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  陸地生態(tài)系統是全球陸地碳循環(huán)過程中重要的碳匯，同時，由于氣候干旱、城市擴張等因子的擾動作用，陸地生態(tài)系統可釋放大量二氧化碳，而成為碳源。作為陸地生態(tài)系統的指示因子，陸地NPP不僅反映了植被的光合生產能力，而且直接反映了生態(tài)過程（如碳源/匯）。全球陸地NPP的時空變化和影響機制具有較大的不確定性，是科學界爭論的一個重要焦點。對城市用地擴張和氣候驅動因子二者的陸地NPP響應進行單獨分析的研究成果已有很多，但綜合探討城市擴張因子和氣候驅動因子對陸地NPP變化的影響和相對貢獻的研究較少，尤其是在全球尺度上的分析目前仍然處于空白。本研究利用30米分辨率的GlobeLand30數據分析了2000-2010年全球城市用地時空動態(tài)，同時結合MODIS的NPP產品（MOD17A3）、CASA模型和LPJ-Hydrology模型計算陸地NPP的時空分布，進而全面探討過去十年間全球城市用地擴張和氣候驅動因子對陸地NPP的影響。研究發(fā)現，2000-2010年全球城市用地擴張導致陸地NPP呈現減少的趨勢（22.4 TgC year-1），這抵消了由氣候驅動因子導致的NPP增加部分的30%。本研究分析了全球城市用地擴張和氣候驅動因子對同期陸地NPP變化的影響和相對貢獻，研究成果對于理解全球陸地NPP變化的復雜機制具有重要意義。

本發(fā)明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區(qū)域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區(qū)域。本發(fā)明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區(qū)，提高了遙感影像的利用率。 

醫(yī)生重建肝臟三維結構時間：1-2小時 ，效率低 無法自動計算肝體積和自動分段 無法滿足臨床需求。 一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 劉凱 計算機與電子信息學院/電子信息 2020.9/2024.6 胡思蓉 國際學院/金融數學 2019.9/2023.6 黃康平 計算機與電子信息學院/電子信息 2021.9/2025.6 三、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 張學軍 計算機與電子信息學院 教授 圖像識別 四、項目簡介 醫(yī)生重建肝臟三維結構時間：1-2小時 ，效率低 無法自動計算肝體積和自動分段 無法滿足臨床需求。團隊提出了肝臟診斷醫(yī)療輔助云平臺新方案。我們有四大核心技術，第一是首創(chuàng)TPS與FFT結合進行肝臟硬度檢測，肝臟采用cine-tagging網格標簽，空域與頻域相結合；第二是基于醫(yī)學圖像的多模態(tài)、多特征量的肝臟疾病檢測方案，多模態(tài)、多特征量融合，有效提高檢測準確率，腫瘤檢測識別率行業(yè)領先高達97% ；第三是FPGA+邊緣計算賦能CT數據腹部器官三維重建，建模時間從1-2小時降為1-2分鐘；第四是首創(chuàng) 邊緣差分檢測算法，解決了纖維化肝臟難以快速精確建模的世界難題，建模精度世界領先。目前有發(fā)明專利 9項，國際發(fā)明專利1項，軟著12項。我們與美國南加大、日本岐阜大學、德國布萊梅大學肝臟診斷領域國際知名專家就肝臟纖維化建模、CT數據肝臟器官分割等課題展開合作研究。2021年CSIG圖像圖形中國行 團隊成員劉凱、曹欣燃與指導老師張學軍教授同中國科學院蔣田仔、電子科技大學教授陳華富、吉林大學教授王世剛、南開大學教授程明明就“精準目標分割與識別”主題進行交流討論。美國南加州大學凱克醫(yī)學院腹部影像科放射學主任Vinay Duddalwar對本項目進行肯定和推薦。我們的肝臟紋理分析方法被RSNA北美放射學會評為“最佳肝硬化成像工具”。我們與6家國內外頂尖醫(yī)療院校進行產學研合作研究。

本發(fā)明公開了三角褐指藻的一種開放式培養(yǎng)方法及其專用培養(yǎng)基。本發(fā)明所提供的培養(yǎng)基命名為ZBPT，其配方為：硝酸鈉，135-165mg；磷酸二氫鉀，32-38mg；硅酸鈉，215-255mg；碳酸氫鈉，400-500mg；碘化鉀，400-1000mg；f/2微量元素溶液，1ml；改良f/2維生素溶液，1ml；海水定容至1000ml。應用本發(fā)明所提供的培養(yǎng)基培養(yǎng)三角褐指藻的方法，包括如下步驟：1)用海水配置培養(yǎng)基；2)三角褐指藻藻種密度為3×105細胞/毫升，按與培養(yǎng)基體積比為1:5-9的比例將三角褐指藻接種到培養(yǎng)基中，在19-25℃，光照強度3000-6000Lux，光照時間8-12h/天條件下通氣培養(yǎng)。本發(fā)明的ZBPT培養(yǎng)基有利于三角褐指藻生物量的積累，并能有效防治綠藻污染，可在開放環(huán)境中大規(guī)模培養(yǎng)三角褐指藻，具有重要的應用價值。

