水源污染對農產品質量的影響

摘 要：本文探討了水源污染對農產品質量的影響機制，系統分析了現有監測方法的類別及存在問題，并通過文獻綜述和案例分析，提出了增加監測頻次、采用高靈敏度技術和引入多維數據分析等優化策略。研究表明，這些方法能有效提升污染物監測精度，強化農產品質量安全風險預警，為保障農產品質量安全提供科學依據。

關鍵詞：水源污染；農產品質量；監測方法

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

水是農產品生產中不可或缺的重要資源。然而，隨著工農業的迅速發展，水源污染日益嚴重，直接威脅著農產品的質量安全。水源污染物可通過農田灌溉、食品加工等環節進入農產品供應鏈，并在食物鏈中富集傳遞，最終危害消費者健康[1]。因此，深入分析水源污染對農產品質量的影響，對于提升我國農產品質量安全水平具有重要意義。

1 水源污染對農產品安全的影響

水源污染對農產品質量安全的影響主要體現在兩個方面：①污染物通過農作物吸收、富集進入食物鏈，導致農產品中殘留有毒有害物質；②污染物參與農產品的生物化學反應，改變其營養成分。重金屬是農業水源污染的主要污染物之一。例如，鎘被水稻等農作物吸收后，會進入植株組織，并逐步在谷粒中積累。研究表明，鎘在水稻體內的積累量與水中鎘濃度呈正相關，且積累量隨暴露時間的延長而增加[2]。類似地，砷在農田水體中普遍存在，通過根系吸收進入作物體內參與各種生化過程，導致作物產量和品質下降。除重金屬外，農藥殘留也是導致水源污染的重要原因。有機氯農藥在水環境中難降解，通過農作物吸收、食物鏈放大，最終在動物性食品中殘留，危害人體健康。多氯聯苯在魚體內的富集系數可達105，長期食用會誘發肝癌等疾病[3]。總之，水源污染通過農作物吸收、食物鏈傳遞、生物累積等機制，對農產品質量安全構成嚴重威脅，必須引起高度重視。

2 常用監測方法

針對農產品質量的監測方法主要包括儀器分析法、生物傳感法和在線監測法三大類。其中，儀器分析法的應用較為廣泛。例如，氣相色譜-質譜聯用技術可用于監測農產品中的有機氯農藥殘留，通過優化色譜柱類型、載氣流速、進樣量等參數，可實現痕量級農藥多殘留的同時分析。電感耦合等離子體質譜法則適用于農產品中重金屬污染物的精確定量，基于離子化、質量分離、監測等原理，可高靈敏度地測定水稻、蔬菜等樣品中的砷、鎘、鉛等污染物含量。與儀器分析法相比，生物傳感法具有響應速度快、特異性強等優勢。酶抑制法則基于某些污染物對特定酶活性的抑制效應，通過酶電極、光學監測等手段捕獲抑制信號，并建立與污染物濃度的定量關系。該方法已成功應用于有機磷農藥、重金屬等污染物的快速監測[3]。此外，免疫分析法基于抗原抗體特異性結合的原理，可高靈敏、高通量地監測農產品中黃曲霉毒素等污染物。近年來，在線監測技術發展迅速，可實時獲取農田水體污染狀況，為污染預警、溯源提供數據支撐。例如，液相色譜串聯質譜法（Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry，LC-MS/MS）結合在線富集裝置可實現對水體中300多種農藥的自動采樣、分析，靈敏度可達納克級[3]。

3 存在的問題

3.1 水質監測頻率較低

全國農產品質量安全例行監測的覆蓋率不足50%，這在一定程度上反映出水質監測頻率較低[1]。以農田灌溉水質監測為例，傳統的監測方式主要依賴人工定期采樣，受監測周期長、人力成本高等因素制約，難以實現對灌溉水質的動態監控。研究表明，不同灌溉時期農田水體中污染物濃度存在顯著性差異，季節性因素會顯著影響農作物對污染物的吸收累積[2]。以砷污染為例，水稻灌溉末期水中砷濃度顯著高于移栽期，若監測頻率不足，可能低估水稻對砷的富集能力，進而影響農產品安全風險評估的準確性[4]。類似地，農田暴雨徑流是農藥殘留的重要來源，但受監測成本限制，暴雨徑流農藥監測數據十分匱乏，可能會忽視農藥污染對農產品安全的潛在風險。

