摘要
- 城市化从根本上改变了感知环境，创造出全新的声学环境，其中人为噪声对野生动物群落起着严格的筛选作用。虽然已知鸟类会调整其鸣唱以应对噪声，但这一可塑性的极限以及细尺度栖息地结构在缓解这些限制中所起的作用仍知之甚少，尤其是在高度城市化的超大城市中尤甚。理解这些声学适应对于揭示城市群落组装的机制至关重要。
- 我们在深圳21个城市公园中建立了一个同步被动声学监测（PAM）网络，以监测哨兵物种白尾蓝仙鹟（Orthotomus sutorius）。通过整合深度学习进行声景分解以及机载激光雷达（LiDAR）进行三维栖息地量化，我们分析了连续环境梯度下的鸣声调整情况。
- 基于贝叶斯线性混合模型（BLMMs）的结果，我们发现O. sutorius表现出复杂的、依赖背景环境背景的可塑性。鸟类在持续交通噪声下展现出更宽的带宽，但在脉冲式人为事件期间减少了鸣声输出。关键在于，广义可加模型（GAMs）表明，栖息地结构与这些反应的非线性变化相关，下层植被密度和水平聚集度的拟合过渡值标志着与更强的声学庇护效应相一致的条件。
- 综合与应用。我们的发现表明，绿色基础设施应包含足够的结构复杂性，以便从单纯的视觉遮蔽过渡到功能性声学庇护所。我们建议城市规划和公园管理人员：(a) 保留功能性植被复杂性，而非为追求整洁而将其移除；(b) 模仿自然的簇状种植设计，而非均匀间隔，以支持鸟类安静的小庇护所；(c) 设计具有高核心区比例的绿地，并沿廊道种植稠密的植被缓冲带；(d) 在繁殖季节对高噪声维护活动实施时间分区管理。这些定量基线为设计具有声学韧性的城市提供了一条途径，以促进人与野生动物的共存。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
数据可用性声明
数据可从Zenodo获取，链接为 https://doi.org/10.5281/zenodo.22891864（Chen等，2026a）。与稿件一致的版本化R分析工作流程已存档于 https://doi.org/10.5281/zenodo.22891985（Chen等，2026b）。完整的原始录音、原始分类器检测结果和原始LiDAR点云未包含在这些存档中。
