<?xml version="1.0" encoding="windows-1251"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>adv_animal</genre>
   <author>
    <first-name>Леонид</first-name>
    <middle-name>Миронович</middle-name>
    <last-name>Баскин</last-name>
    <home-page>http://baskinlm.com/</home-page>
   </author>
   <author>
    <first-name>Евгения</first-name>
    <middle-name>Алексеевна</middle-name>
    <last-name>Чикурова</last-name>
   </author>
   <book-title>Поведение крупного рогатого скота</book-title>
   <annotation>
    <p>В книге представлены результаты 30-летних исследований поведения крупного рогатого скота, содержавшегося вольно, в условиях близких к тем, в которых обитал дикий предок Bos primigenius. Описан репертуар поведения, свойственный виду. Дан обзор мировых достижений в изучении поведения крупного рогатого скота. Представлена история одомашнивания крупного рогатого скота и дан анализ взаимоотношений этих животных с человеком. Наблюдения за адаптацией скота к суровым условиям Севера и обзор экологии и поведения одичавших популяций позволяют оценить возможности приспособления скота к экстремальным условиям.</p>
    <p>Книга будет полезна для ученых-зоотехников, профессоров и студентов, изучающих экологию, этологию и физиологию крупного рогатого скота, а также для немногих работающих в России исследователей поведения этого важнейшего для человека домашнего животного.</p>
   </annotation>
   <date value="2017-08-21">21 August 2017</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2017-08-21">21 August 2017</date>
   <src-url>http://baskinlm.com/books/cattle_behavior</src-url>
   <id>67E85FAE-F0D6-4C1D-A1D6-9C800AEAF38A</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0 — создание файла</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Поведение крупного рогатого скота</book-name>
   <publisher>Товарищество научных изданий КМК</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2014</year>
   <isbn>978-5-9906181-0-7</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Л.М. Баскин, Е.А. Чикурова</p>
   <p>Поведение крупного рогатого скота</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие научного редактора</p>
   </title>
   <p>Знание и управление поведением животных всегда присутствовало в практике человека — и охотника, и пастуха, и при содержании животных в помещениях. Однако, когда в XX веке получили развитие науки о поведении животных (физиология высшей нервной деятельности, зоопсихология, этология), современники были поражены, какой объем знаний неосознанно присутствовал в нашем взаимодействии с животными, и как знание закономерностей их поведения позволяет продвинуться в управлении ими. Стала понятна биологическая основа изменений поведения при одомашнивании, при управлении животными на пастбище и в помещении.</p>
   <p>Книга представляет собой обзор современных знаний по экологии и поведению крупного рогатого скота, в ней приведены результаты работ более чем 900 зарубежных и российских ученых, и тем самым существенно дополняет изданные в России книги по поведению этих животных. Кроме того, авторы приводят результаты собственных 30-летних исследований экологии и поведения крупного рогатого скота, содержавшегося на огороженных пастбищах в условиях, максимально приближенных к тем, в которых дикий предок скота обитал в природе. Такой метод содержания скота (ранчеводство) широко развивается сейчас в России. Описанные в книге возможности адаптации скота к климатическим факторам и кровососущим насекомым, использование различных типов пастбищ (включая лесные) и кормов, особенности социального и материнского поведения скота, — эти и другие сведения могут помочь ранчеводам планировать систему загонов, технологию подкормки, устройство водопоев, укрытий и т. п.</p>
   <p>Книга предназначена широкому кругу читателей — зоотехникам, преподавателям и студентам, исследователям поведения животных.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение</p>
   </title>
   <p>В этой книге рассказывается о поведении животных, принадлежащих к подсемейству Быковых (Bovinae). Основное внимание уделено домашнему крупному рогатому скоту. Для краткости мы будем использовать аббревиатуру КРС (крупный рогатый скот).</p>
   <p>Начиная с 1970-х гг. и до настоящего времени численность КРС в мире составляет 1,1–1,4 млрд. голов. КРС дает примерно 46 млн. т мяса и 480 млн. т молока (Эрнст и др., 1977; Albright, Arave, 1997). По молочной продуктивности КРС не имеет равных среди других домашних животных. По остальным видам продукции, так же как по способности приспосабливаться к разнообразию условий обитания в природе или содержанию в неволе, по скороспелости, по мясной продуктивности КРС может уступать другим видам (свиньям, лошадям, кроликам, овцам и козам, верблюдам). Однако, если оценивать пользу, которую человек извлекает из содержания КРС по всем признакам в комплексе, крупный рогатый скот можно признать наиболее ценным домашним животным.</p>
   <p>Наша книга посвящена поведению КРС. Наиболее очевидное определение «поведения» — это то, что животное делает. Поведение — это один из механизмов осуществления животным его физиологических функций. Так, кормясь, корова должна найти корм, определить его пригодность, сорвать, проглотить, потом прожевать и снова проглотить, в итоге, удалить из организма непереваренные остатки.</p>
   <p>Поведение — это еще и один из механизмов функционирования популяций. Биологические виды существуют в природе в форме популяций, так что знать поведение одного животного недостаточно. Взаимодействие двух или более коров демонстрирует их способность к координации действий. КРС — социальные животные, жизнь в одиночку наблюдается в ограниченном числе ситуаций: корова предпочитает одиночество во время отела, как и старые быки и животные-изгои, которых, например, отгоняют от привлекательного корма. Размножение требует, чтобы бык и корова принимали позы, позволяющие совокупиться, причем сделать это в момент, наиболее благоприятный для оплодотворения. Новорожденный теленок, едва вставший на ноги, должен самостоятельно найти вымя матери, причем поиск вымени и первое сосание должны произойти за время, пока теленок сохраняет врожденный запас сил. Значительная часть исследований поведения КРС касается поведения животных в стаде.</p>
   <p>Однако изучение популяции коров также недостаточно для полноценного знания их поведения. Дикие животные существуют внутри биоценоза. Поведение — это также механизм, обеспечивающих адаптацию животных к окружающей среде: погодным условиям, сезонным изменениям растительности, к хищникам. Для домашних животных человек — важнейший элемент биоценоза. Взаимодействуя с человеком, коровы используют реакции, служащие для взаимодействия с другими коровами, а также с домашними и дикими животными, в том числе с хищниками.</p>
   <p>Наука о поведении животных может быть полезной, требуя от ученого лишь наблюдательности, терпения и способности видеть новое там, где миллионы других исследователей прошли мимо. Конечно, использование новейших методов исследования, таких как биотелеметрия, резко расширяет возможности изучения поведения. Огромная практическая значимость КРС для человека делает ценными каждую находку, каждую подмеченную и дотоле неизвестную деталь поведения.</p>
   <p>Прикладные исследования поведения животных включают все составляющие современной науки о поведении (физиология организма, физиология высшей нервной деятельности, этология, сравнительная психология, поведенческая экология). Эта книга написана зоологами и, соответственно, мы используем методы и подходы двух дисциплин, изучающих поведение животных и близких к зоологии: этологии и поведенческой экологии.</p>
   <p>Этология КРС — это прежде всего изучение репертуара поведения: описание реакций и их последовательностей. Изучение репертуара поведения коров — это морфологическая часть работы, имея ввиду морфологию поведения, во многом определяемую как анатомией КРС, так и генотипом. Согласно генетическим исследованиям, врожденная часть поведения составляет около 50 % всех элементов поведения высших млекопитающих, а социальное поведение даже на 70 % определено генотипом животных (Drickamer et al., 1996; Wilson, 2012).</p>
   <p>Среди других наук, изучающих поведение (физиология высшей нервной деятельности, зоопсихология), этология постулирует себя как «объективный метод изучения поведения» (Klopfer, 1974). Исследователь регистрирует то, что «животное делает», и пытается определить существенные (т. е. важные для животного и для его использования) элементы поведения. Исследователь ищет достоверные (т. е. подтвержденные методами статистики) связи между этими элементами и событиями, которые случаются вокруг животного, или тем, что известно о физиологии животного, истории его жизни, истории жизни его предков. Фото и видеосъемка, использование диктофона или другой регистрирующей аппаратуры помогают заметить даже мельчайшие детали поведения, которые трудно уловить, поскольку животное двигается, разные проявления поведения сменяют друг друга. Уже в лаборатории, вновь и вновь просматривая материалы на экране компьютера, удается заметить постоянные последовательности элементов поведения.</p>
   <p>Поведенческая экология позволяет нам понять адаптивное значение поведения. Исходя из мотиваций поведения животных, определяемых как его физиологией, так и реагированием на окружающую среду, мы анализируем, какая поведенческая реакция или комплекс реакций приводит к удовлетворению мотивации. В отличие от изучения фиксированных образцов поведения, работая в русле поведенческой экологии, мы описываем образцы поведения, в которых и набор, и последовательность реакций могут меняться. Из образцов поведения могут складываться биологические формы поведения.</p>
   <p>Ареал КРС охватывает огромную территорию — между 60°N и 40°S. КРС успешно выживает во всех природных зонах, исключая тундру и арктические пустыни. Экологическая ниша всего подсемейства Быковых еще шире, чем у КРС — лесные бизоны и якутский скот обитают там, где озера 7,5 месяцев в году находятся подо льдом, а морозы до –60 °C случаются регулярно.</p>
   <p>Было бы трудно найти сходство современных условий существования молочного скота и той среды, в которой вероятно жили дикие предки во времена одомашнивания или в более известных нам условиях обитания первобытного тура (зона широколиственных европейских лесов) (см. Главу 14). Тем не менее, поведенческие реакции и способность к обучению позволяют КРС выживать и приспосабливаться к новой среде. Как будет показано в этой книге, в репертуаре поведения КРС нет ни одной реакции, которую можно было бы полагать как новую, не бывшую у его дикого предка. Мало того, КРС не только благополучно выживает в самых разных условиях, создаваемых человеком, но и сохраняет способность выживать в дикой природе. Таким образом, видовые особенности поведения, присущие еще дикому предку домашнего скота, позволяют скоту выживать в новых условиях, созданных человеком.</p>
   <p>Дикий предок домашнего скота вымер, исторические документы снабжают нас неполными сведениями о поведении дикого тура. Можно узнать больше о естественном поведении скота, поместив его в условия, близкие к природным. Поэтому мы провели эксперимент, который предусматривал вольное и полувольное содержание КРС на огороженной территории. Кроме того, мы изучили одичавшие популяции скота, их поведение и экологию в нередко экстремальных условиях существования (Часть 3 этой книги).</p>
   <p>Животные из подсемейства Быковых — преимущественно травоядные животные, способные питаться и древесной растительностью. Благодаря крупным размерам эти животные меньше страдают от хищников, хотя и демонстрируют развитое оборонительное поведение. Одомашнивание и разные формы содержания можно рассматривать как своеобразные эксперименты, раскрывающие детали поведения Быковых. Результаты исследований КРС мы пытаемся распространить и на поведение его вымершего дикого предка. Конечно, мы не должны упускать из виду, в каких условиях содержания находился КРС, когда исследовались те или иные особенности поведения.</p>
   <p>Человек уже в течение многих веков добивается повышения продуктивности КРС — улучшения мясных качеств, когда речь идет о мясном скотоводстве, или увеличения молочной продуктивности. Технический прогресс придал ускорение этому направлению селекционной и зоотехнической работы (его называют «продуктивизм» (O’Neill et al., 2010)). Ради высокой продуктивности КРС стали помещать в условия, все более далекие от естественных. На наиболее совершенных молочных комплексах почти все условия жизни КРС контролируются или изменены человеком: физическая среда (атмосфера, температура, влажность, размеры используемого пространства, пол), корм, техника доения и осеменения.</p>
   <p>Однако удорожание энергоресурсов заставляет сейчас искать и пути использования естественных способностей КРС выживать и давать продукцию в условиях, в меньшей степени изменяемых человеком (O’Neill et al., 2010). Содержание КРС на естественных пастбищах и сейчас практикуется на всех континентах. В некоторых странах пастьба под контролем пастухов заменена на пастьбу на огороженных территориях. Содержание скота на огороженных пастбищах развивается, превращаясь в ранчеводство (ranching), если скот содержится подобно диким животным, используя лишь «подножный» корм, или в фермерство (farming), когда животные получают подкормку, их размножение контролируется (например, ведется искусственное осеменение), проводятся ветеринарные мероприятия. Очевидно, что существуют варианты скотоводства, в которых черты ранчеводства и фермерства сочетаются (Hudson, 1989). Каждая технология содержания требует знания экологии и поведения КРС.</p>
   <p>Мы поставили перед собой следующие задачи:</p>
   <p>Описать видоспецифические особенности поведения домашнего скота.</p>
   <p>Приблизиться к пониманию того, какова природная экологическаяниша нашего домашнего скота, к каким экологическим условиям он приспособлен благодаря происхождению, какие условия для него наиболее привлекательны.</p>
   <p>Представляет научный и практический интерес изучить возможности адаптации крупного рогатого скота к экстремальным условиям, таким как низкие температуры, снежный покров, отсутствие воды. Надо попытаться понять, открытый или закрытый ландшафт (лес или поле) скот предпочитает или использует оба для питания, отдыха, защиты от климатических факторов, гнуса, материнско-детского поведения. К этой же задаче относится изучение способности использовать древесные корма.</p>
   <p>Исследовать поведение скота по отношению к человеку и сделать обзор современных представлений об одомашнивании КРС.</p>
   <p>Дать обзор существующих ныне одичавших популяций Быковых.</p>
   <p>В нашей книге 18 глав. Кроме того, мы ввели разделение книги на 3 части, что отражает содержание глав, в этих частях помещенных. В Части I описан репертуар поведения, т. е. известные на сегодняшний день элементы поведения (реакции) КРС и экологические аспекты поведения. Часть II книги посвящена проблемам одомашнивания на примере крупного рогатого скота, а также описывает поведение КРС по отношению к человеку. Часть III представляет информацию об одичавших животных, которыми уже никто не управляет, и которые выживают в дикой природе. Эти вольные, одичавшие популяции важны как объекты современного развития биоразнообразия и эволюционных достижений. Особенности их поведения и приспособления к различным, часто весьма суровым условиям жизни, позволяют лучше представить себе поведение крупного рогатого скота.</p>
   <p>Мы искренне благодарны директору Института академику В.Е. Соколову и нынешнему директору академику Д.С. Павлову за поддержку наших исследований. Мы благодарны академикам Л.К. Эрнсту и А.В. Черекаеву, помогавших нам и консультировавших в ходе исследований.</p>
   <p>Мы искренне благодарны чл. — корр. РАН В.В. Рожнову и г-же Л.Л. Случевской, взявших на себя труд редактирования этой книги. Рецензенты книги доктор биологических наук, профессор А.В. Суров и доктор биологических наук, профессор, заслуженный деятель науки России А.В. Шумов сделали важные критические замечания, помогшие нам улучшить работу.</p>
   <p>Наблюдения за животными в вольере были бы невозможны без постоянной помощи Л.И. Гуляевой — профессионального зоотехника с большим стажем работы со скотом. Кроме того, исследованиям помогали</p>
   <p>В.В. Белехов, Ю.Б. Борисов, В.С. Кочетков, М.М. Лебедев, А.А. Рудник. Всем им мы выражаем глубокую благодарность.</p>
   <p>Значительные по объему материалы, вошедшие в эту книгу, были собраны Н.А. Степановым, чьи публикации мы указываем в соответствующих местах текста. Исследования также проводились С.Л. Баскиной, С.Л. Барышевой, М. Прозоровой, Е.Н. Силкиной, С. Туруевой Их участие и принадлежащие им материалы упомянуты в тексте. И.А. Жесткова провела наблюдения за стадом, пастьбой которого управляли пастухи. Ее достижения и публикация также отмечены в тексте. Л. Бальчаускас (L. Balchauskas) принимал участие в статистической обработке данных.</p>
   <p>Стефен Холл (Stephen Hall) из Университета Линкольна (Великобритания), Марцело Алмейда Браво (Marcelo Almeida Bravo), Кристиан Монкайо Эспин (Cristian Moncayo Espin) из Университета Эквадора, Оскар Карвайджал Мора (Оscar Carvajal Mora) из Галапагосского национального парка (Parque Nacional Galаpagos) предоставили собственную информацию о современном состоянии популяций одичавшего крупного рогатого скота. Мы искренне благодарим их.</p>
   <p>Проведение длительного эксперимента со скотом потребовало значительных затрат средств Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН.</p>
   <p>Финансовая поддержка была оказана Программой фундаментальных исследований ОБН РАН «Фундаментальные основы управления биологическими ресурсами», грантом РФФИ «Угорский проект», грантом РФФИ «Социально-экологические факторы устойчивого развития Ближнего Севера России».</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть I. Поведение и поведенческая экология крупного рогатого скота</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 1. Общая информация о крупном рогатом скоте</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Систематика подсемейства Быковых</p>
     </title>
     <p>Систематика подсемейства (Соколов, 1979) такова.</p>
     <subtitle>Подсемейство Быковых Bovinae Gill, 1872</subtitle>
     <p><strong>Род буйволов</strong> <emphasis>Bubalus</emphasis> H. Smith, 1827</p>
     <p>— Аноа <emphasis>B. depressicornis</emphasis> H. Smith, 1827.</p>
     <p>— Азиатский буйвол <emphasis>B. arnee</emphasis> Kerr, 1792.</p>
     <p>— Одомашненная форма буйвола <emphasis>B. arnee</emphasis>.</p>
     <p>— Африканский буйвол <emphasis>B. caffer</emphasis> Sparrman, 1779.</p>
     <p><strong>Род настоящих быков</strong> Bos Linnaeus, 1758.</p>
     <p>— Бантенг <emphasis>B. javanicus</emphasis> D’Alton, 1823.</p>
     <p>— Одомашненная форма бантенга — Яванский скот <emphasis>B. javanicus domesticus</emphasis> Gans, 1917.</p>
     <p>— Гаур <emphasis>B. gaurus</emphasis> H. Smith, 1827.</p>
     <p>— Одомашненная форма гаура — Гаял <emphasis>B. gaurus frontalis</emphasis> Lambert, 1804.</p>
     <p>— Купрей <emphasis>B. sauveli</emphasis> Urbain, 1937.</p>
     <p>— Тур <emphasis>B. primigenius</emphasis> Bojanus, 1827.</p>
     <p>Одомашненные формы тура (Колесник, 1977)</p>
     <p>— <emphasis>taurus primigenius</emphasis> — европейский скот (серый степной украинский, голландский, холмогорский, ярославский, айрширы, лимузины).</p>
     <p>— <emphasis>taurus brachyceros</emphasis> — лесные, низинные и горные районы Европы (бурый швицкий, костромской, красный полесский)</p>
     <p>— <emphasis>taurus turano-mongolicus</emphasis> — Средняя и Центральная и Восточная Азия (сибирский, якутский, казахский, калмыцкий).</p>
     <p>— <emphasis>taurus indicus</emphasis> — Южная Азия, Африка (зебу). Согласно новой классификации зебу полагают отдельным видом Bos indicus, что мы и принимаем в этой книге.</p>
     <p>— Як <emphasis>B. mutus</emphasis> Przewalski, 1883.</p>
     <p>— Одомашненная форма яка — Домашний як <emphasis>B. mutus grunniens</emphasis> Linnaeus, 1766.</p>
     <p><strong>Род зубров</strong> Bison H. Smith, 1827.</p>
     <p>— Зубр <emphasis>B. bonasus</emphasis> Linnaeus, 1758.</p>
     <p>— Бизон <emphasis>B. bison</emphasis> Linnaeus, 1758.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 2. Методы и материалы</p>
    </title>
    <subtitle>Изучение экологической ниши скота и поведения в условиях, приближенных к естественным</subtitle>
    <p>Исследования проводились в условиях, приближенных к тем, в которых обитал тур — дикий предок, что позволяло наблюдать наиболее полный репертуар поведения, возможно, близкий к тому, что был свойствен <emphasis>Bos primigenius. </emphasis>Мы исследовали также способности домашнего крупного рогатого скота выживать и адаптироваться к северным и лесным условиям. Эксперимент проводился в 1986–2013 гг. на Костромской таежной научно-опытной станции Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН. Станция расположена на востоке Костромской области (ее координаты 58°20’N и 44°50’E), в южной тайге. На экспериментальном участке произрастают леса — производные ельников черничных и брусничных, находящиеся на разных стадиях восстановления после рубки. Описания лесов на территории станции даны в работах Мотовилова и Кабанова (1959), Разумовского и др. (1984), Прозоровой (1985).</p>
    <p>Вольера расположена в районе с весьма суровым климатом. Зимой морозы от –20 до –40 °C держатся по 20–40 дней. Первый снег выпадает 20 октября и стаивает 20 апреля — 1 мая. Глубина снега в среднем составляет 70 см. Водоемы замерзают, и скоту требуются специальные навыки, чтобы без помощи человека находить и сохранять открытый участок воды. На территории вольеры протекают ручьи и имеются небольшие пруды. До февраля на этих водоемах сохраняются незамерзшие участки, куда животные приходят на водопой. Позже все водоемы покрываются льдом, и животные пьют из прорубей. КРС использует также снег.</p>
    <p>Основателями популяции были четыре годовалые телки костромской породы, которые первый год жизни содержались на скотном дворе. Оказавшись на второй год в вольере, они прожили лето вольно (внутри ограды), но на зиму их поместили в сарай, где кормили и поили теплой водой. В дальнейшем эти животные и их потомки содержались вольно и заходили в сарай по желанию. На время отела в первые три года мы помещали коров в сарай, полагая, что отел на снегу, в мороз окажется опасным для матери и новорожденного. В этом мы следовали опыту местного сельского населения. Однако первые же отелы вне сарая показали, что и мать, и новорожденный чувствуют себя хорошо, в каких бы суровых условиях не произошел отел.</p>
    <p>Каждые два-пять лет в вольеру выпускались двухлетние бычки, крывшие коров. Повзрослев, они становились агрессивными и опасными для людей, что заставляло их заменять на молодых бычков.</p>
    <p>За время эксперимента с 1986 по 2013 гг. под наблюдением находились 147 животных обоего пола, в возрасте от рождения и до естественной смерти (две коровы дожили до 17 лет) или вынужденного забоя. За время эксперимента в стаде родилось 140 телят. Одновременно в вольере находилось не более 20 животных, чаще 12–15. Животных различали индивидуально и регистрировали изменения поведения от рождения до смерти.</p>
    <p>В 1986–1991 гг. изгородь по периметру вольеры не была замкнута, и животные вели вольный образ жизни: паслись на соседнем с вольерой лугу, использовали для ночлега окрестные леса, предпринимали дальние походы (до 10 км). С 1992 по 2013 гг. они жили в большой вольере общей площадью 160 га. Здесь же находилось два сарая, куда животные могли при желании заходить.</p>
    <p>С конца апреля по конец октября животные использовали лишь естественную растительность. В остальное время на кормовой площадке выкладывались рулоны сена, которое животные могли поедать вволю. В периоды, когда температура падает ниже –25 °C, они дополнительно получали комбикорм из расчета 2 кг на каждое животное. Имеются лизунцы с солью.</p>
    <p>В каждый сезон года в течение месяца за коровами велись наблюдения: утром с 7 до 9 ч, днем с 14 до 16 ч и вечером с 18 до 20 ч. При этом регистрировали тип активности, выбор биотопа и использование участка обитания, детали пищевого и комфортного поведения.</p>
    <p>Картирование передвижений животных по участку обитания позволило выявить постоянные пути переходов, места пастьбы, отдыха, водопоя. При картировании регистрировали и время пребывания животных в той или иной точке участка обитания. Для прослеживания перемещений животных по участку обитания (в вольере и вне ее) использовались приборы радиотелеметрии.</p>
    <p>Вольное содержание в вольере позволило изучить репертуар пищевого, материнского и детского, социального и комфортного поведения. Мы могли регистрировать случаи проявления оборонительного поведения по отношению к человеку, собаке, волку и бурому медведю.</p>
    <p>Помимо КРС в той же вольере в период 1984–2013 гг. содержались 8 зубров, 2 бизона и 3 зубробизона. Зубры и бизоны родились в Московском зоопарке, в вольерах Приокско-Террасного Государственного заповедника (Московская обл.) и зоопарка «Аскания-Нова» в Херсонской степи на Украине, т. е. в условиях, резко отличных от тех, что имеются на Костромской таежной научно-опытной станции. Наблюдения за ними дополнили наши представления об онтогенезе поведения КРС, а также позволили сравнить поведение нескольких видов Быковых.</p>
    <p>Благодаря любезному разрешению академика А.В. Черекаева, который проводил эксперимент по откорму 300 голов КРС в вольере размером 91 га (лес и луг), мы получили дополнительные данные по поведению скота в полувольных условиях. Этот эксперимент проводился в хозяйстве «Воронский» Судиславского района Костромской области (географическое положение 57°57’9&#8243;N; 42°1’34&#8243;E). Вольера имеет местное название «Боловинское», и мы будем его использовать.</p>
    <p>В вольере «Боловинское» находились животные обоего пола и всех возрастов (включая коров с телятами). Были представлены животные костромской породы, герефорды и абердин-ангусы. Все животные были снабжены ушными метками с номерами. Молодняк (за исключением родившегося в вольере) поступал на откорм из молочных ферм, где выращивался рабочими от рождения до 3–4 месяцев.</p>
    <subtitle>Наблюдения за коровами, содержащимися на фермах</subtitle>
    <p>В летний период наблюдения велись за пастьбой стада, принадлежавшего колхозу им. Горького, Мантуровского района Костромской области. 300 дойных коров костромской породы выпасались на заливных лугах реки, на сеянных лугах на террасе, на полях после уборки зерновых культур. Стадом управляли 2 пастуха, один перемещался пешком, другой — на лошади. Практиковалась пастьба с утра до вечера или в два периода с перерывом на доение коров (стадо подгоняли к коровнику). Наблюдения касались, преимущественно, социального поведения КРС. Регистрируя размещение отдельных животных в стаде, в том числе при рассеянной пастьбе и в «плотном строю», при поворотах и остановках, мы измеряли оборонительные дистанции животных по отношению к человеку. Здесь же изучали ритмику пастьбы.</p>
    <p>Эксперименты проводились на молочной ферме колхоза им. Горького. Животные содержались на привязи, стойла не были разделены. Кормление и доение проводились дважды в день. Личные контакты с человеком в зимнее время ограничивались чисткой стойла, обработкой вымени и операциями, связанными с машинным доением. Летом животных один-два раза в день выпускали на пастбище. В летний период практиковали два три доения в день.</p>
    <p>Сравнительные данные были получены через 30 лет на той же ферме, но с другими животными, к тому времени скот был полностью заменен. Также мы проводили исследования скота болгарской кофейно-софийской породы на ферме близ г. Велико Тырново.</p>
    <p>Наблюдения за поведением взрослых коров вне периода доения и чистки стойл заключались в следующем. Незнакомый человек входил в стойло и клал руку на загривок коровы. Известно, что у многих копытных загривок — чувствительная область тела. Ранее мы отмечали у северных оленей, лосей, лошадей, коров особую чувствительность к прикосновению к загривку. Наблюдения продолжались 1 и 5 мин. Поведение коров регистрировалось с помощью диктофона или видеокамеры. Проходя вдоль ряда стойл, мы тестировали каждую вторую корову.</p>
    <p>Чтобы описать репертуар поведения телок (3-месячных) по отношению к человеку, С.Л. Баскина (2010) использовала стандартную ситуацию — чистку животного щеткой. Опыты были проведены с 3 телками, всего 19 занятий. Чистка длилась от 3 до 6 мин. Поведение телят фиксировалось на видеокамеру. Впоследствии видеозаписи были подвергнуты анализу.</p>
    <subtitle>Классификация поведения</subtitle>
    <p>Классификация поведения может быть создана для отражения закономерных связей между элементами поведения. В практических целях классификация может служить для удобной и быстрой регистрации элементов поведения во время наблюдения. Последний способ давно используется в практике проверки психотропного действия лекарств. Создается некий список реакций подопытной мыши (или другого лабораторного животного), которые фиксируются во время эксперимента. Далее сравнивают число реакций, свойственных контрольному животному (не получавшему препарата) и тестируемому. Подопытное животное может, например, проявлять повышенную возбужденность (много бегать по клетке) или заторможенность (прижаться к стенке и оставаться в таком положении). Нечто подобное было предложено В.И. Великжаниным (1979) для тестирования сельскохозяйственных животных. Для коров В.И. Великжанин предложил список («азбуку» как автор это называет) из 51 одного элемента. Ряд авторов использовал эту методику и получил интересные результаты. Например, Кудрин и др. (2006), используя регистрацию поведения коров по методу Великжанина, показали, что надои зависят от «индекса пищевой активности». Попросту говоря, более «прожорливые» коровы, чаще и дольше проявлявшие пищевое поведение, давали больше молока. Вычисленные на основании азбуки Великжанина индексы оказываются важными при отборе более продуктивных животных (Кудрин, Гаврилин, 2010).</p>
    <p>Подобная «азбука» не помогает нам ни в изучении морфологии поведения, ни поведенческой экологии. Необходим анализ поз и движений животного, чтобы попытаться установить гомологию отдельных элементов поведения в ряду близких к КРС или далеких видов (т. е. найти сходство, основанное на эволюционном происхождении). Например, так называемый «head-bobbing» (поднимая и опуская голову, животное, пытается опознать объект, используя как «верхнее», так и «нижнее» чутье), обычен у оленей (Баскин, 1976).</p>
    <p>Зоологи и зоопсихологи делали попытки создать «азбуки» поведения, давая детальнейшее описание положений отдельных частей тела, затем складывая из них позы, потом добавляя к этой статичной картине движение и соотнося все это с функциональным значением исследуемого поведения (Крушинский, 1960; Баскин, 1976; Фабри, 1976; Панов, 1978; Софронов, 1982; Дерягина, 1986; Мохов, 1991; Рожнов, 2011; Лысов и др., 2012).</p>
    <p>Любой поведенческий акт сложен. Поэтому приходится принимать в качестве единичного акта достаточно сложный фрагмент поведения, причем необходимо, чтобы этот фрагмент мог бы одинаково и независимо выделяться всеми исследователями. Понятно, что этот путь анализа лишает нас возможности отделить процессы наблюдения и обработки данных. Характерны слова, которыми Хайнд (1975) открывает свою книгу, ставшую классическим руководством для исследователей поведения: «В тот момент, когда мы начинаем наблюдать поведение, мы начинаем абстрагировать».</p>
    <p>В принципе, можно дробить поведение животного на все более мелкие части. Например, мы можем записать, что «корова машет хвостом», но мы можем выделить и движение, и форму отдельных частей хвоста, когда наблюдаем злобное охлёстывание или странную крючковатую форму хвоста, когда бык атакует соперника или хищника. Но мы можем описывать и сочетание движений хвоста с движениями ушей и других частей тела, как это обычно наблюдается, когда на корову нападают слепни. Мы будем называть реакциями любые элементы поведения КРС, использовать термин «реакция» как некое общее определение ответа животного на внутренние и внешние стимулы.</p>
    <p>Детальность описания поз животных может меняться в зависимости от намерений исследователя, его наблюдательности или возможности использовать киносъемку. Например, мы отмечаем такие положения головы как «выше уровня тела», «на уровне тела», «голова опущена ниже уровня тела». Понятно, что возможны и другие варианты. Поведение становится особенно разнообразным, когда его мельчайшие элементы, такие как возможные варианты положений головы, ушей, шеи, туловища, ног, хвоста, сочетаются с движением, создают реакции. Физиологи обычно используют термин рефлекс, но этот термин подразумевает специальный механизм формирования поведенческого акта (рефлекс на раздражитель). Однако существуют поведенческие акты, которые животные демонстрируют без какого-либо раздражителя. Таковы многие «инадаптивные» реакции скота, вроде кручения языком или онанизма у быков. Изучая разнообразие поведенческих актов, мы далеко не всегда можем быть уверены, что наше описание и толкование значение элемента поведения адекватны. Детальность и разнообразие выделяемых реакций у разных наблюдателей отличаются. Это особенно зависит от условий проведения исследований, от применяемого метода.</p>
    <p>Среди исследователей поведения широкое распространение получил термин «образец поведения». Скотт и Фуллер (Scott, Fuller, 1965) пишут: «Образцом поведения мы называем единственную в своем роде (особенную) и независимую часть поведения, имеющую сложную адаптивную функцию. Это может быть простой рефлекс, подобный рефлексу почесывания, или это может быть частица волевого поведения, подобного обнюхиванию носом другой собаки» (с. 59)». Как видим, за единицу поведения берется такая его часть, которая имеет собственную адаптивную функцию. Структура же поведения (состав реакций) имеет второстепенное значение. Чешет ли корова задней ногой голову или трет голову о переднюю ногу — это разные выражения одного и того же образца поведения — «почесывания».</p>
    <p>Конечный адаптивный результат поведения не всегда виден сразу. Он связан с удовлетворением потребности животного, а ее иной раз нельзя быстро определить, поэтому нельзя определить и с каким именно образцом поведения имеем дело. Однако несколько раз пронаблюдав один образец поведения и варианты его исполнения, мы сможем быстрее и точнее определять его.</p>
    <p>Во многих случаях значительные части двух или нескольких образцов поведения могут совпадать. Так, теленок ищет мать в двух ситуациях: когда голоден и при испуге. В обоих случаях он бегает по стаду, кричит, подходит к чужим коровам. Встретившись с матерью, оба проделывают церемонию опознавания, после чего в зависимости от мотивации (пищевой или оборонительной) теленок или подходит к вымени и сосет, или мать поворачивается и уводит его. Такое сходство двух образцов поведения по составу входящих в них реакций естественно.</p>
    <p>Термин «образец» применяют к двум различным по природе комплексам реакций. Есть «фиксированные образцы поведения» (в англоязычной литературе принят термин «fixed action pattern» Heymer, 1977) — стереотипные ответы животных на определенные стимулы (релизеры). Лысов и др. (2012) предпочитают говорить о «комплексах фиксированных действий». Этот комплекс поведения, впервые введенный в научный оборот K. Lorenz (1939, цит. по: Lorenz, 1981), в переводе с немецкого означает <emphasis>врожденную координацию движений</emphasis>.</p>
    <p>В качестве примера возьмем образцы поведения — укладывание скота на лежку и вставание с лежки (см. рис. 3). Мы наблюдаем, как животное подгибает сначала одну переднюю ногу, потом вторую, потом подбирает задние ноги под живот и, наконец, принимает позу лежания. Скот лежит еще и в позе на боку. Эти позы в большей или меньшей мере соответствуют движению газов в рубце. Укладывание на лежке, конечно, определено эволюцией тела, определившей костяк, подвижность суставов и т. п. Но этот образец поведения также связан с формированием поведения. Лежание служит не только для отдыха. Телята таким образом затаиваются в высокой траве или в лесу. Телята чаще, чем взрослый скот лежат на боку, потому что их рубец и процессы в нем еще не вполне развиты, движение газов в желудке отличается от такового у взрослых животных (Phillips, 2002).</p>
    <p>Другие примеры образцов поведения — садка быка на корову, щипание травы, захват и скусывание ветки дерева, удар или угроза удара рогом соседа в группе и т. п.</p>
    <p>Из сочетания поведенческих актов формируются различные по функции комплексы. Крушинский (1960) предложил выделять биологические формы поведения, каждую из которых он определяет, как многоактное поведение, построенное из отдельных образцов поведения и связанное с обеспечением основных биологических потребностей организма. Примерами биологических форм поведения могут служить установление связи между матерью и теленком после отела, пастбищное поведение, включающее такие образцы как переход на подходящее место кормежки, выбор корма, щипание корма, заглатывание его.</p>
    <p>Процесс поиска полового партнера и спаривания быка с коровой — это биологическая форма поведения, включающая такие образцы поведения как инспектирование животных в стаде (обнюхивание их зада, мочи), ухаживание за коровой, флемен, охрана территории (мечение, изгнание соперника), установление доминирования над соперниками, садка на корову. Каждый из этих образцов поведения состоит из набора врожденных и приобретенных путем обучения реакций, а также фиксированных образцов поведения (флемен, садка, мечение территории — рытье земли ногами, бодание предметов и др.).</p>
    <p>«Вставание на задние ноги» — это фиксированный образец поведения, это врожденное поведение, свойственное как быкам, так и коровам. Здесь ясна мотивация — половое возбуждение, связанное с функционированием половых желез и гормональной секрецией. Релизер — некое возвышение на уровне морды быка, это может быть корова или бык, теленок или даже перекладина забора. Очевидна и врожденная координация движений — бык кладет голову на «что-то», поднимается, опираясь на задние ноги и на подбородок. Однако молодые неопытные бычки делают садки на бок коровы, даже на голову, пока успешный опыт не формирует окончательный комплекс реакций. Иванов (2013) отмечает, что этот образец поведения <emphasis>(«вставание на задние ноги»)</emphasis> характерно для большинства копытных (отсутствует, например, у верблюдов), а также у хищных.</p>
    <p>Крупный рогатый скот относится к высоко социальным животным. Оказавшись в одиночестве, коровы ищут своих соседей, зовут их мычаньем. Однако объединение животных в группы ведет к появлению новых элементов поведения, обеспечивающих координацию поведения животных в группе, например, порядок использования корма (более сильные животные получают к корму доступ раньше, чем более слабые).</p>
    <p>Описывая социальное поведение, мы регистрируем не только поведение отдельных животных, но и одновременно стараемся отметить поведение соседей (например, следование одной коровы за другой, когда они ищут корм). Также мы измеряем дистанции между животными, между человеком и животными.</p>
    <p>Важное значение в исследованиях имеет изучение того, как животные используют участок обитания при пастьбе. На плане участка регистрируется положение животных в разное время пастьбы, использование разных частей участка (лес, поле, кустарники, водоем, дорога) в разное время.</p>
    <p>Мы используем простую модель поведения, состоящую из трех элементов: мотивация — стимул — реакция. Мотивация порождает желание животного найти подходящий стимул для осуществления реакции. Например, голодное животное (пищевая мотивация) ищет траву (стимул) после чего кормится (реакция).</p>
    <p>Необходимо различать воспринимаемые и эффективные стимулы. Термин «эффективные» подчеркивает действенность их по отношению к поведению животного, в то время как множество других является для него безразличными. Это связано с необученностью опознавать данный стимул как определенный образ или с уже произошедшим торможением реакций на него.</p>
    <p>Приходится учитывать, что человек и корова воспринимают окружающий мир по-разному: отлично зрение и восприятие одних и тех же предметов. О том, что животным известны определенные стимулы, мы можем судить только по их реакциям. Располагая такой косвенной характеристикой, мы вынуждены изучать наборы известных животному стимулов путем сравнения стимулов у данного животного и человека, стимулов разных животных одной популяции, стимулов животных из разных популяций, обитающих в разных условиях.</p>
    <p>Наблюдая за формированием поведения новорожденных зверей, мы видим, как они постепенно знакомятся с окружающими их предметами. Венедиктова и др. (1980) изучали поведение бычков разного возраста, которых поместили в новый загон с уже содержавшимися там другими телятами. Месячные бычки, попав в новый загон, исследуют его, не обращая внимания на уже находящихся там телят. Впрочем, и те не обращают на новичка внимания. Однако добавление 8-месячного бычка тотчас вызывает возбуждение других бычков, они окружают новичка, обнюхивают его, пытаются делать садки, начинаются драки и т. п.</p>
    <p>Мы используем иерархическую систему описания поведения, т. е. сначала выделяем самые простые элементы поведения, а потом их сочетания. Положение тела и отдельных его частей характеризуют позу животного. Движения частей тела и всего тела мы называем реакциями. Несколько реакций формируют образец поведения, несколько образцов поведения формируют биологическую форму поведения.</p>
    <p>На всех уровнях усложнения поведения оно может иметь адаптивный смысл. Если ухо коровы повернуто в нашу сторону, мы можем предполагать, что животное прислушивается к нам. Сморщивание кожи помогает отогнать слепня, следовательно, имеет приспособительный (адаптивный) смысл. Но чаще адаптивное значение имеют элементы поведения более высокого уровня, начиная с реакции. Не все реакции с очевидностью имеют адаптивное значение. Например, случается, что корова машет хвостом, когда в этом нет видимой необходимости. Но если мы говорим об образце поведения, то адаптивное значение бывает несомненным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 3. Поддерживающее поведение</p>
    </title>
    <p>Поддерживающее поведение выделяют многие авторы (Arnold, Dudzinski, 1978; Hall, 1989). Например, Fraser, Broom (1990) относят к поддерживающему поведению 44 реакции коров, относящиеся к пастьбе, еде подкормки, питью, локомоции (ходьба, бег, вставание), заботе о теле (вылизывание, почесывание о предметы), отдыху (лежание, стояние).</p>
    <subtitle>Локомоция</subtitle>
    <p>Двигаться вперед КРС может шагом, рысью и галопом, двигаться назад — только шагом, причем во время движения высоко поднимают голову. Это обусловлено положением центра тяжести. При движении рысью диагонально расположенные ноги перемещаются синхронно — левая задняя и правая передняя сменяются правой задней и левой передней. На быстрой рыси есть момент, когда все четыре ноги находятся в воздухе. При движении галопом животное сначала выбрасывает вперед одну переднюю ногу, потом вторую. После небольшой паузы следует прыжок, когда от поверхности отрываются сразу две задние ноги, одна нога немного впереди другой.</p>
    <p>Скот предпочитает ходить со скоростью от 2 до 3,5 км в час. Так движется тягловый и вьючный скот. Однако на пастбище скорость достигает 5 км в час.</p>
    <p>В разных условиях обитания животные вынуждены проходить разные расстояния. Варианты — от постоянного нахождения на привязи до далеких походов по пастбищу или к водопою. У КРС существует внутренняя потребность (мотивация) к движению. Поэтому содержание на привязи или в тесной клетке мучительно для этих животных. На этом утверждении основано требование статьи 4 Европейской конвенции (European convention, 1978): «Свобода движения, соответствующая видовым особенностям разводимых животных и в соответствии с имеющимся опытом и научным знанием, не должна ограничиваться так, что это причиняет животным ненужные страдания и ранения. Там, где животное подолгу или регулярно содержится на привязи или взаперти, ему должно быть</p>
    <p>предоставлено пространство, соответствующее его физиологическим или этологическим потребностям, в соответствии с имеющимся опытом и научным знанием». Если скот содержат на привязи, то рекомендована ежедневная прогулка в течение одного часа на расстояние в 3–4 км (Schofield et al., 1991).</p>
    <p>Локомоция зависит от особенностей пастбища. Скот Камарга (одичавший скот, вольно живущий в устье р. Роны, Франция) ходит втрое больше (на плохих пастбищах), чем культурный скот (на культурных пастбищах) (Zeeb, 1983). Днем животные двигаются больше, чем в темное время суток (рис. 1).</p>
    <image l:href="#_1.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 1. Суточный ритм движения (верхняя линия) и пастьбы (нижняя линия) скота в Камарг (Zeeb, 1983).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Дистанция, проходимая за сутки, зависит от социальной активности. Если стадо трогается вперед, например, увлекаемое вожаком, некоторые животные вынуждены бросить пастьбу и следовать за стадом. Когда в группу вводят новое животное, активность всей группы повышается, пастьба прерывается, а знакомство сопровождается драками.</p>
    <p>Молодые животные ходят больше и чаще бегают. Наполненное молоком вымя препятствует продолжительному и быстрому движению коров. Быки более активны на пастбище ночью. Горный скот активнее низинного. Коровы летом ходят больше, спасаясь от гнуса.</p>
    <p>Движения КРС при комфортной активности, когда отгоняет гнус или освобождается от прикосновения неприятного предмета (например, руки человека), разнообразны. Таковы дрожание кожи, встряхивание всем телом. Если это не помогает, животное пытается удалить беспокоящее раздражение движением головы, ног или хвоста. Животные способны доставать со спины жалящих слепней или почесывать голову копытом задней ноги (рис. 2).</p>
    <image l:href="#_2.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 2. Лизание области таза.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Голова может двигаться почти без движения шеи. Животное двигает голову в сагиттальной плоскости: опускает голову, как говорят, «набычивается», рога при этом оказываются направленными вперед, когда животное рассержено наблюдаются «кивки» (nods) — весьма характерный признак агрессивного настроения. Корова может трясти головой вокруг горизонтальной оси, пытаясь освободиться от веревки на рогах, от руки, положенной на шею. У рассерженного животного вращение головой сопровождается фырканьем, выдуванием воздуха через ноздри.</p>
    <subtitle>Отдых</subtitle>
    <p>При беспривязном содержании коровы лежат в дневное время около 300 мин. (32 % времени), а ночью 370 мин. (77 % времени). Согласно наблюдениям Аммосова (1993) за якутским скотом, на пастбище летом коровы в течение суток лежат около 500 мин. (~21 %), а зимой в помещении лежат 640 мин. (~27 %). Для КРС характерен полифазный ритм сна. Он прерывается ночью от 3 до 10 раз, днем от 2 до 5 раз (Ковальчикова, Ковальчик, 1986). Согласно Горбачевой, Крисанову (2005), изучавших 9 пород скота (содержание в коровнике), в середине периода лактации (летом) еда занимает 383–424 мин., жвачка 442–565 мин., отдых 325–438 мин., дефекация случается 11,5–16,5 раз за сутки, уринация 7–10,5 раз.</p>
    <p>Согласно исследованиям ряда авторов (цит. по: Phillips, 2002), в норме телята лежат по 13 ч в сутки, быки по 12 ч и лактирующие коровы от 7 до 10 ч в день (пять периодов примерно по 1,5 ч). При беспривязном содержании коровы бывают вынуждены сократить отдых до 5 часов в день.</p>
    <p>Стельные коровы часто лежат на левом боку, возможно потому что плод размещается в правой стороне брюшной полости. Arave, Walters (1980), которые специально изучали вопрос о предпочтении лежания на одной или другой стороне тела, отметили по крайней мере у одной трети коров явные предпочтения. Если пол в стойле имеет наклон, коровы ложатся задом к возвышению. С возрастом, когда корова становится крупнее, предпочтение лежки на левой стороне тела исчезает. По данным Амосова (1993), частоты лежания на правом и левом боку равны.</p>
    <p>При стойловом содержании в помещении коровы ложатся спиной к спине с коровой в соседнем стойле. КРС предпочитает не лежать лицом к лицу с соседом — иметь перед головой стенку. По-видимому, так он лучше ощущает индивидуальное пространство.</p>
    <p>Порядок действий КРС, когда животные ложатся и встают, строго определенный (рис. 3).</p>
    <image l:href="#_3.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 3. Как корова ложится (А) и встает (Б) (Fraser, Broom, 1990).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Взрослые коровы обычно лежат, опираясь на грудь. Случается, животные лежат на боку, но в такой позе лежать подолгу они не могут, потому что такая поза препятствует выпуску газов из рубца. А потребность в этом возникает через определенные интервалы времени (Balch, 1955). У телят рубец еще не полностью развит, так что они подолгу лежат на боку. Ожиревшим животным (мясные породы) лежать на грудине трудно, они заваливаются на бок.</p>
    <subtitle>Сон</subtitle>
    <p>Как и у многих других копытных животных у КРС различают четыре уровня сна (табл. 1) (Ruckenbush, 1972).</p>
    <subtitle><sup>Таблица 1. Пропорции сна, отдыха и бодрствования (Ruckenbush, 1972)</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab1.png"/>
    <empty-line/>
    <p>1) Бодрствование. Глаза полностью открыты, электроэнцефалографическая (ЭЭГ) активность мозга — быстрая, низкого вольтажа.</p>
    <p>2) Дремота. Глаза полузакрыты, порог возбуждения понижен, так же как и снижена пугливость, реакция животного на сигналы замедлена. ЭЭГ медленная, высокого вольтажа. Можно видеть, как животное «клюет носом». В дремотном состоянии часто наблюдается жвачка.</p>
    <p>3) Тихий сон. Глаза почти закрыты, повышен порог возбуждения. ЭЭГ медленная, высокого вольтажа. Во время полевых наблюдений эта фаза сна трудноотличима от дремоты.</p>
    <p>4) Парадоксальный сон. Глаза полностью закрыты, но глазные яблоки движутся под веками, животное прядет ушами. Животное не замечает происходящего вокруг. При нападении хищников подвергается наибольшей опасности. На энцефалограмме видны быстрые волны низкого вольтажа.</p>
    <subtitle>Элиминирующее поведение</subtitle>
    <p>Поведение, удаляющее из организма отходы жизнедеятельности, осуществляется «фиксированными образцами поведения»: дефекацией и уринацией, для которых характерны стереотипные позы и движения. Оба образца поведения связаны не только с физиологией животных, но и их эмоциональным состоянием. Половое возбуждение часто сопровождается уринацией, а испуг и уринацией, и дефекацией.</p>
    <p>В моче содержатся феромоны (половые атрактанты, феромоны страха). Поэтому уринация коров привлекает внимание быков, которые подходят и обнюхивают мочу. При этом у быков, как и у других животных любого пола и возраста, проявляется флемен — характерный образец поведения, помогающий направить запах к Якобсонову органу в носовой полости, особо чувствительному к феромонам (Соколов и др., 1986).</p>
    <subtitle>Репертуар поддерживающего поведения</subtitle>
    <p><emphasis>Образец поведения «Передвижение с места на место как способ изменить ситуацию».</emphasis> Оказавшись в неблагоприятной обстановке (некомфорной, пугающей, оказавшись отделенной от стада или своего теленка) животные начинают беспорядочно двигаться, переходят с места на место, осматриваются, мычат. Адаптивное значение такого поведения — смена воспринимаемых стимулов, поиск знакомой ситуации, поиск партнеров. Этот образец поведения характерен для многих млекопитающих.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «Дефекация» </emphasis>включает следующие реакции: принимается поза дефекации, хвост приподнимается и слегка изгибается назад. Дефекация возможна на ходу или стоя. В норме дефекация происходит 12 раз в день (от 10 до 16), часто дефекация случается, когда животное встает после лежания.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «Уринация»</emphasis>: животное поднимает хвост, прекращает любую другую активность, выгибает спину и подгибает ноги, чтобы не замочить задние части ног. Быки могут мочиться на ходу. Уринация в норме происходит 10 раз в день.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 4. Комфортное поведение</p>
    </title>
    <p>В эту группу реакций объединяют поведение, связанное с уходом за своим телом, поиском подходящих условий среды (поиск прохлады или согревания, уход от ветра), защиты от гнуса. Очевидно, что общее для образцов комфортного поведения — это создание или поиск более благоприятных условий в окружающей среде, защита от неблагоприятных воздействий. Существуют индивидуальные различия в частоте и потребности животных в комфортном поведении. Например, Флор, Занфтлебен (2006) обратили внимание, что некоторые из наблюдавшихся коров никогда не посещали устройства «автоматическая щетка», тогда как другие даже расталкивали других коров, чтобы попасть в «автоматическую щетку».</p>
    <subtitle>Реакция на климатические факторы</subtitle>
    <p>Уже при глубине снега 55 см коровы не могут двигаться — брюхо волочится по снегу. Такая глубина снежного покрова в нашем эксперименте наблюдалась к началу — середине января, после чего следы по снегу от подкормочной площадки в лес отсутствовали.</p>
    <p>Для района исследований характерен резко континентальный климат — жаркое лето и холодная зима. Хотя температура летом нередко повышалась до 30–35 °C, даже 39 °C в тени, коровы не проявляли видимого дискомфорта. Жару скот переносит труднее, особенно если речь идет о высокопродуктивных животных или если скот получает корм с высоким содержанием грубых волокон и переваривание его ведет к выделению большого количества тепла (Phillips, 2002). При повышении температуры воздуха до 21 °C увеличивается частота дыхания. Если температура среды превышает 25 °C, животные начинают меньше есть и, таким образом, выделяется меньше тепла от пищеварения. Перегрев одной части тела не так остро воспринимается, если другие части тела не нагреваются (Veissier et al., 2000). В жарких странах скот часто заходит в воду, чтобы охладиться и отогнать насекомых. Юдин и др. (1999) показали, что температура в помещениях, в которых содержится скот, влияет на соотношение основных активностей (кормежка, отдых и др.).</p>
    <p>Низкие температуры до –25 °C также не оказывают заметного влияния на поведение. Однако более сильный мороз, особенно с ветром, вызывает дрожь всего тела, выгибание спины (животное горбится) и одновременно подгибание зада, ноги сжаты — животное как бы старается свернуться в клубок. Коровы прячутся в сарай или ищут другое укрытие (прижимаются боком к стенке сарая, стоят в гуще молодых елей). Нередко укрытие имеет скорее психологическое значение. Например, коровы использовали сооруженный нами шалаш, несмотря на то, что сквозь ветки животные были хорошо видны.</p>
    <p>В сарае коровы предпочитают ложиться в угол, прижимаясь к двум стенкам. Телята ложатся, прижавшись к матерям. У всех животных в мороз дыхание кажется очень тяжелым. Минимальные температуры, которые наблюдались во время эксперимента, достигали –40 °C, такие морозы продолжались до 30 дней, но видимого ущерба коровам не приносили. При любой температуре зимой животные предпочитали лежать на сене, а не на снегу.</p>
    <p>Зубры и бизоны в очень сильный мороз также охотно заходили в сарай, однако дрожи или других признаков переохлаждения у них не отмечалось. Шумов (1994), изучивший адаптивные способности зубров и гибридов зубра с крупным рогатым скотом, показал, что кожа зубров вдвое тоньше, чем у домашнего скота, однако значительно лучше снабжена кровеносными сосудами.</p>
    <p>Весной, начиная с марта, когда днем заметно пригревало солнце, животные охотно стояли у освещенной солнцем стенки сарая, у снежных нагребов, отражавших солнце (рис. 4).</p>
    <image l:href="#_4.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 4. Снежные склоны отражают мартовское солнце, помогая согреться.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>После сосания теленок оставляет соски матери влажными. В морозную погоду, да еще с ветром это, казалось бы, должно вести к обморожению сосков. Этого не происходит, хотя нередко на сосках отмечались ранки, у одной коровы возник тяжелый мастит. У двух телят, родившихся при низкой температуре и недостаточно тщательно облизанных матерями, произошло обморожение краев ушей, хвоста, носового зеркала. Эти повреждения, однако, не отразились на дальнейшем развитии телят.</p>
    <subtitle>Воздействие кровососущих насекомых</subtitle>
    <p>Обилие кровососущих насекомых — мощнейший биоценотический фактор, резко меняющий поведение КРС: суточный ритм активности, выбор места на пастбище, преобладающие по частоте реакции.</p>
    <p>Слепни беспокоят коров в наибольшей степени (бычий — <emphasis>Tabanus bovinus</emphasis>, дождёвка — <emphasis>Haematopota pluvialis</emphasis>, златоглазик — <emphasis>Chrysops </emphasis>sp.). Комары, мошки, клещи не меняют поведение коров сколько-нибудь значительно. Период активности кровососущих насекомых (гнуса) продолжается в местности, где проводился наш эксперимент, с 20 мая по 10 сентября. Однако период высокой активности слепней в этой местности продолжается с 1 июня по 10 августа. В жаркие безветренные дни вокруг одной коровы мы наблюдали до 60 слепней, включая до 10 крупных слепней и 30 средних.</p>
    <p>Нападения гнуса вызывали множество реакций комфортного поведения: обмахивание хвостом (максимум до 75 в минуту), лягание ног (максимум до 25 в минуту), взмахи головой (максимум до 28 в минуту). При высокой активности гнуса комфортная активность становилась доминирующей, животные старались найти убежище в густом лесу или прятались в сарай.</p>
    <p>Хотя сараи были открыты, кровососы туда почти не залетали, по-видимому, из-за слабой освещенности. Важным приспособлением КРС к гнусу бывает создание «отстоев», т. е. мест, где животные по много часов стоят во время интенсивного воздействия гнуса. Подробнее об отстоях см. Главу 11, раздел «Участок обитания». Для отстоев в лесу коровы выбирали более затененные участки леса, преимущественно еловый лес. Сравнение температуры и влажности в местах отстоев коров (в лесу) и на открытых местах, где они подвергались нападениям кровососов в наибольшей степени, показало, что температура в лесу была в среднем на 6 °C ниже, чем на солнце, тогда как влажность почти не отличалась.</p>
    <p>Интенсивность воздействия гнуса определяет суточный ритм коров — примерно в 10–11 ч утра животные приходят (иногда прибегают) к убежищу (обычно в сарай) и там отстаиваются до 18–19 ч. Проголодавшись, скот покидает убежище для кратковременной (в течение 30–40 мин.) пастьбы, а потом возвращается в сарай.</p>
    <subtitle>Груминг</subtitle>
    <p>Грумингом (от англ. grooming) называют различные формы ухода за своим телом — вылизывание, почесывание, валянье в пыли и т. п. Аллогрумингом называют взаимное лизание двух особей. Чаще для аллогруминга животное выбирает одних и тех же партнеров (Reinhardt, Reinhardt, 1981). Та особь, которая лижет морду и переднюю часть другого животного, часто занимает по отношению к последнему подчиненную позицию в иерархии (Sato, 1984) (рис. 5). Аллогруминг обычен при половом поведении. Бык и другие коровы лижут корову, находящуюся в состоянии эструса. Бык лижет её вульву.</p>
    <image l:href="#_5.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 5. Груминг.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>И груминг, и аллогруминг наблюдаются не только как комфортное поведение, но и при проявлениях социального (подчинение одной особи другой, мечение территории) и полового поведения (например, бык лижет корову).</p>
    <p>Часто можно видеть, что коровы лижут друг друга, как бы находясь в «трансе», под действием наркотического опьянения. Fraser, Broom (1990) объясняют этот эффект тем, что аллогруминг обусловлен выделением гормона пролактина, который связан с дофамином — нейромедиатором, вырабатываемым в мозге и мозговом веществе надпочечников. Дофамин вызывает чувство удовольствия, так что аллогруминг получает подкрепление («самонаркотизация»).</p>
    <subtitle>Репертуар комфортного поведения</subtitle>
    <p><emphasis>Образец поведения «очищение своего тела» </emphasis>может состоять из лизания, чесания шеи о землю, чесания головы о предметы, чесания тела о предметы, чесания копытом разных частей тела, чесания рогом спины.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «согревание тела» </emphasis>включает дрожание тела, выход на освещенное солнцем место, где снежный экран отражает солнечные лучи (коровы стоят у высокого сугроба, у заснеженного склона). К сильному ветру поворачиваются задом. Животные предпочитают лежать на сене. При температуре ниже –25 °C коровы заходят в сарай.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «защита от кровососущих насекомых»</emphasis> включает следующие реакции животных:</p>
    <p>— Ищут возвышенные и ветреные места, где ветер отгоняет насекомых. </p>
    <p>— При пастьбе образуют ряд, держатся более кучно. </p>
    <p>— Образуют круг, головами внутрь и машут хвостами. </p>
    <p>— Машут головами, прядут ушами. </p>
    <p>— Наблюдается дрожание шкурой, если не удается согнать паразита хвостом. </p>
    <p>— Охлёстывают себя хвостом. </p>
    <p>— Взмахивают головой. </p>
    <p>— Чешут рогом место, где сидит слепень. </p>
    <p>— Лягаются. </p>
    <p>Слизывают с кожи слепня. </p>
    <p>— Валяются по земле. </p>
    <p>— Чешутся о предметы. </p>
    <p>— Прислоняются к стенке для защиты части тела от нападений насекомых. </p>
    <p>— Уходят в тень. </p>
    <p>— При пастьбе глубже опускают морду в траву чтобы согнать насекомых. </p>
    <p>— Несколько животных сближаются при пастьбе.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 5. Эмоциональные реакции и органы чувств крупного рогатого скота</p>
    </title>
    <p>Эмоциональные реакции сопровождают разные формы активности животных, связать их с определенной активностью трудно или невозможно. Например, регистрируя частоту охлёстывания хвостом, мы заметили, что более частое движение хвоста свидетельствует о возбуждении животного. Но проявлялось более частое или как-будто более «злобное» охлёстывание в разных ситуациях — при контакте с человеком, с другими коровами, при воздействии гнуса.</p>
    <p>Об эмоциональном состоянии животного и уровне его возбуждения свидетельствуют следующие реакции:</p>
    <p>— Морщенье носа.</p>
    <p>— Облизывание.</p>
    <p>— Прядение ушами.</p>
    <p>— Охлёстывание хвостом.</p>
    <p>— Мычание.</p>
    <p>Физиологические реакции также могут свидетельствовать о повышении уровня эмоционального состояния. Например, дефекация при приближении человека известна для многих копытных (да и других отрядов млекопитающих).</p>
    <subtitle>Зрение и визуальная коммуникация</subtitle>
    <p>Зрение отвечает за 50 % всей информации, получаемой КРС (Blaschke et al., 1984, цит. по: Phillips, 2002). Скот хорошо различает цвета, особенно длинноволновые — желтый, оранжевый и красный, но плохо различает коротковолновые цвета — зеленый, голубой и серый (Riol et al., 1989).</p>
    <p>Ряд исследователей утверждали, что КРС способен отличать лишь длинноволновой диапазон цветового спектра (желтый, оранжевый и красный цвета) от коротковолнового (оттенки голубого) и средневолнового (оттенки зеленого) (Soffie et al., 1980, 1981; Gilbert, Arave, 1986; Riol et al., 1989). Однако эксперименты показали, что при зеленом свете телята различают препятствия и выбирают место для укрытия лучше, чем при голубом (Phillips, Lomas, 2001). Красный цвет усиливает активность скота. Недаром красную материю используют матадоры, чтобы раздразнить быков (Phillips, Lomas, 2001). Острота зрения КРС примерно в 50 раз слабее, чем у человека. В практике подготовки боевого скота тренеры используют красную тряпку, чтобы раздразнить животных. Животные долго помнят цвета (Porzig, Laube, 1977).</p>
    <p>Остается неясным, почему КРС так резко реагирует на красный цвет. Существуют лишь малодоказательные рассуждения — якобы у диких предков это могло помочь быстрее заметить опасность, когда на стадо нападал хищник.</p>
    <p>Поле зрения КРС — 330°. Однако перекрытие зон зрения правого и левого глаз невелико (30–50°). Поэтому стереоскопическое зрение скота возможно лишь на близком расстоянии. Впрочем, коровы хорошо запоминают размеры предметов и их перемещения.</p>
    <p>Скот способен различать квадраты, круги, треугольники, одинарные и двойные линии (Baldwin, 1981). Но скот лучше видит вблизи, чем вдаль (Rohler, 1962, по Phillips, 2002). С дистанции в 1,5 м скот может различить белый круг диаметром 1 см, если он расположен внутри черного круга диаметром 36 см (Rehkamper, Gorlach, 1998). Особенности зрачка обеспечивают лучшее распознавание вертикальных предметов</p>
    <p>Животные узнают людей «в лицо», по одежде, понимают различия в обстановке. Обслуживающий персонал может подойти ближе, если это происходит в процессе кормления животных.</p>
    <p>Животные реагируют на поведение соседей, наблюдая их позы, движения, издаваемые звуки, запахи. Часть этих стимулов (сигналов) демонстрируется соседями невольно, они могут быть заняты рутинной активностью, а окружающие по их поведению понимают, чем они заняты, что происходит вокруг. Назовем это пассивной коммуникацией. Но существует немало способов активной коммуникации — угрозы рогами, мычанье, подходы и т. п. Понимая сигналы, которые вольно или невольно посылает животное (или группа), мы, также как их собратья (другие коровы), можем правильно реагировать на поведение КРС, управлять им. По положению головы, спины, хвоста, позиции тела по отношению к соседям мы можем судить о многих особенностях наблюдаемого животного.</p>
    <subtitle>Обоняние и запаховая коммуникация</subtitle>
    <p>Запах важен как способ внутривидовой и межвидовой коммуникации. Скот распознает запахи живых и неживых предметов, обнаруживает по запаху корм, хищников, распознает соседей по стаду, мать и теленок распознают друг друга. Запаховые метки используются как территориальные сигналы для внутривидовой коммуникации. Скот чувствителен к запахам потенциальных хищников, например собак, подолгу нюхая их и проявляя признаки настороженности. По запаху соседних животных КРС распознает их состояние — агрессию, голод и страх. Издаваемый животным запах сообщает соседям о присутствии хищника.</p>
    <p>Скот — макросматик, способен различать очень малые концентрации запаха, например, коровы различают раствор питьевой соды в концентрации 10<sup>-4</sup>, так же как молекулы углеводов и стероидов (Bell, Sly, 1983). Среди запахов важное значение имеют феромоны, в частности феромон страха, содержащийся в крови и моче (Terlouw et al., 1998).</p>
    <p>Сомнительно, чтобы скот был способен определять, откуда исходит запах (Leveteau, Daval, 1981, цит. по: Phillips, 2002).</p>
    <p>КРС обладает вомероназальным органом, который чувствителен к запахам, которые содержатся в моче и которые помогают определять, находится ли корова в состоянии эструса. Восприятие этих запахов подкрепляет поведение при ухаживании и копуляции. Фиксированный образец поведения «флемен» обеспечивает поступление запаха к вомероназальному органу. При флемене голова поднята вверх, рот приоткрыт, язык плоский и верхняя губа оттянута назад. В таком положении при вдохе воздух проходит у крыши рта (Соколов и др., 1986) (рис. 6).</p>
    <image l:href="#_6.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 6 Флемен.</sup></emphasis></p>
    <subtitle>Вкус</subtitle>
    <p>КРС различает вкус сладкого, соленого, горького и кислого. Сладкий вкус улучшает аппетит, тогда как соленый и горький ухудшают. К соленому коровы привыкают и охотно поедают корм, содержащий от 1 до 11 г соли на кг. Но большие концентрации соли бывают отвергнуты. Взрослые коровы предпочитают соленой воде пресную, но телята пьют и соленую воду. Скот постепенно привыкает к слишком соленой пище. Подсаливание корма увеличивает его привлекательность, причем скот замечает увеличение соли всего лишь на 1 г Na на кг сухого корма. Вкус начинает вырабатываться еще на стадии эмбриона (т. е. зависит от предпочтений матери) и продолжает развиваться у теленка на ранних стадиях формирования пищевого поведения. Вкус меняется с возрастом. Порог восприятия сахарозы у телят меньше чем у взрослых коров. Чувствительная кожа на носовом зеркале помогает исследовать объекты (одновременно с обнюхиванием и облизыванием).</p>
    <p>Скот ощущает, как более сладкий, вкус моносахаридов, а не дисахаридов (лактозы, фруктозы). Скот не слишком чувствителен ко вкусу хинина, который человеку кажется исключительно горьким. Кокосовые орехи нельзя использовать в качестве корма, т. к. они ощущаются животными как горькие. В общем, более соленый и горький по вкусу корм поедается хуже, тогда как более сладкий корм поедается лучше (Chiy, Phillips, 1999).</p>
    <subtitle>Слух и «вокализация» поведения</subtitle>
    <p>Слух у КРС развит слабее, чем зрение. Лучше воспринимаются звуки с частотой около 8 кГц (у человека 1–4 кГц) и интенсивностью 26 дц (Heffner, Heffner, 1983). Согласно Мохову (2003), приемлемый уровень шума в коровнике — 20–30 дц, что соответствует шуму ветра при легком ветре.</p>
    <p>КРС способны слушать двумя ушами, поворачивать голову в сторону источника звука. Точность лоцирования звука составляет примерно 30°. Движения ушей, когда животное прислушивается к новому звуку (уши повернуты к источнику звука), и головы позволяют определить слышит ли животное этот звук. Немало информации КРС получает, не делая видимых движений, т. е. поведенческие реакции при этом отсутствуют.</p>
    <p>Скот лучше слышит низкие частоты и хуже — высокие частоты (рис. 7).</p>
    <image l:href="#_7.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 7. Пороги и частоты слышанья. L — предел восприятия низкочастотных сигналов, B — наилучшая слышимая частота, H — предел восприятия высокочастотных сигналов (Heffner, Mastarton, 1990, цит. по: Phillips, 2002).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Скот, живущий в тропических областях, хорошо различает высокочастотные сигналы, убегает из леса, когда слышит крик вампира (летучей мыши), на открытый участок, где вампиры не атакуют (Delpietro, 1989).</p>
    <p>Есть пока не подтвержденные наблюдения, что коровы дают больше молока, если во время дойки звучит музыка (Evans, 1990, цит. по: Phillips, 2002). Также удавалось привлечь скот к доильным установкам или кормушкам звуковыми сигналами (Albright et al., 1966).</p>
    <subtitle>Восприятие электрического тока</subtitle>
    <p>Скот чувствителен даже к слабому электрическому току — начиная с 1 миллиампера. Уже напряжение в 2–3 миллиампера вызывает у коровы учащение сердечного ритма, а ток в 13 миллиампер — сильное беспокойство. Сначала наблюдается вздрагивание и мычание, далее попытки убежать, избежать воздействия током. Человек в 2–10 раз менее чувствителен к электрическому току, чем скот. Когда используют электрические изгороди, напряжение подают не более 1–2 вольта. Напряжение менее 0,35 вольта воспринимается лишь 10 % животных (Appleman, Gustafson, 1985).</p>
    <p>Коровы быстро приучаются избегать электрических изгородей. Если в помещении натягивают электрический провод над стойлами, (слабый удар током (4–8 mA) мешает животному выгнуть спину перед дефекацией), снижается продукция окситоцина и соответственно отдаляется молокоотдача. Коровы сначала выгибают спину и переступают с ноги на ноги в стойле, но в течение дня осваиваются с неудобством. Нерегулярные удары током более вредоносны, чем постоянное воздействие током. Ощущая в поилке присутствие электричества, коровы начинают лакать воду как собаки, но не решаются опустить в воду морду.</p>
    <p>Как предполагают, скот способен ощущать электрические и магнитные поля, которые существуют вокруг телевизионных вышек, под линиями электропередач (Loscher, Kas, 1998, цит. по: Phillips, 2002).</p>
    <subtitle>Тактильные и болевые ощущения</subtitle>
    <p>КРС обладает чувствительной кожей. Скот воспринимает температуру и влажность, прекрасно ощущает ветер — фактор комфорта летом, но и фактор дискомфорта зимой. Ветер несет с собой запахи, что крайне важно для пищевого и оборонительного поведения скота.</p>
    <p>Губы и язык КРС воспринимают тактильные ощущения.</p>
    <p>КРС имеет пониженный порог восприятия боли, что обычно свойственно животным жертвам. Используя анальгетики, удается уменьшить боль (Graf, Senn, 1999), например, при удалении рогов. Во время отела болевой порог возрастает, к тому же сразу после отела корова слизывает с теленка амниотическую жидкость, которая содержит опиоидные анальгетики (Machado et al., 1997). Наблюдая за телятами, заметили, что они страдают от боли через восемь часов после применения обезболивающих веществ.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 6. Пищевое поведение</p>
    </title>
    <subtitle>Диета</subtitle>
    <p>Основной корм КРС — листья и стебли травянистых растений. Но среди Быковых есть виды, использующие и части древесных растений: листья, тонкие побеги (до 7 мм толщиной), кору. У КРС резцы имеют несимметричные коронки, наружные края их расширены латерально, так что образуется широкий ряд зубов, способный подрезать одновременно большой ряд травы. Но такие зубы недостаточно приспособлены к скоблению коры. У зубров, в основном древесноядных, коронки резцеобразных зубов почти прямые, долотообразные, способные выдерживать большой нажим при подрезании коры (Флеров, 1979). Древесный корм и сочные травянистые растения считаются относительно мягким и концентрированным кормом, тогда как зубы и пищеварительный тракт КРС приспособлены к поеданию злаков, что требует мощного жевательного аппарата и особого устройства пищеварительной системы.</p>
    <p>Скотоводство существует не только в зонах с плодородной почвой и богатой растительностью, но и в крайне засушливых районах, бедных растительностью. Возможность выживания скота в таких трудных условиях определяется его неприхотливостью. Adamczewski et al. (1994) давали опытным животным сено, содержавшее всего 6 % сырого белка, и животные не худели, хотя нуждались в большем количестве корма и тратили на его переваривание больше времени.</p>
    <p>Желудок позволяет КРС исключительно эффективно переваривать корм (40–75 %, Duncan et al., 1990). КРС способен переваривать клетчатку лучше других домашних копытных (Chenost, Rosset, 1985). Это связано с особенностями устройства желудка. Переваримость сухого сена: КРС около 58 %, овцами — 56, лошадьми — 50, свиньями — около 45 %. По данным некоторых исследователей, КРС способен переваривать клетчатку лучше лошади, но многое зависит от того, какие растения поедаются. Например, лошади и КРС одинаково используют бобовые растения. Но способность переваривать грубоволокнистый корм у КРС выше (Cymbaluk, 1990).</p>
