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

Hóa học – Sinh học – Môi trường

NGHIÊN CỨU Ô NHIỄM CÁC NGUYÊN TỐ HÓA HỌC TRONG
KHÔNG KHÍ TẠI HÀ NỘI DÙNG CHỈ THỊ SINH HỌC RÊU VÀ
PHÂN TÍCH BẰNG CHÙM PROTON TỪ MÁY GIA TỐC
Lê Hồng Khiêm1,2*, Nguyễn Hữu Quyết3, Nguyễn An Sơn4,
Lê Đại Nam1, Nguyễn Thị Thúy Hằng1, Khuất Thị Hồng1
Tóm tắt: Báo cáo trình bày kết quả bước đầu áp dụng phương pháp chỉ thị sinh
học rêu để nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí của Hà Nội.
Hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học bao gồm Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr,
Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba và Pb trong các mẫu rêu Barbula Indica
được thu thập tại 12 địa điểm khác nhau đã được phân tích bằng phương pháp
PIXE (Proton Induced X-ray Emission) tại Nhật Bản. Phương pháp phân tích thống
kê đa biến đã được áp dụng để tìm ra những nguồn ô nhiễm khả dĩ của các nguyên
tố. Kết quả nghiên cứu cho thấy, phương pháp chỉ thị sinh học rêu để quan trắc chất
lượng không khí là phương pháp rẻ tiền và phù hợp với Việt Nam.
Từ khóa: Ô nhiễm không khí; Các nguyên tố hóa học; Chỉ thị sinh học; Phân tích PIXE.

1. MỞ ĐẦU
Hiện nay, cùng với nhịp độ phát triển nhanh của kinh tế, môi trường không khí tại Hà
Nội đang bị ô nhiễm nghiêm trọng bởi nhiều nguyên nhân khác nhau. Việc theo dõi chất
lượng không khí tại Hà Nội đang là nhu cầu cấp thiết, cần được tiến hành thường xuyên và
liên tục. Theo dõi chất lượng không khí bằng trạm quan trắc tự động là phương pháp trực
tiếp nhất. Ưu điểm của phương pháp này là có thể theo dõi thường xuyên chất lượng
không khí ở chế độ thời gian thực. Tuy nhiên, phương pháp này có một số nhược điểm:
- Giá của các trạm quan trắc rất đắt và cần một lượng kinh phí khá lớn để duy trì hoạt
động của trạm;
- Cần có những cán bộ kỹ thuật am hiểu để bảo trì và hiệu chuẩn lại,…
- Chỉ lắp đặt được ở những nơi có nguồn điện;
- Chủ yếu quan trắc ô nhiễm các khí độc như SOx, NOx, COx,..).
Những lý do kể trên làm cho việc triển khai phương pháp này còn ở mức khiêm tốn và

khó triển khai trên diện rộng.
Để theo dõi mức độ ô nhiễm các nguyên tố hóa học trong không khí, có thể dùng các
máy bơm hút khí vào các phin lọc. Hàm lượng của các nguyên tố hóa học trong phin lọc
sau hút khí được xác định bằng các phương pháp phân tích. Phương pháp này cũng có
những nhược điểm: không thể quan trắc trên một khu vực rộng tại cùng một thời điểm do
không thể đặt các máy bơm ở nhiều điểm. Hơn nữa, thời gian hút mẫu cũng không thể kéo
dài nên các kết quả phân tích có được chỉ phản ánh mức độ ô nhiễm trong một khoảng thời
gian ngắn tại khu vực hút khí.
Nghiên cứu ô nhiễm không khí dùng các loại chỉ thị sinh học có thể bổ sung cho 2
phương pháp trên đã và đang được áp dụng ở nhiều nước trên thế giới và bước đầu đã
được triển khai ở Việt Nam [15]. Kết quả nghiên cứu cho thấy, hàm lượng của các
nguyên tố hóa học trong rêu phản ánh hàm lượng của chúng trong không khí. Cây rêu
được chọn làm chỉ thị ô nhiễm không khí vì những lý do sau:
- Rêu là thực vật bậc thấp, không có biểu bì và bộ rễ rêu là rễ giả nên chất dinh dưỡng
cho sự phát triển của nó chủ yếu được hấp thụ từ không khí;
- Hệ số hấp thụ kim loại nặng của rêu rất lớn do nó không có biểu bì và diện tích bề

