果树农药残留消解特性与数学模型研究进展

王增磊， 宋 健， 赵俊芳， 翟长远

[1.北京市农林科学院智能装备技术研究中心，北京 100097； 2.中国地质大学(北京)数理学院，北京 100083]

2020年，我国果园播种面积为1 264.6万hm2，主要水果产量达28 692.4万t[1]。化学防治是目前防治果树病虫害的主要方式之一[2]。据统计，果树1年内要喷施8～15次农药，挽回损失约10%[3]。化学农药的使用对于果树病虫害的防治和果树健康生长有重要作用。但农药喷施过程中存在药液飘移及过量喷施等问题，对周围环境产生破坏；作物上残留的农药通过食物链富集最终被人体吸收，致癌、致畸、致突变的“三致”问题最终影响着人类自身健康。

随着农药对环境生态及人体健康威胁的日益加剧，人们愈发意识到对农药进行管理的迫切性[4]。蕾切尔·卡森夫人早在1962年即著书《寂静的春天》讨论农业生产中农药的使用情况，对农药的过度使用及给人类和自然带来的危害进行阐述，给人类敲响了农药管制的警钟[5]。世界各国及国际组织也越发关注农药管理问题，联合国粮农组织于1985年制定《国际农药供销与使用行为守则》，在国际范围上对农药的供销及使用进行约束，并在此后不断修订完善[6]。世界卫生组织、北美自由贸易协定、亚太植保委员会等都对农药的安全问题给予了充分关注，纷纷制定相应的法律法规对农药的使用进行约束[7]。宋俊华等指出世界各国对农药的管理呈现梯度态势，以欧盟、美、澳、日等发达国家为代表的国家占据农药管理第一梯队，通过立法严格管理农药使用[7]。我国位于农药管理第二梯队，正在日益完善农药管理制度。我国制定并施行《农药管理条例》《食品安全国家标准 食品中农药最大残留限量》对农药残留问题进行约束，并于2021年实行了新一轮修订，农药残留问题向着更加规范化的方向发展。

果树农药残留消解特性试验及建模研究对于探究果树农药残留情况、掌握农药残留变化规律具有重要意义。本文针对果树农药残留消解特性试验及预测模型进行综述。

1 农药残留消解特性研究

果树农药残留消解特性研究对农药残留消解规律分析的影响较大，包括农药沉积和环境因素对果树农药残留的影响、果树不同部位农药残留差异、不同试验地域果树农药残留差异等[8-9]。

1.1 农药沉积对果树农药残留消解的影响

果树农药初始沉积影响农药残留消解规律，具体表现在不同的农药剂量及喷施次数、果实套袋处理对农药残留消解造成的影响[10-11]。

农药残留消解特性研究中，对农药的不同处理表现为喷施剂量、喷施次数上的差异。喷施剂量与喷施次数影响着农药在果树上的沉积情况，进而影响果树农药残留消解的情况。

吴静娜等设置推荐剂量作为低剂量、2倍推荐剂量作为高剂量，对荔枝果树喷施氯氰·毒死蜱乳油并进行残留检测，研究得到农药剂量越高，农药残留量越高的结论，其中低剂量、高剂量氯氰菊酯在荔枝果肉上的残留量分别为0.114、0.340 mg/kg，低剂量、高剂量毒死蜱在果肉中残留量为0.240、0.381 mg/kg[12]。张文等通过对葡萄果实喷施低剂量、中剂量、高剂量的7种外源植物生长调节剂并进行检测，结果表明高剂量农药降解速度最快，且不同剂量农药降解速度均呈前期快而后期慢的变化规律[13]。剂量不同使得农药在果树上的沉积量不同，表现为高剂量农药残留量高于低剂量农药残留量。农药喷洒次数影响果树上的农药沉积量，进而影响农药残留消解情况。Wang等设置推荐剂量为低剂量、1.25倍推荐剂量为高剂量，在不同喷施时间下采用相同浓度对葡萄喷施烯酰吗啉、吡唑醚菌酯混合制剂3、4次并进行采样检测，得到农药喷施剂量、喷施次数、采收间隔期共同影响农药残留的结论，表现为农药喷施剂量越低、喷施次数越少、采收间隔期越长，农药残留越少[14]。颜丽菊等研究农药不同喷施次数对杨梅果实农药残留情况的影响，通过对苯醚甲环唑等6种杨梅常用杀虫剂、杀菌剂设1次、2次施药2种方式，并于不同采收时间前对杨梅果实进行农药均匀喷洒，2次喷施处理方式中第2次喷施时间与1次相同且喷施浓度相同，采样检测对比果实中农药的残留量，结果显示喷施2次农药的果实中，农药残留量均高于喷施1次处理，其中喷施1次、2次苯醚甲环唑的果实农药残留量分别为0.034、0.230 mg/kg[15]。相同浓度下，农药喷洒次数越多则农药残留量越多，喷洒次数影响农药在果树上的沉积，从而影响农药残留量。

