多尺度超图在现实世界场景中的轨迹插补与预测应用

《Expert Systems with Applications》：Multi-Scale Hypergraphs for Trajectory Imputation and Prediction in Real-World Scenarios

采用物联网系统长期监测37个蜂群两年，揭示环境变化对巢穴温度的影响，首次提出不同季节的蜂群舒适温度范围（春5-35℃/夏/秋/冬待补充）及评估模型，发现夜间巢脾重量变化（CNHW）与温度波动显著相关，为精准养蜂和气候适应提供工具。

　　蜜蜂作为确保人类粮食安全最重要的传粉者之一，近年来正面临极端天气带来的严峻挑战。尽管物联网（IoT）技术已经能够较为便捷地监测蜂箱温度，但关于蜂群舒适温度的具体范围仍然模糊不清，这限制了在极端天气条件下对蜂群的有效保护。本研究利用物联网系统，对数十个蜂群进行了为期两年的长期监测，分析了环境变化对蜂箱温度的影响，并提出了一个新的蜂群舒适温度评估模型。研究发现，外部环境和季节变化对蜂箱温度及蜂群健康状况具有显著影响。此外，夜间蜂巢重量的变化（CNHW）被推荐为一种新的舒适度指标，首次提出了不同季节的蜂群舒适温度范围。验证结果表明，维持蜂箱温度在这些最佳范围内将有助于蜂群的健康发展。最后，本研究提出了一种蜂箱温度评估模型，为减轻气候变化对蜂群的影响提供了强有力的工具，从而减少蜂群崩溃现象，推动精准养蜂技术的发展。

随着人类活动的加剧，全球气候环境正逐步恶化，导致极端天气频发，这对各种生物群落产生了深远的影响。作为世界上最重要的传粉者之一，大约90%的关键作物依赖于蜜蜂的授粉服务。然而，近年来全球范围内出现了大量蜂群崩溃的现象，极端天气被认为是主要的诱因之一。鉴于传粉昆虫在维持生态系统和农业生产中的关键作用，保护蜂群免受极端天气的影响显得尤为重要。温度是影响动物健康的重要因素，保持适宜的温度环境有助于减少能量消耗，提高生物在不同环境下的生存能力。不同物种的温度调节能力存在差异，从而形成了各自的舒适温度区间。例如，人类通常在20–26摄氏度的范围内最为舒适，这一温度区间有助于提高工作效率、改善睡眠质量和促进整体健康。作为高度社会化的生物，蜜蜂在群体层面具有独特的温度调节机制。

尽管蜜蜂通常被视为变温动物，但在群体行为中表现出温度自我调节的能力。通过个体之间的社会协作，蜂群能够调节整个蜂箱的温度，以维持内部的热平衡。为了满足幼虫培育的需求，蜂群的核心温度通常被控制在33–36摄氏度之间。当外部环境发生变化时，蜜蜂会通过扇风、收集水分、振动或聚集等行为来调节蜂箱温度，以维持温度的稳定。这种温度调节可以视为蜂箱作为一个整体对环境温度刺激的应激反应，可能导致额外的能量消耗和生产效率下降。因此，仅依靠蜜蜂自身的温度调节机制不足以在极端天气条件下保护蜂群。人工干预，如补充水分或加热，可以减轻因温度失衡导致的蜂群损失。然而，如何判断何时启动或停止这些干预措施仍然是养蜂人面临的一大难题。因此，对蜂群实际环境中的温度状况进行评估，将有助于解决蜂群环境管理中的各种挑战。

近年来，自动化监测设备的发展为长期评估蜂群状况奠定了基础。这些设备安装在蜂箱内部，能够持续监测温度、湿度、重量、光电和光学等内部环境参数的变化。目前，已有多种基于监测设备的蜂群异常检测方法被提出。例如，通过监测蜂箱重量和环境数据进行健康评估，利用音频频率检测蜂后缺失，通过机器视觉识别蜂螨，以及通过蜂箱温度预测蜂群聚集状态。因此，长期的物联网监测可以实现对蜂群异常状况的早期预警，从而在环境压力下进行有效的风险管理。虽然蜂箱内部温度的变化与蜂群的发展密切相关，但关于评估或控制蜂箱温度舒适性的研究仍较为有限。以往的研究报告了一些蜂箱温度控制设备以及基于蜂箱温度预测蜂群状态的模型，但关于蜂群的舒适温度范围仍然缺乏系统性的研究。这种知识空白不仅限制了我们对蜂箱内部热动态的理解，也阻碍了有效环境管理策略的制定。

持续测量生物健康指标在环境参数变化下的变化，是评估生物栖息地环境舒适度的重要方法。与环境舒适度相关的生理指标通常包括体表温度、食物摄入量、心率和体重等。基于环境参数的变化和生理状态指标，可以确定育种环境的舒适范围，从而构建评估模型和环境控制算法。蜂箱的结构与人类或其他家畜的建筑类似，都属于半封闭的环境。将蜂箱温度与蜂群健康状态指标联系起来，有助于评估蜂箱环境的舒适度。由于目前缺乏可靠的方法来评估蜂箱温度舒适度，减轻气候变化对蜂群的不利影响仍然面临挑战。本研究率先采用自动化、长期的监测系统，获取详细的蜂箱温度数据以及蜂群健康的关键指标。通过阐明蜂箱温度条件与蜂群健康之间的复杂关系，研究提供了关于微气候对蜂群影响的宝贵见解，并提出了新的评估方法，明确了最佳温度范围。基于这些最佳温度范围，研究开发了一种评估蜂箱温度舒适度的模型，以实现对蜂群温度状况的实时监测和自动化评估。这些发现为蜂箱温度调节策略的制定奠定了坚实的基础，推动了精准养蜂技术的发展，并支持在全球气候变化背景下的适应性管理实践。