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高效植保机械与精准施药技术进展 总被引:2,自引:0,他引:2
农药、植保机械(又称药械)与施药技术是影响农药喷施效果、防治效果和农药利用效率的3个同等重要的因素。药械与施药技术随着农药学科的发展而发展,整体来讲药械发展经历了人背机器、机器背人、人机分离、喷雾机器人4个典型时代。我国现有耕种面积大小不同的各类农场3.2亿个,总耕地面积1.2亿hm2,年均植保防治作业面积4亿~5亿hm2次,至今我国连续10多年的粮食连年增产,新型植保装备与高效施药技术的研发应用推广功不可没。与20世纪相比,在新千年前20年,国内外药械和施药技术与高速发展的绿色农药生产相互适应、相互促进,进入了快速发展的轨道,至2020年我国植保机械社会保有量突破2.5亿台,自走式喷杆喷雾机260多万台,各类果园喷雾机150多万台,植保无人机10多万台;新型植保装备与高效施药技术为农药减量提供了手段,助推了农药利用率的提高和农药的减量计划的实施。2020年全国水稻、玉米、小麦三大粮食作物的农药利用率达到40.6%,较2015年提高了4个百分点,新型植保装备与高效施药技术为解决诸如农药有效利用率低、操作人员中毒、农药残留超标和环境污染等问题做出了突出贡献。特别是在我国自走式喷杆喷雾机、... 相似文献
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为研究多旋翼植保无人飞机施药时农药雾滴飘移规律以及施药作业人员职业暴露情况,依据喷雾飘移田间测试国际标准ISO22866和人体暴露贴片测试法,对多旋翼植保无人飞机和电动背负式喷雾器在水稻田喷施氯虫苯甲酰胺和苯醚甲环唑时的农药雾滴飘移量及施药作业人员人体农药沉积量进行了对比测试和分析评价。结果表明:在本试验环境条件下,多旋翼植保无人飞机在作业速率4 m/s和作业高度1.8 m参数下施药时,在距施药区下风向边界0~30 m范围内地面均有农药飘移性沉积,30 m处氯虫苯甲酰胺飘移率为0.9%,而背负式喷雾器施药的飘移量则主要集中在距施药区0~3 m区域内,3 m以外区域飘移率均≤0.6%;背负式喷雾器在距施药区5 m以及10 m远处空中不同高度的飘移量均小于0.001 μg/cm2,多旋翼植保无人飞机在距施药区5 m远处空中的飘移量大于10 m处,并且在垂直分布上,距冠层2 m左右 (无人飞机的飞行高度) 处飘移量最多。结合两种施药机具的雾滴粒径(背负式喷雾器DV50 值为149.4 μm,多旋翼植保无人飞机DV50 值为115.3 μm) 分析,无人飞机的雾滴具有更高的飘移潜力。由于实现了人机分离,多旋翼植保无人飞机进行作业时人体暴露量很低,而背负式喷雾器施药时对作业人员身体各部位均会造成一定的暴露,其中以手前臂和腿部正面暴露最为严重,在施用苯醚甲环唑时,右前臂背面暴露量最高,达到15.19 μg/cm2。本文中针对多旋翼植保无人飞机喷雾作业时在下风向的飘移沉积研究方法和试验结果,以及对多旋翼植保无人飞机施药过程中职业暴露的研究,可为农药喷雾作业缓冲区距离确定和人员作业安全评估提供参考。 相似文献
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植保无人飞机是现代植保施药机械,具有作业效率高、精准、节水省药、灵活机动和对施药人员安全等特点,然而,与传统施药方式不同,其用水量少,喷施农药浓度高,喷雾易飘移,存在潜在的应用风险。目前关于植保无人飞机施药应用研究主要集中在雾滴沉积分布、飘移影响因素和防治效果评价等领域,有关其在膳食风险、环境风险和职业暴露健康风险评估等方面研究较少,且药剂登记和管理标准法规等相对滞后。为全面了解植保无人飞机施药应用以及管理现状,本文综述了植保无人飞机施药应用、风险研究及国际航空植保农药登记管理情况,总结了我国在该领域发展潜力和管理建议,以期为我国植保无人飞机安全施用农药和登记科学管理提供参考。 相似文献
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北京市京郊农民今后在田间施药有“准”了,配药可以不再随意了,从而减少农产品药物残留。在北京近日举办的市精准施药暨常温烟雾施药技术培训会上,市植保站在京郊全面推广精准施药技术。 相似文献
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农药、植保机械与施药技术为植物化学保护的三大支柱,其中施药技术是连接农药学科和植保机械学科的关键环节,是农药从研发到田间应用的“最后一公里”。农药科学使用并不是一个简单的选择农药和施药量的药物学问题,而是涉及作物学、植物保护学、农业工程学、气象学等多学科交叉的系统工程。本文就农药雾滴雾化与运动特性、沉积与分布状态、流失与飘失行为,以及害虫行为与农药雾滴雾化运动和沉积分布关系等方面的研究进展展开综述,总结该方面的理论与实践经验,可为提高植保机械水平与施药质量、提高农药利用率与防治效果、减轻农药负面影响、提高粮食与食品安全提供参考。 相似文献
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农业生产过程中农药使用不当的现象普遍存在,易导致残留超标等风险。本研究利用大数据分析与人工智能技术,通过采集、清洗农药登记信息,挖掘风险指标数据,构建了农药安全使用规范数据库,并在此基础上建立了农药使用风险智能预警模型,以期降低农药使用风险,提高农产品质量安全。该模型可集成到农业生产管理系统和监管系统中,供农户和监管部门使用。当农户录入农事操作信息时,模型可根据用药记录智能识别出超范围、超剂量、超频次等不当用药操作和违反安全间隔期的采收操作,给出预警提示,将安全保障的窗口前移,从而实现产中实时预警、产后自动研判,为农业生产提供技术支撑,为监管部门提供决策参考。 相似文献
