利用遥感、地理信息系统（GIS）和机器学习技术，通过卫星数据反演浑浊度和盐度分布，为海水淡化厂选址提供依据

《Desalination and Water Treatment》：Satellite-Derived Turbidity and Salinity Mapping for Desalination Plant Site Selection Using Remote Sensing, GIS, and Machine Learning

医院废水处理效能及植物净化能力研究。喀麦隆埃博拉瓦医院废水经垂直流人工湿地（VFCW）处理后， Polygonum polystachyum 表现最优，氨氮去除率90.9%，COD 69.7%，BOD5 68.2%； Ludwigia octovalvis 重金属去除率显著，铁85.3%、铜94.6%。所有处理单元均有效降解有机物，但氯化物仍超标。研究证实VFCW系统结合本地植物可显著改善医院废水水质，为热带地区低成本污水处理提供新方案。

　　医院废水处理的净化能力与千年发展目标相一致。本研究分析了喀麦隆埃博拉瓦医院废水的理化特性。该医院的废水通过垂直流人工湿地（VFCW）进行处理，种植了 *Polygonum polystachyum*、*Ludwigia octovalvis* 和 *Ludwigia abyssinica* 三种植物。通过标准分析程序对原始医院废水和处理后的渗滤液进行了特征分析。垂直流人工湿地系统由九个试点单元组成，整个实验过程持续监测了60天。结果显示，*Ludwigia abyssinica* 和 *Ludwigia octovalvis* 对锌的去除率分别为54%和52%；对铅的去除率分别为40.3%和42.9%。相比之下，*Polygonum polystachyum* 在去除氨氮（NH??）时表现出较高的去除率，达到90.9%；在去除化学需氧量（COD）和五日生化需氧量（BOD?）时分别达到69.7%和68.2%。这些数据表明，*Polygonum polystachyum* 在去除有机污染物方面具有显著优势。然而，实验结果显示，排放的废水中有机物含量仍然高于处理后的渗滤液，尽管两者均具有可生物降解性。此外，*Polygonum polystachyum* 表现出良好的适应性和密集的根系发展，这有助于提高其在废水处理中的效率。根据研究结果，大多数废水排放参数并未达到排放标准，这提示我们需要进一步优化医院废水处理技术，以实现可持续的环境保护。

医院在维护人类健康和推动医学研究方面发挥着重要作用，但同时也是水资源的主要消费者之一。因此，医院产生大量未经处理的废水，通常直接排放至城市管网或市政污水处理系统，再排入水体。医院废水的生态毒性比城市废水高5到15倍，这使得医院废水比生活污水更具危害性。已有大量研究对医院废水进行了表征，并发现其中含有多种持久性和有毒污染物。医院废水可能是诸如钆、汞、铂以及多种重金属的重要来源。联合国水报告2021年指出，全球约有44%的废水未得到妥善处理。世界卫生组织（WHO）也指出，医院废水管理已成为全球公共卫生的重要议题。不同技术已被用于医院废水中的污染物去除，但研究发现，没有一种技术能适用于所有类型的污染物。人工湿地是一种能够去除污染物的废水处理系统，其优势在于成本低、维护要求少、能耗低且对环境影响小。已有许多研究评估了人工湿地在医院废水处理中的性能，并发现其能够有效去除多种污染物。

在喀麦隆，人工湿地技术已被用于处理来自不同来源的废水，如生活污水、酒厂废水和粪便污泥，其中 *Echinochloa pyramidalise* 是当地人工湿地中最常种植的植物之一。然而，针对喀麦隆医院废水的处理研究仍较为有限。目前的研究主要集中在医院废水的理化和细菌学特征、这些废水中的抗生素鉴定，以及通过混合种植过滤器和沼泽系统进行处理。此外，在喀麦隆某些城市的低地地区，已有研究发现某些植物具有降低废水污染物负荷的能力。其中，属于 *Polygonum* 属和 *Ludwigia* 属的植物在全球范围内被用于废水的植物净化和受污染土壤的植物修复。因此，针对医院废水处理，特别是喀麦隆地区的医院废水处理，研究这些植物的净化能力具有重要意义。

本研究选择在喀麦隆的雅温得市开展，使用了九个试点规模的垂直流人工湿地（VFCW）。每个单元安装在一个10升的圆柱形塑料容器中，高度为33厘米，顶部直径为28厘米。每个过滤柱由四层过滤介质组成，从上到下依次为6厘米的细沙（粒径0.3-2毫米）、6厘米的半粗砾石（粒径5-15毫米）、10厘米的细沙和8厘米的粗砾石。系统种植了三种本地低地水生植物：*Polygonum polystachyum*、*Ludwigia octovalvis* 和 *Ludwigia abyssinica*。每种植物在三个过滤单元中重复使用（n=3），每个单元移植了八株健康的幼苗。种植系统首先在两个星期的适应期内使用医院废水达到饱和状态，以帮助植物建立和适应新的环境。适应期后，每周向每个单元施加2升医院废水。整个实验过程持续监测了60天，期间未对植物进行采收。如图1所示，该设计代表了经典的垂直地下流人工湿地，它通过促进废水向下渗透和在根区最大化氧气传递，有助于促进好氧微生物活动和有机物的有效降解。

