chính NXB Tài nguyên môi trường và bản đồ Việt xác và toàn diện hơn. Nam, Hà Nội. [7]. Bill Brath and his partners (2015). Climate Change and Resource TÀI LIỆU THAM KHẢO Sustainability. An Overview for Actuaries, [1]. Sở Tài nguyên và Môi trường Climate Change and Sustainability tỉnh Quảng Ninh. Báo cáo hiện trạng môi Committee. trường tổng thể tỉnh Quảng Ninh giai đoạn [8]. Z.W. Kundzewicz (2003). Extreme 2006 - 2010. precipitation and floods in the changing [2]. Sở Tài nguyên và Môi trường world. tỉnh Quảng Ninh. Báo cáo hiện trạng môi [9]. IPCC (2001). Climate change. trường tổng thể tỉnh Quảng Ninh giai đoạn Scientific basis, Cambridge University 2011 - 2015. Press [3]. Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Quảng Ninh. Báo cáo Quy hoạch môi BBT nhận bài: 08/5/2018, Phản trường vịnh Hạ Long đến năm 2020, tầm biện xong: 17/5/2018 nhìn đến năm 2030.

28 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH PHÁT HIỆN CÁC DẤU HIỆU KHAI THÁC KHOÁNG SẢN THUỘC TỈNH THÁI NGUYÊN Lê Minh Huệ1, Đỗ Thị Phương Thảo2, Vũ Thị Thanh Hiên1 Vũ Thị Kim1, Đoàn Quốc Vượng1 1 Đài Viễn thám Trung ương - Cục Viễn thám Quốc gia 2 Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tóm tắt Hiện nay công tác kiểm tra, giám sát hoạt động khai thác khoáng sản theo phương pháp truyền thống là thường xuyên, định kỳ đến hiện trường để xác định tình trạng nhưng công việc này thực tế rất tốn thời gian, tiền bạc và nguy hiểm đến tính mạng. Trong bối cảnh hiện nay, viễn thám đã trở thành công cụ hữu hiệu trong công tác quản lý giám sát tài nguyên môi trường nói chung và hoạt động khai thác tài nguyên khoáng sản nói riêng. Bài báo đã đề cập sử dụng các kỹ thuật viễn thám làm công cụ phát hiện các dấu hiệu về khai thác khoáng sản và đưa ra kết quả thử nghiệm về việc giám sát khai thác khoáng sản trái phép cho khu vực Thái Nguyên. Đề xuất này có ý nghĩa khoa học và thực tiễn, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý Nhà nước về tài nguyên khoáng sản. Từ khóa: Dấu hiệu khai thác; Ảnh vệ tinh; Khai thác khoáng sản trái phép; Thái Nguyên Abstract Using optical satellite images to detect the signs of illegal mining in Thai Nguyen province The inspection and supervision in accordance with traditional methods is regularly and periodically visit the scene to determine the condition but the actual work is very time consuming, money and danger to life. Remote sensing has become an effective tool in the environmental resources management in general and the exploitation of mineral resources in particular. This article uses remote sensing techniques as a tool for detecting signs of mineral exploitation and provides test results for illegal mining monitoring in Thai Nguyen. This proposal has scientific and practical implications, contributing to improving the efficiency of State management of mineral resources. Keywords: Mining signs; Satellite images; Illegal mining; Thai Nguyen 1. Đặt vấn đề [1]. Xuất phát từ đặc điểm này, nhiều mỏ Việt Nam là nước có nguồn tài đã không được cấp phép để tránh tổn hại nguyên khoáng sản phong phú, đa dạng, đến môi trường cũng như đời sống nhân là nguồn nguyên liệu, tiềm năng quý của dân, nhưng nhiều tổ chức cá nhân đã vì quốc gia. Có khoảng 5.000 mỏ và điểm lợi ích trước mắt vẫn tiến hành khai thác khoáng sản của hơn 60 loại khoáng sản trái phép gây tổn hại lớn đến môi trường khác nhau từ các khoáng sản năng lượng, sinh thái cũng như môi trường sống kim loại đến khoáng chất công nghiệp và của dân địa phương [2]. Đây là vấn đề vật liệu xây dựng đã được phát hiện [2]. nhức nhối tại nhiều tỉnh, thành cần phải Tuy nhiên, trữ lượng các mỏ nhỏ, không giải quyết. Mặt khác, với sức phát triển đủ khai thác công nghiệp và lợi nhuận nhanh chóng của nền kinh tế, có nhiều khai thác không đủ để hoàn nguyên khu mỏ đưa vào khai thác trong những năm khai khoáng sau khi kết thúc khai thác vừa qua và đã trở thành nhân tố tích cực 29 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu trong sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện tăng đột biến; (3) sạt lở bất thường trên đại hoá đất nước. Các hoạt động khai địa bàn; (4) sụt lún bất thường trên địa thác khoáng sản này đều dẫn đến sự suy bàn; (5) biến dạng của đường bờ ao hồ, thoái môi trường mà sự biến đổi của môi sông ngòi,… trường, lớp phủ bề mặt đất chính là cơ sở Mục đích của bài báo này là sử dụng để phát hiện hoạt động khai thác khoáng các kỹ thuật viễn thám làm công cụ phát sản bằng công nghệ viễn thám. Do đó, hiện các hoạt động khai thác trái phép trên để kiểm soát các vấn đề khai thác bất bề mặt Trái Đất và có thể được tích hợp hợp pháp có hiệu quả thì việc ứng dụng vào quá trình giám sát, cho phép các cơ công nghệ viễn thám hoàn toàn có thể quan quản lý có trách nhiệm theo dõi khai thực hiện được [6]. Mặc dù vậy, chỉ một thác và khai thác khoáng trái phép hiệu số ít bài báo công bố những lợi ích của quả hơn giúp tránh hoặc giảm thiểu các viễn thám trong bối cảnh phát hiện thay tác động bất lợi của khai thác trái phép. đổi diện tích liên quan đến các hoạt động Những kỹ thuật này sẽ hữu ích cho việc khai thác trái phép. Hầu hết các tài liệu giám sát sự phát triển hoặc sự xáo trộn đều hướng tới các mối quan hệ giữa khai do khai thác trái phép, xác định và theo thác mỏ và thay đổi môi trường xung dõi các khu vực cải tạo, và đánh giá sự thay đổi độ che phủ đất, cũng là công cụ quanh hoặc giám sát tài nguyên thiên giúp các cơ quan có trách nhiệm ra quyết nhiên [4]. Tiềm năng của kỹ thuật này đã định kịp thời nhằm trả lại trạng thái tự được Merugu và Jain (2013) khám phá nhiên của môi trường. Cũng trong nghiên trong nghiên cứu tại hai địa điểm khai cứu này, những dấu hiệu khai thác chung thác mỏ nằm trong vùng Milos ở Hy Lạp nhất sẽ được làm rõ nhằm xây dựng cơ sở thông qua phân tích ảnh Landsat TM khoa học để phát hiện khai thác khoáng nhiều thời kỳ khác nhau. Các khu vực bị sản bằng công nghệ viễn thám. ảnh hưởng bởi hoạt động khai thác mỏ và các khu vực khai hoang cũng như các xu 2. Đặc điểm khu vực nghiên cứu hướng cải tạo đã được xác định rõ ràng. Thái Nguyên là một tỉnh giàu tài Hai tác giả cho rằng công nghệ viễn thám nguyên khoáng sản, phía Bắc tiếp giáp cũng dễ dàng được áp dụng và kết quả rất với tỉnh Bắc Kạn, phía Tây giáp với tỉnh chính xác với các địa điểm nghiên cứu Vĩnh Phúc và tỉnh Tuyên Quang, phía của họ [6]. Những dấu hiệu rõ ràng nhất Đông giáp với các tỉnh Lạng Sơn và có thể phát hiện được bằng công nghệ Bắc Giang, phía Nam tiếp giáp với Thủ viễn thám đó là [3, 5, 7]: (1) xuất hiện đô Hà Nội (hình 1). Vị trí địa lý tỉnh là các đối tượng mới như: các bãi đất trống một trong những trung tâm chính trị, kinh tế của khu Việt Bắc nói riêng, của vùng hoặc vùng khai thác, các bãi tập kết đất trung du miền núi đông bắc nói chung, là đá, hệ thống đường xá, các công trình cửa ngõ giao lưu kinh tế xã hội giữa vùng nhà, xưởng, nhiều hố sâu với các ao hồ trung du miền núi với vùng đồng bằng tụ nước, các kênh rạch thoát nước, nhiều Bắc bộ. Tỉnh Thái Nguyên có diện tích phương tiện cơ giới vận chuyển; (2) biến 3.562,82 km², cách sân bay quốc tế Nội đổi lớp phủ: đất rừng và đất nông nghiệp Bài 50 km, cách biên giới Trung Quốc bị suy giảm thay thế bằng đất trống tập 200 km, cách trung tâm Hà Nội 75 km và trung đất đá, rừng thưa, hoặc cây cỏ bụi. cảng Hải Phòng 200 km. Việc giao lưu Môi trường nước bị ảnh hưởng: bề mặt được thực hiện thông qua hệ thống đường nước có sự chênh lệch về nhiệt độ, áp bộ, đường sắt, đường sông hình rẻ quạt suất và hàm lượng các chất trong nước màth ành phố Thái Nguyên là đầu nút. 30 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

tỉnh [10]. Tuy nhiên, tình trạng khai thác trái phép khoáng sản vẫn tái diễn. Một số doanh nghiệp vẫn lén lút buôn bán, khai thác, vận chuyển trái phép khoáng sản gây thất thoát tài nguyên, thất thu ngân sách. Một số đơn vị không thực hiện đúng quy trình khai thác, mất an toàn lao động gây ô nhiễm môi trường. Khảo sát của Sở Tài nguyên và Môi trường tại các mỏ khoáng sản, nhiều doanh nghiệp sử dụng thiết bị khai thác lạc hậu, chưa đồng bộ nên hiệu quả khai thác, chế biến thấp; việc đầu tư thực hiện biện pháp giảm thiểu tác động xấu đến môi trường còn hạn chế. Nguồn gây ô nhiễm và ảnh hưởng đến môi trường chủ yếu là nước thải (từ việc tháo Hình 1: Vị trí địa lý khu vực nghiên cứu khô moong khai thác (hình 2), nước cuốn Thái Nguyên hiện nay có 79 tổ chức, trôi bề mặt qua khu vực khai thác, khu vực cá nhân tham gia hoạt động khai thác bãi thải và nước thải từ quá trình tuyển rửa khoáng sản với 170 giấy phép các loại, quặng); bụi, khí thải (từ các hoạt động vận trong đó có 22 giấy phép do bộ, ngành chuyển, xúc bốc, khoan nổ mìn); các sự Trung ương cấp, 148 giấy phép do tỉnh cố do trượt lở, trôi lấp bãi thải; mất nước, cấp. Hoạt động khai thác khoáng sản sụt lún, nứt đất, nhà cửa và các công trình đã đóng góp tích cực vào ngân sách của xây dựng do hạ thấp mực nước ngầm,... tỉnh, góp phần thúc đẩy phát triển kinh Mỏ Núi Pháo ở Đại Từ đi vào hoạt động tế - xã hội. Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp được hơn một năm, song qua các đợt kiểm đã thực hiện tốt chính sách bảo hộ quyền tra về môi trường cho thấy việc xả thải của lợi của nhân dân nơi có khoáng sản được nhà máy ra môi trường có hàm lượng các khai thác, chế biến thông qua việc tuyển kim loại như thủy ngân, cyanua, đồng dụng lao động tại địa phương; tích cực vượt quá mức cho phép nhiều lần dẫn tới tham gia các hoạt động xã hội, nhân đạo khiếu kiện kéo dài của một số hộ dân sinh và từ thiện, ủng hộ các hoạt động lớn của sống gần đó [10].

Hình 2: Moong khai thác là nguyên nhân gây mất nước sụt lún 31 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Mặc dù tỉnh đã có một hệ thống văn sử dụng đồng thời hoặc riêng lẻ theo bản quy phạm pháp luật tương đối đầy từng giai đoạn khai thác mỏ: đối với đủ trong lĩnh vực khai thác khoáng sản, giai đoạn thoát nước, tháo khô mỏ lộ nhưng vẫn tồn tại một khoảng cách nhất thiên hay việc làm khô đáy mỏ sẽ tạo định giữa các quy định của pháp luật và điều kiện thuận lợi cho các thiết bị hoạt thực tiễn quản lý. Việc lập quy hoạch, động; tháo khô mỏ bằng hệ thống thoát kế hoạch, quyết định đầu tư dự án chưa nước tự chảy, thoát nước cưỡng bức và tính toán cụ thể đến các chi phí, lợi ích về mặt xã hội và môi trường. Việc phân các lỗ khoan sẽ dẫn đến hạ thấp mực cấp cho các địa phương trong cấp phép, nước ngầm, thay đổi lớp phủ bề mặt quản lý khai thác, chế biến khoáng sản, đất. Ảnh hưởng đầu tiên là các rãnh bảo vệ môi trường đã được tiến hành thoát nước có độ rộng khoảng 0,5 - nhưng chưa được thanh tra, kiểm tra kịp 0,7m sẽ xuất hiện, các rãnh thoát nước thời. Do vậy, các cơ quan, ban, ngành này có kích thước nhỏ nên rất khó phát chức năng cần tăng cường tổ chức kiểm hiện trên ảnh vệ tinh ngoại trừ các loại tra nhằm ngăn chặn, truy quét, giải tỏa ảnh có độ phân giải siêu cao. Sau khi các hoạt động khai thác trái phép trên các rãnh thoát nước được hình thành, địa bàn thông qua các công cụ khoa học những ao hồ tích nước hay các kênh công nghệ tiên tiến nhất. mương lớn được hình thành tiếp để dẫn 3. Khả năng phát hiện những dấu nước ra ngoài, đây là những đối tượng hiệu khai thác khoáng sản bằng công có thể phát hiện dễ dàng trong quá trình nghệ viễn thám bắt đầu tiến hành khai thác mỏ như hình 3a thể hiện đường dẫn nước khi 3.1. Khả năng phát hiện những mỏ mới bắt đầu hình thành; hình 3b thể dấu hiệu khai thác mỏ lộ thiên bằng hiện đường dẫn nước ra kênh ở mỏ đã công nghệ viễn thám và đang khai thác. Trên cơ sở đặc điểm và quy trình công nghệ khai thác mỏ lộ thiên, những Sau khi thoát khô và tháo nước, giai dấu hiệu khai thác có khả năng nhận biết đoạn tiếp theo là tiến hành dọn dẹp giải tỏa bằng công nghệ viễn thám bao gồm: mặt bằng. Lúc này, các dấu hiệu khai thác mỏ rất rõ ràng dựa trên biến động sử dụng - Bãi khai thác: biến động lớp phủ từ đất. Đối với các mỏ được phủ bằng rừng lớp phủ thực vật thành bãi khai thác hoặc đất nông nghiệp thì sẽ chuyển sang - Bãi chứa phế thải, chứa đất đá: đất bằng nếu ảnh chụp vào thời điểm giải biến động lớp phủ thành bãi chứa tỏa lớp phủ. Nhưng rõ ràng hơn cả là xuất - Xưởng sàng lọc khoáng sản: biến hiện của hệ thống đường xá, thông thường động lớp phủ thành nhà xưởng hoặc bãi là một con đường độc đạo khá rõ ràng dẫn sản xuất ngoài trời. từ mỏ ra ngoài hoặc kết nối với bãi đổ thải. - Đường giao thông: Biến động lớp Trong hình 4, tại mỏ đá Yên Hợp, Quỳ phủ thành đất giao thông Hợp, Nghệ An năm 2009 là chưa tiến hành khai thác; năm 2010 đã làm đường nối với - Biến động hệ thống sông suối, trung tâm xã, dọn dẹp bãi khai thác; năm kênh rạch và môi trường nước. 2011 xuất hiện thêm đường nối với bãi đổ - Biến động môi trường sinh thái thải và hồ nước do chặn dòng suối tại bãi rừng: rừng bị mất hoặc bị suy giảm đổ thải; năm 2012 không biến động thêm Những dấu hiệu trên có thể được khi khai thác ổn định. 32 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

(a) (b) Hình 3: (a) Đường dẫn nước khi mỏ mới bắt đầu hình thành,(b) Ao chứa nước hình thành khi mỏ đang khai thác

Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Hình 4: Diễn tiến khu vực khai thác mỏ theo ảnh vệ tinh Landsat Các dấu hiệu biến đổi rõ ràng hơn độ khác nhau, độ chi tiết và độ chính xác nữa của quá trình khai thác mỏ lộ thiên khác nhau. là các nhà xưởng, thiết bị máy móc, vận 3.2. Khả năng phát hiện những tải và đặc biệt là mở vỉa khoáng sản khai dấu hiệu khai thác mỏ hầm lò bằng thác dần từng tầng. Tiếp theo là các giai công nghệ viễn thám đoạn khai thác bình thường, quá trình này bờ vỉa đạt mức cực đại, các bãi thải Từ những đặc điểm của khai thác tăng lên về khối lượng. Giai đoạn kết mỏ hầm lò, những dấu hiệu đặc trưng có thúc mỏ sẽ có nhiều dấu hiệu rõ ràng như thể nhận biết được gồm: việc tháo dỡ cơ sở hạ tầng nhà xưởng, - Các công trình mặt đất gồm: máy móc, các hồ nước xuất hiện, lớp + Mặt bằng tập kết vật liệu thực phủ được phủ trở lại. Những dấu + Nhà xưởng, công trình liên quan hiệu về lớp phủ, sông ngòi, thủy hệ và + Các thiết bị máy móc hệ thống nhà xưởng là những dấu hiệu rõ ràng nhất của khai thác mỏ lộ thiên + Phương tiện vận chuyển [8], tuy nhiên, tùy loại ảnh viễn thám mà + Bãi thải đổ có thể nhận biết những dấu hiệu ở cấp + Hệ thống đường xá. 33 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

phát hiện bằng radar giao thoa, … trên thực tế, dấu hiệu khai thác hầm lò không nhiều mà chủ yếu dựa trên việc phát hiện bãi mặt bằng tại cửa hầm. 3.3. Phát hiện các dấu hiệu khai thác gần cửa hầm lò làm suy giảm kết cấu địa chất Những dấu hiệu rõ ràng nhất có thể phát hiện được bằng công nghệ viễn thám đó là: - Xuất hiện các đối tượng mới: + Xuất hiện các bãi đất trống hoặc ruộng khai thác Hình 5: Khai thác hầm lò trên ảnh vệ tinh + Xuất hiện các bãi tập kết đất đá - Các dịch chuyển bề mặt đất do + Xuất hiện hệ thống đường xá ảnh hưởng của khai thác hầm mỏ tới địa + Xuất hiện các công trình nhà, chất công trình: Về cơ bản, khai thác mỏ xưởng hầm lò luôn cần diện tích mặt bằng đủ + Xuất hiện nhiều hố sâu với các lớn để tập kết đất đá, khoáng sản do quá ao hồ tụ nước, các kênh rạch thoát nước. trình đào bới hầm lò. Chính vì thế, biến + Xuất hiện nhiều phương tiện cơ động sử dụng đất từ loại đất rừng, đất giới vận chuyển. nông nghiệp sang các bãi tập kết đất đá là dấu hiệu rõ ràng đầu tiên cho công - Biến đổi lớp phủ: tác khai khoáng. Tiếp đến là nhà xưởng + Đất rừng và đất nông nghiệp bị với các máy phát điện để cung cấp ánh suy giảm thay thế bằng đất trống tập sáng và điện cho các thiết bị khai thác trung đất đá, rừng thưa, hoặc cây cỏ bụi dưới lò, các phương tiện để vận chuyển + Môi trường nước bị ảnh hưởng: đất đá cũng là dấu hiệu có thể nhận biết nước có hàm lượng SST tăng đột biến. khai khoáng, hệ thống đường xá để cho - Sạt lở bất thường trên địa bàn. các phương tiện vận chuyển có thể đi lại cũng là một dấu hiệu khác. Tuy nhiên, - Sụt lún bất thường trên địa bàn. trên các ảnh độ phân giải thấp dấu hiệu - Biến dạng của đường bờ ao hồ, này không rõ ràng. sông ngòi. Thông thường, nếu khai thác khoáng sản hầm lò, việc chống giữ hầm hết sức quan trọng, chống giữ hầm bằng gỗ nếu thực hiện ở khu vực vùng sâu thì gỗ rừng là rẻ nhất và dễ khai thác nhất, chính vì thế, sự suy giảm rừng là dấu hiệu đáng kể tiếp theo. Khai thác hầm lò cũng làm suy giảm kết cấu địa chất trong khu vực gây nên dịch chuyển bề mặt, dấu hiệu này có thể biểu hiện qua việc sạt lở bất thường ở trên địa bàn hoặc sụt lún trên bề mặt, sạt lở có thể phát hiện bằng ảnh Hình 6: Khai thác lộ thiên trên ảnh vệ viễn thám quang học còn sụt lún có thể tinh 34 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu 0,0 0,0 (m2) 27861,7 56662,4 25181,9 Diện tích 163088,6 biến động So sánh TK So sánh 7320,20721 2016 - 2017 Diện phép tích trái 100376 121948 107685 76041,1 16892,4 59282,7 27167,6 Năm 2017 (m2) Ảnh Sentinel-2 67653,9 trên ảnh Diện tích 110561,4 247359,3 358975,5 145298,7 258519,6 107684,7 ,0 (m2) 2016 -827,2 4263,8 -7320,2 19266,8 So sánh Diện tích -15287,7 TK 2015- 29770,62 biến động biến Diện phép tích trái 76041,1 72985,2 16892,4 52399,2 27167,6 85483,6 39545,8

Năm 2016 (m2) Ảnh Sentinel-2 67653,9 82502,8 trên ảnh Diện tích 219497,6 195886,9 103241,2 145298,7 201857,3 0,0 0,0 (m2) - 2015 8750,7 17153,1 22315,9 24939,2 So sánh TK 2014 Diện tích 112171,5 biến động biến 57282,7 49936,0 25592,4 59282,7 16006,3 85483,6 36619,4 trái phép Diện tích

Năm 2015 Ảnh Sentinel-2 (m2) 68481,1 78239,0 trên ảnh Diện tích 166116,3 110561,4 234785,3 126032,0 201857,3 Diện phép tích trái 11680,2 57282,7 33358,4 25592,4 52377,1 16006,3 85483,6

năm 2014 (m2) Ảnh Sentinel-2 53944,8 68481,1 53299,8 trên ảnh Diện tích 101810,7 103716,0 201857,3 217632,27

(m2) Diện phép 540000 650400 170000 123400 287400 196000 228600 tích cấp

6,5 hạn hạn cấp 30,0 12,5 14,0 12,5 15,0 Thời phép Không có thời phép đoàn Sàng được Công Công Đông TNHH Đơn vị nghiệp nghiệp và Vận và Vận Đông á CP Tập CP Công ty Công ty Công ty Công ty Công ty Nguyên Nguyên Nguyên thép Gia CP gang CP thăm dò/ Việt Thái Việt tải Chiến tải Chiến khai thác CP Gang CP CP Gang CP thép Thái thép thép Thái thép HTX Công HTX Công

phép Năm cấp 28/9/2007 17/5/2011 24/7/1993 31/3/2008 02/4/2009 12/3/2008 02/10/2008 Bảng 1. Đánh giá tình hình khai thác khoáng sản trái phép tỉnh Thái Nguyên bằng ảnh vệ tinh Mễ, Mễ, Phú Phú Phú Đạt, thác Lập, Vị trí Sơn, hành huyện huyện huyện huyện huyện huyện huyện Trung, Trung, Lương Lương Lương Mo, xã xã Khe xã Hoá dò/khai xã Linh xã Minh xã Phấn xã Phấn xã Động Đồng Hỷ Đồng Hỷ Đồng Hỷ Đồng Hỷ vực thăm Linh Sơn, chính khu chính

sắt sắt sắt sắt sắt sắt sản Loại Than khoáng

ngày phép UBND UBND UBND UBND UBND BTNMT BTNMT Số Giấy 380/TTg 676/GP- 663/GP- 475/QĐ- Ngày cấp 1219/GP- 2332/QĐ- 2040/QĐ- 24/7/1993 1 2 3 4 5 6 7 TT

35 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

phép 624,1 2057,9 3154,6 Mỏ khai thác trái 13144,3 22879,9

322325 34945,1 25504,8 39295,3 35051,8 72828,3

82763,9 38766,1 85293,1 78583,0 377445,8 200568,0724

-624,0 8697,2 -8358,1 -13144,3 -18040,7

16540 320804 37733,3 39078,3 16067,3

82139,9 82138,5 55703,1 375387,9 25621,85

0,0 0,0 0,0 5990,3 12122,0

34510,6 24320,7 35495,3 37140,7 329026,0

82763,9 38766,2 73441,3 73743,8 383746,0

329026 34510,6 24320,7 35495,3 36360,5

82763,9 38766,2 61319,3 67753,5 383746,0

75700 67000 41000 60000 52500 186700

9,5 23,5 30,0 30,0 21,4 15,0 Sơn Công Công ty CP ty CP ty CP ty CP TNHH Khánh Nhung sản An sản An Phú khoáng Công ty Công ty Công ty Công ty Cơ điện CP Thái CP mại Tân mại Thương Phương Cổ phần Cổ phần Ban Tích Ban luyện kim

4/6/2013 20/6/2011 20/6/2011 25/3/2005 04/1/2011 01/3/2006 30/11/2015 Phú Phú Đạt, Đạt, Cầu, Bình, Sông Chùa Động Long, Hang, huyện huyện huyện huyện huyện huyện Lương Lương xã Tân xã thị trấn thị trấn xã Phủ xã Hoà xã Hóa 571754, Lý và xã xã Động xã Động Đồng Hỷ Đồng Hỷ Đồng Hỷ Đồng Hỷ Trung và Trung Đạt (x,y= 2404674) đá đá đá titan titan đất sét UBND UBND UBND UBND 03/GP- BTNMT BTNMT 325/GP- 348/QĐ- Chưa có 3326/GP- 1041/GP- giấy phép 1179/GP- 8 9 11 10 12 13 14

36 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

3.4. Kết quả và ưu, nhược điểm diện tích biến động chứng tỏ khu vực của phương pháp khai thác đã được lan rộng thêm. - Các vùng khai thác khoáng sản - Thời kỳ 2016 - 2017 không thấy được điều vẽ thông qua dấu hiệu khai có sự biến động về diện tích cho thấy thác khoáng sản trên ảnh vệ tinh có độ giai đoạn này không có sự gia tăng về chính xác và chi tiết phụ thuộc vào độ diện tích mà tập trung vào khai thác chính xác tỉ lệ bản đồ cần thành lập. trong phần diện tích cũ và diện tích đã - Khu vực thực nghiệm tỉnh Thái mở rộng thêm ở giai đoạn trước Nguyên được sử dụng 3 loại ảnh vệ tinh Ưu, nhược điểm của phương pháp: với độ phân giải khác nhau để thành lập + Sử dụng ảnh vệ tinh cho phép các loại bản đồ khác nhau. Ảnh Landsat giám sát các hoạt động khai thác khoáng và ảnh Sentinel độ phân giải thấp (10 - sản trái phép từ xa, giám sát định kỳ 15m) được sử dụng cho thành lập bản hoặc bất thường, có độ tin cậy và độ đồ tỉ lệ 1/100.000, ảnh Planet (độ phân chính xác cao, thông tin khách quan, chi giải 2,5 - 5m) được sử dụng để thành lập phí hợp lý. bản đồ tỉ lệ 1/10.000. Việc sử dụng ảnh + Có thể giám sát định kỳ các hoạt động vệ tinh độ phân giải trung bình cho phép khai thác khoáng sản theo tháng, quý, năm giám sát khai thác khoáng sản trên diện + Tuy nhiên còn một số hạn chế: rộng, tần suất thu nhận ảnh liên tục, chi Ảnh vệ tinh quang học chịu tác động phí thấp. Ngoài ra, sử dụng ảnh vệ tinh của thời tiết như mây, mưa nên không độ phân giải cao, chi phí lớn phục vụ phải lúc nào cũng thu được ảnh giám sát các khu vực khai thác khoáng đẹp, đủ điều kiện giám sát khai thác sản với độ chính xác cao hơn để khẳng khoáng sản. định diễn biến khai thác khoáng sản tại những khu vực nghi ngờ có dấu hiệu 4. Giám sát khai thác khoáng sản khai thác khoáng sản trái phép. trái phép tại tỉnh Thái Nguyên Kết quả giám sát được thống kê 4.1. Các nguồn tư liệu sử dụng trong bảng thống kê trên, trong bài báo a) Tài liệu về cấp phép khai thác này chỉ tập trung vào phân tích một khoáng sản: Gồm hồ sơ cấp phép hoạt mỏ đặc biệt là các mỏ sắt trong địa bàn động khai thác khoảng sản cấp tỉnh và tỉnh Thái Nguyên. Ví dụ: mỏ sắt số 3 hồ sơ cấp phép hoạt động khai thác xã Minh Lập, huyện Đồng Hỷ (hình khoáng sản cấp Bộ 11) diện tích trên ảnh nhỏ hơn diện tích b) Các ảnh viễn thám sẽ được lựa cấp phép tuy nhiên vẫn có diện tích chọn phù hợp theo 2 cách: giám sát định trái phép vì khu vực khai thác trên ảnh kỳ và giám sát nhanh. Trong một số có một phần khai thác nằm ngoài ranh trường hợp khi có các thông tin về khai giới cấp phép. thác khoáng sản trái phép thì thu nhận - Thời kỳ 2014 - 2015 không có ảnh vệ tinh kịp thời để phục vụ điều tra, diện tích biến động trên ảnh, cho thấy kiểm tra hiện trường khai thác ngay lập khu vực khai thác không khai thác rộng tức. Ảnh vệ tinh Landsat, ảnh vệ tinh hơn mà tập trung khai thác trong phần Sentinel và ảnh vệ tinh Planet sử dụng diện tích đã khai thác được. cho khu vực Thái Nguyên theo sơ đồ - Thời kỳ 2015 - 2016 có một phần cảnh ảnh ở bảng 1 và hình 5. 37 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bảng 2. Các thông tin về ảnh vệ tinh dùng cho giám sát khai thác khoáng sản Thái Nguyên Ảnh vệ Độ phân TT Số hiệu cảnh ảnh Ngày chụp tinh giải 1 LANDSAT LC81270452014019LGN00_19012014 19/01/2014 15 m 2 LANDSAT LC81270452015150LGN00_30052015 30/05/2015 15 m 3 LANDSAT LC81270452016153LGN00_01062016 01/06/2016 15 m 4 LANDSAT LC81270452016281LGN00_07102016 07/10/2016 15 m 5 LANDSAT LC81270452017091LGN00_01042017 01/04/2017 15 m 6 SENTINEL L1C_T48QWK_A010168_20170603T034152_03062017 03/06/2017 10 m S2A_OPER_MSI_L1C_TL_ 7 SENTINEL EPA__20151022T034524_20161213T182510_ 22/10/2015 10 m A001731_T48QXK_N02_04_01 S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__20161006T034331_2 8 SENTINEL 06/10/2016 10 m 0161006T084714_A006736_T48QWK_N02_04_01 9 PLANET 20170605_040110_4849018_RapidEye-4.tif 05/06/2017 5 m 10 PLANET 20170605_040110_4849017_RapidEye-4.tif 05/06/2017 5 m 11 PLANET 20170605_040107_4849117_RapidEye-4.tif 05/06/2017 5 m 12 PLANET 20170605_040106_4849118_RapidEye-4.tif 05/06/2017 5 m

Hình 7: Sơ đồ ảnh vệ tinh tỉnh Thái Nguyên 1.2. Phát hiện khai thác khoáng pháp giám sát đã được thực nghiệm: (1) sản trái phép tại tỉnh Thái Nguyên Giám sát tự động thông qua các phần Trong nghiên cứu này nhóm tác mềm chuyên dụng: dựa vào các mẫu đã giả đã lựa chọn các điểm có khai thác được lựa chọn tiến hành phân loại sơ khoáng sản diễn ra trên khu vực Thái bộ khu vực khai thác khoáng sản trên Nguyên, ảnh viễn thám được xử lý ảnh Landsat có độ phân giải trung bình. (hiệu chỉnh, gộp kênh và cắt theo khu Phương pháp này cho phép xác định vực) phù hợp với việc quan sát, giám nhanh, trên diện rộng nhưng nhưng còn sát và phát hiện vùng khai thác khoáng bị lẫn một số ít các lớp đối tượng không sản cũng như phát hiện khai thác trái khai thác. (2) Giám sát thông qua các phép tại tỉnh Thái Nguyên. Các phương tác nghiệp viên chuyên nghiệp: trên cơ 38 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu sở ảnh giám sát ảnh tỷ lệ trung bình đã (2). Kết quả đã được kiểm chứng thông phân loại ở bước trên, các tác nghiệp qua số liệu khảo sát điều tra thực địa cho viên sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải thấy các khu vực khai thác khoáng sản cao kết hợp với dữ liệu thực địa để với phạm vi nhỏ lẻ diễn ra hầu hết trên khoanh vùng chính xác các khu vực có toàn khu vực. Các trường hợp phổ biến khai thác mỏ. (3) Giám sát kết hợp với khi phát hiện vùng khai thác khoáng sản các tài liệu cấp phép khai thác khoáng trái phép là: (i) vùng khai thác trên ảnh sản: các khoanh vùng cấp phép khai vệ tinh không trùng khớp vùng cấp phép thác khoáng sản được tích hợp cùng các khai thác khoáng sản và (ii) vùng khai khoanh vi xác định các khu vực có khai thác trên ảnh vệ tinh vượt quá vùng cấp thác khoáng sản phát hiện ở bước (1) và phép (hình 6).

