ВОПРОСЫ СТЕПЕВЕДЕНИЯ

 

STEPPE SCIENCE

 

460000, г. Оренбург, ул. Пионерская 11

steppescience@mail.ru

© Самсонова И.Д., Сидаренко П.В., 2024

УДК 638.132.2

DOI: 10.24412/2712-8628-2024-1-82-91

 

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕДОСБОРА В СТЕПНОМ ПРИДОНЬЕ

*И.Д. Самсонова1,2, П.В. Сидаренко3

1Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. С.М. Кирова, Россия, Санкт-Петербург

2Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы, Россия, Уфа

3Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт имени А.К. Кортунова – филиал Донского государственного аграрного университета, Россия, Новочеркасск

e-mail: *isamsonova18@mail.ru

 

Аннотация: Изучение медоносных ресурсов с помощью современных методов оценки позволяет более точно определять факторы, влияющие на здоровье и выживаемость пчел, и разрабатывать стратегии для их защиты. Основной проблемой прогнозирования медосбора является недостаток информации о степном природном ландшафте и его медоносных ресурсах. Поэтому требуется проведение исследований и сбор данных для получения более полных представлений о местонахождении медоносных растений, пчел и других факторах, связанных с пчелиной промышленностью. Необходимо внедрение новых технологий и методов для всестороннего исследования медоносных ресурсов и прогнозирования медосборов в степном Придонье. В районе исследования выявлен ряд причин, оказывающих влияние на получение низкого, нестабильного медосбора. В статье рассмотрены современные методы прогнозирования сбора нектара в степи такие, как спутниковое зондирование и геопространственный анализ с помощью методов, включающих использование индекса вегетации NDVI, использование метеорологических моделей и климатических прогнозов, применение датчиков и системы безопасности для мониторинга и управления пчелиными ульями. Выбор моделей для прогнозирования сбора нектара в степи зависит от доступных данных, целей и характеристик исследования. Все эти методы могут быть объединены для достижения более точных прогнозов сбора нектара в степи.

Ключевые слова: новые технологии, медоносные ресурсы, спутниковое зондирование, индекс вегетации, метеорологические модели.

 

MODERN METHODS OF PREDICTING FOR HONEY COLLECTION IN THE STEPPE REGION

*I. Samsonova1,2, P. Sidarenko3

1St. Petersburg State Forestry University named after S.M. Kirov, Russia, St. Petersburg

2Bashkir State Pedagogical University named after M. Akmulla, Russia, Ufa

3Novocherkassk Engineering and Land Reclamation Institute named after A.K. Kortunova Feberal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Don State Agrarian University, Russia, Novocherkassk

e-mail: *isamsonova18@mail.ru

 

The study of honey resources through modern assessment methods allows for more accurate identification of factors affecting bee health and survival and the development of strategies to protect them. The main problem of honey harvest forecasting is the lack of information about the steppe natural landscape and its honey-bearing resources. Therefore, research and data collection are required to obtain more complete understanding of the location of honey plants, bees and other factors related to the bee industry. It is necessary to introduce new technologies and methods for a comprehensive study of honey-bearing resources and forecasting honey collections in the steppe Pridonya.  A number of reasons have been identified in the study area that have an impact on obtaining a low, unstable honey harvest. The article discusses modern methods of forecasting nectar harvesting in the steppe, such as satellite sensing and geospatial analysis using methods including the use of the NDVI, the use of meteorological models and climate forecasts, sensors and security systems for monitoring and managing bee hives. The choice of models for predicting nectar collection in the steppe depends on the available data, goals and characteristics of the study. All these methods can be combined to achieve more accurate forecasts of nectar harvesting in the steppe.

Key words: new technologies, honey resources, satellite sensing, vegetation index, meteorological models.

Список литературы:

