基于GIS的遼河中游城市非點源污染負荷時空估算新方法研究

滕凡全

(遼寧省河庫管理服務中心(遼寧省水文局)，遼寧 沈陽 110003)

相比于城市點源排放的穩定和規律性，非點源污染排放的隨機性較大，且難以追蹤，給城市污染負荷控制帶來很大難度[1]。城市地面污染物、固體顆粒沉積物、居民生活廢棄物、腐蝕金屬的殘留物、納污管網溢流污水、大氣懸浮顆粒物在降水沖刷、匯集作用下進入最終的納污水體[2]。城市非點源污染動力因素來源于降水。降水過程中形成的徑流是城市非點源污染負荷運輸的載體[3- 5]。非點源污染毒性較大，污染種類復雜程度高，很難進入城市污水處理系統進行相應的處理，對城市水生態環境、居民生活環境以及地下水環境的影響巨大[6- 9]，已成為我國各城市水環境綜合治理亟待解決的關鍵問題和熱點問題[10]。早期對于城市非點源污染負荷估算主要通過對地表污染物數據進行收集后，建立經驗相關公式對其污染物進行預測和分析[11- 13]。后期逐漸演變成數學模型構建的方式進行非點源污染模擬的分析[14- 15]。城市非點源污染從簡單的數理統計逐步演變對其污染機理進行分析。隨著我國城市化的快速發展，城市非點源污染將日趨嚴重，因此城市非點源污染時空分布估算迫在眉睫。為此本文以遼河中游城市為研究實例，創新采用平均濃度模型法并結合GIS技術對遼河中游城市非點源污染時空分布進行估算。研究成果對于解決城市非點源污染負荷定量估算難點具有重要參考價值。

1 研究城市河段水質概況

結合遼河中游城市河段2001—2018年11種主要水質指標測定值，結合變異系數及趨勢檢驗方法，對研究城市河段的水質概況進行分析，分析結果見表1—3。

表1 遼河中游城市河段2001—2018年各水質指標變異系數分析結果

從分析結果中可看出，遼河中游城市河段汛期和非汛期各水質指標變異系數變化度較大，其中化學需氧量的變異系數均最高，在非汛期電導率變異系數最低，而汛期氟化物的變異系數在各指標中最低，全年11種主要測定水質指標變異系數在0.013～0.139之間。從遼河中游城市汛期和非汛期水質指標多年均值分析結果可看出，非汛期各水質濃度明顯高于汛期各水質指標的濃度，各指標中硫酸鹽和硝酸鹽氮濃度上升較為明顯，亞硝酸鹽及高錳酸鉀指數總體變化較為穩定，其他水質指標也呈現較為明顯的遞增變化，其中電導率變化幅度為16.252us/(cm·a)、氯化物、溶解氧、氨氮、化學需氧量、生化需氧量、氟化物的變化幅度為2.352、0.416、0.435、6.921、1.353、0.023mg/(L·a)。

表2 遼河中游城市河段2001—2018年各水質指標多年均值 單位：mg·L-1

表3 研究城市河段2001—2018年各水質指標變化趨勢檢驗 單位：mg·L-1

注：*表示顯著變化，**表示為極顯著變化，ns表示不顯著變化。

2 研究及采樣方法

2.1 測定與采樣

結合城市不同土地利用類型及居民生活區的分布，主要劃分為5個區域，分別為商業區、居民生活區、綠化帶、商業加生活區、商業加綠化帶區。同時將不同的功能劃定為路面、屋頂以及綠地三種類型。為對城市非點源污染負荷進行估算，需要對其進行采樣點進行觀測分析。采用降雨試驗觀測的方式來分析其污染物指標，各場次降水主要特征見表4。當降雨徑流產生后，在屋面排雨管采用聚乙烯瓶進行采樣，采用自制工具對路面排水井雨水進行采集。采用頻次按照先前期加密后期分散的原則，在徑流產生的前15min進行一次采樣；15～30min內進行第二次采樣，每間隔10min進行一次采樣；30min～1h，每間隔15min進行一次采樣。樣品采集后立即回到水化試驗室進行分析測定，各場次降雨歷時、降雨強度及采樣測定的次數不同，每次采集的水樣的數量為6～9個。本次試驗各測定8種指標進行分析。

表4 2018年區域不同降水場次主要特征

2.2 污染物平均濃度計算方法

場次降雨形成的污染物平均濃度可以用來對納污水體進行影響評價，評價方程為：

(1)

