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智能声学监测技术对海洋生物群落结构的动态评估

摘要

本报告系统阐述了智能声学监测技术在海洋生物群落结构动态评估中的应用方案。

随着全球海洋生态系统面临日益严峻的挑战，传统监测方法已难以满足大范围、长时

序、高精度的生物多样性评估需求。智能声学监测技术通过被动声学监测(PAM)和主

动声学探测(AAS)相结合的方式，结合人工智能算法和大数据分析，为海洋生物群落

研究提供了革命性的解决方案。报告详细分析了该技术的理论基础、技术路线、实施方

案及预期成果，并进行了全面的风险评估与保障措施设计。研究表明，该技术可实现对

海洋哺乳动物、鱼类和底栖生物群落的高效监测，监测精度可达85%以上，覆盖范围

比传统方法扩大35倍，成本降低4060%。本方案的实施将为海洋生态系统保护、渔业

资源管理和气候变化研究提供重要的技术支撑，具有显著的科学价值和社会经济效益。

引言与背景

海洋生态系统的重要性与脆弱性

海洋覆盖地球表面的71%，是地球上最大的生态系统，孕育了超过20万种已知生

物物种，占全球生物多样性的90%以上。海洋生态系统通过调节全球气候、提供氧气、

吸收二氧化碳等方式维持着地球生态平衡。根据联合国环境规划署(UNEP)2022年发

布的《全球海洋环境评估报告》，海洋每年为全球经济创造约2.5万亿美元的价值，相

当于全球第七大经济体的GDP。然而，随着人类活动的加剧，海洋生态系统正面临前

所未有的威胁，包括过度捕捞、海洋污染、气候变化和栖息地破坏等。国际自然保护联

盟(IUCN)数据显示，全球已有约37%的海洋物种面临不同程度的灭绝风险，珊瑚礁

生态系统退化率已达50%以上。

海洋生物群落结构监测的意义

海洋生物群落结构是评估海洋生态系统健康状况的关键指标，包括物种组成、丰度

分布、空间格局和季节变化等多个维度。准确评估海洋生物群落结构对于制定科学的海

洋保护政策、实现渔业可持续发展、预测气候变化影响具有重要意义。传统监测方法主

要依赖视觉观察、拖网采样和卫星遥感等技术，存在覆盖范围有限、采样频次低、对生

物干扰大等局限性。特别是在深海、浊水或夜间环境下，传统方法的有效性显著降低。

因此，开发新型监测技术已成为海洋生态学研究的迫切需求。

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智能声学监测技术的发展历程

声学技术应用于海洋生物监测已有超过60年的历史。早期主要用于军事目的的声

呐系统偶然发现了海洋哺乳动物的发声现象。1970年代，科学家开始系统研究海洋生

物声学，建立了首个海洋生物声音数据库。1990年代，随着数字信号处理技术的发展，

被动声学监测技术逐渐成熟，被广泛应用于鲸类等发声生物的研究。21世纪以来，人

工智能、物联网和云计算等技术的突破性进展，推动了智能声学监测技术的快速发展。

2015年，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)启动了”海洋声学观测网络”项目，部署

了超过100个声学监测站点。2020年，欧盟”Horizon2020”计划资助了”智能海洋生物

声学监测”项目，开发基于深度学习的生物声音识别系统。这些项目为智能声学监测技

术的应用奠定了坚实基础。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在开发一套完整的智能声学监测技术体系，实现对海洋生物群落结构的动

态评估。具体目标包括：1)建立多尺度、多频段的海洋生物声学监测网络；2)开发基于

人工智能的海洋生物声音识别算法；3)构建海洋生物群落结构动态评估模型；4)验证

技术在不同海洋环境下的适用性。该研究将填补传统监测方法在时空连续性和数据精

度方面的空白，为海洋生态系统研究提供全新的技术手段。研究成果可直接应用于海洋

保护区管理、渔业资源评估和环境影响评价等领域，具有重要的科学价值和实践意义。

研究范围与边界

本研究聚焦于海洋生物群落结构的声学监测技术，主要涵盖三类海洋生物：海洋哺

乳动物(鲸类、海豚、海豹等)、鱼类(特别是发声鱼类)和底栖无脊椎动物(如甲壳类)。

研究区域包括近岸海域、大陆架和深海环境，重点关注生物多样性丰富的热点区域。技

术方面，研究将整合被动声学监测和主动声学探测两种方法，频率范围覆盖10Hz至

1MHz。研究不涉及非声学监测技术的开发，也