知识层面：
了解生态环境中主要生态因子的类型及其对生物的重要性。
掌握风向、风速、光照强度、空气温湿度、土壤温度、土壤含水量、土壤pH值、土壤容重等主要生态因子的野外观测与测定原理。
熟悉常见生态因子测量仪器（风速仪、照度计、温度计、湿度计、土壤水分仪、pH计/试纸、土壤取样器等）的结构和使用方法。
了解不同生态环境类型（如森林、草地、湿地等）中生态因子的典型特征和变化规律。
理解生态因子在空间尺度（不同位置、高度、深度）上的变化规律。
能力层面：
能够熟练操作虚拟仿真平台，进行虚拟野外环境的导航和探索。
能够正确选择和使用虚拟化的测量仪器，在指定位置、高度或深度进行生态因子的虚拟测量。
能够规范地记录虚拟测量数据。
能够比较和分析在不同样地、不同环境类型、同一环境不同位置/高度/深度测得的生态因子数据。
能够通过数据分析总结生态因子的变化规律，并尝试解释其生态学意义。
能够独立完成一份包含数据记录、分析和结论的实验报告。
生态环境是生物生存的基础，其各项生态因子（光照、温度、水分、风、土壤和负氧离子等）对生物的生长、分布和群落结构具有决定性影响。掌握生态因子的观测与测定方法是环境科学和生态学专业学生必须具备的基本技能。传统的野外实习虽不可替代，但也面临诸多挑战：1）受限于地理位置无法体验多样化的生态环境类型；2）受限于天气、季节影响导致实验进程不确定或无法获取特定条件下的数据；3）受限于时间和人力无法在多个点位、不同生态系统类型进行详尽测量；4）部分仪器（如自动气象站、土壤测定仪）可能无法大范围配备供所有学生使用；5）土壤样品带回实验室分析耗时且流程相对固定。
本虚拟仿真实验正是针对以上痛点而设计。通过构建高保真度的虚拟生态环境场景（如森林、草地和农田等），学生可以在虚拟世界中模拟野外实习的全过程。学生将学习并操作虚拟化的生态因子测量仪器（风速仪、照度计、温湿度计、土壤温度计、土壤水分仪、pH计和负氧离子仪等），在不同环境类型、不同样地、不同高度进行多点位、多因子的数据采集。实验系统将基于生态学原理（如光照随林冠密度衰减、风速随高度变化、土壤温度随深度变化、土壤含水量随土层和植被覆盖变化、土壤pH随母质和淋溶变化等）生成模拟数据，反映真实世界的变化规律。
本虚拟仿真实验具有高度的必要性和实用性：
1）弥补野外实习不足： 提供多样化的环境场景，克服时间和空间限制，使学生能比较不同生境下的生态因子差异。
2）强化操作技能： 模拟野外仪器使用流程，学生可在无风险、可重复的环境中反复练习，熟练掌握测量方法。
3）深化理论理解： 通过直观展示因子在空间（不同位置、高度、深度）和潜在的时间（可模拟不同天气/季节条件下的数据）上的变化规律，帮助学生深入理解生态学原理。
4）提升数据分析能力： 引导学生收集、整理、分析虚拟测量数据，比较不同样地的数据差异，总结规律，培养科学分析能力。
5）成本效益高： 无需大量野外设备、差旅费用，可大规模开展教学。
6）教学设计合理： 紧密结合《环境科学野外实习》、《基础生态学》等课程教学大纲，循序渐进，从单一因子测量到多因子综合观测，再到不同环境比较和规律分析。
系统先进性： 采用Unity3D、AI技术结合WebGL构建逼真的三维场景和互动操作界面，通过AI赋能帮助学生随时随地进行相关问题的精准问答，系统还将提供友好的数据记录和导出功能。
（1）实验原理
生态学基本原理：任何生物都生活在特定的生态环境中，并受到多种生态因子（非生物环境因素）的综合影响和制约。这些因子包括气候因子（如光照、温度、湿度、风）、土壤因子（如质地、结构、pH、含水量、养分）、地形因子等。不同的生态环境类型由于其植被覆盖、地形、水文状况、土壤类型等差异，导致其内部的生态因子表现出显著的不同和变化规律。例如：
光照：随林冠密度、天空状况（晴/阴）、时间和空间（林内/林外）变化显著。
温度：空气温度随高度、时间和天气变化；土壤温度随深度、时间和植被覆盖变化。
