南京师范大学2026年度理工科优秀科研成果集萃(一)

文章链接：https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/article/abs/unified-variational-framework-and-lattice-boltzmann-method-for-nonisothermal-twophase-flows-with-phase-transitions-and-wetting-effects/34596D5DC704789026D71057C39DAD81

02 物理科学与技术学院徐常清教授团队研究成果在《Physical Review Letters》期刊发表

南京师范大学与南京大学的研究团队在声学超材料领域合作取得重要进展，提出并实验实现了一种新型声学传输机制——“幽灵隧道”（Ghost Tunnel）。相关研究成果以 “Symmetry-protected acoustic ‘ghost tunnels’” 为题发表于国际权威物理期刊 《Physical Review Letters》，并入选“Featured in Physics”和“Editors’ Suggestion”。该工作的第一作者是南京师范大学徐常清教授和南京大学博士生苏梓豪，通讯作者是南京师范大学物理科学与技术学院徐常清教授，南京大学先进制造学院陈泽国副教授，南京大学物理学院赖耘教授。南京师范大学博士生孔令喆对本研究亦有贡献。

在传统声学系统中，实现声波的定向传输通常依赖刚性边界对声波进行约束。然而，这类边界在限制声波传播路径的同时，也会对来自其他方向的声波产生阻碍，从而导致不同信号之间的相互干扰。在复杂声场环境中，如何让多路声波在同一空间中互不干扰地传播，仍然是一个具有挑战性的基础问题。

在本工作中，研究团队提出了一种全新的解决思路——“幽灵隧道”。该结构能够在材料内部形成一条对声波具有高透射率的“隐形隧道”：来自隧道入口方向的声波可以在其中高效传播，而从侧向入射的声波却几乎“看不见”这条通道，可以像在空气中一样自由通过。换言之，该结构在同一物理空间中同时实现了两种看似矛盾的性质，相当于在二维空间中构建了一种声学立交桥。

这一反常现象源于一种新的物理机制。研究团队通过对声学超材料晶格的设计，使得不同边界入射的声波可以选择性地激发动量空间中不同的等频曲线分支，从而在同一结构中实现多组彼此独立的有效介质。具体而言，当声波沿通道方向入射时，材料表现为双零介质，使声波能够以近似无相位积累的方式穿过结构；而当声波从侧向入射时，材料则表现为与空气阻抗匹配的介质，使声波可以几乎无反射地通过侧边界。与各向异性介质不同地，该介质对入射波的响应取决于入射边界而非入射角度。  

图| 声学“幽灵隧道”的实验实现。(a) 当高斯波束与平面波同时入射至声学超材料的实验装置图。 (b) 模拟与实测的声压场分布。

文章链接：https://doi.org/10.1103/9y6g-42nm

03 化学与材料科学学院韩维教授团队研究成果在《Angewandte Chemie International Edition》期刊发表

化学与材料科学学院韩维教授团队在Angewandte Chemie International Edition期刊上发表题为“Iron-Catalyzed Anti-Markovnikov Hydroxyazidation of Unactivated Alkenes”的研究论文。

P450酶及其仿生催化体系依赖高价Fe=O催化氧化烯，通常会发生环氧化过程，导致反应类型发展受到限制。因此，开发P450酶的仿生催化新体系一方面利用P450酶的高催化活性和专一选择性的氧化双键的优势，同时又避免其环氧化过程，对拓展P450酶及其仿生催化反应应用空间具有重要的意义。

本研究基于本课题组首创的“非常规P450酶仿生催化学”（Science, 2021, 374, 77-81），设计合成了仿生催化剂BCtLOM/Fe，实现了高效和反马氏选择的羟基叠氮化烯的反应，同时避免了烯的环氧化过程（图1）。研究表明，该反应初始过程与P450酶催化一致，由高价铁氧中间体氧化烯得到关键的铁氧烷基自由基，随后并没有如酶一样发生氧化，而是发生了“N-回弹”过程（图1C）。这是因为仿生配体 BCtLOM能有效降低铁中心的还原电势，从而能抑制氧化过程。值得注意的是，普通化学催化烯的自由基羟基叠氮化反应都是马氏选择性的反应，是因为该类反应由叠氮自由基引发，先上“氮”后上“氧”；而本研究的仿生催化法是借助高价铁氧的高活性先上“氧”后上“氮”，实现了更具挑战性的反马氏选择性，为烯双官能团化选择性多样化提供了新思路。

