《Nature Ecology & Evolution》：A digital twin for real-time biodiversity forecasting with citizen science data
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本研究针对生物多样性监测中数据质量不均与实时预测困难等挑战，开发了一种结合智能手机公民科学数据与数字孪生技术的创新方法。通过芬兰鸟类监测案例，研究表明该方法能有效整合长期生态数据与实时音频记录，利用机器学习分类与动态模型更新，显著提升了鸟类时空分布预测的准确性，为生物多样性保护提供了可扩展的实时决策支持工具。
在全球生物多样性急剧丧失的背景下，准确、及时地监测物种分布动态对于生态系统保护和环境政策制定至关重要。尽管现有的公民科学平台（如eBird、iNaturalist）能够收集海量观测数据，但这些数据往往存在观测者技能差异、采样偏差以及时空覆盖不均等问题，限制了其在精细尺度生态预测中的应用。特别是在鸟类监测中，迁徙物种的时空动态复杂，传统方法难以实现实时更新的分布预报。
为了突破这些限制，研究人员开展了一项名为"Muuttolintujen Kev?t"（意为"候鸟之春"）的创新研究。该研究开发了一款智能手机应用程序（MK app），通过结合公民科学、机器学习和数字孪生技术，建立了能够实时预测鸟类分布的动态模型系统。相关研究成果发表在《Nature Ecology & Evolution》期刊上。
研究人员采用了几项关键技术方法：首先，基于EfficientNet B0架构开发了针对263种芬兰鸟类的机器学习分类模型，对公民提交的音频数据进行自动物种识别；其次，构建了包含迁移模型、空间分布模型和检测模型的三组分数字孪生框架；第三，通过长被动音频监测（PAM）数据和系统化样线调查数据建立先验模型；最后，利用局部似然方法实现模型参数的实时更新。研究数据主要来源于芬兰全国范围的公民科学观测网络。
数字孪生模型的构建与更新机制
研究团队设计了一个包含三个概率组分的数字孪生模型：迁移模型估计物种在特定时间和地点的出现概率；空间分布模型预测物种在非迁徙期的分布概率；检测模型则计算物种在被监测到时被正确识别的概率。这三个组分的乘积即为物种在给定MK app记录中被观测到的总概率。模型通过贝叶斯更新方法，每天整合新的观测数据，动态调整预测结果。
先验模型与后验模型的性能比较
通过将2024年的MK app数据作为测试集，研究人员评估了数字孪生方法的预测性能。结果显示，对于89个至少有5,000次检测的物种，数字孪生模型将平均AUC值从先验模型的0.71提升至0.77。改进最为明显的是一些迁徙物种和先验模型预测效果较差的物种。
独立验证实验证实模型优越性
为了进一步验证模型的可靠性，研究团队组织了由鸟类专家进行的独立点计数调查。在2025年5月1日至6月5日期间，志愿者在算法选择的245个地点完成了1,185个5分钟点计数。结果表明，数字孪生模型对73个物种的预测AUC从先验模型的0.62提高至0.67。
与传统方法的对比分析
研究还将数字孪生模型的预测性能与eBird Status and Trends Weekly Abundance Maps进行了比较。对于53个共有物种，数字孪生模型的平均AUC为0.67，显著高于eBird模型的0.62。
技术实现与可扩展性
MK app基于Flutter移动应用框架开发，后端采用Camunda BPM超自动化平台，确保符合欧盟数据保护法规。应用程序支持三种录音模式：直接录音、间隔录音和定点计数录音，有效减轻了采样偏差。系统架构支持高性能计算，能够处理日均超过1,000小时的音频数据。
研究结论表明，数字孪生方法能够有效整合公民科学数据与长期生态监测数据，实现鸟类分布的实时、精准预测。这种方法不仅提高了生物多样性监测的时空分辨率，还通过降低物种识别门槛增强了公民科学的包容性。数字孪生框架的可扩展性使其有望应用于全球其他地区的生物多样性监测，特别是在数据匮乏区域具有重要应用价值。
该研究的创新之处在于将工程领域的数字孪生概念成功引入生态学领域，建立了首个面向鸟类生物多样性实时预测的完整技术体系。通过动态更新机制，该系统能够快速响应环境变化，为生物多样性保护和生态系统管理提供了前所未有的决策支持能力。未来，该方法可扩展至其他类群和生态系统，为全球生物多样性保护提供强有力的技术工具。
