地上および空中散布からの除草剤スプレーの漂流：潜在的な花粉媒介者の採餌源への影響

Scientific Reports volume 12、記事番号: 18017 (2022) この記事を引用

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フロルピラオーキシフェン-ベンジルを使用した野外噴霧漂流実験は、商用地上および空中散布からの漂流を測定し、大豆[Glycine max (L.) Merr.]の影響を評価し、米国環境保護庁(US EPA)の漂流モデルと比較するために実施されました。収集された現場データは米国 EPA モデルの予測と一致していました。一般に、平均風速 13 キロメートルで粗いスプレーを適用した両方のシステムでは、地上での適用と比較して、空中での適用ではドリフトが 5.0 ～ 8.6 倍増加し、その後、ドリフトが 1.7 ～ 3.6 倍増加しました。風下での大豆の損傷。除草剤暴露後、大豆の生殖構造は大幅に低下し、花粉媒介者の採餌源に悪影響を与える可能性があります。地上および空中での適用では、それぞれ風下 30.5 m までの生殖構造の約 25% の減少と、風下 61 m でほぼ 100% の減少が観察されました。空中アプリケーションでは、地上アプリケーションと同様にドリフトの可能性を減らすために、風上に 3 ～ 5 回のスワス幅調整が必要になります。

With 366 million hectares treated globally, synthetic auxin herbicides (WSSA Group 4) are the third most frequently used herbicide site-of-action behind acetolactate synthase-inhibitors (WSSA Group 2) and 5-enolpyruvylshikimate-3-phosphate synthase-inhibitors (WSSA Group 9)1. Their extensive use for selective broadleaf weed management started with the introduction of 2,4-D (2,4-dichlorophenoxyacetic acid) in the mid-1940s1 and have been frequently used in rice (Oryza sativa L.) production systems2. Recently, synthetic auxin herbicide use has further increased due to herbicide resistance concerns (2022). Accessed January 25, 2022." href="/articles/s41598-022-22916-4#ref-CR3" id="ref-link-section-d32078671e592"> 3 およびジカンバ 4 および 2,4-D5 に耐性のあるダイズ [Glycine max (L.) Merr] およびワタ (Gossypium hirsutum L.) 品種の導入。合成オーキシン除草剤は、アリールオキシ酢酸塩（2,4-D、MCPA、ジクロロプロプ、メコプロップ、トリクロピル、およびフルロキシピル）、安息香酸塩（ジカンバ）、キノリン-2-カルボン酸塩（キンクロラックおよびキンメラック）、ピリミジン-4-カルボン酸塩（アミノシクロピラクロール）として分類されます。、ピリジン-2-カルボキシレート (ピクロラム、クロピラリド、およびアミノピラリド)、および 6-アリール-ピコリネート除草剤 (Arylex™ アクティブおよび Rinskor™ アクティブ)6。フロルピラウキシフェン-ベンジル [ベンジル 4-アミノ-3-クロロ-6-(4-クロロ-2-フルオロ-3-メトキシフェニル)-5-フルオロピコリネート]は、雑草に対して有効な Rinskor™ を配合した Loyant™ の商品名で 2018 年に商品化されました。米のコントロール7．この方法は、米生産において最も問題のある雑草トップ 5 のうちの 3 つであるヒエ (Echinochloa crus-galli P. Beauv)、スゲ属の雑草を防除するのに使用できるため、米国中南部の米生産者によって最初に急速に採用されました。 (Cyperus spp.)、およびパーマーアマランサス (Amaranthus palmeri S. Wats.)8,9。

問題のある雑草を防除するために合成オーキシン除草剤を使用すると、近隣の敏感な植生や作物に対する除草剤漂流被害の懸念が数多く生じています10,11。たとえば、2017 年には、米国で約 150 万ヘクタールのジカンバ損傷大豆が報告されました 12。 2018 年に、フロルピラキシフェン - ベンジルの対象外の動きがアーカンソー州で最前線になり、アーカンソー州工場委員会から勧告声明が発表されました 13。的を外れた除草剤の移動には複数の経路があります。ただし、このような目標外の動きを軽減するために管理戦略を実装できるため、通常はスプレー粒子のドリフトに重点が置かれます。たとえば、スプレー粒子のドリフトの可能性は、液滴サイズが小さくなると増加します。液滴のサイズは除草剤の散布にとって重要な要素となります14。空中および地上スプレー装置からの液滴サイズに影響を与える散布の実践と決定には、ノズルのタイプとサイズ 15、スプレー圧力 16、除草剤配合 17、およびスプレー混合物 18 が含まれます。アーカンソー州では、報告されている農作物ヘクタールにおける除草剤散布の 49% が地上散布装置であり、除草剤散布の 51% には空中散布装置が使用されています19。したがって、除草剤の噴霧ドリフトに対する各散布方法の影響、特にフロルピラキシフェンベンジルなどの合成オーキシンの影響を理解することが重要です。

