不确定条件下鄱阳湖流域土地-产业结构优化研究——基于生态环境约束

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41401631
  • 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:
    D0111.土地科学和自然资源管理
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The land-industry system of a watershed has the characters of uncertainty and complexity. We will propose a set of multi-objective/multi-level uncertain models and a decision management information system for structure optimization of land-industry system of Poyang lake watershed based on the characters of the watershed. These models are based on methods of interval models, stochastic analysis, fuzzy mathematics and GIS technology. Furthermore, these models will consider various eco-environment constraints. The decision management information system is based on the technology of GIS. The detail study contents include: (1) Identify and analyze various uncertain factors and their complicated interactive relationship of land-industry system of Poyang lake watershed; propose a set of multi-objective, multi-stage, multi-scenario optimal models based on fuzzy, stochastic, interval models, these models can full consider various uncertainties with respect to quantification, time and space; (2) Propose a decision management information system for Poyang lake watershed based on system theory, multi-criteria decision analysis of fuzzy theory, after model analysis method of intelligent expert knowledge system and GIS technology. The purpose of this project is to establish a method system for integrated multi-objective, multi-stage, multi-scenario, dynamic, uncertain management of land-industry system of Poyang lake watershed based on mathematical models and decision management information system. This project will promote the sustainable development of social economy and eco-environment in Poyang lake watershed.
流域土地-产业系统具有不确定性和复杂性。项目拟通过区间模型、随机分析、模糊数学、GIS等方法,综合考虑生态环境约束,建立一套适合流域系统特点的不确定条件下多目标多层次流域土地-产业结构优化模型和决策管理信息系统并应用于鄱阳湖流域。具体研究内容包括:(1)深入辨识、分析鄱阳湖流域土地-产业系统种种不确定性因子以及它们之间的复杂互动响应关系,开发一套基于模糊、随机和区间模型的多目标多阶段多情景的最优化方法体系,该方法体系可以有效地在计量、时间、空间上充分考虑双重或多重不确定因素;(2)基于系统论和模糊理论的多判据决策分析与智能专家知识系统的后模型分析方法以及GIS技术,开发鄱阳湖流域土地-产业结构优化决策管理信息系统。项目旨在通过数学模型和决策管理信息系统,建立一套多目标、动态、多阶段、多情景、不确定性条件下的一体化鄱阳湖流域土地-产业管理体系,促进鄱阳湖流域经济社会生态环境可持续发展。

结项摘要

文献综述表明,基于不确定数学模型和生态环境约束的土地利用优化配置模型和产业结构优化模型具有广泛的研究前景。本项目提出多个尺度(包括国家尺度、流域尺度和城市尺度)的不确定条件下土地利用优化配置模型和产业结构优化模型。这些模型在计算方便性、不确定性表达和优化分析方面具有明显的优点。除此之外,相比于传统的此类模型,本项目提出的模型考虑了更多的经济、社会、生态、环境和技术因素,因此可以更好的支持可持续发展决策分析。将提出的模型应用于中国、鄱阳湖流域、南四湖流域、南京、武汉、杭州等不同尺度的实例,得到了一系列土地利用优化模式和产业结构优化模式。结果表明,模型能够定量地反映经济发展与生态环境保护之间的折中关系,从而可以为土地利用政策分析、产业结构优化升级提供良好的决策支持。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A stochastic equilibrium chance-constrained programming model for municipal solid waste management of the City of Dalian, China
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  • DOI:
    10.1007/s11135-015-0301-2
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Quality and Quantity
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhou Min;Lu Shasha;Tan Shukui;Yan Danping;Ou Guoliang;Liu Dianfeng;Luo Xiang;Li Yanan;Zhang Lu;Zhang Zuo;Zhu Xiangbo
  • 通讯作者:
    Zhu Xiangbo
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    International Journal of Climatology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lunche Wang;Wei Gong;Lan Feng;Aiwen Lin;Bo Hu;Min Zhou
  • 通讯作者:
    Min Zhou
Influences of Different Land Use Spatial Control Schemes on Farmland Conversion and Urban Development.
不同土地利用空间控制方案对农地非农化和城市发展的影响。
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0125008
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    PLos One
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zhou M;Tan S;Zhang L
  • 通讯作者:
    Zhang L
Maximum likelihood parameter estimation of dynamic systems by heuristic swarm search
通过启发式群体搜索进行动态系统的最大似然参数估计
  • DOI:
    10.3233/ida-150340
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Intelligent Data Analysis
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Lu Yongzhong;Yan Danping;Zhou Min
  • 通讯作者:
    Zhou Min
Vulnerability of ecosystem services provisioning to urbanization:A case of China.
生态系统服务供给对城市化的脆弱性:以中国为例。
  • DOI:
    10.1016/j.ecolind.2015.04.025
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Ecological Indicators
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Bingkui Qiu;Huilei Li;Min Zhou;Lu Zhang
  • 通讯作者:
    Lu Zhang

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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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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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