Triazole계 농약 6종의 물리화학적 특성과 그들의 반감기(\( \mathrm { RL } _ { 50 } \))와의 관계를 분석하였다. \( \mathrm { pKa } \) 및 \( \log \mathrm { P } \)가 크면 반감기가 빠르다는 결론을 얻었으며, 특히 metconazole과 hexaconazole은 빠른 분해속도를 보이는 반면, tetraconazole과 fluquinconazole은 상대적으로 느린 분해속도를 가진다.
<h2>Triazole계 농약 6종의 물리화학적 특성과 생물학적 반감기의 통계분석</h2> <p>Triazole계 농약 6종의 물리화학적 특성과 \( \mathrm { RL } _ { 50 } \) 의 상관성을 확인하기 위하여, 주성분 분석(principal components analysis, PCA) 을 하였다. PCA 는 분포되어 있는 데이터들의 주성분 (principal component)을 찾아주는 통계적 기법 중 하나로써, 여러 개의 많은 변수들을 몇 개의 설명력이 높은 변수로 축약하여 서로 상관되어 변수들간의 관계를 확인하는데 시각적으로 파악하는 방법이다.</p> <p>Fig. \( 1 \)(A)는 주성분 분석의 제 \( 1 \)주성분 (PC1), 제 \( 2 \)주성분 (PC2)로 구분된 물리화학적 특성으로 분포를 나타내고 있으며, Fig. \( 1 \)(B)는 각 주성분 분석에 기여한 각 농약의 위치를 나타내고 있다. PC1과 PC2의 변동은 \( 46.0 \)과 \( 29.0 \% \)로 설명해 주어 총 변동의 \( 75.0 \% \) 가 설명되었다. 일반적으로 주성분 수가 \( 2 \)개일 때 총 변동 설명율이 \( 74 \% \) 이상일 경우 충분한 설명력을 가진다고 판단한다. Fig. \( 1 \)(A)에서 \( \mathrm { RL } _ { 50 } \) 은 PC1 에 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, PC1에 영향을 받는 물리화학적 특성은 MW, \( \mathrm { pKa } \), \( \log \mathrm { P } \)였으며, \( \mathrm { S } _ {\mathrm { W } } \) 및 \( \mathrm { P } _ {\mathrm { V } } \)는 PC2를 설명하는 인자이기 때문에 \( \mathrm { RL } _ { 50 } \)과의 상관성은 떨어진다. \( \mathrm { RL } _ { 50 } \) 은 MW와 양의 관계를 가지며, \( \mathrm { pKa } \) 및 \( \log \mathrm { P } \) 는 음의 상관성을 가진다. 따라서, \( \mathrm { RL } _ { 50 } \)은 \( \mathrm { pKa } \) 및 \( \log \mathrm { P } \)가 클수록 소실속도가 빠른 것을 예상할 수 있다. 그 중 Fig. 1(B)와 같이 metconazole 및 hexaconazole은 PC1에서 음의 영향을 받기 때문에 분해속도가 빠를 것이며, tetraconazole 및 fluquinconazole은 상대적으로 분해속도가 느릴 것이라 판단된다.</p>