Luận văn Nghiên cứu sử dụng mô hình Airq + đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe, thử nghiệm tại thành phố Hà Nội

SỨC KHỎE, THỬ NGHIỆM TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI NGÔ THU HƯƠNG CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÔI TRƯỜNG MÃ SỐ: 8440301 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. LÊ THỊ TRINH HÀ NỘI, NĂM 2018 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI Cán bộ hướng dẫn chính: PGS.TS. Lê Thị Trinh Cán bộ chấm phản biện 1: PGS.TS. Nguyễn Thị Hà Cán bộ chấm phản biện 2: TS. Phạm Thị Mai Thảo Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI Ngày 04 tháng 10 năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các nội dung, số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. TÁC GIẢ LUẬN VĂN (Ký và ghi rõ họ tên) Ngô Thu Hương LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn tốt nghiệp, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến PGS.TS. Lê Thị Trinh, Khoa Môi trường, thuộc Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội đã tận tình hướng dẫn và truyền đạt cho tôi những kinh nghiệm quý báu, những lời khuyên cần thiết trong suốt quá trình làm luận văn. Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Trịnh Thị Thủy đã giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện đề tài, đồng thời tôi xin cảm ơn các quý thầy cô giáo trong khoa Môi trường, trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội đã nhiệt tình truyền đạt kiến thức và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành khóa học. Tôi xin chân thành cảm ơn tới Ban giám đốc bệnh viện Tai Mũi Họng Trung ương, Bệnh viện Lão khoa Trung ương, lãnh đạo và các cán bộ, chuyên viên tại Phòng Kế koạch - Tổng hợp của bệnh viện Tai Mũi Họng Trung ương, bệnh viện Lão khoa Trung ương đã tạo điều kiện cung cấp những số liệu cần thiết và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thu thập số liệu trên địa bàn thành phố Hà Nội. Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè và người thân luôn quan tâm, động viên giúp đỡ để tôi hoàn thành tốt luận văn này. Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 15 tháng 10 năm 2018 Học viên Ngô Thu Hương MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ........................................................................... i DANH MỤC BẢNG ............................................................................................ ii DANH MỤC HÌNH ............................................................................................ iii MỞ ĐẦU .............................................................................................................. 1 1. Đặt vấn đề ...................................................................................................... 1 2. Mục tiêu nghiên cứu....................................................................................... 2 3. Nội dung nghiên cứu ...................................................................................... 2 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ................................................... 3 1.1. Tổng quan về đối tượng nghiên cứu ........................................................... 3 1.1.1. Chất lượng môi trường không khí ........................................................ 3 1.1.2. Ảnh hưởng của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe con người ............................................................................................................. 13 1.1.3. Các nghiên cứu về tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe ........................................................................................................ 23 1.2. Tổng quan về mô hình AirQ+ ................................................................... 25 1.2.1. Giới thiệu mô hình AirQ+ ................................................................ 25 1.2.2. Số liệu đầu vào ................................................................................. 26 1.2.3. Các bước chạy mô hình .................................................................... 28 1.2.4. Các nghiên cứu về việc ứng dụng mô hình AirQ+ .......................... 29 CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................................................................................... 33 2.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................. 33 2.2. Thời gian nghiên cứu ................................................................................ 33 2.3. Phương pháp nghiên cứu........................................................................... 33 2.3.1. Phương pháp thống kê ........................................................................ 33 2.3.2. Phương pháp so sánh, phân tích, đánh giá .......................................... 37 2.3.3. Phương pháp sử dụng mô hình AirQ+ ................................................ 38 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ....................... 42 3.1. Số liệu đầu vào cho mô hình AirQ+ ......................................................... 42 3.1.1. Bộ số liệu ............................................................................................ 42 3.1.2. Đánh giá thống kê bộ số liệu sử dụng trong nghiên cứu .................... 42 3.1.3. Đánh giá chung diễn biến chất lượng môi trường không khí ............. 44 3.1.4. Đánh giá chung về số liệu bệnh nhân nhập viện tại hai bệnh viện sử dụng trong nghiên cứu .................................................................................. 47 3.2. Nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+ cho điều kiện thành phố Hà Nội .. 49 3.2.1. Phân tích hồi quy tương quan giữa số liệu về chất lượng môi trường không khí với 02 nhóm bệnh hô hấp và tim mạch........................................ 50 3.2.2. Đề xuất ứng dụng mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe. ............................................................ 54 3.3. Kết quả chạy thử nghiệm mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe tại thành phố Hà Nội. .................. 56 3.3.1. Kịch bản 1: Sử dụng giá trị giới hạn chất lượng không khí theo WHO AQG – Hướng dẫn về chất lượng không khí của WHO. .............................. 56 3.3.2. Kịch bản 2: Sử dụng giá trị giới hạn chất lượng không khí theo QCVN 05:2013/BTNMT - Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng không khí xung quanh. ................................................................................................... 64 3.3.3. Xét tác động của ô nhiễm NO2 với bệnh hô hấp đối với người dân sinh sống tại thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2015. ...................................... 73 3.4. Tổng hợp kết quả chạy thử nghiệm mô hình AirQ+ tại thành phố Hà Nội. .......................................................................................................................... 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................................... 80 Kết luận ............................................................................................................... 80 Kiến nghị ............................................................................................................. 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 82 PHỤ LỤC ............................................................... Error! Bookmark not defined. i DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ALRI Acute lower respiratory infection (Viêm nhiễm cấp tính đường hô hấp dưới cấp) AQI Air Quality Index (Chỉ số chất lượng không khí) BV Bệnh viện CI Confidence interval (Khoảng tin cậy) CM Cardiovascular mortality (Tử vong do tim mạch) COPD Chronic obstructive pulmonary disease (Bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính) DALYs Disability-adjusted life years (Số năm sống điều chỉnh theo mức độ bệnh tật) GBD Global Burden of Disease (Dự án nghiên cứu gánh nặng bệnh tật toàn cầu) HACOPD Hospital admissions for chronic obstructive pulmonary diseases (Nhập viện do bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính) ICD 10 International Classification of Diseases version 10 (Phân loại quốc tế về bệnh tật) IHME Institute for Health Metrics and Evaluation (Viện đánh giá và nghiên cứu y tế) IT Interim Target (Mục tiêu tạm thời của Tổ chức y tế thế giới) MI Myocardial infarction (Bệnh nhồi máu cơ tim) QCCP Quy chuẩn cho phép QCVN Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia của Việt Nam RR Relative Risk (Nguy cơ tương đối) TƯ Trung ương WHO World Health Organization (Tổ chức y tế thế giới) YLL Years of life lost due to premature mortality (Số năm sống mất đi do tử vong sớm) ii DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Ảnh hưởng của chất ô nhiễm đến sức khỏe con người ...................... 16 Bảng 1.2: Số tử vong sớm do phơi nhiễm ngắn hạn với PM2.5 với nhóm người trên 30 tuổi trong tháng 3 năm 2013 - tháng 3 năm 2016. .................................. 31 Bảng 2.1: Số liệu dân số thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2017 ................... 38 Bảng 2.2: Số liệu trung bình năm dựa vào số liệu quan trắc .............................. 38 Bảng 2.3: Giá trị giới hạn các thông số ............................................................... 39 Bảng 2.4: Bảng nguy cơ tương đối theo WHO ................................................... 40 Bảng 2.5: Tỷ suất mắc bệnh (tính trên 100.000 dân) .......................................... 40 Bảng 3.1: Bảng kiểm định phân phối chuẩn cho các bộ số liệu ......................... 43 Bảng 3.2: Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp ........................... 48 Bảng 3.3: Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do tim mạch ....................... 49 Bảng 3.4: Bảng phân tích tương quan giữa nồng độ PM2.5, NO2 và số lượng bệnh nhân nhập viện tại 02 bệnh viện của Hà Nội trong giai đoạn 2011-2017 ........... 50 Bảng 3.5: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với nhóm bệnh hô hấp theo AQG ................................................................................................. 56 Bảng 3.6: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh tim mạch theo AQG ................................................................................................... 61 Bảng 3.7: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với nhóm bệnh hô hấp theo QCVN 05:2013/BTNMT ................................................................ 65 Bảng 3.8: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh tim mạch theo QCVN 05:2013/BTNMT ................................................................... 69 Bảng 3.9: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm NO2 với bệnh ........ 74 Bảng 3.10: Tỷ lệ phần trăm ước tính mắc bệnh khi phơi nhiễm ngắn hạn PM2.5; NO2 của người dân thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2017. .......................... 