水源污染对农产品质量的影响

作者: 王晓雪 李雨虹

摘 要:本文探讨了水源污染对农产品质量的影响机制,系统分析了现有监测方法的类别及存在问题,并通过文献综述和案例分析,提出了增加监测频次、采用高灵敏度技术和引入多维数据分析等优化策略。研究表明,这些方法能有效提升污染物监测精度,强化农产品质量安全风险预警,为保障农产品质量安全提供科学依据。

关键词:水源污染;农产品质量;监测方法

The Impact of Water Pollution on the Quality of Agricultural Products

WANG Xiaoxue, LI Yuhong*

(Mudanjiang Medical University, Mudanjiang 157011, China)

Abstract: This article explores the impact mechanism of water source pollution on agricultural product quality, systematically analyzes the categories and existing problems of existing monitoring methods, and proposes optimization strategies such as increasing monitoring frequency, adopting high-sensitivity technology, and introducing multidimensional data analysis through literature review and case analysis. Research has shown that these methods can effectively improve the accuracy of pollutant monitoring, strengthen food safety risk warning, and provide scientific basis for ensuring the quality and safety of agricultural products.

Keywords: water source pollution; quality of agricultural products; monitoring methods

水是农产品生产中不可或缺的重要资源。然而,随着工农业的迅速发展,水源污染日益严重,直接威胁着农产品的质量安全。水源污染物可通过农田灌溉、食品加工等环节进入农产品供应链,并在食物链中富集传递,最终危害消费者健康[1]。因此,深入分析水源污染对农产品质量的影响,对于提升我国农产品质量安全水平具有重要意义。

1 水源污染对农产品安全的影响

水源污染对农产品质量安全的影响主要体现在两个方面:①污染物通过农作物吸收、富集进入食物链,导致农产品中残留有毒有害物质;②污染物参与农产品的生物化学反应,改变其营养成分。重金属是农业水源污染的主要污染物之一。例如,镉被水稻等农作物吸收后,会进入植株组织,并逐步在谷粒中积累。研究表明,镉在水稻体内的积累量与水中镉浓度呈正相关,且积累量随暴露时间的延长而增加[2]。类似地,砷在农田水体中普遍存在,通过根系吸收进入作物体内参与各种生化过程,导致作物产量和品质下降。除重金属外,农药残留也是导致水源污染的重要原因。有机氯农药在水环境中难降解,通过农作物吸收、食物链放大,最终在动物性食品中残留,危害人体健康。多氯联苯在鱼体内的富集系数可达105,长期食用会诱发肝癌等疾病[3]。总之,水源污染通过农作物吸收、食物链传递、生物累积等机制,对农产品质量安全构成严重威胁,必须引起高度重视。

2 常用监测方法

针对农产品质量的监测方法主要包括仪器分析法、生物传感法和在线监测法三大类。其中,仪器分析法的应用较为广泛。例如,气相色谱-质谱联用技术可用于监测农产品中的有机氯农药残留,通过优化色谱柱类型、载气流速、进样量等参数,可实现痕量级农药多残留的同时分析。电感耦合等离子体质谱法则适用于农产品中重金属污染物的精确定量,基于离子化、质量分离、监测等原理,可高灵敏度地测定水稻、蔬菜等样品中的砷、镉、铅等污染物含量。与仪器分析法相比,生物传感法具有响应速度快、特异性强等优势。酶抑制法则基于某些污染物对特定酶活性的抑制效应,通过酶电极、光学监测等手段捕获抑制信号,并建立与污染物浓度的定量关系。该方法已成功应用于有机磷农药、重金属等污染物的快速监测[3]。此外,免疫分析法基于抗原抗体特异性结合的原理,可高灵敏、高通量地监测农产品中黄曲霉毒素等污染物。近年来,在线监测技术发展迅速,可实时获取农田水体污染状况,为污染预警、溯源提供数据支撑。例如,液相色谱串联质谱法(Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry,LC-MS/MS)结合在线富集装置可实现对水体中300多种农药的自动采样、分析,灵敏度可达纳克级[3]。

