秦攀,雷坤,KHU Soon-Thiam,乔飞
1.北京师范大学水科学研究院,北京 1008752.中国环境科学研究院,北京 1000123.Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Surrey,Guildford UK GU2 7XH
我国城市非点源污染特征及其模型应用探讨
秦攀1,雷坤2*,KHU Soon-Thiam3,乔飞2
1.北京师范大学水科学研究院,北京1008752.中国环境科学研究院,北京1000123.Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Surrey,Guildford UKGU2 7XH
摘要总结了城市非点源污染的定义,探讨了城市非点源污染的种类、来源、危害、影响因素等特征。为估算城市非点源污染负荷,国外学者研发了许多模型,如SWMM、STORM、MOUSE等。但因我国城市非点源污染具有浓度高,来源多(包括城市道路、屋面、广场、天然降雨、路边垃圾、重点生活源、管网淤积等),且主要来自于城市道路等特点,国内学者在应用国外模型计算城市非点源污染负荷时可能会遇到一些问题和困难。基于我国城市非点源污染特征及当前SWMM模型在我国的应用,提出了我国在应用模型模拟计算城市非点源污染时需注意的模型参数取值及验证、模拟污染物类型选取、基础资料获取等相关问题,并展望了我国未来城市非点源污染的研究方向。
关键词城市非点源污染;来源;危害;影响因素;模型
近年来,随着人们环保意识的加强,国家对环保重视程度的提高,环境污染正得到广泛有效的治理。但在目前治理过程中,集中处理的主要是城市生活污水、工业废水等,量大面广的城市非点源污染一直未能引起足够重视[1]。且随着中国城市化进程的不断加快,不透水地面面积的快速增长直接导致雨水径流量的增加,使径流中的众多污染物经城市排水系统进入受纳水体,造成了严重的水体污染和生态破坏[2]。
国外城市非点源(urban non-point source,UNPS)污染研究起步较早,美国、英国、荷兰等在20世纪70年代就对城市地表径流开展了大量测试及研究[3]。1984年,美国国家环境保护局(US EPA)在向国会的报告中指出,非点源(NPS)污染已成为美国水污染问题的主因[4];1988年,US EPA在向国会的报告中声明,城市雨水径流已成为引起河流和湖泊污染的第三和第四影响因素[5];1992年,US EPA又将城市雨水径流对湖泊和河口的危害程度提升到了第2位,对河流的则提升至第3位[6]。为解决UNPS污染,国外先后开发了一系列用于计算UNPS污染负荷的模型,如SWMM(storm water management model)、HSPF(hydrological simulation program-fortran)、STORM(storage, treatment, overflow, runoff model)、MOUSE(model for urban sewers)等,并取得了系列研究成果。而我国UNPS污染研究始于北京城市雨水径流污染研究[7],之后在杭州[8]、苏州[9]等地均有开展。虽然国内学者[1,7,10-11]已对UNPS污染展开了系列监测与模拟,但只局限于一些大城市。目前我国关于UNPS污染的问题依旧缺少类似污染源普查的全国范围的调研[12],也鲜有相关法律法规的规定[13]。
笔者在总结UNPS污染特征的基础上,依据当前UNPS污染模型的应用,提出了我国在应用模型模拟计算UNPS污染时需注意的问题,以期为我国未来UNPS污染研究提供参考。
1城市非点源污染的内涵、特征、危害及影响因素
1.1内涵
点源污染是指通过排放口或管道排放的污染,包括城市生活污水、工业废水、污水处理厂出水等固定排放源。NPS污染,又称扩散源污染(diffuse pollution)[14],是相对点源而言的,在我国又称“面源”[15]。
