黄河源冻土区生态水文过程对气候变化的响应

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41630856
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    295.0万
  • 负责人：
    杨大文
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    D0702.环境水科学
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Understanding the influence of permafrost degradation on the eco-hydrological processes is a great challenge in hydrological research in cold regions. On the other hand, assessment and prediction of eco-hydrological responses to climate change in permafrost regions of the Yellow River is urgently required for the Yellow River basin management in order to achieve sustainable utilization of the water resources and sustainable development of the ecology. Taking the changes in runoff in the Yellow River headwaters as the starting point, this research project uses a comprehensive methods combining field experiment, data analysis and numerical simulation, and carries out in-depth studies on two key scientific issues: (1) the interaction of soil freeze-thaw processes and eco-hydrological processes, and (2) influence of permafrost changes on the runoff yield mechanism. By revealing the responses of seasonal frozen soil and permafrost to climate change in the Yellow River source region, it aims to understand the mutual interaction between the permafrost change and eco-hydrological processes, and explains the effect of permafrost changes on the runoff yield mechanism. A distributed eco-hydrological model will be developed for the permafrost region, and will be used to assess and predict the eco-hydrological change and its impact on the river runoff in the source regions of the Yellow River under climate change.
正确评估和科学预测黄河源冻土区生态水文过程对气候变化的响应是面向水资源可持续利用和生态可持续发展的黄河流域管理的迫切需求。同时，如何认识冻土退化对生态水文过程的影响也是寒区水文学研究面临的巨大挑战。本项目以黄河源区河川径流变化这一现象为切入点，采取野外观测、数据分析和数值模拟等综合研究手段，针对土壤冻融过程与生态水文过程的相互作用机理和冻土变化对流域产汇流机制的影响两个关键科学问题开展深入研究。通过揭示黄河源区季节冻土和多年冻土对气候变化的响应，辨识冻土变化与生态水文过程的互馈机制，阐释冻土变化对流域产汇流机制的影响；建立分布式冻土-生态-水文耦合模型，评估和预测气候变化下黄河源区冻土退化导致生态水文变化及其对河川径流的影响，为黄河流域的水资源适应性利用和生态保护提供科学依据。

结项摘要

本项目针对气候变化下黄河源区冻土水文变化开展了现场观测、机理分析和数值模拟等研究，取得以下主要研究成果：（1）揭示了过去60年间（1960~2019）黄河源区季节性冻土和多年冻土变化的时空特征及其对气候变化的响应规律，基于IPCC第六次评估报告CMIP6典型排放路径下全球气候模式模拟的未来气候情景，预估了未来50年（2021~2070）黄河源区冻土的时空变化趋势。（2）基于数据分析和数值模拟，揭示了土壤水动态对冻融过程的影响；基于遥感反演分析，揭示了黄河源区植被生长季开始时间变化趋势及其空间差异；结合分布式冻土水文模拟，分析了不同气候区冻土退化对植被根区土壤含水量的影响，揭示了植被叶面积指数与冻土退化的关系。（3）构建了黄河源区分布式冻土-生态-水文过程耦合模型，基于实测水文气象数据并结合分布式冻土-生态-水文模拟，分析了黄河源区过去60年的降水-径流关系、径流成分及径流情势等的时间变化规律及其空间变化特征，从而揭示了黄河源区冻土变化对流域产汇流机制和径流情势的影响。（4）模拟了过去60年黄河源区水循环变化过程，分析了水循环要素时空变异特征，揭示了黄河源区历史径流变化的原因。根据CMIP6未来气候情景，预估了未来50年黄河源区水循环和河川径流的变化趋势。（5）将本项目研究拓展到全青藏高原，建立了完全由卫星遥感驱动的、水热过程完整耦合的土壤冻融过程模型GBEHM-RS，模拟和分析了青藏高原在最近15年间的冻土时空变化。构建了模拟青藏高原冻土变量的机器学习模型，估算了青藏高原冻土碳储量及其空间分布，结合未来青藏高原冻土未来变化情况，评估了未来气候情景下青藏高原冻土碳的释放风险，并分析其对区域碳收支的潜在影响。

