南渡江农业土壤中农药分布特征与生态风险评估

谭华东 ，李勤奋 ，张汇杰 ，武春媛 *

1.中国热带农业科学院环境与植物保护研究所，海口 571101；2.农业农村部儋州农业环境科学观测实验站，海南 儋州 571737；3.海南省农业面源和重金属污染防治工程研究中心，海南 儋州 571737；4.华中农业大学资源与环境学院，湖北 武汉 430070

因病虫草害频发，热区产地环境农药污染备受关注（林珠凤等，2016；Liu et al.，2020）。据统计，2018年我国典型热区——海南岛消耗农药达52.8 kg·hm-2，是同期全国平均水平的4.9倍（海南省统计局，2019；国家统计局，2019）。林珠凤等（2016）报道2013—2015年海南冬季瓜菜过程中使用农药种类高达86种，吡虫啉、啶虫脒、甲维盐和甲基硫菌灵等使用量频繁，调查出现频次分别达57、46、53和27次。持续、大量且高频次使用农药经喷洒或降雨事件进入土壤中，这将对产地环境生态系统和人体健康构成潜在威胁。

土壤中农药分布特征及其风险评估工作国内外已开展较多。不同区域土壤中农药残留含量与种类时空差异显著，这种差异受自然和人为等多重因素影响（林珠凤等，2016；Sabatier et al.，2014；Carazo-Rojas et al.，2018）。自然因素包括土壤、作物、微生物、降雨和病虫草害类型等，人为因素包括农户施药偏好、土地利用类型等（Han et al.，2017；Glinski et al.，2018；Chiaia-Hernandez et al.，2017）。Chiaia-Hernandez et al.（2017）揭示土壤性质、土地利用方式与微生物对土壤中农药及其代谢物残留量和种类影响显著；Li et al.（2018）利用风险熵值法揭示玉米田种植区西玛津生态风险高于未种植区。因此，土壤中农药残留、时空分布及生态风险表现出显著区域特征。揭示热带农业土壤中农药分布并对其生态风险进行剖析，仍是该区域农业污染问题亟待解决的关键。

南渡江是海南最大河流，流域适宜瓜菜种植。据调查，该区域普遍使用农药（年均≥10次，种类≥30种）。目前，极少数研究关注南渡江产地环境中农药污染（Tan et al.，2020；吴东明等，2014；张大帅等，2017）。如吴东明等（2014）评估了海南瓜菜田土壤中有机氯农药残留特征及风险；Tan et al.（2020）对海南沿河流域土壤与地表水中农药分布进行了研究。然而，目前缺乏对海南热区农业土壤中当前使用农药（CUPs）风险评估工作。

研究以南渡江沿河流域农业土壤为研究对象，结合土壤性质及稻菜种植种类，揭示农业土壤中CUPs时空特征和关键影响因素，并对其生态风险进行评估。研究结果将为该区域土壤产地环境农药的合理使用及风险识别提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 仪器与试剂

超高液相色谱-串联质谱（UPLC-MS/MS，ACQUITY UPLC-Xevo TQ-S，Waters，美国）、氮吹仪（上海皓庄仪器有限公司）、旋涡混合器（XH-B，北京菁美瑞科技有限公司，中国）、旋转蒸发仪（R-200，Buchi仪器公司，瑞士）、超纯水系统（明澈TM-D 24UV，Merck公司，德国）。25种农药标准物质由Dr Ehrenstorfer GmbH（德国）、J&K（河北，中国）和Aladdin（上海，中国）试剂有限公司提供。甲醇和乙腈（HPLC色谱纯）购自ThermoFisher试剂有限公司，甲酸、乙酸铵、甲酸铵、无水MgSO4、NaCl均为分析纯，购自购买自Aladdin试剂有限公司（上海，中国），C18固相分散剂，乙二胺-N-丙基硅烷（PSA）购买自 Biocomma生物技术有限公司（深圳，中国）。

