城市市政排水管网污染物溯源技术研究进展

　　摘要 城市市政排水管网污染源种类繁多且难以辨析，在未明确污染源前提下进行污染控制通常会因缺乏针对性而导致效果不佳，目前尚缺乏对已有管网污染物溯源技术的系统梳理，难以快速准确根据污染场景确定相应的溯源技术。系统综述了现有城市市政排水管网污染物溯源技术，包括物理排查法、特征因子法和水纹识别法等，阐明了各种典型技术方法的原理及在管网污染物溯源研究中的应用现状，比较了各溯源技术的优劣性及其应用场景，最后对管网溯源技术的未来研究方向进行了展望。针对排水管网内污染源错位问题，需在对管网物理排查的基础上，耦合使用数值模拟法、水纹识别法及特征因子法，确定目标溯源管段、可能排放行业以及具体排水户等，再结合稳定同位素法，厘清污染物的产生、输送及排放特性等。本研究可为高效识别污染源位置、源强及排放过程提供基础支撑。

　　关键词 城市市政排水管网;污染源;溯源技术;监测;特征因子;水纹

　　由于城市高速发展和人口聚集，高强度的生产、生活活动给城市水环境带来了高通量的污染负荷，但由于排水系统存在缺陷、面源污染难以有效控制、城市水体自净能力不足及水动力条件不善等原因[1]，城市水环境污染、水生态破坏及水域空间萎缩等问题十分普遍[2]。黑臭是水体污染的极端现象，黑臭水体整治是我国污染防治攻坚战中的重要抓手[3]，截至2020年12月，全国仍有556个黑臭水体亟待整治[4]。排水系统污水直排是水体发生黑臭的重要原因，雨污混接及错接、管道中的积泥及雨天径流也可能导致雨水排口或合流排口排出污染水体，因此黑臭水体治理的核心对象是城市市政排水管网[5 6]。市政排水管网的问题主要表现为易出现污染源错位现象，即应无污染源处存在污染或应有污染源处而无污染。

　　排水工程论文：环保节能理念在建筑给排水设计中的应用

　　对错位污染源高效识别的前提是进行污染物溯源，即通过对污染物的来源进行定性或定量研究，判断管网内污染物及其来源的因果对应关系。传统的污染源调查工作仅能初步判断污染源类型及产污负荷[7]，较难反映不同污染源对管网水体的具体贡献率;另外，城市排水管网的排水户数量庞大、种类繁多且污水成分复杂，主要污染源包括生活污水[8]、工业废水[9]、地表径流[10]、入渗地下水[11]及倒灌地表水[12]等，导致污染源调查工作需要很高的成本。

　　因此，污染物溯源技术可对管网内未知污染源的位置、源强及排放过程进行精准识别，对管网的非法连接及违规排放判断具有必要性和紧迫性。针对城市市政排水管网污染物溯源的技术方法已经有较多的研究报道，常见的溯源技术包括物理排查法、特征因子法及水纹识别法等，可供各技术选择的具体方法种类繁多。目前对于这些技术方法的系统性总结较少，考虑到污染物溯源的必要性、迫切性以及溯源方法的多样性，针对排水管网污染物溯源技术的系统总结非常重要。笔者围绕城市市政排水管网污染物溯源技术研究进展，详细阐述了目前已有溯源技术方法的原理及典型案例，比较了各种方法的优劣性及适用场景，提出了其面临的挑战及未来发展方向，有助于针对不同污染场景筛选适配的溯源技术，对于城市市政排水管网的问题识别具有重要指导意义。

　　1 物理排查法

　　物理排查法是指通过对排放口、市政排水管线及小区排水管等进行摸查，实现排放口污染物溯源的方法[13]。通常首先需要通过物理检查确定排水管网系统的重点探查区域，在此基础上采用管网探查技术进行针对性检测。

　　在 1 个典型案例中，研究人员以葡萄牙埃斯托里尔海岸为研究对象，探讨了在截流系统覆盖流域范围较大、但市政管网资料缺乏的情况下，采用流量数据分析各污染源分布的可行性。该流域内共布设 24台流量计，流量监测间隔为 5 min，监测时间持续 1 a，通过对各节点流量的监测判断了各污染源的污染负荷比例，并对管网存在问题进行了评估[14]。考虑到管网内的恶劣条件及流量计的维护、校准等工作，流量监测的空缺期难以避免，另外管网内部逐段流量观测较为费时费力，需结合其他方法进行补充调查。除流量监测外，也可通过包括烟雾测试[15]、染料测试[16]、光纤分布式温度传感[17]及视频识别等物理方法初步确定管网问题区域。

