环境科学研究  2019, Vol. 32 Issue (8): 1402-1410  DOI: 10.13198/j.issn.1001-6929.2019.03.10

引用本文  

侯晓姝, 许申来, 周方, 等. 迁安市污水收集与处理效能定量评估[J]. 环境科学研究, 2019, 32(8): 1402-1410.
HOU Xiaoshu, XU Shenlai, ZHOU Fang, et al. Quantitative Evaluation of Sewage Collection and Treatment Efficiency in Qianan City[J]. Research of Environmental Sciences, 2019, 32(8): 1402-1410.

基金项目

国家水体污染控制与治理科技重大专项(No.2017ZX07401)
National Major Science and Technology Program for Water Pollution Control and Treatment, China (No.2017ZX07401)

责任作者

刘翔(1963-), 男, 安徽东至人, 教授, 博士, 博导, 主要从事城市水环境治理、土壤及地下水污染治理研究, x.liu@tsinghua.edu.cn.

作者简介

侯晓姝(1984-), 女, 四川阆中人, 博士, 主要从事城市、流域水环境治理研究, houxiaoshu_84@126.com

文章历史

收稿日期:2018-06-19
修订日期:2019-02-25
迁安市污水收集与处理效能定量评估
侯晓姝1 , 许申来2 , 周方1 , 于若男1 , 丁枫1 , 李淼1 , 刘翔1     
1. 清华大学环境学院, 北京 100084;
2. 北京清控人居环境研究院有限公司, 北京 100083
摘要:污水收集与处理效能直接影响合流制排水体制下的水安全和水环境,是海绵城市建设中需要解析评估的重要内容.以迁安市为例,建立覆盖“污染源—管网关键节点—污水处理厂”的监测网络,基于同步水量、水质监测结果,定量解析生活污水污染物排放系数和污水处理系统收集与处理效能,并定位问题管段具体位置和主要问题.结果表明:①合流制小区CODCr、NH3-N排放系数分别为43.4、13.3 g/(人·d),分流制小区CODCr、NH3-N排放系数略高,分别为53.1、14.5 g/(人·d).②受地下水、河水入渗的双重影响,生活污水从进入市政管网后污染物质量浓度大幅下降,保守估计下入渗率约为32.5%,合流制管网截污干管至污水处理厂地下水、河水入渗量达到了14 471 m3/d,分流制干管至污水处理厂地下水入渗量约为19 777 m3/d.③污水处理厂进水水质指标均远小于设计进水水质,还存在C源不足、一部分比例的污水可生化性较差的特征,进水BOD5/TN〔ρ(BOD5)/ρ(TN)〕变化范围为0.47~4.32,平均值仅为1.68.研究显示,地下水/河水入渗严重降低污水收集处理效能,建议海绵城市建设中重视对于污水收集处理效能的摸底评估,并从污水处理系统设计和管网缺陷修复上大力整改.
关键词生活污水    同步监测    水量平衡    负荷平衡    进水特征    收集处理效能    
Quantitative Evaluation of Sewage Collection and Treatment Efficiency in Qianan City
HOU Xiaoshu1 , XU Shenlai2 , ZHOU Fang1 , YU Ruonan1 , DING Feng1 , LI Miao1 , LIU Xiang1     
1. School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2. Tsinghua Holdings Human Settlements Environment Institute, Beijing 100083, China
Abstract: The efficiency of sewage collection and treatment directly affects the water safety and water environment under the combined drainage system. It is an important factor to be evaluated in the construction of a sponge city. Taking Qianan City as an example, a monitoring network consisting'Pollution Source-Pipeline Network -Sewage Treatment Plant'was set up. Based on the simultaneous monitoring results of water quantity and quality, the domestic pollutant discharge coefficient and the collection and treatment efficiency of the sewage treatment systems were quantitatively analyzed. The main problems were identified and the specific locations were located. The results showed that: (1) The urban domestic pollutant discharge coefficient of CODCr for the combined sewer system was 43.4 g/(person·d), and of NH3-N was 13.3 g/(person·d). The domestic pollutant discharge coefficient of CODCr for the separate sewer system was 53.1 g/(person·d), and the coefficient of NH3-N was 14.5 g/(person·d), slightly higher than those of the combined sewer system. (2) Influenced by groundwater/river water infiltration, the concentration of domestic sewage decreased dramatically from entering the municipal pipeline network. The groundwater/river infiltration rate in the entire study area was approximately 32.5% under conservative estimates. The groundwater and river infiltration for the combined sewer system could reach up to 14, 471 m3/d. The groundwater infiltration for the separate sewer system could reach up to 19, 777 m3/d. (3) The river/groundwater infiltration and sewage leakage led to low influent concentration and the serious shortage of carbon source in sewage treatment plants. The BOD5/TN ranged from 0.47 to 4.32, with an average of 1.68. According to these results, the groundwater/river infiltration seriously reduces the efficiency of sewage collection and treatment. We suggest that the evaluation of sewage collection and treatment efficiency should be emphasized in the sponge city construction, and great efforts should be made to the system design and pipeline network defects.
Keywords: domestic sewerage    synchronous monitoring    water balance    load balance    influent characteristics    collection and treatment efficiency    

