Dương Thị Ngọc Tuyền
Sở Nông nghiệp và Môi trường tỉnh Cà Mau
Hồng Minh Hoàng
Nguyễn Hoàng Tấn
Nguyễn Mỹ Loan
Văn Phạm Đăng Trí
Viện MeKong, Đại học Cần Thơ
(Quanlynhanuoc.vn) – Nguồn tài nguyên nước ngọt phục vụ cho hoạt động phát triển kinh tế – xã hội ở tỉnh Cà Mau (trước ngày 01/7/2025) phụ thuộc hơn 90% vào nguồn nước dưới đất. Trong khi đó, nhu cầu sử dụng nước phục vụ cho phát triển kinh tế – xã hội ngày càng gia tăng dẫn đến nhu cầu nước sử dụng tăng và vấn đề này sẽ gây nguy cơ suy giảm cả về chất và lượng của nguồn tài nguyên nước dưới đất trên địa bàn tỉnh. Do vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá xu hướng thay đổi về lượng nước khai thác trên địa bàn vùng nghiên cứu cũng như đánh giá biến động về mực nước và chất lượng của nguồn tài nguyên nước dưới đất, làm cơ sở đề xuất các giải pháp quản lý khai thác và sử dụng bền vững nguồn tài nguyên nước dưới đất trong tương lai.
Từ khóa: Nước dưới đất, phân tích tương quan, phân tích hồi quy, phân tích thành tố chính (PCA), tỉnh Cà Mau.
1. Đặt vấn đề
Nước dưới đất là nguồn tài nguyên đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an ninh nguồn nước và phát triển kinh tế – xã hội tại đồng bằng sông Cửu Long, đặc biệt là khu vực thiếu nguồn tài nguyên nước mặt ở vùng ven biển, nước dưới đất trở thành nguồn nước ngọt chủ yếu phục vụ sinh hoạt và sản xuất cho phần lớn dân cư nông thôn tại khu vực này (Pham et al., 2023). Thực tế cho thấy, việc khai thác quá mức nước dưới đất trong nhiều thập kỷ qua đã dẫn đến sự suy giảm đáng kể mực nước dưới đất ở hầu hết các tầng chứa nước, đặc biệt là các tầng khai thác phổ biến như Pleistocen và Pliocen (Kyoochul Ha et al., 2015).
Theo kết quả quan trắc từ mạng lưới Quốc gia, tốc độ suy giảm mực nước tại đồng bằng sông Cửu Long có thể đạt từ 0,3 đến 1,0 m/năm tùy tầng chứa nước và khu vực, với xu thế tiếp tục giảm trong các năm tới nếu không có biện pháp kiểm soát phù hợp (Nguyễn et al., 2020). Việc hạ thấp mực nước không chỉ ảnh hưởng đến khả năng khai thác mà còn kéo theo các hệ lụy nghiêm trọng như gia tăng xâm nhập mặn vào tầng chứa nước, thay đổi đặc điểm hóa học tự nhiên trong tầng chứa nước, và sụt lún đất quy mô lớn (Bauer et al., 2022). Tại các khu vực ven biển thuộc đồng bằng sông Cửu Long, việc khai thác nước dưới đất quy mô lớn đã làm suy giảm mực nước ngầm, gây biến đổi dòng chảy tự nhiên của nước dưới đất và tạo điều kiện cho nước mặn xâm nhập vào các tầng chứa nước (Kyoochul Ha et al., 2015).
Bên cạnh sự suy giảm mực nước dưới đất do khai thác quá mức, chất lượng nước dưới đất cũng chịu ảnh hưởng tiêu cực. Theo các nghiên cứu, việc khai thác nước dưới đất quá mức, đặc biệt tại các khu vực ven biển, đã dẫn đến suy giảm mực nước và tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình xâm nhập mặn vào tầng chứa nước. Từ đó, làm suy giảm chất lượng nguồn nước dưới đất (Giao et al., 2023; Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước quốc gia, 2019). Hơn nữa, điều kiện địa chất, thủy văn và các quá trình địa hóa tự nhiên như trao đổi ion trong tầng chứa nước cũng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình thành phần hóa học và xu thế biến động chất lượng nước dưới đất của khu vực (Bauer et al., 2022).
Ngoài ra, hoạt động phát triển kinh tế – xã hội có vai trò đáng kể trong việc suy thoái chất lượng nước. Cụ thể, các hoạt động như nuôi trồng thủy sản (đặc biệt là nuôi tôm), nông nghiệp, và chất thải từ nghĩa trang, khu dân cư đã làm gia tăng nồng độ các chất ô nhiễm như nitrate, amoni và các chỉ tiêu vi sinh trong nước dưới đất (Dương et al., 2025; Zamani-Ahmadmahmoodi et al., 2023). Theo Dương et al., (2025), các khảo sát thực tế tại Cà Mau đã ghi nhận sự hiện diện phổ biến của nhiều chỉ tiêu ô nhiễm vượt ngưỡng cho phép, bao gồm amoni (NH₄⁺), sắt (Fe), tổng Coliform và asen (As), cho thấy tình trạng suy thoái chất lượng nước dưới đất đang diễn ra.
