近日，中国生物多样性保护与绿色发展基金会（简称中国绿发会、绿会）国际部从世界知名期刊获悉一文《技术如何让我们揭示亚马孙生物多样性的秘密（How technology allows us to reveal secrets of Amazonian biodiversity）》。绿会国际部现将改文章整理编译如下，供感兴趣的读者参考。
热带森林覆盖了地球陆地表面的12%，却拥有大约三分之二的陆地物种。亚马孙河流域横跨广阔的亚马孙河流域和南美洲的圭亚那屏障，是全球现存热带森林面积最大的地区，动物种类比地球上任何其他陆地景观都多。
在这些充满昆虫和带刺棕榈树的黑暗茂密的森林中发现野生动物一直是一项挑战。这是因为亚马孙河流域的生物多样性非常自然，那里有少量丰富的物种，以及大量难以充分调查的稀有物种。
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了解现存的物种及其与环境的关系对生态和保护至关重要，为我们提供了有关气候变化、伐木或木材燃烧等人为干扰影响的基本信息。反过来，这也可以使我们学会可持续的人类活动，例如选择性伐木，即移除一棵或两棵树，其余的保持原样。
作为BNP生物气候项目（BNP’s Bioclimate project）的一部分，我们正在部署一系列技术修复，如摄像机陷阱和被动声学监测器，以克服这些障碍，并完善我们对亚马孙野生动物的理解。这些设备能够在不需要人为干扰的情况下连续收集数据，使动物能够不受干扰地进行工作，从而击败了传统的调查。
树林中的眼睛
摄像机陷阱是由附近活动的变化（如动物运动）触发的小型装置。它们对我们在巴西西北部帕拉（Para）的塔帕霍斯国家森林（Tapajos National Forest）的实地工作至关重要，使我们能够调查诸如气候变化之类的干扰是否影响了动物的存在和行为，而这些反过来又是自然过程所必需的。
动物传播种子，使森林得以再生，就是这样的过程之一。通过吃水果或携带坚果，他们通常会将种子排泄或掉到其他地方。我们的研究表明，在我们的地块中，至少85%的树种的种子被动物散落。
我们还知道，这些动物中有许多受到干扰的强烈影响。为了更好地掌握失去这些分散种子的物种的影响，我们需要知道哪些物种传播了哪些植物以及传播了多远。
我们试图通过在我们研究地点的果树脚下设置摄像机来观察这一点，揭示哪些物种正在吃哪些水果，从而携带种子穿过森林。
这项调查产生了超过30000小时的录像，我们能够确定5459个视频包含动物。共记录了152种鸟类和哺乳动物，其中包括秃鹫鹦鹉（Pyrilia vulturina）等濒危物种的罕见记录。
这些视频包括对动物行为的难以置信的洞察，例如一只豹子（Leopardus pardalis）猎杀一只普通的负鼠（Didelphis marsupialis），一只背着婴儿的巨大食蚁兽（Myrmecophaga tridactyla），甚至还有一只好奇的雌性簇毛卷尾猴（Sapajus apella），它检查了一个摄像头，最后把它扔到了地板上。
重要的是，我们还记录了48种吃水果的动物物种，包括被认为是重要的种子传播者的物种，例如南美貘（Tapirus terrestris），由于其体型，它能够将大种子散播到更远的距离。我们的研究表明，彩冠雉(Penelope pierata) 等鸟类和银狨猴 (Mico argentatus) 和亚马孙褐斑鹿 (Mazama nemorivaga) 等哺乳动物是水果的常见消费者。其中许多物种在研究区域内被过度捕猎，这可能会对森林再生产生连锁影响。
森林脉动
另一方面，声学记录器是编制物种丰富的鸟类群落清单的关键。事实上，虽然在茂密的森林中很少见到鸟类，但它们的叫声揭示了它们的存在。
当鸟类学家研究热带鸟类时，他们受到计数频率的限制，因为从逻辑上来说，返回个别地点往往很困难。因此，传统调查通常持续时间很长，在5到15分钟之间，每个调查点的重复计数数量有限。这意味着只有一小部分鸟类最活跃的时间段——日出后的两个小时，通常称为黎明合唱——能够被调查。
然而，鸟类并不是同时唱歌：少数物种喜欢在清晨很早唱歌，大多数会等到天气稍微暖和一点，太阳完全升起，还有一些会晚起。通过将我们自己局限于少数调查，很难覆盖整个时间段并检测到所有存在的物种。此外，仅在少数几天内进行的调查意味着，天气或某些天捕食者的存在等因素可以完全改变检测到的物种。
我们的研究发现，通过设置自动声学记录器，在一个小时的调查中，记录240个15秒的非常短的记录，我们可以在每个调查地点记录50%以上的物种，相比之下，四个15分钟的调查复制了人类调查的持续时间。额外的调查使我们能够将调查周期扩展到更多的日子，但最重要的是整个黎明合唱团。我们发现，有一小部分物种更喜欢在日出前15分钟到日出后15分钟唱歌，只有在这段时间内进行多次调查，我们才真正有可能检测到它们是否唱歌——这只有在自动录音机上才能实现。
这些更完整的调查使我们能够更好地估计生活在这些高度多样性地区的物种，但也可以估计森林被砍伐或烧毁时消失的物种。多亏了这种方法，我们能够在29个地点检测到224种鸟类，每个地点总共只需要一个小时的调查。
完整和受干扰森林中的物种也证实了我们之前的研究，即未受干扰的原始森林中有独特的鸟类群落，当森林被选择性砍伐或野火破坏时，这些鸟类群落就会消失。
声学记录器也使我们能够长时间收集数据，迄今为止记录了超过10000个小时。
然而，收集如此大规模的数据也意味着一个科学家听不到所有的录音。相反，生态声学的新领域开发了统计技术来表征整个声景。这些声学指数测量振幅和频率的变化，以给出每个声景的繁忙程度或变化程度的度量。通过消除识别单个声音的需要，这些可以有效地处理大量声学数据。
我们使用声学指数显示未受干扰的原始森林具有独特的声音景观，可以通过机器学习技术进行识别。这些数据反过来使我们能够对比受到火灾或伐木等现象干扰的声音景观，并找出受影响最大的物种群。
图源：Jos Barlow，图片描述：野火导致树木高死亡率，并在森林冠层中形成缺口。森林结构的这些变化导致了物种组成的变化，以及未受干扰和受干扰森林之间声景观的显著差异。Jos Barlow。
总之，即使我们的研究人员不在森林里，摄像机和录音机也能让我们在森林里看到眼睛和耳朵。随着技术的发展，我们将继续使用最新的技术来更好地了解动物行为和生态，以及如何利用这些技术来更好地评估和保护它们生活的栖息地。
我们特别希望开发深度学习模型来识别物种，并在某些情况下区分同一物种的个体。来自自动记录仪的图像和录制的声音开辟了了解动物数量和行为的新途径，为了解热带森林动物的秘密世界提供了新的见解。
参考文献：https://theconversation.com/how-technology-allows-us-to-reveal-secrets-of-amazonian-biodiversity-182077
编译：Daisy
审核：Lucy
编辑：Tommy
