成都市主城区道路冲洗径流污染研究.pdf
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1、第 19 卷 第 1 期2024 年 1 月Vol.19 No.1Jan.2024中 国 科 技 论 文CHINA SCIENCEPAPER成都市主城区道路冲洗径流污染研究杨之倩1,寻亚非2,蒋宇2,康愉晨1,蒲梦晗1,陈文清1(1.四川大学建筑与环境学院,成都 610065;2.成都市城市管理科学研究院,成都 610000)摘 要:为评估城市道路冲洗径流污染程度,于2022年38月在成都市主城区内选取交通性路段、商业性路段、生活性路段和餐饮性路段进行冲洗水径流采样,通过对采样结果进行差异显著性分析,探究道路类型、降雨冲刷和较高气温(30)对冲洗径流污染负荷的影响,综合考虑这3个因素推导道路冲
2、洗径流年污染排放量估算公式。结果表明:不同类型道路冲洗径流污染程度存在差异,其中,餐饮性路段严重,生活性路段和商业性路段次之,交通性路段最轻;通过相关性分析推测,路两侧餐饮经营活动的污染排放是导致不同类型道路冲洗径流污染负荷值存在差异的主要原因;此外,较高气温(30)会导致道路冲洗经流污染负荷升高,而降雨则反之;以成都市为例进行估算,2022年主城区道路冲洗径流中化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)、总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP)、悬浮物(suspended solids,SS)和氨氮(ammonia n
3、itrogen,NH3-N)的排放量分别为3 506、167.56、30.32、1 441、55.687 kg。关键词:城市道路冲洗径流;年污染排放量;污染负荷;影响因素中图分类号:X522 文献标志码:A文章编号:2095-2783(2024)01-0077-08开放科学(资源服务)标识码(OSID):Study on pollution load of road flushing runoff in central city of ChengduYANG Zhiqian1,XUN Yafei2,JIANG Yu2,KANG Yuchen1,PU Menghan1,CHEN Wenqing1
4、(1.College of Architecture and Environment,Sichuan University,Chengdu 610065,China;2.Chengdu Institute of Urban Management Science,Chengdu 610000,China)Abstract:To assess the pollution level of urban road flushing runoff,a sampling was conducted between March and August 2022 in the main urban area o
5、f Chengdu city,including traffic,commercial,residential,and catering roads.The effects of road type,rainfall erosion,and high temperature(30)on the pollution load of road flushing runoff were explored by difference significance analysis,and formulas for estimating the annual pollution discharge of r
6、oad flushing runoff was derived by comprehensively considering these three factors.The results reveal the existence of differences in the pollution level of road flushing runoff among different types of roads,with the catering roads being the most severe one,followed by the residential and commercia
7、l roads,and the traffic roads being the lightest.Through correlation analysis,it is inferred that the pollution emissions from catering business activities on both sides of the road are the main reasons for the difference in the pollution load values of differene types of road flushing runoff.Additi
8、onally,high temperatures(30)will lead to an increase in the pollution load of road flushing runoff,while rainfall exhibits an opposite effect.Based on Chengdu city,the estimated annual pollutant emissions of chemical oxygen demand(COD),total nitrogen(TN),total phosphorus(TP),suspended solids(SS),and
9、 ammonia nitrogen(NH3-N)in road flushing runoff in the main urban area in 2022 were 3506,167.56,30.32,1441,and 55.687 kg,respectively.Keywords:urban flushing runoff;annual emission of pollutants;pollution load;influencing factor随着城市规模扩张和人口数量增长,人类活动愈发频繁,路面积累的污染物来源广泛且种类复杂。城市道路表面由于汽车尾气排放、橡胶轮胎和路面材料的老化磨损
