Звуковой ландшафт города и биоразнообразие

Авторы: Александр Левик, Иван Добромыслов, Мария Горецкая, Виктор Матасов, Анна Филюшкина

Сокращение биоразнообразия считается одной из самых серьёзных проблем нашего времени. По некоторым оценкам, за последние 50 лет популяции диких животных сократились примерно на 70 % (Almond et al., 2022). Разрушение естественной среды обитания, загрязнение окружающей среды, изменение климата и перенаселение считаются одними из основных факторов, вызывающих эту опасную тенденцию. Изменения в землепользовании, связанные с экономическим ростом и ростом численности населения, привели к фрагментации и разрушению естественной среды обитания и, следовательно, представляют серьёзную угрозу для дикой природы.

Гражданская наука и пассивный акустический мониторинг

Любой подход к сохранению биоразнообразия должен включать адекватные средства оценки и мониторинга. Несмотря на свою эффективность и точность, классические методы, такие как маршрутная перепись и точечный подсчёт, требуют значительного времени и ресурсов, поскольку они основаны на труде высококвалифицированных специалистов. Следовательно, проводить такие исследования в больших пространственных и временных масштабах сложно и дорого. Использование гражданской науки предлагает один из подходов, позволяющий хотя бы частично снизить затраты, связанные со сбором данных. Гражданские научные проекты, такие как iNaturalist и NatureWatch, могут предоставить географически обширные и легкодоступные данные о биоразнообразии. Однако точность и объективность таких данных вызывает сомнения.

Пассивный акустический мониторинг (Passive acoustic monitoring − PAM) − это способ проведения исследований биоразнообразия. С помощью PAM акустические записи, сделанные автоматизированными регистрирующими устройствами, хранят информацию о видовом богатстве, поведении и экологии. Более того, акустические данные могут быть использованы для оценки антропогенной нагрузки (Doser et al., 2020), пространственного и временного распределения популяций (Frommolt & Tauchert, 2014) и сообществ акустически активных животных (Farina & James, 2016).

Наше исследование было направлено на оценку эффективности эхо-акустических методов исследования биоразнообразия в городских зелёных зонах. Для этого мы сравнили списки видов, составленные для одного и того же участка на основе классической маршрутной переписи, подхода гражданской науки и PAM.

Методология исследования

Место проведения исследования находилось в кампусе Российского университета дружбы народов (РУДН) в Москве. Площадь кампуса составляет около 1,44 кв. км. Около 60 % территории кампуса занимают зелёные насаждения.

Аудиоданные были собраны с помощью ёрегистраторов AudioMoth 1.2.0 и одного акустического датчика SongMeter  SM4, которые осуществляли аудиозапись с 4 апреля по 11 июля 2023 года. Устройства были установлены на разном расстоянии от оживленной автодороги. Датчики были активны в течение 5 и 30 минут в час соответственно. В итоге было получено 6 824 аудиофайла общей продолжительностью около 1 201 часа.

Был проведён маршрутный подсчёт птиц на двухкилометровом кольцевом маршруте на исследуемой территории, кроме того, данные о списке видов птиц для территории были собраны с онлайн-ресурсов iNaturalist.

Триангуляция методов

Пассивный акустический мониторинг выявил 18 акустически активных видов птиц. Во время маршрутного учёта мы отметили 12 видов птиц, в том числе 11 видов, обнаруженных с помощью PAM. Таким образом, семь видов, выявленных с помощью акустических методов, не были обнаружены при классическом подходе. Данные iNaturalist указывают на то, что в районе исследования обитает восемь видов птиц, три из которых также были отмечены как в PAM, так и в ходе переписи. С помощью трёх методов был составлен сводный список из 24 видов.

Пассивный акустический мониторинг выявил 92 % видов, отмеченных в ходе переписи, и пропустил только ворону (Corvus corax). Волонтеры проекта iNaturalist зарегистрировали только восемь видов птиц (33 % от общего списка). Однако пять из этих видов не были обнаружены PAM или в ходе переписи. Примечательно, что натуралистические данные были получены в течение 13-летнего периода, начиная с 2011 года, который включал все сезоны года.

Суточная динамика

В течение дня акустическая активность птиц значительно менялась во всех точках, за исключением точки 2169. Примерно через 3 часа после захода солнца почти не было обнаружено звуковых сигналов. Активность начала возрастать за 2-3 часа до восхода солнца и достигла своего пика непосредственно перед восходом солнца. Позже в течение дня активность постепенно снижалась и прекращалась после захода солнца. В некоторых точках наблюдался ещё один небольшой пик, связанный с заходом солнца. В точке 2169 изменения в течение дня были статистически незначимыми.