3.2 監測方法靈敏度低

食品相關污染物監測方法的靈敏度直接影響污染物的識別能力。目前，我國農產品質量監測領域仍面臨監測方法靈敏度不足的問題，部分污染物難以被準確識別。以有機磷農藥為例，其在環境中的殘留濃度通常在微克每升甚至納克每升水平，常規監測方法如氣相色譜法的檢出限一般在0.01 mg·kg-1左右，難以滿足痕量級農藥殘留監測的需求。近年來，液相色譜-串聯質譜法憑借其高靈敏度的優勢被廣泛應用于食品農藥殘留監測，但基質效應引起的離子化抑制現象可導致30%～50%的目標物信號損失[2]，影響監測靈敏度與準確性。此外，納米顆粒作為新興污染物引起廣泛關注，但受制于納米顆粒的特殊理化性質，如小粒徑、高比表面積等，傳統監測方法難以實現對食品基質中納米顆粒的有效提取與靈敏監測。以二氧化鈦納米顆粒為例，其在食品添加劑中的應用日益廣泛，但目前對食品基質中TiO2納米顆粒的監測靈敏度普遍不高，檢出限難以突破微克級，導致食源性TiO2暴露風險評估存在較大的不確定性。

3.3 水質污染數據與農產品質量關聯分析不足

揭示水質-土壤-農產品間污染物的關聯機制，是準確評估水源污染對農產品質量影響的前提，但是受制于環境污染數據與農產品質量數據的獲取屬性差異，二者的關聯分析在實踐中仍面臨諸多挑戰。具體而言，水質污染監測多基于自動站點，獲取的是時間序列數據，而農產品質量監測主要依賴于抽樣獲得的截面數據，時空尺度不一致導致二者數據匹配與關聯分析難度較大。以重金屬污染為例，即便獲取了配套的水質與農產品污染數據，但由于重金屬在土壤中的滯留時間長，水質數據與農產品污染水平的相關性可能并不顯著。類似地，農田水體中農藥殘留濃度與作物吸收量間的關系同樣受到施藥時間、環境等因素的綜合影響，單純依賴污染濃度難以準確預測作物體內的農藥殘留風險。

4 優化策略

4.1 增加水質監測頻次，強化對農產品安全風險的預警

針對當前農田水質監測頻率不足的問題，急需通過增加監測頻次來強化對農產品安全風險的預警。①充分利用在線監測技術，在農田水源地布設自動采樣和分析設備，實現水質指標的連續監測。例如，可基于比色法原理，利用分光光度計實時測定水中氨氮、硝酸鹽等污染物濃度，并將數據傳輸至云端平臺進行大數據分析，及時預警水質惡化風險。②因地制宜制訂差異化的水質監測方案。對于重金屬污染風險較高的區域，可適當增加采樣點位和監測頻次，并重點監測水稻等富集能力強的農作物品種；對于農藥殘留問題突出的區域，則應加大農藥使用高峰期的監測頻率，并針對性地對高毒農藥品種進行監測。同時，水質監測還應與農產品質量監測有機結合，通過田間試驗和數學模型等手段，定量分析水質指標與農產品污染物含量間的響應關系，建立基于水質的農產品安全預警模型。例如，可通過多元線性回歸分析農田水中鎘濃度與水稻鎘含量的關系，并設定水質預警閾值，當水體鎘濃度超過該閾值時，應及時采取農事調控措施，避免污染物在水稻中過量累積[5]。總之，應增加水質監測頻次，同時堅持精準治污理念，綜合運用先進監測技術、優化監測布局、完善監測體系，切實提升農產品安全保障水平。

