馬飛翔, 董豐收, 劉曉慧, 吳小虎, 潘興魯, 鄭永權(quán), 閆曉靜, 徐 軍

(植物病蟲(chóng)害綜合治理全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 植物保護(hù)研究所，北京 100193)

植保無(wú)人飛機(jī)在國(guó)內(nèi)大量應(yīng)用于田間農(nóng)藥、化肥的噴施，與常規(guī)施藥器械相比，具有作業(yè)效率高、作業(yè)成本低、靈活機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、省水省藥等優(yōu)勢(shì)[1]，目前已經(jīng)成為我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中重要的機(jī)械設(shè)備[2]。另一方面，由于其高空作業(yè)的特性，其工作場(chǎng)景受到環(huán)境因素影響相對(duì)較大[3]，如王瀟楠等[4]依據(jù)飄移試驗(yàn)結(jié)果，建議0.76～5.5 m/s 風(fēng)速下其隔離緩沖區(qū)應(yīng)在15 m 以上；魯文霞等[5]的研究表明，低風(fēng)速有利于農(nóng)藥在作物上的沉積，且超過(guò)一定值之后，隨著風(fēng)速的增加農(nóng)藥沉積量會(huì)顯著降低，同時(shí)作業(yè)區(qū)霧滴沉積分布的均勻性也有所下降。因而為了避免環(huán)境因素的影響，允許植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)的氣候條件將越來(lái)越嚴(yán)格[6-7]。

根據(jù)植保無(wú)人飛機(jī)施藥的特點(diǎn)，開(kāi)展相關(guān)殘留試驗(yàn)所需的施藥處理面積遠(yuǎn)大于地面常規(guī)噴霧，因此，為確保能完整反映出植保無(wú)人飛機(jī)施藥后藥物殘留水平，同一殘留試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)采樣點(diǎn)數(shù)相比較于常規(guī)噴霧也應(yīng)有所增加[8]。目前，我國(guó)殘留試驗(yàn)采樣方法仍基本按照NY/T 788―2018 的試驗(yàn)操作規(guī)程進(jìn)行[9-10]，但該方法主要是針對(duì)地面常規(guī)噴霧模式，在植保無(wú)人飛機(jī)相關(guān)試驗(yàn)中的適用程度還有待進(jìn)一步研究。

殘留試驗(yàn)采樣樣品中農(nóng)藥的均勻程度對(duì)最終檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性影響較大，為了確定采集的樣品中農(nóng)藥含量的均勻程度，因此引入了采樣過(guò)程中的不確定度以衡量所采集樣品的均勻性和代表性。不確定度 (uncertainty) 的概念由美國(guó)數(shù)理專家Churchill Eisenhart 首次提出，隨即在國(guó)內(nèi)外引起了廣泛的關(guān)注[11]。1993 年，包括國(guó)際計(jì)量局(BIPM)、國(guó)際法制計(jì)量組織 (OIML)、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織 (ISO) 在內(nèi)的多個(gè)國(guó)際組織聯(lián)合發(fā)布了測(cè)量不確定度的相關(guān)指南——Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM)[12-13]。隨后我國(guó)也發(fā)布了有關(guān)不確定度的一系列標(biāo)準(zhǔn)及指南，例如JJF 1059.1—2012《測(cè)量不確定度評(píng)定與表示》[14]、中國(guó)合格評(píng)定國(guó)家認(rèn)可委員會(huì)制定的 CNAS-GL006 2019《化學(xué)分析中不確定度的評(píng)估指南》[15]等。在相關(guān)指南及標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范下，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的相關(guān)研究，為不確定度這一概念的應(yīng)用及發(fā)展提供了支持和幫助。

本研究利用水敏紙檢測(cè)方法[16]，探究了在植保無(wú)人飛機(jī)施藥模式下，4 種常用采樣方法的霧滴密度分布情況，并對(duì)由采樣方法引入的不確定度進(jìn)行了評(píng)估，以期對(duì)植保無(wú)人飛機(jī)施藥模式下適宜的殘留試驗(yàn)采樣方法的確定提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 儀器與試劑