花粉媒介者は世界の農業生産にとって不可欠です。米国では、直接受粉を必要とするすべての作物に対する年間受粉サービスは 150 億米ドル以上を占め、野生のミツバチ群集はこれらの受粉サービスのうち約 35 億米ドルを占めています20。残念ながら、花粉媒介者の個体数は複数のストレス要因22により減少しており21、その中で殺虫剤の使用と不十分な飼料が農業生態系における花粉媒介者にとっての2つの主なストレス要因となっている23。除草剤は、花の生産量を減らし、開花を遅らせる 24 だけでなく、蜜源や花の密度を最大 85% 減少させ、花粉媒介者の訪問に影響を与える可能性がある 25 ことが示されています。大豆の花は、訪れるさまざまな花粉媒介者にとって蜜や花粉の供給源となる可能性があります26。その花粉は、ギルとオニールによって検査されたミツバチの最大 38% で見つかりました 27。しかし、大豆は、亜致死量のフロルピラオーキシフェン-ベンジルを含む複数の合成オーキシン除草剤に敏感です28。例えば、R4 および R5 段階で亜致死率のフロルピラキシフェン-ベンジルを投与すると、子孫の収量がそれぞれ 15% および 24% 減少しました 29。しかし、フロルピラキシフェン-ベンジルの地上および空中散布装置からの実際の噴霧ドリフトと、その後の大豆および潜在的な花粉媒介者の採餌源への影響を調査した研究は不足しています。しかし、この情報はオーキシン除草剤のドリフト懸念の予測を改善し、生産者が目標外の動きを減らすのに役立ちます。

除草剤ラベルの作成と潜在的なドリフトリスクの評価に関する米国環境保護庁 (US EPA) のガイドラインには、噴霧液滴サイズのデータと、AgDRIFT や AgDISP などのコンピューターシミュレーションモデルの使用が含まれています。 AgDRIFT は AgDISP の修正バージョンで、地上、空中、および果樹園/ブドウ園の用途から風下への堆積を推定するための初期スクリーニングモデルとして機能します。農業用 DISPersal (AgDISP) モデルでは、より詳細な入力条件と、空中および地上散布用途のより高度なモデリングが可能になります 30,31,32。このモデルは、Fritz et al.17 によって、対気速度の変化による液滴サイズの変化が風下への移動に及ぼす影響を評価するために以前に使用されました。このモデルは継続的な改良を経て、予測の速度と精度を向上させる注目すべき機能が追加され 33,34,35 、その使用は空中アプリケーションに加えて地上ベースのスプレーアプリケーションのドリフトの可能性をモデル化するために拡張されました。ただし、物理的に収集された噴霧漂流データと風下に影響を受けやすい植物種への損傷を用いたこれらのモデルの検証が必要です。

この研究の最初の目的は、フロルピラキシフェン-ベンジルの物理的なスプレードリフトを測定し、一般的に使用される地上および空中散布装置からのターゲット外のスプレーの動きを比較することでした。 2 番目の目的は、感受性ダイズに対する風下除草剤散布ドリフトの影響、特に成長と生殖構造を評価し、花粉媒介者の採餌源に対する潜在的な影響を評価することでした。この研究の最終目的は、測定された風下漂流堆積物と、AgDISP から予測された風下漂流堆積物を比較することでした。

野外噴霧ドリフト実験は、米国 EPA36 によって確立されたガイドラインに従って、最適な気象条件下で実施されました。実験期間中、気温は 6 ～ 14 °C、相対湿度は 55 ～ 88%、風向は確立された収集ラインからの逸脱が 30° 未満 (2 つの個別の時点を除く)、風速でした。平均時速 13 km (図 1)。

気温と相対湿度 (A)、0°からの風向偏向 (B)、および風速 (C) を含む、スプレードリフトフィールド実験の期間全体を通じて収集された気象データ。 (B) の黒い水平線は、米国 EPA36 によって確立されたガイドラインに基づいて許容される最大風向偏差 30 度を表します。 (C) の黒い水平線は、実験期間中の平均風速 (時速 13 キロ) を表します。

風下距離の関数としての各データ応答変数の 4 パラメーターの対数ロジスティック回帰パラメーター推定値を表 1 に示します。マイラーカード上のスプレードリフト堆積 (理論的に適用された合計のパーセントとして表示)、水に敏感なカードの被覆率 (%) ）、水に敏感なカードの堆積物（# cm−2）は、風下ドリフト測定でも同様の反応を示しました（図2）。地上噴霧散布は、空中散布と比較して、風下距離が増加するにつれて噴霧ドリフトがより急速に減少することを意味し、各回帰ごとに急勾配を示しました (表 1、図 2)。さらに、航空機のスプレーパスで風上に 1 回の完全なスワス幅調整を行ったとしても (図 3)、空中散布では地上散布に比べて風下へのスプレードリフトの堆積が大きく、最も遠い風下収集ステーションではスプレードリフトがゼロに達することはありませんでした (61)。 -m) (図2)。

マイラーカードのスプレードリフトの堆積 (A)、水に敏感なカードの被覆率 (B)、および水に敏感なカードの堆積数 (C) は、地上および空中の塗布装置から測定されたスプレードリフトを評価するために 4 つのパラメーターの対数ロジスティック回帰を使用してモデル化されています。

各散布方法の対象散布エリア (黒 = 空中、青 = 地面) と 10 か所の収集ステーション (風下 9 か所、風上 1 か所) を含むスプレードリフトフィールド実験セットアップの図。

マイラーカードのスプレードリフト堆積、水に敏感なカードの被覆率、および水に敏感なカードの堆積が 25、50、および 90% (それぞれ PD25、PD50、および PD90) 減少する予測風下距離は、4 パラメーターのログから決定されました。 3 つのデータ収集方法を平均すると、空中アプリケーションの PD25、PD50、PD90 はそれぞれ 7.55、10.07、20.54 m となりました。地上塗布では、平均 PD25、PD50、PD90 がそれぞれ 0.23、0.50、2.36 m となりました。その結果、風上散布幅の調整を 1 回含めた場合、空中散布では地上散布と比較して風下噴霧ドリフトが 8.7 ～ 32.7 倍増加しました。ただし、すべてのパラメーター推定値に計算可能な標準誤差 (水に敏感なカードの堆積数) が含まれる最良適合回帰を使用して散布方法を比較すると、空中散布では風下への噴霧ドリフトが 5.0 ～ 8.6 倍増加しました。

