广州城市河流新烟碱类农药的时空分布特征及降雨驱动污染机制研究

针对城市河流新烟碱类杀虫剂(NEOs)在降雨驱动下的动态污染问题，广州研究人员通过监测与Level IV逸度模型结合水动力模拟，揭示了降雨径流对IMI、ACE等5种NEOs时空分布的关键影响。研究发现支流THM浓度最高(平均82.1 ng/L)，降雨使通量增加4.7倍，为城市农药精准管控提供科学依据。

　　

随着城市化进程加速，新烟碱类杀虫剂(Neonicotinoids, NEOs)在园艺管理、建材防虫等领域的广泛应用，使其成为城市水环境的新型污染物。这类化合物通过雨水冲刷进入河流，对水生生态系统构成潜在威胁。广州作为珠三角核心城市，拥有44.2%的高绿化覆盖率，大量使用NEOs防治蚊虫，加之复杂的潮汐水文条件，使得城市河流污染呈现独特时空特征。然而，现有研究多聚焦农业区NEOs污染，对城市降雨驱动下的动态迁移规律认知不足，制约了精准防控策略的制定。

针对这一科学问题，广东研究人员采用监测与模型相结合的方法，系统探究了广州城市河流中5种典型NEOs（包括吡虫啉(IMI)、啶虫脒(ACE)、噻虫胺(CLO)、噻虫嗪(THM)和噻虫啉(THA)）的污染特征。研究团队在2022年雨季对珠江广州段及3条支流开展多点位采样，结合Level IV逸度模型与水文动力学模拟，首次量化了降雨事件对NEOs迁移转化的影响机制。

关键技术包括：1）在降雨前后采集21个点位水样，采用固相萃取-液相色谱质谱法检测NEOs；2）构建多河段连续逸度模型，耦合潮汐水动力过程；3）通过纳什系数(Nash>0.9)验证模型精度。

研究结果
Measured environmental concentrations
监测数据显示所有点位均检出NEOs（THA除外），平均浓度169.46 ng/L。THM浓度最高(82.1 ng/L)，主要富集于城中村附近的支流。降雨期间浓度峰值较平时提升1.93倍，印证了地表径流的冲刷效应。

Model validation
模型成功再现NEOs时空动态，流量模拟Nash系数>0.9。潮汐作用使下游污染物滞留时间延长，通量增幅达4.7倍，揭示潮汐对污染扩散的双重调控。

Conclusions
该研究证实降雨冲刷是城市NEOs污染的关键驱动因素，支流污染负荷显著高于干流。建立的耦合模型为城市农药管理提供量化工具，建议针对城中村等热点区域实施源头控制。成果发表于《Science of The Total Environment》，为粤港澳大湾区水生态安全提供重要科学支撑。

研究创新性体现在：1）首次揭示潮汐城市NEOs的复合迁移规律；2）开发适用于复杂城市水文条件的多级逸度模型。Ya-Ya Cai等学者指出，未来需加强雨季污染预警，并将该模型推广至其他新兴污染物研究。广东自然科学基金(2022B1515020088)和国家自然科学基金(U22A20604)为本研究提供了支持。