南極發現一具冰封66年遺骸
2025-11-03 19:00 2,312次浏览北京8月7日電 (記者 孫自法)作為地球生態環境發展變化的重要指標，全球高山樹線與灌木線的分布格局及遷移機制如何？長期以來廣受關注。 中國科學院青藏高原研究所8月7日發布信息說，該所生態系統格局與過程團隊梁爾源研究員等領銜並聯合美國、加拿大、西班牙合作者，最新研究闡明全球高山樹線與灌木線的分布格局及其相關的形成影響與遷移機制，預測高山樹線和灌木線發展趨勢和未來變化。 樹線和灌木線受到山體效應、溫度、水分、物種相互作用、物候和幹擾的調控示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 這項重要研究成果論文，近日在國際專業學術期刊《自然綜述：地球與環境》(Nature Reviews Earth& Environment)發表，從全球、南北半球和區域尺度上展示出20世紀以來，高山樹線和灌木線的移動速率、喬木和灌木生長、更新趨勢及其權衡關係，以及過渡帶擴張對高山生態系統的影響。 生態過渡帶對環境變化異常敏感 論文第一作者，中國科學院青藏高原研究所蘆曉明副研究員介紹說，高山樹線通常指高度大於2-3米的直立喬木連續分布的最高海拔上限；高山灌木線往往分布在樹線之上，是灌木叢(高度小於1米)連續分布的海拔上限。由於處於極端高海拔環境，高山樹線與灌木線生態過渡帶對環境變化異常敏感。 高山樹線研究最早起源於16世紀，而對灌木線的研究起步較晚，20世紀70年代以來才引起學者關注。近30年來調查研究發現，雖然生長季溫度是解釋高山樹線分布格局最關鍵的指標，然而，除溫度以外的其他生物與非生物因素對高山生態過渡帶的形成過程也至關重要。 喬木和灌木向高海拔地區的擴張會導致冠層蔭蔽度增加、微氣候改變、反照率降低、生物多樣性下降、土壤有機碳的損失等。高山區現有高等植物1萬多種，高山樹線和灌木線的上升可能會威脅到高山區一些特有和瀕危物種的生存，進而導致高山生態系統結構與功能的改變。 反映出喬木和灌木種群權衡策略 論文通訊作者梁爾源研究員指出，全球尺度上，高山灌木線平均位置比同區域的高山樹線高335米±201米，二者的差異在北半球(347米±201米)要顯著高於南半球(164米±110米)。 高山樹線和灌木線格局示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 過去120年間(1901-2021年)，全球239個樹線樣點中，81%的高山樹線位置向高海拔遷移，18%的樹線位置保持穩定，1%下降。就樹線爬升速率而言，全球平均為0.40米/年，北半球(0.41米/年)顯著高於南半球(0.02米/年)。絕大多數高山樹線過渡帶內樹木生長(65%)和更新(79%)顯著上升。 在區域尺度上，亞洲北部地區樹線爬升最快，亞洲東部、北美東部和紐西蘭地區樹線基本處於穩定狀態。青藏高原地區樹線爬升速率為0.17米/年，顯著小於北美西部、阿拉斯加、地中海-阿爾卑斯和北歐地區(0.37-0.55米/年)。 全球範圍內42個灌木線的平均爬升速率為0.49米/年，顯著高於高山樹線變化速率。1901年以來，83%的灌木線種群更新總體上呈上升趨勢，但近20年來，一些樣點灌木的更新顯著下降。就灌木生長而言，絕大多數灌木線樣點(87%)處於穩定狀態。 梁爾源認為，全球範圍內，僅有不到三分之一樹線樣點中樹木生長、更新和樹線位置都處於顯著上升狀態，其他樣點三者的變化並不一致，這在一定程度上反映出種群的權衡策略，表明喬木和灌木會將有限的資源在生長和繁殖更新之間進行合理分配，以適應極端生境。 急需典型高山區灌木線研究網絡 樹線模型是預測樹線和灌木線生態過渡帶動態的有效手段。目前，局地、區域和全球尺度的模型缺乏有效的實地驗證數據，僅考慮溫度等常用參數，往往高估了生態過渡帶的遷移速率。然而，實地調查數據顯示，乾旱、種內/種間相互作用和幹擾等因素導致樹線和灌木線的變化速率顯著滯後於氣候變暖速率。因此，現有樹線模型仍有很大的改進空間。 高山樹線和灌木線擴張對高山區主要影響的示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 當前，高山樹線研究網絡已初具規模，但高山灌木線研究仍處於起步階段，因此急需建立環北極、北美落基山、南美安第斯山、歐洲阿爾卑斯山等典型高山區的灌木線研究網絡。 研究團隊表示，在此基礎上，未來進行不同尺度的觀測以實現不同時空尺度之間的轉換，特別需要開展喬木和灌木全生命周期中種內和種間相互作用的定量化監測，為模型的模擬提供關鍵參數並實現高山樹線和灌木線動態的準確預測奠定基礎。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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