中国乌鸫(Turdus mandarinus)对电动摩托车警报声的模仿：一致性降低与频率变化的声学证据

本研究首次系统量化分析了野生鸣禽对人工声源的模仿行为，发现50%的中国乌鸫雄性个体会模仿电动摩托车防盗警报声，但模仿声在音节数量、声学参数及短语内一致性(相似系数0.304-0.684 vs 模型0.559-0.977)方面均显著低于原声。研究揭示了城市鸟类通过次级模仿(secondary mimicry)适应人类主导环境的声学策略，为理解鸣禽发声学习机制提供了新视角。

　　

在城市化的浪潮中，鸟类正面临着前所未有的声学环境变革。电动摩托车防盗警报这种机械化的高频重复声(如6-16个连续音节，频率达4024±525Hz)，对传统以生物声源为主的鸟类发声学习系统提出了全新挑战。尽管早有圈养鹦鹉模仿人类语言的报道，但野生鸟类对非生物声源的模仿长期停留在轶事记录层面，缺乏系统性研究。南京大学的研究团队选择中国常见城市鸟类——乌鸫(Turdus mandarinus)为研究对象，在南京仙林校区及相邻居民区展开为期7个月的声学监测，首次揭示了野生鸣禽对人类制造声源的模仿机制及其声学特征，相关成果发表在《Avian Research》。

研究采用TASCAM Portacapture X8便携录音机(48kHz采样率)记录了26只雄性乌鸫的3041首歌曲，并通过RODE NTG4定向麦克风采集了40余辆电动摩托车的四种声源(锁车/解锁提示音、喇叭、防盗警报)。运用Raven Pro 1.6.5的批次相关器计算相似系数(0-1标度)，结合Avisoft-SASLab Lite的声谱分析，测量了9项声学参数包括高频(F_high)、低频(F_low)、峰值频率(F_peak)等。统计采用Kruskal-Wallis检验和主成分分析(PCA)，通过R语言完成数据处理。

研究结果部分呈现三个重要发现：

1. 模仿行为特征：26只雄性乌鸫中13只(50%)模仿了电动摩托车防盗警报的第一段短语(含系列相同音符)，但模仿音节数(4.429±1.248个)显著少于原声(12±2.966个)。模仿声仅占全部歌曲的2.8%，且69%的个体会将模仿片段与其他鸣声组合。

2. 声学参数差异：模仿声在8项声学参数上显著区别于原声，包括更短的持续时间(D)(0.176±0.021s vs 0.206±0.004s)、更窄的频率范围(F_range)(1505±435Hz vs 1846±282Hz)以及更低的峰值频率(F_peak)(2517±440Hz vs 3000±66Hz)。唯一未显示差异的参数是包含90%能量的持续时间(D₉₀)。

3. 地理变异与次级模仿：两个研究区域的模仿声呈现明显声学分异(PC1 p<0.001)，区域1的模仿声频率普遍低于区域2。层级聚类分析(HCA)显示这种地理差异可能源于乌鸫更倾向于从同种邻居处学习模仿声(次级模仿)，而非直接模仿电动摩托车。

讨论部分指出，这种"不完美模仿"可能源于生理限制与能量节省的平衡。电动摩托车警报声的高一致性(相似系数0.853±0.136)需要精确控制鸣肌、呼吸与神经的协同，这对体重仅80-125g的乌鸫构成巨大挑战。研究首次量化了野生鸟类模仿人工声源时的"简化策略"：降低重复率、缩减音节数、调整频率带宽。这种适应性变化与超级琴鸟(Menura novaehollandiae)简化灰啸鹟(Colluricincla harmonica)鸣声的案例形成有趣类比。

该研究的创新性在于：首次证实城市鸣禽可通过次级模仿网络传播人类技术声源；建立了量化人工声源模仿精度的声学指标体系；为"性选择假说"中的多能性(versatility)指标提供了新证据——尽管电动摩托车警报无生态意义，但模仿这类高难度声源可能展示雄性质量。未来研究可拓展至：不同城市化梯度下人工声源模仿率的变化规律、模仿精度与繁殖成功率的关系，以及声学污染对鸟类文化传播的影响机制。这项研究为理解动物行为适应人类世环境提供了重要案例，也为城市生物多样性保护提供了声学维度的新思路。