Tạp chí Life Balance | No.40 | OSHE Magazine - Đô thị hóa tác động PM2.5 và sức khỏe

Ttrung

Lê Tiến Trung

Trân trọng! thiểu khí hậu phù hợp. bất lợi và đề xuất các biện pháp giảm xuất hiện của các tình huống khí tượng phải hiểu được động lực đằng sau sự cũng cho thấy thấy nhu cầu cấp thiết từ năm 1980 đến năm 2018. Nghiên cứu cùng với sự gia tăng mức độ đô thị hóa nặng sức khỏe do PM2.5 đã tăng lên đổi do khí tượng gây ra trong gánh phát triển và đang phát triển. Sự thay với mức độ đô thị hóa ở cả các nước km2) cũng có mối tương quan thuận độ tử vong do PM2.5 (số người chết/100 tăng nồng độ PM2.5 trên toàn cầu, mật ra rằng quá trình đô thị hóa có thể làm khỏe do PM.2.5 gây ra. Nghiên cứu chỉ tới nồng độ PM2.5 và gánh nặng sức nghiên cứu về tác động của đô thị hóa trọng giới thiệu tới Quý độc giả kết quả Số Tạp chí lần này chúng tôi trân khỏe con người. khí dẫn tới các ảnh hưởng xấu tới sức hưởng đến nồng độ PM2.5 trong không vai trò quan trọng trong việc ảnh với các biến đổi khí hậu dài hạn đóng và phát triển kinh tế. Đô thị hóa cùng đất nông thôn sang sử dụng đất đô thị bộ công nghiệp, chuyển đổi sử dụng dân số từ nông thôn ra thành thị, tiến Thuật ngữ “đô thị hóa” bao gồm di cư Quý độc giả thân mến!

CHỊU TRÁCH NHIỆM NỘI DUNG

HỘI ĐỒNG BIÊN TẬP

Nguyễn Hồng Minh Nguyễn Quang Huy

TS. Nguyễn Danh Hải

Nguyễn Hoàng Thanh

TS. Nguyễn Thị Quỳnh Hoa

TS. Nguyễn Thị Anh Thư Phan Thị Hoài Trang

TỔNG BIÊN TẬP

Nguyễn Tất Hồng Dương Lê Tiến Trung PHÓ TỔNG BIÊN TẬP BIÊN TẬP & THIẾT KẾ

Phòng Phát triển cộng đồng

www.iirr.vn

www.facebook.com/iirr.vn

ĐÔ THỊ HÓA

Là chất gây ô nhiễm môi trường chính, PM2.5 (hạt vật chất có đường kính khí động học nhỏ hơn 2,5 μm) không chỉ cản trở tầm nhìn mà còn ảnh hưởng xấu đến sức khỏe con người. Tử vong sớm do bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD), bệnh tim thiếu máu cục bộ (IHD), đột quỵ, nhiễm trùng đường hô hấp dưới (LRI) và ung thư phổi có thể do PM2.5 xâm nhập sâu vào hệ hô hấp.

và gánh nặng sức khỏe

Mức độ ô nhiễm PM2.5 gia tăng có liên quan đến quá trình biến đổi khí hậu và đô thị hóa. Sự gia tăng lượng khí thải gây ô nhiễm và những thay đổi bên dưới bề mặt đất là hai yếu tố chính làm chất lượng không khí xấu đi do quá trình đô thị hóa.

Trong nghiên cứu này, thay vì mật độ dân số, tỷ lệ đô thị trong mỗi ô lưới 10 km của dữ liệu PM2.5 được sử dụng làm chỉ số về mức độ đô thị hóa. Điều này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa nồng độ PM2.5 và mật độ đô thị hóa. Do quá trình đô thị hóa ngày càng tăng, ngày càng có nhiều người di cư từ nông thôn lên thành thị và tiếp xúc với mức PM2.5 cao hơn. Do đó, ngoài việc đo nồng độ PM2.5 trung bình, điều quan trọng là phải đánh giá mật độ tử vong do PM2.5 bị ảnh hưởng như thế nào bởi quá trình đô thị hóa.

Phản ứng của ô nhiễm PM2.5 và tỷ lệ tử vong liên quan đến biến đổi khí tượng ở các khu vực đô thị khác nhau cũng đã được phân tích, có thể cung cấp thông tin hữu ích về việc liệu cư dân ở khu vực đô thị có dễ bị tổn thương hơn trước biến đổi khí hậu hay không. Các kết quả ô nhiễm PM2.5 có ý nghĩa đối với sự phát triển của các chính sách kiểm soát chất lượng không khí trong tương lai dưới sự biến đổi của khí hậu.

Nghiên cứu này trả lời ba câu hỏi chính: Nồng độ PM2.5 bị ảnh hưởng như thế nào bởi mức độ đô thị hóa? Quá trình đô thị hóa làm tăng mật độ tử vong do ô nhiễm PM2.5 ở mức độ nào? Sự thay đổi dài hạn trong các lĩnh vực khí tượng ảnh hưởng như thế nào đến nồng độ PM2.5 hàng năm và mật độ tử vong do chất ô nhiễm này gây ra ở từng khu vực đô thị?

01> 02> 03>

GIA TĂNG GÁNH NẶNG SỨC KHỎE

ĐÔ THỊ HÓA VÀ BIẾN ĐỘNG DÂN SỐ

‘

Đô thị hóa có thể dẫn đến những thay đổi về cả mô hình bề mặt đất và phân bố dân cư.

’

Hình 1 cho thấy phần trăm thay đổi về tỷ lệ đô thị từ năm 1998 đến năm 2015 trên toàn thế giới. Năm 2015, các khu vực đô thị chiếm 0,775 triệu km2 diện tích đất toàn cầu, tăng 79,2% so với năm 1998. Các nước đang phát triển như Trung Quốc và Ấn Độ đã trải qua quá trình đô thị hóa đáng kể.

Từ năm 1998 đến 2015, các khu đô thị ở Trung Quốc và Ấn Độ đã tăng lần lượt là 200,4% và 200,3%. Đô thị hóa ở các nước đang phát triển ở Đông Á và Châu Phi diễn ra chậm hơn so với ở Trung Quốc và Ấn Độ. Đối với một số nước phát triển, chẳng hạn như Hoa Kỳ và Vương quốc Anh, tỷ lệ đô thị hóa cũng tương đối thấp.