348

L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

mặt tính cho một đơn vị khối lượng là rất lớn so với các loại thực vật khác;
- Rêu hiện diện ở khắp nơi nên việc lấy mẫu rất dễ. Việc bảo quản và phân tích các
mẫu rêu cũng đơn giản;
- Khả năng chịu được ô nhiễm của cây rêu là rất cao. Do vậy, rêu có thể phát triển ngay
cả ở những khu vực có môi trường bị ô nhiễm nặng.
Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ trình bày một số kết quả ban đầu về ứng dụng chỉ thị

sinh học rêu kết hợp với kỹ thuật phân tích hạt nhân để nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố
hóa học trong không khí tại Hà Nội.
2. PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM
2.1. Khu vực nghiên cứu và lấy mẫu rêu
Loại rêu dùng trong nghiên cứu cuả chúng tôi thuộc loại Barbula Indica. Đây là loại
rêu mọc phổ biến ở nước ta. Các mẫu rêu đã được thu thập tại 12 vị trí khác nhau trên địa
bàn Hà Nội trong tháng 7 năm 2018. Vị trí lấy các mẫu rêu được đánh dấu trên hình 1 và
tọa độ của các điểm lấy mẫu được liệt kê trong bảng 1.
Bảng 1. Vị trí lấy mẫu rêu và tọa độ của các điểm lấy mẫu.
Mẫu
Vị trí
Vĩ độ
Kinh độ
Mẫu
Vị trí
Vĩ độ
Kinh độ
HN01 Thường Tín 20,8717 105,8636 HN07
Thị trấn
21,0884 105,6452
Phùng
HN02
Bắc Thăng
21,1752 105,7312 HN08
Bát Tràng
20,9806 105,9135
Long
HN03
Hòa Lạc
21,0129 105,5263 HN09 Chương Mỹ 20,8565 105,5918

HN04
Hà Đông
20,9475 105,7484 HN10
Quốc Tử
21,0274 105,8353
Giám
HN05
Đức Giang
21,0637 105,9079 HN11 TX Sơn Tây 21,0905 105,5039
HN06
Sóc Sơn
21,2588 105,8419 HN12
Văn Điển
20,9478 105,8414
Việc lấy mẫu được tuân thủ theo quy trình chuẩn do “Chương trình hợp tác quốc tế về
ảnh hưởng của ô nhiễm không khí đến thảm thực vật tự nhiên và cây trồng” (ICP
Vegetation) quy định [6].

Hình 1. Các vị trí lấy rêu tại Hà Nội.

Hình 2. Một phổ PIXE điển hình của mẫu rêu.

2.2. Phân tích hàm lượng dùng chùm proton từ máy gia tốc (phương pháp PIXE)
Hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học bao gồm Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn,
Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba và Pb được phân tích bằng phương pháp PIXE
(Proton Induced X-ray Emission). Phương pháp PIXE sử dụng chùm proton năng lượng

