东北地区湖冰生消过程遥感反演研究

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基本信息

  • 批准号：
    41801283
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    杨倩
  • 依托单位：
    吉林建筑大学
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Lake ice phonology is a sensitive indicator for climate changes and the monitoring using remote sensing has great scientific influence on regional lacustrine environment and water resources. Taken lake areas in Northeast China as study objects, the physical changes and temporal change of freeze/thaw cycle by the method of field measurement, transect analysis, lake comparison, climate abrupt detection and so on. The project plan to carry out ice investigation and spectra collection to study lake ice reflectance feature of different types and to find the sensitive band ranges. Based on the time series of satellite information, grid based and lake-based lake ice phenology are extracted automatically, which are validated by field measurement and mid and high resolution images. The objective of this projected is to improve the knowledge of the remote sensing mechanics and regional lake ice phenology changes, to study the regional coherence of lake ice phenology, to study the influence of geographic location, lake morphometry and climate factors on lake ice phenology, to provide data source for monitoring and assessing the lake environment changes, and to provide the mechanical study and technical support for global change monitoring.
湖冰物候变化是全球气候变化敏感指示器，监测湖冰物候变化对区域湖泊环境、水资源管理具有重要的科学意义。选择东北典型湖区作为研究对象，通过野外观测、样带分析、湖泊比较学、气候突变检测等方法，研究湖泊生消过程的物理变化和时间变化。开展冰情调查和光谱采样，研究不同类型的水、积雪、湖冰光谱特性及光学遥感识别机理，确定湖冰遥感反演的敏感波段。基于湖冰遥感信息的时间序列，设计湖冰物候多源遥感自动提取算法，自动获取不同尺度的湖冰物候遥感参数，利用水文年鉴和中高分辨遥感数据验证精度。本项目的实施能够提高对湖冰遥感识别机理、区域湖冰物候变化趋势的认知水平，探讨东北地区湖冰物候变化趋势及区域一致性，研究地理位置（纬度、海拔）、湖泊形态参数（湖泊面积、湖泊深度等）和气象因子对湖冰物候变化的影响，为监测和评估湖泊环境变化提供数据支持，为认识区域气候变化机制、应对全球气候变化提供机理研究和技术支持。

结项摘要

湖冰变化是全球气候变化敏感指示器，监测湖冰物候变化对湖泊环境具有重要的科学意义。利用MODIS遥感数据实现对东北地区8个大型湖泊的湖冰生消时间监测，东北地区湖冰物候周期仍然呈现区域一致性变化趋势：结冰时间区域延后，融化日期趋于提前，而湖冰冰期呈现缩短趋势，融冰过程的年变化率明显大于结冰过程的年变化率。气温是区域指标中对湖冰物候变化影响最大的因素。基于水文年鉴数据解释积雪对河湖冰生消过程的影响，积雪在河冰稳定期的作用更明显，能够提高冰厚模拟的精度；当考虑湖泊年内生消变化过程，累积负温是河湖冰生消过程的关键因素。我们发现了查干湖遥感影像上重复出现西北-东南走向的图像裂缝，利用基于分形理论的边缘检测方法提获取2018年冬季裂缝的平均角度和平均长度分别为65°28′34″±0°13′34″、21141.57±68.36 km，在野外调查处中发现图像裂缝的东南端存在冰脊。冰封期冰裂缝的走向与冬季的主风向垂直，与风场、冰下流场、水下地形等因素密切相关。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
The NIEER AVHRR snow cover extent product over China – a long-term daily snow record for regional climate research
NIEER AVHRR 中国地区积雪范围产品——区域气候研究的长期日积雪记录
  • DOI：
    10.5194/essd-13-4711-2021
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Earth System Science Data
  • 影响因子：
    11.4
  • 作者：
    Xiaohua Hao;Guanghui Huang;Tao Che;Wenzheng Ji;Xingliang Sun;Qin Zhao;Hongyu Zhao;Jian Wang;Hongyi Li;Qian Yang
  • 通讯作者：
    Qian Yang
Variability of chlorophyll and the influence factors during winter in seasonally ice-covered lakes
季节性冰封湖泊冬季叶绿素变化及影响因素
  • DOI：
    10.1016/j.jenvman.2020.111338
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Journal of Environmental Management
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Zhidan Wen;Kaishan Song;Yingxin Shang;Lili Lyu;Qian Yang;Chong Fang;Jia Du;Sijia Li;Ge Liu;Baohua Zhang;Shuai Cheng
  • 通讯作者：
    Shuai Cheng
Fractal-Based Retrieval and Potential Driving Factors of Lake Ice Fractures of Chagan Lake, Northeast China Using Landsat Remote Sensing Images
基于分形的Landsat遥感影像反演查干湖湖冰裂缝及其潜在驱动因素
  • DOI：
    10.3390/rs13214233
  • 发表时间：
    2021-10
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Xiaohua Hao;Qian Yang;Xiaoguang Shi;Xuemei Liu;Huang Wenfeng;Liwen Chen;Yue Ma
  • 通讯作者：
    Yue Ma
Can the Depth of Seasonal Snow be Estimated From ICESat-2 Products: A Case Investigation in Altay, Northwest China
ICESat-2产品能否估算季节性积雪深度——以西北阿勒泰地区为例
  • DOI：
    10.1109/lgrs.2021.3078805
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    X. Hu;X. Hao;J. Wang;G. Huang;H. Li;Q. Yang
  • 通讯作者：
    Q. Yang
An Assessment of Snow Cover Duration Variability Among Three Basins of Songhua River in Northeast China Using Binary Decision Tree
利用二元决策树评估东北松花江三个流域积雪持续时间变化
  • DOI：
    10.1007/s11769-018-1004-0
  • 发表时间：
    2018-11
  • 期刊：
    Chinese Geographical Science
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Qian Yang;Kaishan Song;Xiaohua Hao;Shengbo Chen;Bingxue Zhu
  • 通讯作者：
    Bingxue Zhu

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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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