非点源污染定义很多:广义上的非点源污染指在时空上无法定时定点监测,与水文、大气、土壤、地貌、植被、地形等环境条件和人类活动密切相关,可能随时随地发生,并直接污染水、大气和土壤的污染物来源,包括水、土和大气环境的非点源[15];狭义上的非点源污染指溶解性或固体污染物在降水和径流冲刷作用下汇入受纳水体而致水体污染[16]。美国清洁水法修正案认为:非点源污染指以广域的、分散的、微量形式进入地表及地下水体的污染物[17]。贺缠生等[18]将非点源污染分为7类,即水土流失、农药化肥使用、农村家畜粪便和垃圾堆放、城镇地表径流、矿区地表径流、林区地表径流和大气干湿沉降。据此,UNPS污染指源于城镇地表径流的非点源污染,国外也称城市雨水径流污染。
1.2基本特征
UNPS污染具有种类多、来源广、危害性大和影响因素多的特征,很难像应对点源污染一样对其进行有效监测和管理,也加大了对其进行研究的难度[19]。
1.2.1物质类别
UNPS污染物种类很多,大体可分为以下几类。
(1)固体悬浮物(SS):在径流中的悬浮固体既能使水体变混浊,同时粒径极小,导致污染物很易吸附在固体悬浮物颗粒上,造成更严重污染。有研究表明,城市雨水径流中的固体悬浮物含量远高于已处理污水中的含量[20]。
(2)营养盐:对重庆市3场降雨的地表径流采样监测结果表明[21],TP和TN的次降雨径流平均浓度(EMC,event mean concentration)分别为0.47~1.01和2.07~5.00 mgL,超出了GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅴ类标准。荆红卫等[22]对北京降雨径流的监测结果表明,随雨水入管网的TN、NH3-N和TP浓度分别是天然雨水的3、2和25倍。Collins等[23]总结了美国超过200个市政排水系统近20年来的氮浓度,发现不同土地利用下TN浓度为1.3~3.2 mgL,认为城市雨水径流是城市环境中累积氮的重要去向之一,亟需政府重视。
(3)重金属:城市雨水径流中的重金属浓度比生活污水中的大1~2个数量级[24]。Chang等[25]认为,锌和铜是美国屋顶雨水径流中污染最严重的2种重金属,分别超出了US EPA国家淡水水质标准(EPA 822-Z-99-001)的1和0.6倍。Norman等[26]在流入俄亥俄河的城市雨水径流中发现了铅、锌、铜、铬、砷、镉、镍、锑和硒等重金属。其中,铅和铜易吸附在颗粒物上,其浓度常会随悬浮颗粒物浓度变化。Hunter等[27]估计有40%~75%的重金属源于城市公路径流。甘华阳等[28]对广州市区内3条不同公路路面雨水径流的监测表明,锌浓度仅在径流初期高于地表水环境质量Ⅲ类标准,而铅平均浓度均高于Ⅲ类标准。
(4)有机物:据估计,受纳水体中约50%的固体和70%的总多环芳烃碳氢化合物(PAHs)源于城市公路径流[29]。高速城市化进程会导致城市径流中含有大量的PAHs和正构烷烃等有机化合物[30-31]。且研究[32]认为,雨水中某些成分,如某些农药(林丹和氯丹)、有机毒物(1,3-二氯苯、芘和荧蒽)等,可能会潜在影响地下水水质。
(5)油脂类:据估计,美国每年有4.2×109L源于机动车和工业的润滑油进入环境,有的直排下水道或土地,有的间接通过车辆溢出或泄露[28,33]。石油衍生的碳氢化合物定期从城市进入环境,且城市化进程越快,进入环境的量越大[34]。
(6)病原菌:Furumai等[35]研究东京湾雨水排放后发现,合流制雨水管道的排水是东京湾中微生物的主要来源,对人类健康具有很大威胁。Lye[36]认为屋面雨水径流中微生物污染也很重要,需引起足够重视。Lee等[37]的监测结果表明,雨水中的总大肠杆菌数(total coliform)和大肠杆菌数(Escherichiacoli)超过饮用水标准的91.6%和72%。
(7)氯化物:在早期降雪阶段,盐被喷洒在路面街道上防止路面结冰和人行道积雪。Hoffman等[38]通过对美国加州北部各河的氯化物测试数据的分析表明,被污染雪中的氯化物浓度比干净雪中高30倍。
1.2.2来源
城市中的非点源污染物可来自于城市中很多地方,如城市街道、绿化用地、楼房屋面等。不同污染物可能会有不同来源,相同污染物的主要来源也不尽相同,且国内外有所差别。国外一些污染物的主要和次要来源见表1[39]。王婧等[40]对北京市城区的雨水径流监测结果见表2。
表1 国外城市非点源污染物来源[39]
注:M代表主要来源;m代表次要来源。
表2 北京市城市非点源污染物来源[40]
注:M代表主要来源;m代表次要来源。
