稻田施用农药的地表水暴露评估模型研究进展

梁艳艳，周军英，程 燕，廖建华，单正军

(1.南京信息工程大学环境科学与工程学院，江苏 南京 210044；2.生态环境部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042)

水稻生产过程中病虫草害严重，农药使用品种多,频次高，稻田灌溉排水频繁，而且水稻田大多与水体相邻，因此稻田使用的农药极易因漂移、溢流、排水等途径进入地表水体，对地表水造成污染[1]。

在美国水稻主要种植区之一——路易斯安那州南部邻近稻田的地表水体中检测出稻田常用杀菌剂百菌清和杀虫剂氟虫腈，其质量浓度分别为3.5和1.26 ng·L-1[2]。欧洲地表水监测结果表明：邻近水稻种植区地表水体中农药总质量浓度超过0.1 μg·L-1，检测出的农药主要有除草剂禾草敌和敌稗[3]。日本河流中农药浓度监测结果显示，在萨库拉河支流中检测出稻田常用除草剂苄嘧磺隆、溴丁酰草胺和杀草隆，其质量浓度分别为0.70、19.0和2.22 μg·L-1[4]。郭斌[5]实地调查了我国松原灌区稻田农药使用对查干湖的影响情况，检测出杀虫剂三唑磷、除草剂丁草胺和吡嘧磺隆等稻田常用农药品种；程燕等[6]对水稻种植区东苕溪流域的调查结果表明，水样中杀虫剂硫丹和杀菌剂苯醚甲环唑的检出率较高，最高检出质量浓度分别为2.296和0.259 μg·L-1。

可以看出，因水稻种植而造成地表水农药污染的现象在世界范围内普遍存在。为了控制农药污染，世界上农药管理先进的国家和地区，如美国、欧盟和日本早已将风险评估作为农药登记管理必不可少的手段[7]。我国在农药环境风险评估方面虽然起步较晚，但自从2017年新的《农药登记资料要求》实施后，风险评估也已成为我国农药登记管理中必须开展的工作[8]。暴露评估是风险评估的关键步骤，而模型预测则是暴露评估最常用和最主要的方法。模型预测时除了要输入农药基本理化特性参数、农药使用信息及农药环境行为参数外，还必须采用当地的气候、水文、土壤及作物种植4类信息，这4类信息实际上是某个地区与农药使用相关的所有条件的综合，即暴露场景[9]。要利用模型预测农药在某一地区的暴露浓度必须采用当地的暴露场景才能获得符合实际的预测结果。在稻田-地表水暴露评估模型开发研究方面，美国、欧盟和日本已走在前列，相继发布了一系列模型，很多模型已在农药登记管理中得到应用。近年来，中国在这方面也开展了很多研究，并取得了较大进展。该文将详细论述美国、欧盟、日本和中国稻田施用农药的地表水暴露评估模型研究开发的最新进展，并对现有模型的局限性进行分析，在此基础上提出未来研究工作的重点。

1 美国稻田-地表水暴露评估模型

从全球来看，美国水稻种植面积并不大[10]。但美国在稻田暴露评估模型研究方面起步最早。1991年美国Waterborne环境咨询公司开发了水稻水质模型(RICE Water Quality，RICEWQ)，2007年美国环保局(USEPA)发布了第I层次水稻模型(Tier I Rice Model)，2013年USEPA又发布了农药在渍水条件下使用的模拟模型(Pesticides in Flooded Applications Model，PFAM)。

1.1 RICEWQ模型

RICEWQ模型是全球最早开发的稻田暴露评估模型，该模型模拟水稻生产过程中淹水、溢流以及排水条件下水和农药的物量平衡[11]。水平衡包括降雨、蒸发、渗滤、溢流、灌溉和排水等过程；农药物量平衡则包括农药的挥发、在水和沉积物之间的线性平衡吸附以及在叶面、水和沉积物中的一级或双相降解、重悬等过程。

1.1.1概念模型及计算公式

RICEWQ的概念模型见图1。

图1 RICEWQ模型模拟过程[11]

该模型假设在整个稻田系统中，农药在水稻植株、田水和沉积物中满足质量守恒定律。从质量平衡角度追踪稻田中农药总质量，从而计算出不同时间稻田系统各介质中农药含量。该模型主体计算公式为

(1)

