SỬ DỤNG ĐỘNG vật KHÔNG XƯƠNG SỐNG cỡ lớn ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG nước SÔNG cầu đỏ tại THÀNH PHỐ đà NẴNG

Phương pháp này có một số hạn chế là nó chỉ phản ánh tình trạng thuỷ vực ngay tại thời điểm lấy mẫu, khó có thể dự báo được chính xác về các tác động lâu dài của môi trường nước đến hệ s

ĐẶT VẤN ĐỀ

Ngày nay, khi môi trường nước ngày càng bị ô nhiễm nghiêm trọng bởi các chất thải từ hoạt động công nghiệp, nông nghiệp, sinh hoạt,… thì công tác quan trắc, giám sát môi trường nước trở thành vấn đề cấp thiết Các công tác này có thể thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau như sử dụng các thông số lý hóa (pH,

DO, COD, BOD, NO3-, PO43-,TSS,…) hoặc các thông số sinh học (cá, động vật không xương sống cỡ lớn, thực vật, động vật nguyên sinh, vi sinh vật,…)

Hiện nay trong công tác quan trắc, giám sát môi trường phương pháp thường

sử dụng nhiều nhất là đánh giá chất lượng nước thông qua phân tích các chỉ tiêu lý hoá Phương pháp này có một số hạn chế là nó chỉ phản ánh tình trạng thuỷ vực ngay tại thời điểm lấy mẫu, khó có thể dự báo được chính xác về các tác động lâu dài của môi trường nước đến hệ sinh vật dưới nước, đồng thời việc quan trắc theo hình thức này phải được thực hiện liên tục với tần xuất lớn gây nhiều tốn kém về mặt kinh tế Trái lại, phương pháp quan trắc sinh học khắc phục được một số hạn chế của phương pháp trên như cung cấp được các dẫn liệu về thời gian, tiện lợi cho

sử dụng và cho kết quả nhanh, trực tiếp về ảnh hưởng của nguồn nước bị ô nhiễm đến sự phát triển của hệ thống thuỷ sinh vật Do đó, phương pháp quan trắc sinh học ngày càng được sử dụng phổ biến [4], [5]

Phương pháp quan trắc sử dụng động vật không xương sống (ĐVKXS) cỡ lớn được đưa ra ở Anh năm 1976 gọi tắt là BMWP Nó dựa trên sự đa dạng về thành phần loài của các loài ĐVKXS cỡ lớn với biến đổi của môi trường nước từ đó tính điểm BMWP (Biological Monitoring Woring Party) và chỉ số ASPT (Average Score Per Taxon) để đánh giá chất lượng nước Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi ở nhiều nước Châu Âu như: Anh, Tây Ba Nha, Bồ Đào Nha, [4]

Ở Việt Nam, việc sử dụng ĐVKXS cỡ lớn để đánh giá mức độ ô nhiễm của các thuỷ vực đã được biết đến từ năm 1995 nhưng ít được sử dụng Đến năm 2000 khi Nguyễn Xuân Quýnh cùng các cộng sự xây dựng hệ thống tính điểm BMWPVIET

và khoá định loại đến họ ĐVKXS cỡ lớn nước ngọt thường gặp thì phương pháp này mới được ứng dụng vào quá trình đánh giá chất lượng nước mặt

Đà Nẵng một trong những thành phố có tốc độ phát triển kinh tế cao trong cả nước nhưng lại tồn tại nhiều bất cập về môi trường, việc phát triển kinh tế kéo theo

sự xuống cấp về chất lượng môi trường, đặc biệt là môi trường nuớc bởi nó là nguồn tiếp nhận chất thải, nước thải từ các hoạt động của con người Mọi phương pháp quan trắc, đánh giá chất lượng nuớc trên các hệ thống sông, hồ tại thành phố

Đà Nẵng trước đây hầu hết đều sử dụng phương pháp lý hóa nên rất tốn kém Trong

khi đó phương pháp đánh giá bằng ĐVKXS cỡ lớn vừa ít tốn kém, cho kết quả nhanh, phản ánh chính xác chất lượng nước lại ít được sử dụng

Tuy nhiên, hầu như phương pháp này chỉ được nghiên cứu và ứng dụng ở các nước ôn đới nên khi đưa vào sử dụng ở các nuớc nhiệt đới thì gặp một số khó khăn như xuất hiện nhiều họ mới không có trong hệ thống tính điểm của các nước

ôn đới Vì vậy để áp dụng phương pháp này ở những vùng nhiệt đới thì cần cần phải

có những nghiên cứu và điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện của vùng nhiệt đới Đồng thời hiện nay ở Việt Nam chưa có những tiêu chuẩn sinh học cụ thể để đánh giá chất lượng nguồn nước mặt cho phù hợp với từng vùng vì vậy cần phải có những nghiên cứu ở nhiều vùng khác nhau nhằm xây dựng một hệ thống chỉ thị sinh học thống nhất

Trên cơ sở lí luận và thực tiễn trên chúng tôi chọn đề tài “Sử dụng động vật không xương sống cỡ lớn đánh giá chất lượng nước sông Cầu Đỏ tại thành phố

Đà Nẵng” để có những dẫn liệu nhanh về chất lượng nước sông Cầu Đỏ Góp phần

đánh giá tính hiệu quả của phương pháp sử dụng động vật không xương sống cỡ lớn trong đánh giá chất lượng nước và đa dạng hoá phương pháp xác định ô nhiễm nguồn nước giúp cho công tác quản lí ô nhiễm, bảo vệ nguồn nước, bảo vệ sự đa dạng sinh học tại thành phố Đà Nẵng và trong cả nuớc

