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音を使ってサンゴ礁を監視する:人生を聴く

音風景を使ってサンゴ礁の健康や生物多様性を評価する。

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音の風景とサンゴ礁音の風景とサンゴ礁サンゴの健康を知るために水中の音を分析中
目次

サンゴ礁は地球上で最も多様な生態系のひとつで、数えきれないほどの魚や無脊椎動物、その他の海洋生物を支えています。これらの礁は、世界中の何百万もの人々にとって食料や収入を提供すると同時に、沿岸保護の重要な役割も果たしています。しかし、サンゴ礁は人間の活動、気候変動、そして生息地の破壊によって重大な課題に直面しています。これらの水中環境の健康を監視し理解することは、効果的な保全活動にとって非常に重要です。

サンゴ礁生態系を監視するための有望な方法のひとつが音を通じたものです。動物の鳴き声や音を通じて野生生物について知ることができるように、科学者たちもサンゴ礁の音、つまりサウンドスケープを使ってこれらの生息地の生物多様性を測ることができます。最先端のツール「CoralSoundExplorer」は、科学者たちがこれらの複雑なサウンドスケープを分析し理解するのを手助けするために設計されています。サンゴ礁の健康を監視するのがさらに簡単になります。

サンゴ礁のサウンドスケープって?

サンゴ礁のサウンドスケープは、海洋生物、人間の活動、自然のプロセスによって生成されるさまざまな音で構成されています。簡単に言うと、水中で音を聞くたびにそれは以下の3つの主要なタイプに分類できます:

  1. 生物音:魚や無脊椎動物など、生きた生物が作り出す音。
  2. 人為音:ボートや建設など、人間の活動からの音。
  3. 地音:波が礁にぶつかるなど、自然の出来事から生じる音。

これらの音が組み合わさってサンゴ礁のユニークな音環境を形成します。この音環境を理解することで、研究者は礁の生物多様性や健康について学ぶことができます。

受動音響モニタリングの役割

受動音響モニタリングPAM)は、陸上および海洋環境におけるサウンドスケープ研究のための重要なツールになっています。PAMは、水中マイクであるハイドロフォンを使用して、長期間にわたって生態系の音をキャッチします。この方法により、研究者はさまざまな生物の存在や活動に関するデータを非侵襲的に収集できます。

PAMを通じて収集された音を分析することで、科学者は礁の生物多様性やその変化について洞察を得ることができます。たとえば、特定の魚種は繁殖中に独特の音を出すし、特定の無脊椎動物は水中の酸素レベルなどの環境条件を示すことができます。

データ分析の課題

PAMは豊富な情報を提供しますが、大量のデータを分析することが課題です。従来の方法では、通常、膨大な手動レビューが必要で、時間がかかり人為的な誤りが起こりやすいです。この問題に対処するために、研究者たちはCoralSoundExplorerのような新しいツールを開発し、分析プロセスを効率化しました。

CoralSoundExplorerは、音の録音を自動的に処理して、科学者が高度な技術的専門知識なしにデータを理解しやすくします。効率的にサウンドスケープを分析し、ユーザーフレンドリーな形式で意味のある情報を提供できます。

CoralSoundExplorerの紹介

CoralSoundExplorerは、サンゴ礁のサウンドスケープを分析し視覚化するためのソフトウェアツールです。さまざまな礁の場所から収集した音を処理するために人工知能と機械学習を使用しています。CoralSoundExplorerの主な機能は以下の通りです:

  1. 音分析ワークフロー:CoralSoundExplorerは、音の録音を分析のために管理しやすいセグメントに分解します。
  2. 視覚化:このツールは、音データのグラフィカルな表現を提供し、異なる音がどのように関連しているかを視覚的に示します。
  3. メトリック計算:ユーザーは、音の多様性や録音間の類似性など、サウンドスケープに関連するさまざまなメトリックを測定できます。

サウンド分析を簡素化するプラットフォームを提供することで、CoralSoundExplorerは研究者がサンゴ礁をより効果的に監視できるようにします。

サンゴ礁の監視の重要性

サンゴ礁は生物多様性と海洋の健康にとって不可欠です。多様な海洋生物を支え、沿岸地域にとって重要な資源を提供しています。しかし、これらの生態系は汚染、過剰漁業、気候変動の脅威にさらされています。サンゴ礁の健康を監視することは、劣化の初期兆候を検出し、保全活動を導くために重要です。

CoralSoundExplorerのようなツールを使って、研究者はサンゴ礁のサウンドスケープに関する貴重なデータを収集できます。このデータは、異なる種の存在やその活動を反映し、生態系全体の健康のスナップショットを提供します。

