Wstępne badanie wpływu paneli słonecznych i częstotliwości rotacji na zachowanie podczas wypasu owiec ( Ovis aries ) pasących się na pastwiskach w stanie spoczynku / Emma W. Kampherbeek, Laura E. Webb, Beth J. Reynolds, Seeta A. Sistla, Marc R. Horney, Raimon Ripoll-Bosch, Jason P. Dubowsky, Zachary D. McFarlane

Przez

11 kwietnia 2026

Vertical solar panels, east to west orientation, with bifacial modules near Donaueschingen, Germany. By Tobi Kellner – Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=126339217

Przegląd najważniejszych wydarzeń

• Owce mające dostęp do paneli słonecznych pasą się częściej niż owce na rodzimych pastwiskach.
• Panele słoneczne prawdopodobnie chronią owce przed warunkami klimatycznymi, wydłużając czas wypasu.
• Panele słoneczne wpływają na roślinność, zapewniając więcej cienia i wilgoci w glebie, zwiększając strawność paszy i zawartość białka.
• Owce pasą się częściej w strategii zarządzania wypasem rotacyjnym niż w strategii intensywnego wypasu rotacyjnego.
• W warunkach starzenia się paszy, rotacje czterodniowe skutkują intensywniejszym wypasaniem niż rotacje jednodniowe.

Streszczenie

Zarządzanie roślinnością na farmach słonecznych może być realizowane poprzez ukierunkowany wypas owiec. Według wiedzy autorów, do tej pory nie przeprowadzono żadnych badań dotyczących zachowań wypasu owiec na farmach słonecznych, a jednak badania takie są kluczowe dla informowania o praktykach zarządzania wypasem dla kontraktowych pasących się zwierząt na farmach słonecznych. Celem tego badania było zbadanie zarówno wpływu paneli słonecznych na zachowania wypasu owiec, jak i strategii zarządzania wypasem (intensywny wypas rotacyjny (rotacje 1-dniowe (1d))) lub wypas rotacyjny (rotacje 4-dniowe (4d))) najlepiej dostosowanej do zarządzania roślinnością na farmie słonecznej. Dane zebrano na farmie słonecznej Gold Tree w San Luis Obispo, Kalifornia, USA. Owce z przewagą genów Dorper (ponad 99%; n = 80) zostały podzielone według masy ciała (BW) i wieku w projekcie krzyżowym w różnych lokalizacjach wypasu, farmie słonecznej (S) lub rodzimych pastwiskach (NR) oraz sposobach zarządzania wypasem, intensywnym rotacyjnym (1d) lub rotacyjnym (4d). Miejsca wypasu (S lub NR) zostały losowo przypisane do sposobu zarządzania wypasem, 4 dni (rozmiar padoku = 0,405 ha, 4 dni/padok) lub 1 dzień (rozmiar padoku = 0,101 ha, 1 dzień/padok, 4 padoki), co skutkowało układem czynnikowym 2 × 2. Wszystkie owce zostały wyposażone w rejestrator danych HOBO Pendant G (Onset Computer Corporation, Bourne, MA, USA) w położeniu środkowo-grzbietowym na szyi za pomocą opaski weterynaryjnej (Dura-Tech), aby rejestrować zachowanie „wypasu”, zdefiniowane jako stanie lub powolne chodzenie z opuszczoną głową. Czułość, dokładność i precyzja były > 90% dla zachowania „wypasu” w 2-minutowych odstępach. Zachowanie „wypasu” wykazało interakcję leczenie × zarządzanie (<0,01). Obie grupy słoneczne (S-4d i S-1d) spędziły więcej czasu (<0,01) na „pasieniu się” niż obie grupy NR (NR-4d i NR-1d). Obecność paneli słonecznych mogła zapewnić owcom ulgę od upału, wiatru i deszczu, co mogło zwiększyć aktywność wypasu. Podczas badania pasza była zestarzała i niskiej jakości pod względem wartości odżywczej. Zarówno strawność paszy, jak i zawartość białka były wyższe w padokach S niż w padokach NR. Owce spędzały mniej czasu na „pasieniu się” w warunkach intensywnego zarządzania rotacyjnego (1d) w porównaniu z zarządzaniem rotacyjnym (4d) (<0,001). Wykorzystanie owiec do zarządzania roślinnością na farmach słonecznych ma duży potencjał. Owce są skutecznymi roślinożercami, łatwo manewrującymi między panelami słonecznymi i mogą paść się na stromych zboczach, wykorzystując panele do zapewnienia cienia i ochrony przed warunkami klimatycznymi. Podsumowując, wykorzystanie połączenia intensywnego wypasu rotacyjnego i wypasu rotacyjnego w zależności od warunków paszowych – rotacyjne typy zarządzania wypasem 4D są najskuteczniejsze w przypadku zachowań wypasu w warunkach starzenia się paszy – może okazać się najskuteczniejszą strategią zarządzania wypasem w farmach słonecznych.

Skróty

ADG – Średni dzienny przyrost

AMP – Adaptacyjny wielokrotny padok

BCS – Ocena kondycji ciała

BW – Masa ciała

DM – Sucha masa

DMI – Spożycie suchej masy

GLMM – Uogólniony liniowy model mieszany

IACUC – Instytucjonalny Komitet ds. Opieki nad Zwierzętami i ich Użytkowania

1 dzień – Intensywna rotacja

M – Mieć na myśli

Poseł

Wielobiegowy

MW – Megawat

NR _P lub _M– Rodzime pastwiska _{(badanie pilotażowe} lub _{badanie główne)}4 dni Rotacyjny

S _P lub _{M –}Solar _{(badanie pilotażowe} lub _{badanie główne)}

SEM – Błąd standardowy średniej

Słowa kluczowe

Farma słoneczna, Agrivoltaics, Zarządzanie roślinnością, Zachowanie pasące się, Owce, Rejestrator danych HOBO Pendant G

1. Wprowadzenie

1.1 . Farmy słoneczne

W miejscach z dużą liczbą godzin słonecznych przez cały rok, takich jak Kalifornia (3201 godzin słonecznych rocznie w San Luis Obispo, Kalifornia ( Średnia miesięczna liczba godzin słonecznych w San Luis Obispo (Kalifornia) [Dokument WWW], 2022 )), energia słoneczna wykazuje duży potencjał jako odnawialne źródło energii. Najnowsza literatura sugeruje dwojakie wykorzystanie gruntów, w których farmy fotowoltaiczne (przekształcanie światła na energię elektryczną za pomocą paneli słonecznych ( Kippelen i Brédas, 2009 )) są połączone z rolnictwem i/lub wypasaniem przeżuwaczy i odwrotnie ( Willockx i in., 2020 ). Dywersyfikuje to produkty systemu (energia i produkty rolne), utrzymuje ziemię w użytkowaniu rolniczym, zmniejsza wydatki na utrzymanie roślinności i pracę związaną z zarządzaniem wzrostem roślin, zmniejsza potencjalne ryzyko pożarów lasów i jest zgodne z projektami dotyczącymi zapylaczy, takimi jak tworzenie siedlisk dla dzikich zapylaczy lub umieszczanie uli ( Agrivoltaic Solutions, 2020, Kochendoerfer i in., 2019, Montag i in., 2016 ). Obfitość stojącej biomasy na farmach słonecznych musi być zarządzana w celu złagodzenia pożarów lasów, a także blokowania paneli i wynikającego z tego zmniejszenia zbiorów energii słonecznej ( Starns i in., 2019 ). Ponadto farmy słoneczne mogą zapewnić schronienie i ochronę dzikim zwierzętom, takim jak ssaki i ptaki ( Montag i in., 2016, Phillips i Cypher, 2019, Sinha i in., 2018, Wilbert i in., 2015 ). Panele zapewniają zróżnicowany stopień zacienienia, co prowadzi do różnic w retencji wilgoci w glebie i zróżnicowanych mikroklimatów, co sprzyja różnorodności i liczebności gatunków botanicznych, bezkręgowców i ptaków ( Sinha i in., 2018 ). Zarządzanie wypasaniem jest obecnie postrzegane jako usługa, którą mogą świadczyć osoby zajmujące się hodowlą zwierząt. Usługa ta obejmuje usługę ekologiczną, która zaspokaja potrzeby żywieniowe owiec i potrzeby właścicieli farm słonecznych w zakresie zarządzania paszą.

1.2 . Zarządzanie roślinnością

Celowany wypas to wykorzystanie przeżuwaczy do zarządzania krajobrazem, w tym poprawy stanu gleby, zapobiegania pożarom lasów, zwalczania chwastów i poprawy ekosystemów ( Frost i in., 2012 ). W przeciwieństwie do bydła i kóz, owce są najbardziej odpowiednim gatunkiem przeżuwaczy, jeśli chodzi o zarządzanie roślinnością na farmach słonecznych, ponieważ są zbyt małe, aby uszkodzić panele ocierając się o nie, i nie są skłonne do gryzienia przewodów lub skakania po panelach, jak to robią kozy ( Agrivoltaic Solutions, 2020 ). Ponadto owce są skutecznymi roślinożercami, łatwo przemieszczającymi się między panelami i mogącymi skubać się na stromych zboczach, do których trudniej dotrzeć kosiarkami . Owce zjadają wiele różnych chwastów i traw oraz roślin zielnych, które w przeciwnym razie zacieniałyby panele ( Olson i Lacey, 1994 ). W przypadku stosowania owiec zamiast kosiarek do zarządzania roślinnością, zużywa się mniej paliw kopalnych , a koszty związane z pracą ulegają obniżeniu ( Kochendoerfer i in., 2019 , Pickerel, 2016 ).

1.3 . Stres cieplny

Rocznie w Stanach Zjednoczonych traci się średnio 3 miliardy dolarów z powodu stresu cieplnego u zwierząt gospodarskich z powodu zmniejszonych przyrostów masy ciała, sukcesu reprodukcyjnego oraz śmierci lub chorób ( Maia i in., 2020 ). Owce tracą dużą część nadmiernego ciepła przez nogi i uszy, ale gdy temperatura otoczenia wzrasta do 36 °C lub więcej, mechanizmy fizjologiczne redukujące nadmierne ciepło zawodzą, co prowadzi do wzrostu temperatury odbytu ( Marai i in., 2007 ). Jednocześnie stres cieplny powoduje duże zmiany w funkcjach biologicznych, takie jak zmniejszenie efektywności pobierania i wykorzystania paszy, a także zaburzenia równowagi wody, białka, energii i minerałów oraz metabolitów we krwi, wydzielania hormonów i reakcji enzymatycznych ( Marai i in., 2007 ). Dlatego też kontraktowi pasterze i ich owce również odnoszą korzyści z farm słonecznych, ponieważ redukują stres cieplny i chronią się przed innymi trudnymi warunkami pogodowymi i promieniowaniem słonecznym, co w efekcie poprawia wydajność paszy i zużycie wody, a także zmniejsza drapieżnictwo dzięki mocniejszym i wyższym ogrodzeniom ( Bhattacharya i Hussain, 1974 , Kochendoerfer i Thonney, 2021 ).

1.4 . Zarządzanie wypasaniem

Zachowanie owiec podczas wypasu zależy od struktury pastwiska, która jest kombinacją wielu czynników, takich jak gęstość i długość paszy, gatunki paszy, jakość odżywcza paszy, fazy wegetatywne roślin, obecność barier dla defoliacji (np. łodyg i osłonek) oraz włóknistość blaszek liściowych ( Animut i in., 2005 , Dias-Silva i Filho, 2020 ). Owce starają się zoptymalizować pobieranie paszy, co wpływa na ich zachowania, takie jak selektywność ( Dias-Silva i Filho, 2020 ). Owce będą zjadać pasze o niższej lub wyższej jakości odżywczej, w zależności od stopnia selektywności ( Dias-Silva i Filho, 2020 ). Na czas trwania i intensywność czynności wykonywanych przez owce w ciągu dnia (takich jak wypasanie, odpoczynek i przeżuwanie) wpływa wiele czynników, takich jak zarządzanie, regionalne warunki klimatyczne, aktywność zwierząt w grupie oraz wartość odżywcza i dostępność paszy ( Dias-Silva i Filho, 2020 ).

