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1數據搜集與處理

本研究需要全國多年平均降水量、多年平均氣溫、土壤有機質含量分布、全國土地利用類型分布、農作物分布、作物種植制度等數據及資料。

1.1氣象數據從“中國氣象科學數據共享服務網”下載得到遍布全國的氣象站點1970—2001年的氣象數據[9]，包括了每日降水量和每日平均氣溫，根據這些數據計算得到每個站點的多年平均氣溫和多年平均降水量。利用ArcGISRDesktop9.2對這些點狀數據進行插值，得到全國范圍的多年平均氣溫和多年平均降水量分布圖。

1.2土壤數據土壤有機質含量分布圖來自中國農科院農業資源與農業區劃研究所數字土壤實驗室[10]，為面狀矢量數據，每個多邊形的主要屬性信息包括了多邊形的面積以及該多邊形所含土壤有機質百分含量的范圍。

1.3土地利用類型數據來自中國科學院資源環境科學數據中心的全國1km分辨率土地利用類型數據，為柵格數據，其土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、城鄉工礦、居民用地和未利用土地。

1.4其他資料進行分析所需的農作物分布、氣候及農業區劃、作物種植制度等資料來自于互聯網及相關學術期刊、專著與權威圖集。

2研究方法

2.1兩個概念在闡述場景體系建立的方法之前，有必要對本研究中將涉及的兩個概念作出解釋。（1）百分位（Percentile）：百分位是統計學術語，是一個位置指標，用Pp表示，描述一組升序排列的數據中第p百分位置上的數值。計算百分位的方法各種各樣，在本研究中，我們使用的是MicrosoftExcelR中的Percentile函數，其語法如下：Pp=Percentile（Array，p）式中：Array為求算百分位的數組或數據區域；p為百分比值，在0到1之間；Pp為返回的第p百分位上的數值。（2）地下水的農藥淋溶脆弱性：脆弱性（Vulnera－bility）這一概念起源于自然災害研究[16]，并廣泛應用于環境科學、生態學、氣候變化、土地利用、可持續發展科學等多領域研究[16-18]。在本研究中，脆弱性是一個相對的概念，是待評價系統暴露于不利影響或遭受損害的可能性。農藥在施用后對環境系統的負面影響總是存在的，為保證農藥的施用在可以接受的程度上是安全的，需要制定安全標準（如國家標準或行業標準等）。如果某種農藥對環境的危害位于規定的安全標準之內，則認為農藥在該環境系統中的施用是安全的；如果超過了這一安全標準，則認為環境處于脆弱狀態。在本研究中，脆弱性概念與百分位概念結合，一起表示受到農藥施用污染影響的、按規定要保護的環境系統，從而保證了既能找到脆弱的農業生產環境，而百分位概念的使用又避免了將極端情況納入考慮范圍。“現實中最糟糕的情況”并不是一個極端惡劣的情況，而是由百分位確定的相對惡劣的情況。歐盟國家通過多年研究論證，采用地下水對農藥淋溶脆弱性達至第80百分位的土壤有機質含量和多年平均降水量作為場景點的構建標準，從而實現地下水場景點的脆弱性達到第90百分位的[2-3]。任何一種農藥如果在這些場景點的氣象土壤條件下是安全的，那么該農藥在90%的歐盟其他區域也是安全的。我國目前尚未制定針對地下水的農藥濃度限量標準。由于地下水是我國重要的飲用水源，應充分保證農藥的施用對多數地下水不構成威脅，相關管理部門認為必須保證農藥施用在我國99%的地下水環境系統中是安全的。針對旱作農田與地下水這一環境系統，其脆弱性主要由土壤有機質含量和多年平均降水量決定，因此定義農藥的淋溶脆弱性達第90百分位的土壤有機質含量與農藥的淋溶脆弱性達第90百分位的多年平均降水量共同體現了脆弱性達第99百分位的環境系統。倘若農藥對99%的環境系統的風險是在安全范圍之內的，便認為該農藥可以在實際環境中施用。

