zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Báo xấu

5
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương trình bày đánh giá sự biến động của chỉ số nhiệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu, nhằm cảnh báo về các tác động tiềm tàng trong tương lai của nhiệt độ đối với người lao động tại thành phố Hải Dương.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC TOÀN QUỐC TRÁI ĐẤT, MỎ, MÔI TRƯỜNG BỀN VỮNG LẦN THỨ V Doi: 10.15625/vap.2022.0155 ĐÁNH GIÁ SỰ BIẾN ĐỔI CỦA CHỈ SỐ NHIỆT TỈNH HẢI DƯƠNG Hoàng Lưu Thu Thủy1 *, Đào Ngọc Hùng2, Đỗ Thị Vân Hương3, Trần Thị Mùi1, 0F Đặng Thị Ngân Hà4 1 Viện Địa lý - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 18 Hoàng Quốc Việt, Nghĩa Đô, Cầu Giấy, Hà Nội 2 Khoa Địa lý, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội, 136 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội 3 Khoa Du lịch, Trường Đại học Khoa học, Đại học Thái Nguyên, Tân Thịnh, Thái Nguyên 4 Trung tâm Nghiên cứu sản xuất vắc xin và sinh phẩm y tế, Bộ Y tế, 135 Lò Đúc, Hai Bà Trưng, Hà Nội TÓM TẮT Các yếu tố khí tượng và đặc biệt là nhiệt độ và độ ẩm tác động lớn đến sinh lý con người. Cơ quan Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ (NWS) dựa vào nhiệt độ và độ ẩm tương đối xây dựng chỉ số nhiệt (HI) làm thước đo - xác định các ngưỡng rủi ro để cảnh báo nhiệt cho cộng đồng. Sử dụng đánh giá tương quan và phương trình hồi quy, số liệu khí tượng giai đoạn 1991-2020 và số liệu kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam, tính được kịch bản HI cho tương lai. Kết quả cho thấy trong tương lai xu thế HI gia tăng là 0,0875 °C/năm theo kịch bản RCP 4.5 (kịch bản phát thải khí nhà kính trung bình thấp) và 0,0919 °C/năm theo kịch bản RCP 8.5 (kịch bản phát thải khí nhà kính cao). Số tuần HI ở mức nguy hiểm có xu thế tăng 4,2 tuần/năm đối với kịch bản RCP 4.5; 6 tuần/5 năm theo kịch bản RCP 8.5. Đặc biệt số ngày có nguy cơ gây đột quỵ trong thời kỳ 31 năm trong quá khứ là 5 ngày, chỉ khi có hiện tượng thời tiết rất hiếm gặp, thì trong tương lai cho 31 năm có 77 ngày với kịch bản RCP 4.5 và 116 ngày với kịch bản RCP 8.5 và hiện tượng này chủ yếu tập trung trong các tháng 6, 7, 8. Từ khóa: Biến đổi khí hậu, stress nhiệt, chỉ số nhiệt. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Mỗi loài sinh vật có một giới hạn chịu đựng đối với một nhân tố sinh thái nhất định, trong đó có nhân tố nhiệt, ẩm, gió, bức xạ, chất lượng nước... Khi điều kiện môi trường thay đổi vượt ra ngoài giới hạn sinh thái, sinh vật không thể tồn tại được. Khoảng thuận lợi: là khoảng của nhân tố sinh thái ở mức phù hợp, đảm bảo cho sinh vật thực hiện các chức năng sống tốt nhất hay là khoảng giá trị của nhân tố sinh thái mà sinh vật phát triển thuận lợi nhất. Khoảng chống chịu: là khoảng của nhân tố sinh thái gây ức chế cho hoạt động sinh lý của sinh vật hay là khoảng giá trị của nhân tố sinh thái mà sức sống của sinh vật giảm dần đến giới hạn. Vượt qua điểm giới hạn, sinh vật sẽ chết. Stress là phản ứng của cơ thể trước các áp lực đến sự tồn tại của con người về thể chất và tinh thần [1]. Theo Nardone và cộng sự [2] stress nhiệt được định nghĩa là nhiệt độ cơ thể của một loài vượt quá phạm vi điều chỉnh cho hoạt động bình thường. Tuy nhiên, theo quy luật tác động tổng hợp, sinh vật không chỉ chịu tác động của nhiệt độ môi trường mà chịu tác động đồng thời của các nhân tố sinh thái khác. Sự biến đổi các nhân tố này có thể dẫn đến sự thay đổi về lượng, có khi về chất của các yếu tố khác và sinh vật chịu ảnh hưởng sự biến đổi đó. Tất cả các yếu tố đều gắn bó * Tác giả liên hệ, địa chỉ email: thuy_hoangluu@yahoo.com 1
