常州市面源污染减排优化和减排潜力研究

何璟嫕 周静雯 赵堃 徐云强 苏保林

摘要：为了对面源污染进行总量控制，需要对减排潜力进行合理评估，减排潜力的定量化是基于对减排措施进行优选，制定一套可行的、兼顾环境效益和经济成本的减排方案。以常州市为案例分析面源污染的減排潜力，采用能同时进行定量和定性分析的层次分析法对减排方案进行多目标优化，选取总氮削减率、总磷削减率、氨氮削减率、COD削减率作为环境指标，建设成本和运行成本作为经济指标，备选减排措施从常州市及其周边的示范工程和试验工程选取，确保其可操作性。以2014年为基准年，根据排污系数法估算常州市面源污染排放总量并根据优化措施计算削减量，分析各污染指标的减排潜力。研究列出了常州市面源污染适用减排措施清单，并运用层次分析法对减排工程措施进行优选，得到了2014年常州市面源污染在综合考虑环境效益和经济成本下的减排潜力。

关键词：面源污染；层次分析法；减排潜力；最佳管理措施（BMPs）；畜禽养殖

中图分类号：X32文献标志码：A文章编号：16721683（2018）03011008

Optimization of emission reduction measures and assessment of emission reduction potential for Changzhou city

HE Jingyi1，ZHOU Jingwen2，ZHAO Kun1，XU Yunqiang1，SU Baolin1

（1.College of Water Sciences，Beijing Normal University，Beijing 100875，China；

2.The Shangzhuang Village Committee of Shangzhuang Town，Beijing 100875，China）

Abstract：In order to control the total amount of nonpoint source pollution，it is necessary to make a reasonable assessment of the potential of emission reduction.The quantification of emission reduction potential is based on the optimization of emission reduction measures and the development of a feasible emission reduction plan with consideration to both environmental benefits and economic cost.In this study，we took Changzhou City as an example to analyze the emission reduction potential of nonpoint source pollution.We conducted multiobjective optimization of the emission reduction schemes by using the analytic hierarchy process （AHP），which can carry out quantitative and qualitative analysis at the same time.With the technical feasibility，economic rationality and operability as guidelines，we took total nitrogen reduction rate，total phosphorus reduction rate，ammonia reduction rate，COD reduction rate as environmental indexes，and construction costs and operating costs as economic indexes.We selected alternative emission reduction measures from the demonstration projects and pilot projects in Changzhou and its surrounding areas to ensure their operability.With 2014 as the base year，we estimated the total amount of nonpoint source pollution in Changzhou using the pollution coefficient method and calculated the reductions according to the optimization measures，and thus we analyzed the emission reduction potential of each pollutant index.We put forward a list of emission reduction measures suitable for nonpoint source pollution in Changzhou，and used the analytic hierarchy process to optimize the emission reduction measures，and determined the emission reduction potential of nonpoint source pollution in Changzhou in 2014 with consideration to both environmental benefits and economic costs.

Key words：nonpoint source （NPS） pollution；analytic hierarchy process （AHP）；emissions reduction potential；best management practices （BMPs）；livestock and poultry breeding

面源污染，也稱非点源污染，主要指大气、地表和土壤中非特定地点不确定数量的污染物在不确定的时间进入江河、湖泊、水库等所引起的水体污染[1]。最早关注面源治理的是美国，美国于1972年将面源治理的相关内容写入到《清洁水法》中，提出了最佳管理措施（Best Management Practices，BMPs），并对概念进行了定义和解释，同时提出了多个实用模型，用来估测措施的实施效果[2]。国内外关于BMPs的研究多集中于BMPs方案设计及评估择优，而对于多个BMPs的优化集成研究较少。除采用模型的方法进行情景分析，国内也有学者采用层次分析法对减排方案进行优化和选择[3]。就目前研究现状来看，我国措施的优化方法案例较少，而且多关注技术层面，从环境、经济和社会效益等方面对面源污染减排方案进行优选和效果评估，将是今后的研究方向。国内外关于减排潜力的评估大多采用模型模拟的方法，通过设定不同情境来分析计算，或者基于现状减排条件来计算排放量，采用对措施进行优化集成后评估减排潜力的研究较少。本研究以常州市为案例分析面源污染的减排潜力，对减排工程方案进行优化研究，并进行实证分析，计算应用最优减排措施的削减量和投资成本。传统优化方法有灵敏度分析法、遗传算法等，这些优化算法过程复杂繁琐，寻优结果受主观影响大。本文采用能同时进行定量和定性分析的层次分析法对减排方案进行多目标优化，从量的层面对减排方案进行效益评估，并对各个方案从技术可行性、经济合理性以及可操作性三方面进行综合评价，以期为农业非点源污染的控源减排工作提供参考。