Niniejsze badanie koncentruje się na zarządzaniu. Owce mogą być wypasane nieprzerwanie, przez cały rok lub sezon wypasu na tym samym pastwisku lub rotacyjnie. Wypas rotacyjny lub wypas na wielu padokach (MP) jest trudny do zdefiniowania, ponieważ różni się w zależności od systemu, a wielkość padoku oraz okresy wypasu i odpoczynku zależą od potrzeb i wyzwań, przed którymi stoi rolnik ( Heady, 1961 ). Wypas rotacyjny z wykorzystaniem oddzielnych pastwisk został wprowadzony w kalifornijskich systemach wypasu około 1900 roku, jako praktyka poprawy zasięgu ( Heady, 1961 , Smith, 1895 ). Adaptacyjny wypas na wielu padokach (AMP) jest formą wypasu rotacyjnego z krótkimi okresami wypasu, wysoką obsadą, długimi okresami rekonwalescencji, a wraz ze zmianą warunków dostosowuje się również liczbę zwierząt, okresy rekonwalescencji i inne elementy zarządzania ( Mosier i in., 2021 , Teague i Barnes, 2017 ). Wypas AMP jest bardziej pracochłonny niż ciągły lub mniej intensywny wypas rotacyjny, ale wykorzystanie zasobów i wartość odżywcza paszy są często wyższe, gdy pastwisko jest wypasane rotacyjnie niż gdy jest wypasane ciągle ( Paine i in., 1999 , Teague i in., 2013 ). Wypas wielobiegowy (MP) lub wypas rotacyjny z krótkimi okresami wypasu i odpowiednimi okresami regeneracji ma stałą przewagę nad wypasem ciągłym w zakresie produkcji paszy i przyrostu masy ciała zwierząt gospodarskich ( Teague i in., 2013 , Wang i in., 2018 ). Jednakże Briske i in. (2008) oraz Heady (1961) nie zgłaszają różnic między zarządzaniem wypasem rotacyjnym i ciągłym, a w niektórych przypadkach wyższe zagęszczenie zwierząt, często związane z wypasem MP, może w rzeczywistości zmniejszyć indywidualny ADG w porównaniu z wypasem ciągłym ( Savian i in., 2014 ).

1.5 . Wstępne badanie eksploracyjne

To wstępne badanie eksploracyjne dotyczy wpływu paneli słonecznych i strategii zarządzania wypasaniem na zachowania wypasowe owiec na farmie słonecznej. Podczas gdy to wielofunkcyjne wykorzystanie gruntów – zwane również agrivoltaiką – ma duży potencjał, ponieważ zmniejsza się wpływ na środowisko hodowli owiec i oddzielnej produkcji energii ( Handler i Pearce, 2022 ), nie opublikowano jeszcze żadnych badań na temat wpływu paneli słonecznych i zarządzania wypasaniem na zachowania wypasowe owiec. W związku z tym nie istnieją żadne dane naukowe informujące pasterzy kontraktowych o tym, jak skutecznie zarządzać owcami na farmach słonecznych. Celem tego wstępnego badania eksploracyjnego było zbadanie zarówno wpływu paneli słonecznych (obecność lub brak paneli), jak i strategii zarządzania wypasaniem (tj. intensywny wypas rotacyjny (rotacje 1-dniowe) lub wypas rotacyjny (rotacje 4-dniowe)) na zachowania wypasowe owiec, w celu znalezienia najlepszej strategii zarządzania roślinnością na farmie słonecznej za pomocą technik zarządzania wypasaniem opartych na dowodach. Przetestowaliśmy dwie hipotezy. Nasza pierwsza hipoteza była taka, że panele słoneczne zwiększą całkowitą liczbę godzin wypasu dziennie w wyniku ochrony przed warunkami klimatycznymi. Hipotezę tę opieramy na fakcie, że u bydła czas spędzany na wypasie zmniejsza się wraz z ekspozycją na słońce i ciepło, jako reakcja behawioralna na zwiększone obciążenie cieplne (temperatura powietrza > 30 ºC) ( Schütz i in., 2009 ). Nasza druga hipoteza była taka, że wypas rotacyjny (rotacje 4-dniowe) zwiększy całkowitą liczbę godzin wypasu dziennie w porównaniu z intensywnym wypasem rotacyjnym (rotacje 1-dniowe), ponieważ zwierzęta, które zmieniają się rzadziej, mogą spędzić więcej czasu na przeglądaniu lub wybieraniu preferowanych gatunków roślin. Rejestratory danych umieszczone na grzbiecie szyi owiec rejestrowały ruchy szyi zwierząt w górę i w dół. Założyliśmy, że zwierzę, które stało lub chodziło powoli z opuszczoną głową, pasło się/wypasało. Ponieważ „spasanie” nie zostało faktycznie zaobserwowane, ale jest kategorią behawioralną oszacowaną przez parametry danych, które mają składnik błędu, gdzie każda odmiana „spasania” jest podana w cudzysłowie w tym artykule, będzie odnosić się do zachowań zidentyfikowanych jako spasanie z rejestratorów danych HOBO Pendant G (stanie w miejscu lub powolne chodzenie ze spuszczoną głową). Przy wyższej gęstości obsady, czyli liczbie zwierząt na jednostkę ziemi w określonym czasie, pastwisko będzie wypasane bardziej równomiernie, ponieważ rozmieszczenie zwierząt poprawia się przy wyższej gęstości obsady, a wybiórczy wypas zostanie zmniejszony, co zwiększa liczbę spasanych gatunków roślin, w tym chwastów ( Olson i Lacey, 1994 ). Gdy intensywność wypasu wzrasta, na zwierzę przypada mniej paszy stojącej, co sprawia, że zwierzęta są mniej wybiórcze ( Matches, 1992 ).

2. Metody

Wszystkie procedury zostały zatwierdzone przez IACUC (Institutional Animal Care and Use Committee) California Polytechnic State University (zatwierdzenie IACUC nr 2009). Dane zebrano w Gold Tree Solar Farm w hrabstwie San Luis Obispo w Kalifornii, w USA. Obiekt jest projektem elektrowni fotowoltaicznej o mocy 4,5 MW i ma zamontowane na ziemi, jednoosiowe panele słoneczne śledzące, które automatycznie orientują się w kierunku słońca ( California Polytechnic State University, 2020 ). Oznacza to, że panele dają długie cienie wczesnym rankiem i późnym popołudniem, prostokątny cień tuż pod panelami słonecznymi między południem a 13:00, a cienie zmieniają się z długich na krótkie rano i z krótkich na długie po południu. Farma słoneczna została zbudowana na 7,5 ha pastwiska dla owiec należącego do Cal Poly ( California Polytechnic State University, 2020 ). Zwykle owce ze stada Cal Poly (n = 82) są wykorzystywane do zarządzania wypasem na pastwiskachCal Poly i na Gold Tree Solar Farm. Zatem warunki zarządzania w niniejszym badaniu były bardzo podobne do normalnych warunków zarządzania.

Przeprowadzono dwa eksperymenty, aby zbadać wpływ paneli słonecznych na zachowanie owiec podczas wypasu (czas spędzany na wypasie) oraz określić, która strategia zarządzania wypasem jest najbardziej odpowiednia dla zarządzania roślinnością na farmie fotowoltaicznej. W listopadzie 2020 roku przeprowadzono badanie pilotażowe, które posłużyło za podstawę do opracowania projektu badania głównego, które przeprowadzono w styczniu 2021 roku. Owce wykorzystane w badaniu pilotażowym (n = 42) zostały również wykorzystane w badaniu głównym (n = 80). Owce wykorzystane w badaniu głównym podzielono na cztery grupy w zależności od masy ciała, dzięki czemu średnia masa ciała była podobna w obu grupach.

Badanie miało na celu porównanie systemów wypasu słonecznego (S) z systemem wypasu na rodzimych pastwiskach (NR) w warunkach wypasu rotacyjnego (4d) lub intensywnego wypasu rotacyjnego (1d). To wstępne badanie eksploracyjne dostarcza cennych informacji do przyszłych badań.

2.1 . Badanie pilotażowe – testowanie wpływu obecności paneli słonecznych na zachowania związane z wypasaniem w celu uzyskania informacji na temat projektu badania głównego

Owce (ponad 99% genetyki opartej na Dorper; n = 42) podzielono na dwie grupy według masy ciała (BW) (średnia ± SEM = 78,3 kg ± 0,97) i wieku (zakres 1–8 lat) na dwie grupy o równej wielkości w zależności od miejsca wypasu, farmy słonecznej (S) lub rodzimych pastwisk (NR) ( Rys. 1B ). Średnia masa (± SEM) grupy S _P i NR _P wynosiła odpowiednio 78,5 kg ± 1,55 i 78,6 kg ± 1,55. Badanie pilotażowe przeprowadzono w ciągu 4 dni w trzecim tygodniu listopada 2020 r. na panelu słonecznym nr 7 ( Rys. 1A ) farmy słonecznej Gold Tree. Array 7 nie był wypasany tak często, jak inne pasma na farmie słonecznej, więc zaobserwowana różnorodność gatunków pasz była ograniczona i dlatego nie była odpowiednim powtórzeniem dla głównego badania, dlatego właśnie ten pas wybrano do badania pilotażowego. Poprzez wizualną obserwację pastwiska (długość i masa paszy dla 20 owiec na 0,101 ha dziennie) ustalono, że nie było niewystarczającej ilości paszy, aby w pełni zaspokoić potrzeby żywieniowe 20 owiec. Wszystkie owce były hodowane w intensywnym systemie wypasu rotacyjnego, w którym owce były przenoszone na świeże pastwisko na początku każdego nowego dnia badania (cztery pastwiska w ciągu czterech dni, owce były przenoszone między godziną 10:00 a 10:30 każdego dnia; powierzchnia pastwiska = 0,101 ha). Projekt badania pilotażowego był projektem z powtarzanymi pomiarami. Wszystkie osiem pastwisk było wypasane tylko raz. Owcom z obu grup badawczych podawano codziennie rano między 7:00 a 7:30 wiadro łupin migdałów i miały one swobodny dostęp do wody.

Temperatura główna (± SEM) podczas ręcznej obserwacji w ciągu dnia (10:45–17:30) wyniosła 17,5°C (± 0,16), a prędkość wiatru głównego (± SEM) wyniosła 8,0 km/h (± 0,38). Nie odnotowano opadów.

2.1.1 Wyniki badania pilotażowego i dyskusja

W przypadku automatycznego zbierania danych za pomocą rejestratora danych HOBO Pendant G, zachowania związane z wypasaniem wyrażono zarówno w proporcjach całkowitego czasu dziennie, jak i w proporcjach jedenastu ustalonych okresów czasu, każdy po 2 godziny w przypadku badania pilotażowego. Ponieważ owce były przenoszone na nowe pastwisko między godziną 10:00 a 10:30 każdego ranka, okres czasu 09:00 – 10:58 nie został uwzględniony w tej analizie ( rys. 3 ). Danych z rejestratora z badania pilotażowego nie analizowano za pomocą testu statystycznego, ponieważ nie można było założyć, że 20 owiec na grupę w dwóch grupach leczonych (NR _P i S _P ) zachowywało się niezależnie od siebie. Ponieważ zbiór danych dla badania pilotażowego nie był wystarczająco duży, model nie był zbieżny. Dlatego przedstawiono tylko opisowe wyniki statystyczne. Większość zachowań „spasania się” (uśrednionych dla wszystkich owiec w grupie leczonej i dla wszystkich czterech dni) miała miejsce w ciągu dnia, między godziną 07:00 a 19:00, niezależnie od obecności paneli słonecznych ( Rys. 3 ). W nocy (19:00–07:00) nadal wykonywano „spasanie się”, ale mniej niż w ciągu dnia. Owce zwiększyły swoją aktywność „spasania się” w okresie od godziny 07:00 do 8:58 zarówno w grupie leczonej S _P , jak i NR _P. Obie grupy „spasały się” częściej pod koniec dnia, w okresie od godziny 15:00 do 16:58, tuż przed zachodem słońca o godzinie 16:50. Dane rejestratora z badania pilotażowego sugerowały, że owce „spasały się” częściej w grupie leczonej NR _P niż w grupie leczonej S _P. Badanie pilotażowe trwało jednak tylko 4 dni, podczas gdy badanie główne trwało łącznie 16 dni i zostało przeprowadzone z dwukrotnie większą liczbą zwierząt niż w badaniu pilotażowym, co przełożyło się na cztery powtórzenia. W przypadku ręcznego gromadzenia danych, w badaniu pilotażowym zastosowano pobieranie próbek metodą skanowania, co posłużyło do opracowania procedur pobierania próbek w badaniu głównym.