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020

349

Hóa học – Sinh học – Môi trường

thấp để làm bật electron của lớp vỏ nguyên tử phía trong. Electron ở các lớp ngoài sẽ nhảy
vào chiếm chỗ. Năng lượng chuyển dời được phát ra dưới dạng tia-X. Các tia-X phát ra là
đặc trưng cho từng nguyên tố. Ghi nhận phổ tia-X phát ra sẽ xác định được nguyên tố có
trong mẫu và cường độ của đỉnh tia-X đặc trưng trong phổ năng lượng cho phép xác định
hàm lượng của nguyên tố. Phân tích PIXE là phương pháp phân tích đa nguyên tố và
không phá hủy mẫu nên được áp dụng để phân tích nhiều loại mẫu trong đó có các mẫu
môi trường.
Chúng tôi đã sử dụng chùm proton được gia tốc trên máy gia tốc Cyclotron của Đại học
Iwate, Nhật Bản. Việc chuẩn bị mẫu để phân tích được thực hiện theo các quy trình chuẩn
đã và đang được các nhóm nghiên cứu tại Nhật Bản áp dụng [7]. Đầu tiên, các mẫu rêu
được rửa bằng nước cất hai lần và sấy khô ở 105oC trong bốn giờ. Sau khi sấy, rêu được
nghiền bằng cối mã não thành bột mịn. Dung dịch của nguyên tố Indium hàm lượng 1000
ppm được đưa thêm vào mẫu để dùng làm chuẩn nội. Khoảng 30 mg mẫu được dùng để
chế tạo mẫu phân tích theo kỹ thuật tro hóa bằng phương pháp hóa học. Khoảng vài µg bột
rêu được quết lên đế prolene dày 4 µm bằng dung dịch kết dính collodion pha loãng.
Riêng với hai nguyên tố halozen Cl và Br, hàm lượng của chúng có thể bị suy giảm trong
quá trình tro hóa nên chúng tôi đã sử dụng các mẫu không tro hóa để phân tích hàm lượng
của hai nguyên tố này.
Hệ phân tích PIXE mà chúng tôi sử dụng để phân tích các mẫu rêu đã được mô tả chi
tiết trong tài liệu tham khảo [8]. Chùm proton kích thích mẫu được gia tốc từ máy gia tốc
cyclotron có năng lượng 2,95 MeV với cường độ dòng là 100 nA. Để đo tia-X phát ra
trong các chuyển dời nguyên tử, chúng tôi sử dụng đồng thời hai detector Si(Li). Hai loại
phin lọc khác nhau được dùng để đặt trước các detector nhằm tăng độ nhạy của phép phân
tích. Phin lọc thứ nhất được làm từ vật liệu Mylar với độ dày 500 µm. Phin lọc thứ hai
được thiết kế đặc biệt chỉ được dùng để phân tích các mẫu có nhiều nguyên tố sắt. Lý do
sử dụng phin lọc đặc biệt này là do nếu trong mẫu có chứa nhiều nguyên tố sắt thì cường

độ của đỉnh Kα của sắt sẽ rất mạnh. Điều này làm xuất hiện các đỉnh trùng phùng tổng
trong phổ tia-X và do đó làm giảm độ nhạy và độ chính xác khi phân tích các nguyên tố
khác, đặc biệt là hai nguyên tố Hg và Pb mà chúng tôi rất quan tâm. Thời gian chiếu và ghi
nhận mỗi phổ tia-X khoảng 5 phút. Phần mềm SAPIX được dùng để phân tích các phổ
PIXE [9]. Hàm lượng của hầu hết các nguyên tố đều được tính từ diện tích của các đỉnh
Kα. Riêng với hai nguyên tố Hg và Pb, diện tích đỉnh Lα được dùng để tính hàm lượng.
Diện tích của các đỉnh chập được tách bằng phương pháp giải chập toán học [9]. Một phổ
PIXE điển hình của mẫu rêu mà chúng tôi đã đo được đưa ra trong hình 2.
2.3. Phân tích số liệu
Các phương pháp phân tích thống kê đã được áp dụng để phân tích bộ số liệu thu được.
Các phương pháp này bao gồm: phân tích thống kê mô tả trong đó các tham số chính được
xác định bao gồm: trung bình, độ lệch chuẩn, các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, hệ số biến
thiên, các hệ số skewness và kurtosis. Ngoài ra, để kiểm tra tính chuẩn của phân bố hàm
lượng của các nguyên tố, chúng tôi cũng sử dụng phương pháp kiểm tra thống kê ShapiroWilk. Hệ số biến thiên CV được tính bằng công thức:
(1)
Để sơ bộ đánh giá mức độ ô nhiễm của các nguyên tố trong không khí tại Hà Nội,
chúng tôi đã tính hệ số ô nhiễm CF cho từng nguyên tố theo công thức [10, 11]:
CFi = Ci / BGi
(2)
Trong đó, các đại lượng Ci và BGi tương ứng là hàm lượng trung bình và hàm lượng

