Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu quy luật tích lũy kim loại nặng của con nghêu Meretrix Lyrata ở cửa biển bằng phương pháp mô hình hóa

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:114

Thêm vào BST

Báo xấu

24
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nội dung của Luận án tập trung nghiên cứu xây dựng một số mô hình tích lũy các kim loại nặng As, Cd, Cu trên loài nghêu Meretrix Lyrata cả trong phạm vi phòng thí nghiệm và môi trường thực tế với độ tin cậy, khả năng ứng dụng khác nhau. Đánh giá khả năng ứng dụng thực tiễn của các mô hình. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu quy luật tích lũy kim loại nặng của con nghêu Meretrix Lyrata ở cửa biển bằng phương pháp mô hình hóa

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ------------------------------- BÙI ĐẶNG THANH NGHIÊN CỨU QUY LUẬT TÍCH LŨY KIM LOẠI NẶNG CỦA CON NGHÊU MERETRIX LYRATA Ở CỬA BIỂN BẰNG PHƢƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2010
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ------------------------------- BÙI ĐẶNG THANH NGHIÊN CỨU QUY LUẬT TÍCH LŨY KIM LOẠI NẶNG CỦA CON NGHÊU MERETRIX LYRATA Ở CỬA BIỂN BẰNG PHƢƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA Chuyên ngành: Quá trình thiết bị công nghệ hóa học Mã số: 62.52.77.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS. PHẠM VĂN THIÊM HÀ NỘI - 2010
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả đƣợc nêu trong luận án là trung thực và chƣa từng đƣợc cá nhân hay tổ chức khoa học nào công bố trên bất kỳ công trình nào khác trong và ngoài nƣớc. Bùi Đặng Thanh
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Tên tiếng Việt Tên tiếng Anh Viết tắt Hợp chất sulfite bay hơi axit Acid-volatile sulfides AVS Hệ số tích lũy sinh học Bioaccumulation factor BAF Hệ số tích lũy sinh học trong trầm Biota-sediment accumulation BSAF tích factor Số đếm ion trên giây (đơn vị đo của Counts per second CPS ICP-MS) Buồng phản ứng va chạm Collision Reaction Cell CRC Oxy hòa tan Dissolve oxygen DO Dự trữ năng lƣợng động học Dynamic Energy Budget DEB Phổ hấp thụ nguyên tử chế độ ngọn Flame Atomic Absorption F-AAS lửa Spectrometry Trao đổi cơ chất độc hại qua dinh Food and Gill Exchange of FGEST dƣỡng và mang Toxic Substances Phổ hấp thụ nguyên tử chế độ lò Graphit Furnace Atomic GF-AAS graphit Absorption Spectrometry Phổ hấp thụ nguyên tử chế độ bay Hydrit Generator Atomic HG-AAS hơi hydrit Absorption Spectrometry Sắc ký lỏng hiệu quả cao High Performance Liquid HPLC Chromatograph Phổ khối plasma cảm ứng cao tần Inductively Coupled Plasma – ICP-MS Mass Spectrometry Phổ phát xạ quang plasma cảm ứng Inductively Coupled Plasma – ICP-OES cao tần Optical Emission Spectrometry Phân biệt đối xử động năng Kinetic Energy Discrimination KED Hợp chất metallothionein Metallothionein MT Cục Bảo vệ Môi trƣờng Hoa Kỳ United State Environmental USEPA Protection Agency Mô hình tích lũy sinh học sò Oyster Bioaccumulation Model OBM Hợp chất hydrocacbon đa nhân thơm Polyaromatic hydrocacbons PAH Hợp chất biphenyl đa clo Polychloro biphenyl PCB Một loại nhựa polyme Teflon Perfluoro alkoxy PFA Độ lệch chuẩn tƣơng đối Relative Standard Deviation RSD Độ lệch chuẩn Standard Deviation SD Các kim loại chiết đƣợc đồng thời Simultaneously extracted metals SEM
MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU 1 Chƣơng 1- TỔNG QUAN 4 1.1 Các mô hình tích lũy 4 1.1.1 Hƣớng xây dựng mô hình tích lũy 4 1.1.2 Mô hình thực nghiệm 5 1.1.3 Mô hình cơ chế 7 1.1.4 Mô hình thống kê 10 1.2 Nghiên cứu quy luật tích lũy kim loại nặng trong động vật 15 nhuyễn thể 1.2.1 Các kim loại nghiên cứu, nghêu Meretrix lytara và cơ 15 chế tích lũy 1.2.2 Các mô hình tích lũy kim loại nặng 18 1.2.3 Một số nghiên cứu về tích lũy kim loại nặng trong giống 31 nghêu Meretrix 1.3 Ứng dụng của các mô hình tích lũy 35 1.3.1 Khái quát 35 1.3.2 Ứng dụng làm chỉ thị sinh học và dự báo ô nhiễm kim 38 loại nặng 1.3.3 Ứng dụng trong cảnh báo an toàn thực phẩm 40 Chƣơng 2- PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 42 2.1 Các bƣớc nghiên cứu 42 2.2 Công cụ nghiên cứu, trang thiết bị và hóa chất 42 2.2.1 Phân tích mẫu nƣớc biển 45 2.2.2 Phân tích mẫu trầm tích và mẫu mô nghêu 45 2.3 Phƣơng pháp nuôi nghêu trong phòng thí nghiệm 50 2.3.1 Nuôi nghêu xây dựng mô hình thống kê 52
2.3.2 Nuôi nghêu xây dựng mô hình vi phân 53 2.4 Phƣơng pháp xác định tƣơng quan khối lƣợng 54 2.5 Phƣơng pháp xác định môi trƣờng tích lũy chủ yếu 55 2.6 Phƣơng pháp xây dựng mô hình hệ số tích lũy 57 2.7 Phƣơng pháp xây dựng mô hình thống kê 58 2.8 Phƣơng pháp xây dựng mô hình vi phân 63 Chƣơng 3- KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 68 3.1 Xác định môi trƣờng tích lũy chủ yếu 68 3.2 Đánh giá tƣơng quan các giá trị khối lƣợng 69 3.3 Mô hình hệ số tích lũy BAF 70 3.4 Mô hình thống kê 73 3.5 So sánh mô hình BAF và mô hình thống kê 76 3.6 Mô hình vi phân 80 3.6.1 Mô hình bài tiết 81 3.6.2 Mô hình tích lũy 84 3.6.3 Nhận xét chung về quy luật các hằng số tốc độ 86 3.7 Đánh giá độ tin cậy của mô hình vi phân 87 3.8 Ứng dụng các mô hình 91 3.8.1 Mô hình hệ số tích lũy BAF 91 3.8.2 Mô hình thống kê 92 3.8.3 Mô hình vi phân 93 KẾT LUẬN 95 KIẾN NGHỊ 97 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO 99 PHỤ LỤC 109
DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 1.1 Một số thông số đƣợc sử dụng xây dựng mô hình OBM 30 Bảng 2.1 Chƣơng trình vi sóng xử lý mẫu trầm tích 46 Bảng 2.2 Chƣơng trình vi sóng xử lý mẫu mô nghêu 47 Bảng 2.3 Các thông số điều khiển thiết bị, thu nhận dữ liệu tối ƣu 49 Bảng 2.4 Một số yếu tố kỹ thuật và môi trƣờng nuôi vỗ nghêu bố mẹ 51 Bảng 2.5 Các điều kiện nuôi nghêu trong phòng thí nghiệm 52 Bảng 2.6 Ma trận kế hoạch thực nghiệm xây dựng mô hình thống kê 62 Bảng 3.1 Nồng độ Cd, As, Cu trong mô, nƣớc và trầm tích của khảo sát xác 68 định môi trƣờng tích lũy chủ yếu Bảng 3.2 Khối lƣợng cả vỏ, khối lƣợng mô tƣơi, khối lƣợng mô khô của 10 cá 69 thể nghêu chọn ngẫu nhiên trong môi trƣờng tự nhiên Bảng 3.3 Các kết quả xác định BAF thực nghiệm từ 10 mẫu nghêu sống trong 71 môi trƣờng tự nhiên Bảng 3.4 Sai số giữa giá trị BAF tính theo mô hình so với giá trị BAF thực 72 nghiệm đối với 3 kim loại nghiên cứu Bảng 3.5 Kết quả thí nghiệm thu đƣợc từ ma trận thực nghiệm, giá trị các hệ 74 số hồi quy và thông số thống kê đánh giá mô hình Bảng 3.6 So sánh sai số giữa mô hình BAF và mô hình thống kê dựa theo giá trị 77 thực nghiệm trong kế hoạch thực nghiệm xây dựng mô hình thống kê Bảng 3.7 Biến thiên nồng độ Cd, As, Cu trong mô nghêu của các thực nghiệm 81 xây dựng mô hình vi phân Bảng 3.8 Kết quả tính toán giá trị hằng số tốc độ bài tiết 83 Bảng 3.9 Kết quả tính toán giá trị hằng số tốc độ hấp thu 84 Bảng 3.10 Nồng độ kim loại trong mô nghêu ở các thí nghiệm đối chứng 88 Bảng 3.11 Kết quả đánh giá độ tin cậy mô hình vi phân đối với Cd 89 Bảng 3.12 Kết quả đánh giá độ tin cậy mô hình vi phân đối với As 89 Bảng 3.13 Kết quả đánh giá độ tin cậy mô hình vi phân đối với Cu 90
