Nghiên cứu do nhóm tại Stony Brook University thực hiện và được công bố trên tạp chí Science Advances. Họ kết hợp số liệu đo ôzôn mặt đất giai đoạn 2006–2023 với dữ liệu khí tượng và quan sát vệ tinh. Để phân biệt ngày có khói, nhóm dùng sản phẩm đường khói (smoke plume) của NOAA Hazard Mapping System và áp dụng mô hình máy học để ước tính mức thay đổi ôzôn do cháy rừng.
Khi so sánh ngày có khói và ngày không có khói, đồng thời kiểm soát biến động nhiệt độ và bức xạ tử ngoại, các tác giả thấy ôzôn mặt đất có thể tăng hàng ngày tới 16% ở một số vùng, bao gồm phía đông Hoa Kỳ và Trung Tây. Dựa trên quan hệ phơi nhiễm–đáp ứng, họ ước tính ôzôn do khói góp phần vào hơn 2.000 ca tử vong vượt mức mỗi năm và báo cáo tỷ lệ này cho nhóm tuổi 65 trở lên để đảm bảo nhất quán.
Nghiên cứu cũng nêu rằng những công trình trước tập trung vào vật chất dạng hạt có thể đánh giá thấp tổng gánh nặng sức khỏe vì thường bỏ sót ôzôn, và ngày trông trong xanh sau cháy có thể vẫn tiềm ẩn rủi ro ôzôn.
Từ khó
- ôzôn — khí gây ô nhiễm ở tầng thấp khí quyểnôzôn mặt đất, mức thay đổi ôzôn, ôzôn do khói
- phơi nhiễm — được tiếp xúc với một chất trong môi trườngphơi nhiễm–đáp ứng
- mô hình máy học — phương pháp máy tính dự đoán từ dữ liệu
- đường khói — vùng khói trên ảnh vệ tinhđường khói (smoke plume)
- gánh nặng — tác động xấu của bệnh về sức khỏe cộng đồnggánh nặng sức khỏe
- bức xạ tử ngoại — tia năng lượng cao từ Mặt Trời có hại
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Tại sao nghiên cứu lại báo cáo tỷ lệ tử vong riêng cho nhóm tuổi 65 trở lên? Bạn nghĩ điều này có ý nghĩa gì?
- Nếu ngày trông trong xanh sau cháy rừng vẫn có rủi ro ôzôn, bạn sẽ thay đổi hoạt động ngoài trời như thế nào?
- Kết quả nghiên cứu này nên ảnh hưởng ra sao đến lời khuyên sức khỏe công cộng trong những ngày có khói?
Bài viết liên quan
Cảm biến nhà và AI giám sát sức khỏe người mắc ALS
Nhóm tại University of Missouri thử nghiệm hệ thống cảm biến trong nhà kết hợp trí tuệ nhân tạo để theo dõi thay đổi chức năng ở người mắc xơ cứng teo cơ một bên (ALS). Dự án xác minh dữ liệu rồi phát triển mô hình dự báo và tích hợp cảnh báo vào chăm sóc lâm sàng.