350

L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

nền của nguyên tố i trong vùng khảo sát. Nguồn ô nhiễm khả dĩ của các nguyên tố khác
nhau trong không khí ở Hà Nội được đoán nhận nhờ áp dụng phương pháp phân tích thống

kê đa biến, cụ thể là phương pháp thành phần chính (PCA).
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Bảng 2 đưa ra kết quả phân tích thống kê mô tả hàm lượng của 22 nguyên tố hóa học
(Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Zr, Rb, Sr, Ba và Pb) phân
tích bằng phương pháp PIXE trong 12 mẫu rêu đã thu thập. Hàm lượng của các nguyên tố
được tính bằng đơn vị (mg/kg). Các đại lượng liên quan đến phân tích thống kê mô tả
được đưa ra trong bảng 2 bao gồm: trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn
nhất, hệ số biến thiên, các tham số skewness và kurtosis. Silic, Ca, K, Al, Fe và Mg là các
nguyên tố có trong vỏ trái đất với độ phổ biến cao nhất. Điều này cho thấy mật độ bụi đất
trong không khí của Hà Nội rất cao và là một trong những nguồn ô nhiễm đáng kể trong
không khí ở Hà Nội. Hàm lượng của các nguyên tố Al, Si, P, S, Cl, Ti, Cr, Fe, Ni, Rb và
Sr trong các mẫu rêu được xem là tuân theo phân bố chuẩn vì hệ số skewness nằm trong
khoảng từ -0,8 đến 0,8 và Kurtosis nằm trong khoảng từ -3,0 đến 3,0 trong khi hàm lượng
của Mg, K, Ca, Mn, Cu, Zn, As, Br, Zr, Ba và Pb không tuân theo phân bố chuẩn. Kết luận
này cũng đã được chúng tôi kiểm tra lại bằng phương pháp Shapiro-Wilk. Việc hàm lượng
của một nguyên tố nào đó trong các mẫu rêu tuân theo phân bố chuẩn có thể là do nó được
phát thải từ cùng một nguồn ô nhiễm. Các nguyên tố Si, Ni, Zn, As, Br, Rb, Sr và Pb có hệ
số biến thiên hàm lượng khá cao (>75%) cho thấy nguồn phát thải các nguyên tố này vào
không khí là rất phức tạp.
Bảng 2. Bảng thống kê mô tả hàm lượng các nguyên tố hóa học trong các mẫu rêu.
Nguyên tố Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất CV (%) Skewness Kurtosis
Mg
3866,66
2133,40
929,69 9162,65 55,17
1,15
2,94
Al
10591,19
7411,29

754,78 24281,62 69,97
0,38
-0,70
Si
39595,76
34805,41
2568,21 97948,32 87,90
0,58
-1,42
P
1100,14
538,81
100,49 1813,89 48,97
-0,395
-0,686
S
3238,92
1770,99
817,16 6427,72 54,67
0,60
-0,49
Cl
1711,59
1186,88
195,96 4003,28 69,34
0,74
-0,43
K
14401,56
9955,27

1809,56 36463,64 69,12
1,22
1,23
Ca
18228,06
6994,96
9773,29 38295,12 38,37
2,32
7,04
Ti
691,60
321,30
195,43 1309,79 46,45
0,32
0,06
Cr
26,73
13,14
4,23
51,03
49,15
-0,05
-0,109
Mn
170,95
86,63
95,42
370,54 50,67
1,4
1,23

Fe
6025,
2842,49
1622,90 11057,07 47,17
0,10
-0,64
Ni
4,42
2,52
0,12
8,79
175,19
-0,64
-0,33
Cu
27,20
14,57
14,17
66,42
53,5
1,97
4,51
Zn
397,53
397,03
114,59 1576,38 99,87
2,74
8,33
As
16,11

21,62
0,96
79,25 134,20
2,59
7,54
Br
36,11
57,66
4,45
207,38 159,67
2,78
8,30
Zr
287,10
479,86
4,65
1660,41 59,83
2,92
9,03
Rb
151,17
118,23
14,34
379,29 78,21
0,36
-0,80
Sr
231,19
188,66
53,36

610,06 81,60
0,99
-0,42
Ba
1545,55
1363,54
187,60 4930,06 113,35
1,65
3,30
Pb
231,55
298,84
22,05 1047,41 129,05
2,11
4,93
Kết quả tính hệ số ô nhiễm CF dùng công thức (2) cho từng nguyên tố được liệt kê
trong bảng 3. Rất tiếc do không có số liệu về hàm lượng nền của các nguyên tố trong
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020

351


Hóa học – Sinh học – Môi trường

không khí ở Hà Nội nên chúng tôi đã ước lượng đại lượng BG i bằng cách lấy trung bình
của 3 giá trị hàm lượng nhỏ nhất của nguyên tố tương ứng có trong các mẫu đã khảo sát.
Giá trị của CF được dùng để phân loại mức độ ô nhiễm theo các như sau:
- CF≤1: Không ô nhiễm (C1);
- 1 - 2