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农药残留是影响食品安全的主要风险因素之一。传统的农药残留检测方法由于需要昂贵、大型的检测仪器往往不能满足现场、实时检测的需要。近年来,随着纳米材料制备及功能化技术日趋完善,其在农药残留快速检测领域的研究日益活跃。纳米材料与荧光法、比色法、表面增强拉曼散射法及电化学法结合,可构建各类纳米传感器,在检测特异性和灵敏度上有较大提升,实现了快速检测技术的突破。本文综述了上述4类主要的纳米传感器在农药残留快速检测中的应用,并对其应用前景进行展望。未来构建选择性高、分析范围广、抗干扰、简单便携的纳米传感器仍将是农药残留检测领域主要的研究方向。 相似文献
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基于农药穿透生物学的杀菌剂生物测定 总被引:1,自引:0,他引:1
杀菌剂的生物测定是进行新品种筛选及抗性监测的重要手段。杀菌剂的生物活性是药剂、病原、环境间相互作用的结果。药剂在植物体的吸附、穿透和代谢是影响其生物活性的重要因子。基于农药穿透生物学的基本原理,通过对杀菌剂的作用特点、病原菌入侵行为、杀菌剂作用方式、传导方式以及杀菌剂的应用环境的分析,指出杀菌剂的生测离不开靶标寄主的参与,生物测定方法应尽可能真实地反映药剂在应用实践中的行为学特点,才有可能准确地表征化合物的生物活性或抗药性变化程度。 相似文献
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农药残留研究进展与展望 总被引:10,自引:0,他引:10
农药残留是农药应用后的必然现象。农药残留引起的安全问题已经引起全社会的高度关注。本文从农药残留分析方法、农药环境行为、加工农产品中农药残留变化、我国农药残留标准制定等四个方面简要综述近年来农药残留研究的基本状况及发展趋势,以期为农药残留的深入研究提供参考和借鉴。 相似文献
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This review concentrates on the use of artificial intelligence (AI) systems for the prediction of toxic hazard via the establishment of structure-activity correlations. Methods for the analysis of the structure and physicochemical properties of molecules referred to include topological analysis, molecular orbital calculations, input of chemical structures, molecular modelling, cluster analysis and pattern recognition. Emphasis is placed on the importance of identifying substructural fragments of sufficient size and physicochemical specificity to act as toxicophores. Procedures for processing structural information include decision-tree and probabilistic systems, as well as algebraic and related statistical analyses for obtaining quantitative structure-activity relationships (QSARs). The principal differences between knowledge-based and automated rule-induction expert systems, and their utilisation for predicting the activity of chemicals, are discussed by reference to the use of several methods, including DEREK, HAZARDEXPERT, COMPACT, CASE and TOPKAT. It is concluded that these AI expert approaches have an important role to play in predictive toxicity screening as alternatives to animal experiments. Also, knowledge-based expert systems are being developed further for risk assessment. 相似文献
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