zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Báo xấu

12
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phương pháp đánh giá ô nhiễm không khí sử dụng chỉ thị sinh học rêu được thực hiện trong nghiên cứu này ở khu vực Hà Nội. Rêu Sphagnum girgensohnii thu thập ở những khu vực không ô nhiễm, sau đó được tạo thành các túi mẫu treo ở vị trí cần khảo sát. Bài viết trình bày đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE

Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học và Công nghệ hạt nhân toàn quốc lần thứ 14 Proceedings of Vietnam conference on nuclear science and technology VINANST-14 ĐÁNH GIÁ Ô NHIỄM KIM LOẠI NẶNG TRONG KHÔNG KHÍ CỦA HÀ NỘI SỬ DỤNG CHỈ THỊ SINH HỌC RÊU BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PIXE ACTIVE MOSS BIOMONITORING TECHNIQUE FOR ATMOSPHERIC ELEMENTAL CONTAMINATION IN HANOI USING PROTON INDUCED X-RAY EMISSION NGUYỄN HỮU QUYẾT1, DƯƠNG VĂN THẮNG1*, LÊ HỒNG KHIÊM2*, PHẠM ĐỨC KHUÊ1, PHẠM TUẤN NAM1, NGUYỄN VĂN KHÁNH1, NGUYỄN THỊ OANH1, LÊ THỊ HÒA1, CAO ĐỨC VIỆT1 (1) Viện Khoa học và Kỹ thuật hạt nhân, 179 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội, Việt Nam. (2) Viện Vật lý, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ, 18 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội, Việt Nam *Email: dvthangnb@gmail.com. Tóm tắt: Phương pháp đánh giá ô nhiễm không khí sử dụng chỉ thị sinh học rêu được thực hiện trong nghiên cứu này ở khu vực Hà Nội. Rêu Sphagnum girgensohnii thu thập ở những khu vực không ô nhiễm, sau đó được tạo thành các túi mẫu treo ở vị trí cần khảo sát. Có 45 vị trí được lựa chọn để treo mẫu tại Hà Nội. Sau 2 tháng tương tác với không khí, các túi mẫu được thu gom để phân tích hàm lượng 27 nguyên tố kim loại nặng, bằng phương pháp PIXE tại Trung tâm Nghiên cứu Cylotron của Đại học Y khoa Iwate, Nhật Bản. Kết quả phân tích được so sánh với một số thành phố ở Châu Âu, thể hiện mức độ báo động về ô nhiễm kim loại nặng ở Hà Nội. Dựa trên giá trị hệ số ô nhiễm, có thể kết luận không khí ở Hà Nội: ô nhiễm V và Se nặng; ô nhiễm Cl, Cr, As, Br, Zr, Nb, Mo, Hg ở mức vừa phải; ô nhiễm nhẹ Mg, Al, Si, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Mo, Ba, W, Pb. Phân tích thống kê áp dụng cho bộ dữ liệu hàm lượng gốc của các nguyên tố phân tích, qua đó xác định nguồn gốc và luận giải nguyên nhân có thể gây ra các ô nhiễm nêu trên. Từ khóa: Chỉ thị sinh học rêu, ô nhiễm kim loại nặng, PIXE, Hà Nội. Abstract: For the ﬁrst time, the active moss biomonitoring technique has been used in Vietnam for investigation of atmospheric elemental contamination in the air of Hanoi region. The Sphagnum girgensohnii moss harvested in the clean area were used to produce the moss-bags. After 2 months of expose in 45 diﬀerent sites in Hanoi area, the moss samples were prepared and the concentration of 27 heavy metal elements were determined by proton induced X-ray emission at Cyclotron Research Center of Iwate Medical University (Japan). The comparison of the obtained results with those in several cities in Europe shows that Hanoi’s air pollution of heavy metal is much more serious. Based on the values of contamination coeﬃcient, it is shown that Hanoi’s air is seriously polluted by V and Se; moderately polluted by Cl, Cr, As, Br, Zr, Nb, Mo and Hg; slightly polluted by Mg, Al, Si, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Mo, Ba, W and Pb. Statistical analysis has been applied to the original concentration data of the detected elements to ﬁnd the possible pollution sources. Keywords: Active moss biomonitoring, Elemental contamination, PIXE, Hanoi. 