[논문]쌀 저장창고에서 어리쌀바구미와 화랑곡나방 밀도 추정을 위한 축차추출 조사법 (Sequential sampling plans) 개발

남영우; 천용식; 류문일

doi:10.5656/ksae.2009.48.1.045

쌀 저장창고에서 어리쌀바구미와 화랑곡나방 밀도 추정을 위한 축차추출 조사법 (Sequential sampling plans) 개발
Developing Sequential Sampling Plans for Evaluating Maize Weevil and Indian Meal Moth Density in Rice Warehouse 원문보기

한국응용곤충학회지 = Korean journal of applied entomology, v.48 no.1, 2009년, pp.45 - 51

남영우 (고려대학교 생명과학대학 환경생태공학부) , 천용식 (고려대학교 생명과학대학 환경생태공학부) , 류문일 (고려대학교 생명과학대학 환경생태공학부)

초록
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본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents sequential sampling plans for evaluating the pest density based on complete counts from probe in a rice storage warehouse. Both maize weevil and Indian meal moth population showed negative binomial dispersion patterns in brown rice storage. For cost-effective monitoring and action decision making system, sequential sampling plans by using the sequential probability ratio test (SPRT) were developed for the maize weevil and Indian meal moth in warehouses with 0.8 M/T storage bags. The action threshold for the two insect pests was estimated to 5 insects per kg, which was projected by a matrix model. The results show that, using SPRT methods, managers can make decisions using only 20 probe with a minimum risk of incorrect assessment.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 저장시설 내에서 해충의 밀도를 추정하기위해 지금까지 제안된 방법들을 중심으로 그 타당도를 조사하고 이들을 변형하여 미곡종합처리장에서의 해충조사법을 확립하는 것을 목적으로 하였다.

가설 설정

어리쌀바구미에 대한 축차추출법의 의사결정경계선에서 임계밀도는 표본추출 단위 당 μ0 = 0.05이고 μ1 = 0.1로 가정하였다.
화랑곡나방에 대한 축차추출법의 의사결정경계선에서 임계밀도는 표본추출 단위 당 μ0 = 0.05이고 μ1 = 0.1로 가정하였다.

제안 방법

10일 간격으로 800 kg의 톤백에서 추출기를 통해 얻어진 전체 자료는 해충 개체군의 공간분포형을 결정하는데 토대가 되었다. 해충의 공간분포는 일반적으로 포아송분포(Poisson distribution)와 부의 이항분포(Negative binomial distribution)로 알려져 있으므로 각 조사시기별 자료에 대해 이 두가지 분포를 토대로 적합도 검정을 수행하였다.
각각의 확률분포형을 토대로 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1 (현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I(α), II형(β) 오류를 0.3으로 설정하여 의사결정선을 구하였다(Table 2).
평균표본수 곡선은 해충 밀도에 대해 의사결정을 하기 위해 요구되어지는 표본수를 나타낸다. 또한, 축차추출법이 표본수를 고정시켜 놓는 전통적인 표본조사법에 비해 얼마만큼의 효율을 갖는지를 확인하기 위해 벼재배 기후대별 4개 지역에서 얻어진 자료를 비교하였다.
쌀 저장 창고 주요해충의 밀도 추정 모델 개발을 위한 시스템을 확보하기 위해 상온인 10평의 공간에 현미 800 kg씩 들어있는 톤백 한 개를 넣어 시스템을 구성하였다. 톤백에 어리쌀바구미 50마리 접종하였고 화랑곡나방 성충 100쌍을 쌀저장고 내에 방사하였다.
)의 결과를 인용하였다. 이 시뮬레이션 결과, 두 해충 모두 초기밀도가 0.05/20 g일 때, 해충개체군이 짧은 시간에 사멸하였으므로 관리를 하지 않아도 되는 임계밀도로 정하였고 초기밀도가 0.1/20 g일 때, 개체군이 사멸하나 보다 긴 시간 해충 개체군이 유지가 되고 이 밀도를 초과할 때 개체군이 대발생 가능성이 있으므로 방제를 시작하기 위한 임계밀도를 0.1/20 g으로 정하였다(Fig. 1).
그 이하의 밀도에서는 개체군이 시간이 지나면 소멸하였다. 이렇게 모형 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 토대로 방제시작밀도를 결정하였다.
그 후부터 매 10일 마다 임의로 선택된 9개 지점에서 추출기(추출단위 20 g)로 표본을 30회 추출하였다. 추출 횟수에 따라 발견되는 화랑곡나방의 유충과 어리쌀바구미 성충 수를 조사하였고 추출된 쌀은 어리쌀바구미의 알이나 유충의 유무를 조사하기 위하여 상온에서 보관하였다. 아울러 전국적에서 벼재배 기후대별로 4개의 지역(김포, 안성, 천안, 남원)에 위치한 미곡종합처리장의 창고에서 위와 동일한 방법으로 2년간 실험을 수행하였다.
축차추출법을 검증하기 위해 검사특성곡선(operating characteristic curve)와 평균표본수곡선(average sample number curve)를 구하였다. 검사특성곡선은 해충을 관리하지 않도록 결정할 수 있는 확률을 나타낸다.
10일 간격으로 800 kg의 톤백에서 추출기를 통해 얻어진 전체 자료는 해충 개체군의 공간분포형을 결정하는데 토대가 되었다. 해충의 공간분포는 일반적으로 포아송분포(Poisson distribution)와 부의 이항분포(Negative binomial distribution)로 알려져 있으므로 각 조사시기별 자료에 대해 이 두가지 분포를 토대로 적합도 검정을 수행하였다. 적합도는 G test (Dunning 1993)으로 수행하였다.