THẾ GIỚI

TRUNG QUỐC

CHÂU ÂU MỸ

Hình 1 - Thay đổi về tỷ lệ đô thị giữa năm 1998 và 2015 ( %).

Khi quy mô của các thành phố tăng lên, ngày càng có nhiều người di cư từ nông thôn lên thành thị. Bảng 1 và Hình S1 cho thấy tỷ lệ dân số toàn cầu sống ở các khu vực có mức độ đô thị hóa khác nhau vào năm 2000, 2005, 2010 và 2015. Trên toàn thế giới, tỷ lệ người dân sống ở khu vực nông thôn (đô thị hóa 0%) giảm từ 49,0 % năm 1998 lên 34,0% năm 2015. Tương ứng, quy mô dân số sống ở khu vực đô thị đã tăng liên tục kể từ năm 2000. Đặc biệt, quy mô dân số ở khu vực đô thị mật độ thấp (đô thị hóa 0–20%) tăng gần 10% trong khoảng thời gian này. Bảng S1 cho thấy sự khác biệt về tỷ lệ phần trăm dân số giữa năm 2000 và 2015 đối với một số quốc gia phát triển và đang phát triển. Một tỷ lệ lớn dân số ở Trung Quốc và Ấn Độ chuyển từ nông thôn lên thành thị.

Hầu hết những người di cư ở Ấn Độ chuyển từ nông thôn đến các khu vực đô thị có mật độ dân số thấp (0%–20%). Một tỷ lệ tương đối lớn (8,8%) dân số Nam Phi chuyển đến khu vực đô thị đông đúc (>60%). Tương tự, ở các nước phát triển, dân số ở khu vực nông thôn giảm từ năm 2000 đến năm 2015. Tỷ lệ dân số chuyển đến các khu vực đô thị đông đúc tương đối lớn đối với Hoa Kỳ, Canada và Nhật Bản, tương ứng đạt 5,7%, 7,6% và 8,0%. Với lượng đáng kể tiền chất và phát thải PM2.5 chính (ví dụ: từ các nguồn linh kiện điện thoại và công nghiệp) ở khu vực thành thị, nồng độ PM2.5 ở thành thị dự kiến sẽ cao hơn ở khu vực nông thôn. Điều này có nghĩa là nhiều người tiếp xúc với nồng độ PM2.5 cao hơn do quá trình đô thị hóa. Phần tiếp theo mô tả nồng độ PM2.5 thay đổi như thế nào để đáp ứng với các mức độ đô thị hóa khác nhau.

Hình 2 cho thấy sự thay đổi về nồng độ PM2.5 trung bình tương ứng với các mức độ đô thị hóa khác nhau ở Châu Phi, Châu Á, Úc & New Zealand, Châu Âu, Hoa Kỳ & Canada và Châu Mỹ Latinh từ năm 1998 đến năm 2015. Các quốc gia có chiến tranh không được đưa vào danh sách phân tích (ví dụ: Iraq, Syria và Afghanistan). Khu vực tô màu xám cho thấy sự thay đổi về nồng độ PM2.5 hàng năm ở mỗi cấp độ đô thị hóa trong 18 năm này. Nồng độ PM2.5 tăng đồng nhất với mức độ đô thị hóa gia tăng ở 6 vùng.

Hình 2 - Phản ứng của nồng độ PM2.5 đối với mức độ đô thị hóa trên thế giới. Khu vực tô màu xám thể hiện sự thay đổi về nồng độ PM2.5 hàng năm ở mỗi cấp độ đô thị hóa. Đường màu xanh lam và vòng tròn màu đỏ biểu thị nồng độ PM2.5 trung bình trong 18 năm này.

Nồng độ PM2.5 (μg/m3) Nồng độ PM2.5 (μg/m3)

Châu Phi Châu Á

(μg/m3)

Ở Hoa Kỳ và Canada, Châu Á và Châu Âu, nồng độ PM2.5 tăng đột ngột khi các khu vực ban đầu được đô thị hóa (tỷ lệ đô thị hoá 0%–20%). Khi mức độ đô thị hóa tiếp tục tăng, nồng độ PM2.5 trung bình tăng dần. Ngược lại, ở Châu Phi, Úc & New Zealand và Châu Mỹ Latinh, mô hình gia tăng nồng độ PM2.5 diễn ra theo xu hướng tuyến tính. Sự khác biệt về nồng độ PM2.5 giữa tỷ lệ đô thị hoá 80%–100% và 0% cao nhất ở Châu Á (19,2 μg/m3) và thấp nhất ở Úc và New Zealand (2,2 μg/m3).

Mối quan hệ giữa mức độ đô thị hóa và nồng độ PM2.5 hàng năm đối với một số quốc gia được thể hiện trong Hình S3. Nồng độ PM2.5 tăng lên cùng với sự gia tăng mức độ đô thị hóa ở nhiều quốc gia được nghiên cứu, ngoại trừ Brazil và Nam Phi. Ở Ấn Độ, người ta đã quan sát thấy sự khác biệt lớn về nồng độ PM2.5 trung bình (24,1 μg/m3) giữa tỷ lệ đô thị hoá 60%–80% và 80%–100%. Ở Hoa Kỳ và Trung Quốc, sự khác biệt về nồng độ PM2,5 là lớn nhất giữa tỷ lệ đô thị hoá 0% và 0%–20%, với các giá trị tương ứng là 2,8 và 31,2 μg/m3. Sự gia tăng nồng độ do đô thị hóa ở các nước đang phát triển (ví dụ: Trung Quốc, Ấn Độ và Indonesia) thường lớn hơn so với ở các nước phát triển (ví dụ: Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Canada).

TÁC ĐỘNG SỨC KHỎE SO VỚI MỨC ĐỘ ĐÔ THỊ HÓA

‘ ’

Mật độ tử vong sớm (tổng tỷ lệ tử vong do COPD, IHD, LRI, ung thư phổi và đột quỵ) do PM2.5 gây ra ở mỗi khu vực thành thị được ước tính bằng cách kết hợp dữ liệu dân số, dữ liệu cấu trúc tuổi, tỷ lệ tử vong cơ bản và tỷ lệ rủi ro.

