꿀벌 탈분 활동 구역과 환경요인에 대한 상관 분석 연구

서 론

전 세계적으로 양봉된 꿀벌의 수는 지난 50년 이전보다 45%가 증가하였다 (Spivak et al., 2010). 국내 양봉산업은 통계청 농림어업총조사에 따르면, 양봉농가 호수는 1995년 37,445호, 2010년 10,422호, 2015년 7,185호로 20년 동안 농가수는 81%로 감소하였다. 반면에 사양 봉군수는 1995년 670,129군, 2010년 802,440군, 2015년 849,706군으로 농가 1호당 사양 봉군수가 1995년는 17봉군에서 2015년에는 118봉군으로 20년 동안 656%로 증가하였다 (KOSIS, 1995, 2010, 2015). 이는 양봉 관리 기술이 점차 전문화되고 있으며, 산업 형태가 규모화되고 있음을 나타낸다. 양봉산업은 벌꿀 생산 형태에 따라 고정, 이동양봉으로 구분할 수 있다. 1990년은 고정양봉 85%, 이동양봉 15%, 2008년은 고정양봉 63%, 이동양봉 37%, 2015년은 고정양봉 67%, 이동양봉 33%로 2008년에는 고정양봉 비율이 감소하였으며, 2015년에는 증가하였다 (Lee et al., 2010).

하지만 최근 벌꿀 판매 소득원의 약 70%를 차지하는 아카시아꿀 (Cho, 2001; Park et al., 2020)의 생산을 위한 아까시나무의 개화시기가 2008년도에 남쪽지방에서 북쪽지방까지 약 한 달 정도였던 것이 2015년에는 전국이 7~10일로 짧아지는 것을 확인하였다 (Lim, 2017). 이로 인해 이동 양봉 농가에서는 아카시아 벌꿀 생산량이 기후 변화에 영향을 받아 안정적인 생산이 어렵게 되었다. 반면에 고정양봉의 경우, 도시농업에 대한 관심 증대로 도심지에서도 쉽게 양봉업을 접할 수 있게 되었다. 서울지역 도시양봉 농가 호수는 2000년 5호에서 2015년 17호로 점차 늘어나고 있으며 (KOSIS, 1995, 2010, 2015), 이와 같이 양봉업에서도 도시 양봉이란 새로운 양상을 맞이하게 되었다. 또한 양봉산업의 선진화 및 기술의 개발이 지속적으로 이루어지는 가운데, 양봉 사양 관리의 전문화로 로열젤리 생산 농가도 증가할 것으로 예측된다. 로열젤리 생산은 벌꿀과 달리 주변 환경 변화에 생산량의 의존도가 낮아 양봉산업의 주 소득원으로 활용이 가능하며 (Park et al., 2020), 이로 인해 고정 양봉농가는 점차 증가할 것으로 판단된다. 따라서 양봉산업은 기후변화, 소비자 요구 등에 의해 양봉산물 생산 구조가 재편이 되고 있다.

도시양봉, 로열젤리 생산 농가 증가 및 도심지 인접 지역에서의 고정양봉업은 꿀벌의 분변 발생으로 주변 민가, 상가 및 공공시설물 환경적인 피해를 주는 문제를 발생하고 있다. 언론보도 (중부뉴스, 2020; 한국일보, 2018; 연합뉴스, 2020)에 따르면 양봉장 인근 주민들이 꿀벌의 분변에 의해 피해를 입는 사례가 지속적으로 발생하는 것으로 보도되고 있다. 꿀벌의 분변들이 시설물, 차량, 의류 등에 피해를 주고 있는 실정이며, 이로 인한 양봉농가와 주민 간 분변에 의한 분쟁이 종종 발생하고 있다. 관련 행정기관에서는 민원 (경산시청, 2016; 천안시, 2019)이 지속해서 제기되고 있으며, 양봉 농가에서도 배상 문제 등으로 인하여 고통을 겪고 있다 (농민신문, 2018). 가축 분뇨의 관리 및 이용에 관한 법률 (법률 제17326호) (NLIC, 2020)에 분뇨의 관리 및 처리에 관련된 사항이 명시되어 있지만, 비행을 하며 분변을 배출하는 꿀벌에 적용하기에는 현실적으로 어려움이 있는 실정이다.

