Dự báo chất lượng nước mặt vùng bờ thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2030 phục vụ đánh giá khả năng tiếp nhận nước thải

 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81  
Bài báo khoa học 
Dự báo chất lượng nước mặt vùng bờ thành phố Hồ Chí Minh 
đến năm 2030 phục vụ đánh giá khả năng tiếp nhận nước thải 
Lê Ngọc Tuấn1*, Trần Tuấn Hoàng2 
1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên–ĐHQG–TPHCM; lntuan@hcmus.edu.vn 
2 Phân viện Khoa học Khí tượng Thuỷ văn và Biến đổi Khí hậu; hoangkttv@gmail.com 
*Tác giả liên hệ: lntuan@hcmus.edu.vn; Tel.: +84–008371379 
Ban Biên tập nhận bài: 12/4/2020; Ngày phản biện xong: 26/5/2021; Ngày đăng bài: 
25/7/2021 
Tóm tắt: Nghiên cứu nhằm đánh giá chất lượng nước (CLN) vùng bờ thành phố Hồ Chí 
Minh (TpHCM) đến năm 2030 (thông qua BOD, DO, NO3––N, NH4+–N, PO43––P, TSS và 
Coliform) trong bối cảnh nước biển dâng (RCP4.5 và RCP8.5) theo các kịch bản xử lý nước 
thải (XLNT) khác nhau. Giai đoạn 2019–2030, nếu không cải thiện tình hình XLNT, các 
khu vực (và thông số ô nhiễm) đáng quan tâm gồm sông Soài Rạp, Lòng Tàu, Vàm Sát 
(TSS, BOD, PO43––P vượt chuẩn nhiều lần), vùng ven bờ Long Hoà–Cần Thạnh (TSS, 
PO43––P); khác với các vịnh và phạm vi cách bờ 3–6 hải lý có CLN tương đối tốt (ngoại trừ 
TSS, 2,5–3,5 lần quy chuẩn). Trong trường hợp đáp ứng hoặc đáp ứng tối đa các quy định 
về XLNT, CLN vùng bờ chuyển biến tích cực (BOD và PO43––P) trong giai đoạn 2020–
2025 nhưng giảm dần vào các nnăm sau đó do gia tăng xả thải từ các hoạt động dân sinh, 
kinh tế. Cần lưu ý rằng, ngay cả đáp ứng tối đa về XLNT, nước mặt lục địa (thượng nguồn) 
vẫn có nguy cơ ô nhiễm với BOD, PO43––P, TSS có thể tương đương 2–5 lần quy chuẩn 
vào năm 2030. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra nguồn thải nội vi đóng góp đáng kể BOD và 
PO43––P vào CLN vùng bờ, đồng thời khuyến nghị giảm số kịch bản RCP khi mô phỏng 
CLN ở tương lai gần do khác biệt giữa các trường hợp tương đối nhỏ. 
Từ khoá: Nước mặt; Chất lượng nước; Chỉ số chất lượng nước; Vùng bờ. 
1. Đặt vấn đề 
Tài nguyên nước đóng vai trò quan trọng trong mối quan hệ với sự sống và các hoạt động phát 
triển kinh tế–xã hội (KT–XH). Tuy nhiên, quá trình khai thác và sử dụng đã tạo nên nhiều thách 
thức, đặc biệt đối với khía cạnh chất lượng nước (CLN) [1]. Theo đó, ngoài kiểm soát hiệu quả 
nguồn thải, giám sát chất lượng nguồn tiếp nhận, việc đánh giá, dự báo diễn biến CLN đóng vai trò 
quan trọng, cung cấp cơ sở hoạch định và thực thi các giải pháp quản lý có liên quan. Có nhiều 
phương pháp được sử dụng để đánh giá CLN: phương pháp mô hình hóa, như WASP [2–3], 
AQUATOX [4], DELFT3D [5], HEC–RAS, QUAL2K hay MIKE [6–7]; phương pháp quan trắc 
môi trường; phương pháp đánh giá tổng hợp CLN theo chỉ số CLN (WQI) [8–10]. Nhìn chung, tùy 
vào mục tiêu và quy mô nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu được lựa chọn sử dụng đơn lẻ 
hoặc kết hợp, phổ biến là bộ phần mềm thương mại hóa MIKE. 
