Deriva del rociado de herbicidas desde aplicaciones terrestres y aéreas: Implicaciones para posibles fuentes de alimentación de polinizadores

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 18017 (2022) Citar este artículo

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Se llevó a cabo un experimento de deriva de rocío de campo usando florpirauxifen-bencilo para medir la deriva de aplicaciones comerciales terrestres y aéreas, evaluar los impactos de la soja [Glycine max (L.) Merr.] y comparar con los modelos de deriva de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA). Los datos de campo recopilados coincidieron con las predicciones del modelo de la EPA de EE. UU. En general, con ambos sistemas aplicando una aspersión gruesa con una velocidad de viento promedio de 13 km/h, la aplicación aérea tuvo un aumento de 5,0 a 8,6 veces en la deriva en comparación con la aplicación terrestre y, posteriormente, un aumento de 1,7 a 3,6 veces en Daño a favor del viento en la soja. Las estructuras reproductivas de la soja se redujeron severamente después de la exposición a los herbicidas, lo que podría tener un impacto negativo en las fuentes de alimentación de los polinizadores. Se observó una reducción de aproximadamente el 25 % de las estructuras reproductivas hasta 30,5 m a favor del viento y una reducción de casi el 100 % a 61 m en la dirección del viento para aplicaciones terrestres y aéreas, respectivamente. Las aplicaciones aéreas requerirían de tres a cinco ajustes de ancho de franja contra el viento para reducir el potencial de deriva similar a las aplicaciones terrestres.

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-d22411875e592"> 3 y la introducción de cultivares de soja [Glycine max (L.) Merr] y algodón (Gossypium hirsutum L.) resistentes a dicamba4 y 2,4-D5. Los herbicidas de auxina sintética se clasifican como ariloxiacetatos (2,4-D, MCPA, diclorprop, mecoprop, triclopir y fluroxipir), benzoatos (dicamba), quinolina-2-carboxilatos (quinclorac y quinmerac), pirimidina-4-carboxilatos (aminociclopiracloro) , piridin-2-carboxilatos (picloram, clopyralid y aminopyralid) y herbicidas de 6-aril-picolinato (Arylex™ active y Rinskor™ active)6. El florpirauxifen-bencilo [4-amino-3-cloro-6-(4-cloro-2-fluoro-3-metoxifenil)-5-fluoropicolinato de bencilo] se comercializó en 2018 con el nombre comercial de Loyant™ con Rinskor™ activo para malezas control en arroz7. Inicialmente, los cultivadores de arroz lo adoptaron rápidamente en el medio sur de los EE. UU. porque se puede usar para controlar tres de las cinco malezas más problemáticas en la producción de arroz, la hierba de corral (Echinochloa crus-galli P. Beauv), la juncia spp. (Cyperus spp.) y palmero (Amaranthus palmeri S. Wats.)8,9.

El uso de herbicidas de auxina sintética para controlar las malas hierbas problemáticas ha dado lugar a numerosos problemas de lesiones por deriva de herbicidas en la vegetación y los cultivos vecinos sensibles10,11. En 2017, por ejemplo, se informaron aproximadamente 1,5 millones de hectáreas de soja dañada por dicamba en los Estados Unidos12. En 2018, el movimiento fuera del objetivo de florpirauxifen-bencilo pasó a primer plano en Arkansas, lo que provocó una declaración de asesoramiento de la Junta de Plantas del Estado de Arkansas13. Existen múltiples vías para que ocurra el movimiento de herbicidas fuera del objetivo; sin embargo, normalmente se pone énfasis en la deriva de partículas de aspersión porque se pueden implementar estrategias de manejo para ayudar a mitigar esta forma de movimiento fuera del objetivo. Por ejemplo, el potencial de deriva de partículas de aspersión aumenta con una disminución en el tamaño de las gotas; haciendo que el tamaño de las gotas sea un factor crítico para las aplicaciones de herbicidas14. Las prácticas de aplicación y las decisiones que influyen en el tamaño de las gotas de los equipos de aspersión aérea y terrestre incluyen el tipo y el tamaño de la boquilla15, la presión de aspersión16, las formulaciones de herbicidas17 y las mezclas de aspersión18. En Arkansas, el equipo de aplicación terrestre representa el 49 % de las aplicaciones de herbicidas en hectáreas de cultivos agronómicos informados, mientras que el equipo de aplicación aérea se usa para el 51 % de las aplicaciones de herbicidas19. Por lo tanto, es fundamental comprender el impacto de cada método de aplicación en la deriva de la aspersión de herbicidas, en particular las auxinas sintéticas como el florpirauxifen-bencilo.

Los polinizadores son imprescindibles para la producción agrícola mundial. En los Estados Unidos, los servicios de polinización anuales para todos los cultivos que requieren polinización directa representan más de 15 000 millones de USD y las comunidades de abejas silvestres representan aproximadamente 3 500 millones de USD de estos servicios de polinización20. Desafortunadamente, las poblaciones de polinizadores están disminuyendo21 debido a múltiples factores de estrés22, entre los cuales el uso de insecticidas y la insuficiencia de forraje son los dos principales factores de estrés para los polinizadores en los agroecosistemas23. Se ha demostrado que los herbicidas reducen la producción de flores y retrasan la floración24, así como también reducen las fuentes de néctar y la densidad floral hasta en un 85 %, lo que podría afectar las visitas de polinizadores25. Las flores de soja pueden ser una fuente de néctar y polen para varios polinizadores visitantes26. Su polen se encontró en hasta el 38% de las abejas examinadas por Gill y O'Neal27. Sin embargo, la soja es sensible a múltiples herbicidas de auxina sintética, incluidas las tasas subletales de florpirauxifen-bencilo28. Por ejemplo, una tasa subletal de florpirauxifen-bencilo aplicada en las etapas R4 y R5 indujo una reducción del rendimiento del 15 y 24 % para la descendencia, respectivamente29. Sin embargo, faltan investigaciones que investiguen la deriva real del rociado de florpirauxifen-bencilo desde el equipo de aplicación terrestre y aérea y el impacto posterior en la soja y las posibles fuentes de alimentación de polinizadores. Sin embargo, esta información puede mejorar las predicciones de los problemas de deriva de herbicidas de auxina y ayudar a los productores a reducir el movimiento fuera del objetivo.

