1 引言(Introduction)

城市化发展使城市不透水面积增加, 导致城市区域降雨径流发生较大改变, 径流量增加, 降雨径流产流时间缩短, 污染负荷变大, 城市降雨径流污染已成为水体污染的主要来源之一, 是一种典型的非点源污染(朱松等, 2009; 张琼华等, 2016).国内外学者陆续开展降雨径流污染研究, 主要针对城市不同下垫面降雨径流特征(Gilbert et al., 2005; 罗小林等, 2011; Ouyang et al., 2012)、径流初期冲刷效应(Soller et al., 2004; Qin et al., 2010; Li et al., 2012)、径流模型等方面(Deletic et al., 1998; 余香英等, 2016), 研究发现不同下垫面初期冲刷现象不同, 路面初期冲刷小于屋面, 屋面和路面径流污染物特征有所差异, 路面径流污染程度高于屋面.

城市道路径流是城市地表径流的重要组成部分, 城市道路硬化地表面积大, 不透水性高, 车流量多, 交通繁杂, 路面径流会携带大量污染物质(汽车尾气、油脂、大颗粒悬浮物、重金属等)进入水体(何国羽, 2015), 造成水体恶化, 严重威胁城市水环境.随着我国城市化的高速发展, 我国路面径流污染问题比发达国家更严峻.目前, 城市道路径流特征研究已成为一项独立研究的内容, 而北京市作为城市化水平较高的国际大都市, 近年来针对路面径流污染问题研究相继开展.Lee等(2011)研究发现我国城市道路径流污染浓度与其他国家相比较高, 高速路和普通道路主要污染物不同; 任玉芬等(2013)研究发现北京市不同功能区道路径流污染物主要成分具有相似性, TN、TP和TOC含量高, 交通干线径流污染最为严重; 环路干道径流水质较差, P和重金属含量较高, 主要来自大气干湿沉降、车辆轮胎、汽车尾气和路面材质等(侯培强等, 2012); 郭婧等(2011)发现北京市路面存在明显的初期冲刷现象, 路面路况不同污染特征有所差异, 降雨特征对路面径流具有一定的影响, 雨前干期长度增长更容易发生冲刷; 降雨径流污染影响因素包括降雨量、降雨强度、降雨历时和雨前干期长度(Gnecco et al., 2004), 不同降雨特征情况下北京市路面径流污染物质差异较大, 但污染物质与降雨特征存在一定的相关关系(欧阳威等, 2010).以往对北京城市道路径流污染物排放特征、初期冲刷效应研究较多, 对径流水质污染物存在形态、污染负荷研究较少, 径流污染负荷特征研究与城市道路径流污染的防控密切相关, 因此, 了解城市主干道径流污染负荷特征对解决北京市面源污染具有重大意义.

2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 区域概况

北京市位于华北平原北部, 气候属北温带半湿润大陆性季风气候, 四季分明, 夏季高温多雨, 冬季寒冷干燥, 春秋季节短, 夏冬季节长.北京市降雨季节分配不均匀, 全年80%降水集中在6、7、8三个月, 7、8月份有大到暴雨, 多年平均年降水量520.3 mm(2000—2017年北京市水资源公报).北京市是一个快速发展的国际大都市, 城市化水平高度发展, 大量自然地表被道路、高楼建筑替代, 2015年北京城市化率已达到86.5%, 趋近饱和, 北京城区硬化地表超过50%.高水平的城市化给人口、交通方面带来压力, 引起水资源短缺、水质恶化、汽车尾气排放和生物多样性锐减等一系列环境问题.

2.2 采样点选取及样品收集

为有效分析北京城市主干道降雨径流污染负荷特征, 实验采用全过程等比例的方式进行采样.依据采样布点代表性、方便及安全性等原则, 结合北京市道路情况和区域位置, 在北京城市主要交通干道上共设置4个采样点, 分别位于三环的苏州桥、联想桥、和平西桥和四环的惠新西桥, 采样点位置见图 1.各采样点车流量日均超过3万辆.为了便于收集样品, 采样口选择道路立交桥下水管出水口处, 在出水口处放置雨水径流收集装置, 道路径流样品采用全过程等比例的方法进行收集.

2.3 有效降雨特征

雨量站位于北京市海淀区的中国科学院生态环境研究中心, 靠近北四环, 通过雨量计对2018年6—9月降雨量进行每日监测, 研究期间成功采集到有效降雨事件12场, 有效降雨特征见表 1.降雨量为4.75~108.28 mm, 平均降雨强度为1.12~6.21 mm·h^-1, 降雨历时为1~31 h, 雨前干期长度为1.5~18 d.