T30 型六旋翼電動(dòng)植保無(wú)人飛機(jī)，深圳市大疆創(chuàng)新科技有限公司；AUW 120D 型電子分析天平 (精確到0.01 mg)，島津公司；ME204E 電子天平 (精確到0.01 g)，梅特勒-托利多儀器有限公司；掃描儀 (上海中晶科技有限公司)。 指示劑：誘惑紅 (浙江吉高德色素科技有限公司)。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 植保無(wú)人飛機(jī)最佳飛行參數(shù)測(cè)定 植保無(wú)人飛機(jī)的飛行參數(shù)是影響其作業(yè)效率、沉積量及防治效果等方面的主要因素[17-18]。余文勝等[19]通過(guò)正交試驗(yàn)證明，影響藥液沉積量及均勻性的因素主要有飛行速度、飛行高度、噴頭流量，其中飛行速度影響最大。結(jié)合已有的相關(guān)研究報(bào)道，本研究在施藥液量為2 L 的條件下，分別設(shè)置3、4、5 m/s 3 種飛行速度，以及4、5、6 m 3 種有效噴幅，探究了植保無(wú)人飛機(jī)施藥的最佳飛行速度和作業(yè)間距。

試驗(yàn)于2022 年在河南省新鄉(xiāng)市七里營(yíng)鎮(zhèn)中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院綜合試驗(yàn)基地進(jìn)行，通過(guò)噴施質(zhì)量濃度為12.5 g/L 的指示劑誘惑紅溶液，采用離散布樣的方式測(cè)定霧滴分布[20]，根據(jù)霧滴測(cè)試卡上霧滴密度分布情況決定植保無(wú)人飛機(jī)的最優(yōu)飛行參數(shù)。按照NY/T 4259―2022《植保無(wú)人飛機(jī) 安全施藥技術(shù)技術(shù)規(guī)程》[21]要求的作業(yè)環(huán)境進(jìn)行試驗(yàn)。霧滴測(cè)試卡規(guī)格為60 mm × 30 mm，參照NY/T 3630.1《農(nóng)藥利用率田間測(cè)定方法 第1 部分：大田作物莖葉噴霧的農(nóng)藥沉積利用率測(cè)定方法 誘惑紅指示劑法》[16]進(jìn)行檢測(cè)。

利用PVC 管模擬田間植株，于PVC 管距地面1 m 處布置萬(wàn)象夾，在萬(wàn)象夾上平行于地面固定一張霧滴測(cè)試卡，為一個(gè)采樣點(diǎn) (圖1)。相鄰采樣點(diǎn)相距1 m，21 個(gè)采樣點(diǎn)為一條采集帶，同方向共布置6 條采集帶，每條采集帶之間相距5 m。植保無(wú)人飛機(jī)飛行作業(yè)方向垂直于采集帶方向，于6 條采集帶中心點(diǎn)飛過(guò)。本研究主要模擬小麥、水稻等低稈作物的情形，通過(guò)作業(yè)區(qū)內(nèi)霧滴分布特征，探究最優(yōu)的施藥條件與采樣方法。

圖1 采樣點(diǎn)與布樣區(qū)Fig.1 Sampling points and areas

1.2.2 植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)區(qū)域內(nèi)霧滴的均勻性測(cè)定 本研究利用1.2.1 節(jié)中測(cè)得的最佳飛行參數(shù)，在面積為1000 m2(長(zhǎng)50 m、寬20 m) 的田間試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)，按照相關(guān)規(guī)程[21]要求的作業(yè)環(huán)境進(jìn)行作業(yè)，通過(guò)噴施質(zhì)量濃度為12.5 g/L 的指示劑誘惑紅溶液，采用水敏紙法及均勻布樣的方式[16]測(cè)定霧滴分布情況。其單個(gè)采樣點(diǎn)的布置方法與1.2.1節(jié)相同，于植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)區(qū)域內(nèi)，寬 20 m 方向每間隔1 m 設(shè)置一個(gè)采樣點(diǎn)，共計(jì)21 個(gè)采樣點(diǎn)；長(zhǎng) 50 m 方向共設(shè)置11 條采集帶，每個(gè)采集帶之間間隔 5 m，總共設(shè)231 個(gè)采樣點(diǎn) (圖1)。待霧滴測(cè)試卡干燥后，收集各采集點(diǎn)霧滴測(cè)試卡并進(jìn)行掃描測(cè)定，掃描后的圖片通過(guò)圖像處理軟件(Image J) 統(tǒng)計(jì)每張霧滴測(cè)試卡上的霧滴密度值[22]。

