2025 Regeneron ISEF大奖-EAEV地球与环境科学获奖作品汇总-1

最新官方消息！全球科创天花板赛事——国际科学与工程大奖赛（Regeneron ISEF），现已正式公布了2026年总决赛的举办时间和地点。这场汇聚全球青年创新力量的科技盛宴，将于2026年5月9日至15日，在美国亚利桑那州凤凰城会议中心（Phoenix Convention Center, Arizona）璀璨启幕。

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF-EAEV地球与环境科学2025的获奖作品方便学习

EAEV地球与环境科学获奖作品集合

EAEV001 - 使用咖啡因检测化粪池污染

咖啡因是人类废水中普遍存在的化合物，由于其自然存在量极小且化学稳定性高，已成为检测水生系统中化粪池污染的可靠人为生物标记物。虽然大多数现有研究依赖先进技术检测咖啡因，但本研究展示了紫外吸收光谱法作为一种经济高效且实用的测量化粪池渗滤液的全新应用。印第安河泻湖是一个生态至关重要的河口，正面临着日益严重的化粪池渗滤液污染。本研究调查了皇后湾的咖啡因吸光度，以确定空间污染模式以及咖啡因作为示踪剂的有效性。水样采集自化粪池、下水道和自然环境。样品经过过滤和分析，采用高压液相色谱法 (HPLC) 测量 274 nm 处的咖啡因吸光度，并利用地理信息系统 (GIS) 制图确定污染的空间模式。统计分析（包括单因素方差分析和Tukey-Kramer事后检验）评估了不同场地类型咖啡因含量的差异。在密集化粪池系统群附近的封闭式住宅水渠中检测到了最高的咖啡因吸光度（>0.029 AU）。在半封闭水渠中观察到中等吸光度（0.0076-0.018 AU），而开放水域的咖啡因含量可忽略不计（<0.001 AU）。统计分析证实了化粪池、下水道和自然场地之间的咖啡因含量存在显著差异（p < 0.05）。这些发现表明化粪池污水是泻湖人为污染的主要原因，并凸显了咖啡因作为环境监测示踪剂的实用性。

EAEV003 - BIOPAC：一种用于去除 PFAS 的新型生物吸附剂

约98%的美国人血液中检测到可检测水平的全氟和多氟烷基物质（PFAS）。这些“永久性化学物质”已被确认为各种水源中的新兴污染物，由于其在消费和商业应用中的广泛使用，构成了严重的健康风险。人们越来越需要有效的方法从受污染的水源中去除PFAS。虽然传统技术高效，但也存在缺陷，尤其是在去除短链PFAS时，因为短链PFAS更难从水中去除。这些方法也成本较高，使其不太适合广泛应用。本研究介绍了一种有效去除水介质中PFAS的新方法，即使用一种名为BIOPAC（生物炭注入有机PFAS吸附复合材料）的活性炭生物炭复合材料和农业残留生物质。本研究的目标是开发一种低成本、环保且对短链和长链PFAS化合物均具有高吸附能力的解决方案。为评估BIOPAC与生物炭和生物质各自的性能，我们进行了快速小规模柱测试（RSSCT）。结果表明，BIOPAC的性能优于其他测试材料，由于其高吸附能力和对PFAS（尤其是短链化合物）的亲和力，可实现高达100%的PFBA（一种短链PFAS）去除率。这些发现凸显了BIOPAC作为经济高效解决方案的潜力，预计其生产成本仅为3美元，而其他过滤系统（例如碳过滤器）的生产成本则高达100美元。这种可持续的水中PFAS去除解决方案有望应用于家用滤水器和大规模修复工程。

EAEV005 - MycoCast：用于菌根真菌的新型 ABM

菌根真菌建立地下网络，与几乎所有植物物种形成共生关系，并促进关键的生态过程。但栖息地退化是其首要威胁，这加剧了生态系统的退化，并凸显了寻求可扩展解决方案以更好地保护环境的必要性。目前，黄金标准涵盖了预防菌根网络破坏，而这通常耗时耗力，成本高昂，限制了其广泛应用。因此，本研究探索了基于代理的模型 (ABM)，将其作为一种新颖且经济高效的工具，以更好地缓解菌根网络破坏。ABM 使用 NetLogo 开发，并在五种环境场景（从极度退化的生态系统到主要完整的生态系统）中进行了 500 次模拟。通过热图和敏感性分析比较模拟结果，得到了一个强大的数据结构，可用于校准 MycoCast。对来自两个地点的样本进行的实验验证以极高的精度（约 5% 的偏差和 >95% 的一致性）证实了这些结果。随后，研究人员创建了一个计算机模拟修复工具 MycoCast。环境参数在塑造土壤健康方面发挥着重要作用（p<0.01），这表明迫切需要采取针对特定地点的修复措施，以最大限度地实现生态修复。这项研究是首个成功的菌根真菌生物模型 (ABM)，通过为环境政策和保护提供适应性强、经济可行的工具，弥补了关键差距。未来的工作将侧重于提高模型精度，并将实时监测与卫星数据相结合，为制定动态的、数据驱动的保护策略铺平道路，以应对真菌生物多样性的丧失并恢复全球生态系统。

EAEV014T - 预测未来沙漠蝗虫分布

沙漠蝗虫（Schistocerca gregaria）是世界上破坏性最强的迁徙性害虫，严重威胁着粮食安全。现有的蝗虫防治工具利用实时实地数据监测蝗群，以便及时采取防治措施。然而，这些工具并未考虑长期气候和海洋因素，例如印度洋偶极子（IOD），这些因素会显著影响风向和蝗虫迁徙模式。LocustTrack 是一种新颖的工具，它结合了短期繁殖模型和长期物种分布模型 (SDM)，通过评估生态和气候条件是否有利于蝗虫的生存、繁殖和群居（即分群），来预测蝗虫的分布。SDM 已针对成年蝗虫的发生、气候、作物和人类活动足迹进行训练，在测试数据上获得了 0.979 的 AUC。未来预测基于四种碳排放情景（SSP 126 至 SSP 585）。随着气候变化加剧，SDM 预测全球蝗虫入侵的可能性不仅在现有地区增加，在此前未受影响的地区（例如中亚、南欧和南部非洲）也同样增加。繁殖模型基于幼蝗发生数据以及环境、风环流和 IOD 指数数据进行训练，并用于识别蝗虫繁殖热点。此外，通过比较蝗群的空间分布与控制行动的空间分布，还创建了干预差距指数，以识别政府干预不足的脆弱区域。总而言之，LocustTrack 是一款低成本工具，可为主动蝗虫控制措施、及时采购安全生物农药以及早期收获成熟作物提供关键的准备时间，从而确保受蝗灾地区的粮食安全。

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