Science & Technology Development Journal: Science of the Earth & Environment

An official journal of Institute for Environment and Resources, Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Review

HTML

1580

Total

559

Share
Research on environmental risk assessment in coastal areas: Overview of methodology






 Open Access  

Downloads

Download data is not yet available.

Abstract

Coastal areas always contain numerous environmental risks due to the effects of climate change and the development process. To estimate the level of risk for the environment for each coastal area to implement solutions reducing risks and pressure for sustainable development is being increasingly concerned by researchers. This study performs an overview of the papers that have been published in reputable journals related to risk assessment in the coastal environment and has found that there are 1,720 studies related to coastal environmental risk assessment in the period 2010 - 2020, of which 61 studies assess risks in the coastal environment based on composition factors: hazard, exposure, sensitivity, and adaptability. The study also analyzes and synthesizes commonly key variables and methods used to determine the component factors and framework of coastal environmental risk evaluation. The results of this study may strongly support further studies related to risk assessment in the coastal environment resulted from negative impacts and may contribute to sustainable development in coastal regions in Vietnam in the future.

MỞ ĐẦU

Với đặc trưng đa dạng về tài nguyên và nhiều dịch vụ có lợi được cung cấp bởi các hệ sinh thái 1 , vùng ven biển là nơi chuyển tiếp giữa biển và đất liền 2 có mật độ dân số và tốc độ phát triển cao hơn so với các vùng khác 3 , 4 . Tuy nhiên, với đặc thù là vùng có địa hình thấp 5 và tốc độ phát triển nhanh, các vùng ven biển trên thế giới đang chịu tác động của biến đổi khí hậu 3 , 6 và sự cố môi trường do hoạt động của con người 3 , 7 , 8 nên vùng ven biển luôn tìm ẩn nhiều rủi ro môi trường cao hơn so với các vùng khác từ lục địa 4 , gây nhiều áp lực, thách thức cho quá trình phát triển vừa đảm bảo tạo ra lợi ích cho xã hội nhưng vừa đảm bảo duy trì cân bằng, hoạt động ổn định của các hệ sinh thái ven biển 9 .

Để giảm mức độ chịu tác động bất lợi đến quá trình phát triển vùng ven biển do nguy cơ xảy ra các hiểm họa từ biến đổi tự nhiên hoặc hoạt động của con người, nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung ước lượng mức độ dễ bị tổn thương hoặc rủi ro môi trường vùng ven biển. Tính dễ bị tổn thương được định nghĩa là hàm tùy thuộc vào khả năng bị phơi nhiễm, mức độ nhạy cảm và khả năng thích ứng của hệ thống 10 , 11 , 12 , 13 , trong đó yếu tố Phơi nhiễm đề cập đến tần suất và cường độ tác động của các hiện tượng cực đoan, yếu tố Độ nhạy thể hiện sự thiếu khả năng chống chịu khi tiếp xúc với các mối nguy và yếu tố Khả năng thích ứng là khả năng chống lại hoặc khả năng phục hồi của hệ thống từ những thay đổi 14 , 15 , 16 . Rủi ro môi trường được ước lượng dựa vào xác suất và hậu quả gây ra bởi các mối nguy 17 . Việc sử dụng các thuật ngữ liên quan đến “Tính dễ bị tổn thương” và “Rủi ro môi trường” giữa các ngành, lĩnh vực nghiên cứu vẫn còn nhiều tranh cãi, chưa được thống nhất trong các cộng đồng, các hướng nghiên cứu khoa học khác nhau. Khái niệm rủi ro thường được các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học tự nhiên chú trọng, trong khi thuật ngữ tính dễ bị tổn thương thường được các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học xã hội đề cập đến 18 . Trong phạm vi nghiên cứu, khái niệm rủi ro môi trường được sử dụng và nguy cơ xảy ra các mối nguy đe dọa đến vùng ven biển bao gồm cả yếu tố tự nhiên và hoạt động của con người 3 , 19 .