常静等[41-42]对上海市城市雨水径流的监测结果表明,交通道路是TSS、COD、TN和TP的主要来源,其次是屋面。侯培强等[43]分析了我国各大城市现有城市面源污染,结果表明:SS、COD、TN和TP在城市雨水径流中的平均浓度表现为道路>屋面;据其统计的国内城市均值显示,来自道路雨水径流中的SS、COD、TN和TP分别是屋面雨水径流中的5.0、2.5、1.3和2.0倍。荆红卫等[22]认为,天然降雨在降到地面之前部分指标已被污染,TN和NH3-N的平均浓度分别为4.23和2.72 mgL,均超过了地表水Ⅴ类标准。在一些快速发展的中小型城市,卫生设施的建设及管理不够完善,道路、广场等公共场地上丢弃或堆积的垃圾随降雨径流入水,为UNPS污染的一个重要贡献。
对比上述国外和国内UNPS污染来源研究可知,国内UNPS污染物主要来源是道路,其次是屋面,且天然降雨、路边垃圾等对UNPS污染负荷有一定贡献。而国外的TSS、有机物和氮、磷主要来自土壤,仅重金属的主要来源——道路车辆与国内相同。造成国内外差异的可能原因:1)国内城市道路的交通量远大于国外,车辆行驶中磨损和排放产生的污染物累积在路表,污染负荷较大;2)国外空气环境质量优于国内,大气沉降造成的屋面污染物在国内是UNPS污染负荷的重要贡献者之一;3)国外城市环境治理程度较高,绿地占城市总面积比例大于国内,其UNPS污染中的营养盐类污染物主要来自绿地土壤;4)国内城市多处于建设中,运输车辆行驶中建材掉落加重了道路径流污染,建筑工地的尘埃扩散加重了大气沉降污染。
1.3危害
UNPS污染对受纳水体水质的影响主要取决于其水质和污染物进入水体的速率[24]。短时强降雨会携高浓度污染物入水,受纳水体水质巨变。如这种高污染浓度的雨水径流常发生,可能对受纳水体水质造成永久性污染。进入水体的不同污染物,可能随水流运动到不同位置,发生沉降聚集,缓慢影响下游水体水质,如一些难溶有毒有害物、重金属和多氯联苯(PCBs)等,通常具此特性[44]。不同类别污染物对水体的危害见表3[45-47]。从表3可见,TSS对水体的危害主要体现在携带其他污染物入水,且悬浮颗粒物上吸附有很多污染物,对污染物在管道和水体中的迁移转化有重要影响。氮、磷等会引起水体藻华,造成水体生物大量死亡。重金属的危害主要是其在生物体内的毒性累积和生物链传递,不同类别重金属及其危害见表4[48-50]。有机农药和苯类化合物均具有难生物降解性,一旦入水,很难由水体自净去除。油脂类物质易在水面形成油膜,影响大气和水体物质交换,降低水体溶解氧和自净能力。生化需氧性材料会大量消耗水中溶解氧,影响鱼类生存。此外,进入水体的有机物和重金属可能还会形成复合污染。重金属间(如镉和铅、镉和锌)的联合毒性具明显协同作用,而铅和锌则具强烈拮抗作用[51]。重金属和农药复合污染体系中,Cu最易与其他几种污染物交互作用,且受其他污染物的影响最显著[52]。
我国城市人口密度大、交通量高,各主要城市的UNPS污染物平均浓度显著高于国外,且远高于我国地表水Ⅴ类标准,对人体健康构成巨大威胁。如北京雨水径流中的SS、COD、TP和TN的超标倍数分别为3.9、13.6、3.3和16倍[12];上海雨水径流中的COD、BOD5、SS、NH3-N、TP和TN超标倍数分别为8.4、12.4、1.7、2.4、1.4和3.9倍[53]。
表3 不同类别污染物对水体的危害[45-47]
表4 不同类别重金属及其危害[48-50]
1.4影响因素
影响UNPS污染负荷的因素很多(表5),如降雨分布、降雨强度、降雨量和前期干燥天数,交通量,土地利用类型,城市地形,城市地质特征,城市环境管理措施,城市排水系统配置[35,54]等。前期干燥天数增加,会使城市地表径流中粒径小于40 μm的颗粒物比例增加。在污染物达到最大累积量前,污染物量随前期干燥天数增加呈显著正相关。常认为前期干燥天数是污染物累积量的决定性因素[55]。雨水特征如雨量、雨强等,主要影响累积污染物从地表的去除量和去除率。降雨量或雨强的增大、降雨历时延长,会造成UNPS污染负荷排放量的上升[57-58]。不同土地利用产生的主要污染物类型不同,如城市道路和停车场,产生COD、TSS、重金属等;居民用地,产生氮、磷等;绿化用地和裸地,产生TSS[59]。随着交通量的增加,污染物累积量和相应冲刷量均升高[60-61]。城市活动如建筑施工会产生大量粉尘颗粒,直接被雨水冲刷入水,或会随大气运动到城市其他区域沉降到屋面、路面等。且有些建筑耗材可能还会产生重金属废料、有机材料等,对UNPS污染有潜在贡献[62-63]。城市不渗透性地表面积比例主要影响降雨时地表径流的产生量,从而影响UNPS污染物冲刷量[64]。城市地理、气象特征对UNPS污染的影响,体现在如城市处在寒冷地区或冬季结冰时,高速公路防冰措施会增加受纳水体中的氯含量。
