被动声学监测中群落组成采样强度需比物种丰富度高一个数量级：基于鸟类繁殖调查的实证研究

本研究针对被动声学监测(PAM)在生物多样性保护中的采样效率问题，通过对比德国马尔堡森林区传统繁殖鸟类调查与PAM数据，发现监测群落组成需3-6个调查间隔、10-100小时录音时长，强度比物种丰富度高一个数量级，为优化自动化监测方案提供了关键参数。

　　

在生物多样性急剧衰退的背景下，高效、可靠的监测技术成为保护决策的关键支撑。传统依赖专家观察的鸟类监测方法存在时空覆盖有限、成本高昂等问题，而新兴的被动声学监测(PAM)虽能突破这些限制，但其采样方案设计缺乏系统性验证。尤其当监测目标从简单的物种清单升级为群落动态时，现有研究尚未明确PAM所需的采样强度阈值。这项发表于《Ecological Informatics》的研究，通过与传统繁殖鸟类调查的对照实验，首次量化了PAM在群落水平监测中的采样需求。

马尔堡大学等机构的研究团队在1.3 km²
的欧洲山毛榉森林中，同步开展传统繁殖鸟类调查与PAM数据采集。研究采用50台自动录音单元(ARU)记录两个繁殖季的鸟类鸣声，结合高效卷积神经网络(EfficientNet)进行物种识别，并通过子采样设计评估不同参数（调查间隔数、录音时长、位点数量）对物种覆盖率和群落相似性的影响。

3.1 被动声学监测数据收集
系统记录7400小时音频数据，经>0.9置信度阈值筛选后获得148,325条有效识别记录。常见物种（如苍头燕雀Fringilla coelebs）检测频次高达14,317次，而大山雀Parus major仅21次，显示物种间检测率差异显著。

3.3 声学监测的物种覆盖率
稀有分析表明：仅需3个位点+6个间隔+40小时/位点即可实现98%物种覆盖率。但单次短时录音（如10分钟）仅覆盖8%物种，凸显时间累积效应。

3.4 群落组成对比
Procrustes分析显示：群落相似性(r>0.7)需至少3个调查间隔+20小时录音。与传统调查的领地数据比对时，相似性降至0.64-0.73，反映PAM在个体识别上的局限性。

4.2 群落组成比较的启示
研究首次量化PAM监测群落需比物种清单高10倍的采样强度。六次调查间隔+100小时/位点的方案可达到0.85的群落相似性，但领地数据匹配仍具挑战，提示需结合个体声纹识别(IAM)技术。

这项研究为PAM的标准化应用提供了关键参数：在1.3 km²
森林中，建议部署3台ARU（0.43台/km²
）进行六次间隔调查，每次持续10小时以上。该方案不仅支持《欧盟鸟类指令》等法规性监测，其模块化设计（可调整间隔数/时长/位点）更能适应不同生境和监测目标，为自动化生物多样性评估建立了新基准。