これまでの空中散布散布ドリフト研究では、風下噴霧ドリフト堆積物の範囲は、風下 150 m での野外散布量の 0.5% から 37、圃場境界の風下 500 m までで堆積する野外散布量の 1% までの範囲であることが示されています。空中スプレードリフト研究試験の結果は、航空機から放出される液滴のサイズに加えて、目標外のスプレーの動きに影響を与え、変動性を高めることが以前に指摘されている他の外部気象要因（風速、温度、湿度）によって異なる可能性があります。空中スプレードリフト試験の中で 38,39。空中と地上の両方のスプレードリフトに影響を与える主な要因には、風速、放出高さ、および液滴サイズが含まれます40、41、42、43。この研究内で風速と液滴サイズがほぼ同じであったことを考慮すると、地上散布と比較して空中散布で観察された風下噴霧の堆積量の増加は、放出高さの増加と微細液滴に含まれる噴霧体積の割合の増加に起因する可能性があります。 (表3)。これは、他の研究で、地上での使用によりブームの高さを 2 倍にすると、風下へのスプレードリフトが 3 倍増加することが判明したため、以前に実証されました 44。現在の研究では、空中散布の飛行高さは地上散布ブームの高さの約 5 倍であり、これは理論上スプレードリフトが 7.5 倍増加することに相当します。この理論上の噴霧漂流可能性の増加は、現在の実験研究で観測された風下噴霧漂流の 5.0 ～ 8.6 倍の増加の範囲内に収まります。放出高さに関する風のプロファイル、噴霧パターンの形成、気流の渦効果などの追加の要因が、地上散布と比較して空中散布の目標外散布の動きに影響を与えた可能性があります。今後の研究では、空中散布によるドリフトに対するこれらの要因の影響を直接調査し、除草剤散布に最適な飛行高度を決定する必要があります。

空中アプリケーターは、これらのスプレードリフトのダイナミクスを理解し、ターゲット外のスプレーの影響を軽減するために最適な風上のスワス幅調整を決定するツールを利用することで恩恵を受けるでしょう43。合成オーキシン除草剤（フロルピラキシフェンベンジル）を使用したこの研究では、地上散布と同様に噴霧ドリフトの可能性を低減するには、風上で約 3 ～ 5 回の全散布幅調整（本研究で使用したような 1 回だけではなく）が必要となります。複数の連続スプレーパスを調査した本研究のモデリング作業の結果により、この決定が確認されたため、この文書の後半でさらに詳しく説明します。さらに、地上散布機はこれらの結果を利用して、飛沫サイズを大きくしたり40、風上へのスプレー調整やバリアを統合して影響を受けやすい作物までの風下距離を長くするなど、さらなる漂流緩和戦略を実施できる可能性があります42。

大豆植物はフロルピラキシフェン-ベンジル (Loyant®、米国インディアナ州インディアナポリスの Corteva Agriscience) に対して非常に感受性が高く、暴露後 3 日以内に損傷が見られました (個人的な観察)。フロルピラキシフェンベンジルは蒸気圧が低いため (20 °C で 3.2 × 10−5 Pa、25 °C で 4.6 × 10−5 Pa)、大豆損傷は噴霧液滴漂流堆積物と直接相関している可能性があります。揮発性ではない45。傷害 (%)、植物の樹冠被覆率 (未処理対照からの % 減少)、および生殖構造の数 (未処理対照からの % 減少) の視覚的推定値を、暴露 35 日後に収集しました (DAE)。各大豆データ応答変数の 4 パラメーター対数ロジスティック回帰パラメーター推定値を表 1 に示します。

損傷を視覚的に推定したところ、地上散布の方が、空中散布と比較して風下での短距離での大豆の損傷が減少することが示されました（図4）。空中散布では最も風下にある収集ステーション (61 m) で 70% 以上の視覚的損傷が発生しましたが、地上散布では同じ収集ステーションで約 25% の損傷が発生しました。風下距離の関数としての 4 パラメーター対数ロジスティック回帰から導出された、ダイズ傷害の視覚的推定の PD25、PD50、および PD90 は、空中散布の場合は、空散散布の場合と比較して 3.6 倍、2.8 倍、および 1.7 倍大きくなりました。地面への塗布 (表 2)。視覚損傷が 90% 軽減されると予測される風下距離は、空中と地上でそれぞれ 184 m と 106 m であり、どちらもこの研究で使用した最終収集ステーションを超えていました。

曝露後 35 日後のダイズ損傷 (A)、ダイズ樹冠被覆率の減少 (B)、およびダイズ生殖構造 (花とさや) の減少 (C) の視覚的推定は、地面と地面からの測定されたスプレードリフトを評価するために 4 つのパラメーターの対数ロジスティック回帰を使用してモデル化されました。空中応用装置。未処理の対照植物の樹冠被覆率は平均 54%、植物あたりの生殖構造の総数は 101 でした。

