顾允轩，仇付国，王大伟，董慧峪，强志民

1.北京建筑大学环境与能源工程学院，北京 100044

2.中国科学院生态环境研究中心，中国科学院饮用水科学与技术重点实验室，北京 100085

3.中国科学院大学应急管理科学与工程学院，北京 101499

农药按照作用来分类一般可以分为杀虫剂、杀菌剂、除草剂、杀鼠剂、植物生长调节剂和杀软体动物剂等。农药能够有效保护农作物和牲畜免受害虫、昆虫、线虫和杂草的危害[1-2]。根据相关研究，在不使用杀虫剂的情况下，谷物产量会降低32%，蔬菜产量降低54%，水果产量降低78%[3]。中国以占全世界约9%的农作物耕作面积使用了全世界43%的农药，中国农业使用农药的平均强度为每公顷13.1 kg，而全球的农田农药平均用量只有每公顷2.6 kg[4]。全世界每年使用的农药超过30亿kg，但是只有1%的农药被有效利用[5-6]。过量使用农药会造成剩余农药作用于非目标动植物或者在环境中大量留存，由于农药的化学复杂性和持续性，过量的农药可能会造成土壤的质量下降[7]，对农作物造成毒害[8]，影响动物产品，也会通过雨水径流等方式汇集到流域的河流内，对生态环境造成破坏[9]。因此研究河流、湖泊流域中农药的生态风险是必要的。

目前国内外对农药污染的相关研究多集中在被官方禁限的农药或者是某一类农药的赋存浓度、时空变化以及生态风险[10-15]，对于常用的农药以及常用农药的替代品的相关研究较少。随着对农药污染研究的深入，部分国家已将一些存在较高生态风险的农药列入禁限名单，但我国国内农药的禁限名单远没有欧盟等的严格。根据中国农业信息网(http://www.agri.cn/)相关数据，2019年1月起，欧盟正式禁止320种农药在境内销售，其中包含我国正在生产、使用及销售的14种农药，2019年11月起中华人民共和国农村农业部发布了最新的禁限农药名录，中国全面禁用46种农药，在部分范围禁止使用20种农药。此前，欧盟于2018年12月起禁用吡虫啉、噻虫嗪，法国同时将啶虫脒列入了禁用名单。在欧盟的禁止名单发布后，欧盟又于2019年6月起禁用丙环唑，印度于2020年1月起禁用噻嗪酮，斐济于2020年1月起禁用吡虫啉，英国于2020年10月起禁用氟环唑，欧盟于2021年5月起禁用腈菌唑。

对国内外被禁限的常用农药及其替代品的赋存浓度以及生态风险的分析，可以为相关部门制定产业规划提供参考。通过固相萃取(solid-phase extraction,SPE)与超高效液相色谱-三重四级杆质谱仪(ultra performance liquid chromatography-triple quadrupole mass spectrometry,UPLC-MS/MS)联用检测1月、3月、4月和6月安徽省阜阳市小流域内的农药类微污染物在自然环境中的赋存浓度，之后通过赋存浓度计算相应的风险熵。农药的赋存浓度以及生态风险数据可以为安徽省阜阳市颍州西湖的城市规划以及对类似农业小流域的研究提供参考。

1.1 采样区域与采样点

研究区域位于安徽省阜阳市颍州区颍州西湖小流域，该地区是典型的农业区小流域。该流域河网比较密集，水质普遍较差，采样点坐标在115°35′44.34″E，32°58′11.84″N与115°41′6.02″E，32°53′3.65″N之间。采样点选择如图1所示，所取水样为水面以下20 cm左右处的水体。考虑到农药的用量受农业活动影响较大，农药的迁移受降雨量的影响，因此将采样时间选定为处于枯水期的2021年1月18日，平水期的2021年3月18日和2021年4月18日，丰水期的2021年6月18日。

