在多种应用情况下,在proso小米中的农药残留物的动态建模
Min-Ho Song1, Ji-Woo Yu1, Young-Soo Keum1
1Department of Crop Science, Konkuk University, 120 Neungdong-ro, Gwangjin-gu, Seoul, 05029, Republic of Korea.
Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
|June 10, 2023
概括
这项研究开发了一种预测模型,用于米 (Panicum miliaceum L.) 谷物中农药残留的预测模型. 动态CROP模型准确估计了残留度,有助于对这一重要的谷物作物的风险评估.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 环境化学环境化学
- 食品安全 食品安全
背景情况:
- 普罗索小米 (Panicum miliaceum L.) 是一种适合干旱地区的弹性谷物作物.
- 在proso小米中评估农药残留物对于环境和人类健康保护至关重要.
- 了解农药动力学对于农业的风险管理至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个预测模型,用于农药残留在proso小米谷物.
- 为了利用dynamiCROP模拟模型用于农药残留动力学.
- 在各种环境条件下评估模型的准确性.
主要方法:
- 实地试验是通过多种农药应用进行的.
- 农药残留物用气体和液体染色学-并联质谱法量化.
- 通过作物,环境和农药特定参数优化了dynamiCROP模型.
主要成果:
- 动态CROP模型准确地预测了proso小米粒中的农药残留物.
- 使用统计标准 (R,R2,MAE,RRMSE,RMSLE) 验证了模型的准确性.
- 该模型在不同的环境条件和多种农药应用中显示出可靠性.
结论:
- 开发的DynamiCROP模型是预测Proso小米中的农药残留物的可靠工具.
- 准确的残留预测支持知情的风险评估和管理策略.
- 这项研究有助于安全种植和消费proso小米.