Las pautas de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA) para la generación de etiquetas de herbicidas y la evaluación de los posibles riesgos de deriva incluyen el uso de datos del tamaño de las gotas de aspersión y modelos de simulación por computadora, incluidos AgDRIFT y AgDISP. AgDRIFT es una versión modificada de AgDISP que sirve como modelo de detección inicial para estimar la deposición a favor del viento desde aplicaciones terrestres, aéreas y de huertos/viñedos. El modelo DISPersal Agrícola (AgDISP) permite condiciones de entrada más detalladas y un modelado de mayor nivel de aplicaciones de aspersión aérea y terrestre30,31,32. El modelo fue utilizado previamente por Fritz et al.17 para evaluar el efecto de los cambios en el tamaño de las gotas, resultantes de las variaciones en la velocidad del aire, en el movimiento a favor del viento. El modelo ha experimentado mejoras continuas, agregando características notables que mejoraron la velocidad y la precisión de las predicciones33,34,35, y su uso se ha ampliado para modelar el potencial de deriva de las aplicaciones de aspersión terrestre además de las aplicaciones aéreas. Sin embargo, se necesita la validación de estos modelos con datos de deriva de aspersión recopilados físicamente y daños a las especies de plantas susceptibles a favor del viento.

El primer objetivo de esta investigación fue medir la deriva física de la pulverización de florpirauxifen-bencilo y comparar el movimiento de pulverización fuera del objetivo de los equipos de aplicación aérea y terrestre de uso común. El segundo objetivo fue evaluar el impacto de la deriva de la aspersión de herbicidas a favor del viento en la soja susceptible, específicamente en las estructuras reproductivas y de crecimiento, para evaluar las posibles influencias en las fuentes de alimentación de los polinizadores. El objetivo final de esta investigación fue comparar los depósitos de deriva a favor del viento medidos versus los depósitos de deriva a favor del viento pronosticados de AgDISP.

El experimento de deriva del rociado de campo se realizó en condiciones meteorológicas óptimas de acuerdo con las pautas establecidas por la EPA de EE. UU.36. A lo largo de la duración del experimento, la temperatura del aire osciló entre 6 y 14 °C, la humedad relativa osciló entre el 55 y el 88 %, la dirección del viento se desvió menos de 30 ° de la línea de recolección establecida (excluyendo dos puntos individuales en el tiempo) y la velocidad del viento promedio de 13 km/h (Fig. 1).

Datos meteorológicos recopilados a lo largo de la duración del experimento de campo de deriva del rociado, incluida la temperatura del aire y la humedad relativa (A), la desviación de la dirección del viento desde 0° (B) y la velocidad del viento (C). Las líneas negras horizontales en (B) representan la desviación máxima de 30° de la dirección del viento permitida según las pautas establecidas por la EPA de EE. UU.36. La línea negra horizontal en (C) representa la velocidad promedio del viento durante la duración del experimento (13 kph).

En la Tabla 1 se presentan estimaciones de los parámetros de regresión log-logística de cuatro parámetros para cada variable de respuesta de datos en función de la distancia a favor del viento. ), y los depósitos de tarjetas sensibles al agua (# cm−2) demostraron respuestas similares en las mediciones de la deriva a favor del viento (Fig. 2). La aplicación de rociado terrestre tuvo una pendiente más pronunciada para cada regresión, lo que significa que la deriva del rociado disminuyó más rápidamente a medida que aumentaba la distancia a favor del viento en comparación con la aplicación de rociado aéreo (Tabla 1, Fig. 2). Además, incluso con un ajuste completo del ancho de la franja contra el viento para la pasada de aspersión de la aeronave (Fig. 3), la aplicación aérea tuvo mayores depósitos de deriva de la aspersión a favor del viento en comparación con la aplicación terrestre, y la deriva de la aspersión nunca llegó a cero en la estación de recolección más alejada a favor del viento (61 -m) (Fig. 2).

Deposición de deriva de rociado de tarjeta Mylar (A), cobertura de tarjeta sensible al agua (B) y número de depósitos de tarjeta sensible al agua (C) modelados utilizando regresiones log-logísticas de cuatro parámetros para evaluar la deriva de rociado medida desde el equipo de aplicación terrestre y aérea.

Diagrama de la configuración del experimento de campo de deriva de aspersión que incluye el área de aplicación prevista de cada método de aplicación (negro = aéreo, azul = terrestre) y las 10 ubicaciones de las estaciones de recolección (nueve a favor del viento, una a favor del viento).

Las distancias pronosticadas a favor del viento en las que la deposición por deriva del rocío de la tarjeta Mylar, la cobertura de la tarjeta sensible al agua y los depósitos de la tarjeta sensible al agua se redujeron en un 25, 50 y 90 % (PD25, PD50 y PD90, respectivamente) se determinaron a partir del registro de cuatro parámetros. regresiones logísticas y se presentan en la Tabla 2. Promediados entre los tres métodos de recopilación de datos, la aplicación aérea resultó en un PD25, PD50 y PD90 de 7,55, 10,07 y 20,54 m, respectivamente. La aplicación terrestre resultó en un promedio de PD25, PD50 y PD90 de 0,23, 0,50 y 2,36 m, respectivamente. Como resultado, la aplicación aérea dio como resultado un aumento de 8,7 a 32,7 veces en la deriva de la aspersión a favor del viento en comparación con la aplicación terrestre cuando se incluye un ajuste de ancho de franja contra el viento. Sin embargo, al comparar los métodos de aplicación utilizando la regresión de mejor ajuste donde todas las estimaciones de los parámetros tenían errores estándar calculables (tarjeta sensible al agua # de depósitos), la aplicación aérea resultó en un aumento de 5,0 a 8,6 veces en la deriva del rociado a favor del viento.

