Hidrológiai Közlöny 1989 (69. évfolyam)
6. szám - Csanády Mihály–Deák Zsuzsanna–Somló Lajos: Egyes fizikai és kémiai paraméterek szerepe vízvezetéki vizek másodlagos bakteriológiai szennyezettségében
CSANÄDY et. al.: A vízvezetéki víz másodlagos szennyezettsége 347 fertőtlenítést zavaró anyagot eltávolítjuk a vízből. Tulajdonképpen a vas- és mangántalanítás is ide sorolható. Esetünkben az ammónium és/ vagy a szerves anyag eltávolításának van jelentősége. De jelentősen csökkenthető a másodlagos szennyeződés veszélye azzal is, hogy lehűtjük .a vizet, hiszen, hideg víznél a biológiai, folyamatok lelassulnak (Deák et al., \ 981). Ezek a beavatkozások azonban költségesek. A beavatkozás optimális, ill. leggazdaságosabb módjának kiválasztásához ismerni.kellene, melyik tényezőnek mi a szerepe a másodlagos szennyezésben. 4. Különböző paraméterek szerepének vizsgálata 4.1. A f igyelembe vett adatok A vízvezeték-hálózatok másodlagos szennyeződését laboratóriumban gyakorlatilag nem lehet vizsgálni, ill. modellezni, hiszen a víz hőmérsékletén és kémiai összetételén kívül számos külső tényező is befolyásolja a folyamatokat. Ezek a tényezők, mint pl. a hálózat műszaki állapota, az üzemeltetés higiénés színvonala, csőtörések gyakorisága stb. vízműről vízműre változhatnak, de ha sok vízmű adatait nézzük, a hatások talán kiegyenlítik egymást. A téma megközelítésére megpróbáltuk az érintett területen 4 megyében (Békés, Csongrád, Hajdú-Bihar, Szolnok) az üzemi körülmények között végzett ellenőrző vizsgálatok adatait ilyen szempontból értékelni. A jelen vizsgálathoz az utóbbi 5 év KÖJÁL vizsgálati adatait kívántuk feldolgozni azoknál a közüzemi vízműveknél, amelyek vizében a permanganátos oxigénigény (KOI,,,) értéke meghaladja az 5 mg/l-t. A Következő paraméterek-átlagos, minimális és maximális értékét kértük a KÖJÁL-októl, vízművenként. — hőmérséklet, KOI s, huminsav, NH 4 +, Fe, Mn, pH, — a kifogásolt bakteriológiai mutatók, a kifogásolás gyakorisága. Kértük megadni, van-e gáztalanítás, ha igen, milyen berendezéssel; milyen egyéb vízkezelést alkalmaznak; van-e fertőtlenítés, ezt hogyan végzik. Kértünk továbbá adatokat a vízmű műszaki állapotára, üzemeltetési színvonalára is. A feldolgozás során 1321 minta kémiai és 6355 minta bakteriológiai vizsgálatának (összesén kb. 33 000 vizsgálat) adatait vettük figyelembe, az alábbiak szerint. 4.2. Számítási módszer Összefüggést (korrelációt) kere&tünka hőmérséklet és néhány kémiai paraméter átlagos értéke fx) és a bakteriológiai szennyezettség számszerűen értékelhető adatai (y) között:. . x ériékek y értékek KOT NH, ps bakt. szám (20 °C-on) átlaga bakt. szám (37 °C-on)"átlaga Fe bakt. szám (20 °C-on) miatti Mn kif. % huminsav bakt. szám (37 °C-on) miatti pH kif. % hőmérséklet P. aeruginosa miatti kifogásoltság % coliform miatti kifogásoltság % együttes bakteriológiai kifogásoltság % Első lépésként lineáris regresszióval közelítettünk a legegyszerűbb módon (y=mx + b), páronként nézve az a; és y értékek összefüggését, megyénként dolgozva fel az adatokat. Mangán az érintett vízművek zöménél nem volt mérhető koncentrációban. A pH-ra csak egy megyéből kaptunk adatokat, ott is elég szűk intervallumban ingadozott csak; így ezeknek a komponenseknek az értékelésétől el kellett tekinteni. Huminsav-tartalomra csak Csongrád szolgáltatott adatokat; ennek hatását csak itt vizsgálhattuk. Kiszámítottuk itt a ,,kifogásoltsági index"-et is, a különböző paraméterek (bakt. szám,, coliformszám, Pseudomonas aeruginosa jelenléte) alapján való kifogásoltsági százalékok összegét is, amely fiktív szám (sokszor nagyobb 100.%-nál), figyelembe veszi a több ok miatti kifogásoltság súlyosbító hatását is, amit az együttes kifogásoltság (100 %-nál kisebb lehet!) nem mutat. A 45 °C-nál melegebb vizű vízműveket (3) a hőmérséklet hatásának értékelésekor figyelmen kívül hagytuk. Ez a hőmérséklet már gátolja a bélbaktériumok szaporodását ill. túlélését, ami zavarná az összehasonlítást. Az összes többi adatot válogatás nélkül dolgoztuk fel. Összesen 82 kombinációban végeztük el a regresszió-analízist, kiszámítva a korrelációs koefficienseket. Felrajzoltuk a megfelelő diagramokat is. 4.3. A számítások eredménye Az r korrelációs tényező az esetek többségében (a 82 közül 57 esetben) 0,4-nél kisebb volt, vagyis összefüggés nem volt megállapítható. Mindössze három esetben kaptunk 0,7 és 0,8 közötti értéket, ami egyértelmű, de nem szoros összefüggést jelent. 22 esetben az r 0,4—0,7 között volt, ami gyenge összefüggésként (laza kapcsolatként) értelmezhető (Sváb, 1973). A 0j4-nél nagyobb korrelációs tényezőt adó x—y paraméterpárokat és a kapott r értékeket a 2. táblázaton mutatjuk be megyénkénti bontásban, a számok csökkenő sorrendjében. Hajdú-Bihar megyében egyetlen esetben sem kaptunk 0,4-et megközelítő r értéket sem. (Itt kevés a figyelembe vehető vízmű, kicsi a vizsgált mintaszám is.) Csongrád megyében állt rendelkezésre a legtöbb értékelhető adat, így érthető, hogy a legtöbb összefüggést itt lehetett megállapítani. . Szolnok megyében a vártnál kevesebb összer függés annak lehet a következménye, hogy itt a
