豹海豹歌声的熵分析揭示其与童谣相似的预测性模式及其远距离通讯意义

本研究通过信息熵分析揭示了南极豹海豹(Hydrurga leptonyx)雄性个体的水下歌声序列结构，发现其时间模式预测性与人类童谣相似但低于古典音乐。研究人员采用i.i.d.模型、一阶马尔可夫模型和滑动窗口匹配长度(SWML)熵估计方法，证明豹海豹歌声通过有序的声学单元组合传递个体身份信息，这种结构化信号更适应远距离传播，为理解海洋哺乳动物通讯演化提供了新视角。

　　

在南极冰缘地带，雄性豹海豹每年夏季都会上演独特的水下独唱表演——它们用数小时重复排列五种固定叫声类型（H/M/D/L/O）构建个体化歌声序列。这种神秘行为背后隐藏着怎样的通讯密码？长期以来，科学家们注意到尽管叫声类型在种群内高度保守，但序列排列却呈现个体差异。为破解这一谜题，新南威尔士大学海洋科学与创新中心(CMSI)联合马萨诸塞大学达特茅斯分校的研究团队创新性地引入信息论工具，首次对豹海豹歌声进行熵值量化分析，相关成果发表于《Scientific Reports》。

研究团队分析了1992-1998年间南极戴维斯海记录的26头雄性豹海豹水下叫声序列，将声谱图分类为高双颤音(H)、中单颤音(M)、低降颤音(D)、低双颤音(L)和带颤音的呼叫声(O)五种基本单元。通过构建符号序列模型，比较了独立同分布(i.i.d.)、一阶马尔可夫模型和滑动窗口匹配长度(SWML)三种熵估计方法，发现豹海豹歌声具有显著高于座头鲸但低于古典音乐的熵值范围（SWML估计0.63-1.38比特），冗余度ρ介于0.51-0.72之间。

关键技术包括：1) 水听器阵列记录个体标记豹海豹的声学数据；2) 人工标注与盲法验证构建符号序列；3) 信息熵模型(i.i.d./马尔可夫/SWML)量化序列随机性；4) 自举法检验模型显著性。

结果与讨论
序列结构验证：所有个体的一阶马尔可夫熵估计(H₁)显著低于i.i.d.估计（p<0.05），21/26个体的SWML熵进一步降低，证明叫声序列存在超越相邻单元的长程结构模式。

跨物种比较：豹海豹歌声熵值（均值1.15比特）高于座头鲸(0.19-0.79比特)和瓶鼻海豚哨声(1.15比特)，但显著低于贝多芬音乐(3.03-4.84比特)，与童谣(0.82比特)最为接近。

功能适应：中等冗余度的结构化序列既能抵抗远距传播中的信号衰减（相比高频/时变特征更稳定），又可通过独特排列编码个体身份信息。研究推测这与豹海豹低密度分布（0.26头/km²）和短暂繁殖季（12-1月）的生态压力相关。

这项研究开创性地证明：1) 豹海豹歌声具有类似人类语言的层级结构；2) 序列熵值反映物种特定的通讯约束条件；3) 信息论方法可有效量化动物声学行为的演化适应意义。该框架为比较不同哺乳动物通讯系统的认知复杂度提供了新范式，未来可拓展至其他广域分布物种如弓头鲸(Balaena mysticetus)的研究。正如通讯作者Tracey L. Rogers强调："当声音需要穿越数公里海冰时，简单元素的精巧排列往往比复杂声学特征更具生存优势。"