降水对海-气CO2通量的影响研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41906182
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0610.海洋系统与全球变化
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Continuingly rising in CO2 leads to sensitive factors like precipitation showing a modal pattern of “Rich-get-richer” (RGR), in the meantime, the modal change in sensitive factors also changes the ocean carbon sequestration ability. Currently, the impact of precipitation on terrestrial carbon cycle have made some progress, whereas the carbon cycle going in vast ocean which covering more than 70% of earth surface has not been given enough consideration. Whether the precipitation has also prompted ocean carbon source/sink to approach the modal of RGR remains to be answered. Under the background above, this project puts forward a scientific proposition of “The research on precipitation influence sea-air carbon dioxide flux”, aiming at further investigating in the influence mechanism on precipitation to sea-air CO2 flux, taking advantage of the improved AI data mining algorithm to extract the intrinsic mode between precipitation and carbon flux. Recognize the covariant change for the influence of precipitation intensity and frequency on sea-air CO2 flux in different spatiotemporal scales. Explore the precipitation and carbon flux coupling effect mechanism triggered by the triple influence of transport, breaking and the chemical reactions between precipitation and CO2 flux. This study will contribute to know the trend of ocean carbon source/sink and improvement the mutual feedback mechanism of global carbon cycle and climate change.
二氧化碳含量持续升高引起海洋降水等敏感因子表现出“Rich-get-richer”(RGR)的模态特征,同时敏感因子的模态变化也改变了海洋的固碳能力。目前,降水对陆上碳循环影响的研究已取得一定进展,但对占全球面积70%以上海洋的碳循环影响却无人问津。降水是否促使海洋碳源/汇也向RGR的模态发展,有待解答。在上述背景下,本项目提出“降水对海-气CO2通量的影响研究”这一科学命题,旨在通过深入研究降水对表征海洋碳源/汇的海-气CO2通量的影响,在不同时空尺度下,利用AI优化的数据挖掘算法提取降水与海-气CO2通量的固有模态,揭示降水强度与频率对海-气CO2通量影响的协变规律,为RGR模态的存在提供判断依据,探索降水对CO2输运、搅拌及反应三重影响下耦合模态的机理。为掌握海洋碳源/汇的发展趋势及完善气候变化与全球碳循环互反馈系统做出贡献。

结项摘要

2022年在全球排放的CO2总量中,大约26%被海洋吸收,31%被陆地吸收,海洋吸收、储存CO2的过程、活动及机制被称之为“蓝碳”。蓝碳可以分担和缓解碳排放压力,是减排之外的另一条可行路径,熟悉掌握蓝碳有利于我国海洋健康发展,有利于构建一个以海洋资源环境可持续发展为核心的新模式,掌握海-气CO2通量对于海洋碳源/汇的理解十分重要。本项目发现了降水变化对海-气CO2通量的影响,完善了现有数据挖掘算法,提升了三维谐波分析法在多参数数据智能挖掘与模态快速提取上的效率及效果;发现了降水与海-气CO2通量在时间域、空间域及频率域上在中国海区域有较强的正相关关系,确定了降水影响下的海-气CO2通量呈现“Rich-get-richer”模态,但非常规意义中“Rich-get-richer”,而是源/汇均逐渐饱和,变得Rich;但在河口区域主要受陆地河水径流的影响,呈现负相关关系。该成果可为完善气候变化与海洋碳循环的关系及预测海洋碳源/汇的发展变化做出理论基础。此外,在调研及构建数据集过程中,发现了目前海洋数据的主要分布特征及未来发展发现;在对海-气CO2通量数据整理过程中,分析了对其有影响的有色可溶性有机物(CDOM)的空间特征;结合海-气CO2通量时空特征,即海洋源/汇状态的基础上,分析了目前全球波浪能的分布特征,为海洋可持续发展提供科学支撑。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Spatiotemporal variability and climate teleconnections of global ocean wave power
全球海洋波浪能的时空变化与气候遥相关
  • DOI:
    10.3389/fmars.2022.900950
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Frontiers in Marine Science
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Chuanchuan Cao;Ge Chen;Chengcheng Qian;Jie Shang
  • 通讯作者:
    Jie Shang
Data science for oceanography from small data to big data
海洋学数据科学从小数据到大数据
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Big Earth Data
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Qian Chengcheng;Huang Baoxiang;Yang Xueqing;Chen Ge
  • 通讯作者:
    Chen Ge

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其他文献

卫星遥感中风场对降雨飘移距离的影响及误差校正
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈戈;钱程程
  • 通讯作者:
    钱程程
卫星遥感中风场对降雨飘移距离的影响及误差校正
  • DOI:
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  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    钱程程;陈戈
  • 通讯作者:
    陈戈

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相似国自然基金

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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

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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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