1. Vassilev K.V., Assenov A.I., Velev N.I., Grigorov B.G., Borissova B.B. Distribution, Characteristics and Ecological Role of Protective Forest Belts in Silistra Municipality, Northeastern Bulgaria // Ecologia Balcanica. 2019. Vol. 11. Is. 1. P. 191-204.
2. Szczurek A., Maciejewska M., Batog P. Monitoring System Enhancing the Potential of Urban Beekeeping // Applied Sciences. 2023. Vol. 13(1): 597. DOI: 10.3390/app13010597.
3. Кашковский В.Г. Содержание и разведение медоносных пчел Apis mellifera L. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский филиал ФГУП «Изд-во Наука», 2021. 423 с.
4. Плахова А.А. Индивидуальные различия у пчелиных семей по сбору обножки // Пчеловодство. 2007. № 1. С. 48-49.
5. Kremen C., Williams N.M., Bugg R.L., Fay J.P., Thorp R.W. The Area Requirements of an Ecosystem Service: Crop Pollination by Native Bee Communities in California // Ecology Letters. 2004. No. 7(11). P. 1109-1119. DOI:10.1111/j.1461-0248.2004.00662.x. 
6. Фенетическое разнообразие медоносных пчел на территории геопарка «Торатау» / Сагитов С.Т., Саттаров В.Н., Абдрахимова Ю.Р., Зайнуллина Г.Р., Султанова Р.Р., Ханнанова Л.Ф., Денисов Д.А., Нуркаева М.Р., Нафиков С.Т., Исхаков Ю.Г., Ильясов Р.А., Миннигулов Р.И. // Пчеловодство. 2022. № 10. С. 12-15.
7. Земскова Н.Е., Мельникова Е.Н., Саттаров В.Н. Влияние изменения климата на медоносный конвейер // Пчеловодство. 2022. № 10. С. 16-17.
8. Улугов О.П., Шарипов А., Саттаров В.Н. Влияние опасных последствий изменения климата на пчелиные семьи // XII Ломоносовские чтения: Материалы Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. Дню таджикской науки и 30-летию установления дипломатических отношений между Республикой Таджикистан и Российской Федерацией. Душанбе, 2022. С. 359-363.
9. Cаттаров В.Н. Численность популяции медоносной пчелы в лесостепной и степной зонах Башкортостана // Пчеловодство. 2009. № 6. С. 13-15.
10. Саттаров В.Н., Самсонова И.Д., Морев И.А., Ильясов Р.А. Фундаментальные методы исследований в пчеловодстве и их результаты. Уфа: БГПУим. М. Акмуллы, 2023. 183 с.
11. Алексеев А.С., Черниховский Д.М. Оценка жизненного состояния древостоев на основе материалов дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) и коротковолнового вегетационного индекса SWVI // Леса России: политика, промышленность, наука, образование: Материалы VI Всерос. науч.-техн. конф. Санкт-Петербург, 2021. С. 19-22.
12. Ермаченко Н.В., Евдокимов А.О. Беспилотные летательные аппараты вертикального взлета и безопасность // Методы науки. 2017. № 3(4). С. 90-91.
13. Самсонова И.Д. Ресурсный потенциал медоносных растений степного Придонья // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2023. № 1 (391). С. 51-64. DOI: 10.37482/0536-1036-2023-1-51-64.
14. Самсонова И.Д. Современное состояние и оценка ресурсного потенциала медоносных угодий Донского бассейна // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022. № 2 (94). С. 71-79. DOI: 10.37670/2073-0853-2022-94-2-71-78
15. Самсонова И.Д., Саттаров В.Н. Ресурсный потенциал угодий для медосбора степного Придонья. Воронеж, 2021. 210 с.
16. Zhangyan Jiang, Alfredo R. Huete, Jin Chen, Yunhao Chen, Jing Li, Guangjian Yan, Xiaoyu Zh. Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction // Remote Sensing of Environment. 2006. Vol. 101. Is. 3. P. 366-378. DOI:10.1016/j.rse.2006.01.003.
17. Самсонова И.Д., Гильманова Г.Р. Влияние метеорологических факторов на морфо-биологические признаки Сhamaenerionangustifolium (L.) Scop. // Пчеловодство холодного и умеренного климата: Материалы V-й междунар. науч.-практ. конф. Псков, 2021. С. 21-27.
18. Barlow S.E., O'Neill M.A. Technological advances in fields tudies of pollinator ecology аnd the future of e-ecology // CurrOpin Insect Sci. 2020. Apr; 38. Р. 15-25. DOI: 10.1016/j.cois.2020.01.008.

Для цитирования: Самсонова И.Д., Сидаренко П.В. Современные методы прогнозирования медосбора в степном Придонье // Вопросы степеведения. 2024. № 1. С. 82-91. DOI: 10.24412/2712-8628-2024-1-82-91

Институт степи уральского отделения российской академии наук (ИС УрО РАН)

обособленное структурное подразделение Федерального государственного бюджетного учреждения науки Оренбургского федерального исследовательского центра Уральского отделения Российской академии наук (ОФИЦ УрО РАН)

460000, г. Оренбург, ул. Пионерская 11

steppescience@mail.ru

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

© 2023 Институт степи Уральского отделения Российской Академии наук
Политика конфиденциальности

Яндекс.Метрика