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

1.1 Cơ sở, ưu điểm, hạn chế của phương pháp giám sát sinh học

1.1.1 Cơ sở khoa học của phương pháp giám sát sinh học

Giám sát sinh học dựa trên cơ chế tất cả các sinh vật sống đều chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố vật lý, hóa học của môi trường sống do vậy người ta sử dụng các sinh vật đặc trưng trong môi trường nhằm phản ánh tình trạng chất lượng của môi trường đó Các sinh vật này được gọi là sinh vật chỉ thị, khái niệm cơ bản về sinh vật chỉ thị được mọi người thừa nhận là: “Những đối tượng sinh vật có yêu cầu nhất định về điều kiện sinh thái liên quan đến nhu cầu dinh dưỡng, hàm lượng oxy cũng như khả năng chống chịu một lượng nhất định các yếu tố độc hại trong môi trường sống và do đó, sự hiện diện hay vắng mặt của chúng biểu thị một trạng thái

về điều kiện sinh thái của môi trường sống nằm trong giới hạn nhu cầu và khả năng chống chịu của đối tượng sinh vật đó” Các sinh vật này có thể là một loài hay một nhóm loài chúng mẫn cảm với điều kiện môi trường vì vậy khi môi trường biến đổi chúng hoặc có mặt hoặc vắng mặt hoặc thay đổi số lượng các cá thể nhằm biểu thị cho những biến đổi của môi trường Các sinh vật được chọn làm sinh vật chỉ thị phải đảm bảo các tiêu chuẩn như dễ thu mẫu, dễ định loại, mẫn cảm với những thay đổi của môi trường và các sinh vật chỉ thị thường được sử dụng là thực vật lớn, thực vật nổi, động vật nguyên sinh, động vật không xương sống, cá, vi sinh vật,…

Trong đó động vật không xương sống cỡ lớn được sử dụng trong giám sát sinh học chất lượng nước do chúng có nhiều nhóm đại diện cho chất lượng môi trường nước khác nhau, nhóm nhạy cảm với sự ô nhiễm chúng sẽ biến mất hoặc suy giảm số lượng khi nước bị ô nhiễm, nhóm trung gian sẽ xuất hiện ở những khu vực nước bắt đầu bị ô nhiễm, nhóm chống chịu sẽ có mặt và phát triển ở những khu vực nước ô nhiễm do đó sẽ phản ánh được tình trạng chất lượng nước của từng khu vực Phương pháp này đặc biệt có hiệu quả trong đánh giá chất lượng môi trường nước nguyên nhân do ô nhiễm hữu cơ [5]

1.1.2 Ưu điểm của phương pháp giám sát sinh học

Giám sát sinh học được sử dụng rộng rãi trong đánh giá chất lượng nước bởi các sinh vật chỉ thị có khả năng phản ánh chất lượng nước trong một thời gian dài

do đó không cần phải thu mẫu liên tục như phương pháp lý hóa, ngoài ra nó còn phản ánh được chất lượng nước trong một phạm vi rộng lớn

Động vật không xương sống cỡ lớn nhờ có những ưu điểm sau mà được chọn làm sinh vật chỉ thị cho môi trường nước bị ô nhiễm hữu cơ:

Động vật không xương sống cỡ lớn sống tương đối cố định tại đáy sông, hồ; thời gian phát triển lâu nên chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi sự thay đổi chất lượng nước

Chúng rất nhạy cảm với những hóa chất trong môi trường nước như dư lượng thuốc bảo vệ thực vật, phân hóa học gây nên các rối loạn của cơ thể do đó có thể xác định được những tác động gây ra rối loạn

Chúng phân bố khá rộng, di chuyển chậm nên dễ thu mẫu

Chúng rất dễ để định loại do có sẵn khóa định loại ổn định

Quan trắc bằng ĐVKXS cỡ lớn cho kết quả nhanh và phản ánh được tình trạng chất lượng nước trong một thời gian dài [5], [20]

1.1.3 Nhược điểm của phương pháp giám sát sinh học

Mặc dù giám sát sinh học có thể phát hiện ra những biến đổi sinh thái nhưng lại không xác định được nguyên nhân và giải thích rõ ràng nhữnng biến đổi đó Do vậy, để giải thích nguyên nhân của những biến đổi sinh thái này cần phải áp dụng thêm phương pháp lý hóa

Giám sát sinh học sử dụng động vật không xương sống tuy có nhiều lợi thế hơn giám sát lý hóa nhưng vẫn còn một số nhược điểm như:

Động vật không xương sống cỡ lớn dễ bị các yếu tố khác ngoài chất lượng môi trường nước ảnh hưởng đến độ phong phú của nó

Chúng còn chịu ảnh hưởng của mùa vụ nên rất phức tạp trong việc giải thích

và so sánh

Do tính linh hoạt trong di chuyển hoặc do bị trôi dạt nên có thể xuất hiện một

số họ không phải ở khu vực lấy mẫu

Một số họ xuất hiện trong khu vực lấy mẫu nhưng chưa có trong hệ thống phân loại [20]

