分流制系统雨水管网混接旱天排放污染特征研究

分流制排水系统中,雨水管网混接污水在旱天直排河道,造成河道水质恶化.本文以上海市某混接分流制排水系统(3.74 km~2)为研究对象,通过开展雨水管网旱天排放水质监测(SS、COD、BOD_5、NH_3-N、TN等),以及雨水管网旱天污染输移质量平衡分析,研究了混接雨水管网旱天排放污染特征.结果表明:①雨水管网旱天排放分为重力流排放和雨水泵开启排放两种情况,重力流排放水质与混接水量水质和河水倒灌相关,雨水泵开启排放水质与混接水量水质、管道淤泥冲刷和河水倒灌相关.②当旱天前期雨水泵不开泵时间小于2 d时,河水倒灌会对重力流排放和雨水泵站排放水质造成明显影响.③随着前期不开泵时间增加,管道淤积程度越发严重;雨水泵排放COD、BOD_5、SS浓度与前期不开泵时间满足指数关系.④旱天重力流排放期间的管道底泥淤积量大于泵站排放期间的淤泥冲刷量,年度尺度上57%的淤积底泥通过旱天雨水泵开启排出,其余43%的淤积底泥在雨天随雨水泵排出,从而进一步加重了河道雨天污染.     

基于人工神经网络的分流制系统雨水泵站雨天排放污染成因研究

分流制系统雨水泵站排放造成雨天河道水质恶化,阐明其排放污染成因是削减雨天污染和改善河道水质的基础。针对上海市中心城区两个分流制系统,分别采用反向传播神经网络和径向基神经网络建立降雨、管网运行等11个参数和雨水泵站雨天排放水质的非线性响应关系,探究雨天排放污染的主要影响因素。结果表明：与反向传播神经网络相比,径向基神经网络具有较高模拟效果,COD、NH₃-N和SS的平均绝对误差、均方根误差、平均百分比误差分别下降了15.6%～31.9%、12.3%～18.3%和12.6%～53.9%,决定系数提高了3.1%～5.4%。基于径向基神经网络对输入参数进行重要性分析,确定了5个优先参数,分别为距离上次开泵时间、开泵水位、峰值降雨量、前期不降雨天数、停泵水位。应开展雨污混接调查和实施雨污分流改造,从根本上减少旱天污水在管道沉积造成的雨天污染“零存整取”和污染效应放大。此外,通过优化雨水泵停泵水位,也可以削减雨天排放浓度。     

电子企业水质特征因子与雨污混接诊断研究

针对雨水管网旱天混接排放来源中,工业企业接入雨水管网可能造成的严重水环境污染问题,以城区内存在的电子类工业企业为研究对象,开展了电子类企业混接水质特征因子识别与混接诊断研究.研究表明,在22项水质监测指标中,显著表征电子类企业废水混接的水质特征因子指标包括氟化物、氯化物、硫酸盐;其中氟化物的显著性最高,且浓度变化范围相对最低,约为(10.5±1.76) mg/L(均值±标准差).针对上海市中心城区某排水系统,以氟化物作为特征因子,结合化学质量平衡模型和随机算法对半导体废水混接进行了解析,与调查结果相比,混接水量解析误差在15%以内.进一步针对各种典型工业行业类型,建立混接水质特征因子数据库,可将水质特征因子推广应用于雨水管网混接成因识别.     

