运用SI-CGROW模型预测农药对地下水的污染风险

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美国环保署农药地下水风险评估模型

美国环保署农药地下水风险评估模型文伯健，李文娟*，程敏（中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京100081）收稿日期：2013-07-16基金项目：公益性行业（农业）科研专项“农药风险评估综合配套技术研究”（20090354-05）作者简介：文伯健（1986—），男，四川安岳人，硕士研究生，主要从事农药地下水风险评估研究。

E-mail ：wenbojian@ *通信作者：李文娟E-mail ：liwenjuan@ 摘要：在介绍美国农药环境风险评估的概念、分级、地下水农药监测情况及水资源的立法保护等基础上，重点阐述了美国环保署在农药登记管理过程中使用的2个地下水风险评估模型，即SCI-GROW 和PRZM-GW 模型。

SCI-GROW 是以好氧条件土壤半衰期和土壤有机碳分配系数为自变量的经验线性回归模型，而PRZM-GW 则是描述农药在土壤中运动的一维、有限差分模型。

本文通过对美国环保署这2个特点鲜明的模型的介绍，希望能为我国的农药地下水风险评估及模型的开发提供一个新视角。

关键词：农药；环境风险评估；模型；SCI-GROW ；PRZM-GW ；美国中图分类号：X820.4文献标志码：A 文章编号：2095-6819（2013）06-0068-06The Groundwater Risk Assessment Models for Pesticide for USEPAWEN Bo-jian,LI Wen-juan *,CHENG Min（Institute of Agricultural Resources and Regional Planning,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081，China ）Abstract :Groundwater risk assessment of pesticide in the USA is characteristic.A profile of the groundwater risk assessment of pesticide in the USA was introduced,including the concepts and the tiers of the groundwater risk assessment,the results of groundwater monitoring,the legislations of water resource protection,and etc.The groundwater risk assessment models,SCI-GROW and PRZM-GW,which are used in pesticide management by USEPA were elaborated.SCI-GROW is an empirical linear regression model that takes aerobic soil metabolism half-life and soil organic carbon partition coefficient as the independent variables.PRZM-GW is a one-dimensional,finite-difference model.The paper aims to provide new vision in groundwater risk assessment of pesticide for developing our own models that fit China ′s agricultural practice and pesticide application.Keywords :pesticide;environmental risk assessment;model;SCI-GROW;PRZM-GW ；USA农业资源与环境学报2013年12月·第30卷·第6期：68-73December 2013·Vol.30·No.6：68-73Journal of Agricultural Resources and Environment如何有效地控制农药对地下水构成的风险是一个引起广泛关注的问题。

气相色谱法测定地下水中15种有机氯农药

Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｏｇｎｃｌｒｎｅｔｃｄｓ；ｌｕｉｌｑｉｘｒｃｉｎ；ｇｓｃｒｍａｏａｈｒａｏｈｏｉｅｐｓｉｉｅｉｄ—ｉｕｄｅｔａｔｏｑａｈｏｔｇｐｙ；ｇｏｎｗａｅｒｒｕｄｔｒ
有机氯农药是一类对环境构成严重威胁的人工
ａｄｉｅｅ８．％～１１０ｗｔｔｅｐｅｉｏｆ１９一．％ＲＤ（ｄｉｏｗｒ４８ｔｎ０．％ｉｈｈｒｃｉｏ．％５６ｓｎＳｎ＝７．Ｔｅｍｔｏｕａｌｆ）ｈｅｈｄｉｓｉｂｅｏｓｔｒ
ｒｕｉｅａａｙｉｆｔｅｏｇｎｃｌｒｎｅｔｉｅｎｇｏｎｗａｅａｌｓｏｔｎｎｓｓｏｈｒａｏｈｏｉｅｐｓｉｄｓｉｕｄｔｒｓｍｐｅ．ｌｃｒ
４，４一二溴八氟联苯（国Ｄ德Ｒ公司）。
正己烷、丙酮（残级，国ＴＤＡ公司）农美ＥＩ。
ＮＣ、ａ１无水Ｎ，Ｏ（级纯，津科密欧试剂ａＳ优天
有限公司）在６０Ｃ马弗炉中灼烧４ｈ后备用。：０ｏ１２气相色谱分析条件．Ｄ５毛细管色谱柱（３ ×０５ｍ × Ｂ一０ｍ．２ｍ
ＤｅｅｍｉａｉｎｏＯｒａｏｈｏｉｅＰｅｔｃｄｓｄｅｎｔｒｎｔｏｆ１ｇｎｃｌｒｎｓｉｉｅＲｅｉｕｓｉ５
ＧｒｕｄｔｒｂｓＣｈｏａｏｒｐｙｏｎｗａｅｙＧａｒｍｔｇａｈＷＮｎｉ，ＨＵＪａ —ｕ，ＡｉｅｇＡＧＭｉ－ｅＺＯｉｏｈａＣＯＬ－ｎｊｆ

