Збереження голосів дикої природи: на Харківщині зібрано понад 40 тисяч аудіозаписів пташиного співу

На Харківщині у Національному природному парку «Слобожанський» за допомогою пасивного акустичного моніторингу зібрано понад 40 тисяч аудіозаписів пташиного співу загальною тривалістю майже три з половиною тисячі годин.

У Харківській області стежать за станом біорізноманіття за допомогою методів акустичного зондування. Про це поінформував Національний природний парк «Слобожанський» на своїй сторінці у Фейсбуці, про що також передає «Думка». Представники парку пояснили суть пасивного акустичного дистанційного зондування: цей процес передбачає фіксацію звуків навколишнього середовища автономними пристроями, які складаються з мікрофонів, поєднаних із цифровими диктофонами, передпідсилювачами та батареями живлення.

Цей підхід є надзвичайно ефективним для спостереження за представниками тваринного світу як у водних, так і в наземних екосистемах цілодобово та впродовж кількох сезонних періодів. Він також дозволяє фіксувати геофізичні й антропогенні звуки. Метод пасивного акустичного моніторингу не втручається в природні процеси, не потребує постійної присутності дослідника, дає змогу обстежувати важкодоступні локації та застосовується для оцінювання екологічного стану й різноманітності біологічних видів.

Для опрацювання зібраної інформації застосовують три методики: перша полягає у ручному прослуховуванні чи перегляді спектрограм, друга — в автоматичній ідентифікації біологічних видів через алгоритми класифікації, а третя використовує акустичні індекси.

Вже четвертий рік поспіль на землях НПП «Слобожанський» здійснюють пасивне акустичне спостереження за спільнотами птахів, що гніздяться. Для цього задіяні спеціальні автоматичні пристрої AudioMoth та BirdNET-Pi. Натепер колекція зібраних матеріалів нараховує понад 40 тисяч аудіофайлів, а загальна тривалість усіх записів сягає приблизно трьох з половиною тисяч годин. Цей проєкт також долучився до всесвітньої мережі наукових ініціатив BirdNET, які використовують технології машинного навчання для вивчення біорізноманіття.