我国正处在高速发展期,城市人口密度大、交通量高且城市建设活动多,日益成为影响UNPS污染的主因;而由于城市建设规划的不合理及环卫管理的不善,雨水管网淤积十分严重[65],UNPS污染问题更为复杂和严峻。
表5 各因素对城市非点源污染的影响
2模型
2.1概况
因UNPS污染来源多、影响因素复杂,污染负荷的定量化研究一直是重点和难点,而UNPS污染模型作为UNPS污染定量化研究的重要工具和手段,已成为UNPS污染研究热点之一。
国外学者已开发出系列用于模拟计算UNPS污染负荷的模型,如SWMM[66]、STORM[67]、SLAMM[68]、HSPF[69]、DR3M-QUAL[70]、HydroWorks[71]、MOUSE[72]等。据Zoppou等[73-77]总结认为,大部分模型的水质计算模块用污染物累积、冲刷模型,区别在于使用的累积、冲刷函数及污染物在管道中的模拟方式不同(表6)。
表6 7种常用城市非点源污染模型的污染物累积、冲刷模型
其中,SWMM使用的污染物累积和冲刷函数较全面,分别提供了3种污染物累积函数和3种污染物冲刷函数,模拟空间尺度包括城市和流域,时间尺度上既可模拟单次降雨事件,也可作长期连续时间序列的模拟;而且其下载免费、代码开源,故SWMM应用最广[78]。
2.2SWMM模型应用及关键环节
SWMM模型最早被开发应用于城市雨洪模拟[79-85],现越来越多应用于UNPS污染模拟计算,如直接应用SWMM计算UNPS负荷,进行LID(low impact development)或自然流域下的模拟计算以及对SWMM模型本身参数取值和校准方法的改进等。
2.2.1估算城市非点源污染负荷
Tsihrintzis等[86]将SWMM应用于南佛罗里达4个面积较小的城市区域,并用16场独立降雨事件进行了验证。结果表明,流量和污染物负荷与实测数据均吻合很好。其中,污染物累积、冲刷函数的参数通过一个与干旱天数和降雨量有关的简单线性关系式计算,关系式的线性系数通过实测数据求得。Temprano等[87]在西班牙的桑坦德用SWMM模型预测混合制排水系统的污染物排放,经校准和验证,模型计算水量的准确度高达96%,水中SS、COD和总凯氏氮(TKN)的准确度分别为93%、95%和78%。证明模型预测结果有很好的准确性。
马晓宇等[88]基于SWMM研究了温州市典型住宅区非点源污染,研究了不同降雨条件下TSS、CODCr、TN和TP的污染负荷量及其累积变化过程。姜体胜等[89]分别用SWMM污染物冲刷模块下的EMC法和指数方程法模拟了TSS的冲刷效果,结果表明,指数方程法的模拟精度大于EMC法,其与监测值更接近。但模型使用的冲刷指数是通过文献值确定的,且未说明冲刷系数如何确定。吴建立等[90]基于SWMM研究了深圳清河周边区域在不同重现期和不同透水面积条件下暴雨径流及水质随时间的变化,但模型验证误差较大,如COD和TSS浓度的模拟值分别约为实测平均值的50%和70%;TN、TP浓度模拟值均约为实测平均值的2倍。
可知,国内学者在应用SWMM估算UNPS负荷时,模型验证的误差相比国外明显较高。这可能是由于国内污染物浓度较高;国内模型参数取值大多基于文献参考值,缺乏污染物累积冲刷特征试验分析等原因所致。
2.2.2模拟LID及自然流域
Abi等[91]认为不渗透地表雨水径流直入排水系统,减少了浅层地下水补给及向地下蓄水层的水分渗透。建议从源头控制雨水径流,以降低峰值流量,解决地下水补给问题。最后用SWMM模拟了雨水花园、满溢雨水桶及连续排水雨水桶对雨水径流减少量、峰值流量及峰值到达时间的影响。Davis等[92]认为,生物滞留设施可有效削减悬浮物、营养盐、碳氢化合物和重金属负荷,是污染物本身浓度降低和水量减少造成的综合结果,其去除机制包括过滤、吸附和生物处理等。但该类设施存在维护困难,长效性难维持和周期生命成本不确定等问题。Hurley等[93]认为,LID可有效处理雨水径流中的污染物,为确定滞留池和生物过滤池应用于大面积土地区域时对污染物的实际处理效果,其在波士顿查尔斯河附近进行场地试验,比较了LID设施(滞留池和生物过滤池)配置分散程度与占地总面积对雨水中磷去除的影响。Jang等[94]测试了SWMM用于自然流域计算的可行性,表明SWMM可很好地模拟自然流域水文过程。