2.2場景區的劃分我國地域廣闊，氣候、土壤等自然條件復雜，農業耕作制度和生產條件差異明顯。因此，首先把全國分成若干個在一定程度上具有比較近似的氣候和農業生產特征的場景區，然后在每個場景區中構建標準場景是科學和切合實際的方法。場景區一來有利于在構建標準場景的前期減少同時考慮降水、氣溫、土壤、作物等多個影響因素產生的復雜性，二來將全國分為幾個區域避免了在構建標準場景時對全國主要農業生產條件的遺漏。降水量、溫度、土壤理化性質、作物特征是影響農藥環境行為最關鍵的幾個因素，它們共同決定了農藥在環境中的轉化、淋溶、揮發等環境行為，進而決定了農藥對環境的污染程度。大量研究表明，農藥的用量、水溶性、施藥地區的降水量或灌溉水量、施藥地區土壤質地、地下水水位對農藥能否造成地下水污染的影響最大[19-21]。在本研究中，首先選擇降水量和溫度作為劃分場景區的主要依據，主要因為：一是農作物的分布與降水量、積溫等氣候條件密切相關；二是土壤種類及土壤有機質含量的不同分布也與各地降水、溫度存在聯系。場景區劃分的主要步驟是：將全國多年平均氣溫和多年平均降水量分布進行疊加，形成各級多年平均降水量和多年平均氣溫的組合，然后結合農作物分布特征、地形特征調整組合，最終得到能代表全國主要氣候特征和農業生產條件的場景區。首先按400mm和1000mm等值線將全國多年平均降水量分布圖分成三區，之所以選擇這兩個等值線是因為多年平均降水量400mm和1000mm是我國氣候帶劃分的依據之一，并且也是我國不同的常年灌溉地帶、不穩定灌溉地帶和水稻灌溉地帶劃分的依據[22]。按8、12、16、20℃等溫線將全國多年平均氣溫分布圖分成5個區域，這些等溫線與上述降水等值線疊加后產生的區域與中國農業自然區域大致吻合。不同自然區域和水利條件對農作物分布和農田耕作方式都有極大影響，因而也是我們在選擇標準場景時要重點考慮的。根據場景區數量不超過10個、場景區不宜太過零碎以及場景區應代表全國主要農業生產條件的原則[2]，疊加后的結果經過合并、調整，最終得到的結果如圖1所示，各個場景區的氣候、地理、農業生產特征如表1所示。

2.3場景點的選擇場景區表現了我國氣候特征和農業生產的主要空間分布規律，而土壤特性則是從每一個氣候特征和農業生產相對一致的場景區中選擇場景點的主要依據。土壤特性包括土壤機械組成、pH值、容重、有機質含量等，其中土壤有機質是吸附農藥的主要載體，土壤中有機質含量越高，吸附性能也越強，使可淋溶的農藥量減小，因而淋溶深度也減小，對地下水的威脅也越小，也就是說，使農藥淋溶脆弱性越大的土壤種類其有機質含量越小。本研究根據各個場景區中土壤有機質含量的分布，選擇出使農藥淋溶脆弱性達到第90百分位的土壤有機質含量所處的位置，結合氣象資料選擇出各個場景區的場景點所處位置。下面以華北區為例闡述場景點的構建過程。場景區中使農藥淋溶脆弱性達到第90百分位的土壤有機質含量，與場景區中旱地的面積和土壤有機質含量的分布有關。首先利用ArcGISRDesktop9.2，提取土地利用圖中的旱地，并與土壤有機質含量分布圖[10]疊加（圖2），新圖層的屬性包括了每個多邊形的面積、土壤有機質含量級別、平均土壤有機質含量。將圖2中所有多邊形按平均土壤有機質含量升序排列，計算土壤有機質含量各個級別的累積面積比例。由于土壤有機質含量與地下水農藥淋溶脆弱性是負相關關系，累積面積比例的第10百分位實際就是脆弱性達第90百分位的土壤有機質含量，選取累積面積比例在第10百分位處的土壤有機質含量的分布區域作為該區域“最脆弱”的土壤，即標準場景點的候選區域。場景點既代表現實中最糟糕的情況，也是建立在真實數據基礎之上的，因此場景點必須選在能收集到各種詳細氣象和作物生產數據的地點。鑒于此，農藥淋溶脆弱性達第90百分位的旱地、年降水量接近該地區平均水平并且靠近氣象臺站的地點是場景點的最佳區位。根據這一原則，3個場景點在華北區構建完成，如圖3所示。其他4個場景區中的場景點根據相同的步驟依次選出，由于青藏高原區的農業用地占全區土地面積的比例不到2%，不在該區選擇場景點。全國共選擇出11個地點用于構建標準場景，如圖4所示，各場景點的主要屬性如表2所示。

3結果

根據氣候、農業特征，全國被劃分成6個場景區，分別是東北區、西北區、華北區、長江流域區、華南區、青藏高原區（圖1）。其中，青藏高原區的旱作農業地比例極小，該地區農業在全國農業中所占的比重也很小，因此不考慮在這個場景區選擇場景點。剩下的5個場景區中一共選擇出11個地點用于構建標準場景（圖4）。