    <p>Древесный корм (кора, побеги и листья) содержит значительно меньше сырой клетчатки (в основном, целлюлозы и лигнина), чем злаки и осоки — важнейший элемент флоры пастбищ. Зерно, семена содержат 64 г/кг сырой клетчатки, корни, фрукты — 98, листья — 207, трава, солома — 343 г/кг (Langer, 2003). Поэтому древесный корм требует значительно менее мощной (по способности к перевариванию корма) системы, чем травянистые растения.</p>
    <p>Древесный корм обычно используется скотом в регионах с меньшим развитием сеяных лугов. Так, пастьба в лесу и на его опушках издавна практиковалась в северных районах России. Небольшие поля занимались под пашню, а скот в течение большей части лета (до уборки урожая) выпасали в лесу.</p>
    <p>В первые 10 лет содержания скота в Экспериментальной вольере до половины рациона составляли листья и ветки кустарников и деревьев. Учеты щипков во время пастьбы в лесу показали, что на траву приходилось 55 % щипков, на листья малины — 28 %, на листья деревьев (рябина, береза, осина, козья ива, побеги ели) — 17 % щипков (учтено 2850 щипков во время пастьбы в лесу). Такие же исследования, проведенные через 7 лет после выпуска скота в вольеру, показали увеличение использования травянистых растений (73 % щипков), тогда как на объедание листьев и побегов кустарников приходилось 19 %, а на объедание веток и листьев я деревьев — 8 % щипков (учтено 2257 щипков во время пастьбы в лесу).</p>
    <p>На территории Экспериментальной вольеры представлены 3 группы биотопов: ельник приручьевой (более 70 лет), елово-березово-осиновый высокоствольный лес (более 70 лет) и осиновые и березовые леса (в 1977 г. 10–15-летнего возраста) на месте вырубок. До выпуска животных в вольеру наибольшее количество древесных растений (в основном, рябины — 90 %) было объедено в ельнике приручьевом. Значительно меньше объеденных растений было в спелом смешанном лесу и лиственных мелколесьях. Через 15 лет пребывания скота на огороженном участке леса в нем не осталось пригодных для коров древесных растений. Немногие уцелевшие деревья рябины выросли, и их ветви стали недоступны.</p>
    <p>На территории вольеры в изобилии растет осина. Однако осиновые деревья старше 8–10 лет недоступны для скота. Животные не могут их сломать, а ветви недоступны. Погрызы коры стоящих деревьев осины практически отсутствуют. Частично это может быть связано с невозможностью использовать кору осины, если температура опускается ниже -5°. Осенью и весной коровы охотно обгрызали кору срубленных нами осин, хотя, чтобы научить этому коров, нам приходилось сначала подрезать кору топором.</p>
    <p>Питание древесными растениями более свойственно КРС в тропических странах. В Серенгети (Африка) в питании КРС травянистые растения составляют 70 %, сорняки 20 % и ветви деревьев и кустарников 10 % (Bell, 1971). Древесный корм иногда более привлекателен для скота благодаря особому вкусу. Наблюдения показывают, что на пастбищах, где есть выбор между травой и древесным кормом, скот начинает утреннюю кормежку с травы. Голодные животные быстрее насыщаются ею. Позже, утолив первый голод, коровы переключаются на поедание листьев и побегов.</p>
    <p>Объедание скотом деревьев и кустарников угнетает рост последних или приводит к засыханию. Чтобы избежать этого, местные жители некоторых тропических районов предпочитают заготавливать листья и ветки вручную, используя их для подкормки скота. В засушливых районах кактус <emphasis>Opuncia</emphasis> стал важнейшим растением, обеспечивающим выживание скота в период засухи. Кактус срубают и обжигают, удаляя колючки. Регулярно срубая старые, одревесневшие растения, люди поддерживают молодую поросль.</p>
    <p>Коровы не так разборчивы при пастьбе, как овцы. Но все же они выбирают растения с большим количеством листьев. Причем молодые листья объедают на 70 % длины, а старые — на 35–50 % длины. Бычки менее разборчивы, чем телки, может быть потому что быстрее растут и больше нуждаются в корме. Скот лучше объедает высокую траву, чем овцы.</p>
    <p>Чтобы восстановить прерии Среднего Запада США (штат Висконсин), надо было истребить кустарники, не позволявшие восстановиться типичной для прерий растительности: трава и редко стоящие дубы. Была сделана попытка использовать в качестве «мелиоратора» хайландский скот, разводимый в горах Шотландии, который приспособлен к поеданию древесного корма. Опыт был удачен. Хайландский скот тратил от 28 до 64 % времени на пастьбу, и около трети этого времени было затрачено на объедание кустарников (Hedtcke et al., 2009).</p>
    <subtitle>Соль</subtitle>
    <p>Известна потребность скота в минеральных веществах, в том числе в соли. Установлено, что КРС нуждается в суточном потреблении 5 г соли (NaCl) на 100 кг живого веса. Потребление соли зависит от многих факторов. Например, Duvall, Whitaker (1970) нашли, что на разных по обилию корма пастбищах каждое животное потребляло от 22 до 40 г соли в день (соль давали вволю).</p>
    <p>Потребность в соли создает сильную мотивацию. Gupta et al. (1999) доказывают, что аппетит к соли инстинктивен, особенно силен у дикого и одичавшего скота. Жвачные любят соль, и если давать соль вдоволь, они будут съедать ее больше, чем это действительно нужно организму. Смоченную мочой траву едят охотнее (Jaramillo, 1990, цит. по: Phillips, 1993).</p>
    <p>Детально исследован вопрос, чем определяется любовь КРС к соли. Mohamed, Phillips (2001) показали, что привычка или непривычка к соли закладываются еще в утробе матери. Есть наблюдения, что увеличенное содержание соли в корме стельной коровы увеличивает предпочитаемое содержание соли в корме у ее теленка. Но лишение матерей соли увеличивает потребность в ней, что выражается в усиленном вылизывании новорожденного.</p>
    <p>Можно приучить телят к более соленой пище, если первые 6 недель давать корм повышенной солености.</p>
    <subtitle>Вода</subtitle>
    <p>Частота питья различна и зависит от особенностей содержания и условий среды. Потребность в воде меняется в зависимости от типа корма, температуры окружающей среды и физиологического состояния животных. На фермах скот пьет каждые 2–4 часа. Питье синхронизируется с едой и дойкой. В зависимости от скорости поступления воды в чашку животные пьют от 1,2 до 12,2 мин.</p>
    <p>На пастбище пьют в среднем 4 раза, но частота различна у разных животных (от одного до шести раз). В Австралии большая часть скота пьет ежедневно, но если водопой расположен далеко от пастбища, животные пьют раз в два дня. При пастьбе в пустынной местности, где до водопоя скоту приходится идти несколько часов, это может случаться один раз в 2–4 дня. Летом пьют больше, чем зимой (Arnold, Dudzinski, 1978).</p>
    <p>Животные задерживаются у водоема на несколько часов, входят в воду, чтобы охладиться, пьют 3–4 раза. Чаще пьют воду к вечеру или утром, на рассвете. Если обстановка спокойная, пьют и днем. На водопой выстраиваются в соответствии с иерархией, доминанты бодают субдоминантов за нарушение очередности (Andersson, 1987). Коровы предпочитают телиться там, где среди прочего есть вода.</p>
    <p>В нашем эксперименте из-за сурового климата (морозы, долгая зима) организация поения животных представляла непростую задачу. Местные жители зимой поят скот подогретой водой. Практики поения животных холодной водой (из проруби) в данной местности не существовало. Следуя советам местных жителей, в первые три года содержания скота в вольере мы также поили животных подогретой водой. Позже для животных стали делать проруби во льду прудов, из которых они пили. Неблагоприятных последствий этого водопоя не наблюдалось.</p>
    <p>Три ручья и два небольших пруда обеспечивают водопой скота на территории Экспериментальной вольеры в безморозный период. До середины зимы коровы способны сами поддерживать лунки во льду на ручьях. С 1992 г., т. е. через 6 лет, они освоили два водопоя на ручьях, где была возможность напиться в течение всей зимы, здесь не возникало толстого льда.</p>
    <p>Скот самостоятельно находит места водопоя на ручьях. Коровы ищут места, где имеются наледи, где под тяжестью животных лед проламывается. В очень сильные морозы водоемы покрываются настолько толстым льдом, что самостоятельно получить доступ к воде скот не может. Тогда сотрудники делают проруби. Во вторую половину зимы приходится контролировать, сохранились ли места, где скот может напиться.</p>
    <p>Места водопоя летом были менее постоянны, чем зимой, коровы охотно пили из временных, мелких водоемов, тогда как зимой использовались 1–2 постоянных водопоя, к которым вели постоянные тропы в глубоком снегу</p>
    <p>Животные часто лижут снег, особенно в теплую погоду. Из практики разведения зубров известно, что замена снегом воды неблагоприятно влияет на развитие молодых животных (Заблоцкий, 1957). В местах акклиматизации зубров (Вологодская область, Тверская область), по нашим наблюдениям, эти животные также посещают водопои в течение всей зимы. Из практики оленеводства также известно, что излишнее потребление снега (например, после дачи соли) ведет к быстрому исхуданию животных, вероятно, потому что их организм тратит больше энергии на таяние снега в желудке (Баскин, 1970). По-видимому, для КРС замена водопоя снегом также может продолжаться лишь в течение недолгого периода (несколько дней). В остром эксперименте, три телки-сеголетки, содержавшиеся зимой без водопоя (с расчетом на удовлетворение жажды снегом), исхудали настолько, что две из них погибли.</p>
    <subtitle>Детали пастбищного поведения</subtitle>
    <p>Если на пастбище мало корма, продолжительность пастьбы и количество щипков увеличиваются. Если корма нужно много, возможности компенсации ограничены. Опубликовано много исследований, в которых сравнивалось поведение скота на пастбищах с разным видовым составом растений. Например, в экспериментах Ganskopp et al., (1997), бычки на пастбищах с 8 разными типами травяного покрова достоверно выбирали участки, засеянные житняком пустынным<emphasis>, Agropyron desertorum,</emphasis> и гребенчатым, <emphasis>A. сristatum</emphasis>. Это подтверждалось и большим числом сделанных щипков на предпочитаемом участке пастбища, и длительным временем пастьбы на нем. Житняк в засушливые районы Северной Америки завезли из степных районов России в 1892 г. Сейчас эта превосходная кормовая трава занимает в Северной Америке огромные площади (Jensen, 2011).</p>
    <p>Коровы мало едят вереск (<emphasis>Calluna vulgaris</emphasis>), очень редко поедают бодяк (<emphasis>Cirsium</emphasis>) и конский щавель (<emphasis>Rumex</emphasis>). Иголки сосны вызывают аборты. Сосновые иголки КРС едят, когда голодают (Pfister et al., 1998). DeVries, Daleboudt (1994) сравнивали пастбища, на которых была посеяна полевица (<emphasis>Agrostis</emphasis>), овсяница (<emphasis>Festuca</emphasis>) и райграс (<emphasis>Lolium</emphasis>), а также пастбища с короткой и пастбища с отросшей травой. Селективность пастьбы оценивали по числу щипков и длительности пастьбы на том или ином участке. Коровы делали больше щипков на пастбище с короткой травой и меньше на пастбище с отросшей травой. Однако количество переваримых органических веществ, полученных при пастьбе на пастбищах с разной длиной травы, было сходным.</p>
    <p>Высокая трава нередко окружает навозные кучи, но их количество (около 1 %) примерно одинаково во всех типах пастбищ, так что влияния на результаты исследований этот фактор не оказывает. Как полагают, коровы избегают траву вокруг навозных куч сначала из-за запаха, потом — потому что переросла. Скот объедает траву вокруг овечьего помета, а овцы — вокруг скотского.</p>
    <p>Phillips (2002) приводит пример, как скот учится избегать на пастбищах крестовник (<emphasis>Senecio</emphasis>) — ядовитое растение. Если теленок вырос на пастбище, где встречается крестовник, теленок пробует его понемногу и привыкает больше не трогать. Если скот, не имевший предварительного опыта выбора растений, внезапно выпущен на пастбище, где есть крестовник, нередко случается гибель животных.</p>
    <p>Сравнительно недавно было обнаружено, что растения, особенно многолетние, способны защищать себя от объедания копытными животными. Объедание вызывает процесс накопления вторичных метаболитов, что делает растения «невкусными» (Bryant et al., 1992). Молодые деревья лучше защищают себя от объедания животными, чем взрослые (Skarpe et al., 2000). Объедание влияет на химизм процессов в организме деревьев, на морфологию и скорость роста. По данным одних исследователей, «вкусность» древесных побегов по мере объедания дерева снижается (Bryant, 1989, Milewski et al., 1991), но большинство наблюдений свидетельствует, что неоднократно объедаемые деревья становятся более привлекательными для животных (Danell et al., 1985). Действительно, мы наблюдали, что одни и те же деревца рябины или ивы, уже сильно изуродованные объеданием, вновь и вновь привлекали коров.</p>
    <p>Skarpe et al. (2000) нашли, что скот меньше поедает колючие и вечнозеленые растения, больше объедает редкие в данной местности растения, чаще объедает уже поврежденные другими животными кустарники и деревья, чаще объедает взрослые деревья, чем молодые.</p>
    <p>В нашем эксперименте летом коровы поедали травы, листья и побеги деревьев и кустарников. В годы, когда содержание было вольным, и коровы самостоятельно выбирали места пастьбы, они проводили большую часть времени на полях, поедая травянистые растения. Древесные растения использовались лишь попутно, вокруг мест ночевок в лесу, по просекам и обочинам дорог во время переходов к местам отстоев, сараям, водопоям. В дальнейшем коровы содержались на огороженной территории, где луга занимают лишь малую часть (около 2 %), остальная территория покрыта лесом. Животные вынуждены большую часть корма добывать в лесу. Наиболее предпочитаемой среди деревьев была рябина, далее (в порядке убывания): ива — осина — ольха — яблоня — пихта — можжевельник. Осенью важным видом корма становятся листья малины, остающиеся еще зелеными, когда исчезают другие зеленые корма. Еще позже, в короткий период (около 2 недель) массового листопада, листья осины, липы, клена становятся главным кормом.</p>
    <p>Коровы как и многие другие Bovinae не тебенюют. Зубры, лесные бизоны, яки, обитающие в глубокоснежных районах, разгребают снег мордой. Таким образом, лесные бизоны способны добывать корм из-под снега глубиной до 120 см (McHugh, 1958).</p>
    <p>Provenza (1995) дал обзор сведений о механизмах выбора скотом корма. Главный вывод, который был сделан на основе этого обзора, — существует обратная связь между восприятием животным запаха и вкуса корма и ощущениями его желудка. Если какой-либо корм вызывает недомогание (или даже болезнь), впоследствии он отвергается. Особенно быстра реакция на запах корма, тогда как реакция на вкус бывает отложена. С началом кормежки, уже в течение первых 30–60 секунд, кровоток усиливается, так что желудок достаточно быстро начинает сигнализировать о том, что корм с таким запахом или вкусом должен быть отвергнут.</p>
    <p>Provenza (1995) предлагает 4 гипотетические модели, описывающие избирательность выбора корма скотом и другими млекопитающими. 1. Врожденная способность по запаху и вкусу отличать, что пригодно в пищу. 2. Гедонистическая модель. Поедается то, что приносит удовольствие. 3. Все или многое зависит от морфологической поддержки. Устройство зубов и пищеварительного тракта определяет выбор корма. 4. Главную роль играет обучение, основанное на обратной связи (вызывает ли корм благоприятные ощущения в желудке или заболевание).</p>
    <p>Показано, что отторжение корма зависит от того, насколько сильное заболевание животное испытывает после поедания неблагоприятного корма, и от того, как скоро это происходит. Выбор и объем поедаемого корма также зависят от его питательности.</p>
    <p>Представление о существовании обратных связей между поведением животного, органами чувств и ощущениями в желудке позволяет привлечь к обоснованию выбора корма теорию оперантного научения Скинера (Skinner, 1938). Поедание корма вызывает положительную (или отрицательную) реакцию желудка, что служит подкреплением или запретом на использование данного корма.</p>
    <p>Как известно, поведенческие механизмы, обеспечивающие селективность питания, недостаточно эффективны. Животные не всегда способны регулировать количество поедаемого вкусного корма. Наиболее известный пример — неумеренное поедание клевера, нередко ведущее к гибели коров от вздутия рубца.</p>
    <p>Говорят о двух типах мотиваций при выборе корма: euphagia (нормальное поведение, выбор корма в соответствии с потребностями организма) и hedyphagia (выбирается корм, приносящий удовольствие — вкусовое или наркотическое). Наиболее обычные примеры hedyphagia у КРС — любовь к соли, концентратам, неумеренное поедание клевера. Зерно нельзя ввести сразу в рацион голодающего скота — животные объедятся, могут погибнуть.</p>
    <p>Длинная трава не предпочитается. По данным Phillips, James (1998), скот половину времени ел длинную траву, а потом кормился короткой, которая была более питательна, тогда как длинная быстрее насыщала. Дмитроченко (1975) пишет, что оптимальным содержанием сырого протеина в корме считается 15–18 % при минимально допустимом 9 %.</p>
    <p>Разные особенности корма определяют в каком количестве его поедает скот — зерновые смеси, свежая трава или сено, однообразный или разнообразный корм. Не одна лишь физиологическая потребность определяет количество и вид поедаемого корма. Имеют значение и привычка (опыт, в том числе заимствованный от матери), и мотивация к поеданию определенного вида корма, и поиск разнообразия в питании. Стремление к разнообразному питанию, вероятно, является разновидностью гедонистического поведения. Давая разнообразный корм, или подсаливая, можно добиться увеличения поедаемости. От типа корма зависит соотношение активностей (Батанов, Закирова, 2005).</p>
    <p>Молодые животные учатся у матери и соседей, какой корм следует есть. Такое обучение дополняет или заменяет личный опыт, который (если поедается ядовитое растение) мог бы оказаться фатальным.</p>
    <p>Чтобы оценить, какое количество животных можно содержать в период вегетации растительности в Экспериментальной вольере, мы закладывали пробные площадки (1 м<sup>2</sup>) во всех биотопах (табл. 2). Наибольший запас трав мы находили в пойменных биотопах и на участках леса, где к осени разрастается малинник. Кроме того, мы учитывали вес всех растений, не разбирая их на пригодные или мало пригодные в корм скота. Впрочем, имеющиеся представления о пригодности корма не всегда соответствовали тому, что мы наблюдали. Например, в мае скот охотно поедал стебельки черники (<emphasis>Vaccinium myrtillus</emphasis>), но Гроздов (1956) считал чернику несъедобной для скота. Также, за неимением другого корма, скот поедал вейники (<emphasis>Calamagrostis</emphasis>), осоку (<emphasis>Carex </emphasis>sp.), иван-чай (<emphasis>Chamaenerion angustifolium</emphasis>).</p>
    <subtitle><sup>Таблица 2. Масса (ц/га) травяных растений в лесу</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab2.png"/>
    <p><emphasis><sup>Примечание: n — число заложенных площадок размером в 1 м2.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Как видим, существуют значительные колебания в урожайности лесных трав в лесах на востоке Костромской области. Лесные биотопы в основном мало кормны, так что скот должен собирать корм, рассыпавшись по лесу (стадные дистанции 20–50 м) и быстро продвигаясь.</p>
    <p>Redburn et al. (2008), изучавшие питание лесного бизона в Канаде, сравнили кормность вырубок различного возраста (1–28 лет и 50–100 лет). Эти вырубки в основном поросли лесом, характеризуемом ассоциациями осины с шиповником и калиной. Они оказались более богаты кормом, чем нерубленый лес. Летом максимум биомассы наблюдался на вырубках 2– 12 лет (9,4 ц/га). Потом, к 25–30 годам она постепенно снижалась до обычного для естественных для Канады смешанных лесов уровня (2,3 ц/га). Расчет показал, что максимальная кормовая емкость естественных биотопов позволяла прокормить 0,57 бизона в течение месяца на 1 га. На молодых (2–12 лет) вырубках кормовая емкость позволяла прокормить 0,67 бизона в течение месяца на 1 га, или прокормить 0,29 бизона в течение месяца на 1 га, если считать, что бизоны способны освоить четверть всего имеющегося запаса корма. Вырубки дают бизонам достаточно корма летом, но зимой биомасса злаковых на вырубках низка, так что вырубки не могут служить зимним пастбищем.</p>
    <p>В 1987–1991 гг., когда ограждение Экспериментальной вольеры еще не было замкнуто, коровы паслись в ее окрестностях в радиусе 2–6 км.</p>
    <p>Они проводили большую часть бесснежного времени на полях, поедая травянистые растения. Древесные растения использовались лишь попутно, во время переходов и в местах отдыха. В дальнейшем коровы содержались на огороженной территории, где луга занимают лишь малую часть (около 2 %). Животные вынуждены большую часть корма добывать в лесу или на небольших открытых пространствах — лесных полянах, по краям просек вдоль ограды и по обочинам дороги.</p>
    <p>Основа питания скота зимой — сено, предоставляемое вдоволь. После выпадения снега и до середины января (когда глубина снега достигает 50 см и более) кора и побеги древесных растений составляют дополнительную часть рациона. С 20 апреля появляется первая зеленая трава — сначала на открытых местах, а в начале мая, когда стаивает снег, и в лесу. Скот уходит в лес, кормясь побегами черники и редкими лесными злаками. Продуктивность лесных пастбищ мала (табл. 2). Поэтому стадо быстро движется по лесу, задерживаясь на несколько минут лишь там, где есть заросли черники. В первые годы содержания животных в вольере, когда еще имелись пригодные для питания древесные растения, в мае — июне поедались ветки рябин, берез и осин. Постепенно травостой в лесу становится более высоким и густым. Продуктивность лесных сенокосов повышается. Однако скот мало ест вейники, иван-чай и другие высокостебельные растения, которые дают в лесных биотопах большую биомассу.</p>
    <p>Летом коровы поедают траву, листья и побеги деревьев и кустарников. В годы, когда содержание было вольным, и коровы самостоятельно выбирали места пастьбы, они проводили большую часть времени на полях, поедая травянистые растения. Древесные растения использовались лишь попутно, вокруг мест ночевок в лесу, по просекам и обочинам дорог во время переходов к местам отстоев, сараям, водопоям. С августа важным видом корма становятся листья малины, остающиеся зелеными, когда исчезают другие зеленые корма. Еще позже, с начала сентября, животные поедают опавшие листья осины, липы, клена, сплошным ковром устилающие почву. Поедание опавшей листвы свойственно и зубрам, и бизонам.</p>
    <p>Роль травянистых растений (видовой состав и предпочтение) в питании коров в центральной России хорошо изучены (Гроздов, 1956). Однако выбор древесных кормов представляет значительный интерес. Коровы предпочитают рябину, в меньшей степени козью иву, редко поедают осину, липу, ольху, березу. Однако они охотно объедают кору со срубленных осин. Из хвойных пород довольно часто отмечается объедание коры ели, редко объедаются пихта, можжевельник и сосна.</p>
    <subtitle>Суточный ритм питания</subtitle>
    <p>Обычно для коров характерны 5 периодов пастьбы в день, каждый около 110 мин. Первая кормежка отмечается вскоре после рассвета, потом 2–3 кормежки между утренней и дневной дойками, и самая продолжительная — вечером — заканчивается вскоре после наступления темноты. Это дает достаточное количество корма для ночной жвачки. Коровы еще пасутся в темноте в течение 30 мин после 1 час ночи, потом лежат и жуют.</p>
    <p>Кормежка наиболее интенсивна на рассвете и вечером, при некоторых условиях — ночью. Максимально скот пасется в течение 10–13 часов в день, но обычно меньше, от 7 до 9 часов. Коровы делают 65–70 щипков в минуту или до 50 тысяч щипков за день. Высокопродуктивные животные могут пастись в таком интенсивном режиме, если имеют возможность для отдыха и пережевывания корма (Cooper et al., 2002, цит. по: Phillips, 2002). Поэтому нужно минимизировать продолжительность доения и других процедур. Мясной скот делает около 50 тыс. щипков за 12 часов. Молочный скот в норме делает 30–40 тыс. щипков в день. Согласно наблюдениям Phillips (1993), частота щипков и продолжительность пастьбы зависят от объема щипка. На пастбище со свежей травой длиной 10 см корова может сощипнуть 25–30 г сухого вещества в минуту, а на короткой (5 см) осенней траве — 15–20 г сухого вещества в минуту.</p>
    <p>Теленок уже в возрасте 3 суток от роду захватывает губами травинки, листики, цветы, теребит их, скорее сосет, чем щиплет. Обучение пищевому поведению происходит не только в результате подражания пасущейся матери, но и сверстникам. В опытах Phillips (2002), телят выкармливали из сосок и содержали группой. Они быстрее научились брать в рот и есть сено. Но ускоренного обучения есть комбикорм из ведерка не наблюдалось. Phillips объясняет это тем, что в случае с сеном телята видят, как соседи берут травинки в рот, жуют их, и подражают им. Постепенно формируется навык щипания. По мере взросления теленок научается пастись все более эффективно. В 8 недель телята делают лишь 14 щипков в минуту, но в 18 недель число щипков достигает 50, как у взрослой коровы (Hancock, 1953).</p>
    <p>В возрасте 10–15 дней у телят, выращиваемых на подсосе, на пастбище, отмечается жвачка. У телят, выкармливаемых искусственно, но получающих сено или ячменную солому, жвачка начинается в 2-недельном возрасте (занимает 8 % суточного бюджета) и достигает нормальной продолжительности (25–30 % суточного бюджета) в возрасте 4 недель (Margerison et al., 2003). Жвачка — главный регулятор потребления пищи (Gross et al., 1993). Скот начинает больше лежать, когда не хватает времени для кормежки и жвачки.</p>
    <subtitle>Репертуар пищевого поведения</subtitle>
    <p><emphasis>Образец поведения «питье».</emphasis> КРС пьет, опуская морду в воду, и сосет. Животные держат ноздри выше уровня воды.</p>
    <p><emphasis>Биологическая форма поведения «поиск корма и кормежка»</emphasis>, включает ряд образцов поведения, среди которых не только те, что связаны с поеданием корма, но и поиском подходящего пастбища. Поиск корма включает и образцы социального поведения (следование за стадом к месту кормежки), и пространственного (использование участка обитания — животные по прежнему опыту помнят, где находятся лучшие места кормежки в данный сезон).</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «пастьба, поедание травянистой растительности» </emphasis>состоит из следующих реакций: выбор травянистых растений, движения головы в поисках подходящего корма, голова пригнута к земле, щипание. Скот забирает траву в рот и прижимает ее к верхнему небу языком и нижними резцами. Потом трава отделяется от растения резким движением головы вперед. Это повторяется от 30 до 70 раз в минуту. Животное щиплет траву, поворачивая голову вправо-влево, так что объедается полоса примерно в 1,5 м шириной. Пасясь, коровы продвигается вперед со средней скоростью 2 м/мин.</p>
    <p>КРС способен щипать траву, если ее высота больше 2,5 см. Если трава длинная, щипки временами прерываются, животное поправляет пищевой комок во рту языком, может жевать его. Если травостой высок, пастьба бывает более эффективна, животное быстрее насыщается. Однако, если на пастбище есть участки с высоким и коротким травостоем, животные предпочитают использовать оба типа пастбища примерно равное время (Phillips, James, 1998). Темп пастьбы (частота щипков) бывает выше в маленьких группах и на более качественном пастбище (вероятно, отпадает необходимость выбирать более вкусные растения).</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «поедание древесного корма» </emphasis>включает реакции: поиск подходящих листьев, веток, подход, движения головой, обрывание листьев (захват ртом, отрывание движением головы вниз или вверх, или в сторону).</p>
    <p>Кормясь древесным кормом (листьями, побегами) скот вынужден тратить много времени на захват корма. Стремясь захватить больше корма, животное вынуждено выбирать листья и побеги ближе к их основанию. Однако эти части древесных побегов менее питательны, чем кончики ветвей. Объем щипков, когда животное кормится лишь тонкими концами побегов, бывает меньше. Корове приходится выбирать между более вкусным и питательным, но меньшим по объему щипком, и менее питательным, но более сытным. Нередко коровы пережевывают ветки коренными зубами, если не удается их отломить, захватив ртом и резко двигая головой.</p>
    <p>Поедание веток менее характерно для КРС. Попытки отломать ветку, отщипнуть листья нередко оказываются неудачными, и животные оставляют их. Заметно, что животные испытывают трудности, им приходится учиться поеданию веток. У коровы длинный язык, которым она захватывает листья и тонкие (до 3 мм) ветки, и обрывает их кивком головы вниз или в другую сторону, если так получается лучше. Если ветка толстая, к тому же она пружинит, животное берет ветку поперек (корова вынуждена вывернуть голову), перехватывает ее на коренные зубы и рывком сламывает или отжевывает. Слому поддаются рябины высотой до 5–7 м и до 5 см в диаметре (на высоте 1,5 м). Максимальный диаметр веток в месте слома бывает 2–2,5 см. Отдельный навык требуется, чтобы постепенно съедать ветку, не уронив ее. После длительной тренировки коровы научаются пропускать ветку под шеей и, манипулируя шеей, добиваться ее неподвижности (рис. 8).</p>
    <p>Коровы объедают листья и молодые побеги, но реже наблюдается обгрызание коры деревьев. Челюстной аппарат не приспособлен к этому, поскольку имеет широкие резцы, малопригодные для того, чтобы подрезать, скоблить кору со стоящего дерева. Как резцы используются только окрайки. В зубном ряду тут имеется изгиб, которым удобно срезать. Зацепы используются редко, уже когда кора измочалена, и животное подбирает со ствола торчащие «мохры».</p>
    <p>Коровы охотно объедают лежащие, или сильно наклоненные стволы осин и козьих ив. Соскабливание коры поперек ствола оказывается вполне эффективным. Обгрызание коры также требует научения. Чтобы приучить коров скоблить кору с поваленных осин, мы подсекали кору топором, так чтобы она, отделенная с одного конца от ствола, торчала. Сильный запах свеже срезанной коры привлекает животных, они объедают ее, потом приучаются скоблить кору сами. Кору объедают, начиная от 0,5 м от земли и вверх до 1 м 70 см. Кора ив отслаивается до 2,5 м высоты (когда корова тянет за нижний конец куска). Телята объедают листья до 1 м — насколько достают.</p>
    <p>Уже в 7–10-летнем возрасте деревья (осина, козья ива, рябина) «уходят» из-под морды животных. Доступная коровам часть ствола оголяется от ветвей, нагнуть деревцо коровы не могут. Поэтому объедаются рябины менее 5 см в диаметре (до 7 м высотой). Деревца ивы объедаются, пока они не достигли высоты в 3 м. Крупные животные</p>
    <p>научаются пригибать молодые деревья, пропустив их между ног и наваливаясь грудью. Однако такая повадка не достигает такого совершенства, какое можно видеть у зубров (Заблоцкая, 1957; Баскин, 1976).</p>
    <image l:href="#_8.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 8. Объедание веток.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Из-за валежника коровы не всегда могут подойти к деревцу со всех сторон. Однако, загибая голову, им удается, не сходя с места, объесть кору на четверти ствола (считая по окружности). Если это возможно, то объедают до 75 % окружности деревца.</p>
    <p>Особенно много деревьев с обгрызенной корой бывает на опушке леса, прилежащего к месту зимнего кормления. Здесь на утоптанной площадке коровы проводят 3–3,5 месяца. Возможно, обгладывание коры служит своего рода развлечением. Факт, что обгрызаются и ели, и ольхи, и березы, обычно не привлекающие внимания животных.</p>
    <p>Кора поваленных осин охотно используется весной, в теплую погоду. Как и лоси, коровы не могут использовать кору осин в морозы. Среди хвойных пород деревьев довольно часто отмечалось объедание коры ели, редко объедалась пихта, можжевельник и сосна. Деревья, однажды обгрызенные, вновь и вновь привлекают внимание животных. После 2–3 лет такого воздействия угнетения эти растения погибают.</p>
    <p>Концентрация питания на немногих видах деревьев и кустарников ведет к значительному повреждению этих видов. Уже после 10 лет пребывания скота в вольере в ней не осталось рябины, ивы, а подросшие осины перешли в стадию так называемого «жердняка», когда листья и ветви находятся на высоте, недоступной животным.</p>
    <p>Коровы любят молодую растительность. Поэтому они вновь и вновь возвращаются к объеденным раньше и теперь отрастающим растениям. Те же, что были объедены, огрубели и близятся к цветению, используются меньше. Пастбище приобретает «пятнистость».</p>
    <p>В районе, где располагается Экспериментальная вольера, лес занимает 92 % территории. Люди селились здесь вдоль большой реки (Унжи), вдоль которой тянется широкая полоса сельскохозяйственных земель, а деревни по берегу реки почти соединяются одна с другой. Однако люди пытались освоить и возвышенные участки в глубине леса. Здесь до 1980х годов существовали небольшие деревни, окруженные небольшим полем, где сеяли зерновые культуры и существовали огороды. Заготовка сена велась на небольших расчистках в глубине леса, в низинах, по ручьям.</p>
    <p>Скот до момента сбора урожая пасли в лесах вокруг полей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 7. Оборонительное поведение</p>
    </title>
    <p>Для КРС как видов-жертв оборонительное поведение — следующий по важности за питанием фактор выживания и эволюции. Однако Быковые, благодаря размерам, опасному оружию в виде рогов и агрессивности, способны противостоять большинству хищников. В России медведи и волки нередко атакуют животных, почему-либо оказавшихся вне стада, и способны убить корову и молодняк. Однако взрослые быки и группа коров успешно отражают атаки хищников. В странах, где обитаю крупные кошки (тигры, львы), КРС часто становится их добычей. Учитывая, что предки КРС обитали там, где численность львов и тигров была высока, оборонительное поведение имело важное значение для выживания вида. Boissy et al. (1998) показали, что животные хотя и молча переносят страдания (только 10 % выражают ревом болезненные ощущения), но выделяют в моче феромоны страха. Это сигнал для соседей, а не для хищников.</p>
    <p>Особняком стоят взаимоотношения КРС с человеком, они обсуждаются в главе 13.</p>
    <p>Согласно Gray (1987), понятие страха включает концепции мотивации и индивидуальных особенностей переживания страха. Страх часто связан с реальной или воображаемой опасностью. Пугливость — это индивидуальная особенность реагирования на угрожающие стимулы (ситуации).</p>
    <p>Индивидуальные различия в пугливости, вероятно, важны для выживания популяции. Сравнение популяций диких животных, обитающих в местностях с разной интенсивностью охоты, с разным обилием хищников, показало, что даже там, где долгое время нет ни охоты, ни хищников, в популяции сохраняется какое-то количество очень пугливых животных (Баскин, Скугланд, 2001). Вероятно, если охота возобновляется или вновь появляются хищники, именно пугливые животные выживают и тем самым обеспечивают сохранение популяции.</p>
    <p>Когда человек разводит животных в неволе, происходит снижение пугливости выживших в неволе животных. Человек элиминирует слишком пугливых и беспокойных животных. Также он охраняет разводимых животных от хищников. Однако сам человек, ухаживающий за домашними животными, представляет для них определенную угрозу. Отношение домашних животных к человеку включает как поведение против хищников (уход или бегство, поддержание безопасной дистанции, активная оборона), так и поведение, возникающее как результат социализации. В зависимости от условий выращивания человек может запечатлеваться как «мать», как кормилец, как сосед по группе или сосед по месту обитания.</p>
    <p>Gray (1979) предложил выделять 5 типов стимулов, вызывающих у домашних животных страх: 1 — связанные с эволюционной историей вида (собака, человек как хищник); 2 — новые, неизвестные животному (например, пестрый круг на стене помещения); 3 — известные по прошлому опыту (результат научения); 4 — высокой интенсивности (скот различает интенсивность криков человека и, возможно, даже особенности лексикона); 5 — похожие на видоспецифические (испуг соседей, принадлежащих к другому виду).</p>
    <p>Страх могут вызывать и физические характеристики объекта, с которым сталкиваются животные. Так, работая с зубрами, нередко опасными для человека, зуброводы используют простой прием, чтобы отпугнуть зверя, заставить его отступить — поднимают на палке шапку, тем самым резко увеличивая свой рост.</p>
    <p>Поведенческие реакции зависят от того, представляет стимул реальную опасность или лишь возможную угрозу (вызывает у животного тревогу). Вход незнакомого человека в стойло — это реальная опасность. Но человек, вставший позади коровы, привязанной в стойле, сначала вызывает лишь ориентировочную реакцию. Однако, если этот человек перемещается вправо-влево, стараясь оказаться в зоне, которую корова не просматривает позади своего тела, его поведение вызывает страх, активную реакцию.</p>
    <subtitle>Репертуар оборонительного поведения</subtitle>
    <p>Оборонительное поведение КРС включает как активно-, так и пассивно-оборонительные реакции. Различать эти два типа оборонительных реакций предложил Крушинский (1945). Активно-оборонительное поведение обычно проявляется по отношению к хищникам, реже по отношению к человеку. Возможности защиты различны у быков и коров, и у животных разного возраста. В течение 27 лет содержания скота на Костромской таежной научно-опытной станции волки неоднократно заходили внутрь вольеры, кружили вокруг стада из 10–20 животных, но ни разу не решились напасть. Стадо никогда не обращалось в бегство при контакте с волками и собаками, наоборот, очень быстро собиралось в плотную массу и само атаковывало хищника или стаю хищников, но не убегало. Как известно, именно бегство провоцирует волков на погоню (Гордиюк, 1991).</p>
    <p>Активно-обонительное поведение включает исследовательские реакции (попытки распознать опасность зрительно, по запаху и звукам, подход для лучшего опознания), угрожающее поведение (подходы, угрожающие позы и движения) и атаковывание (удары рогами, попытки поддеть и подбросить противника рогами).</p>
    <p>Пассивно-оборонительные реакции включают помимо исследовательского поведения (такого же, как при активной обороне) бегство, попытки избежать телесного контакта, реакции страха. Особенно существенна способность КРС поддерживать оборонительную дистанцию при контакте с человеком.</p>
    <p>Домашние копытные демонстрируют после вспугивания несколько образцов поведения.</p>
    <p><emphasis>«Сканирование окружающей среды (реакции бдительности)».</emphasis> Животные ведут регулярное наблюдение за окружающей средой, реагируют на поведение соседей. Однако они обнаруживают опасность — поднимают голову, смотрят в сторону приближающегося человека с дистанции меньшей, чем это позволяет им зрение (около 100 м). Дистанция обнаружения опасности зависит от общего уровня пугливости каждого животного. Многие животные, привыкнув к соседству человека, не реагируют на его появление. Пастух должен закричать, угрожать ударить, чтобы коровы обратили на него внимание, поднялись с лежки и начали двигаться от человека, в сторону, противоположную той, с которой человек подходит. Встречаются и очень пугливые животные, чаще других осматривающиеся вокруг и с большей дистанции обнаруживающие опасность.</p>
    <p><emphasis>«Обнаружение опасности».</emphasis> Скот обнаруживает хищника (и человека) с помощью зрения, во время регулярного осматривания вокруг, по запаху и звукам (например, опытный человек, приближаясь к стаду и не желая напугать животных, что-то говорит или свистит). Следует резкое поднимание головы одним из животных. Тотчас эта реакция привлекает внимание соседей. Тревожное осматривание воспринимается соседями иначе, чем они реагируют на регулярное осматривание вокруг, которое обычно и в спокойной обстановке, или на поиск взглядом другого животного (например, телёнок ищет мать). Далее все животные стоят и смотрят в сторону опасности.</p>
    <p><emphasis>«Сбор в стадо».</emphasis> Заметив человека, одиночные животные или небольшие группы присоединяются к большим группам. Это поведение проявляется у КРС лишь при высоком уровне оборонительной мотивации. При слабом испуге (например, пришел человек) лишь молодые или особо пугливые животные собираются вместе или присоединяются к взрослым.</p>
    <p>Поражают быстрота и синхронизация поведения скота, когда стадо охватывает доминанта оборонительного поведения. Несколько мгновений стадо остается неподвижным. Далее следуют или бегство, или атака. Взрослые коровы ведут себя более независимо, могут уходить или убегать самостоятельно. Нередко, собравшись вместе, животные успокаиваются, начинают пастись, однако уже не выпускают человека из виду. Если человек пытается приблизиться, животные отходят дальше и продолжают пастись (образец поведения — «поддержание безопасной дистанции»).</p>
    <p><emphasis>«Опознавание опасности». </emphasis>Животное стоит, высоко подняв голову, принюхиваясь и прислушиваясь. Или животное подходит к опасному предмету, опустив голову и принюхиваясь. Это поведение, вероятно, связано с использованием «нижнего» чутья, т. е. улавливания потоков воздуха у земли. Поднимание или опускание головы, вероятно, связано с использованием «верхнего» и «нижнего» чутья, т. е. улавливания потоков воздуха в 1,5–2 м над землей и у земли. Редко, но все же случается видеть неоднократную смену реакций поднимания и опускания головы, «head-bobbing», (Pruitt, 1960).</p>
    <p><emphasis>«Социальное поведение при опасности». </emphasis>Оглядывание на соседей, чтобы распознать по их поведению, где опасность и насколько она значима. В такой ситуации нередко наблюдается уринация. По информации Phillips (2002), в моче КРС имеется феромон страха, так что уринацию можно считать не только проявлением страха самого животного, но и элементом коммуникации — оповещения соседей об опасности.</p>
    <p><emphasis>«Стадное поведение — предпочтение нахождению в стаде».</emphasis> Животные чувствуют себя в большей безопасности, когда находятся в стаде. Если пытаться отделить их от стада, например отгонять в сторону, то оказавшись в 6–10 м (стадная дистанция, см. главу 11) от стада, они пугаются, прекращают пастьбу, осматриваются, потом прорываются к стаду, обегая человека.</p>
    <p><emphasis>«Отход или бегство от опасности».</emphasis> В зависимости от пугливости животные с разной дистанции убегают от приближающегося хищника или человека. Бегство может заканчиваться на расстоянии, с которого животные могут видеть человека или слышать его приближение.</p>
    <p><emphasis>«Уход за пределы сенсорного контакта». </emphasis>Сильно испуганное стадо (или отдельное животное) может убегать далеко от опасности, выходить из пределов сенсорного контакта. В нашей практике приходилось отстреливать некоторых животных с целью выбраковки. Сильный звук выстрела и вид падающего соседа, по-видимому, сильно пугал животных. В таких случаях в течение нескольких часов при приближении человека они убегали далеко в лес. При этом была очевидна роль наиболее пугливого животного — оно брало на себя роль лидера.</p>
    <p><emphasis>«Атака». </emphasis>Включает пригибание головы к земле, «набычивание», т. е. выставление рогов вперед, и быстрое приближение к врагу. Чаще всего действия ограничиваются «угрозой натиском», т. е. атакующее животное прекращает атаку, останавливается на небольшом расстоянии от врага, который, в свою очередь, убегает. Случаи реального нападения на хищника (или человека) даже среди диких видов редки.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 8. Половое поведение</p>
    </title>
    <p>Эстральный цикл у коров в среднем продолжается 21 день, но у 60 % коров колеблется от 18 до 25 дней. Эструс наблюдается через 50 дней после отела, если теленка отнимают от коровы, и через 6 месяцев, если теленка оставляют с коровой на подсосе (Phillips, 2002). Присутствие быка ускоряет наступление эструса.</p>
    <p>В эстральном цикле выделяют проэструс (подготовительный период), собственно эструс, метоэструс (рефракторный период), диоэструс, (репродуктивный гормон находится под действием гормона желтого тела). Собственно, эструс продолжается 14 часов. В период эструса ослабевают другие активности — коровы меньше времени едят, больше ходят. В метоэструс больше лежат, отдыхают от большой активности в предыдущие 10–20 часов.</p>
    <p>У быков половое поведение ведет к обнаружению коровы, находящейся в стадии эструса, ухаживанию за ней, что способствует развитию стадии эструса вплоть до выхода яйцеклетки в полость матки, далее к коитусу и оплодотворению коровы. Половое поведение коров привлекает внимание быка и других коров (визуальная, запаховая и акустическая коммуникация), стимулирует развитие эстрального цикла. Поведение коровы во время эструса способствует успешному оплодотворению. Это — неподвижность во время спаривания, что способствует успешной садке и введению полового органа в вагину, экстатические сокращения вульвы, которые обеспечивают захват пениса быка и всасывание спермы. Спаривание и даже его имитация (когда используют бычка-пробника) сокращает время эструса (Иванов, 2013).</p>
    <p>Оба пола демонстрируют и гетеро-, и бисексуальное поведение. Садки КРС имеют различную природу: это проявления полового поведения и доминирования. Половые взаимодействия (между животными одного пола — гомосексуальные, разного — гетеросексуальные) часто имеют вид тактильной коммуникации. Когда бык или другая корова нажимает подбородком на крестец коровы, имеет место фиксированный образец поведения «замерзание» (rigid back stance), обычно называемый в российской литературе «рефлекс неподвижности».</p>
    <p>В группах сексуально возбужденных животных в период эструса часто отмечается аллогруминг. Быки проявляют повышенный интерес к ановагинальной области коровы, к ее голове и шее. Непосредственно перед коитусом быки часто лижут область вульвы.</p>
    <subtitle>Репертуар коров</subtitle>
    <p>В состоянии эструса у коров наблюдается повышенная активность. Специфический запах привлекает быка и других коров, они обнюхивают животное в охоте. Корова в состоянии эструса нюхает и лижет гениталии быка, делает садки на него и на других коров. Резко возрастает ее агрессивность. Для коровы в состоянии эструса типично кружение, она не дает себя обнюхивать и лизать, бодает в бок. Длина проходимого пути возрастает в 3–4 раза. Доминантная корова в охоте делает садки на субдоминантных коров. Сексуальная иерархия и приоритет в пространстве не всегда связаны. У каждой коровы есть «подружки», с которыми она предпочитает находиться, и по отношению к которым она не проявляет доминирования.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «координация движения коровы с быком в состоянии эструса». </emphasis>Корова движется впереди быка, не пытаясь убежать, сохраняя индивидуальную дистанцию. Корова в состоянии эструса, но еще не готовая к спариванию, уходит от быка, пытающегося сделать садку, поворачивается к нему мордой. Животные кружатся одно вокруг другого. Корова обнюхивает быка, его гениталии.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «принятие позы спаривания». </emphasis>Корова стоит при приближении быка или другой коровы, ожидая надавливания впереди корня хвоста. Она приподнимает и слегка отворачивает хвост.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «корова делает садку (“mounting”) на других коров». </emphasis>С началом эстрального цикла корова начинает делать садки на других коров, а те, в свою очередь, делают садки на корову в состоянии эструса. В эструсе бывает 90 % коров, на которых делают садки, но только 70 % тех, что делают их сами. Садки чаще наблюдаются на периферии стада. Для молодых коров отмечено меньше садок — 5,5 в час, для первотелок — 6,3, у взрослых коров — 7,9. Если несколько коров одновременно находятся в эструсе, они образуют компанию и прыгают друг на друга. Другие коровы только на время присоединяются ним.</p>
    <p>Встречаются коровы-нимфоманки, которые демонстрируют поведение, сходное с бычьим (роют землю копытом, ревут, а не мычат, делают много садок). «Замерзание» в ожидании садки быка или другой коровы у них отсутствует. Поскольку садки коров — важный признак того, что в стаде есть корова в состоянии «охоты», коровы-нимфоманки могут вводить персонал в заблуждение.</p>
    <p>Корова, готовясь сделать садку на другую корову, становится позади нее, иногда кладет подбородок на крестец впереди стоящей коровы и нажимает на него. Затем поднимается, опираясь на задние ноги, наваливается грудиной на зад оппонентки и обхватывает ее передними ногами впереди таза. Случается, корова, делающая садку, совершает ритмические движения тазом взад-вперед.</p>
    <p>Обычно на корову в течение всего периода эструса делают садки 50–60 раз, но на четверть животных в стаде — всего 30 раз. У зебувидного скота садки коровы на корову в состоянии эструса случаются реже, примерно 8 раз. Больше садок наблюдается, когда корова находится в стадии проэструса. Большинство садок коров на корову происходит ближе к вечеру и утром. Такие садки реже наблюдаются в холод и сильный дождь. Если жарко — садки происходят на закате и рассвете (Kilgour et al., 1977, цит по Phillips, 2002). При искусственном освещении такое поведение отмечается реже, коровы становятся более мирными и спокойными.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «учащение уринации в состоянии охоты». </emphasis>Подобное поведение имеет маркировочное и сигнальное значение. Моча привлекает внимание быка.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «коитус». </emphasis>Животные выстраиваются в одну линию. Бык отрывает передние ноги от земли, опираясь на задние ноги и опираясь грудиной на основание хвоста коровы. Обхватывая корову впереди таза, бык сжимает её брюхо и приближает вытянутый пенис к отверстию вагины. Введение пениса сопровождается сокращениями брюха быка и вульвы коровы, которые обеспечивают максимальное проникновение. Сразу после эякуляции возникает сильное сокращение брюха быка, так что даже его задние ноги могут приподняться над землей.</p>
    <p>Вслед за эякуляцией бык слезает, протаскивая подбородок по спине коровы. Следует рефракторный период, когда бык отдыхает. Он может продолжаться 1–20 мин. Сам коитус занимает обычно 2 мин., у некоторых быков дольше. Обычно коитус повторяется около 5 раз (от 3 до 10).</p>
    <p>Хороший бык делает в среднем 20 садок в день.</p>
    <subtitle>Репертуар быков</subtitle>
    <p>В поведении быков мы встречаем не только собственно половые реакции, но и социальные (груминг, стояние рядом) (рис. 9), связанные с мечением территории (рев, мечение — роет землю копытом, мочится на месте копания, валяется в вырытой ямке, бодает корни деревьев, кочки).</p>
    <image l:href="#_9.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 9. Элемент полового поведения быка.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Социальное поведение описано в главе 11. Бык не пытается насильно спариваться, хотя делает попытки садок, у него наблюдается частичная эрекция, вытекание жидкости. Садка оказывается успешной, когда корова «замерзает», т. е. готова к оплодотворению.</p>
    <p>Быки молочных пород скота имеют более сильное либидо, чем быки мясных пород. Взрослые быки активнее молодых. При искусственном взятии спермы замечено, что даже небольшие изменения среды вызывают возбуждение быка. Половое возбуждение быков не ослабевает в присутствии человека. Спаривание происходит преимущественно днем.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «инспектирование коров». </emphasis>Быки регулярно демонстрируют поисковое и контролирующее поведение. Внимание быка привлекают садки коров одной на другую или особое низкое мычание коровы, которая находится в состоянии охоты. Быка привлекает уринация коровы — бык подходит, обнюхивает мочу. Бык нередко обнюхивает половые органы коров.</p>
    <p><emphasis>Фиксированный образец поведения «флемен». </emphasis>Это характерное поднимание головы вверх с закручиванием губы. Такая реакция характерна для быков, но иногда наблюдается и у коров. Флемен начинает проявляться у бычков в 4–10-месячном возрасте (рис. 6).</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «садка (“mounting”) быка на корову или другого самца»</emphasis> (также на чучело и на другие предметы). Телята, случается, делают садки уже в недельном возрасте. Они делают много попыток садок, но без эрекции и эякуляции. В период развития бычки чаще делают садки на других бычков, но не на телочек. Те стараются избегать садок на себя.</p>
    <p>Полноценное половое поведение развивается в возрасте 4–10 месяцев. Бычок кладет подбородок на основание хвоста коровы, надавливает, трется подбородком по спине коровы вперед и назад. Таким образом, достигается и проверка готовности коровы к коитусу, и синхронизация поведения обоих животных. К 16–18 месяцам бычки научаются различать самок в охоте.</p>
    <p>Садки быков имеют двойную функцию. Это и проявление отношений доминирования-подчинения, и половое поведение, ведущее к коитусу. Быки предпочитают некоторых из коров, не любят спариваться с матерью и другими близкими родственниками (Reinhardt, 1983).</p>
    <p><emphasis>Образец поведения: «следование за коровой, находящейся в состоянии охоты (“tending”)». </emphasis>Если бык обнаружит, что корова находится в состоянии эструса, он начинает следовать за этой коровой. Следование наблюдается даже, если корова находится в начальной стадии эструса (проэструс) и продолжается до двух дней. Это стимулирует корову. Бык находится позади, контролируя движения коровы, временами лижет вульву коровы. Такое поведение стимулирует развитие эстрального цикла.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 9. Материнско-детское поведение</p>
    </title>
    <subtitle>Методы изучения материнско-детских отношений</subtitle>
    <p>В известной нам литературе материнско-детские отношения домашнего скота в большинстве случаев изучались в условиях ферм или небольших загонов, где не могут быть выявлены естественные пространственные параметры поведения, степень изоляции новорожденного и поиск его матерью, ритмика и координация поведения. Хотя в мире существует и описано много одичавших популяций домашнего скота, проведены лишь единичные наблюдения материнско-детского поведения животных, живущих вольно (Schloeth, 1961; Соколов, 1985). Причина — в обычных для работы с дикими животными методических трудностях: редко удается наблюдать коров в момент отела и после него, регистрировать детали поведения.</p>
    <p>В проведенном нами эксперименте при вольном содержании коров на участке в 8,4 км<sup>2</sup>, с помощью радиопередатчиков, размещенных на ошейниках, мы могли постоянно знать, где находятся подопытные животные. Если они находились слишком далеко, и радиоприемники не воспринимали сигналы, мы находили животных по следам, даже за 6 км от центра исследований. Еще один метод состоял в содержании подопытных животных в огороженной вольере размером в 1,6 км<sup>2</sup>. При этом животные были ограничены в перемещениях, и их розыск мог осуществляться по следам. Всего онтогенез телят и их отношения с матерями изучен у 30 телят. Некоторые детали материнско-детских отношений нам удалось проследить лишь у некоторых из этих пар (Баскин, Степанов, 1996).</p>
    <subtitle>Поведение матерей</subtitle>
    <p>Для самок копытных животных в период отела предложены четыре стратегии поведения как приспособления для защиты от хищников. (1) Затаивание (the hider); (2) укрытие в неприступных биотопах (на скалах, на обрывах ущелий) (the montane); (3) пребывание матери и новорожденного в первые три дня его жизни в неприступном месте, а потом следование малыша за матерью (the defended follower); (4) образование скоплений самок с телятами, так что хищники, насытившись каким-то количеством новорожденных, не трогают остальных (the swamper) (Lent, 1974; Geist, 1981; Walther, 1984; Крученкова, 2009). КРС использует третью стратегию. Перед отелом мать уединяется с теленком в защищенном месте, находится там несколько дней, отгоняет, насколько может, хищников, после чего возвращается с теленком в стадо.</p>
    <p>При пастбищном содержании корова за 6 недель до отела избегает агрессивных столкновений с другими коровами, предпочитает кормиться в стороне от стада. Стельная корова, содержащаяся в стойле, за две недели до отела начинает проявлять беспокойство, оглядывается, мычит, лижет и царапает подстилку, машет хвостом, часто меняет позу — то встает, то ложится. В этот период набухает вымя и становится заметным расслабление тазовых связок (Fraser, Broom, 1990).</p>
    <p>В нашем эксперименте, при вольном содержании коровы покидали стадо и телились в одиночестве. Из 12 достоверно изученных нами случаев отела в бесснежное время лишь в одном корова отелилась в стаде, которое уже во время родов ушло и оставило роженицу в одиночестве. Уход коров из стада перед отелом установлен и рядом авторов. Обычно он происходит в два этапа. Предварительный уход наблюдался не раньше, чем за 4 дня до отела, после чего корова возвращалась в стадо. Окончательный уход случался за 1–6 часов отела.</p>
    <p>Телята рождались в лесу, в 1–4 км от центра участка обитания. Отелившись, корова оставляла теленка в укромном месте и паслась неподалеку. Матери оставались с новорожденными в течение 12–24 часов, после чего возвращались в стадо. Вечером они посещали своих телят и находились с ними до утра. С утра и до вечера телята неподвижно лежали в одиночестве.</p>
    <p>В снежный период, когда стадо не покидало подкормочную площадку, окруженную глубоким снегом, корова перед отелом отходила на край площадки, на снег, не оставалась на сене, которым была устлана большая часть площадки. Однако лезть по глубокому снегу, чтобы удалиться от стада, телящиеся коровы не хотели. В таких случаях мать не защищала новорожденного от контактов с другими животными. И взрослые коровы, и годовалые телята подходили к теленку, обнюхивали его. Мать постоянно находилась рядом с теленком (рис. 10).</p>
    <p>По наблюдениям Соколова (1985) за поведением скота, выпасаемого в районе озера Балхаш, перед отелом коровы покидают стадо и телятся в тугайных камышовых зарослях или в кустарниках на склонах барханов. По-видимому, животные ощущают себя в безопасности в закрытом ландшафте. Edwards (1983) наблюдал, что 4/5 коров предпочитали не уходить из стада, но оставаться под навесом от солнца, т. е. мотивация комфортного поведения перевешивала стремление к изоляции.</p>
    <image l:href="#_10.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 10. Мать с новорожденным, родившимся в начале марта.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Как только теленок вышел из родовых путей, корова встает и начинает его облизывать. Груминг матерью теленка продолжается до 1,5 часов. Облизывание особенно важно, когда отел происходит в морозную погоду. Невылизанные матерью тщательно уши и хвост отмерзают и через несколько дней отпадают. В нашем стаде, которое содержалось круглый год без убежища, среди животных, родившихся в мороз, многие имели укороченные уши и хвост, а одна телка даже лишилась носового зеркала. Повреждения никак не сказались на самочувствии и поведении этих животных в дальнейшем.</p>
    <p>Во время облизывания корова запоминает своего теленка. У крупного рогатого скота отмечен очень краткий период (менее 5 мин) запечатления коровой своего теленка (Wodzicka-Tomaszewska et al., 1981). Она различает своего теленка после длительного его отсутствия. Illman, Spinka (1993) обратили внимание на опасности, которые связаны с нарушением связи теленка с матерью. Опасно, если другая корова лизала новорожденного, приняла его, если теленок не сосет ее первые 6 часов (половина телят в течение первых 6 часов после рождения пытались сосать соседних телок); если сосание было слишком недолгим и молозиво не поступило в достаточном количестве.</p>
    <p>Первый день жизни телята проводят с матерью. Обычно первые сутки после отела корова паслась или лежала неподалеку от теленка. Теленок проводил время между кормлениями затаившись. Лишь в двух случаях коровы, отелившись ночью, следующий день провели в стаде.</p>
    <p>На вторые сутки после отела корова обычно возвращалась в стадо. Покинув теленка, она двигалась вместе со стадом, подчас уходя довольно далеко от теленка. К теленку она вновь приходила около 19 часов вечера, кормила, переводила на новое место и оставляла его, затаившегося. Длина пути коровы к месту затаивания теленка составляла в среднем 829 ± 85 м (n = 55), максимум 2735 м. За полчаса до начала поиска теленка корова проявляла беспокойство, уходила из стада и вновь возвращалась, мычала, проявляла интерес к чужим телятам, наконец уходила на поиски. Чем лучше животное знало местность, тем оптимальнее был его путь. Большая часть пути (54 ± 7 %, n = 23) приходилась на видимые ориентиры (дороги, просеки и т. п.). Оказавшись невдалеке от затаившегося теленка, корова находила и использовала свои следы. В 17 из 32 случаев коровы безошибочно выходили к теленку и вставали прямо над ним. В других случаях коровы делали остановки за несколько десятков метров, мычали. Когда мать приближалась на 8–10 м, телята вставали ей навстречу.</p>
    <p>Матери защищали участок, где лежат теленок, от вторжения хищников, в т. ч. собак. В нашем эксперименте большинство животных не позволяли людям подходить ближе оборонительной дистанции, демонстрировали агрессивное поведение. В первые сутки жизни новорожденного коровы были агрессивны с большей дистанции (около 20 м). На следующий день матери вели себя более спокойно и проявляли агрессию, когда человек приближался на расстояние около трех корпусов животного (около 6 м). Они царапали землю передними ногами (то одной, то другой), вращали головой вокруг горизонтальной оси. Также характерны были исследовательские реакции— попытки причуять его верхним чутьем (подняв голову) или нижним (опустив голову к земле), или эти реакции сменяли друг друга («head-bobbing»).</p>
    <subtitle>Поведение новорожденного теленка</subtitle>
    <p>Хотя реакции, приводящие новорожденного к соскам матери и далее — к сосанию, являются врожденными, успех (или неуспех) телят зависит от их физического состояния при рождении. Продолжительность периода от рождения до момента, когда теленок впервые поднимется на ноги и сделает первые шаги (без чего невозможен поиск сосков) может быть разной. Корова стимулирует теленка облизыванием, если он слаб. Если она устала, то лижет лежа. Важна также частота попыток теленка найти вымя.</p>
    <p>Вставая, теленок ищет угол между телом и задней ногой матери и далее путь к вымени. Согласно Broom et al. (1995) существует врожденная реакция: поиск вымени там, где нога пересекается с телом (некая фигура, напоминающая букву «Г»). Если вымя висит очень низко, поиск сосков может быть затруднен,</p>
    <p>Врожденные реакции, приводящие теленка к важнейшему событию в его жизни — первому сосанию, — это поднимание головы при затемнении сверху, подсовывание головы (подо что-то) и сосание. Замечено, что телятам полезнее пить — сосать, держа голову в горизонтальном положении, нежели пить из ведра, поскольку это более соответствует их врожденным реакциям. Теленок уже через 30–60 минут после рождения начинает попытки встать. Телята после трудных родов позже встают, позже начинают сосать (Hammell et al., 1988). Мать подталкивает новорожденного носом.</p>
    <p>При наблюдении за новорожденными лосями и северными оленями выяснился интересный факт: новорожденного привлекают крупные предметы, такие как человек, собака, дерево. Если такой предмет оказывается ближе, чем мать, новорожденный тянется к нему, происходит ошибка инстинкта, происходит запечатление (импринтинг) постороннего предмета, а не матери (Баскин, 1969, 1970). Возможность совершения теленком подобной ошибки — еще один факт, объясняющий необходимость отделения матери от стада перед отелом.</p>
    <p>Затаивание — активная форма поведения теленка. После сосания новорожденный теленок 10–15 мин. бродит на расстоянии не более 10 м от матери, обнюхивая и осматривая окружающие предметы. Далее его поведение становится стереотипным, характерным для затаивания. Следуют несколько отходов от матери (на 10–30 м) и возвратов (до 7 раз). Теленок не реагирует на поведение матери и ее мычание, продолжая отыскивать подходящее для затаивания место. Остановившись, он как бы примеривается: нюхает землю, опускает и поднимает голову, начинает было сгибать ноги и снова встает, делает поворот на месте, наконец, ложится. Корова наблюдает за его поведением издали, не подходя ближе 8–10 м, присматривается, оглядывается, прислушивается, иногда мычит. Потом мать уходит, а теленок остается лежать. Даже если дотронуться до него рукой, он не сразу встанет и уйдет. Весь процесс поиска места и затаивание занимает 20 ± 4 мин. (n = 11). С второго-третьего дня жизни телята остаются вдали от матерей нерегулярно, с лежки они убегают при приближении опасности.</p>
    <p>К стаду, следуя за матерью, теленок приходил иногда уже на вторые сутки жизни. Однако вплоть до 17-дневного возраста мы наблюдали затаивание телят. Они уходили от стада (и матери) или отставали от него. По нашим данным, в первые десять дней жизни 66 ± 3 % времени (n = 82) телята проводили затаившись. Во вторую декаду только 18 ± 4 % (n = 51) дней из жизни каждого теленка было занято затаиванием. Средняя длительность одного периода затаивания составила 358 ± 35 мин. (n = 42). Однако размах колебаний был очень велик (от 5 до 710 мин.).</p>
    <p>Наши наблюдения подтверждают выводы Geist (1974), что у видов, которым свойственно затаивание, телята ведут себя значительно более самостоятельно, чем у видов, которым свойственно следование. Эта независимость проявляется в выборе места, подходе (или не подходе) к матери, следованию за ней. Поведение коровы и ее теленка скоординировано во времени. Так, мы с большой долей уверенности ожидали ухода коровы из стада на поиски и кормление теленка примерно в 19 часов. Видам, которым свойственно затаивание, также свойственно более длительное, но относительно редкое в течение суток сосание, образование «детских садов», т. е. групп молодняка, пасущихся или отдыхающих в отдалении от стада взрослых животных.</p>
    <p>Телята способны следовать за матерью с первых часов жизни. Они проявляют способности к преодолению препятствий: лежащих стволов деревьев, русел ручьев, болот. Это подтверждает вывод, что затаивание является специальной формой поведения и не зависит от физической слабости теленка, его неспособности к длительному следованию.</p>
    <p>По нашим наблюдениям, частота сосания в первый месяц жизни теленка составляет 4–6 раз в сутки. Средняя длительность одного периода сосания 10,1 ± 2,1 мин. (n = 40). Vitale et al., (1986), изучавший одичавший скот в Италии, указывает существенно иные цифры: 2,5 сосаний в первые 10 дней, 1,7 — следующие 10 дней, 1,1 раза — в последнюю декаду первого месяца жизни. При этом длительность сосаний ненамного отличается от той, что отмечена нами (10,3; 12,2; 13,6 мин. в первые три декады жизни).</p>
    <p>С двухнедельного возраста телята начинали «красть» молоко у соседних коров, когда те кормили своих собственных телят. В первую неделю после отела коровы были более чувствительны к такому поведению чужих телят, отгоняли их. Но позднее коровы демонстрировали большее равнодушие. Нередко можно было наблюдать, как два-три теленка сосут одну корову. Двухмесячные телята, лишившись матери, могли бы выжить благодаря такому поведению.</p>
    <p>Инициатором кормления в первые недели жизни теленка чаще является мать, разыскивающая его и провоцирующая сосание принятием подходящей позы. Позднее подросшие телята чаще сами пытаются получить молоко. Тогда мать останавливается, позволяя сосать, или продолжает пастьбу, если не готова к кормлению. Данные Vitale et al. (1986) и в этом случае резко отличны от наших: они наблюдали, что в течение первых двух месяцев жизни телята инициировали сосание в 83–89 % случаев.</p>
    <p>Коровы, которые телились несколько раз, больше привязаны к телятам, чем первотелки. Отъем телят от них бывает более болезненным и для матери, и для теленка. В случае появления двойни, связи бывают сильнее между телятами, чем с матерью (Price et al., 1986). Связи с ровесниками возникают в течение 1–2 недели жизни.</p>
    <p>В условиях современного животноводства телят отделяют через 24 часа после рождения и держат в отдельной клетке 5–7 недель.</p>
    <p>Первые несколько дней после прихода в стадо телята лежат, образуя «детский сад» — так называют это явление все исследователи. Последующие 5 дней они более активны. Обычно одна-две годовалые телки остаются с телятами. Мать подходит к теленку 4–6 раз в день, когда наступает время сосания. «Детские сады» чаще возникают там, где сильнее потребность в пастьбе у матерей. Телята проводят в «детских садах» 2–5 часов в сутки. В возрасте 10–15 недель, когда телята начинают пастись, они периодически покидают «детские сады». Но в течение всего первого года жизни телят «детские сады» еще имеют место. Телята из одного стада держатся группами, не всегда следуя за матерями, но прибегая к ним лишь в периоды кормления или когда стадо испугано.</p>
    <subtitle>Репертуар материнско-детского поведения</subtitle>
    <p><emphasis>Образец поведения «отел». </emphasis>Корова отделяется от стада, ищет уединенное место. Непосредственно во время отела корова то встает, то ложится, временами глухо мычит. После родов начинает вылизывать новорожденного. Поедает послед.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «кормление коровой теленка».</emphasis> Мать опознает теленка, позволяет ему занять позу сосания и сосать. Временами мать облизывает и обнюхивает зад теленка.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «запоминание своего теленка». </emphasis>После родов корова не только облизывает, но и часто обнюхивает своего новорожденного. Мать распознает своего теленка зрительно и, в меньшей степени, по голосу. Согласно данным Waynert et al. (1999) коровы плохо различают голоса телят. Мать всегда обнюхивает теленка, удостоверяясь в правильном распознавании. Корова способна запомнить своего теленка всего за несколько минут контакта после отела.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «охрана коровой новорожденного». </emphasis>Обнаружив опасность (приближение человека), корова стоит с высоко поднятой головой, смотрит на приближающегося врага. Наблюдаются вертикальные движения головы — опускание к земле и поднимание (head-bobbing). Рытье (царапанье) земли правой или левой передней ногой (напоминает агрессивное поведение быков). Взгляд на соседей (проверка, какова их реакция). Прикосновение носом к теленку — подтверждение опознавания.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «сосание теленком коровы»</emphasis>. Теленок бродит возле матери, отыскивая стимулы, ведущие к контакту с выменем матери. Таково поднимание головы на стимул — затемнение сверху — описанное К.Р. Рахимовым (1958), подсовывание головы под брюхо матери, сосание (сосков, шерсти, пальцев человека).</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «затаивание» </emphasis>(описание см. в этой главе выше).</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «социализация теленка с матерью».</emphasis> Корова регулярно мычит, что обеспечивает запоминание теленком ее голоса. В течение первых часов жизни происходит запоминание теленком облика матери — цвета, формы тела. Murphey et al. (1990) показали, что теленок распознает мать по окраске и очень хорошо по голосу.</p>
    <p>Два вида близкого рода <emphasis>Bison</emphasis> различаются по типу материнско-детских отношений. Для американского степного <emphasis>Bison bison</emphasis> характерно следование новорожденного за матерью (Walther, 1984). Однако, на основе наблюдений в зоопарке, Раллс с соавторами (Ralls et al., 1986) считают бизона «промежуточным видом», поскольку расстояние между новорожденным бизоном и матерью, когда они перемещаются, бывает значительным, поведение малыша отличается от поведения таких «настоящих следователей» как гну. Новорожденные зубрята, наблюдавшиеся в лесах Кавказа, затаивались (Филатов, 1912).</p>
    <p>Обычно домашние коровы и бизоны телятся лежа, а гауры стоя, как и большинство других копытных Предполагают, что изменение позы отела может быть следствием того, что у домашнего скота теленок бывает крупнее. Другое объяснение, что у скота задняя часть спины плоская, тогда как у гаура — с понижением к хвосту. Возможно это результат доместикации — у домашнего скота тяжелое вымя, больше филейная часть.</p>
    <subtitle>Фенология размножения</subtitle>
    <p>В отличие от некоторых других копытных животных (например, оленей, диких баранов и козлов), КРС имеет растянутые сроки размножения. Эта особенность экологии стала важным преимуществом КРС, человек может получать от них молоко большую часть года. Одомашнивание ведет к «расшатыванию» полового цикла сроков размножения, так что КРС размножается почти круглый год. Также доместикация ведет к педоморфозу — молодые животные раньше созревают и раньше участвуют в размножении.</p>
    <p>Снижение числа отелов обычно наблюдается лишь в осенне-зимний период. В нашем эксперименте, где скот содержался без укрытий и быки постоянно присутствовали в стаде, отелы происходили, начиная с 1 марта до 1 сентября.</p>
    <p>Отел копытных в умеренных широтах, где ясно выражена сезонность вегетации растительности, приурочен ко времени, когда молодая весенняя растительность получает наибольшее развитие и имеет наиболее высокую питательную ценность и переваримость (Баскин, 1970, 1976; Bischof et al., 2012). Высококачественное питание обеспечивает усиленную лактацию матери и быстрый рост теленка. Лактация — наиболее энергетически затратный период в жизни копытных. Отел незадолго до появления молодой, высокопитательной растительности обеспечивает успешное выкармливание теленка. Кроме того, сам новорожденный в возрасте 3–4 недель уже получает высококачественный растительный корм (Festa-Bianchet, 1988; Bailey et al., 1996; Coughenour et al., 1996; Bischof et al., 2012).</p>
    <p>Ведущую роль обилия и качества корма, а не суровости условий (температура, снег) подтвердили исследования в Шотландии. Burthe et al. (2011) собрали данные за 60 лет по отелам в популяции одичавшего чилингхэмского скота и сопоставили их с зимними и весенними температурами, а также плотностью населения животных (скот содержится в вольере). В 1947–2008 гг. частота зимних отелов значительно увеличилась. Средняя дата отелов сместилась за этот период на 2 месяца. Анализ данных показал, что в начале периода наблюдений летом телились 44 % коров, а в конце — лишь 20 %. Зато значительно больше стало отелов зимой (рост с 12 до 30 %). Зимних отелов было больше в годы, когда сезон вегетации растительности начинался раньше. При этом животные реагировали именно на состояние растительности, подтверждением чему служил тот факт, что в годы, когда были использованы удобрения для улучшения роста травы, число зимних отелов сокращалось.</p>
