“聆听”最底层的生物多样性音景生态学 - 新闻 - 科学网

　　今年早些时候，音景生态学家Bryan Pijanowski在婆罗洲的一座研究塔上安装了一个柔软的麦克风。图片来源：KRISTOFFER AHLM

　　Michael Scherer-Lorenzen是申请德国科学基金会资助的80多位科学家之一。去年十一月，他在波茨坦举行的一次审议会议上发表了讲话。这个录音只持续了几秒钟，显示出他嘶哑的声音，但这正是弗莱堡大学研究人员努力收集的数据。 Lorenzen说，包括300个麦克风在内的庞大网络覆盖整个德国，每年为网络记录44，000个小时。作为回报，这些详细的音景帮助研究人员将鸟类，昆虫和其他动物与德国森林和草地的土地管理模式联系起来。洛伦岑说：我们用声音来评估生物多样性，这太棒了。

　　新兴的音景生态吸引了许多科学家，洛伦岑只是其中之一。廉价而耐用的自动语音记录器和强大的声音分析软件激励科学家们花费大量的精力来分析基于声音的生态系统。许多传统的生物声学项目一次集中在一个或几个生物的声音上，音景生态学家拒绝这种方法，因为他们试图描绘整体景观中的杂音，包括非生物的声音，如自来水，雷霆，汽车靴和声音飞机起飞。

　　研究人员希望找到更有效的方法来描述生态系统。他们计划发现隐藏在声学背后的独特模式，并跟踪生态系统对紧急情况作出反应的能力（比如更多的航空运输和建设项目，外来入侵物种以及气候变化的渐进效应）如何应对Bryan Pijanowski，soundscape印第安纳州普渡大学西拉斐特校区的生态学家说：研究人员想量化我们在白天听到什么，听到什么。

　　对完整音景的研究面临重大的技术和概念上的挑战。研究人员正试图找到切实可行的方法，将收集的大量数字录音转化为可用的数据。将复杂的音景转化为相对简单的响应生物多样性数值指标是非常困难的。 Soundscape生态学家认为，大型麦克风网络可以提供一个有意义的故事。皮耶诺夫斯基说：不久前，生物声学领域的一些科学家仍然不相信这种方法的可行性。其实这个方法已经存在很长时间了。

　　长久以来，科学家一直在观察动物如何排放，感知声音，分析他们的交流方式。一个世纪以前，第一个录制的鸟鸣录音诞生了。然而，在大多数情况下，生物声学研究集中在单一物种上。

　　伯尼克劳斯是现代音景生态研究工作室的负责人。他说这种停留在物种层面的方法只能看到树木，没有森林。在分离和分裂方面看待世界是不合逻辑的。

　　相反，Krause提出了一个名为Acoustic Zoning的理论，1987年首次发表在“全球评论”上。Krause的灵感来源于他在肯尼亚听到的复杂音景。当他在科学博物馆的展览中收集到声音数据时，他发现自然可以被看作是生物的共享资源，就像鸟巢或食物供应一样。他指出，任何一种动物都必须形成自己独特的声音识别方法，以避免其他声音的干扰。

　　克劳斯认为，一个健康的生态系统可以按照频率或时间明确地划分为生态单位。当一些生态单位出现外来入侵者或人为声音时，现有模式将会改变。

　　许多科学家对克劳斯的理论持怀疑态度，克劳斯回忆道：当时，我没有找到一种用科学的，系统的语言来表达这种理论的方法，很多人认为这只是一个好的愿景。

　　Krause的理论引起了一些研究人员的注意，包括东兰辛密歇根州立大学名誉教授Stuart Gage和音景生态学家，早在21世纪初，Gage就与Krause合作进行了分类，通过分析频率分布在录音中，他们认为音景由三个部分组成：生物音，即野生动物的声音;听觉，即风，雨，水，人声，声音等地球物理的声音。

　　盖奇开发了一个计算机程序，能够量化一系列频率的声音能量，然后他和克劳斯开始比较一个地区的自然和人造声音。这项工作耗费了大量的人力和物力。在加利福尼亚的红杉国家公园，他们使用了全长约5公里的录音设备，他们必须在公园里仔细观察。

　　盖奇回忆说：一天晚上，我们发现这种方法有明显的缺点。那时候，我独自站在草原上等着一头黑熊穿过我们的装置。结果，黑熊发现了录音设备，并打了很大的力量。幸运的是，黑熊没有完全损坏录音设备，黑熊的低吼被清晰地记录下来。