Lưu vực Sài Gòn–Đồng Nai là lưu vực chính thuộc vùng hạ lưu hệ thống sông Đồng Nai, đóng 
vai trò quan trọng trong phát triển KT–XH, bao gồm sông Sài Gòn nhập lưu sông Đồng Nai tạo 
thành sông Nhà Bè (huyện Nhà Bè), sau đó chia thành sông Lòng Tàu (tả ngạn) và sông Soài Rạp 
(hữu ngạn) nhận nước sông Vàm Cỏ rồi đổ vào vịnh Đồng Tranh cùng với sông Đồng Tranh (nối 
các sông rạch nhỏ phía tây huyện Cần Giờ). Sông Lòng Tàu và các sông Gò Gia, Thị Vải, sông 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 69 
Thêu, Cái Mép phía đông huyện Cần Giờ đổ vào vịnh Gành Rái. Nhiều nghiên cứu về CLN đã thực 
hiện tại lưu vực này nhưng chủ yếu trên các sông chính [11–12], chưa chi tiết và toàn diện trong mối 
quan hệ với dân số, kinh tế, bối cảnh biến đổi khí hậu (BĐKH) và nước biển dâng (NBD) ở phạm 
vi vùng bờ. 
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của kinh tế và dân sinh là sức ép hữu hình đến môi trường và 
CLN các thủy vực nhạy cảm, đặc biệt là vùng bờ TpHCM bởi tiếp nhận gần như toàn bộ nước thải 
dọc theo lưu vực sông Sài Gòn. Do vậy, bên cạnh công tác quan trắc, đánh giá hiện trạng CLN, việc 
tính toán, dự báo CLN có xét đến BĐKH và các kịch bản XLNT đóng vai trò quan trọng, hỗ trợ tích 
cực cho việc đánh giá khả năng tiếp nhận nước thải, cung cấp dữ liệu môi trường cần thiết phục vụ 
quy hoạch phát triển vùng bờ TpHCM đến năm 2030. 
2. Phương pháp nghiên cứu 
Phạm vi đánh giá chất lượng nguồn nước là vùng bờ TpHCM, bao gồm toàn bộ diện tích đất 
liền của huyện Cần Giờ và vùng biển ven bờ có ranh giới ngoài cách mép bờ 6 hải lý (khoảng 11 
km) từ vịnh Gành Rái đến cửa Soài Rạp. Phạm vi thời gian: xét mùa khô, đến 2025–2030. 
2.1. Phương pháp khảo sát, đo đạc, lấy mẫu nước mặt 
Các thông tin đo đạc, lấy mẫu nước phục vụ nghiên cứu được tổng hợp ở Bảng 1. 
Bảng 1. Thông tin về hoạt động khảo sát, đo đạc, lấy mẫu nước. 
Nội dung Mục đích Mô tả Số mẫu Thời gian Thông số 
Lấy mẫu 
nước mặt 
Vị trí biên (Nhà Bè, Tân 
Thành, Vũng Tàu) (Hình 1) 
3 vị trí * 1 mẫu/h * 
24 h/ngđ * 2 ngđ 
144 20–22 
T4/2019 
Nhiệt độ, pH, 
DO, BOD, SS, 
NH4+–N, NO3––
N, PO43––P, 
Coliform 
Hiệu chỉnh–kiểm định ... hất ô nhiễm, theo đó, CLN dần được cải thiện 
(Hình 6). Chỉ số CCME giúp nhận diện các khu vực có nguy cơ ô nhiễm như sông Soài Rạp, sông 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 76 
Lòng Tàu, sông Vàm Sát (TSS, BOD, PO43––P, Coliform), khu vực ven bờ Long Hoà – Cần Thạnh 
(TSS, PO43––P). CLN tại vịnh Đồng Tranh, vịnh Gành Rái cũng như khu vực cách bờ 3–6 hải lý 
tương đối tốt, thường chịu ảnh hưởng bởi phù sa từ các cửa sông (TSS). 
