Abstract Bees at the ecosystem level are of great importance due to their constant contribution to the development of life on the planet. Currently these insects are under threat from various anthropic practices that affect their ecology. Therefore, determine the species richness of stingless bees (Meliponini) and spatial distribution of this insects inside Montes del Aguacate Biological Corridor as a baseline for conservation it is the main objective of this research. To sample the bees five transects were stablished in different locations. These sites were in five different life zones. Subsequently, each of these was manipulated in the entomology laboratory concluding with entomological montages for identification. Two species of stingless bees were found, each with different distribution patterns and suitable flight routes were established for the species collected, taking the wind speed as a reference to demonstrate the importance of forest cover.

Resumen Las abejas a nivel ecosistémico juegan un papel clave en el desarrollo de la vida en el planeta. En la actualidad estos insectos se encuentran bajo amenaza por diversas prácticas antrópicas que afectan su hábitat. Para efectos de esta investigación se resalta la importancia de determinar la riqueza de especies de abejas meliponas (Meliponini) y su distribución espacial en el Corredor Biológico Montes del Aguacate como línea base para su conservación. Se establecieron cinco transectos en cinco localidades seleccionadas basados en el sistema de Zonas de Vida de Holdrige. Se recolectaron e identificaron dos especies de abejas meliponas con diferentes patrones en su distribución espacial y se establecieron rutas idóneas de vuelo para las especies recolectadas tomando como referencia la velocidad del viento para demostrar la importancia de la cobertura forestal.

Resumen Las abejas sin aguijón son importantes polinizadores en regiones tropicales y subtropicales; están asociadas a la flora que les proporciona alimento, sitios para anidamiento, resinas, savia y exudados. Se buscó determinar la asociación entre abejas y flora en el sector cerro El Hacha (bosque primario intervenido) y sector Pocosol (bosque secundario) del Parque Nacional Guanacaste, donde se inventariaron los nidos en 33 parcelas de 20 x 20 m². Se colectó polen de plantas dentro de las parcelas y alrededor de los nidos (radio de 500 m) y se recolectaron y analizaron cargas corbiculares de polen de abejas atrapadas con redes entomológicas en la entrada de los nidos. En el cerro El Hacha se colectó polen de tres nidos de Scaptotrigona pectoralis y en Pocosol se colectó polen de dos nidos de Trigona fulviventris. Se obtuvo una densidad de 4.43 nidos/ha-1, de las especies: Tetragonisca angustula, Tetragona ziegleri, Plebeia frontalis y Trigona fulviventris. Los nidos se encuentran en los troncos de árboles, con preferencia por el Quercus oleoides, donde se halló el 50 % de estos. Las plantas alimenticias utilizadas por S. pectoralis en el cerro El Hacha, fueron: Cupania guatemalensis (30 %), Byrsonima crassifolia (21 %) y Cedrela odorata (15 %). Mientras para T. fulviventris en el sector Pocosol las plantas más importantes fueron Baltimora recta (26 %), Dorstenia contrajerva (9 %) y Desmodium sp. (9 %). Es evidente el importante papel que cumple la especie arbórea Quercus oleoides para la conservación de las poblaciones de estos insectos.

Abstract Stingless bees are important pollinators in tropical and subtropical regions; they are associated with the flora that provides them with food, sites for nesting, resins, sap and exudates. We sought to determine the association between bees and flora in the cerro El Hacha sector (intervened primary forest) and the Pocosol sector (secondary forest) of the Guanacaste National Park, where the nests were inventoried in 33 plots of 20 x 20 m². Pollen from plants was collected within the plots and around the nests (radius 500 m); also, we collected and analyzed corbicular charges of pollen from bees trapped with entomological nets at the entrance of the nests. In the cerro El Hacha sector, pollen was collected from three nests of Scaptotrigona pectoralis and in the Pocosol sector we collected pollen from two nests of Trigona fulviventris. A density of 4.43 nests / ha-1 was obtained from the species: Tetragonisca angustula, Tetragona ziegleri, Plebeia frontalis and Trigona fulviventris. The nests were found in the trunks of trees, with preference for Quercus oleoides, where 50 % of them were found. The food plants used by S. pectoralis in cerro El Hacha were: Cupania guatemalensis (30 %), Byrsonima crassifolia (21 %) and Cedrela odorata (15 %). While for T. fulviventris in the Pocosol sector the most important plants were Baltimora recta (26 %), Dorstenia contrajerva (9 %) and Desmodium sp. (9 %). The important role played by the tree species Quercus oleoides for the conservation of the populations of these insects is evident.

Resumen Se ha comprobado que la información morfométrica de un ala se puede usar para identificar la especie de algunos insectos, incluidas las abejas. En el presente trabajo se utiliza la información contenida en la fotografía de un ala para discriminar la especie de abejas nativas costarricenses sin aguijón. El método propuesto es un algoritmo discriminador basado en la clasificación de los descriptores SIFT de los puntos clave de la imagen del ala anterior derecha. Los especímenes usados en la investigación se recolectaron directamente de los nidos en diferentes zonas geográficas de Costa Rica y corresponden a 18 especies de 10 géneros. El algoritmo fue validado con 436 imágenes de alas con un resultado de 81% de éxito en la discriminación por género y de 76% a nivel de especie.

Abstract It has been found that morphological information contained in a wing can be used to identify the species of certain insects, including bees. This paper uses the information contained in the photograph of a wing to discriminate the specie of native stingless bees. A discriminator algorithm based on SIFT is proposed. Specimens used in the research were collected directly from the nests in different geographic areas of Costa Rica and correspond to 18 species of 10 genders. The proposed algorithm was validated with 436 images with 81% success in gender discrimination and 76% for the species.