水分：空气湿度随温度、植被蒸腾、水体分布变化；土壤含水量随土壤质地、深度、植被吸收和降雨变化。
风：风速随高度和地形变化。
土壤：pH、容重等性质随土壤形成过程、母质、植被类型和利用方式变化。
理解这些因子在不同维度（时间、空间、环境类型）上的变化规律，是理解生物分布和适应机制的关键。
虚拟仿真技术原理：虚拟仿真实验通过计算机图形学、人机交互技术和仿真建模技术，构建一个高度模拟真实世界的虚拟环境。在本实验中，其原理体现在：
三维环境建模：构建具有不同生态特征（植被类型、密度、地形、水体等）的虚拟场景，模拟森林、草地、湿地等不同生境。
生态因子模型：基于已有的生态学研究数据和模型（如光照衰减模型、风廓线模型、土壤温湿度模型等），在虚拟环境中构建生态因子的空间分布模型。这些模型能够根据虚拟环境的特征（如林冠高度和密度、土壤深度、地形坡度等）动态生成该位置、高度、深度的生态因子模拟数值。
仪器仿真模型：模拟野外测量仪器的外观、操作方式和测量功能。当学生在虚拟环境中操作仪器时，仪器会与底层的生态因子模型交互，获取该点位的模拟因子数值并显示出来。
AI技术赋能：采用国内主流的AI技术模型，结合本课程相关知识点形成专属语料库，通过虚拟仿真角色模型进行呈现，做到随问随答，精准指导。
数据记录与管理： 提供界面供学生记录测量数据，并支持数据的查看、编辑和导出，模拟真实野外数据记录流程。
通过虚拟仿真，学生可以在受控且可重复的环境中，通过与虚拟仪器和环境的交互，采集反映真实生态规律的模拟数据，从而达到理解生态因子变化规律和掌握测量方法的教学目的。
知识点：共10个
1.生态因子的概念和类型
2.风向和风速的测定方法及仪器（虚拟）
3.光照强度的测定方法及仪器（虚拟）
4.空气温湿度测定方法及仪器（虚拟）
5.土壤温度和含水量的测定方法及仪器（虚拟）
6.土壤pH值和容重的测定方法及仪器（虚拟，含虚拟样品采集和模拟分析）
7.不同生态环境类型中生态因子的差异
8.生态因子在垂直空间上的变化规律
9.野外样方法在生态调查中的应用（虚拟样方设置）
10.虚拟仿真平台操作及模拟数据采集方法
（2）核心要素仿真设计
学生进入对应的野外场景后与NPC进行对话领取对应任务，任务内容包括：1.风向和风速测定；2.光因子的测定；3.温度因子的测定；4.水分因子的测定；5.土壤因子的测定，在领取任务后按照光标引导到达指定位置进行相关交互操作，交互过程通过穿插动画的形式进行呈现，NPC进行AI赋能，随时针对用户问题进行精准答疑。
1.构建三维场景，采用真实的野外场景，做到真实地貌特征的逼真还原，场景包括森林、湿地、草原，基于生态学原理（如光照随林冠密度衰减、风速随高度变化、土壤温度随深度变化、土壤含水量随土层和植被覆盖变化、土壤pH随母质和淋溶变化等）生成模拟数据；
2.构建人物模型，包括学生角色、NPC模型，其中学生角色人物模型能够通过鼠标、键盘操作其进行漫游，可进行走、跑、跳、物体抓取、蹲下等相关交互动作；
3.构建设备模型，1：1还原仪器设备模型，包括照度计、小型自动气象站、土壤盐度/电导率/水分测定仪、土壤 PH 计、土壤取样器、环刀、铝盒、铲子、烘箱、土壤筛、电子天平、pH 计和负氧离子仪，对应的模型可进行抓取以及相关交互动画的呈现；
4.AI能力支持，构建AI互动模型，形成对应的语料库，对于学生咨询的问题进行精准回答，支持多轮对话上下文理解，能自动识别学生提问中的专业术语，辅助学生进行学习，并通过用户行为日志持续迭代语料库，实现回答精准度与知识覆盖度的动态提升。
（1）学生交互性操作步骤，共12步
步骤序号 | 步骤目标要求 | 步骤合理用时 | 目标达成度赋分模型 | 步骤满分 | 成绩类型 |
1 | 学生进行理论知识考核 | 5 min | 根据答题正确个数进行赋分 | 20 | 操作成绩 实验报告 |
2 | 选择对应的场景 | 10 s | 学生根据实际需求选择对应的实验场景 | / | |
