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东北林业大学临时因公出国(境)团组总结报告

发文时间: 2017-06-13 14:49

出访团组名称

赴美国杜克大学进修团

团组成员

姓名

所在单位

职务(职称)

团长

华彦

野生动物资源学院

副教授

团员

 

 

 

团员

 

 

 

团员

 

 

 

团员

 

 

 

出访国家或地区

美国

出访日期

2016   6 13日至  2017   6   359

出访总结报告,包括出访基本情况(邀请方、出访目的等)、出访取得的成果、出访的启示和建议、回国后需跟踪落实及督办的事项等(可附页)。

  • 出访单位基本情况

本次出国研修选择的合作单位是美国杜克大学,杜克大学是全球最著名的大学,在《泰晤士报高等教育》(THE2014-2015年排名中,杜克大学排在世界第18位,其中生态学和进化生物学排名全球第五。本次研究的合作导师为杜克大学环境学院Stuart L.Pimm 教授,Pimm教授是国际最顶尖的动物生态学家,在naturescience等国际著名学术期刊发表学术论文300余篇,出版专著4部。他所在的大型猫科动物保护与研究团队在非洲、亚洲、美洲等地区对非洲狮、豹、美洲虎、孟加拉虎、东北虎等大型猫科动物开展了长达20余年的研究,是全球在濒危猫科动物保护与管理领域实力最强大的研究团队。2011年,申请人所在的国家林业局猫科动物研究中心主任马建章院士与Pimm教授团队利用JMP (SAS公司)中的 FIT (Footprint Identification Technique)技术就东北虎野外雪地足迹个体识别进行了卓有成效的合作,双方互访频繁,培养研究生2名,博士生1名,发表相关学术论文4篇。

二、出访的目标与完成情况

   本次出国研修的时间为20166月至20176月,为期12个月。主要研修的内容为大型猫科动物种间关系的分析方法研究,具体包括:a:利用毛纤维鉴定技术分析同域分布的东北虎、豹营养生态位的关系;b:利用自动相机数据分析同域分布的东北虎、豹的时空生态位的关系。申请人国外合作导师团队长期致力于同域分布的大型猫科动物的保护与研究工作,该团队与全球最大的统计软件公司SAS共同合作研究动物足迹鉴定技术可以借鉴运用到本次研究的相关课题,研究成果将对我校在无损伤取样开展动物食性分析的相关研究提供强有力的技术支撑。

1.美国杜克大学教学工作

  课程负责人在美国杜克大学访学期间,选修了生物系为本科生开设的《兽类生物学》课程。该课程为大一至大四的相关专业学生同时开放,限选12人。

教学内容:理论课包括兽类基本特征,兽类分类系统与分类方法,各目、科以及代表种的特征与地理分布,兽类牙齿以及形态学研究中的scaling、消化策略、繁殖策略等。每周讲授理论课2次,每次讲授85分钟,实验课1次,课程安排课内实践1次,课程持续14周。

教学方法:老师讲授除各目、科、种特征之外的所有内容,涉及哺乳动物分类的章节全部由学生讲授,具体操作方法为:课程开始之初老师安排各同学讲授的内容,每次由负责讲授此章节的学生作为leader,其他同学必须将与此章节的文献交给leader,并有leader组织讨论,讨论到各自同学的文献时,需其本人介绍此篇文章的主旨内容,所有同学均可以提问。最后老师统一补充和解答。

考核方法:共有三次考试,均为随堂测试,除此之外,几乎每次课前都有短测试,均为前次课程的教学内容。最后的成绩按照一定比例计算。

个人体会:1、美国大学的课程学习注重过程,而不是通过一次期末考试评定,这种组织课程的方式使学生需要投入大量的时间和精力,学生经常写作业、准备短测试或完成其它的教学任务学习到深夜,正因为如此,本科生一般一学期选修4-6门课程,再多通常难以完成。2、教师投入到教学的精力是非常多的,仅每次课程的短测试都需批改并返还给学生。老师有一名课程助理,通常由老师的硕士或博士担任。3、教学平台的高效利用。各高校均有一套师生公用的教学系统,一旦选课成功,大家就在一个公共平台,可以上传、下载资料,老师的实时更新资料、通知等信息,老师也可以查阅学生上传的资料和阅读的文献。4、讨论式教学的广泛运用。在美国高校中几乎没有课程是全程填鸭式的教学方法,学生在课堂积极参与,随时可以打断老师问问题,也可以自由出入教室,据了解,这种方式在学生受基础教育时就开始鼓励。

 

2.出访期间科研工作及后续跟踪落实

  本次出访科研任务依托申请人主持的中国博士后基金项目、黑龙江省博士后基金项目以及作为主要参加人参与的中央高校创新团队与重大项目培育资金项目、国家自然科学基金面上项目的支持。经过博士后期间合作导师近十一年的数据积累,利用自动相机技术对我国分布的东北虎和东北豹的野外监测,通过收集的东北虎、豹样本,依托SAS公司统计软件,对东北虎豹粪便中主要的有蹄类动物进行有效的判别。经过一年的努力研究工作包括以下几个方面:

1.应用JMP中一个定制的模型脚本(基于交叉验证判别分析和 Ward's 聚类技术筛选变量。

2.筛选变量,模型聚类,得出判别结果。经过判别分析驼鹿和马鹿的判别率100%,驯鹿为85%,梅花鹿和狍为75%

3.模型预测,优化判别模型,实际运用。

根据上述结果,我们发现由于采集样本数量和判别图像选择等综合因素,导致梅花鹿和狍之间发生错判的概率较高,通过与SAS技术专家组和指导教授共同讨论,制定了回国后完善的实验技术内容,并尽快完成,开展进一步的判别与分析。

另外,在出访期间积极参见杜克大学以及合作导师研究组的各项科研任务,累计参加学术报告17次,为本科生和研究生做学术报告2次,助课3次。在美期间撰写学术论文3篇,并与近期正式发表。本次出访的派出机构国家林业局猫科动物研究中心诚邀美国杜克大学和SAS公司的技术人员与20184月再次访问我校,对实验数据进行系统分析并就深入开展合作事宜进行讨论。