　　在进行管网探查前，首先需要对入河排污口进行全面调查与监测，需充分了解入河排污口的类型、数量和位置分布、入河排污口排放方式、废污水入河方式等[18]。对入河排污口的监测主要涉及水量和水质 2 方面，要求入河排污口污水流量和水质同步监测;针对如明渠、暗管和潜没等常见排污口入河方式，需分别采用不同仪器方法监测;根据污水的不同来源，需对水质监测指标进行调整[19]。

　　之后，按照“自下而上、由末端向源头追溯”以及“雨天查雨水混入污水，晴天查污水混入雨水”的溯源路径，通过潜水检测、目视检测及简易工具检测等人工探查方法，结合管道内窥摄像检查技术(CCTV)、管道潜望镜(QV)、声呐检测等仪器设备[20]，可以对市政排水管网进行内窥检测，为管网接驳完善、维护修复和小区正本清源等提供关键技术支持[13]。物理排查法可以直接探清市政排水管网的主要结构缺陷及部分功能缺陷，能部分回答管网内污染源的错位问题。但由于管网水质与污染排放源之间关系复杂，源与受体之间并不是简单的线性对应关系，因此物理排查法不能作为城市市政排水管网污染物溯源的唯一措施。

　　2 特征因子法

　　特征因子法通过采用不同市政污水来源的特征因子，结合流量图法或化学质量平衡法定性、定量判定各污染物的来源及污水组成比例，以此来确定管网的非法连接等问题[21]。原则上，理想的特征因子需满足以下要求：污染源和非污染源之间浓度差异显著;每种可能的污染种类浓度变化较小;基本上不发生物理、化学及生物反应;具有合适的检出限、灵敏度和较高的可重复性[22]。特征因子法可准确定性、定量确定各污水的来源，在国内雨污管网错混接排查领域应用广泛。目前常用的特征因子主要包括粪便污染指示菌、含氮化合物、钠、钾及氯化物等无机盐、人造甜味剂、药物及化妆品类和其他多种特征因子等。

　　2.1 粪便污染指示菌粪便污染指示菌主要包括总大肠菌群、粪大肠菌群、大肠埃希氏菌及肠球菌等，可作为水体受粪便污染的特征指示菌[23]，其中大肠埃希氏菌和肠球菌对粪便污染的指示效果最佳[24]。已有研究结果表明，大肠埃希氏菌从寄主体内排泄后可在环境中生存 21 d，因此可作为粪便污染或不卫生处理过程中的评价指标[25]。各市政污水来源中粪便污染指示菌的浓度，通过对比生活污水与雨水管网旱天出流的粪便指示菌浓度，可确定生活污水的混接比例[24]。另外，通过测定从水样中提取的 DNA 基因标记物，可避开传统繁琐的建库过程，快速找到水体中的粪便污染源[26]。

　　2.2 含氮化合物1993 年，美国国家环境保护局发布了《污染物非法排入雨水排水系统调查指南》，将氨氮(NH3 N)列为表征生活污水的特征因子[36]。然而在旱天时，雨水管网的充满度较低，雨水管道易处于好氧状态，管道中的 NH3 N 会发生硝化反应，可造成 NH3 N 通量的损失，因此目前已不建议将 NH3 N 作为生活污水的特征污染因子[21]。为评估降雨导致的雨水入渗入流的严重性，研究人员筛选了包括咖啡因、总氮(TN)、总悬浮物、大肠杆菌和肠道球菌素等在内多种特征因子，对各特征因子的通量稳定性及预测准确度进行了比较。结果发现 TN 呈现出比其他指标更高、更一致的通量稳定性，并且得到了相关性最高(R 为0.74~0.78)的雨水入渗入流预测值[37]。因此，TN 可被用作研究污水管网雨水混流程度的主要特征因子之一。

　　2.3 钠、钾及氯化物等无机盐食品工业是城市内普遍存在的行业类型，2017 年化学需氧量、NH3 N、TN 及总磷排放量前 3 的行业均包含农副食品加工业或食品制造业[7]。通过对包括水产品加工业、植物油加工业、焙烤食品制造业(膨化)、焙烤食品制造业(糕点)、豆制品加工业、乳制品制造业及方便食品制造业等典型工业企业生产废水水质的检测，可确定食品加工与食品制造业废水的特征因子，根据各候选特征因子稳定性的分析结果，判断钠(Na)、钾(K)及氯化物等无机盐可作为食品行业废水的特征因子，其典型浓度见表 2[31 32]。另外，考虑到废水中 Na、K 及氯化物浓度分别与电导率的相关性较好[31]，且管网废水电导率的在线监测成本通常较低[38]，因此可以根据电导率监测的结果实现食品行业废水污染物的溯源。

