基于多源遥感数据的南极冰雪表面温度变化及其与物质平衡关系研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41676179
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    67.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0615.极地科学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The Antarctic ice/snow surface temperature (ISST) monitoring is of considerably value to many researches, such as mass balance, global climate change and environmental change, all of which are important scientific issues at present. This project studies the variability in the Antarctic ISST and its impact. The framework consists of three steps: accurate ISST retrieval using multi-source remotely sensed image; long-time-series and multi-scale study on ISST variability; study on the relationship between ISST and mass balance parameters.To be specific, the main research contents are as follows: (1) developing accurate ISST retrieval methods based on multi-source remotely sensed image, and building long-time, multi-scale ISST sequence data. (2) the Antarctic and the regional ISST variability monitoring and time-series analysis using multi-scale ISST sequence data. (3) combing the regional ice flow velocity results and the height change results, analysis the relationship between the ISST change and these mass balance parameters. This project will develop accurate ISST retrieval methods, and the outcomes will provide valuable information to the research of the Antarctic ISST and its influences on ice sheet dynamics and global changes.
进行南极冰雪表面温度变化及其影响研究对研究南极冰盖物质平衡,乃至对全球气候和环境的影响等都具有重大意义。本项目拟以“基于多源数据的表面温度高精度反演–长时序、多尺度的表面温度变化研究–与物质平衡参数的关系分析”为主线,多尺度、多角度、系统地分析南极冰雪表面温度的变化及其影响。主要研究内容包括:(1)发展基于多源遥感数据的高精度冰雪表面温度反演算法,建立高精度、长时间、多尺度的南极冰雪表面温度序列;(2)利用多尺度的冰雪表面温度时序结果进行全南极和区域的冰雪表面温度变化监测和时序分析;(3)结合区域的冰川流速时序数据和冰盖高程变化结果,分析南极冰雪表面温度变化与这些参数的关系。本项目研究成果将为获得高精度、长时序、多尺度的南极冰雪表面温度结果提供技术支撑,为研究南极冰盖的动态变化及其对全球变化的贡献提供区域性的定量结果,具有重要的理论价值和实际意义。

结项摘要

进行南极冰雪表面温度变化及其影响研究对研究南极冰盖物质平衡,乃至对全球气候和环境的影响等都具有重大意义。本项目拟以“基于多源数据的表面温度高精度反演–长时序、多尺度的表面温度变化研究–与物质平衡参数的关系分析”为主线,多尺度、多角度、系统地分析南极冰雪表面温度的变化及其影响。主要研究内容包括:(1)发展基于多源遥感数据的高精度冰雪表面温度反演算法,建立高精度、长时间、多尺度的南极冰雪表面温度序列;(2)利用多尺度的冰雪表面温度时序结果进行全南极和区域的冰雪表面温度变化监测和时序分析;(3)结合区域的冰川流速时序数据和冰盖高程变化结果,分析南极冰雪表面温度变化与这些参数的关系。本项目的实施建立了基于多源数据(Landsat8和被动微波数据AMSR2)的冰雪表面反演方法并形成了时序数据;监测了多尺度南极/区域的冰雪表面温度变化;监测并分析了南极冰面冻融;冰雪表面温度与物质平衡参数关系分析。本项目研究成果为南极冰盖的动态变化研究提供长时序的冰雪表面温度数据及反演技术,并对全球变化的贡献提供区域性的定量结果,具有重要的理论价值和实际意义。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An Improved Single-Channel Polar Region Ice Surface Temperature Retrieval Algorithm Using Landsat-8 Data
利用 Landsat-8 数据改进的单通道极地冰面温度反演算法
  • DOI:
    10.1109/tgrs.2019.2921606
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Li Yachao;Liu Tingting;Shokr Mohammed E.;Wang Zemin;Zhang Liangpei
  • 通讯作者:
    Zhang Liangpei
基于改进FCLS算法的南极海冰密集度估算及算法比较
  • DOI:
    10.13679/j.jdyj.20170005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    极地研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋翔宇;刘婷婷;王泽民;刘艳霞
  • 通讯作者:
    刘艳霞
Sea ice drift and arch evolution in the Robeson Channel using the daily coverage of Sentinel-1 SAR data for the 2016–2017 freezing season
使用 2016 年至 2017 年冰冻季节 Sentinel-1 SAR 数据的每日覆盖范围,研究罗伯逊海峡的海冰漂移和拱形演化
  • DOI:
    10.5194/tc-14-3611-2020
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    The Cryosphere
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Mohammed E. Shokr;Zihan Wang;Tingting Liu
  • 通讯作者:
    Tingting Liu
“极地遥感”教学探索与实践
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    教育教学论坛
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘婷婷;高柯夫;周春霞
  • 通讯作者:
    周春霞
Basal Channel Extraction and Variation Analysis of Nioghalvfjerdsfjorden Ice Shelf in Greenland
格陵兰岛Nioghalvfjerdsfjorden冰架基底水道提取及变化分析
  • DOI:
    10.3390/rs12091474
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zemin Wang;Xiangyu Song;Baojun Zhang;Tingting Liu;Hong Geng
  • 通讯作者:
    Hong Geng

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基于多源遥感影像特征检索的东南极冰流速变化监测研究
  • 批准号:
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  • 项目类别:
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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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