La investigación anterior de la deriva de la aspersión de aplicaciones aéreas ha indicado un rango en los depósitos de la deriva de la aspersión a favor del viento desde el 0,5 % de la tasa aplicada en el campo 150 m a favor del viento37 hasta el 1 % de la tasa aplicada en el campo depositada hasta 500 m a favor del viento del límite del campo38. Es probable que los resultados de los ensayos de investigación de la deriva de la aspersión aérea varíen debido al tamaño de las gotas emitidas desde la aeronave, así como a otros factores meteorológicos externos (velocidad del viento, temperatura y humedad) que se ha observado anteriormente que afectan el movimiento de la aspersión fuera del objetivo y mejoran la variabilidad. entre los ensayos de deriva de aspersión aérea38,39. Los principales factores que afectan la deriva de la aspersión aérea y terrestre incluyen la velocidad del viento, la altura de liberación y el tamaño de las gotas40,41,42,43. Teniendo en cuenta que la velocidad del viento y el tamaño de las gotas eran casi idénticos en esta investigación, el aumento observado en la deposición del rociado a favor del viento de la aplicación aérea en comparación con la aplicación terrestre puede deberse al aumento en la altura de liberación y al mayor porcentaje de volumen de rociado contenido en gotas finas. (Tabla 3). Esto se demostró previamente, ya que otra investigación determinó que duplicar la altura de la barrera desde una aplicación terrestre resultó en un aumento de tres veces en la deriva del rociado a favor del viento44. En la presente investigación, la altura de vuelo de la aplicación aérea fue aproximadamente cinco veces mayor que la altura de la barra de la aplicación terrestre, lo que equivaldría a un aumento teórico de 7,5 veces en la deriva del rociado. Este aumento potencial teórico de la deriva de la aspersión cae dentro del aumento observado de 5,0 a 8,6 veces en la deriva de la aspersión a favor del viento de la presente investigación experimental. Factores adicionales como el perfil del viento con respecto a la altura de liberación, la formación del patrón de rociado y los efectos del vórtice del flujo de aire pueden haber influido en el movimiento de rociado fuera del objetivo de la aplicación aérea en comparación con la aplicación terrestre. La investigación futura debería investigar directamente el impacto de estos factores en la deriva de las aplicaciones aéreas y determinar una altura de vuelo óptima para las aplicaciones de herbicidas.

Los aplicadores aéreos se beneficiarían al comprender estas dinámicas de deriva de la aspersión y utilizar herramientas para determinar un ajuste óptimo del ancho de la franja contra el viento para reducir los impactos de la aspersión fuera del objetivo43. En esta investigación con un herbicida de auxina sintética (florpyrauxifen-benzyl), se requerirían aproximadamente de tres a cinco ajustes completos del ancho de la franja contra el viento (en lugar de solo uno como el que se usa en la presente investigación) para reducir el potencial de deriva del rociado similar a la aplicación terrestre. Los resultados de los esfuerzos de modelado en la presente investigación que examinaron múltiples pases de rociado consecutivos confirmaron esta determinación y se analizan más adelante en este documento. Además, los aplicadores terrestres podrían usar estos resultados para implementar más estrategias de mitigación de la deriva, como aumentar el tamaño de las gotas40 y/o integrar ajustes o barreras de aspersión contra el viento para aumentar la distancia a favor del viento hasta los cultivos susceptibles42.

Las plantas de soya fueron extremadamente sensibles al florpirauxifen-bencilo (Loyant®, Corteva Agriscience, Indianápolis, IN, EE. UU.), con lesiones visibles dentro de los tres días posteriores a la exposición (observaciones personales). El daño a la soja se puede correlacionar directamente con los depósitos a la deriva de las gotas de aspersión porque el florpirauxifen-bencilo tiene una presión de vapor baja (3,2 × 10-5 Pa a 20 °C y 4,6 × 10-5 Pa a 25 °C) y, como tal, se ha considerado no volátil45. Se recolectaron estimaciones visuales de daño (%), cobertura de dosel de plantas (% de reducción del control no tratado) y número de estructuras reproductivas (% de reducción del control no tratado) 35 días después de la exposición (DAE). Las estimaciones de parámetros de regresión log-logística de cuatro parámetros para cada variable de respuesta de datos de soja se presentan en la Tabla 1.

Las estimaciones visuales del daño mostraron que la aplicación terrestre resultó en una reducción del daño a la soja a distancias más cortas a favor del viento en comparación con la aplicación aérea (Fig. 4). La aplicación aérea resultó en más del 70 % de lesiones visuales en la soja en la estación de recolección más alejada a favor del viento (61 m), mientras que la aplicación terrestre resultó en aproximadamente un 25 % de lesiones en la misma estación de recolección. Los PD25, PD50 y PD90 para las estimaciones visuales del daño en la soja, derivados de las regresiones log-logísticas de cuatro parámetros en función de la distancia a favor del viento, fueron 3,6, 2,8 y 1,7 veces mayores para la aplicación aérea en comparación con la aplicación aérea. aplicación terrestre (Cuadro 2). Las distancias pronosticadas a favor del viento en las que las lesiones visuales se reducirían en un 90 % fueron de 184 y 106 m para las aplicaciones aéreas y terrestres, respectivamente, ambas más allá de la estación de recolección final utilizada en esta investigación.

Estimaciones visuales del daño de la soja (A), la reducción de la cobertura del dosel de la soja (B) y la reducción de la estructura reproductiva de la soja (flores y vainas) (C) 35 días después de la exposición modelados usando regresiones logarítmicas de cuatro parámetros para evaluar la deriva medida del rociado desde el suelo y equipo de aplicación aérea. Las plantas de control no tratadas promediaron una cobertura del dosel del 54 % y un número total de 101 estructuras reproductivas por planta.

El análisis de la cobertura del dosel usando imágenes digitales de las plantas de soya antes de la exposición al florpirauxifen-bencilo no mostró diferencias entre los tipos de aplicación (p = 0.9475) con un promedio de 7.1 % de cobertura del dosel que indica que no hay un sesgo prepoblado en el crecimiento de la soya entre los tratamientos (datos no incluidos). mostrado). A los 35 DDE, las plantas de control no tratadas promediaron una cobertura de dosel por planta del 54 % (datos no mostrados). El análisis de la cobertura del dosel produjo resultados comparables a las estimaciones visuales de la variable de respuesta a la lesión (Fig. 4). A 61 m a favor del viento, la aplicación aérea resultó en una reducción de la cobertura del dosel superior al 75 %, mientras que la aplicación terrestre resultó en una reducción de la cobertura del dosel de aproximadamente el 15 % en la misma estación de recolección (Fig. 4). Los PD25, PD50 y PD90 para la reducción de la cobertura del dosel fueron 3,1, 3,1 y 3,0 veces mayores para la aplicación aérea en comparación con la aplicación terrestre (Tabla 2). Las distancias pronosticadas a favor del viento para lograr solo una reducción del 10 % en la cobertura del dosel (PD90) como resultado de la exposición al florpirauxifen-bencilo fueron de 202 y 67 m para las aplicaciones aéreas y terrestres, respectivamente, ambas más allá de la estación de recolección final utilizada. en esta investigación.