1. MỞ ĐẦU Các trạm quan trắc chất lượng không khí tự động có một số nhược điểm: Chi phí đầu tư và vận hành lớn; Đòi hỏi cán bộ vận hành có trình độ chuyên môn cao; và làm việc ở những nơi có nguồn cấp điện ổn định. Phương pháp sử dụng chỉ thị sinh học rêu đã khắc phục những hạn chế nêu trên, được sử dụng từ những năm 1960 ở Châu Âu [1, 2] cho đến nay. Bản chất của việc nghiên cứu ô nhiễm không khí dùng chỉ thị sinh học là: lựa chọn loại sinh vật thích hợp, thu thập chúng tại các điểm cần nghiên cứu và mang về phòng thí nghiệm để phân tích. Một số loài rêu thường được sử dụng để giám sát các kim loại nặng trong không khí là: Dicranum polysetum, Dicranum scoparium, Hycomium splendens, Hypnum cupressiforme, Pleurozium schreberi, Pohlia nuntans [3]. Nghiên cứu ô nhiễm không khí ở Việt Nam qua chỉ thị sinh học rêu đang được triển khai. Trong giai đoạn 2002 - 2005, TS. Nguyễn Việt Hùng đã cùng nhóm nghiên cứu của Cộng hòa Pháp triển khai đề tài nghiên cứu ô nhiễm không khí sử dụng cây rêu loại Barbula Indica tại Hà Nội và Thái Nguyên [4, 5]. Nhóm nghiên cứu đã hợp tác với Viện LHNCHN Dubna, Nga để phân tích hàm lượng của các nguyên tố kim loại. Tuy nhiên, đề tài dừng ở mức thăm dò khả năng áp dụng kỹ thuật này ở Việt Nam với số lượng mẫu phân tích khiêm tốn. Từ năm 2014, Viện Vật lý thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã tham gia vào chương trình nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố kim loại nặng trong không khí sử dụng cây rêu trên thế giới thông qua Phòng thí nghiệm Vật lý neutron của Viện LHNCHN Dubna, và nghiên cứu này là một phần trong dự án. Ô nhiễm không khí tại các thành phố lớn ở Việt Nam đang ở tình trạng báo động, đặc biệt là Hà Nội [6]. Đề có phương án giảm thiểu ô nhiễm, cần có số liệu quan trắc tốt để luận giải nguồn gốc ô nhiễm. Trong nghiên cứu này, rêu Sphagnum girgensohnii sạch được thu thập ở vùng núi cao trên Lào Cai, sau đó được chế tạo thành các túi mẫu, phân bố khắp Hà Nội trong 2 tháng. Sau thời gian tương tác với không khí 210
Tiểu ban C: Ghi đo bức xạ, An toàn bức xạ và Quan trắc môi trường Section C: Radiation measurement, Radiation safety and Environmental Hà Nội, các mẫu được thu thập và phân tích hàm lượng 27 nguyên tố bằng phương pháp Proton Induced X- ray Emission (PIXE) tại Trung tâm Nghiên cứu Cyltron tại Đại học Y Khoa Iwate, Morioka, Nhật Bản. Kết quả phân tích hàm lượng được xử lý bằng phân tích thống kê để dự đoán nguồn gốc gây ô nhiễm. 2. NỘI DUNG 2.1. Đối tượng và phương pháp Khu vực khảo sát Địa điểm khảo sát ô nhiễm là thành phố Hà Nội, ở vĩ độ 21,0278 Bắc, và kinh độ 105,8342 Đông, diện tích 3359 km2. Thành phố này nằm ở vùng nhiệt đới, với đặc trưng thời tiết nhiệt đới gió mùa ẩm, nóng và mưa to vào mùa hè, lạnh và mưa nhỏ vào mùa đông. Mùa nóng kéo dài từ tháng 5 đến tháng 9, kèm với mưa lớn. Nhiệt độ trung bình hàng năm là 23,6 0C. Do ảnh hưởng của biển, Hà Nội có độ ẩm tương đối cao. Dân số của Hà Nội ước tính khoảng 8 triệu người vào cuối năm 2019. Với vai trò kinh tế chính trị đặc thù, ảnh hưởng của ô nhiễm rất lớn tới sự phát triển của thành phố. Thu thập rêu và chuẩn bị treo mẫu Trong nghiên cứu này, Sphagnum girgensohnii được lựa chọn làm chỉ thị sinh học. Lý do của lựa chọn này là vì loại rêu này mọc tự nhiên trên các đỉnh núi cao ở tỉnh Lào Cai, phía bắc Việt Nam, một cách tự nhiên, và dễ dàng thu gom để chế tạo túi rêu. Vùng địa lý thu thập mẫu rêu này rất sạch, không có nguồn ô nhiễm, và không có các tác động của con người. Khoảng 20 kg rêu tươi được thu thập trong phạm vi 50 m2 trong một thung lũng ở độ cao trên 2000 m, và được vận chuyển đến phòng thí nghiệm để chế tạo túi rêu. Hình 11. Các vị trí đặt túi rêu tại Hà Nội (bên trái) và vị trí của Hà Nội trong bản