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自十九世纪以来，塑料凭借着低廉的价格和高性价比被广泛生产和使用，塑料制品为人类生活提供了诸多便利，但人类一度长期缺乏对废弃塑料制品的有效回收与管控. 大量废弃的塑料制品随着自然风化、物理摩擦、紫外线裂解等逐渐被分解为粒径小于5 mm的碎片，即微塑料[1]. 微塑料具有难降解性，其在食物链中易于累积放大，最终危害到食物链顶端的人类健康[2]，甚至被称为“影响人类生存的最后杀手”. 据相关研究报道，塑料制品可以在自然环境中存留至少400年[3]. 因此，微塑料污染引发的生态安全值得引起人类高度关注.
当前，国际上越来越多的研究人员已开始关注内陆水域中微塑料污染[4]. 2013年，Eriksen等[5]研究报道了北美劳伦森大湖区（即北美五大湖区）的水体存在微塑料颗粒，这是首次报道淡水湖泊中的微塑料污染情况. 同年，Faure等[6]对位于欧洲最高山脉——阿尔卑斯山脉的日内瓦湖微塑料污染进行了研究，发现了表层湖水中微塑料的存在，且其丰度达到
48100 n·kg−1. 我国于2018年也开展了内陆水域的微塑料污染调查，发现湖南洞庭湖和湖北洪湖水体中微塑料的广泛存在，其中通江湖泊-洞庭湖水体微塑料丰度为900—2800 n·m−3，非通江湖泊-洪湖水体微塑料丰度则高达1200 —4600 n·m−3[7] . 内蒙古的王志超及其团队在我国八大淡水湖之一的乌梁素海的冰盖中发现了微塑料的存在，且微塑料平均丰度高达57000 —141000 n·m−3[8].由于湖泊生态系统具有相对稳定的水文特征，微塑料往往可以在湖泊中长期积累，致使湖泊成为流域中微塑料的汇[9]. 因此，研究湖泊湿地生态系统中微塑料在泥-水介质上的污染赋存特征对理解典型水环境系统中微塑料污染现状具有重要意义. 该文选取我国最大淡水湖鄱阳湖的内湖——大明湖（水面面积100 km2）为研究区域，开展水体及沉积物中微塑料分布特征调查，为探知水稻种植与淡水渔业生产集约区的微塑料污染特征提供研究基础. 该研究成果将在我国内湖水体微塑料污染防控、农业用水质量安全保障乃至人类健康风险防控指导上具有现实意义.
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余干大明湖地处江西省北部（北纬28.76°—28.86°，东经116.49°—116.54°），隶属鄱阳湖南岸内湖，为国家级蓄滞洪区，处余干县康山大堤圩区内，水面面积100 km2，水深常年在3 m左右，是鄱阳湖第二大内湖. 区域多年平均气温为17.8 ℃，气温-14.3℃—40℃；多年平均降水量为
1586.4 mm，4、5、6月为降雨集中季节，占全年降水量的40%—50%，4—6月平均降雨量都在200 mm以上，有明显的伏旱和秋旱现象，年平均相对湿度为81%. 大明湖具有丰富的水生生物资源，水生生物多样性高，是重要的渔农生产基地和优质农产品供给区. 历史上大明湖内长期存在着生产性捕捞，且大明湖沿岸分布着高度集约化的水稻种植区、淡水渔业生产区以及人口密集的村镇居民区. 据统计，大明湖流域内有两镇两乡，户籍人口约6.7万人，水稻种植面积约51 km2，精养池塘面积约43 km2，其他生产活动（果蔬种植）约1.2 km2. -
选取典型枯水年的2022年农业退水期（9月），采用梅花点取样法在大明湖水域分3个湖区，北湖、中湖、南湖均匀设置11个采样点，其中中心湖区设置8个采样点（采样间隔3 km），入湖口3个（S9—11，图1），每个点位采集3个平行样，将同一采点位样品充分混匀，带回实验室.
对湖泊表层水样（水下0.5 m）及表层沉积物（深度0—20 cm）采集相应样品[10]. 采样前所有采样工具均用超纯水清洗2—3遍，使用5 L采水器采集湖泊表层水样，每个采样点采集水样10 L，并用不锈钢筛网过滤（孔径为20 μm），再用纯水将截留物冲洗进采样瓶（250 mL）中，当天运回实验室冰箱（4 ℃）保存；采用金属材质彼得森采泥器采集湖泊表层沉积物样品，采集的样品装入铝箔材质采样袋中，随水样当天运回实验室低温（4 ℃）保存.
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水样首先进行干燥处理，样品完全干燥后，加入30% H2O2溶液进行消解，用铝箔纸密封，摇床振荡72 h，直至溶液澄清，再用0.47 μm聚四氟乙烯滤膜对上清液进行真空过滤[10]，将滤膜保存于玻璃培养皿中，低温干燥，以备观察.
采用饱和NaCl浮选与H2O2消解相结合的方法对沉积物样品进行预处理[11]. 称取冷冻干燥后的样品50 g，先将密度为1.2 g·mL−1的饱和NaCl溶液加入样品中进行初次分离浮选[12]，浮选静置时长为24 h，重复上述过程3次，用饱和NaCl，溶液对1—5 mm和<1 mm粒径范围的颗粒回收率分别达到97.5%和95.5%. 再用30％H2O2进行消解处理，此后步骤与水样处理一致.
