水利水电工程区域农业面源污染资源化处理研究

林国富

（莆田市河务管理中心，福建 莆田 351100）

水利水电工程是我国基础设施的重要组成部分，其在农田水利灌溉、水力发电、航运运输、城市供水与流域防洪等方面发挥着重要作用。然而，由于水利水电工程建设会造成上游流域水体流速放缓与水力停留时间延长，易为藻类富集创造条件，形成水华现象， 因此水利水电工程的库区生态环境整治已成为我国生态环境保护的重要任务之一。

近年来， 农业面源污染对水利水电工程区域水质安全与稳定的影响作用日渐突出，该类污染主要通过雨水冲刷与农田退水等途径向环境水体输移有机物与营养盐。相比点源污染，该类型污染存在间歇性与突发性等特点， 且治理过程中成本控制是保证污染有效消除的关键因素， 因此传统活性污泥处理技术与物化处理技术难以在农业面源污染控制方面实现推广应用。 生态处理工艺因具有建设运行成本低、管理维护简单与处理效果稳定等优势，被认为是控制面源污染、保证流域生态系统安全的有效措施［1］。

水生植物滤床属于植物修复技术， 该技术以水生植物为核心、水生动物及微生物共生，不填充任何介质，且可实现物理过滤和生物处理相结合，具有运行管理成本较低与无二次污染等特点， 且结合水生蔬菜的耦合，还可实现一定的经济效益［2］。近年来，该技术已应用到了富营养化水体治理、 养殖污水深度处理、城镇生活污水等方面，验证效果表明在保障环境水质安全方面具有应用价值［2-3］。但是，目前该方面研究依然主要以点源污水处理为实验对象，关注其在面源污染治理方面的研究未见相关报道，而农田退水所用的无行洪要求的排水沟道等农田水利基础设施作为面源污染输送的重要途径， 水生植物滤床技术完全可与其进行耦合应用。因此，根据上述研究现状， 本研究以水生植物滤床技术的水力负荷与收割频率为研究因子， 通过模拟研究考察其在不同运行条件下对农田退水处理的潜在效能， 并基于物质平衡计算与生物代谢途径分析， 研究污染转化的过程机制， 以期为水利水电工程区域农业面源污染的生态低碳控制提供理论参考与技术支撑。

1 材料与方法

1.1 实验设计与系统

水力负荷与收割频率是水生植物滤床技术运作的关键控制参数， 已有研究通常对单一因素进行分析，从而忽略了两者之间的协同作用，因此本研究为了系统性分析两者对水生植物滤床技术处理农业面源污染的影响， 通过中心复合设计构建了9 组系统（R1～R9），为系统效能地响应面分析提供基础数据。9 组系统中水力负荷控制水平设定为10、20、30 cm/d，植物收割频率设定为1、2、3 次， 由此9 组系统的水力负荷与收割频率设置情况如表1。 实验采用空心菜为植物对象，种植密度设定为50 棵/m2，实验运行操作时间为90 d，从而根据收割频率的设定，实验对各个系统中植物的收割分别在30、45、90 d 的运行阶段。为保障实验系统的运行稳定，本论文采用人工模拟污水进行研究， 并根据农田退水的实地调研与文献查阅［1,4］，实验模拟污水中总氮设定为20 mg/L（氨氮2 mg/L，硝态氮18 mg/L），总磷设定为4 mg/L，总有机碳设定为20 mg/L。

表1 实验模拟系统水力负荷与收割频率的设置情况

1.2 实验分析方法

水体样品中总氮、 总磷与总有机碳的浓度分析均采用《水和废水监测分析方法》中的标准方法，响应面分析数据采用总氮、 总磷与总有机碳各自去除效率的平均水平。在定期对植物进行收割后，对每次收割的生物量进行记录， 并采用烘干法对植物含量进行测定， 植物总氮和总磷分别采用元素分析仪与微波消解-钼锑抗分光光度法进行测定。在系统运行第90 d，本研究对系统中植物根系微生物进行采集，微生物DNA 提取采用E.Z.N.A®DNA 试剂盒（OMEGA Bio-Tek），提取的DNA 纯度利用琼脂糖凝胶电泳进行检测， 其浓度通过微量核酸蛋白质分析仪进行检测（NanoDrop ND-1000）。实验以16S rRNA基因V3V4 区为目标区域，在PCR 扩增、产物荧光定量、文库构建等程序后，采用Illumina®MiSeq PE300进行样品测序。测序完毕后，实验采用PICRUSt 对分类操作单元 （OUT） 丰度表进行标准化， 进而基于KEGG Ortholog 信息对生物代谢通路与功能基因进行预测与分析。

