极浅型潜流人工湿地改良风沙土时水力负荷的优化

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1、分类号S156.5学号1203240385而妥逢统科技火#学位论文极浅型潜流人工湿地改良风沙土时水力负荷的优化作者肖松丽指导教师姓名任勇翔教授申请学位级别硕士专业名称市政工程论文提交日期2015.05论文答辩日期2015.06学位授予单位而妥達統科技太孝答辩委员会主席刘转年评阅人石辉声明本人郑重声明我所呈交的学位论文足我个人在导师指导下进彳丁的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文屮3经标明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含木人或芄他人在其它单位已中请学位或为其它用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本

2、研究所做的所有贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了致谢。申请学位论文与资料名:有不实之处，本人承枳一切相关责任。论文作者签名：肖松fl卜彳期：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解西安建筑科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向闺家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被杏阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或者其它复制手段保存学位论文。(保密的论文在论文解密后应遵守此规定）论文作者签名：肖才么柄指导教师签名：□期本人授权屮闺学术期刊（光盘版）杂志社、中U科学技术信息研究所等中位将木学

3、位论文收录到有关“学位论文数据库”之中，并通过网络向社会公众提供信息服务。因某种特殊原因需要延迟发布学位论文电子版，H意在□•年/□两年/□三年以后，在网络上全文发布。（此声明处+勾选的，默认为即时公开）论文作者签名：肖松_指导教师签名：fi努口期：洲n&注：请将此页附在论文酋页。西安建筑科技大学硕士学位论文极浅型潜流人工湿地改良风沙土时水力负荷的优化专业：市政工程硕士生：肖松丽导师：任勇翔教授摘要对极浅型潜流人工湿地在同步处理城市污水和改良风沙土的关键运行参数即湿地水力负荷进行了研究，同时探讨了湿地填料风沙土中营养物质的富集特性。试验系统位于西安

4、市某污水处理厂内，极浅型潜流人工湿地填料床深0.1m，种植植物分别为高羊茅、黑麦草、狗牙根、芦苇和香蒲；对照组分别为1组填料床深0.1m，填料同为风沙土、无栽培植物的慢速渗滤土地处理系统和2组填料床深0.6m湿地。0.6m湿地的种植植物为狗牙根、高羊茅、黑麦草混种和芦苇、香蒲混种。试验系统进水为污水厂初沉池出水。主要研究内容包括：（1）极浅型潜流湿地夏季和冬季水力负荷的优化；（2）各湿地长期运行出水水质和风沙土中有机质、全氮和全磷的变化特征；（3）系统碳、氮和磷的迁移转化规律。主要得出以下结论：（1）夏季，极浅型潜流湿地正常运行、不出现局部漫流现象

5、的最优水力负荷的上限为15mm/d，其能维持正常运行水位的下限为7.5mm/d。冬季，可满足湿地出水达标排放的上限为7.5mm/d（其中COD和TN达到一级B、TP达到二级排放标准）。（2）0.1m各湿地出水COD、TN和TP浓度均极显著低于原水（P=0.000＜0.01），其平均去除率分别在74.39%、68.60%和64.78%之上；0.1m土地处理系统出水水质差，在运行2个月后即出现堵塞现象，需定期进行人工疏通；0.6m湿地在运行8个月后出现堵塞，导致湿地运行方式由潜流转变为表面流。（3）各湿地风沙土中有机质、全氮和全磷含量与原土相比有极显著

6、性差异（P=0.000＜0.01），表明各湿地有机质、全氮和全磷均有显著性增长，说明湿地可快速富集营养物质，有利于风沙土的快速改良。（4）0.1m各湿地对COD、TN和TP处理效果好，长期运行稳定，且对风沙土中营养物质的富集速率较高，能够同步实现风沙土快速改良和污水净化的效果。1西安建筑科技大学硕士学位论文（5）以黑麦草、高羊茅作为湿地栽培作物，具有较强的适应性，冬季仍能表现出旺盛的生长能力，且能够在风沙土表面形成一层致密的根系网，利于风沙土的固定，因此，可作为风沙土改良的优选植物。（6）通过对极浅型潜流湿地系统碳、氮和磷的物料平衡分析可知：微生物

7、的降解作用是湿地除碳的主要途径。微生物的硝化和反硝化作用是湿地脱氮的最主要途径，其次是填料的富集作用，植物吸收作用只占2.05%~11.35%。填料富集作用是人工湿地系统除磷的主要途径，此外，植物吸收以及微生物同化作用也可去除少量的磷。关键词：极浅型潜流人工湿地；城市污水；植物；风沙土改良；物料平衡论文类型：应用研究2西安建筑科技大学硕士学位论文Optimizationofhydraulicloadingtoameliorateaeoliansandysoilusingtheextremelyshallowsubsurfaceflowconstru

8、ctedwetlandsMajor:MunicipalEngineeringGraduate:XiaoSongliInst