昆明市水代谢系统中的水质代谢状况评估

2020-05-26 03:56曾维华赵琰鑫秦顺兴李中华
水资源保护 2020年3期
关键词:灰水昆明市足迹

吴 波,赵 越,陈 岩,曾维华,赵琰鑫,白 辉,秦顺兴,李中华

(1.生态环境部环境规划院,北京 100012; 2.长江经济带生态环境联合研究中心,北京 100012;3.北京师范大学环境学院,北京 100875)

昆明市是长江经济带的重要支点城市和长江上游生态保护屏障,随着城市化进程的推进,地区的水环境问题变得十分突出。“十二五”和“十三五”期间,虽然采取了许多有效的措施来治理污染,但昆明市内滇池等主要河流湖库的水质仍然大范围超标。为了实现水生态环境的根本改善,需要评估采取治理措施后,昆明市水代谢系统的水质代谢过程是否能够“健康运转”,是否有利于水质恢复。

对于城市水代谢系统(urban water metabolism system),前人多将其内部各个组分以流的分析形式进行研究[1-2],并表征出边界输入输出量和内部的结构关系[3-5],其中生态网络分析(ecological network analysis)法由于可以定量分析组分间生态流的方向和作用效果[6-8],使用较广泛。目前对城市水代谢系统的研究大多考虑了水量代谢,对水质代谢的研究较少[9]。为此,本文采用灰水足迹方法量化城市水代谢系统中各种水质代谢过程,在此基础上,采用生态网络分析法建立城市水代谢系统中的水质代谢过程生态网络模型,评估昆明市2017年在供水、用水、废水排放和水处理回用等过程中的水质变化情况,确定水代谢系统内参与水质代谢过程的各组分相互作用关系和水质代谢过程的健康状况,为昆明市水污染治理等规划方案的制定提供参考。

表1 城市水代谢系统中的水质代谢过程

注:z和f分别代表图1生态网络模型中外界对各个节点和各节点之间的作用流;公共服务业指洗车、道路喷洒等行业。

1 研究区概况

昆明市位于云贵高原中部,面积2.101万km2,2017年末常住人口为678.3万人,有滇池和阳宗海两个主要湖泊。滇池流域面积 2 920 km2,具有城市供水、农业灌溉、旅游、水产养殖和工业用水等功能,水质较差,总体水质为Ⅴ类,处于中度富营养化状态,COD、TN、TP、NH3-N和高锰酸盐指数均超标,在流入滇池的35条河流中,约80.6%的河流水质超过地表水Ⅲ类标准。阳宗海流域面积252.7 km2,总蓄水量6.04亿m3,水质较好,近5年水质均为Ⅲ类。2017年,全市工业污染源、农业污染源和城市生活污水的COD排放量分别为3 961.97 t、64.27 t和 7 754.26 t,NH3-N排放量分别为288.87 t、1.12 t和 2 214.67 t;大气沉降TN为654 t,内源污染TN为825 t;昆明市内23座污水处理厂总的处理量为5.42亿t,污水处理厂进出口的最大COD质量浓度分别为 295.82 mg/L和 17.20 mg/L[10-12]。工业废水全部经过自处理后排入到集中污水处理厂,但是仍有来自农业的畜禽养殖废水和居民的日常生活污水直排入河。此外,农业非点源污染(TN排放量为 3 317 t)和城市降雨径流非点源污染(TN排放量为679 t)对昆明市的水体也产生很大影响。

2 研究方法

2.1 水质代谢过程的量化

在城市水代谢系统中包含有各种水质代谢过程(表1),本文采用灰水足迹方法对这些过程进行量化。灰水足迹是一个量化水污染程度的指标,定义为在自然背景浓度或现有的环境水质标准下,稀释污染负荷需要的水资源量,它并不是实际的水资源消耗量,而是以稀释污染物需要的水量来表达水污染等级,值越高代表污染程度越严重。基于Hoekstra等提出的灰水足迹基础公式[13-15],根据各水质代谢过程的特征,提出以下对应于水质代谢过程的量化公式。

a. 一般过程的灰水足迹计算公式为

(1)

式中:W1为一般过程的灰水足迹,m3/a;L为污染负荷,kg/a;ρmax为选用的水质标准中规定的最大可接受质量浓度,mg/L;ρn为受纳水体的自然背景质量浓度,mg/L。式(1)适用于计算表1中的过程G1、G3、G4、G6、G7、G8、G9、G17、G18、G21。例如:计算过程G6时,L为工业生产中产生的总污染物量;当计算过程G17时,L为工业自身污水处理设施处理后减少的总污染物量。根据Hoekstra等[13]的建议,ρn可视为0;ρmax以GB3838—2002《地表水环境质量标准》中Ⅲ类水体的水环境质量标准作为衡量基准。因为低于Ⅲ类的水体视为低水质的水体,研究灰水足迹时都是基于排污量约束为前提的,因此选择较高的水质标准来约束排污量。

b. 质量浓度变化过程的灰水足迹计算公式为

(2)

