水平潛流人工濕地氮磷去除回歸方程的建立

鄭 璞 ,鄧正棟 ,丁志斌 (.解放軍理工大學,江蘇 南京 20007；2.中國人民解放軍 96528部隊,北京02202)

水平潛流人工濕地氮磷去除回歸方程的建立

鄭 璞1,2,鄧正棟1*,丁志斌1(1.解放軍理工大學,江蘇 南京 210007；2.中國人民解放軍 96528部隊,北京102202)

為考察水平潛流人工濕地對于生活污水中主要污染物指標 TN、TP的去除率,建立更為詳細的人工濕地回歸方程,用以指導人工濕地設計,按照黑箱模型理論,將搜集的500多組數據按照季節、水力負荷、種植植物類型等分類,分析不同因素對于人工濕地去除效果的影響,確定了以季節和水力負荷作為建立回歸方程的最主要分類依據.以此為基礎,按照線性回歸的方法,建立了TN、TP去除率回歸方程共12組,所得的擬合優度R2值在0.65～0.95之間,精確性有了很大提高.

人工濕地；回歸方程；水力負荷；去除率

長期以來,污水脫氮除磷一直是人工濕地處理系統的一項重要任務[1].Kadlec 等在考察了北美100多塊人工濕地的運行數據后,基于“黑箱模型”,利用線性回歸的方法,于1996年建立了水平潛流人工濕地污染物去除的回歸方程.但由于當時水平潛流人工濕地應用時間較短,所取得的運行數據較少,廣泛性不夠.TN、TP去除回歸方程擬合優度系數R2僅為0.45和0.65,并且水力負荷范圍跨度較大[2].從1996年到2010年,這期間我國已經有了眾多水平潛流人工濕地成功運用的案例以及大量實驗研究,但是回歸方程這方面還是空白.本研究搜集了目前公開發表的論文和應用報告共150余篇,搜集到數據樣本共500多組[3-47].詳細記錄每組數據的水力負荷,所處的季節,種植植物種類,旨在更好地研究人工濕地對TN、TP的凈化作用,指導人工濕地的設計,需要建立更為詳細的更適用的回歸方程[48].

1 不區分各影響因素的TN和TP去除回歸方程

人工濕地中氮、磷去除受到多方面因素的制約,有季節的因素也有植物類型的因素等等.首先不考慮眾多影響因素,將所得到的礫石床水平潛流人工濕地的所有數據進行擬合,建立總的TN、TP去除回歸方程.

1.1 TN去除總回歸方程

TN回歸方程為

式中:Ci為進水TN(mg/L), Co為出水TN(mg/L).

該回歸方程標準誤差 C=3.094,總觀測值N=500(圖1).

圖2 水平潛流礫石床人工濕地TN去除回歸方程Fig.2 The regression equation of TN in subsurface horizontal flow constructed wetlands

2.2 TP去除回歸方程

TP回歸方程為:

式中:Ci為進水TP(mg/L), Co為出水TP(mg/L).

該回歸方程標準誤差 C=1.134,總觀測值N=258(圖2).

圖3 水平潛流礫石床人工濕地TP去除回歸方程Fig.3 The regression equation of TP in subsurface horizontal flow constructed wetlands

由于沒有對眾多因素加以區分,所得2個R2值較低只有0.8035和0.6862,擬合效果不好.

2 各種影響因素對濕地去除TN以及TP效果的影響

2.1 各種影響因素對濕地去除TN效果的影響

2.1.1 植物對TN去除效率的影響 與無植物系統相比,有植物人工濕地為好氧微生物提供了較好的氧環境,同時提供了較大的附著表面,有利于微生物的生長繁殖,加快了各類污染物的降解速率;同時,植物對營養物質的吸收作用進一步提高了污染物的去除效果,綜合作用之下,有植物濕地的凈化效率較無植物濕地表現出明顯優勢[49-50].為比較不同植物對于人工濕地去除TN效果的影響,現將所搜集的數據按照種植植物類型分類,計算不同種植植物類型條件下人工濕地的夏季的去除率,如表1所示.

