一种基于空间分析的方法用于研究阿德莱德莺（Setophaga adelaidae）的二重鸣叫行为

《Animal Behaviour》：A spatial approach to duet function in Adelaide's warbler, Setophaga adelaidae

　　萨曼莎·W·克劳斯|泰勒·R·邦内尔|马库斯·J·多斯蒂|萨曼莎·I·布斯|彼得·C·莫威尔|大卫·M·洛格
莱斯布里奇大学心理学系，加拿大艾伯塔省莱斯布里奇

在许多鸟类物种中，配对的鸟会进行二重唱。在一些进行二重唱的物种中，只有雌鸟会回应雄鸟的歌声来共同形成二重唱。对这些“由雌鸟控制的二重唱”的功能研究为我们提供了一个独特的机会，可以关注雌鸟决定进行二重唱的动机。我们使用观察方法来测试关于二重唱两种假设功能的预测，并深入了解影响具有雌鸟控制二重唱特征的物种的进化压力。

**联合资源防御假说**认为，回应歌声的行为向潜在入侵者表明双方会合作保护共同的资源。**伴侣定位假说**则认为，回应歌声有助于伴侣相互寻找对方。我们的研究物种——阿德莱德莺，是一种热带非迁徙的新大陆莺类（属于Parulidae科）。我们通过无线电追踪技术在几个早晨同时记录了配对鸟的行为。当雌鸟靠近领地边界或靠近雄鸟时，以及在执行攻击性行为时，它们更有可能回应雄鸟的歌声以形成二重唱。虽然我们没有发现任何证据表明雄鸟或雌鸟会利用二重唱来定位对方，但研究结果表明，雌鸟回应歌声的主要功能是保护领地和伴侣关系，而非定位伴侣。我们提出，在像阿德莱德莺这样的物种中，二重唱的这两种功能可能是密不可分的。

大约16%的鸣禽物种中，配对的雄鸟和雌鸟会共同发出声音二重唱（Hall, 2009; Logue & Hall, 2014; Logue & Krupp, 2016）。二重唱具有多种功能，包括联合资源防御、伴侣关系防御和定位（Hall, 2009）。同一物种内的二重唱功能可能有所不同，甚至同一个二重唱也可能同时具有多种功能（Diniz et al., 2018; Hall, 2004, 2009; Koloff & Mennill, 2013b; Méndez & Sandoval, 2019; Mennill & Vehrencamp, 2008; Odom et al., 2017）。二重唱是一种集体行为，由两个个体层面的行为组成：发声启动（自发的发声）和回应（对伴侣发声的即时回应），因此对于启动者和回应者来说，二重唱的功能可能不同（Diniz et al., 2018; Hall, 2009; Logue & Krupp, 2016）。在这项研究中，我们测试了新大陆莺类二重唱行为的两种假设功能。

二重唱由一系列固定模式的音节（“短语”）组成，这些音节以一致的时间顺序发出（Farabaugh, 1982; Hall, 2004; Langmore, 2002; Taylor et al., 2019）。这些短语可以是歌声（Coleman & Fortune, 2018; Logue, 2006; Quirós-Guerrero et al., 2017）、叫声（Benedict, 2008; D'Amelio et al., 2017），或者是一方唱歌另一方叫叫的组合（de Silva et al., 2004; Staicer, 1991）。最简单的二重唱结构包括一个启动音节后跟一个回应音节（例如雄鸟-雌鸟；Mann et al., 2003; Rogers, 2005; van den Heuvel et al., 2012）。更长的二重唱则是由双方轮流发出音节组成（例如M-F-M-F-M-F；Lemazina et al., 2021; Logue, 2006）。在某些物种中，任何一方都可以发起或回应二重唱（Dingle & Slabbekoorn, 2018; Grafe & Bitz, 2004b; Hall & Peters, 2008）。然而，在其他物种中，二重唱的角色是性别特定的（Budka et al., 2023; Fedy & Stutchbury, 2005; Rogers et al., 2007; Tobias & Seddon, 2009; Weng et al., 2012）。

对于只有单一性别发起二重唱的物种，回应的一方可以决定对方的歌声是属于单独发声还是二重唱。在所有已知的情况下，都是雄鸟发起歌声，雌鸟回应，从而形成简单的M-F二重唱结构（Budka et al., 2023; Fedy & Stutchbury, 2005; Rogers et al., 2007; Tobias & Seddon, 2009; Weng et al., 2012）。这些二重唱可以被描述为“雄鸟主导”或“雌鸟创建”（Mennill & Vehrencamp, 2008）。然而，我们将这些二重唱称为“由雌鸟控制”，以强调是雌鸟决定歌声是否成为二重唱。研究由雌鸟控制的二重唱可以集中探讨雄鸟的发声启动行为和雌鸟的回应行为，因为雄鸟不会回应，而雌鸟也不会发起二重唱。

由雌鸟控制的二重唱结构简单，这限制了其可能具备的功能。例如，研究这种二重唱时不需要考虑“父权监护假说”，因为该假说要求雄鸟需要回应伴侣的歌声（Hall, 2004; Sonnenschein & Reyer, 1983）。同样，“伴侣关系维护假说”认为回应歌声表明了对伴侣关系的承诺（Hall, 2004, 2009），因此这一假说不适用于具有雌鸟控制二重唱的物种。此外，研究这种二重唱时也不需要考虑二重唱短语的数量或发起者的性别，因为这两个因素在这些物种中是不变的。

大多数关于由雌鸟控制的二重唱的研究都基于回放实验（Fedy & Stutchbury, 2005; Rogers, 2005; Rogers et al., 2006, 2007; Tobias & Seddon, 2009; Weng et al., 2012）。回放实验有助于了解在面对攻击性入侵情况下二重唱的功能。然而，观察自然环境中的二重唱也很重要，因为二重唱的功能往往因情境而异（Diniz et al., 2018; Hall, 2004, 2009; Koloff & Mennill, 2013b; Mennill & Vehrencamp, 2008; Odom et al., 2017）。无线电追踪技术可以促进对二重唱功能的观察研究（Lemazina et al., 2021; Logue, 2007）。

在本次研究中，两位观察者使用无线电追踪技术连续记录了阿德莱德莺配对鸟的行为和位置。至少20%的新大陆莺类（Parulidae科）会发出声音二重唱（Mitchell et al., 2019），但迄今为止还没有关于该科二重唱功能的同行评审研究。阿德莱德莺的二重唱由雄鸟的歌声和雌鸟的叫声组成（图1，补充音频S1）。与该二重唱的简单结构一致，这种二重唱行为似乎是在近期进化出来的（Mitchell et al., 2019）。许多关于二重唱功能的研究集中在那些具有古老且复杂二重唱的物种上（Barker, 2017; Price et al., 2023），但我们缺乏对最近进化出二重唱的物种的功能研究。

