Ein indikatorbasierter Ansatz zur Sch&#228;tzung der wetterbedingten Wintermortalit&#228;t von Bienenv&#246;lkern
Authors: Becsi Benedikt , Formayer Herbert , Brodschneider Robert 
Published: December 2021

&lt;p&gt;Die Honigbiene ist eines der wichtigsten vom Menschen gehaltenen Insekten. Neben der &amp;#246;konomischen Bedeutung der Bienenprodukte Honig, Wachs, Propolis und Gel&amp;#233;e royale kommt der Bienenhaltung eine enorme &amp;#246;kologische Bedeutung durch die Best&amp;#228;ubung von Wild- und Ackerpflanzen zu. Weltweit wurden in den vergangenen Jahren hohe Verluste von geimkerten Bienenv&amp;#246;lkern gemeldet.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Eine mit internationalen Standards definierte Ma&amp;#223;zahl ist die Wintersterblichkeit von Bienenv&amp;#246;lkern, die in &amp;#214;sterreich seit 2008 in einer Langzeitstudie systematisch erhoben wird. Ein weltweit einzigartiger Datensatz, der 266.000 Bienenv&amp;#246;lker f&amp;#252;r die Jahre 2011-2020 umfasst, wurde f&amp;#252;r eine Analyse der Wetterabh&amp;#228;ngigkeit der Wintersterblichkeit herangezogen. Dabei wurde ein neuartiger Ansatz gew&amp;#228;hlt: &amp;#220;ber das Jahr spielen biophysikalische Prozesse eine wichtige Rolle f&amp;#252;r die Vitalit&amp;#228;t der Kolonie. F&amp;#252;r vier dieser Prozesse wurden Wirkketten identifiziert, die diese mit dem Wettergeschehen verkn&amp;#252;pfen. Anhand von Indikatoren wurde ein hochaufgel&amp;#246;ster Beobachtungs-Gitterdatensatz nach diesen spezifischen Wetterereignissen durchsucht.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Die Korrelationen zwischen Wetter und Wintermortalit&amp;#228;t wurden mittels einfacher und multipler linearer Regressionen &amp;#246;sterreichweit sowie auf Bezirksebene statistisch analysiert. Zum einen ging es um die relative Bedeutung der einzelnen Wetterereignisse, zum anderen um die Erkl&amp;#228;rungskraft der kombinierten Indikatoren. Die Dauer extremer K&amp;#228;ltewellen im Sp&amp;#228;twinter wurde als wichtigster Faktor identifiziert, der allein im Mittel &amp;#252;ber alle Bezirke mit passender Korrelation etwa 20% der Mortalit&amp;#228;tsraten erkl&amp;#228;ren konnte. Die M&amp;#246;glichkeit f&amp;#252;r Reinigungsfl&amp;#252;ge und Wassersammeln im Fr&amp;#252;hwinter, gegeben durch regelm&amp;#228;&amp;#223;ig auftretende Sch&amp;#246;nwetterperioden, stellte sich als zweitwichtigster Pr&amp;#228;diktor heraus (R&lt;sup&gt;2&lt;/sup&gt; von 0.13). Multiple Modelle konnten zwar noch h&amp;#246;here Anpassungsg&amp;#252;te erreichen, wiesen aber aufgrund der statistisch gesehen kurzen Zeitreihe Anzeichen von &amp;#220;beranpassung (Overfitting) auf.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Die Ergebnisse quantifizieren den direkten und indirekten Einfluss des Wetters auf die Wintersterblichkeit von Bienenv&amp;#246;lkern erstmals anhand biophysikalischer Wirkketten. Der Ansatz kann in mehrerlei Hinsicht weiterentwickelt werden: Durch Einbeziehung von Imker*innen bei der Festlegung von Wirkketten und Indikatoren; durch die Erweiterung der Modelle mit Daten zur Landnutzung, Management des Bienenstockes, Krankheiten, Pestizideinsatz und Ph&amp;#228;nologie; sowie durch die Analyse der Wechselwirkungen verschiedener biophysikalischer Prozesse untereinander. Die untersuchten Korrelationen stellen letztlich die Situation im aktuellen Klima dar. Im Zuge des Klimawandels k&amp;#246;nnen sie sich aufgrund von Systembr&amp;#252;chen &amp;#228;ndern oder sogar umkehren.&lt;/p&gt;