研究發現熊貓比以前認為的更活躍

發表于 2025-11-22 05:24:24 來源：骨軟筋酥網

中國四川省臥龍自然保護區的一只大熊貓在一棵氣味標記樹上查看最近的社交帖子。信用:uux.cn/張近東
（神秘的發現地球uux.cn）據密歇根州立大學（蘇·尼科爾斯）：長期以來，熊貓被描繪成孤獨的熊貓武漢江漢（大活）上門vx《356+2895》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達動物，它們確實與家人和朋友在一起——而且它們是比前社交媒體的大用戶。氣味標記樹就像熊貓版的活躍臉書。
《Ursus》雜志上的研究一篇文章描繪了中國臥龍自然保護區深受喜愛的熊的新生活方式，這種生活方式避開了人類的發現眼睛，因為它們害羞、熊貓稀有，比前并且生活在森林茂密的活躍偏遠地區。沒有人真正知道熊貓是研究如何相處的，但一項新的發現武漢江漢（大活）上門vx《356+2895》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達研究表明，熊貓比以前想象的熊貓更喜歡和別人在一起。他們使用氣味標記來跟蹤家庭成員和朋友，比前更新生活事件，活躍查看約會現場。
這篇文章的第一作者Thomas Connor在密歇根州立大學系統集成和可持續發展中心(MSU-CSIS)攻讀博士學位時做了這項工作，他花了幾個月時間在那些森林里閑逛，觀察熊貓的跡象，因為實際上看不見熊貓。他的工作是建立在其他MSU-CSIS科學家先前的觀察基礎上的，他們懷疑熊貓可能并不像每個人想的那樣完全不合群。
“一旦你有了眼睛，你就可以在山脊上和不同的小徑上看到標記氣味的樹，這些樹被一種蠟質物質染色——熊貓似乎經常這樣做，”康納說。"很明顯，它們通過氣味標記行為來交換信息."
為了將標記的樹木與對熊貓社會結構的理解聯系起來，附近的熊貓群落需要被記錄下來。為了探索這種直覺，康納與MSU基金會社會計量學教授肯·弗蘭克(Ken Frank)合作，他是社交網絡專家，也是本文的合著者。
研究人員沒有在熊每次嗅樹的時候都在它身上安裝攝像頭?！斑@是一個關鍵部分，”弗蘭克說?！拔腋嬖V他，一旦他有了關于哪些熊彼此接近的數據，我們就可以使用適用于人類的技術和理論來理解他們的社會網絡。
“這些香味樹是一種社交媒體。像臉書一樣，它是異步的，意味著你不必在同一時間出現在同一個地方。它允許一個人向許多人廣播，這是一個記錄。一只熊貓在樹上做標記和臉書郵報沒什么不同?！?br>便便:社會洞察力的熊貓門戶
為了確定哪些熊彼此接近，康納挖掘了他以新鮮熊貓糞便的形式收集的大量數據。
熊貓糞便是觀看熊貓的黃金標準。熊貓明顯缺乏社交能力，但它們通過排泄來彌補——每天排泄大約90次。這意味著他們會留下可靠的線索。康納能夠從新鮮的熊貓糞便中提取DNA，這些糞便是他和他的同事在一個46平方公里的區域收集的，這個區域被稱為主要的熊貓棲息地。
來自糞便的信息使他們能夠識別氣味標記樹附近的特定熊貓，并顯示這些熊貓是否彼此相關。這使得他們能夠將這些信息與他們選擇的交流方式——氣味樹——的信息結合起來，探索他們的社交網絡。
研究發現熊貓比以前認為的更活躍

中國臥龍自然保護區的一只大熊貓在一棵樹上摩擦氣味腺，動物們用它來留下關于他們狀態的信息。信用:uux.cn/張近東
"康納說:“我們將兩個相距一定距離的熊貓個體定義為一個群體. "即使他們沒有直接交流或身體接觸，他們也可以通過化學氣味信號交換信息。為分析建立了社交網絡。"
這對一種被認為不合群的動物來說是一個新發現。
部署小團體檢測器來發現社交網絡
弗蘭克說，一旦他們可以確定熊就在附近，他們就可以應用社區或小團體探測的社交網絡技術。
“這很像高中，”弗蘭克說?！熬拖裨诟咧幸粯?，小團體有很多含義。小團體內部有很強的規范——雖然很少遇到小團體之外的人，但信息可能非常重要?！?br>氣味標記樹已經有了足夠的信息，如果嗅探器以前遇到過這種動物，它會告訴嗅探器這種動物是誰。它還告訴標記的性別，熊的優勢和大小的想法，以及他們是否準備好交配。
康納說，他們收集到的最吸引人的信息是，在非交配季節，大熊貓似乎主要與其他家庭成員在一起。但是它們似乎在交配季節分支了——很可能使用氣味標記樹作為領地地圖。
這是一個重要的行為變化，因為在交配季節離開家庭群體減少了近親繁殖和競爭的變化。Connor指出，這個結果是初步的，受到小樣本量的限制，但這是一個誘人的結果，應該繼續下去。
“這項研究的發現為大熊貓如何利用它們的棲息地提供了新的線索，”本文的高級作者主任雷切爾·卡森可持續發展主席劉建國說。“大熊貓是人類和自然系統的一部分，人類共享它們的棲息地。我們對它們的生活方式和需求的任何了解，最終都有助于制定好的保護政策，或許還能讓我們對自己的行為有更多的了解。
除了Connor（現為加州大學伯克利分校博士后）、Frank和Liu之外，《社交網絡分析揭示大熊貓隱藏的社會復雜性》的作者還有Maiju Qiao、Kim Scribner、Jin Hou、Jindong Zhang、Abbey Wilson、Vanessa Hull和Rengui Li。

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