フロルピラキシフェン-ベンジル曝露前の大豆植物のデジタル画像を使用した樹冠被覆率分析では、施用タイプ間で差はなく(p = 0.9475)、平均7.1%の樹冠被覆率は、処理間で大豆の生長に事前設定された偏りがないことを示しています(データはそうではありません)。示されています）。 35 DAE では、未処理の対照植物は植物あたり平均 54% の林冠被覆率を示しました (データは示されていません)。樹冠被覆率分析により、損傷反応変数の視覚的推定と同等の結果が得られました (図 4)。風下 61 m では、空中散布により樹冠被覆率が 75% 以上減少しましたが、地上散布では同じ収集ステーションで樹冠被覆率が約 15% 減少しました (図 4)。樹冠適用範囲の減少に対する PD25、PD50、および PD90 は、地上での適用と比較して、空中での適用では 3.1 倍、3.1 倍、および 3.0 倍大きくなりました (表 2)。フロルピラキシフェン-ベンジル暴露の結果、樹冠被覆率（PD90）のわずか 10% の減少しか達成できないと予測される風下距離は、空中および地上での使用でそれぞれ 202 m と 67 m であり、どちらも使用された最終収集ステーションを超えていました。この研究では。

大豆の生殖構造（花とさや）は、地上および空中散布の両方から 35 DAE のフロルピラキシフェン-ベンジルにより深刻な影響を受けました（図 4）。未処理の対照植物は、植物あたり 35 DAE の生殖構造 (花と莢) の合計数が平均 101 でした (データは示さず)。ダイズの生殖構造の減少パーセントは、地上施用の他のダイズ測定値と比較してより急峻な減少勾配を示し（表 1、図 4）、視覚損傷の発生と樹冠被覆率の減少が必ずしも生殖構造の減少をもたらすわけではないことを示しています。。ただし、生殖構造の損失が起こらないようにするには、視覚的損傷と樹冠被覆率の減少が約 30% 以下 (風下 45 m) であることが必要でした。

空中散布では、さらに風下距離でのダイズ生殖構造の減少に最小限の変化が見られました。風下 61 m では、生殖構造は依然としてほぼ 100% 減少していました (図 4)。空中散布では風下距離にわたるダイズの生殖構造の変化が最小限であるため、4 パラメーターの対数ロジスティック回帰はモデルの適合度が低く、結果として得られる風下距離の予測は無意味でした (表 1 および 2)。対照的に、地上散布モデルはダイズの生殖構造減少データに非常によく適合しました (表 1)。ダイズの生殖構造の PD25、PD50、および PD90 値は、それぞれ 19.04、24.02、および 38.24 m でした (表 2)。これらの値は、風下約 40 m まででも、フロルピラキシフェンベンジルのような合成オーキシン除草剤に曝露すると、生殖構造 (花) が 10% (PD90) 減少する可能性があるため、花粉媒介者の採餌源に深刻な悪影響を与える可能性があることを強調しています。

応答変数全体にわたる重度の大豆損傷は、測定された噴霧漂流堆積物よりも風下で観察されました。蛍光分析では、3,6,8-ピレンテトラスルホン酸四ナトリウム塩 (PTSA) トレーサー色素の検出限界が 0.015 ppm で、フロルピラキシフェン - ベンジルの ai ha-1 比 0.0002 g に相当しました (データは示さず)。したがって、沈着検出と大豆損傷の違いは 2 つのことに起因する可能性があります: (1) 合成オーキシン除草剤、この場合はフロルピラキシフェン-ベンジルの例外的に低用量への曝露後に大豆損傷が発生する可能性があります、および/または (2)細かいスプレードリフト液滴は、水平に横たわったマイラーカードや水に敏感なカードと比較して、大豆植物の垂直構造により効率的に堆積した可能性があります46。

これまでの研究では、フロルピラキシフェン-ベンジル濃度の低下に曝露された大豆および他の広葉作物に潜在的な損傷が生じる可能性があることが示されています28、29、47。今回の研究で観察された損傷は、以前の報告と比較して、より低い速度でより深刻であった。これは、ドリフトをシミュレートするために植物の上に除草剤を低い速度で散布するのと比較した、実際の噴霧ドリフトの力学によるものである可能性がある。風下にある除草剤の噴霧ドリフトは、速度を下げた直接噴霧に存在するものよりもはるかに細かく、より濃縮された液滴で構成されます。より細かく、より濃縮された液滴は、植物の垂直表面に捕捉されて付着する可能性が高く、その結果、損傷が増加する可能性があります46,48。

この研究で観察されたダイズによる損傷は、いくつかの除草剤への曝露後に開花ピークの遅延と野生植物種からの花全体の生産量の減少が発生したという以前の観察を裏付けるものである10。さらに、構築された在来の植物生息地では、別の合成オーキシン除草剤であるジカンバが、いくつかの植物種の植物あたりの種子の頭と莢の数を減らすことが研究で示されました11。 Prunella vulgaris L. subsp. の場合 lanceolata (W. Bartram) では、ジカンバへの曝露後も花序の総数は影響を受けませんでした。ただし、それらの花序の約 15 ～ 45% は異常であると考えられました 11。

除草剤の対象外移動による花への悪影響も、花粉媒介者の採餌にとって重要です。 30 種以上の異なるミツバチが、成長期に大豆畑を訪れて花粉を集めていることが確認されています 27,49。以前の研究では、致死量未満の（模擬ドリフト）ジカンバ速度に曝露された後、花粉媒介者が植物を訪問する頻度が減少することが実証されました25。その結果、花粉媒介者が訪れた大豆畑では、花粉媒介者がいない大豆畑と比較して収量の増加が観察され、大豆の収量が減少する可能性があります50。これにより、生産量の損失を補うために、より多くの自然の植物群落が悪化する可能性があります。必要とされる土地面積を減らして生産を維持しながら生物多様性を強化するには、さらなる花粉媒介者の研究と現在の農業生産実践への導入が必要である51。これらの結果すべてを総合すると、この研究で地上および空中散布の両方から観察されたように、除草剤の散布ドリフトが多様な植物群落に悪影響を及ぼし、花粉媒介者の採餌習慣に悪影響を与える可能性が高いことを示しています。

