基于GNSS/LEO电离层掩星观测资料改进电离层和等离子模型研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    U1831116
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    54.0万
  • 负责人：
    郭鹏
  • 依托单位：
    温州大学
  • 学科分类：
    A3302.空间天文探测技术研究
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

GNSS/LEO occultation technique receives GNSS occultation signal by GNSS occultation receiver equipped with LEO satellite, can be retrieved from GNSS satellite to ground height parameter information of neutral atmosphere and ionosphere and plasmasphere. Using GNSS/LEO occultation technique which receives GNSS occultation signal by GNSS occultation receiver equipped with LEO satellite, can retrieve atmospheric and ionospheric information parameters from GNSS satellite height to ground. In the next few years, the number of the LEO satellite for ionospheric radio occultation will also increase to nearly dozens, they provide high vertical resolution, a large number of global distribution of TEC and the electron density profile data. It will be provided an unprecedented, continuous, global coverage and near real time covering the ionosphere and plasmasphere data, which can be conducted the analysis research about the parameter characteristics of the ionosphere and the plasmasphere, thus effectively improved empirical model of the ionosphere and plasmasphere.The main contents of the study include: data assimilation of plasmasphere and upper ionosphere using GNSS/LEO radio occultation slant TEC measurements; research and modeling of the temporal and spatial variation characteristics of ionospheric parameters; improve empirical model of ionosphere based on GNSS/LEO ionospheric radio occultation data.
GNSS/LEO掩星技术通过搭载GNSS掩星接收机的LEO卫星接收GNSS掩星信号，可以反演GNSS卫星高度到地面的中性大气和电离层以及等离子层的信息参数。在今后的几年内，用于电离层掩星的LEO卫星的数目也将增加到近几十个。它们提将提供一个前所未有的、连续的、全球覆盖的和近实时的覆盖电离层和等离子层数据，可以对电离层和等离子层的参数特性进行分析研究，对电离层参数进行建模，从而有效的改进目前电离层和等离子层经验模型。本项目的主要研究内容包括：基于GNSS/LEO的斜向TEC数据进行等离子层和电离层上部同化研究；电离层参数时空变化特性研究和建模；基于GNSS/LEO电离层掩星资料改进电离层经验模型。

结项摘要

GNSS/LEO掩星技术通过搭载GNSS掩星接收机的LEO卫星接收GNSS掩星信号，可以反演GNSS卫星高度到地面的中性大气和电离层以及等离子层的信息参数。在今后的几年内，用于电离层掩星的LEO卫星的数目也将增加到近几十个。它们提将提供一个前所未有的、连续的、全球覆盖的和近实时的覆盖电离层和等离子层数据，可以对电离层和等离子层的参数特性进行分析研究，对电离层参数进行建模，从而有效的改进目前电离层和等离子层经验模型。本项目的主要研究内容包括：基于GNSS/LEO的斜向TEC数据进行等离子层和电离层上部同化研究；电离层参数时空变化特性研究和建模；基于GNSS/LEO电离层掩星资料改进电离层经验模型。.通过本项目的研究获得以下研究成果：校准和评估基于新非球对称反演算法的GNSS掩星电离层数据；将电离层掩星数据与IRI模型融合，改进IRI电离层模型精度；用一个双参数的形状函数拟合COSMIC掩星变标高，并分析了双参数和底部标高的时空变化和太阳活动强弱的相关特性；基于POD TEC数据建立等离子层标高模型，并利用该模型建立高精度的等离子层映射函数；发展了两步法电离层同化算法，获得全球四维电离层网格分布。受项目资助发表论文9篇，其中SCI论文8篇。培养博（硕）研究生2名，项目组参加国内外学术交流5次。.本课题的科学意义：建立高精度、高分辨率、能结合实测数据近实时的全球电离层经验模型，为空间对地无线电通讯、导航系统电离层改正，以及空间天气研究提供强有力的基础和保障。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Improvement of the IRI model using F2-layer parameters derived from GPS/COSMIC radio occultation observations
使用源自 GPS/COSMIC 无线电掩星观测的 F2 层参数改进 IRI 模型
  • DOI：
    10.1029/2018ja026092
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    J. Geophys. Res.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    M. J. Wu;P. GUO;N. F. Fu;X. G. Hu;Z. J. Hong
  • 通讯作者：
    Z. J. Hong
The analysis of assumptions' error sources on assimilating ground-based/spaceborne ionospheric observations
同化地基/星载电离层观测假设误差源分析
  • DOI：
    10.1016/j.jastp.2020.105354
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Fu Naifeng;Guo Peng;Chen Yanling;Wu Mengjie;Huang Yong;Hu Xiaogong;Hong Zhenjie
  • 通讯作者：
    Hong Zhenjie
A New Mapping Function for Spaceborne TEC Conversion Based on the Plasmaspheric Scale Height
基于等离子体层高度的星载TEC转换新映射函数
  • DOI：
    10.3390/rs13234758
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Wu Mengjie;Guo Peng;Zhou Wei;Xue Junchen;Han Xingyuan;Meng Yansong;Hu Xiaogong
  • 通讯作者：
    Hu Xiaogong
A Novel Active Learning Algorithm for Robust Image Classification
一种新颖的鲁棒图像分类主动学习算法
  • DOI：
    10.1109/access.2020.2968082
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Xiong Xingliang;Fan Mingyu;Yu Chuang;Hong Zhenjie
  • 通讯作者：
    Hong Zhenjie
The Two-Parts Step-by-Step Ionospheric Assimilation Based on Ground-Based/Spaceborne Observations and Its Verification
基于地基/星载观测的两部分逐步电离层同化及其验证
  • DOI：
    10.3390/rs11101172
  • 发表时间：
    2019-05
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Fu Naifeng;Guo Peng;Wu Mengjie;Huang Yong;Hu Xiaogong;Hong Zhenjie
  • 通讯作者：
    Hong Zhenjie

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其他文献

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  • 通讯作者：
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    胡兴军;杨博;安阳;杨洋;王靖宇;郭鹏
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    郭鹏

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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