張慧春 鄭加強(qiáng) 周宏平 DORR G J

(1.南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院， 南京 210037； 2.昆士蘭大學(xué)理學(xué)院， 布里斯班 4343)

農(nóng)藥噴施過(guò)程中霧滴沉積分布與脫靶飄移研究

張慧春1鄭加強(qiáng)1周宏平1DORR G J2

(1.南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院， 南京 210037； 2.昆士蘭大學(xué)理學(xué)院， 布里斯班 4343)

對(duì)農(nóng)藥通過(guò)空氣運(yùn)輸并沉積到靶標(biāo)植物表面(葉片或其它部位)、地面(土壤表層)以及大氣(隨風(fēng)飄移)等不同部分的沉積進(jìn)行研究。以苦苣菜、棉花和稗草作為靶標(biāo)植物，取其不同生長(zhǎng)階段(總?cè)~面積分別為15、135、300 cm2)作為研究對(duì)象。在開路式風(fēng)洞噴施加有熒光示蹤劑噴霧介質(zhì)，通過(guò)清洗并分析植物葉片、地面上放置的聚酯薄膜卡和風(fēng)洞中懸掛的聚乙烯線測(cè)定熒光劑含量，分析不同體積中徑、噴霧角、霧滴速度、流量、噴頭高度、風(fēng)速、植物類型、生長(zhǎng)階段等因素時(shí)的農(nóng)藥?kù)F化后的分配過(guò)程，定量測(cè)試不同參數(shù)對(duì)農(nóng)藥在植物、地面和大氣中的沉積比例分配的影響。建立了基于跨幀技術(shù)的粒子圖像測(cè)速系統(tǒng)來(lái)增加測(cè)速范圍，包括激光成像系統(tǒng)、脈沖發(fā)生器和分析軟件。結(jié)果表明，噴霧角、霧滴速度、流量、植物類型等參數(shù)對(duì)植物、地面和大氣等不同部分農(nóng)藥分配比例的影響不大，而霧滴粒徑、噴頭高度、風(fēng)速、植物生長(zhǎng)階段對(duì)植物、地面和大氣等不同部分農(nóng)藥分配比例的影響顯著。當(dāng)霧滴粒徑由445 μm減小到181 μm時(shí)，地面上的沉積比例由82.7%減少到57.7%，空氣中飄移部分的比例由30%減少到0.8%。當(dāng)噴霧高度為40～60 cm、風(fēng)速2～4 m/s時(shí)，農(nóng)藥在植物上的沉積比例都達(dá)到13.4%以上。因此，噴施農(nóng)藥時(shí)，應(yīng)盡量使噴霧高度為40～60 cm，風(fēng)速小于4 m/s，并根據(jù)防治目標(biāo)、附近環(huán)境確定霧滴粒徑。當(dāng)噴施土壤活性除草劑等農(nóng)藥時(shí)，應(yīng)選擇產(chǎn)生較大的霧滴粒徑，以增加在地面(土壤)上的沉積比例；而對(duì)于防治飛行類害蟲，農(nóng)藥在空氣中飄移部分的比例可以提高防治效果，所以較小的霧滴更加有效。靶標(biāo)植物本身的特性也會(huì)影響農(nóng)藥的有效沉積效率，植物的生長(zhǎng)階段越靠后，葉面積越大，農(nóng)藥在植物上的沉積比例越高，在地面上沉積部分的比例越低，噴施除草劑時(shí)，盡量減少藥劑在單子葉作物葉片上的沉積，增加在雙子葉靶標(biāo)雜草上的沉積量。選擇不同的參數(shù)，將導(dǎo)致植物上的藥劑有效沉積明顯不同，也會(huì)引起農(nóng)藥流失部分的明顯不同。

農(nóng)藥沉積; 跨幀技術(shù); 靶標(biāo)植物; 生長(zhǎng)階段; 隨風(fēng)飄移

引言

噴施農(nóng)藥能迅速有效地控制農(nóng)林病蟲害的爆發(fā)和蔓延[1]，目標(biāo)是以對(duì)非靶標(biāo)生物風(fēng)險(xiǎn)最小的方法把少量高效的農(nóng)藥有效成分分散、傳遞到生物靶標(biāo)上實(shí)現(xiàn)病蟲害防治[2]。而農(nóng)藥施用是農(nóng)藥的輸送過(guò)程，目的在于把農(nóng)藥從噴頭輸送到靶標(biāo)植物上，然后發(fā)生農(nóng)藥的劑量轉(zhuǎn)移，直接或間接地轉(zhuǎn)移到有害生物體上，既減少有害生物數(shù)量(如雜草、害蟲和真菌)，又盡量減輕由此導(dǎo)致的對(duì)環(huán)境的毒性影響[3]。施藥時(shí)，不僅要考慮對(duì)病蟲害的致死效果，還要預(yù)測(cè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估農(nóng)藥施用對(duì)周圍不同對(duì)象的影響[4]。

國(guó)內(nèi)很多學(xué)者開展了農(nóng)藥沉積與飄移的研究。王玲等[5]設(shè)計(jì)了微型無(wú)人機(jī)脈寬調(diào)制型變量噴藥系統(tǒng)，并利用風(fēng)洞的可控多風(fēng)速環(huán)境，通過(guò)熒光粉測(cè)試方法對(duì)懸停無(wú)人機(jī)變量噴藥的霧滴沉積規(guī)律進(jìn)行了試驗(yàn)研究。李慧等[6]基于CFD三維模擬技術(shù)，建立了常溫?zé)熿F機(jī)在密閉溫室內(nèi)作業(yè)的氣流速度場(chǎng)模型及霧滴沉積分布模型，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。邱白晶等[7]采用二因素三水平試驗(yàn)方法進(jìn)行了小型無(wú)人直升機(jī)噴灑農(nóng)藥試驗(yàn)，研究了飛行高度與飛行速度對(duì)農(nóng)藥沉積濃度、沉積均勻性的影響，并建立了回歸模型。宋堅(jiān)利等[8]針對(duì)農(nóng)藥?kù)F滴難以在水稻葉片上沉積持留的問題，采用掃描電鏡法觀察研究了兩種水稻品種在分蘗期、孕穗期葉片正、反面的顯微結(jié)構(gòu)，研究了農(nóng)藥藥液在水稻葉片的主要沉積部位。