    <p>Зимних отелов было больше в годы, когда в предыдущую весну вегетация растительности достигала пика раньше. В это время должны были проходить оплодотворения коров, которым предстояло отелиться зимой. Рождение телят зимой наблюдалось также в годы, когда плотность коров в вольере была выше и, следовательно, питание их хуже. Отелы зимой случались чаще в годы, когда плотности скота в вольер была слишком высокой.</p>
    <p>Высокая смертность телят в первый год жизни отмечена в популяции чилингхэмского скота (Hall, Hall, 1988). 50 % телят умирает в течение первого года жизни, большинство — в зимний период. Повышенная смертность зимой известна и для других копытных. В нашем эксперименте мы наблюдали отелы в снежный период лишь в начале весны, когда условия хотя и были суровыми (температура до –20 °C, снег, ветер), но все же не столь тяжкими, как зимой (морозы до –40 °C). Зимой замерзали водоемы, и коровы иногда в течение несколько дней были вынуждены есть снег вместо воды.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 10. Формирование поведения</p>
    </title>
    <subtitle>Периодизация</subtitle>
    <p>В формировании поведения выделяют несколько периодов (табл. 3). <emphasis>Период новорожденности </emphasis>включает установление контакта с матерью и обучение сосанию. Это важнейшие навыки в жизни новорожденного, определяющие его выживание. Слабые телята, не имеющие достаточно сил, чтобы встать, научиться ходить, а также родившиеся у матерей без молока, в природе обречены на гибель. Однако человек может позаботиться о малыше, помочь ему получить из вымени молозиво и, таким образом, продолжить борьбу за выживание.</p>
    <subtitle><sup>Таблица 3. Периоды формирования поведения КРС</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab3.png"/>
    <empty-line/>
    <p>В<emphasis> промежуточный период</emphasis> устанавливаются новые связи между матерью и новорожденным: завершаются процессы научения сосанию, взаимного распознавания. В этот период важна изоляция пары мать — теленок от других коров, от любых чужаков телят (Jensen et al., 1997; Das et al., 2000). Поэтому мать не приводит теленка в стадо, сама пасется неподалеку от него. У теленка в этот период проявляется удивительный фиксированный образец поведения — затаивание. Можно подойти к теленку вплотную, даже дотронуться до него, не наблюдая никакой реакции избегания.</p>
    <p><emphasis>Период социализации</emphasis> важен для формирования социального поведения теленка. Он запоминает облик животных своего вида, научается всем элементам социального поведения: агрессии и проявлению социально позитивного отношения, грумингу. Формируются элементы полового поведения.</p>
    <p>В течение <emphasis>ювенильного периода </emphasis>формируется половое поведение самок, а в <emphasis>период молодости </emphasis>— половое поведение самцов. В <emphasis>период зрелости</emphasis> формируется иерархическое поведение.</p>
    <subtitle>Репертуар поведения телят в период социализации</subtitle>
    <p>Баскина (2010), изучавшая репертуар телят в возрасте от 3 до 7 месяцев, обнаружила следующие реакции при общении с человеком, ухаживающим за ним (тренером) (табл. 4, рис. 11).</p>
    <image l:href="#_11.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 11. Реакции теленка на человека (Баскина, 2010). Расшифровка в тексте.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>«Сосание». </emphasis>Реакция чаще замечалась у телят в 3-месячном возрасте и пропала в возрасте 4 месяцев. Во время обучения тренер давал телятам в качестве поощрения лакомство, которое телята вначале «высасывали» с ладони человека, а на 4-м месяце жизни начали брать губами с ладони.</p>
    <p><emphasis>«Задирает нос кверху».</emphasis> Это инфантильная реакция, проявляющаяся в ответ на прикосновение ко лбу, или переносице теленка, или затемнение сверху. Часто телята делают это движение, выпрашивая лакомство. Сосание рук или одежды тренера всегда сопровождается задиранием носа кверху, а через некоторое время теленок начинает подталкивать руку лбом (рис. 11, 1).</p>
    <p><emphasis>«Набычивание».</emphasis> Нос теленка опущен, а лоб (т. е. впоследствии — рога) выставлен вперед. Опуская нос к земле, теленок вытягивал морду вперед. Эта реакция редко проявлялась в первые занятия. Позже теленок, опуская голову, прижимал уши назад, а на последних занятиях эта реакция стала самой частой, причем, демонстрируя ее, теленок переставал отводить уши назад.</p>
    <p><emphasis>«Попытка аллогруминга». </emphasis>Относительно редкая реакция, проявляется исключительно при чистке. Теленок поворачивает голову к тренеру, подталкивает его носом, прихватывает одежду, кладет голову ему на руку или спину, когда тренер стоит, наклонившись к животу или ноге теленка.</p>
    <p><emphasis>«Аллогруминг». </emphasis>Лизание тренера в ответ на чистку плеча или передней ноги».</p>
    <p><emphasis>«Избегание».</emphasis> Характерная для копытных животных реакция на беспокойство. Увеличивая дистанцию от тренера, телята стремились подойти ближе к спокойно стоящим животным.</p>
    <p><emphasis>«Выкручивание шеи». </emphasis>Проявляется редко. Теленок змееобразным движением изгибает шею из стороны в сторону. В дальнейшем используется как реакция избегания, избавления от неприятного прикосновения или ощущения.</p>
    <p><emphasis>«Охлёстывание хвостом». </emphasis>Характерная для коров реакция, используемая как комфортная в период обилия гнуса и при беспокойстве по поводу действий тренера. Движения хвоста у телят были точными и намеренными, а не стереотипным размахиванием из стороны в сторону. За все занятия лишь один раз теленок задел хвостом тренера, все остальное время при чистке боков, бедер, крупа теленок обмахивал лишь внешний от тренера бок (рис. 11, 3).</p>
    <p><emphasis>«Приподнимание хвоста»</emphasis>. Это реакция впоследствии проявляется при половом поведении. В раннем онтогенезе она проявлялась как ответ на интенсивную чистку, особенно вдоль позвоночника и у основания хвоста (рис. 11, 4).</p>
    <p><emphasis>«Вытягивание головы вперед (нос приподнят), при этом голова находится на уровне холки». </emphasis>Реакция избегания, освобождения от неприятного воздействия.</p>
    <p><emphasis>«Замирание, уши назад».</emphasis> Частая реакция настороженности при контактах с человеком.</p>
    <p><emphasis>«Опускание головы ниже холки». </emphasis>Реакция подчинения</p>
    <p><emphasis>«Нос опущен к земле, уши направлены назад». </emphasis>Реакция пассивной агрессии, настороженности, избегания (рис. 11, 2).</p>
    <p><emphasis>«Вздергивание головы вверх».</emphasis> Реакция агрессии, освобождения от воздействия.</p>
    <p><emphasis>«Угроза удара рогом». </emphasis>Агрессивная реакция. Направление угрозы соответствует тому, где в данный момент находится тренер. В период наблюдения телята еще не имели рогов или рога были очень малы.</p>
    <p>Большую часть из наблюдавшихся реакций составляют реакции подчинения (46 %). Реакции полового и агрессивного поведения наблюдаются часто (19 и 15 % соответственно). Сосание и задирание носа кверху — это инфантильные реакции, которые теленок в норме проявляет при взаимодействии с матерью. Половое поведение по отношению к тренеру проявлялось в виде двух реакций: «вытягивает нос вперед, голова на уровне холки» и «приподнимает хвост».</p>
    <subtitle><sup>Таблица 4. Реакции на человека в раннем онтогенезе телят (Баскина, 2010)</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab4_1.png"/>
    <image l:href="#tab4_2.png"/>
    <subtitle>Механизмы обучения</subtitle>
    <p>Термин «обучение» используется в науке о поведении животных для обозначения процесса формирования у животных новых реакций, образцов и биологических форм поведения. Обучение человеком является лишь частным случаем. Термин используется в значительно более широком смысле.</p>
    <p>Врожденные реакции появляются без научения (тренировки). Они состоят из стандартного набора движений, так же как фиксированные образцы действия имеют стандартный набор реакций. Однако уровни внутренней мотивации, стимулы и ситуации, в которых врожденное поведение проявляется, могут меняться.</p>
    <p>Количество врожденных реакций у КРС невелико. Таковы 1) подход новорожденного к матери (или любому другому крупному объекту, который находится в пределах индивидуальной дистанции (около 3–4 м от теленка), 2) поднятие головы при появлении затемнении сверху, 3) подлезание, 4) затаивание, 5) сосание, 6) жвачка, 7) царапание передней ногой, 8) почесывание задними ногами, 9) встряхивание телом, 10) вращение головой, 11) валяние, 12) «набычивание», 13) бодание, 14) флемен, 15) садка, 16) эрекция, 17) движения тазом при коитусе, 18) «рефлекс замерзания» у коров перед спариванием, 19) дефекация, 20) уринация, 21) отел, 22) возбуждение и агрессивное поведение в ответ на появление запаха крови. Список этот будет увеличиваться, хотя трудно отличить врожденные реакции от «натуральных», т. е. запоминающихся с одного-двух повторов.</p>
    <p>Некоторые врожденные реакции и фиксированные образцы поведения требуют запечатлевания (импринтинга) релизера (т. е. некоторого стимула), который запоминается на всю жизнь.</p>
    <p>Lorenz (1937, цит. по: Lorenz, 1981) перечислил характеристики импринтинга:</p>
    <p>1) Запечатлеваие определенных стимулов происходит в ранней жизни или в критические периоды.</p>
    <p>2) Запечатленные реакции на определенные стимулы постоянны и необратимы в дальнейшем.</p>
    <p>3) Запечатлевание не связано с поощрением или наказанием как другие типы обучения.</p>
    <p>К этим характеристикам импринтинга Thorpe (1956) добавил еще две:</p>
    <p>Импринтинг предрасполагает в дальнейшем к сходному поведению в других активностях. Например, запечатлев в раннем онтогенезе образ человека как образ матери, взрослое животное может проявлять половые и материнские реакции к человеку. У некоторых видов копытных (например, лосей) запечатление человека ведет в дальнейшей жизни к устойчивым реакциям на человека (половым, социальным, материнским). Но у КРС запечатлевание человека не бывает столь необратимым. Быть может это связано с очень ранним и быстрым запечатлением теленком облика коровы (в течение первых минут жизни). У лосей период импринтинга растягивается до 10 дней. Запечатлеваются видоспецифические признаки, а не индивидуальные.</p>
    <p>Важнейший и, может быть, наиболее яркий пример импринтинга — запоминание образа матери в первые часы жизни. На этой основе впоследствии формируется и социальное, и половое поведение. Новорожденный запоминает мать (облик, голос, запах) в течение первых трех часов жизни. Для импринтинга достаточно 24 часов.</p>
    <p>Дальнейшее обучение теленка происходит, в основном, путем оперантного научения, после этого включается в репертуар поведения. При таком типе обучения закрепляется поведение, возникшее спонтанно, но подкрепленное успехом и удовлетворением какой-либо мотивации. Новорожденный исследует все вокруг и так учится. Мы видим, как трехдневный теленок захватывает в рот стебельки сена или травинки. Подходя к матери для сосания, теленок оказывается с разных сторон от нее и уже через несколько дней может сосать не только в стандартной позе (стоя сбоку от матери, задом к ее голове, подсунув голову к ее вымени и перебирая соски), но и стоя сзади, при этом его голова просунута между ног матери. Телятам свойственны как боязнь нового, например приближающегося человека, так и интенсивное исследовательское поведение — обнюхивание, сосание предметов, подход к новым предметам.</p>
    <p>Классическое обусловливание, т. е. выработка «павловских» условных рефлексов, имеет важное значение в формировании поведения КРС в условиях, созданных человеком. Например, коровы быстро запоминают ритм производственной жизни на молочном комплексе. Они ассоциируют прибытие трактора с раздачей корма.</p>
    <p>При полувольном содержании скота в вольере приходится учитывать необыкновенную любознательность и предприимчивость казалось бы неторопливых и медленных в своих действиях животных. Коровы нередко проникают в труднодоступные даже для человека места (вроде тесного пространства между сараем и оградой). Они способны открывать затворы и проникать между труб, используемых как ограждение. Они пробуют лизать и есть все что находят в вольере.</p>
    <p>Встречаются очень «интеллигентные» особи, способные сориентироваться при сложных социальных взаимоотношениях в стаде и найти позицию, дающую большую выгоду, нежели позволяет их реальная иерархическая позиция. Например, в нашем эксперименте низкоранговая корова завязала дружбу с огромным самцом-бизоном, что позволило ей кормиться рядом с гигантом и не обращать внимания на других коров, намного более сильных и агрессивных. Несколько низкоранговых коров завязывали дружбу с быками-производителями и проводили рядом с ними много времени.</p>
    <subtitle>Репертуар игр</subtitle>
    <p>Игры КРС по своей сложности и частоте уступают тому, что мы наблюдаем у других копытных (козлов, баранов, оленей). По наблюдениям Fagen (1981), для копытных, хищных и приматов характерны интеллектуальные игры (в «царя горы», погоня друг за другом, вовлечение самок в игру).</p>
    <p>Для телят описаны следующие виды игр:</p>
    <p>Притворное бегство: бег, рысь, кентер (вид аллюра) и галоп, часто с поднятым вертикально хвостом. Взбрыкивание с задиранием обеих задних ног и часто на одну сторону, сопровождаемое вилянием задней четвертью тела. Лягание одной или обеими ногами, часто отбрасывание чего-то. Повороты на месте на 180 или 360 градусов. Притворная агрессия: подъем на дыбы (теленок отталкивается сразу обеими задними ноги или отталкивается одной ногой и скручивает тело), рытье земли передней ногой, бодание с товарищем, бодание скотника и движимых объектов, движения, напоминающие бодание, скакание и притворные вызывы на бой с опущенной головой или махание головой вбок туда-сюда, часто сопровождаемое фырканием. Имитация агрессии. Лягание задними ногами по направлению к движущемуся объекту. Притворное спаривание — садки на товарищей или неодушевленные объекты и даже на скотника, иногда с движениями тазом. Большая доля садок с неправильной ориентацией — на голову, на бок, намерения садок. Садки не сопровождаются эрекцией члена или проникновением в вагину. — Бег из стада на 50–100 м и возврат, при этом телята «мэкают».</p>
    <p>Движения, которые можно рассматривать как игровые поскольку они не несут видимого адаптивного значения (вскидывание головы вверх, подскакивание с опорой на задние ноги, подскакивание с опорой на передние ноги, повороты на месте, на 180 или на 360°), появляются у новорожденного уже в первые сутки жизни, когда он еще не очень уверенно ходит. Игра сначала проявляется как движения в одиночку. Однако уже на второй день жизни встреча с другим теленком, даже годовалым, сопровождается игровыми движениями. Мать, с которой теленок подолгу находится рядом, часто служит объектом заигрывания. Игры часты в возрасте 10–15 дней после рождения, потом наблюдаются реже.</p>
    <p>Игры различаются у бычков и телочек. Бычки чаще инициируют игру и отвечают на нее, они предпочитают игры-сражения. У одичавшего скота Камарга Schloeth (1961) наблюдал бодание кустов и кочек, что у взрослых животных является мечением территории.</p>
    <p>Игры более обычны на свободе — в клетке для игр нет места. Игры чаще наблюдаются утром и днем, редко ночью. Игры прекращаются в плохую погоду (Vitale et al., 1986). Солнечная погода стимулирует игры. Больные животные не играют. Игра стимулируется новыми раздражителями. Телята активны в исследовании новых объектов, как они двигаются, какие издают звуки (например, телята реагируют на крики птиц). Телята молочных пород тратят на игры меньше времени, чем телята мясных пород.</p>
    <p>Звуки, издаваемые телятами во время игр, зависят от степени возбуждения. Обычно это звуки низкой амплитуды и частоты (Kiley, 1972).</p>
    <p>Почему животные, особенно молодые, играют, доподлинно неизвестно. Телята, несомненно, хотят играть. Но случается, что и взрослые животные приходят в игривое настроение — взбрыкивают, делают беспричинные пробежки. Взрослые животные, в течение длительного времени лишенные возможности двигаться и выпущенные на свободу, хотят больше двигаться.</p>
    <p>Факт, что в иерархии мотиваций игра имеет подчиненное положение, поэтому и молодые, и более взрослые животные в первую очередь заботятся о кормежке, питье, сне. Игра возникает, когда все главные потребности удовлетворены.</p>
    <p>Взрослые животные, особенно высокопродуктивные, большую часть времени тратят на еду и пережевывание. Но телята затрачивают на еду от одной десятой до одной четверти времени, так что имеют достаточно свободного времени для игры. Таким образом, одно из объяснений — телята играют «от нечего делать».</p>
    <p>Теория физической тренировки находит много сторонников. Играя, телята делаются сильнее, укрепляются их кости и связки. Популярна теория, что игры позволяют тренировать мышцы, совершенствовать координацию движений. Уже в утробе матери теленок активно двигается в течение последней трети беременности. Движения плода, как предполагает Jackson (1995, цит. по: Phillips, 2002), готовят теленка к прохождению родового канала и первым движениям вне тела матери. Но гипотеза о том, что игры связаны с проявлениями излишков энергии, с тренировкой мышц не может объяснить природу более сложных игр — бодания, совместного бега нескольких телят.</p>
    <p>Игра необходима для формирования правильного поведения. Когда телята бодаются (довольно частый вид игр), они получают навыки борьбы, понимания движений соперника, знают, как выйти из боя или вообще уклониться от соперника. Телки, выросшие в изоляции и выпущенные в стадо, оказываются субдоминантами, не могут противостоять более агрессивным и умелым соперникам. Телята, лишенные возможности играть (например, когда содержатся в помещении), бывают более пугливыми и труднее приспосабливаются к новой среде.</p>
    <p>Не всегда возможно отличить игру от повторения одних и тех же движений (стереотипного поведения), которое характерно для животных, оказавшихся в обедненной среде, например, в зоопарке.</p>
    <p>Предполагают, что инадаптивное (аномальное, необычное) поведение — это тоже игра, которая помогает избежать психологических повреждений если нормальное поведение не может быть осуществлено (Wiepkema et al., 1987). Например, кручение языком рассматривается как игра, как самоудовлетворение, поскольку в среде нет стимулов, удовлетворяющих потребность в таком поведении.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 11. Социальное поведение</p>
    </title>
    <p>Социальность — это видовая черта КРС. Лишь в некоторые периоды жизни животные предпочитают одиночество (корова отделяется от стада перед отелом, старые быки нередко предпочитают одиночество или живут небольшими группами). Оказавшись отделенным от стада, животное мычит, зовет других животных, стремится быть со стадом, даже если оно вынуждено уступать место у кормушки или на тропе всем другим животным в стаде.</p>
    <p><emphasis>Образец поведения «Поиск социального партнера или стада». </emphasis>Животное движется с места на место или целенаправленно идет туда, где в последний раз было в стаде или с партнером. Мычит.</p>
    <p>Жизнь в группе приносит значительные выгоды входящим в нее животным. Они используют опыт других животных при поиске корма, при использовании участка обитания. Тревога одного животного тотчас передается соседям. На пастбище коровы бывают более пугливы, если в группе меньше 8 животных (Rind, Phillips, 1999). При нападении хищника КРС собирается в плотную массу, те, кто оказался снаружи, направляют в сторону врага рога, угрожают врагу — делают выпады вперед, роют землю передними ногами, фыркают.</p>
    <p>Однако жизнь в группе приводит к конкуренции животных за корм, за место на тропе, за самку. У КРС, как и у всех копытных, ведущих групповой или стадный образ жизни, существуют механизмы, упорядочивающие взаимоотношения животных. Важнейшие из них — соблюдение дистанций и иерархия.</p>
    <p>Социальные отношения в группе требуют от животных способности распознавать друг друга. Корова может запомнить 50–70 других коров (Fraser, Broom, 1990). Одновременно с узнаванием соседей происходит установление иерархии — животные дерутся или угрожают оппоненту, выясняя, кто сильнее или агрессивнее. Между животными поддерживаются дистанции, и более слабые животные их сохраняют, чтобы не подвергнуться нападению более сильных. Запоминаются соседями также животные, которые более независимы в своем поведении — первыми уходят на водопой или туда, где больше корма, или первыми выходят из загона. Даже если такие животные и не сильнее других, им подражают, за ними следуют, запоминают их как вожаков стада.</p>
    <subtitle>Стадо</subtitle>
    <p>Стадо распознает чужака с индивидуальной дистанции. После введения в группу нового животного к нему тотчас устремляются другие коровы, его обнюхивают и осматривают. Группа, несомненно, различает «новенького». Знакомство продолжается 5–10 мин. Далее следуют драки, установление доминирования-подчинения. Один-два часа продолжаются бои. Потом все ложатся. После отдыха драки случаются реже. На следующий день все успокаивается.</p>
    <p>При смешении групп возникают многочисленные конфликты между животными, поскольку встречаются незнакомые животные и выясняют кто сильнее, кто кому будет уступать дорогу или корм. Усиление агрессии наблюдается в течение 24–72 часов. Небольшие изменения в группе вызывают агрессию в течение 24 часов. В группу бывает легче ввести быка, чем корову. Коровы, обнюхав его, бывают менее агрессивны, да и сам бык, даже молодой, ведет себя уверенно, быстрее занимает высокую позицию в иерархии. Столкновения продолжаются дольше, если добавлено доминантное животное. Молодняк еще не поддерживает между собой индивидуальные дистанции и потому легче сближается, не дерется.</p>
    <p>Караваева (1979) исследовала поведение коров, переведенных из родильного отделения (содержание на привязи) в производственное помещение (беспривязное содержание). В первые сутки после того, как коровы оказались в «стаде», они были в пять раз более подвижны (измерения с использованием шагомера), почти вдвое меньше лежали, чем на седьмые сутки после перевода. Однако еда занимала примерно одинаковое время.</p>
    <p>В экспериментах Ковальчикова, Ковальчик (1986) при переводе коров на беспривязное содержание в первый день существования в одном стаде на одну корову приходилось по 11,5 стычек, на второй день 2,1, на третий конфликтов уже не было.</p>
    <p>Личное распознавание животных в стаде необходимо для установления предпочтений в общении. Это очевидно в отношении матери и ее теленка. Но предпочтения возникают и среди одновозрастных («детские сады» телят) или однополых животных (группы годовалых бычков), которые, по-видимому, имеют сходные потребности (ритм жизни, выбор места в задней или передней частях стада). Личные связи возникают и между животными, которые по каким-то причинам предпочитают быть рядом друг с другом, а не рядом с другими животными («подруги»). Они чаще лижут друг друга. Такие животные чаще наблюдаются рядом во время кормежки.</p>
    <p>В нашей экспериментальной группе наблюдался уникальный пример личной социальной связи. Корова (кличка Слива), занимавшая в иерархии один из средних рангов, подружилась с огромным самцом-бизоном, которого боялись и избегали все остальные животные. Только Сливе бизон позволял кормиться рядом с ним из кормушки. Когда Слива пришла в охоту, бизон покрыл ее, родился теленок-гибрид.</p>
    <subtitle>Структура пасущегося стада</subtitle>
    <p>Пространственная структура стада — важный, но пока мало изученный объект экологии. Отражая как взаимоотношения животных, так и реакции на обилие и плотность корма на пастбище, пространственная структура стада оказывается одной из суммарных характеристик поведения на пастбище. Управляя стадом, пастух следит не только за насыщением животных, но и за пространственной структурой стада: формой, дистанцией между животными, положением отдельных животных в стаде. Эти элементы пространственной структуры стада и подвижность животных в итоге определяют размер используемого стадом участка, методы управления, затраты труда.</p>
    <p>Один из важных элементов пространственной структуры стада — предпочтение некоторыми животными определенного места в стаде. Впервые этот вопрос изучал В.М. Сдобников (1935). Он заметил в стаде домашних северных оленей животных, которые постоянно придерживались авангарда и арьергарда, и животных, которые держались с края стада или в его середине. Это наблюдение было процитировано в известной (и одной из первых) монографий по экологии животных (Allee et al., 1950), позже Наумовым (1963) в «Экологии животных». Баскин (1976) подтвердил эти наблюдения для домашних северных оленей, овец, лошадей. Животновод-практик Валитов (1957) также писал, что в стаде коров есть животные, которые постоянно держатся впереди или сзади стада, что затрудняет работу пастухов, поскольку заставляет их постоянно придерживать передних животных и подгонять задних.</p>
    <p>Важно установить, насколько постоянно животные предпочитают находится в одной и той же части стада, какова доля таких животных? Для этого мы наблюдали за стадом, которое состояло из 200 взрослых животных, во время летней (с июня по сентябрь) пастьбы на естественных пастбищах под присмотром пастухов. Наблюдения проводились в колхозе имени Горького Костромской области. Большая часть наблюдений была собрана И.А. Жестковой (Баскин и др., 1989).</p>
    <image l:href="#_12.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 12. Предпочтение места в стаде (И.А. Жесткова).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>50 животных из 200 были помечены номерами, написанными краской на боках. Достаточное количество данных получено лишь для 30 животных. Согласно принятой в этологии методике число так называемых «ключевых» животных должно составлять не мeнee 10 % всей популяции, что и было нами соблюдено. Поскольку пастухи время от времени поворачивали стадо вспять или его строй нарушался по другим причинам, мы отмечали положение коров в стаде лишь в условиях, когда животные спокойно паслись и продвигались в одном направлении более 10 минут. За это время коровы, которым была свойственна привязанность к определенному месту в стаде, успевали занять его.</p>
    <p>Форма стада во время пастьбы сильно меняется. Стадо то вытягивается в ленту, то, наоборот, широко расходится по пастбищу. Чтобы сделать наблюдения более объективными, исследователи условно делили стадо на 5 полос спереди назад (полосы обозначали арабскими цифрами 1–5) и 5 полос слева направо (обозначались римскими цифрами I–V). Таким образом, положение коровы в момент наблюдения описывали, например, так: 1–V или 3–III. Характерная форма стада показана на рис. 12. Всего использованы данные по 1,2 тыс. наблюдениям. Для дальнейшей обработки данных были условно выделены следующие части стада: передняя, левая крайняя, центральная, правая крайняя, хвостовая. Для каждой из этих частей были вычислены частота появления данного животного в этой части, среднее число появлений данного животного в каждом из квадратов, отклонение от этого среднего. Далее по критерию Стьюдента была проверена предпочтительность появления каждой коровы в одной из зон в соответствии с уровнями значимости р &lt; 0,05.</p>
    <p>Как видно из табл. 5, значительная доля (70 %) изученных коров предпочитали находиться в определенной части стада. Остальные 30 % коров встречались в разных частях стада, однако и для них можно было отметить небольшое предпочтение одной из частей стада. Среди животных, находившихся под наблюдением, 27–30 % паслись впереди стада, до 38 % с краев, 23–33 % в центре, 10 % в хвостовой части.</p>
    <subtitle><sup>Таблица 5. Предпочтение коровами определенной части стада</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab5.png"/>
    <p><emphasis><sup>Примечание: n — число наблюдений, p &lt; 0,05.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Проведенное исследование подтверждает, что предпочтение определенного места в стаде характерно для большей части коров в стаде и является важной особенностью их поведения. Предпочтение может меняться вследствие случайных обстоятельств (хромота, последняя стадия стельности, первые один-два дня после отела), однако в дальнейшем корова возвращается к своим обычным привычкам.</p>
    <subtitle>Дистанции</subtitle>
    <p>Освоение пространства — важнейший параметр поведения животных. Разные реакции требуют разной дистанции для их осуществления. Мы различаем несколько типов дистанций между животными.</p>
    <p><emphasis>«Личная дистанция»</emphasis> отмечается, когда мать вылизывает теленка, животные осуществляют груминг, теленок сосет вымя матери, бык кроет корову и т. д. Лишь ручные животные позволяют человеку приближаться к ним на такую дистанцию, разрешая себя гладить, надевать веревку и т. п. Личная дистанция характеризует «телесное» пространство животного.</p>
    <p><emphasis>«Индивидуальная дистанция».</emphasis> С этого расстояния происходит опознавание других коров, осуществляются угрозы или демонстрируются позы подчинения. Когда доминантное животное вторгается в индивидуальное пространство субдоминанта, тот убегает. Поддержание индивидуального пространства — важнейший статусный символ у КРС. Измеряется индивидуальная дистанция от морды до границы индивидуального пространства. Сзади расстояние до границы индивидуального пространства меньше, потому что животное прежде всего оценивает окружающее пространство с помощью зрения. Типы дистанций между животными и особенности индивидуальной дистанции отражены на рис. 13.</p>
    <image l:href="#_13.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 13 Типы дистанций</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Эта дистанция отражает персональное пространство, которое это животное защищает от вторжения других животных или убегает. Phillips (2002) называет эту дистанцию дистанцией бегства («flight distance»). Мы</p>
    <p>ее называем «индивидуальной дистанцией», тогда как под «дистанцией бегства» («flight distance») мы подразумеваем расстояние, с которого животное убегает от человека или хищников. Таким образом, «индивидуальная дистанция» характеризует социальное поведение, а «дистанция бегства» — оборонительное поведение.</p>
    <p><emphasis>Индивидуальную дистанцию </emphasis>в 5–15 м для молочного скота определили Rind, Phillips (1999). Если сравнивать индивидуальные дистанции разных видов копытных животных, мы у всех видов находим ее равной длине 3–5 корпусов. Соответственно, у крупных животных (лошадей, верблюдов, КРС, северных оленей) это расстояние оценивается в 6–10 м, у небольших (овец, коз) в 3–5 м.</p>
    <p>В группах телят (2–12 голов в группе, возраст 6–13 мес.) средняя дистанция между соседями была от 1 до 2,7 м при площади на одно животное от 5 до 73 м<sup>2</sup> (Kondo et al., 1989). Наибольшее число столкновений (25 в час) наблюдалось в группе из 5 телят, живших в помещении, где на каждого теленка приходилось примерно 10 м<sup>2</sup> площади. Взрослые коровы и быки старше 2 лет располагались обычно на расстоянии 3–11 м друг от друга. Наибольшее число столкновений (до 275 в час) было отмечено в группах, которые состояли по меньшей мере из 50 животных, причем каждое животное занимало площадью от 16 до 1024 м<sup>2</sup> на голову.</p>
    <p>Существуют и другие оценки индивидуальной дистанции, поскольку этот показатель зависит от многих факторов. Расстояния между животными во время пастьбы и отдыха (могут лежать, прижавшись друг к другу) разные. Ощущение пространства зависит от физиологического статуса, обстановки, пола, наличия рогов и от породы скота. Молочный скот на огороженном лесном пастбище выбирает большую индивидуальную дистанцию, чем на открытом пастбище (Dudzinski et al., 1982). Высокоранговые животные имеют большую индивидуальную дистанцию, стараясь пробиться из тесноты на свободу (Beilharz, Mylrea, 1963). Субдоминанты вынуждены обходить высокоранговых животных, держась от них дальше. В коровниках субдоминанты стараются занимать крайние стойла. На выгуле, где избежать встреч нельзя, увеличивается число столкновений (Kondo et al., 1989). При содержании животных в помещении расстояние между ними в 2 м может считаться достаточным (Ковальчикова, Ковальчик, 1986). Неизвестно, имеют ли группы КРС характер кланов, как это известно для лошадей, горных баранов (Баскин, 1976).</p>
    <p><emphasis>Стадные дистанции</emphasis>. На этом расстоянии животные координируют свое поведение с поведением соседей при пастьбе), стадные дистанции у КРС меньше, чем у других домашних животных. Lewis (1978) связывает это с далеко продвинутым процессом доместикации.</p>
    <p>Согласно данным Kondo et al. (1989), расстояние между животными в стаде, если их ничто не стесняет, равно 10–12 м и достигает максимума, когда на одно животное приходится 360 м<sup>2</sup>.</p>
    <p>Как видно из рисунка 14, сходные цифры получены и в наших исследованиях. Мы оценивали дистанции между животными, когда стадо (200 голов) паслось на пастбище площадью около 16 га (примерно 800 м<sup>2</sup> на 1 животное). Связь между плотностью населения и размером стада детально изучены Kondo et al. (1989). В экспериментах число агрессивных взаимодействий между взрослыми животными росло по мере увеличения размера группы (r = +0,37) и уменьшения площади загона (r = –0,48). Средняя дистанция между соседями увеличивалась по мере уменьшения размера группы и увеличения площади загона (r = 0,68). Число агрессивных взаимодействий между годовалыми телятами зависело не от размера группы, а от площади загона, в котором они содержались. Коэффициенты достоверной корреляции дистанций между бычками и количеством драк был — 0,48, а числа драк с размером группы +0,67.</p>
    <image l:href="#_14.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 14. Дистанции во время пастьбы.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>В кланах длительное время сохраняется личная привязанность между матерью и ее потомством, так что группа-клан объединяет несколько поколений одной старой самки. В этом отношении интересны опыты Alonso et al. (2008). На мать и ее подросшую дочь, а также на неродственных им коров в стаде надевали ошейники с датчиками, которые передавали данные о положении коров в пространстве. Такие исследования были проведены в двух маточных стадах. В одном стаде средняя дистанция между матерью и дочерью составила 283 ± 139 м, в другом стаде 182 ± 177 м. Расстояния между ними и неродственными животными в стаде не имели достоверных различий. Таким образом, существование кланов в данном эксперименте не подтвердилось.</p>
    <p><emphasis>«Видовая дистанция опознавания».</emphasis> Согласно нашим измерениям дистанция 100 м, возможно, критическая для распознавания предмета — коровы или человека. В среднем, коровы замечают приближение человека или другой коровы с 92 м.</p>
    <p>Дистанции между коровами при пастьбе в лесу (корм рассеян) составляет в среднем 16 м (от 2 до 80), мода 6 м, n = 87. Между видимостью в лесу (максимальной дистанции, с которой можно различить человека или животное) и дистанциями, на которых коровы находятся во время пастьбы, существует слабая (r = 0,2), хотя и достоверная корреляция. Распознавание приходящего в стадо животного (свой или чужой) происходит на индивидуальной дистанции (8 ± 3,2 м). Ночью дистанции между лежащими коровами составляют 8–15 м.</p>
    <subtitle>Репертуар агонистического поведения</subtitle>
    <p><emphasis>Образец поведения «агрессивные реакции» по отношению к другим коровам или человеку</emphasis> (рис. 15, 16).</p>
    <p>— <emphasis>Удар рогом</emphasis> (рис. 15а).</p>
    <p>— <emphasis>Угроза удара рогом</emphasis> (животное делает кивок головой вбок) (рис. 15б).</p>
    <p>— <emphasis>Угроза взглядом </emphasis>(рис. 15в).</p>
    <p>— <emphasis>Горизонтальные движения головой. </emphasis>Бывает трудно отличить угрозу удара рогами от реакции избегания воздействия<emphasis>. Кивок (резкое опускание головы).</emphasis> При драках подобные кивки очень обычны.</p>
    <p>— <emphasis>Вертикальные движения головой </emphasis>часто сопровождаются фырканьем. Реакция сходна с предыдущей и, несомненно, агрессивна по своей природе<emphasis>. Вращение головой. </emphasis>Связано с агрессией, хотя здесь есть и элемент избегания.</p>
    <p>— <emphasis>Удар рогом соседнего животного как переадресация угрозы или нападения. </emphasis>Подобная переадресовка довольно часто наблюдается при агрессивных взаимодействиях в стаде. Животное, получив удар доминанта, тут же бодает соседнее более слабое животное.</p>
    <p>— <emphasis>Трясение головой. </emphasis>Эта реакция по морфологии близка к комфортной (отряхивание от гнуса, например), но также свидетельствует о гневе животного, его агрессивном настрое.</p>
    <image l:href="#_15.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>— «Набычивание»</emphasis> — животное опускает голову (ось головы вертикальна), выставив рога вперед (рис. 16). Это поза угрозы.</p>
    <p><emphasis>— Вытеснение туловищем. </emphasis>Часто можно наблюдать у свободно живущих животных, когда они конкурируют за место у кормушки или на тропе. Так же ведут себя животные при входе незнакомого человека в стойло.</p>
    <p><emphasis>— Выдувание воздуха через ноздри, фыркание.</emphasis> Часто наблюдается у агрессивных, рассерженных животных. Эту реакцию часто изображают художники, когда рисуют разъяренных быков.</p>
    <p><emphasis>— Животное держит голову выше уровня тела или на уровне тела. </emphasis>Это свидетельствует о его достаточной уверенности в себе, отсутствии страха.</p>
    <p><emphasis>— Опускание головы в кормушку или к полу.</emphasis> Это реакция близка к «набычиванию», обычно свидетельствует о страхе или агрессивности животного.</p>
    <image l:href="#_16.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 16. Барельеф, изображающий голову быка с характерными чертами агрессивного поведения: «набычивание» — подбородок опущен, лоб вперед, ось головы вертикальна, глаза выпучены (чтобы были видны белые круги белков вокруг зрачка), ноздри раздуты (шумное выдувание воздуха), рот приоткрыт, язык слегка высунут (барельеф выполнен 3600 лет назад для Кносского дворца, остров Крит).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>— Напряженное стояние без каких-либо реакций</emphasis>. Готовность животного к неожиданным броскам, ударам рогом и т. п.</p>
    <p><emphasis>«Образец поведения «демонстрация подчинения.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Животное держит голову ниже уровня тела, но не в качестве угрозы.</emphasis> Это свидетельство испуга, неуверенности.</p>
    <p><emphasis>— Вздрагивание, «шарахание». </emphasis>Такая паническая реакция при внезапном испуге характерна для всех копытных животных.</p>
    <p><emphasis>— Вытягивание шеи, часто с одновременным опусканием головы.</emphasis> Это реакция избегания.</p>
    <p><emphasis>— Вытягивание шеи с одновременным змеевидным движением. </emphasis>Такая реакция, случается, наблюдается и у вольных животных, выражает желание избавиться от опасного соседства.</p>
    <p><emphasis>— Переминание с ноги на ногу как выражение неопределенности, неуверенности животного в возникшей ситуации. </emphasis>Реакция неясной мотивации, но все же помогает составить предварительное мнение о характере животного.</p>
    <p>Мохов (2003) детально описал позы и движения животных при сближении: положение головы (приближаясь к животному более высокого ранга, животное держит голову умеренно наклоненной и вытянутой вперед), туловища (оно как бы отстает, животное, готово удрать), частоту дыхания, прикосновения к соседу.</p>
    <subtitle>Иерархия</subtitle>
    <p>Иерархия — порядок доминирования одних особей над другими. Иерархия — это структура взаимоотношений животных, которая существует всегда, вне зависимости, есть ли объект конкуренции или нет. Соответственно, иерархия устанавливается при первой же встрече двух или нескольких животных.</p>
    <p>В ходе наблюдений мы отмечали, кто из животных победил (т. е. ударил или угрожал ударить соперника, отогнал его, занял место у корма, на тропе) или уступил (был ударен, отошел, уступил место у корма или на тропе).</p>
    <p>Массовый материал по рангу животных в группе можно получить, лишь провоцируя конкуренцию и столкновения, например давая группе соль или лакомый корм. Таким образом, удается не только установить тип иерархии и ранги отдельных животных, но и обнаружить связь частоты агрессивных контактов и иерархическое положение животных.</p>
    <p>В наших исследованиях группу коров привлекали на экспериментальную площадку, где были выставлены кормушки с кормом (комбикорм, соль, соленое сено). Число кормушек всегда было равно числу животных в группе + 1 кормушка. Таким образом, в принципе, всем животным должно было достаться место у кормушки, не должна была возникать конкуренция. Эксперименты продолжались в течение 40 минут. Видеосъемка позволила точно проследить поведение каждого из наблюдаемых животных. В каждом эксперименте учитывали результаты агрессивных столкновений животных (или угроз одного животного другому), число переходов каждого животного между местами подкормки.</p>
    <p>В этих исследованиях особенно велик вклад Н.А. Степанова (1993).</p>
    <p>Группа, с которой началась наша работа, состояла из 4 нетелей. В этой группе сложилась линейная иерархия, которая никогда не нарушалась. Добавленный в группу бычок-двухлетка уверенно занял доминирующую позицию. По мере рождения телят и их подрастания стали наблюдаться так называемые «бассейны», когда животное А доминировало над Б, Б над В, а В над А. Такие неустойчивые отношения были следствием постепенного завоевания одним из молодых животных все более высокого ранга. Например, корова (кличка «Бела»), родившаяся в 1990 г., постепенно повышала свой ранг, начала доминировать в 5-летнем возрасте и сохраняла этот ранг до смерти в возрасте 17 лет (рис. 17).</p>
    <p>Иерархия у КРС существует только среди животных старше 1 года. Телята не устанавливают иерархии между собой и не понимают таких взаимоотношений среди взрослых животных. Легко видеть, что телята бесстрашно приближаются к взрослым коровам, суют морду в их кормушку. Их отталкивают, временами даже бодают, но этот опыт не запоминается.</p>
    <p>Доминантные животные нередко бывают агрессивны не только по отношению к другим животным, но и к человеку, пытаются угрозами или даже атакой добиться желаемого. Например, если человек несет хлеб или ведро с комбикормом, корова может ударить рогом, чтобы понудить быстрее отдать ей корм.</p>
    <p>Иерархия определяет, кто из соперников имеет преимущество во владении пространством (местом кормления, где корма больше или он вкуснее, местом отдыха, прохода по тропе). На молочных комплексах, где коровы сами занимают место для доения, доминанты имеют преимущество в очереди на доение, что позволяет им раньше избавиться от давления в вымени.</p>
    <image l:href="#_17.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 17. Изменение направленности и числа агрессивных реакций животного с возрастом (Б, С, Л, И — первые буквы кличек животных).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Быки конкурируют за право быть ближе к корове, находящейся в состоянии охоты. Там, где совместно содержится много коров и быков, легко видеть, как за коровой в состоянии охоты следуют цепочкой три-четыре быка, наиболее сильный впереди. Он же и оплодотворяет корову. В опыте, где содержали четырех быков, только старший бык (в возрасте 10 лет) крыл коров. Если одновременно в охоте были 4 коровы, доминант крыл трех, а остальные одну (Blockey, 1978, цит. по: Phillips, 2002).</p>
    <p>Преимущество одних особей перед другими при конкуренции за корм, за более удобное место бывает заметно уже при сплошном протоколировании наблюдаемых явлений. Наблюдая, как одно животное отгоняет другое (или уступает ему), как одно животное смело подходит к другому, вторгается в его индивидуальное пространство (например, сует морду в ту же кормушку), можно понять, как функционирует иерархическая структура в группе. Однако конфликты между животными в группе случаются не часто, что как раз и обеспечивается после установления иерархии. После установления иерархии в результате боев соперники уже не дерутся, а лишь угрожают друг-другу, например, мы видим не удар рогами, а лишь угрозу удара (наклон рогов в сторону субдоминанта, кивок в его сторону и др.).</p>
    <p>Животные высокого ранга нередко зависимы в своем поведении от нижестоящих в иерархии. Низкоранговые животные могут быстрее доминантов найти лучший корм или подходящее место для отдыха. Мы проводили эксперименты, выпуская в вольеру, где находились кормушки, животных в разной последовательности. В большинстве случаев доминирующие животные, войдя в вольеру, устремлялись не к свободной кормушке, а к одной из занятых животными более низкого ранга. Одним из вариантов экспериментов была проверка на выбор свободной или занятой кормушки, когда животных впускали в опытный загон. Количество кормушек всегда было на 2 больше, чем число подопытных животных. Одна из коров в 21 эксперименте всегда выбирала пустую кормушку, а другая, наоборот, всегда выбирала уже занятую, отгоняла занявшего её животное. Однако остальные коровы (в группе из 6) не показали предпочтения, иногда подходили к свободной кормушке, иногда к занятой. Следует заметить, что доминантное животное всегда запускали последним.</p>
    <p>Изучая КРС в вольере «Боловинское», мы установили ранги для 53 животных. Нарушения порядка доминирования были отмечены лишь для 5 животных. Эти животные иногда атаковали соседей, которые имели более высокий ранг (обычно побеждали). Доступность корма определялась, преимущественно, иерархическими отношениями. 12 из 53 животных (23 %) являлись изгоями. Их ни разу не наблюдали кормящимися у стогов сена. Они довольствовались затоптанными и унавоженными остатками сена.</p>
    <p>Корреляция ранга животных с их с весом в разных изученных нами группах колебалась от +0,85 до +0,90 (p &lt; 0,001; n учтенных взаимодействий = от 304 до 470). Понятно, что возраст определял и вес животных, с которым оценка доминантности также достоверно коррелировала от 0,88 до 0,92, p &lt; 0,001. Schein, Fohrman (1955) нашли корреляцию рангов с массой тела +0,87 (p &lt; 0,01), корреляцию с возрастом +0,93 (p &lt; 0,01).</p>
    <p>Известно, что некоторые породы скота более агрессивны и доминируют над другими. Караваева, Венедиктова (1976) расположили породы по степени убывания доминантности в иерархии: черно-пестрая, сычевская, холмогорская, голландская, голштино-фризская. Абердин-ангусы доминируют на герефордами, шортгорны над комолыми герефордами, голштино-фризы над айрширами и джерсеями.</p>
    <p>В нашей группе подопытных животных помимо КРС находились также зубры и бизоны. Дикие животные (исключая, конечно, молодняк до двухлетнего возраста) всегда доминировали над домашними. Они были и быстрее, и сильнее. В один из годов в стаде жил очень агрессивный бык костромской породы, постоянно угрожавший бизону. Дикое животное отличалось очень спокойным нравом и большими размерами. Мы не имели возможности его взвесить, но, можно предположить, что вес достигал тонны. После продолжительных агрессивных демонстраций со стороны домашнего быка бизон неожиданно поворачивался к нему, нападал, очень быстро подхватывал обидчика под туловище на рога (вес четырехлетнего быка, вероятно, был более 500 кг) и бросал на расстояние в 2–3 метра. На некоторое время бык успокаивался, а потом вновь начинал угрожать и приставать. Таким образом, агрессивность животного в данном случае не была определяющим фактором доминирования.</p>
    <p>Среди других факторов, определяющих ранг животного в группе, имеют значение индивидуальные особенности (агрессивность). Пытаясь оценить, имеется ли корреляция между индивидуальными особенностями агрессивности животных (частота агрессий против соседей), мы вычислили корреляцию ранга и проявлений агрессии. Лишь в одной группе (из четырех) мы получили достоверную корреляцию: r = -0,67 p &lt; 0,01 n = 730.</p>
    <p>Рога, по-видимому, имеют не столь важное значение. Комолый абердин-ангусский скот доминирует над многими породами скота, имеющими рога.</p>
    <p>Иерархия в стаде как социальная адаптация должна бы иметь приспособительный смысл, например, избавлять высокоранговых животных от частых агрессивных столкновений с соседями, давать им преимущественную позицию у кормушки, избавлять от лишних переходов.</p>
    <p>Хотя в наших опытах число кормушек всегда превышало число животных, и все кормушки были равноценными, животные часто переходили от одной к другой. Переходы совершались и вынужденно, потому что более доминантное животное прогоняло более слабых, и по собственной инициативе. Соотношение тех и других было почти равным (52 % вынужденных из 1659 отмеченных). Однако коэффициент вариации числа переходов был довольно велик (40 %) — некоторые животные двигались с места лишь когда их к этому вынуждали. Анализ показал, что существует достоверная корреляция между оценкой доминантности животного и числом вынужденных переходов, которое оно совершало (г = -0,82, p &lt; 0,001). И, наоборот, не было связи ранга животного и частоты переходов по собственному желанию. Это целиком зависело от индивидуальных особенностей поведения. Количество самостоятельных переходов у наименее подвижных животных было в 8 раз меньше, чем у более подвижных.</p>
    <p>Для субдоминантов характерно большое число столкновений, частые проявления подчиненности, меньшая свобода в движениях, короче периоды лежания, частое прерывание отдыха (сгоняют), жвачка стоя, неуверенная кормежка и постоянное наблюдение за доминантами.</p>
    <p>Мы также предположили, что более сильные животные будут вести себя спокойнее, поскольку им меньше надо защищать свой корм от соперников. Соответственно, они должны бы делать меньше переходов между кормушками. Однако результаты оказались недостоверными. Были учтены 1102 перехода, но частота переходов не зависела от ранга животных. Более интересный результат дала оценка лишь вынужденных переходов. Их совершали животные, занимавшие более низкий ранг. Корреляция числа зависимых переходов и иерархического ранга животных была r = -0,78, p &lt; 0,01, n = 240. Корреляция с частотой столкновений (взяты только взрослые животные) г = -0,67, p &lt; 0,01, n = 730.</p>
    <p>Имеют значение и индивидуальные особенности животных. Одна из коров, находившихся под наблюдением (среднего ранга — оценка доминантности 53) участвовала в конфликтах в 1,4 раза чаще, чем это было свойственно остальным коровам (в среднем).</p>
    <p>«Завистливость» вообще характерна для КРС. Животные не стоят спокойно у кормушек, а то и дело переходят от одной к другой, доминанты прогоняют субдоминантов. И эти переходы продолжаются и тогда, когда доминант уже обследовал все кормушки, убедился, какая из них лучшая. Мы продолжали наши наблюдения до тех пор, пока во всех кормушках имелся корм. Так что переходы совершались не из-за отсутствия корма. Именно “завистливость” объясняет обилие агрессивных реакций.</p>
    <p>Более мощные быки делают садки, связанные с иерархическими отношениями, реже, а на них делают садки другие животные чаще (Jezierski et al., 1989).</p>
    <p>Низкоранговые животные чаще оказываются участниками агрессивных столкновений — их атакуют или они атакуют (r = -0,67, p &lt; 0,05). Отдельные животные оказываются участниками конфликтов особенно часто.</p>
    <p>Переходы с места на место у кормового стола характерны для скота при беспривязном содержании. По данным Новицкой и др. (1979), 84 % коров участвуют в вытеснениях. Интересно, что некоторым коровам свойственна и смена мест в доильной установке. Такие коровы давали на 200 л молока больше. Вероятно, эти животные относились к доминирующим, коль скоро могли выбирать себе место.</p>
    <p>Porzig (1969) установил, что для доминирующих животных характерны активные наступательных действия, более продолжительный отдых, жвачка лежа, частая смена места при выборе корма, неторопливое поедание корма. Они занимают лучшее место для кормежки. Однако Ковальчикова, Ковальчик (1986) наблюдали, что в их подопытной группе коров доминанты лежали 40 % времени, низшие по рангу 50 %, средние по рангу 53 %. Они объясняют это беспокойным поведением доминантов, которые беспокоят других, но и сами отдыхают меньше.</p>
    <p>Не всегда субдоминанты достаточно быстро уступают место у корма, не всегда одних угрожающих движений бывает достаточно. Соотношение активных нападений и угроз нападения составляет примерно 1:7. У животных среднего ранга наблюдается наибольшее число агрессивных актов по отношению к низкоранговым (рис. 18).</p>
    <image l:href="#_18.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 18. Агрессивное поведение и ранг животных.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>По наблюдениям Духина, Зельнера (1977), доминантные коровы активно меняют места у кормушки, которые субдоминанты тут же освобождают. Подчиненные находятся в центре загона, а доминанты по краям.</p>
    <subtitle>Руководство — следование</subtitle>
    <p>Любое животное может стать инициатором изменения в поведении стада, например, и теленок может обнаружить опасность, низкоранговая корова может первой обнаружить лакомый корм. В нашем эксперименте на зов первыми приходили ручные коровы, соответственно, они первыми получали подкормку. Остальные животные следовали их примеру — подходили к месту подкормки.</p>
    <p>При переходе группы коров по пастбищу чаще лидирует одно и то же животное. Инициация действий (уход с места отдыха на водопой, с места кормежки к месту ночевки или укрытия от гнуса) часто определяется действиями одного и того же животного. Мы регистрировали порядок следования животных в группе, а также животных, которым случилось быть инициатором какого-то поведения.</p>
    <p>Наш эксперимент начинался с завоза 4 годовалых телок. Уже в момент, когда их привезли, одна из них (по кличке Слива) первой решилась вступить на трап и спуститься из кузова машины на землю. В дальнейшем на протяжении всей своей долгой жизни (16 лет) чаще всего именно Слива определяла, в каком направлении стадо отправиться на кормежку (рис. 19).</p>
    <image l:href="#_19.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 19. Частота лидирования коров при движении группы.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Иная ситуация возникает, когда стадо напугано. В нашей экспериментальной группе встречались очень пугливые животные, убегавшие при приближении человека. Корова, первая устремлявшаяся прочь, становилась лидером, за ней следовало остальное стадо. Ни Слива, ни особо пугливые животные, уводившие стадо при тревоге, не имели высокого ранга, т. е. не были самыми сильными или агрессивными.</p>
    <p>По наблюдениям Соколова (1985), вожаками стада бывают старые коровы, которые выбирают места для пастьбы, тропы, места водопоев и места отдыха, где стадо скапливается на небольшом участке («тырловка»). Быки, когда стадо переходит с места на место, движутся в середине, сзади или сбоку от стада. Большие стада пасутся в степи, разбившись на группы по 20–30 животных. Расстояние между группами составляет 500— 1500 м, между животными 20–50 м.</p>
    <p>О вожаках в группах зубров и бизонов имеется довольно много сообщений. Они касаются не только тех животных, от которых зависит поведение остальных, но и животных, резко отличающихся своим поведением. Последнее относится к доминирующим быкам, которые при приближении человека часто выходят из стада ему навстречу, демонстрируют агрессивное поведение или нападают (Allen, 1876; Soper, 1941; Пржевальский, 1946; Dodge, 1959). В маленьких группах, в которых имеются телята, и особенно в семьях, такую же роль часто берут на себя коровы (Усов, 1865; Seton, 1929). Однако агрессивное поведение животного, реально защищающего стадо, не сопровождается попытками вести его в безопасное место. Сигналом к паническому бегству может быть испуг различных животных. Но первой обращается в бегство определенная корова (подлинный вожак-лидер). Некоторые исследователи сообщают, что несколько старых коров могут становиться лидерами (потенциальные вожаки). Это тем более вероятно, что стада бизонов и зубров объединяют несколько семей и компаний, каждая из которых имеет вожака (Allen, 1876; Филатов, 1912; McHugh, 1958; Калугин, 1968).</p>
    <p>В стаде из 16 бизонов, изученном McHugh (1958), лидерами были три коровы, которые бывали ведущими в двух третях случаев и занимали третье, первое и шестое места в иерархии (соответственно частоте их лидерства). Все остальные животные в группе хотя бы по одному разу становились лидерами. В группах быков вожаками бывают наиболее старые животные. Немногие авторы сообщают о самцах-вожаках в группах смешанного (по полу и возрасту) состава. Некоторые оговаривают при этом особые обстоятельства — необычно высокая доля быков в стаде (Усов, 1865), эпизодичность такой роли быка (Динник, 1910; Кулагин, 1919), необычность этологической структуры популяции, когда бык круглый год ходит со своей группой (Soper, 1941).</p>
    <p>Другой важный случай руководства — это перевод стада на новое пастбище или к водопою или лидерство во время миграции. И в этом случае роль вожака большей частью играют коровы, чаще одни и те же. Сообщения о быках, ведущих смешанную группу, редки. Во время спокойной пастьбы животные скорее ориентируются на доминанта, обычно занимающего место в центре, а потенциальные лидеры бывают незаметны, потому что координируют свой ритм и направление пастьбы с соседними животными.</p>
    <p>Интересно сообщение McHugh (1958), что вожак, направившись на другое пастбище, возвращается, отойдя примерно на 100 м, если видит, что стадо не следует за ним. Он ждет, пока остальные животные начнут движение, и тогда возглавляет группу. Тем не менее, определенная независимость поведения вожака от остальных членов группы, по-видимому, является необходимым условием. Коровы, вероятно, приобретают такую свободу поведения, оставаясь с новорожденным теленком. Быки, изгнанные доминантом, объединяются в группы холостяков и следуют за старым быком.</p>
    <p>Вероятно, быки становятся наиболее самостоятельными к 10–12 годам, когда агрессия молодых доминантов, медленное движение во время выпаса и низкий общий уровень активности заставляют старых животных вести одиночный образ жизни.</p>
    <p>При пастьбе в лесу животные всегда следовали общему направлению движения, вероятно, определяя его по слуху. Даже будучи вспугнутыми, все животные знали, в каком направлении от них находится основная группа.</p>
    <subtitle>Участок обитания</subtitle>
    <p>Участок обитания (home-range) характеризует использование пространства, удовлетворяющего ежедневные потребности животного. Для выживания животных знание своего участка обитания жизненно важно. Использование участка обитания и сезонная смена пастбищ — это элементы социальной структуры популяций. На участке обитания животные используют «опосредованную коммуникацию», отчасти заменяющую им присутствие товарищей (Рожнов, 2011). Оказавшись в незнакомом месте, животные сначала совершают небольшие разведывательные рейды (как это было с телками-основателями нашей экспериментальной популяции). Запоминание местности (подходящие пастбища, водопои, убежища), мечение территории пахучими и зрительными метками (следы, тропы, метки на деревьях и т. п.) включаются в социальный опыт, который передается потомству и вновь вселившимся животным (Bailey et al., 1989).</p>
    <p>Структуру участка обитания составляют пастбища, водопои, тропы, убежища: пахучие и зрительные метки, «точки», т. е. места, где животное выбивает почву, мочится, валяется, где находятся кучи навоза, грязевые и пылевые купальни, чесала — выступающие сучки или острые углы камней, о которые животные регулярно чешутся. Структура участка обитания — это следствие пассивного или активного изменения местообитаний. Изучив и запомнив структуру своего участка обитания, животные удовлетворяют свои потребности наиболее эффективно. Они уверенно ориентируются на участке обитания, целенаправленно выбирая, где найти подходящий корм, воду, убежище.</p>
    <p>Первые телки содержались в начале эксперимента в течение первых двух лет в вольере размером 8 га. Выпущенные в вольеру, они осваивали ее постепенно, с каждым днем удаляясь от места выпуска. Впервые заходы животных в удаленную часть вольеры были отмечены на 8-й день. Тропы стали заметны через 26 дней. Структура участка обитания (постоянные участки пастьбы, тропы, водопои, места дневного отдыха) сложилась через 60 дней. Телки в течение первого лета жизни научились использовать участок осинника с густым еловым подлеском как место отстоя от гнуса.</p>
    <p>С 1988 по 1991 гг. подопытное стадо было выпущено из вольеры и жило вольно. Коровы осваивали местность, постепенно удаляясь от центра активности — сарая, где до этого в течение двух лет получали подкормку и отдыхали днем. Были отмечены внезапные дальние уходы группы на 2–6 км от центра активности. Во время первых таких походов коровы обнаружили поля с посеянной травой, верховое болото с высокотравной растительностью, дороги и просеки, по обочине которых имелся хороший травостой, подходящие для ночлега места. В дальнейшем маршруты повторялись, животные освоили несколько наиболее привлекательных мест пастьбы. Переходы к этим местам совершались походной колонной, практически без остановок. Площадь участка обитания составила около 600 га.</p>
    <p>В последующие годы (1992–1999) животные содержались в вольере, общей площадью 160 га, покрытой лесом. Имелись также лесные поляны и небольшие поросшие травой участки вдоль дорог и просек. Летом коров в первую очередь привлекали луговые участки. Однако они использовали и лесные участки с травяным покровом. Важное значение имели обочины дорог, просеки. Для переходов коровы использовали как имевшиеся дороги и просеки, так и шли через лес, где видимые ориентиры отсутствовали. Тропы в лесу возникали постепенно, когда животные, стремясь достичь известного им места, постепенно выбирали наиболее короткий путь. Различались магистральные тропы, по которым животные в течение нескольких лет почти ежедневно переходили, и небольшие тропы, которые появились в местах, где рельеф или расположение деревьев заставляют животных использовать один и тот же проход. Животное, отставшее от стада, возвращалось по магистральным тропам на место, где рассталось со стадом в последний раз.</p>
    <p>За подкормкой, а также спасаясь от гнуса в летние дни, животные ежедневно возвращались к сараям. Не нуждаясь в подкормке и искусственном убежище, животные возвращались к сараям один раз в два-три дня, максимум через неделю (весной, с появлением молодой зелени).</p>
    <p>Для пастьбы коровы чаще всего выбирали прогалины в лесу, вырубки с участками луга и кустарников, осиновые с примесью ели леса, где имелся значительный травянистый покров и часто встречалась рябина. Для ночевки в лесу чаще всего выбирались средневозрастные и старые еловые леса в пойме ручьев. На участках леса с густым подростом ели животные находили убежище от кровососущих насекомых Позднеосенние и раннезимние пастбища находились вдоль дорог и невдалеке от места подкормки сеном. Животные использовали здесь древесные корма.</p>
    <p>В июне, в течение суток, группа коров проходила расстояние около 10 км. Это значительно больше, чем рекомендуют для поддержания здоровья скота при преимущественно стойловом содержании — 2 км. Но в условиях пастбищного животноводства расстояния, преодолеваемые стадом ежедневно, бывают и больше. По наблюдениям Соколова (1985), в степях Прибалхашья это расстояние максимально достигало 30 км, обычно 1520 км.</p>
    <p>Скорость движения группы колебалась от 200 до 1000 м в час при пастьбе и 1300–2400 м в час на переходах. Высокая подвижность животных объясняется малой кормностью лесных угодий — в начале лета в среднем от 1,5 до 9,5 центнеров травянистой растительности (воздушно-сухой вес) на 1 га.</p>
    <p>Стадо, выпасаясь в лесу, образует широкую «ленту». Нередко маршрут движения выглядит как серия кругов, радиусом в 100–500 м каждый.</p>
    <p>У копытных животных известно две стратегии использования пастбищной территории (Баскин, 1976). Одна движение по маршруту между сезонными пастбищами, а в пределах пастбища одного сезона — кольцевые движения и временами хаотичные движения. Для относительно оседлых популяций характерны радиальные маршруты от центра участка. Обычно это водопой, помещение (убежище от ветра и мороза) или навес (тень) или загон (где люди удерживают их потомство).</p>
    <p>Животные нашей экспериментальной популяции совершали радиальные маршруты, возвращаясь ежедневно (летом) или каждые 2–3 дня (ранним летом и осенью) к центру участка обитания. В жаркие дни июля 74 % случаев дневного отдыха приходилось на сараи, где коровы находили убежище от гнуса, и 19 % случаев дневного отдыха в пасмурные дни приходилось на возвышенное место посреди большого поля, где в 50 % случаев животные паслись.</p>
    <p>Для ночевки в лесу чаще всего выбирались средневозрастные и старые еловые леса в пойме ручьев. Места ночлегов располагались в лесу, часто на краю леса на расстоянии 20–70 м от полян. На открытых местах стадо отдыхало редко и лишь днем, при благоприятной ветреной погоде или в пасмурный день, когда активность гнуса была невысокой.</p>
    <p>Летом, пока активность гнуса была невысокой, они выбирали для ночевки место в лесу, которое было удалено не более, чем на 0,5 км от места пастьбы на лугу. Места ночевок располагались на определенном участке леса, но не была отмечена привязанность к одному и тому же месту. Расстояние между ночевками обычно составляло 100 м.</p>
    <p>Коровы никогда не оставались ночевать на лугу. В середине лета, в жару при высокой активности гнуса коровы использовали в качестве убежища молодой еловый лес. Если был открыт сарай, они укрывались в нем.</p>
    <p>В течение всей зимы коровы оставались на ночлег на месте подкормки сеном.</p>
    <p>На ночевках скот вел себя осторожно и тихо (не было мычания). Обнаружить лежащее стадо удавалось, преимущественно, используя радиопередатчики, которыми были снабжены ошейники животных. Утренние и вечерние места отдыха находились там же, где животные паслись, т. е. в поле или лесу с подходящей травянистой растительностью.</p>
    <p>В вольерах, даже маленьких (площадью в 1 га), животные использовали пространство неравномерно. Они всегда вытаптывали тропы вдоль ограды и площадки, где раздавалась подкормка. Значительные по площади участки открытых пастбищ, покрытые непригодными для кормежки растениями, не использовались. Также оставались почти не посещаемыми участки леса с типичным таежным покровом (кислица, мох, папоротники), где отсутствовали кустарники и деревья, пригодные для кормежки. Значительную часть вольеры покрывали «жердняки», т. е. осиновые и березовые леса старше 7 лет, нижняя часть стволов которых не имеет ветвей.</p>
    <p>Лесные травянистые и древесные пастбища использовались летом и ранней осенью. Эти пастбища имели большую площадь, животные проходили их с большей скоростью, чем при пастьбе на открытых травянистых пастбищах.</p>
    <p>Части участка обитания использовались без определенной последовательности. Пребывание на одном пастбищном участке могло продолжаться до 5 дней. Регулярной смены участка отмечено не было.</p>
    <p>Места водопоя летом были менее постоянны, чем зимой, коровы охотно пили из временных, мелких водоемов, тогда как зимой использовали 1–2 постоянных водопоя, к которым вели постоянные тропы в глубоком снегу. До середины зимы коровы были способны сами поддерживать лунки во льду на ручьях. Через 6 лет пребывания в вольере они освоили два водопоя на ручьях, где была возможность напиться в течение всей зимы, так как здесь не формировался толстый слой льда.</p>
    <p>Пробыв в вольере две недели, нетели научились использовать еловый лес с сомкнутым древостоем как убежище от гнуса. Они проявляли терпение, когда подвергались атакам слепней. Лишь когда число атакующих насекомых достигало 20 и более вокруг одной коровы, те уходили в лес.</p>
    <p>Если коровы научились находить места, подходящие для отстоя, в первое же лето, то зубры и бизоны научились этому лишь на второе лето. Они приобрели навык проводить жаркое время суток в гуще молодых елей. Здесь появились вытоптанные, густо унавоженные площадки, соединенные торными тропами. Животные или находились в местах отстоя, или медленно двигались по тропам, где низко нависшие ветки елей стряхивали с них насекомых. Подобное поведение описано Семеновым-Тян-Шанским (1977) для дикого северного оленя в Лапландии. Интересно отметить, что привезенный из степного заповедника «Аскания-Нова» четырехлетний бизон тотчас (через 30 минут) научился использовать отстои в лесу, подражая бизону, уже обитавшему в этой вольере в течение 3 лет.</p>
    <p>Важнейший результат, полученный в течение первых лет полувольного содержания скота и подтвержденный в последующие годы, — животные, выросшие на ферме (или в зоопарке, или в другой вольере, находящейся в другой растительной зоне — в степи) способны формировать участок обитания, но на это у них уходит несколько месяцев. Животные, выпущенные в вольеру, в которой находилось стадо, использовали структуру участка обитания — тропы, метки, быстро находили стадо и тотчас же научались использовать убежища, водопои и другие важнейшие для выживания места.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 12. Инадаптивное поведение</p>
    </title>
    <p>Исследователям поведения КРС и практикам-скотоводам приходится сталкиваться с поведением этих животных, как минимум бесполезным для них с точки зрения человека, а, в худшем случае, вредным, болезненным. Такое поведение называют «инадаптивным», или «абнормальным» (inadaptive, maladaptive, abnormal в англоязычной литературе). Примером как будто бесполезного поведения служат игры, которые не дают очевидного полезного (адаптивного) эффекта, но иногда приводят к травмам животных. В дикой природе играющие телята могут оказаться вдалеке от матери и стада и могут стать жертвами хищников.</p>
    <p>Большинство исследователей полагает, что при содержании человеком домашнему скоту должны быть созданы все условия для его нормального поведения. На этом, в частности, основана Европейская конвенция о защите животных, содержащихся для целей фермерства (European convention, 1978). Вопрос лишь в том, что считать нормальным поведением КРС — поведение дикого предка, поведение вольно содержащихся животных или нужны какие-то дополнительные критерии.</p>
    <p>Наибольшее внимание инадаптивное поведение привлекает при содержании КРС на фермах. Здесь очевидны отличия среды обитания животных от естественной, хорошо заметны трудности, которые животные испытывают, оказавшись на привязи или в тесной клетке.</p>
    <subtitle>Неправильное воспитание телят</subtitle>
    <p>Теленок, растущий с матерью, сосет ее 4–6 раз в сутки. Отделение от матери и выпаивание вручную всегда сопровождается уменьшением числа кормлений. Кроме того, телят часто выпаивают молоком из ведра. Когда теленка приучают к ведру, ему дают пососать два-три пальца, смоченных молоком. При кормлении из ведра реакция сосания бывает не удовлетворена. Пребывая в клетках, телята часто сосут перегородки, ведро, «целуют» ближайшего соседа. Привычка телят сосать что-нибудь в детстве приводит к тому, что они сосут уши друг друга, «целуют». Во взрослом возрасте это переходит у коров в сосание вымени соседок, а у быков — сосания препуция соседей.</p>
    <p>Hammell et al. (1988) показали, что потребность телят в сосании, хотя их кормят из ведра, можно удовлетворить, предоставив им сосок (как детям дают сосок-пустышку). Кормление из искусственных сосков стало распространенным на современных фермах. Wiepkema et al. (1987), изучавшие эту проблему, сравнили поведение бычков, которых в течение первой недели жизни поили из ведра, из искусственных сосков и под коровой. 24 из 50 телят, приученных пить из ведра, и 5 из 15, приученных к искусственному соску, впоследствии сосали препуции соседей, чего не делал ни один из выращенных под коровой телят.</p>
    <p>Мотивация к сосанию у телят бывает очень сильна. Выращенные в группе телочки могут сосать вымя друг друга, потом эта привычка отмечается и у взрослых коров. Debrecebi, Juhas (1999) установили, что 5 % коров на одной ферме сосали вымя других коров. Keil et al. (2011) выявили 1,5 % таких коров.</p>
    <p>Инадаптивное поведение телят (сосание неподходящих предметов) и взрослых коров (грызение перегородок, верчение и болтание языком), как мы видим, связано с неудовлетворением потребности в пищевом поведении, с тем, что в коровнике, где находятся эти животные, созданы неподходящие условия. Типичные релизеры, вызывающие стереотипическое пищевое поведение, — недостаток волокнистой пищи, недостаток воды. Sabraus, Gotthardt (1985) связывают с недостаточным поением сосание препуция и питье мочи у бычков и сосание молока из вымени соседок у коров.</p>
    <p>По свидетельству Phillips (2002), современные технологии выращивания телят предусматривают их выкармливание с помощью сосков. Это помогает предотвратить формирование абнормального поведения у телят и у взрослых животных (сосания сосков у других коров, сосание препуция и питье мочи других бычков).</p>
    <p>Отделенные от матери, телята устанавливают социальные связи с ровесниками, особенно когда их содержат группами. В течение первых суток жизни они еще способны к импринтингу, запечатлевают в качестве матери скотника.</p>
    <p>Flower, Wearv (2001) изучали различия в поведении телят, отделенных от матерей в возрасте одних суток или двух недель. Телята, выращенные без матери с суточного возраста, больше контактировали с телятницей, и в дальнейшем их было проще использовать в молочном животноводстве.</p>
    <p>Телята мясных пород выращиваются на подсосе до 4–9 месяцев, но этот искусственный отъем происходит раньше, чем наблюдается разделение теленка и матери у одичавшего скота. Даже когда теленок переставал сосать, связь с матерью сохранялась, окончательное отделение происходило после рождения следующего теленка. Связь с матерью (предпочтение пастись рядом с ней) прослеживается до 5-летнего возраста (Reinhardt, Reinhardt, 1981).</p>
    <p>Телята в индивидуальных клетках вылизывают себя больше, чем те, что на подсосе. Это может вести к засорению желудка клубками шерсти.</p>