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**图1. 典型阿德莱德莺二重唱的频谱图。**雄鸟的歌声（蓝色）是快速频率调制的颤音，雌鸟的“啾啾声”（粉色）是高频音符。

我们旨在测试二重唱行为的两种假设功能：联合资源防御和伴侣定位。根据**联合资源防御假说**，二重唱表明双方会合作保护共享的资源（例如领地；Hall, 2004; Logue, 2005）。如果雌鸟的回应行为确实具有联合资源防御的功能，我们预计会发现以下三个预测的结果：
1. 在发生攻击性行为时，雌鸟的回应行为会增加（Diniz et al., 2018; Hall, 2004; Odom et al., 2017）。如果这一预测成立，那么回应行为与攻击性行为的时间关系可以为我们提供关于二重唱功能的线索。例如，如果回应行为仅在攻击性行为后出现，我们可以推断二重唱可能具有“胜利展示”的功能（Grafe & Bitz, 2004a）。
2. 当雌鸟靠近领地边界时（这是最常见的入侵发生的地方），它们应该更频繁地回应歌声（Hall, 2009; Mennill & Vehrencamp, 2008; Sandoval et al., 2015; Ward, 1986）。
3. 当雄鸟在附近时，雌鸟应该更频繁地回应歌声（Hall, 2009; Hall & Magrath, 2007; Hultsch & Todt, 1984; Logue & Gammon, 2004）。如果配对鸟比单独的个体更能有效防御，那么在靠近伴侣时回应歌声应该具有威慑作用；而远离伴侣时回应歌声可能会暴露它们的弱点（Hultsch & Todt, 1984; Logue, 2005）。

**伴侣定位假说**认为，鸟类利用二重唱来通过声音定位伴侣（Thorpe, 1973）。传统版本的这一假说认为，雄鸟的歌声是一种邀请，促使伴侣通过回应来暴露自己的位置（类似于“马可波罗”游戏中的规则；Logue, 2007; Mennill & Vehrencamp, 2008）。我们还可以设想另一种版本，即雌鸟的回应行为表示有意接近雄鸟。如果雌鸟的回应行为确实具有伴侣定位的功能，我们预计：
1. 在被回应的歌声之后，配对鸟之间的距离会缩短（Benedict, 2010; Logue, 2007; Odom et al., 2017）。这一预测可以针对每个性别分别进行测试，以区分两种伴侣定位假说的版本。
2. 当雄鸟距离较远时，雌鸟应该更频繁地回应，因为此时保持视觉接触会更加困难。

总之，本研究的目标是首次测试新大陆莺类二重唱的功能，了解二重唱演化的早期阶段，并探讨由雌鸟控制的二重唱的生态背景。

**伦理声明**
本研究遵循波多黎各大学马亚圭兹分校机构动物护理和使用委员会（2010年9月17日）以及莱斯布里奇大学动物福利委员会（协议编号1605）的指导方针，同时还遵循ASAB/ABS关于在研究中使用动物的指导方针。我们获得了美国鱼类和野生动物管理局（许可证编号41521-2016）和波多黎各自然资源部（许可证编号2016-IC-068-1）的许可。所有鸟类的处理工作都在美国地质调查局（USGS）鸟类环志实验室的大卫·M·洛格持有的环志许可证（编号23969）授权下进行。

在捕捉、环志和安装无线电标签的过程中，研究对象会经历暂时性的压力。我们通过立即将鸟类从雾网中取出、监测其是否表现出痛苦迹象并在释放前检查其活力来减轻这种压力。我们使用弹性背带将无线电标签固定在鸟类身上，以尽量减少处理时间。如果没有无线电标签，这项研究就无法进行，但无线电标签可能会导致长期的压力（Geen et al., 2019; Geldart et al., 2022）。我们选择了电池寿命足够长的最小尺寸标签来尽量减少压力。在研究过程中，有一次天线被植被缠住（鸟类丢弃了标签但存活了下来），之后我们将天线长度缩短至8厘米。我们重新捕捉到了14只鸟类并移除了它们的标签，但未能重新捕捉到8只标记过的鸟类。我们认为这些标签可能是由于弹性线在阳光下降解而自然脱落的。

我们原本计划招募10对鸟类作为样本，但在一只标记过的雌鸟死亡后停止了研究。该鸟类在标签安装后似乎无法飞行，我们在它被天敌捕食之前未能重新捕捉到它。我们怀疑这只鸟在标签安装时受了伤，或者无法调整飞行方式以适应额外的重量。此外，有一到两只配对在多次尝试重新捕捉后放弃了它们的领地。总共标记了22只鸟类，但只有16只被纳入了研究（成功率72.7%）。有6只标记过的鸟类未被纳入研究的原因如下：标记了错误的鸟类（N = 1）；未能从伴侣那里获取数据（N = 3）；电池提前耗尽（N = 1）；鸟类死亡（N = 1）。

我们认为观察过程对鸟类没有造成压力。在记录过程中，记录者移动时保持安静并保持适当的距离。如果目标鸟类显得焦躁或惊慌，记录者会暂时离开，直到鸟类恢复正常活动。由于这个保护区经常有工作人员、游客和教育团参观，所以这些鸟类已经习惯了人类的存在并很快适应了记录者的存在。

总之，无线电标签技术使我们获得了独特的数据集，但也带来了压力和一定程度的死亡率（4.5%）。未来对阿德莱德莺的研究应该避免使用无线电标签，或者采取额外措施来减轻伤害，比如使用更小的标签（最近市场上出现了几种新型标签），采用减少对翅膀关节压力的标签安装方法，以及进行释放前的飞行测试。

**研究地点和物种**
我们在2018年3月和4月于波多黎各西南部的卡波罗霍国家野生动物保护区（坐标17.9797°, -67.1661°）收集数据。该地区主要是亚热带干燥森林（Miller & Lugo, 2009）。阿德莱德莺是一种热带的非迁徙性莺类，仅分布于波多黎各和维克斯岛（Staicer, 1991; Toms, 2010）。在繁殖季节，筑巢行为是异步进行的（Staicer, 1991）。如果第一次尝试筑巢失败，一对阿德莱德莺可能会再次尝试。据我们所知，只有雌鸟负责孵蛋。在这类鸟群中，雄鸟的鸣叫声型包含29.0 ± 4.0种不同的鸣叫声型（平均值 ± 标准差，N = 9），所有这些鸣叫声型都属于频率调制的颤音（Kaluthota et al., 2019）。在繁殖季节（3月至6月期间），雄鸟会参与晨间合唱（Staicer, 1991）。在繁殖初期，晨间合唱开始于日出前20分钟；随着繁殖季节的推进，合唱开始时间逐渐提前，最终在日出前45分钟开始（Staicer, 1991）。在晨间合唱期间，雄鸟会以较高的频率鸣叫，并在每次鸣叫之间变换不同的鸣叫声型。雌鸟经常会在雄鸟的鸣叫声中插入两个或多个高频的“pip”声，形成二重唱（图1）。由于我们研究系统中雄鸟和雌鸟的鸣叫之间存在严格的时间协调性，因此未发现雌鸟的鸣叫与雄鸟的鸣叫重叠的情况超过偶然程度（补充音频S1）。这种二重唱的识别是明确的。“pip”声在日常活动中由两性都会使用，通常与移动或攻击性行为相关（Staicer, 1991）。此外，两性还会快速连续发出宽频的“chit”声，形成“chitburst”发声。在遇到攻击性情况时，雌鸟偶尔会在典型的“pip”二重唱中添加“chitburst”发声（Staicer, 1991）。在本研究中，所有的二重唱都被称为“二重唱”，并在所有分析中予以考虑。大约6%的二重唱属于“pip-and-chitburst”类型。

