遼寧中部城市群城市非點源污染負荷評估

宗 敏,劉 淼,李春林,胡遠滿,王 聰,3

1 聊城大學地理與環境學院,聊城 252000 2 中國科學院沈陽應用生態研究所,森林生態與管理重點實驗室,沈陽 110016 3 中國科學院大學,北京 100049

水是人類生存和社會經濟發展的重要資源,對于城市的健康發展至關重要。隨著城市的不斷擴張,水資源成為限制城市可持續發展的重要因素,水環境污染則進一步加劇了水資源短缺程度。近年來點源污染不斷得到治理,城市非點源污染已成為河流水體惡化、生態系統退化的重要原因[1]。中國經歷了快速城市化的過程,城市群逐漸形成,城市群是高度一體化和同城化的城市群體,是城市化發展到高級階段的產物[2]。城市群經濟發展快、城市化率高、人口密度大,其水環境問題則更為嚴峻[3—4]。位于同一流域的各個城市所產生的非點源污染,由于水的流動性和污染物的累積效應,將加劇城市群流域水環境污染,導致城市群流域水環境問題越來越突出,成為制約城市群可持續發展的瓶頸因素。因此,在城市群流域尺度上快速有效地評估城市非點源污染對城市群可持續發展具有重要意義。

現場監測和模型模擬是城市非點源污染評估的常用方法[5]?，F場監測往往具有更好的可控性,可以獲得第一手的監測數據,得到更可靠、更清晰的結論[6]。基于大量降雨徑流監測數據的事件平均濃度(EMC)法是評估城市不同下墊面非點源污染的常用方法[7—10]。城市非點源污染具有形成機理復雜、來源模糊、發生隨機和流失分散等特點,使得對其監測和評估難度較大[11—12]。但進行連續的降雨徑流監測不僅需要大量的人力和物力,而且也難以實現。近年來,隨著計算機和3S技術的發展,模型模擬已成為非點源污染研究的重要工具和手段。與其他城市非點源污染模型相比較,SWMM(Storm Water Management Model)模型在國內外城市非點源污染研究得到廣泛應用[13—15]。

城市非點源污染負荷的自然影響因素主要包括土地利用類型(城市功能區劃)、下墊面類型、降雨強度和前期干燥天數等[16]。國內外學者對城市非點源污染負荷評估的研究主要集中于對城市主要交通道路、屋頂和內部某典型小區域的非點源污染負荷研究[17—19],缺乏對城市綠地、降雨強度以及大尺度的城市非點源污染負荷研究。城市群是城市化的新階段,其城市非點源污染更為復雜多樣化。因此,在城市群流域尺度上綜合考慮城市非點源污染的影響因素,更為準確地評估城市群流域的城市非點源污染是現在亟需解決的問題。

遼寧中部城市群的城市化水平較高,同時作為我國的重工業基地之一,其工業和礦產開發等活動引起的城市非點源污染對河流的水質產生了巨大影響[20]。本研究以位于渾河太子河流域的遼寧中部城市群為例,綜合考慮城市功能區劃、下墊面類型和降雨強度對城市非點源污染影響,將基于降雨徑流監測數據的EMC方法和SWMM模型相結合,評估遼寧中部城市群流域城市非點源污染負荷。該研究可為城市群流域城市非點源污染綜合治理提供科學依據,對提高河流水質、緩解水資源矛盾和實現流域可持續發展具有重要意義。

1 研究區概況

本研究選取位于渾河太子河流域的遼寧中部城市群作為研究區,包含沈陽、撫順、本溪、遼陽、鞍山和營口6個城市。研究區地處中國東北部、遼寧省中部,位于121°57′—125°20′E,40°27′—42°19′N之間,建成區面積1141.68 km2(圖1)。遼寧中部城市群屬于暖溫帶濕潤和半濕潤的季風氣候,多年平均氣溫5.3℃,多年平均降水量在700 mm左右。降雨量在年內分配不均,主要集中在6—9月份,占全年降雨量的60%左右。研究區多年平均水資源總量為6.9×109m3,是遼寧省最為重要的地表水資源[21]。

圖1 研究區位置Fig.1 Location of the study area

遼寧中部城市群2019年人口城鎮化率為57.84%,其經濟生產總值占遼寧省經濟總量的47.3%,是東北經濟的核心區。遼寧中部城市群是我國最為重要的重工業基地之一,其中鞍山、遼陽和本溪是我國較為著名的重工業城市。近年來,隨著“振興東北老工業基地”政策的提出,研究區城鎮化進程不斷加快,不透水面大幅度增加,城市非點源污染越來越嚴重。