3 存在的问题

3.1 水质监测频率较低

全国农产品质量安全例行监测的覆盖率不足50%,这在一定程度上反映出水质监测频率较低[1]。以农田灌溉水质监测为例,传统的监测方式主要依赖人工定期采样,受监测周期长、人力成本高等因素制约,难以实现对灌溉水质的动态监控。研究表明,不同灌溉时期农田水体中污染物浓度存在显著性差异,季节性因素会显著影响农作物对污染物的吸收累积[2]。以砷污染为例,水稻灌溉末期水中砷浓度显著高于移栽期,若监测频率不足,可能低估水稻对砷的富集能力,进而影响农产品安全风险评估的准确性[4]。类似地,农田暴雨径流是农药残留的重要来源,但受监测成本限制,暴雨径流农药监测数据十分匮乏,可能会忽视农药污染对农产品安全的潜在风险。

3.2 监测方法灵敏度低

食品相关污染物监测方法的灵敏度直接影响污染物的识别能力。目前,我国农产品质量监测领域仍面临监测方法灵敏度不足的问题,部分污染物难以被准确识别。以有机磷农药为例,其在环境中的残留浓度通常在微克每升甚至纳克每升水平,常规监测方法如气相色谱法的检出限一般在0.01 mg·kg-1左右,难以满足痕量级农药残留监测的需求。近年来,液相色谱-串联质谱法凭借其高灵敏度的优势被广泛应用于食品农药残留监测,但基质效应引起的离子化抑制现象可导致30%~50%的目标物信号损失[2],影响监测灵敏度与准确性。此外,纳米颗粒作为新兴污染物引起广泛关注,但受制于纳米颗粒的特殊理化性质,如小粒径、高比表面积等,传统监测方法难以实现对食品基质中纳米颗粒的有效提取与灵敏监测。以二氧化钛纳米颗粒为例,其在食品添加剂中的应用日益广泛,但目前对食品基质中TiO2纳米颗粒的监测灵敏度普遍不高,检出限难以突破微克级,导致食源性TiO2暴露风险评估存在较大的不确定性。

3.3 水质污染数据与农产品质量关联分析不足

揭示水质-土壤-农产品间污染物的关联机制,是准确评估水源污染对农产品质量影响的前提,但是受制于环境污染数据与农产品质量数据的获取属性差异,二者的关联分析在实践中仍面临诸多挑战。具体而言,水质污染监测多基于自动站点,获取的是时间序列数据,而农产品质量监测主要依赖于抽样获得的截面数据,时空尺度不一致导致二者数据匹配与关联分析难度较大。以重金属污染为例,即便获取了配套的水质与农产品污染数据,但由于重金属在土壤中的滞留时间长,水质数据与农产品污染水平的相关性可能并不显著。类似地,农田水体中农药残留浓度与作物吸收量间的关系同样受到施药时间、环境等因素的综合影响,单纯依赖污染浓度难以准确预测作物体内的农药残留风险。

4 优化策略

4.1 增加水质监测频次,强化对农产品安全风险的预警

针对当前农田水质监测频率不足的问题,急需通过增加监测频次来强化对农产品安全风险的预警。①充分利用在线监测技术,在农田水源地布设自动采样和分析设备,实现水质指标的连续监测。例如,可基于比色法原理,利用分光光度计实时测定水中氨氮、硝酸盐等污染物浓度,并将数据传输至云端平台进行大数据分析,及时预警水质恶化风险。②因地制宜制订差异化的水质监测方案。对于重金属污染风险较高的区域,可适当增加采样点位和监测频次,并重点监测水稻等富集能力强的农作物品种;对于农药残留问题突出的区域,则应加大农药使用高峰期的监测频率,并针对性地对高毒农药品种进行监测。同时,水质监测还应与农产品质量监测有机结合,通过田间试验和数学模型等手段,定量分析水质指标与农产品污染物含量间的响应关系,建立基于水质的农产品安全预警模型。例如,可通过多元线性回归分析农田水中镉浓度与水稻镉含量的关系,并设定水质预警阈值,当水体镉浓度超过该阈值时,应及时采取农事调控措施,避免污染物在水稻中过量累积[5]。总之,应增加水质监测频次,同时坚持精准治污理念,综合运用先进监测技术、优化监测布局、完善监测体系,切实提升农产品安全保障水平。

