口虾蛄种群动态对营养交互作用的响应机制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31802301
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1904.渔业资源与保护生物学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Trophic interaction is the key factor for the dynamics of populations and biotic communities. Marine ecosystems are threaten by a multitude of stresses from human activities and climate changes, which lead to substantial changes in the trophic interactions of many ecosystems and drive the variation of life history traits and population dynamics of marine species; however, the question has been less studied in the research of fisheries resources and the underlying mechanism is not clearly demonstrated. This project intends to demonstrate the influencing mechanisms of trophic interactions at the population level, using the population of mantis shrimp (Oratosquilla oratoria) in Jiaozhou Bay and adjacent areas as an example. With respect to population variability driven by the ecosystem, the research is focused on the influencing processes of trophic interactions on the population dynamics, and adopts a range of ecosystem models to integrate trophic structure, biological traits, and population dynamics. The research contents include: the foodweb structure of Jiazhou Bay community; the predation, prey, competition and cannibalism of O. oratoria; the influence of trophic interactions on biological traits; and the response process and feedback of population dynamics to biological parameters and trophic interactions. The objective of the project is to resolve the direct, indirect and synergistic effects of trophic interactions based on the analyses above. We aim to improve the understanding of the population dynamics of O. oratoria and relevant marine species, and to support the fisheries stock assessment and management in the background of changing marine ecosystems.
营养交互作用是影响群落和种群动态的关键生物因素。在人类活动和气候变化等多重压力下,许多生态系统的营养结构发生显著改变,驱动了海洋生物生活史和种群动态特征的变化,但在以往渔业资源研究中缺乏深入探究,其作用机制尚不明确。本课题以胶州湾及其邻近海域口虾蛄为例,针对生态系统驱动下种群动力学过程的变化,聚焦于营养关系对种群动态的作用过程,探究营养交互效应在种群层次的作用机制。本课题主要运用生态系统模型方法,将营养结构、生物学特征和种群动态三者有机结合,研究内容包括:胶州湾群落食物网结构;口虾蛄捕食、被捕食、食物竞争和自食性营养关系;营养交互作用对口虾蛄生物学特征的影响;口虾蛄的种群动态对生物学参数和营养结构的响应过程和反馈。基于以上分析,本课题旨在解析营养交互作用的直接、间接和协同效应,加深对口虾蛄以及相关海洋生物种群变动规律的认识,在海洋生态系统变化的背景下,为渔业资源的评估和管理提供理论支持。

结项摘要

在当前全球气候变化、渔业资源过度开发、生态系统结构和功能改变的大背景下,许多资源种群的组成结构和生物学特征发生显著变化,传统种群评估方法难以反映实际的种群动态。本课题针对种群生物学参数的可变性,聚焦于营养交互作用对物种生物学参数以及种群动态的影响,开展了山东近海海域4个季度的底拖网调查,进行了重要物种生物学分析、渔业资源评估和生态系统模拟工作,主要完成了一下4个方面的研究工作:(1)口虾蛄种群生物学参数估算,解析了口虾蛄种群体长组成、生长、肥满度等特征及其季节性变化;(2)口虾蛄时空分布规律解析,解析了口虾蛄丰度、生物量的空间分布、空间自相关性,及其与环境因子的关系;(3)渔业生物群落结构预测,构建了联合物种分布模型,拟合和预测群落结构组成和多样性特征;(4)渔业生态系统管理策略评估,研究了数据有限条件下的渔业管理方法,模拟了渔业的生态系统效应。本课题系统分析了口虾蛄的体长结构,阐明了口虾蛄肥满度与种群结构、环境因子及生物因素之间的关系,减少数据有限的种群评估方法的不确定性;揭示了影响口虾蛄的空间分布特征与关键环境因子的关系,评估了口虾蛄自身生物学特征对其栖息地和资源量的影响,阐明了模型结构、目标物种的特征和时间尺度对模型可转移性的重要影响;建立了一个综合的参数估计、模型验证和敏感性分析的框架,提出了MSTAC在数据不足的渔业中实现长期可持续性的可行方法,为口虾蛄资源的管理提供指导。本项目揭示了生态背景变化之下口虾蛄种群变动规律,为口虾蛄渔业资源的评估和管理提供科学依据,为基于生态系统的渔业管理提供理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The predictive performances of random forest models with limited sample size and different species traits
有限样本量和不同物种性状的随机森林模型的预测性能
  • DOI:
    10.1016/j.fishres.2020.105534
  • 发表时间:
    2020-07-01
  • 期刊:
    FISHERIES RESEARCH
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Luan, Jing;Zhang, Chongliang;Ren, Yiping
  • 通讯作者:
    Ren, Yiping
Improving prediction of rare species' distribution from community data
根据群落数据改进对稀有物种分布的预测
  • DOI:
    10.1038/s41598-020-69157-x
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Scientific Reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhang Chongliang;Chen Yong;Xu Binduo;Xue Ying;Ren Yiping
  • 通讯作者:
    Ren Yiping
以优化的BP神经网络模型为基础研究山东近海口虾蛄空间分布与环境因子的关系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    水产学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鹏程;张崇良;任一平;徐宾铎;薛莹
  • 通讯作者:
    薛莹
Evaluating multispecies survey designs using a joint species distribution model
使用联合物种分布模型评估多物种调查设计
  • DOI:
    10.1016/j.aaf.2019.11.002
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    Aquaculture and Fisheries
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chongliang Zhang;Binduo Xu;Ying Xue;Yiping Ren
  • 通讯作者:
    Yiping Ren
Modeling the Dynamics of Multispecies Fisheries: A Case Study in the Coastal Water of North Yellow Sea, China
多物种渔业动态建模:以中国北黄海沿岸水域为例
  • DOI:
    10.3389/fmars.2020.524463
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Frontiers in Marine Science
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wo Jia;Zhang Chongliang;Pan Xindong;Xu Binduo;Xue Ying;Ren Yiping
  • 通讯作者:
    Ren Yiping

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其他文献

基于SURF指数识别海州湾食物网的关键饵料生物
  • DOI:
    10.5846/stxb201811012365
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐从军;徐宾铎;张崇良;任一平;薛莹
  • 通讯作者:
    薛莹
基于胃含物和稳定同位素研究海州湾长蛇鲻的摄食习性
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.202012.038
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高元新;隋昊志;任晓明;徐宾铎;张崇良;任一平;薛莹
  • 通讯作者:
    薛莹
基于改进的SURF指数甄选海州湾鱼类群落的关键捕食者
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.202011.040
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐从军;张崇良;徐宾铎;任一平;薛莹
  • 通讯作者:
    薛莹
海州湾鱼类群落功能多样性的时空变化
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.201909.035
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晓妆;王晶;徐宾铎;张崇良;薛莹;任一平
  • 通讯作者:
    任一平
基于Hurdle-GAMMs模型研究影响海州湾小黄鱼摄食的主要因素
  • DOI:
    10.12264/jfsc2020-0301
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国水产科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋业晖;徐从军;任一平;徐宾铎;纪毓鹏;张崇良;薛莹
  • 通讯作者:
    薛莹

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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