Đánh giá và giám sát hiện trạng phú dưỡng nước hồ Trúc Bạch

Tóm tắt: Nghiên cứu này nhằm đánh giá hiện trạng phú dưỡng của nước hồ Trúc Bạch sử dụng kết hợp kết quả đo thực tế độ trong của nước hồ và dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2A (S2A) thu nhận được từ tháng 7/2019 đến tháng 6/2020. Kết quả cho thấy, độ trong của nước hồ dao động trong khoảng 27 đến 43 cm độ sâu đĩa Secchi và có tương quan cao với tỉ số phổ phản xạ của kênh 3 (B3) trên kênh 4 (B4) của ảnh S2A (R2 = 0,85), do đó có thể tính toán từ tỉ số này với sai số trung bình khoảng 3 cm. Giá trị chỉ số dinh dưỡng (trophic state index: TSI) của nước hồ tính toán từ độ trong của nước thực tế và từ ảnh dao động trong khoảng từ 71 đến 82 cho thấy nước hồ luôn ở mức siêu phú dưỡng.

Theo không gian, giá trị TSI thay đổi không nhiều, thường ở mức cao khu vực dọc theo đường Thanh Niên và thấp ở khu vực quanh trạm xử lý nước thải Trúc Bạch. Phương pháp giám sát mức độ phú dưỡng của hồ dựa trên tính toán độ trong của nước từ ảnh vệ tinh S2A đề xuất trong bài cần được ứng dụng trong thực tiễn để tăng tính hiệu quả của công tác quản lý môi trường thành phố.

1. Mở đầu

Hồ Trúc Bạch nằm trên địa bàn phường Trúc Bạch, quận Ba Đình, thuộc nhóm hồ chứa tiếp nhận nước thải của các tuyến phố trong bán đảo Ngũ Xã, tuyến phố Nguyễn Trường Tộ, Trấn Vũ, Châu Long,… Hồ Trúc Bạch là một phần của hồ Tây và hiện nối thông với hồ này và mương Ngũ Xã thông qua một số cửa cống trực tiếp. Theo tính toán của Sở Xây dựng thành phố Hà Nội [1], tổng lượng nước thải sinh hoạt của lưu vực hồ Trúc Bạch khoảng trên 6000 m3/ngày đêm nhưng chỉ có một phần nước thải phía Nam hồ được gom vào xử lý tại trạm xử lý nước thải Trúc Bạch với công suất 2300 m3/ngày đêm.

Theo phản ánh của báo chí vào năm 2018, nước hồ Trúc Bạch có tình trạng đen đặc, bốc mùi hôi thối, và hiện tượng cá chết gây ảnh hưởng tới đời sống sinh hoạt của người dân xung quanh hồ. Vấn đề chất lượng nước hồ và hiệu quả của trạm xử lý nước thải Trúc Bạch vẫn cần có sự giải đáp thông qua những bằng chứng khoa học cụ thể, từ đó có những giải pháp phù hợp trong quản lý chất lượng môi trường hồ nói riêng và môi trường thành phố nói chung.

Để hỗ trợ giải quyết vấn đề đặt ra, nghiên cứu này nhằm cung cấp các bằng chứng về hiện trạng phú dưỡng của nước hồ thông qua các kết quả đo đạc thực tế về độ trong (ZSD) của nước trong 5 đợt khảo sát tại hồ từ tháng 7/2019 đến tháng 6/2020. Ảnh Vệ tinh Sentinel 2A (S2A) - ảnh vệ tinh giám sát Trái Đát có độ phân giải đến 10 m, cung cấp miễn phí bởi Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) từ tháng 6/2015, được sử dụng để tính toán và mô hình hóa sự biến thiên trong không gian của chỉ số dinh dưỡng (trophic state index: TSI) của nước hồ giúp hiểu rõ hơn quá trình phú dưỡng diễn ra trong hồ và hiệu quả của trạm xử lý nước thải Trúc Bạch nếu có.

Trong nghiên cứu này, hiện trạng phú dưỡng của hồ Trúc Bạch được đánh giá và giám sát thông qua việc phát triển một phương trình thực nghiệm tính toán TSI từ dữ liệu ảnh S2A. Phương trình này sau đó được áp dụng vào 7 cảnh ảnh S2A để tính toán và mô hình hóa sự biến thiên theo không gian và thời gian của TSI giúp đánh giá chính xác hiện trạng phú dưỡng của hồ tại nhiều thời điểm trong năm.

