2024年4月20日发(作者：萨庆雪)
2013
年
12
月
68-73
·第
30
卷·第
6
期：
农业资源与环境学报
JournalofAgriculturalResourcesandEnvironment
December2013Vol.30No.6
：
68-73
··
美国环保署农药地下水风险评估模型
文伯健
，
李文娟
*
，程敏
（中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
，
北京
100081
）
摘要：在介绍美国农药环境风险评估的概念、分级、地下水农药监测情况及水资源的立法保护等基础上，重点阐述了美国环保署
SCI-GROW
是以好氧条件土壤半衰期在农药登记管理过程中使用的
圆
个地下水风险评估模型，即
SCI-GROW
和
PRZM-GW
模型。
和土壤有机碳分配系数为自变量的经验线性回归模型，而
PRZM-GW
则是描述农药在土壤中运动的一维、有限差分模型。本文通过
对美国环保署这
2
个特点鲜明的模型的介绍，希望能为我国的农药地下水风险评估及模型的开发提供一个新视角。
SCI-GROW
；
PRZM-GW
；关键词：农药；环境风险评估；模型；美国
X820.4
中图分类号：
A
文献标志码：
2095-681906-0068-06
文章编号：（
2013
）
TheGroundwaterRiskAssessmentModelsforPesticideforUSEPA
China
）（
InstituteofAgriculturalResourcesandRegionalPlanning,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100081
，
Abstract:leofthegroundwaterriskassessmentofpesticidein
theUSAwasintroduced,includingtheconceptsandthetiersofthegroundwaterriskassessment,theresultsofgroundwatermonitoring,the
legislationsofwaterresourceprotection,undwaterriskassessmentmodels,SCI-GROWandPRZM-GW,whichareusedin
-GROWisanempiricallinearregressionmodelthattakesaerobicsoilmetabolism
half-lifean-GWisaone-dimensional,finite-differencemodel.
practiceandpesticideapplication.
WENBo-jian,LIWen-juan
*
,CHENGMin
ThepaperaimstoprovidenewvisioningroundwaterriskassessmentofpesticidefordevelopingourownmodelsthatfitChina忆sagricultural
Keywords:pesticide;environmentalriskassessment;model;SCI-GROW;PRZM-GW
；
USA
如何有效地控制农药对地下水构成的风险是一
总有一定
个引起广泛关注的问题。农业生
产过程中，
地下水
比例的农药会在施用后通过淋溶进入地下水
。
因此当农药在地下水
是世界上很多地区的饮用水源，
中的浓度超过一定限量时
，就会对人类健康造成风
地下水的污染治理十分
险。由于地下水的地理特征
，
困难。利用暴露模型对农药地下水风险进行快速有效
是防患
的评估，根据评估结果进行严格的农药登记，
于未然的有效途径之一。
世界上很多发达国家和地区都已建立各自的农
药环境风险评估体系，开发出各具特色的风险评估模
欧盟的模
型。其中，以欧盟和美国的模型最具代表性
。
型开发者大多遵守反吝啬原则
（
Anti-parsimonyPrin原
ciple
），认为模型的内涵应当足够丰富以正确反映事
选
物联系的复杂性。因此，在欧盟的模型构建过程中，
比如欧盟
取的变量全面，开发出的模型也比较复杂
，
的农药地下水风险评估模型
PEARL
（
PesticideEmis原
2013-07-16
收稿日期：
基金项目：公益性行业（农业）科研专项“农
药风险评估综合配套技术
研究”（
20090354-05
）
（
1986
—）
主要从事农
作者简介：文伯健，男，四川安岳人，硕士研究生，
wenbojian@
药地下水风险评估研究
。
：
*
通信作者：
liwenjuan@
李文娟
：
（
LawofParsimony
）型开发者一般秉承吝啬原则，认为
则不应当接受比
如果某一因素足以解释事物的特性
，
选取
这更多的因素。因此，在美国的模型构建过程中，
例如美国的农
的变量较少，开发出的模型相对精简
，
sionAssessmentatRegionalandLocalscales
）。美国模
—
68
—
文伯健
，等：
美国环保署农药地下水风险评估模型
药地下水
centration
风险评估模
Root
署
（
U.
Zone
in
S.
Model-Ground
GroundWater
型
SCI-GROW
EnvironmentalProtection
Water
）
和
（
ScreeningCon原
）。
PRZM-GW
本
Agency,
文将对
（
Pesticide
USEPA
美国环保
）
农
GROW
药地下水
和
风
PRZM-GW
险评估的
进
相
行
关
介绍
内容
。
及使用的模型
SCI-
1
美
USEPA
国农药
把
地
农药
下
环境
水风险评
风险评
估
估
（
相
Pesticide
关概念
mental
Environ原
生不良
Risk
效应
Assessment
的可能性进
）
行
定
评
义
估
为
的过
就农
程
药
，
对生态环境
该过程分为
产
问
题描述
（
ProblemFormulation
）、分析
（
Analysis
）和风险
表征
（
RiskCharacterization
）
3
个部分。问题描述需要
确定保护目标，收集必要的数据信息
，制定风险分析
和表征计划，得到评估终点和概念模型
；分析是指通
过将数据进行评估，确定暴露可能的发生方式和程度
暴露分析）和预期发生的生态效应的类型和程度
（生
态效应分析）；风险表征是对各种假设、
不确定性、分
析的有效性和局限性进行总结
，最终得到关于生态危
害、不确定性和支持证据的风险描述
[1]
。
在进行农药水环境风险评估时
，国际上多采用分
级的评估方法，即由初级风险评估向高级风险评估过
渡。如果初级风险评估的结果显示某种农药没有不可
接受的风险，即终止评估，
予以登记；如果初级风险评
估结果显示某种农药具有不可接受的风险
，则需要进
入更高一级的风险评估。初级风险评估比较保守
，预
测浓度往往比实际环境中的浓度要高很多。
高级风险
评估需要更多的数据、使用更复杂的模型或进行实际
监控研究，其评估结果更接近农药的实际应用情况
[2]
。
美国农药水环境风险评估分为
4
级（
Tier
），每级
的结构相近，都包括问题描述
、分析和风险表征
3
个
部分
。
Tier玉
：筛选。初级评估主要需筛选出低风险农
药，通过保守的模型预测来识别农药对水环境
