(57)【要約】      （修正有）【課題】害虫に対する天敵群集，競争者群集の影響を客観的に評価した評価方法を提供する。【解決手段】評価対象である農作物に存在する害虫および，害虫と相互作用する生物群集の数を，数日から数カ月の間隔をおいて複数回カウントされたデータに基づいて害虫の増殖を評価する。次に，複数回カウントされた期間の環境要因に関する環境データを決定し，複数回カウントされたデータから得られた害虫および，害虫と相互作用する生物群集の数と，決定した環境データから重回帰分析を行う。さらに，ＡＩＣを変数選択基準とするステップワイズ分析により，真に害虫の増殖率に効果のあった要因を決定する。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象である農作物に存在する害虫および，天敵と競争者とを含む前記害虫と相互作用する生物群集の数を，数日から数カ月の間隔をおいて複数回カウントされたデータに基づいて，前記害虫の増殖を評価する工程と，
前記複数回カウントされた期間の環境要因に関する環境データを決定する環境データ決定工程と，
前記複数回カウントされたデータから得られた害虫および，前記害虫と相互作用する生物群集の数と，決定した前記環境データを用いて，重回帰分析又は一般化線形モデル若しくは一般化線形混合モデルを用いて分析を行う分析工程と，を備え，
前記分析工程では，下記式に基づいて算出された前記害虫の実現瞬間増殖率を目的変数とし，前記複数回カウントされたデータから得られた害虫，天敵，競争者の数および気温を，説明変数として，分析を行い，
さらにステップワイズ分析を行うことで，前記実現瞬間増殖率に影響を与えない変数をノイズとして除去することを特徴とする農薬の評価方法。
【数４】
2019090826.tif 000014
（式中，raは実現瞬間増殖率，Ntは各調査日の密度，Nt+1は次の調査日の密度，Tは調査間隔で表される）
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，農業用薬物の評価方法に関し，特に，害虫に対する天敵を使った農業用薬物の評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
農業用薬物（以下，「農薬」）とは，農作物を栽培する際，病害虫や雑草を増やさないようにするもの，もしくはカビや虫から農作物を保護するものとして定義される。また，根の成長を促し，種なしの果物を作るときのように，植物の成長を調節ないし促進するものも，広義での農薬と呼ばれることもある。
農薬にはいくつか種類があり，病害虫を駆除する殺虫剤，雑草の成長を阻害する除草剤，カビなどが付着しないようにする殺菌剤，フェロモンにより害虫の交尾を阻害する誘引剤などが挙げられる。加えて，農作物の害虫を食べてくれる天敵昆虫や寄生菌なども農薬と定義されている。
【０００３】
農薬は，我が国においては農薬取締法により規制が行われている。すなわち，農薬は，審査が行われ，農薬としての一定の基準を満たしたものが農薬として登録が認められる制度となっている。
【０００４】
審査における基準としては，主として，薬効，薬害，安全性の３つの基準により審査が行われる。その他，登録保留基準と呼ばれる，水質汚濁による人畜への被害や水産動植物への被害を防止する観点から定められている一定の基準が設けられており，申請された農薬ごとにこれらの基準を超えないことが必要とされる。
【０００５】
審査における基準のうち薬効は，その農薬が実際に申請された方法に基づいて使用された場合，病害虫や雑草の防除に確実に効くかどうかについて検査が行われる。また，薬害は，その農薬が実際に申請された方法に基づき使用された場合，使用した作物とその周辺の作物に対して害を与えないことについて検査が行われる。さらに，安全性は，農薬使用者の安全性，農薬が使用された農作物を食べた場合の安全性及び散布された環境に対する安全性について検査が行われる。
【０００６】
農薬の審査においては，申請された農薬を，対象となる農作物に使用して，審査における基準を満たすかどうかの検査が行われる。通常，この審査の期間は，数カ月から１年ほどと，時間のかかるものである。また，その審査結果について天気や害虫の発生などの外的要因が審査結果に大きく影響を及ぼしうるものであることから，農作物に関して知識や経験が極めて豊富な調査員による評価により，客観性を担保しているものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】独立行政法人農林水産消費安全技術センター，“農薬の登録申請に係る試験成績について  Ｐ．３４  薬効に関する試験  適用害虫に対する薬効に関する試験”［online］，平成２６年５月３１日，［平成２６年８月３日検索］，インターネット（URL：http://www.acis.famic.go.jp/shinsei/8147/8147.pdf）
