湖北朱湖农场排水沟渠氮磷排放特征

2020-12-10 04:36李春培王有宁李丙官朱天云
湖北工程学院学报 2020年6期
关键词:沟渠灰色断面

李春培,王有宁,刘 婕,田 嶶,李丙官,朱天云

(湖北工程学院 生命科学技术学院,湖北 孝感 432000)

随着社会经济的发展,我国农资产品的消耗量日益增加,从而产生较多农业面源污染问题[1],如水体富营养化[2-5]、土壤板结[6]等。掌握氮磷排放状况是解决农业面源污染问题的前提之一,但目前关于农场排水沟渠氮磷排放规律的研究报道还较为少见。

本文以湖北朱湖农场排水沟渠为研究对象,通过遥感影像确定研究沟渠的地理位置,设定采样点,判断水流的流速和流向,然后对排水沟渠中N、P浓度进行监测采样分析并运用灰色关联水质评价方法,对排水沟渠进行综合评价,进一步掌握沟渠排水的氮磷污染状况,以期为农业面源污染中氮磷的吸附拦截提供支持,为长江中下游水体富营养化治理提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

孝感市孝南区朱湖农场地处江汉平原北部,地理坐标为东经113°51′~113°57′,北纬30°47′~30°51′,总面积43 km2,耕地面积2 333 hm2,养殖水面800 hm2,常住人口2.4万。具有独特的区位优势和货畅其流的交通优势(见图1)。

图1 朱湖农场沟渠断面布设与位置

1.2 采样点的布设

排水沟渠内存在严重水华现象,排水沟渠植物生长较多,沟渠两侧建有绿化带,部分沟渠两侧进行水泥硬化。沟渠两侧在相同的管理制度下进行管理,排水沟渠中部分水直排入府河,部分通过排入菱角湖,再汇入府河,最终汇入长江。

根据朱湖农场排水体系分布特征,结合采样布设的代表性和准确性原则,设置控制断面1、8,分别位于朱湖排水系统的入口以及出口,其次设置监测断面 2、3、4、5、6、7 于朱湖农场主要排水沟渠(见图1),其目的是从时间和空间上监测排水体系中的水质。

1.3 样品采集

定时定点进行水样采集。本研究采样时间:第1次采样为2019年5月16日,第6次采样为2019年6月28日,其中第4次与第6次均是雨后采样。每隔7天进行一次采样监测,每次取样时间为上午9时至11时。取样时,在水体未被扰动的情况下,取水面下10 cm水体,将其装入预先清洗的500 mL玻璃瓶中,加入硫酸酸化保存样品,并滴加两滴氯仿以抑制微生物的活动。

1.4 样品处理及测定

将野外采集的水样带回实验室进行指标分析。主要监测指标为化学需氧量(COD)、总磷 (TP)、铵态氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N),各项指标监测时,都应经过0.45 μm滤膜进行过滤后,在进行下一步监测。监测分析方法参见《水和废水监测分析方法(第四版)》[7]。

1.5 数据处理及方法

数据处理采用Excel 2010和 IBM SPSS Statistics 24等数据处理软件。

1.6 模型建立

灰色关联法可以在数据少、样本小的情况下进行数据分析,通过对实测数据形成的数列与构建的理想标准数列的关联程度,来研究系统中子系统的关联程度[8]。在水质评价过程中,存在许多不可控制的自然因素影响实验监测结果。本文选取传统的灰色关联法对湖北朱湖农场排水沟渠进行水质评价。

首先,构建标准数列和实测数列,标准数列以GB3838—2002《地表水环境质量标准》[9]为基础建立,实测数列以断面监测的数据为基础建立。其次,进行数据无量纲化处理,本文采用均值化[10]进行无量纲化处理。再次,采用传统的灰色关联表达式进行关联系数与关联度的计算。最后,进行关联度的排序,定义实测数列与标准数列的关联度越高,其相关性越密切。

