Multi-country loss rates of honey bee colonies during winter 2016/2017 from the COLOSS survey

Publication history: Accepted - 5 March 2018; Published online - 8 May 2018.In this short note we present comparable loss rates of honey bee colonies during winter 2016/2017 from 27 European countries plus Algeria, Israel and Mexico, obtained with the COLOSS questionnaire. The 14,813 beekeepers providing valid loss data collectively wintered 425,762 colonies, and reported 21,887 (5.1%, 95% confidence interval 5.0–5.3%) colonies with unsolvable queen problems and 60,227 (14.1%, 95% CI 13.8–14.4%) dead colonies after winter. Additionally we asked for colonies lost due to natural disaster, which made up another 6,903 colonies (1.6%, 95% CI 1.5–1.7%). This results in an overall loss rate of 20.9% (95% CI 20.6–21.3%) of honey bee colonies during winter 2016/2017, with marked differences among countries. The overall analysis showed that small operations suffered higher losses than larger ones (p < 0.001). Overall migratory beekeeping had no significant effect on the risk of winter loss, though there was an effect in several countries. A table is presented giving detailed results from 30 countries. A map is also included, showing relative risk of colony winter loss at regional level.The authors are also grateful to various national funding sources for their support of some of the monitoring surveys [including, in the Republic of Serbia, MPNTR-RS, through grant number III46002]. The authors acknowledge the financial support by the University of Graz for open access publication

Archerfish predictive starts: a complex cognitive behavior with high-speed performance