Bài báo này được thực hiện với mục tiêu tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan đến đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển đã được công bố trên các tạp chí khoa học thuộc hệ cơ sở dữ liệu Web of Science hoặc Scopus trong giai đoạn 2010 – 2020 theo xu hướng phân tích, đánh giá dựa trên các yếu tố thành phần: Hiểm họa, Phơi nhiễm, Độ nhạy và Khả năng thích ứng từ các mối nguy do biến đổi tự nhiên hoặc hoạt động của con người, trong đó chú trọng cách xác định từng yếu tố thành phần dựa theo các biến đặc trưng, ước lượng mức độ rủi ro môi trường dựa trên cơ sở tích hợp các yếu tố thành phần và phương pháp thực hiện để chọn được thành phần tối ưu và chỉ ra phương pháp tối ưu hỗ trợ các công trình nghiên cứu liên quan đến đánh giá rủi ro môi trường, góp phần phát triển bền vững vùng ven biển của Việt Nam.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tổng quan nghiên cứu là phương pháp được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu khoa học. Qui trình tổng quan tài liệu tùy thuộc vào từng lĩnh vực và từng nhà nghiên cứu nhưng thường được thực hiện qua các bước liên quan đến tìm kiếm, sàng lọc, tổng hợp và phân tích 20 . Với đặc thù nghiên cứu rủi ro môi trường vùng ven biển do các mối nguy từ biến đổi tự nhiên hoặc sự cố môi trường do hoạt động của con người, nghiên cứu này được thực hiện qua 03 bước: Tìm kiếm, sàng lọc dữ liệu và phân tích thông tin theo chủ đề.

Tìm kiếm dữ liệu

Vì không thể nghiên cứu tất cả các bài báo được công bố về đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển, nghiên cứu được giới hạn chỉ tham khảo các bài báo được công bố trên các tạp chí liên quan đến đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển thuộc hệ cơ sở dữ liệu Web of Science hoặc Scopus trong giai đoạn 2010 đến 2020 (Science of the Total Environment, Ocean and Coastal Management, Ecological Indicators, Marine Pollution Bulletin, Environmental Management). Các tài liệu được tìm kiếm dựa trên các cụm từ “Environmental risk”, “Environmental incident” hoặc “vulnerability” và cho thấy 1.720 bài báo đã được công bố.

Sàng lọc dữ liệu

Dựa trên tiêu đề và nội dung phần tóm tắt của 1.720 bài báo được công bố, sàng lọc dữ liệu được thực hiện dựa trên các tiêu chí nhằm thu được tập hợp các công trình nghiên cứu tương đối đồng nhất, có nghĩa là hình thành một tập hợp các tài liệu có hướng nghiên cứu gần tương tự nhau để tiến hành phân tích nội dung theo chủ đề 21 . Tiêu chí được chọn là sự phù hợp với mục tiêu đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển do yếu tố tự nhiên hoặc con người dựa trên một trong các yếu tố thành phần: Hiểm họa, Phơi nhiễm, Độ nhạy và Khả năng thích ứng nhưng có thể sử dụng các biến khác nhau hoặc phương pháp khác nhau tùy thuộc vào đặc trưng của vùng nghiên cứu hoặc do quá trình thu thập dữ liệu, thông tin để đánh giá. Các tài liệu không đáp ứng tiêu chí sàng lọc sẽ bị loại trừ nên tập hợp 1.720 bài báo đã được tìm kiếm cuối cùng 61 bài báo được chọn để tổng hợp, phân tích thông tin theo chủ đề.

Phân tích thông tin

Phân tích nội dung là công cụ kỹ thuật hiệu quả để phân tích các tài liệu đã được tổng hợp một cách có hệ thống 22 , 23 và được thực hiện trên cơ sở tách các từ hoặc nhóm từ thành các danh mục ít nội dung liên quan hơn 23 để xác định xu hướng và thay đổi trong nội dung 21 . Phân tích nội dung của tất cả 61 bài báo được chọn, trước tiên tiến hành phân tích dựa theo đặc trưng của các mối nguy tiềm ẩn gây rủi ro môi trường vùng ven biển tùy thuộc vào yếu tố tự nhiên hoặc con người và sau đó tiến hành phân tích dựa theo các yếu tố thành phần liên quan đến đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển: Hiểm họa, Độ nhạy, Phơi nhiễm và Khả năng thích ứng và cuối cùng phân tích các khung tích hợp đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển dựa theo các yếu tố thành phần.

KẾT QUẢ

Yếu tố Độ nhạy

Trong tổng số các bài báo được chọn có 63% các công trình nghiên cứu tích hợp yếu tố Độ nhạy để ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển do đa mối nguy từ yếu tố tự nhiên cũng như tác động của con người. Yếu tố Độ nhạy được ước lượng dựa vào các khía cạnh tự nhiên, kinh tế xã hội và môi trường ( Figure 1 ). Các biến được sử dụng để ước lượng giá trị Độ nhạy ngoài phụ thuộc vào các khía cạnh còn tùy thuộc vào đặc trưng của từng vùng nghiên cứu, khả năng thu thập dữ liệu được các bài báo đề cập đến ( Table 1 ). Các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp chỉ số để ước lượng giá trị Độ nhạy.

