http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6T5M-523TCSD-2&_user=10&_coverDate=02%2F05%2F2011&_rdoc=1&_fmt=high&_orig=search&_origin=search&_sort=d&_docanchor=&view=c&_searchStrId=1642341142&_rerunOrigin=scholar.google&_acct=C000050221&_version=1&_urlVersion=0&_userid=10&md5=ca10bb26f5ce2c697750a1a18aa83246&searchtype=a
15 de febrero de 2011-02-15
La identificación del proceso de salida de enjambres mediante el análisis de la evolución temporal de las vibraciones en la colmena
Martin Bencsik , a, , Joseph Bencsika, Michael Baxtera, Andrei Luciana, Julien Romieua and Mathias Milleta
a College of Science, Nottingham Trent University, Clifton Lane, NG11 8NS Nottingham, United Kingdom
recibido 17 June 2010;
revisado 10 December 2010;
aaceptado 3 January 2011.
Disponible 5 February 2011.
Resumen
Las abejas viven en colonias grupos de aproximadamente 40.000 individuos y atraviesan su ciclo reproductivo mediante el proceso de enjambrazón, en el cual la vieja reina deja el nido de cría junto con las obreras y numerosos zánganos para formar una nueva colonia. En la primavera se pueden ver signos en la colmena que a veces demuestran la proximidad de un enjambre, tales como la presencia de más o menos celdas reales maduras. A pesar de ello, la fecha y hora de salida en enjambre no se puede predecir con exactitud, ya que aún necesitamos entender mejor este evento fisiológico importante. Aquí mostramos que, por medio de un transductor simple asegurado a la pared exterior de una colmena, un conjunto de señales de vibración instantánea de las abejas estadísticamente independientes, pueden ser identificados y monitoreados en el tiempo usando un método totalmente automático y no invasivo. Las señales forman un vector que fue monitoreado durante 8 meses en forma contínua. Se encontró que en combinación con otros factores, este vector proporciona una señal altamente específico para el proceso de enjambrazón y su acumulación en el tiempo, lo que arroja nueva luz sobre él y permite su predicción con días de anticipación. La salida de nuestro método de monitoreo podría ser utilizado para proporcionar otras señales altamente específicas para otros procesos fisiológicos en las abejas, y se aplica a comprender mejor los problemas de salud recientemente encontradas en los polinizadores.
La investigación pone de relieve
► Un acelerómetro en la pared del alza de la colmena relacionado a una base de datos para supervisar la actividad. ► los sonidos externos no deseados no son recogidos. ► PCA base
Identification of the honey bee swarming process by analysing the time course of hive vibrations
Martin Bencsik , a, , Joseph Bencsika, Michael Baxtera, Andrei Luciana, Julien Romieua and Mathias Milleta
a College of Science, Nottingham Trent University, Clifton Lane, NG11 8NS Nottingham, United Kingdom
Received 17 June 2010;
revised 10 December 2010;
accepted 3 January 2011.
Available online 5 February 2011.
Abstract
Honey bees live in groups of approximately 40,000 individuals and go through their reproductive cycle by the swarming process, during which the old queen leaves the nest with numerous workers and drones to form a new colony. In the spring time, many clues can be seen in the hive, which sometimes demonstrate the proximity to swarming, such as the presence of more or less mature queen cells. In spite of this the actual date and time of swarming cannot be predicted accurately, as we still need to better understand this important physiological event. Here we show that, by means of a simple transducer secured to the outside wall of a hive, a set of statistically independent instantaneous vibration signals of honey bees can be identified and monitored in time using a fully automated and non-invasive method. The amplitudes of the independent signals form a multi-dimensional time-varying vector which was logged continuously for eight months. We found that combined with specifically tailored weighting factors, this vector provides a signature highly specific to the swarming process and its build up in time, thereby shedding new light on it and allowing its prediction several days in advance. The output of our monitoring method could be used to provide other signatures highly specific to other physiological processes in honey bees, and applied to better understand health issues recently encountered by pollinators.
Research highlights
► An accelerometer in the wall of a honey bee hive supplies data to monitor activity. ► Unwanted external sounds are not picked up. ► PCA based feature extraction can identify a swarming-specific signal. ► This signal can predict the swarming event several days in advance. ► By storing the averaged spectra, logging of relevant long-term signal is feasible.
