Nghiên cứu Đặc trưng phát thải của xe máy và Đánh giá tiềm năng Đồng lợi Ích từ một số kịch bản phát triển trong hệ sinh thái Đô thị hà nội

Nghiên cứu Đặc trưng phát thải của xe máy và Đánh giá tiềm năng Đồng lợi Ích từ một số kịch bản phát triển trong hệ sinh thái Đô thị hà nội

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA CÁC KHOA HỌC LIÊN NGÀNH

TRẦN THỊ HỒNG HIỀN

NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG PHÁT THẢI CỦA XE MÁY VÀ ĐÁNH GIÁ TIỀM NĂNG ĐỒNG LỢI ÍCH TỪ MỘT SỐ KỊCH BẢN PHÁT TRIỂN

TRONG HỆ SINH THÁI ĐÔ THỊ HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

HÀ NỘI – 2023

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA CÁC KHOA HỌC LIÊN NGÀNH

TRẦN THỊ HỒNG HIỀN

NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG PHÁT THẢI CỦA XE MÁY VÀ ĐÁNH GIÁ TIỀM NĂNG ĐỒNG LỢI ÍCH TỪ MỘT SỐ KỊCH BẢN PHÁT TRIỂN

TRONG HỆ SINH THÁI ĐÔ THỊ HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Chuyên ngành: BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Mã số: 8900201.01QTD

Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Nghiêm Trung Dũng

PGS TS Hồ Quốc Bằng

HÀ NỘI – 2023

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này công trình nghiên cứu do cá nhân tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nghiêm Trung Dũng và PGS.TS Hồ Quốc Bằng, không sao chép các công trình nghiên cứu của người khác Kết quả của luận văn chưa từng được công bố ở bất kì một công trình khoa học nào khác

Các thông tin thứ cấp sử dụng trong luận văn là có nguồn gốc rõ ràng, được trích dẫn đầy đủ, trung thực và đúng qui cách

Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính xác thực và nguyên bản của luận văn

Tác giả

(Kí tên)

Trần Thị Hồng Hiền

LỜI CẢM ƠN

Học viên xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nghiêm Trung Dũng và PGS.TS Hồ Quốc Bằng đã hướng dẫn chi tiết, xây dựng phương án và tháo gỡ các khó khăn giúp học viên trong quá trình làm nghiên cứu

Học viên xin cảm ơn của Quỹ NAGAO và TOSHIBA đã trao những học bổng động viên và hỗ trợ học viên trong quá trình nghiên cứu thông qua Khoa các Khoa học liên ngành Đại học Quốc gia Hà Nội Cảm ơn Khoa và các thầy cô phòng Đào tạo đã tạo điều kiện để học viên thực hiện đề tài này Học viên cũng xin được cảm ơn các thầy cô, giảng viên lớp BĐKH - QH2021 đã giảng dạy từ thời điểm COVID đến nay, với nhiều kiến thức liên nghành học viên đã áp dụng trong nghiên cứu

Học viên xin cảm ơn Trung tâm nghiên cứu Ô nhiễm không khí và Biến đổi khí hậu, Viện Môi trường và Tài nguyên đã hỗ trợ thực hiện đề tài Đó là những sự hỗ trợ quý giá từ dữ liệu và các công cụ như mô hình EMISENS bản quyền của GS.TS Hồ Quốc Bằng và được ThS Nguyễn Thoại Tâm và KS Nguyễn Ngọc Thảo Nguyên giúp

đỡ thực hành với mô hình EMISENS ThS Vũ Hoàng Ngọc Khuê, ThS Nguyễn Thị Thanh Duyên hướng dẫn sử dụng mô hình ArcGIS Cảm ơn nhóm nghiên cứu từ Hoa Kỳ: Trung tâm Nghiên cứu và Công nghệ Môi trường (CE-CERT) thuộc Đại học California Riverside (UCR), Trung tâm nghiên cứu bền vững GSSR và ISSRC đã phát triển mô hình IVE miễn phí để học viên tìm hiểu, khai thác

Cuối cùng, học viên xin được bày tỏ lời cảm ơn tới người bạn đời và gia đình của mình vì luôn ủng hộ học viên vượt qua hai năm học và nghiên cứu

ii

MỤC LỤC

MỤC LỤC II DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT IV DANH MỤC HÌNH VII DANH MỤC BẢNG IX MỞ ĐẦU XI CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU PHÁT THẢI TỪ XE MÁY 1

1.1 Phát thải của xe máy 1

1.1.1 Đặc điểm phát thải từ xe mô tô, xe gắn máy 1

1.1.2 Xe mô tô, xe gắn máy và sự phát thải của nhóm phương tiện này tại Hà Nội 1

1.2 Phương pháp luận về phát thải và kiểm kê phát thải khí nhà kính 4

1.2.1 Phương pháp xác định đặc trưng phát thải của phương tiện giao thông 4

1.2.2 Phương pháp luận về kiểm kê khí thải và khí nhà kính 8

1.2.3 Xác định tiềm năng nóng lên toàn cầu 15

1.3 Đồng lợi ích trong giảm phát thải từ phương tiện giao thông 16

1.3.1 Khái niệm và cách tiếp cận 16

1.3.2 Giảm phát thải trong lĩnh vực giao thông tại Hà Nội 19

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG PHÁT THẢI VÀ KỊCH BẢN GIẢM NHẸ PHÁT THẢI TỪ XE GẮN MÁY 22

2.1 Giới thiệu khu vực nghiên cứu 22

2.1.1 Một số đặc điểm về khu vực nghiên cứu 22

2.1.2 Sơ đồ nghiên cứu 29

2.2 Thu thập và xử lý dữ liệu 30

2.2.1 Thu thập dữ liệu chung 30

2.2.2 Thu thập và xử lý dữ liệu về lưu lượng giao thông 31

2.2.3 Dữ liệu về sử dụng phương tiện 32

2.2.4 Dữ liệu về hoạt động phương tiện 34

2.2.5 Khí tượng 34

2.2.6 Nhiên liệu 34

2.3 Ứng dụng mô hình hóa xác định đặc tính phát thải và tính toán phát thải khí nhà kính từ xe máy 35

2.3.1 Mô hình IVE 35

iii

2.3.2 Mô hình EMISENS 37

2.3.3 ArcGIS 38

2.4 Xây dựng các kịch bản phát triển xe máy ở Hà Nội 38

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 42

3.1 Đặc trưng phát thải của xe máy tại Hà Nội 42

3.1.1 Đặc điểm kỹ thuật và hoạt động của xe máy tại Hà Nội 42

3.1.2 Hệ số phát thải – đặc trưng phát thải từ xe máy ở Hà Nội 48

3.2 Kết quả kiểm kê khí thải và khí nhà kính từ xe máy tại Hà Nội 52

3.2.1 Phát thải khí nhà kính và một số chất ô nhiễm không khí 52

3.2.2 Phân bố phát thải từ xe máy tại Hà Nội 54

3.3 Đánh giá tiềm năng đồng lợi ích ứng với các kịch bản phát triển 56

3.3.1 Kịch bản phát thải từ xe máy ở Hà Nội 56

3.3.2 Thảo luận về giải pháp giảm phát thải 62

KẾT LUẬN 67

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 PHỤ LỤC A

iv

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

AFOLU Nông nghiệp, lâm nghiệp và sử dụng đất cho mục đích khác

(Agriculture, Forestry, and Other Land Use) AR* Các báo cáo đánh giá của IPCC kèm theo số thứ tự phát hành

(The “ordinal number” Assessment Report) BAU Công việc như thường lệ

(Business-as-Usual) BEFs Hệ số phát thải ở trạng thái nền

(The Base EFs)

(Bus rapid transit) CNG Khí thiên nhiên nén

(Compressed natural gas)

CO2-tđ

CO2-eq

CO2 tương đương

CO2 equivalent DCC Cục Biến đổi khí hậu

(Department of Climate Change) EMEP Chương trình giám sát và Đánh giá của châu Âu

(European Monitoring and Evaluation Programme)

ES Trạng thái mỏi của động cơ

(Engine stress) FTP Quy trình thử nghiệm liên bang của US EPA

(The federal testing Procedure ) GDP Tổng sản phẩm quốc nội

(Gross domestic product) GHG Khí nhà kính

(Greenhouse Gas) GIZ Tổ chức Hợp tác quốc tế Đức

(The Deutsche Gesellschaft Fur Internationale Zusammenarbeit) GPC Quy trình kiểm kê khí nhà kính cấp thành phố

(GHG Protocol for Cities) HCV

Xe thương mại hạng nặng (Heavy Commercial Vehicle – a category of commercial vehicle whose gross weight is more than 3500kg)

ICE Động cơ đốt trong

(Internal combustion engine) INDC Đóng góp dự kiến do Quốc gia tự quyết định

(Intended nationally determined contribution)

v

IPCC Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu

(Intergovernmental Panel on Climate Change) JICA Cơ quan hợp tác quốc tế Nhật Bản

(The Japan International Cooperation Agency) LCV

Xe thương mại hạng nhẹ (Light commercial vehicle- a commercial carrier vehicle with a gross vehicle weight of no more than 3.5 metric tons)

LEZ Khu vực phát thải thấp

(low emissions zones) LULUCF Sử dụng đất, thay đổi sử dụng đất và lâm nghiệp

(Land Use, Land -Use Change and Forestry) MELS Hệ thống Học, Đánh giá, Theo dõi

(Mornitoring, Evaluation, Learning System) MRT Phương tiện giao thông công cộng tốc độ cao

(Mass Rapid Transit) MRV Hệ thống đo đạc, báo cáo và thẩm định

(Measurement, Reporting, and Vertification) NDC Đóng góp do Quốc gia tự quyết định

(Nationally Determined Contribution) OECD

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (The Organisation for Economic Co-operation and Development )

PEMS

Hệ thống đo phát thải di động (Portable Emissions Measurement Systems - measures emissions from combustion engines in real-world in-use testing) SDGs Các mục tiêu phát triển bền vững

(Sustainable Development Goals) SRES Báo cáo đặc biệt về các kịch bản phát thải

(Special Report on Emissions Scenarios) tCO2 Tấn CO2

(Metric ton of CO2) TOE Tấn dầu tương đương

(Metric ton of oil equivalent) tr.t CO2

mil tCO2

Triệu tấn CO2

Milion tonne of CO2

UNDP Chương trình Phát triển của Liên Hợp Quốc

(United Nations Development Programme) UNEP Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc

(United Nations Environment Programme) UNFCCC Công ước khung của Liên Hợp Quốc về Biến đổi khí hậu

(United Nations Framework Convention on Climate Change) VSP Công suất riêng của xe

(Vehicle specific power)

vi

VTHKCC Vận tải hành khách công cộng

(Public transport) WRI Viện Tài nguyên thế giới

(World Resources Institute)

c.s., 2020) 17Hình 1.7 Mối quan hệ giữa BĐKH và ONKK với các vấn đề khác nhau ở Châu Âu

(EEA, 2022) 18Hình 1.8 Tổng lượng phát thải khí nhà kính tại thủ đô Hà Nội giai đoạn 2020-2030

