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持久性有机污染物的作物吸收及迁移模型研究进展

2018-04-18薛建芳史雅娟王尘辰宋帅张红刘朝阳王佩

生态毒理学报 2018年1期
关键词:逸度介质作物

薛建芳,史雅娟,王尘辰,宋帅,张红,刘朝阳,王佩

1. 山西大学黄土高原研究所,太原030006 2. 中国科学院生态环境研究中心,北京 100085 3. 山西大学环境与资源学院,太原 030006

自2004年《关于持久性有机污染物的斯德哥尔摩公约》实施以来,纳入到公约的持久性有机污染物(Persistent Organic pollutant, POPs)已达26种,这些POPs通常是具有特殊结构的同系物或异构体,具有高毒性、半挥发性、难降解、生物放大、长距离迁移等显著特点。近些年来,由于POPs的大量使用及排放,在各环境介质中存在不同程度的暴露,造成的污染引起了广泛的关注,并日益发展为一个新的全球性环境问题。全球极端气候事件和相关污染物排放变化等自然和人为的影响要素,加剧了POPs在时间和空间上的迁移转化,导致了其在大气、土壤、水体等介质和作物的不同部位中的重新分配[1]。估算各环境介质中POPs的暴露量和借助模型精确模拟POPs在大气、土壤、水体及作物中的迁移行为过程,对于保障自然生态环境和人类健康至关重要。作物作为植被的重要组成部分是POPs环境多介质迁移中的重要一环,由于作物的生长过程受人类活动扰动较大,且POPs会通过捕食等过程进入食物链,并随着营养级的升高不断富集,进而产生生物放大效应,对人体健康造成威胁[2],因此对POPs在作物中迁移过程和健康风险的模拟具有特殊性和极其重要的研究价值。传统的观点认为,大多数POPs具有亲脂性,并难溶于水,不易被作物吸收,因而针对POPs作物吸收效应和模拟的研究较少[3],其研究重点主要集中于全球环境过程、传输机制和生态毒性等方面[4-6]。但是,随着许多学者深入研究发现,部分POPs能够在作物中富集,对作物产生不良效应,并存在人体健康潜在风险。目前对于作物代谢POPs的研究多集中于有机氯农药(OCPs)、多氯联苯(PCBs)、多环芳烃(PAHs)等传统有机污染物,而对于近几年纳入《公约》的持久性有机污染物(例如:全氟化合物,polyfluoroalkyl substances, PFASs)在作物中的代谢研究仍处于探索阶段,其代谢过程及机理尚不清晰。因此,深入研究POPs全球主要的环境过程,明晰各环境介质中POPs的分布,并进一步开展作物对POPs(特别是新型POPs)的吸收机制的研究,对有效控制污染、抑制污染物的扩散和转化、改善与人类生活和健康密切相关的生存环境具有重要意义。本文着重以PFASs为研究重点,并结合其他传统型有机污染物如(OCPs、PCBs、PAHs等)总结了POPs的主要环境过程及其在环境介质的分布情况,分析了作物对POPs的吸收过程、吸收机制和生态效应,探讨了有关POPs在环境介质-作物中分布的模拟研究,并针对作物富集行为过程可能存在的途径和问题,进一步提出了POPs传输过程与作物吸收模拟的发展方向。

1 POPs的主要环境过程及作物吸收研究的重要性(Environmental processes of POPs and the significance of research on crop absorption)

在土壤、沉积物和生态系统中,POPs的半衰期可达几年甚至近百年[7],因而,POPs在全球范围内广泛存在。全球范围来看,由于不同纬度存在温度的差异,出现了POPs从热温带地区向寒冷地区迁移的“全球蒸馏(global distillation)”现象[8-10]。在温度较高的地区(低、中纬度),POPs的挥发速率大于沉降速率,进而扩散到大气,并在大气的承载下不断地迁移;而在温度较低的地区(高纬度),POPs的挥发速率小于沉降速率,最终在寒冷的极地地区沉积下来,而两极地区将可能成为全球POPs 的汇[11]。此外,POPs的物理化学特性以及冷暖等环境因素会严重影响POPs“全球分配”,即蚱蜢效应。在大气传输过程中,POPs会出现一系列不断沉降、再挥发、相对时间较短、跳跃性的循环过程,这是因为不同挥发性的POPs在不同的温度区间会以不同的速度在全球大气系统中扩散,低挥发性的POPs经冷凝作用吸附到大气中的颗粒物上,然后通过干湿沉降落到地表或作物体上;而高挥发性的POPs则会被传送到很远[12]。伴随着POPs的全球循环过程和全球分配,不同纬度地区作物对POPs的暴露水平存在较大差异,进而会对其在作物中的吸收和分配过程产生影响。