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu tập trung vào đánh giá hiện trạng địa hóa hoặc khoanh vùng mặn hóa tầng chứa nước (Bauer et al., 2022), phần lớn các nghiên cứu này chỉ khảo sát tại một thời điểm hoặc phạm vi không gian hạn chế. Việc phân tích động thái chất lượng nước dưới đất theo cả không gian (giữa các tầng chứa nước và khu vực khai thác) và thời gian (năm, mùa vụ), đặc biệt trong mối liên hệ với các yếu tố điều khiển như mực nước và lưu lượng khai thác, vẫn còn hạn chế. Bên cạnh đó, chưa có nhiều nghiên cứu kết hợp hệ thống dữ liệu dài hạn với các phương pháp phân tích thống kê, chỉ số chất lượng nước và mô hình hóa định lượng để nhận diện nguyên nhân suy thoái và xây dựng cơ sở khoa học cho dự báo, quản lý bền vững(Jones et al., 2013).
Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã áp dụng các công cụ phân tích đa biến, chỉ số chất lượng tổng hợp và mô hình thống kê để đánh giá xu hướng và các yếu tố kiểm soát chất lượng nước dưới đất. Chẳng hạn, Zamani-Ahmadmahmoodi et al. (2023) đã kết hợp chỉ số (Improved River Water Quality Index – IRWQI), PCA và mô hình cân bằng nước để đánh giá động thái chất lượng nước dưới đất tại Iran, qua đó chỉ ra vai trò chi phối của loại hình sử dụng đất và biến động mực nước đối với hàm lượng nitrat và các chất ô nhiễm (Zamani-Ahmadmahmoodi et al., 2023).
Dưới tác động của biến đổi khí hậu và các hoạt động phát triển kinh tế – xã hội, nguồn nước dưới đất tại tỉnh Cà Mau đang đứng trước nhiều áp lực về chất lượng và khả năng khai thác bền vững (Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước quốc gia, 2019). Tình trạng xâm nhập mặn, ô nhiễm từ hoạt động nông nghiệp và công nghiệp, cùng với khai thác nước không hợp lý đã góp phần làm thay đổi thành phần hóa học và giảm chất lượng nước dưới đất. Trong bối cảnh đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá toàn diện động thái biến đổi chất lượng nước dưới đất tại tỉnh Cà Mau trong giai đoạn 2015-2024, trên cơ sở bộ dữ liệu quan trắc được thu thập từ 38 giếng quan trắc, trải dài theo chiều sâu và không gian các tầng chứa nước.
Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu gồm: (1) Đánh giá chi tiết động thái biến đổi chất lượng nước dưới đất tại tỉnh Cà Mau trong giai đoạn 2015–2024 theo các tầng chứa nước và theo mùa; (2) tính toán chỉ số chất lượng nước (GWQI) và phân tích đa biến (PCA) để xác định các yếu tố kiểm soát chính; (3) đánh giá mối quan hệ giữa chất lượng nước và các yếu tố ngoại sinh như lưu lượng khai thác, mực nước và mùa vụ thông qua phân tích tương quan và mô hình hồi quy. Thông qua việc kết hợp các công cụ phân tích hiện đại và dữ liệu thực tế dài hạn, nghiên cứu kỳ vọng cung cấp nền tảng khoa học đáng tin cậy để nhận diện sớm các nguy cơ suy thoái, từ đó hỗ trợ xây dựng các giải pháp quản lý tài nguyên nước dưới đất theo hướng thích ứng với biến đổi khí hậu và phát triển bền vững tại khu vực Cà Mau nói riêng và đồng bằng sông Cửu Long nói chung. Ngoài ra, cách tiếp cận này có thể được áp dụng mở rộng cho các khu vực đồng bằng ven biển khác trên thế giới đang chịu áp lực tương tự từ biến đổi khí hậu và khai thác quá mức.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Số liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu của 97 giếng khoan đang khai thác (Hình 1) về các yếu tố chất lượng nước, mực nước và lưu lượng khai thác trong khoảng thời gian 2015 – 2024 để đánh giá sự biến động nguồn tài nguyên nước dưới đất tại vùng nghiên cứu. Cụ thể, số liệu chất lượng nước dưới đất được thu thập tại 38 giếng khai thác trong giai đoạn 2015–2024 và được cung cấp bởi Sở Nông nghiệp và Môi trường tỉnh Cà Mau. Trong đó, mẫu nước dưới đất được lấy và phân tích với tần suất 02 lần/năm đại diện cho mùa mưa và mùa khô với các nhóm chỉ tiêu chất lượng, gồm: nhóm chỉ tiêu lý – hoá (pH, TDS, Ca²⁺, Mg²⁺), nhóm chỉ tiêu dinh dưỡng và hữu cơ (N-NH₄⁺, N-NO₂⁻), nhóm chỉ tiêu ion vô cơ (Cl⁻, SO₄²⁻), nhóm chỉ tiêu kim loại nặng (Fe, Pb, Hg, As) và nhóm chỉ tiêu vi sinh (T.Coliform).
Dữ liệu mực nước và lượng khai thác hàng tháng được thu thập tại 34 giếng khai thác do Công ty CP Cấp nước Cà Mau quản lý và 25 giếng khai thác do Trung tâm và Vệ sinh Môi trường Nông thôn tỉnh Cà Mau quản lý trong giai đoạn 2020 – 2024.
2.2. Phương pháp phân tích
(1) Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear regression)
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính (linear regression) đơn biến được áp dụng để đánh giá xu hướng biến động về mực nước và lượng khai thác nước dưới đất trên địa bàn nghiên cứu qua chuỗi dữ liệu quan trắc trong giai đoạn 2020 – 2024 ở các tầng khai thác khác nhau và được thể hiện qua CT 1.
