年际-年代际尺度中国地区降水中稳定氧同位素记录的气候学意义

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41875088
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    68.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Water stable isotope d18O, as a climate proxy, is the key to investigate paleo- and modern climate changes. However, its climatic implication in China is unclear and remain controversial, partly due to its mid-latitude position where East Asian monsoon always disturbs the isotopic temperature/amount effects (TE/AE). Currently, more observed d18O data and more powerful modeling technique provide the possibility to re-investigate the interannual-to-interdecadal variability of Chinese d18O in precipitation and its climatic implication. This project, by using isotope-enabled climate model and performing model-data comparison, is aiming: 1) to understand Chinese d18O record's climatic implication, in terms of it's links to TE, AE, and atmospheric circulation; and 2) to test the impact of two distinct climate change modes, polar amplification and tropical warming, on the variability of Chinese hydrological cycle and associated d18O footprint; and 3) as the product of this project, to release a centennial-length large-scale ensemble AMIP-type d18O simulation results to serve the climate community. The project will improve our understandings, and provide us more insights in the fundamental dynamics and physics of the isotope-inferred climate change.
在现代气候和古气候研究中,降水中稳定同位素d18O记录是最为核心的气候代用指标。但中国地处中纬度季风区,d18O的气候学意义很不明确,争议很大。随着观测资料的逐渐累积和数值模拟技术的成熟,对现代气候条件下中国地区降水d18O记录的气候学意义适宜进行深入的动力学研究。本项目利用先进的气候模式直接模拟降水d18O和对应的大气环流,并与近50年来中国地区的降水d18O记录进行“模式-观测数据对比”研究(Model-Data Comparison),目标是:1)理解现代气候条件下中国地区年际-年代际d18O记录准确的气候学意义,特别是与温度效应、雨量效应、和大气环流 三者之间的定量关系及背后的物理过程;2)理解当前两种典型气候变化过程(极地增暖型与热带增暖型)对中国地区水循环过程和d18O 变率的影响;3)作为产出,释放一套百年尺度大规模Ensemble AMIP-type同位素模拟数据集。

结项摘要

在现代气候和古气候研究中,降水中稳定同位素d18O记录是重要的气候代用指标。但中国地处中纬度季风区,d18O的气候学意义争议很大。本项目利用先进的气候模式直接模拟降水d18O和对应的大气环流,并与近50年来中国地区的降水d18O记录进行“模式-观测数据对比”研究(Model-Data Comparison),对现代气候条件下中国地区降水d18O记录的气候学意义进行了深入研究。取得成果包括:1)理解现代气候条件下中国地区年际-年代际d18O记录准确的气候学意义,特别是与常规气候要素、亚洲季风、沙尘过程、和Hadley环流之间的关系及背后的物理过程;2)理解北极放大(北极快速增暖)对中国地区气候变化的影响;3)释放一套百年尺度Ensemble AMIPtype同位素模拟数据集。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Inter-model spread of the climatological annual mean Hadley circulation and its relationship with the double ITCZ bias in CMIP5
CMIP5中气候年平均哈德来环流的模型间扩散及其与双ITCZ偏差的关系
  • DOI:
    10.1007/s00382-020-05414-z
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    CLIMATE DYNAMICS
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wang Chenggong;Hu Yongyun;Wen Xinyu;Zhou Chen;Liu Jiping
  • 通讯作者:
    Liu Jiping
使用人工神经网络改进2022年北京冬奥会数值天气预报后处理过程的算法研究
  • DOI:
    10.13209/j.0479-8023.2022.011
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    北京大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    屈永霖;闻新宇;张慕琪;刘喆
  • 通讯作者:
    刘喆
全球变暖背景下内蒙古地区沙尘暴频次变化的预估
  • DOI:
    10.13209/j.0479-8023.2021.042
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    北京大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨诗妤;闻新宇
  • 通讯作者:
    闻新宇
基于人工神经网络开发中国地区统计降尺度气候预估数据
  • DOI:
    10.13209/j.0479-8023.2022.015
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    北京大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张慕琪;闻新宇;包赟;屈永霖
  • 通讯作者:
    屈永霖

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其他文献

平流层信号在冬季短期气候预测中的应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    贾喆;闻新宇;胡永云;郭艳君
  • 通讯作者:
    郭艳君
古AO/NAO的研究进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地球科学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁文癸;闻新宇
  • 通讯作者:
    闻新宇
为了龙卷风预警:从约翰-芬利到藤田哲也
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    气象科技进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闻新宇;朱清照;贾喆
  • 通讯作者:
    贾喆

其他文献

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近百年东亚夏季大气环流的诊断和模拟研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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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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