10、、大气干湿沉降以及垃圾丢弃等原因累积了大量的悬浮颗粒、营养物质、重金属和有机物等污染物质1。使用高压冲洗车对城市道路进行清洗作业时产生的道路冲洗径流将这些污染物通过路两侧的雨水箅带入城市雨水管网中并在晴天时囤积,雨天时随着降雨径流迁移至受纳水体中。该部分废水组成复杂,其水质受道路周围环境的影响较大,对城市水环境造成威胁2-3。因此,在城市道路径流污染的研究中应对城市道路冲洗径流污染给予关注。目前国内外关于城市道路径流污染的研究主要集中在水质特征调查4、污染物累积、排放和迁移过程模拟5、污染负荷估算以及污染控制措施的探索与实践6。如:2017年,崔巍等7通过构建网格水文局水平衡模型,较好地模拟了
11、降雨径流过程;2011年,收稿日期:2023-08-02第一作者:杨之倩(1999),女,硕士研究生,主要研究方向为水污染治理通信作者:陈文清,教授,主要研究方向为污染水体评估与生态修复技术,wenqingchen_第 19 卷 中 国 科 技 论 文陈莹等8对西安市城市主干道路面径流污染负荷展开研究,建立了径流污染负荷计算模型;2011年,Lee等9对韩国城市高速路的降雨径流特征展开研究,提出城市高速路径流主要污染物是SS和COD。然而,迄今为止城市道路冲洗径流污染领域尚未被充分探索,仍具有充足的研究空间。本文拟在成都市主城区选取不同类型道路进行冲洗水径流采样,通过对水质进行分析,探索道路类
12、型、降雨冲刷和较高气温(30)对道路冲洗径流污染负荷的影响,并整理出一组贴合实际情况的道路冲洗径流年污染排放量估算公式。研究旨在填补道路冲洗径流污染领域的研究空白,以期为城市水体污染研究和城市精细化管理提供新思路。1材料与方法1.1研究区域概况成都位于四川盆地西部,年平均温度为 15.518.2,年总降水量为 829.41 784.3 mm。主城区包括武侯区、锦江区、成华区、青羊区、金牛区和高新区。采样道路沿街商业性路段建筑物占街道上建筑物总量的比例遵循:交通性路段15%,生活性路段15%50%,商业性路段50%10。另从商业性路段道路中细划出沿街餐饮性路段建筑物占街道上建筑物总量80%以上的
13、道路为餐饮性路段道路。选择4种类型采样道路共计16 条(材质均为沥青),每条道路保证至少连续 3 d 采样,采样点位置分布如图 1 所示,不同实验条件下的采样路段具体信息见表1表3。1.2采样方法分别在采样道路两侧各选取3个连续且位置对应的雨水篦布设采样装置,待洒水车作业结束,收集从路面径流产生到断流过程中的道路冲洗水径流。在布置采样装置时,先用撬棍打开雨水篦,将内部套好收集袋的方形框通过细绳固定在雨水篦中,调整收集袋位置使其刚好吻合雨水箅尺寸,闭合雨水篦后除去外侧多余部分。待径流结束后缓慢打开雨水蓖,依靠细绳的提升力及方形框的支撑力,取出收集袋,将样品转移至洁净干燥的量杯中,充分混合6个雨水
14、箅中水样后测量水质水量。采样流程如图2所示。1.3样品分析方法样品收集后立即转入实验室进行检测分析,检测指标包括:COD、SS、TN、TP 和 NH3-N,分析方法11见表4。1.4数据处理与统计分析分别使用 IBM SPSS Statistics 20 和 OriginPro 2022b对数据进行统计分析与作图,各污染指标之间的相关性采用Spearman相关分析。道路冲洗径流污染负荷指单位面积道路上由于冲洗作业而沿雨水篦排入城市管网中的道路冲洗径流中的污染物质量,计算方法如下:P=MS,(1)图1不同类型道路采样点区位Fig.1Location of sampling points of d
15、ifferent types of roads78杨之倩,等:成都市主城区道路冲洗径流污染研究第 1 期M=CQ,(2)S=BL。(3)式中:P为道路冲洗水径流污染负荷,g/(m2d);M为污染物质量,g/d;S为冲洗面积,m2;C为污染物质量浓度,mg/L;Q为洒水车作业完成后雨水篦收集的水量,mL/d;B为采样路段宽度,m;L为采样路段长度,m。2结果与讨论2.1道路类型对冲洗水污染负荷的影响为探究4种类型道路之间各类污染负荷的差异,对样品进行 Kruskal-Wallis 检验,结果如图 3 所示。其中,餐饮性路段的道路冲洗径流COD污染负荷中位数为1 516 g/(m2 d),显著高于
16、(P30)对道路冲洗径流污染负荷的影响,选择交通性路段分别在年均气温和较高气温(30)下进行连续3 d采样,采样路段具体信息见表2,将2种条件下的样品分别取污染负荷算数平均值进行对比,结果见表6。经分析,控制其他条件不变的情况下,COD、TN、TP、SS、NH3-N 这 5项污染负荷值均随着温度的升高而增加。在气温较高(30)的条件下,城市电力需求增加,导致城市工业和居民生活产生的各类污染物排放量增加,从而引发环境空气质量下降。因此,通过大气沉降作用,路面上的各类污染也*代表显著水平为0.05;*代表显著水平为0.01。图3不同类型道路冲洗径流各类污染负荷Fig.3Different type
17、s of flushing runoff pollution load表5不同类型道路冲洗径流污染负荷相关性分析结果Table 5Results of correlation analysis of pollution loads from different types of road flushing runoff道路类型交通性路段商业性路段生活性路段餐饮性路段指标CODTNTPSSNH3-NCODTNTPSSNH3-NCODTNTPSSNH3-NCODTNTPSSNH3-N相关系数R2COD1.0000.745*0.691*0.3640.5451.0000.745*0.661*0.248
18、0.879*1.0000.3500.3830.683*0.5501.0000.721*0.770*0.818*0.794*TN1.0000.709*0.3550.691*1.0000.3820.0550.927*1.0000.917*0.4830.783*1.0000.952*0.4550.685*TP1.0000.2820.791*1.0000.636*0.6121.0000.5170.5671.0000.5030.794*SS1.0000.4451.0000.2001.0000.3671.0000.685*NH3-N1.0001.0001.0001.000注:*代表P0.05;*代表P0.
