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城市水生态环境状况体现在水环境质量、水资源和水生态的各个方面,且“三水”是相辅相成、密不可分的整体[1]。水环境质量的提升和水资源的有效供给可为水生态平衡提供基础。城市水体水质的污染使水生态环境超出水体自净能力,从而引起水体富营养化或形成黑臭水体。水资源供给结构的变化 (如生产生活用水抢占生态用水等) 会导致生态功能的退化。充足的水量和良好的水动力条件可以促进污染物的迁移和降解,从而改善水环境质量、为水生生物提供良好的生境[2]。随着城镇人口的快速增长,工业用水量急剧上升,排放了大量污废水,使得城市出现水资源量不足,呈现水质型和水量型缺水问题,进而影响到水环境质量,使得“三水”出现短板,最终会削弱城市水生态系统对经济社会可持续发展的支撑作用[3]。
“十三五”以来,我国南部地区城市水生态环境有所改善,然而城市生活源、工业源和面源污染负荷仍面临巨大压力。这期间,珠江流域部分城市仍存在水环境质量不能稳定达标、局部河段污染严重、水资源利用率不高和水生态恶化等问题[4]。其中,珠三角城市水体普遍被污染,呈现出新增的国家监控的水体水质监测断面不能稳定达标、部分月份出现劣Ⅴ类水质、污染类型多样、流域内重金属污染风险压力较大[5]、水质型缺水问题突出、水资源开发利用过度及河流碎片化严重[6]等问题。闽江流域福建段城市水环境污染问题同样突出,部分城市水体富营养化、生物多样性受到威胁[7]。武鸣河南宁城区段存在水环境质量不稳定、水资源分布不均、水旱灾害交替频发等问题[8]。桂江桂林城区段枯水期水量较少,城区内多条水体不连通、流动性差,河汊出现富营养化现象[9]。海南省南渡江流域内城市水体污染问题日益严重,出现部分河段水质出现氮磷营养盐等指标超标、局部区域水源涵养能力下降、水资源短缺与浪费及生态环境遭到破坏[10]等问题;海口市中心城区仍有部分河流、排水渠及湖库水质恶劣,部分存在黑臭现象[11]。
本研究以区域内47个城市为研究对象,从水环境质量、水资源、水生态3个方面解析城市水生态环境问题及成因,并以深圳市为例,系统提出近中远期3个阶段的整治目标,并采用系统动力学的方法进行优化模拟,最后给出相应的整治对策和路线图,从而为该地区城市水生态环境综合整治提供参考。
我国南部地区城市水生态环境问题解析及综合整治对策:以深圳市为例
Analysis of urban water ecological environment problems and comprehensive improvement measures in southern China: With Shenzhen as an example
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摘要: 从水环境质量、水资源和水生态 (“三水”) 的角度对我国南部地区城市水生态环境进行了现状调研与问题解析,结果表明:该区域内城市普遍存在管网建设滞后的问题,近五成的城市排水管网密度低于全国平均水平;40%的城市污水处理厂运行负荷落后于全国平均水平;工业污染源以电子、汽车制造、化工和有色金属等重污染行业为主;区域内城市季节性面源污染严重;四分之一的城市属于重度缺水,水量型与水质型缺水并存以及水生态功能脆弱等。结合国家和城市相关规划要求,以深圳市为例构建水环境目标,并采用系统动力学模型对其水环境进行了模拟预测,分析了不同方案策略下目标的可达性。以此得出具体的分阶段治理措施:近期阶段 (到2025年) 重点进行控源减排、加大管网建设力度、污水处理厂提质增效、重污染企业产业升级和清洁生产、加强海绵城市的建设、构建节水型城市,并进行水生态的治理;中期阶段 (到2030年) 在控源减排的基础上重点进行水资源合理利用、建成完整的节水型城市体系、修复水生态系统;远期阶段 (到2035年) 重点进行水生态恢复,通过增加生物多样性等措施提高城市水生态系统功能。本研究可为南部地区同类城市解决水生态环境问题提供参考。Abstract: From the perspective of water environmental quality, water resources and water ecology (" three water "), the current situation of urban water ecological environment in the southern region of China was investigated and analyzed. The results showed thatthe lag of pipe network construction was common in cities in the region, and the density of drainage pipe network in nearly 50% of cities was lower than the national average level. The operating load of 40% of municipal wastewater treatment plants lags behind the national average level. The industrial pollution sources were mainly heavy polluting industries such as electronics, automobile manufacturing, chemical industry and non-ferrous metals. Urban seasonal non-point source pollution was serious in the region. One fourth of the cities were suffering from severe water shortage, water shortage coexists with water shortage and water ecological function was fragile. Based on the relevant national and urban planning requirements, in this paper Shenzhen was taken as an example to establish the effluent environment target, the system dynamics model was used to simulate and predict its water environment, and the accessibility of the target was analyzed under different schemes and strategies. Some government measures in specific phase were proposed in the paper, in the near future (to 2025), it was suggested to focus on source control and emission reduction, increasing the construction of pipe network, improving the quality and efficiency of sewage treatment plants, upgrading the industry of heavily polluting enterprises and clean production, strengthening the construction of sponge cities, building water-saving cities, and carrying out water ecological governance. In the mid-term stage (to 2030), on the basis of source control and emission reduction, it was suggested to focus on rational use of water resources, building a complete water-saving urban system, and repairing the water ecosystem. In the long-term stage (to 2035), it was suggested to focus on water ecological restoration and improvement of the function of urban water ecosystems through measures such as increasing biodiversity. This study can provide reference for similar cities in southern China to solve the water ecological environment problems.