式中，EMC—污染物濃度平均值，mg/L；Cj—污染物濃度隨時間變化的濃度值，mg/L；Vj—徑流量隨時間變化的值，L；M—污染物在地表徑流運移過程中的總量，mg；V—地表徑流體積總量值，L。

對各污染物的平均濃度結合降雨徑流系數綜合值進行加權平均，加權平均方程為：

(2)

單次或多次降雨徑流沖刷形成的污染物總量形成城市非點源的污染負荷，納污水體排放具有一定的隨機性，因此隨機誤差較大，因此本文采用年徑流對其負荷進行總量計算，方程為：

Lx=CfPλ[(Ψr)(Ar)(Cr)+(Ψh)(Ah)(Ch)+
(Ψg)(Ag)(Cg)]

(3)

式中，Lx—年污染負荷的總量，t/a；Cf—無降雨徑流時的修正降雨系數，本文該系數取值為0.85；P—城市年降水量，mm；λ—城市非點源污染負荷進行河流的比例系數，本文取值為0.16；Ψr、Ψh、Ψg—道路、屋頂、綠地的降雨徑流系數；依據GB50014—2006《室外排水規范》要求，各系數分別為0.86、0.86、0.16；Ar、Ah、Ag—道路、屋頂、綠地產流面積，m2；Cr、Ch、Cg分別表示為道路、屋頂、綠地污染物濃度均值，mg/L。

3 非點源污染負荷估算分析

3.1 污染負荷總量估算

結合水質分析結果和污染物平均濃度模型對遼河中游城市污染負荷年值及不同下墊面類型污染物輸出系數進行估算，見表5—6。污染物主要包括總氮TN，總磷TP、懸浮物SS、化學需氧量COD、鎘Cd、銅Cu、鋅Zn、鉛Pb。

表5 2018年遼河中游城市進入河道內的年污染負荷量 單位：t/a

表6 2018年遼河中游城市不同下墊面類型污染物輸出系數 單位：t/a

屋頂污染物主要來源于大氣沉降，路面污染物來源于汽車廢氣排放、汽車輪胎磨損、降雨污染物沉積沖刷影響，商業區污染物由于人流和車流影響，再受到清掃不及時等原因共同造成SS以及CODcr等污染物濃度的增加，汽車尾氣排放會加大氮含量濃度。從表5中可看出，不同污染物濃度進入河道內的年總量在0.026～5.308之間，TN的污染物負荷總量最大，Pb污染物負荷最低。從各污染物輸出系數可看出，道路的污染輸出系數最大，綠地的污染輸出系數相對最低，污染物輸出系數和下墊面類型、降雨徑流特性以及地表污染的程度具有很大的相關性，由于道路積累的污染物較多，經過降雨沖刷后排入河道內，使得污染物的濃度逐步增加，而屋頂累積的污染物較少，降雨徑流運移的污染物負荷較小。綠地污染物輸出系數較低的原因在于植物根系和土壤的吸附去除了一部分污染物，相比于大型城市，遼河中游城市非點源污染輸出系數總體偏低。

3.2 污染負荷入河貢獻率分析

為定量分析不同污染負荷的入河量，對各類型下指標的貢獻率進行分析，結果見表7。

表7 遼河中游城市不同下墊面污染類型的入河量貢獻率分析 單位：%

從入河貢獻率分析結果可看出，屋頂進入河道貢獻率最大，貢獻率在44%～78%之間，其中Zn、CODcr以及Cd的貢獻率均在70%以上，這三種污染是屋頂污染物沉降的主要類型。道路各污染物入河量的貢獻率要高于綠地，綠地各污染物入河的貢獻率在3%～19%之間，三種類型下污染物入河貢獻率大小排序為道路>屋頂>綠地，表明綠地降雨沖刷的污染物在進入河道前經過一定程度的過濾并對部分污染物進行了有效吸附，使得進入河道的污染物濃度有所減少，而道路和屋頂由于受到材質的綜合影響，進入河道的污染負荷增加。

3.3 污染負荷入河空間分布

結合GIS技術及平均濃度模型，對各污染物濃度空間分布進行了估算，結果如圖1所示。

圖1 各類入河污染物的面源分布

從各污染物空間分析結果可看出，遼河中游各類污染物主要集中在北部區域，這一區域工業分布較多，因此污染也較為嚴重，各污染物整體從北向南逐步減少，南部主要為遼河中游城市綠化帶，因此各污染物濃度較低。中部區域各污染物濃度有所增加的原因在于隨著城鎮化的快速發展，人類活動對污染物影響度逐步增加，位于南部的區域由于人類活動相對較少，交通覆蓋程度較低，且大都以農業種植方式為主要類型，因此其污染物濃度有所減低。

