zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

Nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí tại Hà Nội dùng chỉ thị sinh học rêu và phân tích bằng chùm proton từ máy gia tốc

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Báo xấu

47
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày kết quả bước đầu áp dụng phương pháp chỉ thị sinh học rêu để nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí của Hà Nội. Hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học bao gồm Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba và Pb trong các mẫu rêu Barbula Indica được thu thập tại 12 địa điểm khác nhau đã được phân tích bằng phương pháp PIXE (Proton Induced X-ray Emission) tại Nhật Bản.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí tại Hà Nội dùng chỉ thị sinh học rêu và phân tích bằng chùm proton từ máy gia tốc

Hóa học – Sinh học – Môi trường NGHIÊN CỨU Ô NHIỄM CÁC NGUYÊN TỐ HÓA HỌC TRONG KHÔNG KHÍ TẠI HÀ NỘI DÙNG CHỈ THỊ SINH HỌC RÊU VÀ PHÂN TÍCH BẰNG CHÙM PROTON TỪ MÁY GIA TỐC Lê Hồng Khiêm1,2*, Nguyễn Hữu Quyết3, Nguyễn An Sơn4, Lê Đại Nam1, Nguyễn Thị Thúy Hằng1, Khuất Thị Hồng1 Tóm tắt: Báo cáo trình bày kết quả bước đầu áp dụng phương pháp chỉ thị sinh học rêu để nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí của Hà Nội. Hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học bao gồm Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba và Pb trong các mẫu rêu Barbula Indica được thu thập tại 12 địa điểm khác nhau đã được phân tích bằng phương pháp PIXE (Proton Induced X-ray Emission) tại Nhật Bản. Phương pháp phân tích thống kê đa biến đã được áp dụng để tìm ra những nguồn ô nhiễm khả dĩ của các nguyên tố. Kết quả nghiên cứu cho thấy, phương pháp chỉ thị sinh học rêu để quan trắc chất lượng không khí là phương pháp rẻ tiền và phù hợp với Việt Nam. Từ khóa: Ô nhiễm không khí; Các nguyên tố hóa học; Chỉ thị sinh học; Phân tích PIXE. 1. MỞ ĐẦU Hiện nay, cùng với nhịp độ phát triển nhanh của kinh tế, môi trường không khí tại Hà Nội đang bị ô nhiễm nghiêm trọng bởi nhiều nguyên nhân khác nhau. Việc theo dõi chất lượng không khí tại Hà Nội đang là nhu cầu cấp thiết, cần được tiến hành thường xuyên và liên tục. Theo dõi chất lượng không khí bằng trạm quan trắc tự động là phương pháp trực tiếp nhất. Ưu điểm của phương pháp này là có thể theo dõi thường xuyên chất lượng không khí ở chế độ thời gian thực. Tuy nhiên, phương pháp này có một số nhược điểm: - Giá của các trạm quan trắc rất đắt và cần một lượng kinh phí khá lớn để duy trì hoạt động của trạm; - Cần có những cán bộ kỹ thuật am hiểu để bảo trì và hiệu chuẩn lại,… - Chỉ lắp đặt được ở những nơi có nguồn điện; - Chủ yếu quan trắc ô nhiễm các khí độc như SOx, NOx, COx,..). Những lý do kể trên làm cho việc triển khai phương pháp này còn ở mức khiêm tốn và khó triển khai trên diện rộng. Để theo dõi mức độ ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí, có thể dùng các máy bơm hút khí vào các phin lọc. Hàm lượng của các nguyên tố hóa học trong phin lọc sau hút khí được xác định bằng các phương pháp phân tích. Phương pháp này cũng có những nhược điểm: không thể quan trắc trên một khu vực rộng tại cùng một thời điểm do không thể đặt các máy bơm ở nhiều điểm. Hơn nữa, thời gian hút mẫu cũng không thể kéo dài nên các kết quả phân tích có được chỉ phản ánh mức độ ô nhiễm trong một khoảng thời gian ngắn tại khu vực hút