石家旭，黃源生，張 浩，樊力綱，何義亮,*

(1.上海交通大學(xué)中英國(guó)際低碳學(xué)院，上海 200240；2.上海交通大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200240；3.常州市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)農(nóng)村工作局，江蘇常州 213000)

在我國(guó)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的政策下，雖然實(shí)現(xiàn)了高速的工業(yè)化以及城鎮(zhèn)化，但也導(dǎo)致水環(huán)境污染問題日益突出。2015年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》中要求各地區(qū)改善水環(huán)境質(zhì)量，推進(jìn)水污染治理，全面控制污水排放，保障水生態(tài)環(huán)境安全[1]。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水環(huán)境質(zhì)量之間如何協(xié)調(diào)發(fā)展成為國(guó)內(nèi)外可持續(xù)發(fā)展共同面對(duì)的問題。

當(dāng)前探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水環(huán)境污染關(guān)系的方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、指標(biāo)評(píng)價(jià)分析、庫(kù)茲涅茨曲線假設(shè)等。Shi等[2]利用DEA-SBM模型的方法研究各省的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)階段效率和污水處理階段效率之間關(guān)系。Li等[3]建立了東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)度指標(biāo)，以衡量可持續(xù)性。Lee等[4]通過矩量法對(duì)1980年—2001年97個(gè)國(guó)家的樣本進(jìn)行重新研究，驗(yàn)證了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線假設(shè)。從目前的研究現(xiàn)狀看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水環(huán)境污染之間的關(guān)系為復(fù)雜的非線性問題，而許多傳統(tǒng)的建模技術(shù)都基于線性因果思維，因此，無法提供解決這種復(fù)雜性問題所需的思維和結(jié)構(gòu)框架。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是一種通過將整個(gè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為相互關(guān)聯(lián)的一系列變量和流量，以反映復(fù)雜系統(tǒng)隨時(shí)間變化的行為方法，主要特點(diǎn)是能方便地處理非線性和時(shí)變現(xiàn)象，可以進(jìn)行長(zhǎng)期、動(dòng)態(tài)、戰(zhàn)略性的仿真研究與分析。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法目前多用于城市可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域[5-9]。王慧敏等[10]建立流域可持續(xù)發(fā)展預(yù)警模型，利用可持續(xù)發(fā)展能力指數(shù)制定不同的流域發(fā)展策略和政策方案，為流域打造發(fā)展規(guī)劃提供依據(jù)和決策支持。翁異靜等[11]利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬贛江流域水生態(tài)承載力，依據(jù)結(jié)果提出改善贛江流域的建議。Li等[8]研究整個(gè)深圳社會(huì)經(jīng)濟(jì)生態(tài)系統(tǒng)中水循環(huán)的復(fù)雜相互作用，用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)深圳市的水供需情況進(jìn)行模擬。

本文采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和水質(zhì)模型研究工業(yè)聚集區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與河網(wǎng)水質(zhì)改善的關(guān)系，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃和水污染防治提供決策依據(jù)。常州經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)(以下簡(jiǎn)稱“經(jīng)開區(qū)”)歷年工業(yè)占比超過60%，為典型工業(yè)聚集區(qū)[12]。因此，本文將常州經(jīng)開區(qū)作為研究區(qū)域，依據(jù)區(qū)域內(nèi)人口、經(jīng)濟(jì)、河網(wǎng)水質(zhì)相互作用特點(diǎn)構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，并根據(jù)常州未來發(fā)展規(guī)劃和污染控制強(qiáng)度，設(shè)置4種不同發(fā)展情景并進(jìn)行對(duì)比分析，預(yù)測(cè)模擬各種污染物排放量，通過一維水質(zhì)模型[13]計(jì)算經(jīng)開區(qū)出口斷面污染物濃度變化，據(jù)此分析經(jīng)開區(qū)內(nèi)水環(huán)境質(zhì)量何時(shí)能出現(xiàn)改善。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

