Um den komplexen Ursachen des Bienensterbens auf die Spur zu kommen, werden in dem vom BMEL geförderten Forschungsprojekt OCELI Daten mit innovativen Methoden erhoben und analysiert. Durch die Integration relevanter Datenquellen in ein datenbankbasiertes Gesamtsystem soll am Ende Ursachenforschung mit Hilfe von Geodatenanalysen betrieben werden.

Wissenslücken beim Bienensterben schließen

Obst, Gemüse, Gewürze, Heilpflanzen und auch Honig: Bienen sind mit ihrer Bestäubungsleistung von größter Bedeutung. Auch wenn viele Faktoren des Bienensterbens, wie zerstörte Lebensräume, Monokulturen und der Einsatz von Pestiziden, bekannt sind, ist das Wissen über das komplexe Zusammenwirken der Faktoren lückenhaft. Das liegt auch am Fehlen einer verlässlichen Datengrundlage. Um diese Wissenslücken zu schließen, ist das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderte Forschungsprojekt OCELI mit einem interdisziplinär besetzten Projektkonsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft gestartet.

Relevante Datenquellen für die Ursachenforschung erschließen

Da die Bienenaktivität witterungsabhängig ist, sind meteorologische Daten im zeitlichen Verlauf eine wichtige Datenquelle bei der Ursachenforschung. Die Bienenaktivität selbst wird über ein vernetztes Kamerasystem am Bienenstockeingang erfasst, um die Bewegungen aller ein- und ausfliegenden Insekten kontinuierlich auswerten zu können. Für die Analyse dieser Kamerabilder werden Algorithmen entwickelt, um die Aktivitäten durch künstliche Intelligence (KI) auswerten zu können. Als Indikator für die Vielfalt der blühenden Flora in der Umgebung wird die farbliche Differenzierung der eingetragenen Blütenpollen genutzt. Durch die Auswertung von Fernerkundungs- und phänologische Daten, Ortsbegehungen und Drohnenflüge soll am Ende ein möglichst umfassendes Bild von der Landnutzung in der Umgebung der exemplarisch untersuchten Bienenstöcke entstehen.

Datenströme in datenbankbasiertes Gesamtsystem integrieren

Alle Datenströme werden in ein datenbankbasiertes Gesamtsystem mit hybrider Speicher- und Verarbeitungsarchitektur integriert. Als Datenbankexperte mit langjähriger Erfahrung in der Datenintegration baut die Disy Informationssysteme GmbH baut die dafür benötigten Verarbeitungs-Pipelines auf. Auf die hybride Datenhaltung greift disy Cadenza, die Software für Business & Location Intelligence, zu, um mit Geodatenanalysen Fläche und Vegetation im Zusammenhang mit der Bienenaktivität sowie den Umgebungsfaktoren zu bewerten. Über die Schnittstellen von disy Cadenza können weitere KI-Systeme und Modelle für die Analyse eingebunden werden. Anschließend lassen sich die Untersuchungsergebnisse in interaktiven Dashboards visualisieren. Ebenso ist es möglich, die Ergebnisse zur Landschaft- und Flächenbewertung im Hinblick auf die Biodiversität als automatisch zu generierende Reports an zuständige Ämter, landwirtschaftliche Betriebe, Bienenzüchtende oder Forschende zu versenden.

Mit Geodatenanalysen den Ursachen auf die Spur kommen

Durch die Verknüpfung aller Quellen entsteht eine mächtige Datenbasis, die dabei helfen soll, den komplexen Ursachen des Bienensterbens auf die Spur zu kommen. Dazu werden verschiedenste Daten mit den Beobachtungen zur Bienenaktivität und zum Polleneintrag korreliert, was auch Einsichten zur Biodiversität in Regionen oder zum Effekt von spezifischen landwirtschaftlichen oder Naturschutzaktivitäten fördern soll. disy Cadenza bietet vielfältige Funktionen zur Geodatenanalyse, um räumliche und zeitliche Veränderungen zu untersuchen. So können beispielsweise Zusammenhänge zwischen Veränderungen im Umfeld der Bienenvölker und deren Entwicklung hergestellt und in Dashboards visualisiert werden. Ebenso lässt sich zeigen, wie sich die relevanten Faktoren Vegetation und Phänologie, Futterangebot und Wetter im Zeitverlauf verändern und untersuchen, dass sich die zahlreichen Umweltfaktoren auf die Parameter der Bienenaktivität auswirken. Damit können geotemporale Datenanalysen ein Ansatz sein, um komplexe ökologische Zusammenhänge besser zu verstehen.

Da im laufenden OCELI-Projekt der Aufbau der umfassenden Datenbasis noch andauert, basieren die bisherigen Experimente und Entwurfsstudien zur Geodatenanalyse noch überwiegend auf Daten aus Vorarbeiten der Projektpartner. Den ersten Zwischenergebnissen nach zu urt