Monitoreo y análisis de riesgos de pesticidas residuales arrastrados por fumigaciones aéreas no tripuladas

Jan 24, 2024

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 10834 (2023) Citar este artículo

315 Accesos

2 altmétrico

Detalles de métricas

Este estudio tuvo como objetivo investigar las características residuales de los pesticidas transportados por aspersión aérea no tripulada según la franja de protección, la barrera contra el viento y las características morfológicas de los cultivos no objetivo, sugerir medidas de prevención para reducir la deriva y, finalmente, realizar un análisis de riesgo de los pesticidas que exceden el límite máximo de residuos. (LMR) o nivel uniforme (0,01 mg/kg) del sistema de lista positiva (PLS). Se recolectaron cultivos no objetivo alrededor del área fumigada aérea (arroz) en Boryeong, Seocheon y Pyeongtaek después de la fumigación con vehículos aéreos no tripulados. Cuando se detectaron pesticidas en más de tres muestras, se realizó la prueba de rangos múltiples de Duncan. En los casos en que se detectaron pesticidas en solo dos muestras, se realizó una prueba t de muestra independiente (p <0,05). La tasa de deriva de los pesticidas tiende a disminuir hasta en un 100% a medida que aumenta la distancia de amortiguamiento desde el área fumigada aérea o cuando hay un cortavientos, como el maíz, entre dos lugares. Por lo tanto, la reducción de pesticidas a la deriva podría ser eficaz si ambos factores se aplicaran cerca del área de pulverización del UAV. Además, se descubrió que los residuos de plaguicidas arrastrados eran más elevados en las hortalizas de hoja, como las hojas de perilla, o en las de hojas y tallos, como la cebolla galesa, seguidas de las hortalizas de fruta y las cucurbitáceas, debido a las características morfológicas de los cultivos. Por lo tanto, se puede considerar la selección de legumbres o cereales como la soja o el maíz como producto agrícola cerca del área de pulverización del UAV para minimizar la deriva. Para los plaguicidas que exceden el nivel uniforme de LMR o PLS, el porcentaje de ingesta dietética aceptable es del 0 al 0,81 % sin riesgo. Además, el empleo de pesticidas aprobados tanto para arroz con cáscara como para productos agrícolas en la fumigación con vehículos aéreos no tripulados puede minimizar eficazmente los casos en los que se exceden los LMR o PLS. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo proporcionar a los agricultores pautas efectivas para mitigar la deriva. Además, nos esforzamos por promover una producción de alimentos estable e ininterrumpida y al mismo tiempo facilitar la utilización de tecnologías agrícolas como la fumigación con vehículos aéreos no tripulados para abordar la escasez de mano de obra y garantizar la seguridad alimentaria sostenible.

La aplicación de pesticidas se considera un procedimiento necesario para proteger los productos agrícolas de insectos y enfermedades dañinos1, y el uso total de pesticidas aumentó aproximadamente un 50 % en la década de 2020 en comparación con la década de 19902. Sin embargo, han surgido preocupaciones con respecto al uso excesivo de pesticidas y los riesgos que representan tanto para la salud humana como para el medio ambiente3. Además, algunos países están intentando reducir el uso de pesticidas para lograr una intensificación sostenible (IS) en la producción de alimentos para satisfacer las necesidades de una población mundial en crecimiento4.

Sin embargo, en respuesta a estas preocupaciones, se ha implementado la Ley de Regulación de Productos Químicos Agrícolas5 y la evaluación de riesgos6 para el uso seguro de pesticidas, como se ha hecho en otros países desarrollados7. Además, la SI podría hacerse viable a través de tecnología, como Internet de las cosas (IoT)8, big data9, inteligencia artificial (IA)10 y vehículos aéreos no tripulados (UAV)11 en la agricultura. En particular, los vehículos aéreos no tripulados podrían resultar una solución alternativa eficaz para abordar la escasez de mano de obra en el trabajo agrícola al permitir el seguimiento de los cultivos y la fumigación con pesticidas12,13, ya que la población de agricultores ha disminuido mientras que su edad promedio ha aumentado en algunos países14,15,16.

Sin embargo, al rociar pesticidas con vehículos aéreos no tripulados, los pesticidas en el aire podrían desplazarse a áreas no objetivo a través del aire17, lo que resultaría en una contaminación involuntaria de humanos, plantas, animales y el medio ambiente18. Para reducir la deriva de pesticidas, se han estudiado algunos factores, incluidos (1) condiciones meteorológicas19 como la dirección y velocidad del viento20, la humedad y la temperatura21; (2) condiciones de pulverización del UAV, como la presión de pulverización22, la altura de vuelo23 y la velocidad de vuelo24; (3) componentes del UAV como el rotor25 y la boquilla26,27; y (4) propiedades físicas de las soluciones de pulverización según el adyuvante28 y la formulación29.

Sin embargo, en el contexto de la fumigación aérea realizada sobre arrozales en diversas topografías durante un período específico en Corea, los factores que contribuyen a la deriva, incluidas las condiciones meteorológicas, las condiciones de fumigación de los UAV, los componentes de los UAV, los tipos de UAV (multicópteros o helicópteros) y Las propiedades físicas de la solución de pulverización30 no fueron identificadas. Además, es importante señalar que los pesticidas a la deriva tienen el potencial de afectar a las personas que residen en las proximidades de zonas agrícolas31 y suponen un riesgo de llegar a cultivos no objetivo, teniendo en cuenta que los vehículos aéreos no tripulados aplican pesticidas principalmente en los arrozales32. En tal caso, los residuos de pesticidas en estos cultivos excederían los límites máximos de residuos (LMR) o la norma uniforme del sistema de lista positiva (PLS) (0,01 mg/kg), lo que podría representar un riesgo para la salud humana si dichos cultivos contaminados se ingerido.

