2016, Vol. 37
2. 苏州科技大学环境科学与工程学院, 苏州 215009;
3. 苏州市环境应急与事故调查中心, 苏州 215009
2. School of Environmental Science and Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China;
3. Environmental Emergency and Accident Investigation Center, Suzhou 215009, China
城市景观水体是指流经城市的河流、城区的湖泊和水库、公园水系、人工运河和人工湖等[1, 2]，而无机型城市水体一般呈黄色或者土黄色，黏土、泥沙等无机颗粒物含量较高，通常为流经城市的运河水.目前，随着公路网化[3]及人们对生活品质的追求，运河水的航运功能逐渐被弱化，景观及生态功能渐渐凸显.但是，随着我国城镇化、工业化的快速发展，运河作为城市生活污水和工业废水的受纳体，其透明度降低，颜色异常，并且有异味，水体表观污染严重[4~7].
非溶解态颗粒物是造成水体表观污染的主要原因[8]，颗粒物的组成和含量决定着水体表观污染类型和程度，而粒度分布是表征颗粒物的重要参数，能反映悬浮颗粒物的组分信息和含量信息[8~15].目前针对水体中悬浮颗粒物的研究主要涉及河口[11~15]、湖泊[16, 17]以及海洋[18~21]等不同生境，国内外学者通过对水中悬浮物粒度的组成、分布及变化规律的研究来揭示水体的物质组分、水动力环境、表观污染机制[22]和污染物迁移转化机制等.目前虽然无机型城市景观水体作用的渐渐凸显，但其表观污染机制尚不明确，而其是否与悬浮颗粒物之间存在关联性也并不知晓.
京杭运河(苏州段)水体颜色呈现黄色，黏土、泥沙等无机颗粒物含量较高，属于典型的无机型水体.本文以苏州运河为研究对象，探究无机型水体中悬浮颗粒物粒度分布特征，并结合水体表观质量和悬浮颗粒物粒度分布的影响因素来揭示无机型城市景观水体表观污染机制，以期为城市河道的治理提供理论依据和技术支撑.
1 材料与方法 1.1 采样点分布本文以流经苏州城区内运河为研究对象，水体常年呈黄色，浑浊度高.研究区域主要涉及高新区和吴中区，在研究区域内共设了13个采样点，其中5个是常规监测点.本研究于2015年7~9月对5个采样点进行持续监测，共90组数据.常规采样点位置如图 1所示.
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图 1 京杭运河苏州段采样点分布示意 Fig. 1 Map of Suzhou section of Jinghang canal and distribution of sampling sites |
本研究所测的水质指标主要有总悬浮物浓度(SS)、浊度、叶绿素a (Chl-a)、高锰酸盐指数、总氮(TN).水质指标测定采用国标法[23]. SS采用英国Partech740污泥浓度计测量，浊度采用HACH2100N浊度仪，叶绿素a (Chl-a)和最大光化学效率(Fv/Fm)采用荧光法(water pam，叶绿素荧光测定仪)测定，高锰酸盐指数采用高锰酸钾酸性法，总有机碳(TOC)和总氮(TN)采用Multi3100N/C测量，水温及溶解氧(DO)采用YSI便携式溶氧仪.悬浮颗粒物的粒度测量采用马尔文激光粒度分析仪(Mastersizer 3000, Malvern, Britain).
表观污染指数的测定采用吸收光谱法[24]，即：
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(1) |
式中，SPI为表观污染指数；a、b为常数；β为修正系数；x为水样抽滤前后扫描曲线面积差.根据SPI值将表观污染分为清洁(0~10)、微污染(10~25)、轻污染(25~45)、中污染(45~70)以及重污染(＞70)这5个表观污染等级.
1.3 悬浮颗粒物粒度特征参数的获得不同种颗粒系统具有不同的粒度分布，因此用于表征粒度分布的函数种类很多. Kostadinov等[25]指出，当颗粒物中无机成分占主导时，粒径分布一般遵循荣格普分布.本研究水体中悬浮颗粒物是以无机颗粒物为主导，用幂指数模型可以较好地描述其粒度分布特征. 图 2是几组典型的此类水体中悬浮颗粒物粒度频率分布，用幂函数对全样品进行数学分离.幂函数见方程(2)，以各粒级的粒径为自变量，以该粒级的筛下累计含量为分布函数值.对该方程两边取对数，双对数坐标下，二者呈线性关系，见方程(3).以拟合误差最小为目标对样品进行了粒度频率曲线拟合，如图 3所示(Origin 7.0)，拟合效果良好.
