Bếp than tổ ong, rác thải... là 'thủ phạm' gây ô nhiễm không khí ở Hà Nội tăng cao

Phương tiện giao thông tăng cao, xả ra các chất ô nhiễm rất lớn; hàng nghìn các công trình xây dựng “biến” Hà Nội và TP.HCM thành những đại công trường; đặc biệt Hà Nội có hơn 60.000 hộ đang dùng bếp than tổ ong… đang là nguồn gây ô nhiễm không khí.
Phương tiện giao thông tăng cao, xả ra các chất ô nhiễm rất lớn; hàng nghìn các công trình xây dựng “biến” Hà Nội và TP.HCM thành đại công trường… đang là những nguồn gây ô nhiễm không khí nghiêm trọng.
Phương tiện giao thông tăng cao, xả ra các chất ô nhiễm rất lớn; hàng nghìn các công trình xây dựng “biến” Hà Nội và TP.HCM thành đại công trường… đang là những nguồn gây ô nhiễm không khí nghiêm trọng.

Thông tin kết luận tại buổi họp bàn các giải pháp cấp bách kiểm soát chất lượng môi trường không khí với các bộ, ngành chiều 19/12, Bộ trưởng Bộ Tài nguyên và Môi trường Trần Hồng Hà cho biết, theo quy định của pháp luật, Thủ tướng Chính phủ có kế hoạch kiểm soát ô nhiễm, trong đó phân công rất rõ ràng các cơ quan có trách nhiệm xác định nguyên nhân, đánh giá chính xác tình hình, thực trạng và có trách nhiệm cung cấp thông tin chính xác, khoa học về chất lượng không khí.

“Thông tin này cần có sự thống nhất cao. Thông tin không chính xác sẽ ảnh hưởng, tạo lo ngại trong người dân” - Bộ trưởng Hà nhấn mạnh.

Qua số liệu từ các trạm quan trắc ở thành phố Hà Nội, trạm quan trắc quốc gia của Bộ Tài nguyên và Môi trường, và trạm quan trắc của hai Đại sứ quán (ở TP.HCM chưa có trạm quan trắc, phải đo tự động hai ngày một lần), thấy rằng, từ năm 2013-2019, các thành phần quan trắc, trừ bụi mịn thì các thông số khác như SO2, CO… cho thấy vẫn trong quy chuẩn cho phép, có những lúc chạm ngưỡng quy chuẩn, song không bị vượt quy chuẩn, thậm chí đối với thông số bụi hại cỡ lớn có thời điểm có xu hướng giảm.

Nguyên nhân gây ô nhiễm không khí ở hai thành phố lớn Hà Nội và HCM, theo Bộ trưởng Trần Hồng Hà – buổi họp hôm nay chưa tìm được nguyên nhân chính, nhưng việc nhận diện nguồn gây ô nhiễm không khó.

Theo đó, phương tiện giao thông tăng cao, xả ra các chất ô nhiễm rất lớn. Theo thống kê, ở Hà Nội có khoảng 5,8 triệu xe máy, vài trăm nghìn ô tô, ở TP.HCM phương tiện giao thông cũng rất lớn với 7,5 triệu xe máy… đó là nguồn gây ô nhiễm không khí lớn nhất. 

Thứ hai, theo Bộ trưởng, ở Hà Nội hiện nay có hơn 1.000 công trình đang xây dựng, vỉa hè, đường xá thì bị đào xới, TP.HCM cũng vậy… đã biến hai thành phố này trở thành đại công trường, đó là tác nhân gây ô nhiễm rất lớn. Riêng TP.HCM còn có hơn 900 nhà máy sản xuất nông nghiệp, tiểu thủ công cũng gây ô nhiễm.

Bếp than tổ ong, rác thải... là 'thủ phạm' gây ô nhiễm không khí ở Hà Nội tăng cao ảnh 1

Bộ trưởng Bộ Tài nguyên và Môi trường Trần Hồng Hà chủ trì cuộc họp chiều 19/12.