3.1場景區主要特征各個場景區的主要自然特征、農業條件和作物種植特征分述如下。

3.1.1東北區該區是中國主要的商品糧和大豆生產基地。緯度高，積溫不高，年降雨量400~800mm，作物生長期短，主要從4月到10月；土地肥沃，土壤有機質含量較高；耕地主要分布在三江平原、松嫩平原、遼河平原等地區；地下水、地表水豐富，適宜灌溉。玉米、大豆、春小麥、水稻和高粱是該區5種重要的作物，主要輪作方式是一年一熟。

3.1.2西北區該區位于半干旱、干旱氣候區，干旱少雨，年降雨量低于400mm，積溫低；草原面積大，畜牧業發達；地表水稀少，地表蒸發強烈，灌溉條件不好，僅在有河水、冰雪融水、地下水灌溉的地區，農作物生長較好，形成主要農業區（寧夏平原和河套平原的引黃灌溉農業區）；甘肅河西走廊的農田利用祁連山的冰雪融水灌溉；新疆各盆地邊緣的綠洲主要依靠高山冰雪融水和地下水等進行灌溉而形成綠洲農業。主要作物有玉米、馬鈴薯、春小麥、大豆、谷子、高粱、棉花、春油菜等，一年一熟。

3.1.3華北區該區屬于暖溫帶氣候區，可分為東部的黃淮海平原和西部的黃土高原。前者是我國重要的沖積平原與重要的農業區，地勢平坦，土層深厚，年降水量達到500~1000mm，但降水和地表徑流分布不均；主要作物有冬小麥、玉米、大豆，另外，煙草、花生、油菜、向日葵也有很大種植面積，兩年三熟或一年兩熟。后者降水量400~600mm，但年內和年際間分布不均；土壤肥沃，但土質疏松，地表無植被保護，水土流失嚴重，并且由于長時間的水蝕使得土地表面被切割成縱橫交錯的臺地、脊、溝壑，地下水水位較深；該區種植冬小麥、玉米、馬鈴薯、黍子、谷子、大豆、芝麻、高粱等，南部兩年三熟，北部一年一熟。

3.1.4長江流域區該區屬于亞熱帶氣候區，積溫高，無霜期210~340d，雨季長，雨量充沛，農業、林業和漁業都很發達。東部多平原宜耕地面積大，西部多山多丘陵，山間盆地和河谷成為主要的農業生產區。主要作物有水稻、玉米、冬小麥、煙草、冬油菜、花生、芝麻、大豆、甘薯、馬鈴薯、甘蔗、亞麻、西瓜、蘋果、梨、葡萄、柑橘等，一年兩熟或一年三熟。

3.1.5華南區該區位于亞熱帶和熱帶地區，高溫多雨，水熱資源極其豐富，但各季節降水分布不均，雨季導致嚴重的水土流失；90%面積是丘陵區，適合農業生產的水平盆地有限；土壤多為赤紅壤、磚紅壤。水稻、玉米、大豆、甘薯、馬鈴薯、小麥、花生、油菜、甘蔗是主要作物，輪作方式為一年三熟或四熟。

3.1.6青藏高原區該區地勢高、氣溫低，自然條件惡劣，高原上不適合農作物的生長。只有在海拔較低的河谷地區，水熱條件組合相對較好，適宜發展種植業生產，因此在南部的雅魯藏布江谷地、東部的湟水谷地形成了河谷農業生產。主要農作物是青稞和小麥。這個場景區農用地比例小，在全國農業所占的比重也較小，因而不考慮在該區構建場景點。

