Исследовательская база

Временные ряды динамики пчелиных семей до, во время и после опыления подсолнечника

Открытая data paper 2026 года (BMC Research Notes) с синхронизированными IoT-временными рядами умных ульев от девяти семей Apis mellifera вокруг окна услуги опыления подсолнечника.

Сведения о публикации

Организации
🇺🇦 AmoHive / Ukraine smart-hive deployment
Год
2026
Тип
Dataset

Внешние ссылки

Аннотация

Цели

Точное пчеловодство - неотъемлемая часть точного земледелия, которое опирается на сенсорные технологии и качественные датасеты для количественной оценки и оптимизации экосистемных услуг, таких как опыление культур. Для поддержки воспроизводимых исследований и планирования и оценки кампаний опыления в точном пчеловодстве мы публикуем датасет временных рядов, характеризующий динамику семьи до, во время и после опыления, на примере подсолнечника.

Описание данных

Публикуем синхронизированные ненавязчивые временные ряды от девяти умных ульев (Apis mellifera), мониторившихся в Украине (Europe/Kyiv) с 1 мая по 31 августа 2024 года, включая окно услуги опыления подсолнечника (7-23 июля 2024) и задокументированное вмешательство с аттрактантом. Датчики фиксируют вес улья, температуру внутри улья и снаружи, относительную влажность внутри и снаружи, а также сигналы устройства (температуру процессора и стабилизированное солнечное напряжение). Репозиторий включает сырые экспорты телеметрии, очищенные почасовые ряды, выровненные по фиксированной локальной временной сетке, и журнал событий пчеловода, вместе с воспроизводимыми скриптами и документированным протоколом обработки.

Значимость для Gratheon

Data paper ценен для аналитики временных рядов Gratheon, поскольку предоставляет реальную телеметрию умных ульев с синхронизированными данными о весе, температуре внутри/снаружи, влажности, состоянии питания/устройства, журналами событий и очищенными почасовыми рядами. Рамка услуги опыления особенно релевантна для будущих функций Gratheon: готовность семьи, мониторинг контрактов на опыление, обнаружение аномалий, очистка сенсорных данных и прогнозирование. Репозиторий Zenodo и документированный конвейер предобработки делают датасет практичным бенчмарком для backend-моделей данных и экспериментов с дашбордом.