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每个采样点位选取3个平行样进行观察检测，采用体式显微镜（SZX16, Olympus, Japan），在放大40—100倍下通过软件IMSA-2000对干燥滤膜上的微塑料进行拍照计数. 微塑料按形态特征分为纤维、颗粒、碎片、薄膜状共4种类型[13]. 按颜色分为红色、蓝色、绿色、透明、白色和黑色共6类[14]. 根据其粒径不同可分为小于0.5 mm、0.5—1 mm、1—2 mm和2—5 mm等4个梯度[15].
选择具有代表性的微塑料样品，采用拉曼光谱仪（DXR, Thermo Fisher, USA），根据已知的聚合物光谱确定微塑料的聚合物类型，对微塑料样品的化学组成进行识别.
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为保证数据的准确性，实验所用仪器均为非塑料材质制品. 实验中进行了空白对照以除去空气中微塑料的干扰. 在空白对照组样品中仅检测到0.10±0.08个纤维，数据可忽略不计. 实验中所用化学溶液均使用滤膜过滤，实验工具均用超纯水洗涤至少3遍.
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采样点位分布图采用软件ArcGIS 10.7绘制. 实验数据分析统计和绘图分别用Microsoft Excel 2019和Origin 2021进行处理及绘制. 水体微塑料丰度单位用n·m−3表示，而沉积物丰度单位用n·kg−1来表示；微塑料粒径设置为小于0.5 mm、0.5—1 mm、1—2 mm和2—5 mm4个梯度[15].
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由图2可知，按照区域划分（图1），大明湖水样中微塑料丰度为1900—
10900 n·m−3，平均丰度为4309 n·m−3，其中南湖（S1—S3）微塑料平均丰度为3230 n·m−3、中湖（S4、S5）平均丰度为1970 n·m−3、北湖（S6—S8）平均丰度为4037 n·m−3、入湖口（S9—S11）平均丰度为7244 n·m−3. 其中居民区排水口（S10）微塑料丰度最高，为10900 n·m−3，S5号点位微塑料丰度最低，为1900 n·m−3，中湖区到北湖区的微塑料丰度呈递增状.大明湖沉积物中微塑料丰度为960—1860 n·kg−1，平均丰度为
1452 n·kg−1，其中南湖（S1—S3）微塑料平均丰度为1525 n·kg−1、中湖（S4、S5）平均丰度为1032 n·kg−1、北湖（S6—S8）平均丰度为1787 n·kg−1、入湖口（S9—S11）平均丰度为1334 n·kg−1. 北湖区（出口水域）S8号点位的微塑料含量最高，达到1860 n·kg−1，中湖区S5号点位最低，为960 n·kg−1. 中湖区到北湖区的沉积物中微塑料丰度也是呈递增状态.11个采样点位的水体及沉积物存在显著性差异（P＜0.01），这也就解释了大明湖水体和沉积物中微塑料从整个区域来看呈现相似的分布规律，但就单个点位来看，水体和沉积物中的微塑料赋存存在差异，说明微塑料在不同环境状态下，赋存于水体及沉积物中的含量不同.
该研究区域中的S10号点位处于乡镇污水处理设施排放口，附近为居民集中区，受人为因素影响较大. 洗衣服废水中的合成纺织纤维因体积小，不能被污水处理厂的处理单元完全捕获，排放到水体中仍会造成环境污染[16]. S9，S11号点位同样为入湖口，S9号点位处于农田灌溉水入大明湖口，微塑料含量也相对较高. S11号点位处于水产养殖水入大明湖口，S9号和S11号点位微塑料含量均低于S10号点位，这说明了生活用水造成的微塑料污染最为严重，水产养殖活动导致的微塑料污染小于农业活动造成的污染. 大明湖中湖（S4、S5）微塑料含量较少，这可能是因为离人为活动区域较远，人类活动干扰较少. 大明湖北湖（S6—S8）离入湖口（S9、S11）较近，且常有渔船活动，这就可为大明湖下游水域中微塑料丰度较高作解释.
沉积物中入湖口（S9—S11）微塑料丰度相较于水体有所降低，这可能是因为入湖口水体流速快，沉积泥沙及微塑料被带入大明湖内. 大明湖北湖（S6—S8）微塑料丰度最高可能是因为该区域位处于下游处，水面宽阔平坦，利于微塑料沉积和蓄积. 大明湖中游水流流速较快，微塑料丰度较低,由此可知微塑料的迁移在不同水环境中受空间影响较大[17].
目前对于内陆河流的微塑料研究较少，其中Wang等[7]对洞庭湖和洪湖水体微塑料的研究发现洞庭湖水体微塑料丰度为900—
2800 n·m−3，洪湖水体微塑料丰度高达1200 —4600 n·m−3. 鄱阳湖各湖区微塑料丰度差异较大，安乐河入鄱阳湖段[18]沉积物微塑料浓度为180 n·kg−1，鄱阳湖湖口与长江连通段沉积物丰度982 n·kg−1[19]. 与前人研究结果对比发现，大明湖微塑料污染水平较高，这可能是与枯水期湖泊水量偏少有关，2022年下半年鄱阳湖流域经历了历史罕见的持续大旱，大明湖水位在9月份处于罕见的低枯状况，枯水期微塑料浓度高，这与余厚平等[20]的研究结论一致。 -
微塑料粒径设置可分为＜0.5 、0.5—1、1—2 和 2—5 mm共4个梯度. 如图3大明湖表层水样与沉积物样粒径大小分布情况大致相同，粒径＜0.5 mm的微塑料所占比例最大，在水样与沉积物样中占比分别为71.43％与59.72％，其次为0.5—1 mm，在水样与沉积物样中占比分别为18.67％和23.78％. 2—5 mm的粒径占最少，分别为2.87％（水样），3.34％（沉积物）. 大明湖表层水体与沉积物中微塑料粒径分布情况与Tang等[21]的研究结果一致，符合微塑料粒径越大含量越少的规律. 这可能是因为大明湖周围分布了大片农田，伴随农耕活动以及紫外线的裂解作用，微塑料加快由大尺寸裂解为小尺寸并且微塑料在地表径流作用下与地面以及湖岸产生摩擦等机械作用使得微塑料破碎分解的速度加快[22]. 采样时大明湖正处于枯水期，水流较平缓，微塑料能浮于水面与外界环境有较长时间的接触，并通过物理摩擦、生物降解、紫外线裂解等作用缓慢分解.