國(guó)外的專家學(xué)者不僅開展了大量的農(nóng)藥噴霧沉積與飄移研究，也研究了農(nóng)藥使用技術(shù)評(píng)價(jià)模型。BIRKVED等[9]建立了一個(gè)基于農(nóng)藥壽命周期評(píng)價(jià)的模塊化模型，推導(dǎo)出了不同施用時(shí)間和類型、植物品種、生長(zhǎng)階段、噴施區(qū)域時(shí)空條件等因子下的數(shù)學(xué)模型，稱為PestLCI 1.0模型。DIJKMAN等[10]在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入研究，增加了農(nóng)藥使用后對(duì)水體環(huán)境的污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，包括農(nóng)藥對(duì)地表水(通過(guò)徑流、灌溉等)和對(duì)地下水(通過(guò)降雨、淋溶等)的污染，并發(fā)展建立了PestLCI 2.0模型。

國(guó)內(nèi)外運(yùn)用水敏紙、采集卡等模擬植物葉片，進(jìn)行了大量不同施藥器械、不同施藥技術(shù)等因素對(duì)農(nóng)藥在植物靶標(biāo)上的沉積研究，但器械和操作因素對(duì)大氣和土壤等環(huán)境的影響沒有進(jìn)行過(guò)定量分析，尚無(wú)人開展農(nóng)藥噴施分配過(guò)程中在地面、大氣和植物等不同部分的沉積比例研究。本文從農(nóng)藥噴施分配過(guò)程的角度出發(fā)，對(duì)防治效果和環(huán)境安全進(jìn)行綜合考慮，研究霧滴粒徑、噴霧角等噴頭結(jié)構(gòu)參數(shù)，霧滴速度、流量、噴頭高度、風(fēng)速等噴施操作參數(shù)，植物類型、生長(zhǎng)階段等靶標(biāo)參數(shù)對(duì)農(nóng)藥噴施分配的影響，定量分析不同參數(shù)時(shí)，農(nóng)藥在地面、大氣和植物等部分的沉積比例，不僅重視其在靶標(biāo)植物上發(fā)揮藥效的有效沉積部分，也關(guān)注其在地面(土壤)和大氣飄移的無(wú)效流失部分，以提高霧滴在植株靶標(biāo)上的沉積分布、減少脫靶飄移、預(yù)測(cè)農(nóng)藥對(duì)環(huán)境的污染。

1 農(nóng)藥噴施的分配過(guò)程分析

農(nóng)藥藥液從噴霧機(jī)噴頭噴射出去后，不可能完全按照操作者的意愿全部沉積到靶標(biāo)植物上[11]，而是霧滴通過(guò)空氣輸運(yùn)分別沉積到靶標(biāo)植物表面(葉片或其它部位)、地面(土壤表層)以及大氣(隨風(fēng)飄移)，過(guò)程如圖1所示。這3部分(植物、地面和空氣)的農(nóng)藥總和等于噴頭霧化噴射出的量。

圖1 農(nóng)藥?kù)F化后的分配過(guò)程示意圖Fig.1 Pesticide distribution between deposition on plants, ground and that moved off field in wind drift

沉積到靶標(biāo)植物表面(葉片或其它部位)的藥劑被葉片吸收(如除草劑、殺菌劑)及在昆蟲體內(nèi)消化(如殺蟲劑)，從而發(fā)揮藥效；沉積到地面(土壤表層)的藥劑通過(guò)降解消失部分藥性，通過(guò)地表徑流、排水系統(tǒng)等用藥性影響著地表水，通過(guò)大孔隙流、滲透、淋溶等用藥性影響著地下水，通過(guò)吸附滯留在土壤中；在大氣中(隨風(fēng)飄移)的藥劑隨著蒸發(fā)影響著空氣，其對(duì)環(huán)境的綜合影響如圖2所示。因此，在施藥過(guò)程中，農(nóng)藥離開靶標(biāo)，造成藥劑損失和環(huán)境污染，不僅容易導(dǎo)致鄰近作物等藥害事故，還會(huì)嚴(yán)重污染空氣和水源，是農(nóng)藥使用中的重要問題。農(nóng)藥的脫靶流失進(jìn)入土壤和空氣，在生態(tài)系統(tǒng)中擴(kuò)散，擴(kuò)大了污染范圍，甚至在南極人跡稀少地帶的企鵝體內(nèi)也積蓄了農(nóng)藥中的有害成分，可見，農(nóng)藥直接影響整個(gè)生物圈[12]。已有大量動(dòng)物在地球上滅絕，由大自然演變?cè)斐傻闹挥?/4左右，3/4是人為造成的，其中重要原因是農(nóng)藥的大量無(wú)效使用。已經(jīng)證實(shí)不少鳥類的滅絕與有機(jī)氯農(nóng)藥的使用有關(guān)，一些魚類和野生動(dòng)物的絕跡也與農(nóng)藥有關(guān)[13]。農(nóng)藥對(duì)環(huán)境的污染已成為人們非常關(guān)切的社會(huì)公害問題，因此，施藥過(guò)程中，防治效果和環(huán)境安全要進(jìn)行綜合考慮。

圖2 農(nóng)藥?kù)F化后對(duì)環(huán)境的綜合影響示意圖Fig.2 Total environmental impact after applying pesticide

實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，噴頭性能、噴霧流量、氣象條件、植物生長(zhǎng)階段、植株冠層結(jié)構(gòu)、葉片表面特性對(duì)農(nóng)藥的分配有決定性的影響[14]，防治植物病蟲害，總希望有更多的藥劑沉積到生物靶標(biāo)上，流失到大氣中的藥劑則越少越好，而農(nóng)藥在植物葉片上的最終沉積分布是噴頭的霧滴粒徑、霧滴運(yùn)行速度、噴霧角、操作參數(shù)、氣象環(huán)境、藥液的物化特性、葉片表面結(jié)構(gòu)、冠層結(jié)構(gòu)等多方面因子決定的[15-17]。在作業(yè)過(guò)程中，不可避免地會(huì)出現(xiàn)農(nóng)藥?kù)F滴的飄移、蒸發(fā)、流失等農(nóng)藥損耗，因此，大部分的農(nóng)藥?kù)F滴難以到達(dá)預(yù)定的靶標(biāo)葉片上，從而限制了藥效的發(fā)揮；與此同時(shí)，農(nóng)藥?kù)F滴飄移會(huì)給附近農(nóng)作物、水源等敏感區(qū)域造成危害，進(jìn)入空氣的農(nóng)藥又會(huì)污染環(huán)境。若要提高農(nóng)藥的利用率、減少農(nóng)藥負(fù)效應(yīng)，則必須掌握農(nóng)藥的分配規(guī)律，減少農(nóng)藥的不必要流失，明確農(nóng)藥在靶標(biāo)上的沉積[18-19]。

