농약의 노출 평가를 위한 수계예측모형의 적용

Abstract

농약은 작물을 보호하기 위하여 사용되지만 환경을 오염시키는 원인이 되기도 한다. 그러므로 농약의 물리화학적 특성, 독성 자료 및 환경행적 자료를 통해 위해성 평가를 수행하여 안전하게 관리가 가능하다면 등록이 결정된다. 환경중 행적을 예측하기 위해 우리나라의 기상자료, 작물 재배력 및 토양통을 이용하여 butachlor, iprobenfos, carbofuran, tebuconazole을 대상으로 수계 중 잔류농도를 추정하였다. 예측모형으로 과수용 농약은 PA5를, 벼재배용 농약은 RICEWQ와 SCI-GROW를 이용하였다. 수계모니터링에서 butachlor와 iprobenfos의 최대값은 예측모형의 peak 농도보다 낮았고 최소값은 예측모형의 연평균농도보다 낮아 RICEWQ를 벼 재배환경 중 잔류농약의 농도 추정에 이용할 수 있음을 확인하였다. 토양흡착계수가 낮은 carbofuran은 RICEWQ와 SCI-GROW에 적용시 지표수계보다 지하수로의 이동량이 훨씬 많은 것으로 산출되어 RICEWQ는 지하수로의 수계노출농도를 예측하기에는 적절하지 못하였다. 수계 모니터링에서 과수용 농약인 tebuconazole이 검출되지 않아 예측모형으로 산출한 값과 비교하기 어려웠으나 수계를 통한 잔류농약의 추정에 이용할 수 있을 것으로 사료된다. Pesticide is used to protect the crops, but also become a cause of polluting the environment. Perform a risk assessment using physical and chemical properties, environmental fate and toxicity data in order to determine the pesticide registration. The aquatic model estimates pesticide concentrations in water bodies that result from pesticide applications to rice paddies and apple orchard. The used models are the PRZM, EXAMS and AGRO shell (PA5), Rice Water Quality Model (RICEWQ) and Screening Concentration In GROund Water (SCI-GROW). The residual concentration of water body was estimated using meteorological data, crop calendar and soil series of Korea. The chosen pesticides were butachlor, carbofuran, iprobenfos and tebuconazole. It has shown the potential that the RICEWQ is possible to predict residue level in water of butachlor and iprobenfos, because the maximum value in water monitoring data is lower than the peak concentration of the model, and the minimum value is lower than the average annual concentration of the model. But RICEWQ was insufficient to predict exposure concentrations in ground water. The estimated exposure concentrations of carbofuran in ground water is very higher than in surface water because of its low soil adsorption coefficient. Although tebuconazole were not detected in the water monitoring that means very low concentration, it is possible that the PA5 can be used to predict residue level in water.