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Trang Hình 1.1 Giải phẫu phần mô mềm bên trong nghêu Meretrix lyrata 15 Hình 1.2 Con đƣờng vận chuyển kim loại nặng qua lại giữa nƣớc, dinh 18 dƣỡng và động vật nhuyễn thể Hình 1.3 Hình ảnh mang sò cho thấy có các sợi tơ song song (f) 19 Hình 1.4 Biểu đồ minh họa sợi mang có dòng nƣớc tuân theo chuyển động 19 lớp Hình 1.5 Biểu đồ mô tả con đƣờng vận chuyển kim loại nặng sử dụng xây 21 dựng mô hình tích lũy DEB Hình 2.1 Thiết bị phổ khối ICP-MS 49 Hình 2.2 Bể nuôi và các thiết bị sử dụng ổn định môi trƣờng sống của 52 nghêu trong phòng thí nghiệm Hình 3.1 Đồ thị biểu diễn sự biến đổi nồng độ trong mô cả hai giai đoạn 82 tích lũy và bài tiết với môi trƣờng nƣớc nuôi có nồng độ khác nhau: (a) Cd 4g/l, (b) Cd 20g/l, (c) As 25g/l, (d) As 50g/l, (e) Cu 20g/l, (f) Cu 50g/l Hình 3.2 Đồ thị biểu diễn sự dao động hằng số tốc độ bài tiết theo thời 83 gian nuôi tại mỗi mức nồng độ kim loại hòa tan trong nƣớc khác nhau ở giai đoạn nuôi hấp thu Hình 3.3 Đồ thị biểu diễn sự dao động của hằng số tốc độ hấp thu theo thời 86 gian nuôi tại mỗi mức nồng độ kim loại hòa tan trong nƣớc khác nhau
MỞ ĐẦU Một trong các xu hƣớng nghiên cứu về môi trƣờng đang phát triển mạnh trên thế giới là sử dụng sinh vật làm chỉ thị và xử lý ô nhiễm của đa dạng các loại chất hóa học khác nhau, chủ yếu là các chất hữu cơ bền vững, các chất hữu cơ chứa halogen, các kim loại nặng,…. Sinh vật đƣợc sử dụng cho mục đích này bao gồm cả thực vật và động vật, một trong số đó là các loài sinh vật đáy, các loài nhuyễn thể hai mảnh vỏ. Quy luật tích lũy chất gây ô nhiễm vào sinh vật nói chung và loài nhuyễn thể nói riêng có thể đƣợc mô tả bằng những mô hình phù hợp. Các mô hình tin cậy có thể ứng dụng làm công cụ đánh giá, dự báo ô nhiễm, cảnh báo an toàn thực phẩm và hỗ trợ trong nghiên cứu xử lý ô nhiễm môi trƣờng, một phƣơng pháp xử lý thân thiện. Ở Việt Nam, vấn đề ô nhiễm môi trƣờng đã đƣợc đề cập nhiều trong các báo cáo khoa học, các công trình nghiên cứu và trên các phƣơng tiện thông tin đại chúng, trong số đó có vấn đề về ô nhiễm kim loại nặng. Trong nƣớc đã có các nghiên cứu về sự tích lũy chất ô nhiễm trong sinh vật, các nghiên cứu tập trung vào đánh giá mức độ tích lũy cơ chất trong sinh vật tại thời điểm hiện tại thông qua các phép đo trực tiếp, nghiên cứu cơ chế tích lũy và đào thải, sàng lọc đối tƣợng sinh vật có thể sử dụng làm chỉ thị ô nhiễm môi trƣờng. Tuy nhiên, việc mô hình hóa khả năng tích lũy của sinh vật chƣa thực sự đƣợc quan tâm và chƣa có công trình nào nghiên cứu, công bố về quy luật tích lũy hợp chất gây ô nhiễm của các loài sinh vật trong môi trƣờng sống. Xuất phát từ những vấn đề trên, kết hợp với tổng hợp, phân tích đánh giá các đối tƣợng trong môi trƣờng, tính thời sự và khả năng thực tiễn, đề tài của luận án đƣợc lựa chọn với tiêu đề “Nghiên cứu quy luật tích lũy kim loại nặng của con nghêu Meretrix Lyrata ở cửa biển bằng phƣơng pháp mô hình hóa”. Đề tài tập trung nghiên cứu xây dựng một số mô hình tích lũy các kim loại nặng As, Cd, Cu trên loài nghêu Meretrix Lyrata cả trong phạm
vi phòng thí nghiệm và môi trƣờng thực tế với độ tin cậy, khả năng ứng dụng khác nhau. Đánh giá khả năng ứng dụng thực tiễn của các mô hình. Về ý nghĩa khoa học và tính mới của đề tài: hƣớng đi, cách giải quyết để đƣa ra quy luật tích lũy một số kim loại nặng trong nƣớc biển vào một loài nhuyễn thể là một sự mạnh dạn trong nghiên cứu khoa học, khi mà những hiểu biết về cơ chế và quy luật tích lũy sinh học phức tạp này ở Việt Nam còn hạn chế. Kết quả xây dựng đƣợc mô hình tích lũy BAF dƣới dạng hàm sinh trƣởng không đồng đều y = a.Wb chỉ phụ thuộc khối lƣợng mô nhuyễn thể (W) với độ chính xác nhất định là điểm mới của đề tài, đây là dạng mô hình đã đƣợc các nhà khoa học trên thế giới dùng để tham số hóa tốc độ chuyển hóa trao đổi chất, tốc độ sinh trƣởng, tần số hô hấp, tốc độ cấp dinh dƣỡng, tốc