顏小曼，陳磊，郭晨茜，朱凱航，王怡雯，沈珍瑤

（北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100875）

農(nóng)藥的廣泛使用為滿足全球持續(xù)增長的糧食生產(chǎn)需求作出了巨大貢獻(xiàn)[1-2]，我國作為世界上最大的農(nóng)藥使用國，以占全球約9%的耕地面積消耗了全球約43%的農(nóng)藥[3]。過量施用的農(nóng)藥從田塊通過流域水文過程進(jìn)入水體，部分揮發(fā)進(jìn)入大氣后可通過遠(yuǎn)距離傳輸擴散至各個區(qū)域，最終在各環(huán)境介質(zhì)中達(dá)到動態(tài)遷移轉(zhuǎn)化的狀態(tài)并持續(xù)累積，進(jìn)而對非靶向物種、環(huán)境以及人類健康造成不利影響。例如，新煙堿類殺蟲劑威脅蜜蜂種群生存從而影響其在自然界的授粉作用[4]，水體農(nóng)藥污染降低大型無脊椎動物多樣性[5]，暴露在殺蟲劑環(huán)境中可能會提高人類神經(jīng)系統(tǒng)疾病發(fā)生率[6]。

農(nóng)藥性質(zhì)多樣性和環(huán)境變異性導(dǎo)致農(nóng)藥環(huán)境行為十分復(fù)雜，且時空分布尺度大。常規(guī)的監(jiān)測工作對人力、物力、資源要求較高，尤其在大尺度流域開展長期監(jiān)測工作更為困難。模型通過對復(fù)雜的環(huán)境條件和污染物環(huán)境行為進(jìn)行合理概化，能夠有效預(yù)測污染物在環(huán)境介質(zhì)中的歸趨。因此，利用模型精準(zhǔn)描述農(nóng)藥非點源在各環(huán)境介質(zhì)中的遷移轉(zhuǎn)化以及分布具有重要意義。目前，針對農(nóng)藥流失[7]、傳輸[8]以及歸趨[9]等問題已經(jīng)開展了一系列農(nóng)藥非點源模擬技術(shù)的研究，并開發(fā)了農(nóng)藥對生態(tài)環(huán)境和人體健康的風(fēng)險評價體系，這些為農(nóng)藥的安全使用、統(tǒng)一管理和科學(xué)防控提供了重要手段。

本文將著重介紹農(nóng)藥非點源模擬的理論、模擬方法、典型模型特點和應(yīng)用現(xiàn)狀，并在此基礎(chǔ)上針對現(xiàn)有農(nóng)藥非點源模擬存在的問題進(jìn)行綜合分析，提出展望，以期為農(nóng)藥非點源污染綜合評價和管理提供理論和技術(shù)參考。

1 農(nóng)藥非點源過程機理及模擬框架

施用農(nóng)藥是農(nóng)業(yè)活動中防治病蟲害、調(diào)節(jié)植物生長從而提高作物收成的一種有效手段。施用的農(nóng)藥部分附著于作物、雜草和害蟲表面達(dá)到除草、殺蟲目的，部分直接附著在土壤，或者通過揮發(fā)進(jìn)入大氣（圖1）。植被冠層上的農(nóng)藥不易被葉片吸收[10]，除通過消解和揮發(fā)進(jìn)入環(huán)境外，還可通過降水和灌溉水的沖刷進(jìn)入土壤，其沖刷量受到農(nóng)藥水溶性、植物葉片形態(tài)、降水歷時和強度等因素的顯著影響[11]。土壤中的農(nóng)藥以水相和顆粒相的形式存在。其中，溶解態(tài)農(nóng)藥隨土壤水分的運動而遷移，通過地表徑流、下滲流和側(cè)流離開農(nóng)田系統(tǒng)，吸附態(tài)農(nóng)藥在土壤侵蝕的作用下被泥沙攜帶到其他土壤或進(jìn)入附近水體。農(nóng)藥特性以及土壤pH值、有機質(zhì)含量、陽離子交換量等理化性質(zhì)是影響農(nóng)藥在土壤中淋溶及遷移的重要因素[12]。

在降水沖刷的作用下，大量攜帶農(nóng)藥的徑流和泥沙輸移至河流或湖泊中，形成農(nóng)藥非點源污染。農(nóng)藥污染的空間分布在初期時主要取決于施藥點位和施藥量的分布，而隨著時間的推移，農(nóng)藥非點源污染空間分布主要與地表徑流相關(guān)[13]。在降水產(chǎn)生徑流的過程中，溶解態(tài)農(nóng)藥的傳輸直接受到流域降雨強度、排水系統(tǒng)和土壤水力特性的影響[14]，吸附態(tài)農(nóng)藥的傳輸則與泥沙運動密切相關(guān)，易受坡度、植被和傳輸距離等因素的影響[15]。進(jìn)入河道的農(nóng)藥再次被分配到河流水分和懸浮顆粒兩相中，并向下游輸移最終匯聚到流域出口，該過程還伴隨著懸浮顆粒的沉降和再懸浮過程（圖1）。

圖1 農(nóng)藥環(huán)境行為過程概念模型Figure 1 Conceptual model depicting the environmental behavior of pesticides

環(huán)境中的農(nóng)藥在水、土、氣和沉積物等介質(zhì)中保持物質(zhì)分配、轉(zhuǎn)化和交換的動態(tài)平衡，并產(chǎn)生一系列環(huán)境效應(yīng)（圖1）。由于化學(xué)性質(zhì)的不同，農(nóng)藥可在土壤和沉積物環(huán)境中殘留數(shù)天至數(shù)年[16]，因此深層土壤和沉積物中歷史殘留農(nóng)藥的釋放也是重要的農(nóng)藥污染源之一[17]。受季風(fēng)和大氣環(huán)流的影響，青藏高原[18]、極地地區(qū)[19]以及海洋[20]等區(qū)域上空亦檢測到難降解且低水溶性的有機氯農(nóng)藥（Organochlorine pesti?cides，OCPs）的存在。殘留在環(huán)境介質(zhì)中的農(nóng)藥被生物體不斷富集，如土壤中的農(nóng)藥可通過根系進(jìn)入作物，同時對蜜蜂、蚯蚓等非靶向生物產(chǎn)生毒害，水體中的農(nóng)藥會在甲殼類和魚類體內(nèi)富集，最終沿著食物鏈進(jìn)入人體，對人體健康構(gòu)成威脅[5]。

為實現(xiàn)農(nóng)藥非點源污染的有效管理和評價，通常利用模型對農(nóng)藥的環(huán)境行為過程進(jìn)行模擬，鑒于農(nóng)藥環(huán)境過程涉及流失、傳輸、環(huán)境多介質(zhì)歸趨，基于源-流-匯理念，將相關(guān)模擬方法分為農(nóng)田流失模擬、基于水文過程的傳輸模擬以及環(huán)境多介質(zhì)歸趨模擬。

