TS, nghiên cứu viên chính Dương Thị Hạnh trình bày một đề tài nghiên cứu tại buổi nghiệm thu năm 2023. Ảnh: ISTEE.

Một hạt bụi PM2.5 không chỉ được quan tâm vì kích thước đủ nhỏ để đi sâu vào hệ hô hấp. Trên bề mặt và trong thành phần của bụi còn có thể hiện diện nhiều hợp chất hữu cơ ở nồng độ rất thấp, khiến câu hỏi “trong bụi có gì” trở thành một lớp nghiên cứu khác bên cạnh việc đo khối lượng bụi trong không khí.

Bài báo “Bước đầu xác định bisphenol A và 4-nitrophenol trong bụi PM2.5 tại nội đô Hà Nội, Việt Nam”, công bố ngày 25/6/2026 trên Bản B của Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, đưa ra một lát cắt như vậy. TS, nghiên cứu viên chính Dương Thị Hạnh đứng tên đầu và được đánh dấu là tác giả liên hệ. Theo danh sách nhân sự của Viện Khoa học công nghệ Năng lượng và Môi trường, bà là Phó trưởng phòng Năng lượng – Môi trường; hồ sơ nhân sự của Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam năm 2026 cũng xác nhận trình độ tiến sĩ, ngạch nghiên cứu viên chính, chuyên ngành Kỹ thuật môi trường.

Bài báo có năm tác giả. Công bố không kèm tuyên bố CRediT hoặc bảng phân công đóng góp chi tiết, vì vậy việc TS Dương Thị Hạnh đứng tên đầu và là tác giả liên hệ không đồng nghĩa toàn bộ thí nghiệm hay kết quả thuộc riêng một cá nhân. Đây là sản phẩm của một nhóm nghiên cứu, trong đó vị trí của bà có thể xác định chắc chắn ở mức tác giả đầu và đầu mối liên hệ khoa học của công bố.

28 mẫu bụi và một câu hỏi về thành phần vi ô nhiễm

Nhóm nghiên cứu phân tích bisphenol A, viết tắt BPA, và 4-nitrophenol, viết tắt 4NP. Bài báo xếp hai hợp chất này vào nhóm các chất gây rối loạn nội tiết cần được khảo sát trong bụi PM2.5. Thay vì chỉ xác định lượng bụi, nhóm sử dụng sắc ký khí khối phổ GC/MS để tìm và định lượng hai hợp chất trong mẫu.

Điểm cần đọc kỹ là thời gian và phạm vi lấy mẫu. 28 mẫu PM2.5 được thu ở hai vị trí thuộc nội đô Hà Nội: một điểm gần đường Đê La Thành và một điểm cạnh đường Kim Mã, ở độ cao khoảng 8 m so với mặt đất. Mẫu được lấy liên tục trong bảy ngày vào tháng 11/2019, chia thành các khoảng ban ngày và ban đêm, mỗi mẫu khoảng 10 giờ. Thiết bị lấy mẫu thể tích lớn hoạt động với lưu lượng 700 lít/phút, bụi được giữ trên màng lọc sợi thạch anh rồi bảo quản ở -20°C trước khi phân tích.

Điều đó có nghĩa công bố năm 2026 đang phân tích một bộ mẫu được lấy từ năm 2019. Kết quả có giá trị đối với chính bộ mẫu và thiết kế khảo sát này, nhưng không nên diễn giải thành bức tranh về nồng độ BPA hoặc 4NP trong không khí Hà Nội ở thời điểm hiện tại.

TS Dương Thị Hạnh trình bày đề tài nghiên cứu về các chất ô nhiễm trong trầm tích Hồ Tây tại buổi nghiệm thu năm 2023. Hình ảnh cho thấy một hướng làm việc khác trong mạch nghiên cứu chất ô nhiễm môi trường của bà. Ảnh: ISTEE.

 Kết quả cho thấy BPA xuất hiện trong 27/28 mẫu, tương đương 96,4%, còn 4NP có trong cả 28 mẫu. Nồng độ BPA dao động 0,22–3,92 ng/m³, trung vị 0,72 ng/m³; 4NP dao động 0,94–7,34 ng/m³, trung vị 3,09 ng/m³. Tính trên toàn bộ dữ liệu, trung vị của 4NP cao gấp 4,3 lần BPA.

Tỷ lệ phát hiện cao là dữ kiện đáng quan tâm, nhưng không đồng nghĩa với việc nồng độ cao hơn ngưỡng gây hại. Đây là hai câu hỏi khoa học khác nhau: một câu hỏi về sự hiện diện và nồng độ của chất, câu hỏi còn lại về mức phơi nhiễm và nguy cơ sức khỏe.

Ở một hướng đo chất ô nhiễm khác, cảm biến sợi quang nhận biết thuốc bảo vệ thực vật ở nồng độ rất thấp cho thấy các nhóm nữ khoa học Việt Nam đang tiếp cận bài toán môi trường bằng nhiều nguyên lý phân tích khác nhau, từ sắc ký khối phổ đến cảm biến quang học.

Kết quả không cho phép kết luận “bụi mịn đang gây ngộ độc”

Nhóm của TS Dương Thị Hạnh còn ước tính phơi nhiễm qua đường hít thở đối với người lớn và trẻ em. Ở mức nồng độ cao nhất được sử dụng trong mô hình, liều hấp thụ hằng ngày tính trên một kg thể trọng của trẻ em cao hơn người lớn đối với cả BPA và 4NP. Tuy vậy, các hệ số nguy hại HQ và chỉ số nguy hại cộng gộp HI mà nhóm tính toán đều thấp hơn 1.

