Xu thế tác động của chất lượng môi trường nước tới hệ sinh thái vùng bờ biển Vũng Tàu

10/02/2020

     Tóm tắt: Nội dung bài báo trình bày xu thế biến động của chất lượng nước biển tại trạm quan trắc Vũng Tàu trong mùa khô và mùa mưa, từ đó đưa ra dự báo tác động đến hệ sinh thái vùng biển (thông qua chỉ thị Tảo) trong trường hợp chất lượng nước biển có sự thay đổi. Kết quả phân tích thống kê cho thấy, trong mùa khô, xu thế ảnh hưởng tới môi trường bờ biển Vũng Tàu chỉ tập trung vào các thông số có tương tác mạnh như NO₂^‑, NO₃^-, NH₄⁺, với phương trình thực nghiệm: Tảo = 19,77 NH₄² + 3,87 NO₂² + 0,29 NO₃² + 6,03 NH₄ x NO₂ + 0,21 NH₄ x NO₃ + 0,67 NO₂ x NO₃ – 1092,28 NH₄ – 52,32 NO₂ – 36,30 NO₃ + 53369,56. Trong khi đó, mùa mưa do mực nước tăng, ít ánh sáng và cột nước xáo trộn mạnh nên ảnh hưởng của các thông số môi trường tới mật độ Tảo chưa cao.

     Từ khóa: Trạm Vũng Tàu, chất lượng nước biển, xu thế ảnh hưởng, phương trình thực nghiệm

 

1. MỞ ĐẦU

     Bờ biển khu vực Đông Nam Bộ thuộc các địa phương là Bà Rịa-Vũng Tàu và TP. Hồ Chí Minh, trong đó bờ biển Vũng Tàu chịu ảnh hưởng trực tiếp củacác hoạt động kinh tế - xã hội của hai tỉnh và thành phố này. Trong những năm gần đây, các hoạt động lấn biển hướng đến các mục đích đa dạng hơn, ngoài phục vụ cho phát triển nông nghiệp (nuôi trồng và chế biến thủy sản), nhiều hoạt động xây dựng đô thị, khu nghỉ dưỡng, khu công nghiệp, cầu cảng và vận tải biển… lần lượt mọc lên, gây những tác động không nhỏ tới môi trường sinh thái ven bờ. Tại nhiều khu vực lấn biển, chất thải phát sinh từ các hoạt động này có khả năng gây ô nhiễm trên diện rộng… làm suy thoái môi trường và ảnh hưởng nghiêm trọng đến các hệ sinh thái biển. Trong khi đó, với chế độ triều bờ biển Vũng Tàu mang tính chất bán nhật triều không đều nên môi trường biển bị xáo trộn mạnh và tầm tác động rộng.

     Vì vậy, việc đánh giá tổng thể chất lượng môi trường nước vùng bờ biển Vũng Tàu và thông qua sinh vật chỉ thị môi trường (Tảo) là rất cần thiết trong bối cảnh hiện nay. Nội dung bài báogóp phần cung cấp cơ sở khoa học, phục vụ chocông tác kiểm soát ô nhiễm và dự báo ô nhiễm môi trường, đề xuất các biện pháp,chính sách, chiến lược phòng ngừa, cải thiện và giảm thiểu tình trạng ô nhiễm và suy thoái môi trường trong khu vực bờ biển Vũng Tàu.

     2. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

     2.1. Phương pháp thu thập số liệu quan trắc

     Số liệu thu thập từ trạm quan trắc Vũng Tàu nằm ở cửa vịnh Gành Rái (tọa độ: 10^o23’27” N, 107^o01’05” E); độ sâu: 8 - 9 m, là 1 trong các trạm quan trắc và phân tích môi trường biển miền Nam Việt Nam.Mẫu nước được thu 2 đợt vào mùa khô (tháng 3 - 5) và mùa mưa (tháng 8 - 11) hàng nămtừ 2010 - 2018 tại Trạm quan trắc Vũng Tàu.Trong mỗi đợt khảo sát, mẫu nướcđược thu tại 2 tầng (mặt và đáy) trong 1 phatriều, vào thời điểm nước lớn (đỉnh triều) vànước ròng (chân triều). [2]

     Các chỉ tiêu phân tích:

     + pH, DO, TSS, hydrocarbon, độ mặn, nhiệt độ, amoni, nitrit, nitrat, photphat và các kim loại.

