鱼的声音能告诉我们水下珊瑚礁的情况——但我们需要更好的技术来真正倾听

鱼的声音能告诉我们水下珊瑚礁的情况——但我们需要更好的技术来真正倾听

珊瑚鱼出生后,会立即被冲到充满不确定性的广阔海洋中。但如果它能活着出来,并从幼鱼成长为幼鱼,珊瑚礁总会把它召回来继续繁殖周期。

鱼类寻找珊瑚礁并返回的方式有很多。这些水下群落非常嘈杂,充满了会发出声音的海洋动物和无脊椎动物,而且由于声音在水下传播很远,小鱼能够收听交通报告来判断珊瑚礁的质量。声音良好的环境也往往会吸引更多新动物。

健康的珊瑚礁拥有丰富的声音景观。“许多无脊椎动物和鱼类会因为各种奇怪而美妙的原因发出奇怪而美妙的声音。当你录音时,你会听到所有这些砰砰声、嗡嗡声、颤音和呼啸声,”埃克塞特大学海洋生物学研究员蒂姆·拉蒙特说。另一方面,退化的珊瑚礁周围没有太多生命,因此要安静得多。“如果你从事生态系统修复工作,能够创造听起来不错的珊瑚礁是一件非常好的事情,”拉蒙特解释道。

拉蒙特和他的同事一直对研究声音与水下生物之间的关系很感兴趣。但这绝非易事。通常,它需要人工来清理录音中的背景噪音、注释音频并标记所有不同的声音。虽然已经有人尝试过自动化这项任务,但仍然存在许多技术限制。

这在最近与玛氏公司的合作中得到了体现,玛氏公司联系了他们并要求他们使用声景生态学来监测珊瑚礁修复的进展情况。(这家巧克力和宠物食品公司一直在与科学家和当地社区合作,修复世界各地受损的珊瑚栖息地,这是其抵消部分负面环境影响的更大努力的一部分。玛氏公司也为最近的这个声景项目提供了部分资助。)本周发表在《应用生态学杂志》上的相关研究发现,从声音上看,印度尼西亚因爆炸捕鱼而受损的珊瑚礁在修复工作后恢复得很好。

了解生态系统健康的新窗口

沿海社区依靠珊瑚礁获取食物等。如果这些结构由于人类活动(例如用炸药捕鱼)而崩塌,将对依靠它们谋生的人们造成毁灭性影响。由于这些珊瑚礁的自然恢复速度缓慢,恢复这些生态系统的基础珊瑚可以让鱼类和其他海洋生物复活。但判断栖息地恢复是否会成功并不总是那么容易。拉蒙特说:“培育几株珊瑚和恢复整个生态系统是两回事。”除了检查珊瑚是否会重新生长之外,生态学家还必须测试新的珊瑚礁是否可以支持海洋生物、抑制波浪能、控制碳酸盐预算以及为沿海社区提供食物。

这时,声景分析就派上用场了。声景分析是衡量整个生态系统多样性的有力指标,因为它们比图像和视觉观察能探测到更多的生物;例如,生物学家可以听到隐藏或伪装得很好的鱼的声音。此外,借助声音,专家可以全天候监测栖息地。“声景有多种测量方法,”拉蒙特说。“你可以测量声景的复杂程度、响度、随时间的变化,或者通过频带测量不同音调的变化。”

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为了收集所有必要的数据,该团队在退化、健康和恢复的珊瑚礁周围安装了水下麦克风或水听器。他们用两年时间记录了珊瑚礁在黎明、黄昏、午夜、正午、满月和新月时的声音。“我们想建立一个非常好的画面,”拉蒙特说。他们发现,虽然恢复的珊瑚礁“听起来与健康的珊瑚礁并不完全相同,但它们听起来非常相似”并且“与退化的珊瑚礁非常不同”。种植的珊瑚充满了海洋生物的喋喋不休,这告诉生物学家,许多生物都赞成这种建设。