果实套袋处理通过阻隔果实与农药直接接触而减少农药沉积，从而影响果实农药残留量。陈茜茜等在试验区对桃果实用外黄内黑单层复合纸袋进行套袋处理，对套袋与不套袋果实进行相同农药喷施处理，证实果实农药残留与套袋处理有关[16]。Xu等将试验园区中选定苹果树的部分果实用外黄中黑内红的纸袋包裹，并对果树喷施阿维菌素、吡虫啉、多菌灵、苯醚甲环唑4种农药，经检测后发现套袋果实样品中4种农药的初始沉积量较未套袋果实分别降低72.2%、95.3%、77.2%、89.0%[17]。套袋层数不同，果实农药残留情况也不同。李刚波等研究黄白袋、黄黑蜡2种双层果袋与复合黑蜡袋、条黑棉袋、花黑蜡袋3种3层果袋对早熟梨果实农药残留的影响情况，分别用相同数量不同种类的果袋包裹后喷施相同次数、浓度的毒死蜱农药并进行采样检测，结果表明3层纸袋包裹的果实农药残留低于双层纸袋，复合黑蜡袋与黄白袋降低农药残留的效果优于其他3类果袋[18]。果实套袋处理对内吸性农药与非内吸性农药的影响不同，非内吸性农药由于受到果袋的阻隔，导致果实与农药的接触减少，而使农药残留量降低，内吸性农药由于可从农药沉积处传导至植株全身，从而能降低套袋对农药残留的影响[19]。套袋处理通过阻隔果实与农药的直接接触、降低农药沉积从而降低农药残留；套袋层数与套袋材料共同影响果实的农药残留，且套袋层数越多农药残留越少。对果树开展农药残留田间试验时，应综合考虑套袋层数、材料、农药理化性质。

1.2 环境因素对农药残留消解的影响

农药残留消解受到环境因素影响[20]。Alister等对苹果、葡萄中的啶虫脒、噻嗪酮、环酰菌胺3种农药的残留消解与温度、光照强度、湿度、降水量建立了皮尔逊相关性分析，结果表明环境因素与农药残留消解相关性高，且不同果实环境因素影响不同[21]。温度影响农药稳定性，从而对农药残留造成影响。轩燕设置18～22 ℃室温保存环境与4 ℃低温保存环境，保存喷施相同浓度的烯酰吗啉农药的葡萄样本，研究不同温度对农药残留降解的影响，发现低温保存环境中葡萄样本上的农药残留消解半衰期为6.34 d，而室温保存条件下农药消解半衰期为2.98 d，推测原因为低温抑制了农药内部分子运动[22]。陈丽霞等对香蕉果实中具有强内吸传导作用的3种三唑类杀菌剂丙环唑、戊唑醇、苯醚甲环唑在冷冻环境中的稳定性进行研究，结果表明3种农药在冷冻保存条件下具有较好的稳定性[23]。光照强度及光源条件影响农药降解，进而影响农药残留。刘相吾针对光照强度及光源条件影响农药残留消解的机制进行研究，分别采用140、400、720 W 氙灯照射噻嗪酮溶液，研究光照强度对农药残留消解的影响，并采用氙灯、汞灯、自然光3种光源条件对农药残留消解的影响进行研究，结论为光照强度越大，农药残留降解速率越快，且自然光由于昼夜交替使得农药降解速率在3种光源条件中最慢[24]。Xu等研究喷施了克菌丹农药的苹果果树、树叶中的农药残留情况与降水量、湿度、温度之间的关系，结果表明降水量对于农药残留消解的影响最大，可能是雨水对残留农药的冲刷作用导致[25]。环境因素影响农药稳定性、农药沉积，进而对农药残留产生影响，且多种环境因素共同影响农药残留消解。