2 試驗(yàn)材料與方法

2.1 試驗(yàn)裝置與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用AI 110015型氣吸扇形噴頭、TT 11002型廣角扇形噴頭、XR 8002型和XR 11002型延長(zhǎng)范圍扇形噴頭作為供試噴頭。試驗(yàn)在澳大利亞昆士蘭大學(xué)農(nóng)藥應(yīng)用與安全研究中心(The Center for Pesticide Application and Safety，CPAS)的風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，該風(fēng)洞由75 kW變速電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的離心風(fēng)機(jī)、流量校正部分、開路式風(fēng)洞、工作區(qū)和排氣濾凈系統(tǒng)組成[20]，長(zhǎng)、寬、高分別為10、1.75、1.75 m的工作區(qū)能進(jìn)行霧滴在空氣中的運(yùn)動(dòng)研究[21-23]。風(fēng)洞內(nèi)風(fēng)速、噴霧流量可調(diào)，噴頭被固定在距離風(fēng)洞地面0.6 m高的中心位置，確定噴頭方向垂直向下，所依據(jù)的原則是：噴霧羽流的長(zhǎng)軸和風(fēng)向是相互垂直的。噴頭的流量由電子計(jì)時(shí)器控制，噴頭沿著滑軌在風(fēng)洞的上方勻速移動(dòng)以模擬戶外田間作業(yè)時(shí)橫桿式噴霧機(jī)的作業(yè)情況[24]，其勻速移動(dòng)的速度為1 m/s。霧滴的隨風(fēng)飄移部分由直徑為2 mm的聚乙烯線收集。沿水平方向在距離地面0.1 m高的位置以1 m的間隔距離分別放置6根收集線，來(lái)檢測(cè)噴霧從2 m到7 m范圍內(nèi)的水平飄移，分別命名為H1、H2、H3、H4、H5和H6。噴頭正下方地面上擺放植物來(lái)收集在靶標(biāo)植物上沉積的霧滴。地面上放置10 cm×10 cm的聚酯薄膜卡來(lái)收集在地面上沉積的霧滴。利用三維數(shù)字化儀(Freepoint XL2，GTCO數(shù)控繪圖機(jī)，墨西哥)進(jìn)行靶標(biāo)植物形態(tài)數(shù)字化，數(shù)據(jù)經(jīng)Floradig 3.0軟件處理后得到植物葉面積大小[25-26]，本文所選靶標(biāo)植物為苦苣菜、棉花和稗草，選取其在不同生長(zhǎng)階段(總?cè)~面積分別為15、135、300 cm2)作為噴施植物對(duì)象，栽培在直徑為15 cm

的容器中[27]，栽培用土壤為美國(guó)加州大學(xué)盆栽混合類型C土。為了減少液體飛濺、卷?yè)P(yáng)的影響和霧滴接觸地面后的反彈，風(fēng)洞地面鋪有人造草皮作為虛擬地面。試驗(yàn)系統(tǒng)原理如圖3所示。選擇Pyranine(D & C，綠色，8號(hào))熒光示蹤劑與清水按照0.3 g/L的濃度配比后作為噴霧介質(zhì)。噴霧完成后，把聚乙烯線、目標(biāo)植物和聚酯薄膜卡分別放置在不同的自封袋中，測(cè)試時(shí)加入60 mL的去離子水充分振蕩洗滌，洗脫液由校準(zhǔn)過(guò)的熒光分析儀(Turner-Sequia，型號(hào)450，美國(guó))測(cè)定熒光劑含量。

圖3 測(cè)試農(nóng)藥?kù)F化后分配過(guò)程的風(fēng)洞試驗(yàn)系統(tǒng)原理圖Fig.3 Schematic diagram of wind tunnel measuring layout chart of distribution of pesticide

在體積中徑、噴霧角、霧滴速度、流量、噴頭高度、風(fēng)速、植物類型、生長(zhǎng)階段(用葉面積表示)等不同參數(shù)下，定量測(cè)試農(nóng)藥?kù)F化后的分配過(guò)程，試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置見表1。測(cè)試過(guò)程中室溫恒定，每組試驗(yàn)重復(fù)3次，取其平均值作為最終數(shù)據(jù)。

表1 農(nóng)藥噴施過(guò)程中農(nóng)藥沉積試驗(yàn)的8因素3水平試驗(yàn)設(shè)計(jì)Tab.1 Eight-factor and three-level experiment design to measure pesticide deposition for distribution of pesticide

2.2 測(cè)試系統(tǒng)及技術(shù)

噴頭霧化產(chǎn)生的霧滴粒徑由安裝R7鏡頭的Sympatec HELOS VARIO Helios激光粒度儀(Sympatec GmbH，德國(guó))進(jìn)行測(cè)試(0.5～3 500 μm的動(dòng)態(tài)尺寸范圍)[28]。噴霧角由牛津激光成像系統(tǒng)(Oxford，英國(guó))和圖像分析系統(tǒng)(Image Pro Plus，英國(guó))進(jìn)行測(cè)試[29]。

粒子圖像測(cè)速(Particle image velocimetry，PIV)技術(shù)所獲得的粒子圖像信號(hào)是二維的，從粒子圖像中獲取速度信息研究的是2個(gè)離散的圖像信號(hào)的相似程度，因此圖像的匹配問題即二維相關(guān)函數(shù)的形式非常重要。相關(guān)測(cè)量作為圖像處理中的主要手段，包括自相關(guān)與互相關(guān)。在PIV 技術(shù)的圖像處理方法中，互相關(guān)法優(yōu)于自相關(guān)法，它既可以精確地重建粒子圖像的位移場(chǎng)，也可以自動(dòng)識(shí)別位移方向[30]。利用互相關(guān)法顯著提高PIV精度的有效途徑是跨幀(Frame straddling)技術(shù)。