Sin embargo, las franjas de protección33, los cortavientos34 y las características morfológicas35 pueden afectar potencialmente los residuos de pesticidas a la deriva y deben investigarse después de la fumigación con vehículos aéreos no tripulados. Además, aunque las medidas de mitigación de la deriva han mostrado cierta reducción en la contaminación por pesticidas con el tiempo, aún persisten riesgos significativos para la salud humana y el medio ambiente36. Por lo tanto, es necesario monitorear los pesticidas a la deriva considerando estos tres factores y realizar análisis de riesgo después de la aplicación de pesticidas con vehículos aéreos no tripulados para garantizar una prevención efectiva. Por lo tanto, este estudio pretende lograr los siguientes objetivos: (1) investigar las características residuales de los pesticidas que han llegado a cultivos no objetivo que rodean el área fumigada aérea (arroz con cáscara), teniendo en cuenta tres factores, es decir, la franja de amortiguamiento, cortavientos y características morfológicas de cultivos no objetivo; (2) implementar medidas preventivas para reducir la deriva de pesticidas mediante el monitoreo de diversos cultivos no objetivo cerca del arroz con cáscara en tres regiones (Boryeong, Seocheon y Pyeongtaek) en la República de Corea; y (3) realizar un análisis de riesgos para evaluar el riesgo que representan los pesticidas a la deriva en cultivos no objetivo, utilizando niveles de residuos de pesticidas que exceden el LMR o PLS estándar (0,01 mg/kg).

Se rociaron dinotefuran + etofenprox 13(5 + 3)% en microemulsión y azoxistrobina + propiconaozle 18,71(7,01 + 11,7)% en suspoemulsión en Boryeong-si, y dinotefuran + etofenprox 13(5 + 3)% y azoxistrobina + hexaconazol 13 (12 + 1) % de concentrado en suspensión (SC) se roció en Seocheon-gun, Chungcheongnam-do, República de Corea. Además, se rociaron azoxistrobina + ferimzona 21,5 (6,5 + 15) % SC y clorantraniliprol + clotianidina 4,7 (2,7 + 2) % SC en Pyeongtaek-si, Gyeonggi-do, República de Corea. Los pesticidas de prueba utilizados en este estudio incluyen insecticidas como clorantraniliprol (diamida), clotianidina (neonicotinoide), dinotefurano (neonicotinoide) y etofenprox (piretroide), así como fungicidas como azoxistrobina (estrobilurina), ferimzona (pirimidina), hexaconazol ( triazol) y propiconazol (triazol). Los pesticidas objetivo en cada lugar se rociaron sobre arroz con cáscara con vehículos aéreos no tripulados, siguiendo mapas de registro de tierras que confirmaron el área de fumigación aérea. Los mapas de registro de tierras se obtuvieron de la Federación Nacional de Cooperativas Agrícolas, y luego se recolectaron cultivos alrededor del área fumigada aérea con información opcional, como la distancia (en metros) y la protección contra el viento entre los cultivos recolectados y el área fumigada aérea, para determinar el valor residual. Características de los pesticidas arrastrados.

Las muestras recolectadas incluyen ají (Capsicum annuum), calabaza (Cucurbita pepo), hojas de calabaza, dureup (Aralia cordata), hojas de perilla (Perilla frutescens), cebolla galesa (Allium fistulosum), tomate (Solanum lycopersicum), pepino (Cucumis sativus). ), berenjena (Solanum melongena), melocotón (Cucumis sativus), manzana (Malus pumila), uva (Vitis vinifera), pera (Pyrus pyrifolia), soja (Glycine max), hojas de soja, maíz (Zea mays), flores blancas calabaza (Lagenaria siceraria) y hojas de calabaza de flores blancas con partes no comestibles, como hojas de maíz y hojas de sésamo (Sesamum indicum), para evaluar las características residuales de los pesticidas arrastrados (Tabla complementaria S1). Las muestras recolectadas se almacenaron a menos de -20 ℃ inmediatamente después de cortarlas y mezclarlas con hielo seco37.

Las muestras se recolectaron para monitorear la deriva de pesticidas mediante pulverización con vehículos aéreos no tripulados con la aprobación de los agricultores. Además, todos los métodos, desde la recolección de muestras hasta el análisis de pesticidas residuales, se realizaron de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes del Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (NAS) y el Ministerio de Legislación Gubernamental (MOLEG).

Los materiales de referencia (RM) para etofenprox (pureza > 99,0%), hexaconazol (pureza > 98,7%) y propiconazol (pureza > 98,5%) se obtuvieron del Dr. Ehrenstrofer GmbH (Augsburgo, Alemania) y se pesaron con una balanza de precisión (Nueva Jersey, EE. UU.) para preparar la solución madre. Azoxistrobina, clotianidina, clorantraniliprol, dinotefurano, (E)-ferimzona, (Z)-ferimzona y una solución madre de 1000 mg/l se obtuvieron de Accustandard (New Haven, EE. UU.). El acetonitrilo y el metanol de grado LiChrosolv se obtuvieron de Merk (Darmstadt, Alemania). El paquete QuEChER EN (Cat No. 5982-5650) y SPE dispersivo (Cat No. 5982-5021) se obtuvieron de Agilent Technologies (California, EE. UU.). Se utilizó agua desionizada junto con Autwomatic Plus 1+2 de Waaserlab (de Navarra, España). El ácido fórmico (pureza > 98,0%) se obtuvo de Merk (Darmstadt, Alemania). La máquina de extracción utilizada fue Geno/Grinder 2010 de SPEX SamplePrep (Metuchen, EE. UU.), y el mezclador vórtex fue Vortex-Genie 2 de Scientific Industry (Nueva York, EE. UU.). Finalmente, la centrífuga fue de Hanil Science (Incheon, Corea).

Para preparar 1.000 mg/L de soluciones madre de pesticidas, cada MR se pesó con balanza de precisión, considerando las purezas de la MR. Así, se disolvieron 20,26 mg de etofenprox, 20,20 mg de hexaconazol y 20,30 mg de propiconazol en 20 ml de metanol. Cada solución madre se diluyó con acetonitrilo hasta concentraciones que oscilaban entre 0,005 y 100 mg/l. Estas concentraciones se utilizaron para trazar la curva de regresión y realizar la prueba de recuperación.