3.2.2. Biến đổi CLN theo thời gian giả định XLNT đáp ứng các quy định: KB1–KB8–KB5 
Trong trường hợp kiểm soát được nước thải nội vi vùng bờ theo các quy chuẩn kỹ thuật tương 
thích, tải lượng ô nhiễm xả thải vào các nguồn tiếp nhận giảm đi đáng kể. Theo đó, năm 2025 so với 
hiện trạng (KB8 vs. KB1), một số thông số CLN có dấu hiệu chuyển biến tích cực như BOD (giảm 
36–39% trên sông Soài Rạp và Lòng Tàu, nhưng vẫn vượt chuẩn), Coliform (đáp ứng quy chuẩn) 
hoặc gia tăng không đáng kể như TSS (luôn vượt chuẩn). Giai đoạn 2025–2030, tăng trưởng dân số 
và phát triển kinh tế tại vùng bờ TpHCM tất yếu làm gia tăng nhu cầu sử dụng nước cũng như lượng 
nước thải phát sinh, tác động tiêu cực đến CLN nguồn tiếp nhận. So với năm 2025 (KB8), nồng độ 
BOD và TSS năm 2030 (KB5) tăng 57% (26–93%) và 10% (2–15%) trên sông Soài Rạp, 33% (28– 
46%) và 7% (2–16%) trên sông Lòng Tàu (Hình 7a, 7b). 
Nhìn chung, CLN cũng phân bố tăng dần về phía biển. Năm 2030, nguồn nước vùng bờ (KB5) 
ít nguy cơ ô nhiễm hơn so với trường hợp không xem xét cải thiện hiệu quả XLNT (KB4) (cả về số 
lượng thông số, mức độ vượt chuẩn và phạm vi ô nhiễm): CCME vùng ven bờ và trong lục địa lần 
lượt là 81 và 61, chỉ 1/13 và 7/16 vị trí CLN từ mức kém trở xuống. Cụ thể, sông Soài Rạp có CCME 
đạt 33 (từ 28–49), ô nhiễm nặng (nồng độ BOD, PO43––P và TSS lần lượt tương đương 7–12,5 lần, 
2–3 lần và 4–7,5 lần quy chuẩn), thông tin tương tự cho sông Lòng Tàu là 57 (từ 38–83), CLN kém 
đến trung bình (BOD, PO43––P và TSS khoảng 1,5–9,5 lần, 2–3 lần và 3–5,5 lần quy chuẩn), đối với 
các vịnh và vùng biển ven bờ là 81 (từ 60–84), CLN tốt (TSS khoảng 2,5–4 lần quy chuẩn). 
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, việc tăng cường kiểm soát nguồn thải và XLNT trong thời gian 
tới rất quan trọng và cấp thiết, đặc biệt trong giai đoạn 2020–2025, góp phần nâng cao tính khả thi 
và triển vọng quản lý hiệu quả chất lượng nước mặt vùng bờ TpHCM. 
3.2.3. Biến đổi CLN theo thời gian giả định XLNT đáp ứng tối đa các quy định: KB1–KB9–KB6 
Kết quả mô phỏng cho thấy đây là trường hợp khả quan nhất về CLN nguồn tiếp nhận. Tương 
tự như trên, các thông số CLN đáng quan tâm gồm BOD, PO43––P, TSS nhưng cải thiện đáng kể về 
mức độ và phạm vi ô nhiễm (Hình 7c, 7d). Năm 2030, so với quy chuẩn, nồng độ các thông số nêu 
trên (KB6) lần lượt tương đương 3–5 lần, 2–3 lần, 3,5–5 lần tại thượng nguồn sông Soài Rạp (tính 
đến hợp lưu với sông Vàm Cỏ), 4 lần, 1,5–2 lần, 3–5 lần trên sông Vàm Sát (gần hợp lưu với sông 
Soài Rạp) và 2,5–3 lần, 1,5–3,5 lần, 3–5 lần tại thượng nguồn sông Lòng Tàu (LT1–LT3, trước khi 
chảy qua khu vực rừng ngập mặn). CLN tại các vịnh và vùng ven biển nhìn chung khá tốt, đáp ứng 
quy chuẩn. 