该仿酶铁催化研究利用高价铁氧实现了烯反马氏双官能团化新反应，在温和条件下直接合成结构多样、官能团丰富的非保护β-叠氮基伯醇‌，为合成化学、化学生物学和药物发现等领域提供了‌构建分子库和后期修饰的新策略‌。重要的是，该研究突破了高价铁氧氧化烯发生“环氧化”的局限性，拓展了酶及仿酶催化的应用空间，为发展烯的多样化官能团化奠定了重要基础‌。                                             

图|  烯的反马氏羟基叠氮化的仿生催化反应设计

文章链接：https://doi.org/10.1002/anie.5568728

04 地理科学学院杨沛琦教授团队研究成果在《Remote Sensing of Environment》期刊发表

地理科学学院杨沛琦教授团队在 《Remote Sensing of Environment》上发表了题为“Estimation of canopy fAPAR using optical reflectance and airborne LiDAR data”的研究论文。

光合有效辐射吸收比例（fAPAR）是表征植被光合生产力和生态系统碳循环的重要变量，广泛应用于总初级生产力估算及植被生长状况监测。利用遥感技术实现fAPAR的大尺度、精确估算，对于生态系统功能评估和全球碳循环研究具有重要意义。然而，现有方法大多仅依赖光学反射率或激光雷达（LiDAR）数据，往往存在难以同时刻画植被冠层的光学属性与结构特征的问题，从而限制了fAPAR反演的精度。

本研究基于光谱不变理论，解析了冠层内部的辐射传输过程，提出了一种融合光学反射率与机载LiDAR数据的fAPAR估算模型。研究结果表明，该模型能够有效整合光学反射率对植被光学特性的表征能力以及LiDAR对冠层结构信息的刻画优势。在美国国家生态观测站网络站点观测数据以及基于SCOPE和LESS模型的模拟数据验证中，新模型的表现均优于仅基于光学反射率或LiDAR数据的方法。此外，研究发现该模型对植被冠层叶绿素含量和叶面积指数变化的敏感性较低，表现出更高的稳定性与鲁棒性，具有良好的应用潜力。

该研究方法充分发挥了光学反射率与LiDAR数据的互补优势，在保持清晰物理意义的同时实现了简洁而准确的估算，为大尺度生态监测、碳通量估算、植被生理状态监测等应用提供了一种具有实用价值的新工具。

图|  三类fAPAR模型对叶绿素含量和叶面积指数的敏感性

文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425725004699

05 生命科学学院李斌教授和李承军副教授团队研究成果在《Advanced Science》期刊发表

生命科学学院李斌教授和李承军副教授团队在《Advanced Science》期刊发表了题为“MicroRNA-375-3p 靶向脂肪酸合酶和Relish调节蛹变态及饥饿状态下的能量分配”的研究论文。

在生命演化的浩瀚长河中，智慧应对能量短缺——无论是昆虫羽化时的“程序性断粮”，候鸟迁徙前的能量储备，还是哺乳动物冬眠时的代谢下调——始终是所有生物跨越亿万年考验的核心生存命题。南京师范大学李斌教授课题组十余年来深耕昆虫发育与代谢调控领域，前期工作已系统揭示20-羟基蜕皮激素与神经肽如何如“精密交响乐指挥”般协调昆虫羽化这一高能耗发育转折（PLoS Genet, 2020; J Biol Chem, 2024），为理解发育代谢奠定基石。然而，作为细胞内“代谢微调器”的microRNA（miRNA），其在能量危机中的动态调控角色始终如雾里看花，朦胧待解。