对声音进行分类和测量

接下来是拉蒙特团队最不引人注目的部分:坐在音响室里,层层分解敲击声、呼噜声、嘎嘎声、咆哮声和呼啸声。这就像从复杂的管弦乐编曲中解开单个乐器。

“这是一门非常耗时的科学。为了进行这项研究,我花了好几个月的时间戴着耳机仔细聆听所有这些录音,”拉蒙特说。“有时这真的让人很麻木。”

Lamont 等人,《应用生态学杂志》

拉蒙特说,该团队现在正试图通过“让计算机做同样的工作”来实现这一过程的自动化。但将这项工作委托给机器是一项艰巨的任务。由于珊瑚礁生态系统非常繁忙,因此有很多背景声音可能会使分析结果偏向更吵闹的野生动物。拉蒙特说:“当你听这些录音时,你会听到很多无脊椎动物的声音,比如虾咬的声音”,听起来像噼里啪啦的静电声或煎培根的声音。事实上,这些声音如此响亮和普遍,以至于在第二次世界大战期间,军队曾经将潜艇隐藏在珊瑚礁中,因为虾可以有效地掩盖潜艇的声音。

目前用于测量声景(也称为声学指数)的计算技术大多设计用于陆地栖息地,例如在森林中聆听鸟类或蝙蝠的声音。不过,拉蒙特发现森林和珊瑚礁群落之间有很多相似之处。首先,不同的动物似乎在特定的时间段内活跃,这可以帮助科学家按空间、时间和频率对声音库进行分类。“我们已经尝试过将这些指数应用于水下,”拉蒙特说。“但当然,有时不同栖息地的声景类型存在根本差异,因此它们可能效果不佳。”

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研究森林声音景观的科学家想出了创造性的方法来构建机器学习算法,而不需要设置树林中的录音站。拉蒙特指出,去年 7 月发表的一篇PNAS论文中,伦敦帝国理工学院、悉尼大学和康奈尔大学的研究人员使用谷歌的 AudioSet 数据来训练一种算法,以识别各个森林之间的声音区别。

谷歌的声音汇编由人类语音、音乐和机器噪音组成,它首先教会算法区分不同类型的噪音。然后,当系统应用于森林时,它能够对森林中的声音进行分类。作者写道,它有朝一日可以用于检测非法伐木和狩猎等不规则活动。

拉蒙特想象他可以重新利用类似的算法来对他必须分析的大量海洋声音进行分类。

需要更便宜的硬件

另一种更为经典的为海底音景提供有用机器学习算法的方法是收集大量数据。世界各地都在努力打造海洋音效集,但设备成本可能是一个限制因素。例如,带有大容量存储卡的高质量水听器售价约为 3,000 美元。

“它们通常非常昂贵,如果我们想让更多的资金充足的科学家能够做到这一点,那么这将是一个问题,”拉蒙特说。 10 月,他和他的同事在《生态指标》上发表了一项研究,发现 Go-Pro 相机(售价约 500 美元)的声音在很多情况下与水听器获得的数据质量相当。

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“试用这些低成本的录音为更多人参与打开了大门,”他说。“这样我们就可以收集更多的数据,这些数据可以输入到这些自动分析技术中,这样我们就可以毫不费力地获得有用的信息。”

海洋监测技术已经取得了长足进步。大约十年前,水听器使用磁带卷轴,必须连接到悬挂在船侧的电缆上,船上设有一个不防水的记录站。现在,它们完全是无线的,可以一次放入海床数周或数月——直到需要收集数据为止。

“我们在水下进行长时间、高质量录音的能力相当新颖,”拉蒙特指出。“这也是我们不断发现这些从未有人录制过的新事物的原因之一。”他回忆说,在听印度尼西亚的录音时,他听到了完全不可思议的珊瑚礁声音,包括士兵鱼的咕噜声、鹦嘴鱼的刮擦声和雀鲷的叫声。但有些声音,比如通常在日出时发出的“笑声”,他无法将其归类到特定物种上。

“这其中有有趣的神秘元素,”拉蒙特说道。“考虑到这一领域还很年轻,前景十分令人振奋。”

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