东北典型植物群落的表土植硅体记录及晚冰期以来的古植被定量重建

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41771214
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0714.环境信息与环境预测
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Located at the northern edge of East Asian monsoon area, Northeastern China is very sensitive to past global changes. Abundant records suggest that significant climatic fluctuations and vegetation succession have taken place in NE China during the Quaternary. Thus, reconstructing the paleo-vegetation in NE China is essential for our understanding of vegetation dynamics in East Asia and its responses to climate change. In addition, this may also provide proper guidance in the area of biodiversity conservation, rational utilization of resources and ecological early-warning, and so on. In this project, phytolith assemblages both in plants and topsoil of several selected plant communities and characteristic parameters of these communities (e.g. richness, coverage) are investigated. And then we target to explore the differences in source and preservation degree of different phytolith types among these selected plant communities in NE China. After this, employing discriminant analysis and rarefaction analysis, we will build a quantitative relationship between the phytolith assemblages (in topsoil) and characteristic parameters of a given plant community. Therefore we can use phytolith assemblages in topsoil to identify different plant communities directly. Then the quantitative relationship will be applied to several profiles in NE China. Based on high-accuracy AMS 14C dating results, we intend to reconstruct the paleo-vegetation dynamics in NE China since the late-glacial time precisely and panoramically. In addition, pollen analysis is adopted to verify the accuracy of phytolith-based paleo-vegetation reconstruction. Finally, we will achieve a more accurate temporal-spatial pattern of paleo-vegetation in NE China at some important time windows since the late-glacial period.
东北地区处于东亚季风区北部,对过去全球变化十分敏感。重建该区第四纪以来的植被变迁对于了解欧亚大陆东缘的植被动态及其对气候变化的响应具有重要意义,也将有利于正确指导该区生物多样性保护、资源合理开发利用及生态预警等。本项目以植硅体分析为主要研究手段,辅以孢粉分析,通过系统开展典型植物群落下表土植硅体的来源及其保存的差异性研究,明确表土植硅体组合对上覆植物群落的代表性,探寻表土植硅体与上覆群落数量特征间的定量关系。进而建立适合本区不同植物群落判别的表土植硅体标准,通过引入稀疏分析等数学模型,进一步刻画古植物群落的植物组成与数量特征。结合AMS14C定年结果,将上述判别标准应用于若干沉积剖面中,以达到高精度、全景式地重建东北地区晚冰期以来古植被动态之目的,并通过与该区“孢粉—古植被”重建结果进行对比验证,从而更加准确地探讨研究区内晚冰期以来典型时段的古植被面貌。

结项摘要

中国东北地区位于欧亚大陆与太平洋的过渡地区,深受东亚季风的影响,为全球环境变化的一级敏感带,生态环境脆弱而敏感,是开展全球变化研究的理想区域。基于植硅体重建东北地区晚冰期以来古植被动态,对于了解欧亚大陆东缘气候和植被的演化过程及生物多样性保护具有重要的科学意义。项目组依据项目实施方案,在东北地区共布设了213个采样点,采集植物单种77种,调查和采集群落样品466个,同时,采集表土样品607个,钻取沉积剖面13个。此外,项目组还对采集的5个连续沉积的泥炭剖面进行了高分辨率采样,共获得了约1300余个沉积剖面样品。.项目组在对剖面和表土样品提取植硅体和孢粉数据的基础上,使用多种数理统计分析手段,对实验结果进行深入分析讨论,取得了丰富的理论成果。首先,项目组通过研究东北地区植物单种以及群落的植硅体组合特征,定量刻化了木本和草本植硅体的形态差异,建立二者的识别标准,并应用主成分分析和判别分析实现了表土样品对上覆植物群落的判别。其次,项目组引入了代表性指数,包括联合指数(A)、超代表性指数(O)和低代表性指数(U),相似系数(CC)和相关系数(C)以定量评估东北地区表土植硅体的代表性。最后,在探究晚冰期以来东北地区古植被历史方面,为了高精度、全景式地重建该地区晚冰期以来古植被动态变迁历史,项目组完成了四个泥炭剖面及一个风沙古土壤剖面的植硅体、孢粉分析工作,在得到各泥炭剖面植硅体、孢粉组合特征的基础上,结合现代植硅体的植被判别函数及 W/G 指数值域,分别确定了五个剖面不同时间段的植被类型,并定量解译剖面植硅体所指示的植被覆盖程度及面貌特征。

