Spray retention on whole plants: modelling, simulations and experiments

Dorr, G. J.; Forster, W. A.; Mayo, Lisa C.; McCue, Scott W.; Kempthorne, Daryl M.; Hanan, Jim; Turner, Ian; Belward, John A.; Young, Joseph A.; Zabkiewicz, J. A.

doi:10.1016/j.cropro.2016.06.003

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“…For example, we could have made a distinction between complete shatter, where no liquid remains on the leaf after droplet impact, and partial shatter, where a variable amount of liquid remains on the leaf surface, called pinning Rioboo et al, 2008). The pinning proportion significantly affects the spray retention by the whole plant (Dorr et al, 2016). However, in this study, these two kinds of shatter are not distinguished.…”

Section: Droplet Impact Outcomes Classification and Logistic Regressimentioning

confidence: 44%

“…The values for the EST and dynamic surface tension (DST) at 50 ms, determined using a Krüss bubble pressure tensiometer (BP2 MKII), are shown in Table 2 for each spray formulation. The DST values are provided as an insight of the variation of surface tension with time; an average time of 50 ms has been chosen as representative of flight times based on previous work (Dorr et al, 2016). Although the role of DST is evident in governing the time-dependent processes of droplet impact and film-spreading for surfactant-laden droplets, only EST has been used in this study.…”

Section: Spray Formulationsmentioning

confidence: 99%

“…Therefore, we sought a probabilistic description of the droplet impaction behaviour. In the context of surfactant-laden droplets impacting on leaf surfaces, previous researchers have attempted to present the adhesion/bounce/shatter outcomes in relation to Weber and Reynolds numbers (Webb et al, 1999), or in relation to sharp droplet adhesion/bounce and shatter thresholds (Dorr et al, 2016), to provide better insights into the impaction relationships. A further approach was to also incorporate constant Weber number curves in such velocity/droplet volume scatter plots as guidelines to assist interpretation and interpolation options.…”

Section: Droplet Impact Outcomes Classification and Logistic Regressimentioning

confidence: 99%

“…Respectively these were: water Dv0.5 = 202 µm, relative span 1.28, initial velocity 20.1 m s -1 ; LI700 Dv0.5 = 241 µm, relative span 1.19, initial velocity 21.9 m s -1 ; Pulse Dv0.5 = 221 µm, relative span 1.19, initial velocity 22.6 m s -1 (Dorr et al, 2016). In the current study, the droplet size and velocity of each observed impacting droplet was measured just prior to impact as described below (sections 2.2.1 and 2.2.2).…”

Section: Tracksprayer Impaction Studymentioning

confidence: 99%

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Spray droplet impaction outcomes for different plant species and spray formulations

et al. 2017

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A track-sprayer combined with a high-speed camera were used to visualize and identify droplet impaction outcomes for three formulations (water, 0.1% LI 700® (lecithin, a mixture of soya oils, propionic acid and surfactants) in water and 0.1% Pulse® (non-ionic surfactant, trisiloxane ethoxylate) in water) on four plant species (bean (Vicia faba L.), avocado (Persea americana L.), barnyard grass (Echinochloa crus-galli L. P. Beauv.) and cabbage (Brassica oleracea L.)) selected to represent a wide range of leaf surface characters. Droplet sizes and velocities were measured by image analysis and a multiple hypothesis tracking algorithm. Impaction outcomes were categorized into adhesion, bounce, or shatter. The probability of each outcome was estimated from logistic regression models related to the dimensionless Weber number. This approach is in contrast to various deterministic threshold criteria for droplet bounce or shatter that have been used to model droplet impaction events on leaves. It also provides a simple visual and numerical presentation of the complexity of impaction processes, and the relative influence of leaf surface character versus formulation for droplets with different impaction energies.