Hình 8: Hiện trạng khai thác khoáng sản tại tỉnh Thái Nguyên qua ảnh vệ tinh năm 2017 Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 9: Diễn biến khai thác than tại xã Phấn Mễ, huyện Phú Lương, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím,…thể hiện ranh giới khai thác các năm) 39 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 10: Diễn biến khai thác sắt tại xã Lĩnh Sơn, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím,…thể hiện ranh giới khai thác các năm)

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 11: Diễn biến khai thác sắt tại xã Minh Lập, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím… thể hiện ranh giới khai thác các năm)

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 12: Diễn biến khai thác sắt tại xã Hóa Trung, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím,…thể hiện ranh giới khai thác các năm)

40 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 13: Diễn biến khai thác sắt tại xã Phấn Mễ, huyện Phú Lương, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím,… thể hiện ranh giới khai thác các năm)

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 14: Diễn biến khai thác sắt tại xã Đông Đạt, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím,… thể hiện ranh giới khai thác các năm)

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

Hình 15: Diễn biến khai thác đá vôi xã Tân Long, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên (màu đỏ: ranh giới cấp phép, màu xanh, vàng, tím,… thể hiện ranh giới khai thác các năm) 41 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Báo cáo tổng kết khoa học và kỹ thuật đề tài. Nghiên cứu đề xuất các giải pháp sử dụng hợp lý tài nguyên khoáng sản năng lượng Việt Nam và bảo vệ môi trường. [2]. Vũ Đình Thảo (2010). Nghiên cứu công nghệ viễn thám trong việc giám sát môi trường sinh thái tại các khu vực khai thác mỏ lộ thiên. Báo cáo đề tài KHCN, Bộ TNMT. [3]. Philip A. Townsend, David P. Helmers, Clayton C. Kingdon, Brenden E. McNeil, Kirsten M. de Beurs, Keith N. Eshleman (2009). Changes in the extent of surface mining and reclamation in the Central Appalachians detected using a 1976 - 2006 Landsat time series. Remote Sensing of Environment 113 (2009) 62-72. [4]. Fritjof Luethje, Olaf Kranz and Elisabeth Schoepfer (2014). Geographic Hình 16: Vùng khai thác khoáng sản Object-Based Image Analysis Using Optical trái phép tại xã Phủ Lý và xã Động Đạt Satellite Imagery and GIS Data for the (x,y=571754,2404674) Detection of Mining Sites in the Democratic Republic of the Congo. Remote Sens 6, 6636- 5. Kết luận 6661; doi:10.3390/rs6076636. [5]. George P. Petropoulos, Panagiotis Ảnh vệ tinh là nguồn dữ liệu khách Partsinevelos and Zinovia Mitraka (2012). quan, phong phú và hiệu quả trong công Change detection of surface mining activity tác giám sát khai thác khoáng sản. Tại and reclamation based on a machine learning bất kỳ vùng sâu, vùng xa việc quan sát approach of multi-temporal Landsat TM từ ảnh vệ tinh luôn là công cụ nhanh imagery. Geocarto International 2012, 1-20. chóng, chính xác và kịp thời. Kết hợp [6]. Merugu Suresh, Kamal Jain (2013). Change Detection and Estimation of Illegal với một số dữ liệu khác, ảnh vệ tinh rất Mining using Satellite Images. Proceedings of hữu hiệu trong giám sát việc khai thác 2nd International Conference on Innovations khoáng sản trái phép. in Electronics and Communication Phát huy khả năng giám sát định kỳ Engineering (ICIECE-2013). [7]. Woldai T (2001). Application of và việc kết nối cơ sở dữ liệu các khu Remotely Sensed Data and GIS in Assessing the vực đã quy hoạch khoáng sản, khu vực Impact of Mining Activities on the Environment. đã cấp phép khai thác khoáng sản và các 17th International Mining Congress and khu vực cấp phép mới với các ảnh viễn Exhibition of Turkey- IMCET2001, ©2001, thám sẽ góp phần phát hiện kịp thời việc ISBN 975-39S-417-4. [8]. Chen. Jianping và cộng sự (2014). cấp phép khai thác khoáng sản không Sử dụng viễn thám đa thời gian để theo dõi, đúng quy hoạch để xử lý hết sức có ý quản lý khu vực khai thác mỏ, khu vực nghiên nghĩa thực tế. cứu thuộc tỉnh Vân Nam - Trung Quốc. Hội Việc nghiên cứu xây dựng công thảo EGU tại Vienna, Áo. cụ hỗ trợ hoặc qui trình phát hiện, theo [9]. E. Charou và cộng sư (2010). Sử dụng viễn thám để đánh giá sự tác động của dõi hoạt động khai thác khoáng sản trái hoạt động khai thác tài nguyên đất đai và tài phép bằng công nghệ viễn thám là hết nguyên nước. Hội thảo Tài nguyên nước và sức cần thiết, cấp bách, có ý nghĩa khoa môi trường tại Ấn Độ. học và thực tiễn, góp phần nâng cao [10]. Báo Pháp Luật.VN ngày hiệu quả quản lý Nhà nước về khoáng 05/07/2017 08:11 GMT+7 sản nói chung và của Bộ Tài nguyên và BBT nhận bài: 18/4/2018, Phản Môi trường nói riêng. biện xong: 24/5/2018 42 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NGUY CƠ NGẬP LỤT KHU VỰC NỘI THÀNH HÀ NỘI Nguyễn Kiên Dung, Trần Chấn Nam Trương Đại học Tài nguyên và Môi trương Hà Nội Tóm tắt Bài báo trình bày việc ứng dụng mô hình MIKE URBAN để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến nguy cơ ngập lụt khu vực nội thành Hà Nội thông qua việc so sánh bản đồ ngập lụt xảy ra do trận mưa một ngày lớn nhất tương ứng với các kịch bản hiện trạng và kịch bản BĐKH. Từ khóa: MIKE URBAN; Kịch bản BĐKH; Mưa một ngày lớn nhất; Ngập lụt. Abstract Assessment of climate change impacts on flood and inundation in the downtown of Ha Noi city This paper presents the application of MIKE URBAN model to assess impacts of climate change on the flood risk in the urban part of Hanoi by comparing flood maps caused by the largest one-day rainstorm events of current scenarios and climate change scenarios. Keywords: MIKE URBAN; Climate change scenario; The largest one-day rainstorm; Flood. 1. Mở đầu trạng và chuỗi số liệu mưa tính toán theo Cơ sở hạ tầng của thành phố Hà Nội kịch bản BĐKH phát thải trung bình hiện nay nói chung, hệ thống thoát nước (B2) bằng mô hình chi tiết hóa thống kê nói riêng đang bị quá tải. Các trận mưa SDSM (Statistical Downscaling Model). lớn và ngập lụt xảy ra ngày càng thường Các bản đồ nguy cơ ngập lụt ứng xuyên đã và đang ảnh hưởng nghiêm với các trận mưa thiết kế xác định từ trọng đến đời sống sinh hoạt và sản xuất chuỗi số liệu tính toán theo kịch bản của thành phố. Tác động của BĐKH đến BĐKH lựa chọn được so sánh với các nguy cơ ngập úng của thành phố sẽ như bản đồ nguy cơ ngập lụt ứng với các thế nào trong tương lai? Để trả lời câu trận mưa thiết kế xác định từ chuỗi số hỏi này nhóm tác giả đã sử dụng mô liệu hiện trạng. Qua đó rút ra kết luận về hình MIKE URBAN xây dựng các bản tác động của BĐKH đến nguy cơ ngập đồ nguy cơ ngập lụt với số liệu đầu vào lụt khu vực nội thành Hà Nội. là mưa một ngày lớn nhất (X ) tại 1ngày-max 2. Phân tích, tính toán mưa một Trạm khí tượng Láng trong điều kiện số ngày lớn nhất khu vực nghiên cứu liệu quan trắc hiện trạng và số liệu có xét đến tác động của BĐKH. Giả thiết là 2.1. Mưa một ngày lớn nhất ứng mưa đều trên lưu vực và hệ thống thoát với điều kiện hiện trạng nước trong tương lai không khác hiện tại. Nguyên nhân gây mưa chủ yếu Mưa một ngày lớn nhất ứng với tần cho nội thành Hà Nội là do bão, áp thấp suất thiết kế 10% và 1% đã được xác nhiệt đới, hoạt động của gió mùa Tây định từ chuỗi số liệu quan trắc mưa hiện Nam hoặc Đông Nam, bão kết hợp với 43 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu không khí lạnh và xoáy thuận tầng cao. Dưới đây là kết quả nghiên cứu, Mùa mưa thường bắt đầu từ tháng 5 và đánh giá tác động của BĐKH đến lượng kết thúc vào tháng 10. Tổng lượng mưa mưa và nguy cơ ngập úng tại khu vực trong mùa mưa có thể chiếm tới 80 ÷ nội thành Hà Nội. 85% tổng lượng mưa năm, lượng mưa 3. Tính mưa một ngày lớn nhất tháng lớn nhất có thể lên tới 700 ÷ 800 khu vực nghiên cứu ứng với các tần mm, lượng mưa một ngày lớn nhất có suất thiết kế thể đạt 350 ÷ 400 mm. Để xác định mưa một ngày lớn nhất Khu vực nội thành Hà Nội có khá ứng với các tần suất thiết kế 10% và nhiều điểm đo phân bố rải rác khắp địa 1% chúng tôi đã tiến hành xây dựng các bàn thành phố. Tuy nhiên để đại diện đường tần suất mưa một ngày lớn nhất với cho điều kiện mưa hiện trạng khu vực số liệu thực đo (còn gọi là chuỗi số liệu nghiên cứu nhóm tác giả đã lựa chọn hiện trạng) và chuỗi số liệu thực đo kết chuỗi số liệu quan trắc mưa một ngày hợp chuỗi số liệu tính toán theo kịch bản lớn nhất thời kỳ 1975 - 2016 tại trạm khí BĐKH kịch bản phát thải trung bình đến tượng Láng. năm 2050 và năm 2100. Từ đó xác định 2.2. Mưa một ngày lớn nhất ứng được lượng mưa một ngày lớn nhất tương với điều kiện biến đổi khí hậu ứng với các tần suất P = 10% (XP10%) và P Phần mềm chi tiết hóa thống kê = 1% (XP1%) cho cả hai kịch bản hiện trạng SDSM được sử dụng để tính toán lượng và xét đến tác động của BĐKH. - Trường hợp 1: Xây dựng 03 mưa X1ngày-max tại trạm Láng theo kịch bản BĐKH. Phần mềm SDSM là công đường tần suất tương ứng với 03 chuỗi cụ hỗ trợ trong việc đánh giá sự thay đổi số liệu là: chuỗi số liệu hiện trạng (1975 khí hậu ở quy mô địa phương, đã được ÷ 2010), chuỗi số liệu tính toán theo sử dụng ở nhiều nước trên thế giới. Bộ kịch bản BĐKH B2 đến giữa thế kỷ 21 TN&MT cũng đã sử dụng phần mềm (2011 ÷ 2050), chuỗi số liệu tính toán này trong xây dựng kịch bản BĐKH theo kịch bản BĐKH B2 đến cuối thế kỷ công bố năm 2012. SDSM đã được 21 (2051 ÷ 2100). hiệu chỉnh với số liệu mưa ngày quan - Trường hợp 2: Xây dựng 03 trắc từ 1975 ÷ 1995 và kiểm định với đường tần suất tương ứng với 03 chuỗi số liệu mưa ngày quan trắc từ 1996 ÷ số liệu là: chuỗi số liệu hiện trạng (1975 2010 tại trạm Láng. Kết quả hiệu chỉnh ÷ 2010), chuỗi số liệu hiện trạng và và kiểm nghiệm cho thấy SDSM mô chuỗi số liệu tính toán theo kịch bản phỏng khá tốt lượng mưa X1ngày-max và BĐKH B2 đến giữa thế kỷ 21 (1975 ÷ 2050), chuỗi số liệu hiện trạng và chuỗi X2ngày-max [1]. Mô hình được sử dụng để tính toán lượng mưa một ngày lớn nhất số liệu tính toán theo kịch bản BĐKH từ 2011 đến 2100 tương ứng với kịch B2 đến cuối thế kỷ 21 (1975 ÷ 2100). bản BĐKH phát thải trung bình. Đây là Các đường tần suất ứng với các cơ sở cho việc phân tích tần suất và xây trường hợp được xây dựng bằng phần dựng mô hình mưa thiết kế trong bối mềm FFC 2008. Dưới đây là kết quả cảnh BĐKH, làm đầu vào cho các mô tính toán lượng mưa một ngày lớn nhất hình đánh giá tác động của BĐKH đến tương ứng với các tần suất P = 10% và P ngập lụt khu vực nội thành Hà Nội. = 1% theo hai trường hợp nói trên. 44 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bảng 1. Thống kê lượng mưa một ngày trạm trong các năm như 1978, 1984, 1993, lớn nhất tương ứng với các tần suất 2001, 2003, 2006 và 2008 thấy rằng các P = 10% và P = 1% theo trường hợp 1 trận mưa này thường có cường độ mưa Đơn vị:mm rất lớn và kéo dài trong khoảng 1 đến 2 ngày. Trận mưa xảy ra ngày 31/10/2008 Chuỗi số (1975 - (2011 - (2051 - liệu 2010) 2050) 2100) được lựa chon là trận mưa đại biểu vì có tổng lượng vào khoảng 391 mm, cường X 218,0 239,8 264,4 P10% độ lớn nhất khoảng 70 mm/h, kéo dài liên X 339,5 342,2 358,8 P1% tục trong ngày với cường độ trung bình Bảng 2. Thống kê giá trị mưa một ngày 20 mm/h; gây ngập úng nghiêm trọng trên lớn nhất tương ứng với các tần suất thủ đô Hà Nội. Các trận mưa XP10% và P = 10% và P = 1% theo trường hợp 2 XP1% theo phương án 2 (Bảng 2) được Đơn vị:mm sử dụng và thu phóng theo trận mưa đại biểu để làm biên đầu vào cho mô hình mô Chuỗi số (1975 - (1975 - (1975 - liệu 2010) 2050) 2100) phỏng ngập lụt MIKE URBAN. X 218,0 231,2 250,0 Dưới đây là một số mô hình phân P10% phối mưa một ngày lớn nhất ứng với X 339,5 341,4 356,8 P1% chuỗi số liệu hiện trạng và chuỗi số liệu Trên cơ sở phân tích các trận mưa xét đến ảnh hưởng của BĐKH ứng với gây ngập úng cho khu vực Hà Nội của các tần suất P = 10% và P = 1%. • Lượng mưa một ngày lớn nhất ứng với tần suất P = 10%

Hình 1: Phân phối mưa 1 ngày lớn nhất ứng với chuỗi số liệu hiện trạng

Hình 2: Phân phối mưa 1 ngày lớn nhất xét đến BĐKH 45 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

• Lượng mưa một ngày lớn nhất ứng với tần suất P = 1%

Hình 3: Phân phối mưa 1 ngày lớn nhất ứng với chuỗi số liệu hiện trạng

Hình 4: Phân phối mưa 1 ngày lớn nhất xét đến BĐKH 4. Đánh giá tác động biến đổi khí 10% xác định từ đường tần suất được xây hậu đến ngập lụt thành phố Hà Nội dựng từ chuỗi số liệu hiện trạng và chuỗi Mô hình MIKE URBAN được số liệu có xét đến ảnh hưởng BĐKH. sử dụng để xây dựng bản đồ úng ngập - Ngập lụt khu vực nghiên cứu với thành phố Hà Nội trong điều kiện hiện các trận mưa ứng với tần suất thiết kế P = trạng và trong điều kiện BĐKH [2]. 1% xác định từ đường tần suất được xây Bộ thông số mô hình MIKE dựng từ chuỗi số liệu hiện trạng và chuỗi URBAN đã được hiệu chỉnh với số liệu số liệu có xét đến ảnh hưởng BĐKH. ngập do mưa lớn trong đợt mưa từ ngày 4.1. Kết quả mô phỏng ngập với 17 - 18/08/2012 và kiểm định với đợt mưa mưa tần suất 10% ngày 8 - 9/08/2013. Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định mô hình khá tốt với sai số Với các mô hình mưa một ngày lớn tuyệt đối độ sâu ngập nằm trong khoảng 1 nhất ứng với tần suất thiết kế 10% tính ÷ 8 cm, tương đương với sai số tương đối toán và xây dựng được ba bản đồ ngập khoảng 5 ÷ 15% [3]. Sau khi hiệu chỉnh và lụt như hình các hình 5 ÷ 7. Khu vực kiểm định, mô hình được sư dụng để tính ngập chủ yếu xảy ra những tuyến phố: toán ngập lụt khu vực nội thành Hà Nội Hoàng Minh Giám, Quan Nhân, phố Cự với các kịch bản mưa như sau: Lộc, Trường Chinh, Vĩnh Hưng và một - Ngập lụt khu vực nghiên cứu với số điểm khác ngập từ 0,1 ÷ 0,5 m. Độ các trận mưa ứng với tần suất thiết kế P = sâu ngập chủ yếu từ 0,1 ÷ 0,2 m. 46 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 5: Bản đồ nguy cơ ngập lụt Hà Nội Hình 6: Bản đồ nguy cơ ngập lụt Hà Nội ứng với số liệu hiện trạng tương ứng với có xét đến tác động BĐKH đến năm 2050 tần suất thiết kế P = 10% tương ứng với tần suất thiết kế P = 10%

So với kịch bản hiện trạng, bản đồ ngập lụt với kịch bản BĐKH năm 2050 tăng về diện tích ngập, nhưng độ sâu ngập chủ yếu vẫn từ 0,1 ÷ 0,2 m. Các điểm ngập từ 0,1 ÷ 0,5 m chủ yếu ở một số điểm như khu đô thị Ciputra, Khu đô thị Tây Hồ Tây, đường Hoàng Quốc Việt, đường Liễu Giai, chân cầu Vĩnh Tuy đoạn Minh Khai. Với kịch bản mưa năm 2100 thì có thể thấy ngập lụt ở nội thành Hà Nội tăng cả về diện tích ngập và cả độ sâu ngập. Độ sâu ngập chủ yếu từ 0,1 ÷ 0,5 m. Một số điểm ngập nặng từ 0,5 ÷ 1 m. Một số điểm ngập sâu như khu đô thị Ciputra (1,5 m), khu đô thị Tây Hồ Tây (1,0 m), đường Nguyễn Văn Huyên (1,0 m), đường Liễu Giai (1,1 m), đường Nguyễn Thị Định (0,8 Hình 7: Bản đồ nguy cơ ngập lụt Hà Nội m) và nhiều điểm ngập trên 0,5 m. có xét đến tác động BĐKH đến năm 2100 ứng với tần suất thiết kế P = 10%

47 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

4.2. Kết quả mô phỏng ngập với mưa tần suất 1%

Hình 8: Bản đồ nguy cơ ngập lụt Hà Hình 9: Bản đồ nguy cơ ngập lụt Hà Nội Nội ứng với số liệu hiện trạng tương có xét đến tác động BĐKH đến năm 2050 ứng với tần suất thiết kế P = 1% tương ứng với tần suất thiết kế P = 1% Kết quả mô phỏng ngập lụt với biên đầu vào là mưa tương ứng tần suất 1% cho thấy diện tích ngập và độ sâu ngập đều tăng đối với kịch bản hiện trạng cũng như năm 2050 và 2100 (hình 8 ÷ 10). Với kịch bản 2100, xuất hiện khá nhiều tuyến đường với mức ngập 0,10 ÷ 0,5 m thậm chí ngập xấp xỉ 1,0m ở những vùng thấp. Kết quả mô phỏng ngập lụt thành phố Hà Nội qua các kịch bản cho thấy tác động của BĐKH đến tình hình úng ngập đô thị. Ứng tần suất 10%, lượng mưa theo kịch bản 2100 tăng so với kịch bản hiện trạng khoảng 14,7% kéo theo diện tích ngập tăng 7,4%. Ứng tần suất 1%, lượng mưa theo kịch bản 2100 tăng so với kịch bản hiện trạng Hình 10: Bản đồ nguy cơ ngập lụt Hà Nội khoảng 5,7% kéo theo diện tích ngập có xét đến tác động BĐKH đến năm 2100 tăng 7,5% (Bảng 3). tương ứng với tần suất thiết kế P = 1%

48 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bảng 3. Thống kê diện ngập và độ sâu ngập qua các kịch bản

Diện tích Độ sâu ngập phổ Độ sâu ngập Kịch bản ngập (ha) biến (m) lớn nhất (m)

Chuỗi số liệu P = 10% 610,6 0,10 - 0,20 1,0 -1,5 hiện trạng P = 1% 714,0 0,10 - 0,50 1,0 -1,5

Chuỗi số liệu xét đến P = 10% 643,9 0,10 - 0,20 1,0 -1,5 BĐKH đến 2050 P = 1% 726,0 0,10 - 0,50 1,0 -1,5

Chuỗi số liệu xét đến P = 10% 656,0 0,10 - 0,20 1,0 -1,5 BĐKH đến 2100 P = 1% 768,2 0,10 - 0,50 1,0 -1,5

5. Kết luận va kiên nghi Trong tương lai nếu có số liệu mưa Có thể đánh giá tác động của tính toán tương ứng các kịch bản biến BĐKH đến ngập lụt cho nội thành Hà đổi khí hậu tại trạm Hà Nội, Hà Đông, Nội nói riêng, các đô thị khác ở Việt Hưng Yên,…để tính toán mưa bình quân Nam nói chung bằng cách sử dụng mô lưu vực cho khu vực nghiên cứu thì sẽ hình MIKE URBAN với biên đầu vào là đưa ra kết quả chính xác hơn về ảnh chuỗi số liệu mưa ngày lớn nhất thực đo hưởng của mưa theo kịch bản BĐKH thống kê nhiều năm và số liệu mưa ngày lớn nhất tính toán tương ứng theo kịch đến ngập lụt Hà Nội. bản BĐKH khác nhau. TÀI LIỆU THAM KHẢO Bài báo giới thiệu một cách tiếp cận [1]. Sở Tài nguyên và Môi trường mới nhằm đánh giá tác động của BĐKH thành phố Hà Nội (2013). Báo cáo tổng đến ngập lụt đô thị ở Việt Nam. Các kết hợp kết quả dự án xây dựng bản đồ nguy quả tính toán trong bài báo này chỉ để cơ ngập lụt Hà Nội có xét đến tác động của tham khảo. Để nâng cao độ tin cậy của biến đổi khí hậu, Hà Nội. các kết quả tính toán phục vụ qui hoạch [2]. DHI (2014). MIKE URBAN đô thị thì phải chú ý xử lý các số liệu đầu User Guide. vào bao gồm: mưa, hệ thống thoát nước, [3]. Ban Quản lý Dự án (2015). Xây địa hình, sử dụng đất v.v. Mật độ điểm dựng hệ thống cảnh báo ngập lụt thời gian có số liệu mưa phải đủ dày để chính xác thực cho nội thành Hà Nội, Báo cáo tổng hóa lượng mưa bình quân lưu vực. Hệ kết dự án, Hà Nội. thống thoát nước, địa hình, sử dụng đất phải đủ chi tiết và chính xác, phải đồng BBT nhận bài: 27/3/2018; Phản bộ với điều kiện khí hậu và gắn liền với biện xong: 02/4/2018 các qui hoạch đến năm 2050 và 2100.

49 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

XỬ LÝ SỐ LIỆU HỆ THỐNG TÍCH HỢP INS/GPS BẰNG CÁC THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG TRƠN Đỗ Văn Dương Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Bài báo trình bày các nội dung nghiên cứu về cơ sở lý thuyết của các thuật toán ước lượng trơn được ứng dụng trong xử lý số liệu hệ thống tích hợp INS/GPS. Thực nghiệm thuật toán ước lượng trơn với số liệu thu nhận từ hệ thống INS/GPS trong trường hợp ngắt tín hiệu GPS trong khoảng 30 giây và 60 giây. Kết quả xử lý số liệu hệ thống sau đó sẽ được so sánh với kết quả gốc đo GPS - RTK, từ đó phân tích và so sánh để đưa ra lựa chọn tốt nhất trong công tác xử lý số liệu tích hợp INS/GPS. Từ khóa: INS (Hệ thống dẫn đường quán tính); GPS (Hệ thống vệ tinh định vị của Mỹ); GPS - RTK (GPS đo động thời gian thực). Abstract Processing INS/GPS integrated data using Smoothing algorithm This paper presents smoothing algorithm theory used in data processing of INS/GPS integrated system. The algorithm was used to process data derived from experimental INS/GPS system in the case of data missing for 30 - 60 second. The results were then compared to GPS - RTK data to select appropriate algorithm for processing INS/GPS integrated data. Keywords: INS (Inertial Navigation System); GPS (Global Positioning System); GPS - RTK (Global Positioning System - Real Time Kinematic)

1. Mở đầu 2. Nội dung nghiên cứu Phương pháp ước lượng trơn được 2.1. Ước lượng trơn hai chiều (TFS) đề xuất bởi [1] cho các ứng dụng xử Ước lượng trơn hai chiều đơn giản lý sau số liệu INS/GPS. Kỹ thuật ước lượng trơn được chia thành 3 nhóm: cố là sự kết hợp của chiều thuận (Fk) và định điểm (fixed-point), cố định khoảng chiều đảo (Bk) của bài toán lọc Kalman. điểm (fixed-lag), và cố định khoảng thời Như mô tả trong Hình 1, Fk cho lời giải gian nội bộ (fixed-interval). Trong đó, ước lượng từ trước đến thời điểm tk , phương pháp cố định khoảng thời gian và Bk cho lời giải ước lượng từ sau trở nội bộ (fixed-interval) được sử dụng về thời điểm tk. Lời giải của phép ước phổ biến nhất trong xử lý số liệu tích lượng hai chiều được tính là trị trung hợp INS/GPS [7]. bình trọng số của Fk và Bk như trong Có hai thuật toán hay được dùng các công thức (1) và (2). trong phương pháp ước lượng trơn cố định khoảng thời gian nội bộ (fixed- (1) interval), đó là: (1) phép ước lượng trơn hai chiều (TFS); và (2) phép ước lượng (2) trơn Rauch-Tung-Striebel (RTS). Và theo sơ đồ biểu diễn dưới đây 50 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 1: Sơ đồ của phép ước lượng trơn TFS

Trong đó: là giá trị ước lượng wk và vk là các véc tơ độc lập, tuân trung bình; và là giá trị ước lượng theo luật phân bố Gauss, với kỳ vọng bằng không và các phương sai như sau: chiều đi và chiều về tại thời điểm tk. = δ PSk là trọng số trung bình; PFk và PBk cov(wwj , k ) Q k jk (5) là trọng số theo chiều đi và chiều về tại cov(vv , ) = Rδ thời điểm tk của giá trị ước lượng. j k k jk (6) 2.2. Phép ước lượng trơn Rauch- cov(w ,v )= 0 Tung-Striebel (RTS) jk (7) Mô hình toán học của phép ước Theo [8] phép ước lượng trơn lượng trơn RTS được xây dựng dựa trên RTS smoother đưa ra phương pháp ước mô hình sai số của hệ thống INS theo lượng tối ưu dựa trên lý thuyết tìm xác [6] có dạng như sau: suất cực đại của véc tơ trạng thái:

x=Φ+ xw maxL( xkk,| x++11 zkk) = maxlogP( xkk,| x z ) (8) k k−−1; kk 1 k (3) Trong đó: là xác z= Hx + v Lx( kk,| x+1 zk ) k kk k (4) suất cực đại của xk, xk + 1 cho bởi zk Trong đó: Để đạt được tiêu chuẩn (8), các là véc tơ trạng bước để thực hiện việc tính toán bao thái, nó bao gồm các thành phần: sai số gồm hai quá trình: ước lượng thuận và vị trí, vận tốc và hướng xoay, các sai số ước lượng đảo. hệ thống của cảm biến gia tốc và con 2.2.1. Ước lượng thuận quay hồi chuyển Ước lượng thuận thực tế là sử dựng Φ là ma trận tính chuyển trạng k-1;k phép lọc Kalman tiêu chuẩn (KF). Việc ước thái từ thời điểm k - 1 đến k, lượng được bắt đầu từ bản ghi dữ liệu đầu w là nhiễu của hệ thống. k tiên và tuần tự cho đến bản ghi cuối cùng. z là véc tơ trị đo tại thời điểm k k Dựa vào mô hình toán học hệ thống

Hk là ma trận hệ số biểu diễn mối quan trong công thức (1), Véc tơ trạng thái hệ giữa trị đo hỗ trợ và véc tơ trạng thái, và ma trận hiệp phương sai tương ứng ở

vk là nhiễu của trị đo hỗ trợ tại thời thời điểm k được ước tính dựa trên các điểm k. tham số đó ở thời điểm (k-1) như sau: 51 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

xxˆˆ− = Φ k k−−1; kk 1 (9)

PP− =ΦΦ+T Q k kkkkk−1; −− 1 1; k (10) Khi có các trị đo hỗ trợ, véc tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai được cập nhật dựa theo công thức sau: xˆˆ=+− x−− K z Hx ˆ k k kk( k) (12) Hình 2: Sơ đồ của phép ước lượng P= P−− − KHP k k k kk (13) trơn RTS

Trong đó Kk được tính như sau: 3. Thực nghiệm −1 K= PH−−TT HPH+ R (14) Dữ liệu để thực hiện cho các thuật k kk kkk k toán trên được tiến hành thu thập tại Ở đây: khu vực Khu đô thị mới Xuân Phương, lần lượt là véc tơ trạng thái và ma trận Quận Nam Từ Liêm, TP. Hà Nội (Hình hiệp phương sai tại thời điểm k-1, và 3a). Thiết bị được tác giả sử dụng cho được cập nhật lại tại thời điểm k công tác thu thập dữ liệu là hệ thống tích 2.2.2. Ước lượng đảo hợp INS/GPS như Hình 3b. Trong ước lượng đảo, việc ước lượng được bắt đầu từ bản ghi dữ liệu cuối cùng và tuần tự cho đến bản ghi đầu tiên, trong đó sử dụng những lời giải đã được tính toán từ phép ước lượng thuận. Theo [8], véc tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai được xác định theo các công thức sau: xˆˆ= x + Cx ˆ −Φ x ˆ kN| kk / k k++ 1| N ( k 1; k ) kk / (15)

CP= P Φ' −1 k kk/ (kk+ 1); k+1/ k (16) Trong đó: là véc tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai tại thời điểm k+1 với các trị đo đến N (k ≤ N); và là véc tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai được ước lượng bởi KF tại k; là ma trận tính chuyển trạng thái từ thời điểm k đến k+1, Sơ đồ của phép ước lượng trơn RTS Hình 3: (a) Khu vực thử nghiệm (khoanh có thể được mô tả bởi Hình 2 đỏ) và (b) hệ thống INS/GPS 52 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Dưới đây là kết quả xử lý số liệu tích hợp INS/GPS bằng thuật toán ước lượng trơn RTS và TFS so với dữ liệu đo GPS - RTK.

