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user: 3. 结果与讨论 3.1. 污水处理厂甲烷排放时空特征 城南和朱家桥污水处理厂的甲烷排放速率具有明显的月变化规律，均表现为先增加后减少(图3)。甲烷排放速率在2019年11月达到峰值，此时城南和朱家桥污水处理厂的甲烷排放速率分别为594.96 mg/(m 2 ∙h)和180.30 mg/(m 2 ∙h)；而城南污水处理厂CH 4 排放速率的最低值出现在1月份，为325.28 mg/(m 2 ∙h)，朱家桥污水处理厂则出现在9月份，为108.38 mg/(m 2 ∙h)。此外，朱家桥污水处理厂的甲烷月排放速率明显低于城南污水处理厂，2019年9月差值达到最大，两厂相差398.07 mg/(m 2 ∙h)。 图3. 城南污水处理厂和朱家桥污水处理厂甲烷月排放速率 城南和朱家桥污水处理厂甲烷排放所表现出来的时空差异可能由以下几个方面的原因所致：首先，芜湖市城南污水处理厂的服务范围主要是弋江区，区域内共建有35个产业园及工厂，污水的受污染程度更高，污水中磷和氮浓度更高。而芜湖市城北污水处理厂的服务范围主要是鸠江区和镜湖区，主要分布商业中心和居民住宅区，截至2019年常住人口分别为63.3万人和57.7万人，故进水口的水源污染程度较低，多为生活污水。其次，本研究11月份在城南污水厂采样过程中发现污水有浓烈刺鼻异味，进水口及缺氧池的水体较其他月份透明度较低，水体受污染程度较高。最后，据测量，2019年11月的水体平均氮含量为56.76 mg/L，城南污水厂的进水口平均氮含量达到44.16 mg/L，缺氧池中平均氮含量达到192.38 mg/L，且最高值达到201.02 mg/L。此时水体中的氮处于极高的浓度，高浓度的氮为产甲烷菌提供了良好的生存条件，导致甲烷排放量的增加。 城南污水处理厂和朱家桥污水处理厂的甲烷月平均排放速率在进水口、缺氧池和出水口三个工序中逐渐减少，降幅较大(图4)。但在污水处理的三道工序中，朱家桥污水处理厂的甲烷月排放速率均低于城南污水处理厂。两厂甲烷月排放量差距最大的是进水口处，为141.78 mg/(m 2 ∙h)，最小的是出水口处，为0.14 mg/(m 2 ∙h)。由此可见，两者每月甲烷排放量的差距在处理工序的推进中逐渐缩小。 图4. 城南污水处理厂和朱家桥污水处理厂各构筑物甲烷月排放平均速率 观测发现，11月份城南污水处理厂缺氧池的氮浓度出现极高值。进水口处的水中氮的含量高，集中分布在35~50 mg/L之间，受污染程度高。随着污水处理工序的推进，水质提升，缺氧池和出水口的水中氮含量明显降低，集中分布于20 mg/L及以下，出水口水体甲烷产量相应减少。因此所调查的三个采样点中，水体的甲烷月平均排放量随着工序的推进呈现明显递减。 2019年9月至2010年1月，甲烷排放速率范围为517.28~1075.26 mg/(m 2 ∙h)，月平均甲烷排放速率为758.95 mg/(m 2 ∙h)。甲烷排放速率峰值出现在2019年11月，低值出现在2020年1月(图5)。并且2019年9月至2019年11月两厂的甲烷排放速率远高于2019年12月至2020年1月。综上可见，在本实验中发现秋季(9至11月)两个污水处理厂的甲烷排放速率均高于冬季(12至次年1月)。 秋季城南污水厂的缺氧池的氮含量出现了极高值，分析表明氮含量与甲烷排放速率呈显著正相关关系(表1)。且在不破坏产甲烷菌蛋白酶的前提下，水体温度越高，产甲烷菌的酶活性越高，甲烷的排放量应随着环境温度升高而增加。据计算，调查地点秋季采样时间的平均气温为25.61℃，而冬季采样时间的平均气温为12.68℃，秋季温度明显远高于冬季。综合以上原因，秋季污水厂的甲烷排放量大于冬季。 图5. 朱家桥污水厂和城南污水厂甲烷月排放总速率 Table 1 Correlation between methane emission rate and environmental variables and water quality factors (r 因素 相关系数(r) P 气温 0.027 >0.05 风速 0.045 >0.05 水温 0.151 >0.05 pH 0.733 ** <0.01 DO −0.061 >0.05 总磷 0.565 ** <0.01 总氮 0.614 ** <0.01 表1. 甲烷排放速率与环境变量及水质因子的相关性(r) **表示当P < 0.01时，呈显著相关性。 3.2. 甲烷排放影响因素分析 3.2.1. 与环境因子的关系 相关分析结果表明，污水处理厂甲烷排放与气温、水温、风速等环境因子的相关性不显著(表1)。已有研究表明，水体中的产甲烷菌的温度适应范围一般为25℃~55℃，少数嗜冷菌最适温度低于25℃，极端嗜热菌的最适温度在80℃以上 [ 31 ]，在一定温度范围内，较高的温度可以提高产甲烷菌体内的生物酶活性，促进甲烷的生产。