式(1)中，∂C为随时间(∂t)而变化的农药含量，μg·L-1；∑Min和∑Mout为一定体积稻田内农药累计输入和输出量，μg；∑Mreact为所有过程中农药转化量，μg。水稻植株、田水和田土3种介质中农药含量可分别通过相应公式计算获得，具体公式可参看RICEWQ模型手册[11]。

1.1.2模型输入参数与输出结果

模型需要的输入参数包括农药理化特性、农药环境行为、农药使用、气象、水文、土壤和作物种植7大类参数，每一类又包括很多具体参数。为了简化模型的使用，通常是将气象、水文、土壤和作物种植4类参数编写成特定格式的场景文件，模型模拟时直接调用场景文件，只需输入与农药相关的3类参数即可。模型可输出0～365 d不同时段水稻植株、田水及田土中农药浓度。

1.1.3模型特点与应用

RICEWQ模型输入参数较多，属于精细模型，适用于高层次风险评估，模型的模拟精度高。该模型还可与其他模型耦合用于预测地表水及地下水中农药浓度，如与暴露分析模拟模型(EXAMS)或河流水质模型(RIVWQ)耦合，用于预测农药在地表水中的浓度；与非饱和带流动转运模型(VADOFT)及蓄水层稀释/水平对流模型(ADAM)耦合，用于预测土壤不饱和区和地下水中农药浓度。

2003年以前，该模型主要在美国使用。自从2003年欧洲地中海水稻专家组MED-RICE(Mediterranean Rice)将该模型用于欧洲水稻风险评估后，该模型在欧洲水稻种植国家(意大利[12]、希腊[13]和葡萄牙[14])得到广泛应用。之后，该模型又应用于澳大利亚[15]、韩国[16]和中国[6]。从目前世界各地对该模型的应用及验证结果来看，该模型与实际监测结果的吻合度较好，是世界范围内广泛接受的模拟农药在稻田环境行为的模型。

1.2 Tier Ι Rice Model

Tier I Rice Model是一个低层次筛选水平的评估模型[17]，用于保守估算农药在稻田施用后稻田水中的浓度。

1.2.1概念模型及计算公式

Tier I Rice Model以平衡分配概念为基础，假设农药在稻田使用后在田水和田土之间瞬间进行分配，分配后稻田水中农药浓度可用式(2)进行计算。

Cw=mai/(Vw+msedKd)。

(2)

式(2)中，Cw为稻田水中农药浓度，μg·L-1；mai为农药活性成分施用量，μg；Vw为水的总体积，L；msed为处于平衡状态的沉积物质量，μg；Kd为水-沉积物分配系数，L·μg-1。

1.2.2模型输入参数与输出结果

由于该模型建立了一个固定的标准水稻田场景(表1[17-21])，而且不考虑农药降解及其他过程，因此模型的输入参数就只有农药使用量这一个参数。模型可输出农药在稻田使用后稻田水中的浓度。

表1 Tier I Rice Model标准稻田场景的物理参数

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

参数名称 参数值数据来源水体深度0.10 m美国农业部[18-19]沉积物深度0.01 m多点平均值[17]沉积物有机碳含量10 g·kg-1多点平均值[17]沉积物容重1 300 kg·m-3典型假设[20-21]沉积物密度2 650 kg·m-3典型假设[20-21]沉积物孔隙度0.509底泥孔隙度为1减去底泥容重与颗粒密度比值[17]

1.2.3模型特点及使用情况

Tier I Rice Model由于假设农药施用于稻田后在田水和田土之间瞬间分配，不考虑后续农药在两相之间的质量传递及农药的降解、挥发等其他过程，因此模拟结果非常保守。而且在应用该模型进行水生生态风险评估时，是直接采用稻田水中农药浓度来代替稻田附近天然水体中农药浓度，这就更显保守。该模型被USEPA用于第I层次筛选水平的暴露评估，该模型在其他国家的应用尚鲜见报道。

1.3 PFAM模型

由于Tier I Rice Model过于保守，USEPA近年来又开发了PFAM模型。PFAM模型是为农药在渍水条件下使用(如水稻田和蔓越莓田)的风险评估而开发的[22]。

1.3.1概念模型及模拟过程

PFAM的概念模型见图2[22]。

图2 PFAM的水文和化学过程[22]