2 材料與方法

2.1 降雨徑流采樣

圖2 沈陽市不同功能區降雨徑流采樣點 Fig.2 Rainfall runoff sampling sites of different functional zones in Shenyang

撫順、沈陽、本溪、遼陽、鞍山和營口6個城市均位于渾河太子河流域且同為溫帶大陸性季風氣候,其空間差異不大。因此,本研究在沈陽市進行降雨徑流采樣,代表遼寧中部城市群6市的城市非點源污染的整體情況。本研究于2018年在沈陽市的商業區、住宅區、工業區、文教區和清潔對照區這5個功能區進行降雨徑流采樣(圖2)。

根據下墊面類型的劃分,當降雨徑流產生時,分別收集屋面、路面和草地降雨徑流。在落水管處收集屋面徑流,在雨水篦子處收集路面徑流,在草地花園的出水口處收集草地徑流。當徑流產生時,前60 min,間隔15 min采集一次水樣；60—180 min,間隔30 min采集一次水樣；180 min之后,間隔60 min采集一次水樣,直到降雨停止。降雨徑流采樣參照《水質采樣技術指導》,并用雨量筒(RainLog 2.0)記錄降雨量信息。2018年分別在5個功能區同時進行3場降雨徑流采樣,共收集樣品213個,其中7月8號、8月14號和9月2號分別收集樣品84個、48個和81個。

收集的樣品在24 h內進行測樣,分析指標包括TSS、COD、TN、TP和重金屬污染物(Pb、Cd、Cr、Cu、Ni和 Zn)。其中,通過重量法測定TSS的濃度；利用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法測定TN的濃度；使用鉬酸銨分光光度法測定TP濃度；用重鉻酸鉀法測定COD濃度；根據電感耦合等離子質譜法(ICP-MS)分析重金屬污染物的濃度[22]。

2.2 數據收集與預處理

(1)建成區范圍提取

根據2017年哨兵2號數據(分辨率為10 m),通過目視解譯的方式,選取建筑物最為密集的地區,勾畫出遼寧中部城市群6市的建成區范圍(圖1)。

(2)建成區土地利用數據解譯

將哨兵2號數據、谷歌遙感影像數據(分辨率為3.6 m)和道路分布線性矢量數據相結合,采用面向對象的分類方式,解譯建成區土地利用數據。根據《城市用地分類與規劃建設用地標準》分類體系,并結合城市下墊面的特征,進行建成區土地利用類型分類(圖3)。與野外360個調查點進行對比,得到建成區土地利用數據的解譯精度為88.5%,滿足本研究需求。

圖3 遼寧中部城市群6市建成區土地利用圖Fig.3 The land use map of the built-up area of six cities in the Central Liaoning Urban Agglomeration

(3)建成區下墊面類型劃分

根據課題組之前對三維建筑解譯的前期研究工作[23],本研究采用Brista軟件,并利用2017年QuickBird遙感影像數據(分辨率0.61 m),提取遼寧中部城市群6市建成區的建筑物輪廓數據。在ArcGIS中,采用“Analysis Tools-Overlay-Update”工具利用建筑物輪廓數據更新建成區的土地利用數據,得到研究區的屋頂數據。根據本研究需要,根據常見的下墊面的種類將土地利用數據劃分為：屋頂、道路(建筑用地扣除屋頂部分)、透水面(農田、林地、草地和裸地)和水體。 由于水體并不產生非點源污染,在接下來的分析中,將不再考慮水體。

(4)降雨強度劃分

通過國家氣象數據網獲取1989—2018年遼寧中部城市群6市的日降雨量數據。按照24小時降水量等級劃分標準(GB/T 28592—2012),將降雨強度劃分為小雨(0.1—9.9 mm),中雨(10—24.9 mm)和大雨(≥25 mm)。

2.3 城市非點源污染負荷估算方法

一年內所有降雨形成的地表徑流所攜帶的污染物總量稱為年非點源污染負荷[24]。由于對每場降雨進行連續監測較為困難,本研究采用EMC、降雨量、徑流系數和下墊面面積的乘積計算年均城市非點源污染負荷,其計算公式如下[25]：

(1)

通過EMC可以評判一場完整降雨事件過程中污染物的平均濃度。通過2018年收集的3場典型降雨和課題組2012年收集的5場典型降雨[28],分析不同降雨強度、不同下墊面的EMC值。其中,EMC的計算公式如下[29]：

(2)

