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土壤呼吸 | 从景观设计的角度探讨农村生活污水处理与二氧化碳排放的问题

来源:理加联合科技有限公司 更新时间:2026-02-26 13:30:29 阅读量:64
导读:景观设计能够优化污水处理能力,并促进碳固定,不同植物配置对污染物去除效率不同。



从景观设计的角度探讨农村生活污水处理与二氧化碳排放的问题

PS-9000 -




研究背景

农村生活污水处理对改善人居环境具有重要意义,但其治理过程涉及多个环节,构成了一项复杂的系统工程。过去,受限于农村经济基础薄弱,缺乏物质和制度支持,污水治理手段相对匮乏。然而,随着脱贫攻坚的胜利,我国农村污水处理在一定程度上取得了进展,但仍面临管护机制不健全、设施建设和维护困难等挑战。因此,迫切需要开发低能耗、易管理、高效的污水处理技术。传统污水处理方式往往存在高能耗和高成本等问题,导致治理效果不尽如人意。人工湿地技术(CWs)因其低能耗、低成本和较好的处理效果,成为一种理想的处理方案。然而,由于废水中碳负荷较高,人工湿地在去除营养物质和有机物的过程中可能排放大量CO2,这不仅会加剧全球变暖问题,还可能降低其生态效益,进而限制了人工湿地在污水处理中的广泛应用。

基于此,山西农业大学甄志磊老师团队以山西省运城市的一个农村生活污水处理厂为研究对象,提出了利用厌氧预处理与先进人工湿地处理工艺相结合的农村生活污水治理方式。研究成果发表于《Ecological Engineering》期刊。团队通过14个月的水质监测、CO2原位测定、高通量测序与植物生物量分析,研究了不同植物配置对污水中COD、氮磷等污染物的去除效率及CO2排放的影响。结果表明,景观设计能够提高植物多样性,优化污水处理能力,并促进碳固定。该研究为农村污水低碳处理技术的进一步推广和优化奠定了基础。

图1.厌氧池和人工湿地(CW1 和 CW2)。CW1:植物景观设计;CW2:规则行种植设计。

研究方法

实验设计:研究选取了山西省运城市的一个农村生活污水处理厂,采用人工湿地技术(CWs)与厌氧预处理的组合方式,设置了两组实验:

CWs1:采用了景观设计,植物配置灵感来源于“鲤鱼跳龙门”的民间故事;

CWs2:采用了常规排列设计;

监测指标:污水中的COD、氨氮、总磷、总氮、DO、pH及CW基质中CO2排放通量;

CW基质中CO2排放通量采用PS-9000便携式土壤/水体碳通量自动测量系统(北京理加联合科技有限公司)进行监测,该系统由红外气体分析仪和呼吸室组成。为排除植物光合作用干扰、纯化基质异养呼吸信号,所有测量均在暗室土环中进行,采样时段固定为每日9:00、15:30、20:00。监测周期覆盖2023年7月至12月及2024年5月至8月。同步记录基质层温度数据,为准确量化人工湿地基质CO2排放的动态变化及其温度敏感性提供可靠支撑。

图2.植物含量及预处理工艺和人工湿地(CWs)对不同污染物的去除率。(a) COD含量及去除率。(b) NH4+-N含量及去除率。(c) TP含量及去除率。(d) TN含量及去除率。

图3.人工湿地基质层CO2通量。

图4.基质温度与CO2通量的关系。

图5.不同植物类型的固碳特征。

图6.人工湿地(CW1 和 CW2)中属水平的微生物组成。与以下方面相关的微生物:(a)氮去除,(b)磷去除,(c)COD去除,以及(d)CO2通量。

研究结果

?人工湿地(CWs1与CWs2)均有效去除了COD、氨氮、总磷和总氮,CWs1在去除总氮方面更佳;

?CWs1的基质层CO2通量略高于CWs2,气温升高促进微生物活性,从而增加CO2排放;

?植物碳固定能力:狼尾草 > 美人蕉 > 花叶芦竹 > 菖蒲 > 黄菖蒲;

?CWs1和CWs2中的微生物群落差异显著,CWs1的微生物多样性较高,有助于提高氮去除效率;

?季节性温度变化对污染物去除效果和CO2排放有显著影响,寒冷季节处理效率下降。

结语

本研究通过在山西省运城市的污水处理设施中应用人工湿地技术(CWs),结合景观设计与厌氧预处理,探讨了植物配置对污水处理效果和CO2通量的影响。结果表明,人工湿地能够有效去除污染物,景观设计增强植物多样性,提高处理效率,尤其是在去除总氮方面表现更佳。研究还发现,温度波动对处理效果和CO2排放有显著影响,寒冷季节处理效果下降。该研究为低碳污水处理技术提供了宝贵的实验数据和理论依据。未来的研究可进一步优化植物配置,提升季节性稳定性,探索适应不同气候条件的植物种类,并加强对CO2排放的长期监测与管理,减少温室气体排放,从而实现更高效、低碳的污水处理技术。

发表期刊:Ecological Engineering【影响因子:4.1】

研究单位:山西农业大学

研究地点:山西省运城市某农村生活污水处理厂

使用设备:PS-9000便携式土壤/水体碳通量自动测量系统

DOI:https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2026.107906

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