2.2 . Badanie główne

Owce (ponad 99% genetyki opartej na Dorperze; n = 80) zostały stratyfikowane według masy ciała (BW) (M ± SEM = 78,3 kg ± 0,97) i wieku (zakres 1–8 lat) do odpowiednich lokalizacji wypasu, tj. farmy słonecznej (S) lub rodzimych pastwisk (NR) ( Ryc. 1 B), co doprowadziło do porównania systemów. Lokalizacje zabiegów wypasu zostały następnie losowo przypisane do stylów zarządzania wypasem: zarządzania wypasem rotacyjnym (4d; rozmiar padoku = 0,405 ha) lub zarządzania intensywnym wypasem rotacyjnym (1d; rozmiar padoku = 0,101 ha), co skutkowało układem czynnikowym 2 × 2 zabiegów: Solar Rotational (S-4d), Solar Intensive Rotational (S-1d), Native Rangeland Rotational (NR-4d) i Native Rangeland Intensive Rotational (NR-1d). Średnia masa ciała (± SEM) na początku badania grup 1, 2, 3 i 4 wynosiła odpowiednio 77,8 ± 2,31 kg, 78,0 ± 1,83 kg, 78,4 ± 1,81 kg i 78,3 ± 1,95 kg. Wszystkie owce zostały skojarzone z trykiem we wrześniu 2020 r., a 76 z 80 owiec zostało poczętych i urodzonych w lutym 2021 r. Podczas głównego badania w styczniu owce były w ostatnim trymestrze ciąży. We wszystkich czterech grupach jedna owca nie zaszła w ciążę. Owce z grupy 1 urodziły 26 jagniąt, grupa 2 urodziła 28 jagniąt, grupa 3 urodziła 30 jagniąt, a grupa 4 urodziła 29 jagniąt. Dane zbierano przez okres 16 kolejnych dni w styczniu 2021 r. Wszystkie cztery zabiegi zastosowano we wszystkich czterech grupach w pseudorandomizowanej kolejności (aby kontrolować efekty przeniesienia) w okresie 4 tygodni ( rys. 1 B), z 4 dniami na zabieg. Każdy zabieg zastosowano w każdej z czterech jednostek eksperymentalnych (stad badawczych) w kolejności pokazanej w Tabeli 1. Z powodu suszy powodującej starzenie się paszy, podjęto decyzję o uzupełnieniu zabiegów słonecznych o około 23 kg siana lucerny na grupę zabiegową (n = 20) we wszystkich dniach zabiegów, z wyjątkiem pierwszego dnia każdego okresu zabiegu. Owce we wszystkich grupach zabiegowych karmiono jednym wiadrem łupin migdałów każdego ranka między 07:00 a 07:30. Wszystkie owce miały swobodny dostęp do wody. Owce objęte intensywnym rotacyjnym wypasem (S-1d i NR-1d) przenoszono na nowy padok codziennie między godziną 8:30 a 10:30, a owce objęte rotacyjnym wypasem (S-4d i NR-4d) przenoszono co 4 dni do kolejnego okresu rotacyjnego. W przypadku 1. okresu rotacyjnego oznaczało to, że 20 owiec wypasało się na powierzchni 0,101 ha dziennie przez cztery dni. W przypadku 4. okresu rotacyjnego 20 owiec wypasało się na powierzchni 0,405 ha przez cztery dni. Oznacza to, że wszystkie owce, niezależnie od rodzaju rotacyjnego wypasu, miały dostęp do takiej samej przestrzeni w trakcie trwania okresu rotacyjnego.

Tabela 1. Harmonogram rotacji grup owiec na pastwiskach. (S = Słoneczny; NR = Naturalny pastwisko; 4d = Rotacyjny; 1d = Intensywny rotacyjny).

Padok	Tydzień 1 (3–6 stycznia)	Tydzień 2 (7–10 stycznia)	Tydzień 3 (11–14 stycznia)	Tydzień 4 (15–18 stycznia)
1 S-4d	Grupa 1
2 S-4d		Grupa 2
3 S-4d			Grupa 3
4 S-4d				Grupa 4
1 S-1d	Grupa 2
2 S-1d		Grupa 4
3 S-1d			Grupa 1
4 S-1d				Grupa 3
1 NR-4d	Grupa 3
2 NR-4d		Grupa 1
3 NR-4d			Grupa 4
4 NR-4d				Grupa 2
1 NR-1d	Grupa 4
2 NR-1d		Grupa 3
3 NR-1d			Grupa 2
4 NR-1d				Grupa 1

2.3 . Rejestratory danych HOBO Pendant G (Onset Computer Corporation, Bourne, MA, USA)

Wszystkie owce (zarówno w badaniu pilotażowym, jak i głównym) zostały wyposażone w trójosiowy akcelerometr, rejestrator danych HOBO Pendant G (dalej rejestrator danych; Onset Computer Corporation, Bourne, MA, USA), przymocowany grzbietowo do ich szyi za pomocą bandaży weterynaryjnych ( Ryc. 2 ). Oś X urządzenia była wyrównana w kierunku grzbietowo-brzusznym lub pionowym, oś Y była wyrównana w kierunku środkowo-bocznym lub poprzecznym, a oś Z była w przybliżeniu wyrównana w kierunku kraniokaudalnym ( Hu i in., 2020 ), podobnie jak rejestratory danych były przymocowane do kóz w badaniu Moreau i in. (2009) .

2.4 . Walidacja rejestratorów danych HOBO Pendant G

Aby skalibrować rejestratory danych ( Moreau i in., 2009 ), trzej przeszkoleni obserwatorzy prowadzili obserwację manualną przez okres czterech dni, łącznie 30,5 godziny. Dziesięć owiec umieszczono na pastwisku o powierzchni około 0,101 ha. Zachowanie trzech z tych losowo wybranych owiec, z których każda była wyposażona w rejestrator danych, rejestrowano w 2-minutowych odstępach przez 3 godziny dziennie przez okres 4 dni. Dane wyjściowe rejestratora danych połączono z danymi z obserwacji manualnej. Obserwacje, które wykonano, to: leżenie, stanie, wypasanie się w pozycji stojącej, wypasanie się w trakcie chodzenia i chodzenie. Niezawodność międzyobserwatorska wyniosła 100% między trzema obserwatorami dla obserwacji trwającej 120 minut, przy użyciu próbkowania skanującego w 2-minutowych odstępach.

2.5 . Automatyczne zbieranie danych na temat zachowań podczas wypasu

Status wypasu (zachowanie wypasu: wypasanie/niewypasanie) owiec określono za pomocą rejestratorów danych HOBO. Guo i in. (2018) zaobserwowali spójność obserwowanych zachowań przypisywanych wypasaniu i niewypasaniu, jeszcze przed analizą danych z akcelerometru i żyroskopu. Podczas wypasu owce trzymały głowy pochylone, aby zbierać, gryźć i połykać trawę, jednocześnie poruszając się powoli lub pozostając w tym samym miejscu ( Guo i in., 2018 ). Dane w postaci odczytów osi X/Y/Z w odstępach 2-minutowych przełożono na zachowanie wypasania i niewypasania poprzez odczyt osi X. Wartość dodatnią powiązano z zachowaniem niepasącym (głowa w górze), natomiast wartość ujemną z zachowaniem pasącym (głowa w dole) z dokładnością 90,25% (M. Weller, programista naukowy, Uniwersytet w Getyndze, informacja prasowa, 29 stycznia 2021 r.; Moreau i in., 2009 ). Zachowanie pasące się wyrażono w proporcjach całkowitego czasu spędzanego dziennie.

2.6 . Ręczne zbieranie danych

Dane z ręcznej obserwacji uzyskano poprzez skanowanie wszystkich grup poddanych leczeniu podczas wypasu, gdzie zachowanie wszystkich owiec w każdej grupie było rejestrowane w regularnych odstępach czasu ( Gilby i in., 2011 ). Wszystkie zachowania z pięciu kategorii ( Tabela 2 ) były indywidualnie punktowane dla wszystkich owiec poprzez zliczenie liczby owiec wykazujących powiązane zachowania. Dane ze skanowania nie były zatem na poziomie indywidualnym, ale na poziomie grupy. Obserwacje dotyczące lokalizacji (tj. czy owce znajdowały się pod panelami słonecznymi, czy w alejce między panelami słonecznymi) mogły być wykonane tylko dla grup słonecznych, ponieważ grupy NR nie miały dostępu do paneli słonecznych. Zachowanie rejestrowano w skanowaniu w odstępach 30-minutowych, od 11:00 do 15:50 (10 razy dziennie na grupę), przez 16 kolejnych dni w trakcie głównego badania. Pobieranie próbek skanujących rozpoczynało się każdego ranka o godzinie 11:00 w grupie S-4d, o godzinie 11:05 w grupie S-1d, o godzinie 11:15 w grupie NR-4d i o godzinie 11:20 w grupie NR-1d.

Tabela 2. Zachowania oceniane podczas ręcznej obserwacji każdego dnia głównego wydarzenia wypasu od godz. 11:00 do godz. 16:00. Zachowania w każdej kategorii wykluczają się wzajemnie.

Kategoria/zachowanie		Definicja
Lokalizacja	Panele	Procent owiec, których połowa lub większa część ciała znajduje się pod panelami słonecznymi.
Lokalizacja	Aleja	U owiec mniej niż połowa ciała znajduje się pod panelami słonecznymi.
Postawa	Kłamliwy	Owce dotykają podłoża całą dolną powierzchnią ciała.
	Pieszy	Owce poruszają się szybciej niż 0 km/h.
	Na stojąco	Owce stoją na pastwisku i nie poruszają się w żadnym kierunku.
Działalność	Pasący się	Owce stoją lub chodzą po pastwisku ze spuszczonymi głowami i wyrywają trawę z pastwiska pyskiem.
Działalność	Niewypasany	Owce nie opuszczają głowy i nie wyrywają trawy z pastwiska pyskiem.
Bliskość owiec względem siebie	> 5 długości owcy od siebie	Owce są oddalone od wszystkich pozostałych owiec o ponad pięć długości owcy.
Bliskość owiec względem siebie	< 5 długości owcy od siebie	Owce są oddalone od wszystkich pozostałych owiec o mniej niż pięć długości owcy.

2.7 Pobieranie próbek biomasy pastwiskowej

2.7.1 Analiza ilościowa

Pobranie paszy przez owce (tj. zmiana masy paszy) na pojedyncze pastwisko oszacowano poprzez pobieranie próbek biomasy pastwiska przy użyciu techniki przycinania, jak opisano w Voelkel i in. (2018) . Biomasę pastwiska pobrano przed i po wypasie na każdym pastwisku. Pobieranie próbek biomasy przeprowadzono poprzez losowe wybranie 12 lokalizacji na 0,405 ha działki wypasanej rotacyjnie (4 dni) i trzech lokalizacji na 0,101 ha działki wypasanej intensywnie rotacyjnie (1 dzień) (łącznie do 12 lokalizacji na cztery działki wypasane intensywnie rotacyjnie). Według Voelkel i in. (2018) należy pobrać co najmniej 12 próbek biomasy wyciętych na pastwisko, reprezentatywnych dla działki. Kwadrat o powierzchni 0,305 m2 ^został losowo rozmieszczony na pastwisku. Biomasę roślin w miejscu, w którym kwadrat został upuszczony, przycięto do wysokości 2,5 cm nad glebą. Każdą próbkę suszono w piecu w otwartej papierowej torbie przez co najmniej 48 godzin w temperaturze 55°C. Po wysuszeniu próbki ważono na wadze z dokładnością do 1 g.

2.7.2 . Analiza bezpośrednia paszy

Próbki pasz zmielono w młynie Wiley (Thomas Scientific, Swedesboro, NJ). Biomasę ze wszystkich próbek zhomogenizowano, a zhomogenizowane próbki zmielono analizując je za pomocą urządzenia Ankom (ANKOM Technology Corp., Fairport, NY) w celu określenia zawartości obojętnego włókna detergentowego (NDF). Zawartość procentową azotu i węgla we wszystkich próbkach, a także stosunek węgla do azotu (C/N), zmierzono za pomocą analizatora pierwiastkowego (Elementar VarioMax, Langenselbold, Niemcy).