3.2.4. Khả năng chi phối CLN vùng bờ của các nguồn thải nội vi: KB3 và KB7; KB4 và KB12 
Nhằm đánh giá ảnh hưởng của nguồn thải nội vi, CLN vùng bờ năm 2025 được mô phỏng với 
giả định không có tải lượng ô nhiễm đóng góp từ những nguồn thải này (KB7). Kết quả cho thấy, 
ngoại trừ TSS (tương đương 2,5–5 lần quy chuẩn, Hình 7e, 7f), 06 thông số còn lại ở KB7 đều đáp 
ứng quy định đối với nguồn tiếp nhận. Theo đó, CCME đạt mức trung bình và tốt lần lượt đối với 
nước mặt lục địa và nước biển ven bờ. Xem xét đồng thời với KB3 nêu trên, có thể thấy nguồn thải 
nội vi chi phối đáng kể CLN vùng bờ, nhất là khu vực lục địa (chênh lệch khá lớn giữa KB3 vs. 
KB7), rõ nét với BOD (trung bình 32–33 lần (dao động 12–60 lần) trên sông Soài Rạp, Lòng Tàu 
và 2–3 lần trên sông Đồng Tranh) và PO43––P (số liệu tương tự là 31–35 lần và 15,5–17,5 lần). Nói 
cách khác, nguồn thải nội vi đóng góp đáng kể BOD và PO43––P vào CLN vùng bờ. Bên cạnh đó, 
kết quả nghiên cứu còn chỉ ra sự chuyển biến tiêu cực CLN trên toàn phạm vi vùng bờ khi gia tăng 
tình trạng ô nhiễm nguồn nước ngoại vi trước khi đến biên đầu vào tại trạm Nhà Bè (KB12 và KB4). 
(Dữ liệu KB7 và KB12 không được trình bày chi tiết trong bài báo này). 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 77 
3.2.5. Biến đổi CLN theo các kịch bản BĐKH: KB2 và KB3; KB4 và KB10 
Bảng 8 cho thấy không nhiều khác biệt về CLN giữa 02 kịch bản BĐKH (RCP4.5 và RCP8.5) 
tại cùng một mốc thời gian đánh giá, cũng như giữa 2 mốc thời gian liền kề (2025 và 2030) với cùng 
một kịch bản BĐKH. Điều này có thể giải thích thông qua sự thay đổi không đáng kể lưu lượng 
dòng chảy và độ cao mực nước theo sau sự ít biến đổi nhiệt độ, lượng mưa và mực nước biển trong 
thời đoạn nghiên cứu. Cụ thể, CLN được mô phỏng với bước nhảy 5 năm trong tổng thời gian 
khoảng 10 năm (tính đến 2030) là khoảng thời gian khá ngắn để những thay đổi khí hậu và NBD 
biểu hiện rõ nét, tức chênh lệch giữa các kịch bản RCP và giữa các mốc thời gian tương đối thấp 
(thường đáng kể ở nửa sau thế kỉ 21). Thêm vào đó, CLN được mô phỏng trong mùa khô tại vùng 
ven biển nên điều kiện thuỷ lực chịu chi phối chủ yếu bởi mực NBD trong bối cảnh BĐKH. Do đó, 
khuyến nghị chỉ xem xét 1 kịch bản BĐKH cho các mô phỏng đến năm 2030. 
Hình 6. Biến đổi nồng độ BOD giai đoạn 2019–2030: XLNT như hiện trạng: (a) KB1 và (b) KB4. 
Bảng 7. Kết quả mô phỏng CLN vùng bờ đến năm 2030 theo các kịch bản XLNT và BĐKH. 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 78 
Bảng 7. Kết quả mô phỏng CLN vùng bờ đến 2030 theo các kịch bản XLNT và BĐKH (tiếp theo). 
Bảng 8. Chỉ số CLN (CCME) vùng bờ TpHCM đến năm 2030 trên cơ sở 07 thông số mô phỏng. 
