基于日内蜂巢重量分析的盛花期动态判定（Determining blooming-phase dynamics through intra-day hive-weight analysis）

《Smart Agricultural Technology》：Determining blooming-phase dynamics through intra-day hive-weight analysis

　　

本研究分析了先前划分的盛花期阶段内蜂巢重量的日内动态变化，利用蜂巢重量数据的远程时间分析，聚焦于全天范围内的重量波动。数据采集于科尔多瓦大学实验养蜂场，使用Wbee远程监测系统。在两个连续养蜂季节中，以每5分钟一次的频率记录15个蜂箱（2016年6箱，2017年9箱）的重量。研究分析了与花前（pre-bloom）、盛花（bloom）和花后（post-bloom）阶段相关的日内重量变化时间模式，并将每日重量变化与环境条件和蜜蜂活动相关联。不同盛花期阶段之间的每日蜂巢重量振幅存在显著差异（Kruskal–Wallis检验，H = 185.606，p = 4.968 × 10?41），盛花阶段的振幅最高（0.76 ± 0.55 kg），高于花后阶段（0.50 ± 0.98 kg）和花前阶段（0.47 ± 0.26 kg）；每日最大重量出现的时间在不同阶段间也存在显著差异（Kruskal–Wallis检验，H = 157.122，p = 7.611 × 10?35）。这些结果证明了蜂巢重量作为精准养蜂关键指标的价值。所观察到的时间模式可能有助于未来蜂群管理和环境评估监测框架的开发。研究结果还凸显了连续蜂巢重量监测在研究蜂群对环境变异性响应方面的潜在效用，但本探索性研究样本量较小且仅在单一养蜂场开展，需要在更多地点和季节进行验证。

论文解读：基于日内蜂巢重量分析的盛花期动态判定

一、研究背景与问题

西方蜜蜂（Apis mellifera L.）作为膜翅目（Hymenoptera）社会性昆虫，其蜂群由一只蜂王、数千只工蜂和数百只雄蜂组成，具有恒温调节等超个体（superorganism）特性。蜜蜂在自然生态系统和人类社会中的核心贡献在于授粉功能，然而养蜂业长期处于技术化程度较低的阶段，近年来才开始逐步引入新技术。在欧洲和美洲，专业养蜂人通常管理数百甚至上千个蜂箱，且常采用迁徙养蜂模式，需要长距离运输蜂箱以利用不同花期，这显著增加了运营成本。远程获取蜂群状态信息能够降低运营成本并提高养蜂场访问规划的效率，这一需求催生了精准养蜂（precision beekeeping）理念。

在现代蜂群监测系统中，蜂巢重量（hive weight）是最常被监测的变量，因其整合了花蜜摄入、蜜蜂飞行活动、食物消耗、水分采集以及花蜜脱水导致的湿气散失等综合效应，同时反映更广泛的环境条件，被公认为远程蜂群监测中最稳健且信息量最大的指标。蜂巢重量已被成功用于识别泌蜜期、分析季节性蜂群发育、评估蜂群生产力以及研究蜂群活动与环境条件之间的关系。然而，仅从重量数据获取关于育子量、成蜂种群规模以及蜂蜜或花粉储量的详细信息仍具挑战性。

近期研究趋势表明，机器学习与预测方法已开始整合高级时间模式分析来表征日内蜂巢重量动态。Gersnoviez等人（2025）已证明，从每日蜂巢重量曲线提取的标量特征可作为机器学习分类器的输入，以加权平均F1分数超过91%的准确率判定蜂群所处的花期阶段。然而，该方法将每天视为由少量聚合特征描述的独立观测，未充分利用日内重量时间序列的完整结构。在此背景下，对蜂巢重量时间动态的描述性分析仍是提升连续监测数据生物学解释能力、支撑未来预测性发展的重要步骤。本研究的主要目标即在于表征先前划分的花前（pre-bloom）、盛花（bloom）和花后（post-bloom）阶段相关的日内蜂巢重量动态，识别与盛花期条件相关的非侵入性时间特征。

二、研究设计与技术方法

研究在西班牙科尔多瓦大学实验养蜂场（37°55'34.37"N，4°43'25.60"W）开展，该地区属于地中海-大陆性气候。研究使用当地亚种伊比利亚蜜蜂（A. m. iberiensis），蜂群饲养于标准Langstroth蜂箱中。数据来自Flores等人（2019）的监测记录，覆盖2016年和2017年两个养蜂季节，共监测15个蜂箱（2016年6箱，2017年9箱），每个季节覆盖5月上旬至7月中旬的同一盛花期窗口。研究采用Wbee远程监测系统，该系统基于IEEE 802.15.4协议的无线节点进行蜂箱监测，称重平台配备150 kg称重传感器，测量分辨率为100 g，每5分钟记录一次蜂巢重量。原始数据被降采样为每小时平均值，以最小化高频电子噪声和短期环境伪影。两个季节的盛花期阶段划分依据每日净蜂巢重量变化及气象条件：花前阶段为凉爽多雨天气且无净重量增加；盛花阶段为温和天气、少雨且每日净重量持续增加；花后阶段为高温无雨、每日重量稳定或下降。由于两年阶段边界不同，每个日历日按其所属年份独立分配阶段标签后再进行合并统计。

三、研究结果

日内重量振幅的阶段间差异。 研究采用Kruskal–Wallis检验比较三个阶段的每日蜂巢重量振幅，结果显示阶段间差异显著（H = 185.606，p = 4.968 × 10^?41）。盛花阶段的日内振幅最高（0.76 ± 0.55 kg），显著高于花后阶段（0.50 ± 0.98 kg）和花前阶段（0.47 ± 0.26 kg），表明盛花期的采集活动强度显著高于其他阶段。

每日最大重量出现时间的阶段间差异。 每日最大重量出现的时间在不同阶段间同样存在显著差异（Kruskal–Wallis检验，H = 157.122，p = 7.611 × 10^?35），表明不同盛花期阶段具有不同的日内重量峰值时间特征，反映了采集活动节律的阶段特异性变化。

阶段间日内重量曲线的相似性与差异性。 研究通过Pearson相关、欧氏距离和线性回归等互补的相似性与差异性技术，对三个阶段的日内重量曲线进行了归一化和非归一化形式的比较，进一步确认了各阶段日内重量动态模式的结构性差异。

气象变量对日内振幅变异的影响。 研究评估了短期气象变量（温度、湿度、降水量和太阳辐射）对日内蜂巢重量振幅逐日变异的解释程度，揭示了环境条件与蜂群采集活动强度之间的关联。

跨蜂群一致性验证。 研究评估了所观察到的日内时间模式在单个监测蜂群间的一致性，确认观察到的模式并非由少数行为异常的蜂箱驱动，而是具有群体层面的普遍性。

四、讨论与结论

研究结果证明了蜂巢重量作为精准养蜂关键指标的价值。所观察到的日内时间模式可能有助于未来蜂群管理和环境评估监测框架的开发。研究还凸显了连续蜂巢重量监测在研究蜂群对环境变异性响应方面的潜在效用，例如为蜂箱迁移或采收时机决策提供参考信息。然而，本探索性研究样本量较小且仅在单一养蜂场开展，研究结论需要在更多地点和季节进行验证。论文发表在《Smart Agricultural Technology》。