경남 진주시 대곡면에 위치한 파프리카(Capsicum annuum var. angulosum) 온실에 피해를 주는 해충인 담배가루이(Bemisia tabaci) 성충과 번데기의 밀도를 엽 당 해충 수로 2014년 조사하였다. 이항표본조사법은 엽 당 담배가루이 성충과 번데기의 밀도(m)와 담배가루이 성충과 번데기가 T마리보다 많이 존재하는 잎의 비율($P_T$)과의 관계를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형$(({\ln}(m)={\alpha}+{\beta}({\ln}(-{\ln}(1-P_T))))$에서의 tally threshold로서 본 연구에서는 성충의 경우 1, 2, 3, 4, 5 그리고 번데기는 1, 3, 5, 7을 사용하였다. 표본수 증감은 T와 관계없이 이항분포 모형의 정확도에 영향이 거의 없었다. 이항분포모형의 정확도는 성충의 경우 T=1 일 때, 번데기의 경우 T=3일 때 가장 높았으며, 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 독립된 자료를 이용하여 개발된 표본조사법의 유효성을 Resampling Validation for Sampling Plan (RVSP) 프로그램으로 평가하였다. 그 결과 파프리카 온실에서 담배가루이 성충과 번데기의 밀도추정에는 T=1 (담배가루이 성충), T=3 (담배가루이 용)인 경우가 적합한 것으로 판단되었다.
충남부여에 위치한 임업화훼단지내의 유리온실에서 아치형재배(Arching method)장미에 피해를 주는 점박이응애(Tetranychus urticae Koch)의밀도를 엽당 응애수로 조사하였다. 이항표본 조사법은 엽당 점박이응애의 평균밀도(m)와 점박이응애가 T 개체보다 많이 존재하는 엽의 비율(${P}_{T}$)과의 관계를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형(ln(m)=$\alpha$+$\beta$1n(-1n(1-${P}_{T}$)))에서의 tally threshold 로서, 본 실험에서는 1, 3, 5, 7, 9를 사용하였다. 일반적으로 표본단위 수의증가는 T와 상관없이 이항분포 모형의 정확도에 영향을 거의 주지 않게 된다. 본 실험에서는 상이한 T에 따라 이항분포모형의 정확도가 차이가 났으며 T가 증가할수록 정확도가 높아졌다. 본 실험결과 점박이응애의 밀도추정을 위한 이항분포모형의 정확도를 비교한 결과, T=7인 경우가 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한 이항분포조사법의 검정을 위하여, 동일한 포장의 독립적인 표본을 추출, 조사하였다. 본 실험결과 이항표본조사법을 이용한 상업적 유리온실의 아치형재배 장미해충인 점박이응애 평균밀도 추정에는 T=7인 경우가 가장 적절한 것으로 사료된다.
제주지역의 온주밀감 과수원에서 귤응애(Panonychus citri (McGregor)) 밀도에 대해 잎당 응애수를 2년에 걸쳐 조사하였다. 이항표본조사법은 잎당 귤응애의 밀도와(m)와 귤응애가 T마리보다 많이 존재하는 잎의 비율($P_{T}$)과의 관례를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형 [$ln(m)-{\alpha}+{\beta}ln(-ln(1-P_{T}))$]에서의 tally threshold로서 본 연구에서는 1, 3, 5, 7을 사용하였다. 표본단위 수의 증가는 T와 관계없이 이항분포 모형의 정확도에 영향이 거의 없었던 반면에 T는 값이 증가함에 따라 표본수를 증가시켜도 정확도가 낮아졌다. 이항분포모형의 정확도는 T=1일 때 가장 높았으며, 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한, 이항표본조사의 유효성을 조사하기 위하여 독립된 표본을 추출, 조사하였으며, 그 결과 온주밀감원에서 귤응애 밀도추정에는 T=1인 경우가 적합한 것으로 판단되었다. 또한, 귤응애 밀도를 분류하기 위한 이항표본조사과정을 개발하여 action threshold가 귤응애 밀도가 잎당 2마리일 때의 이항표본조사 프로그램을 작성하였다.
온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).
Infestations of Aphis gossypii per leaf in greenhouse cultivation of cucumbers were investigated to develop binomial sampling plans. An empirical $P_T-m$ model, $ln(m)={\alpha}+{\beta}ln[-ln(1-P_T)]$, was used to evaluate relationship between the proportion of infested leaves with ${\leq}$ T aphids per leaf ($P_T$) and mean aphid density (m). Tally thresholds (T) were set to 1, 3, 5, 7, and 9 aphids per leaf to find appropriate T in greenhouse cultivation of cucumbers. Increasing sample size had little effect on the precision of the binomial sampling plan. However, the precision increased with tally threshold. The binomial model with T = 5 provided appropriate predictions of the mean densities of A. gossypii in the greenhouse cultivation of cucumbers. Using a binomial model with T = 5 (sample size = 200), a wide range of densities (1.2 - 222.8 aphids per leaf) could be estimated with precision levels of 0.346 - 0.380 for $P_T$ values between 0.15 and 0.96. Binomial models were validated at T = 5 and 7 using 12 independent data sets. Both binomial models were robust and adequately described aphid densities; most of the independent sampling data fell within 95% confidence intervals around the prediction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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