　　2.4 人造甜味剂人造甜味剂包括乙磺胺[39]、环磺酸盐[40]、糖精[41]和三氯蔗糖[42]等，广泛存在于食品、饮料、药物及个人护理品中，其中乙磺胺、三氯蔗糖等难以发生降解，可作为生活污水的特征因子[39]。国内典型城市生活污水中乙磺胺浓度均值可达 10 μg/L[43]，而在背景地下水样品中通常难以检出[44]，因此有研究利用乙磺胺作为特征因子来评估地下水入渗对市政管网的影响。通过检测管网节点的水质，结合 Monte Carlo化学质量平衡计算，可实现对地下水下渗进入市政管网情况的分析[45]。对于高风险汇水区域，地下水的来源及流动时空特征可利用基于微生物遗传算法的数值自我优化模型进行分析，再通过现场管道流量测量及在出口处示踪剂浓度的时间序列模式进行验证[46]。

　　2.5 药物及化妆品类在制药生产过程中，通常原辅料投入量大、产出比小，并且化学品用量及工艺环节中的废水排放均有高盐、高有机物的特点，因此可以在对产品、工艺路线及原辅材料充分调研的基础上，确定不同类型制药工艺废水的特征因子[47]。例如，手性药物心得安(propranolol)的对映体分数可被用于区分地表水中少量未经处理的生活污水以及工业废水。研究人员通过对 5 家污水处理厂进水及二级处理后出水中心得安对映体的检测，发现进水中心得安对映体分数为 0.50 ± 0.02，经过二级处理后小于或等于 0.42。另外，在实验室模拟的市政污水活性污泥处理系统中，经过生物处理后，心得安的对映体分数从 0.50 降至0.43。在已知或怀疑存在未经处理市政污水排放的地表水样品中，心得安的对映体分数约为 0.50;且废水排放量大的地表水中心得安的对映体分数与废水中所观察到的对映体分数相似，说明心得安对映体分数可用来检测制药生产废水的管网泄露和溢流情况[33]。

　　2.6 多种特征因子有研究通过监测城市典型分流制雨水系统旱流污水的水质及水量，结合流程图法和化学质量平衡法，判断了系统的混接程度及污染来源，阴离子表面活性剂(LAS)/NH3 N 比值、NH3 N/K 比值、镁(Mg)/K 比值则可分别作为灰水、黑水及地下水的示踪水质参数，特征浓度可见表 2[34]。徐祖信等[21]分别采用TN 和乙磺胺、氟化物及硬度指示生活污水、半导体工业废水及地下水，并利用 Monte Carlo 算法计算了上海市中心城区某分流制排水系统管网混接水量的比例。不同混接来源特征因子的监测浓度，当 Monte Carlo 运算次数达 1 000 次以上时，可得到稳定的混接比例。

　　另有研究发现 Zn、NH3 N 及磷(P)浓度分别在地表径流、旱流污水和管渠污泥中具有特异性且相对稳定，因此可采用 Zn/P 比值、NH3 N/Zn比值及 P/K 比值的值作为上述 3 个污染源的特征参数，特征浓度可见表 2[35]。根据上述各特征因子的指示对象，针对市政排水管网的不同污染源总结其适配特征因子如下：生活污水可采用的特征因子包括粪便污染指示菌(如大肠埃希氏菌和肠球菌等)、LAS/NH3 N 比值、NH3 N/K比值、TN 及乙磺胺等;在工业废水中，食品工业废水可采用的特征因子包括 Na、K 及氯化物，制药废水可采用的特征因子包括药物及化妆品类指标(如心得安对映体分数)，半导体企业废水可采用的特征因子包括氟化物等。

　　地下水入渗可采用的特征因子包括人造甜味剂(如乙磺胺和三氯蔗糖等)、Mg/K 比值及硬度等;雨水混接或地表径流可采用的特征因子包括 TN 及 Zn 等。利用特征因子法进行污染物溯源的研究较多，但也存在一定局限。一是在污染物来源复杂的情况下难以准确判断污染源，得到的结论较模糊;二是水化学参数往往稳定性较差，只能在具有如钠、钾及氯化物等稳定特征因子的污染源识别中才能使用，适用范围有限[48]，实际工程中通常需要结合多种特征因子或与其他污染物溯源技术一同运用。