Las estructuras reproductivas de la soja (flores y vainas) se vieron gravemente afectadas 35 DDE de florpirauxifen-benzyl tanto por aplicaciones terrestres como aéreas (Fig. 4). Las plantas de control no tratadas promediaron 101 del número total de estructuras reproductivas (flores y vainas) por planta 35 DDE (datos no mostrados). El porcentaje de reducción de las estructuras reproductivas de la soya tuvo una pendiente decreciente más pronunciada en comparación con las otras mediciones de soya para la aplicación terrestre (Tabla 1, Fig. 4), lo que indica que la ocurrencia de daño visual y la reducción de la cobertura del dosel no necesariamente resultó en una reducción de las estructuras reproductivas. . Sin embargo, se requería que las lesiones visuales y la reducción de la cobertura del dosel fueran de aproximadamente un 30% o menos (45 m a favor del viento) para que no se produjera ninguna pérdida en las estructuras reproductivas.

La aplicación aérea tuvo un cambio mínimo en la reducción de las estructuras reproductivas de la soja a mayor distancia a favor del viento; a 61 m a favor del viento, todavía había una reducción de casi el 100% de las estructuras reproductivas (Fig. 4). Debido al cambio mínimo en las estructuras reproductivas de la soja a lo largo de las distancias a favor del viento para la aplicación aérea, la regresión log-logística de cuatro parámetros fue un modelo de ajuste deficiente y las predicciones de distancia a favor del viento resultantes no tenían sentido (Tablas 1 y 2). Por el contrario, el modelo de aplicación al suelo se ajustó muy bien a los datos de reducción de la estructura reproductiva de la soja (Tabla 1). Los valores de PD25, PD50 y PD90 para las estructuras reproductivas de la soja fueron 19,04, 24,02 y 38,24 m, respectivamente (Cuadro 2). Estos valores resaltan el posible impacto negativo severo en las fuentes de alimentación de los polinizadores, ya que incluso hasta aproximadamente 40 m a favor del viento, las estructuras reproductivas (flores) pueden reducirse en un 10 % (PD90) luego de la exposición a un herbicida de auxina sintética como florpirauxifen-benzyl.

El daño severo a la soya a través de las variables de respuesta se observó más a favor del viento que los depósitos de deriva de rociado medidos. El análisis de fluorometría tuvo un límite de detección de 0,015 ppm de colorante trazador de sal tetrasódica del ácido 3, 6, 8-pireno tetrasulfónico (PTSA) equivalente a una tasa de 0,0002 g ai ha-1 de florpirauxifen-bencilo (datos no mostrados). Por lo tanto, la diferencia entre la detección de deposición y el daño a la soya se puede atribuir a dos cosas: (1) es posible que se produzca daño a la soya después de la exposición a dosis excepcionalmente bajas de herbicidas de auxina sintética, en este caso, florpirauxifen-bencilo, y/o (2) la Es posible que las gotas de la deriva del rocío fino se hayan depositado de manera más eficiente en las estructuras verticales de la planta de soya en comparación con las tarjetas Mylar y sensibles al agua que se encuentran horizontales46.

Investigaciones anteriores han demostrado el daño potencial que pueden sufrir la soja y otros cultivos de hoja ancha expuestos a dosis reducidas de florpirauxifen-bencilo28,29,47. El daño observado en la presente investigación fue más grave a tasas más bajas en comparación con los informes anteriores, lo que puede deberse a la dinámica de la deriva real de la pulverización en comparación con la pulverización de herbicidas a tasas reducidas sobre las plantas para simular la deriva. La deriva del rociado de herbicidas a favor del viento estaría compuesta de gotitas mucho más finas y concentradas que las que estarían presentes en un rociado directo de dosis reducidas. Las gotas más finas y más concentradas probablemente serían capturadas y adheridas a las superficies verticales de las plantas, lo que provocaría un aumento de las lesiones46,48.

El daño a la soja observado en esta investigación corrobora observaciones anteriores en las que se produjeron retrasos en la floración máxima y reducción en la producción general de flores de especies de plantas silvestres después de la exposición a varios herbicidas10. Además, en un hábitat vegetativo nativo construido, la investigación mostró que otro herbicida de auxina sintética, dicamba, redujo la cantidad de cabezas de semillas y vainas por planta para varias especies de plantas11. Para Prunella vulgaris L. subsp. lanceolata (W. Bartram), el número total de inflorescencias no se vio afectado después de la exposición a dicamba; sin embargo, aproximadamente del 15 al 45% de esas inflorescencias se consideraron atípicas11.

El impacto floral negativo del movimiento fuera del objetivo del herbicida también es fundamental para la búsqueda de alimento por parte de los polinizadores. Se han identificado más de 30 especies diferentes de abejas que visitan y recolectan polen de los campos de soja durante la temporada de crecimiento27,49. Investigaciones anteriores demostraron que los polinizadores visitaban las plantas con menos frecuencia después de la exposición a tasas subletales (deriva simulada) de dicamba25. Como resultado, los rendimientos reducidos de la soja pueden dar como resultado que los campos de soja en los que los polinizadores hayan visitado observen mayores rendimientos en comparación con aquellos sin polinizadores50. Esto puede deteriorar más comunidades de plantas naturales en un esfuerzo por compensar la pérdida de producción. Se necesita más investigación e implementación de polinizadores en las prácticas actuales de producción agrícola para mejorar la biodiversidad mientras se mantiene la producción en un área de tierra requerida reducida51. Todos estos resultados combinados indican que la deriva del rociado de herbicidas, como se observó en esta investigación tanto en aplicaciones terrestres como aéreas, probablemente tendría un impacto negativo en diversas comunidades de plantas e impondría un impacto negativo en los hábitos de alimentación de los polinizadores.