阿德莱德莺的领地直径约为120 ± 25米（平均值 ± 标准差，N = 7，本研究）。攻击性事件通常表现为邻近个体之间的身体追逐，涉及所有参与鸟类的多次快速“chitburst”发声。大多数攻击性事件涉及四只鸟：一对配偶中的入侵者和一对配偶中的防御者。有时，配对的雄鸟会单独发起攻击行为，但配对的雌鸟很少这样做。在我们观察的59起攻击性事件中，有12起涉及配对的雄鸟但没有雌鸟参与，仅1起涉及配对的雌鸟但没有雄鸟参与。

方法：
我们使用带有声学诱饵的雾网捕捉了八对阿德莱德莺。我们测量了它们的形态特征，采集了血液样本，给每只鸟安装了一个美国地质调查局的金属脚环和三个彩色塑料脚环以方便识别，并用弹性腿环背带将LB-2X无线电发射器（Holohil Systems Ltd，加拿大安大略省渥太华）固定在鸟的背上（Rappole & Tipton, 1991; Streby et al., 2015）。阿德莱德莺的平均体重为7.59 ± 0.75克（平均值 ± 标准差，N = 102；Logue, 2023），无线电发射器的重量（不含胶水和背带）为0.38克，占平均体重的5.01%。所有被捕获的雌鸟都带有孵化斑块，其中一只雌鸟正在孵蛋。我们在第一次录音前2-3天捕捉并标记了这些配对的鸟。

我们使用H型天线和无线电接收器（型号R1000，Communications Specialists，美国加利福尼亚州奥兰治市）追踪这些鸟。录音开始于日出前0.5-1小时，结束于日出后2.5小时。最初，我们从日出前33.6 ± 2.3分钟开始录音（N = 8），但随着我们发现鸟在领地外的晨间活动以及晨间合唱时间的提前，录音时间改为日出前53.9 ± 8.7分钟（N = 14）。我们跟踪了一对鸟4天，五对鸟各3天，一对鸟2天，一对鸟1天，总共22天。其中有两对鸟中的一只雌鸟被标记了无线电发射器，而雄鸟没有被标记。在这些日子里，我们通过视觉和听觉线索来追踪雄鸟的位置（类似于“定点追踪”方法；Streby et al., 2012）。每对鸟在记录一次后，我们会重新捕捉雄鸟并为其安装无线电发射器。我们使用了两次未标记雄鸟的录音数据，排除了记录者无法确定雄鸟位置的时间段。在连续记录同一对鸟时，我们至少间隔2天。

一名记录者（S.W.K.）负责追踪并记录雌鸟，另一名记录者（P.C.M.）同时追踪并记录雄鸟（Altmann, 1974）。雌鸟的录音使用Olympus WS-852数字录音设备（.mp4文件格式）进行，雄鸟的录音使用Marantz PMD 661数字录音设备和Sennheiser ME67麦克风（.wav文件格式；采样率 = 44.1 kHz；位深度 = 16位）。记录者通过双向无线电进行交流，并在每次鸟类发声后确认其身份，记录鸟类的所有活动地点、飞行时间以及与邻近同类的所有攻击性行为。记录者还尝试记录雌鸟的筑巢活动。

为了分析，我们将典型的“pip”二重唱和“pip-and-chitburst”二重唱都归类为“二重唱”。在本研究中，约6%的二重唱属于“pip-and-chitburst”类型。

每对鸟全年都会防守直径为120 ± 25米的领地（平均值 ± 标准差，N = 7，本研究）。攻击性事件通常表现为邻居之间的身体追逐，所有参与的鸟都会发出多次“chitburst”声音。大多数攻击性事件涉及四只鸟：一对入侵的配对和一对防守的配对。有时，配对的雄鸟也会在没有配偶的情况下发起攻击性行为，但配对的雌鸟很少这样做。在我们观察的59起攻击性事件中，有12起涉及配对的雄鸟但没有雌鸟参与，只有一次涉及配对的雌鸟但没有雄鸟参与。

数据准备与注释：
我们使用Audacity版本2.2.2（Audacity Team, 2018）将雄鸟和雌鸟的录音同步合并成双通道.wav音频文件，然后进行注释。注释者使用Raven 1.5 Pro软件（Blackman窗口，大小 = 512点；K. Lisa Yang，康奈尔大学鸟类学实验室保护生物声学中心，2022）检查录音的频谱图。所有负责雌鸟录音的注释者都接受了主要注释者（S.W.K.）的培训，每位注释者至少评分了一对鸟的录音。主要注释者在分析前审查了所有雌鸟的录音，并对八只雄鸟的录音进行了评分。她根据频谱图上的视觉特征将鸣叫声分类为不同类型，并记录了雌鸟的鸣叫是否在结构上不典型。在评分过程中，注释者记录了所有的鸣叫（如鸣叫、二重唱、“chitburst”等）、行为、攻击性行为以及野外记录者注意到的其他相关信息。当记录者与目标鸟失去联系时，也会标记为“Off”。

空间分析：
我们使用R 3.6.1（R Core Team, 2022）在RStudio环境中（RStudio Team, 2018）进行空间分析，运行R markdown（Xie et al., 2018）。我们使用R packages adehabitatHR（Calenge, 2006）、rgdal（Bivand et al., 2013）、sf（Pebesma, 2018）、smoothr（Strimas-MacKey, 2007）和tidyverse（Wickham et al., 2019）计算领地多边形和焦点鸟与最近边界之间的距离。我们使用Google Earth和ArcGIS 10.6.1的卫星图像验证了位置数据。当多个记录日的位置彼此距离在3米以内时，我们将这些位置合并并计算平均纬度和经度。我们为每个独特位置分配了一个代码（TreeID），用于标示雄鸟鸣叫的位置（称为“song posts”）。如果一只鸟再次出现在先前标记的位置附近（5米以内），则认为它重新访问了该位置。每次录音后，我们使用手持GPS设备（GPSMAP 64s，Garmin Ltd，美国堪萨斯州奥拉西）记录所有标记位置的坐标（WGS 84）。这些设备的设置采用了“waypoint averaging”模式以提高精度。

