2025年10月23日于教一楼205，南开大学胡献刚教授应我院冯传平教授与陈男教授邀请，带来了一场题为《水生态健康与大数据分析》的精彩学术报告。作为教育部长江学者特聘教授、博士生导师，胡教授的研究横跨生态环境效应与大数据分析，在ES＆T、Nature Climate Change、PNAS等顶级期刊发表论文150余篇，其学术见解为水生态治理与污染防控领域带来了前沿启发。

水生态健康是河流、湖泊、海洋等水体生态系统维持结构稳定、提供生态服务（如污染吸纳、碳汇）的能力，涵盖系统完整性、生物多样性、水质状况及抗干扰能力等维度。从全球尺度看，河流总长度约4300万公里，天然湖泊约1.17亿个，海洋更是孕育了1577个物种，如此庞大且复杂的系统，为研究带来了巨大挑战，也凸显了大数据分析在水生态研究中“化繁为简、精准洞察”的关键价值。

胡献刚教授团队聚焦河流、湖泊的碳排放（碳释放潜力，CEP），通过机器学习与建模技术，深入探究其季节规律并预测碳循环变化；以DOM（溶解性有机质）组分为例，研究发现城市河流与周边河流的DOM异质性显著，并基于这些差异，团队构建模型解析季节变化下DOM的动态规律，进而预测河流、湖泊碳循环的长期变化特征，为流域碳管理提供了科学依据。在海洋研究领域，团队融合大数据与模型分析方法，聚焦气候变暖与微塑料污染的协同效应，揭示微塑料通过调控生物多样性与化学多样性，深刻影响河流有机碳的命运。为突破传统数据分析的局限，团队引入因果机器学习（ICML） 解析变量间的因果关系，其“多尺度数据整合+机器学习建模”的方法论，为水生态领域的碳循环研究提供了跨系统的参考范式。

胡献刚教授在报告最后指出，水生态健康研究仍需突破三大关键问题： 如何获取高质量生态环境大数据；如何实现实验室研究与野外现场研究的深度融合；如何平衡数据分析与非数据分析研究的关系。

这场讲座不仅展现了水生态研究的前沿进展，更彰显了大数据与跨学科技术在解决复杂生态问题中的强大潜力，为水生态健康研究的未来开辟了新的方向。