2 实验结果与讨论

2.1 技术实施效能

研究结果表明水生植物滤床技术在不同的运行策略下皆具有对总氮、总磷与总有机碳的去除效果。如图1，实验在运行90 d 过程中，总氮在R1～R9 系统中的平均去除效率分别为43%、39%、35%、58%、46%、31%、55%、42%、51%；总磷在R1～R9 系统中的平均去除效率分别为22%、14%、16%、26%、19%、18%、28%、21%、30%； 总有机碳在R1～R9 系统中的平均去除效率分别为13%、11%、8%、18%、11%、13%、21%、14%、24%。通过比较可发现，水生植物滤床技术对于总氮的去除效果最佳， 而对于总有机碳的去除效果最弱， 该结果与水生植物滤床在深度处理养殖污水中的特征相反， 对于处理微污染水源水的实施效能情况相似［3,5］。分析原因主要在于处理水质的污染物基质浓度差异及植物分泌物影响。 已有研究表明植物在生态净化工艺中的作用不仅表现在富氧与微生物拦截方面， 其还可通过根系分泌物形式为环境提供碳源［6］，因此对于农业退水与微污染水源水此类含较低有机物浓度的污水来说， 水生植物根系分泌物可能会影响其去除效率。

图1 水生植物滤床体系中总氮、总磷与总有机碳的去除效率

2.2 控制参数的协同作用规律

基于总氮、 总磷与总有机碳各自去除效率的平均水平， 研究采用响应面回归模型对水力负荷与收割频率的作用影响进行分析。 模型方差分析结果指出，二次式模型适合用于总氮和总磷的数据拟合，两者拟合模型皆达到显著性水平（P＜0.05），且两者预测相关系数分别为0.9843 和0.9981，符合模型精准度与可信度要求；在总有机碳数据方面，研究发现线性模型适合用于其数据拟合， 其模型达到显著性水平（P＜0.05），且预测相关系数和校正相关系数分别为0.8204 和0.7605， 两者之差亦达到小于0.2 的可靠性要求。

水力负荷与收割频率对污染物去除效率的交互作用规律如图2， 研究结果指出水力负荷与植物收割频率对于总氮、 总磷与总有机碳各自去除效率皆有明显的作用影响。 总氮去除效率会随着水力负荷增加与收割频率次数增多而趋于降低， 水力负荷与收割频率的相对影响系数分别为9.83 和3.00，该结果表明水力负荷对于总氮去除效率的影响要大于收割频率。 两组控制因子对于总磷去除效率与总有机碳去除效率的影响具有相似性， 即两者去除效率会随着收割频率次数增多而增加， 但会随着水力负荷提升而降低。 水力负荷与收割频率对总磷去除效率的相对影响系数分别为6.00 和1.83，而对总有机碳则为5.17 和1.67，由此可见，水力负荷对于两者去除效率的影响也是大于收割频率。 基于上述所获结果， 研究通过数值优化算法对水生植物滤床处理农业面源污染的最优控制条件进行求解， 预测结果指出水力负荷与植物收割频率分别控制在10 cm/d 和3 次的运行条件是最佳控制策略 （预测可信度值=0.869），而在此条件下总氮、总磷与总有机碳的去除效率预测值分别为52%、30%和22%， 这与R9 系统（水力负荷=10 cm/d；植物收割频率=3 次）所表征出的污染效能高度相似。

图2 水力负荷与收割频率对污染物去除效率影响的响应

水力负荷是生态处理工艺中的关键控制参数，该因素对于处理过程的影响主要体现在系统内部水力停留时间控制等方面， 进而对工艺中微生物代谢产生影响。 植物收割频率则是通过影响植物生长状态，进而影响植物对污染物的去除［3］，而已有研究表明即使在最理想的生长条件下植物的直接作用 （即污染物直接吸收）对污染物去除贡献普遍较小，但植物根系功能微生物丰富度与多样性则会对污染物去除起到更为关键作用［7］。因此，水力负荷与植物收割频率的作用差异可能是导致本实验中两种控制因子影响强度的主要原因， 同时该结果也间接说明水生植物滤床在控制农业面源污染过程中微生物作用可能大于植物吸收作用。