(2) Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA)
Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA) được áp dụng để xác định các chỉ tiêu chất lượng nước có ảnh hưởng lớn của mỗi tầng chứa nước khác nhau dựa trên các nhóm chỉ tiêu chất lượng nước giai đoạn 2015 – 2024 được quan trắc định kỳ tại 38 giếng khoan trên địa bàn vùng nghiên cứu. Các bước chính để thực hiện phân tích PCA bao gồm:
Bước 1: Chuẩn hóa dữ liệu: Việc chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích được dựa vào CT 2.
Bước 2: Xây dựng các thành phần chính: Việc Xây dựng các thành phần chính được dựa vào CT 3.
Bước 3: Phân tích phương sai tích lũy. Phương sai tích lũy được xác định dựa vào CT 4:
Các bước tính toán trong phân tích PCA được thực hiện trên công cụ R thông qua code như sau:
# Cài đặt và gọi các thư viện cần thiết
Library (readxl)
Library (FactoMineR)
Library (factoextra)
Library (psych)
# Đọc dữ liệu từ file Excel
df <- read_excel (“duong_dan_file.xlsx”)
# Chuẩn hóa dữ liệu
df_standardized <- scale (df[, -1])
# Loại bỏ cột đầu nếu là thời gian hoặc tên giếng
# Kiểm định KMO và Bartlett để đánh giá sự phù hợp của dữ liệu với PCA
KMO (df standardized)
cortest.bartlett (cor (df_standardized), n = nrow(df_standardized))
# Thực hiện PCA
pca_result <- PCA (df_standardized, graph = FALSE)
# Tóm tắt kết quả PCA
Summary (pca_result)
# Biểu đồ giá trị riêng (Scree plot)
fviz_eig(pca_result, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 50)) + ggtitle (“Scree Plot – Biểu đồ giá trị riêng”) + theme_minimal ()
# Biểu đồ biểu diễn các biến trong không gian thành phần chính
fviz_pca_var (pca_result, col.var = “contrib”, gradient.cols = c (“blue”, “orange”, “red”)) + ggtitle (“Biểu đồ đóng góp của các biến vào thành phần chính”) + theme_minimal ()
(3) Phân tích tương quan
Phương pháp phân tích tương quan được áp dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất và từ đó xác định các nhóm chỉ tiêu có xu hướng biến động tương đồng hoặc ảnh hưởng lẫn nhau. Phân tích này giúp làm rõ đặc trưng chất lượng nước và hỗ trợ nhận diện các chỉ tiêu đại diện của từng tầng chứa nước. Phân tích được thực hiện riêng biệt cho từng tầng chứa nước gồm: qp3, qp2-3, qp1, n22, n21 và n13, nhằm phản ánh về đặc điểm chất lượng nước của các tầng chứa nước.
Mối quan hệ giữa các chỉ tiêu chất lượng nước được xác định qua hệ số tương quan Spearman thể hiện ở CT 5.
Sự tương quan phản ánh chất lượng nước dưới đất thông qua mối quan hệ giữa các yếu tố đánh giá chất lượng nước được tóm tắt qua sơ đồ sau:
Ô nhiễm hữu cơ → COD ↑ → NH₄⁺ ↑ → NO₂⁻ ↑ → E. coli ↑
↓
pH ↓ → Fe, Pb, As dễ tan ↑
Nước nhiễm mặn hoặc nhiễm khoáng: → TDS ↑ → Cl⁻ ↑, SO₄²⁻ ↑, độ cứng ↑
Phân tích tương quan được thực hiện bằng công cụ phân tích thống kê R – Studio và các bước tính toán được thực hiện qua code như sau:
# 1. Thiết lập môi trường làm việc
Library (readxl)
Library (corrplot)
# 2. Đọc dữ liệu liệu từ file Excel
du_lieu <- read_excel (“du_lieu_chat_luong.xlsx”, sheet = “ten_tang”)
# 3. Tiền xử lý dữ liệu
# Loại bỏ cột năm (nếu có)
df <- du_lieu [, -1]
# Loại bỏ dòng thiếu dữ liệu (nếu có)
df <- na.omit (df)
# 4. Tính toán ma trận tương quan spearman
cor_spearman <- cor (df, use = “complete.obs”, method = “spearman”)
# 5. In ma trận kết quả
Print (“Ma trận hệ số tương quan Spearman:”)
Print (cor_spearman)
# 6. Vẽ biểu đồ ma trận tương quan spearman
Corrplot (cor_spearman, method = “number”,
# hiển thị hệ số type = “upper”,
# chỉ vẽ tam giác trên tl.col = “black”,
# màu tên biến tl.srt = 45,
# góc xoay tên biến addCoef.col = “black”,
# màu hệ số number. cex = 0.8,
# cỡ chữ hệ số title = “Correlation Matrix – Spearman”, mar = c (0, 0, 2, 0))
# lề biểu đồ.
3. Kết quả Thảo luận
3.1. Diễn biến xu hướng biến động mực nước và lượng nước khai thác
1- Tầng qp1
Kết quả về xu hướng biến động mực nước và lượng khai thác nước dưới đất ở tầng qp1 trên địa bàn vùng nghiên cứu (Hình 1) cho thấy, lượng nước khai thác có xu hướng gia tăng và mực nước có xu hướng suy giảm ở hầu hết các địa điểm quan trắc. Đặc biệt, kết quả phân tích ở huyện U Minh và Cái Nước cho thấy lượng khai thác có xu hướng suy giảm nhưng mực nước vẫn suy giảm. Vấn đề này cho thấy rằng, lượng nước khai thác đã vượt mức bổ cập của tầng chứa nước. Trong các địa điểm đánh giá, lượng nước ở tầng qp1 được khai thác nhiều nhất ở huyện U Minh và Trần Văn Thời, khai thác thấp nhất là ở huyện Cái Nước. Về sự suy giảm mực nước dưới đất trong giai đoạn 2020-2024 ở tầng qp1 dao động trong khoảng 0 – 5 m.
