利用生物标志物和复合指纹分析法识别小流域泥沙来源

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41301294
  • 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:
    D0710.土壤侵蚀与土壤肥力
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Soil erosion caused by rainfall event is a complex and dynamic process. Sediment sources change with different rainfall characteristics and vegetation covers. Accurate identification of sediment sources is important for watershed management. Identification of sediment sources is also a scientific problem in understanding soil erosion mechanisms. In this study, we select a typical small watershed of the Loess Plateau, research on the alluvial soils within a check-dam. Firstly, rainfall events will correspond with sedimentary cycles. Then, we use biomarkers tracing method and fingerprinting technology to find sediment sources areas, and analyze vegetation covers of those areas. Finally, we reveal the quantitative relationships between rainfall - soil erosion - sediment sources. We introduce biomarker analysis method into soil erosion, broaden the range of applications of fingerprinting technology. The research results will be beneficial to understand sediment yeild mechanisms in a catchment scale.
降雨事件引起的水土流失是一种复杂的动态过程。不同降雨、植被覆盖条件下,流域泥沙来源变化很大,准确识别泥沙来源对流域治理有重要意义,也是进一步认识流域水土流失机制需要解决的科学问题。本研究选择黄土高原典型小流域,以淤地坝淤积泥沙为研究对象,将沉积旋回和降雨事件相对应,利用复合指纹识别法和生物标志物示踪,研究小流域次降雨过程中泥沙来源及泥沙源地植被覆盖变化,揭示降雨-植被覆盖-泥沙来源之间关系。研究结果将拓展生物标志物分析方法在土壤侵蚀研究中的应用,为深入理解流域尺度的侵蚀产沙规律提供技术支撑。

结项摘要

项目基于坝地沉积旋回泥沙样和坝控小流域内不同土地利用类型土样,对两者分子标志物及地球化学元素进行分析,采用复合指纹技术,利用Kruskal-Wallis H检验与多元逐步判别分析,建立辨别泥沙来源的指纹模型,旨在为更精确的指纹识别泥沙来源提供技术支持,并直接从泥沙的角度探讨退耕初期还林和自然休耕的水土保持效果。结果表明在地质条件差异不大的情况下,使用分子标志物泥沙指纹识别典型农业小流域在产沙变化。结果表明传统的地球化学元素和生物标志物都能识别泥沙来源,我们发展建立了由CPI、OEPM、C28、C21、C24、C26组成的分子标志物最佳指纹组合正确判断了86.7%的泥沙。相对于传统的地球化学元素不能提供详细的土地利用信息,而分子标志物则可以精确到物种,例如在农业小流域中不同的物种土地利用的泥沙来源。在地质差异较小流域将具有优于传统示综方法的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Sedimentsource analysis using the fingerprinting method in a small catchment of theLoess Plateau, China
黄土高原小流域泥沙来源指纹图谱分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Soils Sediments
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Fangxin;Zhang Fengbao;Fang Nufang;Shi Zhihua
  • 通讯作者:
    Shi Zhihua
利用两种指纹因子判别小流域泥沙来源
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    水科学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈方鑫;张含玉;方怒放;史志华
  • 通讯作者:
    史志华
Usingbiomarkers as fingerprint properties to identify sediment sources in a smallcatchment
使用生物标记作为指纹特性来识别小流域中的沉积物来源
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Science of the Total Environment.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Fangxin;Fang Nufang;Shi Zhihua
  • 通讯作者:
    Shi Zhihua
Discharge and suspended sediment patterns in a small mountainous watershed with widely distributed rock fragments
岩石碎片广泛分布的小山区流域的排放和悬浮沉积物模式
  • DOI:
    10.1016/j.jhydrol.2015.06.046
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Hydrology
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Shi; Z. H.;Chen; F. X.;Zhang; H. Y.;Wang; Y. X.
  • 通讯作者:
    Y. X.
Linking watershed geomorphic characteristics to sediment yield: Evidence from the Loess Plateau of China
将流域地貌特征与产沙量联系起来:来自中国黄土高原的证据
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Geomorphology
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhang; H. Y.;Shi; Z. H.;Fang; N. F.;Guo; M. H.
  • 通讯作者:
    M. H.

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黄土高原地区泥沙来源复合指纹示踪研究进展
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    --
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  • 通讯作者:
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不同降雨条件下侵蚀泥沙黏粒含量的变化规律
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    岳本江
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    彭业轩
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  • 期刊:
    水土保持研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪玲珊;岳荣;方怒放
  • 通讯作者:
    方怒放
小流域土壤水分空间异质性及其与环境因子的关系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    艾蕾

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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

        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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