(Bao Trung Tran Do và c.s., 2020) 20 Hình 2.1 Chiều hướng nhiệt độ cao nhất 3 tháng hè trong khoảng 1980-2022 ở Hà Nội

(từ dữ liệu đo ở sân bay Nội Bài) (Tuan Vu, 2023) 22Hình 2.2 Đường cong Intensity- Duration - Frequency của mưa tại trạm Láng theo

kịch bản RCP4.5 (Linh Lưu Nhật, 2016) 23Hình 2.3 Tổng sản phẩm trên địa bàn Hà Nội theo giá hiện hành (GSO Hanoi, 2021) 24Hình 2.4 Cơ cấu sử dụng phương tiện chính tham gia giao thông (Anh Tuan Le và c.s.,

2021) 27Hình 2.5 Sơ đồ nghiên cứu 29Hình 2.6 Cách xác định xe đến theo thời gian (Tân Đặng Minh & Hợi Trần Danh,

2021) 31Hình 2.7 Biểu đồ thể hiện nhiệt độ và độ ẩm của Hà Nội qua các năm từ dữ liệu trạm

Láng Nguồn: Tổng cục thống kê (GSO Vietnam, 2023) 34Hình 2.8 Khu vực trung tâm Madric đề xuất áp dụng khu phát thải thấp (Javier

Tarriño-Ortiz và c.s., 2021) 39Hình 2.9 thị trường xe điện năm 2020 (Huong Le và c.s., 2022) 40 Hình 3.1 Phân bố lượng xe theo độ tuổi tại Hà Nội theo khảo sát 43Hình 3.2 Phân bố quãng đường xe máy đi trong một ngày của các xe được khảo sát tại

Hà Nội (km/ngày) 44Hình 3.3 Phân bố xe máy tại Hà Nội theo tiêu chuẩn khí thải 44

viii

Hình 3.4 Tần suất sử dụng xe máy trong ngày theo khảo sát 45Hình 3.5 Tỉ lệ các nhóm thời gian ngâm động cơ (soak time) 46Hình 3.6 Hệ số phát thải CO2 phân theo nhóm kỹ thuật của xe máy ở Hà Nội 50Hình 3.7 Kết quả phát thải từ hoạt động của xe máy theo giờ trong ngày tại Hà Nội 53Hình 3.8 Bản đồ phân bố phát thải khí nhà kính từ xe máy ở Hà Nội 54Hình 3.9 Bản đồ phân bố phát thải khí nhà kính biểu diễn lớp đường giao thông 56Hình 3.10 Khu vực phát thải thấp đối với xe máy trong kịch bản giảm nhẹ đề xuất 57Hình 3.11 Vị trí khu vực giới hạn phát thải tại kịch bản giảm nhẹ 58

ix

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Phát thải CO2 trong lĩnh vực GTVT đường bộ tại Việt Nam 2

Bảng 1.2 So sánh một số đặc điểm của các mô hình phát thải 4

Bảng 1.3 Tiềm năng nóng lên toàn cầu GWP 100 của các khí nhà kính chính theo các báo cáo cập nhật của IPCC qua các kỳ khác nhau 15

Bảng 2.1 Một số chỉ tiêu trong lĩnh vực vận tải Thành phố Hà Nội qua các năm 25

Bảng 2.2 Hiện trạng mạng lưới đường giao thông Thành phố Hà Nội 26

Bảng 2 3 Cơ cấu phương tiện giao thông tại Hà Nội 2019 27

Bảng 2.4 Đặc trưng của các dòng phương tiện cơ giới đường bộ của Việt Nam 28

Bảng 2.5 Thống kê khảo sát lưu lượng giao thông 32

Bảng 2.6 Thống kê khảo sát thu thập dữ liệu phương tiện (ĐV: phương tiện) 33

Bảng 2.7 Một số yêu cầu đối với nhiên liệu chuẩn (2009) 35

Bảng 2.8 Các yếu tố điều chỉnh cho file location trong mô hình IVE 36

Bảng 2.9 Hiệu quả của xe điện khi thay thế xe xăng (Anh Tuan Le và c.s., 2021) 41

Bảng 3.1 Tỉ lệ xe máy trong nhóm các phương tiện đường bộ ở Hà Nội 42

Bảng 3.2 Lưu lượng xe và chiều dài đường ở Hà Nội 42

Bảng 3.3 Đặc điểm kỹ thuật theo mô hình IVE cho xe máy 46

Bảng 3.4 Các mức phát thải – Bin - từ dữ liệu xe thực tế 48

Bảng 3.5 Kết quả hệ số phát thải từ mô hình IVE cho Hà Nội 49

Bảng 3.6 Bảng Hệ số phát thải CO2 running xe máy từ một số nghiên cứu khác 49

Bảng 3.7 Kết quả kiểm kê phát thải khí nhà kính và một số chất ô nhiễm từ xe máy tại Hà Nội theo mô hình EMISENS với số xe năm 2022 52

Bảng 3.8 Dự báo số lượng xe máy đang hoạt động và dân số Hà Nội cùng với hệ số điều chỉnh từ dữ liệu dự báo trong dự án của Nguyễn Hữu Đức và cộng sự 57

Bảng 3.9 Tiềm năng giảm phát thải theo KB1 -hạn chế cả ngày 59

Bảng 3.10 Tiềm năng giảm phát thải theo KB2- hạn chế từ 15h-20h 59

Bảng 3.11 Lợi ích khi thay xe máy bằng xe điện trong khu vực hạn chế trong KB2 60

Bảng 3.12 Lợi ích thay thế xe máy bằng xe điện trong khu vực hạn chế tại KB1 61

x

Bảng 3.13 Mục tiêu giảm phát thải khí nhà kính của TP.HN đến 2030 theo Kế hoạch

hành động về tăng trưởng xanh của thành phố 62Bảng 3.14 Mục tiêu giảm phát thải trong lĩnh vực giao thông đến năm 2030 của TP

Hà Nội trong kế hoạch hành động tăng trưởng xanh 63Bảng 3.15 Tiềm năng trung hòa carbon từ phát thải xe máy tại TP Hà Nội 64

(⁓82%), PM2.5 (80,4%), OC (⁓57%) và CH4 (⁓53%) Xe máy cũng đóng góp từ 6% đến 44% lượng khí thải BC, SO2, NOx, CO2 và N2O (J S Fuglestvedt và c.s., 2010) Đến năm 2020, Hà Nội quản lý 6.649.596 phương tiện giao thông cơ giới đường

bộ Xe máy, đặc biệt là xe máy cũ có tỉ lệ lớn trong dòng giao thông hiện nay Với tốc

độ tăng trưởng xe máy 7,66%/năm, đến năm 2025, thành phố Hà Nội sẽ có 7,3 triệu xe máy, đến năm 2030 sẽ có 7,7 triệu xe máy (Anh Tuan Le và c.s., 2021) Chất ô nhiễm không khí và khí nhà kính tăng lên cùng với số lượng phương tiện giao thông đang gia tăng, nên việc ước tính mức phát thải hiện tại và đánh giá các biện pháp giảm thiểu phát thải khí nhà kính và cải thiện chất lượng không khí trong khu vực là điều cần thiết Giảm lượng khí thải từ giao thông đường bộ là một thách thức vì số lượng phương tiện giao thông gắn chặt với tốc độ tăng trưởng dân số (Shimul Roy và c.s., 2021) Để xây dựng chiến lược về giảm phát thải cho đô thị, dữ liệu phát thải và hiện trạng giao thông cần được đánh giá Tại Hà Nội, đã có những nghiên cứu về đặc trưng phát thải chất ô nhiễm không khí và khí nhà kính từ các phương tiện, song các dữ liệu tập trung ở một vài khu vực, và thời gian nghiên cứu từ lâu, đến nay thực trạng giao thông có sự thay đổi Trên thực tế đó, cần những nghiên cứu cập nhật về đặc điểm phát thải của nhóm chiếm số lượng lớn nhất trong giao thông, về cả đặc điểm phát thải chất

ô nhiễm không khí và khí nhà kính

Việc xác định đặc trưng phát thải phục vụ kiểm kê phát thải, một công việc quan trọng cho cả việc mô phỏng mức độ phát thải và thiết lập các chính sách giảm nhẹ Các kiểm kê phát thải từ nguồn giao thông đường bộ như xe máy thường được thực theo phương pháp bậc 1, còn thiếu các điều kiện, kết quả tính toán phát thải bậc 2, 3 với ý nghĩa chi tiết, chính xác hơn, đặc trưng cho địa phương Từ kết quả kiểm kê có thể xây dựng một bản đồ phát thải khí nhà kính cho khu vực, làm cơ sở cho các giải pháp giảm nhẹ và tối ưu các nguồn lực trong khi nguồn lực thực hiện giảm nhẹ còn hạn chế Đồng thời, giải pháp giảm nhẹ cũng hứa hẹn tiềm năng lợi ích kép trong hệ sinh thái

đô thị

Từ những lý do trên, nghiên cứu đặc trưng phát thải của xe máy và đánh giá tiềm

năng đồng lợi ích từ một số kịch bản phát triển trong hệ sinh thái đô thị Hà Nội được

lựa chọn thực hiện

xii

2 Câu hỏi và mục đích nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu: Đặc trưng phát thải và lợi ích trong việc giảm thải của nhóm

xe mô tô, xe gắn máy ở thành phố Hà Nội như thế nào?

Để thực hiện mục tiêu trên, học viên xác định các giả thiết nghiên cứu chính:

- Dữ liệu thu thập phù hợp với mô hình đại diện cho thành phố Hà Nội, tuân thủ các phương pháp thống kê, tin cậy về phương pháp mang lại tính tin cậy kết quả

- Giả thiết cần kiểm chứng là mức phát thải từ xe máy chiếm tỉ lệ lớn trong tổng phát thải của phương tiện giao thông cơ giới đường bộ và có phạm vi rộng trên toàn thành phố Khi giảm tỉ lệ sử dụng xe máy có tác động tích cực đến cải thiện chất lượng hệ sinh thái đô thị Giả thiết các điều kiện để xác định lợi ích giảm phát thải từ xe mô tô, xe gắn máy

- Trong phạm vi nghiên cứu này, xe mô tô và xe gắn máy gọi chung là xe máy

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Hệ số phát thải và lượng giảm phát thải với các chất ô nhiễm, khí nhà kính của nhóm xe mô tô, xe gắn máy

- Phạm vi nghiên cứu: Thành phố Hà Nội

4 Kết cấu luận văn

Ngoài các phần mở đầu, kết luận, mục lục, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung luận văn được kết cấu thành ba chương như sau:

- Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Cơ sở khoa học và tổng quan về phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực giao thông

- Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Trong chương này tập trung làm rõ các bước thực hiện nghiên cứu và mô tả quá trình thu thập dữ liệu, tính toán

- Chương 3: Kết quả và thảo luận

Chương này trình bày kết quả nghiên cứu về đặc trưng phát thải từ xe mô tô, xe gắn máy, kết quả kiểm kê phát thải, phân bố phát thải và các kịch bản giảm nhẹ

1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU PHÁT THẢI TỪ XE MÁY 1.1 Phát thải của xe máy

