我国新建城区采用雨污分流制, 而老城区仍然多是雨污合流制排水系统^[1]。雨污合流制排水系统一旦在雨季产生溢流, 污水中各种营养元素、致病菌和有毒有害物质, 对城市水体便会产生严重威胁, 是造成我国天然水体遭受污染的主要污染源之一, 未经有效处理的溢流污水排入水体造成了水体富营养化或水环境恶化^[2], 溢流污水流入商业区或居住社区影响正常工作与生活的秩序, 可能传播疾病危及人类健康^[3]。

　　 因国外很多城市采用合流制排水管道系统, 合流制排水溢流 (Combined Sewer Overflows, CSOs) 污染控制研究的历史已久。德国、美国、日本等国自20世纪60年代起就开始了CSOs污染的研究, 并制定了有关CSOs污染控制设计的规定和标准^[4]。近年我国一些城市也开展了CSOs污染控制研究并采取相应的治理措施^[5,6], 如上海为减少CSOs污水对苏州河的污染, 对初期雨水进行调蓄处理并配套相应的管理措施, 将工程措施和非工程措施相结合, 加强污染源头的治理与控制^[7];武汉市针对旧城合流制排水系统, 通过改造、增加截流支管等方法提高截流倍数和截流量, 减少雨天溢流次数和溢流量^[8]。2012年广东省水利厅出台了《南粤水更清行动计划 (2013~2020) 》, 广州市也制定了《广州市水更清建设方案》包含了应对CSOs污染的措施。

　　 本文采用自主研发的水力/水质模型软件AgSWMM和地理信息技术, 以广州市东濠涌为例动态模拟CSOs, 并在传统CSOs污染控制措施的基础上, 加强动态监测和自动控制, 构建大型合流制排水管道CSOs污染控制系统, 尝试CSOs从源头到末端处理的全程监控分析, 有利于城市水环境实时高效的管控和排水应急管理科学的决策。

　　 广州地处我国南部亚热带沿海地区, 年平均降雨量高达1 800 mm, 主要以短历时高强度降雨为主, 是内涝灾害易发城市之一。东濠涌流域位于广州市城东越秀区境内, 是广州市老城区中心腹地 (见图1a) , 其流域总面积为1 580.3hm², 占越秀区总面积的52%。据统计, 2010年人口密度为34 239人/km^2[9]。东濠涌是珠江下游的主要河涌之一, 其发源于白云山南麓一带的小河涌, 沿经麓景路、下塘西路、小北路、北教场路地下暗河, 最后转为明渠南下, 在江湾大桥路段汇入珠江。东濠涌流域地势北高南低, 中间河涌穿插, 雨水直接通过排水管网系统排放到河涌, 再由河涌、暗渠引流到珠江下游, 东濠涌排水设计过程中一般不需要借助水泵等设施进行引排、抽排, 直接利用重力流即可对雨水进行有效排放。但由于东濠涌流域位于广州老城区, 排水设施设计标准比较低, 主要为1年一遇排放标准, 不能满足雨水排放的需要。加之多年来的开发建设, 城区地表不透区比例增加, 地下土壤硬化, 渗水能力变弱, 使得地表径流量峰值变大, 峰现时间变短, 排水管网系统瞬间排放压力大, 易出现溢流污染现象^[10]。东濠涌流域位置及其土地利用如图1所示。

　　 本文中采用的AgSWMM软件是基于SWMM模型开发的水动力与水质模拟软件, 该软件集成了多种水文水力学方法对城市排水系统进行水量和水质分析, 耦合一维管网模拟和二维地表模拟, 并结合GIS动态展示模拟结果。本文进行CSOs污染控制研究的技术路线如图2所示。

　　 本研究数据包括整个排水系统的拓朴结构、属性以及雨量数据等动态信息, 主要来源于: (1) 市政排水设施档案; (2) 相关规划、设计和施工的文本、图纸和表格; (3) 查阅非工程性维护管状 (清障) 数据资料 (包括CASS版本的CAD图纸, SHP格式文件, QV、CCTV文件等) ; (4) 现场调查和实测。为了使收集的各类数据得到有序可靠的存储和管理, 需要设计并建立排水管网综合数据库, 根据《城市排水防涝设施普查数据采集与管理技术导则》等相关规范收集和整理相关数据。排水系统管理涉及的空间数据, 按照排水系统设施的点线面3种空间实体进行建库, 并参照属性信息进行分类, 按照唯一性原则、可扩充性原则、实用性原则和规范性原则等进行统一编码^[11]。排水管网对象模型如图3所示。