77 Bảng 3.11: Số bệnh nhân ước tính mắc bệnh do phơi nhiễm ngắn hạn PM2.5; NO2 trên tổng số người mắc bệnh tại thành phố Hà Nội giai đoạn .................... 77 Bảng 3.12: Ước tính mắc bệnh (tính trên 100.000 dân) khi phơi nhiễm ngắn hạn PM2.5; NO2 của người dân thành phố Hà Nội giai đoạn ..................................... 78 iii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Nồng độ trung bình hàng năm của PM2.5 theo khu vực năm 2016 ....... 3 Hình 1.2: Xu hướng nồng độ trung bình hàng năm của PM2.5 tại 10 quốc gia đông dân nhất cộng với Liên minh châu Âu, 2010–2016. .................................... 5 Hình 1.3: Nồng độ O3 trung bình theo mùa năm 2016 ......................................... 6 Hình 1.4: Xếp hạng toàn cầu các yếu tố rủi ro theo tổng số tử vong từ tất cả nguyên nhân cho mọi lứa tuổi và cả hai giới tính trong năm 2016....................... 8 Hình 1.5: Phân bố PM2.5 trên tại Việt Nam năm 2016 ........................................ 10 Hình 1.6: Diễn biến nồng độ bụi PM2,5 trung bình năm tại một số trạm quan trắc tự động, liên tục ................................................................................................... 11 Hình 1.7: Thống kê số ngày có nồng độ PM10 và PM2.5 trung bình 24h không đạt QCVN 05:2013/BTNMT ở các trạm chịu ảnh hưởng của giao thông đô thị giai đoạn 2012 – 2016 ................................................................................................ 11 Hình 1.8: Diễn biến nồng độ bụi theo các tháng giai đoạn 2012 – 2016 tại trạm Nguyễn Văn Cừ, Hà Nội ..................................................................................... 12 Hình 1.9: Diễn biến nồng độ các loại bụi PM10, PM2,5 trong ngày tại trạm Nguyễn Văn Cừ năm 2015 .................................................................................. 13 Hình 1.10: Tỷ lệ phần trăm số người chết do các nguy cơ trên toàn thế giới năm 2013 ..................................................................................................................... 14 Hình 1.11: Số ca tử vong do ảnh hưởng của ô nhiễm không khí trong nhà và ngoài trời năm 2016 ............................................................................................ 15 Hình 1.12: Số người chết do ảnh hưởng của ô nhiễm không khí theo vùng năm 2016 ..................................................................................................................... 15 Hình 1.13: Tử vong do bệnh tật liên quan đến ô nhiễm không khí năm 2016 ... 17 Hình 1.14: Số người và tỷ lệ phần trăm dân số tiếp xúc với ô nhiễm không khí gia đình từ đốt nhiên liệu rắn ở các quốc gia có dân số trên 50 triệu và sử dụng ít nhất 10% nhiên liệu rắn trong năm 2016 ............................................................ 19 Hình 1.15: Tổng số tử vong do phơi nhiễm PM2.5 theo nhóm tuổi trên thế giới năm 2013 ............................................................................................................. 21 Hình 1.16: Các bước chạy mô hình ..................................................................... 29 Hình 3.1: Biểu đồ thể hiện tần suất phân phối của các bộ số liệu năm .............. 44 2011-2017 ............................................................................................................ 44 a) Bệnh nhân mắc hô hấp b) Bệnh nhân tim mạch ......................... 44 iv c) Nồng độ PM2.5 d) Nồng độ NO2 .................................... 44 Hình 3.2: Diễn biến nồng độ PM2.5 trung bình năm giai đoạn 2011 - 2017 ....... 45 Hình 3.3: Thống kê số ngày có nồng độ PM2.5 trung bình 24h không đạt QCVN 05:2013/BTNMT giai đoạn 2011 – 2017 ............................................................ 45 Hình 3.4: Diễn biến trung bình nồng độ PM2.5 theo các tháng ........................... 46 giai đoạn 2011 – 2017 tại Hà Nội ....................................................................... 46 Hình 3.5: Diễn biến nồng độ NO2 trung bình năm giai đoạn 2011 – 2015 ......... 47 Hình 3.6: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa hàm lượng PM2.5, NO2 và số lượng bệnh nhân điều trị do bệnh hô hấp và tim mạch tại 02 bệnh viện ............ 53 Hình 3.7: Đề xuất ứng mô hình AirQ+ và nguyên tắc hoạt động ....................... 54 Hình 3.8: Các bước chạy mô hình AirQ+ ........................................................... 55 Hình 3.9: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2011 theo AQG ........................................................................................... 57 Hình 3.10: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2012 theo AQG ........................................................................................... 57 Hình 3.11: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2013 theo AQG ........................................................................................... 58 Hình 3.12: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2014 theo AQG ........................................................................................... 58 Hình 3.13: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2015 theo AQG ........................................................................................... 59 Hình 3.14: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2016 theo AQG ........................................................................................... 60 Hình 3.15: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2017 theo AQG ........................................................................................... 60 Hình 3.16: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2011 theo AQG ........................................................................................... 61 Hình 3.17: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2012 theo AQG ........................................................................................... 62 Hình 3.18: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2013 theo AQG ........................................................................................... 62 Hình 3.19: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2014 theo AQG ........................................................................................... 63 v Hình 3.20: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2015 theo AQG ........................................................................................... 63 Hình 3.21: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2016 theo AQG ........................................................................................... 64 Hình 3.22: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2017 theo AQG ........................................................................................... 64 Hình 3.23: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2011 theo QCVN ......................................................................................... 66 Hình 3.24: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2012 theo QCVN ......................................................................................... 66 Hình 3.25: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2013 theo QCVN ......................................................................................... 67 Hình 3.26: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2014 theo QCVN ......................................................................................... 67 Hình 3.27: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2015 theo QCVN ......................................................................................... 68 Hình 3.28: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2016 theo QCVN ......................................................................................... 68 Hình 3.29: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2017 theo QCVN ......................................................................................... 69 Hình 3.30: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2011 theo QCVN ......................................................................................... 70 Hình 3.31: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2012 theo QCVN ......................................................................................... 70 Hình 3.32: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2013 theo QCVN ......................................................................................... 71 Hình 3.33: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2014 theo QCVN ......................................................................................... 71 Hình 3.34: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2015 theo QCVN ......................................................................................... 72 Hình 3.35: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2016 theo QCVN ......................................................................................... 72 Hình 3.36: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2017 theo QCVN ......................................................................................... 73 vi Hình 3.37: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2011 ............................................................................................................. 74 Hình 3.38: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2012 ............................................................................................................. 75 Hình 3.39: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2013 ............................................................................................................. 75 Hình 3.40: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2014 ............................................................................................................. 76 Hình 3.41: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2015 ............................................................................................................. 