    <p>Телята устанавливают связи со сверстниками в течение недели. Даже в одиночных клетках они чувствуют себя лучше, если видят, слышат или чуют сверстников. Впоследствии они плохо адаптируются к существованию в стаде, неспособны доминировать, менее удачны сексуально, им требуется больше попыток, чтобы освоить садку в правильной позе. Если телят в раннем возрасте переводят на пастбище, им для привыкания требуется 10–12 дней. Они болеют в 5 раз чаще, чем те, которых не перевели (Webster, 1984). Телята, выросшие в изоляции и выпущенные в стадо, демонстрируют неумелость общения, остаются в стаде субдоминантами, менее успешны в схватках и половых взаимодействиях. Они проявляют себя худшими матерями (Phillips, 2002).</p>
    <p>Сравнивая телят, содержавшихся в клетках 56, 66, 76 см шириной, исследователи (Wilson et al., 1999) нашли, что в больших клетках телята чаще облизывали себя (самоудовлетворение потребности в социальных контактах), а в узких клетках с трудом вставали. Если клетка не ограничивает движений, телята до начала периода жвачки лежат на груди или на боку, а повзрослев чаще лежат на груди, чтобы избежать попадания жидкости из рубца в пищевод. В узких клетках меньше и не столь разнообразно игровое поведение (Jensen et al., 1998). В клетках для группового содержания телята ложатся рядом, обогревая друг друга, и имеют больше места для игр. Если света недостаточно, они большую часть времени спят. В темноте телята бывают более агрессивны.</p>
    <subtitle>Стереотипии</subtitle>
    <p>Стереотипии — это бесцельное повторение определенных последовательностей поведения. Стереотипии чаще появляются при содержании скота в помещениях и чаще выражаются в движениях рта (движения языка, кусание перегородки), мотании головой взад-вперед (Redbo, 1992). Таковы «верчение языком» (рис. 20) — корова захватывает языком воображаемый пучок травы (голова приподнята) и отправляет воображаемый корм в открытый рот, после чего вытягивая язык опять вперед. На ферме, изученной Sato et al. (1994), наблюдалось качание высунутого языка из стороны в сторону. Верчение языком внутри рта занимало от 2 до 5 % всего времени, заняты этим были 10–30 % всех животных на ферме. Подобное поведение обычно, если телята выросли на искусственном выпаивании или их кормят неподходящим грубым кормом. Такое поведение может быть формой перенаправленного поведения захватывания и отрывания травы. По мнению Seo et al. (1998), верчение языком может быть следствием подавления процессов сосания и питания и скучной среды. Подобное поведение никогда не наблюдалось у скота, содержащегося на пастбище. Для объяснения такого поведения используют факт, что при пастьбе коровы делают 30–40 тысяч щипков в день, и, следовательно, может существовать потребность в таком поведении.</p>
    <image l:href="#_20.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 20. Верчение языком (фото из Phillips, 2002).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>С депривацией (отделением) от щипания травы Phillips (2002) связывает и такое странное поведение как подбрасывание корма. На фермах скот с нетерпением ожидает раздачи концентрированных кормов, о чем свидетельствуют возбуждение и мычание, когда раздача начинается. Однако, когда в кормушке оказывается желанный корм, животное, вместо того, чтобы наброситься жадно на еду, начинает подбрасывать его концом морды вверх. Оно принимается за еду, лишь успокоившись. Предложена гипотеза (Phillips 2002), объясняющая такое поведение. Оно связано с тем, что коровы лишены возможности щипать траву, захватив ее языком, прижав к зубам, и дернув головой вверх. При возбуждении в ожидании корма коровы имитируют щипки травы. Впрочем, внимательно наблюдая, можно заметить, что коровы при щипании дергают головой не только вверх, но, случается и вниз, и вбок, смотря как удобнее.</p>
    <p>Стереотипии чаще проявляются в условиях интенсивного содержания, и выражаются преимущественно в кусании загородки, вращении языком. Корова, привязанная в стойле, захватывает ртом загородку и двигает головой взад-вперед, совершая жующие движения (Redbo, 1992). Риск развития стереотипии наиболее велик у телят, которых выпаивали искусственно и содержали на малоподходящем корме.</p>
    <p>Стереотипии чаще наблюдаются осенью, когда закончен пастбищный сезон и скот оказывается в помещении. На пастбище те же самые животные стереотипического поведения не проявляют. Такое поведение чаще отмечается у высокопродуктивных коров, чем у мало продуктивных. Кручение языком чаще проявляется в первые часы после кормежки (Redbo et al., 1992). Стереотипии усиливаются с возрастом, вероятно, животные привыкают удовлетворять себя таким образом.</p>
    <p>Стереотипии могут рассматриваться как способ животных приспособиться к неблагоприятной среде. Если у животных на ферме наблюдается стереотипическое поведение, значит что-то в условиях содержания неверно. Животные пытаются справиться с этими условиями, проявляя стереотипическое поведение. По оценкам Wiepkema (1983), условия содержания скота неудовлетворительны, если более 5 % животных на ферме проявляет стереотипическое поведение. Иначе у них возникают болезни, например, язва желудка (Wiepkema et al., 1987).</p>
    <p>Недостаток воды может обусловить сосание препуция и питье мочи у быков, питье молока у коров (Sambraus, Gotthardt, 1985). У телят в изоляции чаще развиваются оральные пороки — игра языком, кусание перегородки, особенно, если клетка имеет твердые стенки (Seo et al., 1998). Этот порок может быть вызван недостатком соли в рационе (Phillips, 1993). Недостаток волокнистой пищи ведет к поеданию древесины. Недостаток движения восполняется переминанием с ноги на ногу. Скот приспосабливается к размерам стойл, к жизни на привязи, к невозможности выгнуть спину, когда над стойлами натянут провод и удар тока заставляет коров не выгибать зад при дефекации (чтобы навоз попадал точно в навозный канал).</p>
    <p>«Buller» синдром (садки бычков на других бычков) развивается при содержании бычков в тесном помещении. Некоторые бычки делают садки на других бычков очень часто. При этом увеличивается шанс повреждения ног (когда пол скользкий) (Phillips, 2002). Другая проблема — некроз хвостов быков после отдавливания. Поэтому на некоторых фермах всем животным хвосты купируют. Неясно, почему некроза хвостов не бывает у телок.</p>
    <p>Самогруминг телят ведет к образованию шаров из шерсти у них в желудках. Излишнее самовылизывание вымени и сосков вызывает их повреждение (Yeruham, Markusfeld, 1996).</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть II. Одомашнивание и отношения с человеком</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 13. Отношения с человеком и темперамент</p>
    </title>
    <subtitle>Отношения с человеком</subtitle>
    <p>Наиболее важные отличия поведения КРС от диких предков таковы: размножение в неволе, пригодность к доению, изменение сезонности размножения, наследуемое снижение оборонительной мотивации и, соответственно, небольшая оборонительная дистанция, снижение или исчезновение агрессивности по отношению к человеку (Баскин, 1990).</p>
    <p>Из этих особенностей поведения лишь добровольная отдача молока человеку не свойственна диким животным, тем или иным способом прирученных человеком. В общем, вопрос состоит в том, гомологично ли поведение КРС по отношению к человеку поведению диких предков скота по отношению к хищникам? Гомологии поведения определяются как сходства, основанные на общем эволюционном происхождении (Heymer, 1977). Такие образцы оборонительного поведения как соблюдение дистанций с человеком или атака при приближении человека к новорожденному гомологичны такому поведению скота по отношению к хищникам. Но отдача молока при доении, социальные реакции по отношению к человеку сходны с теми, что КРС проявляет по отношению к другим особям КРС.</p>
    <p>При изучении реакций скота на человека не было выявлено ни одной реакции, которую можно было бы считать заимствованной из репертуара человека. Такие примеры известны из взаимоотношений человека и собаки (собаки-игрушки научаются «улыбаться», смотреть человеку в глаза), человека и некоторых птиц, которые научаются «говорить». Человеку удается имитировать некоторые видовые реакции КРС (при доении, например), однако аллогруминг (взаимные комфортные реакции) наблюдается очень редко, хотя он известен для взаимоотношений человека и лошади (Баскин, 1976).</p>
    <p>В хозяйстве «Боловинское» мы изучили поведение 300 голов скота (абердин-ангусы и герефорды) обоего пола и разного возраста — от телят до взрослых коров. Мы измерили дистанцию, на которую было возможно приблизиться к животному.</p>
    <image l:href="#_21.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 21. Оборонительные дистанции животных разного возраста при приближении человека.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Большинство животных допускало человека на дистанцию 3 м. Очень пугливых, которые избегали контакта с человеком с расстояния 7 и более метров, были лишь единицы. 8 телят-сеголеток убежали при приближении человека на расстояние 7–10 м, и один теленок с расстояния 20 м (всего было проведено 70 экспериментов с телятами-сеголетками). Среди 66 годовалых животных двое ушли при приближении человека с 10 и 12 м. Наконец, лишь одна взрослая корова ушла с 8 м. Взрослые коровы были менее пугливы, чем молодняк (различия достоверны) (рис. 21).</p>
    <p>38 % взрослых коров и 8 % годовалых позволяли человеку не только подойти к ним, но и коснуться их. В данном случае метод выявлял не пугливость животных (как если бы мы оценивали диких животных), а их социальные отношения с человеком. Из 46 взрослых коров, до которых можно было дотронуться рукой, две позволяли себя доить постороннему человеку, подошедшему на пастбище, шесть подходили к человеку сами, четыре не только позволяли до себя дотронуться, но и разрешали обнять, еще трое пытались получить от незнакомого человека корм, лизали руки. В то же время пять коров реагировали на подход человека агрессивно. Они не только не убегали, но делали угрожающие движения рогами, трясли головой, выдували воздух.</p>
    <p>Исследованные в «Боловинском» животные до передачи их на откорм росли на ферме, видели людей с первых часов жизни. Их выпаивали вручную или из поилок, но молоко приносили люди. Животные, родившиеся в Экспериментальной вольере, выросли на подсосе, с матерями. Коровы, выращенные вручную на ферме и выпущенные в Экспериментальную вольеру, не боялись людей, подпускали вплотную, т. е. вели себя как большая часть скота, поступавшего на откорм в «Боловинском». Но их потомство, выкормленное матерями, уже проявляло осторожность, не подпускало ближе 1–2 м. При попытках дотронуться они проявляли агрессию. В следующих поколениях скота, уже родившегося в вольере, телята росли на подсосе, и ни один не подпускал человека ближе, чем на индивидуальную дистанцию.</p>
    <p>В случае вынужденного забоя мы применяли отстрел. Эта процедура (громкий выстрел, падение одного из членов стада) известна животным. С другой стороны, в течение зимы стадо живет у стогов (рулонов) сена, которое доставляется на подкормочную площадку. Животные контактируют с людьми, когда получают подкормку комбикормом, пасутся возле зданий лабораторий, где видят людей. Оборонительные дистанции взрослых животных, содержащихся в вольере таковы: обнаруживают человека (поднимают голову) с расстояния 70 м (от 28 до 120) и уходят (иногда убегают) с расстояния 24 м (от 6 до 65), n = 51.</p>
    <p>Дистанция резко меняется, когда меняется мотивация, — при подкормке солью летом, а также зимой, когда животные находятся на подкормочной площадке, от которой в разные стороны ведут радиальные тропы, по которым животные могут убежать от человека. Убегать по глубокому снегу они не могут.</p>
    <p>В колхозном стаде коров костромской породы, которое паслось в часы между доением в окрестностях фермы под присмотром пастухов, оборонительная дистанция была значительно меньше, чем в Экспериментальной вольере. Они обращали внимание на приближение человека (поднимали голову) с 5 м (4 до 7 м) и уходили с расстояния 2,8 м (1–5) (наблюдения велись за 20 коровами с метками в течение 20 дней, n = 360) (рис. 22).</p>
    <p>КРС демонстрирует наименьшую пугливость среди домашних копытных (табл. 6).</p>
    <p>Мартынова и др. (1975) показали, что пугливость животных в значительной мере определяется их наследственными свойствами. Удается вести отбор по этому признаку, получая с каждым поколением более или менее пугливых по отношению к человеку животных. Исследователи подсчитывали животных, которые, видя человека, стоящего у кормушки, подходили и брали корм, и тех, которые в присутствии человека, не подходили к кормушке никогда и оставались голодными. Выделялась также группа овец, которые характеризовались промежуточным поведением.</p>
    <image l:href="#_22.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 22. Реакция на приближение человека.</sup></emphasis></p>
    <subtitle><sup>Таблица 6. Оборонительные дистанции (м) домашних копытных</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab6.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Наблюдая за КРС в «Боловинском», мы также попробовали повторить подсчеты животных, с большей или меньшей пугливостью относившихся к присутствию незнакомого человека у кормушки. Было исследовано поведение 87 взрослых коров. 22,5 % животных подошли к кормушке сразу, не обращая внимания на стоящего у кормушки человека, 43 % подошли и начали кормиться после нескольких минут промедления и 21,5 % не рискнули подойти к кормушке, пока рядом с ней находился незнакомый человек. Иными словами, пятая часть животных демонстрировала высокий уровень пугливости.</p>
    <p>Телята, выкормленные людьми, запечатлевают людей как особей своего вида и проявляют по отношению к ним внутривидовое поведение: подходят, позволяют себя гладить, выпрашивают корм, проявляют половое поведение. Однако, по мере общения с человеком, возникает межвидовая коммуникация: человек не бодает, но бьет рукой или палкой, зовет голосом (но не мычит) или угрожающе кричит. При таком поведении человека телята начинают проявлять оборонительное поведение (уходят, убегают) или соблюдают дистанцию.</p>
    <p>Seufert (1997) подсчитал, что взрослая корова на молочной ферме имеет примерно 30 часов в год контакта с человеком. Phillips (2002) обращает внимание, что среда выращивания в первые три месяца жизни важна для формирования последующих отношений к людям. Телята, выращенные на пастбище, при слабом контакте с человеком, вероятно, будут бояться людей или будут агрессивны по отношению к людям (Bovin, LeNeidre, 1994). Скот привыкает к присутствию людей и положительному подкреплению в форме поглаживания и других форм ласки (Bovin, Garel, 1998). Lensink et al. (2001) пришли к выводу, что поглаживание животных может редуцировать стресс и у мясного скота делать мясо бледнее.</p>
    <p>Когда телят выращивают в группе, они меньше контактируют с человеком и их труднее перегонять. Однако страх перед человеком может быть полезен при перегонах скота.</p>
    <p>Социализация с человеком происходит у всех коров, даже если они боятся человека. По крайней мере, все животные различают способы коммуникации человека — крики, приближение или удаление, использование палки как предмета, создающего угрозу. По-видимому, животному не требуется получить хотя бы один удар палкой, чтобы бояться ее. Точно так же при работе с зубрами можно напугать животных, подняв на палке шапку. Вероятно, это создает иллюзию большого роста человека. Зоологами описаны и другие приемы, вызывающие страх у животных: подбрасывание предметов в воздух, быстрое набегание, даже такой экзотический прием как мгновенное надувание спасательного жилета, используемого в авиации.</p>
    <p>КРС распознает людей, с которыми постоянно общается. Согласно данным Rybarzyk et al. (2002), скот распознает людей по лицу, росту, одежде. Распознавание «в лицо» часто бывает недостаточно. Важен цвет одежды. Сердечный ритм возрастает, когда меняется дояр или приходит человек, который раньше бил животное (Rushen et al., 1999). Согласно Breuer et al. (2000, цит. по: Phillips, 2002), 20 % вариации в надое молока объясняется мерой страха, который животные испытывают перед человеком (например, скотником). С этим согласны Seabrook, Bartle (1992) и Hemsworth et al. (1995, цит. по: Phillips, 2002). Однако Dickson et al. (1970) и Purcell et al. (1988) не нашли связи между поведением дояра и надоем. Мало известно о распознавании людей по запаху и голосу. В отличие от собак, помнящих запах знакомых людей едва ли не всю жизнь, коровы этот запах забывают.</p>
    <p>Незнакомый человек вызывает у КРС страх. Однако незнакомец может доминировать и принуждать скот (например, направлять движение), если демонстрирует предметы, уже известные животным (палку, кнут). Звуки человеческого голоса, особенно если громкость повышена, могут вызывать страх (Waynert et al., 1999). Таким образом, межвидовая коммуникация не связана с личным распознаванием.</p>
    <p>Мы можем предположить, что человек «встраивается» в иерархию как доминант. Подтверждением такому взгляду может служить народная практика, когда бычка бьют с раннего возраста, приучая животное воспринимать человека как особь более высокого ранга. Известен опыт племени Fulani (живут на юге пустыни Сахара), которым приходится все время иметь близкий контакт со скотом. Они бьют быков с рождения, чтобы приучить признавать высокоранговую позицию пастуха (Lott, Hart, 1977). У Fulani дети пасут скот днем, а взрослые ночью. Тех и других скот воспринимает как доминантов (Ayantunde et al., 2000).</p>
    <p>Высоко доминантные животные могут воспринимать человека как угрозу, оспаривать его доминирование, атаковать. Человек как лидер или «босс» ведет себя правильно, всегда проявляя уверенность в обращении со скотом (Seabrook, 1984). В практике работы с полувольным скотом, зубрами и бизонами мы старались поддерживать с животными стадную дистанцию, чтобы они могли следить за действиями человека. Но мы не позволяли животным приближаться на расстояние индивидуальной дистанции скота (т. е. ближе 4–6 м). Немногие случаи, когда мы делали попытки подкармливать не ручных животных с рук, кончались неблагополучно. Оказавшись вблизи человека, даже привлекаемые кормом, животные неожиданно проявляли агрессию («набычивание», угроза ударом или удар рогом).</p>
    <subtitle>Темперамент</subtitle>
    <p>Использование термина «темперамент» за рубежом резко отлично от того, что принято в российской науке. В России исследователи развивают представления И.П. Павлова (1952), который исследовал взаимоотношения процессов возбуждения и торможения в нервной системе и на этой основе придавал принципиально новое значение понятия «темперамента» для людей и животных, типам высшей нервной деятельности (по терминологии Павлова), выделенных Аристотелем: холерики, сангвиники, флегматики и меланхолики (Кокорина, 1986).</p>
    <p>Оборонительное поведение скота (как и других животных) по отношению к человеку изменчиво. Многие коровы, постоянно общаясь с одним и тем же человеком (скотником, дояром), не проявляют заметного испуга при его приближении. Но встречаются и очень пугливые животные — убегающие от человека так же, как это делают дикие животные. Иногда животные, содержащиеся на привязи, при входе в стойло незнакомого человека проявляют бурный испуг: рвутся с привязи, подавая тело взад или вперед, приседают и т. п. Некоторым животным свойственно агрессивно-оборонительное поведение, т. е. животные не только не боятся человека, но и атакуют его.</p>
    <p>В реагировании на опасность, исходящую от человека (реальную или потенциальную) проявляются индивидуальные различия поведения. КРС демонстрирует различные оборонительные реакции и оборонительную мотивацию разной интенсивности (Boissy, 1995). Животные по-разному ведут себя при взвешивании, помещении в доильную установку, общении с ветеринаром и т. п.</p>
    <subtitle>Методы оценки темперамента</subtitle>
    <p>Индивидуальные особенности поведения имеют практическую значимость. Их можно отмечать при повседневной работе с животными, но можно использовать для этой цели и специальные тесты. Рутинное поведение не всегда в полной мере и быстро дает представление о характере. Однако, когда незнакомый корове человек входит в стойло, животное вдруг проявляет свой темперамент: ведет себя агрессивно или занимает оборонительную позицию.</p>
    <p>Manteca, Deag (1993) предложили выделять три группы тестов: измерения реакции на изменения среды, измерения общей пугливости животных и измерения пугливости по отношению к человеку.</p>
    <p>Morris et al. (1994) оценивали по 5-балльной шкале агрессивность только что отелившихся коров по отношению к человеку. При этом животные содержались вольно на пастбище. Надевая ушную метку на новорожденного, исследователи отмечали поведение матери. Различия между коровами были весьма значительны. Одни оставались спокойны при приближении человека, некоторые продолжали облизывать теленка. Другие отбегали на 6 м и более и наблюдали за действиями человека, после чего сразу возвращались к новорожденному. Более возбужденные рыли (царапали) передней ногой землю. Еще более агрессивные возбужденно охлёстывали себя хвостом, мычали. Многие были настолько агрессивны, что человеку во время мечения приходилось непрерывно оглядываться на мать.</p>
    <p>И, наконец, встречались и опасные животные, которые нападали на человека и стремились отогнать его от теленка.</p>
    <p>Еще одна ситуация, когда возможна оценка темперамента, — взвешивание (Hearnshaw, Morris, 1984; Morris et al., 1994). Используя ее, выделили 8 категорий животных: (1) спокойные, (2) спокойные, но слегка возбужденные, что можно было заметить по выкатыванию глаз (видны белки глаз), (3) производят движения головой, (4) осуществляют движения головой и передней ногой, а также охлёстывание хвостом, (5) сильно выкатывают глаза, двигают головой и передней ногой, (6) производят движения всеми четырьмя ногами при поднятой голове, (7) дрожат всем телом, мычат, подпрыгивают, (8) впадают в паническое состояние, делают попытки вырваться из клетки для взвешивания, вскарабкаться на стенку и т. п.</p>
    <p>Другая ситуация, позволяющая оценивать темперамент КРС, — перегоны из клетки в клетку. При этом выделяли (Grandin, 2003) 6 типов поведения животного: (1) спокойный переход, (2) рысь, животное слегка нервничает, (3) нервный бег, попытки свернуть с пути, (4) прыжки, шаги в сторону, (5) испугано, делает внезапные шаги в сторону, (6) чрезвычайно испугано.</p>
    <p>Тест открытого поля также используется при изучении поведения скота (Dantzer et al., 1983; Ковальчикова, Ковальчик. 1986; Kilgour et al., 2006).</p>
    <p>Ограничение движения также может использоваться при тестировании скота (Stephens, Jones, 1975; Veissier et al., 2000). Поскольку многие методы оценки связаны с присутствием человека или стимулами, которые воспринимаются животными как связанные с человеком, Graunke et al. (2013) предложили оценивать темперамент по поведению животных на привязи. Трехмесячных телят привязывали на полчаса, а их попытки освободиться измеряли по натягиванию цепи или веревки. Протокол натяжения, записанный прибором, давал более объективную оценку попыток телят освободиться от привязи.</p>
    <p>Мы изучали темперамент коров на фермах с разными условиями содержания и разной удойностью. Во время экспериментов было отмечено много реакций, большинство которых удавалось однозначно интерпретировать (табл. 7, рис. 23). Некоторые из реакций мы рассматривали как «ключевые», которые позволяли оценить значение всех других реакций, проявляемых животными. Например, удар или угроза удара рогами оценивались как агрессия, так же как сопровождающие их демонстративные реакции (кивки, выдувание воздуха из ноздрей и др.). Таким образом, если животное проявляло лишь одну агрессивную реакцию (например, стояние с высоко поднятой головой), мы могли отнести его к числу агрессивных, хотя и слабо проявляющих агрессию. Также мы учитывали общее число реакций коров за 1 минуту эксперимента, что позволяло судить об уровне мотивации. За 1 минуту коровы проявляли от 3 до 30 (среднее 12) реакций. Впрочем, были и такие животные, которым было свойственно лишь напряженное неподвижное стояние.</p>
    <image l:href="#_23.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 23. Реакции коров при изучении темперамента. а — высоко держит голову, б — выкручивание шеи, в — опускание головы и поворот к испытателю.</sup></emphasis></p>
    <subtitle>Репертуар поведения при изучении темперамента</subtitle>
    <p>Многие из реакций, перечисленных в данной книге, были описаны ранее нами или другими авторами, которые изучали поведение диких и домашних Bovinae (Geist, 1974, Баскин, 1976; Walther, 1984; Kiley Worthington, de la Plain, 1983; Чикурова, 2008).</p>
    <p>Поведенческие реакции зависят от того, представляет стимул реальную опасность или лишь возможную угрозу (вызывает у животного тревогу). Вход незнакомого человека в стойло — это реальная опасность. Но человек, вставший позади коровы, привязанной в стойле, сначала вызывает лишь ориентировочную реакцию. Однако, если этот человек перемещается вправо-влево, стараясь оказаться в зоне, которая коровой не просматривается позади ее тела, поведение человека вызывает страх, активную реакцию — оборачивание.</p>
    <p>Поведенческие ответы на угрозы со стороны человека могут вызывать активную агрессию (атаку, угрозу атаки), активное избегание (бегство, затаивание, избегание), «замерзание», экспрессивные движения тела или морды, вокализацию, уринацию (табл. 7).</p>
    <subtitle><sup>Таблица 7. Реакции коров на человека при изучении темперамента</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab7_1.png"/>
    <image l:href="#tab7_2.png"/>
    <image l:href="#tab7_3.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Установлено, с какими факторами коррелирует темперамент животных.</p>
    <p>Внутрипородное наследование темперамента — слабое. Но существуют отчетливые генетические различия между породами по этому признаку. Животные, принадлежащие к разным породам, различаются по темпераменту (Dickson et al., 1970; Hearnshaw, Morris, 1984; Boissy, 1995; Morris et al., 2013).</p>
    <p>Среда и воспитание сильно влияют на темперамент, в том числе частота возникновения неприятных ощущений (например, ударов), связанных с работой обслуживающего персонала. Пугливые особи труднее адаптируются к большим, без стойл помещениям, где одновременно содержится много животных. Таких животных лучше доить в тесных стойлах (Девяткина, 1986).</p>
    <p>Темперамент животных влияет на легкость обращения с ними (Burrow, 1998, цит. по: Phillips, 2002; Grandin, 2003). Темперамент молочных быков важен для работы с ними и безопасности скотника. Высоко агрессивные, чрезвычайно пугливые, интенсивно реагирующие на новые или неприятные стимулы животные трудны в обращении. Их сохраняют, если им свойственны особо ценные для человека качества. Таковы были гибридные особи зубра и крупного рогатого скота, которых разводили на фермах Вологодской молочной академии. Животные были агрессивны и давали мало молока (Шумов, 1994).</p>
    <p>Установлено, что от темперамента зависели быстрота набора веса животными, которые содержатся на откормочных площадках (Voisin et al., 1997; Fell et al., 1999) или на пастбище (Fordyce et al., 1985, 1988a), а также качество мяса (Voisin et. al., 1997; Fordyce et al., 1988b). Темперамент не коррелирует с позицией в иерархии.</p>
    <p>В молочном животноводстве более послушные коровы дают больше молока. Пугливый скот часто переживает состояние стресса, и это понижает молочность, замедляет рост мясных животных. В наших экспериментах в Болгарии мы нашли, что пассивно-агрессивные коровы достоверно имели худшую продуктивность (табл. 8).</p>
    <subtitle><sup>Таблица 8. Молочность и темперамент коров кофейно-софийской породы</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab8.png"/>
    <p><emphasis><sup>Примечание: лишь пассивно-агрессивные коровы достоверно отличаются по продуктивности от остальных коров).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Способы разведения и содержания животных на ферме, где мы проводили исследования, были таковы, что среди них часто встречались перевозбужденные, пугливые и агрессивные животные. На ферме колхоза им. Горького Мантуровского района Костромской области в 1980-х годах скот голодал, надои едва достигали 1800–2000 кг молока на 1 корову, дисциплина персонала была низкой, практиковалось жестокое обращение с животными. Чтобы не «испортить» статистические данные по поголовью скота, выбраковка не производилась, так что на ферме имелось много старых животных, многие из которых отличались плохим характером. Через 30 лет, в том же колхозе, но с новой популяцией коров и при новом отношении к животным (достаточно корма, вежливое обращение персонала) мы установили, что темперамент их значительно изменился (табл. 9).</p>
    <subtitle><sup>Таблица 9. Темперамент коров и условия содержания в 1980 и 2010 гг. (к-з. им. Горького, Мантуровский район, Костромская область)*</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab9.png"/>
    <p><emphasis><sup>Примечание: пояснения в тексте.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Белогуров и др. (1985) исследовали 310 коров симментальской породы. Среди них были выделены ласковые коровы, которые спокойно реагировали на дойку, не ели во время дойки. Таких было 46,7 %, надои составляли 2800 ± 50 кг; спокойные, равнодушные коровы, которые ели во время доения, контактировали (38,3 %, надой 2162 ± 61 кг; а также неспокойные, агрессивные коровы (15 %, надой 2640 ± 72 кг). Как видим, получилось, что и ласковые и злые коровы дают больше молока, чем равнодушные.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 14. Одомашнивание (доместикация)</p>
    </title>
    <p>Зачем человеку понадобились домашние копытные животные? Как мы знаем из истории народов, лишь недавно перешедших от экономики собирательства и охоты к животноводству, разводить домашних животных — это более надежная технология. Известно немало примеров вымирания или, по крайней мере, периодов голода народов-охотников. Например, охотники за северными оленями (юкагиры, эскимосы, индейцы) страдали от голода и вымирали в годы, когда численность диких оленей снижалась, чему есть естественные причины. Однако северные народы, перешедшие к оленеводству (чукчи, коряки, коми-ижемцы, ненцы) процветали, их численность росла, а благосостояние увеличивалось (Баскин, 2009).</p>
    <subtitle>Сравнение поведения диких и домашних животных</subtitle>
    <p>Действительно ли поведение домашних животных отличается от поведения диких? Поведение домашнего скота, если наблюдать его в коровнике, представляется намного менее сложным, чем ведут себя животные на пастбище и, тем более, их дикие сородичи. Аналогичные выводы можно сделать, сравнивая поведение комнатных собак и волков, овец в отаре и диких баранов. Однако, если сопоставлять поведение не отдельных домашних животных и их диких предков, а достаточно большие популяции, различий в репертуаре установить не удается. Всегда находятся особи с полным видовым репертуаром.</p>
    <p>Известны лишь единичные примеры изменения репертуара: например, отсутствие у собак отрыжки при выкармливании щенков. Заметный элемент поведения домашних собак — лай, хотя существуют и относительно безмолвные породы. Лай часто связан с повышенным уровнем возбуждения, даже взрослые волки взлаивают, когда перевозбуждены, тогда как собаки, случается, воют. Ниже порог лая у щенков. Таким образом, этот характерный признак собак определяется изменениями поведения в онтогенезе и уровнем мотивации. Все исследователи полагают, что лай домашних собак — следствие фетализации, т. е. сохранения у взрослых поведения, свойственного ранним стадиям онтогенеза (Fox, 1978; Lorenz, 1981).</p>
    <p>Факт почти полного сохранения репертуара видового поведения у домашних животных сейчас признан большинством исследователей. Тем не менее, исследователи нередко повторяют слова Eibl-Eibesfeldt (1975) об упрощении поведения в результате доместикации. Причины редукции репертуара поведения заключаются в наследуемых и ненаследуемых изменениях уровня мотивации и порогов реакций, нарушениях онтогенеза поведения, прерывания или изменении традиций, неадекватной обстановке. Сложное пищедобывательное поведение сводится у коров, содержащихся на ферме, к слежению за окружающей обстановкой (работой людей, механизмами, соседними коровами) и заглядыванию в кормушку, а в половом поведении сохраняется минимум демонстраций и реакций взаимодействия с партнером. Нередко мотивация находит выход в инадаптивном поведении (глава 13).</p>
    <p>Мы можем убедиться в сохранении коровами множества реакций (обычно не проявляемых), едва лишь введем какой-либо новый стимул. Например, кладя руку на холку коровам, стоящим в стойлах на привязи, можно наблюдать до 46 реакций, многие из которых и при вольном содержании отмечаются у скота редко.</p>
    <p>Сложность поведения зависит от возраста животного (глава 10), от того, в какой период онтогенеза поведения мы это животное исследуем. Важная особенность поведения домашних животных по сравнению с дикими — признаки инфантилизма, т. е. поведения, более свойственного животным на ранней стадии онтогенеза. Домашние копытные больше склонны к подражанию друг другу, к объединению в стадо, следованию за вожаками, они менее самостоятельны в своем поведении.</p>
    <p>По сравнению с домашними дикие животные более возбудимы, им свойствен высокий уровень общей, неспецифической мотивации в отношении к новым предметам и обстановке, они более пугливы, более эмоциональны, что нередко ведет к шоку и гибели.</p>
    <p>У диких животных чаще, чем у домашних, мы наблюдаем состояние доминанты одной из активностей, что тоже связываем с более высоким уровнем общей, неспецифической мотивации. Например, испуганное дикое животное труднее выманить из убежища кормом; бьющиеся о сетку ограждения кабаны, джейраны как будто не чувствуют боли; зубрицы после отела более активно, бесстрашно и долго защищают телят, чем домашние коровы. Впрочем, половая активность у зубров-самцов легче тормозится случайными раздражителями, чем у домашних быков. Возможно, та же чувствительность к обстановке делает довольно редким размножение слонов в неволе.</p>
    <p>Опыт работы с ездовыми собаками, лошадьми, ездовыми северными оленями (Баскин, 1976, 2009) позволяет нам затронуть и вопрос о более высоком пороге общего торможения у домашних животных. В экспериментах дикие животные значительно быстрее отказываются «работать», чем домашние. Затаивание (т. е. неподвижность при общем напряжении тела), а иногда и полное торможение в расслабленной позе с пониженными эмоциональными реакциями встречаются у домашних животных лишь при сверхвысоких психологических или физических нагрузках.</p>
    <p>Низкий порог реактивности (обратная сторона высокой возбудимости) диких млекопитающих обуславливает такие взаимосвязанные явления, как неофобия (боязнь нового), трудности в выборе поведения и в обучении. Встречаясь с новым предметом или событием, которыми так богата создаваемая человеком среда, животные ведут себя инадаптивно (бьются об ограждение, мечутся) или у них наступает общее торможение, затаивание.</p>
    <p>Одичавший скот Камарга, живущий в устье р. Роны (Zeeb, 1983, цит. по: Phillips, 2002), проходит в день втрое большее расстояние, чем обычно делает домашний скот на культурных пастбищах. Скот, который мы содержим в Экспериментальной вольере, ежедневно проходит 2 км, но при вольном содержании (без ограды) стадо нередко отправлялось в «дальний поход», проходя за сутки до 12 км. Остается спорным, изменилась ли потребность и способность домашних животных к движению. Есть работы, утверждающие, что гиподинамия неблагоприятна для коров (Хрусталева, 1984).</p>
    <subtitle>Изменения оборонительного и агрессивного поведения при доместикации</subtitle>
    <p>У домашнего скота хорошо заметно снижение общего уровня оборонительной активности: животные реже осматриваются, с меньшего расстояния замечают опасность, не так далеко убегают. Стадо коров с ревом атакует волка или собаку, однако быстро прекращает преследование. Также у домашнего скота не столь энергично агрессивное поведение: хотя опасные для человека быки — явление довольно обычное, для целей бойцового скотоводства приходится использовать бойцовые породы скота и специальным образом выращивать боевых быков.</p>
    <p>Оборонительная мотивация у диких животных проявляется на фоне общей повышенной возбудимости. Способность к обучению обычно возникает лишь после того, как животное несколько привыкнет к обстановке, успокоится. Надо полагать, уже в момент поимки дикого тура происходил отбор на выживание. Некоторые животные бились и рвались на волю, не могли успокоиться, возможно, гибли от стресса. При отлове диких животных мы сталкивались с гибелью от остановки сердца (при поимке рыси, кабанят). Но в нашей практике был случай, когда дикий кабан, обессиливший от голода, благополучно выдержал перевозку на санях в деревню, в клетку, стал есть и постепенно привык к новому положению. При первых опытах разведения сайгаков, часть пойманных животных билась о сетку и гибла, но выжившие приносили потомство, и сайгачата успешно существовали в вольере (Петрищев, 1987).</p>
    <p>Различия в оборонительном поведении по отношению к человеку сохраняются и поныне, после тысяч лет разведения домашних животных. Среди наших подопытных животных была корова, отличавшаяся исключительной пугливостью. При попытке загнать ее в клетку, установленную на весах, корова пришла в неистовство, билась о стенки загона, атаковала людей, так что пришлось ее выпустить на свободу.</p>
    <p>Мартынова и др. (1975) смогли выделить среди овец животных, которые равнодушно подходили к кормушке в присутствии незнакомого человека (первая группа), опасались человека, медлили с подходом (вторая группа) и «диких», не бравших корм (третья группа). Исследователи успешно вели селекцию по этому признаку. Возможность аналогичного деления сайгаков на три группы по интенсивности оборонительных реакций показал Б.И. Петрищев (1987). Лишь животные со слабыми оборонительными реакциями привыкали к кормушкам, вырастали, размножались в неволе.</p>
    <p>Снижение агрессивности как по отношению к человеку, так и к особям своего вида — важнейший признак доместикации. Как полагают, искусственный отбор в первую очередь элиминировал особей, опасных для человека, или «неуживчивых» среди себе подобных. Внутривидовая агрессия, необходимая для выживания в естественной среде, оказалась вредной или бесполезной в искусственной.</p>
    <p>Домашние животные, по сравнению с дикими, могут содержаться в большой тесноте, так как агрессия возникает у них при меньшей индивидуальной дистанции. Агрессивность сохраняется как элемент полового поведения (у свиней, быков, верблюдов, слонов), однако имеются значительные различия в интенсивности проявления.</p>
    <p>Нередко быки, достигнув 3-хлетнего возраста, становятся агрессивными по отношению к человеку. Оборонительное поведение таких быков становится слабее, их труднее напугать жестами и криками, а подчас и ударами палкой. Агрессивное поведение быков по отношению к человеку вполне соответствует поведению по отношению к соперникам: тяжелое дыхание, переходящее в сопение, рытье земли ногами и рогом, позы угрозы и атакующее поведение. Мы объясняем агрессивное поведение быков социализацией с человеком, привыканием с детства видеть в человеке особь «своего» вида, т. е. заменой межвидового поведения на внутривидовое. Агрессивное поведение быка, таким образом, трактуется как установление иерархии и демонстрация территориального поведения. В поддержку этого мнения можно вспомнить опыт ряда народов, с раннего возраста обращавшихся с бычками жестоко, наказывая за малейшее проявление агрессивности и, таким образом, удерживая их на низшей по отношению к человеку ступени иерархии, приучая быка к такому положению.</p>
    <p>Для проведения корриды (забоя быков как зрелища), в которой быки должны нападать на человека, а не убегать, выведены породы, агрессивные по отношению к человеку. Боевые быки Испании, Португалии, Франции и Нового света генетически близки друг к другу (Martin-Burriel et al., 2011). Отбор пород основывается на представлениях владельцев о «настоящем», идеальном быке для корриды. Основное внимание уделяется поведенческим характеристикам быка по отношению к человеку. Бык должен быть «храбрым», т. е. активная оборонительная реакция должна преобладать над пассивной (коровы тестируются так же как и быки, но не участвуют в боях). У боевых быков агрессивность имеет территориальный и оборонительный характер.</p>
    <p>Первые официальные упоминания о боевых быках из Лидии встречаются в XIV веке (Cortes et al., 2008). Требование к поведению быка на арене во время корриды изменялись со временем, поскольку изменялась и сама коррида. Если раньше атаке на мулету (яркое полотнище ткани, которым тореадор вызывает быка на бой) уделялось небольшое внимание, то теперь это один из основных элементов зрелища S&#226;nchez et al., 1990).</p>
    <p>Остается неясным, почему КРС так резко реагирует на красный цвет. Существуют лишь мало доказательные рассуждения — якобы у диких предков это могло помочь быстрее заметить опасность, когда на стадо нападал хищник (Phillips, 2002). На сетчатке глаза боевого быка по сравнению с другими породами меньшее число колбочек и некоторых фотопигментов, связанных с восприятием цвета. Как говорилось в главе 5, коровы способны к различению длинноволновых частей цветового спектра (550–700 Нм): оранжевого, красного, желто-зеленого, светло-желтого (в порядке убывания чувствительности). Красный цвет усиливает активность скота (Phillips, Lomas 2001). Животные долго помнят цвета (Porzig, Laube 1977).</p>
    <p>В нашей работе с полувольным скотом, поддерживавшим оборонительную дистанцию с людьми, мы отказались от фиксации животных перед забоем и отстреливали животных. Кровь (запах, может быть цвет) оказывала поразительно возбуждающее влияние на животных, особенно на диких (зубров, бизонов). Они носились галопом, фыркали, подскакивали на месте, сгорбившись и набычившись. Поскольку не могло быть речи о научении и подражании, мы предполагаем, что существует врожденная реакция на запах крови. Мы наблюдали, что возникал стойкий условный рефлекс на все детали поведения людей, свидетельствовавшие о намерении отстрелять одно из животных. Животные, встревожившись, становились исключительно пугливы — демонстрировали наиболее сильную оборонительную реакцию — «уход из пределов видимости людей, разрыв коммуникации с ними». Эта условно-рефлекторная реакция возникала на основе безусловно-рефлекторной реакции на запах крови, а также на звук выстрела, внезапное падение одного из животных в стаде. Этот условный рефлекс был очень стоек, хотя отстрелы проводились лишь один раз в год.</p>
    <p>Отбор боевых быков ведется по таким особенностям поведения как подвижность, агрессивность (боевитость), настойчивость (внимание зрительное и слуховое к тореадору), способность нападать на лошадь (всадника), способность атаковать, свирепость (лютость), благородство (предсказуемость в атаке), мощь, способность постоянно сопротивляться, яркая эмоциональность нападения, реакция на поражение: предпочтительнее должна быть такой, чтобы бык интенсивнее атаковал после своей неудачи (Gonz&#225;lez-Gordon, Barrios, 2004).</p>
    <p>Эти качества оценивались у разных быков и коров испанской боевой породы в течение нескольких десятилетий. При оценке и сравнении поведения животных, рожденных с 1964 по 1999 годы, было выяснено, что агрессивность и свирепость животных (независимо от метода анализа) возрастают, а подвижность достоверно не изменяется (Silva et al., 2006).</p>
    <p>Среда, создаваемая человеком, часто меняет физиологические особенности организма. Домашние животные становятся более устойчивыми к теплу, но менее терпимыми к холоду, более регулярно пьют воду, нуждаются в убежищах. Все это меняет уровень комфортной активности.</p>
    <p>Домашние животные, как и дикие, любят чистоту, избегают траву, загрязненную навозом, в коровниках, если возможно, ложатся на сухие, чистые места. Но если человек не обеспечивает нормальные условия кормления и содержания, скот привыкает и к грязи, и к навозу (см. Главу 4).</p>
    <p>Вполне очевидны различия в половой, возрастной, пространственной и социальной структурах популяций дикого и домашнего скота. Однако, как показано в Главе 11, элементы функционирования популяционной структуры восстанавливаются, как только для этого создаются условия (при вольном или полувольном содержании, возможности установления иерархии, следованию примеру вожаков).</p>
    <p>В клетке или загоне дикие животные проявляют изобретательность, чтобы выбраться на волю, но происходит это ночью или в спокойной обстановке, без людей. Л.В. Крушинский (1977) полагал, что способность найти путь к освобождению может считаться одним из проявлений элементарной рассудочной деятельности: в процессе доместикации в неволе оставались крысы с худшими способностями к рассудочной деятельности.</p>
    <p>Итак, поведение животных, которые выжили в неволе и которых человек приручил, отлично от поведения их диких сородичей. Их оборонительное поведение имеет меньшую мотивацию, дистанции от человека уменьшились или даже возникло стремление приблизиться к человеку как источнику корма. Пищевое поведение изменилось, включив в качестве стимула человека, оборудование (кормушки, соски, машины, подвозящие корм). Половое и материнское поведение может быть искажено запечатлеванием человека в качестве ложного полового партнера или детеныша.</p>
    <p>Однако прирученные или привыкшие к содержанию в зоопарке или цирке животные еще не проявляют тех особенностей поведения, которые мы считаем результатом одомашнивания. Этих животных называют разводимыми, но не домашними. Для домашних характерны размножение в неволе, пригодность к доению, изменение сезонности размножения, наследуемое снижение оборонительной мотивации и, соответственно, меньшее число осматриваний, небольшая оборонительная дистанция, снижение или исчезновение агрессивности по отношению к человеку.</p>
    <subtitle>Изменения сроков размножения и плодовитости как признак доместикации</subtitle>
    <p>Многие дикие животные, оказавшиеся в неволе, не размножаются. Наоборот, способность домашних животных размножаться в неволе и их высокая плодовитость — факты, давно установленные исследователями. Виды животных, одомашненные человеком, часто родственны диким видам, которые легко размножаются в зоопарках.</p>
    <p>Для всех домашних животных характерны раннее половое созревание и раннее участие в размножении (неотения), расшатывание сезонных ритмов размножения, изменение типа социо-сексуальных связей, редукция структуры полового поведения, частое проявление половых реакций «в пустоте», гомосексуальное поведение. При одомашнивании, возможно, человек отбирал раньше созревающих животных. В результате в условиях одомашнивания терялся период онтогенеза поведения — «молодость», который имеется у большинства диких крупных копытных (Баскин, 1976).</p>
    <p>Возраст участия в размножении самок часто зависит от веса их тела, так что после нескольких лет, благоприятных для развития животных, больше молодых самок участвует в размножении. В условиях животноводства, если кормление полноценно, больше молодых самок участвует в размножении, скороспелые получают преимущество во вкладе в потомство. Важным фактором раннего полового созревания домашних животных, которые содержатся стадами или группами в помещениях, является социальная стимуляция.</p>
    <p>У диких млекопитающих роды приурочены к таким срокам, когда молодняк может получать обильный корм, как только материнское молоко перестанет быть единственной подходящей для него пищей. В искусственных условиях такая обязательная сезонность исчезает. Количество и качество и корма, которое получают домашние животные, меньше меняется по сезонам.</p>
    <p>Половое поведение млекопитающих включает довольно сложную последовательность образцов поведения, в свою очередь состоящих из врожденных и приобретенных реакций. Однако при необходимости человеку удается редуцировать половое поведение всего до 2–3 реакций (при взятии спермы от самцов в искусственную вагину, при искусственном осеменении самок). Размывание жестких видоспецифических детерминантов полового поведения (изменение возраста созревания, условий и последовательности осуществления реакций) нередко приводит к замене парных социо-сексуальных связей промискуитетом.</p>
    <p>Ритмы суточной и сезонной активности домашних животных определяются распорядком дня, принятым людьми, включая время включения освещения и кормления животных, сезонными особенностями содержания. Соответственно меняются и мотивации поведения.</p>
    <subtitle>История одомашнивания</subtitle>
    <p>Одомашнивание домашнего скота, населяющего ныне Европу, произошло на территории “Плодородного полумесяца”. Так называют территорию от Египта (долина реки Нил) через Палестину и далее на восток до Месопотамии (долины рек Тигр и Ефрат). Примерно 11500 лет назад жители этого региона начали одомашнивать копытных животных (КРС, овцы, козы). Остатки домашнего крупного рогатого скота обнаружены в долине Ефрата (10800–10500 лет назад) (Ajmone-Marsan et al., 2010). Одомашнивание зебувидного скота произошло в долине Инда на 1500 лет позже. Считается, что яки одомашнены в Тибете, гауры (гаялы) в Индии, бантенги и буйволы в Центральной и Южной Азии. Буйвол был одомашнен около III тыс. л. до н. э. в Юго-Восточной Азии (Банников, Флинт,1989) и предположительно в то же время в Индии (Moioli, Borghese 2005). Домашние буйволы широко использовались в Китае уже во II тысячелетии до н. э. Предполагается, буйвола в качестве рабочего животного начали использовать 2500–2100 л. до н. э. в Месопотамии (Long, 2003). Возможное место одомашнивания бантенга — острова Ява и Бали. Предположительное время одомашнивания — 1000–1500 лет до н. э. (Mohamad et al., 2009).</p>
    <p>Археологи восстановили этапы культурного и хозяйственного развития, которое обусловило возникновение скотоводства в его современном виде (рис. 24). Археологические находки показали, что доение скота практиковалось 10400–10300 лет назад. В течение тысячи лет главным способом добычи мяса оставалась охота на диких животных. 9600–9500 лет назад человек занялся скотоводством, которое стало главным источником мяса. К этому времени заметны породные различия скота, что свидетельствует о том, что люди уже вели направленную селекцию животных. Несколько веками позже появляются свидетельства, что скот пасут кочевники. Это был новый продуктивный путь использования пастбищ (Vigne, 2011).</p>
    <image l:href="#_24.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 24. Этапы хозяйственного развития общества и одомашнивание скота (Vigne, 2011).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Во время одомашнивания формировались особые отношения между человеком и животными. В созданной для скота новой экологической нише большая или меньшая часть условий обитания животного зависит от человека (Vigne, 2011). Доместикация создала симбиотические отношения между человеком и домашними животными. Взаимоотношения человека и домашних животных — это тип симбиоза, при котором человек более или менее контролирует размножение, питание и условия существования животных (Zeuner, 1963; Hale, 1969; Clutton-Brock, 1999). В связи с этим особое значение приобретают поведенческие взаимоотношения человека и животных.</p>
    <p>Комменсализм (совместное существование) человека и КРС дал начало процессу коэволюции домашних животных и человека. Люди стали менять свой образ жизни (питание, подвижность, жилье, социальную жизнь, религию) (Khazanov, 1994). Однако и скот менял свои формы, экологию и поведение.</p>
    <p>При исследовании поведения домашнего скота важно понять, в какой мере домашние животные унаследовали поведение диких предков. К концу XX века в Мире насчитывали около 800 пород крупного рогатого скота. Родоначальником всех этих пород был дикий тур <emphasis>Bos primigenius</emphasis>. Ареал тура охватывал огромные пространства Евразии. К моменту доместикации КРС существовали три подвида дикого тура — <emphasis>B. primigenius namadicus </emphasis>(в Азии), <emphasis>B. primigenius opisthonomus</emphasis> (Северная Африка) и <emphasis>B. primigenius primigenius </emphasis>(Европа). Одомашнен был <emphasis>B. primigenius namadicus</emphasis> (Loftus et al., 1994). Африканский подвид был уничтожен, а современный скот Северной Африки произошел от домашнего скота, который переселившиеся народы привели с собой из Азии. Европейский подвид дожил почти до наших дней, последнее животное погибло в 1627 г. (Гептнер, 1961).</p>
    <p>Существует два типа КРС — с горбом (<emphasis>Bos indicus</emphasis>) и без горба (<emphasis>B. taurus</emphasis>). Генетический анализ (по митохондриальной ДНК) показывает, что расхождение двух предковых подвидов произошло задолго до начала доместикации (от 200 тыс. до 1 миллиона лет назад). Последние общие предки горбатого и безгорбого скота жили 500–750 тыс. лет назад. Одомашнивание горбатого и безгорбого скота произошло в двух удаленных друг от друга центрах (в долине Инда и на Ближнем Востоке). Археологами найдены доказательства, что 9000 лет назад жители Мергара (Пакистан) занимались пастьбой зебувидного скота. Этот район, возможно, был центром доместикации горбатого скота.</p>
    <p>Исследователей интересует вопрос, в какой мере предками КРС могут считаться дожившие до нас дикие виды — бантенг (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>), зубр (<emphasis>Bison bison</emphasis>), гаур (<emphasis>Bibos gaurus</emphasis>) или як (<emphasis>Bos grunniens</emphasis>). Бантенг и гаур имеют горбы, что казалось бы может связывать их с зебувидным скотом. Генетические исследования скота, разводимого в Индонезии, показывают, что вклад бантенга (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) в генотип индонезийского скота составляет 10–16 %, а в некоторых районах (восток острова Ява) 20–30 % (Mohamad et al., 2012). Kikkawa et al. (2003) обнаружили в генотипе домашнего скота Непала и Тибета некоторый вклад яков. Скот Бали, разводимый на островах Бали, Восточной Яве, в некоторых районах Суматры и Сулавези, произошел от дикого бантенга, и как показали Mohamad et al. (2012), вообще не имеет признаков скрещивания с зебувидным скотом.</p>
    <p>Домашний скот обнаружен в юго-западной Европе в 7 тысячелетии до нашей эры, а в следующем тысячелетии остатки домашнего скота появляются в западной, центральной и северной Европе. Все эти районы находятся в пределах ареала дикого предка скота.</p>
    <p>Исследования остатков домашнего скота, обитавшего на территории Италии, Испании и Словакии, доказывают, что европейский домашний скот не только соседствовал с диким туром, но и покрывался дикими быками, оставившими свой след в генотипе нашего скота (Beja-Pereira et al., 2006; Perez-Pardal et al., 2010). Согласно исследования гаплотипа, дикие быки спаривались с домашними коровами, внося некоторый вклад в генотип европейского скота (Ajmone-Marsan et al., 2010).</p>
    <p>Факты участия диких видов в генотипе домашнего скота важны, когда мы пытаемся определить, какие особенности поведения домашнего скота могут быть унаследованы от диких видов.</p>
    <subtitle>Использование продуктивных систем природы</subtitle>
    <p>Каким был начальный этап совместного существования человека и вида, которому предстояло стать домашним?</p>
    <p>Создав домашних животных, люди преобразовали среду, в которой жили. Домашние животные стали важнейшими факторами новой экологической ниши человека — основой его питания, источником материалов для одежды. Экологические отношения между домашними животными и человеком соответствуют понятию «комменсализм», т. е. сосуществование видов, из которых обе стороны или несколько сторон извлекают пользу. Как это часто бывает при комменсализме, человек извлекает из этого сосуществования больше выгод, нежели домашние животные. КРС вполне способен самостоятельно охранять себя от хищников, находить корм, обходиться без других забот человека. Об этом свидетельствует существование многочисленных популяций одичавшего скота (Часть 3).</p>
    <p>Известны случаи, когда комменсализм возникает добровольно — животные сами предпочитают соседство человека. Так, даже мало прирученные северные олени приходят к дымящим кострам, ища спасения от насекомых. В маловодных районах человек мог контролировать водопои. Известно, что жажда заставляет даже самых осторожных животных приходить к водопоям, устраиваемым человеком. Так контролируют поведение верблюдов, овец, лошадей в пустынях, где только человек способен достать воду из колодцев и напоить (Баскин, 1976). Геолог В.А. Баскина, работавшая в пустыне Гоби (Монголия), рассказывает, как в течение 5 часов за ней неотрывно следовал верблюд, привыкший, что человек достает для верблюдов воду из колодцев. Получив разъяснения от местных жителей, Баскина стала помогать верблюдам — накачивала воду из скважины в корыта.</p>
    <p>Известно, что раньше всего человек одомашнил волка. Непременным спутником человека и его сожителем в поселениях стала собака. В древнем поселении человека на Оркнейских островах волки устраивали логова в кучах кухонных отбросов. В этих логовах найдены кости волчат. Волки своим поведением предупреждали людей о появлении врагов, в том числе медведей. Гипотеза Лоренца (2001) кажется вполне вероятной: комменсализм (Лоренц говорит о шакалах, но гипотеза приложима и верна по отношению к волкам) был первым этапом коадаптации поведения, которая привела к появлению домашней собаки.</p>
    <p>Вариант комменсализма — содержание животных-игрушек (англ. pets) известно у всех народов с глубокой древности. Историографы даже вводят термин «териофилия», т. е. любовь к животным, и этому явлению даются важные для существования человека объяснения — польза для психологического состояния человека и т. п. (Wolloch, 2012). Один из авторов этой книги (Л. Баскин) был знаком с женщиной из числа оленных коряков на Камчатке, которая выкормила грудью свою дочь вместе со щенком. Понятно, что лайка была исключительно привязана к своей хозяйке (молочной матери) и молочной сестре.</p>
    <p>Принципиально важна идея Hudson (1989), о том, что методы управления позволяют человеку использовать продуктивные системы природы (растительные и животные ресурсы планеты).</p>
    <p>Hudson предложил следующую классификацию методов использования продуктивных систем дикой природы:</p>
    <p>Охота — поддерживающая (для собственных нужд), коммерческая, спортивная.</p>
    <p>Пастьба.</p>
    <p>Содержание — ранчеводство, фермерство (pasture systems), откорм на площадках, пастьба в изгородях.</p>
    <p>Стадными животными человек научился управлять, еще будучи охотником. Таким образом, можно представить себе происхождение пастьбы — этот метод управления копытными мог возникнуть прямо из методов охоты (Баскин, 1970).</p>
    <p>Содержание животных на огороженной территории навряд ли было доступно древнему человеку. Удерживание диких коз и овец в ущельях Палестины, по-видимому, было возможно. Но крупный рогатый скот требовал много корма и надежных оград.</p>
    <subtitle>Приручение</subtitle>
    <p>Человек издавна был способен отлавливать диких животных живыми. Мы можем положиться на свидетельства знаменитого ловца диких животных Гагенбека (1959). Он описывает поразительную смелость и ловкость охотников-туземцев, отлавливавших веревками и капканами таких опасных животных как африканские слоны, носороги, буйволы. Охотники-аборигены способны на поразительное самопожертвование. В одной из облав на зебр участвовали две тысячи человек, вязавших животных веревками. 33 человека были при этом убиты или тяжело ранены. Крокодилов и бегемотов ловили опытные водные охотники, используя гарпуны. Бегемоты и носороги попадали в ямы.</p>
    <p>Отлавливают почти всегда молодых животных. Под руководством гагенбекских агентов монголы со своими лошадьми подкрадывались с подветренной стороны к мирно пасущемуся стаду лошадей Пржевальского. Гагенбек описывает ловлю. В страшном испуге, поднимая облако пыли, дикие лошади мчатся по степи, преследуемые гикающими всадниками. Постепенно из столба пыли перед глазами преследователей вырисовываются отдельные точки. Это жеребята, которые не могут бегать так быстро, как взрослые животные, и вскоре останавливаются в полном изнеможении с раздувающимися от страха ноздрями и колышущимися боками. Их ловят петлей, прикрепленной к длинной жерди, и отводят в лагерь. Там уже ждет большое число монгольских кобыл с жеребятами, которые предназначены в кормилицы пойманным диким сосункам. Проходит три-пять дней, и «мачехи» привыкают к своим новым «детям».</p>
    <p>Также отлавливают молодых африканских слонов. Из засады с дикими криками выскакивают охотники и бросаются на слонов. Испуганное неожиданными криками, стадо обращается в бегство, но ловким охотникам удается оттеснить от него молодых животных. На заднюю ногу отставшего слоненка быстро накидывают петлю из воловьей кожи, затем веревкой привязывают к дереву и валят животное набок. При ловле слонов на островах Сунда (Зондские острова) агенты Гагенбека пользовались ямами.</p>
    <p>На жирафов и антилоп и даже буйволов охота вполне безопасна, так как они большей частью, спасаясь от охотников, бросают детенышей на произвол судьбы, но нередко, чтобы овладеть молодым животным, приходится убивать старых. Когда самка возвращается на крик своего детеныша и начинает защищать его, сражаясь с охотником не на жизнь, а на смерть, убийство ее становится печальной необходимостью.</p>
    <p>Овладев диким животным, люди старались сделать его не опасным (т. е. купировать агрессию) и предотвратить побеги (затормозить оборонительное поведение или заменить его социализацией на человека). Вопрос в том, насколько приручение было возможно по отношению к дикому туру, который, по свидетельству Ю. Цезаря (2000–2008), обладал неукротимым нравом: «Теленок, даже взятый в очень раннем возрасте, не распознает хозяина и не приручается». Однако достижения Гагенбека свидетельствуют о возможности приручения и дрессировки даже самых страшных животных. 4 недели понадобилось Гагенбеку, для того чтобы приручить исключительно свирепого бенгальского тигра. Укротитель начал с того, что отвечал на рев и атаки тигра (зверь бросался на сетку) подражанием тигриному реву. Через восемь дней Гагенбек начал подкармливать голодного зверя. Через 4 недели зверь уже позволял себя гладить.</p>
    <p>Из пяти африканских слонов троим потребовались сутки, чтобы позволить всадникам сидеть у них на спине, двое приучились спокойно стоять под всадником, служить для езды и перевозки тяжестей еще через сутки. Слоны были 165 см ростом, т. е. это были молодые, вероятно, пятилетние животные. Дрессировка началась с попыток ловких наездников из Нубии (Судан) удержаться на спине животных. Потом слоны были накормлены. Вечером слоны уже вполне могли служить для езды. Важно отметить, что между поимкой слонов и дрессировкой прошел определенный срок, и слоны уже приучились к неволе, получению корма от людей, переходам под управлением людей. Так что речь шла лишь о приучении к новым для них стимулам — человек на спине, понуждение двигаться в соответствии с желанием человека.</p>
    <p>По наблюдениям Гагенбека, существует значительная изменчивость в поведении животных, в их пригодности для дрессировки. Укротители уклоняются от дрессировки очень диких особей, стараясь работать с животными, с юных лет приученными к послушанию. Уже при первом знакомстве с животным можно составить себе поверхностное представление о характере отдельных животных, можно отличить мирных от агрессивных, послушных от упрямых. Из 21 льва, приобретенных Гагенбеком для цирка, лишь четверо оказались пригодными для дрессировки. Обычно во всякой группе зверей находятся склонные к дракам, которых необходимо удалить. Гагенбек отмечает, что необходимо удалять из труппы зверей, которые стали слишком злыми и вносят элемент опасности в работу.</p>
    <p>Сходные наблюдения сделал Петрищев и его коллеги (1987). Они приучали недавно пойманных сайгачат к выпаиванию молоком. Часть животных относилась к группе «послушных», которые довольно быстро приучились к кормлению из бутылки с соской. Они не только не убегали от людей, но вскоре научились различать в группе людей сотрудника, кормившего их. Но остальные сайгачата, которых было большинство, не брали корм и не успокаивались, пока видели людей, бились о сетку, погибали, или, будучи пойманными, высасывали молоко, а потом вновь убегали от людей в наиболее удаленную часть вольеры.</p>
    <p>В опытах по приручению сайгаков Петрищев и его коллеги убедились, что приручению поддаются, преимущественно новорожденные сайгачата, еще мокрые, не облизанные и не накормленные матерью. Случалось, такие сайгачата сами следовали за людьми, оказавшимися поблизости. Они почти мгновенно запоминали вид, запах и голос человека, впервые накормившего их. Во время последующих кормлений сайгачата искали именно этого человека. Было замечено, что малыши быстро учатся, наблюдая за поведением соседних сайгаков.</p>
    <p>Домашние животные из-за условий содержания могут быть также «не ручными» — агрессивны к человеку и могут бояться его, однако они более склонны к взаимодействию с человеком, к подчинению человеку, чем их дикие собратья.</p>
    <p>М.W. Fox (1978) говорит о двух пиках адаптации вида (к естественной и искусственной среде), между которыми случается более или менее глубокий провал адаптивности и плодовитости. М. Ю. Треус (1974) наблюдала в ряду поколений канн, разводимых в Аскании-Нова, появление животных с признаками одомашнивания: неагрессивность, приручаемость, повышенная удойность при невысокой жирности молока, но меньшая жизнеспособность.</p>
    <p>Большинству домашних животных свойствен групповой образ жизни. В онтогенезе поведения таких животных выделяют период социализации (Тинберген, 1993), когда животное знакомится с соседями, в том числе с человеком. Если же животное в период социализации лишить возможных контактов с особями своего вида — потребность в социальных контактах обусловит возникновение контактов с человеком или другим соседним животным. В практике работы Гагенбека было множество примеров социализации весьма различных животных, например слона и пони, тигра и леопарда с фокстерьером.</p>
    <p>Собака многое перенимает в своем поведении от поведения хозяина. Лоренц отмечает, что по характеру и даже по выражению «лица» они нередко похожи на своего хозяина.</p>
    <subtitle>Страх и пища</subtitle>
    <p>Измельчание животных и менее выраженный половой диморфизм (различия в размерах быков и коров) как результат доместикации считаются важными признаками, по которым археологи судят о том, с остатками диких или домашних животных они сталкиваются (Цалкин, 1956). Очевидно, что в неволе животные не получали достаточно корма. В течение жизни немногих поколений в неволе, это должно было привести к измельчанию (Кисловский, 1937; Цалкин, 1970, 1972).</p>
    <p>Мантейфель (1987) говорит об изменении оборонительно-пищевого поведения животных при одомашнивании. Оборонительные рефлексы ослабевают, а пищевое поведение становится связанным с человеком. Он предлагает модель триотрофа; каждый вид встроен в пищевую цепь, стремится съесть и не быть съеденным, проявляет пищевое поведение по отношению к объекту питания и оборонительное поведение по отношению к хищнику, стоящему выше в трофической цепи. По Мантейфелю, оборонительная и пищевая мотивации сосуществуют, когда животное спокойно кормится и одновременно осматривается, проверяет, нет ли опасности. Уровень оборонительной мотивации характерен для каждой популяции вида, что определяет частоту осматривания и дистанцию обнаружения опасности и бегства от нее (Баскин, Скугланд, 2001).</p>
    <p>Пищевая мотивация меняется в зависимости от физиологического состояния организма, от среды (обилия корма). Сайгачата, которые сопротивлялись изо всех сил при поимке, едва почувствовав вкус молока на губах, затихали и начинали сосать. Насытившись, они вновь начинали беспокоиться (Петрищев, 1996). По опыту Гагенбека, даже очень опасные и вспыльчивые животные (носорог, бегемот) следуют за человеком, предлагающим им корм.</p>
    <p>В.С. Ланкин (1996) обратил внимание на появление новой цепочки реакций на новые стимулы, в которую включен и человек (с которым связана доставка корма), место кормления (кормушка), животное-кормилица (например, корова, используемая для выкармливания пойманного молодого животного).</p>
    <p>Как пишет В.С. Ланкин (1996), «уникальное свойство доместикационной трофической цепи заключается в том, что для приручаемых животных человек приобрел значение бисигнального экологического фактора, включающего сигнал для проявления врожденных оборонительных и адаптивных пищевых реакций. Поэтому очевидно, что положительные пищевые реакции “на человека” у приручаемых животных должны были образовываться на фоне теряющих биологическую целесообразность оборонительных реакций по отношению к человеку. …Успешность поведенческих адаптаций одомашниваемых животных стала зависеть одновременно как от скорости образования положительных пищевых реакций, так и от состояния оборонительных реакций по отношению к человеку.<emphasis>»</emphasis></p>
    <p>Доминанта оборонительного поведения препятствует обучению новым стимулам, прежде всего присутствию человека — запоминанию его облика, запаха, звуков в связи с иными реакциями, нежели оборонительными.</p>
    <p>Усталость, понижение общего уровня возбужденности и голод меняют соотношение мотиваций. Животное реагирует не только на стимулы, вызывающие оборонительное поведение (новизна всей обстановки, присутствие людей, новые запах и звуки), но и на знакомые пищевые стимулы — на корм.</p>
    <p>Физиологи подтвердили в экспериментах возможность приучения животного реагировать по-разному, переключаться с оборонительной на пищевую реакцию, отвечая на один и тот же стимул (Асратян, 1951; Беритов, 1969).</p>
    <p>По Ланкину (1996), доместикация могла протекать как процесс онтогенетического и эволюционного изменения взаимодействующих оборонительных и пищевых реакций у животных. Для биэффекторных поведенческих реакций ингибирование оборонительных реакций пищевыми, дополняемое влиянием обучения, ведет к положительному реагированию на человека как на сигнал для пищевой активности.</p>
    <subtitle>Импринтинг</subtitle>
    <p>Для всех копытных известен импринтинг. В течение короткого периода раннего онтогенеза новорожденный запоминает облик, запах и голос матери или человека, заменившего ее. В Главе 10 импринтинг КРС описан подробно. В последующий период социализации (см. Главу 10) человек (или другие животные — собака, лошадь) могут запоминаться как невраждебные соседи, приобретаются навыки взаимодействия с ними.</p>
    <p>Возможно, именно воспитание новорожденного теленка было начальной точкой приручения. Запечатлев человека как кормильца, как «своего», подросший теленок социализировался на человека допускал его в пределы своей индивидуальной и даже личной дистанции (не убегал) (см. Главу 10). После отела корова позволяла человеку доить себя.</p>
    <p>Для выращивания ручного теленка человек должен был иметь молоко. Без «согласия» матери удается получить лишь молоко, содержащееся в цистерне вымени. Невозможно выдоить животное, которое находится под действием анестезии. Припуск молока — условно рефлекторное поведение (Carson et al., 2013). Рефлекс молокоотдачи может быть вызван несколькими путями. Обычный порядок событий — сосание молочной железы дает импульс через спинной мозг к гипофизу, который выделяет окситоцин. Другой путь — стимуляция шейки матки или других частей маточно-вагинального тракта. Эти области вызывают импульсы, которые возбуждают маточные сокращения и выделение окситоцина.</p>
    <p>Многие домашние копытные (лошади, верблюды) не отдают молоко, если рядом нет их собственного малыша. Однако многие народы практиковали провоцирование молокоотдачи вдуванием воздуха (через трубку или другими методами) в матку коровы (рис. 25). Другой человек в то же время доил корову. Еще Геродот писал, что так получали молоко скифы. В дальнейшем этот прием описывали этнографы, изучавшие киргизов, якутов, калмыков, венгров, арабов и другие народы (LeQuellec, 2011).</p>
    <image l:href="#_25.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 25. Провоцирование молокоотдачи вдуванием воздуха в матку коровы (LeQuellec, 2011).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Располагая молоком, древний человек, так же как это делают современные телятницы, мог выпаивать новорожденных телят вручную (например, молоком, полученным от пойманной в яму коровы). Происходил импринтинг теленка на человека, что обеспечивало в последующем доверчивое отношение — разрешение входить в пределы индивидуальной дистанции, устанавливать личный контакт, доить.</p>
    <p>Выращенные человеком, телята включали его в свой «социум», т. е. воспринимали человека отчасти как представителя своего вида. Не только отдача молока человеку, но и поведение быков, скорее конкурирующих с человеком в стаде за доминирование, чем реагирующих на человека как на хищника, могут служить тому подтверждением. Скотоводческие народы практикуют жестокое обращение с телятами-бычками, устанавливая интерспецифическую (т. е. межвидовую) иерархию.</p>
    <p>Отпустив коров на пастбище и удерживая телят (рис. 26), люди обеспечивали возвращение животных в селение, к телятам, когда наступало время отдачи молока. Возможен был и противоположный метод: отпустить телят, но удерживать матерей. Проголодавшиеся телята сами возвращаются «домой». Так туркмены управляют поведением верблюдов в Кара-Кумах (Баскин, 1976). На этих приемах основана система скотоводства масаев (“Boma system”) (King et al., 1977). У источника воды располагается поселок (несколько саманных хижин, окруженных изгородью).</p>
    <image l:href="#_26.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 26. Отпуск скота от жилищ на выпас в Месопотамии. Телята остаются дома, ожидая возвращения матерей (Hamilton, 1967, цит. по: Simoons, 1971).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>На ночь скот загоняют внутрь изгороди («Бома»), чтобы спасти от львов, а днем пастухи угоняют взрослых животных на выпас, а молодняк остается в пределах «Бома».</p>
    <p>Процессы социализации с человеком могли начинаться с совместного кормления коровой теленка и ребенка. Сохранились рисунки, где ребенок и теленок сосут вдвоем, тогда как корова лижет теленка и этим удовлетворяется ее материнский инстинкт (Loftus et al., 1994).</p>
    <p>Выпаивание новорожденных оленят вручную — обычная практика у ненцев. Делается это ради выращивания ручных оленей, к которым можно подходить, которых можно трогать, можно запрягать. Импринтинг новорожденного на человека и его поразительное воздействие на поведение в течение всей жизни животного изучены на многих видах. Упомянем работы по лосям (Михайлов, 1976; Богомолова, Курочкин, 1984): лосята, выпаиваемые вручную первые десять дней жизни, навсегда запоминают кормильца как мать. Родив своего лосенка, лосихи отдают молоко кормильцу, проявляя к нему все реакции свойственные материнскому поведению лосей, тогда как собственного лосенка не подпускают и могут убить. Лоси-быки, выпоенные вручную, проявляют половое поведение по отношению к человеку.</p>
