In dieser Studie haben wir das Simulationsmodell BEEHAVE eingesetzt, um Frühwarnindikatoren für Stress in Honigbienenvölkern zu ermitteln. Diese Forschung ist von entscheidender Bedeutung, um zu verstehen, wie sich verschiedene Stressfaktoren auf die Gesundheit der Bienen auswirken, und um wirksame Managementstrategien zur Minimierung von Bienenverlusten zu entwickeln.
Warum Frühwarnsignale wichtig sind
Honigbienen sind für die Bestäubung und die allgemeine Gesundheit unserer Ökosysteme unerlässlich. Sie sind jedoch mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, darunter Ressourcenstress, Varroa-Milben und Umweltveränderungen. Die frühzeitige Erkennung von Stress im Jahr ist entscheidend für rechtzeitige Maßnahmen, die die Bienenvölker vor schwerwiegenden Folgen bewahren können. Ziel unserer Studie war es, herauszufinden, welche Indikatoren auf Bienenvolksebene Stress zuverlässig anzeigen können, bevor er zu erheblichen Problemen führt, wie z. B. einer erhöhten Wintersterblichkeit.
Die sechs Indikatoren, die wir getestet haben
In unseren Simulationsexperimenten mit BEEHAVE haben wir sechs potenzielle Indikatoren für Bienenvölkerstress untersucht:
- Anzahl der erwachsenen Bienen
- Anzahl der verdeckelten Brutzellen (Puppen)
- Flugaktivität
- Anzahl der Varroa-Milben
- Honigvorräte
- Verhältnis zwischen Brut und Bienen
Diese Indikatoren wurden so gewählt, dass sie verschiedene Aspekte der Gesundheit des Bienenvolkes abdecken, von der Populationsdynamik bis hin zur Verfügbarkeit von Ressourcen und der Belastung durch Parasiten.
Wichtigste Ergebnisse: Brutzellen und Brut-Bienen-Verhältnis
Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Anzahl der verdeckelten Brutzellen (Puppen) und das Brut-Bienen-Verhältnis die zuverlässigsten Frühwarnsignale für Ressourcenstress in der Landschaft sind. Diese Indikatoren liefern entscheidende Informationen über das Reproduktionspotenzial und das Ressourcengleichgewicht des Bienenvolkes. Die Überwachung der Anzahl der Puppen kann relativ einfach sein und bietet ein klares Bild vom Entwicklungsstand des Volkes.
Interessanterweise hat unsere Studie ergeben, dass diese Indikatoren empfindlicher auf Stress zu Beginn des Jahres reagieren als andere Indikatoren wie Honigvorräte, die am Ende der Saison aussagekräftiger sind.
Varroa-Milben: Ein wesentlicher Schwerpunkt
Bei biotischem Stress durch Varroa-Milben ist eine kontinuierliche Überwachung unerlässlich. Eine wirksame Varroa-Milbenbekämpfung ist von entscheidender Bedeutung, um die kaskadenartigen Auswirkungen eines Milbenbefalls im Laufe der Zeit zu verhindern. Trotz der Komplexität bietet die Integration der Milbenüberwachung mit anderen Indikatoren einen umfassenden Überblick über den Gesundheitszustand der Bienenvölker.
Die Macht der Simulationsmodelle
Das BEEHAVE-Modell hat sich bei der Simulation verschiedener Stressszenarien und ihrer Auswirkungen auf Bienenvölker als unschätzbar wertvoll erwiesen. Durch die Nachbildung verschiedener Umwelt- und Managementbedingungen können wir besser verstehen, wie verschiedene Faktoren zusammenwirken und die Gesundheit der Bienenvölker beeinflussen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, robuste Indikatoren zu ermitteln, die in der realen Welt zur Überwachung und Bewirtschaftung eingesetzt werden können.
Blick in die Zukunft: Kombination von empirischen und Simulationsstudien
Unsere Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig es ist, empirische Studien mit Simulationsmodellen zu kombinieren. Dieser integrierte Ansatz kann die Entwicklung zuverlässiger Gesundheitsindikatoren beschleunigen und die Bewertung von Umweltrisiken für Honigbienen verbessern. Künftige Forschungsarbeiten sollten darauf abzielen, diese Indikatoren zu verfeinern und praktische Überwachungsprotokolle zu entwickeln, die von Imkern leicht umgesetzt werden können.