2.4 样品分析方法

收集的径流样品及时送到实验室并于24 h内对水质指标进行测定分析, 若样品来不及测定, 将样品保存在4 ℃冰箱里.根据城区暴雨径流污染特征, 选定水质指标包括pH、EC、TSS、COD、TN、TP、重金属.pH、EC采用便携式YSI水质测定仪测定, TSS采用重量法(GB 11901-89)测定, COD采用重铬酸盐法(GB 11914-89)测定, TN采用过硫酸钾氧化-紫外分光光度法(GB 11894-89)测定, TP采用钼酸铵分光光度法(GB/T 11893-89)测定, 重金属采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定.

2.5 数据处理与统计分析 2.5.1 场次降雨径流污染物浓度(EMC)

EMC是指一场降雨事件中径流全过程所排放的污染物平均浓度, 可以用来评价径流污染物对受纳水体的影响程度, 其计算方法如下：

(1)

式中, M为整个降雨过程中某污染物的总量(g); V为降雨过程总径流量(m³); t为总径流时间(min); C_t为t时刻降雨径流中某污染物的瞬时浓度(mg·L^-1); Q_t为t时刻径流量(m³·min^-1); Δt为采样间隔时间(min).

2.5.2 降雨径流年污染负荷估算

年污染负荷可体现径流污染物浓度对水体的危害, 由于一年内对每场降雨进行监测分析比较困难, 北京市道路径流年污染负荷采用以下公式计算(滕俊伟等, 2014).

(2)

式中, L为一定面积排水区域的年污染负荷(kg·hm^-2·a^-1); P为年降雨量(mm·a^-1); CF为径流修正系数, 一般取0.9;R_v为径流系数, 城市道路不透水路面径流系数一般为0.85~0.95(GB 50014 2006), 本文取0.9;C为事件平均浓度(mg·L^-1).

(3)

式中, M为污染物年排放量(kg·a^-1); A为研究区域面积(hm²).

2.5.3 统计分析

数据统计分析与作图分别用SPSS17.0和EXCEL软件进行, 路面径流污染物浓度与降雨特征相关性服从Pearson相关分析.

3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 城市主干道径流水质特征

根据北京城市主干道12场降雨监测, 得到苏州桥、联想桥、和平西桥和惠新西桥地表径流中pH、EC、TSS、COD、TN、TP、重金属等EMC值以及多场次平均值, 如表 2所示.苏州桥、联想桥、和平西桥和惠新西桥pH值变化均不大, 符合地表水环境质量标准(GB3838—2002).COD平均值分别为63.36、73.44、72.79、39.59 mg·L^-1, 苏州桥、联想桥和和平西桥COD的平均值均超国家地表水Ⅴ类水体排放限值, 惠新西桥平均值基本达到Ⅴ类水体排放限值, 最大值可达117.34 mg·L^-1, 超过Ⅴ类水体排放限值约3倍; TN平均浓度分别为4.95、4.67、4.01、4.25 mg·L^-1, 平均浓度均超过Ⅴ类水体排放限值, 最高浓度可超过Ⅴ类水体排放限值5倍; TP平均浓度分别为0.35、0.51、0.52、0.33 mg·L^-1, 基本接近或超过Ⅴ类水体排放限值; Zn平均浓度分别为14.42、38.58、18.27、21.53 μg·L^-1, Ni平均浓度分别为1.22、1.82、2.58、1.63 μg·L^-1, Zn和Ni等重金属含量较少, 均未达到上限.依据水质单因子指标分析, 城市主干道水质为劣Ⅴ类.

通过表 3可知我国其他城市道路径流水质同本研究一样, TSS、COD、TN和TP均超过国家地表水Ⅴ类水体排放限值, 属于劣Ⅴ类水质.表 3比较了北京市与部分国内其他城市道路径流污染状况, 发现北京城市主干道相比于国内其他城市道路径流污染物浓度略低, 国内高架桥、高速公路污染物常规指标比城市主干道低, 这是由于城市主干道受人类活动影响较大, 而高架桥和高速公路因空间位置受人为活动干扰少, 尤其是高架桥.道路径流中的重金属主要来源于车辆交通磨损(Sansalone et al., 1997), 高速路相对于城市主干道车辆多, 车速快, 车辆磨损程度比普通道路严重, 所以高速路径流水质重金属含量要高于城市主干道.同国外相比, 国内径流水质污染物浓度偏高, 可能与国内道路清扫程度和空气质量较差有关(张千千等, 2014).

通过北京市2010、2013和2018年环路径流水质比较, 可知北京城市主干道径流水质污染负荷近年来有所降低, 这与城市清扫力度的加强有关, 同时, 近年来人们越来越重视环境空气质量, 国家、社会对大气的治理使环境空气质量得到改善, 从而降低道路径流污染负荷基数.