Figure 1 . Yếu tố Độ nhạy được ước lượng tùy thuộc vào các khía cạnh (%)

Figure 1 Yếu tố Độ nhạy được ước lượng tùy thuộc vào các khía cạnh (%)

[Download figure]
Table 1 Các biến đặc trưng cấu thành yếu tố Độ nhạy

Yếu tố Phơi nhiễm

Các nghiên cứu được chọn để phân tích có 56% phân tích rủi ro môi trường vùng ven biển có tích hợp yếu tố Phơi nhiễm, trong đó các công trình nghiên cứu ước lượng mức độ rủi ro môi trường do hoạt động của con người có xu hướng tích hợp yếu tố Phơi nhiễm cao hơn so với yếu tố tự nhiên, với tỷ lệ tương ứng 59% và 41%. Các phương pháp được sử dụng để ước lượng mức độ phơi nhiễm chủ yếu sử dụng 02 phương pháp chính: Phương pháp chỉ số và phương pháp mô hình hóa, trong đó phương pháp mô hình hóa phần lớn được sử dụng để ước lượng mức độ phơi nhiễm do mối nguy từ hoạt động của con người theo không gian và thời gian và ngược lại phương pháp chỉ số áp dụng chủ yếu do mối nguy từ biến đổi tự nhiên ( Table 2 ). Ước lượng mức độ phơi nhiễm do hoạt động của con người hầu hết sử dụng phương pháp mô hình hóa, chiếm đến 90%, ngược lại uớc lượng mức độ phơi nhiễm do yếu tố tự nhiên phần lớn sử dụng phương pháp chỉ số, chiếm 71%. Giá trị ước lượng mức độ phơi nhiễm được phân định theo không gian thành các mức phơi nhiễm khác nhau từ rất thấp đến rất cao và 100% các nghiên cứu phân định thành 3, 4 hoặc 5 mức phơi nhiễm.

Table 2 Các phương pháp chính sử dụng ước lượng yếu tố Phơi nhiễm

Yếu tố Khả năng thích ứng

Trong tổng số các bài báo được chọn phân tích, chỉ có 8% bài báo tích hợp yếu tố Khả năng thích ứng trong ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển. Yếu tố Khả năng thích ứng được ước lượng dựa vào các khía cạnh xã hội; xã hội, môi trường, tự nhiên; xã hội, môi trường. Các biến được sử dụng để ước lượng giá trị Khả năng thích ứng được thể hiện tại Table 3 . Các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp chỉ số để ước lượng giá trị Khả năng thích ứng.

Table 3 Các biến đặc trưng cấu thành yếu tố Khả năng thích ứng

Yếu tố Hiểm họa

Đây là yếu tố cấu thành duy nhất đặc trưng xác suất xảy ra các mối nguy do yếu tố tự nhiên hoặc con người để ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển. Tuy nhiên, việc ước lượng giá trị này thường gặp nhiều khó khăn do khó thống kê đầy đủ các sự cố đã xảy ra trong quá khứ nên chỉ có 26% trong tổng số các bài báo được chọn để phân tích ước lượng giá trị Hiểm họa. Giá trị Hiểm họa được ước lượng từ các công trình nghiên cứu phần lớn sử dụng phương pháp chỉ số, tiếp theo sử dụng phương pháp mô hình hóa và phương pháp thống kê với các giá trị tương ứng 56%; 31% và 13% ( Table 4 ).

Table 4 Các phương pháp chính sử dụng ước lượng yếu tố Hiểm họa

Khung đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển

Với các bài báo được chọn để phân tích cho thấy trong 10 năm qua các nhà nghiên cứu phân tích, đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển có xu hướng quan tâm đến mối nguy do biến đổi tự nhiên nhiều hơn do hoạt động của con người, chiếm 57%. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng 14 khung phương pháp đánh giá, ước lượng mức độ rủi ro môi trường, trong đó 08 khung phương pháp liên quan đến mối nguy do biến đổi tự nhiên và 06 khung phương pháp liên quan đến hoạt động của con người ( Table 5 ).

Đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển liên quan đến mối nguy do biến đổi tự nhiên, phần lớn nghiên cứu tiếp cận ước lượng mức độ rủi ro môi trường dựa vào yếu tố Độ nhạy chỉ tùy thuộc vào đặc trưng của điều kiện tự nhiên, chủ yếu dựa vào đặc điểm địa hình, địa mạo vùng ven biển. Một số nghiên cứu đã bổ sung trọng số để thể hiện tầm quan trọng của các biến trong quá trình ước lượng mức độ rủi ro môi trường. Một số nghiên cứu khác, yếu tố Độ nhạy ngoài tùy thuộc vào điều kiện tự nhiên còn đề cập đến đặc trưng kinh tế xã hội, môi trường vùng nghiên cứu. Ngoài ra, một số nghiên cứu tích hợp yếu tố Độ nhạy với Hiểm họa; Hiểm họa và Phơi nhiễm để ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển. Các nghiên cứu đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển do biến đổi tự nhiên phần lớn được sử dụng phương pháp chỉ số dựa trên các yếu tố thành phần, kết hợp GIS để đánh giá, phân vùng rủi ro môi trường ( Figure 2 ).