北京師范大學環(huán)境學院梁賽教授課題組研究成果在國際刊物Nature Communications以研究論文（Research Article）形式在線發(fā)表。該研究分析了中國儲蓄率變化對全球CO2排放的影響，研究表明中國儲蓄率下降所導致的最終需求結構變化會減少全球CO2排放。 近年來，中國經濟增長模式發(fā)生轉變，經濟轉入高質量發(fā)展，投資驅動型的經濟增長模式正在發(fā)生變化。由于資本收益率下降、居民消費習慣的變化、以及政府主導的投資增速下降等原因，中國的儲蓄率有所下降，導致最終需求中投資品的比例下降、消費品的比例上升。由于中國是世界上最大的CO2排放國，同時也是世界第二大經濟體，中國儲蓄率變化所導致的最終需求結構變化最終會引致全球CO2排放總量和結構的變化。研究這一問題有助于更加清晰地理解中國的CO2排放達峰路徑和制定更為精準的減排政策。 基于歷史數據的結構分解分析結果顯示，從2007年到2012年，中國儲蓄率的變化解釋了1.89億噸全球生產活動CO2排放。基于中國儲蓄率會持續(xù)下降的預測，進一步的情景分析顯示，若中國的儲蓄率下降15個百分點，全球CO2排放會減少1.86億噸，占全球生產活動CO2排放的0.7%。中國儲蓄率降低會對全球各國的CO2排放產生不同影響。主要位于中國資本品生產供應鏈上的國家的CO2排放將有所減少，例如美國、日本、韓國等國家。而主要位于中國消費品生產供應鏈上的國家的CO2排放則會有所增加，例如巴西等國家。此外，在中國極限綠色消費的情景下，因儲蓄率變化所導致的全球生產活動CO2排放可進一步降低14%。 中國各區(qū)域儲蓄率下降的效果也有所差異，主要是由于各區(qū)域不同的資本形成結構、最終消費結構、以及各部門的累計CO2排放強度（含直接和間接CO2排放強度）。例如，山東省儲蓄率下降導致全球CO2排放減少的量最大，主要由于山東省在資本形成中占比比較高的部門（如建筑和機械制造）的累計CO2排放強度高于其在最終消費中占比比較高的部門（如其他服務業(yè)和食品制造業(yè)）。與之相反，內蒙古自治區(qū)儲蓄率下降會導致全球CO2排放的增加，尤其表現在內蒙古電力行業(yè)累計CO2排放強度較高、且電力行業(yè)在最終消費中占比較高。 這項研究認為，中國的增長方式轉變通過降低儲蓄率的方式對全球CO2減排做出積極貢獻。同時，在消費率上升的大背景下，為早日實現CO2排放達峰目標，中國應進一步促進綠色消費和消費品全產業(yè)鏈的節(jié)能減排。

北京師范大學環(huán)境學院梁賽教授課題組研究成果在國際刊物Nature Communications以研究論文（Research Article）形式在線發(fā)表。該研究分析了中國儲蓄率變化對全球CO2排放的影響，研究表明中國儲蓄率下降所導致的最終需求結構變化會減少全球CO2排放。 近年來，中國經濟增長模式發(fā)生轉變，經濟轉入高質量發(fā)展，投資驅動型的經濟增長模式正在發(fā)生變化。由于資本收益率下降、居民消費習慣的變化、以及政府主導的投資增速下降等原因，中國的儲蓄率有所下降，導致最終需求中投資品的比例下降、消費品的比例上升。由于中國是世界上最大的CO2排放國，同時也是世界第二大經濟體，中國儲蓄率變化所導致的最終需求結構變化最終會引致全球CO2排放總量和結構的變化。研究這一問題有助于更加清晰地理解中國的CO2排放達峰路徑和制定更為精準的減排政策。 基于歷史數據的結構分解分析結果顯示，從2007年到2012年，中國儲蓄率的變化解釋了1.89億噸全球生產活動CO2排放。基于中國儲蓄率會持續(xù)下降的預測，進一步的情景分析顯示，若中國的儲蓄率下降15個百分點，全球CO2排放會減少1.86億噸，占全球生產活動CO2排放的0.7%。中國儲蓄率降低會對全球各國的CO2排放產生不同影響。主要位于中國資本品生產供應鏈上的國家的CO2排放將有所減少，例如美國、日本、韓國等國家。而主要位于中國消費品生產供應鏈上的國家的CO2排放則會有所增加，例如巴西等國家。此外，在中國極限綠色消費的情景下，因儲蓄率變化所導致的全球生產活動CO2排放可進一步降低14%。 中國各區(qū)域儲蓄率下降的效果也有所差異，主要是由于各區(qū)域不同的資本形成結構、最終消費結構、以及各部門的累計CO2排放強度（含直接和間接CO2排放強度）。例如，山東省儲蓄率下降導致全球CO2排放減少的量最大，主要由于山東省在資本形成中占比比較高的部門（如建筑和機械制造）的累計CO2排放強度高于其在最終消費中占比比較高的部門（如其他服務業(yè)和食品制造業(yè)）。與之相反，內蒙古自治區(qū)儲蓄率下降會導致全球CO2排放的增加，尤其表現在內蒙古電力行業(yè)累計CO2排放強度較高、且電力行業(yè)在最終消費中占比較高。 這項研究認為，中國的增長方式轉變通過降低儲蓄率的方式對全球CO2減排做出積極貢獻。同時，在消費率上升的大背景下，為早日實現CO2排放達峰目標，中國應進一步促進綠色消費和消費品全產業(yè)鏈的節(jié)能減排。