3 | 与NPC对话进行问题咨询 | / | 学生可随时进行问题咨询，由AI进行精准回答 | / | |
4 | 通过NPC获取对应的测定任务 | 30 s | 领取相应的任务 | / | |
5 | 5 min | 5分 | |||
6 | 5 min | 5分 | |||
7 | 温度因子的测定 | 5 min | 5分 | ||
8 | 5 min | 选用正确的仪器进行测定，正确完成对应内容的测定 | 5分 | ||
9 | 5 min | 选用正确的仪器进行测定，正确完成对应内容的测定 | 5分 | ||
10 | 20 min | 基于在不同场景进行测量操作的完成度、数据采集的系统性（是否覆盖所有要求测量的因子、点位等）。 | 30分 | ||
11 | 整理虚拟测量数据，进行初步分析比较，总结不同环境/位置/高度/深度下的生态因子规律。 | 5 min | 主要基于数据记录的完整性、数据分析（图表、比较）的质量和对规律的总结是否准确。 | 15 | |
12 | 学生自评后由系统自动打分，老师可补充评语并进行打分 | 2 min | 由老师进行评价给分 | 10 |
（2）交互性步骤详细说明
以上交互性步骤可根据场景的不同由学生进行自主选择，在进行交互过程中可加入对应的知识点弹窗以及重点步骤考核，在进行测定任务时提供光标引导，辅助学生在场景内容进行漫游，精准完成对应的任务。核心步骤说明如下：
1. 登录平台并选择实验模块：学生输入账号密码登录虚拟仿真平台，选择“生态环境中主要生态因子的观测与测定实验”模块。
2. 选择研究场景：在提供的场景列表中（如森林、草地、农田），选择第一个要进行调查的生态环境。
3. 导航与环境观察：在三维场景中自由移动，观察环境特征（植被类型、地形等），选择合适的区域进行调查。
4. 设置虚拟样方：从工具栏选择“样方绳”工具，在选定区域划定一个虚拟样方（1m×1m，5m×5m或10m×10m）。
5. 选择测量仪器：从工具栏选择要使用的测量仪器，例如“风速测定仪”。
6. 操作仪器进行测量（以风速仪为例）：
7. 将虚拟风速仪拖动或放置到样方内的指定点位。
8. 通过交互界面调整风速仪探头的高度（如设定为0.5m）。
9. 点击“测量”按钮，系统显示模拟的风速数值。
10. 将数值记录到虚拟实验记录本中。
11. 在不同高度重复测量风速：将风速仪高度调整为1.5m（或更多预设高度），重复测量并记录。
12. 选择并操作其他仪器（以照度计为例）：选择“照度计”，导航到指定点位（如林冠下方），点击“测量”按钮，记录光照强度数值。
13. 测量空气温湿度：选择“温湿度计”或“自动气象站”，放置在指定位置，测量并记录空气温度和湿度。
14. 选择并操作土壤测量仪器（以土壤温度计为例）：选择“土壤温度计”，导航到指定点位，点击交互界面，将探头插入到指定深度（如5cm），测量并记录土壤温度。
15. 在不同深度重复测量土壤温度：将土壤温度计探头深度调整为10cm、15cm等，重复测量并记录。
16. 进行土壤样品采集：选择“土壤取样器”（如环刀或PVC管），导航到指定点位，设定取样深度，点击操作，模拟采集土壤样品（虚拟）。
17. 测量土壤pH：从工具栏选择 “土壤pH计”，对采集的虚拟土壤样品进行模拟测量，记录pH值。
18. 在样方内多个点重复测量：在样方内的其他位置重复以上所有测量步骤，确保数据的代表性。
19. 切换场景并重复测量：选择另一个生态环境场景（如草地），重复步骤4-15，采集另一组环境下的数据。
20. 查看和整理数据：打开虚拟实验记录本，检查所有记录的数据，进行初步整理。
导出数据：将记录的数据导出为电子表格文件，用于进一步分析。
（1）学生交互性操作步骤，共12步
步骤序号 | 步骤目标要求 | 步骤合理用时 | 目标达成度赋分模型 | 步骤满分 | 成绩类型 |