PFAM模型的模拟过程包括水文过程和化学过程。(1)水文过程：水体深度随降水、灌溉、排水、蒸发或稻田排水口高度而变化。模型由水体部分和底栖部分组成，每个单独的部分是完全混合的，并且在每个单独部分内的所有相处于平衡状态，这种平衡遵循线性等分，这2个部分通过一级质量转化过程耦合。(2)化学过程：每一部分的化学转化过程借用了USEPA另一模型EXAMS的数学公式[23]，但是进行了适当简化，去掉了开发者认为敏感性不强而实际上又难以获得的一些参数，如水体中的生物过程。

1.3.2模型输入参数与输出结果

该模型属于较为精细的模型，需要的输入参数也包括农药理化特性、农药环境行为、农药使用、气象、水文、土壤和作物种植7大类参数。该模型已建立3个水稻-地表水标准场景，分别位于加利福尼亚州、阿肯色州和密苏里州。模型可输出0～365 d不同时段稻田水及地表水中农药浓度。

1.3.3模型特点及使用情况

PFAM的开发使得那些无法通过Tier I Rice Model筛选评估的产品可以有较为精细的模型进行更高层次的评估。PFAM开发的宗旨是要在模型的复杂性和参数的可获得性方面达到较好的平衡，因此PFAM的精细度介于Tier I Rice Model和RICEWQ之间。虽然PFAM模型中的场景目前主要是为农药在稻田中的使用而开发的，但在未来可能会为其他渍水作物(如蔓越莓)开发更多的暴露场景。目前PFAM模型主要应用于美国的农药登记管理，在其他国家应用的报道尚鲜见。

美国开发了3个稻田暴露评估模型。Tier I Rice Model为第Ⅰ层次暴露模型，该模型非常简单，适用于筛选水平的暴露评估。RICEWQ模型和PFAM模型为第Ⅱ层次暴露模型，模型较复杂，适用于高层次的暴露评估，但两者也存在明显不同之处：RICEWQ考虑的过程更多，如农药施用时作物的截留、叶面淋洗等过程，而PFAM则未考虑上述过程，从这方面来说，PFAM较RICEWQ更保守；但在模型输出方面，RICEWQ模型只能输出田水及田土中农药浓度，当用于地表水及地下水暴露评估时，需与EXAMS、VADOFT、HYDRUS等水体模型偶联，而PFAM模型中直接耦合了水库和池塘2种水体，可以直接输出水库和池塘中农药浓度。此外，PFAM模型还整合了流域径流计算模块，可以将流域径流与稻田输出一起作为水体的输入，模拟尺度更大。

2 欧盟稻田-地表水暴露评估模型

欧盟水稻种植主要集中在南欧的法国、希腊、意大利、西班牙和葡萄牙5个国家。但在稻田暴露评估模型研究方面，欧盟开展了大量工作。1999年专门成立了地中海水稻(MED-RICE)专家组，该专家组于2003年开发了第I层次水稻暴露评估模型MED-RICE，2004年在MED-RICE模型的基础上开发了第Ⅱ层次地表水及地下水模型(Surface Water and Groundwater Model，SWAGW)。

2.1 MED-RICE模型

MED-RICE模型的呈现方式为一个简单的Excel计算表，用于计算农药在稻田使用后在地下水以及邻近地表水中预测环境浓度(predicted environmental concentrations，PECs)[24]。

2.1.1概念模型及计算公式

MED-RICE概念模型见图3。

图3 MED-RICE模型模拟过程[24]

由图3可知，MED-RICE模型只考虑了喷雾飘移和排水对地表水的影响，没有考虑挥发、蒸发、作物冲刷和作物拦截等其他过程。农药在地下水及邻近地表水中的浓度计算公式为

CPE,pgw=Mleak(>1 000)×100/(365×l)。

(3)

式(3)中，CPE,pgw为地下水中农药浓度，μg·L-1；Mleak(>1 000)为淋溶到地表以下超过1 000 mm的饱和带水中农药总质量，g·hm-2；l为渗透速率，指渗透水流单位时间通过单位过水断面的水量，mm·d-1；365指365 d。

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

(4)

式(4)中，CPE,sw为邻近地表水体中农药浓度，μg·L-1；CPE,sw,drift为飘移到地表水中的农药浓度，μg·L-1；fdilution为由田水排到邻近地表水中的农药稀释倍数，取值10；CPE,pw为田水中农药浓度，μg·L-1。

