废水泄漏对环境影响的量化评估：基于灰水足迹与碳足迹的污水收集网络案例研究

为解决污水收集网络(WWCN)泄漏导致的未处理废水污染问题，研究人员针对混合工业与市政废水(MWW)开展灰水足迹(GWF)和碳足迹(CF)量化研究。通过12个月监测发现，25%的MWW因泄漏损失，COD成为关键污染物，GWF峰值达1,260,468 m3 /月，CF为0.53 kg-CO2 /m3 MWW。该研究首次系统揭示泄漏对水体和气候的双重压力，为优化污水管理提供科学依据。

　　

在全球城市化进程加速的背景下，污水收集网络(WWCN)如同城市的"静脉"，承载着将废水输送到处理设施的使命。然而这些"静脉"正面临严峻挑战——管道老化、地下环境侵蚀和人为破坏导致大量未经处理的废水泄漏，如同"隐形的污染炸弹"潜伏在城市地下。更令人担忧的是，传统环境评估往往只关注终端排放的废水，却忽视了输送过程中的泄漏问题，使得真实的环境影响被严重低估。

针对这一盲区，来自国内的研究团队在《Water Resources and Industry》发表了一项开创性研究。他们以伊朗Yazd-Ardakan平原为案例，首次系统量化了污水收集网络泄漏造成的灰水足迹(Grey Water Footprint, GWF)和碳足迹(Carbon Footprint, CF)。这项历时12个月的监测研究揭示：平均每月有16,758 m³
混合工业与市政废水(Municipal and Industrial Wastewater, MWW)从管网中泄漏，相当于总MWW的25%。这些"消失的废水"不仅直接污染地下水，还导致输送这些废水的能源被白白浪费。

研究人员采用多学科交叉方法开展研究：通过实地采样分析MWW中6种污染物浓度；运用美国环保署推荐的泄漏模型计算损失量；基于Hoekstra方法计算GWF；结合伊朗电力碳排放因子评估CF。所有数据均经过12个月追踪验证，确保可靠性。

3.1 水流与MWW流量
研究测得淡水消耗量85,228 m³
/月，其中78%转化为MWW。通过泄漏模型计算，25%的MWW(16,758 m³
/月)在输送过程中损失，仅75%到达处理终端。这一发现证实泄漏是MWW管理不可忽视的环节。

3.2 水质分析
COD浓度从淡水中的1.8 mg/L暴增至MWW中的953.3 mg/L，增幅达530倍，成为最突出污染物。磷酸盐(PO₄
)和氯化物(Cl)分别增长250倍和5倍，凸显MWW的高污染负荷。

3.3 GWF评估
COD主导GWF构成，泄漏MWW的GWF达316,449 m³
/月，占总GWF的25%。特别值得注意的是，硝酸盐(NO₃
)的GWF出现负值，表明地下水反而稀释了该污染物，这一反常现象为污染评估提供了新视角。

3.4 CF评估
管网泵站能耗产生34,898 kg-CO₂
/月排放，折合每输送1 m³
MWW排放0.53 kg-CO₂
。这意味着泄漏不仅造成污染，还导致8,881.7 kg-CO₂
/月的无效排放，相当于150个伊朗家庭一个月的碳足迹。

这项研究的突破性在于首次将WWCN泄漏的环境影响量化维度从单一的水污染扩展到水-能-碳耦合系统。数据显示，若仅评估终端排放而忽略泄漏，将低估25%的环境压力。研究团队特别指出，COD作为关键污染物，其GWF峰值出现在9月(1,612,102 m³
/月)，可能与当地季节性工业活动相关，这一发现为精准防控提供了时间窗口。

在讨论部分，作者将结果与国际研究对比：西班牙污水处理后TP(总磷)的GWF高达3,448,115 m³
/月，而德里WWCN能耗达88.66 MWh/天，均远高于本研究数值，说明不同地区污水特征和管理水平存在显著差异。研究建议将泄漏监测纳入常规环境评估，并优先修复COD高负荷区段的管网。

该研究为联合国可持续发展目标(SDGs)中"清洁饮水和卫生设施"及"气候行动"两大目标的协同实现提供了科学路径。通过揭示"每减少1 m³
泄漏=节约0.53 kg-CO₂
+保护316 m³
淡水"的量化关系，为政策制定者提供了成本效益分析工具。未来研究可结合智能传感技术实时监测泄漏，并探索可再生能源在泵站中的应用，以进一步降低污水管理的环境足迹。