式中:W2为有质量浓度变化过程的灰水足迹,m3/a;Ve为流出污水的体积,m3/a;Va为受纳水的体积,m3/a;ρe为污水中污染物的质量浓度,mg/L;ρa为受纳水的实际质量浓度,mg/L。式(1)中的污染负荷L可以用Ve与ρe乘积减去Va与ρa乘积求得。式(2)适用于污染物质量浓度变化过程的计算,一般计算污染物进入受纳水体后带给受纳水体的灰水足迹值,可用于计算表1中的过程G2、G11、G12、G13、G14、G15、G16、G19、G22。例如:计算过程G2时,Ve为总径流量,ρe为地表径流中污染物的平均质量浓度(Ve和ρe取决于降雨时长、监测点的水体质量浓度、径流量和取样条件),ρa由于雨水降落到地面而为0;计算过程G11时,Ve为工业生产的废水直排入受纳水体的水量,ρe为直排入受纳水体的工业废水中污染物的平均质量浓度,ρa为受纳水体的背景质量浓度。式(1)和式(2)主要用于计算点源污染物的灰水足迹。

c. 非点源污染过程的灰水足迹计算公式为

(3)

式中:W3为非点源污染过程的灰水足迹,m3/a;α为径流浸出百分比,表示化学物质能够浸入到自然水体的质量分数,可取α=1.85%[16];A为进入土壤的污染物质量,kg/a。式(3)适于计算过程G5和G10。

以上各水质代谢过程在计算时需要注意:

a. 由于各产业和生活排放的主要污染物并不相同,需要计算多个污染物灰水足迹,取最大的污染物灰水足迹值来反映污染物危害程度。

b. 计算产业和生活水质代谢过程的灰水足迹时,废污水和污染物排放的数据不是整体获得的,如工业污染物排放量是分别统计的,其灰水足迹是每个工业企业灰水足迹计算后累加求得。

c. 计算表1中过程G19a~G19g时,ρe是工业废水、污水、雨水和渗入水的最初质量浓度。由于污水处理设施中污水的质量浓度无法得知,且污水在处理过程中的渗漏和污染物吸附所造成的质量浓度变化的影响比较小,可忽略,因而ρa值取0。

d. 在计算受纳水体通过自然降解而减少污染物这一过程的灰水足迹时(过程G3的一部分),L值取决于水体的水环境容量,因为水环境容量是水体容纳污染物的量或自身净化并保持生态平衡的能力。

e. 计算过程G16时,Ve可以通过过程G2与G19b的Ve相减得出,G19b的Ve是进入污水处理厂的雨水量。

f. 计算过程G20时,其灰水足迹值是过程G5的30%,因为进入植物和渗入土壤中的污染物量是农业污染物总量的30%[17]。

g. 由于公共服务业污水量较小,且环保部门没有相关统计,故本文计算时忽略过程G19g、G21和G22。

2.2 水质代谢网络模型的构建

采用生态网络分析法构建城市水代谢系统中水质代谢流(水质代谢过程)的概念性网络结构模型如图1所示。水质代谢流中共有8个组分(等同于网络模型中8个节点):自然环境水系统(组分1)、工业污染源(组分2)、农业污染源(组分3)、服务业污染源(组分4)、城市生活污染源(组分5)、农村生活污染源(组分6)、城市降雨径流非点源(组分7)和集中废水处理系统(组分8)。以生态学中生产者、消费者和分解者3个类别来看,组分2、3、4、5、6、7是产生污染物的组分,处于生产者的角色;组分1是受纳污染物的水体,是消费者的角色;组分8比较特别,可以将其暂考虑为分解者的角色,这个分解者主要承担一部分消费者的责任,同时相对于消费者(组分1)来讲,其所排出水中的污染物质量浓度如果较高,会对消费者产生影响,所以又扮演生产者的角色。目前我国城市集中污水处理设施排水中的污染物浓度要求均低于Ⅲ类水质标准,因此,在整个水质代谢过程中组分8普遍扮演着生产者的角色。网络模型中共定义了20个代谢路径反映水代谢系统中8个组分之间的水质代谢过程。

图1 城市水代谢系统中水质代谢网络结构模型

2.3 网络通量分析和利用分析

研究城市水代谢系统中水质代谢过程的网络结构状况时,需要用生态网络分析法中的网络通量分析方法来量化网络结构,得出网络结构中每个节点对于整个网络的贡献;并用网络利用分析方法评估节点之间的关系,得出整个网络是否存在促进关系。