Schlussfolgerung
Das VIBEE-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, unser Verständnis der Gesundheit von Honigbienen zu verbessern und Instrumente zum Schutz dieser lebenswichtigen Bestäuber zu entwickeln. Unsere jüngsten Forschungsergebnisse zeigen, dass die Anzahl der Brutzellen und das Brut-Bienen-Verhältnis wichtige Frühwarnsignale für den Stress eines Bienenvolkes sind. Indem wir uns auf diese Indikatoren konzentrieren, können wir die Methoden der Bienenhaltung verbessern und die Bienenpopulationen für künftige Generationen schützen.
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Groeneveld, Jürgen; Odemer, Richard; Requier, Fabrice
Brood indicators are an early warning signal of honey bee colony loss—a simulation-based study Artikel
In: PLOS ONE, 2024.
@article{nokey,
title = {Brood indicators are an early warning signal of honey bee colony loss—a simulation-based study},
author = {Jürgen Groeneveld and Richard Odemer and Fabrice Requier},
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abstract = {Honey bees (Apis mellifera) are exposed to multiple stressors such as pesticides, lack of forage and diseases. It is therefore a long-standing aim to develop robust and meaningful indicators of bee vitality to support beekeeping. While established indicators often focus on expected colony winter mortality based on adult bee abundance and honey stores at the beginning of the winter, it would be useful to have early warning indicators that allow detection of stress effects earlier in the year to allow for adaptive management. We used the established honey bee simulation model BEEHAVE to explore the potential of different indicators such as population size, number of capped brood cells, flight activity, abundance of varroa mites, honey stores and a brood-bee ratio. We implemented two stressor types in our simulations: 1) parasite pressure, i.e. sub-optimal Varroa treatment by the beekeeper (hereafter referred as Biotic stress) and 2) temporal forage gaps in spring and autumn (hereafter referred as Environmental stress). Neither stressor type could be detected by bee abundance or honey stores at the end of the first year. However, all response variables used in this study (population size, number of capped brood cells, flight activity, abundance of Varroa mites, honey stores, brood-bee ratio) did reveal early warning signals during the course of the year. The most reliable and useful measures seem to be related to brood and the abundance of Varroa mites at the end of the year. However, while in the model we have full access to time series of variables from stressed and unstressed colonies, knowledge of these variables in the field is challenging. We discuss how our findings can nevertheless be used to develop practical early warning indicators. As a next step in the interactive development of such indicators we suggest empirical studies on the importance of the number of capped brood cells at certain times of the year on bee population vitality. },
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Honey bees (Apis mellifera) are exposed to multiple stressors such as pesticides, lack of forage and diseases. It is therefore a long-standing aim to develop robust and meaningful indicators of bee vitality to support beekeeping. While established indicators often focus on expected colony winter mortality based on adult bee abundance and honey stores at the beginning of the winter, it would be useful to have early warning indicators that allow detection of stress effects earlier in the year to allow for adaptive management. We used the established honey bee simulation model BEEHAVE to explore the potential of different indicators such as population size, number of capped brood cells, flight activity, abundance of varroa mites, honey stores and a brood-bee ratio. We implemented two stressor types in our simulations: 1) parasite pressure, i.e. sub-optimal Varroa treatment by the beekeeper (hereafter referred as Biotic stress) and 2) temporal forage gaps in spring and autumn (hereafter referred as Environmental stress). Neither stressor type could be detected by bee abundance or honey stores at the end of the first year. However, all response variables used in this study (population size, number of capped brood cells, flight activity, abundance of Varroa mites, honey stores, brood-bee ratio) did reveal early warning signals during the course of the year. The most reliable and useful measures seem to be related to brood and the abundance of Varroa mites at the end of the year. However, while in the model we have full access to time series of variables from stressed and unstressed colonies, knowledge of these variables in the field is challenging. We discuss how our findings can nevertheless be used to develop practical early warning indicators. As a next step in the interactive development of such indicators we suggest empirical studies on the importance of the number of capped brood cells at certain times of the year on bee population vitality.
Impact
