摘要：污染物減排和能源消耗成為衡量污水處理廠環境績效的重要維度，提升污水處理廠的可持續性需要提高單位能耗的污染物減 排效果，即污染物減排效率。采用數據包絡分析方法，利用我國5157座污水處理廠2007年至2017年的長歷時運行數據，以電耗作 為投入，以化學需氧量(COD)、懸浮顆粒物(SS）、氨氮(NH3-N）和總磷(TP）等污染物指標的去除率作為產出，分析我國污水處理廠 污染物減排效率的動態變化特征及其影晌因素。結果表明，2007年至2017年我國污水處理廠的噸水處理電耗均值處于0.33kW·h 和0.46kW·h之間，COD、SS、NH3-N和TP的去除率持續上升。污水處理廠減排效率的均值在34.O％到40.0％之間，2007年至 2013年減排效率呈現上升趨勢，2013年至2017年有所下降。從處理規模看，污水處理廠的減排效率總體上與處理規模呈正相關， 2007年至2017年之間不同規模污水處理廠減排效率的差距在不斷縮小；從處理工藝看，SBR及其改良工藝、氧化溝和A2/O工藝的 減排效率相對 較高，MBR工 工藝的減排效率相對較低；從經濟地理區域看，珠三角、中部和西南區域污水處理廠的減排效率相對較離， 西北區域相對較低；從進水污染物濃度看，進水COD濃度與減排效率呈倒U型曲線關系；從影晌因素的交互作用看，處理規模、處理 工藝、經濟地理區域、進水COD濃度等4個因素之閶的交互作用對減排效率具有顯著影響。可以通過提升污水處理廠運營管理水 平、推動大型 污水處理廠技 術革新、新建 污水處理廠的 工藝選擇綜合考慮減排效率影響因素、加強排水管網系統的規劃設計和運行維 護等方法，提升我國整個污水處理行業的減排效率。

　　關鍵詞：污水處理廠；減排效率；電耗；數據包絡分析

　　伴隨著快速的城鎮化進程，我國城鎮污水處理廠的數量和規模也在快速增長。“十五”至“十二五"期間，我國城市污水處理率從2000年的34.3%上升至2017年的93.0%，污水處理能力從日處理0.47億t提升至1.6億t。，在這一快速發展時期，我國城鎮污水處理設施建設也逐步從“規模增長”向“提質增效"轉變。根據原國家環境保護總局2005年《關于嚴格執行<城鎮污水處理廠污染物排放標準〉的通知》及2006年修訂的《城鎮污水處理廠污染物排放標準》（CB18918-2002）要求，城鎮污水處理廠出水排入國家和省確定的重點流域及湖泊、水庫等封閉、半封閉水域時執行--級標準的A標準，拉開了我國城鎮污水處理廠“提標改造"的序幕。污水處理是高能耗行業，在分解和轉化污水中的污染物質、減少水污染物排放的同時，需要消耗大量的能源。據統計，瑞典的污水處理廠電耗占全社會電耗1%，德國的污水處理電耗占市政用電量的20%n。2017年我國污水處理廠電耗達到190億kW.h，

　　占全社會電耗的0.5%。隨著我國溫室氣體排放控制的持續推進，污染物減排和能源消耗成為衡量污水處理廠環境績效的兩個重要維度，提升單位能耗的污染物減排效果即污染物減排效率必然成為污水處理“提質增效"的重要發展方向。因此，選用合理的方法和指標，科學評價污水處理廠的減排效率，是當前和今后-段時期該行業亟需關注和解決的重要問題之一.。

　　1 問題的提出

　　現有對污水處理廠效率的研究大多采用關鍵指標評價法、層次分析法和生命周期分析等方法（-1，但這些評價方法都需要大量的支撐數據，而我國污水處理行業的數據相對匱乏，因此這些方法更適用于典型案例的評估，很難應用于全國污水處理行業的效率評估。近年來，隨機前沿分析（Stochastie Frontier Analysis，SFA）與數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法被應用于污水處理廠的效率評估。Hemandex-Sancho 等（6-71采用DEA方法評價了西班牙338個污水處理廠的效率，其后又采用非徑向DEA方法評價了西班牙177個污水處理.