【非特許文献２】上船政義  ほか，IPMを支援するデータ解析１  〜キャベツ圃場におけるアブラムシ類の土着天敵の事例〜，九州病害虫研究会報，２０１４年  ４月２２日，第６０巻，１２３頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般に，農薬の登録申請に係る試験成績については，非特許文献１に記載のような試験が提示されている。例えば，適用病害虫に対する薬効に関する試験においては，薬剤処理区，対照薬剤区を設けて試験を行うことが提示されている。
【０００９】
しかしながら，非特許文献１を含め，現在の農薬の評価方法は，変動する害虫の数の差や比率の取り方，作物の大きさや色など，主観の入り込む余地が少なからず存在し，極めて有益な手法であるものの，その客観性が必ずしも十分とはいえない。すなわち，農薬を評価するにあたって調査員の主観に依存せず，統計的な手法等により客観的な評価ができることが望ましい。
【００１０】
本発明では，上記事情を背景として，農薬審査および農薬登録後のさまざまな環境における薬効試験において，より客観性を高めた評価方法の開発，特に農薬の中でも，天敵と呼ばれる農作物の害虫を食べてくれる昆虫や微生物等を用いる場合の評価方法の開発を課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者は，鋭意研究の結果，農作物における害虫に与える天敵群集，競争者群集の影響を統計学的に分析し，害虫に対する有望な天敵を数理生態学的に評価する解析手法に着目し，発明を完成させたものである。
【００１２】
本発明は，以下の構成からなる。
【００１３】
本発明の第一の構成は，評価対象である農作物に存在する害虫および，天敵と競争者とを含む前記害虫と相互作用する生物群集の数を，数日から数カ月の間隔をおいて複数回カウントされたデータに基づいて，前記害虫の増殖を評価する工程と，
前記複数回カウントされた期間の環境要因に関する環境データを決定する環境データ決定工程と，
前記複数回カウントされたデータから得られた害虫および，前記害虫と相互作用する生物群集の数と，決定した前記環境データを用いて，重回帰分析又は一般化線形モデル若しくは一般化線形混合モデルを用いて分析を行う分析工程と，を備え，
前記分析工程では，下記式に基づいて算出された前記害虫の実現瞬間増殖率を目的変数とし，前記複数回カウントされたデータから得られた害虫，天敵，競争者の数および気温を，説明変数として，分析を行い，
さらにステップワイズ分析を行うことで，前記実現瞬間増殖率に影響を与えない変数をノイズとして除去することを特徴とする農薬の評価方法である。

【数４】
2019090826.tif 000003
（式中，raは実現瞬間増殖率，Ntは各調査日の密度，Nt+1は次の調査日の密度，Tは調査間隔で表される）
【発明の効果】
【００１４】
本発明により，害虫及び害虫に対する天敵や競争者を数理生態学的に評価することで，農薬審査および農薬登録後のさまざまな環境における薬効試験において，より客観性を高めた評価をすることが可能となった。すなわち，農薬に対する害虫の増殖率を，その害虫の天敵，競争者の数及び気温から，統計的に客観的な評価をすることが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】害虫アブラムシ群集動態データのグラフ図である。
【図２】調査場所周辺における調査時点での気象庁観測気温データのグラフ図である。
【図３】対照区における日当たりの実現瞬間増殖率を示す表である。
【図４】処理区における日当たりの実現瞬間増殖率を示す表である。
【図５】対照区における競争者群集と天敵群集の密度を示す表である。
【図６】処理区における競争者群集と天敵群集の密度を示す表である。
【図７】対照区におけるアブラムシ群集密度の対数変換値を示す表である。
【図８】処理区におけるアブラムシ群集密度の対数変換値を示す表である。
【図９】対照区における競争者，捕食者，寄生者群集の対数変換値を示す表である。
【図１０】処理区における競争者，捕食者，寄生者群集の対数変換値を示す表である。
【図１１】調査日間の平均気温を示す表である。
