梁艷艷，周軍英，程 燕，廖建華，單正軍

(1.南京信息工程大學環(huán)境科學與工程學院，江蘇 南京 210044；2.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學研究所，江蘇 南京 210042)

水稻生產過程中病蟲草害嚴重，農藥使用品種多,頻次高，稻田灌溉排水頻繁，而且水稻田大多與水體相鄰，因此稻田使用的農藥極易因漂移、溢流、排水等途徑進入地表水體，對地表水造成污染[1]。

在美國水稻主要種植區(qū)之一——路易斯安那州南部鄰近稻田的地表水體中檢測出稻田常用殺菌劑百菌清和殺蟲劑氟蟲腈，其質量濃度分別為3.5和1.26 ng·L-1[2]。歐洲地表水監(jiān)測結果表明：鄰近水稻種植區(qū)地表水體中農藥總質量濃度超過0.1 μg·L-1，檢測出的農藥主要有除草劑禾草敵和敵稗[3]。日本河流中農藥濃度監(jiān)測結果顯示，在薩庫拉河支流中檢測出稻田常用除草劑芐嘧磺隆、溴丁酰草胺和殺草隆，其質量濃度分別為0.70、19.0和2.22 μg·L-1[4]。郭斌[5]實地調查了我國松原灌區(qū)稻田農藥使用對查干湖的影響情況，檢測出殺蟲劑三唑磷、除草劑丁草胺和吡嘧磺隆等稻田常用農藥品種；程燕等[6]對水稻種植區(qū)東苕溪流域的調查結果表明，水樣中殺蟲劑硫丹和殺菌劑苯醚甲環(huán)唑的檢出率較高，最高檢出質量濃度分別為2.296和0.259 μg·L-1。

可以看出，因水稻種植而造成地表水農藥污染的現象在世界范圍內普遍存在。為了控制農藥污染，世界上農藥管理先進的國家和地區(qū)，如美國、歐盟和日本早已將風險評估作為農藥登記管理必不可少的手段[7]。我國在農藥環(huán)境風險評估方面雖然起步較晚，但自從2017年新的《農藥登記資料要求》實施后，風險評估也已成為我國農藥登記管理中必須開展的工作[8]。暴露評估是風險評估的關鍵步驟，而模型預測則是暴露評估最常用和最主要的方法。模型預測時除了要輸入農藥基本理化特性參數、農藥使用信息及農藥環(huán)境行為參數外，還必須采用當地的氣候、水文、土壤及作物種植4類信息，這4類信息實際上是某個地區(qū)與農藥使用相關的所有條件的綜合，即暴露場景[9]。要利用模型預測農藥在某一地區(qū)的暴露濃度必須采用當地的暴露場景才能獲得符合實際的預測結果。在稻田-地表水暴露評估模型開發(fā)研究方面，美國、歐盟和日本已走在前列，相繼發(fā)布了一系列模型，很多模型已在農藥登記管理中得到應用。近年來，中國在這方面也開展了很多研究，并取得了較大進展。該文將詳細論述美國、歐盟、日本和中國稻田施用農藥的地表水暴露評估模型研究開發(fā)的最新進展，并對現有模型的局限性進行分析，在此基礎上提出未來研究工作的重點。

1 美國稻田-地表水暴露評估模型

從全球來看，美國水稻種植面積并不大[10]。但美國在稻田暴露評估模型研究方面起步最早。1991年美國Waterborne環(huán)境咨詢公司開發(fā)了水稻水質模型(RICE Water Quality，RICEWQ)，2007年美國環(huán)保局(USEPA)發(fā)布了第I層次水稻模型(Tier I Rice Model)，2013年USEPA又發(fā)布了農藥在漬水條件下使用的模擬模型(Pesticides in Flooded Applications Model，PFAM)。

1.1 RICEWQ模型

RICEWQ模型是全球最早開發(fā)的稻田暴露評估模型，該模型模擬水稻生產過程中淹水、溢流以及排水條件下水和農藥的物量平衡[11]。水平衡包括降雨、蒸發(fā)、滲濾、溢流、灌溉和排水等過程；農藥物量平衡則包括農藥的揮發(fā)、在水和沉積物之間的線性平衡吸附以及在葉面、水和沉積物中的一級或雙相降解、重懸等過程。