- 3,5- 8- CF>27: Vô cùng ô nhiễm.
Kết quả liệt kê trong bảng 3 cho thấy mức độ ô nhiễm Zr (CF=35,01) trong không khí
Hà Nội là cực kỳ nghiêm trọng và ô nhiễm Ni (CF=12,63) trong không khí của Hà Nội
cũng ở mức rất cao.
Bảng 3. Hệ số ô nhiễm (CF) của các nguyên tố trong không khí ở Hà Nội.
Nguyên tố
Mg Al
Si P
S
Cl
K
Ca
Ti
Cr
Mn
CF
2,7 5,9 6,9 2,9 2,7
3,3
3,15
1,5
2,4
2,9 1,7
Mức ô nhiễm C3
C4 C4 C3 C3
C3
C3
C2
C3

C3 C2
Nguyên tố
Fe
Ni Cu Zn As
Br
Zr
Rb
Sr
Ba Pb
CF
2,4 12,6 1,7 2,9 7,5 65,0 35,0
6,8
3,7
4,7 6,7
Mức ô nhiễm C3
C4 C2 C3 C4
C4
C5
C4
C4
C4 C4
Để tìm ra nguồn ô nhiễm khả dĩ của các nguyên tố khác nhau trong không khí ở Hà
Nội, chúng tôi đã áp dụng phương pháp phân tích nhân tố bằng phương pháp thành phần
chính (PCA) dùng phần mềm SPSS. Chỉ 11 nguyên tố kim loại nặng quan tâm được đưa
vào phân tích PCA. Sau khi áp dụng phép quay Varimax và chỉ chọn các nhân tố có trị
riêng lớn hơn 0,9, chúng tôi lọc được 5 thành phần chính cho phép giải thích được hơn
94% biến thiên của bộ số liệu thực nghiệm. Kết quả phân tích PCA được liệt kê trong bảng
4 và được giải thích ở phần tiếp theo.
Bảng 4. Kết quả phân tích bằng phương pháp thành phần chính.
Thành phần chính (PC)

Nguyên tố
PC1
PC 2
PC3
PC4
PC5
Ti
0,025
0,035
-0,048
0,149
0,965
Fe
0,034
-0,155
-0,183
0,156
0,908
Ni
0,284
-0,059
0,103
0,241
0,867
Cu
-0,244
0,148
0,284
-0,272
0,801

Zn
-0,230
0,312
-0,324
0,025
0,816
As
0,241
-0,103
0,079
0,020
0,952
Br
0,127
-0,049
-0,026
0,053
0,985
Sr
0,399
0,302
0,216
0,146
0,790
Zr
0,023
-0,022
-0,075
-0,052
0,951

Ba
0,138
0,131
-0,021
-0,000
0,970
Pb
0,074
-0,020
0,277
0,035
0,953
Eigene value
3,465
2,851
1,916
1,173
0,965
Variability (%)
31,496
25,921
17,422
10,666
8,776
Cumulative (%)
31,496
57,417
74,839
85,505
94,281

Thành phần chính thứ nhất (PC1) đóng vai trò quan trọng nhất. Thành phần này giải
thích được 31,496% biến thiên tổng của bộ số liệu trong đó Br, Sr và Zr là những nguyên

