气候变化下我国华北地区热浪和静稳天气对臭氧影响的高精度区域模拟研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41705124
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    高阳
  • 依托单位：
    中国海洋大学
  • 学科分类：
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The ozone concentrations over North China (including Jing-Jin-Ji region, Shandong and the surrounding areas) have been increasing over the past few years. The high ozone concentrations are not only closely related to anthropogenic emissions, but also strongly influenced by meteorology such as heat waves and atmospheric stagnation. Focusing on the ozone pollution problem in North China, this study applies dynamical downscaling technique to conduct high spatial resolution (12 km) regional climate and air quality simulations using WRF-CMAQ. By combining both modeling and observational data, this study will construct the temporal and spatial correlations between extreme weather events and high ozone pollution episodes and examine in detail the underlying mechanism for severe ozone pollution. By applying dynamical downscaling method based on multiple global climate models (GCMs), this study explores the impact of climate change on extreme weather events such as heat waves and atmospheric stagnation, as well as the impact of these extreme weather events on ozone pollution in North China. Meanwhile, this study focuses on modeling and analyzing how extreme weather events modulate the ozone changes through modulation of atmospheric transport as well as local photochemical reactions, thus it may provide important guidance for the control of severe ozone problems in North China.
我国华北地区（包括京津冀、山东及周边）臭氧浓度近年来持续升高。高浓度臭氧污染一方面与人为污染源排放紧密相关，另一方面也受到气象因素如高温热浪和静稳型天气的影响。针对华北地区臭氧污染现状，本研究将采用动力降尺度方法，通过区域气候和空气质量模式WRF-CMAQ进行高精度（空间分辨率为12公里）模拟。综合利用模拟和观测数据剖析当前极端天气与臭氧污染的时空相关性，深入理解高浓度臭氧污染形成的天气和气候原因。通过选择多个全球模式驱动进行动力降尺度区域模拟，探讨本世纪中叶气候变化下华北地区高温热浪和静稳天气等极端气象对臭氧的影响。同时,本研究着力于模拟和分析极端天气如何通过影响大气传输及局地化学反应进而影响臭氧浓度,从而为我国华北地区臭氧的防控提供重要的科学根据。

结项摘要

我国华北地区近年来臭氧污染严重。本研究首先聚焦2017年6月华北臭氧重污染事件，通过WRF-CMAQ模拟，指出了高温热浪、静稳天气促进高浓度臭氧累积的气象因素，揭示了常用的土地覆盖类型水平分辨率较低无法识别城市绿地，过去研究忽视了城市绿地天然源排放对臭氧的重要作用。考虑到天然源排放随树种不同差异较大，我们提出一方面城市绿化过程中需慎重考虑树种选择，另一方面构建我国城市绿地排放天然源清单对理清其在臭氧污染的贡献至关重要。其次，基于对臭氧生成物理化学过程的追踪，发现：1）在高浓度（如MDA8臭氧大于70 ppbv）臭氧时段，边界层内光化学反应几乎是臭氧浓度增加的唯一来源，且与地面高浓度MDA8臭氧显著正相关；2）相对于单日减排，连续减排可通过降低初始场大大减少臭氧浓度累积；3）除本地污染源外，外部地区传输影响显著。基于此，提出动态减排策略，如臭氧高污染累积时段和污染前1-2天的减排，以及周边区域减排。最后，基于CMIP5 RCP情景，发现人为源减排可导致华北未来臭氧浓度降低；仅考虑气候变化，臭氧超标天数将增加。因此指出我国华北地区未来臭氧污染治理应同时考虑气候变化和污染排放的作用，以及理清气候变化、污染源对臭氧协同调控机制的重要性。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
气候变化和污染源对中国华北地区臭氧的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国海洋大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张天奇;高阳
  • 通讯作者：
    高阳
The climate impact on atmospheric stagnation and capability of stagnation indices in elucidating the haze events over North China Plain and Northeast China
气候对大气停滞的影响及停滞指数解释华北平原和东北灰霾事件的能力
  • DOI：
    10.1016/j.chemosphere.2020.127335
  • 发表时间：
    2020-11-01
  • 期刊：
    CHEMOSPHERE
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Gao, Yang;Zhang, Lei;Gao, Huiwang
  • 通讯作者：
    Gao, Huiwang
Impacts of climate change and emissions on atmospheric oxidized nitrogen deposition over East Asia
气候变化和排放对东亚大气氧化氮沉降的影响
  • DOI：
    10.5194/acp-19-887-2019
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Atmospheric Chemistry and Physics
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Zhang Junxi;Gao Yang;Leung L Ruby;Luo Kun;Liu Huan;Lamarque Jean Francois;Fan Jianren;Yao Xiaohong;Gao Huiwang;Nagashima Tatsuya
  • 通讯作者：
    Nagashima Tatsuya
Nonlinear effect of compound extreme weather events on ozone formation over the United States
复合极端天气事件对美国臭氧形成的非线性影响
  • DOI：
    10.1016/j.wace.2020.100285
  • 发表时间：
    2020-12-01
  • 期刊：
    WEATHER AND CLIMATE EXTREMES
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Gao, Yang;Zhang, Junxi;Bell, Michelle L.
  • 通讯作者：
    Bell, Michelle L.
Substantial ozone enhancement over the North China Plain from increased biogenic emissions due to heat waves and land cover in summer 2017
2017年夏季热浪和土地覆盖导致生物源排放增加，导致华北平原臭氧大幅增强
  • DOI：
    10.5194/acp-19-12195-2019
  • 发表时间：
    2019-10-02
  • 期刊：
    ATMOSPHERIC CHEMISTRY AND PHYSICS
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Ma, Mingchen;Gao, Yang;Gao, Huiwang
  • 通讯作者：
    Gao, Huiwang

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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
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  • 通讯作者：
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    2016
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    俞露;高阳;史颖欢
  • 通讯作者：
    史颖欢

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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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