采用网络通量分析方法来量化网络结构中每个节点对于整个网络的贡献,主要步骤如下:列出表示网络状况的直接流矩阵F(节点数为8的八阶矩阵),根据每个节点的输入、输出流情况计算每个节点的流总和;利用所有节点各自的流总和构成整个网络通量;以节点之间的相互作用流除以网络通量得到任意节点之间作用的无量纲流,并构成无量纲流矩阵;利用无量纲流矩阵和网络通量得到有量纲矩阵,从而计算出每个节点对其他节点的贡献以及该节点在网络中的占比。具体计算公式为

(4)

式中:Tj为所有进入节点j的流总和;fij、fji分别为从节点j、i到节点i、j的水质代谢过程,也是网络模型中两节点之间的作用流;zj为输入值;xj为输出值[18];n为节点数。如果外界对节点没有输入,或者节点对外界无输出,则zj和xj的值为0。

整个网络的通量T使用对角矩阵表示:

T=diag(T1,T2,…,Tn)

(5)

来自节点j到节点i的相互节点之间的无量纲流可以采用gij表示:

gij=fij/Tj

(6)

无量纲综合流矩阵N的计算公式为

N=(nij)=G0+G1+G2+G3+

…+Gm=(I-G)-1

(7)

其中

G=(gij)G0=I

式中I为单位矩阵。G0意味着流从某一节点出又回到相同的节点中,G1意味着网络中的任何节点之间都是直接流,Gm(m≥2)意味着节点之间存在m长度的间接流。本文网络结构无间接流,N可直接由(I-G)-1计算得出。

有量纲综合流矩阵Y可以采用无量纲综合流矩阵N右乘对角化的通量矢量T求得。

通过以下公式计算矩阵的每个纵向量总数和:

(8)

式中:yj为节点j对其他节点的贡献;yij为有量纲综合流矩阵Y的元素。

对于矩阵Y的占比可通过以下公式计算得到:

(9)

式中w为节点j对整个系统的贡献情况。

通过网络利用分析中的综合利用矩阵来反映网络中所有节点构造之间的关系[19-20]:

D=(dij)

(10)

U=(uij)=D0+D1+D2+D3+

…+Dm=(I-D)-1

(11)

其中

dij=(fij-fji)/Tj

式中:D为直接利用矩阵;U为无量纲综合利用矩阵;dij为从节点j到节点i的节点流间的利用情况。矩阵D0意味着通过每个节点的流是自反馈的,矩阵D1意味着网络中任意两个节点之间是直接关系,Dm(m≥2)意味着任意节点之间是间接关系。

无量纲综合利用矩阵U的一对配对迹象元素可以用来确定两个节点之间的关系。设定矩阵U的任何元素的利用关系表示为sij,则一对节点之间的直接关系可通过一个直接利用矩阵给出。如:(s21,s12)=(+,-)表示节点2利用节点1;(s21,s12)=(-,+)表示节点2被节点1利用;(s21,s12)=(0,0)表示两个相对的流是平等的;(s21,s12)=(-,-)表示节点1与节点2是竞争关系,两个节点之间存在消极影响;(s21,s12)=(+,+)表示节点1与节点2是共生关系,两个节点彼此之间都是获益的。因此,节点之间存在竞争、利用、中立和共生4类生态关系。

网格利用分析中采用共生指数M来定量表示系统的整个共生情况[19,21]:

M=J(U)=S+/S

(12)

其中

式中J(U)为积极关系数量与消极关系数量的比率。如果M>1,则矩阵内正号数目大于负号数目,说明系统的节点之间存在更多积极的关系,共生互利关系较多,网络协作性较好。相反,如果负号多于正号,则系统存在更多消极的关系,存在问题需要解决和处理。

3 结果和讨论

3.1 水质代谢量化结果

表2为用4种污染物计算得到的2017年昆明市灰水足迹,每个过程以4个计算结果的最大值作为昆明市水代谢系统中各水质代谢过程的灰水足迹最终值。

表2 昆明市水质代谢过程的灰水足迹

利用图1中水质代谢网络结构模型中各节点之间的关系(两节点之间无关系则为0),构建2017年昆明市水代谢系统中参与水质代谢的各组分之间的直接流矩阵F。

3.2 水质代谢结构

根据直接流的情况,按照公式(4)~(9)采用通量分析方法计算了无量纲综合流矩阵N和有量纲综合流矩阵Y,以及各节点在整个水质代谢网络结构中的占比w。根据各节点w值画出图2,每个节点的占比代表着该组分对整个水质代谢过程带来的贡献或者影响。

图2 昆明市水代谢系统中参与水质代谢的各组分占比

从图2可以看出,生产者组分中,组分5城市生活污染源的灰水足迹占比最大(35.33%),表明昆明市居民日常生活污染对水质变化(即水污染)产生了最大的影响,是需要加大力度控制的污染源;其次是组分7城市降雨径流非点源的灰水足迹,占比23.12%,表明昆明市的管网配套设施和雨水收集系统不完善,水土流失问题需要加大力度治理。