图1 采样点位置分布Fig. 1 Locations of the sampling points

由于采样点较多，因此根据小流域内河流的走向(自西向东，自北向南)来将取样点划分为3块，即西湖上游(1～12号取样点)、西湖主体(13～24号取样点)和西湖下游(25～37号取样点)水体，以此来探究微污染物的空间和时间分布特征。

1.2 污染物的选取

阜阳市的主要粮食作物是小麦、玉米、水稻和大豆，经济作物是棉花、油菜，防治这些作物病虫害的农药有很多，例如多菌灵、戊唑醇常用于防治小麦的赤霉病[16]，克百威、吡虫啉和抗蚜威等可以防治小麦、水稻的蚜虫等病虫害[17]，本研究从中选取了29种常见农药进行分析。根据农药的化学结构，又可以将这些农药分为六大类，由于部分农药之间存在药效重叠，因此低毒农药在某些条件下可以替代高毒农药，从而降低农药的过量使用所带来的生态风险。各个农药的具体功效如表1所示。

表1 农药的禁限情况以及功用Table 1 Pesticides restrictions and functions

续表1农药Pesticides国内外禁限情况Domestic and foreign restrictions所防治病、虫、草Diseases, insects, grasses其他类Others噻嗪酮Buprofezin印度Restricted in India褐稻虱虫Brown rice lice莠灭净Ametryn欧盟Restricted in EU一年生禾本科、阔叶杂草Annual gramineous, broad-leaved weeds嘧菌酯Azoxystrobin无None白粉病、网斑病、霜霉病等Powdery mildew, net spot, downy mildew and so on烯酰吗啉Dimethomorph无None霜霉病、疫病、猝倒病、黑胫病等Downy mildew, blight, cataplexy, black shank and so on嘧霉胺 Pyrimethanil无 None灰霉病 Grey mold稻瘟灵Isoprothiolane欧盟Restricted in EU飞虱、稻瘟病、叶斑病、条纹病等Planthopper, rice blast, leaf spot, stripe disease and so on

1.3 分析方法

通过固相萃取(SPE)富集1 L水样中的污染物，之后使用UPLC-MS/MS分析富集后的水样。具体操作参数如下，离子源为ESI源，电离模式为正离子模式，毛细管电压为3.0 kV，离子源温度为150 ℃，锥孔反吹气流量为50 L·h-1，脱溶剂气温度为500 ℃，脱溶剂气流量为900 L·h-1，监测模式为MRM模式[18]。

基于相应的母离子和2种最强的产物离子以及保留时间鉴定农药，并基于由SPE构建的校准标准曲线和加标的水样的分析进行定量。制备8种不同浓度(0.1、0.5、1.0、10.0、50.0、100.0、500.0和1 000.0 ng·L-1)的加标样品，通过分析样品与内标的峰面积比来构建校准曲线。这些校准标准曲线一定程度上修正了SPE过程和HPLC/MS中仪器变化的误差。每种农药的定量限(LOQ)定义为对应的信噪比(S/N)乘10的浓度。

1.4 试剂、标准品和材料

29种农药的标准品(97%～99%，美国Ark Pharm,Inc公司)，孔径1 μm玻璃纤维滤膜(美国Whatman公司)，甲醇(色谱纯，美国Fisher公司)，盐酸(分析纯，沪试，中国)，硫酸(分析纯，沪试，中国)，固相萃取小柱(150 mg/6 mL，美国Waters公司)，尼龙滤膜(0.45 μm，中国天津津腾公司)。

1.5 风险评估方法

风险熵(risk quotient,RQ)可以用来评价水环境中农药的生态风险[12-13]，风险高低根据RQ来判断(高风险1≤RQ；
中风险0.1≤RQ<1；
低风险0.01≤RQ<0.1；
无风险RQ<0.01)，计算公式如下：

