非平稳气候过程的升维预测理论和方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41075061
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    45.0万
  • 负责人：
    王革丽
  • 依托单位：
    中国科学院大气物理研究所
  • 学科分类：
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

气候系统所具有的非平稳性质已经得到越来越多的气象学家的认同。然而，现有的气候预测理论，包括统计的和非线性预测理论，大多建立在平稳性假定的基础上，这有悖于气候过程的基本性态，因此它有可能是导致气候预测水平徘徊不前的重要的理论上的原因。事实上，产生非平稳行为的根本原因，在于作用在系统上的外部强迫是随时间而变化的。因此，本项目将研究由外强迫变化引起的气候系统的非平稳行为，将外强迫因子引入到重建的动力学系统之中，依靠"升维"技术把时变的外强迫因子做为状态变量，在一个更高维的状态空间中，重建系统的动力学，寻求消除或降低系统非平稳性的方法，进而探索非平稳气候过程分析和预测的新理论与新途径。

结项摘要

气候系统所具有的非平稳性质已经得到越来越多的气象学家的认同。然而，现有的气候预测理论，包括统计的和非线性预测理论，大多建立在平稳性假定的基础上,这有悖于气候过程的基本性态，因此它有可能是导致气候预测水平徘徊不前的重要的理论上的原因。对于具有非平稳特性的时间序列而言，由于缺乏可供使用的一般性理论和方法，因此，它的诊断、分析和预测就成为当前非线性科学领域中最具挑战性的问题之一。就预测来说，有可能利用某些特殊处理，通过降低系统的复杂程度（包括非平稳性和非线性性），达到改善系统可预报性的目的。事实上，产生非平稳行为的根本原因，在于作用在系统上的外部强迫是随时间而变化的。因此，依托本项目，研究由外强迫变化引起的气候系统的非平稳行为，将外强迫因子引入到重建的动力学系统之中，建立在“外强迫”基础上的非平稳预测模型。依靠“升维”技术把时变的外强迫因子做为状态变量，在一个更高维的状态空间中，重建系统的动力学，以寻求来消除或降低系统的非平稳性。并将这样的新途径利用于“理想”时间序列及实际气候序列的预测试验中，结果表明, 外强迫因子在预测中扮演着与状态变量同等重要的角色, 它们的参与可以有效地改善预测精度。

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）
A novel approach in predicting non-stationary time series by combining external forces
结合外力预测非平稳时间序列的新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Chinese Science Bulletin
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang GeLi;Yang PeiCai;Bian JianChun;Zhou XiuJi
  • 通讯作者：
    Zhou XiuJi
On the Nonlinear Response of Lower Stratospheric Ozone to External Forces|The Inclusion of BrOx and Radiation Processes
平流层低层臭氧对外力的非线性响应|BrOx的包裹体与辐射过程
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Advances in Atmospheric Sciences
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Wang Geli;Yan Jianjun;Yang Peicai
  • 通讯作者：
    Yang Peicai
非平稳时间序列的区域预测研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    气候与环境研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张彬;金莲姬;王革丽
  • 通讯作者：
    王革丽
一个包含外强迫因子的非平稳时间序列的预测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Chinese Science Bulletin
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王革丽;杨培才;卞建春;周秀骥
  • 通讯作者：
    周秀骥
Nonstationary Time Series Prediction by Incorporating External Forces
结合外力的非平稳时间序列预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Advances in Atmospheric Sciences
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Wang Geli;Yang Peicai;Zhou Xiuji
  • 通讯作者：
    Zhou Xiuji

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  • 通讯作者：
    王革丽

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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

        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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