La preparación de la muestra se realizó según el método QuEChERS38. Las muestras (10 g) se colocaron en un tubo de centrífuga cónico de 50 ml (FalcornTM, EE. UU.) y se agitaron con acetonitrilo (10 ml) durante 5 minutos a 1300 rpm. Luego, la muestra se agitó nuevamente en las mismas condiciones con sulfato de magnesio (4 g), cloruro de sodio (1 g), citrato trisódico dihidrato (1 g) e hidrogenocitrato disódico sesquihidrato (0,5 g) (paquete de extracción QuEChERS EN). La mezcla se centrifugó durante 5 min a 3500 rpm y el sobrenadante (1 ml) se añadió en un tubo de extracción en fase sólida dispersiva (d-SPE) que contenía sulfato de magnesio (150 mg) y amina secundaria primaria (PSA) (25 mg). ) para la limpieza. Luego el tubo se agitó durante 30 s. La solución purificada se filtró usando un filtro de jeringa (PTFE, 13 mm, 0,22 µm) después de centrifugar durante 5 minutos a 12.000 rpm. Luego, el sobrenadante se mezcló en una proporción de 50:50 (v/v) con acetonitrilo para crear una muestra de matriz compatible, que se analizó con LC-MS/MS de acuerdo con la Tabla complementaria S239. Para la soja, la muestra se analizó directamente después de la comparación de matrices sin realizar el procedimiento de purificación.

El límite de cuantificación (LOQ) se determinó estableciendo una relación señal-ruido superior a 10 en un estándar de matriz compatible considerando el estándar uniforme PLS (0,01 mg/kg)40. Se trazó una curva de regresión para la calibración analizando más de cinco estándares de matriz coincidente y comparando la concentración e intensidad de los picos para evaluar el coeficiente de correlación (r2) según SANTE/11312/202141. La prueba de recuperación se realizó con manzana, cebolla wakegi, hojas de perilla y soja como cultivos representativos de grupos de productos de cultivos recolectados42. La precisión y repetición de la prueba de recuperación se evaluaron utilizando tres niveles de fortificación de LOQ, 10 LOQ y 50 LOQ con recuperación (%) y desviación estándar relativa (RSD) de acuerdo con los criterios de desempeño para el análisis de pesticidas43.

Para comprender la deriva de pesticidas a través de la fumigación con vehículos aéreos no tripulados, se requiere una gran cantidad de información, que abarque las condiciones meteorológicas, los tipos de vehículos aéreos no tripulados, las condiciones de pulverización, los componentes de los vehículos aéreos no tripulados y las propiedades físicas de la solución de pulverización que pueden influir en la deriva. Sin embargo, en este estudio, se rociaron pesticidas simultáneamente sobre arroz con cáscara en varias topografías utilizando dos tipos de vehículos aéreos no tripulados dentro de un período de tiempo específico. En consecuencia, no fue factible capturar todos los detalles durante cada evento de fumigación. Además, la presencia de pesticidas residuales en cultivos no objetivo puede no atribuirse únicamente a la deriva de los vehículos aéreos no tripulados, sino que también podría atribuirse a las prácticas de los agricultores. Por lo tanto, exploramos otros factores que podrían influir en la deriva y que son aplicables para la investigación incluso después de la fumigación con vehículos aéreos no tripulados.

Los residuos de pesticidas a la deriva están influenciados por la morfología de las plantas44, las franjas de protección45 y los cortavientos46. Por lo tanto, examinamos estos factores al recolectar cultivos no objetivo. Para comprender las características de los pesticidas residuales, analizamos los residuos de pesticidas en función de tres factores: franja de protección, morfología del cultivo y barrera contra el viento. Además, investigamos si los pesticidas fumigados aéreamente se detectan y registran comúnmente en los cultivos cosechados.

Se realizó un análisis de riesgo utilizando la ingesta diaria estimada (EDI) y el % de ingesta diaria aceptable (%ADI) en los casos en que los residuos de pesticidas en cultivos alrededor del área fumigada aérea exceden el estándar uniforme LMR o PLS (0,01 mg/kg), específicamente para cultivos. con una ADI47 establecida. Para calcular la IDE y el % IDA, el consumo de alimentos (g/día) se determinó a partir de las “Estadísticas Nacionales de Alimentación y Nutrición”48. Además, el peso promedio de un adulto en Corea, que es de 66,55 kg, se estableció con base en el “Anuario estadístico de detección de salud nacional” (ecuaciones 1 y 2)49.

Para trazar una curva de regresión de calibración y evaluar el coeficiente de correlación, se utilizó Microsoft Excel (EE. UU.). Las características residuales de las muestras recolectadas con pesticidas arrastrados se analizaron utilizando el software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (Ver. 26, IBM Corporation, EE. UU.). En los casos en que se detectaron pesticidas en sólo dos muestras en un sitio específico, se empleó una prueba t de muestra independiente para el análisis de residuos. En los casos en que se detectaron pesticidas en más de tres muestras, se realizó un análisis de varianza unidireccional (ANOVA), seguido de la prueba de rangos múltiples de Duncan (DMRT) con un nivel de significancia de p < 0,05.

El LOQ de todos los pesticidas, incluidos azoxistrobina, clorantraniliprol, clotianidina, dinotefurano, etofenprox, ferimzona, hexaconazol y propiconazol, fue de 0,01 mg/kg. La linealidad de todos los estándares emparejados con matrices fue alta, con un coeficiente de correlación superior a 0,99. Las recuperaciones de los pesticidas objetivo en cultivos representativos oscilaron entre 72,3 y 116,6% (con una desviación estándar relativa (RSD) de 0,2 a 10,7%). Por lo tanto, se puede concluir que la preparación de la muestra y las condiciones de LC-MS/MS fueron apropiadas para analizar los pesticidas (Tabla complementaria S3).

La investigación de residuos de pesticidas en cultivos considerando varios factores, incluida la morfología del cultivo, la distancia de amortiguamiento y las barreras contra el viento (Tablas 1, 2 y 3) sugiere que los pesticidas objetivo rociados por vehículos aéreos no tripulados no se desplazaron en 13 de 39 lugares donde se recolectaron muestras. (ubicaciones números 1, 3, 6-1, 6-2, 6-3, 7, 13, 18, 19, 20, 22, 26, 27) a un nivel de significancia de p < 0,05. Los pesticidas objetivo no se detectaron en siete de estos lugares (lugares números 6-3, 7, 13, 18, 22, 26, 27). En los lugares restantes (lugares números 1, 3, 6-1, 6-2, 19, 20), aunque se detectaron un máximo de dos pesticidas, los residuos de pesticidas no disminuyeron a medida que aumentó la distancia desde el área asperjada aérea ( p<0,05). Por lo tanto, los pesticidas residuales en cultivos no objetivo probablemente ya estaban presentes antes de la fumigación con vehículos aéreos no tripulados.