대상 데이터

톤백에 어리쌀바구미 50마리 접종하였고 화랑곡나방 성충 100쌍을 쌀저장고 내에 방사하였다. 그 후부터 매 10일 마다 임의로 선택된 9개 지점에서 추출기(추출단위 20 g)로 표본을 30회 추출하였다. 추출 횟수에 따라 발견되는 화랑곡나방의 유충과 어리쌀바구미 성충 수를 조사하였고 추출된 쌀은 어리쌀바구미의 알이나 유충의 유무를 조사하기 위하여 상온에서 보관하였다.
추출 횟수에 따라 발견되는 화랑곡나방의 유충과 어리쌀바구미 성충 수를 조사하였고 추출된 쌀은 어리쌀바구미의 알이나 유충의 유무를 조사하기 위하여 상온에서 보관하였다. 아울러 전국적에서 벼재배 기후대별로 4개의 지역(김포, 안성, 천안, 남원)에 위치한 미곡종합처리장의 창고에서 위와 동일한 방법으로 2년간 실험을 수행하였다.
이를 위한 어리쌀바구미와 화랑곡나방 개체군의 동태를 모사하기 위해, 곤충 개체군 동태를 시뮬레이션 하는데 있어서 높은 유연성을 갖고 있는 것으로 알려져 있으며 개체군 동태를 모사하는데 있어서 적합한 충태구조 행렬모형(stage-structured matrix model)을 따랐고(Caswell, 2001), 화랑곡나방과 어리쌀바구미에 적합하게 수정한 모형과 시뮬레이션 하는데 필요한 계수값들은 Ji(2002)의 결과를 인용하였다. 어리쌀바구미는 자매종인 쌀바구미(S. oryzae L.)의 결과를 인용하였다. 이 시뮬레이션 결과, 두 해충 모두 초기밀도가 0.
쌀 저장 창고 주요해충의 밀도 추정 모델 개발을 위한 시스템을 확보하기 위해 상온인 10평의 공간에 현미 800 kg씩 들어있는 톤백 한 개를 넣어 시스템을 구성하였다. 톤백에 어리쌀바구미 50마리 접종하였고 화랑곡나방 성충 100쌍을 쌀저장고 내에 방사하였다. 그 후부터 매 10일 마다 임의로 선택된 9개 지점에서 추출기(추출단위 20 g)로 표본을 30회 추출하였다.

이론/모형

따라서 저장고내 해충의 방제수준은 해충 개체군의 밀도 증가를 유도하는 최저임계 밀도로 정하였다. 이를 위한 어리쌀바구미와 화랑곡나방 개체군의 동태를 모사하기 위해, 곤충 개체군 동태를 시뮬레이션 하는데 있어서 높은 유연성을 갖고 있는 것으로 알려져 있으며 개체군 동태를 모사하는데 있어서 적합한 충태구조 행렬모형(stage-structured matrix model)을 따랐고(Caswell, 2001), 화랑곡나방과 어리쌀바구미에 적합하게 수정한 모형과 시뮬레이션 하는데 필요한 계수값들은 Ji(2002)의 결과를 인용하였다. 어리쌀바구미는 자매종인 쌀바구미(S.
해충의 공간분포는 일반적으로 포아송분포(Poisson distribution)와 부의 이항분포(Negative binomial distribution)로 알려져 있으므로 각 조사시기별 자료에 대해 이 두가지 분포를 토대로 적합도 검정을 수행하였다. 적합도는 G test (Dunning 1993)으로 수행하였다. 축차추출 방정식은 Wald의 순차적 확률비 검정(Wald’s sequential probability ratio test)을 통해 결정하였다(Wald, 1945, 1947; Fowler and Lynch, 1987; Bates et al.
축차추출 방정식은 Wald의 순차적 확률비 검정(Wald’s sequential probability ratio test)을 통해 결정하였다(Wald, 1945, 1947; Fowler and Lynch, 1987; Bates et al., 1991; Nault and Kennedy, 1996).

