自动录音监测是一种成本低、对动物干扰小的生物多样性遥感监测技术，能够进行长期，大范围的客观监测。目前，鸟类鸣声自动监测主要集中在研究鸟类物种多样性与声学多样性指数的关系，以及利用人工音频识别监测特定物种上，将该技术用于动植物关系的研究还鲜有报道。然而，基于音频数据进行自动物种识别技术的发展使这类研究成为可能。

　　 中国科学院西双版纳热带植物园群落构建与物种共存研究组与广西大学Eben Goodale团队合作，在西双版纳20公顷热带季节雨林动态监测样地内系统布设了9个SM4自动录音设备。以该区域5种鸣声特征明显的常见食果鸟类作为研究对象，使用自动录音处理软件获得每个物种在音频中的探测概率。同时，将录音设备半径50米内所有鸟类散播种子的树种个体进行生长型和果实大小的划分，并根据个体的胸径和树高确定成熟与否。利用广义线性混合模型，探讨了雨季、旱季，以及不同月份下特定物种鸣声探测概率与成熟果树的数量的关系。 

　　 结果显示，整个旱季，雨季，以及10月和11月，均存在比预期的随机结果更显著的正相关关系，并且旱季无论是单个鸟种与单个树种还是与根据果实大小分类的树种类型都表现出了显著相关。5种鸟类与雨季、旱季的68种树的对应关系中，54种关系存在显著正相关关系，并且些关系更容易在野外观察中被记录到。该研究首次尝试利用被动声学技术研究动植物关系的可能性，证实了被动声学记录的发声动物存在信息，与森林动态监测样地的树种信息存在关联。建议将被动录音技术作为森林动态监测样地生物多样性监测的一种常规手段，利用样地植被信息优势，探讨发声动物的分布及活动规律与植被的关系，同时，从大尺度预测动植物关系对全球变化的响应。 

　　 相关研究成果以“Passive acoustic surveys reveal interactions between frugivorous birds and fruiting trees on a large forest dynamics plot”为题，发表在Remote Sensing in Ecology and Conservation上。广西大学硕士研究生董安冉为该文第一作者，群落构建与物种共存研究组和雪莲助理研究员和广西大学Eben Goodale教授为该文共同通讯作者。该研究得到云南西双版纳森林生态系统国家野外科学观测研究站的大力支持，并得到了中科院战略先导B类专项、国家自然科学基金等项目的资助，在此一并致谢。 

雨季白喉冠鹎（Alophoixus pallidus）ASI探测概率与ARU半径50米范围内海桐叶柃（Eurya pittosporifolia）成熟个体数的关系示意图。蓝圈大小为ASI值，橙色点位为树的个体位置