1.2 Tình hình nghiên cứu về giám sát sinh học trên thế giới và Việt Nam

1.2.1.Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Quan trắc sinh học nước ngọt đã được nêu ra bởi nhiều tác giả như Hellawell (1978, 1986), Calow và Maltby (1989), Rosenberg và Resh (1993), Cains

và Pratt (1993) Trong đó Cains và Pratt đã định nghĩa quan trắc sinh học nước ngọt như là sự giám sát bằng việc sử dụng những phản ứng của cơ thể sống để xây dựng môi trường có hợp hay không đối với cơ thể sống

Quan niệm hiện đại về sử dụng quan trắc sinh học để đánh giá chất lượng nước sông, suối đã được khởi xướng ở Châu Âu với sự phát triển của tác giả Kolkwitz và Marsson (1908, 1909) Các nhà khoa học này chia mức độ nhiễm bẩn của sông, suối ra làm 4 loại bẩn ít, bẩn vừa α, bẩn vừa β và rất bẩn, mức độ được xác định dựa vào chỉ số độ nhiễm bẩn (Saprobic index) Dựa vào danh sách các loài chỉ thị người ta chia thành các giá trị nhiễm bẩn phù hợp với sự chống chịu ô nhiễm của từng loài Mặc dù hệ thống này được chấp nhận rộng rãi ở Châu Âu nhưng nó cũng gặp những chỉ trích như phương pháp dựa trên sự nhiễm bẩn chỉ thiên về chỉ

số sinh học và những hệ thống điểm số thì quá đơn giản [5]

Sau đó những chỉ số khác dựa trên nguyên tắc các nhóm sinh vật chống chịu khác nhau với sự ô nhiễm vẫn tiếp tục phát triển để sử dụng ở Anh Trong đó có hai chỉ số được đánh giá khá cao là chỉ số định lượng “Chỉ số Trent” (TBI) của Woodiwis(1964), chỉ số này được phát triển ở vương quốc Anh và Bắc mỹ nó sử dụng động vật không xương sống đáy để đánh giá chất lượng nước ở sông Trent (Anh) và chỉ số bán định lượng “Điểm số Chandler” (CBS) của Chandler (1970)

Chỉ số Trent cũng được phát triển và áp dụng rộng rãi ở nhiều nước khác như vào năm 1968, Tuffery và Verneaux đã phát triển chỉ số TBI thành chỉ số sinh học Pháp “French Indice Biotique”, chỉ số này không chỉ phù hợp ở Pháp mà còn phù hợp cả ở Bỉ nên nó trở thành cơ sở để phát triển chỉ số sinh học Bỉ BBI (De Pauw

và Van Hooren, 1983), năm 1972 Chutter đã phát triển chỉ số TBI thành chỉ số CBI

để giám sát chất lượng nước ở Nam Phi, năm 1997 chỉ số TBI được Ghetti chuyển đổi thành chỉ số EBI để sử dụng ở Ý, năm 2000 Skriver và các cộng sự đã phát triển chỉ số TBI thành chỉ số DSFI để sử dụng trên các sông ở Đan Mạch [18], [20]

Do việc sử dụng các chỉ số Trent và điểm số Chandler chỉ được xây dựng để đánh giá chất lượng nước sông ở những vùng đặc biệt của nước Anh nên khi áp dụng ở các con sông khác thì không thích hợp nữa Vì vậy để có phương pháp chuẩn một tổ chức nghiên cứu về quan trắc sinh học “Biological Monitoring Woring Party” được thành lập ở Anh vào năm 1976 đã đưa ra hệ thống điểm số BMWP, đây là hệ thống dựa vào số loài và phân bố của ĐVKXS cỡ lớn để phân loại mức độ ô nhiễm nuớc Hệ thống này sử dụng số liệu ở mức độ họ, mỗi họ quy cho một điểm số phù hợp với tính nhạy cảm của nó với sự ô nhiễm hữu cơ của môi trường nuớc Những điểm số riêng được cộng lại để cho điểm số tổng của mẫu, có thể nhận được sự biến thiên của điểm số BMWP bằng cách chia tổng số điểm cho

số họ có mặt ta được một điểm trung bình cho các đơn vị phân loại là ASPT

Hệ thống điểm BMWP rất có hiệu lực trong thực tiễn và tương đối dễ dàng

áp dụng khi đòi hỏi của nó về mức độ kĩ năng phân loại tương đối bình thường Vì vậy nó không chỉ được áp dụng rộng rãi Anh mà còn được cải tiến để áp dụng ở

nhiều nước trên thế giới như Tây Ba Nha (Alba – Tercedor và Sanchoz – Ortega, 1988), Ấn Độ (De Zwart và Trivedi, 1994), Úc (Chessman, 1995), Thái Lan (Mustow, 1997) [4].