POPs在环境中的迁移过程主要包括:环境中的POPs随大气环流、海洋洋流和迁徙的动物迁移到远离排放源的地区;大气中的POPs以干沉降或湿沉降的方式进入土壤和水体介质中;水体、土壤和植被中的POPs挥发出来进入大气;植物通过根部吸收土壤中的POPs,通过叶子吸附大气中的POPs,见图1。作物作为POPs全球循环过程的重要中间介质,其参与POPs全球循环过程作用不可忽略。通过从大气、土壤和水体中吸收POPs,作物能够影响POPs的环境归趋。作物既是重要的地表覆被类型,又是人类基本食物的来源之一,POPs活动过程中的每一环节,无一不对其的吸收产生重要影响。作物对POPs的吸收过程是一个非常重要但人类缺乏了解的过程。首先,作物是食物链的基础,是人类主要的食物来源。另外,作物能够作为检测环境中POPs的参照物,但是只有充分了解了作物-环境的分配现象,作物才能成为有效的定量工具。而从污染治理的角度而言,通过“植物修复”措施,利用植物降低受污染场所中化学品的浓度是未来污染治理的重要发展方向之一。

2 POPs在作物中的吸收机制(Crop absorption mechanism of POPs)

2.1 POPs多介质暴露途径

持久性和远距离传输的特性使得不同种类的POPs在世界范围内的各环境介质中被不同程度地检出。其中,全氟辛烷磺基化合物(peifluorooctane sulfonate, PFOS)作为常用PFASs物质中的主要类型,其所引起的环境污染受到广泛关注,于2009年5月被列入《斯德哥尔摩公约》。PFOS不同于其他传统的持久性有机污染物,由于其在环境中主要以离子盐的形式存在,而表现出主要随水体流动传输的特征,进而能通过蒸腾流大量进入作物体内。因此,本节着重以新型污染物PFOS为例,探讨PFOS在各个环境介质中的暴露水平及作物的潜在吸收途径。近年来,随着对PFOS生产和排放的严格管控,环境中PFOS主要来自历史的残存量、城市生活污水和部分氟化工园区的直接排放。

目前,使用污水处理厂的再生水、受污染的河水、地下水或工业废水灌溉已成为POPs进入作物的重要途径,因此,水体应作为PFOS环境监测的主要对象。随着PFOS产能向中国的大量转移,在我国氟化工企业周边水体中陆续发现较高浓度的PFOS,如武汉市氟化工业园区周边汤逊湖PFOS的浓度可达2 140 ng·L-1 [13]。图2列出了我国水体各年研究中PFOS最高浓度分布[14-21]。另外,水体浓度与PFOS类物质的生产活动和污染事故密切相关,如受3M公司PFOS生产厂和污水处理厂的直接影响,密西西比河中PFOS的浓度高达18 200 ng·L-1 [22];2000年发生在多伦多皮尔森机场大量灭火剂泄露的事故,导致下游水体PFOS浓度高达2.28×106ng·L-1 [23]。有研究表明作物对PFOS富集程度受灌溉水体浓度影响[24],并且高污染地表水和地下水对作物存在潜在的生态风险[25]。

土壤作为农作物生长的基质,其对POPs的吸附是由土壤中的矿物组分和有机质两部分共同作用的结果,也是影响POPs进入作物的主要要素之一。因而,明确土壤中POPs的空间分布及其暴露水平,是了解作物吸收过程的基础。PFOS进入土壤的途径很多,如大气中的PFOS可随干、湿沉降进入土壤中;废气、废液、废渣和地下水污染可直接进入排放源附近的土壤;再生水灌溉农田可在土壤中累积PFOS;污水处理厂出水的污泥可作为生物肥料,也是土壤PFOS 直接输入源[26]。区域范围内土壤中PFOS 的浓度受城市化水平的综合影响,如上海地区的土壤中PFOS 与我国东部其他地区相比含量较高,达到10.4 ng·g-1 [27];在环渤海三省一直辖市的土壤中,天津市PFOS的浓度最高(1.88 ng·g-1),其次是山东省(0.12 ng·g-1)、辽宁省(0.06 ng·g-1)和河北省,与各地的城市化水平相符[28]。由于PFOS 从土壤到作物的转运过程是一个浓度依赖过程,即土壤中浓度越高,作物中浓度也越高,对作物产生潜在的生态风险[29]。