本文的霧滴速度在PIV系統(tǒng)上采用跨幀技術(shù)進(jìn)行測(cè)試。跨幀技術(shù)顯著提高了PIV精度，解決了記錄兩幅時(shí)間間隔很小(微秒量級(jí))圖像的問題，它通過(guò)控制激光脈沖與電荷耦合器件(Charge coupled device，CCD) 攝像機(jī)的同步和延時(shí)，使第1個(gè)光脈沖在時(shí)序上位于第1幀即將結(jié)束的位置，而第2個(gè)光脈沖位于第2幀剛剛開始的位置，使2個(gè)光脈沖的時(shí)間間隔縮小到10 μs量級(jí)，明顯改善PIV互相關(guān)技術(shù)的測(cè)速上限，目前可實(shí)現(xiàn)100 m/s左右的速度測(cè)量。因此，跨幀技術(shù)在粒子圖像測(cè)速系統(tǒng)上的應(yīng)用大大縮短了兩幀之間的時(shí)間間隔，增加了測(cè)速范圍[31]。跨幀技術(shù)采用二維PIV測(cè)試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，該系統(tǒng)由高速數(shù)字?jǐn)z像機(jī)(Oxford，Photron Fastcam Ultima 512，英國(guó))、銅氖脈沖激光儀(Oxford，LS20-50，英國(guó))、脈沖發(fā)生器(BNC model 500，Berkely Nucleonisc Corp)和數(shù)據(jù)分析軟件(VidPIV 4.0)組成。攝像機(jī)對(duì)圖像采集速度設(shè)置為2 000 f/s來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的最大分辨率(512像素×512像素)。脈沖發(fā)生器實(shí)現(xiàn)激光脈沖和攝像機(jī)工作時(shí)序的完全同步。數(shù)據(jù)分析軟件為粒子圖像測(cè)速軟件，通過(guò)它實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理和圖像顯示并完成相關(guān)分析。

圖4所示為本文測(cè)試霧滴速度采用跨幀技術(shù)的系統(tǒng)原理圖。常規(guī)技術(shù)只能拍攝霧滴的流場(chǎng)分布，由于采集連續(xù)圖像之間的運(yùn)動(dòng)太大以致于無(wú)法測(cè)量霧滴速度，因此不能取得霧滴速度的具體值。使用脈沖發(fā)生器使雙脈沖激光分別工作在CCD攝像機(jī)第1幀脈沖的最后以及第2幀脈沖的開始，即鏡頭幀的圖像只有當(dāng)激光脈沖器打開時(shí)才可見，當(dāng)鏡頭幀結(jié)束時(shí)激光發(fā)出一束短脈沖光線，而下一幀開始時(shí)發(fā)出另一束短脈沖光線，所以圖像之間的時(shí)間就是激光脈沖之間而不是攝像機(jī)圖像之間的時(shí)間。從圖4可見，攝像機(jī)原本的圖像采集速度為2 000 f/s，即連續(xù)圖像之間的時(shí)間間隔為500 μs，使用跨幀技術(shù)后，實(shí)現(xiàn)了圖像采集速度25 000 f/s，即幀1和幀2連續(xù)圖像對(duì)之間時(shí)間間隔為40 μs?？梢姡鐜夹g(shù)的使用顯著提高了圖像采集速度。

圖4 測(cè)試霧滴速度采用的跨幀技術(shù)原理圖Fig.4 Schematic diagram of frame straddling technique used to measure droplet velocity

2.3 計(jì)算方法

噴霧過(guò)程中，霧滴的隨風(fēng)飄移部分質(zhì)量用Sd表示，算法為用飄移的示蹤劑測(cè)試量除以噴頭輸出量(噴施的示蹤劑的總量)[32]。

噴霧過(guò)程中，沉積到靶標(biāo)植物的農(nóng)藥部分質(zhì)量用Bd表示，即沉積到靶標(biāo)植物的示蹤劑測(cè)試量占噴頭輸出量(噴施的示蹤劑的總量)的百分比。

(1)

式中I——由熒光分析儀得到的質(zhì)量濃度，μg/L

V——洗脫液體積，L

AR——理論施用量，L/m2

C——示蹤劑質(zhì)量濃度，μg/L

S——目標(biāo)植物表面積，cm2

噴霧過(guò)程中，沉積到地面的農(nóng)藥部分質(zhì)量用Td表示。

顯然從農(nóng)藥施用的分配過(guò)程分析可知

Sd+Bd+Td=100%

(2)

3 結(jié)果與分析

農(nóng)藥噴施分配過(guò)程中，通過(guò)對(duì)比測(cè)試霧滴粒徑、噴霧角、霧滴速度等噴頭性能參數(shù)，流量、噴頭高度等操作參數(shù)，風(fēng)速等氣象參數(shù)和植物類型、生長(zhǎng)階段等靶標(biāo)參數(shù)與農(nóng)藥在地面、植物、大氣(飄移)等部分的沉積比例的關(guān)系，得到結(jié)果如圖5所示。

由圖5a可知，霧滴粒徑與不同部分農(nóng)藥分配比例顯著相關(guān)，當(dāng)霧滴粒徑分別為181、293、445 μm時(shí)，根據(jù)美國(guó)農(nóng)業(yè)工程師協(xié)會(huì)制訂的霧譜標(biāo)準(zhǔn)，分別為細(xì)、中等和粗霧滴，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為12.3%、15.2%和16.9%，變化不大，而地面上和大氣中隨風(fēng)飄移部分的比例變化劇烈，地面的沉積比例分別為57.7%、79.0%和82.3%，大氣的農(nóng)藥比例分別為30.0%、5.8%和0.8%。因此，霧滴粒徑大，會(huì)有更多的霧滴沉積到地面(土壤)中，造成農(nóng)藥的浪費(fèi)和環(huán)境的潛在污染；霧滴粒徑小，本身質(zhì)量輕，在空氣中懸浮、順風(fēng)飄失的可能性更高。

由圖5b可知，噴霧角對(duì)于不同部分農(nóng)藥分配比例的影響不大，當(dāng)噴霧角分別為80°、110°和130°時(shí)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為16.5%、13.8%和15.2%，地面的沉積比例分別為78.7%、80.8%和79.0%，大氣中隨風(fēng)飄移的農(nóng)藥比例分別為4.8%、5.4%和5.8%。噴霧角度的確定更多是為了保證霧滴的分布和覆蓋范圍，對(duì)環(huán)境的影響不顯著。

圖5 不同因素對(duì)地面、植物和飄移等部分農(nóng)藥分配比例的影響Fig.5 Influence of various factors on spray distributions (fractions of spray deposited on ground, plant and drift)