この研究で観察された傷害は 1 回のスプレーパスによるものであることにも注意してください。現実の散布と噴霧ドリフトのシナリオでは、複数の散布パスと一部の植物が繰り返しまたは慢性的な噴霧ドリフトにさらされると、さらに大きな損傷と生殖構造の減少が生じる可能性があります。今後の研究では、この繰り返し曝露の可能性を調査し定量化するとともに、追加の除草剤有効成分と代替植物種の影響を特定して、植物の傷害とその結果として花粉媒介者の採餌源に与える潜在的な影響のデータベースを作成する必要があります。

液滴サイズの結果は予想どおりで、空中散布と地上散布の両方の設定でラベルに指定されているとおり、粗いスプレーが生成されました (表 3)。空中スプレー処理で 2 つのオリフィスサイズを使用した結果、CP 09 ストレートストリームの 0.078 オリフィスは風洞試験で中程度のスプレーを生成し、0.128 オリフィスは粗いスプレーを生成しました (表 3)。ただし、各オリフィスの風洞結果の平均をブーム全体のそれぞれの合計流量で重み付けすることによって決定されたように、航空機から放出された複合スプレー雲は粗かったです (表 3)。地上塗布の Dv10 は 189 μm で、空中塗布の 148 μm よりも高かった。ただし、両方の塗布方法の Dv50 値は、それぞれ 369 μm と 366 μm で同様でした。地上噴霧器の設定では、空中噴霧器の設定と比較してほぼ 4 分の 1 の微粒子が発生しました (1.4 対 4.7%)。これは現場で収集された漂流データに反映されています (図 2)。

グラウンドブームスプレーアプリケーションの AgDRIFT および AgDISP の結果は、現場で測定されたデータと密接に一致しており、AgDRIFT の Tier 1、低ブームの結果が最も近く、高ブームと AgDISP の結果がそれに続きます。以前に報告されたように、AgDISP は近接場 (< 20 m) の堆積を過剰予測しました (図 5)。 AgDRIFT の結果が本質的に 2 つのブームの高さと 2 つの液滴サイズのスプレーを対象とした試験から得られた既存の現場データに曲線を当てはめていることを考えると、2 つのモデルが異なるのは驚くべきことではありません 33。一方、AgDISP は関与する実際の物理学を捕捉するための機械的アプローチに基づいて構築されています 52。これらの以前の研究では、AgDISP がさらに風下を過小予測していることも報告されています。ただし、使用されたトレーサー法のローエンド感度により、地上フィールドデータの結果は一般に堆積がゼロであることを示しました。

AgDRIFT および AgDISP モデリング結果と、地上および空中フィールド試験からの測定データとの比較。現場で測定されたデータは、標準誤差として縦棒を使用して、各サンプリング場所での散布率の平均パーセントとして表示されます。

AgDRIFT と AgDISP の気中堆積結果間の差異はさらに異なっていましたが、予想どおりでした。 AgDRIFT 内で実装された段階的アプローチは、必要に応じて上位階層レベルを使用して効率的なリスク分析を可能にする、簡素化された入力を通じて下位階層でより高い安全マージンを提供することを目的としています33。 AgDISP は、航空機の渦流場、気象輸送、キャノピーの相互作用、スプレー材料の物理的特性の確立され検証されたモデルを組み込むことにより、適用されたスプレーの完全な説明責任を可能にするモデルに進化しました54。予測された堆積プロファイルはこれらの考慮事項を反映しており、AgDRIFT の第 1 層の結果が大幅に過剰予測し、続いて第 2 層の結果が続き、最後に AgDISP の予測堆積データは近距離場では予測を下回っており、遠距離場では測定データと適度に一致しています (図. 5)、これは Bird らによっても観察されました 55。

前述したように、実際の生産用途では特定の圃場にわたる複数の連続パスで構成されますが、現地調査には 1 回のスプレーパスのみが含まれていました。これらの追加の風上通過は、風下堆積物の累積に寄与し、植物損傷の重症度とそれが発生する風下距離の両方を増加させる可能性があります。 AgDRIFT モデルと AgDISP モデルを使用して、20 回の連続パスから生じる潜在的なスプレードリフトが、提示された単一パスの結果と同じ入力パラメーターを使用してモデル化されました。追加の風上パスの追加により、単一パスと比較して 2 ～ 3 倍の風下ドリフトが発生しました (図 5 および 6)。これをダイズ損傷の結果（図 4）と組み合わせると、同じ条件下で地上および空中システムの両方からフロルピラキシフェン-ベンジルを複数回散布すると、この場合の 60 メートルのサンプリング位置を超えてダイズ植物に損傷が生じる可能性があることが示唆されます。勉強。前述したように、またモデリングによって裏付けられているように、空中散布を圃場端の風上に 3 ～ 5 つのスワス幅でオフセットすると、地上散布と同様に風下噴霧ドリフトレベルが得られます (図 6)。

