师资队伍

科研团队

数学与生命科学交叉研究中心

中心简介

团队负责人：原三领 教授

数学与生命科学交叉研究中心在原三领教授带领下，以气候变化影响下的海洋生态系统研究为基础，研究海洋生态过程、生物多样性响应与资源可持续利用，并将数学建模、统计推断与机器学习融入观测、计算与实验分析，为全球生态环境问题提供科学依据与解决方案。

主要研究领域：微分方程稳定性与分支理论、随机微分方程理论、海洋生态动力学、种群动力学、生态化学计量学、恒化器动力学。

数学与生命科学交叉研究中心师生合影

研究方向

方向一随机种群动力学研究生态预警、生态保护区与生态修复

在随机环境下研究渔业生态与市场、湖泊营养状态与人类保护行为等耦合系统：用复制子动力学刻画保护决策并与生态子系统耦合，分析多稳态、周期振荡与临界转变，为生态预警与修复提供依据。[1]

方向一模型方程

保护成本上涨过快会触发速率诱导倾覆：上涨速率超过阈值 λ* 后，中营养→富营养的倾覆概率反超贫营养→中营养，湖泊更易滑向富营养。启示：只限制保护成本的大小不足以遏制湖泊恶化，还须控制其上涨速度。

变量说明

λ：保护成本 w 的上涨速率；λ*：速率阈值；ℙ(·)：发生相应倾覆的概率；E01、Ẽ2、E30：贫营养、中营养、富营养稳态。按论文摘要结论与 Fig. 8 记号整理，不是原文编号公式。

左上：猎物—捕食者相平面中不同时间尺度的轨迹；右上与右下：两种成本增长速率下磷浓度—保护者比例相平面；左下：人—环境耦合反馈流程示意
左上：0.15、1.5、15 年三种时间尺度的轨迹分别落入崩溃区或持续区；右：成本增长速率 λ 决定轨迹落入哪个吸引域；左下：耦合反馈与速率诱导倾覆示意

方向二结构种群模型、多尺度耦合系统动力学、适应动力学

从微观环境、细胞摄食率到多营养级耦合，以细胞大小等性状为结构变量，标定水生生态物种的演化指标，借助种群生存阈值揭示其适应性演化。[2]

方向二模型方程

入侵适应度对突变性状的二阶导数为负：奇异性状 xi* 处局部进化稳定，种群可分化为两种细胞大小并长期共存。

变量说明

F：突变体入侵适应度；x1, x2：两类藻的细胞大小性状；xmut：突变性状；h2i：原文定义的组合量。原文附录式 (E.88)，节选。

上左：分层湖泊示意；上右：定期除藻与降低氮浓度两种方法下的藻密度变化；下：性状演化相平面、适应度曲线与细胞大小随时间分化
上：湖泊分层与藻华抑制；下：种群性状演化及适应度变化。

方向三反应扩散捕食食饵系统的分支与斑图动力学

以生态机制驱动的反应扩散捕食—食饵系统为对象，运用稳定性切换曲线、正规形与振幅方程，揭示稳定性切换与斑图形成条件，拓展生态种群时空斑图涌现的新机制。[3]

方向三模型方程

成熟时滞 σ 与记忆时滞 τ 穿越 (σ, τ) 平面上的稳定性切换曲线时发生 Hopf 分支；由正规形确定分支方向与周期解稳定性，系统可出现多次稳定性切换，并产生稳定的空间非均匀（mode-4）周期解。

变量说明

N, P：猎物 / 成年捕食者密度；δ11、δ22：随机扩散系数；δ12：猎物的记忆型扩散系数；τ：猎物平均记忆时长；σ：捕食者成熟时滞，Nσ = N(t − σ)、Pσ = P(t − σ)；h：捕食者 Allee 效应强度；d：幼体死亡率。原文式 (2)，略去 Neumann 边界条件。

左上：稳定性切换曲线；右上：不同时滞下的时空图与时间序列；左下：分支图；右下：四种二维斑图
稳定性切换曲线与分支图（左），时滞跨越临界值前后的动力学（右上），以及斑点、条纹等二维斑图（右下）

方向四基于数据驱动的海洋生态系统动力学建模与研究

建立具有两阶段磷吸收过程和化学计量约束的藻类增长模型，将模型分析、数据分析与算法相结合，估计有害藻华的持续时间，为藻华预警与防治提供理论依据。[4]

方向四模型方程

磷先吸附于细胞表面（S）再转入胞内（Q），胞内磷配额决定增长率 μ；由此刻画高速向低速生长的切换并估计藻华持续时间。

变量说明

A：藻细胞密度；Q / S：胞内 / 表面磷配额；μ：增长率；ℓ：总损失率；Ī：光限制因子。四维模型节选，按作者预印本式 (2.1) 简写。

上：两阶段磷摄取示意，水体磷先吸附于细胞表面再经跨膜蛋白转入胞内；下：藻细胞密度、水体磷、胞内与表面磷配额的实验数据与模型拟合
上：两阶段磷摄取——先吸附于细胞表面，再经跨膜蛋白转入胞内；下：A、P、Q、S 的实验数据（蓝点）与模型拟合