2 结果与分析

2.1 COD时间维度、空间维度差异分析

通过室内实验指标监测,所测定的COD最大值为844.78 mg/L,最小值为51.20 mg/L,其平均值为249.82 mg/L。从时间维度上看,朱湖农场排水沟渠的COD呈现逐渐增加的趋势。第六次采样前发生了较强烈的降雨事件,促使第1次采样、第5次采样与第6次采样所测定的COD值存在显著性差异。在第1次采样至第2次采样均为晴天,第4次采样为降雨事件发生之后,由于农田施肥和降雨事件双重作用,使得第2次采样与第4次采样所测定值存在显著性差异(表1)。由于第4次采样与第6次采样均为雨后采样,所测定的值均有大幅度的上升,这表明降雨事件会促进地表污染物质通过地表径流和地下渗透的方式进入排水沟渠。

表1 COD时间维度差异分析

从空间维度上看,朱湖农场排水沟渠各断面的COD呈现波动式变化趋势。根据野外调查,其水流方向为由沦河进入控制断面8,再到控制断面1,通过控制断面1汇入府河。其中控制断面1、监测断面3、5、7较前一断面所测定COD平均值较高,在这三个断面存在生活污水排入口,这是导致COD值较高的原因之一。由表2可知,各断面之间所测定的COD值无显著差异。

表2 COD空间维度差异分析

2.2 NH4+-N时间维度、空间维度差异分析

通过室内实验指标监测,所测定的NH4+-N最大值为0.87 mg/L,最小值为 0.04 mg/L,其平均值为0.22 mg/L。从时间上看,由施肥活动、微生物硝化与反硝化以及降雨事件综合影响,使得朱湖农场排水沟渠的NH4+-N呈现先减小后增加的趋势。其中第1次采样至第4次采样期内,NH4+-N呈现减小趋势,这是排水沟渠自净能力的表现。第4次采样至第6次采样NH4+-N呈现逐渐增加的趋势,这是在降雨事件发生之后,施肥活动也随之进行,未被土壤胶体固定的NH4+-N随地表径流汇入排水沟渠,促使水体中NH4+-N增加。

由表3可知,第1次采样与其他采样之间存在显著差异,第2次采样与其他采样之间存在显著差异,第3次采样与第4次采样存在显著差异,第4次采样与第6次采样存在显著差异。

表3 NH4+-N时间维度差异分析

从空间维度上看,朱湖农场排水沟渠各断面的NH4+-N呈现波动式变化趋势。其中监测断面6与控制断面1所监测的NH4+-N增加峰值,这与施肥量有关。由于排水沟渠是厌氧环境,存在底泥微生物的硝化与反硝化作用,促使监测断面6至监测断面3呈现消减作用。由表4可知,监测断面3、4与其他断面呈现显著性差异,这两个监测断面均值较小,这是由消减作用导致。

表4 NH4+-N空间维度差异分析

2.3 NO3--N时间维度、空间维度差异分析

通过室内实验指标监测,所测定的NO3--N最大值为6.12 mg/L,最小值为0.49 mg/L,其平均值为2.40 mg/L。从时间上看,由施肥活动、微生物硝化与反硝化以及降雨事件综合影响,使得朱湖农场排水沟渠的NO3--N呈现逐渐增加的趋势。在降雨事件与施肥活动发生之后,未被土壤胶体固定的NO3--N随地表径流进入排水沟渠,使得排水沟渠中NO3--N大幅增加。由表5可知,第4、5、6采样所测定的NO3--N无显著差异,而第1次采样与其他采样所测定的NO3--N存在显著差异。

表5 NO3--N时间维度差异分析

从空间维度上看,朱湖农场排水沟渠各断面的NO3--N呈现波动式变化趋势,其中监测断面3所测的NO3--N均值最大,这与生活废水排入量有关。由于排水沟渠是厌氧环境,存在底泥微生物的硝化与反硝化作用,促使各断面呈现波动式变化。由表6可知,监测断面2、4、5、6、7与控制断面1之间无显著差异,监测断面2、4、6、7与控制断面1以及监测断面2之间无显著差异,监测断面3与控制断面8存在显著差异。