SPE-GC-MS法测定地下水中26种有机氯农药

第8卷第6期2016年12月环境监控与预警Environmental Monitoring and ForewarningVol.8,No.6December2016SPE - GC - MS法测定地下水中26种有机氯农药袁鹏辉\陈明晓董军\范晓静\高帅\马超王青华1(1.山东省地矿工程勘察院，山东济南250014;2.重质油国家重点实验室，中国石油大学，北京102249)摘要：采用固相萃取（SPE)技术，结合气相色谱/质谱（GC - MS)选择离子检测法（SIM)对水样中26种有机氯农药(OCPs)进行提取、净化、浓缩前处理，优选了固相萃取小柱填料及萃取、净化条件，优化了GC - M S的工作参数，建立了地下水中26种有机氯农药的SPE-G C-M S分析方法。

针对不同的组分，本法加标回收率为76. 422%〜112. 512%，相对标准偏差为4. 905%〜15. 524%，检出限为0.014〜0.089 pg/L。

该方法操作简单，消耗费用低，分析速度快，具有较高的灵敏度和回收率。

关键词：固相萃取；色谱/质谱联用；选择离子检测；有机氯农药中图分类号：X832;0657.7+1 ;0657.63 文献标志码：B文章编号：1674 - 6732 (2016)06 - 0032 - 05A Study of 26 Organochlorine Pesticides in Groundwater by SPE - GC - MSYUAN Peng-hui1 ,CHEN Xiao-ming12,DONG Jun1 ,FAN Xiao-jing1 ,GAO Shuai1 ,MA Chao12,WANG Qing-hua1(1. Shandong Geological Engineering Investigation Institute,Jinan,Shandong 250014,China； 2. State Key Laboratory of Heavy Oil Processing,China University of Petroleum,Beijing 102249, China)Abstract：A method for the analysis 26 organochlorine pesticides (O PC s) in groundwater was established using solid phase extraction (SPE) and gas chromatography-mass spectrometry ( GC - MS) . These OPCs was extracted, purified and pre-concentrated, and the column packing m aterials, extraction and purification conditions were optimized. The working parameters of GC - MS were investigated. The experimental results showed that the spiked recoveries were between 76. 836% and 112. 512%with the relative standard deviations of 4. 905%〜15. 524%，while the detection limits were in the range of 0. 014 〜0. 089 (jig/L. The established method is sim ple, rap id, sensitive and reliable.Key words：Solid phase extraction；GC -MS; Selective ion m onitoring；Organochlorine pesticides随着农业和化工业的快速发展，地下水资源受污染程度日趋严重。