微塑料的形状占比及显微镜下拍摄的典型微塑料照片如图4所示，观察到的微塑料主要分为纤维状、碎片状、颗粒状和薄膜状. 由图5可知，大明湖水域微塑料主要以纤维状和薄膜状的形态存在于表层水体与沉积物中，水体中纤维状和薄膜状分别为44.9％、35.1％；沉积物中纤维状和薄膜状分别为42.6％、40.9％. 大明湖水体中微塑料形状分布情况与相关的研究结果相符，如太湖（48%—84%）[23]和洞庭湖（41.9%—91.9%）[7]中占比最大的均为纤维状微塑料. 不同形态微塑料通常具有不同来源，大明湖中纤维含量高可能是纤维不易分解、居民大量使用纺织品及渔业活动中使用渔网渔具所致[24]. 薄膜含量较高是因为大明湖周围分布范围较大的农田，农业活动中覆膜会产生大量薄膜状微塑料，农用塑料薄膜是农田土壤中微塑料的主要来源[25]. 颗粒状微塑料在表层水体与沉积物中占比最小，分别为4.5％和5.4％. Napper等[26]从个人护理产品中提取到了PE微珠，可见，个人洗护用品也是颗粒状微塑料的主要来源. 碎片主要是塑料制品在自然条件下裂解而成，如塑料包装袋和塑料容器[27].
大明湖水体与沉积物中微塑料颜色组成主要为透明、黑色、白色、蓝色、红色和绿色等6种（图6）. 透明色与白色的区别在于，透明色的透明度更高，能透过微塑料本身观察到滤膜. 其中，在水体中透明色微塑料占主导地位，占比为56.52%，其次为黑色，占比为11.96%. 沉积物中透明色占比最大，占总数的63.82％. 其次为绿色（9.44％）和黑色（9.25％），蓝色在水体与沉积物中均占比最少，分别为5.95％和3.88％.
大明湖水体与沉积物中微塑料颜色的分布情况与已有研究结果略有差异，例如在鄱阳湖水体中占比最大的是彩色微塑料（48.9%）[28]，而透明微塑料在洞庭湖（71.3%）和洪湖（77.9%）水体中占优势[7]. 大明湖水体与沉积物微塑料颜色丰富多样，表明这些微塑料的来源较为广泛，透明色微塑料可能是农用透明色薄膜的大量使用所产生的并且透明塑料袋使用量较大，经过风化、摩擦、紫外线裂解成微塑料，这可能是透明微塑料占比较多的原因[29 − 30]. 黑色微塑料可能是汽车轮胎或农用黑色薄膜的大量使用所产生的. 绿色微塑料主要以纤维与薄膜状存在，可能是渔业活动中大量使用绿色渔网和渗透膜导致的. 此外，研究发现水生生物更容易误食颜色鲜艳的微塑料颗粒[31]，这对生物多样性维持存在生态风险，通过食物链传递，则最终对人类健康产生危害.
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该研究采用拉曼光谱法鉴定微塑料的聚合物类型. 选取了具有代表性的120个疑似微塑料，检测结果显示，100个微塑料被鉴定为微塑料，主要包含聚丙烯（polypropylene，PP）、聚乙烯（polyethylene，PE）、聚对苯二甲酸乙二醇酯 （polyethyleneterephthalate，PET）、聚氯乙烯（polyvinyl chloride，PVC）和尼龙6（nylon6）. 其中，PP在所有类型中占主要地位，约占48.23％，其次为PE，约占38.77％；薄膜和纤维类聚合物以聚乙烯（polyethylene，PE）为主；碎片类以聚丙烯（polypropylene，PP）聚合物为主（图7）.
纤维类的主要成分为PE和PET，PE主要来源于渔网和鱼线的风化碎裂；PET主要来源于纺织服装品，通过洗涤过程随生活污水排入大明湖内；大明湖上频繁的渔业活动导致大量渔网和渔线在环境中遗留；居民生活排放废水也是纤维状微塑料的主要来源. 此外，薄膜类成分为PE和PP，这两种材料最常见的用途为制作塑料袋，如食品包装袋、购物袋、保鲜膜等，而农业大棚和地膜覆盖也是一个不容忽视的主要来源. 大明湖周围围绕着大面积农田，频繁的农作活动导致地膜加速分裂成薄膜状微塑料，是薄膜状微塑料的主要来源.
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（1）大明湖表层水体微塑料丰度范围1900—
10900 n·m−3，沉积物中微塑料丰度为960—1860 n·kg−1，形态均以纤维和薄膜为主，颜色均以透明和黑色为主. 微塑料的粒径以＜0.5 mm为主，表层水体与沉积物分布大致相似且微塑料丰度随粒径增大而下降.（2）大明湖流域水体及沉积物微塑料都具有较为显著的空间差异，大明湖下游以及污水排放口处微塑料丰度显著高于其他点位.