1.1.1 Đặc điểm phát thải từ xe mô tô, xe gắn máy

Các phương tiện giao thông dường bộ chuyển động được hiện nay phần lớn từ năng lượng do đốt cháy nhiên liệu trong động cơ đốt trong (Yến-Liên Nguyễn Thị, 2019) Do vậy, ô nhiễm từ phương tiện giao thông đường bộ chủ yếu do các sản phẩm cháy từ quá trình hoạt động của động cơ, gọi là khí xả, hoặc do bay hơi nhiên liệu và một số nguyên nhân khác Xe mô tô, xe gắn máy nằm trong nhóm phương tiện giao thông cơ giới đường bộ Quá trình đốt cháy của nhiên liệu trong động cơ xe mô tô, xe gắn máy thải ra các chất gây ô nhiễm không khí và khí nhà kính (UNEP, 2013) Cũng như các phương tiện cơ giới đường bộ khác, phát thải từ hoạt động của xe mô tô, xe gắn máy có thể từ các dạng như sau:

Đốt nhiên liệu trong động cơ: đốt cháy nhiên liệu sinh ra các khí nhà kính và các chất ô nhiễm như CO2, CO, NOx, PM, SO2, HC ;

Hỗn hợp nhiên liệu có thể bị lọt qua thành piston phát sinh HC;

Do bay hơi: trong thời gian xe đậu, sau khi vừa chạy xong, sau khi đổ xăng vào bình, hơi nhiên liệu có thể thất thoát ra môi trường khí do bay hơi (cũng góp phần phát thải HC);

Do ma sát, chuyển động của xe phát sinh bụi

Phát thải khí nhà kính từ xe máy chủ yếu trong dạng phát thải khí xả (exhaust) Khí

xả thoát ra từ ống xả khi xe đang chạy trên đường, hoặc trong chế độ không tải, xe nổ máy nhưng không chuyển động, hoặc khí xả khi xe khởi động Sản phẩm chính của quá trình cháy là CO2 Với các chất như HC và CO, hoạt động của phương tiện phát thải do chế độ hoạt động thiếu oxy, do quá trình cháy không hoàn toàn vì ngọn lửa bị tắt ở buồn đốt và do giới hạn động học trong khí làm mát Sự phát thải NO từ xe máy hình thành do cơ chế nhiệt (Noel de Nevers, 2000) Trong quá trình hoạt động, phương tiện giao thông phát thải các chất ô nhiễm từ động cơ, một số chất phát thải này được quy định về giới hạn trong khí xả như CO, HC, NOx, PM (European Environment Agency, 2016)

1.1.2 Xe mô tô, xe gắn máy và sự phát thải của nhóm phương tiện này tại Hà Nội

Xe máy là phương tiện giao thông phổ biến tại Việt Nam Số lượng xe máy tăng mạnh kể từ năm 2000, chiếm tỉ lệ cao nhất trong dòng xe lưu thông tại Việt Nam, đạt tới 92% Dòng xe máy tại Việt Nam có tỉ lệ xe đang lưu hành và xe máy đã đăng ký khá cao, 66-67%, cao hơn tỉ lệ 51-59% của Delhi, Ấn Độ (Anh Tuan Le và c.s., 2021)

Hà Nội là đầu mối giao thông vận tải quan trọng của cả nước Năm 2019 trên địa bàn Thành phố Hà Nội có 6.778.741 các loại phương tiện tham gia giao thông, trong đó có 6.091.986 xe mô tô, xe gắn máy và 8777 xe khác (Sở GTVT Hà Nội, 2023) Có thể

2

thấy, xe máy là phương tiện giao thông chính, phổ biến tại Hà Nội và cả Việt Nam, tham gia phát thải khí nhà kính và khí thải trong lĩnh vực giao thông vận tải

Ngành GTVT hiện đóng góp khoảng 10,8% tổng lượng phát thải khí CO2 (Duy

và c.s., 2021) Trên quy mô toàn cầu, phát thải KNK từ lĩnh vực GTVT đã tăng với tốc

độ nhanh hơn bất kỳ lĩnh vực sử dụng năng lượng nào khác, lên tới 7,0 Gt CO2e vào năm 2010 Tổng lượng phát thải khí nhà kính trên toàn thế giới trong năm 2010 chiếm khoảng 23% tổng lượng phát thải CO2 liên quan đến lĩnh vực năng lượng (Sims R và c.s., 2014)

Bảng 1.1 Phát thải CO2 trong lĩnh vực GTVT đường bộ tại Việt Nam

Nguồn: (Anh Tuan Le và c.s., 2021)

Tại Việt Nam, theo kịch bản phát thải thông thường (BAU), phát thải CO2 trong lĩnh vực GTVT tăng từ 33,2 triệu tấn CO2tđ lên 89.1 triệu tấn CO2 tương đương năm

2030, vận tải đường bộ là ngành phát thải lớn nhất (Jung Eun Oh và c.s., 2019) Trong kiểm kê khí nhà kính trong ngành giao thông vận tải tại Việt Nam và các nước đang phát triển, việc thiếu dữ liệu cụ thể theo quốc gia liên quan đến mức tiêu thụ nhiên liệu thức tế của phương tiện cơ giới là một trở ngại đáng kể (Yen Lien T Nguyen và c.s., 2023)

Hình 1.1 Phát thải tại Việt Nam theo WRI, dự án NDC-TIA (Xiangyi Li, 2021)

Theo nghiên cứu của Tran Thu Trang và cộng sự năm 2010, tổng hợp phát thải từ

xe máy, xe van, xe tải tại Hà Nội cho thấy xe máy chiếm tỷ trọng cao nhất trong tổng lượng phát thải các phương tiện, từ 36% với CO2 đến 90% đối với các chất ô nhiễm không khí (Trang và c.s., 2015) Xe máy nên được ưu tiên trong kiểm soát khí thải từ giao thông

TỔNG LƯỢNG PHÁT THẢI CO 2

3

Hình 1.2 Tổng phát thải theo đơn vị Gg và tỉ lệ phát thải của các phương tiện

khác nhau tại Hà Nội năm 2010 (Trang và c.s., 2015)

Theo nghiên cứu của Nguyen Thi Yen Lien và cộng sự, tỷ lệ phát thải trong trạng thái không tải của xe máy trung bình đối với CO2 là 534,3 g/h Mức tiêu hao năng lượng trong quá trình chạy không tải là 180g/h Ước tính, năm 2018, phát thải từ xe máy trong trường hợp không tải ở Hà Nội là 57,1 kt CO2 với 3,9 triệu xe (Yen Lien Nguyen T và c.s., 2021) Một nghiên cứu khác cho thấy các đặc điểm lái xe thực tế của

xe máy tại Hà Nội, tỷ lệ thời gian các chế độ tăng tốc 35,51%, giảm tốc 34,52%, hành trình chạy 11,23%, leo dốc là 12,01% và chạy không tải là 7,13% Đây là các đặc tính lái thực tế của xe máy được nghiên cứu dữ liệu từ 2009 đến 2020 (Yen Lien Nguyen Thi và c.s., 2022)

Với các nhà cung cấp xe máy, hai nhà sản xuất Honda và Yamaha là các hãng xe chiếm lĩnh thị trường Việt Nam Theo nghiên cứu của Huong Le và cộng sự, 87,6% xe được bán ra năm 2020 là của hai hãng Honda và Yamaha, hai hang này chỉ cung cấp

xe hai bánh động cơ đốt trong (ICE) Năm 2020, thị phần xe máy của Honda là 71,8%, tiếp theo là 15,8% của Yamaha Các nhà sản xuất khác chia sẻ 12,4% còn lại trên thị trường xe hai bánh (Huong Le và c.s., 2022)

Hình 1.3 Thị trường xe máy năm 2020 theo hãng sản xuất (Huong Le và c.s., 2022)

4

1.2 Phương pháp luận về phát thải và kiểm kê phát thải khí nhà kính

1.2.1 Phương pháp xác định đặc trưng phát thải của phương tiện giao thông

Hệ số phát thải (Emission Factor, EF) là công cụ hiệu quả và đơn giản để ước tính mức độ phát thải các chất ô nhiễm không khí khi có đủ các thông tin về nguồn phát thải Hệ số phát thải của phương tiện là mối quan hệ chức năng dự đoán lượng chất ô nhiễm được thải ra trên mỗi quãng đường di chuyển, năng lượng tiêu thụ hoặc lượng nhiên liệu được sử dụng, phụ thuộc vào nhiều thông số như đặc tính phương tiện, công nghệ kiểm soát khí thải, thông số kỹ thuật của nhiên liệu, cũng như điều kiện vận hành và môi trường xung quanh (Vicente Franco và c.s., 2013a) EF có thể đo được trong điều kiện được kiểm soát trong phòng thí nghiệm, trên khung gầm hoặc thiết bị đo lực kế động cơ, nơi có thể kiểm soát chu trình thử nghiệm, các điều kiện môi trường và các thông số khác Phương pháp thứ hai là xác định EF trong điều kiện thực tế như trong đường hầm, viễn thám, đo trên đường hoặc trên xe, thu được hành vi phát thải thực tế của các phương tiện khi hoạt động bên ngoài phòng thí nghiệm Việc phát triển các EF chính xác hơn được xác định trong phương pháp thứ ba, ứng dụng các mô hình phát thải của phương tiện giao thông đường bộ Phương pháp này đòi hỏi phải thử nghiệm chuyên sâu để bao quát đầy đủ tất cả các loại phương tiện và điều kiện lái xe có liên quan, đồng thời nỗ lực nghiên cứu và mô hình hóa theo kịp tiến bộ công nghệ và cải thiện các phương pháp luận để phản ánh chính xác lượng khí thải trong thế giới thực

Phương pháp mô hình hóa được áp dụng phổ biến trong các nghiên cứu về đặc trưng phát thải, có thể phản ánh đúng điều kiện giao thông thực tế, với số lượng lớn phương tiện và hiệu quả về chi phí Đây là một phương pháp hiệu quả cho việc xác định các yếu tố có nhiều biến số như xác định hệ số phát thải của xe, phụ thuộc vào các chu trình lái khác nhau, loại xe, tuổi xe, nhiên liệu, thiết bị kiểm soát phát thải và rất nhiều điều kiện phức tạp khác Để ước tính mức độ phát thải từ các phương tiện giao thông, có thể sử dụng nhiều mô hình khác nhau như mô hình MOBILE (của Cục bảo vệ môi trường Mỹ), EMFAC (của California, Mỹ) và COPERT (của liên minh

châu Âu)

Bảng 1.2 So sánh một số đặc điểm của các mô hình phát thải

MOBILE

Mô hình tốc độ trung bình, được phát triển bởi

US EPA

Tính toán lượng khí thải trung bình của

xe, các thông số được lấy từ thử nghiệm

xe đang sử dụng và Chương trình thử nghiệm liên bang – the federal testing program (FTP)

EMFAC Mô hình tốc độ trung

bình, được phát triển bởi

Dự đoán phát thải vùng và dự báo về

HC, CO, NOx, CO2, PM, SO2 và nhiên

5

COPERT 4

Mô hình tốc độ trung bình, được tài trợ bởi EEA

Ước tính tất cả các chất gây ô nhiễm không khí chính và phát thải khí nhà kính bao gồm CO, NOx, VOC, PM,