Keywords: Honey bee; Swarming; Vibrations; PCA
15 de febrero de 2011-02-15
La identificación del proceso de salida de enjambres mediante el análisis de la evolución temporal de las vibraciones en la colmena
Martin Bencsik , a, , Joseph Bencsika, Michael Baxtera, Andrei Luciana, Julien Romieua and Mathias Milleta
a College of Science, Nottingham Trent University, Clifton Lane, NG11 8NS Nottingham, United Kingdom
recibido 17 June 2010;
revisado 10 December 2010;
aaceptado 3 January 2011.
Disponible 5 February 2011.
Resumen
Las abejas viven en colonias grupos de aproximadamente 40.000 individuos y atraviesan su ciclo reproductivo mediante el proceso de enjambrazón, en el cual la vieja reina deja el nido de cría junto con las obreras y numerosos zánganos para formar una nueva colonia. En la primavera se pueden ver signos en la colmena que a veces demuestran la proximidad de un enjambre, tales como la presencia de más o menos celdas reales maduras. A pesar de ello, la fecha y hora de salida en enjambre no se puede predecir con exactitud, ya que aún necesitamos entender mejor este evento fisiológico importante. Aquí mostramos que, por medio de un transductor simple asegurado a la pared exterior de una colmena, un conjunto de señales de vibración instantánea de las abejas estadísticamente independientes, pueden ser identificados y monitoreados en el tiempo usando un método totalmente automático y no invasivo. Las señales forman un vector que fue monitoreado durante 8 meses en forma contínua. Se encontró que en combinación con otros factores, este vector proporciona una señal altamente específico para el proceso de enjambrazón y su acumulación en el tiempo, lo que arroja nueva luz sobre él y permite su predicción con días de anticipación. La salida de nuestro método de monitoreo podría ser utilizado para proporcionar otras señales altamente específicas para otros procesos fisiológicos en las abejas, y se aplica a comprender mejor los problemas de salud recientemente encontradas en los polinizadores.
La investigación pone de relieve
► Un acelerómetro en la pared del alza de la colmena relacionado a una base de datos para supervisar la actividad. ► los sonidos externos no deseados no son recogidos. ► PCA base
Identification of the honey bee swarming process by analysing the time course of hive vibrations
Martin Bencsik , a, , Joseph Bencsika, Michael Baxtera, Andrei Luciana, Julien Romieua and Mathias Milleta
a College of Science, Nottingham Trent University, Clifton Lane, NG11 8NS Nottingham, United Kingdom
Received 17 June 2010;
revised 10 December 2010;
accepted 3 January 2011.
Available online 5 February 2011.
Abstract
Honey bees live in groups of approximately 40,000 individuals and go through their reproductive cycle by the swarming process, during which the old queen leaves the nest with numerous workers and drones to form a new colony. In the spring time, many clues can be seen in the hive, which sometimes demonstrate the proximity to swarming, such as the presence of more or less mature queen cells. In spite of this the actual date and time of swarming cannot be predicted accurately, as we still need to better understand this important physiological event. Here we show that, by means of a simple transducer secured to the outside wall of a hive, a set of statistically independent instantaneous vibration signals of honey bees can be identified and monitored in time using a fully automated and non-invasive method. The amplitudes of the independent signals form a multi-dimensional time-varying vector which was logged continuously for eight months. We found that combined with specifically tailored weighting factors, this vector provides a signature highly specific to the swarming process and its build up in time, thereby shedding new light on it and allowing its prediction several days in advance. The output of our monitoring method could be used to provide other signatures highly specific to other physiological processes in honey bees, and applied to better understand health issues recently encountered by pollinators.
Research highlights
► An accelerometer in the wall of a honey bee hive supplies data to monitor activity. ► Unwanted external sounds are not picked up. ► PCA based feature extraction can identify a swarming-specific signal. ► This signal can predict the swarming event several days in advance. ► By storing the averaged spectra, logging of relevant long-term signal is feasible.
Keywords: Honey bee; Swarming; Vibrations; PCA
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