Tjotta-Beschleunigungsmesser-überwachter Abkalbe-Datensatz

Warum die Geburtszeit auf dem Hof wichtig ist

Für Schafhalter können die Stunden, in denen Lämmer geboren werden, über gesunde Tiere oder tragische Verluste entscheiden. Doch jede Mutterschaf rund um die Uhr zu beobachten, ist praktisch unmöglich, besonders auf großen Betrieben mit alterndem Personal. Diese Studie stellt einen umfangreichen neuen Datensatz aus norwegischen Ställen vor, der die feinen Bewegungen trächtiger Mutterschafe mit kragenmontierten Bewegungssensoren erfasst und einen Weg zu automatischen Alarmen aufzeigt, wenn ein Mutterschaf kurz vor der Geburt steht.

Von Sorgen um die Abkalbung zu intelligenter Überwachung

Schafe in Norwegen und Portugal bringen üblicherweise einmal im Jahr Lämmer zur Welt, in eng geplanten Jahreszeiten, die mit dem Weidewachstum und der Nachfrage nach Fleisch zu Feiertagen zusammenfallen. Trotz dieser genauen Planung sterben viele Lämmer noch, bevor sie die Weide erreichen, häufig weil Geburtsprobleme nicht schnell genug bemerkt werden. Landwirtinnen und Landwirte wissen, dass rechtzeitige Hilfe sowohl Lämmer als auch Mütter retten kann, aber dauerhafte Nachtwache ist erschöpfend und kostspielig. Die Autorinnen und Autoren argumentieren, dass einfache tragbare Geräte, die bereits bei größeren Nutztieren eingesetzt werden, helfen könnten, diese Lücke bei Schafen zu schließen, indem sie anzeigen, wenn das Verhalten einer Mutterschaf die typischen Muster vor der Geburt annimmt.

Wie Kragen und Kameras die Mutterschafe überwachten

Um eine verlässliche Grundlage für solche Werkzeuge zu schaffen, überwachte das Team 61 Mutterschafe überwiegend der Rasse Norwegisches Weiß in einem Forschungsstall im Norden Norwegens. Jedes Tier trug einen robusten Kragen mit einem kleinen Bewegungssensor, der Bewegungen in drei Richtungen maß und zudem 20 Mal pro Sekunde die Temperatur aufzeichnete. Die Tiere lebten in Einzelbuchten mit Standardfutter, Wasser und Einstreu und wurden etwa eine Woche vor dem erwarteten Abkalbetermin in den Versuchsbereich gebracht. Gleichzeitig sammelte ein an der Decke montiertes Gateway die Kragendaten und schickte sie ins Internet, während mehrere Videokameras jede Bucht kontinuierlich aufzeichneten, um jede Geburt genau zu dokumentieren.

Wie Stallalltag zu nutzbaren Daten wurde

Innerhalb nur eines Monats, von Ende April bis Ende Mai 2024, erfasste das System mehr als fünfzig Millionen Rohdatensätze von den Kragen, während die Mutterschafe ihren täglichen Routinen nachgingen und schließlich 113 Lämmer zur Welt brachten. Nach Entfernen unvollständiger Einträge und offensichtlicher Sensorausfälle enthielt der endgültige Datensatz nahezu eine Milliarde hochfrequenter Messungen, die einzelnen Tieren und konkreten Abkalbeereignissen zugeordnet sind. Die Forschenden organisierten die Dateien nach Ohrmarke und Kragen und fügten Tabellen mit Hintergrundinformationen wie Alter der Mutterschafe, früheren Abkalbeverläufen, Wurfgröße und ob während der Geburt Hilfe nötig war, hinzu. Handschriftliche Notizen erfahrener Stallmitarbeiter und sorgfältig überprüftes Videomaterial wurden gemeinsam genutzt, um die genaue Geburtszeit jedes Lamms zu bestimmen und die Qualität der Aufzeichnungen zu kontrollieren.

Was die Bewegungsmuster verraten

Beispielplots eines Mutterschafs zeigen, wie sich die Auf‑und‑Ab-, Seiten‑zu‑Seiten‑ und Vor‑und‑Rückbewegungen, die der Sensor erfasst, mit herannahender Geburt verändern. Histogramme der Daten veranschaulichen, wie häufig unterschiedliche Bewegungsstärken auftreten, während Zeitreihen Diagramme Aktivitätsausbrüche und ruhigere Phasen über Stunden und Tage darstellen. Die Autorinnen und Autoren erklären, dass häufiges Wechseln zwischen Stehen und Liegen, von Landwirtinnen und Landwirten lange als Hinweis auf bevorstehende Abkalbung erkannt, in diesen Bewegungsaufzeichnungen deutlich sichtbar ist. Sie diskutieren auch praktische Probleme, etwa Kragen, die manchmal verkehrt herum angelegt wurden und später mit einfachen mathematischen Korrekturen behoben wurden, sowie statistische Herausforderungen wie unausgewogene Verhaltensklassen, mit denen künftige Modellbauer umgehen müssen.

Stärken, Grenzen und künftige Anwendungen

Da die Aufzeichnungen in Innenräumen unter kontrollierten Stallbedingungen entstanden sind, bildet der Datensatz nicht vollständig ab, wie Schafe auf offener Weide verhalten, wo sie weiter umherstreifen, frei grasen und auf Raubtiere sowie Witterungseinflüsse reagieren. Unterschiede in Rasse, Alter und Körpergröße beeinflussen ebenfalls die Bewegungsintensität, sodass Computermodelle diese Faktoren berücksichtigen müssen, um „langsamere“ Tiere nicht fälschlich mit in Not befindlichen Tieren zu verwechseln. Dennoch betonen die Autorinnen und Autoren, dass die Daten bewusst ungeschönt bleiben: Ausreißer wurden nicht entfernt, außer offensichtlich defekten Aufzeichnungen, und fehlende Werte wurden nicht ergänzt, um ein realistisches Bild dessen zu bewahren, was Sensoren in der Praxis liefern.

Was das für die tägliche Landwirtschaft bedeutet

Für Nicht‑Fachleute ist die Kernbotschaft, dass diese Arbeit noch keinen fertigen „Geburtsalarm“ liefert, sondern das Rohmaterial, aus dem ein solcher entwickelt werden kann. Indem die Forschenden einen sorgfältig dokumentierten, offenen Datensatz bereitstellen, der detaillierte Bewegungsaufzeichnungen mit bestätigten Abkalbezeiten verknüpft, geben sie Ingenieurinnen und Ingenieuren, Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie Expertinnen und Experten für Tierwohl einen gemeinsamen Ausgangspunkt zum Entwerfen und Testen von Algorithmen. Mit der Zeit könnten solche Werkzeuge trächtige Mutterschafe unauffällig über einfache Kragenaussensysteme überwachen und Landwirtinnen und Landwirte nur dann alarmieren, wenn eine Geburt Anzeichen von Komplikationen zeigt. Das könnte Lämmer und Mütter retten, Stress und Arbeitsaufwand für Betriebsleiter verringern und die saisonale Abkalbung von einer nächtlichen Wachschicht etwas entlasten.

Zitation: Goncalves, P., Nyamuryekung’e, S., Corrente, G. et al. Tjotta accelerometer monitored lambing dataset. Sci Data 13, 426 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06660-2

Schlüsselwörter: Schafwohlfahrt, tragbare Sensoren, Erkennung der Geburt, präzise Nutztierhaltung, Beschleunigungsdaten