科学家开发了先进的森林监测系统：未来森林会自我监测吗？

KTU的研究人员正在提出一种创新的森林再生模型和一个完善的分析系统，可以预测森林状况并实时检测环境变化

考纳斯理工大学（KTU）教授Rytis Maskeliūnas说：“森林是自然界中最重要的生态系统之一，不断进化，但它们的监测往往被推迟。”。气候变化、害虫和人类活动正在以我们无法追踪的速度改变森林——只有当破坏已经不可逆转时，一些变化才会变得明显

近年来加剧的环境变化对当今的森林管理提出了越来越大的挑战。Maskeliūnas说：“森林，特别是立陶宛等地区的森林，对冬季气温上升高度敏感。多种因素共同导致树木衰弱，使其更容易受到害虫的侵害。”

据这位科学家称，传统的监测方法，如林农的目视检查或基于陷阱的监测，已经不够了。他解释说：“我们永远不会有足够的人来持续观察森林中发生的事情。”

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。这些技术不仅可以实现实时森林监测，还可以进行预测分析，从而可以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

一个关键的解决方案是森林再生动力学模型，该模型预测了森林将如何随着时间的推移而生长和变化。该模型跟踪树木年龄组，并通过分析生长和死亡率来计算树木从一个年龄组过渡到另一个年龄段的概率。该模型的详细信息发表在《森林》杂志上

实时计算机中心（RLKSC）负责人、数据分析专家Robertas Damaševičius教授确定了该模型的核心优势：它可以确定哪些树种最适合不同的环境，以及应该在哪里种植

Maskeliūnas说：“它可以帮助规划混交林重新种植，以提高应对气候变化的能力，并预测某些物种在何时何地可能更容易受到害虫的侵害，从而采取预防措施。该工具通过优化资金分配和对林主的补偿来支持森林保护、生物多样性维护和生态系统服务。”

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增长率和死亡率计算森林如何从一种状态转变为另一种状态

KTU信息学教授解释说：“这使我们能够预测有多少幼树会因疾病或害虫而存活或死亡，有助于做出更明智的森林管理决策。”

此外，多向时间序列分解将森林生长的长期趋势与季节变化或干旱或虫害爆发等意外环境因素区分开来。将这些方法结合起来，可以更全面地了解森林生态系统，从而在不同的环境条件下进行更准确的预测

该模型也被应用于评估立陶宛的森林状况，揭示了云杉树尤其受到气候变化的影响，由于夏季干旱期较长和冬季温暖，云杉树变得越来越脆弱

Maskeliūnas说：“云杉虽然在幼龄林中生长迅速，但在生命后期死亡率较高。这与对环境压力的抵抗力降低有关。”

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森林声音揭示生态系统健康

研究人员开发的另一个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。这项工作发表在IEEE Access上

声音分析正成为森林数字化的重要组成部分，可以进行实时环境监测，更快地应对潜在威胁

该模型由KTU RLKSC博士生Ahmad Qurthobi提出，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

Maskeliūnas解释说：“CNN识别并提供描述声音的特征，但仅仅了解声音如何随时间变化是不够的。这就是为什么我们使用BiLSTM来分析时间序列。”

这种混合模型不仅能准确检测静态声音，如鸟类的不断鸣叫，还能识别动态变化，如突然的森林砍伐噪音或风力强度的变化

“例如，鸟鸣有助于监测它们的活动、物种多样性和迁徙的季节变化。鸟鸣的突然减少或显著增加可能预示着生态问题，”Maskeliūnas说

即使是树木产生的声音，如风、树叶移动或折断树枝引起的声音，也可以表明风力或树木因干旱或其他压力而发生的结构变化

研究人员一致认为，该模型也可以用于监测其他环境变化：“我们的模型可以检测动物的声音，如狼嚎、鹿求偶声或野猪活动，有助于监测它们的运动和行为模式。在城市地区，它可以用来追踪噪音污染或强度。”

解决方案本身不仅仅是一项纸面上的创新。声音分析系统可以轻松集成到KTU开发的智能森林物联网（IoT）中——森林4.0。KTU物联网专家Egidijus Kazanavičius教授解释说：“森林4.0物联网设备就像未来生态系统的无声守护者，实时分析我们森林的心跳，营造一个技术倾听自然的世界。”

目前，林务人员使用的一些模型往往过于简化复杂的生态动态，未能考虑物种竞争、环境反馈回路和气候变化。因此，准确预测森林对不同因素的反应仍然是一个挑战

Maskeliūnas教授总结道：“这就是为什么这些先进技术代表了森林管理的未来。” More information: Robertas Damaševičius et al, Modeling Forest Regeneration Dynamics: Estimating Regeneration, Growth, and Mortality Rates in Lithuanian Forests, Forests (2025). DOI: 10.3390/f16020192

Ahmad Qurthobi et al, Robust Forest Sound Classification Using Pareto-Mordukhovich Optimized MFCC in Environmental Monitoring, IEEE Access (2025). DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3535796

Journal information: IEEE Access