天津市区雨水径流污染指标分类及污染源解析

古明哲 常素云 许伟 占强

摘要：在運用主成分分析方法的基础上，对天津市区降雨的屋面径流以及菜市场路面径流进行了采样分析。对样本的特征性指标SS、COD、氨氮、总氮和总磷进行分类分析，尝试分析出不同下垫面产生的雨水径流污染物的污染源，并分析各污染物初始冲刷效应。分析结果表明：屋面径流的特征性污染物中总氮、氨氮和COD组成为同一类指标，说明其潜在的第一类主要污染源为机动车尾气、大气干湿沉降以及屋面材料析出物。总磷和SS分别归为另两类指标，其潜在的第二类污染源为建筑工地污染以及机动车损耗。菜市场路面径流的特征性污染中SS、总磷和COD可组成同一类指标，说明其潜在主要污染源为机动车损耗以及生活垃圾污染。氨氮和总氮可归为另一类指标，说明大气干湿沉降和机动车尾气排放为第二类污染源。路面较屋面更易形成初始冲刷效应，并且氨氮的初始冲刷效应显著，存在污染源的持续输入。

关键词：不同下垫面；降雨径流；污染源；主成分分析；初始冲刷效应

中图分类号：X522 文献标志码：A 文章编号：

16721683（2018）05008508

Classification of rainwater runoff pollution indexes and analysis of pollution sources in Tianjin urban area

GU Mingzhe1，CHANG Suyun2，XU Wei2，ZHAN Qiang2

（

1.School of Environmental Engineering and Science，Tianjin University，Tianjin 300350；

2.Tianjin Hydraulic Research Institute，Tianjin 300061，China）

Abstract：

Based on the method of principal component analysis，we sampled and analyzed the roof runoff at residential area and road surface runoff at grocery market in Tianjin urban area.We classified and analyzed the characteristic indexes of SS，COD，ammonia nitrogen，total nitrogen，and total phosphorus，attempted to find out the sources of runoff pollutants produced on different underlying surfaces，and analyzed the first flush effect of each pollutant.Analysis results showed that the total nitrogen，ammonia nitrogen，and COD among the characteristic pollutants of roof rainwater runoff belonged to the same class of indexes，which means that the first kind of potential main pollution sources were vehicle emissions，atmospheric dry and wet deposition，and the roofing material precipitates.Total phosphorus and SS belonged to the other two classes，indicating that the second kind of potential main pollution sources were construction site pollution and the spoilage of vehicles.Among the characteristic pollutants of the road surface runoff at grocery market，SS，total phosphorus，and COD belonged to the same class of indexes，which means that the first kind of potential main pollution sources were the spoilage of motor vehicles and the pollution of domestic wastes.Ammonia nitrogen and total nitrogen belonged to another class，indicating that atmospheric dry and wet deposition and vehicle emission were the second potential main pollution sources.The first flush effect was more likely to occur on road surface than on the roof.There was a continuous input of pollution source and the first flush effect of ammonia nitrogen was significant.

Key words：

different underlying surfaces；rainfall runoff；pollution source；principal component analysis；first flush effect

近些年来，随着城市人口的逐年增加，城市规模也在进一步扩大。在降雨过程中，随着雨水对大气的淋洗作用，以及雨水径流对城市不同下垫面的冲刷作用，使得雨水径流裹挟大量污染物，污染程度不断加剧[1]。此部分携带大量污染物的雨水最终经城市排水管网系统汇集并排入城市河湖水体，使得城市水体收纳污染物量远高于水体自净能力，导致水体环境质量变差，破坏水生生态环境。研究表明，目前雨水径流污染已成为国内外许多城市水体污染的主要原因之一[25]。