En tres lugares (lugares números 1, 14 y 16), los residuos de etofenprox en el melocotón y de azoxistrobina en el chile excedieron el LMR (Cuadros 1, 2 y 3). Sin embargo, los otros pesticidas rociados por vehículos aéreos no tripulados no fueron detectados y no hubo evidencia de pesticidas arrastrados, ya que los residuos de dos pesticidas no disminuyeron a medida que aumentaba la distancia desde el área rociada32. Además, la azoxistrobina se usa comúnmente en productos agrícolas como el chile50, y el etofenprox se detecta con frecuencia tanto en frutas a base de hierbas como en tallos y hortalizas51,52. Por lo tanto, se puede concluir que los cinco casos que excedieron el LMR no se debieron a la deriva de pesticidas en el aire sino a la presencia de pesticidas que ya fueron rociados antes de la fumigación del UAV.

En total, los residuos de pesticidas excedieron el estándar uniforme PLS en 31 casos en 15 ubicaciones (ubicaciones números 2, 6-4, 10, 12, 21, 25, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36). Estos incluyen un caso de etofenprox en calabaza de flores blancas, cinco casos de propiconazol (tres casos de hojas de calabaza y un caso de dureup y calabaza de flores blancas), 21 casos de ferimzona (cuatro casos de hojas de soja, ocho casos de chile , cuatro casos de cebolla galesa, dos casos de berenjena y un caso de hojas de calabaza, uno de hojas de perilla y uno de tomate) y cuatro casos de dinotefurano en hojas de soja. Se infirió que los pesticidas que excedieron los estándares uniformes del PLS fueron arrastrados por la aspersión con UAV, ya que todos los casos mostraron una tendencia residual uniforme de los pesticidas según la distancia desde el área asperjada, cortavientos y morfología de los cultivos32, y los pesticidas asperjados por UAV fueron comúnmente detectado. Se recomienda elegir pesticidas para aspersión con vehículos aéreos no tripulados tanto en el caso del arroz como de los productos agrícolas, considerando la ferimzona, que solo se aplica al arroz, y el 68% del total de casos que excedieron el PLS.

Se encontró que los pesticidas en el aire disminuían a medida que aumentaba la distancia desde el área fumigada aérea, con una reducción de la deriva del 0 al 100 % (ubicaciones n° 2, 4, 5, 6-4, 8, 9, 11, 12, 14, 15, 21). , 25, 29, 30, 32, 33, 35). Esta tendencia es consistente con los resultados de las pruebas de campo y del túnel de viento, que también mostraron que la cantidad de pesticidas en el aire disminuía al aumentar la distancia22,53. Las muestras se recolectaron a distancias que oscilaron entre 0 y 22 m desde el área asperjada aérea, con una distancia promedio de 5,7 m. Parece que los cultivos se cultivaron alrededor del área fumigada aérea sin una franja de protección uniforme. Por lo tanto, sería apropiado establecer una franja de protección uniforme alrededor del área fumigada aérea34. Sin embargo, se detectaron pesticidas objetivo en frutas y hortalizas de hoja no objetivo, como hojas de calabaza, hojas de calabaza de flores blancas y hojas de maíz, más allá de 5,7 m del área rociada (Tablas 1, 2 y 3). Además, se ha identificado que la velocidad del viento es un factor que influye en la deposición por deriva54, y se ha aconsejado establecer una franja de protección de entre 25 y 300 m en el caso de la pulverización de herbicidas34. Sin embargo, la efectividad de una franja de protección para reducir la deriva de pesticidas puede variar, lo que resulta en niveles inconsistentes de reducción de la deriva que oscilan entre 0 y 100%. Esta variabilidad se atribuye a la influencia de otros factores, incluidas las condiciones meteorológicas, las características morfológicas de los cultivos no objetivo y las condiciones de pulverización de los vehículos aéreos no tripulados. En consecuencia, depender únicamente de la implementación de una franja de protección puede resultar insuficiente para prevenir la deriva.

El residuo de pesticidas en el aire en muestras no objetivo varía según las características morfológicas de las muestras recolectadas (ubicaciones n° 6-4, 9, 12, 17, 21, 23, 24, 25, 28, 30, 34, 36). . Los resultados del análisis muestran que los residuos de pesticidas fueron mayores en las hortalizas de hoja o de tallo y tallo que en las hortalizas de fruto distintas de las cucurbitáceas, seguidas de las cucurbitáceas (p < 0,05). La soja y el maíz parecen ser menos susceptibles a los pesticidas arrastrados debido a su capa exterior, y el residuo de pesticidas fue menor que en otros cultivos (Cuadros 1, 2 y 3). Esta tendencia es similar a informes anteriores que afirmaban que los residuos de plaguicidas carbamatos eran más bajos en los cereales y las legumbres55 y que los residuos de plaguicidas eran mayores en las hortalizas de hoja que en las hojas de tubérculos y bulbos, incluidas las legumbres con vaina, las frutas, las legumbres y los cereales. cereales y hortalizas de raíz y bulbo44.

Además, las hojas de durazno, perilla y calabaza con pelo glandular tendieron a tener mayores residuos de pesticidas (p < 0,05). La deposición de gotas se vio afectada por componentes como la microestructura, la cera, los estomas y el pelo en la superficie de las hojas56. La retención de gotas mejora en hojas con pelos más largos y uniformes o superficie más rugosa57. Además, cuatro tipos de hojas, a saber, berberecho, campanilla, hoja de terciopelo y sen del café, mostraron 99, 77, 65 y 55% de eficiencias de deposición, respectivamente, cuando se rociaron con 140 µm de gotas35. De manera similar, las hojas aciculares tuvieron una deposición entre dos y cuatro veces mayor que las hojas anchas58; así, se concluyó que la cantidad de depósito de pesticidas en el aire podría diferir según las características morfológicas de los cultivos. En consecuencia, se recomienda cultivar cultivos menos susceptibles a la retención de pesticidas en el aire alrededor del área rociada aérea para evitar una contaminación involuntaria.