    <p>Выращивание телят, ягнят, козлят, вполне вероятно, было первым этапом появления этих животных в качестве постоянных обитателей поселений человека. Выкормленные молоком, возможно, насильно выдоенным у пойманных коров м выращенные коровы могли быть использованы для доения. Быть может, люди отлавливали коров во время отела, так что новорожденный с первых минут жизни находился в руках человека. Возможно, коровы отдавали молоко человеку, лишь видя рядом своего собственного теленка, как это практикуется и сегодня, когда доят лошадей и верблюдов.</p>
    <p>Из общей суммы стимулов животные выбирают наиболее близкие природе их поведения. Возможно, поэтому в норме у сельскохозяйственных животных не происходит запечатлевания человека как полового и социального партнера. Здесь, однако, действуют и какие-то генетические особенности домашних животных. Именно в опытах с одомашниванием новых видов — лосей, канн, куньих, медведей (Кнорре, 1969; Терновский, 1977; Треус, 1983; Пажетнов, 1985) — мы встречаемся с очень сильным импритингом человека, искажающим дальнейшее половое, социальное, материнское поведение. У домашних животных такого сильного импринтинга добиться труднее, требуется полная депривация от особей своего вида (Scott, 1945). Может быть, это результат жесткого системогенеза поведения диких животных (Богомолова, Курочкин, 1984) и большей его гибкости у домашних. Импринтинг как важный механизм онтогенеза поведения млекопитающих позволяет им при доместикации включать в систему поведения многие элементы искусственной среды и прежде всего самого человека.</p>
    <p>Симкин (1973) справедливо указывает на важность импринтинга как механизма достройки наследственной основы организма. Для млекопитающих важно учитывать два близких механизма формирования поведения: классический импринтинг релизеров внешней среды и «традиционное запечатлевание», т. е. импринтинг поведения родителей, соседей.</p>
    <p>Важная составляющая успешного приручения — создание наставником предсказуемой однотипной ситуации. Это кормление и чистка клеток по расписанию, однообразные занятия в одно и то же время с последующим кормлением, наказание или игнорирование в ответ на нежелательное действие и поощрение за нужное поведение. Для копытных создание однотипной предсказуемой ситуации может происходить и на воле, такими методами пользуются для приручения лошадей и коров (Баскина, 2008). Копытные обладают хорошей памятью, а потому создание однотипной предсказуемой ситуации очень хорошо помогает в приручении и обучении их довольно сложным навыкам.</p>
    <p>Хендлинг — это воздействие человека на животное в виде прикосновений, массажа, почесываний, похлопываний, в результате которого животное привыкает к прикосновениям человека, легче поддается дрессировке и позволяет проделывать с собой различные манипуляции. Манипуляции руками — важнейшая особенность поведения человека при коммуникации с животными. Привыкая к хендлингу, животное привыкает к свойственной человеку манере коммуникации. В результате хендлинга дикое животное испытывает больший стресс, чем домашнее. Этот испуг может привести к гибели животного или затормозить возможность размножения. У молодых животных во время хендлинга могут произойти импринтинг-подобные процессы, — человек запечатлевается как особь одного с ними вида, что в дальнейшем способствует хорошему контакту с человеком (Треус, 1974), но может привести к аномальному поведению и препятствовать благополучному размножению (Резникова, 2009).</p>
    <subtitle>Одомашнивание</subtitle>
    <p>В отличие от приручения одомашнивание (доместикация, domestication) — это эволюционные процесс. В процессе одомашнивания создается новая систематическая единица, ее оценивают как новый вид или подвид, или домашняя форма. Эволюционный процесс необратим, из домашнего КРС уже невозможно воссоздать дикого предка. Одичавший скот, как бы хорошо он не был приспособлен к обитанию в дикой природе, реагирует на человека по другому, чем это делал бы дикий предок.</p>
    <p>Одомашнивание — процесс отбора в ряду какого-то числа поколений. Беляев и Трут (1964, 1967) измеряли агрессивность лис по их реакциям на палку, всунутую в клетку. При этом выявлялись три группы животных: злобные, трусливые, спокойные. Методический отбор последних (примерно 15 % от всех животных) в 10 поколениях дал лис с характерными для домашних животных признаками: ручных, не трусливых, раньше приходящих в течку, приносящих больше щенков, часто пегих, с висячими ушами, коротконогих, короткохвостых или с крючкообразным хвостом.</p>
    <p>Беляев и его сотрудники вели жесткий, целенаправленный отбор по поведению. Их оценка — как минимум 10 поколений необходимы для одомашнивания. Древние люди, конечно, тоже вели бессознательный отбор более удобных в обращении животных. Однако навряд ли их работа была столь же целенаправленной. Кроме того, имел место и естественный отбор, в неволе в первую очередь гибли слишком возбужденные (бились о стенки загонов, ловчих ям, ломали ноги) и слишком опасные (агрессивные) особи.</p>
    <subtitle>Отбор</subtitle>
    <p>Доля врожденного (генетически определенного) в поведении млекопитающих составляет от 30 до 70 % изменчивости поведения (Drickamer et al., 1996; Wilson, 2012). Остальное надстраивается в ходе онтогенеза животного, приспособления к условиям, в которых оно родилось, зависит от поведения матери и соседей по стаду, от имеющегося корма, от условий участка обитания, от контактов с человеком. Некоторые типы активности (например, комфортное поведение) почти полностью состоят из врожденных реакций. Теленок уже через мгновения после рождения трясет головой, прядет ушами. Но социальное поведение и освоение участка обитания включает множество приобретенных в течение жизни реакций.</p>
    <p>Phillips (2002) сделал сводку исследований того, насколько наследуемы черты поведения (по шкале от 0,01 — слабо наследуется до 0,3 и более — высокий уровень наследования).</p>
    <p>Индексы наследования следующие.</p>
    <p><strong>Социальное поведение</strong></p>
    <p>Доминирование 0,44</p>
    <p>Драчливость во время пребывания в группе 0,52–0,88</p>
    <p><strong>Пищевое поведение</strong></p>
    <p>Длительность поедания корма 0,68;</p>
    <p>Длительность жвачки 0,59; 0,15</p>
    <p>Частота посещения кормушек (при вольном содержании) 0,61</p>
    <p>Потребление воды 0,43</p>
    <p>Глотков в секунду 0,68</p>
    <p>Селективность корма на пастбище 0,51–0,87</p>
    <p><strong>Половое поведение</strong></p>
    <p>Интенсивность эструса 0,21</p>
    <p>Качества быка как производителя (готовность к садкам) 0,59</p>
    <p>Как мы видим, очень высока наследуемость особенностей пищевого и полового поведения.</p>
    <p>Ч. Дарвин делил отбор на три категории: методический (человек отбирает животных в течение ряда поколений по какому-то заранее определенному признаку), бессознательный (люди сохраняют ценных животных и уничтожают ненужных, опасных или плохо переносящих неволю) и естественный отбор (в неволе выживает лишь часть животных, гибнут слишком пугливые, подверженные стрессу, неспособные привыкнуть к корму или получению его от человека).</p>
    <p>Наследуемые изменения поведения возникают в результате методического отбора их человеком, «стремящегося к изменению породы в сторону известного, заранее установленного мерила» (Дарвин, 1941, с. 416). Результаты методического и бессознательного отбора сказываются на тех частях тела животных и особенностях поведения, которые важны для человека.</p>
    <p>Дарвин обратил внимание, что для сохранения некоторых морфологических особенностей (например, комолость, уродливость черепа) необходима была селекция животных, и ее проводили даже в малокультурных странах.</p>
    <p>Естественный отбор сопровождает одомашнивание на протяжении всей его истории, усиливаясь в случаях, когда человек переводит животных в другие климатические зоны или меняет условия их содержания, как это произошло при переходе на технологию промышленного животноводства. Ограничение движения, бетонные полы, гранулированный корм — все это привело к небывалому сокращению срока жизни и службы продуктивных животных (молочных коров до 4–5 лет). В итоге животноводам пришлось искать пути компенсации этих резких изменений условий обитания.</p>
    <p>Пойманные животные нередко ведут себя инадаптивно: затаиваются или бьются об ограждение, отказываются от пищи, проявляют стереотипическое поведение — бегают вдоль ограждения, повторяют одни и те же движения. Некоторые погибают в течение нескольких минут или часов после поимки. Таким образом, уже на этапе «овладения» видом происходил отбор особей, способных стать родоначальниками одомашненных животных.</p>
    <p>В новых условиях прежде всего действует естественный отбор животных, способных выжить и принести потомство. Например, при поимке слонов в корале (Baker, Mamvell, 1983) в первую очередь гибнут животные наименее устойчивые к стрессу, наиболее возбудимые. Ловцам диких животных хорошо известно, как инадаптивно бывает поведение некоторых пленников: они с разбегу бьются об ограждение, некоторые погибают от разрыва сердечных клапанов (Кнорре, 1969; Галкин, 1987).</p>
    <p>Ведущее значение естественного отбора указывает на зависимость методов одомашнивания от особенностей экологии конкретных видов. Человек вводил новые, искусственные факторы среды или изменял природные условия применительно к видовым особенностям поведения приручаемых животных, что создавало не только разнообразие, но и специфичность методов приручения.</p>
    <p>Естественный отбор действует даже на высокопородных домашних животных, если условия их содержания близки к тем, в которых обитал их дикий предок. Очевидно, что лишь немногие коровы из современных высокоудойных пород могли бы выжить на скудных пастбищах, тем более в лесу. Как отмечено в Главе 4, когда мы поместили коров костромской породы в лес и на мороз, то наблюдали обмораживание вымени: если телята рождались зимой, в 40°-й мороз, они смачивали при сосании соски. У телят, пока мать их вылизывала, успевали отмерзнуть кончики ушей и хвоста. 30 % наших животных лишились части хвоста, так как строение хвоста коров не позволяет им обмахиваться в лесу — метелка на конце хвоста цепляется за ветки, животное оказывается «привязанным» и в попытках освободиться обламывает хвост. В этом отношении хвост зубров, напоминающий хвост лошади, кажется соответствующим лесной среде.</p>
    <p>Естественный отбор препятствует некоторым устремлениям человека в селекции. Дарвин приводит пример, когда попытка вывести породу скота с огромным крупом не удалась, потому что коровы гибли при отеле. Скот без шерсти распространен в тропиках Южной Америки (на равнинах), но в соседних горах (Кордильерах) такой скот не выживает. Светлые животные больше страдают от кровососущих насекомых.</p>
    <p>Гагенбек писал: «Ловцы быстро спутывают задние ноги молодого гну и плотно завертывают в теплые одеяла. Такая мера необходима, так как волнение, вызванное преследованием и бегством, приводит молодое животное в состояние полного изнеможения. В таком положении необходимо защитить его от резких колебаний температуры (речь идет об Африке!). Происходят еще более изумительные вещи: природный охотник-бур становится и медиком. Завернутому в одеяло животному впрыскивают под кожу какое-то вещество, состав которого, к сожалению, мои агенты не смогли узнать. Я знаю только, что через несколько минут после впрыскивания животное теряет сознание и засыпает глубоким сном. Я полагаю, что это морфий или какой-нибудь другой алкалоид. Цель впрыскивания та же, что и завертывание в одеяло. Смертельный страх, охватывающий юное существо, так велик, что в большинстве случаев животное умирает от разрыва сердца. Этому препятствует впрыскивание. Спящее животное переносят в лагерь, где оно спит еще целые сутки. Между тем охотники пригоняют в лагерь заранее отобранных коров, и когда гну пробуждается от долгого сна, к нему подводят молочную корову со связанными задними ногами. По запаху корова узнает, что это не ее теленок, и она не допустила бы гну к вымени, если бы ей не связали ноги. Спустя несколько дней мачеха привыкает к своему питомцу, который теперь следует за коровой, как следовал раньше за своей матерью».</p>
    <p>У домашних животных, разводимых в условиях пастбищного животноводства, естественный отбор сохраняет тех, кто больше времени находится в стаде, менее самостоятелен. Волки в первую очередь истребляют отделившихся от стада животных. Такие наблюдения сделаны в стадах северных оленей, овец, коров.</p>
    <p>Характерные доместикационные изменения возникают в результате содержания животных в искусственных условиях в течение более чем двух последовательных поколений. В результате методического отбора скорость появления доместикационных изменений примерно в 10 раз больше, чем при его отсутствии. Это установлено при сопоставлении изменений злобности, приручаемости, расшатывания сезонности размножения у лис, содержащихся на зверофермах с применением, отбора по этим признакам и без отбора (Беляев, Трут, 1964, 1967).</p>
    <p>Беляев (1972) показал, что возможна селекция на стрессоустойчивость животных, что также ведет к появлению признаков, свойственных домашним животным.</p>
    <p>Важнейшие изменения среды обитания при одомашнивании, когда использовались методы приручения и содержания в загонах или клетках, это 1) пребывание человека в пределах индивидуальной дистанции животного, 2) ограничение свободы передвижения и 3) возможности формирования участка обитания, 4) ухудшение питания (количественное, качественное), 5) сглаживание сезонных особенностей питания, 6) многообразные изменения внутрипопуляционной структуры, особенно социальной.</p>
    <p>При доместикации, основанной на использовании законов стадного и пространственного поведения (Баскин, 1990), изменения среды обитания сводились к пребыванию человека в пределах стадной дистанции, изменениям внутрипопуляционной структуры, особенно увеличению размера стад и охране их человеком от хищников.</p>
    <p>Контролируя условия обитания и поведение КРС в течение 10 тыс. лет, человек вольно или невольно вел отбор животных, более приспособленных к жизни в условиях, созданных человеком или более соответствующих потребностям человека. Например, выбраковывались наиболее агрессивные, наиболее беспокойные, наименее послушные. Отбор вел к эволюционным изменениям всех сторон морфологии, физиологии и поведения КРС, и эти эволюционные изменения стали необратимыми (Иорданский, 2001). Сколько бы лет ни провели потомки домашнего скота на воле, ведя вполне дикий образ жизни, сами находя корм, спасаясь от непогоды и хищников, они не станут дикими. Это — одичавший домашний скот, демонстрирующий черты экологии и поведения, отличные от таковых у диких и домашних предков.</p>
    <p>Интенсивность кормления, климат, в том числе различия в климате на островах и в глубине материка, высота местности над уровнем моря, ограничения подвижности при содержании в стойлах или, наоборот, необходимость проходить по пастбищу большие расстояния, все это оказывает влияние на особенности местных пород.</p>
    <p>Около 30 % поголовья скота сосредоточено в Азии. Наиболее обычен здесь горбатый скот (горб состоит из жира и помещается на холке или плечах). Это, в основном, рабочие животные, но коров как правило доят. Забой скота на мясо в некоторых странах (Индия) ограничен по религиозным соображениям.</p>
    <p>Примерно 15 % скота находится в Африке (в основом зебу или помеси зебу с безгорбым скотом). Значительная часть этого скота находится в собственности аборигенных африканцев. Скот доят, реже используют для работы и забивают на мясо. Нередко скот содержат как некую ценность, определяющую социальный статус владельца.</p>
    <p>Зебувидный скот мало чувствителен к жаре и укусам насекомых, и потому больше разводится в жарких странах — Африке, Бразилии, в странах, лежащих вокруг Мексиканского залива.</p>
    <p>Как мы видели, социализация с человеком, т. е. восприятие его как социального партнера, у КРС выражается лишь в отдельных элементах поведения. Они допускают человека в свое индивидуальное пространство, позволяют трогать, доить, ожидают подкормки. Потеряв страх перед человеком, агрессивные коровы нередко пытаются силой добиться, чтобы им дали лакомство (комбикорм, соль, хлеб) — могут ударить рогом. Привыкшие к человеку быки бывают опасны — нападают или демонстрируют угрозу. Во многом это поведение напоминает то, что проявляется по отношению к другим быкам-соперникам.</p>
    <p>Животные, оказавшиеся во власти человека, одновременно оказываются и под его защитой. Неопасные для человека, хорошо дрессируемые и, по-видимому, более продуктивные особи могут быть слабыми (нуждаться в обогреве, защите от хищников) или даже уродливыми (например, иметь короткие ноги). В природе естественный отбор быстро элиминировал бы таких животных. Но в неволе они выживают. Выключается стабилизирующая форма естественного отбора, открытая Шмальгаузеном (1968). Стабилизирующий отбор действует в природе на диких животных. Но в неволе он сменяется дестабилизирующим отбором, что порождает внутренний источник изменчивости (Беляев, 1979). Наблюдаются изменения в результате инбридинга и дрейфа генов (Price, 1984).</p>
    <p>Педоморфоз — эволюционное изменение онтогенеза, когда во взрослом состоянии сохраняются признаки более ранних стадий индивидуального развития. Одно из важных явлений, объясняемых педоморфозом, это ускоренное развитие органов размножения. Организм сохраняет ювенильный (личиночный) облик, при этом приобретая способность к размножению.</p>
    <p>Педоморфоз включает явление «фетализации» — сохранение у взрослых организмов отдельных признаков эмбриональных стадий. Фетализация поведения характерна для многих домашних животных. Возможно, человек вел отбор таких особей среди пойманного молодняка. Например, для домашнего скота (а также собак, кошек) характерна относительно большая мозговая коробка и слабый челюстной аппарат (Иорданский, 2001). Это один из вариантов гетерохронии как широко распространенной формы наследственной изменчивости онтогенеза. Таким образом возникает обильный материла для действия естественного отбора.</p>
    <p>Лоренц (2001) обратил внимание, что в поведении взрослых домашних животных сохраняются признаки инфантилизма поведения (например, склонность к социализации, что облегчает социализацию с человеком).</p>
    <p>Во многих работах цитируется таблица Hale (1969), характеризующая особенности видов, благоприятные и неблагоприятные для одомашнивания. Hale пытался показать, что одомашниванию благоприятствовало обитание вида в открытых ландшафтах. Многие домашние копытные (верблюды, лошади, северные олени, КРС, овцы, козы) произошли от видов, которые постоянно обитают в открытом ландшафте или проводят часть времени суток на открытых местах (полянах, например) (табл. 10).</p>
    <subtitle><sup>Таблица 10. Поведение, характерное для копытных в открытом и закрытом ландшафте</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab10.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Правда предок свиней — кабан — относится к видам, обитающим преимущественно в кустарниковых зарослях в долинах рек. Для одомашнивания кабана, вероятно, важное значение имели высокая социальность и высокий интеллект.</p>
    <p>Как мы знаем, европейский тур (<emphasis>B. primigenius primigenius</emphasis>) обитал в широколиственных лесах с обильными полянами. Как видно из приведенной таблицы, КРС скорее свойственны черты, свойственные видам, обитающим в закрытых ландшафтах. Таковы: острота обоняния и слуха при относительно слабом зрении, ночлег в лесу, затаивание новорожденного в первые дни жизни, обитание семейными группами.</p>
    <p>В Англии существует высокая культура селекции животных и выведено множество ценных пород домашних животных. Дарвин изучал труд знаменитых селекционеров и отмечал, что посторонним людям было бы невозможно заметить отличия между двумя животными, которые, тем не менее, были видны селекционеру. Опираясь на исторические свидетельства, Дарвин приводил примеры существования селекции домашних животных еще три тысячи лет назад. Методическим отбором занимались народы, в других отношениях бывшие на ранних ступенях культурного развития. В частности, люди издавна понимали, что скрещивание животных из разных местностей, разных пород, а также с дикими сородичами, выявляет в потомках изменчивость, появление новых признаков, которые можно попытаться сохранить.</p>
    <p>Дарвин пишет, что часто размышлял о том, почему в каждой местности имеется своя порода скота. Среди возможных причин он называл и происхождение от разных диких предков. Как мы видели, это предположение частично подтверждают современные генетические исследования — породы скота в разных частях Европы в различной мере включают черты, унаследованные от дикого тура.</p>
    <p>Возможный путь появления породных и местных различий Дарвин видел также в гибридизации. Завоз животных новых пород привлекал внимание сельских хозяев, желавших сохранить у своих животных полезные признаки завозных животных. Привозных животных скрещивали с местными. При этом гибриды всегда бывали очень «дикими».</p>
    <p>Мы можем дополнить эти наблюдения данными А.В. Шумова (1994), который занимался гибридизацией зубров со скотом вологодской породы. В начале этих исследований предполагалось, что гибриды унаследуют лучшую приспособленность к климату дикого вида и молочность домашних. Ведя возвратное скрещивание, Шумов получил животных, в которых имелось всего лишь 3/64 крови зубра (рис. 27). Однако эти гибриды наследовали многие худшие свойства своих диких предков — давали мало молока, были исключительно злобны и трудны для доения.</p>
    <p>Большой опыт по гибридизации КРС с зубрами накоплен польскими исследователями. Э. Сумински создал большое стадо гибридов зубра и скота нескольких пород (Ma&#322;ecka et al., 1976; Krasi&#324;ska, Krasi&#324;ski, 2013) (рис. 28).</p>
    <p>На первом же этапе одомашнивания происходил отбор видов и популяций, полезных для человека и способных выжить в созданных им условиях. Дарвин видел, что бессознательный отбор играл большую роль в изменении пород скота. Хозяева сохраняли более крупных животных, а также тех, которые раньше достигали зрелости. Дарвин наблюдал, как сельские хозяева, сохраняли животных, признаки, которые им казались характерными для скота их местности. Например, личные вкусы скотоводов-селекционеров, сохранявших герефордов с белой мордой, привели к закреплению этого признака за породой. Дарвин сделал вывод, что отбор оказывал большее значение на формирование пород, нежели климат и особенности кормления.</p>
    <p>Бессознательный отбор, хотя и напоминает методический, но дает результаты медленнее.</p>
    <image l:href="#_27_1.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_27_2.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 27. Гибриды, выведенные А.В. Шумовым (а — 3/8 по зубру, б — 3/32 по зубру).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_28.jpg"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 28. Стадо гибридных животных (зубр х КРС) на биостанции Попельно (Польша).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Отбор на подходящий темперамент и послушание позволяет получить животных, способных жить рядом с человеком в среде, в которой дикий тур не смог бы выжить. Скот даже в плохих условиях сохраняет продуктивность, а плохие условия порождают болезни.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть III. Одичавшие популяции крупного рогатого скота</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 15. Буйволы</p>
    </title>
    <p>Из всех видов крупного рогатого скота дикие предки в естественной среде сохранились только у четырех: буйвола, гаяла, бантенга и яка. Одичавшие же популяции встречаются и у тех животных, чьи дикие предки в природе не сохранились: тауриды, зебу. Особый интерес представляют одичавшие популяции буйвола и бантенга, что позволяет сравнивать поведение диких и одичавших представителей вида. Кроме естественного поведения в одичавших популяциях можно наблюдать последствия одомашнивания, влияющие не только на внешний вид, но и на поведение животных, а косвенно — на экологию сообществ, в которых они существуют. Одичавшие популяции интересны не только с этологической точки зрения, но и как факторы нарушения и поддержания экологического равновесия в разных биотопах, как примеры пластичности вида, выживающего в непривычных для него условиях.</p>
    <subtitle>Одичавшие популяции буйволов</subtitle>
    <p>Из представителей рода <emphasis>Bubalus</emphasis> Smith, 1927 (Буйволы) одомашнен один вид — азиатский (водяной) буйвол <emphasis>B. arnee </emphasis>(Павлинов, 2006). К виду относятся два подвида — болотный (<emphasis>carabanesis</emphasis>) и речной (<emphasis>bubalis</emphasis>) буйволы (Barker et al.,1997). Подвид болотных буйволов распространен в Китае, Юго-Восточной Азии и на Филлипинах. Представители подвида имеют 48 хромосом, для них характерны широко расставленные рога, светлоокрашенные ноги, широкие копыта, они приземистее буйволов речного типа. Подвид речных буйволов распространен в Индии и Пакистане. Представители подвида имеют 50 хромосом. Для животных этого подвида характерен более высокий постав головы и сходящиеся концами загнутые рога (Ridpath, 1991). Представители подвидов легко скрещиваются между собой и дают плодовитое потомство (Moore et al., 1995).</p>
    <p>У диких буйволов огромные серповидные, треугольные в поперечном сечении, развернутые назад рога — размахом до 2 м. У домашних — форма рогов разная, однако сохраняется уплощенность и развернутость их назад. Среди домашних буйволов встречаются комолые особи (Банников, Флинт, 1989). У буйвола очень толстая кожа, покрытая редкой грубой шерстью — черновато-бурой у дикого вида. Масть домашних буйволов может быть от темно-бурой до соловой и от черной до светло-серой, возможны белые отметины. Масть буйвола нередко сложно определить — шкура животного обыкновенно покрыта свежей или засохшей грязью. Телята имеют рыжевато-серую масть и покрыты более густой шерстью (Jesser et al., 2008).</p>
    <p>Домашние породы буйволов отличаются и размерами — встречаются как мелкие от 200 кг, так и крупные до 1000 кг животные. У домашних буйволов конечности короче, а туловище более массивное, чем у диких буйволов, копыта широкие, что позволяет буйволам жить в болотистой местности (Moioli, Borghese, 2005).</p>
    <p>Человек одомашнил буйвола около III тыс. л. до н. э. в Юго-Восточной Азии (Банников, Флинт,1989) и предположительно в то же время в Индии (Moioli, Borghese 2005). Домашние буйволы широко использовались в Китае уже во II тыс. л. до н. э. Предполагается, что использовать в качестве рабочего животного буйвола стали в 2500–2100 л. до н. э. в Месопотамии (Long, 2003).</p>
    <p>Подвид речного буйвола дал начало молочным и тягловым породам домашних буйволов. Группу этих пород разводят в Индии, Пакистане, Болгарии, Румынии, Италии, Азербайджане. Встречаются буйволы этой группы пород и в России.</p>
    <p>К настоящему времени существует 38 пород буйволов. В мире насчитывается свыше 150 млн. буйволов. Продолжительность жизни домашних буйволов до 29 лет (Roth, 2004).</p>
    <p>Буйвол легко переносит жаркий и влажный климат (при условии наличия водоемов, где он мог бы охлаждаться), меньше, чем скот рода <emphasis>Bos </emphasis>восприимчив к гнусу, легко перемещается по заболоченной местности, а также легче переносит ящур и бруцеллез, не болеет сибирской язвой (Дмитриев, Паронян. 1994).</p>
    <p>Буйвола используют как тягловую силу, особенно при обработке рисовых полей. В некоторых странах буйволов используют как верховых и вьючных животных. Некоторые породы буйволов отличаются повышенной молочностью (до 1600–1800 л в год) (Турабов, 1989). Молочность буйволиц уступает молочности таурид и зебу, зато молоко значительно превосходит коровье по содержанию жира (7–8 %) и белка (3–4 %) (Ковальчук, 1983). В странах, где по религиозным соображениям запрещена говядина, ее заменяет мясо буйвола (Moioli, Borghese, 2005).</p>
    <p>Дикий предок домашнего буйвола — буйвол азиатский <emphasis>B. arnee</emphasis>. Ареал этого вида раньше был огромен: от Северной Африки и Месопотамии до Среднего Китая, а теперь ограничивается небольшими участками Непала, Ассама, Бенгалии, Индии, Бирмы, Камбоджи, Лаоса, Таиланда и юга Китая. Дикие буйволы были завезены и сформировали устойчивые популяции на Яве в национальном парке Балуран и острове Шри-Ланка.</p>
    <p>Причина сокращения численности дикого буйвола — браконьерство и легкость скрещивания домашнего буйвола с диким. Азиатский буйвол живет по долинам рек и в заболоченных джунглях, прекрасно плавает и ходит по заболоченной почве. В питании буйвола до 70–80 % занимают водные и прибрежные растения (Thornback, 1983).</p>
    <p>Дикий буйвол живет до 24–25 лет (Jesser et al., 2008).</p>
    <p>Для дикого индийского буйвола характерна ночная активность — днем животные лежат, погрузившись в воду или жидкую грязь. Стадо диких буйволов состоит из 5–9 особей. В составе стада обычно один взрослый самец, нередко играющий роль вожака, 2–3 молодых быка и буйволицы с телятами. Внутри стада отмечены тесные социальные связи (Дмитриев, Паронян, 1994). Взрослые животные защищают молодых и раненых особей (Kane, 1989). Если стадо спасается бегством, вожак стада бежит позади и подгоняет отстающих. Молодые самцы нередко уводят стада домашних буйволиц и защищают их при преследовании людьми в том числе и от хозяина (Банников, Флинт, 1989). По другим данным у диких буйволов взрослые самцы живут отдельно от самок (Long, 2003).</p>
    <p>Для буйволиц в состоянии охоты не характерно поведение, часто отмечаемое для таурид: нет чрезмерного возбуждения особи и попыток садок ее или на нее самок. В диких и домашних стадах буйволицу в охоте можно выявить по вниманию, которое к ней начинают проявлять самцы (Lemke, 2008).</p>
    <p>Участки обитания диких буйволов примыкают к водоемам и имеют площадь около 6 км<sup>2</sup> (Long, 2003).</p>
    <p>Буйволы — полиэстричные животные, цикл длится 19–24 дня, продолжительность охоты 11–23 часа, овуляция происходит через 12–24 часа после начала охоты. Периоды гона и отела у диких и у домашних буйволов могут зависеть от сезона года, если животных разводят южнее или севернее тропического региона. У буйволов, живущих между тропиками Рака и Козерога, размножение не связано с определенным сезоном года (Lemke, 2008).</p>
    <p>Беременность длится 300–340 суток, теленок рождается один, очень редко — два, обычно 1 раз в 1,5–2 года (Ковальчук, 1983), но при благоприятных условиях буйволицы могут телиться и каждый год (Jesser et al., 2008). Однако в стадах при полувольном содержании пока еще не удалось добиться даже 50 % оплодотворяемости (максимальный показатель 41,7 %) (Lemke, 2008).</p>
    <p>Молочное вскармливание продолжается до 6–9 месяцев. Домашние буйволицы способны к размножению с 18 месяцев, а дикие — с 2–3 лет (Дмитриев, Паронян. 1994). Наибольшая половая активность самцов диких и домашних буйволов отмечена от 2 до 7 лет (Ingawale, Dhoble, 2004; Soysal et al., 2005).</p>
    <p>Домашние и дикие индийские буйволы не скрещиваются с другими представителями трибы <emphasis>Bovini</emphasis> (Быковые) (Серебровский, 1935). Поэтому в зоопарках, подсобных хозяйствах и т. п. буйволов можно содержать совместно с другими представителями крупного рогатого скота без риска возможной гибридизации.</p>
    <p><strong>Австралия</strong></p>
    <p>Буйволов, как мясных животных, устойчивых к жаркому климату, в Австралию завезли переселенцы из Юго-Восточной Азии в начале XIХ в. Начало диким популяциям дали потомки 80 буйволов группы пород болотного подвида, завезенные между 1825 и 1843 гг. на остров Мелвилл и полуостров Кобург. В середине XXI в. поселения в этой местности были заброшены, а животные, которые и так почти все время паслись самостоятельно, легко одичали и расселились вдоль долин рек и по болотистым низменностям. Среди австралийских одичавших буйволов доминирует болотный тип, но встречаются и животные речного типа. Масть животных от светло-серого до темно серого, хотя встречаются и темно-рыжие, альбиносы и пегие животные (Lemke, 1994).</p>
    <p>Одичавшие буйволы расселились по берегам рек и болотистым низменностям вдоль океана в местности называемой Top End — территория площадью около 400000 км<sup>2</sup>, ограниченная Индийским океаном с запада и заливом Карпентария с востока, Арафурским морем с севера и безводной пустыней с юга. Встречаются буйволы и на некоторых островах у побережья Австралии. Для этой местности характерны саванны, эвкалиптовые леса и огромные заливные луга. Буйволы предпочитают держаться в болотистых низинах, по долинам рек, в прибрежных лесах. Пасутся животные во влажный сезон на рассвете и в сумерках, а в засушливый период — ночью (Roth, 2004). На отдых в жаркое время буйволы ложатся в воду или в грязь, а в более прохладное — выбирают возвышенные участки местности. Однако в последнее время буйволы освоили и саванну с многолетними травами, где пасутся в конце сухого сезона (Petty et al., 2007).</p>
    <p>Одичавшие буйволы Австралии размножаются круглый год, но пик спариваний — подобие гона — происходит в марте. С мая по октябрь самки с телятами и самцы образуют отдельные стада. В стадах самок вожаком является старая самка, вокруг которой обычно собираются ее дочки и внучки; в таких стадах от 20 до 40 особей. Стада самцов меньше, около 10 особей и не имеют тесных социальных связей. Отдельные стада могут объединяться в местах отдыха в большие скопления — до 500 голов (Jesser et. al., 2008). С ноября по апрель стада становятся смешанными и включают до 50 особей. Старые самцы иногда встречаются в стадах самок или ведут одиночный образ жизни. Молодые самцы могут удаляться на 1000 км от стада, где они родились (Roth,2004).</p>
    <p>Динго и крокодилы иногда убивают молодых буйволов, но не могут оказать существенного влияния на численность популяции (Corbett, 1995). В популяции случаются вспышки заболеваний (Geering et al., 1995), способных сильно сократить поголовье, но численность буйволов быстро восстанавливается (Lemke, 2008).</p>
    <p>Основной фактор регуляции численности буйволов в Австралии — человек. Начиная с конца XXI в., одичавших буйволов постоянно добывают ради шкур и для производства кормов для домашних животных. Так, в 1955 г. было добыто около полумиллиона одичавших буйволов. Буйволов экспортируют, пытаются вновь одомашнить, однако численность их продолжает расти. Несколько раз приходилось проводить плановые отстрелы для сокращения численности одичавших буйволов (Jesser et al., 2008). Около 80 % популяции одичавших буйволов и скота Австралии было уничтожено во время кампании по борьбе с бруцеллезом и туберкулезом (Ausvetplan, 2000).</p>
    <p>Крупные одичавшие травоядные — буйволы, свиньи и лошади — инвазивные животные, которые наносят наибольший ущерб природе Австралии. Большие стада одичавших буйволов снижают разнообразие растительности, не только поедая и вытаптывая ее, но и изменяя плотность и химический состав почвы. В результате снижается и количество биомассы на естественных пастбищах. Вследствие этого уменьшается количество и разнообразие местных растительноядных животных, и специализированных хищников, которые ими питались. Валяясь в болотах и перемешивая грязь, буйволы делают болота непригодными для обитания многих видов аборигенных растений и животных, а также перелетных птиц, происходит заиление непроточных водоемов. Тропы, пробитые большими стадами буйволов, в сезон дождей создают целую сеть каналов, что нарушает водный баланс на этих территориях. Кроме того, если тропы направлены к побережью океана, то по ним в прилив поступает морская вода, превращая пресные болота в соленые (Jesser et. al., 2008).</p>
    <p>Вместе с бантенгом и буйволом в Австралию завезли клещей и оводов (Long, 2003).</p>
    <p>Интересно, что после масштабной акции по сокращению численности буйволов в национальном парке Какаду (животных отстреливали с вертолетов) разнообразие растительности повысилось, однако изменился видовой состав в пользу инвазивных растений и сорняков, что в свою очередь изменило динамику природных пожаров в саваннах и вновь повлияло на видовой состав растительности (Werner, 2005).</p>
    <p>Для сокращения численности одичавшего буйвола используются сафари и плановый отстрел (Norris, Low, 2005). В некоторых штатах Австралии запрещено разведение домашних буйволов, в других — разрешено разведение только на фермах. Все домашние буйволы регистрируются во избежание появления безнадзорных животных, которые могут присоединяться к стадам одичавших буйволов (Jesser et al., 2008). Однако до сегодняшнего дня проблема одичавшего буйвола в Австралии не считается успешно решенной (Lemke, 2008).</p>
    <p><strong>Южная Америка</strong></p>
    <p>Способность буйвола благополучно жить на болотистых и затопляемых территориях сделала их перспективным сельскохозяйственным животным на фермах и ранчо в устье реки Амазонки. Около полумиллиона одичавших буйволов живет на острове Маражо (Marajo) в устье реки Амазонки. Существует две версии, как буйволы попали на остров: согласно первой, буйволы приплыли к острову после кораблекрушения в 1895 г., вторая версия более правдоподобна — буйволов вместе с другими домашними животными завезли миссионеры-католики.</p>
    <p>Есть популяция одичавших буйволов в провинции Корриентес на северо-востоке Аргентины, существующая с 1900 г. и предположительно небольшая популяция, возникшая между 1935–1940 гг., в Венесуэле. Эти буйволы — потомки животных, оставленных на заброшенных ранчо (MacDonald, Simon, 2011).</p>
    <p>Здесь домашних буйволов разводят на ранчо — с минимальным вмешательством и минимальным управлением жизнью стад. И поскольку стада могут насчитывать сотни голов, возможно, некоторые домашние особи присоединяются к стадам одичавших буйволов.</p>
    <p>В пойме реки Амазонки обширные территории оказываются залитыми водой на полгода, а иногда и больше. Большинство наземных млекопитающих уходит на это время из поймы или перебирается на верхушки деревьев, а на залитых водой территориях плавают рыбы и дельфины. Буйволы хорошо плавают, поэтому с утра до вечера находятся в пойме, где питаются водной и околоводной растительностью и лежат в воде или грязи.</p>
    <p>На молодых буйволов нападают кайманы и очень редко — ягуар. Нет данных о том, что многочисленные заболевания, распространенные среди копытных в этом регионе, значимо влияют на численность одичавших буйволов. У домашних буйволов в пойме Амазонки отмечены вспышки бруцеллеза и туберкулеза (Freitas, Panetta, 2002), возможно, что одичавшие буйволы от него тоже страдают.</p>
    <p>Буйволы неприхотливы в еде — они активно поедают водоросли, зеленые растения и растительную ветошь в пойме Амазонки. Их неприхотливость оказалась губительной для редких видов растений. На Амазонке существует уникальное природное явление — плавающие острова, состоящие из растительного мусора, сбитого течением в кучу, перепутанного и переплетенного, покрытого илом, на котором выросли всевозможные растения и даже деревья. Плавучие острова создают среду обитания для редких животных, служат укрытием и местом нереста многих видов рыб. На островах находят прибежище молодые кайманы, которые играют важную роль в экосистеме Амазонки (регулируют численность пираньи). Буйволы поедают и растения, составляющие плавучие острова, из-за чего острова могут рассыпаться или уменьшаться в размере, и зеленую ветошь, которая могла бы прибиться к острову и стать его частью. В сухое время года, когда Амазонка мелеет, буйволы вытаптывают и уплотняют почву болот, что изменяет водный баланс при последующем половодье (MacDonald, Simon, 2011).</p>
    <p>Кроме одичавших буйволов в пойме Амазонки много стад домашних буйволов, которые большую часть времени пасутся как дикие, и если сократить численность одичавших буйволов еще можно, то повлиять на фермеров довольно сложно. Таким образом проблемы, создаваемые домашними и одичавшими буйволами в пойме реки Амазонки продолжают оставаться актуальными.</p>
    <p><strong>Остров Гуам, Марианские острова</strong></p>
    <p>Остров Гуам — самый южный и большой из Марианских островов.</p>
    <p>Домашние буйволы болотного подвида были завезены на остров испанскими миссионерами с Филиппин в начале XVII в. как вьючные животные (Long, 2003). Жители Филиппин и Гуама называют буйволов карабао (carabao). Буйволы прижились на острове, и ко времени Второй мировой войны поголовье домашних карабао составляло около 2000 животных. После японской оккупации на острове появились популяции одичавших буйволов и свиней. Большая популяция одичавших буйволов существует возле Морской базы Гуама (Naval Base Guam), которая включала девственные леса и большие территории измененных биотопов. Большая часть этих естественных биотопов теперь включена в Национальный заповедник дикой природы Гуама (Guam National Wildlife Refuge), созданный в 1993 г. для сохранения и восстановления редких видов. Учет буйволов проводился во время работ по учету и восстановлению филиппинского оленя с 1966 г. В период с 1966 по 1978 гг. на маршрутных учетах встречаемость одичавших буйволов составляла около 0,6–0,8 животного на 1 км маршрута. В 1982 г. отмечено возрастание численности до 2,6 особи/км. Затем наблюдалось снижение численности и ее возврат к прежнему уровню в 1989 г., а в 1996 г. встречалось до 2,8 особи/км. Тогда же общая численность одичавшей популяции оценивалась в 200–300 голов (Lujan, Wiles, 1997). В 1999 г. учет показал недостоверное снижение численности до 2,3 особи/км.</p>
    <p>Численность животных в 70-е гг. ХХ в. могла снижаться из-за браконьерства, к началу 80-х годов охрана была налажена настолько, что высокая плотность популяции одичавших буйволов обусловила локальное повреждение биотопов на базе (Conry, 1988). Одичавший буйвол вместе с филлипинским оленем и одичавшей свиньей отрицательно воздействуют на местную флору и растительные ассоциации, способствуют эрозии почв и заиливанию рифов, а также заиливанию и разрушению оград водоемов для питьевой воды, поэтому их поголовье рекомендуется сократить. Для снижения скорости роста популяции буйволов в 1998 г. была предпринята попытка использовать инъекцию гормонов буйволицам, снижающую вероятность наступления беременности. Из 19 вакцинированных буйволиц было обнаружено 14, и 4 из них были с телятами. Двое из телят были достаточно взрослыми, и следовательно, буйволицы были беременны на момент инъекции, поэтому успех вакцинации оценили в 85,7 % и рекомендовали использовать в дальнейшем (Lujan, 1999). Однако максимальная плодовитость самок буйвола в полувольных популяциях 41,7 % (Lemke, 2008), поэтому очевидно, что успех контрацептивной вакцинации завышен и составляет не 85,7 %, а в лучшем случае чуть менее 60 %. По мнению авторов, лучших результатов по регулированию численности можно было бы добиться разрешением ограниченного отстрела или отлова копытных, однако, возможно, такие меры на Гуаме запрещены законом.</p>
    <p>Существовали также популяции на Гавайских островах и во Вьетнаме, однако к концу ХХ века они исчезли (Long, 2003).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 16. Большелобые быки</p>
    </title>
    <p>Из представителей рода <emphasis>Bos</emphasis>, относящихся к подроду <emphasis>Bibios</emphasis> Hodgson. 1837 (Большелобые быки), в одомашненном состоянии встречаются представители двух видов — гаур (<emphasis>B. frontalis</emphasis>) (одомашненная форма гаура называется гаял (gayal), или митхун (mithun) и бантенг (<emphasis>B. javanicus</emphasis>) (Павлинов, 2006). Оба вида занесены в Красный список МСОП и уязвимы. Ареалы обоих видов частично пересекаются. Исследования в национальном парке Хи Пиан (Xe Pian) в Лаосе, где встречаются и гауры, и бантенги, показали, что для гаура характерен более широкий спектр предпочитаемых местообитаний. Гаур встречается почти во всех типах леса, тогда как бантенг предпочитает сухие, разреженные участки и лесные поляны, и не избегает их, несмотря на то, что в этих местах на него охотятся (Steinmetz, 2004).</p>
    <subtitle>Гаур и гаял</subtitle>
    <p>Гаур — высокий бык, с очень толстыми у основания рогами. Согласно некоторым исследованиям (Fischer,1980; Mastromonaco et al.,2004; Ropiquet et al., 2008) гаялы, разводимые в некоторых странах имеют примесь таурид и зебу (Gentry et al., 2004). У гаура и гаяла по 58 хромосом (Woodford, Washington, 1995).</p>
    <p>Специалистами рабочей группы по диким Бычьим в Азии (Byers et al., 1995) выделены три подвида гаура:</p>
    <p>Индийский гаур (<emphasis>B. g. gaurus</emphasis>), распространенный в Индии, Непале и Бутане. Самый темный из гауров, имеет толстые рога с широким размахом, подвес отсутствует.</p>
    <p>Лаосский гаур (<emphasis>B. g. laosiensis</emphasis>), он же вьетнамский гаур (<emphasis>B.g. readei</emphasis>), живущий в Южном Китае, Бирме, Лаосе, Вьетнаме, Камбодже и Таиланде к северу от перешейка Кра. Гаур с относительно коротким носом, узким размахом рогов и узким затылком. Характерен подвес и хорошо выраженный горб.</p>
    <p>Малайский гаур (<emphasis>B. g. hubbacki</emphasis>), встречающийся в Западной Малайзии и в Таиланде к югу от перешейка Кра. Самый светлый из гауров, часто имеет белое кольцо вокруг морды, сама морда более светлая, чем туловище, подвес и горб выражены незначительно.</p>
    <p>Не все исследователи принимают такую классификацию гаура (Buchholtz, 1990). Гровс (Groves, 2003) выделяет два подвида гаура <emphasis>B. g. laosiensis</emphasis> (с подвесом, светлой мордой и толстыми рогами) и <emphasis>B. g. gaurus </emphasis>(без подвеса, более темного).</p>
    <p>Измерения черепов и рогов показали, что у гауров из Лаоса, Вьетнама и Бирмы относительно короткие носовые кости, менее широкий размах рогов и узкий затылок, чем у гауров из северо-западной Индии. Гауры из Бутана, Бангладеш и Таиланда имели промежуточные значения промеров (Groves, Grubb, 2011). Согласно номенклатуре МСОП два подвида гаура <emphasis>B. g. laosiensis</emphasis> и <emphasis>B. g. gaurus</emphasis> принимаются условно, до появления новых уточняющих морфометрических и генетических исследований.</p>
    <p>Внешний вид соответствует названию подрода — большелобые быки — у гаура очень широкое основание рогов, вследствие чего лоб кажется приподнятым и массивным, а глаза — глубоко посаженными. Это высокие, статные, красивые животные, высотой в холке до 213 см, весом до 800– 1000 кг. Рога серовато-белые, с черными концами, округлые в сечении, имеют толстое основание и загибаются вниз-назад, а затем вверх-внутрь. Длина рогов у самцов до 100–115 см, размах до 120 см. У молодых животных рога черные — с возрастом они начинают белеть у основания и чем старше животное, тем больше белого на рогах. У самок рога тоньше и короче. Шерсть гаура короткая, плотная, черная или темно-бурая, на ногах у животного — белые чулки (Банников, Флинт, 1989). На спине самцов есть заметный горб, более или менее выраженный у представителей разных подвидов, с плавными краями, образованный длинными верхними остистыми отростками позвонков грудного и, отчасти, спинного отдела. У гаура заметен подгрудок, который может достигать больших размеров и даже становиться двойным (Byers et al., 1995).</p>
    <p>Ареал гаура — практически весь Индостан (до Гималаев), Индокитай, Малакка, однако везде зверь редок, и общая численность его невелика. К настоящему моменту в природе осталось предположительно 10 000–18 000 гауров, при этом домашние гаялы к охраняемому виду не относятся (МСОП).</p>
    <p>Основная причина сокращений популяций гаура — браконьерство и хозяйственное освоение предпочитаемых видом местообитаний. Гаур восприимчив к болезням таурид и зебу, поэтому эпизоотии ящура, чумы, сибирской язвы и других болезней влияют на численность гаура не меньше, чем браконьерство (Byers, 1995; Choudhury, 2002). Гаур не выдерживает пищевой конкуренции со скотом, в местообитаниях, где выпасается и домашний скот отмечено сокращение численности гаура (Madhusudan, 2004).</p>
    <p>Тигры влияют на численность гауров и гаялов, их жертвами в основном становятся телята в возрасте до полугода (Emmons, 1987). Сообщения о нападении красных волков на гауров отсутствуют, но вероятно, и они могут нападать на телят.</p>
    <p>В природе гаур живет около 20 лет, в неволе — до 24 лет (Buchholtz, 1990).</p>
    <p>Невозможно точно назвать место одомашнивания гаура — поскольку его ареал широк, это могли быть Индия, Бирма, Непал или Индокитай. Возникают сложности и с уточнением времени одомашнивания: пойманный теленок гаура легко приручается и в дальнейшем скрещивается с гаялами, а самок домашнего гаяла, <emphasis>B. taurus</emphasis> и <emphasis>B. indicus</emphasis> оставляют нередко привязанными в местах обитания диких гауров — чтобы получить затем от них потомство.</p>
    <p>Ряд авторов (Yusof, 1982; Azlan, 2006) утверждает, что в результате одомашнивания гаял сильно измельчал, у него уменьшились рога, и он стал флегматичнее и спокойнее гаура. Мы предполагаем, что измельчание гаяла по сравнению с гауром — следствие прилития крови таурид и зебу, а также ухудшения питания и моциона. Гаял встречается практически повсеместно, где есть гаур. Его содержат также в зоопарках за пределами ареала гаура.</p>
    <p>Гаяла чаще всего используют как жертвенное священное животное, реже как эквивалент денег, а в некоторых регионах как тягловую силу, в последнее время все чаще — в качестве источника мяса. Телята гаяла довольно быстро набирают вес на пастбищах (305–369 г/день), однако уступают в этом мясным породам таурид (Pal et al., 2004).</p>
    <p>Широкое применение находят гибриды гаяла с тауридами, зебу и яком.</p>
    <p>В лесах держится вблизи осветленных участков, полян, в бамбуковых джунглях, на травянистых равнинах с кустарниковыми зарослями. Довольно неприхотлив в еде, кроме травы он питается листьями, ветками, корой, бамбуком, объедает кору с поваленных и даже подгнивших деревьев, отмечено поедание около 190 видов растений (Azlan, 2006). Может довольно высоко заходить в горы (до 2800 м н.у.м.), но скорее гаур вытесняется сюда из предпочитаемых мест обитания человеком (Choudhury, 2002).</p>
    <p>Соапоставление плотности популяций гаура в Индии с картой растительных сообществ показало, что вид предпочитает вечнозеленые и смешанные влажные лиственные леса, но по границам ареала встречается и в сухих лиственные лесах. В целом, гаур предпочитает большие, нефрагментированные лесные массивы, холмистую местность с перепадом высот от 46 до 1079 м н.у.м. и обилие грубых кормов (бамбук, кустарник, деревья) (Steinmetz, 2004). В Малайзии гаур предпочитает питаться в заброшенных и зарастающих сельхозугодиях (Yusof, 1982; Azlan, 2006). Гаур зависит от воды, нуждается в регулярном обильном водопое и изредка в купании. Активны животные в утренние и вечерние часы — ночью и днем отдыхают.</p>
    <p>Стада гауров невелики: 1–2 взрослых быка, несколько молодых бычков и до десяти коров с телятами. Также встречаются холостяковые группы и самцы-одинцы. Роль вожака чаще исполняет взрослая самка. Для активного оборонительного поведения характерны специфические реакции — гаур нападает не прямо в лоб, а боком, выставляя один рог вперед. Вследствие этого один рог у старых особей более стерт, чем второй.</p>
    <p>Гауры легко образуют стада с другими видами копытных. Возможна чистка шкуры гауров птицами (Банников, Флинт, 1989).</p>
    <p>Гон с ноября по март. Самцы-одинцы и молодые самцы из холостяковых групп преследуют стада самок. Призывая самок и устрашая соперников, самцы громко ревут, их крик слышен на расстоянии более полутора километров (Банников, Флинт, 1989). Половозрелыми самки становятся на втором году жизни. Эстральный цикл длится 3–4 недели. Беременность длится 270–280 суток. На время отела самка удаляется из стада на несколько дней (Buchholtz, 1990). Теленок гаура похож на теленка таурид, имеет серовато-рыжую окраску, чуть светлеющую к конечностям, характерные белые чулки появляются в возрасте 3–4 месяцев (Byers, 1995). Молочное вскармливание продолжается до 9 месяцев (Buchholtz, 1990).</p>
    <p>Гаур скрещивается с гаялом, тауридами, зебу, яком. У помесей гаяла с яком самки фертильны, а большая часть самцов стерильны, но есть и фертильные. Во втором поколении уже почти половина полученных самцов (44,5 %) — фертильна. Стерильность самцов связывают с неравномерностью развития семенников и течением сперматогенеза (Левенкова, Малыгин, 2010). Для гибридов гаяла и таурид, так же как и гибридов гаяла и зебу, характерен гетерозис — гибридные самцы сильнее, чем быки исходных форм, а самки дают больше молока. При этом самки фертильны, а самцы — стерильны (Woodford, Washington, 1995).</p>
    <subtitle>Бантенг</subtitle>
    <p>Бантенг (также называемый тембадау) по утверждению Брема (1992) «самый красивый из известных и доселе живущих в диком состоянии быков».</p>
    <p>Бантенг — некрупный бык: высота в холке 130–170 см, масса 500–800 кг, длина тела 190–225 см. Домашние бантенги мельче диких, их вес редко достигает 550 кг. Это стройный, высоконогий зверь, несколько напоминающих антилопу. Рога имеют уплощенное основание, сначала расходятся в стороны, затем круто загибаются вверх (Банников, Флинт, 1989).</p>
    <p>У бантенгов хорошо выражен половой диморфизм — самки светлее самцов, мельче и рога у них тоньше. Для всех бантенгов характерны белые «чулки» на ногах и белые пятна на морде и внутренней стороне бедер. К настоящему времени описано три подвида бантенга.</p>
    <p>У яванского бантенга (<emphasis>B. j. javanicus</emphasis>) самцы — черного, самки — рыжевато-бурого цвета. Распространен на Яве.</p>
    <p>Борнейский бантенг (<emphasis>B. j. lowi</emphasis>) ростом мельче яванского, самцы темно-бурые, шоколадные, самки рыже-бурые, палевые. Их рога, более, чем у других подвидов отведены назад (Ashby, Santiapillai, 1988). Встречается на Борнео.</p>
    <p>Бирманский бантенг (<emphasis>B. j. birmanicus</emphasis>) — быки и коровы рыже-бурые, но в Таиланде и Камбодже есть некоторое количество (до 20 %) и черных самцов. Распространен бирманский бантенг также в Мьянме, Вьетнаме и Лаосе (Grubb, 2005). Популяции диких бантенгов восстанавливаются на Бали в заповеднике Барат, на островах Энгжино (Enggano) Суматры и острове Сангихе (Sangihe) возле Сулавеси (Long, 2003).</p>
    <p>У бантенга яванского — 60 хромосом, предполагается влияние давнего скрещивания с домашним скотом, у бантенга бирманского — 62 хромосомы, предположительно, именно столько должно быть у чистокровного бантенга. У бирманского бантенга с Камбоджи обнаружено 56 хромосом, предполагается влияние давнего скрещивания с купреем (Ropiquet et al., 2008).</p>
    <p>Бантенги легко переносят сухой и жаркий климат, устойчивы к кожным паразитам и гельминтозам, могут пить воду повышенной солености и успешно размножаются при оскудевшем рационе (Woodford, Washington, 1995).</p>
    <p>Продолжительность жизни бантенга — 14–17 лет в природе и до 26 лет в неволе (Choquenot, 1993).</p>
    <p>Тигры могут охотиться на бантенгов, предпочитая молодых или дряхлых особей, а для леопарда бантенги, по-видимому, не доступны (Emmons, 1987). Красные волки сильно влияют на динамику популяций бантенга в национальных парках Явы (Fox, 1984; Venkataraman et al., 1995). Жертвами хищников становятся молодые особи и стельные самки.</p>
    <p>У домашних бантенгов отмечены характерные только для них заболевания: «jembrana» с летальностью до 60 % (Soesanto et al., 1990), «Bali ziekte» — некрозы с тяжелым течением, бантенги оказались также восприимчивы к некоторым заболеваниям овец (Woodford, Washington, 1995).</p>
    <p>Возможное место одомашнивания бантенга — острова Ява и Бали, за 1000–1500 лет до нашей эры (Mohamad et al., 2009). Пород в строгом смысле слова у бантенга не существует. Домашние бантенги, разводимые на разных островах, имеют большую или меньшую примесь крови зебу, таурид, купрея, и, вероятно, гаяла, и, тем не менее, внешне мало отличаются друг от друга. Некоторые породы зебу на островах в свою очередь имеют примесь бантенга около 10–16 %. Названия разновидностей домашнего бантенга связаны с местом разведения. Особенно интересны две разновидности: скот Бали и скот Мадура. Обе основные «породы» имеют давнее гибридное происхождение, определено влияние зебу более 1000–1500 лет назад (Nijman et al., 2003). При этом некоторые популяции скота Бали представлены чистокровными бантенгами (Mohamad et al., 2009). У породы Мадура в разных популяциях встречается от 20 до 44 % митохондриальной ДНК зебу и среди Y-хромосом, характерных для бантенга, встречаются Y-хромосомы, идентичные таковым у таурид, и Y-хромосомы, характерные для зебу (Mohamad et al., 2009).</p>
    <p>С 1913 г. на островах запрещена гибридизация местного скота с зебу и другими бычьими, поэтому, вероятно, в будущем можно будет говорить о настоящих породах домашнего бантенга.</p>
    <p>Как и в случае с гауром, домашних бантенгов в некоторых районах до сих пор скрещивают с дикими: все еще распространена практика приручения пойманных телят и оставления коров в эструсе в лесу.</p>
    <p>Домашний бантенг распространен на Яве, Бали, в Борнео, Мьянме, Таиланде, Вьетнаме, Камбодже и Лаосе. Бантенг был ввезен на некоторые острова восточной части Индонезии, например, на Сулавеси, Сумбава и т. д. Также домашние бантенги есть в Новой Гвинее, Австралии и США (Woodford, Washington, 1995). Бантенги встречаются на Суматре, Ломбоке и Тиморе (Long, 2003).</p>
    <p>Традиционно бантенгов разводят как мясной и тягловый скот на Бали, Яве и многочисленных островах Индонезии. Доля домашних бантенгов составляет 20 % от всего поголовья крупного рогатого скота в Индонезии. Домашние бантенги небольшого размера легко обрабатывают маленькие земельные участки неправильной формы. Скот Мадура используется на острове Мадура для своеобразных гонок, ставших приманкой для туристов, когда пары молодых бычков, впряженные в подобие волокуш или двухколесные коляски, соревнуются между собой в резвости (Hannigan, 2007). Мясо бантенгов содержит всего 4 % жира. Молока бантенги дают мало — для балийского скота отмечены надои около 500 л в год (Woodford, Washington, 1995).</p>
    <p>Дикий бантенг живет на полуостравах Индокитай и Малакка, а также островах Калимантан, Бали и Ява. Предполагаемая численность менее 5000–8000 особей, поэтому этот бык занесен в Красный список МСОП (Timmins at al., 2008).</p>
    <p>Для бантенгов характерен скрытый образ жизни. Предпочитаемые местообитания — разреженные леса, бамбуковые заросли, поляны. Обычна ночная и дневная активность. В местах, где сталкивается с человеком, бантенг проявляет только ночную активность, однако не сразу покидает облюбованное место. Во время влажного сезона бантенги предпочитают выбираться на возвышенные участки (Steinmetz, 2004). Стада диких бантенгов включают от двух до 30 особей. В стаде находятся один взрослый самец и самки с телятами. Молодые самцы образуют холостяковые стада, старые — могут держаться в одиночестве. На открытых участках бантенги могут образовывать большие скопления — до 100 голов (Madhusudan, 2004), в том числе объединяться с другими копытными. При переходе с открытого участка в лес — скопления вновь разбиваются на стада (Buchholtz, 1990). Питаются травой, ветками, листьями, побегами бамбука (Long, 2003).</p>
    <p>Половой зрелости дикий бантенг достигает в 2–3 года, домашний — с 12–18 месяцев. Эстральный цикл — 3–4 недели. Домашние бантенги размножаются в течение года (Choquenot, 1993). В Таиланде гон отмечен в мае-июне (Alikodra, 1987), на Яве — с сентября по октябрь (Ashby, Santiapillai, 1987). В этот период стада разбиваются и самцы преследуют самок, находящихся в охоте (Choquenot, 1993). Нам не удалось найти сообщений об устойчивости стада у бантенгов, о силе социальных связей между членами стада.</p>
    <p>Беременность продолжается 270–280 суток. Вес теленка при рождении от 14 до 18 кг (Copland, 1974). Обычно теленок один, но нередки и двойни. Новорожденный теленок бантенга похож на теленка таурид, рыжевато-палевой окраски, у него еще нет белых «чулок» и «зеркала», которые характерны для взрослых особей. Молочное вскармливание продолжается до 9 месяцев (Choquenot, 1993).</p>
    <p>Бантенг скрещивается с гауром, дает плодовитое потомство (Woodford, Washington, 1995). В результате скрещивания яванского бантенга с красной степной породой коров в первом поколении встречаются как фертильные, так и стерильные самки (Стекленев, Елистратова, 1990), все самцы первого поколения стерильны, однако в последующих поколениях фертильность постепенно восстанавливается (Стекленев, Елистратова, 2005). При скрещивании бантенга с зебу в потомстве самки получаются фертильными, а самцы — стерильными (Nijman et al., 2003; Mohamad et al., 2009).</p>
    <subtitle>Одичавшие популяции бантенга</subtitle>
    <p>Одичавшие бантенги живут на тех же островах, что и домашние, однако трудно определить, дикие они или одичавшие. Самая большая популяция одичавших бантенгов существует на севере Австралии.</p>
    <p>В 1849 г. 20 домашних бантенгов из Денпасар (Бали) были завезены в Арнем-Ленд (север Австралии) во время попытки основать британский форпост Эссингтон на острове Кобург (Choquenot, 1993). Предполагалось, что бантенги легче, чем обычные тауриды перенесут австралийский климат, потребуют меньшего ухода, и станут источником мяса для жителей форпоста. Однако тропические болезни и неурожаи заставили людей покинуть форпост. Завезенные животные оказались предоставлены сами себе, и в 1964 г. на Кобурге были обнаружены полторы тысячи одичавших бантенгов (Bowman, Panton, 1991).</p>
    <p>К 2007 г. популяция австралийских бантенгов выросла до 10 тысяч особей (Bradshaw et al., 2007). Анализ митохондриальной ДНК показал, что австралийские бантенги относятся к чистокровному подвиду яванского бантенга (без примеси зебу и таурид) (Bradshaw et al., 2006). Данные генетического анализа подтверждаются данными морфологическими — промеры и внешний вид убитых на сафари бантенгов совпадают с таковыми у особей из диких популяций Юго-Восточной Азии (Bradshaw et al., 2006).</p>
    <p>Численность австралийской популяции — больше, чем количество всех остальных бантенгов в мире. Однако следует учитывать, что в основе этой огромной популяции — всего 20 животных, и, следовательно, уровень генетической изменчивости бантенга в Австралии, вероятно, довольно низок и должен еще снижаться (Bradshaw et al., 2006).</p>
    <p>Из-за большого количества бантенгов в Австралии на них разрешено охотится коренному населению и выдаются лицензии на регулирующий отстрел в виде сафари (Brook et al., 2006).</p>
    <p>У бантенгов австралийской популяции так же, как и у их диких предков, заметен половой диморфизм. Самки достигают максимальных размеров к 3–4 годам, cамцы — к 5–6 годам. Самцы начинают участвовать в размножении с 3–4 лет, самки с 2–4 лет. Плодовитость старых самок низкая (Choquenot, 1993).</p>
    <p>Предпочитаемые местообитания у бантенгов в Австралии — муссонные леса (Bowman, Panton, 1991).</p>
    <p>Австралийские бантенги немного отличаются от своих домашних предков. Гон происходит в октябре-ноябре, а основное количество отелов приходится на июнь-август. Высока смертность телят до полугода. По сравнению с домашними бантенгами, одичавшие имеют меньшую плодовитость и большую смертность молодняка (Choquenot, 1993).</p>
    <p>Интересно явление симбиоза, которое возникло у завезенного бантенга с аборигенной птицей — австралийским вороном (<emphasis>Corvus orru</emphasis>). Бантенги позволяют птицам сидеть на их спинах и поедать эктопаразитов и крупных мух, столь досаждающих крупным копытным (Bradshaw, 2006). Можно предположить, что развитию симбиоза способствовали поведенческие особенности бантенга: это довольно толерантный к новым условиям зверь, легко приручается человеком (Buchholtz, 1990), к тому же для бантенга описаны и неконфликтные межвидовые взаимодействия (смешанные стада с другими видами копытных) (Банников, Флинт, 1989). Австралийский ворон питается эктопаразитами и гнусом со спины бантенга (Bradshaw, 2006).</p>
    <p>Телята бантенгов иногда становятся жертвами динго (Fitzsimons et al., 2010), и предположительно, одичавших собак и кайманов.</p>
    <p>Большинство одичавших бантенгов живет в национальном парке Garig Gunak Barlu, где в основном и изучают их влияние на окружающую среду (Bowman et al.,1990; Bowman, Panton 1991; Bradshaw, Brook, 2007). Показано, что бантенги наносят некоторый ущерб пастбищам и муссонным лесам, но ущерб, наносимый одичавшими свиньями (Bowman, Panton, 1991) и буйволами значительно больше. Почти за полтора века существования на новом месте обитания бантенг не распространился на севере Австралии так широко, как буйвол, возможно потому, что предпочитаемые места обитания бантенгов здесь — луга и муссонные леса, а не болота, а возможно потому, что возникает некоторая пищевая конкуренция с буйволом. Вероятно, распространению бантенга препятствует ограждение, установленное для ограничения движения крупных видов животных (Bowman et al., 1990). Предполагается, что бантенг, как и буйвол, может влиять на пастбища Австралии — уплотняя почву и изменяя ее состав, а косвенно — и на динамику пожаров, но на фоне интенсивного воздействия буйвола влияние бантенга оценить сложно (Brook et al., 2006). Возможна пищевая конкуренция бантенга с местными видами растительноядных, которую также сложно оценить из-за сильно влияния одичавших свиней и буйволов (Albrecht et al., 2009).</p>
    <p>По мнению ряда ученых (Brook et al., 2006; Bradshaw, Brook, 2007; Albrecht et al., 2009), австралийскую популяцию бантенга, следует изучать как модель возможного сохранения редких видов диких копытных, подвергающихся угрозе вымирания на родине. Предлагается дальнейшее поддержание популяции этого инвазивного для Австралии вида и, возможно, создание контролируемых популяций других, находящихся под угрозой исчезновения, видов (Bradshaw et al., 2006; Bradshaw, Brook, 2007).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 17. Настоящие быки</p>
    </title>
    <p>Самые известные представители рода <emphasis>Bos</emphasis> (Настоящие быки) — тауриды (<emphasis>Bos taurus</emphasis>) и зебу (<emphasis>Bos indicus</emphasis>), относящиеся к подроду с тем же названием, так давно одомашнены, что их диких предков в природе не сохранилось.</p>
    <subtitle>Тауриды</subtitle>
    <p><strong>Островные одичавшие популяции</strong></p>
    <p>Островные популяции одичавших таурид по некоторым параметрам сильно отличаются от материковых из-за ограниченного пространства доступной суши и, как правило (хотя есть исключения), изолированности от других популяций. Инбридинг и специфические для каждого острова факторы отбора в случае с дикими животными способствуют быстрому видообразованию, что было отмечено еще Дарвином. В зависимости от условий острова тауриды приобретают разные поведенческие и физиологические особенности: они обучаются питаться несвойственными для вида объектами, переносят сильный холод, засуху или жару, могут пить солоноватую воду. Время существования одичавших популяций редко превышает сотню лет, этого мало для формирования нового вида. Но если бы селекция велась человеком, этого времени было бы достаточно для формирования новой породы.</p>
    <p>Островные популяции одичавших таурид создают целый ряд проблем, зная о которых можно составить прогноз экологического риска возникновения одичавшей популяции животных в той или иной местности. Опыт решения проблем и оригинальные способы сохранения популяций также заслуживают внимания. Мы постарались рассмотреть существующие и утраченные островные популяции мира, для которых есть данные о поведении и экологии этих животных. Острова мы рассматриваем по географическому принципу: принадлежности к океанам и архипелагам в направлении с севера на юг.</p>
    <subtitle>Популяции островов Атлантического океана.</subtitle>
    <p><strong>Остров Свона, Оркнейские острова</strong></p>
    <p>Популяция одичавших таурид существует на острове Свона, самом южном из группы Оркнейских островов, относящихся к территории Великобритании. Остров лежит в 10 км от шотландского берега.</p>
    <p>Открытый всем ветрам остров без единого деревца или куста. Укрытием от непогоды могут служить каменные здания, бывшие когда-то загонами для скота и остатки каменных стен. Северный и восточный берега обрывисты, и не имеют песчаных отмелей. Равнинная часть острова когда-то обрабатывалась человеком, и теперь там сохранились некоторые культурные растения. Остальная часть острова представляет собой пастбища, в том числе заливные луга с грубой растительностью и травами, характерными для морских побережий. На острове водятся кролики.</p>
    <p>Во время весеннего половодья свободными от воды остаются 113 га земли.</p>
    <p>Люди покинули Свону в 1974 г., и это же время можно считать началом одичания скота на острове. С отъездом людей сократилось и год от года уменьшалось количество проводимых зоотехнических мероприятий. Так, бычков перестали кастрировать за несколько лет до отъезда, последние ушные метки несколько телят получили в 1978 г., а впервые зиму без сена, на подножном корму, стадо перенесло в 1977 г. (Hall, Moore, 1986).</p>
    <p>До 1946 г. на Своне использовались тягловые быки и коровы, однако, судя по фотографиям 1937 г., вряд ли они принадлежали к одной породе: некоторые были с рогами, другие без, было несколько черных животных, один из быков напоминал шортгорна чалой масти. Известно, что быков для случки с местными коровами привозили с ферм, расположенных на английском или шотландском берегах и в основном это были животные абердин-ангусской породы или породы шортгорн.</p>
    <p>По исследованиям 1985 г. в стаде были черные или коричневые животные, некоторые с белыми пятнами на животах, некоторые быки комолые, другие — с небольшими рогами длинной не более 5 см, а коровы все комолые. Четыре коровы имели ушные метки, что указывало на то, что они были рождены до 1978 г. (Hall, Moore, 1986). Видеозаписи таурид Своны за последние годы зафиксировали наличие в популяции белых животных с небольшими темными пятнами. Измерение туши павшей коровы дало такие результаты: высота в холке 110 см, вес около 320 кг.</p>
    <p>С 2003 г. одичавший скот Своны считается отдельной породой (Scotsman, 2003).</p>
    <p>Стадо предпочитало находиться в северо-восточной части острова, возможно, чтобы укрыться за холмами от ветра. Утром или вечером стадо выходит на литораль и поедает водоросли ламинарию и фукус (Hall, Moore, 1986).</p>
    <p>На момент отъезда людей с острова на нем было около 14–15 животных, в 1985 г. — 33 особи.</p>
    <p>Животные держались одним стадом, за исключением одного быка, который обычно пасся в 1,5 км от стада и изредка подходил к нему и иногда пасся отдельно от стада с другим быком. Для остальных быков отмечены отходы от стада на 1,2 км, но средняя их дистанция со стадом была от 150 (молодые быки) до 390 м (взрослые быки).</p>
    <p>Соотношение полов в популяции 1: 2 в пользу коров (Hall, Moore, 1986). Предполагается, что это из-за того, что самки этой популяции дольше живут, как это вообще характерно для многих крупных травоядных (Loison et al., 1999).</p>
    <p>По данным 1985 г. большинство животных, в основном взрослые коровы и бычки-подростки, довольно пугливы — не подпускали к себе человека ближе, чем на 50 м, а некоторые особи, в основном взрослые самки, переставали пастись, пока наблюдатель находился в пределах видимости. Взрослые быки были менее пугливы и спокойно паслись в 20 м от наблюдателя.</p>
    <p>Для взрослых быков не отмечен один из элементов агрессивного поведения, характерный для большинства Быковых — взрывание земли передними ногами. У коров этот элемент поведения встречался, но был редок и, видимо, не играет большой роли в социальных взаимодействиях в этом стаде. Между собой у быков были довольно мирные отношения, отмечен аллогрумминг — вылизывание морды одного быка другим. Животные этой популяции довольно молчаливы, быки периодически всхрапывают.</p>
    <p>На момент наблюдений не было отмечено коров в эструсе, а из полового поведения отмечен флемен у одной взрослой самки и садки у телок, последнее, возможно, было элементом доминантного поведения или свидетельствовало о гормональном дисбалансе (Hall, Moore, 1986).</p>
    <p><strong>Внешние отмели</strong></p>
    <p>Внешние отмели — барьерные острова Северной Каролины (США), представляющие собой цепь низких вытянутых песчаных островов, расположенных параллельно побережью, длиной в 320 км. На острове Шаклефорд (Shackleford) существуют одичавшие животные, в том числе тауриды, а также лошади и козы — потомки скота, оставленного в середине ХХ в. обедневшими фермерами. Сильный перевыпас еще с начала ХIХ в. обеднил пастбища островов, и животные стали голодать, и с основных, крупных островов Внешних отмелей скот убрали. Пастьба копытных повреждает растительные сообщества островов. Копытные животные разрушают тонкий устойчивый верхний грунт и высвобождают песок под ним. На участках свободного песка плохо восстанавливается растительность и происходит вымывание и выветривание грунта. Во время сильных ветров возникают песчаные бури, а песчаные дюны подвижны и могут засыпать участки с устойчивой почвой.</p>
    <p>Одичавшие тауриды держатся на островах небольшими группами, самое большое стадо в начале 70-х годов ХХ в. насчитывало около 30 голов (Godfrey, Godfrey, 1976).</p>
    <p><strong>Остров Сапело</strong></p>
    <p>Остров Сапело (Sapelo) принадлежит к группе барьерных островов штата Джорджия, США. На острове существует популяция одичавшего скота. Скот молочных пород держал на острове миллионер Р.Д. Рейнольдс. Животные содержались на вольном выпасе примерно с середины ХХ в., но не раньше 1933 г. Скот избегает человека. Сейчас стада пасутся преимущественно в северной части острова, хотя быки в группах или поодиночке встречаются и в южной части острова. Животные пользуются протоптанными тропами, по которым ходят гуськом, по дорогам, проложенным человеком, особи перемещаются шеренгой. Часто используют в пищу <emphasis>Spartina alterniflora</emphasis>. Одичавший скот, живущий на острове, никогда не выходит на прибрежные пляжи и луга, предпочитает пастись на болотах и в лесах (Martin, 2012).</p>
    <p><strong>Большие Антильские острова</strong></p>
    <p>На островах Пуэрто-Рико (Puerto Rico) и Вьекес (Vieques) (Пуэрто-Рико) отмечены популяции одичавшего скота. Предполагается, что они могут служить переносчиками заболеваний, распространяемых клещами (Doster, 2002).</p>
    <p>Кроме этих двух островов одичавший скот существовал на острове Солт, однако вымер, поскольку вся растительность острова была уничтожена травоядными животными (Heatwore, 1981 цит. по: Long, 2003).</p>
    <p><strong>Остров Гаити</strong></p>