     + Mật độ Tảo: Silic trung tâm, Silic lông chim, tảo Hai roi, tảo Xương cát và tảo Xanh lam.

     2.2. Phương pháp xử lý số liệu

     Số liệu được xử lý theo phần mềm SPSS 20.0 với:

• Phương pháp phân tích tương quan giữa nhiều yếu tố: sử dụng chỉ số Pearson
• Phương pháp phân tích thống kê: sử dụng Anova một yếu tố để kiểm định tương quan giữa các biến (p <0,05; p <0,01).
• Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính: được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố và xây dựng phương trình hồi quy, sau khi đã được xác định tương quan theo chỉ số Pearson và kiểm định tương quan giữa các biến.
• Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) kiểm định phương trình hồi quy bậc 2 và dự báo xu hướng biến đổi trên mô hình toán học. 

    3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

    3.1. Mùa khô

    3.1.1. Mùa khô - triều cao

     Về sự tương quan giữa các yếu tố môi trường với sự phát triển của tảo,số liệu thống kê theo chỉ số tương quan Pearson thể hiện sự tương quan rõ rệt giữa các thông số pH, NH₄⁺, NO^2-, NO^3- với mật độ tảo, và bản thân các thông số này cũng có mối tương quan với nhau(bảng 1).

     Bảng 1. Sự tương quan các yếu tố môi trường và mật độ tảo triều cao

		pH	DO, mg/l	P-PO4, µg/l	N-NH4, µg/l	N-NO2, µg/l	N-NO3, µg/l	TSS, mg/l	Độ mặn, ‰	Nhiet do, oC
pH	Pearson Corr.	1	-.261	.504	-.482	-.710**	-.706**	-.036	.306	-.074
	Sig. (2-tailed)	14	.367	.066	.081	.004	.005	.904	.287	.801
DO, mg/l	Pearson Corr	-.261	1	.049	.242	.452	.391	-.361	-.262	-.136
	Sig. (2-tailed)	.367		.868	.404	.104	.167	.204	.365	.642
PO4, µg/l	Pearson Corr	.504	.049	1	-.558*	-.376	-.417	-.528	.046	.367
	Sig. (2-tailed)	.066	.868		.038	.185	.138	.052	.875	.197
NH4, µg/l	Pearson Corr	-.482	.242	-.558*	1	.678**	.775**	-.080	.023	-.644*
	Sig. (2-tailed)	.081	.404	.038		.008	.001	.785	.937	.013
NO2, µg/l	Pearson Corr	-.710**	.452	-.376	.678**	1	.957**	-.160	-.111	-.396
	Sig. (2-tailed)	.004	.104	.185	.008		.000	.585	.705	.161
NO3, µg/l	Pearson Corr	-.706**	.391	-.417	.775**	.957**	1	-.065	-.221	-.381
	Sig. (2-tailed)	.005	.167	.138	.001	.000		.827	.448	.178
TSS, µg/l	Pearson Corr	-.036	-.361	-.528	-.080	-.160	-.065	1	-.190	.004
	Sig. (2-tailed)	.904	.204	.052	.785	.585	.827		.516	.988
Do man, ‰	Pearson Corr	.306	-.262	.046	.023	-.111	-.221	-.190	1	-.619*
	Sig. (2-tailed)	.287	.365	.875	.937	.705	.448	.516		.018
Nhiet do, oC	Pearson Corr	-.074	-.136	.367	-.644*	-.396	-.381	.004	-.619*	1
	Sig. (2-tailed)	.801	.642	.197	.013	.161	.178	.988	.018
Tao, tb/l	Pearson Corr	-.702**	.477	-.226	.585*	.735**	.744**	-.327	-.029	-.267
	Sig. (2-tailed)	.005	.085	.438	.028	.003	.002	.253	.920	.356

