(Xây dựng) – Việc quản lý nước thải sao cho hiệu quả đặt ra thách thức cấp bách không nhỏ, đặc biệt ở các thành phố lớn như Hà Nội. Với tình trạng quản lý nước thải hiện tại và tầm nhìn bao quát của Chính phủ, cần thiết phải có các giải pháp bền vững cho vấn đề này.
Giảng viên cấp cao, Tiến sỹ Phạm Nguyễn Anh Huy (trái) và giảng viên Nguyễn Thị Thu Trang (phải), Đại học RMIT. |
Những giải pháp dựa vào thiên nhiên (NBS), lấy cảm hứng và hỗ trợ từ tự nhiên, hiệu quả về mặt chi phí, mang lại lợi ích môi trường, xã hội và kinh tế, đồng thời giúp xây dựng khả năng phục hồi. Những giải pháp như vậy mang đến ngày càng nhiều và đa dạng hơn những đặc điểm quy trình tự nhiên và thiên nhiên vào các thành phố, cảnh quan thông qua các biện pháp can thiệp, điều chỉnh để thích ứng với địa phương, mang lại hiệu quả về mặt tài nguyên một cách hệ thống.
Theo số liệu từ Bộ Xây dựng, năm 2019, chỉ có 46% hộ gia đình ở đô thị đấu nối vào đường ống thoát nước và chỉ 12,5% nước thải đô thị được xử lý trước khi xả ra ngoài. Nhóm nghiên cứu chủ nhiệm bởi Thạc sỹ Nguyễn Thị Thu Trang, giảng viên ngành Quản lý chuỗi cung ứng và logistics tại Đại học RMIT, đã tiến hành phân tích và đề xuất giải pháp cho các thách thức quản lý nước thải, chủ yếu tại Hà Nội. Năm 2021, công suất xử lý nước thải ở Hà Nội đạt 276.000m3/ngày, tương đương với chỉ 28,8% lượng nước thải.
Thực trạng quản lý nước thải hiện tại và tầm nhìn của Chính phủ đặt ra yêu cầu phải có giải pháp bền vững càng sớm càng tốt để từng bước giải quyết vấn đề ô nhiễm nước thải cho khu vực ngoại thành. Một trong những giải pháp xanh tiềm năng là hệ thống xử lý nước thải phân tán (phi tập trung), có thể giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực của nước thải chưa qua xử lý đối với các nguồn nước mặt, chẳng hạn như các hệ thống xử lý nước thải hoạt động nhờ sự kết hợp giữa đất, nước, thực vật và khí quyển.
Đây là loại hình NBS có thể áp dụng cho hộ gia đình riêng lẻ hoặc nhóm hộ gia đình ở khu vực ngoại thành Hà Nội. Xử lý nước thải phi tập trung (DWWT) là phương pháp có khả năng vận hành hài hòa cùng với Xử lý nước thải tập trung (CWWT) để tăng số lượng hộ dân được tiếp cận với nguồn cung cấp nước sạch và vệ sinh.
Sau khi tiến hành phân tích chi phí và lợi ích, nhóm nghiên cứu kết luận rằng các giải pháp này có thể mang lại lợi ích xã hội, môi trường và kinh tế hơn 200 triệu đô la Mỹ mỗi năm cho Hà Nội. Kết quả này phù hợp với các định hướng điều hành của Chính phủ như Kế hoạch 312/KH-UBND về phát triển hệ thống thoát nước và xử lý nước thải đô thị của Hà Nội giai đoạn 2021-2025 và Quyết định 725/QĐ-TTg phê duyệt quy hoạch thoát nước thành phố đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050.
Để nâng cao nhận thức hơn nữa và thúc đẩy việc áp dụng NBS trong việc giải quyết và giảm thiểu tác động của các vấn đề đô thị hóa, biến đổi khí hậu và quản lý nước thải, Đại học RMIT Việt Nam đã tổ chức Hội thảo quốc gia APN 2023 với tiêu đề “Khả năng mở rộng và áp dụng đại trà các giải pháp NBS: Thách thức và cơ hội” vào tháng 8/2023. Hội thảo đã thu hút đại diện từ các trường đại học hàng đầu trong nước về vấn đề này như Đại học Bách Khoa (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh), Đại học Cần Thơ và Đại học Quốc tế.
Tại Hội thảo, nhiều giải pháp dựa vào thiên nhiên đã được đề xuất, bao gồm hệ thống đầm lầy nổi và mái nhà xanh cho các thành phố có tỉ lệ đô thị hóa cao như Thành phố Hồ Chí Minh và Cần Thơ. Đây là một phần của mạng lưới châu Á-Thái Bình Dương về tài trợ nghiên cứu thay đổi toàn cầu cho dự án “Đánh giá tổng hợp các hoạt động hiện có và phát triển các lộ trình để tích hợp hiệu quả xử lý nước dựa vào thiên nhiên tại các khu vực đô thị ở Sri Lanka, Philippines và Việt Nam”.
Kết thúc Hội thảo, Tiến sỹ Phạm Nguyễn Anh Huy - giảng viên cấp cao ngành Tài chính, Đại học RMIT, sáng lập viên của Trung tâm FinTech-Crypto RMIT, nhấn mạnh tầm quan trọng của các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo, công nghệ vệ tinh, cảm biến và blockchain trong các dự án này. Ông cho rằng những công nghệ này có thể cải thiện các dự án NBS và quy trình giám sát, báo cáo và xác minh bằng cách giảm chi phí, nâng cao hiệu quả và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
Diệu Anh
Theo