图1 POPs主要环境过程Fig. 1 Major environmental processes of POPs

大气中的PFOS及其前驱物可通过气态吸收的途径进入作物体内,但通过这种形式在作物中的富集量相对较低。除了工业废气的直接排放和日常生活的使用产生外,由前驱物在大气中因温度变化而形成的PFOS是另外一种主要来源,如聚氟辛烷磺酸类(FOSAs)和聚氟辛烷乙醇类(FOSEs)等前驱物可降解生成PFOS。中国每年大约向大气中排放1.26 t PFOS[30-31],总体上污染水平与日本、加拿大相当,在世界范围内处于中等水平[32]。比较我国19 个不同城市及地区空气中的PFOS 前驱物水平,发现城市的浓度要远高于偏远地区,ΣFOSEs 的含量稍高于ΣFOSAs[33],见图3。

图2 我国自然水体各年研究中PFOS最高浓度分布Fig. 2 Distribution of maximum PFOS concentrations in water bodies in China

图3 中国部分城市大气中PFOS前驱物分布特征图Fig. 3 Distribution of PFOS precursors in the atmosphere of some cities in China

对于OCPs、PCBs和PAHs污染物而言,在水体、土壤和大气中也均有不同程度的检出,如在白洋淀的春季表层水体中检测到OCPs和PAHs的平均浓度分别为1.77 ng·L-1和46.57 ng·L-1 [34],而长江流域南京段表层水体中,PCBs的含量高达678.36 ng·L-1,处于国际上的较高水平[35];在石家庄汪洋沟污灌区的土壤中检测到OCPs的平均残留浓度为57.3 ng·g-1 [36],长江流域武汉段表层土壤中PCBs的含量高达199.4 ng·g-1 [35],山东省农业典型地区(济宁、宁阳、寿光)土壤中PAHs的平均含量范围为46.3~149.2 ng·g-1 [37];在西安市采集的干湿沉降样品中,OCPs的平均含量为4 828.48 ng·g-1和338.43 ng·mL-1,PCBs的平均含量分别为159.56 ng·g-1和54.57 ng·mL-1,PAHs的平均含量为8 892.29 ng·g-1和735.39 ng·mL-1 [38]。

2.2 作物对POPs的吸收过程

POPs进入农作物主要有3个途径:土壤中的POPs被作物根部吸收,然后进入木质部并在蒸腾的作用下迁移到植株的其他组织中[39];使用污水处理厂的再生水、受污染河水或工业废水浇灌,水体中的POPs随着作物对水分的吸收进入植物体内[40];大气中的POPs可从植株表皮和气孔直接吸收[41],见图4。例如,多环芳烃(PAHs)可以通过植物根系直接从土壤水溶液中吸收[42-43],再利用蒸腾作用造成的上行传输过程沿木质部向地上部分的茎叶迁移,然后累积在植物体内的其他有机体组分中[44],也可通过植物地上部分吸收空气中或悬浮颗粒中的多环芳烃[45],并富集在植物体内的有机组分中。而空气中的PAHs是通过颗粒和气态物质沉降到叶片的蜡质表皮或者通过气孔吸收进入植物体内[46]。虽然对传统有机污染物的作物吸收传输途径已有一定认识,但对于PFOS等新型污染物的相关研究却较为缺乏。

作物组织吸收POPs过程及速率主要受污染物本身的物理化学性质(如酸碱常数、蒸气压、水溶解度、正辛醇/水分配系数和亨利常数等)、环境因素(如温度、风速风向和POPs在土壤中的浓度等)、作物的种类及性质(如表面积和脂质含量)等因素影响。例如,pH是影响植物富集PFOS的一个重要因素,随着pH从4上升到6,小麦根部吸收PFOS并向茎部传输的速率不断增加,在pH为6时富集浓度最高,之后逐渐降低[47];也有研究表明,土壤中PFOS浓度与作物(小麦、燕麦、玉米、大豆和黑麦草)浓度呈对数线性相关关系[29]。另外,针对有机氯农药(OCPs)和多环芳烃(PAHs),其吸收速率与作物品种和耕作方式关系密切[48-49]。Blaine等[50]的研究结果显示,脂质有利于亲脂性污染物的富集,作物的富集因子随着植物脂质增加而增加,随着土壤有机质含量增加而逐渐降低。