Ограничения гражданской науки

Из всех методов, рассмотренных в этом исследовании, PAM показал наибольшую эффективность в выявлении видов. Для соответствия результатам PAM в течение периода исследования потребуются регулярные переписи. Эффективность гражданского научного подхода была относительно низкой, но её можно было бы значительно улучшить, предоставив добровольцам рекомендации по снижению предвзятости этого метода. Например, ни один доброволец не отмечал виды рода Parus и Passer в исследуемом районе, однако, эти птицы очень активны в данном месте. Можно предположить, что такие виды считаются «неинтересными» и, следовательно, не регистрируются добровольцами. Более того, поскольку все точки обнаружения в рамках гражданского научного подхода были сосредоточены вблизи дороги, они не попали на большую часть территории исследования.

Несовершенство PAM

Результаты PAM пригодны для оценки видового разнообразия и составления списков видов в городских экосистемах. Однако для такого рода исследований требуется ручная идентификация вокализаций на записях, поскольку протестированные акустические показатели не очень хорошо справляются с этой задачей. Этот процесс можно ускорить, используя программное обеспечение для анализа звука (например, Kaleidoscope PRO). В дополнение к кластерному анализу звуков, специализированное программное обеспечение включает алгоритмы машинного обучения для автоматической идентификации вокализаций.

Динамика по месяцам

Долгосрочная динамика уровня биофонии варьировалась в зависимости от точек. В двух точках (2297 и 21C0) активность постепенно снижалась с апреля по июль. В точке 2169, расположенной недалеко от дороги, активность птиц была низкой на протяжении всего периода исследования, за исключением пика в мае. Этот результат свидетельствует о том, что большинство птиц стараются избегать этого места из-за высокого уровня антропогенной нагрузки. Пик активности в мае связан с появлением вблизи этой точки европейской мухоловки-пеструшки (Ficedula hypoleuca). Можно предположить, что мухоловка-пеструшка выбирает это место не для гнездования, а для временного отдыха во время миграции. В то же время не исключено, что эта птица выбирает нарушенное место для гнездования, чтобы избежать внутривидовой конкуренции с большой синицей. Известно, что эти два вида конкурируют за места гнездования, и обитающая здесь большая синица обычно начинает гнездиться до прибытия перелётной мухоловки-пеструшки. В точке 2218 уровень биофонии оставался стабильным на протяжении всего периода исследования, что, вероятно, связано с близостью большой зелёной зоны к этому датчику.

Изучение суточной динамики показало, что акустическая активность в городских зелёных зонах началась примерно за 1-2 часа до восхода солнца и продолжалась до захода солнца. В течение примерно трёх часов после захода солнца звуков практически не было обнаружено. Пик активности наблюдался между одним часом до и одним часом после восхода солнца. В течение дня интенсивность вокализаций постепенно снижалась. Эти результаты в целом согласуются с исследованиями Бермудеса-Куамацина и др. (2020) в Нидерландах, в ходе которого было установлено, что активность большой синицы в городской среде началась раньше, чем в сельской местности. В их исследовании первые вокализации в городах происходили примерно за 1-1,5 часа до восхода солнца, что соответствует нашим результатам. Это несоответствие в начале активности, по-видимому, связано с наличием искусственного освещения в городах (Spoelstra et al., 2018). В заключение отметим, что мы не обнаружили достоверной разницы в уровне биофонии между днями недели, а также погодой.

С полным текстом исследования можно ознакомиться по ссылке https://link.springer.com/article/10.1007/s11252-024-01662-7

Финансирование этой работы было предоставлено Российским научным фондом в рамках проекта №19-77-300-12. Сбор данных осуществлялся при поддержке программы РУДН «5-100».

Источник заглавной фотографии shutterstock.com.

Ссылки:

• Almond, R. E. A., Grooten, M., Juffe Bigнетli, D., & Petersen, T. (Eds.). (2022). WWF living planet report 2022 – Building a nature-positive society. World Wildlife Fund. https://www.wwf.at/wp-content/uploads/2022/10/WWF-Living-Planet-Report-2022.pdf 
• Bermúdez-Cuamatzin, E., Delamore, Z., Verbeek, L., Kremer, C., & Slabbekoorn, H. (2020). Variation in diurnal patterns of singing activity between urban and rural great tits. Frontiers in Ecology and Evolution, 8. https://doi.org/10.3389/fevo.2020.00246
• Doser, J. W., Finley, A. O., Kasten, E. P., & Gage, S. H. (2020). Assessing soundscape disturbance through hierarchical models and acoustic indices: A case study on a shelterwood logged нетrthern Michigan forest. Ecological Indicators, 113. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106244
• Farina, A., & James, P. (2016). The acoustic communities: Definition, description and ecological role. BioSystems, 147. https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2016.05.011
• Frommolt, K.-H., & Tauchert, K.-H. (2014). Applying bioacoustic methods for long-term monitoring of a нетcturnal wetland bird. Ecological Informatics, 21. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2013.12.009
• Spoelstra, K., Verhagen, I., Meijer, D., & Visser, M. E. (2018). Artificial light at night shifts daily activity patterns but нетt the internal clock in the great tit (Parus major). Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 285(1875). https://doi.org/10.1098/rspb.2017.2751