常州市經(jīng)開區(qū)總面積為181.28 km2，在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)帶來嚴(yán)重的水環(huán)境污染問題[14]。經(jīng)開區(qū)內(nèi)出口斷面——五牧斷面近年來水質(zhì)不穩(wěn)定，五牧斷面位于太湖流域上游，水質(zhì)要求較高，改善水質(zhì)訴求較為緊迫。經(jīng)開區(qū)水系與污染源分布如圖1所示，經(jīng)開區(qū)內(nèi)河道交錯(cuò)，小河眾多，若考慮所有河道，則模擬計(jì)算過于龐大費(fèi)時(shí)費(fèi)力，實(shí)際上也是不必要的。因此，抓住骨干河道，進(jìn)行合理的河道模型概化和斷面選擇。研究區(qū)域內(nèi)COD等污染物排放量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于外源輸入(支流，干流匯入)，所以研究不考慮經(jīng)開區(qū)以外污染物輸入的影響。此外根據(jù)集水區(qū)和河網(wǎng)空間分布特征，經(jīng)開區(qū)內(nèi)居民污染物和工業(yè)污染物通過地表徑流最終均匯集于京杭運(yùn)河經(jīng)開區(qū)內(nèi)河段。

圖1 常州經(jīng)開區(qū)污染源分布

研究所需2015年—2019年第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于經(jīng)開區(qū)提供的《經(jīng)濟(jì)發(fā)展手冊(cè)》；COD、氨氮、TN、TP等污染物排放數(shù)據(jù)以及污水廠處理量數(shù)據(jù)等來源于經(jīng)開區(qū)農(nóng)村工作局；入口斷面(戚墅堰斷面)和出口斷面(五牧斷面)水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來源于經(jīng)開區(qū)內(nèi)環(huán)境監(jiān)測(cè)站。

1.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型結(jié)構(gòu)

區(qū)域內(nèi)人口增加推動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)而造成水環(huán)境污染，水環(huán)境污染嚴(yán)重又會(huì)影響人口。通過搭建區(qū)域水環(huán)境系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架，體現(xiàn)人口、經(jīng)濟(jì)、水環(huán)境子系統(tǒng)三者之間的關(guān)系[15](圖2)。從中選取若干變量建立區(qū)域水環(huán)境系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，表達(dá)各子系統(tǒng)變量間的因果關(guān)系和反饋回路，使用Vensim DSS軟件構(gòu)建系統(tǒng)流量圖(圖3)。模型主要研究變量如下：工業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值和COD、氨氮、TN、TP排放量。經(jīng)開區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)面源產(chǎn)生的污染主要是化肥造成的硝態(tài)氮污染，因此，TN排放量為生活源、工業(yè)源、農(nóng)業(yè)面源之和。但經(jīng)開區(qū)內(nèi)畜牧養(yǎng)殖業(yè)過少且較難統(tǒng)計(jì)，所以畜牧養(yǎng)殖造成的污染不計(jì)入計(jì)算。

圖2 區(qū)域水環(huán)境系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架

圖3 區(qū)域水環(huán)境系統(tǒng)存量流量圖

1.3 模型有效性檢驗(yàn)

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型需要進(jìn)行歷史性檢驗(yàn)，選取2015年—2019年為檢驗(yàn)時(shí)間，基準(zhǔn)年為2015年。比較模擬結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)，觀測(cè)相對(duì)誤差是否滿足系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型所允許的誤差要求。本模型選擇總?cè)丝诤虶DP作為檢驗(yàn)變量，結(jié)果如表1所示。

表1 總?cè)丝谂c地區(qū)GDP歷史檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，總?cè)丝跀?shù)、GDP的模擬值與歷史值基本吻合，它們之間的相對(duì)誤差均小于10%，這說明所構(gòu)建的模型符合誤差范圍，因此，該模型具有良好的穩(wěn)定性。

在歷史性檢驗(yàn)后，模型還需做靈敏性分析[16]，靈敏性分析為通過改變模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托袨閷?duì)這種變化的敏感程度，一個(gè)良好的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)大多數(shù)參數(shù)的變化是不敏感的。靈敏性計(jì)算如式(1)。

(1)

其中：SQ——狀態(tài)變量Q對(duì)參數(shù)X的敏感度；

ΔQt——狀態(tài)變量Q在t時(shí)刻的增長(zhǎng)量；

Qt——狀態(tài)Q在t時(shí)刻的值；

Xt——參數(shù)X在t時(shí)刻的值；

ΔXt——參數(shù)X在t時(shí)刻的增長(zhǎng)量。

對(duì)于1～n的狀態(tài)變量(Q1，Q2，…，Qn)，靈敏度平均值計(jì)算如式(2)。

(2)