基于 Visual Modflow的地下水污染模拟预测

基于 Visual Modflow的地下水污染模拟预测地下水是地球上最重要的自然资源之一，它供应了人类生活和工业生产所需的淡水资源。

随着城市化和工业化的加剧，地下水污染问题也日益突出。

地下水污染不仅会对人类健康造成严重影响，还可能导致生态系统的破坏。

科学家们一直在努力寻找有效的方法来预测和防止地下水污染。

基于Visual Modflow的地下水污染模拟预测技术便是其中的一种有效手段。

1. 地下水污染状况地下水污染是指外源性污染物渗入地下水中，破坏地下水的质量和可利用性的现象。

地下水受到污染后，不仅会对人类饮用水、农田灌溉和工业生产造成影响，还会对生态环境造成破坏。

地下水污染源主要包括城市生活污水、工业废水、农业化肥和农药等。

工业生产废水中的有机物、重金属和化学物质对地下水造成的危害最为严重。

2. Visual Modflow技术简介Visual Modflow是一种基于地下水数值模拟的软件平台，它能够帮助工程师和科学家们分析和模拟地下水流动、地下水位和地下水质量。

Visual Modflow具有直观的用户界面和强大的数值计算能力，可以对地下水系统进行三维可视化建模和污染传输模拟。

Visual Modflow还可以与GIS数据进行集成，更加方便用户获取地下水系统的空间信息。

基于Visual Modflow的地下水污染模拟预测流程包括模型建立、参数设定、模拟运行和结果分析等步骤。

a. 模型建立：需要收集并整理地下水系统的基础数据，包括地下水位、水文地质条件、地表地形等信息。

然后，使用Visual Modflow的建模工具，依据实际情况建立地下水数值模型，包括模拟区域的边界、计算网格和地下水系统的初始状态。

b. 参数设定：在建立地下水数值模型后，需要对模型的参数进行设定。

参数设定包括地下水系统的水文地质参数、流动参数、污染物传输参数等。

这些参数的设定直接关系到模拟结果的准确性和可靠性。

c. 模拟运行：完成模型建立和参数设定后，即可进行地下水污染传输模拟的运行。

运用SCI-GROW模型预测农药对地下水的污染风险

运用SCI-GROW模型预测农药对地下水的污染风险程燕;周军英;单正军;孔德洋【期刊名称】《生态与农村环境学报》【年(卷),期】2007(023)004【摘要】在对美国环境保护局开发的地下水暴露评价模型进行比较的基础上,选择SCI-GROW模型预测我国福建省甘蔗种植区5种常用农药对地下水的污染风险,并将模型预测结果与该地区地下水中农药的实测结果进行比较,对模型进行验证.结果表明,模型预测结果与实测结果之间具有很好的相关性,SCI-GROW模型能较好地用于我国东南沿海等地下水位较高、降水量较大、土壤砂性等地下水易受污染地区农药的筛选评价.最后,运用SCI-GROW模型预测涕灭威等17种我国常用农药对地下水的污染风险,为这些农药的科学使用提供参考.【总页数】5页(P78-82)【作者】程燕;周军英;单正军;孔德洋【作者单位】国家环境保护总局,南京环境科学研究所,江苏,南京,210042;国家环境保护总局,南京环境科学研究所,江苏,南京,210042;国家环境保护总局,南京环境科学研究所,江苏,南京,210042;国家环境保护总局,南京环境科学研究所,江苏,南京,210042【正文语种】中文【中图分类】TQ450.2;X592【相关文献】1.煤矸石充填体对地下水污染风险的评估 [J], 孔国强;王军2.矿山开采对地下水污染风险评价研究 [J], 陈京鹏;夏影;籍伟涛3.江西某铜矿排土场与尾矿库重金属释放规律及其对地下水的污染风险 [J], 邹文佳;张淇翔;石林;苗亦新4.江西某铜矿排土场与尾矿库重金属释放规律及其对地下水的污染风险 [J], 邹文佳;张淇翔;石林;苗亦新;5.矿山开采对地下水污染风险评价研究 [J], 文士茵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