2 農(nóng)藥非點源污染模擬研究趨勢

一般來說，田塊流失模擬強調(diào)農(nóng)藥在作物-土壤系統(tǒng)中的縱向遷移轉(zhuǎn)化，基于水文過程的農(nóng)藥傳輸模擬主要以水沙運動為基礎(chǔ)模擬農(nóng)藥非點源從陸面產(chǎn)生和傳輸再到河道的遷移轉(zhuǎn)化過程，環(huán)境多介質(zhì)歸趨模擬強調(diào)污染物在不同介質(zhì)中的歸趨以及介質(zhì)間的動態(tài)分配，常用于生態(tài)風(fēng)險評價。本章重點介紹農(nóng)藥非點源各經(jīng)典模擬方法的特點及其應(yīng)用。

2.1 農(nóng)藥田塊流失模型

農(nóng)藥田塊流失模型主要描述農(nóng)藥在田間農(nóng)作物、土壤和地下水介質(zhì)的縱向淋溶流失和地表徑流流失，重點考慮土壤性質(zhì)、氣象條件、農(nóng)事操作等影響因素，代表性模型有以稻田環(huán)境為主的TOP-RICE 模型、RICEWQ 模型等以及其他農(nóng)田環(huán)境下的PRZM 模型、PEARL模型等。

2.1.1 TOP-RICE模型

TOP-RICE 模型是由我國原農(nóng)業(yè)部農(nóng)藥檢定所與荷蘭瓦赫寧根大學(xué)阿爾特拉研究所合作開發(fā)的中國南方稻田水體暴露評估模型，該模型集成了SWAP水文模型、Paddy-PEARL 水田農(nóng)藥歸趨模型和TOX?SWA 天然池塘農(nóng)藥歸趨模型，詳細(xì)描述了農(nóng)藥從施用到作物-土壤系統(tǒng)、淋溶至地下水、溢流至附近池塘的水文過程[21]，被我國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《農(nóng)藥登記環(huán)境風(fēng)險評估指南第2 部分：水生生態(tài)系統(tǒng)》（NY/T 2882.2—2016）和《農(nóng)藥登記環(huán)境風(fēng)險評估指南第6部分：地下水》（NY/T 2882.6—2016）推薦為稻田水生生態(tài)系統(tǒng)農(nóng)藥暴露風(fēng)險評估模型。TOP-RICE 模型考慮了農(nóng)藥被作物葉面截留并在葉面消解、揮發(fā)、沖刷以及被根系吸收，在土壤水分中包括對流和擴散遷移過程，考慮好氧和厭氧降解，且受土壤條件的影響。稻田農(nóng)藥隨水分漫出后，流入附近天然池塘發(fā)生吸附、降解行為。模型內(nèi)含南昌和連平兩個固定場景，所需參數(shù)包括農(nóng)藥的理化性質(zhì)、施藥參數(shù)，輸出結(jié)果為日尺度稻田地下1 m 深水體農(nóng)藥濃度和附近池塘水體農(nóng)藥濃度。

2.1.2 RICEWQ模型

RICEWQ（Rice Water Quality）水質(zhì)數(shù)值模擬模型由美國Waterborne Environmental 公司（WEI）研發(fā)，用于描述稻田水生系統(tǒng)淹水和溢流條件下的農(nóng)藥消散和徑流過程。模型基于質(zhì)量平衡的原則，分別建立水稻葉片表面、稻田水體和沉積物各介質(zhì)農(nóng)藥輸入和輸出動態(tài)平衡關(guān)系（公式1~公式3）[22]。在葉片上，考慮農(nóng)藥截留、降解、代謝、沖刷過程；在稻田水體中，考慮農(nóng)藥降解和代謝，以及氣-水界面揮發(fā)過程、水-沉積物界面擴散過程、顆粒物沉降、再懸浮和溢流或排水等農(nóng)藥遷移轉(zhuǎn)化過程；沉積物中的農(nóng)藥來自水體農(nóng)藥沉降和擴散過程，并可通過再懸浮回到水體。模型所需數(shù)據(jù)包括稻田基本特性、農(nóng)藥性質(zhì)及其施用、農(nóng)業(yè)管理數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，最終可模擬得到水稻葉片表面、稻田水體和沉積物三相中日尺度農(nóng)藥遷移轉(zhuǎn)化和殘留量。RICEWQ 模型在歐洲被認(rèn)為是最可靠的高水平稻田農(nóng)藥暴露模型，但在國內(nèi)尚處于起步階段，其推廣性還需進(jìn)一步探究[23]。

式中：?MW、?MS和?MF分別表示稻田水體、沉積物和水稻葉片上農(nóng)藥質(zhì)量隨時間（?t）的變化量，μg；MFapp表示被水稻葉片攔截的農(nóng)藥量，μg·s-1；MWapp表示實際施用到水體表面的農(nóng)藥量，μg·s-1；Mwash表示從葉片沖刷掉的農(nóng)藥量，μg·s-1；MWdeg、MSdeg和MFdeg分別表示稻田水體、沉積物和水稻葉片中農(nóng)藥降解量，μg·s-1；MWtran、MStran和MFtran分別表示稻田水體、沉積物和水稻葉片介質(zhì)中農(nóng)藥母體的代謝產(chǎn)物，μg·s-1；Mvolat表示揮發(fā)的農(nóng)藥量，μg·s-1；Mout表示通過溢流或排水輸出的農(nóng)藥量，μg·s-1；Mseep表示農(nóng)藥滲漏量，μg·s-1；Mbed表示分配到沉積物的農(nóng)藥量，μg·s-1；Msetl表示通過懸浮顆粒沉降到沉積物的農(nóng)藥量，μg·s-1；Mresus表示沉積物再懸浮到水體的農(nóng)藥量，μg·s-1；Mdifu表示水-沉積物界面農(nóng)藥擴散量，μg·s-1；Mharv表示通過收獲水稻去除的農(nóng)藥量，μg·s-1。

2.1.3 PRZM模型

PRZM 模型（Pesticide Root Zone Model）是模擬作物-土壤系統(tǒng)中農(nóng)藥隨著水分縱向一維運動的模型，由美國環(huán)保署開發(fā)用于評估土壤中農(nóng)藥淋溶對地下水造成的風(fēng)險[24]。模型詳細(xì)描述了水分在土壤表層、土壤根區(qū)、土壤根區(qū)以下3 個分區(qū)的垂向運動，包括土壤表層的降水、作物截留、蒸發(fā)蒸騰、徑流和下滲過程，根區(qū)作物根系吸收、蒸發(fā)和滲透過程，根區(qū)以下主要考慮上下滲透過程，農(nóng)藥隨著水分運動并在各界面擴散，模型同時考慮了吸附和降解過程，并綜合了土壤性質(zhì)、氣象、作物、農(nóng)事操作等多方面因素。在該模型基礎(chǔ)上，由美國環(huán)保署和加拿大農(nóng)藥管理機構(gòu)改進(jìn)得到的PRZM-GW 模型，可輸出日尺度地下水農(nóng)藥濃度與農(nóng)藥污染地下水的時間和流動率，是農(nóng)藥登記階段重要的地下水風(fēng)險評估工具[25]。

