在海绵城市建设——低影响开发雨水管理理念引导下,采用生物滞留技术净化径流重金属已逐渐成为国内外控制径流重金属污染的首选生态控制途径之一。通常,生物滞留技术对城市雨水径流中重金属的去除主要通过介质拦截、植物吸收和介质吸附实现[1]。其中,填料介质截留、吸附是径流重金属被去除的主要途径[2]。但是目前关于重金属在生物滞留介质中的长期累积特征及趋势研究甚少,仅有少数国外学者对实际工程生物滞留系统介质中重金属累积含量进行了研究。如,Mohammed等[3]研究了澳大利亚主要城市的多个生物滞留系统中重金属的长期累积情况,结果表明表层0~10 cm深度处介质中Zn超过了土壤标准值及生态风险值;Philip等[4]研究了马里兰大学停车场生物滞留系统中重金属的空间分布,结果表明重金属主要累积在进水口附近的3~12 cm深度介质中,且与介质结合紧密,不易迁移;Kluge等[5]研究了德国不同城市的生物滞留系统中重金属的累积状况,结果表明重金属主要集中在表层20 cm深度介质处,重金属浓度在30 cm介质深度处以下迅速下降并达到土壤背景值。国内尚未见实际生物滞留工程重金属累积特性的相关报道,难以为生物滞留技术在工程应用中存在的潜在生态风险及环境中重金属的总量控制提供有效的理论支持。
因此,本研究通过采集已运行5年的北京经济技术开发区博大大厦停车场生物滞留系统中的表层和10 cm深处介质,考察其重金属的累积含量,分析pH值、有机质含量与重金属累积量之间的关系,并采用内梅罗综合指数法和地质累积指数法对其进行污染风险评价,获取生物滞留系统重金属累积污染风险;对预测和控制生物滞留系统重金属二次污染,保持系统的可持续使用具有重要的参考价值。
于2018年9月25日采集北京经济技术开发区博大大厦停车场生物滞留系统介质,其生物滞留系统断面构造见图1。
图1 生物滞留系统断面
Fig.1 Bioretention system profile
在生物滞留系统进水口位置附近共设10个采样点,分别为记为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10(见图2),每个采样点分别采集表层及10 cm深度处介质样品约200 g后装袋,并记录采样点位置信息;同时采集博大大厦停车场周边无径流汇入绿地的土壤样品作为参考背景值,采集点位记为0(图2中未标示)。将土样于65 ℃下烘干后,用镊子剔除样品中的塑料、石块等非活性物质,研磨过100目筛并收集筛下物待测。
注:1—10为采样点。
图2 采样点位置及采样点分布
Fig.2 Location of the sample zone and sample points distribution
1.2.1 重金属检测
称取0.2 g筛下物样品置于25 mL聚四氟乙烯坩埚中,依次加入5 mL硝酸、5 mL氢氟酸和3 mL高氯酸,用电热板于200 ℃加热消化至无明显沉淀后,用5%的HNO3定容至50 mL容量瓶中[6],采用ICP-MS(NexION 300, PerkinElmer,德国)检测其中重金属浓度。
1.2.2 pH值检测
称取过20目筛的烘干样品40 g,置于500 mL离心管中并加入250 mL纯水,轻微摇动使水土充分混合均匀后,经过磁力搅拌1 min,静置30 min后使用pH仪(PHS-3C,LEICI,中国)检测pH值。
1.2.3 有机质含量检测
采用灼烧减量法(HJ 761—2015)对样品中有机质进行测定。称取1.0 g样品置于瓷坩埚中,于(600±20) ℃灼烧3 h,取出后于空气中冷却5 min,再移入干燥器中冷却至室温,称重。重复上述步骤进行检查性灼烧,每次30 min,直至恒重。有机质含量按
式(1)计算:
w=(m0-m1)/m×100%
(1)
式中:w为干基有机质含量,%;m0为坩埚和烘干样品的质量,g;m1为坩埚和烘干样品灼烧后的负重,g;m为烘干样品的质量,g。
分别采用内梅罗综合指数法和地质累积指数法对采集的生物滞留系统介质中重金属累积程度进行风险评价,其中背景值Cref和BHM均采用DB11 811—2011《北京市公园与绿地土壤质量筛选值》[7]中推荐的浓度,对应Cd、Cu、Zn和Pb分别为9,700,5000,40 μg/g。
1.3.1 内梅罗综合指数法
