华北区域大气细粒子混合态及老化对其核化效率的影响研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41675141
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    68.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Aerosol particles can serve as cloud condensation nuclei (CCN) to vary the cloud physical and optical properties and further change global radiation balance. This is aerosol indirect effect, which has been one of the largest uncertainties in the quantification of the aerosol effects on climate. To reduce the uncertainty of aerosol indirect effects on the radiative balance of the atmosphere, it is important to gain a good knowledge of the ability of aerosol particles to form CCN at the typical supersaturations found in the atmosphere as well as the physiochemical properties of aerosol particles. Particularly, in urban/polluted areas, the situation is more complex. Intensive field campaigns will be performed in different seasons in urban Beijing. Also, in combination with the comprehensive observations of aerosol, CCN and atmospheric parameters from our previous intensive field campaigns in China North Plain, this study aims to (1) obtain aerosol size distribution, aerosol chemical composition, aerosol volatility, mixing state and its hygroscopic growth and CCN activity under different polluted conditions; (2) characterize the particle physical and chemical parameters impacting on CCN activation (focus on the influence of aerosol aging and mixing state on the CCN activity); (3) estimate CCN number concentrations and understand aerosol-CCN conversion mechanism based on Koehler theory and CCN closure test; (4) investigate the relationship between aerosol properties and activation efficiency under polluted and background conditions. Following these investigations, we will obtain comprehensive datasets, new and improved knowledge, most importantly, the fundamental understanding as to how various types of aerosols affect the CCN activity. All of the data and knowledge obtained from this project will play a significant role in providing scientific support for CCN parameterization in climate models.
气溶胶可作为云凝结核(CCN)影响云的微物理特性,进而改变全球能量辐射平衡而产生间接气候效应,是气候变化评估中最不确定的因子。解决这一问题的关键之一需弄清气溶胶转化为CCN的机制,了解气溶胶的吸湿和核化能力及制约这些能力的理化特性(人类密集区其状况更复杂)。本研究拟在北京开展气溶胶的多参数综合强化观测,(1)获得气溶胶粒径谱、化学组成、吸湿性、挥发性(混合态)及CCN谱的区域特征及变化规律;(2)研究气溶胶理化特性在形成CCN过程中的作用和贡献,重点研究粒子老化和混合态的影响;(3)基于寇拉理论模型,设计多方案(考虑分粒径段有机物的影响)估算CCN数浓度;通过闭合试验,揭示大气细粒子转化为CCN的机理;(4)结合前期华北区域已有观测资料,阐明代表高气溶胶背景浓度区域其理化特性与核化效率的定量关系,为建立适用于我国的CCN参数化方案奠定基础,旨在降低模式估算气溶胶间接气候效应的不确定性。