（3）分析发现，该研究区域的微塑料污染具有多源贡献特征，具体主要来源为直排生活污水、污水处理厂尾水、农业灌溉退水和排放的养殖废水，以及农业生产、渔业捕捞、处置不当的生活垃圾等形成的面源污染.
亚热带浅水型内湖水体与沉积物微塑料分布特征及来源：以大明湖为例
Distribution characteristics and sources of microplastics in water and sediment of subtropical shallow inner lake: A case study of Daming Lake
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摘要: 淡水湖泊中微塑料（MPs）污染备受各界关注. 当前，我国亚热带浅水湖泊的MPs污染情况研究还不多，尤其是环鄱阳湖区的污染情况知之甚少. 为掌握我国最大淡水湖泊鄱阳湖的典型蓄滞洪区MPs污染现状，以鄱阳湖最大的蓄滞洪区以及第二大内湖——大明湖为研究对象，对2022年枯水期大明湖流域水体及沉积物MPs样品进行采集分析，具体采用消解抽滤法和浮选分离-浮选抽滤法分离富集，采用显微镜检法和拉曼光谱法进行鉴定分析. 结果表明，大明湖水体及沉积物中微塑料丰度范围分别为1900—
10900 n·m−3、960—1860 n·kg−1，其中大明湖中部湖区微塑料丰度最低，北部湖区及入湖口丰度值较高. 研究区微塑料形态主要有纤维、薄膜、碎片、颗粒，聚合物组成主要为聚丙烯（PP）、聚乙烯（PE）、聚氯乙烯（PVC）等；水体及沉积物中均以纤维状微塑料为主（44.9％、42.6％）；粒径大小均以小粒径（≤0.5 mm）微塑料为主（＞50％）；透明色微塑料在水体与沉积物中均占主导地位（＞55％）. 大明湖水域微塑料潜在主要来源包括居民生活污水排放、农业及渔业活动等，建议后续进一步溯源，为大明湖微塑料的污染精准防治提供科学依据，同时建议重视蓄滞洪区农业生产生活用途的塑料垃圾管控.Abstract: Microplastics (MPs) pollution in freshwater lakes is becoming increasingly concerned around the world. Studies on MPs pollution of subtropical shallow lakes in China were not well-documented, especially, the MPs pollution in Poyang Lake was little known. In order to study the MPs pollution status of flooded wetland area in Poyang Lake, the largest freshwater lake in China, Daming Lake as a typical sub-lake and the largest flooded wetland area was taken as the research object. Water column and sediment samples of Daming Lake basin were collected and analyzed during the dry season in 2022. Digestion extraction method and flotation separation - flotation filtration method were used to extract the MPs in water column and sediment, respectively. Microscopy and Raman spectrometer were employed for identification and analysis of MPs in water column and sediment of Daming Lake. Results showed that the abundance of microplastics in the water column and sediment of Daming Lake ranged from 1900—10900 n·m−3 and 960—1860 n·kg−1, respectively, with the lowest in the middle lake area of Daming Lake and the highest in both of the north lake area and the lake inlets. The shape of microplastics was mainly fibers, films, fragments and particles, and the polymer composition is mainly polypropylene (PP), polyethylene (PE), polyvinyl chloride (PVC), etc. Fibrous microplastics were dominant in water column (44.9%) and sediment (42.6%). The particle size of microplastics was mainly small particle size (≤ 0.5 mm, > 50%). Transparent microplastics dominated in both water column (> 55%) and sediment (> 55%). The main potential sources of MPs in Daming Lake were found such as the domestic sewage discharge, agricultural and fishery activities, etc. It’s suggested that further detection of the MPs pollution sources was needed and could provide theoretical guidance for the pollution prevention and control of microplastics in Daming Lake. Meanwhile, the management and treatment of plastic waste from agricultural activities was suggested to pay more attention in the flooded wetland areas.-
Key words:
- Daming Lake /
- water body /
- sediment /
- microplastics /
- distribution characteristics.
