《Biodiversity and Conservation》：Camera traps and acoustic approaches are needed to monitor Malagasy seed dispersers
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尽管全球范围内进行了广泛的保护努力，但生物多样性丧失仍在持续，特别是在热带地区。因此，开发能够在时间和空间上有效扩展的生物多样性监测方法至关重要，使野生动物管理者能够快速评估并应对种群或群落的变化。研究人员探索了将相机陷阱与声学方法相结合以调查种子传播鸟类和哺
尽管全球范围内进行了广泛的保护努力，但生物多样性丧失仍在持续，特别是在热带地区。因此，开发能够在时间和空间上有效扩展的生物多样性监测方法至关重要，使野生动物管理者能够快速评估并应对种群或群落的变化。研究人员探索了将相机陷阱与声学方法相结合以调查种子传播鸟类和哺乳动物的有效性。研究人员在220个采样点部署了树冠和地面相机陷阱，以及采用不同录音计划的AudioMoth声音记录器，覆盖马达加斯加东部湿润森林的五个不同地点，但声学分析仅限于一个地点。基于所有三种方法（树冠相机、地面相机陷阱和AudioMoth），研究人员成功识别了假定存在于研究地点的种子传播者物种中的78%。物种累积曲线显示，树冠相机估计的物种丰富度高于地面相机，成熟保护林地的物种丰富度高于其他栖息地。两种类型相机检测到的物种组成存在差异，而拉努马法纳（Ranomafana）地区鸟类物种组成在相机陷阱和AudioMoth之间存在差异。树冠相机陷阱检测到更多食果灵长类、鸟类和蝙蝠物种，而地面相机陷阱检测到更多地面栖息的脊椎动物物种。在同时部署相机和AudioMoth的地点，物种组成显著不同，AudioMoth检测到更多鸣叫鸟类物种。这些结果强调了需要联合方法才能全面调查种子传播群落，并需要在未来研究中进一步发展声学分析技术。
**论文解读：联合相机陷阱与声学方法监测马达加斯加种子传播者的有效性评估**
**研究背景与问题**
全球生物多样性持续丧失，热带地区尤为突出。尽管保护工作广泛开展，但栖息地丧失和过度开发导致动物种群减少（defaunation），进而削弱种子传播等关键生态系统功能。传统生物多样性监测方法（如样线调查、定点计数）常需专家现场操作，易受观察者效应干扰，且难以同时追踪多个分类群。近年来，低成本新兴技术如红外相机（camera trap）和声学传感器（acoustic sensor）可减少人为干扰，支持长时间、大范围的多类群同步监测，但仍缺乏整合多种传感器系统评价种子传播功能群的研究。马达加斯加作为生物多样性和特有性热点地区，其森林依赖动物（尤其是鸟类和狐猴）完成种子传播。因此，需要开发高效监测方法以支持森林再生和保护行动。
**研究内容与结论**
研究人员在马达加斯加东部湿润森林的五个地点（Marojejy、Analalava、Ankafobe、Ranomafana、Ankarabolava-Agnakatrika）的220个采样点，同时部署树冠相机（arboreal camera）、地面相机（terrestrial camera）和AudioMoth声学记录器，调查已知及潜在种子传播者（包括灵长类、鸟类、蝙蝠、啮齿类等）。通过物种累积曲线（SAC）、非度量多维尺度分析（NMDS）及指示物种分析（IndVal）等方法，比较不同监测技术的物种检测效率。主要结论：联合三种方法共检测到52种已知和潜在种子传播者，占预期物种的78%。树冠相机比地面相机检测到更多食果灵长类和鸟类，而地面相机更擅长检测地面活动物种（如Potamochoerus larvatus、Coua reynaudii）。声学记录器在鸟类检测方面优于相机陷阱，两种录音计划（每20分钟录音1分钟 vs. 每2分钟录音1分钟）未发现显著物种组成差异。成熟保护林地的物种丰富度高于再造林、自然更新区、种植园、火烧地和 cleared land。研究强调，为全面监测种子传播功能群，必须联合使用树冠相机、地面相机和声学传感器。
**重要意义**
该研究发表于《Biodiversity and Conservation》，系统验证了多传感器联合策略在热带地区监测种子传播功能群的有效性，为生物多样性监测的成本-效益优化提供了实证依据，并指出需进一步发展声学分析技术以提升鸟类等发声类群的检测能力。
**关键技术方法**
1. **采样设计**：在五处地点（马达加斯加东部湿润森林）设置220个采样点，每个点部署一台树冠相机（10–20 m高）和一台地面相机（0.5 m高），按不同录音计划（A: 每20分钟录1分钟；B: 每2分钟录1分钟）放置AudioMoth声学记录器，总时长约40天（Ranomafana约70天）。