Khu vực Vị trí 
2019 NĂM 2025 NĂM 2030 
KB1 KB2 KB3 KB7 KB8 KB9 KB10 KB4 KB5 KB6 KB11 KB12 
Sông 
Soài Rạp 
SR1 26 26 26 74 30 42 25 25 28 40 25 25 
SR3 42 42 41 77 52 54 28 28 49 54 27 26 
SR4 47 45 45 79 70 81 41 41 60 70 36 33 
Sông 
Vàm Sát 
DT1 80 55 54 79 41 60 29 29 38 45 28 27 
DT3 82 81 81 83 82 83 67 67 70 82 56 50 
DT4 82 81 81 83 82 83 81 82 83 83 82 74 
Sông 
Đồng 
Tranh 
LT3 33 31 31 85 47 74 29 29 46 61 29 28 
LT4 59 59 59 83 72 83 43 43 70 82 42 40 
DT2 82 81 81 83 82 83 81 81 82 82 72 72 
DT5 72 72 72 83 82 83 72 72 83 83 72 70 
Sông 
Lòng Tàu 
LT1 27 27 27 87 39 43 26 26 38 43 25 21 
LT2 28 28 28 85 41 58 27 27 39 45 26 23 
LT6 60 60 60 83 73 84 45 45 71 83 44 42 
LT7 83 82 82 83 83 83 82 82 83 84 82 70 
Sông 
Thị Vải 
TV1 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 
TV2 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 
Vịnh 
Đồng 
Tranh 
MR9 80 80 80 84 81 81 79 79 81 84 79 79 
MR12 81 81 81 84 81 84 81 81 81 84 80 80 
MR13 72 70 70 84 83 83 72 72 83 83 72 70 
Vùng 
biển ven 
bờ 
MR5 78 76 76 84 84 84 71 71 84 84 70 67 
MR14 80 74 74 84 84 84 70 70 84 84 70 70 
MR15 81 80 80 84 83 84 79 79 84 84 78 74 
MR7 81 81 81 84 81 81 80 80 81 81 79 78 
Vịnh 
Gành Rái 
MR1 83 82 82 84 83 84 82 82 84 84 82 80 
MR2 83 82 82 84 83 84 83 83 83 84 83 80 
MR3 83 82 82 84 83 84 83 83 83 84 82 80 
MR4 83 82 82 84 84 84 72 73 84 84 73 70 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 79 
Hình 7. Biến đổi nồng độ một số thông số CLN tại vùng bờ TpHCM giai đoạn 2019–2030: (a, b) 
Coliform: XLNT đáp ứng quy chuẩn (KB1 và KB5); (c, d) DO: XLNT đáp ứng tối đa quy chuẩn 
(KB1 và KB6); (e, f) TSS: có và không có nguồn thải nội vi (KB3 và KB7). 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 80 
Có thể thấy rằng, ngay cả xử lý tối ưu nước thải nội vi vùng bờ TpHCM, các nguồn tiếp 
nhận chủ yếu trong lục địa (sông Soài Rạp, Lòng Tàu) vẫn tiềm tàng nguy cơ ô nhiễm, nhất 
là khu vực thượng lưu, xa cửa sông, không có lợi thế khuếch tán và pha loãng chất ô nhiễm. 
Theo đó, quy hoạch nguồn thải nội vi và tăng cường kiểm soát CLN ngoại vi là một trong 
những giải pháp quan trọng nhằm quản lý hiệu quả môi trường nước mặt vùng bờ TpHCM 
trong bối cảnh phát triển không ngừng kinh tế–xã hội dọc lưu vực sông Sài Gòn–Đồng Nai. 