等标污染负荷法评价炼油污水污染源及分质治理

应用等标污染负荷法,以GB8978-1996一级标准作为评价标准,对某炼化企业各生产装置所排污水进行评价,分析主要污染源排污口和主要污染物,并提出分质治理建议。     

我国工业污染源产排污核算系数法发展历程及研究进展

污染源排放量及其变化趋势是重要的环境管理基础信息,是国家和地方准确预判生态环境形势、高效开展生态环境管理决策和实施产业结构优化调整等的重要依据.工业污染源产排污系数作为我国工业源污染物排放量核算的主要方法之一,过去30年来为工业领域污染减排和环境监管等提供了重要支撑.本文综述了国内外产排污系数研究和应用现状,梳理了我国3次较大规模的产排污系数制修订历程,并从制定方法、覆盖度、核算方法等多个维度进行了比对分析.结果表明:随着对工业生产认识的不断深入以及环境保护要求的不断变化,我国3次制修订的产排污系数也在同步变化和升级,在产排污系数的覆盖度、适用性等方面不断提升.对工业污染源产排污系数现状及其存在问题的分析结果表明,我国产排污系数广泛应用于环境管理制度与技术支撑、节能减排与产业结构调整以及环境科学相关研究等方面,为上述工作提供了重要的支撑.但由于我国产排污系数仍存在缺乏动态更新机制等原因,导致其时效性不足,适用性有待持续提升,亟需将系数制定的方法标准化,制定过程中的定量化方法也有待进一步拓展研究.针对上述问题提出如下建议:研究提出工业污染源产排污系数后评估方法,有计划开展系数后评估;建立工业污染源产排污系数标准体系框架,实现核算体系标准化;完善工业污染源产排污系数核算技术体系,开展系数的动态更新;加强工业污染源产排污系数在环境管理中的应用研究,为排污许可、环境统计、污染源普查等多套工业污染源数据统一和融合提供基础.      

合流制面源污染传输过程与污染源解析

科学认识和全面理解合流制面源污染发生路径和污染贡献源对于治理和改善城市水环境至关重要.本研究以珠海市典型老城区的合流制小排水区为例,分析了污染物在地表与管道中的累积-冲刷过程,并运用质量守恒法解析了污染物的贡献源.结果表明,地表街尘累积量为(28. 81±10. 69) g·m~(-2),多场降雨事件中地表街尘冲刷量为(19. 27±10. 90) g·m~(-2),冲刷率为(52. 69±13. 3)%,其冲刷形成的地表径流中SS场降雨浓度为52～109 mg·L~(-1),管道径流中SS的浓度为68～158mg·L~(-1);地表径流对SS的贡献率为39%～72%,旱流污水对SS的贡献率20%,管道沉积物再悬浮对SS的贡献率为13%～56%;管道沉积物的厚度在小雨和中雨时增加1～14 cm,大雨和暴雨时,减少7～17 cm;降雨特征影响了污染源贡献比率,其中地表径流对各污染物的贡献范围为2%～52%,旱流污水对各污染物的贡献率范围为9%～65%,管道沉积物对各污染物的贡献范围为8%～81%.基于上述研究结果,为合流制面源污染提出控制措施,以期为我国城市受纳水体污染的解决提供参考.     

计算机网络技术在排污申报登记工作中的应用探讨

针对现有排污申报登记工作中,污染源基础数据的获取与管理的效率低、可靠性差等一系列问题,探讨利用计算机网络技术手段,改进排污申报登记的业务流程,完善排污申报登记制度。     

漳卫南运河流域水质时空变化特征及其污染源识别

采用聚类分析、季节性Kendall法分析了漳卫南运河流域的水质时空演变特征及水质变化趋势,采用因子分析/主成分分析法和多元回归分析法定性识别了流域水质污染的主要污染源并对其贡献率进行了计算.空间聚类和站点因子得分计算后发现,漳卫南运河流域水质空间上可以分为两大类,一类是位于流域西北部漳河中上游区域,该区域水质优良;第二类为卫河流域及漳卫南运河东部平原区,该区域水体受污染严重,水质较差,且沿途接纳点源排放口排入的污染物,水质空间变化较大.时间聚类和季节性Kendall趋势分析表明:流域水质在2002～2009年间可分为3个阶段2种变化趋势,2002～2003年为水质恶化阶段,卫河及漳卫南运河东部平原区干流水质严重污染,漳河上游及中游岳城水库水质也呈恶化趋势,但总体水质良好;2004～2006年为水质好转期,2007～2009年为第三阶段,水质进一步好转期.在2004～2009年间,流域整体水质虽然好转,但西南部的卫河流域及漳卫南运河东部平原干流区水环境状况依然堪忧.因子分析/主成分分析和多元线性回归分析结果表明,造成漳卫南运河流域水质污染的污染物主要来源于市政污水、重工业废水、化学工业废水、天然污染源和采矿活动,汛期农业生产引起的农业非点源排放以及暴雨径流引起的非点源排放也占相当比例.采用主成分多元线性回归方法评价了各种污染源的贡献率.结果可以为漳卫南运河流域水污染控制战略制定提供有益的参考.     