式中,EMC為事件平均污染物濃度值(mg/L)；M是一場降雨事件中某種污染物的總量(mg)；V是徑流總量(L)；Ct為某時刻污染物的濃度值(mg/L)；Qt是某時刻的徑流量(m3/s)；Δt為時間間隔(min)；T是降雨徑流歷時(min)。

連續的降雨徑流收集較為困難,SWMM模型可用于模擬降雨徑流樣品缺失下的非點源污染負荷。SWMM模型是美國環境保護署(EPA)于1971年提出的應用于城市流域的綜合水文和水質管理模型。

2018年降雨徑流實驗未收集到大雨情形下和草地的降雨徑流樣品,導致大雨情形下的EMC值和草地徑流的EMC值無法計算。采用經過率定和驗證的SWMM模型參數(表1、表2),分別構建不同功能區大雨情形和草地徑流的SWMM模型,并采用R2和納什系數(Nash-Sutcliffe Efficiency Coefficient,ENS)來評估SWMM模型的模擬精度。大雨情形下,不同功能區屋頂和路面的SWMM模型的R2和ENS值為0.67—0.95。構建的草地徑流的SWMM模型的R2和ENS值介于0.58—0.83之間。經過率定和驗證的SWMM模型可以用于城市非點源污染負荷的估算。

表1 SWMM模型水力參數取值

表2 SWMM模型水質參數取值

3 結果與分析

3.1 EMC特征分析

路面徑流中的TP、TN、COD和TSS的EMC值大于屋面徑流(圖4)。在小雨情形下TP、TN和TSS在路面徑流的EMC值分別為1.03、3.50、373 mg/L,在大雨情形下其EMC值分別為0.7、2.25、422 mg/L,均超過《地表水環境質量標準》的V類地表水排放標準(TP 0.4 mg/L,TN 2.0 mg/L)(GB3838—2002)和《污水綜合排放標準》中的二級排放標準(TSS 200 mg/L)(GB8978—1996)。在中雨情況下,路面徑流中TSS的EMC值為1208.07 mg/L,超過國家標準的5倍。在小雨,中雨和大雨情形下透水面徑流中TP的EMC值均超國家標準,其值分別是0.54、1.83、0.86 mg/L。屋面徑流中TN的EMC值較高,這說明大氣氮沉降可能是總氮的另一主要來源。

圖4 不同降雨強度和不同下墊面的污染物的EMC值Fig.4 The average event mean concentration values of the non-point source pollutant constituent under different rain intensities and underlying surfacesEMC：事件平均濃度Event mean concentration；TP：總磷Total phosphorus；TN：總氮Total nitrogen；COD：化學需氧量Chemical oxygen demand；TSS：總懸浮顆粒物Total suspended solids

不同降雨強度下,路面徑流中重金屬的污染濃度高于屋面徑流(圖5)。從不同降雨強度來看,小雨情形下重金屬污染物濃度最高,中雨次之,大雨的重金屬污染物濃度最低。這說明隨著降雨量的增大,徑流量變大,降低了污染物的濃度,這可能是由于初期沖刷效應造成的。在小雨和中雨情形下,路面徑流中Pb的EMC值分別為168.28 μg/L和119.93 μg/L,Cr的EMC值分別為154.78 μg/L和107.62 μg/L,超過了《地表水環境質量標準》的V類地表水排放標準(100 μg/L)(GB3838—2002)。

3.2 城市非點源污染負荷及入河量

遼寧中部城市群6市TP、TN、COD和TSS的多年平均城市非點源污染負荷分別為265.52、852.89、2249.71、192496.74 t/a(表3),其入河量分別為45.14、144.99、382.45、32724.45 t/a。6市重金屬Cd、Ni、Pb、Cr、Cu和Zn的多年降雨量平均城市非點源污染負荷量分別為347.99、9932.62、25861.29、28360.41、36068.30、138840.42 kg/a,其入河量分別為59.16、1688.55、4396.42、4821.27、6131.61、23602.87 kg/a。

從不同下墊面的非點源污染負荷來看,路面徑流所攜帶的城市非點源污染負荷遠大于屋面徑流和透水面徑流,其城市非點源污染負荷占總污染負荷的69%以上。從單位面積貢獻率來看,路面徑流中TP、TN、COD和TSS單位面積負荷量分別為0.34、1.22、3.05、345.18 t/km2,屋面徑流中其單位面積負荷量分別為0.07、0.83、2.35、20.41 t/km2,透水面徑流中其單位面積負荷量分別為0.16、0.11、0.43、9.59 t/km2。路面徑流中重金屬Cd、Ni、Pb、Cr、Cu和Zn的單位面積貢獻率分別為0.62、8.07、47.91、50.7、65.46、255.48 kg/km2,屋面徑流中其單位面積負荷分別為0.09、1.43、1.25、6.64、5.63、11.62 kg/km2。這說明,路面徑流中城市非點源污染的單位面積負荷量要遠大于屋面徑流和透水面徑流。

