AI 与地震仪联手捕捉布氏鲸神秘低鸣

我国科研团队在最新研究中，借助海岛地震仪持续采集的振动记录，融合深度学习技术，成功实现了对北部湾布氏鲸声学信号的自动化识别与全天候连续追踪，阐明了该鲸种在北部湾区域的声学活动特征。这项跨学科研究整合了人工智能、地球物理及海洋生物学领域，由广西民族大学、广西科学院、广西壮族自治区地震局以及中国科学院南海海洋研究所组成的联合攻关小组共同完成，相关成果已于6月4日在国际权威期刊《地球物理研究通讯》上正式发表。

图为在北部湾海域记录到的布氏鲸影像。（受访者供图）

广西科学院副研究员陈默指出，北部湾地处南海西北端，是布氏鲸在我国周边海域的关键栖息地之一。作为国家一级重点保护野生动物，布氏鲸也是全球范围内备受瞩目的优先保护鲸类。长久以来，针对该物种的科研主要依靠船只目视调查，不仅费用高昂，且极易受气象条件、海况及伏季休渔政策等制约，难以实施长期的持续性监测。

广西民族大学副教授肖卓表示，本次研究的突破点源于地震仪。位于北部湾斜阳岛的地震观测站原本专用于地震活动监测，却因其具备持续供电、实时数据回传及超低频响应特性，意外成为捕捉鲸类低频声学信号的“听诊器”。科研人员发现，布氏鲸发出的超低频声波可通过海底传播，并被岛上的宽频带地震仪清晰记录。

“地震仪不仅能捕捉地震波，同样能收录鲸类的‘歌声’。”肖卓介绍，相较于传统海洋声学设备，陆基地震台站运行更为稳定且成本更低，为开展长期海洋生态监测开辟了新途径。

为实现鲸声的自动识别，研究团队从地震记录中人工筛选并标注了576小时数据，构建了包含逾171万个样本的布氏鲸声学数据库，并训练出专为地震波形优化的卷积神经网络模型。测试结果表明，该模型对鲸声的识别准确率高达99%。随后，研究人员利用此模型对全年的连续地震数据进行了自动化分析。

图为基于海岛地震仪实现的布氏鲸声学信号智能识别效果。（受访者供图）

研究数据显示，2021年布氏鲸在北部湾的声学活动从1月延续至7月，其中2月至3月最为活跃，5月出现次高峰，之后逐渐减弱。研究还发现，监测到的布氏鲸5赫兹超低频声学信号已进入人耳无法感知的次声波段，并呈现出明显的节律性重复特征。人工智能分析显示，鲸群全天均有鸣叫活动，但下午时段相对较弱，傍晚后逐渐增强，体现出一定的昼夜活动规律。

研究团队指出，现有的陆基地震台网在人工智能赋能后，有望同时承担地震监测与海洋生态监测的双重职能，为鲸类保护提供一种低成本、实时化且长期连续的新型监测手段。

策划制作