浅水湖泊生态系统演化的模拟研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41030529
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    240.0万
  • 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:
    2014
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2014-12-31

项目摘要

富营养化、持久性有毒污染和生态系统退化是全球绝大多数浅水湖泊普遍面临的环境与生态问题,也是国内外湖泊科学家普遍关注的热点问题。本研究以浅水湖泊草型状态与藻型状态转化为重点,选择典型富营养化藻型湖泊(巢湖)和典型草型湖泊(龙感湖)为主要研究对象,采用野外采样分析、实验室和野外模拟实验、以及生态模型模拟计算等综合研究手段,从微观(基因、细胞和个体)到宏观(种群、群落和生态系统)多层次全面分析草型与藻型湖泊生态系统的基本特征、转化规律及其影响因素、关键过程及其动力机制,构建湖泊生态结构动力学模型,模拟湖泊草型状态向藻型状态的转化规律,预测现状草型湖泊生态系统在不同胁迫因素影响下、以及现状藻型湖泊生态系统在不同治理措施及其优化组合情况下的演化趋势。其成果,对于认识湖泊生态系统演化的规律、机理与动力机制具有重要理论意义,并为湖泊生态修复与环境管理提供理论依据。

结项摘要

研究浅水湖泊生态系统演化规律及其关键因素与驱动机制,对于湖泊生态恢复和生态保护具有重要意义。本研究以巢湖为研究对象,通过大量历史文献的收集整理、柱状沉积物生物地球化学指标的检测和计算、数理统计分析、以及生态模型反演等综合技术手段,完成了课题计划内容,获得了如下主要成果:1)评估了巢湖生态系统的现状特征,包括水体富营养化状态、有机物和重金属污染水平、表层沉积物中不同形态磷的组成与分布、浮游植物密度与群落构成、水体微生物数量和群落结构等;2)确定了现代巢湖发生沉水植物消亡和藻类爆发两次灾变的时间点,划分了现代巢湖生态系统的演化阶段,系统分析了影响演化的各种因素,查明了影响演化的关键因子,探讨了演化的动力机制;3)构建了生态结构动力学模型,反演了巢湖生态系统草型-藻型状态转化过程,评估了建闸对巢湖生态系统突变的影响,估算了巢湖草型-藻型状态转化的营养盐负荷阈值,预测了不同治理措施对巢湖生态恢复的影响;4)研究了氨态氮、铜、氧、微囊藻毒素、以及光质与光强对轮叶黑藻生长、抗氧化系统、以及基因损伤的影响,探讨了巢湖典型沉水植物(黑藻)消亡的主要因素与分子机制;5)查明了五种重金属(铜、镉、铅、铬、锌)、不同形态磷、化感物质肉桂酸乙酯和挺水植物黄菖蒲提取液对普通小球藻生理生态与光合作用的影响;6)查明了巢湖生态系统中PAHs、OCPs、PAEs和BDEs等典型毒害污染物的残留水平与组成特征、分配与富集规律、时空分布及其影响因素;7)构建了IV多介质逸度模型,模拟了PAHs和OCPs在巢湖生态系统中的多介质分布和跨界面迁移,分析了藻类爆发对PAHs多介质归趋与跨界面迁移的影响;8)构建了近百种典型毒害污染物毒性数据库和物种敏感性分布(SSD)模型,提出了基于SSD模型与Exergy指标的系统水平生态风险评价方法,开发了基于SSD模型和贝叶斯方法的生态风险评价软件平台,评估了巢湖水体典型毒害污染物对淡水生物的生态风险,确定了巢湖水体优控污染物清单;9)查明了沉积物中降解2,2’,4,4’-四溴联苯醚和6:2氟调聚物醇的主要微生物及其降解途径;10)比较了典型藻型湖泊巢湖与典型草型湖泊龙感湖的基本理化指标、溶解有机质含量与组成、以及常量与微量金属离子含量与组成等水化学特征。这些成果不仅有助于深入了解湖泊生态系统演化规律与动力机制,而且可为湖泊生态恢复与生态系统管理提供科学依据。

项目成果

期刊论文数量(48)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(27)
专利数量(0)
Ecological risk assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in the water from a large Chinese lake based on multiple indicators
基于多指标的中国大型湖泊水中多环芳烃(PAHs)生态风险评估
  • DOI:
    10.1016/j.ecolind.2012.08.019
  • 发表时间:
    2013-01-01
  • 期刊:
    ECOLOGICAL INDICATORS
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Qin, Ning;He, Wei;Xu, Fu-Liu
  • 通讯作者:
    Xu, Fu-Liu
Predicting the restoration effects by a structural dynamic approach in Lake Chaohu, China
通过结构动力方法预测中国巢湖的恢复效果
  • DOI:
    10.1016/j.ecolmodel.2013.07.001
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Ecological Modelling
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Xiang-Zhen Kong;Sven Erik Jogensen;Wei He;Ning Qin;Fu-Liu Xu
  • 通讯作者:
    Fu-Liu Xu
span style=font-family:宋体;font-size:10.5pt;丰水期巢湖表层水体六六六农药的残留与风险/span
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何伟;秦宁;何玘霜;王雁;孔祥臻;欧阳慧灵;徐福留
  • 通讯作者:
    徐福留
Photosynthetic and cellular toxicity of cadmium in Chlorella vulgaris
镉对小球藻的光合和细胞毒性
  • DOI:
    10.1002/etc.2362
  • 发表时间:
    2013-12
  • 期刊:
    Environmental Toxicology and Chemistry
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Hui-Ling Ou-Yang;Kiang-Zhen Kong;Michel Lavoie;We He;Ning Qin;Qi-shuang He;Bin Yang;Rong Wang;Fu-Liu Xu
  • 通讯作者:
    Fu-Liu Xu
Spatio-temporal distributions and the ecological and health risks of phthalate esters (PAEs) in the surface water of a large, shallow Chinese lake
中国大型浅水湖泊表层水中邻苯二甲酸酯(PAE)的时空分布及其生态和健康风险
  • DOI:
    10.1016/j.scitotenv2013.05.049
  • 发表时间:
    2013-09-01
  • 期刊:
    SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT
  • 影响因子:
    9.8
  • 作者:
    He, Wei;Qin, Ning;Xu, Fuliu
  • 通讯作者:
    Xu, Fuliu

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其他文献

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  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    徐福留
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文秀;杨晨;杨斌;徐福留
  • 通讯作者:
    徐福留

其他文献

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徐福留的其他基金

莱州湾生态系统全氟烷酸类污染物行为过程与环境效应的模拟研究
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  • 批准号:
    40271101
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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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相似国自然基金

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  • 批准年份:
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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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