3.2 降雨特征对道路径流的影响

不同降雨特征对城市主干道径流水质产生不同的影响, 运用SPSS软件对监测的12场降雨事件中污染物EMC平均值与降雨特征的相关关系作统计分析, 结果见表 4.COD、TN与降雨量呈负相关关系, 表明COD、TN随降雨量的增加而趋于减少, TSS与降雨量在0.01水平上正相关, 降雨量越大, TSS含量越多; Zn与平均降雨强度在0.05水平上呈正相关; TN与降雨历时呈负相关, TSS与降雨历时正相关, 随着降雨时间的增加, COD会有所下降, TSS浓度出现上升趋势; EC与雨前干期长度在0.01水平上正相关, COD、Zn、Ni与雨前干期长度在0.05水平上正相关, 雨前干期长度越长, 污染物负荷越大.

降雨过程复杂, 径流污染物影响因素多, 目前降雨量、降雨强度、降雨历时和雨前干期长度与径流污染物浓度的相关关系仍存在一定争议, 有研究表明降雨特征与径流污染物的相关性与冲刷作用和稀释作用有关, 当冲刷作用大于稀释作用, 降雨量、降雨强度与径流污染物正相关, 反之, 则呈负相关关系(李春林等, 2013).

径流污染主要通过累积和冲刷两种方式, 降雨量决定径流污染物稀释程度, 随着降雨量的增大路面径流携带颗粒增多, 同时径流水量迅速稀释污染物质, 使得污染物浓度降低, 一些学者发现降雨量与径流污染物浓度存在显著的负相关, 如欧阳威等(2010)研究北京城区不同下垫面径流产污特征时发现降雨量与污染物浓度负相关, Ren等(2008)、李贺等(2008)研究表明降雨量与径流污染负荷有负相关关系; 降雨强度决定路面径流冲刷地表的强度, 降雨强度增大, 路面冲刷更彻底, 携带污染物质增多(任玉芬等, 2013), Crabtree等(2008)发现降雨强度与污染物浓度显著正相关, 本研究发现平均降雨强度与路面径流污染物浓度存在正相关关系, 以颗粒形态存在的污染物需要较高的降雨强度才能被冲刷, 而陈莹等(2011)、欧阳威等(2010)研究表明降雨强度与径流污染物的浓度有负相关关系, 可能由于降雨强度的增大, 导致污染源头衰减, 污染物质迅速被稀释, 从而使一场降雨事件中径流污染物浓度降低(Lee et al., 2000); 降雨历时决定路面冲刷时间, 通常情况下, 降雨历时时间越长, 污染负荷越高, 而本研究发现TN污染物浓度与降雨历时负相关, 部分学者(Kim et al., 2004; 谢继锋等, 2012)发现降雨历时越长, 径流污染物浓度越低, 因为降雨径流初期冲刷使径流污染物浓度迅速增加, 之后随着时间的增长, 冲刷作用减轻, 径流污染物浓度逐渐下降, 所以降雨历时时间过长会导致径流污染物浓度值降低; 雨前干期长度决定路面和空气污染物累积状况, 通常情况下, 雨前干期长度越长, 污染物累积越多, 产生的径流污染负荷越高, 雨前干期长度与径流污染物浓度存在显著的正相关(李立青等, 2007; 马英等, 2011), 但有研究发现雨前干期长度对污染物浓度没有明显影响, 可能是由于路面清扫情况不同(张千千等, 2014).

3.3 污染物与TSS、EC相关性分析

赵剑强等(2001)、张亚东等(2003)研究高速公路径流水质特征, 通过大量数据发现高速公路径流污染物之间存在明显的线性关系, 北京城市主干道降雨径流污染物与TSS、EC的线性关系分析结果见图 2.EC与TSS的可决系数为0.8168, COD、TN、Zn、Ni与EC的可决系数分别为0.8485、0.9179、0.8475、0.9457, TP与TSS的可决系数为0.8754, 均超过0.8, 结果表明EC与TSS存在负相关的关系, COD、TN、Zn、Ni与EC的相关性较好, 与TSS的相关性较弱, 而TP与TSS相关性较好, 与EC相关性较差.