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图 2 悬浮颗粒物粒径频率分布 Fig. 2 Frequency spectrum of the SPM grain size |
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图 3 悬浮颗粒物粒径累计频率分布对数拟合 Fig. 3 Logarithm fitting of cumulative frequency distribution of the SPM grain size |
筛下累计分布公式:
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(2) |
式(2)方程两边取对数，可得:
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(3) |
式中:
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(4) |
因而，以y(x)为纵坐标，x为横坐标的双对数图上二者呈线性，其直线的斜率为m，截距为c.
2 结果与讨论 2.1 研究区内水体表观污染程度分布特征各采样点水体表观质量变化具有时间差异性，研究期内SPI值范围为39.1~84.2(图 4). 7月底到8月初期间，除4号点和5号点在7月中下旬出现跃低值，此时SPI值分别为39.1和40.3，其他采样点SPI值有上升趋势，8月期间则开始下降，而4号点和5号点在此期间则是先上升后下降，在8月中旬SPI出现峰值；9月以后SPI值整体上升，达到70以上，水体表观质量处于重污染水平. 表 1显示，在整个研究时间内，SPI值与DO、浊度、SS和高锰酸盐指数均在(P < 0.01)水平下显著正相关，相关系数分别为0.654、0.857、0.82和0.50，与温度在(P < 0.05)水平下显著负相关，相关系数为-0.357，与Chl-a和Fv/Fm无显著相关关系.李功振等[26]研究指出，京杭大运河底泥的成分主要有石英、石膏, 部分或少量的长石、方解石和黏土矿物等无机颗粒，并且运河水层浅，河床高，加上航船的扰动，很容易发生再悬浮，导致水中SS和浊度增加，影响藻类的光合作用，从而对水中的藻类起到抑制作用，所以此时叶绿素并没有呈现出一定的相关性.而随着城市经济的快速发展，运河渐渐成为生活污水的受纳体，从而导致水中COD的含量也在增加，对水体表观产生影响.
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表 1 SPI值和水质指标的皮尔逊相关系数1) Table 1 Pearson's correlation coefficient of SPI and water quality index |
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图 4 采样点的SPI值比较(2015年) Fig. 4 Comparison with SPI value in all sampling sites (2015) |
悬浮颗粒物的成分含量不同比率混合在水体表观上会表现出SPI值差异，在粒度分布曲线上则会表现出粒度组分体积分数差异.因而有必要分析不同表观污染水体中悬浮颗粒物的组分分布，对于科学地控制和治理水体表观污染具有重要意义.因为运河水中的悬浮颗粒物主要以无机颗粒为主，所以本研究按照乌氏粒级标准[10]把无机悬浮颗粒物分为7个粒级，即7个组分，各组分粒径范围分别为:小于3.8 μm、3.8~16 μm、16~32 μm、32~64 μm、64~122 μm、122~280 μm、大于280 μm. 图 5是水体中悬浮颗粒物各粒级组分体积分数分布，结果表明，组分Ⅱ体积分数在所有组分中最高(体积分数范围为29.4%~59.6%)，是优势组分.组分Ⅲ和组分Ⅳ体积分数次之，体积分数范围分别为8.98%~32.36%和2.3%~23.05%；组分Ⅰ和组分Ⅴ体积分数范围是3.78%~32.88%和0.21%~10.16%；后两个组分在较多样品中消失，体积分数为零.这一现象与底质类型主要为粉砂质类型有关，即使再悬浮带入的物质亦为粉砂颗粒，各组分体积分数在样品中表现出较大的差异性，这也预示着悬浮颗粒物粒度控制因素的复杂性.
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图 5 水中悬浮颗粒物各粒级组分含量 Fig. 5 Size-fractionated components content of SPM in water |
从上述分析可以看出，不同表观污染下悬浮颗粒物的组分体积分数不一致，但颗粒物组分改变仍会导致水体表观差异.同时，不同表观污染下各组分体积分数对水体表观质量的贡献率不一样，对其与水体表观质量的相关性分析可以获取不同组分对表观污染潜力，找出水体表观敏感颗粒物组分，从而有针对性地控制某一粒级范围内颗粒物. 表 2显示，水体表观质量主要与组分Ⅰ、组分Ⅱ、组分Ⅲ、组分Ⅳ(粒径＜64 μm)体积分数表现出显著相关性，表明对水体表观产生影响的是粒径＜64 μm的颗粒物，其中又以组分Ⅱ和组分Ⅳ的影响最大.但这种相关性具有分段性，节点为浊度等于45NTU.当浊度小于45NTU时，SPI值与组分Ⅱ含量在(P＜0.01)水平下呈显著正相关，与组分Ⅳ含量在(P＜0.05)水平下显著负相关.当浊度大于等于45NTU时，SPI值与上两个组分体积分数的关系与浊度小于45NTU时完全相反，SPI值与组分Ⅱ体积分数在(P＜0.01)水平下呈显著负相关，与组分Ⅳ呈现出显著正相关. 图 6显示了SPI值与组分Ⅱ和组分Ⅳ的散点分布状况.能更清楚详细地反映组分含量与SPI值的相关性. SS是表征水体质量好与否的重要指标，它们与水体表观质量相关性很强，所以研究中同时分析了SS和粒级组分体积分数的关系.结果表明，它们与各组分体积分数的关系具有很好的一致性，当水中悬浮物质增加，浊度大于等于45NTU时，主要是大颗粒物质占比增加，相反，当浊度小于45NTU时，则是小颗粒物质占比增加，即在不同的悬浮物浓度下，对水体表观质量产生影响的组分也是不同的.