表1 不同植物TN去除率樣本數量和標準差Table 1 The number and standard deviation of removal rate of TN for different plantings

從表1可以看出,植物種類不同對去除率造成的影響較小,但是相對于空白濕地,種植植物可以明顯的提高對 TN的去除.由于不同植物種類對于濕地去除率的影響較小,在建立回歸方程時,不考慮植物種類的影響.

2.1.2 季節對 TN去除效率的影響 溫度是影響濕地去除效果的本質因素,影響濕地植物的生長以及微生物的活性[51].但從數據采集的角度來看,目前的研究,僅僅是標注到具體月份和日期,沒有具體溫度范圍.為了便于對數據進行分類,將溫度的影響用季節來替代.季節對TN的去除夏、秋季效果最好,春季次之,冬季效果最差.從所得數據來看,對于冬季人工濕地除氮效果,目前所得數據差距較大, 變化范圍0～40%.

2.1.3 水力負荷對TN去除效率的影響 濕地的水力負荷為單位面積的濕地所處理的廢水量,濕地設計的一個重要的指標[52].其數學公式如式(3):

式中:q為水力負荷(m/d),Q為流量(m3/d),Ah為濕地面積(m2).

表2 不同季節條件下TN去除率樣本數量和標準差Table 2 The number and standard deviation of removal rate of TN for different season

從前面的分析可以得知,季節的變化將會明顯影響TN的去除,從而造成對回歸方程的較大影響,所以在比較水力負荷對除氮影響時,統一采用夏季的數據.按水力負荷大小分為3組,分別是0.03m/d＜q￡0.1m/d, 0.1m/d＜q￡0.2m/d,0.2m/d＜q＜0.3m/d按照分組.

表3 3組水力負荷條件下TN的去除率的標準差和樣本數量Table 3 The number and standard deviation of removal rate of TN in three hydraulic loading groups

從表3中可見,隨著水力負荷的不斷增大,去除率呈下降趨勢,在建立TN回歸方程時,按照3組水力負荷分組,可以避免由于水力負荷相差較大而導致的回歸方程擬合優度下降.

2.2 各種影響因素對濕地去除TP效果的影響

2.2.1 植物對 TP去除效率的影響 將所收集的數據,計算夏季,水力負荷相近條件下,不同植物對磷的去除率,如表4.

從表4可見,不同植物對TP的去除率差異并不明顯,基質對磷的物理化學作用是人工濕地系統除磷的決定性因素,植物吸收、微生物降解對于磷的去除并非主要因素[53].所以不同植物類型不作為建立回歸方程的分類因素.

表4 不同植物TP去除率標準差與樣本數量Table 4 The number and standard deviation of removal rate of TP for different plantings

2.2.2 季節對 TP去除效率的影響 一般來說,系統對磷的凈化率都隨溫度的降低而呈下降趨勢,這主要是因為氣溫升高會導致植物、微生物生理活性提高,有利于磷的去除[54].基本上夏季,秋季去除率最高,春季較低,冬季最低.

表5 不同季節條件下TP去除率樣本數量和標準差Table 5 The number and standard deviation of removal rate of TP for different season

從表5可知,傳統礫石床人工濕地在夏季,和秋季對磷的去除效果較好,而在冬季去除效果較差,季節對于人工濕地的磷去除影響較大,所以將季節因素作為建立回歸方程的分類因素.

2.2.3 水力負荷對 TP去除效率的影響 現將水力負荷分為 3組,分別是 0.04m/d＜q￡0.1m/d; 0.1m/d＜q￡0.2m/d;0.2m/d＜q＜0.3m/d.由于季節的變化將會明顯影響 TP的去除,從而造成對回歸方程的較大影響,所以在比較水力負荷對除磷影響時,統一采用夏季的數據.將所得數據按照3個水力負荷范圍分組.