式中：MEC(measured environmental concentration)为测定的环境浓度，PNEC(predicted no-effect concentration)为预测无效应浓度。PNEC来自Norman生态毒理数据库(www.norman-network.com)。本研究使用数据库内PNEC最低值计算最大风险熵，如果Norman数据库没有相应的PNEC值，则使用PPDB数据库(http://sitem.herts.ac.uk/)内水生生物的半致死浓度(median lethal concentration,LC50)、半数效应浓度(half-maximal effective concentration,EC50)和无观察效应浓度(no-observed effect concentration,NOEC)中的最低值计算相应PNEC值，PNEC根据NOEC或者L(E)C50与评估因子(assessment factor,AF)的比值获得，具体选取的PNEC值如表2所示。

表2 风险评估相关数据Table 2 Risk assessment-related data

2.1 农药的赋存浓度

本研究根据农药的性质和化学结构将检测的29种农药分为6类，分别为氨基甲酸酯类、苯并咪唑类、有机磷类、烟碱及酰胺类、三唑类以及其他类。检出结果如表3所示，在4次采样中有5种农药(多菌灵、异丙甲草胺、戊唑醇、多效唑、莠灭净)的检出频率均为100%，有5种农药的检出频率均低于50%。在1月有7种农药的检出频率达到了80%以上，3月15种，4月18种，6月19种，呈现一个不断上升的趋势，这说明随着农业活动以及降雨量的增加，颍州西湖小流域内的农药污染水平呈现上升趋势，但是随着降雨量达到一定程度后，增加的势头放缓。在29种农药中，乐果和涕必灵的检出浓度和频率最低，乐果没有检出，涕必灵的最大检出频率也只有8.11%且最大检出浓度仅为0.1 ng·L-1，而在6类农药中检出浓度最高的分别是氨基甲酸酯类的克百威，苯并咪唑类的多菌灵，烟碱类与酰胺类的异丙甲草胺，有机磷类的水硫氨磷，三唑类的戊唑醇，其他类的嘧菌酯。与国内外其他地区的农药检出水平相比，克百威的检出水平远低于拉丁美洲的Toyogres、Reventado和Birrís等3条河流(100～140 ng·L-1，平均浓度110 ng·L-1)[14]。多菌灵(3.2～687.4 ng·L-1，检出频率100%)的检出浓度远高于西班牙北部的Ebro河(ND～11.63 ng·L-1，检出频率70%)，也高于我国太湖流域的(ND～114.44 ng·L-1，检出频率97%)[10]，远低于土耳其的Ergene河(平均浓度291 310 ng·L-1)[19]。异丙甲草胺的最大检出浓度(69.9 ng·L-1，检出频率100%)远低于低于地中海的Mondego、Sado和Tejo河(2 000 ng·L-1)，但是检出频率要远高于Mondego、Sado和Tejo河(20%)[20]。戊唑醇的检出水平(检出频率100%)要高于长江等7条河流(0.58～50.04 ng·L-1，检出频率68%)[21]。嘧菌酯的检出水平(平均检出浓度0.4～1.4 ng·L-1)要远低于土耳其的Meriç河(平均检出浓度576.6 ng·L-1)[19]。

表3 29种农药的检出浓度Table 3 The concentrations of 29 pesticides

典型农业小流域农田内残留的农药主要通过雨水径流汇入流域内，因此农药类微污染物的检出水平与当地的降雨量息息相关。如图2所示，农药类微污染物检出浓度的变化与当地降雨量的变化密切相关，1月、3月和4月农药总检出浓度随着降雨量的减少而不断上升，3月、4月降雨量相比于1月分别下降了62.12%和83.75%，而污染物的检出浓度则分别提升了26.28%和98.84%；
6月农药类微污染物的检出浓度降幅明显，相比于4月的农药总检出浓度降低了15.50%，而相对的当地月均降雨量增幅显著，提升了1 402.21%。1月为冬季农业活动较少但降雨量较多(月降雨量111.4 mm)，农田中残留的农药会通过雨水径流汇入河流湖泊中，但由于农业活动较少所以流域内农药污染水平不高；
3月、4月为春季农业活动开始增多，但当地降雨量大幅降低，3月、4月的降雨量(月降雨量42.2 mm、18.1 mm)仅为1月降雨量的37.88%和16.25%，一方面农田内残留的农药会随着多种途径汇入流域内河流湖泊水体内，另一方面随着河流湖泊水的蒸发和散失，流域水体内农药类微污染的检出浓度大幅升高，导致了3月和4月的农药检出浓度不断升高；
而在6月，当地降雨量大幅增加(月降雨量271.9 mm)，大量的雨水落下形成地表径流，流域农田内残留的农药类微污染物随着地表径流汇入西湖及其相关河流内，但由于降雨量过大，即使有大量农药汇入西湖水体内，流域内农药类微污染物的检出浓度仍出现了15.50%的下降，导致流域中6月农药的平均检出浓度低于4月，相似的结果也出现在Xu等[22]的研究中。