本研究以赤拟谷盗为模式生物，通过全周期小RNA测序与饥饿响应图谱分析，锁定羽化期与饥饿状态下表达量显著飙升的miR-375-3p为关键突破口。研究团队创新性地将“羽化禁食”（发育程序性断食）与“人为饥饿”（环境胁迫性断食）两种能量短缺场景深度关联，揭示了一个高度智能化的“细胞级能源调度系统”。当发育激素（20-羟基蜕皮激素）与营养信号（胰岛素）感知危机并发出“双重警报”，转录因子FOXO被激活并精准结合miR-375-3p启动子区的保守响应元件，驱动其快速表达。此时，miR-375-3p化身细胞内的“智能调度员”：一方面通过双荧光素酶与RIP实验确证，直接靶向脂肪酸合成酶（FASN）mRNA，轻踩“脂肪合成刹车”；另一方面巧妙抑制免疫转录因子Relish（NF-κB家族成员），意外“松开脂肪分解锁扣”—因Relish常态下抑制脂解酶表达，其下调反而激活甘油三酯水解通路，高效释放储备能量。尤为精妙的是，该系统将释放的脂肪酸与分解产物胴体优先输送至中枢神经系统，保障神经电生理活动；同时战略性下调免疫应答、氧化防御等高耗能“非紧急任务”，避免资源内耗。

尤为深远的是，这一miRNA主导的代谢重编程机制在进化上高度保守，暗示从昆虫到哺乳动物乃至人类，均可能共享这套应对能量危机的“古老智慧”。它不仅为理解肥胖、糖尿病等代谢疾病的能量失衡提供了新视角，更揭示了生命体在资源有限时“保核心、稳大局”的普适策略。这项研究将微观分子开关与宏观生存智慧相连，原来，连最微小的RNA，也承载着生命跨越亿万年的生存哲学。

文章链接：https://doi.org/10.1002/advs.202513486

06 电气与自动化工程学院李星硕副教授团队研究成果在《Renewable Energy》期刊发表

电气与自动化工程学院李星硕教授团队联合浙江大学、东南大学及南瑞集团相关研究人员，在《Renewable Energy》上发表了题为 “Optimizing power allocation: A flexible power point tracking method for over-modulation problem in cascaded H-bridge PV systems”的研究论文。

随着光伏并网渗透率的不断提升，级联H桥（CHB）逆变器凭借其优异的可扩展性和模块化特性，成为光伏直接并网的主流拓扑之一。然而，光伏组件因老化、光照差异等因素产生的功率失配问题极易引发过调制现象，成为制约CHB光伏系统规模化应用的关键瓶颈。

团队提出了一种基于功率优化分配的柔性最大功率点跟踪新方法，无需增加任何硬件设备，从根源上解决了CHB光伏系统的过调制问题。团队在2.4kW多串光伏并网实验平台上开展了仿真与实验验证，结果表明，即使在极端功率失配与光照突变条件下，所提方法仍能将各H桥模块调制系数稳定在安全范围内，大幅拓展了CHB光伏系统的稳定运行范围。

该研究从功率分配策略优化角度为光伏并网系统过调制问题提供了低成本、高可靠性的解决方案，丰富了柔性功率点跟踪技术的理论与应用体系，为大规模级联H桥光伏并网系统的高效稳定运行提供了新的技术支撑，对推动光伏产业的高质量发展具有重要的工程实践价值。

图| CHB光伏系统过调制抑制机制示意图

文章链接：https://www.semanticscholar.org/paper/Optimizing-power-allocation%3A-A-flexible-power-point-Zhu-Li/cce9844af008d4b6c607682c8200d97adcfabdb3

07 计算机与电子信息学院陆阳教授团队研究成果在 《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》期刊发表

计算机与电子信息学院陆阳教授团队在《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》上发表了题为“A Lightweight Blockchain-Assisted Certificateless Cloud Data Integrity Auditing Scheme Without Third-Party Auditor”的研究论文。

基于无证书公钥密码体制的数据完整性审计方案融合了传统公钥密码（无密钥托管）与身份基密码（无证书管理）的双重优势，已成为云数据安全领域的关键技术之一。然而，现有方案需依赖于第三方审计中心完成数据完整性审计，存在性能瓶颈与单点故障等问题；同时，审计过程普遍采用计算开销高昂的配对运算，难以直接应用于资源受限的用户终端。