2- Tầng n22
Kết quả phân tích xu hướng về mực nước và lượng khai thác nước dưới đất tại tầng n22 (Hình 2) cho thấy, tương tự như ở tầng qp1, lượng khai thác có xu hướng gia tăng và mực nước có xu hướng suy giảm ở hầu hết các địa điểm quan trắc. Trong đó, lượng khai thác có xu hướng giảm và mực nước có xu hướng tăng diễn ra ở huyện Cái Nước và lượng khai thác có xu hướng tăng nhưng mực nước không suy giảm diễn ra ở huyện Trần Văn Thời. Huyện Năm Căn và huyện Phú Tân có xu hướng ổn định về biến động lượng khai thác và mực nước. Nhìn chung, lượng nước khai thác ở tầng n22 có xu hướng tăng nhưng sự suy giảm mực nước không đáng kể; qua đó cho thấy, mực nước dưới đất của tầng n22 chưa bị ảnh hưởng đáng kể từ hoạt động khai thác.
3- Tầng n21
Tầng n21 chỉ được khai thác ở huyện Đầm Dơi và qua kết quả phân tích (Hình 3) cho thấy rõ xu hướng về lượng nước khai thác gia tăng và mực nước suy giảm. Điều này cho thấy, mực nước ở tầng n21 bị ảnh hưởng đáng kể do hoạt động khai thác.
Qua kết quả phân tích về xu hướng biến động mực nước và lượng khai thác nước dưới đất cho thấy, tỉnh Cà Mau đang tập trung khai thác nước dưới đất ở 3 tầng chứa nước là qp1, n22 và n21; trong đó, lượng nước khai thác có xu hướng gia tăng và mực nước có xu hướng giảm trong giai đoạn đánh giá từ 2020 – 2024 ở hầu hết các địa điểm quan trắc, đặc biệt ở một vài nơi (như ở huyện U Minh và Cái Nước) lượng khai thác có xu hướng giảm nhưng mực nước dưới đất vẫn có xu hướng giảm. Mối quan hệ này cho thấy rằng, lượng khai thác có ảnh hưởng đến sự suy giảm mực nước và xu hướng này sẽ càng thể hiện rõ hơn tương lai hay nói các khác lượng nước khai thác ngày càng nhiều và quá mức bổ cập nước dẫn đến sự suy giảm mực nước dưới đất do nhu cầu sử dụng nguồn nước ngày càng gia tăng phục vụ cho hoạt động phát triển kinh tế – xã hội.
3.2. Đặc trưng về chất lượng nước ở các tầng chứa nước trên địa bàn tỉnh Cà Mau
Đặc trưng về về chất lượng nước ở các tầng chứa nước trên địa bàn tỉnh Cà Mau thông qua phân tích thành tố chính PCA được thể hiện ở Hình 4. Cụ thể như sau:
1- Tầng qp3
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA) tầng qp3 cho thấy, thành phần chính thứ nhất (Dim1) giải thích 43,4% phương sai dữ liệu và thành phần chính thứ hai (Dim2) giải thích thêm 17,2% phương sai. Hai thành phần này chiếm khoảng 60,6% tổng biến thiên của các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất tại tầng này. Các yếu tố đóng góp nhiều nhất vào thành phần chính thứ nhất (Dim1) bao gồm: pH, COD, N-NH₄⁺ và Fe, thể hiện qua các vectơ có độ dài lớn và hướng phân bố rõ rệt về phía bên phải của trục Dim1. Điều này cho thấy, những chỉ tiêu này có mức độ biến động tương đồng và đóng vai trò chính trong việc phân biệt đặc điểm chất lượng nước tại tầng qp3. Ngoài ra, chỉ tiêu Cl⁻, SO₄²⁻ và Coliform cũng có đóng góp đáng kể, với phương vectơ hướng về phía trên của biểu đồ, phản ánh sự khác biệt nhất định so với nhóm chỉ tiêu pH – COD – Fe – N-NH₄⁺. Ngược lại, các chỉ tiêu như: độ cứng và N-NO₂⁻ có độ dài vectơ ngắn cho thấy mức độ đóng góp hạn chế vào sự biến thiên tổng thể của dữ liệu trong tầng chứa nước. Nhìn chung, kết quả phân tích PCA đã xác định bốn nhóm chỉ tiêu (pH, COD, N-NH₄⁺, Fe) giữ vai trò quan trọng nhất, đồng thời phản ánh sự tương quan giữa các yếu tố chất lượng nước vô cơ, hữu cơ và vi sinh tại tầng qp3.
2- Tầng qp2-3
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA) tầng qp2-3 cho thấy, thành phần chính thứ nhất (Dim1) giải thích 47,2% phương sai dữ liệu và thành phần chính thứ hai (Dim2) giải thích thêm 19,7% phương sai. Hai phần này chiếm khoảng 66,9% tổng biến thiên của các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất trong tầng này. Các chỉ tiêu có mức đóng góp nổi bật vào thành phần chính thứ nhất bao gồm: pH, N-NH₄⁺, COD và Fe, với các vectơ dài và cùng hướng về phía bên phải biểu đồ. Điều này phản ánh sự biến động tương đồng và vai trò chi phối của nhóm thông số này trong việc phân biệt đặc điểm chất lượng nước tại tầng qp2-3. Chỉ tiêu T.Coliform có vectơ dài và hướng thẳng lên trên cho thấy mức độ đóng góp quan trọng đối với thành phần chính thứ hai (Dim2) và phản ánh ảnh hưởng riêng biệt của yếu tố vi sinh so với nhóm hóa lý. Chỉ tiêu TDS, độ cứng và N-NO₂⁻ có độ dài vectơ ngắn hơn so với các chỉ tiêu khác cho thấy vai trò đóng góp hạn chế vào sự biến thiên tổng thể của dữ liệu tại tầng chứa nước này.