그러나 지속적인 민원과 피해 호소에도 불구하고, 꿀벌 분변으로 인한 민원을 해결하고자 하는 노력은 미비해 보인다. 꿀벌의 탈분 시기나 생태적 연구가 필요하나 현재 꿀벌 탈분 및 분변 관련 생태적 연구는 거의 없는 실정이다. 꿀벌 활동과 관련된 연구는 풍속이 꿀벌에 미치는 영향 (Oh, 2017; Kang, 2018), 개화기 특성에 따른 꿀벌의 방화 및 화밀 분비에 관련된 연구 (Han, 2009; Kim, 2011; Kim, 2012) 꿀벌의 수분행동에 미치는 기후조건 (Lee, 2018) 등 꿀벌과 기후인자의 관계에 대해 주로 수행되었다. 국외에서는 꿀벌 분변의 태양광 노출에 의한 미생물 생존연구 (Wilson, 1971) 등 질병관련 연구만 있으며, 주로 기후인자에 따른 꿀벌의 비행활성에 대한 연구가 Lundie (1925), Gary (1967) 및 Szabo (1980)에 의해 이루어진 바 있다. Gary (1967)는 기후에 따라 꿀벌의 활동과 꿀 생산에 큰 영향을 끼친다고 하였으며, Szabo (1980)는 온도, 풍속, 습도, 광원이 꿀벌의 활동에 큰 영향을 준다고 하였으며, Lundie (1925) 또한 꿀벌들의 일주활동에 온도, 습도, 바람, 일사량, 강우 등이 크게 영향을 준다고 보고한 바 있다. 따라서 꿀벌의 생태적 습성에 따른 탈분 행동에 대한 연구가 추가적으로 필요한 실정이다.

본 연구는 봄철 양봉장 주변 탈분 활동에 대한 특성을 알아보고자 하였다. 4월부터 5월까지 꿀벌의 유밀기에 양봉장 주변 경관과 외부 기상에 따른 탈분 활동의 상관관계를 파악하고 이를 통하여 꿀벌의 탈분 현상에 대한 생태적 특성을 구명하고자 한다. 이를 통해 기상요인과 주변 경관에 의한 꿀벌 탈분 행동과 분변 발생량에 대한 기초적인 지식을 축적할 수 있으며, 이를 통해 꿀벌 관련 환경분쟁에도 적극적으로 대처할 수 있을 것으로 판단된다.

재료 및 방법

1. 꿀벌 분변 발생량 조사

양봉꿀벌 (Apis mellifera) 분변 발생 실험은 국립농업과학원 잠사양봉소재과 실험양봉장 (전라북도 완주군 농생명로 166)에서 실시하였다. 실험양봉장은 양봉꿀벌 봉군 약 200군을 사양 관리하고 있었다.

조사 기간은 2020년 4월 7일, 14일, 23일, 28일, 5월 6일, 12일, 20일, 26일로 총 8회 조사하였다. 조사 간격은 일주일 간격으로 하였으며, 강우 발생이 예상되는 조사일은 전후 3일 이내로 임의 조정하였다. 또한 조사일 시간대별로 10:00∼12:00, 12:00∼14:00, 14:00∼16:00로 일일 총 3회 반복하였다. 조사지점은 실험양봉장 중심으로 정북방향 100, 200, 300 m와 정남향으로 100, 200, 300 m 지점으로 선정하였다 (Fig. 1A). 분변 측정을 위해 평평한 판 위에 흰색 종이 (가로×세로=636×939 mm)를 설치하고 2시간 뒤에 회수하는 방법을 사용하였다. 분변량 측정 단위는 꿀벌 개체가 배설한 한 점으로 하였으며, 흰색 종이를 실험실로 가져와 분변 개수를 계수하였다.

Fig. 1.

Aerial view of study sites in Wanju, Jeonbuk, Korea. The dark dot were experiment apiary, red and blue dots was sampling sites (A). Grid (Length and breadth: 20 m) illustration of aerial view of small landscapes component extraction (B). Grid (Length and breadth: 100 m) illustration of aerial view of large landscapes compo net extraction (C). Image was captured from kakao map (map.kakao.com).

