Trái đất giảm ô nhiễm trong đại dịch Covid-19

Mức độ ô nhiễm không khí tại Trung Quốc đã giảm đáng kể từ khi xảy ra dịch bệnh COVID-19

Theo báo cáo của Bộ Ngoại giao Hoa Kỳ, chính quyền Trung Quốc đã đình chỉ việc đi lại bằng đường hàng không, đường bộ và đường sắt trong khu vực và đặt ra các hạn chế đối với các hoạt động khác vào cuối tháng 1 năm 2020 để đối phó với sự bùng phát COVID-19 trong khu vực.

Ngày 02/03/2020, NASA đã đăng hình ảnh từ vệ tinh Sentinel-5 của ESA.
Đây là bản đồ cho thấy nồng độ Nitơ điôxít (NO2) trên khắp Trung Quốc
từ ngày 1-20 tháng 1 năm 2020 (trước khi kiểm dịch) và từ ngày 10-25 tháng 2 (trong quá trình kiểm dịch).

Giao thông đường phố đã được giải tỏa gần ga xe lửa Vũ Hán trong quá trình kiểm dịch.

Một nhóm nghiên cứu đã phân tích hình ảnh của Trái đất vào ban đêm để giải mã các mô hình sử dụng năng lượng, vận chuyển, di cư và các hoạt động kinh tế và xã hội khác. Các hình ảnh trên trang này cho thấy những thay đổi trong hoạt động xung quanh thành phố Vũ Hán, Trung Quốc, trong khoảng thời gian từ ngày 19 tháng 1 đến ngày 4 tháng 2 năm 2020.

Ánh đèn về đêm không chỉ thể hiện nơi chúng ta sống, mà còn thể hiện chúng ta sống như thế nào.

Các hoạt động công nghiệp than và dầu đã giảm, do đó lượng khí thải Cacbon điôxít (CO2) cũng giảm.

Sự sụt giảm Nitơ điôxít cũng xảy ra vào những dịp lễ đón Tết Nguyên Đán ở Trung Quốc và phần lớn châu Á. Thông thường, các doanh nghiệp và nhà máy đóng cửa từ tuần trước vào tháng 1 đến đầu tháng 2 để tổ chức lễ hội. Các quan sát trong quá khứ đã chỉ ra rằng ô nhiễm không khí thường giảm trong giai đoạn này và sau đó tăng lên khi lễ kỷ niệm kết thúc.

Ảnh trên cho thấy không có sự phục hồi NO2 sau kỳ nghỉ.
Fei Liu, một nhà nghiên cứu chất lượng không khí tại Trung tâm phi hành vũ trụ Goddard của NASA cho biết:
“This is the first time I have seen such a dramatic drop-off over such a wide area for a specific event.” (đây là lần đầu tiên tôi thấy sự sụt giảm đáng kinh ngạc trên một khu vực rộng lớn như vậy đối với một sự kiện cụ thể).

Video dưới đây sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Copernicus Sentinel-5P , cho thấy nồng độ Nitơ điôxít từ ngày 20/12/2019 đến ngày 16/3/2020 – thay đổi trung bình 10 ngày. Thể hiện sự sụt giảm nồng độ vào cuối tháng 1, trùng với thời gian kiểm dịch trên toàn Trung Quốc. Sau đó, từ đầu tháng 3, nồng độ Nitơ điôxít đã bắt đầu tăng.

Mức độ ô nhiễm không khí tại Ý cũng giảm đáng kể từ khi xảy ra dịch bệnh COVID-19

Ngày 10/3, nước Ý đã phong tỏa 60 triệu dân khi số người nhiễm Covid-19 tăng đột biến.

Dưới đây là tổng hợp một số dữ liệu hình ảnh cho thấy nồng độ NO2 giảm đáng kể trong bối cảnh đại dịch Covid-19

Các hình ảnh sau được tạo bởi CNN bằng dữ liệu vệ tinh Sentinel-5P được xử lý bởi Descartes Labs, thể hiện sự sụt giảm NO2 ở Hoa Kỳ.

Chắc hẳn bạn sẽ thấy thú vị khi cá sấu lang thang trên phố sau lệnh phong tỏa tại Mỹ.

Sau lệnh phong tỏa, các đường phố ở Mỹ bắt đầu hoang vắng. Chỉ còn các động vật hoang dã đi lang thang.

Thiết nghĩ không ai ngạc nhiên với việc giảm ô nhiễm lần này. Vì nhiều thành phố trên toàn quốc, thậm chí là toàn thế giới đã thực hiện các biện pháp để giảm thiểu sự lây lan của virus.
Đây chỉ là những dữ liệu nhắc nhở chúng ta về việc giữ gìn môi trường xanh sạch của trái đất, ngôi nhà chung của chúng ta.

Bài viết tương tự

[Sách] Cuộc Cách Mạng Một Cọng Rơm – Tác giả Fukuoka

Tác phẩm khơi nguồn cảm hứng cho nhiều người “đã, đang và sẽ” rất vui sướng ủng hộ nền nông nghiệp tự nhiên. Đặc biệt, không bó hẹp trong đề tài nôn…

Chọn Mua Túi Phân Hủy Sinh Học

Chúng ta cần tìm hiểu về các sản phẩm có dán nhãn “phân hủy sinh học” và “tự phân hủy”. Các túi nhựa tự hủy chỉ vỡ vụn thành những mảnh có kích …

[Sách] Đời Không Plastic – Hiệp Hội Bảo Tồn Biển (Hoàng Ngọc Phổ dịch)

Cảm ơn bạn đã đến đây. Chắc hẳn bạn thật sự quan tâm đến tương lai của trái đất. Cuốn sách này sẽ giúp cho chúng ta lưu tâm hơn về những món đồ th�…

Trái đất giảm ô nhiễm trong đại dịch Covid-19

Bài viết tổng hợp các dữ liệu cho thấy không khí giảm ô nhiễm rõ rệt sau khi đại dịch Covid-19 bắt đầu bùng nổ. Những dữ liệu này nhắc nhở chúng ta v�…