陈有华
  • 陈有华
  • 电子邮件:chenyh@cib.ac.cn
  • 职  称:研究员
  • 学  历:博士研究生
  • 通讯地址:四川省成都市天府新区群贤南街23号
  • 邮  编:610213

个人简历

陈有华,主要从事生物多样性保护与统计建模研究,已发表SCI论文百余篇,部分研究成果发表于Ecology, Journal of Animal Ecology, Frontiers in Ecology and the Environment, PNAS, Global Change Biology, Methods In Ecology and Evolution, Conservation Biology, Biological Conservation, Diversity and Distributions等杂志。

教育工作经历:

2017.04-2017.11加拿大阿尔伯塔大学博士后

2017.11-现在中国科学院成都生物研究所研究员


研究方向

主要研究方向:生物多样建模

目前具体开展以下几个方面的创新研究:

1. 多样性响应机制与理论框架

研究多样性如何响应环境变化,综合考虑物种生态变量、遗传多样性和扩散能力等关键因素。提出生命策略指数(LSI)这一综合评估标准,用于预测气候变化下不同动物类群的灭绝风险,为濒危物种的科学管理和全球生物多样性的保护提供科学依据。

2. 生物多样性指标体系构建.

通过系统归纳历史文献和最新研究进展,构建生物多样性的指标体系。深入总结分布聚集检测和评估的统计指标,涵盖不同实地调查方法、研究模型和抽样尺度,提出开发新的分布聚集指标时可遵循的原则,为未来开发新的统计方法和指标提供指导。

3. 大尺度生物多样性评估

关注生物多样性在时间和空间上的延迟响应现象(如气候债务)。以两栖动物为研究对象,评估全球不同地区的气候债务积累情况,分析景观异质性对空间气候债务模式的影响,为不同气候变化情景下全球两栖动物保护提供参考。

4. 野外调查尺度上的多样性格局

研究物种的空间分布模式,提出新的加性框架来划分局部多物种分布的聚集水平,用于野外生物多样性数据的分析。该框架将物种的空间分布划分为区域丰度变异和局部空间惯性效应,具有潜在的应用价值。

研究目标

深入理解生物多样性响应环境变化的机制。

开发和完善生物多样性评估和监测的方法和指标。

提供科学依据和工具,为全球生物多样性保护和管理决策提供支持。

应用领域

生物多样性保护

生态系统管理

气候变化研究

环境政策制定


社会任职

2022- 《Integrative Zoology》Youth Editorial Board Member2022-现在 《国家公园》杂志编委

获奖及荣誉

中国科学院BR计划 (授予年度:2023) 中国科学院大学

四川省千人计划(授予年度:2019) 四川省组织部

成都市蓉漂人才计划(授予年度:2019) 成都市组织部


承担科研项目情况

主持或参加的代表性科研项目具体如下:

1.中国科学院B类先导子课题,生物多样性灭绝风险评估及临界点推断,主持

2.中国科学院B类先导攻关项目,三大驱动力的定量指示性指标体系与超几何体理论模型,主持

3.国家重点研发计划子课题,多保护目标协同和权衡关系研究,主持

4.中国科学院国防科技创新重点部署项目课题,主持

5.国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目课题,主持


代表论著

Chen, Y., & Shen, T. (2024). Distributional ecology: Opening new research windows by addressing aggregation‐related puzzles. Diversity and Distributions, 30(4), e13818. https://doi.org/10.1111/ddi.13818

Wu, N., Chung, H. V., Shi, S., Shi, X., Liu, F., Jiang, J., & Chen, Y. (2024).  Additive partitioning of multispecies distributional aggregation of local assemblages. Journal of Animal Ecology.