Tỷ lệ tử vong sớm/100km2

Tỷ lệ tử vong sớm/100km2 Châu Phi Châu Á

Tỷ lệ đô thị Tỷ lệ đô thị

Châu Âu Úc - New Zealand

Tỷ lệ tử vong sớm/100km2 Tỷ lệ tử vong sớm/100km2

Tỷ lệ đô thị Tỷ lệ đô thị

Tỷ lệ tử vong sớm/100km2

Tỷ lệ tử vong sớm/100km2

Châu Mỹ Latin Châu Mỹ - Canada

Tỷ lệ đô thị

Hình 3. Mật độ tử vong ở các khu vực thành thị khác nhau trong các năm 2000, 2005, 2010 và 2015.

Tỷ lệ đô thị

Như thể hiện trong Hình 3, ngoại trừ các xu

Ở châu Âu, xu hướng gia tăng về mật độ tử vong cho thấy một đường cong hàm mũ, với sự khác biệt về mật độ tử vong giữa các khu vực có tỷ lệ đô thị hoá 60%–80% và 80%–100% lớn hơn so với sự khác biệt giữa các khu vực đô thị hóa lân cận khác. Mật độ tử vong ước tính (trung bình 4 năm) tăng từ 160,0 (126,1–191,8) ca tử vong/100 km2 đối với khu vực có tỷ lệ đô thị 60%–80% lên 387,7 (306,2–465,9) ca tử vong/100 km2 đối với khu vực có tỷ lệ đô thị hoá 80%–100% ở Châu Âu. Ngược lại, mức độ gia tăng giữa tỷ lệ đô thị hoá 60%–80% và 80%–100% tương đối thấp ở Mỹ Latinh (15,1%), như thể hiện trong Hình.3.

Mặc dù mật độ tử vong ở các nước phát triển cũng tăng lên cùng với sự gia tăng của thành thị, nhưng mức độ gia tăng vẫn thấp hơn so với các nước đang phát triển. Ví dụ: ở Hoa Kỳ, mật độ tử vong của các khu vực có tỷ lệ đô thị hoá 0%, 0%–20%, 20%–40%, 40%–60%, 60%–80% và 80%–100% tương ứng trong năm 2015 là 0,17 (0,13–0,20), 2,2 (1,7–2,6), 16,8 (12,9–20,5), 27,2 (20,8–33,1), 49,4 (37,9–60,2) và 73,8 (56,6–90,2) số ca tử vong/100 km2. Tương tự, ở Canada, mật độ tử vong cho các khu vực có tỷ lệ tương ứng này trong cùng một năm là 0,0081 (0,0062–0,0099), 0,71 (0,55–0,87), 11,4 (8,8–14,0), 21,0 (16,0–25,7), 40,9 (31,3–50,3), và 58,5 (44,6–71,9) ca tử vong/100 km2. So với mật độ tử vong do PM2.5 gây ra đối với khu vực có tỷ lệ đô thị hóa 0% ở Ấn Độ, mật độ tỷ lệ tử vong đối với khu vực có tỷ lệ đô thị hóa 40–60% ở Hoa Kỳ và Canada thấp hơn.

Sự gia tăng mật độ tử vong giữa các khu vực có tỷ lệ đô thị hoá (60–80%) và (80–100%) ở Nhật Bản và Nga lớn hơn nhiều so với ở các quốc gia khác. Như thể hiện trong Hình S3, sự khác biệt về nồng độ PM2.5 giữa hai khu vực đô thị ở hai quốc gia này không lớn.

Trong năm 2015, mật độ dân số cho khu vực có tỷ lệ đô thị hoá (60–80%) ở Nhật Bản và Nga lần lượt là 2,12 × 105 và 1,62 × 105. Đối với khu vực có tỷ lệ đô thị hoá (80–100%), mật độ dân số tăng lần lượt là 211,8% và 206,8% lên 6,61 × 105 và 4,97 × 105. Để so sánh, mức tăng dân số ở Trung Quốc và Ấn Độ giữa hai tỷ lệ đô thị này lần lượt là 13,3% và 24,4%. Phát hiện này chứng minh rằng mật độ dân số cực cao ở các khu vực đô thị dày đặc có thể là yếu tố chính làm trầm trọng thêm gánh nặng sức khỏe do PM2.5 gây ra ở một số khu vực.

‘ ’

Nguyên nhân chính dẫn đến chênh lệch mật độ tử vong lớn là mật độ dân số.

Không tính đến yếu tố dân số, Bảng S2 cho thấy rủi ro tương đối ước tính từ GEMM cũng tăng theo tỷ lệ đô thị hóa, ngoại trừ Châu Á. Điều này cho thấy rủi ro sức khỏe liên quan đến PM2.5 ở khu vực thành thị trên hầu hết các khu vực đều lớn hơn so với ở khu vực nông thôn. Ở Châu Á, nồng độ PM2.5 trong tỷ lệ đô thị hóa 20%–40% cao hơn so với ở các tỷ lệ đô thị hóa khác. Do đó, rủi ro tương đối là cao nhất trong phạm vi đô thị hóa này ở châu Á.

Các thử nghiệm về độ nhạy đã được thực hiện để điều tra xem sự thay đổi nồng độ PM2.5 và dân số ảnh hưởng như thế nào đến mật độ tử vong ở các mức độ đô thị hóa khác nhau. Ở châu Á, khi sử dụng dữ liệu dân số năm 2000, 2005 và 2010 cùng với dữ liệu nồng độ PM2.5 năm 2015 để ước tính mật độ tử vong, ước tính mật độ tử vong liên quan đến PM2.5 đã giảm 21,6%, 14,7% và 7,5% ở khu vực đô thị hóa mức 60–80% khi so sánh với kết quả ban đầu.

Ở châu Âu, mật độ tử vong liên quan đến PM2.5 giảm 6,0%, 4,3% và 2,1%. Bằng cách sử dụng dữ liệu nồng độ PM2.5 năm 2015 với dữ liệu dân số năm 2000, 2005 và 2010 để ước tính mật độ tử vong liên quan đến PM2.5, kết quả là mức độ đô thị hóa của nhóm 60–80% đã tăng 30,3%, 6,8% và 3,6% ở Châu Á khi so sánh với kết quả ban đầu. Ở châu Âu, mật độ tử vong giảm lần lượt là 6,6%, 13,2% và 6,9% trong các năm 2000, 2005 và 2010. Các thử nghiệm về độ nhạy đã chứng minh rằng sự phát triển của dân số và sự thay đổi của nồng độ PM2.5 đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến PM2.5 gánh nặng sức khỏe liên quan.

ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG ĐẾN NỒNG ĐỘ PM2.5 04

Tác động của khí hậu đối với nồng độ PM2.5 toàn cầu được phân tích bằng kỹ thuật BPNN. Đối với dữ liệu toàn cầu trong 17 năm (1998–2014), số lượng mẫu (lưới, không bao gồm đại dương) cho tỷ lệ đô thị hoá 0%, 0%–20%, 20%–40%, 40%–60%, 60%– 80%, và 80%–100% tương ứng là 19 568 730; 4 155 990; 80 964; 28 796; 14 552; và 7676. Đối với mỗi phần đô thị trong mỗi khóa đào tạo, 75% dữ liệu được chọn để đào tạo BPNN và 25% còn lại được sử dụng để thử nghiệm. Tiếp theo, xác thực chéo 4 lần đã được thực hiện. Kết quả được hiển thị trong Hình 4.

R2 cho 6 tỷ lệ đô thị hoá (từ 0% đến 80%–100%) lần lượt là 0,84, 0,88, 0,90, 0,90, 0,90 và 0,95. Điều này cho thấy rằng kỹ thuật BPNN là đáng tin cậy và có thể tiếp tục được sử dụng để phân tích phản ứng nồng độ PM2.5 đối với các thay đổi khí tượng. Tuy nhiên, độ chính xác dự đoán của nó giảm khi kích thước dữ liệu tăng lên vì BPNN gặp khó khăn trong việc nắm bắt và điều chỉnh mối quan hệ cho một khối lượng dữ liệu lớn. Nồng độ PM2.5 trung bình và mật độ dân số tăng cùng với mức độ đô thị hóa tăng. Do đó, điều quan trọng là phải có được dự đoán tốt hơn về nồng độ PM2.5 ở các khu vực có mức độ đô thị hóa tương đối cao (40%–100%) để ước tính chính xác mật độ tử vong. Với mục đích này, dữ liệu được phân tách dựa trên các phân số đô thị để đào tạo.

PM2.5 thu được từ vệ tinh (nồng

Đô thị hóa

thị hóa Đô thị hóa Đô thị hóa Đô thị hóa Đô thị hóa

Hình 4. So sánh giữa dữ liệu PM2.5 ban đầu được lấy từ vệ tinh và dữ liệu được ước tính bằng cách sử dụng mạng thần kinh BP. Màu sắc đại diện cho số lượng mẫu.

Hình 5. Sự khác biệt về nồng độ PM2.5 do biến đổi khí tượng trong giai đoạn 1980–2018. Sự khác biệt được tính toán bằng cách lấy nồng độ PM2.5 trung bình (μg/m3) của ba năm liên tiếp trừ đi nồng độ PM2.5 trung bình trong 39 năm.

Các trường khí tượng toàn cầu hàng năm từ năm 1980 đến 2018 đã được nhập vào BPNN cùng với dữ liệu phát thải năm 2014 để ước tính nồng độ PM2.5 trong các kịch bản khí tượng khác nhau. Nói cách khác, cùng một lượng phát xạ cùng với các trường khí tượng khác nhau đã được nhập vào BPNN. Nồng độ PM2.5 ước tính của từng nhóm trong ba năm liên tiếp từ 1980 đến 2018 được lấy trung bình và so sánh với nồng độ PM2.5 trung bình trong 39 năm. Như được hiển thị trong Hình 5, các biến thể khí tượng đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 ở miền đông và miền bắc Trung Quốc, miền bắc Ấn Độ, miền trung Châu Phi, một số khu vực của Hoa Kỳ và Brazil (thay đổi theo năm). Do lượng phát xạ được nhập vào BPNN được đào tạo là như nhau, nên sự khác biệt về nồng độ PM2.5 trong Hình 5 được cho là do các biến thể khí tượng (giả sử lượng phát xạ bề mặt không thay đổi trong thời gian nghiên cứu).

So với mức trung bình 39 năm, nồng độ PM2.5 ở miền bắc Trung Quốc và miền bắc Ấn Độ thấp hơn khi chúng được kiểm soát bởi các trường khí tượng trong giai đoạn 1980–2000. Đặc biệt, dưới sự kiểm soát của các trường khí tượng 1983–1985, nồng độ PM2.5 ở vùng Jing-Jin-Ji của Trung Quốc (35–43°N, 113–120°E) thấp hơn mức trung bình trong 39 năm của nồng độ PM2.5 > 10 μg/m3. Sự thay đổi về nồng độ PM2.5 trong các trường khí tượng khác nhau nằm trong khoảng ±2 μg/m3 ở hầu hết các khu vực của Hoa Kỳ trong 39 năm qua. Ở phần lớn châu Âu, các yếu tố khí tượng có thể ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 với cường độ xấp xỉ 3 μg/m3.

Sự khác biệt về nồng độ PM2.5 ở một số khu vực trên thế giới thấp, như thể hiện trong Hình 5; tuy nhiên, điều này không có nghĩa là nồng độ chất ô nhiễm ở những vùng đó không nhạy cảm với sự thay đổi khí tượng. Hình S5 cho thấy sự khác biệt về nồng độ PM2.5 giữa mức trung bình 3 năm và mức trung bình 39 năm theo tỷ lệ phần trăm. Sự thay đổi về nồng độ PM2.5 trong các trường khí tượng khác nhau đạt xấp xỉ ± 60% ở phía bắc Brazil, phía tây bắc châu Phi, Đông Nam Á và Úc. Sự thay đổi nồng độ PM2.5 ở Trung Quốc vượt quá 30% trong các điều kiện khí tượng khác nhau (ví dụ: 1983–1985, 1995–1997 và 2018). Hình 5 và S5 cho thấy ô nhiễm PM2.5 xung quanh ở Trung Quốc nhạy cảm hơn với biến đổi khí hậu với cường độ phát thải cao hơn những nơi khác trên thế giới. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình vận chuyển hóa chất 3D để điều tra xem các biến thể khí tượng ảnh hưởng như thế nào đến nồng độ PM2.5 trong giai đoạn 2001–2017 ở Trung Quốc. Kết quả của họ cũng chỉ ra rằng các yếu tố khí tượng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 (lên tới hơn 50%) trong cùng một kịch bản phát thải.