    <p>На острове Гаити (Доминиканская республика) популяция одичавшего скота известна в Национальном парке озера Энрикильо (Lago Enriquillo National Park) на острове Кабритос (Cabritos). Этот остров площадью 24 км<sup>2</sup> расположен в соленом озере. На острове живут два редких вида игуан, крокодилы и много видов птиц. Одичавшие копытные вытаптывают прибрежную растительность, наступают на гнезда и повреждают яйца крокодилов, игуан и птиц, гнездящихся возле воды. Также копытные поедают растительность, которая служит пищей и игуанам. При недостатке пресной воды копытные научились раскапывать землю и добираться до подземных пресных источников. Вид и количество животных неизвестны. Животные избегают человека, и во время экспедиции 2010 г. ни одна особь не была обнаружена, однако многочисленные следы жизнедеятельности (навоз, следы, повреждения почвы и растительности) свидетельствуют о том, что популяция существует. Однако высказывались предположения, что это следы не одичавшего скота, а домашнего скота, выпасаемого жителями из прибрежных поселений на острове (Swinnerton et al., 2010).</p>
    <p><strong>Малые Антильские острова</strong></p>
    <p>Одичавший КРС обитает на двух островах архипелага, принадлежащих разным странам. На острове Анегада (Anegada) (Британские Виргиндские острова), площадью в 38 км<sup>2</sup> обитает популяция одичавших таурид, внешне напоминающих породы герефорд и джерсейскую, с небольшими рогами. На острове существует также КРС, имеющий хозяев. Одичавшие тауриды кормятся на свалках (Downs, 1997). По сообщению анонимного респондента, коровы на острове Анегада не пугливы, подпускают человека к себе на 2–3 м, машин не боятся, по отношению к человеку не агрессивны. На острове недостаточно пресной воды, но часты короткие тропические дожди, животные обучились пользоваться либо солоноватой, либо дождевой водой.</p>
    <p>На острове Барбуда (Антигуа и Барбуда) популяция одичавших таурид насчитывает около 2000 голов (Potter, 2011). Возникла, вероятно, от полувольно содержащихся животных, которые существуют на острове около 300 лет. Местные жители охотятся на одичавший скот. В конце ХХ в. на остров для получения молока и мяса были завезены гибридные породы (<emphasis>B. taurus х B. indicus</emphasis>). Домашний КРС пасут на привязи и на ночь запирают в загонах. Одичавшие животные испытывают недостаток пресной воды, которая на острове существует только в колодцах, они используют водопойные колоды для домашнего скота. На водопойных колодах одичавший скот могут отлавливать местные жители (Potter, 2011).</p>
    <p><strong>Фолклендские острова</strong></p>
    <p>Самое подробное описание одичавших таурид с Фолклендских островов составлено в 1834 г. Дарвином. На островах есть одичавший КРС и лошади, потомки завезенных в 1764 г. французами животных. Одичавший скот встречался в южной части восточного Фолклендского острова. Из-за выборочной охоты местных жителей на коров перевес численности в XIX в. был в сторону быков, которые бродили в одиночестве или по двое, по трое, при этом, в отличие от коров, не боялись человека, не убегали, а стояли неподвижно или даже пытались нападать на всадников. Местные жители не только убивали коров для питания, но и приручали одичавших животных (Дарвин, 1953).</p>
    <p>«…Они (крс) разнятся между собой общей формой тела и очертанием рогов гораздо меньше, чем английский скот. Местами же они чрезвычайно разнообразны, и замечательно то обстоятельство, что в различных частях одного этого маленького острова преобладают различные масти. Вокруг горы Асборн, на высоте от 1 000 до 1 500 футов над уровнем моря, в некоторых стадах почти половина животных мышиного или свинцового цвета — масть, редко встречающаяся в других частях острова. У бухты Приятной преобладает темно-коричневая масть, тогда как к югу от залива Шуазёля (который почти делит остров на две части) чаще всего встречаются белые животные с черной головой и ногами; черный и пестрый скот можно встретить в любой части острова… Стада не смешиваются между собой, и странно, что скот мышиной масти, хотя и живет на высоких местах, телится на месяц раньше, чем животные иных мастей в низменных частях острова» (Дарвин, 1953).</p>
    <p>С первой трети XIX в. одичавший скот становится привлекательным ресурсом — неоднократно устраиваются попытки по его коммерческому использованию. Большая часть популяции одичавшего скота была сосредоточена в южной части восточного Фолклендского острова, в местности, позже получившей название Лафония, по имени британского купца Лафоне, скупившего весь одичавший скот Фолклендских островов в 1846 г. К 1860 г. одичавший скот был почти уничтожен, а его пастбища заняты овцами. Правительство Фоклендских островов запретило охоту на оставшийся скот (Wigglesworth, 1992). Однако нам не попадалось более поздних сообщений о существовании этой популяции. Вероятно, остатки ее были уничтожены во время Второй мировой войны или Британо-Аргентинского конфликта в 1982 г.</p>
    <subtitle>Популяции островов Индийского океана</subtitle>
    <p><strong>Остров Амстердам</strong></p>
    <p>Популяция одичавших таурид на острове Амстердам (Французские Южные и Антарктические территории) в Индийском океане существует с 1871 г. Хищников и пищевых конкурентов на острове нет. Воздействие человека заключается в регуляции численности. Особенность этой популяции в том, что она более ста лет успешно выживает и увеличивает численность в естественной среде с сезонным дефицитом пресной воды.</p>
    <p>Остров (37°50’00” ю.ш. 77°33’00”в.д.) равноудален от побережий Австралии, Африки и Антарктиды. Остров вулканического происхождения (последнее извержение в 1792 году) имеет площадь 58 км<sup>2</sup>. Перепад высот 0–867 м над уровнем моря. Климат на острове очень мягкий: температура самого холодного сезона (июль, август) 11 °C, а самого теплого (февраль) –17 °C. Очень ветрено, половину дней в году скорость ветра превышает 16 м/с. Обильные атмосферные осадки (до 1120 мм в год) выпадают равномерно в течение двух третей года. Таким образом, условия на острове благоприятны для влаголюбивой и ветроустойчивой растительности, способной переживать сухие сезоны. Встречаются четыре типа растительных сообществ:</p>
    <p>На высотах ниже 250 м — выбитые одичавшим КРС пастбища, где оригинальные растительные сообщества были полностью уничтожены скотом, и где большинство видов — интродуценты: бухарник шерстистый (<emphasis>Holcus lanatus</emphasis>), кульбаба (<emphasis>Leontodon taraxacoydes</emphasis>), бодяк обыкновенный (<emphasis>Cirsium vulgare</emphasis>), мятлик однолетний (<emphasis>Poa annua</emphasis>). В южной части острова, огороженной от скота, доминирует изолепсис узловатый (<emphasis>Scirpus nodosus</emphasis>), встречаются заросли папоротников и низкорослых деревьев филики (<emphasis>Phylica arborea</emphasis>) из семейства Крушиновых. С конца XIX в., в связи с ростом численности одичавшего скота, площади, занятые зарослями филики сократились в 8 раз. На высотах от 250 до 350 м 30–60 % поверхности занимают ситник развесистый (<emphasis>Juncus eflusus</emphasis>) и изолепсис узловатый (<emphasis>Scirpus nodosus</emphasis>). Также присутствуют изолепсис окландский (<emphasis>Scirpus aucklandicus</emphasis>) и блехнум перисто-морской (<emphasis>Blechnum penna-marina</emphasis>). На высотах от 350 до 550 м склоны покрыты в основном папоротниками и мхами, крайне неустойчивыми к вытаптыванию. От 550 м и выше кустарнички ацены сизолистной (<emphasis>Acaena magellanica</emphasis>) и мхи — на эти высоты одичавший скот не забирается (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>До появления на острове человека, здесь существовали эндемичные виды животных и растений. Большая часть из них уничтожена или численность их существенно сократилась с приходом человека (Jouventin, 1994).</p>
    <p>Одичавший КРС сильно влияет на растительность острова, и мог подорвать популяцию эндемичных видов птиц, в частности, амстердамских альбатросов (<emphasis>Diomedea amsterdamensis</emphasis>). В 1987 г. на острове было возведено ограждение, разделяющее его на две части: северную и южную, а животные, оставшиеся с южной стороны — отстреляны и исследованы (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>Предками островной популяции были пять животных, привезенных поселенцем из Реюньона. Переселенцы пытались разводить скот и зерновые культуры на острове, но через семь месяцев бросили эти попытки и уехали 19 августа 1871 г., оставив животных на острове (Jouventin, 1994). На Реюньоне в то время разводили такие породы, как джерсейская, тарентанская, серая альпийская и черно-пестрая бретонская. В 1988 г. популяция насчитывала около 2000 животных, занимающих 3000 гектаров (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>Низкорослые животные с рогами средней длины и большим разнообразием мастей, у быков встречается масть, напоминающая масть тура (Olson, 1980). Вес самцов 350–430 кг, самок 250–230 кг (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>Одичавший КРС освоил остров целиком, не поднимался лишь на высоты более 550 м над уровнем моря. При плотности популяции 0,64 животного/га 88,3 % из всех учтенных животных предпочитали находиться в низинах (до 250 м над уровнем моря) (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>В зависимости от интенсивности охоты участок обитания популяции можно разделить на три зоны: с высокой интенсивностью охоты, с низкой и зона, куда охотники не заходят. У самцов возрастная структура популяции отличается в трех областях (табл. 11). У самок возрастная структура не изменялась в зависимости от зоны.</p>
    <subtitle><sup>Таблица 11. Возрастная структура популяции одичавшего скота острова Амстердам в зонах с разной интенсивностью охоты (по Berteaux, Micol, 1992)</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab11.png"/>
    <p><emphasis><sup>Примечание: число животных в популяции, в скобках — %.</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>В зоне, свободной от охоты, преобладают самцы, в то время как в зоне с высокой интенсивностью охоты — самки, так как местное население предпочитает охотиться на молодых самцов. Вообще самок в популяции меньше, чем самцов (44 %). Согласно данным Бертеу (Berteaux, 1993) причина этого в том, что самцы поднимаются на большие высоты, чем самки, и имеют доступ к худшей, но обильной пище, или что самки жестче конкурируют между собой за пищу. Мы предполагаем, что такое соотношение полов — следствие инбридинга в данной популяции. Известно, что при инбридинге количество самцов в популяции возрастает (Ли, 1987), а основателями популяции одичавшего КРС на острове Амстердам были всего пять животных</p>
    <p>После того как остров был перегорожен, популяция одичавшего КРС находится в северной части, и занимает участок 1225 га. В 1993 г. численность составила 532 особи, а плотность популяции была 0,43 особи/га (Micol, Jouventin, 1995).</p>
    <p>Ежегодно 70–80 молодых бычков, жители острова отстреливают на мясо.</p>
    <p>Популяция имеет научную и практическую ценность, поскольку она одна из немногих популяций одичавшего скота, существующего без помощи человека и умеющая выживать в условиях с малым количеством пресной воды (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>Особенности размножения. В возрасте до 15 месяцев было обнаружено 6 % беременных самок, в возрасте от 15 месяцев до 2 лет 26 % беременных самок, в возрасте 2–3 года 44 % самок были кормящими, остальные — беременными или беременными и кормящими. Следовательно, хотя для одичавших коров возможна ранняя беременность, в основном самки участвуют в размножении, начиная с двухлетнего возраста. Спаривания и отелы продолжаются в течение всего года, однако около половины отелов (50,5 %) приходится на период с октября по ноябрь, 78 % отелов — с середины сентября до середины января. Большинство отелов происходит за некоторое время до самых теплых дней в году, что, возможно, связано с особенностями вегетации. В популяции телят приносят около 73 % половозрелых самок за год (Berteaux, Micol, 1992).</p>
    <p>Популяция одичавшего скота сильно повлияла на видовой состав растительности острова. До появления поселений человека на острове, почти треть острова была покрыта лесом из филики (<emphasis>Phylica arborea</emphasis>), от былого великолепия остались небольшие заросли и отдельно стоящие деревья, а самый большой участок леса занимает всего 8 га (0,2 % поверхности острова). Кроме вырубки и пожаров, обезлесиванию несомненно поспособствовала пастьба одичавшего скота. Из-за пастьбы и вытаптывания под угрозой исчезновения находится папоротник (<emphasis>Hymenophyllum aeruginosum</emphasis>). КРС, разрушая среду обитания, косвенно влияют и на численность птиц: в основном, альбатросов и буревестников, в том числе, эндемичных (<emphasis>Diomedea amsterdamensis, Pachyptila salvini macgillivrayi</emphasis>), и просто редких (<emphasis>Diomedia chlororhynchos, Phoebetria fusca Pterodroma mollis, Procellaria cinera</emphasis>). Ущерб, наносимый КРС, оценивается выше, чем ущерб, причиняемый одичавшими кошками и крысами (Micol, Jouventin, 1995).</p>
    <p>В ситуации с одичавший скотом на острове возникла дилемма: популяция одичавших таурид острова Амстердам одна из немногих популяций одичавших <emphasis>B. taurus</emphasis>, обладающая некоторыми уникальными особенностями; но в то же время она наносит вред эндемичным сообществам острова. Дилемма была решена разделением острова забором на две части: одну часть острова предоставили одичавшему КРС, а другую — полностью освободили от скота. На изолированной территории были произведены посадки филики и искоренены завезенные акации, кипарисы и эвкалипты (Micol, Jouventin, 1995)</p>
    <p>Вероятно, следует ожидать увеличение плотности популяции в будущем, так как население острова ежегодно добывает на мясо около 70–80 молодых животных, в основном, самцов, что составляет около половины прироста. Рост плотности популяции может привести к обеднению пастбищ, опустыниванию среды обитания и сокращению сроков жизни, скорости размножения в популяции, уменьшению размеров животных.</p>
    <subtitle>Популяции островов Тихого океана</subtitle>
    <p><strong>Алеутские острова</strong></p>
    <p>На Алеутских островах (США) существует несколько популяций одичавших таурид. Алеутские острова входят в состав Морского национального заповедника Аляски, который, по всей видимости, — одно из главных мест обитания и летовки морских птиц в мире. Почти 50 млн. птиц обитают на Аляске, и около 80 % их гнездится на многочисленных (более 2500) островах Морского заповедника Аляски. Большинство птиц гнездятся колониями, которые оказываются уязвимыми для интродуцированных на острова хищников и копытных (Ebbert, Byrd, 2002).</p>
    <p>Цепочка Алеутских островов вулканического происхождения, протянулась от Аляски до Камчатки. На 5 из них встречаются алеутские одичавшие тауриды.</p>
    <p>Для вулканических островов характерны центральные возвышенности и прибрежные низины, представленные в основном песчаными отмелями и болотами.</p>
    <p>В питании алеутских таурид недостаточно грубого и калорийного корма — животные приспособились к питанию травой, мхами, водной и околоводной растительностью, что рассматривается как положительное качество породы (Pharo, 2010).</p>
    <p>Чужеродные виды появились около 300 лет назад, вскоре после открытия и освоения русскими Аляски (Brickey, Brickey, 1975).</p>
    <p>Было предпринято много попыток разводить на островах домашних животных и пушных зверей и большинство из них оказались неудачными, что и привело к возникновению популяций одичавших животных. Вероятно, не все такие попытки были задокументированы (MacNeil et al., 2007) или, за давностью лет, документы были утрачены. В результате завозов сейчас на Алеутских островах встречается такие инвазивные виды, как лисы, песцы, лошади, тауриды, овцы, северные и чернохвостые олени (Ebbert, Byrod, 2002).</p>
    <p>Большинство работ, в которых упоминаются одичавшие тауриды Алеутских островов, посвящены проблеме воздействия инвазивных видов на изначально чуждую для них среду обитания (Brickey, Brickey, 1975; Ebbert, Byrod, 2002; MacNeil et al., 2007). Воздействие немногочисленных популяций КРС, по-видимому, мало в сравнении с ущербом, причиняемым более приспособленным к суровым условиям островов и потому более многочисленным видом, северным оленем. Однако, оценивая влияние на среду одного крупного жвачного — северного оленя на Алеутских островах, и события, происходящие в его популяциях, можно прогнозировать влияние и изменения в популяциях другого крупного жвачного — одичавшего КРС в этих же условиях. Необходимо учитывать, что КРС способен сильнее преобразовать среду обитания, чем северный олень. На некоторых Алеутских островах есть также одичавшие лошади и овцы. Олени занимают 7 островов, а одичавший КРС — 5.</p>
    <p>Для сохранения и восстановления редких и эндемичных видов птиц с 70-х гг. ХХ в. началось планомерное уничтожение инвазивных видов на островах (Gilliland, 2006). Кампания по уничтожению оленей и таурид получила широкую огласку и в целом была осуждена общественностью (Foster, 1985; D’Oro, 2003, 2005). Однако, несмотря на это, в 1985–1986 гг. популяции одичавших таурид на островах Шумагина, Семенова и Катон были уничтожены. Дальнейшее уничтожение алеутской популяции одичавшего скота приостановили генетические исследования, которые доказали уникальность одичавших таурид с Алеутских островов (MacNeil et al., 2007). В настоящее время одичавшие тауриды Алеутских островов находятся под охраной, рассматриваются как отдельная редкая порода — алеутская. Животные этой породы характеризуются высокой приспособляемостью к суровым условиям севера, и являются носителями ценных генетических признаков.</p>
    <p>Сохранились популяции на островах Умнак, Чирикова и островах группы Санак. Около 60 голов перед отстрелом было вывезено с острова Семенова, и потомки этих животных живут на материке.</p>
    <p>До проведения генетических исследований одичавших таурид с Алеутских островов (MacNeil et al., 2007) исследователи называли точные даты возникновения популяций одичавшего скота, основываясь на данных завоза КРС разных пород на Алеутские острова в начале ХХ в. Айрширскую породу завезли в XIX в., герефордов и ангусскую — в первые годы XX в., а шароле в 50-е гг. ХХ в. (Pharo, 2010). Считалось, что кроме этих пород в формировании популяции приняла участие шотландская высокогорная (Brickey, Brickey, 1975; Hall, Moore, 1986).</p>
    <p>Однако генетические исследования показали, что тауриды с острова Чирикова сильно отличаются от пород, распространенных в Северной Америке, в том числе и от тех, от которых предположительно произошла. Уровень гетерозиготности алеутской породы оказался таким, как это характерно для животных одной породы, и ниже, чем было бы характерно для помесных пород (MacNeil et аl., 2007). Вероятно, что основой для популяции алеутских КРС послужили совсем другие породы, по всей видимости, завезенные русскими поселенцами на Алеутские острова в середине XIX в., а герефорд, ангусская и шотландская высокогорная оказали на популяцию в целом небольшое влияние.</p>
    <p>Внешний вид — «нечто среднее между герефордом и овцебыком» (Foster, 1985). Животные одинакового типа и размера: некрупные (450–550 кг), мускулистые, пропорциональные с небольшим подгрудком, низко посаженной головой и удлиненным туловищем (Pharo, 2010). Масти встречаются разные, чаще рыжая, бурая, пегая.</p>
    <p>Рога обычно прямые, широко расставленные, с концами, направленными вперед, похожие на рога лонгхорнов, длиной равные длине головы или немного меньше. Встречаются и комолые особи. На зиму животные обрастают длинной, до 10 см шерстью. Из-за мягкой почвы у животных быстро отрастают и не всегда ровно стачиваются копыта (D’oro, 2005).</p>
    <p>По данным 1985 г. по 100 голов жили на острове Катон и Чернобура, а также 150 голов на острове Семенова. На острове Семенова скот существовал с 1896 г. Животные с острова Семенова были частично вывезены, остальные — отстреляны в 1985 г. (Fall et al., 1992). По данным 1985 г. на острове Шумагина было три стада, около 100 голов в каждом (Hall, Moore, 1986). По данным 2005 г. популяция острова Чирикова насчитывала около 800 животных (D’oro, 2005). По данным 2010 г. на острове Умнак обитали 3700 голов (Pharo, 2010).</p>
    <p>Несмотря на многолетнюю историю выживания без поддержки человека, алеутские тауриды хуже приспособлены к местным условиям, чем северные олени. Хотя на островах, где живет одичавший КРС, нет крупных хищников, смертность в популяциях от естественных причин довольно высока — в холодные годы на острове Умнак отмечена гибель до 25 % популяции (Pharo, 2010). Местные жители Алеутских островов охотятся на одичавший скот, хотя северные олени имеют большее значение в обеспечении населения мясом (Fall et al., 1996). Охота на одичавший КРС острова Санак обеспечивает говядиной жителей близлежащих островов, но она затруднена из-за долгого пути на остров (от 5 часов и больше) и невозможности подойти к острову в плохую погоду (Fall et al., 1992).</p>
    <p>Некоторое количество особей отлавливается и вывозится на материк для научных и практических целей, но такие отловы нерегулярны и происходят один раз в несколько лет, а следовательно, не могут серьезно повлиять на численность популяции. Сильнее всего на численность особей и количество одичавших популяций влияет планомерная кампания по уничтожению инвазивных видов на Алеутских островах, которую ведет Министерство рыбы и дичи США.</p>
    <p>Одичавший алеутский КРС боится людей и избегает их (D’oro, 2005), вероятно это связано с охотой местных жителей на них. Алеутским коровам приписывается способность к легким родам (Pharo, 2010).</p>
    <p>Одичавший КРС Алеутских островов отрицательно влияет на растительность островов, и косвенно — на численность птиц на них, но при этом сам по себе является уникальной породой, несущей в себе ценные, хозяйственно-полезные признаки.</p>
    <p>Согласно исследованиям Морского национального заповедника Аляски, травоядные нарушают растительный покров островов. Это приводит к эрозии почв, а также изменению состава растительных сообществ, что меняет биотопы. Особенно уязвимы растительные сообщества на песчаных отмелях, где любит пастись одичавший КРС (Gilliland, 2006).</p>
    <p>Скот топчет гнезда морских птиц и изменяет их среду обитания, что делает острова непригодными для обитания птиц. Владельцам стад предписывается уменьшить влияние скота на землю. Предполагается запретить внедрение новых инвазивных видов и уничтожение уже завезенных (Ebbert, Byrd, 2002).</p>
    <p>Несколько популяций северных оленей на островах уничтожали всю съедобную растительность, а затем вся популяция или большая ее часть гибла от голода. Можно ожидать развития подобного сценария и для одичавших популяций КРС. Однако рост плотности популяции у одичавших таурид гораздо медленнее, чем у северного оленя, и как минимум за полуторавековую историю такого ни разу не случилось. Вероятно, если местным жителям разрешат продолжить охотится на КРС, а также откроют на них, как на северных оленей, спортивную охоту, это позволит поддерживать их численность на уровне, при котором наносимый ими вред невелик.</p>
    <p>Необходимость сохранения алеутского одичавшего КРС несомненна. Эти животные приспособились к тяжелым условиям Алеутских островов, доказано, что они обладают ценным генофондом, отличным от распространенных в США мясных пород, и по сути являются уникальной редкой породой, и потому могут быть использованы для улучшения уже существующих мясных пород или создания новых.</p>
    <p>Высокая естественная смертность в популяции обеспечивает пищей разные виды животных, в том числе редкие, и, возможно, увеличивает биоразнообразие островов. Популяции одичавшего КРС на островах живут уже несколько веков, они уже вписались в существующие на островах биотопы. Исчезновение таурид, возможно, приведет к сокращению численности каких-то других видов, прямо или косвенно связанных с одичавшим КРС, например, хищных птиц, питающихся падалью.</p>
    <p><strong>Остров Грейам, Острова Королевы Шарлотты</strong></p>
    <p>Одичавшие популяции существуют в северо-восточной части острова Грейам (Graham) (Канада) в национальном парке Найкун (Naikoon) (Martz, 2011).</p>
    <p>На остров Грейам (Королевы Шарлотты) КРС (<emphasis>B. taurus</emphasis>) попал с первыми белыми поселенцами в конце XVIII века. В 1893 г. Д.М. Александер собирался переправить на материк около 400 голов шортгорнов, однако сложные погодные условия не позволили этого сделать и скот был оставлен на острове. Одичавший КРС освоил северо-восточные пляжи острова. В 1919 г. поселенцы, арендовавшие местность около реки Оеанда (Oeanda), оставляли там свой скот на вольном выпасе на лето. Эти животные присоединились к одичавшим стадам (Golumbia et al., 2008).</p>
    <p>Позже отмечены одичавшие стада в 18 особей в Кайп Болл (Cape Ball) в 1963 г. и 40 голов в районе реки Оеанда (Oeanda) в 1962 г. (Carl, Guiguet, 1972 цит. по: Long, 2003).</p>
    <p>В настоящее время одичавший скот представляет собой помесь пород шортгорн (канадская селекция), молочная гернси, редпол, айрширская, герефорд и некоторых других молочных пород. Животные держатся группами по 18–20 особей и выглядят здоровыми.</p>
    <p>Охота — основной фактор, сдерживающий широкое распространение одичавшего КРС по острову. С момента появления одичавшего скота поселенцы рассматривали его как обычную дичь. В середине ХХ в. устраивались загонные охоты-облавы. К началу XXI в. уже немногочисленные стада одичавшего КРС были обнаружены в низменности королевы Шарлотты, вдоль северо-восточного побережья острова Грейам. В 1998 г. одичавшие стада отмечены в районе рек Тлел (Tlell) и Оеанда (Oeanda), в Кайп Болл (Cape Ball), в болотах Блу Дануби (Blue Danube) и Бычьем (Bull) (Golumbia et al., 2008).</p>
    <p>Одичавший скот питается травянистой растительностью, поедает осоки, ветви кустарников, ивы и молодые ели. Животные создают тропы и лежки в лесу, повреждают деревья. В перспективе воздействие скота может влиять на видовой состав растений, способствовать распространению чужеродных видов, изменять структуру и состав почвы. Однако в настоящее время олени (чернохвостый <emphasis>— Odocoileus hemionu</emphasis>s и благородный олень<emphasis> — Cervus elaphus</emphasis>) оказывают около 80 % воздействия (от влияния всех копытных в парке) на экосистемы в дюнах парка Наикон (Naikoon) острова Грейам. Поэтому невозможно узнать, представляет ли одичавший КРС значительную угрозу для природных популяций или процессов (Parks, 1999, цит. по: Golumbia et al., 2008).</p>
    <p>Перспективы популяции не ясны. Полностью уничтожить одичавший скот сложно, так как животные пугливы и агрессивны, к тому же ля этого необходимо разрешение ряда ведомств (Moore, 1992 цит. по: Golumbia et al., 2008). Есть предложения охранять одичавший КРС, как и остальных животных в парке, или оставить все как есть и разрешить местным жителям охотится на одичавших таурид, чтобы регулировать их численность (Golumbia et al., 2008).</p>
    <p><strong>Остров Кутиносима, архипелаг Токара</strong></p>
    <p>Остров Кутиносима расположен на юго-западе Японии в архипелаге Токара, префектуре Кагосима. Это гористый остров вулканического происхождения, покрытый густой растительностью.</p>
    <p>Популяция одичавшего КРС была обнаружена на острове исследовательской группой Назава Хаушида (Nozawa Hayashida), о чем было сообщено в 1964 г. (Nakanishi et al., 2003). Животные не были похожи на предков японских пород КРС, однако имели черты примитивных японских пород. По мнению одних исследователей, одичавший КРС Кутиносимы — потомки местного КРС, которого разводили жители острова, что задокументировано с 1727 г. (Tomita, 1996, цит. по: Minezawa, 2002). По мнению других ученых — предки одичавшего КРС сбежали с пастбищ Кагосимы позднее, в 1918–1919 гг. (Hayashida, Nozawa, 1964, цит. по: Minezawa, 2002) (Minezawa, 2002).</p>
    <p>В одичавшей популяции встречаются животные четырех мастей: черная, черная с белым животом, коричневая и коричневая с белым животом. Рост около 110 см, длина тела 120 см, т. е. это невысокие компактные животные (Nakanishi et al., 2003). Нам не удалось выяснить, какова форма рогов у животных в этой популяции, и соотношение комолых и рогатых особей. На фотографии одичавшего скота Кутиносимы (Minezawa, 2002) изображены две комолые особи рыжей масти со светлоокрашенным носовым зеркалом. Животные на фотографии находятся в загоне, поэтому можно предположить, что их комолость не обязательно была врожденной.</p>
    <p>В Японии существует порода КРС кутиносима-уши. Эта порода по сообщению одних авторов, выведена из отловленных в одичавшей популяции Кутиносима животных (Minezawa, 2002). По мнению других ученых (Kawahara-Miki et al., 2011), порода происходит от домашнего скота острова Кутиносима, традиционно используемого как вьючный и тягловый; представители этой породы одичали и создали популяцию одичавшего КРС на острове. Все представители этой породы имеют рога. Среди фотографий породы кутиносима-уши мы видели животных как с прямыми, так и с загнутыми небольшими рогами.</p>
    <p>Представители породы кутиносима-уши весят до 500 кг быки и до 300 кг коровы (Minezawa, 2002), имеют крепкую сухую конституцию, компактное сложение, непровисший, поджарый живот, высокий постав копыт. Масть черная с белым животом и боком с темноокрашенным носом.</p>
    <p>Генетические исследования показали, что порода кутиносима-уши относительна близка к другим аборигенным японским породам но дистанция между ней и этими породами больше, чем дистанция между другими японскими породами. Кутиносима-уши не испытывала влияния европейских пород (Kawahara-Miki et al., 2011), поэтому может представлять интерес, как беспримесная примитивная порода. Таким образом, если придерживаться одного из мнений (Minezawa, 2002), что эта порода выведена из отловленных одичавших животных, то популяция одичавшего скота на Кутиносиме представляет огромный научный интерес.</p>
    <p>Одичавший скот придерживается плоских участков в юго-восточной части острова (Kimura, Ihobe, 1985). Воду пьет из луж, ручьев и горячих источников (Nakanishi et al., 2003).</p>
    <p>Одичавший КРС образуют группы от 2 до 8 особей, встречаются и одиночные особи. Животные придерживаются своего одного участка обитания. Группы неустойчивы, а их участки обитания перекрываются (Kimura, Ihobe, 1985). Таким образом, наблюдается интересное явление — животные придерживаются участка обитания, а не социальной группы, что не отмечено для других одичавших популяций КРС, но встречается у других копытных (Walther, 1984). В исследовании группы ученых профессора Наканиши (Nakanishi еt al., 2003) отмечен максимальный размер группы в 16 животных (из них 3 теленка). В этой же работе подтверждается неустойчивость групп, однако не отмечено такой сильной привязанности к местообитаниям.</p>
    <p>В 1985 г. численность животных оценивалась в 75 голов. Сообщалось, что местные жители выпасают на том же острове свой КРС и изредка используют (видимо, охотятся) на одичавший КРС (Kimura, Ihobe, 1985). Согласно более поздним данным (Kawahara-Miki et al., 2011), численность популяции колебалась в разные годы от 49 до 66 особей. В местах обитания одичавшего скота были собраны клещи, среди которых встречаются те, что могут служить переносчиками некоторых заболеваний домашних таурид, а значит, вызывать гибель одичавших животных от этих заболеваний (Nakanishi et al., 2003).</p>
    <p>Популяция Кутиноcимы — небольшая. Необходимо принять меры по охране поскольку отлов одичавших особей и их контакт с выпасаемым на острове домашним скотом может привести к исчезновению этих животных (Nakanishi et al., 2003).</p>
    <p><strong>Гавайские острова</strong></p>
    <p>Диких копытных на Гаваях (США) не было. В 3–5 в. н. э. полинезийцы завезли на острова домашних свиней. В конце XVIII в. английские поселенцы завезли на острова овец, домашних коз, КРС и свиней европейских пород, которые сильно повлияли на внешний вид уже существовавших на островах свиней. Для сохранения и успешного разведения завезенных домашних животных с начала завоза в XVIII в. действовал мораторий на убой домашних животных европейской селекции. В 1957 г. были завезены муфлоны (Stone, Anderson, 1988). Одичавший КРС появился, вероятно, между 1778 и 1803 гг. Капитан Ванкувер на время своего второго путешествия в 1793 г. выпустил несколько коров и быков на склонах Хуалали (Hualalai), где вскоре их поголовье значительно выросло. К 1830 г. они были многочисленны в горах и долинах Мауна-Кеа. К 1970-м гг. на некоторых из островов существовали одичавшие популяции (Berger, 1972 цит. по: Long, 2003). К 1850 г. поголовье одичавшего скота на Гавайях было около 12 тысяч особей. В дальнейшем началась активная охота на одичавший скот. Последние одичавшие тауриды на Мауна-Кеа были уничтожены в 1931 г., хотя небольшие стада продолжали встречаться на юго-восточном склоне (Tinker, 1941 цит. по: Long, 2003). На Ланаи (Lanai) одичавший КРС истребляли в 1928 г. и в 1952 г. (оставалось 50 животных), но были убиты только 12 (Kramer, 1971 цит. по: Long, 2003).</p>
    <p>Последнее крупное стадо одичавшего КРС существовало в заповеднике Гонаунау (Honaunau), где в 1958 г. около 900 животных были отстреляны. К 1968 г. в этом районе оставалось около 100 особей (Kramer, 1971 цит. по: Long, 2003). Тауриды были завезены на остров Лейсан в начале ХХ в., но к 1910 г. их там уже не осталось (Ely, Clapp 1973 цит. по: Long, 2003). По данным 1986 г., одичавший КРС сохранился также на островах Гаваи, Молокаи и Кауаи (Atkinson, Atkinson, 2000).</p>
    <p>В настоящее время на островах, где сохранился одичавший КРС, открыта сезонная охота на них и на другие инвазивные виды копытных. Судя по фотографии трофеев охотников, одичавшие тауриды гавайских островов напоминают герефордов красной масти с белой головой, с длинными полукруглыми рогами (длина рога примерно равна длине черепа) (сообщение охотника, 2012)</p>
    <p>КРС снижает изобилие растительности в тропических участках, а также косвенно способствует процветанию инвазивных видов растений, которые оказываются более устойчивыми к пастьбе и вытаптыванию, чем эндемичные виды (Stone, Anderson,1988).</p>
    <p><strong>Остров Тиниан, Марианские острова</strong></p>
    <p>Одичавший КРС (вид неизвестен) и козы превратили покрытый лесом остров Тиниан (Tinian) (Северные Марианские острова) в саванну. В 1742 г. численность одичавшего КРС оценивалась в 10 тысяч особей. После того, как их численность была снижена человеком в 1901 г. до 600–700 особей, леса начали восстанавливаться (Stinson, 1992). В середине ХХ в. утверждалось, что одичавший КРС полностью уничтожен, однако позже их обнаружили вновь (Atkinson, Atkinson, 2000). Животные были выпущены испанцами или появились во время Германской и Японской оккупации в 1898–1944 гг. (Lemke, 1992).</p>
    <p><strong>Острова Кораллового моря</strong></p>
    <p>Островные популяции таурид в настоящее время встречаются на 21 расположенных вблизи Австралии островах, на одном из этих островов (Гаммок Хилл (Hummock Hill)) отмечены также одичавшие зебу (Feral animals… 2010). Ранее островных популяций было почти в три раза больше (60), однако они с середины ХХ века по большей части подверглись плановому уничтожению или животные из них были вновь приручены, и их поголовье взято под контроль. Причины исчезновения нескольких островных популяций неизвестны (Feral animals… 2010). Большая часть популяции одичавшего КРС была уничтожена в рамках кампании по борьбе с туберкулезом и бруцеллезом.</p>
    <p><strong>Галапагосские острова</strong></p>
    <p>КРС, вместе с другими домашними животными, были завезены на Галапагосские острова (Эквадор) Христофором Колумбом в 1493 г. Одичавшие животные появились во время правления Хосе Вильямиль в 1832 г. Одичавший КРС встречался на островах Исабела (Cerro Azul (Isabela)), Сан-Кристобаль (San Cristobal), Санта-Мария (Santa Maria) и Санта-Круз (Santa Cruz). Животные питались травянистой растительностью и кактусами (Ubidbia, 1974, цит. по: Moncayo, 2010).</p>
    <p>Пастьба одичавшего скота на острове Исабела привела к тому, что лесные биотопы острова сменились степными (Sherley, Lowe, 2000).</p>
    <p>С момента создания Национального Парка Галапагос и Фонда Чарльза Дарвина (CDF) в 1959 г. началось плановое искоренение инвазивных видов (Controlling…).</p>
    <p>По данным 1970-х гг. одичавшие тауриды существовал на островах Сьерра-Негра (Sierra Negra), Исабела, Санта-Круз, Флореана (Floreana) и Сан-Кристобаль (Eckhardt, 1972, цит. по: Long, 2003). К 2013 г. одичавший скот остался только на острове Исабела, где подвергается плановому уничтожению местным населением и инспекторами парка (перс. сообщение O. Mora, 2013).</p>
    <p>Галапагосский скот происходит от иберийских или средиземноморских пород, почти два столетия подряд приспосабливающихся к климату и особенностям питания на островах. Однако, судя по относительно невысоким показателям инбридинга (0,306), скот завозился на острова не один раз и представляет собой помеси разных пород. При этом относительно высока гомозиготность популяции (Moncayo, 2010), что свидетельствует о направленном отборе в популяции, который либо производился человеком до того, как КРС попали на острова (животные одной породы, или близких пород), либо это следствие естественного отбора на островах во время одичания животных.</p>
    <p>Внешне и по поведению галапагосский скот напоминают испанских боевых быков (перс. сообщ. Dr. M. Almedia Bravo, 2013). Описывается удлиненная голова, с широким лбом у самцов и тонкая у самок, большие глаза, туловище вытянутое, шея длинная. Рога направлены вбок. Высота в холке 120–140 см, вес 700–1200 кг. У коров хорошо развито и заметно вымя. Масти черная, бурая, бурая с черной головой и передней частью тела со светлыми ногами. Слизистые оболочки темные (Moncayo, 2010). По фотографиям (Moncayo, 2010) можно сделать дополнения к внешнему виду животных: кроме описанных мастей встречаются светло-бурая, красная, черно-пестрая и красно-пестрая, рога виловидные и лировидные с широким размахом.</p>
    <p>Большинство одичавших животных боятся людей из-за охоты. Есть труднодоступная популяция в северо-западной части острова Исабела, особи из которой не подпускают к себе людей на расстояние выстрела (перс. сообщ. O. Mora, 2013).</p>
    <p>Питание одичавших КРС составляет естественная растительность острова: трава, фрукты (авокадо, гуава, пассифлора). Животные легко переносят сухой сезон и научились пить солоноватую воду. Одичавший КРС конкурирует за еду с галапагосскими черепахами и способствуют распространению инвазивных видов растений, например гуавы (перс. сообщ. O. Mora, 2013), поэтому сотрудники парка заинтересованы в их уничтожении.</p>
    <p>В то же время галапагосский одичавший скот — это ценный ресурс для выведения новых пород скота, хорошо приспособленных к экстремальным условиям (перс. сообщ. Dr. M. Almedia Bravo, 2013).</p>
    <p><strong>Остров Савайи, архипелаг Самоа</strong></p>
    <p>Одичавший крупный рогатый скот отмечен на острове Савайи (Savai’i) (Самоа), где занимает высоты от 900 до 1040 м над уровнем моря (Butler, 2012).</p>
    <p><strong>Остров Эндерби, Оклендские острова</strong></p>
    <p>Популяция одичавших таурид на острове Эндерби (Новая Зеландия), самом северном из группы Оклендских островов, существовала с 1910 до 1993 гг.</p>
    <p>В конце XIX в. поселенцы попытались организовать фермерское хозяйство на острове Эндерби. Свиньи, козы, овцы и кролики населяли остров с начала XIX в., а КРС завезли в 1894 г. В судовом журнале отмечены девять голов КРС, значившиеся как шортгорны. Впрочем, вряд ли они принадлежали к этой породе, скорее был отмечен тип «шортгорн», в противовес «лонгхорну». В 1910 г. фермерское хозяйство было заброшено, поселенцы, оставив КРС, покинули остров (Baskus, 2006).</p>
    <p>Генетический анализ спермы быков острова Эндерби и сравнение с породами ангусской, фризской, безрогими галовеями, герефорд, джерсейской и шортгорнами датской и шетлендской селекции показал, что ближе всего представители одичавшей популяции были к джерсейской породе. Возможно, имели происхождение от помесных животных английской селекции (Hyndman et al., 2001).</p>
    <p>В одичавшей популяции в 1991 г. насчитывалось 47 особей, 44 из которых были черно-пестрой, и три красно-пестрой масти. Возможно, вследствие адаптации к суровому климату, животные похожи на таурид с Шетлендских островов. Это некрупные, коренастые животные с вытянутым туловищем и относительно короткими, крепкими ногами.</p>
    <p>В настоящее время потомков одичавшей популяции выделяют в отдельную породу, получившую название «эндербийская островная» (Enderby Island Cattle) (Matheson, 2002), иногда называемую просто «эндербийская».</p>
    <p>Одичавший КРС Эндерби, также как и другие одичавшие животные на этом острове, наносили сильный ущерб растительности острова и разрушали уникальную островную экосистему. Так, для Оклендских островов отмечено много видов редких растений, из них по меньшей мере 18 — эндемичных (Godley, 1965), которые несомненно страдали от сильного пресса травоядных.</p>
    <p><strong>Остров Кэмпбелл, архипелаг Кэмпбелла</strong></p>
    <p>На острове Кэмпбелл в Новой Зеландии с 1902 по 1984 гг. существовала популяция одичавшего скота, которая была уничтожена в целях сохранения среды обитания редких видов птиц.</p>
    <p>Остров Кэмпбелла, площадью 112,68 км — на редкость не подходящее для домашних животных место: здесь ветрено (ежедневно ветры с порывами до 10 м/с), холодно (от –7 °C до +12 °C, среднегодовая температура +4 °C) и пасмурно (215 дней в год). В год выпадает 1450 мм регулярных осадков в виде дождя и снега, что можно перевести как дождь каждый день. В таких условиях популяция одичавшего КРС существовала около 80 лет.</p>
    <p>На основании фотографий (1976 год) было сделано предположение, что в образовании популяции принимали участие шортгорны (Dilks, Wilson, 1979).</p>
    <p>Тауриды были интродуцированы на остров Кэмпбелл в 1902 г. во время неудачной попытки организовать здесь сельское хозяйство (Dilks, 1979).</p>
    <p>В 1910 г. были обнаружены шесть быков и 10 коров, которые, по всей видимости, отвыкли от человека и одичали. Небольшое стадо КРС, около 20 голов сохранялось до 1970-х гг, затем было принято решение об удалении скота с острова, и в 1984 г. популяция была уничтожена.</p>
    <p>Об одичавших тауридах с острова Кэмпбелл известно только то, что они, очевидно, приспособились к жизни в довольно неблагоприятных условиях острова.</p>
    <subtitle>Одичавшие популяции материков</subtitle>
    <p><strong>Испания</strong></p>
    <p>На Пиренейском полуострове сохранилось много примитивных пород <emphasis>B. taurus</emphasis>. Этому способствовало традиционное полувольное содержание скота не только на равнинных пастбищах, но и на неудобьях: в болотах и горах (Martin-Burriel et al., 2011).</p>
    <p>В Испании полувольное содержание в горах обусловило появление одичавших популяций. Все животные одной из одичавших популяций из северной Наварры из гор Гоизута (Goizueta) в настоящее время отловлены и дали начало одной из популяций полувольных бетизу. Несколько маленьких стад существуют в Унието (Urnieta) в Гуипузкоа (Guipuzcoa) и в имении маркиза де лос Аркос в Олаге (Olague) в Ваварре (Vavarra). Около 100 голов живет неподалеку от Энтрино (Entrino) на юге провинции Оренс (Orense) в Галисии. Около 150 голов породы мостренцы живет в национальном парке Доньяна в Андалузии.</p>
    <p><emphasis>Порода бетизу (Betizu)</emphasis> происходит из северной части Испании (G&#243;mez Fernandez, Amezaga, 2003) и официально признана в 1997 г. (feagas.com).</p>
    <p>Общая численность породы не превышает 300 голов. Почти 160 чистокровных особей в четырех стадах сохранились в Бискайе (G&#243;mez Fernandez et al., 1997). Есть бетизу и у французских басков. В Наварре по учету 1999 г. было 166 особей (P&#233;rez de Muniain Ortigosa, 1999). Эти популяции считаются полудикими, однако практически это одичавшие животные, поскольку они живут в естественных и довольно суровых условиях гор без помощи человека и питаются подножным кормом.</p>
    <p>«Betizu» происходит из баскского языка, где оно означает, Behi = корова, izua = застенчивый, т. е. «пугливая корова». Вероятно, такое название связано с полудиким образом жизни бетизу, которые пасутся в лесах и избегают человека.</p>
    <p>Высота в холке у быков до 130 см и до 120 см у коров. Средний вес быков от 400–500 кг и коров 350 кг (G&#243;mez Fernandez, Amezaga, 2003). Передняя часть туловища более развита, чем задняя, такое сложение заметнее у самцов. Общее сложение грацильное, характерен высокий постав головы и хвоста, имеется небольшой подгрудок. Масть светло-рыжая, соловая, кожа слабо пигментированная, копыта и нос — розовые. При рождении масть телят — пятнистая (G&#243;mez Fernandez et al., 1997). К двухмесячному возрасту телята приобретают масть как у взрослых. Морда и лоб относительно узкие. Рога лировидные, серповидные, скобовидные, длина рогов изредка превышает длину головы. Вымя небольшое, покрытое шерстью (Seiliez, 1999).</p>
    <p>В полувольных популяциях отелы у самок происходят раз в два года, большинство отелов приходится на март (G&#243;mez Fernandez et al., 1997), следовательно, гон происходит в начале лета.</p>
    <p>Средний возраст первого отела — 3 года, хотя отмечены первые отелы и в 5–6 лет (G&#243;mez Fernandez et al., 1997). Перед родами корова покидает стадо и прячется в зарослях кустарника; присоединяется к стаду только через несколько дней после отела. Теленок следует за матерью до 15 месяцев, что связано с высокими рисками в горах. Если теленок отобьется от матери до годовалого возраста, то, скорее всего, погибнет. Ослабление контакта мать-теленок происходит постепенно, но его резкое прерывание происходит во время гона в июне, когда корову начинают преследовать быки. Однако связь коровы со своими дочерьми оказывается достаточно крепкой для того, чтобы после того, как гон прошел, они вновь воссоединились (Seiliez, 1999).</p>
    <p>Средняя продолжительность жизни 14–15 лет, за это время корова телится не более 5–6 раз (G&#243;mez Fernandez et al., 1997).</p>
    <p>Участок обитания бетизу составляет несколько квадратных километров, даже при беспокойстве животные не уходят далеко от привычных мест обитания. Зимой КРС придерживается солнечных склонов, летом уходят в леса. Весной, перед таянием снега бетизу спускаются к подножию гор; чем жарче становится, тем выше они поднимаются в горы. При переходах члены стада идут гуськом, годами придерживаются старых троп (Seiliez, 1999).</p>
    <p>Бетизу издают два типа мычания — отрывистое и долгое, что, вероятно, помогает поддерживать членам одной группы контакт при ограниченной видимости в горах и лесах (Seiliez, 1999).</p>
    <p>Эта примитивная порода представляет историческую и традиционную ценность в горах басков, так как обладает способностью жить на бедных пастбищах и в горах (G&#243;mez Fernandez, Amezaga, 2003).</p>
    <p>На одичавших животных традиционно охотятся с собаками. Также представители породы участвуют в боях быков с собаками (G&#243;mez Fernandez et al., 1997). Для добычи мяса полувольных животных также применяется отстрел (agraria.org).</p>
    <p>Порода находится под защитой испанского министерства сельского хозяйства. Породу рекомендуют для разведения на труднодоступных участках в горах, и для содержания в национальных парках из-за неприхотливости и медленной скорости размножения (G&#243;mez Fernandez et al., 1997).</p>
    <p><emphasis>Порода мостренца </emphasis>(<emphasis>Mostrenca</emphasis>) в одичавшем состоянии обитает в заповеднике Доньяна на заболоченных и заросших кустарником участках, вдоль реки Гуадимар (Guadiamar). Порода также называется марисмена (Marisme&#328;a).</p>
    <p>Скот живет полностью на подножном корме и не получает никакой дополнительной подкормки. Один раз в год животных из заповедника отлавливают для проведения санитарных и зоотехнических мероприятий (Fundаtion BBVA…). По другим данным, КРС обходится вовсе без вмешательства человека (Lazo, 1994, 1995). Большую часть информации о популяции мостренцы нам удалось почерпнуть из работ Лазо (Lazo, 1992, 1994, 1995; Lazo et al., 1995).</p>
    <p><strong>История возникновения.</strong> В местности Доньяна скот породы мостренца существует, по крайней мере, с XIII в. При этом традиционно контроль за стадами был минимальным (Lazo, 1995), т. е. сводился в основном к добыче молодых особей на мясо, как это и было в 1980-е гг. (Lazo, 1994).</p>
    <p>Это примитивная местная порода, долгое время разводимая «в себе», без влияния других европейских пород (Martinez et al., 2005). Обнаружено влияние, вероятно, давнее, африканских зебу <emphasis>B. indicus</emphasis> (Martin-Burriel et al., 2011). Само название «мостренца» — обозначает «дикий, бесхозный» (Lazo, 1994).</p>
    <p>Животные очень разные по размеру: вес от 240–510 кг у самок и у самцов 450–750. И самцы и самки имеют большие серповидные и лировидные рога, которые могут быть опущены вниз до горизонтального положения. Длина рога больше длины головы животного или равна ей.</p>
    <p>Типичная масть — красная, темно-рыжая, но также распространена черная, каштановая, белая, встречаются животные с белыми и темными пятнами различного размера (Fundation BBVA…).</p>
    <p>Заповедник Доньяна (северо-запад Испании 37°N, 6°E) площадью 67 км<sup>2</sup> имеет трапециевидную форму и окружен со всех сторон забором с колючей проволокой (Lazo, 1992). Климат типично средиземноморский с жарким сухим летом и мягкой, влажной зимой.</p>
    <p>В заповеднике встречаются четыре основных типа биотопов: сосновые леса, песчаные дюны, кустарниковые заросли и болота, с разнообразной травянистой растительностью (Lazo, 1994). Стада мостренцы занимают не весь заповедник; площадь самого большого участка, на котором живут стада, составляет только 36 % доступной территории, а всего ими используется около 73 % площади заповедника. Участки, где мостренца практически не встречается, в основном покрыты ксерофитной растительностью, которая не привлекательна для КРС. Площади участков обитания мостренцы меньше, чем у диких бычьих (гаура, зубра, бизона, африканского буйвола), но больтиносимы (Lazo, 1995).</p>
    <p>Заливные и сухие луга (между зарослями кустарника и песчаными дюнами) — излюбленные пастбища КРС, где в среднем в году наблюдается наибольшая плотность животных (26,2 и 20,2 особи/км<sup>2</sup> соответственно). В сухой сезон мостренцу привлекают болота. Плотность животных на береговых болотах ла Вера в Доньяна в среднем составляет 8,3 особи/км<sup>2</sup>, но этот показатель меняется в зависимости от сезона: в ноябре — январе он составляет 2,8, в феврале — марте 8,9, в мае — октябре 10,7 (Lazo et al., 1995).</p>
    <p>В период с 1987 по 1989 гг. в популяции было около 140 животных старше одного года. В популяции немного преобладают взрослые самки (56 %). Взрослые самцы составляют 9 % популяции, молодые самцы (старше 4 лет) 20 % и молодые самки (старше 2 лет) 15 % (Lazo, 1994).</p>
    <p>Вся популяция представлена четырьмя основными стадами (в работах Лазо они обозначены LNG, MTZ, PLS, QMD), которые представляют собой семейные группы самок с телятами и подростками. Самцы по достижении трехлетнего возраста уходят из стада и живут отдельно или в холостяковых группах (3–5 животных) (Fundation BBVA…).</p>
    <p>Состав каждого стада постоянен, члены одного стада как правило остаются в нем же, не переходят в другие стада (табл. 12). В 2,9 % случаев встречаются стада, сформированные при совместной пастьбе двух групп. При образовании смешанных групп из двух стад агонистические взаимодействия между коровами, принадлежащими к разным стадам, резко возрастали. В основном агрессия выражалась в боданиях. После битвы одна их самок покидала место происшествия. Больше половины случаев смешения наблюдали между двумя стадами LNG и QMD (55,6 %, N = 52). Не отмечено смешение трех стад одновременно. Влияния сезона на этот процесс не отмечено.</p>
    <subtitle><sup>Таблица 12. Половозрастная структура четырех стад скота породы мостренца в заповеднике Доньяна осенью 1989 г. (по: Lazo, 1994)</sup></subtitle>
    <image l:href="#tab12.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Взрослые самцы обычно находятся отдельно от стада и присоединяются к ним временно, на период гона, или когда какая-нибудь из самок приходит в охоту вне этого периода (Lazo, 1994). Из пяти доминантных самцов трое присоединялись на период гона к трем разным стадам, а двое предпочитали присоединяться к стадам, которые оказывались ближе к их участкам обитания. Чем выше статус самца, тем меньше его участок перекрывается с участками других высокоранговых самцов.</p>
    <p>Молодые, низкоранговые самцы, еще не участвующие в размножении, но уже ушедшие из материнского стада, имеют сильно перекрывающиеся участки обитания (рис. 29). Наибольшая скорость перемещения взрослых самцов отмечена весной, перед гоном, после гона активность их падает. У молодых, еще не участвующих в размножении самцов такого не отмечено (Lazo, 1995).</p>
    <p>Площади участков обитания различаются: 1243 га (PLS), 1299 га (LNG), 2034 га (QMD) и 2635 га (MTZ). Их использование зависит от сезона (рис. 30). В среднем, участки обитания стад перекрывались с участками соседей на треть (31 %), при этом участки PLS-QMD перекрывались на 15 %, а участки LNG-QMD на 55 %. Степень перекрывания меняется от сезона к сезону, а место перекрывания разные стада обычно использовали в разные сезоны года. Пастьба на одном участке у двух стад отсутствовала зимой и весной. Расстояние между стадами летом и осенью было достоверно меньше, чем зимой и весной.</p>
    <p>Для этой популяции характерна удивительная стабильность стад, которая обычно не отмечается в стадах одичавшего скота, да и у диких бычьих тоже. Профессор Лазо сравнивает такую стабильность стад мостренцы со стадами африканского буйвола (Lazo, 1994).</p>
    <p>Гон приходится на время между июнем и августом, хотя спаривания могут происходить и в течение всего года (Lazo, 1995). Беременность длится девять месяцев, пик рождаемости приходится на весну (март-май). Коровы могут приносить телят как ежегодно, так и с перерывами в год и более между родами. Около 75 % отелов приходятся на 4–6 месяцев в году. При этом внутри стад большинство отелов приходятся на более краткие периоды от двух до четырех месяцев, возможно, что такие относительно близкие по времени отелы и способствуют устойчивости стада (Lazo,1994).</p>
    <image l:href="#_29.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 29. Участки обитания четырех стад скота породы мостренца в заповеднике Доньяна, Испания (по: Lazo, 1994)</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_30.png"/>
    <p><emphasis><sup>Рис. 30. Участки обитания а) семи молодых самцов, b) пяти взрослых самцов (по: Lazo, 1995).</sup></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Однако мы предполагаем, что не синхронизация гона и отела способствует объединению стада, а наоборот, тесные социальные связи в стаде способствуют синхронизации гона и отела под воздействием феромонов, как это было показано для многих видов животных (Зинкевич, 2003).</p>
    <p>Традиционно, вплоть до 80-х годов ХХ в. в популяции добывали от 30 до 50 % молодняка (Lazo, 1992).</p>
    <p><strong>Франция</strong></p>
    <p>Нам удалось найти незначительное количество данных по одичавшим популяциям КРС Франции.</p>
    <p>Небольшое стадо одичавшего КРС существует во Французских Пиренеях в регионе Арьего (Haut Ariego).</p>
    <p>Вторая популяция существовала на нижних склонах горы Рун (Rhune) в атлантических Пиренеях и была уничтожена в 1924 г., чтобы не мешала развитию туризма (Lever, 1985, цит. по: Long, 2003).</p>
    <p>На востоке Андорры, во Французских Пиренеях, неподалеку от реки Моссаны, по границе с Испанией, существует 300–400 голов мелкого одичавшего КРС (Long, 2003), относящихся к породе бетизу.</p>
    <p><strong>Китай</strong></p>
    <p>На территории Гонконга существует около 1250 голов одичавших таурид (Chung-tong, 2003) и около 130 голов одичавших буйволов (Inspection…, 2013).</p>
    <p>Около 400 голов одичавших таурид (по представленным в статье фотографиям по общей грацильности сложения и заметному возвышению лопаток можно предположить, что есть примесь зебу) встречаются на полуострове Сайкун (Sai Kung) на территории пригородного парка Сайкун. Изначально одичавших животных было немного. В настоящее время действует программа переселения одичавших таурид из города в национальный парк. Было предположено, что животным хватит растительности в парке для питания. Для того, чтобы численность животных не увеличивалась быстро, часть животных (45 голов) подвергли стерилизации. Одичавший КРС предпочитает питаться пищевыми отходами, оставляемыми туристами, или даже достает отходы из мусорных баков. Среди отходов, поедаемых одичавшим скотом — хлебные и мясные продукты. Отмечено и воровство тауридами мясных продуктов с площадок для барбекю (Konwles, 2012). Одичавшие тауриды и буйволы могут наносить ущерб полям и садам фермеров, а также загрязнять проезжие части дорог и пешеходные дорожки.</p>
    <p>Программа стерилизации и контрацепции одичавших животных, в том числе и крупного рогатого скота, действует по всей стране (Inspection, 2013).</p>
    <p><strong>Соединенные Штаты Америки</strong></p>
    <p>В Америке довольно много популяций одичавших домашних животных, возникших в разное время, но не раньше появления в Америке первых конквистадоров. Первые тауриды были завезены в Америку, в Мехико в 1521 г., это были андалузские длиннорогие породы коров. Позже крупный рогатый скот привозили с собой миссионеры (Young, 1998).</p>
    <p>Попытки поселенцев устраивать ранчо не всегда увенчивались успехом, и нередко люди животных оставляли. На обозы и поселения колонистов нападали индейцы, в маленьких поселках вспышки серьезных заболеваний могли уничтожить все население, в результате чего домашние животные лишались хозяев и разбегались. От огромных стад, круглогодично содержащихся на неогороженных пастбищах, при перегонах с места на места, могли отбиваться животные. Также отбившиеся от стада животные могли появляться при угоне (воровстве) скота, когда большое стадо быстро перегонялось с места на место, а вор не мог останавливаться для розысков пропавшей скотины (Sheridan, 2012). Одичавших таурид к началу XVIII в. в Америке насчитывалось около 48 миллионов голов. В основном популяции одичавшего скота были сосредоточены на территории западных штатов (Dolezal, 2013). В других штатах одичавший крупный рогатый скот не встречается, так как там распространены крупные хищники. На территории Калифорнии к концу ХХ в. одичавший скот был уничтожен (Long, 2003). Для КРС Америки отмечено, что одичавшие перемещаются на большие расстояния (47+3 км), чем домашние на выпасе (14+2 км) и имеют больший участок обитания (20 и 7 км<sup>2</sup>) соответственно (Peters et al., 2007).</p>
    <p>Для большинства популяций одичавших таурид в США без генетических анализов невозможно установить их происхождение. Некоторые особи по внешнему виду похожи на известные породы: шортгорнов, герефордов, ангусов и т. п., другие выглядят как совершенно непонятная помесь.</p>
    <p>Популяция одичавших таурид существует в местности, получившей название <strong>«Красная пустыня» (Red Desert)</strong>, <strong>юго-запад Вайоминга, США</strong>. Кроме КРС в «Красной пустыне» встречаются одичавшие лошади, а также лоси и вилороги. Основные исследования в этой местности посвящены лошадям, как самому многочисленному здесь виду крупных травоядных, а прочие работы касаются питания копытных и их распределения по территории (Miller, 1983). Одичавший КРС обычно рассматривается наряду с другими копытными или в сравнении с лошадьми, поэтому информации о них не очень много.</p>
    <p>«Красная пустыня» в строгом смысле слова не является пустыней: здесь выпадает 250–300 мм осадков в год, распространены растительные сообщества, характерные для прерии, лесостепи, полупустыни: полынно-злаковые сообщества, заросли кустарника, злаковые сообщества, солончаки, сообщества интродуцированых растений, встречаются опустыненные участки и подвижные песчаные дюны. Летом температура достигает +35 °C, а зимой может опускаться до –40 °C, возможно образование наста.</p>
    <p>До появления человека и домашних копытных территория «Красной пустыни» представляла собой прерию с участками лесостепи. Распашка песчаных земель и перевыпас скота привели к обеднению почвы и появлению значительных участков пустыни, после чего сельское хозяйство в этой местности было заброшено, появились стада одичавших КРС и лошадей (Miller, 1983).</p>
    <p>Одичавшие копытные наибольшее предпочтение отдают полынно-злаковым сообществам, которые занимают 56 % территории «Красной пустыни». Однако лошади и КРС используют эту территорию в разные сезоны года. Лошади пасутся здесь осенью и зимой, и предпочитают северные и восточные участки, где одичавший КРС встречается редко. Скот пасется в западной и южной части полынно-злаковой степи и приходит сюда летом и осенью. Ранней весной и зимой одичавшие тауриды используют участки так называемых «кроличьих зарослей» (rabbitbrush), представленных кустарниковой растительностью (<emphasis>Ericameria ssp.</emphasis> и <emphasis>Chrysothamnus ssp.</emphasis> — 10 % территории). Изредка в течение всего года КРС встречается на участках разнотравной степи и солончаках.</p>
    <p>Одичавшие животные осваивают территории неподалеку от воды (не дальше чем на расстоянии 4,8 км). В холодные и снежные месяцы (январь, февраль), КРС может удаляться от воды более, чем на 4,8 км, вероятно, умеет использовать в качестве питья снег, в отличие от одичавших лошадей, которые весь год держатся неподалеку от источников воды (Miller, 1983).</p>
    <p>Среди одичавших таурид высока смертность в суровые зимы: так для зимы 1979 г. отмечен падеж сотен животных, согласно авиаучетам от популяции сохранилось чуть более 10 % особей. Интересно, что лошади и лоси перенесли эту зиму с меньшими потерями, падеж среди лошадей не превышал нескольких процентов от общей численности популяции.</p>
    <p>Из хищников в «Красной пустыне» встречается койот, который может оказывать некоторое влияние на численность одичавшего КРС (Miller, 1983).</p>
    <p>Конкуренция за воду с одичавшими животными может отрицательно сказаться на численности вилорога. Малое количество воды вызывает внутривидовые и межвидовые драки у КРС и лошадей, но, в то же время, эти животные могут пить бок о бок, а более пугливые вилороги выдерживают на водопое дистанцию 3 м и избегают источников, пока вокруг них толпятся лошади и скот.</p>
    <p>Опустынивание территории произошло из-за распашки песчаных земель и перевыпаса домашних копытных. Рост численности одичавших копытных может привести к дальнейшей деградации растительных сообществ и увеличению площади песчаных дюн. Возможно, потребуется частично сократить поголовье одичавших животных, но в основном это касается не КРС, а лошадей (Miller, 1983).</p>
    <p><strong>Бразилия</strong></p>
    <p>В Бразилии косвенно на численность одичавшего скота указывает то, что ягуары питаются в основном им. На долю одичавшего КРС приходится 30–56 % жертв этого хищника (Hoogistiejn, Mondolfy, 1996).</p>
    <p><strong>Австралия</strong></p>
    <p>В Австралии самое большое разнообразие одичавших бычьих. Здесь встречаются одичавшие бантенги (скот Бали), буйволы, тауриды и, реже, зебу и гибриды зебу с тауридами. Переселенцы завозили на материк крупный рогатый скот разных видов, рассчитывая на лучшую приспособленность того или иного вида к климату Австралии. Полувольное содержание животных и отсутствие хищников, способных существенно повлиять на численность крупных копытных, способствовали быстрому одичанию крупного рогатого скота. Животных завозили в основном в XIX в. Одичавшие тауриды и зебу обитают в Новом Южном Уэльсе (Groves, 2003), на Северных территориях (Culling of…, 1991). Также здесь встречаются гибриды (Ausvetplan…, 2000).</p>
    <p>Нам не удалось найти описания внешнего вида одичавшего КРС. Вероятно, в разных областях Австралии дичали разные породы. По трофейным фотографиям (Australia Wide Safaris…, 2013) мы пришли к выводу, что популяция неоднородна. Некоторые животные имеют признаки европейских пород: герефорд, лимузин, редпол. Есть особи, похожие на породы зебу: светло-серый брахман. Встречаются особи, напоминающие зебувидный скот: породу санта-гертруда красной масти, есть особи с нестандартным для зебу положением горба, при общем облике зебу голова напоминает голову таурид.</p>
    <p>На фотографиях все особи рогаты, но, возможно, комолые быки не попадают в трофеи. Уши как вислые длинные и вислые круглые, так и обычной формы и положения.</p>
    <p>Поскольку в некоторых национальных парках (Какаду) тауриды и зебу живут вместе с бантенгами (Groves, Grubb, 2011), можно предположить, что в этих местностях существуют межвидовые гибриды с бантенгом.</p>
    <p>Одичавший КРС (<emphasis>B. taurus и B. indicus</emphasis>) предпочитает местности с выраженным рельефом, удаленные от населенных пунктов. Иногда одичавший скот возникает при системе ранчеводства, однако обычно такие популяции невелики и существует недолго. Участок, занимаемый стадом, имеет диаметр около 10 км (Ausvetplan…2000).</p>
    <p>В последние десятилетия ХХ в. поголовье одичавшего скота рода <emphasis>Bos </emphasis>заметно сократилось из-за отстрела, а также строгого учета и контроля домашних животных. В 1991 г. поголовье одичавших КРС оценивалось в 100 тысяч особей (Culling of…, 1991).</p>
    <p>Одичавшие коровы держатся стадами по 10–30 голов, быки обычно находятся отдельно (Ausvetplan…2000). Встречаются такие социальные образования как «детские сады», когда матери телят уходят на некоторое время (до 1,5–2 часов), обычно на водопой, а группа телят остается под присмотром одной-двух взрослых коров. В одичавших стадах до 30 % особей составляют телята в возрасте до одного года (Thomson, 1992a).</p>
    <p>Основной регулятор численности одичавшего скота рода <emphasis>Bos</emphasis> в Австралии — человек (см. ниже).</p>
    <p>Незначительный ущерб популяции наносят динго, добывающие телят. Динго либо дожидаются, когда отделившаяся от стада и недавно родившая корова оставит теленка, чтобы пойти к водопою, либо нападают на «детские сады», когда группу телят защищает небольшое число взрослых животных. Привлекает динго призывный крик теленка, когда мать долго не возвращается. Атаки на новорожденных телят оказывались самыми успешными. Однако в целом ущерб популяции наносится незначительный, поскольку динго в 3,5 раза чаще нападают на кенгуру или овец, чем на одичавший скот, а также питаются не только крупной добычей. На одичавший скот динго нападают группой (от 3 до 7 особей) и животные этой группы должны быть опытными (возраст 1–7 лет) (Thomson, 1992a).</p>
    <p>Также на увеличение смертности животных в популяции влияют нематодотозы (см. ниже) и другие инфекционные и паразитарные болезни.</p>
    <p>Перед отелом коровы отделяются от стада. Телят обычно прячут, а затем разыскивают (Thomson, 1992b).</p>
    <p>По отношению к человеку животные осторожны и пугливы (Ausvetplan…, 2000).</p>
    <p>По фотографиям (Culling of…, 1991) можно увидеть, что одичавшие <emphasis>Bos</emphasis> могут образовывать смешанные стада с одичавшими ослами.</p>
    <p>При нападении динго на стадо взрослые коровы окружают телят и отражают атаки хищников. При нападении динго на корову с новорожденным теленком корова защищает теленка и, пытается не спрятать его, а заставляет следовать за собой (Thomson, 1992b)</p>
    <p>Найденные нами работы по одичавшим тауридам и зебу Австралии в основном посвящены ущербу, который причиняют эти животные эндемичным флоре и фауне, а также сельскохозяйственным культурам, болезням, переносимым ими, и способам сократить или использовать их поголовье.</p>
    <p>Наибольший вред одичавшие тауриды и зебу приносят в Кимберли, где сохранились остатки тропических муссонных лесов. От вытаптывания страдают и прибрежные растительные сообщества. Меняется видовой состав флоры в пользу степных видов, что способствует возникновению пожаров. Смена лесных сообществ степными способствует общему потеплению климата в Австралии (Steffen et al., 2005).</p>
    <p>Косвенно одичавший скот рода <emphasis>Bos</emphasis> влияет на сокращение видов-эндемиков млекопитающих, птиц, моллюсков и насекомых, разрушая их среду обитания (Norris et al., 2005).</p>
    <p>Один из основных способов сократить поголовье одичавших таурид и зебу — отстрел с вертолета и сафари.</p>
    <p>Практикуется отлов и приручение одичавшего скота. Также отловленных одичавших животных забивают для приготовления корма для домашних животных (Culling of …, 1991). Для розыска стад используются вертолеты и охотничьи собаки. Также для обнаружения стад одичавших животных используется «метод Иуды» (Judas technique). Метод заключается в том, что на пойманное в ловушку или обездвиженное животное надевают радиоошейник, а через некоторое время (когда предполагается, что животное уже присоединилось к своей группе) разыскивают животное с ошейником и его стадо (Courchamp et al., 2002).</p>
    <p>В качестве биологического метода снижения численности популяции используется паразитическая нематода, которая приводит к смертности телят в 30 % случаев заражения. Паразит передается от матери к детенышу с молоком, размножается в кишечнике теленка и вызывает расстройства пищеварения, ведущие к ослаблению детеныша и, возможно, его смерти (Freeland, 1990).</p>
    <p>Еще один способ не связан с контролем численности одичавших копытных — территории, которые надо защитить от посещения растительноядных млекопитающих, огораживают. В качестве ограды используют сетку или электро-пастуха. Такой способ хорошо зарекомендовали себя, когда животных нужно отпугнуть на время от какого-либо участка. Крупные животные могут повреждать изгороди, однако их воздействие на огороженную территорию значительно снижается. Эффективная мера для сокращения количества повреждений изгороди — организация облавы или отстрела перед ее установкой (Norris et al., 2005).</p>
    <p>Широкому распространению одичавших крупных копытных, в том числе рода <emphasis>Bos</emphasis> на засушливых территориях Австралии способствует то, что здесь создана сеть артезианских скважин и водоемов. Эти источники копытные используют для водопоев и благодаря им расширяют границы своих ареалов. При этом создаются условия для перевыпаса. Снижаются разнообразие флоры, продуктивность пастбищ и подрывается кормовая база растительноядных видов-эндемиков (James et al., 1999). Для снижения численности одичавших копытных в засушливых областях антропогенные водоемы стараются сделать для них менее доступными (Norris et al., 2005).</p>
    <p>Для контроля численности одичавших животных кое-где используются контрацептивы: химические или гормональные препараты, снижающие фертильность животных, однако этот метод нельзя назвать распространенным и успешным (Culling of…, 1991; Norris et al., 2005). Хорошо зарекомендовали себя меры по предупреждению появления одичавших животных (регистрация, учет, контроль и чипирование всех домашних животных и наказание владельцу в случае, если животное находится без надзора) (Australian…, 2007).</p>
    <subtitle>Зебу</subtitle>
    <p>Зебу (<emphasis>Bos indicus</emphasis>) — крупный рогатый скот в сельском хозяйстве стран с жарким климатом выполняет функции таурид. Зебу называют также горбатым скотом, потому что представители этого вида имеют на спине над лопатками, ближе к шее мышечно-жировой горб. Размеры горба могут колебаться: у молодых животных и самок он небольшой, у взрослых самцов до 30–40 см высотой и 8–10 кг весом. У гибридных пород размеры горба варьируют до полного отсутствия, а положение горба над лопатками — непостоянно, горб может быть смещен дальше от шеи (Вердиев, 1986).</p>
    <p>Популярность зебу в странах с жарким климатом объясняется его способностью легко переносить жару и устойчивостью к ряду заболеваний, (например, к чуме крупного рогатого скота, пироплазмозам), смертельных для таурид. Гибриды зебу и таурид отличаются высокой продуктивностью, поэтому распространились шире, чем чистокровные зебу. В мире существует более сотни пород зебу (121), из которых наибольшее распространение имеют 13 пород и 29 официально зарегистрированных пород гибридного происхождения.</p>
    <p>Зебу и гибриды с зебу не устойчивы к холодам и трипаносомозам, поэтому на большей части земного шара и в некоторых местах с жарким климатом, где распространены трипаносомы, например в субтропических регионах Африки, население разводит таурид</p>
    <p>В Уганде мухи цеце (переносчики трипаносомоза) меньше нападают на скот красной и светло-бурой масти, поэтому в областях, где трипаносомозы встречаются и есть зебу, преобладают животные красной и светло-бурой масти (Carty, 2002).</p>
    <p>Индийский тур (<emphasis>B. namadicus</emphasis>), от которого произошел зебу, был распространен на территории Южной Азии, в основном на Индийском субконтиненте. Он был одомашнен в южной части Индии около 7–5,5 тыс. лет до н. э.</p>
    <p>Основное назначение зебу — получение молока, реже мяса и использование в качестве тягловой силы. Удои зебу за лактацию зависят от породы и условий содержания.</p>
    <p>При изучении социального поведения телок зебу породы анколе (Ankole) и их гибридов с голштинской породой на пастбищах Уганды было обнаружено, что при одинаковом уровне агрессивных взаимодействий в стаде, зебу демонстрируют больше дружелюбного поведения, чем гибриды, и у зебу меньше социальные дистанции, чем у гибридов. Гибридные особи чаще натыкаются на различные объекты на пастбище и имеют больше повреждений (Huber et al., 2008).</p>
    <p>В условиях ранчо Флориды самцы зебу (пород брахман и нелоре х брахман) показали в среднем меньшую половую активность, чем быки таурид (Chenoweth et al.,1996). Возможно, это объясняется лучшим качеством спермы зебу, поскольку процент плодовитости у зебу (тех же пород) при вольной случке сопоставим с таковым у таурид (Silva-Mena et al., 2000).</p>
    <p>Для коров зебу породы брахман в период эструса характерен рост количества агрессивных (бодания) и дружелюбных (облизывания, тычки носом) взаимодействий с другими членами стада. Наблюдаются садки и попытки садок на других самок (Solano et al., 2005), как это свойственно и коровам <emphasis>B. taurus</emphasis>.</p>
    <p>Самки зебу более заботливые матери, чем самки гибридных животных (<emphasis>B. taurus </emphasis>х<emphasis> B. indicus</emphasis>), что выражается в более продолжительном кормлении телят молоком, более тесном и длительном контакте матери с детенышем, и большей выраженностью агрессивного поведения самок по отношению к чужим телятам (Das et al., 2001).</p>
    <p>«Дикий темперамент» зебу, из-за которого, как считается, их сложно содержать, в большей степени зависит от условий воспитания, а не от генетических качеств. Хендлинг для зебу также полезен, как и для телят таурид. Хендлинг гибридов зебу с 1–2-месячного возраста в течение 3 недель в количестве 10 раз в дальнейшем оказал положительное влияние на взаимоотношения телят и человека: телята после хендлинга не шарахались, не пытались убегать и не перепрыгивали через изгороди (Becker, Lobato, 1997).</p>