NH3, SO2, CO2, N2O, CH4 phát thải từ phương tiện giao thông: xe khách, HDV, LDV, buýt, xe mô tô, xe gắn máy

CMEM Mô hình tốc độ tức thời,

đời phát triển bởi NCHRP

Đánh giá các chất ô nhiễm phát thải CO,

CO2, HC, NOx và PM, cũng như mức tiêu thụ nhiên liệu

VT-Micro

Mô hình tốc độ tức thời, được đề xuất bởi Ahn và cộng sự năm 2002

Tính toán lượng khí thải HC, CO, NOx

và CO2 và mức tiêu thụ nhiên liệu

PHEM

Mô hình tốc độ tức thời,

có nguồn gốc từ dự án Artemis

Ước tính mức tiêu thụ nhiên liệu và lượng khí thải cho các kiểu xe khác nhau, xác định động lực học của chu kỳ lái xe và dựa vào nhu cầu công suất động

cơ tức thời và tốc độ động cơ

EMPA

Mô hình tốc độ tức thời,

có nguồn gốc từ dự án Artemis

Ước tính lượng khí thải của một chiếc xe trong thời gian ngắn, xem xét kích thước

hệ thống xả của xe

MODEM

Mô hình tốc độ tức thời, được phát triển bởi Drive Project

Đánh giá mức tiêu thụ nhiên liệu và lượng khí thải CO, HC, NOx, CO2 đối với EURO I

IVE Mô hình đa quy mô, được

phát triển bởi UCR

Ước tính các chất gây ô nhiễm không khí địa phương, phát thải khí nhà kính và các chất ô nhiễm độc hại

Nguồn: (Pu Lyu và c.s., 2021)

Các mô hình phân bổ giao thông tĩnh thông thường không nhạy cảm với sự tương tác động của nhu cầu đi lại bằng phương tiện và điều kiện đường xá phụ thuộc vào thời gian (Xuesong Zhou và c.s., 2015) (Robin Smit và c.s., 2009) Các quốc gia đang phát triển như Việt Nam với công nghệ phương tiện, nhiên liệu và điều kiện đường xá cụ thể có thể có EF khác với giá trị mặc định của các mẫu xe (Kim Oanh, Thuy Phuong, & Didin Agustian Permadi, 2012) Mặt khác, cũng có sự thay đổi lớn trong dữ liệu phát thải của từng phương tiện, đặc biệt nếu dữ liệu này từ nguồn dữ liệu lái thực tế, không kiểm soát được (ví dụ: tình huống giao thông thay đổi, hành vi của người lái xe, điều kiện môi trường, v.v.) (Vicente Franco và c.s., 2013b) Dữ liệu trong

6

thế giới thực từ phương tiện khác nhau nên được sử dụng để xác thực hệ số phát thải

EF trong các mô hình, và cần thiết xem xét đến ảnh hưởng của các yếu tố trong thế giới thực như vận hành khởi động nguội, đặc tính nhiên liệu hoặc bộ đếm số kilomet trên xe

Trong các mô hình được phân tích ở trên, mô hình IVE thường được sử dụng để tính toán tỷ lệ phát thải trung bình đối với các loại phương tiện khác nhau, đã được áp dụng xác định hệ số phát thải cho phương tiện giao thông ở các quốc gia khác nhau trên thế giới như Trung Quốc, Việt Nam, Nepal Ưu điểm của mô hình này là tính nhạy bén với các công nghệ xe hiện đại đang có ở các nước đang phát triển, nhiên liệu định lượng bằng cụ thể ứng suất động cơ, lưu lượng xe và tình trạng ùn tắc giao thông Các tham số này ảnh hưởng đáng kể tới lượng khí thải của xe Mô hình IVE đã sử dụng chỉ số Vehicle specific power (VSP) làm chỉ báo về kiểu lái xe từ “giây” này sang “giây” khác Dữ liệu VSP tính đến vận tốc tức thời, cấp đường và gia tốc, được cho là có liên quan đến lượng khí thải của phương tiện giao thông tốt hơn so với tốc độ trung bình được xem xét trong COPERT và MOBILE (Haikun Wang và c.s., 2008) IVE đã được áp dụng tại một số thành phố ô nhiễm của các nước đang phát triển, v.d Mexico City (Mexico), Pune (Ấn Độ), Bắc Kinh và Thượng Hải (Trung Quốc) …

(Nicole Davis & James Lents, 2010) Mô hình được thiết kế đặc biệt để có được sự linh hoạt cần thiết cho các quốc gia đang phát triển trong nỗ lực giải quyết vấn đề phát thải không khí từ nguồn di động (ISSRC, 2008), xem xét ba loại khí thải: khí thải từ ống xả được tạo ra trong quá trình vận hành động cơ ổn định nóng (khí thải nóng/chạy), khí thải từ ống xả khi khởi động động cơ nguội (khí thải khởi động nguội)

và tổn thất do bay hơi Trên cơ sở các đặc tính của các mô hình hiện nay và những ưu điểm của IVE khi có thể tương tác với người dùng để thay đổi các dữ kiện đầu vào phù hợp với đặc điểm của khu vực nghiên cứu

Quy trình ước tính lượng phát thải trong mô hình IVE là nhân Tỷ lệ phát thải nền BEFs – Base emission rate - cho từng công nghệ với từng hệ số hiệu chỉnh, được xác định cho từng công nghệ và lượng xe di chuyển để đạt được tổng lượng phát thải

Hệ số phát thải các chất ô nhiễm từ các phương tiện được tính dựa theo hệ số phát thải

ở phương án nền và các thông số hiệu chỉnh theo công thức:

Q[t] = B[t] x K(1)[t] x K(2)[t] x … K(x)[t] (1.1) Trong đó:

Q[t]: Hệ số phát thải các chất ô nhiễm ở phương án cụ thể

B[t]: Hệ số phát thải các chất ô nhiễm ở phương án nền

K(1)[t], K (2)[t] …, K(x)[t]: Các hệ số hiệu chỉnh

Các hệ số hiệu chỉnh này bao gồm ảnh hưởng của các đặc điểm của khu vực như: nhiệt độ, độ ẩm, độ cao mặt đường…, chất lượng nhiên liệu, cách sử dụng điều hòa không khí và các chế độ bảo dưỡng của xe

7

Hình 1.4 Cấu trúc mô hình IVE– IVE model core architecture (ISSRC, 2008)

Để có được EF phù hợp với xe máy cho khu vực nghiên cứu, việc điều chỉnh BEFs được thực hiện bằng cách sử dụng một loạt các thông tin đầu vào thông qua dữ liệu khảo sát thực tế từ bảng hỏi và hệ thống định vị GPS

Có 2 loại hệ số phát thải bao gồm hệ số phát thải trong giai đoạn di chuyển và hệ

số phát thải trong giai đoạn khởi động được tính toán theo công thức:

Trong đó, các thông số được chú thích:

Qrunning Hệ số phát thải trung bình của xe trong giai đoạn di chuyển (g/km)

Qstart Hệ số phát thải trung bình của xe trong giai đoạn khởi động (g/lần)

f[t] Hệ số tỉ lệ xác định được do ảnh hưởng của đặc điểm di chuyển của mỗi

loại xe

Q[t] Hệ số phát thải điều chỉnh cho mỗi loại xe (g/km hoặc g/lần)

UFPT Vận tốc trung bình của xe thực hiện chu trình lái FTP (LA4) (km/h)

f[dt] Hệ số biểu diễn sự ảnh hưởng của thời gian nghỉ hoặc di chuyển của mỗi

loại xe

K[dt] Hệ số hiệu chỉnh cho chu trình lái xe thực

Uc Vận tốc trung bình của xe trong điều kiện lái thực, được đưa vào bởi người

Dữ liệu đầu vào Fleet

Phân loại phương tiện theo công nghệ

Hiệu chỉnh hệ số phát thải nền từ công nghệ và chất ô nhiễm

Phân loại điều hòa khí

Đầu ra mô hình

Start-up Running

Tính toán

điều chỉnh

nhiệt độ

Dữ liệu đầu vào Location

Địa điểm/ thời gian, Nhiệt độ, Loại đường, Chương trình kiểm định, Nhiên liệu, Điều hòa không khí, Phương thức lái, Quãng đường đi, Thời gian nghỉ mỗi lần khởi động

Tính toán điều chỉnh loại đường

Tính toán điều chỉnh kiểm tra

và bảo trì

Tính toán điều chỉnh chất lượng nhiên liệu

Tính toán điều chỉnh nhiệt độ khí

Tính toán điều chỉnh thống số phương thức lái

(Bắt đầu vòng lặp)

8

sử dụng (km/h)

Nguồn: IVE Model Users Manual, May 2008 (ISSRC, 2008)

1.2.2 Phương pháp luận về kiểm kê khí thải và khí nhà kính

Phương pháp tính lượng phát thải khí nhà kính rất đa dạng và không ngừng phát triển Tại các kỳ kiểm kê của Hà Nội và nhiều nghiên cứu khác, cách tính CO2

dựa trên phương pháp của IPCC dựa trên cơ sở số lượng và loại nhiên liệu được sử dụng và hàm lượng carbon của nhiên liệu, các hệ số phát thải này thường giả định ôxi hóa hoàn toàn carbon trong nhiên liệu và thống nhất với đốt tĩnh (IPCC, 2006a) Trong hướng dẫn của IPCC, có 3 phương pháp để ước tính phát thải của nguồn di động giao thông đường bộ là bậc 1 (tier 1), bậc 2 (tier 2) và bậc 3 (tier 3)

Đối với bậc 1, lượng phát thải được ước tính bằng cách sử dụng hệ số phát thải mặc định theo nhiên liệu cụ thể như trong hướng dẫn của IPCC và quyết định 2626 của Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2022 Hệ số phát thải của xăng trong lĩnh vực giao thông đường bộ lần lượt là 69300 Kg CO2/TJ với CO2, 33 Kg CO2/TJ với CH4, và 3.2 Kg CO2/TJ với N2O (Quyết Định 2626/QĐ-BTMMT công bố danh mục hệ số phát thải thực hiện kiểm kê khí nhà kính, 2022) Các bước xác định phát thải theo bậc 1 bao gồm xác định lượng nhiên liệu tiêu thụ theo loại nhiên liệu giao thông đường

bộ, nhân lượng tiêu thụ nhiên liệu với hệ số phát thải mặc định phù hợp và tổng hợp lượng phát thải của từng chất ô nhiễm trên tất cả các loại nhiên liệu (IPCC, 2006b) Đối với bậc 2, lượng khí thải được ước tính bằng cách sử dụng các hệ số phát thải cụ thể đặc trưng cho quốc gia, nhiên liệu, nếu có cụ thể cho nhiều loại phương tiện Với bậc 3, nếu có sẵn dữ liệu, lượng phát thải có thể được ước tính từ số giờ sử dụng hằng năm và các thông số dành riêng cho phương tiện, chẳng hạn như định mức công suất,

hệ số tải và hệ số phát thải dựa trên mức sử dụng Đối với cấp 2 và cấp 3, các bước kiểm kê đều bao gồm: Thu thập hoặc ước tính lượng nhiên liệu tiêu thụ theo loại nhiên liệu cho giao thông đường bộ sử dụng dữ liệu quốc gia; Đảm bảo rằng dữ liệu nhiên liệu hoặc số kilomet phương tiện đi được chia thành loại xe và loại nhiên liệu cần thiết; Nhân lượng nhiên liệu tiêu thụ (Bậc 2), hoặc quãng đường đã đi (Bậc 3) của từng loại phương tiện với hệ số khí thải phù hợp; Đối với phương pháp tiếp cận Bậc 3 cần ước tính mức phát thải khởi động nguội; Tính tổng lượng khí thải trên tất cả các loại nhiên liệu và phương tiện bao gồm tất cả các cấp độ kiểm soát khí thải để xác định tổng lượng khí thải từ giao thông đường bộ (IPCC, 2006b) Việc lựa chọn phương pháp ước tính phát thải thông qua cây quyết định để ước tính lượng khí thải từ đường bộ với các tiêu chí cụ thể Các phương pháp bậc cao hơn sẽ cần thiết cho CO2 và khí khác vì sự phụ thuộc vào công nghệ và điều kiện vận hành của phương tiện giao thông