Về khía cạnh đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển do nguy cơ xảy ra sự cố môi trường từ hoạt động của con người, đặc biệt là các sự cố tràn dầu hoặc tràn hóa chất, phần lớn các công trình nghiên cứu chú trọng yếu tố Phơi nhiễm. Một số nghiên cứu tích hợp yếu tố Phơi nhiễm với yếu tố Độ nhạy để ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển. Một số nghiên cứu khác bổ sung yếu tố Hiểm họa và được tích hợp với yếu tố Độ nhạy, Phơi nhiễm để ước lượng mức độ rủi ro môi trường. Các nghiên cứu ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển do hoạt động của con người phần lớn sử dụng phương pháp chỉ số, phương pháp mô hình hóa, kết hợp GIS để đánh giá, phân vùng rủi ro môi trường ( Figure 3 ).

Figure 2 . Các khung phương pháp đánh giá rủi ro môi trường do mối nguy từ biến đổi tự nhiên (%)

Figure 2 Các khung phương pháp đánh giá rủi ro môi trường do mối nguy từ biến đổi tự nhiên (%)

[Download figure]

Figure 3 . Các khung phương pháp đánh giá rủi ro môi trường do mối nguy từ hoạt động con người (%)

Figure 3 Các khung phương pháp đánh giá rủi ro môi trường do mối nguy từ hoạt động con người (%)

[Download figure]
Table 5 Tổng hợp khung phương pháp đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển

THẢO LUẬN

Ước lượng các yếu tố thành phần, Độ nhạy là yếu tố duy nhất thể hiện mức độ dễ bị tổn thương của hệ thống không có khả năng chống chịu trước tác động tiêu cực từ các mối nguy, chính vì vậy có đến 88,71% các công trình nghiên cứu tích hợp yếu tố Độ nhạy vào ước lượng mức độ rủi ro môi trường do các mối nguy. Để tăng tính định lượng, yếu tố Độ nhạy cần được ước lượng trên cơ sở tích hợp đầy đủ các biến đặc trưng cho điều kiện tự nhiên, thực trạng phát triển kinh tế xã hội và môi trường sinh thái vùng nghiên cứu mà hiện chỉ có 11,29% công trình nghiên cứu đề cập đến.

Yếu tố Hiểm họa là một trong những yếu tố quan trọng để ước lượng mức độ rủi ro môi trường nhưng chỉ có 32,26% công trình nghiên cứu đề cập đến do khó ước lượng, nhất là hiểm họa do yếu tố tự nhiên, tuy nhiên nêu ước lượng dựa trên phương pháp chỉ số sẽ giúp khắc phục thiếu dữ liệu thống kê các sự cố đã xảy ra trong quá khứ tại một số khu vực nghiên cứu và hỗ trợ nhận định, đánh giá nguyên nhân xảy ra sự cố cũng như đưa ra các giải pháp hạn chế xảy ra sự cố từ các mối nguy do hoạt động của con người.

Với áp lực rủi ro môi trường vùng ven biển ngày một gia tăng từ các hiểm họa do yếu tố tự nhiên và hoạt động của con người đến quá trình phát triển ổn định, bền vững đòi hỏi cần có khung phương pháp hợp lý, có độ tin cậy và tính định lượng cao để ước lượng mức độ rủi ro môi trường, hỗ trợ thực hiện các giải pháp giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả. Do đó, ngoài yếu tố Hiểm họa đặc trưng cho xác suất xảy ra các mối nguy, mức độ gây hậu quả cần tích hợp đầy đủ các khía cạnh liên quan đến yếu tố đặc trưng nhạy cảm dễ bị tổn thương của vùng nghiên cứu, mức độ phơi nhiễm tiềm năng và cần thiết chú trọng đến yếu tố khả năng thích ứng mà có đến 79,03% các bài báo được chọn phân tích chưa đề cập đến để ước lượng giá trị rủi ro môi trường vùng ven biển.