đồ Việt Nam (bên phải) Phần ngọn còn tươi được sử dụng làm túi rêu, phần cuống và hạt bám dính được loại bỏ. Phần sử dụng được rửa 3 lần bằng nước cất. Sau khi rửa sạch, rêu được để khô trong không khí vài ngày. Trước khi đưa vào túi, rêu được đồng nhất hóa để đảm bảo không có sự khác biệt về thành phần giữa các túi với nhau. Túi nylon có kích thước 10x10 cm, mắt lưới 2 mm được sử dụng. Túi cũng được làm sạch bằng nước cất để ngăn chặn bám bẩn trước khi đưa 3 gram rêu khô vào, sau đó được vận chuyển đến địa điểm cần khảo sát. Các túi rêu được treo ở ban công, với độ cao 3 m so với bề mặt sàn, trong khoảng thời gian 2 tháng, từ tháng 12 năm 2017 đến tháng 01 năm 2018. Tổng cộng 45 túi rêu được đặt tại Hà Nội, vị trí cụ thể được mô tả trong Hình 1. Xác định hàm lượng nguyên tố bằng phương pháp PIXE Sau 2 tháng phơi mẫu, túi rêu được tập hợp tới phòng thí nghiệm, đặt vào các lọ đựng mẫu sạch làm bằng nhựa và bịt kín bởi băng keo. Các lọ mẫu đó được đưa đến Trung tâm Nghiên cứu Cyclotron, thuộc Địa học Y khoa Iwate ở Morioka, Nhật Bản để phân tích bằng PIXE. Mỗi mẫu được làm khô ở nhiệt độ dưới 60oC đến khi khối lượng không thay đổi, sau đó được tách ra làm 2 phần. Một thứ nhất được xử lý dưới dạng bột và dùng làm bia chiếu. Phần thứ 2 được xử lý mịn và đồng nhất hơn bằng phương pháp chuẩn nội tro hóa nhờ axit nitric rồi mới dùng làm bia chiếu. Cách xử lý mẫu đó được thực hiện để xác định hàm lượng các nguyên tố nhẹ, trừ clo, bị mất do tro hóa bằng hóa học. 211
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học và Công nghệ hạt nhân toàn quốc lần thứ 14 Proceedings of Vietnam conference on nuclear science and technology VINANST-14 Hình 12. Phương pháp xử lý mẫu bằng lò vi sóng Một thiết bị Cyclotron cỡ nhỏ cung cấp chùm proton với năng lượng 2,9 MeV, cường độ dòng 100 nA, chiếu vào mẫu phân tích sau khi đi qua hệ chuẩn trực làm bằng graphite. Hai đầu do Si(Li) được sử dụng để ghi nhận phổ tia X, một đầu dò không có chất hấp thụ và một đầu dò có chất hấp thụ phía trước bề mặt. Phổ ghi nhận bởi đầu dò thứ nhất không có chất thấp thụ được dùng để xác định hàm lượng các nguyên tố nhẹ trong vùng từ Na đến K. Do tiết diện tương tác ion hóa của các nguyên tố nhẹ đủ lớn và các proton Rutherford không ảnh hưởng đến miền năng lượng thấp. Hình 13. Bố trí thí nghiệm phân tích PIXE sử dụng 2 detector Si(Li) Đối với đầu dò thứ 2, 2 loại chất hấp thụ được sử dụng. Loại thứ chất được chế tạo từ Mylar có bề dày 500 µm và phổ ghi nhận tương ứng với loại chất hấp thụ này được dùng để xác định hàm lượng của các nguyên tố trong vùng từ Ca đến Zn. Loại chất hấp thụ thứ 2 được thiết kế đặc biệt để xác định hàm lượng các nguyên tố có Z > 30. Lý do sử dụng loại chất hấp thụ thứ 2 là do trong nhiều trường hợp đã ghi nhận được hàm lượng sắt rất cao trong nhiều mẫu, và các đỉnh "pile-up" tia X lớp K của sắt cản trở việc phân tích các một số nguyên tố có trong mẫu, ví dụ như Hg và Pb. Với việc sử dụng chất hấp thụ đặc biệt thứ 2, giới hạn phân tích các nguyên tố tăng lên. Thời gian phân tích mỗi mẫu là 5 phút. Để phân tích phổ PIXE thu được, SAPIX phát triển ở Trung tâm Nghiên cứu Cyclotron và được sử dụng. Cần chú ý rằng, để xác định tất cả các nguyên tố, cường độ Kα được sử dụng, ngoại trừ 2 nguyên tố Hg và Pb sẽ được xác định nhờ cường độ Lα. Đối với những đỉnh chồng chập, phương pháp khử tích chập (de-convolution method) được áp dụng để thu được cường độ của các đỉnh thành phần. 212