1.1.1概念模型及計算公式

RICEWQ的概念模型見圖1。

圖1 RICEWQ模型模擬過程[11]

該模型假設在整個稻田系統(tǒng)中，農藥在水稻植株、田水和沉積物中滿足質量守恒定律。從質量平衡角度追蹤稻田中農藥總質量，從而計算出不同時間稻田系統(tǒng)各介質中農藥含量。該模型主體計算公式為

(1)

式(1)中，?C為隨時間(?t)而變化的農藥含量，μg·L-1；∑Min和∑Mout為一定體積稻田內農藥累計輸入和輸出量，μg；∑Mreact為所有過程中農藥轉化量，μg。水稻植株、田水和田土3種介質中農藥含量可分別通過相應公式計算獲得，具體公式可參看RICEWQ模型手冊[11]。

1.1.2模型輸入參數與輸出結果

模型需要的輸入參數包括農藥理化特性、農藥環(huán)境行為、農藥使用、氣象、水文、土壤和作物種植7大類參數，每一類又包括很多具體參數。為了簡化模型的使用，通常是將氣象、水文、土壤和作物種植4類參數編寫成特定格式的場景文件，模型模擬時直接調用場景文件，只需輸入與農藥相關的3類參數即可。模型可輸出0～365 d不同時段水稻植株、田水及田土中農藥濃度。

1.1.3模型特點與應用

RICEWQ模型輸入參數較多，屬于精細模型，適用于高層次風險評估，模型的模擬精度高。該模型還可與其他模型耦合用于預測地表水及地下水中農藥濃度，如與暴露分析模擬模型(EXAMS)或河流水質模型(RIVWQ)耦合，用于預測農藥在地表水中的濃度；與非飽和帶流動轉運模型(VADOFT)及蓄水層稀釋/水平對流模型(ADAM)耦合，用于預測土壤不飽和區(qū)和地下水中農藥濃度。

2003年以前，該模型主要在美國使用。自從2003年歐洲地中海水稻專家組MED-RICE(Mediterranean Rice)將該模型用于歐洲水稻風險評估后，該模型在歐洲水稻種植國家(意大利[12]、希臘[13]和葡萄牙[14])得到廣泛應用。之后，該模型又應用于澳大利亞[15]、韓國[16]和中國[6]。從目前世界各地對該模型的應用及驗證結果來看，該模型與實際監(jiān)測結果的吻合度較好，是世界范圍內廣泛接受的模擬農藥在稻田環(huán)境行為的模型。

1.2 Tier Ι Rice Model

Tier I Rice Model是一個低層次篩選水平的評估模型[17]，用于保守估算農藥在稻田施用后稻田水中的濃度。

1.2.1概念模型及計算公式

Tier I Rice Model以平衡分配概念為基礎，假設農藥在稻田使用后在田水和田土之間瞬間進行分配，分配后稻田水中農藥濃度可用式(2)進行計算。

Cw=mai/(Vw+msedKd)。

(2)

式(2)中，Cw為稻田水中農藥濃度，μg·L-1；mai為農藥活性成分施用量，μg；Vw為水的總體積，L；msed為處于平衡狀態(tài)的沉積物質量，μg；Kd為水-沉積物分配系數，L·μg-1。

1.2.2模型輸入參數與輸出結果

由于該模型建立了一個固定的標準水稻田場景(表1[17-21])，而且不考慮農藥降解及其他過程，因此模型的輸入參數就只有農藥使用量這一個參數。模型可輸出農藥在稻田使用后稻田水中的濃度。

表1 Tier I Rice Model標準稻田場景的物理參數

Table 1 Physical parameters of the standard rice field scenario for the Tier I Rice Model

參數名稱 參數值數據來源水體深度0.10 m美國農業(yè)部[18-19]沉積物深度0.01 m多點平均值[17]沉積物有機碳含量10 g·kg-1多點平均值[17]沉積物容重1 300 kg·m-3典型假設[20-21]沉積物密度2 650 kg·m-3典型假設[20-21]沉積物孔隙度0.509底泥孔隙度為1減去底泥容重與顆粒密度比值[17]