图2 4次采样的平均农药检出浓度和月均降雨量Fig. 2 Average pesticide concentration and monthly rainfall of four samplings

农药总浓度的变化结合六大类农药的占总检出农药的比例可以探究不同种类农药的时间变化规律。图3显示了各个月份按照河流汇流分区分析的农药总浓度，并计算了各个分区的各类农药的检出量占总检出量的百分比。三唑类、烟碱及酰胺类和苯并咪唑类农药为农药污染的主体物质。在西湖上游三唑类农药的占比不断升高，而苯并咪唑类农药的占比不断降低，对于西湖主体而言，1月、3月和4月农药的检出趋势与西湖上游趋势相同，6月西湖主体中三唑类农药的检出水平与4月接近，比起1月和3月的农药检出水平仍是大幅提升；
在西湖下游，3月、4月和6月的农药检出趋势亦与西湖上游相同，3月三唑类农药的检出相比1月大幅降低，苯并咪唑类农药大幅上升。总体而言，在流域内农药的时空分布规律中，苯并咪唑类农药以及三唑类农药的变化规律最为显著。造成这种趋势的原因与不同时节农药的用途相关，如苯并咪唑类的多菌灵是一种广谱性内吸杀菌剂，对多种作物由真菌(如半知菌、多子囊菌)引起的病害有防治效果。而三唑类农药也是广谱性内吸杀菌，因为活性高、杀菌速度快，所以使用范围更广，如三唑醇和戊唑醇等也具备多菌灵的杀菌效果，多效唑是植物生长调节剂，也可做水果防腐剂，三唑类农药的用途更加广泛，因此三唑类农药的占比不断升高。而1月西湖下游的农药检出规律与另外2块区域不同，这可能是因为冬季时西湖下游的农业活动极少，因而农药检出总浓度极低，经过长时间自然降解的农药残留浓度低。多菌灵是苯并咪唑类农药污染物的主体物质，异丙甲草胺是烟碱及酰胺类农药微污染物的主要物质，多效唑、戊唑醇和三唑醇是三唑类农药微污染物的主体物质。

图3 各个分区不同采样时间的农药检出总浓度(a)与各个分区各类农药占比(b)Fig. 3 The total concentration of pesticides detected at different sampling time in each partition (a) and the proportion of various pesticides in each partition (b)

2.2 农药的空间变化

总体农药类微污染物无明显空间变化规律，因此本研究选取几种不同种类的农药来探究颍州西湖流域中农药的空间变化规律。氨基甲酸酯类的克百威、苯并咪唑类的多菌灵、烟碱类及酰胺类的异丙甲草胺和三唑类的戊唑醇等4种农药来分析农药的空间变化规律。

