考虑复杂下垫面及云影响的新疆地面短波辐射卫星反演改进研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41675026
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0509.大气观测、遥感和探测技术与方法
  • 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

Xinjiang is vast with one-sixth of the land of China, diverse underlying surface but the radiation observatories are scarce. Among the signals received by satellite, it is difficult to identify clouds against the underlying surface with the vast desert and three mountain ranges with ice and snow which causes error in the surface radiation data retrieved from satellite . In order to provide accurate surface radiation data and reliable decision-making basis for the study of climate change, radiation forecast and solar energy utilization, in this project the following studies will be carried out:.(1).Using the new version of DISORT which is DISORT 3,more accurate short wave radiative transfer model will be made to deal with the strong multi-scattering of the clouds and the bi-directional reflectance distribution function (BRDF) of the complex underlying surface, in Xinjiang desert, snow and ice area. .(2).Using the clouds and surface radiation monitoring data obtained from MODIS/Aqua, CALIPSO and CloudSat satellites in recent ten years, the model will be validated combined with data from surface observational data..(3).Based on the validated model and the long term satellite data, the short wave radiation budget of the surface considering the complex underlying surface in Xinjiang will be calculated to fill the vacancy of the surface wave radiation data. Moreover, the temporal and spatial distribution of it and its influencing factors will be comprehensively analyzed.
新疆地域辽阔,“三山夹两盆”的地形地貌复杂多样,而地面辐射观测站点稀少,且在广阔的沙漠、戈壁和冰雪上卫星接收到的信号中,云与下垫面难以区分,导致卫星反演的地面辐射数据存在较大误差。为了给太阳能开发利用、天气预报和气候变化等业务和科研提供准确的地面短波辐射数据,拟开展以下研究:(1)采用以最新版本经过改进的计算方法 DISORT3为核心的AccuRT辐射传输算法,考虑新疆沙漠、戈壁和冰雪区复杂下垫面条件,更准确地处理云强烈多重散射和复杂下垫面双向反射分布函数( BRDF),建立准确的本地化大气短波辐射传输模型;(2)使用近十年MODIS/Aqua、CALIPSO 以及CloudSat卫星获得的云以及地表辐射监测数据,结合地面观测资料,对该模型进行验证;(3)利用验证后的该模型以及长期的卫星数据,通过AccuRT辐射传输算法反演出接近真实的新疆地表短波辐射并揭示其时空分布特征。

结项摘要

新疆地域辽阔,“三山夹两盆”的地形地貌复杂多样,而地面辐射观测站点稀少,且在广阔的沙漠、戈壁和冰雪上卫星接收到的信号中,云与下垫面难以区分,导致卫星反演的地面辐射数据存在较大误差。因此,本项目评估了卫星反演的和RegCM区域气候模式模拟的地面太阳辐射误差的时空分布规律,分析了云和气溶胶对太阳辐射的影响。采用优化过的SCM算法,通过地表反照率信息来准确识别新疆地区地表特性(分辨植被、沙漠、土壤以及冰雪),并基于MODIS/Aqua、CALIPSO以及CloudSat等卫星获得的云以及气溶胶监测数据,结合地面观测及其他资料建立了新疆区域本地化辐射传输模型,通过辐射传输模式系统反演出接近真实的新疆地表短波辐射数据并综合分析其时空分布,为太阳能开发利用、天气预报和气候变化等业务和科研提供相对更准确的地面短波辐射数据。

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)
新疆地区气溶胶对地表太阳辐射的影响初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘平平;刘鑫;刘琼;杨凤娟;赵敬德;陈勇航;黄观;金莉莉;何清;秦榕
  • 通讯作者:
    秦榕
新疆典型城市气溶胶光学厚度变化特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡俊;钟珂;亢燕铭;陈勇航;杨凤娟;刘琼;张华
  • 通讯作者:
    张华
新疆3大山区云中液态水时空分布特征
  • DOI:
    10.13866/j.azr.2018.04.12
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    干旱区研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小娟;王军;黄观;陈勇航;杨莲梅;李红军;李曼;郑宁
  • 通讯作者:
    郑宁
基于 MODIS_C006 的乌鲁木齐 10 年气溶胶光学厚度变化特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡俊;亢燕铭;陈勇航;刘鑫;李霞;刘琼
  • 通讯作者:
    刘琼
基于地面观测与GEWEX-SRB卫星反演新疆维吾尔自治区地面太阳辐射研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    气象与环境学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周黛怡;杨洪海;秦榕;陈勇航;辛渝;黄家敏;陈春美
  • 通讯作者:
    陈春美

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  • 通讯作者:
    2.Shanghai Meteorological Bureau,Shanghai 200135,C
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    苏婧

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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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