76 1 MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Ô nhiễm môi trường, đặc biệt là ô nhiễm môi trường không khí nói riêng đang đặt ra rất nhiều thách thức đối với quá trình phát triển của các quốc gia trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Theo báo cáo Environmental Performance Index – EPI 2018 do Trung tâm nghiên cứu thuộc đại học Yale và đại học Columbia của Hoa Kỳ cùng với Liên hiệp Châu Âu thực hiện, chỉ số năng lực quản lý môi trường (EPI) của Việt Nam được 46,96 điểm, đứng thứ 132 trong số 180 nước được đánh giá về chỉ số EPI chung [1]. Ô nhiễm môi trường không khí đang là vấn đề rất được quan tâm do các biểu hiện và ảnh hưởng của nó ngày một rõ rệt. Có thể thấy rõ nhất biểu hiện của ô nhiễm không khí tại các thành phố lớn của cả nước, đặc biệt là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Chỉ số chất lượng không khí AQI vẫn duy trì ở mức tương đối cao, điển hình như ở Hà Nội số ngày có AQI ở mức kém (AQI = 101 ÷ 200) giai đoạn từ 2010 - 2013 chiếm tới 40 - 60% tổng số ngày quan trắc trong năm và có những ngày chất lượng không khí suy giảm đến ngưỡng xấu (AQI = 201 ÷ 300) và nguy hại (AQI>300) [2]. Ô nhiễm không khí không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng môi trường sống mà còn tác động trực tiếp đến sức khỏe con người. Theo dữ liệu của Tổ chức Y tế thế giới, năm 2016 trên thế giới có khoảng 4.2 triệu ca tử vong liên quan đến ô nhiễm không khí ngoài trời. Tại Hà Nội, trong năm 2016 có hơn 60.000 ca tử vong do bệnh tim, đột quỵ, ung thư phổi, phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD) có liên quan đến ô nhiễm không khí [3]. Theo khuyến cáo của WHO, ô nhiễm không khí gây nên các bệnh như hen, rối loạn phát triển thần kinh trẻ nhỏ; bệnh tim, đột quỵ, tắc nghẽn phổi mãn tính và ung thư ở người lớn. Ngoài ra, việc tiếp xúc với không khí ô nhiễm có thể dẫn đến một số triệu chứng kích ứng về mắt, họng và mũi. Dù đã có các tác động rất rõ nhưng hiện nay chưa có nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe được thực 2 hiện. Vì vậy, việc đánh giá tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe là vô cùng cần thiết. Mô hình AirQ+ là mô hình được Tổ chức Y tế thế giới (WHO) đưa ra để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe con người (như định lượng các ảnh hưởng sức khỏe của việc tiếp xúc với ô nhiễm không khí bao gồm cả ước tính giảm tuổi thọ). Mô hình này mới được sử dụng chủ yếu ở các nước châu Âu và một số nước châu Á như Nhật Bản, Hàn Quốc,nhưng chưa được áp dụng tại Việt Nam. Vì vậy, tôi lựa chọn thực hiện đề tài “Nghiên cứu sử dụng mô hình AirQ+ đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe, thử nghiệm tại thành phố Hà Nội”. 2. Mục tiêu nghiên cứu - Nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+ để đánh giá các nguy cơ tiềm ẩn đối với sức khoẻ do việc tiếp xúc với các tác nhân ô nhiễm không khí. - Thử nghiệm sử dụng mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe con người tại thành phố Hà Nội. 3. Nội dung nghiên cứu Nội dung 1: Thu thập số liệu quan trắc chất lượng môi trường không khí của các trạm quan trắc môi trường không khí tự động và số liệu khám bệnh ở một số bệnh viện tại thành phố Hà Nội giai đoạn gần đây. Nội dung 2: Đánh giá dữ liệu thu thập và nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+ trong điều kiện của Việt Nam. Nội dung 3: Nghiên cứu sử dụng mô hình AirQ+ áp dụng cho địa bàn thành phố Hà Nội 3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1. Tổng quan về đối tượng nghiên cứu 1.1.1. Chất lượng môi trường không khí a) Trên thế giới Các số liệu quan trắc chất lượng môi trường không khí trong thời gian qua đã cho thấy tình trạng ô nhiễm không khí (không chỉ không khí xung quanh mà cả không khí trong nhà) ở nhiều khu vực đô thị lớn trên thế giới đang diễn ra rất nghiêm trọng. Hiện nay, đặc biệt ở một số thành phố ở các nước đang phát triển, ô nhiễm không khí đang đặt ra rất nhiều thách thức lớn trong quá trình phát triển của các nước đó. Vấn đề về chất lượng môi trường không khí xung quanh được chú trọng, đặc biệt tại các thành phố lớn với mật độ dân cư đông đúc. Ở châu Âu, mức PM10 đã giảm vào cuối thế kỷ trước đã có xu hướng tăng trở lại, điều này có thể được giải thích một phần bởi điều kiện khí hậu thay đổi. Mặc dù các thành phố lớn ở châu Á đã giảm nhẹ mức PM10 trong vài thập kỷ qua, PM (PM10 và PM2.5) vẫn là chất ô nhiễm không khí chính ở châu Á. Nhiều thành phố lớn ở châu Mỹ Latinh, cũng như thành phố Mexico, cũng có nồng độ bụi cao [4]. Hình 1.1: Nồng độ trung bình hàng năm của PM2.5 theo khu vực năm 2016 Nguồn: World Health Organization [5] 4 Theo thống kê, khoảng 95% dân số thế giới sống ở những khu vực vượt quá Hướng dẫn của WHO cho PM2.5, 58% dân số toàn cầu sống ở những khu vực có nồng độ PM2.5 cao hơn Mục tiêu Tạm thời của WHO 1 (IT-1, 35 µg/m3); 69% sống ở các khu vực vượt quá IT-2 (25 µg/m3) và 85% sống ở các khu vực vượt quá IT-3 (15 µg/m3). Nồng độ PM2.5 trung bình hàng năm cao nhất trong năm 2016 là ở các nước ở Bắc Phi (ví dụ: Niger ở 204 µg/m3 và Ai Cập ở 126 µg/m3), Tây Phi (ví dụ, Cameroon ở 140 µg/m3 và Nigeria ở 122 µg/m3), và ở Trung Đông (ví dụ, Saudi Arabia ở 188 µg/m3 và Qatar ở mức 148 µg/m3) [6]. Khu vực Nam Á là nơi phát thải khí đốt từ nhiều nguồn, bao gồm sử dụng nhiên liệu rắn trong nhà, hoạt động của các nhà máy điện chạy bằng than, đốt nông nghiệp và đốt khác, các nguồn liên quan đến giao thông công nghiệp. Nồng độ PM2.5 trung bình hàng năm là 101 µg/m3 ở Bangladesh, 78 µg/m3 ở Nepal và 76 µg/m3 ở cả Ấn Độ và Pakistan. Nồng độ trung bình năm tại Trung Quốc là 56 µg/m3. Ước tính nồng độ PM2.5 trung bình năm thấp nhất (≤ 8 µg/m3) ở Úc, Brunei, Canada, Estonia, Phần Lan, Greenland, Iceland, New Zealand, Thụy Điển và một số quốc gia đảo Pacific [6]. Phơi nhiễm ô nhiễm không khí của Trung Quốc đã ổn định và thậm chí bắt đầu giảm nhẹ; Ngược lại, Pakistan, Bangladesh và Ấn Độ đã trải qua mức độ ô nhiễm không khí tăng cao nhất kể từ năm 2010 [6]. 5 Hình 1.2: Xu hướng nồng độ trung bình hàng năm của PM2.5 tại 10 quốc gia đông dân nhất cộng với Liên minh châu Âu, 2010–2016. Nguồn: The Institute for Health Metrics and Evaluation, 2018 Pakistan, Bangladesh và Ấn Độ đã trải qua mức độ ô nhiễm không khí tăng cao nhất kể từ năm 2010 và hiện nay có nồng độ PM2.5 duy trì cao nhất trong số các quốc gia được xét đến. Bụi sa mạc Sahara diễn ra hàng năm ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 tại Bắc Phi, ngoài ra diễn biến gió bất thường vào năm 2015 và 2016 đã dẫn sự gia tăng nồng độ PM2.5 tại các khu vực đông dân ở Tây Phi. Đặc biệt Nigeria đã thấy sự gia tăng đáng kể nồng độ PM2.5. Nguyên nhân là do cơn bão bụi lớn vào cuối năm 2015 và đầu năm 2016. Mức độ tập trung ở các quốc gia đông dân khác (Nga, Indonesia, Nhật Bản, Brazil và Hoa Kỳ, cũng như Liên minh châu Âu) đã giảm từ năm 1990, ngoại trừ Hoa Kỳ, vẫn cao hơn giá trị Hướng dẫn của WHO [6]. Nồng độ trung bình NO2 nói chung không giảm, ngoại trừ ở Hoa Kỳ. Vì nguồn chính phát thải ra NO2 liên quan đến giao thông, mà số lượng xe hoạt động ngày càng lớn. Nồng độ NO2 tại châu Á có xu hướng tăng. Nồng độ O3 cũng không có xu hướng giảm. Nồng độ O3 tăng đã được ghi nhận cho các thành 6 phố Bắc Mỹ và châu Âu, và nồng độ vượt quá giá trị hướng dẫn của WHO đã được chỉ ra tại các thành phố ở Mexico, Mỹ Latin, Châu Phi, Úc và Châu Âu [4]. Hình 1.3 cho thấy, nồng độ trung bình O3 theo mùa thường thay đổi ít hơn trên toàn thế giới so với PM2.5. Nồng độ O3 tương đối cao hơn ở Hoa Kỳ, Tây và Trung châu Phi, và Địa Trung Hải, Trung Đông, Nam Á và Trung Quốc. Trên toàn cầu, nồng độ O3 tăng lên, kết hợp các yếu tố bao gồm tăng phát thải tiền chất O3 (như NO) cùng với nhiệt độ ấm hơn, đặc biệt là ở vĩ độ trung bình ở các nền kinh tế đang phát triển nhanh [6]. Hình 1.3: Nồng độ O3 trung bình theo mùa năm 2016 Nguồn: The Institute for Health Metrics and Evaluation, 2018 Một trong những xu hướng được dự đoán dẫn đến mức độ ô nhiễm không khí ngày càng tăng là do tỷ lệ đô thị hóa cao ở các nước mà phần lớn dân số có thu nhập thấp. Người ta kỳ vọng rằng sự tăng trưởng nhanh chóng ở các thành phố kết hợp với các giải pháp tiên tiến sẽ làm giảm thiểu các tác động đến với môi trường không khí [4]. 7 Trong một bài đánh giá được tạp chí Atmospheric Environment công... đoạn xét đến. - Cơ cấu dân số theo độ tuổi (0-4, 5-9,) - Số liệu dân số của nhóm tuổi tính đến giữa năm.  Nguy cơ tương đối (Relative risk) [30] Nguy cơ tương đối được tính toán bởi hàm đáp ứng nồng độ (CRF), trong đó liệt kê tác động sức khỏe của đối tượng xét đến trên mỗi đơn vị nồng độ của một chất gây ô nhiễm không khí cụ thể. Thông thường, các CRF này được thiết lập trong các nghiên cứu dịch tễ học. Nguy cơ tương đối được mô hình hòa bằng hàm log-linear: RR = exp[β(X – Xo)] (Công thức 1) Trong đó: β = Biểu thị cho sự thay đổi của tỉ số nguy cơ cho mỗi đơn vị nồng độ X, được xây dựng từ các nghiên cứu dịch tễ; X = Nồng độ chất ô nhiễm thời điểm cần xét (µg/m3); Xo = Nồng độ nền/ Nồng độ đạt được theo mong muốn (µg/m3). Tuy nhiên, AirQ+ cũng cung cấp một cách tính khác bằng việc đưa ra các giả định khác nhau về hàm đáp ứng nồng độ. Hàm linear-log được Bast Ostro (2004) công bố: 28 RR = [(X + 1)/(Xo+1)] β (Công thức 2) Trong đó, β biểu thị mức tăng mỗi đơn vị trong log (X) sẽ tạo ra mức tăng Y dự kiến của các đơn vị β.  Số liệu khám bệnh - Số liệu nhập viện/tử vong của các bệnh về hô hấp và tim mạch. Có thể xét cụ thể cho các bệnh: viêm nhiễm cấp tính đường hô hấp dưới, phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD), bệnh tim thiếu máu cục bộ, ung thư phổi, đột quỵ. - Số lượng ngày hoạt động ngoài trời bị hạn chế (RADs) khi tiếp xúc với ô nhiễm không khí. - Số lượng ngày làm việc bị mất của độ tuổi lao động 1.2.3. Các bước chạy mô hình Bước 1: Tạo Dữ liệu mới (Lựa chọn theo mục đích) - Ô nhiễm không khí trong nhà hoặc ô nhiễm không khí ngoài trời - Dài hạn hoặc ngắn hạn - Địa điểm - Đánh giá (tác đông/thời gian sống) Bước 2: Tính chất dữ liệu - Nhập dữ liệu giá trị trung bình năm hoặc nhập dữ liệu chất lượng môi trường theo ngày (định dạng CSV)/cơ cấu dân số theo nhóm tuổi - Địa điểm - Tổng số dân - Năm - Diện tích - Kinh độ - Vĩ độ Bước 3: Đánh giá tác động/thời gian sống - Tỷ lệ nhập viện/tử vong - Giá trị Nguy cơ tương đối (RR) - Nồng độ giới hạn 29 Hình 1.16: Các bước chạy mô hình Kết quả đầu ra sẽ phân tích được số trường hợp có thể tránh mắc bệnh khi tiếp xúc với các chất ô nhiễm. Nhược điểm của mô hình WHO cũng khuyến cáo người sử dụng một số nhược điểm khi sử dụng mô hình AirQ+ như sau [31]: - Mô hình xem dữ liệu chất lượng môi trường không khí xung quanh như 1 chỉ thị của phơi nhiễm - Không tính toán cho kịch bản đa phơi nhiễm hoặc đa ô nhiễm. - Việc uớc lượng số bệnh nhân có độ tin cậy thấp do khó có sự tương quan trong trong đánh giá kết quả sức khỏe liên quan đến nhập viện. - Ô nhiễm không khí trong nhà dựa trên các nghiên cứu được thực hiện trong các tình huống ô nhiễm cao 1.2.4. Các nghiên cứu về việc ứng dụng mô hình AirQ+ Các nghiên cứu sử dụng mô hình AirQ+ trên thế giới đã cho thấy các kết quả nhất định giữa ô nhiễm không khí và sức khỏe con người. Từ trước năm 2016, các nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ đời đầu đã cho thấy một số kết quả về mối quan hệ giữa chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe con người. Bước 4: Kết quả đầu ra - Tỷ lệ phần trăm - Số trường hợp ngẫu nhiên của các trường hợp có thể mắc bệnh/tử vong - Số trường hợp quy trên 100.000 dân có nguy cơ - Tỷ lệ các trường hợp trong mỗi loại nồng độ chất ô nhiễm không khí - Phân bố tích lũy bởi nồng độ chất ô nhiễm không khí - Số năm mất đi do phơi nhiễm 30 Goudarzi G và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu giữa tử vong do phơi nhiễm PM10 in Ahvaz, Iran trong năm 2009. Kết quả