độ tiêu thụ oxy, tổng diện tích mang…. Kết quả này bổ sung thêm khả năng ứng dụng vạn năng của hàm sinh trƣởng không đồng đều. Việc sử dụng mô hình thống kê bậc một, một mô hình đơn giản nhƣng có độ tin cậy cao thƣờng áp dụng trong mô tả các quá trình hóa học, công nghệ hóa học vào mô tả quy luật tích lũy sinh học kim loại nặng trong nhuyễn thể cùng với các kết quả thu đƣợc là điểm hoàn toàn mới trong đề tài luận án. Kết quả thu đƣợc góp phần khẳng định tính ƣu việt của mô hình thống kê, đó là khi lựa chọn đƣợc điều kiện thí nghiệm thích hợp và có công cụ nghiên cứu thỏa mãn vẫn có thể nghiên cứu các quy luật sống của các loài sinh vật trong môi trƣờng bằng mô hình này. Kết quả và các kết luận của đề tài là một trong những cơ sở khoa học có giá trị, cho phép mở rộng đối tƣợng nghiên cứu cả về chiều rộng và chiều sâu, nghiên cứu trên các loài nhuyễn thể khác nhau, các cơ chất tích lũy khác nhau, nghiên cứu cả ở quy mô phòng thí nghiệm và môi trƣờng sống thực tế. Về ý nghĩa thực tiễn: Các mô hình có thể dùng làm công cụ dự đoán ô nhiễm As, Cd, Cu trong nƣớc biển dƣới những thay đổi điều kiện tự nhiên tƣơng lai. Dự đoán nồng độ kim loại nặng As, Cd, Cu tích lũy trong mô nghêu Meretrix lyrata sau những khoảng thời gian sinh trƣởng nhất định và sống
trong điều kiện môi trƣờng bị ô nhiễm các kim loại này, dự đoán thời gian sinh trƣởng của nghêu bảo đảm đáp ứng yêu cầu về an toàn thực phẩm trong điều kiện môi trƣờng sống cụ thể. Các nghiên cứu của đề tài đƣợc thực hiện tại: - Trung tâm Giáo dục và Phát triển Sắc ký - Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội. - Trung tâm Quan trắc - Phân tích Môi trƣờng biển Hải Quân - Bộ Tƣ lệnh Hải Quân.
CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1 CÁC MÔ HÌNH TÍCH LUỸ 1.1.1 Hƣớng xây dựng mô hình tích luỹ Cả hai hƣớng mô hình hoá theo cơ chế và mô hình hoá bằng thực nghiệm đều cần thiết cho dự đoán tích luỹ. Dựa vào độ chính xác cao của thực nghiệm để đƣa ra các bộ chỉ thị tích luỹ tin cậy. Đo trực tiếp tích luỹ cho phép đánh giá ngay tại chỗ về tồn dƣ chất độc trong mô động vật nhuyễn thể lấy tại hiện trƣờng, đo trực tiếp cũng là cách để kiểm tra tích luỹ trong phòng thí nghiệm nhờ sử dụng chính môi trƣờng (nƣớc, trầm tích) lấy tại hiện trƣờng làm môi trƣờng thí nghiệm. Trong nhiều trƣờng hợp khác, mô hình tích luỹ đã qua phê chuẩn lại là một công cụ hữu ích. Ví dụ mô hình dự đoán đƣợc sử dụng để đánh giá quy mô và/hoặc mẫu hình tích luỹ của dạng chất cụ thể dƣới điều kiện sống đặc trƣng. Các mô hình dự đoán đƣợc dùng khi thực tế không thể đo trực tiếp nồng độ trong mô, nghĩa là dùng để xác định xem nồng độ trong mô sẽ thay đổi nhƣ thế nào theo thời gian cùng với sự thay đổi điều kiện sống. Các mô hình dự đoán tốn ít chi phí hơn và có thể chạy mà không cần đến dữ liệu đặc trƣng cho khu vực nghiên cứu. Tuy nhiên mô hình càng mang tính phổ thông thì khả năng dự đoán càng kém chính xác. Các phép đo tại chỗ nồng độ chất ô nhiễm trong môi trƣờng có độ chính xác cao hơn nhƣng lại hạn chế về khả năng dự đoán, phép đo trực tiếp không có tác dụng trong dự đoán các tác động do sự thay đổi điều kiện môi trƣờng cũng nhƣ không thể dùng để ngoại suy kết quả qua lại giữa các dạng chất tích luỹ [15]. Có hai hƣớng chính để phát triển mô hình: - Hƣớng bằng thực nghiệm: theo hƣớng này dữ liệu đo tại hiện trƣờng và dữ liệu đo trong phòng thí nghiệm đƣợc sử dụng để tính toán các thông số hệ số tích luỹ trong nƣớc BAF và hệ số tích luỹ trong trầm tích BSAF. Cũng