     Kết quả phân tích các thông số có tương quan Pearson theo phương pháp hồi quy hình sau:

     Phân tích Anova với biến phụ thuộc là Tảo cho chỉ số ý nghĩa bằng 0,048 <0,05, điều này cho thấy mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê. Tuy nhiên, khi phân tích và mối quan hệ hồi quy tuyến tính với từng biến cho thấy không có biến nào có ý nghĩa trong mô hình (<0,05). Phân tích tương quan thống kê về mặt số liệu này cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố pH, amoni, nitrit và nitrat với Tảo không phải chỉ là đồng mối quan hệ tuyến tính hồi quy thuận hay nghịch nên không thiết lập được phương trình tổng cho các thông số tương quan này với Tảo. Cần phân tích từng thông số môi trường với Tảo để đưa ra được phương trình và xu hướng cho 2 yếu tố, sau đó tổng hợp phân tích tiếp.

     pH và Tảo

     Phân tích theo Anova và hệ số tương quan giữa pH và Tảo cho các chỉ số hoàn toàn có ý nghĩa về mặt thống kê với p < 0,01.

     Phương trình mối quan hệ pH và tảo là phương trình bậc 2 (y = 962526x² - 2_x10⁷x + 7_x10⁷), với đồ thị đường cong lõm thể hiện tảo phát triển mạnh ở pH trung tính và giảm khi pH tăng trong giới hạn khoảng quan trắc.

     NH₄⁺ và Tảo

     Phân tích theo Anova và hệ số tương quan giữa pH và Tảo cho các chỉ số hoàn toàn có ý nghĩa về mặt thống kê với sig. = 0,028 (p < 0,05).

     Phương trình mối quan hệ amonia và tảo là phương trình bậc 2, với đồ thị đường cong lõm. Nồng độ amonia trong khoảng 10 – 30 µg/l mật độ tảo giảm thấp, tảo có xu hướng sử dụng Nito dưới dạng nitrat hơn amonia [3], [8], tuy nhiên đồ thị dự báo xu hướng nồng độ amoni càng cao, mật độ tảo sẽ càng tăng.

NO₂^- và Tảo

     Phân tích theo Anova và hệ số tương quan giữa nitrit và Tảo cho các chỉ số hoàn toàn có ý nghĩa về mặt thống kê (sig. = 0,003) với p < 0,05.

     Phương trình mối quan hệ nitrit và tảo là phương trình bậc 2 với mật độ tảo y= 19,995x² + 271,91x + 54561, với đồ thị đường cong lõm nhẹ có xu hướng nồng độ nitrit càng tăng thì mật độ tảo càng cao.

NO₃^- và Tảo

     Phân tích theo Anova và hệ số tương quan giữa nitrat và Tảo cho các chỉ số hoàn toàn có ý nghĩa về mặt thống kê (sig. = 0,002) với p < 0,05.

     Phương trình mối quan hệ nitrat và tảo là phương trình bậc 2 với mật độ tảo y = 2,2683x²– 1518,4x + 202728.

     Đồ thị thể hiện 2 xu hướng rõ rệt, với nồng độ nitrat nhỏ hơn 200µg/l mật độ tảo không phụ thuộc hoàn toàn vào nitrat, dù nồng độ nitrat có tăng cũng không làm mật độ tảo tăng, tuy nhiên khi nồng độ nitrat đủ lớn vẫn thể hiện xu hướng nitrat tăng dẫn đến mật độ tảo tăng.