近20年来广东省农业面源污染负荷时空变化与来源分析

广东省农业面源污染负荷产生量大,对区域生态环境造成严重影响.采用清单分析法分析了近20年(1999～2019年)广东省农业面源污染负荷时空变化特征,探讨了农业面源污染的来源情况,并分析了农业生产投入强度、农业面源污染负荷和农业面源污染指标的关系.结果表明,近20年广东省农业面源污染总负荷下降6.08%,其中化学需氧量(COD)、总氮(TN)和总磷(TP)的污染负荷增幅分别为-11.88%、 4.99%和26.17%,耕地化肥和农药投入强度分别上升112.19%和60.38%.珠三角地区是广东省农业面源污染负荷最高的地区,其次分别是粤北、粤西和粤东地区.畜禽养殖是COD的主要来源,化肥和畜禽养殖是TN的主要来源,畜禽养殖和水产养殖是TP的主要来源,且水产养殖污染物排放占比呈现出明显上升趋势.不同区域的污染物来源存在一定差异,粤西、粤北和粤东地区COD和TP主要来源是畜禽养殖,TN的主要来源是化肥;珠三角地区水产养殖业成为TN和TP污染负荷的主要来源.广东省面源污染负荷总量下降主要源于城镇化水平的提高和农村人口比例减少.总体而言,广东省面源污染存在时间阶段性变化与空间差异,应当采取全面治理...     

雨源型城市河流水污染特征及水质联合评价:以深圳龙岗河为例

雨源型城市河流水环境容量小,易受污染,识别河流水质的主要污染特征并进行科学地水质联合评价是水环境治理的重要工作. 2018年,选取典型雨源型城市河流深圳龙岗河的12个监测位点进行水质监测,按照《地表水环境质量标准GB 3838-2002》对22个水质指标进行分析,采用单因子评价法、综合污染指数法和主成分分析法对龙岗河水质进行综合评价.单因子评价结果显示,龙岗河所有位点均达到地表水Ⅴ类水质标准及以上,其中田脚水和龙西河分别达到地表水Ⅳ类和Ⅲ类水质标准;综合污染指数评价结果显示,所有位点水质状况均为清洁或较清洁;综合污染指数法和主成分综合得分均显示,所有位点中龙西河、南约河和田脚水的水质最好,梧桐山河、大康河、爱联河、丁山河和黄沙河还有较大的提升空间,且需要着重考虑营养盐（TN、 TP和NH⁺₄-N）、有机物（COD和BOD₅）、粪大肠菌群和阴离子表面活性剂等指标. 3种评价结果存在差异,但均能从定性和定量的不同角度反映河流水质状况,因此综合采用多种评价方法能更好地反映雨源型城市河流的水质特征.     

基于综合水质标识指数和对应分析法的校园河道水质评价

以三峡大学的校园河道求索溪为研究对象,利用综合水质标识指数法确定求索溪水质类别,分析其水质时空变化规律,并利用对应分析法得出求索溪中不同监测点的主要污染因子.研究结果表明:求索溪整体的综合水质标识指数为7.423,整体水质为劣V类(地表水环境质量标准GB 3838-2002)且黑臭.从时间变化来看,求索溪4月份的水质最差,5月份次之,4、5月份所有监测点的水质都劣于V类且黑臭;8月份水质最好,水质为Ⅳ类;从空间分布来看,8个监测点综合水质标识指数均超过6.0,水质为劣V类,其中6号监测点的水质相对最好,监测点3号的水质相对最差;对应分析法得出求索溪的整体水体污染程度受总氮因子的影响最大,其次为总磷.该研究拟为求索溪及类似校园河道的水环境治理研究提供基础依据和参考.