Hoàng Lưu Thu Thủy, Đào Ngọc Hùng, Đỗ Thị Vân Hương, Trần Thị Mùi, Đặng Thị Ngân Hà chặt chẽ với nhau tạo thành một tổ hợp sinh thái, ví dụ sự kết hợp của nhiệt độ môi trường cao với độ ẩm tương đối cao có thể dẫn đến tình trạng vượt quá giới hạn chịu nhiệt sinh lý của con người là 35–37 °C, khi đó cơ thể không còn có thể làm mát thông qua bài tiết mồ hôi [3]. Đã có rất nhiều nghiên cứu xây dựng các heat indext dựa trên các yếu tố môi trường. Các chỉ số nhiệt phổ biến nhất là Apparent Temperature (AT) và Wet-Bulb Temperature (WBGT). AT là một mối quan hệ cân bằng nhiệt - cơ thể người theo kinh nghiệm và có thể được tính toán trực tiếp từ các biến khí tượng tiêu chuẩn [4, 5]. Chỉ số nhiệt, còn được gọi là nhiệt độ biểu kiến, là nhiệt độ mà cơ thể con người cảm thấy như thế nào khi độ ẩm tương đối được kết hợp với nhiệt độ không khí [6]. Stull và Roland đã xây dựng công thức xác định nhiệt độ bầu ướt từ độ ẩm tương đối và nhiệt nhiệt độ không khí [7]. D.S. Moran và cộng sự đã phát triển một chỉ số căng thẳng môi trường [8] mới dựa trên các thông số khác nhau liên quan đến ứng suất nhiệt [9]. Nghiên cứu của Wu và cộng sự [10] đã đánh giá stress nhiệt dựa trên chỉ số ET với các yếu tố đầu vào bao gồm: nhiệt độ, độ ẩm tương đối và tốc độ gió cho lãnh thổ Trung Quốc giai đoạn: 1961-2014. Tác giả đã chia ra các mức rất lạnh, lạnh, mát, thoải mái, ấm, nóng, rất nóng. Khu vực có mức độ stress nhiệt cao nhất xung quanh các vùng đồng bằng Sông Hằng, Sông Ấn. Zhang và cộng sự [11] sử dụng số liệu khí tượng ngày bao gồm: nhiệt độ Tmax, độ ẩm tương đối và tốc độ gió giai đoạn: 1960-2016 từ hơn 500 trạm khí tượng để đánh giá sự phân bố không gian chỉ số stress nhiệt. Cơ quan Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ dựa vào nhiệt độ và độ ẩm tương xây dựng chỉ số nhiệt (HI, còn được gọi là nhiệt độ biểu kiến) làm thước đo - để xác định các ngưỡng rủi ro để cảnh báo nhiệt cho cộng đồng. Tại trang web của Cơ quan Quản trị khí quyển và đại dương Quốc gia (NOAA) - Hoa Kỳ cũng đưa ra Heat Forecast Tools, trong đó có bảng phân cấp đánh giá stress nhiệt, bản đồ dự báo các vùng có nguy cơ stress nhiệt ở Hoa Kỳ dựa vào nhiệt độ bầu ướt. Nghiên cứu của Im và cộng sự [12] đánh giá stress nhiệt dựa trên chỉ số nhiệt của nhiệt kế ướt tại vùng Nam Á (trong đó có Việt Nam) với chuỗi số liệu trong giai đoạn: 1976-2005 và số liệu kịch bản biến đổi khí hậu. Kết quả cho thấy Tw có xu thế tăng cao vào cuối thể kỷ XXI. Tác giả Nguyễn Công Tài và Nguyễn Đăng Quang trong nghiên cứu của mình đã chỉ ra xu thế gia tăng nhiệt độ cảm nhận và hệ số nhiệt dư thừa thông qua dữ liệu khí tượng tại Quảng Nam từ năm 1979-2019 [13]. Phan Văn Tân [14], cho rằng sự biến đổi của các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn, nắng nóng, rét đậm, rét hại, hạn hán có xu thế tăng lên rõ rệt