OCELI: Ein interdisziplinärer Ansatz zur Erforschung des Bienensterbens
Bienen spielen eine entscheidende Rolle für die Bestäubung von Obst, Gemüse, Gewürzen und Heilpflanzen. Trotz der bekannten Faktoren wie Lebensraumzerstörung, Monokulturen und Pestizideinsatz sind die komplexen Zusammenhänge des Bienensterbens noch nicht vollständig verstanden. Eine wesentliche Ursache hierfür ist das Fehlen einer umfassenden und verlässlichen Datengrundlage.
Um diese Wissenslücken zu schließen, wurde das Forschungsprojekt OCELI (Bienenbasiertes Biomonitoring zur Erschließung der synergetischen Wirkmechanismen von Landwirtschaft und Bestäuberinsekten) ins Leben gerufen. Das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderte Projekt, das im Juni 2021 startete und eine Laufzeit von drei Jahren hat, verfolgt das Ziel, durch innovative Methoden und Geodatenanalysen die Ursachen des Bienensterbens zu ergründen.
Datenquellen und Erfassungsmethoden
Das Projekt OCELI setzt auf ein interdisziplinäres Konsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft, das verschiedene Kompetenzen bündelt. Die Datenerfassung erfolgt über mehrere Kanäle:
- Meteorologische Daten: Da die Bienenaktivität stark witterungsabhängig ist, werden meteorologische Daten im Zeitverlauf als wichtige Informationsquelle herangezogen.
- Bienenaktivität: Ein vernetztes Kamerasystem am Bienenstockeingang erfasst kontinuierlich die Bewegungen aller ein- und ausfliegenden Insekten. Künstliche Intelligenz (KI) und speziell entwickelte Algorithmen werten diese Kamerabilder aus.
- Pollenanalyse: Die farbliche Differenzierung der eingetragenen Blütenpollen dient als Indikator für die Vielfalt der blühenden Flora in der Umgebung.
- Landnutzung: Fernerkundungsdaten, phänologische Daten, Ortsbegehungen und Drohnenflüge liefern ein umfassendes Bild der Landnutzung in der Umgebung der untersuchten Bienenstöcke.
Integration und Analyse der Daten
Alle gesammelten Datenströme werden in ein datenbankbasiertes Gesamtsystem integriert, das eine hybride Speicher- und Verarbeitungsarchitektur nutzt. Die Disy Informationssysteme GmbH ist für den Aufbau der notwendigen Verarbeitungs-Pipelines verantwortlich. Die Software disy Cadenza, spezialisiert auf Business & Location Intelligence, greift auf diese hybride Datenhaltung zu, um Geodatenanalysen durchzuführen. Ziel ist es, Fläche und Vegetation im Zusammenhang mit der Bienenaktivität und den Umgebungsfaktoren zu bewerten.
Über die Schnittstellen von disy Cadenza können weitere KI-Systeme und Modelle für detailliertere Analysen eingebunden werden. Die Untersuchungsergebnisse werden anschließend in interaktiven Dashboards visualisiert. Zudem ist es möglich, die Ergebnisse zur Landschafts- und Flächenbewertung hinsichtlich der Biodiversität als automatisch generierte Reports an zuständige Ämter, landwirtschaftliche Betriebe, Bienenzüchtende oder Forschende zu versenden.
Geodatenanalysen zur Ursachenforschung
Die Verknüpfung dieser vielfältigen Datenquellen schafft eine umfassende Datenbasis, die es ermöglicht, die komplexen Ursachen des Bienensterbens zu identifizieren. Verschiedenste Daten werden mit den Beobachtungen zur Bienenaktivität und zum Polleneintrag korreliert. Dies soll auch Erkenntnisse über die Biodiversität in Regionen oder den Effekt spezifischer landwirtschaftlicher oder Naturschutzaktivitäten liefern.
disy Cadenza bietet Funktionen zur Geodatenanalyse, um räumliche und zeitliche Veränderungen zu untersuchen. So lassen sich Zusammenhänge zwischen Veränderungen im Umfeld der Bienenvölker und deren Entwicklung herstellen und visualisieren. Es kann gezeigt werden, wie sich relevante Faktoren wie Vegetation, Phänologie, Futterangebot und Wetter im Zeitverlauf verändern und wie diese Umweltfaktoren die Parameter der Bienenaktivität beeinflussen.
Geotemporale Datenanalysen bieten somit einen Ansatz, um komplexe ökologische Zusammenhänge besser zu verstehen. Erste Zwischenergebnisse und Entwurfsstudien, die auf Daten aus Vorarbeiten der Projektpartner basieren, deuten darauf hin, dass OCELI mit seinen innovativen Technologien dazu beitragen kann, die Ursachen des Bienensterbens messbar zu machen. Die neue Prüfmethodik könnte zudem die Auswirkungen von Pflanzenschutzmitteln auf Bestäuberinsekten transparenter gestalten und somit eine verbesserte Datengrundlage für Zulassungsprozesse schaffen. Umgekehrt können Bienenvölker als Biosensoren zur ökologischen Bewertung von Flächen eingesetzt werden.
Langfristig sollen die gewonnenen Daten dazu dienen, gezielte Maßnahmen zur Verbesserung von Lebensräumen und zum Erhalt der Artenvielfalt zu entwickeln.
Das Projektkonsortium
Das Projektkonsortium vereint Expertise in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), vernetzte Sensorik, Entomologie, Geointelligenz, Ökotoxikologie und ökologische Modellierung:
- Das FZI Forschungszentrum Informatik leitet das Gesamtprojekt und entwickelt Algorithmen zur Merkmalsextraktion aus Kamerabildern.
- Die apic.ai GmbH bringt ihre Expertise in der visuellen, lokalen Monitoring-Technologie für Bestäuber ein.
- Die Disy Informationssysteme GmbH ist für die Integration und Synthese aller Datenquellen in der Datenplattform disy Cadenza verantwortlich.
- Das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung nutzt etablierte Simulationsmodelle für vertiefte entomologische und ökologische Analysen.
- Die Eurofins Agroscience Services Ecotox GmbH prüft Hypothesen über konkrete Ursachen für Bienenverluste durch begleitende Feldstudien.