cho thấy khoảng 3% tổng số tử vong và tử vong do hô hấp xảy ra khi nồng độ PM10 trên 50 µg/m3. Tổng số tử vong do PM10 là 1.165 trường hợp. Dựa trên kết quả của nghiên cứu này, 13% tổng số tử vong do hô hấp là do nồng độ PM10 trên 20 µg/ m3 [32]. Nghiên cứu ảnh hưởng của sức khỏe do phơi nhiễm NO2 bằng mô hình AirQ tại Ahvaz, Iran của Mohammad Javad Mohammadi (2013) chỉ ra rằng 3% tổng số tử vong tim mạch, nhồi máu cơ tim cấp tính và nhập viện do bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính xảy ra khi nồng độ NO2 lớn hơn 20 µg/m 3 [33]. Năm 2016, nghiên cứu đánh giá tác động sức khoẻ khi tiếp xúc ngắn hạn với NO2 ở Kermanshah, Iran sử dụng mô hình AirQ của nhóm tác giả Yusef Omidi và cộng sự cho thấy có 33 trường hợp tử vong do tim mạch (CM), 16 trường hợp nhồi máu cơ tim cấp tính (MI), và 13 trường hợp phổi tắc nghẽn mãn tính (HACOPD) liên quan đến tiếp xúc NO2. Hơn nữa, 26,85% các tác động về sức khoẻ xảy ra vào những ngày mà mức NO2 không vượt quá 40 μg/m3. Đối với mỗi lần mức tăng NO2 thêm 10 μg/m 3, nguy cơ nhiễm CM, MI và HACOPD tăng lần lượt lần lượt là 0,2%, 0,36% và 0,38% [34]. Từ năm 2017, các nghiên cứu về mối liên quan giữa chất lượng môi trường không khí đã ứng dụng phiên bản AirQ+. Dự án nghiên cứu về môi trường và sức khỏe được thực hiện tại các thành phố của Iran giai đoạn 2013 – 2016. Mostafa Hadei và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu giữa ung thư phổi với phơi nhiễm PM2.5 bằng mô hình AirQ+. Kết quả cho thấy tổng số ca tử vong do ung thư phổi phơi nhiễm PM2.5 ở tất cả 10 thành phố trong 3 năm này ước tính có 864 trường hợp, trong đó cao nhất là ở Tehran với khoảng 407 trường hợp. Tổng số ca tử vong ở nam và nữ trong khoảng thời gian tương ứng 433 và 431 trường hợp. Mặc dù số ca tử vong do ung thư phổi ở Tehran cao nhưng các giá trị AP (Attributable proportion) ở các thành phố như Isfahan, Ahvaz, Khoram Abad và Arak cao hơn [35]. Philip K. 31 Hopke và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu ước tính tỷ lệ tử vong ngắn hạn do phơi nhiễm PM2.5 ở những người trên 30 tuổi bằng phần mềm AirQ+. Kết quả cho thấy, nồng độ trung bình hàng năm của thống số PM2.5 ở cả 10 thành phố đều cao hơn giá trị hướng dẫn của WHO là 10 µg/m3. Tổng số tử vong có thể xảy ra trong thời gian ba năm ở 10 thành phố này là 3284 (95% CI: 1207–5244). Số tử vong sớm hàng ngày trung bình được tính là 3. Số tử vong sớm nhất trong vòng ba năm được ước tính là 548 ở Tehran (Bảng 1.2). Các thành phố phía tây và phía nam của Iran bị bão bụi nặng và cho thấy tỷ lệ tử vong ước tính cao do ô nhiễm không khí. Tác động sức khỏe ở tất cả các thành phố giảm trong năm thứ ba so với năm đầu trừ Ahvaz, Khoram Abad và Ilam [36]. Bảng 1.2: Số tử vong sớm do phơi nhiễm ngắn hạn với PM2.5 với nhóm người trên 30 tuổi trong tháng 3 năm 2013 - tháng 3 năm 2016. Nguồn: Spatial and Temporal Trends of Short-Term Health Impacts of PM2.5 in Iranian Cities Yarahmadi M và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu đánh giá tử vong do phơi nhiễm dài hạn với các hạt mịn trong không khí. Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá tổng cộng, ung thư phổi và tử vong do tắc nghẽn phổi mãn tính (COPD) do phơi nhiễm lâu dài với PM2.5 ở người lớn trên 30 tuổi ở Tehran bằng phần mềm AirQ+. Kết quả cho thấy, nồng độ trung bình hàng năm của PM2.5 trong 2015 - 2016 đã giảm 13% so với năm 2013 - 2014. Số tử vong trung bình hàng năm của tất cả các ca tử vong tự nhiên, COPD và ung thư phổi do phơi nhiễm lâu dài với 32 PM2,5 ở người lớn trên 30 tuổi tướng ứng là 5073, 158 và 142 trường hợp. Kết quả cho thấy, các biện pháp nhằm giảm ô nhiễm không khí ở Tehran đã đạt được kết quả nhất định và cần tiếp tục cải thiện hơn nữa để làm giảm nguy cơ mắc các bệnh gây ra do ô nhiễm không khí [37]. Nghiên cứu đánh giá tác động tới sức khỏe do ô nhiễm không khí, tim mạch và hô hấp ở Khorramabad, Iran năm 2017 của Khaniabadi và cộng sự cho thấy, số trường hợp trên tổng số tử vong, tử vong do tim mạch, và tử vong do hô hấp ở RR trung tâm là 216, 114 và 23 tương ứng với PM10; 95, 92 và 15 tương ứng với SO2. Kết quả cho thấy 3,9% (95% CI: 3,3-4,5%) và 1,7% (95% CI: 1,3- 2,06%) tổng số tử vong liên quan đến nồng độ PM10 và SO2 vượt quá 10 μg/m3. Thêm vào đó, 4,2% (95% CI: 2,7- 9,05%) và 3,4% (95% CI: 0,78-5,0%) tử vong do tim mạch, và 6,2% (95% CI: 4,2-16,9%) và 4,2% (95% CI: 2,5-5,7%) tử vong do hô hấp do nồng độ PM10 và SO2 trên 10 μg/m3 tương ứng. Hơn nữa, 6,69% các tác động đến sức khoẻ do tiếp xúc PM10 và 4,58% tử vong do SO2 xảy ra trong những ngày có nồng độ cao hơn 100 μg/m3. Đối với PM10, nồng độ tăng lên 10 μg/m3, nguy cơ tử vong, tim mạch và hô hấp tăng tương ứng là 0,74; 0,5 và 0,8%. Đối với SO2, mỗi lần gia tăng nồng độ 10 μg/m3 làm tăng khoảng 0,8; 0,2 và 0,6% tổng tử vong, tử vong do tim mạch và tử vong do hô hấp [38]. Sasan Faridi và công sự (2017) đã tiến hành đánh giá tác động dài hạn của PM2.5 và O3 tại Tehran giai đoạn 2006 – 2015. Nghiên cứu gần đấy nhất là của Gerardo Sanchez Martinez và cộng sự (2018) tại khu đô thị Skopje cũng ứng dụng mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe. Ngoài ra, nghiên cứu còn đánh giá tác động đến kinh tế của các ảnh hưởng này [39]. Tại Việt Nam hiện chưa có đề tài nào sử dụng mô hình AirQ+ để đánh giá ảnh hưởng của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe. Điều này càng làm luận văn có ý nghĩa, góp phần vào việc nghiên cứu sâu hơn tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe con người. 33 CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu a) Đối tượng nghiên cứu  Chất lượng môi trường không khí tại thành phố Hà Nội. Nghiên cứu sử dụng số liệu hàm lượng của 02 thông số PM2.5 và NO2 tại 02 trạm quan trắc môi trường không khí (trạm Nguyễn Văn Cừ và trạm Láng) từ năm 2011 – 2017.  Đối tượng: Người dân sinh sống tại thành phố Hà Nội mắc các bệnh hô hấp (J00-J99) và bệnh tim mạch (I00-I99). b) Phạm vi nghiên cứu: Địa bàn thành phố Hà Nội 2.2. Thời gian nghiên cứu Nghiên cứu bắt đầu từ tháng 1/2018 đến hết tháng 7/2018. 2.3. Phương pháp nghiên cứu 2.3.1. Phương pháp thống kê a) Phương pháp thu thập tài liệu Phương pháp thu thập tài liệu nhằm thu thập, tổng hợp và xây dựng bộ số liệu cho nghiên cứu bao gồm: - Giáo trình, tài liệu chuyên ngành, sách chuyên khảo; - Thu thập thông tin từ các báo cáo môi trường quốc gia; - Số liệu kết quả quan trắc chất lượng môi trường không khí của các trạm quan trắc tự động: Số liệu chất lượng môi trường không khí được thu thập tại 02 trạm quan trắc môi trường không khí tự động, số 556 Nguyễn Văn Cừ - Gia Lâm - Hà Nội thuộc Trung tâm Quan trắc môi trường, Tổng cục Môi trường (số liệu quan trắc giai đoạn 2011 - 2015) và trạm quan trắc Đại sứ quán Hoa Kỳ tại Hà 34 Nội tại số 7 Láng Hạ, Thành Công, Ba Đình, Hà Nội (số liệu quan trắc giai đoạn 2016 - 2017). - Số liệu về sức khỏe đươc thu thập được tại 02 bệnh viện Lão khoa và Bệnh viện Tai Mũi Họng Trung Ương giai đoạn 2011 – 2017, số liệu thô là tổng số bệnh nhân khám bệnh tại Bệnh viện và sau đó thống kê cụ thể cho từng nhóm bệnh hô hấp và tim mạch. - Các số liệu thống kê về dân số được thu thập từ các Niên giám thống kê của Tổng cục thống kê, Cục Thống kê thành phố Hà Nội; - Các bài báo trong tạp chí khoa học về nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+ của các nước trên thế giới; - Các tài liệu liên quan khác. b) Phương pháp thống kê mô tả Thực hiện mô tả các bộ số liệu thông qua lập bảng thống kê và vẽ các biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ kết hợp đường và cột để thấy được đặc điểm của các đối tượng nghiên cứu. c) Phương pháp thống kê suy luận Phương pháp thống kê suy luận bao gồm thực hiện kiểm định thống kê bộ số liệu có tuân theo phân phối chuẩn và thực hiện phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu thông qua phương pháp phân tích hồi quy và tương quan. Sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS-25 (Statistical Package for the Social Sciences version 25) để hỗ trợ thực hiện. Cách thực hiện - Kiểm định thống kê bộ số liệu có tuân theo phân phối chuẩn Đánh giá bộ số liệu về chất lượng môi trường không khí và số lượng bệnh nhân nhập viện tại Bệnh viện Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ có tuân theo phân phối chuẩn, bằng cách sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS- 25 thực hiện kiểm định và xây dựng biểu đồ Histogram (phân phối hình chuông) 35 để kiểm tra. Nhập số liệu đầu vào phần mềm SPSS gồm 2 bộ số liệu nghiên cứu như sau: - Giá trị trung bình hàng tháng của thông số PM2.5 liên tục từ năm 2011 - 2017 (N = 84) và giá trị trung bình tháng của thông số NO2 năm 2011- 2015 (N = 60) - Số lượng bệnh nhân mắc các bệnh hô hấp và tim mạch tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ theo từng tháng liên tục từ năm 2011 - 2017 (N = 84). Thực hiện theo các bước, kết quả được thể hiện như sau: - Kết quả kiểm định tại bảng Tests of Normality, kết quả này thể hiện cả 2 phép kiểm định Kolmogorov - Smimiv (cỡ mẫu lớn hơn 50) và phép kiểm định Shapiro - Wilk (cỡ mẫu nhỏ hơn 50). Với cả 2 phép kiểm định, bộ số liệu được coi là có phân phối chuẩn khi mức ý nghĩa P - value (Sig.) > 0,05. - Bộ số liệu phân phối chuẩn khi biểu đồ của bộ số liệu đó có đường cong chuẩn dạng hình chuông đối xứng, tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xẹp (skewness) gần bằng 0 [40]. - Phân tích hồi quy và tương quan giữa các bộ số liệu Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan thực hiện để đánh giá mối liên hệ giữa chất lượng môi trường không khí và sức khỏe cộng đồng. Kết hợp sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS - 25 để thực hiện 03 bước phân tích hồi quy và tương quan: Bước 1: Giải thích sự tồn tại thực tế (chất lượng môi trường không khí và sức khỏe cộng đồng) và bản chất của mối liên hệ giữa các yếu tố này. Trong nghiên cứu này, hàm lượng PM2.5, NO2 đặc trưng cho chất lượng môi trường không khí là biến nguyên nhân (biến độc lập - Independent); số lượng bệnh nhân mắc các bệnh về hô hấp và tim mạch tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ được xem là biến kết quả (biến phụ thuộc - Dependent). 