音频准备与注释：
在注释之前，我们先使用Audacity 2.2.2版本将雄鸟和雌鸟的录音同步合并成一个双通道.wav音频文件。然后，注释者使用Raven 1.5 Pro软件（Blackman窗口，大小 = 512点；K. Lisa Yang，康奈尔大学鸟类学实验室保护生物声学中心，2022）检查录音的频谱图。三名负责雌鸟录音的注释者都接受了主要注释者的培训，每人至少评分了一对鸟的录音。主要注释者在分析前审查了所有雌鸟的注释，并对所有八只雄鸟的录音进行了评分。她将鸣叫声分类为不同类型，并根据频谱图上的外观判断雌鸟的鸣叫是否异常。评分时，注释者记录了所有鸣叫、行为、攻击性行为以及野外记录者注意到的其他信息。当记录者与目标鸟失去联系时，也会标记为“Off”。

通过R 3.6.1（R Core Team, 2022）在RStudio环境中（RStudio Team, 2018）进行了空间分析，运行R markdown（Xie et al., 2018）。我们使用adehabitatHR（Calenge, 2006）、rgdal（Bivand et al., 2013）、sf（Pebesma, 2018）、smoothr（Strimas-MacKey, 2007）和tidyverse（Wickham et al., 2019）计算领地多边形和焦点鸟与最近边界之间的距离。我们使用Google Earth和ArcGIS 10.6.1的卫星图像验证了位置数据。当多个记录日的位置彼此距离在3米以内时，我们将这些位置合并并计算平均纬度和经度。我们为每个独特位置分配了一个代码（TreeID），用于标识雄鸟鸣叫的位置（即“song posts”），以此来估计领地边界。由于雄鸟的鸣叫是一种领地信号，我们假设雄鸟鸣叫的位置属于它们的领地（Anich et al., 2009; Catchpole & Slater, 2008）。

我们选择局部凸包（LoCoH）方法来计算领地边界（Getz et al., 2007; Getz & Wilmers, 2004）。野外观察表明，阿德莱德莺防守的领地是连续的、界限明确的。这些领地常常沿着物理障碍物或邻近领地弯曲。使用LoCoH计算的领地是连续且可比的，与其他一些流行方法不同，LoCoH允许存在凹角（Getz et al., 2007; Getz & Wilmers, 2004）。我们排除了其他流行的方法（如最小凸多边形、核密度估计器），因为这些方法存在样本量敏感性、抽象参数、凸角限制等问题，可能导致不连续或膨胀的领地边界（Anderson, 1982; Fieberg & B?rger, 2012; Harris et al., 1990; Kernohan et al., 2018; Noonan et al., 2018; Osmun & Mennill, 2011; Silverman, 1986）。我们根据Getz et al.（2007）的方法，使用固定数量的点（k值）为每对鸟计算100%等值线k-LoCoH多边形。选择100%等值线是因为所有位置都是由经过培训的观察者在地面直接测量的，并通过卫星图像进行了验证，因此极端点出现错误的可能性很小。我们为每对鸟分别选择k值，以考虑空间利用模式的变化（J. Carpenter & Wang, 2018; Wang et al., 2012）。然后通过绘制面积与k值的关系图，选择接近渐近线的最低k值（表1；Getz et al., 2007; Getz & Wilmers, 2004）。我们随后移除了持续时间短于3秒的时间段，以确保每个时间段的长度足够进行至少一次对唱（歌曲时长 = 2.0 ± 0.3秒（平均值 ± 标准差，N = 2776）；数据来源于Kaluthota等人的2019年研究）。我们排除了其中一对伴侣中有一方或双方都在领地之外的时间段（-1.5米 < DistEdgeM或DistEdgeF）。我们还移除了那些一只或两只焦点鸟的位置未知的时间段。最后，我们通过移除日出后700秒内的时间段来剔除这个数据集中的晨间合唱部分（Kaluthota等人，2019年）。我们将数据集限制在晨间合唱之后的时间段，因为雄鸟在唱晨间合唱时，配对鸟类不会进行对唱。分组数据集中的解释变量在补充表S1中进行了总结。

对于连续数据集，我们记录了每次发声是雄鸟的回应性歌声（对唱）还是非回应性歌声（发声）。我们通过从当前发声的IID中减去后续观察的IID来计算发声后的IID变化（DeltaIID）。例如，如果在时间T时IID为15，在时间T+1时为10，那么DeltaIID = -5。因此，负的DeltaIID值表示IID减少，正的DeltaIID值表示IID增加。当DeltaIID ≠ 0时，我们记录了发声后是雄鸟还是雌鸟移动（DeltaSex）。然后我们过滤掉了DeltaIID = 0的情况，因为我们关注的是移动模式，而不是静止状态。如果没有移动，就无法将行为归因于某只鸟。如果两只鸟都没有移动，我们就无法确定是哪一性别“决定”不移动，因此无法给某一性别分配‘0’。此外，我们只包括了在发声后60秒内有雄鸟或雌鸟移动的观察记录。（即使我们在发声和后续移动之间没有设定时间限制，使用开放式定义的‘先前移动’，运动模型的结果在质量上也是相同的。）我们排除了配对伴侣相距小于10米的情况（IID < 10米），因为如果伴侣已经靠得很近，使用发声来进行定位是不太可能的（Logue, 2007）。我们选择10米的阈值是为了与之前的研究（Logue, 2007）保持一致。我们的野外观察表明这是一个保守的阈值，因为伴侣在10米之外很难看到对方。最后，我们排除了发生在领地之外（-1.5米 < DistEdgeM或DistEdgeF）或在晨间合唱期间（< 700秒 TimeRelSun）的观察记录。最终的数据集包含365条观察记录用于分析。连续数据集中的解释变量在补充表S2中进行了总结。

在研究对唱行为时，区分个体层面和配对层面的行为是很重要的（Logue & Krupp, 2016）。这种区分在行为的发生率和比例方面尤其具有挑战性。在这项研究中，我们在个体层面定义了三个这样的指标，在配对层面定义了两个指标（表2）。

表2. 本研究中使用的发声率和比例的定义
变量 定义
个体层面 男性发起率 发起次数/分钟
女性回应率 回应次数/分钟
女性回应比例 回应次数/发起次数
配对层面 男性独唱率 独唱次数/分钟
配对对唱率 对唱次数/分钟