 

 

Hình 1. Mối tương quan giữa giá trị pH, Amonia, Nitrit, Nitart và mật độ tảo

 

     Qua phân tích số liệu các thông số môi trường về mùa khô – triều cao trên ta thấy, mật độ tảo phụ thuộc vào sự biến đổi các thông số môi trường như pH, amoni, nitrit và nitrat, xu hướng biến đổi theo đường cong lõm với phương trình toán học bậc 2. Trong đó mối tương tác mạnh giữa các thông số thuộc nhóm dinh dưỡng theo chu trình Nito với nitrat là yếu tố tác động rõ rệt nhất, kết quả này cũng trùng với kết quả nghiên cứu cả Jonathan P. Zehr và cộng sự [7].

     3.1. 2. Mùa khô – triều thấp

     Số liệu thống kê theo chỉ số tương quan Pearson thể hiện sự tương quan rõ rệt (p <0,05) giữa các thông số photphat  và nitrat với mật độ tảo (bảng 2). Tại khu vực quan trắc triều thấp vào ban ngày nhiều ánh sáng, tảo sẽ hoạt động mạnh nên nhu cầu về chất dưỡng dưỡng cao, từ đó giải thích mối tương quan rõ rệt giữa 2 thông sốphotphat  và nitrat. Với các yếu tố còn lại số liệu không có sự thay đổi rõ rệt thể hiện mối tương quan về mặt toán học thống kê.

     Bảng 2. Sự tương quan các yếu tố môi trường và mật độ tảo triều thấp

		pH	DO, mg/l	P-PO4, µg/l	N-NH4, µg/l	N-NO2, µg/l	N-NO3, µg/l	TSS, mg/l	Do man, ‰	Nhiet do, oC
pH	Pearson Corr.	1	.009	.075	-.304	-.473	-.094	.469	.039	-.011
	Sig. (2-tailed)		.977	.798	.291	.088	.749	.091	.895	.970
DO, mg/l	Pearson Corr	.009	1	-.495	.161	-.659*	-.114	-.043	-.040	-.480
	Sig. (2-tailed)	.977		.072	.583	.010	.697	.885	.892	.083
PO4, µg/l	Pearson Corr	.075	-.495	1	-.361	.277	.270	.118	-.318	.085
	Sig. (2-tailed)	.798	.072		.205	.338	.350	.688	.267	.772
NH4, µg/l	Pearson Corr	-.304	.161	-.361	1	.225	.292	-.264	.244	.161
	Sig. (2-tailed)	.291	.583	.205		.439	.311	.362	.401	.581
NO2, µg/l	Pearson Corr	-.473	-.659*	.277	.225	1	.247	-.637*	-.169	.139
	Sig. (2-tailed)	.088	.010	.338	.439		.395	.014	.565	.635
NO3, µg/l	Pearson Corr	-.094	-.114	.270	.292	.247	1	-.088	-.153	.479
	Sig. (2-tailed)	.749	.697	.350	.311	.395		.766	.602	.083
TSS, µg/l	Pearson Corr	.469	-.043	.118	-.264	-.637*	-.088	1	.419	.332
	Sig. (2-tailed)	.091	.885	.688	.362	.014	.766		.136	.246
Do man, ‰	Pearson Corr	.039	-.040	-.318	.244	-.169	-.153	.419	1	.421
	Sig. (2-tailed)	.895	.892	.267	.401	.565	.602	.136		.134
Nhiet do, oC	Pearson Corr	-.011	-.480	.085	.161	.139	.479	.332	.421	1
	Sig. (2-tailed)	.970	.083	.772	.581	.635	.083	.246	.134
Tao, tb/l	Pearson Corr	.364	-.159	.533*	.186	.044	.749**	.139	-.237	.334
	Sig. (2-tailed)	.200	.587	.050	.524	.882	.002	.635	.415	.243

     Phân tích theo Anova và hệ số tương quan giữa photphat, nitrat và Tảo cho thấy:Các hệ số đánh giá mối tương quan giữa số 3 thông số photphat, nitrat và tảo hoàn toàn có nghĩa về mặt thống kê với Sig. F. Change bằng 0,02, Phân tích anova cho hệ số p < 0,05 hoàn toàn có ý nghĩa.Tuy nhiên, khi đánh giá hệ số tương quan hồi quy tuyến tính từng biến (photphat và nitrat) với biến phụ thuộc (tảo) về mặt toán học thì chỉ nitrat là biến có ý nghĩa (p = 0,04, <0,05), photphat  với hệ số 0,07 (>0,05) không có ý nghĩa về mặt thống kê.