2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

2.1. Dữ liệu sử dụng

Dữ liệu ảnh được sử dụng trong nghiên cứu là các ảnh vệ tinh S2A đã được xử lý để đưa về giá trị phổ phản xạ bề mặt đất (level 2A) và cung cấp miễn phí bởi Cơ quan vũ trụ Châu Âu thông qua trang web https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/home. Ảnh có hệ tọa độ WGS 84, múi 48N, dữ liệu phổ phản xạ thể hiện dưới dạng không thứ nguyên x 104, các cảnh ảnh được sử dụng đều chụp vào các thời điểm khác nhau và có độ che phủ mây ở vùng hồ Trúc Bạch là 0% như trong bảng 1.

Bảng 1. Các ảnh vệ tinh S2A được sử dụng trong nghiên cứu

2.2. Phương pháp nghiên cứu

* Khảo sát và thu thập dữ liệu thực tế

Tổng số điểm khảo sát là 52 điểm đo đã được ghi nhận trong 5 đợt khảo sát tại hồ Trúc Bạch, từ tháng 7/2019 đến tháng 6/2020 (hình 1). Tại mỗi điểm khảo sát, chúng tôi đều tiến hành đo phổ phản xạ mặt nước - Rw (λ) và ZSD. Dữ liệu đo được chia làm 2 tập dữ liệu là dữ liệu xây dựng phương trình và dữ liệu kiểm chứng. 

Phổ phản xạ mặt nước được đo bằng máy đo bức xạ hiện trường GER1500 có dải phổ từ 350 nm đến 1050 nm với độ phân giải kênh phổ là 1,5 nm, theo phương pháp của Mobley [4], trong đó sự ảnh hưởng của hiện tượng lấp lánh mặt nước được hiệu chỉnh dựa vào sự loại trừ phổ phản xạ của bầu trời. Phổ phản xạ mặt nước sau đó được chuẩn hóa về phổ phản xạ ứng với các kênh phổ của ảnh S2A theo phương pháp của [5].

Cùng với phổ phản xạ mặt nước, ZSD được đo trực tiếp ngoài thực địa bằng đĩa Secchi đường kính 20 cm theo phương pháp đo tiêu chuẩn của [6].

*Xác định mức độ phú dưỡng

Mức độ phú dưỡng của nước hồ được xác định thông qua TSI được tính toán từ ZSD theo công thức của Carlson và Simpon [7], cụ thể như sau:
TSI = 60 - 14.41*ln(ZSD)         (1)

Dựa vào giá trị TSI, trạng thái phú dưỡng của hồ được chia thành 4 mức độ: 1) nghèo dinh dưỡng (oligotrophy, TSI <30); 2) dinh dưỡng trung bình (mesotrophy, TSI = 30 đến 50); 3) phú dưỡng (eutrophy, TSI = 50 đến 70); 4) siêu phú dưỡng (hypereutrophy, TSI > 70).

* Xử lý và chiết tách dữ liệu từ ảnh ảnh vệ tinh

Các ảnh S2A tải về ở level 2 được đồng nhất độ phân giải về 10 m sử dụng công cụ Resampling trong phần mềm SNAP (Sentinel Application Platform). Dữ liệu mặt nước sau đó được chiết tách và tính toán TSI dựa vào các công cụ tính toán của phần mềm ENVI 5.4.

* Phân tích thống kê và bản đồ

Các phép phân tích hồi quy, tính toán độ lệch, sai số toàn phương trung bình (RMSE), hệ số xác định (R2) trong nghiên cứu được thực hiện sử dụng phần mềm IBM SPSS Statistics 20. Các phép phân tích đều dựa trên 95% phân bố của các chuỗi số. Các lớp thông tin cuối cùng được chiết tách ở dạng shapefile và quy chuẩn tọa độ để chồng chập, tạo lớp, xây dựng sơ đồ phân bố không gian của TSI trong ArCGIS 10.3.

3. Kết quả và thảo luận

3.1. Độ trong và mức độ phú dưỡng của nước hồ Trúc Bạch

Kết quả đo ZSD trong 5 đợt khảo sát thực tế cho thấy ZSD của nước hồ Trúc Bạch không dao động nhiều, trong khoảng từ 23 cm đến 47,5 cm, trung bình đạt 37,9 cm. Theo thời gian, ZSD của nước hồ cao, có xu hướng cao hơn trong các tháng mùa khô (tháng 10 và 11) và thấp hơn vào các tháng mùa mưa (tháng 5, 6, 7). Chênh lệch giá trị ZSD giữa 2 mùa không lớn, chỉ vào khoảng 5,0 cm (Hình 2a). Theo đó, giá trị TSI của nước hồ Trúc Bạch tính được thông qua ZSD thực tế dao động từ 71 đến 81, trung bình đạt 74 (Hình 2b). Giá trị TSI tính toán từ ZSD thực tế cho thấy nước hồ Trúc Bạch luôn ở trạng thái siêu phú dưỡng (phì dưỡng) – mức phú dưỡng cao nhất, nhạy cảm với hiện tượng tảo nở hoa và cá chết [7]. Theo thời gian, giá trị TSI của hồ Trúc Bạch đạt mức cao nhất là 81 vào tháng 7/2019. 

