L'importance de signatures saines dans la recherche sur la biodiversité

Une signature sonore est l'empreinte acoustique d'un endroit, composée de sons biologiques (biophonie), de sons géophysiques comme le vent et l'eau (géophonie) et de bruits d'origine humaine (anthropophonie).Dans les forêts, la biophonie comprend des chants d'oiseaux, des cris de mammifères, des strations d'insectes, des chorus d'amphibiens et même le bruissement des feuilles par des animaux en mouvement.

Les enquêtes traditionnelles sur la biodiversité reposent sur des observations visuelles, des techniques de capture ou des prélèvements d'ADN, qui peuvent être à forte intensité de main-d'oeuvre, envahissants et souvent manquer d'espèces cryptiques ou nocturnes. La surveillance acoustique offre une alternative non invasive et évolutive. Une unité d'enregistrement autonome unique (URA) peut recueillir des données pendant des mois, captant le spectre audio complet d'un site. une étude 2020 sur Rapports scientifiques sur la nature La surveillance acoustique a permis de suivre les communautés d'oiseaux dans les forêts fragmentées du Brésil, ce qui a révélé des changements importants dans la composition des espèces après la perte d'habitat.

De plus, les signatures sonores peuvent servir d'indicateurs d'alerte précoce du stress environnemental. Une chute soudaine des appels d'amphibiens ou d'insectes peut signaler des changements liés à la pollution, aux maladies ou au climat.

Méthodes pour capter les signatures de sons forestiers

La capture de paysages sonores forestiers nécessite une planification minutieuse, un matériel robuste et des pipelines d'analyse sophistiqués.

Équipement et installation

Les unités d'enregistrement autonomes (ARU) sont des enregistreurs à piles et résistants aux intempéries qui peuvent fonctionner en continu pendant des semaines ou des mois. Les modèles populaires comprennent l'audiomoth, le sonomètre de faune acoustique et les enregistreurs bioacoustiques Frontier Labs. Ces appareils enregistrent généralement au format WAV à des taux d'échantillonnage de 22 kHz à 96 kHz, captant des fréquences de l'infrasound à l'échographie, essentielles pour détecter les chauves-souris, les rongeurs et de nombreux insectes.

  • Unités d'enregistrement autonomes (URA) – Des dispositifs programmables et autonomes sont déployés sur le terrain. Ils comprennent souvent des microphones, des cartes de stockage de données (SD) et des GPS.
  • Microphones directionnels et réflecteurs paraboliques – Utilisé pour l'enregistrement ciblé d'animaux ou de sons spécifiques à distance.
  • Enregistreurs de données pour les variables environnementales – Les enregistreurs de température, d'humidité et de vitesse du vent peuvent être jumelés avec les ARU pour corréler l'activité sonore avec les conditions météorologiques.
  • Microphones à ultrasons – Spécialisé pour les écholocations de chauves-souris et les sons d'insectes à haute fréquence.

Dans les forêts tropicales, une forte humidité et une activité insecte peuvent endommager l'équipement, de sorte que les enceintes et les dessiccants résistants aux intempéries sont nécessaires. Dans les forêts boréales, les températures froides nécessitent des batteries à basse température. Les chercheurs déploient souvent plusieurs unités dans une grille ou le long de transects pour saisir la variabilité spatiale. Un espacement typique de 250 à 500 mètres permet d'échantillonner l'environnement acoustique sans chevauchement excessif, tandis que les effets de bord près des clairières ou des routes peuvent être étudiés avec des enregistreurs placés stratégiquement.

Techniques d'analyse des données

Les fichiers audio bruts sont massifs : un seul enregistrement ARU à 48 kHz génère environ 16 Go par jour. L'analyse se déroule généralement par étapes :

  • Génération de spectrogrammes – L'audio est converti en représentations visuelles où le temps est sur l'axe des x, la fréquence sur l'axe des y et l'amplitude indiquée comme intensité de couleur.
  • Détection automatisée – Les modèles d'apprentissage automatique (p. ex., réseaux neuronaux convolutionnels) sont formés sur des spectrogrammes marqués pour reconnaître des espèces ou des types d'appels spécifiques.
  • Indices acoustiques – Des métriques telles que l'indice de complexité acoustique (ICI), l'indice de paysage sonore de différence normalisée (IDSN) et l'indice bioacoustique quantifient la diversité et la composition sonores globales sans exiger l'identification des espèces.
  • Modélisation statistique – Les données provenant d'indices acoustiques ou de détections d'espèces sont analysées avec des modèles mixtes ou des modèles d'occupation pour estimer la richesse des espèces, la probabilité de détection et les tendances.

