亚马逊雨林树冠声景解码：AI赋能生态声学新纪元

本次科学探索聚焦于亚马逊雨林树冠层的声音景观，由多媒体声音艺术家Tim Weaver主导。该项目利用可部署数月的微型录音设备，以前所未有的精度捕捉了如吼猴和濒危的绯红冠啄木鸟等标志性物种的活动。这些录音设备被巧妙地放置在离地约12英尺的小型树木上，旨在避开地面捕食者，同时能接收到高达150英尺树冠层的声音信号。

研究特别强调了雨林声学环境的独特性，其树叶的几何形状和蜡质表面会影响声音的反射和传播，为蝙蝠利用回声定位捕食提供了可能。与温带雨林不同，亚马逊的树木表面缺乏厚重的苔藓覆盖，这使得声音在传播过程中呈现出不同的反射特性。这种对声学生态学的深入研究，正处于一个关键的发展阶段。

为处理海量录音数据，研究人员正转向人工智能（AI）技术。AI能够识别声音及其可视化频谱图中的模式，极大地提高了数据分析的效率。这种方法不仅应用于陆地生态系统，也借鉴了海洋声学研究的经验，用于分析鲸鱼和海豹的交流模式。通过部署大量音频监测器并结合AI分析，科学家们能够以前所未有的规模收集和解读生态系统的声音信息。

尽管生态声学研究正迎来“黄金时代”，但研究人员也警示，过去几十年间，已有大量声音生态系统因环境变化而消失。因此，利用现代技术快速捕捉和分析这些珍贵的声音数据，对于理解和保护生物多样性至关重要。

查看消息来源