결 과

1. 꿀벌 분변 발생량 분석

1) 방위에 따른 꿀벌 분변 발생량

방위에 따른 분변 발생량을 거리별 결과와 시간별 결과 총합을 분석한 결과, 남쪽과 북쪽이 각각 평균 281.0개와 118.8개로 확인되었다. 꿀벌 탈분 발생량은 남쪽이 북쪽보다 많은 것을 알 수 있었으며, 남쪽과 북쪽이 서로 유의한 차이를 보였다 (t-test, t₍₁₄₎=-2.493, p<0.05, Fig. 2).

Fig. 2.

Number of honeybee feces (mean±SD) between Northern and Southern part by experiment period (t-test, df=1, 14, t= -2.493, p<0.05).

2) 시간에 따른 꿀벌 분변 발생량

조사 시간대별 꿀벌 분변 발생량의 총합은 북쪽이 평균 39.5개, 남쪽이 평균 93.7개로 남북 간에 유의한 차이를 보이는 것을 확인하였다 (t-test, t₍₄₆₎=-3.5013, p<0.0005, Fig. 3A). 각 조사 시간대별로 꿀벌 분변 발생량을 나누어 확인한 결과, 10:00~12:00, 12:00~14:00, 14:00~16:00 시간대 모두 남쪽에서 더 많은 꿀벌 분변이 확인되었다. 이들 중, 10:00~12:00에서는 북쪽 평균 30.9개, 남쪽 평균 94.0개의 분변이 확인되었지만, 통계적 유의성은 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.6446, p>0.05, Fig. 3B). 12:00~14:00에서는 북쪽 평균 47.4개, 남쪽 평균 102.0개의 분변이 확인되었고, 남북 간에 유의한 차이를 보였다 (t-test, t₍₁₄₎=-2.3163, p<0.05, Fig. 3C). 14:00~16:00에서는 북쪽 평균 40.5개, 남쪽 평균 85.0개의 분변이 확인되었으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (t-test, t₍₁₄₎=-2.6489, p<0.05, Fig. 3D).

Fig. 3.

Number of honeybee feces (mean±SD) between Northern and Southern part by experiment period. (A) Sum of each experiment period (t-test, df=1, 46, t= -3.5013, p<0.005), (B) Result of 10:00 to 12:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.6446, p>0.05), (C) 12:00 to 14:00 (t-test, df=1, 14, t= -2.3163, p<0.05), and (D) 14:00 to 16:00 (t-test, df=1, 14, t= -2.6489, p<0.05).

3) 100 m 거리에서 방위에 따른 꿀벌 분변 발생량

100 m에서의 꿀벌 분변 발생량을 시간대별로 총합하면 북쪽 평균 19.5개, 남쪽 평균 35.7개로 남쪽에서 분변 발생량이 더 높게 확인되며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (t-test, t₍₄₆₎=-3.1023, p<0.005, Fig. 4A). 100 m 거리에서의 분변 발생량 결과를 각 조사 시간대별로 나누어 확인한 결과, 10:00~12:00, 1200:~14:00, 14:00~16:00에서 모두 남쪽에서 분변 발생량이 높은 것을 확인하였다. 이들 중, 10:00~12:00에서는 북쪽 평균 13.7개, 남쪽 평균 30.9개의 분변이 확인되었으며, 통계적으로도 유의한 차이를 보였다 (t-test, t₍₁₂₎=-2.7282, p<0.05, Fig. 4B). 12:00~14:00에서는 북쪽 평균 22.5개, 남쪽 평균 40.9개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-2.0846, p>0.05, Fig. 4C). 14:00~16:00에서는 북쪽 평균 19.8개, 남쪽 평균 37.5개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.5402, p>0.05, Fig. 4D).

Fig. 4.

Number of honeybee feces (mean±SD) between Northern and Southern part at 100 m point by experiment period. (A) Sum of result by each experiment period (t-test, df=1, 46, t= -3.1023, p<0.005) and (B) Result of 10:00 to 12:00 (t-test, df=1, 12, t= -2.7282, p<0.05), (C) 12:00 to 14:00 (t-test, df=1, 14, t= -2.0846, p>0.05), and (D) 14:00 to 16:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.5402, p>0.05).

