基于水生植物生物物理参数反演的湿地生态功能退化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41901217
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0105.景观地理和综合自然地理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Due to the impacts of climate change and anthropogenic activities, wetland degradation has been a global issue. As one of the key elements of wetland research, the spatiotemporal variations of wetland vegetation is important for wetland monitoring and the mechanisms of wetland degradation. Currently, significant discrepancies of key ecological parameters of wetland still exist in the retrieval of terrestrial remote sensing, which directly affect the accuracy monitoring and the consistency of parameters. The main reason is the inappropriate consideration to radiative relationships between water background and the upper canopy of wetland vegetation. This proposal want to construct a radiative transfer based model that considering the water optic properties and water background contributions to the total canopy reflectance. Based on this, the key ecological parameters that reveal the vegetation structure, growing status, ability of photosynthesis and spatial distribution of wetland will be estimated through Artificial Neural Network (ANN) method. After that, this proposal will conduct the quantitative assessments over Honghe wetland of Sanjiang Plain, the key points are extracting the sparse wetland vegetation, identifying the vegetation types transitions and enhancing the spatiotemporal consistency of parameters. This proposal will make contributions to the mechanism research of wetland degradation and the project of wetland ecological functions restoring.
由于气候变化和人类活动影响,湿地退化已成为全球性问题。植被作为湿地的主要要素之一,其时空变化特征是湿地退化监测及退化机理研究的重要组成部分。目前湿地关键生态功能参数的遥感估算仍有较大误差,直接影响湿地植被退化监测的准确性和时空连续性,主要原因是遥感参数建模时未准确考虑湿地的水体背景对植被冠层反射信号的影响。本项目通过大量实测和广泛的模型模拟,分别基于植被和水体模型解决湿地植株和背景水体的反射率贡献,再将二者耦合起来构建针对湿地植被的生态功能参数估算模型。使用神经网络方法稳定经验关系估算湿地植被的生长结构、生长状态、光合作用能力以及空间分布等参数。本项目拟对三江平原洪河湿地开展多年多参数植被退化监测及定量评价,重点提高稀疏植被的识别能力、增强植被类型转换判别以及加强生态功能参数的时空连续性。本项目对湿地退化机理研究和湿地生态能修复工程实施具有重要参考意义。

结项摘要

湿地植被是全球碳收支监测和全球气候变化的重点研究对象。目前湿地关键生态功能参数的遥感估算仍有较大误差,一个重要原因就是反射率和地表反照率的估算不准确。本项目重点解决典型湿地植被地表反射率和反照率的准确估算问题,在此基础上判别湿地植被变化的生态效应。在本基金项目支持下,完成了三项研究任务:(1)构建优化了典型湿地植被反射率模拟模型,补充了早期模型对水体及水中植被考虑不足的缺陷,提升了模拟精度;(2)提出了适用于湿地植被的地表反照率估算方法,对提升湿地植被碳收支估算具有参考价值;(3)通过植被绿量和固碳量验证得到,三江平原地区固碳速率呈现“西多东少”的整体格局,湿地固碳能力并无显著增加,部分湿地区域固碳速率下降,本研究结论为下一步解析湿地植被固碳变化的原因提供了研究方向。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
我国西南喀斯特地区2001-2018年植被净初级生产力时空演变
  • DOI:
    10.5846/stxb202009122381
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    洪辛茜;黄勇;孙涛
  • 通讯作者:
    孙涛

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其他文献

构建研究型医院科技创新能力评价指标体系
  • DOI:
    10.13912/j.cnki.chqm.2019.26.3.36
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国卫生质量管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王川;孙涛
  • 通讯作者:
    孙涛
高温下液硅的润湿性
  • DOI:
    10.14136/j.cnki.issn1673-2812.2017.02.025
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    材料科学与工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    余心成;坎标;孙涛;丁建宁;袁宁一
  • 通讯作者:
    袁宁一
甘肃河西戈壁水文水质现状评价
  • DOI:
    10.13885/j.issn.0455-2059.2017.04.009
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    兰州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙涛;刘世增;纪永福;唐进年;方峨天;丁峰;安富博;张德奎;魏怀东;李昌龙
  • 通讯作者:
    李昌龙
硬塑性黏土地层泥水盾构停机引起的地表塌陷机制研究
  • DOI:
    10.16285/j.rsm.2017.04.027
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    岩土力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张亚洲;闵凡路;孙涛;史海岭;李东升
  • 通讯作者:
    李东升
闸门反向挡水时封闭梁格方案对启门力降低效果的研究
  • DOI:
    10.16310/j.cnki.jssl.2020.12.012
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    江苏水利
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪春;黄先北;仇宝云;孙涛;于贤磊
  • 通讯作者:
    于贤磊

其他文献

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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

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          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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