张洛红，王凡凡，王 玥，常艳娜，柴易达，王文韬，王 瑜

(西安工程大学 环境与化学工程学院，西安 710048)

长期以来，工业源和城市生活源是我国水污染控制的重点，农村的环境保护工作未得到充分重视。2010 年全国污染普查数据显示，农村污染物排放量已占全国总量的50% 左右[1]。延安市位于陕西省北部，气候干燥，降雨量少，属于重度缺水地区，而延安市农村生活污水大多未经处理直排地面渗漏蒸发或直排入河道，对当地的水环境造成了污染，严重影响了当地的生态环境。同时针对延安农村地区生活源水污染物的产生与排放缺乏系统性的研究，污染负荷和现状是当地环境管理部门的治理盲区，农村生活源水污染物减排是农村水环境治理的关键，而水污染物产排系数的研究测算是解决农村水环境污染的前提。

产排污系数的测算研究始于20世纪60年代末的美国，我国于2007-2009年完成了第一次全国污染源普查，较系统地核算了各城镇地区的污染物排放系数，已有的研究对首次进行的延安农村地区生活源水污染物产排系数测算具有较强的指导意义。由于农村生活污水水质变化大，排放范围广[2]，治理方式和效果具有随意性[2,3]，现有的农村污水排放标准适用范围不清晰、控制指标不合理等[4]，因此在建设与运营方面存在较多问题,部分污水处理设施难以正常运转[5,6]。据统计，延安市13个区县中仅宝塔区建有污水处理厂，而榆林市因为运行费用问题，9个区县的污水处理厂大部分不能保证正常运转，生活污水存在超标非法排放问题[1]。

本调研综合考虑居民用水量、经济状况、生活习惯等因素，通过问卷调查与入户采样的普查形式，对延安市农村生活源水污染物产排污系数进行系统定量研究，并探讨其影响因素，为后续陕西乃至西北地区农村生活源水污染物的产排系数核算提供数据支撑。

1 研究区概况

延安市洛川县位于陕西省中部，地处渭北黄土高原沟壑区，是黄土高原面积最大，土层最厚的塬区，属北温带大陆性湿润易干旱季风气候。境内气候较温和，太阳辐射能量丰富，年均气温9.2 ℃，年降水量622 mm，日照充足，昼夜温差大。洛川县占地面积1 886 km2，常住人口23.06 万人，2018年实现生产总值(全口径)243.99 亿元，位居全市第2名，农村居民可支配收入12 027 元，位居全市第1名。

结合洛川县的基本情况，根据农村居民家庭纯收入、地理地貌等特点，按乡镇、村、农户的实测抽样模式：3×2×5进行布点，在洛川县选取了菩堤镇、永乡镇、旧县镇为采样对象，具体情况如表1所示，每个乡镇选2个行政村、每个行政村选5户典型农户。

表1 洛川县选点情况汇总Tab.1 Summary of location selection in luochuan county

2 研究方法

2.1 水样的采集与分析

按丰水期、平水期、枯水期分3个季度对农村生活源污水进行采集，每季度连续采3 d(包含一个休息日)，采样时间安排如表2所示，每天测量住户的餐厨、洗涤、洗漱等生活污水产生量。每户每天取3个全天混合样：1个BOD5样品；1个CODCr、氨氮、总磷、总氮样品，加浓硫酸固定；以及1个动植物油样品，加浓盐酸固定。依据国家标准规定的检测方法进行样本分析，具体检测分析方法如表3所示。

表2 2018年采样时间安排表Tab.2 Sampling time arrangement

表3 污染物检测分析方法Tab.3 Pollutants monitoring and analysis method

2.2 问卷调查

本次调研共设540张调查表，采用逐家走访的方式进行面对面的问卷调查，问卷内容包括常住人口、常住人口年龄组成、经济收入、厕所类型、生活污水去向、月用水量、饮食习惯、厕所类型等。

2.3 生活污水产排污系数的计算方法

通过调查每户当日人口和用排水量，特征污染物的实测浓度，确定主要污染物产排系数。每户每天人均水污染物产生系数核算方法如下：

(1)

式中：Fi为生活污水中污染物i的产生系数，g/(人·d)；Qj为住户每天的生活污水产生量，L/d；Cij为生活污染物i的每天实测浓度平均值，mg/L；t为测量天数，d；n为所测住户的常住人口，人。

