Летние погодные условия влияют на зимнюю выживаемость медоносных пчел

По словам исследователей, результаты этого исследования, в котором использовались данные опроса за несколько лет, предоставленные Ассоциацией пчеловодов штата Пенсильвания и ее членами, позволили разработать инструмент для прогнозирования зимней выживаемости медоносных пчел для поддержки управленческих решений пчеловодов.
Медоносные пчелы вносят более 20 миллиардов долларов в услуги по опылению сельскому хозяйству в Соединенных Штатах и ​​приносят еще 300 миллионов долларов ежегодно в производство меда для U.S. пчеловоды, отметила ведущий автор исследования Мартина Калови, научный сотрудник Института Земли и экологических систем Колледжа наук о Земле и минералах.

«Тем не менее, зимняя смертность колоний значительно снижает экономический и экосистемный вклад медоносных пчел, которые, по оценкам, перенесли зимнюю смертность в США более чем на 53% с 2016 по 2019 год», – сказал Калови. "Хотя известно, что зимняя смертность варьируется в зависимости от региона, ландшафт и погодные факторы, лежащие в основе этого колебания, плохо изучены."
Калови отметил, что семьи медоносных пчел не спят зимой. Пчелы остаются активными и поддерживают температуру улья от 75 до 93 градусов по Фаренгейту, образуя терморегулирующий кластер, в котором они собираются в плотный шар и вибрируют свои летательные мышцы, генерируя тепло, позволяя колонии выжить, когда внешняя температура опускается ниже 50 F. Это позволяет им выдерживать длительные периоды низких температур.

«Зимой колония перестает собирать нектар и пыльцу и полагается на свои существующие продовольственные запасы, собранные во время вегетационного периода», – сказала она. "Выращивание новых пчел также прекращается, и колония зависит от выживания долгоживущей когорты пчел, производимой осенью."
В результате любые факторы, которые ограничивают способность колонии запасать достаточное количество пищи летом и осенью, подрывают эффективную терморегуляцию зимой или сокращают продолжительность жизни зимующих пчел, могут способствовать гибели колонии, сказал соавтор. Кристина Грозингер, профессор энтомологии Публия Вергилиуса Маро Колледжа сельскохозяйственных наук.

К числу этих факторов, по ее словам, относятся погодные условия, которые влияют на доступность корма, способность пчел к терморегуляции зимой и количество времени, прежде чем пчелы смогут начать выращивание расплода весной.

Другая динамика включает методы управления пчеловодством, которые влияют на количество паразитов и патогенов – в частности, борьба с клещами Варроа, передающими вирусы, – а также качество кормов и воздействие пестицидов из-за окружающего землепользования.
«Нам необходимо учитывать все эти факторы при моделировании и прогнозировании зимней выживаемости медоносных пчел, – сказал Грозингер, – а для этого требуются большие наборы данных, охватывающие несколько типов сред обитания, микроклимата и лет."
Чтобы собрать данные по управлению пчеловодами и зимней выживаемости, исследователи сотрудничали с Ассоциацией пчеловодов штата Пенсильвания, которая ежегодно проводит обследование пчеловодов в штате Пенсильвания. Ассоциация предоставила данные этого обзора за три зимы, содержащие информацию о 1429 семьях медоносных пчел на 257 пасеках.

Для каждого зарегистрированного местоположения пасеки исследователи собрали данные о погодных и топографических переменных, которые определяют температуру и влажность, а также о переменных ландшафта, которые влияют на доступность цветочных ресурсов и риск воздействия инсектицидов. Команда включила агрономические меры, такие как последовательные засушливые дни и дни градуса роста, которые являются мерой накопления тепла, используемой для оценки роста и развития растений и насекомых в течение вегетационного периода.
Эти разнообразные и сложные наборы данных были интегрированы и проанализированы с помощью случайного леса, алгоритма машинного обучения, который объединяет выходные данные нескольких переменных для достижения единого результата.

Как недавно сообщила исследовательская группа в Scientific Reports, критическим фактором, влияющим на зимнюю выживаемость, была борьба с клещами Варроа.

Тем не менее, пчеловоды, которым удалось справиться с уровнями клещей Варроа, по-прежнему несли высокие потери (смертность 25-60%).
Для этих пчеловодов четырьмя наиболее важными переменными в прогнозировании выживания зимней колонии были градусо-дни роста, максимальная температура самого теплого квартала, осадки в самый теплый квартал и осадки в самый влажный квартал.

Из них самым сильным предиктором был рост количества дней в году предшествующим летом, что, по мнению исследователей, может быть связано с доступностью цветочных ресурсов.
«Важность погодных условий в прогнозировании выживания пчел в зимнее время совершенно ясно из нашего анализа», – сказала соавтор Сара Госли, эколог из Исследовательского отдела пастбищных систем и управления водосборами Соединенного Королевства.S. Служба сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства.

«Наш детальный анализ 36 погодных и других переменных окружающей среды выявил неблагоприятные последствия как слишком прохладного, так и слишком жаркого лета», – сказала она. «Эта модель может быть использована для прогнозирования вероятности успеха перезимовки как на текущий год, так и в прогнозируемых сценариях будущего изменения климата."
Эта модель была использована для разработки инструмента в реальном времени для прогнозирования вероятности выживания медоносных пчел в зависимости от количества дней роста, сказал Грозингер, директор Центра исследований опылителей штата Пенсильвания.

Инструмент BeeWinterWise был включен в Beescape, систему поддержки принятия решений, возглавляемую центром и используемую пчеловодами и техническими консультантами.
«Мы считаем, что это первое исследование выживаемости медоносных пчел при перезимовании, которое сочетает в себе погодные условия, топографию и факторы землепользования», – сказал Калови. «Наши результаты демонстрируют как предсказательную силу погодных переменных в отношении выживаемости медоносных пчел в перезимовании, так и ценность решения этого типа вопросов с помощью методов машинного обучения."