Một số hạn chế của phương pháp BMWP đã được Pinder và đồng nghiệp chỉ

ra năm 1997 là hệ thống tính điểm BMWP và điểm số trung bình cho các đơn vị phân loại ASPT có thể khác nhau một cách đáng kể ở các con sông kề nhau có chất lượng nước như nhau nhưng khác nhau về những đặc điểm vật lí Những yếu tố có thể tác động đến sự thay đổi quần xã ĐVKXS cỡ lớn ở sông như vĩ độ, kinh độ, độ cao, chiều rộng, chiều sâu, nền đáy, độ kiềm vì vậy mà mặc dù sông bị ô nhiễm hay không thì quần xã ĐVKXS cũng khác nhau

Để khắc phục hạn chế này năm 1977 các nhà sinh học viện sinh thái nước ngọt Anh quốc đã phát triển, cải tiến và xây dựng mô hình RIVPACS (River Invertebrate Predection And Classification System) nó dự báo khu hệ ĐVKXS cỡ lớn ở một địa điểm có những đặc điểm riêng biệt, không ô nhiễm RIVPACS được ứng dụng để so sánh điểm số BMWP và ASPT ở một địa điểm với điểm số được dự báo Đó là chỉ số về chất lượng môi trường, tỉ số giữa điểm số quan sát được trên điểm số dự báo [5], [20], [23]

Nhờ có nhiều ưu điểm nên phương pháp quan trắc sử dụng hệ thống tính điểm BMWP đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi ở nhiều nước trên thế giới như:

Ở Tây Ba Nha, năm 1988 phương pháp sử dụng chỉ số BMWP đã được Alba

- Tercedor và Sanchoz - Ortega chuyển đổi để sử dụng ở Tây Ba Nha nhất là khu vực bán đảo Iberia, trong hệ thống này ngoài việc xuất hiện một số họ mới thì các điểm số của một số họ cũng có sự biến đổi Sau đó Carmen Zamora cùng các cộng

sự tiếp tục thực hiện một nghiên cứu để giải thích sự biến thiên của chỉ số BMWP

và chỉ số ASPT theo nhiệt độ từ đó xác định sự phụ thuộc của các chỉ số này theo mùa Nghiên cứu được thực hiện ở sông Genii nằm phía Nam của Tây Ba Nha Lưu vực sông có 26 nhánh dọc theo đó các nhà nghiên cứu thu mẫu ở 60 địa điểm trong vòng hai năm và kết quả cho thấy đối với thủy vực không bị ô nhiễm sự tương quan giữa chỉ số BMWP và nhiệt độ là không đáng kể còn các thủy vực bị ô nhiễm thì chỉ số BMWP lại phụ thuộc nhiều vào nhiệt độ Còn đối với chỉ số ASPT cho dù tại khu vực ô nhiễm hay không ô nhiễm đều không phụ thuộc vào nhiệt độ Qua đây các nhà nghiên cứu khẳng định chỉ số BMWP phụ thuộc vào mùa vụ còn chỉ số ASPT thì không, do vậy mà chỉ số ASPT được đánh giá là ưu việt hơn [17]

Ở New Zeland, các nhà nghiên cứu đã nhận thấy những hiệu quả trong việc

sử dụng hệ thống điểm số BMWP trong việc đánh giá chất lượng nước sông nhất là loại ô nhiễm hữu cơ Do vậy họ đã tiếp nhận hệ thống điểm số này và phát triển

chúng cho phù hợp với đất nước mình, chỉ số được biến đổi gọi là MCI (Macroinvertebrate Community Index) chỉ số này tương tự như điểm trung bình bậc phân loại ASPT của Anh [19].

Ngoài ra ở một số nước khác như Thụy Điển, Bồ Đào Nha, Braxin, Italya, Pháp hệ thống điểm số BMWP cũng được ứng dụng và đạt hiệu quả cao trong việc đánh giá tình trạng chất lượng nước sông Các nghiên cứu đều khẳng định động vật không xương sống cỡ lớn rất có tiềm năng trong quan trắc sinh học

Các nghiên cứu sử dụng động vật không xương sống nhằm đánh giá chất lượng nước được xây dựng và phát triển ở các nước ôn đới nên khi đưa vào ứng dụng tại các khu vực nhiệt đới thì gặp một số khó khăn, do vậy việc nghiên cứu để điều chỉnh hệ thống điểm số BMWP cho phù hợp với khu vực của từng nước là rất cần thiết Chính vì vậy, nhiều nước ở Châu Á như Ấn Độ, Thái Lan, Malaixya và cả Việt Nam đã thực hiện nhiều nghiên cứu nhằm điều chỉnh hệ thống này cho phù hợp với điều kiện nước mình

Ở Ấn Độ, năm 1994 De Zwart và Trivedi đã chuyển đổi điểm số BMWP cho phù hợp với Ấn Độ bằng cách loại ra một số họ không có ở Ấn Độ và thêm vào một

số họ khác có ở Ấn Độ Một vài điểm số đã được phân phối trong điểm gốc cũng được thay thế để phản ánh các mức độ khác nhau về sự chống chịu của các họ nhất định đã được tìm thấy tại các sông của Ấn Độ Hai họ được cho là chống chịu tốt hơn so với điểm BMWP gốc đã được giảm điểm xuống đó là Dugesidae từ 5 giảm xuống còn 4 điểm và Agriidae từ 8 giảm xuống còn 6 điểm Còn hai họ được cho là

ít chống chịu thì điểm số được tăng lên đó là Hydrobiidae tăng từ 3 lên 6 điểm và Platycnemididae tăng từ 6 lên 8 điểm

Sau đó đã có thêm nhiều nghiên cứu sử dụng điểm số BMWP ở Ấn Độ như tác giả Bihar nghiên cứu ở sông Ramjan đã nhận thấy các thông số hóa lý biến động theo mùa và do đó nó sẽ ảnh hưởng đến độ phong phú của ĐVKXS cỡ lớn và nghiên cứu này cũng cho thấy kích thước quần thể ĐVKXS cỡ lớn cũng tương quan nghịch với thông số pH va DO Tác giả Sabib nghiên cứu ở sông Shendumi nhận định rằng dựa vào kích thước công đồng ĐVKXS cỡ lớn có thể xác định được tình trạng chất lượng nước sông, hồ Tác giả Maruthaynayagan và các cộng sự nghiên cứu ở hồ Thirukulam qua nghiên cứu của mình thì khẳng định kích thước cộng đồng ĐVKXS cỡ lớn phụ thuộc vào mùa, cao nhất vào mùa mưa và thấp vào mùa

hè [5], [25]

