Tạp chí khoa học tài nguyên và môi trường

Annually, the coastal zone of Viet Nam is experiencing various adverse impacts of natural disasters such as storms, floods, high tide, and northeast monsoon. For many generations, local people in Vietnam’s Northern delta region have known how to plant mangroves to protect dykes, rice fields, properties and people life. However, the region witnessed the conversion of mangroves into sedge fields and shrimp farming ponds for export as a result of economic development during the post-war period. The consequence is a remarkable decrease in mangrove area. Since 2001, under the financial support of some NGOs from developed countries and technical supports from mangrove research institutes and centers, , mangrove restoration and rehabilitation have reversed the trend of deforestation in Vietnam. The area of mangrove has increased over 15,000 hectares by 2008. Due to good protection and management work, these mangrove plantations have shown their effective role in local life improvement and sea-dyke protection from big storms. Meanwhile, places without mangrove plantations have witnessed the serious damage of solid concrete dykes. According to the World Disaster Report in 2002, the rehabilitation of mangroves in coastal provinces from Quang Ninh to Ha Tinh cost about 1.1 million USD and helped save 7.3 million USD/year used in sea-dyke maintenance. On the threshold of the 21st century, Vietnam’s government has taken some measures for mangrove reforestation, conservation and management. Moreover, with the supports of some NGOs, mangroves have been replanted effectively. Nevertheless, challenges still exist. Therefore, urgent solutions should be worked out for protection of this valuable ecosystem. Education and communication on mangroves for local managers and communities are very important. The findings have contributed greatly to awareness rising among managers and communities about mangrove restoration and protection in response to the impacts of climate change and sea level rise.

Bài báo khoa học này trình bày cơ sở toán học của phương pháp bình sai truy hồi (thuật toán Q) được ứng dụng hiệu quả trong việc xử lý toán học các mạng lưới trắc địa. So với các phương pháp truyền thống, phương pháp bình sai truy hồi có ưu điểm vượt trội với khả năng phát hiện, tìm kiếm và chỉnh sửa các trị đo thô.

Ảnh hưởng của ENSO đến tần suất và cường độ không khí lạnh đã được xác định dựa trên số liệu SSTA vùng NINO.3, số liệu tái phân tích và các đợt không khí lạnh ảnh hưởng đến Việt Nam trong giai đoạn 1981 - 2019. Kết quả chỉ ra rằng, số đợt không khí lạnh có xu thế tăng trong thời kỳ chính Đông, giảm trong thời kỳ đầu và cuối Đông. Trong giai đoạn 1993 - 2019, các đợt không khí lạnh có cường độ mạnh, trung bình, yếu đều có xu thế giảm, giảm mạnh nhất đối với các đợt không khí lạnh mạnh. Bên cạnh đó, số đợt không khí lạnh thường cao hơn trung bình nhiều năm trong thời kỳ không ENSO và thấp hơn trung bình nhiều năm trong hầu hết các tháng mùa Đông ENSO. Trong thời kỳ La Nina, số đợt không khí lạnh có cường độ mạnh thường xuất hiện nhiều hơn. Song số đợt không khí lạnh có cường độ yếu và trung bình lại chiếm ưu thế trong thời kỳ El Nino và không ENSO. Hơn nữa, ENSO có mối quan hệ rất chặt chẽ với cường độ của gió mùa mùa Đông. Đặc biệt, thời kỳ nửa cuối mùa đông, gió mùa mùa Đông sẽ suy yếu/tăng cường trong thời kỳ El Nino/La Nina.

Phân tích biến đổi đặc trưng mưa trên khu vực thành phố Vinh, Nghệ An có vai trò quan trọng phục vụ bài toán dự báo/cảnh báo ngập lụt đô thị. Mục đích của nghiên cứu phân tích chi tiết biến đổi mưa theo mùa mưa, ngày mưa và giờ mưa, đặc trưng mưa theo cấp mưa và cường độ mưa, đồng thời giải thích cơ chế gây mưa trên khu vực nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu sử dụng là phân tích xu thế của Mann-Kendall, phân cấp cấp độ mưa theo phân vị, phương pháp thống kê. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, mưa ở các trạm ở Vinh có xu thế tăng từ tháng tám, cực đại vào tháng chín, tháng mười sau đó giảm mạnh trong các tháng còn lại. Mưa ở Vinh có xu hướng tăng từ sau 19h tối tới trước 9h sáng hôm sau. Xu thế này không rõ ràng nhất ở các thời đoạn 2h - 12h và rõ ràng hơn ở thời đoạn 1h - 24h.