农作物不同部位对POPs的富集能力也有所差异,在大多数农作物中根部的POPs浓度高于茎、叶、果实等其他部位的浓度。通过在土壤中种植小麦、芹菜、萝卜、西红柿和甜豌豆的实验发现,小麦根部PFOS浓度为31.98 ng·g-1,大于茎的6.34 ng·g-1;芹菜根的PFOS浓度为209.77 ng·g-1,大于茎的69.27 ng·g-1;西红柿根的浓度根浓度为225.14 ng·g-1,大于茎的210.65 ng·g-1;甜豌豆的根浓度为118.65 ng·g-1,大于茎的64.57 ng·g-1 [51-53]。POPs易被土壤颗粒吸附不易移动,主要通过根部的水通道蛋白或一些阴离子通道进入农作物,降低了农作物吸收利用效率,在农作物体内传输主要依靠蒸腾流,较低的水溶性影响了其传输速率,且会遇到很多生物屏障,例如,凯氏带和渗透膜[40]等,从而影响了POPs在植物各部分中的分布。对于萝卜而言,根部浓度(34.86 ng·g-1)反而小于茎叶(185.52 ng·g-1),造成这种结果的原因可能是萝卜从根部到茎叶的凯氏带较少,更容易在茎叶富集,此外逐渐增大的根部质量也降低了PFOS 浓度[50]。PFOS一般通过木质部从根部直接吸收或通过韧皮部从其他茎叶中吸收后运输到果实或籽粒,可能遇到更多的生物屏障,所以浓度最低[54]。针对OCPs和PAHs的实验研究发现小麦穗末期和成熟期各部分中PAHs含量有相似的规律,即根>茎>种子[55];大豆、马铃薯、胡萝卜、花生、白薯和谷子等作物吸收滴滴涕和六六六同样呈现出根部>茎叶>可食部位的趋势[56-57]。

图4 POPs在农作物中的吸收途径Fig. 4 POPs absorption in crops

2.3 POPs对作物的生态效应

POPs会对作物产生一定的生态效应,影响作物生长发育过程和生理生化指标,其中包括酶活性、叶绿素、细胞通透性、根部生长、发芽率和产量等。对小麦、小白菜、大白菜、生菜和黄瓜等进行水培实验,发现低浓度(低于10 mg·L-1)PFOS刺激作物幼苗生长,并诱导叶绿素合成以及可溶性蛋白、过氧化氢酶和超氧化物歧化酶的活性提高,而高浓度PFOS导致抗氧化防御系统受伤害,酶活性降低[58]。在土培实验中,当PFOS浓度达到50 mg·kg-1时,玉米、土豆和春小麦产量下降[59]。土壤中PAHs的生态效应研究表明,低浓度PAHs促进水稻、小麦、油菜、大麦、苜蓿、燕麦、辣椒和玉米等作物生长和籽粒产量,高浓度会抑制根生长及向茎叶传递,叶绿素生成和籽粒脂肪的积累[60-63]。而六溴环十二烷(HBCD)可通过破坏淀粉酶对玉米种子发芽、植株生长产生抑制,暴露于2 μg·L-1的HBCD 7 h后磷酸化组蛋白(γ-H2AX)升高,可造成DNA损伤[64]。

目前,针对POPs在农作物中的富集和生态效应研究大多数还停留在实验室阶段,在实际野外条件下的研究甚少,相关的风险评价标准和调控措施还比较缺乏。而作物作为人类食物的主要来源之一,深入认识作物中POPs的主要吸收途径以及POPs的生态毒理效应,并依此构建和完善风险评价体系,对保障粮食安全和人类健康至关重要。

3 POPs环境介质-作物迁移模型(Models of POPs transfer in environmental media-crops system)

逸度模型(fugacity model)作为一个多介质环境模型,被广泛地用于计算污染物在各环境相 (如植物、空气、水、土壤、底泥等)中的浓度水平、总量分配及停留时间等,并在此基础上揭示其各环境相内、间的分配、迁移和转化规律[57]。基于质量平衡原理,多介质环境逸度模型相对于3种质量平衡方程可以分为I级、II级、III级和IV级逸度模型,其区别在于对整体系统特征的考虑不同,见表1。基于动力学方法和统计方法,其能够将相间的迁移(平移和扩散)及反应过程均转化为逸度的表达方式,进而通过质量平衡方程描述系统的变化,最终量化在不同系统特征下污染物的分配行为。虽然将逸度模型直接用于作物吸收模拟的研究较少,大多数模拟研究仅将植物作为独立相参与到环境中POPs的多介质分配过程中。而基于逸度平衡的原理,将作物吸收过程细化,亦可达到描述污染物在作物各部分迁移转化规律的效果,图5为POPs在大气、水、土壤、根、茎叶和籽粒各相中的物质排放、相间迁移、对流传输以及削减过程示意图。POPs通过直接排放、大气、水的空间迁移以及各环境相的相间迁移等途径进入根、茎叶和籽粒;根、茎叶和籽粒相中的POPs通过相间迁移以及在该环境相中转化和降解等途径移除。

