李绍丽,白 皓,樊兆航,莫兆祥,夏臣智,白永刚
(1.南水北调东线江苏水源有限责任公司科技信息分公司,江苏 南京 210018;2.江苏省环保集团苏州有限公司,江苏 苏州 215000)
当前,深入打好城市黑臭水体治理攻坚战是一项重要任务,利用特定水生植物吸收、富集、降解、转移黑臭水体中的污染物质[1]。由于水生植物可以有效去除氮、磷和有机物[2,3],并且具备生态修复、湖泊景观、成本较低、效果好、简单易行等功能特性,因此被普遍应用于天然河道景观提升和黑臭富营养化水体修复[4]。在一个生长周期内,水生植物需要经过生长、发育、衰老、死亡以及腐烂分解等过程,对水环境物质循环和水质指标具有较大影响[5,6]。当水生植物出现退化,由死亡进入腐解,首先是发生物理淋溶作用,植物组分中的糖类、蛋白质、有机酸和矿物质快速淋溶[7],随着植物组分累积,微生物开始快速分解有机物,之后慢速分解纤维素、半纤维素和木质素等难溶物质,最终将重新释放氮磷营养元素,形成二次污染[8]。
目前,关于水生植物腐解的研究主要集中在环境条件(水温、pH值、水体和底泥微生物)、植物初始成分含量对植物腐解速率的影响[9~11]。王博等研究表明,水温能影响沉水植物腐解,当水温升高时植物残体碳氮磷释放量增加[12];汪琪等发现,pH值通过影响水体和底泥微生物活性会间接对植物腐解产生影响[6];Heidi Holmroos等研究发现,腐解过程中植物残体组分起主导作用,C、N、P和木质素是影响腐解速率的重要因素[13]。然而,在黑臭水体治理中,对水生植物腐解特征及水环境影响效应研究相对较少,而黑臭水体中水生植物更易发生衰亡,因此有必要进一步研究黑臭水体治理中水生植物腐解特征及水环境影响效应。
本文选取太湖生态湿地公园4种水生植物,通过综合分析组分理化性质差异、植物残体腐解特征以及内在联系,以期为黑臭水体治理中水生植物选型及生态动态管理提供参考依据。
试验用泥取自苏州自然环境下某有机肥污染河道,采用抓泥斗抓取足量的泥水混合物,浓缩后作为试验底泥备用;试验用原水采用模拟废水,取有机肥浸出液作为高浓度有机污水备用。试验用水生植物(芦苇、苦草、菖蒲和美人蕉)取自苏州太湖生态湿地公园,样品采集后在试验室内用蒸馏水对4种植物样品进行反复润洗去除杂质,风干后置于121 ℃高温灭菌锅中进行1 h杀青处理,静置冷却,干燥恒重,剪碎为1cm左右长度作为植物残体备用。
腐解试验在室温为25±2 ℃的试验室中进行,试验过程中保持相对避光条件。取15个2 L烧杯,共分为5组,每组设3个平行样,其中CK组仅加入1 L模拟废水和0.2 kg黑臭底泥配置而成的模拟黑臭水体,其余4组除加入与CK组等量的模拟黑臭水体外,每组分别加入用尼龙网包裹的1 g芦苇残体、1 g苦草残体、1 g菖蒲残体、1 g美人蕉残体。待系统稳定后进行测样,每5 d采集一次水样,每次取20 mL测定CODCr、TP、TN、DO,并补充适量的模拟废水以维持整体水量。试验结束测定腐解率,腐解率=腐解损失干重/残体初始干重×100%。
纤维素、半纤维素和木质素含量采用浓酸水解法测定,COD、TN、TP参照《水和废水监测分析方法(第四版)》测定,COD采用快速密闭催化消解法测定,TN采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定,TP采用钼锑抗分光光度法测定。DO采用便携式溶解氧仪(HQ30d,USA)测定,数据分析与制图采用SPSS18.0、Origin9.0和hiplot(https://hiplot-academic.com)。
植物的理化性质通常由遗传特性和生长环境决定[14],本研究测定4种水生植物的初始理化性质(图1),结果显示不同水生植物组成分存在显著差异:苦草C含量为31.99%~39.38%,低于其他3种植物;N、P含量分别为1.35%~3.61%、0.56%~0.64%,高于其他3种植物,该结果与雷泽湘等人的研究结论相一致[15],原因主要是沉水植物根系比挺水植物根系更发达,能富集更多N,P营养物质。各试验组难溶物含量也存在较大差异,其中芦苇、菖蒲试验组纤维素平均含量分别为30.00%和32.17%,含量相对较高;美人蕉试验组半纤维素和木质素含量最高,分别为17.76%和16.90%,苦草3种难溶物含量均为最低,实验结果与曹培培等人的研究一致[16]。
图1 不同水生植物组分含量分析
经过30 d室内模拟试验,芦苇、苦草、菖蒲和美人蕉最终腐解率依次为25.32%、51.86%、29.73%和26.51%。苦草腐解率明显高于其他组,芦苇、菖蒲和美人蕉腐解率相差不大,这是由于苦草组分中难溶物平均含量(6.77%)远小于其他组难溶物平均含量(>50%),当芦苇、菖蒲和美人蕉进入难溶物质的慢速分解阶段时,苦草仍处于快速分解阶段[17]。