2.1.2模型特点及使用情况

MED-RICE模型是一个简单模型，输入的变量、参数较少。该模型的计算值较保守，适用于筛选水平的暴露评估。MED-RICE模型目前建立了两个标准场景：(1)黏土场景，代表地表水易受污染的情况；(2)沙土场景，代表地下水易受污染的情况。该模型目前用于欧盟农药登记管理中。

2.2 SWAGW模型

为进一步更精确模拟农药在稻田使用后的暴露情况，MED-RICE专家组在第I层次MED-RICE模型的基础上，开发了第Ⅱ层次模型SWAGW。该模型可用于计算农药在稻田使用后在稻田土、田水以及地下水、邻近地表水中的PECs值[25]。

2.2.1概念模型及计算公式

该模型开发的基础是第I层次MED-RICE模型的概念模型和场景。SWAGW可以按照第I层次的2个标准场景计算农药暴露量，也可以不受标准场景的限制，输入具体参数进行模拟，因而比第I层次的模拟更接近实际。SWAGW根据欧盟成员国水稻种植的实际情况，分为2个时段进行模拟。第1时段为封闭环境，农药施用后稻田水保持静止状态，既不灌溉，也不排水。第2时段为开放环境，此阶段既有灌溉，也有排水，目的是使稻田水层厚度保持恒定。封闭阶段主要考虑农药的淋溶、吸附和降解等过程，封闭期稻田环境中农药质量守恒计算公式为

Atotal-ALL=AL+AS+BL。

(5)

式(5)中，Atotal为稻田系统中农药总量，μg；ALL为通过土壤中浸出的农药量，μg；AL为溶于稻田水中的农药量，μg；AS为吸附在稻田土上的农药量，μg；BL为水稻植株中残留农药量，μg。

在开放期内，稻田为开放系统，除了要考虑封闭期内的各因素外，还要考虑农药从稻田流入地表水体的部分。开放期稻田环境中农药质量守恒计算公式为

(6)

2.2.2模型特点与使用情况

SWAGW模型虽然未考虑田水深度的变化、土壤水分蒸腾和土壤质地，也未考虑气候因素，但与第Ⅰ层次MED-RICE模型相比，SWAGW 模型考虑了更多因素，因此其预测结果更接近实际。SWAGW模型是第Ⅱ层次暴露评估模型，已应用于欧盟农药登记管理中，该模型在其他国家的应用鲜见报道。

3 日本稻田-地表水暴露评估模型

日本稻田面积约占农业用地面积的54%[26]。日本对稻田用药暴露评估模型的研究也比较早，从1995年至今，日本已开发的稻田暴露评估模型有水生预测环境浓度模型(Aquatic Predicted Environmental Concentration，Aquatic PEC)、农药稻田模型(Pesticide Paddy Field Model，PADDY)系列和稻田农药浓度模型(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)开发出的稻田用药暴露评估模型，用于第I层次的保守评估[27]。该模型为日本农药登记评估过程中使用的第I层次暴露计算工具。

3.1.1概念模型及计算公式

Aquatic PEC的概念模型见图4。

图4 日本稻田第I层次暴露评估模型假设场景[27]

Aquatic PEC模型主要计算公式为

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

(7)

式(7)中，CPE,tier1为稻田使用农药在河水中的第I层次预测浓度，g·m-3；Mrunoff为最大径流流失量，g；MDr为发生事件当天农药飘移量，g；MDd为通过排水途径进入河流的农药量，g；数值3为河流流速，m3·s-1；86 400代表1 d是86 400 s；Te为毒性试验持续时间，d。

3.1.2模型特点及使用情况

Aquatic PEC模型是一个基于固定标准场景的简单模型，用于第I层次筛选水平的评估，没有考虑农药降解等环境行为过程，因此预测结果比较保守。但与美国Tier I Rice Model模型仅仅考虑农药在稻田系统水相与沉积相之间的瞬间平衡分配，因而只能输出稻田水中农药浓度不同，Aquatic PEC模型考虑了农药施用于稻田系统后经径流、排水和飘移进入临近河流的过程，因而输出的是河流中农药浓度；因此尽管预测结果保守，但比美国Tier I Rice Model模型更接近实际。目前，该模型在日本农药登记管理中作为第I层次的暴露计算工具。