También se debe tener en cuenta que la lesión observada en esta investigación se debió a un solo paso de aspersión; en un escenario de aplicación y deriva de rociado del mundo real, múltiples pasadas de aplicación y la exposición de algunas plantas a la deriva de rociado repetida o crónica probablemente resultaría en un daño aún mayor y la reducción de las estructuras reproductivas. La investigación futura debe investigar y cuantificar este potencial de exposición repetida, así como identificar la influencia de ingredientes activos de herbicidas adicionales y especies de plantas alternativas para desarrollar una base de datos de daños a las plantas y los impactos potenciales resultantes en las fuentes de alimentación de los polinizadores.

Los resultados del tamaño de las gotas fueron los esperados, con configuraciones de aplicación tanto aéreas como terrestres que produjeron rociados gruesos, como se especifica en la etiqueta (Tabla 3). El uso de dos tamaños de orificio en los tratamientos de aspersión aérea dio como resultado que el orificio de 0,078 de chorro directo del CP 09 produjera una aspersión media en las pruebas de túnel de viento, mientras que el orificio de 0,128 produjo una aspersión gruesa (Tabla 3). Sin embargo, la nube de rocío combinada emitida desde la aeronave fue Gruesa, según lo determinado al ponderar el promedio de los resultados del túnel de viento para cada orificio por sus respectivos caudales totales a través de la barra (Tabla 3). La aplicación terrestre Dv10 fue de 189 μm, superior a los 148 μm de la aplicación aérea; sin embargo, los valores de Dv50 para ambos métodos de aplicación fueron similares a 369 y 366 μm, respectivamente. La configuración del rociador terrestre generó casi una cuarta parte del porcentaje de finos en comparación con la configuración del rociador aéreo (1,4 frente a 4,7 %), lo que se refleja en los datos de deriva recopilados en el campo (Fig. 2).

Los resultados de AgDRIFT y AgDISP para las aplicaciones de aspersión de barra terrestre se correspondieron estrechamente con los datos medidos en el campo, siendo los resultados de AgDRIFT de primer nivel, los resultados de barra baja los más cercanos, seguidos por los resultados de barra alta y AgDISP. AgDISP sobreestimó la deposición de campo cercano (< 20 m) (Fig. 5), como se informó anteriormente52,53. No es sorprendente que los dos modelos difieran, dado que los resultados de AgDRIFT son esencialmente ajustes de curvas a los datos de campo existentes resultantes de ensayos que cubren dos alturas de barra y dos aspersiones del tamaño de una gota33, mientras que AgDISP se basa en un enfoque mecánico para capturar la física real involucrada52. Estos esfuerzos previos también informaron que AgDISP predice menos a favor del viento; sin embargo, los resultados de los datos de campo terrestre generalmente mostraron una deposición cero debido a la baja sensibilidad del método trazador utilizado.

Comparaciones de los resultados de modelado de AgDRIFT y AgDISP con datos medidos de ensayos de campo terrestres y aéreos. Los datos medidos en el campo se presentan como el porcentaje medio de la tasa de aplicación en cada ubicación de muestreo con barras verticales como errores estándar.

Las diferencias entre los resultados de la deposición aérea AgDRIFT y AgDISP fueron más dispares pero esperadas. El enfoque escalonado implementado dentro de AgDRIFT tiene como objetivo proporcionar márgenes de seguridad más altos en los niveles más bajos a través de entradas simplificadas que permiten un análisis de riesgo eficiente con niveles más altos que se utilizan según sea necesario33. AgDISP ha evolucionado hasta convertirse en un modelo que permite una rendición de cuentas completa de los rociados aplicados mediante la incorporación de modelos establecidos y validados del campo de flujo de vórtices de aeronaves, el transporte meteorológico, las interacciones del dosel y las propiedades físicas del material de rociado54. Los perfiles de deposición pronosticados reflejan estas consideraciones con los resultados de nivel uno de AgDRIFT sobreprediciendo en gran medida, seguidos por los resultados de nivel dos y, finalmente, los datos de deposición pronosticados por AgDISP subestimando en el campo cercano y coincidiendo con los datos medidos razonablemente bien en el campo lejano (Fig. .5), lo que también fue observado por Bird et al.55.

Como se señaló anteriormente, el estudio de campo incluyó solo una pasada de aspersión donde una aplicación de producción real consistiría en múltiples pasadas consecutivas a través de un campo dado. Estos pases adicionales a favor del viento contribuirían a los depósitos acumulativos a favor del viento y probablemente aumentarían tanto la gravedad de la lesión de la planta como la distancia a favor del viento en la que ocurre. Con los modelos AgDRIFT y AgDISP, se modeló la deriva de pulverización potencial resultante de 20 pasadas consecutivas utilizando los mismos parámetros de entrada de los resultados de una sola pasada presentados. La adición de pasadas adicionales a barlovento resultó en dos o tres veces la deriva a favor del viento en comparación con la pasada única (Figs. 5 y 6). Esto, junto con los resultados del daño a la soya (Fig. 4), sugeriría que las aplicaciones de múltiples pases de florpirauxifen-bencilo desde sistemas terrestres y aéreos, bajo las mismas condiciones, dañarían las plantas de soya más allá de la posición de muestreo de 60 m en este lugar. estudiar. Como se mencionó anteriormente, y como lo respalda el modelo, compensar la aplicación aérea de tres a cinco anchos de franja contra el viento del borde del campo daría como resultado niveles de deriva de aspersión a favor del viento como los de la aplicación terrestre (Fig. 6).

Resultados de modelado AgDRIFT y AgDISP para aplicaciones terrestres y aéreas en condiciones de prueba de campo usando 20 pases consecutivos.