trong phạm vi cả nước. Trong nghiên cứu của Opitz-Stapleton và cộng [15] đã xem xét một số chỉ số nhiệt khác nhau để xác định mức độ stress nhiệt đối với người lao động trong bối cảnh biến đổi khí hậu tại Đà Nẵng bằng chuỗi số liệu khí tượng giai đoạn: 1970-2011. Kết quả cho thấy nhiệt độ ban đêm vẫn quá cao sau thời gian ban ngày nóng, khiến sự phục hồi sức khỏe sau một ngày làm việc không đảm bảo và dẫn đến stress nhiệt. Theo [6] có mối liên quan trực tiếp giữa nhiệt độ, độ ẩm tương đối và chỉ số nhiệt, nhiệt độ và độ ẩm tương đối tăng thì chỉ số nhiệt cũng tăng. Theo [16], có sự ảnh hưởng của nhiệt độ cực đoan đến việc thăm khám bệnh đường hô hấp. Theo [17], nhiệt độ, độ ẩm cao, gió yếu, ánh sáng mặt trời trực tiếp là tổ hợp sinh thái làm suy yếu khả năng duy trì nhiệt độ lõi của cơ thể, gây stress nhiệt. Tác giả Kjellstrom và cộng sự [18] cho rằng các yếu tố môi trường cơ bản gây stress nhiệt là nhiệt độ, độ ẩm, nhiệt bức xạ, vận tốc chuyển động của không khí. Ngoài ra đối tượng dễ bị stress nhiệt là người cao tuổi, béo phì, người sức khỏe kém và kém thích nghi với nhiệt cao. Sự gia tăng stress 2
Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương nhiệt do biến đổi khí hậu đến năm 2030 sẽ làm giảm năng suất lao động tương đương với 80 triệu việc làm toàn thời gian. Như vậy, có thể thấy, các nghiên cứu về stress nhiệt đã được nhiều tác giả quan tâm và thực hiện. Tuy nhiên, chưa có những đánh giá về stress nhiệt cho tương lai dựa trên kịch bản từng ngày về stress nhiệt. Nghiên của của Dao Ngoc Hung đã chỉ ra rằng do hiệu ứng đô thị ở thành phố Hà Nội, nên nhiệt độ trong khu vực nội thành cao hơn khu vực ngoại thành khoảng 1-2 ºC [19], độ ẩm tương đối trong khu vực nội thành cao hơn, tốc độ gió yếu khu vực ngoại thành. Thành phố Hải Dương là một tỉnh thuộc miền Bắc Việt Nam, có dân số 295.902 người, mật độ dân số gần 2650 người/km² với rất nhiều các khu công nghiệp [20]. Chính các nhân tố dân số, hoạt động kinh tế - xã hội, cùng với hiệu ứng đảo nhiệt đã làm cho thành phố Hải Dương có giá trị nhiệt độ tối cao cao hơn các thanh phố xung quanh. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu nên stress nhiệt diễn ra ở Hải Dương nghiêm trọng hơn. Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá sự biến động của chỉ số nhiệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu, nhằm cảnh báo về các tác động tiềm tàng trong tương lai của nhiệt độ đối với người lao động tại thành phố Hải Dương. Để đánh giá stress nhiệt cho Hải Dương có nhiều phương pháp tính chỉ số stress nhiệt khác nhau. Tuy nhiên cách tính chỉ số nhiệt (HI) là phù hợp, để có thể từ các yếu tố khí tượng có trong kịch bản biến đổi khí hậu nội suy ra giá trị stress nhiệt. 2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Khu vực nghiên cứu Hình 1. Biểu đồ khí hậu trạm Hải Dương Thành phố Hải Dương nằm ở trung tâm vùng đồng bằng Sông Hồng. Diện tích tự nhiên toàn thành phố là 111,7 km², chiếm 6,7 % diện tích tự nhiên của tỉnh Hải Dương, độ cao trung bình 5- 20m so với mực nước biển. Dân số đến năm 2021 là 296.000 người, mật độ dân số là 2.650 3