bằng thực nghiệm và khi đáp ứng đƣợc các yêu cầu đặt ra có thể sử dụng mô hình thống kê để mô tả tích luỹ cơ chất của sinh vật. - Hƣớng sử dụng công cụ toán học: sử dụng các mô hình động học và mô hình cân bằng. Hƣớng này đƣợc ƣu tiên sử dụng xây dựng các mô hình chuỗi dinh dƣỡng có xét đến các cơ chế tích luỹ. Hai hƣớng trên không đứng độc lập mà có tác động qua lại lẫn nhau. Dữ liệu đo tại hiện trƣờng đƣợc sử dụng để chuẩn và xác nhận tính phù hợp của các mô hình toán học. Tính tƣơng hợp và khả năng ứng dụng của bất kỳ mô hình nào phụ thuộc rất nhiều vào chất lƣợng của các thông số đầu vào và mức độ tin cậy chấp nhận đƣợc của thông số đầu ra, các thông số sử dụng trong xây dựng mô hình. Mô hình động học cho phép dự đoán nồng độ trong mô sẽ thay đổi theo thời gian nhƣ thế nào tốt hơn so với mô hình phân bố. Mô hình động học cho phép dự đoán tƣơng đối chính xác thời gian để nồng độ trong mô đạt đến mức mong muốn hoặc thời gian để nồng độ trong mô giảm đến mức không còn gây tác động sau khi làm sạch [15]. 1.1.2 Mô hình thực nghiệm Xác định trực tiếp hay xác định bằng thực nghiệm là cách đơn giản nhất để theo dõi hoặc đánh giá tích luỹ trong sinh vật sống dƣới nƣớc và nó mang lại độ chính xác cao nhất. Các phƣơng pháp kiểm tra tích lũy bao gồm: - Xác định tích luỹ trong phòng thí nghiệm. - Xác định tích luỹ tại hiện trƣờng. Đối với đánh giá tích luỹ bằng các phép đo hiện trƣờng, để đạt độ chính xác thì việc thiết kế nghiên cứu tại hiện trƣờng và sử dụng các thành phần giải thích dữ liệu cần phải đƣợc cân nhắc và tiêu chuẩn hoá kỹ lƣỡng. Một số nghiên cứu cho thấy các giá trị BAF và BSAF đo tại hiện trƣờng có thể thay đổi theo một hàm của vị trí và thời gian cùng với các dạng động vật nhuyễn thể, ngay cả ở mức dinh dƣỡng và điều kiện sống nhƣ nhau.
Hệ số tích luỹ BAF đƣợc định nghĩa là “tỷ lệ nồng độ chất trong mô sinh vật sống dưới nước với nồng độ của nó trong môi trường tại những vị trí mà ở đó cả sinh vật và nguồn dinh dưỡng của nó tiếp xúc với nhau và cơ bản không có sự thay đổi theo thời gian”. BAF đƣợc sử dụng thành công dự đoán tồn dƣ các hợp chất hữu cơ phân cực trong mô, các chất hữu cơ trung hoà và các kim loại [15]. Dữ liệu từ các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm và từ hiện trƣờng có thể đƣợc sử dụng để đƣa ra BAF. BAF có thể đƣợc tính toán qua mô hình hoặc đo trực tiếp. BAF có đƣợc bằng thực nghiệm là chính xác nhất do nó tích hợp tất cả các quá trình trong môi trƣờng. Giá trị BAF đặc biệt quan trọng đối với những hợp chất có log Kow cao hơn 6 do sự tích luỹ của các hợp chất này là quá cao và chỉ duy nhất phụ thuộc vào đặc tính kỵ nƣớc của chúng. Kow là hằng số phân bố cơ chất giữa pha octanol và nƣớc. Giá trị BAF xác định bằng thực nghiệm đƣợc tính bằng nồng độ chất ô nhiễm trong mô chia cho nồng độ chất ô nhiễm đo đƣợc trong nƣớc hoặc trong trầm tích: Cf BAFw  (1.1) Cd Cf BAFS  (1.2) CS Trong đó BAF w và BAFS tƣơng ứng là hệ số tích luỹ trong nƣớc và trong trầm tích (đơn vị tƣơng ứng l/kg mô và kg trầm tích/kg mô). Cf (mg/kg) là nồng độ chất ô nhiễm trong mô; Cs (mg/kg) là nồng độ chất ô nhiễm trong trầm tích và Cd (mg/l) là nồng độ chất ô nhiễm trong nƣớc. Hệ số BAF thực nghiệm mang tính phổ thông, không chứa đựng sự phân biệt giữa tốc độ hấp thu, tốc độ bài tiết hoặc những yếu tố liên quan đến hoạt động sinh lý của các dạng sinh vật. Tuy nhiên chỉ có thể tính đúng đƣợc BAF nếu thiết kế thực nghiệm tại hiện trƣờng có tính đến trạng thái tiếp xúc của các dạng quan tâm, bao gồm trong đó có các mô hình di chuyển, dao động