1.3 標(biāo)準(zhǔn)不確定度分析

為了更準(zhǔn)確地分析樣品中被檢測(cè)物的分布均勻度情況，故引入不確定度的計(jì)算，以通過(guò)不確定度反映樣品數(shù)據(jù)的離散型，并根據(jù)不確定度的變化情況判斷所運(yùn)用方法的適宜程度[14]。在田間樣品不確定度分析中主要考查了關(guān)于不確定度測(cè)定中的兩種分量：分析不確定度 (針對(duì)儀器分析測(cè)定過(guò)程) 和采樣不確定度 (針對(duì)田間樣品之間)。

1.3.1 分析過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)不確定度 由分析測(cè)定因素引入的不確定度計(jì)算公式分別見(jiàn)式 (1～3)[23]。

式 (2) 中，Sanal表示m個(gè)數(shù)據(jù)的分析離差平方和；表示第i個(gè)樣本內(nèi)n次測(cè)定結(jié)果的離差平方和；m表示i個(gè)樣本總測(cè)定次數(shù)。

式 (3) 中，uanal表示實(shí)驗(yàn)室內(nèi)由儀器測(cè)定過(guò)程引入的標(biāo)準(zhǔn)不確定度；Vanal表示分析數(shù)據(jù)間的方差；d fanal表示分析方差計(jì)算中的自由度。

1.3.2 采樣過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)不確定度 實(shí)際上，由采樣因素引入的標(biāo)準(zhǔn)不確定度同時(shí)也包含了分析因素引入的標(biāo)準(zhǔn)不確定度，因此在計(jì)算采樣標(biāo)準(zhǔn)不確定度時(shí)應(yīng)去除分析標(biāo)準(zhǔn)的不確定度，同時(shí)由于分析標(biāo)準(zhǔn)不確定度計(jì)算過(guò)程中引入的為n次測(cè)量結(jié)果的平均值，因此在計(jì)算采樣過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)不確定度中包含的分析標(biāo)準(zhǔn)不確定度時(shí)，分析方差應(yīng)變?yōu)樵瓉?lái)的1/n，即，具體計(jì)算公式分別見(jiàn)式(4～5)[23]。

式 (4) 中，Starget表示m個(gè)數(shù)據(jù)的離差平方和；表示第i個(gè)樣本n次測(cè)定結(jié)果均值與總樣本均值的離差平方和；表示第i個(gè)樣本n次測(cè)定結(jié)果的均值；表示總樣本測(cè)定結(jié)果的均值。

式 (5) 中，utarget表示由不同樣本引入的采樣標(biāo)準(zhǔn)不確定度；Vtarget表示不同樣本間的采樣方差；d ftarget表示不同樣本間采樣方差的自由度；n表示同一樣品的測(cè)定次數(shù)。

1.3.3 相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度 相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度主要反映試驗(yàn)測(cè)定結(jié)果的精密程度[7,12]，計(jì)算方法見(jiàn)式 (6)。

式 (6) 中，Ural表示相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度；u表示計(jì)算過(guò)程中的標(biāo)準(zhǔn)不確定度；表示總樣本的測(cè)定平均值。

2 結(jié)果與分析

2.1 植保無(wú)人飛機(jī)最佳飛行參數(shù)

飛行參數(shù)是影響植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)效率、霧滴分布和防治效果等方面的重要因素，因此在進(jìn)行作業(yè)前需明確植保無(wú)人飛機(jī)的最佳飛行參數(shù)。

