2種天牛幼蟲的4類聲行為特征

卜宇飛，祁驍杰，溫俊寶，許志春

（北京林業大學 林木有害生物防治北京市重點實驗室，北京100083）

2種天牛幼蟲的4類聲行為特征

卜宇飛，祁驍杰，溫俊寶，許志春

（北京林業大學 林木有害生物防治北京市重點實驗室，北京100083）

應用聲音偵聽技術監測隱蔽性害蟲是一種較有前景的方法，明確害蟲各類聲行為的特征有利于排除不同聲行為混合疊加的干擾，從而有效地識別害蟲種類及其活動方式。利用紅外監控下的聲音偵聽系統對光肩星天牛Anoplophora glabripennis幼蟲和星天牛A.chinensis幼蟲的聲行為進行了分類和分析。2種天牛幼蟲的聲行為主要分為取食、爬行、清理蛀道和自衛4類，取食聲占比最高，可達34%。4類聲行為在時域圖的最大振幅、波形和脈沖持續時間以及頻譜圖的能量分布和頻段均表現出了不同的特征。此外，對聲行為進行時域和頻域的定量分析發現，脈沖持續時間和脈沖主頻均體現出較大差異，取食聲脈沖持續時間短，分別為25.96 ms和24.28 ms，主頻最高，超過7.00 kHz。對天牛幼蟲不同聲行為的信號特征進行了探索，嘗試通過排除各類聲行為的干擾以提高偵聽效果，同時發現取食聲脈沖時間短、振幅大且頻率高，在實際偵聽時可以進行較快的辨別。圖3表2參17

森林保護學；聲音偵聽技術；隱蔽性害蟲；光肩星天牛；星天牛；聲行為；聲音特征

聲音偵聽技術具有早期監測、準確率高、破壞性小等特點，在滯后性強、毀滅性大的隱蔽性害蟲監測領域具有較為明顯的應用前景［1］?？蒲泄ぷ髡呃寐曇魝陕牸夹g，對水果害蟲［2］、倉儲害蟲［3］、地下害蟲［4］、林木蛀干害蟲［5］等各類隱蔽性害蟲開展了廣泛的研究，為探測害蟲活動的位置、強度及數量等提供了有效的技術支持，為有針對性防治害蟲提供良好的數據支撐。目前，聲音偵聽技術的研究主要集中在開發研究設備［6］、擴展研究對象［7］、改進分析方法［8］等方面，也涉及了一些與隱蔽性害蟲聲行為相關的報道。程驚秋［9］對寄主木段中的桔梗天牛Nadezhdiella cantori幼蟲、桑粒肩天牛Apriona qermari幼蟲的聲行為進行了研究。孫開源等［10］利用帶有攝像裝置的害蟲聲音采集平臺，使用大震膜電容麥克風在隔音箱內對黃粉蟲Tenebrio molitor成蟲的爬行和咬食活動的聲音進行了提取。KOCˇáREK［11］研究發現了地中海天牛Icosium tomentosum幼蟲獨特的齊鳴行為。韋雪青［12］的研究表明，天牛幼蟲爬行聲信號具有不穩定性，時域規律不明顯，頻率范圍較窄，主頻小于取食聲信號。王鴻斌等［13］對雌雄紅脂大小蠹Dendroctonus valens成蟲的多類聲行為進行了聲音特征分析，并用掃描電鏡對其摩擦發聲器官進行了觀察與記錄。潘杰等［14］利用聲音探測技術對口岸經常截獲的有害生物的取食和爬行聲信號進行了探討分析。隱蔽性害蟲的聲行為具有多樣性，對應產生的信號也具有其本身的特征和差異。為了進一步明確和細化害蟲不同類聲行為的特征，排除各類聲行為混合疊加影響偵聽效果，提高偵聽技術的實用性和準確性，本研究選取了林木蛀干害蟲中常見的光肩星天牛Anoplophora glabripennis幼蟲和星天牛A.chinensis幼蟲，對其聲行為進行了觀察和分類，并對聲信號進行了采集和分析。

