表面流人工湿地对城市径流水质的净化研究

乔 厦, 郑学良

(1.北京中森国际工程咨询有限责任公司, 北京 100013; 2.北京林业大学 水土保持学院, 北京 100083)

作为一种典型的非点源污染，城市径流污染在冲刷和淋洗的作用下，通过径流过程造成城市水体污染[1-2]。在点源污染逐渐被控制之后，城市地表径流已经成为城市水污染和退化的重要因素之一。与此同时，城市地表径流污染具有指标种类繁多、时空变异明显、过程机制复杂等特点，其暴露出的问题也是日益突出，现已成为第二大非点源污染(仅次于农业非点源污染)[3-4]。据不完全统计，全国城市地表径流总量逐年增加，并且已经超过工业污水总量，因此，合理减缓城市径流水质的排放，同时减轻对外界环境的破坏具有一定的必要性。伴随着我国城市化的推进，大量城市径流污水逐步在地表聚集，加之污染控制和管理体系的不完善，我国城市径流污染等问题日益突出[3-4]。因此，研究城市径流污染对城市环境的改善具有重要的现实意义。

1 材料与方法

1.1 研究地概况

本研究将武汉市江夏区安山街胜利村作为人工湿地的研究对象，而该地区属于枫林敖生态文明村，拥有较为丰沛的降雨量，且在每年的6，7，8月达到全年的降雨量高峰期，年均降雨量1 269 mm，近几年的年均气温约为15.8～17.5℃，拥有长达近276 d的无霜期，同时具备长达近2 100 h的日照时数。

1.2 人工湿地结构

本研究中的人工湿地系统主要是由两大部分组成：一部分为3级过滤池，另一部分为8级表面流人工湿地，二者通过串联的形式共同构成了人工湿地系统，整个湿地采取的是S型的布局，主要目的在于对江汉区居民的日常生活污水等径流水质进行相应的处理。对于城市而言，其径流水量及水质具有较大的不稳定性，为了增强本研究的稳定性，特将大小适中的调节池布局在湿地的系统前部，从而对进出流量进行调节控制，这样能够较好地保障城市径流能够较为稳定地进行本湿地系统。另外，在本湿地系统中设置了快速渗滤系统，该系统由三级过滤槽构成，并拥有高达1.5 m3/(m2·d)的水力负荷能力，同时对湿地生物塘的负荷进行了调节，其平均的水力负荷能够达到0.08 m3/(m2·d)；在表面流湿地种植了试验所需的一系列水生植物，具体如表1所示，对于各级表面流湿地而言，利用厚度为10 mm的有机玻璃建成了长、宽、高分别为1.8，1.6，0.8 m的长方体湿地床，各级湿地床的坡度均在5%以下，其中底部铺放若干尼龙网，并进行了三层基质填充，从而有效保障了底部集水区的正常运行，同时最大程度降低了填料基质的下漏；为了更便捷地采集试验样品水，特意沿每个单元的对角线排放了PVC管，其直径为12 mm的水管能够充分保障湿地的循环水流入该管。为提高整个湿地的利用效率，在湿地床体布局了导流墙，从而形成了0.4 m×1.5 m×1.0 m大小的8个单元床，并在导流墙留有过水孔，为了增强污水与湿地的接触面，过水孔呈上下对角线分布，同时能够通过各单元床的水样采集来对其去除机制进行探讨。

本试验中的取样分析集中在2016年1月—12月，共利用了11处取样点，不仅包括湿地系统的各过滤池、还包括湿地床的进出口等，取样采取不定期的方式进行，分别在不同的月份对取出水质进行化验分析，从而探究各指标的去除率[11-12]。

各指标的去除率=(进水口值—出水口值)/出水口值×100%

表1 湿地系统各级湿地床种植的水生植物

1.3 人工湿地运行

结合江夏区径流水质监测状况，首先对人工模拟状况下的雨水径流开展相应的试验研究，然后对矿区径流开展人工湿地的去除效果研究。第一步要对人工湿地进行连续的进水，待进水停留大约三天后进行放空，其中的水质取样时间间隔约为2～3 d，取样处位于每个单元格的进出口处。整个试验在2016年完成，基本上在气温10～32℃的情况下进行试验，从而通过近一年的径流湿地净化研究来探究城市径流下人工湿地对水质的净化作用，从而探究如何开展城市污水处理，为提升水质奠定基础。

