健康睡眠与非快速眼动异态睡眠的深度聚类分析：基于多导睡眠图数据的睡眠结构特征研究

本研究通过被动声学监测（PAM）技术，对比法属波利尼西亚莫雷阿岛海洋保护区（MPAs）内外鱼类声学群落差异，发现MPAs内珊瑚覆盖率、物种丰富度及声型多样性显著更高，首次验证了鱼类声音可作为珊瑚礁生态监测的有效生物指标，为海洋保护评估提供了非侵入性新方法。

　　

珊瑚礁作为海洋生物多样性的热点，正以每年0.5%-2%的速度衰退，其中过度捕捞等人类活动导致55%的短期破坏。传统监测方法难以实时反映生态变化，而鱼类声学群落虽在温带生态系统监测中应用成熟，却在珊瑚礁场景下面临物种复杂性高、声学特征不明确等挑战。比利时列日大学（University of Liège）FOCUS研究单元的Xavier Raick团队创新性地采用被动声学监测（PAM）技术，系统分析了莫雷阿岛8个海洋保护区（MPAs）内外鱼类声学特征差异。

研究团队通过布设水下录音设备，结合珊瑚覆盖调查和鱼类群落分析，发现MPAs内珊瑚覆盖率（20±10.38%）显著高于非保护区（p=0.0029），其中鹿角珊瑚（Pocillopora）占比最高（13.5±7.6%）。声学分析显示，MPAs内声型丰富度和丰度均显著提升，且不同海岸线鱼类群落组成存在空间异质性。研究筛选出具有指示价值的声学标记，如东部保护区特有的高频脉冲声，同时排除了广布种产生的泛化声型。

关键技术包括：1）在MPAs边界设置声学监测站点进行长期录音；2）采用线性混合模型（LMM）分析珊瑚覆盖率差异；3）声型分类与鱼类物种的生态关联分析。

【Benthic cover】定量分析显示，MPAs内珊瑚覆盖度较非保护区高58%，其中东部保护区表现最优。

【DISCUSSION】证实声型多样性可反映MPAs保护成效，但需延长监测周期以区分偶发声与稳定指标。

该研究首次建立珊瑚礁声学监测指标体系，为评估海洋保护政策提供了客观量化工具。通过识别具有生态指示意义的声学特征，弥补了传统调查成本高、时效性差的缺陷。未来需进一步解析声学信号与具体生态参数的映射关系，推动PAM技术在热带珊瑚礁监测中的标准化应用。