（以敏
感物种为代表）可能构成的风险
。
Tier域
：包括基本时
空因子的风险表征
。在
Tier玉
的基础上提供更详细
的农药的物理、化学和环境行为数据
，评估农药使用
中由于环境条件变化而造成的风险随时间
、空间而变
化
Tier
的
毒性
域
情况
研究
的基础
。
Tier
、实验
上
芋
室
进
：
或
行
精
田
更
确
间
细
估计风险及其不确定性
。在
模
致
拟
、精
环境
确的工作，
行为研究
包
、
括
制定
慢性
详
尽的风险管理措施
。
Tier郁
：复杂的模拟和减少风险
措施的有效性研究，常包括多方面的试验和监测计
划，以确切地描述毒性或暴露的关键方面的特征
[3]
。
2013
年
12
月
2
美
20
国地
世纪
下
70
水
年
农
代美
药监
国
测
便
及相
在其地下水
关立法
药残留，并随后开始对地下水中的农药进
中发现了农
行系统地调
查与监测
。
1979
年，美国在加利福尼亚州的井水中发
现二溴氯丙烷，在纽约的井水中发现灭敌威
。
1986
年，美国在其
24
个州的地下水监测中，
共计检出
19
种农药，并因此关闭了数千口饮用水井
[4]
。
1992
—
1999
年，美国地质调查局
（
icalSurvey,USGS
）
对
全美
1255
口家庭水井和
242
口公共水井的水质调
查
滋g
·
结
L
果表明，农药的检出率为
38%
（检出标准为
0.1
-1
nantLevel,
），超
MCL
过美
井
）
国
的农
最大
中的
药
污染
检
有
出
4
率
种
浓
达
，
度
其
（
1.3%
中
Maximum
狄
[5]
氏
。
剂
1993
检
Contami
出
—
率
2007
最
原
高，在公共水
年，
USGS
对全美
932
个公共水井的水质监测结果显
示，检出率超过
1%
（检出标准为
0.1滋g
·
L
-1
）的农药及
其代谢产物有
4
种，其中，莠去津的检出率达
2.0%
[6]
。
农药在地下水中被相继检出，
引起了美国公众的
广泛关注，促使美国在立法层面控制农药对地下水构
成的风险
。
1988
年，美国通过《联邦杀虫剂
、杀菌剂、
灭
Rodenticide
鼠剂法案
（
场前，农药厂
Act,
》
The
家必
FIFRA
Federal
须向
）
USEPA
修正
Insecticide,
案
提
，
供
要求在
Fungicideand
农药的
农
相
药进入
关数据
市
，
以评估农药对地下水的淋溶风险
[7]
。《饮用水安全法
》
TheSafeDrinkingWaterAct,SDWA
）
1996
年修正案
则
USEPA
明确要求保护包
法定限
逐
量
步
[8]
。
制定
1996
饮
括
年，
用水
地下水
美
中
国
污染
在内
通过
物
的
《食
浓
饮
度
品
（
用水
质
包
源，
要求
量
括
保护
农药）
法
的
》
TheFoodQualityProtectionAct
，
FQPA
），要求
USEPA
对美国现正在使用的上百种农药对地下水
（饮用水
源）的风险进行快速、定量评估
，该法案直接推动了农
药地下水风险评估模型在
USEPA
农药登记管理过程
中的应用
[9]
。
3USEPA
农药地下水风险评估模型
型、陆
USEPA
地环境
农
模
药
型
环境
、大气
风
模
险
型
评
和
估
健
模
康影响
型分
模
为
型
水
4
环境
类。
模
其
中，水环境模型共计
11
个，用于评估农药在食物
、水、
非靶标生物体、居住和职业环境中的浓度。
在水环境
模
GROW
型中，
3.1SCI-GROW
模
地下水
型和
PRZM-GW
风险评估模
模
型有
2
个，分别是
SCI-
在农药水环境
和
风
PRZM-GW
型
险评估中，
模型
。
判断
应
农
用
药
方
是
案
否需要进
—
69
—
（
（
（
·
农业资源与环境学报第
30
卷·第
6
期
入更高级风险评估的标准是通过模型计算的地下水
中的农
centrations,
药预测浓度
（
EstimatedDrinkingWaterCon原
cern,
应用于
LOC
初
）
级
。
EDWCs
和
SCI-GROW
）是否超过关注水平
（
LevelofCon原
中级
（
Tier
模
玉
型
和
和
Tier
PRZM-GW
域
）农药地下水
模型分别
风
险评估，其使用方法见图
1
[10]
。
USEPA
目前还没有开
发出
郁
要
）
采
的
适
用
模
用
制定
型
于
，
风
在
高级农药环境风险评估
（
Tier
险
高
缓
级
解措施
农药环境
并进
风
行
险
其
评
有
估
效
时
性
，
研究
USEPA
芋
和
Tier
，开
主
展
广泛的地下水监测等方法
。
Tier玉
分别运行
PRZM-GW
的
6
个标准场景
运行
SCI-GROW
结束
否
评估
模型预测浓度最大值是否超过关注水平
是
Tier域
根据实际情况为
PRZM-GW
构建各种
专门场景并运行
结束
否
评估
模型预测浓度最大值是否超过关注水平
是
Tier芋
图
1
地下水农药风险评估模型使用流程
3.2SCI-GROW
布，用
SCI
于
-GROW
模型
Tier玉
农
模
药地下水
型是
USEPA
风险评
于
估
1997
[11]
，经
年
过
正
不
式
断修
发
正和完善
美
SCI-GROW
，目前的
是一
应用
个
版
经
本
验
为
线
SCI-GROW
性回归模型
2.3
。
1986
。
Food
国加
为
and
利
Agriculture,
福尼亚州食
CDFA
品和农业
）以是
局
（
年，
否
California
在地下水
Dept.
中检出
of
3
种
标准
类型
，将
44
种农药划分为淋溶、
不淋溶与淋溶待定
[12]
。
1989
年，
Gustafson
以
CDFA
这
44
种农药
检测结果为基础数据，以农药好氧条件土壤半衰期
t
1/2
）和土壤有机碳分配系数
（
K
oc
）为变量，将变量进行
对数化处理然后制图分析
，确定了地下水污染指数
GroundwaterUbiquityScore,GUS
），用于评估农药对
地下水的淋溶风险
。
GUS=lg
（
t伊[4-lg
溶
；
GUS<1.8
为不
1/2
）（
K
oc
）
]
，其中：
GUS>2.8
为淋淋溶
；