地下水污染健康风险评估工作指南

1
GB/T 14848 地下水质量标准 GB5749 生活饮用水卫生标准 GB/T 141753 水文地质术语 HJ/T 166 地下水环境监测技术规范 HJ 25.3 场地风险评价技术导则中国人群暴露参数手册(成人卷) 2013 年版当上述标准和文件被修订时，使用其最新版本。 1.4 术语与定义下列术语和定义适用于本指南。地下水污染：人为或自然原因导致地下水化学、物理、生物性质改变使地下水水质恶化的现象。关注污染物：根据地下水污染特征和利益相关方意见，确定需要进行风险评估的污染物。健康风险评估：在地下水环境调查的基础上，分析地下水中污染物对人群的主要暴露途径，评估污染物对人体健康的危害概率，计算基于健康风险的地下水风险控制值的过程。暴露途径：地下水中污染物经一定的方式迁移到达并进入人体的方式。本指南中的暴露途径包括饮用地下水、吸入室外空气中来自地下水的气态污染物、吸入室内空气中来自地下水的气态污染物和皮肤接触地下水。危害商：污染物每日摄入剂量与参考剂量的比值，用来表征人体经单一途径暴露于非致癌污染物而受到危害的水平。致癌风险：人群每日暴露于单位剂量的致癌效应污染物，诱发致
图图1地下水污染健康风险评估工作程序地下水污染健康风险评估工作程序7第三章风险评估准备31明确启动条件311判断判断检出检出指标是否有毒有害指标是否有毒有害根据地下水环境状况调查评价工作指南分析第一二阶段的地下水环境调查评价结果识别地下水污染源特征污染羽空间分布和趋势判断地下水检出指标是否属于有毒有害污染物质参见附录h当地下水有毒有害污染物检出时进一步判断是否有相关标准
i
第七章风险表征技术要求 ................................................. 16 7.1 风险表征技术要求 .................................................. 16 7.2 计算地下水污染风险 ................................................ 16 7.3 风险不确定性分析 .................................................. 17 7.4 风险结果表达 ...................................................... 17 7.5 暴露风险贡献率分析 ................................................ 17 第八章计算风险控制值的技术要求 ......................................... 19 8.1 可接受致癌风险和危害商 ............................................ 19 8.2 计算地下水风险控制值 .............................................. 19 8.3 分析确定地下水风险控制值 .......................................... 19 第九章质控要求 ......................................................... 21 附录 A（规范性附录）暴露评估推荐模型 ................................ 22 附录 B（规范性附录）污染物性质参数推荐值及外推模型 .................. 27 附录 C（规范性附录）计算致癌风险和危害商的推荐模型 .................. 38 附录 D（资料性附录）不确定性分析推荐模型 ............................ 40 附录 E（规范性附录）计算地下水风险控制值的推荐模型 .................. 42 附录 F（规范性附录）污染物扩散迁移推荐模型 .......................... 45 附录 G（资料性附录）风险评估模型参数推荐值 .......................... 52 附录 H（资料性附录）部分有毒有害指标的饮用水标准 .................... 56