Hình 4: Đường đi của hệ thống khi sử dụng 2 phương pháp ước lượng RTS và TFS

Hình 5: Kết quả so sai sai số vị trí của 2 Hình 7: Kết quả so sai sai số hướng của 2 phương pháp RTS và TFS phương pháp RTS và TFS Và kết quả đánh giá độ chính xác về vị trí, vận tốc và phương hướng giữa TFS và RTS thể hiện ở Bảng 1 dưới đây. Bảng 1. So sánh độ chính xác giữa TFS và RTS RMSE TFS RTS East (m) 0.543 0.499 North (m) 0.230 0.215 Up (m) 0.031 0.038 3D (m) 0.590 0.545 Mức cải thiện(%) - 8 Hình 6: Kết quả so sai sai số vận tốc của Vx (m/s) 0.065 0.059 2 phương pháp RTS và TFS Vy (m/s) 0.031 0.032 53 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Vz (m/s) 0.003 0.003 [1]. Gelb,A. (ed.) (1974). Applied 3D (m/s) 0.072 0.067 Optimal Estimation. MIT Press, Cambridge, Mức cải thiện(%) - 7 Mass. Roll (°) 0.045 0.043 [2]. Hofmann-Wellenhof, B., H. Pitch (°) 0.091 0.061 Lichtenegger J. Collins (1997). GPS - Heading (°) 0.211 0.168 Theory and Practice. Springer-Verlag. 3D (°) 0.234 0.184 [3]. Parkinson, Bradford W. and Mức cải thiện(%) - 21 James J. Spilker (1996). Global Positioning Từ kết quả phân tích so sánh giữa System: Theory & Applications. AIAA . phương pháp ước lượng hai chiều TFS [4]. Rogers, Robert M (2007). Applied và ước lượng trơn RTS ta thấy rằng giải Mathematics in Integrated Navigation pháp RTS cho độ chính xác tốt hơn, cả Systems. American Institute of Aeronautics về vị trí, vận tốc và phương hướng so and Astronautics; Third edition. với phương pháp TFS. [5]. Seeber, G (1993). Satellite 5. Kết luận Geodesy: Foundations, Methods and Bài báo đã trình bày việc thu thập Applications, de Gruyter, Berlin. dữ liệu và tính toán thực nghiệm để [6]. Kalman, R.E (1960). A new đánh giá và so sánh tính hiệu quả của research approach to Linear Filtering and các phương pháp ước ước lượng trơn Prediction Problem. J. Basic Eng, 82, 35- đối với hệ thống định vị - định hướng 45. tích hợp INS/GPS. Dữ liệu thu thập [7]. Liu, H.; Nassar, S.; El-Sheimy, N được đã được xử lý bằng phương pháp (2010). Two-Filter smoothing for accurate ước lượng hai chiều (TFS) và phương INS/GPS Land-Vehicle Navigation in Urban pháp ước lượng trơn RTS và được so Center. IEEE Trans. Vehicular Technol, 59, sánh với dữ liệu chuẩn đo GPS - RTK. 4256-4276. Các kết quả thực nghiệm cho thấy [8]. Rauch, H.; Tung, F.; Striebel, C rằng giải pháp RTS cho độ chính xác (1965). Maximum likelihood estimates of tốt hơn giải pháp TFS, cả về độ chính linear dynamic systems. AIAA J, 3, 1445- 1450. xác vị trí, vận tốc và phương hướng. Lý giải cho vấn đề ở trên là do thuật [9]. Duong Thanh Trung (2013). toán của RTS dựa trên lý thuyết tìm Integration strategies and estimation xác suất cực đại của véc tơ trạng thái algorithms to improve the navigation với các thành phần sai số của hệ thống, accuracy of landbased mobile mapping systems. Doctor of Philosophy. National trong một khoảng thời gian (k, k+1), bài Cheng Kung University Department of toán không tính trị trung bình trọng số Geomatics. chiều thuận (Fk) và chiều đảo (Bk) như giải pháp TFS áp dụng. Chính vì vậy xử [10]. Yuan Xu, Xiyuan Chen and lý số liệu INS/GPS bằng phương pháp Qinghua Li (2013). Autonomous Integrated Navigation for Indoor Robots Utilizing RTS cho độ chính xác vị trí, vận tốc và On-Line Iterated Extended Rauch-Tung- hướng cao hơn, tối ưu hơn phương pháp Striebel Smoothing. Sensors 2013, 13, TFS. 15937-15953; doi:10.3390/s131215937. BBT nhận bài: 23/5/2018; Phản TÀI LIỆU THAM KHẢO biện xong: 11/6/2018 54 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

PHÂN TÍCH YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI TIÊU DÙNG XANH CỦA NGƯỜI DÂN TẠI QUẬN BẮC TỪ LIÊM, THÀNH PHỐ HÀ NỘI Nguyễn Thị Hoài Thương, Phạm Thị Hồng Phương Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Tiêu dùng bền vững và tiêu dùng xanh là xu hướng tiêu dùng của thế giới. Nghiên cứu này bước đầu điều tra hiện trạng nhận thức và thói quen tiêu dùng xanh như sử dụng năng lượng, xử lý chất thải sinh hoạt của người dân sống tại Quận Bắc Từ Liêm, thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng khái niệm về tiêu dùng xanh tương đối mới mẻ nhưng đã bắt đầu tiếp cận với người dân (60,8% người dân đã từng nghe về hành vi tiêu dùng xanh, trong đó 96% người dân hiểu biết về bản chất và ý nghĩa của hành vi tiêu dùng xanh). Khảo sát cũng chỉ ra những kết quả tích cực trong hành vi tiết kiệm năng lượng, và hoạt động thu gom tái chế các sản phẩm đã qua sử dụng của người dân trên địa bàn. Đánh giá sự liên quan giữa nhận thức, thói quen tiêu dùng xanh với các yếu tố như giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn nhằm đưa ra các giải pháp phù hợp, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy dựa trên mẫu khảo sát 97 người dân tại quận Bắc Từ Liêm, kết quả phân tích độ tin cậy, giá trị của các đo lường chỉ ra mô hình phù hợp với dữ liệu. Trong đó bốn yếu tố xem xét, thì yếu tố giới tính và trình độ nhận thức và thu nhập có ảnh hưởng quan trọng, giải thích cho các hành vi tiêu dùng xanh. Để nâng cao tỷ lệ người dân tiêu dùng bền vững thì không chỉ phụ thuộc vào quyết định của người dân mà còn phụ thuộc rất lớn vào các chương trình tuyên truyền giáo dục và chính sách khuyến khích hỗ trợ của các cơ quan chức năng. Từ khóa: Hành vi tiêu dùng xanh; Tiêu dùng bền vững; Tiết kiệm năng lượng; Phân loại rác tại nguồn. Abstract Research on the factors effecting to green consumer behavior in Bac uT Liem district, Ha Noi Sustainable consumption, also known as green consumption is an ongoing trend of consumption in the world. This research initially surveyed the status of green consumption behavior in the sector of energy using and waste treatment of people living in the Northern part of Tu Liem district, Hanoi. The results showed that concept of green consumption is relatively new but has begun to become familiar to some segments of the population (60.8% of people have heard of green consumption behavior, 96% of people understood the nature and meaning of green consumption behavior). The survey also showed positive results in energy saving, and the recycling of used products of local people. Assessing the relationship between local perception and habit of green consumption with factors such as gender, age, income and education level in order to propose appropriate solutions, the regression analysis based on a sample of 97 residents was used. The results of reliability analysis indicated the model in accordance with the data. Of these four factors considered, the gender, education level and income have significant implications, explaining for green consumption behavior. Furthermore, increasing the proportion of sustainable consumers does not only depend on the people’s decisions, but also on the propaganda programs; the encouraging and supporting policies of the authorities. Keywords: Green consumption behavior; Suitainable consumption; Energy saving; Waste classification at the source. 55 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

1. Đặt vấn đề vào việc bảo tồn các nguồn tài nguyên Hiện nay, Tiêu dùng xanh (TDX) thiên nhiên, giảm đáng kể lượng rác là xu hướng tiêu dùng của thế giới, sinh hoạt [3, 6]. Quận Bắc Từ Liêm là một trong những giải pháp đem lại nằm dọc phía bờ nam của sông Hồng, sự cân bằng cho xã hội và môi trường là khu vực mới phát triển của thành phố thông qua những hành vi có trách với một số trường đại học và các cơ sở nhiệm của mỗi cá nhân [1]. Khi người đào tạo lớn tập trung, nhiều khu vui dân quan tâm đến môi trường, họ sẽ coi chơi giải trí mới được thành lập. Khu trọng hơn việc sử dụng các sản phẩm vực này tập trung nhiều tầng lớp dân cư xanh, thân thiện với môi trường. Từ với những nền văn hóa khác nhau, có những năm 1960 TDX đã trở thành chủ mức sống tương đối cao so với mặt bằng đề nghiên cứu và mối quan tâm của các chung của thành phố [12]. Trên cơ sở nước phát triển [9] Trong những năm đó, nghiên cứu “Đánh giá thực trạng và gần đây, mức sống của người dân Việt đề xuất giải pháp hướng đến hành vi tiêu Nam ngày càng được cải thiện cùng với dùng xanh của người dân tại quận Bắc sự phát triển của xã hội, nhu cầu tiêu Từ Liêm, thành phố Hà Nội” được đề dùng của người dân cũng ngày càng xuất nhằm đánh giá tổng quan về nhận tăng cao. Quá trình này gây ra những thức và hành vi tiêu dùng bền vững của ảnh hưởng to lớn đến môi trường, gây ô người dân Quận Bắc Từ liêm và trên cơ nhiễm nặng nề nguồn đất, nguồn nước sở đó đề xuất các giải pháp để nâng cao và cả nguồn không khí [11]. Với những nhận thức và vận động người dân thực thách thức về bảo vệ môi trường và hiện tiêu dùng bền vững. phát triển bền vững, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 403/ 2. Đối tượng và phương pháp QĐ-TTg ngày 20/03/2014 về kế hoạch nghiên cứu hành động quốc gia để tăng trưởng 2.1. Đối tượng và phạm vi xanh giai đoạn 2014 - 2020 nhằm bảo nghiên cứu vệ môi trường và nâng cao đời sống - Đối tượng nghiên cứu: Nhận thức cho người dân thông qua việc tăng sức và hành động trong tiêu dùng xanh trên cạnh tranh của nền kinh tế, trong đó có 3 lĩnh vực: bảo vệ môi trường, sử dụng 2 nhiệm vụ liên quan đến TDX là xanh năng lượng và xử lý chất thải rắn sinh hóa sản xuất và xanh hóa tiêu dùng [7, hoạt của người dân tại khu vực quận 8, 10] Bắc Từ Liêm, thành phố Hà Nội. Thành phố Hà Nội với vai trò là trung tâm kinh tế, chính trị của cả - Thời gian nghiên cứu: Từ tháng nước, đang hướng đến mục tiêu xây 5/2015 đến 5/2016. dựng thành phố sinh thái theo hướng - Phạm vi nghiên cứu: 5 phường phát triển bền vững [10]. Thói quen của Quận Bắc Từ Liêm (Cổ Nhuế 1, tiêu dùng hàng ngày của mỗi cá nhân Minh Khai, Phú Diễn, Phúc Diễn và trong việc lựa chọn sản phẩm dù là một Xuân Đỉnh), đây là những phường đang hành động nhỏ nhưng có đóng góp to phát triển, tập trung nhiều trường đại lớn vào sự phát triển bền vững của thành học, khu giải trí, lượng mật độ dân cư phố [4, 5]. Những hành động mua sắm, tương đối đông đúc có nguồn gốc ngoại tiêu dùng hợp lý, tiết kiệm sẽ góp phần tỉnh với lối sống và văn hóa khác nhau. 56 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

2.2. Phương pháp nghiên cứu mô mẫu xác định là n>= 50+8k với k 2.2.1. Thiết kế nghiên cứu là số biến độc lập của mô hình [2]. Đối với nghiên cứu này mô hình hồi quy sử Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật dụng 4 biến độc lập. Như vậy quy mô phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi mẫu là n>=50+8x4=82. Trong nghiên chi tiết về các thang đo về mức độ hoạt cứu này tác giả đã phỏng vấn 120 người, động cũng như mức tiết kiệm của người dân đối với tiêu dùng xanh (đã được thu lại được 97 mẫu phiếu hợp lệ, các chỉnh sửa nội dung sau khi điều tra thử chỉ số nhân khẩu học cân đối về các nhằm đảm bảo tính phù hợp về mặt nội thuộc tính đảm bảo khả năng đại diện dung và đối tượng phỏng vấn). Phương thông tin cho tổng thể. Mẫu được chọn pháp phân tích dữ liệu chính được sử bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. dụng cho nghiên cứu này là phân tích Trên bộ công cụ thu thập thông tin có trên mô hình cấu trúc tuyến tính. Để thông tin cá nhân, địa chỉ số, điện thoại đạt được ước lượng tin cậy của phương của người trả lời để có thể kiểm tra lại pháp, mẫu thường có kích thước đủ lớn, nội dung thông tin trên các bản câu hỏi đối với hồi quy dữ liệu dạng chéo quy thu về. Bảng 1. Đặc điểm cơ bản của mẫu điều tra (n=97) Nam 34% Phổ thông 12,4% Giới tính Nữ 66% Trung cấp 41,2 % Học vấn Dưới 18 tuổi 3,1% Đại học 39,2% 18 tuổi - 35 tuổi 48,5% Trên đại học 7,2% Độ tuổi 35 tuổi - 55 tuổi 36,1% Dưới 4 triệu 15,5% Thu nhập Trên 55 tuổi 12,4% 4 triệu - 8 triệu 45,4% 6,2% Trên 15 triệu 8 triệu - 15 triệu 33,0% 2.2.2. Chỉ tiêu đo lường hành vi tiêu dùng Các chỉ tiêu đo lường hành vi tiêu dùng của người dân hướng đến tăng trưởng xanh dùng cho nghiên cứu trên khu vực quận Bắc Từ Liêm, thành phố Hà Nội bao gồm một nhóm chỉ tiêu về nhận thức chung về môi trường và hai nhóm chỉ tiêu về sử dụng năng lượng, xử lý chất thải rắn sinh hoạt. Bảng 2. Các chỉ tiêu đo lường hành vi tiêu dùng của hộ gia đình TT Hành vi tiêu dùng Chỉ tiêu đo lường Mức độ đồng ý với những quan điểm về môi trường và cách thức bảo Nhận thức về bảo vệ 1 vệ môi trường môi trường Mức độ hiểu biết của người dân đối với hành vi tiêu dùng xanh Nguồn năng lượng sử dụng trong sinh hoạt Lý do sử dụng năng lượng tái tạo 2 Năng lượng Hành vi, ý thức tiết kiệm của người dân trong sinh hoạt hằng ngày Cảm nhận mức độ quan trọng của các giải pháp trong việc khuyến khích người dân sử dụng tiết kiệm năng lượng Tham gia phân loại rác trong gia đình Chất thải rắn sinh Lý do “có” hoặc “không” phân loại rác trong gia đình 3 hoạt Mức độ thường xuyên của hành vi tái sử dụng các sản phầm, vận dụng có thể tái chế

57 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

2.2.3. Thang đo biến độc lập như độ tuổi, giới tính, trình Thang đo Likert được sử dụng với độ học vấn, thu nhập. Mối quan hệ này mức điểm tăng dần đối với từng hành được biểu diễn dưới dạng hàm số sau: động tiêu dùng Cụ thể 1: không bao giờ, 2: không biết, 3: thỉnh thoảng, 4: thường Trong đó: xuyên X1: Độ tuổi của đối tượng được Có 10 hoạt động cho mỗi phần sử phỏng vấn (1 = Từ 0- dưới 18 tuổi; 2 = dụng tiết kiệm năng lượng và tái chế, Từ 18- dưới 35 tuổi; 3 = Từ 35- dưới 55 tái sử dụng sản phẩm đã qua sử dụng. tuổi; 4 = Từ 55 tuổi trở lên) Hành vi tiết kiệm năng lượng của người X : Giới tính của đối tượng được dân tại Quân Bắc Từ Liêm, thành phố 2 Hà Nội được chia theo các mức đánh phỏng vấn (1 = Nam; 2 = Nữ) giá:10 - 17 = kém; 18 - 25 = Trung bình; X3: Trình độ học vấn (1 = Phổ 26 - 33 = Khá; 34 - 40 = tốt thông; 2 = Trung cấp/Cao đẳng; 3 = Đại 2.2.4. Phương pháp thống kê và xử học; 4 = Sau đại học) lý số liệu X4: Thu nhập hàng tháng của đối tượng phỏng vấn (1 = Dưới 4 triệu; 2 = Sử dụng mô hình hồi quy đa biến Từ 4 - dưới 8 triệu; 3 = Từ 8 - dưới 15 logistic để phân tích các yếu tố ảnh triệu; 4 = Trên 15 triệu) hưởng đến hành vi tiêu dùng. Nghiên cứu giả định mức độ nhận biết của C: Hệ số chặn của mô hình hồi quy người dân về hành vi tiêu dùng là biến : Các hệ số tương ứng phụ thuộc và được giải thích bởi các của các biến 3. Kết quả nghiên cứu và bàn luận 3.1 Hiểu biết và nhận thức về hành vi tiêu dùng xanh ▪ Mức độ hiểu biết của người dân về hành vi tiêu dùng xanh

Hình 1: Tỷ lệ phần trăm người dân biết về hành vi tiêu dùng xanh Theo kết quả nghiên cứu, số người dân ở Việt Nam. Bên cạnh đó, cũng có được phỏng vấn lựa chọn đáp án “đã nhiều người dân chưa biết đến hành vi từng nghe” về hành vi tiêu dùng xanh tiêu dùng xanh (42,3%). Đối với những chiếm 57,7%. Có thể thấy tỷ lệ này là người đã từng nghe” về hành vi tiêu dùng khá cao vì khái niệm về tiêu dùng xanh xanh thì mỗi người đều có những cảm vẫn chưa thực sự phổ biến đối với người nhận và sự hiểu biết khác nhau. Nhưng 58 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu nhìn chung phần lớn người dân “đã Kết quả ước lượng mô hình từng nghe” về hành vi tiêu dùng xanh hồi quy bảng 2 cho thấy R2 = 0.677 đều đã hiểu rõ và nắm bắt đúng được chứng tỏ mô hình này hoàn toàn chặt mục đích, ý nghĩa và tầm quan trọng của chẻ và các biến đưa vào mô hình đã hành vi này trong việc sử dụng tiết kiệm giải thích được 67,77% sự thay đổi tài nguyên thiên nhiên để có thể ngăn của mức độ hiểu biết về tiêu dùng ngừa, giảm thiểu ô nhiễm môi trường, xanh, còn 32,23% là do các yếu tố cũng như đối với sự phát triển bền vững khác chưa đưa vào mô hình. Đồng của trái đất. thời trong tổng số 4 biến đưa vào mô Các yếu tố ảnh hưởng đến hiểu hình có 1 biến có ý nghĩa thống kê ở biết và nhận thức về hành vi tiêu mức α bằng 1% và 2 biến có ý nghĩa dùng xanh thống kê mức α bằng 5%. Bảng 3. Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hưởng tới mức độ hiểu biết về hành vi tiêu dùng xanh Tên biến Ký hiệu Hệ số hồi quy Tỷ suất chênh P - value Hệ số tự do -11,812 0,000 0,000*

Tuổi người phỏng vấn (năm) X1 0,081 1,084 0,866***

Giới tính (biến giả) X2 1,154 3,172 0,100**

Trình độ học vấn (năm đi học) X3 3,294 26,956 0,000*

Thu nhập (triệu đồng trên năm) X4 1,057 2,879 0,031** R2 =0,677 Số quan sát = 97 Ghi chú: *: Có ý nghĩa thống kê tại a=0,01; **: có ý nghĩa thống kê tại a=0,05; ***: không có ý nghĩa thống kê Từ kết quả nghiên cứu trên, nhóm lớn đến nhân thức hành vi TDX (p = tác giả đã xác định được mô hình các 0,003 <0.05). Nguyên nhân là do gia nhân tố ảnh hưởng đến hiểu biết và đình càng có thu nhập cao họ càng quan nhận thức về hành vi tiêu dùng xanh của tâm đến vấn đề TDX nhiều hơn để đảm người dân huyện Bắc Từ Liêm Hà Nội bảo sức khỏe của gia đình. Sự khác biệt cụ thể như sau: về giới tính và độ tuổi đối với hiểu biết Y = -11,812 + 0,081+ 1,154 + 3,294 về TDX là không đáng kể với giá trị p + 1,057 tương ứng là 0,866 và 0.01, nghĩa là đối tượng được hỏi bất kể là người nhỏ tuổi Từ mô hình trên, ảnh hưởng của hay người lớn tuổi, nam hay là nữ đều các biến đến mức độ hiểu biết về hành không ảnh hưởng đến mức độ hiểu biết vi tiêu dùng xanh cụ thể như sau trình của họ về hành vi TDX. độ học vấn là yếu tố quan trọng quyết định đến hành vi TDX (p= 0.000 <0.05). 3.2. Hành vi sử dụng tiết kiệm năng lượng Trình độ học vấn càng cao thì người dân càng quan tâm sử dụng các sản phẩm  Thực trạng sử dụng năng lượng thân thiện với môi trường. Thu nhập Kết quả điều tra cho thấy nguồn cũng được xem là một yếu tố ảnh hưởng năng lượng chính mà người dân tại quận 59 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bắc Từ Liêm, là điện lưới (100%) và khí yếu là để tiết kiệm chi phí sinh hoạt, gas (76,2%). Tỷ lệ người dân sử dụng đây là lợi ích có thể dễ dàng trông thấy nguồn năng lượng hiệu suất thấp (điện trước mắt. Bên cạnh đó, đáng mừng là ắc quy, máy nổ) chiếm 9,3%, nguồn nhiều người cho biết sử dụng nguồn năng lượng này chỉ được dùng tạm thời năng lượng tái tạo một phần vì muốn khi nguồn điện lưới bị gián đoạn. Các bảo vệ môi trường, hạn chế sự nóng lên nguồn năng lượng cổ điển như than, củi của trái đất. Nhìn chung, phần lớn người chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ (3,09%) chủ yếu dân đều có ý thức tiết kiệm điện. Trong được dùng tại các quán bán hàng ăn ven đó, tỷ lệ có hành vi sử dụng tiết kiệm đường. Kết quả cũng cho thấy nguồn năng lượng thuộc mức độ tốt chiếm tỷ năng lượng tái tạo (năng lượng mặt trời, lệ cao nhất (55,7%), khá (36,1%); trung điện gió,…) chiếm 15,5%. Lý do chủ bình (8,2%).

Hình 2: Tỉ lệ sử dụng các nguồn năng lượng trong sinh hoạt

Hình 3: Đánh giá hành vi sử dụng tiết kiệm năng lượng

Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng tiết kiệm năng lượng

Bảng 4. Mức độ tiết kiệm năng lượng của người dân được phỏng vấn

TT Mức độ TB Khá Tốt Tổng P value Giới tính Nam 5 (15,1) 16 (48,5) 12 (36,4) 33 1 0,015 SL(%) Nữ 3 (4,7) 19 (29,7) 42 (65,6) 64

60 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

< 18 0 (0,0) 2 (66,7) 1 (33,3) 3 Tuổi 18 - 35 4 (8,5) 17 (36,2) 26 (55,3) 47 2 0,803 SL(%) 36 - 55 4 (11,4) 12 (34,3) 19 (54,3) 35 > 56 0 (0,0) 4 (33,3) 8 (66,6) 12 Phổ thông 2 (16,7) 8 (66,6) 2 (16,7) 12 Trung cấp Trình độ 5 (12,5) 14 (35,0) 21 (52,5) 40 3 /Cao đẳng 0,037 SL(%) Đại học 1 (2,6) 12 (31,6) 25 (65,8) 38 Sau đại học 0 (0,0) 1 (14,3) 6 (85,8) 7 < 4 triệu 0 (0,0) 5 (33,3) 10 (66,7) 15 Mức thu 4 - 8 triệu 4 (9,1) 17 (38,6) 23 (52,3) 44 4 0,589 nhập SL(%) 8 - 15 triệu 4 (12,5) 12 (37,5) 16 (50,0) 32 > 15 triệu 0 (0,0) 1 (16,7) 5 (83,3) 6

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng 3.3. Xử lý chất thải rắn sinh hoạt chứng tỏ có sự khác biệt giữa nam và nữ trong hộ gia đình đối với hành vi tiết kiệm năng lượng (p Theo kết quả khảo sát, 100% người = 0,015 < 0,05). Phụ nữ luôn là người dân tại trong quận đều tham gia sử dụng chăm lo cho gia đình, trả hóa đơn hàng dịch vụ thu gom rác tại nhà. Điều này tháng, thường xuyên tiếp xúc với những chứng tỏ không những dịch vụ thu gom việc sử dụng nguồn năng lượng như nấu rác tập trung của địa phương được tổ ăn hay dọn dẹp nhà cửa nên họ thường chức tốt và người dân ý thức chủ động hay để ý tới việc sử dụng tiết kiệm năng trong hoạt động thu gom rác thải bảo vệ lượng. Bên cạnh đó trình độ cũng là yếu môi trường. tố quan trọng ảnh hưởng tới hành vi tiết  Thực trạng hành vi phân loại kiệm năng lượng (p = 0,037 < 0,05). Khả rác tại nguồn của người dân năng nắm bắt thông tin nhanh chóng và Phân loại rác tại nguồn góp phần chính xác đồng thời có nhận thức đúng tiết kiệm tài nguyên, giảm ô nhiễm môi đắn đối với các hành vi TDX đối với trường, nâng cao nhận thức của cộng môi trường chính là nguyên nhân làm đồng về việc sử dụng hợp lý tài nguyên cho các đối tượng có trình độ học vấn và bảo vệ môi trường. Phân loại rác cao thực hành hành vi tiết kiệm năng tại nguồn còn góp phần làm giảm tổng lượng tốt hơn. lượng rác thải trong cộng đồng, tiết Thu nhập và độ tuổi là hai yếu tố kiệm chi phí thu gom, vận chuyển và xử không có ảnh hưởng làm thay đổi hành lý rác. Tuy nhiên, vấn đề này vẫn còn vi tiết kiệm năng lượng (p = 0,803; 0,589 khá mới với đại đa số người dân Việt tương ứng). Kết quả khảo sát cho thấy Nam nói chung và đối với người dân tại quận Bắc Từ Liêm, thành phố Hà Nội rằng dù là người nhỏ tuổi hay cao tuổi, nói riêng. thu nhập cao hay thấp thì không có ảnh hưởng đến hành vi tiết kiệm năng lượng. 61 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 4: Nguyên nhân người dân không phân loại rác tại nguồn Bảng 5. Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi phân loại rác Tên biến Ký hiệu Hệ số hồi quy Tỷ suất chênh P - value Hệ số tự do -12,001 0,000 0,000***

Tuổi (năm) X1 0,154 1,166 0,759***

Giới tính (biến giả) X2 3,071 21,566 0,000*

Trình độ học vấn (năm) X3 2,356 10,547 0,000*

Thu nhập (triệu đồng/ năm) X4 0,464 1,591 0,324*** R2 =0,677 Số quan sát = 97 Ghi chú: *: Có ý nghĩa thống kê tại α=0,01; **: có ý nghĩa thống kê tại α=0,05; ***: không có ý nghĩa thống kê Kết quả từ khảo sát về hành vi gồm có độ tuổi, giới tính, trình độ học phân loại rác cho thấy những tín hiệu vấn và thu nhập. Kết quả ước lượng mô chưa khả quan. Nguyên nhân của việc hình hồi quy bảng 2 cho thấy R2 = 0.681 này là do, phần lớn người dân ngại tốn chứng tỏ mô hình này chặt chẽ và các thời gian hoặc không biết phân loại. Tuy biến đưa vào mô hình đã giải thích được nhiên, một số người dân không phân 68,1% sự thay đổi của mức độ hiểu biết loại với lý do không gian sống trong gia về TDX, còn 31,9% là do các yếu tố đình khá chật hẹp không có chỗ trống khác chưa đưa vào mô hình. Đồng thời, để đặt các thùng rác phục vụ cho việc trong tổng số 4 biến đưa vào mô hình có phân loại. Điều này phần nào đã phản 2 biến có ý nghĩa thống kê ở mức a bằng ánh công tác truyên truyền hướng dẫn 1% và 1 biến có ý nghĩa thống kê mức nhận thức cho người dân còn chưa thực a bằng 5%. sự đạt hiệu quả. Từ kết quả ở trên mô hình được mô Các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi tả như sau: phân loại rác tại nguồn của người dân Y = -12,001+ 0,154+ 3,071 + 2,356 + 0,464 Thực hiện phân tích hồi quy các Hành vi phân loại rác (Y) được giải yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại thích thông qua các biến về độ tuổi (X1), rác tại nguồn, trong đó, biến độc lập giới tính (X2), học vấn (X3) và thu nhập 62 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

(X4). Trong mô hình trên, ta thấy cả 4  Thực trạng hành vi tái chế, tái sử yếu tố đều tỷ lệ thuận với hành vi phân dụng sản phẩm, vật dụng sau khi sử dụng loại rác tại nguồn, với mức ý nghĩa 0,05 Tận dụng các loại chất thải hay các là hoàn toàn phù hợp. sản phẩm có thể tái chế sau khi sử dụng Trong đó sự khác biệt về giới tính trong sinh hoạt hàng ngày cũng là một và trình độ học vấn là các yếu tố ảnh cách thức phổ biến trong việc sử dụng hưởng đáng kể đến hành vi phân loại rác nguồn tài nguyên hiệu quả. tại nguồn (p = 0,000 <0,05). Điều này có Kết quả thống kê cho thấy người thể được giải thích do vai trò của nữ giới dân có hành vi tái chế, tái sử dụng sản quan tâm và hiểu về việc phân loại rác phẩm vật dụng sau khi sử dụng thuộc hơn nam giới. Đồng thời trình độ học mức độ khá cao, 82,4% người dân được vấn càng cao thì việc thực hành phân đánh giá ở mức độ tốt. Tuy nhiên, vẫn loại rác tại nguồn càng đạt hiệu quả. còn một phần nhỏ người dân thuộc mức Những yếu tố còn lại là mức thu nhập độ kém chiếm tỷ lệ nhỏ (2,1%). và độ tuổi (p = 0,759 và 0.324 > 0.05) Các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi cho thấy rằng không có sự khác biệt đối hành vi tái chế, tái sử dụng các loại sản với hành vi phân loại rác tại nguồn. phẩm, vật dụng của người dân

Bảng 6. Các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi tái chế, tái sử dụng vật dụng

TT Mức độ Kém TB Khá Tốt Tổng P value

Giới tính Nam 2 (6,1) 11 (33,3) 12 (36,4) 8 (24,2) 33 1 0,001 SL(%) Nữ 0 (0,0) 4 (6,3) 38 (59,4) 22 (34,3) 64

< 18 1 (33,3) 1 (33,3) 1 (33,3) 0 (0,0) 3

Tuổi 18 - 35 1 (2,1) 10 (21,3) 27 (57,4) 9 (19,1) 47 2 0,002 SL(%) 36 - 55 0 (0,0) 4 (11,4) 17 (48,6) 14 (40,0) 35

> 56 0 (0,0) 0 (0,0) 5 (41,7) 7 (58,3) 12

Phổ thông 1 (8,3) 2 (16,7) 6 (50,0) 3 (25,0) 12 Trung cấp Trình độ 1 (2,5) 6 (15,0) 20 (50,0) 13 (32,5) 40 3 /Cao đẳng 0,908 SL(%) Đại học 0 (0,0) 6 (15,8) 21 (55,3) 11 (28,9) 38

Sau đại học 0 (0,0) 1 (14,3) 3 (42,9) 3 (42,9) 7

< 4 triệu 0 (0,0) 1 (6,7) 8 (53,3) 6 (40,0) 15

Mức thu 4 - 8 triệu 2 (4,5) 8 (18,2) 19 (43,2) 15 (34,1) 44 4 nhập 0,727 SL(%) 8 - 15 triệu 0 (0,0) 5 (15,6) 20 (62,5) 7 (21,9) 32 > 15 triệu 0 (0,0) 1 (16,7) 3 (50,0) 2 (33,3) 6