王文亮等[95]用SWMM模型校核了传统管线设计,评价了对LID场地径流的控制效果。模拟结果表明,场地LID雨水系统规划可实现峰值流量及年径流外排率恢复到开发前状态,LID设施对污染物削减效果显著,但缺少实测数据验证。尹澄清[1]在武汉汉阳测试了人工湿地、植草沟、生物混凝土等多种LID设施对雨水径流中COD、SS、TN和TP的去除效果,结果表明,LID设施可有效控制UNPS污染,具有良好的环境、社会和经济效益。
国内外学者的研究均表明LID可有效控制雨水径流流量及UNPS污染,但国内UNPS污染的研究大多集中于悬浮物、营养盐,与国外相比缺乏对其他污染物如有机物、重金属等的研究。
2.2.3SWMM模型参数选取及校准
Choi等[96]提出了以水文信息系统为决策支持系统,估计一些物理性的空间分布集水系统模型参数值的方法,再以SWMM模型为例,估算了模型参数取值。结果表明,该法具有较好的准确度,且提高了控制参数选取的效率。Krebs等[97]对一个高度城市化区域进行高分辨率SWMM建模,通过灵敏度分析识别需校准的关键参数,再基于遗传算法校准这些关键参数取值,降低了参数校准过程的复杂性。基于模型数据输入工作量的大小及模型参数校准和验证的复杂性,现有SWMM研究多应用在城市中较小的区域(0.013~6.11 km2)[85-94],但Barco[98]对加利福尼亚洲南部Ballona溪流域217 km2的较大区域做过研究。国内目前在这方面缺乏相关的研究。因此,如何处理好模拟空间尺度与模型输入数据量的大小,以及模型校准和验证的难度间的关系,是未来国内外模型研究亟待解决的问题。
3问题与展望
3.1问题
对比国内外UNPS污染模型的研究进展可见,国外已开发出一系列各具特点的模型,以适应不同研究目的。国外目前对SWMM的应用,不仅局限于直接应用,还有很多是讨论模型参数的最优校准法,以及模型研究尺度、建立分辨率等对研究目标的影响。我国目前多集中于直接应用国外模型,少有学者深入研究模型的控制参数校准法或建立自己的模型,如杨晟[99]耦合了CA和SWMM模型,建立了基于城市土地利用的城市径流负荷变化模拟模型UNRUN。基于此提出一些建议,供应用国外模型研究时参考。
(1)因国内UNPS污染物浓度明显高于国外,将国外模型用于国内UNPS污染负荷计算时,模型水质参数取值可能会造成模拟结果偏差较大,务必校准及验证水质参数。
(2)天然降雨、路边垃圾、重点生活源(如公共厕所、垃圾转运站)[100]、管网淤积等也是国内UNPS污染来源,而现有UNPS污染模型一般未予考虑,因此亟待开发具备模拟这些UNPS污染来源及其迁移转化能力的模型。
(3)我国有些城市的基础资料或数据不全甚至缺乏,给模型参数选取、校准及验证带来很大困难。如史蕊[82]在研究中曾提出存在缺乏精度较高的DEM和管道数据,模型参数依文献值和经验确定。赵冬泉等[83]据实测数据得到管网尺寸和埋深,依GIS统计法获取汇水区面积和坡度等,用蒙特卡罗法确定模型参数,保证了计算和分析结果的可靠性。因此在资料缺乏或信息不全时,如何准确模拟计算UNPS污染的排放负荷也是目前亟待解决的问题。
3.2展望
(1)随着我国城市化进程的不断推进,由降雨径流汇入受纳水体的污染物(如各种有机物、微生物等)越来越多。因此确定不同种类污染物在各种复杂类型下垫面的累积、冲刷特征对更好地改进和开发UNPS污染模型,提出防治措施及建设海绵城市意义重大。
(2)现有UNPS污染模型大多仅模拟了污染物在管道中的简单输移,缺少对管道中污染物的物化及相互作用过程的模拟。因此,解决污染物在管道中的物化模拟问题,可更好地模拟我国UNPS污染。
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Discussion on Characteristics and Model Application of Urban Nonpoint Source Pollution in China
