《Pest Management Science》：Do spatially targeted weed management strategies increase risk of herbicide resistance evolution?
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背景：空间靶向喷施（spatially targeted spraying）是全面喷施除草剂（broadcast herbicide application）的一种替代方案，通过仅对检测到杂草的区域进行处理来减少除草剂用量。然而，利用遥感或近地传感（proxi
背景：空间靶向喷施（spatially targeted spraying）是全面喷施除草剂（broadcast herbicide application）的一种替代方案，通过仅对检测到杂草的区域进行处理来减少除草剂用量。然而，利用遥感或近地传感（proximal sensing）及分类算法进行的杂草检测并不完美，可能使杂草逃逸处理。本研究考察了空间靶向喷施的进化后果，并评估对检测到的杂草周围的喷施缓冲带（spray-buffer zone）施用除草剂是否能够补偿降低的检测精度。研究人员检验了两个假设：第一，喷施缓冲带可以弥补不完美的杂草检测；第二，较低的检测精度和较小的喷施缓冲带会通过提高杂草存活率、加速抗性进化和种群增长，导致作物失败（crop failure）更早发生。
结果：研究人员使用一个新的空间显式模拟模型（spatially explicit simulation model）来代表具有明确遗传架构（genetic architecture）且赋予不同除草剂抗性水平的杂草种群。模拟结果支持第一个假设，表明在检测不完美情况下，喷施缓冲带降低了逃逸处理的杂草比例。然而，第二个假设未获支持。更精确的喷施能更有效地清除敏感杂草，但也对除草剂抗性施加了更强的选择压。相反，检测精度较低导致杂草种群更大，维持了更高比例的敏感基因型，并减缓了抗性进化。
结论：喷施缓冲带可在空间靶向喷施系统中部分补偿不完美的杂草检测。然而，提高喷施精度并不一定会推迟未来由杂草竞争导致的作物失败，因为更强的短期控制可能加速抗性进化。这些发现凸显了即时除草效力与杂草管理策略长期持久性之间的重要权衡，也强调了在开发更精确的靶向除草剂施用技术的同时，使杂草管理策略多样化的必要性。
空间靶向喷施作为全面喷施除草剂的替代方案，其核心目的是通过只处理检测到杂草的区域来减少除草剂用量及其环境负面影响。然而，杂草检测依赖于遥感或近地传感和分类算法，其精度会受到生育期、光照、叶片遮挡、植株密度以及算法和硬件条件等因素的影响，难以做到完美。未被检测到的杂草可能存活并繁殖，从而影响除草剂抗性（herbicide resistance）的进化动态。以往研究多集中于精准杂草控制技术的软硬件改进和社会经济推广障碍，较少系统评估其潜在进化副作用及缓解方法。因此，研究人员构建了空间显式模拟模型，考察空间靶向喷施下检测精度、喷施缓冲带和抗性遗传基础如何共同影响抗性进化、杂草种群动态和作物失败时间。
研究人员在已发表的多基因抗除草剂进化（PERTH）模型基础上开发了空间显式版本，将一块40 m×40 m田块划分为6400个0.5 m×0.5 m的细胞，并纳入依赖杂草密度的随机检测概率函数、方形喷施缓冲带、花粉和种子的空间扩散，以及针对除草剂抗性的孟德尔遗传过程。模拟覆盖了6种管理情景（基础管理、无缓冲、1 m、2 m、3.5 m缓冲靶向喷施、全面喷施）、4种检测精度（完美、高、中、低）和2种遗传场景（强显性单基因抗性，ng=1，dom=1；弱半显性多基因抗性，ng=2，dom=0.5），共30个模拟实验，每个实验重复20次，运行25年或直到作物失败（作物产量低于无草产量的75%）。研究未使用田间样本队列，模型参数沿用已发表的PERTH模型设定，并针对初始种子库密度、抗性等位基因初始频率和最大抗性水平进行了敏感性分析。
主要结果如下。
漏检细胞比例与除草剂用量：模拟结果显示，检测精度越低，相同杂草密度下漏检的