1.2.3模型特點及使用情況

Tier I Rice Model由于假設農藥施用于稻田后在田水和田土之間瞬間分配，不考慮后續(xù)農藥在兩相之間的質量傳遞及農藥的降解、揮發(fā)等其他過程，因此模擬結果非常保守。而且在應用該模型進行水生生態(tài)風險評估時，是直接采用稻田水中農藥濃度來代替稻田附近天然水體中農藥濃度，這就更顯保守。該模型被USEPA用于第I層次篩選水平的暴露評估，該模型在其他國家的應用尚鮮見報道。

1.3 PFAM模型

由于Tier I Rice Model過于保守，USEPA近年來又開發(fā)了PFAM模型。PFAM模型是為農藥在漬水條件下使用(如水稻田和蔓越莓田)的風險評估而開發(fā)的[22]。

1.3.1概念模型及模擬過程

PFAM的概念模型見圖2[22]。

圖2 PFAM的水文和化學過程[22]

PFAM模型的模擬過程包括水文過程和化學過程。(1)水文過程：水體深度隨降水、灌溉、排水、蒸發(fā)或稻田排水口高度而變化。模型由水體部分和底棲部分組成，每個單獨的部分是完全混合的，并且在每個單獨部分內的所有相處于平衡狀態(tài)，這種平衡遵循線性等分，這2個部分通過一級質量轉化過程耦合。(2)化學過程：每一部分的化學轉化過程借用了USEPA另一模型EXAMS的數學公式[23]，但是進行了適當簡化，去掉了開發(fā)者認為敏感性不強而實際上又難以獲得的一些參數，如水體中的生物過程。

1.3.2模型輸入參數與輸出結果

該模型屬于較為精細的模型，需要的輸入參數也包括農藥理化特性、農藥環(huán)境行為、農藥使用、氣象、水文、土壤和作物種植7大類參數。該模型已建立3個水稻-地表水標準場景，分別位于加利福尼亞州、阿肯色州和密蘇里州。模型可輸出0～365 d不同時段稻田水及地表水中農藥濃度。

1.3.3模型特點及使用情況

PFAM的開發(fā)使得那些無法通過Tier I Rice Model篩選評估的產品可以有較為精細的模型進行更高層次的評估。PFAM開發(fā)的宗旨是要在模型的復雜性和參數的可獲得性方面達到較好的平衡，因此PFAM的精細度介于Tier I Rice Model和RICEWQ之間。雖然PFAM模型中的場景目前主要是為農藥在稻田中的使用而開發(fā)的，但在未來可能會為其他漬水作物(如蔓越莓)開發(fā)更多的暴露場景。目前PFAM模型主要應用于美國的農藥登記管理，在其他國家應用的報道尚鮮見。

美國開發(fā)了3個稻田暴露評估模型。Tier I Rice Model為第Ⅰ層次暴露模型，該模型非常簡單，適用于篩選水平的暴露評估。RICEWQ模型和PFAM模型為第Ⅱ層次暴露模型，模型較復雜，適用于高層次的暴露評估，但兩者也存在明顯不同之處：RICEWQ考慮的過程更多，如農藥施用時作物的截留、葉面淋洗等過程，而PFAM則未考慮上述過程，從這方面來說，PFAM較RICEWQ更保守；但在模型輸出方面，RICEWQ模型只能輸出田水及田土中農藥濃度，當用于地表水及地下水暴露評估時，需與EXAMS、VADOFT、HYDRUS等水體模型偶聯，而PFAM模型中直接耦合了水庫和池塘2種水體，可以直接輸出水庫和池塘中農藥濃度。此外，PFAM模型還整合了流域徑流計算模塊，可以將流域徑流與稻田輸出一起作為水體的輸入，模擬尺度更大。

2 歐盟稻田-地表水暴露評估模型

歐盟水稻種植主要集中在南歐的法國、希臘、意大利、西班牙和葡萄牙5個國家。但在稻田暴露評估模型研究方面，歐盟開展了大量工作。1999年專門成立了地中海水稻(MED-RICE)專家組，該專家組于2003年開發(fā)了第I層次水稻暴露評估模型MED-RICE，2004年在MED-RICE模型的基礎上開發(fā)了第Ⅱ層次地表水及地下水模型(Surface Water and Groundwater Model，SWAGW)。