khí. Nghiên cứu ô nhiễm không khí dùng các loại chỉ thị sinh học có thể bổ sung cho 2 phương pháp trên đã và đang được áp dụng ở nhiều nước trên thế giới và bước đầu đã được triển khai ở Việt Nam [15]. Kết quả nghiên cứu cho thấy, hàm lượng của các nguyên tố hóa học trong rêu phản ánh hàm lượng của chúng trong không khí. Cây rêu được chọn làm chỉ thị ô nhiễm không khí vì những lý do sau: - Rêu là thực vật bậc thấp, không có biểu bì và bộ rễ rêu là rễ giả nên chất dinh dưỡng cho sự phát triển của nó chủ yếu được hấp thụ từ không khí; - Hệ số hấp thụ kim loại nặng của rêu rất lớn do nó không có biểu bì và diện tích bề 348 L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”
Nghiên cứu khoa học công nghệ mặt tính cho một đơn vị khối lượng là rất lớn so với các loại thực vật khác; - Rêu hiện diện ở khắp nơi nên việc lấy mẫu rất dễ. Việc bảo quản và phân tích các mẫu rêu cũng đơn giản; - Khả năng chịu được ô nhiễm của cây rêu là rất cao. Do vậy, rêu có thể phát triển ngay cả ở những khu vực có môi trường bị ô nhiễm nặng. Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ trình bày một số kết quả ban đầu về ứng dụng chỉ thị sinh học rêu kết hợp với kỹ thuật phân tích hạt nhân để nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí tại Hà Nội. 2. PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM 2.1. Khu vực nghiên cứu và lấy mẫu rêu Loại rêu dùng trong nghiên cứu cuả chúng tôi thuộc loại Barbula Indica. Đây là loại rêu mọc phổ biến ở nước ta. Các mẫu rêu đã được thu thập tại 12 vị trí khác nhau trên địa bàn Hà Nội trong tháng 7 năm 2018. Vị trí lấy các mẫu rêu được đánh dấu trên hình 1 và tọa độ của các điểm lấy mẫu được liệt kê trong bảng 1. Bảng 1. Vị trí lấy mẫu rêu và tọa độ của các điểm lấy mẫu. Mẫu Vị trí Vĩ độ Kinh độ Mẫu Vị trí Vĩ độ Kinh độ HN01 Thường Tín 20,8717 105,8636 HN07 Thị trấn 21,0884 105,6452 Phùng HN02 Bắc Thăng 21,1752 105,7312 HN08 Bát Tràng 20,9806 105,9135 Long HN03 Hòa Lạc 21,0129 105,5263 HN09 Chương Mỹ 20,8565 105,5918 HN04 Hà Đông 20,9475 105,7484 HN10 Quốc Tử 21,0274 105,8353 Giám HN05 Đức Giang 21,0637 105,9079 HN11 TX Sơn Tây 21,0905 105,5039 HN06 Sóc Sơn 21,2588 105,8419 HN12 Văn Điển 20,9478 105,8414 Việc lấy mẫu được tuân thủ theo quy trình chuẩn do “Chương trình hợp tác quốc tế về ảnh hưởng của ô nhiễm không khí đến thảm thực vật tự nhiên và cây trồng” (ICP Vegetation) quy định [6]. Hình 1. Các vị trí lấy rêu tại Hà Nội. Hình 2. Một phổ PIXE điển hình của mẫu rêu. 2.2. Phân tích hàm lượng dùng chùm proton từ máy gia tốc (phương pháp PIXE) Hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học bao gồm Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba và Pb được phân tích bằng phương pháp PIXE (Proton Induced X-ray Emission). Phương pháp PIXE sử dụng chùm proton năng lượng Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 349
Hóa học – Sinh học – Môi trường thấp để làm bật electron của lớp vỏ nguyên tử phía trong. Electron ở các lớp ngoài sẽ nhảy vào chiếm chỗ. Năng lượng chuyển dời được phát ra dưới dạng tia-X. Các tia-X phát ra là đặc trưng cho từng nguyên tố. Ghi nhận phổ tia-X phát ra sẽ xác định được nguyên tố có trong mẫu và cường độ của đỉnh tia-X đặc trưng trong phổ năng lượng cho phép xác định hàm lượng của nguyên tố. Phân tích PIXE là phương pháp phân tích đa nguyên tố và không phá hủy mẫu nên được áp dụng để phân tích nhiều loại mẫu trong đó có các mẫu môi trường. Chúng tôi