《Marine Policy》：Technologies for marine biodiversity monitoring and mapping: A systematic review
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近年来，重大的技术进步显著提高了研究人员评估海洋栖息地及其相关生物多样性的分布和健康状况的能力。然而，关于这些创新如何在公共和私营部门得到应用的全面综述仍然稀缺。造成这一差距的部分原因在于跨学科研究仍然不足，以及技术革新的快速步伐，这常常使工具迅速过时，使得科
近年来，重大的技术进步显著提高了研究人员评估海洋栖息地及其相关生物多样性的分布和健康状况的能力。然而，关于这些创新如何在公共和私营部门得到应用的全面综述仍然稀缺。造成这一差距的部分原因在于跨学科研究仍然不足，以及技术革新的快速步伐，这常常使工具迅速过时，使得科学界难以保持更新。此外，尽管先进技术具有巨大潜力，但其高昂的成本仍然限制了它们在海洋监测中的可及性和广泛使用。本综述通过提供当前用于监测和绘制不同海洋生态系统海洋生物多样性的方法学的全面概述来应对这些挑战，重点关注过去十年（2014–2024）的技术发展。通过综合涵盖海洋机器人技术（Marine Robotics）、遥感（Remote Sensing, RS）和自动传感系统（Automated Sensing Systems）的方法，本综述既强调了这些工具所扩展的观测能力，也指出了阻碍其有效操作采用的局限性。通过采用综合性和应用导向的视角，本研究旨在促进和铺平跨学科和跨部门（尤其是生态学家、工程师以及来自私营和公共部门的利益相关者之间）的合作与知识交流之路，并支持开发可访问、可比较且可操作的海洋生物多样性监测与保护的技术路径。
**1. Introduction**
在环境挑战加剧、人为压力增长和生物多样性快速变化的时代，对精确、及时和空间明确数据的需求日益迫切。综述指出，传统监测方法耗时费力，而机器人技术和智能传感（如远程传感、被动声学、环境DNA（eDNA）采样平台、海洋机器人及水下物联网（IoUT））有望重塑监测格局。然而，高昂成本、技术快速迭代及跨学科合作不足仍构成障碍。综述聚焦2014–2024年的技术发展，旨在推动生态学家、工程师及公私部门利益相关者的协作，以开发可访问、可比较且可操作的技术路径。
**2. Methodology**
采用Chalmers和Altman（1995）提出的方法，经Joanna Briggs Institute（JBI）细化，并遵循PRISMA 2020声明。使用Covidence工具进行系统综述。纳入标准包括：涉及海洋环境、2014年后发表、至少使用一种技术设备监测生物多样性、提供足够方法细节等。排除标准包括非海洋研究、2014年前发表、未使用技术设备等。分类方面，根据操作角色和部署域将技术划分为机器人系统、光学技术、声学技术等，并依据自主性水平分类。检索策略基于三个数据库（Scopus、Web of Science、Google Scholar），使用关键词组合（见表1）。最终从1028篇初始文献中筛选出167篇纳入分析。
**3. Results**
**3.1 Temporal trends in research publications**
2014–2024年间，相关出版物数量总体上升，2021年达到峰值。人工智能（AI）应用在研究中占显著比例（56.9%），但长期监测（>2年）和气候变化相关研究较少。
**3.2 Study location**
共分析196个研究地点，包括42个海洋保护区（MPA）和154个非MPA。欧洲是技术应用最集中的区域，东南亚和美洲西海岸也较突出，研究地点遍布全球。
**3.3 Taxa and EOVs monitored**
监测了14个分类群，无脊椎动物（尤其是珊瑚）最多，其次是鱼类和海草。Essential Ocean Variables（EOVs）中，珊瑚覆盖、鱼类丰度、海草和大型藻类覆盖最常被监测。
**3.4 Environmental variables**
最常监测的环境变量包括水温（°C）、盐度、溶解氧、浊度等，其中水温最常见。
**3.5 Threats**
主要威胁包括未指定的人为压力、渔业（包括拖网）和入侵物种，白化事件和海洋漂浮垃圾较少被研究。
**3.6 State-of-the-art technologies and habitats monitored**
技术按操作域分为水下、水面、空中和太空。常用技术包括ROV、AUV、UAV、BRUV、卫星等。水下摄像头和RGB摄像头应用最广，主要用于珊瑚礁、海草床和远洋环境。多数技术为商业可用（80篇），但成本信息缺乏。实时数据分析技术（如电缆观测站）仍有限，但趋势增长。自主性分类显示，大多数技术仍依赖远程操作或监督控制，但全自主系统占约25%。
**4. Discussion**
**4.1 Cross-analysis on technologies and habitats monitored**
水下栖息地受关注最多，EOVs框架用于链接技术与生态变量。ROV、AUV和无人机是通用性最强的技术。实时数据处理趋势增强，但离线分析仍为主流。UWSN和IoUT的发展有望改善监测，但面临能耗、腐蚀和通信可靠性挑战。自主性提升可降低部署成本，但全自主系统仍待发展。
**4.2 Technological features and emerging trends**
AI主要用于数据处理而非平台自主性提升。技术续航多小于24小时，深度增加导致可用技术减少。成本分析显示商业解决方案增加，但成本透明度不足，多数工具成本低于�1000，但仍有部分超过�10,000。开源软件使用较少，标准化和互操作性缺失是主要瓶颈。
**5. Conclusions**
综述提供了当前技术的全面批判性综合，指出结构性问题包括缺乏标准化报告、成本与性能数据不透明，以及商业化倾向。强调需要社区标准、强制披露技术指标、投资开源平台，并推动跨学科合作，以将技术进步转化为可操作的监测解决方案，提高海洋生物多样性保护的包容性和有效性。