1.2 研究区域与样品采集

根据流域内稻菜轮作种植状况，选取代表性区域，设置42个采样点（图1），于2018年7、9、11月和2019年1月基于《农田土壤环境质量监测技术规范》（NY/T 395—2012）采集土壤样品（0—20 cm）。采集土壤置于聚乙烯塑料袋中，运回实验室，−20 ℃条件下避光保存。实验前，避光自然风干，除去杂物，一部分过60目筛，用于CUPs分析，另一部分室内研磨过10目尼龙筛，用于理化性质分析。

图1 南渡江流域采样点分布示意Fig.1 Map of sampling location from Nandu River Basin

1.3 样品前处理与测定

1.3.1 样品前处理与仪器条件

土壤中 CUPs分析过程和仪器参数参考文献（Tan et al.，2020）方法，并有所调整，即前处理过程中去掉等分提取液步骤，以提高浓缩倍数。

1.3.2 土壤理化性质

采用 BPH-7100A pH 计测定土壤 pH（m(土壤)∶V(水)=1∶5）（Sultan et al.，2019）；参考文献（中国土壤学会农业化学专业委员会，1983）方法测定土壤OM、总磷（TN）、总氮（TP）和土壤阳离子交换量（CEC）；采用Lim et al.（1996）所述方法测定土壤中黑炭（BC）含量。

1.4 生态风险评价

采用风险熵值法（RQ）评估土壤中CUPs对土壤的生态风险（涂棋等，2020）。RQi按公式（1）计算（Chen et al.，2018）。

式中，MECi,soil为CUPs组分i实测土壤中浓度（μg·kg−1）；PNECi,soil是土壤中 CUPs组分i预测无效应浓度（μg·kg−1）。

CUPs在土壤中毒性数据缺乏，较难对土壤中CUPs的PNEC值进行估算，因此采用公式（2）计算土壤中CUPs的PNEC值（涂棋等，2020）。

式中，PNECi,soil和PNECi,water分别为CUPs组分i在土壤和水体环境中的预测无效应浓度（μg·kg−1、μg·L−1）。ECi,50通过收集美国 Pesticide Action Network（PAN）农药数据库（PAN Pesticides Database）、美国环保局生态毒理数据库（ECOTOX Database USEPA）和 Pesticide Properties DataBase（PPDB）中水体 CUPs单体急性毒理数据（Kuzmanović et al.，2013；Pérez et al.，2021）；Ki,dsoil是 CUPs 组分i的土壤-水分配系数（L·kg−1）。采用公式（3）计算 PNECi,water（Wu et al.，2014；Zhao et al.，2019）。

式中，ECi,50为CUPs组分i的水体中急性半数最大效应浓度（mg·L−1）；AF为评估因子，急性毒性试验评估AF为1000，慢性毒性试验评估AF为100（Li et al.，2013；涂棋等，2020）；CUPs为急性毒性试验数据，因此AF选择1000计算。为了最大化估计土壤中 CUPs的影响，以已报道土壤中CUPs的最大Ki,dsoil值对PNECi,soil进行估算。土壤中总风险（RQTotal）或一类CUPs的组合效应以RQi总和计算。农业土壤中25种农药生态风险评估参数如表1所示。

表1 农业土壤中25种农药生态风险评估参数Table 1 Ecological risk parameters of 25 pesticides in agricultural soil

1.5 质量保证与质量控制

以仪器空白、溶剂空白两种对照控制实验准确性；采用基质匹配外标法定量，以3倍信噪比对应CUPs单一组分浓度确定方法检出限（LODs，n=3）。除乙草胺外，24种农药线性范围均为 0.05—500 μg·kg−1，而乙草胺为 0.2—500 μg·kg−1，25 种农药线性相关系数r＞0.99，且相对标准偏差均＜20%，LODs为 0.01—0.04 μg·kg−1（乙草胺为 0.11 μg·kg−1），回收率为 62.2%—119.2%，满足后续土壤中 CUPs分析要求。

