城镇降雨径流污染控制典型工程案例绩效评估

陈 淼，王振北，刘龙严，周 洋，孙德智，齐 飞

(北京林业大学水体污染源控制技术北京市重点实验室，北京 100083)

陈淼，北京林业大学环境科学与工程学院齐飞老师课题组成员。齐飞老师团队主要从事水质分析与水质安全保障技术的科研与教学工作，主要研究方向为：城市饮用水/污水深度处理技术；工业废水深度处理技术；城镇降雨径流面源污染控制技术；恶臭气体监测与控制；城市水系统碳减排核算与策略；城市水循环过程中新型污染物的迁移与转化。现主持国家重点研发计划(政府间国际科技创新合作重点专项)1项，国家自然科学基金2项，国家“水专项”子课题1项，北京市自然科学基金1项。

经过多年的研究积累，齐飞教授团队取得了以下成果。①针对城市饮用水和再生水中的高风险微量有机物、高浓度难降解工业废水，开发了多种基于臭氧、过氧化氢和过硫酸盐的催化氧化水处理技术及相应的水处理用高效多相催化剂；开发了基于高性能功能催化分离膜的臭氧-催化膜深度处理技术；能够有效服务城市饮用水和再生水处理工程建设与改造，工业废水流域达标排放。②研发了海绵城市绿色设施氮磷农药同步处理的多功能介质及一体化装备；集成了国家“水专项”城市水环境主题降雨径流面源污染控制技术，形成了适合于我国国情的海绵城市与溢流污染控制技术建设模式集与应用方法，服务城镇降雨径流污染控制与海绵城市建设。③建立了污水处理过程中温室气体和恶臭气体监测方法；有效评估恶臭气体对厂区及周边环境的影响程度；建立了基于化学吸收-生物降解的恶臭气体处理技术及全流程减排技术，服务城镇与农村污水/污泥处理处置设施的敏感性气体监测、排放评估、工程建设与改造。

近些年，城镇降雨径流污染已成为水体污染的主要来源之一[1]。为削减城市径流污染负荷，我国开始推广海绵城市建设[2]，并在一些大、中城市相继开展一系列城镇降雨径流污染控制技术的工程应用，如北京、上海、嘉兴、西安、武汉、深圳等[3]。然而，这些应用工程及设施的运行效果能达到何种水平尚不明晰，也缺乏合适的评估方法及相应的标准。因此，亟需建立适合我国城镇降雨径流污染控制工程的绩效评估体系，对海绵城市建设中的城镇降雨径流污染控制工程与设施开展评估，并诊断评估[4]。

目前，工程绩效评估主要采用德菲尔法[5]、数据包络分析法[6]、层次分析法[7]和模糊综合评价法[8]等，但这些方法依然存在由权重确定主观性的弊端[9]。城镇降雨径流污染控制工程绩效评估实际上是多目标的决策过程。逼近理想解排序(TOPSIS)法能充分利用原始数据，信息损失较少，是一种在多目标决策分析研究中行之有效的方法[10-11]。为提高评估结果的客观性和准确性，本文采用熵权法来确定TOPSIS法评估指标的权重，很大程度上减少主观因素影响[12]，权重更合理、客观[13]。本文基于熵权-TOPSIS法的城镇降雨径流污染控制工程绩效评估模型，从城镇降雨径流污染控制的源头削减、过程控制和后端治理3个阶段,分别选取W市典型低影响开发(LID)、H市典型合流制溢流污染控制(CSO)和C市典型人工湿地示范工程进行绩效评估，以验证城镇降雨径流污染控制工程绩效评估模型的可行性和实用性，最后，根据评估结果分析各个工程的短板，并提出改进建议。

1 研究方法

1.1 评估指标体系的建立

本文通过分析城镇降雨径流污染控制典型示范工程，总结相关经验，构建包含经济效益、生态环境效益及工程长效维护3个准则层，共计10项指标的绩效评估指标体系，如表1所示。

表1 工程绩效评估指标体系Tab.1 Index System of Project Performance Evaluation

1.2 评估方法

1.2.1 熵权法

熵权法是一种根据各指标的变异程度，利用信息熵计算各指标权重的方法[14]。先构建评估目标决策矩阵，如式(1)。

X=(xij)m×n(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)

(1)

其中：m——待评工程个数；

n——评价指标个数；

xij——第i个待评工程在第j个评价指标的取值。

由于指标的内涵及单位不同，不便于比较和分析，需进行正、反向指标无量纲标准化，计算如式(2)～式(3)。经标准化处理后，得无量纲化矩阵，如式(4)。为避免求熵时，产生无意义的对数(即为0的情况)，将标准化矩阵平移1个单位，计算如式(5)。根据标准化数据平移结果，计算指标比重,如式(6)。

(2)

(3)

Y=(yij)m×n

(4)

y′ij=yij+1

(5)

(6)