サンゴ礁のサウンドスケープ分析のプロセス

CoralSoundExplorerは、サンゴ礁からの音の録音を分析するためにいくつかのステップを踏んでいます。以下がそのプロセスの簡略版です:

  1. データ収集:ハイドロフォンを異なるサンゴ礁の場所に設置して、特定の期間にわたって音の録音をキャッチします。
  2. 音のセグメンテーション:ソフトウェアは録音を1秒のセグメントに分割して、分析を容易にします。
  3. 特徴抽出:各音のセグメントは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使って処理され、ユニークな音響特性を特定し、高次元空間に整理します。
  4. 次元削減:データを管理しやすくするために、CoralSoundExplorerはUMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)を使って高次元データを低次元に減らします。これにより、2次元または3次元での視覚化が可能になります。
  5. クラスタリングと分析:ツールは似たような音のグループを特定し、異なる音源の関係についての洞察を提供します。

サウンドデータの視覚化

CoralSoundExplorerの目を引く特徴のひとつは、サウンドデータを視覚化する能力です。ソフトウェアは、異なる音が音響特性に基づいてどのようにクラスターを形成するかを表示するインタラクティブな2Dまたは3Dプロットを生成します。この視覚的表現は、研究者がサウンドスケープ内のパターンやトレンドを迅速に特定するのに役立ちます。

ユーザーは、録音サイトや時間帯などの事前定義されたラベルに基づいてサウンドデータを色分けして、これらの要因がサウンドスケープにどのように影響を与えるかを探ることができます。この機能により、サンゴ礁環境内の生態的ダイナミクスをより深く理解することができます。

時間的ダイナミクスの理解

CoralSoundExplorerは、サウンドスケープが時間とともにどのように変化するかを追跡するためのツールも提供しています。録音のタイムスタンプを分析することで、研究者はサウンドスケープの時間的軌跡を視覚化できます。この情報は、音のパターンが一日の中でどのように進化するかを明らかにし、環境の変化や人間の活動によって生じるかもしれない乱れを特定するのに役立ちます。

たとえば、研究者は昼間と夜間のサウンドスケープの違いや、降雨などの重大な気象事象の前後でサウンドスケープがどのように変わるかを観察できます。

ケーススタディ:ボラボラ島

CoralSoundExplorerの効果を示すために、研究者たちはフランス領ポリネシアのボラボラ島のサンゴ礁に関する研究を実施しました。この熱帯の場所は豊かな生物多様性で知られていますが、観光業や海洋交通の圧力にも直面しています。

ボラボラでのデータ収集

この研究では、研究者たちはボラボラの3つの異なるサイトに音響録音デバイスを設置しました:

  1. 観光地:シュノーケリングに人気のあるエリアで、高い魚の多様性があります。
  2. 未破壊の場所:人間の影響がほとんどなく、豊富なサンゴがある場所。
  3. ボートサイト:ボートの交通が激しく、音の汚染が多いエリア。

研究者たちは、さまざまな条件下でサウンドスケープを捕えるために複数の録音セッションを実施し、分析用の包括的なデータセットを確保しました。

データ分析

データを収集した後、CoralSoundExplorerを使って録音を分析しました。ソフトウェアは詳細な視覚化やメトリックを提供し、研究者が各サイトのサウンドスケープを比較するのを可能にしました。この分析を通じて、研究者たちは以下を特定できました:

  • 独自の音パターン:各サイトは異なるサウンドスケープを生成し、それぞれのエリアのユニークな生態特性を反映しています。
  • 人間活動の影響:ボートサイトのサウンドスケープは、ボート音の存在によって著しく異なり、人間活動がサンゴ礁環境に及ぼす影響を浮き彫りにしました。

観察された時間的ダイナミクス

研究者たちは、録音セッションの進行とともにサウンドスケープがどのように変化するかを調査しました。複数日間の共通パターンがあったにもかかわらず、重要な乱れが発生しました。たとえば:

  • 雨の影響:雨はサウンドスケープに明確な影響を及ぼし、典型的なパターンが乱れました。
  • 人間活動の変動:観光やボート交通の変化が音環境に影響を与え、混雑時には人為的なノイズが増加しました。

これらの観察は、継続的な監視の重要性と、CoralSoundExplorerが保全活動において実用的な洞察を提供する可能性を示しています。

CoralSoundExplorerの利点

CoralSoundExplorerは、サンゴ礁のサウンドスケープを研究する研究者にとっていくつかの利点を提供します:

  1. ユーザーフレンドリーなインターフェース:ソフトウェアは、プログラミング経験が少ない人でも使いやすく設計されており、サウンドスケープ研究への広範な参加を可能にします。
  2. 時間効率:CoralSoundExplorerは、従来の方法に比べてデータ分析にかかる時間を大幅に短縮し、研究者が技術的な詳細に悩まされることなく結果の解釈に集中できます。
  3. 強力な視覚化ツール:複数の次元でサウンドデータを視覚化する能力は、研究者が生データでは明らかでない可能性のあるパターンや関係を特定するのに役立ちます。
  4. 定量的分析:このツールは、サウンドスケープの特性や時間の経過による変化を測定するためのさまざまなメトリックを提供し、科学的洞察のための堅牢なフレームワークを提供します。

結論

サンゴ礁が引き続き重大な脅威にさらされる中、CoralSoundExplorerのようなツールは、その健康や生物多様性を監視する上で重要な役割を果たしています。サウンドスケープを評価手段として活用することで、研究者はこれらの複雑な生態系について貴重な洞察を得ることができます。

CoralSoundExplorerはデータ分析プロセスを大幅に簡素化し、科学者がサウンドスケープを効果的に監視し、その基礎となる生態的ダイナミクスを理解するのを可能にします。継続的な研究と技術の進歩によって、私たちはサンゴ礁とそれを支える多様な生命にとって明るい未来を期待することができます。

サウンドスケープ分析によって駆動される効果的な保全戦略を通じて、私たちはこれらの重要な生態系を次世代のために守ることができるのです。

オリジナルソース

タイトル: Visualization and quantification of coral reef soundscapes using CoralSoundExplorer software

概要: Despite hosting some of the highest concentrations of biodiversity and providing invaluable goods and services in the oceans, coral reefs are under threat from global change and other local human impacts. Changes in living ecosystems often induce changes in their acoustic characteristics, but despite recent efforts in passive acoustic monitoring of coral reefs, rapid measurement and identification of changes in their soundscapes remains a challenge. Here we present the new open-source software CoralSoundExplorer (https://sound-scape-explorer.github.io/docs/CSE/), which is designed to study and monitor coral reef soundscapes. CoralSoundExplorer uses deep learning approaches and is designed to eliminate the need to extract conventional acoustic indices. To demonstrate CoralSoundExplorers functionalities, we use and analyze a set of recordings from three coral reef sites, each with different purposes (undisturbed site, tourist site and boat site) located on the island of Bora-Bora in French Polynesia. We explain the CoralSoundExplorer analysis workflow, from raw sounds to ecological results, detailing and justifying each processing step. We detail the software settings, the graphical representations used for visual exploration of soundscapes and their temporal dynamics, along with the analysis methods and metrics proposed. We demonstrate that CoralSoundExplorer is a powerful tool for identifying disturbances affecting coral reef soundscapes, combining visualizations of the spatio-temporal distribution of sound recordings with new quantification methods to characterize soundscapes at different temporal scales. Author summaryTodays scientists are faced with the challenge of analyzing large amounts of data, such as those generated by passive acoustic monitoring of ecosystems. We have built CoralSoundExplorer (https://sound-scape-explorer.github.io/docs/CSE/), an efficient tool for analyzing large datasets of sound recordings, which transforms coral reef soundscape recordings into visual representations in 2D or 3D spaces. By spreading them across easy-to-explore acoustic spaces, CoralSoundExplorer enables the observer to quickly grasp the characteristics of soundscapes, their differences and similarities, and their organization on different temporal scales. These acoustic spaces and their temporal dynamics can be quantified, for example to account for the speed at which soundscapes change over time. In this study, we take the example of reef soundscapes from the island of Bora-Bora to illustrate the features and possibilities offered by CoralSoundExplorer. CoralSoundExplorer is open source and easy to use, even for non-specialists, thanks to an interface that requires no coding skills. We provide detailed instructions for installing and using CoralSoundExplorer to help users get started easily. CoralSoundExplorer needs to be installed on a computer to perform the analyses and calculations based on sound recordings. There is also an online interface (https://sound-scape-explorer.github.io/coral-sound-explorer/) enabling users to visualize data that have already been processed by CoralSoundExplorer.

著者: Jeremy Rouch, L. Minier, B. Sabbagh, F. Bertucci, E. Parmentier, D. Lecchini, F. Sebe, N. Mathevon, R. Emonet

最終更新: 2024-04-08 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.05.588225

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.05.588225.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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