63 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Có sự khác biệt giữa nam và nữ Qua kết quả nghiên cứu ở trên để đối với hành vi tái chế, tái sử dụng các giải quyết các vấn đề liên quan đến môi loại sản phẩm, vật dụng trong gia đình trường và hướng người dân đến hành vi (P = 0,001 < 0,05). Hành vi tái chế tiêu dùng xanh tại Quận Bắc Từ Liêm thuộc mức độ khá và tốt của nữ giới trong thời gian tới cần thực hiện một số chiếm tỷ lệ cao hơn so với nam giới. các giải pháp chính như sau: Tuy nhiên vẫn còn một số người thuộc Thứ nhất, tăng cường các hoạt động mức độ kém chiếm 6,1% (là nam giới). tuyên truyền, giáo dục, khuyến khích Điều này cho rằng phụ nữ cũng chính người dân tham gia các tổ chức, đoàn là người hay quan tâm đến các chương thể nhằm nâng cao nhận thức về môi trình như quyên góp sách báo, quần áo trường, và lợi ích của việc “tiêu dùng cũ. Tương tự như vậy, có sự khác biệt xanh”, nâng cao nhận thức cho người giữa các độ tuổi đối với hành vi tái chế, dân về tiêu dùng bền vững. Chính quyền tái sử dụng các vật dụng trong gia đình Quận cần kết hợp với các cơ quan đoàn (P = 0,002 < 0,05). Độ tuổi từ 18 - dưới thể thực hiện các giải pháp tuyên truyền 35 tuổi thì tỷ lệ người dân có hành vi như: thường xuyên đưa tin về tiêu dùng tái chế, tái sử dụng thuộc mức độ khá là xanh trên hệ thống phóng thanh hoặc cao nhất (trên 40%), mức độ trung bình lồng ghép vào các buổi họp khu phố. chiếm tỷ lệ không nhỏ 21,3% (từ 18 tuổi Thứ hai, chính quyền Quận cần - dưới 35 tuổi) và 33,3% (dưới 18 tuổi). thường xuyên tổ chức các buổi tập Đối với độ tuổi từ 55 tuổi trở lên thì mức huấn tại địa bàn nhằm hướng dẫn cách độ tốt chiếm tỷ lệ cao nhất (58,3%) và nhận biết sản phẩm an toàn, thân thiện không ai thuộc mức độ kém, trung bình. với môi trường; cách sử dụng tiết kiệm Nhìn chung với độ tuổi từ 35 trở lên là năng lượng, tái chế, tái sử dụng các loại những người hay có hành vi tái chế, tái sản phẩm, vật dụng của người dân, cách sử dụng. Vì với độ tuổi trung niên và thức phân loại rác tại nguồn và cách người già thì họ có nhiều thời gian để thức xử lý chất thải rắn trong sinh hoạt quan tâm cũng như việc tiết kiệm lại hàng ngày đặc biệt hướng tới đối tượng nhưng vật phẩm có thể tái sử dụng vào phụ nữ. những mục đích khác trong gia đình. Thứ ba, Thành phố Hà Nội, Quận Các yếu tố còn lại như mức thu Bắc Từ Liêm và các đơn vị cung cấp các nhập, trình độ đều không ảnh hưởng đến sản phẩm thân thiện với môi trường, tiêt hành vi tái chế, tái sử dụng vật dụng ( kiệm năng lượng cần tăng cường hoạt P-Value (mức thu nhập) = 0,727 > 0,05, động khảo sát nhu cầu thực tế để lắp P-Value (trình độ) = 0,908 > 0,05, tương đặt cung cấp nhằm phục vụ nhu cầu của ứng) người dân. Đồng thời, cần có phương án Nhìn chung theo kết quả khảo sát chính sách hỗ trợ giá cho các sản phẩm phần lớn người dân tại quận Bắc Từ thân thiện và không gây ô nhiễm môi Liêm, thành phố Hà Nội đều có hành vi trường. tái chế, tái sử dụng thuộc mức độ khá Thứ ba, nâng cao thu nhập, cải và tốt. thiện đời sống cho người dân. Cần có 3.4. Giải pháp nhằm hướng người những giải pháp giúp người dân tăng dân đến hành vi tiêu dùng xanh thu nhập và cải thiện chất lượng cuộc 64 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu sống như: chuyển đổi cơ cấu kinh tế Có TÀI LIỆU THAM KHẢO các chính sách ưu đãi về tài chính để hỗ [1]. Hoàng Thị Bảo Thoa (2016). Xu trợ người dân trong hoạt động sản xuất hướng TDX trên thế giới và hàm ý đối với và phát triển kinh tế gia đình. Việt Nam. Luận án tốt nghiệp, Trường Đại học Quốc Gia Hà Nội. 4. Kết luận [2]. Green, W.H (2003). Economic th Kết quả điều tra cho thấy đa số Analysis, 5 edition, Upper Saddle River NJ: Prentice-Hall. người dân đồng ý với những quan điểm [3]. Nguyễn Thị Diệu Quỳnh (2013). đúng đắn về môi trường và cách thức Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới hành bảo vệ môi trường. Đối với những người vi tiêu dùng sản phẩm túi thân thiện với đã từng nghe về TDX hầu hết người môi trường của siêu thị BIG C Huế. Trường dân đều hiểu biết đúng về bản chất và Kinh tế Huế. ý nghĩa của hành vi TDX. Nhận thức về [4]. Nguyễn Trọng Hoài (2015). Tiếp TDX có ảnh hưởng rõ rệt đối với việc cận tăng trưởng xanh cho khu vực đồng bằng Sông Cửu Long. Tp.Hồ Chí Minh. thực hành hành vi TDX. Kết quả phân [5]. Nhóm nghiên cứu (2016). Hành tích cho thấy rằng trình độ học vấn và vi tiêu dùng bền vững của cộng đồng dân tại mức thu nhập là hai yếu tố ảnh hưởng Thành phố Hồ Chí Minh - Điển cứu quận Bình đến nhận thức về tiêu dùng xanh. Thạnh và quận Bình Tân. TP. Hồ Chí Minh. Việc sử dụng năng lượng tái tạo [6]. Nguyễn Hữu Thụ (2014). Hành vi của người dân tại khu vực nghiên cứu tiêu dùng xanh của người Hà Nội. vẫn còn thấp, mặc dù chúng có hiệu quả [7]. Thủ tướng Chính Phủ (2016). Quyết định 76/QĐ-TTg về việc phê duyệt về trong việc tiết kiệm chi phí cũng như Chương trình hành động quốc gia về sản bảo vệ môi trường. Khảo sát cũng chỉ xuất và tiêu dùng bền vững đến năm 2020, ra những kết quả tích cực trong hành vi tầm nhìn đến năm 2030. tiết kiệm năng lượng. Yếu tố giới tính [8]. Thủ tướng Chính Phủ (2012). và trình độ là hai yếu tố có ảnh hưởng Quyết định số 1393/QĐ-TTg về Phê duyệt rõ rệt lên hành vi sử dụng năng lượng Chiến lược Quốc gia về Tăng trưởng xanh tiết kiệm. thời kỳ 2011 - 2020 và tầm nhìn 2050. Tất cả các hộ gia đình trên địa bàn [9]. Thủ tướng Chính Phủ (2014). đều đang sử dụng dịch vụ thu gom rác. Quyết định số 403/QĐ-TTg về Kế hoạch Hoạt động này được tổ chức rất tốt, hành động quốc gia về Tăng trưởng xanh giai đoạn 2014 - 2020. đồng thời ý thức của người dân trong hoạt động thu gom rác thải bảo vệ môi [10]. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2009). Số 253/QĐ-BTNMT về Quyết định trường cho thấy tín hiệu tích cực. Hoạt về việc phê duyệt chương trình cấp nhãn động phân loại rác tại nguồn tuy có sinh thái. nhiều ý nghĩa những vẫn là khái niệm [11]. Quốc hội (2014). Luật bảo vệ mới mẻ, được ít gia đình áp dụng do môi trường số 55/2014/QH13. nhiều nguyên nhân khác nhau. Hành vi [12]. UBND Quận Bắc Từ Liêm tái chế, tái sử dụng sản phẩm, vật dụng (2016). Báo cáo liên ngành thực hiện các sau khi sử dụng được nhiều người dân chỉ tiêu dân số 6 tháng đầu năm 2016. áp dụng với mức độ cao. Kết quả phân tích cho thấy giới tính và trình độ có ảnh BBT nhận bài: 16/4/2018; Phản biện hưởng lớn tới hành vi phân loại rác tại xong: 25/5/2018 nguồn của người dân. 65 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARINE VÀ MUSKINGUM DỰ BÁO THỦY VĂN LƯU VỰC SÔNG KỲ LỘ TỈNH PHÚ YÊN Võ Anh Kiệt1,2, Bùi Văn Chanh2 1Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội. 2Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ, Trung tâm KTTV Quốc gia. Tóm tắt Kỳ Lộ là con sông lớn thứ hai của tỉnh Phú Yên, trải rộng trên hai huyện Đồng Xuân và Tuy An. Diễn biến lũ và ngập lụt rất nghiêm trọng, hàng năm xuất hiện từ 2 đến 3 trận lũ lớn gây hậu quả nghiêm trọng, đặc biệt là trận lũ lịch sử năm 2009 đã xóa sổ một số làng mạc ven sông của huyện Đồng Xuân. Lưu vực sông Kỳ Lộ cũng như các lưu vực sông khác khu vực Miền Trung có địa hình rất dốc, lưu vực sông ngắn nên thời gian lũ lên nhanh, xuống nhanh, dòng chảy mạnh, độ ngập sâu lớn. Ngoài ra đặc điểm thổ nhưỡng, thảm phủ, mưa phân hóa rất mạnh theo không gian. Với đặc điểm như trên, việc ứng dụng mô hình thủy văn thông số tập trung sẽ rất hạn chế do thông số địa hình, thảm phủ, thổ nhưỡng, mưa đã được trung bình hóa. Để nâng cao độ chính xác mô phỏng, năng lực dự báo ở địa phương cần nghiên cứu ứng dụng mô hình mưa dòng chảy thông số phân bố, đặc biệt là mô hình phân bố vật lý. Loại mô hình này có khả năng mô phỏng, đánh giá tác động của các yếu tố địa hình, thổ nhưỡng, thảm phủ và mưa chi tiết theo không gian. Dòng chảy sườn dốc được diễn toán bằng mô hình Marine, quá trình lưu lượng tiếp tục được diễn toán bằng mô hình Muskingum. Nhóm tác giả đã nghiên cứu xây dựng mô hình Muskingum và tích hợp với mô hình Marine để mô phỏng liên tục quá trình dòng chảy trên lưu vực sông Kỳ Lộ, dự báo cho tại trạm thủy văn Hà Bằng. Kết quả dự báo thử trong trận lũ trung tuần tháng 11 năm 2016 cho kết quả tốt, làm cơ sở nâng cao chất lượng dự báo thủy văn cho Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ và Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Phú Yên. Từ khóa: Marine; Kỳ Lộ; Tích hợp bộ mô hình. Abstract Applying for Marine and Muskingum integration models for hydrology forecasting on Ky Lo basin of Phu Yen province Ky Lo is a second largest basin of Phu Yen province that is spread on Dong Xuan and Tuy An district. Processing of flooding and unindation are serious, there are from 2 to 3 big floods each year that cause consequence been serious. Special, the biggest flood that cause some villages on Dong Xuan district was deleted in 2009. Ky Lo basin and almost basin on Center Region which are very slope and short topography so that flood is up fast, down fast, strong flow, serious depth unindation. Otherwise, feature of soil, forest, rainfall are differentiated according to space. Whereby, applying concentrated hydrology model is very restriction because basin parmater include topography, soil, forest that are averaged. To rise accurate simulation and ability forecasting so applying distributed rainfall - run off model is very necessary, specially applying distributed physical model. The model is ability simulation and calculation some factor include topography, soil, forest and rainfall according to space. Run off on slope is simulated by Marine model, discharge in river is simulated 66 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu by Muskingum model. This model was built and iterated with Marine model to simulate continuous flow on Ky Lo basin and forecasting hydrogy at Ha Bang station. The result of experiment forecasting for the flood on middle November in 2016 is good. The models are tools which help raise forecasting quality for South Center Regional Hydro - Meteorologycial Center, Phu Yen Province Hydro - Meteorological Center. Keywords: Marine; Ky Lo; Iterating models. 1. Mở đầu [2] liên kêt cac ô lươi lại ơ v i nhau theo Lưu vực sông Kỳ Lộ nằm trong hướng chảy tạo mạng sông và tinh toan khoảng 13o09’15” - 13o46’40” vĩ độ bắc, dong chay tại cưa ra cua cac lưu vưc. 108o42’08” - 109o19’08” kinh độ đông. Một số nét cơ bản của mô hình Phía Bắc giáp lưu vực sông Hà Thanh, MARINE: phía Tây và phía Nam giáp lưu vực sông Lưu vực được chia theo lưới ô Ba, phía Đông giáp Biển Đông. Lưu vực vuông. Phương trình liên tục được sử trải rộng trên các huyện Đồng Xuân và dụng để tính giá trị mực nuớc trong mỗi Tuy An của tỉnh Phú Yên và một phần ô. Lượng mưa rơi trên lưu vực được cho phía Tây và Tây bắc nằm ở huyện Vân vào như thành phần nguồn của phương Canh tỉnh Bình Định, huyện KrongChro trình liên tục. và Krongpa tỉnh Kon Tum. Diện tích 2 Tốc độ dòng chảy mặt trên lưu lưu vực tính đến cửa biển là 2058 km , vực được xác định bằng phương trình chiều dài sông chính 103km, chiều rộng sóng khuyếch tán (bỏ thành phần gia tốc bình quân lưu vực 15,8km, mật độ sông địa phương và gia tốc đối lưu chỉ giữ suối 0,14 km/km2. lại thành phần áp lực, trọng lực, ma sát Sông Kỳ Lộ là sông lớn thứ 2 ở trong phương trình Saint-Venant. tỉnh Phú Yên, phần thượng lưu có tên là Tốc độ dòng chảy ngầm (sub- sông La Hiêng, bắt nguồn từ núi To Net surface velocity) được xác định bằng (1030m) ở xã Đăk Song huyện Krong công thức Chro tỉnh Gia Lai, chảy theo hướng bắc tây bắc vào địa phận tỉnh Phú Yên ở xã us = I.Ks Phú Mỡ huyện Đồng Xuân rồi chuyển Trong đó: hướng tây bắc- đông nam qua thôn Phú I hệ số độ dốc của đất; Ks hệ số dẫn Mỹ, xã An Dân chia làm hai nhánh thuỷ lực (hydraulic conductivity) (sông Cái và sông Nhân Mỹ), nhánh - Hệ số thấm là hàm số phụ thuộc sông Cái sau khi chảy qua quốc lộ 1A vào mực nước trong từng ô. tiếp tục chia làm hai nhánh (sông Cái và sông Hà Yến), sông Cái và sông Nhân - Dòng chảy trong sông được xác định Mỹ đổ ra cửa Bình Bá, còn sông Hà Yến bằng hệ phương trình Saint-Venant đầy đủ đổ ra đầm Ô Loan. với các hàm lưu lượng gia nhập khu giữa được xác định từ các lưu vực liền kề. Mô hinh thuy văn MARINE đươc viêt băng ngôn ngư Fortran 9.0. Mô Ta thấy rằng mô hình MARINE có hinh chia toàn bộ lưu vực nghiên cứu thể áp dụng để tính toán dự báo tốt các thành cac ô lươi vuông co kich cơ băng cơn lũ sinh ra do mưa trên lưu vực. nhau. Mô hinh tinh toan dong chay dưa Để xác định các thông số của mô trên phương trinh bao toàn khôi lương hình ta cũng phải dựa trên các bản đồ và phương thưc thâm Green Ampt. Môi địa hình số cùng với DEM, bản đồ phân ô lươi co thông sô riêng, nhân một gia trị loại đất, bản đồ hiện trạng sử dụng đất, mưa và dong chay đươc hinh thành trên số liệu địa hình của sông (mặt cắt ngang, tưng ô. Cuôi cung, mô hinh MARINE trắc dọc). 67 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 1: Bản đồ địa hình lưu vực sông Kỳ Lộ

Hình 2: Sơ đô tông quat cua mô hinh MARINE 2. Ứng dụng mô hình MARINE tạo 6 bản đồ làm đầu vào cho mô hình dự báo lưu vực sông Kỳ Lộ MARINE gồm: (1) bản đồ độ dốc, (2) hướng chảy, (3) hội tụ nước, (4) mạng 2.1. Thiết lập mô hình MARINE lưới sông, (5) đường phân nước và (6) Dữ liệu đầu vào cho mô hình độ dài dòng chảy [1]. Để thuận tiện cho MARINE gồm bản đồ mô hình số độ việc xác định hệ số cản dòng chảy (hệ cao (DEM), bản đồ đất, bản đồ lớp phủ số nhám), toàn bộ bản đồ thảm phủ các thực vật, mạng lưới sông suối, lượng tỉnh được phân thành 13 nhóm thảm phủ mưa giờ phân bố theo không gian. Bản chính theo cách phân loại của tổ chức đồ DEM độ phân giải 90 x 90m lưu vực khoa học Mỹ (U.S. Geological Survey) sông Kỳ Lộ được sử dụng để dẫn suất [1]. Bản đồ thảm phủ có tỷ lệ 1:50.000. 68 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Ban đầu bản đồ ở dạng Vector cấu tạo Canh (2), Đa Lộc (3) , Phú Mỡ (4), Sơn bởi các vùng khép kín - polygon, sau Hội (5), Hà Bằng (6), chi tiết như trong đó được đưa về dạng Raster. Bản đồ hình 6. Chuỗi số liệu từ ngày 7 đến 12 sử dụng đất tỷ lệ 1/50.000 với tên đất tháng 11 năm 2010 được sử dụng để được phân loại theo FAO-UNESCO và hiệu chỉnh bộ thông số và từ ngày 19 được sử dụng để tính toán tổn thất do thấm theo phương pháp Green & Ampt đến 22 tháng 10 năm 2011 để kiểm định [1]. Số liệu thời đoạn 1 giờ gồm: dòng bộ thông số mô hình. Dữ liệu mưa phân chảy trạm thủy văn Hà Bằng và lượng bố không gian được xử lý theo phương mưa tại các trạm Xuân Quang (1), Vân pháp đa giác Thiessen.

Hình 3: Bản đồ DEM lưu vực Hình 4: Bản đồ đất lưu vực sông sông Kỳ Lộ Kỳ Lộ

Hình 5: Bản đồ lớp phủ lưu vực sông Hình 6: Bản đồ chia đa giác Thiessen lưu Kỳ Lộ vực sông Kỳ Lộ

69 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bảng 1. Phân loại thảm phủ Bộ thông số mô hình MARINE Tên loại thảm phủ ID gồm hệ số nhám Manning (thông số Rừng ổn định: lá rộng, lá kim, tre nứa 1 nhạy), độ rỗng và mao dẫn thủy lực của Rừng non: lá rộng, lá kim, tre nứa 2 đất được hiệu chỉnh bằng phương pháp Rừng cây bụi 3 thử sai. Đánh giá kết quả hiệu chỉnh và Rừng thưa 4 kiểm định bằng chỉ tiêu Nash đạt 92,9% Cây bụi trồng thành rừng 5 và 97,1%; đạt loại tốt theo tiêu chuẩn Cây thân gỗ trồng không thành rừng 6 của WMO. Cây bụi trồng không thành rừng 7 Cỏ 8 Bảng 3a. Bộ thông số mô hình MARINE Lúa 9 Tên loại thảm phủ Manning Màu 10 Rừng ổn định: lá rộng, lá kim, 0.047 tre nứa Bảng 2. Phân loại đất Cây thân gỗ trồng không 0.050 Tên loại đất ID thành rừng Cát 20 Cây bụi trồng không thành 0.045 Mùn cát 25 rừng Cát mùn 3 Bảng 3b. Bộ thông số mô hình MARINE Mùn 4 (tiếp) Phù sa mùn 5 Sét pha cát mùn 30 Dẫn Sét mùn 35 Tên loại đất Mao dẫn thủy Sét phù sa mùn 40 lực Sét pha cát 45 Phù sa mùn 0.501 166.8 Sét phù sa 50 Sét mùn 0.464 208.8 Sét 12 0.471 273.0 Núi đá 13 Sét phù sa mùn Đất trơ sỏi đá 1 Sét pha cát 0.430 239.0

Hình 7: Quá trình lưu lượng hiệu chỉnh 70 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 8: Quá trình lưu lượng kiểm định 2.2. Thiết lập mô hình Muskingum hình Muskingum từ 0.0352 đến 0.0357. Mô hình Muskingum được xây Chiều rộng trung bình đoạn sông được dựng bằng ngôn ngữ lập trình Fortran 90 đo từ bản đồ địa hình tỷ lệ 1/10.000, hệ để kết nối sản phầm đầu ra của mô hình tọa độ VN 2000 do Bộ Tài nguyên và MARINE và diễn toán dòng chảy các Môi trường xây dựng năm 2006. Độ dốc đoạn sông đến trạm thủy văn Hà Bằng. trung bình đoạn sông được lấy bằng độ Căn cứ đặc điểm sông suối và bảng tra đốc địa hình của đoạn sông chảy qua và thủy lực M.F.Xripnut xác định được xác định từ bản đồ DEM lưu vực sông hệ số nhám cho sông Kỳ Lộ trong mô Kỳ Lộ.

Hình 9: Code mô hình Muskingum 71 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 10: Đường lưu lượng tính toán và thực đo trận lũ dự báo thử năm 2016 2.3. Kết nối mô hình toán được hiệu chỉnh, kiểm định, dự báo lại đạt Trung tâm của kết nối các mô hình kết quả tốt theo tiêu chuẩn của WMO. toán là mô hình MARINE làm đầu vào - Mô hình MARINE là loại mô cho mô hình Muskingum và đầu ra là sản hình thủy văn thông số phân bố vật phẩm dự báo tại trạm Hà Bằng. Tuy nhiên lý mô phỏng bản chất vật lý của dòng MARINE là mô hình có khối lượng dữ chảy, có khả năng tính toán mô phỏng liệu tính nhiều, chi tiết và phức tạp nhất. tốt dòng chảy lũ, cần được nghiên cứu Mô hình MARINE tính toán dòng chảy và ứng dụng rộng rãi trong thời gian tới. sườn dốc cho các đoạn sông, sau đó kết - Đầu vào của mô hình rất phức tạp, nối với mô hình Muskingum để diễn toán cơ sở dữ liệu lớn, để nâng cao hiệu quả dòng chảy của các đoạn sông đến cửa ra. sử dụng cần xây dựng chương trình xử lý, Với những đoạn sông phía thượng lưu tính toán cơ sở dữ liệu trên nền ArcGIS. trạm thủy văn Hà Bằng không có dữ liệu - Mô hình sử dụng lượng mưa phân mặt cắt, dòng chảy ở những đoạn sông bố theo không gian và thời gian, để phát này phải diễn toán bằng phương pháp Muskingum là phù hợp nhất. huy hơn nữa hiệu quả của mô hình cần nghiên cứu xây dựng và phát triển công 3. Dự báo thử nghiệm lũ trên lưu cụ xử lý mưa theo không gian, nâng cao vực sông Kỳ Lộ chất lượng dự báo định lượng mưa viễn Ứng dụng bộ mô hình tích hợp để thám (radar, ảnh mây vệ tinh,…), tăng dự báo thử tại trạm thủy văn Kỳ Lộ, qua độ phân giải của mô hình số trị. đánh giá kết quả dự báo thử với chuỗi TÀI LIỆU THAM KHẢO số liệu từ 01h ngày 01 tháng 11 đến 19h [1]. Nguyễn Lan Châu, Đặng Thanh Mai, ngày 11 tháng 11 năm 2016 bằng chỉ Trịnh Thu Phương (2005). Các bài toán trong tiêu Nash đạt 94,2%; đạt loại tốt theo việc ứng dụng mô hình thủy văn MARINE để mô tiêu chuẩn của WMO. phỏng và dự báo lũ sông Đà. Hội nghị Khoa học Công nghệ và phục vụ dự báo Khí tượng thủy 4. KẾT LUẬN văn lần thứ VI. - Bộ thông số của mô hình gồm hệ số [2]. Bùi Văn Chanh, Trần Ngọc Anh nhám, độ rỗng và mao dẫn thủy lực được (2016). Tích hợp bộ mô hình dự báo thủy văn lưu vực sông Trà Khúc. Tạp chí Khoa học hiệu chỉnh bằng phương pháp thử sai, kết ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi hợp với bản đồ thảm phủ và loại đất để dẫn trường, Tâp 32, Sô 3S, tr. 20 - 25. suất ra bản đồ hệ số nhám Manning, mao dẫn, độ rỗng thủy lực bão hòa, lực mao BBT nhận bài: 15/12/2017; Phản biện dẫn, lượng trữ, độ ẩm ban đầu. Bộ thông số xong: 08/2/2018 72 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA ĐẬP DÂNG NƯỚC TRONG VIỆC PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI KHU VỰC HẠ LƯU SÔNG HỒNG - SÔNG THÁI BÌNH Vũ Văn Lân, Nguyễn Hồng Lân Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Suy thoái tài nguyên nước do tác động của con người và biến đổi khí hậu toàn cầu. Theo dự báo đến năm 2025 nguồn nước của Việt Nam sẽ bị giảm đi khoảng 40 tỷ m3, trong đó lượng nước mùa khô có thể giảm khoảng 13 tỷ m3. Với sức ép về gia tăng dân số và phát triển kinh tế xã hội, nhu cầu sử dụng nước ngày một tăng lên về số lượng và đa dạng về chất lượng, mặc dù nhu cầu nước nông nghiệp có xu thế giảm đi, nhưng nước cho duy trì môi trường sinh thái, phát triển các hệ thủy sinh, chăn nuôi, nước cho sinh hoạt và công nghiệp tăng lên sẽ là một áp lực không nhỏ, trong khi xu thế nguồn nước đến từ mưa cũng có xu thế giảm. Vấn đề nghiên cứu dòng chảy mùa kiệt và các giải pháp khoa học công nghệ tương ứng cần phải được chú trọng, đầu tư một cách đúng mức. Do vậy việc đánh giá hiện trạng dòng chảy của hệ thống sông Hồng - sông Thái Bình và mô phỏng chế độ dòng chảy trong mùa kiệt khi đề xuất xây dựng một số đập ngăn sông nhằm giữ nước ngọt, tăng mực nước dọc sông phục vụ lấy nước cho tưới và các hoạt động kinh tế xã hội khác và giảm xâm nhập mặn ở hạ lưu là rất cần thiết. Từ khóa: Dự trữ nước ngọt; Nước ngọt; Đập dâng nước; Mô hình Abstract Assement the role of rive water dams in social economic development in downstream areas of river system Red - Thai Binh river Water resource degration results from human impact and more seriously infected by global climate change. In forecast, by 2025, water resources in Viet Nam will be reduced by about 40 billion m3. In dry season, water volumn can be reduced by about 13 billion m3. With the pressure of population growth and socio - economic development, the demand for agricultural water might reduced but water for the ecological environment, the development of aquatic systems, animal husbandry and for daily life and industry might increased, that will make a pressure in water resources, while the trend of rain water source also tends to decrease. In this study, the flow and flow regime of the river system Red and Thai Binh rivers were simulated in the dry season. After that, the sudy recomends the construction of river dams to keep fresh water, to increase water levels for irrigation and other socio-economic activities, and to reduced downstream saline intrusion. Keywords: Water resources; Fresh water; River dams; Model 1. Mở đầu do Trái Đất nóng lên, lượng mưa giảm Kết quả tính toán nhu cầu dùng thấp, bốc hơi lớn hơn, trong khi nhu cầu dùng nước cho các hoạt động kinh tế xã nước trong những thập kỷ tới ở đồng hội ngày càng tăng lên cùng với nhịp bằng Bắc Bộ cho thấy sẽ xảy ra hiện độ phát triển kinh tế xã hội, đặc biệt là tượng thiếu nước ngọt trầm trọng. nhu cầu nước cho nông nghiệp [5]. Theo Nguyên nhân thì có nhiều, nhưng sâu xa tính toán nhu cầu hiện tại đối với vùng là do nguồn sinh thủy có xu thế giảm đi đồng bằng sông Hồng vào khoảng 24 tỷ 73 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu m3 nước; đến năm 2020 nhu cầu sẽ là phục vụ phát triển kinh tế xã hội cho các

31 tỷ m3 nước và đến năm 2050 nhu cầu tỉnh hạ lưu là một hướng tiếp cận để giải này sẽ tăng lên đến 36 tỷ m3 nước. Như quyết vấn đề cạn kiệt hiện nay và đưa ra vậy, bức tranh thiếu hụt nguồn nước đối những giải pháp khả khi, hữu hiệu nhằm với đồng bằng sông Hồng đã khá rõ ràng từng bước giải quyết tình trạng thiếu [2]. Theo tính toán cân bằng nguồn nước nước về mùa kiệt. thì trong những thập kỷ tới ở Đồng bằng 2. Phương pháp nghiên cứu Bắc Bộ sẽ xảy ra hiện tượng thiếu nước ngọt trầm trọng [5]. Nguyên nhân là do 2.1. Mô hình MIKE11 - Modul HD nhu cầu dùng nước cho nông nghiệp, MIKE11 là một phần mềm kỹ thuật công nghiệp, dân sinh và bảo vệ môi chuyên dụng mô phỏng lưu lượng, chất trường tăng cao theo nhịp độ phát triển lượng nước và vận chuyển bùn cát ở cửa kinh tế xã hội, trong khi nguồn cung cấp sông, sông, hệ thống tưới, kênh dẫn và nước từ các con sông chính như sông các hệ thống dẫn nước khác. MIKE11 Đà, sông Thao, sông Lô đều chung tình là công cụ lập mô hình động lực một trạng khô hạn. Trong tính toán cân bằng chiều, thân thiện với người sử dụng nước cho các hồ chứa thượng nguồn vẫn nhằm phân tích chi tiết, thiết kế, quản chưa xem xét hết các yếu tố khác như lý và vận hành cho sông và hệ thống chiều hướng cực đoan của thời tiết do kênh dẫn đơn giản và phức tạp. Với môi biến đổi khí hậu, việc khai thác kiệt quệ trường đặc biệt thân thiện với người dòng chảy trên các hồ chứa thượng lưu sử dụng, linh hoạt và tốc độ, MIKE11 mà Trung Quốc đã và đang xây dựng. cung cấp một môi trường thiết kế hữu Như vậy, song song với việc nghiên cứu hiệu về kỹ thuật công trình, tài nguyên dòng chảy lũ cho hệ thống sông Hồng- nước, quản lý chất lượng nước và các sông Thái Bình, vấn đề nghiên cứu dòng ứng dụng quy hoạch. Mô đun mô hình chảy kiệt và các giải pháp khoa học công thuỷ động lực (HD) là một phần trung nghệ tương ứng đã đến lúc cần phải tâm của hệ thống lập mô hình MIKE 11 được chú trọng, đầu tư một cách đúng và hình thành cơ sở cho hầu hết các mô mức. Theo kết quả tính toán của ủy ban đun bao gồm: dự báo lũ, tải khuyếch thế giới về đập, việc sử dụng tổng hợp tán, chất lượng nước và các mô đun vận nguồn nước theo hướng đa mục tiêu chuyển bùn cát. Mô đun MIKE11 - HD mang lại hiệu quả rất lớn, việc xây dựng giải các phương trình tổng hợp theo các công trình điều tiết trên sông nhằm phương đứng để đảm bảo tính liên tục khai thác tối đa nguồn lợi của chúng có và bảo toàn động lượng (phương trình một ý nghĩa chiến lược quan trọng trong Saint - Venant) [1]. phát triển kinh tế - xã hội. Phương trình cơ bản cho tính Trong bối cảnh diễn biến phức tạp toán thuỷ lực của khí hậu đã ảnh hưởng lớn đến quá trình phát triển kinh tế xã hội vùng hạ Hệ phương trình cơ bản của lưu sông Hồng như các vấn đề hạn hán, MIKE11 là hệ phương trình Saint - xâm nhập mặn vì vậy cần có nghiên cứu Venant viết cho trường hợp dòng về sự cần thiết của việc xây dựng công chảy một chiều trong lòng kênh dẫn trình điều tiết nước trên hệ thống sông hở, bao gồm: Hồng - sông Thái Bình vào mùa cạn + Phương trình liên tục là: 74 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

∂Q ∂A q: Lưu lượng nhập lưu + = q (1) ∂x ∂t α: Hệ số động năng + Phương trình động lượng có dạng: β: Hệ số phân bố lưu tốc g: Gia tốc trọng trường g= 9.81 m/s2 (2) C: Hệ số Sê-di Trong đó: Phương pháp giải: Q: Lưu lượng qua mặt cắt (m3/s) Mô hình MIKE11 sử dụng phương R: Bán kính thủy lực pháp sai phân hữu hạn 6 điểm ẩn Abbott. 2 A: Diện tích mặt cắt ướt (m ) Để giải hệ phương trình Saint - Venant. x: Chiều dài theo dòng chảy (m) Sơ đồ sai phân ẩn 6 điểm như sau (hình t: Thời gian tính toán (s) 3.1a; 3.1b):

Sơ đồ sai phân hữu hạn 6 điểm ẩn Sơ đồ sai phân 6 điểm ẩn Abbott trong mặt Abbott (a) phẳng x~t Hình 3.1: Sơ đồ giải của MIKE11-HD 2.2. Điều kiện biên và điều kiện nước, lưu lượng tại thời điểm bắt đầu ban đầu tính toán trên khu vực nghiên cứu. Nếu Điều kiện biên: Các điều kiện biên chọn được giá trị phù hợp thì quá trình gồm có điều kiện mực nước theo thời tính toán sẽ ổn định nhanh hơn. Thông gian và lưu lượng theo thời gian tại vị trí thường bắt đầu tính toán ta lấy lưu lượng các mặt cắt khống chế cửa ra và cửa vào hoặc mực nước bằng với các giá trị thực của đoạn sông tính toán. đo tại các trạm quan trắc. Điều kiện ban đầu: Các điều kiện Toàn bộ 219 mặt cắt sông Đáy đo ban đầu bao gồm các điều kiện về mực năm 2009 Bảng 1. Thống kê tài liệu địa hình sử dụng cho mô phỏng

TT Tên sông Năm đo Chiều dài (m) Số mặt cắt 1 Đà 2000 55000 47 2 Lô 2000, 2008 137755 65 3 Gâm 2000 39300 10 4 Chảy 2000 1500 2 5 Thao 2000 71923 35 6 Thao - Hồng 2000 26000 27 7 Phó Đáy 2000 28350 8