圖5 不同降雨強度和不同下墊面的重金屬污染物的EMC值Fig.5 The average event mean concentration values of the heavy metals under different rain intensities and underlying surfaces

表3 不同下墊面年均城市非點源污染負荷

3.3 城市非點源污染空間分布

從遼寧中部城市群6市非點源污染的空間分布來看,沈陽市年均城市非點源污染負荷最大,本溪、遼陽和營口的非點源污染負荷較低(圖6、表4)。然而,從6市非點源污染的單位面積貢獻率來看,沈陽的單位面積貢獻率最低,撫順、鞍山的單位面積貢獻率較高(圖7)。這主要是由于遼寧中部城市群6市的下墊面面積和降雨量不同所導致的。路面徑流的城市非點源單位面積負荷要遠高于屋面徑流和透水面徑流。沈陽路面、屋面和透水面占建成區面積的31.1%、30.0%和38.9%(表5),相對于其他城市來說,沈陽市道路面積占比不高,而透水面面積較大,這是導致沈陽單位面積貢獻率較低的原因。撫順、鞍山的路面面積占各市建成區面積的52.8%和59.8%,其屋面面積占各市建成區面積的6.6%和8.4%,透水面面積較小(表5)。然而,路面面積占比達到67.8%的營口,其單位面積非點源污染負荷并不高的原因是由于其降雨量較低。

圖6 遼寧中部城市群6市城市非點源污染負荷空間分布圖Fig.6 The spatial distribution of the urban non-point source pollutant loads of the built-up area of six cities in the Central Liaoning Urban Agglomeration

表4 遼寧中部城市群6市年均城市非點源污染負荷

圖7 遼寧中部城市群城市非點源污染單位負荷Fig.7 The spatial distribution of the per unit area yield of the urban non-point source pollutant loads of the built-up area in the Central Liaoning Urban Agglomeration

表5 遼寧中部城市群6市各下墊面面積和降雨量

4 討論

4.1 遼寧中部城市群城市非點源污染負荷量

遼寧中部城市群6市道路的城市非點源污染負荷及其單位面積負荷要高于屋面和透水面,這主要與下墊面的污染程度有關。道路污染物主要來源于車輛尾氣排放、車輛磨損、污染物沉降和商業活動等,其污染物來源廣且累積量大；而屋面的污染物主要來源于大氣沉降,污染物的累積量較少；城市中的綠地,其土壤和植物根系可以截留、過濾部分污染物。因此,道路的非點源污染負荷要高于屋面,這與北京[25]和重慶[17]的研究結果相一致(表6)。但武漢市[30]的研究結果與我們的研究結果不一致,其研究發現武漢市屋頂的城市非點源污染單位面積負荷高于道路。造成這種不一致的原因可能與該研究區的降雨徑流采樣點位于武漢市動物園有關,因為其園區內禁止車輛進入,加上其屋頂降雨徑流采樣點有植被覆蓋,增加了對大氣污染物沉降的吸附能力,因此導致武漢市屋頂的城市非點源污染單位面積負荷高于道路。

遼寧中部城市群6市TSS、TN、TP和COD單位面積負荷量較北京[25]、重慶[17]、武漢[30]和巴黎[31]要低,其重金屬污染水平則高于巴黎[31]但低于重慶[17](表6)。一方面可能是跟社會經濟發展水平有一定的關系。近年來遼寧中部城市群礦產資源枯竭、導致經濟衰落,其經濟發展水平遠不如北京、重慶和武漢。另一方面可能是由于地表徑流是城市非點源污染的驅動力,其污染物負荷與該地的降雨量有較大的關系。重慶和武漢的年降雨在1200 mm以上,降雨量遠高于研究區6市。上述原因可能是導致研究區6市TSS、TN、TP、COD和重金屬的單位面積負荷量低于國內其他城市的原因。

表6 本研究城市單位面積非點源污染負荷與其他研究結果對比

遼寧中部城市群重金屬污染水平高于巴黎[31],這應該是與城市發展階段、經濟結構以及重金屬污染物的來源有關。我國快速城市化多始于改革開放后,遼寧中部城市群的發展雖然較早,但相較于巴黎來說,其城市發展水平遠不及巴黎。現階段,遼寧中部城市群正處于經濟轉型階段,但作為我國的重工業基地之一,其第二產業仍占有較高的比重。加之,城市重金屬污染物主要來源于工業排放和化石燃料燃燒以及車輛尾氣排放與部件磨損。所以研究區6市仍然存在一定程度的重金屬污染。

