人为噪声对 Himalayan Monal 鸣声频率特征的影响：基于分位数回归的双生境比较研究

本研究针对人为噪声干扰 Himalayan Monal（Lophophorus impejanus）声通讯的生态问题，通过分位数回归（10th/50th/75th/95th百分位）分析双生境（自然vs噪声）鸣声参数。发现噪声环境下鸣声峰值频率显著升高（95th分位R2=0.734），持续时间延长，揭示该物种通过频率偏移（Frequency shift）和时程调整（Call duration）应对声学干扰，为喜马拉雅地区声景保护提供依据。

　　

在喜马拉雅山脉的云雾缭绕处，栖息着被誉为"山地彩虹"的 Himalayan Monal（Lophophorus impejanus）。这种 endemic（特有）的 Galliform（鸡形目）鸟类凭借独特的双音警报鸣声"kleeh-wick"维系着种群的社会结构，但日益猖獗的旅游噪声正撕裂着这片声学净土。Kedarnath 麝鹿保护区（KMS）内，登山靴的踩踏声与基建轰鸣形成低频噪声污染，威胁着这种依赖声通讯的 indicator species（指示物种）的生存——正如研究所揭示，当噪声超过65dB时，其求偶鸣声的 detectability（可探测性）会骤降40%。

为解析这一生态危机，研究人员在海拔2500-3647m的 KMS 设立自然与噪声双生境对照，采用 Sennheiser ME67 定向麦克风与 Zoom H6 录音设备，捕获719段鸣声样本。通过 Raven Pro 软件的 automated band detector（自动频带检测）功能，结合 quantile regression（分位数回归）模型，首次量化了噪声对鸣声频率分布的全谱影响。

主要技术方法
研究团队在2023-2024年繁殖季采集样本，使用44.1kHz/24bit高保真录音，通过伪R²和MAE（平均绝对误差）评估模型拟合度。重点分析peak frequency（峰值频率）的10^th-95^th分位数变化，并采用spectrogram（声谱图）分析验证噪声对call duration（鸣叫时程）的影响。

Habitat differences (Natural vs. Noisy)
量化分析显示：自然生境的peak frequency普遍低170.795Hz（p<0.001），而噪声生境在95^th分位出现734Hz的显著上移（伪R²=0.734）。这种selective upward shift（选择性高频偏移）符合Németh-Brumm假说，即鸟类优先调整鸣声高频组分以规避低频噪声掩蔽。

Results & discussion
MAE从q=0.1时的142.14增至q=0.95的185.49，证实高频段变异更大。call duration在90^th分位延长23%，体现signal redundancy（信号冗余）策略。研究首次发现该物种存在quantile-specific response（分位数特异性响应）——噪声对75^th以上分位数的解释力（45.4%-73.4%）远超低分位（21.5%）。

结论与意义
该研究揭示 Himalayan Monal 采用dual-strategy（双策略）应对噪声：高频偏移规避频谱重叠，时程延长增强信号传输。这一发现为制定KMS声景保护计划提供科学依据，建议采取traffic noise abatement（交通降噪）和游客分流措施。论文创新性地将quantile regression应用于声生态学，证明upper quantile analysis（高分位数分析）能更敏感捕捉噪声引起的声学适应，为评估其他acoustically sensitive species（声敏感物种）的生存风险提供新范式。