1.8 为 — 70 — 淋溶待定 [13] 。在 GUS 等式的基础上， USEPA 的农药程 序办公室 （ OfficeofPesticidePrograms ， OPP ）将美国 地下水监测数据进行回归分析 ，开发出 SCI-GROW 模型，其核心回归方程为： P GW 为 Leaching 地下水 =10 (-2.241+0.61伊RILP) ，其中： P GW Potential 中的农 ）为农 药浓 药 度 相 ， 对 RILP [lg 内在 （ 淋 Relative 溶潜力 。 Intrinsic RILP= RILP （ t 1/2 =[lg /6 ） （ ] t 伊[lg(K oc +5)] ， t 1/2 <6d ， K oc <9995mL · g -1 K 1/2 oc <9995mL · -5 g ） -1 ； ]伊 RILP [4-lg （ K oc +5 ） ] ， 6臆t ； 1/2 臆1500d 、 1500d ， K oc <9995mL · g =lg[1500]伊[4-lg （ K oc -1[9] 。 +5 ） ] ， t 1/2 跃 地下水 SCI-GROW 监测点，这 模 些 型 站点 的基础 均具有 数据 很 来源 高的农 于遍 药地下水 布美国的 脆 弱性。农药地下水脆弱性是指农药在施用后进入地下 水的倾向性与可能性 [14] 。这些地下水监测点的高农药 地下水脆弱性主要由较高的土壤剖面的砂含量 、较低 的土壤的有机质含量和粘土含量 、充足的淋溶水量以 及较浅的地下水位构成。各构成部分的具体数值为： 土壤 89% 剖面的 壤有 ） 机 ；粘 质 土 含 含 砂 量 量 含 小 低 量 于 于 为 70%~100% （地表 0.3m ，平均 2% 10% （地 （ 表 地 0.3 表 m 0.3 ，平 m 均 ，平 0.9% 均 4% ）； ） 地下 ； 土 水深度在 2.4~7.6m （平均 4.6m ）之间；各站点通过灌 溉提供充足的水量使其高于平均降雨量 （在灌溉区域， 提供额外 10%~20% 的平均灌溉量）， 在农药使用后的 前 3 个月，站点的降水量加灌溉量平均为 44cm [15] 。 条件 SCI-GROW 土壤半衰期 模 、土壤 型运 有 行 机 需 碳 要 分 输 配 入 系 的 数 数 、 据 农 有： 药最大 好氧 使 用量以及使用次数。模型的输出结果是地下水中的农 药 3.3 浓 PRZM-GW 度 （ 90d 模拟的均值 ） [15] 。 成。 PRZM PRZM-GW 模型 模型是 模 USEPA 型在 PRZM 在 1984 模型 年发 的基础 布的 上 用 开 于 发 模 而 拟 化合物在作物根区及根区以下区域运动的模型 。此 后， USEPA 陆续发布了 PRZM2 版本 1.00 （ 1992 年）、 （ PRZM3 2006 年 测 ） [19] 试 。 版 2012 3.12 年， （ USEPA 1998 年 与加 ）、 PRZM3 拿大农 版 药管 本 理 3.12.3 监督 机 thority, 构 （ Canada PMRA ） 忆 合 sPesticide 作， 开发出 Management PRZM-GW Regulatory ，用于农药 Au 登 原 记管理过程中 Tier玉 和 Tier域 农药地下水风险评 估。 维、有 PRZM-GW 限差分 （ 模 one-dimensional, 型是描述农药在 finite-difference 土壤中运动的一 ） 模 型。该模型模拟农药施用后随降雨和灌溉进入土壤 ， 在土壤中向下淋溶进入地下水的过程 。 PRZM-GW 模 （ （ 文伯健 ，等： 美国环保署农药地下水风险评估模型 型以 PRZM 模型为基础 ， PRZM 模型中，土壤中各个 土层的水分运动描述为： 表层土壤水分 = 表层土壤含 水量 + 降雨 + 雪融 - 植物截留 - 地表径流 - 蒸发蒸腾 - 向 下渗透；根区层土壤水分 = 根区层土壤含水量 + 表层 土壤渗透 - 蒸发蒸腾 - 向下渗透；根区层以下层土壤水 分 = 根区以下层土壤含水量 + 根区层渗透 - 向下渗透 [20] 。 影响农药向下淋溶最终进入地下水的因素很多， 该模 型的开发者选出用于构建模型的主要因素有： 气象， 包括降雨、蒸发、温度、风速 、太阳辐射；农事操作，考 虑灌溉；作物，包括郁闭度、 根深； 土壤剖面 ，包括土 壤温度、土壤质地、地下水水位 、田间持水量；农药降 解，包括土壤有氧代谢 （地表下 1m 内，代谢率随深度 递减）、水解 （地表下 1m 以下，水解率不随深度变化 而变化）；农药扩散 ，仅考虑垂直方向 [21] 。 场景 （ Scenario ） 是 PRZM-GW 模型在进行农药地 下水风险评估时的运行平台 ，是描述模型输入参数空 间 PRZM-GW 特征（气象、土壤、作物特征 ）的数据集。标准场景是 有 m 他 ， 很 利 高的 高的 于农 净淋 地下水 在进行 药在 溶 土壤 量（ 脆 Tier 降 弱 中 雨 性 玉 风险评估时的运行平台 ，具 留存 量 ， 明 包 的特 显 括 大 地下水埋深小 性 于 等。 蒸 USEPA 发量） ， 于 以 目前 及 30.5 其 一 共为 PRZM-GW 建立了 6 个标准场景， 分别是：德尔 马瓦半岛甜玉米地下水场景 、佛罗里达州柑橘地下水 场景、佛罗里达州马铃薯地下水场景 、佐治亚州南部 滨海平原花生地下水场景、 北卡罗来纳州东部滨海平 原棉花地下水场景、威斯康辛州玉米地下水场景 [21] 。 Tier域 如 2 前所 个级 述 别的农 ， PRZM-GW 药地下水 模 风 型 险 可以 评估 用 ， 于 但需 Tier 要在实 玉 和 际应用时注意使用方法上的差别。 进行 Tier玉 风险 评估时，将农药相关数据直接输入到上述 6 个标准场 景 值 mated 中运 进行风 Drinking 行，取各 险评估 Water 场景 。而 Concentrations, 点饮用水中的 进行 Tier域 风险 EDWCs 预测浓 评估时 ） 度 （ ，根据 的最大 Esti原 中 级风险评估的要求，需要评估风险随环境条件变化而 变化的情况。 因此，在利用 PRZM-GW 模型进行 Tier域 风险评估之前，需要根据实际情况先对模型的某些方 面进行调整，以使模型模拟过程更符合农药的实际施 用情况。调整的措施有很多， 最主要措施为开发能代 表该农药使用的地点实际情况的典型场景 ；其次是确 定 Tier玉 没有考虑的农药在表土中的其他降解和吸 附过程，衡量农药的多年重复使用情况 ，考虑饮用水 井和农药施用点间距离的缓冲作用 ，探索暴露的持续 时间 [10] 。 用量、 PRZM-GW 使用次数、 模 使 型 用 运 时 行 间 需 、 多年重 要输入 复 的 使 数 用 据 2013 情况 有： 农 年 、水 药 12 解 使 月 半衰期、好氧条件土壤半衰期 、土壤有机碳分配系数。 输出结果是地下水中农药浓度的最高日值 、地下水中 农药浓度的模拟均值、农药进入地下水的时间 、流动 率 3.4 （模 SCI-GROW 拟中估算的孔容 [10] 分别 PRZM-GW 和 积 / 阻滞因素 ） 。 代入 SCI-GROW 模型 PRZM-GW 开 和 发 PRZM-GW 者将 模型 66 种 的 农 预 ， 药 测 将 的 结果 2 相 个 关 分 模 数 析 型 据 的 预 Water 测结 结 Quality 果与国家 Assessment, 水环境质 NAWQA 量评估 ） （ NationalAmbient PRZM-GW 果进行对 模型，造成的 模 比 原 型 。 因 的 2 可 预 个 能 测 地下水 有： 结果 模型的 项 预 目 测 的 结 实 果 际监测 相比 ， SCI-GROW 整体上高于 模型 SCI-GROW 建模时仅 考 2 SCI-GROW 个 虑 因 了 素 土壤 ，而 有机 PRZM-GW 碳分配系数和好 模型考 氧 虑 条 了 件 更 土壤 多的 半衰期 GW NAWQA 模型 果具有较 的 则 模型仅考虑农药 1 年的使用 ，而 PRZM- 因素 ； 高的保护 监测 可以 数 考 据 虑 性 相比 农药 [10] 。总 ， 的多年重 PRZM-GW 复使 之 ， PRZM-GW 模 用 型 情况 的 。和 模 预 型 测 的 结 预 测 3.5 结 SCI-GROW 果更具保护 SCI-GROW 和 性 。 