海绵城市是在我国高速城镇化背景下系统解决城市水问题的重要手段,是城市转型绿色发展的理念和方式[1-3].排水系统的更新、水系统的连通性改善和城市应对水问题能力的提高是海绵城市的重要内容[4].城市污水处理系统不仅是一座城市重要的市政基础设施,也是水污染防治与防洪、排涝的基本保障,其效能高低不仅直接关系到点源污染和合流制溢流污染的控制效果,也关系到合流制排水体制下的防洪排涝能力高低[5-7].我国基础设施水平较低,污水管网建设严重滞后于污水处理厂的建设.污水收集效能不高、管网缺陷严重、旱季运行水位高、污水处理厂进水污染物浓度偏低等诸多问题广泛存在[8-10].海绵建设试点城市均认识到这些问题的存在,在海绵城市专项规划和系统化方案编制期间也对其进行了一定的摸底工作,但总体说来不够系统和完整,缺乏定量和定位研究.

城市污水处理过程包括“污染源排放—管网输送—污水处理厂处理”多个环节,因此城市污水收集与处理的全面评估应包含从污染物的产生到进入污水处理厂处理的全过程分析.生活污水污染物排放系数和城市经济、生活特征等密切相关,得到地区特有的污染物排放系数,对于正确核算生活点源污染和溢流污染负荷等具有重要的意义[11-13].国内外许多学者通过监测和调研得出了地区人均污染负荷排放量[14-17].我国《第一次全国污染源普查城镇生活源排污系数手册》[18]规定了不同行政区划下城市生活源污染产生排放系数.排水管道的病害直接影响污水的收集和传输效率,破损的管壁成为地下水、地表水和污水相互交换的通道.研究管网地下水入渗常用的方法为水量平衡法、污染负荷法、同位素示踪法等[19-21]. Weiss等[22]对德国34个污水处理系统(合流制溢流和污水处理厂)进行研究后认为入渗/入流状况被普遍低估.然而,目前对于污水处理系统的研究:①多基于定性的分析,缺乏定量监测和判断. ②仅利用少数点位的单次采样数据,缺乏水量水质的同步监测数据作为有效支撑. ③难以系统覆盖污水处理系统整个过程. ④对于水量水质的异常变化研究多基于区域的监测和计算,缺乏定位诊断[23-25].

对城市现有污水处理系统收集效能的评估是海绵建设科学、合理推进的重要基础之一.该研究以迁安市为例,建立覆盖“污染源—管网关键节点—污水处理厂”的污水处理系统监测网络,基于同步水量水质监测结果,定量解析污染物排放系数和污水收集与处理效能,并定位问题管段具体位置和主要问题,最后全面系统给出该城市的污水处理系统评估结果,以期为该城市海绵城市建设系统化方案编制提供参考的同时,也为其他城市污水收集和处理效能评估提供技术思路.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

迁安市地处京津冀城镇群东北部,位于燕山沉降地带,市境地形呈“簸箕状”,其间沉积了较厚的滦河积物;多年平均气温为10.3 ℃,属典型的暖温带大陆性季风气候,夏季炎热多雨,冬季寒冷干燥;多年平均降雨量为672.4 mm,季节性降雨特征明显,6—9月降水量占全年降水量的80%以上,夏季多出现暴雨或连阴雨,易造成水灾.

