2025 Regeneron ISEF大奖-EAEV地球与环境科学获奖作品汇总-5

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

EAEV055 - 盐水管道的耐腐蚀性能

路易斯安那州的管道由多种不同的材料制成，因为它们建造于不同的时期，而当时某些金属的腐蚀状态最为适宜。这些老化的管道可能对社区造成危害，因为某些金属（例如铅）的浸出会渗入供水系统。由于密西西比河海水入侵导致溶解离子含量升高，从而加速腐蚀，管道腐蚀问题日益突出。我们使用三个盐雾箱，在100°F（38°C）的温度下，对三种不同盐度水平对三组不同管道样品（铁、镀锌钢、铜）的影响进行了为期168小时的试验。测试的盐度水平分别为0.0%、2.0%和5.0%。腐蚀过程结束后，使用ISO 8501-1标准（AD）确定锈蚀的目视等级。目视腐蚀最严重的是铁管，等级分别为B、C/D和D（分别为0.0%、2.0%和5.0%）。腐蚀程度最低的是镀锌钢管，等级分别为A、B和A/B；腐蚀程度居中的是铜管，等级分别为B、C和C。因此，可以推断，镀锌钢是最有效的材料，因为它被证明是三者中耐腐蚀性最强的，而铁的耐腐蚀性最差。本次实验也为进一步研究不同材料的耐腐蚀性以及盐度对腐蚀的影响奠定了基础，因为未来可以在实验中引入其他材料和盐度水平。

EAEV057 - 北极保护的图形游戏框架

北极海冰和永久冻土对全球气候平衡和生物地球物理多样性至关重要。最近的CryoSat-2卫星数据显示，冰层厚度正以每十年12.5%的速度减少，比1880年以来全球平均气温上升1℃的基准值额外增加了29%。在此背景下，保护北极冰层对于全球气候稳定至关重要。冰层消耗源于自然和人为压力。然而，目前的第一代基于物理的模型和第二代深度学习方法缺乏一个全面的框架来捕捉两者之间的相互联系，主要侧重于短期冰融化预测。这降低了我们识别有效保护政策的能力，而这些政策源于长期预测。在本研究中，我提出了一个动态图博弈框架，为北极冰预测和保护研究提供一个统一的模型。该框架采用双图结构，并结合博弈论策略更新，在迭代时间段内建立冰演化和人类战略行为之间的循环反馈回路。基于强化学习的策略更新整合了短期影响和长期结果，使模型能够持续调整。当嵌入受IceNet启发的深度学习架构时，该模型的长期预测准确率比IceNet预测提高了25.1%。此外，当利益相关者采用强化学习等前瞻性学习规则来优化策略时，自愿合作将成为主导纳什策略。这种合作成果将北极冰盖每十年的融化率从12.5%降低到4.1%，从而在不诉诸昂贵替代方案的情况下实现了显著的保护。

EAEV058 - 使用多项式模型预测海洋 pCO2

了解二氧化碳分压 (pCO2) 对于评估海洋在全球碳循环中的作用至关重要。然而，目前许多预测二氧化碳分压 (pCO2) 的方法往往基于区域水域的卫星测量数据进行推断，导致预测不准确。常用的变量（例如温度、盐度和叶绿素生物量）并未考虑长期二氧化碳分压趋势或其他影响二氧化碳分压的不可测量因素。本研究引入了一个受泰勒多项式启发的模型，利用温度和时间相关变量来预测二氧化碳分压。该模型的创新之处在于它使用了时间相关变量，这些变量可以捕捉影响特定位置二氧化碳分压的未知且不可测量的季节性因素，同时反映长期二氧化碳分压的增长。来自全球 40 个浮标站的历史温度和二氧化碳分压测量数据为模型训练提供了基础。该模型为复杂的机器学习模型提供了一种可解释的替代方案，能够从高度可变的数据中捕捉到具有平滑曲线的总体二氧化碳分压趋势。该模型能够探测全球范围内独特的pCO2周期性季节性变化，这对于理解可能影响当地产业和海洋生物的pCO2周期至关重要。该模型还能比NOAA的预测提前数年捕捉到pCO2的长期趋势，这对于早期预防海洋酸化至关重要。pCO2预测的R²改进值达到0.27，RMSE改进值达到10.04 µatm，证明了该模型能够识别短期和长期波动。此外，该模型经济高效，因为它依赖于现有数据，避免了复杂机器学习方法的计算成本，并提供平滑、可解释的预测结果，使其成为一种经济实惠且易于操作的pCO2预测解决方案。

EAEV070 - 野火探测的最佳摄像机位置

2024 年，气候变化引发的野火烧毁了美国超过 800 万英亩土地，而我的家乡俄勒冈州则遭遇了有记录以来破坏性最强的野火年，烧毁了 190 万英亩土地，损失超过 3.2 亿美元。这些日益严重的威胁凸显了改进早期探测的必要性。野火监控摄像头提供至关重要的实时监控，但由于安装塔架的限制和可达性问题以及资金问题，目前的摄像头位置可能并非最佳。本研究开发了一个多层感知器 (MLP) 神经网络模型，利用野火风险指数、当地地形和人口密度来预测全州摄像头放置的有效性。该模型为每个位置分配一个概率分数，表明其在早期野火探测中的潜在适用性。在总共 737 个位置中，随机选择了 289 个进行训练和测试。该模型在识别无摄像头地点方面的准确率达到 99%，在预测训练和测试子集中实际摄像头位置方面的准确率达到 70%。对俄勒冈州109个现有摄像头站点的评估显示，几乎所有站点都位于概率（>0%）的区域，其中6.5%的站点位于高概率区域（>90%）。该模型随后用于评估全州628个未来可能部署的摄像头站点。结果确定了199个适用性（>90%）的站点，这些站点现在可以安装摄像头以达到最佳效果。该模型为各机构和立法者提供了一个数据驱动的框架，以优化摄像头部署政策，并提升俄勒冈州的野火探测能力。此外，此类数学模型将实现高投资回报率，从而最大限度地利用资源，同时最大限度地降低成本，实现主动而非被动。

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