北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 刘一瑶 地理科学学部/资源环境科学 2018.09/2022.07 索旌尧 地理科学学部/资源环境科学 2018.09/2022.07 卢冬燕 地理科学学部/资源环境科学 2018.09/2022.07 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 黄永梅 地理科学学部自然资源学院 教授 植被资源与资源生态 四、项目简介 金露梅灌丛是青藏高原高寒区最重要的植被类型之一。2020年7-8月，在青海省祁连山区和青藏高原腹地共计19个采样点进行采样，构成2550-5100m的海拔梯度。对金露梅的形态属性（冠幅、株高、比叶面积和叶片干物质含量）和化学计量属性（叶、茎、花的碳、氮、磷元素含量）进行测定和分析，并从中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集中提取气象数据。通过统计均值和变异系数，采用回归分析等方法，探究青藏高原金露梅植物功能属性随海拔的变化规律及对气候的响应特征，为认识亚高山灌丛植物对环境的适应规律提供科学依据。结果显示，金露梅的形态属性对海拔响应明显，随海拔升高，株高和冠幅都趋于矮小，叶片干物质含量同样随海拔升高而降低。金露梅的化学计量属性随海拔变化的规律在不同器官中有明显差异。株高、冠幅的可塑性较大，为响应海拔的敏感属性；化学计量属性为惰性属性。不同属性间的变异程度存在差异，敏感属性具有较大的变异性，化学计量属性比形态属性更稳定。随着海拔的升高，温度降低，金露梅外形趋于矮小。叶片N、P元素含量与温度的显著负相关符合温度-植物生理假说。据此推测，在全球变暖的背景下，金露梅分布范围可能进一步向高海拔、更干旱的生境扩张。

项目成果/简介:在探明地下空间断层分布的基础上，鉴定断层的活动程度，判定它们是否为具有发生破坏性地震能力的活动断层，对于地震预测预报等具有重要意义。本方法基于光纤光栅及分布式光纤与钻孔结合进行自然或人为状态下断层活动性实时动态监测研究。通过在已查明断层上部地面位置施工并形成钻孔，钻孔垂直穿过断层上下两盘，并在孔中布置光纤光栅埋入式应变计及分布式应变传感光缆等形成一套综合监测系统，利用太阳能蓄电池对 FBG、BOTDA 等测试仪器持续性供电，实时采集与传输应变场、位移场等数据，通过分析实时得到的监测区域中岩体的应变场、位移场等参数变化情况，评价探测目标区域断层活动性程度。同传统的断层活动性判别方法（如地质地貌调查、地球化学探查及地球物理勘探）相比，光纤动态监测成本较低、所用传感单元不受外界电磁干扰、精度较高且实施方便，通过实时监测数据对比分析监测参数时空演化规律，可获取断层活动性发育程度。

在探明地下空间断层分布的基础上，鉴定断层的活动程度，判定 它们是否为具有发生破坏性地震能力的活动断层，对于地震预测预报 等具有重要意义。本方法基于光纤光栅及分布式光纤与钻孔结合进行 自然或人为状态下断层活动性实时动态监测研究。通过在已查明断层 上部地面位置施工并形成钻孔，钻孔垂直穿过断层上下两盘，并在孔 中布置光纤光栅埋入式应变计及分布式应变传感光缆等形成一套综 合监测系统，利用太阳能蓄电池对 FBG、BOTDA 等测试仪器持续性供 电，实时采集与传输应变场、位移场等数据，通过分析实时得到的监 测区域中岩体的应变场、位移场等参数变化情况，评价探测目标区域 断层活动性程度。同传统的断层活动性判别方法（如地质地貌调查、地球化学探查及地球物理勘探）相比，光纤动态监测成本较低、所用 传感单元不受外界电磁干扰、精度较高且实施方便，通过实时监测数 据对比分析监测参数时空演化规律，可获取断层活动性发育程度。

以地下水系统方法为指导，采用信息技术、水文地质试验与数值模拟相结合方法，通过理论计算、室内测试与现场试验，系统开展灰岩底板水在不同方案下开采疏放与开采底板破坏模拟，以及突水水源判别与灰岩地下水管理模型研究，从而为承压水的疏水降压、水资源保护提供技术支撑，也为实现深部煤层（如淮南 A 组煤层）安全开采提供科学依据。（1）通过放水试验查明矿区范围内水文地质条件，综合分析断层导、隔水性及含水层之间水力联系；结合探测成果，利用数值模拟方法，计算疏放含水层参数，为模拟多种方案下承压水防治提供理论与技术依据；（2）采用岩石物理力学实验、岩石质量指标统计、岩石试件和原位波速测试等多种方法，研究了底板岩体结构的差异性，为底板岩层阻隔水能力评价提供依据；（3）建立了水岩耦合数值模型，模拟承压含水层煤层回采过程中底板及灰岩含水层应力场与渗流场变化特征，获得了底板采动效应特征，揭示了工作面底板岩体结构在采动过程中的水压效应对岩体结构破坏作用；（4）建立了承压水下开采的地下水管理模型，以放水量最小为目标，以满足区块安全水压值为约束条件，达到既疏放排水与安全开采，同时又保护地下水资源；（5）建立矿山多水源突水的水质判别模型，实现快速辨别突水的水源问题。

本发明提供一种岩体动态卸荷效应测试试验装置及其测试方法，该装置包括承重台（6）和垂直于 承重台架设的承重钢架（7），承重钢架（7）上固设有沿承重台（6）周边设置的上部加载装置（1）、左 侧加载装置（2）和右侧加载装置（3），所述承重台（6）上放置有相似配比材料（4），所述的相似配比 材料（4）中间横向铺设有泄压装置（5），所述的相似配比材料（4）中靠近上部加载装置（1）、左侧加 载装置（2）和右侧加载装置（3）侧分别设有一个压力盒（18），用于

本研究提出一种基于连续梯度非均匀电场结合梯度凝胶孔径分布的靶型多腔电泳装置(Circular Multicavity Electrophoresis，CME)实现细胞外囊泡的分离制备。

（专利号：ZL 201510148528.8） 简介：本发明提供一种滑轮组增幅程控变流量发生器，属于水处理技术领域。该发生器包括恒位供水系统、变水位差出水系统以及流量曲线程序自控系统；恒位供水箱下部接三根出水软管，通过出水软管上电磁阀的不同开闭组合、调节阀的开度和高度调节器的联合作用，实现基准流量大小和流量增幅的变化；变水位差出水系统中的加、减速牵引电液推杆分别通过加、减速动滑轮组连接到牵引轮，实现加、减速牵引电液推杆的快速切换。工控机连接转换器、变频器以及电机，按照给定的水流量变化曲线使得出水流量呈任意所需波形变化。本发明能够模拟各种降雨雨型及工业污水的流量变化，实现对各种调量池、雨水调蓄池的调量效果进行量化评价与结构优化。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

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