迁安市河网水系发达,铁矿丰富,交通四通八达,为产业聚集和城市发展提供了强大的区域竞争力.迁安市位列我国中小城市综合实力百强第19位.随着城市经济快速发展及城市建设规模的不断扩大,逐年增加的硬化面积改变了自然汇流条件,排水系统建设更新滞后导致城区内涝积水频发.城市和农村污染负荷不断加重导致城市水环境逐渐恶化.在经济腾飞的同时,迁安付出了沉重的资源环境代价. 2015年4月国家第一批海绵城市建设试点,迁安市成功申报成为华北唯一入选的试点城市,同时也是唯一入选的县级城市.

海绵城市建设试点区位于迁安市中心地带,总面积21.5 km2.试点区内现状排水体制为合流制与分流制共存,以合流制为主.合流制管网总长度80.8 km,管径范围为500~3 000 mm.污水管网总长度33.7 km,管径范围为300~1 800 mm.作为县级城市,迁安排水管网建设标准低、管材陈旧、缺乏维护、管网病害严重.此外,迁安盆地地下水位较高,2017年枯水期地下水位的统测资料结果显示,地下水位埋深范围为2~30 m,而海绵城市建设试点区域地下水位埋深范围为3~7 m.水位动态受河水流量、降水和人工开采共同控制,以河水为主.对于迁安市海绵城市试点区域来说,季节性降雨问题、地下水及河水入渗问题和管网病害问题交织一起,对水安全和水环境造成巨大威胁.

1.2 研究方法 1.2.1 水量水质同步监测

在生活污染源、管网关键节点及污水处理厂建立污水监测网络,共覆盖26个监测点(见图 1).生活污染源选择代表性合流制小区R1和分流制小区R2各一个.其中,R2生活污水从两个排口排入市政管网,分别为R2-S(南门的出口)和R2-E(东门的出口).小区选择原则:人口数目较多,为1 000人以上;管网建设年代和状况分别能够代表合流和分流区特点;现场查验检查井水量情况符合污水排放规律;接入市政管网的出口检查井数量较少,便于监测.污水管网选择合流制管网(C3~C18)、分流制管网(S19~S25)水量变化关键节点设置监测点.污水处理厂监测点布设在进水泵房集水井(P26).考虑到施工降水水量影响,于采样期间统计每个施工降水工地的日流量数据.

图 1 水量水质同步监测点分布 Fig.1 Sampling sites for the synchronous monitoring of water quantity and quality

水量水质同步监测时间为2017年11月27日00:00—12月04日00:00,其中小区污染源监测时间为2017年12月01日00:00—4日00:00.在所有监测点布设在线流量仪(SmartWater SWQ505,北京清控人居环境研究院有限公司).水质监测为24 h,2 h间隔采样,所采水样实时送往实验室,根据《水和废水监测分析方法》(第四版)进行污染物指标检测,检测指标为ρ(CODCr)、ρ(NH3-N)、ρ(TN).

1.2.2 生活污水污染物排放系数的计算

基于小区排放口的水量水质监测数据和人口,得出生活污水污染物排放系数:

$ {F_{\rm{p}}} = \left( {\sum\limits_{i = 1}^n {{Q_i}} \times {C_i}} \right)/(1000N) $ (1)

式中:Fp为污染物排放系数,g/(人·d);n为1 d内采集样品数量;Qi为第i-1~i个样品采集期的累积流量,L;Ci为第i个样品采集时的污染物质量浓度,mg/L;N为小区人口数量,个.

1.2.3 管段水量水质异常变化量计算

监测时期为旱季,不存在降雨径流,污水流量或负荷的异常变化主要存在3种形式,即河水或地下水渗入、不明污水汇入(偷接管道或者管网图存在错误)、管道渗漏.建立的水量平衡关系:

$ {Q_{\rm{x}}} - {Q_{\rm{s}}} - {Q_{\rm{l}}} = {Q_{\rm{b}}} - {Q_{{\rm{sl}}}} + {Q_{{\rm{rs}}}} = \Delta Q $ (2)

式中:QxQs分别为下游和上游节点流量,m3/d;Ql为上游至下游节点的理论排污量,m3/d;Qb为不明汇入污水量,m3/d;Qsl为管道渗入地下的污水量,m3/d;Qrs为河水或者地下水入渗量,m3/d; ΔQ为管段异常变化量,m3/d.