KẾT LUẬN

Mục tiêu thực hiện nghiên cứu nhằm tổng quan một cách có hệ thống các công trình nghiên cứu được công bố trên các tạp chí khoa học thuộc hệ cơ sở dữ liệu Web of Science hoặc Scopus trong giai đoạn 2010 – 2020 liên quan đến đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển do nguy cơ xảy ra các hiểm họa từ yếu tố tự nhiên hoặc hoạt động của con người. Nghiên cứu đã tổng hợp, phân tích các cách tiếp cận để mô phỏng, ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển dựa trên các yếu tố thành phần: Hiểm họa, Phơi nhiễm, Độ nhạy và Khả năng thích ứng và tổng hợp các biến đặc trưng được chọn để xác định các yếu tố thành phần nêu trên liên quan đến điều kiện tự nhiên, xã hội và môi trường sinh thái. Đồng thời, nghiên cứu tổng hợp các phương pháp chính đã được các công trình nghiên cứu áp dụng xác định các yếu tố thành phần cấu thành để ước lượng giá trị rủi ro.

Kết quả nghiên cứu góp phần quan trọng, hỗ trợ các nghiên cứu tiếp theo tiếp cận thông tin, tổng quan về xu hướng thực hiện các mô hình ước lượng, đánh giá mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển đã được thực hiện trong thời gian qua làm cơ sở phát triển, từng bước nâng cao tính định lượng giá trị ước lượng mức độ rủi ro môi trường vùng ven biển do đa mối nguy, nâng cao chất lượng phân vùng rủi ro môi trường và hỗ trợ các nhà quản lý thực hiện quy hoạch, triển khai các chính sách phù hợp để giảm nguy cơ xảy ra các hiểm họa, nhất là các sự cố môi trường do hoạt động của con người và thích ứng với các ảnh hưởng của biến đổi khí hậu ngày một gia tăng, góp phần phát triển bền vững vùng ven biển.

LỜI CẢM ƠN

Nhóm tác giả xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Đại học Quốc gia TP.HCM đã tài trợ kinh phí thực hiện nghiên cứu này (Đề tài C202124-25).

Xin cảm ơn đến Viện Môi trường và Tài nguyên đã hỗ trợ, tạo mọi điều kiện thuận lợi để chúng tôi có thể hoàn thành nghiên cứu.

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Nhóm tác giả cam đoan không có xung đột lợi ích trong công bố bài báo “Nghiên cứu đánh giá rủi ro môi trường vùng ven biển: Tổng quan phương pháp luận”.

ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ

Tác giả Lê Tân Cương chịu trách nhiệm tổng quan các nghiên cứu và phân tích các nội dung có liên quan theo hướng dẫn thực hiện của tác giả Nguyễn Hồng Quân. Tác giả Nguyễn Văn Phước chịu trách nhiệm hiệu chỉnh, hoàn thiện bài báo. Trong quá trình thực hiện, nhóm tác giả cùng thảo luận với nhau để hoàn thành bài báo.

