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鸟类迁徙对图们江下游湿地声景时间格局的影响

王士政, 孙翊斐, 李珍珍, 舒越, 冯佳伟, 王天明

生物多样性 2023, 31 (1): 22337-. DOI: 10.17520/biods.2022337

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声景生态学是一个相对较新和快速发展的研究领域, 被动声学监测技术和声学指数已经成为研究湿地鸟类和声景多样性的重要方法。本研究评价了鸟类迁徙对中国东北图们江流域下游湿地声景日、月和季节变化的影响。我们从2020年11月至2021年12月在图们江下游敬信湿地设置10个采样点, 获得91,988条时长5 min的有效音频, 计算了声音复杂度指数(acoustic complexity index, ACI)、生物声学指数(bioacoustic index, BIO)、声音均匀度指数(acoustic evenness index, AEI)和标准化声景差异指数(normalized difference soundscape index, NDSI)以及1-11 kHz频段的功率谱密度(power spectral density, PSD)。结果表明, 声学指数对鸟类迁徙活动敏感, 其中2个迁徙期声景(2-4月和10-11月)都以1-2 kHz雁类白天的叫声为主, NDSI显著降低, 1-2 kHz的PSD显著升高, 但雁类向北迁徙时几个声学指数变化更为敏感, 有效地捕获了迁徙峰值, 表明不同季节鸟类迁徙模式存在差异。非迁徙期声景由夏候鸟、蛙类和昆虫发声为主, 4种声学指数和PSD随月份呈现不同的动态特征, 反映了声景的多样性和复杂性, 其中5-7月声景以2-11 kHz的夏候鸟鸣唱(呈现显著高的黎明和鸣行为)和2-3 kHz的蛙类鸣叫为主, 8-9月声景以2-3 kHz、4-5 kHz和6-10 kHz频段的夜间昆虫鸣叫为主, 12月至次年1月仅记录到少量的鸟类发声活动。综上所述, 图们江下游湿地声景呈现明显的日和月变化规律, 多种声学指数联合使用可以有效地监测迁徙鸟类物候的变化, 特别是追踪春季雁类向北迁徙的时间和规模。随着全球气候变暖, 我们的结果强调声景监测与声学指数的应用可成为监测迁徙鸟类群落对气候变化响应的有效方法。

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图2 具有不同声学多样性的6秒时频图示例。
A代表只有雁类声信号的声景; B代表雁类和其他鸟类声信号都存在的声景; C代表无雁类声信号, 主要为2-11 kHz频段鸟类声信号的声景; D代表多种昆虫持续性声信号主导的声景。时频图在Kaleidoscope Pro软件(Wildlife Acoustics)中绘制, 使用短时傅里叶变换和Hann窗。

正文中引用本图/表的段落

每个声学指数反映了声景的不同时间特征, 相较于单一声学指数, 多个声学指数联合使用可以更好地反映声景格局。本研究使用了4种常用的声学指数: 声音复杂度指数(ACI)、生物声学指数(bioacoustic index, BIO)、声音均匀度指数(acoustic evenness index, AEI)和标准化声景差异指数(normalized difference soundscape index, NDSI) (表1)。ACI主要用于描述声强的变异性, 例如高强度的鸟类声信号会使得ACI升高, 而持续性的昆虫声信号会使ACI降低; BIO代表2-11 kHz范围内的生物声信号强度, 生物声信号丰富则BIO高; AEI表示声信号强度在不同频段的均匀度, 多个频段被占用的饱和声景AEI低; NDSI是1-2 kHz和2-11 kHz频段声信号功率的比率, 当声信号主要占据1-2 kHz频段时, 会出现低于0的值(图2)。为进一步评价图们江下游湿地声景中不同频段的功率如何随着时间变化, 我们利用Welch法计算了1-11 kHz频段的功率谱密度(PSD)。功率谱密度是指将声音划分为单位频段, 并计算每个频段中的能量来获得声能的分布。我们从每条音频得到10个PSD值, 代表每个1 kHz频段的功率量, 把每个PSD值称为PSDi, 它代表了i到(i + 1) kHz频段的功率谱密度(例如, PSD1代表1-2 kHz频段的PSD值) (Welch, 1967; Gage et al, 2017)。4种声学指数和功率谱密度分别用R软件程序包soundecology、tuneR和seewave计算(Doser et al, 2020), 其中ACI计算中的时间窗设置为10 s, BIO的计算频率设置为2-11 kHz, AEI的最大频率设置为22 kHz, 频率步长为1 kHz, 其余参数采用默认值。