3.2場景點主要特征場景點的氣象、土壤、地下水、灌溉條件、作物特征等數據是標準場景的重要組成數據，其中的主要屬性如表2所示。

3.3PEARL模型檢驗為了檢驗本研究所建立的場景體系的科學性及其在中國適用性，在本節中將所構建的標準場景參數錄入PEARL模型數據庫中，并選擇三種不同類型的農藥進行測試。PEARL模型是歐盟用于判斷新農藥對地下水有風險與否的官方模型之一，其中設定了環境、農業生產條件等對農藥環境行為產生影響的要素組成的若干個標準場景，用戶只需選擇場景點、作物類型、灌溉方式，并輸入需要評估農藥的物理化學性質，設定模擬時期，便可以獲得該農藥進入地下水后的殘留濃度。三種農藥分別是莠去津（Atrazin）、殺毒礬（Oxadixyl）和涕滅威（Aldicarb），它們的物理化學特性如表3所示。莠去津是常用的除草劑，對人畜低毒，在玉米田中通常于出苗前兌水噴灑于土壤表面，易被雨水淋溶至土壤深層，對地下水具有潛在危害；殺毒礬是一種低毒殺菌劑，半衰期長且不易被土壤吸附，但一般通過加水噴霧于作物表面，因進入土壤系統的有效成分較少，故向下淋溶的農藥量也較少，正確使用時對地下水不構成威脅；涕滅威屬于劇毒殺蟲劑，具有極高的水溶性和極長的半衰期，在土壤中淋溶與移動性強，且多通過穴施或溝施撒布于作物根部附近，對土壤和地下水具有極高的風險，屬于限制使用的農藥，對施用環境與施用作物的種類有嚴格要求[23]。PEARL模擬這三種農藥施用于華北區標準場景的玉米田中，模擬期為1976—2001年。根據模擬結果，在這26年模擬期內，這三種農藥施用后在地面以下1m深處土壤滲濾液的濃度變化和第90百分位分別如圖5、表4所示。分析三種農藥多年的濃度變化規律可以發現，當年降水量大時，農藥殘留在土壤滲濾液的濃度也隨之增加，即農藥濃度曲線出現波峰，尤其是溶解度大的農藥最為明顯。以商丘為例，在模擬期內，該點的三種農藥濃度都出現了6個較明顯的波峰，分別出現在1976、1979、1984、1990、1995、2000年，這正與商丘點年降水量較大值出現的年份吻合；武功在1984年和1985年兩年的年降水量較多，農藥殘留濃度曲線相應地出現了明顯波峰，而商丘較多的降水量出現在1985、1986年，農藥殘留濃度曲線波峰的出現也較之武功有所退后；1998年商丘也有較多降雨，農藥殘留濃度卻沒有出現較高的值，因為當年在農藥施用之后短時間內沒有降雨。這也說明了農藥在土體中的殘留濃度值還與降雨事件發生的時間有關，若農藥施用之后馬上有降雨，則會有更多的農藥隨雨水向土壤內部淋溶。歐盟的飲用水中農藥最大可容許濃度標準為0.1μg•L-1，根據此標準，施用莠去津和涕滅威對施用地的地下水存在巨大風險，而殺毒礬的施用則是安全的。我國目前尚未出臺農藥濃度在地下水中的限量標準，僅在《地下水質量標準》[26]中規定了作為飲用水源和農業用水的地下水中滴滴涕與六六六的濃度限量分別為1.0μg•L-1和5.0μg•L-1。因為滴滴涕與六六六的毒性巨大，將模擬所用的三種農藥與此標準相比可知，莠去津和殺毒礬的施用對地下水都是安全的，而涕滅威的施用則對地下水產生巨大威脅。這一結論與這三種農藥在現實中的使用情況相符。

4結束語

本文研究旱作農田與地下水系統的農藥環境風險評估中標準場景的構建，搜集整理了我國的土地利用類型數據、多年氣象數據、土壤有機質含量數據、土壤剖面數據、作物生長期數據等，利用GIS技術及其專業軟件強大的空間數據處理及空間分析功能。首先，根據我國農業生產的自然條件將全國劃分成東北區、西北區、華北區、長江流域區、華南區、青藏高原區6個場景區；其次，選擇了能夠代表我國典型農業生產環境的11個標準場景；最后，采用歐盟PEARL模型，以華北地區3個場景點為例，測算了三種不同類型的農藥在地面以下1m深處土壤滲濾液90百分位的殘留濃度，評價了農藥的地下水環境風險。本研究體現了GIS技術在處理空間數據上的優勢，為我國農藥環境風險管理提供技術支持和科學依據。農藥環境暴露模型及其場景體系研究在我國剛剛起步，雖然本研究中借鑒了歐盟和美國等發達國家的經驗和教訓，但由于我國農業環境風險評估基礎研究較少，相關的標準尚未建立，本文研究了旱地作物的農藥地下水環境風險所需的場景體系的構建，存在以下不足有待改進。（1）由于我國土壤、氣象、水文和農業等基礎數據的數據共享制度尚未完善，收集難度很大，因此研究過程中所涉及的分區、選擇指標還有待進一步研究和完善。對土壤中農藥淋溶行為有較大影響的因素，如飽和田間持水量、土壤孔隙率，以及可能改變農藥遷移行為的因素，如地下水水位，在將來的研究中應納入考慮。（2）為進一步驗證PEARL模型的準確性，應將預測值與實測值進行對比研究，因此有必要在場景點實地進行農藥殘留濃度實測。（3）除了完善旱地和地下水的農藥環境風險評估場景體系外，還將對旱地和地表水、水田和地下水、水田和地表水的農藥環境風險特征進行研究，分別對這四類系統建立相應的農藥環境風險評估場景，構建適合我國農業生產條件的PEARL模型數據庫。

作者：林綠覃志豪李文娟單位：香港中文大學地理與資源管理系南京大學國際地球系統科學研究所中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所