Tiểu ban C: Ghi đo bức xạ, An toàn bức xạ và Quan trắc môi trường Section C: Radiation measurement, Radiation safety and Environmental Kiểm soát chất lượng phân tích Chất lượng phân tích PIXE được kiểm tra đối với từng cách thức xử lý mẫu. Trước tiên, các vật liệu tham chiếu chứng nhận của NBS là 1577a Bovine Liver và 1566 Oyster Tissues được xử dụng để đánh giá độ chính xác của phân tích đối với các mẫu xử lý theo phương pháp chuẩn nội tro hóa nhờ axit nitric. Các kết quả thu được trình bày trong Bảng 1. Giá trị phân tích phù hợp với những tiêu chuẩn đã chỉ ra. Bảng 3. Tính chính xác của phương pháp phân tích so sánh với phương pháp chuẩn nội tro hóa bằng axit nitric Nguyên 1566 1577a tố Giá trị chuẩn Giá trị phân tích Giá trị chuẩn Giá trị phân tích (ppm) (ppm) (ppm) (ppm) Ca 1500±200 1583±113 120,0±7,0 126,7±11,4 Mn 17,5±1,2 21,5±1,7 9,9±0,8 9,5±0,8 Fe 195,0±34,0 197,4±13,8 194,0±20,0 201,3±8,6 Cu 63,0±3,5 74,2±5,6 158,0±7,0 162,9±7,0 Zn 852,0±14,0 996,4±69,4 123,0±8,0 131,3±5,6 As 13,4±1,9 13,0±1,2 0,05±0,006 ND* Se 2,1±0,5 3,3±0,7 0,7±0,07 ND* Mo ND* ND* 3,5±0,5 3,8±2,0 Ru 4,5±0,1 4,0±1,0 12,5±0,1 12,6±1,9 Sr 10,4±0,6 10,9±2,9 0,1±0,0003 ND *ND: Not detected (Không phát hiện) Thứ hai, độ chính xác khi phân tích các mẫu xử lý theo phương pháp chuẩn nội dạng bột được kiểm tra bằng cách phân tích cho vật liệu tham chiếu chứng nhận INST Tomato Leaves [9]. Độ chính xác phù hợp của phương pháp phân tích được xác nhận khi so sánh giá trị hàm lượng thu được từ tính toán với các chỉ tiêu viện dẫn. Phân tích dữ liệu thống kê Phân tích thống kê sử dụng phần mềm MSTM Excel, áp dụng cho bộ dữ liệu hàm lượng nguyên tố có trong 45 mẫu rêu đặt ở thành phố Hà Nội. Các thông số chính bao gồm: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, trung vị, giá trị cực đại, giá trị cực tiểu, hệ số biến thiên (%), độ nhiễu và độ lệch. Một trong những mục tiêu quan trọng của nghiên cứu là chỉ ra nguồn gây ô nhiễm của mỗi nguyên tố. Mục tiêu này có thể đạt được bằng cách phân tích tương quan (correlation analysis) và phân tích nhân tố (factor analysis). Phân tích tương quan đưa ra thông tin về mối quan hệ giữa các nguyên tố có trong các mẫu rêu và giúp luận giải bộ dữ liệu hàm lượng để tìm kiếm các nguồn nhiễm bẩn tiềm năng. Phân tích nhân tố là công cụ thống kê hữu dụng, cho phép đưa ra một bộ dữ liệu mới với các biến không tương quan ở mức độ nhỏ hơn (được gọi là nhân tố - factor), mô tả bộ dữ liệu phức tạp ban đầu thông qua nhiều biến tương quan, hỗ trợ phân tích ở các bước tiếp theo. Với việc giảm kích thước của bộ dữ liệu gốc, việc luận giải dữ liệu ô nhiễm trở nên đơn giản hơn [10]. Trong phân tích nhân tố, mối quan hệ giữa các biến ban đầu và nhân tố được thể hiện thông qua giá trị của trọng số nhân tố (factor loading) và giá trị của nhân tố đó nằm trong dải từ -1,0 đến 1,0. Các trọng số nhân tố có thể được sử dụng để chỉ ra nguồn ô nhiễm tiềm năng. Đóng góp của các nhân tố tới thành phần nguyên tố ở địa điểm khảo sát được biểu diễn bởi thang điểm của nhân tố đó. Chi tiết về phương pháp thống kê này được trình bày trong các công trình của Schang và các cộng sự [10]. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố sử dụng công cụ STATISTICA-8. Chỉ số nhiễm bẩn Để đánh giá mức độ ô nhiễm các nguyên tố kim loại nặng ở Hà Nội, đại lượng thường được sử dụng là chỉ số nhiễm bẩn (CF - Contamination Factor) [11, 12]. Giá trị của CF được tính toán theo công thức (1) 𝐶 𝐶𝐹𝑖 = 𝐺𝑖 (1) 𝑖 trong đó, Ci là hàm lượng trung bình của một nguyên tố quan tâm trong các mẫu rêu. Gi là hàm lượng trung bình của nguyên tố đó trong 3 mẫu thấp nhất ở vùng đang khảo sát (được coi là mức nền). Thang đánh giá mức độ ô nhiễm dựa trên giá trị của CF gồm 6 mức, cụ thể: 213