Sự gia tăng nhiệt độ có thể thúc đẩy một số phản ứng hóa học nhiệt trong khí quyển.

‘ ’

Bảng S3 cho thấy PBLH, nhiệt độ 2 m và tốc độ gió 10 m thay đổi như thế nào với các tỷ lệ đô thị hóa trên toàn cầu vào năm 2015 (ngoại trừ đại dương). Ngoại trừ tỷ lệ đô thị hoá 20–40%, tốc độ gió 10 m giảm dần từ 1,72 m/s đối với tỷ lệ đô thị hóa 0% xuống 1,47 m/s đối với tỷ lệ đô thị hóa 80–100%. Tốc độ gió thấp hơn trong khu vực đô thị hoá có thể làm trầm trọng thêm khả năng phát tán chất gây ô nhiễm xung quanh. Ngược lại, do sự thay đổi của công suất nhiệt, nhiệt độ 2 m thường tăng theo mức độ đô thị hóa, từ 284,14 K (tỷ lệ đô thị hóa 0%) lên 289,64 K (tỷ lệ đô thị hóa 80–100%).

Nhưng thật khó để định lượng khía cạnh này ảnh hưởng như thế nào đến nồng độ PM2.5 nếu chỉ dựa trên phân tích dữ liệu này, các công việc khác, chẳng hạn như áp dụng mô hình số 3D để phân tích là rất cần thiết trong tương lai. Từ quan điểm PBLH, các giá trị trong tỷ lệ đô thị hóa 0% và 0–20% cao hơn nhiều so với giá trị của các tỷ lệ đô thị hóa khác. Không tìm thấy xu hướng rõ ràng của PBLH đối với các tỷ lệ đô thị hóa 40–60%, 60–80% và 80–100%. Nhưng giá trị PBLH cao hơn nhiều đối với tỷ lệ đô thị hóa là 0% và 0–20% (>800 m2) có thể giải thích một phần lý do tại sao nồng độ PM2.5 trong các loại này thấp hơn so với nồng độ ở các khu vực đô thị dày đặc khác.

Khoảng 0,37 tỷ người sống ở phía đông và phía bắc Trung Quốc (Hà Nam, Hà Bắc, Hồ Bắc, Sơn Đông, Bắc Kinh và Thiên Tân), nơi nồng độ PM2.5 rất nhạy cảm với sự thay đổi khí tượng. Nồng độ PM2.5 trung bình trong 3 năm trong các lĩnh vực khí tượng 2001–2015 ở những khu vực này cao hơn mức trung bình trong 39 năm. Một số nghiên cứu gần đây đã báo cáo rằng các đợt PM2,5 cao ở miền đông và miền bắc Trung Quốc một phần là do biến đổi khí hậu. Nghiên cứu hiện tại cũng cho thấy rằng nồng độ PM2.5 hàng năm ở khu vực này rất nhạy cảm với các kịch bản khí hậu khác nhau và các điều kiện khí tượng gần đây đã làm tình trạng ô nhiễm PM2.5 trở nên tồi tệ hơn, như thể hiện trong Hình 5.

Hình S6-S7 trình bày lớp ranh giới hành tinh chênh lệch chiều cao (PBLH) (%) và chênh lệch gió 10 m (%) giữa mức trung bình 3 năm (2004–2006, 2007–2009, 2010–2012 và 2013–2015) và mức trung bình 39 năm. Kết quả chỉ ra rằng sự gia tăng ô nhiễm PM2.5 trong giai đoạn 2004–2012 ở Đồng bằng phía Bắc Trung Quốc chủ yếu là do PBLH giảm. Ô nhiễm PM2.5 đặc biệt tồi tệ hơn (Hình 5) trong giai đoạn 2013–2015 là do cả PBLH và tốc độ gió 10 m giảm (Hình S6-S7). Điều này chỉ ra rằng các biến đổi khí tượng do khí hậu quy mô lớn chi phối có thể ảnh hưởng đáng kể đến nồng độ PM2.5 trong khu vực.

Bên cạnh góc độ trung bình hàng năm, điều quan trọng là phải tìm hiểu xem nồng độ PM2.5 theo mùa phản ứng như thế nào với các biến đổi khí tượng. Trong nghiên cứu này, phản ứng của nồng độ PM2.5 theo mùa đối với sự thay đổi khí tượng đã được phân tích ở Bắc Mỹ do dữ liệu PM2.5 được vệ tinh truy xuất hàng tháng chỉ có sẵn cho khu vực này. Như được hiển thị trong Hình S8-S11, các biến thể PM2.5 theo mùa do các điều kiện khí tượng khác nhau lớn hơn các biến thể PM2.5 hàng năm. Ví dụ: vào mùa hè và mùa đông, chênh lệch nồng độ PM2.5 đối với một số vùng ở Hoa Kỳ (ví dụ: California) có thể vượt quá 5 μg/m3, điều này rõ ràng hơn mức chênh lệch trung bình hàng năm. Trong tương lai, cần có nhiều nghiên cứu hơn nữa để nghiên cứu sâu hơn về cách thức nồng độ PM2.5 trên thế giới phản ứng với sự thay đổi khí tượng từ góc độ mùa.

ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ KHÍ HẬU ĐẾN MẬT ĐỘ TỬ VONG

DO PM2.5 GÂY RA 05

Hình 6 cho thấy sự thay đổi về mật độ tử vong (vùng bóng mờ) và trung bình (hình tam giác) theo các kịch bản khí tượng khác nhau đối với các vùng được phân tích. Sự thay đổi mật độ tử vong do ảnh hưởng của khí tượng tăng một cách nhất quán đối với các vùng khác nhau với sự gia tăng của tỷ lệ đô thị hoá. Đặc biệt đối với Châu Âu và Châu Phi, sự khác biệt lớn nhất về mật độ tử vong vượt quá 50 ca tử vong/100 km2 ở khu vực có tỷ lệ đô thị hoá 80%–100%. Sự thay đổi mật độ tử vong nhỏ hơn nhiều ở khu vực nông thôn và thành thị mật độ thấp. Kết quả chứng minh rằng PM2.5 gây ra gánh nặng bất lợi cho sức khỏe ở các khu vực đô thị dày đặc nhạy cảm hơn với ô nhiễm PM2.5 do các biến đổi khí tượng bất lợi.