图5 逸度模型污染物归趋示意图Fig. 5 Contaminant fate processes in the fugacity model

表1 包含POPs作物吸收模拟的环境多介质模型Table 1 The environment multi-media model containing sector of POPs absorption in crops

除了通过逸度模型模拟作物中POPs的迁移转化过程外,以根区水质模型(RZWQM2)为代表的机理模型,也可以模拟作物对POPs的吸收。RZWQM2由PRZM、GLEAMs等几个模型基础上发展而来,主要包括物理过程、土壤化学过程、营养盐过程、作物生长过程、杀虫剂过程和管理过程6个模块,能够模拟作物中杀虫剂等农药的迁移转化过程[66]。美国环境保护署(USEPA)农药计划办公室(OPP)基于农药根区地下水模型(PRZM-GW),通过作物根区对农药的吸附和垂直运输来估算多介质中农药的暴露浓度[67]。Estes等[68]收集了美国主要小麦种植区的土壤、天气、地下水温度、蒸发深度、作物生长和管理实践等数据,转化为根区水质模型的参数,对小麦和水体中农药的暴露进行模拟研究。尽管该类模型在农田有机氯农药迁移转化模拟存在应用,然而并未发现针对其他新型POPs的作物吸收有关的科研报道。

逸度模型可以将POPs环境行为(包括作物吸收过程)以定量的形式表达出来[65],然而目前包含作物POPs迁移的多介质模型及其相关模拟研究相对较少。本文列举了12种常用的基于逸度方法能够进行POPs作物模拟的环境多介质模型,并针对模型主要参数及其适用范围进行对照,如表1所示。其中, Cousins等[69]深入的讨论了多介质I、II、III级模型植被模块的计算方程和参数,对12种具有多种物理化学性质的有机物质进行模拟,比较了带有或不带有植被模块之间的模型输出结果。Meneses等[70]开发了一种植被模型,该模型考虑了空气、植被和土壤3个区室,并模拟了植被中17种二恶英(PCDD/F)同系物的浓度水平。Severinsen等[71]基于SimpleBox模型,评估了植被对POPs区域归趋的影响。Malanichev等[72]基于MSCE-POP模型在对北半球PCBs运输进行数值评估的研究中表明该模型能够充分描述各介质中的积累量,PCBs大多数积累到土壤中,其次是海水和植被。Scheringer等[73]基于ChemRange和CliMoChem2模型对POPs长距离运输的研究中得出空气传播过程中POPs与植被表面介质的相互作用可能严重影响整个分布动态。Margni等[74]使用IMPACT2002模型,对西欧地区PCDD/F同系物的暴露风险进行了案例研究及预测,其中植被的检测值与空间模型预测浓度较吻合。曹红英等[75]基于逸度模型模拟了天津环境各相中γ-HCH的浓度和相间迁移通量,其中蔬菜相中的浓度为6.42 ×10-5mol·m-3,在数量级上与实测值较吻合。Åberg等[76]基于CalTOX模型对瑞典北部空气、土壤、草、胡萝卜、马铃薯、牛奶等中PCDD/Fs的浓度进行了研究,主要描述了PCDD/Fs从土壤迁移到根系作物和通过家禽粪便转移到土壤等过程,并评估了CalTOX模型的性能。

Trapp等[77]和Matthies等[78]也开发了一种单室模型来描述植被对有机化学物质的吸收,该模型简单易用,但将植物视为一个隔间,因此不能描述各种植物部位之间的浓度差异。为了量化植株不同部位POPs的浓度,基于逸度的动态隔室模型将植物分为根、茎、叶和果实等多个区,以便分别对植被各部分进行暴露评估[79]。Hung等[80]开发了三室逸度模型,包括3个植物室,即根、茎和叶,用于模拟草本农业植物中有机化学物质在不同生长时期吸收POPs的动力学过程。介于作物生长过程的复杂性、物种间差异较大和作物生理数据欠缺等原因,目前模拟不同生长期作物不同部位间POPs迁移过程的模型仍处在开发和探索阶段。

