《Marine Environmental Research》：Complementary Acoustic–Visual Monitoring of Indo-Pacific Humpback Dolphin Habitat Use in an Urbanized Estuary
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摘要：原位视觉观测海洋哺乳动物浮出水面的行为对于理解其对环境胁迫因子的行为响应至关重要。然而，与固定式被动声学监测相比，连续视觉监测系统仍然稀缺。我们在中华白海豚（Sousa chinensis）的核心河口栖息地部署了为期一年的近实时被动声学-视觉阵列，用于监测全球已知规模最
摘要：
原位视觉观测海洋哺乳动物浮出水面的行为对于理解其对环境胁迫因子的行为响应至关重要。然而，与固定式被动声学监测相比，连续视觉监测系统仍然稀缺。我们在中华白海豚（Sousa chinensis）的核心河口栖息地部署了为期一年的近实时被动声学-视觉阵列，用于监测全球已知规模最大的中华白海豚种群。该系统整合了十个配对的声学浮标与安装在桥梁基础设施上的高分辨率摄像头，运行在两种基于深度学习的模式下：（1）声学耦合视觉检测（AVD），其中实时声学信号触发经YOLOv5l处理的视频录制；（2）近实时视觉检测（NVD），独立于声学输入持续分析视频流。在为期一年的部署中（运行时间超过78%），AVD捕获了112段含海豚的视频片段，而NVD记录了213段，这凸显了NVD通过在水下噪声环境或发声静默期间保持检测连续性，从而补充被动声学监测的能力。广义加性模型识别出不同模态的差异化环境驱动因子：声学检测主要受季节性模式支配，而视觉检测主要受风速和大气温度的影响。两种方法均揭示了海豚出现频率的显著空间异质性，人工岛附近的检测频率较高，这可能是因为结构性栖息地改造和猎物聚集增强了局部栖息地的利用。声学系统和视觉系统共同展示了强大的方法论互补性——各自捕获了对方遗漏的事件——从而推动了城市化河口地区濒危鲸类的可扩展、近实时监测的进步。
引言
被动声学监测和视觉监测是目前用于鲸类检测和评估的两种主要技术。原位被动声学监测配合自动检测算法能够连续记录齿鲸产生的回声定位信号，是长期、非侵入性监测的有力工具（Cascao等人，2020年；Mellinger等人，2007年；Otsuki等人，2021年）。然而，仅依靠被动声学监测无法直接推断个体身份、年龄等级或详细的行为背景。此外，其性能对水下环境噪声、环境掩蔽效应和发声方向性高度敏感（Shabangu等人，2022年；van Geel等人，2022年）。相反，视觉监测（通常通过船载或岸基观测员进行）能够直接确认群体数量、朝向和浮出水面的行为（Smith等人，2020年；Verfuss等人，2018年）。然而，视觉调查的有效性从根本上受到天气条件、海况、日光和能见度的限制（Barlow，2015年；Dalpaz等人，2021年；Marsh & Sinclair，1989年），导致空间和时间覆盖率有限。此外，对大量图像进行手动分析仍然非常耗时且劳动密集。尽管近年来计算机视觉和机器学习算法取得了进步，例如基于YOLO的深度学习框架提高了自动筛查效率（Chien等人，2022年；Zhang等人，2022年），但经验证的原位鲸类视觉监测系统仍然稀缺，且大多数框架仍依赖单一检测模态。
中华白海豚（Sousa chinensis）是全球受威胁最严重的沿海鲸类之一（Karczmarski等人，2016年）。它被列为国际自然保护联盟濒危物种红色名录中的易危物种（Jefferson等人，2017年），是河口生态系统的旗舰物种。珠江口拥有全球已知规模最大的中华白海豚种群，栖息着超过2000头个体（Jefferson等人，2026年）。这使得该地区成为全球保护该物种的关键栖息地。研究已揭示了对种群状况日益增长的担忧，记录了某些亚种群中较低的表观存活率、显著的空时动态变化，以及在不断升级的人类活动压力和气候变化下的分布和栖息地利用变化（Chan & Karczmarski，2017年；Lin等人，2024年）。