1.4 数据分析

通过上述试验得到了相应的指标数据，接下来需要对数据的拟合程度进行分析，本研究采用Origin 9.0软件开展相应的曲线拟合分析，具体来说主要是以下3种：

指数拟合曲线：y=aebx；

线性拟合曲线：y=ax+b；

二次拟合曲线：y=ax2+bx+c。

首先获取进水口的水质浓度值Ci，同时结合对应拟合曲线系数，这样就能够通过SPSS 19.0进行一元回归分析，从而获取二者之间的关系。

利用回归分析能够获取不同的拟合曲线方程，然后对之进行相关分析，同时利用均方根误差及相对均方根误差指标开展数据检验，从而获取最佳的拟合曲线。

生物量统计模型的筛选通过判定系数R2，F检验值和回归显著水平进行，为了探究样本预测值与实测值之间的差异，本研究通过误差水平进行以下双重检验：

均方根误差RMSE：

相对均方根误差RRMSE：

式中：模拟值用C1表示；实测值用C2表示；平均值用C3表示；n代表样品个数。

2 结果与分析

2.1 人工湿地对城市径流水质的去除效应

人工湿地主要通过微生物的代谢活动和植物的吸收去除CODCr，其中微生物降解是主要的去除CODCr途径，而植物对CODCr的吸收作用较小。由图1可知，各指标的去除率与进水浓度保持一致的变化规律，在3月份是人工湿地运行的初期，湿地植物处于初级生长阶段，而微生物数量、种类及活性均处于初级发展阶段，因此出水CODCr浓度较高，随着进水浓度的增加，CODCr去除率呈现出波动变化，但总体呈增加趋势。在7月，CODCr去除率达到最高(80%左右)，此时温度较高，微生物活性增强、数量较多，导致人工湿地对CODCr的过滤、截留作用较大；在7月以后CODCr去除率急剧下降。此外，人工湿地在运行稳定后，CODCr出水浓度达到了《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)Ⅲ类的质量标准。

人工湿地运行初期(3月)，TP去除率维持在20%左右，在3月以后，TP去除率波动较大，出水浓度达地表Ⅲ类水排放标准。SS在人工系统中主要靠微生物降解、植物根茎拦截和基质过滤等途径得以去除。其中人工湿地进水SS浓度为123.96 mg/L，出水SS浓度<30 mg/L，SS平均去除率为70%。通过图1可知，该人工湿地保持了较高的SS去除率和出水浓度，表明人工湿地对SS具有较强的抗冲击能力。

图1 人工湿地对城市径流水质的去除效应

2.2 城市径流水质各指标在人工湿地中的沿程变化

表2 城市径流水质各指标在人工湿地中的沿程变化 %

图2 人工湿地对城市径流水质的去除率

2.3 城市径流水质各指标之间的相关性

注：**相关性在0.01水平上显著(双尾)；*相关性在0.05水平上显著(双尾)。

2.4 城市径流水质各指标的衰减模型

对于指数模型，模型系数a和b的一元回归分析结果为：

a=-2.86+1.62Ci；b=-0.07-0.04Ci

C=(-2.86+1.62Ci)e(-0.07-0.04Ci)x

对于线性模型，模型系数a和b的一元回归分析结果为：

a=0.16-0.07Ci；b=-0.56+1.56Ci

C=(0.16-0.07Ci)x+(-0.56+1.56Ci)

对于二次模型，模型系数a，b，c的一元回归分析结果为：

a=0.05+0.14Ci；b=-0.06-1.32Ci，

c=-3.29+1.25Ci

C=(0.05+0.14Ci)x2+(-0.06-1.32Ci)x+(-3.29+1.25Ci)

式中：x代表沿程湿地序列；Ci代表总湿地进口浓度；C代表湿地出口浓度。

2.5 城市径流水质各指标衰减模型的验证

分别利用得到的指数模型、线性模型和二次多项式模型进行相关性检验和指标评价(表5)，以确定最佳拟合公式。相关分析结果显示，拟合曲线的模拟值与实测值均具有极显著的相关性(p<0.01)，显示出这上述拟合曲线具有很好的模拟效果。

2.6 人工湿地植被生物量及氮、磷积累量

由图4可知，人工湿地植被地上生物量变化范围在86.3～263.5 g/m2，地下生物量变化范围在32.6～126.3 g/m2，在8月地上和地下生物量达到最大。总体上呈倒V字型变化规律，与去除率变化趋势相一致。N累积量变化范围在15.6～32.8 g/m2，P累积量变化范围在1.21～1.53 g/m2，在8月N，P累积量达到最大，其中P累积量随时间变化幅度较小。

表4 城市径流水质各指标的衰减模型

图3 回归模型与实测数据的验证

拟合类型指标自由度n相关系数均方根误差RMSE相对均方根误差RRMSEp值F值CODCr960.8691.350.35<0.01156.32BOD50.8941.230.31189.25指数拟合TN0.9231.560.26110.74NH+4-N0.9011.130.1995.36TP0.8971.280.16136.59SS0.9211.050.24142.08CODCr960.9031.980.18<0.01123.69BOD50.8692.310.1692.31线性拟合TN0.8671.510.13175.16NH+4-N0.8911.690.17125.69TP0.9241.750.2398.31SS0.9051.240.1692.47CODCr9608451.160.19<0.01103.63BOD50.9261.120.21115.47二次拟合TN0.9021.260.24162.58NH+4-N0.8941.240.18132.56TP08961.090.1794.75SS0.8871.670.20107.55