19、01;*代表P30)年均气温COD685492TN17.9514.36TP1.350.36SS223127NH3-N10.2741.72781第 19 卷 中 国 科 技 论 文会加剧,即道路冲洗径流中各项参数的污染负荷值会随温度的升高而增加。2.3降雨对道路冲洗径流污染负荷的影响为探究雨水冲刷对道路上各类污染物恢复速率的影响,选择各类污染负荷最小的交通性路段分别在降雨后的不同时间段(洒水车定时定点协助作业)进行采样,采样路段信息及降雨相关参数见表3,将结果与该道路晴天时连续3 d采样所得冲洗径流样品污染负荷算数平均值进行对比,各类污染物恢复比例见表7。由表7知:在雨后24 h时,道路冲洗径流
20、样品中TN的污染负荷恢复比例为108.7%;在雨后42 h时,道路冲洗径流样品中TN和SS的污染负荷恢复比例分别为114.8%和108.3%;在雨后54 h时,道路冲洗径流样品中TN、TP和NH3-N的污染负荷恢复比例分别为124.2%、111.1%和118.2%。根据图3所示,各类型道路的污染负荷存在较大的变化范围。这是因为道路冲洗径流水质受到多种因素的综合影响,而这些因素常随时间而变化,具有不确定性。因此,污染物恢复速率在 100%以上有小幅度波动是正常的,这表明其已恢复到了与常态下相近的污染程度。在中等强度降雨冲刷下,路段各项污染物的恢复情况呈现差异,其恢复速率满足:TNSSNH3-NT
21、PCOD。3污染负荷估算公式推导3.1晴天历时的计算按照降雨量把全年分为旱季、雨季和其他季。假设每种分类下的降雨天数平均分布于总天数中,即将总天数分成若干个重复的小周期,每个小周期里晴天历时和雨天历时分布相同。若已知降雨天数,则可通过设定一次降雨历时推算出降雨次数,从而求出平均晴天历时。公式推导如下:T=Tr+Ts,(4)T=N(ts+tr),(5)t=ts+tr,(6)N=Trtr,(7)ts=TsN。(8)式中:T为总天数,d;Tr为总降雨天数,d;Ts为总晴天数,d;N为降雨次数;ts为平均一个周期内晴天历时,d,取自然数;tr为平均一个周期内雨天历时,d;t为平均一个周期总时长,d。以
22、成都市为例,根据成都市气象站统计的多年平均降雨及较高气温(30)数据(表 8)18,按照降雨量把全年分为旱季、雨季和其他季。以旱季为例,由表 8可得出成都市旱季的多年平均降雨天数(Tr)为27.70 d,晴天数(Ts)为92.30 d。设定一次降雨历时不超过 12 d,根据式(7)可求出总降雨次数为 13.8527.70 次,由式(8)可计算出晴天历时取值为 3.336.66 d。取平均晴天历时(ts)为 5 d,由式(8)可反推出降雨次数(N)为18.46次,由式(7)可反推出降雨历时(tr)为 1.5 d;雨季和其他季的计算同上。3.2不同类型道路污染负荷的计算根据Kruskal-Wall
23、is检验结果,对不同类型道路的各项污染负荷进行分组。其中,交通性路段的各项污染负荷值均为最小,故取其中位数作为基准值P0(见表9),分别计算出其他类型道路相对交通性路段的冲洗水污染负荷中位数比值(见表10),其中 Ln为道路类型系数,交通性路段 n=1,生活性路段n=2,商业性路段n=3,餐饮性路段n=4。表9P0取值Table 9P0 values检测指标污染负荷/(g m2 d1)COD112TN1.97TP0.24SS16NH3-N0.233表7不同类型道路冲洗径流各污染物恢复比例Table 7Recovery ratio of each pollutant for different
24、types of road flushing runoff道路类型交通性路段冲洗径流污染物恢复比例/%COD49.155.062.5TN108.7114.8124.2TP59.388.9111.1SS62.5108.341.7NH3-N69.857.0118.2备注(雨后/h)24 42 54表8成都市多年平均降雨及较高气温(30)分布特征18Table 8Characteristics of multi-year average rainfall and high temperature distribution in Chengdu18类别旱季雨季其他季月份121112783456910多
25、年平均降雨天数/d7.48.66.65.118.619.111.614.115.117.314.312.8较高气温(30)天数/d000024180161312282杨之倩,等:成都市主城区道路冲洗径流污染研究第 1 期3.3污染负荷在较高气温(30)下的折算为了排除温度对道路冲洗径流各类污染负荷的影响,对全年的较高气温(30)天数进行统计,按照相应比例乘以较高气温(30)系数对各类污染负荷进行折算。以交通性路段常温状态下各项污染负荷值为基准,计算出较高气温(30)天气相对平均气温的冲洗径流污染负荷比值,具体结果见表11,其中H为较高气温(30)系数。3.4污染负荷的雨后折算若平均一个周期内晴
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