     Phương trình thể hiện xu hướng ảnh hưởng giữa photphat với mật độ tảo là y = 661,73x² – 18173x + 166820 và nitrat với mật độ tảo là y = 0,8395x² + 192,88x+ 2380,9.

     Phương trình mối quan hệ giữa photphat và tảo là phương trình bậc 2, đồ thị đường cong lõm với nồng độ photphat tỷ lệ nghịch với mật độ tảo trong khoảng 15 - 16 µg/l, nồng độ photphat và mật độ tảo có xu hướng tỷ lệ thuận khi nồng độ photphat tăng trên 16 µg/l. Trong khi đó, phương trình mối quan hệ giữa nitrat và tảo là phương trình bậc 2, đồ thị đường cong thể hiện mật độ tảo tăng khi nồng độ Nitrat tăng.

 

     Hình 2. Mối quan hệ giữa photphat và nitrat với tảo

 

     Để giải thích cho sự thay đổi khác nhau của photphat và nito trong trường hợp này là triều thấp vào ban ngày nên sự tiêu thụ tảo với photphat và nitrat đều tăng mạnh [5], [13]. Tỷ lệ giữa Nito và photpho trong sinh khối tảo là 1,020:0,374(kg khô) [6], [10],theo số liệu thu thập được nồng độ của photphat  trong nước biển Vũng Tàu thấp hơn nhiềuso với nitrat ở tỷ lệ cần thiết trên, vì vậytốc độ tiêu thụ của tảo caokhi đó sẽ làm nồng độ photphat giảm. Ngược lại, nồng độ của nitrat dồi dào nên dù tảo có tiêu thụ ở mức cao thì lượng nitrat dư trong môi trường nước biển vẫn cao.

3.1.3. Mối quan hệ giữa Tảo và Nito vào mùa khô

 

Hình 3. Mối quan hệ giữa photphat và nitrat với tảo

 

     Phương trình mối quan hệ giữa nitrat và tảo mùa khô là y = 0,1983x² + 220,43x + 28035, và xu hướng dự báo khi nồng độ nitrat tăng sẽ kéo theo mật độ tảo tăng, hệ sinh thái môi trường biển vùng biển Vũng Tàu bị ảnh hưởng.

     Như vậy, xét về mùa khô các thông số tương tác và thể hiện xu hướng dự báo môi trường biển Vũng Tàu thông qua mật độ tảo chủ yếu tập trung ở triều cao với các thông số gồm pH, NO₂^‑, NO₃^-, NH₄⁺; triều thấp có PO₄^‑ và NO₃^-. Tuy nhiên, giá trị pH khá ổn định và giá trị PO₄^‑thể hiện mối tương tác yếu với tảo,do nồng độ photphat  ở đây thấp và quá trình tảo sử dụng photphat phụ thuộc vào các yếu tố xung quanh còn là điều cần phải tìm hiểu thêm [4], [11]. Vì vậy, phương trình thực nghiệm thể hiện mối tương tác giữa các yếu tố và dự báo xu thế ảnh hưởng tới môi trường bờ biển Vũng Tàu chỉ tập trung vào các thông số có tương tác mạnh như NO₂^‑, NO₃^-, NH₄⁺.

     Tương quan giữa các yếu tố NH₄⁺, NO₂^‑, NO₃^- với tảo

     Dựa trên phương trình toán học của từng thông số với tảo, ta có thể xây dựng phương trình thực nghiệm tổng hợp các nhóm yếu tố tương tác này dựa trên sự chuyển đổi hàm đa thức từ phần mềm SPSS qua Design Expert sử dụng phương pháp bề mặt có đáp ứng [9].

