声景生态学数据分析与应用

声景生态学是研究景观中生物与非生物声音在多种时空尺度下的声学格局与过程,揭示声音与人类以及声音与自然之间关系的学科。基于声景生态学的研究内容,从声景元素解析、生物多样性评估及人类身心健康评价应用案例中,梳理了数据分析的前沿方法。结论表明,分析技术的发展,特别是人工智能技术的进步,使声景生态学的研究呈现从人工到机器、从单一特征计算到多维特征提取、从单学科研究到多学科联合分析的技术化发展趋势,不断拓展着声景生态学的研究深度与广度。同时这些分析技术的发展也急需优化和标准化,来提高方法的通用性和研究结果间的可比性。此外,需要融合生态学、计算机科学和心理学等交叉学科的理论和方法,进一步推动声景生态学数据分析技术方法体系的完善。     

基于声景的生物多样性评估方法研究进展——基于文献计量分析

近年来,人工智能技术的迅速发展,为构建完备的生物多样性监测体系提供了技术支持,从声音角度拓展生物多样性监测体系成为新的发展趋势。在声景生态学中,声景是由生物声、人类声和地理声共同构成的景观,声学生态位假说和声学适应性假说为声景评估生物多样性提供了主要的理论基础。总结了人工识别法、声学指数法和自动识别法三种常用评估方法,梳理方法的概念、评估原理、差异和局限性。归纳声景在评估生物多样性中造成偏差的影响因素,如生物学因素、环境因素、噪声干扰和数据采集方式。因物种遗传、行为和环境导致的鸣声复杂性,增加了物种识别和分类的不确定性,使得仅依靠声学特征来评估多样性存在一定的局限性。为此,需深入研究声学生态位假说和声学适应性假说的作用机理,并整合多学科专业知识和技术,以建立更全面的理论框架和应用模型。同时,开展数据采集和处理的标准化、融合和创新评估方法并建立声景特征数据库共享平台,为生物多样性快速评估和保护提供更有效的工具和方法。