延安市農(nóng)村生活源水污染物產(chǎn)排系數(shù)研究

張洛紅，王凡凡，王 玥，常艷娜，柴易達(dá)，王文韜，王 瑜

(西安工程大學(xué) 環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院，西安 710048)

長期以來，工業(yè)源和城市生活源是我國水污染控制的重點，農(nóng)村的環(huán)境保護(hù)工作未得到充分重視。2010 年全國污染普查數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村污染物排放量已占全國總量的50% 左右[1]。延安市位于陜西省北部，氣候干燥，降雨量少，屬于重度缺水地區(qū)，而延安市農(nóng)村生活污水大多未經(jīng)處理直排地面滲漏蒸發(fā)或直排入河道，對當(dāng)?shù)氐乃h(huán)境造成了污染，嚴(yán)重影響了當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境。同時針對延安農(nóng)村地區(qū)生活源水污染物的產(chǎn)生與排放缺乏系統(tǒng)性的研究，污染負(fù)荷和現(xiàn)狀是當(dāng)?shù)丨h(huán)境管理部門的治理盲區(qū)，農(nóng)村生活源水污染物減排是農(nóng)村水環(huán)境治理的關(guān)鍵，而水污染物產(chǎn)排系數(shù)的研究測算是解決農(nóng)村水環(huán)境污染的前提。

產(chǎn)排污系數(shù)的測算研究始于20世紀(jì)60年代末的美國，我國于2007-2009年完成了第一次全國污染源普查，較系統(tǒng)地核算了各城鎮(zhèn)地區(qū)的污染物排放系數(shù)，已有的研究對首次進(jìn)行的延安農(nóng)村地區(qū)生活源水污染物產(chǎn)排系數(shù)測算具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。由于農(nóng)村生活污水水質(zhì)變化大，排放范圍廣[2]，治理方式和效果具有隨意性[2,3]，現(xiàn)有的農(nóng)村污水排放標(biāo)準(zhǔn)適用范圍不清晰、控制指標(biāo)不合理等[4]，因此在建設(shè)與運(yùn)營方面存在較多問題,部分污水處理設(shè)施難以正常運(yùn)轉(zhuǎn)[5,6]。據(jù)統(tǒng)計，延安市13個區(qū)縣中僅寶塔區(qū)建有污水處理廠，而榆林市因為運(yùn)行費(fèi)用問題，9個區(qū)縣的污水處理廠大部分不能保證正常運(yùn)轉(zhuǎn)，生活污水存在超標(biāo)非法排放問題[1]。

本調(diào)研綜合考慮居民用水量、經(jīng)濟(jì)狀況、生活習(xí)慣等因素，通過問卷調(diào)查與入戶采樣的普查形式，對延安市農(nóng)村生活源水污染物產(chǎn)排污系數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)定量研究，并探討其影響因素，為后續(xù)陜西乃至西北地區(qū)農(nóng)村生活源水污染物的產(chǎn)排系數(shù)核算提供數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況

延安市洛川縣位于陜西省中部，地處渭北黃土高原溝壑區(qū)，是黃土高原面積最大，土層最厚的塬區(qū)，屬北溫帶大陸性濕潤易干旱季風(fēng)氣候。境內(nèi)氣候較溫和，太陽輻射能量豐富，年均氣溫9.2 ℃，年降水量622 mm，日照充足，晝夜溫差大。洛川縣占地面積1 886 km2，常住人口23.06 萬人，2018年實現(xiàn)生產(chǎn)總值(全口徑)243.99 億元，位居全市第2名，農(nóng)村居民可支配收入12 027 元，位居全市第1名。

結(jié)合洛川縣的基本情況，根據(jù)農(nóng)村居民家庭純收入、地理地貌等特點，按鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村、農(nóng)戶的實測抽樣模式：3×2×5進(jìn)行布點，在洛川縣選取了菩堤鎮(zhèn)、永鄉(xiāng)鎮(zhèn)、舊縣鎮(zhèn)為采樣對象，具體情況如表1所示，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)選2個行政村、每個行政村選5戶典型農(nóng)戶。

表1 洛川縣選點情況匯總Tab.1 Summary of location selection in luochuan county

2 研究方法

2.1 水樣的采集與分析

按豐水期、平水期、枯水期分3個季度對農(nóng)村生活源污水進(jìn)行采集，每季度連續(xù)采3 d(包含一個休息日)，采樣時間安排如表2所示，每天測量住戶的餐廚、洗滌、洗漱等生活污水產(chǎn)生量。每戶每天取3個全天混合樣：1個BOD5樣品；1個CODCr、氨氮、總磷、總氮樣品，加濃硫酸固定；以及1個動植物油樣品，加濃鹽酸固定。依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的檢測方法進(jìn)行樣本分析，具體檢測分析方法如表3所示。