1 材料與方法

1.1 供試昆蟲

供試的光肩星天牛、星天牛均采自浙江省寧波市杭州灣新區沿海防護林（30°10′N，121°14′E，平均海拔2.2 m）中的柳樹Salix babylonica。該地的柳樹蟲口密度較大［15］，便于采集和挑選。幼蟲由北京林業大學林木有害生物防治北京市重點實驗室鑒定。帶蟲木段的制備：沿蛀道剖開有蟲木段，選取體型和活性等生理條件一致，齡期為3齡的2種幼蟲各8頭，齡期的劃分參考賀萍等［16］和張海濱等［17］的方法。確認蟲體活性后放回原蛀道，并將木段帶有蛀道的剖面磨平，表面覆蓋有機玻璃并用鋼絲固定，放置昆蟲1頭·木段-1，2端蠟封保濕，在設定溫度為20℃的生化培養箱內進行密閉飼養，每天檢查昆蟲的活性，待發現連續3 d有新鮮蟲糞產生，說明昆蟲已定居并開始蛀食，清理蟲糞進行觀察并采集聲音。

1.2 儀器設備和軟件

聲音偵聽系統包括采集系統和分析系統。采集系統：AED-2010L便攜式聲音探測儀套機，含AED-2010主機，SP-1L低頻傳感探棒（共振晶體頻率40 kHz，前置放大器40 db，輸出50 Ω），DMH-30磁性轉換接頭，直徑為1/16英寸鉆頭及適配器，SONY立體聲耳機，電源適配器，USB數據線等；Roland R09高保真數字錄音機。分析系統：Adobe Audition 3.0和Matlab平臺下的林木蛀干害蟲聲音分析系統等。

其他配套硬件和軟件：計算機（型號ASUS A42J）；生化培養箱（LRH-250A）；隔音棉（50 cm×50 cm ×5 cm）；IKENO IK-204攝像頭；外置紅外輔助燈；三腳架等。數據統計分析軟件：Office Excel 2010和PASW Statistics 18等。

1.3 聲行為的觀察和聲信號的采集

試驗裝置見圖1。在黑暗條件下，采取紅外燈補光、攝像頭連接計算機的方法。在計算機上用監控軟件實時監視天牛幼蟲在蛀道的行為并記錄時間，同時利用聲音偵聽系統采集聲音。

本試驗預先在帶蟲木段距離幼蟲3 cm處鉆孔，用于放置和固定SP-1L探頭。將木段放置于隔音棉上，AED-2010L便攜式聲音探測儀一端連接的SP-1L探頭，另一端連接錄音機R09用于采集聲音數據，R09外接SONY耳機進行實時偵聽。其中，AED-2010L選擇H/C模式，時間設置為0 s，信號增益設置為G4級；R09選擇采樣率為44.10 kHz，位深為24 bits，保存格式為wav。2種天牛幼蟲各8頭，重復3次·頭－1，2種幼蟲各24段錄音，每段錄音時長10 min。

圖1 試驗裝置圖Figure 1 Test unit figure

1.4 聲信號的預處理和定性分析

利用Adobe Audition 3.0對采集到的音頻數據進行預處理和定性分析：首先通過采集預制噪音的模塊逐次消除對試驗結果影響最大的電噪聲，然后對照時間軸分別挑選出4類聲行為的聲音脈沖信號片段，將其裁剪并保存，最后觀察聲信號的時域圖、頻譜圖，并分析圖形特征。

1.5 聲信號定量分析

利用在Matlab平臺自主編制的林木蛀干害蟲聲音分析系統對預處理后的聲音信號片段中的單脈沖進行定量分析。該系統可以完成對聲信號的圖形輸出和定量分析。本次試驗在每段錄音中的4類聲行為各選取3個聲脈沖，2種幼蟲的每類聲行為均計72個聲脈沖，主要選取脈沖持續時間和主頻2個數值進行統計分析，以此分別來反映信號的時域的頻域兩方面的特征。

2 結果與分析

2.1 聲行為的觀測和分類

根據觀察，2種天牛幼蟲的聲行為主要都可以分為4類，取食聲：幼蟲咬噬寄主、取食時發聲；爬行聲：幼蟲在蛀道中緩慢爬行，體表步泡突與寄主摩擦發聲；清理蛀道聲：幼蟲依靠口器和蟲體的挪動慢慢推動蟲糞和木屑發聲；自衛聲：幼蟲受驚時蜷縮蟲體或快速爬行（向前或向后）發聲。此外，還有難以歸為上述4類的其他發聲行為，如蟲體活動時與寄主之間發生的一些無規律的摩擦和沖撞。

