大气边界层湍流脉动的非平稳特征及其对统计相似性的影响

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    40975027
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    40.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0504.大气动力学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

传统上,对于大气边界层湍流脉动的分析,例如相关分析、谱分析等都是建立在大气湍流脉动是平稳的假设基础上的。事实上,我们知道大气运动,特别是大气边界层内的湍流运动,从本质上来说是一个非平稳过程。这种非平稳特性必然会影响到大气边界层湍流脉动统计特征,特别是一些统计相似性的正确刻画。如何准确地刻画湍流脉动的统计相似性和量化湍流脉动的非平稳对它的影响是本项申请研究的重点。本项目将使用已有的时间序列非平稳检测方法从大气湍流脉动序列中选出极端平稳和极端非平稳的序列建立对比分析样本集合,分析两者的统计特性差异。通过生成代用数据(surrogates))和序列分解的方法,利用多尺熵量化分析非平稳的特征,并使用适合于非平稳过程分析的DFA分析等方法分析非平稳对统计相似性的影响。通过本项研究,给出大气边界层湍流脉动非平稳影响大气边界层湍流脉动统计相似性的可能物理机理。

结项摘要

本项目的研究目标就是揭示大气边界层湍流脉动非平稳的量化特征,明确大气边界层湍流脉动非平稳对大气边界层湍流脉动统计相似性的量化影响,给出大气边界层湍流脉动非平稳影响大气边界层湍流脉动统计相似性的物理机理。. 为此,本课题利用大气边界层湍流的观测资料和实验室模拟资料主要进行下面研究:首先,对大气边界层湍流脉动的平稳与非平稳作诊断分析,利用已有的时间序列的非平稳检测方法,可以把大气边界层湍流脉动划分为平稳与非平稳两类。在上述分类中,选出极端平稳和极端非平稳的两组样本序列(每组由相同数目10组或者12组的序列组成)作为代表;其次,分析了极端平稳和极端非平稳样本序列多尺度熵的差异,由多尺度熵定量地给出极端平稳和极端非平稳序列中不同尺度涡旋结构的组织化程度差异;第三,研究了非平稳性对大气边层湍流的统计特征影响的研究,特别是对于极值结构的集中出现会产生很大的影响。造成两者显著性差异的根部性原因在于平稳与非平稳垂直风速电报近似序列事件持续时间分布是不同的,平稳过程的电报近似序列事件持续时间的分布稍许有些偏离指数分布,也是非常接近于指数分布。然而,对于非平稳过程来说,其电报近似序列事件持续时间的分布明显不同于指数分布,更接近于幂律分布;第四,利用代用数据和数据分解方法研究了大气边界层湍流非平稳性及其对统计相似性影响研究,研究发现平稳与非平稳序列的长程记忆性明显不同,产生平稳序列长程记忆性的主要因素为其符号序列(即相位的影响),而与振幅信息关系不是特别密切。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于EEMD的中国地区近50年来日照时数变化的趋势分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李慧群;付遵涛
  • 通讯作者:
    付遵涛
时间序列非平稳检测方法的对比分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李庆雷;马楠;付遵涛
  • 通讯作者:
    付遵涛
New special structures to the (2+1)-dimensional breaking soliton equations
(2 1)维破缺孤子方程的新特殊结构
  • DOI:
    10.1088/0031-8949/84/03/035005
  • 发表时间:
    2011-09
  • 期刊:
    Physica Scripta
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Li Huiqun;Wan Xiaomin;Fu Zuntao;Liu Shikuo
  • 通讯作者:
    Liu Shikuo
Exact coherent structures for coupled integrable dispersionless equations
耦合可积无色散方程的精确相干结构
  • DOI:
    10.1016/j.cnsns.2011.10.024
  • 发表时间:
    2012-06
  • 期刊:
    Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    ZuntaoFu;Jiangyu Mao
  • 通讯作者:
    Jiangyu Mao
中国地区相对湿度与温度多分形特征对比分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高力浩;付遵涛
  • 通讯作者:
    付遵涛

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其他文献

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    5
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘式括
相对湿度及其变化的年循环研究进展
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    念达;邓琪敏;付遵涛
  • 通讯作者:
    付遵涛

其他文献

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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

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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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