科学家开发先进的森林监测系统：未来森林会自我监测吗？

KTU的研究人员提出了创新的技术解决方案：一种创新的森林再生模型和一个能够实时预测森林状况和检测环境变化的声音分析系统。

如今，森林管理面临着越来越多的环境变化，尤其是在近年来加剧的情况下。“森林，尤其是在立陶宛这样的地区，对冬季气温上升非常敏感。多种因素的结合导致树木变弱，使其对害虫更脆弱，”马斯凯柳纳斯说。

根据科学家的说法，传统的监测方法如林务员的视觉检查或基于陷阱的监测已经不足够。“我们永远无法有足够的人来持续观察森林中发生的事情，”他解释道。

为了改善森林保护，KTU的研究人员采用了人工智能（AI）和数据分析。这些技术不仅能够实现实时的森林监测，还能进行预测分析，允许对环境变化进行早期干预。

云杉树尤其受到气候变化的影响

一个关键解决方案是森林再生动态模型，它预测森林如何随时间生长和变化。该模型跟踪树木的年龄组并通过分析生长和死亡率来计算树木从一个年龄组转换到另一个年龄组的概率。

实时计算中心（RLKSC）的负责人、数据分析专家罗伯塔斯·达马谢维丘斯教授（Robertas Damaševičius）指出模型的核心优势：能够识别哪种树种最适合不同的环境以及它们应该种植在哪里。

“它可以帮助规划混合森林的重新种植，以增强对气候变化的抵御力，还能预测某些物种在何时何地可能变得更易受害虫侵害，从而采取预防措施。此工具通过优化资金分配和对森林所有者的补偿，支持森林保护、生物多样性维护和生态系统服务，”马斯凯柳纳斯说。

该模型基于先进的统计方法。马尔可夫链模型根据当前条件和概率生长与死亡率计算森林从一种状态转变到另一种状态的过程。“这使我们能够预测有多少幼树将因疾病或害虫而存活或死亡，从而帮助做出更明智的森林管理决策，”KTU信息学系的教授解释道。

此外，多方向时间序列分解将森林生长的长期趋势与季节性变化或干旱或害虫爆发等意外环境因素区分开来。结合这些方法提供了一个更全面的森林生态系统视图，使我们能够在不同的环境条件下进行更准确的预测。

该模型还被应用于评估立陶宛的森林状况，揭示云杉树尤其受到气候变化的影响，由于夏季干旱期延长和冬季温暖而愈加脆弱。“云杉树虽然在年轻森林中生长迅速，但在后期生命阶段的死亡率较高。这与对环境压力的抗性降低有关，”马斯凯柳纳斯说。

森林的声音揭示生态系统健康

研究人员开发的另一工具是声音分析系统，可以识别自然森林声音并检测可能表明生态系统干扰或人类活动的异常情况。声音分析正成为森林数字化的重要组成部分，允许实时环境监测并更快响应潜在威胁。

由KTU RLKSC博士生艾哈迈德·库尔托比（Ahmad Qurthobi）提出的模型在将卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（BiLSTM）模型相结合方面具有创新性。

“CNN识别并提供描述声音的特征，但单靠它不足以理解声音随时间的变化。这就是为什么我们使用BiLSTM，它分析时间序列,” 马斯凯柳纳斯解释道。

这种混合模型不仅能够准确检测静态声音，例如鸟类的持续鸣叫，还能识别动态变化，例如突然的森林砍伐声音或风力强度的变化。

“例如，鸟鸣有助于监测鸟类的活动、种类多样性和迁徙季节的变化。鸟声的突然减少或显著增加可能预示着生态问题，”马斯凯柳纳斯说。

甚至树木产生的声音，例如风声、叶子移动或树枝断裂的声音，都可以指示风的强度或树木因干旱或其他压力因素而导致的结构变化。

研究人员一致认为，该模型还可以调整用于监测其他环境变化：“我们的模型可以检测动物声音，例如狼的嚎叫、鹿的求偶声或野猪的活动，有助于监测它们的移动和行为模式。在城市地区，它可以用于跟踪噪音污染或强度。”

这个解决方案不仅仅是纸面上的创新。声音分析系统轻松集成到KTU开发的智能森林物联网（IoT）–森林4.0中。

“森林4.0物联网设备就像明天生态系统的无声守护者，实时分析我们的森林的心跳，促进一个让技术倾听自然的世界，”KTU物联网专家埃吉迪乌斯·卡赞纳维丘斯教授（Egidijus Kazanavičius）解释道。

目前，林务员使用的一些模型倾向于简化复杂的生态动态，未能考虑物种竞争、环境反馈循环和气候变化。因此，准确预测森林如何应对不同因素仍然是一个挑战。

“这就是为何这些先进技术代表了森林管理的未来，”马斯凯柳纳斯教授总结道。