在实验过程中，对废水样本进行了现场分析，使用Hach HQ11d pH计和HQ14d电导率计进行测量。原始废水和渗滤液的复合样本在实验开始时、30天和60天分别采集三组样本，用于实验室分析。在喀麦隆大学第一分校的植物生物技术和环境实验室进行分析。渗滤液通过过滤柱底部的阀门采集，采样时间遵循人工湿地设计的最佳实践，即72小时的水力停留时间（HRT）。

对原始医院废水和处理后的渗滤液进行了理化特征分析，采用标准分析程序。pH和温度在现场使用Hach HQ11d pH计进行测量，而电导率则通过Hach HQ14d电导率计进行测定。化学需氧量（COD）采用闭合回流重铬酸盐法在150°C下进行2小时测定，随后通过Hach DR3900分光光度计进行分析。五日生化需氧量（BOD?）使用Oxytop BOD系统，在20°C下进行五天的培养，并应用硝化抑制剂，方法参照Punyapwar和Mutnuri的研究。氨氮（NH??）浓度采用纳氏试剂法进行测定，磷酸盐（PO?3?）水平则通过维生素C法结合HACH PhosVer?试剂盒进行分析，方法参照Ge等人的研究。重金属浓度的测定采用不同的方法：铅（Pb）使用二乙基二硫代氨基甲酸钠法；铜（Cu）使用比色法；锌（Zn）使用锆试剂法；铁（Fe）使用邻二氮菲法；氯离子（Cl?）则使用DPD法结合AccuVac?试剂胶囊进行分析。所有分析均按照APHA（美国公共卫生协会）和Rodier等人的标准化协议进行。

对种植在过滤装置中的植物生长参数进行了测量，包括每种植物的高度和叶片数量。使用分度尺进行为期8周的监测。Pare等人的研究显示，植物在实验期间持续生长，表明其对废水环境具有良好的适应性。植物高度从实验开始时到第8周分别达到17.3厘米到98.9厘米（*Polygonum polystachyum*）；13.7厘米到44.6厘米（*Ludwigia abyssinica*）；以及14.2厘米到38.9厘米（*Ludwigia octovalvis*）。这些数据反映了植物在不同处理单元中的生长情况，同时也说明了不同植物在废水处理中的表现。

垂直流人工湿地的去除效率通过计算参数浓度变化的百分比来评估。去除率的计算公式为：去除率 =（C? - C?）/C? × 100%，其中C?表示废水中的污染物浓度，C?表示渗滤液中的污染物浓度。Karungamye等人的研究提供了该方法的参考。此外，生物可降解性指数（BI）通过BOD?/COD的比率进行计算，以评估医院废水中污染物的可生物降解性。该指数的值反映了废水的处理潜力，从而影响选择适当的处理方法。

为了进一步了解废水处理过程中污染物之间的相互关系，建立了多个相关性图。这些图展示了医院废水与不同渗滤液参数之间的相关性。例如，HWW-P?相关性图（图6.A）显示，医院废水的参数与P?（*Polygonum polystachyum*）的参数之间没有显著相关性。然而，医院废水中的铜（Cu）、铁（Fe）、锌（Zn）和锰（Mn）表现出正相关性，而BOD?和有机物（OM）以及COD则与这些参数呈现负相关性，且具有非常显著的p值（p < 0.0001）。这表明，这些参数之间存在复杂的相互作用，可能影响废水处理的整体效果。P?（*Ludwigia abyssinica*）的参数表现出与HWW参数的显著相关性，特别是其pH值与Cl?、Cu、Pb和PO?3?之间存在负相关性。OM、Cl?、Pb和COD则与这些参数呈现负相关性，而BOD?与这些参数呈现正相关性。P?和P?的参数之间也表现出显著的正相关性，例如P?的电导率（Cond）与P?的锰（Mn）之间存在正相关性。P?的铁（Fe）与P?的多个参数之间表现出显著的正相关性。此外，P?的有机物（OM）与P?的有机物（OM）之间也存在正相关性。

通过分析不同处理单元的渗滤液数据，发现这些植物在去除污染物方面表现出一定的差异。*Polygonum polystachyum* 在去除有机物和重金属方面表现出色，其对COD的去除率达到69.7%，BOD?的去除率达到68.2%，且对铅（Pb）的去除率高达68.9%。*Ludwigia abyssinica* 和 *Ludwigia octovalvis* 在去除锌（Zn）和铅（Pb）方面表现出较好的效果，但它们在去除其他污染物方面略逊于 *Polygonum polystachyum*。这些结果表明，不同植物在处理特定污染物时具有不同的效率，因此在选择植物种类时需要考虑其对目标污染物的去除能力。

研究还发现，某些参数如氯化物（Cl?）在所有处理单元中均未达到排放标准，这提示需要进一步优化处理工艺，以提高氯化物的去除率。此外，研究结果还表明，这些植物在处理过程中表现出良好的生长状态，特别是在适应废水环境后，其根系发育良好，这有助于提高其对污染物的吸附和降解能力。因此，选择适合的植物种类对于提高人工湿地的处理效率至关重要。

综上所述，本研究揭示了医院废水处理过程中植物种类对污染物去除效率的影响，并为喀麦隆及其他发展中国家的医院废水处理提供了重要的参考。研究结果表明，垂直流人工湿地系统在去除有机物、营养物质和重金属方面具有显著优势，特别是在选择合适的植物种类后，能够实现高效的污染物去除。然而，某些污染物如氯化物仍需进一步研究和优化处理技术。未来的研究应探索将这些系统与互补技术结合，以应对持久性药物残留等问题，从而实现更全面的医院废水处理。