References

  1. Andrea YCMB, Miriam A, Jairo GV. Methodological proposal for ecological risk assessment of the coastal zone of Antioquia, Colombia. Ecological Engineering. 2017. . ;:. Google Scholar
  2. Ling CLY, Jialin Ni, Cui W. Assessment of Ecological Vulnerability under Oil Spill Stress. Sustainability. 2015;7:13073 - 84. . ;:. Google Scholar
  3. Mohamed SA. Coastal vulnerability assessment using GIS-Based multicriteria analysis of Alexandria-northwestern Nile Delta, Egypt. African Earth Sciences. 2020;163:103751. . ;:. Google Scholar
  4. Fazly AMK, Othman A. Karim, Rawshan Ara Begum, Nor Aslinda Awang, Anizawati Ahmad, Wan Ahmad Hafiz Wan Mohamed Azhary, Mohd Khairul Amri Kamarudin, Mokhtar Jaafar, Wan Hanna Melini Wan Mohtar. Comprehensive coastal vulnerability assessment and adaptation for Cherating-Pekan coast, Pahang, Malaysia. Ocean and Coastal Management. 2019. . ;:. Google Scholar
  5. Michael HFGR, Susanne H, Zita S. Vulnerability and risk of deltaic social-ecological systems exposed to multiple hazards. Science of the Total Environment. 2018;631 - 632:71 - 80. . ;:. PubMed Google Scholar
  6. Ingrida BLK, Tarmo S. Multi-criteria evaluation approach to coastal vulnerability index development in micro-tidal low-lying areas. Ocean & Coastal Management. 2015;104:124 - 35. . ;:. Google Scholar
  7. Lei DJL, Xi Du, Chao D, Renzhi L. Simulation-based risk analysis of water pollution accidents combining multistressors and multi-receptors in a coastal watershed. Ecological Indicators. 2018. . ;:. Google Scholar
  8. Mark FRJL. Accidental spills at sea - Risk, impact, mitigation and the need for co-ordinated post-incident monitoring. Marine Pollution Bulletin. 2010;60:797-803. . ;:. PubMed Google Scholar
  9. Haiyan TDBL, Gabriel TWW, Zhu M, Yi H, Xiongzhi X. A methodological framework for coastal development assessment: A case study of Fujian Province, China. Science of the Total Environment. 2018;615:572 - 80. . ;:. Google Scholar
  10. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate change 2014: Impacts, adaptation, and vulnerability. Part a: Global and sectoral aspects. Contribution of working group II to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change Cambridge University Press. 2014:1-32. . ;:. Google Scholar
  11. Xinyu FZ-RP. Assessing the sea-level rise vulnerability in coastal communities: A case study in the Tampa Bay Region, US. Cities. 2018. . ;:. Google Scholar
  12. Malay KPSSB, Biswajit M, Raghunath Pal,. Coastal vulnerability assessment of the predicted sea level rise in the coastal zone of Krishna-Godavari delta region, Andhra Pradesh, east coast of India. Earth Sciences. 2016;18:1635-55. . ;:. Google Scholar
  13. Asif IHE, Netra C, Soe WM, Ashraf D, Mohammad K. Examination of coastal vulnerability framings at multiple levels of governance using spatial MCDA approach. Ocean and Coastal Management. 2019;171: 66 - 79. . ;:. Google Scholar
  14. Mullicka AHT, S M Samiul Islam. Coastal vulnerability analysis of Bangladesh coast using fuzzy logic based geospatial techniques. Ocean and Coastal Management. 2019;174:154 - 69. . ;:. Google Scholar
  15. Yan ZMR, Katie KA, Baolong H, Fei L, Hua Z, Zhiyun O. Synthetic vulnerability assessment to inform climate-change adaptation along an urbanized coast of Shenzhen, China. Environmental Management. 2020;255:109915. . ;:. PubMed Google Scholar
  16. Walid CMG, and Yacine H. Evaluation of coastal vulnerability and exposure to erosion and submersion risks in Bou Ismail Bay (Algeria) using the coastal risk index (CRI). Geosciences. 2020;13:42. . ;:. Google Scholar
  17. Alessio SMS, Manuela P, Latifa F, Radouane H. An index-based method to assess risks of climate-related hazards in coastal zones: The case of Tetouan. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2016;175:93-105. . ;:. Google Scholar
  18. Carrasco A.R.. Flood hazard assessment and management of fetch-limited coastal environments. Ocean & Coastal Management. 2012;65:15-25. . ;:. Google Scholar
  19. Farid AMB, and Yacine H. Assessing Coastal Flood Vulnerability and Marine Erosion Risk. Case of the Bay of Algiers. Earth Sciences. 2018. . ;:. Google Scholar
  20. Booth DP, Sutton A. Systematic Approaches to a successful literature Review. Book. 2012:279. . ;:. Google Scholar
  21. Eric LG. A systematic review of socio-economic assessments in support of coastal zone management (1992-2011). Environmental Management. 2015;149 85-96. . ;:. Google Scholar
  22. Jianli LCJ, Chunxiao Q and Fu J. Agri-Food Supply Chain Management: Bibliometric and Content Analyses. Sustainability. 2018. . ;:. Google Scholar
  23. Sunan HDZ, Yun Chen, Xingxing Liu, Yong C, Xiaolong W,. Application and problems of emergy evaluation: A systemic review based on bibliometric and content analysis methods. Ecological Indicators. 2020;114:106304.. . ;:. Google Scholar
  24. Fangjie YSX, Yang Z, Ge C. Risk assessment of oil spills in the Chinese Bohai Sea for prevention and readiness. Marine Pollution Bulletin. 2018;135:915 - 22. . ;:. PubMed Google Scholar
