在市政排水系统的污染监测体系中，化学需氧量（COD）作为衡量水体有机物污染程度的核心指标，其浓度在不同监测点位常呈现显著差异。这种差异不仅反映了排水系统内污染物的分布规律，更直接影响对区域排水污染水平的准确判断。深入剖析差异成因、科学优化监测点位，是提升市政排水污染管控精度的关键前提。

一、市政排水系统不同监测点位 COD 浓度差异的核心成因

市政排水系统涵盖 “源头排放 - 管网输送 - 末端处理” 全流程，监测点位分布于居民生活区、工业区、商业区、管网节点及污水处理厂进出口等场景，COD 浓度差异源于污染源类型、管网特性、水文条件等多维度因素的综合作用。

（一）污染源类型与排放强度的差异

不同功能区的污染源特性直接决定了排水 COD 的初始浓度。居民生活区排水以厨房污水、洗浴废水、卫生间污水为主，COD 浓度通常稳定在 200-500mg/L，其中厨房污水贡献了约 60% 的 COD（如食物残渣中的碳水化合物、蛋白质分解产生的有机物）；单身公寓因人均用水量少、外卖餐饮占比高，COD 浓度可能比三口之家所在小区高出 15%-20%。商业区排水则受餐饮、零售业态影响，餐饮集中区域的排水 COD 浓度可达 800-1200mg/L（含大量动植物油脂、餐具洗涤剂），而以服装零售为主的商业区，COD 浓度仅 300-400mg/L。

工业区是高 COD 污染的主要源头，且行业差异显著：食品加工企业排水 COD 常突破 10000mg/L（如豆制品加工废水含高浓度蛋白质），印染厂废水 COD 约 2000-5000mg/L（染料、浆料中的有机化合物），化工企业则因产品特性，排水 COD 可能伴随有毒有机物（如苯系物），浓度波动范围从 500mg/L 至数万 mg/L 不等。若工业区预处理设施不完善，未达标废水接入市政管网，会导致周边监测点位 COD 浓度骤升，形成局部污染峰值。

此外，污染源排放强度的时间差异也加剧了点位 COD 波动。例如，居民生活区早 7-9 点、晚 18-20 点为用水高峰，COD 浓度比平峰期高 30%-40%；工业区则因生产周期，部分企业夜间排放高 COD 废水，导致管网夜间监测点位数据异常升高。

（二）管网系统的传输与转化作用

市政管网作为污染物的传输载体，其结构特性、运维状况会改变 COD 浓度的空间分布。在管网材质方面，老旧混凝土管因内壁腐蚀、微生物附着，易形成生物膜，导致 COD 在传输过程中被部分降解（如好氧微生物分解有机物），使下游点位 COD 浓度比上游降低 10%-15%；而 HDPE 等光滑材质管网对 COD 的降解作用较弱，上下游浓度差异通常小于 5%。

管网淤积是导致局部 COD 浓度异常的关键因素。管网低洼段、检查井底部淤积的污泥，COD 浓度可达 20000-50000mg/L，当管网内水流速度变化（如降雨时流速骤增），淤积污泥被冲刷，会使周边监测点位 COD 浓度短时间内升高 2-3 倍。例如，某城市老城区管网因年久未清淤，雨季时检查井周边监测点 COD 浓度从 350mg/L 飙升至 980mg/L，而清淤后该点位 COD 浓度稳定在 320-380mg/L。

同时，管网内的水力条件会影响 COD 的混合与扩散。管网拐点、泵站前后因水流紊乱，易形成死水区，导致 COD 浓度局部积聚；而长距离直管段内水流平稳，COD 浓度沿程分布均匀，点位间差异较小。

（三）雨污混接与合流制溢流的干扰

雨污分流制与合流制管网的差异，直接导致监测点位 COD 浓度对水文条件的响应不同。在分流制系统中，雨水管网 COD 浓度通常低于 50mg/L（以地表径流携带的泥沙、落叶为主），但生活污水混接会使雨水管网监测点位 COD 浓度升高至 150-250mg/L，且晴天时仍保持较高数值，形成 “晴天雨水管网 COD 异常” 现象。

合流制管网的 COD 浓度受降雨影响更为显著。降雨初期（前 30 分钟），雨水冲刷地表的污染物（如路面油污、垃圾碎屑）进入管网，使 COD 浓度骤升至 800-1200mg/L，形成 “初期雨水 COD 峰值”；随着降雨持续，雨水稀释作用增强，COD 浓度逐渐降至 300-500mg/L；降雨结束后，管网内留存的污水 COD 浓度又回升至旱天水平。此外，合流制溢流（CSO）会导致排放口监测点位 COD 浓度在降雨时突破 1000mg/L，而旱天该点位 COD 浓度稳定在 400-600mg/L，点位数据波动幅度远超分流制系统。

（四）自然环境因素的间接影响

温度、地下水入渗等自然因素也会间接改变监测点位 COD 浓度。温度升高会加速管网内微生物活性，夏季时 COD 降解速率比冬季高 20%-30%，导致同一管网下游点位夏季 COD 浓度比冬季低 15%-20%。地下水入渗则会稀释管网内污水，若某监测点位周边存在地下水渗漏（如管网破损、检查井密封失效），COD 浓度可能比无渗漏点位低 25%-35%，尤其在地下水位较高的雨季，稀释效应更为明显。