2.8 Analiza statystyczna

2.8.1 . Walidacja rejestratorów danych HOBO Pendant G

Według Moreau i in. (2009) , rejestratory danych, poprzez pomiary przyspieszenia i nachylenia, mogą określić cztery wzajemnie wykluczające się zachowania: pasienie się, leżenie, stanie i chodzenie. Ze względu na niską dokładność (<50%) innych zachowań mierzonych podczas prób walidacyjnych rejestratorów danych, analizowano dalej jedynie zachowanie pasienia się. Ponieważ „pasienie się” nie było faktycznie obserwowane, a jest kategorią zachowań oszacowaną na podstawie parametrów danych zawierających składnik błędu, wszelkie odchylenia od „pasienia się” podane w tym artykule w cudzysłowie będą odnosić się do zachowań zidentyfikowanych jako pasienie się w rejestratorach danych HOBO Pendant G (stanie w miejscu lub powolny chód z opuszczoną głową).

Aby zweryfikować rejestratory danych, wyniki porównano z wynikami 30,5-godzinnego, 2-minutowego skanowania próbkowania pięciu owiec przez trzech obserwatorów. Jedną owcę obserwowali przez 2 godziny wszyscy trzej obserwatorzy, aby przetestować wiarygodność międzyobserwatorów. Precyzja (prawdopodobieństwo, że zachowanie związane z wypasaniem zarejestrowane przez rejestratory danych zostało również zarejestrowane poprzez obserwację ręczną; wzór 1), czułość (zdolność rejestratorów danych do prawidłowego określenia, czy owca się wypasała; wzór 2), swoistość (prawdopodobieństwo, że zachowania niezwiązane z wypasaniem zarejestrowane przez rejestratory danych zostały również zarejestrowane poprzez obserwację ręczną; wzór 3) i dokładność (zdolność rejestratorów danych do prawidłowego rozróżniania zachowań związanych z wypasaniem i niezwiązanych z wypasaniem; wzór 4) dla zachowań związanych z wypasaniem zostały obliczone dla 2-minutowego interwału rejestracji.(1) $Precision = \frac{True Negative}{(True Negative + False Negative)}$ (2) $Sensitivity = \frac{True Positive}{(True Posivite + False Negative)}$ (3) $Specificity = \frac{True Negative}{(True Negative + False Positive)}$ (4) $Accu racy = \frac{(True Positive + True Negative)}{(True Positive + True Negative + False Positive + False Negative)}$

Osiem rejestratorów danych przesunęło się lub spadło z powodu ocierania się owiec o metalowe słupy farmy słonecznej. Dane, których te rejestratory nie zarejestrowały, zostały zarejestrowane jako wartości brakujące, które wyłączono z analizy.

2.8.2 . Automatyczne zbieranie danych

Dane dotyczące wypasu (proporcje całkowitego czasu) zarejestrowane przez rejestratory danych analizowano przy użyciu ogólnego liniowego modelu mieszanego (GLMM) w R (wersja 4.0.2, R Core Team, 2020 ; model glmmPQL z pakietu MASS) określającego rozkład dwumianowy z funkcją łączącą logit. Użyta rodzina była quasi-dwumianowa, co automatycznie szacuje nadmierną dyspersję. Stałe efekty obejmowały leczenie (S/NR), zarządzanie (4d/1d) i grupę (1–4). Identyfikator owcy wprowadzono jako efekt losowy, aby uwzględnić powtarzane pomiary dla poszczególnych owiec. Wyniki GLMM podano w skali logarytmu ilorazu szans. Wyniki uznawano za istotne, gdy α < 0,05.

2.9 . Ręczne zbieranie danych

Dane behawioralne z bezpośrednich obserwacji pochodziły z poziomu grupy i dlatego nie mogły zostać poddane analizie statystycznej, ponieważ tylko 4 grupy zostały poddane wszystkim zabiegom. Jednakże wartości sumaryczne (M ± SEM) podano do dyskusji. Owce, których rejestratory danych odpadły lub przesunęły się podczas badania, zostały pominięte w wynikach rejestratorów danych, ale mimo to zostały uwzględnione w wynikach ręcznego gromadzenia danych.

2.10 Pobieranie próbek biomasy pastwiskowej

Dane dotyczące biomasy pastwiska przed i po wypasie przedstawiono jako średnią (± SEM) suchej masy (DM) próbek paszy pobranych z 16 różnych pastwisk ze wszystkich czterech grup badawczych. Masę wszystkich próbek paszy w suchej masie uśredniono dla każdego zabiegu. Przeprowadzono analizę wariancji (ANOVA) zarówno dla danych ilościowych (masa suchej masy), jak i jakościowych paszy.

3. Wyniki

3.1 . Walidacja rejestratorów danych HOBO Pendant G

Wartości na osi X z rejestratorów danych (M. Weller, programista naukowy, Uniwersytet w Getyndze, kontakt osobisty, 29 stycznia 2021 r.) porównano z zachowaniami uzyskanymi podczas obserwacji manualnej. Rejestratory danych poprawnie przypisały 93,5% zachowań, co pozwoliło na uznanie ich za wystarczająco trafne. Precyzja dla zachowania „pasożytniczego” wyniosła 96,7%, czułość 96,6%, swoistość 90,6%, a dokładność 93,5% dla 2-minutowego interwału rejestracji.

3.2 . Dane środowiskowe

Główna ( ± SEM) temperatura podczas dziennych obserwacji manualnych (11:00 h – 16:00 h) w całym okresie zbierania danych wyniosła 20,1 °C ( ± 0,40) ze zmiennością temperatury między tygodniami: tydzień 1 = 18,7 °C ( ± 0,17); tydzień 2 = 22,1 °C ( ± 0,52); tydzień 3 = 22,8 °C ( ± 0,33); i tydzień 4 = 16,9 °C ( ± 0,59). W pierwszych 3 tygodniach nie było opadów deszczu, ale w ciągu ostatnich 2 dni tygodnia 4 wystąpiły poranne opady deszczu, z całkowitą ilością 12,4 mm deszczu 22 stycznia i 2,0 mm deszczu 23 stycznia. Średnia prędkość wiatru wyniosła 10,1 km/h ( ± 0,45) w tygodniu 1; 8,9 km/h (± 0,48) w tygodniu 2; 13,2 km/h (± 0,42) w tygodniu 3; i 7,6 km/h (± 0,39) w tygodniu 4, przy czym największe prędkości wiatru często występowały rano i wieczorem.

3.3 . Zachowanie pasące się

Zachowanie „pasienia się”, rejestrowane przez rejestratory danych, wykazywało interakcję między leczeniem a sposobem żywienia ( P < 0,01) ( ryc. 4A ). Owce w grupach S (S-4d: średnia ± SEM = 45,65 ± 0,35% całkowitego czasu i S-1d: 43,30 ± 0,46% całkowitego czasu) spędzały więcej czasu na „pasieniu się” niż owce w grupach NR (NR-4d: 44,02 ± 0,47% całkowitego czasu i NR-1d: 39,95 ± 0,39% całkowitego czasu). Podobnie, owce w obu grupach zarządzania 4d (NR-4d i S-4d) spędzały więcej czasu na „pasieniu się” niż owce w grupach zarządzania 1d (NR-1d i S-1d).

Analiza zachowań „spasania się” tylko pierwszego dnia wszystkich zabiegów (owce w warunkach ekspozycji słonecznej nie otrzymywały suplementacji lucerną pierwszego dnia każdego zabiegu, natomiast otrzymywały ją w 2., 3. i 4. dniu zabiegów) pokazuje, że owce „spasały się” częściej pierwszego dnia w przypadku zabiegów S-4d (47,50 ± 0,55) niż w przypadku zabiegów NR-4d (44,60 ± 1,04; P < 0,05) oraz częściej w przypadku zabiegów S-1d (45,67 ± 1,29) niż w przypadku zabiegów NR-1d (38,39 ± 0,84; P < 0,001). W przypadku zabiegów NR owce „spasały się” częściej w przypadku zabiegów 4d niż 1d (P < 0,001). Nie zaobserwowano różnic w czasie spędzonym na „pasieniu” między owcami wypasanymi w czwartym i pierwszym dniu w ramach zabiegów S ( P = 0,18) pierwszego dnia. Wyniki te są zbliżone do średnich wyników ze wszystkich dni leczenia łącznie.

3.4 . Dane z próbkowania skanowania

Średnie (± SEM) danych z powtarzanego skanowania dla wszystkich metod przedstawiono w tabeli 3. Efekty leczenia nie mogły zostać zbadane z powodu niewystarczającej replikacji. Chodzenie, będące krótkotrwałym zachowaniem, było bardzo rzadko obserwowane przy naszym tempie skanowania.

Tabela 3. Procent owiec (M ± SEM) z 20 owiec w każdej grupie, które wykazują pewne (wzajemnie wykluczające się w każdej kategorii) zachowanie zaobserwowane podczas ręcznej obserwacji każdego dnia głównego wypasu od godz. 11:00 do 16:00. (S = Słoneczny; NR = Naturalny pastwisko; 4d = Rotacyjny; 1d = Intensywny rotacyjny).

Kategoria/zachowanie		S		NR
Kategoria/zachowanie		4d M ± SEM	1d M ± SEM	4d M ± SEM	1d M ± SEM
Lokalizacja	Panele	71,5 ± 1,28	72,8 ± 1,29	–	–
Lokalizacja	Aleja	27,6 ± 1,20	26,0 ± 1,14	–	–
Postawa	Kłamliwy	24,3 ± 2,21	26,3 ± 2,17	15,1 ± 1,85	15,4 ± 1,74
	Pieszy	1,1 ± 0,33	1,8 ± 0,51	0,7 ± 0,21	0,4 ± 0,19
	Na stojąco	73,6 ± 2,28	71,1 ± 2,24	84,5 ± 1,85	84,2 ± 1,74
Działalność	Pasący się	71,5 ± 2,48	67,9 ± 2,44	82,0 ± 2,05	82,0 ± 1,87
Działalność	Niewypasany	27,2 ± 2,41	31,3 ± 2,34	17,9 ± 2,06	17,9 ± 1,88
Bliskość owiec względem siebie	< 5 długości owcy od siebie	70,2 ± 1,49	85,0 ± 1,01	87,8 ± 0,67	94,0 ± 0,44
Bliskość owiec względem siebie	> 5 długości owcy od siebie	28,7 ± 1,37	13,8 ± 0,68	12,3 ± 0,67	6,0 ± 0,44

Jakościowe obserwacje wpływów środowiskowych: W suche dni ze średnią temperaturą niższą niż 23°C, ale minimalną średnią temperaturą 12°C, owce spędzały 70,4% (± 3,87) czasu pod panelami słonecznymi. Natomiast w dni ze średnią temperaturą powyżej 23°C, owce spędzały 76,1% (± 2,70) czasu pod panelami słonecznymi, a w okresie opadów deszczu (≥ 1,0 mm w ciągu 15 minut) czas ten wzrastał do 91,7% (± 6,41) czasu pod panelami słonecznymi.

3.5 . Dane dotyczące paszy

3.5.1 . Dane ilościowe dotyczące paszy

Masa paszy miała się różnić między pastwiskami S i NR. Test Shapiro-Wilka wykazał, że dane były w przybliżeniu normalne, W (377) = 0,844, P < 0,001. Test ANOVA wskazał na różnicę w ilości paszy między grupami doświadczalnymi. Miejsca NR wyprodukowały 147% biomasy zmierzonej w miejscach słonecznych (S (średnia ± SEM = 345,63 ± 224,13 g/ha) i NR (508,03 ± 229,67 g/ha), P < 0,001). Zanik paszy podczas wypasu wyniósł 17% ((467,04 g/ha – 386,61 g/ha)/ 467,04 g/ha * 100), co wskazuje, że nasze próbkowanie uchwyciło zmiany wynikające ze spożycia paszy ( ryc. 5A ). Nie stwierdzono różnic w masie paszy pomiędzy pastwiskami wypasanymi w czwartym dniu (412,57 ± 302,26 g/ha) a pierwszym dniem (441,09 ± 248,04 g/ha) ( P = 0,087).