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học và Công nghệ hạt nhân toàn quốc lần thứ 14 Proceedings of Vietnam conference on nuclear science and technology VINANST-14 Mức I. CF ≤ 1: Không ô nhiễm Mức II. 1 < CF ≤ 2: Có khả năng ô nhiễm Mức III. 2 < CF ≤ 3,5: Mức độ ô nhiễm nhẹ; Mức IV. 3,5 < CF ≤ 8: Mức độ ô nhiễm vừa phải; Mức V. 8 < CF ≤ 27: Ô nhiễm nghiêm trọng; Mức VI. CF > 27: Ô nhiễm rất nhiêm trọng. Để đánh giá sự tích lũy của các nguyên tố, hệ số tích lũy tương đối (RAF) được tính toán sử dụng công thức (2). RAF = (Cexposed - Cunexposed)/Cunexposed (2) trong đó Cunexposed là hàm lượng nguyên tố có trong mẫu ban đầu, trước khi phơi chiếu, và C exposed là hàm lượng của nguyên tố đó có trong mẫu rêu sau phơi chiếu. 2.2. Kết quả Hàm lượng 27 nguyên tố trong 45 mẫu rêu phân tích bằng phương pháp PIXE được trình bày trong Bảng 2. Hệ số tích lũy tương đối (RAF) và chỉ số nhiễm bẩn (CF) được tính toán và trình bày trong Bảng 3. Bảng 2. Các thông số chính của thống kê mô tả 27 nguyên tố trong 45 mẫu rêu ở Hà Nội NT MEAN (µg/kg) SD MED MIN MAX KUR SKEW CV (%) Unexposed Mg 1484 662,0 1378 358,0 4189 5,14 1,69 44,6 1593 Al 2361 1686 1609 663,5 7550 0,54 1,16 71,4 774,6 Si 5966 3458 5058 2064 20311 5,97 2,04 58,0 3133 P 412,5 115,0 376,4 180,6 634,6 -0,46 0,43 28,0 364,1 S 2283 964,8 2131 1011 5836 2,92 1,39 42,3 1030 Cl 1321 686,1 1254 18,42 4097 5,16 1,46 52,0 1187 K 6327 2748 5215 2550 12999 -0,28 0,84 43,4 5565 Ca 7321 3732 6076 3367 22268 5,31 2,02 51,0 3475 Ti 110,3 71,69 91,55 36,27 430,2 8,05 2,38 65,0 34,02 V 2,57 1,95 1,96 0,16 8,19 1,28 1,22 76,0 0,32 Cr 6,64 4,38 5,52 1,05 27,75 11,82 2,90 66,0 2,37 Mn 374,2 101,2 360,3 228,9 683,0 0,73 0,84 27,0 272,1 Fe 1236 796,7 964,4 355,4 4794 7,74 2,18 64,5 387,8 Cu 11,09 4,58 9,88 4,86 27,08 3,68 1,67 41,3 4,33 Zn 129,9 63,2 111,5 52,88 388,8 5,68 2,01 48,6 64,09 Ga 2,67 1,02 2,79 1,04 5,09 0,49 0,38 38,0 ND As 2,78 1,72 2,59 0,15 7,10 0,32 0,70 61,8 2,0 Se 3,68 2,33 3,28 0,35 11,49 1,67 0,95 63,3 5,14 Br 8,99 4,91 8,16 0,46 28,34 5,24 1,73 54,6 3,18 Rb 57,20 24,41 50,65 18,89 120,1 -0,36 0,81 42,7 50,77 Sr 21,41 11,42 17,96 6,71 51,43 0,80 1,21 53,3 6,26 Zr 7,17 5,56 5,79 1,15 23,52 2,91 1,71 77,5 7,17 Nb 1,95 1,38 1,48 0,27 6,70 4,58 1,74 70,6 ND Mo 1,65 1,10 1,51 0,16 3,92 0,59 0,91 66,4 1,10 Ba 197,7 66,55 192,0 57,97 349,4 -0,37 0,13 33,7 58,46 Hg 37,82 22,73 30,69 7,22 100,4 0,30 0,98 60,1 ND Pb 19,73 9,74 19,14 5,05 50,75 2,37 1,24 49,4 ND ND: Không phát hiện, hàm lượng nguyên tố trong mẫu thấp hơn giới hạn phát hiện của phương pháp phân tích. 214
Tiểu ban C: Ghi đo bức xạ, An toàn bức xạ và Quan trắc môi trường Section C: Radiation measurement, Radiation safety and Environmental Bảng 3. Giá trị hệ số tích lũy tương đối (RAF) và chỉ số nhiễm bẩn (CF) của 27 nguyên tố phân tích trong các mẫu rêu ở Hà Nội Nguyên tố RAF CF Mức ô nhiễm Mg -0,069 2,6 III Al 2,048 3,4 III Si 0,904 2,5 III P 0,133 1,9 II S 1,215 1,1 II Cl 0,112 6,1 IV K 0,137 2,3 III Ca 1,107 2,1 III Ti 2,242 3,0 III V 7,047 8,4 V Cr 1,801 3,8 IV Mn 0,375 1,6 II Fe 2,187 3,1 III Cu 1,563 2,2 III Zn 1,026 2,2 III Ga 1,569 2,1 III As 0,391 5,7 IV Se -0,285 8,2 V Br 1,831 4,9 IV Rb 0,127 2,3 III Sr 2,422 3,1 III Zr -0,977 3,9 IV Nb 6,217 5,0 IV Mo 0,504 4,4 IV Ba 2,382 3,3 III Hg 4,238 4,4 IV 2,907 3,0 III 2.3. Bàn luận Hàm lượng của các nguyên tố trong mẫu rêu được sắp xếp theo thứ tự Ca > K > Si > Al > S > Mg > Cl > Fe > P > Mn > Ba > Zn > W > Ti > Rb > Hg > Sr > Pb > Cu > Br > Zr > Co > Cr > Se > As > Ga > V > Nb > Mo. Các nguyên tố phổ biến nhất trong các mẫu này là Na, Ca, K, Si, Al, S, Mg, Cl và Fe, trong đó có 8 nguyên tố phổ biến nhất trong vỏ trái đất, trừ S và Cl. Điều đó chứng tỏ mật độ bụi tinh thể trong không khí Hà Nội rất cao, và loại bụi này là một trong những nguồn ô nhiễm chính. Điều này dễ dàng được lý giải là do tốc độ đô thị hóa