结项摘要

气溶胶可作为云凝结核(CCN)影响云的微物理特性,进而改变全球能量辐射平衡而产生间接气候效应,是气候变化评估中最不确定的因子。解决这一问题的关键之一需弄清气溶胶转化为CCN的机制,了解气溶胶的吸湿和核化能力及制约这些能力的理化特性(人类密集区其状况更复杂)。本项目基于在北京开展的气溶胶多参数综合强化观测,取得了以下研究结果:(1)获得了气溶胶粒径谱、化学组成、吸湿性、挥发性(混合态)及CCN谱的区域特征及变化规律;(2)分析了气溶胶理化特性对其核化效率的影响和贡献,重点研究了粒子老化和混合态的影响;(3)基于寇拉理论模型,设计了多方案(考虑分粒径段有机物的影响)估算CCN数浓度;通过闭合试验,揭示了大气细粒子作为CCN的关键影响因素;(4)结合前期华北区域已有观测资料,阐明了代表高气溶胶背景浓度区域其理化特性与核化效率的关系。本项目的研究成果期望为我国的CCN参数化方案的建立奠定基础,降低模式估算气溶胶间接气候效应的不确定性提供观测基础。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A minimum albedo aerosol retrieval method for the new-generation geostationary meteorological satellite Himawari-8
新一代静止气象卫星向日八号最小反照率气溶胶反演方法
  • DOI:
    10.1016/j.atmosres.2018.02.021
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    Atmospheric Research
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Yan Xing;Li Zhanqing;Luo Nana;Shi Wenzhong;Zhao Wenji;Yang Xingchuan;Jin Jiannan
  • 通讯作者:
    Jin Jiannan
Uncertainty in Predicting CCN Activity of Aged and Primary Aerosols
预测陈旧气溶胶和原生气溶胶 CCN 活性的不确定性
  • DOI:
    10.1002/2017jd027058
  • 发表时间:
    2017-11
  • 期刊:
    JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-ATMOSPHERES
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhang Fang;Wang Yuying;Peng Jianfei;Ren Jingye;Collins Don;Zhang Renyi;Sun Yele;Yang Xin;Li Zhanqing
  • 通讯作者:
    Li Zhanqing
Significantly Enhanced Aerosol CCN Activity and Number Concentrations by Nucleation-Initiated Haze Events: A Case Study in Urban Beijing
成核引发的雾霾事件显着增强气溶胶 CCN 活性和数量浓度:北京城区的案例研究
  • DOI:
    10.1029/2019jd031457
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-ATMOSPHERES
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhang Fang;Ren Jingye;Fan Tianyi;Chen Lu;Xu Weiqi;Sun Yele;Zhang Renyi;Liu Jieyao;Jiang Sihui;Jin Xiaoai;Wu Hao;Li Shangze;Cribb Maureen C.;Li Zhanqing
  • 通讯作者:
    Li Zhanqing
Characterizing the ratio of nitrate to sulfate in ambient fine particles of urban Beijing during 2018-2019
2018-2019年北京城区环境细颗粒物硝酸盐与硫酸盐比例特征
  • DOI:
    10.1016/j.atmosenv.2020.117662
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Atmospheric Environment
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Li Shangze;Zhang Fang;Jin Xiaoai;Sun Yele;Wu Hao;Xie Conghui;Chen Lu;Liu Jieyao;Wu Tong;Jiang Sihui;Cribb Maureen;Li Zhanqing
  • 通讯作者:
    Li Zhanqing
Satellite-based PM2.5 estimation using fine-mode aerosol optical thickness over China
利用中国上空精细模式气溶胶光学厚度进行卫星 PM2.5 估算
  • DOI:
    10.1016/j.atmosenv.2017.09.023
  • 发表时间:
    2017-12
  • 期刊:
    Atmospheric Environment
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Yan Xing;Shi Wenzhong;Li Zhanqing;Li Zhengqiang;Luo Nana;Zhao Wenji;Wang Haofei;Yu Xue
  • 通讯作者:
    Yu Xue

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

石漠化区退耕植桑地土壤养分与生态化学计量特征
  • DOI:
    10.16213/j.cnki.scjas.2018.7.018
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    西南农业学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢丹;肖玖军;王晓红;张芳;韩世玉;罗朝斌
  • 通讯作者:
    罗朝斌
2015年夏季长江口及其邻近海域渔业生物群落结构分析
  • DOI:
    10.13233/j.cnki.mar.fish.2017.05.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    海洋渔业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤昌盛;张芳;冯颂;戴芳群;王彦涛
  • 通讯作者:
    王彦涛
广西不同林龄喀斯特森林生态系统碳储量及其分配格局
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.201703.039
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡芳;杜虎;曾馥平;宋同清;彭晚霞;兰斯安;张芳
  • 通讯作者:
    张芳
“走出去”为何能拉动出口
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    科学决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许晓娟;张芳
  • 通讯作者:
    张芳
喀斯特峰丛洼地不同植被恢复阶段细根生物量、形态特征及影响因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏樑;宋同清;杜虎;曾馥平;王华;彭晚霞;张芳;张家涌
  • 通讯作者:
    张家涌

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

张芳的其他基金

复合污染区域成霾过程对CCN活化特性及其数浓度的影响研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    63 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于多因子联合法的大气CO2源汇信息提取及其长期变化趋势分析-以青海瓦里关14年大气CO2观测资料为例
  • 批准号:
    41303052
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
      
关闭
close
客服二维码