không gian, thời gian, nồng độ chất ô nhiễm, tuổi và giống loài động vật nhuyễn thể. Các yếu tố này mang tính đặc trƣng theo vị trí hoặc theo từng nghiên cứu, chúng có sự thay đổi đáng kể theo khối nƣớc, kiểu trầm tích và các dạng chất ô nhiễm [16]. BAF cũng có thể thay đổi theo thời gian nếu nồng độ trong nƣớc hoặc trong sinh vật thay đổi theo một hàm của thời gian. Khi các điều kiện môi trƣờng thay đổi, khả năng dự đoán của BAF giảm đáng kể do BAF chỉ vận hành tốt ở những điều kiện giống với điều kiện đã thực hiện các phép đo xác định nó. Trong những trƣờng hợp điều kiện tiếp xúc chất ô nhiễm có sự dao động thì mô tả bằng mô hình động học sẽ phù hợp hơn [15]. 1.1.3 Mô hình cơ chế Các mô hình cơ chế hoặc mô hình chuỗi dinh dƣỡng đƣợc nhóm thành hai loại: phƣơng pháp cân bằng và phƣơng pháp động học [17]. Các mô hình cân bằng và mô hình động học thành công trong trong mô tả sự tích luỹ các hợp chất hữu cơ không phân cực (dioxin, furan và các chất PCBs). Các mô hình này chƣa đƣợc áp dụng thành công trong mô tả sự tích luỹ kim loại hoặc chất hữu cơ dễ chuyển hoá, phân huỷ, ví dụ nhƣ các hydrocacbon đa nhân thơm PAH. a. Mô hình cân bằng Mô hình cân bằng kết hợp chặt chẽ các quá trình hấp thu chất ô nhiễm từ cột nƣớc, từ trầm tích bị ô nhiễm và qua chuỗi dinh dƣỡng [17]. Các mô hình này thƣờng đƣợc nhắc đến với tên mô hình “động lực” do trong điều kiện tự nhiên hiếm khi đạt đƣợc cân bằng nhiệt động tuyệt đối giữa nồng độ chất ô nhiễm trong trầm tích, nƣớc và sinh vật. Vì thế các mô hình cân bằng chấp nhận giả thiết những điều kiện về trạng thái cân bằng giữa sinh vật và môi trƣờng. Ngay cả ở những điều kiện trạng thái cân bằng, khi mà nồng độ không có những thay đổi đáng kể theo thời gian thì những điều kiện này cũng không phải luôn luôn đƣợc đáp ứng trong tự nhiên, lúc này cần đến các mô hình động học.
Các mô hình cân bằng cũng chấp nhận giả thiết về một hệ thống kín, về các phản ứng thuận nghịch và có đủ thời gian cho cơ chất phân bố xuyên suốt hệ thống. Thời gian yêu cầu để đạt đến phân bố đầy đủ có sự dao động mạnh. Ví dụ thời gian đòi hỏi để cân bằng một cơ chất giữa các hạt hữu cơ nhỏ và nƣớc có thể tính bằng giây, ngày hoặc năm tuỳ theo kích thƣớc hạt và giá trị Kow của cơ chất [18]. Cân bằng qua chuỗi dinh dƣỡng thậm chí còn có thể cần đến thời gian kéo dài hơn để đạt đến trạng thái ổn định, tuỳ thuộc vào mức độ phức tạp của chuỗi dinh dƣỡng và vô số các yếu tố khác [19]. Nhìn chung mô hình cân bằng đƣợc áp dụng cho các hợp chất có logKow giữa 3,5 và 6,0 và không bị phân hủy hoặc chuyển hoá nhanh. Các mô hình phức tạp hơn đƣợc phát triển để dự đoán nồng độ chất ô nhiễm ở trạng thái ổn định thông qua chuỗi dinh dƣỡng. Mô hình Thomann [20] và mô hình Gobas [21] là những ví dụ về các mô hình chuỗi dinh dƣỡng có cân bằng phức tạp, trong những mô hình này có tính đến cả tƣơng tác với trầm tích. b. Mô hình động học Ngƣợc lại với các mô hình cân bằng, mô hình động học mô tả hiệu quả tích luỹ nhƣ là kết quả từ sự tác động tổng thể tốc độ nhiều quá trình (hấp thu và loại bỏ chất ô nhiễm). Các mô hình động học tập trung chủ yếu vào quá trình tích tụ các chất ô nhiễm từ cột nƣớc, và gần đây hơn đƣợc áp dụng với hấp thu từ trầm tích [22]. Tính tích hợp chặt chẽ của tích luỹ thông qua chuỗi dinh dƣỡng trong mô hình động học đòi hỏi có một lƣợng lớn dữ liệu động học hấp thu và động học bài tiết. Lợi thế của các mô hình động học là chúng có thể đƣợc sử dụng để dự đoán nồng độ trong mô biến đổi theo thời gian dƣới những điều kiện ở trạng thái không ổn định [17]. Nhìn chung có hai kiểu mô hình động học đƣợc sử dụng là mô hình động học bậc nhất đơn giản và mô hình tích luỹ xây dựng dựa trên các nguồn năng lƣợng sinh học. Trong mô hình bậc nhất, tất cả các con đƣờng hấp thu đƣợc tập hợp thành một hằng số tốc độ hấp thu duy nhất và tất cả các con
