人工智能驱动的生物量估算工具，实现种群和个体水平变异分析：以寄生蝇为例

《Entomologia Experimentalis et Applicata》：An AI-Driven Biomass Estimation Tool Enabling Population- and Specimen-Level Variation Analyses: A Case Study on Parasitoid Flies

　　

昆虫对全球动物生物量贡献巨大，但量化生物量在分类群间的分布及其时空变化仍具挑战。传统体尺寸测量费力且常依赖无法完全捕捉种间和种内形态变异的回归模型，限制了生物量估算的准确性。本文介绍了InsectMorphoAI的首次生态应用，该自动化框架可从标准化二维图像估算昆虫体体积和曲线体长。该方法将实例分割与生物学可解释的几何重建相结合，在保留凭证标本以供后续分析的同时，生成个体水平的体尺寸测量值。研究人员以寄蝇（双翅目：寄蝇科）为模型系统，量化了在意大利一个地中海森林中相隔24年的两次标准化马氏网调查所采集群落的物种组成、多度、体尺寸、身体比例和生物量代理指标。自动化体体积估算使生物量能够在物种间分配，并揭示体形差异如何影响多度与生物量之间的关系。体体积与曲线体长的比较进一步表明，这些代理指标虽然在群落水平上大致一致，但可能因身体粗壮度的差异而在个别物种上出现分歧。个体水平自举分析表明，通常只需对相对较少的个体成像即可获得可靠的物种水平生物量估算，为未来生物多样性研究提供了实践指导。更广泛地，研究结果表明自动化形态测量可将标准化标本图像转化为定量生态数据，实现生物量知情的分析，补充传统的基于多度的方法，并扩展自然历史收藏在长期生物多样性监测中的应用。

**论文解读：基于自动化形态测量的昆虫生物量估算框架及其在寄生蝇群落中的应用**

### 1. 研究背景与问题

生物量是理解生态系统功能的基本指标之一，它联系着生物多样性与碳通量、能量传递和营养动态。尽管动物仅占全球总生物量约0.4%，但它们在生态系统过程中发挥着不成比例的重要作用，特别是通过营养互作、养分循环和食物网能量传递。节肢动物是动物生物量的主要组成部分，但如何以有意义的分类学分辨率量化其生物量仍是一大挑战。传统方法依赖基于体长的回归模型，但这些模型难以充分捕捉种间和种内的形态变异，从而影响生物量估算的准确性。直接称重法虽相对准确，但劳动强度大、耗时，且对微小或脆弱的昆虫常造成损伤。引入体宽等维度可显著改进估算，但精确的体积测量传统上需要显微CT或同步辐射成像等专门技术，难以应用于大规模生态数据集。近年来，计算机视觉和机器学习的发展为从二维图像自动化估算体尺寸提供了可能，但个体水平的体积估算仍未充分探索。为此，研究人员首次将自动化框架InsectMorphoAI应用于生态学，以寄生蝇（双翅目：寄蝇科）为模型系统，旨在：（1）量化寄蝇群落中体体积在物种和身体区域间的分布；（2）评估两个采样期之间群落生物量和物种特异性生物量贡献的时间变化；（3）评估物种内平均体体积和身体部位比例的时间变异；（4）确定获得稳健物种水平生物量估算所需的最小个体采样量。

### 2. 主要技术与方法

研究样本采集自意大利罗马附近的Castelporziano总统庄园，于1998年和2022年使用相同的马氏网协议在相同四个地点进行采样。1998年标本基于形态学鉴定，2022年标本采用大规模整合分类学（LIT）协议，包括DNA条形码和形态学检查。所有完好标本使用DIY显微镜Entomoscope成像，并利用InsectMorphoAI的“详细分析”模块，该模块基于YOLOv8-seg深度学习模型对头、胸、腹三个体区进行实例分割，通过堆叠截锥重建体体积（V）和曲线体长（L）。研究人员还利用个体水平自举分析确定达到目标精度所需的最小标本量。

### 3. 研究结果

**3.1 数据集概况与体尺寸变异**
研究共采集1998年2103个标本（93种），2022年867个标本（90种），其中46种两年共有。DNA条形码揭示了三个隐性谱系。成像并标准化后，最终时间归一化数据集包含1329个标本、2602张图像，代表122种。物种平均体体积范围为0.141 mm3（*Peribaea discicornis*）至5.880 mm3（*Billaea lata*），平均曲线体长范围为2.873 mm（*Microsoma exiguum*）至13.585 mm（*B. lata*）。*B. lata*、*Nemoraea pellucida*和*Dolichocolon paradoxum*具有最高的体积/长度比，表明体型粗壮。群落总体积从1998年的1000.53 mm3下降至2022年的775.85 mm3（下降22.5%），曲线体长从8610.78 mm降至5517.97 mm（下降35.2%），但配对置换检验均未达到统计显著。共享种贡献了两年中大部分生物量（分别是85.15%和84.58%）。物种间多度变化转化为生物量变化的差异显著，例如*Dexia rustica*的物种体积从22.708 mm3增至224.355 mm3，而*Bithia modesta*从227.218 mm3降至0.997 mm3。

**3.2 精细尺度体尺寸分析**
针对*Oswaldia muscaria*和*Peribaea tibialis*两个代表种，研究发现两者在1998至2022年间平均体体积和曲线体长均有所增加，*O. muscaria*增幅更明显。身体部位分析显示，腹部体积变化最大：*P. tibialis*腹部平均体积增加29%，*O. muscaria*增加10.6%。

**3.3 最小标本样本量**
基于12个物种的个体水平自举分析，在中等精度标准（变异系数CV ≤ 10%）下，所有物种仅需3至15个标本即可获得稳定估算；在高精度标准（CV ≤ 5%）下，大多数物种需要11至41个标本，但*Cylindromyia auriceps*、*Exorista rustica*和*Triarthria setipennis*在可用数据内未达到该阈值。

### 4. 讨论与结论

讨论部分指出，InsectMorphoAI提供了一种可扩展的自动化测量框架，直接从凭证标本估算体体积，避免了对传统长度回归模型的依赖。该方法适用于粗略的蝇类体形，但对背腹扁平或侧扁的类群需采用其他截面模型。体密度假设需谨慎处理，因为脂肪储备和卵负荷可影响质量而外部体积不变。腿部质量约占体重的16.9%，未来需纳入估算。样本量建议为每个物种成像20个（高精度）或9–10个（中等精度）标本即可。将自动化形态测量整合至高通量生物多样性流程中，可实现对多样昆虫类群生物量的量化，补充基于多度的传统评估，并为长期生态监测提供新途径。

研究结论是：本研究建立了一个可扩展的框架，将标准化标本图像转化为生物量知情的生态数据。通过结合自动化图像分割与生物学可解释的几何重建，InsectMorphoAI能够在保留凭证标本的同时实现个体水平体体积估算，克服了传统工作流程中破坏性测量或标本用途单一的主要局限。未来开发将扩展至更广泛体形类群，并自动化提取口器、足等功能结构，从而推动自然历史收藏与现代成像工作流的整合，为全球昆虫生物多样性研究提供多维数据支持。