由圖5c可知，霧滴速度與不同部分農(nóng)藥分配比例的關(guān)聯(lián)不大，當(dāng)霧滴速度分別為8、14、20 m/s時(shí)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為16.1%、15.0%和15.2%，地面的沉積比例分別為75.0%、77.7%和79.0%，大氣中隨風(fēng)飄移的農(nóng)藥比例分別為8.9%、7.3%和5.8%。霧滴一旦從噴頭釋放，就會(huì)在空氣中下降，由于阻力和周圍氣流的作用，它的速度逐漸減小。速度快的霧滴很快失去初始速度而達(dá)到最終速度，速度慢的霧滴在達(dá)到最終速度之前會(huì)運(yùn)動(dòng)更遠(yuǎn)距離，所以速度快的農(nóng)藥?kù)F滴在大氣中隨風(fēng)飄移的比例要低于速度慢的霧滴。

由圖5d可知，流量對(duì)于不同部分農(nóng)藥分配比例的影響不大，當(dāng)流量分別為0.48、0.84、1.20 L/min時(shí)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為15.1%、15.5%和15.2%，地面的沉積比例分別為78.9%、78.3%和79.0%，大氣中隨風(fēng)飄移的農(nóng)藥比例分別為5.9%、6.0%和5.8%。流量主要影響噴霧持續(xù)作業(yè)時(shí)間，對(duì)環(huán)境的影響不顯著。

由圖5e可知，噴頭高度對(duì)于不同部分農(nóng)藥分配比例的影響顯著，當(dāng)噴頭高度分別為40、60、80 cm時(shí)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為23.5%、15.2%和13.3%，地面的沉積比例分別為74.1%、79.0%和76.5%，大氣中隨風(fēng)飄移的農(nóng)藥比例分別為2.4%、5.8%和10.2%。當(dāng)噴頭高度越大，噴頭與噴霧區(qū)域間的距離越大時(shí)，空氣中的農(nóng)藥懸浮沉積(飄移)越多，對(duì)環(huán)境的污染越嚴(yán)重。因此，不要在高于噴頭制造商建議的高度進(jìn)行噴霧，一般推薦噴頭離靶標(biāo)植物的高度為小于60 cm。

由圖5f可知，風(fēng)速對(duì)于不同部分農(nóng)藥分配比例的影響也是顯著的，當(dāng)風(fēng)速分別為2、4、6 m/s時(shí)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為15.2%、13.4%和11.1%，地面的沉積比例分別為79.0%、75.1%和71.5%，大氣中隨風(fēng)飄移的農(nóng)藥比例分別為5.8%、11.5%和17.4%。在影響農(nóng)藥飄移的氣象條件中，風(fēng)速是主要因素。隨著風(fēng)速的增加，空氣中的農(nóng)藥懸浮沉積(飄移)的趨勢(shì)越明顯。由此產(chǎn)生的環(huán)境污染越嚴(yán)重，而在植物靶標(biāo)上的有效沉積越少。通常風(fēng)速在一天中經(jīng)常會(huì)發(fā)生變化，因此，在清晨和傍晚風(fēng)速比較小的時(shí)候進(jìn)行噴霧作業(yè)能取得更好的防治效果，付出更少的環(huán)境代價(jià)。

由圖5g可知，植物生長(zhǎng)階段對(duì)于不同部分農(nóng)藥分配比例的影響是顯著的，當(dāng)苦苣菜葉面積分別為15、135、300 cm2時(shí)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為3.5%、9.7%和12.1%，在地面的沉積比例分別為89.9%、84.0%和81.7%；當(dāng)棉花葉面積分別為15、135、300 cm2時(shí)(圖5h)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為2.7%、15.2%和20.7%，在地面的沉積比例分別為90.8%、79.0%和73.8%；當(dāng)稗草葉面積分別為15、135、300 cm2時(shí)(圖5i)，對(duì)應(yīng)農(nóng)藥在植物上的沉積比例分別為4.4%、13.5%和14.8%，在地面的沉積比例分別為89.2%、80.4%和79.3%。當(dāng)植物生長(zhǎng)階段越靠后，葉面積越大，沉積在植物上的農(nóng)藥比例越高，而在地面的沉積比例越低，空氣中的農(nóng)藥懸浮沉積(飄移)變化不明顯。3種植物中，棉花隨著植物生長(zhǎng)階段的變化，農(nóng)藥在植物上的沉積增加幅度最大。

噴頭性能和操作、氣象參數(shù)與農(nóng)藥在地面、植物、大氣(飄移)等部分的沉積比例的相關(guān)分析見表2。從表2中可以看出，霧滴粒徑與農(nóng)藥在地面上的沉積比例呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為0.45，p<0.01)，霧滴粒徑與植物的沉積比例呈顯著正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為0.19，p<0.05)，霧滴粒徑與農(nóng)藥在空氣中的飄移比例呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為-0.57，p<0.01)，農(nóng)藥藥液在離開噴頭向靶標(biāo)運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，當(dāng)霧滴粒徑增大時(shí)，農(nóng)藥在地面上的沉積明顯增多，在植物上的沉積也增多，但是大霧滴不易受氣流影響，減少了飄移。噴頭高度對(duì)農(nóng)藥在地面上的沉積比例影響不大(p>0.05)，噴頭高度與農(nóng)藥在植物的沉積比例呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為-0.29，p<0.01)，噴頭高度與農(nóng)藥在空氣中的飄移比例呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為0.35，p<0.01)，噴頭到靶標(biāo)距離增大，農(nóng)藥在植物上的沉積減少，更容易隨風(fēng)飄移，即飄移增多。風(fēng)速與農(nóng)藥在地面和植物上的沉積均呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)分別為-0.12和-0.18，p<0.05)，風(fēng)速與農(nóng)藥在空氣中的飄移比例呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為0.41，p<0.01)，過(guò)高的風(fēng)速會(huì)造成嚴(yán)重的霧滴飄移，降低在植物上的靶標(biāo)沉積量。植物生長(zhǎng)階段與農(nóng)藥在地面上的沉積呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為-0.84，p<0.01)，與農(nóng)藥在植物上的沉積比例呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為0.81，p<0.01)，與農(nóng)藥在空氣中的飄移呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為-0.74，p<0.05)?？嘬牟撕兔藁殚熑~作物(屬于雙子葉)，稗草為禾本科雜草(屬于單子葉)，對(duì)于這3種植物，植物類型對(duì)于農(nóng)藥在不同部分的沉積比例影響并不顯著，但是葉面積不同，即植物生長(zhǎng)階段不同，對(duì)于農(nóng)藥的沉積比例有顯著影響。噴施除草劑時(shí)，通過(guò)調(diào)整噴霧高度、選擇產(chǎn)生合適霧滴粒徑的噴頭、確定適宜的風(fēng)速，減少藥劑在單子葉作物葉片上的沉積，增加在雙子葉靶標(biāo)雜草上的沉積量，提高除草劑的利用效率。在本文所選取設(shè)置的參數(shù)范圍內(nèi)，噴霧角、霧滴速度、流量和植物類型對(duì)于農(nóng)藥各部分的沉積比例影響不大。

