Внесение пестицидов в программу исследований и сохранения опылителей - Пекинская компания пищевых добавок для домашних животных, ООО

Научные данные, том 9, Номер статьи: 571 (2022) Цитировать эту статью

2846 Доступов

2 цитаты

10 Альтметрика

Подробности о метриках

Дикие и управляемые опылители необходимы для производства продуктов питания и функционирования природных экосистем; однако их населению угрожают многочисленные стрессоры, включая использование пестицидов. Поскольку виды опылителей могут преодолевать сотни и тысячи метров в поисках корма, недавние исследования подчеркнули важность оценки сокращения количества опылителей в ландшафтном масштабе. Однако возможности ученых и защитников природы сделать это были ограничены отсутствием доступных данных об использовании пестицидов в соответствующих пространственных масштабах и в токсикологических единицах, значимых для опылителей. Здесь мы синтезируем информацию из нескольких крупных общедоступных наборов данных о моделях использования пестицидов, землепользовании и токсичности, чтобы создать новые наборы данных, описывающие использование пестицидов по активным ингредиентам (кг, 1997–2017 гг.) И совокупную нагрузку инсектицидов (кг и смертельные дозы для медоносных пчел). , 1997–2014) для комбинаций государственных культур в сопредельных США. Кроме того, связывая наборы данных по пестицидам с данными о землепользовании, мы описываем метод картирования индикаторов пестицидов в пространственных масштабах, имеющих отношение к исследованиям и сохранению опылителей.

Измерение(я)

LD50 • Пестициды • Площадь пахотных земель • Земельный покров

Тип(ы) технологии

проектирование реакции на дозу • Обследование • Дистанционное зондирование

Тип(ы) фактора

активный ингредиент пестицида • контактный или пероральный • штат • год • группа культур

Характеристика образца – Организм

Апис меллифера

Пример характеристики — окружающая среда

экосистема пахотных земель

Пример характеристики – Местоположение

сопредельные Соединенные Штаты Америки

Поскольку почти 90% видов цветковых растений пользуются услугами опылителей для завязывания семян и производства плодов, опылители являются важным компонентом здоровых и разнообразных экосистем и вносят значительный вклад в производство продуктов питания1,2,3,4. Однако популяции как диких, так и управляемых опылителей сталкиваются с серьезными проблемами5. Сокращение популяций было зарегистрировано у нескольких видов пчел и бабочек6,7,8, включая восточную популяцию бабочки-монарха (Danaus plexippus), о чем свидетельствует сильное сокращение размера зимующих колоний с середины 1990-х годов9. Пчеловоды США ежегодно теряют около трети управляемых пчелиных семей10. Причины сокращения численности опылителей многогранны и несколько различаются для разных таксонов, но имеющиеся данные свидетельствуют о том, что дикие пчелы, медоносные пчелы и бабочки имеют по крайней мере два общих стрессора: утрата среды обитания и воздействие пестицидов5,11,12. Утрата среды обитания ограничивает запасы пищи и гнездовых ресурсов, доступных для поддержания популяций опылителей, в то время как воздействие пестицидов может полностью убить опылителей или привести к сублетальному воздействию на поведение, иммунитет и размножение5,11,12,13,14. Более того, использование гербицидов может косвенно влиять на опылителей, уменьшая доступность их пищевых растений15.

За последнее десятилетие исследователи добились значительного прогресса в разработке моделей для прогнозирования численности опылителей и экосистемных услуг в зависимости от ландшафта. Для диких пчел «модель Лонсдорфа» преобразует растительный покров в обилие гнезд и сезонных цветочных ресурсов (прогнозируется на основе мнения экспертов) и объединяет это с дальностью полета для получения показателей численности пчел и опыления каждой ячейки ландшафта16. ,17; модель была адаптирована и для медоносных пчел18. Для бабочек-монархов исследователи недавно разработали пространственную модель, которая имитирует годовой цикл популяции восточных монархов, определяя регионы, где меры по сохранению могут повысить стабильность популяции монархов19. Несмотря на значительную ценность существующих моделей опылителей, основанных на наличии ресурсов, их можно улучшить, включив в них модели использования пестицидов.

На пути включения использования пестицидов в ландшафтные исследования здоровья опылителей существовало три основных препятствия. Во-первых, хотя в США имеется значительный объем общедоступных данных об использовании пестицидов, токсичности пестицидов и землепользовании, эти данные распределены по разрозненным правительственным базам данных, каждая из которых имеет свою собственную номенклатуру и организацию. Во-вторых, мозаика имеющихся данных об использовании пестицидов представлена в основном в масштабах округов, штатов или в среднем по стране. Напротив, популяции опылителей структурированы в меньших пространственных масштабах; например, радиус кормления пчел обычно составляет от сотен до тысяч метров20. Наконец, существуют сотни распространенных активных ингредиентов пестицидов, токсичность которых для опылителей различается на многие порядки13. Преобразование использования пестицидов в соответствующие единицы токсичности может помочь оценить совокупные эффекты21,22,23,24.

500 common pesticide active ingredients (1997–2017),/p>

100 µg/bee”, increasing the uncertainty of downstream estimates). Second, insecticides tend to have greater acute toxicity toward insects than fungicides and herbicides (median [IQR] LD50 = 100 [44–129] µg/bee for fungicides, 100 [75–112] µg/bee for herbicides, and 1.36 [0.16–12] µg/bee for insecticides). As a result, insecticides account for > 95% of bee toxic load nationally, even when herbicides and fungicides are included (and even though insecticides make up only 6.5% of pesticides applied on a weight basis). Third, focusing these values on insecticides increases their interpretability, reflecting efforts directed toward insect pest management, rather than a mix of insect, weed, and fungal pest management (which often have distinct dynamics and constraints for farmers)./p> 0.85 for all comparisons (Table 5, Fig. 2). Estimates for insecticides were well correlated on the basis of ranks (Spearman’s rho = 0.85) but only weakly linearly related (Pearson’s r = 0.20–0.38, Table 5, Fig. 2). This pattern was driven by malathion in cotton, which had very low estimates in the USGS dataset and fairly high estimates in the USDA dataset, for reasons unknown. It is possible that this discrepancy is related to use of malathion in boll weevil eradication49. Once these outliers were removed (n = 30 out of 1600 + observations), estimates for insecticides were well correlated for all three comparisons (Pearson’s r > 0.75)./p> 95% of agricultural land (> 80% of agricultural land in all states, Fig. 4). States on the lower end of this range have significant area of regionally important yet unsurveyed crops (e.g. blueberries in Maine, cranberries in Massachusetts, grass seed in Oregon). The majority of crop area is associated with crop-specific pesticide estimates, although this is not true for all states (Fig. 4). Double crops contributed < 5% to agricultural area in most states, except North Carolina, Maryland, and Delaware, where they comprised 5–23% of agricultural area. As expected, survey coverage of total land area was variable among states, ranging from < 10% in states dominated by forest (e.g. New Hampshire) or shrubland (e.g. Nevada), to > 80% in states with abundant cropland (e.g. Iowa)./p> 0.75 for all comparisons), as was the correlation between high and low USGS estimates themselves (Pearson’s r = 0.95). Both findings suggest that relative patterns in the data are robust./p>