用于音景生态学的生物声学指数分析与比较文献综述

文 献 综 述

音景生态学是研究自然环境中所产生的声音的新兴学科，声音景观是由地理声，生物声和人工声三类声音叠加的结果。

作为一门新兴的交叉学科，音景生态学与景观生态学，生物地理学，城市环境声学，生物声学和声学生态学等多个学科相互交叉[1]。景观生态学主要研究空间模式和相应的生态过程之间的关系。在多空间格局中研究空间模式与生态过程的相互作用，有益于自然资源的管理和决策制定。而声音景观可以反映许多生物过程，本身就是一种生态模型。在大的空间格局中可以进行声音景观的相关比较，因此音景生态学能够在生物地理学领域相关知识的基础上进行研究[2]。生物地理学家们长期研究，物种分布以及生物多样性是如何随着生物物理梯度的变化而改变。因此，一体化的音景生态学能够在景观生态学和生物地理学的基础上进行研究[3]。另外，音景生态学的综合研究还需要了解几门其他的学科，比如城市环境声学，生物声学和声学生态学。城市环境声学主要研究与建筑环境相交织，在公共场所由典型活动所产生的声音的集合。它对调查建筑环境，人工声模式，在环境中声音传播的物理特性，将有助于人们理解声景结构[4]。生物声学的研究历史丰富，它的交叉学科包括动物行为一体化，动物发声的机制，演化基础，交流和栖息地特征，动物生理学与解剖学，定时发生等[5]。声学生态学能够帮助生态学家们更好的理解声音景观。

音景生态学把声学作为一种新的工具，监控物种或生物种群，分辨生物种类，或评估声音声学多样性[6]。由于不同生物发出的声音占据不同的频带，所以我们可以用声音声学多样性来描述发声物种的生物多样性。在生物声学调查研究中，提出了一系列的声学指数来进一步描述声音景观和动物声交流。音景生态学可以应用于评估公园或保护地区的环境质量，栖息地条件，生境范围，声景环境保护，还有利于城市的规划与设计及气候变化的长期监控等诸多方面，未来将有更广阔的应用前景[7]。

声学指数大致分为两类，组内指数alpha;和组间指数beta;。alpha;指数主要估计声学群体或者声音景观内的幅度，平滑度，丰富度和不均匀性[8]。beta;指数主要是比较不同的声学群体或声音景观之间的幅度包络和频谱的差异性。

在近6年的时间里有多达21个alpha;指数被提出。第一个被提出的指数是估计鸟类群体的相对丰富度，计算特定频率范围内达到幅度阈值的频谱区域，应用于生态系统中的物种监控[9]。 一年之后提出了生物多样性评估指数（香农平滑度指数），该指数在之后的动物群体声学指数研究中被广泛应用。

alpha;声学指数在研究中取得了很大的成功，他们追求用一个的值或单个信号去反映声学群体或声音景观，但值得注意的是，在研究中也存在一些不利的影响因素，比如短暂的背景噪声，动物和传感器之间的距离变化，发声动物的发声强度重复，不同源头产生的声音可能存在时间或频率上的重叠等[10]。此外，alpha;声学指数与群体多样性的等级或声音景观的复杂度没有建立明确的关联[11]。用单一的声学指数去总结生物多样性的所有问题是不现实的，没有任何一个参数能够可靠的估计地区多样性的所有指标。目前，学者们致力于寻找最有效和最具有信息量的声学指数去描述群体和生态景观的声音和多样性状态[12]。为了更有效的评估物种丰富度，可以尝试采用声学指数权重组合的办法来提高生物种类分辨度。与alpha;声学指数，目前提出的beta;声学指数的数量要少得多。生物声学喜欢用声音比较的方法去分辨物种和个体。被采用的比较方法往往仅适用于有关联性的声音，但群体和声景所产生的不相干声音很难比较和分辨。目前所提出的beta;声学指数全部建立在时间包络或谱线廓线的单一距离上。并且逐点比较并不是最佳的比较方式，目前已有的beta;声学指数还很单一，需要进一步的改进。

参考文献：

1. A.Gasc,J.Sueur,S.Pavoine,R.Pellens,P.Grandcolas.Biodiversity sampling using a global acoustic approach:contrasting sites with microendemics in New Caledonia[J].PLoS ONE ,2013(8):12-23.
2. M.Rychtarikova,G.Vermeir.Soundscape categorization on the basis of objective acoustical parameters[J].Applied Acoustics, 2013,74(5): 240-247.
3. M.Towsey,J.Wimmer,I.Williamson,P.Roe.The use of acoustic indices to determine avian species richness in audio-recordings of the environment[J].Ecological Informatics,2014,5(2):67-78 .
4. N.T.Boelman,G.P.Asner,P.J.Hart,R.E.Martin.Multi-trophic invasion resistance in Hawaii:bioacoustics,field surveys,and airborne remote sensins[J].Ecological Applications, 2007(17): 2137-2144.
5. J.Sueur,S.Pavoine,O.Hamerlynck,S.Duvail.Rapid acoustic survey for biodiversity appraisal[J].PLoS ONE,2008(3):406-409 .
6. W.Joo,S.H.Gage,E.P.Kasten.Analysis and interpretation of variability in soundscapes along an urban rural gradient[J].Landscape and Urban Planning,2011,103(5):259-276.
7. L.Villanueva-Rivera,B.Pijanowski,J.Doucette,B.Pekin.A primer of acoustic analysis for landscape ecologists[J].Landscape Ecology, 2011,26(5):1233-1246.
8. B.Pekin,J.Jung,L.Villanueva-Rivera,B.Pijanowski,J.Ahumada.Modeling acoustic diversity using soundscape recording and LIDAR-derived metrics of vertical forest structure in a neotropical rainforest[J]. Landscape Ecology,2012,27(3): 1513-1522.
9. M.Depraetere,S.Pavonie,F.Jiuet,A.Gasc,S.Duvail.J.Sueur.Monitoring animal diversity using acoustic indices:implementation in temperate woodland[J].Ecological Indicators,2012,13(6):46-54.
10. N.Pieretti,A.Farina,D.Morri.A new methodology to infer the singing activity of an avian community:the Acoustic Complexity Index (ACI)[J].Ecological Inditors,2011,11(8):868-873.
11. A.Gasc,J.Sueur,F.Jiguet,V.Devictor,P.Grandcolas,C.Burrow,M.Depraetere,S.Pavoine.Assessing biodiversity with sound:Do acoustic diversity indices reflect phylogenetic and functional diversities of bird communities[J].Ecological Indicators, 2013,25(4):279-287.

[12]L.Lellouch,S.Pavoine,F.Jiuet,H.Glotin,J.Sueur.Monitoring temporal change of bird communities with dissimilarity acoustic indices[J].Methods in Ecology and Evolution,2011(12):568-576.