地下水污染预测模型的研究与应用

地下水污染预测模型的研究与应用第一章：引言地下水是人类重要的继续可利用的水资源，因为其在自然状态下经过自然过滤，具有较高的纯度。

地下水的保护和管理是环保事业重要的一环。

地下水污染是目前全球环境面临的主要问题之一，也是阻碍全球可持续发展的障碍之一。

制定科学的地下水污染预测模型，监测和预防地下水污染具有重要意义。

文章旨在探讨地下水污染预测模型的研究和应用。

第二章：地下水污染的主要来源地下水污染的主要来源有三个方面：1. 工业废水的排放：许多工业用水与污水排放到地下水中，这些污染物主要包括重金属、石油和有机物等。

2. 农业业务使用的农药、化肥以及养殖业废水的排放：化肥和农药渗入地下，流向地下水，造成地下水污染。

3. 生活污水的排放：生活垃圾水、废水、抛弃物(如烟蒂等)、不合格的建筑材料堆置等都会对地下水造成污染。

第三章：地下水污染预测模型的分类目前，广泛使用的地下水污染预测模型包括统计方法、地理信息系统(GIS)与污染传输模型、神经网络模型等方法。

下面将分别简单介绍每种模型。

1. 统计方法：统计方法是一种简单、直观的的建模方法。

通常使用的统计方法包括多元线性回归、主成分回归、逐步回归等。

统计方法在有足够数据的情况下，可快速构建出简单、条理清晰地模型。

2. GIS与污染传输模型：污染传输模型是科学地模拟物质在地下水介质和地下水流动中的迁移与转化过程，从而系统性地研究污染形成、分布、迁移、转化规律，指导污染防治和水资源管理。

GIS是模型建立过程中非常重要的一个工具，它可以将各种地学信息集成到同一个地图上，方便人们分析和管理。

3. 神经网络模型：纳入了神经网络的地下水预测模型添加了非线性层而不是移除。

神经网络模型可保存多一些的信息。

其建立过程并不是确定的，但提供不同灵敏度级别的输入数据引入了新缺陷，可根据数据预测出合理的结果。

神经网络模型在数据量较大的情况下能有越高的准确度。

第四章：地下水污染预测模型的应用地下水污染预测模型的研究和应用在环保领域意义重大。

数学模型法预测灌区地下水污染变化趋势及保护措施

文献９８７０（２０１４）０１ — ０１６０－０４
ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｄｅｌＭｅｈｏｔｄｔｏＰｒｅｄｉｃｔＧｒｏｕｎｄＷａｔｅｒｏｆ
第３７卷第１期
２０１４年２月
长春理工大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｎｒａｌｏｆＣｈａｎｇｃｈｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｎｄｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｎｃｅｅＥｄｉｔｉｏｎ）
ＩｒｒｉｇａｉｏｔｎＡｒｅａＰｏｌｌｕｉｏｔｎＴｒｅｎｄａｎｄＩｔｓＰｒｏｔｅｃｔｉｖｅＭｅａｓｕｒｅｓ
ＷＡＮＧＹａｎｑｉｕ．ＹＩＮＨｕａ
（ＨｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＢｕｒｅａｕｏｆＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２２）
ｐｏｒｔｎｔａｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｒｒｉｇａｔｉｏｎａｒｅａｉｎＪｉｌｉｎｐｒｏｖｉｎｃｅｔｏａｃｈｉｅｖｅｈｅｔｇｏａｌｂｉｌｌｉｏｎｓｏｆｇｒａｉｎｉｎｃｒｅａｓｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ａｎｄｓａｌｉ —

农药残留环境扩散预警模型改进及可行性分析

农药残留环境扩散预警模型改进及可行性分析1.引言农药是为了保护农作物免受病虫害侵害而广泛使用的化学物质。

然而，农药的错误使用和不当放置会导致其在环境中残留，进而对生态系统和人类健康造成潜在的危害。

因此，开发有效的预警模型来监测和预测农药在环境中的扩散是至关重要的。

2.农药扩散预警模型的现状目前已有一些农药扩散预警模型被开发和应用。

这些模型使用各种数据源，如气象数据、土壤特性数据和植物学数据，来预测农药在环境中的迁移和扩散。

然而，这些模型存在一些局限性，包括缺乏数据准确性、模型精度不高以及不可靠的预测结果等问题。

3.农药残留环境扩散预警模型改进为了改进现有的农药扩散预警模型，可采取以下措施：3.1 数据获取和整合首先，收集和整合与农药扩散有关的多源数据。

比如，可以利用遥感技术获取农田的空间分布信息，并结合实地采样得到的土壤和水体的农药残留数据。

此外，还应该收集和整合气象数据、地形地貌数据等其他环境因素数据。

3.2 模型精度提升通过改进模型算法和模型参数，提高模型预测的准确性和精度。

可以采用机器学习、数据挖掘等方法，对大量数据进行分析和建模，从而提高农药扩散预测的准确性。

同时，采用精确的测量设备和方法，能够获取更准确的农药残留数据，从而提高模型的精度。

3.3 模型验证与修正模型的可靠性需要通过实地验证来进行验证与修正。

选择一定数量且具有代表性的农田进行监测，对模型进行验证。

根据监测结果与模型预测结果的对比，进一步改进和修正模型，增强其可靠性和准确性。

4.农药残留环境扩散预警模型可行性分析农药残留环境扩散预警模型的改进和可行性分析主要从以下几个方面进行评估：4.1 数据可行性农药扩散预警模型需要大量的数据作为输入，包括气象数据、土壤数据和农药残留数据等。

这些数据的获取和整合需要投入人力和物力，但现在已有很多可靠的数据来源和数据处理方法，使得数据可行性较高。

4.2 模型改进可行性通过对现有农药扩散预警模型的改进，可以利用已有的算法和技术，提高模型的精度和准确性。

地下水污染模拟预测评估工作指南(试行)