表2 不同參數(shù)與農(nóng)藥在地面、植物、大氣等部分沉積 比例的相關(guān)分析Tab.2 Correlations between different factors and spray distribution

注：*p<0.05; **p<0.01。

4 結(jié)論

本文將農(nóng)藥噴施后輸運(yùn)去向分為3方面：植物(靶標(biāo))、地面(土壤)和大氣(飄移)，并進(jìn)行了噴頭性能(霧滴粒徑、噴霧角、霧滴速度)、操作條件(流量和噴頭高度)、氣象環(huán)境(風(fēng)速)、靶標(biāo)植物(植物類型、生長(zhǎng)階段)等不同參數(shù)下農(nóng)藥在植物、地面和大氣等不同部分的沉積比例試驗(yàn)，得到如下結(jié)論：

(1)噴霧角、霧滴速度、流量等參數(shù)對(duì)于植物、地面和大氣等不同部分農(nóng)藥分配比例的影響不大。霧滴粒徑、噴頭高度、風(fēng)速對(duì)于植物、地面和大氣等不同部分農(nóng)藥分配比例的影響顯著，選擇不同的參數(shù)，將導(dǎo)致農(nóng)藥在植物上的有效沉積明顯不同，也會(huì)引起農(nóng)藥在地面和大氣等的無(wú)效沉積明顯不同，這對(duì)于提高農(nóng)藥防治病蟲害效果、減少環(huán)境污染至關(guān)重要，如附近存在魚塘、敏感作物、水源等，應(yīng)使用可產(chǎn)生粗霧滴的噴頭、適當(dāng)降低噴頭高度或選擇風(fēng)速小的時(shí)段來(lái)減少農(nóng)藥在空氣中飄移部分的比例。

(2)當(dāng)噴霧高度由40 cm提高到80 cm時(shí)，農(nóng)藥在植物上的沉積減少了43%，而在空氣中飄移部分的比例則上升了3.21倍。因此，應(yīng)盡量使噴霧高度為40～60 cm，以確保農(nóng)藥在植物上的沉積，避免其在大氣中的飄移。當(dāng)風(fēng)速由2 m/s提高到6 m/s時(shí)，農(nóng)藥在植物上的沉積減少了27%，而在空氣中飄移部分的比例則上升了2倍。因此，在風(fēng)速為1～2 m/s時(shí)，適合噴施農(nóng)藥；風(fēng)速為2～4 m/s時(shí)，適合噴施殺菌劑和殺蟲劑，不適合噴施除草劑，此時(shí)容易引起飄移、危害周圍敏感作物；當(dāng)風(fēng)速大于4 m/s時(shí)，避免施藥。

(3)當(dāng)霧滴粒徑越大，在地面和植物上沉積部分的比例越大，在空氣中飄移部分的比例越小，當(dāng)霧滴粒徑由181 μm增大到445 μm時(shí)，農(nóng)藥在植物上的沉積增加了34.1%，地面上的沉積比例增加了43.3%，空氣中飄移部分的比例降低為原來(lái)的1/37.5。當(dāng)噴施土壤活性除草劑等農(nóng)藥時(shí)，應(yīng)選擇產(chǎn)生較大的霧滴粒徑，以增加在其地面(土壤)上的沉積比例。根據(jù)“生物最佳粒徑原理”，懸浮在空氣中的霧滴有助于在昆蟲振翅時(shí)農(nóng)藥沿蟲體各方向的附著，當(dāng)防治蝗蟲這樣大面積的蟲害時(shí)，增加農(nóng)藥在空氣中飄移部分的比例可以提高防治效果，所以，較小的霧滴對(duì)于飛行類害蟲的防治更加有效。

(4)靶標(biāo)植物的生長(zhǎng)階段越靠后，葉面積越大，農(nóng)藥在植物上的沉積比例越高，在地面上沉積部分的比例越低，而在空氣中飄移部分的比例變化不明顯。當(dāng)葉面積由15 cm2變化到300 cm2時(shí)，農(nóng)藥在苦苣菜、棉花和稗草上的沉積比例分別增大了2.5倍、6.7倍和2.4倍，其中，棉花隨植物生長(zhǎng)階段的變化在植物上農(nóng)藥的沉積增加幅度最大。噴施除草劑時(shí)，應(yīng)盡量減少藥劑在單子葉作物葉片上的沉積，增加在雙子葉靶標(biāo)雜草上的沉積量。同時(shí)，從植物學(xué)角度而言，植物處于不同的生長(zhǎng)階段對(duì)藥劑的抵抗能力也不同，一般在生長(zhǎng)階段初期對(duì)外界不良環(huán)境的抵御力都不是很強(qiáng)，容易發(fā)生藥害，此時(shí)期應(yīng)盡可能少施藥。

1 FOCKS A, HORST M T, BERG E V D, et al. Integrating chemical fate and population-level effect models for pesticides at landscape scale: New options for risk assessment[J]. Ecological Modelling, 2014, 280(14):102-116.

2 COUPE R H, CAPEL P D. Trends in pesticide use on soybean, corn and cotton since the introduction of major genetically modified crops in the United States [J]. Pest Management Science, 2016, 72(5):1013-1022.

3 鄭加強(qiáng)，徐幼林. 可持續(xù)發(fā)展的精確林業(yè)思想研究[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：人文社會(huì)科學(xué)版，2004, 4(3):26-30. ZHENG Jiaqiang, XU Youlin. Study on precision forestry from sustainable developments perspection[J]. Journal of Nanjing Forestry University: Humanities and Social Sciences Edition, 2004, 4(3):26-30.(in Chinese)

4 袁會(huì)珠，鄭加強(qiáng)，何雄奎. 農(nóng)藥使用技術(shù)指南[M]．北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2004.

