人工沉床对cod的去除效果及其影响因素研究

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1、人工沉床对COD的去除效果及其影响因素研究李金中1,2、李学菊2、刘学功2、黄岁梁1（1.南开大学，天津，300071；2.天津市水利科学研究所，天津，300061）摘要：本文通过对天津市外环河人工沉床示范工程长达1年的运行监测，研究了人工沉床对COD的实际净化效果及其影响的主要因素，并建立了人工沉床的COD去除速率模型和COD浓度变化模型。结果表明：①在停留时间为6天时，植物生长期内人工沉床对COD的去除率可达到30%～35%，而冬季对COD的去除率在5～10%；②植物生长期内COD的去除速率与进水浓度的关系符合指数增长的规律

2、，但冬季人工沉床系统对COD去除速率与进水浓度的相关性较低；③人工沉床区内COD的降解与水力停留时间的关系符合指数方程，复相关系数（R2）在0.99以上。关键词：人工沉床、水质净化、水生植物、COD去除速率，COD去除率0前言近年来，环境污染尤其是水污染的加剧，促进了多种生物-生态水体修复技术的发展，以水生植物为核心的生物生态水体修复技术已成为当前水环境技术领域的研究热点[1]，许多植物的耐污及治污能力被发现[2-4]，多种以大型水生植物为核心的污水处理和水体修复生态工程技术被开发[5-7]。事实证明，以高等水生植物为核心的生物

3、生态水处理技术具有低投资、低能耗等诸多优点[8]。水生植物对水体的净化是一个复杂的物理、化学和生物过程，既包括植物的吸收和物理吸附[9-11]，也包括根部释氧和微生物降解[12-13]等作用，部分水生植物甚至对重金属的去除和抑制藻类生长具有很好的效果[14-16]。人工沉床技术是遵循生态系统的自身原理，突出人为干扰在整个修复过程中的主导作用，利用沉床载体和人工基质营造适宜大型水生植物生长的环境条件，通过水生植物群落的构建，达到修复受损水体生境，进而恢复水生生物群落和水生生态系统的目的。与传统的水底直接种植方法相比，该技术由于利用

4、其浮力调节系统，可以根据植物的生长情况和水位的变化人为调控制植物在水面下的深度，从而有效地解决了水深大、水位变化大、透明度低、夏季藻类及浮萍泛滥等不利因素对植物生长的制约[17]。该技术目前正处于起步阶段，国内外已报道的文献极少。本研究在天津市外环河建立人工沉床示范工程，并通过示范工程长达1年的水质监测，对该技术对COD的净化效果及其影响因素进行系统研究，并建立了人工沉床系统COD降解模型。1.实验材料及方法人工沉床主要由以下四部分组成：①受力载体构件；②植物种植箱体及填充基质；③高等水生植物；④浮力调节构件。其基本结构见图1。

5、图1人工沉床结构现场实验在天津市外环河河道内进行，外环河是天津市区的一条重要景观河道，两侧边坡已护砌，坡降为1:3，河面宽度30m左右，水深2～3m，水位变化较大。受两岸生活污水及面源影响，河道水质较差，为劣Ⅴ类水体，化学需氧量及氮、磷含量高，夏季经常曝发藻类和浮萍，水体透明度极低，在河底直接栽植水生植物极难成活。为此，本研究利用人工沉床技术在外环河建立了水环境改善示范工程，实验河段长度为450m。示范区内共有50个沉床，每个沉床尺寸为6m×6m，种植植物有黑三棱、香莆、水葱、芦苇和睡莲，睡莲种植间距为60cm×60cm（行距×

6、株距），其它植物种植间距为40cm×40cm（行距×株距）。每种植物的种植水深按30cm、50cm和80cm三个深度进行组合。植物种植时间为2007年8月，在实验河段排成一列，床与床间隔2m，床体距岸1m。实验区内水流平缓，流速约为82.05m/d，水流经实验区的总时间为5～6d左右，无明显死水区，因此，水样采样点设置时无需考虑存在特殊点位影响的情况。本次实验按水流方向在实验河段内均匀布设8个取样断面，水流自进水断面开始依次流经8个监测断面所对应的停留时间见表1。表1各取样断面对应的停留时间监测断面距进水断面的距离(m)停留时间

7、(天)1#（进水断面）002#600.733#1201.464#1802.195#2402.936#3003.667#3604.388#（出水断面）4505.48监测时分别在每个断面取一个水样，取样深度为水面下0.5m。取样时间自2007年10月开始，至2008年9月结束，取样频率为7d取一次。COD分析采用COD快速测定仪（HE-9906，德国）。3.结果讨论3.1沉床系统对COD的总体去除效果COD去除率计算公式如下：式中：η为COD去除率，%；C进和C出分别为COD的进水浓度和出水浓度，mg/l。实验区进水断面和出水断面C

8、OD浓度变化见图2，示范区COD总体去除率变化见图3。图2进水浓度与出水浓度对比图3COD去除率变化从图2可以看出，进水COD浓度实验期间波动较大，总体上呈下降趋势，出水中COD浓度均明显低于进水中COD浓度。出水水质变化与进水水质变化规律基本一致的主要原因是：