珠江口因其毗邻中国经济最发达地区——粤港澳大湾区而经历了前所未有的沿海开发。值得注意的是，港珠澳大桥，作为世界上最长的跨海桥梁，是该地区大规模海洋基础设施的典型代表。如此大规模的海上工程项目对大型海洋哺乳动物构成了潜在的生态风险，特别是对依赖浅水沿海栖息地的海洋哺乳动物而言（Piwetz等人，2021年），这可能导致栖息地丧失、破碎化和退化，以及水下噪声增加、船舶交通增多和水动力扰动加剧（Bishop等人，2017年；Erbe等人，2019年；Pirotta等人，2018年）。珠江口最近的水域搁浅分析证实，船舶碰撞是中华白海豚面临的主要人为威胁之一（Kot等人，2022年）。港珠澳大桥横跨海豚栖息地的建设从根本上改变了当地海洋环境，改变了水动力模式、沉积物输移和水下声学条件（An等人，2023年；Huang等人，2024年；Piwetz等人，2021年）。尽管对大规模海洋基础设施潜在风险的认知日益增强，但仍缺乏原位视觉监测阵列来评估中华白海豚对港珠澳大桥周边人为扰动的行为和生态响应。
在复杂且动态变化的沿海环境中监测海豚的行为响应和栖息地利用模式面临着相当大的技术和后勤挑战。珠江口河水以高浊度、强水流和频繁的船舶交通为特征，这些条件都妨碍了有效观测和数据采集（Mao等人，2004年；Wai等人，2004年）。虽然船载和岸基视觉调查对于种群评估仍然不可或缺，但它们经常受到天气、日光和观测员工作量的限制。这些限制导致时空覆盖不完整，并可能使出现率和丰度估计产生偏差（Barlow，2015年；Dalpaz等人，2021年；Marsh & Sinclair，1989年）。此外，海豚高度机动且常常隐蔽的特性使得使用传统调查方法获取连续、长期和大规模观测数据以了解其时空出现模式面临挑战，尽管在适当条件下这些方法对种群评估仍然有效（Ollier等人，2023年）。因此，迫切需要开发自主、长期和实时的监测系统，以提供关于海洋工程结构附近中华白海豚存在和行为情况的全面可靠数据。
在本研究中，我们开发并评估了一种结合了港珠澳大桥和淇澳岛上的被动声学浮标与水上高清摄像头的近实时双平台系统。该系统运行在两种互补的检测模式下：（a）声学耦合视觉检测，其中声学触发启动目标摄像头录制分析；（b）近实时视觉检测，执行连续独立的摄像头画面扫描。我们的研究目标为：
- 1.
评估该集成双平台监测网络的可行性和运行时间。
- 2.
比较声学耦合视觉检测和近实时视觉检测两种模式在现场的检测性能。
- 3.
利用全年度数据集探索中华白海豚的时空出现模式，以评估其对河口基础设施的生态响应。
章节摘要
系统设计
为持续监测中华白海豚的出现模式，一个监测网络被战略性地布设在港珠澳大桥北侧和淇澳岛东海岸沿线，覆盖了伶仃洋中华白海豚的关键栖息地（图1）。共安装了十个高清摄像头，配备动态变焦镜头配置（5.5-248毫米），分别安装在港珠澳大桥结构和淇澳岛上，每个摄像头对准一个或两个实时被动声学监测浮标，距离约1公里。
监测系统的总体性能
双平台系统于2024年1月至12月运行，在声学耦合视觉检测模式下平均运行时间为78.7%±14.2%，在近实时视觉检测模式下为80.5%±7.4%（图3）。非运行时段主要是由于极端天气损坏传感器、服务器断电和计划系统维护。
在野外试验期间，声学监测系统准确检测了中华白海豚的回声定位咔嗒声，每次检测均通过咔嗒声信号的频谱图进行验证。
方法论权衡与半监督效用
本研究首次进行了大规模近实时监测系统的外场试验，该系统整合了被动声学和视觉检测方法，以持续观测珠江口伶仃洋中华白海豚的出现模式。我们的结果表明，在复杂的沿海条件下，被动声学监测、声学耦合视觉检测和近实时视觉检测在提升检测率和准确性方面具有互补优势，而单纯依靠声学监测则无法实现。
运行结果
结论
本研究成功验证了珠江口中华白海豚的双平台被动声学-视觉监测网络。通过将被动声学监测与声学耦合视觉检测和近实时视觉检测模式相结合，该系统展示了卓越的操作韧性，在高度城市化的海上走廊中保持了连续覆盖。
该集成监测框架提供了一种可扩展、低成本且非侵入性的连续海洋哺乳动物监测方案，这对粤港澳大湾区具有重要意义。作为最发达
作者贡献声明
王青岭：验证、资源。陈晓红：验证、软件、调查。叶拓辉：数据整理、调查、方法论、验证、可视化、撰写-初稿、撰写-审阅与编辑。王东晓：监督、项目管理、经费获取。王绅：验证、撰写-审阅与编辑。罗杨新：撰写-审阅与编辑、撰写-初稿、软件、方法论、形式分析。赵新峰：经费获取、项目
利益冲突声明
? 作者声明不存在任何已知可能影响本文报道工作的竞争性经济利益或个人关系。
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