模 PRZM-GW 型在众多影响 模型 因 评价 条件土壤半衰期和土壤有机碳分配系 素 数 中 来 仅 评 选 估 出 农 好 药 氧 对地下水的风险，很好地诠释了美国模型构建的吝啬 原则。作为 USEPA 使用的第一个农药地下水风险评 估模型 ， SCI-GROW 模型输入变量少 ，操作简便，用 户可快速对某种农药对地下水的风险进行定量评估 ， 且预测结果具有较高的保护性 ，使其除 USEPA 农药 登记管理官方使用外，也被其他学者和机构所接受， 用于农药地下水风险评估 [16-17] 。作为 USEPA 早期开发 的模型 ， SCI-GROW 模型也存在一定的不足 。首先， 在模型构建理论方面存在瑕疵 。 SCI-GROW 模型以 GUS 等式为理论基础回归而成 ， GUS 等式依据加利 福尼亚州的 44 种农药监测结果开发， 其核心在于区 分农药是否具有淋溶入地下水的潜能 ，通过该等式反 推地下水中农药浓度，已经在一定程度上超出了 GUS 等式的应用范围 ；其次， SCI-GROW 模型能否直接应 用 GROW 于我国 模型 的农 由美 药地下水 国的实际监测 风险管 数 理 据 仍 回归 需 而 讨 成 论 ， 。 反映 SCI- 国地下水中的农药情况。农药淋溶进入地下水的过程 美 受到气象、土壤、农业生产方式等多方面影响 ，这些方 面我国和美国存在巨大差异 。程燕等 [18] 用 SCI-GROW — 71 — · 农业资源与环境学报第 30 卷·第 6 期 模型对我国福建省甘蔗种植区 5 种常用农药对地下 水构成的风险进行预测，并把预测结果与实际最高监 5 种农药的模型预测结测结果进行对比 。结果显示： 果与该农药的实际最高监测结果十分接近。 但是， 启动以来，在我国农药管理部门和科研工作者的共同 努力下，我国农药环境风险评估研究实现了跨越式的 发展，已初步构建了一整套适合我国国情的农药环境 风险评估体系，并首次为我国农药登记管理部门构建 SCI-GROW 须具有很高的保护 作为 Tier 性 玉 ，一 风 般 险 要求 评估 其 模 预 型 测 ， 其 结 预 果 测 要在数 结果必 量 级上高于实际监测结果 。因此， SCI-GROW 模型不适 用于我国福建地区的农药地下水风险评估 ，要确定该 模型能否直接应用于我国其他地区的风险评估 ，则需 开展更 GW 物 模 PRZM-GW 为广泛的监测比较研究 。 型在进行评 模 估 型具有很好的应用前景 。 PRZM- GROW 、农事 发展趋势。 模型 操 更 更 作等 重 进 要 一 因 的是， 步 素 时 ， 对 ，能综合考虑土壤 、气象、作 更 评 PRZM-GW 符 估 合 结 农 果 药 的 风 影响 ，较 SCI- 为农 险评 药 估 土壤 模型 行 的 为 模拟模型，且支持用户根据农药的实际使用情况构建 场景，使该模型应用于其他国家和地区成为可能 ，大 大地提高了模型的适用性 。我国自 2009 年“农药安 全性监测与评价项目”启动以来， 已经构建了 6 个农 药地下水风险评估标准场景 [22] 。 2013 年中国农业科 学院农业资源与农业区划研究所开发出 《农药环境风 险 2013SR062824 评估场景数 趋于完善。可 ） 利 ， 据 我国 库查 用我国 农药 询 标准场 环境 系统 风 》（ 景 险 著 体 评 作 系 估 权 为 场 PRZM-GW 景 登 体 记 系已 号： 模型构建中国场景，将其应用于我国农药地下水风险 评估，不过仍需将模型预测结果与我国的实际监测结 果进行比较分析，对模型预测结果的保护性作出评 价。同时也应当看到， PRZM-GW 模型发布时间不长 ， 模型的参数仍需要根据应用过程中反馈的信息进行 不断地修正。并且，该模型的部分输入项也需要不断 的完善。例如：在土壤剖面分层的描述上， PRZM-GW 模 20~40 型按照机械方式对土壤进行分层 10~20 、 契合土壤 cm 剖 等 面 ）， 的 如 实 能 际情况 支持用 。 户自行确认 （ 0~10 土壤 、 分层 ，更 4 结语 我国国土面积辽阔，农业生产地域性差异很大。 农药环境风险评估过程中需要考虑地域间不同的气 象、地形地貌、土壤、作物、 农事操作等因素，这使得我 国农药环境风险评估工作的展开以及相关模型的开 发更具挑战性。可 喜的是，自 2006 年“中荷合作农药 环境风险评估项目 （ PERAP ）” 与 2008 年公益性行业 农业）科研专项“农药风险评估综合配套技术研究 ” — 72 — 出可应用于农药登记管理工作中的风险评估模型 。然 而，我国的农药环境风险评估仍然任重道远 。本文详 细介绍了 USEPA 农药地下水风险评估的内容及使用 的模型 SCI-GROW 和 PRZM-GW ，希借他山之石攻 玉，为我国的农药地下水风险评估及模型的开发研究 提供一个新视角，使我国的农药环境风险评估发展得 更加科学、丰富和完善 。 参考文献 ： [1]ForumEE 燕，周 Protection ines 军英 ，单正 Agency, for 军 . 美国 1998:2-7. ecologicalriskassessment[M].USEnvi原 [2] 程 ronmental 农药水生生态风险评价研究进展 [J]. 农药学学报 ， 2005 （ 4 ） :293-298. [3]Ecofram. port EcologicalcommitteeonFIFRA [4]USEPA tection ofthe Agency, aquatic 爽 Office workgroup[R]. . 美国 of 地下水 Pesticide Washington, risk 的农 Programs, 药污染 [J]. 1999:5-10. D assessment C:Environmental methods: Pro re 原 原 27. ， 胡 世界环境， 1988 （ 4 ） :24- [5]Squillace their PJ,ScottJC, States mixtures 1930. [J].Environmental ingroundwater MoranMJ,,pesticides,nitrateand Science used & for Technology drinking ,2002 water ， 36 in （ the 9 ） :1923 United - [6]Toccalino lic-supply P wells L,Norman inthe J United E,Hitt States, y 1993-2007 ofsource [R].US water Geological frompub原 [7] Survey, USEPA. 2010:133-142. ry/topics/fifra/.2013. FIFRAamendmentsof1988[EB/OL]./histo原 [8]USEPA. 030[R].2004:1-2. UnderstandingtheSafeDrinkingWaterAct,EPA816-F-04- [9]Cohen FQPA[J]. Ground examples WaterMonitoring ofpesticide & assessment Remediation and ,2000 regulation ， 20 （ 1 ） under 43. :41- [10] assessments ceforusingPRZM-GWindrinkingwaterexposure [11] przm_gw/wqtt_przm_gw_.2012. 