美国在全面利用高精度源数据基础上，于2006年推出了新一代DEM--国家高程数据集(NED),旨在全球高程数据新型服务。分析表明:NED虽运用了高精度源数据，但仍采用了有缺陷的"机械取样建模"途径，背离了质量理论中分辨率和数据完整性的科学概念，导致误差仍大、缺乏完整性和高程逻辑一致性等缺陷。本项目旨在前期研究和试验基础上，对目标DEM/NED各节点责任区上用"数字综合"的特征建模方法，找出特征代表点的技术途径代替"机械取样",以递次生成科学多尺度DEM/NED序列。拟实施下列硏究:1.高程质量主要参数的尺度效应和数字综合理论研究;2.多尺度构建基础栅格库技术研究;3.多尺度数字综合实验平台构建及验证实验。力图通过对质量主要参数尺度效应的研究，实现和完善DEM/NED数字综合生成理论和方法研究，实现软件工具和配套设置；给出区域实验，实现优良质量。

纤维化导致的组织重构是多种疾病导致器官功能紊乱、甚至死亡的主要原因，但目前尚无有效治疗手段。本项目组率先发现BNIP3L在心脏成纤维细胞中具有重要作用，据此我们拟通过系统研究，发现心、肝、肺、肾纤维化过程中BNIP3L表达及细胞分布与成纤维细胞细胞外基质蛋白沉积的生物学规律，揭示一种新的纤维化调控分子；探索成纤维细胞BNIP3L对TGF-β信号活化的影响及其纤维化效应，揭示BNIP3L对组织纤维化机制的调控作用；明确 BNIP3L诱导纤维化的重要功能结构域，探索IP3R-Ca2+-TGF-β/Smad信号通路在内质网定位的BNIP3L诱导纤维化中的重要作用,ROS-p38MAPK/TGF-β信号通路在线粒体定位的BNIP3L诱导纤维化中的重要作用，揭示内质网、线粒体定位的BNIP3L诱导纤维化机制的关键分子途径；为阐明组织纤维化的生物学基础提供新的科学依据，为控制组织纤维化提供新的思路。