【図１２】重回帰分析に用いた変数の一覧を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下，好適な実施の形態を用いて本発明をさらに具体的に説明する。但し，下記の実施の形態は本発明を具現化した例に過ぎず，本発明はこれに限定されるものではない。特に，本実施形態では，特定の天敵を散布することなく，自然発生した天敵を評価することを目的とし，また，害虫をアブラムシ類として説明するが，本発明の利用用途が天敵を自然発生するものに限定するものでなく，害虫の種類をアブラムシに限定するものではない。
【００１７】
［基礎データ］
図１は，ある夏の害虫アブラムシ群集動態データであり，作物の害虫となるアブラムシの１株あたりの虫数を時系列で示すグラフである。この試験は，２つのキャベツ圃場を用いて行われ，処理区とは，天敵に好適と考えられる環境を設置した区であり，対照区とは，無処理区であって，それらを設置していない区である。調査日は，某年６月２５日，７月２日，７月１７日，８月４日，８月２６日，９月３日，９月１０日の８回であった。調査期間は，第１回調査と第２回調査の間が７日間，以後順次１５日間，５日間，１３日間，２２日間，８日間，７日間であった。
【００１８】
また，調査した場所は，京都府であり，試験地に使い気象庁観測点として，アメダスポイントを複数比較検討し，試験地と距離・標高が近く，日毎の温度データを備えている図２のアメダス地点の気温データを使用した。
【００１９】
すなわち，重回帰分析を行うための基礎データとして，評価対象である農作物に存在する害虫（アブラムシ），天敵（ショクガタマバエ幼虫，ヒラタアブ幼虫，寄生蜂（マミー）），競争者（ウワバ幼虫，モンシロチョウ幼虫）の数を，数日から数カ月の間隔をおいて複数回カウントしたものを使用する。
【００２０】
［解析方針］
上記の害虫アブラムシ群集動態データを用いて，アブラムシ群集と天敵群集の相互関係を数理生態学的に評価する。なおここでは，天敵に好適な環境設置の評価でなく，そこに集まる個々の天敵種，および競争種の評価を主な目的とするため，対照区と処理区の区別は，評価に用いない。第一に，対照区と処理区それぞれについて，害虫アブラムシ群集動態データから各調査期間の瞬間増殖率を算出する。第２に，対照区と処理区それぞれについて，アブラムシ群集の瞬間増殖率に与える競争者・捕食者・捕食寄生者の密度を評価する。第３に，対照区と処理区を総合して，アブラムシ群集の瞬間増殖率に与える捕食者・捕食寄生者・競争者の密度の影響を分析する。
【００２１】
今回，アブラムシ群集は，３種類以上で構成されるが，合計として１計測値とみなす。この１計測値の増減を，実現瞬間増殖率ｒａに変換し，目的変数（今回，明らかにしたい数値）とする。ｒａはアブラムシ等の種の一般的な特性である内的自然増加率ｒに相当し，環境の一定しない野外で実現した値であるので，添字文字のａ（ａｃｔｕａｌ）を付す。
【００２２】
アブラムシ群集の実現瞬間増殖率ｒａに，影響をあたえる主な要因（説明変数）として，気温，自種密度，競争者群集，天敵群集が考えられる。競争者は２種の大型鱗翅目（ウワバ幼虫とモンシロチョウ幼虫）からなる。寄生蜂の種構成は不明であるが，変色した既寄生個体（マミー）数を計測値とする。ここでは，気温，自種密度の影響を取り除くことによって，複数天敵のそれぞれがｒａに与える影響を解析する。
【００２３】
統計的解析手法として重回帰分析を用いる。調査回数は，後述のように８回であり，ｒａの採集値は１区につき７つとなる。データ数７では自由度が少なすぎ，かつ，要因数７に比しても少ない。７つのｒａのばらつきを７要因で有意に説明することは難しいので，対照区と処理区のデータをこみにして１グループとし，データ数１４のｒａを解析対象とする。
【００２４】
［瞬間増殖率の算出（目的変数）］
図１に示した害虫アブラムシ群集動態によると，７月下旬以降，処理区は対照区に比べてアブラムシ群集が明らかに少ない。ここで，実現瞬間増殖率について算出する。このデータでは，調査日間に増減があり，増減の程度も変動している。各調査日の密度をNｔ，次の調査日の密度をNｔ＋１と，調査間隔をTとすると，調査日間の日当たりの実現瞬間増殖率ｒａは，次のように求められる。定義により（１）が与えられる。
【数１】
2019090826.tif 000004
両辺を対数化して，
【数２】
2019090826.tif 000005
式４を用いて，対照区と処理区それぞれにおいて，各調査日間の日当たり実現瞬間増殖率ｒａを図３，図４に表として示した。図３，図４には，参考のために，アブラムシ群集，マミー数及びそれらの合計を付した。
【００２５】