各類聲行為觀察的統計（表1）表明：在4類聲行為中，2種天牛幼蟲的取食聲時長均占比最高，分別為34.45%和34.14%，原因可能是供試幼蟲處在合適的環境溫度和取食量較大的齡期。爬行聲時長僅次于取食聲，2種幼蟲占比都超過了25%；清理蛀道聲占比約11%；自衛聲占比最小，但也超過了5%。

對比實時的偵聽與監控，天牛幼蟲的自衛聲一般出現在錄音的開始階段，原因可能是偵聽開始時，微小振動、木段位移等因素使幼蟲感受了環境的變化，從而作出了應激反應。清理蛀道聲一般出現在取食聲和爬行聲之間，幼蟲通常將一段時間內取食產生的木屑和糞便進行清理，之后在蛀道內進行活動。

表1 天牛幼蟲的聲行為時長統計表Table 1 Duration-statistical table about acoustic behaviors of cerambycid larvae

2.2 聲行為的時域波形特征

2種天牛幼蟲的同類聲行為波形相似，均包含一些共同的特征。取食聲波前大后小，波形前端出現最大振幅后迅速趨于平穩，持續時間短，最大的相對振幅可達0.8，顯著大于其他4類聲行為；爬行聲持續時間較長且不規律，振幅有波動但相對振幅一般不超過0.2，在4類聲行為中是最小的；清理蛀道聲會出現1個較大的振幅，相對振幅值可達0.5~0.6，僅次于取食聲；自衛聲波形間隔時間極短，一般小于50.0 ms，連續出現，振幅大于爬行聲，相對振幅可達0.4（圖2）。

2.3 聲行為的頻譜特征

天牛幼蟲的4類聲行為的能量分布和頻帶各有差異，但頻率的能量分布都是從低頻段向高頻段遞減（圖3）。取食聲能量分布集中，呈現的是1條小于50 ms的寬帶譜線，由多個頻率迭加而成，頻率范圍大，在0.0~20.0 kHz均有分布；爬行聲能量分布較為分散，頻帶呈長條的窄帶譜線，頻率范圍小：光肩星天牛幼蟲分布在2.0~8.0 kHz，而星天牛則在1.0~6.0 kHz；清理蛀道聲能量分布集中，頻帶窄但頻率范圍?。汗饧缧翘炫Ｓ紫x分布在1.0~4.0 kHz，星天牛幼蟲則在0.0~6.0 kHz；自衛聲能量分布分散，條狀譜帶間隔出現，頻率范圍小，均在0.0~8.0 kHz。

2.3 聲行為的時頻分析

2種天牛幼蟲聲行為的單脈沖持續時間和主頻的均值統計結果見表2。爬行聲的脈沖持續時間最長，光肩星天牛為79.30 ms，星天牛為81.59 ms。清理蛀道聲的脈沖持續時間居中，取食聲和自衛聲的脈沖持續時間最短，且兩者較為接近。2種幼蟲的同類聲行為的頻率接近，且取食聲均顯著大于其他聲行為，自衛聲次之，清理蛀道聲再次之，爬行聲最小。

圖2 天牛幼蟲聲行為的時域圖Figure 2 Time-domain graphs about acoustic behaviors of cerambycid larvae

3 討論

目前，科研工作者對隱蔽性害蟲聲行為的研究有限，在已有的研究中主要將聲行為分為取食和爬行2類，而實際上，害蟲的聲行為具有多樣性和復雜性。本試驗將2種天牛幼蟲的聲行為主要分為4類，其中清理蛀道聲和自衛聲在絕大多數天牛幼蟲中是普遍存在的。4類聲行為的活動形式和發聲原理存在差異，因此，產生的聲音也具有不同的信號特征。取食聲持續時間短、能量集中和頻率高的特點可能是由于幼蟲口器咬噬堅韌木纖維瞬間發出的聲音的緣故；爬行聲連續出現的原因是蟲體移行時與蛀道持續摩擦，信號不穩定則可能由活動速率、活動方式和步泡突結構的差異導致的；清理蛀道聲的時域波形圖一般會出現一個較大的波峰，可能是因為幼蟲用口器或軀體瞬時發力將蟲糞和木屑推出蛀道形成較大能量；幼蟲自衛時蜷縮蟲體以假死或者以快速爬行的活動方式逃逸，從而導致自衛聲和爬行聲一樣連續出現并具有更高的能量強度。探索天牛幼蟲不同聲行為的發聲機制和影響因素，區別這些聲音信號的特征，可以排除在實際偵聽時各類聲行為互相疊加帶來的干擾，提高偵聽效率和準確率。此外，這對于天牛幼蟲的分類學和行為學的研究也具有一定的參考意義。

