Badanie wewnętrznej dynamiki ula: monitorowanie temperatury i wilgotności jako wskaźników aktywności kolonii
Wojciech Staszewski
a:1:{s:5:"en_US";s:24:"AGH University of Krakow";}Abstrakt
Kolonie pszczół miodnych (Apis mellifera) odgrywają kluczową rolę w utrzymaniu równowagi ekologicznej i produktywności rolnictwa poprzez zapylanie. Zrozumienie warunków wewnętrznych kolonii pszczół miodnych jest niezbędne do oceny jej zdrowia, produktywności i sezonowych zachowań. W ostatnich latach koncepcja precyzyjnego pszczelarstwa zyskała na popularności, wprowadzając cyfrowe narzędzia i metody oparte na czujnikach do ciągłego monitorowania parametrów ula bez zakłócania spokoju pszczół. Temperatura i wilgotność to dwie kluczowe zmienne fizyczne, powszechnie uznawane za wskaźniki stanu kolonii. Monitorowanie tych czynników dostarcza cennych informacji na temat wewnętrznego mikroklimatu ula, który może bezpośrednio wpływać na rozwój czerwiu, metabolizm i ogólny stan zdrowia kolonii.
Opierając się na tej wiedzy, niniejsze badanie koncentruje się na ciągłym monitorowaniu temperatury i wilgotności zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz ula, a także w gnieździe lęgowym. Celem była ocena, jak wewnętrzna dynamika termiczna ula odzwierciedla aktywność kolonii i interakcje środowiskowe. Śledząc te parametry, autor chce zbadać ich potencjał jako nieinwazyjnych wskaźników dobrostanu kolonii. Dane te mogą pomóc pszczelarzom lepiej zrozumieć, w jaki sposób czynniki środowiskowe wpływają na produktywność i zdrowie kolonii, co ostatecznie może przyczynić się do opracowania skuteczniejszych strategii zarządzania.
Słowa kluczowe:
Dynamika ula, Monitorowanie kolonii pszczół miodnych, Pszczelarstwo precyzyjne, Pszczelarstwo inteligentneBibliografia
Alleri, M., Amoroso, S., Catania, P., Verde, G. L., Orlando, S., Ragusa, E., ... & Vella, A. (2023). Recent developments on precision beekeeping: A systematic literature review. Journal of Agriculture and Food Research, 100726, DOI:10.1016/j.jafr.2023.100726. Google Scholar
Bencsik M., et al., Identification of the honey bee swarming process by analysing the time course of hive vibrations, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 76, Issue 1, 2011, ISSN 0168-1699, https://doi.org/10.1016/j.compag.2011.01.004. Google Scholar
Danieli, P. P., Addeo, N. F., Lazzari, F., Manganello, F., & Bovera, F. (2023). Precision beekeeping systems: State of the art, pros and cons, and their application as tools for advancing the beekeeping sector. Animals, 14(1), 70, https://doi.org/10.3390/ani14010070. Google Scholar
E. Crane, The World History of Beekeeping and Honey Hunting, Routledge (1999), https://doi.org/10.4324/9780203819937. Google Scholar
Marchal, P., et al. (2020). Automated monitoring of bee behaviour using connected hives: Towards a computational apidology. Apidologie, 51, 356-368, https://doi.org/10.1007/s13592-019-00714-8. Google Scholar
Meikle, W. G., & Holst, N. (2015). Application of continuous monitoring of honeybee colonies. Apidologie, 46, 10-22, https://doi.org/10.1007/s13592-014-0298-x. Google Scholar
Zacepins A., et al., Challenges in the development of Precision Beekeeping, Biosystems Engineering, Volume 130, 2015, ISSN 1537-5110, https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2014.12.001. Google Scholar
Zaman, A., & Dorin, A. (2023). A framework for better sensor-based beehive health monitoring. Computers and Electronics in Agriculture, 210, Article 107906. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107906 Google Scholar
a:1:{s:5:"en_US";s:24:"AGH University of Krakow";}