同理,污染负荷平衡关系:

$ {L_{\rm{x}}} - {L_{\rm{s}}} - {L_{\rm{l}}} = {L_{\rm{b}}} - {L_{{\rm{sl}}}} + {L_{{\rm{rs}}}} = \Delta L $ (3)

式中:LxLs分别为下游和上游日负荷,t/d;Ll为上游至下游节点的理论排污负荷,t/d;Lb为不明汇入污水负荷,t/d;Lsl为管道渗入地下的污水负荷,t/d;Lrs为地下水或河水入渗负荷,t/d; Δ L为管段负荷异常变化量,t/d.

基于管网数据确定每个监测点的汇水范围,计算每个监测点的理论排污量和理论负荷量.理论负荷量以CODCr计,按照小区监测计算得出的排污系数计算.分流制区域人口统计数和实际入住数差别较大,此研究只对合流制区域进行QlLl的计算.

需要说明的是,由于管网淤积和监测设备故障,存在管网图错误和部分点位流量曲线不正常等问题,这部分监测点(如C10、C11、C12、C14、C17、S24和S25)数据只进行质量浓度分析,不进行管段水量水质异常变化量计算.

1.2.4 污水处理厂进水污染物质量浓度特征

迁安市中心城区现有污水处理厂1座,设计最大处理能力为8×104 t/d,主要处理河东片区及其周边的污水,服务人口约18×104人.污水处理厂的进水污染物质量浓度是污水处理工艺设计和运行管理的重要依据.收集污水处理厂2017年8—12月的日进水污染物质量浓度数据,分析污水处理厂的进水污染物特征包括其质量浓度范围、BOD5/TN〔ρ(BOD5)/ρ(TN),下同〕和BOD5/CODCrρ(BOD5)/ρ(CODCr),下同〕等.

2 结果与讨论 2.1 生活污染源强变化规律和污染物排放系数

表 1可见,合流制小区R1ρ(CODCr)平均值为280 mg/L,最高值为620 mg/L,ρ(NH3-N)平均值为86.1 mg/L.分流制小区R2从R2-S和R2-E两个出口接入市政管网,其生活污水质量浓度范围更广,ρ(CODCr)最高值甚至达827 mg/L.对于整个分流制小区来说,ρ(CODCr)平均值达361 mg/L,ρ(NH3-N)平均值为97.4 mg/L.

表 1 生活污水污染物质量浓度描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of pollutant concentration in domestic sewage

图 2为生活污水污染物质量浓度随时刻的变化.合流制小区R1 ρ(CODCr)在星期五和星期六波动较明显,星期日和星期一稳定于平均值(280 mg/L),与分流制小区R2时间变化趋势一致.两个小区的ρ(NH3-N)和ρ(TN)总体变化比较平缓,且周间和周末波动幅度相似,这与蒋松竹等[26]结果一致. ρ(CODCr)波动较ρ(NH3-N)和ρ(TN)大,可能是因为CODCr来源广、成分复杂,而NH3-N和TN主要来自人体排泄,相对稳定.在同一个时间节点ρ(NH3-N)和ρ(TN)差值不大,说明在研究区生活污水中N的主要存在形式为NH3-N.

图 2 生活污水ρ(CODCr)、ρ(NH3-N)、ρ(TN)随时刻变化 Fig.2 The time distribution curves of ρ(CODCr), ρ(NH3-N) and ρ(TN) in domestic sewage

图 3为小区人均负荷强度历时变化.与质量浓度变化相比,人均负荷强度随时间变化趋势更为明显,并且CODCr和NH3-N人均负荷强度的变化趋势高度相符.两个小区均存在两个排污高峰时段,合流制小区R1为07:00—09:00和19:00—21:00,分流制小区R2为09:00—11:00和21:00—23:00.

图 3 小区人均负荷强度历时变化 Fig.3 The time distribution curves of per capita pollution load

排污系数法是目前用于计算城镇生活污水负荷量的最普遍方法,污染物排放系数为最关键的参数[26-27].排放系数和城市规模、经济发展水平、供水系统、生活习惯等密切相关,地区差异较大[11, 28].根据流量水质同步监测结果计算得出:合流制小区CODCr、NH3-N、TN和TP排放系数分别为43.4、13.3、15.3和1.1 g/(人·d); 分流制小区CODCr、NH3-N、TN和TP排放系数分别为53.1、14.5、16.3、1.2 g/(人·d)(见表 2).该研究所得到的污染物排放系数均低于《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》中规定的唐山地区的相关值.