9

Hình 1.5 Cây quyết định tính phát thải từ phương tiện đường bộ(IPCC, 2006b)

Trong hướng dẫn Atmospheric Brown Clouds: Emission Inventory Manual do nhóm chuyên gia của UNEP nghiên cứu trình bày 2 phương pháp kiểm kê khí thải theo

là phương pháp đơn giản và phương pháp chi tiết theo nguồn từ IPCC và EMEP/CORINAIR, 2006 Phương pháp đơn giản dựa trên loại phương tiện và mức tiêu thụ nhiên liệu Dữ liệu tiêu thụ nhiên liệu tổng hợp theo ngành được coi là yêu cầu

cơ bản Phương pháp đơn giản được khuyến nghị cho tiểu ngành vận tải đường bộ Các hệ số phát thải số lượng lớn không được kiểm soát đối với từng loại nhiên liệu

Trong đó, phát thải GHG là tổng lượng phát thải khí nhà kính Dữ liệu hoạt động

là mức độ định lượng của phương tiện hoặc các hoạt động của con người có thể giải phóng và/hoặc hấp thụ GHG, dữ liệu hoạt động có thể là dữ liệu tiêu thụ nhiên liệu thực tế từ sở công thương, công ty phân phối nhiên liệu và văn phòng chính phủ… Ngoài ra, mức tiêu thụ nhiên liệu được lấy từ khảo sát mẫu Điều tra lấy mẫu này là giám sát cường độ năng lượng Các loại nhiên liệu là xăng, dầu diesel - DO, dầu nhiên liệu - FO, LPG và nhiên liệu máy bay đối với lĩnh vực giao thông Hệ số phát thải là đại lượng cho biết số lượng phát thải khí nhà kính của nhiên liệu Thông thường, hệ số phát thải của các phương tiện giao thông được ưu tiên tham khảo từ các nghiên cứu trong nước, sau đó là đến nghiên cứu tại Trung Quốc và các khu vực có các nét tương đồng về sự phát triển, điều kiện khí tượng, kế đến là sử dụng hệ số từ Sổ tay Hướng dẫn kiểm kê khí thải của IPCC, Cơ quan môi trường Châu Âu

Phương pháp chi tiết phức tạp hơn, tổng lượng phát thải được tính bằng cách xem xét dữ liệu hoạt động cho từng loại phương tiện và các hệ số phát thải thích hợp Các hệ số phát thải này thay đổi tùy theo dữ liệu đầu vào như tình huống lái xe, điều kiện khí hậu… Dữ liệu về hệ số phát thải, số lượng phương tiện và quãng đường đi được của mỗi phương tiện cần được cung cấp cụ thể cho từng hạng và loại phương

tiện Phương trình tính phát thải được thể hiện:

𝐸𝑚𝑖,𝑗,𝑟 = 𝑁𝑣𝑗 × 𝑀𝑣𝑗,𝑟× 𝑒𝑖,𝑗,𝑟 (Phương trình 1.5) Trong đó:

j, r là loại phương tiện j, loại đường r

Em i, j, r là phát thải của chất i (g), sản sinh từ năm tham chiếu bởi loại phương tiện j và loại đường r

Nv j là số lượng phương tiện của loại j lưu thông trong năm tham chiếu (xe)

Mv j, r là số quãng đường đi được mỗi năm của các phương tiện (km/xe) hoạt động trên đường loại r bởi loại xe j

E i, j, r là hệ số phát thải cơ sở đại diện cho nhóm xe trung bình tính bằng g/km cho chất ô nhiễm i, liên quan đến phương tiện loại j và vận hành trên đường loại r

Kiểm kê khí thải đối với vận tải đường bộ sẽ tính đến lượng khí thải trên quãng đường xe chạy hoặc lượng khí thải trên một khối lượng nhiên liệu Phương pháp đầu tiên phù hợp với phân bố không gian tốt hơn và rất hữu ích trong việc xác định các nhóm nguồn cụ thể (nghĩa là động cơ diesel hạng nặng hoặc hạng nhẹ) Tuy nhiên,

11

điều này có thể yêu cầu thông tin chi tiết về đội xe, thông tin này thường không có sẵn

ở hầu hết các nước đang phát triển Mặt khác, lượng khí thải trên mỗi khối lượng nhiên liệu cần ít biến hơn nhiều và có thể loại bỏ sự phụ thuộc vào kích thước động cơ Tuy nhiên, số liệu thống kê về mức tiêu thụ nhiên liệu không chắc chắn so với tổng quãng đường đã lái Nếu có sẵn dữ liệu, phương pháp tính theo tổng quãng đường đã lái được

đề xuất ưu tiên (Ram M Shrestha và c.s., 2013) Có thể thấy phương pháp ước tính phát thải chi tiết hơn, cấp độ 2 hoặc 3 là cần thiết đối với phát thải giao thông đường

bộ bởi mức đóng góp của lĩnh vực này trong tổng phát thải ở Việt Nam là đáng cân nhắc Đặc biệt ở cấp độ thành phố, giao thông vận tải xe máy chiếm một tỉ lệ phát thải cần quan tâm

Trước khi thực hiện kiểm kê phát thải cần xác định cách tiếp cận Phương pháp

từ trên xuống top-down, áp dụng cho tier 1, ước tính tổng lượng phát thải dựa vào tổng tiêu thụ nhiên liệu của ngành với Hệ số phát thải EF mặc định, dữ liệu hoạt động lấy từ

số liệu thống kê quốc tế hoặc của địa phương, kết quả mang tính ước lượng Ưu điểm của cách tiếp cận này là cần ít nguồn lực nhưng kết quả không chính xác, được áp dụng khi số liệu chi tiết không có sẵn, không đủ nguồn lực thu thập và chỉ cần dữ liệu phát thải để tham khảo Các tiếp cận thứ hai là từ dưới lên bottom-up, áp dụng với Tier 3,2, cần thu thập tất cả dữ liệu hoạt động chi tiết của các nguồn thải, cho kết quả chính xác hơn phương pháp tiếp cận từ trên xuống nhưng cần nhiều guồn lực để thực hiện Phương pháp tiếp cận này sử dụng khi có số liệu chi tiết và phân bổ cho từng nguồn, cần tính phát thải từng nguồn nhỏ để tính tổng phát thải

Để thực hiện kiểm kê phát thải chi tiết ở bậc cao một cách đơn giản hơn, mô hình EMISENS có thể đáp ứng EMISENS là mô hình được phát triển bởi tác giả Hồ Quốc Bằng và Clappier tại phòng thí nghiệm LPAS, Trường Đại Học Bách Khoa Liên Bang Lausanne (EPFL), Thụy Sỹ trong khoảng 6 năm từ 2003 đến 2010 (Quoc Bang Ho, 2010) Mô hình này đã được ứng dụng thành công trong tính tải lượng phát thải trong lĩnh vực giao thông ở rất nhiều nước trên thế giới; ví dụ các nước đang phát triển: Thành phố Bogotá (Columbia); Thành phố Algiers (Algeria); Thành phố Agadir (Moroco); Thành Phố Bangalore (Ấn Độ); và thành phố Hồ Chí Minh (Việt Nam),… hay các nước phát triển như: Thành phố Strasbourg (Pháp); Thành phố Seoul (Hàn Quốc), Thành phố Ispra (Ý) (Quốc Bằng, 2014)

EMISENS được thiết kế một phương pháp tiếp cận mới để tính toán phát thải Mô hình EMISENS được phát triển bằng cách kết hợp hai phương pháp Bottom-up và Top-down Mô hình EMISENS tận dụng các ưu điểm của hai phương pháp trên để thiết kết một phương pháp mới trong khuôn khổ mô hình EMISENS (1) Rút ngắn thời gian tính toán bằng phương pháp nhóm các loại xe cùng tính chất lại với nhau Sai số

từ phương pháp mới này sẽ được tính toán bằng kỹ thuật mô phỏng Monte Carlo

(Granovskii & Ermakov, 1977) Phương pháp kinh điển này được nhiều nghiên cứu

12

trên thế giới ứng dụng để tính toán sai số cho mô hình (2) Sử dụng các lý thuyết tính toán phát thải từ CORINAIR (H.S Eggleston và c.s., 1993)) của Ủy Ban Môi Trường Châu Âu (EEA) Kế thừa và phát triển các lý thuyết phù hợp với điều kiện các nước đang phát triển từ mô hình COPERT IV, việc xem xét 218 loại phương tiện bao gồm phương tiện công nghệ mới (xe lai) và nhiên liệu mới (dầu diesel sinh học), 122 chất gây ô nhiễm và khí nhà kính bao gồm cả những loại mới nổi (ví dụ: diện tích bề mặt hạt hoạt động, số lượng hạt theo phạm vi kích thước), hiệu chỉnh cho một số khía cạnh (ví dụ: sự xuống cấp, chất lượng nhiên liệu, độ dốc của đường, chất tải) và tất cả các loại phát thải (chạy nóng, khởi động, bay hơi) trong quy trình lập mô hình (Xuesong Zhou và c.s., 2015)

Phát thải do hoạt động giao thông được phân thành 3 loại phát thải: phát thải nóng (hot emissions), phát thải lạnh (cold emissions) và phát thải do bay hơi (evaporation emissions) theo công thức sau:

𝐸 = 𝐸ℎ𝑜𝑡 + 𝐸𝑐𝑜𝑙𝑑 + 𝐸𝑒𝑣𝑎𝑝 (1.6) Mỗi loại phát thải đều tuân theo một công thức tính tổng quát trong EMISENS

đó là:

𝐸𝑖𝑝,𝑖𝑒 = 𝑒𝑖𝑝,𝑖𝑒𝐴𝑖𝑒 (1.7) Trong đó:

E: là tổng phát thải

ip: là loại chất ô nhiễm (CO, NOx, NMVOC, CH4…)

ie: là loại nguồn phát thải

e: là hệ số phát thải

A: là các hoạt động của giao thông

Phát thải nóng: Phát thải nóng thải ra ở ống bô xe khi xe di chuyển với động cơ

nóng và nhiệt độ ổn định Phát thải nóng chủ yếu là sản phẩm của quá trình đốt cháy nhiên liệu (H.S Eggleston và c.s., 1993)

Lượng phát thải nóng được tính bằng phương trình cơ bản sau:

E hot = e hot A (1.8) Với :

E hot : lượng phát thải nóng (g)

13

L: Chiều dài đường xe có thể chạy trên đó

Hệ số phát thải nóng e ip, ie = e hot (g.km-1), hệ số này phụ thuộc vào đời xe, kiểu

xe, vận tốc xe chạy và nhiên liệu sử dụng, vv = erunning từ kết quả IVE

ehot = aV2 + bV + c (1.9) Với :

V: vận tốc xe chạy (km/h)

a, b, c: các hệ số

Phát thải lạnh: Phát thải lạnh là phát thải xảy ra khi nhiệt độ động cơ còn thấp,

chưa đạt đến nhiệt độ ổn định, phát thải này cũng xảy ra khi khởi động xe có nhiệt độ động cơ thấp hơn nhiệt độ khí quyển (H.S Eggleston và c.s., 1993) Công thức tính phát thải lạnh cũng dưới dạng công thức: Hệ số phát thải lạnh (g.km-1veh-1) được viết thành:

ta: nhiệt độ khí quyển (oC )

A, B, C: là các hằng số được cho theo các bảng tùy loại xe cụ thể

Các hoạt động A lúc này được tính bằng công thức: A ip,ie = β.M.N (β: hệ số lộ trình xe chạy với động cơ lạnh)

Với β = 0,6474 – 0,02545 × l trip - (0,00974 – 0,000385 × l trip) × ta

Trong đó ltrip là chiều dài lộ trình xe chạy với động cơ “lạnh” (km)

Phát thải bay hơi: Phát thải bay hơi là phát thải tự nhiên của nhiên liệu trong

môi trường tự nhiên, phát thải bay hơi chỉ được tính cho xe động cơ chạy bằng xăng

Vì phát thải này phụ thuộc rất nhiều vào nhiệt độ Phát thải bay hơi gồm 03 loại chính: running losses (Erulo), hot soak (Ehoso) và diurnal losses (Edilo) (H.S Eggleston và c.s., 1993)

E evap,voc,j = 365.(Erulo + Ehoso + Edilo) (1.12)

Running losses: Running losses là phát thải bay hơi do xăng chứa trong bình

chứa trong suốt thời gian xe lưu thông Phát thải này phụ thuộc chủ yếu vào nhiệt độ khí quyển (H.S Eggleston và c.s., 1993)

14

Bay hơi do running losses được tính như sau:

Erulo = N x {c [ p.er, hot, c + (1 – p) e r, warm, c] + (1 – c) e r, hot, fi}

(1.13) Trong đó:

N: tổng số xe sử dụng xăng

x: số lộ trình trung bình xe chạy hằng ngày

c: tỷ lệ xe có gắn bộ thu hồi nhiên liệu

p: tỷ lệ lộ trình xe chạy với động cơ nóng

e r, hot, c: hệ số phát thải xe chạy với động cơ nóng của các xe có gắn bộ thu hồi nhiên liệu

e r, warm, c: hệ số phát thải xe chạy với động cơ lạnh và ấm của các xe có gắn

bộ thu hồi nhiên liệu

e r, hot, fi: hệ số phát thải xe chạy với động cơ nóng của các xe không có gắn

bộ thu hồi nhiên liệu

Hot soak: Bay hơi dạng này xảy ra khi tắt động cơ sau khi lưu thông, hơi nóng

của động cơ sẽ làm tăng nhiệt độ của nhiên liệu và làm nhiên liệu bị thất thoát Bay hơi dạng này phụ thuộc vào bộ thu hồi nhiên liệu được lắp đặt (H.S Eggleston và c.s., 1993) Bay hơi do hot soak được tính như sau:

Ehoso = N x {c [p.es, hot, c + (1-p) e s, warm, c] + (1-c) e s, hot, fi}

(1.14) Với e s, hot, c, e s, warm, c và e s, hot, fi(g/trip) là các hệ số phát thải

Diurnal losses: Bay hơi diurnal losses là phát thải nhiên liệu trong ngày của

nhiên liệu, cụ thể là khi nhiệt độ ban ngày tăng lên làm tăng sự giản nở hơi trong xăng, Nếu không có hệ thống kiểm soát thì khi tăng thể tích hơi nhiên liệu sẽ làm cho hơi nhiên liệu thoát vào khí quyển Phát thải này chủ yếu xảy ra do sự chênh lệch nhiệt độ giữa ngày và đêm (Bằng Hồ Quốc & Dũng Hồ Minh, 2014)

Phát thải diurnal losses được tính bằng công thức:

Edilo = N e d, j (1.15) Với e d, j (g/ngày) là hệ số phát thải trung bình ngày

Tất cả các hệ số phát thải trong các công thức trên có thể được tra theo bảng phụ lục 6 của tài liệu CORINAIR Mô hình EMISENS phân chia xe thành các loại xe chính như: xe gắn máy, xe hơi, xe buýt, xe tải nhẹ, xe tải nặng, Phân chia đường giao thông thành các loại đường như đường nội thị chính, nội thị phụ, đường trong khu công nghiệp (KCN), đường quốc lộ, đường tỉnh lộ

15

Như vậy, nếu hệ số phát thải được tính toán từ mô hình IVE cho nhóm xe máy ở

Hà Nội được sử dụng để làm dữ liệu đầu vào cho mô hình EMISENS thay thế cho việc tra cứu các hệ số phát thải mặc định từ các nghiên cứu của châu Âu trong tài liệu của EMEP/CORINAR, mô hình EMISENS có thể kiểm kê phát thải cho nhóm xe máy này theo tiếp cận từ dưới lên, thuộc loại kiểm kê phát thải bậc ba, bậc chi tiết nhất trong hướng dẫn của IPCC

1.2.3 Xác định tiềm năng nóng lên toàn cầu

Đối với kiểm kê khí nhà kính, để có thể xác định mức độ ảnh hưởng của các chất khí nhà kính với khí hậu, các kết quả kiểm kê từng loại khí nhà kính được quy về CO2

tương đương, theo tiềm năng nóng lên toàn cầu GWP Tiềm năng nóng lên toàn cầu (GWP) được phát triển để cho phép so sánh các tác động nóng lên toàn cầu của các loại khí khác nhau Cụ thể, GWP là thước đo lượng năng lượng mà 1 tấn khí thải sẽ hấp thụ trong một khoảng thời gian nhất định, so với lượng khí thải của 1 tấn CO2 GWP càng lớn, một loại khí nhất định càng làm Trái đất nóng lên so với CO2 trong khoảng thời gian đó CO2eq được tính dựa trên công thức:

𝑪𝑶𝟐−𝒆𝒒 = ∑𝒙,𝒚𝑮𝑯𝑮 𝒆𝒎𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏𝒙,𝒚× 𝑮𝑾𝑷𝒙 (1.16)

Trong đó:

GHG emission x, y – Phát thải khí nhà kính x của loại xe y

GWPx – tiềm năng làm ấm hoặc làm mát của khí x đối với khí hậu (GWP – Global Warming Potential), xét với mức so sánh là CO2

Khoảng thời gian thường được sử dụng cho GWP là 100 năm GWP cung cấp một đơn vị đo lường chung, cho phép các nhà phân tích bổ sung các ước tính phát thải của các loại khí khác nhau (ví dụ: kiểm kê GHG quốc gia) và cho phép các nhà hoạch định chính sách so sánh các cơ hội giảm phát thải giữa các ngành

Bảng 1.3 Tiềm năng nóng lên toàn cầu GWP 100 của các khí nhà kính chính theo

các báo cáo cập nhật của IPCC qua các kỳ khác nhau

Nguồn: JICA tổng hợp tài liệu hướng dẫn kiểm kê khí nhà kính (Fumihiko

Kuwahara, 2017), AR6 IPCC (IPCC, 2021)

16

CO2 có GWP là 1 bất kể khoảng thời gian được sử dụng, vì đây là loại khí được

sử dụng làm tham chiếu CO2 tồn tại trong hệ thống khí hậu trong một thời gian dài hàng nghìn năm Trong khi đó, thời gian tồn lưu của methan trung bình khoảng một thập kỷ, Nhưng CH4 hấp thụ nhiều năng lượng hơn CO2 Hiệu ứng ròng của tuổi thọ ngắn hơn và khả năng hấp thụ năng lượng cao hơn được phản ánh trong GWP GWP của CH4 cũng giải thích cho một số tác động gián tiếp, chẳng hạn như CH4 là tiền chất của Ozone và bản thân O3 là một GHG Với N2O, thời gian tồn tại trong khí quyển hơn

100 năm

1.3 Đồng lợi ích trong giảm phát thải từ phương tiện giao thông

1.3.1 Khái niệm và cách tiếp cận

Các khái niệm về đồng lợi ích trong các nghiên cứu hiện nay có nhiều cách nhìn nhận khác nhau, ví dụ như trong nghiên cứu của Simeran và cộng sự, đồng lợi ích khí hậu là kết quả có lợi từ hành động không liên quan trực tiếp đến giảm thiểu biến đổi khí hậu (Simeran Bachra và c.s., 2020) Thuật ngữ “co-benefit” xuất hiện trong tài liệu học thuật vào những năm 1990 và tạo ra sự quan tâm hơn vào khoảng thời gian Báo cáo Đánh giá lần thứ ba (AR3) của IPCC được xuất bản năm 2001 Tại AR3, IPCC phân biệt đồng lợi ích và lợi ích bên lề (lợi ích khác không mong muốn, không có chủ đích) của các chính sách Akiko Miyatsuka và Eric Zusman (2013) tổng hợp ba cách

sử dụng thuật ngữ đồng lợi ích Thứ nhất, đồng lợi ích phát triển đề cập đến lợi ích địa phương của các chính sách về biến đổi khí hậu Những lợi ích này có thể bao gồm từ chất lượng không khí được cải thiện đến những công nghệ sạch hơn, những công việc tốt hơn Thứ hai, đồng lợi ích khí hậu đề cập đến lợi ích của các kế hoạch phát triển, các chính sách và biện pháp ngành đến biến đổi khí hậu toàn cầu Thứ ba là đồng lợi ích về khí hậu và không khí, đề cập đến các tác động đa hướng của biện pháp can thiệp

ô nhiễm không khí điển hình đối với các hệ thống khí hậu địa phương, khu vực và tòan cầu (Akiko Miyatsuka & Eric Zusman, 2013) Trong nghiên cứu này, đồng lợi ích được hiểu là lợi ích của các giải pháp liên quan đến nhóm mục tiêu mang lại hiệu quả trong nhiều hơn một lĩnh vực, cụ thể là về môi trường và khí hậu

vụ di chuyển, cải sức khỏe cộng đồng và lợi ích về an ninh năng lượng Các hành động giảm phát thải khí nhà kính từ giao thông cá nhân như việc cải thiện nhiên liệu, quản

lý nhu cầu vận tải, cấu trúc giao thông không động cơ, tiết kiệm nhiên liệu trong di chuyển… cũng mang lại các đồng lợi ích về sức khỏe, chất lượng không khí, tiếp cận dịch vụ di chuyển và an ninh năng lượng

