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森林恢复已成为应对森林砍伐和生物多样性丧失的广泛举措，在热带地区尤为如此。恢复监测对于追踪恢复进展至关重要，需要准确掌握基线群落状况，而受威胁物种常被用作恢复指标。被动声学监测（PAM）与人工智能分类器相结合，使大规模开展此类监测成为可能。然而，这类工具尚不成熟，对于在训练数据中代表性不足的稀有受威胁物种，其表现可能欠佳。在本研究中，我们展示了由人工智能分类器 BirdNET+ V3.0（2026年1月发布的测试版）辅助的 PAM 在支持热带受威胁鸟类监测方面的潜力。通过对巴西亚马孙地区帕拉州一处再造林景观内8,940小时录音中的995条检测记录进行验证，我们发现，BirdNET+ 确认了该地区可能分布的《世界自然保护联盟（IUCN）濒危物种红色名录》受威胁物种中约43%的物种存在，其中5种为研究地点首次获得确认的记录。我们还发现，该方法的表现优于传统调查方法。然而，BirdNET+ 对不同物种的识别可靠性参差不齐，我们也无法确定恢复措施是否对这些物种产生了影响。我们的结果表明，结合 BirdNET+ 的 PAM 是一种可行且实用的方法，可用于检测热带森林恢复景观中的受威胁鸟类；但常规验证方法并不适用于此类物种，对其进行大量验证是一项必不可少的成本。在无法开展大量验证的情况下，我们展示了一种实用的替代方案，即在每次监测中仅验证置信度最高的一条检测记录。
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面向热带森林生态系统恢复中受威胁鸟类的自动化声学监测
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Heather Xing-Xing
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Cristina
Banks-Leite
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https://doi.org/10.64898/2026.09.06.749699
Heather Xing-Xing Fortune
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森林恢复已成为应对森林砍伐和生物多样性丧失的广泛举措，在热带地区尤为如此。恢复监测对于追踪恢复进展至关重要，并且需要准确掌握基线群落状况，其中受威胁物种常被用作恢复指标。被动声学监测（PAM）与人工智能分类器相结合，使大规模开展此类监测成为可能。然而，这类工具尚不成熟，对于在训练数据中代表性不足的稀有受威胁物种，其表现可能不佳。本研究展示了借助人工智能分类器 BirdNET+ V3.0（于2026年1月发布的测试版）辅助开展被动声学监测，以支持热带受威胁鸟类监测的潜力。通过对巴西亚马孙地区帕拉州一处再造林景观中采集的8,940小时音频中的995条检测记录进行验证，我们发现 BirdNET+ 确认了其存在
涵盖了该地区可能出现的、被列入 IUCN 受威胁物种红色名录的受威胁物种的约 43%，其中五种为研究地点首次获得确认的记录。我们还发现，该方法的表现优于传统调查方法。然而，BirdNET+ 对不同物种的识别可靠性参差不齐，我们也无法确定生态恢复是否对这些物种产生了影响。我们的结果表明，结合 BirdNET+ 的被动声学监测（PAM）是在热带森林恢复景观中检测受威胁鸟类的一种可行且实用的方法，但常规验证方法并不适用于此类物种；对于这些物种，大量的验证工作是必不可少的成本。在无法开展此类验证工作的情况下，我们证明，仅验证每次监测中置信度最高的一条检测记录，可作为一种切实可行的替代方案。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://github.com/heatherfortune/FortuneHX_MRes_Thesis_2026
版权
本预印本的版权持有人为作者／资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示本预印本的许可。
本预印本依据以下许可协议提供：
CC-BY 4.0 国际许可协议
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发布于 2026 年 9 月 10 日。
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关键词：被动声学监测 · 受威胁鸟类 · 热带森林恢复 · 人工智能物种识别 · 生物多样性监测 · 检测记录验证
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.06.749699v1?rss=1