성능/효과

Davis (1994)는 대상 해충이 수학적으로 부의이항분포를 보인다면 적어도 최소 30번의 표본 단위가 요구된다고 보고 하였다. 그러나 Subramanyam et al. (1997)와 Toews et al. (2003)은 축차추출법을 통해 표본수를 줄일 수 있다는 결과를 보고하였고 본 실험의 결과 또한 순차확률비검정을 사용함으로써, 화랑곡나방과 어리쌀바구미 모두 46.67%에서 66.67% 정도의 표본추출수를 감소시키면서도 합리적인 의사결정을 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
생명표통계량을 기초로 하여 구축한 모형을 토대로 각 해충의 방제시작 밀도를 파악하기 위하여, 초기밀도를 달리하여 시뮬레이션한 결과, 화랑곡나방과 어리쌀바구미의 밀도는 현미 20 g당 0.1을 넘기 시작하면서 그 밀도가 크게 증가하기 시작하였다(Fig. 1). 그 이하의 밀도에서는 개체군이 시간이 지나면 소멸하였다.
2마리)일 때에는 16회의 표본추출만이 요구되어졌다. 어리쌀바구미 성충의 밀도가 아래쪽 경계선의 임계밀도(표본추출 단위당 0.05마리)에 근접했을 때, 방제를 하지 않도록 결정하기 위한 확률은 72%였다. 대조적으로, 위쪽 경계선의 임계밀도(표본추출 단위당 0.
이 두 표본조사법을 통해 얻어진 의사결정은 축차추출법을 사용하였을 때, 보다 적은 표본수가 요구되었다(화랑곡 나방의 경우 17회, 어리쌀바구미의 경우 13회). 이 결과는 축차추출법을 시행하였을 때, 43.33%에서 최고 56.67%의 표본수를 낮출 수 있는 것을 의미한다.
축차추출법을 수행하기 위해, 표본추출을 통해서 얻어진 현미와 조곡에서의 화랑곡나방과 어리쌀바구미의 개체수에 대한 확률분포가 어떤 확률분포를 따를 것인가에 대한 G test 결과, 현미에서 나방과 바구미가 부의 이항분포(negative binomial distribution)을 따른 다는 것을 알 수 있었다(Table 1).
2마리)일 때에는 12회의 표본추출만이 요구되어졌다. 화랑곡나방 유충의 밀도가 아래쪽 경계선의 임계밀도(표본추출 단위당 0.05마리)에 근접했을 때, 방제를 하지 않도록 결정하기 위한 확률은 70%였다. 그러나 위쪽 경계선의 임계밀도(표본추출 단위당 0.

후속연구

저장해충에 대한 종합적 해충 관리 프로그램(IPM)의 성공은 방제결정을 위한, 표본수를 최소화하고 그 결과로, 시간과 노력을 절약할 수 있는 축차추출법의 사용이 전제가 되며 이 점에서 본 연구에서 얻어진 결과는 어리쌀바구미와 화랑곡나방의 관리에 토대가 될 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	표본조사의 한 방법인 축차추출법은 무엇인가?	표본조사의 한 방법인 축차추출법은 해충의 밀도에 따라 표본의 수를 조정하는 방법으로 표본 단위의 수를 고정하여 평가하는 방법들에 비해서 비용이 적게 들며 밀도수준 결정이 빠르다는 장점이 있다(Waters, 1995). 실제로, 축차추출법은 표본 단위의 수를 고정시켜 놓은 방법에 비해 40-60%의 보다 적은 표본수를 요구한다는 보고가있다(Sterling, 1975).
	쌀 저장고에서 발생하는 해충들에 의한 경제적 피해수준은 정확히 알려진 바가 없는 이유는 무엇인가?	쌀 저장고에서 발생하는 해충들에 의한 경제적 피해수준은 정확히 알려진 바가 없다. 이것은 해충에 의한 피해가 수량의 손실이 아닌 상품이 출하되었을 때, 해충이 존재유무에 대한 해당 상품의 리콜이 피해의 대부분의 유형이기 때문이다. 따라서 저장고내 해충의 방제수준은 해충 개체군의 밀도 증가를 유도하는 최저임계 밀도로 정하였다.
	표본조사의 한 방법인 축차추출법의 장점은 무엇인가?	표본조사의 한 방법인 축차추출법은 해충의 밀도에 따라 표본의 수를 조정하는 방법으로 표본 단위의 수를 고정하여 평가하는 방법들에 비해서 비용이 적게 들며 밀도수준 결정이 빠르다는 장점이 있다(Waters, 1995). 실제로, 축차추출법은 표본 단위의 수를 고정시켜 놓은 방법에 비해 40-60%의 보다 적은 표본수를 요구한다는 보고가있다(Sterling, 1975).

참고문헌 (18)

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Waters, W.E. 1955. Sequential sampling in forest insect surveys. Forest Sci. 1: 68-79

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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