Introduction of Smart Mosquito Monitoring System in South Korea = 한국의 스마트 모기 모니터링 시스템의 도입 안산시 친환경 모기방제 방법 시행

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 모기 개체수 예측 산식을 도출하여 한국의 모기 발생 정도를 예측하고자 하였다. 연구지역으로는 서울시를 선택하였다. 예측산식 도출을 위해 2015년부터 2017년까지의 모기 개체수 데이터와 환경요인 데이터를 수집하였으며, 모기데이터 수집은 스마트 모기 포집기기인 DMS(Digital mosquito monitoring system)데이터를 이용하였으며 서울시는 2015년도부터 각 구에 DMS를 2대씩 설치하여 총 DMS 50대를 가동 중이다. 환경요인 데이터 수집은 DMS와 가깝게 위치한 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 데이터를 이용하였다. 획득한 데이터로 각 지역별 모기 개체수 모니터링, 환경요인 모니터링, 모기발생 예측산식을 도출하였다. 분석에는 STATISTICA 7과 SPSS가 사용되었다. 서울시의 경우 모기 모니터링을 통해 모기 개체수의 서식지 유형을 세 가지로 나눠서, 수변부, 주거지 지역, 공원지역으로 나누어 모기 예측산식을 산출하였다. 일별 모기 평균 개체수 분석결과 하루 평균 모기 개체수는 73.03 ± 0.98인 것으로 나타났다. 월별 모기 개체수 분석결과 6월에 급증하며 7월에 가장 많이 발생되고, 7월 이후로는 개체수가 많이 줄어드는 것으로 나타났다. 서울시 지리타입별 모기개체수 분석결과, 수변부, 공원 주거지 순으로 모기가 많은 것으로 나타났다. 서울시 구별 모기 개체수 분석결과, 마포, 동대문, 양천 순으로 모기 개체수가 높게 나왔으며, 도봉, 관악, 강남 순으로 모기개체수가 낮게 나타났다. 환경요인에 따른 모기 개체수 Generalized Linear model 분석결과, 모기개체수를 대변하는 환경요인으로 평균온도와, 강우량을 도출하였다. 서울시 모기 개체수 회귀식결과 2017-2015년은 ln(모기 개체수) = 2.519 + 0.08 * 평균 온도 + 0.001 * 강우량, 2017년은 ln(모기 개체수) = 2.35 + 0.079 * 평균 온도 + 0.001 * 강우량으로 나타났다. 본 연구의 결과를 활용하여 모기 개체수 발생 정도를 사전에 예측 할 수 있을 것으로 예상되며, 더 나아가 본 예측산식이 질병 매개모기 발생예측에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. INTRODUCTION 1
• Ⅱ. MOSQUITO FORECASTING SYSTEM BY SEOUL CITY 5
• 1. INTRODUCTION 5
• 2. MATERIALS AND METHODS 7
• 3. RESULTS 22
• 4. DISCUSSION 51
• 5. REFERENCE 54
• Ⅲ. IMPLEMENTATION OF ECO-FRIENDLY MOSQUITO CONTROL METHODS IN ANSAN CITY 55
• 1. INTRODUCTION 55
• 2. MATERIALS AND METHODS 57
• 3. RESULTS 65
• 4. DISCUSSION 83
• 5. REFERENCE 85
• Ⅳ. CONCLUSION 87
• Ⅴ. REFERENCE 89
• APPENDICES 92
• ABSTRACT 104