2.1.1 植保無(wú)人飛機(jī)最佳飛行速度 保持其余施藥參數(shù)不變，設(shè)置植保無(wú)人飛機(jī)的飛行速度分別為3、4、5 m/s，通過(guò)采集帶上霧滴測(cè)試卡的霧滴密度及分布情況，選取噴施均勻程度最優(yōu)的飛行速度參數(shù)作為T(mén)30 型植保無(wú)人飛機(jī)最佳的飛行速度。結(jié)果 (圖2) 表明：不同飛行速度下采集帶的平均霧滴密度數(shù)值隨著飛行速度的增加而減小，飛行速度為3 m/s 時(shí)其采集帶中平均霧滴密度最大值可達(dá)220.2 個(gè)/cm2，明顯高于飛行速度為4 和5 m/s 下的平均霧滴密度最大值 (145.5 和 120.9個(gè)/cm2)；在環(huán)境風(fēng)速處于1.0～1.5 m/s 的外界條件下，植保無(wú)人飛機(jī)噴霧分布的均勻性隨著其飛行速度的增加呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，與3 m/s 時(shí)相比，飛行速度為4 和5 m/s 時(shí)霧滴的沉積分布受風(fēng)速的影響較大，隨著飛行速度增加，霧滴隨風(fēng)飄移的程度增大。根據(jù)平均霧滴密度分布情況，飛行速度為3 m/s 時(shí)的霧滴密度主要呈正態(tài)分布，其峰值位于采集帶的 + 1 m 處，整體符合試驗(yàn)預(yù)期；而飛行速度為4 m/s 的結(jié)果顯示其密度峰值呈現(xiàn)一定的偏移；飛行速度為5 m/s 時(shí)其霧滴分布則呈現(xiàn)雙峰現(xiàn)象，分析其原因可能是因?yàn)楫?dāng)植保無(wú)人飛機(jī)飛行速度過(guò)快時(shí)，機(jī)翼產(chǎn)生的下風(fēng)場(chǎng)維持時(shí)間較短，不足以保證液滴完全沉降。

綜合上述試驗(yàn)結(jié)果，確定選取3 m/s 作為本研究中植保無(wú)人飛機(jī)的最佳飛行速度。

2.1.2 植保無(wú)人飛機(jī)最佳作業(yè)間距 作業(yè)間距對(duì)植保無(wú)人飛機(jī)的田間作業(yè)效率也有著較大的影響，探究最佳作業(yè)間距對(duì)保證作業(yè)效率及施藥效果具有重要意義。本研究中在保證其余飛行參數(shù)不變的情況下，設(shè)置作業(yè)間距分別為4、5、6 m，通過(guò)分析不同作業(yè)間距下霧滴密度的變化情況選擇最佳作業(yè)間距。結(jié)果 (圖3) 表明：隨著植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)間距增加，平均霧滴密度呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)，4、5、6 m 作業(yè)間距下的平均霧滴密度分別為80.9、114.1 和76.5 個(gè)/cm2；此外，3 種不同作業(yè)間距下的霧滴密度分布均呈現(xiàn)正態(tài)分布情況。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果綜合考慮，確定選取5 m作為本研究中植保無(wú)人飛機(jī)的最佳作業(yè)間距。

圖3 植保無(wú)人飛機(jī)不同作業(yè)間距下霧滴密度分布Fig.3 Distribution of droplet densities under different working spacings of unmanned aircraft spray system for plant protection

綜合本研究?jī)?nèi)容結(jié)合相關(guān)研究報(bào)道[24-25]，確定后續(xù)采樣方法測(cè)試中植保無(wú)人飛機(jī)的作業(yè)參數(shù)為：飛行高度為距作物冠層2 m，飛行速度3 m/s，作業(yè)間距5 m，施液量30 L/hm2。

2.2 植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)區(qū)域內(nèi)霧滴的均勻性

目前已報(bào)道的研究多是利用單噴幅或多噴幅等方式測(cè)定植保無(wú)人飛機(jī)的最優(yōu)飛行參數(shù)，本研究利用單噴幅作業(yè)控制變量的試驗(yàn)方法測(cè)定了T30 型植保無(wú)人飛機(jī)的最佳飛行參數(shù)，同時(shí)為了更加符合田間施用農(nóng)藥、化肥的情形，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步增加了模擬田間施藥，檢測(cè)了整個(gè)施藥區(qū)域內(nèi)藥液分布的均勻性，以期為農(nóng)藥合理使用提供數(shù)據(jù)支持。