    <p>Отмечено влияние поведения зебу в Восточной Африке на степень поражения их клещами: животные-вожаки, идущие впереди стада, собирают на себя больше клещей, чем зебу, идущие за ними (Newson et al.,1973). Поэтому большая степень поражения клещами завозных пород таурид по сравнению с местными африканскими зебу (Ali, de Castro, 1993), возможно объясняется не столько строением кожного покрова, сколько поведенческими особенностями завозных животных, которые обычно из-за большего веса занимают доминантное положение в стаде.</p>
    <p>Зебу — полиэстричные животные. Большинство домашних зебу телятся круглый год. Однако в полувольных условиях животные в большей степени подвержены влиянию факторов среды (нехватки корма, вследствие засухи, жары, и т. п.) и имеют сезонные пики размножения (Kanuya et al., 2006).</p>
    <p>Как и тауриды, зебу бывают раннеспелые и позднеспелые, т. е. породы различаются по возрасту первого отела (Maga&#241;a, Segura, 1997).</p>
    <p>Одичавшие популяции зебу не так широко распространены, как одичавшие популяции таурид, что связано с распространением домашнего зебу, его неустойчивостью к холодному и сырому климату, а также ряду некоторых заболеваний. Популяции полукровных животных распространены в США, Мексике, Африке и Южной Америке, однако о них не так много доступной информации. К тому же в этих странах распространено ранчеводство с круглогодичным пастбищным содержанием, и нередко нельзя сказать, одичавшее это зебу или оно имеет хозяина. Островные популяции встречаются локально на Андаманских и Никобарских островах.</p>
    <subtitle>Одичавшие популяции</subtitle>
    <p><strong>Одичавшие зебу Индии, Биомы, Непала</strong></p>
    <p>Зебу считаются священными животными в Индии, Бирме и Непале. В русскоязычной и англоязычной литературе священных зебу традиционно называют «священными коровами» — поскольку их описание и изучение началось с XIX в., когда таурид (<emphasis>B. taurus</emphasis>) и зебу (<emphasis>B. indicus</emphasis>) считали одним видом (Harris, 1966).</p>
    <p>Неприкосновенность «священной коровы» так заметна, что вошла в поговорку, а само словосочетание стало идиомой. В нашей работе мы будем ставить это словосочетание в кавычки, чтобы не возникло путаницы. «Святость» животного в Индии имеет довольно широкую трактовку. В одних штатах запрещается убивать и причинять вред любому крупному рогатому скоту без исключения, в других местах разрешено убивать только самцов или волов или старых животных. Где-то буйволицы считаются священными, а где-то нет, кое-где достаточно, чтобы мясник исповедовал другую религию и не производил забой в дни поста (DADF).</p>
    <p>Полный запрет на убой и причинение вреда «священным коровам» появился в долине реки Инд около 1500–900 лет до н. э. (Hsu, 2012).</p>
    <p>Запрет на убой зебу приводит к тому, что хозяева перестают кормить старых животных и прогоняют подальше от дома. Такие «изгнанные» безнадзорные особи создают очень интересные, специфические популяции одичавшего скота, не похожие на другие одичавшие или полувольные популяции. Безнадзорные зебу живут в сильно измененной, антропогенной среде, часто взаимодействуют с человеком (при этом чаще всего человек не может прогнать или как-то обидеть священное животное) и обычно не размножаются. Популяция все время пополняется животными, бывшими когда-то домашними, и может полностью исчезать, а затем появляться заново.</p>
    <p>Полностью запрещен забой зебу любого пола и возраста в Индии на территории шести штатов (Дели, Гоа, Даман и Диу, Гуджарат, Джамму, Кашмир и Манипур). Убой крупного рогатого скота допускается с ограничениями (нужно получить сертификат) в четырнадцати штатах. При этом, чем больше разнообразие животных, попадающих под определение «священных коров», тем менее строги требования к сертификатам для убоя (в некоторых штатах допускается забой животных в возрасте от 10 до 16 лет, забой больных или увечных животных, забой кастрированных/некастрированных самцов). В четырех штатах нет запрета на забой крупного рогатого скота (DADF).</p>
    <p>Внешний вид животных зависит от того, какой породы были «выпущенные на свободу» зебу. Обычно это старые самки, худые настолько, что горб у них слабо выражен.</p>
    <p>Затронув тему «священных коров», мы не можем обойти вниманием теории о рациональности запрета на убой этих животных. Одно из первых объяснений феномену «священных коров» попытался дать Марвин Харрис (Harris, 1966). Он проанализировал половой и возрастной состав крестьянских стад и сделал вывод о том, что большинство ненужных животных переставали существовать, несмотря на то, что их не убивали. Зебу использовались для получения молока, навоза и тягловой силы, т. е. животное, которое не давало молока, могло работать тягловым и производить навоз, а труп погибшего от голода и истощения зебу становился милостыней или своеобразной платой за грязную работу для касты неприкасаемых: они могли обдирать с трупа зебу шкуру. Такой запрет в традиционной Индии мог быть механизмом поддержания неделимых, больших семей, которые владели большим стадом зебу, так что и молока, и навоза и рабочей силы хватало на всех. В случае эпидемии или войны вероятность выживания животного из большого стада была выше, чем из малого. Понятно, что уклад жизни, который обеспечивал равновесие экологии и экономики в традиционной Индии пошатнулся с переходом страны на путь интенсификации.</p>
    <p>У этой теории находились противники, несогласие которых с Харрисом заключалось в основном в том, что религиозные запреты существуют потому, что они религиозные. Однако на наш взгляд, рассуждение об абсурдности религиозных запретов не исключает того, что они могут иметь экономическое и даже политическое значение.</p>
    <p>Подробный анализ зависимости поголовья зебу и другого скота в Раджастане во второй половине ХХ в. от экологических, политических, технических и экономических причин (Henderson, 1998) показывает, что заметные события разного рода влияют не только на численность зебу, но и на количественных соотношениях их количества по сравнению с другим домашним скотом. В засушливых зонах статус владельца зависел от количества зебу в хозяйстве (чем больше зебу, тем более уважаемый человек) (Freed, Freed, 2002).</p>
    <p>Распространение в Раджастане колесных и механизированных средств передвижения косвенно повлияло на количественное соотношение разных видов скота: сильно выросло количество коз и овец, меньше стало буйволов и верблюдов, и еще меньше зебу. Механизация изменила уклад жизни крестьян, труд стал более продуктивен, и появились сообщения о том, что не все фермеры соблюдают запрет на убой «священных коров» и сознательно нарушают запрет о продаже зебу в мусульманские общины и штаты, где нет запрета на убой зебу (Henderson, 1998).</p>
    <p>Одичавших зебу можно встретить на обочинах дорог, теневых участках улиц, местах скопления органического мусора. Множество безнадзорных зебу умирают от голода и того, что в мусоре съедают несъедобные вещи, которые не могу переварить, например пластиковые пакеты. Главный фактор, регулирующий численность безнадзорных зебу — нелегальный забой на мясо (Hsu, 2012).</p>
    <p>«Священные коровы», а точнее безнадзорные зебу создают ряд специфических проблем в Индии,</p>
    <p>В Дели около 40000 бродячих зебу. Из города их с особым «почетом» прогоняют в сельские местности, однако вскоре животные возвращаются обратно (Hsu, 2012).</p>
    <p>На 2010 г. по оценкам специалистов в Индии было достаточно корма для 60 % существующего поголовья крупного рогатого скота. Это значит, что около 120 миллионов животных в засушливых районах постоянно голодают (Fox, 2010).</p>
    <p>Безнадзорные зебу оказались привлекательными для любителей легкой наживы. Практикуется отлов животных и подпольный забой (Hsu, 2012).</p>
    <p><strong>Андаманские и Никобарские острова</strong></p>
    <p>Острова входят в состав Индии, и здесь наблюдается специфическое отношение к домашнему зебу («священная корова»). Разорившийся фермер нередко уезжает с острова, оставив своих зебу. Долгое время на островах было развито традиционное скотоводство, при котором животные содержались в полувольных условиях, практически круглосуточно паслись в лесу, что тоже способствует быстрому одичанию. Поэтому размеры и количество популяций одичавших зебу на островах все время меняется (Jeyakumar et al., 2012).</p>
    <p>Площадь лесов на островах составляет от 19 до 100 %, а используется человеком менее 10 % площади островов (Senani, 2004), поэтому места для одичавших животных довольно и можно предположить, что их популяции на островах будут сохраняться до тех пор, пока не увеличится площадь используемых человеком земель.</p>
    <p>На всех островах широко распространены местные домашние зебу неописанных пород, объединенных под названием дези (джунгли) тип и представляют собой помеси разных индийских пород зебу, завезенных когда-либо на острова. Во внешнем виде большинства особей прослеживается влияние зебу пород синдхи (Sindhi), сахивал (Sahiwal), харяна (Haryana). Это рогатые животные средних размеров, с хорошо развитым горбом и небольшим выменем и сосками. Масти преобладают белая, черная, красная и их смеси (Jeyakumar et al., 2012).</p>
    <p><strong>Пустыня Чиуауа</strong></p>
    <p>Популяция одичавшего скота в пустыне, а точнее полупустыне Чиуауа (США и Мексика) предположительно возникла как результат двух интродукций: первая в XVII в. и вторая в 1970-х гг., с появлением в этой местности ранчеводства. Выпас скота способствовал обеднению растительных сообществ, возникновению выбитых участков почвы, снижению общей фитомассы и влажности почв (Hernandes et al., 1999).</p>
    <p>Фермеры разводили в основном гибридную породу брангус (Brangus) или помеси зебу породы брахман с тауридами породы шароле (Hernandes et al., 1999). При вольном выпасе некоторые особи уходили из стад и дичали, поэтому эта популяция одичавшего скота имеет гибридное происхождение.</p>
    <p>Эта довольно крупная популяция интересна тем, что одичавшие животные, гибридного происхождения, находятся в экстремальных условиях жаркого и засушливого климата с дефицитом воды.</p>
    <p>Нам удалось найти данные по популяции одичавшего скота, существующей в биосферном заповеднике Мапими (Mapimi), расположенном в Мексике, в штатах Коауила (Coahuila), Чиуауа (Chihuahua) и Дуранго (Durango) (Hernandes et al., 1999). Заповедник находится в долине (1100 м над уровнем моря) в окружении гор высотой до 1680 м над уровнем моря. Годовое количество осадков составляет от 89 до 512 мм в год, в среднем 254 мм, дожди идут в основном с июня по сентябрь (71 % годовой нормы). В годовом цикле можно выделить три периода: жаркий и сухой (апрель-июнь), влажный (июль-октябрь) и холодный и сухой (октябрь-март).</p>
    <p>Пустыня представляет собой засушливую равнину, прорезанную многочисленными горными грядами, микроклимат которых отличается от пустыни в целом. Высотное положение пустыни способствует более прохладному климат в Чиуауа, чем в других северо-американских пустынях (Беликович, 2012). Самые высокие температуры характерны для межгорных районов. Среднегодовая температура колеблется от 3,9 °C в январе до и 37,4 °C в июне. Характерны значительные суточные колебания температур.</p>
    <p>Растительный покров представлен многочисленными мелкими кактусами (<emphasis>Thelocactus, Echinomastus, Ancistrocactus, Mamillopsis</emphasis> и др.) и холодоустойчивыми растениями, такими как юкки <emphasis>(Yucca</emphasis>) и агавы (<emphasis>Agave</emphasis>) (Беликович, 2012).</p>
    <p>В районе заповедника Мапими распространены в основном ксенофитные кустарники. Видовой состав растительности меняется в зависимости от типа рельефа и почвы. В заповеднике отмечено 403 вида растений, из которых 31 — эндемичные для пустыни Чиуауа (Halffter, 2005). Наиболее распространенные растения — креозотовый куст или ларея трехзубчатая (<emphasis>Larrea tridentata</emphasis>), мескит (<emphasis>Porosopis glandulosa</emphasis>), опунция (<emphasis>Opuntia rastrera</emphasis>), фукьерия (<emphasis>Fouquieria splendens</emphasis>), и тобоза или хилария (<emphasis>Hilaria mutica</emphasis>).</p>
    <p>В юго-восточной части заповедника на площади 151 500 га, обычно пасутся около 1000 голов одичавших и 6000 голов домашнего скота (Hernandes et al., 1999).</p>
    <p>В пустыне Чиуауа выделено 10 биотопов. По сравнению с домашним скотом, одичавший посещает большее число биотопов и активно использует временные источники воды.</p>
    <p>Для одичавших животных отмечены большие размеры участка обитания, в среднем составляющие 46,6 ± 2,6 км<sup>2</sup>, чем для домашних (13,9 ± 2,2 км<sup>2</sup>). В зависимости от сезона, участки одичавшего скота были больше участков домашнего в 4–15 раз. В сухие сезоны участки обитания одичавшего скота увеличивались в 3 раза по сравнению с таковыми во влажный сезон, а у домашнего КРС оставались без изменений (Hernandes et al., 1999).</p>
    <p>Одичавший скот в заповеднике Мапими использует в основном восточную часть, наиболее удаленную от антропогенного воздействия, и расположенную возле крупного естественного источника воды и гор. Домашние стада выпасаются на небольших участках земли вокруг естественных водоемов, где преобладают тобоза и мескит. Одичавшие животные используют для пастьбы больше биотопов, включая склоны гор и участки возле временных источников воды, где растительность более разнообразна. Домашний скот не меняет предпочтения участков пастьбы в течение года, за исключением сухого холодного сезона, тогда как одичавший выбирает разные биотопы в зависимости от сезона года. Например, во влажный сезон одичавшие животные пасутся на склонах из твердой супеси, где в это время происходит активная вегетация однолетних злаков. В холодное и сухое время года, одичавшие животные пасутся на этих склонах, но теперь здесь доминируют тобоза, креозотовый куст и мескит, но используют и крутые известковые склоны с бизоньей травой и доминирующей древесной растительностью. В сухой и жаркий сезон одичавший скот пасется в наибольшем числе биотопов, активно используя участки около временных водоемов и известковые и супесчаные склоны. Домашний скот во время сухого и холодного сезона пасется не только у водоемов, но и на глинистых склонах, где состав домирующей растительности такой же. На крутых и пологих известковых склонах одичавшие животные предпочитали пастись днем (27 и 29 % соответственно), чем ночью (23 и 16 %). Ночью пастьба происходила неподалеку от водоемов на пологих песчаных склонах (36 %) чаще, чем днем (28 %). Домашний скот и днем и ночью предпочитал биотопы возле водоемов, но при этом ночью проявлял значительно больше активности (73 %), чем днем (51 %) (Hernandes et al., 1999).</p>
    <p>Одичавший скот собирается в небольшие группы (1–20 животных), тогда как домашние пасутся большими стадами. В домашних стадах обычно (90 %) более 50 животных, а в малых группах (10 %) никогда не бывает меньше 30. Из 113 групп одичавших животных, встреченных в заповеднике Мапими, 54 % групп состояли из 1–5 животных, 29 % групп из 6–10 животных и только 15 % групп из 11–20 животных (Hernandes et al., 1999).</p>
    <p>Одичавшие животные, особенно самки с телятами подвергаются нападению пумы и койотов, однако по-настоящему на численность популяции влияет только человек. И все же, несмотря на воздействие человека, поголовье одичавшего скота в Мапими довольно велико (около 1000 голов), что может свидетельствовать о хорошей приспособленности животных к существующим условиям. Возможно, при снижении пресса браконьерства, их численность может резко возрасти.</p>
    <p>Одичавшие животные проходят за день большие расстояния, чем домашние. Особенно велика эта разница в сухой и жаркий сезон. Длинные переходы одичавший скот совершает вечером и в начале ночи, между 22.00 и 02.00 часами. Во время этих переходов средняя скорость движения животного составляет 1,4 км/ч, а максимальная 6,4 км/ч. У домашнего скота длинные переходы происходят днем, между 11.00 и 16.00, со средней скоростью 0,5 км/ч и максимальной 0,7 км/ч.</p>
    <p>Поскольку фермеры охотятся на одичавший скот, у него сформировались привычки к избеганию человека и осторожному поведению. До проведения исследований профессор Эрнандес с коллегами (Hernandes et al., 1999) предполагали, что одичавший скот в условиях пустыни должен был бы придерживаться стратегий, характерных для крупных африканских копытных: пастись в больших стадах для защиты от хищников и вести ночной образ жизни для экономного расхода воды. Однако изучение поведения одичавшего скота в Мапими дало другие результаты. По предположению этих исследователей такое поведение — малые размеры групп и пастьба на крутых склонах и в поросших древесной растительностью предгорьях — способ защиты одичавшего скота от охотящихся на них фермеров. Но и климат влияет на поведение скота — длинные переходы к спокойным участкам неподалеку от воды одичавший скот делает ночью.</p>
    <p>Выпас скота и развитие сельского хозяйства оказали влияние на сообщества мескитовых лесов (<emphasis>Prosopis juliflora</emphasis>) и юкки нителистной (<emphasis>Yucca filifera</emphasis>). Эти сообщества распространены на почвах, способных хорошо удерживать воду (Беликович, 2012), а значит, нарушения этих сообществ способствуют большей засушливости данного региона. Наибольшие угрозы растительности пустыни связаны с перевыпасом и развитием фермерского скотоводства; при перевыпасе больше всего страдают популяции таких растений, как канделилла (<emphasis>Euphorbia antisyphilitica</emphasis>), опунций (<emphasis>Opuntia spp.</emphasis>), агавы (<emphasis>Agave lechuguilla</emphasis>) и юкки (<emphasis>Yucca spp</emphasis>.).</p>
    <p>На участках пустыни с нарушенной растительностью доминируют креозотники — разреженные заросли креозотового куста, мескитов, акаций, происходит резкая смена видового состава злаков (местные виды замещаются заносными, инвазивными видами). Снизилась частота пожаров. Из-за утраты коренных мест обитаний популяции многих характерных для пустыни позвоночных животных сократились и оказались изолированы. Больше всего пострадали бурый медведь, волки, бизон, антилопа и крупные кошачьи (Беликович, 2012).</p>
    <p>Одичавшие популяции скота в Мапими имеют неясный статус. С одной стороны они пасутся на территории заповедника и создают проблемы перевыпаса, но там же пасется в шесть раз большее количество домашних животных, причем домашние животные используют меньше биотопов, а значит больше воздействуют на них. Мы не уверены, что одичавший скот в Мапими нуждается в дополнительной охране. Фермеры на него охотятся, но в заповеднике насчитывается 1000 голов, и возможно, именно охота удерживает численность одичавшего скота от быстрого роста.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 18. Экология и поведение одичавших популяций</p>
    </title>
    <p>Провести четкую границу между одичавшим крупным рогатым скотом и полувольным (с круглогодичным содержанием на пастбище) в некоторых случаях непросто. Некоторые островные популяции животных, ведущих на первый взгляд совершенно «дикий» образ жизни, на самом деле имеют хозяев. И, если экспедиции на острове предполагаемого обитания одичавшего КРС не удалось его встретить, это может свидетельствовать не только об осторожности и пугливости одичавших животных, но и о том, что скотину на эти острова хозяева возят, а потом забирают. В полувольных популяциях скота, принадлежащего к некоторым испанским породам, хозяину приходится охотиться на своих коров и его влияние на стадо на этом заканчивается. КРС из одичавших популяций, находящихся под охраной человека не боится.</p>
    <p>Таким образом, животное из полувольного стада может оказаться более пугливым и «диким», чем из одичавшей популяции. Особняком в этой классификации стоят «священные коровы» — безнадзорные зебу Индии которые остаются без хозяина и вынуждены под конец жизни выживать в антропогенной среде без привычной поддержки хозяина. Днем поведение «отпущенных на волю» и «домашних» зебу может не различаться: животные одинаково худые и запущенные ходят по одним и тем же помойкам в поисках пропитания и лежат в жару в тени. И только вечером домашние зебу возвращаются под крышу, а безнадзорные — остаются на улице.</p>
    <p>Среди одичавших видов крупного рогатого скота в настоящее время широко распространены тауриды (<emphasis>Bos taurus)</emphasis>. Локально, на многочисленных Андаманских и Никобарских островах и в Австралии, распространен зебу (<emphasis>Bos indicus</emphasis>), полукровные популяции встречаются в Америке, в некоторых популяциях вид неизвестен, в некоторых случаях можно предположить наличие зебу и таурид или помесных животных.</p>
    <p>Одичавший бантенг (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) распространен на тех же островах, что и дикий: Ява, Борнео, Бали и другие, а также в Австралии.</p>
    <p>Одичавший буйвол (<emphasis>Bubalus bubalus</emphasis>) встречается в местах существования своего дикого предка, а также в Китае, Австралии и островах Мелвилл, Гуам и Маражо.</p>
    <p>Исторически широко были распространены популяции одичавших таурид и меньше — буйволов, однако к настоящему времени заметная часть популяций одичавшего скота исчезла.</p>
    <p>Разберем некоторые поведенческие признаки доместикации и одичания на примере крупного рогатого скота подробнее.</p>
    <p>Считается, что дикие животные более пугливы, или другими словами у них более выражены пассивно-оборонительные реакции, чем у домашних.</p>
    <p>Пугливость одичавших животных на острове Амстердам зависела от того, насколько близко находились животные к местам охоты на них. Пугливость одичавших таурид Фолклендских островов зависела от пола по той причине, что на коров в этой популяции люди охотились, а на быков — нет. На острове Исабела (Галапагосские острова) одичавший скот более пуглив там, где на него охотятся и менее пуглив в труднодоступной для людей части острова. Одичавшие КРС Гонконга (на которых нельзя охотиться) не проявляют особого страха перед людьми. Как видно из этих примеров, пугливость одичавших или полувольных животных зависит от того, преследует их человек или нет. Есть и исключение, например, остров Сапело, где животные пугливы, хотя охота на них не ведется. Но в общем можно сделать вывод, что при одичании большая выраженность пассивно-оборонительных реакций остается сниженной и проявляется обычно в случае отбора против этого признака (под воздействием охоты).</p>
    <p>Для домашних копытных характерны большие размеры стад, чем для диких. У большинства домашних животных (за исключением некоторых пород) снижается агрессивность, повышается толерантность друг к другу и усиливается синхронность действий, что в совокупности способствует увеличению размеров стада. Эти признаки доместикации хорошо сохранились у одичавших австралийских буйволов и отмечены у некоторых одичавших популяций таурид. И оказалось, что эти чисто поведенческие особенности влияют на экологию освоенной одичавшим скотом местности.</p>
    <p>Дикие буйволы из-за того, что пасутся небольшими стадами, не наносят значительного ущерба биотопам. Стада одичавших буйволов, которые в несколько раз больше стад диких, заметно изменяют среду своего обитания.</p>
    <p>Интересно, что и такой признак одомашнивания, как большие размеры стада изменился в популяции одичавших полукровных зебу пустыни Чиуауа под воздействием способов охоты на них местного населения. Если домашний скот собирается в этой местности в стада более 100 особей, то размеры стада одичавших животных в несколько раз меньше — около 20 животных. То есть, такой признак доместикации, как большие размеры стад, также, вероятно, способен изменятся под воздействием отбора против этого признака (загонной охоты). Однако ведение загонной охоты возможно не везде, поэтому одичавшие копытные в большинстве случаев продолжают собираться в большие стада, не характерные для их диких предков.</p>
    <p>Нарушение материнского поведения — один из признаков доместикации. Обычно он встречается у коров молочных пород, вероятно потому, что у них практикуется ранний отъем телят. Также для домашних коров характерны тяжелые роды: у мясных пород проблемы возникают из-за повышенной массы тела теленка, и, иногда из-за избыточного веса матери, а для молочных (особенно высокопродуктивных) характерны эклампсии из-за нарушения кальциевого обмена.</p>
    <p>Эти признаки в одичавших и полувольных стадах из-за действия естественного отбора исчезают одними из первых. Весь полувольный и одичавший крупный рогатый скот отличается легкими отелами и большой заботливостью матерей о своих детенышах. У некоторых полувольных испанских пород отмечено, что самка продолжает молочное вскармливание теленка вплоть до рождения следующего, а если отелы происходят через год, то кормление теленка молоком продолжается больше года — полутора лет.</p>
    <p>Обычно, как и представители диких Бычьих, самки полувольного и одичавшего скота покидают стадо перед отелом и присоединяются к стаду через несколько дней. В некоторых одичавших и полувольных популяциях можно наблюдать такие образования как «детские сады», когда большинство телят стада до нескольких часов находятся под опекой одной или двух самок, в то время как их матери кормятся, ходят на водопой или к солонцам. Такое поведение не всегда оказывается полезным: в одичавших популяциях Австралии жертвами динго обычно становятся телята из «детских садов» или новорожденные телята потому, что мать в одиночку не в состоянии защитить своего детеныша от стаи динго. Динго реагируют в том числе и на призывные крики теленка, поэтому возможно, со временем австралийский одичавший скот станет более «молчаливым».</p>
    <p>Изменение звукового репертуара — также один из возможных признаков доместекации. Животные осваивают новые звуки или утрачивают старые. У одичавшего чиллингамского скота и полувольного камаргского скота звуковой репертуар расширен по сравнению с другими породами коров. Можно было бы назвать такое расширение репертуара «восстановлением» признака, однако, по мнению профессора Холла (Hall, 1989), это может быть следствием долгого отсутствия влияния на популяцию крупных хищников, которых могла бы привлекать избыточная вокализация скота.</p>
    <p>Повышение устойчивости к стрессу у домашних животных оказалось качеством, которое способствует успешному одичанию. Домашние копытные за счет общей высокой стрессоустойчивости могут лучше выдерживать и экстремальные воздействия среды, как например, якутский скот и одичавший алеутский скот или одичавшие и полувольные популяции пустынь. Одичавшие животные устойчивее к стрессу, вызываемому охотой на них, чем дикие Бычьи. В том числе и поэтому оказывается не легко уничтожить нежелательную популяцию одичавших коров (например, на Гавайских островах или в Австралии, когда после, казалось бы, полного уничтожения популяции одичавшего крупного рогатого скота животные появляются снова), в то время как создать такую же стойкую популяцию диких животных, например, зубра, не так то просто. Одичавший бантенг в Австралии, произошедший от домашнего скота, создал значительно большую по численности и устойчивую к воздействию человека популяцию, чем дикий бантенг в своих исконных местах обитания на Яве, Бали, Сулавеси. Кроме больших доступных площадей для обитания, успех австралийского бантенга, возможно, связан в том числе, и с большей его стрессоустойчивостью, унаследованной им от домашнего скота. Одичавший буйвол в местах обитания дикого постепенно вытесняет его.</p>
    <p>Из морфологических признаков в тех популяциях, для которых это было описано, довольно устойчивыми оказалось: изменение при доместикации окраски — некоторые масти (рыжая, бурая, серая) и отметины, например белая голова или поясность, довольно стойко сохраняются в одичавших популяциях. В сравнительно недавно одичавшей популяции Своны у коров появились масти, которых не было у оставленных на острове животных. На сегодняшний день не известно ни одной одичавшей популяции с однообразными мастями, стремящимися к дикому типу, хотя представители с мастью, приближающейся к дикому типу (светлый хребет, темная масть) в них возникают. Но эти «дикие» масти характерны и для некоторых пород испанских полувольных коров (например, туданка).</p>
    <p>В некоторых популяциях у одичавших коров и зебу (например, в Австралии) хорошо заметны экстерьерные признаки пород, создавших когда-то популяцию: у одичавшего скота сохранились такие породные признаки, как подгрудок, складки на шее, форма и размер рогов, а также их отсутствие и вислые уши (у зебу). Возможно, поведенческие особенности, характерные для пород сохраняются также.</p>
    <p>Линька и привязанность размножения к определенному сезону выражены в одичавших и полувольных популяциях, живущих в местностях с заметными сезонными колебаниями климата. Там, где нет строгого разделения на холодный и теплый или сухой и влажный сезоны, у диких и одичавших Бычьих нет привязанности размножения к определенному сезону.</p>
    <p>Наличие подкормки у полувольного камаргского скота не влияет на сезонную привязанность гона и отела. Изменения в сезонности отелов у чиллингамского скота, как считается, происходят из-за глобального изменения климата. Возможно, что и у диких представителей Бычьих — зубров (<emphasis>Bison bonasus</emphasis>) растянутость в сезонности отелов и гона происходят из-за глобального изменения климата, а не вследствие доместекационных изменений.</p>
    <p>Считается, что у домашних животных повышенная, по сравнению с дикими видами плодовитость. Частота отелов крупного рогатого скота, плодовитость, зависит от вида скота и условий содержания. У домашних и диких буйволов буйволица приносит теленка раз в 2–3 года. Большинство пород домашних коров и зебу телятся каждый год, однако при полувольном содержании, особенно в экстремальных условиях, отелы происходят раз в 2 года. Редкость отелов компенсируется большей заботливостью матери о теленке. Одичавшие животные сохраняют повышенную плодовитость в экстремальных условиях, что, возможно, служит косвенным признаком их повышенной стрессоустойчивости.</p>
    <p>Скорость полового созревания домашнего скота зависит от вида и породы, однако на нее можно значительно повлиять, улучшив кормление телят. Одичавшие животные редко получают полностью сбалансированное питание и, кроме того, имеют большие физические нагрузки, поскольку в среднем одичавшая корова на пастбище проходит путь в несколько раз больший, чем домашняя, поэтому скорость полового созревания в одичавших популяциях обычно замедляется.</p>
    <p>Доместикация не обязательно приводит к значительному возрастанию значению человека в жизни животного и не обязательны значительные перемены в поведении и физиологии животного. Вполне возможно полувольное содержание скота столетиями находящегося на начальных этапах доместикации (подчинение управлению его поведения человеком). Яркий пример такого существования — домашние северные олени, но и для некоторых бычьих такое состояние: когда очень сложно отличить одичавшего животного от дикого и от домашнего вполне возможно.</p>
    <p>На основании всех перечисленных признаков мы полагаем, что одичание — это не возврат к предковой форме, а продолжение эволюционного процесса по новому пути под воздействием новых факторов и в зависимости от их набора приобретенные ранее признаки могут изменяться.</p>
    <p>Особенный интерес в поиске изменений могут представлять островные популяции одичавшего крупного рогатого скота. Так, например, в популяции на острове Амстердам мы можем наблюдать не только разный уровень пассивно-оборонительных реакций в зависимости от места, где пасутся животные, но и разделение между самцами и самками в использовании пастбищ. Так, самки не поднимаются на пастбища, расположенные от 350 до 550 м над уровнем моря, а самцы используют растительность с этих пастбищ.</p>
    <p>На острове Сваии одичавший крупный рогатый скот освоил высоты от 900 до 1040 м над уровнем моря.</p>
    <p>Некоторые животные островных популяций научились использовать в пищу водоросли (Свона, Алеутские). Другие вообще не используют прибрежные биотопы (Сапело).</p>
    <p>На острове Гаити одичавшие животные научились раскапывать землю и добираться до подземных источников пресной воды, многие островные и пустынные популяции научились использовать дождевую воду или пить солоноватую. Тауриды на острове Кутиносима научились пить воду из горячих источников, про этих же животных сообщалось, что они больше привязаны к месту своего обитания, чем к стаду.</p>
    <p>Активно использует одичавший скот и антропогенные ресурсы: антропогенные источники воды в Австралии, на Гуаме и на Антильских островах. Пищевыми отбросами и несвойственной для копытных пищей дополняют свой рацион одичавшие зебу в Индии и коровы и буйволы в Гонконге.</p>
    <p>Некоторые элементы поведения могут выпадать из поведенческого репертуара островных популяций одичавшего скота, поскольку их не было в репертуаре пород или особей, которые образовали популяцию. Так, например, обеднен репертуар агрессивного поведения и вокальный репертуар таурид острова Свона.</p>
    <p>Некоторые видовые особенности получают дополнительное развитие, например буйволы на острове Маражо не прячутся от паводка, а практически переходят к полуводному образу жизни.</p>
    <p>Ситуацию с одичавшим бантенгом в Австралии можно рассматривать как пример того, что одичание копытных можно успешно использовать для увеличения численности редких видов животных в новых местах обитания. Как сильно одичавший бантенг Австралии отличается от своего дикого предка на острове Бали — вопрос для многих и многих новых исследований.</p>
    <p>У одичавшего бантенга Австралии уже сложились новые интересные межвидовые взаимоотношения с австралийским вороном — чистильщиком шкуры крупных животных. Ворон освоил новый объект, со шкуры которого можно собирать пищу — кровососущих насекомых и клещей, а бантенг допускает ворона сидеть на своей спине.</p>
    <p>Одичавший и полувольный крупный рогатый скот нередко находится в одной и той же местности, как, например, буйволы в пойме реки Амазонки, и воздействие одичавших и полувольных животных на среду обитания одинаково. Но возможен и другой вариант, когда, ограниченные одной местностью одичавший и полувольный крупный рогатый скот использует разные биотопы, а при пастьбе на одних и тех же отдает предпочтение разным видам растений как, например, полукровные зебу в пустыне Чиуауа. В Вайоминге по сравнению с домашним крупным рогатым скотом полувольного содержания одичавший скот занимает большие участки обитания и использует для пастьбы и отдыха большее разнообразие биотопов. В этих случаях воздействие одичавших и полувольных животных на среду обитания будет различным. Впрочем, эта разница заметна даже у животных с полувольным круглогодично-пастбищным содержанием и сезонным пастбищным содержанием.</p>
    <p>Воздействие полувольных и одичавших популяций крупного рогатого скота на среду обитания — интересная модель экологического равновесия. Устойчивая система с умеренным выпасом местного крупного рогатого скота в различных биотопах может существовать столетиями, поддерживая биологическое разнообразие, препятствуя пожарам и зарастаниям. Уменьшение или ликвидация традиционных выпасов на горных склонах приводит к заметным изменениям биотопов: меняется не только флора, но и сопутствующая ей фауна. Простое увеличение веса у местного крупного рогатого скота за счет прилития крови элитных мясных пород может способствовать нарушению этой системы: пастьба более тяжелых особей может приводить к деградации пастбищ и почв. Животные большего веса не всегда способны вообще использовать высокогорные пастбища, и получается, что на доступные пастбища животные дают большую нагрузку, а недоступные зарастают, как при отсутствии выпаса. Замена выпаса крупного рогатого скота выпасом мелкого не исправляет ситуацию. Бережное отношение к устойчивым, многовековым системам выпаса и местным породам скота может поддерживаться не только правительством стран, но созданием спроса и повышенной ценой на «органическую» говядину или говядину с указанием породы и места разведения, как с особым знаком качества. Одичавшие популяции крупного рогатого скота, под воздействие охоты и/или хищников по всей видимости, тоже могут «вписываться» в существующие биотопы, способствуя увеличению биологического разнообразия, однако, так происходит редко.</p>
    <p>Большинство одичавших популяций крупного рогатого скота возникают и исчезают по вине человека. Причины возникновения обычно связаны с оставлением хозяином животных после неудачной попытки организовать ранчо или ферму. Другая причина — намеренное оставление животных. Некоторое количество животных убегает при системе ранчеводства во время природных (землетрясения, наводнения, извержение вулканов) или антропогенных (войны, перевороты) катастроф. Исчезновение большей части популяций одичавшего скота пришлось на вторую половину ХХ в., они были уничтожены намеренно с целью сохранения природных биотопов, занимаемых одичавшим скотом. Другая важная причина исчезновения — нерегулируемая охота.</p>
    <p>Под охраной находятся считанные популяции одичавшего крупного рогатого скота (Гуам, Доньяна, Свона), статус большей части популяций до сих пор не определен. В некоторых местах плановое уничтожения одичавшего скота невозможно из-за его труднодоступности или из-за того, что сложно отличить одичавших животных от домашних при полувольном содержании.</p>
    <p>При охране территории, на которой обитает одичавший скот нередко возникает всплеск его численности (Гуам), что отрицательно может отразиться на разнообразии в растительных сообществах. И тогда встает вопрос о регулировании численности.</p>
    <p>Возможно, лучшим решение проблем с регуляцией численности популяций одичавшего крупного рогатого скота может стать регулируемая охота, как это уже практикуется на Алеутских островах, на Гавайских островах и на острове Амстердам.</p>
    <p>Перевыпас скота может происходить при системе ранчеводства и одичавшими популяциями в местах, где нет их естественных врагов, и приводит к серьезным изменениям среды. В результате перевыпаса появились не только локальные вытоптанные участки земли, но и некоторые обширные пустыни. Одичавший скот, даже когда его количество незначительно, может серьезно воздействовать на флору — поедая одни растения и способствуя появлению других, и фауну — как за счет изменения среды, так и за счет конкуренции за ресурсы с растительноядными видами, как это происходит на Галапагосских островах или в Австралии. Обычно одичавший или полувольный скот при незначительном перевыпасе способствует сведению леса и формированию степных биотопов, а при сильном — образованию полупустынь. Однако не всегда перевыпас переходит по вине только лишь одичавшего крупного рогатого скота. На островах, где это явление наиболее заметно, обычно вместе с крупным рогатым скотом присутствует и мелкий (овцы, козы), или свиньи, численность которых обычно значительно превосходит численность крупного рогатого скота, а воздействие этих копытных на среду гораздо агрессивнее. Так, например, известен только один случай, когда коровы на острое умерли от голода из-за того, что вся растительность острова была съедена, но вместе с коровами на этом острове находились и козы. Учет инвазивных копытных на островах Эндерби и Кэмпбелл во время их уничтожения показал, что численность овец и коз в десятки и даже сотни раз превышала численность крупного рогатого скота. При таком соотношении оценить влияние крс на биотопы островов невозможно.</p>
    <p>Для популяций одичавшего крупного рогатого скота, которые живут неподалеку от берегов крупных водоемов (островные и прибрежные материковые зоны) отмечено сильное воздействие животных на состояние прибрежной зоны. Это заиливание прибрежных территорий водоемов, уплотнение и засоление береговой почвы, отмечаемое в Австралии и на островах Гуам и Маражо. Также отмечается воздействие на водную и околоводную растительность и гнезда пресмыкающихся и птиц, которые располагаются на песчаных или каменистых пляжах. На барьерных островах разрушение прибрежной зоны острова может вызвать размывание и исчезновение всего острова.</p>
    <p>Однако не во всех случаях можно быть уверенным в том, что прибрежные зоны страдают по вине одичавшего крупного рогатого скота, а не местных диких копытных (остров Грейам) или домашнего скота в полувольных условиях содержания, пасущегося в том же самом месте (пойма Амазонки). Не всегда одичавший скот (за исключением буйволов) стремится на прибрежные территории (остров Сапело).</p>
    <p>Как многие инвазивные виды, крупный рогатый скот «путешествует на новое место жительства» не один, а в сопровождении вирусов, новых штаммов и видов микроорганизмов, гельминтов и паразитов. Так, например, в Австралию вместе с крупным рогатым скотом были завезены новые виды клещей и оводов.</p>
    <p>Представляется, что систематизированные сведения, изложенные в этой книге об одичавших популяциях крупного рогатого скота будут способствовать лучшему пониманию проблемы одичавших копытных в их взаимодействии с окружающей средой и человеком.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Литература</p>
   </title>
   <p>Аммосов И.А. 1993. Хозяйственные и биологические особенности аборигенного якутского скота в условиях крайнего севера. Автореферат кандидатской диссертации. СПб-Пушкин. 18 с.</p>
   <p>Асратян Э.А. 1951. Принцип переключения в условнорефлекторной деятельности // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. Вып.7. № 1. С. 47–54.</p>
   <p>Банников А.Г., Флинт В.Е. 1989. Отряд Парнокопытные (Artiodactyla) // Жизнь животных. Т.7. М.: Изд. Мир. С. 432–511.</p>
   <p>Барышева С.Л. 1989. Кормовые запасы в биоценозах южной тайги. Дипломная работа. Географический факультет Московского гос. университета. 96 с.</p>
   <p>Баскин Л. М. 1969. Материнский инстинкт у оленей // Природа. № 7. С. 62–67.</p>
   <p>Баскин Л.М. 1970. Северный олень. Экология и поведение. М.: Изд. Наука. 150 с.</p>
   <p>Баскин Л.М. 1976. Поведение копытных животных. М.: Изд. Наука. 295 c.</p>
   <p>Баскин Л.М. 1990. Изменения поведения млекопитающих под влиянием доместикации // Бюлл. МОИП. Отд. биол. № 2. С. 3–18.</p>
   <p>Баскин Л.М. 2009. Северный олень. Управление поведением и популяциями. Оленеводство. Охота. М.: Изд. КМК. 300 с.</p>
   <p>Баскин Л.М., Скугланд Т. 2001. Бдительность и пугливость северных оленей: популяционые различия // Журнал общей биологии. Вып. 62. № 1. С. 92–98.</p>
   <p>Баскин Л.М., Степанов Н.А. 1996. Материнско-детские отношения у крупного рогатого скота // Доклады Академии Наук. Т. 348. № 1. С. 124–126.</p>
   <p>Баскин Л.М., Бальчаускас Л., Жесткова И.А 1989. Пространственная структура стада коров // Доклады ВАСХНИЛ. Вып. 3. С. 36–38.</p>
   <p>Баскина С.Л. 2010. Методы исследования, факторы влияния и закономерности развития поведенческих взаимодействий между домашними животными и человеком. Кандидатская диссертация. Петрозаводск. Петрозаводский университет.</p>
   <p>Батанов С.Д., Закирова Р.Р. 2005. Этологические особенности молодняка черно-пестрой породы при разных технологиях выращивания // Эффективность адаптивных технологий в животноводстве. Ижевск. С. 7–12.</p>
   <p>Белогуров Ю.Я., Ивашков П.И., Белогурова В.И. 1985. Этологические факторы повышения продуктивности сельскохозяйственных животных // Этологические факторы повышения продуктивности сельскохозяйственных животных. Краснодар. Краснодарский сельскохозяйственный институт. С. 8–11.</p>
   <p>Беликович А.В. 2012. Растительный мир пустыни Чиуауа // Растительный мир Американских пустынь. Наша Ботаничка. Владивосток, 2012. http://geobotany.narod.ru/ arch03.htm</p>
   <p>Беляев Д.К. 1972. Генетические аспекты доместикации животных // Матвеев Б.С. (ред.) Проблемы доместикации животных и растений. М.: Наука. С. 39–45.</p>
   <p>Беляев Д.К. 1979. Дестабилизирующий отбор как фактор изменчивости при доместикации животных // Природа. № 2. С. 36–45.</p>
   <p>Беляев Д.К., Мартынова В.Н. 1973. Поведение и воспроизводительная функция у домашних овец // Проблемы теоретической и прикладной. генетики. Новосибирск. С. 380–401.</p>
   <p>Беляев Д.К., Трут Л.Н. 1964. Поведение и воспроизводительная функция животных. I. Корреляция свойств поведения со временем размножения и плодовитостью // Бюллетень МОИП. Отделение биологическое. Т. 69. № 3. С. 5–19.</p>
   <p>Беляев Д.К., Трут Л.Н. 1967. Поведение и воспроизводительная функция животных. III. Значение селекции по поведению и реакции животных на некоторые сезонные факторы внешней среды // Бюллетень МОИП. Отд. биол. Т. 72. № 5. С.108–116.</p>
   <p>Беритов И.С. 1969. Структура и функция коры большого мозга М.: Изд. Наука. 536 с.</p>
   <p>Богомолова Е.М., Курочкин Ю.А. 1984. Роды у лосих. Поведение лосихи и новорожденного лосенка // Зоологический журнал. Т. 63. № 2. С. 1713–1724.</p>
   <p>Валитов Г. 1957. Mой опыт пастьбы скота. Киров.</p>
   <p>Великжанин В.И. 1979. Классификация систем поведения сельскохозяйственных животных // Лебедев М.М., Великжанин В.И. (ред.) Поведение животных в условиях промышленных комплексов. М.: Изд. Колос. С. 14–34.</p>
   <p>Венедиктова Т.Н., Караваева Е.А., Пушкарский В.Г. 1980. Управление поведением сельскохозяйственных животных на промышленных комплексах // Павлов Д.С., Ильичев В.Д. (ред.) Основы управления поведением животных. М.: Изд. Наука. С. 144–157.</p>
   <p>Вердиев З.К. 1986 Зебуводство. М.: Агропромиздат. 240 с.</p>
   <p>Гагенбек К. 1959. О зверях и людях. М.: Гос. Изд. географической литературы. 119 с.</p>
   <p>Гептнер В.Т. 1961. Тур, первобытный бык, <emphasis>Bos (Bos) primigenius</emphasis> Bojanus, 1827 // Гептнер В.Т., Наумов Н.П. (ред.) Млекопитающие Советского Союза. Т. 1. М.: Изд. Высшая школа. С. 376–382.</p>
   <p>Горбачева Н.Н., Крисанов А.Ф. 2005. Влияние генотипа и физиологического состояния на пищевое поведение коров // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. № 3. С. 77–79.</p>
   <p>Гордиюк Н.М. 1991. Взаимоотношения волка и копытных по наблюдениям за меченой стаей волков на Ю. Урале // Бюллетень МОИП. Отделение биологическое. Т. 96. № 1 с. 1–7.</p>
   <p>Гроздов Б.В. 1956. Лесные травы и их кормовое значение. Брянск. Брянский с-х институт. 45 с.</p>
   <p>Дарвин Ч. 1941. Изменение животных и растений в домашнем состоянии. М.-Л.: Изд. Наука. 530 с.</p>
   <p>Дарвин Ч. 1953. Путешествие натуралиста вокруг света на корабле «Бигль» (1831–1836). М.: Государственное издательство географической литературы. 430с.</p>
   <p>Девяткина Г.С. 1986. Отбор скота к стрессоустойчивости // Животноводство. № 9. С. 40–42.</p>
   <p>Дерягина М.А. 1986. Манипуляционная активность приматов. М.: Изд. Наука. 110 с.</p>
   <p>Дмитриев И.А., Паронян Н.Г. 1994. Генетические ресурсы сельскохозяйственных животных в России и сопредельных странах. СПб.: Изд. ВНИИГРЖ. 89 с.</p>
   <p>Динник Н.Я. 1910. Звери Кавказа, ч. I // Зап. Кавк. отд. Русск. геогр. об-ва. Кн. 27. Вып. 1. Тифлис. 246 с.</p>
   <p>Духин И.П., Зельнер В.Г. 1977. Особенности физиологии питания, лактации и поведения крупного рогатого скота // Эрнст Л.К., Бегучев А.П., Левантин Д.Л. (ред).</p>
   <p>Скотоводство. М.: Изд. Колос. С. 46–59.</p>
   <p>Заблоцкий М.А. 1957. Некоторые биологические особенности зубра и их изменение в условиях загонного содержания // Труды Приокско-Террасного гос. заповедника. Т. 1. С. 5–65.</p>
   <p>Заблоцкая Л.В. 1957. Питание и естественные корма зубров // Труды Приокско-Террасного гос. заповедника. Т.1. С. 66–143.</p>
   <p>Зинкевич Э.П. 2003. Феромоны и механизмы химической коммуникации млекопитающих. Диссертация в виде научного доклада на соискание ученой степени доктора химических наук. М. 2003. 70 с.</p>
   <p>Иванов А.А. 2013. Этология с основнами зоопсихологии. М.: Изд. «Лань». 623 с.</p>
   <p>Иорданский Н.Н. 2001. Эволюция жизни. М.: Изд. Академия. 425 с.</p>
   <p>Калугин С.Г. 1968. Восстановление зубра на северо-западном Кавказе // Труды Кавказского гос. заповедника. Вып. 10. С. 3–94.</p>
   <p>Караваева Е.А. 1979. Поведение коров при содержании в условиях промышленной технологии // Лебедев М.М., Великжанин В.И. (ред.) Поведение животных в условиях промышленных комплексов. М.: Изд. Колос. С. 52–64.</p>
   <p>Караваева Е.А., Венедиктова Т.Н. 1976. Породные особенности поведения коров в условиях промышленного комплекса // Черекаев А.В. (ред.) Биологические проблемы современного промышленного животноводства. Дубровицы. ВИЖ. С. 44–62.</p>
   <p>Кисловский Д.А. 1937. Проблема овладения процессом эволюции домашних животных // Известия АН СССР. № 1. С. 121–173.</p>
   <p>Кнорре Е.П. 1969. Изменения поведения лося в процессе его одомашнивания // Труды МОИП. Отд. Биологическое. Т. 35. С. 13–20.</p>
   <p>Ковальчикова М., Ковальчик К. 1986. Этология крупного рогатого скота. М.: Изд. Агропромиздат. 207 с.</p>
   <p>Ковальчук И.С. 1983. Разведение буйволов в тропических и субтропических странах. Учебное пособие по курсу животноводства для студентов иностранцев ТСХА М.: ТСХА. 35 с.</p>
   <p>Кокорина Э.П. 1986. Условные рефлексы и продуктивность животных. М.: Изд. Агропромиздат. 335 с.</p>
   <p>Колесник Н.Н. 1977. Происхождение крупного рогатого скота // Эрнст Л.К., Бегучев А.П., Левантин Д.Л. (ред). Скотоводство. М.: Изд. Колос. С. 40–46.</p>
   <p>Крушинский Л.В. I960. Формирование поведения животных в норме и патологии. М.: Изд. Московского университета. 270 с.</p>
   <p>Крушинский Л.В. 1977. Биологические основы рассудочной деятельности: эволюционный и физиолого-генетический аспекты поведения. М.: Изд. Московского университета. 270 с.</p>
   <p>Кудрин А.Г., Гаврилин С.А. 2010. Этологический отбор в скотоводстве. Мичуринскнаукоград РФ. 98 с.</p>
   <p>Кулагин Н.М. 1919. Зубры Беловежской пущи. М.: Изд. Синема. 166 с.</p>
   <p>Ланкин В.С. 1996. Доместикационное поведение и его адаптивное значение у копытных животных. Новосибирск. Изд. Наука. 172 с.</p>
   <p>Левенкова Е.С., Малыгин В.М. 2010. Нарушение мейоза у гибридов как объективный показатель видовой самостоятельности и степени филогенетического родства // Целостность вида у млекопитающих (изолирующие барьеры и гибридизация). Материалы конференции. М.: Изд. КМК. С. 51.</p>
   <p>Ли Ч. 1987. Введение в популяционную генетику. М.: Изд. Мир. 557 с.</p>
   <p>Лоренц К. 2001. Человек находит друга. М.: Изд. Издательство “Захаров”. 240 с.</p>
   <p>Лысов В.Ф., Ипполитова Т.В., Максимов В.И., Шевелев Н.С. 2012. Физиология и этология животных. М.: Изд. Колос. 605 с.</p>
   <p>Мантейфель Б.П. 1987. Экологические и эволюционные аспекты поведения животных. М.: Изд. Наука. 272 с.</p>
   <p>Мартынова В.Н., Стакан Г.А., Соскин А.А. 1975. Изменчивость и наследование поведения у тонкорунных овец // Генетика. Т. 11. № 8. С. 31–39.</p>
   <p>Михайлов А.П. 1976. Приручение и доместикация лося на Костромской сельскохозяйственной экспериментальной станции // Труды Всесоюзного сельскохозяйственного института заочного обучения. Т. 119. С. 47–60.</p>
   <p>Мотовилов Г.П., Кабанов Н.Е. 1959. Опыт использования лесной типологии при организации лесного хозяйства (на примере Мантуровского лесхоза Костромской области). М. Институт леса АН СССР. 101 с.</p>
   <p>Мохов Б.П. 1991. Этология сельскохозяйственных животных. Ульяновск. Ульяновский с-х. институт. 107 с.</p>
   <p>Мохов Б.П. 2003. Поведение крупного рогатого скота. Ульяновск. 159 с.</p>
   <p>Наумов Н.П. 1963. Экология животных. М.: Изд. Высшая школа. 312 с.</p>
   <p>Новицкая Н.И., Шавилова Н.А., Сидоренко Г.Р. 1979. Системный анализ поведения коров на молочном комплексе «Ленсоветовский» Ленинградской области // Лебедев М.М., Великжанин В.И. (ред.) Поведение животных в условиях промышленных комплексов. М.: Изд. Колос. С. 42–52.</p>
   <p>Павлинов И.Я. 2006. Систематика современных млекопитающих. М.: Изд. Московского университета. изд. 2. М. 287 с.</p>
   <p>Павлов И.П. 1952. Общие типы нервной деятельности животных и человека // Павлов И.П. Физиология нервной системы. М.: Изд. Сельхозиздат. Т.4. С. 578–583. Панов Е.Н. 1978. Механизмы коммуникации у птиц. М.: Изд. Наука. 306 с.</p>
   <p>Петрищев Б.И. 1987. Пустыне нужны сайгаки. М.: Изд. Мысль. 125 с.</p>
   <p>Петрищев Б.И. 1996. Влияние пренатального развития <emphasis>Saiga tatarica</emphasis> на размеры и смертность новорожденных // Состояние териофауны в России и ближнем зарубежье. М. С. 264–271.</p>
   <p>Прозорова М.И. 1985. Современное состояние растительного покрова Костромской таежной станции. Дипломная работа. Географический факультет Московского Университета, рукопись.</p>
   <p>Пржевальский Н.М. 1946. Монголия и страна тангутов. Трехлетнее путешествие в Восточной нагорной Азии, т. 1–2. М. 333 с.</p>
   <p>Разумовский С.М., Тихомирова А.Л., Богач Я., Карасева Н.А. 1984. Динамика биоценозов Костромской станции // Животный мир южной тайги М.: Изд. Наука. С. 91– 122.</p>
   <p>Рахимов К.Р. 1958. Изучение врожденных и натуральных условных пищевых рефлексов в онтогенезе у жвачных // Опыт изучения регуляции физиологических функций в естественных условиях существования организмов. Т. 4. М. — Л.: Изд. АН СССР. С. 56–68.</p>
   <p>Резникова Ж.И. 2009. Истоки когнитивного поведения животных // Когнитивные исследования. Проблема развития. Сборник научных трудов. Вып. 3 (под редакицией Д.В. Ушакова). М. Институт психологии РАН. С. 115–152.</p>
   <p>Рожнов В.В. 2011. Опосредованная хемокоммуникация в социальном поведении млекопитающих. М.: Изд. КМК. 288 с.</p>
   <p>Сдобников В.М. 1935. Взаимоотношения северного оленя с животным миром тундры и леса // Труды Арктического института. Т. 24. С. 5–66.</p>
   <p>Семенов-Тян-Шанский О.И. 1977. Северный олень. М.: Изд. Наука. 94 с.</p>
   <p>Серебровский А.С. 1935. Гибридизация животных. М.-Л.: Изд. Биол. и мед. лит. 290 с.</p>
   <p>Симкин Г.П. 1973. Запечатление и модификационные формы поведения животных // Зоологический журнал. Т. 52. № 10. С. 5–16.</p>
   <p>Соколов В.А. 1985. Этология крупного рогатого скота казахской популяции. // Комлацкий В.И. (ред.) Этологические факторы повышения продуктивности сельскохозяйственных животных. Краснодар, Краснодарский сельскохозяйственный институт. С. 33–37.</p>
   <p>Соколов В.Е. 1979. Систематика млекопитающих (китообразные, хищные, ластоногие, трубкозубые, хоботные, даманы, сирены, парнокопытные, мозоленогие, непарнокопытные). М.: Изд. Высшая школа. 528 с.</p>
   <p>Соколов В.Е, Караваева Е.А., Зинкевич Э.П. 1986. Влияние эндогенных и экзогенных факторов на флемен у крупного рогатого скота // Соколов В.Е. (ред.) Химическая коммуникация животных. Теория и практика. М.: Изд. Наука. С. 409–421.</p>
   <p>Софронов Н.С. 1982. Классификация форм и определение типа поведения животных // Сельскохозяйственная биология. Т. 17, № 3. С. 401–407.</p>
   <p>Стекленев Е.П., Елистратова Т.М. 1990. О воспроизводительной способности гибридных самок, полученных при скрещивании домашней коровы красной степной породы и бантенга // Сельскохозяйственная биология. Сер. Биология животных. Т. 6. № 2. С. 39–51.</p>
   <p>Стекленев Е.П., Елистратова Т.М. 2005. Воспроизводительная способность гибридов бантенга (<emphasis>Bos </emphasis>(<emphasis>Bibos</emphasis>) <emphasis>javanicus </emphasis>D’Alton) и домашней коровы (<emphasis>Bos </emphasis>(<emphasis>Bos</emphasis>) <emphasis>primigenius taurus</emphasis>) при разведении в “себе” // Сельскохозяйственная биология. Сер. Биология животных. Т. 24. № 2. С. 79–86.</p>
   <p>Степанов Н.А. 1993. Индивидуальные особенности поведения крупного рогатого скота // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. № 3. С. 50–52.</p>
   <p>Студенцов А.П., Шипилов В.С., Никитин В.Я., Миролюбов М.Г., Субботина Л.Г., Преображенский О.Н., Храмцов В.В. 2000. Ветеринарное акушерство, гинекология и биотехника размножения. 7-е изд. М.: Изд. Колос. 495 с.</p>
   <p>Тинберген Н. 1993. Социальное поведение животных. М.: Изд. Мир. 149 с.</p>
   <p>Треус М. Ю. 1983. Поведение антилопы канна в Аскании-Нова. М.: Изд. Мир. 83 с.</p>
   <p>Турабов Т.М. 1989. Теория и практика селекции кавказской породы буйвола в молочном направлении. Л.-Пушкин. 38 с.</p>
   <p>Усов С.А. 1865. Зубр. Зап. Русск. общества акклиматизации. М. 48 с.</p>
   <p>Фабри К. Э. 1973. К проблеме игры у животных // Бюллетень МОИП. Отделение биологическое. Т. 78. № 3. С. 12–15.</p>
   <p>Филатов Д. 1912. О кавказском зубре. // Зап. императорской академии наук. Т. 30. №. 8. 40 с.</p>
   <p>Флор Я., Занфтлебен П. 2006. В коровнике не скучно. Как проводят свой день коровы различной продуктивности? // Новое сельское хозяйство. № 4. С. 74–78.</p>
   <p>Хазанов А.М. 2008. Кочевники и внешний мир. Ст. — Петербург, Санкт-Петербургский гос. университет. 511 с.</p>
   <p>Хайнд Р. 1975. Поведение животных. М.: Изд. Мир. 856 с.</p>
   <p>Хрусталева И.В. 1984. Морфофункциональная зависимость аппарата движения от различной степени двигательной активности // Функциональная морфология и патология органов движения с.-х. животных: Сборник трудов Московской ветеринарной академии. С. 6–13.</p>
   <p>Цалкин В.И. 1956. Материалы для истории скотоводства и охоты в Древней Руси. Материалы и исследования по археологии СССР. Т. 51. 183 с.</p>
   <p>Цезарь Г. Ю. 2000–2008. Записки о галльской войне. // Сборник книг Юлия Цезаря. Кн. 6. Глава 26.</p>
   <p>Чикурова Е.А. 2008. Изменения поведения зубра (<emphasis>Bison bonasus </emphasis>L.) в условиях неволи и при реинтродукции. Кандидатская диссертация. М. Институт проблем экологии и эволюции. 171 с.</p>
   <p>Шмальгаузен И. И. 1968. Факторы эволюиии. Теория стабилизирующего отбора. 2-е изд. М.: Изд. МГУ. 1968. 230 с.</p>
   <p>Шумов А.В. 1994. Исследование отдаленной гибридизации Bovinae в связи с проблемой их хозяйственного использования. Вологда-Молочное. Вологодский молочный институт. 470 с.</p>
   <p>Эрнст Л.К., Науменко З.М. 1977. Биомасса леса и ее кормовое использование. Москва, Всесоюзный институт информации и технико-экономических исследований по сельскому хозяйству. 92 с.</p>
   <p>Юдин М.Ф., Холкин Д.Л., Лазаренко В.Н., Алексеев А.Л. 1999. Поведение коров в зависимости от температурного режима и времени суток… Актуальные проблемы ветеринарной медицины, животноводства, товароведения, обществознания и подготовки кадров на Южном Урале. Ч. II. Троицк. С. 280–282.</p>
   <p>Adamczewski J.Z., Kerr W.M., Lammerding E.F., Flood P.F. 1994. Digestion of low-protein grass hay by Muskoxen and Cattle // The J. of Wildlife Management. Vol. 58. № 4. Р. 679–685.</p>
   <p>Ajmone-Marsan P., Garsia J.F., Lenstra J.A. 2010. On the origin of cattle: how Aurochs became cattle and colonized the World // Evolutionary Anthropology. Vol.19. P. 148–157.</p>
   <p>Albright J.L., Arave C.V. 1997. The behavior of cattle. New York: Cab International. 306 p.</p>
   <p>Albrecht G., McMahon C.R., Bowman D.M.J.S., Bradshaw C.J.A. 2009. Convergence of culture, ecology, and ethics: management of feral swamp buffalo in Northern Australia // J. of Agricultural and Environmental Ethics. Vol. 22. № 4. Р. 505–524.</p>
   <p>Allee W.C., Park O., Emerson A.F., Schmidt K.P. 1950. Principles of animal ecology. Philadelphia and London. W.B. Saunders Co. 837 p.</p>
   <p>Allen J.A. 1876. The American bisons, living and extinct. Cambridge Univ. Press, 246 p.</p>
   <p>Ali M., de Castro J.J. 1993. Host resistance to ticks (ACARI: Ixodidae) in different breeds of cattle at Bako, Ethiopia // Tropical Animal Health and Production. Vol. 25. № 4. P. 215–222.</p>
   <p>Alikodra H. 1987. The ecology of banteng (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) in the National Park of Ujung Kulon // Biotropical Special Publications. Vol. 30. P. 161–167.</p>
   <p>Alonso M.E., Lomillos J.M., Bartolom&#233; D., Escalera F., Garc&#237;a J.J., Gaudioso V.R. 2008. Estudio del comportamiento materno — filial en Ganado de Lidia empleando tecnolog&#237;a GPS — GPRS // VI Congreso Mundial Taurino de Veterinaria (Murcia, del 6 al 8 de noviembre de 2008). P. 281.</p>
   <p>Andersson M. 1987. Effects of number and location of water bowls and social rank on drinking behavior and performance of loose-housed dairy cows // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 17. P. 19–31.</p>
   <p>Appleman R.D., Gustaffson R.J. 1985. Source of stray voltage and effect on cow health and performance // J. of Dairy Science. Vol. 68. P. 1554–1567.</p>
   <p>Arave C.W., Walters J.L. 1980. Factors affecting lying behavior and stall utilization of dairy cattle // Applied Animal Ethology. Vol. 6. P. 369–376.</p>
   <p>Arnold G.W., Dudzinski M.L. 1978. Ethology of free-ranging domestic animals. Amsterdam. Elsevier scientific publ. company. 198 p.</p>
   <p>Ashby K.R., Santiapillai C. 1988. The status of the banteng <emphasis>(Bos javanicus)</emphasis> in Java and Bali // T<emphasis>igerpaper. </emphasis>Vol.15. P. 16–25.</p>
   <p>Atkinson I.A.E., Atkinson T.J. 2000. Land vertebrates as invasive species on islands served by the South Pacific Regional Environment Program // Invasive species in the Pacific: review and draft regional strategy. South Pacific Regional Environment Program, ed. by G. Sherley. Apia, Samoa. SPREP. P. 19–84.</p>
   <p>Ayantunde A.A., Williams T.O., Udo H.M.J., Fernandez-Rivera S., Hiernaux P, van Keulen H. 2000. Herders’ perceptions, practice and problems of night grazing in the Sahel: case studies from Niger // Human Ecology. Vol. 28. P. 109–130.</p>
   <p>Azlan J.M. 2006. Mammal diversity and conservation in a secondary forest in Peninsular Malaysia // Biodiversity and Conservation. Vol. 15. P. 1013–1025.</p>
   <p>Bailey D.W., Gross J.E., Laca E.A., Rittenhouse L.R., Bailey M.B., Rittenhouse L.R., Hart R.H., Richards R.W. 1989. Characteristics of spatial memory in cattle // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 23. P. 331–340.</p>
   <p>Baker С.М.А., Мanwell С. 1983. Man and elephant. The dare theory of domestication and the origin of breeds // Z. Tierzuchtung u. Zuch-tungsbiol. Bd. 100. № 1.</p>
   <p>Balch C.C. 1955. Sleep in ruminants // Nature. Vol. 175. P. 940–941.</p>
   <p>Baldwin B.A. 1981. Shape discrimination in sheep and calves // Animal Behaviour. Vol. 29 P. 830–834.</p>
   <p>Barker J.S.F., Tan S.G., Selvaraj O.S., Mukherjee T.K. 1997. Genetic variation within and relationships among populations of Asian water buffalo (<emphasis>Bubalus bubalis</emphasis>) // Animal Genetics. Vol. 28. P. 1–13.</p>
   <p>Baskus L. 2006. Enderby Island Cattle: A breeding strategy for genetic conservation. Colorado State University. 7 p. http://www.rarebreeds.co.nz/enderbycattle.pdf</p>
   <p>Becker B.G., Lobato J.F.P. 1997. Effect of gentle handling on the reactivity of zebu crossed calves to humans // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 53. &#185; 3. P. 219–224.</p>
   <p>Beilharz R.G., Mylrea P.J. 1963. Social position and behavior of dairy heifers in yards // Animal Behaviour. Vol. 1. P. 522–528.</p>
   <p>Beja-Pereira A., Caramelli D., Lalueza-Fox C., Vernesi C., Ferrand N., Casoli A., Goyache F., Royo L.J., Conti S., Lari M., Martini A., Ouragh L., Magid A., Atash A., Zsolnai A., Boscato P., Triantaphylidis C., Ploumi K., Sineo L., Mallegni F., Taberlet P., Erhardt G., Sampietro L., Bertranpetit J., Barbujani G., Luikart G., Bertorelle G. 2006. The origin of European cattle: evidence from modern and ancient DNA // Proceedings National Academy Sciences. USA. Vol.103. P. 8113–8118.</p>
   <p>Bell F.R., Sly J. 1983. The olfactory detection of sodium and lithium salts by sodium deficient cattle // Physiology and Behaviour. Vol. 31. P. 307–312.</p>
   <p>Bell R.H.V. 1971. A grazing ecosystem in the Serengeti // Scientific America. Vol. 225. P. 86–93.</p>
   <p>Berteaux D. 1993. Female-biased mortality in a sexually dimorphic ungulate: feral cattle of Amsterdam Island // J. Mammalogy. Vol.74. P. 732–737.</p>
   <p>Berteaux D., Micol T. 1992. Population studies and reproduction of the feral cattle (<emphasis>B. taurus</emphasis>) of Amsterdam Island, Indian Ocean // London. J. of Zoology, Vol. 228. P. 265–276.</p>
   <p>Bischof R., Loe L.E., Meisingset E.L., Zimmermann B., Van Moorter B., Mysterud A. 2012. A Migratory Northern Ungulate in the Pursuit of Spring: Jumping or Surfing the Green Wave? // American Naturalist. Vol. 180. № 4. P. 407–424.</p>
   <p>Boissy A. 1995. Fear and Fearfulness in Animals // The Quarterly Review of Biology. Vol. 70. № 2. Р. 165–191.</p>
   <p>Boissy A., Terlouw C., Le Neindre P. 1998. Presence of Cues from Stressed Conspecifics Increases Reactivity to Aversive Events in Cattle: Evidence for the Existence of Alarm Substances in Urine // Physiology and Behavior. Vol. 63. № 4. P. 489–495.</p>
   <p>Boissy A., Boussou M.-F. 1988. Effects of early handling on heifers’ subsequent reactivity to humans and to unfamiliar situations // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 20. P. 259–273.</p>
   <p>Boivin X., Le Neidre P. 1994. Influence of breed and rearing management on cattle reactions during human handling // Applied Animal Behaviour Science Vol. 39. P. 115–122.</p>
   <p>Boivin X., Garel J.P. 1998. Is gentling by people rewarding for beef calves? // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 61. P. 1–12.</p>
   <p>Bowman D.M.J.S., Panton W.J., McDonough L. 1990. Dynamics of Forest Clumps on Chenier Plains, Cobourg Peninsula, Northern Territory // Australian J. Botany. Vol. 38 № 6. P. 593.</p>
   <p>Bowman D.M.J.S., Panton W.J. 1991. Sign and habitat impact of Banteng (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) and pig (<emphasis>Sus scrofa</emphasis>) Cobourg Peninsula, Northern Australia // Australian J. Ecol. Vol. 16. № 1. P. 15–17.</p>
   <p>Bradshaw C.J.A. 2006. Rapid development of cleaning behaviour by Torresian crows <emphasis>Corvus orru</emphasis> on non-native banteng <emphasis>Bos javanicus</emphasis> in northern Australia // J. Avian Biology. Vol. 37. № 4. P. 409.</p>
   <p>Bradshaw C.J.A., Brook B.W. 2007. Ecological-economic models of sustainable harvest for an endangered but exotic megaherbivore in northern Australia // Natural Resource Modeling. Vol. 20. № 1. P. 129–156.</p>
   <p>Brickey J., Brickey C. 1975. Reindeer, cattle of the Arctic // Alaska J. Vol.5. № 1. P. 16–24.</p>
   <p>Brook B.W, Bowman D.M, Bradshaw C.J, Campbell B.M, Whitehead P.J. 2006. Managing an endangered Asian bovid in an Australian National Park: the role and limitations of ecological — economic models in decision-making // Environmental Management. Vol. 38. № 3. P. 463–469.</p>
   <p>Bryant J.P., Reichardt P.B., Clausen T.P. 1992. Chemically Mediated Interactions between Woody Plants and Browsing // J. Range Management. Vol. 45. № 1. P. 18–24.</p>
   <p>Bryant J.P., Kuropat P.J., Cooper S.M., Frisby K., Owen-Smith N. 1981. Resource availability hypothesis of plant antiherbivore defence tested in a South African savanna ecosystem // Nature. Vol. 340. P. 227–229.</p>
   <p>Buchholtz C. 1990. Cattle // Grzimek’s Encyclopedia of Mammals. Edited by S. P. Parker. New York: McGraw-Hill. Vol. 5. Р. 360–417.</p>
   <p>Burthe S., Butler A., Searle K.R., Hall S.J.G., Thackeray S.J., Wanless S. 2011. Demographic consequences of increased winter births in a large seasonally breeding mammal (<emphasis>B. taurus</emphasis>) in response to climate change // J. Animal Ecology. Vol. 80. P. 1134–1144.</p>
   <p>Butler D. 2012. Report on the birds of Upland Savai’i // Rapid Biodiversity Assessment of Upland Savai’i, Samoa. Ed. Atherton J., Jefferies B. Samoa. P. 85–110</p>
   <p>Byers O., Hedges S., Seal U.S. 1995. Asian wild cattle conservation assessment and management plan workshop. Working Document. Apple Valley, MN, USA: IUCN/SSC Conservation Breeding Specialist Group 1995. 49 p.</p>
   <p>Carson D.S., Guastella A.J., Taylor E.R., McGregor I.S. 2013. A brief history of oxytocin and its role in modulating psychostimulant effects // J. Psychopharmacology. Vol. 27. № 3. P. 231–247.</p>
   <p>Carty H. 2002. Investigation of relationship between coat color and presence of trypanosome parasitaemia in Small East African Zebu cattle in south-east Uganda // Internship report: University of Edinburgh, Edinburgh, UK. http://www.bva.co.uk/public/documents/ Helen_Carty.pdf</p>
   <p>Chenost M., Martin-Rosset W. 1985. Comparison entre species (mouton, cheval, bovin) de la digestibilite et des quantites ingerees des fourages verts // Annale Zootechnie. Vol.34. P. 291–312.</p>
   <p>Chenoweth P. J., Chase C.C., Larsen R. E., Thatcher M.-J.D., Bivens J. F., Wilcox C. J. 1996. The assessment of sexual performance in young <emphasis>B. taurus</emphasis> and <emphasis>Bos indicus</emphasis> beef bull // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 48. № 3. P. 225–235.</p>
   <p>Chiy P.C., Phillips C.J.C. 1999. The rate of intake of sweet, salty and bitter concentrates by dairy cows // Animal Science. Vol. 68. P. 731–740.</p>
   <p>Choquenot D. 1993. Growth, body condition and demography of wild banteng (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) on Cobourg Peninsula, northern Australia // J. of Zoology. Vol. 231. P. 533–542.</p>
   <p>Choudhury A. 2002. Distribution and conservation of the Gaur <emphasis>Bos gaurus</emphasis> in the Indian Subcontinent // Mammal Review. Vol. 32. P. 199–226.</p>
   <p>Chung-tong S. 2003. Survey of Hong Kong Non-flying Terrestrial Mammals by Camera Trapping in 2002 // Hong Kong Biodiversity Agriculture, Fisheries and Conservation Department Newsletters. № 5. Р. 10–12.</p>
   <p>Clutton-Brock J. 1999. A Natural History of Domesticated Mammals. Cambridge/New York: Cambridge University Press. 312 p.</p>
   <p>Conry P.J. 1988. Management of feral and exotic game species on Guam // Transactions of Western Section of Wildlife Society. Vol. 24. P. 26–30.</p>
   <p>Copland R.S. 1974. Observation on Banteng cattle in Sabah // Tropical Animals Health and Production. Vol. 6. № 2. P. 89–94.</p>
   <p>Corbett L. 1995. Does Dingo predation or buffalo competition regulate feral pig populations in the Australian wet-dry tropics? An experimental study: testing new theory in predatorprey relationships // Wildlife research (East Melbourne). Vol. 22. № 1. P. 65–74.</p>
   <p>Cortes O., Tupac-Yupanqui I., Dunner S., Garcia-Atance M.A., Garcia D., Fernandez J., Canon J. 2008. Ancestral matrilineages and mitochondrial DNA diversity of the Lidia cattle breed // Animal Genetics. Vol.2. P.1–6.</p>
   <p>Coughenour, M.V., Swift D.M., Sims P.L. 1996. Mechanisms That Result in Large Herbivore Grazing Distribution Patterns // J. Range Management. Vol. 49. № 5. P. 386–400.</p>
   <p>Courchamp F., Chapuis J.-L., Pascal M. 2002. Mammal invaders on islands: impact, control and control impact // Biological Review. 56 p.</p>
   <p>Cymbaluk N.F. 1990. Comparison of forage digestion by cattle and horses // Canadian J. Animal Science. Vol. 70. P. 601–610.</p>
   <p>Danell K., Huss-Danell K., Bergstrom R. 1985. Interactions between browsing moose and two species of birch in Sweden // Ecology. Vol. 66. P.1867–1878.</p>
   <p>Das S.M., Redbo I., Wiktorsson H. 2001. Behaviour of Zebu and crossbred cows in restricted suckling groups // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 72. № 3. P. 263–270.</p>
   <p>Delpietro H.A. 1989. Case reports on Defensive Behaviour in Equine and Bovine Subjects in Response to Vocalization of the Common Vampire Bat (<emphasis>Desmodus rotundus</emphasis>) // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 22. P. 377–380.</p>
   <p>De Vries M.F.W., Daleboudt C. 1994. Foraging strategy of cattle in patchy grassland // Oecologia. Vol. 100 P. 98–106.</p>
   <p>Dickson D.P., Barr G.R., Johnson L.P., Wieckert D.A. 1970. Social Dominance and Temperament of Holstein Cows // J. of Dairy Science. Vol. 53. P. 904–907.</p>
   <p>Dilks P.J. 1979. Observation on the food of feral cats on Campbell Island // New Zealand J. of Ecology. Vol. 2. P. 64–66.</p>
   <p>Dilks P.J. Wilson P.R. 1979. Feral sheep and cattle and royal albatrosses on Campbell Island; population trends and habitat changes. // New Zealand Journal of Zoology 1979. Vol. 6.</p>
   <p>№ 1.</p>
   <p>Dodge R.J. 1959. Plains of the great West and their inhabitants. N. Y., Archer, house. 452 p. Dolezal T. 2013. Origin of Agriculture. California. Irvine. 15 p.</p>
   <p>D’Oro R. 2005. Chirikof Cattle Will Roam Alone As Dispute Simmers // Associated Press, Anchorage Daily News, Anchorage, AK. October 15, 2005.</p>
   <p>Doster G. L. 2002. SCWD Briefs // A Quarterly Newsletter from the Southeastern Cooperative Wildlife Disease Study. College of Veterinary Medicine. The University of Georgia Athens, Georgia. Vol. 2002. № 4. 8 р.</p>
   <p>Downs M.A. 1997. Anegada Sea Turtle Recovery Project Community Assessment. Philadelphia, Pennsylvania. 5 p.</p>
   <p>Drickamer L.C., Vessey S.H. 1996. Animal Behavior: Concepts, Processes and Methods. Wadsworth Publ. Co., Belmont, Calif., 619 p.</p>
   <p>Dudzinski M.L., Muller W.J., Low W.A., Schun H.J. 1982 Relationship between dispersion behavior of the free-ranging cattle and forage conditions // Applied Animal Ethology. Vol. 8. P. 225–241.</p>
   <p>Ebbert S.E., Byrd G.V. 2002. Eradication of invasive species to restore natural biological diversity on Alaska Maritime National Wildlife Refuge // Turning the tide: the eradication of invasive species // Occasional Paper of the IUCN Species Survival. Commission. № 27. Switzerland and Cambrige. UK. P. 102–109.</p>
   <p>Eibl-Eibesfeldt I. 1975. Ethology: The biology of behavior. N. Y.</p>
   <p>Emmons L.H. 1987. Comparative feeding ecology of felids in a neotropical rainforest // Behavior Ecology and Sociobiology. Vol. 20. P. 271–283.</p>
   <p>Fall J.A., Mason R., Haynes T., Vanek V., Brown L., Jennings G., Mishler C., Utermohle C. 1992. Noncommercial harvests and uses of wild resources in King Kove, Alaska // Technical Paper. № 227. P. 73–74.</p>
   <p>Fall J.A., Stanek R.T., Brown L., Utermohle C. 1996. The harvest and use of fish, wildlife, and plant resources in False Pass, Unimak Island, Alaska // Technical Paper. №.183. 85 p.</p>
   <p>Fell L.R., Colditz I.G., Walker K.H., Watson D.L. 1999. Associations between temperament, performance and immune function in cattle entering a commercial feedlot // Australian J. of Experimental Agriculture. Vol. 39. P. 795–802.</p>
   <p>Fischer H. 1980. Hybrids between gaur and gayal as well as gayal and banteng // Zoological raritets in Thailand. Vol. 35. № 7. P. 443.</p>
   <p>Fitzsimons J., Legge S., Traill B., Woinarski J. 2010. Into Oblivion? The disappearing native mammals of northern Australia // The Nature Conservancy, Wildlife Conservancy or the</p>
   <p>Pew Environment Group. Melbourne. Australia http://www.nature.org/</p>
   <p>Flower F.C., Weary D.M. 2001. Effects of early separation on the dairy cow and calf: Separation at 1 day and 2 weeks after birth // Applied Animal Behaviour Science. Vol.</p>
   <p>P. 275–284.</p>
   <p>Fordyce G., Goddard M.E., Tyler R., Williams G., Toleman M. 1985. Temperament and bruising of <emphasis>Bos indicus</emphasis> cattle // Australian J. of Experimental Agriculture. Vol. 25. P. 283–288.</p>