3- Tầng qp1
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA) tầng qp1 cho thấy thành phần chính thứ nhất (Dim1) giải thích 32,9% phương sai dữ liệu, trong khi thành phần chính thứ hai (Dim2) giải thích thêm 23%. Tổng cộng, hai thành phần này chiếm khoảng 55,9% tổng biến thiên của các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất trong tầng này. Các chỉ tiêu có mức đóng góp lớn vào thành phần chính thứ nhất gồm: Fe, COD và N-NH₄⁺, với các vectơ dài và định hướng rõ rệt về phía bên phải của trục Dim1. Đây là nhóm thông số phản ánh đặc điểm ô nhiễm hóa học vô cơ và hữu cơ, giữ vai trò quan trọng trong sự biến động chất lượng nước tại tầng qp¹. Ngoài ra, pH và độ cứng cũng có độ dài vectơ tương đối lớn, thể hiện mức độ ảnh hưởng đáng kể, đồng thời có xu hướng phân bố lệch về phía trên bên phải và dưới bên phải, cho thấy đặc trưng biến thiên riêng biệt so với nhóm Fe – COD – N-NH₄⁺. Đáng chú ý, chỉ tiêu T.Coliform và SO₄²⁻ có vectơ dài hướng lên phía trên, phản ánh đóng góp nổi bật vào thành phần chính thứ hai và biểu hiện tác động riêng của yếu tố vi sinh và ion hòa tan. Trong khi đó, chỉ tiêu Cl⁻, TDS và N-NO₂⁻ có độ dài vectơ ngắn hơn, cho thấy mức độ đóng góp hạn chế vào tổng phương sai của dữ liệu trong tầng chứa nước này.
4- Tầng n22
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA) tầng n22 cho thấy thành phần chính thứ nhất (Dim1) giải thích 26,9% phương sai dữ liệu, trong khi thành phần chính thứ hai (Dim2) giải thích thêm 20,9%. Tổng cộng, hai thành phần này chiếm khoảng 47,8% tổng biến thiên của các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất tại tầng này. Các chỉ tiêu có mức đóng góp lớn vào thành phần chính thứ nhất, bao gồm: Fe, COD, N-NH₄⁺ và Coliform, với các vectơ dài và định hướng rõ rệt về phía bên phải của trục Dim1. Nhóm chỉ tiêu này phản ánh đặc điểm ô nhiễm hữu cơ, vi sinh và kim loại, đóng vai trò chi phối trong sự biến động chất lượng nước tại tầng n²². Chỉ tiêu Độ cứng và Cl⁻ có vectơ dài và hướng lên trên, cho thấy mức độ đóng góp quan trọng vào thành phần chính thứ hai và đặc trưng biến thiên riêng biệt so với nhóm Fe – COD – N-NH₄⁺. Ngoài ra, chỉ tiêu SO₄²⁻ và N-NO₂⁻ cũng thể hiện mức đóng góp đáng kể, với phương vectơ lệch về phía bên trái của biểu đồ. Ngược lại, chỉ tiêu pH và TDS có độ dài vectơ ngắn hơn, phản ánh vai trò đóng góp hạn chế vào sự biến thiên tổng thể của dữ liệu trong tầng chứa nước này.
5- Tầng n21
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA) tầng n21 cho thấy thành phần chính thứ nhất (Dim1) giải thích 34,3% phương sai dữ liệu, trong khi thành phần chính thứ hai (Dim2) giải thích thêm 27,6%. Tổng cộng, hai thành phần này chiếm khoảng 61,9% tổng biến thiên của các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất trong tầng này. Các chỉ tiêu có mức đóng góp lớn vào thành phần chính thứ nhất, bao gồm: Fe, COD và N-NH₄⁺ với các vectơ dài và định hướng về phía bên phải của trục Dim1. Đây là nhóm thông số phản ánh đặc điểm ô nhiễm hữu cơ và kim loại, đóng vai trò chi phối trong biến động chất lượng nước tại tầng n²¹. Độ cứng và T.Coliform có vectơ dài hướng lên trên, thể hiện mức độ đóng góp quan trọng vào thành phần chính thứ hai và cho thấy ảnh hưởng riêng biệt của các yếu tố khoáng hóa và vi sinh. Ngoài ra, N-NO₂⁻ và TDS cũng thể hiện mức đóng góp nhất định, với phương vectơ định hướng lệch về phía bên dưới biểu đồ. Ngược lại, pH có độ dài vectơ ngắn hơn so với các chỉ tiêu khác, phản ánh vai trò đóng góp hạn chế hơn trong sự biến thiên tổng thể của dữ liệu tại tầng chứa nước này.
