当前位置: X-MOL 学术Mov. Ecol. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
An application of upscaled optimal foraging theory using hidden Markov modelling: year-round behavioural variation in a large arctic herbivore.
Movement Ecology ( IF 4.1 ) Pub Date : 2020-06-05 , DOI: 10.1186/s40462-020-00213-x
Larissa T Beumer 1, 2 , Jennifer Pohle 3 , Niels M Schmidt 1, 2 , Marianna Chimienti 1 , Jean-Pierre Desforges 1, 2, 4 , Lars H Hansen 1, 2 , Roland Langrock 3 , Stine Højlund Pedersen 5, 6 , Mikkel Stelvig 7 , Floris M van Beest 1, 2
Affiliation  

In highly seasonal environments, animals face critical decisions regarding time allocation, diet optimisation, and habitat use. In the Arctic, the short summers are crucial for replenishing body reserves, while low food availability and increased energetic demands characterise the long winters (9–10 months). Under such extreme seasonal variability, even small deviations from optimal time allocation can markedly impact individuals’ condition, reproductive success and survival. We investigated which environmental conditions influenced daily, seasonal, and interannual variation in time allocation in high-arctic muskoxen (Ovibos moschatus) and evaluated whether results support qualitative predictions derived from upscaled optimal foraging theory. Using hidden Markov models (HMMs), we inferred behavioural states (foraging, resting, relocating) from hourly positions of GPS-collared females tracked in northeast Greenland (28 muskox-years). To relate behavioural variation to environmental conditions, we considered a wide range of spatially and/or temporally explicit covariates in the HMMs. While we found little interannual variation, daily and seasonal time allocation varied markedly. Scheduling of daily activities was distinct throughout the year except for the period of continuous daylight. During summer, muskoxen spent about 69% of time foraging and 19% resting, without environmental constraints on foraging activity. During winter, time spent foraging decreased to 45%, whereas about 43% of time was spent resting, mediated by longer resting bouts than during summer. Our results clearly indicate that female muskoxen follow an energy intake maximisation strategy during the arctic summer. During winter, our results were not easily reconcilable with just one dominant foraging strategy. The overall reduction in activity likely reflects higher time requirements for rumination in response to the reduction of forage quality (supporting an energy intake maximisation strategy). However, deep snow and low temperatures were apparent constraints to winter foraging, hence also suggesting attempts to conserve energy (net energy maximisation strategy). Our approach provides new insights into the year-round behavioural strategies of the largest Arctic herbivore and outlines a practical example of how to approximate qualitative predictions of upscaled optimal foraging theory using multi-year GPS tracking data.

中文翻译:

使用隐马尔可夫建模的放大最佳觅食理论的应用:大型北极食草动物的全年行为变化。

在高度季节性的环境中,动物面临有关时间分配、饮食优化和栖息地使用的关键决策。在北极,短暂的夏季对于补充身体储备至关重要,而食物供应不足和能量需求增加是漫长冬季(9-10 个月)的特征。在如此极端的季节性变化下,即使与最佳时间分配的微小偏差也会显着影响个体的状况、繁殖成功和生存。我们调查了哪些环境条件影响了高北极麝香牛 (Ovibos moschatus) 时间分配的每日、季节性和年际变化,并评估了结果是否支持从放大的最佳觅食理论得出的定性预测。使用隐马尔可夫模型 (HMM),我们推断行为状态(觅食、休息、重新定位)从格陵兰东北部(28 麝香年)追踪的带 GPS 项圈的女性的每小时位置。为了将行为变化与环境条件联系起来,我们考虑了 HMM 中广泛的空间和/或时间显式协变量。虽然我们发现年际变化很小,但每日和季节性的时间分配却有显着差异。除了连续日光时段外,全年的日常活动安排是不同的。在夏季,麝牛大约 69% 的时间用于觅食,19% 的时间用于休息,而环境对觅食活动没有限制。在冬季,觅食时间减少到 45%,而约 43% 的时间花在休息上,这与夏季相比休息时间更长。我们的研究结果清楚地表明,雌性麝牛在北极夏季遵循能量摄入最大化的策略。在冬季,我们的结果很难与仅一种占主导地位的觅食策略相协调。活动的总体减少可能反映了响应草料质量下降的更高的反刍时间要求(支持能量摄入最大化策略)。然而,深雪和低温明显限制了冬季觅食,因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。在冬季,我们的结果很难与仅一种占主导地位的觅食策略相协调。活动的总体减少可能反映了响应草料质量下降的更高的反刍时间要求(支持能量摄入最大化策略)。然而,深雪和低温明显限制了冬季觅食,因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。在冬季,我们的结果很难与仅一种占主导地位的觅食策略相协调。活动的总体减少可能反映了响应草料质量下降的更高的反刍时间要求(支持能量摄入最大化策略)。然而,深雪和低温明显限制了冬季觅食,因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。活动的总体减少可能反映了响应草料质量下降的更高的反刍时间要求(支持能量摄入最大化策略)。然而,深雪和低温明显限制了冬季觅食,因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。活动的总体减少可能反映了响应草料质量下降的更高的反刍时间要求(支持能量摄入最大化策略)。然而,深雪和低温明显限制了冬季觅食,因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。因此也建议尝试保存能量(净能量最大化策略)。我们的方法为最大的北极食草动物的全年行为策略提供了新的见解,并概述了一个实际示例,说明如何使用多年 GPS 跟踪数据对升级后的最佳觅食理论进行近似定性预测。
更新日期:2020-07-24
down
wechat
bug