大尺度陆面水文过程与作物模型的耦合研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41201201
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0714.环境信息与环境预测
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The estimation of regional crop yield, especially in assessing impact of climate change, often involve great uncertainty because of the difference between the running scale of crop models and that of the concerned area. Crop models well represent the dynamics of crop growth and the impact from changes of environmental condition (e.g. climate change), however, they usually are short on modeling of hydrological processes that important for crop growth. This shortage of crop model further decline the reliability in crop yield estimation, especially on large scale area. Land surface hydrological models often contain mature parameterization schemes for surface water balance and consideration of land surface heterogeneity on large scale. This project intend to present a general large scale crop model by coupling the crop model and land surface hydrological model, thus improve the hydrological modeling for the crop model. In other hand, the dynamic of crop growth decribed by the crop model will also further complement the parameterization of hydrology for crop cover. We assess the yields of maize in the Liao River basin with the above coupled model as a case study. with the coupled crop model, yield of maize in the Liao River basin will be estimated based on gridded input data. The performance of the coupled crop model will be assessed by comparing it with th single crop model.
目前在大尺度区域作物产量的估算(尤其是气候变化的影响评估)过程中,由于作物模型尺度太小,其产量估算结果往往存在较大不确定性。作物模型着重描述了作物生长过程及其所受气候条件的影响,但对水文过程的模拟通常较为简单,尤其在大尺度上对土壤水分和产流的空间异质性描述较差。水循环与作物生长密切相关;作物模型对水文过程的简化处理降低了产量估算结果的可靠性。陆面水文过程对地表水循环过程有成熟的参数化方案,并且充分考虑了大尺度上土壤水分及地表产流的空间异质性,对作物模型是很好的补充。作物模型对作物生长动态的描述则可以进一步细化陆面水文过程中对植被的参数化。本项目拟通过耦合陆面水文过程模型和作物模型得到一个较为通用的大尺度作物模型,以加强作物模型的水文过程模拟,提升其运行尺度。以辽河流域主要作物玉米为研究对象,建立基于网格的大尺度作物产量估算模型,并与单独的作物模型进行比较分析,验证耦合模型的改进型效果。

结项摘要

自20世纪70年代以来,人类活动和气候变化对我国水循环的影响日益显著;而水文模型是检测和归因人为与自然影响的重要研究工具。本项目利用大尺度水文模型VIC模型对中国历史水文过程进行了模拟,分析了气候要素对水文干旱的影响;利用分布式生物圈-水文(DBH)模型对全球水文过程进行了模拟,并分析了未来CO2浓度升高对全球径流模拟的影响。在大尺度水文模拟研究中,对人类活动依然缺乏比较有效的参数化方法和模型。本项目在DBH基础上,耦合作物模型和水库调度方案,开发了评估气候变化和人类活动影响的水文模型,模拟了变化环境下全球历史水文过程。主要成果和认识包括:1)我国水循环除了受气温和降水两个主要气候要素的影响外,风速变化也对水文过程产生了重要影响。1966-2011年间中国风速下降了近30%,这一变化显著增加了地表径流和土壤水含量,在一定程度上缓解了干旱增加趋势,减少了全国8.8%的干旱面积。2)在RCP8.5情景下,至2050年,CO2浓度可上升至约550 ppm;在DBH模型中考虑植物生理过程对CO2浓度上升的响应,模型模拟结果显示CO2浓度上升可能导致全球径流量增加约1.2% (4.8 mm)。3)通过在DBH中引入作物模型,实现了作物生长及灌溉需水估算;并在DBH模型中增加了水库调度模块,实现水库灌溉取水模拟和水库潜在发电量估算。模拟评估结果显示,未来(2070-2099)中国总发电点潜力可能增加3-6%,已有水库发电潜力可能增加1.3-4%,但部分地区(如四川、湖北等)水库发电潜力可能减少。此外,我们也发现在水文模型中耦合人类活动的模拟之后,不同模型对年均流量的模拟差异可能会增加,而对年最大流量的模拟差异则可能减少。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Effects of surface wind speed decline on modeled hydrological conditions in China
地面风速下降对中国模拟水文条件的影响
  • DOI:
    10.5194/hess-18-2803-2014
  • 发表时间:
    2014-08
  • 期刊:
    Hydrology and Earth System Sciences
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Liu, Xingcai;Zhang, Xuejun;Tang, Qiuhong;Zhang, Xuezhen
  • 通讯作者:
    Zhang, Xuezhen

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其他文献

陆地水循环过程的综合集成与模拟
  • DOI:
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    --
  • 作者:
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    孙思奥
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  • 作者:
    汤秋鸿;张学君;戚友存;陈少辉;贾国强;穆梦斐;杨杰;杨其全;黄昕;运晓博;刘星才;黄忠伟;唐寅
  • 通讯作者:
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基于代表性浓度路径和共享社会经济路径的全球人类需水量预估研究
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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

        graph TD
          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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