20 連続パスを使用したフィールド試験条件下での地上および空中アプリケーションの AgDRIFT および AgDISP モデリング結果。

フィールドスプレードリフト実験は、2020年10月30日にアーカンソー州シュトゥットガルト郊外にあるシュトゥットガルト市営空港（34.5974、-91.5751）で実施されました。実験は、地上スプレー塗布と空中スプレー塗布の 2 つの処理で構成され、ランダム化された完全なブロック設計で実施されました。噴霧器の設備と散布パラメーターを表 4 に示します。散布パラメーターは、市販の散布業者で使用される一般的な慣行 19 およびフロルピラキシフェン-ベンジル (Loyant®、Corteva Agriscience、米国インディアナ州インディアナポリス) の除草剤ラベル 8 の要件に基づいて選択されました。両方の処理の噴霧溶液は、29.4 g ai ha-1 フロルピラキシフェン-ベンジルと 0.6 L ha-1 メチル化種子油 (Upland™ MSO、CHS Inc.、米国ミネソタ州インバーグローブハイツ) および 2.0 g L-1 の混合物でした。トレーサー色素としての 1,3,6,8-ピレンテトラスルホン酸四ナトリウム塩 (PTSA、Spectra Colors Corporation、米国ニュージャージー州カーニー)。圃場噴霧ドリフト実験は、米国 EPA の行作物および畑作物に対する農薬散布散布量低減技術の試験に関する一般検証プロトコル 36 および以前の噴霧ドリフト圃場実験 42 によって確立されたガイドラインに従って実施されました。合計 10 回の複製を実行しました。この反復合計が選択された理由は 2 つあります。(1) 気象条件が一定に保たれている間に完了できるスプレーパスの最大数であったこと、(2) 以前のスプレードリフト実験データセットの検出力分析により、3 ～ 3 の範囲であることが明らかになりました。 80% の検出力を得るには 32 回の反復が必要でした。その結果、8 ～ 12 回の反復で、通常のデータ変動を考慮した場合の風下堆積の潜在的な最小差は 10% でした (BK Fritz、未発表データ)。気象データは、Davis Vantage Pro2™ Premium Weather Station (Davis Instruments Corporation、Hayward、CA 94,545 USA) を使用して、実験期間中 5 分間隔で収集されました。

データ収集のために、9 つの風下 (1、2、4、8、16、23、30.5、45、および 61 m) の収集ステーションと 1 つの風上 (未処理対照) 収集ステーションが設置されました (図 3) ）。収集ステーションは、地上散布スプレーブームの端から風下側に配置されました。フロルピラキシフェン-ベンジルのラベルは、空中アプリケーターが横風環境下でのスワス変位を補正する必要があることを示しているため、空中塗布には 22 m の風上スワス調整 (1 つの全スワス幅) が使用されました (図 3)。各ステーションは 3 つのデータ収集方法で構成されています。(1) 堆積測定用のマイラーカード (100 cm2) (米国オハイオ州クリーブランドの Grafix Plastics)、(2) 耐水性カード (40 cm2) (TeeJet Technologies、Spraying Systems Co.)。、米国イリノイ州ウィートン）堆積物の数と被覆率の測定について、および（3）バイオアッセイ測定として大豆植物（V3-V4 成長段階）。各スプレーパスの後、スプレー液滴が確実に付着するまで 3 分間待機しました。マイラーカードと水に弱いカードはすぐに収集され、事前にラベルが貼られたプラスチックのジッパー付き袋に入れられました。マイラーカードはトレーサー色素の光劣化を避けるために暗い容器に置き、水に弱いカードは過剰な湿気によるサンプルの破壊を避けるために冷却器に置きました。大豆植物は、散布後最低 2 時間（フロルピラキシフェン-ベンジルの降雨期間）、風上の実験区域外の区域に輸送されました8。

マイラーカードは、以前の研究で確立された方法を使用して処理されました42,57。簡単に言うと、スプレー堆積は蛍光分析によって測定されました。マイラーカードを、蒸留水対イソプロピルアルコール（９１％）の９：１溶液４０ｍＬを使用して洗浄した。続いて、1.5 mL アリコートをガラスキュベットに移し、分光計 (Flame-S、Ocean Optics, Inc.、米国フロリダ州ラルゴ) を使用して分析し、PTSA 色素蛍光を検出しました。次に、トレーサーの検量線を使用して、相対蛍光単位データを PTSA cm-2 のグラム (マイラーカード) に変換し、続いて理論的最大値 (タンクサンプル濃度) のパーセントに変換しました。

水に敏感なカードは、1,200 × 2,400 dpi の解像度でデジタルスキャンされ (Brother MFC L8900cdw、Brother International Corporation、ブリッジウォーター、ニュージャージー州、米国)、米国農務省農業研究局の DepositScan を使用して処理されました。被覆率および堆積物の数 cm-2 応答変数が抽出されました。

生物指標として使用される大豆植物は、アーカンソー州ロノークのロノーク拡張センターにある温室で栽培されました。温室は昼夜温度27/21℃に維持され、補助光は実験期間中11時間の日長を維持した。大豆植物を、Pro-Mix LP15 培養土（Premier Tech Ltd.、Riviere-du-Loup、Quebec、CA）を満たした 2.8 L ポットに個別に播種しました。植え付け時に、各ポットに Sta-Green All Purpose Plant Food (19.0-6.0-12.0-4.6) (Gro Tec, Inc.、米国ジョージア州マディソン) を施肥し、ポットに毎日頭上灌水しました。

ドリフト実験を開始する前に、大豆植物を V3 ～ V4 成長段階まで生育させました。ダイズがこの成長段階に達すると、植物はランダムに分類され、施用タイプ（地上または空中）、風下距離、複製が割り当てられました。すべての大豆植物 (風上の未処理対照を含む) は屋根付きトレーラーで実験場所に輸送され、同じ環境条件にさらされました。スプレードリフト実験が完了し、2 時間の待機期間が観察された後、残りの評価期間 (35 DAE) の間、ダイズ植物を温室に戻しました。