2.1.4 PEARL模型

PEARL（Pesticide Emission Assessment at Region?al and Local scales）農(nóng)藥地下水風(fēng)險評估模型由荷蘭瓦赫寧根大學(xué)、荷蘭國立公共衛(wèi)生與環(huán)境研究所和荷蘭環(huán)境評估署開發(fā)，用于歐盟農(nóng)藥登記管理[26]。該模型同樣應(yīng)用于農(nóng)藥在作物-土壤系統(tǒng)中隨著水分的垂直遷移轉(zhuǎn)化，與PRZM-GW 模型不同的是，PEARL模型將SWAP 水文模型作為水分運動和熱量流動的基礎(chǔ)，對農(nóng)藥的環(huán)境行為描述更加細(xì)致，考慮了包括土壤瞬時水流、作物根系吸收、土壤表面水分蒸發(fā)、橫向排水、熱量流等在內(nèi)的多種因素[27]。模型將農(nóng)藥在土壤系統(tǒng)中的過程分為平衡和非平衡狀態(tài)（公式4、公式5）：

式中：?ceq和?cne分別表示土壤系統(tǒng)平衡和非平衡狀態(tài)的農(nóng)藥濃度隨時間（?t）的變化量，kg·m-3；Rs表示單位體積農(nóng)藥吸附率，kg·m-3·d-1；?Jp,L和 ?Jp,g分別表示土壤系統(tǒng)中水分和氣體中農(nóng)藥質(zhì)量流量隨深度（?z）的變化，kg·m-2·d-1；Rt、Rf、Ru和Rd分別為農(nóng)藥轉(zhuǎn)移率、形成率、作物根系吸收率和側(cè)流率，kg·m-3·d-1。

其中，土壤系統(tǒng)中農(nóng)藥在水分中的運動包括對流、分散和擴散過程（公式6）：

式中：Jp,L表示農(nóng)藥在水分中的質(zhì)量流量，kg·m-2·d-1；q為土壤水分通量，m3·m-2·d-1；cL為農(nóng)藥水分濃度，kg·m-3；Ddis,L為土壤水分中農(nóng)藥分散系數(shù)，m2·d-1，與土壤水通量成比例；Ddif,L為土壤水分中農(nóng)藥擴散系數(shù)，m2·d-1；z為垂直位置，m。

China-PEARL 模型是在PEARL 模型的基礎(chǔ)上嵌入了我國地下水農(nóng)藥污染風(fēng)險的標(biāo)準(zhǔn)場景，包括6 個典型的旱作地區(qū)地下水場景，其代表了我國99%百分位的地下水脆弱性，考慮了玉米、蘋果和棉花在內(nèi)的11 種作物[28]。China-PEARL 模型被我國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《農(nóng)藥登記 環(huán)境風(fēng)險評估指南 第6 部分：地下水》（NY/T 2882.6—2016）規(guī)定為北方旱作作物使用農(nóng)藥時的地下水暴露分析工具。

2.1.5 STICS-Pest模型

STICS 模型（Multidisciplinary Simulator for Stan?dard Crops）被廣泛用于氣候變化和農(nóng)業(yè)實踐背景下作物的生產(chǎn)潛力研究分析，法國農(nóng)業(yè)科學(xué)院在此基礎(chǔ)上補充農(nóng)藥歸趨模塊得到了STICS-Pest 模型[29-30]。該模型的農(nóng)藥歸趨模塊主要考慮了農(nóng)藥在土壤中的吸附解吸和降解過程，并且參考PEARL 模型將農(nóng)藥降解的溫度和時間因素考慮在內(nèi)。該模型的優(yōu)勢在于其能夠詳細(xì)模擬逐日氣象背景和農(nóng)事操作下農(nóng)作物的種類、生長、各部位生物量等，以及其對土壤農(nóng)藥殘留的影響。

2.2 基于水文過程的農(nóng)藥傳輸模擬

流域水文模型基于水沙輸移過程，模擬氮、磷、農(nóng)藥等非點源從陸面向水體傳輸，以及水體之間的平流傳輸。20 世紀(jì)70 年代初期，學(xué)者們利用因果分析和統(tǒng)計分析的方法，研究非點源污染與流域土地利用或徑流之間的經(jīng)驗關(guān)系，未考慮污染物的遷移路徑與傳輸機理，結(jié)構(gòu)單一，多用于平均負(fù)荷計算。該階段產(chǎn)出的SCS 徑流曲線數(shù)法、通用土壤流失方程USLE、Horton 入滲方程、Green-Ampt 入滲方程等為后來的模型發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20 世紀(jì)80、90 年代涌現(xiàn)出的大量流域水文模型，考慮了流域內(nèi)的地形、土地利用、土壤以及氣象條件等因素。發(fā)展至今流域水文模型包含了降雨徑流模型、土壤侵蝕模型和污染物遷移轉(zhuǎn)化模型，基于流域產(chǎn)匯流模擬污染物的遷移轉(zhuǎn)化，其中的SWAT（Soil Assessment Water Tool）模型、AnnAG?NPS 模型（Annual Agricultural Non-point Source Pollu?tion Model）和 HSPF（Hydrologic Simulation Program-FORTRAN）模型是模擬農(nóng)藥非點源污染的典型模型。SWAT模型涵蓋了流域農(nóng)藥環(huán)境行為過程，并綜合描述了水文和農(nóng)藥循環(huán)過程的流域尺度模型[8]，基于不同地形、土地利用、土壤類型和氣象因素將目標(biāo)流域劃分為多個子流域，以水文響應(yīng)單元（Hydrological Response Unit，HRU）為模擬單元，可以詳細(xì)地日尺度描述農(nóng)藥田塊流失、從陸地向河道傳輸以及河道內(nèi)的遷移轉(zhuǎn)化過程[31]，田間施用的農(nóng)藥被植被截留后進(jìn)入土壤表面，并通過核心公式（公式7、公式8）分配到土壤水-固兩相：

式中：pstflow為土壤水中農(nóng)藥含量，kg·hm-2；psts,ly,t為土壤層中經(jīng)一級動力學(xué)降解t時間的農(nóng)藥總量，kg·hm-2；wmobile為土壤自由水，mm；SATly為土壤飽和水分，mm；Kp為土壤吸附系數(shù)，m3·t-1；ρb為土壤密度，Mg·m-3；depthly為土壤層深度，mm。

分配在土壤水固兩相的農(nóng)藥會隨著地表徑流、側(cè)流和土壤侵蝕向主河道運輸，對于集水超過1 d 的大型流域，當(dāng)日產(chǎn)生的徑流和泥沙只有部分運輸?shù)街骱拥乐?，這也意味著農(nóng)藥遷移的滯后，其核心公式為公式9~公式11：

式中：pstsurf和pstlat分別表示某日隨著地表徑流和側(cè)流遷移到主河道的溶解態(tài)農(nóng)藥量，t；pstsed表示隨著土壤侵蝕遷移到主河道的吸附在泥沙上的農(nóng)藥量，t；pstsurstor,i-1、pstlatstor,i-1和pstsedstor,i-1分別表示前 1 d 隨著地表徑流、側(cè)流和泥沙貯存或滯留的農(nóng)藥量，t；surlag為地表徑流滯留系數(shù)；TTlat為側(cè)流運輸時間，d；tconc為HRU集水時間，h。

