《Wildlife Biology》：Parturition timing and the pre- and post-partum behaviour of female moose assessed using animal-borne video and movement-based approaches
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本文通过动物佩戴视频与环境数据采集系统（AVEDs）结合GPS项圈技术，首次系统验证了驼鹿分娩日期的运动轨迹推断方法（MRT、TC、IBM），揭示其分娩高峰期为5月18-26日，并量化了产前迁移（分娩前1天距产仔点中位数2.5 km）与产后7日内高度局域化行为（活动半径<0.1-4.9 km）。研究为濒危物种关键生活史阶段的监测提供了新技术验证与生态学见解。
摘要
本研究通过整合动物佩戴视频与环境数据采集系统（AVEDs）和GPS项圈技术，对加拿大魁北克北部89只雌性驼鹿进行了为期五年的追踪，其中8只佩戴AVEDs设备的个体提供了12个分娩季节的直接视频观测数据。研究首次通过视频验证了六种基于运动轨迹的分娩日期推断方法，发现移动速率时序分析法（MRT）、时空控制器法（TC）和个体移动法（IBM）具有最高准确度与精密度（平均绝对误差<1天）。基于这三种方法对更大样本量的GPS项圈数据进行分析，确定驼鹿分娩日期集中在5月12日至6月23日，其中70%以上发生于5月18-26日，中位数为5月22日。
材料与方法
研究区域与样本采集
研究区域覆盖魁北克北部云杉-苔藓和云杉-地衣 boreal 森林带，涵盖商业采伐区（AFR）及无林业干扰的北部火干扰区。2018-2022年间通过直升机麻醉捕获并佩戴GPS项圈的89只雌性驼鹿中，8只额外配备AVEDs设备，每2小时记录20秒视频（每日约16小时光照时段）。视频数据用于直接观测分娩行为（胎盘吞噬或新生儿出现），并与GPS运动轨迹（2小时定位间隔）进行比对。
运动轨迹分析方法验证
六种评估方法包括：移动速率时序法（MRT）、个体移动法（IBM）、首次通过时间法（FPT，设定半径100 m）、行为变点分析法（BCPA，参数：50点窗口/0.3敏感度）、滚动最小凸多边形法（rMCP）和QGIS时空控制器法（TC）。以视频观测为金标准，计算各方法估计分娩日期的平均绝对误差与标准差。
结果
AVEDs行为观测
分娩当日雌性行为模式显著转变：产后24小时内卧躺时间增加（46次→79次），并频繁舔舐幼崽（30次记录），而行走、站立、摄食及反刍行为减少。幼崽在产后24小时内视频可见率约33%，最大连续未观测间隔达20小时。
运动方法准确性排序
MRT、TC、IBM与BCPA方法均呈现高一致性（误差≤1天），而FPT与rMCP因空间尺度适应性不足表现较差。最终采用MRT、TC、IBM组合策略推断非AVEDs个体分娩日期，要求三方法估计差异<4天方可确认事件（97次事件符合标准）。
围产期运动模式
分娩前7天，雌性个体距产仔点的净平方位移中位数为3.8 km（范围0.5-32.6 km），分娩前1天迅速缩减至2.5 km（范围<0.1-16.5 km）。产后7日内活动半径极度受限（中位数0.2 km，范围<0.1-4.9 km），随后至30天逐渐扩大至4.1 km（范围0.08-25.8 km）。
分娩时间影响因素
线性混合模型显示，区域是唯一显著影响变量：AFR区域内分娩中位日期（5月24日）较北部（5月21日）和东部（5月21日）延迟3天（p<0.01）。纬度、经度、秋季温度、采伐与狩猎干扰均无显著影响，个体差异（方差13.9天2）是主要随机效应来源。
讨论
AVEDs技术为驼鹿分娩行为研究提供了直接证据，克服了传统航空调查或阴道植入器（VIT）对母体的干扰问题。运动轨迹方法的验证表明，MRT、TC和IBM可高效应用于大样本分娩事件识别，其72%的产仔率估计高于历史数据（<60%），可能源于方法灵敏度提升。区域间分娩时间差异可能与AFR区域内种群密度（0.52只/10 km2）和性别比（雄:雌=0.23）的扰动效应相关，但需进一步研究气候与人为压力的交互作用。本研究建立的AVEDs-运动轨迹联合分析框架，为大型濒危有蹄类动物关键生活史阶段的精准监测提供了范式。