6- Tầng n13
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA) tầng n13 cho thấy, thành phần chính thứ nhất (Dim1) giải thích 32,7% phương sai dữ liệu và thành phần chính thứ hai (Dim2) giải thích thêm 29,3%. Tổng cộng, hai thành phần này chiếm khoảng 62% tổng biến thiên của các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất tại tầng này. Các chỉ tiêu có mức đóng góp lớn vào thành phần chính thứ nhất gồm: Fe, COD và N-NO₂⁻, với các vectơ dài và định hướng về phía bên phải và phía dưới biểu đồ. Nhóm chỉ tiêu này phản ánh đặc điểm ô nhiễm hữu cơ và kim loại, đóng vai trò chi phối sự biến động chất lượng nước trong tầng n13. N-NH₄⁺ và T.Coliform có độ dài vectơ lớn và định hướng lệch lên phía trên và bên trái, cho thấy mức độ đóng góp đáng kể vào thành phần chính thứ hai, thể hiện ảnh hưởng riêng biệt của yếu tố vi sinh và hợp chất nitơ. Độ cứng, TDS và pH có độ dài vectơ trung bình, phân bố về nhiều hướng khác nhau, phản ánh vai trò hỗ trợ trong biến thiên tổng thể.
3.3. Tương quan giữa các chi tiêu chất lượng nước ở các tầng nước dưới đất tại tỉnh Cà Mau
Mối tương quan giữa các chỉ tiêu chất lượng nước dưới đất ở các tầng chứa nước khác nhau được thể hiện ở Hình 5. Đặc điểm về sự tương quan của các chỉ tiêu này ở các tầng khác nhau cụ thể như sau:
1- Tầng qp3
Kết quả phân tích tương quan đối với tầng qp3 cho thấy mối tương quan cao giữa chỉ tiêu COD ↔ N-NH₄+ (hệ số tương quan p = 0,84). Kết quả này phản ánh tầng chứa nước có dấu hiệu ô nhiễm hữu cơ và nguyên nhân là do tầng qp3 ở gần bề mặt nên có thể ảnh hưởng từ hoạt động bề mặt (khu dân cư, khu công nghiệp, nghĩa trang). Mối tương quan nghịch cao là chỉ tiêu pH ↔ N-NO₂⁻ (hệ số tương quan p = -0,84) có thể giải thích là khi pH cao, nitrit có xu hướng thấp đi do bị oxy hóa thành NO₃⁻. Ngoài ra, một mối tương quan khác đáng chú ý là giữa chỉ tiêu Độ cứng ↔ Fe (hệ số tương quan p = -0,81) có thể do nguồn nước cứng thiên về Ca/Mg trong khi sắt cao hơn ở vùng bị ảnh hưởng phèn.
2- Tầng qp2-3
Kết quả phân tích tương quan đối với tầng qp2-3 cho thấy, mối tương quan cao giữa chỉ tiêu COD ↔ Fe (hệ số tương quan p = 0,89). Nguyên nhân có thể do sự hiện diện đồng thời của chất hữu cơ và Fe hòa tan (Fe²⁺), phản ánh ô nhiễm hữu cơ đi kèm với sắt (vùng bị ảnh hưởng phèn). Một mối quan hệ đáng chú ý khác là giữa chỉ tiêu Cl⁻ ↔ SO₄²⁻ (hệ số tương quan p = 0,74) nguyên nhân có thể đến từ ảnh hưởng của xâm nhập mặn hoặc quá trình hòa tan khoáng chất chứa Cl– và SO₄2- có trong tầng chứa nước. Mối tương quan nghịch khá cao là giữa chỉ tiêu COD ↔ SO₄²⁻ (hệ số tương quan p = -0,71), nguyên nhân có thể do quá trình khử sulfat xảy ra trong điều kiện ô nhiễm hữu cơ. Nhìn chung, chỉ số COD và Fe là hai chỉ tiêu chính phản ánh tình trạng ô nhiễm hữu cơ và yếm khí của tầng chứa nước qp2-3. Sự hiện diện của Cl⁻ và SO₄²⁻ tương đối cao có thể phản ánh sự ảnh hưởng từ quá trình hòa tan khoáng chất hoặc do ảnh hưởng của xâm nhập mặn vào tầng chứa nước. Theo IUCN (2011), ở bán đảo Cà Mau, do khai thác quá mức, áp lực nước đã giảm và mực nước dưới đất hiện thấp hơn mực nước biển trung bình ở tất cả các tầng chứa nước, khiến nước biển xâm nhập vào tầng chứa nước ở các khu vực ven biển. Điều này có thể giải thích thêm cho sự tương quan cao của chỉ tiêu Cl⁻ và SO₄²⁻ trong tầng chứa nước qp2-3.
3- Tầng qp1
Kết quả phân tích tương quan đối với tầng chứa nước qp1 cho thấy, một số mối tương quan nổi bật phản ánh chất lượng nước của tầng qp1. Cụ thể, kết quả phân tích cho thấy có mối quan hệ cao giữa chỉ tiêu COD ↔ N-NH4+ (hệ số tương quan p = 0,89) điều này thể hiện rõ mối liên hệ giữa ô nhiễm hữu cơ và amoni, phản ánh quá trình phân hủy chất hữu cơ trong nguồn nước. Ngoài ra, các chỉ tiêu như: COD, NH₄⁺ và Fe cũng có mối tương quan cao cho thấy, các yếu tố này nằm điều kiện yếm khí, phân hủy hữu cơ do tầng chứa nước có oxy thấp.
4- Tầng n22
Kết quả phân tích tương quan đối với tầng chứa nước n22 cho thấy, một số mối tương quan nổi bậc phản ảnh chất lượng nước của tầng n22. Tầng n22 có dấu hiệu ô nhiễm hữu cơ và vi sinh thể hiện qua mối tương quan cao của các chỉ tiêu COD, NH₄⁺ và T.Coliform có tương quan cùng chiều. Điều này thể hiện nguy cơ ô nhiễm từ hoạt động sinh hoạt vào tầng chứa nước n22. Chỉ số Fe hòa tan tăng mạnh khi COD cao (hệ số tương quan p = 0,80), điều này có thể là do quá trình phân hủy yếm khí giải phóng Fe²⁺ vào nước dưới đất, phản ánh môi trường khử mạnh.