其中：yij——第i个工程的第j项指标的无量纲标准化值；

Y——无量纲化矩阵；

y′ij——平移1个单位后的无量纲化矩阵；

fij——第i个工程的第j项指标值在该指标总和值中的占比。

指标熵值表征指标的离散程度，熵值越小，离散程度越大。根据式(6)获得的指标比重，计算指标熵值，如式(7)。差异系数表征指标提供有效信息的量，差异系数越大，指标提供的有效信息越多，指标越重要，指标权重越大。差异系数计算如式(8)。最后，根据各指标差异系数按式(9)计算指标权重。

(7)

gj=1-Gj

(8)

(9)

其中：Gj——第j项指标的熵值；

gj——指标值j的差异系数；

wj——第j项指标的权重。

1.2.2 TOPSIS法

TOPSIS法是一种通过计算方案靠近或偏离正、负理想解程度，以此判定方案优劣的方法[15]。根据熵权法计算指标熵权，并将指标权重向量与无量纲标准化矩阵相乘，构建加权决策矩阵，如式(10)。由式(11)～式(12)确定指标的正理想解Y+与负理想解Y-。指标的正理想解为各指标最优值的集合，负理想解为各指标最劣值的集合。

Z=(zij)m×n=Wj(yij)m×n

(10)

Y+=max(zij)

(11)

Y-=min(zij)

(12)

其中：Z——加权决策矩阵；

zij——加权后第i个待评工程在第j个评价指标的取值；

Wj——指标权重向量；

Y+——正理想解，各指标最优值的集合；

Y-——负理想解，各指标最劣值的集合。

(13)

(14)

(15)

C*——工程与理想解的贴近度。

1.3 典型案例

1.3.1 W市典型LID工程

该示范工程位于W市新城区，占地面积为280 m2，处理径流面积为1 160 m2。工程采用雨水吸附净化带、反应阻隔墙和原位停车位3项技术。工程对SS、COD、TP、氨氮的削减率分别为90.0%、65.0%、85.0%、74.0%，对应污染物年削减量分别为12.567、2.442、0.025、0.059 t。

1.3.2 H市典型CSO控制工程

该示范工程位于H市老城区，总面积约为5 200 m2，调蓄池占地面积约为1 000 m2，调蓄容积为6 500 m3。该工程主要依托过程控制技术中的调蓄池技术，并通过优化改造排水管网、提高管网联动能力来降低径流污染负荷。工程对SS、COD、TP、氨氮的削减率分别为40%、32%、39%、42%，对应污染物年削减量分别能够达到34.1、36.1、1.0、2.0 t。

1.3.3 C市典型人工湿地示范工程

该示范工程位于C市老城区内，占地面积约为2 500 m2，每次处理径流量为1 000 m3。工程采用梯级人工湿地净化技术。工程对SS、COD、TP、氨氮去除率分别为82%、82%、78%、94%，COD、TP、氨氮年削减量分别为19.4、0.62、0.9 t。

2 结果与讨论

2.1 熵权法确定指标权重

对示范工程试运行6个月的监测记录进行整理，得各指标的原始数值(表2)。利用式(1)～式(9)对表2中各指标原始数值处理与计算，得指标B1～B10权重(表3)。

表2 工程指标原始数据Tab.2 Original Data of Project Index

表3 工程绩效评估指标权重Tab.3 Index Weight of Project Performance Evaluation

2.2 综合贴近度结果及工程案例评估分析

由式(10)计算后，得各指标加权化数据(表4)。然后，根据式(11)～式(15)计算出各示范工程的综合贴近度(表5)。由表5可知，C市典型人工湿地示范工程的综合贴近度最高，综合贴近度为0.856 2，是排位第二的W市典型LID示范工程的1.75倍。因此，其综合绩效表现最好。C市典型人工湿地示范工程投资运维成本低、污染物去除率高、运行稳定、技术规范与绩效考核标准齐全。根本原因在于：①该工程建筑面积小，投资建设成本低；②工程的运行维护主要体现在清理湿地中的腐败植物，操作简单[16]，运行维护成本较低；③工程采用多级湿地组合工艺，强化了湿地自然复氧能力，对径流中的污染负荷有较高的削减效果[17]，故C市典型人工湿地示范工程COD净化率、氨氮净化率和TP净化率较高；④当前人工湿地技术在我国发展成熟，所以，该工程具有成熟的技术规范与绩效考核标准[18]。然而，该工程处理径流量较小，市政污水节省费用较低。

表4 工程绩效评估指标加权数据Tab.4 Weighted Data of Project Performance Evaluation

表5 工程贴近度水平Tab.5 Closeness Level of Typical Project

W市典型LID示范工程的综合贴近度排位第二，综合贴近度为0.488 4。其综合绩效水平低于典型人工湿地示范工程，高于典型CSO控制示范工程。W市典型LID示范工程存在运行维护成本高、市政污水节省费用少、缺乏技术规范与绩效考核标准等问题，体现在：①该工程需要定期开挖以更换填料[19]，运行维护成本较高；②工程处理径流量较小，市政污水节省费用少；③LID工程措施是源自国外的低影响开发理念，此类技术在我国处于初期发展阶段[20]，因此，还未形成相应的技术规范和绩效考核标准。