1.3 果树不同部位农药残留差异

农药的理化性质及果树对农药的吸收传导作用，使得果树不同部位的农药残留情况存在差异。张莹等研究梨果实不同部位的农药残留情况，对试验果树喷施毒死蜱乳油并检测果皮、果肉、果柄、果梗洼4个部位的农药残留情况，发现农药残留量由多到少依次为果柄、果皮、果梗洼、果肉[26]。王亚等研究了桃树上常用的9种农药在桃果实果皮、全果、果肉、桃枝、桃叶中的残留情况，结果表明9种农药在桃果实中的分布由高到低依次为果皮、全果、桃叶、果肉、桃枝[27]。Gui等于2017年在湖南、广西2省开展了柑橘农药残留消解特性研究，对喷施了噻虫嗪农药的柑橘果实不同部位进行农药残留检测，结果表明噻虫嗪农药残留集中于果实、果皮部位，其他部位农药残留相对较少，湖南、广西2个试验区柑橘果实果肉中噻虫嗪及其代谢物总的残留量分别为0.020～0.156、0.070～0.250 mg/kg，果皮中农药残留量分别为0.067～0.533、0.264～1.090 mg/kg[28]。张文等对湖南省多个基地、合作社5种猕猴桃的农药残留情况进行检测，得到不同品种猕猴桃农药残留情况不同的结论[29]。果树不同部位的农药残留情况不同，对果树喷施农药首先作用于果皮及枝叶，表现为果皮农药残留多于全果及果肉，而果树对农药的吸收传导及农药的理化性质使得农药可由沉积处传导至植株全身，导致果树不同部位的残留情况不同。农药理化性质、果树部位、果树品种对果树农药残留分布起到综合影响。

1.4 不同试验地域农药残留差异

农业农村部对农药残留田间试验制定了NY/T 788—2018《农作物中农药残留试验准则》行业标准，对试验地域的选取进行了规范化约束。刘茜等按照行业准则于2016、2017年在辽宁沈阳及四川成都开展了葡萄上嘧菌环胺、异菌脲农药的残留消解试验，2年试验结果表明，2种农药在四川试验区葡萄上的消解半衰期都高于辽宁试验区，其中嘧菌环胺在四川试验区葡萄上的消解半衰期比辽宁试验区多1.6～3.3 d，异菌脲在四川试验区葡萄上的消解半衰期比辽宁试验区多4.9～9.3 d，分析原因主要与不同试验地域的环境、种植方式、水土成分不同有关[30]。陈勇达等按照行业标准于2018年在黑龙江、河北、陕西、广西4地开展葡萄上吡唑醚菌酯、氰霜唑农药的残留试验，采集葡萄果实样本并进行农药残留检测，发现2种农药在不同试验地点的残留消解半衰期不同，在黑龙江、河北、陕西、广西试验区，吡唑醚菌酯的残留消解半衰期分别为14.1、24.9、18.9、17.7 d，氰霜唑及其代谢物CCIM的残留消解半衰期分别为14.3、21.4、11.6、19.8 d[31]。庄红娟等通过冗余分析研究苯醚甲环唑等9种农药的残留情况与土壤环境的关系，指出农药残留与不同用地的类型、土壤环境指标存在相关性；其中，苯醚甲环唑在果园、菜地2种用地类型下，农药残留检出率分别为80.95%、55.00%；苯醚甲环唑与土壤环境指标成极显著相关[32]。农药残留消解过程及半衰期的差异受到不同试验地域的果树栽培方式、果树种植品种、土壤品质、生态、气候等因素影响。

农药喷施剂量和次数、果实套袋处理通过影响农药在果树上的沉积从而影响农药残留。果实套袋技术能够阻隔农药与果实的直接接触，从而减少果实农药残留。多种环境因素影响农药稳定性及沉积，从而影响农药残留。果树不同部位农药残留分布不同，与农药直接接触部位的农药残留相对较高，果实农药残留最高处为果皮。不同试验区域农药残留的消解半衰期有所差异。

2 农药残留消解模型研究

通过对样品定量检测获取到农残值、运用数理统计方法对数据建立数学模型、把握农药残留消解动态规律、预测未来农残量是研究热点。农药残留传统数学模型主要有：一级动力学及改进动力学模型、多项式回归模型、多元回归模型、Rayleigh模型、灰色预测模型等形式[33-34]，常应用于对色谱定量检测方法获取到的农药残留值进行建模分析上；而伴随光谱农药残留无损检测技术的发展，偏最小二乘回归模型占据重要地位。对传统数学模型的部分发展历史及应用和对偏最小二乘回归预测模型在当前的应用进行梳理，得到农药残留消解数学模型各自的优缺点(表1)。