“Ở Hà Nội có một số nguyên nhân đặc thù khác, đó là vấn đề đốt rơm rạ, đây là nguồn gây ô nhiễm theo mùa nhưng tác hại của nó là rất lớn. Bên cạnh đó, Hà Nội hiện có hơn 60.000 hộ đang dùng bếp than tổ ong, tôi không ngờ con số lại lớn như vậy. Cộng với việc đốt rác thải nguy hại ở ngoại thành Hà Nội đều khiến các chỉ số ô nhiễm không khí ở Hà Nội trong những tháng cuối năm tăng cao”, Bộ trưởng Trần Hồng Hà cho biết.

Chính vì vậy, để giảm thiểu ô nhiễm không khí trong thời gian tới, theo Bộ trưởng Trần Hồng Hà, vấn đề trước mắt, phải có trách nhiệm tập trung nguồn, bằng mọi phương pháp huy động ngân sách, huy động lực lượng để duy trì các hệ thống quan tắc tự động nhằm xác định chính xác về môi trường không khí và cung cấp thông tin mỗi ngày 2 lần để người dân nắm bắt được.

Nếu tình trạng chất lượng lượng không khí vượt quá quy chuẩn phải khuyến cáo cho người dân ra đường phải thực hiện các biện pháp mà Bộ Y tế khuyến cáo.

Trong những ngày chỉ số ô nhiễm cao cần phun nước xuống đường để bụi không bay lên. Điều tiết giao thông, nếu cần phải cảnh báo phương tiện hạn chế đi qua các điểm ô nhiễm. Phân luồng các xe ngoại tỉnh, chia làn để không đi vào Hà Nội, các xe đi vào Hà Nội phải có biện pháp che chắn, rửa xe….

Được biệt, cần khuyến cáo người dân chuyển đun từ bếp than sang các loại bếp khác. Phải kiểm tra và xử lý việc đốt chất thải, tuyên truyền để người dân không đốt rơm rạ…

Về lâu dài, Bộ trưởng cho rằng, cần hoàn thiện cơ chế chính sách, luật bảo vệ môi trường, quy định lộ trình áp dụng với khí thải, phải có cơ chế áp dụng nghiêm ngặt với Hà Nội và TP HCM.

Theo Infonet
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
(Ngày Nay) - Bảo vật quốc gia thường được hình dung là các hiện vật quý hiếm được lưu giữ trong những bảo tàng lớn, bảo quản nghiêm ngặt và ít khi xuất hiện trước công chúng. Tuy nhiên, câu chuyện vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh cho thấy một xu hướng đang ngày càng rõ nét: Nhiều di sản đặc biệt của quốc gia không chỉ được bảo tồn trong các thiết chế công lập, mà được gìn giữ, phát huy từ chính nguồn lực xã hội.
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
(Ngày Nay) - Một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu Washington có thể kết thúc cuộc chiến bằng cách kiểm soát lượng uranium làm giàu gần cấp độ vũ khí - loại có hàm lượng U-235 rất cao, chỉ còn một bước ngắn nữa là đạt mức có thể dùng để chế tạo bom hạt nhân - mà Iran đang nắm giữ.
Sáng 15/3, hơn 6 triệu cử tri của Thủ đô Hà Nội hoà cùng hơn 78,9 triệu cử tri trên cả nước tiến hành bỏ phiếu bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu HĐND các cấp nhiệm kỳ 2026-2031.
Tinh thần, trách nhiệm cao của cử tri Thủ đô
(Ngày Nay) - Theo báo cáo nhanh của Ủy ban Bầu cử thành phố Hà Nội, tính đến 19 giờ cùng ngày, tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu trên toàn thành phố đạt 99,46%, thể hiện tinh thần trách nhiệm và ý thức chính trị cao.
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.