75 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

8 Hồng 2000, 2006, 228953 94 9 Đuống 2000 56740 32 10 Đáy 2009 247564 219 11 Hoàng Long 2000 22150 7 12 Đào 2000 25240 9 13 Ninh Cơ 2000 43450 25 14 Luộc 2000 62800 34 15 Hóa 2000 36650 19 16 Trà Lý 2000 59300 34 17 Cầu 2000 137420 47 18 Thương 2000 87650 32 19 Lục Nam 2000 53150 15 20 Thái Bình 2000, 2009 90970 51 21 Kinh Thầy 2000, 2009 45750 25 22 Kinh Môn 2000, 2009 35450 17 23 Văn Úc 2000, 2009 34961 20 24 Gùa 2000, 2009 1367 3 25 Mía 2000, 2009 1350 2 26 Mới 2000, 2009 2300 3 27 Lai Vu 2000, 2009 24750 13 28 Lạch Tray 2000 40727 24 29 Cấm 2000 24240.27 13 30 Đá Bạch 2000 20550 12 Tài liệu thủy văn Biên dưới là quá trình mực nước +) Điều kiện biên thực đo tại các trạm khống chế phía hạ lưu như đã nêu ở trên với bước thời gian Số liệu biên dùng trong tính toán 1 giờ và gồm các biên Do Nghi (Sông gồm số liệu biên trên (Q), biên dưới Đá Bạch), Cửa Cấm (sông Cấm), Kiến (H), và biên dùng nước (Q). Biên trên An (Sông Lạch Tray), Quang Phục (Văn là số liệu quá trình dòng chảy thực đo Úc), sông Thái Bình, Định Cư (Trà Lý); tại các trạm khống chế phía thượng Ba Lạt (Hồng), Phú lễ (Ninh Cơ), Như lưu trên các nhánh sông. Theo sơ đồ Tân (Đáy + Đào) hình 1, có thể thống kê có 10 biên trên Biên dùng nước: Căn cứ vào hệ như sau: Hàm Yên, Na Hang trên sông thống công trình lấy nước phục vụ các Lô (2); Hồ chứa Thác Bà trên sông hoạt động kinh tế xã hội điều tra từ các Chảy (1); Yên Bái trên sông Thao (1); tỉnh trong khu vực tính toán. Giá trị này Hồ Hòa Bình trên sông Đà (1); Thác được lấy theo kết quả nghiên cứu về nhu Bưởi, Cầu Sơn, Chũ trên các nhánh cầu nước khu vực đồng bằng lấy nước từ sông Thái Bình (3); Ba Thá, Bến Đế hệ thống sông Hồng - Thái Bình. Trong trên nhánh sông Đáy (2); Quảng Cư mô hình giá trị này được xem là phân bố (Phó Đáy) (1) đều dọc theo sông. 76 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 2: Sơ đồ hóa mạng lưới tính toán bao gồm các vị trí lấy nước trên sông Hồng - Thái Bình mô phỏng trên MIKE 11 Căn cứ vào lưới các trạm quan trắc và tình hình tài liệu, nhóm nghiên cứu sử dụng tài liệu thực đo của các trạm trong bảng 2 như là các trạm kiểm tra trong bước hiệu chỉnh và kiểm định mô hình tính. Bảng 2. Các trạm kiểm tra được sử dụng TT Tên trạm Tên sông Vị trí 1 Việt Trì (H) Hồng 15352 2 Sơn Tây(Q,H) Hồng 29487 3 Hà Nội (Q,H) Hồng 71682 4 Thượng Cát (Q,H) Đuống 3647 Bảng 3. Bảng tổng kết hệ số Nash trong quá trình hiệu chỉnh mô hình STT Trạm kiểm tra Sông Hệ số Nash 1 Việt Trì S.Hồng 0.95 2 Thượng Cát S.Đuống 0.975 3 Sơn Tây S.Hồng 0.958 4 Hà Nội S.Hồng 0.938 Bảng 4. Bảng tổng kết hệ số Nash trong quá trình kiểm định mô hình STT Trạm kiểm tra Sông Hệ số Nash 1 Việt Trì S.Hồng 0.906 2 Thượng Cát S.Đuống 0.902 3 Sơn Tây S.Hồng 0.922 4 Hà Nội S.Hồng 0.866

77 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 3: Kết quả hiệu chỉnh mực nước Hình 4: Kết quả hiệu chỉnh mực nước tính toán và thực đo trạm Việt Trì tính toán và thực đo trạm Thượng Cát

Hình 5: Kết quả hiệu chỉnh mực nước Hình 6: Kết quả hiệu chỉnh mực nước tính toán và thực đo trạm Sơn Tây tính toán và thực đo trạm Hà Nội

Hình 7: Kết quả kiểm định mực nước tính Hình 8: Kết quả kiểm định mực nước tính toán và thực đo trạm Việt Trì toán và thực đo trạm Sơn Tây

Hình 9: Kết quả kiểm định mực nước Hình 10: Kết quả kiểm định mực nước tính toán và thực đo trạm Hà Nội tính toán và thực đo trạm Thượng Cát

78 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

2.3. Kết quả hiệu chỉnh và kiểm Các giải pháp khả thi thì có nhiều định mô hình chẳng hạn như: Nghiên cứu xả nước Tiến hành hiệu chỉnh thông số mô tăng cường từ các hồ chứa thượng hình theo các bước trên với chuỗi tài liệu lưu vào những thời kỳ cần nước khẩn đồng bộ trong thời khoảng từ 1/12/2000 trương như đổ ải; Nghiên cứu thay đến 1/1/2001. Kết quả hiệu chỉnh được đổi cơ cấu cây trồng, mùa vụ; Quản vẽ thành các đường quá trình tại một lý và điều hành lấy nước dọc theo hệ số trạm kiểm tra trong các hình vẽ với thống; Xây dựng hệ thống các đập đường màu đen là đường mực nước tính dâng kết hợp với âu thuyền phía cửa toán và đường màu xanh là đường mực sông với mục tiêu dâng nước ngọt nước thực đo. phục vụ phát triển nông nghiệp, chặn xâm nhập mặn và phù hợp với hệ Qua quá trình hiệu chỉnh mô hình thống giao thông thủy. ta đã có được bộ thông số phù hợp, Tuy nhiên theo nguyên tắc giảm dùng bộ thông số này tiến hành chạy lượng xả phía thượng nguồn và giữ kiểm định mô hình cho thời đoạn kiệt từ nước ngọt cho phía hạ lưu, trong báo 1/12/2002 - 1/4/2003 cáo đưa giải pháp xây dựng đập ngăn Qua kêt qua tinh toan (các hình từ tại vùng cửa sông được xem xét và ve hiệu chỉnh/kiêm đinh mô hinh) ta mô phỏng. Cũng cần nhấn mạnh rằng thấy nhìn chung đường mực nước tính các mô phỏng chỉ xét với cùng 1 bộ toán và thực đo tương đối phù hợp với thông số đầu vào (giữ nguyên biên hệ số NASH đều lớn hơn 0.9. Như vậy, trên, biên dùng nước và biên dưới), vơi kêt qua kiêm đinh và thư nghiêm mô chỉ thay đổi vị trí đập, tổ hợp các đập hinh co thê dung đê mô phỏng và đánh và cao trình đỉnh đập và nghiên cứu giá vai trò của đập ngăn sông cho hạ lưu chưa đề cập đến các loại hình thức sông Hồng vào mùa kiệt phục vụ các đập dâng. Với ý tưởng đó xin trình mục tiêu đã đề ra trong nghiên cứu. bày tập kịch bản sử dụng cho mô 2.4. Đề xuất tập kịch bản, mô phỏng như dưới đây: phỏng và đánh giá vai trò của đập Kịch bản 1: Xây dựng đập dâng tại ngăn sông cho hạ lưu sông Hồng cuối sông Luộc (đoạn nối với sông Thái Từ kết hiện trạng khai thác sử dụng Bình) với các thông số sau: Cao trình nguồn nước mặt ở khu vực hạ lưu sông của đập dâng Z = + 2.5 m; Độ rộng mặt Hồng - Thái Bình ta thấy rằng mực nước đập (là khoảng cách giữa bờ trái và bờ dọc theo các sông xuống khá thấp gây phải): 137 m khó khăn cho việc cấp nước tự chảy và Kịch bản 2: Xây dựng đập dâng tại thậm chí là bơm phục vụ tưới, cho sinh cuối sông Đào (đoạn nối với sông Thái hoạt của nhân dân, giao thông và phát Bình và sông Văn Úc) với các thông số triển kinh tế xã hội, đồng thời mặn có sau: Cao trình của đập dâng Z = +1.5 m; điều kiện xâm nhập sâu vào trong sông. Độ rộng mặt đập (là khoảng cách giữa Do đó, vấn đề đặt ra là phải có các biện bờ trái và bờ phải): 330 m pháp giữ nước cho sông Hồng để cải Kịch bản 3: Xây dựng đập dâng thiện tình trạng cạn kiệt hiện nay. tại cuối Sông Đuống (đoạn nối với sông 79 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Thái Bình) với các thông số sau: Cao Kịch bản 4: Xây dựng đập ở cuối trình của đập dâng Z = +3 m; Độ rộng Sông Hồng với các thông số sau: Cao trình của đập dâng Z = +1.5 m; Độ rộng mặt đập (là khoảng cách giữa bờ trái và mặt đập (là khoảng cách giữa bờ trái và bờ phải): 466 m bờ phải): 467 m

Hình 11: Vị trí xây dựng các đập dâng 3. Kết quả mô phỏng trạm Thượng Cát và trạm Hà Nội thay đổi nhưng không đáng kể khi xây dựng 3.1. Kết quả mô phỏng kịch bản 1 đập trên sông Luộc. Mực nước tại ngã Khi xây dựng đập dâng giữ nước ba sông Đào, ngã ba sông Luộc, ngã ba trên sông Luộc ta kiểm tra sự thay đổi sông Trà Lý và cống Xuân Quan có sự mực nước tại các vị trí kiểm tra ta nhận thay đổi rõ rệt khi xây dựng đập trên thấy rằng mực nước tại trạm Việt Trì sông Luộc, có thời điểm chênh lệch mực và Sơn Tây có không thay đổi khi xây nước lên tới 0.791 m. Sự chênh lệch dựng đập trên sông Luộc. Mực nước tại mực nước được thể hiện qua hình sau:

Hình 12: Mực nước tại trạm Việt Trì Hình 13: Mực nước tại Trạm Sơn Tây

80 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 14: Mực nước tại trạm Thượng Cát Hình 15: Mực nước tại trạm Hà Nội

Hình 16: Mực nước tại Xuân Quan Hình 17: Mực nước tại ngã ba sông Luộc

Hình 18: Mực nước tại ngã ba sông Trà Lý Hình 19: Mực nước tại ngã ba sông Đào 3.2. Kết quả mô phỏng kịch bản 2 Khi xây dựng đập dâng giữ nước trên sông Đào ta kiểm tra sự thay đổi mực nước tại các vị trí: Trạm Việt Trì, trạm Sơn Tây, trạm Hà Nội, trạm Thượng Cát, ngã ba sông Đào, ngã ba sông Trà Lý và ngã ba sông Luộc. Mực nước tại các trạm Việt Trì, Hà Nội, Sơn Tây, Thượng Cát và cống Xuân Quan không thay đổi. Mực nước tại ngã ba sông Luộc và ngã ba sông Trà Lý thay đổi không đáng kể. Mực nước tại ngã ba sông Đào thay đổi rõ rệt, chênh lệch mực nước có thời điểm lên tới 0.298 m.

Hình 20: Mực nước tại trạm Việt Trì Hình 21: Mực nước tại Trạm Sơn Tây

81 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 22: Mực nước tại trạm Thượng Cát Hình 23: Mực nước tại trạm Hà Nội

Hình 24: Mực nước tại Xuân Quan Hình 25: Mực nước tại ngã ba sông Luộc

Hình 26: Mực nước tại ngã ba sông Trà Lý Hình 27: Mực nước tại ngã ba sông Đào 3.3. Kết quả mô phỏng kịch bản 3 Khi xây dựng đập dâng giữ nước trên sông Đuống ta kiểm tra sự thay đổi mực nước tại các vị trí: Mực nước tại các trạm Việt Trì và Sơn Tây thay đổi rất ít. Mực nước tại các trạm Hà Nội, ngã ba sông Đào, ngã ba sông Luộc, trạm Thượng Cát, ngã ba sông Trà Lý và cống Xuân Quan thay đổi rõ nét hơn. Tại trạm Thượng Cát có chênh lệch mực nước cao nhất, lên tới 0.416 m.

Hình 28: Mực nước tại trạm Việt Trì Hình 29: Mực nước tại Trạm Sơn Tây

82 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 30: Mực nước tại trạm Thượng Cát Hình 31: Mực nước tại trạm Hà Nội

Hình 32: Mực nước tại Xuân Quan Hình 33: Mực nước tại ngã ba sông Luộc

Hình 34: Mực nước tại ngã ba sông Trà Lý Hình 35: Mực nước tại ngã ba sông Đào 3.4. Kết quả mô phỏng kịch bản 4 Khi xây dựng đập dâng giữ nước ở đoạn cuối sông Hồng ta kiểm tra sự thay đổi mực nước tại các vị trí: Trạm Việt Trì, trạm Sơn Tây, trạm Hà Nội, trạm Thượng Cát, ngã ba sông Đào, ngã ba sông Trà Lý và ngã ba sông Luộc. Mực nước tại trạm Việt Trì và trạm Sơn Tây gần như không thay đổi. Mực nước tại ngã ba sông Luộc, trạm Thượng Cát, ngã ba sông Trà Lý và cống Xuân Quan có sự thay đổi nhưng chưa rõ rệt. Mực nước tại trạm Hà Nội và ngã ba sông Đào thay đổi rõ rệt, chênh lệch mực nước có thời điểm lên tới 0.804 m

83 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 36: Mực nước tại Trạm Việt Trì Hình 37: Mực nước tại Trạm Sơn Tây

Hình 38: Mực nước tại Trạm Thượng Cát Hình 39: Mực nước tại Trạm Hà Nội

Hình 40: Mực nước tại Xuân Quan Hình 41: Mực nước tại Ngã ba sông Luộc

Hình 42: Mực nước tại Ngã ba sông Trà Lý Hình 43: Mực nước tại Ngã ba sông Đào Từ kết quả mô phỏng theo các kịch bản đã thấy hiệu quả rất lớn của đập dâng trong việc nâng cao mực nước ở phía thượng lưu như vậy kết quả đã cho thấy vai trò của đập dâng là dâng nước phục vụ cho việc phát triển kinh tế - xã hội và ngăn chặn sự xâm nhập mặn tại các cửa sông thuận lợi cho việc phát triển kinh tế - xã hội ở vù hạ lưu sông Hồng. 84 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bảng 5. Bảng chênh lệch mực nước trước và sau khi xây dựng đập dâng tại các trạm ΔH max(m) Tram Việt Sơn Xuân Ngã Ba Ngã Ba Ngã Ba Thượng Hà Nội Kiểm Tra Trì Tây Quan S.Luộc S.Trà Lý S.Đào Cát Kịch bản1 0.04 0.092 0.307 0.634 0.791 0.456 0.433 0.184 Kịch bản2 0.002 0.006 0.022 0.061 0.080 0.143 0.298 0.017 Kịch bản3 0.065 0.129 0.441 0.280 0.203 0.134 0.087 0.416 Kịch bản4 0.006 0.016 0.066 0.161 0.222 0.432 0.804 0.049 (KB1): Đập cuối sông Luộc; (KB 2): Đập cuối sông Đào; (KB 3): Đập cuối sông Đuống; (KB 4): Đập dưới Ninh Cơ - sông Hồng 4. Kết luận lớn, nhưng hiệu quả dâng nước lại Nghiên cứu đã thể hiện được vai không cao. Chính vì vậy việc chọn loại trò dâng nước phía thượng nguồn của đập, hình thức đập (không thuộc phạm đập dâng ngăn sông qua đó đã giải quyết vi nghiên cứu này) sẽ giải quyết được được vấn đề thiếu nguồn nước ngọt phát mục tiêu đặt ra. triển kinh tế xã hội. Nhìn chung ta thấy TÀI LIỆU THAM KHẢO mực nước thượng lưu của đập được dâng lên khá lớn từ 0.3 đến 0.8m. [1]. DHI (2018). MIKE 11 User Sau quá trình nghiên cứu thủy lực Manual. sông Hồng bằng mô hình MIKE11, [2]. Viện Quy hoạch Thuỷ lợi (2005, nhóm nghiên cứu thấy rằng xây dựng 2010). Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn đập dâng giữ nước trên các nhánh sông nước lưu vực sông Hồng - Thái Bình đến là biện pháp hữu hiệu để giữ nước cho năm 2020. hệ thống sông Hồng vào mùa kiệt. Khi [3]. Trang web Hội đập lớn Việt Nam: mỗi đập được xây dựng thì mực nước http://www.vncold.vn; phía thượng lưu đập tăng lên đáng kể từ [4]. Tài liệu hội thảo khoa học sát đập và giảm dần lên thượng lưu. (2011). Đánh giá ảnh hưởng của tình Vị trí xây dựng và cao trình đập có trạng cạn kiệt trên sông Hồng tới nước ảnh hưởng rất lớn đến khả năng giữ và tưới cho nông nghiệp, môi trường và các dâng mực nước lên phía thượng lưu. Về ngành dùng nước. nguyên tắc, nếu đập càng gần cửa sông thì khả năng ngăn chặn mặn càng lớn, [5]. Trần Đình Hòa (Chủ nhiệm đề nhưng việc xây dựng cũng khó khăn hơn tài). Nghiên cứu giải pháp công trình điều và tổ hợp các đập không chỉ ảnh hưởng tiết mực nước trên hệ thống sông Hồng chỉ ở nhánh thượng lưu, mà cho cả hệ mùa kiệt phục vụ chống hạn, phát triển kinh thống. Chính vì vậy, cần phải tùy thuộc tế đồng bằng Bắc Bộ. vào yêu cầu giữ nước của từng vùng mà BBT nhận bài: 18/4/2018; Phản biện ta có thể chọn các vị trí xây dựng đập. xong: 06/6/2018 Cao trình của đập cũng ảnh hưởng rất lớn đến việc dâng nước phía thượng lưu, nếu chọn cao trình thấp thì dâng nước ít hơn và tác động của nó tới hệ thống đê, đặc biệt về mùa lũ sẽ không 85 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

THỰC TRẠNG GIÁ ĐẤT THEO THỊ TRƯỜNG TRÊN ĐỊA BÀN THỊ TRẤN BỒNG SƠN, HUYỆN HOÀI NHƠN, TỈNH BÌNH ĐỊNH Trương Quang Hiển, Bùi Thị Diệu Hiền, Đỗ Tấn Nghị, Diệp Tiến Dũng Trường Đại học Quy Nhơn Tóm tắt Định giá đất là một việc làm cần thiết, giúp các cơ quan quản lý nhà nước về đất đai có căn cứ để thực hiện các công tác tính thuế đất, bồi thường và các công tác khác có liên quan đến quyền sử dụng đất của người dân. Hiện nay, trên thực tế có sự chênh lệch khá lớn giữa mức giá đất do Nhà nước quy định với giá thị trường, điều nay đã gây ra những khó khăn trong công tác quản lý đất đai. Bài báo này nghiên cứu giá đất ở tại thị trấn Bồng Sơn, huyện Hoài Nhơn, tỉnh Bình Định dựa trên kết quả điều tra người dân và phân tích các yếu tố tự nhiên, kinh tế - xã hội của khu vực nghiên cứu, nhằm xác định giá đất ở trên thị trường cho từng tuyến đường, sau đó so sánh giá đất do Nhà nước quy định với giá thị trường và xây dựng sơ đồ phân vùng giá trị đất cho khu vực trung tâm thị trấn Bồng Sơn. Đây sẽ là nguồn tài liệu quan trọng phục vụ cho công tác quản lý Nhà nước về đất đai của địa phương. Từ khóa: Giá đất; Thị trường quyền sử dụng đất; Bồng Sơn; Bình Định Abstract Situation of residential land market price in Bong Son town, Hoai Nhon district, Binh Dinh province Land pricing is a necessary to help land management agencies to have the foundation in land use tax calculation, land compensation and other works relating to land use rights of people. At present, there is a large difference between the land price promulgated by the Government and the land market price. This paper studies land price in Bong Son town, Hoai Nhon district, Binh Dinh province based on surveying people and analysing natural and socioeconomic factors of the study area in order to determine the market price of land for each road. The paper then compares the land price promulgated by the Government with the market price of land and develop land value zoning map for the central area of Bong Son town. This will be an important reference for local land management. Keywords: Land price; Land use right markets; Bong Son; Binh Dinh 1. ĐẶT VẤN ĐỀ giữa giá đất do Nhà nước quy định và giá Đất đai là nguồn tài nguyên vô cùng trên thị trường luôn có sự khác biệt đáng quan trọng đối với mọi quốc gia và công kể, gây không ít những khó khăn trong tác định giá đất là một việc làm cần thiết, công tác quản lý, quy hoạch sử dụng đất giúp các cơ quan quản lý Nhà nước về và phát triển kinh tế, thu hút đầu tư [1, 8]. đất đai có căn cứ để thực hiện các công Thị trấn Bồng Sơn thuộc huyện Hoài tác tính thuế đất, bồi thường và các công Nhơn, nằm phía Bắc của tỉnh Bình Định. tác khác có liên quan đến quyền sử dụng Trong xu hướng công nghiệp hóa - hiện đất của người dân. Trên thực tế, đất đai đại hóa, kết hợp với sự gia tăng tốc độ tồn tại 2 loại giá, đó là giá do Nhà nước đô thị hóa đã thúc đẩy giá đất luôn luôn quy định và giá thị trường, khoảng cách biến động theo hướng ngày càng tăng, vì 86 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu vậy sự chênh lệch giữa giá đất do Nhà hội ở khu vực nghiên cứu, thu thập các nước quy định và giá đất thị trường ngày tài liệu từ nhiều nguồn khác nhau: văn càng lớn, gây khó khăn, phức tạp trong bản quy phạm pháp luật, giáo trình, việc thực hiện chính sách bồi thường, hỗ file số liệu… nhằm phục vụ cho mục trợ tái định cư cho người dân khi thu hồi đích nghiên cứu, hoàn thiện đề tài. Thu đất, thực hiện nghĩa vụ tài chính khi được thập dữ liệu thị trường là phương pháp công nhận quyền sử dụng đất, chuyển nghiên cứu chủ yếu, định hướng cho mục đích sử dụng đất,... việc thực hiện đề tài nhằm xác định giá Trong bài báo này, nhóm tác giả đất theo các dữ liệu được thu thập từ tiến hành khảo sát thị trường giá đất tại thị trường. Điều tra giá đất ở thực tế thị trấn Bồng Sơn, tính toán hệ số K giữa trên những tuyến đường trong phạm giá đất thị trường với giá đất Nhà nước vi nghiên cứu. Dữ liệu thu thập gồm trong năm 2016. Giá đất được tính toán giá giao dịch các thửa đất tương đồng dựa trên cơ sở phân tích các yếu tố vị với thửa đất mẫu được chọn để so sánh, trí, hình thể, hướng và diện tích của các phân tích mức giá. thửa đất, từ đó xây dựng bản đồ vùng - Phương pháp xử lý số liệu: giá trị đất đai. Các yếu tố được chọn để Phương pháp này kết hợp đồng thời với xác định giá đất là các yếu tố tự nhiên phương pháp điều tra, thu thập số liệu tạo nên đặc điểm và giá trị của thửa đất, nhằm mục đích phân tích so sánh mức là cơ sở xây dựng giá đất trong bảng giá đất ở giữa giá đất trong bảng giá với giá. Kết quả nghiên cứu là tài liệu quan giá đất khảo sát trên thực địa. Từ các số trọng cho các cơ quan quản lý Nhà nước liệu được thu thập, xử lý sơ bộ, tổng hợp, về đất đai trong việc xây dựng bảng giá phân tích, xử lý số liệu để thấy rõ sự tác đất tại địa phương. động của các nhân tố tự nhiên đến giá 2. PHƯƠNG PHÁP VÀ QUY đất, xác định nguyên nhân dẫn đến sự TRÌNH NGHIÊN CỨU chênh lệch mức giá giữa giá Nhà nước so với giá thị trường, từ đó khoanh vùng 2.1. Phương pháp nghiên cứu giá trị đất đai phục vụ công tác quản lý Đề tài sử dụng một số phương pháp nhà nước về đất đai. nghiên cứu sau: - Phương pháp sơ đồ, biểu đồ: Các - Phương pháp điều tra, thu thập số liệu đã xử lý được minh họa bằng các số liệu: Điều tra khảo sát là phương bảng, biểu đồ, sơ đồ giá trị nhằm tăng pháp quan trọng nhằm thu thập các số tính trực quan cho đề tài và định hướng liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã nội dung nhận xét, đánh giá. 2.2. Quy trình nghiên cứu

Các bước xác định giá đất được thực hiện trình tự theo mô hình sau:

Hinh 1: Quy trinh cac bươc thưc hiên nghiên cưu giá đất [1, 2, 8] 87 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Bình Định) và huyện Đức Phổ (tỉnh Quảng Ngãi), đồng thời Bồng Sơn cũng 3.1. Đặc điểm địa bàn nghiên cứu là điểm giữa liên kết giữa 02 đô thị lớn Bồng Sơn là một thị trấn thuộc trong vùng duyên hải Nam Trung Bộ là huyện Hoài Nhơn, tỉnh Bình Định. Nằm thành phố Quy Nhơn thuộc tỉnh Bình cách thành phố Quy Nhơn 90km về phía Định và thành phố Quảng Ngãi thuộc Bắc, với tọa độ địa lý trong phạm vi từ tỉnh Quảng Ngãi. 14021’20” đến 14031’30” vĩ Bắc đến 3.2. Xac đinh giá đất theo phương 108058’ đến 109006’50” kinh Đông. Thị pháp dữ liệu thị trường tai khu vưc trấn được đầu tư phát triển mạnh về cơ sở trung tâm thị trấn Bồng Sơn hạ tầng, tạo điều kiện thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội cho địa phương trong 3.2.1. Điều tra, thu thập số liệu thời gian gần đây. Khu vực có địa hình thị trường tương đối bằng phẳng, mang tính đặc Phương pháp dữ liệu thị trường là thù của vùng đồng bằng duyên hải miền phương phương pháp thu thập thông Trung, thấp và nghiêng dần từ Tây sang tin về giá đất trên thị trường, phân tích, Đông, rất thuận lợi cho việc vận chuyển đánh giá sự khác biệt về mức giá nhằm kinh doanh, buôn bán trong và ngoài thị đưa ra những kết luận về quy luật, về trấn. Bồng Sơn là trung tâm hành chính, những yếu tố tác động lớn đến giá đất kinh tế, văn hóa của huyện; đầu mối các nhằm phục vụ mục đích nghiên cứu [3]. tuyến giao thông ĐT 629, ĐT 630, ĐT Số liệu được thu thập thông qua các 639 nối liền các huyện trong tỉnh; có vị mẫu phiếu điều tra đã được lập sẵn. Sau trí trung tâm khu vực phía Bắc của tỉnh, khi tập hợp và xử lý sơ bộ các thông tin giữ vai trò thúc đẩy sự phát triển các thu thập được trong phiếu điều tra, kết huyện Hoài Ân, An Lão, Phù Mỹ (tỉnh quả được thống kê như sau:

Hình 2: Khu vực nghiên cứu 88 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bang 1. Bang thông kê phiêu điêu tra gia đât thi trương Số tuyến đường Số phiếu vị trí mặt Tổng số phiếu Số phiếu vị trí hẻm được điều tra tiền 50 8 24 26 Nhưng bât động san đươc điêu tra tố chính thuộc nhóm yếu tố tự nhiên bao là nhưng bât động san mâu (dựa trên gồm: vị trí, hình thể, hướng. Đây là ba nhu cầu sử dụng và giao dịch phổ biến nhóm yếu tố cấu thành giá trị thửa đất trên thị trường), điên hinh cho tưng dựa trên cơ sở định giá đất theo giá Nhà tuyên đương. Nhưng tuyên đương đươc nước quy định. chọn đê điêu tra là nhưng tuyên đương  Yếu tố vị trí chinh, năm trong khu vưc trung tâm, tâp Vị trí ảnh hưởng lớn nhất đến giá trung nhiêu dân cư nhăm tạo thuân lơi đất so với các yếu tố còn lại. Vị trí thửa cho viêc điêu tra cung như độ tin cây đất được xác định là: mặt tiền (MT), cua kêt qua điêu tra. hẻm (H1, H2). Theo kết quả điều tra có 3.2.2. Phân tích dữ liệu thị trường, thể nhận thấy giá của những thửa đất phát triển các thông tin thuộc vị trí mặt tiền là cao nhất trên Số liệu phục vụ cho việc nghiên tuyến đường và cao hơn nhiều so với cứu giá đất được thu thập trong cùng các vị trí còn lại. Tuy nhiên, ở cùng loại năm 2016, giá đất thị trường tại thị trấn vị trí mặt tiền hoặc hẻm nhưng các thửa Bồng Sơn không có biến động đột xuất đất nằm trên các tuyến đường khác nhau nên khi tính toán không có hệ số chuyển thì giá chuyển nhượng cũng khác nhau. đổi (hệ số điều chỉnh) do chênh lệch về Sự khác biệt về giá do sự tác động của thời gian và đơn vị tiền tệ giữa giá đất độ rộng tuyến đường và khả năng sinh của thửa đất so sánh so với giá thửa đất lợi mà mỗi thửa đất mang lại. cần định giá. Khi đề cập đến yếu tố vị trí của thửa Thực tế có nhiều nhóm yếu tố tác đất tại các tuyến đường, người có nhu động đến giá đất, trong quá trình phân cầu muốn giao dịch thường sẽ dựa vào tích mức chênh lệch giá thị trường và vị trí thửa đất để phân tích thêm những giá nhà nước, nhóm tác giả cũng đã xem yếu tố khác ảnh hưởng đến khả năng xét sự ảnh hưởng của những nhóm yếu sinh lợi của thửa đất, cụ thể trực tiếp tìm tố khác đến giá đất, tuy nhiên, nhóm đến thửa đất để xem xét đặc điểm hình tác giả nhận thấy những nhóm yếu tố dạng, yêu cầu cung cấp sơ đồ thửa đất quyết định mua không ổn định, không trong giấy chứng nhận quyền sử dụng tạo được quy luật tác động đến giá giao đất hoặc tra cứu vị trí trên Google Earth dịch, ngoài ra, thị trường giao dịch ít sôi để xem đặc điểm những yếu tố khác như động, sự cạnh tranh và giá ảo do môi độ rộng lòng đường, khoảng cách đến giới hay cò đất có hệ số tác động nhỏ trường học, trạm y tế, chợ,... Chính vì đến giá giao dịch thị trường. Với mục những thông tin được cung cấp có thể tiêu nghiên cứu nhằm so sánh mức giá tìm hiểu được thông qua yếu tố vị trí, do thị trường và giá do Nhà nước quy định đó sự ảnh hưởng của vị trí đến giá đất trong bảng giá đất nhằm đánh giá thực thực sự quan trọng và chiếm trọng số trạng giao dịch giá đất ở tại thị trấn lớn, đặc biệt tại thị trấn Bồng Sơn, khu Bồng Sơn, nhóm tác giả lựa chọn 3 yếu vực phân vùng giá trị đất ở tương đối 89 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

rõ ràng, số tuyến đường lớn không quá * Hệ số vị trí (KH1, KH2) được tính nhiều, dễ tìm vị trí thửa đất trên bản đồ. như sau: Việc xác định chiều dài đường hẻm Giá 1m2 đất ở H K = 1 ảnh hưởng đến giá trị thửa đất căn cứ H1 Giá 1m2 đất ở MT vào khoảng cách trung bình các đoạn đường trên cùng một tuyến đường và Giá 1m2 đất ở H K = 2 mức giá đất quy định tại Quyết định số H2 Giá 1m2 đất ở MT 66/2016/QĐ-UBND ngày 13/12/2016 của UBND tỉnh Bình Định. Trong bảng giá đất, vị trí tuyệt đối của thửa đất tại các trục đường lớn và các ngã ba (ngã rẽ) sẽ có sự phân tách mức giá phụ thuộc vào độ rộng đường. Riêng đối với các hẻm, theo điều tra thực tế của nhóm tác giả, vị trí các thửa đất ở trong hẻm (vị trí tương đối) được xác định căn cứ vào chiều dài hẻm: Chiều dài hẻm < 50m: Hinh 3: Biêu đô phân tich hê sô vi tri H1 H1; Chiều dài hẻm > 50m: H2. Sự thay đổi rõ rệt về mức giá không chỉ chịu ảnh hưởng của chiều dài khoảng cách mà còn chịu tác động của nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến mức độ thuận lợi để phương tiện giao thông di chuyển đến tuyến đường chính.

