온주밀감에서 률응애의 공간분포분석 및 표본추출법 Dispersion Indices and Sequential Sampling Plan for the Citrus Red Mite, Panonychus citri (McGregor) (Acari: Tetranychidae) on Satsuma Mandarin on Jeju Island원문보기
귤응애의 예찰방법을 개발하기 위하여 제주지역의 온주밀감원에서 귤응애 분산형태에 대해 2개년(1999~2000년)에 걸쳐 잎 표본에 대하여 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. Taylor's power law와 Iwao's patchiness regression을 이용하여 분산지수를 비교하였으며, 잎 표본 조사에서는 일반적으로 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었다. Taylor's power law의 기울기와 절편은 조사한 포장 간에 차이가 없었으며, 여기에서 얻어진 상수값을 이용하여 잎 표본 조사에 의한 귤응애 약 .성충에 대한 고정정확도수준에서의 표본조사법을 개발하였다. 이 조사법에 대해 resampling 기법을 이용하여 독립된 4개의 조사자료를 이용하여 분석한 결과 실질 고정정확도(D)값이 요구되는 D값보다 항상 낮았으며, 나무당 귤응애 밀도가 8마리 이상에서 필요한 조사 나무수는 18주보다 작았다.
귤응애의 예찰방법을 개발하기 위하여 제주지역의 온주밀감원에서 귤응애 분산형태에 대해 2개년(1999~2000년)에 걸쳐 잎 표본에 대하여 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. Taylor's power law와 Iwao's patchiness regression을 이용하여 분산지수를 비교하였으며, 잎 표본 조사에서는 일반적으로 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었다. Taylor's power law의 기울기와 절편은 조사한 포장 간에 차이가 없었으며, 여기에서 얻어진 상수값을 이용하여 잎 표본 조사에 의한 귤응애 약 .성충에 대한 고정정확도수준에서의 표본조사법을 개발하였다. 이 조사법에 대해 resampling 기법을 이용하여 독립된 4개의 조사자료를 이용하여 분석한 결과 실질 고정정확도(D)값이 요구되는 D값보다 항상 낮았으며, 나무당 귤응애 밀도가 8마리 이상에서 필요한 조사 나무수는 18주보다 작았다.
Dispersion pattern of the citrus red mite (CRM), Panonychus citri (McGregor) was determined to develop a monitoring method in the satsuma mandarin fields, Citrus unshiu L., in Jeju-do, during 1999 and 2000. CRM population was sampled by collecting leaves. Taylor's power law provided better descripti...
Dispersion pattern of the citrus red mite (CRM), Panonychus citri (McGregor) was determined to develop a monitoring method in the satsuma mandarin fields, Citrus unshiu L., in Jeju-do, during 1999 and 2000. CRM population was sampled by collecting leaves. Taylor's power law provided better description of mean-variance relationship for the dispersion indices compared to Iwao's patchiness regression. Slopes and intercepts of Taylor's power law from leaf samples did not differ among surveyed groves. Fixed-precision levels (D) of a sequential sampling plan were developed using Taylor's power law parameters generated from all motile stages of CRM in leaf sample. This sampling plan for leaf sample estimate was tested with resampling validation for sampling plan using 4 independent data sets. Resampling simulation analysis demonstrated that actual fixed-precision level values were better than desired D values of 0.20, 0.25 and 0.30. Required numbers for tree sampling at the density of more than 7 mites per tree were fewer than 18.
Dispersion pattern of the citrus red mite (CRM), Panonychus citri (McGregor) was determined to develop a monitoring method in the satsuma mandarin fields, Citrus unshiu L., in Jeju-do, during 1999 and 2000. CRM population was sampled by collecting leaves. Taylor's power law provided better description of mean-variance relationship for the dispersion indices compared to Iwao's patchiness regression. Slopes and intercepts of Taylor's power law from leaf samples did not differ among surveyed groves. Fixed-precision levels (D) of a sequential sampling plan were developed using Taylor's power law parameters generated from all motile stages of CRM in leaf sample. This sampling plan for leaf sample estimate was tested with resampling validation for sampling plan using 4 independent data sets. Resampling simulation analysis demonstrated that actual fixed-precision level values were better than desired D values of 0.20, 0.25 and 0.30. Required numbers for tree sampling at the density of more than 7 mites per tree were fewer than 18.
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제안 방법
나무당 귤응애의 밀도와 분산은 조사한 바깥쪽 4 잎의 귤응애수를 합하여 각 조사일에 포장별로 계 산하였다. 나무당 평균 귤응애 밀도는 0.
2ha였다. 온주 밀감의 재배는 지역의 농가관행에 의한 병해충 방 제 및 시비를 실시하였으며, 농가가 스스로 병해충 방제시기 및 방제농약을 결정하였다.