表 2 城镇生活污染物排放系数 Table 2 Pollutant discharge coefficient of urban living sources
2.2 管段污水水量水质变化

图 4为生活污水污染物日均质量浓度时空分布.从空间变化上来看,分流制管网中污水污染物质量浓度整体高于合流制管网,体现出分流制体制在污水收集和传输的优势.与小区相比,污染物质量浓度在进入市政管网后立即大幅下降.合流制管网存在许多节点ρ(CODCr)低于150 mg/L,分流制管网中大部分节点ρ(CODCr)在200 mg/L左右,但是于提升泵站后的S25号点,ρ(CODCr)低于150 mg/L.污水处理厂ρ(CODCr)仅为88 mg/L.进水浓度偏低既制约水环境质量的改善,也会在一定程度上造成城市污水处理工程的投资浪费[29-32].从时间变化上来看,同一节点在周间质量浓度差异同样很大,如C3号监测点,星期日日均ρ(CODCr)为238 mg/L,而星期一日均ρ(CODCr)降为119 mg/L.对于C10号监测点来说,星期三和星期四日均ρ(CODCr)较高,约270 mg/L,星期四降至197 mg/L.

注:C3~C18为合流制管网关键节点;S19~S25为分流制管网关键节点;P26为污水处理厂. 图 4 生活污水污染物日均质量浓度时空分布 Fig.4 Spatial and temporal distribution of daily average concentrations of sewage pollutants

对任一具有上下游节点监测数据的管段,可根据式(2)(3)计算得到其流量和负荷的异常变化量,分别为ΔQ和ΔL. ΔQ和ΔL是3种形式异常变化(地下水/河水入渗、不明污水汇入和管道渗漏)的综合表达,要分析哪种变化占主导,需综合实际情况进行考量,如地下水标高、河水标高与管道标高的关系、与河的距离等. 3种变化的影响下流量和负荷变化趋势有明显不同,分析管段流量或负荷差在时间上的变化,也能提供有效信息.

图 5可见,管段C3~C6除了12:00—18:00时段下游负荷大于上游负荷外,其余时段下游负荷均小于上游负荷,下游流量在02:00—08:00时段高于上游,而此时段生活污水排放量很少,因此该管段既存在渗漏,也存在外水入渗.管段C7~C8,一天中几乎所有时段下游流量和负荷小于上游,但是浓度波动较大,渗漏为流量和负荷变化的主要因素.管段C8~C9和C10~C13,下游负荷与流量在一天中均大于上游,说明存在不明污水汇入.管段C9~C18,下游流量高于上游,下游负荷除在16:00—20:00时段高于上游外,其余时段均低于上游,说明入渗量大.管段S22~S23,从06:00以后下游流量和负荷较上游大量增加,说明有大量污水汇入.

图 5 上、下游管段流量差和负荷差的日变化 Fig.5 Variation in flow difference and load difference between upstream and downstream pipes

每个管段的水量水质平衡分析结果如表 3所示,所监测的每一个管段都存在与外界水量交换的问题.其中,截污干管至污水处理厂管段和分流制干管至污水处理厂进水泵房集水井管段地下水/河水入渗量最大,分别达到了14 471和19 777 m3/d.整个研究区的地下水/河水入渗率约为32.5%,考虑到入渗和渗漏几乎同时存在,且监测的点位有限,实际入渗率应大于32.5%.入渗增加水力负荷并降低废水处理效率,增加污水处理成本.同时,地下水入渗还可能加速管道老化,增加由回填材料在管道泄漏周围冲刷对邻近基础设施的危害[33-35].入渗问题还会导致旱季污水管网的高水位运行,雨季来临时污水处理厂处理量不够,从而导致城市地区洪涝灾害和接收水体的潜在恶化[36-37].

表 3 管段水量水质平衡分析 Table 3 Water quantity and water quality balance analysis
2.3 污水处理厂进水污染物质量浓度特征

污水处理厂所有进水指标均小于设计进水水质.由图 6可见,进水ρ(CODCr)整体范围为48~248 mg/L,91.2%累积概率下ρ(CODCr)范围为50~130 mg/L.其他污染物类似,如当累积概率达90.5%时,进水ρ(NH3-N)范围为7~23 mg/L;累积概率为91.97%时,进水ρ(TP)范围为0.1~1.7 mg/L;累积概率为90.5%时,进水ρ(TN)范围为13~27 mg/L.