Par exemple, les Plateforme Arbimon Rainforest Connection combine une reconnaissance automatisée et un stockage en nuage, permettant aux chercheurs du monde entier de partager et d'analyser des données en collaboration. Les flux de travail modernes intègrent également des contrôles de qualité des données : le bruit du vent ou de la pluie peut être filtré par soustraction spectrale ou par des classificateurs de formation pour ignorer les événements météorologiques.

Gestion et stockage des données

Les chercheurs compressent souvent les fichiers en utilisant des formats sans perte comme FLAC après l'analyse initiale, ou ils stockent uniquement des images spectrogrammes et des métadonnées de détection. Les solutions en nuage – comme Amazon Web Services ou Google Cloud – permettent un stockage et un traitement évolutifs, tandis que l'informatique sur site (p. ex., les unités Raspberry Pi) peut pré-procéder à l'audio avant la transmission.

Signatures sonores uniques des principaux types de forêts

Les types de forêts diffèrent considérablement dans leur environnement acoustique en raison des variations de la composition des espèces, de la structure de la végétation, du climat et de la saisonnalité.

Forêts tropicales pluviales

Les forêts tropicales pluviales sont parmi les écosystèmes les plus riches en acoustique. La canopée peut mesurer plus de 30 mètres, créant une stratification verticale complexe du son. Les choeurs d'aube et de crépuscule sont particulièrement intenses, avec des singes hurleurs, des oiseaux (par exemple, des oiseaux tinameux, des oiseaux antidés et des toucans), des insectes (cicadas, katydides) et des grenouilles qui contribuent à la totalité.

Comme les forêts tropicales abritent une immense richesse en espèces, la surveillance acoustique est particulièrement utile pour détecter des espèces cryptographiques, comme le singe à araignées à ventre blanc, et pour suivre les migrations saisonnières d'oiseaux comme la grive de Swainson. Biologie de la conservation Journal a publié plusieurs études utilisant des données acoustiques pour mesurer la récupération de la forêt tropicale de Bornéo. De plus, des chercheurs en Amazonie ont utilisé des indices acoustiques pour cartographier l'effet de bordure – où la fragmentation forestière réduit la complexité des paysages sonores à moins de 200 mètres d'une clairière.

La variation saisonnière des forêts tropicales est moins prononcée que dans les zones tempérées, mais les saisons humides et sèches continuent d'influencer l'activité acoustique. Pendant la saison humide, les choeurs de grenouilles et d'insectes s'intensifient, tandis que de nombreux oiseaux réduisent les appels pour éviter les risques de prédation dans la végétation plus lourde.

Forêts tempérées

Les forêts tempérées se caractérisent par des saisons distinctes, et leurs paysages sonores changent considérablement au cours de l'année. Le printemps est un point culminant de la chanson d'oiseaux, surtout des oiseaux chanteurs migrants comme les parulines, les grives et les nageoires. L'été ajoute des chorus d'insectes de crickets et de cigales. L'automne et l'hiver sont plus calmes, mais certains mammifères (p. ex. les cerfs, les écureuils) demeurent actifs, et le vent à travers les arbres caduques produit une géophonie rouillée.

On a utilisé la surveillance acoustique dans les forêts tempérées pour détecter la propagation d'espèces envahissantes comme l'agrile des cendres (en écoutant les sons d'alimentation larvaires) et pour évaluer l'impact de la surpopulation de cerfs sur la diversité des chants d'oiseaux. Par exemple, une étude dans les Grandes montagnes de Smoky a révélé que la densité élevée de cerfs réduisait la végétation sous-jacente, ce qui a entraîné un déclin mesurable de l'indice de complexité acoustique.

La température et la lumière du jour déterminent le moment où les choeurs de l'aube et du crépuscule se produisent dans les forêts tempérées. À l'aide d'ARU à énergie solaire, les scientifiques ont démontré que certaines espèces d'oiseaux font progresser leur temps de départ en réponse à la chaleur printanière plus tôt, un changement phénologique qui pourrait être entaché de la disponibilité des proies d'insectes.

Forêts boréales (Taïga)

Les forêts boréales, aussi appelées taïga, connaissent des hivers froids et de courts étés. Le paysage sonore est dominé par quelques espèces clés : les parulines (p. ex. la grive à ermites et le moineau à gorge blanche), les mouches noires et les moustiques, et les mammifères comme l'orignal, le loup et l'ours.

La surveillance acoustique dans les régions boréales éloignées est difficile en raison des contraintes de puissance et des températures extrêmes, mais les récentes avancées dans les URE de faible puissance (p. ex., AudioMoth avec batteries au lithium) ont permis des déploiements en Alaska et en Sibérie. Les données de ces projets aident à suivre le moment de la migration aviaire et l'expansion vers le nord des espèces du sud à mesure que le climat se réchauffe.