4. Kết luận 
CLN vùng bờ TpHCM được mô phỏng đến năm 2030 với 7 thông số (BOD, DO, NO3––N, 
NH4+–N, PO43––P, TSS và Coliform), xem xét các kịch bản khác nhau về XLNT và NBD (RCP4.5 
và RCP8.5). Giai đoạn 2019–2030, nếu không cải thiện tình hình XLNT, CLN vùng bờ nhất là khu 
vực lục địa sẽ suy giảm, dao động ở mức kém–khá, nồng độ TSS, BOD và PO4 tương đương 3–8, 
3–13 và 2–3 lần quy chuẩn. Trong trường hợp đáp ứng hoặc đáp ứng tối đa các quy định về XLNT, 
CLN vùng bờ chuyển biến tích cực trong giai đoạn 2020–2025 (BOD và PO43––P), nhưng giảm 
dần đến năm 2030 do gia tăng xả thải từ các hoạt động KTXH. Cần lưu ý rằng, ngay cả đáp ứng tối 
đa về XLNT, nước mặt lục địa vẫn có nguy cơ ô nhiễm (thượng nguồn các sông Soài Rạp, Lòng 
Tàu, Vàm Sát). Nghiên cứu cũng chỉ ra nguồn thải nội vi đóng góp đáng kể BOD và PO43––P vào 
CLN vùng bờ. Bên cạnh đó, các RCP khác nhau ảnh hưởng khá tương đồng đến CLN tại cùng mốc 
thời gian tính toán, do vậy có thể chỉ nên xem xét 1 kịch bản RCP trong mô phỏng CLN ở tương lai 
gần (đến 2030). 
Đóng góp của tác giả: Xây dựng ý tưởng nghiên cứu, Viết bản thảo bài báo, Chỉnh sửa bài 
báo: L.N.T.; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu, Xử lý số liệu: T.T.H.; Lấy mẫu, Phân tích 
mẫu: IMHOEN. 
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Sở Khoa học và Công nghệ thành phố Hồ Chí 
Minh trong khuôn khổ Nhiệm vụ nghiên cứu KH&CN “Đánh giá khả năng chịu tải của vịnh 
Đồng Tranh, vịnh Gành Rái và cửa sông Soài Rạp trước sức ép của sự gia tăng dân số và 
tăng trưởng kinh tế của vùng hạ lưu hệ thống sông Đồng Nai”. 
Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan bài báo này là công trình nghiên cứu của tập thể 
tác giả, chưa được công bố ở đâu, không được sao chép từ những nghiên cứu trước đây; 
không có sự tranh chấp lợi ích trong nhóm tác giả. 
Tài liệu tham khảo 
1. Meybeck, M.; Kuusisto, E.; Mäkelä, A.; Mälkki, E. Water Quality Monitoring – A 
Practical Guide to the Design and Implementation of Freshwater Quality Studies and 
Monitoring Programmes, UNEP/WHO, 1996. 
2. Toro, D.; D.M.; Fitzpatrick, J.J.; Thomann, R.V. Water Quality Analysis Simulation 
Program (WASP) and Model Verification Program (MVP), Hydroscience, Inc., 
Westwood, NY, for U.S. EPA, Duluth, MN, 1983. 
3. Ambrose, R.B.; Connolly, J.P.; Schanz, R.W. WASP4, A Hydrodynamic and Water 
Quality Model–Model Theory, User's Manual, and Programmer’s Guide. U.S. 
Environmental Protection Agency, Athens, GA. EPA/600/3–87–039, 1988. 
4. Tình, T.T.; Hải, Đ.N.; Hà, B.N.L.; Thuận, N.T.T. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của 
các nguồn nước chảy vào hồ Đan Kia và áp dụng mô hình AQUATOX quản lý chất 
lượng nước hồ. Tạp chí sinh học đại học Đà Lạt 2015, 38, 61–69. 
5. Trang, C.T.T.; An, P.H.; Tú, T.A.; Cường, L.Đ.; Thạnh, T.Đ.; Thành, T. Mô phỏng 
lan truyền chất ô nhiễm khu vực Phá Tam Giang – Cầu Hai, Thừa Thiên – Huế bằng 
mô hình DELFT–3D. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển 2014, 3, 272–279. 
6. Chính, P.V. Ứng dụng mô hình toán đánh giá chất lượng nước hạ lưu sông Đồng Nai 
đến năm 2020. Tạp chí nghiên cứu khoa học trường đại học Đông Á 2011, 4, 40–53. 
Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 68-81; doi:10.36335/VNJHM.2021(727).68-81 81 
7. Thắng, N.T.; Thái, T.H.; Hương, Đ.T.; Dũng, L.Đ. Dự báo diễn biến chất lượng nước 
sông Nhuệ – Đáy theo các kịch bản phát triển kinh tế–xã hội. Tạp chí Khoa học Đại 
học Quốc gia Hà Nội 2013, 2S, 166–276. 