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近年来，随着城市生态环境的建设，我国城市点源污染控制效果良好，但合流制管道溢流(combined sewer overflows，CSOs)作为城市典型的非点源污染的危害日益凸显出来[1]。由于历史等原因，合流制排水系统仍存在于国内外大多数老城区中，承载着城市生活污水和雨水收集、输送、排放等任务[2]，但在降雨时，存在着溢流污染问题。溢流污水中含有各种病原微生物、氮磷等营养元素、各种病菌及有毒有害物质[3]，会在降雨期间通过侵蚀或冲刷进行迁移，对城市水体造成污染[4]。合流制溢流污染已经成为城市水环境污染、生态系统失衡的重要原因[5]，对城市生态环境产生了严重的威胁，因此，溢流污染的治理已十分紧迫[6−7]。
为治理污水溢流所造成的污染，需从源头对管道进行改造，早在1964年美国就开始了对合流制管道溢流污染控制的研究，经过几十年的发展，现已形成较为成熟的理论和技术[8]。合流制管道溢流污染控制核心包含两方面，一方面是排水系统改造，如扩容管径、铺设新的输水管道、增加排水泵站等来提高截污效率，减少溢流量；另一方面是通过绿色措施，如雨水花园、生物滞留系统、绿色道路等从源头上降低排水管道负荷[9]。我国对合流制溢流污染研究起步较晚，一直没有予以足够的重视，以至于没有形成相关的法规与技术指导标准。现阶段国内一些城市开始逐步重视了CSOs污染问题，并开展了相关研究及相应治理措施[10]。
为了响应国家《水污染防治行动计划》的明确要求，武汉市对巡司河制定了黑臭水体整治方案。本研究基于巡司河片区CSOs治理项目，以武汉市巡司河片区为研究对象，针对溢流污染问题，尝试借鉴工程实例并运用暴雨洪水管理模型(storm water management model，SWMM)软件建立该地区管网水力学模型。通过对工程措施的模拟，进行了污染物截流效率及年污染物溢流量的模拟评估，量化评价工程措施的运行效果，由此确定合理的治理方案，解决了合流制管网污水溢流所导致的城市内涝和城市内河黑臭问题。
1. 模型的构建
1.1 研究区域概况
武汉市巡司河片区位于武汉市武昌区南部，地处亚热带大陆季风性(湿润)气候区，年降雨量1 150~1 450 mm，每年4—9月是主要雨期，降水量占全年70%左右。汇水区域包括：武泰闸合流区子系统、晒湖合流区子系统、武船子系统和沿途合流子系统，总面积达到11.5 km2。该地区的总体地势较为平坦，典型下垫面包括道路路面、屋面、停车场、绿地等，路面根据道路面层可以分为水泥路面、沥青路面；屋面根据屋顶材质可以分为油毡屋面、水泥屋面、瓦屋面；绿地根据植被种类以少部分草坪为主。
1.2 模型概化及参数设定
SWMM是由美国国家环境保护局(United States Environmental Protection Agency)于20世纪70年研制的城市暴雨管理计算机模型[11]。该模型可用模拟完整的城市降雨径流，包括地表径流和排水管网中水流、地表污染物的积聚与冲刷、合流污水溢流过程等，因此，对于合流制溢流污染特征分析和合流制排水管道的规划设计来说是一个行之有效的工具。
汇水区域内地形数据主要采用1:2 000地形图，根据巡司河地区实际道路的走向、街区的分布与地表径流的流向，将模拟区域人工划分为288个汇水子区域，面积从1.4 ha到7.2 ha不等，根据地形图，计算各汇水子区域的平均坡度为1%，汇水区域概化宽度为52.66 m。假设整个区域上的降雨是均匀的，每个子小区雨水就近汇入管网节点，再根据管网资料以及上述汇水区域的划分结果，将管道信息录入模型，排水管道的主干管均为钢筋混凝土管道。由此得到的管道概化结果如图1所示：在288个汇水子区域里，排水管网概化为516个节点和515段管道，124个排口，5个电排站。
水力模型参数有透水地面初始积洼深度、不透水地面初始积洼深度、透水地面曼宁系数等，此类参数需要依据实际情况并参照手册提供的参数[12]确定。其中入渗模型选择霍顿模型，最大入渗率、最小入渗率、入渗衰减系数分别为76 mm·h−1、3.3 mm·h−1、2 h−1[13]；不透水地面初始积洼深度为1.5 mm；不透水地面粗糙系数为0.015；透水地面初始积洼深度为5 mm；透水地面粗糙系数为0.02；排水干管的材质为钢筋混凝土，通过查询SWMM用户手册，再参考国内的研究模拟成果，拟定管道曼宁系数为0.01；无洼地蓄水的不透水地表百分数为25%；汇流模型采用非线性水库模型；水力模型选择动力波。
1.3 设计雨型及雨量
本研究采用武汉市暴雨强度公式[14]进行暴雨强度计算，如式(1)所示。
q=885(1+1.58lg(P+0.06))(t+6.37)0.604 (1) 式中：q为设计暴雨强度，L·(s·hm2)−1；P为重现期，年；t为降雨历时，min。
设计雨型采用芝加哥雨型[15]，降雨重现期分别设为3、5、10年，降雨历时为2 h，退水时间为2 h，模拟总历时为4 h。雨峰系数r取值如下：P=3年时，r=0.4；P=5年时，r=0.45；P=10年时，r=0.5。设计降雨情况如图2所示。其中，降雨重现期在3年时的总降雨量和峰值雨强分别为59.60 mm和171.82 mm·h−1，重现期为5年时对应的总降雨量和峰值雨强分别为71.24 mm和205.37 mm·h−1，重现期为10年时对应的总降雨量和峰值雨强的分别为87.14 mm和251.21 mm·h−1。
图 2 不同重现期设计暴雨强度Figure 2. Hyetography of the design storms with different return periods1.4 水质检测及分析方法
水样的监测指标包括化学需氧量(COD)、总磷(TP)、氨氮(NH3-N)、悬浮颗粒物(SS)。测试方法：SS采用重量法，TP采用钼酸铵分光光度法，COD用重铬酸钾快速消解法测定，NH3-N用纳氏试剂光度法测定。
事件平均浓度(CEMC)是整个降雨过程中所有瞬时污染物浓度对流量的加权平均值，其计算方法如式(2)所示。
CEMC=MV=∫CtQtdt∫Qtdt=∑mj=1CjQj∑mj=1Qj (2) 式中：M为降雨事件中污染物总量，mg；V为降雨事件中总流量，L；Ct为t时刻污水中污染物的瞬时浓度，mg·L−1；Qt为t时刻的瞬时流量，L·h−1；t为发生溢流的时间，h；Cj为第j次取样污染物浓度，mg·L−1；Qj为第j次取样时的流量，L·h−1；m为径流事件次数。
