全球声景中人类声音的不可预测性及其对生物声学节律的干扰

本研究通过全球139个站点的被动声学监测，揭示了人类活动产生的声音（anthropophony）与自然生物声学节律（biophony）的时空差异。研究人员采用配对设计对比城市绿地与原始站点的声景特征，发现生物声学活动呈现高度可预测的纬度-季节-昼夜节律（R2达0.4-0.6），而人类声音（如交通噪声和语音）的时空模式显著偏离自然节律（P≤0.001）。研究证实城市声景中技术噪声（technophony）占比增加导致声学多样性（ADI/NDSI指数）降低，为理解人类世声景退化提供了量化证据。

　　

在城市化快速发展的今天，自然界的声音景观正经历着前所未有的改变。鸟类鸣唱、昆虫振翅等生物声学信号（biophony）与风雨等地理声学信号（geophony）原本构成了地球独特的"自然韵律"，但人类活动产生的声音（anthropophony，包括语音和技术噪声technophony）正在打破这种平衡。这种改变不仅影响人类对自然的感知，更可能通过干扰动物通讯而重塑生态系统。然而，全球尺度下人类声学干扰的时空规律及其与自然声景的相互作用机制仍不明确。

针对这一科学问题，赫尔辛基大学（University of Helsinki）Organismal and Evolutionary Biology Research Programme的研究团队联合全球科学家，在《Nature Ecology & Evolution》发表了开创性研究。通过部署标准化录音设备（AudioMoth）在6大洲139个站点进行为期3年的连续监测（2021-2024），收集了超过148万分钟的声学数据。研究采用配对实验设计，同步记录城市绿地与邻近原始站点的声景，结合14种声学指数（如ACI、ADI、Bio等）和自动鸟类识别技术（BirdNET），系统解析了全球声景的时空格局。

关键技术方法包括：（1）全球标准化采样：使用5台同步校准的AudioMoth设备在1公顷范围内布点，每周UTC时间校准；（2）声学特征提取：通过1,024点FFT计算频谱能量（0-20kHz分三频段），并计算声学复杂度指数（ACI）、生物声学指数（Bio）等；（3）事件分类：采用YAMNet模型识别语音、动物叫声等6类声学事件；（4）物种鉴定：基于BirdNET（置信度阈值0.8）分析鸟类群落；（5）时空建模：通过广义线性模型量化纬度、季节、昼夜对声学指数的解释度（R²）。

主要研究结果

全球声景的韵律特征
生物声学活动呈现显著纬度梯度：北半球站点低频声学能量更高，而南半球中高频动物声音更丰富（P<0.01）。昼夜节律呈双峰型，晨昏鸣唱（dawn/dusk chorus）对应声学能量峰值，其中晨峰振幅比夕峰高37%（图3）。动物声音指数（Animal）和鸟类生物声学指数（Bio）的季节可预测性最强（R²=0.58），其高峰期与当地春季物候同步。

人类声学的干扰模式
与生物声学的规律性相反，人类声音（语音和交通噪声）的时空变异仅12-15%可由纬度-季节因素解释（图4a）。城市绿地的技术噪声强度比配对原始站点高2.3倍（P=1.89×10^-7），且安静时段（Silence指数）减少64%。值得注意的是，人类噪声在晨昏时段的增加（+28%）与鸟类鸣唱高峰期重叠，形成声学掩蔽效应。

城市声景的生态代价
尽管城市绿地的鸟类物种数比原始站点多19%（P=0.003），但声学多样性指数（ADI）降低41%（图4b）。频谱分析显示，城市站点中<1kHz低频噪声占比达63%，而原始站点声学能量在1-10kHz生物通讯频段分布更均衡。物种累积曲线（图5c,d）证实城市与原始站点的鸟类群落组成差异（β多样性=0.38），城市站点以杂食性、广布种为主。

结论与意义
该研究首次在全球尺度证实：人类声学干扰打破了亿万年演化的生物声学节律。这种干扰具有双重特征——既通过增加噪声背景（+7.2dB）直接阻碍动物通讯，又通过改变栖息地结构间接筛选声学耐受物种。研究提出的"声景可预测性"框架（图4a）为评估生态系统声学健康提供了新指标，而城市绿地声学均质化现象则警示：单纯增加绿地面积不足以维持声学多样性。论文数据（Zenodo:10.5281/zenodo.15369637）为未来研究建立了基准，对城市规划中"声景服务"设计具有重要指导价值。

（注：所有数据均来自原文，专业术语如anthropophony=人类活动产生的声音，biophony=生物声学信号，technophony=技术设备噪声，ADI=Acoustic Diversity Index声学多样性指数，NDSI=Normalized Difference Sound Index标准化声学差异指数）