Context Animals' use of space and habitat selection emerges from their movement patterns, which are, in turn, determined by their behavioural or physiological states and extrinsic factors. Aim The aims of the present study were to investigate animal movement and incorporate the movement patterns into habitat selection analyses using Global Positioning System (GPS) location data from 16 black bears (Ursus americanus) in a fragmented area of Florida, USA. Methods Hidden Markov models (HMMs) were used to discern the movement patterns of the bears. These results were then used in step-selection functions (SSFs) to evaluate habitat selection patterns and the factors influencing these patterns. Key results HMMs revealed that black bear movement patterns are best described by three behavioural states: (1) resting (very short step-lengths and large turning angles); (2) encamped (moderate step-lengths and large turning angles); and (3) exploratory (long step-lengths and small turning angles). Bears selected for forested wetlands and marsh wetlands more than any other land cover type, and generally avoided urban areas in all seasons and when in encamped and exploratory behavioural states. Bears also chose to move to locations farther away from major roads. Conclusions Because habitat selection is influenced by how animals move within landscapes, it is essential to consider animals' movement patterns when making inferences about habitat selection. The present study achieves this goal by using HMMs to first discern black bear movement patterns and associated parameters, and by using these results in SSFs to investigate habitat selection patterns. Thus, the methodological framework developed in this study effectively incorporates state-specific movement patterns while making inferences regarding habitat selection. The unified methodological approach employed here will contribute to an improved understanding of animal ecology as well as informed management decisions. Implications Conservation plans focused on preserving forested wetlands would benefit bears by not only providing habitat for resting and foraging, but also by providing connectivity through fragmented landscapes. Additionally, the framework could be applied to species that follow annual cycles and may provide a tool for investigating how animals are using dispersal corridors.

中文翻译：

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更正：结合运动模式来辨别栖息地选择：以黑熊为例

背景 动物对空间的利用和栖息地的选择源于它们的运动模式，而运动模式又由它们的行为或生理状态以及外在因素决定。目的 本研究的目的是调查动物的运动，并将运动模式纳入栖息地选择分析，使用全球定位系统 (GPS) 来自美国佛罗里达州碎片化地区的 16 只黑熊 (Ursus americanus) 的位置数据。方法 隐马尔可夫模型（HMMs）被用来辨别空头的运动模式。然后将这些结果用于步进选择函数 (SSF)，以评估栖息地选择模式和影响这些模式的因素。主要结果 HMM 显示，黑熊运动模式最好通过三种行为状态来描述：(1) 静止（非常短的步长和大的转向角）；(2) 扎营（中等步长和大转弯角度）；(3) 探索性的（长步长和小转向角）。熊选择森林湿地和沼泽湿地的次数比任何其他土地覆盖类型都要多，并且通常在所有季节以及处于营地和探索行为状态时都会避开城市地区。熊也选择搬到远离主要道路的地方。结论 因为栖息地选择受动物在景观中的移动方式的影响，所以在对栖息地选择进行推断时考虑动物的移动模式是必不可少的。本研究通过使用 HMM 首先识别黑熊运动模式和相关参数来实现这一目标，并通过在 SSF 中使用这些结果来调查栖息地选择模式。因此，本研究中开发的方法框架有效地结合了特定于状态的运动模式，同时对栖息地选择进行了推断。这里采用的统一方法论将有助于提高对动物生态学的理解以及明智的管理决策。影响 专注于保护森林湿地的保护计划不仅可以为熊提供休息和觅食的栖息地，还可以通过支离破碎的景观提供连通性，从而使熊受益。此外，该框架可应用于遵循年度周期的物种，并可能为调查动物如何利用传播走廊提供工具。本研究中开发的方法框架有效地结合了特定于州的运动模式，同时对栖息地选择进行了推断。这里采用的统一方法论将有助于提高对动物生态学的理解以及明智的管理决策。影响 专注于保护森林湿地的保护计划不仅可以为熊提供休息和觅食的栖息地，还可以通过支离破碎的景观提供连通性，从而使熊受益。此外，该框架可应用于遵循年度周期的物种，并可能为调查动物如何利用传播走廊提供工具。本研究中开发的方法框架有效地结合了特定于州的运动模式，同时对栖息地选择进行了推断。这里采用的统一方法论将有助于提高对动物生态学的理解以及明智的管理决策。影响 专注于保护森林湿地的保护计划不仅会为熊提供休息和觅食的栖息地，还会通过分散的景观提供连通性，从而使熊受益。此外，该框架可应用于遵循年度周期的物种，并可能为调查动物如何利用传播走廊提供工具。这里采用的统一方法论将有助于提高对动物生态学的理解以及明智的管理决策。影响 专注于保护森林湿地的保护计划不仅可以为熊提供休息和觅食的栖息地，还可以通过支离破碎的景观提供连通性，从而使熊受益。此外，该框架可应用于遵循年度周期的物种，并可能为调查动物如何利用传播走廊提供工具。这里采用的统一方法论将有助于提高对动物生态学的理解以及明智的管理决策。影响 专注于保护森林湿地的保护计划不仅可以为熊提供休息和觅食的栖息地，还可以通过支离破碎的景观提供连通性，从而使熊受益。此外，该框架可应用于遵循年度周期的物种，并可能为调查动物如何利用传播走廊提供工具。