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在生物多样性危机与自然修复市场扩张的背景下，研究人员开展 “生物多样性监测用于生物信用：声学、eDNA 和传统方法的对比案例研究”。结果显示各监测方法优劣并存，为管理者选方法提供工具。这对推动生物信用发展意义重大。
当前，全球生物多样性面临严峻挑战，物种灭绝速度加快，生态系统功能受损。与此同时，新的环境政策框架不断涌现，如自然相关财务披露工作组（Taskforce on Nature - Related Financial Disclosures）和昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架（Kunming - Montreal Global Biodiversity Framework），促使各组织强化环境、社会和治理（ESG）责任。这使得自然修复产品的需求和供应迅速增长，生物信用（biocredits）作为一种为生物多样性改善赋予价值的金融工具，其市场规模在不断扩大。据预测，仅在澳大利亚，到 2050 年生物多样性相关的资金流动将达到 1370 亿澳元。
然而，随着生物信用市场的发展，准确监测生物多样性变得至关重要。传统的生物多样性监测方法，如人工实地调查，虽然能准确监测动物的数量、健康状况和行为，但存在诸多问题，比如缺乏观测证据、专业调查人员短缺、成本高昂、易受观察者偏见影响、采样不规范、时间覆盖范围有限，而且观察者的存在可能会改变某些物种的行为。
为了解决这些问题，迪肯大学（Deakin University）等机构的研究人员开展了一项对比研究，旨在评估不同生物多样性监测方法在生物信用监测中的应用效果。研究成果发表在《Biodiversity and Conservation》上。
研究人员主要采用了以下几种关键技术方法：
- 人工实地调查（In - person surveys）：对每个研究地点进行三次实地访问，通过远距离评估、两分钟的听觉和视觉调查以及在水坝周围的主动搜索来记录观察到的大型动物。
- 环境 DNA 采样（eDNA）：从每个水坝周围的随机采样点采集大量水样，然后送到外部实验室进行 eDNA 提取和测序，使用通用的脊椎动物和无脊椎动物引物进行评估。
- 被动声学监测（PAM，Passive acoustic monitoring）：在每个监测点部署自主录音设备，每天黎明和黄昏各记录一小时的声音，持续约三个月。随后利用机器学习自动检测发声的鸟类和两栖动物，使用 BirdNET 识别鸟类叫声，并开发了自己的两栖动物检测模型。
- 相机陷阱（Camera traps）：在部分水坝部署相机陷阱，通过手动评估图像来确定物种的存在。由于预算限制，仅在 12 个水坝部署了相机，后续对数据进行了线性调整和衰减函数处理以校正检测数量和物种数量。
研究结果如下：
- 物种检测数量和丰富度：研究共记录到来自 218 个独特物种的 219,032 次动物检测。PAM 检测到的数量最多，占 97.9%，检测到的物种丰富度也最高，为 128 种；eDNA 检测到的数量最少，占 0.6%，但记录的无脊椎动物物种最多；相机陷阱记录的物种总数最少。不同方法在每个站点检测到的物种丰富度之间的相关性普遍较低，PAM 与人工实地调查的相关性最高且显著，PAM 平均每个站点比其他方法多检测到至少 10 个物种123。
- 成本和效率：在单次实地调查中，人工实地调查成本最低，成本效益最高，但所需人力最多；相机陷阱成本最高；eDNA 成本较高但时间效率高；PAM 初始成本和人力需求大，但多次调查后成本效益逐渐提高。经过五次实地调查，PAM 成为每个物种检测成本最低的方法；到第七次调查时，PAM 成为第二高效的方法；而 eDNA 在三次重复调查后成为最昂贵的方法45。
研究结论和讨论部分表明：没有一种单一的监测方法能够全面准确地反映生物多样性状况，每种方法都有其相对的优势和劣势。PAM 在检测发声动物方面表现出色，与人工实地调查的相关性高，检测效率和一致性好，是生物信用监测中监测特定类群的合适工具，但存在数据量大、存储和处理成本高、受非目标声音干扰等问题。eDNA 对水生动物和无脊椎动物的检测特别有效，但对陆生鸟类等不敏感，成本较高。相机陷阱在监测大型陆地动物方面有一定作用，但在本研究中总体效果不佳。人工实地调查虽然时间效率低，但成本效益高，可作为其他监测方法的补充和验证手段。
研究人员基于研究结果提供了一个决策树工具，帮助负责动物监测项目的人员选择最合适的监测方法。该研究为生物多样性监测和生物信用计划提供了重要参考，有助于推动高质量生物信用计划的发展，同时也为未来进一步研究如何降低监测成本、提高检测效率指明了方向。