2.2.1 植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)區(qū)域內(nèi)霧滴分布的均勻性 在植保無(wú)人飛機(jī)最佳施藥參數(shù)下，按照1.2.2 節(jié)的相關(guān)試驗(yàn)方法，測(cè)定了植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)區(qū)域內(nèi)的霧滴密度分布情況。結(jié)果顯示：3 次重復(fù)試驗(yàn)中，整個(gè)作業(yè)區(qū)域內(nèi)的平均霧滴密度分別為91.0、100.7 和102.7 個(gè)/cm2，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度分別為70.1%、68.3%和62.1%；試驗(yàn)中整個(gè)作業(yè)區(qū)域最外圍采樣點(diǎn)的霧滴密度明顯低于內(nèi)部采樣點(diǎn)的霧滴密度，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有著較大的影響(圖4)；長(zhǎng)50 m 方向兩端各去除5 m、寬20 m 方向兩端各去除2 m 的采樣點(diǎn)后 (圖5)，3 次重復(fù)試驗(yàn)中整個(gè)作業(yè)區(qū)域內(nèi)的平均霧滴密度分別為114.5、123.1 和127.8 個(gè)/cm2，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度分別為52.3%、51.0%和42.0%。根據(jù)分析結(jié)果可知，長(zhǎng)50 m 方向兩端各去除5 m、寬20 m 方向兩端各去除2 m 采樣點(diǎn)后，3 次重復(fù)性試驗(yàn)的平均霧滴密度均有明顯增加，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度均不同程度降低，因而在實(shí)際樣品采集過(guò)程中應(yīng)盡量避免采集施藥區(qū)域外圍的樣品，以免對(duì)試驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響，本結(jié)果與相關(guān)試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定[10]也相符合。

圖4 植保無(wú)人飛機(jī)噴霧作業(yè)區(qū)域內(nèi)霧滴分布示意圖Fig.4 Schematic diagram of droplet distributions in the spray operation area of unmanned aircraft spray system for plant protection

圖5 去除邊界采樣點(diǎn)后植保無(wú)人飛機(jī)噴霧作業(yè)區(qū)域內(nèi)霧滴分布示意圖Fig.5 Schematic diagram of droplet distributions in the spray operation area of unmanned aircraft spray system for plant protection after removing boundary sampling points

2.2.2 采樣方法的不確定度 樣品采集是將田間樣品轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)驗(yàn)室樣品、試驗(yàn)地點(diǎn)由田間轉(zhuǎn)移至室內(nèi)的重要一步，對(duì)試驗(yàn)的成功起著重要作用，因此選擇適宜合理的采樣方法對(duì)試驗(yàn)整體而言至關(guān)重要。常用的田間樣品采集方法主要有Z 字形法、棋盤(pán)法及對(duì)角線法等。NY/T 788―2018[10]中規(guī)定的采樣點(diǎn)數(shù)多為至少12 點(diǎn)，其糧食作物試驗(yàn)小區(qū)規(guī)模要求不小于100 m2，以保證樣品的均勻性和代表性，而在植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)中，為了維持植保無(wú)人飛機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和施藥的均勻性，其作業(yè)面積通常要遠(yuǎn)大于100 m2，因此重新確定植保無(wú)人飛機(jī)作業(yè)下適宜的采樣點(diǎn)數(shù)，對(duì)于確保殘留試驗(yàn)結(jié)果的合理性是非常重要的。本研究對(duì)比了Z 字形法、棋盤(pán)法、對(duì)角線法及米字形法4 種不同采樣方法在不同采樣點(diǎn)數(shù)下的平均霧滴密度及相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度，初步研究了植保無(wú)人飛機(jī)施藥模式下不同采樣方法的霧滴沉積分布差異。

