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【富達投信】生物聲學為投資人提供生物多樣性指標

富達投信 2023-05-22 16:22

台北,2023 年 5 月 22 日 ─ 今天為聯合國「國際生物多樣性日」,隨. 各界對衡量實現生物多樣性目標的需求日益增加,如何獲得可靠數據以即時鑑定不同保護生物多樣性方案的成效,成為最大障礙之一。

為此,富達國際與合作夥伴 Cardano 及野村資產管理共同贊助,委由以自然為本解決方案(nature-based solutions, NbS)供應商 Green PRAXIS 進行生物聲學研究,另邀請法國 University of Toulon 計算機科學與系統實驗室(LIS) DYNI 研究團隊主管 Herve Glotin 教授及 University of Pavia 生物聲學與環境研究中心(CIBRA)總監 Gianni Pavan 教授,共同參與研究。

該研究透過生物聲學技術監測各類獲准經營棕櫚油產業的區域,測量不同使用程度區域的生物多樣性程度。Green PRAXIS 團隊選擇一家棕櫚油生產商在印尼西加里曼丹的 9 個據點、三種類型區域進行 6 天錄音,分析相關錄音數據,並取得令人鼓舞的研究結果。三種類型區域所指如下:
‧ 限制砍伐區:特許生產區外的森林區
‧ 保護區:受保護的再生林
‧ 生產區:單一栽種值棕櫚樹的油棕種植園

為區分錄音元素,Green PRAXIS 開發一種創新技術,採用生物聲學研究方法,將聲音以圖像視覺化,又稱頻譜圖(spectrograms),讓大眾透過頻譜圖「看到聲音」,從而顯示生物多樣性程度。

研究發現,保護區和生產區的聲學圖像截然不同。生產區的聲音元素單調,只有昆蟲且主要是蟬,並沒有監測到哺乳類動物。生產區沒有長臂猿,是農業區退化狀態非常重要的指標,因為靈長類動物在生態系統結構、功能和韌性方面通常擔任重要角色。反觀保護區和限制砍伐區,顯示各種鳥類、蛙類、哺乳類動物、和靈長類動物(長臂猿)的存在。

儘管限制砍伐區和保護區收集到聲音均顯示出較多聲學元素及更廣的音頻,代表區域物種豐富,但分析結果亦顯示限制砍伐區內物種豐富程度不及保護區。

這些結果證實早期學術研究,即企業在恢復生物多樣性方面的保育工作具有價值,但仍不足以取代對天然森林的保護工作。

展望未來

此研究旨在建立一種成本合理、快速、可靠和非侵入性的工具,以測量特定區域的生物多樣性豐富程度。研究組織已開始邀請第二家棕櫚油生產商參與討論,在多個保護區、生產區和限制砍伐區,尤其在原始森林進行錄音,期透過綜合的研究結果,鼓勵更多企業及其供應商將這項技術納入企業生物多樣性監測方案。

Cardano 資深責任投資長 Greta Fearman 表示:「Cardano 致力與企業合作,將投資活動從導致破壞生物多樣性,轉向讓自然可以自行恢復,倡議企業在努力實現生物多樣性目標時,有多種方法可以衡量其影響。該工具可提高企業的當責,並證明其是否履行保護大自然的承諾。

投資人對初步研究結果感到滿意,相信研究具發展前景,但我們認為有必要在不同地區、一年中不同時間收集更多聲音樣本,以進一步研究不同地區於不同季節的生物多樣性情況,」

野村資產管理 (英國) 股票研究及 ESG 分析師 Daniela Dorelova 指出:「野村資產管理對參與此研究且看到令人鼓舞的初步成果感到高興。目前研究的局限在於,我們無法在種植園區附近找到真正的原始森林作為對照組。我們了解所有種植園區附近的原始森林都在 1980 年代被砍伐殆盡,該研究下一階段旨在找尋適合作為對照組的原始森林。」