　　3 水纹识别法

　　水样的三维荧光光谱与水样有机成分一一对应，因此被称为水质指纹，简称水纹。随着水污染溯源仪器及技术的发展，水纹识别技术得到了广泛关注，其可用来确定排水管网的主要污染物，再通过与污染源数据库的比对锁定污染源。水纹识别法可实现对工业园区管网废水的溯源分析研究，据此对园区内企业排污实施溯源与监督，并对下游污水厂的进水进行污染预警。吴静等[49]依据水样的三维荧光光谱构建了水质指纹溯源仪器，利用该仪器对南方某市工业园区管网内污水进行长期采样，得到了管网污水的水质指纹图谱。将该图谱与水质指纹图谱数据库进行比对，判断符合印染废水的特征[50]。目前基于水纹识别法的污染源溯源技术正逐渐被政府采纳，可以兼容在常规监测系统中，并可迅速定位可能导致水质异常的工业企业等。但水纹识别法同样存在局限性，例如难以对不具有荧光特性的物质响应，因此难以识别重金属及部分微生物等同样风险较大的污染物。为更好地体现已有城市市政排水管网污染物溯源技术方法的应用前景，详细列出了上述方法的优越性、局限性以及应用场景。

　　4 结论与展望

　　基于城市市政排水管网污染物溯源的迫切需求，目前已有较多针对生活污水、工业废水、地下水下渗及面源污染等主要污染源的溯源技术研究成果。但由于排水管网污染源繁多、污染物输送路径不清晰、水动力条件复杂等原因，溯源技术在实际工程中的应用研究相对较少。我国溯源技术与国外先进技术尚存一定差距，因此未来需要开展更多针对溯源技术的应用研究，以明确污染源作用于市政排水管网的时空量化信息，并据此提出管网缺陷的精准识别技术方案。

　　在进行实际污染物溯源作业过程中，需综合考虑多种影响因素，包括雨水与污水管网中各自污染物的种类、浓度及分布差异，以及合流制系统、分流制系统及雨、污管网错、混接等不同管网拓扑结构和类型等，在此基础上筛选最适溯源技术方法。现阶段，污染物溯源技术研究正逐步由定性粗筛向定量精查转变，未来我国城市市政排水管网污染物溯源技术研究可能的发展方向包括：

　　1)稳定同位素法：稳定同位素是自然界广泛存在的、不发生或极不易发生衰变的同位素，可用于水环境污染物的示踪研究[51]。常用的示踪稳定同位素包括氧(18O)、碳(13C)及氮(15N)等[52]，目前主要用于地表水[53, 54]、地下水[55]及沉积物[56]内污染物溯源，未来在对污染源初步筛查的基础上，可推广用于市政排水管网污染物的定量示踪。

　　2)基因图谱法：与三维荧光图谱相似，每种水体都有独特的微生物组成，由此可形成 DNA 指纹图谱[57]。荷兰研究人员利用第二代 DNA测序技术分析了污水处理厂进出水及地表水的 DNA 序列，用于追踪市政污水泄露进入地下水的情况[58]。考虑到各国市政排水管网内污水的 DNA 序列相对稳定，因此基因图谱法可以为溢流污水来源、污水处理厂出水追踪以及混合地表水来源的深入研究提供可能[59 64]。

　　3)数值模拟法：利用数学模型的方法求解环境水力学反问题，通过已知的污染物时空分布信息及水环境系统控制方程，反演对流扩散模型的边界条件、参数、初始条件及源项等[18]，目前研究主要针对地表水[18]、地下水[65]及供水管网[66]的污染源识别。例如，利用已知的污染物浓度分布，可估算地下水污染物的量、流速、弥散系数、初始位置和初始时间等信息[67];针对非恒定水流条件的一维河流，可基于有限差分法、Nelder Mead 单纯形算法进行污染源和水质参数的联合反演[68]。在明晰管网拓扑关系的基础上，通过构建管网水动力模型并选择最优的溯源反算算法，未来也可以用于估算市政排水管网内污染物的来源。

　　4)单一方法向多方法结合转变：如在对管网物理排查的基础上，将数值模拟法、水纹识别法及特征因子法进行耦合，可逐步确定需溯源的管段、可能的排放行业以及具体的排污行业等，再结合稳定同位素法，可厘清污染物的产生、输送及排放特性等。

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　　作者：季骁楠

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