4 不同設計暴雨條件下的城市點源污染負荷分析

4.1 不同降雨強度下城市非點源污染負荷變化

考慮到設計暴雨條件對城市點源污染負荷影響程度較低，結合平均濃度模型，首先分析了7種設計暴雨條件下對污染物濃度的影響，結果見表8。

表8 不同降雨強度下各污染物濃度變化分析結果 單位：t/a

從分析結果可看出，隨著暴雨頻率的增加，對污染的沖刷程度也更為嚴重，進入河道的各水質指標的濃度也逐步遞增，進入河道的污染物濃度和降雨強度呈現線性變化關系，污染物濃度隨著降雨強度的增加而遞增，由于降雨強度的增加，使得沖刷的污染物的總量增加，但由于區域非點源污染負荷的總量有限，因此隨著降雨量的不斷增加，污染物濃度將遞減變化。

4.2 不同雨型條件下城市非點源污染負荷變化

為了分析降雨時程分配對城市非點源污染負荷的影響，分析了遼河中游三種不同雨型條件(見表9)下對各污染物濃度的影響，結果見表10。

表9 不同雨型降雨量特征

表10 不同雨型條件下城市非點源污染濃度變化

從分析結果可看出，在相同雨強，但雨型分配不同時，污染物濃度分布不一致，TN、SS以及CODcr濃度排序和雨峰位置有較為直接的關聯，排序分別為：偏前>中間>偏后，這主要是因為降雨沖刷原因所致，受降雨影響前期污染物濃度較大，對污染物沖刷的效率較高，而隨著降雨峰值的后移，污染物的濃度逐步降低出現坦化的現象，不同雨型污染物總量影響較小，除了SS污染物濃度總量變化較大外，其他污染物變化程度總體較小。雨量峰值滯后會使得降雨后期的徑流量較大，對后期污染物濃度較低狀態下有所補充。

4.3 不同土地利用類型下城市非點源污染負荷變化

結合區域主要劃分的5種土地利用類型，對不同土地利用類型下對城市非點源污染負荷影響進行分析，結果見表11。

表11 不同土地利用類型下對城市非點源污染負荷影響分析結果

從分析結果可看出，綠化帶的污染物濃度明顯小于商業區和生活區的污染物濃度，這主要是因為下墊面透水比例原因所致，綠化帶對污染物有穩定作用，綠化帶區域透水和不透水面積所在比例較大，對徑流的滯留影響較大，對徑流影響的同時也對污染物進行一定程度的攔截，對降雨徑流過程中的非點源污染控制產生一定程度的影響，因此適度增加綠化帶的面積，將一定程度控制城市非點源污染的負荷。綠化帶土地利用類型下TP和商業區及居民生活區差異程度較小的原因在于城市地表累積的磷含量比其他污染物要低，對草地進行人工施肥將對含磷量產生較為直接的影響。

4.4 枯水典型年連續非點源污染負荷分析

枯水年份由于前期干旱，使得積累的地表污染物較多，因此在后期降雨沖刷進入河道的污染負荷也較大，為此本文對枯水典型年連續非點源污染負荷進行分析，并重點分析街道清掃程度對污染物負荷影響，結果見表12。

表12 枯水典型年街道不同清掃方式下的非點源污染負荷的影響分析

這里枯水典型年連續非點源污染負荷的分析，主要分析地表產污的變化，不考慮降水匯集的過程。從分析結果可看出，街道不同清掃程度對各污染指標影響程度不同，適度增加街道清掃程度，可以有效減少降雨徑流過程中攜帶的非點源污染負荷，且隨著清掃頻次的逐步增加，隨著降雨沖刷過程中產生的非點源污染負荷減少的程度也越大。

5 結語

(1)城市非點源空間分布和土地利用類型相關度較高，工業分布較多的區域，各污染指標濃度均高于一般生活區和綠化區，且重金屬濃度也分布較大，建議在工業分布加大綠化帶覆蓋度，通過綠化帶的生態滯留和吸附作用，從而有效降低工業、商業區進入河道內的非點源污染負荷。

(2)城市非點源污染負荷主要受雨強影響，和降雨總量相關度較低，進入河道的污染物濃度雨峰前期呈現線性變化關系，且在雨峰中期達到最大值，但進入雨峰后期，由于沖刷能力減弱，各污染物濃度衰減較為明顯。

(3)人工施肥使得綠化帶相比于商業區、生活區的TP含量差異度減小，也是綠化帶TP非點源污染負荷貢獻率較大的主因，建議在人工施肥中選擇TP含量較低的生態肥料。