　　廠的效率；Gomez等[0]和Gurrini等9]分別采用基于雙重自助法的DEA模型評價了西班牙30個污水處理廠和意大利127個污水處理廠的效率。在我國，Dong等[0]將DEA與不確定性分析方法相結合，評價了我國736座污.水處理廠的效率；李鑫等|"1采用DEA-Tobit模型評估了2014年我國413個縣城污水處理設施的效率；買亞宗等[2）采用DEA模型分析了2013年我國74座達到--級A排放標準且處理工藝相同的污水處理廠的效率與處理規模之間的關系。

　　2研究框架與方法

　　2.1減排效率評估框架

　　本文評估污水處理廠污染物減排效率的方法框架如圖1所示。采用污水處理廠電耗作為DEA模型的輸人，選用多種污染物的去除率作為輸出，將模型計算得到的減排效率作為衡量污水處理廠能耗與污染物減排關系的標準，同時采用方差分析等方法對減排效率進行統計分析。

　　2.2 DEA 模型

　　Charmes等（173提出計算生產過程中投人和產出效率問題的DEA方法，其核心是用線性規劃的方法評價多投人和多產出決策單元的效率。其原理是通過保持決策單元的投入或者產出不變，借助線性規劃來構建相對有效的生產前沿面，然后將各個決策單元投影到生產前沿面上，，通過比較各個決策單元偏離生產前沿面的距離來評判各個決策單元的相對有效性。

　　3污染物減排效率及其變化

　　2007年至2017年全國污水處理廠電耗和污染物去除率的均值和標準差如表1所示。從表中可以看出，2007年至2017年我國污水處理廠的噸水處理電耗均值處于0.33kW.h和0.46 kW.h之間，高于美國污水處理廠均值0.29 kW.h'"l。我國污水處理廠大范圍執行一級A排放標準，其出水水質標準明顯高于美國《清潔水法》規定的.基本污水排放標準！"91，因此我國污水處理廠電耗水平高于美國是符合預期的。

　　4影響因素的數理分析

　　4.1處理規模 與減排效率的關系

　　2017年全國4437座污水處理廠的日處理規模從0.2萬t至220萬t不等，平均日處理規模為3.35萬1。本文將日處理規模劃分為0.5萬t以下.>0.5~1萬t.>1~2萬t.>2-5萬1.>5-10萬t和10萬t以上6個區間，考察8處理規模對污水處理廠減排效率的影響。按此分類統計2007年至2017年不同規模污水處理廠的數量分布如圖2所示，可以看到每一個規模區間仍有足夠的樣本進行模型計算。從圖2可知目前我國日處理5萬t以下的污水處理廠在數量上占到80%以上.同時2013年以后處理能力0.5萬t以下的污水處理廠快速增長，因此關注小型污水處理廠的運營效率問題對于整個污水處理行業的可持續發展更為重要。

　　4.2處理工藝與減排效率的關 系

　　2007-2017 年不同工藝污水處理廠的數量變化如圖5所示。從圖中可以看出，各種處理工藝的污水處理廠在“十二五”期間快速增長，在“+三五”期間增長速度趨緩；氧化溝、A2/0和SBR及其改良工藝在10年間發展迅速，且比例不斷上升。在2017年統計的4437座污水處理廠中，28.1%為氧化溝工藝，23.7%為A2/0工藝，17.0%為SBR及其改良工藝，10.0%傳統活性污泥工藝，4.8%為AO工藝，3.4%為生物濾池工藝，2.9%為MBR工藝。這一分布與國內其它學者發表文獻中的污水處理廠工藝分布基本吻合'9.42），這也表明了本文污水處理廠樣本的充分代表性。

　　5結論

　　本文采用DEA模型方法，以電耗作為投入，以COD、ss、NH2-N和TP的去除率為產出，評估污水處理廠的污染物減排效率。采用2007年至2017年我國5 157座污水處理廠長歷時、大樣本的運營數據，分析了污水處理廠減排效率的動態變化特征及其影響因素。研究結果表明。

　　（1）我國大部分污水處理廠的減排效率與構建的生產前沿面的距離較大。減排效率在2007年至2013年呈現上升趨勢，2013年至2017年有所下降。

　　（2）從處理規模看，污水處理廠減排效率均值總體上與平均日處理規模呈正相關。2007 年至2017年，小型污水處理廠的減排效率緩慢上升，大型污水處理廠的減排效率略有下降，不同規模污水處理廠臧排效率的差距在不斷縮小。

　　參考文獻

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　　作者：佟慶遠1 孫傅2 董欣2 高建1