Dadas las etapas tempranas o medias de crecimiento de las muestras recolectadas, no era un momento apropiado para evaluar la seguridad de los pesticidas. Además, los residuos de plaguicidas tienden a disiparse o degradarse con el tiempo debido al crecimiento de los productos agrícolas, lo que está influenciado por condiciones meteorológicas como radiación, temperatura, humedad y precipitaciones, así como por las propiedades fisicoquímicas de los plaguicidas59. En consecuencia, es probable que los residuos de pesticidas arrastrados a la deriva en los productos agrícolas disminuyan en el momento de la cosecha. La siguiente sección describe los patrones residuales de los pesticidas a la deriva, suponiendo que fueron causados ​​por la deriva.

El análisis de pesticidas residuales indica que los residuos de pesticidas fueron menores cuando los cortavientos estaban entre el cultivo no objetivo y el área fumigada aérea (lugares números 10, 16, 17, 21, 25, 30, p < 0,05). En particular, el análisis revela una reducción del 30 al 100 % en los residuos de pesticidas arrastrados, incluso cuando los mismos cultivos se recolectaron a la misma distancia del área fumigada aérea (lugares números 16, 17, 30, p <0,05). El grado de deriva varió en función de varios factores, como parámetros estructurales (porosidad, largo, ancho y alto) y factores climáticos, entre otros34,60,61,62. Por ejemplo, la deriva de pesticidas en el aire por un pulverizador de brazo o un vehículo aéreo no tripulado se redujo cuando se utilizó maíz como cortavientos34,46. Por lo tanto, la colocación adecuada de cortavientos adaptados a la topografía de cada ubicación puede evitar la contaminación involuntaria (Figuras complementarias S1 a S3).

El resultado del análisis de riesgo de 36 casos que excedieron el estándar uniforme LMR o PLS mostró que el %ADI osciló entre 0,00 y 0,81% (Cuadro 4); esto demuestra que no había ningún riesgo63. Teniendo en cuenta que los tratamientos de procesamiento, incluidos el lavado, el pelado, los tratamientos térmicos y el secado, pueden eliminar eficazmente los pesticidas residuales64, la probabilidad de consumir estos productos agrícolas con cualquier riesgo asociado es baja. Sin embargo, es esencial mantener un seguimiento continuo de los pesticidas residuales que llegan a cultivos no objetivo mediante aplicaciones aéreas. Este seguimiento continuo tiene como objetivo investigar las causas y los riesgos potenciales que plantean los pesticidas a la deriva, específicamente para implementar medidas preventivas contra la deriva.

Para abordar la escasez de mano de obra en la agricultura nacional, se ha vuelto necesario el uso de pesticidas fumigados con vehículos aéreos no tripulados. Sin embargo, esta práctica plantea el riesgo de que los pesticidas lleguen a cultivos no objetivo y de posibles daños a los seres humanos. En consecuencia, es crucial monitorear la deriva de pesticidas y realizar análisis de riesgo en cultivos no objetivo. Los resultados del análisis indican que la deriva de pesticidas se puede minimizar aumentando la distancia entre los cultivos no objetivo y el área de pulverización del UAV o implementando cortavientos, como plantando maíz, entre ellos. Además, los residuos de pesticidas arrastrados tienden a ser menores en las legumbres o los cereales, como la soja o el maíz, en comparación con las hortalizas de hojas o tallos como las cebollas galesas o los cultivos con pelos granulares, como las hojas de perilla. Además, el uso de pesticidas registrados tanto para arroz con cáscara como para otros productos agrícolas en la fumigación con vehículos aéreos no tripulados ayuda a prevenir la contaminación involuntaria con pesticidas. Por lo tanto, se anticipa que estas directrices ayudarán a los agricultores a evitar violaciones de PLS o MRL, permitiendo así una producción de alimentos estable y continua en los campos agrícolas e impactando positivamente las tasas de autosuficiencia alimentaria. Además, imaginamos que tecnologías agrícolas como la fumigación con vehículos aéreos no tripulados puedan utilizarse no sólo para abordar la escasez de mano de obra sino también para mejorar la seguridad alimentaria sostenible.

En investigaciones futuras, planeamos investigar medidas de prevención específicas para la deriva utilizando un sistema de información geográfica para comprender cómo los factores del terreno pueden influir potencialmente en la deriva resultante de la fumigación con vehículos aéreos no tripulados. Además, consideraremos factores como franjas de protección, cortavientos, morfología de cultivos y la elección de pesticidas para la fumigación con vehículos aéreos no tripulados para evaluar su eficacia para reducir la deriva.

Los conjuntos de datos utilizados y analizados durante el estudio actual pueden estar disponibles a través del autor correspondiente previa solicitud razonable.

Tudi, M. y col. Desarrollo agrícola, aplicación de pesticidas y su impacto en el medio ambiente. En t. J. Medio Ambiente. Res. Salud pública. 18(3), 1112. https://doi.org/10.3390/ijerph18031112 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO). Uso de pesticidas, comercio de pesticidas e indicadores de pesticidas: tendencias globales, regionales y nacionales, 1990-2020. Análisis de FAOSTAT. Breve. 46FAO. Roma, Italia, 9. Roma. https://doi.org/10.4060/cc0918en (2022).

Damalas, CA & Eleftherohorinos, IG Exposición a pesticidas, cuestiones de seguridad e indicadores de evaluación de riesgos. En t. J. Medio Ambiente. Res. Salud pública. 8(5), 1402-1419. https://doi.org/10.3390/ijerph8051402 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hunter, MC, Smith, RG, Schipanski, ME, Atwood, LW & Mortensen, DA Agricultura en 2050: Recalibración de objetivos para una intensificación sostenible. Biociencia 67(4), 386–391. https://doi.org/10.1093/biosci/bix010 (2017).

