南极冰盖底部环境特征冰雷达综合属性分析——以冰穹A区域为例

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41904133
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    赵文轲
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    D0410.工程和环境地球物理学
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The bottom of the ice sheet is the concentrated area where the ice accumulates, the internal flow field changes, and the ice melts and re-freezes, the environmental characteristics of which become the most important and uncertain factors in the simulation and prediction of ice sheet evolution. Ice-Penetrating Radar is an important and effective technique to reveal the internal structure of ice sheet and has achieved great success over the past half-century. Travel-time and amplitude were the most effective sections of ice radar records, which can meet the requirements of the characterization on the thickness of ice sheet, the internal structure and the topography below the ice sheet, while it seems to be limited to image the complex bottom of the ice sheet. The study focus on the multi-attribute analysis based on the 2-D and 3-D radar data-sets, acquired from Zhongshan station → Dome A and Dome A respectively in Antarctic. Radar facies, by virtue of multi-attribute analysis, will be used to provide enhanced reliable quantitative information about the spatial distributions of complex ice layers, saturated sediments and bedrock with different roughness, and possible existed frozen-on ice, melt-water at the bottom of ice sheet, also combined with optimized multi-attribute profiles/maps, access to regional evolution and dynamic stabilization mechanism analysis for the ice sheet bottom.
冰盖底部是冰盖物质积累、流场变化、冰下融化和再冻结最集中的区域，受多重因素制约，该区域的环境特征成为模拟和预测冰盖演化过程最重要又最不确定的因素。冰雷达是揭示冰盖内部结构重要而有效的技术，在过去半个多世纪取得了巨大成功。传统雷达探测利用雷达波的旅行时和振幅进行分析解释，可以满足对冰盖厚度的测量、以及对冰盖内部构造和冰下地貌的成像，但对于冰盖底部复杂环境特征的研究，则仍有很大的局限性。本研究拟以南极中山站→冰穹A及冰穹A核心区域分别采集的二维及三维冰雷达数据体为对象，通过基于多属性特征的高精度雷达相分析，挖掘雷达记录中蕴藏的细节信息，识别研究区冰盖底部复杂结构的冰层、粗糙度不同的冰碛物和基岩，以及可能存在的复冻冰和融水，并借助全局最优决策的冰雷达多属性融合图，确定研究区冰盖底部环境特征的空间分布差异，分析其区域演化规律，探究冰盖动力稳定机制。

结项摘要

冰雷达是揭示冰盖内部结构重要而有效的技术，在过去半个多世纪取得了巨大成功。传统雷达探测利用雷达波的旅行时和振幅对目标体进行分析，可以满足对冰盖厚度的测量、以及对冰盖内部构造和冰下地貌的成像，但对于冰盖底部复杂环境特征的研究，则仍有很大的局限性，且单一频率天线采集的雷达数据有着一定的成像限制，高频天线提供浅部高分辨率信息，而低频天线拥有更深的穿透深度。为此，本研究以南极中山站→冰穹A及冰穹A核心区域采集的二维及三维冰雷达数据体为对象，通过冰雷达多属性分析，研究冰层内部及冰盖底部复杂特征，同时结合大量雷达实验数据，开展了多频雷达数据融合以及多属性特征融合研究，开发了基于遗传算法和基于滑动窗口的信号加权融合的多频雷达数据融合方法，以及基于二维离散小波变换的冰雷达多属性融合方法和定量化评价准则，研究结果可以获得更为准确、更为全面、更为可靠的冰雷达图像描述，明显改进了对冰层内部及冰盖底部环境特征的成像与定量化表征，也有助于进一步分析其区域演化规律，探究冰盖动力稳定机制。

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（1）
专利数量（1）
Multi-Frequency GPR Data Fusion with Genetic Algorithms for Archaeological Prospection
考古勘探中多频探地雷达数据与遗传算法的融合
  • DOI：
    10.3390/rs13142804
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wenke Zhao;Lin Yuan;Emanuele Forte;Guoze Lu;Gang Tian;Michele Pipan
  • 通讯作者：
    Michele Pipan
A Novel Multifrequency GPR Data Fusion Algorithm Based on Time-Varying Weighting Strategy
基于时变加权策略的多频探地雷达数据融合新算法
  • DOI：
    10.1109/lgrs.2021.3121771
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wenke Zhao;Guoze Lu
  • 通讯作者：
    Guoze Lu
Multi-frequency and multi-attribute GPR data fusion based on 2-D wavelet transform
基于二维小波变换的多频率、多属性探地雷达数据融合
  • DOI：
    10.1016/j.measurement.2020.108243
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Measurement
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Guoze Lu;Wenke Zhao;Emanuele Forte;Gang Tian;Yong Li;Michele Pipan
  • 通讯作者：
    Michele Pipan

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其他文献

良渚遗址古水系调查中的综合地球物理方法
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    浙江大学学报（工学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林金鑫;田钢;王帮兵;许德树;刘菁华;赵文轲
  • 通讯作者：
    赵文轲
探地雷达地面以上物体反射干扰特征模拟和分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    地球物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    田钢;林金鑫;王帮兵;赵文轲
  • 通讯作者：
    赵文轲
探地雷达属性技术进展
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    地球物理学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵文轲;陈国顺;田钢;王帮兵
  • 通讯作者：
    王帮兵
超浅层三维地震勘探技术应用
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    浙大学报(工学版)
  • 影响因子：
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  • 作者：
    石战结;田钢;赵文轲;王治华
  • 通讯作者：
    王治华

其他文献

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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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