第16卷 总第96期·南水北调与水利科技·2018年6月何璟嫕等·常州市面源污染减排优化和减排潜力研究1研究区概况

常州位于江苏省南部的太湖流域水网平原，是长江三角洲中心地带，常州四季分明、雨量充沛、日照丰富，为农业生产提供了优越的自然条件[4]：全市水资源丰富，水面约占土地总面积的1/5，水资源总量为163亿m3，其中可利用养殖水面面积约33万hm2；常州市耕地面积广阔，种植类型以水稻小麦轮作为主，面积4 257 hm2，旱地种植面积较小，约346 hm2，农民大量施用化肥和农药，造成大量氮素和磷素进入水体，加速了流域水体的污染和富营养化。常州市畜禽养殖业规模较大，养殖污染物的排放是影响水质的一项重要污染来源。此外，常州市水产养殖业发达，以池塘养殖为主，养殖中投放过量饵料，加之鱼药的使用、水生动植物残体分解等均对水体产生污染，养殖户在换水时，直接将污水排入就近河道，影响水质，造成养殖区附近水域的污染。一些农户家庭经济条件差，又保留传统的生活习惯，肆意排放生活污水，将污水直接倒在农田边或者附近的水渠里，这些污水经过沟渠或者汇集到水体里引起污染。

2常州面源污染减排措施优化集成

2.1减排措施决策指标

按照预防和源头控制、迁移控制和末端治理3大类，整理了常州市面源污染适用控制技术。其中种植业污染控制技术主要有13种[510]，畜禽养殖业污染控制技术主要有17种[1115]，水产养殖业污染控制技术主要有16种[1621]，农村生活污染控制技术主要有13种[2223]。

从以上控制技术里挑选工程措施为对象进行方案比选，主要是因为工程措施有比较完整的污染物削减率指标和成本指标，能够比较直观的得到环境效益和经济成本，从而兼顾环境效益和经济成本，进行费用效益分析，选取总氮、氨氮、总磷和COD的削减率以及建设成本和运行成本作为评价指标，整理各项措施的污染物削减率和经济指标值，具体值见表1至表4。

化生态沟渠806580842 0000.202.2层次分析法优选模型构建

2.2.1层次结构模型的建立

根据常州市面源污染治理情况以及现有文献中相关工程措施的信息完整性[2426]，本文从环境效益和经济成本两方面选择评价指标。其中，以总氮削减率、总磷削减率、氨氮削减率和化学需氧量削减率作为环境效益指标，以建设成本和运行成本作为经济成本指标。所构建的评价指标体系见图1。

2.2.2构造判断矩阵并计算权重

建立层次结构模型后，需要对每一层次中的因素进行两两比较[27]。

（1）构造准则层对目标层的判断矩阵AB。

根据常州市面源污染现状和减排目标，综合分析准则层各评价指标，采取专家打分法对准则层各影响因素的重要性进行评判，构造判断矩阵A。其中，本文设定面源污染控制技术方案的多目标决策是从n个方案中选出最优者，准则层由6个评价指标组成，记为ai（i=1，2，…，6），分别代表总氮、总磷、氨氮和COD削减率、建设成本、运行成本