经大量研究表明，城市雨水径流产生的主要污染物和污染物浓度因地而异，不同城市，不同下垫面的雨水径流污染往往存在显著差异[68]。因此，要准确把握一座城市某一地区雨水径流的污染信息，则需要针对这一地区，进行不同下垫面雨水径流特征分析，得出此地区的雨水径流污染特征，不可一概而论。针对天津地区，一些研究主要分析鉴定不同区域，不同下垫面雨水径流的主要污染物和污染负荷，以及天津地区雨水径流的污染程度[911]。本文拟在利用SPSS软件的统计分析功能对多次采样检测的SS、COD、氨氮、总氮和总磷进行主成分分析降维，找出不同下垫面所产生的雨水径流污染物受哪几个不同内在独立因子支配，从中分析屋顶以及菜市场路面径流的潜在污染源，并分析不同下垫面各污染指标的初始冲刷效应。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

天津地区属暖温带季风性气候，冬季寒冷干燥，夏季暖热多雨，年平均降水量约为550～650 mm。全年降水75%集中在夏季，尤其是7月下旬至8月上旬期间，全年温度最高，降雨量最大。天津市区主要分为和平区、河西区、河北区、河东区、南开区和红桥区，其总面积约为173 km2，各区气候条件无明显区别，取样点设置在河东区北纬39°06'，东经117°15'附近。

1.2 水样采集

为了获取天津市区雨水径流的污染特征，在天津市河东区中山门附近范围内设置4个取样点对雨水径流进行取样（图1）。1号和2号取样点设置于菜市场，此地区人流量密集，处于居民住宅集中区，取样菜市场路面雨水径流。3号和4号取样点设置于居民楼，处于交通要道，车流量大，取样屋顶雨水径流。

在形成路面雨水径流区域，利用取样工具采集路面径流，样品使用聚乙烯瓶进行收集。路面径流形成后，每隔5 min采集一次水样。径流的峰值过后，每隔10～20 min采集一次，并依次标记。

对于屋面径流，从径流形成开始，使用聚乙烯瓶在雨落管出口处每隔5 min采集一次水样。径流的峰值过后，每隔10～20 min采集一次。

1.3 雨水水质分析

本文根据城市雨水径流特征[4，12]，将水质监测指标确定为COD、SS、总磷、氨氮和总氮，各水质指标的监测方法及监测仪器见表1。

1.4 雨水径流采样总体状况

本次采样周期为2015年全年，有效降雨事件为5次。其中菜市场路面径流采样个数135个，屋面径流采样个数136个。

1.5 主成分分析

主成分分析是一种降维的统计方法，它把收集的具有一定相关关系的多个指标变量通过线性变换综合成数量较少的不相关的因子，研究一组多个实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配[1314]。

应用SPSS 200對5场主要降雨数据的5个监测指标进行了主成分分析。

1.6 数据分析

1.6.1 用于主成分分析数据的KMO检验和Bartlett检验结果

使用因子分析提取因子，原始变量首先需满足一定的线性关系。这里，借助KMO检验和Bartlett检验的方法进行判断。

KMO检验是为了看数据是否适合进行因子分析，其取值范围是0～1。其中，09～1表示极好、08～09表示可奖励的、07～08表示还好、06～07表示中等、05～06表示糟糕、0～05表示不可接受。Bartlett检验是为了看数据是否来自于服从多元正态分布的总体。

16.2 主成分分析公共因子提取准则

公共因子个数的确定准则：（1）按照特征值的大小来确定，一般取特征值大于1的对应的几个公共因子。（2）根据因子的累积方差贡献率来确定，一般取累计贡献率达85%～95%的特征值所对应的主成分。本文针对这两种准则进行尝试性分析。

1.7 污染物初始冲刷分析

针对每一场降雨事件，每一种污染物绘制降雨累积污染物负荷比-累积径流量比曲线，即M（V）曲线，从这条曲线可以了解累积污染物与总的污染物之比相对于累积径流量与总的径流量之比的变化情况。对角线表示整个降雨过程径流中污染物均衡迁移。当 M（V）曲线高于对角线时，则认为发生了初始冲刷，曲线与对角线垂向距离越大则初始冲刷效应越显著。通常用携带 80% 污染物所实际发生的径流量来判断比较直观，所需的径流量越小， 发生的初始冲刷效应越强烈[15]。针对初始冲刷效应强的下垫面，在降雨初期对雨水径流进行防控则能有效控制入河污染物。

