我国科学家在一项最新研究中利用海岛地震仪连续记录的振动数据，结合深度学习算法，成功实现对北部湾布氏鲸声学信号的自动识别与全年连续监测，揭示这一鲸类在北部湾的声学活动规律。该项研究融合人工智能、地球物理学与海洋生物学，由广西民族大学、广西科学院、广西壮族自治区地震局、中国科学院南海海洋研究所组成的联合研究团队共同完成，相关成果于6月4日在国际学术期刊《地球物理研究通讯》上发表。

广西科学院副研究员陈默介绍，北部湾位于南海西北部，是布氏鲸在中国海域重要的聚集地之一。布氏鲸属国家一级重点保护野生动物，是全球高度关注的优先保护鲸类之一。长期以来，针对布氏鲸的研究主要依赖船载目视调查，不仅成本较高，也容易受到天气、海况和伏季休渔等因素限制，难以开展长期连续监测。

广西民族大学副教授肖卓称，此次研究的突破口来自地震仪。位于北部湾斜阳岛的地震台站原本用于监测地震活动，却因具备连续供电、实时传输和超低频响应能力，意外地为鲸类低频声学信号提供了“听诊器”。研究人员发现，布氏鲸发出的超低频声音能够通过海底传播，并被岛上的宽频带地震仪记录下来。

“地震仪不仅能记录地震波，也能记录鲸类‘歌声’。”肖卓介绍，相比传统的海洋声学设备，陆基地震台站运行更加稳定、成本更低，为开展长期海洋生态监测提供了新的技术路径。

为实现对鲸声的自动识别，研究团队从地震仪记录中人工筛选并标注了576小时数据，建立了包含超过171万个样本的布氏鲸声学数据集，并训练出一个针对地震波形优化设计的卷积神经网络模型。测试结果显示，该模型对鲸声识别的准确率达到99%。随后，研究人员利用这一模型，对全年的连续地震数据进行自动分析。研究结果显示，2021年布氏鲸在北部湾的声学活动从1月持续至7月，其中2月至3月最为活跃，5月出现次级高峰，随后逐渐减弱。研究还发现，监测到的布氏鲸的5赫兹超低频声学信号已进入人耳无法感知的次声波范围，并呈现明显节律性重复特征。人工智能分析显示，鲸群全天有鸣声活动，但下午时段相对较弱，傍晚后逐渐增强，反映出一定的昼夜活动规律。

研究团队表示，现有陆基地震台网经过人工智能赋能后，有望同时承担地震监测与海洋生态监测双重功能，为鲸类保护提供一种低成本、实时化和长期连续的新监测手段。

（来源：泰安市科协）