研究领域.

研发以eDNA为核心的新型生物多样性监测技术，涵盖多目标基因和多营养级群落高通量同步监测、本土物种DNA参考数据库、物种判别与质量控制方法，以及自动化生物信息分析算法与数据平台。

融合人工智能、大语言模型、图像、序列、环境和空间信息，开发面向流域生态监测的多模态AI模型与eDNA智能体，实现从采样设计、分子检测、物种注释、群落演变解析到生态退化诊断的智能协同，推动生态监测由“人工调查与数据分析”向自动感知、智能识别的转变。

研究多营养级群落在时空尺度上的协同演变及其生态效应，融合eDNA、功能性状、生物互作网络、遥感、水文等多源数据，解析“环境压力-群落重组-功能改变-稳定性响应”的级联关系，揭示生物多样性维持生态系统稳定性的关键机制及生态退化的主要驱动路径。

构建以“物种-群落-功能”为核心的生态完整性与健康诊断理论框架，研发跨区域可比较的生态指标体系、健康指数和退化分级方法，推进由生态现状监测向退化成因识别和机制诊断的拓展。

研究水文-气候-生境-物种-群落之间的耦合响应及其潜在生态风险，融合eDNA、遥感、水文气候和未来情景数据，结合机器学习、生态模型和情景模拟，预测不同气候、水文调控和土地利用情景下物种分布、生物多样性、生态系统稳定性的变化，识别潜在生态阈值、脆弱区域和高风险群落，构建未来情景模拟-生物保护优先区识别-生态风险早期预警-流域综合管理决策的预测体系。