滇中地区生态安全评价与预警研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41561048
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    41.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0714.环境信息与环境预测
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Abstract:Ecological safety as national security and economic security, they are equally important strategic position and constitute an important part of national and regional security. While regional ecological security is both a regional and national basis for sustainable development, also is one of the core issues of human ecological safety. Central Yunnan as research object, state-danger-response (S-D-R) mechanism of ecological safety framework for guidance, multiple multi-temporal remote sensing data and socio-economic statistical data based, supported by remote sensing and GIS and combined with Graham method, fuzzy-entropy method and geostatistical methods, ecological safety is evaluated in the study area. Using indicators and statistical methods for early warning of ecological safety, integrated methodologies of ecological safety assessment and early warning technologies are formed based on remote sensing and GIS. Under the base of above, characteristics of spatio-temporal changes of ecological safety are analyzed in the study area. So that it can put forward the corresponding countermeasures for ecological management, offer references for similar study on regional ecological safety and provide the basis for local government homeland security and building a harmonious society.
生态安全与国防安全、经济安全等具有同等重要的战略地位,是构成国家安全和区域安全的重要内容,而区域生态安全既是区域和国家可持续发展的基础,又是人类生态安全的核心热点问题之一。以滇中地区为研究对象,状态—隐患—响应(S-D-R)的生态安全机理框架为指导,多元多时相遥感数据和社会经济统计数据为基础,在遥感和GIS支持下,综合利用格雷厄姆法、模糊—熵值法、地统计等方法,对研究区生态安全进行评价,利用指数和统计方法对生态安全进行预警,形成基于遥感和GIS生态安全评价与预警技术的综合方法体系,在此基础上分析研究区生态安全的时空变化特征,提出相应的生态管理对策,为当地政府国土安全与和谐社会建设提供依据,为同类地区生态安全研究提供借鉴。

结项摘要

区域生态安全是区域和国家可持续发展的基础,备受关注。已开展了大量研究,但仍需通过案例研究发展其理论方法。滇中地区战略地位重要、生态环境问题突出,急需开展生态安全评价与预警研究。.主要内容与结论:.①发展了基于MAP算法超分辨率重建土地利用分类、混合像元分解决策树分类和随机森林分类方法,总体分类精度分别提高4.18%、10.00%和7.20%;建立SD-ANN-CA耦合模型模拟了县域土地利用变化,总体精度达71%;基于CLUE-S模型,模拟了不同情境下抚仙湖流域LULC和水质关系变化,深化了对LULC生态效应的认识。.②基于TM数据反演了抚仙湖流域土地退化程度,表明1974-1990年土地退化加剧,2000-2012年土地退化减弱;优化RUSLE模型参数后,评价了滇中地区1980-2018年土壤侵蚀强度,表明1980-2018年,中度及以上土壤侵蚀面积呈现先增后减呈倒“U”型的变化,2005年为拐点。.③基于CASA模型估算了玉溪市的NPP,表明2000-2015年NPP均值呈现“先减小后增大再减小”的趋势,且与海拔、NDVI呈正相关;利用生态绿当量模式,估算了抚仙湖流域生态资产,表明1992-2014年生态资产价值总体下降;湖泊提供的生态价值占总资产价值的90%。.④基于S-PRD框架,开展了滇中地区生态安全敏感评价和预警,表明1990-2017年生态安全总体降低,2018-2025年滇中生态安全总体平稳。.⑤基于DPSIR模型,在1km*1km像元和县域尺度上对滇中地区生态安全进行评价和预警,表明1995-2005年生态安全等级呈下降趋势,2005-2015年生态安全等级呈上升趋势,未来生态安全警情逐渐改善。.⑥基于PSR框架,对滇中金沙江地区的生态安全进行了评价,表明1988-2015年生态安全等级波动性下降;基于生态熵对昆明市生态安全进行评价,表明1992和2017年其生态安全处中度安全状态,生态环境状况变好;1992和2017年昆明市各县区中,西山区生态熵流出值最高。.主要成果:.19名师生参与研究,国内外学术交流20人次,培养硕士9名,博士1名;发表学术论文16篇(其中SCI 3篇,EI 2篇,CSCD 7篇,中文核心2篇);积累了研究区不同尺度土地利用/覆盖、生态资产评估、生态系统参数、生态安全评价与预警数据。这些成果可为生态建设提供科学依据。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
DEM不同分辨率对地形因子提取的不确定性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    云南地理环境研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    玉院和;王金亮
  • 通讯作者:
    王金亮
近40 年来抚仙湖面积时空分异遥感动态监
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    海洋与湖沼
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜石霞;金宝轩;李石华;周峻松;彭双云
  • 通讯作者:
    彭双云
Dynamic Monitoring of Fractional Vegetation Cover in Fuxian Lake Watershed based on Multi-Temporal Landsat 5/8 Images
基于多时相Landsat 5/8影像的抚仙湖流域植被覆盖度动态监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Earth Sciences and Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shihua Li;Junsong Zhou;Baoxuan Jin;Jinliang Wang;Xiaoyan Wei;Shuangyun Peng
  • 通讯作者:
    Shuangyun Peng
抚仙湖流域土地退化动态遥感监测研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    遥感技术与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨超;王金亮;李石华;王丽霞;马骊驰;潘继亚;高帆;刘广杰
  • 通讯作者:
    刘广杰
Analysis of the Spatiotemporal Land-Use/Land-Cover Change and its Driving Forces in Fuxian Lake Watershed, 1974 to 2014
1974—2014年抚仙湖流域土地利用/土地覆盖时空变化及其驱动力分析
  • DOI:
    10.15244/pjoes/65737
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Polish Journal of Environmental Studies
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Li Shi-Hua;Jin Bao-Xuan;Zhou Jun-Song;Wang Jin-Liang;Peng Shuang-Yun
  • 通讯作者:
    Peng Shuang-Yun

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  • 通讯作者:
    王金亮
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨超;王金亮
  • 通讯作者:
    王金亮

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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