Sous la neige en hiver, de petits mammifères comme les campagnols et les musaraignes produisent des ultrasons rarement étudiés. De nouveaux enregistreurs à basse fréquence (0–500 Hz) ont révélé que les campagnols communiquent par les vibrations du substrat et le son aéroporté même dans des conditions sub-zéro, ouvrant une nouvelle dimension de la bioacoustique boréale.

Demandes et avantages

Les applications de la surveillance acoustique vont bien au-delà des inventaires de base de la biodiversité.

  • Détection de tendances à long terme – Des relevés acoustiques répétés au fil des ans peuvent révéler des déclins de population, des changements d'aire de répartition et des changements de phénologie.
  • Espèces envahissantes alerte rapide – L'arrivée d'oiseaux, de grenouilles ou d'insectes non indigènes peut être détectée rapidement par leurs appels distinctifs.
  • Évaluation d'impact – La pollution sonore due au trafic, à l'exploitation forestière ou à l'exploitation minière peut être quantifiée et liée aux changements comportementaux de la faune. Par exemple, une étude dans le Nord-Ouest du Pacifique a révélé que le bruit provenant des autoroutes voisines a réduit de 30 % la gamme de détection efficace des chants d'oiseaux.
  • Projets de conservation du carbone – Les données acoustiques peuvent être utilisées pour vérifier les avantages de la biodiversité dans les programmes REDD+ ou de compensation carbone forestier.
  • Engagement des citoyens dans le domaine de la science – Déployer des ARU à faible coût permet aux communautés de participer à la surveillance des forêts locales, comme on le voit dans des projets en Australie et en Europe.

Dans le bassin du Congo, la surveillance acoustique a été utilisée pour cartographier la répartition des éléphants de forêt en détectant leurs ronces à basse fréquence, fournissant des données cruciales pour les efforts de lutte contre le braconnage.

Défis et limites

Malgré sa promesse, la surveillance acoustique est confrontée à plusieurs obstacles.Le bruit de fond du vent, de la pluie et des activités humaines (par exemple, les véhicules, les tronçonneuses) peut masquer les sons cibles. Le filtrage et la classification de ce bruit demeurent un domaine de recherche actif.Les coûts d'équipement, en particulier pour les microphones ultrasoniques, peuvent être prohibitifs pour les projets à long terme dans les pays en développement.

La collaboration entre écologistes de terrain, bioacousticiens et informaticiens est essentielle pour construire ces bibliothèques et améliorer la reconnaissance automatisée. De plus, la fréquence d'échantillonnage temporel doit être soigneusement conçue : trop peu d'enregistrements peuvent manquer d'événements rares, mais trop d'enregistrements créent des goulets d'étranglement pour la gestion des données. Les modèles dépendants du temps introduisent également des biais – la pluie ou le vent peuvent réduire l'activité vocale, ce qui conduit à des sous-estimer, sinon à des modèles statistiques.

Orientations futures

L'avenir de la surveillance acoustique des forêts est prometteur, alimenté par la technologie et l'élargissement des questions écologiques.

  • ARUs miniaturisés – Des dispositifs de la taille d'une boîte d'allumettes avec l'énergie solaire et la transmission cellulaire pourraient permettre une surveillance en temps réel dans de vastes zones.
  • Intégration avec la télédétection par satellite – La combinaison des données acoustiques avec lidar, radar et images multispectrales fournit une image plus complète de la structure forestière et de la biodiversité. Par exemple, la hauteur de la canopée dérivée de la lidar peut être corrélée avec la complexité acoustique pour prédire la richesse des espèces d'oiseaux.
  • AI explicable – Les modèles d'apprentissage automatique de la prochaine génération non seulement détectent les espèces, mais fournissent aussi des scores de confiance et identifient de nouvelles vocalisations, aidant à la découverte de comportements inconnus.
  • Objectifs de restauration des paysages sonores – Des mesures acoustiques sont proposées comme indicateurs du succès du reboisement, en mesurant quand une forêt restaurée ressemble à un site de référence mature. Les projets pilotes au Costa Rica ont utilisé l'indice de paysage sonore de différence normalisée pour suivre la récupération sur trois ans.
  • Réseaux acoustiques mondiaux – Des initiatives comme Observatoire Acoustique Mondial vise à créer un réseau de capteurs à l'échelle planétaire, à normaliser la collecte de données et à permettre des études comparatives sur tous les biomes forestiers.

Conclusion

Les forêts parlent en volume, littéralement. Leurs signatures sonores sont riches, dynamiques et informatives, offrant une fenêtre sur la biodiversité non invasive et évolutive. En captant et en analysant ces modèles acoustiques, les chercheurs peuvent surveiller les espèces insaisissables, détecter les changements des écosystèmes tôt et guider les actions de conservation. Depuis l'aube bruyante d'une forêt tropicale jusqu'à l'hiver calme de la taïga, chaque type de forêt raconte une histoire unique.