4.2 采用高靈敏度監測技術，提升相關污染物監測精度

面對農產品相關污染物監測靈敏度不足的問題，應采用高靈敏度監測技術，以提升污染物識別能力。例如，氣相色譜-串聯質譜法可通過優化色譜柱類型、載氣流速等參數，在保證良好色譜分離的同時提高質譜監測靈敏度，實現對有機磷農藥等污染物的痕量級分析。具體來說，可選用高選擇性的毛細管色譜柱，采用程序升溫進樣模式，控制進樣口溫度在250 ℃左右，以提高目標物的響應值；質譜監測時，可采用多反應監測模式，選擇離子對，并優化碰撞能量，進一步提升監測靈敏度和特異性，將農藥殘留的檢出限降低至μg·kg-1水平。對于納米材料污染物，可將場流分離技術與電感耦合等離子體質譜（Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry，ICP-MS）聯用，以解決納米顆粒難以從復雜食品基質中分離提取的難題。場流分離利用納米顆粒表面電荷差異，在電場或流場作用下實現顆粒的分離富集，可有效減少基質干擾；結合ICP-MS中動態反應池技術，通過NH3、CH4等反應氣體與多原子離子發生電荷轉移反應，可顯著降低基體效應，使TiO2納米顆粒的檢出限達到納克級。此外，還可開發基于適體技術的污染物快速監測方法，利用核酸適配體與目標污染物的特異性結合，通過比色、熒光等信號放大策略，實現污染物的視覺化監測，其靈敏度可與儀器分析法媲美。例如，通過構建適體傳感器，可用于黃曲霉毒素的現場快速篩查，為農產品安全風險快速預警提供有力工具。

4.3 引入多維數據分析技術，加強關聯性分析

要想破解水質污染數據與農產品質量關聯分析不足的難題，引入多維數據分析技術不失為一種有效策略。通過構建時空一體化的數據分析框架，整合不同來源、不同尺度的環境監測數據與農產品質量數據，可深入挖掘二者間的內在聯系。具體而言，可采用地理加權回歸模型，探究農田灌溉水中污染物濃度與農產品污染風險的空間相關性。該模型通過引入空間權重矩陣，對不同區域的數據賦予差異化權重，能夠有效揭示污染物在不同土壤環境中對農作物吸收累積的影響規律。在此基礎上，結合農事管理數據如施肥灌溉記錄等，運用Logistic回歸模型定量評估施肥時間、灌溉方式等因素對農產品污染風險的影響權重，探明水-土-農產品污染的關鍵控制點。值得一提的是，機器學習算法如支持矢量機、隨機森林等，在處理小樣本、非線性數據方面具有獨特優勢，可用于建立水質-農產品污染預測預警模型。同時，還需注重多學科交叉融合，綜合運用環境學、農學、數學等學科理論知識，構建基于過程機理的水質-農產品污染模型。例如，在分析農田水中重金屬與農作物富集量的關系時，可引入重金屬在土壤中的形態轉化、根系吸收等過程機理，構建包含環境因子和植物生理參數的機理模型，闡明土壤條件、作物品種等因素的調控作用，為農產品重金屬污染防控提供理論指導。

5 結語

本文探討了水源污染對農產品質量的影響機制，系統分析了現有監測方法的類別及存在問題，并提出了相應的優化策略。研究表明，提升監測靈敏度、增加監測頻次以及加強水質與農產品污染數據的關聯性分析，對保障農產品質量安全具有重要作用。未來的工作可以側重于開發更具針對性和高效的監測技術，推動多維數據分析模型的應用，以進一步提高農產品質量安全監測的全面性和精準性。

參考文獻

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作者簡介：王曉雪（1998—），女，黑龍江大慶人，本科，助理實驗師。研究方向：食品質量與安全。

通信作者：李雨虹（2001—），女，黑龍江牡丹江人，本科，實驗員。研究方向：臨床醫學。E-mail： mdjyxy_123@126.com。