3.5.2 Dane dotyczące jakości paszy

Nie było różnic w strawności paszy (zawartość NDF, %C, %N, stosunek C/N) pomiędzy pastwiskami 4d i 1d. Były jednak różnice w strawności paszy pomiędzy pastwiskami S i NR. Zawartość NDF ( rys. 5B ) w suchej masie paszy nie była istotnie wyższa na pastwiskach NR (M ± SEM = 76,33 ± 1,57) niż na pastwiskach S (74,11 ± 4,17, P = 0,059). Azot ( rys. 5D ), użyty do oszacowania zawartości białka ( rys. 5F ), był o 172% wyższy w paszy na pastwiskach S (1,12 ± 0,18%) niż na pastwiskach NR (0,65 ± 0,13%). Zawartość węgla ( rys. 5 C) była tylko o 103% wyższa w paszy na pastwiskach NR (40,26 ± 0,24%) niż na pastwiskach S (39,07 ± 1,60%; P < 0,05), podczas gdy stosunek C:N (węgla do azotu) ( rys. 5 E) był o 180% wyższy w paszy na pastwiskach NR (64,20 ± 13,30) niż na pastwiskach S (35,64 ± 5,70; P < 0,001). Wysoka zawartość NDF w paszy na pastwiskach S i NR wskazuje, że była ona zestarzała i niskiej jakości. Zawartość białka w paszy była jednak wyższa, a stosunek %C i C:N był niższy na pastwiskach S niż na pastwiskach NR, co wskazuje, że pastwiska S charakteryzowały się wyższą jakością paszy i strawnością niż pastwiska NR.

4. Dyskusja

Celem naszych badań było zbadanie wpływu paneli słonecznych i strategii zarządzania wypasem na zachowanie owiec. Fotowoltaika jest uważana za jedno z najbardziej obiecujących odnawialnych źródeł energii ze względu na ciągły rozwój technologiczny i wzrost wydajności ( Shubbak, 2019 ), stosunkowo niskie koszty i wdrażanie w szybko rosnącej liczbie regionów na całym świecie ( Breyer i in., 2017 , Shahabuddin i in., 2021 ) oraz niski ślad środowiskowy w porównaniu z innymi technologiami energii odnawialnej ( Creutzig i in., 2017 ). Jednak duże farmy słoneczne na skalę przemysłową, które zazwyczaj wytwarzają > 1 megawata (MW) i są umieszczane poza obszarami miejskimi ( Hernandez i in., 2014 ), są kontrowersyjne, ponieważ mogą potencjalnie zagrozić naturalnym ekosystemom poprzez fragmentację siedlisk lub wypierać inne ludzkie użytki gruntowe ( Cameron i in., 2012 ). Na przykład, często powstają na istniejących użytkach zielonych i gruntach marginalnych ( Montag i in., 2016 ), ale faktyczne wykorzystanie tych gruntów jest przedmiotem licznych dyskusji ( Muscat i in., 2022 ). Agrivoltaika to wielofunkcyjne wykorzystanie gruntów zarówno do produkcji energii za pomocą paneli słonecznych, jak i do produkcji rolnej, na przykład poprzez wypas. Większość tych obiektów agrivoltaicznych ma specyficzne wymagania dotyczące wyników wypasu, które zależą od sposobu zarządzania miejscem. Nowość tej pracy dotyczy różnych strategii wypasu, które spełniają wymagania zarządców obiektów agrivoltaicznych i zarządców zwierząt. Zarządzanie roślinnością poprzez wypas na farmach słonecznych służy dwóm celom: dostarczaniu składników odżywczych owcom oraz świadczeniu usług firmie energetycznej. Jednym z naszych głównych celów było zastosowanie podejścia opartego na dowodach w zarządzaniu wypasem, aby spełnić potrzeby obu stron. Stwierdziliśmy, że owce spędzały więcej czasu na „pasieniu się” w ramach zabiegów S niż w ramach zabiegów NR, a owce w ramach zabiegów 4d spędzały więcej czasu na „pasieniu się” niż owce w ramach zabiegów 1d w warunkach starzenia się paszy.

4.1 . Wpływ paneli słonecznych na zachowanie owiec podczas wypasu

Postawiliśmy hipotezę, że panele słoneczne zwiększą całkowitą liczbę godzin wypasu dziennie w wyniku ochrony przed słońcem, wiatrem i deszczem, jaką panele słoneczne zapewniają owcom. Dowody wspierające tę hipotezę dostarczyły wyniki rejestratora danych. Dane z bezpośredniego skanowania wskazują, że owce w grupach NR pasły się więcej, co sugeruje, że wyniki są wrażliwe na metodę, wskazując, że różnice w czasie spędzonym na wypasie są stosunkowo niewielkie między grupami. Dane rejestratora i odpowiadająca im analiza statystyczna pokazują, że owce na padokach S (S-4d i S-1d) spędzały więcej czasu na „wypasie” niż owce na otwartych polach (NR-4d i NR-1d; rys. 1 ), co potwierdza naszą początkową hipotezę. Tę różnicę można wyjaśnić czterema czynnikami: dostępnością paszy, jakością paszy, czasem i pogodą.

4.1.1 Dostępność paszy

Dostępność paszy na pastwiskach S była niższa niż na pastwiskach NR ( rys. 5A ), co mogło spowodować, że owce szukały wystarczającej ilości paszy przez dłuższy czas. Całkowity dzienny czas żerowania dużych roślinożerców koreluje z całkowitym dziennym spożyciem ( Iason i in., 1999 , Newman i in., 1995 ). Wykazano, że gdy dostępność paszy spada, owce wydłużają dzienny czas żerowania, aby to zrekompensować ( Allden i McDWhittaker, 1970 , Arnold i Birrell, 1977 , Penning, 1986 , Penning i in., 1991 ).

Badanie pierwotnie zaplanowano na sezon wegetacyjny paszy . Jednak z powodu suszy opady deszczu rozpoczęły się w ciągu ostatnich 2 dni okresu zbierania danych, co spowodowało, że pasza była w stanie starzenia, co prowadziło do niewystarczającej dostępności paszy na farmie słonecznej. Pastwiska słoneczne były również regularnie wypasane, podczas gdy obszar NR nie był wypasany tak intensywnie w poprzednich okresach wypasu. Zarząd podjął decyzję o uzupełnieniu diety owiec w zabiegach słonecznych sianem lucerny . W związku z tym wszystkie grupy doświadczalne na farmie słonecznej (S-4d i S-1d) były karmione około 23 kg siana lucerny między godziną 17:30 a 18:30 w 2., 3. i 4. dniu 4-dniowego tygodnia leczenia z powodu braku dostępności paszy na farmie słonecznej. Siano lucerny dostarczało około 50% dziennego zapotrzebowania owiec. Niektóre padoki S zawierały więcej paszy niż inne, ale wszystkie padoki S otrzymywały taką samą suplementację lucerną. Owce w grupach NR nie musiały być karmione sianem lucerny, ponieważ na pastwiskach otwartych znajdowała się wystarczająca ilość nagromadzonych resztek roślinnych z poprzednich lat. Spożycie siana zostało zarejestrowane przez rejestratory danych jako wypas, a siano zostało zjedzone bardzo szybko (w ciągu ± 30 minut od momentu karmienia całe siano zostało zjedzone).

Wyniki zachowań „spasania się” rejestrowane tylko pierwszego dnia każdego nowego tygodnia leczenia (żadna z owiec nie otrzymywała suplementów lucerny pierwszego dnia każdego tygodnia; rys. 4 B) dały podobne rezultaty do średniej wszystkich dni leczenia ( rys. 4 A), co wskazuje, że decyzja kierownictwa o dokarmianiu owiec w warunkach słonecznych sianem lucerny nie miała znaczącego wpływu na zachowania „spasania się” owiec w tym badaniu.

4.1.2 . Jakość paszy

Skład botaniczny runi może mieć wpływ na wartość odżywczą paszy ( Graham i in., 2021 ), a zatem wpłynął na czas spędzony na wypasie między owcami na pastwiskach S a owcami na pastwiskach NR. Panele słoneczne mogą tworzyć mikroklimaty, częściowo dlatego, że zapewniają cień, promując wyższy poziom wilgotności gleby, a częściowo dlatego, że w nocy rosa gromadzi się na powierzchniach paneli słonecznych, która spływa po krawędzi i tworzy wilgotną glebę pod panelami, w której rośnie świeża, bogatsza w białko roślinność ( Armstrong i in., 2016 , Marrou i in., 2013 , Santra i in., 2017 ). Jakościowe dane dotyczące paszy wykazały, że %N był wyższy w paszy stojącej na pastwiskach S niż na pastwiskach NR, podczas gdy %C i zawartość C/N były wyższe na pastwiskach NR niż na pastwiskach S. Świadczy to o wyższej strawności paszy na pastwiskach S, dzięki czemu owce mogły spożyć więcej paszy, co mogło sprawić, że mogły spędzić więcej czasu na wypasie.

4.1.3 . Czas

Owce w badaniu pilotażowym na padokach S _P pasły się częściej niż owce na padokach NR _P rano po przeniesieniu owiec z grupy IR _{P na nowy padok (okres od 11:00 do 12:58;}rys. 3 ). Z drugiej strony, owce na padokach NR _P pasły się częściej po południu, w okresie od 15:00 do 16:58 przed zachodem słońca. Na to mogła mieć wpływ również różnica w natężeniu promieniowania słonecznego między rankiem a popołudniem ( Cedar Lake Ventures Inc, 2022 ). Owce w grupie NR _P pasły się więcej tuż przed zachodem słońca, prawdopodobnie dlatego, że temperatura spadła średnio o 1 ºC w okresie 2 godzin przed zachodem słońca (pomiędzy 15:00 a 16:45) w porównaniu z temperaturą w okresie 2 godzin przed zachodem słońca (13:00–14:45), co ułatwiało owcom regulację temperatury ciała, a zatem mogły poświęcić więcej energii na pasienie się ( Bhattacharya i Hussain, 1974 ). Podobnie w głównym badaniu owce w padokach S prawdopodobnie pasły się więcej rano i więcej przeżuwały po południu.

4.1.4 . Pogoda

Około 60% powierzchni padoków było pokryte panelami słonecznymi, a 40% było odsłoniętych (plany niwelacji terenu i drenażu dla farmy słonecznej Cal Poly, 2018), co oznacza, że losowe prawdopodobieństwo przebywania owiec pod panelami słonecznymi było wyższe niż losowe prawdopodobieństwo przebywania owiec w alejce między panelami. Jednak, zgodnie z porównaniem średnich danych z próbkowania skaningowego, owce w grupach S spędzały większość czasu (> 70%) pod panelami słonecznymi, co sugeruje, że owce wolały przebywać pod panelami słonecznymi niż w alejce między panelami. Dane wskazują również, że owce wolą przebywać pod panelami słonecznymi w niesprzyjających warunkach pogodowych, takich jak upał i deszcz. Obecność paneli słonecznych mogła zapewnić owcom ulgę od upału ( Sharpe i in., 2021 ), wiatru i deszczu, co mogło powodować, że owce z grup S częściej się pasły. Panele słoneczne zapewniają ochronę przed niekorzystnymi warunkami pogodowymi, dlatego większość owiec będzie przebywać pod panelami słonecznymi w warunkach intensywnego promieniowania słonecznego lub ulewnych deszczów. Ponieważ badanie przeprowadzono w styczniu, promieniowanie słoneczne było prawdopodobnie znacznie mniej intensywne niż w miesiącach wiosennych i letnich. Mogło to mieć wpływ na czas, jaki owce spędzały szukając schronienia pod panelami słonecznymi. Ponadto, pod panelami słonecznymi znajdowało się więcej świeżych chwastów niż w alejkach, co również mogło powodować, że owce spędzały pod nimi więcej czasu. Jednak podczas obserwacji wzrokowych zaobserwowano również, że owce spędzały dużo czasu leżąc pod panelami słonecznymi ( Tabela 3 ), potencjalnie przeżuwając, co sugeruje, że owce preferowały odpoczywanie pod panelami. Owce w grupach S (4 dni: 24,3 ± 2,21, 1 dzień: 26,3 ± 2,17) spędzały więcej czasu leżąc/przeżuwając niż owce w grupach NR (4 dni: 15,1 ± 1,85, 1 dzień: 15,4 ± 1,74), podczas gdy owce w grupach NR (4 dni: 84,5 ± 1,85, 1 dzień: 84,2 ± 1,74) spędzały więcej czasu stojąc bezczynnie niż owce w grupach S (4 dni: 73,6 ± 2,28, 1 dzień: 71,1 ± 2,24; Tabela 3 ). Stanie bezczynnie zostało zasugerowane jako wskaźnik zmniejszonego dobrostanu, ponieważ brak aktywności może być strategią radzenia sobie z warunkami suboptymalnymi ( Webb i in., 2017 ).