1.6 统计分析与数据处理

土壤中CUPs分布不符合正态分布，以中位数浓度表示平均水平（Tan et al.，2020；Silva et al.，2019）。采用非参数Jonckheere-Terpstra test法评估CUPs的季节差异。采用 Canoco 5进行冗余分析（RDA）评价土壤环境因子与CUPs的关系。

2 结果与分析

2.1 土壤中农药的残留特征

由表2可知，南渡江农业土壤中25种CUPs质量分数（∑25CUPs）最高为 11.625 mg·kg−1，平均为212.8 μg·kg−1，∑17杀菌剂、∑5杀虫剂和∑3除草剂平均质量分数为 44.5、55.9、5.1 μg·kg−1。检出率呈现吡虫啉 (96.1%)＞甲维盐 (93.4%)＞毒死蜱 (84.4%)＞多菌灵 (79.2%)；多菌灵、吡虫啉、甲基硫菌灵和丁草胺平均质量分数为 10.1—55.9 μg·kg−1，∑4CUPs处于 1.9 μg·kg−1—10.6 mg·kg−1，占∑25CUPs 总量66.6%，且超过33.3%土壤同时检出这4种农药，显示这 4种 CUPs是南渡江流域农业土壤中最广泛CUPs种类。基于文献土壤中农药残留浓度分级（0.1 mg·kg−1和 0.5 mg·kg−1）标准，土壤中有 0.52%单一CUPs超过 0.50 mg·kg−1，集中于7月和11月，3.2%的CUPs超过了0.10 mg·kg−1标准，7月最多（3.8%），9月最少（2.6%）。

表2 农业土壤中25种农药种浓度范围与检出率Table 2 Concentrations and frequencies of 25 pesticides in agricultural soil from Nandu River Basin

季节差异统计检验表明，杀菌剂与杀虫剂季节差异显著（P=0.008）。时间上，杀菌剂呈现7月＞9月＞11月＞1月；杀虫剂呈现11月最高，1月最低。整个采样期，杀菌剂以多菌灵、甲基硫菌灵与甲维盐为主，同时检出比例为 4.8%—92.6%；杀虫剂以吡虫啉、啶虫脒为主，同时检出比例高达 83.3%，且啶虫脒 9月最低（0.22 μg·kg−1），1月最高（1.73 μg·kg−1），而吡虫啉 7 月最高（69.9 μg·kg−1），9月最低（29.6 μg·kg−1）。

空间上，南渡江农业土壤中∑25CUPs呈现中游(NS11—BS35)＞下游 (NS36—NS42)＞上游 (NS1S—BS10)，且中游CUPs残留量与种类高于上游、下游（P=0.041）。中游∑25CUPs平均质量分数为210.6 μg·g−1，且多菌灵、甲基硫菌灵浓度远高于其他CUPs，而下游中∑25CUPs平均质量分数为 159.2 μg·kg−1，以吡虫啉和甲维盐为平均质量分数最大。上游中∑25CUP 平均质量分数最低（123.7 μg·kg−1），残留种类与中游类似。60.7%的下游土壤和84.3%中游土壤均含有≥8种农药残留，其中多菌灵、吡虫啉和甲维盐是中游、下游主要CUPs类型。杀菌剂、杀虫剂和除草剂空间分布特征一致（图2a），中、下游残留浓度显著高于上游，显示不同沿河流域残留显著不同。值得注意的是，多菌灵与甲基硫菌灵呈现强的空间分布一致性。

图2 南渡江流域农业土壤中农药残留Fig.2 Cluster analysis and temporal and spatiotemporal distribution of pesticides in soil from Nandu River Basin

