摘要: 传统鸟类调查受人力、时间等限制，难以实现大范围、长时间的监测。被动声学监测（PAM）凭借非侵入性、可长期监测等优势，为鸟类多样性评估提供了新途径。为探究PAM在亚热带森林鸟类多样性监测中的应用效果，本研究于2020—2023年在浙江丽水7个区域开展传统样线调查与PAM监测，结合人工与AI辅助识别处理音频数据，获取鸟类物种组成及鸟类声学活动多样性指数（物种数R＿SN、多样性指数R＿H、丰富度指数R＿R、均匀度指数R＿J、鸟类指数R＿V），并计算6种声景指数（声学复杂度指数ACI、生物声学指数BI、声学熵指数H、归一化声景指数NDSI、声学多样性指数ADI、声学均匀度指数AEI）。结果表明：（1）两种方法共记录鸟类177种，共同记录物种占58.19%，各有37种为单一方法所记录，声学监测有效补充了传统调查的遗漏物种；（2）声景指数与鸟类声学活动多样性指数的相关性呈显著季节差异，春季相关性最强（15对显著相关），夏季最弱（3对），其中BI在总尺度上表现最稳健；（3）基于声学数据计算的鸟类物种数与声学鸟类指数在7个区域间的排序一致，能有效区分不同生境的鸟类多样性水平。综上，PAM能有效获取鸟类物种组成信息，鸟类声学活动多样性指数在多样性评估中具有潜力，但声景指数的应用需考虑季节差异。本研究为亚热带地区应用PAM开展生物多样性监测与评估提供了科学依据与实践参考。