AB=A=a11…a16

…

an1…an6

（2）构造准则层每个评价因子对方案层的判断矩阵BC。

BC=Bi（i=1，2，…，6）=b11…b16

…

bn1…bn6

（3）几何平均法（方根法）计算权重[28]。

Wi=（∏nj=1aij）1n∑ni=1（∏nj=1aij）1n，i=1，2，…，n（1）

计算方法：①将判断矩阵的元素按行相乘，得到新向量；②将新向量的每个分量开n次方；③将所得向量归一化即为权重向量。

2.2.3层次单排序及其一致性检验

（1）计算一致性指标CI。

CI=λmax-nn-1（2）

其中，λmax为判断矩阵的最大特征值。

（2）查找随机一致性指标RI（见表5）。

当CR<010時，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。

2.2.4层次总排序及其一致性检验

最终要得到方案层对目标层的权重，从而得到方案的优劣顺序，进行方案选择，需要计算各层要素对总目标的合成权重，并按照下列公式对层次总排序进行一致性检验。

CI= ∑ni=1biCIi（4）

RI=∑ni=1biRIi（5）

CR=CI/RI（6）

式中：bi为B层（准则层）中各指标的层次权重；CI为层次总排序的一致性指标；CIi为与bi对应的该层次中判断矩阵的一致性指标；RI为层次总排序的随机一致性指标；RIi为与bi对应的该层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序的随机一致性比例。

2.3常州市面源污染减排工程方案优选

2.3.1畜禽养殖污染工程方案优选

按照污染源的不同，从畜禽养殖、农田种植、水产养殖和农村生活4个方面分别进行方案优选。以畜禽养殖污染工程方案的决策为例，具体过程如下。

技术方案评价因子判断矩阵A，总氮削减率、总磷削减率、氨氮削减率、COD削减率、建设成本和运行成本判断矩阵B1、B2、B3、B4、B5、B6分别为：

对矩阵A进行一致性检验：

CI=λ-nn-1=6.2424-66-1=0.0485

CR=CIRI=0.04851.24=0.04<0.10

根据计算结果确定矩阵A满足一致性条件，得到总氮削减率、总磷削减率、氨氮削减率、COD削减率、建设成本和运行成本6个指标的权重是（02520，00680，01527，03114，01080，01080）。

根据以上方法计算其他判断矩阵的指标权重及一致性指标，得到表7。

控制方案总权重CDEF农田种植畜禽养殖水产养殖农村生活10.07460.33240.11220.407020.19690.11600.10650.159830.55720.36610.50580.291040.18730.18550.28150.1226说明：表中每列数值分别代表农田种植、畜禽养殖、水产养殖、农村生活在其相对应的4类控制方案下（表1到表4）的总权重。

之；对于畜禽养殖污水处理，组合式稳定塘处理工艺最佳，土地渗滤处理系统次之；对于水产养殖业污染，序批式生物膜法处理养殖废水为最佳工程方案，沼气池/生态塘处理工艺次之；对于农村生活污水处理，塔式生态滤池人工湿地系统最佳，户用生态滤池次之。

3常州面源污染减排潜力计算

常州市面源污染减排潜力的评估，是基于预防和源头控制措施等，都按照相关政府和规范的治理要求，并得到了较好地实施和执行，因此主要针对后续末端治理的措施来计算最大削减量，评估减排潜力。

以2014 年为基准年，根据排污系数法得到常州市农田种植、畜禽养殖、水产养殖和农村生活污染物排放总量（表12），将优选出的4项工程措施分别应用于各类污染的末端治理，结合常州市污染和减排现状拟定工程个数，计算污染物削减量，并根据工程个数和经济指标计算建设成本和运行成本（表13）。

农田种植：最优措施为水生植物菌藻生物膜复合生态系统处理工艺，该工程是一种纳污河道原位处理技术，属于表面流人工湿地的一种，利用水生植物菌藻共生系统，配合人工填料等，对入河污水进行处理。该技术措施具有因地制宜、就地处理、处理系统灵活多样的特点，治理目标兼容了水环境的整治和水生态建设，可大量减少管网建设、投资运营费用等。在平原河网地区，水系发达，根据肥料流失系数计算的污染负荷量与农田径流污染的入河量相当，因此，在进行潜力计算时，直接根据污染物排放量和工程措施的削减率进行计算。

畜禽养殖：最优措施为组合式稳定塘处理工艺，该工艺主要利用不同类型的稳定塘来净化污水。稳定塘是通过改造天然坑塘或者人工修建池塘，依靠塘内的微生物来处理污水，其净化过程与自然水体的自净过程相似。养殖污水经过固液分离、自然塘、好氧塘、高效氧化塘、藻类沉降塘、生态塘等联合作用后，实现多级净化效果。依据该工艺进行削减量计算时，假定养殖废水在管网收集过程中无流失，能够全部进入到该工艺进行处理。