二、通过监测点位优化确保 COD 数据代表性的实践策略

监测点位优化需以 “覆盖关键污染源、捕捉浓度变化规律、减少冗余数据” 为目标，结合区域排水特征，从点位筛选、布局调整、动态校准三个维度构建科学体系，确保数据能真实反映区域排水整体污染水平。

（一）基于污染源普查的点位筛选原则

点位优化的前提是明确区域污染源分布，通过 “污染源 - 管网 - 点位” 的关联性分析，筛选核心监测点位。首先，应优先在高污染风险区域布设点位：工业区与市政管网接驳口需设置 “前置监测点”，实时监控工业废水 COD 是否达标（如食品厂接驳口 COD 限值 500mg/L），避免高浓度废水冲击管网；居民生活区选择 3-5 个典型小区（覆盖不同户型、入住率）的排水口作为点位，通过加权平均计算区域生活污水 COD 均值；商业区则聚焦餐饮集中街区，在街区总排水口设置点位，减少单一家餐饮排放波动对数据的影响。

其次，需排除干扰因素主导的点位。对于存在严重地下水入渗的管网段（如通过水位监测发现渗漏量超 10%），若无法修复，应避免将其作为常规监测点，防止稀释效应导致数据失真；合流制管网中，仅用于监测雨水径流的点位（如雨水口），因 COD 浓度受降雨影响过大，不宜作为区域整体污染评估的依据，需与旱天污水监测点位数据区分统计。

（二）结合管网水力特性的布局调整方法

管网水力模型是优化点位布局的重要工具，通过模拟 COD 在管网内的传输路径与浓度变化，确定 “最小点位数量” 与 “最优布设位置”。具体而言，在管网主干管（如 DN1000 以上）的起端、中端、末端各设置 1 个点位，形成 “沿程监测链”，若中端点位 COD 浓度比前端降低超过 20%，需排查是否存在管网淤积或地下水入渗；在管网分支较多的节点（如泵站进水口），布设 “节点监测点”，覆盖所有主要支流，通过支流点位 COD 浓度与流量的乘积，计算节点总 COD 负荷，确保数据能反映区域汇入总量。

对于雨污合流制管网，需采用 “旱雨双模式” 布局：旱天保留常规污水监测点位，降雨时在合流制溢流口、管网关键节点增设临时监测点（如每 2 公里设置 1 个），记录 COD 浓度 - 流量历时曲线，通过积分计算降雨期间 COD 总排放量，避免仅用旱天数据低估区域污染水平。例如，某城市合流制区域通过 “3 个固定点 + 5 个临时点” 的布局，发现降雨期间 COD 排放量占全年的 35%，若仅依赖固定点旱天数据，会导致区域污染评估偏差达 40%。

（三）动态校准与数据验证机制

监测点位并非一成不变，需通过定期数据验证与动态调整，确保其代表性。一方面，每季度开展 “点位有效性评估”：对比同一区域不同点位的 COD 浓度变异系数（CV），若 CV＞30%，说明点位分布不均，需增设或调整点位；例如，某工业区原有 2 个监测点位，CV 达 45%，增设 1 个位于化工企业集中区的点位后，CV 降至 22%，数据代表性显著提升。另一方面，结合管网运维活动更新点位：管网清淤、修复后，需重新监测点位 COD 浓度，若清淤后某点位 COD 浓度下降超过 30%，且连续 3 个月稳定，说明该点位此前受淤积影响较大，需将其纳入 “重点关注点位”，缩短监测周期（如从每月 1 次改为每两周 1 次）。

此外，引入 “对照点位” 进行数据验证：在远离污染源、无管网干扰的区域（如新建未通水管网）设置对照点，监测区域地下水本底 COD 浓度（通常＜20mg/L），若常规监测点位 COD 浓度与对照点差值过小（如＜50mg/L），需排查是否存在数据异常（如监测误差、地下水入渗）；若差值过大（如＞1000mg/L），则需追溯是否有突发污染源（如工业偷排）。

（四）案例实践：某城市老城区 COD 监测点位优化

某城市老城区为雨污合流制，原有 12 个 COD 监测点位，但数据显示区域 COD 均值波动达 50%，无法准确评估污染水平。通过优化：首先，开展污染源普查，发现 3 个点位位于地下水渗漏段，2 个点位靠近工业偷排高发区，将其调整为 “渗漏监测点” 与 “应急监测点”，不再纳入常规均值计算；其次，基于管网水力模型，在主干管增设 2 个沿程点位，在餐饮集中街区增设 1 个总排水口点位，形成 “8 个常规点 + 3 个专项点” 的布局；最后，建立降雨期临时点位制度，每次降雨增设 4 个溢流口监测点。优化后，区域 COD 均值波动降至 18%，且通过 “常规数据 + 降雨数据” 的综合统计，准确计算出该区域全年 COD 排放量，为后续管网改造与污染管控提供了可靠依据。

三、结语

市政排水系统不同监测点位的 COD 浓度差异，是污染源、管网特性、自然环境等多因素共同作用的结果，其本质反映了排水系统的污染分布规律。通过 “污染源导向的点位筛选、水力模型支撑的布局调整、动态校准的数据验证”，可构建科学的监测点位体系，确保 COD 数据能真实代表区域排水整体污染水平。未来，随着智慧排水技术的发展，结合在线监测设备的实时数据与 AI 算法的动态优化，监测点位的精准性与数据的代表性将进一步提升，为市政排水污染治理提供更有力的技术支撑。