世界著名的犬类参展详解犬类参展项目有哪些买得易|maideyi.com

世界著名的犬类参展协会

1、美国西敏寺犬展

美国西敏寺犬展已经有近130年的历史了西敏寺俱乐部起先是由一群热衷与指导猎犬和赛特级的爱好者发起的。他们经常在纽约的西敏寺旅馆里聚会，互相交流经验。俱乐部是建立在对全种的爱好和改良犬种的基础上的。西敏寺展每年都要举行一次。

西敏寺俱乐部的名字就来源于他们经常聚会的旅馆的名字。1877年5月8日至5月10日在纽约市的迈迪狲大街26号Gilmore花园举行了历史上第一次西敏寺犬展，犬展举行的相当成功，媒体争相报道，从此犬展的历史翻开了崭新的一页。

从1877年的第一次犬展到1920年，西敏寺都举行的4天的犬展。到从1921年到1940年改为3天赛制，1941年一直到现在又变为2天赛制。西敏寺是美国历史上最古老的运动竞赛之一。美国人对与犬展的热爱几乎到了狂热的程度。他从来没有因为恶劣的天气，经济危机或战争的原因停止过。

现代的西敏寺犬展几乎成为当今世界最高级的犬种展示比赛，世界各地的名犬都以在西敏寺犬展中夺魁为最高荣誉。从1922年开始规定只有取得冠军登陆的犬才有资格参加西敏寺的比赛。参赛的犬只无疑例外都是身经百战的各地冠军名犬，也正是如此，每界西敏寺犬展的参赛的参赛犬的数目都不算太多，基本保持在3000-5000只左右。

尽管每一年的比赛只有两天，但需要投入大量的前期工作。首先要挑选出B。O。B(最夹犬种奖)一只，来代表犬种参加比赛，B。O。B的角逐是非常激烈的。能代表这一犬种参加西敏寺的比赛已经是莫大的荣誉了。其次犬种委员会要找大约40名职业裁判才能确保工作的顺利。全场总冠军的狗要通过3个裁判-决定B.O.B(最佳犬种奖)的裁判-决定B.I.G(最佳组别展)的裁判-决定B。I。S(全场总冠军)的裁判。

比赛前几天各地和国外的冠军犬纷涌而至。星期一的早晨比赛开始，经过两天的激烈角逐，会有7只狗分别代表7个犬组脱颖而出，而最终站在领奖台上的是最出色最完美的。

2、克鲁夫特犬展

克鲁夫特犬展是有狗饼干供应商查尔斯。克鲁夫特于1886年首创英国最大的规模最大，规模最高的全犬种展，每届犬展都吸引了全球各养犬俱乐部或协会参与。

1891年，克鲁夫特犬展成为第一个在皇室会管进行并记录在册的犬展，这大概是那个时期唯一属于个人的展出。1982年的犬赛比赛时间为3天，1984年犬展比赛时间已经达到4天。并且有更多的观众和参赛犬参加。1991年百年克鲁夫特犬展在伯明瀚举行，这是转移出伦敦的第一场比赛，现在所有世界比赛中，克鲁夫特犬展的规模最大，参赛犬只达到数万条。

3、意大利米兰犬展

意大利米兰犬展也是世界上几大特色犬展之一。和其他重要犬展不同的是米兰犬展除了那些专业的养犬者以外，还有更多业余爱好者和名犬发烧友。他们之中有来自意大利本土的，也有来自欧洲和其他国家的。

每到比赛的日子，爱犬一族都是全家出动，就像去狂欢一样来到米兰。米兰犬展于每年6月举行，为期4天。每次来参赛的犬只达到1万5千只以上。因为参赛犬只过多，往往在五六十个场地同时进行。仅评审团的成员都有200多人，比赛场面相当壮观。

4、国内犬展

进入21世纪，随着养犬业的发展，各大中城市纷纷成立犬协和俱乐部，各协会，各俱乐部之间加强了沟通，与海内外许多犬协和俱乐部的交流与合作也得到了加强。2004年5月中国畜牧业协会犬业分会(CNKU)正式成立，这标志着中国全犬管理正式启动，并由此进入国际化发展轨道。近两年，北京，上海，天津。武汉，成都等地的犬展已成为目前国内规模较大的犬展，在海外也有了一定的影响力。中国台湾，中国香港，泰国，韩国的一些犬舍也纷纷选送一些优秀犬只前来参加展示。

犬类参展项目有哪些

1、实地追猎测试和工作技能测试

这种活动对于工作犬、猎犬以及田园犬来说尤其适合。工作犬、猎犬或田园犬现在不需要在苏格兰狩猎松鸡，也不需要在威尔士山坡放牧羊群了。不过，它们的本能并没有改变，它们喜欢参与这种技能测试。

2、敏捷度

在敏捷度测试中，狗狗和主人要进行计时障碍跑。跑道一共有16个障碍物，每一个障碍物对狗狗来说都是不同的挑战。比如说，有的障碍物需要狗狗直接跨过，但是不许触碰，有的是一张桌子，需要狗狗在规定时间内躺下，还有跳远、跳水、跷跷板以及不同的隧道。比赛非常刺激，经常会吸引大量的观众前来观赛。随着狗狗技能的进步，参加比赛的级别也可以逐步上升，从基础级别、入门级别、新手级别，到中级、高级、公开赛，难度逐步增加。

3、飞球

飞球比赛对于狗狗的敏捷度、速度以及智力都是很好的测试，因此在大型狗狗秀中很受观众的欢迎，狗狗们也很喜欢这种比赛。

4、狗狗秀

从本质上来说，狗狗秀是一项非常简单的活动。英国养犬俱乐部部给每个品种的狗狗都定了一个标准，这个标准代表了该品种最理想的外形和性格。在狗狗秀现场，评委必须按照标准衡量每一只参赛的狗狗，找到每个品种中最接近标准的。