Artículo de Google Scholar

Ministerio de Legislación Gubernamental (MOLEG). Ley de Regulación de Químicos Agrícolas. https://www.law.go.kr/LSW/lsSc.do?menuId=1&dt=20201211&query=%EB%86%8D%EC%95%BD%EA%B4%80%EB%A6%AC%EB %B2%95&subMenuId=15# (2023).

Ministerio de Seguridad de Alimentos y Medicamentos (MFDS). Directrices comunes para la evaluación de riesgos de aplicaciones humanas. MFDS, Cheongju-si, Corea 1–86 (2019).

Lewis, KA, Tzilivakis, J., Warner, DJ y Green, A. Una base de datos internacional para la evaluación y gestión de riesgos de pesticidas. Tararear. Ecológico. Evaluación de riesgos. En t. 22(4), 1050–1064. https://doi.org/10.1080/10807039.2015.1133242 (2016).

Artículo CAS Google Scholar

Jha, K., Doshi, A., Patel, P. y Shah, M. Una revisión exhaustiva sobre la automatización en la agricultura mediante inteligencia artificial. Artif. Intel. Agrícola. 2, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.05.004 (2019).

Artículo de Google Scholar

Ryan, M. Ética del uso de IA y big data en la agricultura: el caso de una gran multinacional agrícola. ÓRBITA J. 2(2), 1–27. https://doi.org/10.29297/orbit.v2i2.109 (2019).

Artículo de Google Scholar

Muangprathub, J. y col. Análisis de datos agrícolas y de IoT para granjas inteligentes. Computadora. Electrón. Agrícola. 156, 467–474. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.011 (2019).

Artículo de Google Scholar

Tsouros, DC, Bibi, S. & Sarigiannidis, PG Una revisión sobre aplicaciones basadas en UAV para agricultura de precisión. Información 10(11), 349. https://doi.org/10.3390/info10110349 (2019).

Artículo de Google Scholar

Radoglou-Grammatikis, P., Sarigiannidis, P., Lagkas, T. & Moscholios, I. Una recopilación de aplicaciones de vehículos aéreos no tripulados para agricultura de precisión. Informática. Neto. 172, 107148. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107148 (2020).

Artículo de Google Scholar

Xiongkui, H., Bonds, J., Herbst, A. y Langenakens, J. Desarrollo reciente de vehículos aéreos no tripulados para la protección de plantas en el este de Asia. En t. J. Agrícola. Biol. Ing. 10(3), 18–30. https://doi.org/10.3965/j.ijabe.20171003.3248 (2017).

Artículo de Google Scholar

Estática Corea (KOSTAT). Informe del censo agrícola, forestal y pesquero de 2020, Agricultura. https://kosis.kr/publication/publicationThema.do?pubcode=JM (2020).

Kim, CJ y cols. Características de residuos y distribución del dimetomorfo rociado con multicópteros agrícolas sobre cebollas arbóreas. Coreano J. Pestic. Ciencia. 25(2), 138–148. https://doi.org/10.7585/kjps.2021.25.2.138 (2021).

Artículo de Google Scholar

Umeda, S., Yoshikawa, N. & Seo, Y. Evaluación de costos y carga de trabajo de un aspersor agrícola con drones: un estudio de caso de la producción de arroz en Japón. Sostenibilidad 14(17), 10850. https://doi.org/10.3390/su141710850 (2022).

Artículo de Google Scholar

Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA). Introducción a la deriva de pesticidas. https://www.epa.gov/reduction-pesticide-drift/introduction-pesticide-drift#:~:text=Pesticide%20spray%20drift%20is%20the,other%20than%20the%20area%20intended (2022)

Wang, C. y col. Evaluación de la deposición, la deriva y el equilibrio de masas de la pulverización de un vehículo aéreo no tripulado utilizando un viñedo artificial. Ciencia. Medio ambiente total. 777, 146181. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146181 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Zhu, H., Reichard, DL, Fox, RD, Brazee, RD y Ozkan, HE Simulación de la deriva de tamaños discretos de gotas de agua de pulverizadores de campo. Trans. ASAE 37(5), 1401-1407. https://doi.org/10.13031/2013.28220 (1994).

Artículo de Google Scholar

Wang, J. y col. Deriva y deposición de pesticida aplicado por UAV sobre plantas de piña bajo diferentes condiciones meteorológicas. En t. J. Agrícola. y biol. Ing. 11 (6), 5-12. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181106.4038 (2018).

Artículo de Google Scholar

Nuyttens, D. y col. Estudio experimental de los factores que influyen en el riesgo de deriva de los pulverizadores de campo, Parte 1: Condiciones meteorológicas. Áspid. Aplica. Biol. 77(2), 331–339 (2006).

Google Académico

Liu, Q., Chen, S., Wang, G. y Lan, Y. Evaluación de la deriva de un pulverizador de vehículo aéreo no tripulado (UAV) cuadrotor: efecto de la presión del líquido y la velocidad del viento sobre el potencial de deriva según una prueba en túnel de viento. Aplica. Ciencia. 11(16), 7258. https://doi.org/10.3390/app11167258 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Zheng, Y. et al. El modelado dinámico de fluidos computacional del campo de flujo descendente para un UAV de seis rotores. Frente. Agrícola. Ciencia. Ing. 5(2), 159–167. https://doi.org/10.15302/J-FASE-2018216 (2018).

Artículo de Google Scholar

Wen, S. y col. Análisis numérico y validación de las distribuciones de pulverización perturbadas por la estela de drones de cuatro rotores a diferentes velocidades de vuelo. Computadora. Electrón. Agrícola. 166, 105036. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105036 (2019).

Artículo de Google Scholar

Yang, F., Xue, X., Cai, C., Sun, Z. y Zhou, Q. Simulación numérica y análisis del movimiento de deriva de la pulverización de un vehículo aéreo no tripulado de protección vegetal multirrotor. Energías 11(9), 2399. https://doi.org/10.3390/en11092399 (2018).

Artículo de Google Scholar

Bueno, MR, da Cunha, JPA y de Santana, DG Evaluación de la deriva de la pulverización procedente de aplicaciones de pesticidas en cultivos de soja. Biosistema. Ing. 154, 5–45. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.10.017 (2017).