Hình 6: Mật độ tử vong và sự thay đổi tối đa của nó (tính theo phần trăm) do thay đổi khí tượng đối với các phân số đô thị khác nhau trong giai đoạn 1980-2018.

Mật độ tử vong (ca tử vong/100km2)

Tỉ lệ Đô thị hóa

Châu Phi Châu Á

Tỉ lệ Đô thị hóa

Châu Âu Úc - New Zealand

Tỉ lệ Đô thị hóa Tỉ lệ Đô thị hóa

Châu Mỹ Latin Châu Mỹ - Canada

Tỉ lệ Đô thị hóa

Tỉ lệ Đô thị hóa

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là nồng độ PM2.5 và các ảnh hưởng sức khỏe liên quan của nó ở khu vực nông thôn không nhạy cảm với các biến đổi khí tượng. Đường màu cam trong Hình 6 cho thấy sự thay đổi lớn nhất về mật độ tử vong (tính theo phần trăm) do những thay đổi về điều kiện khí tượng. Không giống như mật độ tử vong, sự thay đổi tối đa của mật độ tử vong không tăng cùng với sự gia tăng của thành thị. Ở Hoa Kỳ và Canada, giá trị này vẫn ở mức khoảng 15% đối với các khu vực có tỷ lệ đô thị hoá khác nhau. Trong số 6 khu vực được phân tích, tỷ lệ phần trăm biến thiên tối đa là cao nhất đối với Úc và New Zealand. Nồng độ PM2.5 ở khu vực này thấp hơn nhiều so với các khu vực khác; do đó, ngay cả một thay đổi nhỏ về nồng độ PM2.5 do biến đổi khí tượng gây ra cũng có thể gây ra biến động tương đối lớn về mật độ tử vong (tính theo phần trăm).

Hình S12 cho thấy sự khác biệt về mật độ tử vong do các biến đổi khí tượng gây ra ở một số quốc gia. Ở Trung Quốc và Ấn Độ, sự khác biệt về mật độ tử vong vượt quá 100 ca tử vong/100 km2 ở các khu vực đô thị hoá 80%–100%. Mật độ dân số lớn và nồng độ PM2.5 cao tại các khu vực đô thị đông đúc của hai quốc gia này là những nguyên nhân chính dẫn đến sự khác biệt lớn về mật độ tử vong. Tuy nhiên, sự khác biệt về mức độ dao động tối đa (tính theo phần trăm) trong mật độ tử vong giữa các khu vực thành thị khác nhau là lớn đối với Brazil, Đức và Nam Phi. Hình 6 và S12 chỉ ra rằng về tổng thể, cả mức độ đô thị hóa và sự thay đổi khí tượng đều đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến mật độ tử vong do PM2.5 gây ra. Bảng 1 gợi ý rằng nếu không thực hiện các kế hoạch kiểm soát khí thải phù hợp trong tương lai gần, đặc biệt là ở các nước đang phát triển, mức độ tác động khí hậu ở các khu vực đô thị đông đúc sẽ tăng hơn nữa khi số lượng công dân di cư từ nông thôn ngày càng tăng.

Bảng 2 trình bày sự khác biệt lớn nhất về mật độ tử vong sớm do biến đổi khí tượng gây ra. Trong số 6 khu vực, sự khác biệt về tỷ lệ tử vong do biến đổi khí tượng gây ra lớn nhất từ năm 2013 đến năm 1986 ở châu Á, đạt 254 300 (186 800, 294 600). Do dân số thấp và điều kiện chất lượng không khí tốt ở Úc và New Zealand, sự khác biệt lớn nhất về tỷ lệ tử vong do PM2.5 gây ra bởi các biến đổi khí tượng ở các quốc gia này thấp nhất trong khoảng thời gian từ 2005 đến 1982, với giá trị là 3800 (2700, 4700 ). Với cùng số năm tối đa và tối thiểu như Châu Á (từ 2013 đến 1986), mức biến động lớn nhất về tỷ lệ tử vong toàn cầu đạt 270 600 (196 800, 317 900). Kết quả chứng minh rằng ngoài các thảm họa thời tiết, chẳng hạn như sóng nhiệt và sóng lạnh, các biến đổi khí tượng do biến đổi khí hậu gây ra cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến gánh nặng sức khỏe con người liên quan đến PM2.5 bằng cách ảnh hưởng đến tình trạng ô nhiễm không khí trên toàn cầu.

Bảng 2. Biến thiên lớn nhất về tỷ lệ tử vong do PM2.5 gây ra do biến đổi khí tượng.

Năm tối đa

Châu Phi Châu Á

Úc và New Zealand Châu Âu Mỹ và Canada

Châu Mỹ Latin Toàn TG

Năm tối thiểu Chênh lệch tử vong lớn nhất

THẢO LUẬN

Đô thị hóa đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 và gánh nặng sức khỏe liên quan đến chất ô nhiễm này ở khu vực thành thị cao hơn ở khu vực nông thôn, như thể hiện trong Hình 3, Hình 6. Hiện tượng này phù hợp với cả các quốc gia phát triển và các quốc gia đang phát triển. Ví dụ: nồng độ PM2.5 trung bình trong 18 năm (1998–2015) tăng lần lượt từ 11,3, 5,7, 4,4 và 30,1 μg/m3 ở khu vực đô thị hoá 0% của Trung Quốc, Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Ấn Độ lên 57,5, 11,7, 12,7 và 68,1 μg/m3 ở khu vực đô thị hoá (80–100%). Chất lượng không khí xấu đi ở khu vực thành thị chủ yếu do:

1) lượng khí thải gây ô nhiễm ở khu vực thành thị cao hơn khu vực nông thôn, tăng theo tỷ lệ thành thị;

2) giảm sự phân tán các chất gây ô nhiễm không khí trong các khu vực đô thị khi ngày càng có nhiều tòa nhà được dựng lên. Ngoại trừ điều kiện phát thải và phân tán, hầu như không có yếu tố nào khác có thể ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 và tương quan với tỷ lệ sử dụng đất đô thị. Hình 2 và Hình S3 cho thấy nồng độ PM2.5 tương quan thuận với tỷ lệ sử dụng đất đô thị ở các châu lục và quốc gia khác nhau, điều này đủ để cho thấy rằng quá trình đô thị hóa sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5.