By 2020, Vietnam have established 11 Marine Protected Areas (MPAs) although planned to have 16 MPAs by 2020 according to Prime Minister Decision No.472 dated May 26th 2010. This paper attempts to provide an overview of the current progress of Marine Protected Areas (MPAs) in Vietnam using a combined quantitative and qualitative evaluation methodology. A cross analysis and evaluation of 8 MPAs was performed using a score - card survey where MPAs were scored by 44 indicators in a framework recommended by the IUCN - WCPA. The research was carried out at the national and local levels of coastal governance and employed various data collection methodologies including in - depth interviews, field observations, electronic survey and secondary data mining. To further confirm the evaluation results, a study of project stakeholders’ perceptions on the factors affecting the management effectiveness and sustainability of MPAs was conducted. Strong correlations between the results from the theory - based evaluations and the perception study were discovered. The most significant factors identified to improve MPA effectiveness include political will, sustainable financing, coordination mechanism, socio - economic contribution and obvious outcome.

Kỳ Lộ là con sông lớn thứ hai của tỉnh Phú Yên, trải rộng trên hai huyện Đồng Xuân và Tuy An. Diễn biến lũ và ngập lụt rất nghiêm trọng, hàng năm xuất hiện từ 2 đến 3 trận lũ lớn gây hậu quả nghiêm trọng, đặc biệt là trận lũ lịch sử năm 2009 đã xóa sổ một số làng mạc ven sông của huyện Đồng Xuân. Lưu vực sông Kỳ Lộ cũng như các lưu vực sông khác khu vực Miền Trung có địa hình rất dốc, lưu vực sông ngắn nên thời gian lũ lên nhanh, xuống nhanh, dòng chảy mạnh, độ ngập sâu lớn. Ngoài ra đặc điểm thổ nhưỡng, thảm phủ, mưa phân hóa rất mạnh theo không gian. Với đặc điểm như trên, việc ứng dụng mô hình thủy văn thông số tập trung sẽ rất hạn chế do thông số địa hình, thảm phủ, thổ nhưỡng, mưa đã được trung bình hóa. Để nâng cao độ chính xác mô phỏng, năng lực dự báo ở địa phương cần nghiên cứu ứng dụng mô hình mưa dòng chảy thông số phân bố, đặc biệt là mô hình phân bố vật lý. Loại mô hình này có khả năng mô phỏng, đánh giá tác động của các yếu tố địa hình, thổ nhưỡng, thảm phủ và mưa chi tiết theo không gian. Dòng chảy sườn dốc được diễn toán bằng mô hình Marine, quá trình lưu lượng tiếp tục được diễn toán bằng mô hình Muskingum. Nhóm tác giả đã nghiên cứu xây dựng mô hình Muskingum và tích hợp với mô hình Marine để mô phỏng liên tục quá trình dòng chảy trên lưu vực sông Kỳ Lộ, dự báo cho tại trạm thủy văn Hà Bằng. Kết quả dự báo thử trong trận lũ trung tuần tháng 11 năm 2016 cho kết quả tốt, làm cơ sở nâng cao chất lượng dự báo thủy văn cho Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ và Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Phú Yên.

Nhằm đánh giá mức độ tích lũy một số kim loại nặng trong trầm tích sông Mã, hàm lượng Cu, Pb, Zn, Cd và Cr trong trầm tích từ tháng 1 đến tháng 5 năm 2021 tại 15 vị trí ở sông Mã đoạn chảy qua tỉnh Thanh Hóa đã được xác định. Kết quả nghiên cứu cho thấy, hàm lượng kim loại nặng trong trầm tích dao động từ 0,06 - 0,71 mgCd/kg trầm tích khô; 16,3 - 102,0 mgPb/kg trầm tích khô; 15,2 - 77,6 mgCr/kg trầm tích khô; 15,5 - 123,2 mgCu/kg trầm tích khô; 27,8 - 233,4 mgZn/kg trầm tích khô. Các kim loại Cu, Cd, Cr, Zn đều có giá trị thấp hơn QCVN 43:2017/BTNMT. Đa số các vị trí hàm lượng các kim loại nặng nằm trong khoảng TEC - PEC khi so sánh với tiêu chuẩn US - EPA của Mỹ. Đánh giá mức độ tích lũy kim loại nặng trong trầm tích bằng chỉ số tích lũy địa chất Igeo tại phần lớn các vị trí các kim loại có mức độ không ô nhiễm và ô nhiễm nhẹ, cho thấy mức độ ô nhiễm kim loại nặng trong trầm tích sông Mã đoạn chảy qua tỉnh Thanh Hóa ở mức nhẹ.

