論文名稱 |
人工濕地改善河川水質成效評估 |
論文名稱(外文) |
Evaluation of the Effectiveness of Constructed Wetlandon River Quality Improvement |
學位別 |
國立中山大學/環境工程研究所/99/博士 |
研究生 |
吳俊毅 |
指導教授 |
高志明 |
其他資訊 |
論文出版年:2011 畢業學年度:99 語文別:中文論文 頁數:292 中文關鍵詞:底泥、多變量統計分析、大型水生植物、微生物菌相 外文關鍵詞:multivariate statistical analysis、sediment、constructed wetland、macrophytes、microbial diversity |
摘要 |
由於在農村地區公共下水道系統污水接管率較低,在台灣超過20%的主要河川受到來自生活、工業及農業等廢水輕度到重度的污染。因此,建造或改造的濕地已被作為主要淨化污染河川的方法。人工濕地也適用於當作廢水處理廠二級放流水之第三段污水處理系統,以水回收利用之標準,並達到降低營運成本的目標。本研究場址高屏溪舊鐵橋人工濕地(Kaoping River Rail Bridge Constructed Wetland)曾為臺灣最大的人工濕地,是屬於一個多功能用途的人工濕地,主要是將受污染之渠道排水及造紙廠二級放流水,處理淨化後注入高屏溪。雖然人工濕地作為廢(污)水淨化為可行的處理技術,但濕地中底泥通常是匯集許多的有機物和金屬,影響水質處理效益。本研究對人工濕地中水質、底泥和大型水生植物 進行定期的採樣分析,藉以瞭解人工濕地整體環境現況,並評估人工濕地水質淨化效益。 由定期的調查監測(由2007年至2009年)結果顯示,人工濕地系統移除超過97%的總大腸菌群(total coliform groups, TC)、55%的生化需氧量(biochemical oxygen demand, BOD)、30%的營養鹽[例如,總氮(total nitrogen, TN),總磷(total phosphorus, TP)]。然而,從底泥的分析結果顯示,人工濕地底泥中含有高濃度的重金屬(如銅,鐵,鋅,鉻,錳),有機質含量[底泥需氧量(sediment oxygen demand, SOD) = 1.77.6 g O2/m2day],以及營養鹽(高達18.7 g N/kg的氮和1.22 g P/kg的磷)。因此,底泥應該定期進行挖掘,以防止污染物釋放到濕地系統和濕地造成水質惡化。在聚合酶鏈反應(polymerase chain reaction, PCR),變性梯度凝膠電泳(denaturing gradient gel electrophoresis, DGGE)和核苷酸序列分析(nucleotide sequence analysis)結果發現,在濕地系統中微生物菌相(microbial diversities)有增加的趨勢。從DGGE分析結果顯示,所有底泥樣本含有大量可能有助於去除碳與氮之微生物菌種(microbial ribospecies)。通過人工濕地的自然衰減機制,大腸桿菌順著濕地系統的流動逐漸減少。因子分析能將研究場址17項水質項目簡化為4至6個主因 子,可分為氮營養鹽因子、磷營養鹽因子、優養化因子、有機物因子及環境背景因子等,由因子分析結果可看出影響濕地之主要因子為氮磷營養鹽因子及優養化因子。以集群分析發現本研究場址測站可分為2至3個集群,主要是以進出流測站分屬不同集群,此外,將各測站歷年監測數據進行分析,發現各池檢測項目之分群結果與各測站以因子分析之主因子組成成分相近。最後透過時間序列分析(ARIMA)建立濕地A、B系統出流水中指標污染物濃度趨勢模式,以B7池整體結果較 佳。本研究由濕地水質處理效益目標擬定操作管理維護的模式,將定期監測結果透過多變量分析進行剖析,獲得各項水質特性、處理效率及時空變異等資訊,藉以評估人工濕地目前操作維護條件是否達成設定的水質處理目標。若無法符合預期目標,亦可藉由各項分析結果及目前操作條件,歸納推測出可能之因素或機制,並參考過去操作之經驗與相關文獻提出改善策略方案,藉由不斷修正改善策略之執行以達到水質處理目標。最後,以ARIMA模式模擬未來水質變動趨勢,作為預先管理 及操作維護之參考。 由研究結果可知,濕地系統具有顯著水質改善的效益,並在注入下游水體前能有效消除社區排水系統中大部分的污染物。本研究人工濕地場址其他環境效益包括以下內容:提供更多的河畔綠化面積,為大眾提供更多的親水生態池塘與生態公園,恢復自然生態系統。高屏溪舊鐵橋人工濕地已在台灣成為一個最成功的多功能型人工濕地。從本研究獲得的經驗將有助於類似自然河川水質改善和廢水處理的處理型濕地系統之設計。 |
電子全文 |
無 |
資料來源 |
臺灣博碩士論文知識加值系統(國家圖書館) |