đã sử dụng chùm proton được gia tốc trên máy gia tốc Cyclotron của Đại học Iwate, Nhật Bản. Việc chuẩn bị mẫu để phân tích được thực hiện theo các quy trình chuẩn đã và đang được các nhóm nghiên cứu tại Nhật Bản áp dụng [7]. Đầu tiên, các mẫu rêu được rửa bằng nước cất hai lần và sấy khô ở 105oC trong bốn giờ. Sau khi sấy, rêu được nghiền bằng cối mã não thành bột mịn. Dung dịch của nguyên tố Indium hàm lượng 1000 ppm được đưa thêm vào mẫu để dùng làm chuẩn nội. Khoảng 30 mg mẫu được dùng để chế tạo mẫu phân tích theo kỹ thuật tro hóa bằng phương pháp hóa học. Khoảng vài µg bột rêu được quết lên đế prolene dày 4 µm bằng dung dịch kết dính collodion pha loãng. Riêng với hai nguyên tố halozen Cl và Br, hàm lượng của chúng có thể bị suy giảm trong quá trình tro hóa nên chúng tôi đã sử dụng các mẫu không tro hóa để phân tích hàm lượng của hai nguyên tố này. Hệ phân tích PIXE mà chúng tôi sử dụng để phân tích các mẫu rêu đã được mô tả chi tiết trong tài liệu tham khảo [8]. Chùm proton kích thích mẫu được gia tốc từ máy gia tốc cyclotron có năng lượng 2,95 MeV với cường độ dòng là 100 nA. Để đo tia-X phát ra trong các chuyển dời nguyên tử, chúng tôi sử dụng đồng thời hai detector Si(Li). Hai loại phin lọc khác nhau được dùng để đặt trước các detector nhằm tăng độ nhạy của phép phân tích. Phin lọc thứ nhất được làm từ vật liệu Mylar với độ dày 500 µm. Phin lọc thứ hai được thiết kế đặc biệt chỉ được dùng để phân tích các mẫu có nhiều nguyên tố sắt. Lý do sử dụng phin lọc đặc biệt này là do nếu trong mẫu có chứa nhiều nguyên tố sắt thì cường độ của đỉnh Kα của sắt sẽ rất mạnh. Điều này làm xuất hiện các đỉnh trùng phùng tổng trong phổ tia-X và do đó làm giảm độ nhạy và độ chính xác khi phân tích các nguyên tố khác, đặc biệt là hai nguyên tố Hg và Pb mà chúng tôi rất quan tâm. Thời gian chiếu và ghi nhận mỗi phổ tia-X khoảng 5 phút. Phần mềm SAPIX được dùng để phân tích các phổ PIXE [9]. Hàm lượng của hầu hết các nguyên tố đều được tính từ diện tích của các đỉnh Kα. Riêng với hai nguyên tố Hg và Pb, diện tích đỉnh Lα được dùng để tính hàm lượng. Diện tích của các đỉnh chập được tách bằng phương pháp giải chập toán học [9]. Một phổ PIXE điển hình của mẫu rêu mà chúng tôi đã đo được đưa ra trong hình 2. 2.3. Phân tích số liệu Các phương pháp phân tích thống kê đã được áp dụng để phân tích bộ số liệu thu được. Các phương pháp này bao gồm: phân tích thống kê mô tả trong đó các tham số chính được xác định bao gồm: trung bình, độ lệch chuẩn, các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, hệ số biến thiên, các hệ số skewness và kurtosis. Ngoài ra, để kiểm tra tính chuẩn của phân bố hàm lượng của các nguyên tố, chúng tôi cũng sử dụng phương pháp kiểm tra thống kê Shapiro- Wilk. Hệ số biến thiên CV được tính bằng công thức: (1) Để sơ bộ đánh giá mức độ ô nhiễm của các nguyên tố trong không khí tại Hà Nội, chúng tôi đã tính hệ số ô nhiễm CF cho từng nguyên tố theo công thức [10, 11]: CFi = Ci / BGi (2) Trong đó, các đại lượng Ci và BGi tương ứng là hàm lượng trung bình và hàm lượng 350 L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”