4) 200 m 거리에서 방위에 따른 꿀벌 분변 발생량

200 m에서의 꿀벌 분변 발생량을 시간대별로 총합하면 북쪽 평균 14.1개, 남쪽 평균 41.7개로 남쪽에서 분변 발생량이 더 높게 확인되며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (t-test, t₍₄₆₎=-2.6884, p<0.01, Fig. 5A). 200 m 거리에서의 분변 발생량 결과를 각 조사 시간대별로 나누어 확인한 결과, 10:00~12:00, 1200:~14:00, 14:00~16:00에서 모두 남쪽에서 분변 발생량이 높은 것을 확인하였다. 이들 중, 10:00~12:00에서는 북쪽 평균 11.4개, 남쪽 평균 47.6개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.4845, p>0.05, Fig. 5B). 12:00~14:00에서는 북쪽 평균 17.8개, 남쪽 평균 43.8개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.5012, p>0.05, Fig. 5C). 14:00~16:00에서는 북쪽 평균 13.3개, 남쪽 평균 33.8개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.8432, p>0.05, Fig. 5D).

Fig. 5.

Number of honeybee feces (mean±SD) between Northern and Southern part at 200 m point by experiment period. (A) Sum of result by each experiment period (t-test, df=1, 46, t= -2.6884, p<0.01) and (B) Result of 10:00 to 12:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.4845, p>0.05), (C) 12:00 to 14:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.5012, p>0.05), and (D) 14:00 to 16:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.8432, p>0.05).

5) 300 m 거리에서 방위에 따른 꿀벌 분변 발생량

300 m에서의 꿀벌 분변 발생량을 시간대별로 총합하면 북쪽 평균 5.9개, 남쪽 평균 16.3개로 남쪽에서 분변 발생량이 더 높게 확인되며, 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (t-test, t₍₄₆₎=-1.6182, p>0.05, Fig. 6A). 300 m 거리에서의 분변 발생량 결과를 각 조사 시간대별로 나누어 확인한 결과, 10:00~12:00, 12:00:~14:00, 14:00~16:00에서 모두 남쪽에서 분변 발생량이 높은 것을 확인하였다. 이들 중, 10:00~12:00에서는 북쪽 평균 3.1개, 남쪽 평균 17.8개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.0231, p>0.05, Fig. 6B). 12:00~14:00에서는 북쪽 평균 7.1개, 남쪽 평균 17.4개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-1.0052, p>0.05, Fig. 6C). 14:00~16:00에서는 북쪽 평균 7.5개, 남쪽 평균 13.8개로 확인되었지만, 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (t-test, t₍₁₄₎=-0.6454, p>0.05, Fig. 6D).

Fig. 6.

Number of honeybee feces (mean±SD) between Northern and Southern part at 300 m point by experiment period. (A) Sum of result by each experiment period (t-test, df=1, 46, t= -1.6182, p>0.05) and (B) Result of 10:00 to 12:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.0231, p>0.05), (C) 12:00 to 14:00 (t-test, df=1, 14, t= -1.0052, p>0.05), and (D) 14:00 to 16:00 (t-test, df=1, 14, t= -0.6454, p>0.05).

6) 거리에 따른 꿀벌 분변 발생량

거리별 꿀벌 분변 발생량의 총합은 100 m에서 평균 55.2개, 200 m에서 평균 55.8개, 300 m에서 평균 22.2개로 확인되었으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (ANOVA, F=5.665, df=2, 69, P=0.0053, Fig. 7A). 시간대별 꿀벌 분변 발생량을 거리별로 나타낸 결과, 10:00~12:00에는 분변 발생량이 100 m 평균 67.6개, 200 m 평균 30.0개, 300m 평균 4.8개로 확인되며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (ANOVA, F=17.66, df=2, 21, p<0.0001, Fig. 7B). 12:00~14:00에는 분변 발생량이 100 m 평균 43.3개, 200 m 평균 75.4개, 300 m 평균 30.8개로 200 m, 100 m, 300 m 순으로 200 m에서 분변 발생량이 가장 높게 확인되며, 거리 간의 통계적 차이는 보이지 않았다 (ANOVA, F=1.56, df=2, 21, p=0.23, Fig. 7C). 14:00~16:00에는 분변 발생량이 100 m 평균 55.8개, 200 m 평균 62.1개, 300 m 평균 31.1개로 200 m, 100 m, 300 m 순으로 확인되며, 거리 간의 통계적 차이는 보이지 않았다 (ANOVA, F=1.746, df=2, 21, p=0.199, Fig. 7D).

Fig. 7.