5 王玲，蘭玉彬，HOFFMANN W Clint，等. 微型無(wú)人機(jī)低空變量噴藥系統(tǒng)設(shè)計(jì)與霧滴沉積規(guī)律研究[J/OL]．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2016，47(1)：15-22．http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160103&flag=1.DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2016.01.003. WANG Ling, LAN Yubin, HOFFMANN W Clint, et al. Design of variable spraying system and influencing factors on droplets deposition of small UAV[J/OL].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(1):15-22. (in Chinese)

6 李慧，祁力鈞，王沛. 懸掛式常溫?zé)熿F機(jī)氣流場(chǎng)與霧滴沉積三維模擬與試驗(yàn)[J/OL]．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2014, 45(4):103-109.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140416&flag=1.DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2014.04.016. LI Hui, QI Lijun, WANG Pei. 3-D simulation for airflow field and droplets deposition of hanging coldsprayer[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(4):103-109. (in Chinese)

7 邱白晶，王立偉，蔡?hào)|林，等．無(wú)人直升機(jī)飛行高度與速度對(duì)噴霧沉積分布的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(24)：25-32. QIU Baijing, WANG Liwei, CAI Donglin, et al. Effects of flight altitude and speed of unmanned helicopter on spray deposition uniform[J]. Transactions of the CSAE, 2013, 29(24):25-32. (in Chinese)

8 宋堅(jiān)利，王波，曾愛軍，等. 霧滴在水稻葉片上的沉積部位分析與顯微試驗(yàn)[J/OL].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2013, 44(4):54-58，76.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130410&flag=1.DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2013.04.010. SONG Jianli, WANG Bo, ZENG Aijun, et al. Deposition part analysis and microscopic test of spray droplets on rice leaves[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013,44(4):54-58,76. (in Chinese)

9 BIRKVED M, HAUSCHILD M Z. PestLCI—A model for estimating field emissions of pesticides in agricultural LCA[J]. Ecological Modelling, 2006, 198(3-4):433-451.

10 DIJKMAN T J, BIRKVED M, HAUSCHILD M Z. PestLCI 2.0: a second generation model for estimating emissions of pesticides from arable land in LCA[J]. International Journal of Life Cycle Assessment, 2012, 17(8):973-986.

11 戴奮奮，袁會(huì)珠. 植保機(jī)械與施藥技術(shù)規(guī)范化[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2002.

12 SANCHEZBAYO F, GOKA K. Pesticide residues and bees—a risk assessment[J]. Plos One, 2014, 9(4): 482-497.

13 LARI S Z, KHAN N A, GANDHI K N, et al. Comparison of pesticide residues in surface water and ground water of agriculture intensive areas[J]. Journal of Environmental Health Science and Engineering, 2014, 12(1):173-183.

14 DORR G J, WANG S, MAYO L C, et al. Impaction of spray droplets on leaves: influence of formulation and leaf character on shatter, bounce and adhesion[J]. Experiments in Fluids, 2015, 56:Article 143.

15 張靖. 噴霧助劑提高農(nóng)藥對(duì)靶沉積性能與增效作用研究[D]. 蘭州：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)，2015. ZHANG Jing. Research on mechanism of enhancing deposition and synergistic effect of the spray adjuvants on pesticide[D]. Lanzhou: Gansu Agricultural University, 2015.(in Chinese)

16 徐德進(jìn)，徐廣春，許小龍，等. 施液量、霧滴大小、葉片傾角及助劑對(duì)農(nóng)藥在稻葉上沉積的影響[J]. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015, 28(5):2056-2062. XU Dejin, XU Guangchun, XU Xiaolong, et al. Effect of application volume, droplet size, rice leaf incline angle and spray adjuvant on pesticide deposition[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2015, 28(5):2056-2062. (in Chinese)

17 王瀟楠，何雄奎，宋堅(jiān)利，等. 助劑類型及濃度對(duì)不同噴頭霧滴飄移的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015, 31(22):49-55. WANG Xiaonan, HE Xiongkui, SONG Jianli, et al. Effect of adjuvant types and concentration on spray drift potential of different nozzles[J]. Transactions of the CSAE, 2015, 31(22): 49-55. (in Chinese)

18 王昌陵，何雄奎，王瀟楠，等. 無(wú)人植保機(jī)施藥?kù)F滴空間質(zhì)量平衡測(cè)試方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016, 32(11):54-61. WANG Changling, HE Xiongkui, WANG Xiaonan, et al. Testing method of spatial pesticide spraying deposition quality balance for unmanned aerial vehicle[J]. Transactions of the CSAE, 2016, 32(11): 54-61. (in Chinese)

19 楊洲，牛萌萌，李君，等. 不同側(cè)風(fēng)和靜電電壓對(duì)靜電噴霧飄移的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015, 31(24):39-45. YANG Zhou, NIU Mengmeng, LI Jun, et al. Influence of lateral wind and electrostatic voltage on spray drift of electrostatic sprayer[J]. Transactions of the CSAE, 2015, 31(24): 39-45. (in Chinese)

20 張慧春，GARY Dorr，鄭加強(qiáng)，等. 扇形噴頭霧滴粒徑分布風(fēng)洞試驗(yàn)[J/OL]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2012, 43(6):53-57.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20120610&flag=1.DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2012.06.010. ZHANG Huichun, GARY Dorr, ZHENG Jiaqiang, et al. Wind tunnel experiment of influence on droplet size distribution of flat fan nozzles[J/OL].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2012, 43(6):53-57. (in Chinese)

21 WANG S, DORR G J, KHASHEHCHI M, et al. Performance of selected agricultural spray nozzles using particle image velocimetry[J]. Journal of Agricultural Science & Technology, 2015, 17(3):601-613.

22 DORR G J, KEMPTHORNE D M, MYAO L C, et al. Towards a model of spray-canopy interactions: interception, shatter, bounce and retention of droplets on horizontal leaves[J]. Ecological Modelling, 2014, 290:94-101.

23 DORR G J, FORSTER W A, MAYO L C, et al. Spray retention on whole plants: modelling, simulations and experiments[J]. Crop Protection, 2016, 88:118-130.

24 SALYANI M, KOO Y M, SWEEB R D. Spray application variables affect air velocity and deposition characteristics of a tower sprayer[J]. Proceedings of the Florida State Horticultural Society, 2015, 35(1):416-425.

