《Journal of Avian Biology》：Forest degradation reduces acoustic partitioning in tropical avian communities
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声学生态位假说（ANH）认为，物种通过频率和时间划分声学空间以避免信号掩蔽，并且任何局部的物种丧失都会在协同演化的声景中留下可检测的间隙。然而，栖息地的丧失、破碎化和干扰常常导致物种更替，随着敏感物种的丧失，广布种入侵，可能导致声学生态位的新的重叠。研究人员在
声学生态位假说（ANH）认为，物种通过频率和时间划分声学空间以避免信号掩蔽，并且任何局部的物种丧失都会在协同演化的声景中留下可检测的间隙。然而，栖息地的丧失、破碎化和干扰常常导致物种更替，随着敏感物种的丧失，广布种入侵，可能导致声学生态位的新的重叠。研究人员在巴西亚马逊地区不同干扰程度的热带森林中，通过比较未干扰和干扰森林中的重叠鸣声，检验了声学生态位假说。研究人员测量了干扰对重叠鸣声频率的影响，然后为每个物种分配敏感性得分，并建模了物种敏感性和每个声音文件的物种丰富度如何影响重叠鸣声。研究人员发现，最近被火烧过的采伐森林具有显著更高的鸣声重叠率。在所有干扰类型中，当每个15秒声音文件的物种丰富度和物种敏感性增加时，重叠鸣声显著增加。据研究人员所知，这是第一篇在人类改造的热带森林中检验声学生态位假说的论文，它提供了关于干扰对物种有效通讯能力影响的见解，以及被动声学监测在衡量鸟类群落对全球变化响应中的实用性。
**研究背景与问题**
热带森林是全球生物多样性的重要载体，但农业扩张和土地利用变化导致的栖息地丧失、破碎化和退化正严重威胁着这些生态系统。人为干扰（如选择性采伐和野火）通常会改变鸟类群落组成，导致森林专化种被广布种或开放栖息地物种取代，可能影响生态系统功能与恢复力。声学生态位假说（ANH）认为，在协同演化的未干扰群落中，物种通过频率和时间划分声学空间以避免信号掩蔽，而物种丧失会留下可检测的声学间隙。然而，干扰引起的物种更替可能打破原有的声学生态位，广布种入侵后与残存物种产生新的频率或时间重叠，增加信号掩蔽。以往对ANH的检验多局限于物种贫乏的群落或较长时间尺度的录音，且未在人类改造的热带森林中沿干扰梯度进行系统验证。本研究旨在填补这一空白，探索人为干扰如何影响热带鸟类群落的声学划分。
**研究内容与意义**
研究人员在巴西亚马逊地区利用被动声学监测（PAM）技术，沿包括未干扰、采伐、火烧、采伐+火烧及次生林在内的干扰梯度，收集了鸟类黎明合唱的鸣声数据，首次在人类改造的热带森林中直接检验ANH。研究测量了不同干扰类型下鸣声重叠的实例数量，并分析物种敏感性和物种丰富度对重叠的影响。结果表明，采伐后近期火烧的森林中鸣声重叠率显著升高，且物种丰富度和敏感性增加均与更高重叠率相关，这与ANH预期干扰导致声学间隙的观点相悖。该研究揭示了干扰对鸟类通讯能力的潜在影响，并强调了PAM在监测全球变化下鸟类群落响应中的价值，论文发表在《Journal of Avian Biology》。
**关键技术与方法**
研究样点位于巴西帕拉州桑塔伦、贝尔特拉和莫茹伊-杜斯坎普斯市，隶属于可持续亚马逊网络（Sustainable Amazon Network）的29条样线，每条样线长300米，样点间隔至少2公里，涵盖未干扰原始林、采伐林、新火烧林、老火烧林、采伐+新火烧林、采伐+老火烧林、采伐+两次火烧林及次生林共7种森林类型。录音设备（Frontier Labs Bioacoustic Recording Units）安装在距地面7–10米的树上，采样率16-bit 44.1 kHz，在日出前30分钟开始的2.5小时内随机采集240个15秒音频片段（共6960个），去除降雨噪声后由鸟类学家手动识别所有鸟类鸣声。使用Raven Pro 1.6生成声谱图，标记所有重叠的鸣声事件（包括种内和种间重叠，忽略频率<0.1 kHz或时间<0.1秒的接触），并记录每个15秒文件中的重叠次数。统计采用零膨胀负二项广义线性混合模型（GLMM），以森林类型为固定效应、样点为随机效应，并利用非度量多维尺度分析（NMDS）基于物种在数据集中的分布计算每个物种的敏感性得分（0–1），建模物种丰富度和平均敏感性对重叠次数的影响。
**研究结果**
研究共记录5145次重叠鸣声，每个样点重叠次数从14次到432次不等。森林类型对重叠次数有显著影响：采伐+新火烧林的重叠次数显著高于未干扰林（p=0.021），且未发生重叠的15秒文件数量显著减少（p=0.008）；采伐林和次生林中未发生重叠的文件数量显著增加（p=0.001和p<0.001）。事后比较显示，采伐+新火烧林的重叠次数显著高于未干扰林、采伐林、采伐+老火烧林和次生林，而次生林的重叠次数显著低于其他所有类型（除采伐林外）。所有受2015/2016年厄尔尼诺诱发火灾影响的森林类型均表现出更高的重叠趋势，但仅采伐+新火烧林达到显著水平。
在第二个模型中，每个15秒文件的物种丰富度显著增加重叠次数（计数部分p=0.014），且显著减少未发生重叠的文件数量（零部分p<0.001），表明丰富度越高重叠越多。平均物种敏感性得分与重叠次数显著正相关（p=0.024），即敏感性越高的文件重叠越多，这与预期相反（原预期低敏感性广布种入侵导致重叠增加）。
**讨论与结论总结**
讨论部分指出，采伐与火烧的交互作用对声景产生了显著影响，采伐使森林更易燃，而火烧频率增加对鸟类群落影响深远。未干扰森林中仍存在大量重叠，表明物种并非完全避免重叠，可能由于高密度声景中完全避免重叠不可行，或鸟类通过增强感知能力和行为适应来应对重叠。ANH在热带超多样性群落中的适用性需重新审视：干扰并不总是导致声学间隙，反而可能增加重叠，特别是采伐+新火烧后。次生林中重叠较少，可能与物种丰富度较低有关。研究还讨论了鸣声复杂度、鸣禽与亚鸣禽的差异、录音距离对检测重叠的影响等复杂性。
结论部分原文翻译如下：研究人员首次使用新方法在人类改造的热带森林中检验了声学生态位假说，展示了鸣声群落对干扰的复杂响应，并加深了对超多样性热带群落的理解。这为理解受干扰亚马逊森林中鸟类鸣声行为以及人为干扰对鸟类可能造成的适合度影响提供了机会，鉴于火灾频率持续增加及其与采伐的潜在交互作用，具有重要意义。该研究对基于声学生态位占用理论进行精确自动生态评估也有应用价值。研究结果强调了进一步研究ANH在被动声学监测中如何应用的重要性。与最早提出的干扰区域存在一致且可检测声学间隙不同，研究人员展示了未干扰区域中高基线的重叠鸣声，以及不同干扰类型后变化的重叠水平。