4.2 . Wpływ strategii zarządzania wypasaniem na zachowanie owiec podczas wypasu

Intensywny wypas rotacyjny zazwyczaj zwiększa presję wypasu, a tym samym łagodzi niepożądane wypasanie selektywne ( Bailey i Brown, 2011 ). Spodziewaliśmy się, że liczba godzin „wypasu” dziennie wzrośnie, gdy zwierzęta wypasane będą 4 dni w porównaniu z 1 dniem. Zwierzęta, które rzadziej wypasają się rotacyjnie, mogą spędzać więcej czasu na przeglądaniu lub wybieraniu preferowanych gatunków roślin, co robią z głową w dół, co rejestratory danych rejestrują jako „wypas”. Owce objęte strategią wypasu 1d (NR-1d: 39,95% ± 0,39% i S-1d: 43,30% ± 0,46%) spędzały odpowiednio o około 4% i 2,3% mniej czasu na „wypasie” w porównaniu ze strategią zarządzania 4d (NR-4d: 44,02% ± 0,47% i S-4d: 45,65% ± 0,35%; rys. 4A ). Ta różnica między wynikami „wypasu” w przypadku owiec objętych strategią 1d i 4d może częściowo wynikać z przechodzenia owiec objętych strategią 1d na nowe pastwisko ze świeżą paszą każdego ranka, co prawdopodobnie stymulowało wypas na krótki okres czasu w oczekiwaniu na przemieszczenie. Owce w leczeniu 1d mogły spożyć większość materiału paszowego o wysokiej wartości odżywczej rano, pozostawiając mniej smaczne materiały na resztę dnia ( Penning i in., 1994 ). Mogło to spowodować, że były bardziej nasycone przez resztę dnia, a tym samym spowodowały, że więcej odpoczywały/przeżuwały. Innym powodem, dla którego owce w strategii zarządzania 4d „spasały się” więcej niż owce w strategii 1d, może być to, że ponieważ owce w strategii zarządzania 4d pozostawały na tym samym pastwisku przez cztery kolejne dni, owce zjadły materiał roślinny o większej wartości odżywczej pierwszego dnia, pozostawiając paszę o niższej zawartości białka. Owce w grupach wypasanych 4d prawdopodobnie musiały skubać więcej w pozostałych trzech dniach leczenia, aby zaspokoić swoje potrzeby żywieniowe, prawdopodobnie rozkładając zachowanie wypasu na te trzy całe dni. Nie stwierdzono różnic w masie paszy ani jej strawności (zawartość NDF, %C, %N, stosunek C/N) pomiędzy pastwiskami 4d i 1d.

4.3 . Strategie zarządzania roślinnością w farmach słonecznych

Różne strony mają różne cele dla wypasu słonecznego. Zarządcy systemów solarnych muszą zapobiegać zacienianiu swoich paneli. Zatrudnia się kontraktowych pasterzy, aby zapobiec zacienianiu roślinności. Dlatego ich celem jest również utrzymanie niskiego poziomu biomasy, a jednocześnie tuczenie owiec w celu sprzedaży jagniąt na mięso. Wypas owiec na farmach solarnych może być korzystną okazją zarówno dla kontraktowych pasterzy, jak i deweloperów instalacji solarnych ( Kochendoerfer i Thonney, 2021 ). Stwierdziliśmy, że owce dobrze się wypasały na farmie solarnej i spędzały większość czasu pod panelami słonecznymi, chronione przed warunkami klimatycznymi. Z drugiej strony, deweloperzy instalacji solarnych czerpią korzyści z wydajności wypasu owiec. Ponadto, można zmniejszyć koszty utrzymania poprzez wykorzystanie owiec do zarządzania roślinnością zamiast kosiarek , które muszą manewrować między panelami, a w niektórych przypadkach na stromych zboczach ( Agrivoltaic Solutions, 2020, Kochendoerfer i in., 2019, Pascaris i in., 2021 ). Wykorzystanie owiec do utrzymania roślinności na farmach słonecznych może również przyczynić się do poprawy bioróżnorodności i aktywności gleby, o ile presja wypasu nie jest zbyt duża. Owce mogą tworzyć mikroklimaty za pomocą kopyt w glebie, rozsiewać nasiona za pomocą wełny i rozprzestrzeniać diaspory niektórych roślin za pomocą kopyt i odchodów ( Peschel i in., 2019 ). Dlatego konieczne jest zachowanie równowagi między zarządzaniem biomasą a gęstością obsady.

Sharrow (1983) wspomina, że w okresie karmienia na sucho (intensywnie) owce wypasane rotacyjnie mają mniejsze możliwości selektywności dietetycznej niż owce wypasane w sposób ciągły, a zatem mają niższą jakość diety. Niniejsze badanie przeprowadzono, gdy pasza była w fazie starzenia, co mogło prowadzić do tego, że owce w pierwszym dniu leczenia miały niższą jakość diety niż owce w czwartym dniu leczenia. Na farmach słonecznych i innych rodzimych pastwiskach o warunkach klimatycznych podobnych do tych w regionie Central Coastal w Kalifornii, tj. w klimacie śródziemnomorskim, niniejsze badanie wskazuje, że owce pasą się najintensywniej, gdy są wypasane w mniej intensywnych systemach zarządzania rotacyjnego w fazach starzenia wzrostu paszy. Jednak przyszłe badania muszą być przeprowadzone w dłuższych okresach czasu, na różnych etapach wzrostu paszy.

4.4 . Program badań

Aby wyciągnąć jaśniejsze wnioski dotyczące strategii zarządzania roślinnością na farmach słonecznych, badanie należy powtórzyć w różnych klimatach, przez dłuższe okresy i na różnych etapach wzrostu paszy. Badanie należy powtarzać w każdej porze roku, aby ocenić sezonową zmienność zachowań owiec podczas wypasu. Należy rejestrować wskaźniki behawioralne stresu termicznego między grupami, a także temperaturę powietrza pod panelami słonecznymi, w korytarzach między panelami oraz na rodzimych pastwiskach. Dalsze badania mogą pozwolić na zidentyfikowanie dalszych praktyk zarządzania wypasem, uwzględniając porę roku, cykl rozrodczy owiec i fazę wzrostu paszy. Pasza w zabiegach powinna być przygotowana z dużym wyprzedzeniem. Zabieg S zawsze będzie charakteryzował się intensywnym zwalczaniem chwastów, a darń nie będzie przekraczała określonej wysokości, aby zapobiec zacienianiu paneli słonecznych. Dlatego też, w celu ograniczenia błędu systematycznego, padoki NR powinny być zarządzane w taki sam sposób jak padoki S podczas przygotowywania badania. Jeśli wszystkie zabiegi będą prowadzone w ten sam sposób przed rozpoczęciem badania, nie będzie konieczności dokarmiania owiec sianem lucerny. Należy przeanalizować stan gleby i paszy zarówno w pierwszym, jak i czwartym dniu kuracji w farmach słonecznych, aby określić, czy sposób prowadzenia wpływa na stan gleby i wydajność pastwisk w tych farmach.

Różnicy w masie ciała owiec nie mierzono w tym badaniu, ponieważ większość owiec zbliżała się do ostatniego trymestru ciąży i zaczęła jagnieć w lutym. Owce te przybrały na wadze, która nie była spowodowana wypasaniem w trakcie okresu wypasu. Średnia liczba jagniąt w grupie wypasu była podobna, podczas gdy liczba jagniąt na owcę wahała się od 0 do 3. Należy przeprowadzić przyszłe badanie, które przyjrzy się różnicom w masie ciała owiec mających 1, 2 lub 3 jagnięta. Aby oszacować spożycie paszy objętościowej przez owce, należy zmierzyć zarówno różnicę w masie suchej paszy, jak i ich wynik oceny kondycji ciała (BCS) przed i po leczeniu. W przypadku wykorzystywania jagniąt do zarządzania wegetacją należy zmierzyć różnicę w masie ciała owiec przed i po każdym leczeniu (tj. średni dzienny przyrost (ADG)). BCS dla dorosłych owiec i ADG dla jagniąt będą cennymi informacjami dla przyszłych badań, jeśli owce będą ważone w sposób, który nie spowoduje u nich dużego stresu.

Przyszłe prace mogłyby również obejmować badania nad wpływem wykorzystania owiec do zarządzania roślinnością na farmach fotowoltaicznych na wizerunek publiczny i akceptację tych farm. Ponadto należy ocenić wpływ wypasu na słońcu na zrównoważony rozwój środowiska (ograniczenie emisji gazów cieplarnianych (ocena cyklu życia (LCA)) i możliwości dla bioróżnorodności), a także inne korzyści w zakresie dobrostanu zwierząt , jakie mogą przynieść praktyki wypasu na słońcu, takie jak możliwość drapania się owiec o słupy, na których zamontowane są panele słoneczne. Wreszcie, należy zbadać społeczno-ekonomiczne aspekty wypasu na słońcu, w kontekście nakładów pracy i rentowności, zarówno dla hodowców owiec, jak i właścicieli farm fotowoltaicznych.

5. Wnioski

W tym wstępnym badaniu eksploracyjnym postawiliśmy hipotezę, że owce spędzają więcej czasu na wypasie w warunkach słonecznych niż na naturalnych pastwiskach bez paneli słonecznych lub jakiejkolwiek innej formy zacienienia, a wyniki eksperymentu to potwierdziły. Druga hipoteza była taka, że owce w 1-dniowych intensywnych zabiegach rotacyjnych spędzają więcej czasu na wypasie niż owce w 4-dniowych zabiegach rotacyjnych. Owce w zabiegach 1d spędzały mniej czasu na „wypasie” niż owce w zabiegach 4d. Może to być spowodowane tym, że presja wypasu w zabiegach 1d jest wyższa niż w zabiegach 4d, co zmniejsza ilość czasu, jaki zwierzęta mogą spędzić na przeglądaniu lub wybieraniu preferowanych gatunków roślin ( Lin i in., 2011 ). Wypas 4d może być zatem najskuteczniejszy w fazach starzenia się paszy, co miało miejsce w trakcie eksperymentu. Ostrożnie wnioskujemy na podstawie tego wstępnego porównania systemów, że panele słoneczne mogą prowadzić do wydłużenia czasu wypasu owiec. Niniejsze badanie stanowi wstępne porównanie systemów, a dalsze badania eksperymentalne z zastosowaniem metod kontrolnych są uzasadnione, aby precyzyjnie określić czynniki, które doprowadziły do naszych konkretnych ustaleń. Ograniczenia tego projektu dotyczą zachowań wypasowych w określonych warunkach klimatycznych (susza, starzejąca się pasza, suplementacja sianem lucerny). Dlatego przyszłe badania powinny ocenić zachowania wypasowe owiec na farmach słonecznych w różnych porach roku i w różnych klimatach, aby wyciągnąć wnioski, które można zastosować do farm słonecznych założonych na otwartych pastwiskach na całym świecie. Zalecamy, aby w niniejszym badaniu uwzględniono zdrowie gleby i paszy, zrównoważony rozwój środowiska, dobrostan zwierząt , potencjalną infrastrukturę obiektów, wizerunek i akceptację społeczną oraz aspekty społeczno-ekonomiczne wypasu słonecznego.

Oświadczenie o konflikcie interesów

Autorzy nie zgłaszają żadnych znanych ani domniemanych konfliktów interesów.