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[17]SuzukiY,YoshimuraJ,cmetabolismandadsorption 2013 年 12 月 ence ofpyrethroid ,2006,31 （ insecticide 3 ） :322-328. imiprothrininsoil[J].JournalofPesticideSci原 [18] 程燕，周军英 ， 单正军 ，等 . 运用 SCI-GROW 模型预测农药对地 下水的污染风险 [J]. 生态与农村环境学报 ， 2007 （ 4 ） :78-82. [19]USEPA. assessment-models/przm-version-index.2013. PRZMversionindex[EB/OL]./exposure- [20] model Carsel (PRZM): RF,Mulkey Aprocedure LA,Lorber forevaluating MN,et pesticide ticiderootzone groundwater[J].EcologicalModelling ， 1985 ， 30 （ 1 ） :49-69. leachingthreatsto [21]USEPA. ticideconcentrations Modelandscenario ingroundwater development using guidance thepesticide forestimating rootzonemod pes原 el 原 [22] wqtt_przm_gw_scenario_.2012. [EB/OL]./oppefed1/models/water/przm_gw/ 魏 [J]. 启 农 文， 产品 陶 质 传 量与 江，宋 安 稳 全 成 ,2010 ，等 （ . 农 2 ） :38-42. 药风险评估及其现状与对策研究 — 73 —
2024年4月20日发(作者：萨庆雪)
2013
年
12
月
68-73
·第
30
卷·第
6
期：
农业资源与环境学报
JournalofAgriculturalResourcesandEnvironment
December2013Vol.30No.6
：
68-73
··
美国环保署农药地下水风险评估模型
文伯健
，
李文娟
*
，程敏
（中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
，
北京
100081
）
摘要：在介绍美国农药环境风险评估的概念、分级、地下水农药监测情况及水资源的立法保护等基础上，重点阐述了美国环保署
SCI-GROW
是以好氧条件土壤半衰期在农药登记管理过程中使用的
圆
个地下水风险评估模型，即
SCI-GROW
和
PRZM-GW
模型。
和土壤有机碳分配系数为自变量的经验线性回归模型，而
PRZM-GW
则是描述农药在土壤中运动的一维、有限差分模型。本文通过
对美国环保署这
2
个特点鲜明的模型的介绍，希望能为我国的农药地下水风险评估及模型的开发提供一个新视角。
SCI-GROW
；
PRZM-GW
；关键词：农药；环境风险评估；模型；美国
X820.4
中图分类号：
A
文献标志码：
2095-681906-0068-06
文章编号：（
2013
）
TheGroundwaterRiskAssessmentModelsforPesticideforUSEPA
China
）（
InstituteofAgriculturalResourcesandRegionalPlanning,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100081
，
Abstract:leofthegroundwaterriskassessmentofpesticidein
theUSAwasintroduced,includingtheconceptsandthetiersofthegroundwaterriskassessment,theresultsofgroundwatermonitoring,the
legislationsofwaterresourceprotection,undwaterriskassessmentmodels,SCI-GROWandPRZM-GW,whichareusedin
-GROWisanempiricallinearregressionmodelthattakesaerobicsoilmetabolism
half-lifean-GWisaone-dimensional,finite-differencemodel.
practiceandpesticideapplication.
WENBo-jian,LIWen-juan
*
,CHENGMin
ThepaperaimstoprovidenewvisioningroundwaterriskassessmentofpesticidefordevelopingourownmodelsthatfitChina忆sagricultural
Keywords:pesticide;environmentalriskassessment;model;SCI-GROW;PRZM-GW
；
USA
如何有效地控制农药对地下水构成的风险是一
总有一定
个引起广泛关注的问题。农业生
产过程中，
地下水
比例的农药会在施用后通过淋溶进入地下水
。
因此当农药在地下水
是世界上很多地区的饮用水源，
中的浓度超过一定限量时
，就会对人类健康造成风
地下水的污染治理十分
险。由于地下水的地理特征
，
困难。利用暴露模型对农药地下水风险进行快速有效
是防患
的评估，根据评估结果进行严格的农药登记，
于未然的有效途径之一。
世界上很多发达国家和地区都已建立各自的农
药环境风险评估体系，开发出各具特色的风险评估模
欧盟的模
型。其中，以欧盟和美国的模型最具代表性
。
型开发者大多遵守反吝啬原则
（
Anti-parsimonyPrin原
ciple
），认为模型的内涵应当足够丰富以正确反映事
选
物联系的复杂性。因此，在欧盟的模型构建过程中，
比如欧盟
取的变量全面，开发出的模型也比较复杂
，
的农药地下水风险评估模型
PEARL
（
PesticideEmis原
2013-07-16
收稿日期：
基金项目：公益性行业（农业）科研专项“农
药风险评估综合配套技术
研究”（
20090354-05
）
（
1986
—）
主要从事农
作者简介：文伯健，男，四川安岳人，硕士研究生，
wenbojian@
药地下水风险评估研究
。
：
*
通信作者：
liwenjuan@
李文娟
：
（
LawofParsimony
）型开发者一般秉承吝啬原则，认为
则不应当接受比
如果某一因素足以解释事物的特性
，
选取
这更多的因素。因此，在美国的模型构建过程中，
例如美国的农
的变量较少，开发出的模型相对精简
，
sionAssessmentatRegionalandLocalscales
）。美国模
—
68
—
文伯健
，等：
美国环保署农药地下水风险评估模型
药地下水
centration
风险评估模
Root
署
（
U.
Zone
in
S.
