基于生态位模型的粮食产量模拟研究——以东部非洲为例

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41401068
  • 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:
    D0103.生物地理与土壤地理
  • 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

Food security has evolved into a worldwide pressing issue that tops national and regional peace and development agenda, as a result of compounding effects like global climate change, industrialization and urbanization, etc. Crop distribution and yields information has been attached great importance in terms of delivering food security situation, establishing policies that help to promote agricultural production and food security. Currently, the studies into spatial distribution and yields of food crops are still isolated, with their modelling still dominated by sophisticated mechanistic models. Due to its requirements for large input of datasets and parameters, the application of mechanistic models has largely been restrained, especially for areas with poor agricultural research and monitoring. Ecological-Niche-Models (ENM), or Species Distribution Models (SDMs) based on ecological niche theories, have been widely used for the modelling of species spatial distribution and, considering the close relationship between crop distribution and crop yields, should be highly potential for crop yields modelling, if combined with statistical techniques. This project aims to choose East Africa as a case study area, build the distribution and yield models for major food crops of the region using ENMs. Based on that, the project will then analyze the model suitability, explore regional food production situation and temporal trend, and offer managerial and policy suggestions for promoting food production in East African countries.
在全球气候变化、工业化和城市化等方面因素的影响下,粮食安全已经成为全世界高度关注的,涉及国家、地区的和平与发展的重要议题。粮食的产量及其分布是掌握国家或者地区的粮食安全状况、制定相应政策促进农业生产和保障粮食安全的关键信息。当前,对于粮食作物的分布和产量的研究仍然处于分离的状态,且多采用复杂的机理模型,而对数据和参数的需求又严重限制其推广与应用,特别是在农业基础研究和监测薄弱的地区。生态位模型,或者说基于生态位的物种分布模型,已经被广泛用于物种的生态地理分布模拟。鉴于粮食作物的产量同其生态位的密切相关性,利用生态位模型结合统计分析的方法为区域粮食产量模拟提供了新的思路和方法。本研究以东非为例,利用生态位模型,探索建立该地区主要粮食作物的分布及其产量模型,进而分析模型的适用性,了解东非粮食生产状况和趋势,并为东非粮食增产提供管理和政策建议。

结项摘要

东部非洲地处热带地区,水热资源丰富,农业生产潜力较大。然而,由于历史、政治经济和气候变化等方面因素影响,当前东非多个国家和地区仍然面临粮食安全的挑战。我国政府倡议共建“一带一路”以来,加强与东非地区的农业合作、推动中非农业资源和生产领域实现互利合作,优势互补,成为农业领域的前沿课题。本项目旨在利用生态位模型并结合统计分析的方法,结合遥感影像分析和实地调研,探索建立东非地区主要粮食作物的分布及产量模型,进而分析模型的适用性,了解东非粮食生产状况和趋势,并为东非粮食增产提供管理和政策建议。通过研究,本项目利用MaxEnt模型,对玉米、小麦和水稻在东非地区的分布进行了模拟,并结合遥感植被指数(NDVI)数据,构建了玉米和小麦的产量模型。进一步,本研究还分析了影响玉米和小麦种植的环境因素和作物生长特征,并基于野外调查情况,提出推动地区粮食安全的意见和建议,基本实现了项目预期的目标。本项目研究将为东非地区粮食生产布局、中非农业合作以及粮食种植管理调控等方面工作,提供一定的信息支撑和技术指导。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
青藏高原高山嵩草(Kobresia pygmaea)空间分布模拟(英文)
  • DOI:
    10.5814/j.issn.1674-764x.2017.01.004
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Resources and Ecology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴良;王敏;欧阳华;宋明华
  • 通讯作者:
    宋明华

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其他文献

构树对干旱、盐碱和重金属胁迫的适应机制研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    植物学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张婉;赵运林;唐永成;吴良;丁一;徐正刚
  • 通讯作者:
    徐正刚
气候变化背景下典型草原自然保护区生态系统服务价值评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国沙漠
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王敏;冯相昭;吴良;郭群;朱秋睿;田春秀
  • 通讯作者:
    田春秀
6种冬青科苦丁茶Cu、Mn含量的比较分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    微量元素与健康研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗盛旭;贾振亚;吴良;刘永根;杜兵兵
  • 通讯作者:
    杜兵兵
基于MaxEnt模型的中国构树潜在适生分布研究
  • DOI:
    10.14067/j.cnki.1673-923x.2018.05.007
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中南林业科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴良;徐正刚;张婉;丁一;唐永成;赵运林
  • 通讯作者:
    赵运林
土壤-苦丁茶树系统中铅的GF-AAS测定及其分布特性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    环境化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾振亚;罗盛旭;杜兵兵;李辉;吴良
  • 通讯作者:
    吴良

其他文献

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吴良的其他基金

粮食产后前端环节损失调查评估与政策保障的国际经验研究
  • 批准号:
    72241012
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    20 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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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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