对于像阿德莱德织布鸟这样仅由雌性控制对唱的物种，女性回应率和对唱率是等效的。

统计分析
我们在R 4.3.1（R Core Team, 2022）中进行了统计分析，使用的是RStudio环境（RStudio Team, 2018），并运行了R markdown（Xie et al., 2018）。我们使用tidyverse（Wickham et al., 2019）清理、处理和可视化数据，进一步使用ggpubr（Kassambara, 2023）进行可视化，并使用dagitty R（Textor et al., 2016）构建和测试有向无环图（DAGs）。我们在Stan（B. Carpenter et al., 2017）中拟合贝叶斯模型，并使用brms（Bürkner, 2017）和DHARMa（Hartig, 2022）运行残差诊断，并使用loo（Vehtari et al., 2017）进行模型比较。我们使用brms R包中的拟合函数（Bürkner, 2018）从模拟数据集中生成预测，并使用tidyverse包中的ggplot2（Wickham et al., 2019）和ggpubr包中的ggarange函数（Kassambara, 2023）进行可视化。我们遵循McElreath（2019）的分析方法，该方法涉及使用DAGs建模因果关系并构建贝叶斯回归模型。DAG是一个网络图，其中节点代表变量，有向边描述了因果影响的方向（McElreath, 2019）。我们使用DAGs来识别我们研究系统中的统计混淆因素（补充图S1-S4；McElreath, 2019；Westreich & Greenland, 2013）。我们根据生物学考虑和潜在的混淆因素选择模型的主要效应，而不是使用算法化的模型选择程序（例如逐步法）。我们通过比较包含所有可能生物学上合理的交互项组合的模型来选择交互项。我们使用 leave-one-out交叉验证（LOO）来选择最适合数据的模型（补充表S3-S5；Vehtari et al., 2017）。

贝叶斯方法适合拟合包含许多参数的模型，包括随机项和非线性效应（样条）。我们使用了以0为中心、标准差为1的弱信息先验。我们使用具有四个链条和1000次迭代的Markov链蒙特卡洛（MCMC）条件引擎来生成后验分布。我们对解释变量进行了缩放和中心化处理（TimeRelAgg除外，它被缩放但没有中心化），以促进模型收敛和系数解释。我们使用样条对时间变量进行建模，以便随时间发生非线性变化。我们在下面总结了这些模型。

**男性发起率模型**
我们的第一个模型使用分组数据集，基于解释变量IID、DistEdgeM、TimeRelAgg和TimeRelSun来预测MaleInit。我们选择了一个障碍泊松模型来解决零膨胀问题（Concei??o et al., 2017）。该模型包括了一个偏移项（hu），以解释较长的时间段提供了更多的发声机会（Bürkner, 2023）。随机效应包括配对ID（pairID）、雄鸟位置（TreeID_M）和雌鸟位置（TreeID_F）。我们确定了两个合理的男性发起率的二元交互项（IID?DistEdgeM和IID?TimeRelAgg）。LOO评分表明，包含交互项IID?TimeRelAgg可以得到最佳模型拟合。最佳拟合模型由以下方程表示，其中‘t2’代表带有样条的解释变量之间的交互作用，‘s’代表带有样条的解释变量：MaleInit ～ t2(IID, TimeRelAgg) + DistEdgeM + s(TimeRelSun) + offset(blockDuration) + (1 | PairID) + (1 | TreeID_M) + (1 | TreeID_F)。

**女性回应比例模型**
第二个模型使用分组数据集，基于解释变量IID、DistEdgeF、TimeRelAgg和TimeRelSun来预测FemaleAns。我们构建了一个二项式模型来预测雌鸟在她伴侣已经唱歌后回应其歌声的概率。随机效应与之前的模型相同。我们确定了两个合理的女性回应比例模型的二元交互项（IID?DistEdgeF和IID?TimeRelAgg）。LOO评分表明，包含交互项IID?DistEdgeF的模型最适合数据，得到以下模型：FemaleAns ～ t2(IID, TimeRelAgg) + DistEdgeF + s(TimeRelSun) + (1 | PairID) + (1 | TreeID_F) + (1 | TreeID_M)。

**配对对唱率模型**
第三个模型基于分组数据集，基于解释变量IID、DistEdgeM、DistEdgeF、TimeRelAgg和TimeRelSun来预测PairDuet。我们构建了一个障碍泊松模型，将时间段作为偏移项，随机效应包括PairID、TreeID_M和TreeID_F。我们确定了三个合理的二元交互项（IID?TimeRelAgg、IID?DistEdgeM和IID?DistEdgeF）以及一个合理的三元交互项（IID?DistEdgeM?DistEdgeF）。LOO评分表明，包含IID?TimeRelAgg和IID?DistEdgeF的模型最适合，得到以下模型：PairDuet ～ t2(IID, TimeRelAgg) + IID?DistEdgeF + DistEdgeM + s(TimeRelSun) + offset(blockDuration) + (1 | PairID) + (1 | TreeID_F) + (1 | TreeID_M)。

**运动模型**
最后一个模型使用连续数据集，基于解释变量IID、DeltaSex、Vocalization和TimeRelSun来预测DeltaIID。我们构建了一个高斯模型，其中包括随机效应PairID、TreeID_M和TreeID_F。我们包括了DeltaSex和Vocalization之间的二元交互项，因为不同性别可能对未回应的与回应的雄性发起有不同反应。我们将IID设置为样条变量，以适应在不同IID下的不同行为。模型由以下方程表示：DeltaIID ～ DeltaSex + Vocalization + s(TimeRelSun) + s(IID) + (1 | PairID) + (1 | TreeID_F) + (1 | TreeID_M)。

模型验证
所有解释变量和交互项的R?值都小于1.01，表明我们的模型收敛了。后验预测检查表明所有四个模型的拟合效果都很好。我们使用createDHARMa、testZeroInflation和testDispersion函数来评估三个发声模型（男性发起率、女性回应比例和配对对唱率）的模型拟合度。我们没有发现零膨胀的证据。男性发起率和女性回应比例模型略微欠分散，但残差图表明两个模型的拟合效果都很好。

**模型解释**
由于发声模型的结构复杂（Bürkner, 2018），模型预测比模型参数更容易解释。对于每次模拟，我们构建了一个数据帧，仅改变感兴趣的解释变量，而其他变量保持其平均值。唯一的例外是TimeRelAgg，我们将其设置为攻击性遭遇前的15分钟。我们选择这个时间是为了减少模型中无法解释的变量的影响，例如焦点配对是否在入侵或防御。我们将感兴趣的变量限制在每个模拟焦点配对的观察范围内。我们选择了TreeID_M和TreeID_F的位置，这些位置最接近边界和IID的平均距离。然后我们能够使用brms R包中的拟合函数（Bürkner, 2018）生成预测。

我们使用模型参数来测试配对在对唱后应该比在独唱后减少IID的假设。由于运动模型的相关变量要么是二值的，要么是线性的（Bürkner, 2018），因此不需要基于模拟数据进行预测。我们解释了条件R2（固定效应和随机效应共同解释的因变量方差比例）和边际R2（仅由固定效应解释的方差比例）。我们通过计算只包含一个随机效应的条件R2，然后减去边际R2值来评估每个随机效应所占的方差比例。

