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運用聲音指數探討長期聲景監測的取樣方法

為了解決fwb特徵的問題，作者張博翔 這樣論述：

聲景生態學在最近的十年蓬勃發展，關注在地景上聲音的組成，用以討論人為聲音的干擾和生物聲音多樣性隨時間改變等議題，提供另一種在生物群集尺度監測多樣性改變、自然擾動與人為影響的可能。由於近幾年錄音工具的快速發展，促使長期且大量收集聲景錄音的研究漸漸增加，也陸續證明聲景在生物群集的層級上能有效反映生物多樣性的變化。然而，長期監測的聲景研究間，並未有一致的錄音方法，且愈來愈大量的錄音資料在儲存與分析所需的軟、硬體資源上皆造成負擔。因此，本研究希望藉由臺灣北部聲景一整年的監測資料來找出最具有成本效益的錄音取樣方法，並探討錄音頻度與錄音覆蓋率對錄音取樣代表性的影響。我選定關渡濕地、陽明山天然林與東眼山人

工林三種棲地樣點，架設SM4自動錄音機，自2018年7月到2019年6月每3分鐘取樣錄音1分鐘收集整年聲景監測資料，同時從2019年4月到8月收集每個月各十天的每日完整的聲景錄音。此研究以六種聲音指數數值在每日尺度下的五個百分位數（第5、25、50、75和95百分位數）量化每日聲景特徵，再分別比較利用19種錄音取樣與利用最密集錄音所量化得到的聲景特徵間的差異，評估各錄音取樣方法的代表性。我先計算每分鐘錄音檔的六種聲音指數，並在不同錄音取樣方法下計算各指數的各百分位數，再藉由bootstrapped resampling的方法，以單一指數的單一百分位數在各取樣與最密集錄音間的差異為重取單位，以一

千次重取平均值的九十五信賴區間與0重疊與否，判斷各錄音方法和最密集錄音之間的聲景特徵量化結果是否一致。最後以30個指數百分位數（6個指數x 5個百分位數）中結果一致的數量，作為錄音取樣方法代表性的測量值，再分析取樣代表性隨錄音覆蓋率與錄音頻度的變化情形。除了整體的聲景比較外，我也分別針對單一棲地、季節，以及聲音群集的聲景進行相同的分析。整體聲景的研究結果顯示，隨錄音覆蓋率的降低，錄音取樣的代表性愈低，每小時錄音1次的錄音頻度相對較佳。在特定棲地、季節或聲音群集的聲景分析中，錄音覆蓋率愈高則取樣代表性有愈高的趨勢，而錄音頻度在各特定聲景間沒有一致的影響。各取樣方法的代表性在單一季節中較跨季節要高

；在單一聲音群集的聲景，則不比跨群集分析擁有較高的代表性；單一棲地則與跨棲地相似。雖然很多因素可能影響長期聲景監測之錄音取樣方法代表性，本研究建議應避免過低的錄音覆蓋率，愈高的錄音覆蓋率原則上愈具聲景代表性，但為有效利用資源，可考量對監測目標之聲景進行前測，並在短期前測中考量季節的影響，避免單一季節的前測低估長期、跨季節監測下的最佳覆蓋率，在聲景資料收集、儲存、分析、研究或管理目標取捨下，找出符合一個地區的最佳錄音覆蓋率與錄音頻度。本研究透過長期且系統性的資料收集，發展具代表性錄音取樣的測試方法，找出長期聲景監測錄音取樣方法的代表性、提供特定聲景監測下的取樣建議，將有利於未來長期且自動排程錄音

的聲景監測工作。

表面增強型拉曼光譜快速檢測香蕉黃葉病菌之技術開發

為了解決fwb特徵的問題，作者林依佳 這樣論述：

Fusarium oxysporum f. sp. cubense (Foc) 能引起香蕉黃葉病 (Fusarium wilt of banana) 之發生，是香蕉產業上的一大限制因子。為了避免此病害大發生而造成香蕉產業之重大經濟損失，發展一個具備高特異性且能快速於現地檢測本病原菌之田間檢測工具，對於此病害管理上是可行策略之一。拉曼光譜 (Raman spectroscopy) 現已被小規模用於生物醫藥、工業、食品安全等領域中，做為一個新興的檢測工具，其檢測原理是以拉曼散射 (Raman scattering) 對待測物分析後所建構出的特異性指紋圖譜 (Specific fingerprin

t) 作為檢測鑑定之依據。且此檢測工具之檢測分析所需時間極為短暫，操作流程也相當簡便，是一個很適合用於田間進行現地檢測的診斷工具。本研究即擬開發一個針對香蕉黃葉病之現地光譜指紋檢測技術，用以分析香蕉黃葉病 (菌)。實驗係以拉曼光譜技術搭配表面增強型拉曼散射 (surface-enhanced Raman scattering, SERS) 基質進行帶病 (菌) 檢體之分析，前述 SERS已被證實能有效增強檢體之拉曼散射訊號。根據試驗結果，目前已建立出黃葉病菌分生孢子與菌絲之特異性指紋圖譜，大小分生孢子分別具有 9 個及 8 個特徵峰，菌絲則具有 6 個特徵峰位置，且此圖譜與其他香蕉上常見病原菌

具差異性。此外，本研究已能利用拉曼光譜指紋技術區分出健康及罹病之香蕉組織，並實際於田間檢測不同罹病程度之香蕉檢體，於田間隨機採樣以拉曼光譜分析之結果顯示，拉曼光譜分析帶菌卻尚未顯現病徵的檢體其檢出率可達 73%。即此拉曼光譜技術可用於檢測黃葉病菌，且亦能實際應用於檢測出罹病之香蕉組織。未來擬將進一步利用此檢測平台用於檢測田間土壤中之厚膜孢子，以使此平台更能落實於田間現地檢測各種帶菌檢體之目的，並實際廣泛應用於田間，做為香蕉產業栽培管理上的一有利輔助工具。