其中：n——狀態(tài)變量數(shù)；

SQi——Qi的靈敏度；

S——X的平均靈敏度。

本文主要針對(duì)參數(shù)值進(jìn)行靈敏度分析，檢驗(yàn)總?cè)丝?、工業(yè)總產(chǎn)值、COD排放量(這3個(gè)變量分別代表人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、水環(huán)境質(zhì)量)對(duì)人口增長(zhǎng)率、工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率、單位工業(yè)總產(chǎn)值COD排放強(qiáng)度等8個(gè)參數(shù)的變化靈敏度。檢驗(yàn)方法為：2015年—2019年的各變化率參數(shù)逐年變化10%，觀察其對(duì)主要變量的影響。圖4為靈敏度分析的直觀圖。由圖4可知，除工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率靈敏度高于10%外，其他指標(biāo)低于10%。這說明系統(tǒng)對(duì)于大多數(shù)參數(shù)的變化是不敏感的，模型具有良好的有效性。

注：1—人口增長(zhǎng)率;2—工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率;3—農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率;4—第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率;5—單位工業(yè)總產(chǎn)值COD排放強(qiáng)度;6—單位工業(yè)總產(chǎn)值氨氮排放強(qiáng)度;7—單位工業(yè)總產(chǎn)值TN排放強(qiáng)度;8—單位工業(yè)總產(chǎn)值TP排放強(qiáng)度

1.4 情景設(shè)計(jì)

基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖分析設(shè)定4種情景，4種情景為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與污染控制方案的組合：經(jīng)濟(jì)發(fā)展分為平穩(wěn)和高速2種發(fā)展模式；污染控制方案分為高強(qiáng)度和常規(guī)2種模式。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展方案主要依據(jù)《常州經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)“十三五”規(guī)劃綱要》中GDP增速和第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重等指標(biāo)設(shè)計(jì)，該規(guī)劃綱要指出該區(qū)域未來著重進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，主要發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)降低第二產(chǎn)業(yè)為主，降低工業(yè)消耗和污染。高速發(fā)展方案以2030年第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重達(dá)到60%為目標(biāo)，推算第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的增速，分別為-6.0%、12.0%、21.0%。經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展方案為保持當(dāng)前第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的增速，分別為-6.0%、5.0%、10.0%。

常規(guī)污染控制方案為：在單位工業(yè)總產(chǎn)值COD、氨氮、TN、TP排放強(qiáng)度不變的條件下，維持當(dāng)前的污水廠處理量、沿用現(xiàn)有的處理工藝及排放標(biāo)準(zhǔn)，并且農(nóng)村污水處理設(shè)施和處理規(guī)模均不發(fā)生改變。而高強(qiáng)度污染控制方案為：在單位工業(yè)總產(chǎn)值COD、氨氮、TN、TP排放強(qiáng)度在未來逐漸下降的條件下,依據(jù)經(jīng)開區(qū)未來發(fā)展規(guī)劃對(duì)工業(yè)污染的排放遏制，污水廠出水標(biāo)準(zhǔn)均嚴(yán)格按照《太湖地區(qū)城鎮(zhèn)污水處理廠及重點(diǎn)工業(yè)行業(yè)主要水污染物排放限值》(DB 32/1072—2018)。以污水廠遠(yuǎn)期2030年處理目標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)，逐漸提高污水廠處理量，并且農(nóng)村污水處理設(shè)施和處理規(guī)模均隨之改變。4種情景相關(guān)變量取值如表2所示。

表2 區(qū)域水環(huán)境系統(tǒng)模型調(diào)控參數(shù)及方案

2 結(jié)果與討論

2.1 污染物排放量預(yù)測(cè)

通過設(shè)置系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中不同調(diào)控變量數(shù)值模擬4種情景結(jié)果(圖5)，本研究中調(diào)控變量為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率、工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率、處理規(guī)模、單位工業(yè)總產(chǎn)值COD、氨氮、TN、TP排放強(qiáng)度以及污水廠COD、氨氮、TN、TP年削減量。

圖5 主要變量模擬仿真值

由圖5(a)可知，經(jīng)開區(qū)工業(yè)產(chǎn)值2030年在高速發(fā)展的條件下比平穩(wěn)發(fā)展下提高約30%。由圖5(b)可知，經(jīng)開區(qū)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值2030年在高速發(fā)展的條件下比平穩(wěn)發(fā)展下提高約60%，2030年突破2 000億元。