25 HANAN J,ROOM P. Floradig user manual, CPAI[M]. Brisbane, QLD: The University of Queensland, 2002.

26 HANAN J S, WANG Y. Floradig: a configurable program for capturing plant architecture[J]. International Workshop on Functional, 2011,4:407-411.

27 TONY C, BILL D, REBECCA M. A new glyphosate resistant weed species confirmed for northern New South Wales and the world: common sowthistle (Sonchusoleraceus)[C]∥Nineteenth Australasian Weeds Conference, 2014:206-209.

28 王雙雙，何雄奎，宋堅(jiān)利，等. 農(nóng)用噴頭霧化粒徑測(cè)試方法比較及分布函數(shù)擬合[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014, 30(20):34-42. WANG Shuangshuang, HE Xiongkui, SONG Jianli, et al. Measurement comparison and fitted distribution equation of droplet size for agricultural nozzles[J]. Transactions of the CSAE, 2014, 30(20):34-42. (in Chinese)

29 LESNIK M, STAJNKO D, VAJS S. Interactions between spray drift and sprayer travel speed in two different apple orchard training systems[J]. International Journal of Environmental Science and Technology, 2015, 12(9):3017-3028.

30 張慧春，周宏平，鄭加強(qiáng)，等. 噴頭霧化性能及霧滴沉積可視化模型研究[J]. 林業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016, 1(3):91-96. ZHANG Huichun, ZHOU Hongping, ZHENG Jiaqiang, et al. A study of spray nozzle atomization performance and droplet deposition visual model[J]. Journal of Forestry Engineering, 2016, 1(3):91-96. (in Chinese)

31 RAFFEL M, WILLERT C E, KOMPENHANS J. Particle image velocimetry: a practical guide[M]. Berlin, Heiderbery: Springer, 2013.

32 張慧春，DORR G J，鄭加強(qiáng)，等. 噴霧飄移的風(fēng)洞試驗(yàn)和回歸模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015, 31(3):94-100. ZHANG Huichun, DORR G J, ZHENG Jiaqiang, et al. Wind tunnel experiment and regression model for spray drift[J]. Transactions of the CSAE, 2015, 31(3):94-100. (in Chinese)

Droplet Deposition Distribution and Off-target Drift during Pesticide Spraying Operation

ZHANG Huichun1ZHENG Jiaqiang1ZHOU Hongping1DORR G J2

(1.CollegeofMechanicalandElectronicEngineering,NanjingForestryUniversity,Nanjing210037,China2.FacultyofScience,TheUniversityofQueensland,Brisbane4343,Australia)

Due to great human awareness of environmental conservation and public health, pesticides must be applied in economically viable and environmentally sensitive ways, and it requires deep understanding on the distributions of pesticide application. The distribution is the process occurring immediately after application. When applied, the pesticide can distribute in the following way: loss by wind drift, deposition on leaves or other parts of the target plant and deposition on ground (soil). The sum of these three components (plant, soil and drift) should equal to the amount of spray emitted. However, there are concerns over the intended effect (deposition on plant) and unintended effect (deposition on ground and wind drift) of pesticide application on the effectiveness and risks associated with the use of pesticides. Oriented to distribution of pesticide application, droplet deposition on different parts was measured in the research. Spray deposition was tested by recovery of a fluorescent tracer (pyranine) in the 1.75 m wide, 1.75 m high and 10 m long working section of the wind tunnel. A single nozzle was positioned in the centre of the wind tunnel at a height of 0.6 m above the wind tunnel floor and then sprayed moving along the length of the tunnel at a speed of 1 m/s. The nozzle moved over the top of the plant so that application amount was the same to a typical spray in agriculture and the pesticide distribution was measured. Mylar cards (plastic) were used to collect the deposition on ground, diameter polythene lines were horizontally mounted to provide an estimate of the wind drift of spray, and the sow thistle plant was put under the nozzle to test the deposition on the target. To evaluate the influence of different factors on spray distribution, the trial was carried out for three plant types (sow thistle, cotton and barnyard grass) at three growth stages (leaf area were 15 cm2, 135 cm2and 300 cm2, respectively). After spraying, fluorescent dyes were easily washed off the three different samples so good recoveries can be got. The amount of spray on the plant, ground and wind drift was calculated and expressed as a percent (or fraction) of the amount of spray that came out of the nozzle. Based on the frame straddling technique, velocity of droplet was investigated by particle image velocimetry (PIV), and the test system included laser imaging system, pulse generator and analysis software. The influences of droplet size (VMD), droplet velocity, spray angle, flow rate, height of nozzle, wind speed and growth stage of plant on deposition at various parts were investigated. Correlation between different factors and spray distribution (fraction of spray deposited on ground, plant and drift) was calculated to judge the impact. The results indicated that the distribution of the spray was influenced by droplet size, release height wind speed and growth stage. Meanwhile, spray angle, sheet velocity flow rate and plant type had no significant effect on the spray distribution. The ground deposition was the lowest with the fine sprays. It was found that ground deposition from application of pesticides was 57.7% for finer droplet(VMD was 181 μm) which was increased to 82.7% for coarser droplet (VMD was 445 μm). Deposition on plant surfaces was also found to be more than 13.4% with release height at 40 cm to 60 cm and wind speed less than 4 m/s. For soil-active herbicide, a proportion of deposit on the ground was increased by bigger VMD, and this is a desirable result. For controlling flying pest, airborne deposit can increase chemical’s spread on its body, so smaller VMD was more effective. It was also shown that the proportion of spray depositing on plant surfaces was increased as the plants got larger and the amount depositing on the ground was decreased. The result can be used to effectively aid spray decisions to maximize the effectiveness of pesticides and minimize risks to the environment from chemical spraying activities. Chemical application must be as precise as possible, so populations of unwanted organisms (insects or diseases) can be reduced and less environmental impacts created in the agricultural production. An understanding of the pesticide application process can be utilized to improve the estimate of the distribution on pesticide from a spray operation.

pesticide deposition; frame straddling technique; target plant; growth stage; wind drift

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.012

2016-12-08

2017-01-10

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31371963)、江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20130965)、“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAD08B04)、江蘇省杰出青年教師培育聘專項(xiàng)目(2012256)、江蘇省青藍(lán)工程項(xiàng)目和江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目

張慧春(1978—)，女，教授，博士，主要從事智能植保機(jī)械和農(nóng)藥精確使用技術(shù)研究，E-mail: njzhanghc@hotmail.com

S499； V211.74

A

1000-1298(2017)08-0114-09