表2 天牛幼蟲的聲行為信號單脈沖的特征值Table 2 The characteristic values about acoustic behaviors of cerambycid larvae

圖3 天牛幼蟲聲行為的頻譜圖Figure 3 Spectrograms about acoustic behaviors of cerambycid larvae

天牛幼蟲的取食聲由于具有持續時間短、振幅大和頻率高的特征，并在偵聽過程中表現為短促尖銳的聽覺感受，因此，可以快速與環境噪音和其他發聲行為進行辨別。在實際應用偵聽技術監測天牛蟲害時，工作人員可以通過選擇幼蟲取食頻率較大的時段來提高偵聽的效率。同時，結合國內和國外已有的研究，不同種害蟲的取食聲具有比較明顯的時頻差異，也可以利用它進行害蟲的種間識別。

為了模擬天牛幼蟲在蛀道中的黑暗環境，本試驗監控時用來補光的紅外燈、剖開的木段以及覆蓋的有機玻璃都可能會對幼蟲的生活產生一定的影響。本試驗的環境和對象也均趨于理想，而在實際應用中，天牛幼蟲會出現齡期不齊、個體差異、寄主不同等各種復雜情況，這就需要研究者控制不同變量，對幼蟲在不同條件下的聲音進行采集和補充，從而提高偵聽技術的實用性和準確性。

本試驗選取了2種同屬的天牛幼蟲。根據觀察和統計，它們的同種聲行為時間占比相近，信號特征相近，并無顯著差異。其他隱蔽性害蟲如重要的林木蛀干害蟲小蠹類，幼蟲及其雌雄成蟲均可在寄主中危害，它們在蛀道中的聲行為更趨于復雜且較難觀察。各種害蟲的不同類聲行為，以及各類聲行為的影響因素如口器結構、步泡突結構、活動速率等，值得進一步的研究和討論。細化聲行為的信號的共性和差異，探索具有應用價值的信號特征，并建立和補充害蟲聲音數據庫，對進一步推動聲學與昆蟲學交叉領域的害蟲聲音偵聽技術具有十分重要的意義。

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Acoustic behaviors for two species of cerambycid larvae

BU Yufei，QI Xiaojie，WEN Junbao，XU Zhichun
（Beijing Key Laboratory for Forest Pest Control,Beijing Forestry University，Beijing 100083,China）

Acoustic detection technology is a promising method to monitor hidden pests.Defining characteristics about different acoustic behaviors of pests is beneficial to improve the accuracy of acoustic detection technology,can eliminate interference between different acoustic behaviors to help identify species and pest activities. This study explored and analyzed acoustic behaviors for different cerambycid larvae of Anoplophora glabripennis and Anoplophora chinensis by using an infrared monitoring and acoustic detection system.Results showed four types of acoustic behaviors:feeding,moving,cleaning,and self-protection,with feeding sounds having the largest proportion （34%）.Time-domain graphs revealed differences with maximum amplitude,waveform,and pulse duration.Energy distribution and frequency band in spectrograms also showed differences.Single sound pulse duration and dominant frequency of acoustic behaviors had different characteristic values.Pulse duration of the feeding sound was short （25.96 ms for A.glabripennis and 24.28 ms for A.chinensis）.The highest dominant frequency was with the feeding sound（exceeding 7.00 kHz）.This study produced helpful information regarding elimination of noise and showed that in practical application the feeding sound could be easily identified with short pulse duration,large amplitude,and high frequency.［Ch,3 fig.2 tab.17 ref.］

forest protection;acoustic detection technology;hidden pests;Anoplophora glabripennis; Anoplophora chinensis;acoustic behaviors;acoustic characteristics

S763.3

A

2095-0756（2017）01-0050-06

2016-01-18;

2016-03-14

北京市科技創新基地培育與發展工程專項項目（Z131105002813017）

卜宇飛，從事林木蛀干害蟲偵聽技術研究。E-mail:18811798801@163.com。通信作者：許志春，副教授，從事森林害蟲綜合管理研究。E-mail:zhchxu@bjfu.edu.cn

浙 江 農 林 大 學 學 報，2017，34（1）：56-62

Journal of Zhejiang A＆F University

10.11833/j.issn.2095-0756.2017.01.009