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为提升被动声学监测（PAM）准确性，研究人员收集塞浦路斯岛生态声学数据集，意义重大。
在地球生物多样性面临严峻挑战的当下，人类活动就像一双无情的大手，正加速着生物多样性的丧失。为了扭转这一局面，2022 年 12 月各国共同立下 “军令状”，承诺要实现《昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架》（GBF）中的宏伟目标，而有效监测生物多样性变化则是这场 “保卫战” 中的关键一环。
在监测会发声的动物时，被动声学监测（PAM）技术脱颖而出，它利用自主录音设备收集声学数据，就像为大自然安装了无数 “耳朵”，从而获取生物多样性信息。不过，这项技术还不够成熟。一方面，物种识别技术在面对多种动物声音重叠、背景噪音干扰的复杂情况时，就像迷失方向的船只，难以精准识别目标物种；另一方面，声学指数虽然能从数学角度概括某一区域的声学环境，以此推断生物多样性，但它的表现并不稳定，在生物多样性丰富的地区，其准确性会大打折扣，而且人类活动产生的非聚焦声音也会对其造成严重影响。
为了突破这些困境，来自塞浦路斯弗雷德里克大学（Frederick University）、中国科学院西双版纳热带植物园（Center for Integrative Conservation, Xishuangbanna Tropical Botanical Garden, Chinese Academy of Sciences）等机构的研究人员踏上了探索之旅。他们聚焦于地中海生物多样性热点地区的塞浦路斯岛，开展了一项意义非凡的研究。研究成果发表在《Scientific Data》上。
研究人员在 2023 年 3 月至 5 月期间，对塞浦路斯岛的 61 个研究站点进行了声学数据收集。为确定每个站点的土地覆盖类型，他们借助 ArcGIS Pro 软件，将站点的 GPS 位置与最新的 Corine Land Cover 地图（2018 年）进行叠加分析。随后，使用 15 台 Song Meter Mini 声学记录仪，在低强度农业区域、森林及半自然区域展开工作。这些记录仪被安装在约 1.5 米高的树上，每台连续工作约一周，按照精心设定的参数，以 48000Hz 的采样率、最高质量的录制模式、18dB 的通道增益，每天 24 小时，每小时录制 30 个时长 1 分钟的音频文件，最终收获了规模庞大的生态声学数据集，共计 313,197 个音频文件，数据量达 1.58TB，记录时长超 5200 小时。
在技术验证环节，研究人员严格把关数据质量。他们仔细检查每个文件夹，剔除因设备故障导致过短或缺乏声学信息的文件，手动去除设备安装和取回过程中产生的无关声音文件。此外，运用 R 编程语言中 “soundecology” 软件包的 multiple_sounds 函数，计算 6 种常用于反映生物多样性的声学指数，一旦发现某音频文件计算结果出现 NA 值，便会对其进行检查，若确有问题则从数据集中剔除。
研究成果意义深远。该数据集为多个领域的研究提供了有力支持。在物种识别算法开发方面，丰富的数据样本就像 “燃料”，能助力开发出更精准的算法，提高识别效率和准确性；对于声学指数的进一步测试和完善，研究人员可以通过分析这些数据，了解不同环境下声学指数的表现，从而优化指数计算方式；在去除非生物过程或非目标物种产生的信号研究中，为新工具的开发提供了实践依据。同时，该数据集被纳入全球声景项目（Worldwide Soundscape project），有助于研究人员通过分析时空声学模式，结合土地覆盖等数据，深入探究生态问题，为生物多样性保护提供科学依据。
总的来说，这项研究成果为生物多样性监测领域注入了新的活力。它不仅丰富了生态声学数据集，还为后续研究提供了宝贵的资源和方向。不过，研究人员也清楚，生物多样性监测之路任重道远。未来，还需要更多的研究来深入挖掘该数据集的潜力，不断完善监测技术和方法，为全球生物多样性保护事业添砖加瓦，守护好地球的生态宝藏。
