河流-湖泊系统中典型农药的出现及其生态风险

《Water Science and Engineering》：Occurrence and ecological risk of typical pesticides in a river–lake system

　　农药在农业中的应用导致河流-湖泊系统污染，本研究检测了太湖流域52种农药，发现杀菌剂占污染主导（76.86%）。总农药浓度表面水203.05 ng/L，沉积物6.34 ng/g，关键污染物包括 carbendazim（表面水23.66%）和 tebuconazole（沉积物28.57%）。生态风险评估显示风险随营养级升高，鱼类风险最高（平均QMR 56.07）。空间分布显示河流下游浓度升高，湖泊沉积物富集。

　　农药广泛应用于农业、公共卫生及其他领域，它们通过地表径流、大气沉降、降雨等多种途径进入水体环境，对非目标生物产生毒性影响，进而威胁生态系统的安全。本研究聚焦于中国典型的太湖流域河湖系统，分析了其中52种农药的出现情况及其在水体和沉积物中的分布特征，并评估了这些农药对水生生物的生态风险。研究结果表明，太湖流域的河湖系统中农药污染问题较为严重，且不同生物类群对农药的敏感性存在显著差异。

在水体中，农药的平均总浓度为203.05纳克/升，其中多菌灵（carbendazim）是最主要的污染物，占总污染量的23.66%。而在沉积物中，农药的平均浓度为6.34纳克/克，其中抑菌唑（tebuconazole）为主要贡献者，占比达28.57%。研究发现，杀菌剂是河湖水体和沉积物中污染的主要类型，分别占总污染的76.86%和85.10%。这表明，杀菌剂在太湖流域的农药污染中占据主导地位，其对水生生态系统的影响尤为突出。

农药在湖泊沉积物中的积累尤为显著，尤其是小型湖泊，其靠近河流出水口区域的农药浓度较高，而大型湖泊则在靠近湖泊入口区域积累较多。此外，河流中农药的浓度随下游方向增加，这表明河流在农药向湖泊迁移过程中起到了关键作用。这一现象进一步说明，河湖系统中的水文条件直接影响农药的迁移、转化及其在生态系统中的分布模式。因此，理解农药在河湖系统中的运输动态对于准确评估其生态影响至关重要。

研究还发现，农药对不同生物类群的生态风险存在明显差异。其中，对藻类、枝角类（daphnia）和鱼类的混合生态风险较高，且风险水平随着生物的营养级升高而增加。这一趋势表明，农药的毒性效应可能在食物链中逐级放大，对高级营养级生物造成更大的影响。然而，对于藻类而言，农药浓度与混合生态风险之间的相关性较弱，这提示我们，某些农药可能对低营养级生物具有高度针对性的毒性作用，即使在较低浓度下也可能引发显著的生态风险。这种现象可能与藻类对某些农药的敏感性有关，而这种敏感性可能与农药的化学性质及其在水体中的行为特征密切相关。

在水体中，15种农药在所有采样点均被检测到，其中多菌灵和己唑醇（hexaconazole）的检测率高达100%。此外，有25种农药的检测率超过50%。这些农药的平均浓度均超过10纳克/升，显示出其在水体中的普遍存在性。尽管多菌灵在美国、澳大利亚及部分欧盟国家已被禁用，但在我国仍广泛用于蔬菜和谷物的病虫害防治。研究发现，太湖流域的多菌灵浓度高于长江上游重庆段（2.05–46.96纳克/升），但低于黄浦江的报道值（41.90–607.30纳克/升）。这表明，不同区域的农药使用情况和环境条件对污染物的浓度分布具有重要影响。

在沉积物中，20种农药被检测到，其浓度范围为1.03纳克/克至22.67纳克/克，平均浓度为6.34纳克/克。其中， Gehu湖的沉积物污染最为严重，平均浓度达到9.37纳克/克，其次是连接河流（5.26纳克/克）和太湖（2.58纳克/克）。杀菌剂在沉积物中占据主导地位，平均浓度为5.40纳克/克，占总污染的85.10%。这说明，沉积物是农药污染的重要储存介质，能够更准确地反映河湖系统中农药的来源和累积情况。

