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保护鸟类,智能科技能做些什么?

来源:   发布时间:2020-05-19 11:11:21   浏览:

19世纪,北美在圣诞节有一个传统活动,就是在圣诞节期间参与猎鸟活动。人们不在乎是否有用,只为了猎杀更多的鸟类,进行比赛。

19世纪末,美国鸟类学家弗兰克·查普曼(Frank  M. Chapman)提出在圣诞节以计数代替猎杀活动。1900年,北美的27名观鸟者在美国和加拿大的25处地点开始了第一次的圣诞节鸟类统计,从此以后,每年的圣诞节前后都会进行鸟类统计,已经持续了一百多年,范围与参与人数也越来越广,越来越多。2000年,有五万多名志愿者参加了这次活动,覆盖了17个国家的1823个观测点。圣诞鸟类调查(Christmas Bird Count)也成为了世界上开始最早,持续时间最长的鸟类监测活动。

鸟类经常被作为模式物种,因其分布广泛,对环境变化较敏感,数据收集程序相对简单,分类和分布的资料比其他动植物类群更加齐全,所以经常作为生物多样性监测的重要指示类群。其组成、数量、多样性和群落等特征可直接反映栖息地的适宜性、生态系统健康与生物多样性状况、人类活动对生态系统的干扰程度等。

与欧美国家相比,亚洲的鸟类监测项目较少,我国的鸟类监测起步也较晚,还未形成规模。2004年我国首次在长江中下游将开展鸟类资源普查。调查范围较大,人员也比较专业。遗憾的是没有持续下去,仅在04、05、11和15进行了4次普查。这样无法得到鸟类情况的动态变化,得不到较好的调查结果。并且国内的其他鸟类调查也比较片面,在空间上也得不到宏观的数据,调查与调查间缺少可比性。

以往的监测方式正是缺少科学统一化的规定。目前对鸟类的观测很需要对大尺度观测进行全局的计划,监测科学性和可持续性十分重要,不再应该是片面的对鸟类生态状况进行评估。需要建成整体的鸟类观测网,标准化、长期、系统,这几个关键点尤为重要。

一、人力目测法

鸟类监测历史以有100多年,但主要监测方式仍未变化。主要还是依靠目测对数量种类进行统计。其中最常用的就是样点法,一直以来,欧美大型鸟类调查都是基于此方法。北美BBS计划(North American Breeding Bird Survey)于1966年启动。该计划组织志愿者在每年鸟类繁殖高峰期,沿着公路开展鸟类调查。每条样线长39.43km(24.5英里),每隔805m(0.5英里)设置1个记录点,在每个记录点,调查者在3min内按照样点法记录距调查者402m(0.25英里)范围内的所有听到或者看到的鸟类个体。按“点-线-面”的尺度,最终完成对整个区域的调查。到目前为止,BBS计划在北美大陆已有4,100多条调查样线。

这种大尺度的鸟类调查计划仅靠科研人员是无法完成的,还需要志愿者的帮助,欧美国家也是靠大量志愿者与爱好者的帮助才能统计到如此大量的数据。目前国内还无法形成如此大规模的监测活动,好在有些地区的民间团体已经开始自发组织人员进行地区的鸟类观测。武汉,荆州,西安等地都开展了有组织的鸟类监测活动。其中武汉观鸟会已形成了很有规模的观测活动。

经武汉林业局主管,2006年武汉观鸟会成立,并一直积极参加各类鸟类观测科普活动。自2016年7月起,开始了每月一次的系统性监测活动。会员们驾车或步行,完成规定线路规定区域的监测任务,并每月进行一次汇总统计,已经连续进行了将近四年。疫情期间无法外出,也坚持在家中观测附近的鸟类。2019年,汇总了2178份报告,记录了18目63科342种鸟类,成果颇丰。

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二、环志标记法

早在1982年,我国就开始采用网捕法开展鸟类环志监测。国内在将近30年内已累计环志790种281万余只鸟,通过无线信号可以得到鸟类的活动路径,栖息地选择和其他动态信息,该方法很适合于对有迁徙性物种的监测。虽然近些年中国已加大3S技术(RS GNSS GIS)在鸟类监测中的应用,但目前还只是美国环志总量的1/4和英国的1/3左右。该方法可以直观的看到鸟的实时动态.作为一种基础方法,虽然在捕捉时可能会伤到鸟类,但短时间内还没有其他方法可以代替。

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三、红外相机监测

近20年来,红外相机技术在我国的生物多样性监测领域得到了快速发展和广泛应用,已成为野生动物的一项常规监测技术,红外相机工作时间长,对野生动物干扰小,可大范围的收集大量高质量图像数据。

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至2017年,国内共有使用红外相机的研究文献230份,其中有鸟类统计的共120篇。其中鸟类记录占比非常少,远低于评价水平。客观是因为架设红外相机一般都是为了拍摄兽类,这种角度不适合拍摄鸟类,而且鸟类移动较快,拍摄不到或者因为模糊无法确定种类,故没有统计。主观原因是针对兽类的调查往往不会用大量精力去统计鸟类情况,拍到的照片也都被人为放弃了。总之,还是因为对鸟类的关注度不够高。

四、鸣声监测

在物种水平上,鸟类鸣声具有一定的稳定性和明显的物种鉴别特征,可以用于鸟类鉴别。基于鸣声识别鸟类物种,可以高效,非损伤,大范围的应用于鸟类物种调查与监测,具有巨大的应用前景。前期的研究多基于对声音响度,频率等声学数据的直接比对,现在多使用深度学习技术进行分析。声音识别的准确率没有图像识别高,但数据更容易采集处理,技术也在不断提升,后期或许可以使用图像声音相结合的方法进行种类识别。

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五、遥感监测

鸟类活动范围大,有时需要得到大范围内种群的动态信息,此时就凸显出遥感技术的优点,早期多使用微波雷达在机场监测鸟类情况,防止撞机,近年来随着无人机技术的发展,搭载着光学仪器的无人机已在研究中发挥出重要作用。有研究者使用无人机进行衡水湖鸟类监测,先搭载红外镜头进行大范围拍摄,锁定到高温区域后再同时用高倍相机拍摄锁定到的水鸟。

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红外相机可以在夜晚使用,并且可以得到隐蔽的巢穴信息,但想得到更详细的信息必须使用光学镜头进行辅助。有研究使用风筝搭载相机拍摄鸟的筑巢情况,从空中拍摄计算鸟类的数量信息。使用遥感进行鸟类监测是一个较新的课题,一般拍摄距离较远,较难解决鸟类种类辨识的问题,若使用多种方法辅助识别,或许是一条可行的思路。

使用目测的传统方式国内已落后英美等发达国家100多年,且国内地域辽阔,物种丰富,生境复杂,很难再靠样线法进行完整鸟类监测。新技术的发展给鸟类监测带来了新的思路,计算机技术是目前看来最合适也是最快速的方法。靠这些新技术,国内生态科研也许可以越过百余年时间所带来的差距。


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