2-4月, ACI和BIO呈现小的峰值(图5A、C), NDSI值为全年最低(图5D)但PSD1最高(图4), 此时声景中被占用的频段少, 由高振幅和窄频段(1-2 kHz频段)声信号主导。经人工识别, 1-2 kHz频段的声信号主要由旅鸟豆雁和白额雁等产生(以下统称雁类), 以及来自鹤类等其他类群少量的贡献(图2a)。

5-7月, ACI值快速升高并达到峰值(图5A), 同时, BIO、NDSI值也显著升高, AEI显著降低(表2, 图5), PSD1明显降低且PSD2-10均升高(图4), 这可能是因为1-2 kHz频段的雁类声信号减弱, 2-11 kHz频段的发声物种占用频段增多且频段间强度差异减小, 发声活动和复杂性显著增强(图2C)。经人工识别, 夜晚的2-3 kHz频段主要为蛙类声信号, 白天2-11 kHz频段的鸟类声信号丰富。

8-9月, PSD1降至最低水平, PSD2、4和6-9较高(图4), 表明声景主要由2-3 kHz、4-5 kHz和6- 10 kHz的声信号主导。NDSI显著高于其他时段并达到峰值, 且AEI显著低于其他时段(图5D, 表2), 说明2-11 kHz频段声信号最强, 占据的频段最多。BIO显著高于其他时段, 此时ACI最低, 代表此时生物声最丰富但鸟类的发声活动减弱, 经人工识别这一时段发出连续信号的昆虫种类多且发声活动强(图2D)。

综上, 图们江下游湿地2-9月的发声动物种类最多、发声强度最强。受到鸟类迁徙活动的影响, 迁徙期的湿地声景以1-2 kHz频段的雁类声信号为主。非迁徙期的湿地声景主要受到本地鸟类、蛙类和昆虫生活史的影响, 其中, 5-7月主要为鸟类快速频率调制的重复短暂声音和蛙类声信号, 8-9月主要为种类丰富的昆虫鸣叫的持续性信号, 12月至翌年1月, 声景较为安静, 偶尔有少量本地鸟类声信号出现。

声学指数的动态变化主要由鸟类和昆虫的声学活动变化驱动, 另外也经常受哺乳动物、两栖动物和爬行动物的影响(Diepstraten & Willie, 2021; Opaev et al, 2021)。本研究通过计算声学指数和功率谱密度, 对图们江下游湿地声景的时间格局进行了综合评价, 发现研究区声景主要受候鸟迁徙和蛙类、昆虫鸣叫的影响, 表现出不同的月变化和日变化规律。图们江下游湿地作为鸟类迁徙活动中的重要停歇地, 每年春季大量鸭科的雁鸭类迁徙至此, 不仅数量大而且种类多, 优势种包括豆雁、白额雁、绿头鸭、针尾鸭、斑嘴鸭和普通秋沙鸭等, 其他稀有种包括虎头海雕、白尾海雕、丹顶鹤、东方白鹳(Ciconia boyciana)等。雁类通常停歇时间较短, 约3-5天, 鸭类相对停歇时间较长, 大约10天, 4月中下旬雁鸭类群体陆续离开(杨兴家和吴志刚, 1994)。几个声学指数反映了这一迁徙变化过程, 春季随着候鸟的到来ACI和BIO逐渐升高, 在3月上旬达到一个小的峰值, 随着鸟类陆续离开这两个指数逐渐下降(图5)。然而, NDSI值呈现相反的趋势, 并在鸟类迁徙高峰期达到全年最低值, 这是因为根据声谱图(图2), 雁类的发声频段主要在1-2 kHz, 表明春季鸟类迁徙停歇期研究区的声景主要由雁类低频声信号主导, 功率谱密度变化曲线也证实了这一点, 此时1-2 kHz频段的功率谱密度最高(图4)。每年春季先后有数十万只雁类在敬信湿地农田、草丛、湖泊中停歇, 此时它们进入发情期, 将更多能量投入到求偶鸣唱活动, 特别是白天发声强度最大。Buxton等(2016)在美国阿拉斯加的研究也发现, 当候鸟从越冬地返回并开始繁殖时有一个明显的春季声学活动峰值。

A代表只有雁类声信号的声景; B代表雁类和其他鸟类声信号都存在的声景; C代表无雁类声信号, 主要为2-11 kHz频段鸟类声信号的声景; D代表多种昆虫持续性声信号主导的声景.时频图在Kaleidoscope Pro软件(Wildlife Acoustics)中绘制, 使用短时傅里叶变换和Hann窗. ...