表2 2018年采樣時間安排表Tab.2 Sampling time arrangement

表3 污染物檢測分析方法Tab.3 Pollutants monitoring and analysis method

2.2 問卷調(diào)查

本次調(diào)研共設(shè)540張調(diào)查表，采用逐家走訪的方式進(jìn)行面對面的問卷調(diào)查，問卷內(nèi)容包括常住人口、常住人口年齡組成、經(jīng)濟(jì)收入、廁所類型、生活污水去向、月用水量、飲食習(xí)慣、廁所類型等。

2.3 生活污水產(chǎn)排污系數(shù)的計算方法

通過調(diào)查每戶當(dāng)日人口和用排水量，特征污染物的實測濃度，確定主要污染物產(chǎn)排系數(shù)。每戶每天人均水污染物產(chǎn)生系數(shù)核算方法如下：

(1)

式中：Fi為生活污水中污染物i的產(chǎn)生系數(shù)，g/(人·d)；Qj為住戶每天的生活污水產(chǎn)生量，L/d；Cij為生活污染物i的每天實測濃度平均值，mg/L；t為測量天數(shù)，d；n為所測住戶的常住人口，人。

3 結(jié)果與分析

3.1 生活污水產(chǎn)污過程的調(diào)查

在該地區(qū)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶生活用水來源均為自來水，大多無下水管道，住房廁所類型均為旱廁(包括普通旱廁和衛(wèi)生旱廁)，人糞尿處理方式均為綜合利用，生活污水去向均為就地直排、地面蒸發(fā)，部分農(nóng)戶的夏季洗澡污水排入滲坑，各農(nóng)戶生活污水產(chǎn)污情況基本一致，見表4。

3.2 生活污水產(chǎn)污系數(shù)測算

3.2.1 離群值檢驗

延安市農(nóng)村生活源水污染物產(chǎn)排系數(shù)通過該地區(qū)典型縣、鎮(zhèn)、村統(tǒng)計數(shù)據(jù)核算所得，屬于大量隨機(jī)樣本統(tǒng)計。統(tǒng)計數(shù)據(jù)中既有反映各地不同生活特征的正確數(shù)據(jù)，也有由于某些不特定因素導(dǎo)致的偏差數(shù)據(jù)。因此，在校核系數(shù)測算過程中，首先進(jìn)行了異常數(shù)據(jù)的判別和剔除。

表4 各鎮(zhèn)基本情況匯總Tab.4 Summary of basic conditions of each town

參照GB 4883-85《數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理和解釋正態(tài)樣本異常值的判斷和處理》[7]，一般使用的檢驗方法為 Grubbs 準(zhǔn)則和 Dixon 準(zhǔn)則。在判斷單個異常值時，Grubbs 檢驗法具有判斷異常值的功效最優(yōu)性，本工作樣本數(shù)大、異常值個數(shù)>1，因此選取該方法進(jìn)行監(jiān)測數(shù)據(jù)最大值或最小值的異常值檢驗，置信度水平為99%，分別對每個采樣時期的污染物測量指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行離群性檢驗，結(jié)果見表5。

表5 離群值剔除個數(shù)匯總表Tab.5 Outlier removal numbers

3.2.2 每日用排水量監(jiān)測結(jié)果分析

2018年8-12月，采用實地測量的方式，對延安市30戶農(nóng)戶的每日用排水量進(jìn)行監(jiān)測并記錄數(shù)據(jù)，共記錄三期，對比課題組調(diào)研關(guān)中、陜南地區(qū)三期的平均日用水量、平均日排水量(如表6所示)，延安市人均日用排水量低于關(guān)中、陜南地區(qū)。陜西省是全國水資源短缺的省份之一，陜西省水資源總量僅為442 億m3，人均、單位面積平均水資源占有量分別只占全國平均水平的54%和42%，65%降雨多集中在汛期(7、8月份)。特別是陜西省內(nèi)水資源分布嚴(yán)重不均(如表7所示)，陜北地區(qū)的水資源最匱乏，這是導(dǎo)致延安市用排水量少的重要原因之一。

表6 陜西省各地區(qū)人均日用排水量匯總表 L/(人·d)