5- Tầng n21
Qua kết quả phân tích tương quan đối với tầng n21 cho thấy một số mối tương quan nổi bậc phản ảnh chất lượng nước của tầng n21. Cụ thể, chỉ tiêu Độ cứng ↔ T.Coliform có hệ số tương quan cao nhất (p = 0,83) tuy nhiên, mối quan hệ của 2 chỉ số này thường không tương quan với nhau trong thực tế (không phụ thuộc lẫn nhau) và điều này phản ảnh rằng độ cứng cao có thể là do sự hoà tan của các khoáng chất trong nước dưới đất và vi sinh cao có thể là do quá trình lấy mẫu hoạt ảnh hưởng từ hoạt động bề mặt của giếng làm tăng mật độ vi sinh trong nước.
Chỉ tiêu N-NH₄⁺ ↔ Fe có hệ số tương quan cao thứ 2 (p = 0,81), điều này có thể giải thích là chỉ tiêu Amoni tăng kèm Fe hòa tan cho thấy, môi trường yếm khí, giàu hữu cơ. Thêm vào đó, chỉ tiêu COD ↔ Fe cũng có hệ số tương quan cao (p = 0,72), điều này phản ánh điều kiện khử mạnh COD cao → Fe²⁺ dễ hòa tan từ trầm tích. Ngoài ra, mối tương quan giữa chỉ tiêu COD ↔ N-NH₄⁺ cũng cần quan tâm (hệ số tương quan p = 0,61), đây là 2 chỉ tiêu cùng nguồn gốc hữu cơ, nước thải sinh hoạt hoặc phân hủy vật chất hữu cơ. Nhìn chung, qua kết quả phân tích cho thấy, tầng n21 thể hiện rõ dấu hiệu nhiễm hữu cơ và điều kiện khử thể hiện qua tương quan cao của các chỉ tiêu COD – NH₄⁺ – Fe → phản ánh rõ ảnh hưởng từ chất thải hữu cơ, phân hủy yếm khí trong tầng chứa nước. Thêm vào đó, chỉ tiêu T.Coliform liên hệ mạnh với độ cứng và pH nguyên nhân có khả năng vi sinh theo nguồn nước bề mặt ngấm xuống gây gia tăng vi khuẩn và một số ion khoáng trong nước.
6- Tầng n13
Qua kết quả phân tích đối với tầng n13 cho thấy, một số mối tương quan nổi bậc phản ảnh chất lượng nước của tầng n13. Cụ thể, chỉ tiêu pH và NO₂⁻ có mối tương quan âm rất cao (hệ số tương quan p = – 0,81) nguyên nhân có thể là do chất lượng nước có xu hướng trung tính (kiềm nhẹ), và khi pH cao, nitrite giảm phù hợp với quá trình nitrat hóa trong điều kiện hiếu khí. Chỉ số Fe có vai trò liên quan đến độ cứng và COD cho thấy, chất lượng nước chịu ảnh hưởng của yếu tố địa chất, từ quá trình khoáng sắt và đá vôi (CaCO₃). Chỉ tiêu T.Coliform cao và biến động cho thấy có thể có ảnh hưởng từ hoạt động sinh hoạt hoặc nguồn nước mặt lân cận.
Qua kết quả phân tích tương quan cho thấy, đặc trưng của nguồn nước dưới đất tại các tầng chứa nước có mối tương quan cao với nhóm các chỉ tiêu hữu cơ (COD và N-NH4+, NO2–) và điều này thể hiện rõ ở các tầng nông như tầng qp3 và qp2-3. Đối với các tầng sâu hơn (như tầng n21 và n13,) ngoài có mối tương quan cao với nhóm các chỉ tiêu hữu cơ còn thể hiện đặc trưng của sự khoáng hóa tự nhiên qua nhóm chỉ tiêu ion và kim loại. Đặc biệt, các tầng chứa nước đều có chỉ tiêu T.Coliform cao. Vấn đề này cũng được thể hiện qua kết quả nghiên cứu (Giao, et.al, 2023) phản ảnh nước dưới đất ở đồng bằng sông Cửu Long đều có hàm lượng T.Coliform cao. Hàm lượng T.Coliform có trong nước dưới đất do đặc trưng của tầng địa chất hoặc do ảnh hưởng của hoạt động bề mặt như hoạt động nông nghiệp, công nghiệp, đô thị,… và thường ảnh hưởng đến nguồn nước ở tầng mặt do sự thấm xuống và đây cũng là cơ sở để giải thích cho nguyên nhân dẫn đến hàm lượng T.Coliform ở các tầng chứa nước khác. Đối với các tầng chứa nước sâu hơn, việc ảnh hưởng do thấm bề mặt là không đáng kể, do vậy sự hiện diện của T.Coliform trong nước là do ảnh hưởng của các giếng khoan khai thác không được trám lấp khi không còn sử dụng, dẫn đến ảnh hưởng từ bề mặt thông qua giếng khoan này xuống tầng chứa nước. Ngoài ra, vấn đề này còn có thể ảnh hưởng bởi yếu tố đặc trưng của cấu tạo địa đất và sự thông tầng tự nhiên của tầng chứa nước.
