新的人工智能研究揭示了森林鸟类歌曲的秘密！

新的人工智能研究揭示了森林鸟类歌曲的秘密！

研究团队来自 哥廷根大学 德国西北部林业研究所最近发​​表了一项综合研究，研究了 53 种欧洲森林鸟类的鸣叫活动。这项发表在《鸟类学杂志》上的研究的目的是获得有关鸣叫活动的每日和季节性波动的数据。研究人员在下萨克森州森林中的 256 个地点收集了数据。 3 月至 5 月期间，使用自动录音机每 10 分钟记录一次 30 秒的鸟叫声。

通过使用人工智能（AI），可以根据鸟类的叫声来识别不同的鸟类种类，并且研究人员检查了人工智能的建议。总共分析了 640 万个发声。研究结果表明，森林鸟类具有个体的活动模式，并且活动类型不仅仅是“云雀”和“猫头鹰”等常见类别。

活动模式多样化

特别有趣的是，黑鸟和山鹬等一些物种是黄昏的，这意味着它们的歌声在黄昏时特别引人注目。值得注意的是，晚上比早上更容易听到黑鸟的叫声。昼夜物种之间的活动行为存在显着差异，有些物种直到四月份才开始活跃。夜行性物种和候鸟也形成自己的群体，这说明了鸟鸣的复杂性。

这项研究的结果通常与之前记录繁殖鸟类的建议不一致。例如，大斑啄木鸟在整个早上都不容易被发现，但在日出后两小时内活动较少。但其他物种，如蓝山雀和chiffchaff也经常在建议的记录时间之外表现出它们的歌唱活动。

经典鸟类计数和声学方法的结合可以改善鸟类物种的记录。该研究结果也包含在新版《记录德国繁殖鸟类的方法标准》一书中，强调了这些创新在自然保护方面的相关性。

生物多样性监测的重要性

这 生物多样性监测 它不仅为自然保护做出了重要贡献，还为公司提供了超出生态方面的各种好处。 Artenglück 记录并分析管理区域生物多样性的科学数据。这些数据在仪表板中可视化，用于评估自然保护措施的附加值。

公司可以衡量其对生物多样性相关项目的投资的影响，作为其企业社会责任战略的一部分。准确的信息有助于有针对性地利用资源和采取有效的自然保护措施，从而增强利益相关者的信任。自然保护活动的透明化呈现，不仅提升了公司形象，也有助于反驳洗绿指控。

自然保护的另一个核心方面包括开展全国性昆虫监测，以收集有关昆虫区系数量变化的长期数据。大声 联邦自然保护局 还将设立国家生物多样性监测中心，以整合和进一步发展生物多样性领域各行为者的活动。

这些措施为德国生物多样性的可靠数据奠定了基础，这对于未来的自然保护战略至关重要。