《园林》学刊·专题导读（2024.04）丨声纹识别技术支持下自然保护地鸟类多样性节律特征及监测有效性研究——以黄龙自然保护区为例
声纹识别技术支持下自然保护地鸟类多样性节律特征及监测有效性研究——以黄龙自然保护区为例
Research on Bird Diversity Rhythm Features and Monitoring Effectiveness in Natural Protected Areas with Voiceprint Recognition Technology: A Case Study of Huanglong National Scenic Area
许晓青 余楚萌 徐荣林 刘颂*
许晓青
同济大学建筑与城市规划学院景观学系副教授、博士生导师，研究方向为自然保护地与国家公园、声景生态与生物多样性、自然感知与健康疗愈，Bio-CPU Lab副主任，APRU环太平洋大学联盟城市生物多样性委员会委员、上海生态学会委员、黄龙世界自然遗产地决策咨询委员会委员、风景园林理论与历史专委会委员
余楚萌
四川农业大学风景园林学院风景园林专业在读本科生，研究方向为自然保护地与国家公园、声景生态与生物多样性、自然感知与健康疗愈
刘颂
同济大学建筑与城市规划学院景观学系教授，全国风景园林专业学位研究生教育指导委员会副主任委员、住房和城乡建设部科技委园林绿化专业委员会委员、中国风景园林学会理论历史专业委员会副主任委员，高密度人居环境与生态节能教育部重点实验室数字景观模拟分实验室负责人
• 全文刊登于《园林》2024-04期 P11-18.
• 全文引文格式：许晓青, 余楚萌, 徐荣林, 等. 声纹识别技术支持下自然保护地鸟类多样性节律特征及监测有效性研究——以黄龙自然保护区为例. 园林, 2024, 41(04): 11-18.
• 摘要：生物多样性是人类赖以生存和社会可持续发展的基础，是地球生命共同体的血脉和根基。声纹识别技术正在成为辅助生物多样性监测的重要手段，由于声纹数据采集的特征及计算性生物声学的发展，声学技术在物种鉴别、种群研究、环境成因研究方面正表现出优势。以黄龙自然保护区为例，以指示性物种鸟类的鸣声为对象，通过保护区中较高人为影响（黄龙景区）和较低人为影响（张家沟）这两个区域的被动式监测，采集了6303分钟声音数据。通过经典声学指数计算、人工智能物种识别与样线调查相结合的方法，研究得出：（1）人工智能技术下鸟类多样性及鸣声时间分布特征；（2）声纹识别技术较之于传统调查方法更具有效性；（3）声学指数计算对环境的响应程度与有效性辨析。研究试验性地对数据进行了分析阐释，以黄龙自然保护区为例作为方法的探索，为此类保护地保护管理提供借鉴。
• 关键词：声纹识别；鸟类多样性；自然保护地；声景；保护管理
1 研究背景
现代生物声学已有近70年的历史，随着计算性生物声学的发展，使用人工智能辅助信号统计技术、结合声学指数评估物种多样性和种群密度，以及使用各种机器学习技术进行物种识别正在兴起[1]。从生物声学层面来看，声景生态关注动物行为，研究动物个体间的声信号交流，相关研究表明声音可以作为物种分类依据，为观察动物行为和监测生物多样性提供了较好的机会[2-3]。此外，声景生态也关注整体环境，自然与人的交互，其中包括动物声音、植物声音、环境声音等多方面对人的改变[4]。
基于声学监测技术的应用具有多方面的优势，本研究以黄龙自然保护区（一期）声纹研究回答以下科学问题：（1）声纹监测技术在物种识别方面是否更加有效。（2）声学指数在不同的环境条件下的适用性。
2 研究区域和方法
黄龙自然保护区总面积14601hm2，包含一般控制区面积1516hm2，核心保护区面积13091hm2。区内一部分是大熊猫的栖息地，大熊猫国家公园黄龙园区总面积53301hm2，一般控制区面积6733hm2，核心保护区面积46568hm2。
2.1 设备布设与数据采集、处理
本研究通过传统样线样方调查结合声纹检测的方式，并对采集数据进行智能识别，实现黄龙自然保护区的生物物种的监测。选取了灵感科技国产被动监测设备L-bird，该设备具有全向麦克风，可以24小时记录声音，其分辨率为16bit。以每小时录制前10min休眠50min的方式进行采样，音频文件通过4G网络回传到数据终端，采样率为44.1kHz，在自然保护区中核心保护区内的张家沟和核心保护区外的黄龙景区各布设一台（图1）。
图1 设备布设位置图
2.2 研究方法
本文采用了声纹监测法和样线样点采样法两种方式对张家沟和黄龙景区进行了物种识别调查与分析：在两条监测样线附近进行采样，并对采集的样本进行分类和数据分析，并计算香农多样性指数。在完成声纹数据处理与分离后，采用卷积神经网络（CNN）技术提取声音的时频特征，并将其转化为可以输入到分类器中的向量，通过大量物种声音数据为输入进行模型训练以及物种识别，最终结合大数据爬取和专家知识图谱的方式对识别结果进行复核和校验（图2）。此外，本研究通过R包计算了经典指数ACI、ADI、H、BIO、NDSI、AEI，以进一步研判指数所阐释的生态学意义以及背后的成因。