表1 中結(jié)果顯示：Z 字形采樣法下，不同采樣點(diǎn)數(shù)的平均霧滴密度在101.8～155.2 個(gè)/cm2之間，采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度在34%～60%之間，除重復(fù)2 與重復(fù)3 的6 點(diǎn)采樣組外，同一重復(fù)中不同采樣點(diǎn)數(shù)之間并無(wú)顯著差異；重復(fù)性試驗(yàn)1 中，采樣點(diǎn)數(shù)為6、12 的平均霧滴密度結(jié)果高于采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 的平均霧滴密度；重復(fù)性試驗(yàn)2 中，采樣點(diǎn)數(shù)為6、12 的平均霧滴密度結(jié)果則要低于采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 的平均霧滴密度。綜合分析發(fā)現(xiàn)，采樣點(diǎn)數(shù)為6 和12 時(shí)平均霧滴密度結(jié)果的變動(dòng)性較大，因此不建議作為試驗(yàn)采樣點(diǎn)數(shù)。3 組重復(fù)性試驗(yàn)中，采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 的平均霧滴密度分別為112.4～119.8、138.1～148.5 和127.8～132.2 個(gè)/cm2，相互間無(wú)顯著差異，且在該采樣點(diǎn)數(shù)范圍內(nèi)，每組重復(fù)性試驗(yàn)內(nèi)不同采樣點(diǎn)數(shù)之間其霧滴密度值也無(wú)顯著性差異；根據(jù)重復(fù)性試驗(yàn)1 和3 的結(jié)果還可以看出，當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 時(shí)，其平均霧滴密度、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度與整個(gè)區(qū)域采樣的結(jié)果相近。因此，在本研究中應(yīng)用Z 字形采樣法時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)最小值為18 時(shí)所取得的樣品已經(jīng)具有足夠的代表性。

表1 由Z 字形采樣法引入的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度Table 1 Relative standard uncertainty caused by the Zshaped sampling method

表2 中結(jié)果顯示：棋盤(pán)式采樣法下，不同采樣點(diǎn)數(shù)的平均霧滴密度在107.9～144.6 個(gè)/cm2之間，采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度在33%～65%之間，除重復(fù)2 的12 個(gè)采樣點(diǎn)與重復(fù)3 的24 個(gè)采樣點(diǎn)外，同一重復(fù)中不同采樣點(diǎn)數(shù)之間平均霧滴密度結(jié)果并無(wú)顯著差異；3 組重復(fù)性試驗(yàn)中，6 個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)的平均霧滴密度分別為121.1、117.7 和110.1個(gè)/cm2，其結(jié)果與12～48 個(gè)采樣點(diǎn)相比變動(dòng)較大，因此不建議選用6 個(gè)采樣點(diǎn)；3 組重復(fù)性試驗(yàn)中，采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 的平均霧滴密度相互間無(wú)顯著差異。綜合3 組重復(fù)性試驗(yàn)的結(jié)果可以看出，當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 時(shí)，其平均霧滴密度、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度與整個(gè)區(qū)域采樣的結(jié)果相近，因此在本研究中應(yīng)用棋盤(pán)式采樣法時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)最小值為18 時(shí)所取得的樣品也已經(jīng)具有足夠的代表性。

表2 由棋盤(pán)式采樣法引入的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度Table 2 Relative standard uncertainty caused by the checkerboard sampling method

表3 中結(jié)果顯示：對(duì)角線采樣法下，不同采樣點(diǎn)數(shù)的平均霧滴密度在98.1～153.0 個(gè)/cm2之間，采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度在35%～70%之間，除重復(fù)1 的6 點(diǎn)和18 點(diǎn)以及重復(fù)3 的12 點(diǎn)外，同一重復(fù)試驗(yàn)中不同采樣點(diǎn)數(shù)之間平均霧滴密度并無(wú)顯著差異；重復(fù)性試驗(yàn)2 中，采樣點(diǎn)數(shù)為6 時(shí)的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度為70%，與其余采樣點(diǎn)數(shù)相比其采樣標(biāo)準(zhǔn)不確定度較大，采樣點(diǎn)數(shù)為12 時(shí)的平均霧滴密度為105.6 個(gè)/cm2，與其余采樣點(diǎn)數(shù)相比其平均霧滴密度結(jié)果較低；重復(fù)性試驗(yàn)3 中，采樣點(diǎn)數(shù)為6 和12 時(shí)的平均霧滴密度高于采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 時(shí)的平均霧滴密度 (130.0～143.2 個(gè)/cm2)；3 組重復(fù)性試驗(yàn)中，采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 時(shí)的平均霧滴密度分別為98.1～111.4、116.9～122.0 和130.0～143.2 個(gè)/cm2，相互間無(wú)顯著差異。綜合3 組重復(fù)性試驗(yàn)結(jié)果可以看出，當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)為18～48 時(shí)，其平均霧滴密度、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度與整個(gè)區(qū)域采樣的結(jié)果相近，因此在本研究中運(yùn)用對(duì)角線采樣法時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)最小值為18 時(shí)取得的樣品同樣具有足夠的代表性。

