运用SI-CGROW模型预测农药对地下水的污染风险

生态与农村环境学报 ›› 2007, Vol. 23 ›› Issue (4): 78-82.doi:

运用SI-CGROW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

国家环境保护总局南京环境科学研究所

收稿日期:2007-03-01 出版日期:2007-10-25 发布日期:2011-07-06
作者简介:程燕（1981-），女，安徽绩溪人，硕士，主要从事农药环境安全评价研究。
基金资助:
国家“十五”科技攻关项目(2003BA614A-08);;国家重点基础研究发展规划项目(2002CB410805)

SCI-GROW Model for Groundwater Risk Assessment of Pesticides

CHENG Yan, ZHOU Jun-Ying, SHAN Zheng-Jun, KONG De-Yang

Nanjing Institute of Environmental Sciences,State Environment Protection Administration

Received:2007-03-01 Online:2007-10-25 Published:2011-07-06

摘要/Abstract

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SC I-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,SC I-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SC I-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。

关键词: 农药, 地下水, 预测, SCI-GROW模型

Abstract: The SCI-GROW model,developed by USEPA and commonly used in the United States,was selected to predict risks to groundwater of five types of pesticides frequently used in sugarcane fields in Fujian Province.Comparison between prediction and field measurement was carried out to validate the model.Results show that good correlation was observed between the two.The SCI-GROW model was applicable to screening assessment of groundwater contamination risks of pesticides in areas where groundwater is vulnerable to pesticide contamination in the coastal region of Southeast China with characteristics of higher in groundwater table,substantial in rainfall,and sandy in soil texture.In the end,the SCI-GROW model was used to predict risks of seventeen types of pesticides commonly used in the country,with a view to providing scientific reference for use of these pesticides.

Key words: pesticide, groundwater, prediction, SCI-GROW model

中图分类号:

X523

程燕, 周军英, 单正军, 孔德洋. 运用SI-CGROW模型预测农药对地下水的污染风险[J]. 生态与农村环境学报, 2007, 23(4): 78-82.

CHENG Yan, ZHOU Jun-Ying, SHAN Zheng-Jun, KONG De-Yang. SCI-GROW Model for Groundwater Risk Assessment of Pesticides[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2007, 23(4): 78-82.

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