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期刊信息/Journal information
生物多样性
生物多样性

马克平

双月刊

1005-0094

biodiversity@ibcas.ac.cn

010-62836137

100093

北京香山南辛村20号

生物多样性/Journal Biodiversity ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要栏目有综述，研究报告，研究简报，管理，资料库等。曾获2000年度中科院优秀期刊三等奖，98年度生物类影响因子第4各，99年度生物类影响因子第9名。
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    被动声学技术在生物多样性监测与研究中的应用

    肖治术
    1-5页
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    被动声学监测在蝙蝠研究中的应用

    刘莹莹龚立新曾皓冯江...
    6-13页
    查看更多>>摘要：被动声学监测(passive acoustic monitoring，PAM)技术因其非侵入性和连续监测的能力，在野生动物研究中的意义日渐突出。翼手目动物，俗称蝙蝠，以其独特的回声定位能力、夜行性及对环境变化的高敏感性，已成为基于PAM进行生物多样性和环境监测的关键类群。本综述旨在全面阐述被动声学监测技术在蝙蝠研究中的应用，并分析了被动声学监测的优势和局限性，总结了文献中关于如何有效地收集和处理声学数据以监测和研究蝙蝠的多样性、活动模式、种群动态、生境选择和分布等方法。最后，通过文献中的案例研究比较了不同环境因素对蝙蝠多样性和活动的影响，并讨论了这些环境变量如何影响数据的收集。此外，本文评估了PAM技术在实际应用中的挑战，探讨了PAM技术的发展前景及其在生物多样性保护中的潜在贡献，并提出了包括技术创新、公民科学参与和监测策略优化等未来研究方向的建议，以推动PAM技术在蝙蝠保护和管理中的进一步应用，有助于进一步保护生物多样性，促进生态文明建设。

    蝙蝠被动声学监测生物多样性保护行为生态

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    城市鸟类多样性被动声学监测与评价技术应用

    郝泽周张承云李乐高丙涛...
    14-29页
    查看更多>>摘要：在当前城市化快速发展的背景下，监测与评估城市鸟类多样性是城市生态学研究和生物多样性保护的关键技术。被动声学监测(passive acoustic monitoring，PAM)作为一种利用环境声音评估生物多样性的新兴技术，能够提供城市鸟类种群的连续动态信息，为洞察人类活动对生物多样性的影响提供了独特的视角。目前，中国及全球范围内已经开展了许多基于被动声学监测的生物多样性研究案例。然而，监测与评价技术的差异直接影响基于被动声学监测的城市鸟类多样性评估的有效性，制约了城市生物多样性维持机制等科学问题的深入探讨。随着被动声学监测技术的广泛应用，迫切需要制定一套城市鸟类鸣声被动声学监测与评价技术规范，推动声学数据的规范化采集与处理，并构建全国性的城市鸟类声学数据平台，以高质量的大数据推动城市生态学研究和城市生物多样性保护。本文综述了城市环境下基于被动声学监测评估鸟类多样性的研究案例，系统地总结了监测方案和评价技术，梳理了存在的主要问题，并对未来的研究进行了展望，旨在为今后城市鸟类多样性被动声学监测与评价的理论研究、调查方案和技术应用提供参考。

    被动声学监测城市生态学鸟类多样性生态声学

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    动物园基于生物声学监测的动物福利评价进展

    李晓媛张雯丽田澍辽王振龙...
    30-45页
    查看更多>>摘要：随着动物园内圈养动物种类的增加和动物福利标准的提高，以及游客数量的不断增长，动物园对于推进声环境的监测、评价和管理的需求日益迫切。已有研究表明，动物园复杂的声环境既影响圈养动物的福利，也影响游客对动物园环境的美好体验。然而，以往对动物园及其圈养动物的声学监测、动物福利评价和声环境管理的研究并未受到足够的重视。本文通过梳理总结国内外的文献资料，首先阐述了动物园声环境的复杂性以及相关声学监测技术，接着系统性总结了动物繁育、健康状况和声环境质量等与动物福利相关的声学监测与评价的研究进展。最后，本文探讨了中国动物园在声学监测、动物福利评价与声环境管理的现状，提出了3点建议:(1)加强声学监测技术的研发;(2)声学数据智能识别分析技术的创新;(3)声学评价指标体系的建立，以便全面推进中国动物园的声学监测、动物福利评价和声环境管理。