2.3 氮磷去除途径解析

依据物质平衡关系， 本实验所设计的水生植物滤床在处理模拟污水过程中氮磷输入的途径主要为污水引入，尽管植物根系存在光合细菌固氮作用，但鉴于实验所用泡沫浮板对光照的限制， 故该部分输入可忽略不计，而碳的输入除去污水引入贡献，主要是通过植物固碳方式实现碳素的累积。 鉴于植物固碳过程对污水中污染物去除途径解析的干扰， 因此本研究主要从微生物作用与植物吸收作用方面解析了污水中氮磷的去除途径。研究结果指出R1～R9 系统 产 出 的 植 物 总 量 分 别 为3.89、3.16、4.23、2.76、2.98、4.12、2.81、3.77、3.19 kg， 尽管水力负荷与植物收割频率存在差异， 但是各个系统中的空心菜含水率基本保持一致，约90%。各个系统中氮磷在植物体内的累积含量如表2， 实验结果指出水力负荷与植物收割频率未对氮磷累积含量产生显著影响， 各个系统内植物皆保持相似水平， 分析原因在于水体中氮磷污染物去除效率未达到较高水平， 皆存在适合植物生长的残留浓度。

表2 实验系统中植物体内的氮磷含量 单位：mg/g

基于系统植物产出量、含水率与氮磷累积含量，研究核算的氮磷去除途径贡献率如图3， 分析结果指出微生物降解在总氮与总磷去除方面发挥更为重要的作用， 其对两者的贡献率区间为78%～90%和55%～69%，这一结果与论文上一部分的推论相一致。同时， 响应面分析结果进一步指出微生物降解作用也对水力负荷与植物收割频率存在显著性的线性关系响应（P＜0.05），微生物降解作用会随着水力负荷与收割频率的增加而增大， 而植物吸收作用的贡献率则会随着两者的减少而降低。该结果与水生植物滤床技术在富营养化水体治理方面的特征相一致［8］，因此本研究认为如何进一步优化调控微生物降解作用， 将是提升水生植物滤床在农业面源污染控制方面应用效能的关键问题。

图3 微生物作用与植物吸收作用对氮磷去除的贡献率

2.4 氮素生物系统代谢通路

综合上述研究结果可知水生植物滤床技术在控制农业退水过程中氮磷营养元素去除与微生物具有密切关系， 鉴于氮素转化存在系统性微生物代谢途径， 因此本论文基于PICRUSt 方法对工艺中氮素生物系统代谢通路进行分析。 氮素代谢过程涉及的主要生物作用包括：生物固氮作用、硝酸盐还原作用、亚硝化和硝化作用、反硝化作用与厌氧氨氧化作用，各个系统分析结果指出R1～R9 中除了厌氧氨氧化细菌与相关功能基因未被发现， 其他作用的功能基因皆有存在。如图4，尽管不同系统中的控制参数存在差异，但R1～R9 系统内氮素生物代谢途径保持较高相似性。 异化硝酸盐还原路径在所有系统内皆占据较大的丰度比例（约42%～53%），反硝化路径丰度比例位居第2（约19%～25%）。异化硝酸盐还原路径与反硝化路径分别可将硝态氮转化为铵与氮气［9］，而本实验所用模拟污水中总氮的主要构成组分为硝态氮， 因此由此研究认为污水氮素结构特征是影响水生植物滤床根系微生物氮素转化的主要影响因素，水力负荷与植物收割频率并未起到决定性作用。亚硝化路径作为氨氮向硝态氮转化的关键生物步骤，其在系统内的相对丰度比例皆小于1%，此特征进一步证实了该论点， 而相似的研究结果也在利用水芹处理污水的研究中被发现［10］。通过响应面分析方法， 研究结果指出氮素生物代谢机制未对水力负荷与植物收割频率的差异设定产生显著的响应关系（P＞0.05）。 结合氮素在系统中的去除效率与微生物作用贡献率， 研究认为氮素生物系统代谢通路不是影响微生物作用贡献率的主要因素， 而系统内氮素脱除微生物生物量的高丰度富集与运行参数优化控制才是根本原因。

图4 氮素生物代谢功能基因在不同层级上的相对丰度比例

3 结语

水生植物滤床具有控制水利水电工程区域农业面源污染的潜在可行性。 水力负荷与污染物去除效率之间存在显著的负相关关系， 而植物收割频率增加虽可提升总磷与总有机碳的去除， 但会降低总氮的去除效能。 水力负荷与植物收割频率分别控制在10 cm/d 和3 次的运行条件是潜在最佳控制策略。微生物降解作用在污染物去除方面贡献率较大， 且该作用会随着水力负荷与收割频率的增加而增大。