     Phương trình bậc 2 thể hiện mối tươc tác của ba thông số NH₄⁺, NO₂^‑, NO₃^- với tảo như sau:

1. mật độ tảo theo NH₄⁺: y = 103,51x² – 3447,5x + 74767
2. mật độ tảo theo NO₂^‑: y = 19,995x² + 271,91x + 54561
3. mật độ tảo theo NO₃^-_:  y = 0,1983x² + 220,43x + 28035

     Dựa vào phương trình (1), (2) và (3) ta xây dựng được phương trình toán hồi quy thể hiện mối tương tác nữa amoni, nitrit và nitrat với tảo như sau:

     Tảo = 19,77 NH₄² + 3,87 NO₂² + 0,29 NO₃² + 6,03 NH₄ x NO₂ + 0,21 NH₄ x NO₃ + 0,67 NO₂ x NO₃ – 1092,28 NH₄ – 52,32 NO₂ – 36,30 NO₃ + 53369,56 (4)

     Phân tích các chỉ số tương tác hồi quy đều có ý nghĩa về mô hình với p < 0,0001, R² hiệu chỉnh và R² dự đoán đều cho độ tin cậy cao(0,988 và 0,937); các yếu tố A, B, C có ý nghĩa về mặt thống kê với p < 0,0001 - 0,0002; A², B², C² và tương tác AB, BC có ý nghĩa với p < 0,05; loại phương trình hồi quy bậc 2 với hệ số tương tác giữa AC yếu coi như bằng 0. (các yếu tố được mã hóa với ký hiệu A - NH₄, B - NO₂, C - NO₃).

     Nồng độ tảo được biểu diễn và dự báo qua đồ thị đường đồng mức và đáp ứng bề mặt mối tương tác giữa các thông số amoni, nitrit và nitrat với tảo.

 

Hình 4. Đồ thị đường đồng mức và đáp ứng bề mặt giữa amoni, nitrit và tảo

 

Hình 5. Đồ thị đường đồng mức và đáp ứng bề mặt giữa nitrat, nitrit và tảo

 

Hình 6. Mối tương quan giữa photphat và tảo

 

     Đồ thị hình 4 cho thấy mối tương quan của amoni và nitrit tới mật độ tảo hiện tại tập trung ở màu xanh thể hiện sự ảnh hưởng chưa mạnh, tuy nhiên, hình5 thể hiện mối tương quan giữa nitrit và nitrat với tảo là đáng báo động với vùng màu vàng, đỏ và cam. Môi trường vùng biển Vũng Tàu với nồng độ DO cao (> 0,5 mg/l) quá trình nitrat hóa xảy ra mạnh chuyển hóa amoni thành nitrit và nitrat. Cả 3 thông số amoni, nitrit và nitrat đều thể hiện xu hướng tỷ lệ thuận với mật độ tảo, vì vậy việc kiểm soát các thông số trong vùng màu xanh là cần thiết.

     3.2. Mùa mưa

     3.2.1. Mùa mưa – triều cao

     Theo đồ thị, nồng độ photphat tỷ lệ nghịch với mật độ tảo. Xu hướng này cũng giống so với mối quan hệ giữa photphat và tảo trong mùa khô - đỉnh triều, tuy nhiên vào mùa mưa, nhiệt độ thấp nên nhu cầu photphat cũng không cao như mùa khô - đỉnh triều, vì vậy với khoảng nồng độ photphat giảm lớn hơn so với mùa khô - đỉnh triều như số liệu trên đồ thịcần phải nghiên cứu thêm vì còn nhiều yếu tố ảnh hưởng tới sự tăng trưởng của tảo trong mùa mưa - đỉnh triều liên quan.

     3.2.2. Mùa mưa – triều thấp

     Phân tích Anova các dữ liệu thông số môi trường và tảo mùa mưa - triều thấp- tầng mặt qua các năm không thể hiện sự tương quan bằng các hệ số ý nghĩa về mặt thống kê.

