如何有效地控制农药对地下水构成的风险是一 个引起广泛关注的问题。农业生产过程中，总有一定 比例的农药会在施用后通过淋溶进入地下水。地下水 是世界上很多地区的饮用水源，因此当农药在地下水 中的浓度超过一定限量时，就会对人类健康造成风 险。由于地下水的地理特征，地下水的污染治理十分 困难。利用暴露模型对农药地下水风险进行快速有效 的评估，根据评估结果进行严格的农药登记，是防患 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 型。其中，以欧盟和美国的模型最具代表性。欧盟的模 型开发者大多遵守反吝啬原则（Anti-parsimony Principle），认为模型的内涵应当足够丰富以正确反映事 物联系的复杂性。因此，在欧盟的模型构建过程中，选 取的变量全面，开发出的模型也比较复杂，比如欧盟 的农药地下水风险评估模型PEARL（Pesticide Emission Assessment at Regional and Local scales）。美国模 型开发者一般秉承吝啬原则（Law of Parsimony），认为 如果某一因素足以解释事物的特性，则不应当接受比 这更多的因素。因此，在美国的模型构建过程中，选取 的变量较少，开发出的模型相对精简，例如美国的农药地下水风险评估模型SCI-GROW（Screening Concentration in Ground Water）和PRZM-GW（Pesticide Root Zone Model-Ground Water）。本文将对美国环保 署（U. S. Environmental Protection Agency,USEPA）农 药地下水风险评估的相关内容及使用的模型SCI-GROW 和PRZM-GW进行介绍。 1 美国农药地下水风险评估相关概念

USEPA 把农药环境风险评估（Pesticide Environmental Risk Assessment）定义为就农药对生态环境产 生不良效应的可能性进行评估的过程，该过程分为问 题描述（Problem Formulation）、分析（Analysis）和风险 表征（Risk Characterization）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 Ⅰ：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 Ⅱ：包括基本时 空因子的风险表征。在Tier Ⅰ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 化的情况。Tier Ⅲ：精确估计风险及其不确定性。在 Tier Ⅱ的基础上进行更细致、精确的工作，包括慢性 毒性研究、实验室或田间模拟环境行为研究、制定详 尽的风险管理措施。Tier Ⅳ：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]。 2 美国地下水农药监测及相关立法

20 世纪70 年代美国便在其地下水中发现了农 药残留，并随后开始对地下水中的农药进行系统地调 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（U. S. Geological Survey,USGS）对 全美1 255 口家庭水井和242 口公共水井的水质调 查结果表明，农药的检出率为38%（检出标准为0.1 μg·L^-1），超过美国最大污染浓度（Maximum Contaminant Level,MCL）的农药有4种，其中狄氏剂检出率最 高，在公共水井中的检出率达1.3%^[5]。1993—2007 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 μg·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、 灭鼠剂法案》（The Federal Insecticide,Fungicide and Rodenticide Act,FIFRA）修正案，要求在农药进入市 场前，农药厂家必须向USEPA 提供农药的相关数据， 以评估农药对地下水的淋溶风险^[7]。《饮用水安全法》 （The Safe Drinking Water Act,SDWA）1996 年修正案 则明确要求保护包括地下水在内的饮用水源，要求 USEPA 逐步制定饮用水中污染物浓度（包括农药）的 法定限量^[8]。1996 年，美国通过《食品质量保护法》 （The Food Quality Protection Act，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]。 3 USEPA 农药地下水风险评估模型

USEPA 农药环境风险评估模型分为水环境模 型、陆地环境模型、大气模型和健康影响模型4 类。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 模型中，地下水风险评估模型有2 个，分别是SCI-GROW 模型和PRZM-GW 模型。 3.1 SCI-GROW和PRZM-GW 模型应用方案

在农药水环境风险评估中，判断农药是否需要进入更高级风险评估的标准是通过模型计算的地下水 中的农药预测浓度（Estimated Drinking Water Concentrations,EDWCs）是否超过关注水平（Level of Concern,LOC）。SCI-GROW模型和PRZM-GW 模型分别 应用于初级和中级（Tier Ⅰ和Tier Ⅱ）农药地下水风 险评估，其使用方法见图 1^[10]。USEPA 目前还没有开 发出适用于高级农药环境风险评估（Tier Ⅲ和Tier Ⅳ）的模型，在高级农药环境风险评估时，USEPA 主 要采用制定风险缓解措施并进行其有效性研究，开展 广泛的地下水监测等方法。

图 1 地下水农药风险评估模型使用流程

图选项

SCI-GROW 模型是USEPA 于1997 年正式发 布，用于Tier Ⅰ农药地下水风险评估^[11]，经过不断修 正和完善，目前的应用版本为SCI-GROW2.3。

SCI-GROW是一个经验线性回归模型。1986年， 美国加利福尼亚州食品和农业局（California Dept. of Food and Agriculture,CDFA）以是否在地下水中检出 为标准，将44种农药划分为淋溶、不淋溶与淋溶待定 3 种类型^[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 （Groundwater Ubiquity Score,GUS），用于评估农药对 地下水的淋溶风险。GUS=lg（t_1/2）×[4-lg（K_oc）]，其中： GUS>2.8 为淋溶；GUS<1.8 为不淋溶；1.8<GUS<2.8 为 淋溶待定^[13]。在GUS等式的基础上，USEPA 的农药程 序办公室（Office of Pesticide Programs，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=10^{(-2.241+0.61×RILP)}，其中：P_GW 为地下水中的农药浓度，RILP（Relative Intrinsic Leaching Potential）为农药相对内在淋溶潜力。RILP = [lg（t_1/2/6）]×[lg(K_oc+5)]，t_1/2 <6 d，Koc<9 995 mL·g^-1； RILP=[lg（t_1/2-5）]×[4-lg（K_oc+5）]，6≤t_1/2≤1 500 d、 K_oc<9 995 mL·g^-1；RILP=lg[1 500]×[4-lg（K_oc+5）]，t_1/2> 1 500 d，K_oc<9 995 mL·g^{-1 [9]}。