图2 声纹数据处理流程
3 研究结果
3.1 声纹监测与样点样线在物种识别上的差别
对两种监测方法下的调查结果比较分析（表1），发现从物种角度声纹监测已经展现出了较强的优势。比较其与样点样线方法在物种识别上的差别，虽然通过两种研究方法得到的规律相似，但使用声学检测技术分析得到的种数和个体数量均远超样线样点调查法所得结果，显示出较高的准确性。
表1 两种监测方式调查结果
3.2 不同程度人为利用影响下的鸟类声景时空分布对比
选择了代表物种丰富度的BIO（图3，图4）, 代表人为影响与生物声的NDSI（图5，图6），以及反映声音丰富度的ACI（图7，图8）进行两个点位的指数计算，并用环形热力的形式进行可视化。结合鸟类活动节律曲线（图9）进行研究看。但因监测密度较低、监测周期较短，总体有效数据量较少，日活动节律的规律性不够明显，存在受偶然记录影响的情况。
图3（左） 黄龙景区BIO值
图4（右） 张家沟BIO值
图5（左上） 黄龙景区NDSI值
图6（右上） 张家沟NDSI值
图7（左下） 黄龙景区ACI值
图8（右下） 张家沟ACI值
图9 鸟类日活动节律
4 研究讨论
4.1 黄龙自然保护区的鸟类时空规律
对两个点位的声学指数BIO、NDSI、ACI数值进行可视化表达，发现黄龙景区内，鸟类的空间的活跃度由于不同人为利用梯度而呈现差异；共性是时间节律上呈现早晚两个活动高峰的现象，而人声干扰程度会降低鸣声高峰的持续时间。
4.2 指数运用的适用性
本研究通过抽样一周的声学指数验证，张家沟与黄龙景区的声纹特征形成较为鲜明的对比（图10，图11），黄龙景区内各声学指数以周为单位波动较小，但张家沟（核心区）以周为单位的声学指数波动都较大。其原因可能是张家沟（核心区）几乎是处于无人为打扰的状态，一定程度上会导致声学反应更为灵敏，指数的变异性更大。
图10 黄龙景区各指数变化情况
图11 张家沟各指数变化情况
5 研究展望
本文以黄龙自然保护区为例，基于为期一个月的6303分钟的声音数据采集作为试验，通过物种识别结合声音指数分析的方式，选择了人为干扰两种不同梯度条件下的鸣声特征进行分析。发现了鸣声特征的一般规律，证实了声纹监测的有效性，声学指数的使用特征，并希望未来在物种识别能力，时空规律揭示方面产生更新的突破。通过黄龙自然保护区的声纹与生物多样性研究，已经初步证实了声纹技术的有效性。未来将在如何通过声纹技术辅助保护地管理方面进一步努力，结合对自然保护地的已有研究基础[5-6]，对人为产生的影响定量化分析，从而更为精准地对保护地的人为影响进行管控，更好地实现生物多样性保护与地方发展。
参考文献
[1] KVSN R R, MONTGOMERY J, GARG S, et al. Bioacoustics Data Analysis — A Taxonomy, Survey and Open Challenges[J]. IEEE Access, 2020, 8: 57684-57708.
[2] LAIOLO P. The Emerging Significance of Bioacoustics in Animal Species Conservation[J]. Biological Conservation, 2010, 143(7): 1635-1645.
[3] MARQUES T A, THOMAS L, MARTIN S W, et al. Estimating Animal Population Density Using Passive Acoustics[J]. Biological Reviews, 2013, 88(2): 287-309.
[4] SUEUR J, FARINA A. Ecoacoustics: The Ecological Investigation and Interpretation of Environmental Sound[J]. Biosemiotics, 2015, 8: 493-502.
[5] 许晓青, 冯婧婕, 孔德军. 云南大山包自然保护区人为噪声分布预测及其对黑颈鹤的潜在影响[J]. 中国园林, 2020, 36(08): 41-46.
[6] 许晓青, 金云峰, 钟乐. 基于声景资源时空分布特征的自然保护地自然宁静管理与规划[J]. 风景园林, 2021, 28(12): 5862.
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