đƣờng bài tiết thành một hằng số tốc độ bài tiết duy nhất theo nhƣ phƣơng trình (1.3) [23], [24]. Trong mô hình này sinh vật đƣợc xem là một khoang màng đồng thể, duy nhất đặt trong nƣớc có nguồn cung cấp cơ chất vô tận tại một mức nồng độ cụ thể [18]. dC f  ku .Cd  ke .C f (1.3) dt Trong đó dCf /dt (mg/kg/ngày) là tốc độ thay đổi nồng độ chất hoá học trong mô theo thời gian, Cd (g/l) là nồng độ chất hoá học trong nƣớc, ku (l/kg/ngày) là hằng số tốc độ hấp thu , ke (1/ngày) là hằng số tốc độ bài tiết và t là thời gian. Hàm này có thể đƣợc sửa đổi cho mô hình tích luỹ từ trầm tích nhờ thay ku bằng hằng số tốc độ hấp thu trầm tích kus (1/ngày) và thay Cd bằng Cs. Đối với mô hình này yêu cầu đánh giá đúng kus và ke để dự đoán thành công thời điểm đạt đến trạng thái ổn định [25]. Trong mô hình, nồng độ trong mô gia tăng theo thời gian ở tốc độ ban đầu là cao nhất. Sau đó tốc độ này giảm dần cho đến khi tiệm cận đến một mức nồng độ nào đó [18], [22]. Những mô hình này thích hợp nhất dùng cho mô tả các quá trình không cân bằng trong các hệ thống mở. Các mô hình động học phức tạp, còn gọi là mô hình tích luỹ độc tố dựa vào những nguồn năng lƣợng sinh học. Quá trình hấp thu xuất hiện từ nhiều con đƣờng: từ lớp nƣớc phía trên, nƣớc trong trầm tích, trầm tích đƣợc tiêu hoá. Quá trình bài tiết cũng đƣợc xem xét qua nhiều con đƣờng. Quá trình hấp thu từ mỗi con đƣờng đƣợc xem là độc lập và dựa vào luồng vận chuyển từ môi trƣờng, nồng độ chất ô nhiễm có trong luồng đó, hiệu quả đồng hoá có liên quan (qua mang hoặc qua đƣờng ruột). Chất ô nhiễm loại bỏ khỏi sinh vật do bài tiết hoặc do chuyển hoá trao đổi. Việc dự đoán phần mất mát do chuyển hoá trao đổi chất gặp khó khăn do ít liên quan đến đặc tính kỵ nƣớc của chất hoá học, và có sự thay đổi lớn giữa các giống loài.
Các mô hình động học phức tạp này xem các quá trình hoá học và sinh học xuất hiện trong cột nƣớc và trong sinh vật, mỗi bƣớc của quá trình đƣợc mô hình hoá sử dụng động học bậc nhất, động học bậc 2 hoặc động học trạng thái ổn định. Giống nhƣ các mô hình cân bằng, mô hình động học áp dụng với các chất rất kỵ nƣớc (log Kow > 6) gặp khó khăn do đòi hỏi thời gian hấp thu kéo dài để có thể đạt đến trạng thái cân bằng với nƣớc (từ một cho đến hơn một năm) [18]. Nhiều sinh vật không sống đƣợc lâu nhƣ vậy nên không bao giờ đạt đến trạng thái ổn định. Thêm vào đó khó dự đoán đƣợc sự hấp thu những chất hoá học này do không thể nắm đƣợc tƣơng quan giữa các tốc độ hấp thu và bài tiết khác nhau của chúng hoặc do những hiệu ứng pha loãng có nguyên nhân từ sinh trƣởng [26], [27], [28], [29]. Đề tài nghiên cứu của luận án lựa chọn xây dựng mô hình vi phân bậc nhất có dạng hàm (1.3). Đây là mô hình đƣợc các nhà khoa học trên thế giới nghiên cứu trên nhiều đối tƣợng sinh vật khác nhau, nghiên cứu ở cả quy mô trong phòng thí nghiệm và ngoài hiện trƣờng thực tế và cũng là mô hình đơn giản, dễ triển khai các thí nghiệm lấy số liệu xây dựng, phù hợp với đối tƣợng nghiên cứu trong đề tài là ion kim loại hòa tan ƣa nƣớc. Mô hình có tính ứng dụng trong tính toán, dự báo khả năng tích lũy của sinh vật theo thời gian sinh trƣởng, ứng dụng trong cảnh báo ô nhiễm môi trƣờng và trong vấn đề an toàn thực phẩm. 1.1.4 Mô hình thống kê Quá trình tích lũy và bài tiết chất hóa học của động vật nhuyễn thể là những quá trình phức tạp, phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Đối với phƣơng pháp quy hoạch thực nghiệm thì cơ thể động vật nhuyễn thể và các quá trình trên đƣợc xem là hộp đen. Nếu lựa chọn đƣợc các yếu tố thực sự có ảnh hƣởng lên quá trình tích luỹ và là các yếu tố đáp ứng yêu cầu của quy hoạch thực nghiệm, thì có thể xây dựng mô hình thống kê cho quá trình tích luỹ này.
