智慧監測為生物多樣性架起“科技護盾”

原文發表于《科技導報》2025 年第13 期 《 生物多樣性智慧監測體系建設探索與實踐—以浙江省麗水市為例 》

生物多樣性監測是生物多樣性保護的重要基礎性工作。傳統的生物多樣性監測耗時長、成本高、效率低、人為影響大，難以實現大范圍、長時間的連續監測，無法保障業務化運行、支撐美麗中國建設的要求。《科技導報》邀請相關領域研究人員撰文，文章基于新設備和新技術提出了生物多樣性智慧監測體系的概念，實現監測數據自動采集、物種智能識別，支撐生物多樣性的調查、監測、評估和預警，概述了浙江省麗水市生物多樣性智慧監測體系建設試點的工作進展，為中國生物多樣性智慧監測體系業務化運行提供了實踐案例和理論支撐。

由于棲息地破壞、過度開發、環境污染、氣候變化和其他原因，地球目前正在經歷“第六次生物大滅絕”。因此，生物多樣性保護已成為世界各地關注的熱門話題。生物多樣性監測可用于識別衰退或瀕臨滅絕的物種，評估保護措施的有效性，也可以為評估區域或國家相關戰略和保護目標的實施進展，以及為保護管理政策制定提供及時準確的數據。在中國生態環境監測體系中，水、氣、土等環境監測體系已經較為成熟，但生物多樣性監測仍是生態環境監測體系的短板。

為推進生物多樣性監測體系建設，浙江省麗水市開展了生物多樣性智慧監測體系建設試點，在設備研發、物種AI識別和監測標準建設等方面開展試點研究，為補齊生態環境監測短板、加快建立現代化生態環境監測體系提供了實踐案例和理論支撐。

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生物多樣性智慧監測體系的概念與意義

1.1 生物多樣性智慧監測體系概念與特點

生物多樣性智慧監測體系是指通過地面監測和遙感監測相結合，以紅外相機、聲紋記錄儀等被動式調查設備為主，依靠物聯網、AI物種識別和DNA識別等前沿技術，實現監測數據自動采集、物種智能識別，持續追蹤生物的種群動態變化，支撐生物多樣性調查、監測、評估和預警的智慧化體系（圖1）。

圖1 生物多樣性智慧監測體系概念

生物多樣性智慧監測體系監測對象涵蓋植物、陸生脊椎動物（哺乳動物、鳥類、兩棲爬行動物）、水生生物（魚類、大型底棲無脊椎動物）和昆蟲（蝴蝶和其他昆蟲）等類群，植物類群監測設備主要是基于遙感衛星，動物類群監測設備包括紅外相機、雷達相機和蝴蝶智能監測儀，鳥類聲紋記錄儀，以及水生生物和其他昆蟲的環境 DNA 采集設備等（表1）。

表1 生物多樣性智慧監測體系類群及數據特點

1.2 生物多樣性智慧監測的重要意義

生物多樣性智慧監測體系可以借助移動網絡、衛星通信和無線自組網技術，形成監測區域網絡覆蓋，解決山區通信網絡不暢問題。通過為監測設備加載太陽能供電模塊實現監測設備的長時間、全天候運行，有效獲取監測對象的動態變化數據，實現支撐國家和地方生物多樣性的綜合監管、預警和評估的目的。智慧監測體系可以在基本不干擾生物的情況下，實現自動化、智能化、規范化、長周期的實時監測，運行期間基礎數據獲取成本低，大幅緩解傳統監測面臨的專業人員缺乏、技術參差不齊等困難，顯著提升生物多樣性保護的基礎支撐能力，是未來的發展方向。

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生物多樣性智慧監測體系構建

2.1 生物多樣性智慧監測指標構建原則

2.1.1 以生物多樣性核心監測指標為基礎

生物多樣性包括生態系統多樣性、物種多樣性和遺傳多樣性。生物多樣性智慧監測指標構建原則應以生物多樣性核心指標為基礎。物種多樣性作為生物多樣性研究的核心內容，被認為是遺傳多樣性分化的源泉和生態系統多樣性形成的基礎，可以反映群落結構和功能特征以及生態系統穩定性，是對生物多樣性最直觀的認識。物種的種類數和個體數量可以作為生物多樣性智慧監測指標構建的基礎。