進(jìn)入河道后農(nóng)藥會分配在水-河床沉積物兩相，并從上游運輸?shù)较掠?，期間會經(jīng)歷沉降、再懸浮、降解和擴散多個過程，農(nóng)藥在各相間的變化量則由輸入和輸出決定，見公式12、公式13：

式中：Δpstrchwtr和Δpstrchsed分別表示河段水體和沉積物中農(nóng)藥質(zhì)量變化，mg；pstin為流入河道的農(nóng)藥總量，mg；pstsol,o和pstsorb,o分別表示流出河道的溶解態(tài)和吸附態(tài)農(nóng)藥量，mg；pstdeg,wtr和pstdeg,sed分別為水體和沉積物中降解去除的農(nóng)藥量，mg；pstvol,wtr為水面揮發(fā)的農(nóng)藥量，mg；pststl,wtr為水體向沉積物沉降的農(nóng)藥量，mg；pstrsp,wtr為沉積物再懸浮進(jìn)入水體的農(nóng)藥量，mg；pstdiff為水-沉積相界面擴散的農(nóng)藥量，mg；pstbur為沉積相中埋藏到深層不活躍沉積層的農(nóng)藥量，mg。

SWAT 模型在農(nóng)藥非點源模擬領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。OUYANG 等[32]運用SWAT 模型模擬了我國北方中高緯度流域中3 種農(nóng)藥（阿特拉津、惡草靈和稻瘟靈）的污染程度。張冰等[33]使用SWAT 模型模擬了敵敵畏在東江流域的歸趨，在劃分HRUs 時設(shè)置敵敵畏重點施用的水田、旱地和園地，土地利用類型不受集水區(qū)面積閾值的限制，充分考慮了流域下墊面的異質(zhì)性。

2.3 農(nóng)藥環(huán)境多介質(zhì)歸趨模擬

環(huán)境多介質(zhì)模擬方法在農(nóng)藥風(fēng)險歸趨及風(fēng)險評價中應(yīng)用較廣，多用于量化農(nóng)藥非點源在多個環(huán)境介質(zhì)中的遷移轉(zhuǎn)化和動態(tài)分布。環(huán)境多介質(zhì)模型模擬的核心是建立介質(zhì)中質(zhì)量平衡關(guān)系，污染物在整個環(huán)境系統(tǒng)中的歸趨取決于環(huán)境介質(zhì)的性質(zhì)和污染物的內(nèi)在屬性[34]。環(huán)境多介質(zhì)模型應(yīng)用空間尺度較大，可從河湖系統(tǒng)到洲際尺度[35]，被廣泛應(yīng)用于模擬農(nóng)藥、內(nèi)分泌干擾物、藥物、護理用品等化學(xué)污染物在大氣、土壤、水體（地表水、地下水、海洋等）、沉積物和生物等環(huán)境介質(zhì)中的分布濃度和遷移轉(zhuǎn)化通量。在開展農(nóng)藥暴露風(fēng)險評價時，由于實際監(jiān)測難度大，研究?；诃h(huán)境介質(zhì)預(yù)測濃度（Predicted Environmental Con?centration，PEC）評價農(nóng)藥人體健康風(fēng)險和生態(tài)風(fēng)險，以評判農(nóng)藥污染的嚴(yán)重程度。目前發(fā)展的多介質(zhì)模型可基于逸度、濃度和活度來模擬污染物在多個環(huán)境介質(zhì)中的行為，其中逸度模型具有所需參數(shù)少、結(jié)構(gòu)簡單和計算高效的特點，在應(yīng)用上具有顯著的優(yōu)越性[36]。

2.3.1 逸度模型

1979年，MACKAY[37]首次將逸度概念應(yīng)用至有機化學(xué)品環(huán)境歸趨模型，不同于常用的濃度概念，逸度被作為判斷化學(xué)品在環(huán)境介質(zhì)間是否達(dá)到平衡的依據(jù)，其結(jié)構(gòu)相對簡單、所需參數(shù)相對較少且靈活性強。逸度與濃度的關(guān)系為：

式中：c表示污染物濃度，mol·m-3；f表示污染物的逸度，Pa；Z表示逸度容量，mol·m-3·Pa-1（表1），由環(huán)境屬性和污染物性質(zhì)共同決定。

表1 各環(huán)境介質(zhì)逸度容量Z值[38]Table 1 Z values of the fugacity capacity of environmental media[38]

結(jié)合系統(tǒng)的開放程度、平衡狀態(tài)以及穩(wěn)態(tài)或非穩(wěn)態(tài)，從簡到繁依次建立了Level Ⅰ~Ⅳ級逸度模型[34]。Level Ⅲ、Ⅳ級逸度模型將環(huán)境介質(zhì)劃分為大氣、水、土壤、沉積物等環(huán)境主相，各個主相內(nèi)包含氣、水、固和生物子相，模型考慮了各環(huán)境相中污染物的直接排放、平流輸入/輸出、介質(zhì)間遷移以及環(huán)境相內(nèi)的降解作用。質(zhì)量平衡方程為：

Level Ⅰ、Ⅱ級逸度模型較為理想化，相比之下Level Ⅲ、Ⅳ級逸度模型能更加詳細(xì)和真實地描述化學(xué)品在環(huán)境介質(zhì)中的多種過程，因此得到廣泛應(yīng)用和二次開發(fā)。面對真實環(huán)境系統(tǒng)和污染物的復(fù)雜性，學(xué)者們基于通用的Level Ⅰ~Ⅳ級逸度模型方法改進(jìn)得到許多適用于不同環(huán)境系統(tǒng)、時空尺度以及污染物環(huán)境行為的逸度模型，如 QWASI 模型[38]、BETR 模型[39]、Globo-POP模型[40]等。

（1）QWASI模型

QWASI（Quantitative Water Air Sediment Interac?tion）模型是以氣-水模型和水-沉積物交換模型為基礎(chǔ)，增加了降解和平流輸入輸出過程而得到的適用于湖泊系統(tǒng)的多介質(zhì)模型[38]，重點考慮直接排放、大氣沉降和平流輸入的污染物在湖泊顆粒物沉降和再懸浮系統(tǒng)中的遷移轉(zhuǎn)化，模型具有穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)兩個版本。QWASI 模型還可以修改為適用于河流系統(tǒng)的多介質(zhì)模型：一種方法是將河流看作多個河段，每個河段內(nèi)部均勻混合，各看作“湖泊”，再通過平流過程將多個河段串聯(lián)起來；另一種方法是為水柱建立水流距離或時間的微分方程函數(shù)，但未詳細(xì)描述水動力學(xué)變化，只適合理想條件下的模擬[34]。QWASI模型首次在加拿大安大略湖多氯聯(lián)苯模擬中得到成功應(yīng)用[41]，此后便得到了廣泛應(yīng)用。DI GUARDO 等[42]對QWASI模型中環(huán)境參數(shù)的時間變異性進(jìn)行了改進(jìn)，得到的DynA 模型能更加準(zhǔn)確地反映真實環(huán)境，并用其探究了意大利馬焦雷湖中DDT的污染情況。ABBASI等[43]利用QWASI 模型模擬肯尼亞內(nèi)瓦沙大湖中農(nóng)藥甲氧氯、α-HCH 和硫丹的歸趨，并認(rèn)為該模型能夠深入考慮持久性有機氯農(nóng)藥的歸趨（即最終的歸趨可能不隨環(huán)境條件而波動），因此有助于持久性農(nóng)藥的環(huán)境暴露風(fēng)險評價。