Ở Thái Lan, năm 1997 Mustow đã nghiên cứu quần xã ĐVKXS cỡ lớn ở 23 điểm thuộc sông MaePing Đồng thời với việc chấp nhận một số thay đổi như đề xuất của De Zwart và Trivedi (1994), tác giả còn đưa ra một số thay đổi cho phù hợp với điều kiện ở Bắc Thái Lan Theo Mustow thì có những họ ở Thái Lan mà

không có trong bảng gốc của Anh, cũng có những họ vừa có ở cả Thái Lan và Anh nhưng cần phải thay đổi lại điểm số của chúng cho phù hợp với điều kiện ở Thái Lan Qua đó tác giả đã đề nghị sửa đổi 10 họ cần điều chỉnh bổ xung, trong đó Mustow nhận thấy BMWP cho điểm họ Odonata là cao sẽ không phản ánh chính xác mối liên hệ với sự chống ô nhiễm ở Thái Lan do vậy đã hạ điểm của họ này từ 8 điểm xuống còn 6 điểm, còn họ Thiaridae chống chịu với ô nhiễm tốt nên tác giả cho 3 điểm Hệ thống BMWP được sửa đổi ở Thái Lan được gọi là hệ thống BMWPTHAI [5].

Sau khi có hệ thống BMWPTHAI thì phương pháp này đã được nghiên cứu, ứng dụng và phát triển thêm để đánh giá chất lượng nước nhằm mục đích quản lí và bảo tồn các lưu vực sông ở Thái Lan Một trong những nghiên cứu đó là “Nghiên cứu sự tương quan giữa ĐVKXS cỡ lớn ở nước ngọt và các yếu tố chất lượng môi trường trong lưu vực sông Nam Pong Thái Lan” được thực hiện bởi Vụ Sinh học của Đại học Khon Kaen năm 1998, với 27 địa điểm lấy mẫu trong lưu vực sông Nam Pong gồm sông Pong, sông Cheon, sông Chi Mục đích nhằm nghiên cứu những ảnh hưởng của chất lượng môi trường nước đến cộng đồng ĐVKXS cỡ lớn sống trong đó [21], [24]

Ở Malaysia, năm 1999 một nghiên cứu của Bộ Môi Trường Malayxia được thực hiện trên sông Linggi trong tỉnh Negeri Sembilan để đánh giá tiềm năng của việc sử dụng động vật không xương sống cỡ lớn trong việc đánh giá, giám sát chất lượng nước Năm trạm thu mẫu đã được thiết lập với dự đoán chất lượng nước tại các khu vực khác nhau Kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng nước ở các trạm là khác nhau, chất lượng nước giảm dần khi ở hạ nguồn do lúc này sông chảy vào khu vực đô thị, khu dân cư và cuối cùng sẽ chảy ra eo biển Melaka, cùng với kết quả này chỉ số đa dạng và chỉ số phong phú cũng cao ở thượng nguồn và thấp ở hạ nguồn Các nhóm chống chịu như Chironomidae, Tubificidae, Lumbriculidae có mặt ở hầu hết các trạm nó thể hiện sự tương quan nghịch với chất lượng nước Ngoài ra các nhóm nhạy cảm cũng có chỉ số đa dạng rất cao như các họ Ephemecroptera, Plecoptera, Trichoptera Cùng thời điểm đó Khoa Sinh học, Trường Đại học Putra cũng tiến hành nghiên cứu sử dụng hệ thống BMWP để đánh giá chất lượng nước sông Langat với 4 khu vực lấy mẫu ở thượng nguồn và 4 khu vực lấy mẫu ở hạ nguồn Kết quả nghiên cứu cho thấy ở thượng nguồn thu được 54 loài còn ở hạ nguồn ít hơn thượng nguồn 5 loài, chất lượng nước sông cũng giảm dần khi chảy đến hạ nguồn do chịu ảnh hưởng của nguồn ô nhiễm từ khu dân cư [16]

1.2.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam

Ở Việt Nam, mặc dù việc nghiên cứu, đánh giá mức độ ô nhiễm các thuỷ vực được quan tâm từ lâu nhưng tới năm 1995 hầu như vẫn chưa có hệ thống phân loại

độ nhiễm bẩn các thuỷ vực Các hệ thống phân loại độ nhiễm bẩn cùng với những chỉ tiêu trong các thang bậc phân loại trước đó đều là những dẫn liệu được nghiên cứu ở các thuỷ vực vùng ôn đới, hoàn toàn khác với điều kiện tự nhiên cũng như đặc tính sinh học của các thuỷ vực ở nước ta Trên cơ sở nghiên cứu trong 10 năm (1985-1995) cùng với dẫn liệu đã biết trước đây về các thuỷ vực có nước thải vùng