của Hà Nội rất nhanh. Giá trị của hệ số tích lũy tương đối của 3 nguyên tố Mg, Se và Zr nhỏ hơn 0, phù hợp với những phát hiện gần đây về mất mát Mg, Se, Zr của tác giả Madadzada và các cộng sự [13]. Cũng từ Bảng 3 có thể thấy mức độ ô nhiễm nghiêm trọng V và Se (mức V); Ô nhiễm vừa phải Cl, Cr, As, Br, Zr, Nb, Mo và Hg (mức IV); Ô nhiễm mức nhẹ với Mg, Al, Si, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Mo, Ba, W và Pb (mức III); và có khả năng ô nhiễm P, S và Mn (mức 2). Phân tích tương quan hàm lượng các nguyên tố ghi nhận được trong quá trình khảo sát có thể đưa ra thông tin về nguồn gốc của nguyên tố. Các hệ số tương quan Pearson với mức trọng số p = 0,05 giữa giá trị hàm lượng các nguyên tố có trong mẫu rêu ở Hà Nội được mô tả. Có nhiều cặp nguyên tố tương quan mạnh với nhau, ví dụ K và Rb (r = 0,95), Ti và Fe (r = 0,91), Ca và Fe (r = 0,89), Ca và Ti (r = 0,95), Ca và Sr (r = 0,86). Tương quan của sắt với các nguyên tố khác rất mạnh, ví dụ với Al (r = 0,8), với Si (r = 0,86), với Sr (r = 0,8). Các nguyên tố tương quan mạnh có thể có cùng nguồn gốc. Phân tích tương quan hàm lượng cũng chỉ ra rằng có một số nguyên tố liên hệ rất yếu với các nguyên tố khác, như As và Hg. Trong 27 nguyên tố được ghi nhận, phân tích nhân tố chỉ áp dụng cho 19 nguyên tố, do có thể kết hợp với nhau tạo thành các nhóm, thể hiện những nguồn ô nhiễm tiềm năng trong vùng đang khảo sát. Mg, Se và Zr không được xem xét vì hệ số tích lũy tương đối nhỏ hơn 0. Những nguyên tố P, V, Cr, Ga và Ba không được phân tích nhân tố vì tương quan của chúng với những nguyên tố còn lại yếu. Năm nhân tố (có 215
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học và Công nghệ hạt nhân toàn quốc lần thứ 14 Proceedings of Vietnam conference on nuclear science and technology VINANST-14 giá trị Eigen lớn hơn 1) được xác định luận giải đến 82% tổng độ biến thiên. Cụ thể, mức độ biến thiên đóng góp bởi các nhân tố 1, 2, 3, 4 và 5 lần lượt là 45,44%, 16,76%, 8,42%, 6,18% và 5,16%. Các trọng số nhân tố được in đậm trong Bảng 4 khi lớn hơn 0,5. Bảng 4. Kết quả phân tích nhân tố: giá trị Eigen, độ biến thiên, tích lũy của các nhân tố và trọng số nhân tố đối với mỗi nguyên tố (Giá trị lớn hơn 0,5 được in đậm) Nguyên tố Nhân tố 1 Nhân tố 2 Nhân tố 3 Nhân tố 4 Nhân tố 5 Al 0,56 0,80 0,16 -0,09 0,02 Si 0,78 0,33 0,22 0,01 -0,08 S 0,93 0,08 -0,10 -0,09 0,04 Cl 0,83 0,21 -0,08 -0,06 0,05 K 0,12 0,90 0,04 0,03 0,17 Ca 0,90 0,14 -0,03 0,10 0,03 Ti 0,83 0,26 0,05 0,17 -0,02 Fe 0,87 0,42 0,05 0,06 -0,03 Cu 0,79 0,01 0,12 0,37 -0,15 Zn 0,74 -0,01 -0,16 0,14 -0,18 As -0,09 0,14 -0,05 0,12 0,93 Br 0,85 0,06 0,080 -0,09 0,06 Rb 0,15 0,90 -0,01 0,00 0,12 Sr 0,86 0,00 0,07 0,15 -0,05 Nb 0,28 0,09 0,75 -0,43 0,19 Mo -0,14 0,06 0,92 0,15 -0,15 Hg 0,20 -0,04 -0,02 0,92 0,15 Pb 0,69 -0,30 -0,11 0,14 -0,29 Mn 0,07 -0,80 -0,04 0,08 0,12 Giá trị Eigen 8,63 3,18 1,60 1,17 1,00 Độ biến thiên (%) 45,44 16,76 8,42 6,18 5,16 Tích lũy (%) 45,44 62,20 70,61 76,79 81,95 Nhân tố 1 đóng góp chủ yếu bởi S (0,93), Ca (0,90), Fe (0,87), Sr (0,86), Cl (0,83), Br (0,85), Cl (0,83), Ti (0,83), Cu (0,79), Si (0,78), Zn (0,74), Pb (0,69) và Al (0,56), tương ứng với 45,44% tổng mức biến thiên. Si, Al, Ca, Ti và Fe nằm trong nhóm 10 nguyên tố phổ biến trong vỏ trái đất [14]. Đồng thời, Al, Si, Ti, Fe, Ca và K là những yếu tố điển hình của đất đá [15]. Việc xây dựng các công trình cơ sở hạ tầng, nhà ở, đường xá và các khu công nghiệp diễn ra khắp nơi, do đó bụi đất và bụi xây dựng là nguồn đóng góp tiềm năng vào nhân tố 1. Zr, Cu, Pb, S và Sr là bụi kim loại, liên quan đến các nguồn nhân tạo như giao thông và công nghiệp. Zr, Cu và Pb chắc chắn bắt nguồn từ phương tiện