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作者与机构

这篇文章题为《listening to animal behavior to understand changing ecosystems》，由William K. Oestreich（Monterey Bay Aquarium Research Institute, USA）、Ruth Y. Oliver（University of California Santa Barbara, USA）、Melissa S. Chapman（University of California Santa Barbara, USA）、Madeline C. Go（Monterey Bay Aquarium Research Institute, USA）以及Megan F. McKenna（University of Colorado, USA）合作撰写。文章发表在《Trends in Ecology & Evolution》期刊的2024年10月刊（第39卷第10期）上，以开放获取形式发布（https://doi.org/10.1016/j.tree.2024.06.007）。

文章主题

文章关注的是一种新兴研究领域——行为生物声学（behavioral bioacoustics），探讨了利用动物声音行为来监测它们对生态系统变化的响应。这种方法超越了仅仅通过声音探测动物存在的传统模式，试图解码动物声音中的行为信息，用于理解跨越个体、种群和生态系统不同尺度的动态行为模式。文章旨在综合近期研究成果与挑战，推动这一领域的发展。

关键观点与分析

一、行为是动物应对环境变化的主要方式

作者指出，动物的行为是它们对环境变化最直接的响应方式，也是适应快速环境变化的重要手段。然而，许多动物的存在和行为本身对人类观察者是高度隐蔽的（highly cryptic）。这在理论生态学和行为生态学的应用中构成了重大障碍。利用生物声学信号（bioacoustic signals）能不仅探测动物的存在，还能揭示行为信息，有助于获得生态系统健康状态的深刻洞察。

• 支持论点：例如，蓝鲸（Balaenoptera musculus）的低频声可以覆盖数千平方公里范围，通过声音解码其行为状态（觅食或迁移）。
• 意义：解码这些声音行为信息为理解种群对生态系统变化的反应提供了方法。

二、行为生物声学的潜力和挑战

行为生物声学作为一个新兴领域，致力于解码动物声音的语境和功能，从而跨越不同生态尺度。文章指出，目前的研究更多集中于单一物种或小范围行为监测，尚未全面实现生态尺度上的行为分析。

• 技术潜力：通过将个体标签（biologging acoustic sensors）与广域被动声学监测（passive acoustic monitoring, PAM）相结合，可以实现从个体到生态系统的行为监测。
• 挑战：
  1. 动物声音行为及其背后语境通常对人类隐蔽。
  2. 数据分析需要跨越多个生物组织水平（biological organization levels），例如个体、种群、群落和生态系统。
  3. 工具整合和大数据分析方法尚待开发，包括机器学习的应用。

作者还强调，伦理和数据共享问题会在规模化应用中突显。例如，如何保护数据中的人类语音隐私，同时准确地解码动物行为。

三、生物声学信号的解码方法与最新进展

作者指出，通过行为解码，可以了解动物如何响应生态系统的动态变化。例如，文章列出若干通过生物声信号获得的行为信息，包括： - 运动阶段（movement phase）：如蓝鲸的昼夜节律声可描绘其觅食或迁徙行为。 - 捕食行为（predation）：利用生物标签记录器可以检测捕食事件并研究捕猎率。 - 反捕食策略（antipredation strategies）：警报声或群体策略能提供个体适应变化的洞察。 - 交配和适应性行为：例如，雨蛙（túngara frog）的求偶声在城市化环境下更加显眼，是对新生态条件的适应性表现。

• 新进展：作者提及机器学习和深度学习方法的快速发展，使得分析这些复杂声学数据成为可能，其中包括复杂声序列解码和行为分类算法的进步。

四、声音行为监测的生态应用

文章不仅探讨了科学意义，还强调了行为生物声学的实际应用价值： 1. 保护管理：利用生物声学监测濒危物种的行为和栖息地适应性。 - 例如，通过生物标签记录器研究转移保护项目中动物的迁徙与适应策略。 2. 声音恢复与生态修复（acoustic restoration）： - 通过播放特定动物声或生态声景，吸引物种回归退化栖息地。例如，鸟类的繁殖寄宿现象已在实践中证明有效。 3. 动态生态系统管理：通过实时监测行为信号支持如渔业资源动态管理等领域。

五、伦理与数据处理挑战

规模化实现行为生物声学面临的一个关键问题是伦理与数据处理基础设施构建。文章特别讨论了以下几点： - 隐私问题：声音记录往往不可避免地捕获人类活动声，如伐木或非法捕猎，有时可能引发争议。 - 数据基础设施：如存储和分析大数据的计算资源需求，可能导致数据集中化问题。

• 动物伦理影响：如生物标签设备对动物个体可能造成的影响，需要通过更少侵入性的方法减少样本需求并优化研究设计。

六、未来展望与研究意义

作者认为，行为生物声学对基础科学和应用科学均具有深刻意义： 1. 科学价值：行为生物声学解码复杂行为模式、提升生态系统动态管理的理论框架。 2. 实用价值：通过对声学行为的全面理解，为物种保护、生物多样性监测和生态恢复提供直接意义。 3. 交叉学科影响力：这一领域还将与人工智能、声学、行为生态学、社会科学等产生紧密交叉，有助于解决气候变化和人类活动引发的环境问题。

总结

这篇综述文章全面梳理了行为生物声学领域的现状、技术方法、实际应用以及未来研究方向。文章展现了这一交叉学科的巨大潜力，通过整合动物标签技术和被动声学监测实现了动物行为从个体到生态系统尺度的监控，必将为观测并应对全球生态变化提供新思路和强有力的工具。