2.1.2 以監測數據易獲取、易推廣為準繩

生物多樣性智慧監測指標構建應以易獲取、易推廣為準繩。遙感技術可以獲取大尺度的土地覆蓋、凈初級生產力、干擾事件等反映生物多樣性和生態系統結構功能的關鍵指標數據。紅外相機技術具有觸發速度快、可探測小型動物、外形可偽裝和具有肉眼不可見的補光光源等優點，兼具功耗低、待機長、便于攜帶、影像質量高以及對惡劣環境的耐受性能強等優勢。在紅外相機技術的基礎上，采用微波雷達觸發方式，實現對變溫動物的實時監測。聲紋監測技術設備輕巧、方便布設、待機長、收音效果顯著，且不受天氣條件和光線的影響。馬來氏網成本低、便于布設，可實現長時間被動監測采集昆蟲DNA樣本。豎式采水器是環境DNA樣品采集中常用的采集工具，具有結構簡單、采集高效、便于維護等特點。

2.1.3 以監測數據處理客觀、準確、快速為核心

隨著AI識別、環境DNA等技術的快速發展，實現數據分析結果的統一性、客觀性和快速性成為可能。在圖像自動識別方面，以機器學習和深度學習為代表的自動分析算法和模型不斷精進。鳥類的聲紋識別技術也采用卷積神經網絡算法，應用多個經典模型。環境DNA技術在測序通量方面得到大幅提升后，實現了在1個樣本中同時分析數千個物種，克服了傳統形態學方法的諸多限制，具有不依賴于物種形態特征，快速、經濟和高準確性等優勢。

2.1.4 以服務國家生物多樣性保護戰略為目標

生物多樣性智慧監測體系應以服務于國家生物多樣性保護戰略為目標。為積極推動《關于進一步加強生物多樣性保護的意見》落實和《昆蒙框架》執行，《中國生物多樣性保護戰略與行動計劃（2023—2030年）》強調加強生物多樣性治理能力現代化。因此，亟需探索建設可服務于國家生物多樣性戰略的智慧監測體系，實現生物多樣性監測業務化運行，保障《昆蒙框架》的落地和執行。

2.2 生物多樣性智慧監測技術體系指標的構建

基于國內外生物多樣性核心監測指標相關研究進展，結合不同監測手段獲取指標的能力，針對中國生物多樣性空天地一體化監測指標體系建設的需求，我們提出了涵蓋不同區域、樣地等多尺度的，植物、哺乳動物、鳥類、兩棲爬行動物、昆蟲、水生生物等多類群的生物多樣性智慧監測指標體系，主要包括：

（1）遙感監測指標，通過植被類型面積、植被覆蓋度、葉面積指數和總初級生產力評估植被面積和植被質量變化，揭示植物生物多樣性變化的趨勢；

（2）地面監測指標，通過物種、類群、分類單元豐富度及獨立有效照片（錄音）數等直觀展示動物各類群多樣性的動態變化。具體指標見表2。

表2 生物多樣性智慧監測體系監測指標

2.3 生物多樣性綜合評價

根據上述監測指標制定植物指數、哺乳動物指數、鳥類指數、兩棲爬行動物指數、昆蟲指數、蝴蝶指數和水生生物指數，并賦予各類群指數權重以構建生物多樣性評價指數，實現區域生物多樣性的年度評估。

1）生物多樣性評價指數。

按式（1）和式（2）計算

式中，BEI為生物多樣性評價指數；PI為植物指數；MI為哺乳動物指數；BrI為鳥類指數；ARI為兩棲爬行動物指數；InI為昆蟲指數；AOI為水生生物指數；BfI為蝴蝶指數；OII為其他昆蟲指數。

2）指數年度變化。

按式（3）計算

式中，ΔI為各指數第y年度變化趨勢；Iy為第y年份的指數值；Iy?1為第y?1年份的指數值。

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生物多樣性智慧監測體系建設麗水案例

3.1 野外監測樣區建設

浙江省麗水市生物多樣性監測體系集成實時傳輸紅外相機、鳥類聲紋記錄儀、兩棲爬行雷達相機、蝴蝶智能監測儀等新型、智能、自動化的監測設備，構建了覆蓋全市域的生物多樣性智慧監測網絡，實現了對植物、哺乳動物、鳥類、兩棲爬行動物、昆蟲和水生生物等類群的監測數據采集與分析。2023年，麗水市建設20個智慧監測樣區（表3）。