3 结果与分析

3.1 生活污水产污过程的调查

在该地区调查发现，农户生活用水来源均为自来水，大多无下水管道，住房厕所类型均为旱厕(包括普通旱厕和卫生旱厕)，人粪尿处理方式均为综合利用，生活污水去向均为就地直排、地面蒸发，部分农户的夏季洗澡污水排入渗坑，各农户生活污水产污情况基本一致，见表4。

3.2 生活污水产污系数测算

3.2.1 离群值检验

延安市农村生活源水污染物产排系数通过该地区典型县、镇、村统计数据核算所得，属于大量随机样本统计。统计数据中既有反映各地不同生活特征的正确数据，也有由于某些不特定因素导致的偏差数据。因此，在校核系数测算过程中，首先进行了异常数据的判别和剔除。

表4 各镇基本情况汇总Tab.4 Summary of basic conditions of each town

参照GB 4883-85《数据的统计处理和解释正态样本异常值的判断和处理》[7]，一般使用的检验方法为 Grubbs 准则和 Dixon 准则。在判断单个异常值时，Grubbs 检验法具有判断异常值的功效最优性，本工作样本数大、异常值个数>1，因此选取该方法进行监测数据最大值或最小值的异常值检验，置信度水平为99%，分别对每个采样时期的污染物测量指标数据进行离群性检验，结果见表5。

表5 离群值剔除个数汇总表Tab.5 Outlier removal numbers

3.2.2 每日用排水量监测结果分析

2018年8-12月，采用实地测量的方式，对延安市30户农户的每日用排水量进行监测并记录数据，共记录三期，对比课题组调研关中、陕南地区三期的平均日用水量、平均日排水量(如表6所示)，延安市人均日用排水量低于关中、陕南地区。陕西省是全国水资源短缺的省份之一，陕西省水资源总量仅为442 亿m3，人均、单位面积平均水资源占有量分别只占全国平均水平的54%和42%，65%降雨多集中在汛期(7、8月份)。特别是陕西省内水资源分布严重不均(如表7所示)，陕北地区的水资源最匮乏，这是导致延安市用排水量少的重要原因之一。

表6 陕西省各地区人均日用排水量汇总表 L/(人·d)

表7 陕西省各地区水资源占比 %

延安市1期、2期、3期的每日用排水量逐渐减少，如表8所示。出现这种现象的原因为以下几点：①18岁以下实测样本人数的改变。1期、2期、3期18岁以下实测样本人数逐渐减少，如表9所示，第1期采样正值暑期，学生休假，家中用水量较多；②气温的改变。1期、2期、3期采样地区的平均气温逐渐降低，居民洗衣、洗澡次数减少，用排水量随之减少，如表10所示；③饮食习惯的改变。随着气温的降低，延安市昼短夜长，农户外出务农时间及次数减少，一日三餐变为一日两餐，各种生活用水均减少。对比发现延安市农村生活污水人均日产生量低于三峡库区重庆段[8]城镇生活污水人均日产生量以及太湖地区[9-11]、西北地区[12]、陕西关中地区[13]农村生活污水人均日产生量。

表8 不同采样期平均用排水量汇总表L/(人·d)

Tab.8 Water average consumption and discharge in different sampling periods

表9 18岁以下实测样本人数汇总Tab.9 Number of actual samples under 18 years of age

表10 采样地区气温情况汇总 ℃

3.2.3 水质监测结果分析

(1)各污染物的排放系数。通过实地采样和实验室检测，根据每户人均水污染物产生系数计算公式，2018年8月至12月调研地区不同监测农户的用排水比例系数及污水中各种污染物产污系数的计算结果及特征见表11及图1、图2，标准偏差在0.001～1.28之间。由表11可知，延安市的用排水比例系数为0.73，CODCr、BOD5、氨氮、总氮、总磷、动植物油的产生系数分别为21.03、10.71、0.06、0.29、0.04、0.07 g/(人·d)，均低于《全国第一次污染源普查》[14]城镇生活源相关系数。研究结果与太湖流域[11]和华北地区[15]基本一致，太湖流域与华北地区的农村生活源人均生活污水量、CODCr、氨氮、总氮、总磷产生系数也均低于《全国第一次污染源普查》城镇生活源相关系数。由图1和图2可知，用排水比例系数与各污染物排放系数均为高收入(菩提镇)>中收入(永乡镇)>低收入(旧县镇)，而且不同时期的用排水比例系数与各污染物排放系数均存在差异，收入水平、气温、用水量等地域人文差异决定了用排水比例系数和各污染物排放系数有显著的差异性。

表11 各类污染物排放系数汇总表 g/(人·d)

图1 三期不同经济水平的农户用排水比例系数Fig.1 Ratio coefficient of water consumption and discharge for farmers of different Income levels in the third period