　　Gage和其他同事一直希望设计出在动物身上不那么显眼的小型设备，并且可以隐藏数周或数月，收集高保真声音的时间，而无需工作人员实时照看。 Gage开始开发这种自动化设备，将录音设备连接到笔记本电脑上，结果发现这种方法消耗了大量的电力，故障率很高。

　　法国巴黎国家自然历史博物馆的生态学家杰罗姆·苏尔（Jerome Sueur）是第一批使用无风雨录音设备宋米（Song Meter）的研究人员之一，他希望证明声音是生物多样性的一个缩影。 Sueur和他的同事们对区分每个声音的来源不感兴趣，相反，他们想对录制的声音进行全面的分析。为此，他们采用独特的算法，需要简单的数字来表示小时的声音。随着时间的推移，Sueur用这个来描述生态系统中的声能如何在频谱上分布。

　　这个想法借鉴了香农指数的概念，香农指数是根据特定地区可观察到的生物数量来估计物种多样性的。 Sueur小组称这种新的测量方法称为声学熵指数（acoustic entropy index），它将不同频率的声音与物种多样性联系起来，例如，在单一纯音的情况下，声学熵指数接近0，表明声音的差异很小;如果声音频率变化很大并且非常嘈杂和混乱，则声学熵指数将接近高声音多样性1。

　　2007年，苏尔的研究团队在坦桑尼亚进行了第一次实地考察，在距离50公里的两个古老的沿海森林中记录了黎明和黄昏的声音，其中一个森林几十年前被砍伐，而另一个则在今年才被砍伐。 2008年，研究小组在一篇已发表的论文中报告说，森林记录越少，代表其声音多样性的声学熵指数就越高。

　　从那时起，音景生态学开发了一系列不同的视听信息，除以索引。意大利乌尔比诺大学的Almo Farina开发了一套基于声音质量的声音复杂度指数来区分动物的声音和人为的噪音。动物的声音看起来强烈而尖锐，如突然褪色或褪色的鸟鸣;而人造噪音，如嗡嗡的发动机，则是单调而平坦的。

　　Sueur的团队还根据时间和声音频率的差异制定了一套声音相异度指数，用于比较两种不同的生态系统，在现场测试中，一个生物体可能存在于一个生态系统中，而另一个生态系统则不存在，指数特别适合于估计这方面物种的数量，这是最方便的方法。

　　康乃尔大学生物声学研究项目负责人艾伦·赖斯（Aaron Rice）认为，这些声学测量是非常有用的工具，但仍存在许多操作上的困难。例如，许多指标假定生物声音的持续时间比人造声音更短。然而，由赖斯领导的海洋声学研究经常被间歇性的空气 - 海洋大理石打断。这种技术通常用于石油和天然气勘探，因此是主要的破坏源。赖斯认为，当研究人员很清楚声音的来源时，这些指标是有用的参考，但是当研究人员没有意识到声音的来源时，这个指标可能不会再起作用。

　　Sueur的声学熵指数也难以避免类似的局限性，该指数对人造声音非常敏感，事实上，Sueur本人不再相信他只能通过声学测量来推断生物多样性的程度。 ：索引不是万能的，单个数值来总结所有的数据是非常愚蠢的。

　　但是Sueur仍然认为，声学指数肯定有助于描绘完整的生态系统，特别是在补充其他指标的时候。例如，Pijanowski发现了生物多样性与植被结构之间的一些联系。他的团队在哥斯达黎加热带雨林的14个地点安装了录音设备，并将录音的景观特征与光线检测获得的植被数据进行了比较。研究发现，大多数探空植物远离树冠或叶茂盛地区，研究人员在2012年的一篇论文中公布了结果。

　　这一结果让皮耶诺夫斯基对音景生态学的景观持乐观态度，认为该技术可以改变未来的管理决策，因为它不仅突出显示了哪些地区是多种生物的栖息地，而且还有助于解释什么地形可以培育特殊物种。皮耶诺夫斯基说，去年有很多人希望更多地了解音景生态。西弗吉尼亚州亨廷顿市马歇尔大学的安·阿克塞尔是少数几个使用该技术来预测阿巴拉契亚山脉顶部的废矿是否是生物栖息地的少数人之一。 （段辛涔）

　　中国科学通报（2014-02-26第3版国际）