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在精准施药模式下，农药不再均匀覆盖整个田块，而是根据杂草、病害等实际发生情况，仅在特定区域进行定点施用。这种空间分布不均匀的施药方式，不仅能够减少农药使用量，也可能改变农药随地表径流进入周边水体的迁移过程。
SPOTMOD（Simulation of run-off exposure from precision application by mechanistic modelling）正是针对这一问题开发的机制模型框架，主要用于模拟和评估精准施药（尤其是点状或斑块状施药）条件下农药通过地表径流进入水生环境的暴露情况。它的核心价值在于解决了传统环境风险评估中的一个关键问题：传统评估通常假设农药是均匀地施用于整个田块，但这与精准农业的实际做法（仅针对有杂草或病虫害的区域进行局部施药）不符。
模型综合考虑多种影响因素，包括：
施药空间分布：考虑施药点的大小、施药面积比例，以及随机、准随机或基于实际田间数据的施药分布模式。
环境过程：模拟水分入渗、泥沙沉降及未施药区域对农药的拦截作用。
植被条件：考虑作物生长过程中植被条件变化对水分入渗和泥沙沉降的影响。
长期环境暴露：结合不同施药模式和降雨径流事件，评估农药进入地表水后的长期暴露情况。
在技术实现上，SPOTMOD结合PRZM-VFSMOD模型系统模拟田间不同施药区域之间的径流过程，并通过TOXSWA元模型（Metamodel）进一步计算地表水中的农药预测环境浓度（PECsw）。此外，基于大量模拟结果构建的元模型，还能够为后续评估提供更高效的计算支持。
科奈专家将在Digital Agriculture Conference分享SPOTMOD应用
2026年11月18日，Digital Agriculture Conference（数字农业会议）将在德国科隆举办，线上同时举行。本次会议上，德国科奈环境建模科学家Jorge Olivares Rivas将围绕这一技术发表专题演讲：
Mechanistic Modelling with SPOTMOD – Metamodel and Regulatory Application（使用SPOTMOD进行机制建模——元模型及其在调控研究中的应用）
演讲时间：
2026年11月18日 12:35（当地时间）
Jorge Olivares Rivas拥有六年农药环境归趋与暴露建模经验，是SPOTMOD模型开发核心成员，并参与VFSMOD模型应用项目，同时也是SETAC旗下ELINK-2 EL-DA工作组成员。
Jorge将介绍SPOTMOD的模型框架与开发思路、元模型的建立及其在监管评估中的应用，探讨如何利用机制建模，更科学地量化精准施药对农药环境暴露的影响，为精准施药技术纳入现有环境风险评估体系提供支持。
请注意：本次会议及上述专题演讲均以德语进行。