Dữ liệu kiểm kê khí nhà kính ở EU cho thấy vào năm 2020, các lĩnh vực hoạt động của con người có lượng phát thải khí nhà kính lớn, vận tải nội địa chiếm 22% và cũng góp phần gây ra các dạng ô nhiễm khác thể hiện qua dữ liệu phát thải ô nhiễm không khí như đóng góp 43% NOx Mối liên hệ giữa biến đổi khí hậu và ô nhiễm ảnh hưởng hầu hết các mục tiêu hành động, các quốc gia cần phải xem xét các đồng lợi ích

và sự đánh đổi có thể tồn tại giữa các chính sách và biện pháp để giảm ô nhiễm và các chính sách, biện pháp được thực hiện để giảm thiểu và thích ứng với biến đổi khí hậu Nhiều giải pháp cùng có lợi với cả hai kế hoạch Phân tích của EEA cho thấy tiềm năng đáng kể cho sự phối hợp giữa kế hoạch giảm ô nhiễm không khí quốc gia và các hành động giảm thiểu phát sinh khí nhà kính Giảm phát thải khí nhà kính từ giao thông vận tải, bao gồm chuyển sang các công nghệ sạch hơn như xe điện và thúc đẩy

sử dụng phương tiện giao thông công cộng dự kiến mang lại nhiều lợi ích hơn cho chất

18

lượng không khí và sức khỏe con người (EEA, 2022) Có thể thấy, các giải pháp về khí hậu hoặc ô nhiễm không khí có thể mang lại đồng lợi ích cho các lĩnh vực còn lại Xác định đồng lợi ích là một bước cần thiết để xây dựng các chương trình, kế hoạch hành động, tìm ra các tiềm năng và cả sự đánh đổi giữa các biện pháp được thiết kế để giải quyết hai vấn đề xã hội quan trọng này

Hình 1.7 Mối quan hệ giữa BĐKH và ONKK với các vấn đề khác nhau ở Châu

Âu (EEA, 2022)

Việc áp dụng khái niệm đồng lợi ích đang gia tăng trên toàn thế giới, đặc biệt là ở chính sách Từ năm 2008, nghiên cứu đồng lợi ích của hệ thống BRT của Mexico được thực hiện, các đồng lợi ích nghiên cứu bao gồm tiết kiệm thời gian, giảm khí nhà kính, giảm phát thải PM10, tiết kiệm chi phí tiềm năng liên quan (Gretchen Stevens, 2008) Trong nghiên cứu tại Hà Nội của nhóm Nghiem Trung Dung và cộng sự, so với

xe buýt thông thường, triển khai BRT ở Hà Nội có thể giảm lượng khí thải gây ô nhiễm không khí từ 17,3 – 22,5% và lượng khí nhà kính có thể tới 22,4% (Dung và c.s., 2019)

Mục đích của cách tiếp cận đồng lợi ích là tối đa hóa các tác động dự kiến của một chính sách hoặc can thiệp Tuy nhiên khi áp dụng vào thực tế, biến đổi khí hậu thường không phải là động lực chính của các chính sách và dự án phát triển, đúng hơn, giảm khí nhà kính là đồng lợi ích (James Leather, 2009) Thật vậy, với trường hợp của Thành phố Hà Nội, giảm khí nhà kính trong giao thông trên các chính sách ở giai đoạn trước thường chỉ khuyến khích thực hiện hoặc nghiên cứu phát triển Với các giải pháp của các dự án giao thông đường bộ, có thể phân loại các lợi ích để tiếp cận: thứ nhất, lợi ích là mục tiêu chính của hành động, giải pháp, đối với kiểm soát phương tiện cá nhân là xe máy có thể xác định là giảm ùn tắc giao thông đo bằng tốc độ phương tiện tăng lên; Thứ hai, đồng lợi ích là những lợi ích trực tiếp có được từ các chính sách hoặc giải pháp giao thông ví dụ như giảm phát thải khí nhà kính, giảm phát thải chất ô nhiễm không khí, giảm mức độ ồn, giảm thời gian di chuyển, giảm mức tiêu thụ nhiên

19

liệu hoặc giảm chi phí nhiên liệu …; Thứ ba, đồng lợi ích thứ cấp là những lợi ích gián tiếp có được từ các chính sách hoạt dự án, chỉ là kết quả của các đồng lợi ích chính như cải thiện sức khỏe cộng đồng, giảm chi phí y tế do ô nhiễm không khí, giảm ô nhiễm khác (như đất, nước, chất thải) hoặc là tăng cường giáo dục cộng đồng…

1.3.2 Giảm phát thải trong lĩnh vực giao thông tại Hà Nội

Kết quả kiểm kê khí nhà kính năm 2016, tổng phát thải khí nhà kính của Thủ đô

ở cả 5 lĩnh vực là 18,181 triệu tấn CO2 tương đương, chiếm 7% tổng phát thải quốc gia năm 2013 Trong đó, lĩnh vực năng lượng chiếm tỉ lệ phát thải 67%, là 12,167 triệu tấn

CO2 tương đương, dự báo phát thải năm 2020 là 18,2 triệu tấn CO2 tương đương và đến năm 2030 là 42,7 triệu tấn CO2 tương đương (DONRE Hanoi, 2019) Lĩnh vực giao thông vận tải nằm trong nhóm năng lượng, chịu trách nhiệm cho 265,38 nghìn tấn

CO2tđ năm 2016 Tuy nhiên, sau khi rà soát trên cơ sở áp dụng phương pháp kiểm kê quy mô thành phố GHG Protocol for Cities – GPC, kết quả kiểm kê chỉ nên áp dụng báo cáo mức độ cơ bản theo phân loại của GPC Lượng phát thải KNK của GTVT có những hạn chế về độ chính xác khi xét đến quy mô phát triển của thành phố Kết quả hiệu chỉnh dựa trên sản lượng tiêu thụ nhiên liệu hằng năm và hàng tháng cho thấy lĩnh vực GTVT phát thải 3355,48 nghìn tấn CO2tđ, kết quả tăng hơn 12 lần so với ban đầu và chiếm tỉ trọng 19% phát thải KNK của thành phố, chủ yếu là giao thông đường

bộ, xe máy sử dụng xăng, xe buýt, xe khách, xe tải sử dụng dầu DO Trong đó, lĩnh vực giao thông đường bộ phát thải 3184,61 nghìn tấn CO2tđ, chiếm đến 95% tổng phát thải trong lĩnh vực giao thông vận tải (Hanoi Gov., 2021) Kiểm kê phát thải là một trong những bước đầu tiên xác định kế hoạch giảm phát thải

Trong nghiên cứu công bố năm 2021 về các kịch bản giảm thiểu phát thải khí nhà kính được phân tích qua mô hình LEAP dựa trên các kịch bản BAU – kịch bản phát triển thông thường, kịch bản giảm thiểu thông qua thay thế nhiên liệu, chuyển đổi phương thức và xe điện Kết quả, phát hiện tổng lượng khí thải nhà kính trong giao thông đường bộ của các quốc gia tiểu vùng Mekong mở rộng (trong đó có Việt Nam) vào năm 2050 sẽ giảm 69,75% trong kịch bản xe điện cao, 26,15% trong kịch bản thay thế nhiên liệu cao, và 52,24% trong kịch bản chuyển đổi phương tiện (Degeorge Dul

& Bundit Limmeechokchai, 2021)

Một nghiên cứu của Trần Đỗ Bảo Trung và cộng sự năm 2020 xây dựng các kịch bản giảm phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực GTVT tại Hà Nội tiếp cận từ dưới–lên bằng mô hình: Số liệu hoạt động – Cấu trúc giao thông – Mức tiêu thụ nhiên liệu – Hàm lượng các–bon trong nhiên liệu (Activity–Modal structure–Intensity of fuel use–Fuel carbon content- ASIF), cho thấy giảm số lượng xe máy là bắt buộc thực hiện để đạt được mục tiêu giảm ùn tắc, kẹt xe đồng thời giảm phát thải khí nhà kính Trong nghiên cứu này, 7 kịch bản được xây dựng bao gồm các kịch bản: (1) kịch bản cơ sở, phát triển giao thông vận tải hành khách theo các quy hoạch một cách hoàn hảo, (2)

20

giảm tỷ lệ đảm nhận của xe máy và tăng giao thông công cộng, và kịch bản khác như (3) về giảm tỷ lệ ô tô cá nhân, (4) giảm tiêu thụ nhiên liệu (5) tăng tốc độ lưu chuyển phương tiện, (6) tăng hệ số chuyên chở, (7) sử dụng phương tiện cá nhân điện Theo kịch bản 2, giảm dần tỷ lệ đảm nhận của xe máy ở mức 3,35%/năm, tăng hoạt động vận tải hành khách công cộng Tỷ lệ đảm nhận của xe máy vào năm 2030 chỉ còn 8,5% bằng một nửa so với kịch bản 01 Kết quả, lượng phát thải khí nhà kính từ xe máy năm

2020 là 526,68 nghìn tấn CO2e, năm 2025 là 342,476 nghìn tấn CO2e và năm 2030 còn 124,698 nghìn tấn CO2e (Bảo Trung Trần Đỗ và c.s., 2020)

Hình 1.8 Tổng lượng phát thải khí nhà kính tại thủ đô Hà Nội giai đoạn

2020-2030 (Bao Trung Tran Do và c.s., 2020)

Một nghiên cứu khác của Pham Thi Hue và cộng sự năm 2021 phân tích các kịch bản tiêu thụ năng lượng và phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực dịch vụ vận tải đường

bộ sử dụng công cụ Calculator 2050 ước tính cân bằng năng lượng và phát thải khí nhà kính Kết quả các kịch bản đánh giá phát thải từ xe máy, ô tô nhỏ, xe bus, xe tải nặng,

xe tải nhẹ hoạt động với nhiên liệu xăng, dầu DO, CNG, xăng sinh học E5/E10 và điện cho thấy tới năm 2030 phát thải khí nhà kính là 32.07 MtCO2e và năm 2050 là 105.04 MtCO2e Các kịch bản được xây dựng có sự khác nhau về tải trọng từng loại phương tiện, hiệu suất hoạt động, nhiên liệu và dự tính khách hàng hoặc khối lượng vận chuyển tại năm 2030 và 2050, cuối cùng là tỉ lệ phần trăm của phương tiện trên khách hàng hoặc tấn hàng hóa.km Trong trường hợp tốt nhất, năng lượng tiêu thụ và phát thải khí nhà kính sẽ giảm lần lượt là 27,4 % và 30,3 % vào năm 2030 và các tỷ lệ này

sẽ lần lượt tăng lên 37,8 % và 50,7 % vào năm 2050 so với kịch bản cơ bản Mức giảm này chủ yếu là do việc sử dụng nhiên liệu/phương tiện thay thế (Hue Pham Thi và c.s., 2021)