36 Bước 2: Đánh giá mối liên hệ tương quan thông qua hệ số tương quan (r) Đánh giá mối liên hệ tương quan thông qua hệ số tương quan (r) trong bảng phân tích tương quan (Correlation) được hiển thị sau khi thực hiện các thao thác trong phần mềm SPSS – 25. Dựa vào mô hình hồi quy (xây dựng ở bước 2) và bảng phân tích tương quan, đánh giá mối liên hệ giữa hàm lượng PM2.5, NO2 với chất lượng môi trường không khí và sức khỏe cộng đồng. Kết quả thể hiện: - Hệ số tương quan r sẽ xác định được cường độ của mối liên hệ và xác định được chiều hướng cụ thể của mối liên hệ (thuận hay nghịch). Trong đánh giá mối liên hệ tương quan thì mối liên hệ tương quan là mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ. Sự thay đổi của hiện tượng này có thể làm hiện tượng liên quan thay đổi theo nhưng không ảnh hưởng hoàn toàn. Thực hiện xác định mức độ chặc chẽ mối liên hệ tuyến tính của các bộ số liệu dựa vào hệ số tương quan Pearon (r), miền xác định: -1 ≤ r ≤ 1; với X, Y là 2 tập số liệu cần đánh giá mối quan hệ, xét tính chất của hệ số tương quan, ta có: + r > 0 thì X và Y có quan hệ đồng biến: khi X có xu hướng tăng thì Y cũng tăng, hoặc khi X có xu hướng giảm thì Y cũng giảm. + r < 0 thì X và Y có quan hệ nghịch biến: Khi X có xu hướng tăng thì Y có xu hướng giảm hoặc ngược lại, khi X có xu hướng giảm thì Y có xu hướng tăng. + r = 0 thì X và Y không có mối liên hệ. + r = ±1 thì X và Y có mối liên hệ tuyệt đối + r càng gần ±1 thì mối liên hệ càng chặt chẽ Bước 3: Xác định mô hình hồi quy biểu diễn mối liên hệ Để xác định mô hình hồi quy giữa các biến nghiên cứu cần khảo sát để lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính. Luận văn đã thực hiện khảo sát sơ bộ và dựa vào các nghiên cứu cùng lĩnh vực trên thế giới, lựa chọn mô hình hồi quy tuyến 37 tính đơn để biểu diễn mối liên hệ. Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn trong SPSS-25. Kết quả xây dựng mô hình được hiển thị sau khi thực hiện theo các thao tác trong phần mềm SPSS, mối liên hệ giữa hàm lượng PM2.5, NO2 với số bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch được biểu diễn bởi các mô hình hồi quy tuyến tính đơn. d) Phương pháp xử lý số liệu Các số liệu phục vụ nghiên cứu cần được tổng hợp, xử lý (như số liệu của các trạm quan trắc tự động, số liệu bệnh viện) bằng phần mềm Microsoft Excel, Microsoft Word. - Số liệu quan trắc Tính giá trị trung bình từng thông số chất lượng môi trường không khí thu thập được trong khoảng thời gian từ năm 2011 đến năm 2017. - Số liệu bệnh nhân đến khám bệnh Lập bảng thống kê tổng số lượng bệnh nhân nhập viện thuộc đối tượng nghiên cứu tại 02 bệnh viện: bệnh viện Lão khoa và bệnh viện Tai Mũi Họng Trung Ương trong khoảng thời gian từ năm 2011 - 2017. 2.3.2. Phương pháp so sánh, phân tích, đánh giá Từ các kết quả xử lý thống kê ở trên: - So sánh các dữ liệu tổng hợp chất lượng không khí của các năm với QCVN 05:2013/BTNMT, AQG của WHO. - So sánh số lượng nhập viện theo các năm với sự suy giảm chất lượng môi trường không khí. Vẽ biểu đồ so sánh và đánh giá kết quả so sánh. Cuối cùng, từ những kết quả xử lý thống kê trên, thực hiện phân tích, đánh giá mối liên hệ giữa sự suy giảm chất lượng môi trường không khí và sức khỏe cộng đồng. 38 2.3.3. Phương pháp sử dụng mô hình AirQ+ Để chạy thử nghiệm mô hình AirQ+ tại thành phố Hà Nội, nghiên cứu đã sử dụng số liệu đầu vào như sau:  Số liệu dân số Bảng 2.1: Số liệu dân số thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2017 Năm Diện tích (km 2) Dân số trung bình (người) 2011 3.328,9 6.779.300 2012 3.323,6 6.957.300 2013 3.324,3 7.128.300 2014 3.324,5 7.265.600 2015 3.324,5 7.390.900 2016 3.358,9 7.522.600 2017 3.358,9 7.661.000 Nguồn: Niên giám thống kê thành phố Hà Nội [41]  Số liệu quan trắc chất lượng môi trường không khí Nghiên cứu này chỉ xét đến môi trường không khí ngoài trời mà không xét đến môi trường không khí trong nhà. Số liệu quan trắc chất lượng môi trường không khí được sử dụng để nhập vào mô hình gồm số liệu trung bình ngày (được trình bày chi tiết tại phụ lục 1A,1B) của các thông số PM2.5, NO2. Mô hình sẽ đưa ra kết quả trung bình năm được trình bày ở bảng 3.6: Bảng 2.2: Số liệu trung bình năm dựa vào số liệu quan trắc Năm Nồng độ trung bình (µg/m3) PM2.5 NO2 2011 65,84 45,58 2012 37,19 46,04 2013 56,35 47,43 2014 52,11 54,11 2015 44,93 50,90 2016 47,88 - 2017 42,60 - (-): Không có số liệu 39  Giá trị giới hạn của các thông số Để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe, chúng tôi xét chạy mô hình trong 2 giới hạn: với thế giới được quy định theo Hướng dẫn chất lượng môi trường không khí theo WHO AQG và với Việt Nam được quy định theo QCVN 05:2013/BTNMT. Từ đó, so sánh kết quả của 02 kịch bản. Kịch bản 1: WHO AQG – Hướng dẫn về chất lượng không khí của WHO - Nồng độ trung bình năm của PM2.5 đạt 10 µg/m3 - Nồng độ trung bình năm của NO2 đạt 40 µg/m3. Kịch bản 2: QCVN 05:2013/BTNMT - Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng không khí xung quanh. - Nồng độ trung bình năm của PM2.5 đạt 25 µg/m3. - Nồng độ trung bình năm của NO2 đạt 40 µg/m3. Bảng 2.3: Giá trị giới hạn các thông số Đơn vị: Microgam trên mét khối (µg/m3) Thông số Trung bình năm Air Quality Guideline 2005 PM2.5 10 NO2 40 QCVN 05:2013/BTNMT PM2.5 25 NO2 40  Nguy cơ tương đối (Relative risk) Do các nghiên cứu tại Việt Nam về nguy cơ tương đối (RR) còn ít và rời rạc, chưa đủ độ tin cậy để đánh giá cho thành phố Hà Nội nên nghiên cứu sử dụng dữ liệu RR dựa theo WHO đưa ra để đánh giá. 40 Bảng 2.4: Bảng nguy cơ tương đối theo WHO STT Bệnh tật Tỷ số nguy cơ a. PM2.5 a.1 Nhập viện do hô hấp, tất cả nhóm tuổi 1,019 (0,998 - 1,040) a.2 Nhập viện do tim mạch (bao gồm cả đột quỵ), tất cả nhóm tuổi 1,009 (1,002 - 1,017) b. NO2 b.1 Nhập viện do hô hấp, tất cả nhóm tuổi 1,018 (1,012-1,025)  Số liệu nhập viện Với nghiên cứu này, số liệu sử dụng được thu thập tại bệnh viện Lão Khoa Trung Ương và bệnh viện Tai Mũi Họng Trung Ương. Từ số liệu thu thập, thống kê, tổng hợp số lượng bệnh nhân sinh sống tại Hà Nội nhập viện do mắc các bệnh liên quan đến hô hấp và tim mạch hàng năm. Do hiện nay chưa có con số thống kê chính xác về số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch trên toàn thành phố Hà Nội, chúng tôi dựa trên số giường bệnh và ý kiến chuyên gia để giả định số liệu của 02 bệnh viện chiếm khoảng 10% số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch của thành phố Hà Nội. Với giả định số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp và tim mạch thu thập được tại bệnh biện Lão Khoa TƯ và bệnh viện Tai Mũi Họng TƯ chiếm 10% số lượng bệnh mắc bệnh hô hấp và tim mạch của thành phố Hà Nội, từ kết quả thống kê tính toán được số lượng bệnh nhân mắc bệnh hô hấp và tim mạch của thành phố Hà Nội theo các năm. Tính tỷ suất mắc bệnh hô hấp và tim mạch (tính trên 100.000 người) cho từng năm cụ thể. Kết quả được trình bày trong bảng 2.5. Bảng 2.5: Tỷ suất mắc bệnh (tính trên 100.000 dân) Năm Hô hấp Tim mạch 2011 793,44 185,86 2012 726,72 207,12 41 2013 691,05 191,35 2014 681,16 181,82 2015 638,08 174,94 2016 616,41 162,31 2017 603,32 157,42 42 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1. Số liệu đầu vào cho mô hình AirQ+ 3.1.1. Bộ số liệu Các bộ số liệu gốc bao gồm: - Bộ số liệu gốc được lấy từ trạm quan trắc Đại sứ quán Hoa Kỳ tại Hà Nội tại số 7 Láng Hạ, Thành Công, Ba Đình, Hà Nội giai đoạn (2016 – 2017) (Phụ lục 1B) và kế thừa được từ nghiên cứu của Nguyễn Thế Đức Hạnh [26, 42] tại trạm quan trắc không khí tự động 556 Nguyễn Văn Cừ thuộc Trung tâm quan trắc môi trường Hà Nội, Tổng cục môi trường (giai đoạn 2011 – 2015) (phụ lục 1A). - Số lượng bệnh nhân nhập viện do các bệnh về đường hô hấp và tim mạch sinh sống tại thành phố Hà Nội thu thập tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ. - Số liệu dân số trung bình hàng năm của thành phố Hà Nội thu thập được từ Niên giám thống kê thành phố Hà Nội Từ các số liệu gốc nêu trên, thực hiện: - Tính toán hàm lượng trung bình tháng của các thông số NO2, PM2.5 tại thành phố Hà Nội từ năm 2011 - 2017 (Phụ lục 1C) - Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện hàng tháng do hô hấp và tim mạch đến khám và điều trị tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ từ năm 2011 - 2017 3.1.2. Đánh giá thống kê bộ số liệu sử dụng trong nghiên cứu Theo đó, các bộ số liệu có biến số liên tục từ năm 2011 - 2017, sử dụng phần mềm thống kê SPSS - 25 để kiểm định thống kê, đánh giá sự phân phối chuẩn cho từng bộ số liệu. Các biến số xem xét kiểm định là: - Số lượng bệnh nhân nhập viện do bệnh về hô hấp (Hohap) và tim mạch (Timmach) tại bệnh viện Lão Khoa Trung ương và bệnh viện Tai Mũi Họng Trung ương. 43 - Chỉ tiêu về chất lượng môi trường không khí PM2.5 (PM2.5), NO2 (NO2). Bảng 3.1 là kết quả kiểm định các bộ số liệu được trích xuất nguyên gốc từ kết quả đầu ra của phần mềm SPSS. Sử dụng phép kiểm định Kolmogorov- Smirnov do cỡ mẫu kiểm định lớn hơn 50. Kết quả cho thấy, các bộ số liệu đều có mức ý nghĩa Sig. > 0,05, như vậy các biến số này đều có phân phối chuẩn. Bảng 3.1: Bảng kiểm định phân phối chuẩn cho các bộ số liệu Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Timmach .092 84 .077 .973 84 .079 Hohap .086 84 .180 .983 84 .318 PM2.5 .091 84 .080 .950 84 .003 NO2 .104 60 .163 .857 60 .000 a. Lilliefors Significance Correction Nguồn: Kết quả nghiên cứu Biểu thị các bộ số liệu liên tục trong khoảng thời gian từ năm 2011 đến năm 2017 bằng biểu đồ Histogram tại hình 3.1. Kết quả này cho ta thấy rõ các biến số hàm lượng PM2.5, hàm lượng NO2, số bệnh nhân mắc bệnh hô hấp và tim mạch đều là những biến số có phân bố hình chuông (phân phối chuẩn). a) b) 44 Hình 3.1: Biểu đồ thể hiện tần suất phân phối của các bộ số liệu năm 2011-2017 a) Bệnh nhân mắc hô hấp b) Bệnh nhân tim mạch c) Nồng độ PM2.5 d) Nồng độ NO2 Từ kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov, biểu đồ Histogram có thể đánh giá các số liệu thu thập có độ tin cậy và các biến số có mối liên hệ với nhau theo phân phối chuẩn. Do đó, việc sử dụng các bộ số liệu nêu trên cho nghiên cứu là đảm bảo tính khoa học. 3.1.3. Đánh giá chung diễn biến chất lượng môi trường không khí Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2016 cho thấy, tại các đô thị lớn như thành phố Hà Nội, hàm lượng bụi luôn duy trì ở ngưỡng cao, vượt quá giới hạn của QCVN 05:2013/BTNMT [9]. Đề tài thực hiện đánh giá chất lượng môi trường không khí qua 02 thông số PM2.5 và NO2, đặc biệt là thông số PM2.5. Biểu diễn diễn biến nồng độ PM2.5 trung bình năm giai đoạn 2011 - 2017 ở hình 3.2. Kết quả cho thấy, nồng độ bụi trung bình năm tại thành phố Hà Nội liên tục trong giai đoạn 2011- 2017 luôn vượt ngưỡng cho phép được quy định trong QCVN 05:2013/BTNMT về chất lượng môi trường không khí xung quanh. Trong đó, hàm lượng bụi PM2.5 vượt từ 1,5 - 2,6 lần QCCP. c) d) 45 Hình 3.2: Diễn biến nồng độ PM2.5 trung bình năm giai đoạn 2011 - 2017 Kết quả tính toán, thống kê trên cơ sở từ bộ số liệu gốc ở Phụ lục 1B cho thấy số ngày có hàm lượng bụi đo vượt quá ngưỡng cho phép trong QCVN 05:2013/BTNMT vẫn chiếm tỉ lệ lớn. Hình 3.3: Thống kê số ngày có nồng độ PM2.5 trung bình 24h không đạt QCVN 05:2013/BTNMT giai đoạn 2011 – 2017 Hình 3.3 thể hiện số ngày có hàm lượng PM2.5 giai đoạn 2011 - 2017 vượt quá QCVN 05:2013/BTNMT. Qua kết quả thống kê, có thể thấy năm 2011 có số ngày đo hàm lượng bụi vượt QCCP là nhiều nhất. Những năm gần đây, số ngày có hàm lượng PM2.5 vượt QCCP có xu hướng giảm dần nhưng vẫn chiếm tỉ lệ 145 285 179 267 287 207 264 213 81 185 98 65 119 96 0 50 100 150 200 250 300 350 400 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Số n gà y Năm Số ngày đo không vượt chuẩn 46 cao, khoảng từ 10 - 50% so với cả năm. Đặc biệt, năm 2011 và 2013, số ngày có hàm lượng PM2.5 vượt QCCP chiếm đến hơn 50% số