Hoàng Lưu Thu Thủy, Đào Ngọc Hùng, Đỗ Thị Vân Hương, Trần Thị Mùi, Đặng Thị Ngân Hà người/km² lớn gấp 8,4 lần mật độ dân số trung bình của cả nước [20]. Hải Dương có khí hậu nhiệt đới gió mùa, với nhiệt độ trung bình năm là 23,9 ºC, độ ẩm tương đối trung bình năm là 82,5 %, tổng lượng mưa năm là 1.501 mm, thấp nhất trong vùng đồng bằng Sông Hồng. Tổng số giờ nắng năm 1.631 giờ, là một trong những nơi có số giờ nắng cao trong vùng đồng bằng Sông Hồng. Khí hậu Hải Dương có tính phân mùa rõ rệt với mùa đông lạnh và một mùa hè nóng ẩm. 2.2. Dữ liệu Trong nghiên cứu này sử dụng các số liệu sau: - Nhiệt độ tối cao ngày; nhiệt độ tối thấp ngày, nhiệt độ trung bình ngày, tổng lượng mưa ngày, độ ẩm tương đối trung bình ngày, độ ẩm tương đối tối thấp ngày tại Trạm khí tượng Hải Dương (Hải Dương) giai đoạn: 1991-2020 [21]. - Số liệu nhiệt độ tối cao ngày, nhiệt độ tối thấp ngày, nhiệt độ trung bình ngày, tổng lượng mưa ngày theo các kịch bản phát thải khí nhà kính trung bình thấp (RCP 4.5) kịch bản thải thải khí nhà kính cao (RCP 8.5) trong giai đoạn: 2021-2053 do Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành năm 2020 [21]. 2.3. Phương pháp 2.3.1. Chỉ số nhiệt HI thường được tính bằng cách sử dụng dữ liệu nhiệt độ tức thời hoặc hàng giờ (T) và độ ẩm tương đối (RH) [22]. Đây là thuật toán mà NWS sử dụng để dự báo và cảnh báo nhiệt. Chỉ số nhiệt được xác định dựa trên nhiệt độ không khí tính bằng độ F (T) và độ ẩm tương đối tính bằng phần trăm (H). Hình 2. Thuật toán được NWS sử dụng để tính toán chỉ số nhiệt (HI) [23] 𝐴 = −10,3 + 11 × 𝑇 + 0,047 × 𝐻 (1) 𝐵 = −42,379 + 2,04901523 × 𝑇 + 10,14333127 × 𝐻 − 0,22475541 × 𝑇 × 𝐻 − 6,83783 (2) × 10−3 × 𝑇 2 − 5,481717 × 10−2 × 𝐻2 + 1,22874 × 10−3 × 𝑇 2 × 𝐻 + 8,5282 × 10−4 × 𝑇 × 𝐻2 − 1,99 × 10−6 × 𝑇 2 × 𝐻2 13 − 𝐻 (3) 𝐶=� � × [(17 − |𝑇 − 95|)/17)]0,5 4 = 0,02 × (𝐻 − 85) × (87 − 𝑇) (4) 4
Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương Stress nhiệt được chia ra 6 mức độ thể hiện trong Bảng 1. Bảng 1. Bảng phân loại chỉ số nhiệt Mức độ Chỉ số nhiệt (ºC) Tác động đến cơ thể Mệt mỏi 27-32 Có thể mệt mỏi khi tiếp xúc lâu và/hoặc hoạt động thể chất Có thể bị chuột rút do nóng, hoặc kiệt sức do nhiệt khi tiếp xúc lâu kiệt sức 32-41 và/hoặc hoạt động thể chất Có thể bị chuột rút do nhiệt hoặc kiệt sức vì nóng, và có thể bị đột Nguy hiểm 41-54 quỵ do tiếp xúc lâu dài và/hoặc hoạt động thể chất Cực kỳ > 54 Có khả năng cao bị đột quỵ nguy hiểm Nguồn: [23] 2.3.2. Phương trình hồi quy đa biến Trong mô hình hồi quy đa biến, biến phụ thuộc được mô tả như một hàm tuyến tính của các biến độc lập Xi, như sau: 𝑦�𝑖 = 𝑎 + 𝑏1 × 𝑥𝑖1 + 𝑏2 × 𝑥𝑖2 … 𝑏𝑛 × 𝑥𝑖𝑛 (5) ở đây: y: biến phụ thuộc; 𝑏𝑗 : hệ số hồi quy của biến độc lập 𝑥𝑖𝑗 ; a: hằng số; i: quan trắc thứ i; 𝑥𝑖𝑗 : biến độc lập. Mô hình cho phép tính toán hệ số hồi quy bi cho mỗi biến độc lập 𝑥𝑖𝑗 . Trong nghiên cứu này, việc lựa chọn phương trình hồi quy đa biến nhằm xác định độ ẩm tương đối thấp nhất trong ngày dựa vào các yếu tố khí tượng có trong kịch bản biến đổi khí hậu. Từ giá trị độ ẩm tương đối thấp nhất trong ngày và giá trị nhiệt độ tối cao trong ngày các định hoá trị HI cao nhất trong ngày. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Trong nghiên cứu này giả định rằng T và RH luôn có quan hệ nghịch biến và mối quan hệ đó không thay đổi trong tương lai. Dựa trên các nghiên cứu trước đây cho thấy HI lớn nhất vào thời điểm nhiệt độ ngày cao nhất và khi đó độ ẩm tương đối cũng thấp nhất. Xác định độ ẩm tương đối thấp nhất ngày dựa vào nhiệt độ tối cao, nhiệt độ tối thấp và nhiệt độ trung bình ngày. Qua phân tích, nhận thấy có mối tương quan tốt giữa độ ẩm tương đối tối thấp ngày và nhiệt độ trung bình, nhiệt độ tối cao, nhiệt độ tối thấp và lượng mưa ngày. Các chuỗi số liệu được tính toán trên phần mềm SPSS, kết quả thu được kết quả thu được phương của hệ số tương quan R² = 0,6, như vậy các biến độc lập giải thích được 60 % độ ẩm tương đối tối thấp ngày, và có cơ sở để xây dựng phương trình hồi quy phức giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giá trị Durbin-Watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Giá 5
Hoàng Lưu Thu Thủy, Đào Ngọc Hùng, Đỗ Thị Vân Hương, Trần Thị Mùi, Đặng Thị Ngân Hà trị Durbin-Watson bằng 1,14 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Giá trị sig của kiểm nhiệm F < 0,05 chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp, giá trị sig trong kiểm định t của hệ số hồi quy < 0,05 chứng tỏ biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc. Dựa vào biểu đồ tần suất, nhận thấy kỳ vọng toán học của của hồi quy tiêu chuẩn hóa phần dư gần bằng không, phương sai gần bằng 1, như vậy phân phối xấp xỉ chuẩn. Quan sát biểu đồ P-P Plot (Hình 3) cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập chung theo đường chéo, như vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm và phương trình hồi quy đảm bảo tin cậy. Kết quả thu được là phương trình hồi quy sau: 𝑅𝐻𝑚𝑖𝑛 = 84,753 − 5,894 × 𝑇𝑡𝑏 + 5,359 × 𝑇𝑚𝑎𝑥 + 𝑇𝑚𝑖𝑛 × 0,792 (6) trong đó: 𝑅𝐻𝑚𝑖𝑛 : độ ẩm tương đối tối thấp ngày; 𝑇𝑚𝑎𝑥 : nhiệt độ tối cao ngày; 𝑇𝑡𝑏 : nhiệt độ không khí trung bình ngày; P: lượng mưa ngày. 𝑇𝑚𝑖𝑛 : nhiệt độ tối thấp ngày; Phương trình (6) có thể xác định giá trị độ ẩm tương đối tối thấp ngày trong tương lai dựa vào nhiệt độ trung bình ngày, nhiệt độ tối cao ngày, nhiệt độ tối thấp ngày, lượng mưa ngày từ kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam [24]. Hình 3. Biểu đồ P-P. Plot 3.1. Sự biến đổi HI ở mức nguy hiểm Dựa vào Hình 4 nhận thấy sự HI ở mức nguy hiểm có xu thế tăng cả trong quá khứ và tương lai. Với kịch bản RCP 4.5 cho thấy, độ tin cậy của mối tương quan giữa HI và thời gian thể hiện qua giá trị R² = 0,9 - đây là mối quan hệ rất chặt, chứng tỏ phương trình hồi quy đáng tin cậy. Theo phương trình hồi quy, số ngày HI ở mức nguy hiểm có xu thế tăng trong tương lai, trung bình 1 năm tăng 2,3 ngày. Tương tự như vậy đối với kịch bản RCP 8.5 cho thấy số ngày HI ở mức nguy hiểm có xu thế tăng trong tương lai, trung bình tăng 2 ngày/năm. 6
Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương Hình 4. Sự biến đổi của HI ở mức nguy hiểm giai đoạn: 1991-2021; giai đoạn: 2023-2053 theo các kịch bản RCP 4.5 và RCP 8.5 3.2. Sự biến đổi HI ở mức cực kỳ nguy hiểm Dựa vào Hình 5 nhận thấy, sự biến đổi khí hậu đến sức khoẻ con người thể hiện ở số ngày mà HI ở mức cực kỳ nguy hiểm. Nếu như trong quá khứ chỉ xuất hiện 5 lần vào các năm 2015 (1 ngày); 2019 (2 ngày), 2021 (2 ngày) chỉ là hiện tượng thời tiết rất hiếm ngặp thì trong tương lai cho 30 năm có 77 ngày với kịch bản RCP 4.5 và 116 ngày với kịch bản RCP 8.5 và hiện