鸟类是评估城市生态质量的重要因素,被动声学监测可以从远程收集的音频数据中识别出特征指标。本研究在哈尔滨市域范围内设置调查点进行鸣声采集,通过人工智能物种识别和声学指数计算,采用Spearman相关分析和广义线性混合模型评估16个声学指数对鸟类丰富度的预测能力,得到ACI对鸟类物种丰富度的预测的有效性以及布置声学监测装置需要满足的场地特征,拓宽了鸟类多样性研究的方法。被动声学监测在促进城市生物多样性保护、城市自然资源管理和生态系统监测方面具有巨大发展空间。