スクリーニングされたボトムボードは、総合的病害虫管理（IPM）戦略における受動的かつ機械的な駆除ツールとして機能します。特殊なメッシュフロアを使用しており、ミツバチのグルーミング中に落下したヴァロアダニが巣箱から外に落ちるのを許し、巣箱に這い戻ってコロニーに再寄生するのを物理的に防ぎます。これにより、化学的処置を直ちに使用することなく、全体的な寄生虫負荷を軽減します。
コアの要点 スクリーニングされたボトムボードは、IPMにおいて二重の目的を果たします。ダニの再感染サイクルを断ち切ることにより、継続的な非化学的な個体数抑制を提供し、また、処置決定に必要な定量的データを生成するために、粘着ボードの必要な構造的インターフェースとして機能します。
物理的排除のメカニズム
自然なグルーミングの活用
ミツバチはグルーミング行動を行い、巣箱の振動を発生させ、それによって体に付着した一部のフォレティック（付着性）ヴァロアダニを自然に振り落とします。
スクリーニングされたボトムがない場合、これらのダニは平らな床に落ち、這い戻って宿主のミツバチに再び付着します。
一方通行のバリア
中核となるメカニズムは、しばしば3mmまたは1/8インチの隙間を持つメッシュスクリーンです。
この開口部は、落下したダニが地面または収集トレイに通過するのを許すには十分な大きさですが、ミツバチを支えるには十分な小ささです。
再感染サイクルの断絶
ダニがスクリーンを通過すると、コロニーから物理的に分離されます。
ダニは飛ぶことも、吊り下げられたメッシュを這って戻ることもできないため、巣箱から永久に除去され、二次感染のサイクルを効果的に断ち切ります。
監視とデータ収集における役割
定量的分析の実現
IPMでは、処置の決定は推測ではなく、データに基づいて行われる必要があります。
スクリーニングされたボトムボードは、粘着シート（植物油などの物質でコーティングされたボード）を使用するための構造的基盤となります。
ダニ落下率の測定
粘着ボードをメッシュの下に挿入すると、落下するダニを捕捉します。
養蜂家はこれらの捕捉されたダニを数えることで、平均的な1日のダニ落下数を計算し、現在の感染レベルの明確な指標を提供します。
処置効果の評価
このセットアップにより、他の介入が機能しているかどうかを確認できます。
処置を適用した後の落下率を監視することで、使用された薬剤の全体的な有効性を判断できます。
トレードオフの理解
抑制対根絶
スクリーニングされたボトムボードは感染レベルを大幅に低下させますが、それは抑制ツールであり、単独で完治するものではありません。
個体数の増加曲線は低下させますが、ダニの負荷が臨界値に達した場合、化学的介入の必要性を排除できない場合があります。
換気要因
開いたメッシュのデザインは、ソリッドボトムボードと比較して空気の流れを大幅に変更します。
これにより、巣箱の換気が改善され、有益な場合がありますが、巣箱の内部環境が変化するため、地域の気象条件に応じて管理する必要があります。
あなたの目標に合わせた適切な選択
IPM戦略でスクリーニングされたボトムボードを効果的に活用するには、あなたの当面の目標を考慮してください。
- 受動的駆除が主な焦点の場合：ボトムを開いたまま（インサートなし）にして、ダニが継続的に地面に落下するようにし、非化学的な背景レベルでダニの個体数を抑制します。
- 意思決定が主な焦点の場合：メッシュの下に粘着ボードを24〜72時間挿入してダニの落下数を数え、化学的処置を正当化する感染閾値に達したかどうかを判断します。
物理的な分離と正確な監視を組み合わせることで、スクリーニングされたボトムボードは、反応的な処置から先を見越した管理へと養蜂を進めます。
概要表：
| 特徴 | IPM戦略における機能 | 主な利点 |
|---|---|---|
| メッシュスクリーン（3mm） | 物理的排除 | 落下したダニが巣箱に再侵入するのを防ぎます。 |
| 受動的駆除 | 個体数抑制 | 自然なグルーミングによる移動で寄生虫負荷を軽減します。 |
| 粘着ボードスロット | 定量的監視 | 正確なダニ落下数を可能にし、処置の判断に役立ちます。 |
| 開放的な空気の流れ | 巣箱の換気 | 湿気管理と温度管理を強化します。 |
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参考文献
- Peter Njukang Akongte, Dongwon Kim. Diversity of Honeybee Behavior Is a Potential Inbuilt Trait for Varroa Tolerance: A Basic Tool for Breeding Varroa-Resistant Strains. DOI: 10.3390/agriculture14112094
この記事は、以下の技術情報にも基づいています HonestBee ナレッジベース .
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