ENVIRONMENTAL DNA × ARTIFICIAL INTELLIGENCE
eDNA × AI 流域水生态监测与生物多样性解析
以 eDNA 捕捉生命信号，以人工智能洞察生态变化。
探索流域生态系统，连接科学发现与可持续未来。
eDNA · AI · WATERSHED ECOLOGY
第 1 张，共 3 张：eDNA与AI技术
RESEARCH FRAMEWORK
从生态感知到智能决策
以 eDNA 捕捉生命信号，以 AI 解析生态变化。
面向流域生态健康，开展交叉研究。
eDNA生态监测
Capture life in water
- eDNA采样Water sampling
- 自动化监测Autonomous sampling
- 高通量测序Metabarcoding / Metagenomics
- 多源环境数据Environmental sensors（水质 · 水文 · 遥感）
生态状况评估
Decode biodiversity and processes
- 物种识别与注释Species identification
- 群落结构与功能Community & function
- 时空格局与动态Spatiotemporal patterns
- 驱动机制解析Drivers and mechanisms
生态健康诊断
Assess ecosystem health
- 生物多样性评估Biodiversity assessment
- 生态完整性评价Ecological integrity
- 健康状态诊断Ecosystem health index
- 压力源识别Stressors identification
生态风险预测
Anticipate changes and risks
- AI与机器学习AI & machine learning
- 情景模拟与预测Scenario simulation
- 风险预警Risk early warning
- 气候与人类活动影响Climate & human impacts
智能管理决策
Support conservation and management
- 保护优先区识别Conservation priority
- 生态修复优化Restoration planning
- 流域综合管理Watershed management
- 政策与决策支持Policy & decision support
TECHNOLOGICAL FOUNDATION
智能技术支撑
eDNA 技术
Environmental DNA
人工智能
Artificial intelligence
多源环境感知
Environmental sensing
大数据模型
Big data modeling
情景模拟
Scenario simulation
Li eDNA&AI Lab 是广东工业大学生态环境与海洋学院李飞龙教授团队。围绕全球变化背景下生物多样性下降、群落重组、生态系统健康退化及生态风险演变等关键问题开展研究，聚焦于环境 DNA（eDNA）与人工智能驱动的流域水生态监测、健康诊断与风险预测，致力于研发eDNA监测、多源环境感知、人工智能与大数据模型等技术，构建从生物多样性变化、生态状况评估到健康成因诊断、风险预警和管理决策的智能化研究体系。
通过解析生物群落的时空演变特征、生态过程及其关键驱动机制，结合SSP情景与预测模型，进一步揭示流域生态系统对气候变化、土地利用、水文变异等环境压力的响应规律，并发展面向流域自动化监测、智能诊断与预测决策工具，为生物多样性保护、生态修复和流域可持续管理提供科学基础与技术支撑。
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一起探索，
让研究走得更远.
欢迎交流与加入
欢迎具有生态学、水文水资源、环境科学、人工智能、大数据科学与技术、计算机科学与技术等背景的学生报考硕士和博士研究生；欢迎相关专业的博士毕业生进站从事博士后研究。
报考与研究合作交流fl_li@gdut.edu.cn