作物类型上，南渡江农业土壤中∑25CUPs质量分数呈现辣椒 (CapsicumannuumL.)＞大白菜(BrassicapekinensisL.)＞豆角 (VignaunguiculataL.)＞线瓜 (LuffaacutangulaL.)＞水稻 (OryzasativaL.)＞未种植，残留个数为大白菜＞豆角＞水稻＞辣椒＞线瓜＞未种植，显示大白菜和豆角具有较高的残留浓度和残留种类。整个采样期，辣椒种植土壤中CUPs残留浓度分别为 0、0、323.4、15.4 μg·kg−1，残留CUPs个数5—11，检出＞8种CUPs比例达41.15%，吡虫啉为最大检出 CUPs（100%）。大白菜种植有84.6%的土壤中检出≥8个残留，线瓜、豆角和水稻中≥8个CUPs残留分别为为87.1%、100%和77.7%，而未检出CUPs的比例仅为0.6%，有84.5%和76.7%的样品检出了8种和10种以上CUPs，因此需关注稻菜轮作下土壤中CUPs多残留问题。

土壤中农药残留种类、浓度与热带环境、作物关系密切。南渡江沿河流域整个采样期都种植有作物，且冬季是瓜菜种植高峰期。在4、5月后（辣椒、大白菜种植过后）开始种植，6—7月有大面积的豆角和线瓜种植，该种植期持续至第二年1—2月，且在种植前和成熟采摘会有打药高峰期，且冬季需求旺盛，这能导致7、1月有较高浓度农药残留（图3）。值得注意的是，NS11位于永发镇，该镇是南渡江流域重要瓜菜生产基地且交通十分便利，有大面积瓜菜种植，4个采样期呈现较高的农药残留。

图3 不同采样期（7、9、11和1月）南渡江流域不同作物种植下土壤中农药分布Fig.3 Residues of pesticides in soil from Nandu River Basin in Jul.,Sep., Nov., and Jan.

2.2 土壤中农药类型

为了更好识别南渡江农业土壤中CUPs类型进行主成分分析。获得了10个主成分反映该区域主要农药类型（表 3）。第一主成分解释了总方差的10.095%，第二主成分解释了总方差的 8.831%，第三主成分解释了总方差的8.092%，第四主成分解释了总方差的 7.466%，第五主成分解释了总方差的6.660%。

表3 南渡江流域农业土壤中农药成分矩阵Table 3 Component matrix of pesticides in soil from Nandu River and Wanquan River

第一主成分包括嘧菌酯、咪鲜胺、霜脲氰、吡唑醚菌酯、精甲霜灵、甲维盐和氟硅唑。嘧菌酯多用于作物真菌纲病害，精甲霜灵和咪鲜胺是杀菌剂，精甲霜灵用于防治蔬菜中的细菌性病害、疫霉病菌、腐霉病菌等，咪鲜胺属于广谱杀菌剂，甲维盐是针对瓜菜常见的白粉病，通用型杀菌剂。因此第一主成分表示主要杀菌剂使用习惯。

第二主成分包括甲基硫菌灵和多菌灵。这两种农药属于苯并咪唑类农药，主要防治瓜菜炭疽病、叶霉病、红斑病、褐斑病等病害。因此，第二主成分代表了苯并咪唑类杀菌剂使用情况。

第三主成分是杀虫剂，包括吡虫啉、啶虫脒、毒死蜱和茚虫威。吡虫啉和啶虫咪是新烟碱类杀虫剂，毒死蜱是有机磷杀虫剂，茚虫威是新型氨基甲酸酯类杀虫剂，这是3种不同结构类型的杀虫剂，主要防治瓜菜菜青虫、斜纹夜蛾、蓟马、小菜蛾、烟青虫、蚜虫等。

第四主成分包括丁草胺，乙草胺。丁草胺、乙草胺主要防治一年生禾本科杂草，可用于大豆、花生、棉花、油菜、玉米、大白菜、番茄、辣椒、茄子等作物除草剂，阿特拉津属于广谱型除草剂。因此，第四主成分代表了瓜菜使用除草剂。