Tuy đã có các nghiên cứu về giảm phát thải trong giao thông và các hoạt động tại Hà Nội, nhưng với các số liệu kiểm kê mới, các nghiên cứu giảm nhẹ cũng cần cập nhật phù hợp Các chính sách chủ yếu dựa trên dữ liệu giả định hơn là các dữ liệu

21

được đo lường (James Leather, 2009) Có thể thấy nhiều chính sách đang lồng ghép các giải pháp giống nhau, như giải pháp gia tăng phần trăm đóng góp của giao thông công cộng, giảm thị phần phương tiện cá nhân, cần có các công cụ lập kế hoạch tập trung vào cải thiện có tác động cao hơn so với các kế hoạch tập trung vào sự chuyển dịch với quy mô lớn

22

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG PHÁT THẢI VÀ

KỊCH BẢN GIẢM NHẸ PHÁT THẢI TỪ XE GẮN MÁY

2.1 Giới thiệu khu vực nghiên cứu

2.1.1 Một số đặc điểm về khu vực nghiên cứu

2.1.1.1 Điều kiện tự nhiên

a) Điều kiện về vị trí địa lý

Hà Nội nằm về phía Tây Bắc của trung tâm vùng đồng bằng châu thổ sông Hồng, với đặc trưng là “thành phố trong sông” với vị trí nằm trong vùng kinh tế trọng điểm phía Bắc, tiếp giáp với 8 tỉnh là Bắc Giang, Bắc Ninh và Hưng Yên, Hòa Bình cùng Phú Thọ, Thái Nguyên, Vĩnh Phúc, Hà Nam, Hòa Bình phía Nam

Thành phố có các dạng địa hình núi thấp, đồi và đồng bằng Trong đó, đồng bằng chiếm tỉ lệ diện tích lớn nhất Hướng địa hình thấp dần Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông, với độ cao trung bình từ 5 đến 20 mét so với mực nước biển (Ngân Đàm Thị, 2011) Khu vực trung tâm Hà Nội là vùng trũng thấp, mực nước sông Hồng về mùa lũ cao hơn mặt bằng thành phố trung bình 4-5m, khó khăn trong tiêu thoát nước nhanh, thường xuyên úng ngập vào mùa mưa (UBND TP Hà Nội, 2015)

b) Điều kiện về khí hậu

Thành phố Hà Nội có khí hậu nhiệt đới gió mùa Thời tiết có sự khác biệt rõ ràng giữa mùa nóng và mùa lạnh Mặc dù thời tiết được chia làm hai mùa chính là mùa mưa

từ tháng 4 tới tháng 10 và mùa khô từ tháng 11 tới tháng 3, nhưng Hà Nội vẫn được tận hưởng thời tiết bốn mùa nhờ các tháng giao mùa Do chịu sự tác động mạnh mẽ của gió mùa nên thời gian bắt đầu và kết thúc của mỗi mùa thường không đồng đều nhau giữa các năm, nên sự phân chia các tháng chỉ mang tính tương đối

Hình 2.1 Chiều hướng nhiệt độ cao nhất 3 tháng hè trong khoảng 1980-2022 ở Hà

Nội (từ dữ liệu đo ở sân bay Nội Bài) (Tuan Vu, 2023)

23

Thành phố cũng đã trải qua các lần biến đổi bất thường của khí hậu – thời tiết trong lịch sử Đợt nắng nóng tháng 5 năm 1926 ghi nhận nhiệt độ lên tới 42,8oC, trong khi đó đợt lạnh nhất ghi nhận vào tháng 1 năm 1955 với nhiệt độ xuống 2,7oC (UBND

TP Hà Nội, 2014) Kết quả tổng hợp thống kê các yếu tố về khí tượng tại các trạm khí tượng thủy văn trên địa bàn từ 1961 đến nay cho thấy nhiệt dộ trung bình năm qua các giai đoạn có xu thế tăng, giai đoạn trước 1975 là 27,05oC, đến giai đoạn 1975-2005 tăng lên đến 27,8 oC và 28,2 oC vào giai đoạn 2005-2010 Nhiệt độ trtăng mạnh từ giai đoạn trước năm 1975 là 33,08 oC lên 33.74 oC trong giai đoạn 1975-2005 và đạt 34,8

oC vào giai đoạn 2005-2013 Diễn biến nhiệt độ tương lai, mức tăng tương đối, nhiệt

độ trung bình năm tăng từ 1,2-1,5% vào giai đoạn 2000-2019 lên 9,6-10,8% giai đoạn 2080-2099, nhiệt độ trung bình quý cũng có mức tăng sấp xỉ như trung bình năm nhưng mức tăng trong quý mùa đông nhiều hơn còn quý mùa hạ tăng ít hơn (UBND TP.HN, 2017)

Tháng 11 năm 2008, Hà Nội ghi nhận một đợt mưa dữ dội làm các tuyến phố ngập chìm trong nước, gây lụt, làm nhiều người chết và thiệt hại vật chất đáng kể (Linh Lưu Nhật, 2016).Giá trị trung bình tổng lượng mưa năm tăng từ 1249,4 mm trong giai đoạn trước 1975 tăng lên 1676,1 mm giai đoạn 1975 đến 2005 và trong giai đoạn 2005 đến 2013 ở mức 1630,4mm, chênh lệch lượng mưa giữa tháng lớn nhất và nhỏ nhất lớn từ 50-80 lần, giá trị mưa ngày lớn nhất có xu thế tăng mạnh từ 175,7mm giai đoạn 1975 lên 185mm giai đoạn 1975-2005 và tới 347mm giai đoạn 2005-2003 (UBND TP.HN, 2017)

Hình 2.2 Đường cong Intensity- Duration - Frequency của mưa tại trạm Láng

theo kịch bản RCP4.5 (Linh Lưu Nhật, 2016)

Xu hướng tương lai, lượng mưa trong mùa mưa (tháng năm đến tháng mười) cũng tăng lên trong thế kỷ 21 so với giai đoạn nền trước đó Mức tăng đối với kịch bản phát thải trung bình (B2) từ 0,95-1,08% vào giai đoạn 20 năm đầu của thế kỷ 21 và 5,7-8,2% vào giai đoạn 20 năm cuối thế kỷ 21 (UBND TP.HN, 2017)

24

2.1.1.2 Điều kiện xã hội

Dân số trên địa bàn thành phố Hà Nội 2022 là 8.435.700 người (GSO Vietnam, 2022) Theo Chiến lược phát triển kinh tế xã hội Thành phố Hà Nội đến năm 2030 tầm nhìn năm 2050 trong quyết định 222/QĐ-TTg năm 2012, mục tiêu đạt quy mô dân số

là khoảng 7,8 đến 8 triệu người vào 2020 và năm 2030 là 9,2 triệu người Do quá trình

đô thị hóa và phát triển kinh tế, người dân từ nông thôn đến thành thị làm công nhân phi chính thức Dòng di cư không ngừng gây áp lực lên cơ sở hạ tầng và khả năng cung cấp dịch vụ công của thành phố Thống kê năm 2016, có 7,38 triệu người sống ở Thủ đô, tổng đó gần 70.000 hộ gia đình di cư và 720.000 người di cư.(Hanoi Gov., 2021)

Về y tế, hiện tại Hà Nội có 41 bệnh viện thuộc trung ương và bộ ngành, 30 trung tâm y tế quận, huyện, 2 trung tâm chuyên khoa trực thuộc và 34 bệnh viện tư nhân Do

sự phát triển không đồng đều, những bệnh viện lớn của Hà Nội cũng là của cả miền Bắc, tập trung ở khu vực nội đô của thành phố Các bệnh viện tuyến trung ương như Việt Đức, Bạch Mai, Bệnh viện nhi trung ương, Bệnh viện Phụ sản Hà Nội đều trong tình trạng quá tải Gần như các bệnh viện đều hoạt động vượt công suất thiết kế Tình trạng quá tải sảy ra ở cả khu vực nội trú và khám bệnh ngoại trú

Về giáo dục, Hà Nội là một trung tâm giáo dục lớn của cả nước Năm 2019, Hà Nội có 764 trường tiểu học với gần 738,5 nghìn học sinh Các trường công ở các quận huyện của Hà Nội luôn trong tình trạng quá tải, quy mô học sinh tăng hằng năm

2.1.1.3 Điều kiện kinh tế

GRDP Hà Nội năm 2022 ước đạt 1.196 nghìn tỷ đồng, GRDP bình quân đầu người đạt 141,94 triệu đồng, tăng 8,89% so với năm 2021 (GSO Vietnam, 2022)

Hình 2.3 Tổng sản phẩm trên địa bàn Hà Nội theo giá hiện hành (GSO Hanoi, 2021)

Sản xuất công nghiệp và dịch vụ cũng được xác định là động lực tăng trưởng của Thủ đô năm 2022 Ngành công nghiệp Hà Nội được ghi nhận đang dần chuyển

0 50 100 150

Tổng sản phẩm trên địa bàn bình quân đầu người tại Hà

Nội theo giá hiện hành

25

dịch theo hướng phát triển các lĩnh vực công nghiệp hiện đại có giá trị xuất khẩu lớn như điều khiển kỹ thuật số, tự động hóa, rô bốt, nano, plasma, công nghệ sinh học Với ngành xây dựng, công tác giải ngân vốn đầu tư công có chuyển biến tích cực Đã khởi công một số công trình lớn và hoàn thành đưa vào sử dụng một số công trình trọng điểm, góp phần phát triển kinh tế - xã hội Phải kể đến công trình MRT tàu sắt trên cao đã đi vào hoạt động ổn định tuyến Cát Linh – Hà Đông; công trình cầu Vĩnh Tuy 2 đang được xây dựng; cầu Trần Hưng Đạo đang được lên kế hoạch thực hiện… Dịch vụ năm 2022 đã tăng 10,06% so với năm 2021 Một số ngành dịch vụ tăng cao so với năm trước, đóng góp đáng kể như Vận tải kho bãi, hoạt động hành chính và dịch

vụ hỗ trợ, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm, bán buôn, bán lẻ…

Bảng 2.1 Một số chỉ tiêu trong lĩnh vực vận tải Thành phố Hà Nội qua các năm

a) Về cơ sở hạ tầng giao thông đường bộ

Mạng lưới đường bộ của Thủ đô Hà Nội bao gồm quốc lộ hướng tâm, các đường vành đai, các trục chính đô thị và các đường phố Trong những năm trở lại đây, nhiều công trình giao thông đã được đầu tư xây dựng như đường Vành đai 3 trên cao, các hầm chui tại một số khu vực nút giao có mật độ giao thông lớn, đặc biệt là đường phố

đã được đầu tư xây dựng, cải tạo góp phần tạo nên sự khang trang thông thoáng cho nhiều tuyến phố Sở GTVT Hà Nội quản lý 1087 tuyến đường với chiều dài 1989,9

km Trong đó, đường quốc lộ do Thành phố quản lý gồm 12 tuyến với chiều dài khoảng 277,8 km

Mạng lưới giao thông Hà Nội phân bố không đồng đều, khu vực trung tâm có mạng đường tương đối hoàn chỉnh, khu vực ngoại thành có mạng đường chưa hoàn