2.1 MED-RICE模型

MED-RICE模型的呈現方式為一個簡單的Excel計算表，用于計算農藥在稻田使用后在地下水以及鄰近地表水中預測環(huán)境濃度(predicted environmental concentrations，PECs)[24]。

2.1.1概念模型及計算公式

MED-RICE概念模型見圖3。

圖3 MED-RICE模型模擬過程[24]

由圖3可知，MED-RICE模型只考慮了噴霧飄移和排水對地表水的影響，沒有考慮揮發(fā)、蒸發(fā)、作物沖刷和作物攔截等其他過程。農藥在地下水及鄰近地表水中的濃度計算公式為

CPE,pgw=Mleak(>1 000)×100/(365×l)。

(3)

式(3)中，CPE,pgw為地下水中農藥濃度，μg·L-1；Mleak(>1 000)為淋溶到地表以下超過1 000 mm的飽和帶水中農藥總質量，g·hm-2；l為滲透速率，指滲透水流單位時間通過單位過水斷面的水量，mm·d-1；365指365 d。

CPE,sw=(CPE,sw,drift·fdilution+CPE,pw)∕(1+fdilution)。

(4)

式(4)中，CPE,sw為鄰近地表水體中農藥濃度，μg·L-1；CPE,sw,drift為飄移到地表水中的農藥濃度，μg·L-1；fdilution為由田水排到鄰近地表水中的農藥稀釋倍數，取值10；CPE,pw為田水中農藥濃度，μg·L-1。

2.1.2模型特點及使用情況

MED-RICE模型是一個簡單模型，輸入的變量、參數較少。該模型的計算值較保守，適用于篩選水平的暴露評估。MED-RICE模型目前建立了兩個標準場景：(1)黏土場景，代表地表水易受污染的情況；(2)沙土場景，代表地下水易受污染的情況。該模型目前用于歐盟農藥登記管理中。

2.2 SWAGW模型

為進一步更精確模擬農藥在稻田使用后的暴露情況，MED-RICE專家組在第I層次MED-RICE模型的基礎上，開發(fā)了第Ⅱ層次模型SWAGW。該模型可用于計算農藥在稻田使用后在稻田土、田水以及地下水、鄰近地表水中的PECs值[25]。

2.2.1概念模型及計算公式

該模型開發(fā)的基礎是第I層次MED-RICE模型的概念模型和場景。SWAGW可以按照第I層次的2個標準場景計算農藥暴露量，也可以不受標準場景的限制，輸入具體參數進行模擬，因而比第I層次的模擬更接近實際。SWAGW根據歐盟成員國水稻種植的實際情況，分為2個時段進行模擬。第1時段為封閉環(huán)境，農藥施用后稻田水保持靜止狀態(tài)，既不灌溉，也不排水。第2時段為開放環(huán)境，此階段既有灌溉，也有排水，目的是使稻田水層厚度保持恒定。封閉階段主要考慮農藥的淋溶、吸附和降解等過程，封閉期稻田環(huán)境中農藥質量守恒計算公式為

Atotal-ALL=AL+AS+BL。

(5)

式(5)中，Atotal為稻田系統(tǒng)中農藥總量，μg；ALL為通過土壤中浸出的農藥量，μg；AL為溶于稻田水中的農藥量，μg；AS為吸附在稻田土上的農藥量，μg；BL為水稻植株中殘留農藥量，μg。

在開放期內，稻田為開放系統(tǒng)，除了要考慮封閉期內的各因素外，還要考慮農藥從稻田流入地表水體的部分。開放期稻田環(huán)境中農藥質量守恒計算公式為

(6)

2.2.2模型特點與使用情況

SWAGW模型雖然未考慮田水深度的變化、土壤水分蒸騰和土壤質地，也未考慮氣候因素，但與第Ⅰ層次MED-RICE模型相比，SWAGW 模型考慮了更多因素，因此其預測結果更接近實際。SWAGW模型是第Ⅱ層次暴露評估模型，已應用于歐盟農藥登記管理中，該模型在其他國家的應用鮮見報道。