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表 2 SPI值和各组分含量的皮尔逊相关系数1) Table 2 Pearson's correlation coefficient of SPI value and all components content |
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图 6 SPI与各组分关系散点图 Fig. 6 Scatter plots of SPI and content of components |
中值粒径D50、粒径累计频率双对数曲线斜率m以及截距c等粒度参数是经常用来表征粒度分布特征的重要粒度参数.利用幂函数拟合水体中悬浮颗粒物粒径分布(图 7)可以得到各组分的中值粒径D50、斜率m以及截距参数c.样品中D50的范围是13~25.2 μm，c的范围是-0.06~0.48，而m的范围则是1.02~1.31. 图 7显示，各粒度参数间也有一定的相关性，D50与c、m呈负相关，表明从总体上说D50表示的中值粒径越小，截距和斜率越大，粒度分布越往小粒径方向偏.
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图 7 粒度参数间关系散点图 Fig. 7 Scatter plots of three grain size parameters |
不同表观污染下悬浮颗粒物的体积分数的变化可以表征水体表观污染的情况，而粒径参数可以更加宏观地看出他们之间的联系. 表 3表明，水样中SPI值与D50和c关系显著.但这种关系也是在浊度等于45NTU节点处发生改变, 当浊度小于45NTU时，SPI值与D50呈显著负相关，与c呈显著正相关，均在(P＜0.01)水平下；当浊度大于等于45NTU时，SPI值与D50呈显著正相关，相关系数为0.847(P＜0.01)，与c呈显著负相关，相关系数为-0.744(P＜0.01).相应地也作了SPI值与D50和c散点图(图 8)，可以更加直观地看出表观污染指数和粒径参数之间的关系. 表 3也做了SS与粒度参数之间的相关性，结果表明SS只在悬浮颗粒物超过一定数量时(浊度大于等于45NTU)与D50相关性才显著，相关系数为0.792. SS与c的显著相关性也是在浊度大于等于45NTU才显现，均在(P＜0.05)水平下显著负相关，相关系数-0.647.由图 9可以看出，在9月初，水中悬浮颗粒物浓度出现激增的过程，所以当浊度逐渐增大的时候，沉降在河底的大颗粒物质由于水动力等因素大量悬浮到上层水面，导致水中的悬浮颗粒物的粒径朝大粒径的趋势变化，水体表观污染严重.
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表 3 SPI值与粒度参数皮尔逊相关系数1) Table 3 Pearson's correlation coefficient of SPI and grain size parameters |
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图 8 SPI与粒度参数的散点关系 Fig. 8 Scatter plots of SPI and grain size parameters |
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图 9 SPI、Chl-a和SS的分布(2015年) Fig. 9 Distribution diagram of SPI, Chl-a, SS (2015) |
Kostadinov等[25]指出，当颗粒物中无机成分占主导时，粒径分布一般遵循荣格普分布，当夏季生物作用明显时，水中存在大量浮游藻类絮体，粒度分布则会呈现双峰或其他复杂分布.已有研究表明，藻类可以生长的温度区间为15~35℃，而最适宜藻类生长的水体温度为29~30℃[27].在7月底和9月初，水体温度范围为27.7~33.3℃，平均温度为29.3℃，此时藻类生长速度较快，各个采样点的悬浮颗粒物粒度分布曲线尾部出现了一个上升峰，如图 10中混合水样悬浮颗粒物粒度分布曲线，同时Chl-a浓度也达到40 μg ·L-1左右(如图 9)，用格筛把絮凝藻类进行筛出后继续测量水中悬浮颗粒物的粒度分布，筛除后即图 10中无藻水样的粒度分布曲线，从中可以看出尾部的上升峰消失.为进一步验证这一结果，文中对大量絮凝藻类的水体进行粒度检测，粒度分布结果如图 10所示，纯藻的出峰位置和之前尾部上升峰的位置大致相同, 表明在这个时期藻类的生长等生物絮凝物对水中悬浮颗粒物粒度分布产生了一定的影响.在这两个阶段SPI也相应地发生了改变.表明生物作用对粒度分布产生影响时，水体表观也有一致的响应. 图 4中的4号点和5号点处于运河支流段，河水流量较小，并且船只较少，水力扰动也小，相比其他3个点，可能更适合藻类的生长.在7月底，雨水频繁，雨水的冲刷影响了藻类的聚集，并对水体中的污染物起到一定的稀释作用，使水体表观质量出现跃低值.但9月后期，水中浮游藻类含量降低，水中总悬浮颗粒物含量仍持续上升，表明还有其他作用对水中颗粒物产生了影响.