排入受纳水体中的污染物总量分为2部分，一是因为降雨而产生的溢流污染负荷，二是日常污水直排产生的污染负荷。其中因降雨产生的溢流污染负荷是考察的重点，可按式(3)计算。
Mj=∑Ci[ΨS(hi−h0)+Qdti] (3) 式中：Mj为第j个合流制溢流口因降雨全年排污量，mg；Ci为第i场降雨溢流污水污染物浓度EMC值，mg·L−1；Ψ为综合径流系数；S为合流制管网服务面积，m2；hi为第i场降雨场次降雨量，mm；h0为形成径流所需降雨量，mm；Qd为日常污水日均排放量，L·h−1；ti为第i场降雨历时，h。
1.5 模型校核
本项目采用遗传算法对水量模型参数进行了自动校核，对于水质模型参数采用了人工校核。选取COD、SS、TP、NH3-N等4种水质指标作为参考来分析污染状况。根据SWMM使用手册及相关研究数据，初步确定模型水质参数，而后再根据现场实测数据对此参数进行调整，校准结果见表1。
表 1 SWMM水质模型参数Table 1. Basic parameters in water quality model of SWMM水质指标 屋顶 路面 绿地 最大累积量/(kg·(hm2)−1) 半饱和累积时间/d 冲刷系数 冲刷指数 最大累积量/(kg·(hm2)−1) 半饱和累积时间/d 冲刷系数 冲刷指数 最大累积量/(kg·(hm2)−1) 半饱和累积时间/d 冲刷系数 冲刷指数 COD 80 10 0.006 1.8 170 10 0.007 1.8 40 10 0.004 1.2 SS 140 10 0.007 1.8 270 10 0.008 1.8 60 10 0.004 1.2 NH3-N 4 10 0.002 1.5 5 10 0.002 1.5 2 10 0.001 1.2 TP 0.4 10 0.002 1.6 0.2 10 0.002 1.6 0.6 10 0.001 1.2 | Show Table
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利用研究区于 2017年3月6日和2017年4月4日监测的2场实际降雨监测数据对模型进行模拟精度校核。由图3可见，模型模拟的流量过程与实测径流过程拟合较好，洪峰流量的模拟值和实测值相接近，表明校核后模拟精度较好，可满足工程需要。
2. 管网溢流污染模拟
2.1 设计暴雨模拟分析
排水系统在暴雨重现期分别为3、5、10年，降雨历时均为2 h的降雨条件下，溢流情况的模拟结果如表2所示。由表2可知，在暴雨重现期为3年时，截流水量仅为44万m3，溢流水量为427.95 m3，溢流水量远大于截流的水量，截流比例仅为9%，各类污染物的溢流量也均超过截流量，截流比例均不超过25%，这说明有大量的污水通过溢流管道流入巡司河中，对巡司河的水生态环境造成破坏。随着暴雨重现期的升高，截流量减小，溢流量增大，截流比例也显著减小。在实际情况下，如果溢流污水大于50万m3，城市自然水体的自净能力将无法处理溢流污水所造成的污染，很有可能导致水质下降，甚至变成黑臭水体[16]。
表 2 不同重现期下的降雨模拟结果Table 2. The results of rainfall simulation under different return periods重现期/年 截流量 溢流量 截流比例 水量/(万m3) 污染物/t 水量/(万m3) 污染物/t 水量/% 污染物/% COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS 3 44 23.79 3.12 0.39 15.97 427.95 126.88 11.49 1.43 73.33 9 16 21 21 18 5 44.48 21.75 2.86 0.36 15.07 481.51 121.65 11.67 1.45 72.86 8 15 20 20 17 10 46.7 18.77 2.36 0.29 13.45 634.6 127.77 12.58 1.57 75.69 7 13 16 16 15 | Show TableDownLoad:
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2.2 年降雨模拟分析
采用武汉市2014年和2015年的全年降雨数据对排水管道进行模拟，排水系统发生的溢流次数是全年溢流，结果如表3所示。由表3可以看出，全年溢流的污水接近2 000万m3，流入地表水中的COD约3 300 t、NH3-N约500 t、TP约60 t、SS约2 000 t，截流比例均小于70%，说明现有的合流制管网排水能力过小，一旦发生降雨，很有可能在雨水口附近产生路面积水，造成城市内涝，也会有大量的溢流污水流入地表水中，对环境造成破坏。由此可以推测，降雨发生后，管道内流量快速增加、排水管网超负荷运行是造成溢流量增加和城市内涝的主要原因。
表 3 全年降雨模拟结果Table 3. Simulation results of annual rainfall年份 截流量 溢流量 水量/(万m3) 污染物/t 水量/(万m3) 污染物/t COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS 2014 3 100.87 7231.75 1 147.28 143.41 43 35.1 1 977.37 3 377.84 515.62 64.43 2 038.75 2015 3 071.72 7 298.67 1 160.9 145.11 4 376.61 1 827.29 3 248.13 500.29 62.52 1 953 | Show TableDownLoad:
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因此，如何快速有效的处理这部分径流污水，是解决合流制溢流污染问题的关键。在本次模拟中，欲满足溢流控制规定，则需要将年溢流量控制在50万m3以下，截流比例控制在85%以上，年溢流次数控制在10以下。拟根据研究区域的土地利用情况，设计合理的溢流污染控制方案，增大该地区排水系统的调蓄能力及输水能力，减少溢流次数，从源头上降低溢流污水量，从根本上改变传统排水系统易渍涝、易污染的状况[17]。