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图 3 2020年地区各城市排水管网密度情况[18]
Figure 3. Urban drainage network density in 2020
图 4 2020年地区各城市污水处理厂运行负荷情况[18]
Figure 4. Operating load of regional sewage treatment plants in 2020
表 1 深圳市水环境目标指标体系
Table 1. Water environment target index system of Shenzhen
指标与
目标分类省控及以上
断面优良
(Ⅲ类及以上)
比例城市劣Ⅴ类和
黑臭水体
比例污水处理厂
集中处理率海绵城市
建成区比例再生水
利用率万元工业增加
值用水量/m3管网
漏损率水生生物
完整性指数2020年现状 83.3% 0 98% 30% 70% 4.9 8.17% 一般 2025年目标 90.5% 0 98.5% 60% 80% 4.1 7% 中等 2030年目标 95% 0 99% 80% 85% 3.8 6.5% 良好 2035年目标 100% 0 99.5% 90% 90% 3.5 6% 优秀 表 2 深圳市历史值模型检验结果
Table 2. Shenzhen historical value model test results
年份 城镇人口/万人 地区总GDP/亿元 工业总产值/亿元 预测值 实际值 RE 预测值 实际值 RE 预测值 实际值 RE 2010 1 037.2 1 037.20 0 10 069.1 10 069.1 0 4 430.4 4 441.2 0 2011 1 057.33 1 046.74 1.01% 11 317.7 11 922.8 5.1% 4 866.6 5 255.2 0.000 7% 2012 1 077.47 1 054.74 2.16% 12 675.8 13 319.7 4.8% 5 323.8 5 661.2 0.000 6% 2013 1 097.60 1 062.89 3.27% 14 260.3 14 979. 5 4.8% 5 846.7 6 207.6 0.000 6% 2014 1 117.74 1 077.89 3.70% 15 900.2 16 449.5 3.3% 6 413.1 6 754.0 0.000 5% 2015 1 137.87 1 137.87 0.00 17 569.7 18 014.1 2.5% 6 969.3 7 189.8 0.000 3% 2016 1 186.64 1 190.84 −0.35% 19 238.8 20 079.7 4.2% 7 503.2 7 770.1 0.000 3% 2017 1 235.40 1 249.57 −1.13% 21 451.3 22 490.1 4.6% 8 087.1 8 701.2 0.000 7% 2018 1 284.17 1 299.40 −1.17% 24 025.5 25 266.1 4.9% 8 745.3 9 209.4 0.000 5% 2019 1 332.93 1 337.43 −0.34% 26 980.6 26 927.1 −0.2% 9 605.1 9 587.9 0 表 3 深圳市近期方案参数设置
Table 3. Recent scheme parameter setting in Shenzhen
方案
编号人均日综合
生活用水量/L再生水
利用率万元工业增加值
用水量/m3管网
漏损率城市污水集中
处理率建成区海绵
城市建设占比方案1 270 70% 4.9 8.17% 98% 30% 方案2 260 75% 4.9 8.17% 98% 50% 方案3 260 70% 4.5 8.17% 98% 50% 方案4 260 70% 4.9 7.5% 98% 50% 方案5 260 70% 4.9 8.17% 98.5% 50% 方案6 260 70% 4.9 7.5% 98.5% 50% 方案7 260 75% 4.9 7.5% 98.5% 50% 表 4 深圳市中期方案设置
Table 4. Mid-term plan setting in Shenzhen
方案
编号人均日综合
生活用水量/L再生水
利用率万元工业增加值
用水量/m3管网
漏损率城市污水集中
处理率建成区海绵城市
建设占比方案1 260 75% 4.9 7.5% 98.5% 50% 方案2 250 78% 4.9 7.5% 98.5% 60% 方案3 250 75% 4.5 7.5% 98.5% 60% 方案4 250 75% 4.9 7% 98.5% 60% 方案5 250 75% 4.9 7% 99% 60% 方案6 250 75% 4.5 7% 99% 60% 方案7 250 78% 4.5 7% 99% 60% 表 5 深圳市远期方案设置
Table 5. Long-term plan setting in Shenzhen
方案
编号人均日综合
生活用水量/L再生水
利用率万元工业增加值
用水量/m3管网
漏损率城市污水
集中处理率建成区海绵城市
建设占比方案1 250 78% 4.5 7% 99% 60% 方案2 240 80% 4.5 7% 99% 70% 方案3 240 78% 4.2 7% 99% 70% 方案4 240 78% 4.5 6.5% 99% 70% 方案5 240 78% 4.5 6.5% 99.5% 70% 方案6 240 80% 4.5 6.5% 99.5% 70% 方案7 240 78% 4.2 6.5% 99.5% 70% -
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