ngày quan trắc trong cả năm đó. Ngoài ra, nồng độ bụi cũng thay đổi qua các tháng trong năm, hình 3.4 đã cho thấy, hàm lượng bụi trung bình thường tập trung chủ yếu vào các tháng mùa đông, ít mưa (tháng 11 đến tháng 3 năm sau), các tháng còn lại có hàm lượng bụi trung bình thấp hơn. Hình 3.4: Diễn biến trung bình nồng độ PM2.5 theo các tháng giai đoạn 2011 – 2017 tại Hà Nội Thông qua thống kê về số ngày có hàm lượng PM2.5 vượt quy chuẩn cho phép và hàm lượng trung bình nồng độ PM2.5 trong không khí, trong giai đoạn từ năm 2011 - 2017, chất lượng môi trường không khí tại thành phố Hà Nội đang bị ô nhiễm nghiêm trọng và chưa có dấu hiệu suy giảm rõ rệt. Nguyên nhân là do có các hoạt động phát triển kinh tế xã hội mạnh mẽ, các hoạt động công nghiệp, giao thông vận tải, xây dựng, và dân số khu vực ngày một tăng cao, đây là những nguyên nhân chính khiến cho ô nhiễm không khí, ô nhiễm bụi tại thành phố Hà Nội có xu hướng duy trì ở ngưỡng cao. Biểu diễn diễn biến nồng độ NO2 trung bình năm giai đoạn 2011 - 2015 ở hình 3.5. Kết quả cho thấy, nồng độ bụi trung bình năm tại thành phố Hà Nội 47 liên tục trong giai đoạn 2011- 2015 luôn vượt ngưỡng cho phép được quy định trong QCVN 05:2013/BTNMT về chất lượng môi trường không khí xung quanh. Hình 3.5: Diễn biến nồng độ NO2 trung bình năm giai đoạn 2011 – 2015 Kết quả cho thấy, nồng độ NO2 có xu hướng tăng qua các năm. Theo như các nghiên cứu chỉ ra rằng, nguyên nhân phát sinh chủ yếu NO2 là từ động cơ của các phương tiện giao thông. Theo thống kê của Bộ Giao thông vận tải năm 2015, số lượng xe con tăng bình quân 17,23%/năm, số lượng xe gắn máy tăng bình quân 11,02%/năm [9]. Với tốc độ gia tăng như vậy, việc nồng độ NO2 trong khí quyển tăng là điều đã được dự báo. 3.1.4. Đánh giá chung về số liệu bệnh nhân nhập viện tại hai bệnh viện sử dụng trong nghiên cứu Nghiên cứu của Nguyễn Thế Đức Hạnh (2017) cũng đã sử dụng số liệu bệnh nhân khám bệnh tại 02 bệnh viện Lão Khoa TƯ và Tai - Mũi - Họng TƯ [26, 42] năm 2011 – 2015 để đánh giá mối quan hệ giữa hiện tượng nghịch nhiệt và sức khỏe con người. Trong nghiên cứu này, số liệu tổng số bệnh nhân nhập viện tại 02 bệnh viện được kế thừa của nghiên cứu trên, thu thập thêm số liệu bệnh nhân đến điều trị tại 02 bệnh viện này giai đoạn 2016 – 2017. Sau đó, thống kê và tách riêng bộ số liệu về bệnh hô hấp và bệnh tim mạch của người 45.58 46.04 47.43 54.11 50.9 40 40 40 40 40 0 10 20 30 40 50 60 2011 2012 2013 2014 2015 N ồ n g đ ộ ( µ g/ m 3 ) Năm NO2 QCVN 05:2013 (TB năm) 48 bệnh sinh sống tại thành phố Hà Nội để làm dữ liệu đầu vào cho nghiên cứu ứng dụng mô hình AirQ+.  Đối với nhóm bệnh hô hấp Bộ số liệu nhập viện tại BV Lão Khoa TƯ và BV Tai Mũi Họng TƯ giai đoạn 2011 - 2017 được trình bày chi tiết tại phụ lục 2 và kết quả thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp được trình bày tại bảng 3.2. Bảng 3.2: Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp giai đoạn 2011 – 2017 Đơn vị: Người 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 1 711 658 398 598 592 518 396 2 624 620 621 520 466 430 463 3 562 419 502 415 452 410 560 4 411 388 404 389 366 377 381 5 389 358 420 381 352 362 337 6 388 349 373 380 324 344 283 7 256 283 175 253 328 342 245 8 254 240 382 365 194 197 293 9 397 315 405 365 349 330 302 10 470 509 502 421 362 398 343 11 505 490 375 429 366 427 479 12 442 427 369 433 565 502 540 Tổng 5379 5056 4926 4949 4716 4637 4622 Nguồn: Kết quả nghiên cứu Theo kết quả này, có thế nhận thấy số lượng bệnh nhân Hà Nội nhập viện do hô hấp thu thập được tại 2 bệnh viện nghiên cứu thay đổi qua các năm và có xu hướng giảm từ năm 2011 đến 2017. Năm Tháng 49  Đối với nhóm bệnh tim mạch Từ bộ số liệu nhập viện tại BV Lão Khoa Trung ương giai đoạn 2011 - 2017 được trình bày chi tiết tại phụ lục 2B, nghiên cứu thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do tim mạch ở bảng 3.3. Bảng 3.3: Thống kê số lượng bệnh nhân nhập viện do tim mạch giai đoạn 2011 – 2017 Đơn vị: Người 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 1 118 148 112 123 100 87 96 ...g môi trường không khí đến sức khỏe tại thành phố Hà Nội. 3.3.1. Kịch bản 1: Sử dụng giá trị giới hạn chất lượng không khí theo WHO AQG – Hướng dẫn về chất lượng không khí của WHO. a) Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh hô hấp đối với tất cả nhóm tuổi tại thành phố Hà Nội Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh hô hấp khi chạy mô hình AirQ+ ở kịch bản 1 cho kết quả ở bảng 3.10. Kết quả chạy cho năm 2011, với hàm lượng PM2.5 theo quan trắc ở mục 3.3.1 sẽ cho số liệu ước tính về trường hợp mắc bệnh hô hấp là có 5.497 ở khoảng giá trị PM2.5 vượt 10 µg/m3, chiếm 10,22% số trường hợp nhập viện do hô hấp ngoài thực tế. Các kết quả về số liệu ước tính bệnh nhân mắc bệnh hô hấp do PM2.5 vượt giá trị quy định từ năm 2012 – 2017 được tổng hợp trong bảng 3.10. Bảng 3.5: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với nhóm bệnh hô hấp theo AQG Năm Ước tính số trường hợp mắc bệnh hô hấp khi PM2.5 vượt 10 µg/m3 Tỷ lệ ước tính (%) 2011 5.497 10,22 2012 2.593 5,13 2013 4.226 8,58 2014 3.859 7,80 2015 3.065 6,50 2016 3.246 7,00 2017 2.827 6,12 Từ kết quả của mô hình, biểu diễn được mối liên hệ giữa số liệu ước tính về số trường hợp mắc bệnh hô hấp (do ảnh hưởng của PM2.5) và hàm lượng 57 PM2.5 trung bình theo ngày. Mối liên hệ này được trình bày chi tiết ở các hình 3.9 – hình 3.15: Hình 3.9: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2011 theo AQG Năm 2011, số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (966 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 56 – 74 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 77/344 ngày (khoảng 22% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.10: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2012 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp năm 2012 cao nhất (627 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 47 – 62 µg/m3. Nguyên nhân là RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 58 do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 51/336 ngày (khoảng 15% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.11: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2013 theo AQG Năm 2013, số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (761 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 64 – 80 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 48/350 ngày (khoảng 13% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.12: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2014 theo AQG RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 59 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (768 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 29 – 48 µg/m3 trong năm 2014. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm khá cao 118/295 ngày (chiếm 40% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.13: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2015 theo AQG Năm 2015, số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (916 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 37 – 53 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 89/284 ngày (chiếm hơn 30% tổng số ngày quan trắc). RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 60 Hình 3.14: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2016 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp năm 2016 cao nhất (564 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 42 – 55 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 58/326 ngày (chiếm khoảng 17% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.15: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2017 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (539 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 35 – 50 µg/m3 trong năm 2017. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 75/365 ngày (chiếm khoảng 20% tổng số ngày quan trắc). b) Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh tim mạch đối với tất cả nhóm tuổi tại thành phố Hà Nội Theo kịch bản 1, nếu nồng độ PM2.5 vượt 10 µg/m3, số người mắc bệnh tim mạch năm 2011 là 630 trường hợp, chiếm 5,00% số trường hợp có khả năng nhập viện. Với các năm 2012 – 2017, ta tiến hành chạy tương tự và thu được kết quả như bảng 3.11: RR trung bình RR cao RR thấp 61 Bảng 3.6: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh tim mạch theo AQG Năm Ước tính số trường hợp mắc các bệnh tim mạch khi nồng độ PM2.5 vượt 10 µg/m3 Tỷ lệ ước tính (%) 2011 630 5,00 2012 357 2,48 2013 570 4,18 2014 500 3,78 2015 407 3,15 2016 416 3,40 2017 356 2,95 Mối liên hệ giữa bệnh tim mạch và nồng độ PM2.5 được trình bày chi tiết qua các hình 3.16 – hình 3.22: Hình 3.16: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2011 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (136 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 56 – 74 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp 62 Hình 3.17: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2012 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (86 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 47 – 62 µg/m3. Hình 3.18: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2013 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (103 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 64 – 80 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 63 Hình 3.19: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2014 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (131 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 29 – 48 µg/m3. Hình 3.20: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2015 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (126 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 37 – 53 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 64 Hình 3.21: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2016 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (73 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 42 – 55 µg/m3. Hình 3.22: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2017 theo AQG Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (69 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ PM2.5 đạt 35 – 50 µg/m3. 3.3.2. Kịch bản 2: Sử dụng giá trị giới hạn chất lượng không khí theo QCVN 05:2013/BTNMT - Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng không khí xung quanh. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 65 a) Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh hô hấp đối với tất cả nhóm tuổi tại thành phố Hà Nội Sử dụng giá trị giới hạn nồng độ PM2.5 là 25 µg/m3 theo QCVN 05:2013/BTNMT, chạy mô hình cho năm 2011, kết quả ước tính có 4.197 trường hợp mắc bệnh hô hấp, chiếm 7,80% số trường hợp có khả năng nhập viện do hô hấp. Chạy tương tự với các năm 2012 - 2017, được các kết quả trình bảy trong bảng 3.12. Bảng 3.7: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với nhóm bệnh hô hấp theo QCVN 05:2013/BTNMT Năm Ước tính số trường hợp mắc các bệnh hô hấp khi nồng độ PM2.5 vượt 25 µg/m3 Tỷ lệ ước tính (%) 2011 4.197 7,80 2012 1.465 2,90 2013 3.055 6,20 2014 2.623 5,30 2015 1.925 4,08 2016 2.085 4,50 2017 1.776 3,84 Mối liên hệ giữa bệnh hô hấp và nồng độ PM2.5 được trình bày chi tiết qua các hình 3.23 – hình 3.29: 66 Hình 3.23: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2011 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (863 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 56 – 74 µg/m3. Hình 3.24: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2012 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (416 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 47 – 62 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 67 Hình 3.25: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2013 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (582 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 64 – 80 µg/m3. Hình 3.26: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2014 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (495 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 48 – 67 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 68 Hình 3.27: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2015 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (541 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 37 – 53 µg/m3. Hình 3.28: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2016 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (392 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 68 – 81 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 69 Hình 3.29: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2017 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (282 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 35 – 50 µg/m3. b) Xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh tim mạch đối với tất cả nhóm tuổi tại thành phố Hà Nội Theo kịch bản 2, ước tính số người mắc bệnh tim mạch năm 2011 do PM2.5 là 476 trường hợp, chiếm 3,78% số trường hợp có khả năng nhập viện. Chạy tương tự với các năm 2012 – 2017, ta được bảng 3.13: Bảng 3.8: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm PM2.5 với bệnh tim mạch theo QCVN 05:2013/BTNMT Năm Ước tính số trường hợp mắc các bệnh tim mạch khi nồng độ PM2.5 vượt 25 µg/m3 Tỷ lệ ước tính (%) 2011 476 3,78 2012 200 1,39 2013 408 2,99 2014 336 2,54 RR trung bình RR cao RR thấp 70 2015 252 1,95 2016 264 2,16 2017 221 1,83 Mối liên hệ giữa bệnh tim mạch và nồng độ PM2.5 được trình bày chi tiết qua các hình 3.30 – hình 3.36: Hình 3.30: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2011 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (99 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 56 – 74 µg/m3. Hình 3.31: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2012 theo QCVN RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 71 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (57 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 47 – 62 µg/m3. Hình 3.32: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2013 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (78 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 64 – 80 µg/m3. Hình 3.33: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2014 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (64 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 48 – 67 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 72 Hình 3.34: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2015 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (72 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 37 – 53 µg/m3. Hình 3.35: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2016 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (50 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 68 – 81 µg/m3. RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 73 Hình 3.36: Mối liên hệ giữa nồng độ PM2.5 và số trường hợp mắc bệnh tim mạch năm 2017 theo QCVN Số trường hợp có khả năng mắc bệnh tim mạch cao nhất (36 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ PM2.5 đạt 35 – 50 µg/m3. So sánh phơi nhiễm PM2.5 của kịch bản 1 và kịch bản 2, ta thấy do kịch bản 1 có yêu cầu đối với nồng độ giới hạn cao hơn (PM2.5 = 10 µg/m3) so với kịch bản 2 (PM2.5 = 25 µg/m3). Vì vậy khi chạy mô hình AirQ+, số trường hợp ước tính mắc bệnh ở kịch bản 1 luôn cao hơn ở kịch bản 2. Ngoài ra, với mỗi nhóm tác động, số trường hợp mắc bệnh ở các kịch bản cũng phân bố ở các nồng độ khác nhau. 3.3.3. Xét tác động của ô nhiễm NO2 với bệnh hô hấp đối với người dân sinh sống tại thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2015. Nếu nồng độ NO2 vượt 40 µg/m3, ước tính số người mắc bệnh hô hấp là 940 trường hợp, chiếm 1,75% số trường hợp có khả năng nhập viện tại nồng độ đo được. Chạy tương tự với các năm 2012-2017, ta được kết quả như bảng 3.14: RR trung bình RR cao RR thấp 74 Bảng 3.9: Kết quả chạy mô hình xét tác động của ô nhiễm NO2 với bệnh hô hấp Năm Ước tính số trường hợp mắc các bệnh hô hấp khi nồng độ NO2 vượt 40 µg/m3 Tỷ lệ ước tính (%) 2011 940 1,75 2012 826 1,63 2013 937 1,90 2014 1.339 2,71 2015 1.230 2,61 Mối liên hệ giữa bệnh hô hấp và nồng độ NO2 được trình bày chi tiết qua các hình 3.37 – hình 3.41: Hình 3.37: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2011 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (263 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 46 – 57 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 89/357 ngày (khoảng 24% tổng số ngày quan trắc). RR trung bình RR cao RR thấp 75 Hình 3.38: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2012 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (208 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 51 – 60 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 50/333 ngày (chiếm 15% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.39: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2013 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (272 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 53 – 65 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 60/348 ngày (khoảng 17% tổng số ngày quan trắc). RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 76 Hình 3.40: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2014 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (397 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 53 – 63 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm khá cao 85/329 ngày (chiếm 25% tổng số ngày quan trắc). Hình 3.41: Mối liên hệ giữa nồng độ NO2 và số trường hợp mắc bệnh hô hấp năm 2015 Số trường hợp có khả năng mắc bệnh hô hấp cao nhất (404 trường hợp) tập trung ở những ngày có nồng độ 65 – 77 µg/m3. Nguyên nhân là do số ngày trong khoảng nồng độ này chiếm 56/349 ngày (chiếm hơn 16% tổng số ngày quan trắc). RR trung bình RR cao RR thấp RR trung bình RR cao RR thấp 77 3.4. Tổng hợp kết quả chạy thử nghiệm mô hình AirQ+ tại thành phố Hà Nội. Kết quả bệnh tật được tính toán cho các trường hợp nhập viện do bệnh tim mạch và hô hấp. Các kết quả theo các kịch bản khác nhau được tóm tắt trong các bảng từ bảng 3.15 đến bảng 3.17: Bảng 3.10: Tỷ lệ phần trăm ước tính mắc bệnh khi phơi nhiễm ngắn hạn PM2.5; NO2 của người dân thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2017. Đơn vị: phần trăm (%) Năm Tỷ lệ ước tính mắc bệnh trên tổng số bệnh nhân mắc bệnh thực tế PM2.5 Kịch bản 1-AQG PM2.5 Kịch bản 2-QCVN NO2 Hô hấp Tim mạch Hô hấp Tim mạch Hô hấp 2011 10,22 (20,66) 5,00 (0,95 – 8,98) 7,80 (16,09) 3,78 (0,71 – 6,84) 1,75 (1,12 – 2,38) 2012 5,13 (10,65) 2,48 (0,47 – 4,49) 2,90 (6,15) 1,39 (0,26 – 2,53) 1,63 (1,04 – 2,22) 2013 8,58 (17,51) 4,18 (0,79 – 7,53) 6,20 (12,91) 2,99 (0,56 – 5,43) 1,90 (1,22 – 2,59) 2014 7,80 (16,03) 3,78 (0,71 – 6,83) 5,30 (11,18) 2,54 (0,48 – 4,63) 2,71 (1,74 – 3,67) 2015 6,50 (13,43) 3,15 (0,59 – 5,69) 4,08 (8,65) 1,95 (0,36 – 3,57) 2,61 (1,67 – 3,54) 2016 7,00 (14,33) 3,40 (0,64 – 6,14) 4,50 (9,42) 2,16 (0,41 – 3,93) - 2017 6,12 (12,72) 2,95 (0,55 – 5,35) 3,84 (8,19) 1,83 (0,34 – 3,35) - (-): không xác định Bảng 3.11: Số bệnh nhân ước tính mắc bệnh do phơi nhiễm ngắn hạn PM2.5; NO2 trên tổng số người mắc bệnh tại thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2017. Đơn vị: Người Năm Số trường hợp ước tính mắc bệnh khi nồng độ các chất vượt mức giới hạn theo kịch bản đưa ra PM2.5 Kịch bản 1-AQG PM2.5 Kịch bản 2-QCVN NO2 Hô hấp Tim mạch Hô hấp Tim mạch Hô hấp 2011 5.497 (11.113) 630 (120 – 1.131) 4.197 (8.655) 476 (90 – 861) 940 (601 – 1.278) 2012 2.593 (5.385) 357 (67 – 647) 1.465 (3.111) 200 (37 – 365) 826 (528 – 1.122) 2013 4.226 (8.624) 570 (108 – 1.027) 3.055 (6.360) 408 (77 – 740) 937 (599 – 1.275) 2014 3.859 (7.934) 500 (94 – 903) 2.623 (5.532) 336 (63 – 612) 1.339 (859 – 1.815) 2015 3.065 (6.332) 407 (77 – 736) 1.925 (4.077) 252 (47 – 460) 1.230 (789 – 1.670) 2016 3.246 (6.646) 416 (79 – 749) 2.085 (4.367) 264 (50 – 480) - 78 Năm Số trường hợp ước tính mắc bệnh khi nồng độ các chất vượt mức giới hạn theo kịch bản đưa ra PM2.5 Kịch bản 1-AQG PM2.5 Kịch bản 2-QCVN NO2 Hô hấp Tim mạch Hô hấp Tim mạch Hô hấp 2017 2.827 (5.880) 356 (67 – 646) 1.776 (3.786) 221 (41 – 404) - (-): không xác định Bảng 3.12: Ước tính mắc bệnh (tính trên 100.000 dân) khi phơi nhiễm ngắn hạn PM2.5; NO2 của người dân thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 – 2017 Năm Số trường hợp mắc bệnh tính trên 100.000 dân PM2.5 Kịch bản 1-AQG PM2.5 Kịch bản 2-QCVN NO2 Hô hấp Tim mạch Hô hấp Tim mạch Hô hấp 2011 81,09 (163,92) 9,29 (1,76 – 16,68) 61,91 (2,77) 7,03 (1,32 – 12,71) 13,87 (8,87 – 18,85) 2012 37,27 (77,40) 5,13 (0,96 – 9,30) 21,05 (44,71) 2,87 (0,54 – 5,24) 11,87 (7,59 – 16,13) 2013 59,29 (120,98) 8,00 (1,51– 14,40) 42,85 (89,22) 5,72 (1,07 – 10,39) 13,14 (8,40 – 17,88) 2014 53,11 (109,20) 6,88 (1,30 – 12,43) 36,10 (76,14) 4,62 (0,86 – 8,42) 18,43 (11,82 – 24,98) 2015 41,47 (85,68) 5,51 (1,04 – 9,96) 26,05 (55,16) 3,41 (0,64 – 6,22) 16,65 (10,67 – 22,59) 2016 43,14 (88,35) 5,52 (1,04 – 9,96) 27,72 (58,05) 3,51 (0,66 – 6,39) - 2017 36,90 (76,75) 4,65 (0,87 – 8,43) 23,18 (49,42) 2,89 (0,54 – 5,28) - (-): không xác định Tỷ lệ mắc bệnh trong các năm từ 2011 - 2017 trong các kịch bản khác nhau. Với phơi nhiễm PM2.5, cao nhất là năm 2011, 10,22 % số ca nhập viện vì bệnh hô hấp và 5,00% cho bệnh tim mạch khi sử dụng tiêu chuẩn về chất lượng không khí theo hướng dẫn về chất lượng môi trường không khí của WHO; và 7,8% số ca nhập viện vì bệnh hô hấp và 3,78% cho bệnh tim mạch khi sử dụng giá trị giới hạn quy định trong QCVN 05:2013/BTNMT. Với phơi nhiễm NO2, tỷ lệ nhập viện do hô hấp cao nhất là vào năm 2011 là 1,75%. Qua các kết quả đánh giá, so sánh phân tích, có thể nhận xét được rằng nồng độ các chất trong không khí (đặc biệt là PM2.5) càng cao và số ngày phơi nhiễm càng dài thì số lượng bệnh