Model-Ground
GroundWater
型
SCI-GROW
EnvironmentalProtection
Water
）
和
（
ScreeningCon原
）。
PRZM-GW
本
Agency,
文将对
（
Pesticide
USEPA
美国环保
）
农
GROW
药地下水
和
风
PRZM-GW
险评估的
进
相
行
关
介绍
内容
。
及使用的模型
SCI-
1
美
USEPA
国农药
把
地
农药
下
环境
水风险评
风险评
估
估
（
相
Pesticide
关概念
mental
Environ原
生不良
Risk
效应
Assessment
的可能性进
）
行
定
评
义
估
为
的过
就农
程
药
，
对生态环境
该过程分为
产
问
题描述
（
ProblemFormulation
）、分析
（
Analysis
）和风险
表征
（
RiskCharacterization
）
3
个部分。问题描述需要
确定保护目标，收集必要的数据信息
，制定风险分析
和表征计划，得到评估终点和概念模型
；分析是指通
过将数据进行评估，确定暴露可能的发生方式和程度
暴露分析）和预期发生的生态效应的类型和程度
（生
态效应分析）；风险表征是对各种假设、
不确定性、分
析的有效性和局限性进行总结
，最终得到关于生态危
害、不确定性和支持证据的风险描述
[1]
。
在进行农药水环境风险评估时
，国际上多采用分
级的评估方法，即由初级风险评估向高级风险评估过
渡。如果初级风险评估的结果显示某种农药没有不可
接受的风险，即终止评估，
予以登记；如果初级风险评
估结果显示某种农药具有不可接受的风险
，则需要进
入更高一级的风险评估。初级风险评估比较保守
，预
测浓度往往比实际环境中的浓度要高很多。
高级风险
评估需要更多的数据、使用更复杂的模型或进行实际
监控研究，其评估结果更接近农药的实际应用情况
[2]
。
美国农药水环境风险评估分为
4
级（
Tier
），每级
的结构相近，都包括问题描述
、分析和风险表征
3
个
部分
。
Tier玉
：筛选。初级评估主要需筛选出低风险农
药，通过保守的模型预测来识别农药对水环境
（以敏
感物种为代表）可能构成的风险
。
Tier域
：包括基本时
空因子的风险表征
。在
Tier玉
的基础上提供更详细
的农药的物理、化学和环境行为数据
，评估农药使用
中由于环境条件变化而造成的风险随时间
、空间而变
化
Tier
的
毒性
域
情况
研究
的基础
。
Tier
、实验
上
芋
室
进
：
或
行
精
田
更
确
间
细
估计风险及其不确定性
。在
模
致
拟
、精
环境
确的工作，
行为研究
包
、
括
制定
慢性
详
尽的风险管理措施
。
Tier郁
：复杂的模拟和减少风险
措施的有效性研究，常包括多方面的试验和监测计
划，以确切地描述毒性或暴露的关键方面的特征
[3]
。
2013
年
12
月
2
美
20
国地
世纪
下
70
水
年
农
代美
药监
国
测
便
及相
在其地下水
关立法
药残留，并随后开始对地下水中的农药进
中发现了农
行系统地调
查与监测
。
1979
年，美国在加利福尼亚州的井水中发
现二溴氯丙烷，在纽约的井水中发现灭敌威
。
1986
年，美国在其
24
个州的地下水监测中，
共计检出
19
种农药，并因此关闭了数千口饮用水井
[4]
。
1992
—
1999
年，美国地质调查局
（
icalSurvey,USGS
）
对
全美
1255
口家庭水井和
242
口公共水井的水质调
查
滋g
·
结
L
果表明，农药的检出率为
38%
（检出标准为
0.1
-1
nantLevel,
），超
MCL
过美
井
）
国
的农
最大
中的
药
污染
检
有
出
4
率
种
浓
达
，
度
其
（
1.3%
中
Maximum
狄
[5]
氏
。
剂
1993
检
Contami
出
—
率
2007
最
原
高，在公共水
年，
USGS
对全美
932
个公共水井的水质监测结果显
示，检出率超过
1%
（检出标准为
0.1滋g
·
L
-1
）的农药及
其代谢产物有
4
种，其中，莠去津的检出率达
2.0%
[6]
。
农药在地下水中被相继检出，
引起了美国公众的
广泛关注，促使美国在立法层面控制农药对地下水构
成的风险
。
1988
年，美国通过《联邦杀虫剂
、杀菌剂、
灭
Rodenticide
鼠剂法案
（
场前，农药厂
Act,
》
The
家必
FIFRA
Federal
须向
）
USEPA
修正
Insecticide,
案
提
，
供
要求在
Fungicideand
农药的
农
相
药进入
关数据
市
，
以评估农药对地下水的淋溶风险
[7]
。《饮用水安全法
》
TheSafeDrinkingWaterAct,SDWA
）
1996
年修正案
则
USEPA
明确要求保护包
法定限
逐
量
步
[8]
。
制定
1996
饮
括
年，
用水
地下水
美
中
国
污染
在内
通过
物
的
《食
浓
饮
度
品
（
用水
质
包
源，
要求
量
括
保护
农药）
法
的
》
TheFoodQualityProtectionAct
，
FQPA
），要求
USEPA
对美国现正在使用的上百种农药对地下水
（饮用水
源）的风险进行快速、定量评估
，该法案直接推动了农
药地下水风险评估模型在
USEPA
农药登记管理过程
中的应用
[9]
。
3USEPA
农药地下水风险评估模型
型、陆
USEPA
地环境
农
模
药
型
环境
、大气
风
模
险
型
评
和
估
健
模
康影响
型分
模
为
型
水
4
环境
类。
模
其
中，水环境模型共计
11
个，用于评估农药在食物
、水、
非靶标生物体、居住和职业环境中的浓度。
在水环境
模
GROW
型中，
3.1SCI-GROW
模
地下水
型和
PRZM-GW
风险评估模
模
型有
2
个，分别是
SCI-
在农药水环境
和
风
PRZM-GW
型
险评估中，
模型
。
判断
应
农
用
药
方
是
案
否需要进
—
69
—
（
（
（
·
农业资源与环境学报第
30
卷·第
6
期
入更高级风险评估的标准是通过模型计算的地下水
中的农
centrations,
药预测浓度
（
EstimatedDrinkingWaterCon原
cern,
应用于
LOC
初
）
级
。
EDWCs
和
SCI-GROW
）是否超过关注水平
（
LevelofCon原
中级
（
Tier
模
玉
型
和
和
Tier
PRZM-GW
域
）农药地下水
模型分别
风
险评估，其使用方法见图
1
[10]
。
USEPA
目前还没有开
发出
郁
要
）
采
的
适
用
模
用
制定
型
于
，
风
在
高级农药环境风险评估
（
Tier
险
高
缓
级
解措施
农药环境
并进
风
行
险
其
评
有
估
效
时
性
，
研究
USEPA
芋
和
Tier
，开
主
展
广泛的地下水监测等方法
。
Tier玉
分别运行
PRZM-GW
的
6
个标准场景
运行
SCI-GROW
结束
否
评估
模型预测浓度最大值是否超过关注水平
是
Tier域
根据实际情况为
PRZM-GW
构建各种
专门场景并运行
结束
否
评估
模型预测浓度最大值是否超过关注水平
是
Tier芋
图
1
地下水农药风险评估模型使用流程
3.2SCI-GROW
布，用
SCI
于
-GROW
模型
Tier玉
农
模
药地下水
型是
USEPA
风险评
于
估
1997
[11]
，经
年
过
正
不
式
断修
发
正和完善
美
SCI-GROW
，目前的
是一
应用
个
版
经
本
验
为
线
SCI-GROW
性回归模型
2.3
。
1986
。
Food
国加
为
and
利
Agriculture,
福尼亚州食
CDFA
品和农业
）以是
局
（
年，
否
California
在地下水
Dept.