QIN Pan1, LEI Kun2, KHU Soon-Thiam3, QIAO Fei2
1.College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China2.Chinese Research Academy of Environmental Science, Beijing 100012, China3.Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Surrey, Guildford GU2 7XH, United Kingdom
AbstractThe definitions of urban nonpoint source pollution were summarized, and the categories, sources, hazards and factors of urban nonpoint source pollution were discussed. In order to calculate the load of urban nonpoint source pollution, a series of urban non-point source pollution models, such as SWMM, STORM, MOUSE, etc., were developed. Because of the high concentration and more sources (such as streets, roofs, squares, rainfall, road-side trash, living sources, and pipeline deposition) of urban nonpoint source pollutants in China, difficulties may be encountered in the application of the foreign models to calculate urban nonpoint source pollution load. Based on the characteristics of urban nonpoint source pollution and the current applications of SWMM in China, the problems in the applications of urban non-point source pollution model were proposed, including model parameters valuing and validation, pollutant types selection for simulation and basic data obtaining, etc., and the recommendations of future study on urban nonpoint source pollution were provided.
Key wordsurban nonpoint source pollution; source; hazard; factors; model
收稿日期:2016-02-19
基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2013ZX07501005)
作者简介:秦攀(1990—),男,博士研究生,主要从事城市面源污染负荷估算研究,qin_pan_hi@126.com *通讯作者:雷坤(1973—),女,研究员,博士,主要从事河口和海岸带环境规划与管理研究,leikun99@163.com
中图分类号:X52
文章编号:1674-991X(2016)04-0397-10
doi:10.3969�j.issn.1674-991X.2016.04.059
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