giao thông [16, 17]. Sr và S liên quan đến việc tiêu thụ than và dầu [18]. Lưu huỳnh được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các nguyên tố kim loại cũng xuất phát từ hoạt động công nghiệp. Cl và Br rất giàu trong biển [19], do đó các nguyên tố này có thể có nguồn gốc từ biển. Hà Nội nằm trên một vùng đất thấp, cách bờ biển khoảng 100 km, do đó chịu ảnh hưởng mạnh bởi gió biển (sea spray). Nhân tố 1 chỉ ra nguồn hỗn hợp các nguyên tố tinh tể và bụi kim loại phát thải từ giao thông, công nghiệp và ảnh hưởng của gió biển. Nhân tố 2 trọng số cao ở Al (0,80), K (0,90) và Rb (0,90); K và Rb có thể bắt nguồn từ việc đốt sinh khối [20, 21, 22, 23]. Nhân tố 3, 4, và 5 rất yếu và số lượng các tham số rất ít. Nói chung, những nhân tố này không thể luận giải nguồn gốc xuất hiện của các nguyên tố. 3. KẾT LUẬN Nghiên cứu đã thực hiện xác định mức độ ô nhiễm và bước đầu đánh giá nguồn gốc gây ra ô nhiễm kim loại nặng trong không khí tại thành phố Hà Nội. Tổng cộng có 45 túi rêu Sphagnum girgensohnii được chuẩn bị và treo ở 45 vị trí khác nhau trong thời gian 2 tháng. Hàm lượng của 27 nguyên tố trong các mẫu rêu được xác định bằng phương pháp phân tích PIXE. Các phương pháp phân tích thống kê (phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan, và phân tích nhân tố) được áp dụng để tìm kiếm các nguồn ô nhiễm khả dĩ, cụ thể: 216
Tiểu ban C: Ghi đo bức xạ, An toàn bức xạ và Quan trắc môi trường Section C: Radiation measurement, Radiation safety and Environmental - Xác định được hàm lượng 27 nguyên tố trong các mẫu rêu là Mg, Al, Si, P, S, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Cu, Zn, Ga, As, Se, Br, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Ba, Hg and Pb. - Kết quả phân tích cho thấy hàm lượng phần lớn các nguyên tố trong mẫu rêu quan trắc không khí Hà Nội lớn hơn các thành phố khác ở Châu Âu. - Kết quả phân tích thống kê cho thấy không khí ở Hà Nội bị ô nhiễm V và Se nặng; Ô nhiễm Cl, Cr, As, Br, Zr, Nb, Mo, Hg ở mức vừa phải; Ô nhiễm nhẹ Mg, Al, Si, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Mo, Ba, W, Pb; và có khả năng ô nhiễm P, S và Mn. - Các nguồn gây ô nhiễm khả dĩ là bụi đất và bụi đường do phát thải của phương tiện giao thông, hoạt động công nghiệp, xây dựng, đốt sinh khối và từ biển tác động. Phương pháp khảo sát ô nhiễm bằng chỉ thị sinh học rêu rất phù hợp với điều kiện của Việt Nam. Nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục triển khai và hoàn thiện phương pháp này cho các thành phố khác ở Việt Nam. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Feder, W.A., Manning, W.J. (1978), Living plants as indicators and monitors, Handbook of Methodology for the assessment of Air Pollution Effects on Vegetation, pp. 9-14. [2] Rühiling, A. (1994), “Atmospheric Heavy Metal Deposition in Europe- Estimations Based on Moss Analysis”, AKA Print, A/S Arhus, pp. 9. [3] Ellison G. et al., 1976, Heavy metal content of moss in the region of Consett (North East England) [4] Hung Nguyen-viet et al., 2005, Potential use of testate amoebae and other micro-organisms living in mosses for bio- indication of atmospheric pollution (NO2, heavy metals): studies in situ and under controlled conditions in France and in Vietnam. [5] Hung Nguyen-Viet et al., 2007, Nadine Bernard, Edward AD Mitchell, J Cortet, P-M Badot, Daniel Gilbert, 2007, Relationship Between Testate Amoeba (Protist) Communities and Atmospheric Heavy Metals Accumulated in Bar- bula indica (Bryophyta) in Vietnam, Microbial ecology, pp 53-65. [6] Bùi Thị Hoa, 2017, Nghiên cứu ô nhiễm một số kim loại nặng trong không khí tại thành phố Hà Nội bằng phương pháp phân tích PIXE, Luận văn thạc sĩ vật lý, Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội. [7] K. Sera, T. Yanagisawa, H. Tsunoda, S. Futatsugawa, S. Hatakeyama, S. Suzuki and H. Orihara. "The Takizawa PIXE Facility Combined with a Baby Cyclotron for Positron Nuclear Medicine", International Journal of PIXE, Vol.2., No. I (1992) 47-55.6. [8] Sera K, Yanagisawa T, Sunoda H, Futatsugawa S, Hatakeyama S, Saitoh Y, Suzuki S, Orihara H (1992) Bio-PIXE at the Takizawa facility (Bio-PIXE with a baby cyclotron). Int J PIXE 2 (3): 325-330 [9] Itoh J, Futatsugawa S, Saitoh Y, Ojima F, and Sera K (2005) Application of a powdered-internal-standard method to plant and seaweed samples. Int J of PIXE 15 (1&2): 27-39 [10] Schaug J, Rambaek JP, E. Steinnes E, and Henry RC (1990) Multivariate analysis of trace element data from moss samples used to monitor atmospheric deposition. Atmos Environ 24A (10): 2625-2631 [11] Fernández JA, Carballeira A (2001) A comparison of indigenous mosses and topsoils for use in monitoring atmos- pheric heavy metal deposition in Galicia (Northwest Spain). Environ Pollut 114: 431–441 [12] Zhou X, Chen Q, Liu C, Fang Y (2017) Using moss to assessairborne heavy metal pollution in Taizhou, China. Int J Environ Res Public Health 14: 430-442 [13] Madadzada AI, Badawy WM, Hajiyeva SR, Veliyeva ZT, Hajiyev OB, Shvetsova MS, Frontasyeva MV (2019) As- sessment of atmospheric deposition of major and trace elements using neutron activation analysis and GIS technolo- gy: Baku – Azerbaijan. Microchem J 147: 605–614 [14] Yaroshevsky AA (2006) Abundances of chemical elements in the Earth’s crust. Geochem Int 44: 48–55 [15] Wimolwattanapun W, Hopke PK, Pongkiatkul P (2011) Source apportionment and potential source locations of PM2.5 and PM2.5–10 at residential sites in metropolitan Bangkok. Atmos Pollut Res 2: 172-181 [16] Yeung ZLL, Kwok RCW, Yu KN (2003) Determination of multi-element profiles of street dust using energy dis- persive X-ray fluorescence (EDXRF). Appl Radiat Isot 58: 339–346 [17] Świetlik R, Strzelecka M, Trojanowska M (2013) Evaluation of Traffic-Related Heavy Metals Emissions Using Noise Barrier Road Dust Analysis. Pol J Environ Stud 22 (2): 561-567 [18] Munawer ME (2018) Human health and environmental impacts of coal combustionand post-combustion waste. J Sustain Min 17: 87-96 [19] Fuge R. (1988) Sources of halogens in the environment, influences on human and animal health. Environ Geochem Health 10: 51–61 [20] Ham WA, Herner JD, Green PG, Kleeman MJ (2010) Size Distribution of Health-Relevant Trace Elements in Air- borne Particulate Matter During a Severe Winter Stagnation Event: Implications for Epidemiology and Inhalation Exposure Studies. Aerosol Sci Tech 44(9): 753-765 [21] Kleeman MJ, Schauer JJ, and Cass GR (1999) Size and Composition Distribution of fine Particulate Matter Emitted from Wood Burning, Meat Charbroiling, and Cigarettes. Environ Sci Technol 33(20): 3516–3523 217
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học và Công nghệ hạt nhân toàn quốc lần thứ 14 Proceedings of Vietnam conference on nuclear science and technology VINANST-14 [22] Qin XY, and Prather KA (2006) Impact of Biomass Emissions on Particle Chemistry During the California Region- al Particulate Air Quality Study. Int J Mass Spectrom 258(1–3): 142–150 [23] Ying Q, Lu J, Kaduwela A, and Kleeman M (2008) Modeling Air Quality During the California Regional PM10/PM2.5 Air Quality Study (CPRAQS) Using the UCD/CIT Source Oriented Air Quality Model—Part II. Re- gional Source Apportionment of Primary Airborne Particulate Matter. Atmos Environ 42(39): 8967–8978 218

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.