‘ ’

Hầu như không có giải pháp nào để cải thiện tình trạng phân tán, bởi quá trình phát triển đô thị gần như không thể đảo ngược. Thúc đẩy năng lượng tái tạo và kiểm soát khí thải của phương tiện giao thông/công nghiệp là hai lựa chọn sẵn có để giảm bớt tình trạng ô nhiễm PM2.5 ở các khu vực đô thị.

Các quốc gia phát triển đã nhận ra mức độ nghiêm trọng của chất ô nhiễm này thông qua các sự kiện theo từng giai đoạn (chẳng hạn như Great Smog ở London) trong quá trình phát triển và bắt đầu hành động vào những năm 1970. Ví dụ, ở Anh, chính sách kiểm soát ô nhiễm không khí bắt đầu bị ảnh hưởng bởi các sáng kiến của Liên minh Châu Âu và các tiêu chuẩn liên quan đã được đặt ra vào những năm 1980 đối với các chất ô nhiễm như SO2 và NO2, là tiền chất dạng khí của PM2.5. Hoa Kỳ cũng có một lịch sử lâu dài về chống ô nhiễm không khí. Dựa trên Đạo luật Không khí Sạch năm 1963, một số sửa đổi đã được thực hiện và các tiêu chuẩn khí thải liên quan đã được cập nhật dần dần. Vì vậy, vẫn còn một chặng đường dài đối với các nước đang phát triển trong việc kiểm soát ô nhiễm không khí, đặc biệt là ở các khu vực đô thị đông đúc. So với những năm 2000, tỷ lệ phần trăm dân số toàn cầu vào năm 2015 đối với các tỷ lệ đô thị hoá 60–80% và 80–100% đã tăng lần lượt là 60% và 66,7%, như thể hiện trong Bảng 1. Bên cạnh nồng độ PM2.5, di cư dân số là một trong những nguyên nhân chính của mật độ tử vong cao hơn ở các khu vực đô thị đông đúc. Để giảm gánh nặng sức khỏe do PM2.5 gây ra ở các khu vực đô thị dày đặc, chính phủ có thể thực hiện các chính sách làm chậm tốc độ di cư (ví dụ: cung cấp các lợi ích về thuế ở khu vực nông thôn) và đề nghị cư dân, đặc biệt là những người có vấn đề về hô hấp, sống ở các khu vực bên ngoài thành phố. Kiểm soát di cư dân số cũng có thể giúp ngăn chặn xu hướng phát thải ô nhiễm di động và dân cư ngày càng tăng ở các khu vực đô thị. Do đó, PM2.5 do các nguồn này đóng góp sẽ giảm ở thành thị.

sống ở khu vực nhạy cảm với khí hậu ở Trung Quốc và tiếp xúc với nồng độ PM2.5 hàng năm cao hơn do điều kiện khí tượng. Phân tích của chúng tôi cho thấy PBLH giảm và tốc độ gió là những lý do chính làm tăng nồng độ PM2.5 hàng năm ở phía đông và phía bắc của Trung Quốc. Điều quan trọng nữa là phải điều tra thêm về cách thức đô thị hóa ảnh hưởng đến các điều kiện khí tượng địa phương và do đó ảnh hưởng đến ô nhiễm PM2.5 trong tương lai.

So với khu vực nông thôn, tình trạng ô nhiễm không khí ở các khu vực đô thị đông đúc đã tồi tệ hơn nhiều do khả năng phân tán kém và cường độ phát thải cao, như thể hiện trong Hình 2. Do độ nhạy khí hậu cao hơn ở các khu vực đô thị dày đặc, dự kiến mức độ ô nhiễm sẽ tăng lên bởi mật độ tử vong do ô nhiễm PM2.5 ở những khu vực này sẽ lớn hơn nhiều so với khu vực nông thôn trong điều kiện khí tượng bất lợi, chẳng hạn như tình trạng tốc độ gió thấp. Cho đến nay, các cơ chế khí hậu gây ra các điều kiện khí tượng bất lợi vẫn chưa hoàn toàn rõ ràng. Hiện tại, cách duy nhất để giảm thiểu gánh nặng sức khỏe do ô nhiễm PM2.5 gây ra ở các khu vực đô thị đông đúc trong điều kiện thời tiết không thuận lợi là nỗ lực hơn nữa trong các kế hoạch kiểm soát khí thải.

Chênh lệch tối đa về số ca tử vong sớm do PM2.5 toàn cầu gây ra bởi các biến đổi khí tượng được tìm thấy là 270 600 (196 800, 317 900), với mức trung bình của chênh lệch tuyệt đối 2 năm lân cận là 46 600 (34 100, 55 100). Các giá trị dự kiến sẽ lớn hơn vì các khu vực phía bắc của thế giới (ví dụ: các quốc gia Bắc Âu, các khu vực của Vương quốc Anh, Canada và Nga) không được đưa vào phân tích. Kết quả minh họa rằng những thay đổi khí tượng đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến các tác động có hại cho sức khỏe do PM2.5 gây ra trên toàn cầu.

Các trường khí tượng dưới sự kiểm soát của các kịch bản khí hậu trong tương lai nên được phân tích để dự đoán biến đổi khí hậu trong tương lai sẽ ảnh hưởng như thế nào đến các tác động sức khỏe do PM2.5 gây ra. Bên cạnh PM2.5, nồng độ của các chất ô nhiễm không khí khác như O3, NO2 và SO2 cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khí tượng. Đối với phân tích tính dễ bị tổn thương khí hậu trong tương lai, điều quan trọng là phải đánh giá toàn diện sự thay đổi của gánh nặng sức khỏe bất lợi liên quan đến ô nhiễm không khí theo các kịch bản biến đổi khí hậu khác nhau. Các tác động xấu đến sức khỏe do ô nhiễm không khí có thể dẫn đến chi phí kinh tế trực tiếp (ví dụ: dịch vụ ngoại trú và nhập viện) và tổn thất kinh tế gián tiếp (ví dụ: mất thời gian lao động). Phân tích các tác động kinh tế trong tương lai của các yếu tố khí tượng từ quan điểm này cũng rất cần thiết.