内梅罗综合指数法(Nemerow multi-factor index)是一种常用于评价土壤环境质量的方法[8],不仅可以客观、综合地反映多种因素的综合污染,还突出了高浓度污染物对环境土壤质量的影响,并通过加权过程避免了系数中主观因素的影响,从而更科学地反映土壤污染水平和环境质量,具体计算方法见式(2)—(5)。Pi=Ci/Cref
(2)
式中:Pi为单种重金属的污染指数;Ci为重金属i的实测值,μg/L;Cref为重金属i背景参考值;PI为内梅罗综合指数;Pavg为重金属污染指数平均值;Pmax为重金属污染指数最大值。
计算得出PI后,常采用以下标准评价其重金属污染水平:PI≤0.7,安全水平;0.7<PI≤1,警戒水平;1<PI≤2,轻度污染;2<PI≤3,中度污染;PI>3,重度污染。
1.3.2 地质累积指数法
地质累积指数法是由德国科学家Muller于1986年提出的常用于表达痕量重金属污染程度的方法[9],具体计算见公式
式中:Igeo为地质累积指数,CHM为重金属实测值,mg/kg;BHM为重金属地质背景值mg/kg;常数1.5用于校正区域背景值差异。按Igeo可将土壤的重金属污染等级划分为无污染、轻度污染、偏中度污染、中度污染、偏重污染、严重污染、极重污染,详见表1。
表1 地质累积指数(Igeo)法评价标准
Table 1 The assessment criterion of geoaccumulation index (Igeo)
Igeo范围等级污染程度≤00级无污染(0,1]Ⅰ级轻度污染(1,2]Ⅱ级偏中度污染(2,3]Ⅲ级中度污染(3,4]Ⅳ级偏重度污染(4,5]Ⅴ级重度污染(5,6]Ⅵ级极重污染
博大大厦停车场生物滞留系统各采样点表层及10 cm深度处的介质中重金属含量如图3所示。
表层; 10 cm深度; ——表层背景值; ……10 cm深度背景值。
图3 博大大厦停车场生物滞留系统表层及10 cm深度处
介质重金属累积特征
Fig.3 The characteristic of accumulating heavy metals in bioretention medium (surface and depth=10 cm) in the park of Boda Mansion
由图3可知:博大大厦停车场生物滞留系统介质中累积重金属的情况比较明显,系统表层和10 cm深度处介质重金属累积含量顺序均为Zn>Cu>Pb>Cd。其中,表层介质中Zn、Cu、Pb和Cd平均含量依次为114.27,45.60,43.89,4.63 μg/g,各元素在不同采样点最高含量分别为179.26,82.50,89.64,15.22 μg/g。而10 cm深度处介质中重金属含量高于表层介质,Cd、Pb和Cu的平均含量分别为5.54,40.20,42.13 μg/g,相较于表层含量分别升高了28.59%、10.06%、7.33%,而Zn含量为122.04 μg/L,相较于表层含量降低了40.21%。这一现象可能与博大大厦停车场生物滞留系统的构造有关,该生物滞留系统表层种植土混有体积比为50%的中砂,径流到达生物滞留表面后下渗速度较快,导致在表层停留时间较短,径流重金属未充分被吸附;而10 cm深度处生物滞留介质与雨水径流接触时间较长,可更充分地吸附重金属,故10 cm处介质累积重金属含量比表层介质含量高。
2.2.1 pH值与生物滞留介质重金属含量相关性
博大大厦停车场生物滞留系统介质pH值与重金属含量相关性结果如图4所示。
图4 生物滞留系统介质pH值与重金属含量相关性拟合
Fig.4 Correlation fit of pH and heavy metal contents in bioretention medium
由图4可知:在博大大厦停车场生物滞留系统中,生物滞留介质pH值呈弱碱性,且随着pH值增加,重金属含量表现出升高趋势。生物滞留介质中pH—Cu的相关系数仅为0.04,未表现出相关性;而pH—Cd和pH—Zn的相关系数为0.26和0.31,表现出弱相关性;pH值与Pb的相关性最强,相关系数达到0.70,表现出强相关性。由上可见,生物滞留系统内部pH值并不能直接影响生物滞留系统中重金属的含量。
2.2.2 有机质含量与生物滞留介质重金属含量相关性
博大大厦停车场生物滞留系统介质有机质含量与重金属含量相关性分析如图5所示。
图5 生物滞留系统介质有机质含量与重金属含量相关性拟合