nhân nhập viện do các bệnh về đường hô hấp và tim mạch có xu hướng tăng theo. Điều đáng lưu ý là, ở khoảng nồng độ chất 79 ô nhiễm thấp hơn nhưng khoảng thời gian phơi nhiễm dài thì số liệu ước tính về số bệnh nhân tăng lên đáng kể. Như vậy, mô hình AirQ+ cho thấy xu hướng tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe cộng đồng người dân sống tại thành phố Hà Nội trong giai đoạn thực hiện nghiên cứu từ năm 2011 – 2017 khá rõ ràng về tần suất và mức độ. Kết quả nghiên cứu của đề tài luận văn về sử dụng mô hình AirQ+ đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe, thử nghiệm tại thành phố Hà Nội tương đồng với các kết quả nghiên cứu trên thế giới với cùng vấn đề nghiên cứu. Nghiên cứu của Yarahmadi M (2016) cho thấy, tỷ lệ tử vong do PM2.5 giảm hàng năm từ năm 2013 đến năm 2016 và tỷ lệ tử vong giảm có liên quan đến việc giảm nồng độ PM2.5 tương ứng. Luận văn cũng cho kết quả tương đồng khi xét đến tỷ lệ nhập viện. Một số hạn chế của kết quả nghiên cứu Sau khi ứng dụng mô hình AirQ+ để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe tại thành phố Hà Nội, chúng tôi nhận thấy một số hạn chế sau: - Số liệu thu thập được chưa đầy đủ nên chưa khai thác được toàn bộ các kết quả khi chạy mô hình. - Các vấn đề sức khỏe được xét đến chưa đánh giá được mối liên hệ với các tác nhân khác nhau, đặt trong các bối cảnh khác nhau. - Nhóm đối tượng xét đến chưa chỉ rõ được ảnh hưởng của các chất ô nhiễm tác động đến sức khỏe như thế nào trong quá trình sống mà chỉ phụ thuộc vào thời điểm mắc bệnh. 80 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận văn đã đạt được các kết quả như sau: 1. Đã thu thập tổng hợp, xử lý thống kê số liệu về chất lượng môi trường không khí (qua thông số PM2,5, NO2) và số liệu bệnh nhân mắc bệnh hô hấp, tim mạch. Kết quả cho thấy, nồng độ bụi PM2.5 mặc dù có giảm qua các năm nhưng luôn vượt ngưỡng QCCP. Số ngày vuợt quy chuẩn luôn ở mức cao, đặc biệt là năm 2011 và năm 2013, số ngày vượt quy chuẩn chiếm hơn 50% số ngày quan trắc. Nồng độ NO2 luôn vượt ngưỡng QCCP và có xu hướng tăng qua các năm. Từ số liệu thu thập được tại 2 bệnh viện, ta thấy số lượng bệnh nhân mắc hô hấp và tim mạch thay đổi không đều qua các năm. 2. Đã đề xuất các bước chạy mô hình AirQ+ theo 04 bước. - Tạo dữ liệu - Đánh giá và nhập dữ liệu - Đánh giá tác động của ô nhiễm không khí - số liệu ước tính nhiễm bệnh - Kết quả đầu ra. 3. Đã xây dựng bộ số liệu và chạy thử nghiệm mô hình AirQ+ áp dụng tại thành phố Hà Nội. - Xác định được mối liên hệ giữa chất lượng khí (qua các chỉ số PM2.5; NO2) và số liệu ước tính về số người nhập viện vì bệnh hô hấp, tim mạch do các chỉ số môi trường xem xét về tỷ lệ và số lượng tuyệt đối. - Khi xét phơi nhiễm PM2.5, số người nhập viện do hô hấp và tim mạch diễn ra cao nhất ở những ngày có nồng độ cao trong khoảng 40 – 80 µg/m3 do số ngày quan trắc ở khoảng nồng độ này chiếm tỷ lệ cao nhất trong khoảng nồng độ quan trắc được (từ 13 – 40%) - Khi xét phơi nhiễm NO2, số lượng bệnh nhân nhập viện do hô hấp khi phơi nhiễm với NO2 diễn ra cao nhất ở những ngày có nồng độ từ 46 – 77 81 µg/m3, do số ngày quan trắc ở nồng độ này chiếm tỷ lệ cao nhất trong khoảng nồng độ quan trắc được (15 – 25%). Kiến nghị Mặc dù mô hình AirQ+ được WHO đưa ra để đánh giá tác động của chất lượng môi trường không khí đến sức khỏe, tuy nhiên các nghiên cứu áp dụng mô hình này còn khá mới mẻ, đặc biệt là tại Việt Nam. Từ những khó khăn gặp phải khi thu thập số liệu đầu vào cho mô hình, tôi có một số kiến nghị như sau: 1. Cần có thêm nhiều trạm quan trắc để đánh giá chất lượng môi trường một cách toàn diện hơn. 2. Các số liệu về cơ cấu nhóm tuổi, y tế cần công khai để phục vụ các nghiên cứu về cộng đồng. 3. Cần có nhiều nghiên cứu dịch tễ về nguy cơ tương đối (RR) phù hợp với điều kiện của Việt Nam để tăng độ tin cậy khi chạy mô hình. 4. Cần có những nghiên cứu sâu hơn để đánh giá tổng thể về mối liên hệ giữa chất lượng môi trường và sức khỏe con người, đặc biệt là đánh giá được chính xác tác động của từng thông số đến sức khỏe của cộng đồng dân cư sống trong khu vực bị ô nhiễm ở từng nhóm tuổi. 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Environmental Performance Index, Yale University, 2018 2. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2013), Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2013 – Môi trường không khí. 3. Tran Thi Loan (2018), More than 60 000 deaths in Viet Nam each year linked to air pollution, WHO Representative Office Viet Nam. < nam/en/> 4. Air Quality Guiderlines Global update 2005: Particulate matter, ozone, nitrogen dioxide and sulfur dioxide, WHO Regional Ofce for Europe 5. Exposure to ambient air pollution from particulate matter for 2016 (2018), World Health Organization 6. State of global air: A special report on global exposure to air pollution and its disease burden (2018), The Health Effects Institute. 7. Kumar, et al., (2018) A review of factors impacting exposure to PM2.5, ultrafine particles and black carbon in Asian transport microenvironments, Atmospheric Environment, Volume 187, August 2018, Pages 301-316 8. Jose Goldemberg, et al., (2018), Household air pollution, health, and climate change: cleaning the air, Environ. Res. Lett. 13 (2018) 030201. 9. Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2016 – Chuyên đề: Môi trường đô thị (2016), Bộ Tài nguyên Môi trường 10. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2015), Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia giai đoạn 2011 – 2015. 11. The Cost of Air Pollution: Strengthening the Economic Case for Action (2016), The World Bank and Institute for Health Metrics and Evaluation 12. Burden of disease from the joint effects of household and ambient Air pollution for 2016 (2018), World Health Organization. 13. Outdoor air pollution and the lungs (2015), European Lung Foundation. 83 14. Sumi Mehta, et al., (2011), Ambient particulate air pollution and acute lower respiratory infections: a systematic review and implications for estimating the global burden of disease, US National Library of Medicine National Institutes of Health 15. World Health Organization. 16. Bang KM (2015), Chronic obstructive pulmonary disease in nonsmokers by occupation and exposure: a brief review. Curr Opin Pulm Med; 21:149–154 17. Zhou Y, Li X, et al. (2014), Lung function and incidence of chronic obstructive pulmonary disease after improved cooking fuels and kitchen ventilation: a 9-year prospective cohort study, PLoS Med; 11:e100162 18. Every breath we take: the lifelong impact of air pollution. Report of a working party (2016), Royal College of Physicians. 19. Ozlem Kar Kurt, Jingjing Zhang, and Kent E. Pinkerton (2017), Pulmonary Health Effects of Air Pollution, HHS Public Acces. 20. Nicholas Rees (2017) Danger in the air: How air pollution can affect brain development in young children, United Nations Children’s Fund (UNICEF) 21. Tổ chức Y tế Thế Giới WHO, Dịch tễ học cơ bản (2006). 22. Bộ Y tế và Nhóm Đối tác y tế (2015), Báo cáo chung tổng quan ngành y tế (JAHR): Tăng cường y tế cơ sở hướng tới bao phủ chăm sóc sức khỏe toàn dân. 23. Hung N.T, Matthias Ketzel, Steen Solvang Jensen & Nguyen Thi Kim Oanh (2010); Air pollution modeling at road sides using the operational street pollution model-a case study in Hanoi, Vietnam; Journal of the Air & Waste Management Association, Volume 60 November 2010. 24. Le T.G, et al., (2012), Effects of short-term exposure to air pollution on hospital admissions of young children for acute lower respiratory infections in Ho Chi Minh City, Vietnam. Res Rep Health Eff Inst, 2012 Jun(169): p. 5-72; discussion 73-83. 84 25. Nguyen Thi Trang Nhung, et al., (2018), Acute effects of ambient air pollution on lower respiratory infections in Hanoi children: An eight-year time series study, Environment International 110 (2018), 139-148. 26. Nguyễn Thế Đức Hạnh (2017), Luận văn thạc sĩ Nghiên cứu ảnh hưởng của hiện tượng nghịch nhiệt đến chất lượng môi trường không khí và sức khỏe cộng đồng tại thành phố Hà Nội giai đoạn 2011 - 2015. 27. Bid Ref 2016/EU/PCR/BON/EER-AirQ+/0001: Maintenance of the air quality health impact assessment software tool AirQ+ (2016), World Health Organization. 28. Pierpaolo Mudu, Christian Gapp and Maria Dunbar (2018), AirQ+ 1.2 example of calculations, The WHO Regional Office for Europe. 29. Pierpaolo Mudu (2016), Assessment of Air Pollution Impacts on Human Health Using AirQ+, European Centre for Environment and Health. 30. Bart Ostro (2004), Outdoor air pollution: assessing the environmental burden of disease at national and local levels, Environmental Burden of Disease Series, No 5, World Health Organization 31. Amrit Kumar and Rajeev Kurma Mishra (2017), Air Pollution Health Risk Based on AirQ+ Software Tool, International journal of applied research and technology. 32. Goudarzi G, Geravandi S, Mohammadi MJ, Vosoughi M, Angali KA, Zallaghi E, et al, Total number of deaths and respiratory mortality attributed to particulate matter (PM10) in Ahvaz, Iran during 2009, Int J Env Health Eng 2015;4:33. 33. Mohammad Javad Mohammadi, et al, (2012), Estimation of Health Effects Attributed to NO2 Exposure From The Use of AirQ Model in Ahvaz, Apadana Journal of Clinical Research 2013; 1:5-12. 34. Yusef Omidi, et al, (2016), Health impact assessment of short-term exposure to NO2 in Kermanshah, Iran using AirQ model, Environmental Health Engineering and Management Journal, 3(2), 91–97. 85 35. Hadei M, et al, (2017), Estimation of Gender-Specific Lung Cancer Deaths due to Exposure to PM2.5 in 10 Cities of Iran During 2013 - 2016: A Modeling Approach, Int J Cancer Manag. 2017;10(8):e10235. 36. Philip K. Hopke, et al, (2018), Spatial and Temporal Trends of Short-Term Health Impacts of PM2.5 in Iranian Cities; a Modelling Approach (2013–2016), Aerosol and Air Quality Research, 18: 497–504, 2018 37. Yarahmadi M, et al, (2018), Mortality assessment attributed to long-term exposure to fine particles in ambient air of the megacity of Tehran, Iran, Environmental Science and Pollution Research Journal. 38. Khaniabadi, et al., (2017), Air Pollution Health Impact Assessment on Total, Cardiovascular, and Respiratory Mortality in Khorramabad, Iran (The AirQ Approach), Process Safety and Environment Protection. 39. Gerardo Sanchez Martinez, et al., (2018), Health Impacts and Economic Costs of Air Pollution in the Metropolitan Area of Skopje, Int. J. Environ. Res. Public Health 2018, 15,626 40. Tạ Thị Thảo (2010), Giáo trình thống kê trong hóa phân tích; Đại học Hà Nội, Trường Đại học Khoa học tự nhiên 41. Cục thống kê thành phố Hà Nội (2017), Niên giám thống kê thành phố Hà Nội, Nhà xuất bản thống kê. 42. Thi Thuy Trinh, Thi Tham Trinh, Thi Trinh Le, The Duc Hanh Nguyen, Binh Minh Tu (2018), Temperature inversion and air pollution relationship, and its effects on human health in Hanoi City, Vietnam, Environmental Geochemistry and Health.