图4展示4次采样中检出频率与检出水平最高的4种农药的赋存浓度变化规律。西湖主体中克百威的检出水平在1月、4月和6月是3块区域中最高的，而西湖上游克百威的检出水平在3月最高，整体呈现出在西湖主体中富集的规律。多菌灵于1月在西湖主体中检出水平最高，有在西湖主体中富集的趋势，3月和4月在西湖下游检出水平最高，而6月西湖下游的平均检出浓度也高于西湖上游与西湖主体，与1月的规律不同。异丙甲草胺与多效唑的4次采样的检出规律相同，西湖上游的检出水平要高于西湖下游的检出水平，而西湖主体的检出水平又高于西湖上游与西湖下游，即这2种农药有在西湖中富集的趋势。而多菌灵在3月、4月和6月呈现与1月截然相反的空间分布规律是因为当地农田对于多菌灵的大量使用，其他农药的使用量相对减少，通过雨水径流从农田中汇聚大量的多菌灵，因此造成了下游的异常点过多，且不同点的检出浓度差值较大。因此，整体而言，不考虑多菌灵这种在西湖下游过量使用的农药之外，大部分农药都会呈现出在西湖中富集的趋势。

2.3 农药的生态风险评价

因为农药的生物毒性不同，因此农药的检出水平与农药的水环境生态风险并不完全等价，检出水平相差一个数量级的农药，浓度较低的农药可能会存在更高的水环境生态风险。因此本研究根据每个农药的PNEC值计算了各个农药在各个点位存在的水环境生态风险。1月有8种农药存在水环境生态风险，3月有9种农药存在生态风险，4月有11种农药存在生态风险，6月有13种农药存在生态风险。4次采样中，多菌灵的生态风险均为最高，又因为4月农药的检出水平最高，且4月存在生态风险的农药总的生态风险最高，因此以农药检出水平最高的4月为例来分析农药的生态风险，如图5所示。从中可以看出有多种农药的某些取样点存在着中低以上风险，按照风险熵从低到高排名前五的为多菌灵、戊唑醇、吡虫啉、异丙甲草胺和克百威。这与检出浓度前五的农药有些出入。存在低生态风险以上的点位检出频率为14.91%，其中高风险的检出频率为0.28%(多菌灵占比100%)，中等风险的检出频率为5.31%(多菌灵36.84%，戊唑醇31.58%，吡虫啉19.30%，其他12.28%)，低风险的检出频率9.32%(多菌灵14.00%，戊唑醇19.00%，异丙甲草胺18.00%，多效唑17.00%，吡虫啉10.00%，克百威10.00%，氟环唑9.00%，其他6.00%)。

图5 4月29种农药各个点位的风险熵(RQ)Fig. 5 The risk quotient (RQ) of 29 pesticides in April

为了更进一步观察农药生态风险的时间变化规律以及对比各农药存在水环境生态风险的大小，本研究计算了各农药对总风险熵的贡献比例(只计算RQ≥0.01的取样点)。如图6所示，1月存在水环境生态风险的农药数量最少，多菌灵的生态风险在1月的总生态风险中占比超过50%，西湖主体多菌灵的生态风险占总体多菌灵生态风险的55%以上；
3月克百威的风险占比大幅提升，相比于1月提升了135%，虽然多菌灵的检出占比呈下降趋势，但实际检出水平却提升了50%，西湖上游的克百威检出水平降低了100%，西湖主体克百威的检出水平提升了700%，西湖下游的检出水平提高了400%，因此造成了3月克百威的生态风险大幅提升；
4月时多菌灵的生态风险占比超过了60%，在农药检出水平相比于3月大幅提升的情况下，多菌灵的生态风险仍有大幅的提升，主要是因为西湖下游多菌灵检出水平大幅提升，与3月不同的是，西湖上游与西湖主体的多菌灵检出水平也有了一定的提升，戊唑醇的生态风险占比相比于3月也有了大幅度的提升，对生态风险的提升贡献最大的是西湖主体，西湖主体戊唑醇的检出浓度相比于3月提升了550%；
而到了6月之后戊唑醇的生态风险进一步上升，多菌灵与戊唑醇的生态风险占比高达70%，相比于4月而言，6月西湖下游的多菌灵检出浓度大幅降低，降低了72%，西湖主体检出浓度不变，西湖上游检出略微升高，而戊唑醇的生态风险升高主要来源于西湖上下游的检出水平大幅提升，西湖主体的戊唑醇检出浓度反而是下降的。吡虫啉的生态风险占比在7.5%～11.2%之间，在任何农业活动时间段吡虫啉的生态风险都不可忽视。

