Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)

Ergebnis der Suche

Zurück zum Suchergebnis

Titel: Verstehen und Antizipieren der Mechanismen des Bienensterbens von Bienenvölkern mit verbundenen Bienenstöcken (BeeConnected)
Titel (englisch): Understanding and anticipating mechanisms of honeybee colony mortality with connected beehives
Akronym: BeeConnected
Beschreibung (dt.): BeeConnected zielt darauf ab, die Mechanismen zu verstehen, die dem Wintersterblichkeitsrisiko von Honigbienenvölkern zugrunde liegen, und Frühwarnindikatoren zu identifizieren, die den Imkern helfen könnten, Völkerverluste und damit verbundene wirtschaftliche Defizite zu begrenzen. BeeConnected vereint Fachwissen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen, darunter Verhaltensökologie, Molekularbiologie, Ingenieurwesen, Informatik und Modellierung. In enger Zusammenarbeit mit Imkern wird das Projekt eine groß angelegte Überwachung von Bienenstöcken entlang kombinierter Gradienten in Klima (kontinental, gemäßigt und mediterran) und Landschaftskomplexität durchführen. Die Überwachung wird traditionelle Feldbeobachtungen mit automatisierten Systemen kombinieren, die mehrere kostengünstige Sensoren verwenden, um das Bienenvolk in Echtzeit und in drei Dimensionen im Inneren der Bienenstöcke zu verfolgen. Die Daten werden mit mechanistischen Modellen verknüpft, um das Risiko des Bienensterbens zu bewerten und Frühwarnindikatoren zu identifizieren. Das Endziel ist ein doppeltes: (i) die Verbesserung des Wissens über die Winterökologie der Honigbiene (die derzeit verborgene Seite der Spezies mit direkten Interessen für Menschen, Interessengruppen und Wissenschaft) und (ii) die Ableitung von entscheidungsunterstützenden Instrumenten für Imker und Landwirte (zur Gewährleistung angemessener Bestäubungsdienste), um ihre berufliche Tätigkeit aufrechtzuerhalten.
Beschreibung (engl.): BeeConnected aims to understand the mechanisms underlying winter mortality risk in honey bee colonies and identify early warning indicators that could help beekeepers limiting colony losses and associated economic deficits. BeeConnected combines expertise in several scientific fields, including behavioral ecology, molecular biology, engineering, computer science, and modeling. Working closely with beekeepers, the project will conduct large-scale monitoring of hives along combined gradients in climate (continental, temperate, and Mediterranean) and landscape complexity. The monitoring will combine traditional field observations with automated systems that use multiple low-cost sensors to track colony performance in real time and in three dimensions inside the hives. The data will be linked to mechanistic models to assess the risk of bee mortality and identify early warning indicators. The ultimate goal is twofold: (i) to improve knowledge of honey bee winter ecology (the currently hidden side of the species with direct interests for humans, stakeholders, and science) and (ii) to derive decision-support tools for beekeepers and farmers (to ensure adequate pollination services) to sustain their professional activities.
Laufzeit: Beginn: 01.02.2021 / Ende: 30.09.2024
Ausf. Einrichtung: Julius-Maximilians-Universität Würzburg - Fakultät für Biologie - Biozentrum - Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften - Tierökologie und Tropenbiologie (Zoologie III), Würzburg
Themenfelder: Tiergesundheit, animal health
Förderprogramme: EU-Forschung
Schlagworte: Sensorik, sensor technology, Tierhaltung, animal husbandry, Wissenstransfer / Vernetzung, knowledge transfer, networking, Haltungsverfahren/Haltungstechnik, husbandry techniques, Precision livestock farming, Prävention, Prevention, Bienen, bees, Klimaanpassung, climate change adaptation
Stichpunkte: ICT-AGRI-FOOD (Cofunded Call)
Förderkennzeichen: 2820ERA17H
Dokument zum Download: Kein Dokument vorhanden!

Kontakt:

Benutzen Sie unser Kontaktformular
oder E-Mail an
ERA@ble.de

Such-Tipps:

Stichwortsuche:

Mehrere Begriffe werden automatisch verknüpft. Auch Wortbestandteile werden in folgenden Datenfeldern gesucht:

Projekttiteln und Beschreibungen (in deutsch, englisch, französich), Förderkennzeichen, Schlagworten und Zielländern.

Die folgenden Beispiele veranschaulichen einige Such-Strings, die boolesche Volltextoperatoren verwenden:

Weizen Stroh

Findet Datensätze, die mindestens eines der beiden Wörter enthalten.

+Weizen +Züchtung

Findet Datensätze, die beide Wörter enthalten.

Weizen +Sorte

Findet Datensätze, die das Wort "Weizen" enthalten, stuft aber solche Datensätze höher ein, die auch "Sorte" enthalten.

+Weizen -Gerste

Findet Datensätze, die das Wort "Weizen", aber nicht das Wort "Gerste" enthalten.

Weizen*

Findet Datensätze, die Wörter wie "Weizen", "Weizenmehl", "Weizenbier" oder "Weizenanbau" enthalten.

"Kleegras und Grünland"

Findet Datensätze, die die exakte Phrase "Kleegras und Grünland" enthalten. Dies wäre etwa "Stickstoffkreisläufe in Kleegras und Grünland", nicht aber "Stickstoffkreisläufe in Kleegras oder Grünland".

Beachten Sie, dass die (")-Anführungszeichen, die die Phrase umschließen, Operatorzeichen sind, die der Trennung der Phrase dienen. Es handelt sich hierbei nicht um Anführungszeichen, die den Such-String selbst umfassen.

Erweiterte Suche

Hier gibt es die Möglichkeit, nach Stichworten, Themenfeldern, Projektstatus, Förderprogrammen, Laufzeiten und Einrichtungen zu suchen:

Erweiterte Suche.