水产养殖：最优措施为序批式生物膜法处理工艺，该工艺通过在传统生物膜反应器内填装不同的填料，为微生物提供良好的生长环境。在纵向上微生物构成一个由细菌、真菌、藻类、原生动物、后生动物等多个营养级组成的复杂生态系统，横向上构成具有多种不同活动能力、呼吸类型、营养类型的微生物系统。该工艺占地面积小，节省基建费用，易于运行管理。常州市针对百亩连片的池塘推进循环水养殖技术，在2020年实现100%推广比例，因此，该工艺仅针对非百亩连片的池塘废水进行处理并计算削减量。

农村生活：最优措施为塔式生态滤池人工湿地系统，该工艺组合了厌氧、好氧和兼氧单元，在塔式生态滤池中，利用蚯蚓吞食有机物、提高土壤渗透性能和蚯蚓与微生物的协同作用等生态学功能实现污水的生态处理，后续根据土地现状增加适当规模的湿地处理单元，提高出水水质。该工艺基建和运行管理费用较低，氮磷的去除能力强，蚯蚓生态滤池占地面积较小，也可根据地形调节装置。进行削减量计算时，假定生活污水经管网集中收集过程中没有流失，全部进入到污水处理单元。

结合资料和已有示范工程，确定表中工程个数：（1）农田种植：农田种植总面积为4 603 hm2，以667 hm2为一个单位，对应建设一项减排工程；（2）畜禽养殖：将常州市畜禽养殖总量折算成猪当量[30]，养殖总量为218万头猪，以10 000头为一个单位，对应建设一项减排工程；（3）水产养殖：养殖总面积为39万hm2，以667 hm2为一个单位，对应建设一项减排工程；（4）农村生活：乡村总户数为7465万户，以300户为一个单位，对应建设一项减排工程。

4结论和不足

4.1结论

本研究通过实地调研和总结国内外相关文献，从管理性措施和工程性措施两方面，总结了目前常用的面源污染减排措施。以常州市的情況为例，以2014 年为基准年，根据农田化肥施用量、畜禽养猪当量、水产养殖品种和养殖总量、农村人口状况等，通过排污系数法估算排污量。通过计算分别得到TN、TP、NH+4N和COD的排放总量，其中畜禽养殖污染排放量所占比重均是4类污染物排放总量的最大。其中畜禽养殖排放占得比值最大；因此，畜禽养殖污染对面源污染的贡献率最高，应作为首要减排对象。然后针对不同类型的污染，各选取4项工程措施，以总氮削减率、总磷削减率、氨氮削减率、COD削减率、建设成本和运行成本作为评价指标，采用层次分析法进行优选，得出不同污染类型的最优治理方案。对于农田尾水处理，水生植物菌藻生物膜复合生态系统最优；对于畜禽养殖污水处理，组合式稳定塘处理工艺最优；对于水产养殖业污染，序批式生物膜法处理养殖废水最优；对于农村生活污水处理，塔式生态滤池人工湿地系统最优。最后将最优工程方案应用于常州市面源污染治理，估算减排潜力并计算经济成本。TN、TP、NH+4N和COD的减排潜力分别为9 186 t、2 098 t、6 194 t、70 254 t，从各项污染指标的潜力来看，畜禽养殖业污染治理潜力最大；4类不同污染类型的治理投资中，水产养殖业污染治理成本最高，为15 333万元，畜禽养殖业污染治理成本最低，为6 659万元。

4.2不足

研究中进行技术优选的技术方案，经济成本中以建设成本和投资成本为指标，实际中应该考虑土地成本，但鉴于土地成本受到当地实际情况的限制，无法统一量化标准，没有作为评价指标。另外，优选的工程措施是基于现有工程的相关指标进行削减量和成本估算，在实际应用中要因地制宜，根据污染治理需要和实地情况对工程方案进行调整和改进。后续研究应该基于工程方案的各项指标进行更加全面的评价和优选，并将管理性措施也纳入到优选工作中，进行定性和定量的双重评价。

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