（2）EQC模型

EQC（EQuilibrium Criterion）模型包含了Level Ⅰ~Ⅲ級逸度模型，用于模擬理想條件下污染物在多個環(huán)境介質(zhì)中的遷移轉(zhuǎn)化行為，模型將污染物分為3 類，即分配于各個環(huán)境介質(zhì)、不揮發(fā)的和不溶于水的物質(zhì)，因此除逸度方法外，模型還使用了等量濃度以模擬不具揮發(fā)性的污染物，適用于區(qū)域乃至全球范圍內(nèi)的風(fēng)險評估[44]。吳磊等[45]應(yīng)用EQC 模型模擬了平衡和非平衡設(shè)定下持久性有機氯殺蟲劑十氯酮在各環(huán)境介質(zhì)中的歸趨，發(fā)現(xiàn)平衡狀態(tài)對十氯酮僅排放到水體的情況影響較大，而對于直接排放到土壤和大氣的情況無明顯影響。BATIHA 等[46]利用EQC-2V 模型等量濃度方法代替生態(tài)相對風(fēng)險方法（EcoRR）中的逸度方法，實現(xiàn)非揮發(fā)性農(nóng)藥環(huán)境多介質(zhì)預(yù)測濃度的計算和生態(tài)風(fēng)險評價，并開發(fā)計算機程序得到農(nóng)業(yè)多介質(zhì)歸趨和風(fēng)險評估模型（MAFRAM），為農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中高效且易降解的非揮發(fā)性農(nóng)藥的選擇提供了方便有效的決策工具。

（3）BETR模型

BETR（Berkeley-Trent）模型基于通用逸度方法模擬區(qū)域甚至洲際尺度污染物的穩(wěn)態(tài)或非穩(wěn)態(tài)歸趨，模型包含上層大氣、下層大氣、淡水、淡水沉積物、土壤、沿海水域和植物共7 種環(huán)境介質(zhì)，其特點在于借助GIS 技術(shù)結(jié)合地理特征和政治邊界將研究區(qū)域劃分為多個區(qū)域（或直接劃分柵格），并將多個相鄰區(qū)域污染物歸趨相聯(lián)系，適用于更大的、空間異質(zhì)性更高的區(qū)域和具有遠(yuǎn)距離傳輸?shù)膿]發(fā)/半揮發(fā)性有機污染物[39]。BETR 模型首先應(yīng)用于北美地區(qū)殺蟲劑毒殺芬污染的模擬，按照流域和土壤類型劃分為24 個相互聯(lián)系的區(qū)域，各區(qū)域間污染物依靠大氣、水體平流傳輸，最終識別了各環(huán)境介質(zhì)中的毒殺芬污染熱點地區(qū)[39]。 BETR-UR 模 型（Berkeley-Trent-Urban-Rural Fate Model）[47]是在原模型的基礎(chǔ)上考慮了污染物在城市和農(nóng)業(yè)用地間的歸趨差異，將下層大氣和土壤介質(zhì)分割為城市和農(nóng)業(yè)用地兩種類型，以我國環(huán)渤海地區(qū)多環(huán)芳烴（PAHs）模擬為案例研究，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的模型相對誤差從37%降到3%，并且發(fā)現(xiàn)城市PAHs污染要明顯重于農(nóng)業(yè)用地，但城市模擬結(jié)果的不確定性也高于農(nóng)業(yè)用地結(jié)果。由于BETR 模型根據(jù)地理條件對大尺度區(qū)域進(jìn)行分區(qū)模擬，因此數(shù)據(jù)需求量較大，但在評估大尺度有機污染物的遠(yuǎn)距離遷移潛力和制定相關(guān)管理策略方面該模型提供了有力的工具，是逸度模型空間分異發(fā)展領(lǐng)域的一大進(jìn)步。

（4）G-CIEMS模型

G-CIEMS 模型（Grid-Catchment Integrated Model?ing System）可模擬污染物在大氣、淡水及沉積物（河流和湖泊）、土壤（具有7 種土地利用類型）、林冠、海水及沉積物多種環(huán)境介質(zhì)中的穩(wěn)態(tài)或非穩(wěn)態(tài)歸趨過程，模型基于GIS 技術(shù)結(jié)合地理參考的河流模型和空間分異的多介質(zhì)模型而開發(fā)，具有空間分辨率，提高了空間上歸趨和暴露分析水平，適用于更加復(fù)雜的環(huán)境條件下更多種類的污染物歸趨模擬和風(fēng)險評估[48]。G-CIEMS 模型可基于河流、土壤、湖泊等介質(zhì)的投影面積或投影長度對柵格進(jìn)行分割和整合，可在同一區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)不同空間分辨率的模擬，既可滿足污染物暴露分布評估對高分辨率的要求，又可降低分辨率以便于模擬污染物傳輸[36，48]。IMAIZUMI 等[49]利用農(nóng)藥高分辨率評估方法PeCHREM 估算日本除草劑日排放并輸入G-CIEMS 模型，對25 種除草劑日尺度環(huán)境歸趨進(jìn)行了模擬，66%的河流除草劑濃度峰值模擬結(jié)果與實測值相差在1 個數(shù)量級以內(nèi)，兩種模型的結(jié)合提高了對污染物濃度峰值及日模擬的效率和準(zhǔn)確性。

（5）Globo-POP模型

Globo-POP 模型基于Level Ⅳ級逸度模型開發(fā)，將全球環(huán)境劃分為9 個氣候區(qū)（北極、北寒帶、北溫帶、北亞熱帶、北熱帶、南熱帶、南亞熱帶、南溫帶、南極），每個氣候區(qū)內(nèi)包括大氣、淡水及沉積物、土壤（污染物直接排放/無污染物排放）和表層海洋多種介質(zhì)[40]。由于涉及全球區(qū)域，因此重點考慮大氣和海洋傳輸過程，包括大氣平流經(jīng)向輸運、海洋表層平流經(jīng)向輸運、海洋表層水向深海水體垂直平流、海洋表層懸浮顆粒沉降、氣-水交換、干沉降、濕沉降、降水、淡水徑流到海洋等過程。模型不僅將污染物排放速率視為動態(tài)變化量，而且還考慮了環(huán)境介質(zhì)逸度容量Z值、平流傳輸系數(shù)D值以及溫度與時間的函數(shù)關(guān)系，充分考慮了氣候這一影響因素。WANIA 等[50]將原始Globo-POP 模型中的南極區(qū)細(xì)分成了兩個區(qū)域并將大氣介質(zhì)進(jìn)行了垂直分層，將世界范圍內(nèi)的歷史排放數(shù)據(jù)進(jìn)行估算和匯編，模擬了全球α-HCH 在大規(guī)模使用期間（1947—1997 年）的歸趨，結(jié)果發(fā)現(xiàn)α-HCH全球排放量的急劇下降主要反映在大氣和海水中濃度的迅速下降，但北冰洋仍然是α-HCH最終的歸宿。

