中国地区气候变化的复杂网络研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41175141
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    65.0万
  • 负责人：
    付遵涛
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    D0504.大气动力学
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

本项目将从复杂网络的角度研究中国地区气候变化的拓扑结构特征，建立气候网络结构与其非线性动力学特征的关系。使用国家气象局公布的700多个站点近50年的逐日资料与NCEP和ECMWF再分析资料，结合近年发展起来的适用于非平稳序列分析的DFA(Detrended Fluctuation Analysis)和多分形DFA分析及其衍生方法，从复杂网络角度研究中国地区气候变化的特征，特别关注气候变化长期记忆性与气候极值事件对于气候网络的影响。通过本项目的研究，揭示不同气候变量的复杂网络特征及其在全国的分布；给出不同气候变量长期记忆性与其复杂网络特征的关系，得到气候极值事件对气候复杂网络的影响与机理。本项目将使用统计分析、机理研究及数学建模与论证对这些问题进行全面研究。

结项摘要

本项目将从复杂网络的角度研究中国地区气候变化的拓扑结构特征，建立气候网络结构与其非线性动力学特征的关系。. 为此，本课题利用气象站的观测资料和再分析资料主要进行下面研究：首先，建立观测序列与网络之间的一一对应关系，从而可以利用观测资料研究气候网络，特别是气温网络的性质；其次，利用水平可视图算法建立了温度序列与温度网络的对应关系，把网络中特定节点分解为入度与出度，分析温度网络的变化的时间不可逆性，证实温度变化中的非线性特征；该方法同样适用于影响温度变化的北半球环状模指数的非线性特征研究，更好地模拟平流层北半球环状模指数需要建立包含非线性作用的统计模型；详细研究了气温变化的长程记忆性，其形成机制与统计建模。第三，由此引入研究非线性确定性过程与线性随机过程区分的重要性，并基于贝福德定律给出了新的区分方法；第四，利用海表温度作为外强迫，研究了异常海温条件下表面气温网络的变化。研究发现极端外强迫可以导致温度网络发生相变，并可以用网络的特征参数确定该相变是否发生。

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Different multi-fractal behaviors of diurnal temperature range over the north and the south of China
中国南北日温差的多重分形行为差异
  • DOI：
    10.1007/s00704-012-0762-3
  • 发表时间：
    2013-05
  • 期刊：
    Theoretical and Applied Climatology
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Yuan Naiming;Fu Zuntao;Mao Jiangyu
  • 通讯作者：
    Mao Jiangyu
Different spatial cross-correlation patterns of temperature records over China: A DCCA study on different time scales
中国气温记录的不同空间互相关模式：不同时间尺度的DCCA研究
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2014.01.014
  • 发表时间：
    2014-04
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yuan Naiming;Fu Zuntao
  • 通讯作者：
    Fu Zuntao
Extracting climate memory using Fractional Integrated Statistical Model: A new prospective on climate prediction
使用分数积分统计模型提取气候记忆：气候预测的新前景
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Scientific Reports
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Yuan Naiming;Fu Zuntao;Liu Shida
  • 通讯作者：
    Liu Shida
Universal Scaling Behaviors of Meteorological Variables#39; Volatility and Relations with Original Records
气象变量的普遍标度行为
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Feiyu Lu;Naiming Yuan;Zuntao Fu;Jiangyu Mao
  • 通讯作者：
    Jiangyu Mao
气候变化的长期记忆性：理论基础与观测事实
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中国科学:物理学 力学 天文学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘式达;袁乃明;付遵涛;刘式适
  • 通讯作者：
    刘式适

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    付遵涛
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  • 通讯作者：
    付遵涛
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    付遵涛
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  • 作者：
    李庆雷;马楠;付遵涛
  • 通讯作者：
    付遵涛

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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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