Phƣơng pháp quy hoạch thực nghiệm có thể đƣợc xem là công cụ đắc lực để nghiên cứu những đối tƣợng phức tạp. Tuy nhiên phƣơng pháp này thƣờng đƣợc áp dụng trong mô tả các quá trình hóa học, công nghệ hóa học. Việc áp dụng vào nghiên cứu mô tả quy luật tích lũy kim loại nặng của nghêu Meretrix lyrata là hƣớng nghiên cứu hoàn toàn mới trong nội dung đề tài luận án. Công dụng và tính hiệu quả của phƣơng pháp còn phụ thuộc vào chủ quan ngƣời sử dụng. Để áp dụng có hiệu quả phƣơng pháp quy hoạch thực nghiệm, cần dự tính và chuẩn bị trƣớc khá công phu về thông số nghiên cứu, trong đó cần sử dụng đến các phƣơng pháp phân tích phƣơng sai để loại trừ yếu tố không ảnh hƣởng, tìm kiếm yếu tố ảnh hƣởng, tiếp đến là lập kế hoạch thực nghiệm, tiến hành thí nghiệm nhận thông tin, xây dựng và kiểm tra mô hình [1], [2]. Các thông số nghiên cứu trong quy hoạch thực nghiệm thuộc nhóm kiểm tra đƣợc và điều khiển đƣợc. Tuy nhiên trong số những thông số này cần phân tích để chọn ra những yếu tố ảnh hƣởng chính, loại bỏ những yếu tố không cần thiết nhằm đảm bảo tính khả thi và tính hiệu quả của thực nghiệm. Đối với mô hình tích lũy độc tố trong động vật nhuyễn thể các thông số nhƣ nồng độ độc tố trong môi trƣờng sống, thời gian sinh trƣởng, kích thƣớc, khối lƣợng của động vật nhuyễn thể là những thông số có thể đƣợc lựa chọn trong nghiên cứu. Những thông số này có tác động rõ rệt lên khả năng tích luỹ. Việc lập kế hoạch thực nghiệm phải dựa trên các nguyên tắc cơ bản của quy hoạch thực nghiệm, đó là các nguyên tắc [2]: - Nguyên tắc không lấy toàn bộ trạng thái đầu vào: Về lý thuyết nếu không tiến hành tất cả các thực nghiệm trong miền quy hoạch thì có thể bỏ sót đặc điểm nào đó của hàm mục tiêu. Nhƣng trong thực tế không thể thực hiện đƣợc điều này. Do vậy trong nghiên cứu chỉ lấy những giá trị rời rạc, chọn mức biến đổi dựa trên cơ sở khoa học gắn liền với sự lựa chọn dạng hàm tức dạng mô phỏng bề mặt đáp trị. Cụ thể trong đề tài nghiên cứu lựa chọn xây
dựng mô hình hồi quy bậc một thông qua triển khai kế hoạch thực nghiệm bậc một toàn phần hai mức tối ƣu. - Nguyên tắc phức tạp dần mô hình toán học: Do chƣa có một thông tin nghiên cứu nào về xây dựng mô hình thống kê hàm lƣợng độc tố tích luỹ đƣợc trong động vật nhuyễn thể phụ thuộc vào các yếu tố tác động, nên ngay ban đầu sẽ không xây dựng mô hình phức tạp của đối tƣợng nghiên cứu này. Do việc xây dựng mô hình phức tạp sẽ cần đến một số lƣợng lớn các thực nghiệm tốn kém và mất nhiều thời gian, thậm chí uổng phí khi mô hình không sử dụng đƣợc. Tuân thủ theo nguyên tắc của quy hoạch thực nghiệm là bắt đầu từ những mô hình đơn giản nhất ứng với những thông tin ban đầu đã có về động vật nhuyễn thể và khả năng tích luỹ độc tố của nó trong môi trƣờng, quá trình xây dựng mô hình thống kê hàm lƣợng kim loại nặng tích luỹ trong động vật nhuyễn thể sẽ bắt đầu với mô hình hồi quy bậc nhất. Logic tiến hành thực nghiệm ở đây là làm ít thí nghiệm để có mô hình đơn giản, mô hình bậc nhất, kiểm tra tính tƣơng hợp của nó. Nếu mô hình tƣơng hợp, đạt yêu cầu thì dừng lại. Thông tin tiên nghiệm từ mô hình có thể đƣợc sử dụng để xây dựng các mô hình khác, ví dụ xây dựng mô hình vi phân. Nếu mô hình đơn giản này không tƣơng hợp sẽ tiến hành làm các thí nghiệm mới, bổ sung để nhận đƣợc mô hình phức tạp hơn (ví dụ mô hình phi tuyến), kiểm tra mô hình mới và cứ nhƣ vậy cho đến khi mô hình hữu dụng. Các bƣớc thiết lập mô hình thống kê bao gồm : - Xác định các yếu tố ảnh hƣởng và hàm mục tiêu, - Xác định cấu trúc hệ, - Xác định hàm toán mô tả, - Xây dựng ma trận thực nghiệm, tiến hành thí nghiệm thu kết quả đầu ra, - Xác định các thông số hàm toán, - Kiểm tra tính tƣơng hợp của mô hình, cải tiến mô hình khi cần. Qua phân tích thông tin tiên nghiệm trên đối tƣợng nghiên cứu, đề tài luận án triển khai xây dựng mô hình thống kê để đánh giá khả năng tích lũy