3.2. Tính toán độ trong và đánh giá mức độ phú dưỡng từ ảnh S2A

Các kênh phổ (xanh lam, xanh lục, đỏ) và tỉ số kênh phổ (xanh lục/đỏ, xanh lam/đỏ, xanh lam/xanh lục) thường được sử dụng để tính toán ZSD [8] trong các nghiên cứu trước đó được đưa vào khảo sát sự tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên hai tập dữ liệu của 35 điểm đo thực tế của phổ phản xạ mặt nước đã được chuẩn hóa về kênh phổ ảnh S2A và ZSD. Kết quả phân tích cho thấy ZSD có tương quan chặt chẽ với tỷ số kênh 3/kênh 4 của ảnh S2A (B3/B4) với hệ số xác định R2 đạt 0,85 và RMSE chỉ xấp xỉ 2,5 cm (hình 3a). Theo đó, ZSD có thể tính toán tương đối chỉnh xác từ ảnh S2A theo phương trình:

ZSD =84,05e-0,45.B3/B4  (cm)            (2)

Trong đó: ZSD là độ trong của nước tính bằng độ sâu đĩa Secchi (cm); B3/B4 là tỉ số kênh 3/kênh 4 của ảnh S2A.

Để kiểm chứng mối quan hệ này, tập dữ liệu của 17 điểm đo thực tế thu vào hai ngày khảo sát khác (31/10/2019 và 02/06/2020) được đưa vào đánh giá độ lệch chuẩn của kết quả tính toán từ phương trình (hình 3). Kết quả cho thấy giá trị ZSD tính toán từ phương trình (2) và giá trị đo thực tế có tương quan cao (R2 =0,7) và sai số 3,5 cm (dưới 10% giá trị trung bình của chuỗi số, hình 3b). Kết quả này khẳng định tỉ số kênh 3/kênh 4 của ảnh S2A hoàn toàn phù hợp để tính toán độ trong của nước hồ Trúc Bạch. Cũng từ mối quan hệ này, TSI của nước hồ có thể tính toán từ ảnh S2A dựa trên sự kết hợp phương trình (1) và (2) như sau:

TSI=60-14,41*ln(84,05*e-0,45*B3/B4 /100)         (3)

Trong đó: B3/B4 là tỉ số kênh 3/kênh 4 của ảnh S2A.

3.3. Sự biến thiên của TSI theo không gian và thời gian

Áp dụng phương trình (3) vào tính toán giá trị TSI của nước hồ Trúc Bạch từ 7 cảnh ảnh vệ tinh S2A chụp hồ trong các tháng 9, 10, 12 của năm 2019 và các tháng 3, 4, 5, 6 của năm 2020 chúng tôi xây dựng được một chuỗi các bản đồ phân bố theo không gian và thời gian của TSI nước hồ như trong hình 4. Dựa vào sự phân bố này có thể thấy: 1) Theo thời gian, giá trị TSI ứng với mức độ phú dưỡng của nước hồ cao vào tháng 9, 10, 12 của năm 2019 và tháng 4 năm 2020 và giảm vào các tháng 3, 5, 6 của năm 2020. Tuy nhiên, giá trị TSI chênh lệch giữa các tháng không lớn, chỉ trong khoảng 72 đến 82 cho thấy trạng thái của hồ luôn ở mức siêu phú dưỡng, phù hợp với kết quả đo thực tế; 2) Theo không gian, giá trị TSI có xu hướng ở mức cao tại phần hồ dọc theo các tuyến đường Thanh Niên và ở mức thấp hơn ở phần hồ phía Tây bán đảo Châu Long. Nguyên nhân có thể là do dọc theo tuyến đường Thanh Niên có cống thoát nước của các nhà hàng đang hoạt động trên tuyến đường này [1]. Giá trị TSI vào tháng 9/2019 cao đồng đều khắp mặt hồ, luôn ở giá trị trên 80, trong khi đó lại ở mức xấp xỉ 70 vào tháng 5 năm 2020. Điều này cho thấy cần có sự đầu tư nghiên cứu sâu hơn để xác định rõ nguyên nhân gây tăng cao mức độ phú dưỡng của hồ theo thời gian. Thêm vào đó, giá trị TSI của nước hồ xung quanh khu vực trạm xử lý nước thải Trúc Bạch luôn ở mức thấp hơn các vùng nước khác trong hồ, điều này có thể thấy rất rõ trong bản đồ phân bố TSI các tháng 4, 5, 6 của năm 2020. Do đó, có thể thấy hoạt động của trạm xử lý đã phần nào có hiệu quả trong việc xử lý nước thải đưa vào hồ. Tuy nhiên, do công suất quá nhỏ so với lưu lượng xả thải [1] nên hoạt động của trạm chưa ngăn chặn được quá trình phú dưỡng xảy ra trong hồ. 

4. Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy nước hồ Trúc Bạch trong khoảng thời gian từ tháng 7/2019 đến tháng 6/2020 luôn ở mức siêu phú dưỡng - mức phú dưỡng cao nhất có thể ảnh hưởng đến đời sống của hệ sinh thái thủy sinh (ZSD = 27 cm đến 43 cm; TSI = 71 đến 82). Giá trị TSI tính toán từ ảnh S2A cho thấy có sự thay đổi nhẹ của chỉ số TSI theo mùa và theo không gian hồ. Cụ thể, TSI có xu hướng cao hơn trong mùa khô và giảm không đáng kể trong mùa mưa. Vùng nước hồ dọc theo đường Thanh Niên hoặc các cửa cống ven hồ thường có giá trị TSI cao hơn các vùng nước hồ khác. Vùng nước xung quanh trạm xử lý Trúc Bạch thường trong hơn các vùng nước khác trong hồ thể hiện sự hiệu quả của trạm xử lý cho dù mức cải thiện không cao. Phương pháp nghiên cứu đề xuất trong bài có thể áp dụng vào giám sát lâu dài hiện trạng phú dưỡng của hồ từ ảnh vệ tinh miễn phí S2A, giúp cho công tác quản lý môi trường thành phố thêm hiệu quả.

Tài liệu tham khảo

1. Sở xây dựng, UBND Thành phố Hà Nội, 2018. Công văn số 10654/SXD-HT, ngày 22/11/2018 về việc Báo cáo tình hình kiểm tra xử lý nước thải ô nhiễm hồ Trúc Bạch theo phản ánh của báo Tài Nguyên và Môi trường.

2. Báo Tài nguyên và Môi trường (2018), Hà Nội: Đến bao giờ hồ Trúc Bạch hết ô nhiễm?, Truy cập ngày 30/09/2018, https://baotainguyenmoitruong.vn/ha-noi-den-bao-gio-ho-truc-bach-het-o-nhiem-249149.html.

3. Báo Tài nguyên và Môi trường (2018), Sở Xây dựng Hà Nội phản hồi Bài viết ô nhiễm hồ Trúc Bạch, Truy cập ngày 26/06/2020, https://baotainguyenmoitruong.vn/so-xay-dung-ha-noi-phan-hoi-bai-viet-o-nhiem-ho-truc-bach-269285.html.

4. Mobley C.D. (1999), Estimation of the remote-sensing reflectance from above-surface measurements, Applied optics, 38(36), 7442-7455.

5. Barsi, J.A., Lee, K., Kvaran, G., Markham, B.L., Pedelty, J.A (2014), The spectral response of the Landsat-8 Operational Land Imager. Remote Sensing, 6 (2014), 10232-10251.

6. Lee Z., S. Shang, C. Hu, K. Du, A. Weidemann, W. Hou, J. Lin and G. Lin (2015), Secchi disk depth: A new theory and mechanistic model for underwater visibility, Remote sensing of Environment, 169, 139-149.

7. Carlson R.E. and J. Simpson (1996), A coordinator’s guide to volunteer lake monitoring methods, North American Lake Management Society, 96, 305.

8. Gholizadeh, M. H., Melesse, A. M., & Reddi, L. (2016), A comprehensive review on water quality parameters estimation using remote sensing techniques. Sensors, 16(8), 1298.

Nguyễn Thùy Linh - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội

Nguyễn Thị Hoa - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội

Đặng Trung Tú - Viện Chiến lược chính sách Tài nguyên & Môi trường

Phạm Quang Vinh - Viện Địa lý, Viện Hàn lâm và Khoa học Việt Nam 

Nguyễn Thị Thu Hà - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội