人类工业生产活动对环境造成了诸多影响,如栖息地碎片化、物种多样性丧失等,鸟类对环境变化敏感,鸟类物种多样性可以作为生态环境健康程度的有效指示。监测鸟类鸣叫活动是监测鸟类物种多样性的一种有效且经济的方式,要通过监测鸟类鸣叫活动来监测鸟类物种多样性,首先需要对鸟类鸣叫活动的模式有基础了解。鸟类鸣叫是一种重要的通讯手段,在吸引配偶、保护领域等方面起着重要作用。鸟类鸣叫活动模式受内在因素（激素）、外在因素（气象要素,植被覆盖等）及社会因素的影响,其中社会因素包括种内关系（配偶可得性,潜在入侵者数量）和种间关系。声音生态位假说认为群落中物种间的竞争关系会导致不同物种在声音生态位的分离。目前关于外在气象要素及种间关系对鸟类鸣叫活动模式的影响还不是很清楚,本文通过监测杜鹃科（Cuculidae）鸟类鸣叫活动模式来回答这些问题。本文在位于大别山腹地的鹞落坪国家级自然保护区,使用Song Meter 4+（SM4+）动物声音记录仪监测整个生态系统声音,识别出该保护区杜鹃科鸟类鸣声,分析鸟类鸣叫日变化和季节变化模式,探讨了气象要素及杜鹃科鸟类种间关系对鸣叫活动模式的影响。得到如下结果:（1）杜鹃科鸟类鸣声识别及特征分类。通过听录音,并结合野外实地观察,识别出7种杜鹃科鸟类,分别是:四声杜鹃（Cuculus micropterus）、中杜鹃（Cuculus saturates）、大杜鹃（Cuculus canorus）、小杜鹃（Cuculus poliocephalus）、噪鹃（Eudynamys scolopaceus）、大鹰鹃（Hierococcyx sparverioides）和红翅凤头鹃（Clamator coromandus）。总共统计了140445次鸣叫。分别从各物种的鸣声中提取了 6个特征:最低频率、最高频率、中心频率、峰值频率、频率带宽和持续时长。基于主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）建立分类模型,总体分类准确率95.95%,只有2组（噪鹃和四声杜鹃、大鹰鹃和小杜鹃）物种在分类时易被混淆,结果说明各物种鸣声能被有效分类,即7种杜鹃科鸟类占据特定的独立声信号空间。（2）鸟类鸣叫活动的日变化模式和季节变化模式。四声杜鹃的鸣叫数量最少,且鸣叫数量不会因为季节不同或一天中监测时段不同而存在显著差异。其余6种鸟类表现出显著的日变化模式和季节变化模式。从日变化模式看,中杜鹃和噪鹃在黎明和黄昏两个时间段鸣叫数量多,显示出双峰模式。红翅凤头鹃的鸣叫数量在凌晨1:00时达到峰值,呈单峰模式,其余3个物种则为黎明4:00时或5:00时达到峰值的单峰模式。从季节变化模式看,红翅凤头鹃在6月初和7月初有两个高峰,其余均表现为单峰模式,峰值出现在繁殖期的早期,即5月底或者6月初。（3）温度和湿度变化对鸣叫活动日变化模式的影响。研究结果显示大鹰鹃和中杜鹃的鸣叫活动随着温度的升高而显著降低。中杜鹃的鸣叫活动,会随着湿度的增加而显著增加。然而红翅凤头鹃的鸣叫活动随着湿度的增加先增加,达到顶点后降低。（4）种间关系对鸣叫活动模式的影响。从声音生态位的3个维度（空间、频率和时间）分析了杜鹃科鸟类的鸣叫活动在声音生态位的分离。从日变化模式和季节变化模式看杜鹃科鸟类鸣叫活动都重叠很高,但实际重叠时间很少,即各物种鸣叫活动虽然集中于某一时段但很少同时刻鸣叫。部分物种之间也会存在频率范围的重叠,但综合结果发现这7个物种至少在3个声音维度中的1个维度上表现出分离。即7种杜鹃科鸟类不会掩盖彼此的信号,它们以灵活的方式实现了声音生态位的分离。因此,杜鹃科鸟类的鸣叫活动模式与他们之间的种间竞争有密切关系。利用被动声学监测技术,本文发现7个杜鹃科物种中有6个物种的鸣叫活动呈现出显著的日变化模式和季节变化模式,各物种鸣叫活动变化模式不仅与群落中的种间关系有关,而且与温度和湿度有显著关系。因此,基于声音监测鸟类物种多样性和种间关系变化的方法是可行的,本研究结果为进一步跟踪该生态系统及生物多样性变化提供了重要参考。