冬季欧亚次季节气候的变化成因及预测模型研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41875118
  • 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:
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Concurrent with the global warming and Arctic warming, the phenomenon of Eurasian cooling winters with frequent extreme cold temperatures are topics of intense research but the associated physical mechanisms are controversy. Additionally, observations and previous studies indicate that the Eurasian winter climate has non-negligible diversity on the sub-seasonal time scale, which brings great challenges to climate prediction. Therefore, further understanding the mechanisms of the sub-seasonal change in Eurasian winter climate and establishing statistical-dynamic prediction models on the Eurasian sub-seasonal climate are important scientific issues. In view of the above scientific issues, the project plans to carry out the following research. Firstly, we explore the dominant features of the Eurasian monthly mean temperature and extreme temperature. Secondly, by utilizing the large-scale atmospheric variables and external forcing variables, we explore the physical mechanisms of the sub-seasonal change in Eurasian winter climate, to obtain the preceding and simultaneous impact factors. Thirdly, utilizing the latest prediction and hindcast datasets provided by international workgroups, we estimate the predict skills of global climate models on the Eurasian sub-seasonal climate and atmospheric circulation, to obtain the factors that are closely related to the simultaneous Eurasian sub-seasonal climate and can be predicted by global climate models. Finally, the statistical-dynamic prediction models on the Eurasian sub-seasonal climate will be established to predict Eurasian sub-seasonal climate. This project will contribute to further understanding of the diversity in regional climate to the global warming and improvement of the prediction skills on the Eurasian winter climate, and provide new prediction model for Eurasian winter climate.
随着全球和北极变暖,欧亚冬季气候变冷、极端低温频发现象成为国际气候研究领域的新热点,但关于其形成机制依然存在较大分歧。同时,观测事实表明,欧亚冬季气候在次季节尺度上存在较大差异,给气候预测带来巨大挑战。进一步认识冬季欧亚次季节气候的变化机理、区别建立其统计—动力相结合的预测模型是亟待解决的科学问题。因此,本项目计划:1)针对冬季欧亚次季节平均气温和极端气温,研究欧亚次季节气候的时空变化规律;2)结合大气环流场、外强迫数据,研究冬季欧亚气候在次季节尺度上变化的物理机制,筛选其前期、同期的影响因子;3)充分利用国际上最新的气候预测/回报试验,研究全球气候模式对欧亚冬季气候及相关大气环流场的预测效能;筛选同期且模式具有预测技巧的大气环流系统;4)区别建立欧亚次季节气候的动力—统计的预测模型并开展预测试验。本项目旨在深入认识全球变暖背景下的区域气候变化的差异性、为未来欧亚气候预测提供新的预测模型。

结项摘要

随着全球和北极变暖,欧亚冬季气候变冷、极端低温频发现象成为国际气候研究领域的新热点,但关于其形成机制依然存在较大分歧。同时,观测事实表明,欧亚冬季气候在次季节尺度上存在较大差异,给气候预测带来巨大挑战。进一步认识冬季欧亚次季节气候的变化机理、区别建立其统计—动力相结合的预测模型是亟待解决的科学问题。.围绕观测事实及关键科学问题,本项目重点开展了以下研究:1)针对我国前冬与后冬平均气温和极端气温异常的反转现象,研究其与热带中东太平洋的联系;2)围绕大尺度大气环流模态如北大西洋涛动等、外强迫因素如人为因素和太阳风能量通量等,研究了冬季欧亚气候在次季节尺度上变化的物理机制,确定其前期、同期的影响因子;3)充分利用国际上最新的气候预测/回报试验,研究了全球气候模式对北极海冰、北极增暖-欧亚偏冷气候模态、阻塞高压等大气环流场的模拟能力,明晰了预测建模的理论基础; 4)利用机器学习方法,对东亚冬季逐月气温分别建立了预测模型,并开展了回报试验,其预测技巧高于动力预测模型。本项目如期完成研究计划、实现了预定的研究目标:深入认识全球变暖背景下的区域气候变化的差异性、为未来欧亚气候预测提供新的预测模型。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Eurasian Cooling Linked to the Vertical Distribution of Arctic Warming
欧亚变冷与北极变暖的垂直分布有关
  • DOI:
    10.1029/2020gl087212
  • 发表时间:
    2020-05-28
  • 期刊:
    GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    He, Shengping;Xu, Xinping;Gao, Yongqi
  • 通讯作者:
    Gao, Yongqi
Strengthened relationship between sea ice in East Siberian Sea and midsummer rainfall in Northeast China
东西伯利亚海海冰与中国东北盛夏降雨之间的关系加强
  • DOI:
    10.1007/s00382-022-06537-1
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
    Climate Dynamics
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Tingting Han;Guowa Tang;Botao Zhou;Xin Hao;Shangfeng Li
  • 通讯作者:
    Shangfeng Li
Atmospheric Contributions to the Reversal of Surface Temperature Anomalies Between Early and Late Winter Over Eurasia
大气对欧亚大陆冬初和冬末表面温度异常逆转的贡献
  • DOI:
    10.1029/2022ef002790
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Earth’s Future
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xinping Xu;Shengping He;Botao Zhou;Huijun Wang
  • 通讯作者:
    Huijun Wang
Solar-wind-magnetosphere energy influences the interannual variability of the northern-hemispheric winter climate.
太阳风磁层能量影响北半球冬季气候的年际变化
  • DOI:
    10.1093/nsr/nwz082
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    National science review
  • 影响因子:
    20.6
  • 作者:
    He S;Wang H;Li F;Li H;Wang C
  • 通讯作者:
    Wang C
Impact of early spring sea ice in Barents Sea on midsummer rainfall distribution at Northeast China
巴伦支海早春海冰对东北地区盛夏降水分布的影响
  • DOI:
    10.1007/s00382-021-05754-4
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    Climate Dynamics
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    韩婷婷;张明华;朱家文;周波涛;李尚锋
  • 通讯作者:
    李尚锋

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其他文献

2015/2016冬季北极世纪之暖与超级厄尔尼诺对东亚气候异常的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    大气科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贺圣平;王会军;徐鑫萍;李婧祎
  • 通讯作者:
    李婧祎
东亚冬季风综合指数及其表达的东亚冬季风年际变化特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    大气科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    贺圣平;王会军;HE Shengping;WANG Huijun
  • 通讯作者:
    WANG Huijun

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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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