Bienenvölker sammeln emsig Nektar und Pollen aus Blüten der sie umgebenden Landschaft. Aber wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass "Scout"-Biene eine bestimmte Stelle mit Blüten finden, ist bisher nicht ausreichend erforscht worden. Um einzuschätzen, wie erfolgreich Bienen bei der yfuttersuche wirklich sind, haben Wissenschaftler am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) in Leipzig, dazu BEESCOUT, ein Software-Tool, entwickelt. Das Tool simuliert, wie die Bienen eine Landschaft erkunden könnten und dabei ihre Scouting-Aktivitäten über Raum und Zeit verteilen.
Eine Image-Datei kann dazu in die Software importiert werden, die diese als "Futter-Karte" interpretiert, und mit bestimmten Farben bestimmte Pflanzenarten und/oder Lebensraumtypen belegt, je nach Bedarf des Programm-Nutzers.
BEESCOUT berechnet die Größe und Lage der potenziellen Nahrungsquellen in dieser Landschaft in Bezug auf eine Bienenkolonie. Ein individualisiertes Modell bestimmt dann die Auffinde-Wahrscheinlichkeiten der Futterstellen durch die Bienen, basierend auf Parameterwerten der Flugmuster von per Radar verfolgter Honigbienen und Hummeln, die im Vorfeld gesammelt wurden. Signale winziger Sender auf den Rücken der Insekten wurden dabei von entsprechenden Empfänger-Geräten aufgefangen und aufgezeichnet.
Über verschiedene "Suchmodi" beschreibt die Software hypothetische Suchstrategien für die langfristige Erforschung des Geländes durch die Scouting-Bienen. Die daraus resultierenden Auffinde-Wahrscheinlichkeiten von Futterstellen können als Input für das kürzlich entwickelte Honigbienen-Modell BEEHAVE verwendet werden, um daraus realistische Szenarien für Koloniewachstum und Tod von Bienenvölkern in Reaktion auf verschiedene Stressoren zu erkunden.
In Beispiel-Simulationen, fanden die Helmholz-Forscher zusammen mit UK-Forschern heraus, dass Auffinde-Wahrscheinlichkeiten von Futterquellen in der Nähe der Kolonie recht gut zu den empirisch erfassten Daten passen. Doch für die Nahrungsquellen weiter weg gibt es keine empirischen Daten, um damit Simulationen zu validieren.
Die simulierten Nachweiswahrscheinlichkeiten hängen weitgehend von den Suchmodi der Bienen ab, und ob sie dabei Informationen über die Futter-Standorte untereinander austauschen. Trotzdem konnten die Wissenschaftler mit ihren Simulationen zeigen, dass generell der Landschaftsstruktur und die Verbindung der Nahrungsquellen miteinander einen starken Einfluss auf die Ergebnisse haben können.
Die Forscher glauben deshalb, dass BEESCOUT ein wertvolles Werkzeug ist, um besser zu verstehen, wie Landschaftsdesign und das Suchverhalten der Bienen die Auffinde-Wahrscheinlichkeiten von Nahrungsquellen beeinflussen. Es kann darüber hinaus die Sammlung relevanter Daten vereinfachen und bei der Gestaltung von Experimenten helfen, die künftig bestehende Wissenslücken schließen könnten. Das Software-Tool ist deshalb eine nützliche Erweiterung zu dem Honigbienen-Modell "BEEHAVE", das zukünftigen Anwendern ermöglicht zu untersuchen, wie die Landschaftsstruktur und die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln, die Entscheidungen der Bienen bei der Futtersuche beeinflussen - und die Besuchsraten einzelner Stellen. Um daraus letztendlich die Entwicklung der Bienenvölker und ihr Überleben vorherzusagen.
Das Paper wird im Novemberheft des "Ecological Modelling" in Druckform zur Verfügung stehen.
BEEHAVE ist frei verfügbar unter www.beehave-model.net.
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