　　 通过物联网技术可以获取排水管网状态及水质监测数据, 用以对模型进行检验和参数率定。监测点布置应满足三大原则:一是监测点的控制范围相对独立, 无人工设施的干扰, 使得监测值能代表该区域的水文水质情况;二是兼顾精细化模型分析与流域整体控制;三是便于监测^[12]。根据此原则, 研究区域共设置5个监测点 (位置分布见图3) , 监测点位置、监测项及监测时间如表1所示。

　　 构建排水管网模型是根据已有排水管网的空间特征和属性, 进行管网节点的概化以及汇水区的划分, 从而确定“节点—管线—汇水区”之间的空间关联关系, 同时利用地形、土地利用等提取模型模拟所需的相关输入文件, 以便进行模型参数的识别与验证。后续对数据进行完整性和合理性检查, 包括水文响应单元的的完整性, 以及管道的合理性等, 对于不合理情况通过现场勘查、人工经验判断等方式进行核实与处理^[13,14]。

　　 汇水区划分是整个排水管网模型建立过程的关键步骤, 对最后模型精度有很大的影响, 在划分过程中需遵从实际排水设施分布情况, 并结合DEM手动和自动相结合方法进行划分。使用节点生成泰森多边形进行汇水区自动划分原理简单, 针对精细化建模比较有效, 因此本次研究使用泰森多边形法自动划分提取汇水区^[15,16]。排水管网的概化遵循去掉支管、保留干管的原则同时确保其拓扑结构正确^[17]。图4为东濠涌排水管网与监测点位分布。

　　 为了更准确地模拟排水管网实际状态, 还需设定模型参数, 通过模拟值与实测值的不断拟合调整参数组合, 确定出1套最优化的参数, 并选用监测点数据对管网模型进行校核, 调整水力模型达到稳定状态。优化水力模型参数时, 需考虑人口流基数、流量剖面和管道的曼宁系数, 并使用水深作为对比项;优化水质模型时, 分别调整5种污染物的冲刷与累积函数的系数及指数, 并使用TN (总氮) 、NH₃-N (氨氮) 、TP (总磷) 、COD (化学需氧量) 、TSS (固体悬浮物) 5种污染浓度作为对比项。选用2016年5月15日降雨进行率定, 取4号监测点数据进行模拟对比。调整模型参数, 得到监测点处水深与污染物 (以TN为例) 浓度的模拟与实测的拟合过程曲线如图5所示。

　　 目前国内外对城市排水系统模型没有一个统一的校验标准, 本文选用管道内水深和流速以及5种污染物浓度作为模拟值与监测值的对比指标, 同时参考《英国排水系统水力模型工程师职业规范》的相关要求, 模型模拟曲线和实测过程数据之间在形状和数值上都应相互拟合且模拟值与计算值之间应满足: (1) 模拟与实测的曲线峰值出现时间偏差应小于1h; (2) 峰值数值偏差在10%以内; (3) 总流量数值偏差在10%以内。

　　 使用2016年9月1日降雨事件进行验证, 得到验证结果如表2所示。

　　 从以上模型模拟与验证的结果对比图表可以看出, 水深和流速的百分差控制在20%左右, 5种污染物的浓度除了TN的时间差较为不合理外, 其他污染物浓度峰值及峰值出现时间均控制在指标范围内, 说明排除监测数据以及模型本身所带来的误差, 通过验证说明模型稳定可靠, 可以用于进行溢流污染控制的改造方案。

　　 CSOs污染控制应着眼于整个合流制系统, 以削减污染物控制总量为控制目标。目前国内外对CSOs的控制主要包括源头控制、合理的截流能力、污水处理厂升级改造、设置调蓄设施和CSOs就地处理等几种方案^[18]。对比几种方案的可行性以及成本问题, 设置调蓄设施在本研究中较易实现, 因此本文选择在研究区沿江的截留干管溢流口处新增管道并接入调蓄池中, 最后经由江湾大桥的泵站提升至猎德的污水处理厂。图6所示为溢流污染改造方案前后效果对比。

