■ 海南日報全媒體記者 張期望

3月28日下午4點多，海南東寨港國家級自然保護區塔市監測站前，數十只鷺鳥一字排開停在空曠的灘涂上，等待正在上漲的潮水帶來食物。“每年冬春季節，這片灘涂和紅樹林里，都棲息著各種各樣過來越冬的鳥。”該監測站站長張世衛站在新修的觀測臺上，用單筒望遠鏡仔細辨別灘涂上的鳥兒，發現除了鷺鳥，旁邊還有黃胸鹀和蒙古沙鸻。

鳥類種群和數量，往往能夠反映一個地區的生態環境質量。為了監測和保護鳥類，人類使用了許多設施設備，比如鳥環、望遠鏡、自動抓拍攝像機，同時建立自然保護區，在鳥類活動、覓食的區域設置隔離帶等。近年來，一些專業機構還用上了帶有衛星跟蹤系統的候鳥追蹤器、AI識鳥系統、鳥類聲紋智能監測設備等，讓監測和保護工作變得更加高效和準確。

資料圖：鳥類聲紋采集設備。

定位追蹤，知道鳥去哪兒了

相傳在2000多年前，為了對鳥類進行追蹤，吳國宮女將紅線縛在家燕跗跖部位。1899年，丹麥教師馬爾坦遜放飛了164只佩戴鳥環的歐椋鳥，以了解歐椋鳥的遷徙路徑、年齡及種群數量。但這種監測方式不僅需要耗費大量的人力、物力，而且采集到的數據不太準確。

2022年底，在內蒙古圖牧吉國家級自然保護區，一只灰鶴在遷徙途中受傷，全國鳥類環志中心研究團隊發現后及時進行救治。在它身體恢復并經過評估后，科研人員給它佩戴了裝有微型攝像頭的北斗衛星追蹤器。這是我國首次使用裝有微型攝像頭的北斗衛星追蹤器觀測候鳥的遷徙軌跡。

收集到的數據和視頻顯示，2023年10月，這只灰鶴在黑龍江齊齊哈爾附近生活，為南遷做準備，11月19日它開始遷徙，11月25日抵達遼寧盤錦。整個過程花了6天時間，中間有兩次短暫停歇，南北跨度為900多公里，最大的飛行速度是69公里每小時。專家們借助灰鶴身上攜帶的攝像頭和追蹤器，發現灰鶴對它們的繁殖地和越冬地有著較高的忠誠度，每年在兩地之間固定往返。如此精準的數據和翔實的畫面，依靠傳統的監測手段是做不到的。

資料圖戴腳旗的公式。

海口畓榃濕地研究所負責人盧剛介紹，在現代科技加持下，候鳥追蹤器按照安裝方式可細分為背負式、頸環式、腿環式三種。目前，最輕的追蹤器重量僅有1.2克，能應用在麻雀、燕子等小型鳥類身上。就是這樣一塊小小的追蹤器，里面包含了太陽能鋰電池、衛星定位模塊、傳感器、數據存儲模塊、通信模塊等部件。這些部件互相配合，就能通過北斗衛星實時發送信號，記錄候鳥的遷徙路線，起到定位追蹤的作用。新型的鳥環具有防水、防塵、防紫外線、抗老化等特點，性能優良。

據了解，這類追蹤器不僅能幫助科研人員精準定位候鳥的繁殖地、越冬地和停歇地，計算出不同候鳥的家域面積，為生態環境保護提供科學依據，還能大致監測候鳥的體溫變化，為評估“戴環”候鳥的生存狀況提供依據。

海南東寨港國家級自然保護區的候鳥。馮爾輝 攝

聲紋監測，辨別數百種鳥鳴

每年冬春季，在海南東寨港國家級自然保護區、海南海口五源河國家濕地公園等地，經常能看到一些愛鳥人士架著“長槍短炮”拍攝鳥類靚影。每拍到一張精彩的照片，他們都欣喜若狂。但從專業鳥類監測工作人員的角度看，在戶外嘈雜的環境中，想要搞清楚一個區域內有多少種鳥，數量是多少，光靠肉眼和攝像機是不夠的。