组分8集中废水处理系统的灰水足迹占比8.66%,表明昆明市虽然在2017年增设了2座污水处理厂,但是工业、城镇生活的污染负荷比较大,加上污水收集系统的能力不足(试运行的8个厂总处理规模不足总设计规模的20%),尚未实现截污和处理的有效联合调控。特别在降水量偏多的时期(汛期23座污水处理厂平均负荷率一度达到103%),雨污混流进入污水处理厂后无法处理直接外排,对昆明市水体已造成一定的影响。组分6农村生活污染源的灰水足迹占比5.64%,表明农村居民生活地区的分散型污水处理设施和垃圾处理设施需要加紧建设。代表消费者的自然环境水系统(组分1)的灰水足迹占比为21.31%,说明自然环境水系统自身存在的大气沉降和内源污染问题较严重,同时接收来自其他组分的废水和污染物比较多,致使自然环境水系统污染较严重。

3.3 水质代谢关系

基于图1中分析的各组分间水质代谢流的相互作用情况,采用网络利用分析方法计算了2017年昆明市水代谢系统中水质代谢的直接利用矩阵D和综合利用矩阵U,并绘制出2017年综合利用矩阵中任意节点之间的模式关系如图3所示。图3显示了该生态网络模型中存在利用、竞争和共生3类生态关系,可用于分析水质代谢过程中各组分之间的代谢作用。

图3 水质代谢网络结构模型中各节点间的关系

由图3可见,各节点中存在的利用关系最多。(s21,s12)、(s31,s13)、(s41,s14)、(s51,s15)、(s61,s16)和(s71,s17)都与节点1相关,其中(s21,s12)是(+,-)的关系,其他5个是(-,+)的关系,表明节点1利用节点3、4、5、6、7,即自然环境水系统承担着来自农业、服务业、城市生活、农村生活和城市降雨径流非点源的污染(即灰水足迹值)。而节点1被节点2利用,表明自然环境水系统并没有得到来自工业污染源的污染,这是因为昆明市自2009年起注重解决工业废水直排的问题,已严禁未经处理的工业废水直排入自然水环境中。(s82,s28)、(s83,s38)、(s84,s48)、(s85,s58)、(s86,s68)和(s87,s78)与节点8相关,其中(s83,s38)是(-,+),与其他5个(+,-)的关系相反,表明节点8利用节点2、4、5、6、7,即集中废水处理系统承担了来自工业、服务业、城市生活、农村生活和城市降雨径流非点源的污染。节点8被节点3利用,说明集中废水处理系统并没有得到来自农业的污染。

节点2、3、4、5、6、7都是网络模型中的生产者排放源,彼此之间属于竞争关系(-,-)。另外,比较特别的是(s81,s18)是(-,-),说明节点1和节点8是竞争关系,即自然环境水系统和集中污水处理系统都承受来自生产者的污染物,因此二者存在竞争关系。

节点2和3为互利共生关系,这是因为工业污染源和农业污染源都是这个网络中的生产者,但是前者不直排污染物进入自然水体,而是将污染物自处理后排入集中污水处理厂,减少了对自然环境水系统直接排污这个环节;后者产生的污染物没有通过集中污水处理系统进行处理,而是进入自然环境水系统,等同于减少了从集中污水处理厂向自然环境水系统排污这一环节,因此在减少排污上情况类似。此外,相比于其他的污染源贡献组分,工业污染源和农业污染源排放的污染物远少于其他排污较大的组分,因此水质代谢关系分析中会出现互利共生关系。

共生指数M=22/42=0.523 8<1,表明在2017年昆明市水代谢系统的水质代谢过程中,扮演生产者、消费者和分解者的8个组分之间协作性较差。虽然2017年昆明市在污染治理上采取了更多的措施,但仍不能有效促使水质代谢过程转好,水质代谢过程是紊乱的。

4 结 论

a. 在2017年昆明市水代谢系统的水质代谢过程中,城市生活污染源对昆明市水体造成的污染贡献最大,贡献较大的有城市降雨径流非点源、农村生活污染源和集中废水处理系统的排水。因此,昆明市仍要加大对生活污染的治理,提高污水处理设施的处理规模,加大管网设施的铺设和改建,增加农村污水、垃圾收集和处理设施的建设,注重水土流失治理。

b. 2017年昆明市水代谢系统的水质代谢过程是紊乱的,说明“十三五”时期的水污染控制和水环境治理措施的作用仍不显著,污染治理措施建设规模和数量还需要进一步扩大,同时需要加大水土保持措施的制定和实施。

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