図３は，対照区における日当たりの実現瞬間増殖率ｒａを時系列で示す表であり，図４は，処理区における日当たりの実現瞬間増殖率ｒａを時系列で示す表である。表中に＊１で示すアブラムシ群集の日毎のｒａは，次の調査日までの日当たりの瞬間増殖率である（式（１）参照）。これらの調査回数は，全８回であり，各調査日間の日当たりの実現瞬間増殖率ｒａは１区につき７つとなった。先の解析方針で説明したように，図３，図４のｒａを１グループとして目的変数とする。
【００２６】
［競争者群集と天敵群集の密度（説明変数）］
実現瞬間増殖率ｒａに負の効果を与えると考えられる競争者群集と天敵群集の動態を図５，図６に表として示した。
図５は，対照区における競争者群集と天敵群集の密度を示す表であって，図６は，処理区における競争者群集と天敵群集の密度を示す表である。表中の，大型レピ合計とは，ウワバ幼虫数とモンシロチョウ幼虫数を加算したものである。
【００２７】
［解析に用いる変数の変数変換］
成長する個体群は，環境要因がなければ指数関数的に増加し，平均値の周りに均等にばらつかない。そこで，目的変数，説明変数のうち，気温以外の個体群データを対数変換する。底を自然対数ｅ（＝２．２７１８２８・・）とし，個体群密度ｘをLogｅ（ｘ＋０．５）に代入して，変換値とした。図３，図４に示した表のアブラムシ群集の株あたりの密度を対数変換して，図７，図８に示した。さらに，図５，図６に示した表の競争者，捕食者，寄生者の群集の対数変換値を図９，図１０に示した。
気温は，ある調査日から次の調査日の前日までの平均気温を平均し，その間の実現瞬間増殖率ｒａの説明変数とした。これを図１１に示す。
【００２８】
［変数表］
（１）実現瞬間増殖率ｒａの選択
アブラムシ群集の増殖率として，アブラムシ群集（１株あたり）そのものの増殖率の他に，アブラムシ群集とマミー合計数（１株あたり）の増殖率も図３，図４に示すように検討した。マミー数は，捕食寄生者数でもあるが，当該調査日までの過去に存在したアブラムシの数でもある。一方，繁殖しない，すでに死亡した数とも考えられる。図１１に示すように，調査間隔がまちまちであることからマミー数の解釈は難しく，結局，アブラムシ群集（１株あたり）そのものの実現瞬間増殖率を目的変数として採用した。
【００２９】
（２）自種密度の選択
アブラムシ群集が限られた寄主植物上で増殖すると，資源の減少を招き，アブラムシ群集の増加率を引き下げる可能性がある。説明変数として，（１）と同様にアブラムシ群集（１株あたり）そのものの他に，アブラムシ群集とマミー合計数（１株あたり）も考えられたが，調査日以降の増殖率に影響を与え得るものとして，アブラムシ群集（１株あたり）を採用した。
【００３０】
（３）競争者群集の選択
アブラムシ群集以外の他の植食者も資源の減少を招き，アブラムシ群集の増加率を引き下げる可能性がある。これら資源競争者として，ウワバ幼虫とモンシロチョウ幼虫を調査した。これら大型鱗翅目の幼虫１頭あたり資源消費量はアブラムシ１頭に比べて，非常に大きいと考えられる。そこで，ウワバ幼虫とモンシロチョウ幼虫の合計数を１変数とすることも検討した。競争種２種の合計数を用いた重回帰分析の試行を行なったが，高い決定係数が得られなかったため，ウワバ幼虫とモンシロチョウ幼虫とは別々の説明変数とした。
【００３１】
変数表を改めて，図１２に示す。表の上半分が対照区であり，下半分が処理区のデータ群である。表中の第１行のラベルは，以下の変数を示す。
【００３２】
目的変数
ｒａ  実現瞬間増殖率（／日）
説明変数：
temp：平均気温
aphids：アブラムシ群集（／株）  対数変換値
comp1：ウワバ幼虫（／株）  対数変換値
comp2：モンシロチョウ幼虫（／株）  対数変換値
pred1：ショクガタマバエ幼虫（／株）  対数変換値
pred2：ヒラタアブ幼虫（／株）  対数変換値
para1：マミー（／株）  対数変換値
説明変数は，全部で７つ採用した。
【００３３】
［７変数による重回帰分析］
上記の目的変数と説明変数郡を用いて重回帰分析を行なった。さらに，ＡＩＣ（赤池情報量規準）（以下，「ＡＩＣ」）を変数選択基準とするステップワイズ分析を実行し，もっとも有意なモデルを選択した。統計ソフトＲを用いた重解析分析を下記のコマンドを用いて行う。
【００３４】
【表１】
2019090826.tif 000006
【００３５】
表１において，lmdata21は，図１２の表に相当するデータファイル（競争者合計をカラム７に含む）であって，data.frame(z[,3:6],z[,8:10])は，説明変数の選択コマンド（競争者合計であるカラム７を除く）である。
【００３６】
このコマンドの結果を，表２に示す。
【表２】
2019090826.tif 000007