在本实验中，最高水温为29.5℃，最高气温为32.6℃ (图6(a)、图6(b))，在大多数产甲烷菌的最适温度范围内，不会对生物酶产生破坏，且三个采样点的气温和水温差异性不大，采样期间的温度差异较小，所以甲烷排放速率与气温和水温呈非显著相关性。 风速影响甲烷排放的过程主要发生在甲烷在水气界面的氧化输运过程中。风速的增加减少了污水-大气界面厚度，从而增加了甲烷向大气的扩散速率 [ 15 ]，由于通量需要根据风速进行计算，理论上风速与甲烷排放速率之间应存在一定的正相关关系。多数显示有相关性的研究地点的水面比较开阔，本研究涉及的采样点水面面积较小且不开阔，有大量建筑物遮挡，地形复杂，风速对CH 4 排放的影响较小。故结果显示研究地点甲烷排放速率与风速呈非显著相关性(图6(c)、图6(d))。 图6. 甲烷排放速率与环境因子的关系 3.2.2. 与水质因子的关系 结果表明，影响污水中甲烷排放的主要因素是样品的水质因素(表1)。其中，污水pH、总磷和总氮含量与甲烷排放有明显的正相关关系。 产甲烷菌的最适pH一般为6~8，适宜采样地环境的嗜温菌的最适pH为6.8~7.2 [ 32 ] [ 33 ]，本研究中污水样品的平均pH值为6.87，所有样品pH均在6~8，36.7%的水样pH值小于6.8，仅6.7%的水样pH高于7.2 (图7(a))，进水口水样pH有少部分大于7.2，缺氧池的pH多为6.8~7之间，出水口处水样pH多为6.8以下，因此水样的pH值与甲烷排放速率存在明显的正相关关系。 由于产甲烷菌是厌氧菌，喜好淹水的厌氧环境，污水处理工艺中较低的氧含量有利于产甲烷菌的生产，因此理论上甲烷排放速率与DO应呈一定的负相关。水体含氧量的数值波动较大(图7(c)、图7(d))。可能是由于样品较少，且三个采样点的含氧量差异较小，规律性不明显，故结果显示甲烷排放速率与水体含氧量呈非显著相关性。 高浓度的氮磷能充分满足微生物的需要，从而促进污水中甲烷的排放。本研究污水氮磷平均含量为 图7. 甲烷排放速率与水质因子的关系 18.54 mg/L，处于严重富营养化阶段。且磷含量主要对污染程度较低的出水口处甲烷排放速率影响较大(图7(e)、图7(f))，在干净的水体中产甲烷菌对磷浓度的变化较为敏感，而氮含量则主要对污染程度较高的进水口和处理池的甲烷排放速率影响较大，在受污染严重的水体段，高浓度的氮含量对水体甲烷排放速率具有较大贡献。甲烷排放速率与总氮和总磷在总体上呈明显的正相关关系(图7(g)、图7(i))。 3.3. 芜湖市污水处理厂甲烷排放通量比较 本研究采用《IPCC指南》 [ 20 ] 中废水处理部分记录的方法对芜湖市污水排放量进行估算。《IPCC指南》中我国的人均BOD推荐值为40 g/人/天。最大甲烷生产能力表明污水中的有机物能产生最大的甲烷排放量。《IPCC指南》中住宅区污水每千克BOD产甲烷推荐值为0.6 kg。甲烷修正因子表示不同处理排放途径或系统达到最大甲烷生产能力的程度，也反映系统的厌氧程度。《省级温室气体清单编制指南》建议全国平均MCF值为0.165 [ 34 ]。本文中甲烷回收取默认值0。另外，本文利用通量计算公式代入实测值进行计算，得出了实测方法估算出的芜湖市污水处理厂甲烷排放通量(表2)： Table 2 Annual total methane emission from Wuhu wastewater treatment plant 方法 CH 4 年排放总量(kg/年) IPCC算法 31，751.32 实测方法 46，583.83 表2. 芜湖市污水处理厂甲烷年排放总量 结果表明，实测法计算的甲烷排放量比IPCC算法计算的甲烷排放量高出约46.71%。但由于新冠疫情的影响，本文的采样受到影响，所以采用实测法求得的结果是利用实际采样的月份所得平均值估算的年度甲烷排放通量，由于缺少春夏两季的数据，所以本实验估算所得实测值会略有误差。 将本研究观测结果与其他相关研究的结果进行比较，并结合其他调查，得到结果如下：到2020年，我国生活污水处理CH 4 减排7%。2020年，减排后生活污水处理CH 4 排放量为101.36万吨，比2010年增加66% [ 35 ]。大城市及特大城市的污水年排放量较大，其中天津市2015年甲烷排放量为24，850，080 kg， 杭州市2014年甲烷排放量为15，362，000 kg。在其他相关研究中 [ 21 ] [ 22 ]，南京市仅一座污水处理厂的甲烷年排放量就达12，625.61 kg [ 36 ]，在本研究中，芜湖市CH 4 排放总量为46，583.83 kg/年，因此仅用大城市的数据来估算全国的排放量会造成较大的误差，后续研究应更加关注中小城市污水处理厂的甲烷排放量计算，以期为全国碳排放估算提供依据。 据郑思伟等和孙祥超等 [ 21 ] [ 22 ] 的研究表明，2012~2015年IPCC算法的误差率约为30%，2011~2014年约为25%。Delre等 [ 37 ] 发现IPCC算法估算的CH 4 排放量比实际排放量高5倍以上。在本研究中，IPCC算法的误差率约为46.71%，说明IPCC算法应该及时进行修改和细化，以更加精准地估算甲烷排放通量。