《Journal of Dairy Research》：Quantifying the 24-h pattern and daily mean behavioural variables of dairy herds related to the environmental temperature and humidity
编辑推荐：
本研究探讨了以下假设：奶牛日间特定时段的行为变量24小时模式（即反映24小时行为模式）对日平均温湿指数（THI）的升高敏感，并可能为基于全天的日平均行为变量提供补充信息。研究人员从八个奶牛场获取了气象数据和行为传感器数据，包括躺卧时长、步数和姿态变化次数。通过
本研究探讨了以下假设：奶牛日间特定时段的行为变量24小时模式（即反映24小时行为模式）对日平均温湿指数（THI）的升高敏感，并可能为基于全天的日平均行为变量提供补充信息。研究人员从八个奶牛场获取了气象数据和行为传感器数据，包括躺卧时长、步数和姿态变化次数。通过探索性分析，研究人员根据三个THI类别，利用时间窗口提取了18个行为变量。多个反映日间特定时段行为变化的24小时模式变量，在有放牧和/或无放牧日，与日平均THI的相关性方向在各农场间一致。对于日平均变量，仅日平均躺卧时长在无放牧日与日平均THI的相关性方向在各农场间一致，而在有放牧日，没有任何日平均变量与日平均THI存在一致的相关性方向。广义加性混合模型（GAMM）表明，行为变量与日平均THI之间的关系是非线性的。对于大多数行为变量，行为发生变化的日平均THI范围在有放牧日和无放牧日之间存在差异。部分24小时模式行为变量表现出显著行为变化的日平均THI范围比日平均变量更宽。总之，源自24小时行为模式的一些变量对日平均THI高度敏感，可作为检测热应激时对日平均变量的补充。奶牛在有放牧日对THI升高做出的行为变化比在无放牧日更多。
**论文解读：《Quantifying the 24-h pattern and daily mean behavioural variables of dairy herds related to the environmental temperature and humidity》**
**研究背景、问题与目的**
热应激（Heat Stress）是指当奶牛体内产热量超过其散热能力时所发生的状态，对动物的健康、福利、生产性能和繁殖能力均产生负面影响。随着全球变暖，预计到2100年全球平均气温将比工业化前水平升高2.7°C，奶牛面临的热应激风险空前严峻。同时，高产奶牛品种因其较高的代谢产热，更易遭受热应激。温湿指数（Temperature-Humidity Index, THI）是综合环境温度和相对湿度，广泛用于评估家畜热应激挑战的指标。已有研究表明，当日平均THI超过特定阈值（如64或60）时，产奶量、干物质采食量、躺卧时长等均会下降，这表明行为指标可用于准确判断奶牛是否感知到热应激。
近年来，大型牧场采用传感器系统实时监测奶牛个体行为，为热应激的早期精准检测提供了可能。然而，现有研究多关注日平均或日总行为变量（如日总躺卧时长）与THI的关系，对于热应激如何影响奶牛群24小时内的行为模式，以及源自特定时段（如夜间或午后）的24小时模式行为变量是否比日平均变量对热应激更敏感，研究尚不充分。
因此，本研究旨在：第一，量化源自24小时行为模式特定时段的变量（24小时模式变量）和日平均变量；第二，分析这两类行为变量在有放牧日和无放牧日与日平均THI的关系，以验证24小时模式变量对THI升高更敏感，并能补充日平均变量信息的假设。该研究发表于《Journal of Dairy Research》。
**主要技术方法**
本研究主要采用加速计（accelerometer）传感器数据，来源于荷兰7个和英国1个共8个商业奶牛场，涵盖2019年全年数据。研究人员主要运用的关键技术方法包括：1）**Spearman相关分析**：用于评估各提取的行为变量与日平均THI之间的相关性，并对比不同农场间相关性的方向一致性。2）**广义加性混合模型（Generalized Additive Mixed Model, GAMM）**：用于建模日平均THI、牧场和放牧条件与每个行为变量之间的非线性关系，并考虑了数据的时间自相关性和农场随机效应。3）**导数分析**：基于GAMM的拟合结果，通过计算平滑曲线的一阶导数及其95%置信区间，确定行为变量随日平均THI升高发生显著变化的THI范围。此外，研究通过分析步数直方图的双峰分布，推断每日是否有放牧。
**研究结果**
**1. 24小时模式变量与日平均变量与THI的相关性差异**
通过Spearman相关分析，发现多个24小时模式变量与日平均THI的相关性方向在所有农场间一致，而对应的日平均变量则不然。具体而言，在有放牧日，**平均躺卧时长20-24时**、**平均步数12-15时**、**步数标准差12-15时**、**白天姿态变化次数**和**平均姿态变化次数08-16时**与日平均THI的相关性方向一致。在无放牧日，**夜间平均躺卧时长**与日平均THI呈负相关。然而，对于日平均变量，仅**日平均躺卧时长**在无放牧日与THI相关性一致，在有放牧日则不一致。这表明24小时模式变量可能比日平均变量对热应激的检测更敏感。
**2. 行为变量与THI的非线性关系及放牧的影响**
GAMM分析表明，大多数行为变量与日平均THI呈非线性关系。躺卧时长相关变量（如日平均躺卧、夜间平均躺卧、平均躺卧00-03时、平均躺卧20-24时）在部分THI范围内随THI升高而降低。步数相关变量（如日平均步数、白天平均步数、平均步数12-15时）仅在**有放牧日**随THI升高显著下降。姿态变化相关变量（如平均姿态变化次数08-16时）在两种条件下均随THI升高而增加，但**有放牧日**的变化范围更广。此外，**有放牧日**奶牛的行为变化速率（斜率）普遍大于**无放牧日**，表明放牧条件下奶牛对热应激的行为响应更为显著。部分24小时模式变量（如平均躺卧20-24时、白天平均步数）表现出显著行为变化的THI范围比相应的日平均变量更宽，进一步支持了其敏感性。
**3. 不同行为对热应激的响应阈值差异**
研究发现，不同行为变量开始发生变化的THI阈值不同。躺卧时长相关变量的阈值大约在60-65之间，而步数和姿态变化相关变量的阈值则低至31-59。这解释了为何不同研究报道的热应激THI阈值存在巨大差异，并提示应综合多种行为变量来评估热应激的起始点。
**讨论与结论**
**结论**：本研究提取并量化了18个与奶牛躺卧时长、步数和姿态变化次数相关的行为变量，并评估了它们与日平均THI的关系。一些24小时模式变量（如夜间平均躺卧、平均躺卧20-24时、平均步数12-15时等）与日平均THI的相关性方向在各农场间比日平均变量更一致。此外，部分24小时模式变量（如平均躺卧20-24时、白天平均步数等）表现出显著行为变化的日平均THI范围比日平均变量更宽。奶牛群行为随日平均THI升高的变化在无放牧日和有放牧日之间存在差异，在有放牧日，奶牛群表现出更多的行为变化。本研究的结果可用于优化奶牛热应激的早期检测。
**讨论总结**：20-24时和夜间平均躺卧时长的下降，表明热应激下奶牛夜间站立时间更长，以增加散热面积。午后12-15时步数及步数标准差下降，反映了奶牛在一天中最热时段减少活动以应对热负荷。这些24小时模式变量可用于优化热缓解策略的评估，例如，通过监测夜间躺卧时长来评估夜间降温措施的效果。研究人员指出，未来研究应考虑将行为变量与对应时间窗内的THI直接关联，并纳入更多农场和个体差异（如胎次、泌乳天数）以优化模型。