Podziękowanie

Wyrażamy wielką wdzięczność dr. Stefanowi Siebertowi i Malte Wellerowi z Uniwersytetu w Getyndze za pomoc w przełożeniu wyników rejestratorów danych HOBO Pendant G na zachowania podczas wypasu; kierownikom jednostki zajmującej się owcami: Katie Bayer, Rachael Stucke i Samowi Valliere, którzy zadbali o to, aby owce miały dobrą opiekę i aby eksperyment przebiegł bezproblemowo, a także Mirandzie Ford, Avery De Mello i Jasonowi Dubowsky’emu, studentom studiów licencjackich na Cal Poly, którzy pomogli w zbieraniu danych.

Odniesienia

Rozwiązania agriwoltaiczne, 2020
Agrivoltaic Solutions, 2020. Plan integracji rolnictwa: zarządzany wypas owiec i pszczelarstwo.

Google Scholar
Allden i McDWhittaker, 1970

WG Allden , IA McDWhittaker

Czynniki determinujące pobieranie paszy przez owce wypasane: wzajemne powiązanie czynników wpływających na pobieranie i dostępność paszy

Aust. J. Agric. Res , 21 ( 1970 ) , s. 755 – 766 , 10.1071/AR9700755

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Animut i wsp., 2005

G. Animut , AL Goetsch , GE Aiken , R. Puchala , G. Detweiler , CR Krehbiel , RC Merkel , T. Sahlu , LJ Dawson , ZB Johnson , TA Gipson

Zachowania podczas wypasu i wydatki energetyczne owiec i kóz pasących się na pastwiskach trawiastych i zielnych przy trzech gęstościach obsady

Mały żuwacz. Res. , 59 ( 2005 ) , s. 191 – 201 , 10.1016/J.SMALLRUMRES.2005.05.014

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Armstrong i wsp., 2016

A. Armstrong , NJ Ostle , J. Whitaker

Wpływ mikroklimatu i zarządzania roślinnością w parkach słonecznych na obieg węgla na użytkach zielonych

Environ. Res. Lett. , 11 ( 2016 ) , Artykuł 074016 , 10.1088/1748-9326/11/7/074016

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Arnold i Birrell, 1977

GW Arnold , HA Birrell

Spożycie pokarmu i zachowanie podczas wypasu u owiec różniących się kondycją ciała

Anim. Sci. , 24 ( 1977 ) , s. 343 – 353 , 10.1017/S0003356100011855

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Średnia liczba godzin słonecznych w miesiącu w San Luis Obispo (Kalifornia) [dokument WWW], 2022
Średnia miesięczna liczba godzin słonecznych w San Luis Obispo (Kalifornia) [dokument WWW], 2022. Informacje o klimacie na świecie. URL https://weather-and-climate.com/average-monthly-hours-Sunshine,san-luis-obispo-california-us,United-States-of-America (dostęp 14.10.2022).

Google Scholar
Bailey i Brown, 2011

DW Bailey , JR Brown

Rotacyjne systemy wypasu i zachowania zwierząt gospodarskich podczas wypasu na pastwiskach półpustynnych i suchych z przewagą krzewów

Rangela. Ekol. Zarządzaj. , 64 ( 2011 ) , s. 1 – 9 , 10.2111/REM-D-09-00184.1

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Bhattacharya i Hussain, 1974

AN Bhattacharya , F. Hussain

Pobranie i wykorzystanie składników odżywczych przez owce karmione różnymi ilościami paszy objętościowej w warunkach stresu cieplnego

J. Anim. Sci. , 38 ( 1974 ) , s. 877 – 886 , 10.2527/JAS1974.384877X

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Breyer i wsp., 2017

C. Breyer , D. Bogdanov , A. Gulagi , A. Aghahosseini , LSNS Barbosa , O. Koskinen , M. Barasa , U. Caldera , S. Afanasyeva , M. Child , J. Farfan , P. Vainikka

O roli fotowoltaiki słonecznej w scenariuszach globalnej transformacji energetycznej

Prog. Fotowoltaika. Res. Appl. , 25 ( 2017 ) , s. 727 – 745 , 10.1002/pip.2885

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Briske i wsp., 2008

DD Briske , JD Derner , JR Brown , SD Fuhlendorf , WR Teague , KM Havstad , RL Gillen , AJ Ash , WD Willms

Rotacyjny wypas na pastwiskach: pogodzenie percepcji z dowodami eksperymentalnymi

Rangel. Ecol. Manag. , 61 ( 2008 ) , s. 3 – 17 , 10.2111/06-159R.1

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Kalifornijski Uniwersytet Stanowy Politechniki, 2020
California Polytechnic State University, 2020. Cal Poly otwiera farmę słoneczną o mocy 4,5 megawata (prądu przemiennego) [dokument WWW]. URL https://calpolynews.calpoly.edu/news_releases/2017/January/Solar (dostęp 17.03.2021).

Google Scholar
Cameron i wsp., 2012

DR Cameron , BS Cohen , SA Morrison

Podejście mające na celu zwiększenie zgodności rozwoju energetyki słonecznej z zasadami ochrony środowiska

PLoS One ( 2012 ) , s. 7 , 10.1371/journal.pone.0038437

Google Scholar
Cedar Lake Ventures Inc, 2022
Cedar Lake Ventures Inc., 2022. Historia pogody w San Luis Obispo w styczniu 2021 r. [dokument WWW]. URL https://weatherspark.com/h/m/1286/2021/1/Historical-Weather-in-January-2021-in-San-Luis-Obispo-California-United-States (dostęp 20.02.2021).

Google Scholar
Creutzig i wsp., 2017

F. Creutzig , P. Agoston , JC Goldschmidt , G. Luderer , G. Nemet , RC Pietzcker

Niedoceniany potencjał energii słonecznej w łagodzeniu zmian klimatycznych

Energia Nat. ( 2017 ) , 10.1038/nenergy.2017.140

Google Scholar
Dias-Silva i Filho, 2020

TP Dias-Silva , ALA Filho

Profil zachowań żywieniowych owiec i kóz w systemach wypasu

Acta Sci. Anim. Nauka. , 43 ( 2020 ) , s. 1 – 10 , 10.4025/ACTASCIANIMSCI.V43I1.51265

Google Scholar
Frost i wsp., 2012
Frost, R., Walker, J., Madsen, C., Holes, R., Lehfeldt, J., Cunningham, J., Voth, K., Welling, B., Davis, TZ, Bradford, D., Malot, J., Sullivan, J., 2012. Celowany wypas: zastosowanie badań w praktyce. https://doi-org.ezproxy.library.wur.nl/10.2111/1551–501X-34.1.2 34, 2–10. https://doi.org/10.2111/1551–501X-34.1.2.

Google Scholar
Gilby i wsp., 2011

IC Gilby , AA Pokempner , RW Wrangham

Bezpośrednie porównanie metod skanowania i pobierania próbek ogniskowych w celu pomiaru zachowań żywieniowych dzikich szympansów

Folia Prima , 81 ( 2011 ) , s. 254 – 264 , 10.1159/000322354

Google Scholar
Graham i wsp., 2021

M. Graham , S. Ates , AP Melathopoulos , AR Moldenke , SJ DeBano , LR Best , CW Higgins

Częściowe zacienienie przez panele słoneczne opóźnia kwitnienie i zwiększa obfitość kwiatów pod koniec sezonu dla zapylaczy w suchym ekosystemie agriwoltaicznym

11

Sci. Rep. , 2021 ( 111 ) ( 2021 ) , s. 1 – 13 , 10.1038/s41598-021-86756-4

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Guo i wsp., 2018

L. Guo , M. Welch , R. Dobos , P. Kwan , W. Wang

Porównanie zachowań wypasowych owiec na pastwisku o różnej wysokości runi z wykorzystaniem czujnika jednostki pomiarowej bezwładnościowej

Comput. Electron. Agric. , 150 ( 2018 ) , s. 394 – 401 , 10.1016/j.compag.2018.05.004

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Handler i Pearce, 2022

R. Handler , JM Pearce

Bardziej ekologiczne owce: Analiza cyklu życia zintegrowanych systemów agriwoltaicznych dla owiec

Czysty System Energetyczny , 3 ( 2022 ) , Artykuł 100036 , 10.1016/J.CLES.2022.100036

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Odurzający, 1961

HF Heady

Ciągłe i specjalistyczne systemy wypasu: przegląd i zastosowanie w kalifornijskim typie jednorocznym. rangel. ecol. manag. range manag

Łuk , 14 ( 1961 ) , str. 182 – 193

Crossref Google Scholar
Hernandez i wsp., 2014

RR Hernandez , SB Easter , ML Murphy-Mariscal , FT Maestre , M. Tavassoli , EB Allen , CW Barrows , J. Belnap , R. Ochoa-Hueso , S. Ravi , MF Allen

Wpływ energii słonecznej na skalę przemysłową na środowisko

Odnów. Utrzymaj. Energię Rev. , 29 ( 2014 ) , s. 766 – 779 , 10.1016/j.rser.2013.08.041

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Hu i wsp., 2020

S. Hu , A. Ingham , S. Schmoelzl , J. McNally , B. Little , D. Smith , G. Bishop-Hurley , YG Wang , Y. Li

Uwzględnienie cech pochodzących z mieszanki rozmiarów okien czasowych poprawiło dokładność klasyfikacji algorytmów uczenia maszynowego w zakresie zachowań pasących się owiec

Comput. Electron. Agric. , 179 ( 2020 ) , artykuł 105857 , 10.1016/j.compag.2020.105857

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Iason i wsp., 1999

GR Iason , AR Mantecon , DA Sim , J. Gonzalez , E. Foreman , FF Bermudez , DA Elston

Czy wypasanie owiec może zrekompensować codzienne ograniczenia czasowe związane z żerowaniem?

? J. Anim. Ecol. , 68 ( 1999 ) , s. 87 – 93 , 10.1046/J.1365-2656.1999.00264.X

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Kippelen i Brédas, 2009

B. Kippelen , JL Brédas

Fotowoltaika organiczna

Energy Environ. Sci. , 2 ( 2009 ) , s. 251 – 261 , 10.1039/B812502N

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Kochendoerfer i Thonney, 2021
Kochendoerfer, N., Thonney, ML, 2021. Wypas owiec na farmach fotowoltaicznych w stanie Nowy Jork: szanse i wyzwania. Zakres i skalowanie sektora hodowli owiec w stanie Nowy Jork w celu wykorzystania naziemnych paneli fotowoltaicznych do zarządzania roślinnością [Biała księga].

Google Scholar
Kochendoerfer i wsp., 2019
Kochendoerfer, N., Thonney, ML, Hain, L., 2019. Potencjał rolniczy, ekonomiczny i środowiskowy współlokalizacji elektrowni słonecznych na skalę przemysłową z wypasem owiec.

Google Scholar
Lin i wsp., 2011

L. Lin , U. Dickhoefer , K. Müller , Wurina , A. Susenbeth

Zachowanie owiec podczas wypasu przy różnym zagęszczeniu stada na stepach Mongolii Wewnętrznej w Chinach

Appl. Anim. Behav. Sci. , 129 ( 2011 ) , s. 36 – 42 , 10.1016/J.APPLANIM.2010.11.002

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Maia i wsp., 2020

ASC Maia , E. Culhari , A. de , V. Fonsêca , FC de , HFM Milan , KG Gebremedhin

Panele fotowoltaiczne jako źródło zacienienia dla zwierząt gospodarskich

J. Clean. Prod. , 258 ( 2020 ) , Artykuł 120551 , 10.1016/j.jclepro.2020.120551

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Marai i wsp., 2007

IFM Marai , AA El-Darawany , A. Fadiel , MAM Abdel-Hafez

Cechy fizjologiczne owiec pod wpływem stresu cieplnego — przegląd

Mały żuwacz. Res. , 71 ( 2007 ) , s. 1 – 12 , 10.1016/j.smallrumres.2006.10.003

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Marrou i wsp., 2013

H. Marrou , L. Guilioni , L. Dufour , C. Dupraz , J. Wery

Mikroklimat w systemach agriwoltaicznych: Czy tempo wzrostu upraw jest zaburzone w półcieniu paneli słonecznych?

Agric. for. Meteorol. , 177 ( 2013 ) , s. 117 – 132 , 10.1016/j.agrformet.2013.04.012

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Zapałki, 1992

Mecze AG

Reakcja roślin na wypasanie: przegląd

J. Prod. Agric. , 5 ( 1992 ) , str. 1 – 7 , 10.2134/JPA1992.0001

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Montag i wsp., 2016
Montag, H., Parker, G., Clarkson, T., 2016. Wpływ farm słonecznych na lokalną bioróżnorodność: badanie porównawcze.