(2)各污染物排放系数的特征。由图2可知，不同经济水平农户的各污染物排放系数之间存在较大差异，因此对各污染物排放系数的分布形态进行Kolmogorov-Smirnov 检验，检验结果见表12。由表12可知，各污染物排放系数均服从正态分布，因此可用几何平均数代表30户农户各污染物排放系数的平均水平。

图2 三期不同经济水平的农户各类污染物的排放系数图Fig.2 Discharge coefficients of various pollutants of sewage produced from households with different income levels in the third period

表12 各污染物排放系数的K-S正态性检验结果Tab.12 K-S test results of the various pollutants discharge coefficients

注：单样本Kolmogorov-Smirnov检验，*P>0.05可认为符合正态分布。

(3)污染物排放系数的影响因素。由于居民用水量、经济收入状况、气温等因素对农村用排水比例系数和各污染物排放系数的影响效果不同，分析各影响因素对污水各指标的影响程度及影响因素与各指标间的相关性关系采用Pearson分析法，用来衡量定距变量间的线性关系，相关系数的绝对值越大，相关性越强，见表13。

表13 污染物排放系数与影响因素的相关关系Tab.13 Correlation between pollutant emission coefficient and influencing factors

注: *p<0.05， **p<0.01，双尾检验。

采用人均日用水量、经济状况和气温表征，借助 Pearson 相关关系分析，研究表明：

①人均日用水量与BOD5、总磷、动植物油的排放系数(p<0.05)，氨氮、总氮的排放系数(p<0.01)均呈显著正相关，与用排水比例系数和CODCr的相关性不显著。人均用水量是污染物排放的重要影响因素，相同的用排水比例系数人均用水量越大，污染物排放量越多。人均用水量越多，餐厨废水、洗漱废水、洗衣废水等的排放量相应越大，污水中的污染物种类与含量越多。但是，人均用水量又与经济状况、气温等因素有关。

②经济状况决定消费水平，消费水平影响污染物的产生和排放，经济状况越好，污染物的产生和排放越多。调查显示经济状况较好的菩提镇用水量最大，经济状况一般的永乡镇次之，经济状况最差的旧县镇用水量最少，由Pearson分析可知，经济状况与用排水比例系数和CODCr排放系数呈显著正相关(p<0.05)，与BOD5、氨氮、总氮、总磷、动植物油排放系数的正相关性不显著，说明经济状况越好，污染物排放越多，与理论依据相符。由于经济状况越好，自来水价格对人们的约束性减弱，人均用水量增大，产生的污水量就越多，用排水比例系数就越大；经济状况好的家庭注重肉类蛋白质的摄入，餐厨废水中有机物含量高，因此CODCr的排放系数高。

③气温与各污染物的排放系数的正相关性不显著，与用排水比例系数的正相关性较小。在农村由于天气条件的限制，农民的生产生活活动一般都在春、夏、秋三季进行，随着气温的降低，人们的生产生活次数减少，用排水量减少，各种污染物的排放系数降低。

4 结 论

通过问卷调查、实地采样、实验室检测等方式，测算延安市农村居民生活水污染物排放系数，并采用SPSS相关关系分析等方法，探讨各种水污染物排放系数的影响因素，得出以下结论:

(1)延安农村地区生活用水均为自来水，户厕类型为旱厕，人粪尿为综合利用，生活污水均采用直排和地面渗漏蒸发。

(2)受18岁以下实测样本人数、平均气温、生活习惯等因素的影响，农户的生活水用排放量不断变化。第1期人均用排水量分别为22.71、16.24 L/(人·d)，第2期分别为17.90、14.32 L/(人·d)，第3期分别为13.21、8.39 L/(人·d)；三期平均人均用排水量分别为17.13、12.25 L/(人·d)。

(3)各污染物的排放系数均服从正态分布。用Grubbs检验方法剔除异常值后，得到的结果分别为：用排水比例系数0.73，CODCr、BOD5、氨氮、总氮、总磷、动植物油的排放系数分别为21.03、10.71、0.06、0.29、0.04、0.07 g/(人·d)。

(4)延安市农村生活污水中的各污染物排放系数受多种因素的影响。居民用水量、经济状况和气温是主导因素。SPSS分析可知：居民用水量与BOD5、氨氮、总氮、总磷、动植物油的排放系数呈显著正相关；经济状况与用排水比例系数和CODCr排放系数呈显著正相关；气温与用排水比例系数呈较低正相关性，与各污染物排放系数呈高度正相关。

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