项目成果

期刊论文数量（41）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Remote sensing spatiotemporal patterns of frozen soil and the environmental controls over the Tibetan Plateau during 2002–2016
2002—2016年青藏高原冻土遥感时空格局及环境调控
  • DOI：
    10.1016/j.rse.2020.111927
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子：
    13.5
  • 作者：
    Guanheng Zheng;Yuting Yang;Dawen Yang;Baptiste Dafflon;Yonghong Yi;Shulei Zhang;Deliang Chen;Bing Gao;Taihua Wang;Ruijie Shi;Qingbai Wu
  • 通讯作者：
    Qingbai Wu
Quantifying the streamflow response to frozen ground degradation in the source region of the Yellow River within the Budyko framework
在 Budyko 框架内量化黄河源区冻土退化的水流响应
  • DOI：
    10.1016/j.jhydrol.2018.01.050
  • 发表时间：
    2018-03
  • 期刊：
    Journal of Hydrology
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Taihua Wang;Hanbo Yang;Dawen Yang;Yue Qin;Yuhan Wang
  • 通讯作者：
    Yuhan Wang
Estimating Seasonally Frozen Ground Depth From Historical Climate Data and Site Measurements Using a Bayesian Model
使用贝叶斯模型根据历史气候数据和现场测量估计季节性冻土深度
  • DOI：
    10.1029/2017wr022185
  • 发表时间：
    2018-07
  • 期刊：
    Water Resources Research
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    Yue Qin;Jinsong Chen;Dawen Yang;Taihua Wang
  • 通讯作者：
    Taihua Wang
Understanding the impacts of climate change and human activities on streamflow: a case study of the Soan River basin, Pakistan
了解气候变化和人类活动对水流的影响：以巴基斯坦索安河流域为例
  • DOI：
    10.1007/s00704-017-2269-4
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Theoretical and Applied Climatology
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Shahid M.;Cong Z. T.;Zhang D. W.
  • 通讯作者：
    Zhang D. W.
Ecohydrological optimality in the Northeast China Transect
东北断面生态水文优化
  • DOI：
    10.5194/hess-21-2449-2017
  • 发表时间：
    2017-05
  • 期刊：
    Hydrology and Earth System Sciences
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Zhentao Cong;Qinshu Li;Kangle Mo;Lexin Zhang;Hong Shen
  • 通讯作者：
    Hong Shen

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其他文献

集合卡尔曼滤波数据同化方法改进土壤水分模拟效果
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈鹤;杨大文;刘钰;张宝忠
  • 通讯作者：
    张宝忠
科尔沁沙丘—草甸相间地区不同地貌类型地下水位对降雨的响应研究
  • DOI：
    10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2016.05.017
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    干旱区地理
  • 影响因子：
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  • 作者：
    孙傲;刘廷玺;杨大文;段利民
  • 通讯作者：
    段利民
基于数值天气模式和分布式水文模型的三峡入库洪水预报研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    水力发电学报
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    --
  • 作者：
    高冰;杨大文;谷湘潜;许继军
  • 通讯作者：
    许继军
荒漠灌丛碳通量对极端水分和温度的响应研究
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    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    水力发电学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    龚婷婷;雷慧闽;杨大文;杨汉波;刘廷玺;段利民
  • 通讯作者：
    段利民
耦合SWAT与RIEMS模拟黑河干流山区径流
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    冰川冻土
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    阮宏威;邹松兵;陆志翔;杨大文;熊喆;尹振良
  • 通讯作者：
    尹振良

其他文献

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杨大文的其他基金

黄河流域水循环规律与水土过程耦合效应
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    1418 万元
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我国北方典型流域对气候变化的生态水文响应研究
  • 批准号：
    50939004
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    190.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
基于水分与能量耦合循环机理的灌区分布式水文模型研究
  • 批准号：
    50679029
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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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