8. Bhargava, D.S. Use of water quality index for river classification and zoning of Ganga 
River. Environ. Pollut. Ser. B. England 1983, 6, 51–67. 
9. Sutadian, A.D.; Muttil, N.; Yilmaz, A.; Perera, C. Development of River Water 
Quality Indices – A Review. Environ. Monit. Assess. 2016, 58, 1–33. 
10. Tuấn, L.N.; Quân, T.M.; Thuý, T.T. Áp dụng chỉ số chất lượng nước đánh giá diễn 
biến chất lượng nước mặt tại khu vực phía Nam tỉnh Bình Dương. Tạp chí Phát triển 
Khoa học & Công nghệ 2018, 6, 118–127. 
11. Quân, T.M. Điều tra, đánh giá khả năng chịu tải và đề xuất các giải pháp giảm thiểu 
ô nhiễm trên kênh, rạch cho vùng đô thị phía Nam tỉnh Bình Dương. Sở Khoa học và 
Công nghệ tỉnh Bình Dương, 2018. 
12. Thái, N.Đ. Nghiên cứu biến động môi trường trầm tích trong Holocen muộn phục vụ 
quy hoạch phát triển bền vững khu vực cửa sông Đồng Nai. Trường Đại học Khoa 
học tự nhiên–Đại học Quốc gia Hà Nội, 2015. 
13. Phùng, N.K.; Tín, N.V.; Tuấn, L.N. Xây dựng kịch bản biến đổi nhiệt độ trong bối 
cảnh biến đổi khí hậu cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Hội thảo Khoa học Quốc 
tế “Toàn cầu hóa, biến đổi khí hậu và phát triển bền vững”, 09/05/2017, Trường Đại 
học Hà Tĩnh, Hà Tĩnh, 2017. 
14. Tuấn, L.N.; Thịnh, N.N.; Phùng, N.K. Xây dựng kịch bản mực nước biển dâng trong 
bối cảnh biến đổi khí hậu cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Phát triển 
Khoa học và Công nghệ 2018, 5, 184–191. 
15. Phung, N.K.; Tin, N.V.; Tuan, L.N. Precipitation scenarios in Ho Chi Minh city in 
the context of climate change. VJST 2017, 4C, 115–121. 
Forecasting surface water quality in the coastal area in Ho Chi 
Minh City to 2030 in the context of sea level rise 
Le Ngoc Tuan1*, Tran Tuan Hoang2 
1 Vietnam National of Ho Chi Minh City–University of Science; lntuan@hcmus.edu.vn 
2 Sub–Institute Of Hydrometeorology and Climate Change; hoangkttv@gmail.com 
Abstract: The study aimed to assess water quality in the coastal area of Ho Chi Minh City 
to 2030 (via parameters of BOD, DO, NO3––N, NH4+–N, PO43––P, TSS, and Coliform) in 
the context of sea level rise (RCP4.5 and RCP8.5) under different wastewater treatment 
scenarios. In the period of 2019–2030, if the wastewater treatment situation is not improved, 
areas (and related parameters) of concern would be Soai Rap, Long Tau, Vam Sat rivers 
(TSS, BOD, PO43––P), and the coastal area of Long Hoa–Can Thanh (TSS, PO43––P). In 
case of meeting or maximal meeting the regulations on wastewater quality, the coastal water 
quality would positively change (BOD and PO43––P) in the period 2020–2025, but gradually 
decrease in the following years due to the increase in discharge from economic activities. It 
should be noted that, even maximal meeting the regulations on wastewater treatment, 
continental (upstream) surface water would be still polluted in 2030 by BOD, PO43––P, and 
TSS (about 2–5 times as many as the standard). Results showed wastewater generators in 
the research areas have significantly contributed BOD and PO43––P into the coastal water. 
It is also recommended to reduce the number of RCP scenarios when simulating water 
quality in the near future due to small differences among caculating results. 
Keywords: Coastal area; Surface water; Water quality; Water quality index.