Việc tính toán gánh nặng sức khỏe có thể không chính xác do dữ liệu dân số, tỷ lệ tử vong cơ sở, dữ liệu cấu trúc tuổi và dữ liệu PM2.5 không chắc chắn. Ví dụ: bộ dữ liệu dân số Gridded People of the World v4 áp dụng phân phối thống nhất để phân bổ dữ liệu điều tra dân số vào các lưới 10 km trên toàn thế giới. Tuy nhiên, sự phân bố dân số thực tế không tuân theo sự phân bố thống nhất hoặc các đại diện không gian địa lý có liên quan. Do đó, có thể xảy ra sai sót khi tính toán lại số liệu tổng điều tra trong phạm vi đơn vị hành chính. Thứ hai, tỷ lệ tử vong ban đầu được lấy từ danh mục dữ liệu Trao đổi dữ liệu sức khỏe toàn cầu và ở cấp quốc gia. Tuy nhiên, đặc biệt đối với một quốc gia rộng lớn như Trung Quốc, tỷ lệ ban đầu tồn tại sự không đồng nhất lớn, điều này có thể gây ra sai sót trong ước tính tỷ lệ tử vong. Tương tự như dữ liệu cấu trúc tuổi cấp quốc gia, tính không đồng nhất tồn tại ngay cả đối với một quận. Trong tương lai, tỷ lệ tử vong cơ bản và dữ liệu cấu trúc tuổi ở cấp thành phố hoặc thậm chí cấp huyện là cần thiết để định lượng tác động của PM2.5 đối với sức khỏe của người dân một cách chính xác hơn. Thứ ba, mặc dù dữ liệu PM2.5 mà chúng tôi sử dụng dựa trên sự kết hợp giữa các quan sát viễn thám vệ tinh và mô hình vận chuyển hóa chất, nhưng vẫn tồn tại sự khác biệt giữa tập dữ liệu này và các quan sát trên mặt đất (R2 = 0,81). Hơn nữa, các quan sát trên mặt đất không liên tục về mặt không gian và không thể tiết lộ đầy đủ sự phân bố không gian của nồng độ khí quyển. Tuy nhiên, bộ dữ liệu chúng tôi sử dụng hiện là bộ dữ liệu tốt nhất hiện có để phân tích PM2.5 toàn cầu.

tỷ lệ tử vong liên quan đến PM2.5 được ước tính lần lượt là 1696 nghìn và 1001 nghìn bằng cách sử dụng phương pháp GEMM và phương pháp IER ở Trung Quốc trong năm 2015. Trong nghiên cứu của chúng tôi, bằng cách sử dụng phương pháp GEMM, tỷ lệ tử vong liên quan đến PM2.5 ở Trung Quốc được ước tính là 1411 nghìn, gần bằng 1696 nghìn. Tại Hoa Kỳ, tỷ lệ tử vong liên quan đến PM2.5 được báo cáo lần lượt là khoảng 100 nghìn vào năm 2005 và 83 nghìn vào năm 2011. Trong nghiên cứu của chúng tôi, tỷ lệ tử vong được tính toán ở Hoa Kỳ liên quan đến ô nhiễm PM2.5 là 140 nghìn vào năm 2005 và 100 nghìn vào năm 2010. Do đó, tỷ lệ tử vong liên quan đến PM2.5 được tính trong nghiên cứu này là hợp lý và gần với các giá trị được báo cáo trong các nghiên cứu khác.

Do cư dân không phải lúc nào cũng ở bên ngoài tòa nhà nên nồng độ PM2.5 trong môi trường vi mô cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến gánh nặng sức khỏe do chất ô nhiễm này gây ra. Đặc biệt là ở khu vực nông thôn ở các nước đang phát triển, chẳng hạn như Trung Quốc, việc sử dụng nhiên liệu rắn góp phần đáng kể vào tỷ lệ tử vong sớm liên quan đến PM2.5. Cần có hai yếu tố chính để ước tính tỷ lệ tử vong do ô nhiễm PM2.5 trong nhà:

1) tỷ lệ thời gian mà người dân dành cho các môi trường vi mô và môi trường ngoài trời khác nhau;

2) nồng độ PM2.5 trong nhà ở các tòa nhà khác nhau. Vì các điều kiện thông gió cho các loại tòa nhà khác nhau không giống nhau, nếu không có tính toán động lực học chất lỏng trên máy tính, chúng tôi khó có thể ước tính được sự trao đổi PM2.5 giữa môi trường ngoài trời và trong nhà trong nghiên cứu này.

Rất cần nhiều nghiên cứu hơn trong tương lai để đánh giá mức độ ô nhiễm trong nhà ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong liên quan đến PM2.5 trên toàn cầu.

KẾT LUẬN

Mật độ tử vong do PM2.5 gây ra đã tăng lên cùng với mức độ đô thị hóa trên toàn thế giới. Các biến thể khí tượng do biến đổi khí hậu gây ra đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến nồng độ PM2.5 hàng năm ở một số khu vực trên thế giới, chẳng hạn như phía đông và phía bắc của Trung Quốc. Độ nhạy của mật độ tử vong do PM2.5 gây ra đối với các biến đổi khí tượng tăng lên cùng với sự gia tăng mức độ đô thị hóa. Chênh lệch tử vong tối đa trong các lĩnh vực khí tượng khác nhau trong 39 năm qua từ 1980 đến 2018 đã vượt quá 0,2 triệu ca tử vong. Cần phải tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến sự xuất hiện của các điều kiện khí tượng bất lợi và đề xuất các biện pháp giảm thiểu phù hợp. Ngoài việc thực hiện phân tích dựa trên các biến thể trong các trường khí tượng trong quá khứ, điều quan trọng là phải định lượng các kịch bản biến đổi khí hậu trong tương lai sẽ ảnh hưởng như thế nào đến ô nhiễm PM2.5 và gánh nặng sức khỏe liên quan của nó