3. 研究区域溢流控制模拟
3.1 工程措施组合方案
根据研究区控制目标和总体规划，制定一套可行的方案，在实际工程中通常采用多种工程措施协同作用的方案，发挥各工程措施的特点，实现控制效果最大化。通过分析比较几种典型的工程措施发现，扩增管径的综合效能相对较低，铺设新的输水管道由于建造时需要破坏大量的道路，会长时间影响交通情况，给人们正常工作带来很大影响，此外雨水花园造价和维护成本又过高。因此，根据目标需求以及研究区域场地条件，综合选择了3种工程措施：雨水调蓄池能够缓解管道负荷、减少溢流污水量及溢流次数和滞后洪峰时刻，是一种行之有效的“中端”治理措施[18-19]；排水泵站能够有效降低降雨时排水系统所受到的冲击，控制溢流效果显著，且占地较少；箱涵具有较大的调蓄能力及输水能力，所以在安装箱涵之后，可以无需安装排水泵站来调控管网水量，然而在实际应用中，箱涵施工难度较大，而且需要较大的占地面积，对区域整体规划影响较大[20]。
措施布设情况见图4。D1及D2均采用雨水调蓄池和截流泵站组合措施，在晒湖箱涵的末端修建雨水调蓄池和截流泵站，武泰闸片区的溢流污水利用DN1500管道输送至截流泵站。首先利用截流泵站截流溢流污水，超出泵站截流能力的污水再被雨水调蓄池截流，没有被截流的污水最终溢流至巡司河，其中D1被截流的污水输送至下游处理设施，D2被截流的污水就地进行处理，D3利用雨水调蓄池和箱涵组合措施截流来自武泰闸片区及晒湖片区的溢流污水，降雨初期排渠箱涵闸门关闭，污水先流入调蓄池，调蓄池蓄满后关闭进调蓄池闸门，污水进入下游截流箱涵，最后输送送至下游处理设施，截流箱涵满负荷以后，污水溢流入巡司河，晴天利用排空泵站排空调蓄池。
3.2 模拟结果与分析
3.2.1 设计重现期模拟
选取3、5、10年3种降雨情景(降雨历时均为2h)对3种方案模型进行模拟分析，探究各种方案在不同降雨强度下的控制效果，模拟结果见图5和表4。
图 5 不同降雨重现期下各方案的效能Figure 5. Performances of the schemes under different rainfall return periods表 4 场降雨模拟结果Table 4. Simulation results of pollutant loads under different rainfall return periods方案 重现期/年 截流量 溢流量 截流比例 水量/(万m3) 污染物/t 水量/(万m3) 污染物/t 水量/% 污染物/% COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS 3 199.62 67.26 7.01 0.87 40.71 410.62 100.19 6.62 0.82 45.96 33 40 51 52 47 D1 5 204.96 56.06 5.49 0.68 34.62 545.4 110.44 7.82 0.97 50.52 27 34 41 41 41 10 214.67 44.32 3.97 0.49 28.45 919.01 127.7 10.42 1.3 58.6 19 26 28 28 33 3 141.83 54.86 5.69 0.71 32.81 459.57 125.07 9.61 1.16 61.81 24 30 37 38 35 D2 5 144.56 46.27 4.61 0.57 28.13 577.35 131.58 10.47 1.27 65.54 20 26 31 31 30 10 149.56 38.08 3.66 0.45 24.88 862.23 135.59 11.67 1.42 67.27 15 22 24 24 27 3 24.66 6.62 0.52 0.1 5.35 10.78 1.35 0.16 0.03 1.16 70 83 76 75 82 D3 5 25.26 5.97 0.49 0.09 5.02 14.47 1.51 0.19 0.04 1.39 64 80 72 70 78 10 26.7 5.84 0.47 0.09 4.89 25.34 2.02 0.26 0.05 1.88 51 74 64 63 72 | Show TableDownLoad:
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可以看出，在3年至10年的降雨重现期的条件下，D2的截流能力最差，径流总量分别减少了24%、20%、15%，D3的截流效果最好，径流总量分别减少了75%、68%、54%，但各方案的控制效果均好于现状排水系统，由模拟结果可以看出调蓄池对于降雨径流具有截流减量的作用。D2对SS截流比例分别为35%、30%、27%，D1对SS截流比例分别为47%、41%、33%，D3对SS截流比例分别为82%、78%、72%。由模拟结果可知，雨水调蓄池使得城市暴雨所带来的非点源污染程度有所降低，对污染物截流具有一定的强化效果，对污染物骤增骤减的现象有所缓解，但是随着重现期的增大，暴雨强度增加，雨水调蓄池对各污染物截流效果会随之减小，主要原因是管道输水能力有限，当降雨量随重现期增大而增大时，各措施的截流效果会逐渐减弱。D3对总径流量和污染物有较强的截流效果，这是由箱涵和雨水调蓄池共同作用的结果。
对比表1可以看出，D1和D2的溢流量与现状下的溢流量相差不大，但截流量有着显著提高，比现状下的截流量提高了约200 m3，因此，导致溢流水量和污染物的截流比例有所提高。虽然截流量的提高能使雨水口附近道路处的路面积水减少，城市内涝问题有所缓解，但任有大量的溢流污水流入地表水中，对环境造成破坏。D3的截流效果最好，不仅溢流量最小，截流效率也是3个方案里最大的，说明采用D3能使溢流进入巡司河的污水减少。因为箱涵具有较大的调蓄能力及输水能力，而雨水调蓄池容积和水泵流量较小，而该地区主要用于截流来自箱涵的污水，根据管道拓扑关系分析，来自晒湖箱涵的污水占总水量的73%，故导致调蓄池和水泵的负荷增大，溢流污水增加，截流效率降低。D2在泵站流量与调蓄池容积的设置上与D1类似，但是由于就地一级强化处理的最大流量为2.5 m3·s−1，使得调蓄池与泵站的共同截流污水的能力受到限制，因此截流效率最低。
3.2.2 往年降雨控制效果分析