图 6 污水处理厂进水污染物质量浓度累积概率曲线 Fig.6 Accumulative probability curves of pollutant concentration in influent of sewage treatment plant

碳源是影响生物反硝化速率和过程的重要因素,当反硝化反应器污水的BOD5/TN>(3~5)时,可认为碳源充足[38].进水BOD5/CODCr是判断污水可生化性的一个重要指标.通常认为,BOD5/CODCr≥0.45,污水的可生化性良好;BOD5/CODCr≥0.3,污水可以通过生化处理;BOD5/CODCr<0.25,污水的可生化性较差或归类于不可生化[32].污水处理厂进水BOD5/TN和BOD5/CODCr累积概率分布曲线如图 7所示.由图 7可见,迁安市污水处理厂进水BOD5/TN变化范围为0.47~4.32,平均值仅为1.68.累积概率<83.21%时,BOD5/TN<2.25.该污水处理厂BOD5/CODCr平均值为0.38,BOD5/CODCr<0.25对应的累积概率为33.58%.说明在大部分情况下污水可以通过生化处理,但存在一定比例的污水可生化性较差.

图 7 污水处理厂进水BOD5/TN和BOD5/CODCr累积概率分布曲线 Fig.7 Accumulative probability distribution curves of BOD5/TN and BOD5/CODCr values in influent
3 结论

a) 合流制小区CODCr、NH3-N排放系数分别为43.4、13.3 g/(人·d).分流制小区CODCr、NH3-N排放系数分别为53.1、14.5 g/(人·d),均低于《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》中规定的相关值.

b) 污水收集效率低下,生活污水从进入市政管网后其污染物质量浓度大幅下降,污水处理厂进水ρ(CODCr)平均值仅为88 mg/L.截污干管至污水处理厂管段地下水/河水入渗量达14 471 m3/d,分流制干管至污水处理厂进水泵房集水井地下水/河水入渗量达19 777 m3/d.保守估计迁安市地下水/河水入渗率约为32.5%.

c) 在研究区地下水/河水大量入渗情况下,污水处理厂作为生活污水收集系统的终端,进水水质指标均远远小于设计进水水质.分析进水BOD5/TN和BOD5/CODCr可以发现,污水处理厂进水还存在C源不足,一部分比例的污水可生化性较差的特征.