채취한 잎은 hairspray를 뿌려주어 귤응 애가 이동을 못하도록 하였으며, 1~3분간 spray액을 완전히 말린 후 zipper bag에 넣고 실험실로 가져와 실체현미경(X 10) 하에서 잎당 귤응애의 성충과 약 충 밀도를 조사하였다. 잎당 귤응애의 밀도와 분산 은 나무의 안쪽과 바깥쪽을 구분하여 각 조사일에 조사 포장별로 계산하였다. 고정 정 확도= 竺)에서 잎의 위치에 따른 개체군 밀도 추정에 필요한 표본크기를 TPL에서 계산된 상수를 이용하여 결정 할 수 있으며(Green, 1970), 평균 밀도에 따라 £)값을 유지하는데 필요한 표본 크기(〃)는
제주도내 농가재배 온주밀감 과수원에서 1999년 (3포장)과 2000년(5포장) 2년 동안 4월부터 11월까 지 7~10일 간격으로 귤응애를 조사하였다. 조사시 에 농가가 귤응애 방제를 위해 농약을 살포한 경우에는 살포후 10~15일이 지난 후에 조사하였다. 조 사한 온주밀감의 품종은 궁천조생이었으며, 수령은 13~2。년생 이었고, 조사면적은 0.
05ha)를 조정하였으며, 조사잎 은 조사나무당 지상 60~120cm 높이에서 동, 서, 남, 북 4방향의 바깥쪽과 30 cm 안쪽에서 완전히 성숙 된 잎을 각 1매씩 임의로 택하여 나무당 총 8잎을 채취하였다. 채취한 잎은 hairspray를 뿌려주어 귤응 애가 이동을 못하도록 하였으며, 1~3분간 spray액을 완전히 말린 후 zipper bag에 넣고 실험실로 가져와 실체현미경(X 10) 하에서 잎당 귤응애의 성충과 약 충 밀도를 조사하였다. 잎당 귤응애의 밀도와 분산 은 나무의 안쪽과 바깥쪽을 구분하여 각 조사일에 조사 포장별로 계산하였다.
대상 데이터
특정 정확도 수준에 대한 잎 표본조사에서 얻어진 실질 정확도 수준은 표본추출법 개발에 이용되 지 않았던 조사자료에 대해 Resampling Validation for Sampling Plans (RVSP) 프로그램 (Naranjo and Hutchison, 1997)을 이용하여 평가하였다. 이를 위해 분석에 이용하지 않았던 독립된 4개의 조사자료를 이용하였으며 , 이들의 표본수는 24~28개였다. 이 RVSP simulatione 고정 정확도 중지선 계획을 평 가하는데 이용되며, 정확도 값의 분포, 평균 정확도, 평균밀도 그리고 평균 표본크기가 계산된다.
제주도내 농가재배 온주밀감 과수원에서 1999년 (3포장)과 2000년(5포장) 2년 동안 4월부터 11월까 지 7~10일 간격으로 귤응애를 조사하였다. 조사시 에 농가가 귤응애 방제를 위해 농약을 살포한 경우에는 살포후 10~15일이 지난 후에 조사하였다.
조사나무의 선정은 조사포장의 형태 및 면적에 따라 나무수(1나무/0.05ha)를 조정하였으며, 조사잎 은 조사나무당 지상 60~120cm 높이에서 동, 서, 남, 북 4방향의 바깥쪽과 30 cm 안쪽에서 완전히 성숙 된 잎을 각 1매씩 임의로 택하여 나무당 총 8잎을 채취하였다. 채취한 잎은 hairspray를 뿌려주어 귤응 애가 이동을 못하도록 하였으며, 1~3분간 spray액을 완전히 말린 후 zipper bag에 넣고 실험실로 가져와 실체현미경(X 10) 하에서 잎당 귤응애의 성충과 약 충 밀도를 조사하였다.
으로 계산할 수 있으며, 이때 乙은 표본 "에 대한 누적수, 〃은 표본 크기, a와 b는 TPL의 상수값이다. 중지선을 추정하는데 이용된 D는 0.20, 0.25 그리고 0.30을 이용했다. 이들 D는 정확도와 표본크기에 대해 일반적으로 받아들여지며, 대부분의 해충 관리에 알맞은 수준인 것으로 알려져 있다(Southwood, 1978).
데이터처리
회귀식 상수를 추정하는데는 SAS (SAS Institute, 1995)의 일반선형 회귀모델(PROC GLM)을 이용하였 고, 각 선형 모델의 적합성은 결정계수(N)의 추정에 의해 평가하였다. 또한 회귀선의 기울기가 1.0보다 크다는 것은 Student t-test를 이용하여 판정하였으며, 각 조사포장간 회귀식 절편과 기울기의 동일성 은 공분산분석 (ANCOVA)으로 검정하였다(Sokal and Rholf, 1981).