    动物园声学监测动物福利动物健康状况动物繁育声环境

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    陆地生物声学数据采集设备的进展及展望

    张梓欣张承云郝泽周何凯莹...
    46-56页
    查看更多>>摘要：生物多样性是人类赖以生存和发展的重要基础，生物多样性监测对生物多样性保护至关重要。被动声学监测是近年来迅速发展的一种生物多样性监测技术，通过分析声音特征来获取物种的分布、行为和相互作用等信息。声学数据采集设备是被动声学监测中一个被广泛关注的关键部分。其中，陆地生物声学数据采集设备是用于在陆地环境中记录生物声音信号的工具，它为陆地生物多样性监测和保护提供数据支持。然而，声学数据采集设备种类繁多，性能参数各异，给被动声学监测技术的实际应用带来困扰。本文通过对文献及相关资料的整理，对国内外陆地声学数据采集设备作了系统性总结，对比了国内外设备的发展现状，论述了设备选型需要考虑的关键因素，列举了几个常见的被动声学监测实验方案，并根据不同的设备性能要求提供了几个设备选择方案，提出了设备的应用指引建议。本文旨在为研究人员选择或研发陆地生物声学数据采集设备提供参考，促进陆地生物声学数据采集设备在生物多样性研究和保护中的应用。

    陆地生物声学设备现状设备选择方案生物多样性保护

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    生物声学数据档案的管理标准及管理技术进展

    何凯莹徐心慧张承云郝泽周...
    57-71页
    查看更多>>摘要：生物声学数据档案是记录和保存生物声学数据信息的重要载体，建立统一的管理标准和规范，能够确保数据的质量、共享和长期保存，促进生物声学数据的整合与应用，为生物多样性的监测和评估提供基础数据支持，对于生物多样性研究和生态保护具有重要意义。随着录音数据采集、存储、分析和共享技术的发展及应用，生物声学数据档案的管理和存储有望在数据自动化标注、高效压缩存储、智能化检索和实时共享等方面实现较大的突破和变革。本文结合近年来生物声学监测、评估历史基准线等需求，系统地阐述了生物声学数据档案的特征和管理标准，介绍了相关录音存储技术的最新进展，探讨了生物声学数据档案管理在实际应用中的价值和挑战，并对国内外生物声学数据库和数据共享平台的建设情况进行了展望。

    生物声学监测数据档案管理元数据标准数据库建设数据共享平台

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    鸟声标注技术及其在被动声学监测中的应用

    郭倩茸段淑斐谢捷董雪燕...
    72-93页
    查看更多>>摘要：鸟声标注用于标记声音中的鸟类信息，如种类、声音结构等，是鸟类被动声学监测及相关声学数据分析、物种自动识别分类的重要基础。本文以鸟声标注为重点，比较了人工标注、自动标注和半自动标注等常用方法的优势，点明了各自在数据质量、标注一致性和标注效率等方面面临的挑战，同时探讨了这些标注方法在被动声学监测中的应用进展，提出了自动标注模型优化、跨地区数据集建立和半自动标注系统完善等未来发展方向。尽管目前自动标注方法取得了显著进展，但鸟声标注仍面临冷启动问题，亟需更大规模的跨地区数据集和高效的质量检测半自动标注系统，以满足标注数量和质量的双重要求。本综述有助于帮助鸟声数据集创建者和标注者更好地理解现有标注技术及其潜在的发展趋势，为大规模鸟类声学监测数据的高效物种自动识别提供技术支撑。