Number of honeybee feces (mean±SD) among 100, 200, 300 m by experiment period. (A) Sum of each experiment period by distance (ANOVA, df=2, 69, p=0.0053) and (B) Result of distance from 10:00 to 12:00 (ANOVA, df=2, 21, p<0.001), (C) 12:00 to 14:00 (ANOVA, df=2, 21, p>0.05), and (D) 14:00 to 16:00 (ANOVA, df=2, 21, p>0.05).

2. 양봉장 주변 경관요소 분석

경관요소는 양봉장 주변 300 m와 2 km의 거리를 기준으로 각각 남쪽과 북쪽을 나누어 조사하였다 (Fig. 1B, C). 양봉장 주변 300 m 범위 (미세경관)에서는 초지 (Grassland) 41%, 도로 (Road) 24%, 농경지 (Field) 14%, 시설 (Facility) 12%, 산림 (Forest) 9% 순으로 나타났다. 경관요소를 남쪽과 북쪽으로 구분하였을 경우, 북쪽은 초지가 40%, 농경지 25%, 도로 22%, 시설 12%, 산림 1% 순으로 나타났고, 남쪽은 초지 42%, 도로 25%, 산림 18%, 시설 12%, 농경지 4% 순으로 나타났다 (Fig. 9A).

Fig. 8.

Total Number of the cumulative of honeybee feces in experiment point and period. The cumulative data of climate factors (temperature and wind speed).

Fig. 9.

Rate of Landscape components measured between northern and southern part in this study (A: range 300 m, each grid: 20×20 m, number of cells: 900, B. range 2 km, each grid 100×100 m, number of cells: 1600).

양봉장 주변 2 km 범위 (거대경관)에서는 농경지 46%, 시설 19%, 초지 17%, 산림 9%, 습지 6%, 도로 3% 순으로 나타났다. 경관요소를 남쪽과 북쪽으로 구분하였을 경우, 북쪽은 농경지 46%, 시설 24%, 초지 15%, 습지 7%, 도로 5%, 산림 4% 순으로 나타났고, 남쪽은 농경지 46%, 초지 19%, 산림 15%, 시설 14%, 습지 5%, 도로 1% 순으로 나타났다 (Fig. 9B).

3. 기상요소 분석

시간별 기온과 풍속의 누적 데이터를 살펴보면 누적 온도가 가장 높을 때는 5월 6일과 5월 26일로 확인되었으며, 누적 풍속이 가장 높을 때는 5월 12일로 확인되었다. 반대로 누적 온도가 가장 낮을 때는 5월 23일이었으며, 누적 풍속이 가장 낮을 때는 5월 21일로 확인되었다. 조사 기간 내 기온과 풍속의 상관관계와 선형회귀에 대해 분석하였다 (Fig. 10). 기온과 풍속의 상관계수 (r)는 -0.325이며, 결정계수 (R²)는 0.106이었다. 기온과 풍속은 낮은 부상관 (r=-0.399~-0.200)하였으며, 두 값의 상관계수는 통계적으로 유의하지 않았다 (t₍₂₂₎=1.614, p>0.01).

Fig. 10.

Correlation analysis between temperature (℃) and wind speed (m/s) , r= -0.325, R2=0.106, t(22)=1.614, p>0.05.

4. 기상요소와 분변과의 상관관계

누적 탈분량은 평균 133개로 확인되었으며, 누적 탈분수가 381개로 가장 높게 나타난 5월 6일 10:00~12:00에는 누적온도 44.25℃, 누적풍속 3.81 m/s로 확인되었으며, 누적 탈분수가 22개로 가장 낮게 나타난 5월 12일 10:00~12:00에는 누적온도 40.56℃, 누적풍속 10.13 m/s로 확인되었다 (Fig. 8).

분변 발생량과 기온, 풍속의 상관관계에 대해 분석하였다 (Fig. 11). 분변 발생량과 기온의 상관계수 (r)는 0.574이며, 결정계수 (R²)는 0.329였다. 두 값에 대한 상관계수의 유의성은 통계적으로 유의하였다 (t₍₂₂₎=3.288, p<0.01). 분변 발생량과 풍속의 상관계수 (r)는 -0.510이며, 결정계수 (R²)는 0.260이었다. 두 값에 대한 상관계수의 유의성은 통계적으로 유의하였다 (t₍₂₂₎=2.782, p<0.05). 분변 발생과 기온은 중위 정상관 (r=0.4~0.599)이며, 분변 발생량과 풍속은 중위 부상관하는 것으로 나타났다.