tượng này chủ yếu tập trung trong các tháng 6, 7, 8. Hình 5. Sự biến đổi HI ở mức cực kỳ nguy hiểm giai đoạn: 1991-2021; giai đoạn: 2023-2053 theo các kịch bản RCP 4.5 và RCP 8.5 3.3. Sự biến đổi của HI tối cao tuyệt đối năm Dựa vào Hình 6 nhận thấy sự HI tối cao tuyệt đối năm có xu thế tăng cả trong quá khứ và tương lai. Với kịch bản RCP 4.5 cho thấy, độ tin cậy của mối tương quan giữa HI và thời gian thể hiện qua giá trị R² = 0,6 - đây là mối quan hệ rất chặt, chứng tỏ phương trình hồi quy đáng tin cậy. Theo phương trình hồi quy, số ngày HI ở mức nguy hiểm có xu thế tăng trong tương lai, trung bình 1 năm tăng 0,17 ºC/năm. Với kịch bản RCP 8.5 cho thấy, độ tin cậy của mối tương quan giưuax HI và thời gian thể hiện qua giá trị R² = 0,7 - đây là mối quan hệ rất chặ, chứng tỏ phương trình hồi quy đáng tin cậy. Theo 7
Hoàng Lưu Thu Thủy, Đào Ngọc Hùng, Đỗ Thị Vân Hương, Trần Thị Mùi, Đặng Thị Ngân Hà phương trình hồi quy, số ngày HI ở mức nguy hiểm có xu thế tăng trong tương lai, trung bình 1 năm tăng 0,17 ºC/năm. Có thể thấy xu thế gia tăng nhiệt độ tối cao tuyệt đối năm nhanh hơn rất nhiều xu thế tăng của nhiệt độ trung bình năm theo các kịch bản RCP 4.5 và RCP 8.5 (khoảng 0,034 ºC với kịch bản RCP 4.5 và 0,035 ºC với kịch bản RCP 8.5 trong giai đoạn: 2023-2053. Hình 6. Sự biến đổi HI tối cao tuyệt đối năm giai đoạn từ năm 1991-2021; giai đoạn: 2023-2053 theo các kịch bản RCP 4.5 và RCP 8.5 4. KẾT LUẬN Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, nhiệt độ Trái đất có xu thế gia tăng, kéo theo các hiện tượng thời tiết cực đoạn cũng biến đổi gia tăng cả về cường độ và tần suất. Sự kết hợp giữa nền nhiệt độ cao, độ ẩm cao và xu thế gia tăng của nhiệt độ trong tương lai kết hợp với đặc điểm thành phố Hải Dương là một đô thị lớn là nguyên nhân làm cho số ngày HI ở mức nguy hiểm tăng trong tương lai. Nghiên cứu này phân loại HI để đánh giá ảnh hưởng của nhiệt độ đến con người. Kết quả cho thấy theo cả 2 kịch bản RCP 4.5 và RCP 8.5 đều có nguy cơ HI tăng cả về cường độ và số ngày nguy hiểm và cực kỳ nguy hiểm. Số ngày HI ở mức nguy hiển cũng có xu thế tăng rõ rệt trong tương lai, cường độ HI trung bình năm sẽ gia tăng 0,0875 °C/năm với RCP 4,5 và 0,0919 với RCP 8.5 trong giai đoạn: 2023- 2053. Với những ngày này, thời tiết có thể gây ra chuột rút do nhiệt hoặc kiệt sức vì nóng, và có thể bị đột quỵ do tiếp xúc lâu dài và/hoặc hoạt động thể chất. Điểm đặc biệt là trong quá khứ chỉ có 5 lần xuất hiện HI ở mức cực kỳ nguy hiểm, nhưng trong trong giai đoạn: 2023-2053. Số ngày HI > 54 °C trong giai đoạn: 2011-2050 theo kịch bản RCP 4.5, là 77, theo kịch bản RCP 8.5 là 116 chủ yếu tập trung trong các tháng 6, 7, 8. Với những ngày này, thời tiết có nguy cơ cao gây đột quỵ. Với mức độ biến động của HI theo thời gian như trên, cần xây dựng những phương án cụ thể về cơ sở hạ tầng, nhân viên ý tế để bảo vệ những người lao động ngoài trời, những người già, người có bệnh nền trước nguy cơ tiềm tàng của thời tiết thể hiện qua heat indext ngày càng mạnh hơn về cường độ trong các tháng 6, 7, 8, đặc biệt là tháng 6. 8
Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương Kết quả nghiên cứu này sẽ là kênh thông tin hữu ích để các nhà hoạch định chính sách cho Hải Dương có định hướng về phát triển hạ tầng y tế thích ứng với biến đổi khí hậu trong tương lai. Hạn chế của nghiên cứu là chưa có số liệu thông kê thực tế số người bị tác động của nắng nóng và đặc biệt là đột quỵ. Tập thể tác giả sẽ phát triển nghiên cứu trong tương lai khi có nguồn số liệu y tế thực tế. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Selye H. (1936). A syndrome produced by diverse nocuous agents, Nature, 138(3479): p. 32- 32. 2. Nardone A., et al. (2010). Effects of climate changes on animal production and sustainability of livestock systems. Livestock Science, 130(1-3): p. 57-69. 3. Kim E. (2016). The impacts of climate change on human health in the United States: A scientific assessment, by us global change research program. Journal of the American Planning Association, 82(4): p. 418-419. 4. Steadman R. (1979). The assessment of sultriness. Part I: A temperature-humidity index based on human physiology and clothing science. Journal of Applied Meteorology Climatology, 18(7): p. 861-873. 5. Steadman R. (1984). A universal scale of apparent temperature, Journal of Applied Meteorology Climatology, 23(12): p. 1674-1687. 6. National Weather Service (2021). The Heat Index Equation, [cited 2021 19th December], Available from: https://www.wpc.ncep.noaa.gov/html/heatindex_equation.shtml. 7. Stull R. (2011). Wet-bulb temperature from relative humidity and air temperature, Journal of applied meteorology and climatology, 50(11): p. 2267-2269. 8. Gouezo M., et al. (2015). Impact of two sequential super typhoons on coral reef communities in Palau, Marine Ecology Progress Series, 540: p. 73-85. 9. Moran D.S., et al. (2001). An environmental stress index (ESI) as a substitute for the wet bulb globe temperature (WBGT), Journal of Thermal Biology, 26(4): p. 427-431. 10. Wu J., et al. (2017). Changes of effective temperature and cold/hot days in late decades over China based on a high resolution gridded observation dataset, International Journal of Climatology, 37: p. 788-800. 11. Zhang J., et al. (2019). Detecting spatial differences in thermal stress across China. Theoretical Applied Climatology, 138(1): p. 541-552. 12. Im E.S., Pal J.S. and Eltahir E.A. (2017). Deadly heat waves projected in the densely populated agricultural regions of South Asia. Science advances, 3(8): p. e1603322. 13. Tai N.C. and N.D. Quang (2020). Research on building a set of indicators of heat and humidity affecting the health of some residential communities in Quang Nam (Vietnam). Vietnam Journal of Hydrometeorology, 717: p. 20-31. 14. Phan V.T. (2013). Biến đổi khí hậu ở Việt Nam: Một số kết quả nghiên cứu, thách thức và cơ hội trong hội nhập quốc tế, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Các Khoa học Trái đất và Môi trường, 29(2): p. 42-55. 9