Schützenfische sind durch ihre einzigartige Jagdtechnik bekannt, bei der sie Beute-insekten durch einen gezielten Wasserstrahl aus der Luft abschießen. Das getroffene Insekt fällt durch den starken Impuls in einer annähernd ballistischen Flugkurve auf die Wasser-oberfläche. Bereits wenige Millisekunden nach dem Abschuss der Beute konkurrieren so-wohl der Schütze als auch andere Schwarmmitglieder um die Beute, indem sie sich blitz-schnell drehen und schließlich in Richtung des späteren Auftreffpunktes los schwimmen. Dafür stützen sich Schützenfische ausschließlich auf die visuell erfasste Anfangsbewegung der ballistischen Flugkurve und erhalten nach dem Start keinerlei zusätzliche Informatio-nen (‚openloop’-Reaktion). In der vorliegenden Arbeit wird herausgestellt, dass Schützenfische nicht nur die Richtung, in die sie zum späteren Auftreffpunkt schwimmen müssen, anhand der Anfangs-variablen vorhersehen können, sondern auch in der Lage sind, die Entfernung richtig ein-zuschätzen. Durch die zusätzliche Information über die Entfernung des späteren Auftreff-punktes kann der Fisch seine Geschwindigkeit anpassen, so dass er annähernd zeitgleich mit der abgeschossenen Beute den Auftreffpunkt erreicht. Dies gelingt ihm indem er eine weitgehend konstante, an die Entfernung angepasste Geschwindigkeit wählt. Durch dieses angepasste und meist konstante Geschwindigkeitsprogramm kann der Schützenfisch die Reibungsverluste während seiner Jagd minimieren. Um beim Fangen der Beute am Auftreffpunkt, trotz der großen Konkurrenz anderer Schwarmmitglieder, erfolgreich zu sein, muss der Schützenfisch sehr schnell und präzise seine Drehung und seine Startgeschwindigkeit an die Anfangsvariablen der abgeschosse-nen Beute anpassen. Da diese Variablen jedoch über einen großen Bereich streuen, kann der Schützenfisch sich erst nach Abschuss des Insektes auf einen Drehwinkel und eine Startgeschwindigkeit festlegen. Deshalb muss das zuständige neuronale Netzwerk in der Lage sein, höchste Präzision sowie Flexibilität mit hohen Geschwindigkeiten zu kombinie-ren. Um einen Einblick zu gewinnen, welches neuronale System dem prädiktiven Start der Schützenfische unterliegt, wurde hierzu die Kinematik dieser Starts mit Hochgeschwindig-keitsaufnahmen untersucht. Hierbei zeichnete sich ab, dass die prädiktiven Starts alle Merkmale der Mauthner-gesteuerten C-Starts aufweisen. Diese kommen typischerweise bei Fluchtreaktionen von Knochenfischen vor, wurden jedoch bisher noch nicht für ihren Nahrungserwerb nachgewiesen. Die hohe Anforderung an Flexibilität und Präzision der prädiktiven Starts steht jedoch nicht im Widerspruch zu dessen Ausführung. Im Gegenteil: die prädiktiven Starts der Schützenfische gehören zu den bisher schnellsten C-Starts inner-halb der Knochenfische. Darüber hinaus sind sie mit Fluchtreaktionen, die bei den gleichen Individuen ausgelöst wurden, in ihren Leistungen vergleichbar und zeigen neben vielen Merkmalen auch das gleiche zeitliche Muster auf. Das deutet darauf hin, dass Schützenfi-sche das neuronale Netzwerk der retikulospinalen Neurone, das den C-Fluchstarts unter-liegt, auch für die prädiktiven Starts nutzen. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit stellt das Ausweichverhalten der Schützen-fische in einer hindernisreichen Umgebung dar. Hindernissen auszuweichen ist eine grund-legende Fähigkeit von bewegten, zielgerichteten Systemen, die es ihnen ermöglicht struk-turreiche Umgebungen mit einer angemessenen Geschwindigkeit zu begegnen. Normaler-weise werden hierbei die so genannten ‚closedloop’-Reaktionen genutzt, bei der die Infor-mation der Umgebung stetig aktualisiert wird. Diese sind jedoch meist sehr rechenintensiv und verringern die Geschwindigkeit. In diesen Versuchen wurde ausgewertet, wie Schüt-zenfische sich an die Anwesenheit von Hindernissen mit ihren schnellen prädiktiven Starts anpassen. Auch in einer hindernisreichen Umgebung nutzen die Fische die extrem schnel-len ‚openloop’-Reaktionen, bei denen sich die Fische in Anwesenheit eines Hindernisses nicht mehr zum berechneten Auftreffpunkt der abgeschossenen Beute drehen, sondern auf die Hinderniskante. Mit einer an die Entfernung zum Auftreffpunkt angepassten Ge-schwindigkeit schwimmen sie schließlich los. Somit wählen die Fische bei einer Behinde-rung durch ein Hindernis einen optimalen Kurs um das selbige, minimieren den nötigen Umweg und erreichen den Auftreffpunkt der Beute ohne Zeiteinbußen. Auffallend ist, dass bei den angepassten Routen an die vorhandenen Hindernisse weder die Reaktionszeit noch die Dauer des prädiktiven Starts ansteigt. Dabei greift der Schützenfisch nicht etwa auf eine im Vorfeld angelegte kognitive Karte zurück, sondern scheint die aktuellen Positionen der Hindernisse jeweils in kurzen Zeitabständen zu aktualisieren. Dieses Hindernisaus-weichverhalten scheint eine gute Anpassung an das natürliche hindernisreiche Mangroven-habitat der jagenden Schützenfische zu sein.Archerfish can shoot down prey with a sharp jet of water. Only about 100 ms after dislodging the aerial insect the shooter and other school members can initiate a rapid turn and then take off straight in the direction of the later point of impact of the falling prey. The quick turn and the subsequent take-off are performed ‘open-loop’, i.e. they are based only on the initial values of the falling insect’s motion. But archerfish can not only take off in the direction of the later point of prey impact but also predict its distance. Distance information allows the fish to adjust their take-off speed so that they would arrive within a narrow time slot slightly after their prey’s impact, despite large differences in the size of the aligning turn and in the distance to be covered. By this selected constant speed program the archerfish is able to minimize frictional losses on its approach. The initial speed of starting fish is slightly but systematically too slow and is increased later so that the fish arrive 20 ms earlier than expected and often make the catch on a higher than take-off speed. The variability of later speed changes suggests a systematic ‘error’ in the take-off, as if the fish underestimated distance. However, this ap-parent deficiency seems well adapted: if later the fish had no possibility to correct an initial error then it is better to start slightly too slow in order to minimize the risk of overshooting the point of catch. To make the catch of a dislodged insect despite severe competition the fish must quickly and yet precisely match their turn and take-off speed to the initial values of prey motion. However, the initial variables vary over broad ranges and can be determined only after prey is dislodged. Therefore, the underlying neuronal circuitry must be able to drive a manoeuver that combines a high degree of precision and flexibility at top speed. To narrow down which neuronal substrate underlies the performance the kinematics of archerfish pre-dictive starts were characterized. Strikingly, the predictive starts show all hallmarks of Mauthner-driven teleost C-type fast-starts, which have previously not been noted in feed-ing strikes and were not expected to provide the high angular accuracy required. The high demands on flexibility and precision of the predictive starts do not compromise their per-formance. In contrast, archerfish predictive starts are among the fastest C-starts known so far among teleost fish. Moreover, they were not slower than archerfish escape C-starts, elicited in the same individuals. Rather, both escapes and predictive starts follow an identi-cal temporal pattern and all kinematic variables of the two patterns overlap. This kinematic equivalence strongly suggests that archerfish recruit their C-start escape network of identi-fied reticulospinal neurons, or elements of it, to drive their predictive starts. Another focus in this current work is put on the obstacle avoidance in the archerfish predictive starts. Obstacle avoidance is a key ability of biological and technical systems enabling them to negotiate cluttered environments at decent speed. Usually closed-loop solutions are employed to guide the motion, but these are computationally costly and limit the speed attainable. Here I analyzed how archerfish accommodate the presence of obsta-cles in their rapid predictive starts. When obstacles block the direct path towards the pre-dicted later point of catch then the fish trigger a course that passes the obstacle with the shortest possible detour and at a speed adjusted to the fish's distance to the actual point of impact. Strikingly, having to adjust routes to the presence of obstacles does neither in-crease the time for triggering nor for executing the predictive starts. This is not so because the fish rely on a stored map of the whereabouts of obstacles. Rather, information on the distribution of obstacles appears to be regularly updated within short intervals. The per-formance appears well adapted to the natural obstacle-rich mangrove habitat of hunting

Annual Fluctuations in Winter Colony Losses of Apis mellifera L. Are Predicted by Honey Flow Dynamics of the Preceding Year

Winter loss rates of honey bee colonies may fluctuate highly between years in temperate climates. The present study combined survey data of autumn and winter loss rates in Germany (2012&ndash;2021) with estimates of honey flow&mdash;assessed with automated hive scales as the start of honey flow in spring and its magnitude in summer&mdash;with the aim of understanding annual fluctuations in loss rates. Autumn colony loss rates were positively and significantly correlated with winter loss rates, whereas winter loss rates were inversely related to loss rates in autumn of the following year. An early start of net honey flow in spring predicted high loss rates in both autumn and winter, whereas high cumulative honey flow led to lower loss rates. The start of net honey flow was related to temperature sums in March. Combined, the results implied that the winter loss rate in one year was influenced by the loss rate of the preceding winter and shaped by honey flow dynamics during the following year. Hence, the rate of colony loss in winter can be viewed as a cumulative death process affected by the preceding one and a half years