针对上述问题，该文章提出了一个轻量级、区块链辅助的无证书云数据完整性审计方案。该方案利用区块链网络取代单一第三方审计中心执行完整性审计任务，通过智能合约生成挑战并验证证明，从根本上解决了集中式审计模型引发的问题。方案基于椭圆曲线构建，完全避免了配对运算，并引入边缘服务器辅助用户生成可验证标签，显著降低了用户端的计算开销。该方案满足可验证标签与审计证明的不可伪造性、数据隐私安全，并能抵抗边缘节点与云服务提供商的合谋攻击。实验结果显示该方案完整性审计阶段的总时间成本比现有方案降低48.2%至85.5%。

该研究突破了现有无证书数据完整性审计方案在安全性与轻量化之间难以兼顾的局限，首次实现了同时满足标签与证明不可伪造性的无配对轻量级构造。通过引入区块链去中心化审计机制，消除了对第三方审计中心的依赖，为资源受限的移动终端和边缘设备在云存储环境中提供了安全、高效、实用的数据完整性审计方案。

图| 审计时间代价对比图

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11340765

08 环境学院何欢教授团队研究成果在《Nature Communications》期刊发表

环境学院何欢教授团队在有机污染物压电催化降解与高值资源化领域取得重要研究进展。相关成果以“Lattice strain-mediated MoSe2 enable superior piezocatalysis activity for upcycling of organic pollutants”为题发表于《Nature Communications》。

基于过硫酸盐的高级氧化工艺因其在处理难降解有机污染物方面的出色表现而备受关注，被视为极具前景的污水治理技术。然而，其处理过程通常伴随着大量不受控制的CO2排放，且由于有机污染物的聚合而产生大量污泥，这严重阻碍了向“碳中和”以及污染控制迈进的步伐。鉴于有机废水是资源和能量的载体，将有机污染物转化为高价值的化学原料（如CO）为同步实现污染控制和资源回收提供了更具可持续性的策略，并且该过程可以与现有的费托合成工艺无缝集成以生产烯烃。然而，很少有研究报道从实际废水中生产有价值的化学制品，因为大多数废水处理只专注于高效去除和深度矿化有机污染物。目前，具有潜在应用前景的可持续污染物转化技术包括光催化、电催化和压电催化等，其中压电催化因其简便、清洁和高效的特点而备受关注。应变工程是调控二维过渡金属二硫化物能带结构并定制纳米尺度电子特性的一种有效手段。压电效应源于非中心对称的晶格结构，对材料应变状态高度敏感。当晶体结构的对称性因应变被打破时，产生的内建极化电场可有效驱动压电电子-空穴的分离和迁移，从而提升催化性能。已有研究表明拉伸应变不仅能诱导表面空位、优化电子分布，还可调节多原子分子的吸附行为，在催化领域展现出广阔潜力。因此，通过晶格应变设计压电催化剂为提升碳还原过程中的活性和选择性提供了一种有前景的方法。然而，目前对压电催化中应变工程的作用机制研究仍显不足，晶格应变与碳还原之间的关系尚不明确，亟待深入探究。

基于上述问题，何欢教授课题组设计制备了具有晶格应变的MoSe2压电催化剂，协同调控d能带中心及金属位点与*CO2及*COOH中间体之间的轨道杂化，从而实现碳中间体向关键中间体*COOH的快速转化，降低反应能垒，使碳还原机制从*H介导还原转向质子耦合电子转移（PCET）。同时，PMS促进了氧化反应并为CO的生成提供了充足的碳源。因此，晶格应变MoSe2压电催化耦合PMS表现出优异的CO生成性能和苯酚降解率，显著优于无应变MoSe2。该工作强调晶格应变可以显著影响碳还原过程，同时为通过燃料生产和同步先进处理回收真实废水提供了一种有效策略。

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-026-71183-8

09 环境学院许晓光教授团队研究成果在《Global Change Biology》期刊发表

环境学院许晓光教授课题组在《Global Change Biology》期刊上发表题为“Long-term records reveal temperature-driven nutrient limitation and predict intensified algae blooms in global lakes”的研究论文。