  25. Kim ANY-AL, James PT. Vulnerability of Vietnam to typhoons: A spatial assessment based on hazards, exposure and adaptive capacity. Science of the Total Environment. 2019. . ;:. PubMed Google Scholar
  26. Pedro NCC, Francisco S. Multicriteria GIS-based estimation of coastal erosion risk: Implementation to Aveiro sandy coast, Portugal. Ocean and Coastal Management. 2019;178:104845. . ;:. Google Scholar
  27. Komali KAG, Xiaoping D. Assessing and mapping regional coastal vulnerability for port environments and coastal cities. Coastal Conservation. 2019;23:59 - 70. . ;:. Google Scholar
  28. Sudibyo S.S.. Assessment of areas environmentally sensitive to oil spills in the western Arabian Gulf, Saudi Arabia, for planning and undertaking an effective response. Marine Pollution Bulletin. 2020. . ;:. Google Scholar
  29. Yang Yilin. A novel comprehensive risk assessment method for sudden water accidents in the Middle Route of the South-North Water Transfer Project (China). Science of the Total Environment. 2020;698:134167. . ;:. PubMed Google Scholar
  30. Kuleli Tuncay. City-Based Risk Assessment of Sea Level Rise Using Topographic and Census Data for the Turkish Coastal Zone. Earth Sciences. 2010;33:640-51. . ;:. Google Scholar
  31. Luo Shilong. An integrated risk assessment of coastal erosion based on fuzzy set theory along Fujian coast, southeast China. Ocean & Coastal Management. 2013;84:68-76. . ;:. Google Scholar
  32. Wang Guanghui. A comprehensive risk analysis of coastal zones in China. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2014;140:22-31. . ;:. Google Scholar
  33. Liu R. Z.. Watershed-Scale Environmental Risk Assessment of Accidental Water Pollution: The Case of Laoguan River, China Environmental Informatics. 2016;31:87-96. . ;:. Google Scholar
  34. Guo Weijun. Development of a statistical oil spill model for risk assessment. Environmental Pollution. 2017; 230:945-53. . ;:. PubMed Google Scholar
  35. Mavromatidi Asimina. Mapping and analyzing socio-environmental vulnerability to coastal hazards induced by climate change: An application to coastal Mediterranean cities in France. Cities. 2018;72:189-200. . ;:. Google Scholar
  36. Sahoo Bishnupriya. Multi-hazard risk assessment of coastal vulnerability from tropical cyclones - A GIS based approach for the Odisha coast. Environmental Management. 2018;206:1166-78. . ;:. PubMed Google Scholar
  37. Giannakidou DD. Implementing a Flood Vulnerability Index in urban coastal areas with industrial activity. Natural Hazards. 2019;97:99-120. . ;:. Google Scholar
  38. Luca MBZ, Corinne C. Assessment of coastal flooding hazard along the Emilia Romagna littoral, IT. Coastal Engineering. 2010;57:1042-58. . ;:. Google Scholar
  39. Mahendra PCM, et al,. Assessment and management of coastal multi-hazard vulnerability along the CuddaloreeVillupuram, east coast of India using geospatial techniques. Ocean & Coastal Management. 2011;54:302-11. . ;:. Google Scholar
  40. Denner K.. A coastal vulnerability and environmental risk assessment of Loughor Estuary, South Wale. Ocean & Coastal Management. 2015;116:478 - 90. . ;:. Google Scholar
  41. Sankaria T. Siva. Coastal Vulnerability Mapping Using Geospatial Technologies In Cuddalore-Pichavaram Coastal Tract, Tamil Nadu, India. Aquatic Procedia. 2015;4:412 - 8. . ;:. Google Scholar
  42. Martínez-Grana A.M.. Coastal-flood risk management in central Algarve: Vulnerability and flood risk indices (South Portugal). Ecological Indicators. 2016;71:302-16. . ;:. Google Scholar
  43. Marignani Michela. Identification and prioritization of areas with high environmental risk in Mediterranean coastal areas: A flexible approach. Science of the Total Environment. 2017. . ;:. Google Scholar
  44. Kantamaneni Komali. Assessing coastal vulnerability: Development of a combined physical and economic index. Ocean and Coastal Management 2018;158(158):164 - 75. . ;:. Google Scholar
  45. Mucerino L.. Coastal exposure assessment on Bonassola bay. Ocean and Coastal Management. 2019;167:20 - 31. . ;:. Google Scholar
  46. Sekovski Ivan. Development of a coastal vulnerability index using analytical hierarchy process and application to Ravenna province (Italy). Ocean & Coastal Management. 2020;183. . ;:. Google Scholar
  47. Appelquist Lars Rosendahl. Application of a new methodology for coastal multi-hazardassessment & management on the state of Karnataka, India. Journal of Environmental Management. 2015. . ;:. PubMed Google Scholar
  48. Gomez Aina G.. Environmental risk assessment of water quality in harbor areas: A new methodology applied to European ports. Journal of Environmental Management. 2015;155 77-88. . ;:. PubMed Google Scholar
  49. Paloma F, Valdor AGG, Bárbara O, Araceli P, José AJ. Prioritization maps: The integration of environmental risks to manage water quality in harbor areas. Marine Pollution Bulletin. 2016. . ;:. Google Scholar