   <p>Fordyce G., Dodt R.M., Wythes J. R. 1988a. Cattle temperaments in extensive beef herds in Northern Queensland. 1. Factors affecting temperament // Australian J. of Experimental Agriculture Vol. 28. P. 683–687.</p>
   <p>Fordyce G., Wythes J. R., Shorthose W. R., Underwood D.W., Shepherd R. K. 1988b. Cattle temperaments in extensive beef herds in Northern Queensland. 2. Effect of temperament on carcass and meat quality // Australian J. of Experimental Agriculture Vol. 28. P. 689–693.</p>
   <p>Foster D. 1985. Governor’s Appeal Gives Cattle Last-Minute Reprieve // Associated press news Feb. 2, 1985. http://www.apnewsarchive.com/1985</p>
   <p>Fox M.W. 1978. The Dog. Its Domestication and Behavior. N. Y. 296 p.</p>
   <p>Fox, M.W. 1984. The Whistling Hunters: Field Studies of the Indian Wild Dog (<emphasis>Cuon alpinus</emphasis>). State University of New York Press, Albany. 150 p.</p>
   <p>Fox M.W. 2010. India’s holy cow: the scared and the suffering // Cow, Beef and Buffalo. http://www.vigilonline.com/</p>
   <p>Fraser A.F., Broom D.M. 1990. Farm Animal Behaviour and Welfare. 3ed. London. Bailliere Tindal. 437 p.</p>
   <p>Freed S.A., Freed R.S. 2002. Green Revolution Agricultural and Social Change in a North Indian Village // Antropological Papers of the American Museum of Natural History. № 85. 312 р.</p>
   <p>Freeland W.J. 1990. Large herbivorous mammals: exotic species in northern Australia // J. of Biogeography. Vol.17. № 4/5. P. 445–449.</p>
   <p>Freitas J.A., Panetta J.C. 2002. Some epidemiological aspects of tuberculosis in water buffaloes in the Amazon basin in Brazil // Buffalo Bulletin. Vol. 21. № 4. P. 1–75.</p>
   <p>Ganskopp D., Myers B., Lambert S., Cruz R. 1997. Preferences and Behavior of Cattle Grazing 8 Varieties of Grasses // J. of Range Management. Vol. 50. № 6. P. 578–586.</p>
   <p>Geering W., Forman A., Nunn M. 1995. Exotic diseases of animals: a field guide for Australian veterinarians. Canberra. Australian Government Publishing Service. 96 р.</p>
   <p>Geist V. 1974. On the relationship of social evolution and ecology in ungulates. // American Zoologist. Vol. 14. P. 205–220.</p>
   <p>Geist V. 1981. On the reproductive strategies in ungulates and some problems of adaptation // Evolution today. 2<sup>nd</sup> International Congress of Systematics, and Evolutionary Biology. Pittsburg. P. 111–132.</p>
   <p>Gentry A., Clutton-Brock J., Groves C.P. 2004. The naming of wild animal species and their domestic derivatives // J. of Archaeological Science. Vol. 31. Р. 645–651.</p>
   <p>Gilbert B.J., Arave C.W. 1986. Ability of cattle to distinguish among different wavelengths of light // J. of Dairy Science. Vol. 69. P. 825–832.</p>
   <p>Gilliland K.D. 2006. Effects of ancient Aleuts and contemporary introduced grazers on vegetation and soils of Sanak Island, AK. Idaho State University.144 p.</p>
   <p>Godfrey, P.J., Godfrey, M.M. 1976. Barrier island ecology of Cape Lookout National Seashore and vicinity, North Carolina // National Park Service Scientific Monograph Series. № 9. 176 p.</p>
   <p>Godley E.J. 1965. Notes on the vegetation of Auckland Island // Ecology of Subantarctic Islands. Proceedings of the New Zealand Ecological Society. Vol. 12. P. 57–63.</p>
   <p>Golumbia T., Bland L., Moore K., Bartier P. 2008. History and current status of introduced vertebrates on Haida Gwaii. Lessons from the Islands. Introduced species and what they tell us about how ecosystems work. // Special Publication, Canadian Wildlife Service 2008. P. 8–28.</p>
   <p>Gonz&#225;lez-Gordon R.G., Barrios J.A. 2004. Escala de evaluacion de la bravura para bovinos de Lidia (EBL — 10) // Revista de Estudios Taurinos. № 18, Sevilla. Р. 105–132.</p>
   <p>G&#243;mez Fernandez M., Plazaola J.M., Seiliez J.P. 1997. The Betizu Cattle of the Basque country // AGRI. Vol. 22. P. 1–5.</p>
   <p>G&#243;mez Fernandez M., Amezaga I. 2003. Conservation of livestock genetic resources in Euskadi (Basque Country) // AGRI. Vol. 33. 2003. Р. 41–57.</p>
   <p>Graf B., Senn M. 1999. Behavioural and physiological responses of calves to dehorning by heat cauterization with or without local anesthesia // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 62. P. 153–171.</p>
   <p>Grandin T. 2003. Transferring results of behavioral research to industry to improve animal welfare on the farm, ranch and the slaughter plant // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 81. P. 215–228.</p>
   <p>Graunke K. L., Langbein J., Repsilber D., Schon P — C. 2013. Objectively measuring behaviour traits in an automated restraint-test for ungulates: towards making temperament measurable // J. of Agricultural Science. Vol. 151. P. 141–149.</p>
   <p>Gross J.E., Shipley L.A., Hobbs N.T., Spalinger D.E., Wunder B.A. 1993. Functional-response of herbivores in food-concentrated patches — tests of a mechanistic model // Ecology. Vol. 74 P. 778–791.</p>
   <p>Groves C. 2003. Taxonomy of ungulates of the Indian Subcontinent // J. of the Bombay Natural History Society. Vol. 100. № 2–3. Р. 341–361.</p>
   <p>Groves C.P., Grubb P. 2011. Ungulate Taxonomy. Baltimore, John Hopkins University Press. 416 р.</p>
   <p>Grubb P. 2005. <emphasis>Bos javanicus</emphasis> // Mammal Species of the World: A Taxonomic and Geographic Reference (3rd ed.). Baltimore. Johns Hopkins University Press. P. 691.</p>
   <p>Hale E.B. 1969. Domestication and the evolution of behavior // The behaviour of domestic animals. 2nd edition. Baillere, Tindall and Cassell, London. P. 22–42.</p>
   <p>Halffter G. 2005. Reserva de la Biosfera Mapimi. Programa de Conservation y Manejero Mexico. Abril de 2005. 115 p.</p>
   <p>Hall S.J.G. 1989. Chillingham cattle: social and maintenance behaviour in an ungulate that breeds all year round // Animal Behaviour. Vol. 38 P. 215–225.</p>
   <p>Hall S.J.G., Hall J.G. 1988. Inbreeding and population dynamics of the Chillingham cattle (<emphasis>B. taurus</emphasis>) // J. Zoology. Vol. 216. P. 479–493.</p>
   <p>Hall S.J.G., Moore G.F. 1986. Feral cattle of Swona, Orkney Islands // Mammal Review. Vol. 16. № 2. P. 89–96.</p>
   <p>Hammell K.L., Metz J.H.M., Mekking P. 1988. Sucking behavior of dairy calves fed milk ad libitum by bucket or teat // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 20. P. 275–285.</p>
   <p>Hancock J. 1950. Grazing habits of dairy cows in New Zealand // J. of. Experimental Agriculture, Vol. 18. № 72. P. 249–263.</p>
   <p>Harris M. 1966. The cultural ecology of India’s sacred cattle // Currant Anthropology. Vol. 7. № 1. Р. 261–276.</p>
   <p>Hearnshaw, H., Morris, C. A. 1984. Genetic and environmental effects on a temperament score in beef cattle // Australian J. of Agricultural Research. Vol. 35. P. 723–733.</p>
   <p>Heffner R.S., Heffner H.E. 1983. Hearing in large mammals: horses (<emphasis>Equus caballus</emphasis>) and cattle (B<emphasis>. taurus</emphasis>) // Behavioural Neuroscience. Vol. 97. P. 299–309.</p>
   <p>Henderson C. 1998. The Great Cow Explosion in Rajasthan // Advances in historical ecology. Columbia Univ. Press. P. 349–376.</p>
   <p>Hernandes L., Barall H., Halffter G., Colon S.S. 1999. A note on the behavior of feral cattle in the Chihuahuan Desert of Mexico // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 63. № 4. P. 259–267.</p>
   <p>Heymer A. 1977. Ethological Dictionary. Verlag Paul Parey, Berlin. 240 pp.</p>
   <p>Hiendleder S., Lewalski H., Janke A. 2008. Complete mitochondrial genomes of B. taurus and <emphasis>Bos indicus</emphasis> provide new insights into intra-species variation, taxonomy and domestication // Cytogenetic Genome Researches. Vol.120. № 1–2. P.150–156.</p>
   <p>Hoogistiejn R., Mondolfy E. 1996. Body mass and scull measurements in four jaguar populations and observation of their pray base // Bulletin of the Florida Museum of Natural History. Vol. 39. № 6. P. 195–219.</p>
   <p>Hsu M.J. 2012. The significance of cows in Indian society between sacredness and economy // Anthropological Notebooks. Vol. XVIII. № 3. P. 5–12.</p>
   <p>Huber R., Baumung R., Wurzinger M., Semambo D., Mwai O., Winckler C. 2008. Grazing, social and comfort behaviour of Ankole and crossbred heifers on pasture in south western Uganda // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 112. №.3. P. 223–234.</p>
   <p>Hudson R.J. 1989. History and technology // Hudson R.J., Drew K.R., Baskin L.M. (eds.) Wildlife Production Systems. Cambridge: Cambridge University Press. P. 12–25.</p>
   <p>Hyndman D. L., Littlejohn R. P., Williams J. L., Crawford A. M. 2001. Enderby Island cattle: what breed are they derived from? // Proceedings of the Association for the Advancement of Animal Breed Genetics (14th Conference, Queenstown, New Zealand, 2001). Vol. 14. Р. 329–331.</p>
   <p>James C. D., Landsberg J., Morton S. R. 1999. Provision of watering points in the Australian arid zone: a review of effects on biota // J. of Arid Environments. Vol. 41. P. 87–121.</p>
   <p>Jensen K.B. 2011. History of Crested Wheatgrass (<emphasis>Agropyron</emphasis>) in North America // Abstract № 32. Society for Range Management 64th Annual Meetings, Billings, Montana. February 6–10, 2011. P. 11.</p>
   <p>Jensen M.B., Vestergaard K.S., Krohn C.C. 1998. Play behavior in dairy calves kept in pens: the effect of social contact and space allowance // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 56. P. 97–108.</p>
   <p>Jesser P., Markula A., Csurhes S. 2008. Water buffalo <emphasis>Bubalus bubalus</emphasis> // Pest animal risk assessment. Biosecurity Queensland Department of Primary Industries and Fisheries. Queensland. 14 p.</p>
   <p>Jeyakumar S., Kundu A., Yadav Jaisunder S.P., Balakrishnan M., Kundu M.S., Saiatha T., Verma S.K., Srivastava R.C. 2012. Diversity and conservation of farm animal genetic resources (FAnGR) of Andaman and Nicobar Islands // Ecology and faunal communities on the Andaman and Nicobar Islands. Springer. P. 313–337.</p>
   <p>Jezierski T.A., Kpziorowski M., Goszczynski J., Sieraszka I. 1989. Homosexual and social behaviours of young bulls of different geno- and phenotypes and plasma concentrations of some hormones // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 24. P. 101–113.</p>
   <p>Jouventin P. 1994. Past, present and future of Amsterdam Island, Indian Ocean // Seabirds on islands: threats, case studies and action plans. Cambridge, U.K. BirdLife International (BirdLife Conservation Series) № 1. P. 122–132.</p>
   <p>Kane R. 1989. The wild buffalo // Asian Wild Cattle Specialist Group Newsletter. № 2. P. 4–5.</p>
   <p>Kanuya N.L., Matiko M.K., Nkya R., Bittegeko S.B.P., Mgasa M.N., Reksen O., Ropstad</p>
   <p>2006. Seasonal changes in nutritional status and reproductive performance of Zebu cows kept under a traditional agro-pastoral system in Tanzania // Tropical Animal Health and Production. Vol. 38. № 6. P. 511–519.</p>
   <p>Kawahara-Miki R., Tsuda K., Shiwa Y., Arai-Kichise Y., Matsumoto T., Kanesaki Y., Oda S., Ebihara Sh., Yajima Sh., Yoshikawa H., Kono T. 2011. Whole-genome resequencing shows numerous genes with nonsynonymous SNPs in the Japanese native cattle Kuchinoshima-Ushi // BMC Genomics. Vol.12. P.103</p>
   <p>Keil N.M., Audige L., Langhans W. 2001. Is intersucking in dairy cows the continuation of a habit developed in early life // J. of Dairy Science Vol. 84. P. 140–146.</p>
   <p>Kikkawa Y., Takada T.S., Nomura K., Namikawa T., Yonekawa H., Amano T. 2003. Phylogenies using mtDNA and SRY provide evidence for male-mediated introgression in Asian domestic cattle // Animal Genetics. Vol. 34. P. 96–101.</p>
   <p>Kiley W. 1972. The vocalizations of ungulates, their causation and function // Zeitschrift fur Tierpsychologie. Vol. 31. P. 171–222.</p>
   <p>Kilgour, R.J., Melville, G.J., Greenwood P.L. 2006. Individual differences in the reaction of beef cattle to situations involving social isolation, close proximity of humans, restraint and novelty // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 99. P. 21–40.</p>
   <p>Kimura D., Ihobe H. 1985. Feral cattle (B. taurus) on Kuchinoshima Island, Southwestern Japan: their stable ranging and unstable grouping // J. of Ethology. 1985. Vol. 3. P. 39–47. King J.M., Heath B.R., Hill R.E. 1977. Game domestication for animal production in Kenya: theory and practice // Journal of Agricultural Science (Cambridge). V. 89: 445–457.</p>
   <p>Kondo S., Sekine J., Okubo M., Ashida Y. 1989. The effect of group size and space allowance on the agonistic and spacing behavior of cattle // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 24. P. 127–135.</p>
   <p>Klopfer P.H. 1974. An introduction to animal behavior — ethology’s first century. Englewood Cliffs, Prentice Hall Inc. 332 pp.</p>
   <p>Knowles H. 2012. Feral cattle in Sai Kung park acquire taste for human food including beef // South China Morning Post. Animal Welfare. № 4. 18 November. 2012. P. 58. http:// www.scmp.com/news/hong-kong/article/</p>
   <p>Krasi&#324;ska M., Krasi&#324;ski Z.A. 2013. European Bison. The Nature Monograph. Springer. 380 p.</p>
   <p>Langer P. 2003. Weaning period, food quality, and digestive tract differentiations in Eutheria // Evolution. Vol. 57. № 5. Р. 1196–1215.</p>
   <p>Lаzo A. 1992. The determinants of grouping behavior in feral cattle // Revue d’ecologie la terre et la vie. Vol. 47. № 1. P. 51–66.</p>
   <p>Lаzo A. 1994. Social segregation and the maintenance of social stability in a feral cattle population // Animal Behaviour. Vol. 48. № 5. P. 1133–1141.</p>
   <p>Lаzo A. 1995. Ranging behavior of feral cattle (<emphasis>B. taurus</emphasis>) in Donana-national park, SW Spain // J. Zoology. Vol. 236. Part 3. P. 359–369.</p>
   <p>Lazo C.A., Fandos Par&#237;s P., Soriguer Escofet R.C. 1995. Los pastizales de la Vera de Donana y los grandes herbivores. Evaluacion de la Capacidad de Carga // Estaci&#243;n Biol&#243;gica de Do&#241;ana. Madrid. CSIC. // Adecuaci&#243;n Ambiental. P. 141–231</p>
   <p>Lemke B. 1994. Water buffalo farming in Southern Australia // Agnote. V. 610, № 162, Department of Primary Industries, Northern Territory. 28p.</p>
   <p>Lemke B. 2008. Australian Water buffalo. Genetic and Reproduction Improvements. Rural Industries Research and Development Corporation. Australia. 58 p.</p>
   <p>Lemke T. O. 1992. Status of the Marianas Fruit Bat (<emphasis>Pteropus mariannus</emphasis>) in the Northern Mariana Islands North of Saipan // Pacific Island Flying Foxes: Proceedings of an International Conservation Conference. Biological Report. V. 90. № 23. P. 68–73.</p>
   <p>Lensink B.J., Fernandez X., Cozzi G., Florand L., Veissier I. 2001. The influence of farmers’ behavior on calves’ reactions to transport and quality of veal meat // J. of Animal Science. Vol. 79. P. 642–652.</p>
   <p>Lent P. 1974. Mother-infant relationships in ungulates. // V. Geist and F. Walther (eds). The Behaviour of Ungulates and its relation to management. Morges. P. 14–55.</p>
   <p>Le Quellec J.-L. 2011. Provoking lactation by the insufflation technique as documented by the rock images of the Sahara // Anthropozoologica. Vol. 46. № 1. P. 65–125.</p>
   <p>Lewis J.G. 1978 Game domestication for animal production in Kenya, behavior and factors affecting the herding of eland, oryx, buffalo and zebu cattle // J. of Agriculture Science. Cambridge. Vol. 90. P. 587–595</p>
   <p>Loerch S.C., Fluharty F.L. 2000. Use of trainer animals to improve performance and health of newly arrived feedlot calves // J. of Animal Science. Vol. 78. P. 539–545.</p>
   <p>Loison A., Festa-Bianchet M., Gaillard J.-M., Jorgenson J.T., Jullien J.-M. 1999. Age-specific survival in five population of ungulates: evidence of senescence // Ecology. Vol. 80. № 8. P. 2539–2554.</p>
   <p>Long J.J. 2003. Introduced mammals of the World: their history, distribution and influence. CABI Publishing Wallington. 591p.</p>
   <p>Loftus R.T., Machugh D.E., Bradley D.G., Sharp P.M., Cunningham P. 1994. Evidence for two independent domestications of cattle // Proceedings of National Academy of Science. USA. Vol. 91. P. 2757–2761.</p>
   <p>Lorenz, K. 1981. Foundations of ethology. New York. Springer Verlag. 380 pp.</p>
   <p>Lott D.F, Hart B.L. 1977. Aggressive domination of cattle by Fulani herdsman and its relation to aggression in Fulani culture and personality // Ethos. Vol. 5. P. 174–186.</p>
   <p>Lujan D.T. 1999. Monitor population size and distribution of wild Asiatic water buffalo on Guam // Job progress report research project segment № W-1R-7 October 1, 1998 to September 30, 1999. 150 р.</p>
   <p>Lujan D.T., Wiles G. J. 1997. Population Size and Distribution of Wild Asiatic Water Buffalo on Guam. Job progress report research project segment № W-1R-5. October 1, 1996 to September 30, 1997. 93р.</p>
   <p>MacDonald M., Simon J. 2011. Cattle, Soyanization, and Climate Change. Brazil’s Agricultural Revolution. Brighter Green. 41 p.</p>
   <p>MacNeil M.D., Cronin M.A., Blackburn H.D., Richards C.M., Lockwood D.R., Alexander L.J. 2007. Genetic relationships between feral cattle from Chirikof Island, Alaska and other breeds // Animal Genetics. Vol. 38. № 3. Р. 193–197.</p>
   <p>Machado L.C.P., Hurnik J.F., Burton J.H. 1997. The effect of amniotic fluid ingestion on the nociception of cows // Physiology and Behaviour. Vol. 62. P. 1339–1344.</p>
   <p>Madhusudan M.D. 2004. Recovery of wild large herbivores following livestock decline in a tropical Indian wildlife reserve // J. of Applied Ecology. Vol. 41. P. 858–869.</p>
   <p>Maga&#241;a J.G., Segura J.C. 1997. Heritability and factors affecting growth traits and age at first calving of zebu beef heifers in South-Eastern Mexico // Tropical Animal Health and Production. Vol. 29. № 3. Р. 185–192.</p>
   <p>Ma&#322;ecka G., Lamperski B., Sumi&#324;ski E. 1976. Podstawowe zagadnienia inseminacji kr&#243;w nasieniem &#380;ubra // VIII Mi&#281;dzynarodowy Kongres Rozrodu I Sztucznego Unasieniania Zwierz&#261;t. Przegl&#261;d. Rok XLIV. P. 15–19.</p>
   <p>Manteca X., Deag, J.M. 1993. Individual differences in temperament of domestic animals: a review of methodology // Animal Welfare. № 2. P. 247–268.</p>
   <p>Margerison J.K., Preston T.R., Berry N., Phillips C.J.C. 2002. Cross sucking and other oral behaviours in calves and their relation to cow suckling and food provision // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 80. P. 277–286.</p>
   <p>Martin A. 2012. Tracking the Wild Cattle of Sapelo Island // Life Traces of the Georgia Coast. Unseen lives of the Georgia barrier islands. http://www.georgialifetraces.com/</p>
   <p>Mart&#237;n-Burriel I., Rodellar C., Ca&#241;&#243;n J., Cort&#233;s O., Dunner S., Landi V., Mart&#237;nez-Mart&#237;nez A., Gama L.T., Ginja C., Penedo M.C.T., Sanz A., Zaragoza P., Delgado J.V. 2011. Genetic diversity, structure, and breed relationships in Iberian cattle // J. of Animal Science. Vol. 89. &#185; 4. Р. 893–906.</p>
   <p>Martinez A.M., Calderon J., Camacho E., Rico C., Vega-Pla J.L., Delgado J.V. 2005. Genetic characterization of the Mostrenca cattle with microsatellites // Archivos de zootecnia. № 206/207. Р. 357–361.</p>
   <p>Martz N. 2011. Beyond the Cows: a case study of herd animal management and applications to Naikoon Park.16 p. http://www.haidagwaiisemester.com/</p>
   <p>Mastromonaco G.F., Coppola G., Crawshaw G., DiBerardino D., King W.A. 2004.</p>
   <p>Identification of the homologue of the bovine in a captive gaur (Bos gaurus) // Chromosome Research. Vol. 12. № 7. P. 725–731.</p>
   <p>Matheson D. 2002. Enderby Island Cattle. A New Zeland Rare Breed Society Rescue project. http://www.rarebreeds.co.nz/</p>
   <p>McHugh I. 1958. Social behavior of the American buffalo (Bison bison) // Zoologica (U. S. A.), Vol.43, № 1. P. 1–55.</p>
   <p>Metz J. 1987. Productivity Aspects of Keeping Dairy Cow and Calf Together in the PostPartum Period // Livestock Production Science. Vol. 16. P. 385–394.</p>
   <p>Micol T., Jouventin P. 1995. Restoration of Amsterdam Island, South Indian Ocean, following control of feral cattle // Biological conservation. Vol. 73. P. 199–206.</p>
   <p>Milewski, A. V., Young, T. P., Madden, D. 1991. Thorns as induced defence: experimental evidence // Oecologia. Vol.86. P. 70–75.</p>
   <p>Miller R. 1983. Habitat use of feral horses and cattle in Wyoming’s Red Desert // J. of Range Management. Vol. 36. № 2. 1983. Р. 195–199.</p>
   <p>Minezawa M. 2002. Cattle Genetic Resources in Japan: One Successful Crossbreeding Story and Genetic Diversity Erosion // Cattle Genetic Resources in Japan. P. 74–87.</p>
   <p>Moioli B., Borghese A. 2005. Buffalo breeds and management system. // Buffalo Production and Research. REU Technical Seria 67. FAO Regional Office for Europe. P. 51–76.</p>
   <p>Mohamad K., Olsson M., Andersson G., Purwantara B., van Tol H.T.A., Rodr&#237;guez-Mart&#237;nez H., Colenbrander B., Lenstra J.A. 2012. The Origin of Indonesian Cattle and Conservation Genetics of the Bali Cattle Breed // Reproduction in Domestic Animals. Vol. 47 (Suppl. 1). P. 18–20.</p>
   <p>Moncayo C.R. 2010. Creaci&#243;n de un banco de germoplasma bovino mediante la criopreservaci&#243;n de semen post-mortem en toros del biotipo Galapague&#241;o // Thesis. Escuela Politesnica del Engercito. Sangolqui. Ecuador. 152 pp.</p>
   <p>Moore S., Evans D., Byrne K. 1995. A set of polymorphic DNA microsatellites useful in swamp and river buffalo // Animal Genetics. 1995. Vol. 26. P. 355–359.</p>
   <p>Morris C.A., Cullenn G. Kilgour R. Bremner K.J. 1994 Some genetic factors affecting temperament in<emphasis> B. taurus </emphasis>cattle // New Zealand J. of Agricultural Research. Vol. 37. P. 167–175.</p>
   <p>Nakanishi Y., Fujihashi D., Manda M. 2003. Significance of indigenous domestic or feral animals in the Tokara Islands, Kagoshima Prefecture — a survey on the population of Kuchinoshima feral cattle and their habitat for conservation // The progress report of the 2000 and 2001 survey of the research project social homeostasis of small islands in an Island-zone Islands in Southern Japan. P. 97–103.</p>
   <p>Newson R.M., Mella P.N.P., Franklin T.E. 1973. Observations on the numbers of the tick R<emphasis>hipicephalus appendiculatus</emphasis> on the ears of Zebu cattle in relation to hierarchical status in the herd // Tropical Animal Health and Production. 1973. Vol.5. № 4. P. 281–283.</p>
   <p>Nijman I.J., Otsen M., Verkaar E.L.C., de Ruijter C., Hanekamp E., Ochieng J.W., Shamshad S., Rege J.E.O., Hanotte O., Barwegen M.W., Sulawati T., Lenstra J.A. 2003. Hybridization of banteng (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) and zebu (<emphasis>Bos indicus</emphasis>) revealed by mitochondrial DNA, satellite DNA, AFLP and microsatellites // Heredity. Vol. 90. P. 10–16.</p>
   <p>Norris A., Low T. 2005. Review of the management of feral animals and their impact on biodiversity in the rangelands: a resource to aid NRM planning // Pest Animal Control CRC Report 2005, Pest Animal Control CRC, Canberra. 226 p.</p>
   <p>Norris A., Low T., Gordon I., Saunders G., Lapidge S., Lapidge K., Peacock T., Pech R. 2005. Review of the management of feral animals and their impact on biodiversity in the Rangelands. A resource to aid NRM planning // A report to the Australian Government Department of the Environment and Heritage prepared by the Pest Animal Control Cooperative Research Centre. 239 p.</p>
   <p>Olson T.A. 1980. Choice of a wild-type standard in color genetics of domestic cattle // J. Heredity. Vol. 72. Р. 442–444.</p>
   <p>O’Neill C.J., Swain D.L., Kadarmideen H.N. 2010. Evolutionary process of <emphasis>B. taurus</emphasis> cattle in favorable versus unfavorable environments and its implications for genetic selection / / Evolutionary Applications. Vol. 3. P. 422–433.</p>
   <p>Pal D.T., Singh A.S., Vupru K., Bujarbaruah K.M. 2004. Growth performance and nutrient utilization in male and female mithun calves on green forage-based diet // Tropical Animal Health and Production. Vol. 36. № 7. Р. 655–661.</p>
   <p>Peters D.C., Anderson D.M., Barrow J.R., Bestelmeyer B., Estell R.E., Fredrickson E.L., Havstad K.M., Herrick J.E., Lucero M.E., Rango A., Tartowski S. 2007. Rangeland, pasture and forages // Project Plan. Range Management Research Unit. Las Cruces, New Mexico. 47 рp.</p>
   <p>Petty A.M., Werner P.A., Lehmann C.E.R., Riley J.E., Banfai D.S., Elliot L.P. 2007. Savannah responses to feral buffalo in Kakadu National Park, Australia // Ecological Monographs. Vol. 77. № 3. P. 441–463.</p>
   <p>Pfister J.A., Panter K.E., Gardner D.R. 1998 Pine needle consumption by cattle during winter in South Dakota // J. of Range Management. Vol. 51. P. 551–556.</p>
   <p>P&#233;rez de Muniain Ortigosa А. 1999. La Betizu en Navarra // Naturzale. Vol. 14. P. 81–84.</p>
   <p>Pharo K. 2010. Nature redesigned Aleutian cow herd // Beef producer. Feb. 2010. P. 3.</p>
   <p>Phillips C. 2002. Cattle Behavior and Welfare. Blackwell Science, Oxford, UK. 257 pp.</p>
   <p>Phillips C.J.C., Denne S.K.P.J. 1988. Variation in the grazing behavior of dairy cows measured by a Vibrarecorder and bite count monitor // Applied Animal Behaviour Science. Vol</p>
   <p>Phillips C.J.C., James N.L. 1998. The effects of including white clover in perennial ryegrass swards and the height of mixed swards on the milk production, sward selection and ingestive behavior of dairy cows // Animal Science. Vol. 67. P. 195–202.</p>
   <p>Phillips C.J.C., Lomas C.A. 2001. The Perception of Color by Cattle and its Influence on Behavior // J. of Dairy Science. Vol. 84. P. 807–813.</p>
   <p>Porzig E. 1969. Das Verhalten landwirtschaftlicher Nutztiere. Berlin. Deutscher Landwirtschaftsverlag.</p>
   <p>Porzig E., Laube R.B. 1977. Investigations into the long-term visual memory of cattle (<emphasis>B. taurus</emphasis> L.) with reference to the recognition of colors and shapes // Studia Psychologica. Vol. 19. P. 218–220.</p>
   <p>Potter A.E. 2011. Transnational spaces and communal land tenure in Caribbean place: “Barbuda is for barbudans”. A dissertation PhD. Louisiana State University and Agricultural and Mechanical College. The Department of Geography and Anthropology. 289 pp.</p>
   <p>Price E.O. 1984. Behavioral aspects of Animal Domestication // The Quarterly Review of Biology. Vol. 96. №. 18(4). P. 18–25.</p>
   <p>Price E.O., Smith V.M., Thos J. Anderson G.B. 1986. The effect of twinning and maternal experience on maternal-filial social relationships in confined beef cattle // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 15. P. 137–146.</p>
   <p>Pruitt W.O. 1960. Behaviour of the barren-ground caribou // University of Alaska Biological Papers. N 3.</p>
   <p>Purcell D., Arave C.W., Walters J.L. 1998. Relationship of three measures of behavior to milk production // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 21. P. 307–313.</p>
   <p>Ralls K., Kranz K., Lundrigan B. 1986. Mother-young relationships in captive ungulates: variability and clustering // Animal Behaviour. Vol. 34. P. 134–145.</p>
   <p>Redbo I. 1990. Changes in duration and frequency of stereotypies and their adjoining behaviours in heifers, before, during and after the grazing period // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 26. P. 57–67.</p>
   <p>Redbo I. 1992. The influence of restraint on the occurrence of oral stereotypies in dairycows // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 35. P.115–123.</p>
   <p>Redbo I., Jacobson K.G., van Doorn C., Petterson G. 1992. A note on relations between oral stereotypies in dairy cows and milk production, health and age // Animal Production. Vol. 54. P.166–168.</p>
   <p>Redburn M. J., Strong W.L, Gates C.C. 2008. Suitability of boreal mixedwood clearcuts as wood bison (<emphasis>Bison bison athabascae</emphasis>) foraging habitat in north-central Alberta, Canada Forest // Ecology and Management. Vol. 255. № 7. P. 2225–2235.</p>
   <p>Rehkamper G., Gorlach A. 1998. Visual identification of small sizes by adult dairy bulls // J. of Dairy Science. Vol. 81. P. 1574–1580.</p>
   <p>Reinhardt V. 1983. Flehmen, mounting and copulation among members of semi-wild cattle herd // Animal Behaviour. Vol. 31. P. 641–650.</p>
   <p>Reinhardt V., Reinhardt A.1981. Cohesive Relationships in a Cattle herd (<emphasis>Bos indicus</emphasis>) // Behaviour. Vol. 77. № 3. P.121–150.</p>
   <p>Ridpath M.G. 1991. Feral mammals and their environment // Monsoonal Australia landscape, ecology and men in the Northen lowlands. NT Press. P. 169–195.</p>
   <p>Rind M.I., Phillips C.J.C. 1999. The effects of group size on the ingestive and social cost of walking // Animal Production. Vol. 25. P. 107–110.</p>
   <p>Riol J.A., Sanchez J.M., Eguren V.G., Gaudioso V.R. 1989. Colour perception in fighting cattle // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 23. P. 199–206.</p>
   <p>Ropiquet A., Gerbault-Seureau M., Deuve J.L., Gilbert C., Pagacova E., Chai N., Rubes J., Hassanin A. 2008. Chromosome evolution in the subtribe Bovina (Mammalia, Bovidae). The karyotype of the Cambodian banteng (<emphasis>Bos javanicus birmanicus</emphasis>) suggests that Robertsonian translocations are related to interspecific hybridization // Chromosome Research. Vol. 16. № 8. P. 1107–1118.</p>
   <p>Roth J. 2004. Bubalus bubalis // Animal Diversity Web.</p>
   <p>http://animaldiversity.ummz.umich.edu/</p>
   <p>Ruckenbush Y. 1972. The relevance of drowsiness in the circadian cycle of farm animals // Animal Behaviour. Vol. 20. P. 637–643.</p>
   <p>Rushen J., dePasille A.M.B., Munksgaard, L. 1999. Fear of people by cows and effects on milk yield behavior and heart rate at milking // J. of Dairy Science. Vol. 82. P. 720–727.</p>
   <p>Rybarzyk P., Koba Y., Rushen J., Tanida H., de Passille A.M. 2001. Can cows discriminate people by their faces? // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 74. P. 175–189.</p>
   <p>Sambraus H.H., Gotthardt A. 1985. Prepuce sucking and tongue rolling in intensively fattened bulls // Deutsche Tierarztliche Wockenschrift. Vol. 92. P. 465–468.</p>
   <p>S&#226;nchez J.M., Riol J.A., Castro M.J., Gaudioso V.R. 1990. Comportamiento del toro de Lidia frente al caballo y muleta. P. aspectos aplicativos en la raza // Archivos Zootec. Vol. 39. P. 165–174.</p>
   <p>Sato S. 1984. Social licking pattern and its relationships to social dominance and liveweight gain in weaned calves // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 12. P. 25–32.</p>
   <p>Sato S., Nagamine R., Kubo T. 1994. Tongue-playing in tethered Japanese Black cattle; diurnal patterns, analysis of variance and behavior sequences // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 39. P. 39–47</p>
   <p>Schofield S.A.A., Phillips C.J.C., Owens A.R. 1991. Variation in the milk production activity rate and electrical impedance of cervical mucus over the estrous period of dairy cows // Animal Reproduction Science. Vol. 24. P. 231–248.</p>
   <p>Scott J. P. 1945. Social behaviour, organization and leadership in a small flock of domestic sheep//Comparative Psychology Monographs. Vol. 96. N 18(4).</p>
   <p>Scott J.P., Fuller J.L. 1965. Genetics and the social behaviour of the dog. Chicago, London, University of Chicago Press. 468 p.</p>
   <p>Schein M.W., Fohrman M.H. 1955. Social dominance relationships in a herd of dairy cattle // British J. of Animal Behaviour. Vol. 3. P. 45–55.</p>
   <p>Schloeth, R. Das sozialleben des Camargue-Rhindes. // Z. Tierpsychol. 1961, 574–627.</p>
   <p>Seabrook M.F., Bartle N.C. 1992. Human factors influencing the production and welfare of animals // In: Phillips C.J.C., Piggins D. (eds) Farm Animals and the Environment. Commonwealth Agricultural Bureaux, Slough. P. 111–130.</p>
   <p>Seo T., Sato S., Kosaka K., Sakamoto N., Tokumoto K., Katoh K. 1998. Development of tongue-playing in artificially reared calves: effects of offering a dummy-teat, feeding of short cut hay and housing system // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 56. P.1–12. Seton E.T. 1927. Game animals of North America, V. III. N. Y.</p>
   <p>Seufert H. 1997. Stall barn forms for daily cows under regard of animal physiology and profitability // Zuchtungskunde. Vol. 69. P. 421–434.</p>
   <p>Seiliez J.P. 1999. Breve presentaci&#243;n de la raza Betizu<strong> // </strong>Naturzale. Vol. 14. P. 67–72.</p>
   <p>Senani S., Rai R.B., Chatterjee R.N., Sunder J., Kundu A. 2004. GIS Based Analysis of Livestock Production System in Andaman and Nicobar Islands // GISDECO. P. 1–3 Sheridan T.E. 2012. Arizona: a history. USA. Univ.of Arizona Press. 488 pp.</p>
   <p>Sherley G., Lowe S. 2000. Towards a regional invasive species strategy for the South Pacific: issues and options // Invasive species in the Pacific: review and draft regional strategy. South Pacific Regional Environment Programme. Apia, Samoa. SPREP. P. 7–18.</p>
   <p>Silva B., Gonzalo A., Canon J. 2006. Genetic parameters of aggressiveness, ferocity and mobility in the fighting bull breed // Animal Researches. Vol. 55. P. 65–70.</p>
   <p>Silva-Mena C., Ak&#233;-L&#243;pez R., Delgado-Le&#243;n R. 2000. Sexual behavior and pregnancy rate of <emphasis>Bos indicus</emphasis> bulls // Theriogenology. Vol. 53. N 4. P. 991–1002.</p>
   <p>Skarpe C.,Bergstr&#246;m R., Br&#229;ten A. L., Danell K. 2000. Browsing in a Heterogeneous Savanna // Ecography. Vol. 23. N. 5. Р. 632–640</p>
   <p>Skinner B.F. 1938. Behavior of Organisms: An Experimental Analysis. New York. AppletonCentury-Crofts. 320 рр.</p>
   <p>Soesanto M., Soeharsono S., Budiantono A., SuIistyana K., Tenaya M., Wilcox G.E. 1990. Studies on experimental Jembrana disease in Bali cattle. Clinical signs and haemalological changes // J. of Comparative Pathology. Vol. 103. P.61–71.</p>
   <p>Soffie M., Thines G., Falter U. 1980. Color discrimination in heifers // Mammalia. Vol. 44. P. 97–121.</p>
   <p>Solano J., Orihuela A., Galina C.S., Montiel F., Galindo F. 2005. Relationships between social behaviour and mounting activity of Zebu cattle (<emphasis>Bos indicus)</emphasis> // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 94. № 3. P. 197–203.</p>
   <p>Soper J.D. 1941. History, range and home life of the Northern bison // Ecological Monographs, II. № 4. P. 347–412.</p>
   <p>Steffen W., Burbidge A.A., Hughes L., Kitching R., Lindenmayer D., Musgrave W., Stafford Smith M., Werner P.A. 2009. Australia’s biodiversity and climate change: a strategic assessment of the vulnerability of Australia’s biodiversity to climate change. A report to the Natural Resource Management Ministerial Council commissioned by the Australian Government. CSIRO Publishing. 303 рp.</p>
   <p>Steinmetz R. 2004. Gaur (<emphasis>Bos gaurus</emphasis>) and Banteng (<emphasis>Bos javanicus</emphasis>) in the lowland forest mosaic of Xe Pian Protected Area, Lao PDR: abundance, habitat use, and conservation // Mammalia. Vol. 68. № 2–3. P. 141–157.</p>
   <p>Stephens D.B., Jones J.N. 1975. Husbandry influences on some physiological parameters of emotional responses in calves // Applied Animal Ethology. Vol. 1. P. 233–243.</p>
   <p>Stinson D.W., Glass P.O., Taisacan E.M. 1992. Declines and Trade in Fruit Bats on Saipan, Tinian, Aguijan, and Rota // Pacific Island Flying Foxes: Proceedings of an International Conservation Conference. Biological report. Vol. 90. № 23. P. 61–67.</p>
   <p>Stone C.P., Anderson S.J. 1988. Introduced animals in Hawaii’s natural areas // Proceedings of the Thirteenth Vertebrate Pest Conference 1988. Р. 133–142.</p>
   <p>Swinnerton K., Pott M., Hall T. 2010. Restoration of Isla Cabritos for the protection of Ricord’s Iguana and Rhinoceros Iguana // Island Conservation. Santa Cruz. CA 95060. 35 pp.</p>
   <p>Terlouw E.M.C., Boissy A., Blinet P. 1998. Behavioral responses of cattle to the odours of blood and urine conspecifics and to the odour of faeces from carnivores // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 57. P. 9–21.</p>
   <p>Thornback J. 1983. Wild cattle, bison and buffaloes: their status and potential value. Cambridge, UK. IUCN Conservation Monitoring Centre. 64 pp.</p>
   <p>Thomson P.C. 1992a. The behavioural ecology of dingoes in north-western Australia. III. Hunting and feeding behaviour, and diet // Wildlife Research. Vol.19. P. 531–41.</p>
   <p>Thomson P.C. 1992b. The behavioural ecology of dingoes in north-western Australia. IV. Social and spatial organization, and movement // Wildlife Research. Vol.19. P. 543–63.</p>
   <p>Timmins, R.J., Duckworth, J.W., Hedges, S., Steinmetz, R., Pattanavibool, A. 2008. <emphasis>Bos javanicus</emphasis> // In: IUCN 2013. IUCN Red List of Threatened Species. Version 2013.</p>
   <p>Veissier I., Rushen R., Colwell D., de Passille A.M. 2000. A laser-based method for measuring thermal nociception of cattle // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 66. P. 289–304.</p>
   <p>Vigne J.-D. 2011. The origins of animal domestication and husbandry: A major change in the history of humanity and the biosphere // Comptes Rendus. Biologies. Vol. 334. P. 171–181.</p>
   <p>Venkataraman A. B., Arumugam R., Sukumar R. 1995. The foraging ecology of dhole (<emphasis>Cuon alpinus</emphasis>) in Mudumalai Sanctuary, Southern India // J. Zoology. Vol. 237. P. 543–561.</p>
   <p>Vitale A.F., Tenucci M., Papini M., Lovari S. 1986. Social behaviour of the calves of semiwild Maremma cattle, <emphasis>Bos primigenius taurus</emphasis> // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 16. P. 217–231.</p>
   <p>Voisin B.D., Grandin T., Tatum J.D., O’Connor S.F., Struthers J.J. 1997. Feedlot cattle with calm temperaments have higher average daily weight gains than cattle with excitable temperaments // J. of Animal Science. Vol. 75. P. 892–896.</p>
   <p>Walther F.R. 1984. Communication and expression in hoofed mammals. Bloomington. Indiana university press. 423 pp.</p>
   <p>Waynert D.F., Stookey J.M., Schwartzkopf-Genswein K.S., Watts J.M., Waltz C.S. 1999. The response of beef cattle to noise during handling // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 62. P. 27–42.</p>
   <p>Webster A.J.F. 1984. Calf Husbandry, Health and Welfare. Granada Publishing. London.</p>
   <p>Werner P.A. 2005. Impact of feral water buffalo and fire on growth and survival of mature savanna trees: An experimental field study in Kakadu National Park, Northern Australia //Australian Ecology. Vol. 30. № 6. P. 625–647.</p>
   <p>Wiepkema P.R., Van Hellemond K.K., Roessing P., Romberg H. 1987. Behaviour and abomasal damage in individual veal calves // Applied Animal Behaviour Science. Vol. 18. P. 257–268.</p>
   <p>Wiepkema P.R. 1983. On significance of ethological criteria for the assessment of animal welfare // Current Topics in Veterinary Medicine. Vol. 23. P. 71–79.</p>
   <p>Wigglesworth A. 1992. Falkland people. Peter Owen Limited. 136 pp.</p>
   <p>Wilson L.L., Terosky T.L., Stull C.L., Stricklin W.R. 1999. Effects of individual housing design and size on behavior and stress indicators of special-fed Holstein veal calves // J.</p>
   <p>of Range Management. Vol. 48. P. 549–553.</p>
   <p>Wilson E.O. 2012. The Social Conquest of Earth. New York. Liveright Publishing corporation. 330 pp.</p>
   <p>Wodzicka-Tomaszewska M., Kilgour R., Ryan M. 1981. “Libido” in the larger farm animals: A review // Applied Animal Ethology. Vol. 7. №. 3. P. 203–238.</p>
   <p>Wolloch N. 2012. Animals in Enlightenment Historiography // Huntington Library Quarterly. Vol. 75. № 1. P. 53–68.</p>
   <p>Woodford M.H., Washington D.C. 1995. Wild relatives of domestic livestock and some suggestions for new domesticants // World watch list for domestic animal diversity. Rome. FAO of UN. Part 3. Р. 648–726.</p>
   <p>Yeruham I., Markisfeld O. 1996. Self destructive behaviour in dairy cattle // Veterinary Record. Vol. 138. P. 38.</p>
   <p>Young D.W. 1998. The history of cattle grazing in Arizona // Hydrology and Water Resources in Arizona and the Southwest. Vol. 28. P.13–17.</p>
   <p>Yusof E. 1982. Habitat requirements for the Malayan Gaur // The J. of Wildlife and Parks. Vol.1. P. 7–14.</p>
   <p>Zeeb K. 1983. Locomotion and space structure in six cattle units // In: Farm Animal Housing and Welfare. The Hague: Martinus Nijhoff. P. 129–136</p>
   <p>Zeuner F. E. 1963. History of Domesticated animals. London: Hutchinson. 560 pp.</p>
   <subtitle>Анонимные источники</subtitle>
   <p>agraria.org. Istruzione agrarian online. Bovini online.</p>
   <p>Australia Wide Safaris Carmor Plains Wildlife Reserve. Photo Gallerey http:// www.australiawidesafaris.com.au/index.php/photo-gallery</p>
   <p>Australian pest animal strategy. 2007 A national strategy for the management of vertebrate pest animals in Australia // Department of the Environment and Water Resources, August 2007 Natural Resource Management Ministerial Council 31 рp.</p>
   <p>Ausvetplan 2000. Australian Veterinary Emergency Plan. Wild Animal Management Manual. Strategic and Operation Guidelines // Agriculture and Resource Management Council of Australia and New Zealand (ARMCANZ). 94 pp.</p>
   <p>Controlling invasive species was among the most pressing challenges identified by the World</p>
   <p>Heritage Committee when it recommended that Galapagos be placed on the list of World Heritage in Danger. http://www.galapagos.org/conservation/invasive-species/</p>
   <p>Culling of Large feral animals in the Northern Territory. 1991. Report by Senate Select Committee on Animal Welfare. The Parliament on the Commonwealth of Australia. Canberra. 88 pp.</p>
   <p>DADF. Department of Animal Husbandry Dairying &amp; Fisheries. Ministry of Agriculture. / Report of the National Commission on Cattle / / Annex II (8) Paragraph 17.4 Main features of legislations enacted by the States/UTs on cow slaughter. http://www.dahd.nic.in/ dahd/reports/report-of-the-national-commission-on-cattle/chapter-ii-executive-summary/ annex-ii-8.aspx</p>
   <p>European Convention for the Protection of Animals kept for Farming Purposes 1978. http: //conventions.coe.int/Treaty/Commun/</p>
   <p>Fundation BBVA. Cuadernos de Campo Donana. http://www.feagas.com/index.php/es/razas/ bovino/</p>
   <p>Feral animals on offshore islands database. 2010 // Australian Government, Department of Sustainability, Environment, Water, Populations and Communities web-site http:</p>
   <p>//www.environment.gov.au/biodiversity/invasive/ferals/islands/</p>
   <p>Scotsman. 2003 Back to the herd instinct //The Scotsman. 14 June 2003.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ8AAADmCAMAAAA9ZngbAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUAAAAG9CAMAAABTQl9fAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_5.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_7.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUAAAADICAMAAACu2siZAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_8.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_9.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_10.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_11.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUoAAADSCAMAAAAbtXmtAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_12.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAACgCAMAAACBpqFQAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_13.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYYAAAHWCAMAAABE0N4gAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_14.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbgAAAEECAMAAABtHNGPAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_15.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_16.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_17.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAAEOCAMAAAAEx9p6AAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_18.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADICAMAAABMKhGlAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_19.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAADICAMAAABMKhGlAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_20.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_21.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAEOCAMAAAAt7Oe4AAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_22.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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=</binary>
 <binary id="_23.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_24.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYYAAAGQCAMAAACd0TdRAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_25.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_26.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe0AAAEbCAMAAADAoSzNAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_27_1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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=</binary>
 <binary id="_27_2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_28.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAMgAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_29.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfQAAAGGCAMAAAC64oNyAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="_30.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhIAAACgCAMAAABufnXaAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAC+CAMAAAAcCsXcAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab2.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAACMCAMAAABVuGN6AAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAGQCAMAAACH26ouAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab5.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAADmCAMAAAD8109GAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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==</binary>
 <binary id="tab6.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAC+CAMAAAAcCsXcAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab7_1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfgAAALHCAMAAABVMqCoAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab7_2.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfgAAAKsCAMAAAA3AV8xAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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==</binary>
 <binary id="tab7_3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfgAAALQCAMAAABL4ZKLAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab8.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAC5CAMAAAABD/VkAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab9.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAHRCAMAAABD33PnAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab10.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAFoCAMAAAB+GjFaAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab11.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAACqCAMAAACETYVRAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab12.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAACqCAMAAACETYVRAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab4_1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfgAAAKjCAMAAADGV+3kAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="tab4_2.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfgAAAHHCAMAAABk2ro1AAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0
RVh0U29mdHdhcmUAQWRvYmUgSW1hZ2VSZWFkeXHJZTwAAAAwUExURf///9PT03h4eLm5ufHx
8aioqERERMbGxunp6WJiYhgYGJeXl9/f34eHh/z8/Pf39+6wJvYAAE99SURBVHja7J2JYtu4
DkW5ASS4/v/fPlxQTjszr22ceEsqtY43WdsRQZAEL5w7l3M5l3M5l3M5l2+8zHQuf8Wy/gW+
8bn8HUv/F/j2PGvT5ekGT/xrGF4p995D8K8D3r8A+Pwi4Pudd7BO8Cf4E/wJ/gS/lxSJGkX6
PIaU16SY7DS7W7l8AvzMMcZU9E8/wd8H/IpCmer4tKtVWp5jEE5wja7oRvpEie+h0kr6p5zg
72Tqi16fXuOntzvGnNX3qle7xamFto3PmPpRFXmrnzBEJ/jfg+9aPH3NZqtxmVcpJRWQSyVN
fFySvZreVsLX+HzppwurYl3nMnuXFDxnF5t1nXjOP/WZLd1wuhZ8VPBJ96b71032rBvQve79
27sT/MfB+1YUvJZ4ClHCcpHHqGMVkVBxpZYM4cE+6decHEkblZSqSI0thDrErMVgvTU45jpx
J9mF5/C2D9Y7qzN9BHysPH2VstoYHHVTNKrMGRpxO8F/AjzKJ8BnLaBdUfdWir4ddWYrsktf
8wL3lGvQqjx1xSG8iEvU28Qnr6UxMc7MhxGnGvreURpxnxwLaQ3wr86rP4Anrd7L0D0VHnZc
kXUnWnsEvYOaG5Jsoyf4D4NHVQxTP4BJWMka+MiRLrbavqqDKNAFfONsnyr47SnUy5nFoVZh
iBrjUH94Zlr6Y7sGfBGWIBt8odqWqP1ApbLBc5i6z3CC/zD42egAD0yhgizAw8TWn8DPo3il
DV5X5/8Lvow+tSrA2uMn10yNtqzr2vFrumzgAyn8ZSZFP/sJPMsJ/sPgO1pd8OoJmLVYpTaT
veT4jxKPq9zzBl/U6gbi9QP8OiDMEd3SreHWCbhf3oq8jOs7cKKB111wm4K95gt4qUuPgU7w
HwWfQujeqzeHC9w9+6bsc6WpxTUejbwZUHSpcgi5Mc1c89L62wp0O6zCDAzGMwIvt6UlforM
xv6NYbkefNAj6GpLVg26V92/pyFqn3CIWgHIOsF/EHziOmKMQ5+07DfK6tv7FUPsTav5ENfu
mhl52XB2nCOUFEf2+gmN7JY2BbYHlw1xCnjnx9Br3NUHJ76U8yTuavC9Bep+UNJDK2pctITr
4c0cWlJXopE/vfqPgu/qOye0yAPjHagtN7XNjXZ7QpWKT9bcDXr9es7L1/gUr9O25gus3dw0
Cy65FUi69Aw1fz14NP7Tmmvhcex/2XHpu9XX2Y7/OPiLX1zGZ7ebxr+dB7XtPs/dO4gegutN
/aeWE/xvwK/L1Z+fx/DPYZllHWtzHnY+FHeCf612/NOO4wR/gj/Bn+D/cvClayPLfyXwOVIr
zwTf1Z3wXx78YPSMj/lVwCdh5j9EXtwZPDdH/OXBB7R+PIcvAn7GkP2VBurW4EkoxC8Pfoea
oc90rZWs+8J3d3SoaAFzl/e6LPs30/w8eOuUsR2gq24mfbuOXWGnqdguk604bedz7WvsekHv
iv6zv/rnOOx3gcdPUrIfz7UrDH/UG9Z/YxvCJtdcb6duZ32cPdbovb9doC8Lfp8Auqm7jMZh
9kESVmb0hjX0YAe8xwBGEY4ymFvonwZfpGbdZiHdG60xhJuUHmKQkgLHWgOMesbEEPaZOdHu
i+8B66Q5KiW3Rm0zhUDM/r0lPrIQsfjATXeiEEMUSbB5uqOutQi6fodEPQicur7LHFKskqiO
FfUnulNHuuOv79W3EELlOUMvek6jJV+jgiGHcao0KOUabWhEL4ZXHCnnT4Ofg1dsnaRPtTZR
YXefpa3Eoh9QGXrLCQbldMdJr3e06Dpwa6tjyN1GYmLNbmZawvO94PXHa9Uxc20l6HlxnNie
cGl1Tr0HYvUujtW4z5CVdlyIGdESgRHljDgNfY41f4PmnJqxruDdKItJT5GaUNIy6GhULepD
30eMfCqdZREUt6jjB2ctWiITA2J4W1w/htZzTfpaYUgpy9lOQz3GRS0WJmCdXpJy0HeeXJB3
1/EIs3H68BiHrSHu2ICiN16rOJ6CId4M961oMdBTz05vEW/BOV6/JOxU70v/Pdrx3i7+Bm+4
StObOra6jIbT0l5b41uCt/AKVCiLeYO3QEwlC/AYdRc1vyEN7DRfQmCixdZinSDSPwled992
iK3X88Nh6C5rMPCNS6/bc6jSAsYU1exggD4zjfIJ8PP/vHo8+NVt7wHX3MBbSFvypRWuPmqJ
xyXvfuLaGoNwqxKPLSNmalqtquCLXl1c8Fwnwi8Qq1EqNd1pCXSM2BcU/YF1FBvbCG3+APh2
gB92s+n2Fu4BlHhEfh0lPuF41L3TXScr8dILSjxLSp8An+KgqP8GlWeCz7GvjmjWOEbCpR9V
xvBdVqudalc3KozQraCLYboN+FARiePrSFmZO8S8qUuhLoQWKQvE8wpWzW/We6OI1xVsa1rl
9yKkv+0Rhjr3Efz8Kdjyj3W83m6zosbGTnBepes+9SmoodFdxjraaKhyppZzPfVlpT1Y/d71
Ne5B/4/pAdeB1wsbEJlQQ3qmqVffiAaapYP9ylq5q23V29ore3VtlN0KrA5uQVzEwIyIEPoN
mnMFVzSomxyIMkZaQ55asAdpMdBLH0fWdwGlQlfMoTj1/Ow62TppkeiNqr5htNp3/PaY/tGc
w3Z6GOrA2k70fEaj2cXj7HRncbQioRRU7kmqVnw+tJRllCikv6aiO11R4vpwHb/nFuRKT67j
i/e4aiu5Waw1jekIySIg0oQ12u+1aav/XFmr3AC8tpOLxT8kD57atLat9m71ePFl7xLfaLvb
AjQuuhPWttb1F463uHRZ833gsR1df+nV9+ltewjEWJiMYSeHw9qnjhAM+8W02Ra4QHao6R+d
GVeCz2YuIsBPNS7apGxtWC90DKMgqEzfazmgoDd8bIS6occRJ167PH7fmv7CgzS5rtseR/+/
xe52NeyHwU/JPaiDEdgjZpCoo9JSA4dWw8j6rmilotVSW7uCIb0r+vhtlP/XBa9tprbuDf6m
O/kweDiuShVt5a7uirQML7ujTdETR7wrNc+yG5HqbvkVAiaefkvwsKZ3L/E33cmHwaM1i5j9
wKR/I2fvtf7Z4LXFoos2p1ukiraEjxEzBpt+Wr6nqb/5cbzYePwGD+eOedqUsMC51XiED1/A
o8Jbagma3gMAP7T0+z0t8AT/JcH7N/DNpnGQQ384c0JHAXmXvZn6Gnonj66ibeqHS7UvjJlE
OsF/QfBJ2/FF27N1lCUc21hJMH0QU4yqjKlt6BxsMikzRgbaUuj6o4hBjJl1nd92AJzgXxW8
Fljq+Bu1LdooLnttczbyaOrJtRgpiLbkBk2XKSavj0x5Zazsx+/DUE7wL2vq/9Co2b9tH21t
/hn83IPx+O+P5+Ony8LU1/6g2/Oce3X7d8xouR78dkdT37vfoRXYuc2amcdusPnLKmv/3Ycy
L0e573jr7JlvB/02+eY/Yx+/BP+2eun7x3O+PeOlhXzsQ7sc0v3B76vyj0CPG4P3ggFYMylN
yKUgA/NM/WjqS8wmUZQcwjLIkTZ6I2OQuk3IQxQJCFS4EnyUGMKcasFE26McGToYWd9FdWYG
BXVrx8wIqGttSGq6jxZIDworepGeRHzTo0Qv9xr6TdcmUBicXQ5Rj10b53n998B+CT6J7lzK
bK3hL5M+WtHtTShipBARl0Z6aKM5au2X0R5fbFh2cSjaiJxdPchW80SoS81lxARnMw91OYpe
tDSqR/cRxicQoYUYhFD9+LNa0L/Bk949tReOicOk2jxcmOB1B0Vd3NKbrxgu1XtL9IMRPekX
sdXhMXqDMWH1fH0VjxiYEZIe/Era2hF2ImtUh4m37r8H9usSry0kvQDajErHiekJzlaTTc2V
ljxjxmwsvukhFQsM+QbgoR2BoU8EQ0BtIHCJ1WduhDLUj/4k0nce3Ud9dx+lgMFrLsRXm/q0
ZuC1PODpphB5MbC7gJiniCHiSvBeHdqqvUCtQOEg9AKjhiJa+GQiSEhvAFNUAB79CbPzvYRq
Y7qz8fvnzrWOi1B8wsibr4gG8upbTzVr/RIWYkPvHYO5ueZvBf6tF6EGDon02qHi9AY+V4Q5
Yih6BOs+isMuSGDmdC14gKE5s2S913a0RbDdzenNPuvljeisuIxbxTqPmBuMzkv0Qe0TvtRb
BeDRE1KFKwYPB1amqvXUfw7sT+DVwngbcg1NDLxWfRbjY7FdBbgxLKvN6Pa9SrxJPqDEr8nB
48IWvfczwNsIYi/90ovAUtJWIhj8AecOUSzYloiNxCQeVopK2eDV7mSEPSAWpKiLiRLvLMrS
lCm0XjjAa8UMEhDS2DZaK/hsJR518rtL/NzgSW+VXeJt7j1Vk98wRT46Srzpr5RvUuInlKVQ
xaFbQK+4cFcbvNSTiiP1kBBW6Vhtfeve9CKa1fFdzb5awPbn0a3/6Nz1qbeV7s4zeiSzgds7
2IPTKFcoe+0YKye1Chb3oPXC2nX8KiapQYi7W+oqrtqK1g4sedhxla2w8z7wsXX0lI8aoXKG
OC7U8291PBd1eI9+NjhBv9TF+GLgu4TkMatY3epmXj1hqNdz5azfxRzUMHd9h1AVvTe4aT0Q
1bunLjTHn1vp/9W5i0HQTaW1elbvLQ+Ya+xA61SaeN0SHjNUWNXUJC9YXq8r4mj1ELUAqmff
FjzyOLyepjrm6NsO2jBIA/EU/zmwX4HXdkqMwlldOHXufVSvU48DG9DmS5xFN90KzheD8rg6
/Xt49WVBSRKDVAXzzaEeue9obblTUHcpRb0rZkfAw8I/qD7aq5IQH3F1iT8ELV2B1IRWoXsu
x+zaULd9626Q5gNxH2hBH0ekN5sdnn2Tkg1P7TP0dhKl7JPR1v06NvBO8Hqbl1JIHMI5Fq4H
9mj7KRaQkf0+iD31IE/3PcD/9tfzrSvnTj13iKh810L/bJ6V6yOWfgW+HxE4r9Vz91zwNwn8
/W3MXajvC4T414rTRji+c5ftc8Hfva9+9v6+0L31zxVn6WWd4L8u+Icexwn+BH+Cf2nwiLV+
dxT3Cf77gNdG+hxhneD/OlNPIYebVRQn+KeDVxddnXTl4GNy05eeij70uegz/iWXevFLP4s9
7V6EbtJMpXv72mFuft8TpkpfbkX09evvsd2Edfqfweu63kPWwhVsPF1+ZRtz3nY1nXUw4fiO
rS8c4f7xOsFfB37GEBv7OVoUP6P10NI6empL47xcahwX6atovbguSoY0Uw8xykhrQA+jQMMC
XXqrD0IvMLpyh2TEZlDwfwSvv4+6ne5iiyG4NJgG4h/xDhNZMmIxIkVpzvNInUPJPFbX4yyQ
DaF5gr/S1KcA4QkkD7LxGLIRLwz/JAs2xgVFT53HDKI9USg2G7dJY8t1RIszxnyThfmzgezX
EE8InCCk4b3/c+gVY/yFHcYE96BQ1o2nQTbLIQVMFF7iEf2MqbIYwdvjtjhGH/8zSHeC/3Md
3ybVmUonA29jfXZBiyUwMNIM8AVRN3ZRV0nMM7WyuLnaLGtJY1kQx1EkBAUqhT4HO3Ts9//2
Ov4XPGJPdP2BLNBQ/mDQLCb8FucamByPCJEWOnaKXEedqWBCS6zR/ycE6wT/R/A9Arz6bsVK
kcRh8TUSm4EfImWDJ6LL9YX20VLwSBNRc0pr6oWtvsWK+WUpTYWoN4QpdTTu73HuDvBIizBt
or4pH9W9sYQp8EVvoQTdLWbCTapmnnCDTuRROcFfDb51lGtTPbASP2HqC7SrdonX+wHgu+WJ
sKuJ8suiJT4tgA8TWUtGZ2kInLCEMflS4p2V+PeDbzuYyIJ8BAodujE/1X1EsB+G4btfPOa0
Eq9b3sE/dJb4q8GX4PuoSW0mdEUsAsRmAQ+bCaxVqvpQSgFCWHOLn6grndS25hYQoTdbhbhg
CmqaS7S8RoFGXIKpxjWh+P6fwdP/gF/MSV2ElNRr64L4jah3koNSRfAl9I6ATa6thaW34EpV
FkSC4AdQzTi4E/xV4LuIXkweEI9SJxxB26ReMwK3I4c+eAREN8eFx+E8d3WukY8OyUfU5R4V
EWASZ9OVCMoo+le3mxFajfhqWu9ozol4/AY+u3p0uqUBrz6FyrHsY0QMb9WinfXe8Hpseoza
ChleBkLBT/DXgSeb/NPDdR0q/xyF/UA/7u86cP6z8Wwdhh0o372rE/yfSvyOfCjlwcdxzY12
HGO/5hhP8Dfrsn0e+LPL9gR/gj/B/36Z/wI/qZX+rCWH5+17L0Xisw/hOI587138u8RrA+R5
yzP3fRyBhJdY7n4c8m+b0kZ52pKlPHvREv8Si/g776Cfdfzp3B0dFk8EH/qzLzj71wDvw513
UP59a70K+JVz9Cf4vw68D6210E7wfxn4brnFcm0n+L8LvOxZh5AwMWXuudNvmdQ3uqTXRfS7
HLNQIQFlQt3WGWG/cYdiFWajWq6v4k3ee6ZLKrD0X5mmE/xTwadDG4RqW4EJc9OJIYTOpSDT
mPMs3etKozXko0H4oiNpGCPFzwNrPZE9kpAl18ewXF/UIIbVRYYgmYOu2CSd4F8KPFQu8Bxr
QPKVNBCxxMvFMKWliLBCnq35XjuErQYheYPPuebe9g3jix+QgFK+i1piWdm2kyebXhJ+5kI8
S/xrge91l0WAbwxRj2LqVRBFRow6kq1Fmm5mvQuGY/UEtRRboOuR6a0fk9RNRJ+2ENFOXCWS
sLnBfcpZx78Y+Plm6ukNvFPrbvro+H6GitC1SSHzcJcsO/4SUmjgoXynJv0C3tSJTC8JsSqI
SSI6wb+ac9c2wqAA38Ajg5ODnqDr0KCyvE/VEoFBOz/lf4OH6pGJa8doJZ53Hi8t+aYHFf6v
+NkJ/rngl4h3pUFQTOo8lB+RRGxKVU8OelL6hW81xoqEX0KDflLzs4kNSAPbOfY2POSnYqVF
4ne2rmDVybwl+NwsJ1uPdOn13Yl4HgA+IlozxxjnlwfvprriDXMQS9iqUJANhOPWBZJWHqk8
uXUW9ecxgwUqjot458PDlKaJrv9GDZOeIIGrpkPvjojt0RbR/r/d8h8G32qtSDnKEo7ehzlq
reEB4D1uYUgc1rG+PHibeIgbuJTUU0GKbncIyUCaGuNL0J6aZSsn2wTChVUNvL7Ab6cpVukq
pZgs1aFE1e3ylP8rof5R8D400zvDRKm6OyF8i4p+3R185wrtPDWMXPs3AP9vSzrCLY9MDcX/
NYwfBY87jmtb0CrlnXEJ+uGV573BJwL4VNG6uSI92ZcBHzncMtB1/ELA6jPOHaO3Ael63gz8
qNndG3ykoeChr8ic5/cDbxqCt1vSL/J7fgJ8Au+gf/gyxDCs2r8veB8SwCO1aOUrRrW/DPgH
LZ8AjyTuej0r10s5T1Q/Osz0XvBFSHcpBSFzV91mJ/ibNef06pv2Ua6YCjmPMj/uDL7a0nrF
PMrqT/CPBo9ETA19wAlTktMYpXvTjr8v+NRaw4Q5r+ALn+AfDl7bVGjIu5Qtv0zWQggt9faI
djz8Cm1O+HhNdvcT/K3a8Vji8mQp48tg5Axq5B4APmKUsSCP9xX+74sO0qiXOtdO77WTiv2c
tGt7MPhev11HMIaul/CrI9GX/mi+JR17jHNnbY+3S48u5PmZS3F9q+Kq3b0o+MaU9IGJ52lA
ln/o21GQY2iPwOo11g8s3wMScWEUNkRduwTJRbi3t0wCDwX/o1clrk9eijtf6xc19VTzVMdo
WvqoWgoFn2vs0nojKDwc1WpHP71Yrg49cOhHzVFTDFinu3a9TPytwM+y3An+A+C3mhAyFJcs
EJbqlGseSEISWjvS83nIP3RuO+tTRo7BAikhZLrMdXXm/CzwN7gUfyn4ikEPgI/NFMUKc1UL
jkCMtda6uLN+R+JCfS5bBnMt5ozh1lx9oxP8Fy7xkiLAC2uJFzbRPpeO0NrGPPseW/cATxa3
YatkbdrkE/yXA28JQ3deULXjSOtEvmYk/BK0jo2Ol1JqWKIVe5OVW7NfjWpDI9GkyOIJ/muB
T8PEYeHRe3sgQpJbCpKQW8y8+hkse71lHbOEsz4FhpBULxKgMQuvfp3gvxb4Xjz0mfeEXvyD
eFxfmEwxj3b8Kn1CSBoyks7Uifaa+sm0p2m/OMF/KVP/tOUE/5SzHeXZF1zKa4Dv9wa//gV+
0lOFEeSUQjmUSu6uCvOvW/y54EPMz128UH6JhcTfdwfx35Fsf3kdL/01TP3p3J3O3V8Gvqip
O6VQ/j7wWQINGekE/3eBt7mRlvThBP9XgZc9J2RUn3xXm69L92l2312Kln/De5MSj9FWzFRc
wjoeNmJh5dzRxRf3bLp5TCicHp/2dIJ/TfCl8iGM0FaQmAf7zCHNKMWPKDK7SMksKZCNvTZq
rA0UYjJ9xhmZEjLEpUERg/f6o2Ax5xP54hq3E/xrS6Fkk0JZs9UyhZfLkELR26Fjtnsj3+tC
nq04UmJWu1BzsaCbfmSGG5IQwLNk6CbzvqVohtxP8K8uhTLehBEUZkH2xIy4Jr0NEME6e28V
WgdEo6UfUii9xuUVMSZPK+rOuu4Ohkq1/bbNeIJ/bh1/zPv8hxSKiJctc+GmgocMxmoDingc
1kI07psiRrcAHkpwERW1t+C7ndu1ym8j8U7wbmFEtGNkdD0efDPDrHjLD/AeUig74AZSKKBJ
1SUeloQv5fIDvGWG02IOpayEXJxiqd+sxMf2u8nEJ3jdNYcxhvDojwePUCs142zpWJGfDTwg
haKQB8kqzCnUbFIo6vDV2kZDRsUjqDlXWrmOiWRxJM5Sve1BCW0nLua71PEpHyXkp44n78u8
M/gSt+Zvv67D6zemfkcxU/XuCeBdCzTw1gLlg8mW2PhRCRAr9Frii7Qi6sfr28iQQF3qru/G
G0lLyA7nmtj0khQuEbdRRs8cbw++0KHGCQfl8tmQ4e9c4m3uVjb9gF/N+b8efHwDn7rVrPZf
Nw4pUDxjpso65rPMnaPr+MbWmPtt/wh43dq/W9vHzLCritA8zPp7f/Rh8F7qrkISX8AX+Xih
eS/41QSz8NOq1d1KCuUn8FAD7cikTk2oh1C8jOTDKD4EtaWQk2pzEoWmJTJArMjrWj2NoIWz
jeA/Av6fi7beHzFg/HFT3w/wrV7AS83u7uA9KjJOCTPxbySF8gN8lNwhEekDalWIi6qjtdRl
Wmh3IW9pRKOZSlRPWi3exOQXyMhBcEzvAX7nhP3fS6GM9dLg/QYftTkhlw9E4p3Bb1BDmzmQ
QonztuChBlqQMD1a50kQtWda/Bi5q5E4tyCd/WS1B/oxJAXhiQtkKAX+Fck7NTp+B34+Jibq
s+AzlEk2eC2IsVa6P3hzfU0K5Ypr9A7wPWFqmlPEnjZ4NIkAXg2AZdZGozlq88lUxUYdTf1v
qM2qeV6DESk7Pw3+QcsnwZdAau5275NUJHvmu4PP6J5CIatVbmrqu7Z/FJyizru7tFC02SrM
bRp4v9RRnugtmV5LfFHayI6t10BWq8n9blTke4H3po+w9U/0Bpj5o3pnV8idyXBJ612e7UZS
KGRmCl0pzRKmF/XeFm3Hsei5Tb2blxoDbzPYMMeFPEXTAAoo8XodzBtAJvXy/cGbc1daGFw5
Qypd7fyhh3NX8INzlltKoZRQtQmsf9taaraDZUiPJq2FQa6wuj48izaY40RGAd2vGrckmPjC
ves3C5U7ad2T3bcHD4Wr3X0E5y5X07uDL3xf8HrlsXRtzvVc5QZSKBj7xtB1t2FtT5Bpjd7r
1osNjviE/lx97vu1T26h66h4S2Dpi/5Hly+6lJL7/uD9ENnTArRpiyZ8QMs2fFQL5d3iR4FF
EKnUZYxwG+fuv12S25e4X6vqhyJGyRF3S0JvpLfBgokZUx73GXznuF4N/H8sMJCnT1yK623O
VdfkmtG5eX3H2QfB99CgMN7170C1squyWcaIpkNNQ/xLg1+R0icvxZ1N22sOy+aWtPmYBsbf
4oTP4tErNUmbEeLi2KkGXhl8T+4Efz34tNRl9J4bkeSl1Zgj6/07sssEdA7PVwZ/g0vxV4K3
QeGSay5IEzeo5h0zd2SXGaWk6U7w3xE8kpP0nX8mjcLsm4Kfl+wy0yVfTvDfDzwkEZgRdBGl
FPT7psG9U/OWQa5yHHSW+O9Yx1MLnNEaRqopre2jVvQROYQyqz/fPp7r5QT/4qZ+HXonv/Ka
3Qn+TuBnVpeaWo/UA3qkUmxtIcFO8qRtVE8tQnUwB3JFTTBEPOcNwT9rOcGX0KS2QFKHYKB3
RGKMNoWELmG9AVqNWtk2rlSQeinJ5xtY/vGTJP+9/DVSKPNXUijJm0JoRyCGMu5MESFkGHRA
tIUg019hKUj8nGzI9vPQvDx9YXmR5f4H8mtFjLYTdWLEsTXxGIhRp7q12qaMjgmK6EwdW1WQ
6Bb27elCJPwyUih33kF8D/ii4NlGSrRsl77jLzBugieM0Hce7QaV4yuoXv0tUijpN179AX4i
os7XkUr0q5JbO6Fi6s3kwgdunVHbTc72dO5eoDm3Rs1TwVMZYTn18BhzThtkg5dnfdvTTtvr
EPeVbwl+ln4s6YuBT31P6ej9gYkKbJab7jndBnwntNti3b1kk0K0/MglEqlxH6NDS5wOQeHg
bgm+IEvwGKFynF8KPGLuaLo0/us83Q18iqEpEAnhmrHqP3bgmGj4r3bJ+/B6b3RT8BbTC6fy
4b1JnwOfgnA1Z/e6OKjPgC82b2NxTZNvmHCw/G46SD4iuZlvUyP9A/w8lHBWmjlBl/iQNV7O
F60BytyhX1jmNq6IzMHFnhFXwvvi/TLrq+Y3aSOkHL8o0FfBtvytwesWE+8AuF5rfgT4tQEl
7O6W2aQLtV9nqvVjh8+2Vu4G3qsJQ7ZcqJtkbojuzDwKuhZkFDVwPWOOzQoQOCeL2yEKosfd
GLWTTbPMWhZJ1+vE1A8pdCib38G5UyuF1M7e0gs/ADw60aKVeG4cvn7++DfwXet5qpx6jTb7
OYasTYsiWq0hnrGKJSVCqs2ZlZq2Lhp80EFdvRNvFsDixEXL4TBdhVb3hHup6fbgqaqJX9WS
iccHgF+his3ggHfBXz7v3M+mHk3GpiWo5mJiFrPl2hpWRPoxrWQ6Yruj8FSbri+TSKSgbila
GstqAWFHNCGhgBnSZODxizuA71JNsAEpfv0DwKthGQX3mE2XbvObgdeCmrR1kTFjr1S9w23W
kDr+WbTEIzpnNEzZG51b4ZYK0hX9aGLGmkN2/wCPTLD3AI85bGHOTOPDGcSvBd/Udg20rKXe
sI5/Hnj3E3hCiecOdRNM0ap6WQt8ypwEJb7XoBitw0mpIwvVVMfkB/glUEzARM8LeLUMk24P
HsoA+TKBKroHgFffbiBPD2bS+K+fTXp2zP+b1iTSW7kEsfRTHjZdK3icZ0ipyuxK2Q9132ao
aWilrr+gKijgM9a3RJNWy+vtUQjdUdrwGZbIsN8Y/GziU8Qm9CCGewR4tWaMfExFn/rXzx+v
HrcWzTJY4CS1pt4qaY2uD68Oe2M8cmYTOSzqyXv19jh6ZpuRPSAS4Nbgt5klHdIMkaWpT9B0
TV0bwbvx5uDVtYb4SW+S3WPAz8FkORchCnPFTl9ftlzbKNdWlv9xcWK7uxTKcQbR1Nhi//yl
eL8/Sba3RFfda18A/GenTqQWwruvyTlI85Sz/T8ROF3CZwdqwhU0zwicp4D/f5Eounw2mIXP
CJyrInCeYN/OCJxXiMB5gqk/I3AeVcenMxnR6dy9Dvjkd1aKnPs8wf9F4CdVbq2N+nAOJ/gn
m/qvGYFzgr8B+PmWi8oSCvVMFHPx2aECcBE5ikqPuXdLR5RidiWSt36zBjVnivvtCf6Lgvch
Ds6uSyMOmK3VmX2so7NgLnVHTI6bgXPBGhHyi42jH8RC10vtn+BfBfxkcguCyCNBPNdTcyIz
RI++3G7CejVC2895BOAEm1Vday7IUnS9esIJ/lXAZwyeNkzgM5RqwwezxdKh/Iuoga+yaNS0
Smx1TKQqQ1x4+VAE6An+VcBHBJEiWcbY4CejC5YNPAZp1QXQ2yJQTS6MwmPqRzvt0An+y3r1
O9hyYLC5LEoL2cSUsgRLK8VbUL2T1vSZqq6k5n/MVvNcZ4n/ou34HYETEYETuPcw0ohF3bnV
a0iWiKgkdeosZ8IoxKnVRLVFbfj3WoPQdBDTfTD4lVv8sc/V+gPBR/8dwJcWAiJwJMQ5mwRy
g0Mbwi2GkpGeSCiH0H0IPoecchkhpsa5heK8rjaRRyX4x4Kfodaf5s+Mz8youBZ8vLbLo3yR
vvpmF9Hffcz4M+C7kKk1XVB8Jr76SvC9Xjtd+auA31kP75+f5FPg4VFewPfwQPBa9X1X8I9a
Punclcv0tdIiPw78iHKCfyr4eLn+1NzjwKNT6wT/TPBL5MhxKjlz/YQO2DXgvXq6XK8MTTzB
3xI8qU9v3shOGFLLQ8DHvTM6wT8LfOaBlJtNoBSh7MdjSnwhIq5Xxgef4G/o1VvuMUo7x+h8
oHPnzjr+meCjBNOhaZbv3LXPxOhfC55C/g7gS/YFOa26z9YVufaTSzEW/TL7nMvrgf9xDekG
l+LO1/o1wfehFpMJIuVNyKUGXZPpymjCvY3BI7ywXn1u7gT/QVNvQmqQ9IGWouUoHtXPEZD8
Lq5SS8mvC967E/yH63hvDtJiiTIsqXGvLaE7FNloer3b4Ok5LPts5876PhU5sViusVlHuXiu
J/jvC75luMaJx8qVkH1o1biQodf7E/z3BT8bJHOHVuYjEVQiKZE2jqgKSYZEip8n+G/p1asr
70ViRssYQfJs6VEgNZIx8iWjn+C/aR3/BTtwTvAn+BP8VUs/kxG9XYpHS6E44vC0RVjCk5fn
H8HlUtx7B/9RxBB62tKk0ZMXfvoR7GXI3a91eSVTf0qhPMrUr9O5O5271wGfvPcdme18+UNP
zfKRWjnBf5eeu/dKoSS5TqX9BP/i7fj5PimUefOjPcE/uY7/IYzQezFN4GlROGr+9Vmrgp58
7imkaNMU+05D1GN200fvL1MI8WJCPSt7+9HS2sMe3XIVdVQq6wT/iuC9tqy5ZozbIBjHs9YB
0oU9pMf7CE30DLIQ2qWZSEYPDXE7aRuExshIEFpDAiOOiTDew4SptR265SmME/xLgu/MSFe+
kE8Cma2hiRBXYNNHUXwO+QqGuFzz4oaYrQiRlGjR7dxdCLoZBaz3jreMcN4VfeAz5DcqLZ+m
/iXBX1KTsH5QtOa3uSpzsIuMWfEdSUB66TFUn5liHApSZLt7oj9NxUFGoW/wGVnaSm2ZEM2j
t08M8wT/uuBjzazAkcR4T1IaagYCl4iIDKSoEiXpI/u1NvALeHv2fAFPFBngh28A3/UDOp27
ly7xWqMXBd8u4CtpqS8WjDUYKYk8tDCQpOqnEh9wX9BP4EPKBj5PZCWCksFYJ/hXascXKEvM
XMNyatGTVtSIwsm8JpTPkFZqaW1fZtAvpek6HgylhqH3xeRj6qKv3ALhp1PrdN1cNBklr49o
U82Q4Sj8o9P6BP9U8EV99bdkRDwGgix3FE4WpEz2+rcEgVMukD5TDyAr/xRYT2fqOkcS6ois
bEs9+wJ3fwhNfZ2aNPXsMQRcQlKzkE/w7iWTEd1vh3nAUfQn+JcEz/cKrGwhwD7kdYJ/QfDI
F32n3VniuX/lNjvBvwz4Uh45SH+CfxlT/9jlBH+CP8Gf4E/wJ/jfLV2q/Ph94QdKmiahE/yz
wFs4EF9OIfEjtWzD99DAmYi3S2713qdLvRcEUeCTiVi8hG/7Kt0eqdg3iNGwX3tf9PdY3VoD
WEN/kN6+T3vtO4DvDTJnh6TpbI/Uso3fRNI0Qewk9DK4JfTcRpKBntuCKQ/N43WIkUfRR28c
hvRFQdebLlIQn8dg2SEWmQVpa7yjNmAOyxjymxjqz4BfJml6FPM4Hqh65QN/E9UrJJyow9l4
u42j96IviWrHMBtVBZqLvsqV9G7vrobC5KBez8VXpu64OUtPhUQ2GOHLjGnW0clw5U1h+ubO
Xa+8zUkf/nHgS+jfRe4s1oiMUlQVoYL3E3/wMUUbWlNTOhV8D9UG34hJK4HIkobE2DCJWsE7
64vV0p452FAtxvxQIn9j6z8Jvh0FvjTvLnrGdwc/W3bfB3wLNojaBpJKebfBT2KUI4C3MIqW
lW+uY4B/8CJJZCXr2+fLhWDJUcGrNYCySv+Dx/U58P2y11iDenqcHgJea7NQr03K+bLgEUzp
iHPXFtIbeKc1POc38NKLgY8lcFZTH2SNqsXc95/Bh5UUfNDKI0lYiNtOdzL1q5GbWZ3Si7zs
qWV7fR2vtTQjqkpJZTDP29TnfNTx7gilQx2PEExfm2eOqOBDU/j1B3gH8AjPQWa6UAf9JmfJ
p8C3qgZpTK4R7RF9eoyWLdo2ut/voF6tXr367yUFDjLUiW8uNfXfuzTX1KsPUDuc+gniKdSr
F20BrMFk1mBfAlILv4uD1fHq1cMgZgu3+l3HymfA56Pg1WqSpqeW7d/SgdMzlqTtebGzyetx
4P21Gq8n+Jt69fuajnyDS3HnEz3B3x58zO4E/zeCv82lOMGf4E/wJ/gT/An+BH+CP8Gf4L82
+Fl0Wfa0w6sTIjJmmqWjF9TeuYTv0gn+O4G3LttRij6NwA1pxbmliGzNY7nVhoxkSZ/Qd3uC
/0amnmpaRyCG15djpFEj1RAxAD8gYq+HOZJ+d5b4bwU+1hiZHCmHXKfnFkks5GZVmZX0XXOu
lXyC/3bgB0RLNviVOSdESyKIQjhVb1V7p3SC/37gc7dADAPvTerCwu0ca4kfiJV1DSF3J/jv
VscXBGIAfKxrSW1ROoIkO0cXaqAQXev63Qn++3n1oSf12hFijSkqHGepoYm68SlU/Vx4NKly
evXfqsSvlNLC05prv4BwSdWqHqCnPsXQ10o37/I5wT8X/P9d/hEh6zehcmvw/QT/hLP9faIC
NPDuvcjfAj69Von/XWKQFka4e+IQHn9papL5VPASxpMXfvoR7CXwvXfwSjlp/Jl+7M2feXz6
sXNY9u927mYqKZWCP+nh4G3f+KCc4B/u1ZdQQ0MfyeNygr2BX1Q5YrK5pBP8w5tzVONaq1Xv
Hg4eyvTLxeH9WeKfAt7+eusnSe6IeSkTEiUL7/an+qXZhNTLzcC7GtTkYHuYEYhonIQdIybH
3tk+J17bIejHSR8Th3Qci21p4msL5+lrVyG2jsmrrBP8H8HP2IJkbeoJ4mFW0bbAFpIOkI6m
gS9d17ZnuyH4RO1o4gUJXZv42HrRPYv46Zuwz/gmIPlYwQTKMJIXPcI4nW92LIuCSNct6Gq0
bHr9KJlD8frLsU7wfwJvuV1q0evpur4NAbkiFkRGAgbLixu1O2mp1Xwz8Bx4vwpuQdAi7MnR
FGEMOvvE3IpjWiZ4ou+86WAE12op6iBgEjVSEnHLvSOmw4bwMb6LGB4+LNkJ/jfg+0KSiIT5
5bR89QiEsaQ+LFro504WMzqPSEK3Ay+HUk1YRXHmHAfAx6hwteTqW/HKm9y0ktu3zpgeUuDU
8Jp5Qf4GQRtIUbEwutNZbYeC9zmHE/wfwRfL/qd/NngkeLBMDyythskQl+HgOabkbmfqh5ON
ZoMvjX4CP3haIzP96L3faws3vUuDGqAZauLjXPxltQ5dFAWfWjzB/xn8hH4MJCY6rY4S35yF
SGhlqesIJySLMSvqbmfqlfXWFwD4gWolK/gCPaswTQ1LG/k/wPtmOUtEioI1v0RvDsYG4j/A
t7UqJYEK1gn+t+DRnLNELlxyayZFg9RvEqyO16uc95dTG/zxk2NbP6cYtdxTSjvLQsmtoWgZ
XZmsHlfDTm0krX/o0umQPOwSI8vcSPpyKmw1SHnELZryo+grePVQQm3rHuCTpbxUz7Q/Avz0
Ecs2tema9Mq/Bu+lKgct0KGvxiH4FTinAa9eP9NdRNZP9eohWiZjS+h0uQ149dKxrQbRK2SK
FP1AIreotctgvSFjrThw4q0dizRUlpnQDimZ7Alps3NU4NXD32eJnJMpmqESdfDn7cGXYb5G
51o/5+i+E3wy9ZUdRJB/FlT9BPiZEO6y7C9eIwzGYmIsHmbuKJl0rGjdbber4+eyABzd8trH
MPWltsIbYZ84RPv+OBBcgIXfLByKfZJ+hOr8vBqO3s5AP1h3aM6lLLj2azS95cK8P3hfobdk
eyrNx1rjDUz9Myq239+wK+9rme93CJ819RHgZ0ezR9b9wSN58uHBzAS9pfwtwX+BLtt4sbat
Nnd/8Lani31fuYo7wT8XvPq6/THgp1xow7OIJ/jngo+f7sR895pvTdoVufI6wT8TfEEWzPUQ
8PSTaVHHPp3gnwQeHGbg2D51Mu8GPwMsfZOyujtyMZ/gnwC+ATyyU1zTpv4MeLP0RRuPpNCz
3KAdf4K/fll5hEAFqY5F6CGm3iM8dDaRIiw36bmbC70oax49M/b26NjZfSJrreOdvpr6/bw8
XzpO7Ju3jawrwO+eFvTJWPyFOwL/rF8mpd1zZJ/tSVZpvkiJn7gA0+lfXR7i3O3ByUVk3V3u
BuA94ixEsustSJxliPWGJgrcZmr4Uh2YBjWSKKHn/fDI8D3pEucQ90a88xbK8V7wCT3pgXPg
AR3w6YNA9CQHJKmRwByk5BAqqVFFB2woLwL+hsbvqtXz1Xb6NyUe7UN9FCEbr6GqTmNzgVLT
dxlDIG6NsUbNUz9PmLWO8dMadBsp170dJAFn0SZmd3+O3vuHFEoeGb0gGJvpkou2i4tuZDB5
p/5Mp0A91OL1WErN7i8Hf30V+UfwywJfWFasPXJM3IgwcTkuBQ+NkoYPQ/dICcEDRdDZOuEC
HgE0QRYySrwbPFKTWKeUd7MOjLSq34ojSQi4w5HpQehnHb5NP8G724NXq+sQ4IBxbubi2Vut
G1EcXeZsoYsskdBFySGSBFejBUT+BH5nhOErwOse95iwboL2D9vl9ziythO+nODvBX5Z0IOg
xBfkcLOhbe/IwNtAd+qJR+qW5osRIGP23fkL+ImQuaq3h1xR4rnjNkGJd0wZPZExWW9Y7keJ
x65zOk39vcAjsMGiGmBomRPXFkdeVAA+SaUc/FQzv8zU8wTmUUMc9HOJz4eKyfvreIuNQwRI
5lTUwwshpaoVAKbXIRIk4TNZuZ4l/sbgPbPXYgfpKQm0inrYcMw7bx2S1tjS+1R49WoJ8FCL
AKvgkWR1z7/J+1PvEMrxRzHCH149JE9a6OqvN2QO8mJxFx5RIVhNWxmua7vVL5LRBt9OzuAE
j8kHa5lmaDE90VL6nlWh76BEVLT1dqiLYtXjgfkKCzMu0ttG7BPXe5nuveB3bEdZBB/C/dSO
N9fhCABZ+tm0+X0l5BP8zcD/tvWwL3S++dn2f3eAvo/D7QRRTimU55ytTz8vWq209NBlsU8v
seRw5x30f4Gf1J4JfrR/LJDseOgCl+E1Frn3mb+UFEqg+ORFnn4EeyG5+w5eSQolPF2IhE/V
q6ec7SmF8pc6d5cJFVrBQZqptTxP8H8ReAQKe+9jlXKC/5vA26RJzH0Ojz6EEzzm5CDUIgZd
JMcwSpTRHYKLih5X8Ai/IGlJV5E28UkPIeM567OtHJuEHbZDoRUv8Qrw09kwwSq9kJ+z+z6L
70mfO167lCPCGvW196XoI3ltg+vzsvfYUtL1po8eAUBYW9/rv3KC/32XbWjIENJSrtnHVQmz
4J2HOAYnDNehVGKMxMIumn4yMXqSWNyy0IvhtMmwhM1YpxpL+Ah4NfpcbbxmLDX9q9VBmKXi
hWw672CSmjvX0pl94doT2/vk5sBhhahHkgbWpjDq1k45wf8afLQhUeWcObviqpZYvYKYHt0N
83Lc9Lu4wy5EofcS2MbiFBDukoIonHxM7qgt0lWm/gCPEb/FnBIylegNgHntqfop+lVQuj4q
+4KgHDumwbpnvTEDpvMzJvF3xAGM0G3ACefy27TuJ3jLAGWXFhdLSYgWtOG28In8DF7Lck9a
2qvyN/Bq5gFebMi87xisqQXXfwx8MP0NhZ0D074NqzcdhrxjwAKXGdh7NvCLAH4Enl50Xa0R
9KhE7UPDAP6fhoZP8DYWrtfxDfywEo9QGpj8n0s8ftGtxKupnwiLlKPEB4DfBR3xO+tD4E0i
QcGP1m2PBt6+wrY3eH3EuMFTxkEHDxOj67bh1Q4dgWAn+HeAtxA51grRNG+c1fHDxsu6Xh2x
L7XKR4qY5rU04RMz9XrZWWxlKGVBFMtIZv/H+aP/1MA5rIWVeJh6SUVLfNQDUPAJR+drmTGb
qT/ChXADmA8yLEZEzUA1zyPgHGAjOJ/g/+TVEyS8k/pFCKqINRQ0q5PwGIQojdbU+gd1uYrU
imBLi9vwCMbAa6yMvDEhHvZjlPGnSJkf4HPF/YJtqI0pVtIrHrjz4nYpKxXRj8R3qQX1+NQ1
J1ebqDq555rUn/NVGuNJqxo6ArbuBX5BcE3bQpddzPZ7R/Im4IuNKulFzmH024B3Pvu1G0zq
0OkfbTMtrTOhM6rNJizakrKGVU7u0pjCSpdnV7I/No8W2PqTJvGPnrvYmlp0Gk29MyaKK8UR
Zx7U9TnFFtOKjeJUi5+1zSi5td5b816fiz73lleeuu4idTn0ivhgaYzioHI38DArehfW4+aa
LPHDyZLeDZ5MDIXs+ZqBhhdNKowJKW7/Z9kTefSlzdPRv/iHQBzIumNCTxoFE1jm3BNZls3q
OX7j8MIdM05sG/cCHyF7EyMyZh3e8Zj8UXmE94JfoUrg6pfe+/Wanb383LnFvys0a0d43W5s
5+PgfQD4iTK4r7/UNkfl+4JPMU1t0pRVHLLzfSPwUeSR/taHwafQTehq9kvop1Toq94Z/K5T
Lnda/kbgH7x8FPxSn6QiQhARxruzUmvdHK5Qpfkw+LyB+6t0tk7wtwGP0B2tY5PV7UeI6GDh
Ou4PPliLeQa+JozlBH8b8MOc661KwpfY4NTrRyWQrgA/d+9UluR6OsE/GLwnIswiidbPvUqw
6zoqubuD372RhdnGTU/wj/bqHep4LeItCvKbY5AofFzj9Qrw6KhE/h5drug1uAL8PMH/fmmt
JJIAtclCPHqM3d0f/MTgkyuWRfCKg/8l+NVE2EQpssnm+YHhNeJQIiawUWBJWYa2V0oXpIyS
Nu8Hfh7jO3O+MPgdeLD1SNaglT51Kd7foJiXC3PNxfkl+NJSY4+8EC0zxr8x9pYKVP7rmDRK
rwGC0a1iBrXXdmy+XYnvUhtGeSKL3nhuxoAnCK+IQIWlBmmvB/7nVj3F+clLcec7/DcJB00k
VaGioUiRRwvslwLBkInNlpUEf1JqmSzuFjNwfk4/JjlgLnRTB8lBGAFZJ5rYoeg91318afCf
rhefGmxp6rgA32sbuyOisLRW29FXhIF5C9ig2oluCR4KkSg4HLKWcYy5duQXIDcR84GMSPO1
wbtvAb4wmXBmKQnVvVI3VZNc9lh5dzsl1E2dO67FkkuFSgWxGFPbSheJ3n6/JIgneHcEX0X9
E9mXqvBHRy6QZaPiEgdSfOwkJW8DEzcDb2F8JrMRK2KnFDxZ8EX38wR/X/AlMCXoT5GlFeSK
YOsjY18KlcPSAhnJYPmbpN/+SQoF2W+2hlqs2dTWLL3d2AIZJ/h7gkcU+kKJz7ZKzwW6Fj7h
4abPyDomPqfbHedPXj1NpArLEmgQmpYBbVTcbrSQsab1E/z9TP1+X3/TaDliGImCvyn41KGp
gkS2x/wHn+1pWkDP6qWnE/x9wWuL+teaRRdVfq7kbgr+a/bcfSvwK5VfKwSv47t0o6mNCn49
eRG/XmLx4c47eG0plCcokLyIFMqQu++gvBJ4ys9VIMn8MlIo974SpxTKP+v4UwrlKWd7Oncv
05x7CvhiMmfxBP+3gU+xSoyB8wn+7wLvkk20ZS4n+L8O/MQYvHelb1HkAk0U00ae6NLD647O
vVX2s3XlXXqXY3GzYy3Ldr1/DCHmo4N5Zj9P8K8KPiXPMmeocaGTnqK0KmEkkVFDGXUQwn8a
cqEsfYfAMBnaHHNFG6mcM1bHbF9kgQsTSiolEGHKbJcov7IlJ/hng6/BUrE7MjmFVn1MCMTo
mGtdo+VuLbHXPPe86Vk4LPZQ32lSCnNMNrkafPORxQLBJAjkEfq1QMIJ/gXq+AzyxNkX/YvB
ORRXzwPpSKI5forTI4Y51wz+xUcFH5jaaHARjr4oz63rGpZDI2NYv591/GvX8bEOKCoE9j/A
O1/lJ/CNsoEfzFr4Qw7iLqlvfoCvQsPEVCyCy8I4fhWue4J/Lvhlc84AHqmntG33A3zg8hN4
SHEAPBLVUDWJlmCBQ+vnEh/1TsoTgTyYYGjWJJ/gXxG8rxzVekNUD1acGiaEmiQO1VjMEJDV
3s1eUc0RKluBoHFXqyBpjb/oYkZTUTH1lATBxQEnsZ/gXxB8iWGg866YpAxF/atFOIbWU6MZ
AyHRZHIrhpj0XdF31Pps6PXpLgu3pW22sON0sL5ukJbDagWTHfiXgSMn+KeCt3zC1uReayYk
KcbfhFzFyCZsaYSPjxcea2c6dsmUT7ZOBr48siDvteaP3DW/DjE4wT/X1D9tOcGf4E/wJ/gT
/An+BH+CP8Gf4O1SXmL9509B/+UR4HfrpZQT/BPAl8B8zC4IP+JVmzwA/DRNChqDTvAPBz8D
NGisH7j90LbLtT4APIadXUT3Zvzq4FeyORqrIFd0QmebRVikmfYK2VvG6ZLSpSsG+acLfuMR
YzHtd/rdwpwrbGYbwz0Ry039bu9ib/cG4D11X22AQWFfwCf+qLDlVapXVcEvriVX/upyZ9Mi
K5B3YlCohIB7DmpMG0PIPAUSSS5KCz/mdxFE1EcJNDi6SfadyyMGWROZaLi7FuK2xhP6wpbk
RjKHm4BHh6HNJCtN3sCH9gDwnkTBp1p7vkZV70VNPdW+0yLkFWtSnFt7fhTkIQoxQbl+tR7r
m0PTMW2bJKwFhcc+kn5XmCbSZOhvVw2J4zqGbDFkgyAOCXP8M5L+M14916m3bB4X8ET5/uBT
0x2G2WvVi3LF9PEXBR9rjjYp3iO6xnNoQzKiaCBmXQeSLWu5VeP2Zttwn0A9Ab8lV8aMdYdv
SHWR9aZR1D0jewl2xFSQeCMhv8KtwCPQBxORxiE3lwOM75316mdEIpAw/bcBH9jU1Qx8NhOm
d3XGsHs5Ts/H9W/wBcIcUFQoDapNyKOif5DCTDhPNexh58U5QjOQw6zdCvyCEJdnGVqxm5PF
EqR+dB7xe8H3vUMtFN8DPCG1XX0r8RY64S10RutklKiu5gDfpUvmAQPvYGURktNJS/yMOzGd
ZVILFToask3vEZqxUJvcCvwIqUdvApNQtexO7GW4L/itaIl4MtTx/OUlTUeNGeniLNlcX2rM
hnSUZ0TeIHw25K7/odIz9hnssAt1ClKQpG6cOm8+qR3vypgqIU1OHZGr6c8hNMPXmLRsSm3r
FuCpsi6IBg9VEpLcla4+SE13NvV7h+oHw6sf84uDT00aDb+axEISrXcEWcdGHBE+P2sdLUIR
Wnu79TqzDNzuLVDrS0JR71oLfmiN3CJsra+hhh2hOVoxChV9JOKm390C/C7q4WhWu6Np5x/R
nIM0kAnRydfPSaPNbLS8F1rb+hLHuRB6lY90RgUJbb021X1QI27gyzrmVOwGv0tlIVQD7fiZ
ju/KbnbhA9vudGjK36Q51zOWsl923S8yYSJz0wPAd9PMLTF+V736/nPqjX7cAiXHW+rh3GqQ
po/+yUtx52v9hcCXweP/3NNpudcDn2J3J/gbgZ9q+e8unX5q2b6gqX/Eco7Hn+BP8Cf4E/wJ
/gR/gj/B3xw8psZgOo17iyRDz81MO5otzbWSNeP828yYCbVGXdukLpIuDutYKwCr23ycE/zL
g0fPuuvSAjIlD4xwkoS0BjcRTJkfKXJYblAQuxUiy8RoS2sNoRYx6DNy6jQn1ZOuqqunE/wX
KPGjAjzCLryiK9ISBltjzZ2HQ0Ykr/fDoHTMiE2jxhYnSU8Yt+nDQzwBc2iJ7Jf5N1LMJ/gX
quMnMhRgMrS3oRmMxwtPXz1iZ1yl5ZEfRQv2kY1qWdgTMo73HZuDQfvIESr3nam8O+XjCf7J
zp0WXDXObY/AW46UUZe38Izp6o6o+zmoFBoKk4MlT7iAz7WygR8U+QT/NcDPKshwBQ5MFlAR
UOIR3lBAHHIXiKNKe9ymBEgnMC8F31xqZZf4zGy3QnZnif8qzTkr7GSiJ6kwFwRU6A2gbl9B
HQ8tjIYAKgPaxaux71HrgMglWuVvdbzW7xa/09+bLOkE/2zwBaGqVEceGbmOGrW5iLVSz4ir
LlE9e7X+vI+WZE1I2DWhFh0SI5KFWZAb4rM6+JHb6dV/DfCECrxxvGhRYmJET2jVz27TJaBa
2S/SKSnNkooa+rxsKpl+i1kUCLXAzIpkX57gXx58GcMa6FQf3ZV3gn8ueDYAJdRH58v4ixMV
yDMTsVwywuzkNCM8PEkN/y05adp/UpNIpGctiK197qJOIL3Eom7qnZfXyknz/NG5ftbxfyf4
07l7JviUL0ufJ/i/yatvFc7NqOJP8H+VqZ823NprePQhnOCfXMebXr23CWgWfeOWSzuhNOYp
XbpfEVqz5pwrTSjaIgYnbRvRARCKt+iwKwfNNI/A/OnTCf7VwfehrTwE37BNlh7EbZL10Qf2
XdjPwLnbMI5Sa6NhdrrlTqUweGDerDbPs1tB9O2eHh8atxP8i4MXn6hmqqOPGkuIiLHpUHvJ
zGlC6UChL+E59X2qGQPyraVeJXb9Yde2edl6KDuKA/2CPskvOoNP8K8CXh9aej2SDyX19Xi0
IL6ISRrIcoNnVOAuyFqi7zNyFTpW11CgAaYcEwb2S4JSid9SFcS/znx+gn8V8IfaCcAr2Wia
D7MMSzDGAI+MlNDHanYjxJBFwR+GHIoay3StJpTgeMfsNJu0foJ/UfBug+8wz9CW8G4iARWE
ZnppEC0aAK9fB+imiFYKMn1F5J2DDZjRWYmfom9SRhxXPEo8Yjx8OcG/IHitoRN0pLQMC2w9
gmuc17qZa6OQvDgt7gp8IhJLHwuJhpgX1aiWv0P0DhnICDPqIxTwLHznqONTZUt7cg/wKR/t
hRI/NW//GvB7dkGJeX158IlEtE4nDn52UU6QwcrN0s5V9dBjgB6CVvY9SNHn7EVKEfUDhZFm
Uks36orUmLToN+aRUhjuEoejbqH4+3j14RCeyhxYygPArzhs7NpDiSV9efA9pW5hNOqDTcTa
QN9wpxbCu4JInGSCp8XCa47/Rav/3cq37DNpx+m4vTaUTA+F6dTv1IETD8WxwhBbk3l/8NrI
AfiFqSfXaKt9lUGaWB9T+X4OfOcDfK68cq3l/uCntkwbJDhws7VvBz6NOtLLg0+j/QBfev3E
zfr+On4a+GnVTPx24CHnNl8d/GzkD9gKPff6iYjB94NfchT0wpy+HfiHLZ8Bn+WHqmirLB9W
N/wYeLrKwJzgbwd+a5gesqLdB+uEehh4r+2gdRNly0vC5XmCf9+ibVBGmypTst6C+ojm3FHH
uxWCz+0mevVJG84xtva4WIivH3pl9bpJm2bh/JAOHHXm1bIsS40i6yYl3nOIsT4w/PAbgBcp
Tphnbp9rhVzRgSPWzQUJZb5VOx6KwY8MgvmRmgQZhJdVNpglNZcJWELddu4aCF+urUN7GCT7
ZP8kAd7+CRLb6GfzUeC34kobv470uDn4nlLpSLP8I0HPrcB3aoMKnjIevq3eWnZEblJo00WK
RauFHolKbFrBdV2f1mfAo68VqiapESZTZREaA3ommYPF4+iXmCY5c4iy73OIo2SInlIjQQ4C
iaNF1vPzIT4K/D6SVm5QBu5cyH4HfildgE9aXTUu+oSAh07cklSv1zSNrCBmr7RyRRaYuDBT
OXN7t/TIL0w91TwxEhtC6SyY4t798JaCI6y9AqZK5yRhyW6+Yiiv1DEj96JHmpiLh5BK0dum
PBR8L+5rg+9wEmHqTZNAKbB1EqQe++DUfMkcM8Ob2UIFvvY59HWrfdX8GVOvxbdjcx21FvQw
MKa+ErfVjkYrEhZgf74j6sqOFoPwetthgNbrfRcENQPm0l/TQj2HZXFxEaEG8KMSghwCJxJc
Za/NFkPC3We/dJ3YLOeDj0M/hwTFZ8HX0AKSbdBO8mPBFIlHpGNGfDY5lO56oHABz61VQuSV
NqXCCjsXlH57zaDVCR4+CgqXlfiakc1N+WtRL4iECYzxx4EcS+pCVSQCA/hGHjeEr3KbEr/j
Lo4Sr+B14wf4o8RD+GT8o8QnjMzr8zwyjan1v6ZL6gSPWQ39Ap4tzc8wc58wa11NvZasWEfp
9JOpR4hcVECSPgke5j1b8iBkFMEWjaGA4+EERKzQa9BqPE+zAc0tE0hB2rIdmmFF/qqezBO8
Nkm1Bs+k7Xj16tTEkrpMSV96r2YfuoE1qo/Hop51RbKvgZyAk2oral3j55y7pAZmEUdk+Igh
oUcBNQwPePUw3PDoIXWSAo/AyCozo32LiAvJwbz6QxPzqrQwJ3iFGmyKeuVCDc03bcN1fYmO
QX1Cc24uJP5zaMJpc06bcurVt6i+9MTLz4Dvxeuj6zZyxthcgadseWaLhVYs/RL/9P5cO1U3
PsFPCnK0QCWlHDopFE/w14Avl0jVyA8821v33OnNel0YzAm+XKI5Fq2Hne0otwb/y+C6Xyzy
IvPj+73Br3+dKZKjHp2Pb6s8bpBGwrjtEkSu+wHf+gg+euB87x38q1frDfxz7BvFGy85X7e6
3PwIPra0kO+7g1MK5V+m/mzO/Z3gT+fuqeCXz96WXL4Y+PkWE+r7A8H3vr4F+NKqOjctVM5f
TAqFjusJbc42HwQ+Nb1W+TuAP+I/en34wXw+9Mof3V9IjjAfAx596XxlLPdvumwjdX1414my
W3sOoCddHQrRzuferE8sNprTYjFiLOoXp0xaTH3Drz4D/iKMkEraaZJ1j34lb7UAumb8/shq
g6kvkut+//MFT65QnPrZnlid8Zk+crojeOW9wfvKMz8mvFpPDtO/w5WjI78BD2V44d7RUZ/3
QLiv2ggYOXIrzEFQLKEGCbmJlqI+qMZFFcExcdSbgM+6H+aoBxoQcZPGyOiFj00PwiNHESHe
RXfYlh57b+z3QYeUJQexU8BEeUrRHm3dD/wi+edMmv4o8DVeNZvi96ZeGFPOMciBQa/MFdoC
QV9kfa3XM5dQvZeW1axhUK5UGym14TCuei+UW4DXOyxjJlqruWCKkJZiZucF+yEPwDt7Osbv
ApITTMygdshVxDbHIOjLhPKA46M/zTL6FPg8/FuJr708CjymEF/C+W8AfirayLJmJySAya3G
Tlq4h6BTZGJ8VnEThvAiskFlMvA+BsxjrtRuAx46B0hX4SvZWK/WPYIBYaKmaxc9oB1KGfVK
j65PFjAETYxS9Jb0Tl1Elzd4vU35juBLSBfwS6qMR5l6DD3Xa4NifwteC5TMLrGgxJMCBXgM
zruJyBZ1ZRQ8fj89Q7sgWyxGRkC5uuV8O/DRRt8tuqNlgKe6FoAXvpyvviKMFBr4BfBeIqRQ
mh5ThOyVnkXL9wQfOPBlknqiIdeEuX/K1KuNVfT5ZuBNXWSNiowuM0fEOep1RkhliWWXeC2I
IyXqkBXqBj4gBhJBb5819RevHuDNZDN2MN9KvEJOLr2B11st+At4/VVL5nooeCSl66adFJa/
K/hjClUxHVateT8xo+Ia8L1yWldNjv8teIurZO7q1bUqvbUiQ2vSpCck0jAn1w8Ly2LB3UAI
sIVzh3pUfzvD9ZOEf+rAwTwO3aK6cXoIPYSpdXzWndDwXjdeuGrTtcDbTG+nj+hKVArMej8G
dU7zUH9TejYRlIUAPnVC5z2bczD103LgpfGpJAvXgNeLoZfpZiXej+G7PpJW6uouq/Ncug/a
iCoB0RcBkv7WeSBjTgpU4mi9jYjXeZTSxse9+tJE1FtsSBzGTE19PGmTRF35QU3Ujnd19bsF
07+RglJKGTJITOysq4MSZajnX3JCSDjpYdNdvXrLjdoTa1vOI2vSo3ru9HbOfOVt9uEOHHhQ
d+zA+QlF+DFC7Miuh5f/Z/BuMpj/SfAJQce9hRnjZy/FVWsTXXvcHwYvd8gT9P/B/0z5yC39
n9XUGkh0zwd/dNf2G1yKO3dRfhS8VgL59uD/T6H18q4hu8h0k0OQW8yCucVsnKdF4PzJpq15
e00aL/9dMAlU3rG8a6WHbeYrHMhLBWJE/9yl87OP4FhI7ryDeAZi/LOOP5MR/aXgzwic54Iv
OwDHry8Fvv8j7OYz4ghXg+/le4D3wmPwg1QNbwU+1vpT8EV+VJetcX9YB869TX1u6A5+NPfP
jc6x8A81y08JW14LfnH9LuBjs7nt+qHLWywSET2pO0TS2OS67hOCajJCbtK2s6WjDZ2s22zH
6hyxOBByifPO4HvWUn4Z8E/jkeC3kvG3AI+5joETkpAwBumo5YDBoJYCZwweBYQFcabRmNBN
j9zTfmHa/MhNPMIdEavTOZRc9ccxyJ3B2zDxhTY1fhx47Oy7gB/eSvzCKKDUrA1sDM+XODrV
gni+UTtSFMRCNZe4jWtoNIsESCgstRmTZboaUotdREtjvy94nMFFzTKP9DjwPhT5NuDRsQRT
32qy8A40sBEM5klvBRxj40JS59yJZ/axQyHeY1CUIKxAJqTBYsN2Kb5rnPiT4MNF0DRgoPRB
4FPI7tuAnxhnx2UcnNRlHSjfM1TwlhpwFzRk/K5uZxx6c3GKM90cyNtfwDOGeYqQvz/4jBw4
279n9fMeoVe/GxMIuovfAjzCqDb4uhQ8WXaZwAjKIS47Dm9MxNtYxqHNfWQlbXlJSe1E3JpJ
PBC4xcNEsu4LXu+unin5vDLzBwIgPwg+C38X8HP3mSOqpGn93ngmKN1J1Lqsj+qjybD4Bamc
2epW3yihQf5OfbzcpSGOBEFEpUoS7syxVUp3BZ9Mvnq4uueBPNC5c9/F1GebQTVEy4wWbIKj
12UMUlsK2RtaEuDVlyHRIfvonnAhhPE9P0NoDZI4WhRC10fpQsSSZdy3xOtR65KhZet2sOrj
wIdrh6VfE7wW2rVrr9g4HQbz/Z056+MdvZ8q8ZYbCX5n2G/n48BfpWP7uuDHpb7SJnl9aHf9
LQZp8lfXsn348hY291a4Z2m3Cal6d115gwiccoNb9eERONo4kpda3hmA83UCX141Aif1Jy6l
n8ujLkWZ7lzO5VzO5VzO5VzO5VzO5VzO5Vy+8PI/AQYAZIyyHL18xzEAAAAASUVORK5C
YII=</binary>
</FictionBook>