2 结果与讨论

2.1 屋面径流分析

针对五组屋面径流数据进行检验，结果见表2。

根据因子的提取要求，由以上分析结果可知，本次降水适合选用前三个公因子进行分析，因为这三个因子能够解释全部变量的90%以上，已足够代替原有变量。第一主成分的贡献率均在50%左右。与第一主成分相关的是氨氮、总氮和COD，除第1次有效降雨事件4号采样点外，其余三个指标变化方向一致，且呈正相关，说明引起这三个指标变化的原因相似。第一主成分主要反映的是屋面径流水质主要受到氮以及有机污染物的影响，其污染源为大气干湿沉降，机动车尾气排放和屋面材料析出物。降水过程使空气污染物得到淋洗。有研究表明，在屋面径流中，降雨对氮的贡献率为10%～25%[16]。其中，由于机动车尾气含有大量的NOx[17]，这些氮氧化物通过大气干湿沉降的形式下落到屋面上，可能是屋面径流中的氮含量的主要来源。由于采样点附近属于公路交叉口，车流量和人流量密集，扬尘大，屋面并不清扫，老化的油毡沥青屋面能够释放出大量的有机物质[18]。

与第二主成分密切相关的是总磷与第三主成分密切相关的是SS，各自贡献率均在20%左右，这表明屋面径流水质还受总磷和SS的影响。由于颗粒物易成为磷的化合物的载体，因此磷的一个重要来源可能是周围的建筑工地[19]。另外，有文献指出，在降水淋洗空气的过程会产生含磷污染物污染，但贡献率小于5%[16]。由于取样点靠近高架桥，属于交通干道。机动车辆行驶过程中轮胎与路面的相互作用会产生磷酸盐等污染物[2022]。因此，进入大气部分的污染物可能会经过大气干沉降以及降雨过程的空气淋洗作用形成屋面径流污染。SS主要来源是大气干湿沉降。车辆轮胎和路面材料的摩擦，以及车辆部件磨损释放的颗粒随空气流动进入大气后，再经过降雨过程后可能形成屋面径流污染。

2.2 菜市场路面径流

对五组路面径流数据进行检验，结果见表4。

根据前述检验规则，选取KMO检验值>07的代表性更强的数据进行分析。因此，选取的数据来自第3次以及第5次有效降雨。针对路面径流数据进行主成分分析结果如表5所示。

继续依据以上分析结果，对原始的屋面径流水质特征性指标进行归类，得到旋转空间成分图，见图4和图5。

根据因子的提取要求，有以上分析结果可知，本次降水适合选用前两个公因子进行分析，因为这两个因子能够解释全部变量的95%以上，已足够代替原来的变量。纵观四次菜市场路面径流数据的主成分分析结果，第一主成分的方差贡献率在50%左右，与第一主成分相关的是SS、总磷和COD。第一主成分主要反映的是路面径流水质主要受到SS、磷和有机污染物的污染。从总体上来看，三个指标变化方向一致，呈正相关，说明二者的来源相似。其中，SS与第一主成分关系密切，总磷和COD与第一主成分关系次之。其污染源为机动车损耗以及生活污染。有研究认为SS是公路径流的主要污染物[2326]，SS主要来源是车辆轮胎和路面材料的相互

作用，以及车辆部件磨损释放的颗粒；由于采样点位于菜市场，靠近居民区，居民烟囱释放出的烟尘也可能会有较大贡献率。由于城市居民日常生活产生的生活垃圾含有大量好氧物质，其中COD污染也是街道径流污染的主要因素之一。黄金良[27]等发现车辆轮胎的损耗是道路降雨径流中有机物质的主要来源。磷的来源，一方面来自降水的空气淋洗作用，有研究表明道路径流中此部分污染作用贡献率13%[16]；一方面来自生活垃圾。