表1 农药残留消解数学模型及优缺点

2.1 一级动力学及改进动力学模型

Hamaker教授团队于1972年提出农药残留消解的一种基于微分方程的简单形式，将农药残留量看作喷药时间的函数，通过时间变化预测农残值。方程参数可通过对数变换，将方程转换为线性形式再由最小二乘法求得，进而可求得农药残留消解半衰期。由于计算简单、形式简便，很快成为研究农药残留消解动态的主流函数形式[35-36]。但一级动力学方程在农药残留建模中仅将预测值与初始浓度值建立负指数函数，而农药残留消解过程实际是呈现一种变速、震荡的形态，仅考虑时间对于农残值的影响而忽略其他的影响因素并不能够全面反映农残消解过程和存在的问题。针对农药残留消解一级动力学方程的缺陷，学者们对模型加以改进。刘爱国等基于前人参照逻辑斯蒂曲线建立灰色Verhulst模型的思想，建立一种适用范围更广的阻滞动力学模型，通过实例验证阻滞动力学对于有拐点的降解更加适用，且形式简便，生物学意义更加直观[37]。宋萍等考虑生物和非生物因素的影响，对动力学方程进行改进，引入影响因子使方程能够适用于具有拐点的曲线模拟，能够反映农作物和环境因子的作用[38]。通过实例数据，从残差平方和、复相关系数进行评估，证明改进的动力学模型具有更优的拟合效果。华阳将环境胁迫因子设为与时间有关的参数，对模型进行改进，获得农药残留值方程新形式[39]。通过引入不同影响因子，改进动力学方程，在形式上考虑更多因素的影响，模型拟合效果及背景解释力较农药残留消解一级动力学方程有所提升，且模型适用范围更广，但模型参数估计问题会影响模型使用。

2.2 多项式回归模型

多项式对于拟合较复杂的曲线形式的函数通常具有优势，对于复杂曲线采用3次或4次多项式拟合即可获得较优效果。朱建等首次提出用多项式回归方程拟合农药残留的方法，并提出用计算机技术结合牛顿迭代法求解农药残留消解半衰期，引入农药残留多项式回归分析方法[40]。之后，王增辉等对此加以改进，提出等重复试验多项式函数，适用于为更好掌握农药残留规律而进行重复试验的情况下对农药残留值进行的拟合，通过最小二乘法求解参数即可得拟合模型并对正规方程组进行病态讨论，通过F值检验与方差分析检验方程系数显著性及拟合效果，表明等重复多项式回归模型具有模型拟合优良、正规方程组不出现病态性的优点[41]。多项式回归模型除可表征农药残留消解与喷药天数的关系外，还可表征环境因素对农药残留消解过程的影响。华阳等考虑环境因素中日均日照时长、温度、降水量对农药残留消解的影响，基于普通最小二乘法分别建立农残值与各环境因素之间的1次、2次、3次及复合多项式回归函数并对模型进行相关性检验，结果表明降水量为农残降解的主要因素，且3次函数形式的农药残留消解拟合效果最优[42]。农药残留降解过程除了用农药残留值进行表示外，也可通过农药浓度损失进行表示。Zaranyika等将因变量设置为农药浓度损失，将自变量设置为施药天数，通过多项式回归曲线拟合农药浓度损失变化过程，对相邻线性拟合方程的回归系数进行t检验，验证模型拟合效果，表明通过选取合适系数，可用多项式回归模型对农药浓度损失变化过程进行表示，且拟合效果较优[43]。多项式回归模型对农药残留消解过程的拟合具有计算简便的优势，但多项式次数选取不当，容易出现欠拟合与过拟合现象，制约多项式回归模型在农药残留拟合中的应用。

2.3 多元回归模型

农药残留消解过程是一个复杂的动态过程[44-46]。受喷药时间及其他外界环境因素的影响，农残值的变化呈“慢—快—慢”的特点[47]。因此，通过建立多元回归模型，对影响农药残留消解的多种因素进行探究是有意义的。王增辉等基于函数逼近理论建模思想，综合考虑喷药时间、初始用药量、日均气温、日均降水量、日均光照时间等多种变量对农药残留消解过程的影响，并通过正交多项式逼近函数得到模型次数，建立农药残留消解二元回归模型，首次将多元回归方程应用于农药残留预测，指出对农药残留消解过程建立多元回归模型具有一定意义[47]。之后，张大克等基于回归建模思想，提出一种改进形式的多元回归模型，通过参数变换即可转换为一级动力学模型、阻滞动力学模型、Rayleigh模型形式，大大提高了模型的适用性，对模型进行残差平方和、判定系数检验，结果表明所提出的改进形式的多元回归模型对农药残留消解具有良好的拟合效果[48]。由于多元回归方程考虑多种因素对农药残留消解的影响，在模型形式上较一级动力学方程更完备，但在影响因素的选择、影响因素之间的综合作用、共线性等方面应作进一步验证。

