编者按：你是否曾好奇，在深邃的海洋中，鱼儿们是否也在“窃窃私语”？最新科学研究揭开了这个谜团！加拿大维多利亚大学的研究团队，在不列颠哥伦比亚省海岸成功识别并匹配了多种鱼类特有的水下声音，这一突破不仅让我们首次“听”到了鱼类的“语言”，更为海洋生态保护带来了革命性的新工具。通过水下声学定位与人工智能分析，科学家们发现，不同鱼种竟有各自独特的“嗓音”，从低沉的咕噜声到短促的敲击声，甚至发现了两种从未被记录发声的鱼种。更令人惊叹的是，鱼儿们不仅在求偶、争地盘时“开口”，连逃跑、进食时也会发出声音！这项技术未来或能实现无干扰的鱼类种群监测，甚至通过“口音”差异识别地域种群。让我们一起潜入这场水下声音的奇妙探索吧！
狗会“汪汪”，猫会“喵喵”，牛会“哞哞”——但鱼儿们到底发出什么声音来彼此“交谈”呢？
科学家们最近有了重大发现！他们在不列颠哥伦比亚省海岸成功识别并匹配了特定鱼类的水下声音，这一突破有望彻底改变鱼类种群监测与保护的方式。
在这项研究中，维多利亚大学的研究团队记录了温哥华岛巴克利海峡一千多种鱼类声音，并成功将其中八种岩礁鱼类与其独特声音一一对应。这项研究攻克了海洋科学领域长期以来的一个难题：如何确定水下声音究竟来自哪种鱼。
其实，鱼类会发声这个事实早在亚里士多德时代就被记载，但研究起来极其困难——因为声音在水下传播又快又远，很难定位声源。
为了突破这个瓶颈，研究团队部署了水下声学定位阵列，通过三角定位法精准锁定声音来源。他们还同步使用水下摄像机，确保在录制声音时能确认周围有哪些鱼种。
运用这种方法，团队成功匹配了铜鱼、羽背鱼、黑岩鱼、金丝雀岩鱼、朱红岩鱼以及 lingcod、pile perch 和 kelp greenling 的声音。其中，金丝雀岩鱼和朱红岩鱼是首次被记录到能够发声！
研究人员进一步分析了每种鱼的声音是否具有独特性。他们利用包含频率、时长等47种声音特征训练机器学习模型，最终能以高达88%的准确率识别出发声鱼种。
有些声音极具特色：黑岩鱼会发出悠长的低沉吼声，而羽背鱼则发出短促的敲击和咕噜声。研究还发现，鱼类发声的行为范围比以往认知的更加广泛。
除了求偶和领地展示外，许多鱼种在躲避天敌或大型鱼类时也会发出声音。特别是铜鱼和羽背鱼，在被追逐时会发出更多咕噜声。进食和攻击互动时同样有声音被记录。
通过立体摄像机，研究人员测量了鱼类体型并与声音特征对比。他们发现，较小的鱼通常能发出比较大的鱼更高频的声音——这意味着未来或许仅凭录音就能估算鱼的大小！
研究人员表示，这种方法将为未来的保护工作提供强大支持。被动声学监测干扰极小，能在低能见度或难以到达的环境中长期收集数据。
团队计划进一步开发针对特定鱼种的声音探测器，实现不打扰鱼群的种群监测。未来研究还将探索不同地区的鱼类声音是否存在差异，或许能发现类似“方言”的地域性特征。
科学家们相信，随着技术不断发展，水下声学监测将成为渔业管理和海洋保护的重要新工具。
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Lancaster, D., Mouy, X., Haggarty, D., & Juanes, F. (2026). 咚咚咚，谁在那儿？用被动声学定位和随机森林模型识别野生特定鱼种声音。《鱼类生物学杂志》。https://doi.org/10.1111/jfb.70294