从农药类型来看，杀菌剂在水体和沉积物中的污染均占主导地位，而除草剂、杀虫剂和植物生长调节剂的污染比例相对较低。值得注意的是，某些农药如多菌灵和抑菌唑在所有采样点均被检测到，而其他如氟虫腈（prometryn）、己唑醇和丙环唑（propiconazole）的检测率也超过90%。这提示我们，这些农药可能在河湖系统中具有较高的迁移能力和环境持久性，从而在不同区域形成较高的污染水平。

在河湖系统的不同区域，农药污染呈现出显著的空间异质性。例如，太湖流域的连接河流中农药污染浓度显著高于太湖本身，而Gehu湖的沉积物污染则明显高于太湖和连接河流。这种空间分布特征可能与水文条件、农业活动强度以及农药的物理化学性质有关。在Gehu湖的西岸，由于农业活动密集和河流网络发达，农药污染更为严重，而东岸的农药浓度则相对较低。这一现象表明，河流作为农药输送通道，在污染扩散过程中起到了关键作用，而湖泊由于水文条件较为缓慢，有助于农药的沉降，从而降低其在水体中的浓度。

此外，研究还发现，某些农药如丙环唑和氟虫腈对藻类具有高度针对性的毒性作用，即使在较低浓度下也可能引发显著的生态风险。这可能是因为这些农药对藻类的生理结构具有较强的干扰作用，如影响细胞膜的流动性和结构稳定性。因此，对藻类的生态风险评估应更加重视这些特定农药的影响，而不仅仅是总体浓度的分析。

研究结果还揭示了农药在不同生物类群中的毒性效应差异。对于鱼类而言，抑菌唑的生态风险最高，占总风险的69.34%。而多菌灵、己唑醇、丙环唑和四氯虫酰胺（tetraconazole）在超过60%的采样点中表现出较高的生态风险。这表明，这些农药可能通过多种机制对鱼类产生毒性作用，如氧化应激、细胞凋亡、内分泌干扰以及线粒体功能障碍等。因此，对鱼类的生态风险评估应综合考虑其生理和代谢特性。

本研究还采用了一种新的生态风险评估方法，通过比较传统方法和基于方程（6）的混合风险商（Q_MR）计算结果，发现混合污染物可能产生协同效应，从而显著影响不同物种的敏感性。因此，仅通过简单叠加单一污染物的风险可能低估了农药混合物对生态系统的整体影响。这一发现强调了在生态风险评估中，必须考虑农药的混合效应，以更准确地预测其对水生生物的潜在危害。

从生态风险的角度来看，农药污染对水生生物的影响呈现出明显的营养级依赖性。例如，对鱼类的生态风险显著高于对藻类和枝角类，而对枝角类的风险又高于对藻类。这种现象可能与不同生物的生理结构、代谢能力和环境适应性有关。鱼类作为高级营养级生物，可能更容易受到农药累积效应的影响，而藻类作为初级生产者，虽然对某些农药敏感，但其对农药的整体反应可能不如鱼类和枝角类明显。

研究还发现，农药污染与生态风险之间存在显著的正相关关系。然而，对于低营养级生物如藻类，这种相关性较弱，这表明某些农药可能对特定生物具有高度针对性的毒性作用。这种差异性可能与农药的化学性质、在水体中的行为以及不同生物的生理机制密切相关。因此，在进行生态风险评估时，需要结合具体的农药类型和目标生物，以更全面地理解其潜在影响。

综上所述，本研究揭示了太湖流域河湖系统中农药污染的分布特征及其对水生生物的生态风险。研究结果表明，杀菌剂是该系统中农药污染的主要来源，而农药在连接河流中的迁移能力较强，可能导致湖泊中的污染浓度逐渐升高。同时，农药对不同生物类群的毒性效应存在显著差异，其中对鱼类和枝角类的影响更为严重。此外，某些农药如丙环唑和氟虫腈对藻类具有较高的针对性毒性，即使在较低浓度下也可能引发显著的生态风险。因此，未来的研究应更加关注农药在不同生物类群中的毒性效应，以更全面地评估其对生态系统的影响，并为农药污染的防控和管理提供科学依据。