     Ngược lại mùa mưa - triều thấp - tầng đáy có 2 dữ liệu thông số môi trường có ý nghĩa về mặt thống kê là NO₃, TSS với mật độ tảo (p <0,05). Tuy nhiên, khi phân tích về mặt tương quan để lập phương trình toán học thì thông số NO₃ và TSS không thể hiện có ý nghĩa về mặt số liệu thống kê đối với phương trình toán (chỉ số Sig. của NO₃ và TSS lần lượt là 0,086 và 0,275).

Hình 7. Đồ thị mối liên hệ giữa NO₃ với mật độ tảo và TSS với mật độ tảo

 

     Phương trình mối quan hệ giữa Nitrat và tảo là Phương trình bậc hai với mật độ tảo y = 0,5121x²– 105,36x + 15232, thể hiện xu hướng nồng độ nitrat tăng dẫn tới mật độ tảo tăng. Tuy nhiên, đồ thị mối quan hệ giữa TSS và tảo thể hiện xu hướng mật độ tảo giảm khi nồng độ TSS tăng trong khoảng dưới 52 µg/l, với khoảng nồng độ TSS lớn hơn 52 µg/lmật độ tảo tăng dần.

     4. KẾT LUẬN                                                      

     Kết quả phân tích thống kê mối quan hệ giữa chất lượng môi trường nước biển ven bờ và hệ sinh thái cho thấy, có sự tương tác rõ rệt giữa hàm lượng amoni, nitrit và nitrat với mật độTảo trong mùa khô, thể hiện qua phương trình thực nghiệm số (4).

     Cũng theo kết quả của nhóm nghiên cứu, chất lượng nước biển tại trạm quan Vũng Tàuhiện chưa ảnh hưởng nhiều đến đời sống thủy sinh vật theo các tiêu chuẩn hiện hành.Tuy nhiên,với sự phát triển nhanh chóng của các hoạt động kinh tế vùng bờ như đô thị hóa, đánh bắt, nuôi trồng thủy sản, hoạt động hàng hải đang gây nên những tác động đến môi trường nước biển ven bờ, điều này thể hiện thông qua nồng độ nitrate thường xuyên vượt Tiêu chuẩn cho phép, đồng thời có xu thế gia tăng nồng độ của một số chỉ tiêu trong cả hai mùa như: Muối dinh dưỡng phosphate, nitrit, hydrocarbon.

     Như vậy, với xu hướng gia tăng của các thông số thuộc nhóm dinh dưỡng (nhất là nitrat), dự báo mật độ Tảo cũng sẽ tăng(theo mối quan hệ trong phương trình thực nghiệm). Khi mật độ tảo tăng quá caosẽ gây nở hoa trong nước, dẫn đến thiếu ôxyvà ảnh hưởng đến đời sống thủy sinh vật. Do đó, cần có giải pháp kiểm soát nồng độmuối dinh dưỡng trong các dòng thải ra khu vực biển ven bờ.

     Lời cảm ơn:

     Nghiên cứu được tài trợ bởi Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (ĐHQG-HCM) trong khuôn khổ Đề tài mã số B2017-24-01.

  

Nguyễn Văn Phước

Viện Môi trường và Tài nguyên

Phạm Thị Thanh Hòa

Trường Đại học Công nghiệp thực phẩm TP. Hồ Chí Minh

(Nguồn: Bài đăng trên Tạp chí Môi trường, số 1/2020)

 

     TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Chí Thời và cộng sự, Ảnh hưởng của thủy triều đến cấu trúc quần xã thực vật phù du tại trạm quan trắc môi trường biển Nha Trang, Tuyển Tập Nghiên Cứu Biển, 2015, tập 21, số 2: 188-200.
2. Viện Hải dương học Nha Trang. Kết quả quan trắc chất lượng nước biển ven bờ Trạm Vịnh Gành rái. 2010 – 2018.
3. Elize S.Mostert and Johan U.Grobbelaar, The influence of nitrogen and phosphorus on algal growth and quality in outdoor mass algal cultures. BiomassVolume 13, Issue 4, 1987, Pages 219-233.
4. GEIDER, R.J. & LA ROCHE, J. (2002). Redfield revisited: variability of C : N : P in marine microalgae and its biochemical basis. Eur. J. Phycol., 37: 1 – 17.
5. Hurd C. L. and Dring M. J., (1990), Photphat e uptake by intertidal algae in relation to zonation and season. Marine Biology Vol. 107, pp.281-289.
6. Kurt Haglund, Marianne Pedersén (1993). Outdoor pond cultivation of the subtropical marine red algaGracilaria tenuistipitata in brackish water in Sweden. Growth, nutrient uptake, co-cultivation with rainbow trout and epiphyte control. Journal of Applied Phycology, June 1993, Volume 5, Issue 3, pp 271–284.
7. Jonathan P. Zehr and Bess B. Ward (2002), Nitrogen Cycling in the Ocean: New Perspectives on Processes and Paradigms. APPLIED AND ENVIRONMENTAL MICROBIOLOGY, p. 1015–1024.
8. Kevin J. Flynn & Ian Butler, Nitrogen sources for the growth of marine microalgae: role of dissolved free amino acids. Mar. Ecol. Prog. Ser. Vol. 34: 281304, 1986.
9. Linda Rhoades Shanock, Benjamin E. Baran, William A. Gentry, Stacy Clever Pattison and Eric D. Hegg (2010), Polynomial Regression with Response Surface Analysis: A Powerful Approach for Examining Moderation and Overcoming Limitations of Difference Scores. J Bus Psychol Vol 25, pp.543–554.
10. Max.  Troell, C.  Halling, A.  Nilsson, A.H.  Buschmann, N.  Kautsky, L.  Kautsky  (1997). Integrated marine cultivation of Gracilaria chilensis (Gracilariales, Rhodophyta) and salmon cages for reduced environmental impact and increased economic output. Aquaculture 156 (1997) 45-61.
11. REDFIELD, A.C. (1958). The biological control of chemical factors in the environment. Amer. Sci., 46: 205 – 221.
12. REDFIELD, A.C., KETCHUM, B.H. & RICHARDS, F.A. (1963). The influence of organisms on the composition of seawater. In The Sea (M.N. Hill, editor) vol. 2, 26 – 77. Interscience.
13. SilkinV. A. and Chubchikova I. N., (2007), Kinetics of Uptake of Photphat es and Nitratesby Marine Multicellular Algae Gelidium latifolium. Biology Bulletin, Vol. 34, No. 2, pp. 156–162.

 

THE IMPACT TRENDS OF WATER QUALITY TO THE ECOLOGICAL SYSTEM OF VUNG TAU COASTAL AREA Nguyen Van Phuoc Institute for Environment and Resources Pham Thi Thanh Hoa Ho Chi Minh City University of Food Industry      Abstract:The content of the paper presents the trend of coastal water qualityfluctuations at the Vung Tau monitoring station during the dry season and the rainy season, thereby giving a forecast of the impact on coastal ecosystems (through algae directive) in case of coastalwater quality changes. The results of the statistical analysis show that, in the dry season, the forecast of the trend affecting Vung Tau coastline focuses only on strong interaction parameters such as NO2-, NO3-, NH4+, with experimental equations: Algae = 19.77 NH42 + 3.87 NO22 + 0.29 NO32 + 6.03 NH4 x NO2 + 0.21 NH4 x NO3 + 0.67 NO2 x NO3 – 1092.28 NH4 - 52.32 NO2– 36.30 NO3 + 53369.56. Meanwhile, the rainy season due to rising water levels, less light and strong water column disturbance, sothe influence of environmental parameters on algae density is not significant.      Keywords: Vung Tau monitoring station, coastal water quality, impact variatin trend, experimental equations.