Tin KHCN trong nước
Xây dựng mô hình dự báo phản ứng lâu dài của rừng ngập mặn đối với các thay đổi của điều kiện môi trường (14/08/2023)
-   +   A-   A+   In  
Nhóm nghiên cứu của TS. Nguyễn Hoàng Anh tại Viện Môi trường và Tài nguyên đã thực hiện đề tài: “Xây dựng mô hình dự báo phản ứng lâu dài của rừng ngập mặn đối với các thay đổi của điều kiện môi trường” trong thời gian từ năm 2017 đến năm 2020.

Mục tiêu đề tài nhằm tạo một mô hình toán tích hợp có thể dự đoán động thái của rừng ngập mặn (RNM) trong một vùng cụ thể dựa theo các kịch bản thay đổi điều kiện môi trường. Mô hình này sẽ được áp dụng để đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu (BĐKH) (mực nước biển dâng, thay đổi độ mặn) và các chất ô nhiễm lên hệ sinh thái RNM; đánh giá các quy hoạch môi trường theo góc độ bảo tồn và bảo vệ RNM; và đánh giá và định lượng các khả năng phục vụ của hệ sinh thái RNM như giữ ô nhiễm.

Đề tài nghiên cứu về cơ bản đã thực hiện các nội dung đặt ra của đề cương. Bao gồm: Thực hiện các đợt điều tra và đo đạc cùng với tiến hành lấy mẫu và phân tích các chỉ tiêu. Dữ liệu thu thập được và đo đạc được đã được dùng để đánh giá những tương tác của các quá trình tự nhiên và của con người lên hệ sinh thái RNM. Qua đó, nhóm nghiên cứu đã có thể thiết lập tham số cho mô hình sinh thái tích hợp mô hình thủy động lực.

Kết quả mô phỏng ở trường hợp áp dụng cho lưu vực sông Thị Vải cho thấy khả năng áp dụng của mô hình này trong việc phân tích tính toán và thiết kế các kế hoạch trồng RNM ở các vị trí phù hợp nhằm phát huy vai trò của chúng trong giảm thiểu chất ô nhiễm phát thải ra môi trường. Chẳng hạn, theo các kịch bản ô nhiễm trên vùng, nồng độ Crom trong nước có xu hướng tích tụ tại thượng nguồn bởi tác động của thủy triều. Chế độ dòng chảy này làm ảnh hưởng đến sự pha loãng và lan truyền chất ô nhiễm trên sông. Lượng nước ngọt từ thượng nguồn đổ về sông Thị Vải ít cùng độ dốc thủy lực của sông nhỏ nên các chất ô nhiễm đã xả thải chưa truyền đến cửa sông đã bị đẩy ngược trở lại thượng nguồn bởi các pha triều lên, tạo thành một khối nước ô nhiễm tích tụ đậm đặc. Trong quá trình mô phỏng, khối ô nhiễm này chỉ di chuyển lên xuống theo các pha thủy triều nhưng không đi xa. Hiện tượng này giải thích cho sự ô nhiễm trầm trọng xảy ra tại khu vực sông Thị Vải trong thập kỷ qua. Vì vậy, nếu muốn cải thiện tình trạng ô nhiễm ở sông Thị Vải, trước hết phải thay đổi chu kỳ xả của các khu công nghiệp (KCN), thay vì xả thải với hy vọng khi triều xuống để thủy triều mang chất thải ra biển - điều mà mô hình đã chứng minh là không xảy ra, thì phải kéo dài chu kỳ nghỉ xả để chất ô nhiễm có thời gian lưu thoát, được đất hấp thụ và xử lý bởi RNM. Điều quan trọng hơn, với sự khó lưu thoát và tích tụ chất ô nhiễm đó, chất lượng đầu ra của các KCN xả thải phải được kiểm soát chặt chẽ, ngăn chặn hành vi xả chất thải chưa qua xử lý xuống sông Thị Vải. Mặt khác, kết quả mô phỏng cũng cho thấy vai trò của việc xây dựng hành lang xanh bằng cách trồng RNM ở dọc theo những khu vực có phân bố các KCN, những hành lang xanh này sẽ giữ lại một lượng chất ô nhiễm trước khi lượng nước thải công nghiệp được thải trực tiếp ra sông.

Ảnh hưởng của BĐKH lên vùng cửa sông bên cạnh những tác động trực tiếp như mực nước biển dâng và xâm nhập mặn, thì những tác động đi kèm gồm có sự mất đất thông qua sự thay đổi đường bờ và sự tăng tần suất bị ngập lụt, sự thay đổi theo hướng thu hẹp diện tích phân bố hệ sinh thái RNM và sự đa dạng loài. Kết quả mô phỏng và dự báo của mô hình đối với các kịch bản BĐKH và ô nhiễm trên toàn vùng Cần Giờ đã chứng minh rằng, về mặt tổng thể suy thoái của thực vật RNM đối với kịch bản BĐKH trung bình thấp là không đáng kể so với suy thoái gây ra do tác động kép của BĐKH và ô nhiễm môi trường. Về mặt cục bộ, sẽ có những vùng chất lượng RNM sẽ bị suy giảm do sự gia tăng tần suất ngập mặn và sẽ có những vùng mới lại trở thành vùng thích hợp cho phát triển của RNM khi bắt đầu bị ảnh hưởng của ngập lụt.

Kết quả nghiên cứu của đề tài có thể đóng góp về mặt phương pháp và công cụ cho các nghiên cứu ở các vùng tương tự có điều kiện tương tự. Đồng thời, mô hình phát triển được trong phạm vi thực hiện của đề tài là công cụ mô hình hóa rất hữu ích có thể được áp dụng cho việc mô phỏng và dự báo đối với hệ sinh thái RNM và chất lượng môi trường của các vùng đất ngập nước ven biển có RNM.

Có thể tìm đọc báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 18686/2020) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.

Nguồn: NASATI

Số lượt đọc: 4456

Về trang trước Về đầu trang