内伶仃洋百年人类活动地貌指纹识别、变迁及河口动力响应研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41906069
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0603.海洋地质学与地球物理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Human activities have left abundant geomorphic fingerprint records in global estuaries, which is the international frontier of geomorphology research. The Pearl River Estuary is one of the largest estuaries in the world. Human activities have strongly changed the shape of the coastline and the seabed topography, resulting in a great change in the hydrodynamical pattern. Among them, the Inner Lingding Bay is the most prominent, and it is the ideal area to study the hydrodynamical and morphological evolution of the estuary driven by human activities. Using the Inner Lingding Bay as the core study area, this project is planned to: 1) systematically process long-term topographic, hydrological, remote sensing and other multi-source historical and observational data, establish a multi-temporal hydrology and geomorphology database of the estuary, identify anthropogenic geomorphic fingerprints at different temporal and spatial scales, such as reclamation, dredging and sand excavation, etc., establish a multi-parameter geomorphic fingerprint database, and carry out research on the changes of typical anthropogenic geomorphic fingerprints; 2) based on the constructed hydrology and geomorphology database, using the geomorphic fingerprints as boundary conditions, establish a long-term “hydrodynamic-geomorphic” coupling numerical model; 3) combined the sequential geomorphic fingerprint database and numerical simulation results, investigate the hydrodynamical and geomorphological response of the Inner Lingding Bay to human activities over the past 100 years. The expected results can not only enrich the understanding of the evolution process and mechanism of the “Anthropocene” estuarine geomorphology, but also provide a scientific basis for the construction and sustainable development of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area.
人类活动在全球河口留下了丰富的地貌指纹记录,是地貌学研究的国际前沿方向。珠江河口是世界性大河口,人类活动强烈地改变岸线形态和海底地形,导致动力格局随之发生巨大变化,其中以内伶仃洋河口最为显著,是研究人类活动驱动下河口动力与形态演化的理想区域。本项目以此为核心研究区,拟开展:1)系统处理长周期的地形、水文和遥感等多源历史与实测数据,建立多时相的河口水文与地貌数据库,辨识围垦、疏浚和挖沙等不同时空尺度的人类活动地貌指纹,建立多参量人类活动地貌指纹数据库,开展典型地貌指纹变迁规律研究;2)基于构建的水文与地貌数据库,以地貌指纹为约束,建立长周期“动力—地貌”耦合的数值模型;3)结合时序地貌指纹库和数值模拟结果,探讨内伶仃洋百年来地形地貌及动力演变对人类活动的响应。预期成果不仅能丰富“人类世”河口地貌演变过程与机制的认识,还可为“粤港澳”大湾区建设和可持续发展提供科学依据。

结项摘要

珠江河口是世界性大河口,人类活动强烈地改变岸线形态和海底地形,导致动力格局随之发生巨大变化,其中以内伶仃洋河口最为显著,是研究人类活动驱动下河口动力与形态演化的理想区域。围绕本项目的研究目标和研究内容,通过3年的深入研究,取得如下创新性研究成果:. 1)系统收集和梳理了研究区实测/历史多期次地形地貌、沉积动力、遥感等资料;基于原创的数据自动处理的PGO方法,对实测地形数据进行精细处理与建模,构建了研究区多要素数据库。. 2)基于原创的联合不确定度多期水深剖面分析方法,识别并划定了伶仃洋河口区典型人类活动(围垦、疏浚、挖沙)地貌指纹分布,开展了典型地貌指纹变迁规律研究。. 3)建立了我国九大河流流域长周期“输沙-输水-降雨”数据库,研发了“人类活动-输沙-输水”定量评估方法,发现九大河流的平均输沙以1969年、1986年、1999年、2004年为关键节点,呈现显著的台阶式下降;60多年来,九大河流累积向河口和近海输送了约710亿吨泥沙,但有约533亿吨被截留在陆地。大量的泥沙被拦截,不仅导致水库淤塞,还使得河口三角洲出现强烈侵蚀。. 4)构建了地貌指纹约束的沉积动力数值模型,开展了近45年来研究区沉积动力演变过程研究。. 在本项目资助下,累计已发表学术论文9篇,其中,SCI/EI收录论文8篇;项目负责人作为共同主编出版学术专著2部,作为编委参编学术专著2部,授权发明专利4件。本项目取得的研究成果不仅得到了国内媒体的报道,还获得2021年度浙江省科学技术进步奖二等奖。本项目全面完成了课题既定的研究任务,有效推动了河口地貌学的研究,成果可为珠江河口管理和工程规划提供科学依据。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(4)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
联合不确定度的多期水深剖面分析方法及应用
  • DOI:
    10.11947/j.agcs.2020.20190188
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘志豪;赵荻能;吴自银;阳凡林;王明伟;周洁琼
  • 通讯作者:
    周洁琼
Filtering of airborne LiDAR bathymetry based on bidirectional cloth simulation
基于双向布料模拟的机载LiDAR测深滤波
  • DOI:
    10.1016/j.isprsjprs.2020.03.004
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Anxiu Yang;Ziyin Wu;Fanlin Yang;Dianpeng Su;Yue Ma;Dineng Zhao;Chao Qia
  • 通讯作者:
    Chao Qia
Giant sand waves on the Taiwan Banks, southern Taiwan Strait: Distribution, morphometric relationships, and hydrologic influence factors in a tide-dominated environment
台湾海峡南部台湾岸巨沙波:潮汐环境下的分布、形态关系及水文影响因素
  • DOI:
    10.1016/j.margeo.2020.106238
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    Marine Geology
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jieqiong Zhou;Ziyin Wu;Dineng Zhao;Weibing Guan;Chao Zhu;Burg Flemming
  • 通讯作者:
    Burg Flemming
Parameter Group Optimization by Combining CUBE with Surface Filtering and Its Application
CUBE与表面滤波相结合的参数组优化及其应用
  • DOI:
    10.11947/j.jggs.2020.0209
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    The Journal of Geodesy and Geoinformation Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Dineng Zhao;Ziyin Wu;Jieqiong Zhou;Mingwei Wang;Zhihao Liu;Jiabiao Li
  • 通讯作者:
    Jiabiao Li
Using multibeam backscatter strength to analyze the distribution of manganese nodules: A case study of seamounts in the Western Pacific Ocean
利用多波束后向散射强度分析锰结核分布:以西太平洋海山为例
  • DOI:
    10.1016/j.apacoust.2020.107729
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    APPLIED ACOUSTICS
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Wang, Mingwei;Wu, Ziyin;Zhou, Jieqiong
  • 通讯作者:
    Zhou, Jieqiong

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其他文献

综合物探技术在海洋考古中的应用——以川岛水下考古为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    海洋学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马永;李家彪;吴自银;高抒;赵荻能;崔勇;李守军
  • 通讯作者:
    李守军
MF多源测深数据融合方法及大洋水深模型构建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘洋;吴自银;赵荻能;周洁琼;尚继宏;王明伟;朱超;鲁号号
  • 通讯作者:
    鲁号号
台湾海峡晚更新世以来的高分辨率地震地层学研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    海洋学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周勐佳;吴自银;马胜中;尚继宏;梁裕杨;周洁琼;李守军;赵荻能
  • 通讯作者:
    赵荻能
海底沙波特征线的最优方向剖面自动识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    海洋学报(中文版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周洁琼;吴自银;赵荻能
  • 通讯作者:
    赵荻能

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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