Hinh 4: Biêu đô phân tich hê sô vi tri H2

Bang 2. Phân tich hê sô vi tri H1 Cặp Số Diện tích Đường Dữ liệu Vị trí Giá đất/m2 K phiếu phiếu (m2) H1 6 Quang Trung DLTT 150 H 13,3 1 1 0,59 1 Quang Trung DLTT 155 MT 22,6 6 Quang Trung DLTT 150 H 13,3 2 1 0,65 3 Quang Trung DLTT 170 MT 20,6 13 Hai Bà Trưng DLTT 90 H 4,4 3 1 0,35 10 Hai Bà Trưng DLTT 120 MT 12,5 15 Hai Bà Trưng DLTT 100 H 4,0 4 1 0,32 10 Hai Bà Trưng DLTT 120 MT 12,5 20 Trần Hưng Đạo DLTT 148 H 14,9 5 1 0,52 17 Trần Hưng Đạo DLTT 145 MT 28,6 20 Trần Hưng Đạo DLTT 148 H 14,9 6 1 0,70 19 Trần Hưng Đạo DLTT 140 MT 21,4 27 Trần Phú DLTT 84 H 8,3 7 1 0,43 24 Trần Phú DLTT 78 MT 19,2 27 Trần Phú DLTT 84 H 8,3 8 1 0,72 25 Trần Phú DLTT 87 MT 11,5

90 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

29 Trần Phú DLTT 88 H 5,7 9 1 0,40 24 Trần Phú DLTT 78 MT 19,2 29 Trần Phú DLTT 88 H 5,7 10 1 0,50 25 Trần Phú DLTT 78 MT 11,5 33 Lê Lợi DLTT 100 H 8,3 11 1 0,59 31 Lê Lợi DLTT 128 MT 14,0 35 Lê Lợi DLTT 120 H 3,8 12 1 0,54 32 Lê Lợi DLTT 115 MT 7,0 41 Biên Cương DLTT 125 H 4,0 13 1 0,60 40 Biên Cương DLTT 120 MT 6,7 44 Biên Cương DLTT 121 H 3,3 14 1 0,52 43 Biên Cương DLTT 110 MT 6,4 47 Đào Duy Từ DLTT 140 H 3,6 15 1 0,36 46 Đào Duy Từ DLTT 150 MT 10,0 47 Đào Duy Từ DLTT 140 H 3,6 16 1 0,88 48 Đào Duy Từ DLTT 145 MT 4,1

Bang 3. Phân tich hê sô vi tri H2

Cặp Số Diện tích Đường Dữ liệu Vị trí Giá đất/m2 K phiếu phiếu (m2) H1 5 Quang Trung DLTT 160 H 3,75 1 2 0,17 1 Quang Trung DLTT 155 MT 22,6 5 Quang Trung DLTT 160 H 3,75 2 2 0,18 3 Quang Trung DLTT 170 MT 20,6 14 Hai Bà Trưng DLTT 110 H 3,6 3 2 0,29 10 Hai Bà Trưng DLTT 120 MT 12,5 16 Hai Bà Trưng DLTT 108 H 3,7 4 2 0,24 9 Hai Bà Trưng DLTT 110 MT 15,5 21 Trần Hưng Đạo DLTT 135 H 7,4 5 2 0,30 18 Trần Hưng Đạo DLTT 143 MT 24,5 23 Trần Hưng Đạo DLTT 130 H 4,6 6 2 0,16 17 Trần Hưng Đạo DLTT 145 MT 28,6 23 Trần Hưng Đạo DLTT 130 H 4,6 7 2 0,21 19 Trần Hưng Đạo DLTT 140 MT 21,4 28 Trần Phú DLTT 93 H 5,4 8 2 0,54 26 Trần Phú DLTT 100 MT 10,0 34 Lê Lợi DLTT 130 H 4,6 9 2 0,33 31 Lê Lợi DLTT 128 MT 14,0 42 Biên Cương DLTT 113 H 3,5 10 2 0,52 40 Biên Cương DLTT 120 MT 6,7 45 Biên Cương DLTT 120 H 2,5 11 2 0,37 40 Biên Cương DLTT 120 MT 6,7 50 Đào Duy Từ DLTT 148 H 2,0 12 2 0,20 46 Đào Duy Từ DLTT 150 MT 10,0 50 Đào Duy Từ DLTT 148 H 2,4 13 2 0,49 48 Đào Duy Từ DLTT 145 MT 4,1

91 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Qua kết quả tính được từ 2 vị trí hình tam giác, hình thoi hoặc các hình

H1, H2, có thể nhận thấy khi xác định thể không vuông vức, có diện tích thừa. sự ảnh hưởng của yếu tố vị trí đến giá Những thửa đất này gọi là những thửa đất, những thửa đất thuộc vị trí mặt tiền đất xấu: khuyết lõm, tam giác,…không nằm trên trục đường lớn luôn có giá cao hợp phong thủy, không được chuộng và hơn nhiều so với các vị trí khác trên khó xây dựng bất động sản hoàn hảo. cùng một tuyến đường và cao hơn nhiều * Hệ số hình thể K lần so với các vị trí khác trên các tuyến HT Giá 1m2 đất có hình thể xấu đường nhỏ. Giá đất cao hay thấp phụ K = thuộc chủ yếu vào yếu tố này, vị trí là HT Giá 1m2 đất có hình thể tốt yếu tố quyết định đối với giá của thửa Kết quả hệ số KHT bằng 0,68 cho đất ở, những thửa đất có vị trí thuận lợi, thấy giá đất có sự chênh lệch do sự nằm ở mặt đường, gần các trung tâm ảnh hưởng của yếu tố hình thể. Đối với kinh tế, văn hóa, xã hội có thể sử dụng những thửa đất có hình thể chữ nhật đa mục đích, kết hợp mục đích ở và cho hay hình vuông thường có giá chuyển thuê mặt tiền hoặc kinh doanh buôn nhượng cao hơn những thửa đất có hình bán, đất có giá cao hơn các vị trí còn lại. đa giác nhiều phần thừa không thể tận Những thửa đất có vị trí giáp mặt đường dụng để xây dựng, hoặc những thửa lớn, lòng đường rộng, khoảng cách đến hình đuôi chuột. trung tâm thương mại, chợ, bệnh viện, Kết quả khảo sát, đánh giá còn cho trường học ngắn có giá cao, vì thuận lợi thấy, yếu tố hình thể đi kèm với mục trong đáp ứng nhu cầu ăn uống, chăm đích sử dụng đất và diện tích, tại khu sóc sức khỏe, y tế, giáo dục. Bên cạnh vực nông thôn hay đô thị, có ảnh hưởng đó, mỗi tuyến đường có một đặc trung đặc biệt đến đất ở kết hợp các mục đích riêng vì là nơi tập trung trụ sở nhà nước, sử dụng khác như sản xuất kinh doanh ngân hàng, nơi buôn bán, nơi xây dựng hoặc cho thuê làm mặt bằng sản xuất trường học,… do đó bản thân yếu tố vị kinh doanh. Những thửa đất có diện trí ảnh hưởng quyết định đến khoảng 70 tích tương đối rộng, có thể sử dụng yếu - 80% giá trị các thửa đất giao dịch tại tố xây dựng để tác động che lấp những khu vực nghiên cứu [1, 2]. khuyết điểm về hình thể thì mức độ ảnh  Yếu tố hình thể hưởng của hình thể xấu đến giá đất ít Hình thể là một yếu tố ảnh hưởng chịu sự tác động hơn so với những thửa lớn đến giá đất, trong quá trình điều tra, có kích thước nhỏ vì khó xây dựng đáp hình thể thửa đất được phân thành 2 loại ứng nhiều nhu cầu. Trong nghiên cứu là hình thể tốt và hình thể xấu. Khi phân của nhóm tác giả, diện tích trung bình loại hình thể tốt và hình thể xấu, yếu tố đất ở dao động từ 85 - 165, số lượng hình thể đã bao gồm chiều rộng mặt tiền thửa 2 - 3 mặt tiền ít, khả năng tận dụng và khả năng bố trí xây dựng thuận lợi toàn bộ quỹ đất để xây dựng nhà ở và không, có tận dụng được tối đa diện tích xoay hướng ra đường rất cao, trong khi đất để xây dựng không. Cụ thể: đó, hình thể các thửa đất tại các tuyến Hình thể tốt: Là những mảnh đất có đường lớn tương đối vuông vức, tại các hình vuông vức hoặc phía trước nhỏ, sau hẻm cũng ít có sự biến dạng quá lớn về phình to (nở hậu). Theo thị hiếu người góc cạnh, vì vậy, yếu tố hình thể thường dân, những thửa đất tốt là những thửa quyết định khoảng 10 - 15% đến giá trị đất vuông vức, nở hậu…. Sẽ mang lại thửa đất tại địa bàn. nhiều thuận lợi cho gia chủ trong việc  Yếu tố hướng mua bán, sinh sống. Theo tâm lý của người dân thì Hình thể xấu: là những mảnh đất có hướng tốt để làm nhà thường là những 92 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu hướng như Đông, Nam, Bắc, Đông thửa đất cụ thể trên các tuyến đường và Nam, Đông Bắc; còn những hướng xấu mức độ phụ thuộc vào diện tích thửa là hướng Tây, Tây Bắc, Tây Nam. Tuy đất, nhóm tác giả đưa ra kết quả phân nhiên, thực tế cho thấy yếu tố hướng tích hệ số hướng KH tại bảng 5. Những của thửa đất phụ thuộc vào hướng của thửa đất có hướng tốt sẽ có giá cao hơn tuyến đường, đặc biệt là những thửa đất những thửa đất hướng xấu trong cùng có diện tích trung bình từ 90 - 100m² điều kiện, điều này được thể hiện qua hệ chỉ có một mặt tiền, thường có diện tích số hướng như sau: xây dựng là toàn bộ thửa đất chắc chắn hướng nhà phải quay về phía đường Thửa đất có hướng xấu KH = đi. Dựa vào kết quả điều tra hướng các Thửa đất có hướng tốt

Bang 4. Phân tich hê sô hinh thê KHT Cặp Số Diện tích Đường Dữ liệu Hình thể Giá đất/m2 K phiếu phiếu (m2) HT 7 Quang Trung DLTT 145 Xấu 9,7 1 0,73 6 Quang Trung DLTT 150 Tốt 13,3 9 Hai Bà Trưng DLTT 110 Xấu 15,5 2 0,98 8 Hai Bà Trưng DLTT 95 Tốt 15,8 11 Hai Bà Trưng DLTT 100 Xấu 7,0 3 0,56 10 Hai Bà Trưng DLTT 120 Tốt 12,5 18 Trần Hưng Đạo DLTT 143 Xấu 24,5 4 0,86 17 Trần Hưng Đạo DLTT 145 Tốt 28,6 21 Trần Hưng Đạo DLTT 135 Xấu 7,4 5 0,50 20 Trần Hưng Đạo DLTT 148 Tốt 14,9 32 Lê Lợi DLTT 115 Xấu 7,0 6 0,50 31 Lê Lợi DLTT 128 Tốt 14,0 35 Lê Lợi DLTT 120 Xấu 3,75 7 0,45 33 Lê Lợi DLTT 120 Tốt 8,3 39 Bùi Thị Xuân DLTT 100 Xấu 4,0 8 0,70 36 Bùi Thị Xuân DLTT 105 Tốt 5,7 39 Bùi Thị Xuân DLTT 100 Xấu 4,0 9 0,82 38 Bùi Thị Xuân DLTT 92 Tốt 4,9 49 Đào Duy Từ DLTT 142 Xấu 2,5 10 0,69 47 Đào Duy Từ DLTT 140 Tốt 3,6

Bang 5. Phân tich hê sô hương KH Cặp Số Diện tích Đường Dữ liệu Hình thể Giá đất/m2 K phiếu phiếu (m2) HT 2 Quang Trung DLTT 165 Xấu 21,2 1 0,94 1 Quang Trung DLTT 155 Tốt 22,6 4 Quang Trung DLTT 175 Xấu 4,6 2 0,47 7 Quang Trung DLTT 145 Tốt 9,7 10 Hai Bà Trưng DLTT 120 Xấu 12,5 3 0,79 8 Hai Bà Trưng DLTT 95 Tốt 15,8 11 Hai Bà Trưng DLTT 100 Xấu 7,0 4 0,45 9 Hai Bà Trưng DLTT 110 Tốt 15,5 22 Trần Hưng Đạo DLTT 145 Xấu 8,3 5 0,56 20 Trần Hưng Đạo DLTT 148 Tốt 14,9 30 Trần Hưng Đạo DLTT 96 Xấu 4,2 6 0,51 27 Trần Hưng Đạo DLTT 84 Tốt 8,3 30 Trần Phú DLTT 96 Xấu 4,2 7 0,74 29 Trần Phú DLTT 88 Tốt 5,7

93 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

43 Biên Cương DLTT 110 Xấu 6,4 8 0,96 40 Biên Cương DLTT 120 Tốt 6,7 44 Biên Cương DLTT 121 Xấu 3,3 9 0,83 41 Biên Cương DLTT 125 Tốt 4,0 44 Biên Cương DLTT 121 Xấu 3,3 10 0,94 42 Biên Cương DLTT 113 Tốt 3,5

Hinh 5: Biêu đô phân tich hê sô hinh thể Hinh 6: Biêu đô phân tich hê sô hướng Kết quả hệ số hướng KH bằng 0,72 3.2.3. Khoanh vùng giá trị cho thấy giá đất có sự chênh lệch do sự Sau khi tham khảo Quyết định số ảnh hưởng của yếu tố hướng. Tuy nhiên, 34/2014/QĐ-UBND của UBND tỉnh sự chênh lệch về hướng không ảnh hưởng Bình Định về việc ban hành bảng giá đất quá lớn đến giá trị bất động sản, nguyên ở một số tuyến đường trên địa bàn huyện nhân chủ yếu là do nhu cầu thị trường về Hoài Nhơn, Quyết định số 66/2016/QĐ- đất ở chủ yếu nhằm mục tiêu có nhà để UBND Ban hành điều chỉnh, bổ sung ở, hướng chỉ ảnh hưởng lớn đến giá trị bảng giá các loại đất năm 2015 (định những thửa vừa ở vừa kinh doanh buôn kỳ 5 năm) trên địa bàn tỉnh Bình Định, bán hoặc cho thuê mặt bằng, nhưng khả dựa vào kết quả tính toán sơ bộ giá đất năng sinh lợi từ yếu tố thuận lợi về vị trí từ những bất động sản trong vùng, tiến và loại hình kinh doanh ảnh hưởng lớn hành khoanh vùng giá trị chính thức, kết hơn, do đó sự tác động của hướng đến giá quả như sau: các thửa đất không quá lớn. + Vùng 1: gồm những bất động sản Xét về toàn cục, sự ảnh hưởng nằm trong ranh giới các đường Bùi Thị của các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất Xuân, Đào Duy Từ và trong hẻm H2. không tác động riêng lẻ, mà ảnh hưởng Tại khu vực này, số mẫu được chọn là 4 lẫn nhau, đặc biệt là những thửa đất đáp mẫu, đơn giá chuẩn: 1,75 triệu/m2 ứng điều kiện tốt của cả 3 tiêu chí, mức . giá giao dịch thường đạt giá trị cao nhất. + Vùng 2: gồm những bất động sản Với đặc điểm các tuyến đường tại thị nằm trong ranh giới các đường Hai Bà trấn đã hoàn thành, bước vào giai đoạn Trưng, Trần Phú và trong hẻm H1. Tại bình ổn giá, không có những hiện tượng khu vực này, số mẫu được chọn là 4 2 đầu cơ tạo điều kiện thuận lợi cho việc mẫu, đơn giá chuẩn: 2,59 triệu/m . xác định giá đất dựa vào các yếu tố tự + Vùng 3: gồm những bất động sản nhiên. Khi xét tổng thể 3 nhóm yếu tố nằm trong ranh giới các đường Lê Lợi, ảnh hưởng đến giá đất là 100%, yếu tố Hai Bà Trưng, khu gần chợ và sân vận hướng chiếm hệ số 0,7 - 0,8, hình thể động Bồng Sơn. Tại khu vực này, số chiếm tỷ trọng từ 0,1 - 0,15, yếu tố mẫu được chọn là 3 mẫu, đơn giá chuẩn: hướng chiếm tỷ lệ 0,05 - 0,1. 2,65 triệu/m2. 94 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

+ Vùng 4: gồm những bất động đến Hai Bà Trung). Tại khu vực này, sản nằm trong ranh giới các đường Trần số mẫu được chọn là 2 mẫu, đơn giá Phú. Tại khu vực này, số mẫu được chọn chuẩn: 4,5 triệu/m2. 2 là 2 mẫu, đơn giá chuẩn: 3,0 triệu/m . Giá chuẩn của mỗi vùng là mức giá + Vùng 5: gồm những bất động sản trung bình của những bất động sản được nằm trong ranh giới các đường Quang bố trí trên các trục giao thông chính của Trung và Trần Hưng Đạo (đoạn từ Hai vùng có các yếu tố được xem là chuẩn. Bà Trưng đến Lê Lợi). Tại khu vực này, số mẫu được chọn là 3 mẫu, đơn giá 3.2.4. Xây dựng mô hình định giá chuẩn: 4,17 triệu/m2. Sau khi tính được hệ số của các yếu + Vùng 6: gồm những bất động tố ảnh hưởng và giá chuẩn cũng như sản nằm trong ranh giới đường Trần khoanh vùng chính thức, ta tiến hành Hưng Đạo (đoạn từ Quang Trung xây dựng mô hình định giá như sau: Bang 6. Bang gia chuẩn cho tưng vung

Giá chuẩn KVị trí Mã vùng KHình thể KHướng (triệu đồng/m²) KH1 KH2 1 1,75 0,54 0,31 0,68 0,72 2 2,59 0,54 0,31 0,68 0,72 3 2,65 0,54 0,31 0,68 0,72 4 3,0 0,54 0,31 0,68 0,72 5 4,17 0,54 0,31 0,68 0,72 6 4,5 0,54 0,31 0,68 0,72

3.2.5. Tính giá đất của nhiều yếu tố khác ảnh hưởng tới Để xác định giá cho từng thửa đất, quyết định giao dịch của cả hai bên ta phải dựa vào các số liệu thuộc tính: cung - cầu. Dựa trên kết quả tại thời đơn giá chuẩn trên một mét vuông, diện điểm điều tra, nhóm tác giả tiến hành tích đất, KVị trí, KHình thể, KHướng. so sánh giá đất thị trường với giá Nhà Giá cho từng thửa đất được tính nước quy định ở các vị trí nhằm đánh theo công thứ sau: giá mức độ chênh lệch về giá giữa giá

Giá đất = giá chuẩn * diện tích * Ki giao dịch trên thị trường và cách xác

Trong đó: Ki là hệ số ảnh hưởng định giá đất của Nhà nước, từ đó có của các yếu tố đến giá đất. những chính sách, biện pháp điều chỉnh Như vậy, kết quả mỗi thửa đất sẽ để giảm mức độ chênh lệch, hướng tới có một giá khác nhau do các thửa đất mục tiêu xây dựng giá Nhà nước phù không giống nhau về vị trí, hình thể, hợp với mức giá thị trường trong điều hướng. Giá đất thị trường được thể hiện kiện bình thường [5, 10]. trong các bảng 7, 8, 9. Giá quy định của Nhà nước Tỷ lệ = 3.3. So sánh giá đất thị trường Giá thị trường với giá đất quy định của Nhà nước ở Kêt qua so sanh giữa giá đất thị các vị trí trường với giá đất do Nhà nước quy Thực tế trên thị trường, giá đất định được thể hiện ơ cac bang 7, 8, 9. thay đổi hàng ngày và chịu sự tác động 95 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Bang 7. Bang so sánh giá đất Nhà nước với giá đất thị trường ở vị trí mặt tiền Điểm đầu Điểm cuối Giá thị trường Giá nhà nước Tỷ lệ Tên đường đường đường (triệu đồng/m²) (triệu đồng/m²) (%) Quang Trung Cầu Bồng Sơn Hết đường 21,47 4,5 0,21 Trần Hưng Đạo Quang Trung Hai Bà Trưng 28,6 4,5 0,16 Trần Hưng Đạo Hai Bà Trưng Lê Lợi 24,5 4,0 0,16 Trần Hưng Đạo Lê Lợi QL 1A 21,4 3,6 0,17 Hai Bà Trưng Quang Trung Trần Hưng Đạo 14,6 2,7 0,18 Hai Bà Trưng Trần Hưng Đạo QL 1A 6,35 2,25 0,35 Trần Phú Quang Trung Trần Hưng Đạo 15,35 3,0 0,20 Trần Phú Trần Hưng Đạo QL 1A 10,0 2,4 0,24 Lê Lợi Bạch Đằng Trần Hưng Đạo 14,0 3,0 0,21 Lê Lợi Trần Hưng Đạo QL 1A 7,0 1,0 0,14 Bùi Thị Xuân Trần Phú Hai Bà Trưng 5,75 1,8 0,31 Bùi Thị Xuân Hai Bà Trưng Bạch Đằng 4,45 1,45 0,33 Biên Cương Hai Bà Trưng QL 1A 6,55 2,25 0,34 Đào Duy Từ Quang Trung Đường sắt 10,0 2,4 0,24 Đào Duy Từ Đường sắt Hết đường 4,1 1,35 0,33 (Nguồn: số liệu điều tra khảo sát thực địa)

Bang 8. Bang so sánh giá đất Nhà nước với giá đất thị trường ở vị trí H1 Điểm đầu Điểm cuối Giá thị trường Giá nhà nước Tên đường Tỷ lệ đường đường (triệu đồng/m²) (triệu đồng/m²) Quang Trung Cầu Bồng Sơn Hết đường 8,95 1,35 0,15 Trần Hưng Đạo Quang Trung Hai Bà Trưng 14,9 1,35 0,09 Trần Hưng Đạo Hai Bà Trưng Lê Lợi 8,3 1,2 0,14 Hai Bà Trưng Quang Trung Trần Hưng Đạo 4,4 0,81 0,18 Hai Bà Trưng Trần Hưng Đạo QL 1A 4,0 0,675 0,17 Trần Phú Quang Trung Trần Hưng Đạo 8,3 0,9 0,11 Trần Phú Trần Hưng Đạo QL 1A 5,7 0,72 0,13 Lê Lợi Bạch Đằng Trần Hưng Đạo 8,3 0,9 0,11 Biên Cương Hai Bà Trưng QL 1A 3,65 0,675 0,18 Đào Duy Từ Quang Trung Đường sắt 3,6 0,72 0,20 Đào Duy Từ Đường sắt Hết đường 2,5 0,405 0,16

Bang 9. Bang so sánh giá đất Nhà nước với giá đất thị trường ở vị trí H2 Điểm đầu Điểm cuối Giá thị trường Giá nhà nước Tỷ lệ Tên đường đường đường (triệu đồng/m²) (triệu đồng/m²) (%) Quang Trung Cầu Bồng Sơn Hết đường 3,75 0,9 0,24 Trần Hưng Đạo Quang Trung Hai Bà Trưng 7,4 0,9 0,12 Trần Hưng Đạo Hai Bà Trưng Lê Lợi 4,6 0,8 0,17 Hai Bà Trưng Quang Trung Trần Hưng Đạo 3,6 0,54 0,15 Hai Bà Trưng Trần Hưng Đạo QL 1A 3,7 0,45 0,12 Trần Phú Quang Trung Trần Hưng Đạo 5,4 0,6 0,11 Trần Phú Trần Hưng Đạo QL 1A 4,2 0,48 0,11

96 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Điểm đầu Điểm cuối Giá thị trường Giá nhà nước Tỷ lệ Tên đường đường đường (triệu đồng/m²) (triệu đồng/m²) (%) Lê Lợi Bạch Đằng Trần Hưng Đạo 4,6 0,6 0,13 Biên Cương Hai Bà Trưng QL 1A 3,0 0,45 0,15 Đào Duy Từ Đường sắt Hết đường 2,0 0,27 0,14

Hình 7: Sơ đồ phân vùng giá trị đất đai biến động qua từng tuyến đường, từng khu vực trung tâm thị trấn Bồng Sơn vị trí. Trong cùng một khu vực nhưng Qua bảng 7 ta thấy, ở vị trí mặt tiền, ở các vị trí khác nhau thì giá đất cũng tỷ lệ chênh lệch giữa giá Nhà nước và khác nhau. Tại khu vực trung tâm là nơi giá thị trường cao nhất là 0,35, thấp nhất có giá đất cao nhất do ở đây được đầu tư là 0,14. Tỷ lệ chênh lệch càng nhỏ thì nhiều về cơ sở hạ tầng, là nơi tập trung mức độ chênh lệch về giá đất càng lớn. nhiều công trình công cộng, điều kiện Đặc biệt đối với các thửa đất nằm trên sống và kinh doanh, buôn bán tốt hơn so đường Quang Trung, Trần Hưng Đạo thì với khu vực cận trung tâm, xa trung tâm. giá thị trường rất cao, vì đây là những Trong khi đó ở khu vực xa trung tâm con đường chính, bề rộng mặt đường lại là nơi ít được đầu tư, nằm xa các trụ lớn, có vị trí đặc biệt quan trọng, chợ và sở, cơ quan của thành phố nên điều kiện bệnh viện cũng nằm trên 2 tuyến đường sống và buôn bán kinh doanh đều bị hạn này. Những vị trí có khả năng sinh lợi chế, đó là lý do làm cho giá ở khu vực càng cao, mức chênh lệch giữa giá Nhà này rất thấp. Nhìn chung, giá đất ở vị trí nước với giá thị trường càng lớn, chứng mặt tiền của khu vực, một tuyến đường tỏ khi xác định giá Nhà nước chưa đánh nào đó cao thì giá của những thửa đất giá hết khả năng sinh lợi theo yếu tố vị ở vị trí hẻm cùng khu vực, cùng tuyến trí của từng thửa đất. đường cũng sẽ cao theo. Kết quả trên cho thấy, giá đất có sự Tuy nhiên, theo mức giá do Nhà 97 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu nước quy định, giá đất trên cùng một với các nhóm yếu tố khác để xác định tuyến đường có cùng một mức giá, giá trị thửa đất phù hợp, hướng đến mục không xem xét đến các yếu tố khác như tiêu xây dựng bảng giá đất sát với giá thị hình dạng, kích thước, diện tích có đáp trường trong điều kiện bình thường. ứng nhu cầu thị trường không, tính pháp TÀI LIỆU THAM KHẢO lý như thế nào, hướng ra sao... đây là lý do cơ bản tạo nên sự khác biệt về mức [1]. Ngô Đức Cát (2000). Kinh tế tài giá thị trường giữa giá các thửa đất khảo nguyên đất. Nhà xuất bản Nông nghiệp. sát với cùng một mức giá trong bảng giá [2]. Hồ Thị Lam Trà (2008). Định giá do Nhà nước quy định. Bên cạnh đó, đất. Nhà xuất bản nông nghiệp trong chế độ sở hữu toàn dân về đất đai, [3]. Đoàn Văn Trường (2000). Các Nhà nước nắm quyền định đoạt các thửa phương pháp thẩm định giá trị Bất động đất, trong đó có quyền quyết định mức sản. Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật. giá đất dựa trên quyền sử dụng đất, thời [4]. Rost R. O. and H. G. Collins gian và mục đích sử dụng, trong khi giá (1993). Land Valuation and Compensation thị trường thông qua hoạt động chuyển in Australia Australian Institute of Valuers nhượng được gọi tên là “mua bán đất”, and Land Economists. người sử dụng đất mặc định thửa đất là [5]. Bộ Tài chính (2004). Thông tư tài sản họ có quyền sở hữu, giá đất thị 114/2004/TT-BTC ngày 26 tháng 11 năm trường trong thực tế được người bán đôn 2004, Hướng dẫn thực hiện Nghị định số lên rất nhiều bởi việc cung cấp nhiều 188/2004/NĐ-CP ngày 16/11/2004 của thông tin có lợi và che dấu những thông Chính phủ về phương pháp xác định giá đất tin bất lợi của thửa đất, vì vậy mức giá và khung giá các loại đất. lớn hơn nhiều so với giá trị thực vốn có [6]. Chính phủ (2004). Nghị định số của thửa đất, đây là yếu tố tiếp theo tạo 188/2004/NĐ-CP ngày 16/11/2004 của nên sự khác biệt lớn giữa giá đất ở do Chính phủ về phương pháp xác định giá đất Nhà nước quy định với giá thị trường và khung giá các loại đất. 3. KẾT LUẬN [7]. Chính phủ (2014). Nghị định số 43/2014/NĐ-CP ngày 15 tháng 5 năm 2014 Qua nghiên cứu giá đất ở tại một số của Chính phủ quy định chi tiết thi hành tuyến đường trên địa bàn thị trấn Bồng một số điều của Luật Đất đai. Sơn năm 2016, có thể thấy giá đất ở phụ [8]. Quốc hội (2013). Luật Đất đai. thuộc chủ yếu vào yếu tố vị trí. Giá đất [9]. Ủy ban nhân dân tỉnh Bình Định thị trường tại khu vực trung tâm rất cao (2016). Quyết định số 1423/2016/QĐ- và chênh lệch so với giá Nhà nước rất UBND ngày 29 tháng 04 năm 2016 của lớn, hê sô chênh lêch giưa gia Nhà nươc UBND tỉnh Bình Định về việc phê duyệt kế vơi gia thi trương tư 0,14 đên 0,35 ơ vi hoạch sử dụng đất năm 2016 huyện Hoài tri măt tiên, tư 0,09 đên 0,20 ơ vi tri H1 Nhơn. tư 0,11 đên 0,24 ơ vi tri H2. Viêc giá [10]. Ủy ban nhân dân tỉnh Bình Định đất do UBND tinh Binh Đinh ban hành (2014). Quyết định số 34/2014/QĐ-UBND thấp hơn rât nhiêu so vơi giá đất trên thị ngày 22 tháng 12 năm 2014 của UBND tỉnh trường. Khi xây dựng giá đất trong bảng Bình Định về việc quy định bảng giá các giá, không chỉ quan tâm đến yếu tố vị loại đất năm 2015(định kỳ 5 năm) trên địa trí, mà còn phải xét đến các yếu tố tự bàn tỉnh Bình Định. nhiên khác như hình dạng, kích thước, BBT nhận bài: 29/01/2018; Phản biện diện tích của thửa đất, có thể kết hợp xong: 05/4/2018 98 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

PHÂN BỐ KHÔNG GIAN MƯA CỰC TRỊ TRÊN 7 VÙNG KHÍ HẬU VIỆT NAM, GIAI ĐOẠN 1961 - 2010 Thái Thị Thanh Minh, Nguyễn Ngọc Ánh Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Bài báo trình bày nội dung đánh giá phân bố không gian mưa cực trị dựa vào số ngày có lượng mưa trên 50 mm và 100 mm, số ngày mưa liên tục, số ngày không mưa và mưa một ngày lớn nhất của 143 trạm trên lãnh thổ Việt Nam, giai đoạn 1961 - 2010. Kết quả nghiên cứu chỉ ra số ngày có lượng mưa vượt ngưỡng 50 mm chủ yếu tập trung ở các tâm mưa lớn, như Bắc Quang và Trà My rơi vào khoảng 20 đến 30 ngày/năm, song các trung tâm ít mưa, số ngày mưa vượt ngưỡng chỉ 2,6 ngày/năm như Phan Rang. Số ngày có lượng mưa vượt ngưỡng 100 mm dao động 0 đến 12 ngày/năm, với tâm mưa lớn Bắc Quang có số ngày mưa vượt ngưỡng lớn nhất, dưới 0,4 ngày/năm ở Tây Bắc, Đồng Bằng Bắc Bộ và Nam Bộ, dưới 0,1 ngày/ năm thuộc Đà Lạt, Lâm Đồng. Số ngày mưa liên tục dao động mức 5,5 đến 24,2 ngày/năm. Khu vực có số ngày mưa liên tục lớn nhất từ Thanh Hóa đến Thừa Thiên Huế, số ngày mưa ít nhất từ Phú Yên đến Bình Thuận. Trạm có số ngày mưa liên tục lớn nhất là Đắc Nông, Tây Nguyên là 24,2 ngày/năm. Số ngày không mưa lớn nhất thuộc về Ninh Thuận và Bình Thuận với 261 ngày/năm. Mưa một ngày lớn nhất không chỉ xuất hiện ở các trung tâm mưa lớn, mà còn quan trắc được hầu hết các trạm vào thời kỳ mùa mưa. Từ khóa: Cực trị, cực đoan; Mùa mưa; GIS; các vùng khí hậu của Việt Nam. Abstract The spatial distributions of extreme rainfall in 7 climate regions of during 1961 - 2010 period The paper presents an evaluation of the spatial distribution of extreme rainfall using the number of rainfall days above 50 mm and 100 mm, the number of continuous rainfall days, the number of days without rainfall and the largest rainfall day from 143 stations in Vietnam during 1961 - 2010 period. The results show that the number of rainfall days above 50 mm concentrate mainly in heavy rain centers such as Bac Quang and Tra My stations, which are about 20 to 30 days per year. For less rain centers such as Phan Rang station, the number of rainfall days are under 2.6 days per year. The number of rainfall days above 100 mm fluctuates from 0 to 12 day per year. Bac Quang heavy rain center has the highest number of rainfall days. The number of continuous rainfall days fluctuates from 5.5 to 24.2 days per year. The areas with the largest number of continuous rainfall days are from Thanh Hoa to Thua Thien Hue province while the area with the smallest ones are from Phu Yen to Binh Thuan province. The station with the largest number of rainfall day of 24.2 days per year is Dak Nong located at central Highland. The number of days without rainfall is highest in Ninh Thuan and Binh Thuan province (about 261 days per year). The largest rainfall day is observed not only in heavy rain centers, but also in most of the stations during rainy season. Keywords: Extremes; Rainy season; GIS; Vietnamese climatic zones. 99 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