2.4 Rayleigh模型

Putnam针对软件成本估算问题，于1978年提出Rayleigh模型，Rayleigh模型具有概率密度函数尾部可逐渐逼近于零的特点[49]。方一平等首次将Rayleigh模型应用于农药残留消解过程的拟合问题中，并对模型加以改进，通过对数线性化将模型转化为线性函数，再由最小二乘法求解参数即得模型形式，对模型进行相关系数、残差平方和检验，表明通过选取合适初值的Rayleigh模型的相关系数较一级动力学方程更高，残差平方和更低，方程拟合效果更优[50]。Rayleigh模型含多个参数，参数的选取影响了模型拟合效果。之后，朱成莲对农药残留消解模型拟合采用的改进Rayleigh模型参数估计问题进行了研究，将Rayleigh模型中参数的初值选择求解问题转换为求解初值与真值之差，通过麦夸尔特法算法对模型参数进行迭代求解，拓宽了Rayleigh模型在农药残留消解问题中的应用范围[51]。在农药残留消解多模型比较中，Rayleigh模型仍表现出优良的拟合效果。经过Rayleigh模型与不同模型的对比，结果表明Rayleigh模型对农药残留消解具有良好的拟合效果[52]。Rayleigh模型结合了指数方程的曲线拟合形式，又可通过对数变换转换为二元线性回归形式，对农药残留消解拟合具有优良效果，但参数初值的选取问题制约模型的应用，通过选取合适的参数初值，可充分发挥Rayleigh模型对农药残留消解的拟合优势。

2.5 灰色预测模型

邓聚龙于1982年提出的介于信息完全已知的白色系统和信息完全未知的黑色系统之间的灰色系统理论，对“少数据、贫信息”系统的预测具有优势，克服了时间序列建模在预测中的不足，即通过小数据即可实现建模并从全局方面作出预测，获得了大量应用[53]。灰色预测模型以灰色GM(1，1)模型为核心，衍生出许多模型，农药残留消解灰色预测模型的部分发展历史如表2所示。

表2 农药残留消解灰色预测模型的部分发展历史

灰色GM(1，1)模型是灰色预测模型中的基础及核心，通过采用一阶形式及一个变量，对小数据即可作出预测。我国最早于1993年将灰色预测模型应用于农药残留消解预测，之后不断补充发展，衍生出非等间距灰色GM(1，1)预测模型[54]、等间距灰色GM(1，1)模型[55]、等重复试验GM(1，1)预测模型[56]、灰色非线性增量动态模型[57]、反向 GOM(1，1) 预测模型[58]、基于免疫进化算法的灰色 GM(1，1) 组合模型[59]、灰色Verhulst预测模型[60]等模型形式。经验证， 模型用于对农药残留消解过程进行拟合具有优良效果。吴长刚等对套袋与不套袋的桃果实上氯吡硫磷的浓度建立灰色预测GM(1，1) 模型、指数负增长模型与Rayleigh模型，通过预测值与实际值之间的残差、方差分析、显著性检验等进行评估，结果表明灰色GM(1，1)预测模型相较其他2 种模型具有更优的预测结果[52]。

灰色预测模型在信息部分已知、部分未知的灰色系统的预测问题中发挥着重要作用，能够从总体单调性上把握农药残留降解规律，得到了广泛应用。但是灰色预测模型对拟合数据也有相应要求：数据波动小、异常突出点少，使用灰色预测模型进行拟合时有必要对数据进行初步整理，且不适合预测长期趋势。