中检出
of
3
种
标准
类型
，将
44
种农药划分为淋溶、
不淋溶与淋溶待定
[12]
。
1989
年，
Gustafson
以
CDFA
这
44
种农药
检测结果为基础数据，以农药好氧条件土壤半衰期
t
1/2
）和土壤有机碳分配系数
（
K
oc
）为变量，将变量进行
对数化处理然后制图分析
，确定了地下水污染指数
GroundwaterUbiquityScore,GUS
），用于评估农药对
地下水的淋溶风险
。
GUS=lg
（
t伊[4-lg
溶
；
GUS<1.8
为不
1/2
）（
K
oc
）
]
，其中：
GUS>2.8
为淋淋溶
；
1.8 为 — 70 — 淋溶待定 [13] 。在 GUS 等式的基础上， USEPA 的农药程 序办公室 （ OfficeofPesticidePrograms ， OPP ）将美国 地下水监测数据进行回归分析 ，开发出 SCI-GROW 模型，其核心回归方程为： P GW 为 Leaching 地下水 =10 (-2.241+0.61伊RILP) ，其中： P GW Potential 中的农 ）为农 药浓 药 度 相 ， 对 RILP [lg 内在 （ 淋 Relative 溶潜力 。 Intrinsic RILP= RILP （ t 1/2 =[lg /6 ） （ ] t 伊[lg(K oc +5)] ， t 1/2 <6d ， K oc <9995mL · g -1 K 1/2 oc <9995mL · -5 g ） -1 ； ]伊 RILP [4-lg （ K oc +5 ） ] ， 6臆t ； 1/2 臆1500d 、 1500d ， K oc <9995mL · g =lg[1500]伊[4-lg （ K oc -1[9] 。 +5 ） ] ， t 1/2 跃 地下水 SCI-GROW 监测点，这 模 些 型 站点 的基础 均具有 数据 很 来源 高的农 于遍 药地下水 布美国的 脆 弱性。农药地下水脆弱性是指农药在施用后进入地下 水的倾向性与可能性 [14] 。这些地下水监测点的高农药 地下水脆弱性主要由较高的土壤剖面的砂含量 、较低 的土壤的有机质含量和粘土含量 、充足的淋溶水量以 及较浅的地下水位构成。各构成部分的具体数值为： 土壤 89% 剖面的 壤有 ） 机 ；粘 质 土 含 含 砂 量 量 含 小 低 量 于 于 为 70%~100% （地表 0.3m ，平均 2% 10% （地 （ 表 地 0.3 表 m 0.3 ，平 m 均 ，平 0.9% 均 4% ）； ） 地下 ； 土 水深度在 2.4~7.6m （平均 4.6m ）之间；各站点通过灌 溉提供充足的水量使其高于平均降雨量 （在灌溉区域， 提供额外 10%~20% 的平均灌溉量）， 在农药使用后的 前 3 个月，站点的降水量加灌溉量平均为 44cm [15] 。 条件 SCI-GROW 土壤半衰期 模 、土壤 型运 有 行 机 需 碳 要 分 输 配 入 系 的 数 数 、 据 农 有： 药最大 好氧 使 用量以及使用次数。模型的输出结果是地下水中的农 药 3.3 浓 PRZM-GW 度 （ 90d 模拟的均值 ） [15] 。 成。 PRZM PRZM-GW 模型 模型是 模 USEPA 型在 PRZM 在 1984 模型 年发 的基础 布的 上 用 开 于 发 模 而 拟 化合物在作物根区及根区以下区域运动的模型 。此 后， USEPA 陆续发布了 PRZM2 版本 1.00 （ 1992 年）、 （ PRZM3 2006 年 测 ） [19] 试 。 版 2012 3.12 年， （ USEPA 1998 年 与加 ）、 PRZM3 拿大农 版 药管 本 理 3.12.3 监督 机 thority, 构 （ Canada PMRA ） 忆 合 sPesticide 作， 开发出 Management PRZM-GW Regulatory ，用于农药 Au 登 原 记管理过程中 Tier玉 和 Tier域 农药地下水风险评 估。 维、有 PRZM-GW 限差分 （ 模 one-dimensional, 型是描述农药在 finite-difference 土壤中运动的一 ） 模 型。该模型模拟农药施用后随降雨和灌溉进入土壤 ， 在土壤中向下淋溶进入地下水的过程 。 PRZM-GW 模 （ （ 文伯健 ，等： 美国环保署农药地下水风险评估模型 型以 PRZM 模型为基础 ， PRZM 模型中，土壤中各个 土层的水分运动描述为： 表层土壤水分 = 表层土壤含 水量 + 降雨 + 雪融 - 植物截留 - 地表径流 - 蒸发蒸腾 - 向 下渗透；根区层土壤水分 = 根区层土壤含水量 + 表层 土壤渗透 - 蒸发蒸腾 - 向下渗透；根区层以下层土壤水 分 = 根区以下层土壤含水量 + 根区层渗透 - 向下渗透 [20] 。 影响农药向下淋溶最终进入地下水的因素很多， 该模 型的开发者选出用于构建模型的主要因素有： 气象， 包括降雨、蒸发、温度、风速 、太阳辐射；农事操作，考 虑灌溉；作物，包括郁闭度、 根深； 土壤剖面 ，包括土 壤温度、土壤质地、地下水水位 、田间持水量；农药降 解，包括土壤有氧代谢 （地表下 1m 内，代谢率随深度 递减）、水解 （地表下 1m 以下，水解率不随深度变化 而变化）；农药扩散 ，仅考虑垂直方向 [21] 。 场景 （ Scenario ） 是 PRZM-GW 模型在进行农药地 下水风险评估时的运行平台 ，是描述模型输入参数空 间 PRZM-GW 特征（气象、土壤、作物特征 ）的数据集。标准场景是 有 m 他 ， 很 利 高的 高的 于农 净淋 地下水 在进行 药在 溶 土壤 量（ 脆 Tier 降 弱 中 雨 性 玉 风险评估时的运行平台 ，具 留存 量 ， 明 包 的特 显 括 大 地下水埋深小 性 于 等。 蒸 USEPA 发量） ， 于 以 目前 及 30.5 其 一 共为 PRZM-GW 建立了 6 个标准场景， 分别是：德尔 马瓦半岛甜玉米地下水场景 、佛罗里达州柑橘地下水 场景、佛罗里达州马铃薯地下水场景 、佐治亚州南部 滨海平原花生地下水场景、 北卡罗来纳州东部滨海平 原棉花地下水场景、威斯康辛州玉米地下水场景 [21] 。 Tier域 如 2 前所 个级 述 别的农 ， PRZM-GW 药地下水 模 风 型 险 可以 评估 用 ， 于 但需 Tier 要在实 玉 和 际应用时注意使用方法上的差别。 进行 Tier玉 风险 评估时，将农药相关数据直接输入到上述 6 个标准场 景 值 mated 中运 进行风 Drinking 行，取各 险评估 Water 场景 。而 Concentrations, 点饮用水中的 进行 Tier域 风险 EDWCs 预测浓 评估时 ） 度 （ ，根据 的最大 Esti原 中 级风险评估的要求，需要评估风险随环境条件变化而 变化的情况。 因此，在利用 PRZM-GW 模型进行 Tier域 风险评估之前，需要根据实际情况先对模型的某些方 面进行调整，以使模型模拟过程更符合农药的实际施 用情况。调整的措施有很多， 最主要措施为开发能代 表该农药使用的地点实际情况的典型场景 ；其次是确 定 Tier玉 没有考虑的农药在表土中的其他降解和吸 附过程，衡量农药的多年重复使用情况 ，考虑饮用水 井和农药施用点间距离的缓冲作用 ，探索暴露的持续 时间 [10] 。 