由圖5(c)可知，COD排放量在2020年后有2種不同的走勢(shì)，情景一和情景二均為常規(guī)污染控制方案。隨著工業(yè)產(chǎn)值的不斷增長(zhǎng)，在情景一中COD排放量從2020年的845 t預(yù)計(jì)逐漸增加2030年的1 775 t左右，原有的污水廠消減量已經(jīng)不足以抵抗COD排放量的增加，因此COD排放量在逐漸增加。由圖5(c)可知，情景一要比情景二的COD排放量增速要快。情景三和情景四為高強(qiáng)度污染控制方案，在高強(qiáng)度污染控制方案中，COD排放量在農(nóng)村污水處理設(shè)施規(guī)模不斷提高，COD排放強(qiáng)度降低，污水廠消減量按照經(jīng)開區(qū)長(zhǎng)期規(guī)劃的遠(yuǎn)期目標(biāo)在逐漸增加的情況下，導(dǎo)致COD排放量開始出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，在情景三的情況下，預(yù)計(jì)2030年COD排放量為442 t。

圖5(d)為氨氮排放量模擬值，曲線走勢(shì)與COD排放量曲線類似，在常規(guī)污染控制下的情景一和情景二中氨氮排放量不斷上升。在高污染控制方案下，氨氮排放量在未來10年趨于緩緩下降的趨勢(shì)，產(chǎn)生量和處理量達(dá)到了近似抵消的程度。在情景三的情況下，2030年氨氮排放量為57 t，為預(yù)估的最低值。情景四的氨氮排放量在2026年后稍有上升，但幅度不大。

圖5(e)為TN排放量的模擬值。常規(guī)污染控制方案與高強(qiáng)度污染控制方案中TN排放量的差異較大，情景一和情景三下的TN排放相差400 t，不過整體TN排放還是處于較低水平，考慮近些年經(jīng)開區(qū)內(nèi)TN的排放量本身就處于較低的水平，可見模擬值與實(shí)際情況比較相符。情景三下TN排放量最少為2030年的287 t。

圖5(f)為TP排放量的模擬值。在情景一下，2030年排放量約為25 t；在情景三下，2030年為9 t。由模擬結(jié)果可見，即使工業(yè)高速發(fā)展帶來了大量的污染物排放，但是在高污染防控方案下，污染物排放量依然在減少。一是因?yàn)槲鬯畯S加大處理力度，經(jīng)開區(qū)內(nèi)某幾個(gè)污水廠在遠(yuǎn)期2030年處理量至少提高150%，出水標(biāo)準(zhǔn)提高至太湖限制標(biāo)準(zhǔn)；二是隨著節(jié)能減排政策以及綠色工業(yè)技術(shù)的實(shí)施，單位工業(yè)產(chǎn)值排放量有所降低，即使隨著工業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)，排污量不但沒有增加，反而在降低。

2.2 一維水質(zhì)模型與斷面污染物濃度曲線

在系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬污染物排放量后，通過一維水質(zhì)模型將污染物排放量計(jì)算為目標(biāo)水質(zhì)污染物濃度。一維水質(zhì)模型適用于模擬寬深比不大的中小型河道污染物遷移轉(zhuǎn)化，而京杭運(yùn)河經(jīng)開區(qū)內(nèi)河段的河長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于河寬、河深，污染物在水體中沿橫向和垂向較易混合均勻，沿縱向變化顯著，其主要靠縱向遷移向下游輸送，符合一維穩(wěn)態(tài)模型模擬條件。

一維水質(zhì)模型[13]水質(zhì)模擬方程如式(3)。

(3)

其中：K——污染物的綜合降解系數(shù)，d-1；

Q——河流的流量，m3/s；

q——排入河流的污水的流量，m3/s；

C0——河流中污染物的本底質(zhì)量濃度，mg/L；

C1——污水中污染物的質(zhì)量濃度，mg/L；

C——目標(biāo)水質(zhì)中污染物的質(zhì)量濃度，mg/L；

x——河段長(zhǎng)度，km；

ux——河流平均流速，m3/s。

經(jīng)開區(qū)污染物入河量W入河量計(jì)算參照式(4)。

qC1=W入河量=W排放量α

(4)