Hoàng Lưu Thu Thủy, Đào Ngọc Hùng, Đỗ Thị Vân Hương, Trần Thị Mùi, Đặng Thị Ngân Hà 15. Opitz-Stapleton S., et al. (2016). Heat index trends and climate change implications for occupational heat exposure in Da Nang, Vietnam. Climate Services, 2: p. 41-51. 16. Ma Y., et al. (2019). Effects of extreme temperatures on hospital emergency room visits for respiratory diseases in Beijing, China. Environmental Science Pollution Research, 26(3): p. 3055-3064. 17. McGregor G.R. and Vanos J. (2018). Heat: a primer for public health researchers, Public health nutrition, 161: p. 138-146. 18. Kjellstrom T., et al. (2019). Climate change and the rising incidence of heat stress, in Working on a warmer planet: The effect of heat stress on productivity and decent work, Report of the International Labour Office (ILO): Geneva, Switzerland p. 21-23. 19. Dao Ngoc Hung (2013). Assessing the impact of traffic on the effect of heat island Hanoi. Vietnam Journal of Hydrometeorology, 626(2): p. 46-50. 20. Cục Thống kê tỉnh Hải Dương (2021). Niên giám thống kê tỉnh Hải Dương, Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê. 21. Vietnam Center of Hydro-Meteorological Data (2021). Hydrometeorological data, Hanoi. 22. Dahl K., et al. (2019). Increased frequency of and population exposure to extreme heat index days in the United States during the 21st century. Environmental Research Communications, 1(7): p. 075002. 23. National Weather Service (2021). Meteorological Conversions and Calculations: Heat Index Calculator. 2021 [cited 2021 10th July]; Available from: https://www.wpc.ncep.noaa.gov/html/heatindex.shtml. 24. Vietnam Ministry of Natural Resources and Environment (2022). Climate change, sea level rise scenarios for Vietnam in 2020. 2021 [cited 2022 12, January, 2022]. 10
Đánh giá sự biến đổi của chỉ số nhiệt tỉnh Hải Dương ASSESSING THE CHANGE OF HEAT INDEX IN HAI DUONG PROVINCE Hoang Luu Thu Thuy¹ *, Dao Ngoc Hung², Do Thi Van Huong³, 1F Tran Thi Mui¹, Dang Thi Ngan Ha4 ¹Instituteof Geography, Vietnam Academy of Science and Technology, 18 Hoang Quoc Viet, Cau Giay, Hanoi ²Faculty of Geography, Hanoi National University of Education, 136 Xuan Thuy, Cau Giay, Hanoi 3 Faculty of Tourism, Thai Nguyen University of Sciences, Tan Thinh, Thai Nguyen 4 Center for Research and Production of Vaccines and Biological products, Ministry of Health, 135 Lo Duc, Hai Ba Trung, Hanoi ABSTRACT Meteorological factors, especially temperature and humidity, have great impacts on human physiology. The US National Weather Service uses temperature and relative humidity to develop the heat index (HI) as a metric to determine the human heat thresholds. The study applied correlation assessment and regression equations to calculate future HI scenarios from meteorological data in the period 1991-2020 and climate change and sea level rise scenario data for Vietnam. The results showed that in the future, the HI increases 0.087 °C/year under the RCP 4.5 scenario and 0.09 °C/year under the RCP 8.5 scenario. The number of weeks with dangerous HI level for health tended to increase to 4,2 weeks/year for scenario RCP 4.5; 6 weeks/5 years under RCP 8.5 scenario. Especially, the number of days with high risk of stroke for the past 31 year period was 5 days, happening during days with very rare weather phenomena. This will increase to 77 days with RCP scenario 4.5 and 116 days with scenario RCP 8.5. The high risk of stroke mainly occurs in June, August and August. Keywords: Climate change, heat stress, heat index. * Corresponding author, email address: thuy_hoangluu@yahoo.com 11

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.