TSS和EC可反映降雨径流中污染物的排放形态(李春林等, 2014), 降雨径流污染物质存在形式主要是溶解态和颗粒吸附形态, EC表征污染物主要以溶解态存在, TSS表征污染物主要以颗粒吸附形态存在(Opher et al., 2010), 所以通过研究COD、TN、TP、重金属与TSS、EC的相关性发现北京城市主干道径流COD、TN、Zn和Ni主要以溶解态排放, TP主要以颗粒吸附的形式排放.武俊良等(2015)发现径流中颗粒物粒径50 μm以下占95%, 溶解态氮占总氮的85%~95%, 而磷主要以颗粒物形态在地球生物化学循环中沉积和迁移.部分学者发现污染物主要以颗粒物形式存在, 而污染物之间的线性关系由于道路交通车辆的差距差异性较大(Furumai et al., 2002; 刘明文等, 2017).TP的存在形态和其他学者较为一致, 认为主要来源于路面材料和轮胎碎屑等颗粒.TN存在形态的差异可能主要跟径流中氮的来源有关, 有研究表明大气干湿沉降是氮和溶解态重金属的主要来源(侯培强等, 2012).了解污染物的排放形态对有效治理径流污染具有指导作用, 通过增加路面清扫可以清除大部分以颗粒吸附形态存在的污染物, 但对溶解态污染物效果不佳, 需要采取其他方式进一步处理.

3.4 城市主干道径流污染负荷估算

城市道路径流污染负荷估算可为污染负荷定量化提供参考, 为政府制定径流污染管理政策提供依据(郭雯婧, 2015).降雨径流污染负荷分为次降雨污染负荷和年降雨污染负荷两种, 道路径流污染物浓度受降雨条件影响随机性大, 因此次降雨径流污染负荷不适宜表征道路径流污染负荷, 一般采用年污染负荷.北京城市主干道径流年污染负荷采用公式(2)计算, 按北京市多年平均年降水量520.3 mm计算, 北京城市主干道径流年污染负荷如表 5所示, 城市主干道径流单位面积TSS年污染负荷最大, 其次是COD、TN和TP, TSS、COD、TN、TP、Zn和Ni污染负荷分别为3273.15、266.86、16.24、1.89、0.097和0.008 kg·hm^-2·a^-1.

污染负荷定量化可使人们系统地了解道路径流污染物质占水环境污染比重, 为污染控制提供依据(李海燕等, 2008), 用污染物排放规律(表 5)评估北京市环路污染物年污染负荷量, 北京市环路总长度940 km, 路面宽度约18 m(武俊良等, 2015), 可知北京市环路平均年降雨径流可产生5538.17 t TSS、451.52 t COD、27.47 t TN、3.20 t TP、0.16 t Zn、0.012 t Ni.北京市降雨多集中在6—9月, 由年污染负荷量可知北京城市主干道径流污染严重, 根据径流污染物质不同的存在形态, 采用不同的处理方式集中处理道路径流污染, 可根据地形条件合理利用地表绿化、透水路面、人工湿地等技术建立生态排水体系, 先通过路面清扫去除大部分主要以颗粒物形态存在的污染物质, 之后采用滞留池、植草沟等控制措施处理大部分主要以溶解态存在的污染物质(王健等, 2011).

为更好说明北京城市主干道径流的污染状况, 表 6比较了北京城市主干道与其他地区道路径流年污染负荷, 可知北京城市主干道径流年污染负荷高于高速路, 一些研究表明国内年污染负荷远高于国外, 各污染物质年污染负荷量与功能区划分有一定关系(胡成等, 2006; 周立柱等, 2018), 表明径流影响因素除了降雨特征外, 还与人类活动及当地环境有关, 因此, 加强城市环境管理对降低径流污染非常重要.

4 结论(Conclusions)

1) 通过对北京城市主干道12场降雨事件4个监测点径流水质数据统计, 得到苏州桥、联想桥、和平西桥和惠新西桥径流污染物质的EMC值范围以及平均值, 发现4个监测点水质较差, 依据单因子指标评价方法, 城市主干道水质为劣Ⅴ类; 通过比较国内外城市道路径流污染状况, 发现国内径流水质污染物浓度比国外偏高, 而近年来北京城市主干道径流污染负荷有所降低.

2) 对12场降雨事件降雨径流污染物浓度与降雨特征做相关性分析, 发现除TSS外, 其他污染物质与降雨量、降雨历时呈负相关关系, 与平均降雨强度、雨前干期长度正相关; 由于径流污染物影响因素多, 降雨量、降雨强度、降雨历时和雨前干期长度与径流污染物浓度之间的相关性存在一定争议, 这主要与降雨事件中冲刷效应同稀释作用的主导地位有关.

3) 北京城市主干道径流年污染负荷产生量为：5538.17 t TSS、451.52 t COD、27.47 t TN、3.20 t TP、0.16 t Zn、0.012 t Ni, 由主干道径流年污染负荷量可知城市主干道污染严重, 而城市主干道径流COD、TN、Zn、Ni主要以溶解态排放, TP主要以颗粒吸附的形式排放, TP主要来源于路面材料和轮胎碎屑等颗粒, TN和溶解态重金属主要来源于大气干湿沉降, 需采用不同处理方式去除污染物, 同时加强对城市环境的管理.