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Apr 14, 2024

無人空中散布による残留農薬のモニタリングとリスク分析

Scientific Reports volume 13、記事番号: 10834 (2023) この記事を引用 315 アクセス 2 Altmetric Metrics の詳細 この研究は、漂流した農薬の残留特性を調査することを目的としました。

Scientific Reports volume 13、記事番号: 10834 (2023) この記事を引用

315 アクセス

2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

本研究は、無人空中散布により飛散した農薬の緩衝帯、防風林、対象外作物の形態的特徴に応じた残留特性を調査し、漂流低減に向けた予防策を提案し、最終的に残留基準値を超える農薬のリスク分析を行うことを目的としている。 (MRL) またはポジティブリストシステム (PLS) の均一レベル (0.01 mg/kg)。 UAV散布後、保寧市、舒川市、平沢市の空中散布地（水稲）周辺で対象外作物を回収した。 3 つ以上のサンプルで農薬が検出された場合は、ダンカンの複数範囲テストが実行されました。 2 つのサンプルのみで農薬が検出された場合、独立したサンプルの t 検定が実施されました (p < 0.05)。 空中散布エリアからの緩衝距離が増加するか、2 つの場所の間にトウモロコシなどの防風林がある場合、農薬の飛散率は最大 100% 減少する傾向があります。 したがって、両方の要素が UAV 散布エリアの近くに適用された場合、漂流農薬の削減は効果的である可能性があります。 また、作物の形態的特徴から、漂着農薬の残留量が最も多いのはシソの葉などの葉物野菜やネギなどの葉茎野菜で、次いで果菜、ウリ科となっている。 したがって、UAV 散布エリア付近の農作物として豆類や大豆、トウモロコシなどの穀物を選択することがドリフトを最小限に抑えることが考えられます。 MRL または PLS の統一レベルを超える農薬の場合、許容される食事摂取量は 0 ～ 0.81% であり、リスクはありません。 さらに、水稲と農作物の両方に承認されている農薬を UAV 散布に使用することで、MRL または PLS を超過する事例を効果的に最小限に抑えることができます。 したがって、この研究は、ドリフトを軽減するための効果的なガイドラインを農家に提供することを目的としています。 さらに、人手不足に対処し、持続可能な食料安全保障を確保するために、UAV散布などの農業技術の活用を促進しながら、安定的かつ途切れることのない食料生産を促進するよう努めています。

農薬散布は農作物を害虫や病気から守るために必要な手続きと考えられており1、2020年代の農薬使用総量は1990年代と比較して約50%増加しました2。 しかし、農薬の過剰使用と、農薬が人間の健康と環境の両方に及ぼすリスクについて懸念が生じています3。 さらに、一部の国では、増加する世界人口のニーズに応えるため、食糧生産の持続可能な強化（SI）を達成するために農薬の使用を削減しようとしています4。

しかし、こうした懸念に対し、他の先進国と同様に、農薬の安全な使用を目的とした農薬取締法5やリスク評価6が実施されている7。 さらに、SI は、モノのインターネット (IoT)8、ビッグデータ 9、人工知能 (AI)10、農業における無人航空機 (UAV)11 などのテクノロジーによって実現可能になる可能性があります。 特に、一部の国では農民の人口が減少し、平均年齢が上昇している14、15、16ため、UAVは作物の監視や農薬散布を可能にすることで、農作業における労働力不足に対処する効果的な代替ソリューションとなる可能性がある12、13。

それにもかかわらず、UAV で殺虫剤を散布すると、空中に浮遊した殺虫剤が空気中を通って標的以外の地域に漂流し 17、その結果、人、植物、動物、環境を意図せず汚染する可能性があります 18。 農薬のドリフトを減らすために、いくつかの要因が研究されてきました。その要因としては、(1) 風向と風速 20、湿度、温度 21 などの気象条件 19。 (2) スプレー圧力 22、飛行高度 23、飛行速度 24 などの UAV スプレー条件。 (3) ローター 25 やノズル 26、27 などの UAV コンポーネント。 (4) アジュバント 28 および処方 29 に従ったスプレー溶液の物理的特性。