综述：迷失在翻译中——透明度如何提升声学蝙蝠研究的可比性与可复用性

这篇综述系统分析了欧洲森林蝙蝠声学监测研究的透明度和可比性问题，指出90%的研究缺乏基本方法学参数报告（如采样率384 kHz、FFT参数等），提出了标准化报告框架以提升数据可重用性（FAIR原则），为填补全球蝙蝠生物多样性保护的数据缺口提供了解决方案。

　　

声学蝙蝠监测的透明度革命

方法学的拼图困境

欧洲森林中蝙蝠种群监测如同拼凑缺失一半的拼图——声学监测作为核心手段，却因硬件配置（如Titley Scientific AAAB004麦克风）、软件参数（采样率384 kHz）和数据分析方法（FFT长度512/1024）的差异，导致90%的研究无法实现跨研究比对。不同麦克风频率响应曲线的差异尤为显著：例如Elekon FG Black在75 kHz存在灵敏度凹陷，而Wildlife Acoustics SMX-US在20-55 kHz保持平坦响应，直接影响对_{Nyctalus noctula}（18-19 kHz）和_{Pipistrellus pipistrellus}（45 kHz）的检测效率。

技术演进与数据黑洞

从零交叉法到全频谱录音的技术演进（2008年后成为主流）虽提升了数据质量，但PRISMA筛选出的70项研究揭示：仅6项完整报告了设备参数。蝙蝠活动定义的20种变体（如"蝙蝠通过次数"与"活动分钟数"）导致数据解读分歧——在虚构的"巢穴涌现"场景中，前20分钟蝙蝠通过数与活动分钟比值高达140.7，而后期骤降至9.3。更严峻的是，73%研究仅提供加工后数据，原始录音（如WAV格式）的缺失使复现成为泡影。

人工智能的破局潜力

卷积神经网络在区分_Myotis属物种（传统方法误判率超30%）方面展现出90%的准确率，但训练数据匮乏制约发展。标准化框架提出47项关键参数报告要求，包括麦克风校准偏差（dB）、FFT窗口类型（Hamming/Hanning）等。值得注意的是，蝙蝠的社会叫声（social calls）成为鉴别_{Vespertilio murinus}等近缘物种的新突破口，但相关数据库建设仍显不足。

生态保护的终极拼图

通过FAIR原则实现数据共享，将解决EUROBATS协议下的监测盲区。风力发电厂对迁徙蝙蝠的威胁评估（如_{Pipistrellus nathusii}）、森林垂直分层利用等研究，亟需跨研究可比数据。正如高频回声定位信号（150 kHz）在稠密植被中的快速衰减特性，透明化方法报告将成为穿透学术迷雾的关键声波。