Fan, H., Liu, T., Chen, Y., Liao, Z., Chen, J., Hu, Y., Qiao, G., & Wei, F. (2024). Geographical patterns and determinants of insect biodiversity in China. Science China Life Sciences. https://doi.org/10.1007/s11427-023-2483-0

Liang, L., Liao, Z., Shi, X., Zhang, W., Xiao, Q., Wu, N., Jiang, J., Chen Y. (2023) The spatiotemporal dynamic pattern and development trend of global national parks. National Park, 1(4): 255-263. https://doi.org/10.20152/j.np.202311120029

Li, Z., Guo, X., Guo, Z., Shi, X., Zhou, J., Liu, Z., Xiao, Q., & Chen, Y. (2024). 3D Morphological Scanning and Environmental Correlates of Bufo gargarizans in the Yellow River Basin. Animals, 14(3), 369. https://doi.org/10.3390/ani14030369

Chen, Y., Dai, Q., Zhou, J., Tang, D., Li, D., Wei, F., & Zhan, X. (2024). Toward a predictable cask theory of species extinction assessment in the Anthropocene. Frontiers in Ecology and the Environment, 22(3), e2714. https://doi.org/10.1002/fee.2714

Liao, Z., Zhou, J., Shen, T.-J., & Chen, Y. (2023). Inferring single- and multi-species distributional aggregation using quadrat sampling. Ecological Indicators, 156, 111085. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111085

Chen, Y., Wang, R.-H., & Shen, T.-J. (2023). Biodiversity survey and estimation for line-transect sampling. Frontiers in Plant Science, 14, 1159090. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1159090

Zhang, W., Liao, Z., Xiao, Q., Zhou, J., Shi, X., Li, C., Chen, Y., & Xu, W. (2023). Habitat-specific conservation priorities of multidimensional diversity patterns of amphibians in China effectively contribute to the ‘3030’ target. Science of The Total Environment, 901, 165959. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.165959

Chen, Y., Wu, Y., Chang, C.-H., & Shen, T.-J. (2023). How close is an undiscovered species to you after conducting biodiversity sampling? Ecological Indicators, 154, 110482. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110482

Yang, F., Liu, Z., Zhou, J., Guo, X., & Chen, Y. (2023). Microbial Species-Area Relationships on the Skins of Amphibian Hosts. Microbiology Spectrum, 11(3), e01771-22. https://doi.org/10.1128/spectrum.01771-22

He, Y., Liao, Z., Chen, X., & Chen, Y. (2023). Climatic debts for global amphibians: Who, where and why? Biological Conservation, 279, 109929. https://doi.org/10/grtrf3

Chen, Y., Wu, Y., Zhou, J., Zhang, W., Lin, H.-D., Liu, X., Pan, K., Shen, T.-J., & Pan, Z. (2021). Effectively inferring overall spatial distribution pattern of species in a map when exact coordinate information is missing. Methods in Ecology and Evolution. 12, 971–984. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13590.

Zhao, T., Zhang, W., Zhou, J., Zhao, C., Liu, X., Liu, Z., Shu, G., Wang, S., Li, C., Xie, F., Chen, Y., & Jiang, J. (2020). Niche divergence of evolutionarily significant units with implications for repopulation programs of the world’s largest amphibians. Sci Total Environ, 738, 140269. https://doi.org/10/gh3shx

Chen, Y., & Shen, T.-J. (2020). Unifying conspecific-encounter index v and Moran’s I index. Ecography 43, 1902–1904. https://doi.org/10.1111/ecog.05281.

Chen, Y. H., Shen, T. J., Chung, H. V., Shi, S. C., Jiang, J. P., Condit, R., & Hubbell, S. P. (2019). Inferring multispecies distributional aggregation level from limited line transect-derived biodiversity data. Methods in Ecology and Evolution, 10, 1015–1023. https://doi.org/10/gh3shp

Chen, Y., Shen, T.-J., Condit, R., & Hubbell, S.P. (2018). Community-level species’ correlated distribution can be scale-independent and related to the evenness of abundance. Ecology 99, 2787–2800. https://doi.org/10.1002/ecy.2544.