其中：α——入河系數(shù)；

W入河量——污染物入河量，t；

W排放量——污染物排放量，t。

W排放量由前文系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬得出，按照《太湖流域主要入湖河流水環(huán)境綜合整治規(guī)劃編制技術(shù)規(guī)范》確定(表3)從而計(jì)算W入河量。本研究中以經(jīng)開區(qū)上游斷面(戚墅堰斷面)2019污染物濃度為基準(zhǔn)，使用一維水質(zhì)模型預(yù)測(cè)未來不同情景下五牧斷面各類污染物的濃度。

表3 太湖流域各類污染源的入河系數(shù)

將五牧斷面不同污染物濃度與年份進(jìn)行二次曲線擬合，得出水環(huán)境污染物濃度曲線(圖6)，觀察污染物濃度曲線是否出現(xiàn)下降拐點(diǎn)，即水質(zhì)改善拐點(diǎn)。

圖6 水環(huán)境污染物濃度變化

五牧斷面水質(zhì)要求為V類水，水質(zhì)改善拐點(diǎn)為水質(zhì)開始向質(zhì)量更高的Ⅳ類水方向改變的時(shí)間。

由圖6可知，處于常規(guī)污染控制的情景一和情景二，無論經(jīng)濟(jì)發(fā)展方案是平穩(wěn)還是高速，CODMn、氨氮、TN、TP均未出現(xiàn)水質(zhì)改善拐點(diǎn)，CODMn質(zhì)量濃度一直隨著年份增長(zhǎng)而升高，情景一下于2030年達(dá)到6.85 mg/L。而水體中氨氮質(zhì)量濃度也隨時(shí)間推移逐年增加，在2023年氨氮質(zhì)量濃度達(dá)到2.00 mg/L(V類水所要求最大值)。TN則一直處于上升狀態(tài)，情景一中2030年TN質(zhì)量濃度為5.31 mg/L(>1 mg/L，V類水所要求最大值)，處于嚴(yán)重超標(biāo)狀態(tài)。在情景一中2025年TP質(zhì)量濃度會(huì)突破0.40 mg/L(V類水所要求最大值)，在情景二中2023年TP質(zhì)量濃度會(huì)突破0.40 mg/L。

在高強(qiáng)度污染控制下的情景三中，CODMn最早在2022達(dá)到水質(zhì)改善拐點(diǎn)，拐點(diǎn)值約為4.50 mg/L。氨氮在2023年左右達(dá)到水質(zhì)改善拐點(diǎn)，拐點(diǎn)值約為1.81 mg/L。TN在2024年左右達(dá)到水質(zhì)改善拐點(diǎn)，拐點(diǎn)值約為4.40 mg/L。TP在2022年左右達(dá)到水質(zhì)改善拐點(diǎn)，拐點(diǎn)值約為0.31 mg/L。按照《地表水環(huán)境功能區(qū)劃》CODMn、氨氮、TP達(dá)標(biāo)，而TN超標(biāo)。

3 結(jié)論與建議

本文以太湖流域上游的常州經(jīng)開區(qū)為例，依據(jù)人口、經(jīng)濟(jì)、水環(huán)境系統(tǒng)之間的變量關(guān)系，建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型并依據(jù)發(fā)展規(guī)劃設(shè)定4種發(fā)展情景，通過檢驗(yàn)并模擬仿真后得出在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展加高強(qiáng)度污染控制方案下COD、氨氮、TN、TP排放量在2020年后開始陸續(xù)出現(xiàn)下降趨勢(shì)，并在2030年排放量達(dá)到最低，分別為442、57、287、9 t，將模擬的污染物排放量與一維水質(zhì)模型結(jié)合計(jì)算經(jīng)開區(qū)內(nèi)出口斷面(五牧斷面)污染物CODMn、氨氮、TN、TP變化，得出在該情景下各污染物分別在2022年、2023年、2024年、2022年達(dá)到“水質(zhì)改善拐點(diǎn)”，水質(zhì)開始出現(xiàn)變好趨勢(shì)。由此可見，不穩(wěn)定的河網(wǎng)水質(zhì)若需滿足水環(huán)境功能需求，要堅(jiān)持實(shí)施高強(qiáng)度污染控制方案，即對(duì)污水廠進(jìn)行提標(biāo)改造，進(jìn)而提高污水廠出水標(biāo)準(zhǔn)和處理量；并且不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低工業(yè)污染排放強(qiáng)度，鼓勵(lì)采用先進(jìn)技術(shù)去降低生產(chǎn)帶來的污染物排放，走更加綠色環(huán)保的工業(yè)化道路。