山地环境中虚拟围栏的有效性及其对小母牛行为与福利的影响

为解决山地牧场传统电围栏安装困难、维护耗时的问题，研究人员开展虚拟围栏(VF)技术在山地环境中的应用研究，通过GNSS项圈监测30头小母牛的行为反应，发现VF与电围栏(EF)具有同等可靠性，且动物能快速适应VF刺激。该研究为山地畜牧业提供了高效管理方案，对保护生态系统具有重要意义。

　　

山地牧场的管理长期面临电围栏安装困难、维护成本高的问题，导致全球54%的牧场资源利用率低下，瑞士三分之一的山地农业区甚至出现自然重新造林现象。传统电围栏在陡峭多石的地形中施工耗时，而虚拟围栏(Virtual Fencing, VF)技术虽在平原地带验证有效，但其在山地复杂环境中的适用性仍是空白。瑞士农业生态研究所的研究团队首次系统评估了VF技术在山地牧场中的应用效果，相关成果发表于《Animal》期刊。

研究采用商业化的VF系统(Nofence AS)，通过GNSS项圈和智能手机应用设定虚拟边界。30头11月龄的杂交小母牛在低地完成16天VF训练后，被转运至海拔1300-1500米的阿尔卑斯前山牧场。实验设计包含9个轮牧 paddock，其中3个仅用电围栏(EF-only)，6个结合VF技术。通过IceQube活动传感器记录步数和躺卧时间，视频分析动物行为反应，并创新性采用功能耦合度(Degree of Functional Coupling, DFC)量化动物节律性作为长期福利指标。

音频提示与电脉冲

训练阶段小母牛日均接收14.9±26.8次音频提示(Audio Tone, AT)和1.4±1.8次电脉冲(Electric Pulse, EP)，成功回避率达69%。山地放牧期间AT和EP分别降至5.9±8.2次和0.3±0.8次/天，成功比提升至90.9%。GLMM模型显示，牧草高度每降低1mm，AT(P=0.001)和EP(P=0.004)触发概率显著增加，遭遇野生动物等突发事件时刺激频次翻倍。

逃逸事件比较

VF组发生8起逃逸涉及17头次，EF组11起36头次。Fisher检验证实两种围栏防逃逸效果无统计学差异(P>0.05)，但VF逃逸个体可自主返回，而EF逃逸需人工干预。

行为适应特征

视频分析显示，山地放牧期小母牛对AT的反应时间较训练期缩短67%(P<0.001)，EP引发的奔跑行为减少，转为更平缓的撤退行为。群体观察学习效应显著，旁观个体冻结时间(26.5秒)较直接受刺激个体(3.9秒)更长(P<0.001)。

活动节律与福利

DFC指标维持在0.92以上，VF组日均躺卧时间比EF组长10分钟(P=0.001)。值得注意的是，VF组在更换paddock时DFC短暂下降(P<0.001)，反映环境适应压力，但整体节律稳定性未受根本影响。

该研究证实VF技术能有效适应山地复杂环境，其可靠性不逊于传统电围栏。小母牛通过3天快速学习即可建立条件反射，且长期活动节律不受干扰。从实践角度看，VF可减少75%的围栏维护工作量，特别适合解决陡峭地形的放牧管理难题。研究创新性地将DFC引入动物福利评估，为量化技术应用对牲畜的长期影响提供了新范式。未来可进一步优化VF在极端天气和野生动物干扰场景下的稳定性，推动智慧牧场建设。