基于互动生态补偿机制的不确定性水资源管理方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51209087
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    谭倩
  • 依托单位：
    华北电力大学
  • 学科分类：
    E0901.工程水文与水资源利用
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2012
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

In this research, an integrated water resources management system will be developed based on an ecological-compensation model at the watershed scale. Firstly, a multi-level, multi-layer, and interactive ecological compensation model will be advanced through the introduction of fuzzy sets theory and interval analysis into conventional ecological valuation and compensation methods. Then, the proposed ecological compensation model will be combined with a number of uncertain analysis approaches (such as fuzzy superiority-inferiority analysis, fuzzy-stochastic boundary analysis, and fuzzy-stochastic robust analysis) to form an integrated water resources management system under multiple uncertainties. The developed system will then be applied to a typical watershed in north China, i.e., Baiyandian watershed, to demonstrate its applicability and effectiveness. This research has the following innovations: (a) development of a multi-level, multi-layer, and interactive ecological-compensation model, facilitating the reflection of interests of multiple stakeholders and the enhancement of applicability and public acceptance degree over water related issues, (b) through incorporating the proposed ecological compensation model, uncertainty analysis approaches, water demand forecasting model in a general framework to form an integrated water resources management system under multiple uncertainties, which could handle uncertain information and their interactions over temporal and spatial scales within the context of watershed. It can also successfully transfer uncertain information include those in the process of determining ecological compensation values to modeling formulation, solution methods, and the obtained results, and (c) the developed system will be used for solving real-world water resources management problems and thus make contribution to theoretical and practical communities of relevant research areas.
本研究将在流域尺度上，探索基于生态补偿机制的水资源优化配置模式。将通过模糊数学、区间分析等方法，提出多级、多层次交互式生态补偿机制；由之耦合多种不确定性方法，开发多重不确定条件下流域水资源综合管理规划方法体系；将已开发的规划方法，用于实际水资源管理，建立流域不确定性水资源管理体系。本项目将在以下方面有所创新：（1）提出不确定性多级、多层次交互式生态补偿机制，反映多个利益攸关方的偏好，提高生态补偿模式的可操作性和公众接受度；（2）耦合生态补偿机制，建立一套适应流域特点的多重不确定性水资源综合管理模型体系，有效地在时间、空间上充分考虑水资源管理系统中的多重不确定因素以及它们之间的复杂互动关系。同时，将包括生态补偿在内的多重不确定性信息直接反映到管理规划模型和决策过程中；（3）将已开发的规划方法，用于解决实际的水资源管理难题，建立具有我国特色的不确定性水资源综合管理和生态保护方法体系。

结项摘要

本项目在水资源管理系统复杂性辨识的基础上，采取系统分析、公众参与和数学建模等手段，探索了兼顾生态需水和生态破坏补偿的水资源管理和流域综合管理方法，进行了方法创新、开展了实证研究。项目提出了复合不确定条件下的系统分析新方法，并且建立了不确定性条件下考虑生态需水和生态破坏补偿的水资源综合管理方法和模型体系。成果能反映多个利益攸关方的诉求，提高流域或区域水资源优化配置、水污染控制和经济发展等策略的可操作性和公众接受度；能有效地在时间和空间上考虑水资源管理系统各组分的复杂互动关系，并反映包括生态需水及其调节和补偿在内的多重不确定性信息；同时，将水资源管理不确定性、多目标和非线性等特征融入到管理规划模型和决策过程中，形成适应我国特点的不确定性水资源综合管理和生态保护方法体系。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
A robust optimization modelling approach for managing water and farmland use between anthropogenic modification and ecosystems protection under uncertainties
一种稳健的优化建模方法，用于在不确定性下管理人为改变和生态系统保护之间的水和农田利用
  • DOI：
    10.1016/j.ecoleng.2014.04.003
  • 发表时间：
    2015-03-01
  • 期刊：
    ECOLOGICAL ENGINEERING
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    Dong, C.;Huang, G. H.;Tan, Qian
  • 通讯作者：
    Tan, Qian
A fuzzy evacuation management model oriented toward the mitigation of emissions
面向减排的模糊疏散管理模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of Environmental Informatics
  • 影响因子：
    7
  • 作者：
    Tan, Q.;Huang, G.H.;Cai, Y.P.
  • 通讯作者：
    Cai, Y.P.
An integrated simulation and optimization approach for managing human health risks of atmospheric pollutants by coal-fired power plants
燃煤电厂大气污染物对人类健康风险管理的综合模拟与优化方法
  • DOI：
    10.1080/10962247.2014.886639
  • 发表时间：
    2014-05
  • 期刊：
    Journal of the Air & Waste Management Association
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Guo, H.C.;Sun, W.;Tan, Q.;Huang, G.H.
  • 通讯作者：
    Huang, G.H.
A review of inexact optimization modeling and its application to integrated water resources management
不精确优化模型及其在水资源综合管理中的应用综述
  • DOI：
    10.1007/s11707-014-0449-4
  • 发表时间：
    2015-02
  • 期刊：
    Frontiers of Earth Science
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Wang, R;Li, Y;Tan, Q
  • 通讯作者：
    Tan, Q
A non-probabilistic programming approach enabling risk-aversion analysis for supporting sustainable watershed development
一种非概率规划方法，可进行风险规避分析，以支持可持续流域发展
  • DOI：
    10.1016/j.jclepro.2015.06.117
  • 发表时间：
    2016-01
  • 期刊：
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子：
    11.1
  • 作者：
    Tan, Q.;Huang, G.H.;Cai, Y.P.;Yang, Z.F.
  • 通讯作者：
    Yang, Z.F.

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其他文献

基于模糊优选和可信性的农业水资源多目标优化配置模型
  • DOI：
    10.13476/j.cnki.nsbdqk.2018.0072
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    南水北调与水利科技
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张珊;谭倩;蔡宴朋;张同;张田媛
  • 通讯作者：
    张田媛
抑郁情绪大鼠模型旷场数据的聚合分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国组织工程研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    苏云祥;魏盛;谭倩;柳新;杜希扬
  • 通讯作者：
    杜希扬
城市公交网络运行演化分析与瓶颈甄别
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王璞;谭倩;徐仲之;鲁恒宇;林涛
  • 通讯作者：
    林涛
A Energy Harvesting Aware Routing Algorithm for Hierarchical Clustering Wireless Sensor Networks
分层集群无线传感器网络的能量收集感知路由算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016-11
  • 期刊：
    KSII Transactions on Internet and Information Systems
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    唐朝伟;谭倩;韩言妮
  • 通讯作者：
    韩言妮
基于实证数学规划模型的农业水价政策效应模拟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谭倩;王淑萍;张田媛
  • 通讯作者：
    张田媛

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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