H市典型CSO控制示范工程的综合贴近度最低，综合贴近度为0.364 1，综合绩效水平最差。其根本原因在于：①调蓄池建筑面积较大，设备复杂[21]，投资建设成本较高；②调蓄池去除径流中的污染负荷主要是通过沉淀和清淤[22]，这对COD、氨氮和TP净化率较低；③调蓄池具有收集径流量大的优点[23]，但工程受冲击负荷大，出水水质稳定度低；④当前调蓄池技术还处于发展阶段，其重心在于技术规范与标准建立，缺乏相应的工程维护与绩效考核标准[24]。因此，H市典型CSO控制示范工程存在投资建设成本高、污染物去除率低、运行稳定性差和缺乏绩效考核标准的问题。

针对3个示范工程进行对比分析，主要解析LID、CSO和人工湿地工程在生态环境效益、经济效益和工程长效维护等方面的特点及存在问题。在生态环境效益方面，LID和人工湿地工程对雨水径流中污染物去除率较高，CSO工程对污染物去除率低。在经济效益方面，LID经济绩效水平最低，一方面是因为该工程的运行维护成本高，另一方面是该工程径流消纳能力弱，节省市政处理费用有限。CSO工程经济绩效水平排位第二，这主要是得益于该工程运行维护成本较低，且径流消纳能力强的优点。人工湿地工程的经济绩效水平最高，是因为该工程投资建设成本和运行维护成本低，具有一定的径流消纳能力。由此可知，LID和人工湿地工程适用于建筑小区、公园绿地和市政道路等对环境要求较高但产生径流量较少的地块。调蓄池则适用于产生径流量较大的区域，如不透水面面积较大的中心城区。另外，LID、CSO工程尚缺乏相关技术规范和考核标准，因此，在工程实践中要特别注意对LID和CSO工程进行维护，以保障工程正常运行。

2.3 评估方法的可行性分析

熵权法求出的各指标权重较为接近，其值均在0.100 0波动。由此可知，综合绩效水平的高低主要取决于工程资料的原始数据质量的优劣。经比对，本文的绩效评估结果与表2中3个示范工程的原始资料基本一致，说明本文构建的熵权-TOPSIS法模型可行且实用。

3 结论与建议

3.1 结论

本文通过分析城镇降雨径流污染控制典型示范工程，总结相关经验，建立城镇降雨径流污染控制工程绩效评估指标体系，其中，包含经济效益、生态环境效益、工程长效维护3个准则层及10项指标。在此基础上，构建熵权-TOPSIS模型，并对典型LID、CSO和人工湿地示范工程进行绩效评估，得3个典型示范工程的综合贴近度，其中，C市典型人工湿地工程综合绩效表现最好，W市典型LID工程综合绩效表现偏低，H市典型CSO控制工程综合绩效表现最差。评估结果与工程的原始资料基本一致，证明该模型的可行性与实用性，可为后续城镇降雨径流污染控制工程的建设提供指导，具有一定的现实意义。

3.2 建议

(1)针对W市典型LID示范工程存在运行维护成本高、市政污水节省费用少、缺乏技术规范与绩效考核标准的问题，提出3点建议。①采用吸附性能更为持久的新型廉价填料，减少工程开挖次数来降低运行维护成本[25]；②利用土壤改良增大径流处理量[26]来提升市政污水节省费用；③在自身工程技术规范、标准建设、工程维护和绩效考核方面开展深入研究，以形成相应的技术规范和绩效考核标准文件。

(2)针对H市典型CSO控制示范工程存在投资建设成本高、污染物去除率低、运行稳定性差和缺乏绩效考核标准的问题，提出4点建议：①在建设前对区域径流量和污染负荷开展精确的诊断评估工作，合理设计调蓄容积，以降低投资建设成本[27]；②在调蓄设施的入口和出口增设物化处理装备，实现SS的高效去除，在一定程度上消除COD、氨氮和TP[28]；③增加工程监测频率，对水质指标异常情况及时反馈处理，以加强出水水质稳定度；④在自身工程维护和绩效考核方面开展深入研究，以形成相应的绩效考核标准文件。

(3)针对C市典型人工湿地示范工程存在市政污水节省费用较低的问题，建议C市通过与区域城片区的LID设施相结合，形成整体的绿色设施消除径流污染，吸纳更多的径流量[29]，并开展雨水收集和回用工程，以此提升市政污水的节省费用。

致谢本研究数据来源于水专项“十二五”城市主题部分课题，感谢各课题在调研和评估过程中给予的大力支持。