随着全球气候变暖，湖泊富营养化和有害藻华问题日益凸显，已成为威胁水生态安全和人类健康的重要挑战。尽管学术界已知温度上升和营养盐输入是驱动藻华爆发的双重核心因子，但关于二者如何在长期演变中相互作用，特别是温度如何重塑湖泊对氮（N）或磷（P）限制的敏感性，仍缺乏全球尺度的系统认知。理解这种动态变化对于在气候变化背景下制定精准的湖泊生态管理策略至关重要。本研究旨在揭示全球湖泊营养盐限制模式随温度变化的演替规律，并据此预测未来变暖情境下藻华的发展趋势。

研究团队整合了全球多个地区的长期湖泊监测数据集，利用经验模态分解（EMD）方法剥离出叶绿素a（Chl-a）、总氮（TN）、总磷（TP）和水温（WT）的长期非线性趋势。通过构建随机森林（RF）模型，分析了不同温度窗口下氮、磷浓度对藻类生物量的相对重要性，从而量化了营养盐限制模式的温度依赖性。此外，研究还通过敏感性分析评价了不同热力条件下的藻类生长速率，并结合气候模式预测了未来全球湖泊在不同增温路径下的藻华加剧风险。研究发现，随着水温升高，全球湖泊的营养盐限制模式发生了显著转移。在较低温度下，湖泊多表现为较强的磷限制；而当温度跨越特定阈值后，氮限制的相对重要性显著上升。这一发现打破了传统的固定限制模式认知，揭示了变暖会通过改变氮磷循环速率诱导营养盐限制的季节性或长期转型。更重要的是，结果表明在高温情境下，藻类对营养盐增加的响应更为敏感，这意味着单位营养盐负荷在暖化的湖泊中将触发更高强度的藻华。预测分析显示，若不采取更严格的营养盐减排措施，未来几十年内全球大部分湖泊的藻华频率和峰值强度将持续攀升。

本研究强调了温度在调节湖泊生产力对营养盐反馈中的核心作用，暗示了单纯依赖历史标准制定的管理目标可能在变暖背景下失效。研究存在的不确定性来源主要包括全球不同地区监测频率的不一致性，以及模型尚未完全耦合复杂的水动力过程和集合群落层面的种群竞争机制。未来研究应进一步探讨极端热浪事件对营养盐释放过程的影响，并关注大型底栖无脊椎动物等捕食者在变暖情境下对藻类调控功能的减弱程度。在生态管理上，必须采取更具前瞻性的策略，将气候韧性纳入流域氮磷流失控制体系，以应对日益严峻的生态危机。

图| 全球湖泊特征因子的数据库构建流程、机器学习分析以及预期结果

文章链接：https://doi.org/10.1111/gcb.70719

10 海洋科学与工程学院陈辉课题组研究成果在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》期刊发表

海洋科学与工程学院陈辉团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》期刊发表了题为“Human impacts versus environmental drivers of seagrass loss in the Nansha islands: Evidence from domain-adaptive deep learning”的研究论文。

该研究聚焦南沙群岛海草床典型蓝碳生态系统，针对区域偏远、样本稀缺、海洋环境复杂、长期监测困难等瓶颈问题，提出了物理约束与深度学习协同驱动的海草识别新方法 SeagrassMNet，为浅海生态遥感监测提供了新思路。

研究团队融合对抗式域自适应和多时相特征对齐策略，有效突破了复杂海洋环境下模型泛化能力不足的难题。结果表明，该模型在海草识别任务中取得 95.89% 的总体精度和 92.56% 的 IoU，显著优于主流模型，表现出较强的跨区域、跨年份迁移能力。基于该方法，团队构建了南沙群岛海草床多时相分布图，系统揭示了海草床的显著退化过程：海草总面积由6.89 km²下降至 3.48 km²，总体减少 47.7%。进一步分析表明，海表温度异常和海表高度变化等环境因素与海草变化存在显著关联，但人工岛礁建设与海岸改造活动与海草损失表现出更强关联性，凸显了人类活动对区域海草退化的重要影响。

该成果在方法上提升了稀缺样本条件下浅海生态识别精度，在应用上填补了南沙群岛海草长期连续制图空白，在科学认知上加深了对海草退化自然驱动与人为扰动协同作用机制的理解，可为南海蓝碳资源评估、海洋生态保护与岛礁精细化管理提供重要科技支撑。

文章链接：https://doaj.org/article/2d78c823ea8046b1bb25263da3122861

审核：张华荣

编辑：孙艺