　　 对研究区进行溢流污染控制改造之前需要进行污染物的规律分析, 选用监测数据中的5月15日和9月1日2场雨季以及6月2日和7月23日2场旱季的污染物浓度, 对东濠涌水闸监测点处进行分析如图7所示。

　　 4场监测数据中, 5月15日降雨情况下, 5种污染物浓度均值最大, NH₃-N和TN的浓度均在雨季时候的浓度明显高于旱季浓度, TP、COD和TSS在7月23日旱季情况下的浓度要稍大于9月1日雨季时的浓度, 9月1日雨季的降雨量较少, 且8月为雨季, 前期干燥时间不长, 因此相对旱季的变化量不大。比较两场降雨, 5月15日降雨量大于9月1日降雨量, 因此产生的径流量也大, 污染物在地表及管道内的冲刷作用越大, 污染物的负荷也越大, 但随着降雨的增加, 比旱季原来的生活污水浓度值有弱微降低, 最后恢复到生活污水浓度水平。

　　 对溢流污染重点区域进行改造, 主要在合流制管网下游增设调蓄池, 进行污水截流, 同时在出水口进行设置监测点, 以便进行方案改造前后的对比。本文进行CSOs控制主要针对雨季, 设计历时为1h的降雨, 运用水力水质模型对东濠涌流域进行模拟, 得到以下模拟结果, 产生溢流检查井及超载管线的对比情况如表3所示。

　　 由模拟结果统计情况可知, 沿河流在截污管处增加调蓄设施的这一溢流改造方案可以对内涝有不同程度的减缓作用, 整个研究区的溢流管点以及超载管线的百分比在20%~40%, 但其减弱效果随着雨量的增加而减小, 主要降雨量过大, 超过改造方案中的调蓄容积。

　　 对溢流污染严重区增加调蓄池, 选用增加调蓄池前后的同一监测点处管网中的污染浓度进行对比。以中山二路雨污合流处的监测点为例, 选用TSS和COD进行对比, 结果如图8所示。

　　 由图8可见在溢流污染严重区增加调蓄池后, 每种污染物浓度明显下降, 相比原始没有进行任何控制方案来说, 增加了调蓄池进行溢流污染控制后, 每种污染物的峰值浓度曲线形态与溢流污染改造前基本保持一致, 但峰值浓度有不同程度的削减, 同时整个流域的溢流点数也有所减少, 溢流污染量便会相应减少, 如表4所示。

　　 以上结果说明在溢流口处增加调蓄池的溢流污染改造控制方案不仅可以减少管道的过载情况以及检查井的溢流量, 同时有效控制排放口的排放量并削减河道的污染物浓度, 每种污染物的削减百分比均在10%~40%。因此结合水动力模型和物联网在线监测, 可实现对研究区溢流污染进行合理有效的控制。

　　 运用AgSWMM模型软件, 结合物联网在线监测技术, 设计基础数据收集和整理、在线监测数据获取、排水模型构建、模拟结果分析等流程, 实现了对溢流严重区增加调蓄池对溢流的管道进行初期截流, 从而减少溢流污染量的实践。一方面水动力模型可以模拟出溢流污染控制的整个过程, 另一方面使用连续的在线监测数据对模型进行率定和验证保证了模型的精度以及可靠性, 使得溢流污染控制达到定量的效果评估。

　　 文章只是针对城市排水管网溢流污染控制提供一套通用的方法, 对于不同的溢流污染控制方案的对比改造没有进行深入讨论, 且只考虑对雨污合流的截流过程, 对后期的污水处理厂的处理能力的提高没有做相应的探讨。因此后续工作将围绕不同的控制方案如源头控制 (增加LID控制措施) 和末端处理 (提升末端处理厂污水处理能力) 等不同的溢流污染控制效果的对比进行展开, 设计不同方案进行评估, 从而寻求经济、高效、有针对性的最优方案。