为什么耦合气候模式中孟加拉湾夏季季风爆发总是不准确

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41606034
  • 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:
    D0601.物理海洋学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The Bay of Bengal (BoB) is a major vapor source of monsoon rainfall in China, and it usually undergoes the earliest summer monsoon in Asia. The predictability of the BoB summer monsoon onset is of vital importance for social and scientific issues. However, most of the current Coupled General Circulation Models (CGCMs) produce delayed monsoon onset date, which significantly hinders the progress of the predictability of the Asian Monsoon. Sea surface temperature (SST) could influence the monsoon onset by changing the seasonal evolutions of the atmospheric instability and humidity. In this mean, the inaccurate monsoon onset is probably due to the discrepancy of seasonal variation of SST in CGCMs. .In this project, we will first evaluate the relationship between the seasonal SST evolution and the BoB summer monsoon onset among models involved in the phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). Then, we will explore the possible role of the seasonal variation of SST in the BoB summer monsoon onset by designing a series of sensitive experiments. At last, the regulating mechanisms of the SST seasonal variation in CGCMs will be analyzed by a closing heat budget equation. The results would help improve the simulation of Asian monsoon system in CGCMs.
孟加拉湾是我国夏季降水的重要水汽来源地,也是亚洲夏季风最早爆发的海区,提高其夏季风爆发的可预报性具有重要的社会和科学意义。然而目前大多数耦合气候模式模拟的孟加拉湾夏季风爆发时间都相对延后,这严重阻碍着亚洲夏季风可预报性的进步。海表温度(SST)能够通过改变大气湿度和不稳定性等对季风爆发产生影响,所以耦合气候模式对孟加拉湾夏季风爆发的不准确模拟可能源于它们对SST季节变化的模拟误差。.本研究将评估第五次耦合模式间比对项目(CMIP5)众多模式中孟加拉湾SST季节变化与夏季风爆发的关系;利用耦合气候模式进行敏感性试验来检验SST季节变化误差对孟加拉湾夏季风爆发模拟的影响;采用闭合热收支方程定量分析耦合气候模式中SST季节变化的控制机理及误差来源。研究结果将为提高耦合气候模式对亚洲季风的模拟能力提供有益参考。

结项摘要

本项目首先评估了23个CMIP5耦合模式中局地SST和热带季节内振荡对孟加拉湾夏季季风建立的影响。耦合模式对孟加拉湾季风强度的模拟技巧很高,但是季风建立日期却相对滞后。通过评估发现CIMP5模式对季风前孟加拉湾中部SST暖中心及热带季节内振荡(ISO)北移的模拟较差。模式中相对较冷的SST是造成季风建立滞后的主要原因:较冷的海表面导致大气界面更为稳定,这抑制了大气对流和对流层中部的加热,由于加热减弱,中层经向温度梯度的转变也相应延后,进而导致模式中季风建立的滞后。ISO的较差模拟增加了耦合模式对季风建立准确度的模拟难度。模式中ISO的模拟误差可分为三类:i.热带海洋中ISO模拟异常偏弱;ii.季风建立前ISO北传信号不明显;iii.赤道OLR的波数频率谱模拟不真实。.在此基础上,本项目通过研究ENSO对关键季风触发因子的调制作用,理解了ENSO-季风建立异常的重要关系。在寒(暖)ENSO事件的衰减春季,由于西北太平洋对流异常的增强(抑制),印度洋北部产生了明显的东(西)向垂直风切变异常。孟加拉湾北部不同的ISO强度对比主要取决于上述年际垂直剪切差为主(超过60 %)。因此,冷(暖)的ENSO事件结合加强(减弱)的ISO过程导致孟加拉湾夏季风建立超前(延迟)。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Regional seasonality in the intraseasonal oscillation over the Indo-Pacific Oceans
印度太平洋季节内振荡的区域季节性
  • DOI:
    10.1016/j.dynatmoce.2019.03.001
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Dynamics of Atmospheres and Oceans
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Kuiping Li;Yang Yang;Lili Li;Shouhua Liu
  • 通讯作者:
    Shouhua Liu
Revealing the subsurface Yellow Sea Cold Water Mass from satellite data associated with Typhoon Muifa.
利用与台风梅法相关的卫星数据揭示黄海地下冷水团。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Geophysical Research: Oceans
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang Yang;Kuiping Li;Jianting Du;Yanliang Liu;Lin Liu;Huiwu Wang;Weidong Yu
  • 通讯作者:
    Weidong Yu
Impacts of ENSO on the Bay of Bengal summer monsoon onset via modulating the intraseasonal oscillation.
ENSO 通过调节季节内振荡对孟加拉湾夏季季风爆发的影响。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Geophysical Research Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Kuiping Li;Yanliang Liu;Zhi Li;Yang Yang;Lin Feng
  • 通讯作者:
    Lin Feng

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  • 发表时间:
    2015-05-18
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邬俊波
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    朱国平;杨洋;王芮;童剑锋
  • 通讯作者:
    童剑锋

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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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