Fig.5 Correlation fit of organic matter and heavy metal contents in bioretention medium
由图5可知:博大大厦停车场生物滞留系统介质中Cd和Zn含量随着有机质含量增加而增加,Cu和Pb则随着有机质含量增加表现出减少的趋势。其中,有机质与Cu和Cd的相关系数为0.25和0.26,表现出弱相关性;与Pb和Zn的相关系数为0.19和0.07,并未表现出相关性。因此,生物滞留系统介质有机质含量亦不能直接影响其重金属的含量。
2.3.1 内梅罗综合指数法评价
基于北京市公园与绿地土壤质量筛选值,采用内梅罗综合指数法对博大大厦停车场生物滞留系统表层及10 cm深度处介质中重金属污染程度进行风险评价,计算结果如图6及表2所示。
表层; 10 cm深度。
图6 博大大厦停车场生物滞留系统重金属内梅罗综合指数
Fig.6 Nemerow index of heavy metals in bioretention medium in the park in Boda Mansion
由图6可知:博大大厦停车场生物滞留系统6、7、9采样点表层的内梅罗指数高于10 cm深度处介质,而1、2、3、4、5、8、10采样点表层的内梅罗指数却低于10 cm深度处介质。全部表层样品中,50%的样品处于安全范围(PI≤0.7),40%的样品处于警戒状态(0.7 表2 博大大厦停车场生物滞留系统重金属内梅罗综合指数 样品 PCuPZnPCdPPbPavgPmaxPI表层样品10.040.020.070.690.200.690.5120.090.020.070.860.260.860.6430.050.020.651.050.441.050.8140.100.040.151.110.351.110.8260.040.020.352.240.662.241.6570.050.020.350.800.310.800.6180.120.031.221.110.621.220.9790.060.020.080.820.240.820.60100.040.021.691.210.741.691.3110 cm深样品10.080.020.390.840.330.840.6420.050.031.191.030.571.190.9330.110.051.032.020.802.021.5340.050.030.341.440.471.441.0760.020.020.240.700.250.700.5370.040.020.180.670.230.670.5080.090.030.830.790.430.830.6690.050.010.140.770.240.770.57100.040.021.210.790.511.210.93 由表2可知:博大大厦停车场生物滞留系统介质中Cu、Pb、Zn、Cd均呈现出一定程度的污染,4种重金属污染风险大小依次为Pb>Cd>Cu>Zn。表层介质和10 cm深度处介质中分别有88.89%和77.78%的Pmax为Pb,表明Pb是博大大厦停车场生物滞留系统中主要的污染风险源,应予以重视。这可能是由于停车场汽车的汽油中含铅量较高,汽油滴漏、跑冒等原因在路面累积导致径流中Pb含量较高。 2.3.2 地质累积指数法评价 根据地质累积指数法计算出博大大厦停车场生物滞留系统中Pb、Cd、Cu和Zn 4种重金属元素的地质累积指数值,并对其污染状况进行评价,结果如图7所示。 表层; 10 cm深度。 由图7可知:博大大厦停车场生物滞留系统中4种重金属地质累积污染指数顺序为Pb>Cd>Cu>Zn,也与内梅罗指数法计算结果一致。地质累积污染指数法评价结果表明,生物滞留系统表层介质和10 cm深度处介质中均只有Pb表现出轻微污染风险,Cd,Cu和Zn的地质累积指数均<0,污染等级为0级,表明无污染风险;说明该生物滞留系统中Pb已出现轻度污染,这与其他研究报道一致,即停车场是Pb污染的重要来源[10]。 采集北京经济技术开发区博大大厦停车场生物滞留系统表层和10 cm深度处介质,考察该生物滞留系统运行5年后介质中重金属累积量,并进行污染风险评价;探讨pH值、有机质含量与重金属累积量之间的关系。主要结论如下: 1)博大大厦停车场生物滞留系统介质中重金属含量最大的为Zn,最小的为Cd,且10 cm深度处介质中重金属累积量大于表层介质。生物滞留系统介质pH值和有机质含量均不能直接影响其中重金属的含量。 