基于GPS定位项圈量化精准放牧强度的方法研究

《Rangeland Ecology & Management》：Toward Quantifying Precision Grazing Intensity Using GPS-Enabled Collars

　　

放牧强度是放牧管理的关键组成部分，通常通过载畜率（stocking rate）来评估。目前，由于缺乏超出牧场粗尺度估算的、具有空间精确性和细时间尺度的放牧模式测量，阻碍了自适应放牧管理以维持牧场健康。本研究提出了一种利用GPS定位项圈获取的牛只位置数据，在亚牧场尺度上计算每日载畜率的方法。研究人员在美国俄克拉荷马州四个小型源头集水区，使用商业虚拟围栏（virtual fencing）系统在连续放牧和轮牧模式下追踪牛只分布，验证了该方法量化放牧强度时空变化的实用性。结果表明，各试验集水区的每日载畜率范围为0.00至26.35头每公顷每天（hd ha^?1 day^?1）。连续放牧的平均每日载畜率范围为0.08至0.15 hd ha^?1 day^?1，轮牧则为0.24至9.16 hd ha^?1 day^?1。这种基于GPS的方法有助于深入理解放牧强度，帮助识别遭受高强度放牧的位置及其持续时间。这些信息对于通过优化饲草利用和最小化对环境敏感区域的影响，实现健康农业生态系统中的可持续牛只放牧管理至关重要。

一、研究背景与问题

放牧强度是放牧管理的关键组成部分，通常通过载畜率（stocking rate）进行评估，即单位面积单位时间内的牲畜头数。传统的载畜率计算以物理围栏划定的整个牧场为基本单元，得到的时间尺度多为月、季节或年，缺乏空间精确性和精细时间分辨率。这种粗放的方法无法反映牧场内部放牧压力的异质性，容易造成某些区域被过度放牧而另一些区域利用不足，进而降低牧草利用效率、损害牧场健康。因此，为了支撑精准放牧管理，亟需一种能够在亚牧场尺度上量化放牧强度时空变化的方法。

二、试验设计与数据

研究在美国俄克拉荷马州四个小型源头集水区开展，包括East Native 1（EN1，14.27 ha）、East Native 2（EN2，8.58 ha）、Lake Carl Blackwell 1（LCB1，7.51 ha）和Lake Carl Blackwell 2（LCB2，9.43 ha）。这些集水区的土地利用以草地为主（70–95%）和森林（5–30%）。在试验期间，所有四个集水区在2023年6月19日前采用连续放牧管理，之后EN1和EN2转为轮牧，而LCB1和LCB2继续连续放牧。轮牧采用四个重叠的围场，相邻围场之间存在空间重叠，目的是让牛只持续获得共享水源，并通过“被动转移”（passive capture）机制实现渐进式围场转移。轮牧周期为每个围场放牧7天，休牧21天。由于围场重叠，产生了不同的子区域，其中EN1被划分为EN1-1至EN1-8八个子区域，EN2被划分为EN2-1至EN2-6六个子区域。所有24头牛均佩戴商用虚拟围栏（virtual fencing）系统的GPS定位项圈，位置数据采样间隔为5、10、20或60分钟，记录时间为2020年9月28日至2024年6月30日（共1371天），数据集包含近1800万条记录。研究人员进行了质量控制，包括删除时间间隔大于60分钟的记录、去除重复记录、空间过滤等。

三、每日放牧强度计算方法

计算分为四步：1）提取每个时间间隔（ΔT）内每个子区域中的牛只数量（NC）；2）将NC乘以ΔT得到牛只-分钟数；3）将每日（1440分钟）内所有牛只-分钟数累加并除以1440，得到每日牛只数（DCN）；4）将DCN除以子区域面积（GA，单位ha），得到每日载畜率（DSR，单位hd ha^?1 day^?1）。该方法假设牛只在一个GPS定位点至下一个定位点之间持续存在于相应子区域，从而能够对不同采样频率的数据进行时间加权合并，实现统一的放牧强度量化。

四、研究结果

1. 连续放牧