群居有蹄类动物社会行为驱动的移动生态学：机制、功能与保护意义

来自国际哺乳动物学大会（阿拉斯加）研讨会的研究团队，通过跨物种分析揭示了社会行为对群居有蹄类动物移动策略的影响。研究结合高频GPS追踪、加速度计及社会网络分析，发现社会纽带通过降低捕食风险、优化生境选择显著影响移动决策，为野生动物保护提供量化管理新范式。

　　

移动是所有生物生命周期中的核心行为，从种子扩散到鸣禽的跨大陆迁徙，生物移动揭示了关键的生活史特征（Hansson and ?kesson 2014）。对于哺乳动物而言，移动行为为了解资源选择（Shamon et al. 2022）、家域需求以及追踪资源变化的季节性迁徙提供了重要窗口（Abrahms et al. 2021）。

尽管移动并不必然依赖社会性，但许多大型哺乳动物（尤其在进行长距离移动时）会形成社会群体（Kaufmann et al. 2021^a）。这些社会纽带可能源于捕食者警戒、觅食位置或交配行为（Geist 1974），同时移动行为本身也通过养分分布、疾病传播等过程反塑环境（Cummings and Cumming 2003）。

家域大小、日移动距离和转向率等移动性状可作为种群动态的早期预警指标，其对环境压力的敏感性甚至超过死亡率或繁殖率（Tucker et al. 2018; Mumme et al. 2023）。近二十年来高频动物移动数据（采集间隔从1秒至每日不等）的爆发式增长，使得研究者能深入解析物种与环境间的互动机制（Cagnacci et al. 2010; Owen-Smith 2013）。技术进步让我们得以区分资源驱动与社会衍生的移动策略，并识别社会个体间的决策差异（Gurarie et al. 2016; Jesmer et al. 2018）。

传统动物生态学模型常基于体型指标与生理参数预测动物行为（Kelt and Van Vuren 1999），而有蹄类移动研究也需建立在此基础之上。Redcliffe等（2025）通过高精度加速度计测算阿尔卑斯山区六种有蹄类的移动能耗，发现除岩羚羊（Rupicapra rupicapra）为规避捕食者而适应陡坡地形外，多数物种倾向于节能移动路径。相机陷阱等技术则揭示了驯鹿群规模与温度升高的关联（Lochansky et al. 2025）。

虽然机械论研究思路并非新创（Garland 1983; Greenwood and Swingland 1983），新技术仍使精细尺度能耗估算成为可能（Gersick and Rubenstein 2017; Desforges et al. 2021）。然而当前多数社会性物种数据集仍被视作独立个体分析，未能体现群体成员间的相互影响。

个体移动性状可被量化（Gurarie et al. 2009），但解析个体在群体社会结构中的角色仍具挑战。社会纽带决定资源获取、群体等级与繁殖成功率，这在灵长类（Silk 2007; Fratellone et al. 2019）和海洋哺乳动物（Gowans 2019）中已有深入研究。社会性对有蹄类交配系统具主导作用（Bowyer et al. 2020），但其对移动的具体影响尚待阐明。

对象群（Loxodonta africana）和长颈鹿（Giraffa camelopardalis）等大型哺乳动物的研究表明，社会纽带影响移动方向与群体构成（Wittemyer et al. 2007; Bond et al. 2019）。开放景观中长距离迁徙的有蹄类移动路径可被绘制并用于确定限制因子（Kaufmann et al. 2021^b），但对于成千上万个体组成的群体，母子关系之外的社会纽带仍难以识别。

相机陷阱可推断群体规模与位置（Lochansky et al. 2025），而项圈地理定位数据更能揭示特定个体间互动。McIlraith等（2025）通过野猪（Sus scrofa）成对个体接触频率评估疾病传播概率；Kavwele等（2025）利用低成本GPS物联网系统监测角马（Connochaetes taurinus）大群；Bresnan等（2025）则通过类似技术追踪美洲野牛（Bos bison）群内数百个体，探索移动与遗传亲缘度的关联。

新技术使研究者能通过足够数量的个体移动数据解析群体决策机制，揭示个体选择如何涌现为群体动态。社会网络图谱可用于模拟疾病传播（McIlraith et al. 2025）、生境选择（Hendrix et al. 2025）或高风险行为（Atkinson et al. 2025）。驯鹿（Rangifer tarandus）因其高度社会性与广域分布成为理想模型物种——Hendrix与Atkinson均发现社会网络能促使驯鹿选择更高风险生境，表明社会性可缓解捕食风险感知。大型有蹄类群体（如驯鹿或野牛）的社会凝聚基础尚不明确，Bresnan等发现蒙大拿野牛群结构并非基于亲缘或历史关联，其社会纽带可能独立于血统促进捕食规避或生境选择。

移动指标标准化计算（Beumer and Muller 2023）与多物种数据库（Beumer et al. 2025）将为评估人类干扰开辟新途径。Movebank等在线平台（Kays et al. 2022）支持移动数据的编目与快速分析，助力保护行动的即时响应。本系列研究通过跨物种跨生境分析，揭示了群居有蹄类移动的机制与后果，深化了对其生态学理解及物种保护管理实践的支持。