2)采用内梅罗综合指数法和地质累积指数法对博大大厦停车场生物滞留系统介质中重金属进行污染风险评价,结果表明各重金属污染风险顺序为Pb>Cd>Cu>Zn,其中Pb是该生物滞留系统中主要的重金属污染风险源。 [1] 杜晓丽, 韩强, 于振亚, 等.海绵城市建设中生物滞留设施应用的若干问题分析[J].给水排水, 2017, 43(1):54-58. [2] 刘雨童, 李田, 彭航宇.生物滞留设施去除城市道路径流中邻苯二甲酸酯的效果评估[J].环境科学学报, 2018, 38(7):2568-2574. [3] Al-Ameri M, Hatt B, Le Coustumer S,et al. Accumulation of heavy metals in stormwater bioretention media: a field study of temporal and spatial variation[J]. Journal of Hydrology, 2018, 567: 721-731. [4] Jones P S, Davis A P. Spatial accumulation and strength of affiliation of heavy metals in bioretention media[J]. Journal of Environmental Engineering, 2013, 139(4): 479-487. [5] Kluge B, Markert A, Facklam M,et al. Metal accumulation and hydraulic performance of bioretention systems after long-term operation[J]. Journal of Soils and Sediments, 2018, 18(2): 431-441. [6] Mahbub P, Ayoko G A, Goonetilleke A. et al. Impacts of traffic and rainfall characteristics on heavy metals build-up and wash-off from urban roads[J]. Environmental Science and Technology, 2010, 44(23): 8904-8910. [7] 北京市质量技术监督局. 北京市公园与绿地土壤质量筛选值:DB 11811—2011[S].北京. [8] Kapelewska J, Kotowska U, Karpińska J. et al. Water pollution indicators and chemometric expertise for the assessment of the impact of municipal solid waste landfills on groundwater located in their area[J]. Chemical Engineering Journal, 2019, 359: 790-800. [9] Men C, Liu R, Xu F. et al. Pollution characteristics, risk assessment, and source apportionment of heavy metals in road dust in Beijing, China[J]. Science of the Total Environment, 2018, 612: 138-147. [10] 王亚楠, 杨再福, 汪涛, 等.太浦河流域土壤重金属污染状况分析及风险评价[J]. 环境工程, 2019, 37(1):21-25.
Table 2 Nemerow index of heavy metals in bioretention in the park of Boda Mansion
图7 生物滞留系统土介质重金属地质累积指数箱型图
Fig.7 Box-plots of the geoaccumulation index (Igeo) values for heavy metals in bioretention mediums3 结 论