エタノール溶液とふるいを使用する目的は、ダニをミツバチから化学的に分離させ、2つの異なる種を機械的に分離して正確な定量化を可能にすることです。
具体的には、5%エタノール溶液は洗浄剤として機能し、撹拌時にダニの付着を緩めます。一方、ふるいは特定のメッシュサイズを利用して、大きなミツバチの体から小さなダニをろ過し、養蜂家が正確な寄生率を計算できるようにします。
コアのポイント エタノール洗浄は、視覚的な推定を具体的なデータに変換するための診断ツールです。液体の撹拌とサイズに基づいたろ過を組み合わせることで、この方法により、ミツバチ100匹あたりの正確な寄生率を決定するために、Varroa destructorダニを宿主から分離します。
エタノール溶液の役割
分離の促進
5%エタノール溶液の主な機能は、寄生虫と宿主の間の物理的な結合を断ち切ることです。ダニは「フォレティック」であり、ミツバチの体にしっかりと付着します。
流体せん断力の生成
単に浸すだけでは不十分な場合が多く、プロセスには撹拌が必要です。容器を振ることで流体せん断力が生成され、エタノールによって化学的に緩められたダニが物理的に剥がれ落ちます。
完全な洗い流しの確保
より弱い溶液とは異なり、エタノールはミツバチの腹部の節の間に隠れているダニにも到達することを保証します。この徹底的な洗浄は、寄生の真の深刻さを表すサンプルを得るために不可欠です。
ふるいの機能
形態学的分離
ふるいは、2つの種のサイズの違いに基づいた機械的なフィルターとして機能します。これは、大きなミツバチと小さなダニの形態学的差異を利用した細かいメッシュのスクリーン（通常1mmから2mm）に依存しています。
ターゲットの分離
メッシュはミツバチの死骸をブロックし、上部チャンバーに保持しながら、分離されたダニと液体を収集トレイに流します。この分離は、ミツバチの塊による視覚的な妨害なしにダニをはっきりと見るために必要です。
正確な計算の可能化
トレイの底でダニを収集することにより、ふるいは生物学的サンプルを数えられるデータセットに変換します。これにより、コロニー管理の決定に不可欠な指標である寄生率を計算できます。
トレードオフの理解
破壊的検査
主要な参照資料では、分離された昆虫を「ミツバチの死骸」と呼んでいることに注意することが重要です。この方法は、テストされているミツバチのサンプルにとって致命的です。
精度 vs. 保存
非破壊的な方法（砂糖シェイクなど）も存在しますが、エタノール洗浄は高い精度からしばしば好まれます。トレードオフは、コロニー全体の健康に関する信頼できるデータを取得するために、少量のミツバチを犠牲にすることです。
目標に合わせた適切な選択
この診断方法を効果的に活用するために、特定の目標を検討してください。
- 高精度のデータが主な焦点である場合：エタノール洗浄に依存してください。化学的な分離と積極的な撹拌の組み合わせにより、最も正確なダニのカウントが得られます。
- 一貫したモニタリングが主な焦点である場合：撹拌時間とふるいのメッシュサイズを標準化して、異なる巣箱間で比較可能な結果を維持するようにしてください。
最終的に、診断の信頼性は、撹拌の徹底性と機械的分離の完全性に依存します。
概要表：
| コンポーネント | 主な機能 | 作用機序 |
|---|---|---|
| 5%エタノール溶液 | 化学的分離 | ダニのフォレティックな付着を緩め、腹部の節からの完全な洗い流しを保証します。 |
| 流体撹拌 | 物理的剥離 | 洗浄中にミツバチの死骸からダニを移動させるせん断力を生成します。 |
| 細かいメッシュのふるい | 形態学的分離 | サイズの違いに基づいて、より大きなミツバチの体からより小さなダニ（1〜2mm）をろ過します。 |
| 収集トレイ | データ定量化 | 分離されたダニを収集し、正確なカウントと寄生率の計算を行います。 |
HONESTBEEで養蜂管理を向上させましょう
正確なダニの検出は、健康で生産的なコロニーを維持するための最初のステップにすぎません。HONESTBEEでは、大規模な成功に必要なプロフェッショナルグレードのツールで商業養蜂場や販売業者を支援することに特化しています。精密診断機器から工業規模の蜂蜜充填および巣箱製造機械まで、当社の包括的な卸売ポートフォリオは、養蜂業界のあらゆる側面をカバーしています。
HONESTBEEと提携する理由：
- 包括的なソリューション：養蜂用ハードウェアおよび必須消耗品の全範囲にアクセスできます。
- 商業規模：効率と大量生産のために設計された特殊機械。
- 業界の専門知識：プロの販売業者と大規模オペレーターのニーズを理解しています。
あなたのビジネスがミツバチの健康と蜂蜜生産をサポートするための最良の機器を持っていることを確認してください。卸売製品をご覧ください！今すぐお問い合わせください！
参考文献
- Eduardo José García-Vicente, David Risco. Main causes of producing honey bee colony losses in southwestern Spain: a novel machine learning-based approach. DOI: 10.1007/s13592-024-01108-1
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 .