由上述模拟分析对比得知，D3对于溢流污染控制效果远优于其他方案。在连续降雨条件下，再分别对3个方案进行模拟分析，探究3种方案在不同降雨强度下对污染物溢流量的截流能力，模拟结果见表5。
表 5 不同年份下污染物溢流模拟结果Table 5. Simulation results of pollutant overflow under different years方案 年份 溢流次数 截流量 溢流量 截流比例 水量/(万m3) 污染物/t 水量/(万m3) 污染物/t 水量/% 污染物/% COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS COD NH3-N TP SS D1 2014 31 5 250.56 8 006.96 1 256.61 157.05 4 813.81 324.25 68.86 5.54 0.69 36.23 94.18 99.15 99.56 99.56 99.25 2015 20 4 935.09 7 761.74 1 223.47 152.94 4 661.99 332.28 59.81 5.13 0.64 31.99 93.69 99.24 99.58 99.59 99.32 D2 2014 46 4 660.75 10 312.88 1 631.59 203.95 6 182.17 506.15 130.62 11.85 1.47 77.03 90.20 98.75 99.28 99.28 98.77 2015 32 4 527.42 10 302.81 1 635.39 204.42 6 177.69 498.8 114.74 10.72 1.33 66.13 90.08 98.90 99.35 99.35 98.94 D3 2014 9 1 109.13 737.92 109.96 22.35 792.43 158.8 20.34 2.46 0.5 16.75 90.50 97.30 97.80 97.80 97.90 2015 8 862.5 533.48 74.81 15.1 565.62 142.39 14.65 1.92 0.39 12.99 90.80 97.30 97.50 97.50 97.80 | Show TableDownLoad:
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可以看出，3种方案的水量总体的截流比例均大于90%，总体水质的截流比例均在95%以上，其中D3在2014年和2015年的溢流量分别为158.8 m3和142.39 m3，在3个方案中最少，对比表2现状下的模拟结果，年溢流水量平均减少了1 751.7万m3、COD减少了3 295.5 t、NH3-N减少了505.8 t、TP减少了63.1 t、SS减少了1 981.1 t，溢流问题得到了极大的缓解，控制污染成效显著。D2和D1的截流水量约为D3的5倍，说明在污水的调蓄和输送方面，能力稍有不足，较高的截流量会使排水管网长期处于高负荷状态，在溢流的污染物方面，3种方案下所溢流的NH3-N和TP差距不大，但溢流的水量、COD和SS差距较大，D2和D1的溢流水量比D3多出约200 t，且只有D3的年溢流次数小于10，这说明在年降雨量相同时，采用D3可以减少溢流进入巡司河的水量和污染物。
虽然溢流水量得到了有效的控制，但降雨后短时间内管道流量较大，依然存在积水和溢流隐患。这一问题反应出对合流制溢流污染的问题治理不能仅依赖于排水系统的改造，绿色设施(透水铺装、绿色屋顶、生物滞留池等)的相对缺乏，使得对径流雨水的截流、蓄水和削峰作用无法发挥[21]，导致降雨径流快速汇入排水管道，使得管道内流量短时间内激增。过度依赖于排水系统改造，溢流控制效果会有所降低，应结合绿色设施，在控制溢流污染的同时，兼顾水质提升和美化环境，充分发挥各项措施的优势特点。
4. 结 论
1)SWMM模型能够有效模拟溢流污染的情况，在武汉地区适应性较好，且能对模拟效果进行量化，可作为CSO溢流污染控制和治理的有效工具，为更好的城市生态系统建设和合流制管网改造提供科学依据。
2)对武汉市巡司河区域分别构建现状模型、改造方案模型，并进行了模拟和对比分析，结果表明，通过D3在全年降雨情景模拟时，可使巡司河区域年溢流次数降到10次以下，水量总体的截流比例均大于90%，总体水质的截流比例均在95%以上，年溢流水量平均减少了1 751.7万m3、COD减少了3 295.5 t、NH3-N减少了505.8 t、TP减少了63.1 t、SS减少了1 981.1 t，有效的缓解了合流制管道溢流问题。
3)箱涵-雨水调蓄从组合具有较大的调蓄能力及输水能力，通过箱涵与调蓄池结合，在3年、5年和10年的降雨重现期条件下，对径流总量截流比例分别为69%、63%、51%，对COD截流比例分别为83%、79%、74%，对NH3-N截流比例分别为76%、71%、64%，对TP截流比例分别为74%、70%、62%，对SS截流比例分别为82%、78%、72%。
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图 2 大明湖微塑料丰度分布
Figure 2. Distribution of microplastic abundance in Daming Lake （Jiangxi, China）
图 3 大明湖微塑料粒径组成（左：水体；右：沉积物）
Figure 3. Particle size composition of microplastics in Daming Lake （Left figure: water column; Right figure: sediment）
图 4 不同形状微塑料镜检图（×40倍）
Figure 4. Different shape photos of microplastics under the detection of microscope （×40 magnification）
图 5 大明湖微塑料形状分布特征图
Figure 5. Particle shape composition of microplastics in Daming Lake
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