4. Kết luận
Vùng nghiên cứu đang tập trung khai thác nước dưới đất ở 3 tầng chứa nước là qp1, n22 và n21; trong đó, lượng nước khai thác có xu hướng gia tăng và mực nước có xu hướng giảm trong giai đoạn đánh giá từ 2020 – 2024 ở hầu hết các địa điểm quan trắc. Hoạt động khai thác nước dưới đất có ảnh hưởng đến sự suy giảm mực nước dưới đất ở các tầng khác nhau và địa điểm khác nhau. Các tầng chứa nước đều có sự bổ cập nhưng do hoạt động khai thác đã vượt mức bổ cập này.
Chất lượng nước dưới đất ở các tầng chứa nước phản ánh bởi nhóm các chỉ tiêu liên quan đến sự ô nhiễm hữu cơ thể hiện qua nhóm các chỉ tiêu COD và N-NH4+. Nước cứng do khoáng hóa tự nhiên của các tầng chứa nước và yếu tố vi sinh (T.Coliform) do ảnh hưởng của hoạt động bề mặt hoặc do ảnh hưởng của quá trình quản lý và vận hành giếng khoan. Kết quả phân tích tương quan phù hợp với kết quả phân tích PCA, các chỉ tiêu có mối quan hệ phù hợp với diễn biến sự thay đổi chất lượng nước.
Qua kết quả phân tích, nghiên cứu đề xuất tỉnh Cà Mau cần có các giải pháp phù hợp trong việc quản lý khai thác và sử dụng nguồn tài nguyên nước dưới đất để giảm tác động tiêu cực không những đến nguồn tài nguyên nước dưới đất mà còn giảm tác động đến hoạt động phát triển kinh tế – xã hội trong tương lai. Nghiên cứu đề xuất giải pháp phân tán sự khai thác tập trung tại một tầng chứa nước để giảm áp lực lên sự suy giảm mực nước ở các tầng chứa nước và giảm sự suy giảm mực nước cục bộ tại 1 khu vực. Thêm vào đó, nghiên cứu các giải pháp quản lý khai thác sử dụng nguồn tài nguyên nước dưới đất hiệu quả hơn hoặc nghiên cứu các giải pháp tìm nguồn nước thay thế để tránh ảnh hưởng tới nguồn tài nguyên nước dưới đất trên địa bàn tỉnh Cà Mau.
Tài liệu tham khảo:
1. Bauer, J., Börsig, N., Pham, V. C., Hoan, T. V., Nguyen, H. T., & Norra, S. (2022). Geochemistry and evolution of groundwater resources in the context of salinization and freshening in the southernmost Mekong Delta, Vietnam. Journal of Hydrology: Regional Studies, 40. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2022.101010
2. Dương, T. N. T., Hồng, M. H., Nguyễn, H. T., Dương, T. T., & Văn, P. Đ. T. (2025). Đánh giá sự thay đổi về chất lượng nước dưới đất ở tỉnh Cà Mau. CTU Journal of Science, 61, 211–222. https://doi.org/10.22144/ctujos.2025.071
3. Giao, N. T., Nhien, H. T. H., Anh, P. K., & Thuptimdang, P. (2023). Groundwater quality assessment for drinking purposes: a case study in the Mekong Delta, Vietnam. Scientific Reports, 13(1). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31621-9
4. IUCN, 2011. Groundwater in the Mekong Delta. https://portals.iucn.org/library/node/12805#
5. Jones, W. R., Spence, M. J., Bowman, A. W., Evers, L., & Molinari, D. A. (2013). GWSDAT – GroundWater Spatiotemporal Data Analysis Tool. http://arxiv.org/abs/1310.8158
6. Kyoochul Ha, Nguyen Thi Minh Ngoc, Eunhee Lee, & Ramasamy Jayakumar. (2015). Current status and issues of groundwater in the Mekong River Basin. https://doi.org/https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000243616
7. Nguyễn, T. H., Trần, V. H., Nguyễn, T. T., Nguyễn, T. H., & Mai, C. T. (2020). Xu thế suy giảm mực nước dưới đất vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Biến đổi Khí hậu, (16).
8. Pham, V. C., Bauer, J., Börsig, N., Ho, J., Vu Huu, L., Tran Viet, H., Dörr, F., & Norra, S (2023). Groundwater Use Habits and Environmental Awareness in Ca Mau Province, Vietnam: Implications for Sustainable Water Resource Management. Environmental Challenges, 13. https://doi.org/10.1016/j.envc.2023.100742
9. Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước quốc gia, L. đoàn Q. hoạch và Đ. tra tài nguyên nước miền N (2019). Kết quả điều tra, đánh giá nguồn nước dưới đất tỉnh Cà Mau.
10. Ủy ban nhân dân tỉnh Cà Mau (2023). Báo cáo tổng hợp quy hoạch tỉnh Cà Mau thời kỳ 2021–2030, tầm nhìn đến năm 2050. https://hdnd.camau.gov.vn/filedocument.
11. Vo Thanh Danh (2019). Groundwater and Environment Policies for Vietnam’s Mekong Delta. https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-15-0085-5.
12. Zamani-Ahmadmahmoodi, R., Bayati, S., Abdollahi, K., Gharahi, N., Isa-Abadi, A. R., & Chamani, A. (2023). Investigating spatial and temporal trend of groundwater quality in relation to water balance in 2007–2017: a case study of Chaharmahal va Bakhtiari Province, Iran. Applied Water Science, 13(10). https://doi.org/10.1007/s13201-023-01996-1.
* Tác giả liên hệ: Email: hmhoang@ctu.edu.vn.