Fig. 11.

Correlation analysis between number of honeybee feces and temperature (℃, A), Correlation analysis between number of honeybee feces and wind speed (m/s, B), A: r=0.574, R2=0.329, t(22)=3.288, p<0.005), B: r=0.510, R2=0.260, t(22)= -2.782, p<0.05.

고 찰

본 연구는 경관요소 및 기후요소가 꿀벌 탈분 현상의 거리, 방위, 양에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 수행되었다. 꿀벌의 분변의 발생량을 총합하여 남과 북으로 나눠 보았을 때, 남쪽이 북쪽보다 2.4배 높게 나타났다 (Fig. 2). 거리 및 조사 기간 등의 조건에 비교했을 경우에도 평균적으로 1.8~ 2.5배가량이 남쪽에서 더 높게 나왔으며, 드물게 3배 이상의 차이를 나타내는 경우도 있었다. 꿀벌의 외역 활동은 기온, 습도 및 풍속에 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있다 (Choi, 2015; Oh, 2017; Kang, 2018). 탈분 현상이 꿀벌의 외역활동에 의해 나타나는 현상으로 이와 무관하지 않다고 판단하여 이러한 요소들과 비교분석하였다.

경관조사의 범위는 과거 많은 연구들에서 꿀벌의 먹이활동 반경을 2 km 이상으로 제시하였으나 (Knaffl, 1953; Beutler, 1954; Levchenko, 1959; Olifir, 1969; Gary et al., 1972), 외부활동을 하는 꿀벌은 평균 2 km로 50% 이상이 2 km 안에서 활동하는 것을 확인하였다 (Visscher, 1982). 이를 바탕으로 꿀벌의 먹이활동 반경은 2 km로 추정하여 (Seeley, 1985), 미세경관은 300 m 거리로, 거대경관은 2 km 거리로 설정하여 조사하였다. 미세경관 및 거대경관 내 남쪽의 경관은 북쪽에 비해 산림과 초지의 비율이 다소 높음을 확인할 수 있었다. 특히, 산림 비율의 경우, 미세경관에서는 남쪽 18%, 북쪽 1%의 비율로 뚜렷한 차이를 나타내었으며, 거대경관 역시 남쪽 15%, 북쪽 4%의 산림 비율을 보이며 북쪽보다 남쪽의 산림 비율이 크게 높은 것을 알 수 있었다 (Fig. 9). 남쪽의 산림 구성에는 꿀벌의 주요 밀원수인 아까시나무 및 밤나무가 곳곳에 산재해 있는 것을 확인할 수 있었다. 실험이 수행된 4월 7일~5월 26일은 국내 꿀벌 소득원의 70%를 차지하는 아카시아꿀 (Park, 2020)의 주요 밀원수인 아까시나무의 개화시기인 5월 20일~5월 26일 (Han, 2009)을 포함하고 있다. 따라서 꿀벌의 탈분 현상은 꿀벌의 먹이활동과 밀접한 관계가 있음을 추측할 수 있다.

꿀벌 탈분 현상을 시간에 따라 남북으로 나누어 관찰하면, 남쪽이 북쪽보다 탈분 현상이 많이 일어나며, 오전보다 오후 (12:00~14:00, 14:00~16:00)에 더 명확한 차이를 나타내는 것을 확인할 수 있었다 (Fig. 3). 꿀벌의 방화 활동이 13시에서 15시 사이에 가장 활발하게 나타나는 것 (Abrol, 1993; Sim, 1997)과 동일한 추이를 보이는 것이라고 유추할 수 있다.