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图 10 水中悬浮颗粒物粒度分布 Fig. 10 Frequency spectrum of the SPM grain size in water |
运河水区域底质再悬浮作用很强，底层颗粒在强烈的水动力作用下发生再悬浮进入水体，一方面加大了水体中悬浮颗粒物的浓度，另一方面改变了悬浮颗粒物原有的粒度组分，因此有无再悬浮直接影响着水体表观和悬浮颗粒物粒度分布特征.
C-M图是帕塞加提出的[28]，该图是应用每个样品的C值(μm)为纵坐标和M值(μm)为横坐标绘成的双对数坐标图形. C值是粒度分析资料筛上累积曲线上颗粒含量1%处对应的粒径，M值是累积曲线上50%处对应的粒径，即粒度中值. C值与样品中最粗颗粒的粒径相当，代表了水动力搅动开始搬运的最大能量；M值是中值，代表了水动力的平均能量. C-M图可以提供关于悬浮颗粒物搬运状态和水动力强弱的信息[12].
递变悬浮指在流体中悬浮颗粒物由下而上粒度逐渐变细，密度逐渐变低.它常位于水流底部，一般由于涡流发育造成[29]；均匀悬浮常是递变悬浮之上的上层水流搬运方式.在弱水流中可能不存在递变悬浮，而是由均匀悬浮直接与底床接触.从图 4可以看出，9月开始，表观污染指数持续增加，说明水体表观越来越差，而图 9显示，9月以后，水中的SS也突然增大，并且主要是大颗粒物质的增加，所以本研究以9月为临界点做C-M图，图 11是9月前后颗粒物C-M图，从图 11(a)可以看出该长条形区域与C=M直线平行，C与M值成比例增减，说明9月以前，悬浮颗粒物主要是递变悬浮，还未发生再悬浮作用；从图 11(b)可以看出，在9月以后不仅有递变悬浮，还存在均匀悬浮，表明由于再悬浮作用，悬浮物质已有部分达到表层，对样点所在水体的悬浮颗粒物粒度分布产生影响.从图 9可以看出，在9月以后藻含量没有增加时，SPI值仍在增大，表明这个期间SPI的增大不是由于藻含量增加引起，而主要是再悬浮导致底质迁移至水体中，因此水中SS含量增加，SPI值增大.这也解释了9月以后水中悬浮颗粒物浓度持续上升，水体表观质量SPI值增大.
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图 11 水中悬浮颗粒物表层C-M图 Fig. 11 C-Mcharts of SPM in water |
(1)无机型城市景观水体中悬浮颗粒物具有相似的粒度分布特征，粒度分布以单峰分布为主.按照乌氏粒级标准，把它划分为7个组分，各组分粒级范围分别为小于3.8 μm、3.8~16 μm、16~32 μm、32~64 μm、64~122 μm、122~280 μm、大于280 μm.
(2)无机型城市景观水体中悬浮颗粒物对水体表观敏感组分是组分Ⅱ(粒级3.8~16 μm)和组分Ⅳ(粒级32~64 μm)，SPI值与组分Ⅱ和组分Ⅳ体积分数关系具有分段性，分段节点是浊度为45NTU处.浊度小于45NTU时，SPI值与组分Ⅱ体积分数呈显著正相关，与组分Ⅳ体积分数呈显著负相关；当浊度大于等于45NTU时关系相反.通过对SPI与中值粒径及粒径参数的相关性分析得出，悬浮颗粒物浓度的增加主要是大颗粒物质的增加，表明水体发生了再悬浮作用.
(3)生物作用和水动力条件是影响水中悬浮颗粒物粒度分布和水体表观质量的重要因素.生物因子的影响主要表现为藻类等生物絮凝物的生长进而影响水体的粒度组分含量，造成水体表观污染；水动力条件的影响则是使水体底质发生再悬浮，部分沉降在底部的大颗粒物质进入水体，导致水体的悬浮物浓度升高，表观污染严重.
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