表3 麗水市生物多樣性智慧監測樣區情況表

3.2 智慧監測數字化平臺建設

麗水市建成了生物多樣性智慧監測數字化平臺，組織架構如圖2所示。該平臺核心包括電子標本庫、智能識別模型、物種識別操作平臺3部分。

圖2 麗水市生物多樣性智慧監測體系數字化平臺組織架構示意

電子標本庫系統包括33種大中型哺乳動物，529種鳥類，100余種兩棲爬行動物，150余種蝴蝶，800余種昆蟲，500余種水生生物的識別底庫。

智能識別模型包括：

（1）哺乳動物紅外相機圖像識別模型（圖3）；

圖3 紅外相機圖像AI識別結果——中華斑羚

（2）鳥類鳴聲識別模型（圖4）；

圖4 鳥類聲紋AI識別結果——白頭鵯

（3）兩棲爬行動物圖像識別模型（圖5）；

圖5 雷達相機圖像AI識別結果——無尾目

（4）蝴蝶圖像識別模型（圖6）；

圖6 蝴蝶智慧監測儀圖像AI識別結果——金鳳蝶

（5）陸生昆蟲環境DNA識別指標體系；

（6）水生生物（魚類+大型底棲無脊椎動物）環境DNA識別指標體系。

物種識別操作平臺，實現了對圖像識別和聲音識別的焦點處理（單個）和批量處理，對AI自動識別的人工校對，以及對數據處理結果的導出下載等多個功能。

基于生物多樣性智慧遙感監測體系試點建設，麗水市總結發布了《生物多樣性智慧監測體系建設技術規范》和地方標準《生物多樣性評價指數技術規定》（DB3311/T 272—2024），形成了從數據采集、分析處理和成果發布的全過程技術指導，初步建立了生物多樣性智慧監測標準體系，為業務化開展生物多樣性監測評價提供技術支撐與示范應用，提升了生物多樣性的精細化、智能化的治理能力。

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結論與展望

在歸納總結國內外生物多樣性主要類群監測進展基礎上，提出構建生物多樣性智慧監測技術體系，具體包括涵蓋區域、樣地等多尺度的，植物、哺乳動物、鳥類、兩棲爬行動物、昆蟲、水生生物等多類群的生物多樣性智慧監測指標體系。該體系綜合利用遙感技術、紅外相機技術、AI識別技術、環境DNA技術等手段，實現多尺度和多類群的生物多樣性監測，并可進行生物多樣性綜合評價。

盡管生物多樣性智慧監測技術具有低成本、快速采集數據的能力，但在采集設備標準性、海量數據實時傳輸等方面仍存在制約。采集設備方面，當前國內的圖像、聲音采集設備缺乏統一標準。基于環境DNA的監測智能化水平還不夠高，同時在其規范化和標準化方面需作出更大的努力。圖像、聲紋實時傳輸也受到通信信號、供電等條件限制。同時，生物物種AI識別技術有待進一步提升。

針對全國生物多樣性監測的巨大應用需求，可優先關注生物多樣性保護優先區域，系統開展一批生物多樣性智慧監測技術應用示范項目，在地方試點的基礎上，推動制訂生物多樣性智慧監測體系行業標準，將生物多樣性監測與生態質量監測有機融合，逐步在省域乃至全國推廣示范，有效提升我國生物多樣性監測水平，為全球生物多樣性保護做出積極貢獻。

本文作者：吳翼、張文文、史杰、梅金娟、馬方舟、羅艷、劉春龍、崔鵬

作者簡介：吳翼，生態環境部南京環境科學研究所，生態環境部生物多樣性與生物安全重點實驗室，副研究員，研究方向為生物多樣性保護；張文文（共同第一作者），生態環境部南京環境科學研究所，生態環境部生物多樣性與生物安全重點實驗室，副研究員，研究方向為生物多樣性保護；崔鵬（通信作者），生態環境部南京環境科學研究所，生態環境部生物多樣性與生物安全重點實驗室，研究員，研究方向為生物多樣性保護。

文章來 源 ： 吳翼, 張文文, 史杰, 等. 生物多樣性智慧監測體系建設探索與實踐——以浙江省麗水市為例[J]. 科技導報, 2025, 43(13): 32?41 .

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