352

L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

tố đóng góp chính với các hệ số tải nhân tố tương ứng là 0,985, 0,790 và 0,951. Các điểm
lấy mẫu đóng góp nhiều nhất cho PC1 nằm ở huyện Đông Anh, nơi có khu công nghiệp
lớn Thăng Long. Vì vậy, có thể xem nguồn gốc của PC1 có liên quan đến các ngành sản
xuất công nghiệp khác nhau.
Thành phần chính thứ hai (PC2) giải thích được 25,921% biến thiên tổng của bộ số
liệu. Hai nguyên tố As và Pb đóng góp chính vào PC2 với các hệ số tải nhân tố tương ứng
là 0,952 và 0,953. Việc đốt các nhiên liệu hóa thạch (than) có thể là nguồn phát As và Pb
bởi vì các điểm lấy mẫu có đóng góp lớn nhất vào PC2 nằm ngay trong làng cổ Bát Tràng,
nơi chuyên sản xuất đồ gốm. Các nghệ nhân tại làng nghề Bát Tràng sử dụng than làm
nhiên liệu chính để nung đất. Hàm lượng của As (79,2 µg/kg) và Pb (1047,41 µg/kg) tại
điểm lấy mẫu này là cao nhất so với tất cả các điểm lấy mẫu còn lại. Ngoài ra, As cũng có
thể có nguồn gốc từ việc sử dụng thuốc bảo vệ thực vật [12]. Xung quanh khu vực Bát
Tràng có rất nhiều ruộng rau và hoa quả được người dân địa phương trồng và thuốc bảo vệ
thực vật thường xuyên được dùng.
Thành phần chính thứ ba (PC3) giải thích được 17,422% biến thiên tổng của bộ số liệu
trong đó Ti và Fe là những nguyên tố đóng góp chính với các hệ số tải nhân tố tương ứng
là 0,965 và 0,908. Titan và Fe có nguồn gốc cả tự nhiên lẫn nhân tạo. Sắt và Ti có mặt
trong nhiều loại khoáng khác nhau. Độ phổ biến của các nguyên tố Fe và Ti trong vỏ trái
đất đứng thứ tư và thứ chín. Mặt khác, các nguyên tố này cũng được sử dụng trong nhiều
ngành sản xuất công nghiệp. Chẳng hạn như Ti thường được dùng làm chất màu trong

công nghiệp nhuộm, làm phụ gia trong các phản ứng hóa học [13]. Bụi Fe thường được
phát ra do hoạt động của các ngành công nghiệp liên quan đến sắt thép, trong quá trình đốt
than hoặc thậm chí được thải từ các phương tiện giao thông [14].
Thành phần chính thứ tư (PC4) giải thích được 10,666% biến thiên tổng của bộ số liệu
trong đó, Zn và Ba là những nguyên tố đóng góp chính với các hệ số tải nhân tố tương ứng
là 0,816 và 0,970. Sự hiện diện của các nguyên tố này chủ yếu liên quan đến hoạt động
của con người. Kẽm là nguyên tố được thải ra rất nhiều do quá trình ăn mòn lốp xe cơ
giới. Hơn nữa, Zn cũng là phụ gia chính của dầu bôi trơn dùng trong các loại động cơ xe
[14, 15]. Nguyên tố Ba thường được dùng nhiều để sản xuất kính, sản phẩm gốm, pháo
hoa,… Ngoài ra, Ba cũng được dùng nhiều trong ngành công nghiệp ô tô, chẳng hạn như
để sản xuất lốp cao xu, dầu bôi trơn động cơ và tổng hợp nhiên liệu cho ô tô, xe máy,...
[16]. Các điểm lấy mẫu đóng góp nhiều nhất vào PC4 nằm trong nội thành Hà Nội, nơi có
mật độ ô tô và xe máy cao nhất. Tại những điểm lấy mẫu này, hàm lượng của các nguyên
tố Zn (1576,38 µg/kg) và Ba (4930,06 µg/kg) cũng là cao nhất. Vì vậy, có thể xem giao
thông là nguồn gốc chính thải ra các nguyên tố có trong thành phần chính PC4.
Thành phần chính thứ năm (PC5) giải thích được 8,776% biến thiên tổng của bộ số
liệu. Các nguyên tố Ni và Cu đóng góp chính vào thành phần này với các hệ số tải nhân tố
tương ứng là 0,867 và 0,801. Hàm lượng của Ni biến thiên trong khoảng một khoảng rất
rộng, từ 0,12 µg/kg đến 8,79 µg/kg với trung bình là 4,42 µg/kg. Niken có thể được thải ra
trong quá trình đốt than và luyện kim [16]. Nguồn thải của Cu có thể là từ công nghiệp
luyện kim, từ việc đốt than. Bụi đất từ đường giao thông cũng là một nguồn phát khả dĩ
của nguyên tố Cu vào không khí [14]. Các điểm lấy mẫu có đóng góp nhiều nhất vào PC5
nằm sát ngay quốc lộ 1. Mật độ xe cơ giới trên quốc lộ này rất cao nên ngoài nguồn gốc do
khí thải từ các xe cơ giới, còn do bụi đường. Vì vậy, chúng tôi cho rằng PC5 có thể liên
quan đến nhiều đến yếu tố giao thông.
4. KẾT LUẬN
Kết quả nghiên cứu ô nhiễm các nguyên tố kim loại nặng trong không khí tại Hà Nội
bằng chỉ thị sinh học rêu barbula Indica đã được trình bày trong báo cáo này. Hàm lượng
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020