**结果**
我们不得不排除22个录音会话中的两个。由于无线电标签故障，我们只对第8对进行了一个录音会话，在此会话中没有观察到任何对唱或攻击性遭遇。因此，我们将第8对从所有分析中排除。我们还排除了第1对的一个录音会话，因为在整个录音会话期间，焦点雌鸟都在领地之外。排除这些数据后，我们得到了7对中的20个录音会话（不包括晨间合唱的时间约为43小时）。分组数据集进一步省略了约4小时的录音，因为这些时间段包含非活动时间或焦点鸟类在领地边界之外（补充表S1）。平均（±标准差）每日总数为78 ± 30个时间段（每个时间段93.3 ± 121.8秒），56 ± 33次歌曲发起和23 ± 10次回应。在分组数据集中的59次攻击性遭遇中有4次发生在日出后700秒之前，因此我们只分析了这些事件之后的行为，而不是之前的行为。有关样本大小的更多详细信息，请参见补充表S6。

平均（±标准差）领地面积为0.93 ± 0.32公顷（表1）。领地没有重叠，但所有配对的成员都曾进入过它们防守的领地之外（图2）。关于超出领地的行为，在补充材料中有描述。

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图2.我们研究中涉及的阿德莱德莺类配对之间的领地边界（粗线条）是通过100% k-LoCoH多边形方法计算得出的。一些邻近配对的领地边界（细线条）则由现场观察者估算得出。第8对配对未参与主要分析（见正文）。雄性在领地边缘10米范围内花费了53%的时间，并在这一距离内发出了51%的鸣叫（补充图S5a、c），而雌性在同一距离内花费了42%的时间，并发出了40%的鸣叫（补充图S5b、d）。配对的成员在彼此10米范围内共度了45%的时间（补充图S6a）。雄性在伴侣10米范围内发出了28%的鸣叫，雌性则发出了47%的鸣叫（补充图S6b）。我们观察到47次攻击性互动发生在黎明鸣唱之后，且这些互动并未发生在雌性坐在巢中的情况下。其中，62%的互动中双方同时发起攻击（攻击开始时的个体间距离IID<5米）。然而，无论初始距离如何，85%的互动中双方都会共同参与攻击行为。有一只雌性（第5对）在四次记录中有三次坐在巢中，我们将这三次记录纳入了主要分析，因为它们反映了研究期间繁殖行为的自然变化。我们也关注筑巢行为对雌性行为的可能影响，因此去除了包含筑巢雌性的三次记录，并重新运行了鸣叫和定位模型。这些分析的结果在质量上与原始分析结果一致，只有一个例外（见鸣叫模型部分）。详细观察筑巢雌性行为的记录见补充材料。

**鸣叫模型**
当雄性距离领地边界和伴侣较远时，它们的鸣叫频率更高（图3a、b）。在攻击性互动发生前50分钟，雄性的鸣叫频率开始增加，并在互动后持续增加50分钟（图3c）。我们的模型未发现日出时间（timeRelSun）对鸣叫频率有影响（图3d）。

**领地边界与行为的关系**
- 雄性的鸣叫频率与它们距离领地边界和伴侣的距离呈负相关（图4a、b），尤其是后者影响更为显著。
- 雌性在回应鸣叫时的比例与距离领地边界和伴侣的距离呈负相关（图4a、b）。
- 二重唱的发生频率与雌性距离领地边界和伴侣的距离无关（图6a、b），但与攻击性互动的时间有关（图6c）。

**移动模型**
- 在单独鸣叫和进行二重唱后，雌性比雄性更大会减少个体间距离（IID）（图7）。相比之下，雄性在两次行为后都会略微增加IID（图7）。
- ΔSex（性别差异）的95%置信区间不包含0，因此我们可以确定雌性在鸣叫或二重唱后比雄性更会减少个体间距离（表4）。
- 我们的模型解释了鸣叫频率和响应频率的大部分变异，但仅解释了配对二重唱频率变异的不到三分之一。整个模型解释的变异比例显著高于仅固定变量所能解释的比例（表3）。

**其他观察结果**
- 阿德莱德莺类配对在攻击性互动前的二重唱频率略有上升，并在互动后持续升高（图3、图6）。
- 雌性在筑巢期间被排除在分析之外后，其在攻击性互动前的响应比例倾向于增加，并在互动后继续增加（图5）。

**讨论**
我们同时记录了自由生活的阿德莱德莺类配对，并利用这些数据来测试关于它们鸣叫二重唱功能的假设。尽管存在个体间和配对间的显著变异，但仍然观察到了一些一致的趋势：
- 雌性在攻击性互动发生时、接近领地边界以及个体间距离较低时更可能回应鸣叫以形成二重唱，这与联合资源防御假说相符。
- 研究结果支持雌性阿德莱德莺类通过鸣叫回应来共同防御领地免受同种动物的侵扰（Benedict, 2010; Brumm & Goymann, 2018; Diniz et al., 2018, 2020; Dowling & Webster, 2013; Hall, 2009; Odom et al., 2017; Sandoval et al., 2018; Templeton et al., 2011; Wheeldon et al., 2020）。
- 如果鸟类使用二重唱来防御领地，那么回应行为应与攻击性互动相关（Diniz et al., 2018; Hall, 2004; Odom et al., 2017）。事实上，我们发现雄性的鸣叫频率和二重唱频率在攻击性互动前不久都会增加，并在互动后保持高位（图3、图6）。
- 雌性回应鸣叫的比例并未受到攻击性互动的影响，但在日出后约一小时开始逐渐下降（图4c）。然而，当排除筑巢的雌性后，其在攻击性互动前的响应比例倾向于增加，并在互动后继续上升（图5）。

这些看似矛盾的结果——二重唱频率的增加，而雌性回应比例没有变化或仅略有增加——揭示了二重唱研究中的一个模糊之处。许多关于二重唱功能的研究预测了回应行为的变化，但很少明确指出应该是二重唱频率还是回应比例发生变化。这种模糊性可能导致相反的结论。例如，Fedy和Stutchbury（2005）以及Diniz等人（2018）发现，在攻击性情境下二重唱频率增加而回应比例不变（这意味着启动频率增加），但Diniz等人（2018）将这一现象解释为联合资源防御的证据。我们认为应采用后一种解释。

综上所述，三种个体行为组合会导致二重唱频率的增加：一是启动频率增加而回应比例保持不变或略有下降；二是启动频率保持不变或略有下降而回应比例增加；三是两者同时增加（Logue & Krupp, 2016）。所有这些情况都与联合资源防御假说一致，因为它们都表明发送者增加了鸣叫努力，从而接收者接收到更强的信号。我们不能排除在攻击性互动期间回应比例基本不变的情况对发送者和接收者来说仍然重要的可能性。然而，这种解释难以与诚实信号理论相协调，因为在二重唱频率没有增加的情况下，回应比例并不随信号强度或发送者的信号努力成比例变化。此外，理解和感知回应比例及被回应的鸣叫数量似乎需要更复杂的认知过程。