图4 人工湿地植被生物量及氮、磷积累量

3 结论与讨论

人工湿地的净化作用通过多方面综合进行，首先，湿地植被能够对污水进行明显的杂质截流、过滤及吸附，直接对污染物产生截留；其次，湿地微生物能够通过新陈代谢等活动吸收水中养分；另外，湿地基质填充物能够对水中杂质进行吸附沉淀，同时能够结合微生物作用净化水质。常用的湿地基质多为砾石，因其较高的孔隙度能够利于微生物的生长，从而为微生物净化水质提供更好的条件[16-17]。本研究将炉渣和泥沙作为湿地基质，这样能够很大程度上降低土壤表面的短流，同时较多孔隙能够促进新陈代谢活动，进而增强湿地的去除率。该试验主要分析在表面流湿地系统下营养盐浓度的沿程变化，并建立相应的模型，重点对其与总湿地系统进口初始浓度间的关系进行建模分析[18]，从而便于今后的研究及数据预测。

对于TP而言，人工湿地对其去除效应较弱，人工湿地主要通过吸附的方式对P进行去除，P随泥沙等颗粒物进入湿地后被湿地植被及基质等截留，一方面通过植被的吸附及物理化学作用进行去除，另一方面在微生物的降解下进行去除；氧化态的根区的形成离不开微生物的作用，更离不开湿地植被的氧气输出，这样就为不同厌氧生物提供了各自适宜的生存条件，这一过程明显受到湿地pH值、Fe，Ca等因素的制约[21-22]。对于本试验而言，湿地的pH值基本处于中性水平，而基质填料具有较高的Ca，Fe，这样就形成了不溶性的Ca-P，Fe-P沉淀；一旦湿地吸附能力接近于饱和，吸附作用将微乎其微甚至会释放部分磷，这样基质就能够对水中磷浓度进行调节[21-22]。通过研究发现，1号过滤池对TP的去除效果基本上达到了40%，说明过滤床的基质填料能够对TP产生明显的吸附作用，经过2号湿地床的TP去除效果已经达到了近60%，且在后续基本保持稳定，这说明1号过滤池利用较大的横断面及流程能够对TP产生明显的吸附及沉降作用。

通过试验发现，人工湿地植被对水中各指标的去除效应具有较大的标准差，说明环境因子能够对各指标的去除效应产生明显的不同影响，湿地植被能够在水质净化过程中起到重要作用，必须根据不同的污水状况选择适宜的湿地植被，尤其是那些根系发达，对污染物具有较强富集能力，且拥有较大生物量的植被，通过植被的组合能够多方面去除不同的污染，既能够产生良好的去除效果，又能在控制成本的基础上合理利用资源，降低外来植被可能导致的外来物种入侵风险，促进生态稳定[23]。1—3月期间湿地植被的去除能力较弱，这主要归因于此时期植被处于生长初期，根系、茎秆等尚未丰盛，其吸附及释氧能力较弱，而进入夏季后植被生长茂盛，尤其是进入9月后，湿地植被的去除效应最佳，而进入11月，植被因密度较大而空间及资源不足，茎叶枯黄败落导致植被的净化作用大幅下降。此外，本研究监测了湿地植被生物量和植被体内N和P含量的变化。就植株体内的N，P含量而言，地上部分N和P积累量高于地下部分，这种模式体现了N，P元素主要供给营养生长部位的分配特点，属于植被对N和P内在生长特性。人工湿地植被N，P积累量能够反映植被对N，P的直接去除能力，营养物质的分配特点会涉及到采取的收割方式，本研究中人工湿地植被可以通过收割去除大部分的N，P积累量，使其移出生态系统。

对于本研究而言，数据采集缺乏一定的连续性，而是在整年的不同时间点进行样本采集分析，而取样的间隔天数并不是固定的，这样难以通过连续多天的样本采集数据进行对比分析，这一定程度上影响了研究的稳定性及普遍性。此外，为更全面研究湿地净化，今后的研究中一方面要对进口水量的排放负荷做好观测，另一方面注重营养物浓度负荷的连续对比分析。在本研究中，采取了较深的湿地设计，可能会对某些湿地植被的生长带来不利影响，进而可能会对湿地净化效应研究产生一定的影响，此后需对不同深度湿地的净化效果进行对比研究。湿地植被能够对整个湿地的净化效果产生相当大的影响，对此本研究没有进行不同植被间的净化效果对比，这也是未来的研究方向。