  50. Jonathan RVG, Silvia T, Andrea C, Slim G, Antonio M. Regional Risk Assessment addressing the impacts of climate change in the coastal area of the Gulf of Gabes (Tunisia). Sustainability Science. 2016;11:455-76. . ;:. Google Scholar
  51. Mohamed ASWR, Sakina M. Assessment of coastal ecosystems vulnerability to pollution: Algiers coast, Algeria. Environmental Science and Pollution Research. 2020;27:42670-84. . ;:. PubMed Google Scholar
  52. Liu Xin. Integrated modeling of oil spill response strategies: a coastal management case study. Environmental science & policy. 2010;13:415 - 22. . ;:. Google Scholar
  53. Kankara R.S.. Environmental sensitivity mapping and risk assessment for oil spill along the Chennai Coast in India. Mar Pollut Bull. 2016;106(1-2):95-103. . ;:. PubMed Google Scholar
  54. Shami Al. Risk assessment of oil spills along the Mediterranean coast: A sensitivity analysis of the choice of hazard quantification. Science of the Total Environment. 2017;574(574):234 - 45. . ;:. PubMed Google Scholar
  55. Peng Jia. Simulation of the effect of an oil refining project on the water environment using the MIKE 21 model. Physics and Chemistry of the Earth. 2017:1-10. . ;:. Google Scholar
  56. Gaimei Guo. Mathematical modelling and application for simulation of water pollution accidents. Process Safety and Environmental Protection. 2019;127:189 - 96. . ;:. Google Scholar
  57. J. Soares. Environmental risk assessment of accidental marine spills: A new approach combining an online dynamic Hazardous and Noxious substances database with numerical dispersion, risk and population modelling. Science of the Total Environment. 2020;175:136801. . ;:. PubMed Google Scholar
  58. Monteiroa Caroline Barbosa. ntegrated environmental vulnerability to oil spills in sensitive areas. Environmental Pollution. 2020. . ;:. Google Scholar
  59. Lins-de-Barros Flavia Moraes. Integrated coastal vulnerability assessment: A methodology for coastal cities management integrating socioeconomic, physical and environmental dimensions - Case study of Região dos Lagos, Rio de Janeiro, Brazil. Ocean & Coastal Management. 2017;149:1-11. . ;:. Google Scholar
  60. Shi Yajuan. Regional multi-compartment ecological risk assessment: Establishing cadmium pollution risk in the northern Bohai Rim, China. Environment International. 2016;94:283 - 91. . ;:. PubMed Google Scholar
  61. Neuparth T.. Reis-Henriques. Hazardous and Noxious Substances (HNS) in the marine environment: Prioritizing HNS that pose major risk in a European context. Marine Pollution Bulletin. 2011;62:21-8. . ;:. PubMed Google Scholar
  62. Peng Jianfeng. An novel identification method of the environmental risk sources for surface water pollution accidents in chemical industrial parks. Environmental Sciences 2013;25:1441-9. . ;:. Google Scholar
  63. Caeiro S.. Environmental risk assessment in a contaminated estuary: An integrated weight of evidence approach as a decision support tool. Ocean & Coastal Management. 2017. . ;:. Google Scholar
  64. Cao Guozhi. Spatially resolved risk assessment of environmental incidents in China. Cleaner Production. 2019;219:856 - 64. . ;:. Google Scholar
  65. Malekmohammadi B.. Ecological risk assessment of wetland ecosystems using Multi Criteria Decision Making and Geographic Information System. Ecological Indicators. 2014. . ;:. Google Scholar
  66. Zaosheng WRL, Fengchang W, Chenglian F, Chun Y, Changzhou Y. Estrogenic compound profiles in an urbanized industry-impacted coastal bay and potential risk assessment by pollution indices and multivariative statistical methods. Marine Pollution Bulletin. 2016. . ;:. Google Scholar
  67. Valdor Paloma F.. Can a GIS toolbox assess the environmental risk of oil spills? Implementation for oil facilities in harbors. Environmental Management. 2016;170:105 - 15. . ;:. PubMed Google Scholar
  68. Chen Chiu-Wen. Spatial distribution and ecological risk assessment of sediment metals in a highly industrialized coastal zone southwestern Taiwan. Environmental Science and Pollution. 2019;26:14717-31. . ;:. PubMed Google Scholar
  69. Martinich Jeremy. Risks of sea level rise to disadvantaged communities in the United States. Mitig Adapt Strateg Glob Change. 2013;18:169-85. . ;:. Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 5 No 2 (2021)
Page No.: 398-407
Published: Nov 7, 2021
Section: Review
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjsee.v5i2.558

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

 How to Cite
LE, C., NGUYEN, P., & NGUYEN, Q. (2021). Research on environmental risk assessment in coastal areas: Overview of methodology. Science & Technology Development Journal: Science of the Earth & Environment, 5(2), 398-407. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjsee.v5i2.558


 Download Citation
 Cited by

Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 1580 times
PDF   = 559 times
XML   = 0 times
Total   = 559 times