图6 农药的风险占总生态风险的百分比Fig. 6 Percentage of pesticide risk in total ecological risk

目前国内对农药的禁限名单没有欧盟等的严格，但随着我国越来越重视农药的生态风险，未来一定会有更多的农药被加入禁限名单，需要未雨绸缪。本研究中29种农药中的18种会存在一定的生态风险。虽然这些农药的赋存浓度相对来说不算特别高，但已发现某些农药在西湖水体中积累的趋势，建议在以后要定期观测西湖小流域中农药的富集状况。

多菌灵的适用范围广、价格低(仅有戊唑醇的1/3)，这很大程度上导致了多菌灵的滥用，导致了流域内多菌灵的赋存浓度和生态风险较高；
克百威已在我国部分范围内限制使用的名单内，虽然流域内克百威的赋存浓度较低，但是克百威带来的生态风险不可忽视；
吡虫啉已被欧盟禁用，水环境中较低浓度的吡虫啉也会带来较高的生态风险；
戊唑醇作为多菌灵的替代品，使用范围也非常广泛，因此流域内存在较高浓度的戊唑醇，这导致流域内戊唑醇的生态风险较高。应该注意使用生态风险较低的农药替代生态风险较高的农药。例如使用三唑醇与烯唑醇代替戊唑醇治疗作物白粉病，具体农药之间的替代需要更进一步的分析。

可以采取以下方法降低颍州西湖中农药存在的生态风险：(1)采取多种手段相结合，比如生物防治与化学防治相结合，减少农药的使用量；
(2)植保无人机取代人工喷洒农药，可以达到减量增效的目的，从而减少农药的使用量；
(3)鼓励农药交替搭配混用，平均农药用量，减少高风险农药的用量，增大低风险农药的用量，从而降低农药所带来的生态风险。

综上所述，对颍州西湖农业小流域的研究表明：(1)研究所选取的六大类29种农药在颍州西湖小流域中均有检出，苯并咪唑类和三唑类农药的检出浓度较高，是所检测的主要农药类微污染物，多菌灵、异丙甲草胺、戊唑醇、多效唑和三唑醇是流域内主要的农药类微污染物；
(2)要持续监测西湖流域内农药的富集趋势；
(3)农药的生态风险方面，检测的29种农药中的18种都存在一定的生态风险，主要的生态风险来自于多菌灵、戊唑醇、异丙甲草胺、克百威和吡虫啉，要监测流域内已被禁用农药的赋存浓度；
(4)可以采用多种方法相结合的方式来降低流域内农药的过量使用所带来的生态风险，比如高低风险农药的交替使用。

猜你喜欢 三唑百威多菌灵 液相色谱-串联质谱法测定蔬菜中多菌灵的不确定度评定食品安全导刊(2021年21期)2021-08-30含两个手性中心的三唑类杀菌剂色谱分离研究进展农药学学报(2021年4期)2021-08-26丁硫克百威的液相色谱研究科学与财富(2021年34期)2021-05-10丁硫克百威在豇豆不同时期施用的降解代谢研究浙江农业学报(2020年11期)2020-12-0220%三唑锡悬浮剂防治苹果红蜘蛛效果试验山西农业科学(2020年11期)2020-11-19稻渔综合种养模式下多菌灵的残留现状研究进展中国渔业质量与标准(2019年4期)2019-09-17含四(3,5-二硝基-1,2,4-三唑基)硼酸肼推进剂的能量特性计算火工品(2019年3期)2019-09-02啤酒中的“多菌灵”会致癌，它真的有那么毒吗？创新时代(2017年4期)2017-05-06三唑类富氮化合物的研究进展北京理工大学学报(2016年6期)2016-11-22