또한 거리별로 탈분량을 나누어 분석한 결과, 300 m에서 급격히 감소하며, 통계적 유의성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다 (Fig. 7A). 전체 분변량은 100 m와 200 m에서 84%를 차지하며, 300 m에서는 16%를 차지한다. 이는 꿀벌 탈분 행동이 200 m 내에서 대부분 이루어짐을 알 수 있다. 조사 시간대에 따라 거리별 꿀벌의 탈분량에 차이가 나는 것을 확인하였는데, 10:00~12:00에는 100 m>200 m>300 m 순 (Fig. 7B)으로 나타나는 반면, 12:00~14:00와 14:00~16:00에는 200 m>100 m>300 m 순 (Fig. 7C, D)으로 나타나는 것을 확인하였다. 꿀벌이 벌통에서 밖으로 외출하는 시간은 오전 10:00에 가장 활발하며, 16:00에 가장 낮으며, 공중에서 배회하는 시간은 14:00에 가장 활발하게 나타난다 (Lee et al., 2018). 따라서 꿀벌의 외출활동이 활발한 10:00~12:00에는 거리가 멀어질수록 탈분량이 반비례하여 나타나며, 오후에는 공중 배회시간이 활발해지기 때문에 200 m에서 탈분량이 높게 나타나는 것이라고 유추할 수 있다.

기후인자와 탈분행동의 관계를 알아본 결과 탈분행동은 기온과 풍속과 상관관계를 가진다 (Fig. 11A, B). 탈분행동과 기온은 양의 상관을 하며, 풍속은 음의 상관을 보였다. 또한 이는 기온과 풍속이 꿀벌의 탈분행동에 주된 요인으로 파악되지만, 밀원수, 습도, 풍향 등 미세 외부 환경요인들도 관여하는 것으로 판단된다. Choi (2015)는 기온과 습도가 꿀벌의 외역활동 빈도에 영향을 준다고 보고하였으며, Oh (2017)는 기온과 풍속의 변화가 토종벌의 먹이활동에 중대한 영향을 미친다고 보고하였다. Oh (2017)은 3.0 m/s 이상에서 꿀벌의 활동이 현저하게 줄어든다고 하였고, Kang (2018)은 2.0 m/s보다 2.4 m/s에서 꿀벌의 저밀량이 더 좋다는 보고를 한 바 있다. 이는 바람이 적절하게 불어주었을 때, 꿀벌의 활동이 더 활발해진다는 것을 의미한다. 본 실험에서는 풍속이 평균 4 m/s 이상이고 누적 풍속이 8 m/s 이상인 4월 23일과 5월 12일에 분변량이 급격하게 줄어들었으며, 누적 탈분량이 가장 높게 나타났던 6월 6일 10:00~12:00의 경우, 누적 풍속이 3.81 m/s였으며, 두 번째로 높게 나타났던 5월 20일 12:00~14:00의 경우에도 누적 풍속이 3.06 m/s로 4 m/s가 넘지 않았다. 누적 풍속이 가장 높게 나타난 날과 가장 낮게 나타난 날을 비교해 보면, 누적 온도는 각각 44.25℃와 40.56℃로 평균 누적 온도인 37.58℃보다 높게 나타나지만, 누적 풍속은 각각 3.81 m/s와 10.13 m/s로 평균 누적 풍속인 5.77 m/s를 기준으로 상당한 차이를 보이는 것을 알 수 있었다 (Fig. 8). 이를 통하여 꿀벌의 탈분 현상은 풍속에 의한 영향을 많이 받는다고 추론할 수 있다. 결국 꿀벌은 기후 및 경관 등의 환경 인자에 영향을 많이 받으며 이러한 인자들이 꿀벌의 탈분 반경 및 방향과 복합적으로 영향을 미치고 있다는 것을 유추할 수 있었다.

본 연구를 통해 꿀벌 탈분행동은 꿀벌의 외역활동과 밀접한 관계가 있으며, 이는 주변 경관, 기후요인 (기온, 풍속 등)에 의존적인 것으로 파악되었다. 꿀벌의 탈분방향성은 밀원식물이 다수 존재하는 산림의 유무에 따라서 크게 달라지며, 꿀벌의 분변 발생 거리는 양봉장 주변 200 m 내에서 대부분 발생한다는 것을 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 도시 양봉과 로열젤리 생산농가 등 도심지에 인접한 양봉업을 할 경우 발생할 수 있는 환경 분쟁 등에 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 꿀벌 행동 및 생태 관련 연구에 있어 외부 환경 요인 중 기온, 풍속, 경관 등은 주요 지표로 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

Acknowledgments

본 연구는 농촌진흥청 연구과제 PJ01476105의 연구비로 지원된 결과이며, 실험에 도움을 준 한국농수산대학산업곤충과 고병국, 김현희, 김경민, 공준호, 강효정, 정명수 실습생들에게 깊은 감사를 드립니다.

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