3 日本稻田-地表水暴露評估模型

日本稻田面積約占農業(yè)用地面積的54%[26]。日本對稻田用藥暴露評估模型的研究也比較早，從1995年至今，日本已開發(fā)的稻田暴露評估模型有水生預測環(huán)境濃度模型(Aquatic Predicted Environmental Concentration，Aquatic PEC)、農藥稻田模型(Pesticide Paddy Field Model，PADDY)系列和稻田農藥濃度模型(Pesticide Concentrations in Paddy Fields，PCPF)系列。

3.1 Aquatic PEC模型

Aquatic PEC模型是由日本最早(1995年)開發(fā)出的稻田用藥暴露評估模型，用于第I層次的保守評估[27]。該模型為日本農藥登記評估過程中使用的第I層次暴露計算工具。

3.1.1概念模型及計算公式

Aquatic PEC的概念模型見圖4。

圖4 日本稻田第I層次暴露評估模型假設場景[27]

Aquatic PEC模型主要計算公式為

CPE,tier1=[Mrunoff+MDr+MDd]/(3×86 400×Te)。

(7)

式(7)中，CPE,tier1為稻田使用農藥在河水中的第I層次預測濃度，g·m-3；Mrunoff為最大徑流流失量，g；MDr為發(fā)生事件當天農藥飄移量，g；MDd為通過排水途徑進入河流的農藥量，g；數值3為河流流速，m3·s-1；86 400代表1 d是86 400 s；Te為毒性試驗持續(xù)時間，d。

3.1.2模型特點及使用情況

Aquatic PEC模型是一個基于固定標準場景的簡單模型，用于第I層次篩選水平的評估，沒有考慮農藥降解等環(huán)境行為過程，因此預測結果比較保守。但與美國Tier I Rice Model模型僅僅考慮農藥在稻田系統(tǒng)水相與沉積相之間的瞬間平衡分配，因而只能輸出稻田水中農藥濃度不同，Aquatic PEC模型考慮了農藥施用于稻田系統(tǒng)后經徑流、排水和飄移進入臨近河流的過程，因而輸出的是河流中農藥濃度；因此盡管預測結果保守，但比美國Tier I Rice Model模型更接近實際。目前，該模型在日本農藥登記管理中作為第I層次的暴露計算工具。

3.2 PADDY模型系列

PADDY模型系列由日本農業(yè)環(huán)境科學研究所和農藥監(jiān)測站等機構共同開發(fā)，包括PADDY模型、PADDY-2模型和PADDY-Large模型。

3.2.1PADDY模型

PADDY模型主要通過考慮農藥在稻田中的行為及平均的水平衡來預測農藥在稻田水和表層田土中的濃度[28]。PADDY概念模型見圖5。

圖5 PADDY概念模型中農藥在稻田系統(tǒng)的行為轉運與水平衡[28]

PADDY模型假設模擬系統(tǒng)由表層和亞表層組成。表層由稻田積水和表土相組成，表土相包括淹水條件下的孔隙水和地表5 mm的土壤固相；亞表層由孔隙水和土壤固相組成，每層厚度為5 mm。每層間的質量傳輸驅動力是各層農藥濃度梯度，農藥進入每層時，立即在每層內混合均勻。模型可輸出稻田水和表層田土中農藥濃度。

3.2.2PADDY-2模型

PADDY-2模型是PADDY模型的改進版[29]，PADDY模型采用的是平均的水平衡參數值，而PADDY-2采用的則是農藥特定使用地點的每日水平衡(灌溉、降水、蒸發(fā)、蒸騰、溢流、垂直及水平方向的滲漏)參數值，因而預測結果比PADDY模型更精確。

3.2.3PADDY-Large 模型

PADDY模型和PADDY-2模型只能模擬農藥在較小規(guī)模(約0.3 hm2)稻田中的行為，無法模擬大面積稻田中農藥行為，也無法給出鄰近地表水體中農藥濃度。因此，日本在PADDY-2模型基礎上又開發(fā)了一個景觀尺度的稻田模擬模型PADDY-Large[30]，用于預測農藥在稻田使用后在小流域水體中的濃度。PADDY-Large概念模型見圖6。

圖6 評估水稻生產區(qū)農藥行為的標準場景[30]

在PADDY-Large模型中，除PADDY-2模型以外，還耦合了連續(xù)攪拌混和(Continuous Stirred Tank Reactor，CSTR)模型。主排水渠可視為一系列連續(xù)攪拌反應器，主排水渠縱向分為若干支渠。農藥在稻田中使用后隨地表徑流進入排水渠中的含量可通過以下公式計算：

(8)

式(8)中，Cdrain為排水渠中農藥濃度，g·m-3。公式中其他各項參數的含義在此不作詳述，具體可參看PADDY-Large模型介紹[30]。

可見，在PADDY模型系列中，PADDY和PADDY-2模型可用于預測農藥在稻田水和表層田土中的濃度。PADDY-2模型則由于考慮了農藥特定使用地點的每日水平衡因素，因而預測結果比PADDY模型更準確。而PADDY-Large模型則是更大尺度上的預測模型，可用于預測小流域水體中農藥濃度。PADDY模型系列目前在日本主要用于較高層次的個案評估以支持農藥的登記管理決策。

3.3 PCPF模型系列

繼PADDY模型系列之后，日本又開發(fā)了PCPF模型系列，包括PCPF-1模型、PCPF- SWMS和PCPF-C這3個模型。該模型系列開發(fā)的目的是為了評估和完善田間管理措施(灌溉排水控制及土壤管理)，從而最大限度地減少農藥因徑流和滲漏造成的污染。

3.3.1PCPF-1模型

PCPF-1模型由日本東京農業(yè)科技大學和日本農業(yè)環(huán)境科學研究所共同開發(fā)[31]。該模型是日本開發(fā)的期望用于第Ⅱ層次評價的稻田暴露評估模型。

PCPF-1概念模型見圖7。該模型模擬的水平衡過程主要包括降雨、灌溉、排水、蒸發(fā)蒸騰等過程，農藥物量平衡過程則主要包括農藥的溶解、揮發(fā)、光解、微生物降解以及農藥隨水轉運過程中的流失、淋溶等過程。該模型可用于預測農藥在田水和表層1 cm田土中的農藥濃度。

圖7 PCPF-1概念模型中農藥在稻田系統(tǒng)的行為與轉運[31]

3.3.2PCPF-SWMS模型

PCPF-SWMS模型由法國和日本共同開發(fā)[32]。該模型是PCPF-1模型和SWMS-2D模型的耦合模型，其中，SWMS-2D模型用于分析多孔介質中水流和溶質的傳輸過程。該模型可用于模擬農藥在稻田更深層次土壤中的行為和轉運，從而分析農藥在稻田土壤剖面中的復雜行為。PCPF-SWMS概念模型見圖8。

圖8 PCPF-SWMS的概念模型組成[32]

PCPF-1模型和SWMS-2D模型之間水流運動和溶質交換的相互作用可以概括如下：PCPF-1模型以稻田系統(tǒng)底部作為SWMS-2D模型的頂部邊界，SWMS-2D模型以垂直滲透率作為PCPF-1模型水平衡方程中的輸入數據。對于溶質傳輸，PCPF-1模型提供的頂部邊界溶質濃度與滲透率決定著SWMS-2D模擬的輸入溶質通量。該模型可用于模擬稻田土壤剖面0～160 cm不同土層中的農藥濃度。

3.3.3PCPF-C模型

PCPF-C模型是PCPF模型系列的再次擴展，該模型由日本東京農業(yè)科技大學開發(fā)[33]，用于在流域尺度上模擬稻田農藥的行為和轉運。

概念模型：PCPF-C模型可模擬從幾公頃(農田區(qū)塊規(guī)模)到幾十公頃(小流域規(guī)模)的稻田流域農藥的流失。流域由水稻田部分和河流部分組成。水稻田部分被劃分為幾個農藥處理單元(pesticide treatment groups，PTGs)。每一個處理單元采用一種農藥處理。農藥在每個處理單元稻田水中的行為由PCPF-1模型模擬，農藥在排水渠中的行為則被假定為與水完全混合，沒有考慮農藥在排水渠中的其他消散過程，如生物化學和光化學降解、農藥在沉積物上的吸附和揮發(fā)等。

總之，在PCPF模型系列中，PCPF-1模型用于模擬稻田水和表層1 cm土壤中農藥濃度，PCPF-SWMS模型可用于模擬農藥在稻田土壤剖面中的行為與轉運，因而可模擬農藥在稻田中的淋溶，而PCPF-C模型則可用于小流域尺度上的模擬，得到流域水體中更接近實際的農藥濃度。目前，該模型系列主要用于日本稻田良好管理措施(灌溉排水控制及土壤管理)的評估和完善，以達到最大限度減少農藥隨徑流和滲漏造成的污染。

4 中國稻田-地表水暴露評估模型

近年來，中國越來越重視農藥的環(huán)境安全管理，開展了很多農藥風險評估方面的研究項目，也取得了突破性進展。目前，公開發(fā)布的稻田地表水暴露評估模型有2個，分別是TOP-RICE模型和農藥風險評估暴露模擬平臺(Pesticide Risk Assessment Exposure Simulation Shell，PRAESS)。

4.1 TOP-RICE模型

TOP-RICE模型由農業(yè)農村部農藥檢定所與荷蘭阿爾特拉研究所共同開發(fā)，于2014年發(fā)布[34]。該模型可用于預測農藥在稻田施用后淋溶至地下水及通過地表漫溢進入天然池塘后2種水體中農藥濃度。TOP-RICE模型內嵌水文學模型SWAP、水田農藥歸趨模型Paddy-PEARL和天然池塘農藥歸趨模型TOXSWA。SWAP模型用于模擬稻田水-土壤-地下水系統(tǒng)中土壤、水流和熱傳導過程；Paddy-PEARL模型用于模擬稻田水-土壤-地下水系統(tǒng)中農藥吸附、遷移和轉化等過程；TOXSWA模型用于模擬農藥漫溢進入池塘以及農藥在池塘系統(tǒng)中的吸附、遷移和轉化過程。3個模型經用戶界面集成后組成TOP-RICE模型。

TOP-RICE模型目前包含2個水稻-地表水場景和2個水稻-地下水場景，這2類場景分別位于廣東連平和江西南昌。TOP-RICE模型目前已應用于中國農藥登記管理決策。

4.2 PRAESS模擬平臺

PRAESS模擬平臺是由生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學研究所負責開發(fā)，美國Waterborne環(huán)境公司提供技術支持，于2010年發(fā)布[35]。該平臺通過建立的外殼程序將世界范圍內經過驗證并廣泛應用的水稻模型、地表水模型和地下水模型進行耦聯，并將構建的中國場景嵌入外殼。PRAESS包含4套模型系統(tǒng)[36]，分別是PRZM-EXAMS(模擬旱地作物-地表水)、PRZM-ADAM(模擬旱地作物-地下水)、RICEWQ-EXAMS(模擬水稻-地表水)和RICEWQ-VADOFT-ADAM(模擬水稻-地下水)。PRAESS是目前世界上首個將旱田和水稻田模擬以及地表水和地下水模擬集合在一起的平臺。PRAESS平臺目前包含16個旱田場景(分別是8個旱田-地表水場景和8個旱田-地下水場景)和16個水稻田場景(分別是8個水稻-地表水場景和8個水稻-地下水場景)。

PRAESS模擬平臺自發(fā)布以來，已用于中國多個農藥登記的高層次風險評估之中，該平臺也已列入我國農藥登記風險評估指南之中[37]。

5 總結

5.1 不同模型分類比較分析

目前世界上水稻-地表水暴露評估模型開發(fā)主要來自美國、歐盟、日本和中國，共有14個水稻-地表水暴露模擬工具。根據模型的復雜程度及預測結果的保守程度可將這些模型分為第Ⅰ層次模型和第Ⅱ層次模型2大類。第Ⅰ層次模型簡單保守，需要的輸入參數少，有些甚至只需要輸入農藥使用量一個參數，沒有考慮農藥的降解、吸附、蒸發(fā)及植物的攔截、吸收等過程，因此預測結果往往比實際高很多，模型精度較差，這些模型只適合進行低層次篩選水平的評估。若篩選水平評估顯示沒有風險，則無需再進行更高層次的評估；若篩選水平評估沒有通過，則需應用第Ⅱ層次模型進行更復雜和精細的評估。第Ⅱ層次模型由于考慮了農藥在稻田及水體中各種行為過程及氣象、水文、土壤、作物等條件，模型復雜精細，需要輸入的參數非常多，模型預測精度也較高。但需要特別注意的是，由于該類模型需要大量的場景信息，因此必須構建或選擇合適的場景才能得到符合實際的結果。