Google Scholar
Moreau i wsp., 2009

M. Moreau , S. Siebert , A. Buerkert , E. Schlecht

Wykorzystanie akcelerometru trójosiowego do automatycznego rejestrowania i klasyfikacji zachowań kóz podczas wypasu

Appl. Anim. Behav. Sci. , 119 ( 2009 ) , s. 158 – 170 , 10.1016/j.applanim.2009.04.008

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Mosier i wsp., 2021

S. Mosier , S. Apfelbaum , P. Byck , F. Calderon , R. Teague , R. Thompson , MF Cotrufo

Adaptacyjny wypas na wielu pastwiskach zwiększa zasoby węgla i azotu w glebie oraz stabilizację poprzez asocjację minerałów na pastwiskach w południowo-wschodniej części USA

J.Środowisko. Zarządzaj. , 288 ( 2021 ) , Artykuł 112409 , 10.1016/J.JENVMAN.2021.112409

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Muscat i wsp., 2022

A. Muscat , EM de Olde , JJL Candel , IJM de Boer , R. Ripoll-Bosch

Ziemia obiecana: Kontrastujące ramy dla gruntów marginalnych w Unii Europejskiej

Polityka użytkowania gruntów , 112 ( 2022 ) , artykuł 105860 , 10.1016/J.LANDUSEPOL.2021.105860

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Newman i wsp., 1995

JA Newman , AJ Parsons , JHM Thornley , PD Penning , JR Krebs

Optymalny wybór diety przez roślinożercę-generystę pasącego się

Funk. Ecol. , 9 ( 1995 ) , s. 255 , 10.2307/2390572

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Olson i Lacey, 1994

BE Olson , JR Lacey

Owce: metoda zwalczania chwastów na pastwiskach

Sheep Res. J. ( 1994 ) , s. 105 – 112

Google Scholar
Paine i wsp., 1999

LK Paine , D. Undersander , MD Casler

Wzrost, produkcja i jakość pastwisk w warunkach rotacyjnego i ciągłego wypasu

J. Prod. Agric. , 12 ( 1999 ) , str. 569 – 577 , 10.2134/jpa1999.0569

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Pascaris i wsp., 2021

AS Pascaris , C. Schelly , L. Burnham , JM Pearce

Integracja energii słonecznej z rolnictwem: Perspektywy branży w zakresie rynku, społeczności i aspektów społeczno-politycznych agriwoltaiki

Energy Res. Soc. Sci. , 75 ( 2021 ) , Artykuł 102023 , 10.1016/J.ERSS.2021.102023

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Penning, 1986
Penning, PD, 1986. Wpływ stanu darni na zachowania pastwiskowe i pobieranie paszy przez owce. NATO Adv. Sci. institutes Ser. Ser. A Life Sci. 108, 219–226.

Google Scholar
Penning i wsp., 1991

PD Penning , AJ Parsons , RJ Orr , TT Treacher

Pobieranie paszy i reakcje behawioralne owiec na zmiany cech runi w warunkach ciągłego zarybiania

Grass Forage Sci. , 46 ( 1991 ) , str. 15 – 28 , 10.1111/J.1365-2494.1991.TB02204.X

Wyświetl w Scopus Google Scholar
Penning i wsp., 1994

PD Penning , AJ Parsons , RJ Orr , GE Hooper

Pobieranie paszy i reakcje behawioralne owiec na zmiany właściwości runi w warunkach wypasu rotacyjnego

Grass Forage Sci. , 49 ( 1994 ) , s. 476 – 486

Widok Crossref w Scopus Google Scholar
Peschel i wsp., 2019
Peschel, R., Peschel, T., Marchand, M., Hauke, J., 2019. Parki fotowoltaiczne – zyski dla różnorodności biologicznej, Stowarzyszenie Innowatorów Rynku Energii (bne/Bundesverband Neue Energiewirtschaft eV).

Google Scholar
Phillips i Cypher, 2019

SE Phillips , BL Cypher

Rozwój energii słonecznej i gatunki zagrożone w Dolinie San Joaquin

West. Wildl , Identyfikacja stref konfliktu , Kalifornia ( 2019 ) , s . 29-44

Crossref Google Scholar
Pickerel, 2016
Pickerel, K., 2016. Nie ponoś kosztów eksploatacji i konserwacji instalacji fotowoltaicznej – zostaw to tym, którzy mają cztery nogi [dokument WWW]. Sol. Power World. URL https://www.solarpowerworldonline.com/2016/08/dont-eat-solar-om-costs-leave-four-legs/ (dostęp 18.07.2021).

Google Scholar
Zespół R Core, 2020
Zespół R Core, 2020. R: Język i środowisko obliczeń statystycznych.

Google Scholar
Santra i wsp., 2017
Santra, P., Pande, P., Kumar, S., Mishra, D., Singh, R., 2017. Agri-woltaika lub rolnictwo słoneczne: koncepcja integracji wytwarzania energii elektrycznej z fotowoltaiki słonecznej i produkcji roślinnej w jednym systemie użytkowania gruntów 7.

Google Scholar
Savian i wsp., 2014

JV Savian , AB Neto , DB de David , C. Bremm , RMT Schons , TCM Genro , GA do Amaral , J. Gere , CM McManus , C. Bayer , PC Faccio Carvalho

Intensywność wypasu i metody obsady zwierząt na produkcję zwierzęcą i emisję metanu przez wypasane owce: implikacje dla zintegrowanego systemu upraw i hodowli zwierząt

Agric. Ecosyst. Environ. , 190 ( 2014 ) , s. 112 – 119 , 10.1016/J.AGEE.2014.02.008

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Schütz i wsp., 2009

KE Schütz , AR Rogers , NR Cox , CB Tucker

Krowy mleczne preferują cień, który zapewnia im lepszą ochronę przed promieniowaniem słonecznym latem: korzystanie z cienia, zachowanie i temperatura ciała

Appl. Anim. Behav. Sci. , 116 ( 2009 ) , s. 28 – 34 , 10.1016/J.APPLANIM.2008.07.005

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Shahabuddin i wsp., 2021

M. Shahabuddin , MA Alim , T. Alam , M. Mofijur , SF Ahmed , G. Perkins

Krytyczna analiza rozwoju i wyzwań technologii skoncentrowanej energii słonecznej

Ocena technologii zrównoważonej energii , 47 ( 2021 ) , artykuł 101434 , 10.1016/J.SETA.2021.101434

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Sharpe i wsp., 2021

KT Sharpe , BJ Heins , ES Buchanan , MH Reese

Ocena systemów fotowoltaicznych do zacieniania krów w stadzie mlecznym żywiącym się pastwiskami

J. Dairy Sci. ( 2021 ) , s. 104 , 10.3168/jds.2020-18821

Google Scholar
Sharrow, 1983

SH Sharrow

Uprawy paszowe i diety zwierząt w systemie rotacyjnym i ciągłym wypasu

Soc. Range Manag. , 36 ( 1983 ) , s. 447 – 450 , 10.2307/3897937

Google Scholar
Szubbak, 2019

MH Shubbak

Postęp w fotowoltaice słonecznej: przegląd technologii i trendy patentowe

Odnów. Zrównoważ. Energię Rev. ( 2019 ) , s. 115 , 10.1016/J.RSER.2019.109383

Google Scholar
Sinha i wsp., 2018

P. Sinha , B. Hoffman , J. Sakers , L. Althouse

Najlepsze praktyki odpowiedzialnego użytkowania gruntów w celu poprawy bioróżnorodności w elektrowniach słonecznych na skalę przemysłową

16-12

Studium przypadku. Środowisko. , 2 ( 1 ) ( 2018 ) , 10.1525/cse.2018.001123

Google Scholar
Smith, 1895

J.G. Smith

Warunki paszowe w regionie preriowym

USDA Publ. ( 1895 )

Google Scholar
Starns i wsp., 2019

HD Starns , SD Fuhlendorf , RD Elmore , D. Twidwell , ET Thacker , TJ Hovick , B. Luttbeg

Połączenie ognia i wypasu zmniejsza ilość paliwa zużywanego przez dzikie zwierzęta na pastwiskach

Ekosfera ( 2019 ) , s. 23 10 , 10.1002/ECS2.2578

Google Scholar
Teague i Barnes, 2017
Teague, R., Barnes, M., 2017. Zarządzanie wypasaniem, które regeneruje funkcje ekosystemu i środki utrzymania na pastwiskach. https://doi.org/10.2989/10220119.2017.1334706 34, 77–86. https://doi.org/10.2989/10220119.2017.1334706.

Google Scholar
Teague i wsp., 2013

R. Teague , F. Provenza , U. Kreuter , T. Steffens , M. Barnes

Wypas na wielu pastwiskach na pastwiskach: skąd bierze się ta percepcyjna dychotomia między wynikami badań a doświadczeniami hodowców?

J. Environ. Manag. , 128 ( 2013 ) , s. 699 – 717 , 10.1016/J.JENVMAN.2013.05.064

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Voelkel i wsp., 2018
Voelkel, B., Marshall, M., Lund, A., Gobeli, A., Lopez, R., 2018. Prosta metoda szacowania biomasy roślinnej stosowana w zarządzaniu wypasaniem. College Station, Teksas, USA.

Google Scholar
Wang i wsp., 2018

T. Wang , W. Richard Teague , SC Park , S. Bevers

Ocena długoterminowych skutków ekonomicznych i ekologicznych wypasu ciągłego i wielobiegowego – podejście modelowe

Agric. Syst. , 165 ( 2018 ) , s. 197 – 207 , 10.1016/J.AGSY.2018.06.012

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Webb i wsp., 2017

LE Webb , B. Engel , K. van Reenen , EAM Bokkers

Dieta jałowa zwiększa bezczynność i czuwanie u cieląt

Appl. Anim. Behav. Sci. , 197 ( 2017 ) , s. 9 – 14 , 10.1016/J.APPLANIM.2017.08.005

Wyświetl plik PDF Wyświetl artykuł Wyświetl w bazie Scopus Google Scholar
Wilbert i wsp., 2015

TR Wilbert , DAS Woollett , A. Whitelaw , J. Dart , JR Hoyt , S. Galen , K. Ralls , DE Meade , JE Maldonado

Nieinwazyjny monitoring genetyczny zagrożonego wyginięciem lisa San Joaquin na instalacji fotowoltaicznej

Zagrożenie. Gatunek Res , 27 ( 2015 ) , s. 31 – 41 , 10.3354/ESR00649

Znajdowanie pliku PDF…Wyświetl w Scopus Google Scholar
Willockx i wsp., 2020
Willockx, B., Uytterhaegen, B., Ronsijn, B., Herteleer, B., Cappelle, J., 2020. Standardowa klasyfikacja i wskaźniki wydajności systemów agriwoltaicznych, EU PVSEC Proceedings. Gandawa, Belgia. https://doi.org/10.4229/EUPVSEC20202020–6CV.2.47.

Google Scholar

https://doi.org/10.1016/j.applanim.2022.105799 Uzyskaj prawa i treści

Na podstawie licencji Creative Commons Otwarty dostęp

„Wstępne badanie wpływu paneli słonecznych i częstotliwości rotacji na zachowanie podczas wypasu owiec (Ovis aries) pasących się na pastwiskach w stanie spoczynku”

Autor:

Emma W. Kampherbeek, Laura E. Webb, Beth J. Reynolds, Seeta A. Sistla, Marc R. Horney, Raimon Ripoll-Bosch, Jason P. Dubowsky, Zachary D. McFarlane

Publikacja:

Zastosowana nauka o zachowaniu zwierząt

Wydawca:

Elsevier

Data:

Styczeń 2023

Witamy w RightsLink

Firma Elsevier nawiązała współpracę z usługą RightsLink organizacji Copyright Clearance Center, aby zaoferować szereg opcji ponownego wykorzystania tych treści.

Uwaga: Niniejszy artykuł jest dostępny na licencji Creative Commons CC-BY-NC-ND i zezwala na niekomercyjne wykorzystanie utworu w opublikowanej formie, bez adaptacji ani zmian, pod warunkiem wskazania autora.

W przypadku ponownego wykorzystania w celach komercyjnych należy uzyskać zgodę poniżej.

Link do artykułu: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168159122002593