1 | 学生进行理论知识考核 | 5 min | 根据答题正确个数进行赋分 | 20 | 操作成绩 实验报告 |
2 | 选择对应的场景 | 10 s | 学生根据实际需求选择对应的实验场景 | / | |
3 | 与NPC对话进行问题咨询 | / | 学生可随时进行问题咨询，由AI进行精准回答 | / | |
4 | 通过NPC获取对应的测定任务 | 30 s | 领取相应的任务 | / | |
5 | 5 min | 5分 | |||
6 | 5 min | 5分 | |||
7 | 温度因子的测定 | 5 min | 5分 | ||
8 | 5 min | 选用正确的仪器进行测定，正确完成对应内容的测定 | 5分 | ||
9 | 5 min | 选用正确的仪器进行测定，正确完成对应内容的测定 | 5分 | ||
10 | 20 min | 基于在不同场景进行测量操作的完成度、数据采集的系统性（是否覆盖所有要求测量的因子、点位等）。 | 30分 | ||
11 | 整理虚拟测量数据，进行初步分析比较，总结不同环境/位置/高度/深度下的生态因子规律。 | 5 min | 主要基于数据记录的完整性、数据分析（图表、比较）的质量和对规律的总结是否准确。 | 15 | |
12 | 学生自评后由系统自动打分，老师可补充评语并进行打分 | 2 min | 由老师进行评价给分 | 10 |
（2）交互性步骤详细说明
以上交互性步骤可根据场景的不同由学生进行自主选择，在进行交互过程中可加入对应的知识点弹窗以及重点步骤考核，在进行测定任务时提供光标引导，辅助学生在场景内容进行漫游，精准完成对应的任务。核心步骤说明如下：
1. 登录平台并选择实验模块：学生输入账号密码登录虚拟仿真平台，选择“生态环境中主要生态因子的观测与测定实验”模块。
2. 选择研究场景：在提供的场景列表中（如森林、草地、农田），选择第一个要进行调查的生态环境。
3. 导航与环境观察：在三维场景中自由移动，观察环境特征（植被类型、地形等），选择合适的区域进行调查。
4. 设置虚拟样方：从工具栏选择“样方绳”工具，在选定区域划定一个虚拟样方（1m×1m，5m×5m或10m×10m）。
5. 选择测量仪器：从工具栏选择要使用的测量仪器，例如“风速测定仪”。
6. 操作仪器进行测量（以风速仪为例）：
7. 将虚拟风速仪拖动或放置到样方内的指定点位。
8. 通过交互界面调整风速仪探头的高度（如设定为0.5m）。
9. 点击“测量”按钮，系统显示模拟的风速数值。
10. 将数值记录到虚拟实验记录本中。
11. 在不同高度重复测量风速：将风速仪高度调整为1.5m（或更多预设高度），重复测量并记录。
12. 选择并操作其他仪器（以照度计为例）：选择“照度计”，导航到指定点位（如林冠下方），点击“测量”按钮，记录光照强度数值。
13. 测量空气温湿度：选择“温湿度计”或“自动气象站”，放置在指定位置，测量并记录空气温度和湿度。
14. 选择并操作土壤测量仪器（以土壤温度计为例）：选择“土壤温度计”，导航到指定点位，点击交互界面，将探头插入到指定深度（如5cm），测量并记录土壤温度。
15. 在不同深度重复测量土壤温度：将土壤温度计探头深度调整为10cm、15cm等，重复测量并记录。
16. 进行土壤样品采集：选择“土壤取样器”（如环刀或PVC管），导航到指定点位，设定取样深度，点击操作，模拟采集土壤样品（虚拟）。
17. 测量土壤pH：从工具栏选择 “土壤pH计”，对采集的虚拟土壤样品进行模拟测量，记录pH值。
18. 在样方内多个点重复测量：在样方内的其他位置重复以上所有测量步骤，确保数据的代表性。
19. 切换场景并重复测量：选择另一个生态环境场景（如草地），重复步骤4-15，采集另一组环境下的数据。
20. 查看和整理数据：打开虚拟实验记录本，检查所有记录的数据，进行初步整理。
导出数据：将记录的数据导出为电子表格文件，用于进一步分析。
1.不同操作条件下的针对因素的实验结果数据：
