La aplicación de agroquímicos impacta sobre todo el ecosistema. No solo se ven afectados los organismos blanco, sino también poblaciones no objetivo y el ambiente en general. Este impacto es evaluado habitualmente monitoreando por separado suelo, agua, aire y biota. Sin embargo esta información resulta parcial ya que no se tiene una herramienta que sea capaz de integrar y globalizar la información ambiental disponible a partir de la cual sea posible calificar la calidad del ambiente. 

En este sentido integrador, el presente trabajo de tesis exploró el empleo de la abeja melífera y su colmena como bioindicador de la calidad ambiental de ecosistemas agrícolas, dada su fuerte interacción con el mismo necesaria para su supervivencia (alimentación y reproducción). Se buscó correlacionar los datos químico analíticos de residuos de pesticidas con las observaciones sobre la biología de la colmena para caracterizar la problemática de distintos sistemas productivos donde se emplean agroquímicos, con el objetivo general de contribuir a la evaluación en forma global del efecto que tienen los paquetes tecnológicos utilizados, tanto aisladamente como en conjunto, sobre los ecosistemas en estudio. 

*Se desarrollaron metodologías adecuadas para el análisis multirresiduo en los distintos componentes de la colmena (abejas, cera, miel y polen) de pesticidas empleados en los diferentes sistemas productivos en las zonas donde se encuentren las colmenas y se aplico a la determniacion de casos de mortandad de colmenas

*Se verificò la transferencia de neonicotinoides del cultivo a la colmena en experimentos controlados a campo y su relacion con la propiedades ficoquimicas de los pesticdas.   

* Se monitorearon colmenas de apiarios en distintos agroecossitemas, caracterizando los perfiles de agroquimicos en ellos. Se pudo demostrar la variación estacional de los perfiles de los mismos y el significado ambiental de cada una de las matrices por modelado estadistico,

* Se implemento entreno y aplico un modelo informático basado en la metodología de Support Vector Machine para discriminar de forma predictiva, a partir de indicadores químicos y biológicos el estado del agro-ecosistema que rodea a las colmenas, lograndose demostrar una excelente correlacion con los indicadores quimicos y la biunivicidad entre datos biologicos y quimicos

 Los resultados  en general permiten una confirmación primaria de la hipótesis de trabajo, en la que la colmena aparece como un indicador adecuado a la calidad ambiental de un agroecosistema.