El 30 de octubre de 2020 se realizó un experimento de deriva de rociado de campo en el Aeropuerto Municipal de Stuttgart ubicado en las afueras de Stuttgart, AR (34.5974, -91.5751). El experimento consistió en dos tratamientos, aplicación de aspersión terrestre versus aplicación de aspersión aérea, conducidos en un diseño de bloques completos al azar. El equipo de rociado y los parámetros de aplicación se presentan en la Tabla 4. Los parámetros de aplicación se seleccionaron en base a las prácticas comunes utilizadas por los aplicadores comerciales19 y por los requisitos de la etiqueta del herbicida florpirauxifen-benzyl (Loyant®, Corteva Agriscience, Indianápolis, IN, EE. UU.)8. La solución de aspersión para ambos tratamientos fue una mezcla de 29,4 g ia ha−1 de florpirauxifen-bencilo más 0,6 L ha−1 de aceite de semilla metilado (Upland™ MSO, CHS Inc., Inver Grove Heights, MN EE. UU.) más 2,0 g L−1 Sal tetrasódica del ácido tetrasulfónico de 1, 3, 6, 8-pireno (PTSA, Spectra Colors Corporation, Kearny, NJ, EE. UU.) como colorante trazador56. El experimento de deriva de rociado de campo se realizó siguiendo las pautas establecidas por el Protocolo de verificación genérico de la EPA de EE. UU. para probar tecnologías de reducción de deriva de rociado de aplicación de pesticidas para cultivos en hileras y en campo36 y experimentos de campo de deriva de rociado anteriores42. Se realizaron un total de diez repeticiones. Este total de réplicas se seleccionó por dos razones: (1) era el número máximo de pasadas de rociado que se podían completar mientras las condiciones meteorológicas permanecían constantes, y (2) un análisis de potencia de conjuntos de datos de experimentos de deriva de rociado anteriores reveló que un rango de 3 a Se requirieron 32 repeticiones para una potencia del 80 %; como resultado, con 8–12 repeticiones, la diferencia de potencial mínima en la deposición a favor del viento dada la variabilidad normal de los datos fue del 10 % (BK Fritz, datos no publicados). Los datos meteorológicos se recopilaron en un intervalo de cinco minutos a lo largo de la duración del experimento usando una estación meteorológica premium Davis Vantage Pro2™ (Davis Instruments Corporation, Hayward, CA 94,545, EE. UU.).

Se establecieron nueve estaciones de recolección a favor del viento (1, 2, 4, 8, 16, 23, 30,5, 45 y 61 m) y una a barlovento (control no tratado) para la recolección de datos (Fig. 3 ). Las estaciones de recolección se colocaron en el lado a favor del viento desde el borde de la barra pulverizadora de aplicación terrestre. Se usó un ajuste de franja de 22 m contra el viento (un ancho de franja completo) para la aplicación aérea (Fig. 3), ya que la etiqueta de florpirauxifen-benzyl indica que un aplicador aéreo debe compensar el desplazamiento de la franja en un entorno de viento cruzado8. Cada estación constaba de tres métodos de recopilación de datos: (1) una tarjeta Mylar (100 cm2) (Grafix Plastics, Cleveland, OH, EE. UU.) para mediciones de deposición, (2) una tarjeta sensible al agua (40 cm2) (TeeJet Technologies, Spraying Systems Co. , Wheaton, IL EE. UU.) para el número de depósitos y mediciones de cobertura, y (3) una planta de soja (etapa de crecimiento V3-V4) como medición de bioensayo. Después de cada pasada de rociado, se observó un período de espera de tres minutos para asegurar que se habían depositado las gotas de rociado. Las tarjetas Mylar y las tarjetas sensibles al agua se recogieron inmediatamente y se colocaron en bolsas de plástico con cierre hermético preetiquetadas. Las tarjetas de Mylar se colocaron en un recipiente oscuro para evitar la fotodegradación del colorante trazador, y las tarjetas sensibles al agua se colocaron en un enfriador para evitar que el exceso de humedad destruyera las muestras. Las plantas de soja se transportaron a un área contra el viento y fuera del área del experimento durante un mínimo de 2 h después de la aplicación (período de resistencia a la lluvia de florpirauxifen-bencilo)8.

Las tarjetas Mylar se procesaron utilizando métodos establecidos en investigaciones previas42,57. En resumen, la deposición por pulverización se determinó mediante análisis fluorométrico. Las tarjetas de Mylar se lavaron con 40 ml de una solución de agua destilada a alcohol isopropílico (91 %) 9:1. Posteriormente, se transfirió una alícuota de 1,5 ml a una cubeta de vidrio y se analizó con un espectrómetro (Flame-S, Ocean Optics, Inc., Largo, FL, EE. UU.) para detectar la fluorescencia del colorante PTSA. Los datos relativos de la unidad de fluorescencia se convirtieron luego en gramos de PTSA cm−2 (tarjeta Mylar) y, posteriormente, en porcentaje del máximo teórico (concentración de la muestra del tanque) usando una curva de calibración para el trazador.

Las tarjetas sensibles al agua se escanearon digitalmente (Brother MFC L8900cdw, Brother International Corporation, Bridgewater, NJ, EE. UU.) con una resolución de 1200 × 2400 ppp y se procesaron con DepositScan del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos, Servicio de Investigación Agrícola58. Se extrajeron las variables de respuesta porcentaje de cobertura y número de depósitos cm−2.

Las plantas de soja utilizadas como bioindicadores se cultivaron en un invernadero ubicado en el Centro de Extensión de Lonoke en Lonoke, AR. El invernadero se mantuvo a una temperatura diurna/nocturna de 27/21 °C, y la luz suplementaria mantuvo una duración del día de 11 h durante la duración del experimento. Las plantas de soja se sembraron individualmente en macetas de 2,8 L llenas de tierra para macetas Pro-Mix LP15 (Premier Tech Ltd., Rivière-du-Loup, Quebec, CA). En el momento de la siembra, cada maceta se fertilizó con Sta-Green All Purpose Plant Food (19,0-6,0-12,0-4,6) (Gro Tec, Inc., Madison, GA, EE. UU.), y las macetas se regaron diariamente por encima de la cabeza.

Las plantas de soja se cultivaron hasta la etapa de crecimiento V3-V4 antes de que se iniciara el experimento de deriva. Una vez que la soja alcanzó esta etapa de crecimiento, las plantas se clasificaron al azar y se les asignó un tipo de aplicación (terrestre o aérea), distancia a favor del viento y replicación. Todas las plantas de soja (incluidos los controles no tratados contra el viento) se transportaron en un remolque cubierto al sitio experimental y se expusieron a las mismas condiciones ambientales. Después de completar el experimento de deriva de aspersión y observar un período de espera de 2 h, las plantas de soya se transportaron de regreso al invernadero por el resto del período de evaluación (35 DDE).

