该项目旨在突破端到端自动驾驶安全验证的核心瓶颈，通过构建“挖掘—生成—验证”的主动安全验证体系，系统性获取“极端稀有”与“高维复杂”的安全关键场景。研究将探索高维稀疏场景的量化表征理论，发展交互价值驱动的场景挖掘方法与多质量约束下的场景生成技术，形成虚实结合的闭环验证能力，推动安全验证范式从“被动暴露”转向“主动发现”。项目负责人简介

若尔盖泥炭地是全球最大的高寒沼泽泥炭地，正面临着水位下降的威胁。前期研究表明，水位下降通过改变植物和微生物群落(真菌和细菌)加速若尔盖泥炭地土壤碳矿化。古菌是土壤微生物的重要组份之一，不仅对环境变化敏感而且在土壤碳循环中发挥重要作用。但是，目前鲜有有关古菌群落结构及其碳循环功能的报道。本项目以水位下降对古菌在泥炭土中分布和周转特征影响研究为核心，首先，通过野外调研，量化不同水位泥炭土中古菌群落的数量特征；其次，采用稳定性C-13同位素示踪技术，以产甲烷古菌(Methanosarcina barkeri和Methanocella conradii)作为模式古菌，在制备同位素标记古菌细胞及其组分的基础上，研究古菌残体在若尔盖泥炭地中的周转特征。研究结果有望阐明若尔盖高寒泥炭地的古菌群落结构、功能及其对水位下降的响应，从而为全面理解全球变化背景下若尔盖高寒泥炭地碳循环过程提供新支撑。