基于陆海统筹的多重人类活动对山东海湾生态系统的协同影响及适应性调控机制

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1806214
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    276.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0605.海洋生态学与环境科学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Under the background of rapid urbanization in coastal areas of China, multiple human activities with high intensity lead to the loss of bay key habitat, the aggravation of environmental pollution, and severely threaten the bay ecosystem health. Systematically clarifying the synergistic effect mechanism of multiple human activities, including pollutant from land-based sources, sea reclamation and aquaculture, is the premise and key for establishing bay ecosystem management countermeasures. This study will take the change and regulatory mechanisms of bay ecosystem under the synergistic effects of multiple human activities as the research goals. The spatiotemporal change characteristics and driving factors of ecological pressures caused by human activities in typical bays in Shandong Province will be analyzed and the long-term and accumulative effects of human activity on bay key ecological processes will be identified. A bay ecosystem dynamics model under the synergistic effects of multiple human activities will be established, and scenario simulations of bay ecosystem change and response to different pressures will be conducted to reveal the change mechanism of bay ecosystem influenced by multiple human activities in basin-estuary-coastal waters system. The maintenance mechanism of bay ecosystem health under the influences of multiple human activities will be analyzed. The spatial mismatch characteristics of the pressure source (mainland) and carrier (sea) of the bay ecosystem health will be clarified. The adaptive management countermeasures of bay ecosystem based on coordinated land and marine development will be proposed, which could support the marine ecological conservation and ecological civilization construction in coastal areas in China.
在我国沿海地区快速城镇化背景下,高强度人类活动造成海湾关键生境丧失,污染加剧,严重威胁了海湾生态系统健康。系统阐明陆源污染、围填海、海水养殖等多重人类活动的协同影响机制是科学制定海湾生态系统管理对策的前提和关键。本项目以揭示多重人类活动协同作用下海湾生态系统演变与调控机制为研究目标,通过剖析山东典型海湾人类活动造成的生态压力时空演变特征及其驱动因子,辨识其对海湾关键生态过程的长期和累积性影响;建立多重人类活动影响的海湾生态系统动力学模型,开展不同压力下海湾生态系统演变与响应的情景模拟,揭示“流域-河口-近海”系统内多重人类活动协同影响下海湾生态系统演变机制;剖析多重人类活动影响下海湾生态系统健康维持机制,根据海湾生态系统健康压力源(陆)与承载体(海)的空间错位特征,提出基于陆海统筹的海湾生态系统适应性管理对策,为支撑我国沿海地区环境保护与海洋生态文明建设提供重要科学依据。

结项摘要

长期以来在围填海、陆源污染排放、水产养殖等高强度人类活动影响下,我国海湾生态系统健康面临严峻威胁。基于莱州湾、胶州湾等10余个航次生态调查数据以及桑沟湾历史调查资料,系统阐明多重人类活动对山东典型海湾生态系统的影响机制,建立了近海生态系统动力学模型和模拟系统,提出了基于海陆统筹的海湾适应性管理对策,为支撑我国沿海地区环境保护与海洋生态文明建设提供重要科学依据。主要研究结论和结果如下:.(1)阐明了多重人类活动对山东典型海湾生态系统的影响机制。分析了近40年山东近岸海域典型人类活动造成的生态压力时空演变特征,解译了围海造地及其造成的可运动水体边界线变化,揭示了其驱动机制;综合利用遥感资料和水文模型估算了陆源污染物入海通量,分析了对山东近海污染压力;基于产排污系数,估算了莱州湾海水养殖主要污染物排海通量,进而揭示陆源污染、围填海、海水养殖等多重人类活动对关键海洋生态过程的影响机制。.(2)建立了“流域—河口—近海”多重人类活动影响下近海生态系统动力学模型。分析了营养盐变化对典型海湾生态系统影响的关键过程,辨识典型海湾生态系统演变的主要胁迫因子,建立了多重人类活动影响下包含多种营养盐、浮游植物、浮游动物的海洋生态系统动力学模型,发展了海洋生态系统动力学模型数据同化方法和空间最优化插值方法,提出了渤海陆源无机氮污染负荷分配建议方案。.(3)按照陆海统筹的理念提出了近海生态保护策略。揭示了莱州湾等典型海湾生态系统健康主要胁迫因素,基于陆海统筹的理念提出海湾生态系统健康适应性调控对策,被生态环保部门采纳,有力支撑了沿海地区环境保护与海洋生态文明建设。.发表论文33篇,其中SCI论文30篇;获授权国家技术发明专利4项,登记软件著作权1项。3人晋升正高级专业技术职称;培养研究生25名。1部英文专著入选经典中国国际出版工程立项清单,相关成果获海洋工程科学技术一等奖1项。

项目成果

期刊论文数量(33)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Determining temporal and spatial distribution of autotrophic picoplankton community composition through HPLC-pigment method and flow cytometry in the central Bohai Sea (China)
通过高效液相色谱-色素法和流式细胞术测定渤海中部自养超小型浮游生物群落组成的时空分布(中国)
  • DOI:
    10.1016/j.marpolbul.2020.111261
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Marine Pollution Bulletin
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Yan Guowang;Jiang Tao;Zhang Yaya;Cui Zhengguo;Qu Keming;Zheng Yaoyang;Lu Lin;Li Yu
  • 通讯作者:
    Li Yu
The M2 Cotidal Chart in the Bohai, Yellow, and East China Seas from Dynamically Constrained Interpolation
动态约束插值得到的渤海、黄海和东海M2潮汐图
  • DOI:
    10.1175/jtech-d-19-0212.1
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    Journal of Atmospheric and Oceanic Technology
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Junyong Zheng;Xinyan Mao;Xianqing Lv;Wensheng Jiang
  • 通讯作者:
    Wensheng Jiang
Ecosystem services assessment and sensitivity analysis based on ANN model and spatial data: A case study in Miaodao Archipelago
基于ANN模型和空间数据的生态系统服务评估与敏感性分析——以庙岛群岛为例
  • DOI:
    10.1016/j.ecolind.2021.108511
  • 发表时间:
    2022-02
  • 期刊:
    Ecological Indicators
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Liting Yin;Wei Zheng;Honghua Shi;Dewen Ding
  • 通讯作者:
    Dewen Ding
Application of Three-Dimensional Interpolation in Estimating Diapycnal Diffusivity in the South China Sea
三维插值法在南海二密扩散率估算中的应用
  • DOI:
    10.3390/jmse8110832
  • 发表时间:
    2020-11-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Guo, Junting;Nie, Yafei;Lv, Xianqing
  • 通讯作者:
    Lv, Xianqing
Landscape changes and their ecological effects of Miaodao Archipelago with human disturbances and under natural conditions in the past 30 years
近30年来人为干扰和自然条件下庙岛群岛景观变化及其生态效应
  • DOI:
    10.1007/s00343-020-0177-4
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    Journal of Oceanology and Limnology
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Honghua Shi;Liting Yin;Meng Gao
  • 通讯作者:
    Meng Gao

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其他文献

基于全局灵敏度分析的浒苔生长影响参数研究
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘永志;石洪华;沈程程;郭振
  • 通讯作者:
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典型海洋生态系统服务功能及价值
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    海洋环境科学,已正式接收。
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基于流域单元的海湾农业非点源污染负荷估算——以莱州湾为例
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    麻德明;石洪华;丰爱平
  • 通讯作者:
    丰爱平

其他文献

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石洪华的其他基金

基于全局灵敏度和伴随方法的海洋生态动力学模型参数优化
  • 批准号:
    41206111
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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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