Artículo de Google Scholar

Chen, S., Lan, Y., Zhou, Z., Deng, X. y Wang, J. Avances de la investigación de las tecnologías de reducción de la deriva en la aplicación de la fumigación de la aviación agrícola. En t. J. Agri. Biol. Ing. 14(5), 1–10. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20211405.6225 (2021).

Artículo de Google Scholar

Wang, X. et al. Potencial de deriva de UAV con adyuvantes en aplicaciones aéreas. Int J. Agric. Biol. Ing. 11(5), 54–58. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181105.3185 (2018).

Artículo MathSciNet Google Scholar

Fritz, BK, Hoffmann, WC, Wolf, RE, Bretthauer, S. & Bagley, WE Evaluación en túnel de viento y campo de la deriva de aplicaciones de aspersión aérea con múltiples formulaciones de aspersión. J. ASTM Int. 32, 96-113. https://doi.org/10.1520/STP104403 (2012).

Artículo de Google Scholar

Felsot, AS et al. Deriva de la aspersión de agroquímicos; Evaluación y mitigación: una revisión. J. Medio Ambiente. Ciencia. Parte de Salud. B 46(1), 1–23. https://doi.org/10.1080/03601234.2010.515161 (2010).

Artículo CAS Google Scholar

Teysseire, R. y col. Evaluación de la exposición residencial a pesticidas agrícolas: una revisión del alcance. MÁS UNO 15(4), e0232258. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0232258 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, CJ y cols. Patrón residual de pesticidas arrastrados por fumigación con vehículos aéreos no tripulados (UAV) y reducción de la deriva utilizando maíz (Zea mays L.). Coreano J. Pestic. Ciencia. 26(2), 103–120. https://doi.org/10.7585/kjps.2022.26.2.103 (2022).

Artículo de Google Scholar

de Snoo, GR & de Wit, PJ Zonas de amortiguamiento para reducir la deriva de pesticidas a las zanjas y los riesgos para los organismos acuáticos. Ecotoxicol. Reinar. Seguro. 41(1), 112-118. https://doi.org/10.1006/eesa.1998.1678 (1998).

Artículo PubMed Google Scholar

Ucar, T. & Hall, FR Los cortavientos como estrategia de mitigación de la deriva de pesticidas: una revisión. Manejo de plagas. Ciencia. 57(8), 663–675. https://doi.org/10.1002/ps.341 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Smith, DB, Askew, SD, Morris, WH, Shaw, DR y Boyette, M. Efectos del tamaño de las gotas y la morfología de las hojas en la deposición de pesticidas por aspersión. Trans. ASAE 43(2), 255. https://doi.org/10.13031/2013.2700 (2000).

Artículo de Google Scholar

Cech, R. y col. Las medidas de mitigación de la deriva de pesticidas parecen reducir la contaminación de áreas no agrícolas, pero los peligros para los humanos y el medio ambiente persisten. Ciencia. Medio ambiente total. 854, 158814. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158814 (2023).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Ministerio de Legislación Gubernamental (MOLEG). Normas de registro de plaguicidas y materias primas. https://www.law.go.kr/admRulSc.do?menuId=5&subMenuId=41&tabMenuId=183&query=%EB%86%8D%EC%95%BD%EA%B4%80%EB%A6%AC%EB %B2%95#AJAX (2016).

González-Curbelo, M. Á. et al. Evolución y aplicaciones del método QuEChERS. Tendencia TrAC. Anal. Química. 71, 169–185. https://doi.org/10.1016/j.trac.2015.04.012 (2015).

Artículo CAS Google Scholar

Chawla, S. y col. Evaluación de los efectos de la matriz en el análisis multiresiduo de residuos de pesticidas en hortalizas y especias mediante LC-MS/MS. J. AOAC Int. 100(3), 616–623. https://doi.org/10.5740/jaoacint.17-0048 (2017).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Anagnostopoulos, C. & Miliadis, GE Desarrollo y validación de un método multiresiduo sencillo para la determinación de residuos de pesticidas multiclase mediante GC-MS/MS y LC-MS/MS en aceite de oliva y aceitunas. Talanta 112, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2013.03.051 (2013).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Comisión Europea, Control analítico de calidad y procedimientos de validación de métodos para el análisis de residuos de pesticidas en alimentos y piensos. EURL. SANTE/11312/2021. https://www.eurl-pesticides.eu/userfiles/file/EurlALL/SANTE_11312_2021.pdf (2022).

Jansson, C., Pihlström, T., Österdahl, BG y Markides, KE Un nuevo método de residuos múltiples para el análisis de residuos de pesticidas en frutas y hortalizas mediante cromatografía líquida con detección espectrométrica de masas en tándem. J. Cromatogr. A 1023(1), 93-104. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2003.10.019 (2004).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). Presentación y evaluación de datos sobre residuos de plaguicidas para la estimación de niveles máximos de residuos en alimentos y piensos. Residuos de pesticidas 3ª ed. (FAO, 2016).

Noh, HH Manual de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para fumigación de pesticidas. NAS 1–108 (2020).

Grant, S. y col. Una evaluación en túnel de viento de los parámetros que pueden afectar la deriva de la pulverización durante la aplicación de pesticidas con vehículos aéreos no tripulados. Drones. 6(8), 204. https://doi.org/10.3390/drones6080204 (2022).

Artículo de Google Scholar

Vieira, BC y col. Mitigar la deriva de partículas mediante pulverización utilizando maíz de campo (Zea mays L.) como barrera contra la deriva. Manejo de plagas. Ciencia. 74(9), 2038-2046 (2018).

Artículo CAS Google Scholar

Ministerio de Legislación Gubernamental (MOLEG). Ingesta diaria permitida de pesticidas. https://www.law.go.kr/admRulSc.do?menuId=5&subMenuId=41&tabMenuId=183&query=%EB%86%8D%EC%95%BD%EA%B4%80%EB%A6%AC%EB %B2%95#J2475607 (2023)

Instituto de Desarrollo de la Industria de la Salud de Corea (KHIDI). Estadísticas Nacionales de Alimentación y Nutrición. https://www.khidi.or.kr/kps/dhraStat/result1?menuId=MENU01652&gubun=&year=2020 (2020).