第二主成分贡献率为40%左右，与第二主成分相关的是氨氮和总氮。两个指标变化方向一致，呈正相关，说明二者的来源相似。其污染源为大气沉降以及机动车尾气排放[28]。有研究表明，地表径流中氮素污染物来自雨水的比例很高[29]。依据采样点的环境特点，食用蔬菜类上的残留化肥也可能是导致该地区氮污染较高的原因之一。

2.3 不同下垫面降雨径流污染初始冲刷效应分析

2.3.1 屋面径流污染初始冲刷效应

屋 面降雨M（V）曲线如图6、图7所示。在第一次和第三次有效降雨事件中，各污染物发生了不同程度的初始冲刷效应。第一次有效降雨的3号采样点，COD、氨氮和总氮发生了[HJ2.05mm]初始冲刷效应，分别有56%、39%和40%的径流量携带了各自80%的污染负荷，总磷和SS未发生初始冲刷；第一次有效降雨的4号采样点，氨氮、总氮和SS发生了初始冲刷效应，但总氮和SS的初始冲刷效应较氨氮的弱，其携带80%的污染负荷所对应的径流量分别为40%、70%和69%。第三次有效降雨的3号采样点，除SS外的其余污染物均呈現在降雨初期呈现初始冲刷效应，而在降雨后期曲线移动至平衡线下方，降雨径流对各污染物的冲刷效果不明显，污染源呈现衰减和耗竭现象。第三次有效降雨的4号采样点，除SS外各项污染指标均出现了不同程度的初始冲刷效应。

2.3.2 菜市场路面径流污染初始冲刷效应

菜市场路面降雨径流M（V）曲线如图8、图9所示。纵观两场有效降雨的两个菜市场路面采样点（1号和2号），各污染物均呈现出初始冲刷现象，并且在降雨后期，各曲线并未移动到平衡线下方，说明各污染源并未出现衰减和耗竭现象。第一次有效降雨的1号采样点，COD、氨氮、总氮、总磷和SS分别有32%、20%、28%、72%和70%的径流量携带各自的80%负荷；第一次有效降雨2号采样点，COD、氨氮、总氮、总磷和SS携带80%负荷所对应的径流量

分别为60%、28%、52%、69%和72%。第三次有效降雨的1号采样点，COD、氨氮、总氮、总磷和SS分别有53%、61%、62%、64%和63%的径流量携带各自的80%负荷；第三次有效降雨2号采样点，COD、氨氮、总氮、总磷和SS携带80%负荷所对应的径流量分别为56%、49%、69%、64%和56%。

3 结论

（1）在屋面径流中，氨氮、总氮和COD密切相关；而在菜市场路面径流中，氨氮与总氮相关性强，COD与总磷密切相关。

（2）屋面径流第一类主要污染源为与氨氮、总氮和COD有关的机动车尾气，大气干湿沉降和屋面析出物；第二类主要污染源与总磷和SS有关的建筑工地污染以及机动车损耗。菜市场路面径流第一类主要污染源为与SS、COD和总磷有关的机动车损耗以及生活污染；第二类主要污染源为与氨氮和总氮有关的大气干湿沉降以及机动车尾气。

（3）屋面径流与路面径流污染物均存在不同程度的初始冲刷效应，氨氮在几次降雨过程的初始冲刷效应均较为显著。并且在降雨过程的中后期，各污染物曲线有偏离平衡线的趋势，说明有同步的污染源输入。天津市区菜市场路面径流比屋面径流更易于形成初始冲刷效应，对路面径流的初期雨水进行防控，特别是针对氨氮的削减，能有效减少入河污染物浓度。

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