表3 由對(duì)角線采樣法引入的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度Table 3 Relative standard uncertainty caused by the diagonal sampling method

表4 中結(jié)果顯示：米字形采樣法下，不同采樣點(diǎn)數(shù)的平均霧滴密度在88.1～135.1 個(gè)/cm2之間，采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度在40%～70%之間，同一重復(fù)試驗(yàn)中不同采樣點(diǎn)數(shù)之間平均霧滴密度并無(wú)顯著差異；重復(fù)性試驗(yàn)2 中，采樣點(diǎn)數(shù)為6、12 時(shí)的采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度分別為63% 和70%，明顯高于其余采樣點(diǎn)數(shù)的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度，因此在米字形采樣方法中，采樣點(diǎn)數(shù)也應(yīng)高于12；3 組重復(fù)性試驗(yàn)中，18 點(diǎn)采樣時(shí)的平均霧滴密度均低于24～48 采樣點(diǎn)；3 組重復(fù)性試驗(yàn)中，采樣點(diǎn)數(shù)為24～48 時(shí)的平均霧滴密度分別為119.9～128.5、123.4～129.9 和128.7～135.1 個(gè)/cm2，相互間無(wú)顯著差異。綜合3 組重復(fù)性試驗(yàn)結(jié)果可以看出，當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)為24～48 時(shí)，其平均霧滴密度、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度與整個(gè)區(qū)域采樣的結(jié)果相近，說(shuō)明在本研究中當(dāng)采用米字形采樣法時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)最小值為24 時(shí)所取得的樣品才具有足夠的代表性。

表4 由米字形采樣法引入的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度Table 4 Relative standard uncertainty caused by the ‘米’-shaped sampling method

植保無(wú)人飛機(jī)在噴施過(guò)程中受環(huán)境因素、作業(yè)參數(shù)和設(shè)備性能等多種因素影響較大，其噴霧藥液較難均勻覆蓋整個(gè)作業(yè)區(qū)，因而在同一作業(yè)區(qū)內(nèi)其藥液分布可能存在較大的差別[26]。本研究結(jié)果同樣證明了作業(yè)區(qū)內(nèi)霧滴密度分布不均勻的情況，且不同取樣方法下得到的平均霧滴密度與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度隨著取樣點(diǎn)數(shù)的增加并未呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性，因而本研究測(cè)定比較了不同取樣方法及取樣點(diǎn)數(shù)下平均霧滴密度及相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度的變化，以使平均霧滴密度、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度與整個(gè)作業(yè)區(qū)內(nèi)取樣時(shí)的平均霧滴密度和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度處于相同水平作為依據(jù)，進(jìn)而確定了最佳的取樣方法與取樣點(diǎn)數(shù)，以保證所采集的樣品能達(dá)到代表整個(gè)作業(yè)區(qū)的水平，同時(shí)綜合考慮到樣品采集過(guò)程中的人力、物力、成本等因素，最終建議植保無(wú)人飛機(jī)施藥時(shí)可采用對(duì)角線法、棋盤(pán)式及Z 字形采樣法，且其樣品采樣點(diǎn)數(shù)需至少為18 個(gè)點(diǎn)。

2.3 植保無(wú)人飛機(jī)田間施藥樣品的均勻性

關(guān)于采樣不確定度的研究已有較多報(bào)道，且相關(guān)研究均在一定程度表明，在殘留分析試驗(yàn)中，由采樣過(guò)程引入的不確定度要大于分析過(guò)程引入的不確定度，且兩種分量在部分研究中呈現(xiàn)較大的差別。Glavi?-Cindro 等[27]的研究表明，導(dǎo)致采樣不確定度的因素很多，包括空間和時(shí)間的變化、采樣策略、采樣器械及樣品的類型等。Van der Perk 等[28]研究了不同區(qū)域土壤中元素濃度變化引起的土壤采樣不確定度變化，分析表明，農(nóng)業(yè)場(chǎng)地的采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度為1%～5.5%，半自然區(qū)的采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度為農(nóng)業(yè)場(chǎng)地的2～4 倍，而污染環(huán)境表層的采樣相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度為20%～30%。Ramsey[29]的研究也表明，采樣不確定度通常比較大，最高可達(dá)55%，遠(yuǎn)大于由實(shí)驗(yàn)室分析測(cè)定過(guò)程引起的不確定度。Botta 等[30]關(guān)于湖水中采樣不確定度的研究表明，與分析過(guò)程引入的不確定度相比，少部分金屬元素如鎳、鋁等，其主要的不確定度來(lái)自于樣品采集過(guò)程，甚至可高達(dá)91.3%～98%。Farkas 等[31]研究了根類蔬菜中農(nóng)藥殘留采樣的不確定度，結(jié)果表明，為了獲得相對(duì)95%的采樣不確定度范圍在50%以內(nèi)，建議應(yīng)從至少8～12 個(gè)批次中抽取至少6 個(gè)重復(fù)樣本。上述研究均說(shuō)明，環(huán)境樣品及田間樣品中被測(cè)物的分布均呈現(xiàn)均勻度較低的情況。