2.3.2 濃度和活度模型

（1）SimpleBox模型

SimpleBox 模型是嵌套的多介質(zhì)模型，是歐盟物質(zhì)評價體系中的重要部分，其特點在于以濃度方法模擬，具有穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)的版本，多應(yīng)用于區(qū)域和洲際尺度，包含大氣、淡水及沉積物、海水及沉積物、土壤（農(nóng)用、城市、自然）、植物幾種介質(zhì)。最初的Simple?Box 1.0是歐盟物質(zhì)評估系統(tǒng)（EUSES）的一部分，后來的SimpleBox 2.0[51]在區(qū)域尺度上增加了更多的環(huán)境相并嵌套到洲際和全球尺度上，SimpleBox 3.0[52]則在上一版本基礎(chǔ)上細(xì)化了全球尺度中區(qū)域、洲際和中溫帶之間的海水運動和植物介質(zhì)，SimpleBox 4.0[53]秉持“Simple”的原則，去除了局地尺度和植物相，增加了湖泊和深海環(huán)境相，采用間歇性降雨代替連續(xù)降雨，提高了模型的簡易性和實用性。THUNNISSEN 等[54]驗證了SimpleBox 4.0 模型基于排放數(shù)據(jù)模擬農(nóng)藥環(huán)境濃度的可靠性，并結(jié)合SSD方法評估了吡蟲啉對荷蘭淡水生物的潛在風(fēng)險。

（2）MAMI模型

考慮到逸度方法在非揮發(fā)性、離子型有機化合物模擬上的局限性，F(xiàn)RANCO 等[55]基于活度方法開發(fā)了MAMI 模型（Multimedia Activity Model for Ionics），活度表征了分子或離子在理想溶液和非理想溶液中的自由運動能力。模型包含大氣、土壤（自然土壤、農(nóng)業(yè)土壤和其他土壤）、淡水及沉積物、海水及沉積物多種環(huán)境介質(zhì)，污染物在水中的活度是參照狀態(tài)，其他環(huán)境介質(zhì)中的活度都與參照狀態(tài)相關(guān)。MAMI 模型被用于測試農(nóng)藥2，4-二氯苯氧乙酸、芳香胺類中的苯胺以及抗生素甲氧芐氨嘧啶在真實環(huán)境條件下的歸趨模擬，發(fā)現(xiàn)模型結(jié)果受環(huán)境pH、解離常數(shù)、空氣濕度、離子強度和海水鹽度等因素影響較大，與實測值、傳統(tǒng)逸度模型模擬結(jié)果進(jìn)行對比，揭示了以活度為基礎(chǔ)的MAMI 模型在離子型有機污染物的環(huán)境行為模擬上有著更強的優(yōu)勢[55]。ZHU 等[56]借鑒 SimpleBox 模型嵌套結(jié)構(gòu)和MAMI 模型活度算法開發(fā)了我國具有空間精度的可電離化學(xué)污染物多介質(zhì)歸趨模型SES?AMe v3.3，該模型可進(jìn)一步用于國家尺度人體暴露評估、環(huán)境風(fēng)險評估和化學(xué)污染物管理。

3 農(nóng)藥非點源模擬存在的問題及面臨的挑戰(zhàn)

3.1 對農(nóng)藥環(huán)境行為過程考慮不完善

模型多是對現(xiàn)實環(huán)境的概化或簡化，與氮磷等常規(guī)物質(zhì)不同，目前農(nóng)藥污染模擬尚存在行為考慮不充分、不深入等問題，具體表現(xiàn)在：

（1）農(nóng)藥降解/代謝過程的概化。農(nóng)藥在水體、土壤等環(huán)境介質(zhì)中的降解是農(nóng)藥消納的主要途徑，因此針對降解過程的精準(zhǔn)定量描述對農(nóng)藥歸趨的研究十分重要。大部分模型僅考慮農(nóng)藥水解、光解等化學(xué)降解過程，且通常遵循一級動力學(xué)方程，而未將生物降解考慮在內(nèi)，因此會對富含微生物的土壤環(huán)境中農(nóng)藥降解的模擬精度影響較大。歐盟和美國發(fā)布了非一級動力學(xué)模型方法，考慮了多個降解過程平行發(fā)生以及隨時間變化的降解速率[57]。此外，多數(shù)模型沒有考慮農(nóng)藥母體產(chǎn)生的代謝產(chǎn)物的歸趨過程，這可能會低估農(nóng)藥在環(huán)境中的生物毒性，如新煙堿農(nóng)藥噻蟲嗪對土壤蚯蚓的急性毒性很低，14 d 的LC50大于1 000 mg·kg-1，但其代謝產(chǎn)物噻蟲胺對蚯蚓急性毒性則相對較高，14 d 的 LC50僅為 13.21 mg·kg-1[58]。稻田農(nóng)藥流失模型RICEWQ方程中加入了水稻葉面、稻田水體及沉積物的代謝物產(chǎn)生過程，但并未對代謝產(chǎn)物的后續(xù)傳輸過程進(jìn)行描述[59]。因此，有關(guān)農(nóng)藥的代謝過程機理及其代謝產(chǎn)物的環(huán)境行為過程還需要深入研究并嵌入模型。

（2）農(nóng)藥傳輸過程的概化。實際環(huán)境中農(nóng)藥非點源從產(chǎn)生到傳輸至河道的過程中存在植被攔截、吸收和富集等過程，其輸移過程存在較大的時空差異，且與區(qū)域環(huán)境條件和農(nóng)藥性質(zhì)密切相關(guān)。但目前常用的水文模型多采用半分布式計算單元，通常假設(shè)農(nóng)藥在流域陸面的產(chǎn)生量即為入河量，多數(shù)環(huán)境多介質(zhì)模型僅依靠固定的徑流和土壤侵蝕經(jīng)驗傳輸系數(shù)計算傳輸通量，無法有效模擬實際傳輸過程。此外，大氣沉降也是重要的陸面農(nóng)藥污染源之一，但水文模型未將大氣與水體、土壤環(huán)境之間的交換過程考慮在內(nèi)[35]，環(huán)境多介質(zhì)模型則簡化描述了大氣、土壤、水體的傳輸過程，兩類模型間的耦合可提升對農(nóng)藥環(huán)境行為的全面認(rèn)識，但相關(guān)研究仍相對缺乏。

（3）農(nóng)藥介質(zhì)分配的概化。實際環(huán)境中，親脂性農(nóng)藥可在水體、溶解態(tài)有機碳和顆粒態(tài)有機碳三相之間進(jìn)行分配，對農(nóng)藥在環(huán)境中的生物可利用性和歸趨有著重要影響[60]，但多數(shù)模型僅考慮了農(nóng)藥與水體和顆粒態(tài)有機碳兩相之間的分配關(guān)系。LIGARAY 等[61]將原始SWAT 模型中的兩相分配改進(jìn)為三相分配，并將其運用到Pagsanjan-Lumban 流域的馬拉硫磷農(nóng)藥歸趨模擬中，該模型與原始模型相比模擬效果更好，尤其是在農(nóng)藥施用后的峰值期。目前大多數(shù)田塊模型和多介質(zhì)模型并未考慮污染物的三相分配，部分原因與溶解態(tài)有機碳檢測相對較難和數(shù)據(jù)缺乏有關(guān)。