代表文献

  1. Anji Yang, Hao Wang, Sanling Yuan. Rate-induced tipping in a lake eutrophication model coupled with human activities. Journal of Mathematical Biology, 2026, 92(4): 52. DOI: 10.1007/s00285-026-02381-7

  2. Shengnan Zhao, Sanling Yuan, Hao Wang. Adaptive dynamics of a stoichiometric phosphorus–algae–zooplankton model with environmental fluctuations. Journal of Nonlinear Science, 2022, 32(3): 36. DOI: 10.1007/s00332-022-09794-w

  3. Shuai Li, Sanling Yuan, Zhen Jin, Hao Wang. Bifurcation analysis in a diffusive predator-prey model with spatial memory of prey, Allee effect and maturation delay of predator. Journal of Differential Equations, 2023, 357: 32–63. DOI: 10.1016/j.jde.2023.02.009

  4. Shufei Gao, Sanling Yuan, Anglu Shen, Hao Wang. Asymptotic and transient dynamics of a stoichiometric algal growth model with two-stage phosphate uptake. SIAM Journal on Applied Mathematics, 2024, 84(4): 1668–1696. DOI: 10.1137/23M1611750

其他文献

  1. Anji Yang, Sanling Yuan, Yun Kang. Fast anthropogenic environmental change can cause the collapse of fishery ecosystems. SIAM Journal on Applied Mathematics, 2025, 85(5): 2242–2268. DOI: 10.1137/24M1693052

  2. Chenxia Zhao, Anji Yang, Tonghua Zhang, Sanling Yuan. Dynamics analysis of a coupled fishery-economic model with environmental fluctuations. Chaos, Solitons & Fractals, 2025, 195: 116242. DOI: 10.1016/j.chaos.2025.116242

  3. Anji Yang, Sanling Yuan, Tonghua Zhang. Environmental stochasticity driving the extinction of top predators in a food chain chemostat model. Journal of Nonlinear Science, 2024, 34(3): 50. DOI: 10.1007/s00332-024-10026-6

  4. Anji Yang, Hao Wang, Sanling Yuan. Tipping time in a stochastic Leslie predator-prey model. Chaos, Solitons & Fractals, 2023, 171: 113439. DOI: 10.1016/j.chaos.2023.113439

  5. Tingting Yu, Sanling Yuan. Dynamic analysis of a stage-structured forest population model with non-smooth continuous threshold harvesting. Applied Mathematical Modelling, 2023, 120: 1–24. DOI: 10.1016/j.apm.2023.03.026

  6. Xi-Chao Duan, Sanling Yuan, Maia Martcheva. Habitat adaption promotes the evolution of predator species. Zeitschrift für angewandte Mathematik und Physik, 2023, 74(1): 10. DOI: 10.1007/s00033-022-01904-8

  7. Anglu Shen, Shufei Gao, Jie Jiang, Qingjing Hu, Hao Wang, Sanling Yuan. Oscillations of algal cell quota: Considering two-stage phosphate uptake kinetics. Journal of Theoretical Biology, 2024, 581: 111739. DOI: 10.1016/j.jtbi.2024.111739

  8. Cuihua Wang, Sanling Yuan, Hao Wang. Spatiotemporal patterns of a diffusive prey-predator model with spatial memory and pregnancy period in an intimidatory environment. Journal of Mathematical Biology, 2022, 84(3): 12. DOI: 10.1007/s00285-022-01716-4

  9. Shuai Li, Sanling Yuan, Zhen Jin, Hao Wang. Double Hopf bifurcation induced by spatial memory in a diffusive predator-prey model with Allee effect and maturation delay of predator. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2024, 132: 107936. DOI: 10.1016/j.cnsns.2024.107936

  10. Jingen Yang, Tonghua Zhang, Sanling Yuan. Turing pattern induced by cross-diffusion in a predator-prey model with pack predation-herd behavior. International Journal of Bifurcation and Chaos, 2020, 30(7): 2050103. DOI: 10.1142/S0218127420501035

  11. Shuixian Yan, Dongxue Jia, Tonghua Zhang, Sanling Yuan. Pattern dynamics in a diffusive predator-prey model with hunting cooperations. Chaos, Solitons & Fractals, 2020, 130: 109428. DOI: 10.1016/j.chaos.2019.109428

  12. Qiang Li, Zhijun Liu, Sanling Yuan. Cross-diffusion induced Turing instability for a competition model with saturation effect. Applied Mathematics and Computation, 2019, 347: 64–77. DOI: 10.1016/j.amc.2018.10.071

  13. Shengnan Zhao, Sanling Yuan, Hao Wang. Threshold behavior in a stochastic algal growth model with stoichiometric constraints and seasonal variation. Journal of Differential Equations, 2020, 268: 5113–5139. DOI: 10.1016/j.jde.2019.11.004

图中曲线、坐标与图例均取自原论文图版；方程为原文节选。更多成果见 中心官网论文成果。

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