2025 Regeneron ISEF大奖-EAEV地球与环境科学获奖作品汇总-4

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

EAEV047 - 放AI-Lyd！宏观层面的斑点灯笼蝇防治

斑灯笼蝇（SLF），学名 Lycorma delicatula，是一种入侵性飞虱，以多种植物宿主为食，每年在美国造成约 30 亿美元的损失。尽管 SLF 已遍布美国 19 个州及其他国家，但目前的 SLF 控制工作仍面临三大挑战：1）“加州悖论”，即预测的 SLF 分布与实际 SLF 分布之间存在偏差；2）现有人工智能检测方法对野生 SLF 拍摄条件下的准确率较低；3）目前尚无可扩展、经济高效且环境友好的 SLF 控制解决方案。本研究提出了 AI-LyD，这是一个由人工智能驱动的系统，整合了 SLF 的行为学发现，以增强预测、检测和清除策略。AI-LyD 通过引入关键环境因素（SLF 对恶劣天气的反应以及卵成功孵化所需的冰冻期）构建了改进的 MAXENT 增殖预测模型。该模型能够准确解析过去和现在的 SLF 分布，AUC 为 0.821。 AI-LyD 还创建了首个 SLF 图像数据库，训练了一个强大的 ML YOLO 物体检测模型，该模型实现了 0.951 的 mAP50 值，并将误报率降低了 68%。AI-LyD 推出了 Aquabex，这是一种环保且成本低于 0.50 美元/单位的护城河解决方案，利用了 SLF 的爬行和疏水性。AI-LyD 通过 Bellbug 应用程序与公民科学工作对接，让用户能够访问宏观实时预测、检测和 Aquabex 部署模块。AI-LyD 是第一个将关键行为洞察与人工智能相结合的系统，不仅可以缓解当前的虫害，还可以通过准确的早期预测和检测主动预防未来的入侵。

EAEV048 - 基于机器学习的湖泊效应降水预测

湖泊效应降水对五大湖下风向地区影响显著，由于其依赖于局部过程和复杂的相互作用，带来了独特的预测挑战，使其成为深度学习的理想选择。本研究利用改进的生成对抗网络 (GAN)，提出了一种针对湖泊效应降水的下一小时定量降水预报 (QPF) 的新方法。关键创新包括测试多个输入变量分组、引入现代生成器架构，以及将预测范围扩展到四大湖：苏必利尔湖、密歇根湖、伊利湖和安大略湖。采用改进的 pix2pix GAN 框架和 UNetFormer 生成器，开发了一个用于预测湖泊效应降水事件下一小时 QPF 的模型。该模型开发了一个全新的数据集，以高分辨率快速刷新 (HRRR) 分析字段为输入，以多雷达/多传感器系统降水数据为目标。通过测试五个输入变量分组，以确定四个湖泊的最佳预测因子。所开发的模型在平均绝对误差和结构相似性指数（SSIM）等关键指标上优于HRRR的预测，分别比HRRR高出40%和50%。分数技能得分（FSS）表明，所开发的模型在低强度事件中均具有空间和定量优势，比HRRR高出23%。SSIM和FSS的结合使用表明，所开发的模型在中高强度事件中具有空间优势，但在定量上被低估。所开发的模型的竞争性能显著地展示了现代化GAN在推进湖泊效应降水预测方面的巨大潜力。

EAEV052 - 泡沫分馏法去除DBP

水处理厂使用氯等消毒剂来消除霍乱和伤寒等水传播疾病。然而，消毒过程会产生消毒副产物 (DBP)，即消毒剂与水中天然有机物 (NOM) 反应产生的有毒化合物。研究表明，DBP 暴露与男性膀胱癌风险增加以及女性生殖系统损害之间存在显著关联。传统饮用水中约 70% 的卤化副产物尚未鉴定，因此无法去除。目前用于去除前体和 DBP 的处理方法会产生大量的能源需求和运营成本。泡沫分馏法利用鼓泡塔诱导相分离，将含表面活性剂的泡沫从液体溶液中分离出来。泡沫分馏法从未用于或优化用于去除氯化水中的 DBP 及其前体。目前已开发出一种中试规模的泡沫分馏器，并测试了各种氨基酸作为 DBP 前体的效果。方差分析证实了统计学上的显著差异（F = 7.20，p = 0.00748）。采用气相色谱质谱法对测试的DBP进行分析。泡沫分离法去除了大量的DBP（去除效率>95%），最佳的发泡条件提高了分离效率，同时最大限度地减少了水的浪费（水回收率>70%）。非配对t检验表明，对于每个测试的DBP，p < 0.0001，95%可信区间。结果表明，泡沫分离法是一种可扩展、经济、可重复且有效的DBP及其前体去除和水资源管理方法，证明了其在全球和工业应用中的可行性。

EAEV053 - “永久化学物质”的组合效应

全氟和多氟烷基物质 (PFAS) 这一化学物质类别最初于 20 世纪 40 年代用于 Scotchgard™ 和 Telfon™ 防潮涂料，如今已发展成为一个包含 12,039 种变体的化学物质类别。最近，全氟辛烷磺酸盐 (PFOS) 及其替代化学品六氟环氧丙烷二聚酸 (GenX) 与发育毒性相关的健康问题引发了人们对其对环境和人类健康潜在风险的担忧。PFOS 和 GenX 的无管制生产、商业使用和处置已污染了全球的饮用水、地表水和地下水。对于秀丽隐杆线虫而言，GenX 与发育毒性、发育迟缓和体型变化有关，然而，GenX 与 PFOS 结合的潜在发育毒性知之甚少。本研究以秀丽隐杆线虫为模型，研究二元混合物的发育缺陷。我们将秀丽隐杆线虫暴露于不同浓度的 PFOS 和/或 GenX 处理中。通过研究 ∆ 生长和体长来确定发育毒性，置信度为 95%。我们观察到所有处理均出现了发育延迟。然而，尤其是在 L1 - L4 处理的混合物敏感性下，两个梯度都显示出显著的降低。在 24 小时时，我们观察到在较低梯度范围内急性 L1 暴露后，生长 ∆ 显著下降。这表明 PFOS 和 GenX 的二元混合物在一定浓度范围内具有不同的效果。这些结果揭示了混合物可能引起协同效应或相加效应。因此，了解与 PFAS 化学类别组合相关的缺陷至关重要。

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