近期科研进展

国科大南京学院研究生导师、中国科学院南京土壤研究所研究员梁玉婷课题组，联合多家国内外研究单位，在冬季变暖对作物生物量碳影响的研究中取得了重要进展。该团队结合全球数据和为期十年的田间试验，发现冬季土壤温度与作物生物量碳呈显著负相关。冬季土壤温度每上升1℃，秸秆和籽的碳含量分别减少6.6 g/kg和10.2g/kg。主要原因是土壤增温导致的土壤有机质分解加速以及微量元素的损失。如果忽视冬季变暖对作物生物量碳的不利影响，未来气候变暖情景下，粮食总产量可能会被高估4%至19%。该研究强调了将冬季增温的影响纳入农业生产模型的紧迫性，这对于制定更精准的气候适应战略至关重要，有助于更好地保障全球粮食安全，并应对气候变化的挑战。相关研究成果在线发表在Nature Communications上。

国科大南京学院研究生导师、中国科学院南京土壤研究所研究员颜晓元研究团队通过采集旱地农田长期定位试验中不同施肥处理（包括不施肥、单施化肥、化肥配施秸秆以及化肥配施秸秆与生物炭）的土壤样品，解析了不同有机物料施用模式下土壤N₂O和N₂排放速率及其关键影响因素。研究发现秸秆与生物炭联合配施能够有效减缓秸秆还田导致的净全球增温潜势上升；有机物料施用显著增加了N₂O和N₂排放速率，同时提高了真菌反硝化对于N₂O排放的贡献，这主要归因于关键物种Chaetomium在反硝化细菌和真菌相互作用网络中的显著富集。研究结果表明，通过合理的有机物料管理措施，旱地农田土壤能够兼顾固碳和N₂O减排的目标，为开发最佳农田有机物料管理模式提供了理论基础和数据支持。相关研究成果发表在Journal of Environmental Management和Soil Biology and Biochemistry上。

国科大南京学院研究生导师、中国科学院南京地理与湖泊研究所段洪涛研究员团队邱银国副研究员，联合黄佳聪研究员等科研人员通过整合卫星、无人机、摄像头、浮标自动站和人工监测手段，创新提出了富营养化湖泊蓝藻水华“天-空-地”协同监测和精准预测集成框架，突破了蓝藻水华生长、漂移和堆积高精度模拟关键技术，实现了蓝藻水华“整个湖区-重点区域-关键位置”全覆盖的一体化监测和“整个湖区-滨岸水域”兼顾的多尺度模拟预测，在巢湖得到了长期应用实践。该研究主要贡献是：整合构建了湖泊蓝藻水华“天-空-地”协同监测体系；实现了“全湖(空间分布)-沿岸(堆积风险)”兼顾的多尺度模拟预测；研发的湖泊蓝藻水华监测预警框架在巢湖长期、稳定业务化运行。相关研究成果发表在Environmental Research上。

国科大南京学院研究生导师、中国科学院南京地理与湖泊研究所研究员徐华成团队的刘飞助理研究员以典型二维材料MXene为基材，通过将铁原子限域至 MXene层间，构建了一种新型二维催化体系(MXene-Fe@PES)，探讨其对河湖水体及污水厂尾水污染物去除的过程机理，并开展技术示范。结果表明，该技术体系对典型有机污染物的消减速率(1.472 s-1)比目前常规催化技术体系高60∼1200倍。与传统技术体系相比，该催化技术体系具有更高的活性氧生成速率、铁位点电子密度、及H2O2分解速率等优势，具有成本低、污染物去除速率快、消减效率高等优势。统计分析结果表明，河湖水体及污水厂尾水污染物的去除效果与溶解有机质含量、分子量以及水体磷酸根浓度呈负相关关系。该研究可为尾水资源的生态利用提供理论指导和技术支持。相关研究成果发表在Water Research上。

昆虫是最早掌握飞行能力的动物，并且演化出了多样性极高的飞行策略和相应的生态适应。然而，重建灭绝昆虫的飞行能力非常困难，因此，我们对昆虫飞行能力的演化历史了解非常有限。中国科学院南京地质古生物研究所博士许春鹏、研究员王博和研究员张海春，与临沂大学地质与古生物研究所教授陈军、荷兰瓦赫宁根大学实验动物系教授Muijres Florian、中国科学院古脊椎动物与古人类研究所博士余逸伦等合作，以古蝉为研究对象开展了综合的研究工作。研究团队建立了古蝉的综合形态特征数据库，在此基础上构建了古蝉类的首个系统发育关系，并综合贝叶斯支端定年分析、谱系形态空间分析、形态歧义度分析和几何形态度量分析等方法，重建了其宏演化历史。相关研究成果在线发表于Science Advances。

晚奥陶世大灭绝事件（Late Ordovician Mass Extinction,LOME）后，已有的研究一般认为此时环境相对单调，全球分布的Hirnantia腕足动物群在纬度和经度上都表现出同质性，且生态多样性低。近年来，科研人员识别到在该事件的两幕之后相继发育两套完全不同的腕足动物群，分别是Hirnantia动物群以及其后的Edgewood-Cathay动物群。但是，关于两套动物群的古生态与古地理的异质性探索一直相对有限。相关问题对理解LOME的生态及古地理效应非常关键。此外，LOME之后复苏与再辐射期间古生物地理变化也有助于了解该次生物事件的复杂效应。国科大南京学院研究生导师、中国科学院南京地质古生物研究所研究员黄冰，中国科学院院士、南京古生物所研究员戎嘉余等国科研人员合作，对上述问题展开系列研究，并取得如下成果。1.华南Hirnantia动物群的古生态地理的异质性。2.挪威Edgewood-Cathay动物群的异质性。3.华南LOME后复苏腕足动物群落演替的启示。4.全球腕足动物在LOME后复苏与再辐射期古生物地理与多样性演变的耦合性。相关研究成果发表在Palaeontology，Palaeogeography，Palaeoclimatology，Palaeoecology，Journal of Paleontology等期刊上。

近日，中科南京信息高铁研究院研发的“小铁”AI原生应用服务平台在国科大学南京学院举办的科学集市上亮相。“小铁”AI原生应用服务平台是一个集AI原生应用和模型服务使用、开发、发布分享于一体的综合性平台。平台不仅提供了先进的AI技术和工具支持，更致力于打造一个易于使用的环境，即便是AI初学者也能快速上手，轻松搭建AI应用；同时，针对资深开发者，则提供了高度可定制化的解决方案和强大的API支持，满足复杂应用场景的需求，并能够快速地发布和分享。目前，“小铁”已开放试用，欢迎注册登录免费体验。试用地址：http：//ixiaotie.cn/

近日，中科南京软件技术研究院参与申报的2024年度江苏省科技重大专项项目“基于具身大模型的工业机器人智能巡检系统研发”获江苏省科技厅立项支持。该项目由南京理工大学牵头，中科南京软件技术研究院作为合作单位参与“面向复杂长时间巡检任务的智能分解与规划技术”的联合攻关任务。江苏省科技重大专项聚焦打造具有全球影响力的产业科技创新中心，着力在基础优势领域锻长板提质量，在战略必争领域补短板强弱项，力争突破一批产业重大关键技术，形成标志性重大战略产品，为构建现代化产业体系提供有力科技支撑。2024年度省科技重大专项主要围绕第三代半导体、6G技术、人工智能、战略新材料、集成电路、生物医药、高端装备、新能源、氢能与储能等9个重点领域组织实施，共有46个项目获省科技重大专项立项支持。