4.2 采用高灵敏度监测技术,提升相关污染物监测精度

面对农产品相关污染物监测灵敏度不足的问题,应采用高灵敏度监测技术,以提升污染物识别能力。例如,气相色谱-串联质谱法可通过优化色谱柱类型、载气流速等参数,在保证良好色谱分离的同时提高质谱监测灵敏度,实现对有机磷农药等污染物的痕量级分析。具体来说,可选用高选择性的毛细管色谱柱,采用程序升温进样模式,控制进样口温度在250 ℃左右,以提高目标物的响应值;质谱监测时,可采用多反应监测模式,选择离子对,并优化碰撞能量,进一步提升监测灵敏度和特异性,将农药残留的检出限降低至μg·kg-1水平。对于纳米材料污染物,可将场流分离技术与电感耦合等离子体质谱(Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry,ICP-MS)联用,以解决纳米颗粒难以从复杂食品基质中分离提取的难题。场流分离利用纳米颗粒表面电荷差异,在电场或流场作用下实现颗粒的分离富集,可有效减少基质干扰;结合ICP-MS中动态反应池技术,通过NH3、CH4等反应气体与多原子离子发生电荷转移反应,可显著降低基体效应,使TiO2纳米颗粒的检出限达到纳克级。此外,还可开发基于适体技术的污染物快速监测方法,利用核酸适配体与目标污染物的特异性结合,通过比色、荧光等信号放大策略,实现污染物的视觉化监测,其灵敏度可与仪器分析法媲美。例如,通过构建适体传感器,可用于黄曲霉毒素的现场快速筛查,为农产品安全风险快速预警提供有力工具。

4.3 引入多维数据分析技术,加强关联性分析

要想破解水质污染数据与农产品质量关联分析不足的难题,引入多维数据分析技术不失为一种有效策略。通过构建时空一体化的数据分析框架,整合不同来源、不同尺度的环境监测数据与农产品质量数据,可深入挖掘二者间的内在联系。具体而言,可采用地理加权回归模型,探究农田灌溉水中污染物浓度与农产品污染风险的空间相关性。该模型通过引入空间权重矩阵,对不同区域的数据赋予差异化权重,能够有效揭示污染物在不同土壤环境中对农作物吸收累积的影响规律。在此基础上,结合农事管理数据如施肥灌溉记录等,运用Logistic回归模型定量评估施肥时间、灌溉方式等因素对农产品污染风险的影响权重,探明水-土-农产品污染的关键控制点。值得一提的是,机器学习算法如支持矢量机、随机森林等,在处理小样本、非线性数据方面具有独特优势,可用于建立水质-农产品污染预测预警模型。同时,还需注重多学科交叉融合,综合运用环境学、农学、数学等学科理论知识,构建基于过程机理的水质-农产品污染模型。例如,在分析农田水中重金属与农作物富集量的关系时,可引入重金属在土壤中的形态转化、根系吸收等过程机理,构建包含环境因子和植物生理参数的机理模型,阐明土壤条件、作物品种等因素的调控作用,为农产品重金属污染防控提供理论指导。

5 结语

本文探讨了水源污染对农产品质量的影响机制,系统分析了现有监测方法的类别及存在问题,并提出了相应的优化策略。研究表明,提升监测灵敏度、增加监测频次以及加强水质与农产品污染数据的关联性分析,对保障农产品质量安全具有重要作用。未来的工作可以侧重于开发更具针对性和高效的监测技术,推动多维数据分析模型的应用,以进一步提高农产品质量安全监测的全面性和精准性。

参考文献

[1]沈宇丹,张富春,王雅鹏.农产品、食品安全标准演化与现代农业发展[J].经济问题,2012(8):82-85.

[2]李子健.浅议农产食品的质量分级[J].蜜蜂杂志,2021,41(3):54-55.

[3]房瑞景.专卖店食品质量安全认证监管行为分析[J].现代营销,2017(10):174.

[4]沈林林,丁成,方强,等.我国农产食品质量安全问题及对策[J].农技服务,2017,34(14):165.

[5]艾力·买合木提.我国农产食品质量安全的政策措施[J].现代食品,2016(7):28-29.

作者简介:王晓雪(1998—),女,黑龙江大庆人,本科,助理实验师。研究方向:食品质量与安全。

通信作者:李雨虹(2001—),女,黑龙江牡丹江人,本科,实验员。研究方向:临床医学。E-mail: mdjyxy_123@126.com。

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