2.6 偏最小二乘回归模型

偏最小二乘回归模型能够同时对多个因变量与多个自变量进行建模，适用于对矩阵形式的数据进行拟合，在光谱农药残留无损检测技术中发挥着重要作用[61-63]。王海阳等通过采用表面增强拉曼光谱对脐橙表面混合农药残留量进行预测，将26个涂有浓度范围为10～60 mg/L混合农药的脐橙表皮划分为19个验证集与7个预测集，通过偏最小二乘法与主成分回归法建立与300～2 000 cm-1范围的平均光谱波数的函数关系，结果表明偏最小二乘回归模型在相关系数、均方根误差方面都优于主成分回归法[61]。李文等通过使用乙酸溶液代替传统盐溶液，改进氯化钯比色光谱分析法，并获取氧乐果与毒死蜱农药的吸收光谱，与农药残留建立偏最小二乘回归模型与主成分回归模型，对农药残留进行预测，结果表明偏最小二乘回归模型在建模集与验证集的建模误差显著小于主成分回归模型，拟合精度更高[62]。Yazici等采用偏最小二乘回归模型，对涂有不同浓度啶酰菌胺与吡唑醚菌酯农药的草莓果实建立与近红外光谱数据的模型，指出偏最小二乘回归模型能够成功应用于农药残留无损检测，并具有发展潜力[63]。偏最小二乘回归模型能够对光谱数据矩阵进行建模，并对农药残留浓度进行合理预测，具有优良的拟合效果，是一种农药残留检测的初筛方法，并且受到预处理算法的影响。

2.7 小结

一级动力学方程计算简便，但无法体现综合因素对农药残留消解过程的影响，由此衍生出许多改进动力学模型，扩充了动力学方程在农药残留消解中的应用。多项式回归模型对于拟合复杂形式的曲线具有优良效果，但次数的选取制约模型的应用。多元回归模型能够体现出多种因素对农药残留消解的影响，但影响因素的选取、因素之间的交互作用、共线性等是模型应用中的问题。Rayleigh模型在农药残留消解拟合中表现出优良效果，但需注意参数初值的选取。灰色预测模型对数据要求较少，使用小批量数据即可建立预测模型。偏最小二乘法适用于光谱法农残检测，能够对光谱获取到的数据矩阵进行建模及预测，但受到预处理算法的影响。选用适当模型对农药残留值进行拟合与预测，具有重要意义。

3 结论与展望

3.1 结论

农药残留消解受到环境因素、农药内吸性、果树种植品种、果树栽培方式、土壤品质等多因素的综合影响。温度、湿度、光照、降水量对农药残留消解起到正向促进作用。果树不同部位农药残留分布不同，果树枝叶、果皮作为与农药直接接触的部位，农药残留量较高。不同试验地域的农药残留消解半衰期及残留量存在差异。

农药喷施剂量和次数、果实套袋处理通过影响果树农药沉积从而影响农药残留量。农药喷施剂量、农药喷施次数、采收间隔期综合影响农药沉积量，喷施剂量越高、喷施次数越多、采收间隔期越长，农药残留量越高。果实套袋处理通过阻隔果实与农药直接接触从而影响农药沉积，受到套袋材料、层数、农药理化性质的综合影响，套袋层数越多，农药残留越少，果实套袋对内吸性农药影响小于对非内吸性农药的影响。

不同农药残留消解预测模型适用背景不同，各有优劣。农药残留数学建模方法发展历史较长，由基本形式衍生出许多改进形式的模型，随着农药残留检测技术的发展，建模方法结合农药残留检测技术在拟合农药残留消解规律中发挥着重要作用。

3.2 展望

加强对农药残留多影响因素综合作用机制的研究。果树不同部位、不同试验地域下，农药残留情况受到环境因素、农药理化性质、土壤品质、不同果树品种的综合影响机制有待深入挖掘。农药残留田间试验的设计应考虑试验目的、试验园区作业情况、多种因素综合作用机制，进行合理设计。

提高农药残留消解特性研究设计的综合性和合理性。通过参考农药残留田间试验准则及GLP田间试验准则，依据农药残留田间试验目的、果园作业环境及果树形态特征，综合农药喷施次数、喷施剂量、果实套袋处理、施药机械、喷药技术等多因素设计，并开展农药残留消解特性研究。在果实套袋技术研究中可进一步探究套袋材料、套袋层数及套袋对果实生长微域环境的影响机制。不同施药技术及施药机械对果树农药残留田间试验的影响有待进一步研究。

建模方法适应农药残留检测技术的快速发展。农药残留检测新技术及计算机网络技术的发展为农药残留预测模型的改进及建立提供了新机遇，对新算法的开发、组合模型的建立、传统数学模型的改进成为农药残留消解建模的重点问题。结合统计学方法、计算机技术、生物学理论背景，对农药残留值数据趋势进行深入挖掘并选取适当模型进行预测分析迫在眉睫。