项目成果

期刊论文数量(31)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Assessment and calibration of representational bias in soil phytolith assemblages in Northeast China and its implications for paleovegetation reconstruction
东北地区土壤植硅体组合代表性偏差的评估与校准及其对古植被重建的意义
  • DOI:
    10.1017/qua.2018.5
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Quaternary Research
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Gao Guizai;Jie Dongmei;Liu Lidan;Liu Hongyan;Li Dehui;Li Nannan;Shi Jichen;Leng Chengcheng;Qiao Zhihe
  • 通讯作者:
    Qiao Zhihe
中全新世以来大兴安岭中段红水泡泥炭地硅藻组合记录的古环境演化
  • DOI:
    10.16087/j.cnki.1000-0674.2019.02.006
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    微体古生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李梦真;介冬梅;李楠楠;宋丽娜;宗雅卓;杨月
  • 通讯作者:
    杨月
Linking Holocene East Asian monsoon variability to solar forcing and ENSO activity: Multi-proxy evidence from a peatland in Northeastern China
将全新世东亚季风变化与太阳强迫和 ENSO 活动联系起来:来自中国东北泥炭地的多代理证据
  • DOI:
    10.1177/0959683621994662
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Holocene
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Li Nannan;Sharifi Arash;Frank M Chambers;Ge Yong;Nathalie Dubois;Gao guizai;Li Dehui;Liu Lidan;Liu Hongyan;Wang Jiangyong;Niu Honghao;Meng meng;Liu Ying;Zhang Guihua;Jie Dongmei
  • 通讯作者:
    Jie Dongmei
Fire history and its drivers based on peatland charcoal analysis in the Changbai Mountains, north-east China, during the last 13000 years
基于中国东北长白山近13000年泥炭地木炭分析的火灾历史及其驱动因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Wildland Fire
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Meng Meng;Jie Dongmei;Li Dehui;Li Nannan;Liu Baojian;Gao guizai;Wang Jiangyong;Niu Honghao;Liu Ying;Zhang Guihua
  • 通讯作者:
    Zhang Guihua
松嫩草原典型群落植硅体碳汇
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟立祥;介冬梅;李德晖;陈捷;陈雨芬;陈念康;巴合依拉·哈连;王芳
  • 通讯作者:
    王芳

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其他文献

长白山北坡垂直植被带表土植硅体组合研究
  • DOI:
    10.1007/978-1-0716-2712-9_2
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    地球学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    介冬梅;胡克;张新荣
  • 通讯作者:
    张新荣
东北森林区与草原区草本植物群落植硅体组合特征的对比研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    草业学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    夏璎凡;介冬梅;李德晖;周沛芳;宋丽娜;蒙萌;蒋雪纯
  • 通讯作者:
    蒋雪纯
中-晚全新世以来安固里淖气候演变的植硅体记录
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地球科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘林敬;李长安;介冬梅;张茹春;王江永;张玉芬
  • 通讯作者:
    张玉芬
长白山北坡表土花粉组合及数量分析
  • DOI:
    10.16087/j.cnki.1000-0674.2016.03.007
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    微体古生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李永飞;李春海;介冬梅;谢贤健
  • 通讯作者:
    谢贤健
植硅体形态的研究进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    微体古生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高桂在;介冬梅;刘利丹;刘洪妍;高卓;李德晖;李楠楠
  • 通讯作者:
    李楠楠

其他文献

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介冬梅的其他基金

全新世以来科尔沁沙地植被时空格局演变过程及机制研究
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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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