SCI-GROW 模型的基础数据来源于遍布美国的 地下水监测点，这些站点均具有很高的农药地下水脆 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： 土壤剖面的砂含量为70%~100%（地表 0.3 m，平均 89%）；粘土含量低于10%（地表 0.3 m，平均4%）；土 壤有机质含量小于2%（地表 0.3 m，平均0.9%）；地下 水深度在2.4~7.6 m（平均4.6 m）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44 cm^[15]。

SCI-GROW 模型运行需要输入的数据有：好氧 条件土壤半衰期、土壤有机碳分配系数、农药最大使 用量以及使用次数。模型的输出结果是地下水中的农 药浓度（90 d模拟的均值）^[15]。 3.3 PRZM-GW模型

PRZM-GW 模型在PRZM 模型的基础上开发而 成。PRZM 模型是USEPA 在1984年发布的用于模拟 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 测试版3.12（1998 年）、PRZM3 版本3.12.3 （2006 年）^[19]。2012年，USEPA 与加拿大农药管理监督 机构（Canada忆s Pesticide Management Regulatory Au原 thority,PMRA）合作，开发出PRZM-GW，用于农药登 记管理过程中Tier Ⅰ和Tier Ⅱ农药地下水风险评 估。

PRZM-GW 模型是描述农药在土壤中运动的一 维、有限差分（one-dimensional,finite-difference）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1 m内，代谢率随深度 递减）、水解（地表下1 m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 间特征（气象、土壤、作物特征）的数据集。标准场景是 PRZM-GW在进行Tier Ⅰ风险评估时的运行平台，具 有很高的地下水脆弱性，包括地下水埋深小于30.5 m，高的净淋溶量（降雨量明显大于蒸发量），以及其 他利于农药在土壤中留存的特性等。USEPA 目前一 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]。

如前所述，PRZM-GW 模型可以用于TierⅠ和 TierⅡ2 个级别的农药地下水风险评估，但需要在实 际应用时注意使用方法上的差别。进行Tier Ⅰ风险 评估时，将农药相关数据直接输入到上述6 个标准场 景中运行，取各场景点饮用水中的预测浓度（Esti原 mated Drinking Water Concentrations,EDWCs）的最大 值进行风险评估。而进行TierⅡ风险评估时，根据中 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TierⅡ 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TierⅠ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]。

PRZM-GW模型运行需要输入的数据有：农药使 用量、使用次数、使用时间、多年重复使用情况、水解 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（模拟中估算的孔容积/阻滞因素）^[10]。 3.4 SCI-GROW和PRZM-GW 模型的预测结果分析

PRZM-GW模型开发者将66 种农药的相关数据 分别代入SCI-GROW 和PRZM-GW，将2 个模型的 预测结果与国家水环境质量评估（National Ambient Water Quality Assessment,NAWQA）项目的实际监测 结果进行对比。2 个地下水模型的预测结果相比， PRZM-GW 模型的预测结果整体上高于SCI-GROW 模型，造成的原因可能有：SCI-GROW 模型建模时仅 考虑了土壤有机碳分配系数和好氧条件土壤半衰期 2 个因素，而PRZM-GW 模型考虑了更多的因素； SCI-GROW模型仅考虑农药1 年的使用，而PRZM-GW 模型则可以考虑农药的多年重复使用情况。和 NAWQA 的监测数据相比，PRZM-GW 模型的预测结 果具有较高的保护性^[10]。总之，PRZM-GW 模型的预 测结果更具保护性。 3.5 SCI-GROW和PRZM-GW 模型评价

SCI-GROW 模型在众多影响因素中仅选出好氧 条件土壤半衰期和土壤有机碳分配系数来评估农药 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 用于我国的农药地下水风险管理仍需讨论。SCI-GROW 模型由美国的实际监测数据回归而成，反映美 国地下水中的农药情况。农药淋溶进入地下水的过程 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 测结果进行对比。结果显示：5 种农药的模型预测结 果与该农药的实际最高监测结果十分接近。但是， SCI-GROW作为TierⅠ风险评估模型，其预测结果必 须具有很高的保护性，一般要求其预测结果要在数量 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 开展更为广泛的监测比较研究。

PRZM-GW 模型具有很好的应用前景。PRZM-GW 模型在进行评估时，能综合考虑土壤、气象、作 物、农事操作等因素对评估结果的影响，较SCI-GROW 模型更进一步，更符合农药风险评估模型的 发展趋势。更重要的是，PRZM-GW为农药土壤行为 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 险评估场景数据库查询系统》（著作权登记号： 2013SR062824），我国农药环境风险评估场景体系已 趋于完善。可利用我国标准场景体系为PRZM-GW 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 模型按照机械方式对土壤进行分层（0~10、10~20 、 20~40 cm 等），如能支持用户自行确认土壤分层，更 契合土壤剖面的实际情况。 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” 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 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。