Nghiên cứu khoa học công nghệ nền của nguyên tố i trong vùng khảo sát. Nguồn ô nhiễm khả dĩ của các nguyên tố khác nhau trong không khí ở Hà Nội được đoán nhận nhờ áp dụng phương pháp phân tích thống kê đa biến, cụ thể là phương pháp thành phần chính (PCA). 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Bảng 2 đưa ra kết quả phân tích thống kê mô tả hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học (Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Zr, Rb, Sr, Ba và Pb) phân tích bằng phương pháp PIXE trong 12 mẫu rêu đã thu thập. Hàm lượng của các nguyên tố được tính bằng đơn vị (mg/kg). Các đại lượng liên quan đến phân tích thống kê mô tả được đưa ra trong bảng 2 bao gồm: trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, hệ số biến thiên, các tham số skewness và kurtosis. Silic, Ca, K, Al, Fe và Mg là các nguyên tố có trong vỏ trái đất với độ phổ biến cao nhất. Điều này cho thấy mật độ bụi đất trong không khí của Hà Nội rất cao và là một trong những nguồn ô nhiễm đáng kể trong không khí ở Hà Nội. Hàm lượng của các nguyên tố Al, Si, P, S, Cl, Ti, Cr, Fe, Ni, Rb và Sr trong các mẫu rêu được xem là tuân theo phân bố chuẩn vì hệ số skewness nằm trong khoảng từ -0,8 đến 0,8 và Kurtosis nằm trong khoảng từ -3,0 đến 3,0 trong khi hàm lượng của Mg, K, Ca, Mn, Cu, Zn, As, Br, Zr, Ba và Pb không tuân theo phân bố chuẩn. Kết luận này cũng đã được chúng tôi kiểm tra lại bằng phương pháp Shapiro-Wilk. Việc hàm lượng của một nguyên tố nào đó trong các mẫu rêu tuân theo phân bố chuẩn có thể là do nó được phát thải từ cùng một nguồn ô nhiễm. Các nguyên tố Si, Ni, Zn, As, Br, Rb, Sr và Pb có hệ số biến thiên hàm lượng khá cao (>75%) cho thấy nguồn phát thải các nguyên tố này vào không khí là rất phức tạp. Bảng 2. Bảng thống kê mô tả hàm lượng các nguyên tố hóa học trong các mẫu rêu. Nguyên tố Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất CV (%) Skewness Kurtosis Mg 3866,66 2133,40 929,69 9162,65 55,17 1,15 2,94 Al 10591,19 7411,29 754,78 24281,62 69,97 0,38 -0,70 Si 39595,76 34805,41 2568,21 97948,32 87,90 0,58 -1,42 P 1100,14 538,81 100,49 1813,89 48,97 -0,395 -0,686 S 3238,92 1770,99 817,16 6427,72 54,67 0,60 -0,49 Cl 1711,59 1186,88 195,96 4003,28 69,34 0,74 -0,43 K 14401,56 9955,27 1809,56 36463,64 69,12 1,22 1,23 Ca 18228,06 6994,96 9773,29 38295,12 38,37 2,32 7,04 Ti 691,60 321,30 195,43 1309,79 46,45 0,32 0,06 Cr 26,73 13,14 4,23 51,03 49,15 -0,05 -0,109 Mn 170,95 86,63 95,42 370,54 50,67 1,4 1,23 Fe 6025, 2842,49 1622,90 11057,07 47,17 0,10 -0,64 Ni 4,42 2,52 0,12 8,79 175,19 -0,64 -0,33 Cu 27,20 14,57 14,17 66,42 53,5 1,97 4,51 Zn 397,53 397,03 114,59 1576,38 99,87 2,74 8,33 As 16,11 21,62 0,96 79,25 134,20 2,59 7,54 Br 36,11 57,66 4,45 207,38 159,67 2,78 8,30 Zr 287,10 479,86 4,65 1660,41 59,83 2,92 9,03 Rb 151,17 118,23 14,34 379,29 78,21 0,36 -0,80 Sr 231,19 188,66 53,36 610,06 81,60 0,99 -0,42 Ba 1545,55 1363,54 187,60 4930,06 113,35 1,65 3,30 Pb 231,55 298,84 22,05 1047,41 129,05 2,11 4,93 Kết quả tính hệ số ô nhiễm CF dùng công thức (2) cho từng nguyên tố được liệt kê trong bảng 3. Rất tiếc do không có số liệu về hàm lượng nền của các nguyên tố trong Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 351
Hóa học – Sinh học – Môi trường không khí ở Hà Nội nên chúng tôi đã ước lượng đại lượng BG i bằng cách lấy trung bình của 3 giá trị hàm lượng nhỏ nhất của nguyên tố tương ứng có trong các mẫu đã khảo sát. Giá trị của CF được dùng để phân loại mức độ ô nhiễm theo các như sau: - CF≤1: Không ô nhiễm (C1); - 1