회귀식 상수를 추정하는데는 SAS (SAS Institute, 1995)의 일반선형 회귀모델(PROC GLM)을 이용하였 고, 각 선형 모델의 적합성은 결정계수(N)의 추정에 의해 평가하였다. 또한 회귀선의 기울기가 1.
이론/모형
1)). 따라서, 일반 Taylor의 회귀 식을 이용할 수 있으며, 평균과 분산간의 함수관계 모델에 이용할 수 있다.
개발된 조사계획이 이용한계를 정하기 위하여 실제 포장에서의 조사자료에 의해 평가하는 것은 매우 중요하다(Naranjo and Hutchison, 1997). 본 연구에서는 이를 위해 resampling 기술인 Naranjo와 Hutchison (1997)°] 개발한 RVSP simulation을 이용하여 평가하였다. 평가에 이용된 4개 포장의 나무당 귤응애 평균밀도는 4.
분산지수는 Iwao's patchiness regression(IPR)과 Taylor's power law (TPL) 두 가지 방법을 이용하였다. IPRe 잎당 평균밀도(也)에 대한 평균 군집도 (疥)
특정 정확도 수준에 대한 잎 표본조사에서 얻어진 실질 정확도 수준은 표본추출법 개발에 이용되 지 않았던 조사자료에 대해 Resampling Validation for Sampling Plans (RVSP) 프로그램 (Naranjo and Hutchison, 1997)을 이용하여 평가하였다. 이를 위해 분석에 이용하지 않았던 독립된 4개의 조사자료를 이용하였으며 , 이들의 표본수는 24~28개였다.
성능/효과
TPL5] 결정계수(I 범위는 0.93~0.95이었으나, IPR의 F 범위는 0.31-0.89로 귤응애의 공간분포는 TPL이 IPR보다 더 잘 설명하였다(Table 1). 또한, TPL의 상수값인 a와 力값이 IPR의 a와 |3보다 변이 가 작았다.
TPL과 IPR을 가지고 바깥쪽 잎의 귤응애 밀도를 이용하여 나무간 분포를 조사, 분석한 결과 귤응애 가 집중분포하는 것으로 나타났으며, TPL이 나무간 분포를 더 잘 나타내었다(Table 2). TPL의 결정 계수 (r2) 범위는 0.
이는 조사법 이 약, 성충이 공존하는 포장에서 이 용할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 귤응애 방제 에 이용되고 있는 잎당 귤응애 평균밀도 2마리 이상의 조사에 필요한 조사나무수는 D가 0.25 인 경우에 18주 정 도인 것으로 나타났다. 또한, 나무당 귤응 애 평균밀도가 7.
잎당 귤응애 평균밀 도가 낮을수록 더 많은 표본수가 필요한 것으로 나타났다. 농가에서 일반적으로 이용되고 있는 잎당 귤응애 평균밀도 2마리를 기준으로 했을 때 필요한 표본수는 바깥쪽과 안쪽 잎 표본조사시에 각각 49 와 55개로 나타났는데, 이는 나무간 분포조사시에 바깥쪽 잎만을 가지고 분석하는 것이 가능한 것으로 나타났다.
조사 나무수가 적을수록 그리고 D값이 높을수록 중지선까지의누■적 귤응애수가 증가하였다.따라서 귤응애 조사에 있어 시간과 비용을 절약하기 위해서는 최소한 18 주 이상을 조사하는 것이 알맞은 것으로 판단되었다. 18주 조사시 나무당 누적 귤응애수는 고정정확 도수준 0.
이를 종합하여 보면, 귤응애는 온주밀감원에서 집 중분포를 하고 있다는 것을 보여주었으며, 고정정확 도에서의 표본추출법을 이용하면 온주밀감원에서 귤응애 밀도를 효율적으로 추정할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 금후 감귤 병해충종합관리에 유용하 게 이용될 것으로 기대된다.
1과 같았다. 잎 위치별로 보면 잎당 평균 귤응 애 밀도가 1마리까지는 안쪽과 바깥쪽 잎을 모두 조사하는 것이 표본수를 줄일 수 있었으나, 그 이상 에서는 바깥쪽 잎을 조사하는 것이 조사 표본수를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 잎당 귤응애 평균밀 도가 낮을수록 더 많은 표본수가 필요한 것으로 나타났다.
2와 같았다. 조사 나무수가 적을수록 그리고 D값이 높을수록 중지선까지의누■적 귤응애수가 증가하였다.따라서 귤응애 조사에 있어 시간과 비용을 절약하기 위해서는 최소한 18 주 이상을 조사하는 것이 알맞은 것으로 판단되었다.
후속연구
이를 종합하여 보면, 귤응애는 온주밀감원에서 집 중분포를 하고 있다는 것을 보여주었으며, 고정정확 도에서의 표본추출법을 이용하면 온주밀감원에서 귤응애 밀도를 효율적으로 추정할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 금후 감귤 병해충종합관리에 유용하 게 이용될 것으로 기대된다.
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