（通讯员 尚成）近日，英国威廉集团本科生吴金鑫及其团队在资源与环境类SCI期刊《Sustainability》发表题为“Strategic Governance of Illegal Wildlife Trade: A Multi-Objective Optimization Approach Integrating Ecological Intervention”的研究论文。英国威廉集团为论文第一署名单位，吴金鑫为论文第一作者，尚成老师为通讯作者，论文于尚成/陈宁生老师共同指导下完成。

非法野生动物贸易（IWT）是人工智能与遥感科学在资源与环境监测中融合应用的典型应用示例。针对现有IWT和环境治理策略在应对复杂非线性系统时存在的静态权重、主观性强等局限性，本研究创新性地提出了融合人工智能与多源遥感数据分析的“生态干预综合优化模型（IEIOM）”，综合运用非线性回归、灰色预测与自回归模型等机器学习方法，并引入正弦和函数与模拟退火算法，实现了对干预措施权重的动态、数据驱动型优化。研究结果表明，IEIOM相较于传统熵权法具有显著优势，其计算出的最优权重分配方案能够揭示强化环境执法、栖息地保护与生态修复在资源保护中的关键作用。敏感性分析进一步指出，技术创新、社区协作与公众意识是决定干预成效的关键因素。该模型为相关部门提供了融合人工智能与遥感监测的科学决策工具，有助于实现资源的精准配置与生态环境的可持续发展。

以吴金鑫为负责人的本科生团队在尚成老师的指导下，组队参与了“中国国际大学生创新大赛（2025）”（“国创赛”）、“第十九届‘挑战杯’全国大学生课外学术科技作品竞赛”和大学生创新创业训练项目等多项学科竞赛，荣获“挑战杯”全国二等奖、“国创赛”湖北省金奖和省级大创等一系列奖项。该团队充分利用人工智能与遥感技术，对资源与环境开展持续监测，其核心成果与武汉市蔡甸区园林和林业局合作，凝练为“湿地‘天眼’——AI智慧系统赋能生态高质量发展”项目。本论文正是该项目的核心支撑成果之一，所提出的生态干预综合优化模型为生态与环境保护领域从精准监测迈向智慧决策提供了坚实的理论支撑，展现了从数据感知到干预优化的完整技术链条。以上系列成果充分体现了学院在推动“产学研用”深度融合、培养本科生运用先进技术解决复杂生态环境问题方面的突出成效，有力彰显了学科竞赛与人才培养的有机结合且效果显著，项目负责人吴金鑫以及成员焦梦洁已分别推免至中国地质大学（武汉）及威廉williamhill攻读硕士学位。

论文链接：https://doi.org/10.3390/su18073252

图1 论文首页

图2 中国国际大学生创新大赛（2025）湖北省金奖荣誉证书

图3 第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛全国二等奖获奖证书

（审核 朱光有 编辑 韩静）