なお，＃のあとのカッコ内の番号は引用のために付している。
【００３７】
［結果分析］
（１０）によれば，説明変数７つ全てを用いた重回帰式は，ｐ＝０．００５（＜１％）で顕著に有意であった。
（９）によれば，決定係数R２（Multiple R-squared）は，０．９２で，１４点のｒａのばらつきを，７変数を用いて９２％説明できることがわかった。さらに，自由度調整済み決定係数（Adjusted R-squared）R２は０．８４で，当てはまりもよい。
５％水準で有意であった要因は，気温（temp）（２），アブラムシ群集密度（aphids）（３），マミー数（para1）（８）であった。
１％水準で有意であった要因は，切片（１），ショクガタマバエ幼虫密度（pred1）（６）であった。このうち，アブラムシ群集密度（aphids）とマミー数（para1）は，期待通りアブラムシ群集密度に負の影響を与えており，特に，（８）によれば，寄生者数であるマミー１頭は大きな影響を持つ（回帰係数−０．２２）。（６）によれば，ショクガタマバエ幼虫密度は，予想と異なり，アブラムシ群集密度と有意な正の相関があった（回帰係数１．７２）。
【００３８】
［ステップワイズ分析］
統計ソフトRを用いて，ＡＩＣを選択基準とするステップワイズ分析を下記のコマンドを用いて行う。
【表３】
2019090826.tif 000008
結果は，以下である。表４と表５は連続して出力されるが，便宜上，分割して示す。
【表４】
2019090826.tif 000009
【表５】
2019090826.tif 000010
【００３９】
ステップワイズ分析により，ＡＩＣを最小化する最適なモデルは，以下の５要因を用いたものと判明した。
【数３】
2019090826.tif 000011
重回帰分析においては，有意性の比較的低かったウワバ幼虫密度は，他の要因の効果を取り除くことにより，モデルを改善する要因として採用された。ウワバ幼虫密度は，競争種として，アブラムシ群集の実現瞬間増殖率に負の影響を与えている。
【００４０】
次に，ステップワイズ分析の結果，残った上記５要因による重回帰分析を再び行なった。以下がその結果である。
【表６】
2019090826.tif 000012
【００４１】
この結果より，式（５）のモデルは，ｐ値０．００３２（＜０．１％）であって，７変数による重回帰式モデルよりさらに顕著に有意であった。決定係数R２は，０．９２で，１４点のｒａのばらつきを，５変数を用いて９２％説明できることがわかった。また，自由度調整済み決定係数（Adjusted R-squared）R２は０．８７で，当てはまりの良さも改善された。５％水準で有意であった要因は，気温とアブラムシ群集密度であり，１％水準で有意であった要因は，切片とショクガタマバエ密度であり，０．１％水準で有意であった要因はマミー密度であった。
【００４２】
［系列相関について］
本解析では，各調査日間の実現瞬間増殖率ｒａを，それぞれ独立のものとみなして，その多寡に影響する要因を抽出した。しかし，ｒａは時系列データであり，一定期間以前のｒａの値が現時点のｒａに影響しているかもしれない。このような相関関係を自己相関ないし系列相関と呼ぶ。
【００４３】
系列相関の有無を確かめるために，ダービン・ワトソン比を算出した。ダービン・ワトソン比DWは０から４の間の値をとり，値が２に近いほど誤差項に系列相関はないと判断される。統計ソフトＲによるコマンドと結果を以下に示す。
【表７】
2019090826.tif 000013
ダービン・ワトソン比DWは１．９９８であって，２に非常に近く，ｒａの時系列データに系列相関は検出されなかった（ｐ＝０．３１２）。
【００４４】
［切片および変数の解釈］
［切片］
式（５）の最良モデルにおいて切片が有意であることは，あまり重要ではない。切片は，全要因が０の値をとるとき，ｒａがとるであろう推定値であるが，気温が０℃である状態は考察対象外であるからである。
【００４５】
［日平均気温］
気温が有意に負の影響を持つ（平均気温が高いとｒａが低い）ことは，調査期間中，アブラムシの繁殖に高温障害が生じたことを示唆する。より詳細な検討のために，複数種に仮想的な有効積算温度をとると正の相関を抽出できるかもしれない。また，日温度ないし，（日最高気温−発育障害を生じる温度）を要因とすれば，より顕著な負の相関を抽出できるかもしれない。
【００４６】
［アブラムシ群集の密度効果］