3.2 PADDY模型系列

PADDY模型系列由日本农业环境科学研究所和农药监测站等机构共同开发，包括PADDY模型、PADDY-2模型和PADDY-Large模型。

3.2.1PADDY模型

PADDY模型主要通过考虑农药在稻田中的行为及平均的水平衡来预测农药在稻田水和表层田土中的浓度[28]。PADDY概念模型见图5。

图5 PADDY概念模型中农药在稻田系统的行为转运与水平衡[28]

PADDY模型假设模拟系统由表层和亚表层组成。表层由稻田积水和表土相组成，表土相包括淹水条件下的孔隙水和地表5 mm的土壤固相；亚表层由孔隙水和土壤固相组成，每层厚度为5 mm。每层间的质量传输驱动力是各层农药浓度梯度，农药进入每层时，立即在每层内混合均匀。模型可输出稻田水和表层田土中农药浓度。

3.2.2PADDY-2模型

PADDY-2模型是PADDY模型的改进版[29]，PADDY模型采用的是平均的水平衡参数值，而PADDY-2采用的则是农药特定使用地点的每日水平衡(灌溉、降水、蒸发、蒸腾、溢流、垂直及水平方向的渗漏)参数值，因而预测结果比PADDY模型更精确。

3.2.3PADDY-Large 模型

PADDY模型和PADDY-2模型只能模拟农药在较小规模(约0.3 hm2)稻田中的行为，无法模拟大面积稻田中农药行为，也无法给出邻近地表水体中农药浓度。因此，日本在PADDY-2模型基础上又开发了一个景观尺度的稻田模拟模型PADDY-Large[30]，用于预测农药在稻田使用后在小流域水体中的浓度。PADDY-Large概念模型见图6。

图6 评估水稻生产区农药行为的标准场景[30]

在PADDY-Large模型中，除PADDY-2模型以外，还耦合了连续搅拌混和(Continuous Stirred Tank Reactor，CSTR)模型。主排水渠可视为一系列连续搅拌反应器，主排水渠纵向分为若干支渠。农药在稻田中使用后随地表径流进入排水渠中的含量可通过以下公式计算：

(8)

式(8)中，Cdrain为排水渠中农药浓度，g·m-3。公式中其他各项参数的含义在此不作详述，具体可参看PADDY-Large模型介绍[30]。

可见，在PADDY模型系列中，PADDY和PADDY-2模型可用于预测农药在稻田水和表层田土中的浓度。PADDY-2模型则由于考虑了农药特定使用地点的每日水平衡因素，因而预测结果比PADDY模型更准确。而PADDY-Large模型则是更大尺度上的预测模型，可用于预测小流域水体中农药浓度。PADDY模型系列目前在日本主要用于较高层次的个案评估以支持农药的登记管理决策。

3.3 PCPF模型系列

继PADDY模型系列之后，日本又开发了PCPF模型系列，包括PCPF-1模型、PCPF- SWMS和PCPF-C这3个模型。该模型系列开发的目的是为了评估和完善田间管理措施(灌溉排水控制及土壤管理)，从而最大限度地减少农药因径流和渗漏造成的污染。

3.3.1PCPF-1模型

PCPF-1模型由日本东京农业科技大学和日本农业环境科学研究所共同开发[31]。该模型是日本开发的期望用于第Ⅱ层次评价的稻田暴露评估模型。

PCPF-1概念模型见图7。该模型模拟的水平衡过程主要包括降雨、灌溉、排水、蒸发蒸腾等过程，农药物量平衡过程则主要包括农药的溶解、挥发、光解、微生物降解以及农药随水转运过程中的流失、淋溶等过程。该模型可用于预测农药在田水和表层1 cm田土中的农药浓度。

图7 PCPF-1概念模型中农药在稻田系统的行为与转运[31]

3.3.2PCPF-SWMS模型

PCPF-SWMS模型由法国和日本共同开发[32]。该模型是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质中水流和溶质的传输过程。该模型可用于模拟农药在稻田更深层次土壤中的行为和转运，从而分析农药在稻田土壤剖面中的复杂行为。PCPF-SWMS概念模型见图8。

图8 PCPF-SWMS的概念模型组成[32]

PCPF-1模型和SWMS-2D模型之间水流运动和溶质交换的相互作用可以概括如下：PCPF-1模型以稻田系统底部作为SWMS-2D模型的顶部边界，SWMS-2D模型以垂直渗透率作为PCPF-1模型水平衡方程中的输入数据。对于溶质传输，PCPF-1模型提供的顶部边界溶质浓度与渗透率决定着SWMS-2D模拟的输入溶质通量。该模型可用于模拟稻田土壤剖面0～160 cm不同土层中的农药浓度。