    鸟声数据集人工标注半自动标注自动标注鸟声识别被动声学监测

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    被动声学监测设备性能比较及对鸟声识别的影响

    黄万涛郝泽周张梓欣肖治术...
    94-103页
    查看更多>>摘要：被动声学监测技术能够以非侵入的方式进行长期有效的监测，已广泛应用于鸟类的监测，监测过程收集到的大量数据需要借助自动化识别技术进行分析处理。然而，不同录音设备的性能差异可能会影响自动化识别软件正确识别鸟类类别的能力。本研究使用国内外6种类型录音设备对4种不同频带范围的鸟声信号进行回放录音，选取BirdNET作为鸟类鸣声自动识别器，对2种植被类型录音环境、5种距离和3种声源方向的回放录音信号进行鸟声识别，评估这些变量对鸟类类别识别性能的影响。通过比较录音设备的基本参数和配置，并构建广义线性模型(generalized linear model，GLM)对识别结果进行统计分析，以评估不同录音设备的监测性能。结果表明，录音设备类型显著影响BirdNET对鸟类类别的识别准确率。总体上，随着距离增加，设备的监测有效性下降，且在50 m或更近距离内，BirdNET的识别准确率显著更高。声源方向对识别性能也有影响，当声源与录音设备方向相反时，识别准确率显著下降。不同设备对4种不同频带范围鸟声信号的识别有效性存在不一致性。此外，植被类型显著影响鸟声信号传播的衰减，草地植被下的总体识别准确率比林地植被高40。1％。本研究建议，在选择和部署长期录音监测设备前，除评估成本和参数外，还应进行实地录音监测有效性的评估。根据评估结果，优化监测距离和方向设置，以提升监测策略的有效性。

    被动声学监测声学录音设备鸟声识别深度学习BirdNET

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    融合音频及生态位信息的跨地域鸟类物种识别方法

    谢将剑沈忱张飞宇肖治术...
    104-113页
    查看更多>>摘要：鸟类被动声学监测对于了解其种群和群落动态及相关物种的行为功能具有重要意义。利用深度学习技术和鸟类鸣声特征来自动识别鸟类物种，是实现鸟类大规模被动声学监测的关键。亲缘关系相近的鸟类物种的鸣声极为相似，容易混淆，使得假阳性增加，从而导致深度学习模型识别精度有限。针对上述问题，本文提出一种融合音频及生态位信息的鸟类物种识别方法:首先基于残差网络ResNet18构建音频识别模型，再使用最大熵模型对鸟类物种分布进行预测，获取鸟类物种在不同位置的适生指数作为生态位信息，最后构建融合音频及生态位信息的鸟类物种识别模型NicheNet。实验结果表明，与ResNet18相比，NicheNet的Top-1准确率提升了 12。9％，Top-5准确率提升了 10。6％，同时NicheNet的近种错误率、近属错误率以及近科错误率分别下降了3。1％、1。8％以及8。0％。结合对两对鸣声相似的鸟类同科物种的识别结果发现，NicheNet能够根据生态位信息对基于音频特征的分类结果进行修正，以提高对亲缘关系相近、鸣声相似而分布差异大的鸟类同科物种的识别效果。本文所提出的融合音频及生态位信息的鸟类物种识别方法能够有效降低亲缘关系相近、鸣声相似但生态位不同的鸟类物种的误识别率，进而提升基于鸣声的跨地域鸟类物种识别准确率。

    被动声学监测鸟类鸣声识别残差网络深度学习生态位

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    数据不平衡下鸟声识别的集成学习策略

    申小虎李冠宇史洪飞王传之...
    114-128页
    查看更多>>摘要：鸟声识别是被动声学监测的重要应用领域，集成学习方法对提升鸟类识别精度具有重要研究价值，但面对数据不平衡问题时缺少有效的集成策略。为此，通过基学习器的迁移学习获得鸟声信号的不同方面表征，满足了少标签样本条件下的学习训练。同时，设计加入自注意力机制的特征融合和敏感正则项用于提升模型对稀有鸟类的关注度，确保集成模型在信息不对称情况下推理时获得全局最优解。本文在南京老山森林公园共收集了 10种鸟类样本，并对预训练模型完成了微调。通过鸟声识别分类实验，在样本不平衡的自建数据集与BirdCLEF 2023数据集上，总体分类精度分别达到了95。29％和90。17％。本文所提出的集成学习策略提升了少量样本类别的敏感度，增强了模型的泛化能力和学习训练效率，与主流集成学习方法相比较，能更好地适用于当地稀有鸟类的被动鸟声监测与识别，助力鸟类生态环境的精准保护。

    鸟声识别数据不平衡集成学习迁移学习敏感代价

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