1. Mở đầu liên tục, số ngày không mưa và mưa một Mưa là yếu tố biến động lớn theo ngày lớn nhất. không gian và thời gian. Phân bố về 2. Các nghiên cứu trong và ngoài lượng mưa phụ thuộc bức xạ, điều nước về mưa kiện hoàn lưu và yếu tố mặt đệm. Các Sự ấm lên toàn cầu ảnh hưởng trực nghiên cứu về mưa tại Việt Nam khá tiếp đến lượng mưa [6]. Nhiệt độ bề mặt đa dạng [4, 5, 7, 8, 10, 11]. Các nghiên gia tăng, làm cho bốc hơi tăng cường, cứu tập trung phân tích xu thế và mức dẫn đến hạn hán. Tuy nhiên, nhiệt độ độ biến đổi mưa theo thời gian trên không khí tăng lên 10C, lượng hơi nước 7 vùng khí hậu Việt Nam, thông qua trong khí quyển tăng 7%. Đây chính là phân tích phương trình xu thế, hệ số nguồn cung cấp ẩm cho hoạt động của Sen hoặc hệ số góc A , độ lệch chuẩn, 1 đối lưu, xoáy thuận nhiệt đới,… làm gia hệ số biến thiên,...theo thời gian. Các tăng lượng mưa. Đối với vùng nhiệt đới nghiên cứu trên thế giới tập trung phân và cận nhiệt đới, lượng mưa bị chi phối tích các chỉ số cực trị và cực đoan của bởi nhiệt độ mặt nước biển (SST), sự mưa do WMO đưa ra năm 1997, thông thay đổi của SST trong điều kiện ENSO qua chuỗi số liệu quan trắc tại trạm, số làm thay đổi phân bố mưa. Trong khi [3] liệu dự tính theo kịch bản. Từ đó, đánh sử dụng phân tích của 25 mô hình với giá xu thế biến đổi cực trị và cực đoan kịch bản RCP 8.5 mục đích mô phỏng mưa thông qua phân tích phương trình diện mưa cực đại 5 ngày (Rx5day), giai xu thế, hệ số góc, xác suất xuất hiện,... đoạn từ 1960 đến 2010. Nhìn chung, mô theo không gian và thời gian. hình CMIP5 nắm bắt được sự thay đổi Vậy sự khác nhau giữa mưa cực trị Rx5day và có xu thế tăng lên 10%. và mưa cực đoan là gì? Theo [5, 11] chỉ Theo [2] phân tích cập nhật chỉ số ra rằng một đại lượng khí hậu cực trị là lượng mưa cực đoan đầu thế kỷ XX từ đại lượng ngẫu nhiên mà tập hợp giá trị bộ dữ liệu HadEX2. Trong đó, các chỉ của nó là các giá trị cực trị của biến khí số được xem xét bao gồm: Rx1day (mưa hậu, còn giá trị khí hậu cực đoan (cực cực đại 1 ngày), Rx5day (mưa cực đại đoan khí hậu) là trị số ngưỡng (thường 5 ngày), R10 mm (số ngày mưa trên 10 sử dụng phân vị) để xác định sự kiện mm), R20 mm (số ngày mưa trên 20 khí hậu cực đoan. Mưa cực đại là giá trị mm), R95p (số ngày ẩm ướt, tổng lượng lượng mưa đạt cực đại, cực tiểu (ngày, giáng thủy ngày thuộc phân vị trên 95%), tháng, năm), còn mưa cực đoan là khi R99p (số ngày ẩm ướt cực đoan). Kết giá trị lượng mưa cực đại vượt quá quả nghiên cứu chỉ ra, diện mưa thay đổi, ngưỡng (phân vị 90%) hoặc cực tiểu phân bố bất đồng nhất. Lượng mưa lớn nằm dưới ngưỡng (phân vị 10%). Bài xuất hiện nửa phía đông Bắc Mỹ, Đông báo này trình bày các kết quả nghiên Âu, châu Á và Nam Mỹ thể hiện thông cứu, phân tích và đánh giá phân bố mưa qua chỉ số R10 mm, R95p. Đây cũng là cực trị trên lãnh thổ Việt Nam giai đoạn hai chỉ số thể hiện xu thế tăng trong 60 từ 1961 đến 2010 dựa vào phương pháp năm qua (từ 1951 đến 2010). Cách làm thống kê và bản đồ thông tin địa lý. tương tự [9] đưa ra những thay đổi gần Trong đó, đặc trưng mưa cực trị được đây của cực trị khí hậu ngày tại vùng núi xem xét bao gồm số ngày có lượng mưa Qilian thuộc Tây Bắc Trung Quốc. Kết trên 50 mm và 100 mm, số ngày mưa quả nghiên cứu chỉ ra, mưa cực đoan có 100 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu xu thế tăng về lượng và số ngày mưa. phương pháp kiểm nghiệm phi tham số Xu thế tăng chủ yếu ở các độ cao lớn. Mann-Kendall và Sen. Điểm đáng chú ý Số ngày có lượng mưa lớn 10 mm (R10 là xu thế giảm mưa từ Bắc Trung Bộ trở mm) và 20 mm (R20 mm) có xu thế tăng ra nhìn chung là nhỏ và ít thỏa mãn mức ở 47 trạm và tập trung ở các khu vực cao. ý nghĩa 10%, lượng mưa có xu thế tăng Tần suất mưa ở phân vị 95% (R95p) và nhẹ trên một số trạm thuộc Nam Trung 99 % (R97p) được ghi nhận tại 73 trạm. Bộ và Tây Nguyên, song giảm nhẹ đối Lượng mưa cực đại 1 ngày (Rx1day) với Nam Bộ, nhưng chưa được lý giải rõ và cực đại 5 ngày (Rx5day) gia tăng trong nghiên cứu của tác giả. tại 80 trạm. Song những ngày mưa liên Như vậy, các nghiên cứu ngoài nước tiếp không thể hiện xu hướng rõ ràng và đã đánh giá được phân bố mưa cực đoan thời kỳ ẩm ướt tương đối dài, xuất hiện của một số vùng trên toàn cầu theo các hầu hết các trạm. Đối với [1] sử dụng số chỉ số cực đoan của WMO (1997) đề xuất liệu của 5948 trạm quan trắc toàn cầu để theo không gian và thời gian. Song nghiên nghiên cứu sự biến đổi của của Rx1day cứu trong nước hầu hết mới tập trung và Rx5day. Kết quả nghiên cứu chỉ ra sự đánh xu thế, mức độ biến đổi của mưa cực không có sự thay đổi nhiều giữa các khu đoan theo thời gian trong giai đoạn 1961 - vực với Rx1day mà chủ yếu là phân bố 2007, mà chưa đề cập đến phân bố không Rx5day tăng ở nam trung tâm Hoa Kỳ gian của chúng. Vì vậy, kết quả bài báo sẽ và miền bắc nước Nga, Canada các tháng bổ sung các phân tích và nhận định theo chính đông (tháng 12, 1 và 2), miền bắc phân bố không gian, đồng thời chuỗi số Ấn Độ và miền nam Brazil vào tháng liệu tính toán được thêm 03 năm (2008, mùa xuân (tháng 3, 4, và 5), đông nam 2009 và 2010). Ngoài ra, ngưỡng mưa Hoa Kỳ và châu Âu vào mùa thu (tháng được lựa chọn nghiên cứu là lượng mưa 9, 10 và 11). ngày trên 50 mm (R ≥ 50 mm) và 100 mm Nhiều công trình nghiên cứu trong (R ≥ 100 mm). nước có liên quan đến đến lượng mưa 3. Nguồn số liệu và phương pháp ngày cực đại lớn hơn 25 mm và 50 mm. Trong đó, phải kể đến nghiên cứu của a) Nguồn số liệu sử dụng nghiên [4] chỉ ra rằng, những ngày đạt chỉ tiêu cứu: Số liệu mưa ngày của 143 trạm mưa lớn thường xảy ra trong thời kỳ mùa khí tượng được thu thập tại Trung tâm mưa, đặc biệt trong thời kỳ 1961 - 2007, dữ liệu Khí tượng Thủy văn Việt Nam. số ngày mưa trên 25 mm/ngày tăng ở Độ dài chuỗi số liệu từ năm 1961 đến miền Nam, trên 50 mm/ngày giảm ở 2010, số liệu khuyết thiếu sẽ được loại miền Bắc. Đối với mưa ngày cực đại bỏ trong quá trình tính toán. giai đoạn từ 1961 đến 1990, biểu hiện rõ b) Phương pháp nghiên cứu bao gồm: tăng hầu hết các vùng khí hậu, ngoại trừ - Phương pháp thống kê: Được B1, tăng mạnh nhất vùng B4 và N1. Tuy sử dụng trong tính toán đặc trưng số nhiên, giai đoạn từ 1991 đến 2000 xu ngày mưa gồm: Mưa 1 ngày lớn nhất thế mưa giảm vùng B1 và B2, song tăng (Rx1day), số ngày mưa liên tục, số ngày ở các vùng còn lại. Mặc dầu vậy, xem mưa có lượng mưa trên 50 mm và 100 xét trong cả thời đoạn từ 1961 đến 2007, mm, số ngày không mưa. Trong đó, lượng mưa ngày cực đại có xu thế tăng Rx1day được xác định theo từng năm số trên mọi vùng, trừ B3 [4]. Các nhận định ngày không mưa là ngày có lượng mưa này được [10] kiểm nghiệm lại bằng dưới 0,1 mm (R < 0,1 mm), số ngày có 101 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu lượng mưa lớn hơn 50 mm (R ≥ 50 mm) Trung Bộ, Ba Tơ, Trà My, Trường Sa và (R ≥ 100 mm) trong từng năm, số thuộc vùng khí hậu Nam Trung Bộ (hình ngày mưa liên tục là hai ngày liên tiếp 1e); M’drak, Đắc Nông, Bảo Lộc thuộc trở lên có lượng mưa trên 0,1 mm. vùng khí hậu Tây Nguyên (hình 1f) và - Phương pháp bản đồ và hệ thông Kiên Giang thuộc vùng khí hậu Nam tin địa lý (GIS): Được sử dụng trong xây Bộ. Số ngày có R ≥ 50 mm lớn nhất ở dựng bản đồ phân bố mưa cực trị. Tây Bắc dao động từ 3,7 đến 11,4 ngày/ năm, từ 4,8 đến 28,8 ngày/năm đối với 4. Kết quả và thảo luận Đông Bắc, từ 5,5 đến 11,3 ngày/năm đối 4.1. Số ngày mưa có lượng trên với Đồng Bằng Bắc Bộ, từ 4,7 ngày đến 50 mm 15,8 ngày/năm đối với Bắc Trung Bộ, từ 2,5 ngày đến 20,0 ngày/năm đối với Phân bố số ngày có lượng mưa lớn Nam Trung Bộ, từ 4,0 đến 15,7 ngày/ hơn 50 mm trên 7 vùng khí hậu Việt năm đối với Tây Nguyên và Nam Bộ Nam được chỉ ra trên hình 1. Từ hình dao động 3,5 đến 13,2 ngày/năm. Trong 1, có thể nhận ra số ngày có R ≥ 50 mm đó, vùng Đông Bắc có số ngày mưa trên tập trung ở các trung tâm mưa lớn như 50 mm lớn nhất cả nước. Đặc biệt, số Sìn Hồ, Yên Châu, Sa Pa thuộc vùng khí ngày có lượng mưa vượt ngưỡng 50 mm hậu Tây Bắc (hình 1a), Hà Giang, Bắc vào khoảng 20 đến 30 ngày/năm rơi vào Quang, Cao Bằng, Yên Bái, Hòn Dấu trung tâm mưa lớn Bắc Quang (hình 1b) thuộc vùng khí hậu Đông Bắc (hình và trung tâm mưa lớn Trà My (hình 1e). 1b); Tam Đảo thuộc vùng khí hậu Đồng Song cũng có khu vực có số ngày mưa Bằng Bắc Bộ (hình 1c); Khe Sanh, Nam ít, khoảng 2,6 ngày/năm tại , Đông, A Lưới thuộc vùng khí hậu Bắc Phan Rang, Ninh Thuận (hình 1e).

(a) (b) (c) (d) Hình 1: Phân bố số ngày có lượng mưa trên 50mm trên 7 vùng khí hậu: Đông Bắc (a), Tây Bắc (b), Đồng Bằng Bắc Bộ (c), Bắc Trung Bộ (d), Nam Trung Bộ (e), Tây Nguyên (f), Nam Bộ (g) (e) (f) (g)

102 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

4.2. Số ngày có lượng mưa trên (hình 2f) số ngày trong năm có lượng 100 mm mưa vượt ngưỡng 100 mm dưới 4 ngày/ năm. Song phía Nam vùng khí hậu Bắc So với số ngày mưa có lượng mưa Trung Bộ (hình 2d) và phía Bắc khu vực trên 50 mm, số ngày có lượng mưa trên Nam Trung Bộ (hình 2e), số ngày mưa 100 mm trên lãnh thổ nước ta dao động trong năm có lượng mưa vượt ngưỡng trong khoảng dưới 12 ngày/năm. Các 100 mm là 6 - 7 ngày/năm. Khu vực vùng khí hậu Đồng Bằng Bắc Bộ (hình Nam Trung Bộ số ngày lượng mưa trên 2c), Nam Bộ (hình 2g) và Tây Nguyên 100 mm dưới 1,5 ngày/năm.

(a) (b) (c) (d) Hình 2: Phân bố số ngày có lượng mưa trên 100mm trên 7 vùng khí hậu: Đông Bắc (a), Tây Bắc (b), Đồng Bằng Bắc Bộ (c), Bắc Trung Bộ (d), Nam Trung Bộ (e), Tây Nguyên (f), Nam Bộ (g) (e) (f) (g) So sánh kết quả tính toán tại trạm (0,8 ngày/năm), Đắc Nông (0,7 ngày/ đo mưa trên lãnh thổ Việt Nam, cho năm), Buôn Mê Thuột (0,6 ngày/năm), thấy trạm đo mưa Bắc Quang có số ngày Kontum (0,6 ngày/năm), Phan Rang lượng mưa vượt ngưỡng 100 mm nhiều (0,5 ngày/năm), Phan Thiết (0,3 ngày/ nhất, với 11,2 ngày/năm. Tuy nhiên, một năm), Bảo Lộc (0,7 ngày/năm), Cần số trạm có số ngày mưa vượt ngưỡng Thơ (0,4 ngày/năm), Càng Long (0,6 100 mm ít nhất, dưới 1 ngày/năm như ngày/năm), Cao Lãnh (0,4 ngày/năm), Yên Châu (0,5 ngày/năm), Mù Căng Sóc Trăng (0,6 ngày/năm), Mỹ Tho (0,4 Chải (0,8 ngày/năm), Sơn La (0,4 ngày/ ngày/năm), Tây Ninh (0,6 ngày/năm), năm), Bắc Cạn (0,7 ngày/năm), Điện Vũng Tàu (0,6 ngày/năm). Biên (0,8 ngày/năm), Thất Khê (0,8 4.3. Số ngày mưa liên tục ngày/năm), Tuyên Quang (0,9 ngày/ Phân bố số ngày mưa liên tục được năm), Lục Ngạn (0,9 ngày/năm), Hữu chỉ ra trên hình 3. Từ hình có thể nhận Lũng (0,8 ngày/năm), Chí Linh (0,9 thấy, số ngày mưa liên tục trên lãnh ngày/năm), Tương Dương (0,6 ngày/ thổ Việt Nam dao động từ 5,5 đến 24,2 năm), Đà Lạt (0,1 ngày/năm), Aunpa ngày/năm. Khu vực có số ngày mưa 103 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu liên tục ít nhất cả nước là Đồng Bằng có số ngày mưa liên tục nhiều nhất khu Bắc Bộ (hình 3c), nơi cao nhất của khu vực với 13 ngày/năm. Khu vực Đông vực chỉ đạt 9,8 ngày/năm thuộc về Tam Bắc (hình 3b), số ngày mưa liên tục Đảo, Vĩnh Phúc. Số ngày mưa liên tục xuất hiện chủ yếu ở Lào Cai, Hà Giang nhiều nhất cả nước thuộc Tây Nguyên và Yên Bái, song các tỉnh khác thuộc (hình 3f), trong đó Đắc Nông có số ngày khu vực số ngày mưa liên tục ít hơn 10 mưa liên tục lên đến 24,2 ngày/năm. Tại ngày/năm. Đối với khu vực Tây Bắc Nam Trung Bộ, nhìn chung các tỉnh từ Đà Nẵng đến Bình Định có số ngày mưa (hình 3a), số tỉnh có ngày mưa liên tục liên tục lớn hơn các tỉnh từ Phú Yên đến ít hơn Đông Bắc, duy nhất có Lai Châu Bình Thuận (hình 3e). Vùng Bắc Trung có số ngày mưa liên tục nhiều nhất cả Bộ (hình 3d), số ngày mưa liên tục tăng khu vực. Khu vực Nam Bộ (hình 3g), số dần theo vĩ độ từ Thanh Hóa đến Thừa ngày mưa liên tục nhiều nhất xảy ra ở Thiên Huế, trong đó Thừa Thiên Huế Bình Phước, khoảng 20 ngày/năm.

(a) (b) (c) (d) Hình 3: Phân bố số ngày mưa liên tục trên 7 vùng khí hậu: Đông Bắc (a), Tây Bắc (b), Đồng Bằng Bắc Bộ (c), Bắc Trung Bộ (d), Nam Trung Bộ (e), Tây Nguyên (f), Nam Bộ (g) (e) (f) (g) 4.4. Số ngày không mưa (hình 4a); tỉnh Bắc Giang, Quảng Ninh, Số ngày không mưa là số ngày có một phần của Lạng Sơn thuộc Đông Bắc lượng mưa dưới 0,1 mm. Dựa vào nguồn (hình 4b); Hải Dương, Hải Phòng thuộc số liệu mưa ngày giai đoạn từ 1961 đến Đồng Bằng Bắc Bộ (hình 4c); Tây Nghệ 2010, đã xác định được số ngày không An, Nam Quảng Bình thuộc Bắc Trung mưa trên 7 vùng khí hậu Việt Nam và Bộ (hình 4c); Phú Yên, Cam Ranh, Ninh phân bố được thể hiện trên hình 4. Thuận, Bình Thuận thuộc Nam Trung Từ hình 4 có thể nhận thấy rằng, Bộ (hình 4e), phía đông Gia Lai thuộc số ngày không mưa dao động trung bình từ 140,1 ngày/năm đến 261,4 ngày/năm. Tây Nguyên (hình 4f) và phía đông Số ngày không mưa nhiều nhất rơi vào đồng bằng Sông Cửu Long thuộc Nam tỉnh Sơn La, Điện Biên thuộc Tây Bắc Bộ (hình 4g). 104 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

(a) (b) (c) (d) Hình 4: Phân bố số ngày không mưa trên 7 vùng khí hậu: Đông Bắc (a), Tây Bắc (b), Đồng Bằng Bắc Bộ (c), Bắc Trung Bộ (d), Nam Trung Bộ (e), Tây Nguyên (f), Nam (e) (f) (g) Bộ (g)

(a) (b) (c) (d) Hình 5: Phân bố lượng mưa 1 ngày lớn nhất trên 7 vùng khí hậu: Đông Bắc (a), Tây Bắc (b), Đồng Bằng Bắc Bộ (c), Bắc Trung Bộ (d), Nam Trung Bộ (e), Tây Nguyên (f), (e) (f) (g) Nam Bộ (g) 4.5. Lượng mưa một ngày lớn nhất lượng mưa trên 700 mm/ngày như Phú Lượng mưa một ngày lớn nhất Hộ (701,2 mm), Thanh Hóa (731,3 mm), tương đối cao ở Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ Huế (731,3 mm), Cồn Cỏ (725,3 mm). và tương đối thấp ở Nam Trung Bộ, Tây Song ở Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Nguyên và Nam Bộ (hình 5). Khu vực Nam Bộ lượng mưa một ngày lớn nhất Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ quan trắc được dưới 500 mm/ngày như Đã Nẵng (487,2 105 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu mm), Quy Nhơn (353,1 mm), [3]. Fischer E. M and Knutti R (2014). (312,3 mm), Phan Thiết (163 mm), Detection of spatially aggregated changes Plâycu (206,4 mm), Ayunpa (239,3 mm), in temperature and precipitation extremes. Buôn Mê Thuột (209,0 mm), Đà Lạt Geophysical Research Letters, Vol 41, pp.1- (137,4 mm), Vũng Tàu (225,3 mm), Cần 8, DOI:10.1002/2013GL058499. Thơ (143,5 mm), Cà Mau (183,5 mm). [4]. Vũ Thanh Hằng và cộng sự (2009). Trên hầu hết các trạm, lượng mưa Xu thế biến đổi của lượng mưa ngày cực đại 1 ngày lớn nhất thường được quan trắc ở Việt Nam giai đoạn 1961 - 2007. Tạp chí vào thời kỳ mùa mưa. Hơn nữa, kỷ lục Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên lượng mưa 1 ngày lớn nhất không rơi vào và Công nghệ, số 25, 3S, trang 423-430. các trung tâm mưa lớn. Cụ thể trạm Bắc [5]. Chu Thị Thu Hường (2015). Quang (464,2 mm) mới chỉ quan trắc Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu được lượng mưa chưa đến 500 mm/ngày. toàn cầu đến một số yếu tố khí hậu cực trị và hiện tượng cực đoan ở Việt Nam. Luận 5. Kết luận án tiến sỹ. Qua phân tích chuỗi số liệu quan trắc [6]. Klein et al (2006). Changes in daily mưa tại 143 trạm trên lãnh thổ Việt Nam, temperature and precipitation extremes nhóm tác giả rút ra một số kết luật sau: in central and south Asia. Journal of - Phân bố cực trị mưa không đồng Geophysical Research, Vol 111, pp. 1-8, đều trên 7 vùng khí hậu Việt Nam, số DOI:10.1029/2005JD006316. ngày mưa trên 50 mm và 100 mm [7]. Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn thường rơi vào các trung tâm mưa lớn Trọng Hiệu (2004). Khí hậu và tài nguyên khí hậu Việt Nam. Nhà xuất bản nông - Số ngày mưa liên tục và số ngày nghiệp. không mưa thường xuất hiện các trung tâm mưa lớn và các trung tâm ít mưa [8]. Mai Văn Khiêm (2014). Nghiên cứu xây dựng Atlas khí hậu và biến đổi khí - Lượng mưa ngày lớn nhất thường hâu Việt Nam. Chương trình KH&CN phục được quan trắc được vào thời kỳ mùa mưa vụ Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó - Bản đồ phân bố cực trị mưa không biến đổi khí hậu. Mã số: BĐKH-17. gian thể hiện rõ được các khu vực xuất [9]. Pengfei Lin et al (2017). Recent hiện nhiều mưa và ít mưa hoặc khô hạn changes in daily climate extreames in trên lãnh thổ Việt Nam. Điều này rất hữu an arid mountain region, a case study in ích cho các nhà hoạch định chính sách northwestern China’s Qilian moutians. trong xây dựng kế hoạch phòng chống lũ, Scientific Reports, Vol 7, pp.1-8, lụt do mưa lớn và hạn hán cho ít mưa, DOI:10.1038/s41598-017-02345-4. giảm thiệt hại do các hiện tượng thời tiết [10]. Ngô Đức Thành và cộng sự do mưa gây ra, đảm bảo an sinh, xã hội. (2012). Kiểm nghiệm phi tham số xu thế TÀI LIỆU THAM KHẢO biến đổi của một số yếu tố khí tượng cho giai đoạn 1961 - 2007. Tạp chí Khoa học [1]. Alexander L. V. et al (2006). ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công Global observed changes in daily climate nghệ. extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research, Vol 111, [11]. Phan Văn Tân (2010). Nghiên cứu pp.1-22, DOI:10.1029/2005JD006290. tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở [2]. Donat M. G. et al (2013). Updated Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp analyses of temperature and precipitation chiến lược ứng phó. Đề tài Khoa học Cấp extreme indices sinces the beginning of the Nhà nước, Mã số KC08.29/06-10. twentieth century: The HadEX2 dataset. Journal of Geophysical Research, Vol 188, BBT nhận bài: 08/5/2018; Phản biện pp. 2098-2188. xong: 11/6/2018 106 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA PH ĐẾN ĐIỆN TÍCH CỦA MÀNG LỌC NANO Nguyễn Phương Tú, Đoàn Thị Oanh Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Bài báo đề cập đến ảnh hưởng của giá trị pH đến điện tích của màng lọc nano trong quá trình hoạt động của màng. Điện tích của màng lọc không cố định mà có thể thay đổi khi thay đổi pH của dung dịch. Thí nghiệm được tiến hành với màng lọc nano composite lớp mỏng NF-270. Các giá trị điện thế zeta thể hiện điện tích của màng lọc thay đổi theo sự thay đổi pH của dung dịch đầu vào. Điện thế zeta giảm khi tăng pH từ 3,81 tới 10,52. Khi giá trị điện thế zeta nhỏ hơn 0, trị tuyệt đối của nó tăng khi pH tăng. Đặc biệt, tại pH = 5,01, có sự thay đổi điện tích của màng lọc. Giá trị điện thế zeta của màng lọc tại pH 5,01 là -0,41 mM, thể hiện sự thay đổi điện tích màng lọc từ điện tích dương sang điện tích âm. Ảnh hướng của pH đến điện tích của màng lọc là yếu tố quan trọng tác động tới khả năng loại bỏ các chất tan mang điện tích của màng lọc nano. Từ khóa: Màng lọc nano; pH; Điện thế zeta; Điện thế dòng chảy tiếp tuyến. Abstract Studying the influence of pH on nanofiltration membrance charge The article describes the influence of pH on membrane charge during the filtration. The membrane charge is not constant and changes according to pH of the solution. The experiment was conducted with polyamide thin - film composite NF- 270. Zeta-potential which represents the membrane charge changed as a function of pH values of feeding solution. The result showed that zeta potential was decreased when the pH was increased from 3,81 to 10,52. Then, the zeta potential became negative and increased in absolute value as a function of pH. Especially, at pH 5,01, a reversal of the sign of the membrane surface charge was observed, the zeta potential value of the membrane at pH 5,01 was -0,41 mM, marking the changing of membrane charge from positive to negative. The influence of pH on the membrane charge is an important factor that affects the ability of removing charged solute of nanofilatration membrane. Keywords: Nano filtration, pH, zeta potential, tangential streaming potential. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ hành ổn định trong nhiều điều kiện, dễ Việc áp dụng công nghệ màng lọc dàng kiểm soát và có thể ứng dụng trong trong các dây chuyền xử lý nước trên nhiều quy mô khác nhau. Bên cạnh đó, thế giới trong những năm qua đã cho màng lọc có thể áp dụng để xử lý với thấy tiềm năng của công nghệ này. cả pha lỏng và khí. Vì vậy, ngày nay, Công nghệ màng lọc có tính hiệu quả công nghệ màng lọc được xem như là và linh hoạt cao, độ chọn lọc và thẩm một công nghệ cơ bản đáp ứng được yêu thấu lớn, yêu cầu năng lượng thấp, vận cầu của chiến lược phát triển bền vững. 107 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Trong các loại màng lọc phổ biến loại bỏ các ion, các hợp chất màu hữu cơ hiện nay, màng lọc nano được áp dụng trong nước cấp, nước thải,… Tuy nhiên, để xử lý nước cấp cho ăn uống, xử lý điện tích của màng lọc nano không phải nước thải và áp dụng trong các ngành là một giá trị cố định mà thay đổi trong công nghiệp khác (ví dụ: làm mềm quá trình hoạt động, phụ thuộc vào các nước, loại bỏ màu và chất hữu cơ gây ô yếu tố ảnh hưởng như độ pH của dung nhiễm,…). Màng lọc nano là quá trình dịch, cường độ ion, sự hấp phụ các hạt trung gian giữa siêu lọc và thẩm thấu tích điện. Bài báo trình bày một số kết ngược. Ưu điểm của màng lọc nano là quả nghiên cứu về ảnh hưởng của pH trở khối thủy lực của loại màng này nhỏ lên điện tích màng lọc nano trong quá hơn nhiều so với màng thẩm thấu ngược, trình hoạt động. do đó màng có thể làm việc hiệu quả ở áp suất tách tương đối thấp, giảm chi 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG phí vận hành cho quá trình lọc [1]. Một PHÁP NGHIÊN CỨU tính năng khác nữa của màng lọc nano 2.1. Vật liệu nghiên cứu là hầu hết các màng lọc đều mang điện tích trong môi trường nước do vật liệu Các thí nghiệm được thực hiện tạo thành màng lọc hoặc do sự hấp phụ với màng lọc NF-270 của công ty các hạt tích điện. Do vậy, cơ chế phân FILMTEC. đây là loại màng polyamide tách của màng nano không chỉ liên quan composit lớp mỏng, đường kính lỗ trung đến hiệu ứng “rây” thông thường mà bình 0,84 nm. Loại màng này được ứng còn liên quan đến “ảnh hưởng của điện dụng nhiều trong xử lý nước mặt và nước tích”. Chính nhờ ảnh hưởng của điện ngầm, loại bỏ tổng carbon hữu cơ (TOC), tích, màng lọc nano có thể loại bỏ các trihalomethane (THM), muối và độ cứng. chất tan được tích điện với kích thước Một số đặc tính của màng lọc NF-270 nhỏ hơn nhiều so với kích thước của lỗ được thể hiện trong Bảng 1 và cấu trúc màng. Tính chất này được áp dụng để hóa học được thể hiện trong Hình 1.

Bảng 1. Đặc tính của màng lọc NF-270 [5]

Loại màng Polyamide composite lớp mỏng Đường kính lỗ trung bình 0,84 nm Nhiệt độ vận hành tối đa 450C Áp suất vận hành tối đa 41 bar Maximum Pressure Drop 1,0 bar MWCO 200 - 300 Da Khoảng pH, vận hành liên tục 3 - 10 Khoảng pH, vận hành không liên tục (30 phút) 1 - 12 Lưu lượng đầu vào tối đa 15,9 m3/h Khả năng dung nạp Clo <0,1 ppm

Khả năng phân tách CaCl2 (%) 40 - 60

Khả năng phân tách MgSO4 (%) >97 Điện tích (pH trung tính) Điện tích âm

108 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 1: Cấu trúc hóa học của polyamide thơm ở lớp trên cùng của màng lọc NF-270 [4] Màng lọc được lưu trữ trong tủ lạnh Mối quan hệ giữa điện thế dòng ở nhiệt độ 5oC. Trước khi sử dụng, màng chảy và điện thế zeta được xác định theo lọc được ngâm với nước cất trong 24 h công thức Helmholtz-Smoluchowski: để loại bỏ các chất bảo quản của màng. ∆××E ηλ ζ = 0 Các màng lọc sử dụng được cắt và dán (1) ∆×P εε0 ×r lên đĩa kính và bề mặt hoạt động tiếp Trong đó: ∆E là điện thế dòng chảy xúc với dung dịch thí nghiệm. (V), ∆P là áp suất do lưu lượng thủy Dung dịch thí nghiệm động gây ra (N/m2), η độ nhớt của dung

Thí nghiệm đo điện thế dòng dịch (Pa.s), λ0: độ dẫn điện của hệ thống chảy được thực hiện lần lượt với (S/m), ε0 độ điện thẩm chân không (8.854 x 10-12 F/m), và ε : hằng số điện dung dịch axit axetic (C H O ) 2 mM, r 2 4 2 môi của dung dịch đo. axit axetic (C2H4O2) 1 mM + natri Mô hình thí nghiệm đo điện thế axetat (C2H3NaO2) 1 mM, natri axetat (C H NaO ) 2 mM và Natri hydroxit dòng chảy tiếp tuyến được thiết lập theo 2 3 2 Hình 2. (NaOH) 2 mM. Các hóa chất này được sản xuất bởi Công ty Merck- Đức. Trước khi tiến hành thí nghiệm, cho dung dịch đi qua màng lọc trong vòng 3 Các thiết bị khác phút để loại bỏ toàn bộ bọt khí trong hệ Giá trị pH của dung dịch được đo thống đo. Trong mỗi phép đo, dung dịch bằng máy HANNA HI4222, bao gồm thí nghiệm được hút từ bình chứa dung đầu dò đo pH và đầu dò đo nhiệt độ dịch vào bằng cách cung cấp một áp suất dung dịch. Trước khi đo pH của các truyền động. Áp suất tác dụng được điều mẫu, thiết bị đã được hiệu chỉnh. chỉnh bằng máy bơm chân không trong khoảng từ 0,15 đến 0,3 bar và được điều 2.2. Phương pháp nghiên cứu khiển với độ chính xác 0,01 bar. Lưu Sử dụng điện thế zeta để xác định lượng qua màng lọc được duy trì ở mức ảnh hưởng của pH. Trong nghiên cứu 0,35 - 0,5 l/ phút. này, điện thế zeta được xác định bằng Dữ liệu đo sẽ được gửi đến máy tính. cách đo điện thế dòng chảy tiếp tuyến Khi van đóng, dung dịch không đi qua (tangential streaming potential). Các màng lọc (chế độ không có dòng chảy), phép đo được thực hiện với dòng chảy khi van mở, dung dịch đi qua màng lọc trên bề mặt ngoài của màng lọc, nghĩa là (chế độ dòng chảy). Khoảng cách giữa chỉ xác định mật độ điện tích trên bề mặt 2 lần đóng, mở van là 8 giây. Sự chênh của màng lọc. lệch điện thế giữa chế độ dòng chảy và 109 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu chế độ không có dòng chảy chính là điện Để đánh giá ảnh hưởng của độ pH thế dòng chảy. Tiến hành đóng - mở van lên điện tích của màng lọc nano, tiến 5 lần, lấy giá trị trung bình. Hệ thống hành thí nghiệm đo điện thế dòng chảy tiếp tuyến với các dung dịch axit axetic sử dụng một multimeter để đong điện (C H O ), natri axetat (C H NaO ) và thế dòng chảy và giá trị này được ghi 2 4 2 2 3 2 natri hydroxit (NaOH) tại các giá trị pH lại bởi máy tính sử dụng chương trình khác nhau. Độ pH và độ dẫn điện của LABVIEW. Toàn bộ thí nghiệm được các dung dịch lựa chọn được đo và tổng thực hiện tại nhiệt độ phòng (25±2)oC. hợp trong bảng 2.