Servicio Nacional de Seguro Médico (NHIS). Anuario estadístico nacional de exámenes de salud 2021, NHIS, 625 (2021).

Kim, JK y cols. Monitoreo de residuos de pesticidas en productos agrícolas medicinales de consumo común distribuidos en Seúl. Coreano J. Pestic. Ciencia. 25(1), 40–54. https://doi.org/10.7585/kjps.2012.16.2.109 (2021).

Artículo de Google Scholar

Kim, JH, Shin, JH, Park, CG & Lee, SH Monitoreo de residuos de pesticidas y evaluación de riesgos en las frutas a base de hierbas Schisandra chinensis, Lycium chinense y Cornus officinalis en Corea. Ciencia de los alimentos. Biotecnología. 30(1), 137–147. https://doi.org/10.1007/s10068-020-00840-5 (2021).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Park, BK y cols. Monitoreo y evaluación de riesgos de residuos de pesticidas en hortalizas de tallo y tallo comercializadas en el área metropolitana de Incheon. J. Comida. Hig. Seguro. 35(4), 365–374. https://doi.org/10.13103/JFHS.2020.35.4.365 (2020).

Artículo de Google Scholar

Chen, S. y col. Efecto de los parámetros del tamaño de las gotas sobre la deposición de gotas y la deriva de la fumigación aérea mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados fitosanitarios. Agronomía 10(2), 195. https://doi.org/10.3390/agronomy10020195 (2020).

Artículo de Google Scholar

Perkins, DB, Abi-Akar, F., Goodwin, G. & Brain, RA Caracterización de la deposición por deriva de aspersión a escala de campo y la sensibilidad biológica de plantas no objetivo: un estudio de caso de herbicida de maíz (mesotriona/s-metolocloro). Manejo de plagas. Ciencia. 78(7), 3193–3206. https://doi.org/10.1002/ps.6950 (2022).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Fatunsin, OT, Oyeyiola, AO, Moshood, MO, Akanbi, LM & Fadahunsi, DE Evaluación de riesgos dietéticos de residuos de pesticidas organofosforados y carbamatos en cultivos alimentarios comúnmente consumidos. Ciencia. África. 8, e00442. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2020.e00442 (2020).

Artículo de Google Scholar

Ji, G. y col. Las características de la superficie de las hojas afectan la deposición y distribución de las gotas en el arroz (Oryza sativa L.). Ciencia. Rep. 11(1), 17846. https://doi.org/10.1038/s41598-021-97061-5 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ma, J. y col. Efectos de la rugosidad de la superficie de la hoja y el ángulo de contacto en la medición in vivo de la retención de gotas. Agronomía 12(9), 2228. https://doi.org/10.3390/agronomy12092228 (2022).

Artículo de Google Scholar

Ucar, T., Hall, FR, Tew, JE & Hacker, JK Estudios en túnel de viento sobre la deposición por aspersión en hojas de especies de árboles utilizados como cortavientos y exposición de las abejas melíferas. Manejo de plagas. Ciencia. 59(3), 358–364. https://doi.org/10.1002/ps.650 (2003).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Farha, W., Abd El-Aty, AM, Rahman, MM, Shin, HC y Shim, JH Una descripción general de los aspectos comunes que influyen en el patrón de disipación de los pesticidas: una revisión. Reinar. Monit. Evaluar. 188(693), 1–21. https://doi.org/10.1007/s10661-016-5709-1 (2016).

Artículo CAS Google Scholar

De Schampheleire, M. et al. Deposición de rociado a la deriva detrás de las estructuras fronterizas. Prot. de cultivos. 28(12), 1061–1075. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2009.08.006 (2009).

Artículo de Google Scholar

Brown, RB, Carter, MH & Stephenson, GR Efectos de la zona de amortiguamiento y de la barrera contra el viento en la deposición por deriva de la aspersión en un humedal simulado. Manejo de plagas. Ciencia. 60(11), 1085–1090. https://doi.org/10.1002/ps.926 (2004).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Wenneker, M. & Van de Zande, JC La deriva de la pulverización reduce los efectos de los cortavientos naturales en la fumigación de huertos. Áspid. Aplica. Biol. 84, 25-32 (2008).

Google Académico

Chun, OK y Kang, HG Estimación de los riesgos de exposición a pesticidas, por ingesta de alimentos, para los coreanos. Química de los alimentos. Toxico. 41(8), 1063–1076. https://doi.org/10.1016/S0278-6915(03)00044-9 (2003).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Yigit, N. & Velioglu, YS Efectos del procesamiento y almacenamiento de los residuos de pesticidas en los alimentos. Crítico. Rev. Ciencia de los alimentos. Nutrición. 60(21), 3622–3641. https://doi.org/10.1080/10408398.2019.1702501 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Descargar referencias

Este trabajo fue apoyado por el Programa de Investigación y Desarrollo Agrícola (No. PJ01505305) y el programa de cooperación académico-industrial, Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (NAS), Administración de Desarrollo Rural (RDA), República de Corea.

División de Evaluación de Agroquímicos Residuales, Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas, Wanju, 55365, Corea

Chang Jo Kim, Xiu Yuan, Min Kim y Hyun Ho Noh

Departamento de Química Ambiental y Biológica, Facultad de Agricultura, Ciencias de la Vida y el Medio Ambiente, Universidad Nacional Chungbuk, Cheongju, 28644, Corea

Kee Sung Kyung

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

KSK, HHN y CJK diseñaron el estudio; CJK escribió el manuscrito; KSK y HHN revisaron el manuscrito; y HHN, CJK, XY y MK recogieron muestras y realizaron los análisis. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.

Correspondencia con Kee Sung Kyung o Hyun Ho Noh.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado al autor(es) original(es) y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Kim, CJ, Yuan, X., Kim, M. et al. Seguimiento y análisis de riesgos de plaguicidas residuales arrastrados por fumigaciones aéreas no tripuladas. Representante científico 13, 10834 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36822-w

Descargar cita

Recibido: 04 de abril de 2023

Aceptado: 10 de junio de 2023

Publicado: 05 de julio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36822-w

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.