353


Hóa học – Sinh học – Môi trường

của 22 nguyên tố hóa học trong các mẫu rêu Barbula Indica thu thập tại 12 điểm lấy mẫu
thuộc địa bàn thành phố Hà Nội đã được xác định bằng phương pháp phân tích PIXE tại
Trung tâm gia tốc Cyclotron thuộc Đại học Iwate (Nhật Bản). Từ hàm lượng của các
nguyên tố, chúng tôi đã xác định được hệ số ô nhiễm cho 22 nguyên tố và đánh giá sơ bộ
được mức độ ô nhiễm nguyên tố đó trong không khí ở Hà Nội. Kết quả cho thấy, không
khí tại Hà Nội bị ô nhiễm rất nặng bởi Zr và tương đối nghiêm trọng bởi Ni. Phân tích
nhân tố bằng phương pháp thành phần chính đã được áp dụng cho 11 nguyên tố để xác
định các nguồn ô nhiễm khả dĩ. Chúng tôi đã xác định được 5 thành phần chính giải thích
được hơn 94% biến thiên của bộ số liệu. Việc phân tích thành phần chính đã cho phép
chúng tôi đoán nhận nguồn gây ô nhiễm của 11 nguyên tố kim loại nặng trong không khí
của thành phố Hà Nội.
Lời cảm ơn: Nhóm tác giả cảm ơn sự tài trợ về kinh phí của Bộ Khoa học và Công nghệ với đề
tài hợp tác quốc tế theo nghị định thư mã số NĐT.25.RU/17, sự hỗ trợ một phần của Viện Hàn lâm
Khoa học và Công nghệ Việt Nam với đề tài mã số NCVCC 05.02/20-20, và của Trung tâm Vật lý
Quốc tế, Viện Vật lý với đề tài mã số ICP.2020.11.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. H.Harmens, G.Mills, F.Hayes, D.A.Norris, K.Sharps, “Twenty eight years of ICP
vegetation: an overview of its activities”. Ann. Bot. 5 (2015), pp. 31–43.
[2]. V.H.Nguyen, M.V.Frontasyeva, T.T.M.Trinh, D.Gilbert, N.Bernard, “Atmospheric
heavy metal deposition in northern Vietnam: Ha Noi and Thainguyen case study
using the moss biomonitoring technique”. INAA and AAS. Environ. Sci. Pollut. Res.
17 (2010), pp. 1045–1052.
[3]. T.T.Doan Phan, T.T.M.Trinh, L.H.Khiem, M.V.Frontasyeva, N.H.Quyet, “Study of
air pollution in Central and Southern Vietnam using moss technique and neutron

activation analysis”. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences 55 (2019), pp.
247-253.
[4]. L.H.Khiem, K.Sera, T.Hosokawa, N.H.Quyet, M.V.Frontasyeva, T.T.M.Trinh,
N.T.B.My, N.T.Nghia, T.D.Trung, L.D.Nam, K.T.Hong, N.N.Mai, D.V.Thang,
N.A.Son, T.T.Thanh, D.P.T.Tien, “Assessment of atmospheric deposition of metals
in Ha Noi using the moss bio-monitoring technique and proton induced X-ray
emission”. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry 324 (2020), pp. 43-54.
[5]. Le Hong Khiem, Koichiro Sera, Takako Hosokawa, Le Dai Nam, Nguyen Huu
Quyet, Marina Frontasyeva, Trinh Thi Thu My, Nguyen Thi Bao My, Inga
Zinicovscaia, Nguyen The Nghia, Trinh Dinh Trung, Khuat Thi Hong, Nguyen Ngoc
Mai, Duong Van Thang, Nguyen An Son, Tran Thien Thanh, Sonexay Xayheungsy,
“Active moss biomonitoring technique for atmospheric elemental contamination in
Hanoi using proton induced X-ray emission”. Journal of Radioanalytical and
Nuclear Chemistry 324 (2020), pp. 515-525.
[6]. ICP Vegetation, Monitoring manual. “Heavy metals, nitrogen and POPs in
European mosses: 2015 survey”. publications/
documents/Mossmoni-toring MANUAL-2015-17.07.14.pdf
[7]. K.Sera, S.Futatsugawa, “Personal Computer Aided Data Handling and Analysis for
PIXE”. Nucl. Instr. and Meth. in Phys. Res. B 109/110 (1996), pp. 99-104.
[8]. J.Itoh, S.Futatsugawa, Y.Saitoh, F.Ojoma, K.Sera, “Application of a powderedinternal-standard method to plant and seaweed samples”. Int. J. PIXE 15 (1&2)
(2005), pp. 27-39.
[9]. K.Sera, S.Futatsugawa, “Spectrum Analysis Taking Account of the Tail, Escape
Functions and Sub-lines”. (SAPIX version 4). Int. J. PIXE 10 (3,4) (2000), pp. 101-114.