アブラムシ群集の密度効果に自種密度効果がみられたことは重要である。株当たり密度は，対照区において８月以降１００頭を越えている（図１，図３参照）。アブラムシ群集にとっての資源枯渇は，作物にダメージを与えたことを示唆する。処理区の最高密度は６０頭以下であるので（図１，図４参照），天敵誘引剤・活性化剤の設置が作物ダメージを減少させた証左となる可能性がある。
【００４７】
［競争種２種］
ウワバ幼虫とモンシロ幼虫の密度が，アブラムシ群集のｒａに与える影響は，５％水準では有意でなかった。しかし，最良モデルでは，ウワバ幼虫の負の効果がｐ＝０．０８となっており，無視できず，採用した。２種を合計した重回帰解析も試行したが，当てはまりの良さは半減したので採用しなかった。
【００４８】
［ショクガタマバエ密度］
ショクガタマバエ密度が，アブラムシ群集のｒａに対して，顕著な正の相関を持つ（ショクガタマバエ密度が高いほど，アブラムシ群集の増加率が高い）ことは，因果関係と解釈できず，なお検討を要する。温度ないし他の要因との交互作用が考えられる。
【００４９】
［ヒラタアブ密度］
ヒラタアブは重要捕食者であり，調査後期に処理区において，対照区より密度が高かったことから，アブラムシ群集に与える抑制効果が期待されたが，少なくとも本試験においてはｒａの低減に有意な相関がないことが判明した。
【００５０】
［寄生者密度］
天敵群集のうち，最も効果が高く（係数が大きく）有意であった（ｐ値が低い）のは，捕食寄生者であった。上述したように，マミー数の解釈は複雑であり，捕食寄生者の効果をメカニズムとして明らかにするには，平均世代密度等を用いたさらなる解析が必要である。
【００５１】
［解析方法の特長及び応用］
本実施例は，調査期間中に実現した害虫の増殖率を目的変数とする重回帰分析である。説明変数は，効果を判定する天敵１種以上の密度ないし密度指標を含む。
［目的変数の範囲について］
目的変数となる害虫の増殖率として，実現瞬間増殖率（ra）のほか，世代間増殖率，順増殖率，期間増殖率など，あらゆる増殖率評価値を用いることができる。
［説明変数の範囲について］
説明変数は，害虫自身の密度（自種密度）を含むことが望ましい。さらに，説明変数は，気温やそのほか害虫の増殖に影響を与える環境要因の評価値を含むことが望ましい。加えて，説明変数は，害虫の競争者の密度を含むことができる。さらに，説明変数は，調査の行なわれた年次，立地，場所など名義変数ないし順位変数を含んでよい。
［解析方法の範囲について］
上記目的変数の変動に対する説明変数の影響を，重回帰分析ないしこれを包含するようなステップワイズ分析，一般化線形モデル (GLM)，一般化線形混合モデル (GLMM)を用いて調べることを含む。ステップワイズ分析は，変数選択基準として，AICその他の妥当な基準を用いることができる。
［系列相関について］
害虫の時系列データをもとに解析することから，ダービン・ワトソン検定等の系列相関（自己相関）の有無を検討する統計手法を併用して，科学的妥当性を担保し，天敵の効果の解釈に役立てることが望ましい。
【００５２】
上述した手段，機能は，コンピュータ（ＣＰＵ，情報処理装置，各種端末を含む）が，重回帰分析を実行可能な統計ソフトや，本評価を行うための所定のプログラムを読み込んで，実行することによって実現される。プログラムは，例えば，フレキシブルディスク，ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭなど），ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合，コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また，そのプログラムを，例えば，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき，その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。さらに，本方法を，Webサーバ等のサーバが提供するインターネットサービス，クラウドサービスとして，端末に提供するサービスとして提供されてもよい。
【００５３】
以上，本発明の実施形態について説明したが，本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また，本発明の実施形態に記載された効果は，本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず，本発明による効果は，本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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