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Section: Droplet Impact Outcomes Classification and Logistic Regressimentioning

confidence: 44%

Section: Spray Formulationsmentioning

confidence: 99%

Section: Droplet Impact Outcomes Classification and Logistic Regressimentioning

confidence: 99%

Section: Tracksprayer Impaction Studymentioning

confidence: 99%

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Spray droplet impaction outcomes for different plant species and spray formulations

et al. 2017

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“…CIS300 CIS200 DPIS200 CIS300 CIS200 DPIS200 CIS300 CIS200 DPIS200 Si bien las láminas medidas en los tratamientos de baja presión fueron muy similares, en el tratamiento CIS300 se tendió a recoger un 16% más de precipitación por encima de la cubierta que por debajo de la misma (Tabla 2). Las diferencias pueden ser ampliamente atribuidas al agua interceptada por el cultivo, donde el tamaño de gota es menor debido a la mayor presión de trabajo, por lo que su capacidad para quedar retenida en la superficie foliar es mayor (Dorr et al, 2016).…”

Section: Calidad Del Riego Medido Por Debajo Del Dosel Vegetalunclassified

Efecto De La Distribución Del Agua De Riego a Baja Presión Sobre El Rendimiento De Un Cultivo De Maíz

Sevilla¹,

Rovelo²,

Jubillar³

et al. 2018

XXXVI Congreso Nacional De Riegos

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Resumen.Reducir la presión de trabajo en la boquilla del aspersor es una alternativa más para reducir las necesidades energéticas en los sistemas de riego por aspersión. Trabajos anteriores indican que la reducción de la presión de 300 a 200 kPa en boquilla de aspersor disminuye la uniformidad de riego medida sobre la cubierta vegetal en aproximadamente un 10%, sin que el rendimiento del maíz se vea afectado. Este trabajo analiza por qué esta disminución de la uniformidad no afecta al rendimiento. Para ello se estudia el efecto que tiene la cubierta vegetal del maíz en la distribución del agua de riego que llega al suelo. Se llevó a cabo un ensayo experimental con tres tratamientos de riego, dos a baja presión (200 kPa), cada uno con un tipo de aspersor diferente (convencional, CIS200; y con placa deflectora en la pala, DPIS200), y un tercer tratamiento con presión estándar en boquilla (300 kPa) de un aspersor convencional (CIS300). Durante el ciclo del cultivo se caracterizó la calidad (coeficiente de uniformidad de Christiansen, CUC; y pérdidas por evaporación y arrastre, WDEL), de cada uno de los riegos aplicados mediante una red de 25 pluviómetros instalados sobre la cubierta vegetal (CUC ac , WDEL ac ). A lo largo de ocho riegos aplicados, cuando el maíz estaba completamente desarrollado en altura, se midió la calidad del riego bajo la cubierta vegetal (CUC bc , WDEL bc ). Para ello se utilizaron en cada uno de los 25 puntos de medida de cada tratamiento dos tipos de dispositivos, uno para determinar el volumen de agua que fluye a través del tallo (stemflow) y otro, unas macetas, para la medir el volumen de agua que cae directamente al suelo o, indirectamente, a través de las hojas (throughfall). La suma del stemflow y el throughfall representa el volumen de agua que llega al suelo en cada uno de los 25 puntos de medida de cada tratamiento. Así mismo, se realizó el seguimiento del crecimiento y el rendimiento del maíz en cada uno de los tratamientos. Bajo condiciones de viento bajo y con una cubierta vegetal completamente desarrollada (situación frecuente en el riego del maíz), CUC bc fue mayor que CUC ac en los tratamientos de baja presión, mientras que lo opuesto se observó en el tratamiento de presión estándar. Se concluye que la cubierta vegetal del maíz reduce las diferencias entre los tratamientos de presión en la distribución del agua de riego que llega al suelo, explicando por qué no hay diferencias de rendimiento entre ellos. 1) IntroducciónLa reducción del coste de la factura eléctrica en los sistemas de riego a presión es un objetivo primordial para los regantes. Numerosos trabajos relacionados con la optimización del diseño y funcionamiento de los bombeos han aportado importantes mejoras en la reducción de la factura eléctrica (Rodríguez Díaz et al., 2009;Moreno et al., 2010). Otros trabajos han profundizado en la optimización energética a escala de parcela, proponiendo una reducción en la presión de trabajo del aspersor (Robles et al., 2017), con lo que se disminuyen las necesidades de presión ...

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Pesticide Dissipation and Fate in Agricultural Settings

Wauchope

2022

Modeling Processes and Their Interactions in Cropping Systems

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Spray retention on whole plants: modelling, simulations and experiments

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Spray droplet impaction outcomes for different plant species and spray formulations

Spray droplet impaction outcomes for different plant species and spray formulations

Efecto De La Distribución Del Agua De Riego a Baja Presión Sobre El Rendimiento De Un Cultivo De Maíz

Pesticide Dissipation and Fate in Agricultural Settings

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