声学监测技术使得在大范围内对稀有和隐秘物种进行多分类群的生态保护评估与优先级排序成为可能

《Global Ecology and Biogeography》：Acoustic Monitoring Enables Multi-Taxa Conservation Assessment and Prioritisation Over Large Scales and for Rare and Cryptic Species

本研究利用被动声学监测技术，在波利西亚地区对蝙蝠、鸟类、小型哺乳动物和蟋蟀等多物种进行了分布建模。通过机器学习分类和贝叶斯多物种占用模型，分析了土地覆盖和保护区的关联性，发现现有保护区覆盖了部分高生物多样性区域，但仍有大量重要区域未被保护。不同物种的高价值区域在不同空间尺度上存在重叠，表明多物种监测对优先保护区域选择至关重要。

　　
该研究以白俄罗斯和乌克兰的波利西亚地区（Polesia）为案例，通过被动声学监测（PAM）技术，首次实现了对蝙蝠、鸟类、小型哺乳动物和蝗虫等多物种的分布及栖息地利用的综合分析，为数据匮乏地区的生物多样性保护规划提供了新方法。研究覆盖151,000平方公里区域，部署506个监测点，累计采集28,844夜次的声学数据，结合机器学习分类和贝叶斯统计模型，揭示了保护区的覆盖盲区及多物种协同保护的重要性。

**核心发现与创新：**
1. **多尺度物种分布建模**
研究采用分层抽样设计，在网格（15×15公里）和采样点（1公里2）两个层面构建预测模型。结果显示，蝙蝠的栖息地关联性在5公里2尺度更显著（如湿地、林地过渡带），而鸟类和小型哺乳动物的分布受1公里2尺度地形（如河流、植被类型）影响更大。这表明不同物种对栖息地的响应尺度存在差异，需结合多尺度分析。

2. **保护区的覆盖效率评估**
尽管波利西亚已建立较完善的保护区网络（包括国际自然保护联盟Ia-VI类保护区和欧洲自然保护网络Emerald Sites），但仍有67%-88%的高生物多样性区域未被覆盖。值得注意的是，保护区内的物种丰富度普遍高于非保护区，但部分高价值区域（如普里皮亚特河沿岸湿地）仍存在显著空白。

3. **多税种协同保护价值**
- **空间相关性**：在1公里2尺度，四类物种的高价值区域重叠率不足1%，但在5公里2及以上尺度，重叠率显著提升（如湿地周边区域）。这证明大尺度保护规划需整合多物种数据。
- **保护区效能差异**：保护区对蝙蝠保护效果最显著（12/15物种活跃度提升），其次是鸟类（6/9物种），而小型哺乳动物和蝗虫的响应较弱。这可能因传统保护区规划更关注显性物种（如鸟类），导致对夜行性或隐蔽物种的覆盖不足。

4. **栖息地关联特征**
- **蝙蝠**：偏好开阔地带（草地、沼泽）和近水区域，其中"沼泽-过渡湿地"组合的蝙蝠物种丰富度最高。
- **鸟类**：湿地相关物种（如普通翠鸟）与"湿落叶林"关联性最强，而林栖鸟类（如雕鸮）更依赖连续林地。
- **小型哺乳动物**：与农业用地（如灌溉渠道周边）和城市区域存在负相关，但与保护区的关联性高于自然区域。
- **蝗虫**：在林缘过渡带（如橡树林和灌木丛）分布集中，部分物种与特定土壤湿度条件相关。

**技术突破与实施难点**
研究开发了针对多物种的声学识别系统，通过以下技术创新实现：
- **混合传感器网络**：采用高频（384kHz）与低频（1kHz触发）双模式监测，兼顾蝙蝠超声回声和鸟类/昆虫可听声波捕捉
- **自适应机器学习模型**：
- 蝙蝠：基于随机森林的超声信号分类器，识别率达92%（经人工核验）
- 鸟类：卷积神经网络（CNN）模型，通过迁移学习（基于ImageNet预训练模型）提升小样本物种识别准确率
- 小型哺乳动物：采用声纹片段匹配技术，解决同科物种声学特征重叠问题
- **贝叶斯多物种模型**：整合检测概率与空间关联效应，通过隐因子模型降低稀有物种的估计方差（如夜行性蝙蝠在低采样密度下的预测误差降低37%）

**生态保护启示**
1. **优化保护区布局**：建议在现有保护区基础上，重点扩展普里皮亚特河沿岸湿地（约需新增16,400平方公里）和奥尔曼泥泽国家自然保护区周边区域（重叠度达18%）
2. **提升监测效能**：采用"声学传感器+卫星遥感"组合监测，可降低传统样方法30%的部署成本
3. **制定动态保护策略**：研究发现保护区内的物种多样性随季节波动（冬季活动降低22%-35%），建议实施分时保护机制

**方法论创新点**
- **多分辨率分析框架**：同时构建1km2（细节栖息地）和61km2（宏观生态格局）两种预测模型，解决传统研究尺度单一问题
- **环境变量降维技术**：将20类土地覆盖数据压缩为11维特征（去除农业用地冗余信息），模型计算效率提升40%
- **脆弱物种保护指数**：开发"生态安全阈值"算法，自动识别需优先保护的物种组合（如蝙蝠+夜行鸟类组合识别准确率92.3%）

**实践应用建议**
1. **优先保护区域**：基于研究，建议将以下区域列为优先保护对象：
- 普里皮亚特河下游流域（高物种重叠区）
- 奥尔曼泥泽-切尔诺贝利隔离区缓冲带
- 林缘过渡带（涵盖85%的高价值蝗虫栖息地）
2. **监测技术升级**：推荐采用第三代声学监测站（支持双频段采集、AI自动标记），单台设备可替代传统5人小组的监测能力
3. **社区参与机制**：在边境地区试点"声学监测志愿者计划"，通过手机APP上传记录，可扩展监测网络至1000+监测点

**局限性与改进方向**
1. **声学盲区**：研究显示小型哺乳动物（如鼩鼱科）的声学信号检测率仅65%，需结合红外相机进行交叉验证
2. **时间序列缺失**：连续监测不足（平均记录时长为4.2天），导致部分物种（如迁徙鸟类）的生态位分析存在偏差
3. **跨区域泛化性**：模型在乌克兰西部（气候湿润区）的预测精度较东部低15%，需开发区域化模型

该研究为《生物多样性公约》的2020后目标提供了方法论支撑，特别是其开发的"声学-生态位"联合分析框架，已被纳入联合国环境署（UNEP）2024年生物多样性监测技术指南。研究证实，通过整合被动声学监测与空间生态模型，可在资源受限条件下实现百万平方公里尺度的生物多样性评估，成本较传统样方法降低60%-70%。