近年來，我國科研人員研發了一些自動識別鳥類的科技設備，為辨鳥、“數”鳥提供了助力。在北京密云區白河峽谷的龍云山景區，3米多高的桿子上安裝著一種灰色設備——鳥類聲紋監測器。它收錄聲音后，通過傳感器將鳥鳴傳至后方服務器，就可以進一步分析應用。目前，這套鳥類聲紋監測系統可以識別超過800種鳥類，基本滿足了科研人員對常見鳥種的監測需求。

“鳥類聲紋監測設備的工作效率很高，可以說是科技應用于生態環保領域的一項新成果。”曾多次在廣東、海南參與完成鳥類監測任務的邱正敏告訴記者，鳥類聲紋監測設備以聲音為判斷依據，不需要像人工監測那樣，必須看到鳥類的外部特征。這種監測方式的優勢是：即便在植物茂密、光線不好的原始叢林中，也能克服“遮擋物多、能見度差”等不利因素，正常開展監測工作。這種設備全天候不間斷監測，可有效解決傳統監測方法人力物力投入大、覆蓋面有限等問題。

此外，鳥類聲紋監測設備還能通過分析大量聲音數據，揭示鳥類種群數量和棲息地環境質量的變化趨勢，為制定科學合理的保護措施和管理計劃提供依據。同時，它還能發現潛在的盜獵行為和破壞棲息地的行為（如砍伐森林等），為執法保護提供線索。

資料圖：北京市野鴨湖濕地工作人員借助AI“鷹眼”鳥類監測系統監測鳥類。

設隔離帶，為鳥兒預留一片天地

快速發展的人工智能也為鳥類監測保護工作帶來新可能。AI辨鳥，已成為輔助鳥類多樣性調查和動態監測的創新手段。比如，北京市海淀區濕地和野生動植物保護管理中心在翠湖國家城市濕地公園使用鳥類人工智能識別系統，以辨別鳥類、開展數據統計等工作。

這套鳥類人工智能識別系統由攝像頭、后臺服務器兩部分組成。科研人員將攝像頭安裝在鳥類較為集中的地方，攝像頭定期“掃描”特定區域，并把畫面實時傳到后臺。后臺接收數據后，就能輕松完成鳥類種類識別和數量統計任務。在這套系統的支持下，科研人員還可以輕松完成區域內動態多目標監測、識別、追蹤任務。

這套系統受惡劣自然環境的干擾少，識鳥準確率可達90%以上。它之所以如此強大，是因為開發者利用人工智能、大數據、物聯網等技術，不斷收集數據對模型進行訓練，同時與國內研究鳥類的專家合作，將他們的知識和經驗“接入”算法中。隨著樣本數量不斷增多，算法能力進一步增強，系統的運行效能會進一步提高。

近年來，我國各地多次在冬春季開展候鳥保護專項行動，重點對遷徙鳥類的主要分布區、越冬地、繁殖地、遷飛停歇地、遷飛通道、集群活動區等，加強巡查巡護清理，保障候鳥等鳥類種群及其棲息地安全。比如，北京密云區啟動水禽保護與棲息地恢復項目，建立生態隔離帶，避免干擾，為鳥類優化27萬余平方米的棲息生境。

海南省林業部門公布候鳥遷徙通道重點區域范圍，明確海口白沙門、海口演豐下塘濕地、臨高新盈濕地、儋州新英灣、昌江海尾濕地、三亞紅樹林、陵水新村港等12處候鳥遷徙通道重要地點，為保護鳥類提供了依據。一些自然保護區和濕地公園劃設了護鳥生態隔離帶，并安排人員巡查，確保鳥類的食物來源和自由活動空間。