Hình 2: Mô hình thí nghiệm đo điện thế dòng chảy Bảng 2. Độ dẫn điện và pH của các dung dịch tại nhiệt độ 25 ± 2oC Dung dịch Độ dẫn điện (S/m) pH

2 mM C2H4O2 0,01 3,81

1 mM C2H4O2 + 1 mM C2H3NaO2 0,01 5,01

2 mM C2H3NaO2 0,02 7,27 2 mM NaOH 0,04 10,52

Thí nghiệm đo điện thế dòng chảy chất điện phân và màng lọc xảy ra hoàn được thực hiện lần lượt với dung dịch toàn. Điện thế dòng chảy được đo tại giá axit axetic (C2H4O2) 2 mM, axit axetic trị áp lực 0,2 bar. Từ giá trị điện thế dòng (C2H4O2) 1 mM + natri axetat (C2H3NaO2) chảy đo được, áp dụng công thức (1) để 1 mM, natri axetat (C H NaO ) 2 mM và 2 3 2 tính giá trị điện thế zeta. Natri hydroxit (NaOH) 2 mM. Trước mỗi thí nghiệm, màng lọc được ngâm trong 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN dung dịch sẽ được sử dụng tiếp theo trong vòng nửa giờ tại điều kiện không áp và Sự thay đổi giá trị điện thế zeta theo thí nghiệm với mỗi dung dịch được lặp pH được thể hiện trong biểu đồ Hình 2 lại ba lần để đảm bảo các tác động giữa trang sau. 110 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu

Hình 2 thể hiện sự thay đổi giá trị dịch natri hydroxit (NaOH) 2 mM. điện thế zeta của màng NF-270 tại các Khi giá trị điện thế zeta nhỏ hơn 0, trị giá trị pH của dung dịch axit axetic tuyệt đối của nó tăng khi pH tăng. Đặc (C H O ) 2 mM, axit axetic (C H O ) 1 2 4 2 2 4 2 biệt, tại pH = 5,01, ta thấy sự thay đổi mM + natri axetat (C H NaO ) 1 mM, 2 3 2 điện tích của màng lọc. Điện thế zeta natri axetat (C2H3NaO2) 2 mM và natri hydroxit (NaOH) 2 mM. Điện thế zeta của màng tại giá trị pH = 5,01 là -0,41 giảm khi tăng pH từ 3,81 tương ứng mM cho thấy sự thay đổi điện tích của màng lọc từ tích điện dương sang tích với dung dịch axit axetic (C2H4O2) 2 mM tới pH 10,52 tương ứng với dung điện âm. 30.00

20.00

10.00

0.00 0 2 4 6 8 10 12 -10.00 Zeta potential (mV) -20.00

-30.00 pH

Hình 2: Giá trị điện thế zeta của màng NF-270 tại các giá trị pH của dung dịch axit

axetic (C2H4O2) 2 mM, axit axetic (C2H4O2) 1 mM + natri axetat (C2H3NaO2) 1 mM,

natri axetat (C2H3NaO2) 2 mM và natri hydroxit (NaOH) 2 mM Kết quả này được giải thích bằng các nhóm chức. Giá trị điện thế zeta của phản ứng giữa nhóm chức carboxyl và hầu hết các màng lọc đều mang giá trị amin có trên bề mặt của màng lọc. Hầu âm khi tăng pH và các nhóm chức bị khử hết các màng lọc composite lớp mỏng proton hóa [3]. Màng lọc nano thường đều là màng điện tích âm để giảm thiểu bao gồm các nhóm chức kỵ nước (alkyl sự hấp phụ các chất bẩn mang điện tích hoặc các vòng thơm) thay thế cho các

âm có trong nguồn nước và tăng khả nhóm chức ưa nước (-CONH2, -COOH, - + năng giữ lại các muối hòa tan. Điện tích -NH2, -SO3 , -R3N …) với đặc tính khác âm của bề mặt màng lọc là kết quả của nhau hoàn toàn; mức độ phân ly của các quá trình khử proton hóa của các nhóm nhóm chức ưa nước phụ thuộc nhiều vào chức sulfonic và/ hoặc carboxylic tại giá trị pH. Giả thiết phần polyme hoạt pH trung tính. Điện tích bề mặt màng tính (tham gia vào việc xác định điện lọc được xác định bằng giá trị điện thế tích) gồm hai nhóm khác nhau: nhóm zeta. Các nghiên cứu trước đây cũng đã ưa nước R1H với cơ chế phụ thuộc vào khẳng định rằng pH có ảnh hưởng tới pH liên quan đến quá trình proton hóa điện tích của màng lọc do sự phân ly của và khử proton hóa của các nhóm chức; 111 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Nghiên cứu nhóm kỵ nước RH với cơ chế phụ thuộc TÀI LIỆU THAM KHẢO vào pH liên quan đến quá trình hấp phụ [1]. Trần Thị Dung, Phạm Thị Thu Hà, cạnh tranh [2]. Vũ Quỳnh Thương (2011). Nghiên cứu chế tạo màng lọc nano và khảo sát một số ảnh Tại pH thấp, giả thiết rằng nồng hưởng đến tính chất tách của màng. Tạp chí độ proton trong dung dịch cao, dẫn đến Khoa học và Công nghệ, 49(4), 59-64. quá trình proton hóa các nhóm chức [2]. Bandini, S. (2005). Modelling the mechanism of charge formation in R1H, làm cho màng lọc mang điện tích dương. Tại pH cao, do nồng độ proton NF membranes: Theory and application. Journal of membrane science, 264, 75-86. trong dung dịch thấp, dẫn tới quá trình [3]. Bellona, C., Drewes, J. E., Xu, P. khử proton hóa các nhóm chức ưa nước & Amy, G. (2004). Factors affecting the - này, giải phóng R1 làm cho màng lọc rejection of organic solutes during NF/ mang điện tích âm. Các phản ứng cân RO treatment - a literature review. Water bằng axit/ bazơ được thể hiện trong hai Research, 38, 2795 - 2809. phương trình sau: [4]. Boussu, K. (2007). Influence of membrane characteristics on flux R H + H+ = R H +→ proton hóa 1 1 2 decline and retention in nanofiltration. - +→ R1H = R1 + H khử proton hóa PhD dissertation, Katholieke Universiteit Leuven. 4. KẾT LUẬN [5]. Lin, Y.-L., Chiang, P.-C. & Điện tích dương của bề mặt màng Chang, E. E. (2007). Removal of small lọc chính là kết quả của quá trình proton trihalomethane precursors from aqueous solution by nanofiltration. Journal of hóa của các nhóm chức amin (-NH2→- Hazardous Materials, 146, 20-29. NH3+), và điện tích âm của bề mặt BBT nhận bài: 08/5/2018; Phản biện màng lọc là kết quả của quá trình khử xong: 04/6/2018 proton hóa của các nhóm chức carboxyl (-COOH →-COO-). Thí nghiệm đã cho thấy ảnh hưởng của pH tới điện tích của màng lọc trong quá trình hoạt động, điện tích của màng lọc có sự thay đổi khi pH thay đổi. Nhìn chung, khi tăng giá trị pH, điện tích màng lọc chuyển dần sang giá trị âm, bất kể cường độ ion hay có mặt các tạp chất trong dung dịch hay không. Nghiên cứu ảnh hưởng của giá trị pH đến điện tích màng lọc, giúp xác định được pH thích hợp, nhằm làm tăng khả năng loại bỏ chất tan hữu cơ trong quá trình làm việc của màng lọc nano.

112 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Trao đổi, Tin tức & Sự kiện

GIẢI PHÁP ĐỘT PHÁ TRONG PHÁT TRIỂN NGUỒN NHÂN LỰC KHOA HỌC KỸ THUẬT KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VIỆT NAM TRƯỚC BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Nguyễn Thị Luyến, Lê Thanh Thủy Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Biến đổi khí hậu toàn cầu đã và đang là nguy cơ đe dọa trực tiếp đến sự tồn vong của nhiều quốc gia dân tộc trên thế giới. Biến đổi khí hậu sẽ gây ra những thảm họa thiên tai có nguồn gốc khí tượng thủy văn (KTTV) ngày càng trở nên phức tạp, khắc nghiệt, khó lường, với sức tàn phá, hủy hoại đời sống, kinh tế - xã hội vô cùng lớn, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển bền vững kinh tế - xã hội, đảm bảo quốc phòng, an ninh của nước ta. Do đó, phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV là một vấn đề cấp thiết, đòi hỏi phải nghiên cứu tìm ra giải pháp đặc thù, mang tính đột phát mới thực hiện có hiệu quả mục tiêu phát triển bền vững kinh tế - xã hội, bảo vệ Tổ quốc hiện nay. Đó là: Tuyển chọn, đào tạo tài năng trẻ và có chế độ, chính sách đủ mạnh để thu hút nhân tài vào công tác, cống hiến, phát triển ngành KTTV thời kỳ mới. 1. Biến đổi khí hậu đặt ra yêu cầu phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV góp phần phát triển bền vững kinh tế - xã hội ở nước ta hiện nay Tổ chức Khí tượng thế giới đã cảnh báo Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của biến đổi khí hậu (BĐKH). Trong Chiến lược phát triển kinh tế - xã hội giai đoạn 2016 - 2020, Đảng ta đã đề ra một trong những nhiệm vụ và giải pháp chủ yếu, đó là “Nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo thiên tai, giám sát BĐKH. Thực hiện có hiệu quả công tác phòng, chống thiên tai, ứng phó với BĐKH và tìm kiếm cứu nạn, cứu hộ” [1]. BĐKH đã và đang gây ra những thảm họa thiên tai có nguồn gốc KTTV ngày càng trở nên phức tạp, khắc nghiệt, khó lường, với sức tàn phá, hủy hoại đời sống, kinh tế - xã hội vô cùng lớn, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển bền vững kinh tế - xã hội, đảm bảo quốc phòng, an ninh của nước ta. Gần đây, cơn bão số 1 năm 2016 đã gây thiệt hại nặng nề về người và tài sản ở các tỉnh Bắc bộ, chỉ riêng tỉnh Nam Định đã thiệt hại hàng nghìn tỷ đồng và còn cướp đi sinh mạng của nhiều người dân. Hơn nữa, ngành KTTV Việt Nam hiện nay, không chỉ có nhiệm vụ nghiên cứu, điều tra cơ bản; dự báo thời tiết và thiên tai có nguồn gốc KTTV mà còn nghiên cứu, cung cấp luận cứ khoa học KTTV phục vụ cho mọi ngành, mọi lĩnh vực của đời sống xã hội, đồng thời góp phần khẳng định vai trò của khoa học, công nghệ đang trở thành lực lượng sản xuất trực tiếp trong phát triển kinh tế - xã hội, nhất là kinh tế tri thức ở nước ta. Điều đó đã được khẳng định trong Chiến lược phát triển ngành KTTV đến năm 2020 do Thủ tướng Chính phủ ban hành ngày 22 tháng 6 năm 2010. Chiến lược xác định: Phát triển ngành KTTV đồng bộ theo hướng hiện đại hoá; lấy việc đầu tư cho khoa học, công nghệ và đào tạo nguồn nhân lực làm giải pháp chủ yếu để phát triển. Do đó, việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV trở thành vấn đề cấp bách trong phát triển bền vững kinh tế - xã hội và bảo vệ Tổ quốc. Tuy nhiên, việc phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV Việt Nam hiện nay còn nhiều hạn chế, bất cập, rất cần khắc phục, mới đáp ứng được mục tiêu đã đề ra trong Chiến lược phát triển ngành KTTV, đó là: Đến năm 2020 ngành KTTV Việt Nam đạt trình độ khoa học, công nghệ tiên tiến của khu vực châu 113 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Trao đổi, Tin tức & Sự kiện

Á, có đủ năng lực điều tra cơ bản, dự báo KTTV, phục vụ yêu cầu phòng tránh và giảm nhẹ thiệt hại do thiên tai, đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm quốc phòng, an ninh [6]. Hơn nữa, tại Hội nghị Trung ương lần thứ 7, khóa XI, Đảng ta nhấn mạnh: “Xây dựng, phát triển năng lực nghiên cứu, giám sát BĐKH, dự báo, cảnh báo thiên tai đạt trình độ tương đương nhóm các nước dẫn đầu trong khu vực Đông Nam Á. Thường xuyên cập nhật, hoàn thiện kịch bản BĐKH, nước biển dâng cụ thể cho giai đoạn đến năm 2030 và tầm nhìn đến năm 2050” [4]. Theo các nhà khoa học KTTV, từ thực tiễn biến động bất thường của thời tiết và thiên tai ở nước ta trong những năm qua, đã và đang đặt ra những thách thức mới cho ngành KTTV nước ta. Công tác dự báo, nghiên cứu ứng dụng và điều tra cơ bản về KTTV trở nên vô cùng phức tạp và khó khăn. Hơn lúc nào hết, thực tiễn đang đặt ra vấn đề phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV Việt Nam về số lượng, chất lượng và cơ cấu. Bởi, muốn dự báo chính xác các hiện tượng KTTV, một mặt, cần tăng số lượng và đầu tư hiện đại hóa các trạm quan trắc, yêu cầu này tất yếu phải phát triển về số lượng, đặc biệt là chất lượng nhân lực quan trắc KTTV, để có thể làm chủ các máy móc, thiết bị quan trắc hiện đại; mặt khác, cần phát triển về chất lượng nhân lực điều tra cơ bản, kiểm soát và chỉnh biên số liệu, nhân lực dự báo và nhân lực nghiên cứu khoa học. Như vậy, nâng cao trình độ nhận thức và năng lực chuyên môn, nghiệp vụ cho cán bộ khoa học kỹ thuật KTTV là một tất yếu. Việc nâng cao trình độ cho đội ngũ cán bộ khoa học kỹ thuật của Ngành không chỉ tập trung ở các cơ quan trung ương mà phải đặc biệt quan tâm đến vấn đề này ở cả các Đài KTTV khu vực, tỉnh và các cơ quan, đơn vị đóng ở các địa bàn khó khăn, vùng sâu, vùng xa. Thực tế chỉ ra rằng, hiện tượng bão xuất hiện từ Biển Đông, nhưng trong những năm gần đây, không chỉ gây thiệt hại cho các tỉnh, thành và địa phương ven biển, mà còn gây thiệt hại về người và tài sản ở vùng núi nước ta, do lũ ống và lũ quét xảy ra sau bão. Ban Chỉ đạo phòng, chống lụt, bão Trung ương cho rằng lũ quét, sạt lở đất xảy ra nhiều tỉnh miền núi nước ta đang cần có giải pháp phòng, chống hiệu quả hơn. Chính phủ đã chỉ đạo các tỉnh có nguy cơ xảy ra lũ quét, sạt lở đất phải chủ động xây dựng bản đồ phân vùng và hệ thống cảnh báo nơi có lũ ống, lũ quét, sạt lở đất xảy ra. Tuy nhiên, Bộ Tài nguyên và Môi trường cho biết: Việc cảnh báo, phân vùng nguy cơ lũ quét có độ chính xác còn hạn chế, chưa thể sử dụng để quy hoạch cũng như chỉ đạo, điều hành phòng tránh thảm họa thiên tai. Một trong những nhiệm vụ trọng tâm cần thực hiện trong thời gian tới là nâng cao năng lực dự báo mưa, lũ, cảnh báo lũ quét; xây dựng hệ thống cảnh báo sớm về lũ quét, sạt lở đất. Đẩy mạnh hoạt động nghiên cứu khoa học, áp dụng các công nghệ tiên tiến để nâng cao năng lực cảnh báo khu vực xảy ra lũ quét, sạt lở đất. BĐKH là hiện thực, đặt ra yêu cầu khách quan, cấp bách phải nghiên cứu tìm ra giải pháp đặc thù, đột phá góp phần phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV Việt Nam hiện nay. 2. Tuyển chọn, đào tạo tài năng trẻ làm cán bộ khoa học kỹ thuật KTTV và có chế độ, chính sách đủ mạnh để thu hút nhân tài vào công tác, cống hiến, phát triển ngành KTTV thời kỳ mới Đây là giải pháp đột phá trong phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật KTTV ở nước ta hiện nay. Bởi lẽ, ngành khoa học kỹ thuật KTTV với đặc thù là một ngành khoa học khó, trừu tượng, cán bộ khoa học kỹ thuật KTTV thường được ví như “bác sĩ khám bệnh ông trời”. Hơn nữa, hiện nay Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề của BĐKH. Thực tế này đòi hỏi ngành KTTV phải có một nguồn nhân lực chất lượng cao, đội ngũ cán bộ tài năng có khả năng 114 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Trao đổi, Tin tức & Sự kiện nắm bắt và làm chủ trang thiết bị, máy móc và công nghệ hiện đại của thế giới, để cung cấp những sản phẩm tốt nhất, ứng phó kịp thời, hiệu quả với BĐKH, phục vụ phát triển bền vững kinh tế - xã hội và đảm bảo an ninh, quốc phòng ở nước ta. Trong khi đó, việc tuyển chọn người tài theo học chuyên ngành KTTV đang gặp nhiều khó khăn. Số cán bộ được cử đi đào tạo thạc sĩ và tiến sĩ ở nước ngoài sau khi tốt nghiệp, phần lớn không về nước và trở lại cơ quan KTTV công tác. Do đó, Bộ Tài nguyên và Môi trường cần giao nhiệm vụ cho Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội làm tốt công tác tuyển chọn, phát hiện, tìm được những người “thực đức”, “thực tài” qua nhiều hình thức thi tuyển để mở các lớp đào tạo tài năng trẻ chuyên ngành KTTV. Mỗi năm một lớp, mỗi lớp có từ 15 - 20 sinh viên. Có thể gọi là “lớp nguồn một”. Nhân sự của lớp này là những thí sinh tự nguyện đăng ký vào chuyên ngành KTTV, có điểm thi bình quân các môn đạt loại giỏi trở lên, có hạnh kiểm loại tốt, có sức khỏe và tự nguyện phục vụ lâu dài trong các cơ quan KTTV trực thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường. Nếu số lượng tuyển sinh vào “lớp nguồn một” từ nguồn tuyển sinh nguyện vọng 1 không đủ, thì Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội có thể thông báo, tuyển chọn các thí sinh có điểm thi đạt loại giỏi từ các trường đại học khác với số điểm tăng vượt trội từ 1 đến 2 điểm so với thí sinh trúng tuyển đúng nguyện vọng 1 vào “lớp nguồn một”. Ngoài tiêu chí điểm xét tuyển đạt từ loại giỏi trở lên hoặc điểm học bạ Phổ thông trung học các môn Toán, Lý, Hóa có điểm trung bình từ 8,0 trở lên, có hạnh kiểm tốt, sức khỏe tốt và tự nguyện suốt đời phục vụ trong ngành KTTV, Bộ Tài nguyên và Môi trường cần có chế độ, chính sách đặc biệt, như: miễn học phí, bảo đảm chế độ phụ cấp hàng tháng, nơi ở trong ký túc xá có đầy đủ tiện nghi sinh hoạt, có đủ tài liệu học tập, nghiên cứu. Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội phân công đội ngũ cán bộ, giảng viên chất lượng cao và mời giảng viên là những chuyên gia trong lĩnh vực này của Trường Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Thủy lợi Hà Nội và một số trường Đại học ở các nước có nền khoa học KTTV phát triển vượt trội trên thế giới để giảng dạy lớp này. Theo đó, cần xây dựng chương trình đào tạo cử nhân tài năng chuyên ngành KTTV với phương pháp đào tạo đặc thù. Thời gian học tập có thể rút ngắn từ 6 tháng đến 1 năm. Sau năm học thứ nhất, nếu sinh viên nào không đủ điều kiện theo học “lớp nguồn một” sẽ chuyển xuống lớp học đại học phổ thông. Đồng thời, chọn những sinh viên có kết quả học tập năm thứ nhất ở lớp đại học phổ thông đạt loại giỏi, hạnh kiểm tốt đưa lên “lớp nguồn một”. Sau khi kết thúc khóa học, có thể thực hiện lộ trình hợp lý đưa các cử nhân chuyên ngành KTTV đi thực tế và học cao học, làm nghiên cứu sinh, giao nhiệm vụ nghiên cứu các công trình khoa học để tạo nguồn phát triển, phấn đấu đạt các chức danh khoa học và quản lý. Nếu một khóa đào tạo được 20 cử nhân tài năng thì sau 10 khóa, ngành KTTV có khoảng 200 cử nhân tài năng và trong số cử nhân tài năng ấy, có những người sẽ là tiến sĩ, phó giáo sư, giáo sư chuyên ngành KTTV ở độ tuổi 40 - 45, đây là đội ngũ chuyên gia cao cấp trong các lĩnh vực của ngành KTTV Việt Nam. Ngoài ra, Bộ Tài nguyên và Môi trường có thể đầu tư vào “lớp nguồn hai”. Nhân sự chủ yếu là các thạc sĩ KTTV trẻ từ nhiều nguồn khác nhau. Mỗi khóa có thể tuyển từ 10 - 15 người, đưa họ đào tạo nghiên cứu sinh, làm luận án tiến sĩ ở trong nước hoặc ở các nước có nền khoa học kỹ thuật KTTV phát triển hàng đầu trên thế giới hiện nay. Nếu ở trong nước, cần đảm bảo các chế độ, chính sách, các điều kiện bảo đảm học tập, nghiên cứu, sinh hoạt, giống như các sinh viên “lớp nguồn một”. Nếu 115 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 Trao đổi, Tin tức & Sự kiện cán bộ cử đi học thạc sĩ, làm nghiên cứu sinh ở nước ngoài cần có chế độ thu hút, giữ chân cho thỏa đáng để sau khi tốt nghiệp thạc sĩ, tiến sĩ, họ phấn khởi trở về công tác, phục vụ lâu dài cho các cơ quan KTTV của Bộ Tài nguyên và Môi trường. Hơn nữa, Đảng, Nhà nước và Bộ Tài nguyên và Môi trường sớm xây dựng chương trình, đề án liên kết với một vài quốc gia phát triển về nền khoa học KTTV để thành lập trường Đại học Tài nguyên và Môi trường đẳng cấp quốc tế tại Hà Nội hoặc thành phố Hồ Chí Minh. Đây là giải pháp khả thi nhất cho phép đào tạo đội ngũ cán bộ khoa học kỹ thuật KTTV không những tăng về số lượng, chất lượng và cơ cấu mà còn tiết kiệm được tiền của và công sức của nhân dân. Đồng thời góp phần phát triển trình độ khoa học KTTV ở nước nhà ngang tầm với khu vực và thế giới. Mặt khác, Bộ Tài nguyên và Môi trường cần tham mưu, đề xuất với Đảng, Nhà nước có chính sách ưu tiên, ưu đãi cho thuê “nhà công vụ”, tạo điều kiện cho các cán bộ thuộc diện tài năng trẻ ngành KTTV an tâm công tác. Theo đó, hàng năm ngành KTTV cần tổ chức thi, chấm, xếp giải và trao thưởng các công trình khoa học KTTV theo hình thức “Tuổi trẻ sáng tạo” dành cho cán bộ trẻ dưới 40 tuổi. Đây là biện pháp tạo động lực kích thích cán bộ khoa học kỹ thuật KTTV trẻ phát triển tư duy độc lập, sáng tạo; nuôi dưỡng, khuyến khích “tài năng trẻ”. Việc mở các lớp đào tạo tài năng trẻ khoa học kỹ thuật KTTV là hoạt động có mục đích, có chủ định rõ ràng, hoàn toàn đúng với quan điểm của Đảng ta “đầu tư cho giáo dục là đầu tư cho phát triển” và nó phù hợp với Nghị quyết số 29 khóa XI của Đảng ta về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo thời kỳ mới. Hơn thế nữa, là biện pháp tạo ra sự cạnh tranh lành mạnh giữa các cán bộ khoa học kỹ thuật KTTV, là “chất men” tạo ra sự kích thích, thúc đẩy phong trào thi đua hoàn thành tốt mọi nhiệm vụ mà Đảng, Nhà nước và nhân dân giao phó. Nếu tổ chức thực hiện tốt giải pháp này, thì nhất định ngành KTTV Việt Nam sẽ có nhiều chuyên gia giỏi tầm quốc gia, quốc tế, phát huy tốt tài năng, đức độ, cống hiến cho sự nghiệp xây dựng và bảo vệ Tổ quốc hiện nay. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Ban Tuyên giáo Trung ương (2016). Tài liệu học tập các Văn kiện Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XII của Đảng (dùng cho cán bộ, đảng viên ở cơ sở). Nxb Chính trị Quốc gia, Hà Nội. [2]. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2010). Phát triển đào tạo nhân lực ngành Tài nguyên và Môi trường. Kỷ yếu Hội nghị toàn quốc về đào tạo nhân lực theo nhu cầu ngành Tài nguyên và Môi trường, Hà Nội. [3]. Đảng Cộng sản Việt Nam (2011). Văn kiện Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XI. Nxb Chinh tri quôc gia - Sư thât, Hà Nội. [4]. Đảng Cộng sản Việt Nam (2013). Ban Chấp hành Trung ương, Nghị quyết số 24- NQ/TW, ngày 03/6/2013. Về chủ động ứng phó với biến đổi khí hậu, tăng cường quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường. [5]. Đảng Cộng sản Việt Nam (2013). Ban Chấp hành Trung ương, Nghị quyết số 29- NQ/TW, ngày 04/11/2013. Về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, đáp ứng yêu cầu công nghiệp hóa, hiện đại hóa trong điều kiện kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa và hội nhập quốc tế. [6]. Thủ tướng Chính phủ (2010). Quyết định số 929/ 2010/QĐ-TTg Phê duyệt Chiến lược phát triển ngành Khí tượng Thủy văn đến năm 2020. Ngày 22 tháng 6 năm 2010. [7]. Website: Trang thông tin điện tử chuyên về biên đôi khi hâu của dự án CBCC: http://cbcc.org.vn. 116 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 20 - năm 2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG (Journal of Science on Natural Resources and Environment) MỤC LỤC Số 20 * 2018

NGHIÊN CỨU TỔNG BIÊN TẬP 1. Trương Vân Anh, Trịnh Xuân Mạnh: Nghiên cứu PGS.TS. Phạm Quý Nhân ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến biến động dòng chảy mặt lưu vực sông Nậm Mức...... 3 PHÓ TỔNG BIÊN TẬP 2. Lương Thanh Thạch: Ứng dụng phương pháp bình sai truy hồi thuật toán T thuận trong xử lý toán học mạng TS. Nguyễn Bá Dũng lưới trắc địa...... 11 PGS.TS. Nguyễn An Thịnh 3. Đoàn Thị Oanh, Nguyễn Thu Huyền, Trần Kiều Mai: Nghiên cứu sử dụng sinh khối Spirulina Platensis ỦY VIÊN HỘI ĐỒNG BIÊN TẬP SP8 làm chất hấp phụ sinh học trong xử lý Ion ZN2+ ở quy mô phòng thí nghiệm...... 16 1. PGS.TS. Nguyễn Ngọc Thanh 2. PGS.TS. Trần Duy Kiều 4. Trần Bảo Lộc: Đánh giá tác động của một số hiện 3. TS. Hoàng Anh Huy tượng thời tiết cực đoan đến môi trường nước biển ven bờ 4. PGS.TS. Hoàng Ngọc Quang thuộc khu du lịch thành phố Hạ Long...... 22 5. PGS.TS. Nguyễn Thế Hưng 5. Lê Minh Huệ, Đỗ Thị Phương Thảo, Vũ Thị 6. TS. Phạm Anh Tuấn Thanh Hiên, Vũ Thị Kim, Đoàn Quốc Vượng: Sử 7. TS. Nguyễn Hoản dụng ảnh vệ tinh phát hiện các dấu hiệu khai thác khoáng 8. TS. Lê Thị Trinh sản thuộc tỉnh Thái Nguyên...... 29 9. TS. Phạm Thị Hoa 6. Nguyễn Kiên Dung, Trần Chấn Nam: Đánh giá tác 10. TS. Nguyễn Hồng Lân động của biến đổi khí hậu đến nguy cơ ngập lụt khu vực 11. TS. Phí Trường Thành nội thành Hà Nội...... 43 12. TS. Lê Xuân Hùng 7. Đỗ Văn Dương: Xử lý số liệu hệ thống tích hợp INS/ 13. PGS.TS. Nguyễn Viết Lành GPS bằng các thuật toán ước lượng trơn...... 50 14. TS. Hà Mạnh Đào 8. Nguyễn Thị Hoài Thương, Phạm Thị Hồng 15. PGS.TS. Phạm Văn Cự Phương: Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu 16. GS.TS. Mai Trọng Nhuận dùng xanh của người dân tại quận Bắc Từ Liêm, thành 17. PGS.TS. Nguyễn Thế Chinh phố Hà Nội...... 55 18. GS.TS. Phan Tuấn Nghĩa 19. GS.TS. Trần Thục 9. Võ Anh Kiệt, Bùi Văn Chanh: Nghiên cứu ứng 20. GS.TS. Trần Đức Viên dụng mô hình Marine và Muskingum dự báo thủy văn 21. GS.TS. Trần Thọ Đạt lưu vực sông Kỳ Lộ tỉnh Phú Yên...... 66 10. Vũ Văn Lân, Nguyễn Hồng Lân: Đánh giá vai trò Thư ký tòa soạn của đập dâng nước trong việc phát triển kinh tế xã hội TS. Trần Thị Minh Hằng khu vực hạ lưu sông Hồng - sông Thái Bình...... 73 11. Trương Quang Hiển, Bùi Thị Diệu Hiền, Đỗ Tấn Giấy phép xuất bản Nghị, Diệp Tiến Dũng: Thực trạng giá đất theo thị Số: 2760/GP-BTTTT - Bộ Thông tin và Truyền thông trường trên địa bàn thị trấn Bồng Sơn, huyện Hoài Nhơn, cấp ngày 27 tháng 12 năm 2012 tỉnh Bình Định ...... 86 In tại: Công ty TNHH In và Thương mại Châu Anh 12. Thái Thị Thanh Minh, Nguyễn Ngọc Ánh: Phân bố không gian mưa cực trị trên 7 vùng khí hậu Việt Nam, Tòa soạn - Trị sự giai đoạn 1961 - 2010...... 99 Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội 13. Nguyễn Phương Tú, Đoàn Thị Oanh: Nghiên cứu Đ/c: Số 41A Phú Diễn, phường Phú Diễn, ảnh hưởng của pH đến điện tích của màng lọc Nano...... 107 quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội Điện thoại: 04.3764.5798; TIN TỨC, TRAO ĐỔI VÀ SỰ KIỆN Email: [email protected] 14. Nguyễn Thị Luyến, Lê Thanh Thủy: Giải pháp đột phá trong phát triển nguồn nhân lực khoa học kỹ thuật khí tượng thủy văn Việt Nam trước bối cảnh biến đổi khí hậu...... 113 THÔNG TIN TUYỂN SINH ĐẠI HỌC CHÍNH QUY NĂM 2018 TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI (MÃ TRƯỜNG: DMT) Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội là Trường đại học công lập, thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường. Nhà trường tổ chức tuyển sinh, thời gian đào tạo trình độ thạc sĩ: 1,5 năm; Đại học: 04 năm; Liên thông từ cao đẳng lên đại học 1,5 năm. Tuyển sinh đại học chính quy năm 2018, Nhà trường xét tuyển theo kết quả thi THPT Quốc gia năm 2018 và theo kết quả lớp 12 THPT của các ngành như sau: Chỉ tiêu xét tuyển STT Tên ngành Mã ngành Kỳ thi THPT QG Lớp 12 THPT 1 Kế toán 7340301 200 150 2 Quản trị dịch vụ du lịch và lữ hành 7810103 150 100 3 Biến đổi khí hậu và phát triển bền vững 2440298 40 20 4 Khí tượng học 7440221 40 20 5 Khí tượng thủy văn biển 2440299 20 20 6 Khoa học đất 7620103 20 20 7 Thủy văn 7440224 40 20 8 Công nghệ kỹ thuật môi trường 7510406 200 70 9 Công nghệ thông tin 7480201 250 60 10 Kỹ thuật địa chất 7520501 20 20 11 Kỹ thuật trắc địa bản đồ 7520503 60 50 12 Kinh tế Tài nguyên thiên nhiên 7850102 60 60 13 Quản lý biển 2850199 20 20 14 Quản lý đất đai 7850103 250 100 15 Quản lý tài nguyên nước 2850198 50 50 16 Quản lý tài nguyên và môi trường 7850101 230 70 Nhà Trường tổ chức xét tuyển cho tất cả các ngành theo 4 tổ hợp môn sau: + Tổ hợp 1: Toán, Lý, Hóa + Tổ hợp 3: Toán, Hóa, Sinh + Tổ hợp 2: Toán, Lý, Tiếng Anh + Tổ hợp 4: Toán, Ngữ văn, Tiếng Anh Xét tuyển theo tổng điểm của tổ hợp các môn thi theo từng ngành đào tạo. Trường hợp nhiều thí sinh có tổng điểm 3 môn bằng nhau trong cùng tổ hợp thì điểm xét tuyển sẽ lấy từ cao xuống thấp của môn Toán. Chênh lệch điểm xét tuyển giữa các tổ hợp theo đúng chênh lệch của ngưỡng đảm bảo chất lượng do Bộ GD&ĐT quy định. Trường có 3 khu ký túc xá (cơ sở 1, cơ sở 2, khu ký túc xá Mỹ Đình) có thể bố trí khoảng 2000 chỗ ở. Trong đó ký túc xá Mỹ Đình 2 có chỗ ở rộng rãi, hiện đại, có nhà ăn phục vụ sinh viên, có phòng tự học, nhà tập đa năng, thuận tiện giao thông, giá theo quy định. Thí sinh học chương trình đại học ngành 1 sau năm thứ nhất, nếu có nguyện vọng có thể học chương trình đại học chính quy ngành thứ 2 theo quy định của Trường. Địa chỉ: Số 41 A, đường Phú Diễn, phường Phú Diễn, Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội Đường dây nóng tiếp nhận thông tin, tư vấn tuyển sinh của Trường: 0975591147 Thông tin chi tiết, thí sinh tham khảo tạo website: www.hunre.edu.vn