Hà Nội, Nguyễn Xuân Quýnh (1995) đã đề xuất một hệ thống phân loại độ nhiễm bẩn các thuỷ vực có nước thải ở Hà Nội dựa trên một số chỉ tiêu cơ bản về sinh học Kèm theo nó là các chỉ tiêu lí hoá học quy định sự có mặt hay vắng mặt của một số loài hay nhóm loài ĐVKXS cỡ lớn được coi như sinh vật chỉ thị, quy định sự phát triển về số lượng và khối lượng của chúng ở mức độ khác nhau từ những kết quả thu được, tác giả đã nhận định rằng ĐVKXS cỡ lớn (thông qua các giá trị về sinh vật lượng, sự khác nhau về tính đa dạng, mức độ phong phú về thành phần loài…) chỉ thị tốt cho mức độ ô nhiễm các thuỷ vực Thông qua đây tác giả cũng đưa ra nhận xét về mối liên quan giữa mức độ ô nhiễm thủy vực và các chỉ tiêu lí hóa, sinh học như:

Mức độ nhiễm bẩn thủy vực tăng thì giá trị về BOD5, COD tăng, hàm lượng

DO giảm, thành phần loài và số lượng ĐVKXS giảm

Mức độ nhiễm bẩn thủy vực ít thì hàm lượng DO cao, COD, BOD5 thấp, thủy vực có lượng dinh dưỡng vừa phải tạo điều kiện cho ĐVKXS phát triển tốt

Từ năm 1997-1999 với sự tài trợ của quỹ Darwin của chính phủ Anh, hội nghiên cứu thực địa và sinh thái nước ngọt Anh Quốc đã phối hợp với Khoa Sinh học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội thực hiện chương trình nghiên cứu “Bảo tồn đa dạng sinh học thông qua việc sử dụng ĐVKXS cỡ lớn làm sinh vật chỉ thị quan trắc và đánh giá chất lượng nước ở Việt Nam”

Từ năm 1999 - 2000 chương trình nghiên cứu được tiếp tục với sự tham gia của Steve Tilling và tập trung nghiên cứu các dữ liệu ban đầu, xây dựng quy trình quan trắc và điều chính hệ thống tính điểm BMWP cho phù hợp với Việt Nam bằng việc loại bỏ một số họ không có ở Việt Nam, thêm vào một số họ có ở Việt Nam và thay đổi thang điểm số cho một số họ Hệ thống BMWP được thay đổi tại Việt Nam gọi là BMWPVIET [5]

Từ sau khi có hệ thống đánh giá phù hợp thì đã có rất nhiều nghiên cứu nhằm đánh giá tính hiệu quả của hệ thống này Những nghiên cứu đầu tiên được các nhà sinh học Khoa Sinh học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia

Hà Nội thực hiện ở các con sông, suối thuộc cả khu vực phía Bắc và phía Nam với

14 địa điểm thu mẫu ở phía Bắc và 15 địa điểm thu mẫu ở phía Nam Ở phía Bắc, các địa điểm thu mẫu được bắt đầu từ những con suối nhỏ chảy từ núi Tam Đảo ra khu vực đồng bằng xung quanh là đồng lúa và cuối cùng là khu vực sông Cầu nơi tiếp nhận nguồn thải từ nhiều hoạt động của con người Ở phía Nam, các địa điểm lấy mẫu thuộc khu vực nằm trong và xung quanh thành phố Đà Lạt, các điểm thuộc suối Đac Ta Jun và các điểm thuộc sông Đa Nhim [5].

Sau này nhiều nghiên cứu được tiếp tục thực hiện phần nào làm rõ tính hiệu quả của phương pháp sử dụng ĐVKXS cỡ lớn trong đánh giá chất lượng nước như trong hai năm (2001 – 2002), tác giả Nguyễn Vũ Thanh và Tạ Huy Thịnh thuộc Viện Sinh thái và Tài nguyên Sinh vật đã thực hiện nghiên cứu tại 28 điểm quan trắc thuộc lưu vực sông Cầu tại các tỉnh Bắc Giang, Bắc Cạn, Bắc Ninh, Thái Nguyên Qua nghiên cứu nước tại 28 điểm quan trắc đều thuộc loại ô nhiễm vừa đến ô nhiễm nặng, những loài đại diện cho môi trường nước sạch như bộ cánh úp đã không được tìm thấy ở đây càng khẳng định môi trường nước ở đây đang bị tác động nghiêm trọng Ngoài ra qua nghiên cứu này tác giả còn bổ xung thêm 7 họ mới vào bảng điểm BMWPVIET bao gồm 5 họ côn trùng thủy sinh Ecdyonuridae, Polymitarcyidae, Sciomyzidae, Empidiae, Muscidae và 2 họ thân mềm Stenothyridae và Hyalidae [15]

Năm 2003, tác giả Nguyễn Thị Mai thuộc bộ môn Sinh học, Khoa Khoa học, Trường Đại học Nông Lâm, thành phố Hồ Chí Minh đã thực hiện nghiên cứu nhằm đánh giá sự đa dạng về thành phần loài động vật không xương sống cỡ lớn và sử dụng chúng để chất lượng nước sông Sài Gòn đoạn thuộc quận 2, thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu được thực hiện trên ba địa điểm và kết quả thu nhận được qua hai đợt lấy mẫu là đợt 1 gồm 23 họ và đợt 2 gồm 25 họ, qua xác định chỉ số ASPT cho thấy nước khúc sông này thuộc loại bẩn vừa α, cùng với đó kết quả này còn cho thấy chất lượng nước và thành phần loài có liên quan đến nhau Điều này càng khẳng định việc sử dụng động vật không xương sống cỡ lớn để đánh giá chất lượng nước là có cơ sở [6]

Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu chủ yếu tập trung ở khu vực phía Bắc và phía Nam mà chưa quan tâm đến khu vực Miền Trung Nhiều năm gần đây phương pháp này mới được nghiên cứu ở khu vực miền Trung tiêu biểu như tác giả Nguyễn Văn Khánh cùng các cộng sự thuộc Khoa Sinh - Môi trường, Trường Đại học Sư Phạm, Đại học Đà Nẵng đã thực hiện những nghiên cứu dùng động vật không xương sống để đánh giá chất lượng nước ở các khu vực trên địa bàn thành phố Đà Nẵng Các nghiên cứu được thực hiện tại sông Phú Lộc, sông Cu Đê, hệ thống sông Cầu đỏ - Túy Loan, cánh đồng Xuân Thiều Qua xác định chỉ số BMWP và ASPT cho thấy trên hầu hết các khu vực chất lượng nước đều thuộc loại bẩn vừa α đến rất

bẩn, các kết quả này hoàn toàn phù hợp với những kết quả phân tích hóa lý đi kèm càng khẳng định việc sử dụng động vật không xương sống trong đánh giá chất lượng nước là có hiệu quả Điều này góp phần làm đa dạng các phương pháp đánh giá chất lượng môi trường nước ở khu vực Miền Trung [7], [8], [9].

Thành phố Đà Nẵng nằm ở tọa độ 15o55' đến 16o14' vĩ Bắc, 107o18' đến

108o20' kinh Đông

Phía Bắc giáp tỉnh Thừa Thiên - Huế

Phía Tây và Nam giáp tỉnh Quảng Nam

Phía Đông giáp Biển Đông

Nhờ có vị trí địa lý đặc biệt thuận lợi như: nằm ở trung độ của đất nước trên trục giao thông Bắc – Nam, cách Thủ đô Hà Nội 764km về phía Bắc, cách thành phố Hồ Chí Minh 964 km về phía Nam; thành phố Đà Nẵng còn là một trong những cửa ngõ quan trọng ra biển của các nước Lào, Campuchia, Thái Lan, Myanma mà thành phố Đà Nẵng ngày càng phát triển nhanh chóng và bền vững [13]

1.3.1.2 Địa hình

Địa hình thành phố Đà Nẵng vừa có đồng bằng vừa có núi, vùng đồi núi cao tập trung ở phía Tây và Tây Bắc chiếm diện tích lớn với độ cao khoảng từ 700 -1500m, độ dốc lớn (>400) Các dãy núi chạy dài ra đến biển là nơi tập trung nhiều rừng đầu nguồn của thành phố Vùng đồng bằng nằm ven biển thấp và hẹp xen lẫn đồi núi thấp do đó thường chịu ảnh hưởng bởi nhiễm mặn từ biển Đây là nơi tập trung nhiều cơ sở nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ, quân sự và đất ở của thành phố [13]

1.3.2 Điều kiện khí hậu và thủy văn

1.3.2.1 Khí hậu thành phố Đà Nẵng

Đà Nẵng nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa điển hình, nhiệt độ cao

và ít biến động Khí hậu Đà Nẵng là nơi chuyển tiếp đan xen giữa khí hậu miền Bắc

và miền Nam, với tính trội là khí hậu nhiệt đới điển hình ở phía Nam Mỗi năm có 2 mùa rõ rệt: mùa mưa kéo dài từ tháng 8 đến tháng 12 và mùa khô từ tháng 1 đến tháng 7, thỉnh thoảng có những đợt rét mùa đông nhưng không đậm và không kéo dài.

Nhiệt độ trung bình hàng năm khoảng 25,9oC; cao nhất vào các tháng 6, 7, 8, trung bình từ 28 - 30oC; thấp nhất vào các tháng 12, 1, 2 từ 18 - 23oC Độ ẩm không khí trung bình là 83,4%; cao nhất vào các tháng 10, 11, từ 85,67 – 87,67%; thấp nhất vào các tháng 6, 7, trung bình từ 76,67 – 77,33% Lượng mưa trung bình là 2504,57 mm/năm; lượng mưa cao nhất vào các tháng 10, 11 từ 550 - 1000 mm/tháng; thấp nhất vào các tháng 1, 2, 3, 4 từ 23 - 40 mm/tháng Số giờ nắng bình quân trong năm là 2156,2 giờ; nhiều nhất là vào tháng 5, 6 từ 234 đến 277 giờ/tháng; ít nhất là vào tháng 11, 12 từ 69 đến 165 giờ/tháng Tốc độ gió thấp nhất

là 2,9 m/s vào tháng 11, thỉnh thoảng có bão xuất hiện bởi áp thấp nhiệt đới, gây ra mưa [13]

Đô Tỏa tạo thành sông Cầu Đỏ, sông Cầu Đỏ đổ ra vịnh Đà Nẵng Toàn bộ hệ thống sông bắt nguồn từ sông Túy Loan đến khi đổ ra vịnh Đà Nẵng có chiều dài

204 km với diện tích lưu vực 5180km2

Sông Cu Đê hay còn gọi là sông Trường Định nằm phía Bắc thành phố Đà Nẵng có dài khoảng 38km, diện tích lưu vực 426 m2 chảy theo hướng Đông - Tây qua huyện Hòa Vang và quận Liên Chiểu rồi đổ ra biển Đông tại cửa biển Nam Ô phường Hòa Hiệp quận Liên Chiểu [13]

