使用虚拟围系统的牛的空间分布和层次行为
Silje Marquardsen Lund1, Johanne Holm Jacobsen1, Maria Gytkjær Nielsen1
1Department of Chemistry and Bioscience, Aalborg University, Fredrik Bajers Vej 7H, 9220 Aalborg, Denmark.
Animals : an open access journal from MDPI
|July 27, 2024
概括
虚拟围提供灵活性,但面临成本挑战. 这项研究发现,牛群分布缺乏明确的等级模式,这表明累积曲线可能有助于确定具有成本效益的虚拟围策略的领导者.
科学领域:
- 动物行为 动物行为
- 农业技术 农业技术
- 空间生态学 空间生态学
背景情况:
- 像Nofence©这样的虚拟围系统正在为农业和恢复野生的应用获得吸引力.
- 高昂的成本和对个体动物项圈的需求限制了当前虚拟围技术的可扩展性.
- 了解牛群的空间动态可以使虚拟围的部署更具成本效益.
研究的目的:
- 使用GPS数据调查牛群内的空间分布模式.
- 为了确定个体的定位,并识别与群体结构相关的等级模式.
- 通过识别主导个体来评估减少领带使用的可行性.
主要方法:
- 利用了17只安格斯牛的GPS跟踪数据,这些牛配备了Nofence®系统.
- 应用近邻分析和描述性统计数据来测量个人之间的距离.
- 检查空间分布模式和计算一致性,以评估等级稳定性.
主要成果:
- 没有在空间群体分布或个别等级中发现明显,一致的模式.
- 在空间分布中观察到的趋势显示出低一致性 (W=0.15,p<0.001),表明高变化.
- 累积等级曲线提供了对等级的粗略估计,并确定了高级别的个人.
结论:
- 牛的社会结构很复杂,在个体定位上有很大的变化.
- 累积曲线为优化虚拟围提供了一种潜在的方法来识别主导动物.
- 需要进一步研究扩展观察和替代方法,以提高虚拟围的成本效益和可扩展性.