大豆損傷の視覚的評価を 0 ～ 100% のスケールで毎週記録しました。0 は視覚的症状が観察されなかったことを示し、100 は完全な植物の枯死を示します。 35 DAE で、ダイズの生殖構造 (花と莢) を計数し、未処理の対照植物と比較して正規化して、総生殖構造発達の減少率を評価しました。最後に、デジタル画像は、野外噴霧ドリフト実験の前日に、三脚で設定された高さに固定された 12 MP 携帯電話カメラ (Samsung Galaxy S20 +、Samsung、米国カリフォルニア州サンノゼ) を使用して 35 DAE で撮影されました。これらの画像は、FieldAnalyzer (https://turfanalyzer.com/) を使用して処理および分析され、緑色のピクセルが検出され、大豆の成長と林冠被覆率の推定値が得られました59,60。

液滴サイズのテストは、テキサス州カレッジステーションにある USDA-ARS 航空応用技術研究ユニットの低速および高速霧化試験施設で実施されました。これらの機能とそれぞれに使用される標準的な方法については以前に詳細に文書化されています 61 が、ここでは概要を示します。フィールド調査で使用したノズル、スプレー圧力、およびスプレー溶液は、レーザー回折を使用して液滴サイズを評価しました (Sympatec HELOS Vario KR レーザー回折粒径分析装置、Sympatec GmbH、プルバーハウス、ドイツ; 動的液滴サイズ範囲 18 ～ 3500 μm) 31 個のビン）。地上塗布ノズルは、ノズルファンシートをトンネル床に垂直に向け、6.7 ms-1 に設定されたトンネル空気流と同時にノズルから出る低速風洞内でテストされました。空気流は、レーザー回折システムの使用に固有の空間バイアスを最小限に抑えるために使用されます62。空中塗布ノズルも同様に、現地調査で使用した対気速度を 233 km/h に設定した高速風洞でテストされました。ノズルと噴霧形状を通過する高速気流は二次分裂を引き起こし、これが結果として生じる液滴サイズに影響を与える主な要因となります63。地上および空中の各ノズルと圧力の組み合わせには、少なくとも 3 つの反復測定がありました。累積体積加重液滴直径分布は、AgDISP を使用したスプレードリフトモデリング作業で使用するためにエクスポートされ、Dv10、Dv50、および Dv90 (総スプレー量の 10、50、および 90% が占める液滴直径) の形式で要約結果がエクスポートされました。直径 100 μm 未満の液滴の総スプレー量のパーセンテージとしての微粉とともに、より小さな液滴で構成されます。さらに、各組み合わせの液滴サイズ分類が決定されました64。

AgDRIFT と AgDISP はどちらも、ユーザーがスプレーの輸送と運命をモデル化する特定の塗布条件を指定できるインターフェイスを提供します。以下に特に記載がない限り、デフォルトの入力パラメータが使用されました。すべてのモデリングは、AgDRIFT バージョン 2.1.1 および AgDISP バージョン 8.29 を使用して行われました。

AgDRIFT での地面モデリングには、Tier 1 Ground インターフェイス、低または高ブーム高さ、極細から細または細から中/粗の液滴サイズを選択する必要があります。この研究におけるブームの高さは、AgDRIFT の低ブーム条件と高ブーム条件 (それぞれ 0.51 メートルと 1.27 m) の間にあるため、両方の設定がモデル化されました 34。さらに、フィールド調査の条件によりよく一致させるために、拡張設定では帯の数が 1 に設定されました。 AgDISP では、塗布方法として地面を選択し、ノズルタイプを指定する必要があります。この研究ではフラットファンでした。スプレー圧力、放出高さ、ノズルの数と間隔、および総スワス幅は、フィールド調査で使用されたものに設定されました (表 4)。液滴サイズのデータは、風洞試験からの増分体積直径分布として直接インポートされました。気象パラメータは、フィールド調査処理全体の平均値、具体的には時速 13 キロメートルの風速、噴霧線に垂直な風向、温度 10 °C、相対湿度 71% に設定されました。散布量は 94 L ha-1 に設定し、スプレー材料は蒸発するように設定しました。大気安定性は中程度に設定され、キャノピーは表面粗さ 0.04 m なしとして設定されました。 AgDISP は、デフォルトのスワス半オフセットを設定します。これは、スプレーラインがスワス入力の幅の 2 分の 1 だけ、ゼロ風下エッジの風上にオフセットされていることを表します。このデフォルトのスワスオフセットは、フィールド調査の条件を反映するためにゼロに変更されました。

