基于一个改进的动力降尺度方法预估未来西北太平洋热带气旋的变化特征

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基本信息

  • 批准号:
    41675105
  • 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:
    D0511.大气数值模式发展
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Tropical cyclone is one the major natural disasters in China. With global warming, how the Northwest Pacific tropical cyclones will change in future? This is not only a key scientific issue but also closely related to the social economy and the safety of human life and properties. However, based on previous studies, the projection of tropical cyclone suffers from large uncertainties. Global climate models (GCM) are generally run at coarse resolution and contain significant biases, which are the important sources of uncertainties for tropical cyclone projection. To improve our confidence in the projection of tropical cyclone, based on our previous studies, we propose a new dynamical downscaling (NDD) method which introduces GCM bias corrections technique based on the dynamic and thermodynamic balance of atmosphere on one hand and multi-GCM ensemble on the other hand. Thus, the NDD method is expected to significantly reduce the uncertainties in the projection of tropical cyclones. In this project, we are going to downscale CMIP5 multi-model simulations by using the NDD method to project the frequency, strength, pathway of tropical cyclone over the Northwestern Pacific Ocean in future periods. The outcomes of this project are expected to provide scientific support for future climate change adaptation and policy makers.
热带气旋是我国主要自然灾害之一。在未来全球增暖背景下,西北太平洋热带气旋的特征将发生怎样的变化?这不仅是一个十分重要的科学问题,还关乎国民经济发展和人民生命财产安全。然而,从以往研究来看,对未来热带气旋变化的预估还存在非常大的不确定性。其中,全球模式分辨率粗,模式存在显著的系统误差是不确定性的重要来源。为了提高未来热带气旋预估的可信度,本项目在前期研究工作的基础上,提出了一个适用于热带气旋预估的动力降尺度方法。该方法在考虑大气内部热力和动力平衡关系的基础上,引入了全球模式误差订正技术,同时还充分利用了多模式集合的未来气候变化信息,以减小未来预估结果的不确定性。本项目将利用该方法,对CMIP5的多模式结果进行动力降尺度,预估未来西北太平洋热带气旋频数、强度、路径的变化特征并研究其机理。项目的实施有望获得更为可信的西北太平洋热带气旋预估结果,为适应未来气候变化和政府部门决策提供科学依据。

结项摘要

本项目利用最近发展的多变量集合评估方法(MVIE),结合两个常用的再分析资料,评估了33个CMIP6模式的历史模拟结果,重点关注模式对与热带气旋相关变量的综合模拟能力。通过评估,遴选出在西北太平洋区,对热带气旋有较高模拟技巧的CMIP6模式:MPI-ESM1-2-HR。进一步发展新的误差订正方法,对需要降尺度模拟的MPI-ESM1-2-HR模式进行误差订正。误差订正后的数据具有基于ERA5的平均气候态和年际方差,同时具有18个CMIP6模式集合的非线性趋势。本项目采用美国国家大气研究中心(NCAR)研发的中尺度数值天气预报模式WRF模式,对订正后的MPI-ESM1-2-HR全球模式进行降尺度模拟。在未来增暖情景下,西北太平洋区域生成的热带气旋数量上虽然有一定减少,但登陆热带气旋的强度为强台风的增多。统计过程中发现,由于海温升高,热带低压一旦形成,就能迅速增强为台风。由此可见,在未来全球增暖的趋势下,我国沿海的防灾、减灾将会面临严峻挑战。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A diagram for evaluating multiple aspects of model performance in simulating vector fields
用于评估模拟矢量场中模型性能的多个方面的图
  • DOI:
    10.5194/gmd-9-4365-2016
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Geoscientific Model Development
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Xu Zhongfeng;Hou Zhaolu;Han Ying;Guo Weidong
  • 通讯作者:
    Guo Weidong
区域气候动力降尺度方法研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国科学:地球科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐忠峰;韩瑛;杨宗良
  • 通讯作者:
    杨宗良
Evaluating vector winds in the Asian-Australian monsoon region simulated by 37 CMIP5 models
评估 37 个 CMIP5 模式模拟的亚洲-澳大利亚季风区矢量风
  • DOI:
    10.1007/s00382-018-4599-z
  • 发表时间:
    2019-07-01
  • 期刊:
    CLIMATE DYNAMICS
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Huang, Fang;Xu, Zhongfeng;Guo, Weidong
  • 通讯作者:
    Guo, Weidong
Dynamical downscaling of regional climate: A review of methods and limitations
区域气候的动态降尺度:方法和局限性回顾
  • DOI:
    10.1007/s11430-018-9261-5
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA-EARTH SCIENCES
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Xu, Zhongfeng;Han, Ying;Yang, Zongliang
  • 通讯作者:
    Yang, Zongliang

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  • 通讯作者:
    韩瑛

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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

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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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