CHƯƠNG 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Đối tượng, địa điểm và thời gian nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là ĐVKXS cỡ lớn tại các địa điểm nghiên cứu trên sông Cầu Đỏ tại thành phố Đà Nẵng

Địa điểm nghiên cứu là 6 khu vực dọc sông Cầu Đỏ thuộc địa bàn 3 phường Hòa Thọ quận Cẩm Lệ, phường Khuê Trung quận Cẩm Lệ và phường Hòa Cường quận Hải Châu bao gồm:

Khu vực 1: Hòa Thọ Tây

Khu vực 2: Hòa Thọ Đông

Khu vực 3: Cầu Cẩm Lệ

Khu vực 4: Khuê Trung

Khu vực 5: Cầu Hòa Xuân

Khu vực 6: Hòa Cường Nam

Hình 2.1 Sơ đồ vị trí các khu vực lấy mẫu

Thời gian nghiên cứu từ ngày 13/11/2010 đến ngày 15/5/2011

Chúng tôi tiến hành thu mẫu 3 đợt: Đợt 1 vào 24/11/2010, đợt 2 vào 19/12/2010, đợt 3 vào 19/2/2011

2.2 Phương pháp nghiên cứu

2.2.1 Phương pháp nghiên cứu ngoài thực địa

KV1

KV2

KV6 KV5

KV3

KV4

Lựa chọn địa điểm lấy mẫu phải điển hình cho toàn bộ khu vực nghiên cứu, tránh lấy mẫu tại những khu vực bị tác động do ảnh hưởng cục bộ như dưới chân cầu, đập nước, đê nhân tạo và các ảnh hưởng sáo trộn do con người hay động vật.

* Thu mẫu nước:

Mẫu nước được thu đồng thời với mẫu động vật bằng thiết bị thu nước theo tầng Windco- La Mẫu nước được bảo quản trong chai 200ml rồi đưa về phòng thí nghiệm phân tích môi trường, khoa Sinh Môi trường, Trường Đại học Sư phạm Đà Nẵng

Hình 2.2 Thiết bị thu nước theo tầng Windco- La

* Thu mẫu ĐVKXS cỡ lớn:

Dụng cụ thu mẫu ĐVKXS cỡ lớn là vợt Pondnet và gầu Dredge

Vợt Pondnet là một khung hình chữ nhật đỡ một túi lưới với chiều sâu khoảng 50cm, kích thước mắt lưới thường có đường khính 1mm, khung đỡ lưới được nối với một cán dài 1,5m Nó thường dùng để thu những động vật ở ven bờ

Hình 2.3 Vợt Pondnet Hình 2.4 Thu mẫu bằng Vợt Pondnet

Gầu Dredge thường sử dụng để lấy mẫu động vật đáy Nó là một khung hình chữ nhật bằng kim loại với khích thước 46x19cm (±2cm).

Hình 2.5 Gầu Dredge Hình 2.6 Thu mẫu bằng gầu

Dredge

Thời gian thu mẫu ĐVKXS cỡ lớn khoảng 4 phút cho một vị trí lấy mẫu, trong đó 3 phút cho việc thu mẫu bằng vợt pondnet và gầu dredge còn 1 phút cho việc tìm kiếm trực tiếp ở nơi cư trú của động vật mà việc lấy mẫu thông thường không lấy được như ở dưới tảng đá hoặc dưới khúc gỗ ngập nước [5]

Hình 2.7 Thu mẫu bằng tay

* Xử lí mẫu:

Mẫu động vật được cố định trong cồn 70o ngay sau khi thu được và đưa về phòng thí nghiệm phân tích môi trường, khoa Sinh Môi trường, Trường Đại học Sư phạm Đà Nẵng để tiến hành định loại

2.2.2 Phương pháp nghiên cứu trong phòng thí nghiệm

* Phân tích mẫu nước:

Phân tích pH bằng máy đo pH InnoLab

Phân tích DO bằng máy đo YSI 5000

Phân tích COD bằng kit CSB 160 và CSB 1500 (Merk) trên máy so màu WTW PhotoLap S6

Phân tích P-PO43- bằng phương pháp so màu với thuốc thử sunfo MolypdicPhân tích N-NO3- bằng phương pháp so màu với thuốc thử Griess

So sánh kết quả thu được với thang xếp loại chất lượng nước mặt của Tăng Văn Đoàn và Trần Đức Hạ nhằm xác định mức độ nhiễm bẩn của nguồn nước

Bảng 2.1 Thang xếp loại chất lượng nước mặt của Tăng Văn Đoàn và Trần

CODmg/l

Hình 2.8 Định loại mẫu ĐVKXS theo họ

Bảng 2.2 Độ phong phú tương đối của động vật không xương sống

5 Very Abundant (VA) Rất nhiều Từ 1001 - 10000 Từ 100 – 499

6 Over Abundant (OA) Quá nhiều Từ 10001 - 100000 >500

* Xác định điểm số BMWP của mỗi họ và tính chỉ số ASPT theo công thức :

N

BMWP ASPT

n i

ASPT: Chỉ số trung bình trên taxon (bậc loại)

Thông qua chỉ số ASPT để đánh giá chất lượng nước sông Mối quan hệ giữa chỉ số ASPT và mức độ ô nhiễm thể hiện dưới bảng sau: