China-PEARL和PRZM-GW模型潍坊市场景农药地下水风险评估研究

农药地下水暴露模型China-PEARL已开始在我国农药地下水风险评估中应用。本文利用China-PEARL潍坊市场景数据,为PRZM-GW构建了潍坊市场景。在潍坊市场景下,利用2个模型计算了56种农药在5种作物上共计145种施用方式下的预测环境浓度（PEC）值,利用商值法（RQ）进行风险评估。结果显示有8种农药共13种施用方式在潍坊市场景下存在不可接受的地下水风险。其中,2个模型均显示有不可接受风险的农药是多菌灵和氟磺胺草醚。2个模型PEC值比较结果显示,PRZM-GW的农药风险评估趋势与China-PEARL一致性高,从而验证了China-PEARL的可信性。模型PEC值影响因素分析显示,土壤有机碳分配系数（Koc）对2个模型输出影响最大,可将Koc〉400L·kg^-1作为判断某种农药预测浓度〈0.1μg·L^-1经验性指标。2个模型的PEC值和土壤好氧半衰期的对数呈线性关系,当土壤好氧半衰期〉10d时,模型的PEC值随土壤好氧半衰期的增大而迅速增高。水解半衰期为PRZM-GW模型输入项,决定了PRZM-GW模型模拟的农药浓度随年变化趋势。水中溶解度是China-PEARL的输入项,但对模型PEC值影响很小。     

美国环保署农药地下水风险评估模型

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在农药登记管理过程中使用的2个地下水风险评估模型,即SCI-GROW和PRZM-GW模型。SCI-GROW是以好氧条件土壤半衰期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。