我们的研究还提供了其他证据表明配对通过二重唱来共同防御领地：
- 配对经常同时在攻击性互动发生时接近（Diniz et al., 2020; Hall & Peters, 2008; Koloff & Mennill, 2013a; Sandoval et al., 2018; Templeton et al., 2011）。
- 尽管我们没有测量信号幅度，但我们认为雌性在攻击性互动时的二重唱通常比正常活动时更响亮。如果雌性协同防御同种动物，增加信号幅度有助于信号传递给目标接收者，并可能显示出防御动机。
- 雌性在攻击性互动时偶尔会使用特定的回应方式（Staicer, 1991），这种回应方式与攻击性情境相关。

我们得出结论，二重唱是一种合作性的资源防御信号。关于“它们究竟是哪种类型的合作资源防御信号？”这个问题，攻击性互动前约50分钟配对二重唱频率的增加提出了几种可能解释。一种可能是配对利用二重唱来“探索”现有的领地边界，以测试或巩固边界位置。通过在边界附近（或跨越边界）发出信号，一对 birds可以开始与邻居进行声音交流，这可能会引发攻击性互动。另一种可能是，二重唱（duet）被视为攻击性意图的信号。Searcy和Beecher（2009）提出了三个标准来判断一个信号是否应被归类为攻击性的：（1）该信号在攻击性情境下应增强；（2）该信号应预示着攻击性的升级；（3）接收者应对信号作出适当的反应。我们的结果支持第一个标准。在攻击性遭遇之前，歌声和二重唱频率的增加与第二个标准一致，但仍然需要更多的研究来验证这一标准（Searcy等人，2006年）。这项研究没有涉及第三个标准，目前也没有关于Adelaide warbler对二重唱播放反应的已发表数据。测试第二个和第三个标准的研究将有助于澄清Adelaide warbler的二重唱是否是攻击性意图的合作信号。二重唱也可能在冲突后作为一种展示行为。这一结论基于这样一个发现：在冲突结束后，二重唱的开始频率和频率在大约50分钟内仍然保持较高水平。这些结果让人想起Trillo和Vehrencamp（2005）的观察，他们发现banded wrens（Thryophilus pleurostictus）在边界争端较多的日子里会以更高的频率鸣叫。我们无法验证胜利展示假设（Grafe & Bitz, 2004a; Mouterde等人，2012）或失败展示假设（Lippold等人，2008），因为我们无法确定每次攻击性遭遇中的获胜者和失败者。似乎在冲突后二重唱频率的升高有助于重新确立邻居之间的领土边界，并传达出更高的防御动机。

我们基于联合资源防御假说的第二个预测是，雌性在靠近领土边界时会更多地回应。只有少数研究测试了这一预测，而且大多数研究仅提供了轶事支持（Cuthbert & Mennill, 2007; Sandoval等人，2015; Ward, 1986）。唯一一项基于系统收集数据的已发表研究未能在rufous-and-white wrens（Thryophilus rufalbus）中显示出二重唱与边界之间的关联（Mennill & Vehrencamp, 2008）。我们的数据对“雌性在领土边界附近会更频繁回应”的预测提供了混合支持。虽然雌性在边界附近回应了更大部分伴侣的歌声（图4a），但由于雄性发起频率与距离边界的距离呈正相关（图3a），当雌性距离边界较远时，二重唱频率略高（图6a）。我们得出结论，我们的预测“雌性在领土边界附近会更频繁回应”不够具体，因为它没有区分二重唱频率和回应比例。焦点配偶和潜在入侵者可能对领土边界附近的二重唱频率（二重唱次数/时间）、雌性的回应比例（即二重唱与独唱歌曲的比例）或仅仅是领土边界附近的二重唱总数（在数小时或数天内）感兴趣。

我们的数据不支持伴侣在领土边界附近最大化二重唱频率以抵御潜在入侵者的预测。然而，它们符合雌性增加回应比例以（1）提高领土边界附近听到的二重唱与独唱歌曲的比例，或（2）增加领土边界附近听到的二重唱总数的预测。无论哪种情况，如果两只鸟的存在比一只更具威胁性，增加雌性的回应比例都可能威慑潜在入侵者。两种性别都在靠近领土边界的地方花费大量时间（<5米），这也是听到最多独唱和二重唱的地方（补充图S5）。此外，现场观察者注意到Adelaide warbler在二重唱时会巡逻他们的领土边界，这种行为在其他几种二重唱物种中也有观察到（Ward, 1986）。当歌手靠近边界时，接收者每分钟听到的二重唱次数不会增加，但与领土其他部分相比，他们在边界附近会听到更多的二重唱。总体而言，这些结果与联合资源防御假说一致。

我们对联合资源防御假说的第三个预测是，雌性在靠近伴侣时会更多地回应。实际上，我们发现雌性的回应比例和二重唱频率都与初始距离（IID）呈负相关（图4，图6，补充图S6）。先前的研究也表明，鸟类在彼此靠近时会更频繁地回应（Hall & Magrath, 2000; Logue, 2007; Logue & Gammon, 2004; Mennill & Vehrencamp, 2008; Templeton等人，2013）。伴侣们在彼此15米范围内花费的时间超过50%（补充图S6），这与其他二重唱物种在繁殖季节的情况相似（Fedy & Stutchbury, 2005; Gill等人，2005; Hall & Magrath, 2000; Hall & Peters, 2008）。如果伴侣共同防御领土，潜在入侵者可能会认为两只鸟比一只更具威胁性，因此在远处回应可能表明领土防御能力减弱（Logue, 2005, 2007）。雄性表现出与雌性相反的模式，在更大的初始距离（IID）下会增加发声频率（图3b）。许多鸣禽物种的雄性在伴侣视线之外时会更多地鸣叫，但这种模式的根本原因尚不清楚（Schlicht等人，2023年综述）。雄性可能会用歌声让伴侣知道他们的位置。我们的发现表明，平均而言，雌性在雄性鸣叫后会减少回应频率（图7），支持了这一观点。另一种可能是，雄性在大距离下鸣叫是为了吸引额外的交配机会（EPC）。