图们江下游地区湿地生态评价

2010

... 图们江流域下游湿地位于中、俄、朝三国交界处, 分布有河流、沼泽和湖泊等多样的湿地类型, 是南迁越冬候鸟进入中国停留的第一站, 已成为中国候鸟三大迁徙廊道之一(王琪等, 2010).本研究主要目的是评价鸟类迁徙活动对图们江下游湿地声景时间格局的影响.我们利用被动声学监测技术获得湿地全年的声学数据, 通过计算声学指数和功率谱密度定量分析湿地声景的月变化和日变化规律, 揭示不同时间主导声景的主要动物类群, 探讨声学指数能否准确反映鸟类迁徙时间和规模, 以期为图们江下游湿地候鸟对气候变化的响应和保护提供科学依据. ...

图们江下游地区湿地生态评价

2010

The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms

1967

... 每个声学指数反映了声景的不同时间特征, 相较于单一声学指数, 多个声学指数联合使用可以更好地反映声景格局.本研究使用了4种常用的声学指数: 声音复杂度指数(ACI)、生物声学指数(bioacoustic index, BIO)、声音均匀度指数(acoustic evenness index, AEI)和标准化声景差异指数(normalized difference soundscape index, NDSI) (表1).ACI主要用于描述声强的变异性, 例如高强度的鸟类声信号会使得ACI升高, 而持续性的昆虫声信号会使ACI降低; BIO代表2-11 kHz范围内的生物声信号强度, 生物声信号丰富则BIO高; AEI表示声信号强度在不同频段的均匀度, 多个频段被占用的饱和声景AEI低; NDSI是1-2 kHz和2-11 kHz频段声信号功率的比率, 当声信号主要占据1-2 kHz频段时, 会出现低于0的值(图2).为进一步评价图们江下游湿地声景中不同频段的功率如何随着时间变化, 我们利用Welch法计算了1-11 kHz频段的功率谱密度(PSD).功率谱密度是指将声音划分为单位频段, 并计算每个频段中的能量来获得声能的分布.我们从每条音频得到10个PSD值, 代表每个1 kHz频段的功率量, 把每个PSD值称为PSDi, 它代表了i到(i + 1) kHz频段的功率谱密度(例如, PSD1代表1-2 kHz频段的PSD值) (Welch, 1967; Gage et al, 2017).4种声学指数和功率谱密度分别用R软件程序包soundecology、tuneR和seewave计算(Doser et al, 2020), 其中ACI计算中的时间窗设置为10 s, BIO的计算频率设置为2-11 kHz, AEI的最大频率设置为22 kHz, 频率步长为1 kHz, 其余参数采用默认值. ...

吉林省珲春保护区敬信湿地冬季水鸟数量调查及多样性分析

2018

... 敬信湿地(42°26′-42°42′ N, 130°24′-130°39′ E)是图们江下游的典型湿地, 位于吉林省珲春市敬信镇, 是我国距日本海最近的区域, 最近处仅约10 km (图1).湿地东部与俄罗斯滨海边疆区接壤, 南部隔图们江与朝鲜庆兴郡、雄基郡相望.受日本海影响, 敬信湿地春秋季多风, 气候温和潮湿, 属中温带近海性季风气候区, 年平均气温为5.6℃, 年均降水量为823.7 mm.春季为全年多日照季节, 其中3月日照量最高, 达237 h, 为早春迁至的湿地水鸟提供了适宜的热量条件(杨兴家和金玄善, 2000).湿地总面积超过80 km2, 最低海拔高度5 m, 主要包括湖泊、草本沼泽、灌丛和森林沼泽等.受人类干扰影响, 超过80%的自然湿地已变成水田、旱田和池塘等(Zheng et al, 2017), 许多水鸟会利用这些生境觅食(吴景才等, 2018).早期调查显示图们江下游共计有湿地水鸟9目12科56种(傅桐生等, 1981), 其中夏候鸟30种, 旅鸟26种, 区系组成以中古北界为主, 占水鸟总数的75.0%, 其次为广布种和东洋界鸟类, 分别占21.4%和3.5%.敬信湿地被誉为候鸟的“五星级驿站”, 是鸟类北归和南迁的中间停歇地, 每年春季开始有大量候鸟到此停留和觅食, 包括豆雁(Anser fabalis)、白额雁(A. albifrons)、绿头鸭(Anas platyrhynchos)、针尾鸭(A. acuta)、斑嘴鸭(A. zonorhyncha)、普通秋沙鸭(Mergus merganser)、虎头海雕(Haliaeetus pelagicus)、白尾海雕(H. albicilla)、丹顶鹤(Grus japonensis)等, 以鸭科雁鸭类候鸟的数量最多, 形成“鸟风暴” (杨兴家和金玄善, 2000; 杨桄等, 2006). ...

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