第Ⅰ層次有Tier I Rice Model、MED-RICE和Aquatic PEC這3個模型，其中，Tier I Rice Model最保守，MED-RICE的模擬精度優(yōu)于Tier I Rice Model，Aquatic PEC模擬尺度最大，精度也優(yōu)于Tier I Rice Model。在第Ⅱ層次11個模型中，開發(fā)最早、應用最廣泛的是RICEWQ，世界各地的應用和驗證均表明該模型能夠很好地用于模擬農藥在水稻田的行為，其余模型目前僅應用于模型開發(fā)國家和地區(qū)。

另外，在選擇和應用模型時，還必須清楚各個模型模擬的范圍和尺度。這14個模型可歸為3類：(1)僅能進行稻田系統(tǒng)內農藥濃度預測的模型，有第Ⅰ層次Tier I Rice Model模型，第Ⅱ層次RICEWQ、PADDY、PADDY-2、PCPF-1和PCPF-SWMS模型。其中，RICEWQ模型本身雖然只能模擬稻田系統(tǒng)，但其可與其他模型耦合，如與EXAMS模型或RIVWQ模型耦合，用于預測農藥在地表水中的濃度；與VADOFT和ADAM模型耦合，用于預測土壤不飽和層和地下水中農藥濃度。(2)能進行稻田系統(tǒng)及稻田鄰近水體農藥模擬，但總體模擬尺度較小(10 hm2以下)的模型，有第Ⅰ層次MED-RICE模型和第Ⅱ層次SWAGW、PADDY-Large和TOP-RICE模型。(3)可進行較大尺度(小流域)模擬的模型，有第Ⅰ層次Aquatic PEC 模型和第Ⅱ層次PFAM、PCPF-C和PRAESS模型。

5.2 現有模型的局限性

通過對這些模型進行深入比較分析后發(fā)現，目前的模型在應用于實際風險評估時，仍存在一些局限性：(1)很多模型中的場景為固定場景，場景中的參數取值很多是默認值，取值缺乏實際試驗結果的支持。另外，針對各種條件的場景還不夠；(2)雖然各個模型都有一些驗證工作的支持，但系統(tǒng)的模型驗證工作及各個模型之間預測結果的比較還很缺乏；(3)目前國際上農藥暴露濃度預測都是針對區(qū)域中的單一作物，水體也大多是小規(guī)模的溝渠、池塘或河流，缺少能用于模擬農藥在流域大尺度多種作物上使用對水體污染狀況的模型。

5.3 未來研究工作重點

未來應加強以下幾個方面的研究工作：

(1)補充完善稻田-地表水暴露評估場景體系。不同地區(qū)氣象、水文、土壤及水稻種植管理差異很大，現有場景數量和代表性遠遠無法滿足農藥風險評估工作的需要。因此，應繼續(xù)建立和補充稻田-地表水暴露評估場景，完善場景體系。

(2)加強模型的驗證及不同模型之間的比較。應開展更多的實際監(jiān)測研究及模型中關鍵參數的取值研究，使模型的預測結果更符合實際情況。另外，各個模型構建時考慮的農藥環(huán)境行為過程，作物對農藥的吸收、攔截、淋洗過程以及水稻種植水管理過程等都各不相同，這些過程都直接與模型模擬精度相關。今后應加強模型之間的比較驗證，不斷完善模型，使之更好地服務于農藥環(huán)境管理。

(3)加強流域大尺度綜合模擬模型的開發(fā)研究。實際情況下，有可能某一區(qū)域既有旱地作物，又有水田作物，若要準確模擬實際情況，就要將旱地模型、水田模型及水體模型集成起來模擬農藥在流域多種類型作物上使用對流域水體污染的情況。今后應加強這方面研究，開發(fā)出流域尺度綜合模擬模型，為農藥管理決策提供更符合實際的模型工具。