6
验证后，剔除不能代表评估区地下水污染状况的指标。 3.3 水文地质条件概化水文地质条件概化是分析和研究一定范围内地下水系统的内部结构与动态特征的过程。通过适当简化和合理假设，对地下水系统内外地下水的补径排关系、含水层组类型及空间结构、边界条件及源汇项、地下水运动状态及参数分布特征等进行定性表达。 3.3.1 确定评估区范围评估区范围的划定应能说明地下水水流状况，能涵盖已知地下水环境问题影响的范围，包括污染源、当前污染分布范围、地下水环境敏感区域等，必要时扩展至完整的水文地质单元，以及可能与污染区域所在的水文地质单元存在直接补排关系的区域。 3.3.2 边界条件概化根据含隔水层的分布、地质构造边界上的地下水流特征、地下水与地表水的水力联系，将评估区边界概化为给定地下水水位（水头）的一类边界、给定侧向径流量的二类边界或给定地下水侧向流量与水位关系的三类边界。 3.3.3 内部结构概化对评估区含水层组和含水介质进行概化，分析含水层组的结构与岩性，确定含水层组的潜水或承压水类型，区别含水介质的均质或非均质性、各向同性或各向异性属性。查明含隔水层的空间分布形态，含水层的导水性、储水性及渗透方向的变化规律，含隔水层相互之间的接触关系，确认是否存在“天窗”、断层等沟通结构。
附件 2
地下水污染模拟ห้องสมุดไป่ตู้测评估工作指南
（试行）
2014 年 10 月
目
第一章总
次
则 .................................................... 1
1.1 编制目的..................................................... 1 1.2 适用范围..................................................... 1 1.3 编制依据..................................................... 1 1.4 术语与定义................................................... 2 1.5 指导原则..................................................... 2 1.6 组织编制单位................................................. 3 第二章工作内容和流程 .............................................. 4 2.1 工作内容..................................................... 4 2.2 工作流程..................................................... 4 第三章地下水污染概念模型构建 ..................................... 6 3.1 资料收集与评述............................................... 6 3.2 主要污染指标识别............................................. 6 3.3 水文地质条件概化............................................. 7 3.4 污染状况概化................................................. 8 第四章地下水污染趋势预测 ........................................ 10 4.1 工作目标和等级划分.......................................... 10 4.2 预测工具选择................................................ 11 4.3 概念模型的数学表达.......................................... 12 4.4 模型校准与验证.............................................. 15 4.5 敏感性分析.................................................. 17 4.6 模型预测结果分析............................................ 17 4.7 不确定性分析................................................ 18 4.8 模型的完善.................................................. 18 第五章地下水污染模拟预测评估技术成果 ............................ 19 5.1 报告........................................................ 19 5.2 图件........................................................ 20 5.3 模型文件.................................................... 21

