声景描述了生物多样性、人类活动和其他声音的空间和时间模式,反映了重要的人为和生态过程。声景分类不仅有助于提升不同声景成分计算分析的准确率,还有助于深入了解不同声音的特点和分布,从而为保护和改善生态环境提供依据。然而,被动声学设备采集的大量录音数据给声景数据的分析带来困难。为平衡采样数据量与采样成本之间的矛盾,有必要探索一种高效的录音策略,满足声景分类研究的需要。本研究以北京野鸭湖湿地公园的录音数据为研究对象,在不同录音策略下对比了7个声学指数(声学复杂度指数(acoustic complexity index,ACI)、声学多样性指数(acoustic diversity index,ADI)、声学均匀度指数(acoustic evenness index,AEI)、生物声学指数(bioacoustic index,BIO)、声熵指数(acoustic entropy index,H)、振幅包络线中值(median of the amplitude envelope,M)和标准化声景差异指数(normalized difference sound index,NDSI))和BYOL-A(bootstrap your own latent for audio)特征的表现,探索适合声景分类(生物声、地理声、人工声)的录音策略及声学特征。结果表明:(1)每小时均匀采集10个1 min的子样本可以较好地平衡数据量与成本之间的矛盾(Spearman相关系数ρ>0.9);(2)描述声景的多个声学指数中,ACI和H是最稳定的指标;(3)BYOL-A特征比声学指数能更有效地完成声景分类。合适的录音策略和高性能的深度学习特征——BYOL-A特征能够快速捕捉声景信息,有助于提高声景分类的准确率。本研究结果可为声景数据采集和声学特征选择提供参考依据。
猫科动物是陆生食肉目动物中一个高度特化的类群,从身体结构到生活习性都高度适应于以捕食猎物为主的生活方式(Johnson et al,2006;Kitchener et al,2017)。野生猫科动物栖息于多种多样的陆地生态系统中,通常都处于其所在生态系统营养...
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猫科动物是陆生食肉目动物中一个高度特化的类群,从身体结构到生活习性都高度适应于以捕食猎物为主的生活方式(Johnson et al,2006;Kitchener et al,2017)。野生猫科动物栖息于多种多样的陆地生态系统中,通常都处于其所在生态系统营养级结构的上层,因此具有十分重要的生态功能(Ripple et al,2014)。大型猫科动物(通常指豹亚科物种)是生态系统中的顶级捕食者(apex predator),主要以大中型有蹄类等食草动物为食,可以通过直接的捕食和间接的恐惧效应(fear effect)控制食草动物种群。
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