3.3.3PCPF-C模型

PCPF-C模型是PCPF模型系列的再次扩展，该模型由日本东京农业科技大学开发[33]，用于在流域尺度上模拟稻田农药的行为和转运。

概念模型：PCPF-C模型可模拟从几公顷(农田区块规模)到几十公顷(小流域规模)的稻田流域农药的流失。流域由水稻田部分和河流部分组成。水稻田部分被划分为几个农药处理单元(pesticide treatment groups，PTGs)。每一个处理单元采用一种农药处理。农药在每个处理单元稻田水中的行为由PCPF-1模型模拟，农药在排水渠中的行为则被假定为与水完全混合，没有考虑农药在排水渠中的其他消散过程，如生物化学和光化学降解、农药在沉积物上的吸附和挥发等。

总之，在PCPF模型系列中，PCPF-1模型用于模拟稻田水和表层1 cm土壤中农药浓度，PCPF-SWMS模型可用于模拟农药在稻田土壤剖面中的行为与转运，因而可模拟农药在稻田中的淋溶，而PCPF-C模型则可用于小流域尺度上的模拟，得到流域水体中更接近实际的农药浓度。目前，该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)的评估和完善，以达到最大限度减少农药随径流和渗漏造成的污染。

4 中国稻田-地表水暴露评估模型

近年来，中国越来越重视农药的环境安全管理，开展了很多农药风险评估方面的研究项目，也取得了突破性进展。目前，公开发布的稻田地表水暴露评估模型有2个，分别是TOP-RICE模型和农药风险评估暴露模拟平台(Pesticide Risk Assessment Exposure Simulation Shell，PRAESS)。

4.1 TOP-RICE模型

TOP-RICE模型由农业农村部农药检定所与荷兰阿尔特拉研究所共同开发，于2014年发布[34]。该模型可用于预测农药在稻田施用后淋溶至地下水及通过地表漫溢进入天然池塘后2种水体中农药浓度。TOP-RICE模型内嵌水文学模型SWAP、水田农药归趋模型Paddy-PEARL和天然池塘农药归趋模型TOXSWA。SWAP模型用于模拟稻田水-土壤-地下水系统中土壤、水流和热传导过程；Paddy-PEARL模型用于模拟稻田水-土壤-地下水系统中农药吸附、迁移和转化等过程；TOXSWA模型用于模拟农药漫溢进入池塘以及农药在池塘系统中的吸附、迁移和转化过程。3个模型经用户界面集成后组成TOP-RICE模型。

TOP-RICE模型目前包含2个水稻-地表水场景和2个水稻-地下水场景，这2类场景分别位于广东连平和江西南昌。TOP-RICE模型目前已应用于中国农药登记管理决策。

4.2 PRAESS模拟平台

PRAESS模拟平台是由生态环境部南京环境科学研究所负责开发，美国Waterborne环境公司提供技术支持，于2010年发布[35]。该平台通过建立的外壳程序将世界范围内经过验证并广泛应用的水稻模型、地表水模型和地下水模型进行耦联，并将构建的中国场景嵌入外壳。PRAESS包含4套模型系统[36]，分别是PRZM-EXAMS(模拟旱地作物-地表水)、PRZM-ADAM(模拟旱地作物-地下水)、RICEWQ-EXAMS(模拟水稻-地表水)和RICEWQ-VADOFT-ADAM(模拟水稻-地下水)。PRAESS是目前世界上首个将旱田和水稻田模拟以及地表水和地下水模拟集合在一起的平台。PRAESS平台目前包含16个旱田场景(分别是8个旱田-地表水场景和8个旱田-地下水场景)和16个水稻田场景(分别是8个水稻-地表水场景和8个水稻-地下水场景)。