其他5—10主成分因无明显意义而未加以讨论。

2.3 冗余分析

基于趋势分析（DCA）排序轴长度，若长度＞4选择线性模型，处于3—4选择单峰和线性均可，＜3则选择单峰模型（冯佳等，2016）。DCA结果表明，第一轴梯度长度为0.885＜3，采用冗余分析（RDA）模型进行分析。如图4所示，土壤环境因子对土壤农药残留浓度在第一和第二轴的总解释量为53.09%，表明环境因子与不同稻菜轮作的土壤中农药含量及数量有一定的相关关系。土壤中的多菌灵、甲基硫菌灵与BC、OM有显著的正关（P=0.007），已有研究表明OM和BC会吸附土壤中的多菌灵和甲基硫菌灵，这是由于OM和BC含有芳香基团吸附多菌灵和甲基硫菌灵，这点与文献报道一致（Dios Cancela et al.，992；Paszko，2017；Yue et al.，2017）。本研究还发现 pH与阿特拉津、吡虫啉含量具有负相关性（P=0.032），这与文献报道低pH有利于阿特拉津土壤吸附和吡虫啉稳定存在有关（Li et al.，2013；Sánchez-Bayo et al.，2014）。其他 CUPs与土壤中理化因子相关不显著，这说明影响热区土壤中 CUPs残留有种因素如降雨和微生物等（Han et al.，2017；Glinski et al.，2018；Tan et al.，2020；Daam et al.，2019）。

图4 土壤农药残留与土壤理化因子冗余分析结果Fig.4 Results of RDA of CUPs and soil physicochemical factors

图4同时反映了采样点与土壤环境因子、农药之间的关系。距离反映了采样点与农药类型相近程度，可以看出部分点位（中游）呈现聚集现象，且与杀菌剂密切相关；土壤中甲基硫菌灵与多菌灵呈现显著的正相关，且与土壤中杀菌剂呈现显著的正相关，说明南渡江流域土壤中甲基硫菌灵和多菌灵是主要的杀菌剂，显示这两类杀菌剂具有相类似的防治对象或者使用时期。啶虫脒、吡虫啉与土壤中的总杀虫剂正相关，说明南渡江流域土壤中啶虫脒和吡虫啉是主要使用杀虫剂，且二者的防治时期和防治对象相似，这与吡虫啉、啶虫脒频繁且大量地用于热带稻菜轮作中蚜虫、蓟马、飞虱和叶蝉等害虫的防治（林凤娇等，2016；Tan et al.，2020）及其易长残留于酸性土壤（Sánchez-Bayo et al.，2014；Pietrzak et al.，2020）密切相关。

2.4 生态风险评估

根据RQ值大小可以将风险分为3类，即RQ＞1为高风险，1≥RQ＞0.1为中等风险，RQ≤0.1为低风险（涂棋等，2020）。由图5可知，土壤中检出农药中多菌灵、甲基硫菌灵和吡虫啉的平均RQ值＞1，表明该5种CUPs对土壤中部分位点的生态环境存在潜在高风险，啶虫脒、毒死蜱、甲维盐、丁草胺和吡唑嘧菌酯RQ值处于0.1—1之间，表明5种农药对农业土壤中生态环境存在中等风险，其余检出指标的RQ值＜0.1，表明CUPs总体呈现低风险。中、下游RQ值高于上游，这可能与中下游密集的稻菜轮作活动有关。南渡江流域上游、中游和下游区域农药平均风险商 RQ＞1的点位比例分别为 5.2%、5.6%、4.9%，表明中游区域是主要生态高风险区域，3个区域0.1＜RQ＜1的点位分别比例为7.5%、10.2%、8.3%，其中 65.5%集中于中游，表明中游区域是主要潜在农药生态风险区域。在中游区域，共有7个采样点（NS11、NS12、NS16、NS18、NS20、NS29和NS30）农药平均RQ＞1，即这些点位对土壤生态具有危害。值得关注的是，中游区域个别（S11、S12）采样点位多菌灵和甲基硫菌灵 RQ＞1，说明南渡江农业土壤中多菌灵和甲基硫菌灵在个别采样点存在潜在生态风险。多菌灵是一种潜在致癌物质，因此需对农田土壤多菌灵污染进行治理，同时还应对其进行监测以防土壤中多菌灵进入水环境和作物系统中，对人类健康造成更大危害。