用量、 PRZM-GW 使用次数、 模 使 型 用 运 时 行 间 需 、 多年重 要输入 复 的 使 数 用 据 2013 情况 有： 农 年 、水 药 12 解 使 月 半衰期、好氧条件土壤半衰期 、土壤有机碳分配系数。 输出结果是地下水中农药浓度的最高日值 、地下水中 农药浓度的模拟均值、农药进入地下水的时间 、流动 率 3.4 （模 SCI-GROW 拟中估算的孔容 [10] 分别 PRZM-GW 和 积 / 阻滞因素 ） 。 代入 SCI-GROW 模型 PRZM-GW 开 和 发 PRZM-GW 者将 模型 66 种 的 农 预 ， 药 测 将 的 结果 2 相 个 关 分 模 数 析 型 据 的 预 Water 测结 结 Quality 果与国家 Assessment, 水环境质 NAWQA 量评估 ） （ NationalAmbient PRZM-GW 果进行对 模型，造成的 模 比 原 型 。 因 的 2 可 预 个 能 测 地下水 有： 结果 模型的 项 预 目 测 的 结 实 果 际监测 相比 ， SCI-GROW 整体上高于 模型 SCI-GROW 建模时仅 考 2 SCI-GROW 个 虑 因 了 素 土壤 ，而 有机 PRZM-GW 碳分配系数和好 模型考 氧 虑 条 了 件 更 土壤 多的 半衰期 GW NAWQA 模型 果具有较 的 则 模型仅考虑农药 1 年的使用 ，而 PRZM- 因素 ； 高的保护 监测 可以 数 考 据 虑 性 相比 农药 [10] 。总 ， 的多年重 PRZM-GW 复使 之 ， PRZM-GW 模 用 型 情况 的 。和 模 预 型 测 的 结 预 测 3.5 结 SCI-GROW 果更具保护 SCI-GROW 和 性 。 模 PRZM-GW 型在众多影响 模型 因 评价 条件土壤半衰期和土壤有机碳分配系 素 数 中 来 仅 评 选 估 出 农 好 药 氧 对地下水的风险，很好地诠释了美国模型构建的吝啬 原则。作为 USEPA 使用的第一个农药地下水风险评 估模型 ， SCI-GROW 模型输入变量少 ，操作简便，用 户可快速对某种农药对地下水的风险进行定量评估 ， 且预测结果具有较高的保护性 ，使其除 USEPA 农药 登记管理官方使用外，也被其他学者和机构所接受， 用于农药地下水风险评估 [16-17] 。作为 USEPA 早期开发 的模型 ， SCI-GROW 模型也存在一定的不足 。首先， 在模型构建理论方面存在瑕疵 。 SCI-GROW 模型以 GUS 等式为理论基础回归而成 ， GUS 等式依据加利 福尼亚州的 44 种农药监测结果开发， 其核心在于区 分农药是否具有淋溶入地下水的潜能 ，通过该等式反 推地下水中农药浓度，已经在一定程度上超出了 GUS 等式的应用范围 ；其次， SCI-GROW 模型能否直接应 用 GROW 于我国 模型 的农 由美 药地下水 国的实际监测 风险管 数 理 据 仍 回归 需 而 讨 成 论 ， 。 反映 SCI- 国地下水中的农药情况。农药淋溶进入地下水的过程 美 受到气象、土壤、农业生产方式等多方面影响 ，这些方 面我国和美国存在巨大差异 。程燕等 [18] 用 SCI-GROW — 71 — · 农业资源与环境学报第 30 卷·第 6 期 模型对我国福建省甘蔗种植区 5 种常用农药对地下 水构成的风险进行预测，并把预测结果与实际最高监 5 种农药的模型预测结测结果进行对比 。结果显示： 果与该农药的实际最高监测结果十分接近。 但是， 启动以来，在我国农药管理部门和科研工作者的共同 努力下，我国农药环境风险评估研究实现了跨越式的 发展，已初步构建了一整套适合我国国情的农药环境 风险评估体系，并首次为我国农药登记管理部门构建 SCI-GROW 须具有很高的保护 作为 Tier 性 玉 ，一 风 般 险 要求 评估 其 模 预 型 测 ， 其 结 预 果 测 要在数 结果必 量 级上高于实际监测结果 。因此， SCI-GROW 模型不适 用于我国福建地区的农药地下水风险评估 ，要确定该 模型能否直接应用于我国其他地区的风险评估 ，则需 开展更 GW 物 模 PRZM-GW 为广泛的监测比较研究 。 型在进行评 模 估 型具有很好的应用前景 。 PRZM- GROW 、农事 发展趋势。 模型 操 更 更 作等 重 进 要 一 因 的是， 步 素 时 ， 对 ，能综合考虑土壤 、气象、作 更 评 PRZM-GW 符 估 合 结 农 果 药 的 风 影响 ，较 SCI- 为农 险评 药 估 土壤 模型 行 的 为 模拟模型，且支持用户根据农药的实际使用情况构建 场景，使该模型应用于其他国家和地区成为可能 ，大 大地提高了模型的适用性 。我国自 2009 年“农药安 全性监测与评价项目”启动以来， 已经构建了 6 个农 药地下水风险评估标准场景 [22] 。 2013 年中国农业科 学院农业资源与农业区划研究所开发出 《农药环境风 险 2013SR062824 评估场景数 趋于完善。可 ） 利 ， 据 我国 库查 用我国 农药 询 标准场 环境 系统 风 》（ 景 险 著 体 评 作 系 估 权 为 场 PRZM-GW 景 登 体 记 系已 号： 模型构建中国场景，将其应用于我国农药地下水风险 评估，不过仍需将模型预测结果与我国的实际监测结 果进行比较分析，对模型预测结果的保护性作出评 价。同时也应当看到， PRZM-GW 模型发布时间不长 ， 模型的参数仍需要根据应用过程中反馈的信息进行 不断地修正。并且，该模型的部分输入项也需要不断 的完善。例如：在土壤剖面分层的描述上， PRZM-GW 模 20~40 型按照机械方式对土壤进行分层 10~20 、 契合土壤 cm 剖 等 面 ）， 的 如 实 能 际情况 支持用 。 户自行确认 （ 0~10 土壤 、 分层 ，更 4 结语 我国国土面积辽阔，农业生产地域性差异很大。 农药环境风险评估过程中需要考虑地域间不同的气 象、地形地貌、土壤、作物、 农事操作等因素，这使得我 国农药环境风险评估工作的展开以及相关模型的开 发更具挑战性。可 喜的是，自 2006 年“中荷合作农药 环境风险评估项目 （ PERAP ）” 与 2008 年公益性行业 农业）科研专项“农药风险评估综合配套技术研究 ” — 72 — 出可应用于农药登记管理工作中的风险评估模型 。然 而，我国的农药环境风险评估仍然任重道远 。本文详 细介绍了 USEPA 农药地下水风险评估的内容及使用 的模型 SCI-GROW 和 PRZM-GW ，希借他山之石攻 玉，为我国的农药地下水风险评估及模型的开发研究 提供一个新视角，使我国的农药环境风险评估发展得 更加科学、丰富和完善 。 参考文献 ： [1]ForumEE 燕，周 Protection ines 军英 ，单正 Agency, for 军 . 美国 1998:2-7. ecologicalriskassessment[M].USEnvi原 [2] 程 ronmental 农药水生生态风险评价研究进展 [J]. 农药学学报 ， 2005 （ 4 ） :293-298. 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