PRAESS模拟平台自发布以来，已用于中国多个农药登记的高层次风险评估之中，该平台也已列入我国农药登记风险评估指南之中[37]。

5 总结

5.1 不同模型分类比较分析

目前世界上水稻-地表水暴露评估模型开发主要来自美国、欧盟、日本和中国，共有14个水稻-地表水暴露模拟工具。根据模型的复杂程度及预测结果的保守程度可将这些模型分为第Ⅰ层次模型和第Ⅱ层次模型2大类。第Ⅰ层次模型简单保守，需要的输入参数少，有些甚至只需要输入农药使用量一个参数，没有考虑农药的降解、吸附、蒸发及植物的拦截、吸收等过程，因此预测结果往往比实际高很多，模型精度较差，这些模型只适合进行低层次筛选水平的评估。若筛选水平评估显示没有风险，则无需再进行更高层次的评估；若筛选水平评估没有通过，则需应用第Ⅱ层次模型进行更复杂和精细的评估。第Ⅱ层次模型由于考虑了农药在稻田及水体中各种行为过程及气象、水文、土壤、作物等条件，模型复杂精细，需要输入的参数非常多，模型预测精度也较高。但需要特别注意的是，由于该类模型需要大量的场景信息，因此必须构建或选择合适的场景才能得到符合实际的结果。

第Ⅰ层次有Tier I Rice Model、MED-RICE和Aquatic PEC这3个模型，其中，Tier I Rice Model最保守，MED-RICE的模拟精度优于Tier I Rice Model，Aquatic PEC模拟尺度最大，精度也优于Tier I Rice Model。在第Ⅱ层次11个模型中，开发最早、应用最广泛的是RICEWQ，世界各地的应用和验证均表明该模型能够很好地用于模拟农药在水稻田的行为，其余模型目前仅应用于模型开发国家和地区。

另外，在选择和应用模型时，还必须清楚各个模型模拟的范围和尺度。这14个模型可归为3类：(1)仅能进行稻田系统内农药浓度预测的模型，有第Ⅰ层次Tier I Rice Model模型，第Ⅱ层次RICEWQ、PADDY、PADDY-2、PCPF-1和PCPF-SWMS模型。其中，RICEWQ模型本身虽然只能模拟稻田系统，但其可与其他模型耦合，如与EXAMS模型或RIVWQ模型耦合，用于预测农药在地表水中的浓度；与VADOFT和ADAM模型耦合，用于预测土壤不饱和层和地下水中农药浓度。(2)能进行稻田系统及稻田邻近水体农药模拟，但总体模拟尺度较小(10 hm2以下)的模型，有第Ⅰ层次MED-RICE模型和第Ⅱ层次SWAGW、PADDY-Large和TOP-RICE模型。(3)可进行较大尺度(小流域)模拟的模型，有第Ⅰ层次Aquatic PEC 模型和第Ⅱ层次PFAM、PCPF-C和PRAESS模型。

5.2 现有模型的局限性

通过对这些模型进行深入比较分析后发现，目前的模型在应用于实际风险评估时，仍存在一些局限性：(1)很多模型中的场景为固定场景，场景中的参数取值很多是默认值，取值缺乏实际试验结果的支持。另外，针对各种条件的场景还不够；(2)虽然各个模型都有一些验证工作的支持，但系统的模型验证工作及各个模型之间预测结果的比较还很缺乏；(3)目前国际上农药暴露浓度预测都是针对区域中的单一作物，水体也大多是小规模的沟渠、池塘或河流，缺少能用于模拟农药在流域大尺度多种作物上使用对水体污染状况的模型。

5.3 未来研究工作重点

未来应加强以下几个方面的研究工作：

(1)补充完善稻田-地表水暴露评估场景体系。不同地区气象、水文、土壤及水稻种植管理差异很大，现有场景数量和代表性远远无法满足农药风险评估工作的需要。因此，应继续建立和补充稻田-地表水暴露评估场景，完善场景体系。

(2)加强模型的验证及不同模型之间的比较。应开展更多的实际监测研究及模型中关键参数的取值研究，使模型的预测结果更符合实际情况。另外，各个模型构建时考虑的农药环境行为过程，作物对农药的吸收、拦截、淋洗过程以及水稻种植水管理过程等都各不相同，这些过程都直接与模型模拟精度相关。今后应加强模型之间的比较验证，不断完善模型，使之更好地服务于农药环境管理。

(3)加强流域大尺度综合模拟模型的开发研究。实际情况下，有可能某一区域既有旱地作物，又有水田作物，若要准确模拟实际情况，就要将旱地模型、水田模型及水体模型集成起来模拟农药在流域多种类型作物上使用对流域水体污染的情况。今后应加强这方面研究，开发出流域尺度综合模拟模型，为农药管理决策提供更符合实际的模型工具。