354

L. H. Khiêm, …, K. T. Hồng, “Nghiên cứu ô nhiễm … bằng chùm proton từ máy gia tốc.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

[10]. L.Hakanson, “An ecological risk index for aquatic pollution control:
sedimentological approach”. Water Res. 14 (1980) 975-1001.
[11]. X.Zou, Q.Chen, C.Liu, and Y.Fang, “Using Moss to Assess Airborne Heavy Metal
Pollution in Taizhou, China”. Int. J. Environ. Res. Public. Health. 14(4) (2017), pp. 430.
[12]. S.Cucu-Man, R.Mocanu, O.Culicov, E.Steinnes, M.Frontasyeva, “Atmospheric
deposition of metals in Romania studied by biomonitoring using the epiphytic moss
hypnum cupressiforme”. Int. J. Environ. Anal. Chem. 84 (2004), pp. 845–854.
[13]. A.Bok, M.Bożym, “Titanium compounds and their impact on the transformation of
air pollutants”. Geol. Geophys. Environ. 41 (2015) 213–222.
[14]. Å.Rühling, E.Steinnes, “Atmospheric heavy metal deposition in Europe 1995–
1996”. Nord 15 (1988), pp. 1–67.
[15]. J.Amela, G.Goran, M.M.Maja, K.Prashant, T.P.Maja, “Identification of diverse air
pollution sources in a complex urban area of Croatia”. J. Environ. Manag. 243
(2019), pp. 67–77.
[16]. C.L.Glynis, J.S.James, P.June-Soo, M.S.Martin, T.D.Jeffrey, P.W.Jason, Emissions
of metals associated with motor vehicle roadways. Environ. Sci. Technol. 39 (2005)
826–836.
[17]. E.Ötvös, T.Pazmandi, Z.Tuba, “First national survey of atmospheric heavy metal
deposition in Hungary by the analysis of mosses”. Sci. Total. Environ. 309 (2003),
pp.151–160.
ABSTRACT
STUDY ON CHEMICAL ELEMENT POLLUTION IN THE AIR
OF HANOI USING THE MOSS BIOMONITORING AND ANALYSIS
BY PROTON BEAM FROM ACCELERATOR
In this report, the initial results of application of the moss bio-monitoring
technique to study air pollution of chemical elements in Hanoi are presented. The
concentrations of 22 chemical elements including Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, Cr,
Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Ba and Pb in Barbula Indica moss samples
collected at 12 different locations were analyzed by PIXE (Proton Induced X-ray

Emission) in Japan. Multivariate statistical analysis was applied to find possible
sources of pollutions of the chemical elements. The results show that the moss bio
monitoring technique for investigation of air quality is an inexpensive method suitable
for Vietnam.
Keywords: Air pollution; Moss biomonitoring; PIXE.

Nhận bài ngày 08 tháng 5 năm 2020
Hoàn thiện ngày 05 tháng 10 năm 2020
Chấp nhận đăng ngày 05 tháng 10 năm 2020
Địa chỉ: 1Viện Vật lý, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam;
2
Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam;
3
Viện Khoa học Kỹ thuật Hạt nhân, Viện Năng lượng Nguyên tử Việt Nam;
4
Khoa Vật lý và Kỹ thuật Hạt nhân, Đại học Đà Lạt.
*Email:

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020

355