Abstract
Sampling plan using yellow sticky traps for the major strawberry flying pests - western flower thrips Frankliniella occidentalis adults, cotton aphid Aphis gossypii alate and greenhouse whitefly Trialeurodes vaporarium adults was developed to determine the initial occurrence time. The analyzed trap data were obtained from three commercial strawberry greenhouses for the whole growing season (September to May of the following year) during 2013 to 2017 in Jeju province. Three flying pests showed the aggregated distribution patterns resulted from commonly used regression techniques - Taylor's power law and Iwao's patchiness regression. Taylor's power law was better description of mean-variance relationship of the western flower thrips and the cotton aphid than Iwao's patchiness regression, otherwise greenhouse whitefly was better described by Iwao's patchiness regression. There were highly significant correlated among mean density per trap, maximum density and proportion of traps with more than 10 individuals. To estimate 4.0 heads of mean density per trap, the minimum number of traps were required 13 traps for western flower thrips, 11 traps for cotton aphid and 10 traps for greenhouse whitefly. The sequential sampling plans at the fixed precision level 0.25 were developed using parameters of Taylor's power law for western flower thrips and cotton aphid, and of Iwao's patchiness regression for greenhouse whitefly.
시설딸기 주요 비행 해충인 꽃노랑총채벌레 Frankliniella occidentalis와 목화진딧물 Aphis gossypii 유시충, 온실가루이 Trialeurodes vaporarium에 대해 발생초기 파악을 위한 황색끈끈이트랩 이용기술을 규명하였다. 제주지역 농가 재배 3개소에서 5개년 동안(2013~2017년) 재배 전 기간(9월~이듬해 5월)에 걸쳐 조사한 트랩자료를 이용 분석하였다. 해충의 공간분포 특성은 일반적으로 이용하고 있는 Taylor's power law와 Iwao's patchiness regression으로 분석한 결과 대상 해충 모두 집중분포를 하고 있었다. 두 회귀식 중 꽃노랑총채벌레와 목화진딧물 유시충은 Taylor's power law이, 온실가루이는 Iwao's patchiness regression이 공간분포 특성을 잘 설명하고 있었다. 트랩당 평균밀도와 최고밀도, 11마리 이상 잡힌 트랩 비율 간에는 높은 상관관계를 갖고 있었다. 트랩당 평균 밀도 4.0마리를 추정에 필요한 최소 트랩수는 꽃노랑총채벌레 13개, 목화진딧물 유시충 11개, 온실가루이 10개이었다. 고정 정확도 0.25 수준에서 3종 해충의 Taylor's power law과 Iwao's patchiness regression 상수를 이용하여 축차표본조사 중지선을 구하였다.