（4）未考慮農(nóng)藥混合物的環(huán)境行為。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中常將不同功能的農(nóng)藥（殺蟲劑、除草劑和殺菌劑）混合施用，全球超過64%的農(nóng)田面臨多種農(nóng)藥混合污染的風(fēng)險[9]，河流面臨多種新煙堿農(nóng)藥復(fù)合污染的情況[62]。與單一農(nóng)藥相比，混合農(nóng)藥的環(huán)境行為和效應(yīng)更為復(fù)雜。例如，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用的殺菌劑能降低土壤系統(tǒng)中放線菌、真菌和有機營養(yǎng)細(xì)菌的酶活性及其數(shù)量，抑制其他各類型農(nóng)藥在土壤中的降解速率[63]，從而加重農(nóng)藥非點源污染負(fù)荷。但現(xiàn)有農(nóng)藥非點源模型僅針對單一農(nóng)藥環(huán)境行為進(jìn)行描述，未考慮不同農(nóng)藥間的相互作用，無法精準(zhǔn)模擬混合農(nóng)藥的歸趨與效應(yīng)。

（5）未考慮新興農(nóng)藥的環(huán)境行為。新煙堿農(nóng)藥具有水溶性高、揮發(fā)性弱、土壤解吸滯后的特點，因其殺蟲高效、對哺乳動物低毒且在環(huán)境中低殘留的特性而占據(jù)了目前大部分農(nóng)藥市場份額。但有研究表明新煙堿農(nóng)藥對非靶向昆蟲蜜蜂具有毒害作用[64]。目前的農(nóng)藥非點源模型還未針對新型農(nóng)藥特性進(jìn)行改進(jìn)。

3.2 結(jié)果存在不確定性

環(huán)境中的農(nóng)藥殘留水平較低且影響因素眾多，與生化需氧量、氮、磷等常規(guī)污染物相比，農(nóng)藥非點源的模擬對模型精度要求更高。由于受到輸入數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)不確定性的限制，目前農(nóng)藥模擬精度相對較低，模型結(jié)果的推廣應(yīng)用較為困難[65]。

（1）數(shù)據(jù)存在誤差或數(shù)據(jù)缺失。農(nóng)藥非點源模型輸入的農(nóng)藥施用數(shù)據(jù)對模擬結(jié)果至關(guān)重要，農(nóng)藥施用種類、用量、面積、時間以及目標(biāo)作物等數(shù)據(jù)可通過實地調(diào)研、統(tǒng)計年鑒或與有關(guān)部門合作獲得，然而研究表明國家及各省市統(tǒng)計年鑒中農(nóng)藥使用量、作物種植面積等數(shù)據(jù)造成的誤差范圍約為±5%[66]。由于實際土地利用、農(nóng)民文化水平、農(nóng)事操作、農(nóng)藥有效成分等不確定因素，通常很難獲取精確的農(nóng)藥排放清單，尤其對于資料缺乏地區(qū)。此外，水文模型以及部分高分辨率動態(tài)環(huán)境多介質(zhì)模型所需數(shù)據(jù)性質(zhì)復(fù)雜，要求大量的高分辨率地圖、日尺度氣象數(shù)據(jù)、土壤屬性參數(shù)、農(nóng)事管理措施等，模型的率定和驗證也需要大量精細(xì)的實測數(shù)據(jù)，而農(nóng)藥測試技術(shù)難度高且費用昂貴，因此難以實現(xiàn)資料缺乏區(qū)域農(nóng)藥非點源污染模型的構(gòu)建與模擬。數(shù)據(jù)分析方面，常要對多流域多時間段的氣象、土壤、農(nóng)業(yè)活動等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方法通常效率低且精度低，與高效的大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合相對較少。

（2）模型對真實環(huán)境的簡化存在不確定性。模型忽略的模塊可能會根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)、時間、區(qū)域和農(nóng)藥種類而不同程度影響農(nóng)藥的環(huán)境行為過程。例如：流域水文模型未考慮大氣沉降過程，因此會對易揮發(fā)農(nóng)藥模擬結(jié)果造成較大誤差；部分經(jīng)典環(huán)境多介質(zhì)模型將流域各環(huán)境介質(zhì)的內(nèi)部看作均質(zhì)狀態(tài)，未考慮介質(zhì)內(nèi)部環(huán)境條件的異質(zhì)性，只能用于平均水平或大致趨勢的評判依據(jù)。

（3）模型中固化參數(shù)與真實條件存在差距。模型中的參數(shù)多采用統(tǒng)一經(jīng)驗值，或經(jīng)率定后固定不變，但實際環(huán)境中的參數(shù)可能隨時空變化，不同參數(shù)之間可能相互關(guān)聯(lián)，如溫度和土壤深度會影響農(nóng)藥半衰期，但部分農(nóng)藥模型只輸出固定的半衰期值。此外，環(huán)境多介質(zhì)逸度模型中的部分傳輸參數(shù)，如土壤水分和固體徑流速率通常取固定經(jīng)驗值，因此不適用于水文條件時空差異大的大尺度流域。

（4）不同尺度模型銜接困難，難以系統(tǒng)評價農(nóng)藥全過程風(fēng)險。農(nóng)藥非點源從田塊產(chǎn)生，再通過集水區(qū)水文傳輸?shù)胶拥溃瑫r與大氣、沉積物、生物等多介質(zhì)相互遷移，但目前納入我國農(nóng)藥管理的模型僅包括稻田水體和地下水模型，并未擴展到大尺度區(qū)域，因此亟需建立更為系統(tǒng)的模型體系。農(nóng)藥田塊流失、集水區(qū)傳輸、環(huán)境多介質(zhì)歸趨模擬方法和側(cè)重點有所不同（表2），但模擬過程又存在重合，如SWAT模型也包含田塊流失過程，環(huán)境多介質(zhì)模型也包含部分水文傳輸過程，因此集成不同方法的模型從而構(gòu)建流域綜合管理模型體系存在一定難度。

表2 典型農(nóng)藥非點源模擬方法對比Table 2 Comparison of typical simulation methods of pesticide non-point source

3.3 對決策和管理支持能力有待提升

模型是科學(xué)決策的基礎(chǔ)，但受限于模型自身發(fā)展原因，其對決策和管理的支持能力有待提升。

（1）模型難以滿足國家對新污染物防治的需求。新煙堿殺蟲劑逐漸代替過去的高毒中毒農(nóng)藥，成為我國使用最廣泛的殺蟲劑種類。一方面，目前還未針對新煙堿農(nóng)藥的環(huán)境行為特性開發(fā)對應(yīng)的模型，以篩選高環(huán)境風(fēng)險的農(nóng)藥種類，為新型農(nóng)藥登記管理提供工具。另一方面，總體來看，新煙堿農(nóng)藥相比過去的農(nóng)藥毒性更低、藥效更好且殘留更少，已在全國各地推廣使用，其使用與當(dāng)今糧食安全和經(jīng)濟發(fā)展問題密切相關(guān)，僅考慮新型農(nóng)藥的環(huán)境風(fēng)險無法滿足科學(xué)防控策略需求，因此模型必須綜合考慮環(huán)境風(fēng)險、糧食安全、經(jīng)濟效益等因素，才能為新型農(nóng)藥污染最佳防治措施提供依據(jù)。

