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Universidade de Passo Fundo (UPF), Revista Brasileira de Computação Aplicada, 3(10), p. 74-88, 2018

DOI: 10.5335/rbca.v10i3.8788

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Reconhecimento de padrões sazonais em colônias de abelhas Apis mellifera via clusterização

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Abstract

Na qualidade de principal agente polinizador, as abelhas são essenciais à produção de alimentos para o ser humano e para manutenção dos ecossistemas. Entre as culturas agrícolas utilizadas para o consumo humano, 75% dependem de polinização. Alinhando-se a uma preocupação atual com a sobrevivência das abelhas, este artigo visa identificar padrões de colônias de Apis mellifera a fim de auxiliar o apicultor no manejo e na manutenção de suas colmeias. Nosso método consistiu na aplicação de uma técnica de clusterização em dois datasets reais de colmeias em clima temperado com dados de temperatura, umidade e massa. Foram utilizados três datasets do portal HiveTool.net; dois deles divididos em período frio (outono e inverno) e período quente (primavera e verão) e o terceiro, para efeito comparativo, dividido em períodos mesclando estações frias e quentes: inverno e primavera, e verão e outono. A partir da aplicação do índice Calinski-Harabasz e do algoritmo K-means, identificamos padrões coerentes e associados às transições entre as estações do ano. Além disso, pudemos concluir que a colônia mais forte é mais eficiente ao tentar manter o microclima da colmeia durante o inverno.