我们支持联合资源防御假说的证据也是支持伴侣防御假说的证据（Hall, 2009）。伴侣防御假说认为，鸟类回应伴侣是为了保卫自己在伴侣关系中的位置或伴侣的位置（Hall, 2004）。我们测试的三个预测在这两个假说之间都有共同点，这引发了关于这些假说是否真正不同的问题。Adelaide warbler的伴侣全年都在与同种的其他个体竞争物理资源（如领土、食物），并且伴侣关系可以持续多年。这些生活史特征在二重唱物种中很常见（Benedict, 2008; Cramer等人，2011; Diniz等人，2019; Douglas等人，2012; Dowling & Webster, 2013; Gill等人，2005; Logue & Hall, 2014; Mitchell等人，2019; Tobias等人，2016），并且有利于伴侣之间的合作，因为双方共同努力维护共享领土和抚养共同的后代（Logue & Hall, 2014）。未配对的Adelaide warbler雌性不持有领土，未配对的雄性通常也不持有超过几棵相邻树木的领土（S. W. Krause, D. M. Logue, & P. C. Mower，个人观察），这表明社会配对对于获取物理资源可能是必要的。我们提出，雌性Adelaide warbler回应歌声是为了保护伴侣还是保护共享领土可能只是一个没有本质区别的区分。无论如何，回应行为都能驱逐潜在的入侵者并维持现状（另见van den Heuvel等人，2014; Weng等人，2012）。对于Adelaide warbler和其他具有类似生活史的物种来说，歌声回应可能既有助于保护伴侣也有助于保护领土。

我们的研究还表明，在二重唱演化的早期阶段，资源和伴侣防御可能是二重唱的主要功能。支持这些功能假设的证据在鸟类中广泛存在（Benedict, 2010; Brumm & Goymann, 2018; Budka等人，2023; Dahlin & Benedict, 2014; Dingle & Slabbekoorn, 2018; Diniz等人，2018, 2020; Dowling & Webster, 2013; Grafe & Bitz, 2004b; Logue & Gammon, 2004; Marshall-Ball等人，2006; Mennill & Vehrencamp, 2008; Odom等人，2017; Sandoval等人，2018; Templeton等人，2011; van den Heuvel等人，2014; Weng等人，2012; Wheeldon等人，2020）。随着时间的推移，二重唱可能会演化出更复杂的功能。

我们没有找到支持伴侣定位假说的证据。我们首先测试的预测是，雌性在更大的初始距离（IID）下应该更频繁地回应伴侣。我们发现了相反的模式：雌性的回应比例与初始距离（IID）呈强烈负相关（图4b，补充图S6）。我们的第二个预测是，一对鸟类在二重唱后应该比在未得到回应的雄性歌声后减少初始距离（Benedict, 2010; Logue, 2007; Odom等人，2017）。雄性在鸣叫后倾向于增加初始距离（IID）（图7）。雌性在二重唱后稍微减少了初始距离，但估计的效果很小，置信区间穿过零（图7）。然而，雌性在伴侣发声后也会减少初始距离。我们的数据既不支持“马可·波罗”假说，也不支持“接近意图”版本的伴侣定位假说。我们得出结论，在这个种群中，二重唱不用于伴侣定位，但雌性可能会利用雄性的歌声来定位雄性。此外，如果雌性叫声的幅度或结构在进化过程中发生变化，使雄性能够在更远的距离上更好地检测到它们，雄性可能会根据“发送者-前驱模型”（Bradbury & Vehrencamp, 2011）演化出马可·波罗类型的伴侣定位方式。最后，歌曲回应的联合资源防御和定位功能之间可能存在权衡，正如我们对初始距离（IID）的不同预测所示。如果雌性回应的主要功能是保护共享资源，那么在较大初始距离下回应可能会削弱团结一致的信号。这可能会限制在保护共享资源至关重要的物种中定位功能的演化。

根据伴侣关系维护假说，二重唱参与表示对伴侣的承诺（Hall, 2004, 2009）。虽然我们并没有专门测试这一假说，但我们的一些结果与其预测一致。在相互适应性投资较高的物种中，个体可能会从评估伴侣继续投资于伴侣关系和繁殖成功的意愿中受益（Hall, 2004）。歌曲的发起可能会引发一个问题：“这种伴侣关系是否值得付出的代价？”（Smith, 1994; Zahavi, 1977）。一个专注于伴侣的投入伴侣会迅速回应。发起者可能会使用回应努力阈值来评估伴侣的承诺（Hall, 2004）。当伴侣关系面临潜在威胁（如与同种的攻击性遭遇）时，发起者可能会更加频繁地吸引伴侣的注意。

我们的数据与雄性歌声包含吸引注意力的企图、以及雌性回应表示承诺的假说一致。通过在社会背景和时间上保持相对稳定的回应比例，Adelaide warbler的雌性可能提供了一个一致的承诺信号。在攻击性情境下，不仅增加伴侣层面的二重唱作为联合资源防御的信号很重要，保持一定的个体层面回应比例也能让伴侣确信回应者的防御承诺。信号传递承诺和共同防御资源的意图并不是歌曲回应的互斥功能。我们推测，伴侣关系维护功能可能推动了Adelaide warbler二重唱的演化。雌性的回应最初可能是为了确认自己对伴侣关系的承诺，从而鼓励雄性保护雌性在伴侣关系中的位置。偷听的同种个体如果注意到这一信号，可以避免与频繁收到女性回应的伴侣发生攻击性遭遇，这将有利于焦点伴侣。这些适应性优势会增加雌性在攻击性情境下更大声、更频繁回应的选择压力。

我们得出结论，Adelaide warbler的雌性回应行为是一种合作行为。雌性在攻击性遭遇中会增加对伴侣歌声的回应频率，并且在靠近领土边界或伴侣时更有可能回应伴侣的歌声以形成二重唱。这些行为支持了联合资源防御和伴侣防御假说。对于那些在双声道鸣唱中相互适应性投资较高、全年都具有领地行为且每对伴侣间互动频率（EPC）较低的物种来说，配偶是一种宝贵资源，这模糊了上述两个假设之间的界限。虽然雌性的回应行为并不能直接用于伴侣定位，但它们可能会利用雄性的主动信号来确定伴侣的位置。阿德莱德的鸣禽所进行的双声道鸣唱可能正处于发展伴侣定位功能的早期阶段。我们假设雌性在各种竞争性情境下以及整个早晨都会以固定的频率回应雄性，以此来表达对伴侣关系的承诺。通过研究由雌性主导双声道鸣唱的物种，我们可以相对简单地分析雌性的回应行为；同时也能认识到雄性也可能从雌性的回应中获益。此外，研究这种最近进化出来的简单双声道鸣唱机制有助于我们了解其早期演化过程。未来通过比较不同山雀科（Parulidae）物种之间的双声道鸣唱结构和功能，可以进一步揭示其演化的各个阶段。我们的研究为越来越多的研究提供了支持，这些研究表明观察方法结合现代统计分析能够加深我们对双声道鸣唱功能及其演化的理解（Odom & Omland, 2018）。

作者贡献：
Samantha W. Krause：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、项目管理、方法设计、研究实施、 funding获取、数据分析、概念构建。
Tyler R. Bonnell：数据分析。
Marcus J. Dostie：数据分析。
Samantha I. Booth：数据管理。
Peter C. Mower：研究实施。
David M. Logue：撰写——审稿与编辑、项目监督、资源协调、方法设计、研究实施、 funding获取。

数据可用性：
数据和代码作为补充材料提供。