4 问题与展望(Problem and outlook)

本文归纳了POPs的主要环境过程及其在各介质中的浓度水平,作物潜在吸收途径(包括水体、土壤、大气介质中POPs的暴露影响),作物对POPs的吸收机制、以及作物吸收模型等热点问题。针对目前POPs作物吸收机制及其模拟方面存在的主要问题和加强深入研究的建议如下:

(1)从全球尺度看,POPs全球迁移是个复杂的过程,环境介质中POPs再分配对农作物的潜在影响只进行了定性描述,缺乏针对作物富集“POPs库”系统性研究,甚至缺少针对全球尺度不同纬度带主要作物累积效应的系统性了解。另外,针对POPs长距离迁移过程中时空演化特征及环境介质中暴露水平等对作物吸收POPs的潜在影响也亟待解决。

(2)从区域/流域尺度看,野外条件下针对区域尺度POPs的农作物富集和生态效应研究较少,尤其是针对新型有机污染物的生态效应研究则更少。虽然针对区域尺度或田间尺度的作物生长机理性模型研究已经较为成熟,也已开展了较多的针对有机氯农药的野外试验及其模拟研究,然而缺乏耦合作物生长和环境过程的新型POPs研究。另外,由于区域尺度模型与全球尺度模型需要获取更为详细的参数和刻画更为细致的传输路径,区域尺度多介质空间逸度模型模拟研究工作较少,其也限制了区域尺度逸度模型应用;因此,应进一步加强POPs尤其是新型POPs在区域尺度的作物富集及其生态效应研究,并针对区域尺度开发耦合作物富集过程的POPs多介质归趋模型,进一步加强区域尺度多介质空间分异和作物吸收过程模拟研究。

(3)从作物个体水平来看,针对传统POPs的作物吸收过程、累积速率、影响要素及其生态效应等方面存在较多研究,然而,大多数还停留在实验室阶段,对于野外生长的农作物中POPs的系统性研究几近空白。由于作物生长过程较为复杂,生长周期较短,再加上环境变化和物种特征差异性等各方面因素的叠加影响,增加了对野外POPs吸收过程观测和模拟的难度。要想更深入地了解作物吸收POPs的过程,就必须全面的考虑环境要素、作物品种和管理措施等各方面因素,并从实验室内转移到野外,从单一的影响要素研究转变为作物吸收机理与模型模拟应用相结合的系统性研究。

(4)从模型发展角度来看,POPs作物吸收的模型应该进一步趋向于细化、具体化、机理化,并向着复杂和密集计算方向发展,同时需要大量的环境参数及其污染物浓度等相关参数。然而,目前POPs作物吸收模拟模型大多是半经验半机理性的,通用性一般较差(表现为不同作物参数差异性、不同区域可以移植性等方面),限制因子考虑不全面,其影响模拟的准确性。针对以上问题,现阶段需加强POPs在不同环境介质中分配过程和作物的品种、个体、组织以及生理生化过程的机理研究与模拟工作,需构建环境-作物综合模型用于评估多情境条件下不同作物吸收过程,进一步加强POPs在不同尺度模拟中的模型结构和参数优化等工作,为区域多尺度POPs生态效应及生态风险提供科学支撑。

(5)从全球范围POPs基础信息库建设来看,针对POPs多环境介质迁移转化及风险评价研究,部分国家已构建了POPs相关环境参数与监测数据库,然而仍旧缺乏针对新型POPs作物吸收相关的数据积累。从我国实际情况来看,基于逸度方法的作物吸收模型和其他机理性模型都缺乏实测数据的支持和验证,主要局限于数据多由研究人员获得,缺乏系统性、长期性监测数据;另外,环境要素的空间特异性、害虫发生的时空多变性、不同作物生长过程的复杂性等都会影响POPs作物吸收模拟过程。因此,我国应尽快构建全国性或者重点区域性(如京津冀地区、POPs排放风险管控区等)的POPs作物吸收监测网络,完善POPs在土壤-水-作物-食品等一条链的风险管控措施,不仅为POPs作物吸收模拟研究提供基础数据支持,也可为区域性POPs风险管控提供必要基础支撑。

致谢:感谢中国科学院生态环境研究中心吕永龙研究员在文章修改中给予的帮助。

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