從表6去除效果來看,水平潛流人工濕地對于磷的去除是隨著水力負荷的增大而減小的.在建立TP回歸方程時按照3個分組時按照3組水力負荷分組,可以避免由于水力負荷相差較大而導致的回歸方程擬合優度下降.

表6 三組水力負荷條件下TP去除率樣本數量和標準差Table 6 The number and standard deviation of removal rate of TP in three hydraulic loading groups

3 建立TN以及TP去除回歸方程

按照黑箱模型理論,不考慮人工濕地內部較為復雜的生物化學過程,而是通過對進水和出水水質的大量檢測,利用線性回歸的方法,得出簡單實用的經驗計算式.現按照3種水力負荷范圍以及四季分組,建立回歸方程.

3.1 TN去除回歸方程

從所得7組回歸方程來看(表7),按照季節以及水力負荷將所得數據進行分組處理,建立的回歸方程精度較(1)式有了較大提高,特別是擬合優度R2普遍在0.9以上,較式(1)的0.8有了明顯提高,使得回歸方程的可信度大大增加.由于對于人工濕地冬季監測的數據較少,按照水力負荷分組后,數量偏少,不足以建立回歸方程.

3.2 TP去除回歸方程

從所得4組回歸方程來看,按照季節以及水力負荷將所得數據進行分組處理,建立的回歸方程精度較(2)式有了很大提高,兩組回歸方程的擬合優度R2在0.9以上,較式(2)的0.68有了明顯提高,使得回歸方程的可信度大大增加.同時,目前對于人工濕地TP去除關注主要還是由于磷引起的富營養化,所以搜集到的數據以夏、秋為主,春季和冬季較少,同時水力負荷 0.2m/d＜q＜0.3m/d組數據也較少,都不足以建立回歸方程.

表7 礫石床TN去除回歸方程匯總Table 7 Summary of the regression equations for TN

表8 礫石床TP去除回歸方程匯總Table 8 Summary of the regression equations for TP

4 結論

4.1 人工濕地去除效果受季節影響較為明顯,整體來說夏季、秋季去除效果較好,春季次之,冬季的去除效果最差;隨著水力負荷的增大,人工濕地的去除效果降低;不同種植的植物類型,對于濕地的去除效果影響不明顯.

4.2 通過結論 1,將水力負荷以及季節作為人工濕地回歸方程建立的依據,建立了12組TN、TP回歸方程,每組回歸方程的R2都有了不同程度的提高,比較Kadlec等建立的水平潛流人工濕地回歸方程,R2更是有了明顯的提高,回歸方程的精確性有了很大的提高.

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The foundation of the regression equation about the removal of TN and TP in horizontal subsurface flow constructed wetlands.

ZHENG Pu1,2, DENG Zheng-dong1*, DING Zhi-bin1(1.People's Liberation Army University of Science and Technology, Nanjing 210007, China；2.Number 96528 Troops of People's Liberation Army, Beijing 102202, China). China Environmental Science, 2012,32(11)：2011～2016

In order to study the general effect of treatment of sewage using a horizontal subsurface-flow constructed wetland, a more detailed wetland regression equation of TN、TP needs to be established to guide the design of constructed wetlands. In this study, we used the main pollutant index TN、TP as indicator and classified more than 500 groups of collected data in accordance with the season, hydraulic loading, planting vegetation type in accordance with the "black box model". We analysed different factors affecting pollutant removal by constructed wetlands, took use of season and the hydraulic loading as the main classification criteria. Based on that ,12 groups of regression equations for TN and TP removal were established according to the linear regression method. The goodness of fit R2values ranges from 0.65 to 0.95, showing the accuracy has been greatly improved.

constructed wetlands；regression equation；hydraulic loading；removal rate

2012-03-12

總后勤部基建營房部項目(2007ZHY06057)

* 責任作者, 教授, dengzdong@yahoo.com.cn

X703.1

A

1000-6923(2012)11-2011-06

鄭 璞(1982-),男,河北石家莊人,博士,主要從事水污染控制,地下水環境方面的研究.發表論文5篇.