Lũ trên hệ thống sông Srêpôk có xu hướng tăng cả quy mô và cường độ. Trong khi đó, trên lưu vực đã và đang xây dựng nhiều hồ chứa thủy điện. Đa phần các hồ chứa đều không có nhiệm vụ phòng lũ cho hạ du. Những trận lũ lớn xảy ra trong thời gian gần đây trên lưu vực đã đặt ra rất nhiều vấn đề cần được giải quyết cấp bách, trong đó có việc xây dựng phương án dự báo lũ đến hồ chứa trên lưu vực. Bài báo này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu dự báo dòng chảy lũ đến hồ chứa Buôn Kuôp trên lưu vực bằng mô hình thủy văn (NAM) kết hợp diễn toán bằng phương pháp Muskingum. Kết quả dự báo thử nghiệm cho thầy, chỉ số đảm bảo phương án đều đạt trên 90%.

The study aims to assess the current state of surface water quality in Phung Hiep district, Hau Giang province, Vietnam. Surface water quality data were collected at nine locations (PH1 - PH9) collected at a frequency of 4 times in the year 2020 (March, May, August and October), with surface water quality parameters included temperature, pH, dissolved oxygen (DO), total suspended solids (TSS), nitrite (N-NO2-), nitrate (N-NO3-), ammonium (N-NH4+), orthophosphate (P-PO43-), biochemical oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), coliform and iron (Fe). Surface water quality is assessed by comparing with national technical regulation on surface water quality (QCVN 08-MT:2015/BTNMT, column A1) and by calculating the water quality index (WQI). The results showed that TSS, N-NO2-, N-NH4+, P-PO43-, BOD, COD, coliform, Fe exceeded the allowable limits of QCVN 08-MT:2015/BTNMT, column A1. DO was lower than the regulation while the water quality parameters of temperature, pH and N-NO3- were within the allowable limits. The water indicators of DO, TSS, N-NO2-, N-NO3-, N-NH4+ in the dry season were higher than those in the rainy season while the remaining parameters such as P-PO43-, BOD, COD, coliform and iron in the dry season were lower than those in the rainy season. The WQI values ranged from 24 - 85, showing that surface water quality in Phung Hiep area was poor - good; In which, PH6 location has the best water quality (WQI = 46 - 85); PH1 (May) and PH7 (August) had poor water quality, mainly due to organic matters, coliform and N-NO2-. Future study needs to investigate the causes of water pollution to have appropriate treatment solutions.

Trên cơ sở dữ liệu quan trắc nước mặt thành phố Quy Nhơn, nghiên cứu sử dụng phương pháp WQI tính toán cho các thông số pH, DO, BOD5, COD, N-NH4, N-NO3, P-PO4, tổng Coliform tại 14 vị trí lấy mẫu. Kết quả chỉ ra rằng, từ năm 2015 đến 2020 chỉ số tổng hợp WQI dao động lớn, trong khoảng 25 - 99. Giá trị WQI có sự thay đổi theo lưu vực sông Hà Thanh, giảm dần về phía cửa sông và sau đó tăng dần khi ra đầm Thị Nại; trong đó, có thời điểm tại một số vị trí WQI chỉ ở mức “kém”, ứng với mức chất lượng nước màu da cam. Tại các hồ, phần lớn các vị trí lấy mẫu có WQI tăng, cho thấy chất lượng nước được cải thiện theo thời gian. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy chất lượng nước mặt thành phố Quy Nhơn có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau. Phía đầu nguồn chất lượng nước phù hợp với mục đích sử dụng cấp nước sinh hoạt nhưng cần các biện pháp xử lý phù hợp, các khu vực còn lại nước phù hợp cho các hoạt động trồng trọt và nuôi trồng thủy hải sản.