目前的研究主要是參照常規(guī)器械施藥模式下的樣品采集要求，對(duì)植保無(wú)人飛機(jī)施藥后的農(nóng)藥殘留情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，現(xiàn)行的一系列試驗(yàn)準(zhǔn)則中，根據(jù)測(cè)定目標(biāo)不同，對(duì)試驗(yàn)小區(qū)及采樣點(diǎn)數(shù)的要求也有所不同。其中，NY/T 788―2018《農(nóng)作物中農(nóng)藥殘留試驗(yàn)準(zhǔn)則》[10]中規(guī)定，殘留試驗(yàn)小區(qū)面積≥100 m2，采樣點(diǎn)數(shù)≥12 點(diǎn)；NY/T 3049―2017《化學(xué)農(nóng)藥 旱田田間消散試驗(yàn)準(zhǔn)則》[32]中規(guī)定，試驗(yàn)小區(qū)面積在30 m2～120 m2之間均可，采樣點(diǎn)數(shù)≥5 點(diǎn)；NY/T 3276―2018《化學(xué)農(nóng)藥 水體田間消散試驗(yàn)準(zhǔn)則》[33]規(guī)定，試驗(yàn)小區(qū)面積為100 m2～240 m2，采樣點(diǎn)數(shù)≥5 點(diǎn)；NY/T 398―2000《農(nóng)、畜、水產(chǎn)品污染監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》[34]中規(guī)定，試驗(yàn)小區(qū)面積為0.1～0.2 hm2，農(nóng)作物樣品為5～20 株；NY/T 789―2004《農(nóng)藥殘留分析樣本的采樣方法》[35]中則規(guī)定采樣點(diǎn)數(shù)≥12 點(diǎn)等。在現(xiàn)行試驗(yàn)準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，本研究比較分析了Z 字形法、棋盤(pán)法、對(duì)角線法和米字形法4 種不同采樣方法及不同采樣點(diǎn)數(shù)下的平均霧滴密度和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度，并綜合考慮到增加采樣點(diǎn)數(shù)會(huì)增加采樣成本，最終建議植保無(wú)人飛機(jī)施藥時(shí)農(nóng)藥殘留樣品的采樣點(diǎn)數(shù)應(yīng)至少為18 個(gè)點(diǎn)，并可采用對(duì)角線法、棋盤(pán)法或Z 字形法采樣。

3 結(jié)論

根據(jù)本研究結(jié)果并結(jié)合相關(guān)研究報(bào)道，首先確定了T30 型植保無(wú)人飛機(jī)的最佳飛行參數(shù)為：飛行速度3 m/s，飛行高度為距作物冠層2 m，作業(yè)間距5 m，施藥液量為30 L/hm2。并在此最佳作業(yè)參數(shù)下，研究比較了Z 字形法、棋盤(pán)法、對(duì)角線法和米字形法4 種不同采樣方法以及不同采樣點(diǎn)數(shù)下的平均霧滴密度和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)不確定度之間的差異，最終建議在植保無(wú)人飛機(jī)施藥模式下，可采用對(duì)角線法、棋盤(pán)法及Z 字形法采樣，且其樣品采樣點(diǎn)數(shù)應(yīng)至少為18 個(gè)點(diǎn)，以保證所采集的殘留試驗(yàn)樣品具有足夠的代表性。