富達國際永續投資分析師 Charlotte Apps 表示:「富達國際認為自然資本流失是資本市場的系統性風險,生物多樣性和生態系統的健康和保育是首要任務。Green PRAXIS 研究的初步結果令人鼓舞,建立起一種衡量生物多樣性的可行方案,顯示研究期間保護區和生產區之間的生物多樣性有顯著差異。這項重要的發現,證明生物聲學可提供一種低成本、非侵入性、快速和可擴展規模的方法,來評估生態系統的健康狀況,有助促進企業進行 ESG 揭露、建立目標更明確的環境改善行動,及更有效的資源分配。」

Green PRAXIS 聯合創辦人 Jerome Di Giovanni 博士表示:「Green PRAXIS 的目標是幫助環境足跡較大的公司減少其種植及對自然資產管理的影響程度,尤其針對保護生物多樣性方面。此研究的初步結果鼓勵我們加快研發,並擴大生物聲學研究規模,以滿足各界對快速且嚴謹的生物多樣性監測的迫切需求,進而促進更多恢復大自然的投資。」

註:關於本研究
為了進行分析,構建一個線上工具來依日期和區域類別播放錄音。對每兩分鐘的聲音樣本進行手動檢查以識別差異。分析過程為將從聲音樣本分出每個訊號,並轉化為短時間頻譜圖,將這些綜合起來創建了長時間頻譜圖,這使在設定時間範圍內監測整個聲景,識別各種聲音類別,並依此估計物種豐富程度,讓衡量生物多項性變得可行。

圖 1. 聲音頻譜圖
A. 短時間頻譜圖顯示每個頻率隨時間變化的聲音強度,這些聲音強度是根據每 2 分鐘的聲音記錄樣本中的原始訊號而產生。
B. 長時間頻譜圖綜合一天中所有 2 分鐘的聲音記錄樣本。
C. 長時間假色光譜圖,其中紅色像素強度對應 ACI 值,綠色對應 ENT,藍色對應 EVN。

圖 2. 生物活動一日的變化
為簡化分析過程,聲學圖像被分成具有生態意義的時間(例如黎明、黃昏等)和頻率範圍,如下表所示,以及每個聲音頻帶內發現的主要動物群。
A. 時間(左)、聲音頻率及相關動物類別(右)
B. 長條圖顯示限制砍伐區(綠色)、保護區(淺藍色)和生產區(黃色)的平均指數。 在限制砍伐區和保護區(左)中,哺乳類動物(尤其是長臂猿)存在於早晨 0.3-4 kHz 範圍內的 EVN(事件數)值增加。昆蟲在生產地區的聲學景觀中占主導地位,例如在 12-22 kHz 範圍內(中間),轉化為 ACI 值的大幅增加,EVN 則減少。夜間蝙蝠在生產區中存在與 45-64kHz 範圍內 ENT 的增加(右)。

為展示聲音圖像,根據每個記錄計算反映聲能和跨頻譜分佈各個方面的聲學指數,並在每個時間和頻率內取平均值。

運用三種之前被驗證為描述生物活動的理想參數組合:聲學複雜性指數(振幅變化)、時間熵(能量集中度)和事件數量。

使用 Python 進行指數計算,在每個聲學指數上運行統計模型以測試差異,並在 R 軟體中構建視覺化圖像。

這三個指數被繪製成長時間假彩色光譜圖,不同組合揭示了不同區域特有的生物活動模式。

研究限制
該研究的目標是包括一個原始森林區域作為對照組,以比較生產區和保護區。所謂原始森林或「古老」森林是指遵循自然生態、以原始狀態存在、且基本上未受到人類干擾的森林。然而,此次研究雖然透過記錄積累大量聲音數據,但單一限制區域並不是真正的原始森林,而是再生林。

生物多樣性技術
生物聲學提供一種低成本、非侵入性、可擴展規模的技術,將錄音與人工智慧互相結合,以深入了解生物多樣性的豐富程度及豐富量。測量生物多樣性的傳統方法,無論是進入實地計算物種類型以測試生物多樣性豐富程度,或以每種物種的個體數量測試其豐富量,皆是資源密集型的,且往往對當地生態系統具有一定侵入性。

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