山区地表短波与长波辐射组网验证及其时空尺度扩展研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41771387
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Land surface radiation budget is one of the hotspots in global change research. Clouds and terrain are two key factors influencing the accuracy of space-based surface radiation derivations. Although many efforts have been made to quantify the influence of cloud and topography on radiation, the existing research completely ignores the coupling effect of cloud and terrain on surface radiation. More importantly, the validation on mountainous regions as well as the issues of spatial and temporal scales of radiation have not been effectively solved, which seriously hinders the progress of space-based radiation balance studies. To solve the above problems, this study first realizes the cloud and terrain coupling modeling by considering cloud and shadow location correction, cloud-terrain-shadow relationship and the effect of cloud distribution on radiation, and the shortwave and longwave radiation over rugged terrain are then derived. To verify and improve the inversion algorithm, and to get rid of the defects of the serious lack of mountain radiation measurement stations over the globe, a scheme of validation network over mountainous regions are proposed, based on which, the derived radiation can be validated..based on the above verification network and derived radiation from space, a study of spatio-temporal scale expansion and scale effect at mountainous regions will be carried out. In addition to improving the retrieval accuracy of topographic radiation, this study can refine the surface radiation retrieval system over mountainous areas in three aspects: cloud - terrain coupling effect, validation at rugged terrain and spatial - temporal scale expansion, which will definitely push forward the development of the remote sensing radiation balance study.
地表辐射收支是全球变化研究的热点之一,云和地形是影响其遥感估算精度的两大关键因素。虽然针对性的研究越来越多,但现有研究完全忽略了云和地形对地表辐射的耦合影响,而且,山区辐射量验证以及辐射量的时空尺度问题一直没得到有效解决,严重阻碍了辐射平衡遥感的发展,行业认可度也较低。针对以上不足,本项目首先从云和阴影位置校正、云-地形-阴影的关系及云分布对辐射影响等角度实现云和地形耦合影响建模,进而准确反演山区短波与长波辐射;为检验和改进遥感反演算法、摆脱当前全球严重缺乏山区辐射观测站点的缺陷,提出了山区辐射组网验证方案,对山区辐射进行综合验证;基于上述验证网和遥感反演的辐射数据,结合CERES、FY-4数据开展山区地表辐射的时空尺度扩展和尺度效应研究。除了提高山区辐射反演精度,本研究还能在云-地形耦合效应、山区辐射验证和时空尺度扩展三个全新方面完善山区地表辐射反演体系,将有力推动辐射平衡遥感的发展。

结项摘要

山区的辐射收支是全球辐射收支的重要组成部分,同时,也是当前辐射平衡研究中不确定性最大的因素之一。山区辐射遥感估算面临的主要问题包括:(1)山区辐射站点观测匮乏,难以满足山区验证的需要;(2)适合遥感大面积快速、高精度反演的模型处于起步阶段,山区地表短波及长波辐射量的准确遥感估算仍具有较大挑战;(3)不同于水平地表,山区辐射量的时间和空间尺度扩展更加复杂,目前仍缺乏有效解决方案。针对上述问题,本研究开展了3大研究内容,即,云和地形耦合影响下地表短波和长波辐射建模、山区地表短波和长波辐射真实性检验组网方案设计与验证以及山区地表辐射的尺度扩展与尺度效应分析。. 通过研究,项目在青藏高原地区建立了包括四个观测站的短波及长波辐射综合验证网络;开发了考虑云及地形耦合效应的全天候条件下水平地表短波和长波辐射一体化新型反演算法,实现了地表短波下行总辐射、直射辐射、光合有效辐射(PAR)总量、PAR直射分量的同步反演,并改进了全天候地表长波辐射的反演算法;在原有基于DEM的山区模型基础上,构建了面向遥感像元尺度的短波和长波辐射快速地形校正模型(P-SWTRM、P-LWTRM);基于辐射日变化规律模型,研发了瞬时地表短波和长波辐射的时间尺度扩展算法,实现了从瞬时辐射到多时间尺度平均辐射的准确估算;同时,充分考虑山区对辐射时空尺度的影响,建立了山区辐射时空尺度扩展方法。研究成果为山区辐射平衡遥感、全球辐射收支与气候变化相互作用等研究提供了方法以及科学参考。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(4)
Toward operational shortwave radiation modeling and retrieval over rugged terrain
崎岖地形上的可操作短波辐射建模和检索
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2017.11.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Wang Tianxing;Yan Guangjian;Mu Xihan;Jiao Zhonghu;Chen Ling;Chu Qing
  • 通讯作者:
    Chu Qing
Recovering Land Surface Temperature Under Cloudy Skies Considering the Solar-Cloud-Satellite Geometry: Application to MODIS and Landsat-8 Data
考虑太阳-云-卫星几何结构恢复多云天空下的地表温度:在 MODIS 和 Landsat-8 数据中的应用
  • DOI:
    10.1029/2018jd028976
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Geophysical Research-Atmospheres
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Wang Tianxing;Shi Jiancheng;Ma Ya;Husi Letu;Comyn Platt Edward;Ji Dabin;Zhao Tianjie;Xiong Chuan
  • 通讯作者:
    Xiong Chuan
Evaluation of the Himawari-8 Shortwave Downward Radiation (SWDR) Product and its Comparison With the CERES-SYN, MERRA-2, and ERA-Interim Datasets
Himawari-8 短波下行辐射 (SWDR) 产品的评估及其与 CERES-SYN、MERRA-2 和 ERA-Interim 数据集的比较
  • DOI:
    10.1109/jstars.2018.2851965
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Yu Yuechi;Shi Jiancheng;Wang Tianxing;Letu Husi;Yuan Pengfei;Zhou Wang;Hu Lu
  • 通讯作者:
    Hu Lu
New methods for deriving clear‐sky surface longwave downward radiation based on remotely sensed data and ground measurements
基于遥感数据和地面测量得出晴空表面长波向下辐射的新方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Earth and Space Science
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Wang Zhou;Jiancheng Shi;Tianxing Wang;Bin Peng;Husi Letu;Rui Zhao
  • 通讯作者:
    Rui Zhao
Validation and comparison of surface shortwave and longwave radiation products over the three poles
三极表面短波和长波辐射产物的验证和比较
  • DOI:
    10.1051/matecconf/20153302007
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Gaofeng Wang;Tianxing Wang;Huazhu Xue
  • 通讯作者:
    Huazhu Xue

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其他文献

A Method for Retrieving Daily Land Surface Albedo from Space at 30-m Resolution
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    高博;宫辉力;王天星;贾立
  • 通讯作者:
    贾立
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2021
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘若琳;杨俊峰;王天星;赵弘炜;张雷
  • 通讯作者:
    张雷

其他文献

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地表与大气层顶短波辐射多分量一体化遥感反演算法研究
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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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