Giải quyết ô nhiễm: Mô hình hóa cộng đồng làm sáng tỏ vấn đề ô nhiễm tại Thái Lan và Lào

Cốc Mào

06-04-2025

After some thinking, Kingfisher reckons that only by uniting the power of the entire village could they chase Snake away. Or at least they could threaten it somehow to lessen the disturbance?!

Trích “The Virtue of Sacrifice”; Wild Wise Weird [1]

Ô nhiễm không khí vẫn là một thách thức nghiêm trọng đối với môi trường và sức khỏe cộng đồng ở Đông Nam Á, gây ra hàng triệu ca tử vong sớm mỗi năm trên toàn cầu và kéo theo thiệt hại hàng nghìn tỷ đô la chi phí y tế. Nhằm đối phó với vấn đề phức tạp này, Allen và cộng sự [2] đã áp dụng phương pháp mô hình hóa động lực hệ thống có sự tham gia (participatory system dynamics modeling) tại hai tỉnh chịu ảnh hưởng nặng nề: Chiang Rai (Thái Lan) và Vientiane (Lào). Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong việc tích hợp tri thức địa phương với bằng chứng khoa học, tạo ra một công cụ hiệu quả cho ra quyết định tập thể trong bối cảnh các thách thức môi trường – xã hội phức tạp và dữ liệu hạn chế [3,4].

Nghiên cứu kết hợp giữa phân tích khoa học và hiểu biết bản địa thông qua các hội thảo hợp tác, quy tụ các bên liên quan từ cơ quan chính phủ, xã hội dân sự, đến khu vực tư nhân. Những người tham gia này đã cùng nhau xác định các nguồn ô nhiễm chính, động lực kinh tế – xã hội sâu xa và các giải pháp chính sách khả thi. Dữ liệu từ quá trình này tạo nền tảng cho mô hình Integrated Air Pollution (IAP)—một công cụ mô phỏng nhằm ước tính lượng phát thải và tác động sức khỏe từ các hoạt động gây ô nhiễm chủ yếu, bao gồm giao thông, nấu ăn tại hộ gia đình, vận hành công nghiệp và đốt rác.

Dự báo đến năm 2030 của mô hình cho thấy xu hướng gia tăng nồng độ bụi mịn (PM₂.₅) ở cả hai tỉnh nếu không có biện pháp can thiệp bổ sung. Các nguồn phát thải chính thay đổi tùy theo bối cảnh địa phương: tại Chiang Rai, đốt rác và khí thải từ phương tiện nhỏ là nguyên nhân chủ yếu; trong khi tại Vientiane, hoạt động nấu ăn hộ gia đình và các quy trình công nghiệp như sản xuất xi măng là nguyên nhân. Đáng chú ý, quy trình tham vấn đã phát hiện ra sự chênh lệch giữa nhận thức và thực tế—nhiều bên liên quan ban đầu cho rằng cháy rừng là nguồn ô nhiễm chính, trong khi xem nhẹ các nguồn thải liên tục quanh năm như sinh hoạt và công nghiệp. Mô hình IAP đóng vai trò then chốt trong việc hiệu chỉnh các nhận định sai lệch này, cung cấp một bức tranh chính xác và toàn diện hơn về tình hình ô nhiễm.

Thông qua việc xây dựng kịch bản và các hoạt động mô phỏng chính sách mang tính tương tác, các bên liên quan có cơ hội đánh giá hiệu quả của nhiều chiến lược can thiệp khác nhau trong điều kiện ngân sách cố định. Những biện pháp hiệu quả nhất về chi phí tập trung vào giảm phát thải từ nấu ăn hộ gia đình—như thúc đẩy sử dụng bếp sạch—và từ đốt rác, thông qua tăng cường đầu tư vào tái chế và ủ phân hữu cơ. Các can thiệp này giúp giảm mạnh nồng độ PM₂.₅ tại khu vực đô thị. Ngược lại, các chiến lược như điện hóa giao thông và cải tiến công nghiệp xanh tuy có tác động tích cực, nhưng chi phí cao và hiệu quả chậm khiến chúng kém hiệu quả hơn trong ngắn hạn.

Một phát hiện quan trọng của nghiên cứu là tác động đáng kể của ô nhiễm xuyên biên giới. Việc tăng cường hợp tác với các tỉnh lân cận—cả trong nước và quốc tế—đã mang lại hiệu quả rõ rệt, trong một số trường hợp giúp giảm một nửa nồng độ PM₂.₅ dự kiến. Phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết của các nỗ lực phối hợp khu vực bên cạnh các hành động chính sách ở cấp địa phương.

Mô hình hóa có sự tham gia cho thấy tiềm năng to lớn trong việc giải quyết các thách thức môi trường phức tạp. Bằng cách tích hợp mô hình khoa học với tri thức địa phương và sự tham gia của các bên liên quan, nghiên cứu góp phần thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và quá trình ra quyết định. Cuối cùng, cách tiếp cận này hỗ trợ xây dựng một mối quan hệ hài hòa giữa con người và thiên nhiên—nơi cộng đồng đóng vai trò tích cực trong việc kiến tạo các giải pháp bền vững, phù hợp với bối cảnh địa phương và dựa trên cả bằng chứng thực nghiệm lẫn trải nghiệm sống [5].

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2024). Wild Wise Weird. https://www.amazon.com/dp/B0BG2NNHY6/

[2] Allen C, et al. (2025). Participatory modelling and scenario exploration to address the air pollution challenge in Thailand and Laos. Sustainability Science. https://doi.org/10.1007/s11625-025-01670-2 

[3] Jones NA, et al. (2009). Evaluating participatory modeling: developing a framework for cross-case analysis. Environmental Management, 44, 1180-1195. https://doi.org/10.1007/s00267-009-9391-8 

[4] Hovmand PS. (2014). Group model building and community-based system dynamics process. Springer.

[5] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267