基于背部光传感器的放牧奶牛遮荫行为监测方法验证研究

《Computers and Electronics in Agriculture》：Measuring shade use of dairy cattle at pasture with an on-cow light sensor: a case study

本研究针对放牧奶牛热应激管理中遮荫行为量化难题，开发了一种基于HOBO Pendant MX2202光传感器的无创监测方法。通过在奶牛腰椎横突部位安装传感器，结合12小时实地行为观测标定阈值（15,688-40,556 lx），实现了对自然遮荫使用情况的高精度识别（灵敏度98%，特异度96%），为优化牧场遮荫资源配置提供了可靠的技术支持。

　　

随着气候变化加剧，奶牛热应激已成为影响畜牧业可持续发展的关键问题。当环境温度升高时，放牧奶牛会通过行为调节来应对热负荷，其中寻求遮荫是最重要的适应性行为之一。研究表明，遮荫能有效降低奶牛的呼吸频率和体温，缓解热应激对产奶量和繁殖性能的负面影响。然而，目前对牧场中自然遮荫（如树木、树篱）的最佳配置方式仍缺乏系统研究，包括遮荫面积与奶牛数量的比例、树木排列方式、遮荫区与其他资源（水源、饲槽）的距离等因素如何影响奶牛遮荫行为，这些都需要精准的监测数据作为支撑。

传统的遮荫行为观测主要依赖人工记录或视频分析，但前者受天气条件和观察者耐力限制，后者在广阔的自然放牧场地实施困难。虽然已有研究尝试用颈圈式光传感器监测奶牛对人工遮荫的使用，但自然遮荫的光照条件更为复杂，需要开发新的监测方法。为此，法国国家农业食品与环境研究院（INRAE）的团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表论文，验证了一种基于背部安装光传感器的放牧奶牛自然遮荫使用监测方法。

研究人员在7头荷斯坦奶牛腰椎横突部位安装HOBO Pendant MX2202光传感器，以每分钟1次的频率记录光照强度（lx）。通过26个晴天的实地观测（累计110小时），记录奶牛的遮荫状态（遮荫/阳光/模糊/多云）和姿势（站立/卧倒）。利用15%的观测数据训练阈值模型，并通过100次重复验证其稳定性。结果显示，最佳阈值区间为15,688-40,556 lx，平均灵敏度和特异度分别达98%和96%。数据丢失率仅9%，主要因传感器脱落或电池耗尽。值得注意的是，该方法对站立奶牛识别精度更高（假阳性率1.8%），而卧倒时因传感器角度变化假阳性率升至7.4%。

3.1. 传感器数据质量分析

通过217个牛日的理论数据量分析，实际可用数据占比84%。传感器丢失和电池问题是主要数据损失原因，建议每2-3周更换传感器以保持数据连续性。

3.2. 方法性能验证

阈值在15,688-40,556 lx范围内均表现稳定，其中19,476-27,936 lx区间性能最优（灵敏度和特异度均>95%）。与人工遮荫研究采用的阈值（4,624 lx）相比，自然遮荫需要更高阈值，说明环境特异性校准的必要性。

3.3. 影响因素探讨

太阳能高度角（18.7°-67.5°）对识别精度无显著影响，但卧姿奶牛因传感器偏离水平面导致识别准确率下降。建议后续研究结合加速度计同步监测姿势，以提升数据可靠性。

该研究创新性地将光传感器固定于奶牛背部，克服了颈圈式传感器因头部运动引起的角度偏差问题。通过短时观测（约12小时）即可建立有效的阈值标定模型，为大规模应用提供可行性。研究者进一步将该技术成功扩展到40头奶牛的群体监测，并在500公里外牧场验证了跨区域适用性。

相较于GPS定位结合LiDAR建模的替代方案，本方法成本更低（传感器单价90欧元）、适用场景更广（无需预先测绘遮荫分布），且能直接反映个体实际暴露状态。未来可延伸至绵羊、山羊等其它牧场动物的热应激行为研究，为改善动物福利提供技术支撑。需要注意的是，该方法仅适用于晴天条件，后续需结合气象站数据或参考传感器来区分晴阴天气。

这项研究为精准量化放牧动物遮荫行为提供了可靠工具，通过揭示自然遮荫使用规律，将为优化牧场设计、提升动物福利及应对气候变化提供重要科学依据。