Quantification of spray drift from aerial applications of pesticide
Notice bibliographique
Résumé
With widespread use of pesticides in modern agriculture, the impacts of spray drift have become a topic of considerable interest.The drifting of sprays is a highly complex process influenced by many factors.Advances in aerial application technology and in our ability to measure drift, coupled with the adoption of new technologies for regulating pesticide application have necessitated further research in the pesticide application process.Experiments were conducted to quantify spray drift and describe its movement from aerial applications of pesticide.The effects of spray quality, atomizer type and ground cover were examined.Initial airborne drift amounts were greater than downwind deposits, thus not all of the drifting spray was deposited in the measuring area.Total off-target movement of spray was significantly greater for Fine compared to Coarse sprays.Rotary and hydraulic atomizers, both producing Fine sprays, produced statistically similar off-target movement of sprays.Similarly, no significant statistical differences in spray drift between applications to bare ground and applications to a headed barley crop canopy were not identified.Contrary to expectations, aerial application to bare ground seemed to result in less off-target movement than application to a crop canopy.The vertical spray cloud profiles were similar for all applications with the greatest amount of spray present at the height of release.Spray concentrations diminished from that height upward with diffusion and downward with deposition.The empirical data disagreed with the mechanistic model AgDISP which is currently used in the Canadian regulatory process.The model over-predicted drift deposition by a factor of two to five.Variability in spray deposit values could not be attributed to average iii differences in meteorological conditions at the time of application.Experiments with appropriate protocols for increased sensitivity may be required to more accurately report subtle differences in drift at distances greater than 200 m from the target area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».