航空モデリングは地上のモデリングと同じプロセスに従いましたが、いくつかの重要な違いがありました。 AgDRIFT は、航空アプリケーションに 3 つの層を提供します。 AgDRIFT モデリングでは層 1 と層 2 のみが使用されました。階層 3 は、AgDISP のフルバージョンとして動作することを目的としています。ただし、AgDRIFT は近年更新されていませんが、AgDISP は最近継続的に更新されています。階層 1 では、極細から極粗までの 4 つの液滴サイズ設定から 1 つだけを選択できますが、階層 2 ではオプションが航空機のタイプとセットアップ、帯幅と変位、液滴サイズデータ、気象学に拡張されます。必要に応じて、これらのパラメータは現場で使用されるパラメータに設定されました。 AgDISP モデリングには、航空機をエアトラクター 802A として設定し、方法として航空写真を選択することが含まれていました。スプレー圧力、放出高さ、ノズルの数と間隔、およびスワス幅の合計はフィールド調査で使用したものに設定され (表 4)、液滴サイズのデータは風洞試験からの増分体積直径分布として直接インポートされました。この研究のセットアップでは、ブーム全体に 2 つの異なるオリフィスサイズを使用し、オリフィスサイズ 0.125 のノズルごとにオリフィスサイズ 0.078 のノズル 2 つを一定の比率で使用しました。ただし、AgDISP では、1 回のシミュレーション実行内でノズルタイプを混合することはできません。異なる液滴サイズのスプレーと各オリフィスサイズからの流量を考慮するために、オリフィスサイズごとに 1 つずつ、計 2 つのモデルの反復が実行されました。次に、各実行の堆積結果を組み合わせて、各オリフィスサイズに対応する合計塗布流量のパーセンテージによって結果の各セットを重み付けし、合計流量の 41.9 % と 58.1% がそれぞれ 0.078 と 0.125 のオリフィスノズルによって寄与されました。前述したように、AgDISP のデフォルトは半分のスワスオフセットです。ただし、この研究では、空中スプレーのパスは風上に完全な帯分オフセットされました。これはモデルの標準オプションではありません。ただし、ユーザーはスワス変位値を指定でき、モデルは指定されたスワスオフセットに加算します。つまり、航空モデリングの場合、スワスオフセットは 0 に設定され、スワス変位は 21.9 m に設定されます。

すべての圃場散布ドリフトデータとダイズ応答データは、R4.0.365 の「drc」パッケージを使用して 4 つのパラメーターの対数ロジスティック関数 (式 1) をフィッティングすることによって分析されました。

ここで、f(x) は特定の応答変数、b は変曲点の傾き、c は下限、d は上限、x は噴霧塗布からの風下距離、e は変曲点です。分散比 (F 検定) を実行して、個別またはプールされたアプリケーションタイプモデルがデータに最もよく適合するかどうかを判断しました (P ≤ 0.05)66。すべての大豆応答変数について、データは 0 ～ 100% の範囲にあるパーセンテージであるため、モデルの下限 (c) と上限 (d) はそれぞれ 0 と 100 に固定されました。その後、モデルを使用して、それぞれの応答変数が 25、50、および 90% (それぞれ PD25、PD50、および PD90) 削減される推定風下距離を予測しました。

液滴サイズのデータは、Dv10、Dv50、および Dv90 として表示されます。これらは、それぞれ総スプレー量の 10、50、および 90% がより小さな直径の液滴で構成される液滴の直径です。さらに、微粒子のパーセントは、100 μm 以下の液滴に含まれるスプレーの体積パーセントとして報告されます。ノズルの種類や動作条件が異なるとスプレーの液滴サイズも異なることが知られているため、比較は行われませんでした。

著者らは、提示された研究全体を通じて植物の栽培が、関連するすべての制度的、国家的、国際的なガイドラインおよび法律に準拠していることを宣言します。さらに、この研究で使用された種子標本は公的にアクセス可能な種子材料であり、著者には研究目的でそれらを使用するための明示的な書面による許可が与えられています。

現在の研究中に生成および分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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この研究への資金は、賞番号 58-6066-9-047 および 58-3091-1-015 に基づいて USDA-ARS から提供されました。この研究に対する追加の支援は、アーカンソー州大豆推進委員会によって配布されたチェックオフ基金を通じて提供されました。著者らは、Tri-County Farmers Associates と Hartley Flying Service の Cole Hartley から提供された研究支援にも感謝しています。

アーカンソー大学作物・土壌・環境科学部システム農学部、2001 Hwy 70 E、ロノーク、アーカンソー州、72086、米国

トーマス・R・バッツ、K・バドゥ＝ジェレミー・クアメ、L・トム・バーバー、W・ジェレミー・ロス

USDA-ARS 航空応用技術研究ユニット、3103 F&B Road、カレッジステーション、テキサス州、77845、米国

ブラッドリー・K・フリッツ

作物・土壌・環境科学部、アーカンソー大学フェイエットビル校、1366 W Altheimer Dr、フェイエットビル、アーカンソー州、72704、米国

ジェイソン・K・ノーズワージー

アーカンソー大学システム農学部昆虫学および植物病理学部門、2001 Hwy 70 E、ロノーク、アーカンソー州、72086、米国

ガス・M・ローレンツ & ベンジャミン・C・スラッシュ

アーカンソー大学システム農学部昆虫学および植物病理学部門、2900 Hwy 130 E、シュトゥットガルト、アーカンソー州、72160、米国

ニック・R・ベイトマン

USDA-ARS、141 Experiment Station Rd、ストーンビル、MS、38776、米国

ジョン・J・アダムチック

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TRB、JKN、GML、および JJA は、この研究のアイデアを概念化しました。 TRB、BKF、GML、BCT、NRB、および JJA がこの研究に資金を提供しました。 TRB、BKF、JKN が実験を設計しました。 TRB、BKF、KBJK がデータを分析し、論文を執筆しました。 TRB、BKF、KBJK、JKN、LTB、WJR、GML、BCT、NRB、および JJA は、進行中の研究中に有益な議論に参加し、データ収集を支援し、論文の編集に貢献しました。

トーマス・R・バッツへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

バッツ、TR、フリッツ、BK、コウアメ、K.BJ。他。地上および空中散布からの除草剤スプレーの漂流：潜在的な花粉媒介者の採餌源への影響。 Sci Rep 12、18017 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-22916-4

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受信日: 2022 年 8 月 11 日

受理日: 2022 年 10 月 20 日

公開日: 2022 年 10 月 26 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22916-4

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