表6 NO3--N空间维度差异分析

2.4 TP时间维度、空间维度差异分析

通过室内实验指标监测,所测定的TP最大值为0.36 mg/L,最小值为0.01 mg/L,其平均值为0.16 mg/L。从时间上看,由施肥活降雨事件综合影响,使得朱湖农场排水沟渠的TP 呈现逐渐增加的趋势。在降雨事件与施肥活动发生之后,未被土壤胶体固定的TP随地表径流进入排水沟渠,使得排水沟渠中TP大幅增加(表7)。由于施肥活动与降雨事件的发生,使得第4次采样、第6次采样与其他采样存在显著差异。这表明降雨事件与排水沟渠中TP有较高的相关性。

表7 TP时间维度差异分析

从空间维度上看,朱湖农场排水沟渠各断面的TP呈现波动式变化趋势。其中监测断面2、6较前一监测断面呈现骤增现象,这与研究区内施肥量有关。 由表8可知,监测断面2、3、4、5、6、7以及控制断面8之间无显著差异,监测断面3、7以及控制断面1、8与监测断面2、4、5、6之间存在显著差异。

表8 TP空间维度差异分析

2.5 灰色关联法水质评价

2.5.1 评价结果的确定

评价结果的确定是实测数列与标准数列相关性的排序,按照大到小的顺序进行排序,其排序在第一位的评价级别为水质评价等级(表9)。

表9 断面水质评价结果表(节选)

2.5.2 基于灰色关联分析法的农场排水沟渠水质综合评价结果

采样灰色关联法和内梅罗法对排水沟渠进行水质评价,评价结果见表10。

表10 朱湖农场水质评价结果

在无雨条件下,运用灰色关联法所得结果是控制断面8、监测断面7、2以及控制断面1均为V类水质,监测断面5、6是最优水质断面,均为I类水质,运用内梅罗法所得结果,除了监测断面5、6为IV,其他断面为V类水质。在有雨条件下,运用灰色关联法所得结果是控制断面8和控制断面1均为V类水质,而监测断面2是最优水质断面,为I类水质,运用内梅罗法所得结果是各断面均为V类水质。结果表明,在水质综合评价中,灰色关联法与内梅罗法所得结果有所差异,由于水质综合评价选择指标较少,这是形成差异的主要原因。总体上来看,灰色关联法适应于排水沟渠的水质综合评价。

3 小结与讨论

本文以灰色关联法为基础,建立水质综合评价模型,这是一种可继续探索的方向。传统的内梅罗法[11]在水质综合评价的精确度较低,在建立灰色关联法的水质综合评价模型时,应采用更加精确的水质综合评价法,例如模糊数学法[12]、改进内梅罗法等[13]。在水质综合评价过程中,也应增加水质综合评价指标数,指标较少也是影响灰色关联法精度的主要原因。

根据野外调查、实地走访与室内指标监测,得出以下结论:

1)朱湖农场排水沟渠的水流流向为东南向西北,在其上游设有水闸,其目的是调节研究区域内的灌溉水量。排水沟渠中水的主要用途为农田灌溉、养殖鱼虾等。在研究区域内菱角湖建有湿地公园,湿地公园水质与排水沟渠隔开,湿地公园的水经由处理之后,再引入湿地公园内。排水沟渠水污染来源主要是人们排放的生产生活废水,在排水沟渠下游存在水华现象,但其中仍有水生生物存活,部分水华区域有人为清理的痕迹。

2)从时间上来看,排水沟渠中所测定COD、NO3--N、TP等指标的含量逐渐增加。这是降雨事件、施肥活动、生活污水排入量等因素综合作用的结果。而排水沟渠中NH4+-N呈现波动变化趋势,这与排水沟渠中微生物的硝化与反硝化作用有关。

3)从空间上看, 在施肥活动、生活污水排入量以及微生物硝化与反硝化作用的共同作用下,使得排水沟渠中COD、NO3--N、TP以及NH4+-N各指标呈现波动式变化。

4)在水质综合评价中,灰色关联法与内梅罗法所得结果有所差异,由于水质综合评价选择指标较少,是形成差异的主要原因。总体上来看,灰色关联法适应于排水沟渠的水质综合评价。

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