表7 陜西省各地區(qū)水資源占比 %

延安市1期、2期、3期的每日用排水量逐漸減少，如表8所示。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因為以下幾點：①18歲以下實測樣本人數(shù)的改變。1期、2期、3期18歲以下實測樣本人數(shù)逐漸減少，如表9所示，第1期采樣正值暑期，學(xué)生休假，家中用水量較多；②氣溫的改變。1期、2期、3期采樣地區(qū)的平均氣溫逐漸降低，居民洗衣、洗澡次數(shù)減少，用排水量隨之減少，如表10所示；③飲食習(xí)慣的改變。隨著氣溫的降低，延安市晝短夜長，農(nóng)戶外出務(wù)農(nóng)時間及次數(shù)減少，一日三餐變?yōu)橐蝗諆刹停鞣N生活用水均減少。對比發(fā)現(xiàn)延安市農(nóng)村生活污水人均日產(chǎn)生量低于三峽庫區(qū)重慶段[8]城鎮(zhèn)生活污水人均日產(chǎn)生量以及太湖地區(qū)[9-11]、西北地區(qū)[12]、陜西關(guān)中地區(qū)[13]農(nóng)村生活污水人均日產(chǎn)生量。

表8 不同采樣期平均用排水量匯總表L/(人·d)

Tab.8 Water average consumption and discharge in different sampling periods

表9 18歲以下實測樣本人數(shù)匯總Tab.9 Number of actual samples under 18 years of age

表10 采樣地區(qū)氣溫情況匯總 ℃

3.2.3 水質(zhì)監(jiān)測結(jié)果分析

(1)各污染物的排放系數(shù)。通過實地采樣和實驗室檢測，根據(jù)每戶人均水污染物產(chǎn)生系數(shù)計算公式，2018年8月至12月調(diào)研地區(qū)不同監(jiān)測農(nóng)戶的用排水比例系數(shù)及污水中各種污染物產(chǎn)污系數(shù)的計算結(jié)果及特征見表11及圖1、圖2，標(biāo)準(zhǔn)偏差在0.001～1.28之間。由表11可知，延安市的用排水比例系數(shù)為0.73，CODCr、BOD5、氨氮、總氮、總磷、動植物油的產(chǎn)生系數(shù)分別為21.03、10.71、0.06、0.29、0.04、0.07 g/(人·d)，均低于《全國第一次污染源普查》[14]城鎮(zhèn)生活源相關(guān)系數(shù)。研究結(jié)果與太湖流域[11]和華北地區(qū)[15]基本一致，太湖流域與華北地區(qū)的農(nóng)村生活源人均生活污水量、CODCr、氨氮、總氮、總磷產(chǎn)生系數(shù)也均低于《全國第一次污染源普查》城鎮(zhèn)生活源相關(guān)系數(shù)。由圖1和圖2可知，用排水比例系數(shù)與各污染物排放系數(shù)均為高收入(菩提鎮(zhèn))>中收入(永鄉(xiāng)鎮(zhèn))>低收入(舊縣鎮(zhèn))，而且不同時期的用排水比例系數(shù)與各污染物排放系數(shù)均存在差異，收入水平、氣溫、用水量等地域人文差異決定了用排水比例系數(shù)和各污染物排放系數(shù)有顯著的差異性。

表11 各類污染物排放系數(shù)匯總表 g/(人·d)

圖1 三期不同經(jīng)濟(jì)水平的農(nóng)戶用排水比例系數(shù)Fig.1 Ratio coefficient of water consumption and discharge for farmers of different Income levels in the third period

(2)各污染物排放系數(shù)的特征。由圖2可知，不同經(jīng)濟(jì)水平農(nóng)戶的各污染物排放系數(shù)之間存在較大差異，因此對各污染物排放系數(shù)的分布形態(tài)進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov 檢驗，檢驗結(jié)果見表12。由表12可知，各污染物排放系數(shù)均服從正態(tài)分布，因此可用幾何平均數(shù)代表30戶農(nóng)戶各污染物排放系數(shù)的平均水平。

圖2 三期不同經(jīng)濟(jì)水平的農(nóng)戶各類污染物的排放系數(shù)圖Fig.2 Discharge coefficients of various pollutants of sewage produced from households with different income levels in the third period

表12 各污染物排放系數(shù)的K-S正態(tài)性檢驗結(jié)果Tab.12 K-S test results of the various pollutants discharge coefficients

注：單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗，*P>0.05可認(rèn)為符合正態(tài)分布。

(3)污染物排放系數(shù)的影響因素。由于居民用水量、經(jīng)濟(jì)收入狀況、氣溫等因素對農(nóng)村用排水比例系數(shù)和各污染物排放系數(shù)的影響效果不同，分析各影響因素對污水各指標(biāo)的影響程度及影響因素與各指標(biāo)間的相關(guān)性關(guān)系采用Pearson分析法，用來衡量定距變量間的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)的絕對值越大，相關(guān)性越強(qiáng)，見表13。