参考文献
[1]
张亮, 俞露, 任心欣, 等. 基于历史内涝调查的深圳市海绵城市建设策略[J]. 中国给水排水, 2015, 31(23): 120-124.
ZHANG Liang, YU Lu, REN Xinxin, et al. Construction strategy of sponge city based on historical waterlogging survey in Shenzhen[J]. China Water & Wastewater, 2015, 31(23): 120-124. (0)
[2]
LI H, DING L Q, REN M L, et al. Sponge city construction in China:a survey of the challenges and opportunities[J]. Water, 2017, 9(9): 594. DOI:10.3390/w9090594 (0)
[3]
XIA J, ZHANG Y Y, XIONG L H, et al. Opportunities and challenges of the sponge city construction related to urban water issues in China[J]. Science China Earth Sciences, 2017, 60(4): 652-658. DOI:10.1007/s11430-016-0111-8 (0)
[4]
LIU H, JIA Y W, NIU C W. 'sponge city' concept helps solve China's urban water problems[J]. Environmental Earth Sciences, 2017, 76(14): 473. DOI:10.1007/s12665-017-6652-3 (0)
[5]
王强, 文宇立, 叶维丽, 等. 我国污水处理设施的发展现状与存在问题研究[J]. 环境保护科学, 2015, 41(6): 9-14.
WANG Qiang, WEN Yuli, YE Weili, et al. Research of the status and problems of sewage treatment facility development in China[J]. Environmental Protection Science, 2015, 41(6): 9-14. DOI:10.3969/j.issn.1004-6216.2015.06.003 (0)
[6]
QIU H R, LUO J Z, ZHENG G H, et al.Study of problems and corrective actions of urban drainage network[C]//International Conference on Electric Technology and Civil Engineering.New Jersey: IEEE, 2011: 1561-1564. (0)
[7]
GRVNEBAUM T, BODE H. The effect of public or private structures in wastewater treatment on the conditions for the design, construction and operation of wastewater treatment plants[J]. Water Science & Technology, 2004, 50(7): 273-280. (0)
[8]
张辰. 提高收集系统效率重视排水管网建设[J]. 给水排水, 2011, 37(10): 1-3. DOI:10.3969/j.issn.1002-8471.2011.10.001 (0)
[9]
沈盼. 南昌市污水处理厂进水浓度偏低原因分析及对策[J]. 中国市政工程, 2012(1): 24-25.
SHEN Pan. A cause analysis on lower inflow concentration of Nanchang sewage treatment plant & countermeasures[J]. China Municipal Engineering, 2012(1): 24-25. DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2012.01.010 (0)
[10]
李敏, 高兰, 梁胜文, 等. 武汉汉口地区污水系统流量调查分析及对策研究[J]. 中国给水排水, 2018, 34(3): 110-115.
LI Min, GAO Lan, LIANG Shengwen, et al. Investigation of sewage system quantity in hankou district of Wuhan City and its countermeasures[J]. China Water & Wastewater, 2018, 34(3): 110-115. (0)
[11]
ZHAO H X, JIANG X W, DONG Y W, et al. Geographic information system-based optimization of sewage treatment facilities by evaluating pollution effects and governance demands[J]. Journal of Water Reuse & Desalination, 2015, 13(3): 104-118. (0)
[12]
TIAN J, GAO M, XIANG Y.Intelligent optimized control of flocculation process of sewage treatment based on support vector machine[C]//IEEE International Conference on Information Acquisition.New Jersey: IEEE, 2007: 1487-1491. (0)
[13]
LEE R J, GLOVER R J O. Evaluation of the impact of different sewage treatment processes on shellfishery pollution using a geographic information system (GIS)[J]. Water Science & Technology, 1998, 38(12): 15-22. (0)
[14]
谢中伟, 袁国林, 赵磊, 等. 城市居民小区排污系数估算:以昆明、大理和禄劝为例[J]. 云南地理环境研究, 2008, 20(2): 119-123.
XIE Zhongwei, YUAN Guolin, ZHAO Lei, et al. A tentative approach to pollutant discharge coefficient of urban residential quarters:in the cities of Kunming, Dali and Luquan[J]. Yunnan Geographic Environment Research, 2008, 20(2): 119-123. DOI:10.3969/j.issn.1001-7852.2008.02.023 (0)
[15]
孙静, 宋兵魁, 王子林, 等. 北方缺水城市城镇居民生活排污系数调查研究:以天津市为例[J]. 环境污染与防治, 2018(1): 112-117.
SUN Jing, SONG Bingkui, WANG Zilin, et al. Research on pollution discharge coefficient of urban residents in northern water shortage city:a case of Tianjin[J]. Environmental Pollution & Control, 2018(1): 112-117. (0)
[16]
MESDAGHINIA A, NASSERI S, MAHVI A H, et al. The estimation of per capita loadings of domestic wastewater in Tehran[J]. Journal of Environmental Health Science & Engineering, 2015, 13(1): 1-9. (0)
[17]
ALEXANDER G C, STEVENS R J. Per capita phosphorus loading from domestic sewage[J]. Water Research, 1976, 10(9): 757-764. DOI:10.1016/0043-1354(76)90093-2 (0)
[18]
国务院第一次全国污染源普查领导小组办公室.第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册[R/OL].北京: 国污普办[2008] 9号, http://cpsc.sepa.gov.cn. (0)