2. **数据分类**：相机图像通过Trapper数据库人工分类，依据Soarimalala & Goodman (2011)等手册鉴定物种，并参照Razafindratsima et al. (2022)分为已知/潜在种子传播者。声学数据采用基于BirdNET的卷积神经网络（CNN）模型，识别130种马达加斯加鸟类，但仅分析Ranomafana点位的鸟类发声。
3. **统计分析**：使用VEGAN包计算物种累积曲线（SAC）和一级Jackknife丰富度估计器；通过Jaccard相异度矩阵进行NMDS排序和PERMANOVA检验（Bonferroni校正，显著性阈值P=0.016）；采用指示物种分析（IndVal）量化物种与传感器类型的关联。
**研究结果**
**物种丰富度与检测率**
联合方法共检测52种（占预期67种的78%）。不同地点检测比例：Marojejy 48%、Ankafobe 59%、Analalava 62%、Ankarabolava-Agnakatrika 73%、Ranomafana 77%。树冠相机记录2,461次、地面相机978次、声学记录器确认20种鸟类的3,317次真阳性检测。
**物种累积曲线（SAC）**
多数地点SAC趋向渐近线但未完全平台化（除Ankafobe在约2,000相机夜平台），额外6%–22%的采样努力可使曲线平台化。成熟保护林地的渐近丰富度最高，再造林次之，火烧地和 cleared land最低。两种声学录音计划的SAC高度重叠，分别需额外98 h和97 h录音达到平台。
**树冠 vs. 地面相机**
NMDS（stress < 0.1）和PERMANOVA（R2 = 0.06, p < 0.001）表明两种相机检测的物种组成存在强差异。指示物种分析发现19个显著关联物种，其中6种（如Potamochoerus larvatus）与地面相机关联，13种（包括8种灵长类、4种鸟类）与树冠相机关联。
**声学录音计划比较**
NMDS（stress = 0.07）显示计划A与B的鸟类物种组成无显著差异（PERMANOVA: R2 = 0.07, p = 0.385），指示物种分析也未发现任何鸟类物种特定关联于某一计划。
**相机陷阱 vs. 声学记录器（Ranomafana）**
NMDS（stress < 0.1）和PERMANOVA（R2 = 0.28, p < 0.001）表明三种方法（树冠相机、地面相机、AudioMoth）间鸟类物种组成存在强差异。指示物种分析显示8种鸟类与AudioMoth显著关联，3种（Hypsipetes madagascariensis, Leptopterus chabert, Dicrurus forficatus）同时关联于树冠相机和AudioMoth，1种（Copsychus albospecularis）同时关联于地面相机和AudioMoth。
**讨论与结论**
讨论指出，联合方法可有效覆盖多数种子传播者，但采样努力因地点面积、植被结构、人为干扰而异。树冠相机对树栖食果类群（灵长类、鸟类）优势明显，地面相机适合地面活动物种，声学记录器对鸟类检测不可或缺。不同录音计划未影响物种组成，但需注意环境噪音干扰。研究还讨论了环境DNA（eDNA）和 invertebrates来源DNA（iDNA）等新兴补充方法的潜力。
**结论部分翻译**：
尽管各地点和栖息地的采样努力存在差异，但这些努力足以监测当地大部分已知和潜在的种子传播动物。变异可能源于植被结构、栖息地面积或干扰程度等多种因素。树冠相机、地面相机和AudioMoth检测到的物种组成显著不同。因此，为了全面研究已知和/或潜在的种子传播动物，必须将三种方法联合使用。然而，若专注于特定类群，树冠相机陷阱可能对树栖种子传播者（包括灵长类和树栖食肉动物）最有效，而声学记录则非常适合鸟类。对于啮齿动物，树冠和地面方法均不可或缺，但推荐增强分辨率、闪光功能或采用盒式设计以辅助鉴定（例如De Bondi et al. 2010；McCleery et al. 2014）。对于蝙蝠，针对果树的树冠相机与声学记录器结合可提供有价值的见解，而地面相机可有效调查地面栖息的哺乳动物（Marques Dracxler and Kissling 2022）。在生物多样性丰富且生物相互作用复杂的热带地区，这些发现可通过采用多类群方法监测整个功能群来改进保护工作，从而实现更有效和可持续的生物多样性管理。