4.2 更為準確的城市群流域城市非點源污染負荷評估方法

大量研究表明,城市功能區劃、下墊面類型和降雨強度對城市非點源污染具有重要影響[16, 24, 32]。由于城市非點源污染影響因素復雜且具有地域性,其在哪個功能區、哪種下墊面下的污染情況如何,仍沒有得到一致的結論[1]。現有研究在評估城市非點源污染負荷時大多對綠地和降雨強度等因素綜合考慮不足[19, 25,33—34],這將影響城市非點源污染負荷的評估精度。我們除了綜合考慮城市功能區劃、下墊面類型和降雨強度等因素外,還通過更為精細的提高城市下墊面劃分,提高城市非點源污染負荷的評估精度。本研究通過多源遙感數據解譯遼寧中部城市群6市建成區的土地利用數據,并進一步提取建筑物輪廓數據,將土地利用數據和建筑物的輪廓數據相結合,把研究區6市的下墊面類型劃分為道路、屋頂、綠地和水體。該方法能夠為今后大尺度下更為精細的劃分城市下墊面提供參考。通過此方法,我們得到了更為精細的城市非點源污染評估精度,這可為減緩流域城市非點源污染政策的制定提供參考。

4.3 不確定性分析

本研究采用下墊面面積、EMC值、年均降雨量和徑流系數的乘積來計算城市非點源污染負荷。本研究僅在沈陽進行了降雨徑流的采樣,研究區其余5個城市均未采樣,用沈陽市污染物的EMC值代替整個研究區的污染物濃度。這忽略了6個城市的空間差異性,尤其是營口市臨近渤海,其大氣沉降與內陸城市沈陽有較大差異,用沈陽的監測數據代替營口的污染情況,這會給城市非點源污染負荷的計算帶來一些不確定性[10, 17]。此外,研究區存在的春季融雪現象,但是其采樣較為困難,本研究忽略了春季融雪產生的地表徑流所帶來的非點源污染[35—36]。

雖然本研究存在一定的不確定性,但是基于更為精細的城市下墊面劃分,通過綜合考慮城市功能區劃、下墊面類型和降雨強度等因素,將基于實測數據的EMC方法和SWMM模型相結合,提高了城市群流域非點源污染負荷的評估精度。該研究不僅能夠幫助科研究人員定量化評估城市群流域城市非點源污染負荷,而且有助于流域規劃者制定更為有效的非點源污染管理策略。

5 結論

本研究基于2018年和2012年的降雨徑流實測數據、多源遙感和GIS技術,應用水文過程模型SWMM,綜合考慮城市功能區劃、下墊面類型和降雨強度等因素,基于更為精細的城市群下墊面劃分,定量化評估位于渾河太子河流域的遼寧中部城市群的城市非點源污染負荷,得到的主要結論如下：

(1)路面徑流中各污染物的EMC值高于屋面徑流和透水面徑流。小雨和大雨情形下路面徑流中TP、TN和TSS的EMC值,透水面徑流中TP的EMC值,中雨情形下路面徑流中TSS的EMC值以及小雨情形下屋面徑流中TN的EMC值,均超過國家標準值。由于初期沖刷效應,重金屬污染物的濃度隨著降雨量的增大,污染物濃度降低。

(2)從下墊面類型來看,路面徑流所攜帶的非點源污染負荷及其單位面積負荷最高。從遼寧中部城市群6市的城市非點源污染負荷的空間分布來看,沈陽市的城市非點源污染負荷最大,但其單位面積負荷最低,這是由于沈陽市透水面面積較大。與其他城市相比,遼寧中部城市群6市TSS、TN、TP和COD污染水平不高,但存在一定程度的重金屬污染。

(3)在快速城市化背景下,城市群是城市化的新態勢。本研究基于更為精細的城市下墊面劃分,通過綜合考慮城市功能區劃、下墊面類型和降雨強度等因素,將基于實測數據的EMC方法和SWMM模型相結合,準確評估遼寧中部城市群流域城市非點源污染負荷。該研究不僅有助于科研究人員在大尺度上定量化評估城市非點源污染負荷,而且有助于流域規劃者制定科學有效的水資源管理策略,對實現流域可持續發展具有重要意義。