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地下水是宝贵的淡水资源，水资源的重要组成部分。是但是，究和监测表明，下水正越来越多地受到农药污研地
程燕，周军英，单正军，孔德洋（环境保护总南京环境科学研究所，南京２０２国家局江苏１４）０
摘要：在对美国环境保护局开发的地下水暴露评价模型进行比较的基础上，择ＳＩＲＷ模型预测我国福建省甘蔗种植区５选Ｃ．ＯＧ
种常用农药对地下水的污染风险，并将模型预测结果与该地区地下水中农药的实测结果进行比较，对模型进行验证。结果表明，
模型预测结果与实测结果之间具有很好的相关性，Ｃ— ＲＷ模型能较好地用于我国东南沿海等地下水位较高、ＳＩＯＧ降水量较大、土壤砂性等地下水易受污染地区农药的筛选评价。最后，运用ＳＩＲＷ模型预测涕灭威等ｌＣ．ＯＧ７种我国常用农药对地下水的污染风险，为这些农药的科学使用提供参考。
关键词：农药；地下水；预测；ＳＩＯＣ．Ｗ模型ＧＲ中圈分类号：Ｔ４０２（９Ｑ５．；）２５文献标识码：Ａ文章编号：６３— ８１２０）４—０７０１７４３（０７００８— ５
Ｓ－ＯＷＭｏｅｆｒＧｒｕｄｔＣＩＧＲｄｌｏｏｎｗａｅｓｓｅｓｎｆＰｓｉｄｓＣＥＧＹｎＺＯＵＪｎｙｎＳＡｇｅｇｊｎＫＮＧＤ－ａｇｒＲｉｋＡｓｓｍｅｔｏｅｔｅ．ＨＮａ，Ｈｕ—ｌｇ，ＨＮｈｎ－，Ｏｄｕｅｙｎ
ｍｅｔｓｃｒｉｄｏｔｔａｉａｅｔｅｍｏ１ｉｗａｒａｒｅｕｏｖｌｔｈｄｅ．ＲｅｕｔｈｗａｏｄｃｒｅａｉｎｗｓｏｓｒｅｅｗｅｎｔｅｔｏＴｅＳ・ｄｓｌｓｏｔｔｇｏｏｒｌｔｏａｂｅｖｄｂｔｅ．ｈＣＩＧＲＯＷｄｅｓｓｈｈｗｍｏｌｗａａｐｉａｌｏｓｒｅｉｇａｓｓｍｅｔｏｒｕｄｔｒｃｎａｎｔｎｒｋｆｐｓｃｄｓｉｒａｅｅｇｏｎｗａｅｓｖｌｒｂｅｔｓｉｉｅｐｌｂｅｔｃｅｎｎｓｅｓｎｆｇｏｎｗａｅｏｔｍｉａｏｓｓｏｅｔｉｅｎａｅｓｗｈｒｒｕｄｔｒｉｕｎｅａｌｏｐｔｃｄｃｉｉｉｅ
（ａｊｇＩｓｔｔｆｎｉｎｅｔｃｅｃｓＳａｅＥｖｏｍｎｒｔｔｎＡｍｎｓａｉ，ａｊｇ２０４ＣｉａＮｎｉｔｕｅｏｖｒｍｎａＳｉｎｅ，ｔｔｎｉｎｅｔｏｅｉｄｉｉｒｔｎＮｎｉ１０２，ｈｎ）ｎｎｉＥｏｌｒＰｃｏｔｏｎ
维普资讯
生态与农村环境学报２０，２（）８—８０７３４：７２ＪｕｍｏｃｌｙａｄＲｒｌｎｉｎｅｔｏｎ／ｆＥｏｇｎｕａｖｏｍｎｏＥｒ
运用ＳＩＲＷ模型预测对地下污染风险Ｃ－ＯＧ农药水的
Ａｌｒｃ：ＴｈＣＩＧＲＯＷｄｌｅｅｏｅｙＵＳＡｎｏ￣ｔａｔｅＳ・ｍｏｅ，ｄｖｌｐｄｂＥＰａｄｃｍｍｏｌｓｄｉｈｉｅｔｔｓｎｙｕｅｎｔｅＵｎｔｄＳａｅ，ｗａｅｅｔｄｔｒｄｃｉｋｏｇｏｎ．ｓｓｌｅｏｐｅｉｔｒｓｓｔｒｕｄｃ
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ｃｎａｎｔｎｉｅｃａｔｌｒｇｏｆＳｕｅｓｉａｗｉｈｒｃｅｓｃｆｉｈｉｒｕｄｔｒｔｂｅ，ｓｂｔｎａｎｒｉｆｌ．ａｄｓｎｙｏｔｍｉａｉｎｔｏｓａｅｉｎｏｏｔａｔＣｈｎｔｃａａｔｒｔｓｏｇ目ｎｇｏｎｗａｅａｌｏｈｈｈｉｉｈｕｓａｔｌｉａｎａ１ｎａｄｉｉｏｌｔｘｕ．Ｉｅｅｄ，ｔｅＳ・ｎｓｉｅｔｒｅｎｔｎｈｈＣＩＧＲＯＷｄｅｓｕｅｏｐｅｃｓｓｏｅｅｔｎｔｐｓｏｐｓｃｄｏｍｏｌｗａｓｄｔｒｄｉｔｒｋｆｓｖｎｅｙｅｅｔｉｅｃｍｍｏｌｓｄｉｅｃｕｎｒ，ｉｆｉｓｎｙｕｅｎｔｏｔｙｈｗｔｉｗｔｒｖｄｎｃｉｎｉｃｒｆｒｎｅｆｒｕｅｏｔｅｅｐｓｉｉｅ．ｉａｖｅｏｐｏｉｉｇｓｅｔｅｅｅｃｏｓｆｈｓｅｔｃｄｈｉｆｓＫｅｒｓ：ｐｓｃｄｙｗｏｄｅｔｉｅ；ｇｏｎｗａｅ；ｐｅｉｔｏｉｒｕｄｔｒｒｄｃｎ；Ｓ・ｉＣＩＧＲＯＷｄｅｍｏｌ