本项目主要是对生态因子进行测定，这些因子包括气候因子（如光照、温度、湿度、风）、土壤因子（如质地、结构、pH、含水量、养分）、地形因子等。不同的生态环境类型由于其植被覆盖、地形、水文状况、土壤类型等差异，导致其内部的生态因子表现出显著的不同和变化规律。例如：
光照：随林冠密度、天空状况（晴/阴）、时间和空间（林内/林外）变化显著。
温度：空气温度随高度、时间和天气变化；土壤温度随深度、时间和植被覆盖变化。
水分：空气湿度随温度、植被蒸腾、水体分布变化；土壤含水量随土壤质地、深度、植被吸收和降雨变化。
风：风速随高度和地形变化。
土壤：pH、容重等性质随土壤形成过程、母质、植被类型和利用方式变化。
2.实验结果评价结论：
优秀实验结果：知识考核满分，完成多场景的虚拟仿真交互操作，且一次完成所有相关任务，包括仪器的选择、测定方法等。
良好实验结果：知识考核存在问题，在进行虚拟仿真交互时多次出现错误，如在进行测定时仪器选择错误，测定方法不符合要求等。
教育简历
2008-2013, 香港大学，地理系，博士
2005-2008, 南京大学，地理与海洋科学学院，硕士
1999-2004, 南京大学，城市与资源学系，学士
工作简历
2018.01-至今， 复旦大学，环境科学与工程系，副教授
2013.09-2017.12 复旦大学，环境科学与工程系，讲师
博士生导师/方向
城市生态与环境生物技术；环境生态学
硕士生导师/方向
城市生态；景观生态
学术兼职
上海市生态学会理事
民进上海市第十六届委员会人口资源环境委员会委员
上海市科技委环境质量与健康城市专业委员会秘书
荣誉与奖励
2020年，第八届高等学校科学研究优秀成果奖，二等奖，排名2
本科生课程：
《环境与人类》、《生态学》、《城市绿地规划与设计》、《环境科学与工程虚拟仿真实验》
研究生课程：
《绿地规划与设计》
主持和参与的主要项目/课题
教育部，人文社科规划基金，20YJAZH109，“长三角城市群水生态系统服务时空分异、权衡、协同关系和驱动机制研究”， 2020/01-2022/12，10万元，在研，课题负责人。
科技部，国家重点研发计划项目，2016YFC0502700，“长三角城市群生态安全保障关键技术研究与集成示范”项目子课题-“长三角城市群区域生态系统评价与调控关键技术研究” （2016YFC0502701），2016/06-2020/12，78万元，到期结题，子课题负责人；
生态环境部，“生态文明建设-区域生态文明建设模式”，2018/01-2019/31，30万，结题，子课题负责人；
基金委，国家自然科学青年基金，41501194 “基于景观空间异质性的绿地综合生态服务功能评价研究”， 2016/01-2018/12，25.6 万元，结题，课题负责人；
哲社办，国家社科重大项目，14ZDB140，我国特大型城市生态化转型发展战略研究、2015/01-2019/01，80万元，到期结题，参与；
哲社办，国家社科基金重点项目，13AZD075，“基于PSR 模式的城市生态文明建设评价指标体系建构研究”， 2014/01-2017/01l，30 万元，结题; ，子课题共同负责人
世界自然基金会WWF，“中国气候变化韧性城市发展研究”，2014/01-2015/12，10万元，结题，参与。
代表性专著：
王祥荣，谢玉静，李瑛等，气候变化与中国韧性城市发展对策研究，2016， 科学出版社。
代表性论文：
Sun, W., Li, D.H., Wang, X.R. , Li, R., Li, K., & Xie, Y.J. . Exploring the scale effects, trade-offs and driving forces of the mismatch of ecosystem services. Ecological Indicators, 2019,103, 617-629.