图5 25种农药在南渡江流域农业土壤中的RQ值Fig.5 Risk quotient of 25 pesticides in the agricultural soil from Nandu River Basin

除水稻、黄瓜CucumissativusL和未种植，吡虫啉在其他作物种植土壤中平均RQ＞0.1，显示吡虫啉在这些作物中具有中、高的生态风险；除西红柿LycopersiconesculentumL.、大白菜外，多菌灵在其他作物种植土壤中的风险熵均是 RQ＞0.1，其中水稻、线瓜、豆角、黄瓜、茄子SolanummelongenaL.、冬瓜BenincasahispidaL.和未种植农业土壤中风险商 RQ＞1，甲基硫菌灵在豆角、线瓜和未种植风险熵 RQ＞1，需关注多菌灵、甲基硫菌灵在这些作物系统中的生态风险。甲基硫菌灵与多菌灵呈现相似的生态高风险作物系统，主要归因于这两种物质在土壤中的相互转化（张浩等，2006；刘双双等，2012；李福琴等，2017）。

虽然个别点位及作物系统中风险依然显著，但总体风险较低，之所以平均RQ值高是因为部分点位CUPs残留浓度高。∑杀菌剂、∑杀虫剂和∑25CUPs的RQ值均大于1，杀菌剂、杀虫剂和总CUPs呈现为高风险，对生态环境具有较大的压力，若考虑各CUPs的联合效应，总体的CUPs生态风险更需关注。此外，短期风险评估可能会低估农药风险，长期暴露于低毒性/亚毒性浓度的农药可能会引起土壤生态系统发生改变，最终通过食物链对人类健康产生影响，因此有必要进一步开展 CUPs的慢性风险（Vašíčková et al.，2019；Zhou et al.，2020）。

2.5 污染消减对策

当前，国家已开展大规模农业面源污染减排行动计划（如国家重点研发计划——化学肥料和农药减施增效综合技术研发），然而因农业活动中农药需求仍然旺盛，农药造成的产地环境面源污染仍然较为突出，特别是热带稻菜种植区。因此，亟需提出消减对策。第一，源头科学规范控制。农业主管部门可加大对农户人员的宣传和从业人员教育，引导农户科学、规范使用的农药原则，如安全间隔期、复合农药使用原则等；第二，农业与环境主管部门应定期抽检重点和随机监测产地环境，建立残留农药的防控监测系统，及时督促农户使用混合类农药和推荐的安全剂量；第三，全过程推广使用新型替代农药。科技人员研发低毒高效及生物源农药，推广高效性、安全性、环境中不易残留且生态风险小农药替代品；第四，农户可利用好生物有机肥、生物炭等农业实践，通过科学地调控这些物质的施用规模、施用周期及施用模式（单一/复合）等因素加速消减产地环境中的农药残留。

3 结论

（1）南渡江流域农业土壤中有多种CUPs检出，以多菌灵、吡虫啉、甲基硫菌灵和丁草胺为主；CUPs残留时间变化表现为7月＞9月，11月和1月相近；中游土壤CUPs残留水平较高，多菌灵与甲基硫菌灵空间分布规律一致。

（2）南渡江流域农业土壤中 CUPs残留受土壤理化性质影响。多菌灵、甲基硫菌灵与土壤 OM、BC呈现正相关，pH与阿特拉津、吡虫啉含量呈负相关，其他CUPs与土壤理化因子相关性不显著；主成分分析显示杀菌剂甲基硫菌灵、多菌灵与甲维盐，杀虫剂吡虫啉、啶虫脒和除草剂丁草胺、乙草胺是南渡江主要的CUPs类型。

（3）风险熵值显示多菌灵、吡虫啉和甲基硫菌灵在部分点位和采样期存在高生态风险，辣椒中的多菌灵生态风险需要关注，其他CUPs风险较低，CUPs总的生态风险不可忽视。