Les projets en cours au niveau régional

FALL’VAR est un projet visant a évaluer l’intérêt sanitaire, technique et économique des méthodes populationnelles en comparaison de traitements contre varroa classiques, en fin d’été.

Face à la problématique que représente Varroa destructor, l’Observatoire Varroa de Nouvelle-Aquitaine créé par l’ADANA permet de suivre la dynamique du parasite dans les ruchers échantillonnés. C’est aujourd’hui le plus grand observatoire de la varroose à l’échelle nationale.

Le NAPS est né !
Le groupe de sélection baptisé « Nouvelle-Aquitaine Partage et Sélection » fait ses premiers pas en septembre 2019. A l’écoute de ses adhérents l’ADANA accompagne ce projet émergeant, à l’initiative de 13 producteurs de miel.

Le projet VARBEST a pour objectif de développer une méthode de renouvellement du cheptel qui prend en compte la capacité des colonies à exprimer leur potentiel de résistance face au varroa.

WINVAR est un projet qui vise à expérimenter des méthodes de lutte contre Varroa destructor en hiver. L’objectif est non seulement de démontrer que la période hivernale est cruciale pour combattre le Varroa mais également d’expérimenter des stratégies de lutte qui s’adaptent aux conditions environnementales.

L’efficacité et la sélectivité de plusieurs modèles de pièges de printemps sont comparés à travers deux dispositifs

Le Réseau d’Exploitations de Référence (RER) de la filière apicole a été créé en 2012. Son objectif est de mettre à disposition des références techniques et économiques sur les exploitations apicoles professionnelles, en illustrant leur diversité.

Comment améliorer la survie hivernale des colonies en cas de fortes prédation du frelon asiatique ?
En réponse à une demande des apiculteurs du territoire, l’ADANA a souhaité répondre à la question suivante : est-ce que le stress lié au manque de pollen, causé par la diminution du butinage en présence de frelons est responsable de la désertion des ruches par leur colonie.

L’objectif est d’apporter des réponses claires sur l’utilité du piégeage de printemps, fondées sur des données validées à grande échelle spatiale et temporelle.