Theo cách đánh giá trong chính bài báo, dữ liệu tại hai vị trí khảo sát chưa cho thấy tác động bất lợi đối với sức khỏe từ việc hít phải riêng hai hợp chất BPA và 4NP ở các mức phơi nhiễm đã tính. Kết luận này không thể mở rộng thành nhận định rằng PM2.5 nói chung là an toàn, bởi bụi mịn có thể chứa nhiều nhóm hóa chất khác và nghiên cứu mới xem xét hai hợp chất.

Sự phân biệt này đặc biệt quan trọng khi chuyển một công bố khoa học sang ngôn ngữ báo chí. Phát hiện một hóa chất trong mẫu môi trường không tự động chứng minh chất đó đang gây bệnh cho cộng đồng; ngược lại, chỉ số rủi ro thấp đối với hai hóa chất cũng không thể dùng để phủ nhận những nguy cơ khác của ô nhiễm không khí.

Cách tiếp cận thận trọng này cũng phù hợp với một mạch rộng hơn về các giải pháp công nghệ môi trường của nữ trí thức Việt Nam, nơi giá trị của nghiên cứu nằm ở khả năng đo, nhận diện và xử lý từng vấn đề cụ thể thay vì đưa ra những kết luận vượt quá dữ liệu.

Mạch nghiên cứu kéo dài từ việc “đọc” thành phần của bụi

Công bố năm 2026 không phải lần đầu TS Dương Thị Hạnh làm việc với các hợp chất hữu cơ vi ô nhiễm trong bụi không khí. Năm 2019, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam công bố kết quả một nhiệm vụ giai đoạn 2017–2018 do bà làm chủ nhiệm, sử dụng hệ cơ sở dữ liệu AIQS-DB tích hợp với GC/MS để phân tích đồng thời nhiều hợp chất hữu cơ bán bay hơi trong bụi.

Trong nhiệm vụ đó, nhóm khảo sát 48 mẫu bụi tại hai khu vực ở Hà Nội và phát hiện 118 hợp chất hữu cơ bán bay hơi thuộc nhiều nhóm. Điểm đáng chú ý về phương pháp là hệ AIQS-DB chứa thông tin phục vụ nhận diện và bán định lượng tới 970 hợp chất, cho phép sàng lọc một số lượng lớn chất trong cùng quá trình phân tích. Đề tài được nghiệm thu loại Xuất sắc vào tháng 2/2019.

Không nên đồng nhất bộ dữ liệu năm 2019 với nghiên cứu BPA–4NP công bố năm 2026; mục tiêu, mẫu và phạm vi phân tích khác nhau. Nhưng đặt cạnh nhau, chúng cho thấy một đường nghiên cứu khá rõ: từ sàng lọc rộng các vi ô nhiễm hữu cơ trong bụi tới việc đi sâu hơn vào một số hợp chất cụ thể và bổ sung bước đánh giá phơi nhiễm.

TS Dương Thị Hạnh trong một buổi hướng dẫn, trao đổi về hoạt động khoa học tại Viện Công nghệ môi trường năm 2023. Ảnh: ISTEE.

 Các nghiên cứu về ứng dụng khoa học công nghệ để giải quyết ô nhiễm môi trường cũng cho thấy phần khó không dừng ở việc tạo ra một phép đo. Sau khi biết một chất xuất hiện ở đâu và ở mức nào, nghiên cứu còn phải mở rộng không gian lấy mẫu, theo dõi biến động theo thời gian, xác định nguồn phát thải và kiểm chứng nguy cơ trước khi có thể đề xuất giải pháp phù hợp.

Giới hạn của nghiên cứu lại là dữ kiện quan trọng nhất để đọc đúng

Chính nhóm tác giả chỉ ra rằng bộ mẫu còn nhỏ: mỗi vị trí có 14 mẫu ngày và đêm, tổng thời gian lấy mẫu chỉ bảy ngày và phạm vi chỉ gồm hai khu vực đông dân cư. Bài báo gọi đây là nghiên cứu tiền khảo sát và cho rằng cần bổ sung dữ liệu trước khi đánh giá hiện trạng ô nhiễm cũng như truy tìm nguồn BPA và 4NP trong bụi PM2.5 của khu vực đô thị Hà Nội.

Nhóm cũng đề xuất các nghiên cứu tiếp theo phải mở rộng sang khu dân cư, nông nghiệp và công nghiệp, tăng số hóa chất được khảo sát, đồng thời thiết kế lấy mẫu cả theo không gian lẫn thời gian. Nghiên cứu được hỗ trợ kinh phí từ Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ, mã số 104.01-2023.05.

Vì thế, giá trị đáng chú ý của 28 mẫu bụi không nằm ở một cảnh báo giật gân rằng cả Hà Nội đang phơi nhiễm nguy hiểm với BPA và 4NP. Chúng cung cấp thêm bằng chứng rằng việc nghiên cứu PM2.5 cần đi sâu vào thành phần hóa học của hạt bụi, đồng thời chỉ ra chính xác những gì dữ liệu hiện tại chưa thể trả lời. Với khoa học môi trường, biết giới hạn của một kết quả cũng quan trọng như phát hiện ra kết quả đó.

Đọc đúng 4 con số của nghiên cứu

- 28 mẫu PM2.5: tổng số mẫu được phân tích.

- 2 vị trí: gần Đê La Thành và cạnh Kim Mã, Hà Nội.

- 7 ngày: thời gian lấy mẫu liên tục trong tháng 11/2019.

- 2 hợp chất: BPA và 4-nitrophenol.

Các con số trên cho thấy đây là khảo sát bước đầu tại phạm vi hẹp, không phải bộ dữ liệu đại diện cho toàn Hà Nội hoặc cho hiện trạng năm 2026.