Las estimaciones visuales del daño en la soja se registraron semanalmente en una escala de 0 a 100%, donde 0 indicaba que no se observaban síntomas visuales y 100 era la muerte total de la planta. A los 35 DDE, las estructuras reproductivas de la soja (flores y vainas) se contaron y normalizaron en comparación con las plantas de control no tratadas para evaluar el porcentaje de reducción del desarrollo de la estructura reproductiva total. Finalmente, las imágenes digitales se tomaron el día anterior al experimento de deriva de aspersión en campo y 35 DAE utilizando una cámara de teléfono celular de 12 MP (Samsung Galaxy S20 +, Samsung, San José, CA, EE. UU.) fijada a una altura determinada con un trípode. Estas imágenes se procesaron y analizaron con FieldAnalyzer (https://turfanalyzer.com/) para detectar píxeles verdes que proporcionan una estimación del crecimiento de la soja y el porcentaje de cobertura del dosel59,60.

Las pruebas del tamaño de las gotas se realizaron en las instalaciones de pruebas de atomización de baja y alta velocidad de la Unidad de Investigación de Tecnología de Aplicaciones Aéreas del USDA-ARS en College Station, Texas. Si bien estas instalaciones y los métodos estándar utilizados para cada una se documentaron previamente en detalle61, aquí se proporciona un resumen. Se evaluó el tamaño de las gotas de las boquillas, las presiones de pulverización y las soluciones de pulverización utilizadas en los estudios de campo mediante difracción láser (analizador de tamaño de partículas por difracción láser Sympatec HELOS Vario KR, Sympatec GmbH, Pulverhaus, Alemania; rango dinámico de tamaño de gota de 18–3500 μm en 31 contenedores). La boquilla de aplicación terrestre se probó en un túnel de viento de baja velocidad con la hoja de abanico de la boquilla orientada perpendicularmente al suelo del túnel y saliendo de la boquilla al mismo tiempo que el flujo de aire del túnel, que se fijó en 6,7 ms−1. El flujo de aire se usa para minimizar el sesgo espacial inherente al uso de sistemas de difracción láser62. La boquilla de aplicación aérea se probó de manera similar en un túnel de viento de alta velocidad con la velocidad del aire establecida en 233 kph utilizada en el estudio de campo. El flujo de aire de alta velocidad que pasa por la boquilla y la geometría del rociado que sale da como resultado una ruptura secundaria y es el factor principal que influye en el tamaño de gota resultante63. Cada combinación de presión y boquilla terrestre y aérea tenía un mínimo de tres mediciones repetidas. Las distribuciones de diámetro de gota ponderado por volumen acumulativo se exportaron para su uso en los esfuerzos de modelado de deriva de aspersión usando AgDISP, y los resultados resumidos en forma de Dv10, Dv50 y Dv90 (diámetros de gota para los cuales el 10, 50 y 90% del volumen total de aspersión es compuesto por gotitas más pequeñas) junto con los finos como porcentaje del volumen total de pulverización en gotitas de menos de 100 μm de diámetro. Además, se determinó la clasificación del tamaño de gota para cada combinación64.

Tanto AgDRIFT como AgDISP proporcionan una interfaz que permite a los usuarios especificar condiciones de aplicación específicas a partir de las cuales se modela el destino y el transporte de la pulverización. Se utilizaron parámetros de entrada predeterminados, a menos que se indique lo contrario a continuación. Todo el modelado se realizó con AgDRIFT versión 2.1.1 y AgDISP versión 8.29.

El modelado de suelo en AgDRIFT requiere seleccionar la interfaz de suelo de nivel 1 y una altura de barra alta o baja y un tamaño de gota muy fino a fino o fino a medio/grueso. Como la altura de la barra en este trabajo cae entre las condiciones de barra baja y alta de AgDRIFT (0,51 y 1,27 m, respectivamente), se modelaron ambas configuraciones34. Además, el número de franjas se fijó en uno en la configuración ampliada para adaptarse mejor a las condiciones del estudio de campo. AgDISP requiere seleccionar suelo como método de aplicación y especificar el tipo de boquilla, que para este estudio fue un abanico plano. La presión de rociado, la altura de liberación, el número y espaciado de las boquillas y el ancho total de la franja se ajustaron a los utilizados en el estudio de campo (Tabla 4). Los datos del tamaño de las gotas se importaron directamente como la distribución del diámetro del volumen incremental de las pruebas en el túnel de viento. Los parámetros meteorológicos se establecieron en los valores medios de los tratamientos del estudio de campo, específicamente la velocidad del viento a 13 kph, la dirección del viento perpendicular a la línea de rociado, la temperatura a 10 °C y la humedad relativa al 71 %. La tasa de aplicación se fijó en 94 L ha−1 y el material de pulverización se evaporó. La estabilidad atmosférica se fijó en moderada y el dosel se fijó como ninguno con una rugosidad superficial de 0,04 m. AgDISP establece un desplazamiento predeterminado de media franja, lo que representa que la línea de aplicación está desplazada contra el viento del borde cero a favor del viento por la mitad del ancho de la entrada de franja. Este desplazamiento de franja predeterminado se cambió a cero para reflejar las condiciones del estudio de campo.