（2）模型場景固化，難以反映不同地區(qū)的客觀情況。我國各地區(qū)的氣象、土壤、作物、耕作條件多樣，然而納入我國農(nóng)藥登記管理決策的農(nóng)田水環(huán)境和地下水風(fēng)險評估模型通常自帶固定場景，如TOP-RICE模型[21]內(nèi)含江西南昌和廣東連平兩個固定場景，所有的場景信息都已固化在模型中，用戶不能修改。China-PEARL 模型[28]中的固定場景代表了我國99%地下水的脆弱性，在應(yīng)用時不考慮當(dāng)?shù)氐叵滤膶嶋H情況，可能會對農(nóng)藥地下水風(fēng)險造成高估，過于保守的暴露分析可能會限制農(nóng)業(yè)發(fā)展，難以被大眾接受。一些發(fā)達(dá)國家則充分考慮了模型對不同地區(qū)的適用性，美國

環(huán)保署在利用PRZM-GW 模型進(jìn)行地下水農(nóng)藥風(fēng)險評估之前，會根據(jù)實際情況對模型進(jìn)行靈活調(diào)整，如開發(fā)適合目標(biāo)區(qū)域的場景、增加必要的遷移轉(zhuǎn)化過程、考慮農(nóng)藥多年重復(fù)使用的情況等[25]。

（3）模型不支持動態(tài)評估農(nóng)藥暴露風(fēng)險，難以提供精確的風(fēng)險閾值。毒性實驗時間從24、96 h 到7、14、28 d 不等，模型模擬濃度以小時、日或年為單位，穩(wěn)態(tài)逸度模型以長期穩(wěn)定條件下的平均濃度為主。然而，現(xiàn)有模型通常利用農(nóng)藥環(huán)境預(yù)測濃度（PEC）與生態(tài)目標(biāo)的預(yù)測無效應(yīng)濃度（PNEC）進(jìn)行比較來確定濃度閾值，未考慮模擬與實際暴露時間的吻合程度，不能真實反映特定時間下的農(nóng)藥風(fēng)險，因此根據(jù)現(xiàn)有暴露評價方法得到的風(fēng)險閾值難以對農(nóng)藥使用限制作出準(zhǔn)確的決策。

（4）模型的可拓展性有待加強，以適應(yīng)不同政策影響研究的需求。隨著新冠疫情防控的常態(tài)化，消毒殺菌工作也在大規(guī)模地進(jìn)行，地面大面積的殺菌劑在降雨沖刷的作用下也會形成潛在的城市農(nóng)藥污染。與產(chǎn)生于田間的農(nóng)業(yè)農(nóng)藥污染不同，現(xiàn)有模型還未充分考慮新冠疫情背景和防疫政策下的殺菌劑的城市非點源污染。此外，田間農(nóng)藥廢棄包裝物也是潛在的農(nóng)藥非點源污染源之一，包裝物的回收和處理是目前國家農(nóng)藥非點源污染防控政策中的熱點問題，但目前還缺乏對農(nóng)藥廢棄包裝物的定量模擬工具。

4 結(jié)論與研究展望

本文基于農(nóng)藥在環(huán)境中的遷移轉(zhuǎn)化機理過程，從農(nóng)藥的環(huán)境流失、傳輸及歸趨等角度綜述了典型模型方法的發(fā)展、特點和應(yīng)用。當(dāng)前農(nóng)藥模擬方法發(fā)展可在一定程度上量化農(nóng)藥非點源污染在何時、何地發(fā)生并導(dǎo)致何種生態(tài)環(huán)境問題，但受限于理論體系、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和時空尺度等因素，目前農(nóng)藥非點源模擬仍需要不斷整合新的理論、開發(fā)新的模塊并開展大量的案例研究。未來的農(nóng)藥模擬將朝著機理化、精準(zhǔn)化、動態(tài)化和決策支撐的方向發(fā)展。

（1）深化對農(nóng)藥環(huán)境行為過程機理的認(rèn)識?？茖W(xué)認(rèn)知并概化農(nóng)藥環(huán)境行為過程機理是實現(xiàn)農(nóng)藥非點源模擬精度提升的根本，但現(xiàn)有模型中對于農(nóng)藥在介質(zhì)中的降解、代謝、傳輸、分配和混合機理的薄弱，以及對新型農(nóng)藥環(huán)境行為機制的理論研究缺失，還需要大量真實環(huán)境下的實驗數(shù)據(jù)。近年來，不斷有研究聚焦農(nóng)藥環(huán)境行為過程機理，這將有望通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑽⒂^機理公式化或參數(shù)化，并根據(jù)模型結(jié)構(gòu)特點嵌入到不同類型的模型中去；針對宏觀環(huán)境，需要挖掘農(nóng)藥流失與環(huán)境因素、人類活動因素的關(guān)系，明確農(nóng)藥環(huán)境長時間累積、地下水/空氣傳輸造成的生態(tài)健康風(fēng)險，從時空協(xié)同的角度明確農(nóng)藥流失與生態(tài)環(huán)境的互饋方程，為流域尺度農(nóng)藥模型改進(jìn)奠定理論基礎(chǔ)。

（2）強化農(nóng)藥高精度基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建。未來新型污染物的管理為模型發(fā)展提出了精細(xì)化、動態(tài)化的需求，這也勢必對數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)精度及其評價方法提出更高要求。當(dāng)前處于信息技術(shù)發(fā)展的新階段，應(yīng)充分利用遙感、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，為不同地區(qū)建立從田塊尺度到流域尺度，同時涵蓋氣象水文條件、農(nóng)藥施用方式、作物類型、農(nóng)事操作等的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，通過可靠的源排放估算方法，得到多尺度、高精度的農(nóng)藥排放清單，并為資料缺乏地區(qū)匹配相應(yīng)的估算方法和數(shù)據(jù)庫。

（3）構(gòu)建農(nóng)藥非點源綜合評價及決策支持系統(tǒng)。當(dāng)前模型發(fā)展為農(nóng)藥管理提供了數(shù)據(jù)支持，但受限于模型公開和數(shù)據(jù)誤差等問題，模型對決策的支撐尚有不足。需要在現(xiàn)有模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步強化農(nóng)藥定量方法體系，同時針對國家、農(nóng)戶特征開發(fā)基于模型的決策支持工具，例如：針對國家政策等宏觀因素，可集成田塊流失、集水區(qū)傳輸和環(huán)境多介質(zhì)歸趨的模型體系并嵌入風(fēng)險評估程序，耦合糧食產(chǎn)量和經(jīng)濟模型，提供適用于用戶研究對象和目標(biāo)的模型程序，服務(wù)于農(nóng)藥非點源綜合管理決策；針對農(nóng)戶行為特征，可開發(fā)線上模擬平臺，通過指導(dǎo)、調(diào)整農(nóng)戶行為過程，促進(jìn)其建立科學(xué)、可持續(xù)的農(nóng)藥使用觀。