通过pearson相关性和显著性分析可知,黑臭水环境中残体初始组分含量是影响腐解的重要因素:①C含量与最终腐解率负相关;②N,P含量与最终腐解率正相关;③难溶物含量与最终腐解率显著负相关。在黑臭水环境中,底物浓度在饱和状态下,底物不限制微生物降解速率,但水体中有机物浓度会与植物残体持续腐解释放的有机污染物产生竞争性抑制,因此C含量与植物腐解率呈负相关。同时,微生物在植物腐解过程中需要N、P等营养物质,因此营养元素释放会对腐解率产生促进作用[18]。大量研究表明,木质素、半纤维素、纤维素等难降解组分含量是影响试验最终腐解率的影响因子[11],与本试验结果吻合(图2)。
图2 植物残体组分与腐解率的相关性分析
3.3.1 不同水生植物腐解COD释放特征
图3结果显示,各试验组水体COD浓度均先上升后下降,初始C含量对COD浓度变化无明显影响,但对各水体COD浓度产生差异。在腐解试验第10 d芦苇、美人蕉、菖蒲组COD释放达到最高,分别为186 mg/L、185 mg/L和231 mg/L,而苦草组在试验第20 d时COD达到最大值253 mg/L,之后各试验组COD逐步下降,其中芦苇、美人蕉、菖蒲组的水体最终COD浓度差异较小,分别为92 mg/L,105 mg/L,96 mg/L,苦草组的水体COD浓度远高于其他3个试验组,为167 mg/L。陈洪森等[19]研究表明,在水生植物腐解的上覆水体中含有大量有机物,泥-水-植物系统中微生物腐解作用变得有限,大量未能及时消耗的含碳物质会分散于水中或向底泥中沉积。本试验采用的模拟黑臭水体初始COD浓度为65 mg/L,各组有机物浓度均过饱和,微生物分解速率基本一致。因此,4个试验组由于植物残体腐解作用,导致COD浓度均高于CK组。
图3 不同水生植物腐解过程中水体COD浓度变化
3.3.2 不同水生植物腐解TP释放特征
本文进一步分析了TP浓度变化,结果显示芦苇、菖蒲、美人蕉植物残体在腐解过程中TP呈现出相似的变化规律:腐解初期TP浓度缓慢上升,腐解中期TP浓度缓慢下降,腐解末期TP浓度趋于稳定。苦草植物残体在腐解过程与其他植物残体差异较大,在试验前中期,苦草组水体TP浓度一直快速上升,20 d后,水体TP浓度达到最高为2.33 mg/L,经过30 d试验TP浓度回降至1.75 mg/L,为CK组TP浓度的4.27倍(图4)。
图4 不同水生植物腐解过程中水体TP浓度变化
研究表明,植物残体中的磷元素以颗粒态和可溶态2种形式腐解释放[20]。芦苇、菖蒲、美人蕉植物残体P元素整体含量相对较低,对水体TP浓度贡献有限。而苦草植物残体磷含量较高,难溶物组分比例较低,因此更易腐解释放,因此苦草试验组水体TP浓度显著升高。
3.3.3 不同水生植物腐解TN释放特征
如图5所示,各植物残体在腐解过程中TN浓度变化趋势一致,呈现快速上升-下降-趋于稳定的变化趋势,腐解结束时,芦苇、苦草、菖蒲、美人蕉试验组水体TN浓度相差不大,分别为7.03 mg/L、8.19 mg/L、7.26 mg/L、6.82 mg/L。宋长春等[21]的研究表明,水生植物腐解作为内源污染为水环境提供碳源并直接影响系统内反硝化效果。由于4种植物在腐解进程中有机碳源均处于过饱和状态,反硝化反应均很充分,因此试验组中水体TN浓度变化趋势一致。
图5 不同水生植物腐解过程中水体TN浓度变化
藕翔等的研究表明[22],生物量决定营养盐释放量,由于苦草组初始N元素含量变化范围1.35%~3.61%,中位数为2.22%,远高于其他试验组N元素含量,因此在整个腐解周期内,苦草试验组TN释放浓度高于其他试验组。
3.3.4 不同水生植物腐解DO释放特征
腐解初期碳源充足,异养菌大量繁殖导致水体DO迅速降低。如图6所示,整个试验周期内,CK组DO含量变化不大,这是由于黑臭水体中微生物分解有机物消耗的DO与大气复氧增加的DO相对平衡,而芦苇、菖蒲、美人蕉试验组在0~10 d内迅速降至最低,分别为1.45 mg/L,1.37 mg/L,1.59 mg/L,苦草试验组在20 d内降至最低,为1.44 mg/L。此后,各试验组通过大气复氧开始缓慢上升,直至腐解试验结束,各试验组内DO含量均远低于CK组。孙淑雲等人利用太湖原泥,模拟马来眼子菜、苦草及莕菜的腐解过程,研究发现水草腐解是引发水体缺氧和物质的因素,高温条件极易引发局部水体黑臭[23]。
图6 不同水生植物腐解过程中水体DO浓度变化
(1)植物残体腐解会急剧增加黑臭水体中有机质、氮、磷营养盐含量,对水质、气体环境都会产生较大影响,具体表现为DO降低,富营养化程度加剧。
(2)不同植物残体在黑臭水体环境腐解过程中碳、氮、磷营养盐变化趋势相似,但腐解率存在差异,30 d内芦苇、苦草、菖蒲、美人蕉植物残体腐解率分别达到25.32%、51.86%、29.73%和26.51%,沉水植物腐解率>挺水植物腐解率。
(3)植物残体初始组分含量对黑臭水体中植物残体的腐解有较大影响,其中难溶物含量与腐解率显著负相关。