El modelado aéreo siguió el mismo proceso que el del suelo, con algunas diferencias clave. AgDRIFT proporciona tres niveles para aplicaciones aéreas. Solo se utilizaron los niveles uno y dos en el modelo AgDRIFT. El nivel tres está destinado a operar como una versión completa de AgDISP; sin embargo, AgDRIFT no se ha actualizado en los últimos años, mientras que AgDISP ha tenido actualizaciones recientes y continuas. El nivel uno solo permite elegir una de las cuatro configuraciones de tamaño de gota que van desde Muy fino a Muy grueso, mientras que el nivel dos amplía las opciones al tipo y configuración de la aeronave, el ancho y el desplazamiento de la franja, los datos del tamaño de la gota y la meteorología. En su caso, estos parámetros se ajustaron a los utilizados en el campo. El modelado AgDISP incluyó la selección de la antena como método, con la aeronave configurada como un Air Tractor 802A. La presión de rociado, la altura de liberación, el número y el espaciado de las boquillas y el ancho total de la franja se establecieron en los utilizados en el estudio de campo (Tabla 4) y los datos del tamaño de las gotas se importaron directamente como la distribución del diámetro del volumen incremental de la prueba del túnel de viento. La configuración del estudio usó dos tamaños de orificio diferentes a lo largo de la barra, en una proporción constante de dos boquillas con un tamaño de orificio de 0,078 por cada boquilla con un tamaño de orificio de 0,125. Sin embargo, AgDISP no permite tipos de boquillas mixtas dentro de una sola ejecución de simulación. Para tener en cuenta los diferentes tamaños de gotas y caudales de cada tamaño de orificio, se ejecutaron dos iteraciones del modelo, una para cada tamaño de orificio. Luego se combinaron los resultados de la deposición para cada ejecución, ponderando cada conjunto de resultados por el porcentaje del caudal de aplicación total correspondiente a cada tamaño de orificio, con 41,9 y 58,1 % del caudal total aportado por las boquillas de orificio de 0,078 y 0,125, respectivamente. Como se indicó anteriormente, AgDISP tiene por defecto una compensación de media franja; sin embargo, en este estudio, las pasadas de aspersión aérea se compensaron con una franja completa contra el viento, lo cual no es una opción estándar en el modelo. Sin embargo, el usuario puede especificar un valor de desplazamiento de franja, que el modelo agrega al desplazamiento de franja especificado, lo que significa que para el modelado aéreo, la desviación de franja se estableció en cero y el desplazamiento de franja se estableció en 21,9 m.

Todos los datos de deriva del rociado de campo y los datos de respuesta de la soja se analizaron ajustando cuatro funciones log-logísticas de parámetros (Ec. 1) usando el paquete "drc" en R4.0.365:

Donde f(x) es la variable de respuesta específica, b es la pendiente en el punto de inflexión, c es el límite inferior, d es el límite superior, x es la distancia a favor del viento desde la aplicación de aspersión y e es el punto de inflexión. Se realizó una relación de varianza (prueba F) para determinar si los modelos de tipo de aplicación individuales o combinados se ajustaban mejor a los datos (P ≤ 0,05)66. Para todas las variables de respuesta de la soja, dado que los datos eran porcentajes limitados entre 0 y 100 %, el límite inferior (c) y el límite superior (d) se fijaron en los modelos en 0 y 100, respectivamente. Posteriormente, se utilizaron modelos para predecir la distancia estimada a favor del viento en la que la variable de respuesta respectiva se redujo en un 25, 50 y 90% (PD25, PD50 y PD90, respectivamente).

Los datos del tamaño de gota se presentan como Dv10, Dv50 y Dv90, que son los diámetros de gota en los que el 10, 50 y 90 %, respectivamente, del volumen total de pulverización se compone de gotas de menor diámetro. Además, los finos porcentuales se informan como el volumen porcentual del aerosol contenido en gotas de 100 μm o menos. No se realizaron comparaciones de medios, ya que se sabe que los diferentes tipos de boquillas y condiciones operativas darían como resultado pulverizaciones de diferentes tamaños de gotas.

Los autores declaran que el cultivo de plantas a lo largo de la investigación presentada cumple con todas las directrices y leyes institucionales, nacionales e internacionales pertinentes. Además, los especímenes de semillas utilizados en este estudio son materiales de semillas de acceso público, y los autores recibieron un permiso explícito por escrito para utilizarlos con fines de investigación.

Los conjuntos de datos generados y analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

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El financiamiento para esta investigación fue proporcionado por el USDA-ARS bajo los números de concesión 58-6066-9-047 y 58-3091-1-015. Se proporcionó apoyo adicional para esta investigación a través de fondos Checkoff distribuidos por la Junta de Promoción de la Soya de Arkansas. Los autores también agradecen la asistencia en la investigación proporcionada por Tri-County Farmers Associates y Cole Hartley de Hartley Flying Service.

Departamento de Cultivos, Suelos y Ciencias Ambientales, División de Agricultura del Sistema de la Universidad de Arkansas, 2001 Hwy 70 E, Lonoke, AR, 72086, EE. UU.

Thomas R. Butts, K. Badou-Jeremie Kouame, L. Tom Barber y W. Jeremy Ross

Unidad de investigación de tecnología de aplicación aérea USDA-ARS, 3103 F&B Road, College Station, TX, 77845, EE. UU.

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Departamento de Cultivos, Suelos y Ciencias Ambientales, Universidad de Arkansas-Fayetteville, 1366 W Altheimer Dr, Fayetteville, AR, 72704, EE. UU.

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Departamento de Entomología y Patología Vegetal, División de Agricultura del Sistema de la Universidad de Arkansas, 2001 Hwy 70 E, Lonoke, AR, 72086, EE. UU.

Gus M. Lorenz y Benjamin C. Thrash

Departamento de Entomología y Patología Vegetal, División de Agricultura del Sistema de la Universidad de Arkansas, 2900 Hwy 130 E, Stuttgart, AR, 72160, EE. UU.

Nick R. Bateman

USDA-ARS, 141 Experiment Station Rd, Stoneville, MS, 38776, EE. UU.

Juan J. Adamczyk

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

TRB, JKN, GML y JJA conceptualizaron la idea de este estudio. TRB, BKF, GML, BCT, NRB y JJA contribuyeron con fondos para esta investigación. TRB, BKF y JKN diseñaron el experimento. TRB, BKF y KBJK analizaron los datos y redactaron el artículo. TRB, BKF, KBJK, JKN, LTB, WJR, GML, BCT, NRB y JJA participaron en debates útiles durante el estudio en curso, ayudaron con la recopilación de datos y contribuyeron a la edición del documento.

Correspondencia a Thomas R. Butts.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Butts, TR, Fritz, BK, Kouame, K.BJ. et al. Deriva del rociado de herbicidas desde aplicaciones terrestres y aéreas: Implicaciones para posibles fuentes de alimentación de polinizadores. Informe científico 12, 18017 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-22916-4

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Recibido: 11 agosto 2022

Aceptado: 20 de octubre de 2022

Publicado: 26 de octubre de 2022

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

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