表13 污染物排放系數(shù)與影響因素的相關(guān)關(guān)系Tab.13 Correlation between pollutant emission coefficient and influencing factors

注: *p<0.05， **p<0.01，雙尾檢驗。

采用人均日用水量、經(jīng)濟(jì)狀況和氣溫表征，借助 Pearson 相關(guān)關(guān)系分析，研究表明：

①人均日用水量與BOD5、總磷、動植物油的排放系數(shù)(p<0.05)，氨氮、總氮的排放系數(shù)(p<0.01)均呈顯著正相關(guān)，與用排水比例系數(shù)和CODCr的相關(guān)性不顯著。人均用水量是污染物排放的重要影響因素，相同的用排水比例系數(shù)人均用水量越大，污染物排放量越多。人均用水量越多，餐廚廢水、洗漱廢水、洗衣廢水等的排放量相應(yīng)越大，污水中的污染物種類與含量越多。但是，人均用水量又與經(jīng)濟(jì)狀況、氣溫等因素有關(guān)。

②經(jīng)濟(jì)狀況決定消費(fèi)水平，消費(fèi)水平影響污染物的產(chǎn)生和排放，經(jīng)濟(jì)狀況越好，污染物的產(chǎn)生和排放越多。調(diào)查顯示經(jīng)濟(jì)狀況較好的菩提鎮(zhèn)用水量最大，經(jīng)濟(jì)狀況一般的永鄉(xiāng)鎮(zhèn)次之，經(jīng)濟(jì)狀況最差的舊縣鎮(zhèn)用水量最少，由Pearson分析可知，經(jīng)濟(jì)狀況與用排水比例系數(shù)和CODCr排放系數(shù)呈顯著正相關(guān)(p<0.05)，與BOD5、氨氮、總氮、總磷、動植物油排放系數(shù)的正相關(guān)性不顯著，說明經(jīng)濟(jì)狀況越好，污染物排放越多，與理論依據(jù)相符。由于經(jīng)濟(jì)狀況越好，自來水價格對人們的約束性減弱，人均用水量增大，產(chǎn)生的污水量就越多，用排水比例系數(shù)就越大；經(jīng)濟(jì)狀況好的家庭注重肉類蛋白質(zhì)的攝入，餐廚廢水中有機(jī)物含量高，因此CODCr的排放系數(shù)高。

③氣溫與各污染物的排放系數(shù)的正相關(guān)性不顯著，與用排水比例系數(shù)的正相關(guān)性較小。在農(nóng)村由于天氣條件的限制，農(nóng)民的生產(chǎn)生活活動一般都在春、夏、秋三季進(jìn)行，隨著氣溫的降低，人們的生產(chǎn)生活次數(shù)減少，用排水量減少，各種污染物的排放系數(shù)降低。

4 結(jié) 論

通過問卷調(diào)查、實地采樣、實驗室檢測等方式，測算延安市農(nóng)村居民生活水污染物排放系數(shù)，并采用SPSS相關(guān)關(guān)系分析等方法，探討各種水污染物排放系數(shù)的影響因素，得出以下結(jié)論:

(1)延安農(nóng)村地區(qū)生活用水均為自來水，戶廁類型為旱廁，人糞尿為綜合利用，生活污水均采用直排和地面滲漏蒸發(fā)。

(2)受18歲以下實測樣本人數(shù)、平均氣溫、生活習(xí)慣等因素的影響，農(nóng)戶的生活水用排放量不斷變化。第1期人均用排水量分別為22.71、16.24 L/(人·d)，第2期分別為17.90、14.32 L/(人·d)，第3期分別為13.21、8.39 L/(人·d)；三期平均人均用排水量分別為17.13、12.25 L/(人·d)。

(3)各污染物的排放系數(shù)均服從正態(tài)分布。用Grubbs檢驗方法剔除異常值后，得到的結(jié)果分別為：用排水比例系數(shù)0.73，CODCr、BOD5、氨氮、總氮、總磷、動植物油的排放系數(shù)分別為21.03、10.71、0.06、0.29、0.04、0.07 g/(人·d)。

(4)延安市農(nóng)村生活污水中的各污染物排放系數(shù)受多種因素的影響。居民用水量、經(jīng)濟(jì)狀況和氣溫是主導(dǎo)因素。SPSS分析可知：居民用水量與BOD5、氨氮、總氮、總磷、動植物油的排放系數(shù)呈顯著正相關(guān)；經(jīng)濟(jì)狀況與用排水比例系數(shù)和CODCr排放系數(shù)呈顯著正相關(guān)；氣溫與用排水比例系數(shù)呈較低正相關(guān)性，與各污染物排放系數(shù)呈高度正相關(guān)。

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