Hur lokala väderförhållanden påverkar flygaktiviteten hos honungsbin Apis mellifera : Prediktiv modellering & flygbeteende

• Main Author: Lund, Mathilda
• Format: Others
• Language: Swedish
• Published: Högskolan i Skövde, Institutionen för biovetenskap 2020
• Subjects: Other Biological Topics; Annan biologi
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-19167

Bin har utsetts till den viktigaste och mest oersättliga levande arten på planeten. En av 10 vilda bi-arter (Apiformes) i Europa är hotade och i Sverige är 84 vilda arter rödlistade 2020. Minskad flygaktivitet och överlevnad av honungsbin (Apis) till följd av klimatförändringar medför konsekvenser för pollinering och därmed biologisk mångfald. Förståelse för hur bin påverkas av och anpassar sig till ett förändrat klimat är avgörande för arbetet med att bevara världens bipopulationer. EU-projektet Sverige-Norge INTERREG ”BIstånd till nordiska bin- unik resurs för framtidens ekosystemtjänster”, studerar nordiska bins anpassning till miljö och klimat. Med aktivitetsdata från forskningsprojektet syftar denna studie till att analysera hur lokala väderförhållanden påverkar flygaktiviteten hos honungsbiet (Apis mellifera), undersöka beteendemönster och utvärdera potentialen i att använda väderförhållanden som grund för prediktiv modellering. Två startmodeller av enkla och kombinerade väderparametrar som oberoende variabler med flygaktivitet/individ som responsvariabel analyserades med automatiserade multipla regressionsanalyser genom tre metoder av Stepwise selection med AIC (Akaike Information Criterion) för att hitta enklaste regressionsmodell som bäst beskriver datan. Inga statistiskt signifikanta linjära samband mellan flygaktivitet och additiva/kombinerade lokala väderförhållanden kunde konstateras baserat på data från samtliga metoder. Av alla testade kombinationer hade vind mest påverkan på responsvariabeln. Totalt registrerade 52 individer 2880 flygaktiviteter under insamlingsperioden varav en unik individ utförde 38% av alla registrerade aktiviteter. Vind visade ingen signifikant påverkan, emellertid, på dagar med vindhastighet över 4 m/s, minskade flygaktiviteten markant. Individuella variationer inom populationen, liten datamängd och osäker väderdata kan ha påverkat resultatet === Bees have been named the most important and irreplaceable living species on the planet. One in 10 wild bee species (Apiformes) in Europe are threatened and 84 wild species are redlisted in Sweden 2020. Reduced flight activity and survival of honey bees (Apis) as a result of climate change have consequences for pollination and therefore also for biodiversity. Understanding how bees are affected by and adapt to a changing climate is crucial to the work of preserving the world's bee populations. The EU-project Sweden-Norway INTERREG "BIstånd till nordiska bin- unik resurs för framtidens ekosystemtjänster", studies Nordic bees' adaptation to environment and climate. Using activity data from the research project, this study aims to analyze how local weather conditions affect the flight activity of the Western honey bee (Apis mellifera), examine behavioral patterns and evaluate the potential in using weather conditions as a basis for predictive modeling. Two starting models of simple and combined weather parameters as independent variables with flight activity/individual as response variable were analyzed with automated multiple regression analyzes using three methods of Stepwise selection with AIC (Akaike Information Criterion) to find the simplest regression model that best describes the data. No statistical significant linear relationship between flight activity and additive/combined local weather conditions was found based on data from all methods. Of all combinations tested, wind had the most impact on the response variable. A total of 52 individuals registered 2880 flight activities during the collection period, of which a unique individual performed 38% of all registered activities. Wind showed no significant impact, however, for days with winds above 4 m/s, the flight activity decreased significantly. Individual variations within the population, small amount of data and uncertain weather data may have affected the result.