Nghiên cứu khoa học công nghệ tố đóng góp chính với các hệ số tải nhân tố tương ứng là 0,985, 0,790 và 0,951. Các điểm lấy mẫu đóng góp nhiều nhất cho PC1 nằm ở huyện Đông Anh, nơi có khu công nghiệp lớn Thăng Long. Vì vậy, có thể xem nguồn gốc của PC1 có liên quan đến các ngành sản xuất công nghiệp khác nhau. Thành phần chính thứ hai (PC2) giải thích được 25,921% biến thiên tổng của bộ số liệu. Hai nguyên tố As và Pb đóng góp chính vào PC2 với các hệ số tải nhân tố tương ứng là 0,952 và 0,953. Việc đốt các nhiên liệu hóa thạch (than) có thể là nguồn phát As và Pb bởi vì các điểm lấy mẫu có đóng góp lớn nhất vào PC2 nằm ngay trong làng cổ Bát Tràng, nơi chuyên sản xuất đồ gốm. Các nghệ nhân tại làng nghề Bát Tràng sử dụng than làm nhiên liệu chính để nung đất. Hàm lượng của As (79,2 µg/kg) và Pb (1047,41 µg/kg) tại điểm lấy mẫu này là cao nhất so với tất cả các điểm lấy mẫu còn lại. Ngoài ra, As cũng có thể có nguồn gốc từ việc sử dụng thuốc bảo vệ thực vật [12]. Xung quanh khu vực Bát Tràng có rất nhiều ruộng rau và hoa quả được người dân địa phương trồng và thuốc bảo vệ thực vật thường xuyên được dùng. Thành phần chính thứ ba (PC3) giải thích được 17,422% biến thiên tổng của bộ số liệu trong đó Ti và Fe là những nguyên tố đóng góp chính với các hệ số tải nhân tố tương ứng là 0,965 và 0,908. Titan và Fe có nguồn gốc cả tự nhiên lẫn nhân tạo. Sắt và Ti có mặt trong nhiều loại khoáng khác nhau. Độ phổ biến của các nguyên tố Fe và Ti trong vỏ trái đất đứng thứ tư và thứ chín. Mặt khác, các nguyên tố này cũng được sử dụng trong nhiều ngành sản xuất công nghiệp. Chẳng hạn như Ti thường được dùng làm chất màu trong công nghiệp nhuộm, làm phụ gia trong các phản ứng hóa học [13]. Bụi Fe thường được phát ra do hoạt động của các ngành công nghiệp liên quan đến sắt thép, trong quá trình đốt than hoặc thậm chí được thải từ các phương tiện giao thông [14]. Thành phần chính thứ tư (PC4) giải thích được 10,666% biến thiên tổng của bộ số liệu trong đó, Zn và Ba là những nguyên tố đóng góp chính với các hệ số tải nhân tố tương ứng là 0,816 và 0,970. Sự hiện diện của các nguyên tố này chủ yếu liên quan đến hoạt động của con người. Kẽm là nguyên tố được thải ra rất nhiều do quá trình ăn mòn lốp xe cơ giới. Hơn nữa, Zn cũng là phụ gia chính của dầu bôi trơn dùng trong các loại động cơ xe [14, 15]. Nguyên tố Ba thường được dùng nhiều để sản xuất kính, sản phẩm gốm, pháo hoa,… Ngoài ra, Ba cũng được dùng nhiều trong ngành công nghiệp ô tô, chẳng hạn như để sản xuất lốp cao xu, dầu bôi trơn động cơ và tổng hợp nhiên liệu cho ô tô, xe máy,... [16]. Các điểm lấy mẫu đóng góp nhiều nhất vào PC4 nằm trong nội thành Hà Nội, nơi có mật độ ô tô và xe máy cao nhất. Tại những điểm lấy mẫu này, hàm lượng của các nguyên tố Zn (1576,38 µg/kg) và Ba (4930,06 µg/kg) cũng là cao nhất. Vì vậy, có thể xem giao thông là nguồn gốc chính thải ra các nguyên tố có trong thành phần chính PC4. Thành phần chính thứ năm (PC5) giải thích được 8,776% biến thiên tổng của bộ số liệu. Các nguyên tố Ni và Cu đóng góp chính vào thành phần này với các hệ số tải nhân tố tương ứng là 0,867 và 0,801. Hàm lượng của Ni biến thiên trong khoảng một khoảng rất rộng, từ 0,12 µg/kg đến 8,79 µg/kg với trung bình là 4,42 µg/kg. Niken có thể được thải ra trong quá trình đốt than và luyện kim [16]. Nguồn thải của Cu có thể là từ công nghiệp luyện kim, từ việc đốt than. Bụi đất từ đường giao thông cũng là một nguồn phát khả dĩ của nguyên tố Cu vào không khí [14]. Các điểm lấy mẫu có đóng góp nhiều nhất vào PC5 nằm sát ngay quốc lộ 1. Mật độ xe cơ giới trên quốc lộ này rất cao nên ngoài nguồn gốc do khí thải từ các xe cơ giới, còn do bụi đường. Vì vậy, chúng tôi cho rằng PC5 có thể liên quan đến nhiều đến yếu tố giao thông. 4. KẾT LUẬN Kết quả nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố kim loại nặng trong không khí tại Hà Nội bằng chỉ thị sinh học rêu barbula Indica đã được trình bày trong báo cáo này. Hàm lượng Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 353