Wei WANG, Yujing XIE, Mengfei BI, Xiangrong WANG, Yi LU, Zhengqiu FAN，Effects of Best Management Practices on Nitrogen Load Reduction in Tea Fields with Different Slope Gradients Using the SWAT Model, Applied Geography, 2018.90, 1-14.
Yujing XIE*, Xijun YU, Cho Nam NG, Kun LI, Lei FANG, Exploring the Dynamic Correlation of Landscape Composition and Habitat Fragmentation with Surface Water Quality in the Shenzhen River and Deep Bay Cross-border Watershed, China, Ecological Indicators, 2018, 90,231-246.
Kun Li, Guangqing Chi, Ling Wangc, Yujing Xie*, Xiangrong Wang*, Zhengqiu Fan, 2018.Identifying the critical riparian buffer zone with the strongest linkage between landscape characteristics and surface water quality. Ecological Indicators, 93,2018：741-752.
Li K, Wang L, Li ZH, Xie YJ, Wang XR, Fang Q. Exploring the Spatial-Seasonal Dynamics of Water Quality, Submerged Aquatic Plants and Their Influencing Factors in Different Areas of a Lake , Water, 2017 , 9 (9) :707.
Xi Xu, Yujing Xie ,KeQi, Zukui Luo,Xiangrong Wang*, Detecting the response of bird communities and biodiversity to habitat loss and fragmentation due to urbanization, Science of the Total Environment, IF5:4.90, 624 (2018) 1561–1576.
Qi, K., Fan, Z.Q. *, Ng, C. N., Wang, X.R., Xie, Y. J. *, Functional analysis of landscape connectivity at the landscape, component, and patch levels: A case study of Minqing County, Fuzhou City, China, Applied Geography, 2017, 80，64-77.
Lu, Y., Wang, X.R., Xie, Y. J. *, Li, K., Xu, Y.Y., Integrating future land use scenarios to evaluate the spatio-temporal dynamics of landscape ecological security, Sustainability, 2016, doi:10.3390/su8121242.
Qing Fang, Zhengqiu Fan, Yujing Xie, Xiangrong Wang*, Kun Li, Yafeng Liu. Screening and Evaluation of the Bioremediation Potential of Cu/Zn-resistant, Autochthonous Acinetobacter sp. FQ-44 from Sonchus oleraceus L. Frontiers in plant science, （2016, 7, 1-11.
Ng, C. N., Xie, Y. J. *,Yu, X. J., Integrating landscape connectivity into the evaluation of ecosystem services for biodiversity conservation and its implications for landscape planning, Applied Geography, 2013, 42, 1-12.
Xie, Y. J. * ,Ng, C. N., Exploring spatio-temporal variations of habitat loss and its causal factors in the Shenzhen River cross-border watershed. Applied Geography，2013,39,140-150.
Ng, C. N., Xie, Y. J.*, & Yu, X. J. (2011). Measuring the spatio-temporal variation of habitat isolation due to rapid urbanization: A case study of the Shenzhen River cross-boundary catchment, China. Landscape and Urban Planning, 103(1), 44-54.
ChoNam Ng, Xijun Yu,*, Yujing Xie, and Jian Yang, A Comparison of Spatial and Temporal Dynamics of Landscape Pattern in the Cities of Pearl River Delta, GRMSE (EI), 2013, Wuhan, P.R.China, 2013.11.08-11.10 (Best Paper Award) .
孙伟,李昆,谢玉静,王祥荣. 中国特大城市空间规划中生态系统服务概念的应用状况、原因及对策研究——基于北京和上海城市总体规划的文本分析, 上海城市规划,2020,（2）:34-41.
徐艺扬,李 昆,谢玉静,凌焕然,钱敏蕾,王祥荣,鲁逸.基于GIS的城市内涝影响因素及多元回归模型研究——以上海为例.复旦学报(自然版),2018(2):182-198.
李昆，米黑古丽·卡德尔,谢玉静,城市湿地生态系统韧性评价—以上海市典型滩涂湿地为例,城市与地方治理研究, 2018,2:72-87.
钱敏蕾,李响,徐艺扬,谢玉静,王祥荣. 特大型城市生态文明建设评价指标体系构建——以上海市为例.复旦学报(自然科学版),2015, 54(4):389-397.
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