[19]
DE B J, BERTRAND-KRAJEWSKI J L. Infiltration in sewer systems:comparison of measurement methods[J]. Water Science & Technology, 2005, 52(3): 219-227. (0)
[20]
RABBAIG M, SEDKI M E. Can dry weather infiltration and inflow be cost effectively removed from a combined sewer system?[J]. Proceedings of the Water Environment Federation, 2005(13): 2872-2891. (0)
[21]
KRACHT O, GRESCH M, GUJER W. Innovative tracer methods for sewer infiltration monitoring[J]. Urban Water Journal, 2008, 5(3): 173-185. DOI:10.1080/15730620802180802 (0)
[22]
WEISS G, BROMBACH H, HALLER B. Infiltration and inflow in combined sewer systems:long-term analysis[J]. Water Science & Technology, 2002, 45(7): 11-19. (0)
[23]
PENCKWITT J, GELDERN R V, HAGSPIEL B, et al. Quantification of groundwater infiltration into urban sewer systems using stable isotopes[J]. Grundwater, 2016, 21(3): 217-225. (0)
[24]
ZHANG M K, LIU Y C, DONG Q, et al. Estimating rainfall-induced inflow and infiltration in a sanitary sewer system based on water quality modelling:which parameter to use?[J]. Environmental Science Water Research & Technology, 2018, 4: 385-393. (0)
[25]
李田, 时珍宝, 张善发. 上海市排水小区地下水渗入量研究[J]. 给水排水, 2004, 30(1): 29-33.
LI Tian, SHI Zhenbao, ZHANG Shanfa. Study on groundwater infiltration of Shanghai drainage systems[J]. Water & Wastewater Engineering, 2004, 30(1): 29-33. (0)
[26]
蒋松竹, 汪俊妍, 刘秀红, 等. 城镇生活源污水污染物产生系数的研究[J]. 给水排水, 2017(S1): 87-90. (0)
[27]
ZHAO H X, CUI J X, WANG S F, et al. Customizing the coefficients of urban domestic pollutant discharge and their driving mechanisms:evidence from the Taihu Basin, China[J]. Journal of Environmental Management, 2018, 213: 247-254. (0)
[28]
王文林, 胡孟春, 唐晓燕. 太湖流域农村生活污水产排污系数测算[J]. 生态与农村环境学报, 2010, 26(6): 616-621.
WANG Wenlin, HU Mengchun, TANG Xiaoyan. Estimation of sewage production and discharge coefficients of rural areas in Taihu Lake Basin[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2010, 26(6): 616-621. DOI:10.3969/j.issn.1673-4831.2010.06.020 (0)
[29]
樊玲凤, 胡家忠, 欧亮. 城市污水处理厂进水浓度偏低原因分析及对策研究[J]. 环境科学与管理, 2016, 41(3): 132-135.
FAN Lingfeng, HU Jiazhong, OU Liang. Research on low inlet concentration of urban sewage treatment plant and countermeasures[J]. Environmental Science and Management, 2016, 41(3): 132-135. DOI:10.3969/j.issn.1673-1212.2016.03.030 (0)
[30]
姜应和, 张发根, 叶舟, 等. 武汉市城市污水水质特征及其处理对策[J]. 武汉理工大学学报, 2002, 24(5): 29-31.
JIANG Yinghe, ZHANG Fagen, YE Zhou, et al. The characterist ics of contaminants of municipal wastewater in Wuhan and its treating processes[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2002, 24(5): 29-31. DOI:10.3321/j.issn:1671-4431.2002.05.009 (0)
[31]
GAUTAM S K, TRIPATHI J K, AHIRWAR S, et al. A study of the effectiveness of sewage treatment plants in Delhi Region[J]. Applied Water Science, 2013, 3(1): 57-65. DOI:10.1007/s13201-012-0059-9 (0)
[32]
MAHAPATRA D M, CHANAKYA H N, RAMACHANDRA T V. Treatment efficacy of algae-based sewage treatment plants[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2013, 185(9): 7145-7164. (0)
[33]
ELLIS J B, REVITT D M. Sewer losses and interactions with groundwater quality[J]. Water Science & Technology, 2002, 45(3): 195-202. (0)
[34]
KARPF C, KREBS P. Quantification of groundwater infiltration and surface water inflows in urban sewer networks based on a multiple model approach[J]. Water Research, 2011, 45(10): 3129-3136. DOI:10.1016/j.watres.2011.03.022 (0)
[35]
STAUFER P, SCHEIDEGGER A, RIECKERMANN J. Assessing the performance of sewer rehabilitation on the reduction of infiltration and inflow[J]. Water Research, 2012, 46(16): 5185-5196. DOI:10.1016/j.watres.2012.07.001 (0)
[36]
WEISS G, BROMBACH H, HALLER B. Infiltration and inflow in combined sewer systems:long-term analysis[J]. Water Science & Technology, 2002, 45(7): 11-19. (0)
[37]
BROMBACH H, WEISS G, LUCAS S.Temporal variation of infiltration inflow in combined sewer systems[C]//International Conference on Urban Drainage.Portland: American Society of Civil Engineers, 2002: 1-10. (0)
[38]
张忠祥, 钱易. 废水生物处理新技术[M]. 北京: 清华大学出版社, 2004. (0)