基于多源遥感数据的黑河流域高分辨率土壤水分同化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91325106
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Based on multi-source data achieved by airborne-, satellite-, and ground-based instruments or observations during the period of Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research (HiWATER), we adopt land surface model (CoLM, Common Land Model) to conduct a series of soil moisture data assimilation experiments in two intensive observation regions located at the upstream (Baobaohe sub-basin) and middle-stream (Yingke-Daman irrigation region) of Heihe river basin. Firstly, we will develop a multi-sensor soil moisture data assimilation scheme which can simutanlously assimilate multi-sensor observations from airbone-based sensors such as microwave radiometer,imaging spectrometer,thermal imaging camera. Then, we will further to develop a multi-scale soil moistuer data assimilation scheme which can assimilate multi-resolution observations from saterlite-based sensors such as coarse-resolution observatiosn from microwave radiometer sensors aboard on satelite (SMOS, AQUA, FY-3) and fine-resolution data products from MODIS (leaf area index and land surface temperature). Finally, we will integrate Heihe river high-resolution soil moisture data assimilation system which can assimilate mult-source (multi-sensor, multi-resolution, and multi-variable) remote sensing data. This project will promote and expand the application of remote sensing data in watershed ecology-hydrological research , and provide theories and methods for the production of high spatial and temporal resolution of watershed-scale soil moisture products.
以“黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验”获得的“星-机-地”多源观测数据为基础,以陆面过程模型CoLM(Common Land Model)为模型骨架,在黑河中游(盈科-大满灌区)和上游(八宝河小流域)分别开展基于机载遥感数据的多传感器协同土壤水分数据同化方法研究和基于星载遥感数据的多尺度土壤水分数据同化方法研究,发展可同化多源遥感数据(多传感器、多变量、多空间分辨率)的土壤水分同化策略,构建黑河流域高分辨率土壤水分数据同化系统,促进和拓展遥感数据在流域生态-水文研究领域的深入应用,为生产全流域高时空分辨率的土壤水分产品提供理论和方法。

结项摘要

以“黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验”获得的“星-机-地”多源观测数据为基础,在黑河中游(盈科-大满灌区)和上游(八宝河小流域)分别开展一系列土壤水分数据同化方法研究。主要研究成果包括:(1)发展了基于卡尔曼平滑算法的土壤水分数据同化方法,该方法可以有效的提高观测稀疏情况下的土壤水分同化精度;(2)深入研究了“状态-参数”同步估计的土壤水分数据同化方法。比较了已有“状态-参数”同步估计方法对土壤水分同化结果的影响,在此基础上发展了基于双集合卡尔曼平滑算法的土壤水分数据同化方法,实现了土壤质地参数和土壤水分的同步估计;(3)探索了多源观测联合同化的土壤水分同化方法。实现了土壤水分和土壤温度联合同化、机载L波段微波亮温和MODIS地表温度产品的联合同化、以及AMSR-E亮度温度和MODIS地表温度产品的联合同化。目前已正式发表论文11篇,其中SCI论文5篇,EI论文1篇;培养研究生7名。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improving the estimation of hydrological states in the SWAT model via the ensemble Kalman smoother: Synthetic experiments for the Heihe River Basin in northwest China
通过集合卡尔曼平滑器改进SWAT模型中水文状态的估计:中国西北黑河流域的综合实验
  • DOI:
    10.1016/j.advwatres.2014.02.008
  • 发表时间:
    2014-05
  • 期刊:
    Advances in Water Resources
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Lei, Fangni;Huang, Chunlin;Shen, Huanfeng;Li, Xin
  • 通讯作者:
    Li, Xin
基于EFAST方法的SEBS模型参数全局敏感性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    遥感技术与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李艳;黄春林;卢玲
  • 通讯作者:
    卢玲
Improving Estimation of Evapotranspiration under Water-Limited Conditions Based on SEBS and MODIS Data in Arid Regions
基于SEBS和MODIS数据的干旱区限水条件下蒸散量估算改进
  • DOI:
    10.3390/rs71215854
  • 发表时间:
    2015-12
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lu Ling;Lu Ling;Li Xin;Li Xin
  • 通讯作者:
    Li Xin
基于ASTER数据黑河中游植被含水量反演研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    遥感技术与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闻熠;黄春林;卢玲;顾娟
  • 通讯作者:
    顾娟
基于Lorenz模型的状态与参数同时估计方法对比研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    遥感技术与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈玮婧;黄春林;沈焕锋
  • 通讯作者:
    沈焕锋

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其他文献

遥感与网络数据支撑的城市可持续性评价:进展与前瞻
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    高峰
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    黄春林
黑河流域遥感—地面观测同步试验:森林水文和中游干旱区水文试验
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    地球科学进展
  • 影响因子:
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  • 作者:
    宋怡;肖青;楚荣忠;马明国;辛晓洲;牛铮;车涛;苏培玺;刘强;李新;胡泽勇;王维真;阎广建;晋锐;丁松爽;黄春林;陈尔学;任华忠;钱金波
  • 通讯作者:
    钱金波
span id=chTitle2002-2010年中国陆域植被净初级生产力模拟/span
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    兰州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    顾娟;李新;黄春林
  • 通讯作者:
    黄春林
地表通量对模型参数的不确定性和敏感性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    遥感技术与应用
  • 影响因子:
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  • 作者:
    沈焕锋;黄春林;张添
  • 通讯作者:
    张添

其他文献

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深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化理论、方法与集成技术
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相似海外基金

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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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