Hóa học – Sinh học – Môi trường của 22 nguyên tố hóa học trong các mẫu rêu Barbula Indica thu thập tại 12 điểm lấy mẫu thuộc địa bàn thành phố Hà Nội đã được xác định bằng phương pháp phân tích PIXE tại Trung tâm gia tốc Cyclotron thuộc Đại học Iwate (Nhật Bản). Từ hàm lượng của các nguyên tố, chúng tôi đã xác định được hệ số ô nhiễm cho 22 nguyên tố và đánh giá sơ bộ được mức độ ô nhiễm nguyên tố đó trong không khí ở Hà Nội. Kết quả cho thấy, không khí tại Hà Nội bị ô nhiễm rất nặng bởi Zr và tương đối nghiêm trọng bởi Ni. Phân tích nhân tố bằng phương pháp thành phần chính đã được áp dụng cho 11 nguyên tố để xác định các nguồn ô nhiễm khả dĩ. Chúng tôi đã xác định được 5 thành phần chính giải thích được hơn 94% biến thiên của bộ số liệu. Việc phân tích thành phần chính đã cho phép chúng tôi đoán nhận nguồn gây ô nhiễm của 11 nguyên tố kim loại nặng trong không khí của thành phố Hà Nội. Lời cảm ơn: Nhóm tác giả cảm ơn sự tài trợ về kinh phí của Bộ Khoa học và Công nghệ với đề tài hợp tác quốc tế theo nghị định thư mã số NĐT.25.RU/17, sự hỗ trợ một phần của Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam với đề tài mã số NCVCC 05.02/20-20, và của Trung tâm Vật lý Quốc tế, Viện Vật lý với đề tài mã số ICP.2020.11. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. H.Harmens, G.Mills, F.Hayes, D.A.Norris, K.Sharps, “Twenty eight years of ICP vegetation: an overview of its activities”. Ann. Bot. 5 (2015), pp. 31–43. [2]. V.H.Nguyen, M.V.Frontasyeva, T.T.M.Trinh, D.Gilbert, N.Bernard, “Atmospheric heavy metal deposition in northern Vietnam: Ha Noi and Thainguyen case study using the moss biomonitoring technique”. INAA and AAS. Environ. Sci. Pollut. Res. 17 (2010), pp. 1045–1052. [3]. T.T.Doan Phan, T.T.M.Trinh, L.H.Khiem, M.V.Frontasyeva, N.H.Quyet, “Study of air pollution in Central and Southern Vietnam using moss technique and neutron activation analysis”. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences 55 (2019), pp. 247-253. [4]. L.H.Khiem, K.Sera, T.Hosokawa, N.H.Quyet, M.V.Frontasyeva, T.T.M.Trinh, N.T.B.My, N.T.Nghia, T.D.Trung, L.D.Nam, K.T.Hong, N.N.Mai, D.V.Thang, N.A.Son, T.T.Thanh, D.P.T.Tien, “Assessment of atmospheric deposition of metals in Ha Noi using the moss bio-monitoring technique and proton induced X-ray emission”. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry 324 (2020), pp. 43-54. [5]. Le Hong Khiem, Koichiro Sera, Takako Hosokawa, Le Dai Nam, Nguyen Huu Quyet, Marina Frontasyeva, Trinh Thi Thu My, Nguyen Thi Bao My, Inga Zinicovscaia, Nguyen The Nghia, Trinh Dinh Trung, Khuat Thi Hong, Nguyen Ngoc Mai, Duong Van Thang, Nguyen An Son, Tran Thien Thanh, Sonexay Xayheungsy, “Active moss biomonitoring technique for atmospheric elemental contamination in Hanoi using proton induced X-ray emission”. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry 324 (2020), pp. 515-525. [6]. ICP Vegetation, Monitoring manual. “Heavy metals, nitrogen and POPs in European mosses: 2015 survey”. http://icpvegetation.ceh.ac.uk/ publications/ documents/Mossmoni-toring MANUAL-2015-17.07.14.pdf [7]. K.Sera, S.Futatsugawa, “Personal Computer Aided Data Handling and Analysis for PIXE”. Nucl. Instr. and Meth. in Phys. Res. B 109/110 (1996), pp. 99-104. [8]. J.Itoh, S.Futatsugawa, Y.Saitoh, F.Ojoma, K.Sera, “Application of a powdered- internal-standard method to plant and seaweed samples”. Int. J. PIXE 15 (1&2) (2005), pp. 27-39. [9]. K.Sera, S.Futatsugawa, “Spectrum Analysis Taking Account of the Tail, Escape Functions and Sub-lines”. (SAPIX version 4). Int. J. PIXE 10 (3,4) (2000), pp. 101-114. 354 L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”
Nghiên cứu khoa học công nghệ [10]. L.Hakanson, “An ecological risk index for aquatic pollution control: sedimentological approach”. Water Res. 14 (1980) 975-1001. [11]. X.Zou, Q.Chen, C.Liu, and Y.Fang, “Using Moss to Assess Airborne Heavy Metal Pollution in Taizhou, China”. Int. J. Environ. Res. Public. Health. 14(4) (2017), pp. 430. [12]. S.Cucu-Man, R.Mocanu, O.Culicov, E.Steinnes, M.Frontasyeva, “Atmospheric deposition of metals in Romania studied by biomonitoring using the epiphytic moss hypnum cupressiforme”. Int. J. Environ. Anal. Chem. 84 (2004), pp. 845–854. [13]. A.Bok, M.Bożym, “Titanium compounds and their impact on the transformation of air pollutants”. Geol. Geophys. Environ. 41 (2015) 213–222. [14]. Å.Rühling, E.Steinnes, “Atmospheric heavy metal deposition in Europe 1995– 1996”. Nord 15 (1988), pp. 1–67. [15]. J.Amela, G.Goran, M.M.Maja, K.Prashant, T.P.Maja, “Identification of diverse air pollution sources in a complex urban area of Croatia”. J. Environ. Manag. 243 (2019), pp. 67–77. [16]. C.L.Glynis, J.S.James, P.June-Soo, M.S.Martin, T.D.Jeffrey, P.W.Jason, Emissions of metals associated with motor vehicle roadways. Environ. Sci. Technol. 39 (2005) 826–836. [17]. E.Ötvös, T.Pazmandi, Z.Tuba, “First national survey of atmospheric heavy metal deposition in Hungary by the analysis of mosses”. Sci. Total. Environ. 309 (2003), pp.151–160. ABSTRACT STUDY ON CHEMICAL ELEMENT POLLUTION IN THE AIR OF HANOI USING THE MOSS BIOMONITORING AND ANALYSIS BY PROTON BEAM FROM ACCELERATOR In this report, the initial results of application of the moss bio-monitoring technique to study air pollution of chemical elements in Hanoi are presented. The concentrations of 22 chemical elements including Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba and Pb in Barbula Indica moss samples collected at 12 different locations were analyzed by PIXE (Proton Induced X-ray Emission) in Japan. Multivariate statistical analysis was applied to find possible sources of pollutions of the chemical elements. The results show that the moss bio monitoring technique for investigation of air quality is an inexpensive method suitable for Vietnam. Keywords: Air pollution; Moss biomonitoring; PIXE. Nhận bài ngày 08 tháng 5 năm 2020 Hoàn thiện ngày 05 tháng 10 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 05 tháng 10 năm 2020 Địa chỉ: 1Viện Vật lý, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; 2 Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; 3 Viện Khoa học Kỹ thuật Hạt nhân, Viện Năng lượng Nguyên tử Việt Nam; 4 Khoa Vật lý và Kỹ thuật Hạt nhân, Đại học Đà Lạt. *Email: lhkhiem@iop.vast.ac.vn. Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 355

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.