基于时间尺度模型耦合的逐日城市热岛模拟与演变特征分析

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41101380
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    周纪
  • 依托单位：
    电子科技大学
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

城市热岛效应是全球与区域气候变化研究中的焦点问题。在逐日尺度上客观、定量地把握城市热岛的演变特征及其驱动机制，是实现城市热岛缓解与防治的重要前提。本项目从多源数据集成的角度，构建逐月与逐日城市热岛的时间尺度模型，深入研究影响因子对逐日城市热岛的驱动机制。主要研究内容包括：1）提取地气界面关键参量，对城市热岛可能的影响因素进行参数化；构建逐月城市热岛序列，对其进行时间序列建模，获得逐月城市热岛的结构性成分与非结构性成分；2）结合逐月城市热岛的结构性成分，研究逐日城市热岛信号中高频变化成分的剥离方法，实现影响因子-逐日城市热岛高频变化成分映射机制的模拟与表达；3）在不同时间尺度模型耦合的基础上，构建逐日城市热岛的模拟模型，通过情境模拟分析，厘定不同因子对逐日城市热岛的驱动机制，定量研究逐日城市热岛的演变特征。本项目有望提升城市热岛遥感研究的定量化水平，为实现热岛效应的缓解与防治提供科学依据。

结项摘要

城市热岛效应是全球与区域气候变化研究中的焦点问题。在逐日尺度上客观、定量地把握城市热岛的演变特征及其驱动机制，是实现城市热岛缓解与防治的重要前提。作为一种局地的气候现象，城市热岛效应在不同时间尺度上表现出不同的特征，受到气候背景、天气状况、地表特征和人为活动等因素的综合影响。本项目以遥感手段为主，从多源数据集成的角度，研究了逐月与逐日城市热岛的时间尺度模型，开展了逐日城市热岛模拟与演变特征分析。.本项目自2012年1月正式启动以来，在项目负责人的组织和协调下，开展了以下方面的研究工作：.（1）地气界面关键参量提取：基于遥感数据与地面观测资料，提取了研究所需的地气界面关键参量；在整合不同时间分辨率的地表温度遥感产品的基础上，改进了地表温度空间分辨率提升模型，建立了较长的地表温度时间序列。.（2）逐月城市热岛时间序列构建：在确定城市与作为参考的乡村区域的基础上，基于地表温度数据，完成了城市热岛量化，构建了多年的城市热岛时间序列，对城市热岛效应时间尺度特征进行了分析。.（3）城市热岛时间序列成分的分离：对几种主要的时间序列建模方法在城市热岛研究中的适用性进行了评价；在此基础上，对城市热岛时间序列不同成分进行了分离，开展了不同时间序列成分的分析。.（4）时间尺度模型耦合与逐日城市热岛的演变特征分析：对城市热岛时间序列模型与高频变化成分模拟模型进行了耦合，开展了逐日城市热岛的情景模拟与演变特征的归因分析，分析了不同因子对城市热岛的贡献。.在本项目的支持下，项目组在International Journal of Remote Sensing、International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、Remote Sensing of Environment、《地球科学进展》等高水平学术期刊上共发表学术论文6篇，其中SCI论文4篇，核心期刊论文2篇。完成会议论文1篇、学位论文2篇，出版专著1部。完成软件1套。培养了硕士研究生4名，其中2名已顺利毕业。4名青年教师从本项目中受益，其中2人由讲师晋升为副教授，1人入选“第十一批四川省学术技术带头人后备人选”。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Land Surface Temperature Retrieval from MODIS Data by Integrating Regression Models and the Genetic Algorithm in an Arid Region
干旱区回归模型和遗传算法结合MODIS数据反演地表温度
  • DOI：
    10.3390/rs6065344
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Ji Zhou;Xu Zhang;Wenfeng Zhan;Huailan Zhang
  • 通讯作者：
    Huailan Zhang
Disaggregation of remotely sensed land surface temperature: Literature survey, taxonomy, issues, and caveats
遥感地表温度分解：文献调查、分类、问题和注意事项
  • DOI：
    10.1016/j.rse.2012.12.014
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子：
    13.5
  • 作者：
    Zhan; Wenfeng;Chen; Yunhao;Zhou; Ji;Wang; Jinfei;Liu; Wenyu;Voogt; James;Zhu; Xiaolin;Quan; Jinling;Li; Jing
  • 通讯作者：
    Jing
改进的DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    庞庆非;权凌
  • 通讯作者：
    权凌
基于时间序列建模的城市热岛时间尺度成分分离方法与应用
  • DOI：
    10.1111/nph.15638
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    地球科学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    权凌;周纪;李明松;代冯楠;李国全
  • 通讯作者：
    李国全
Developing a temporally land cover-based look-up table (TL-LUT) method for estimating land surface temperature based on AMSR-E data over the Chinese landmass
开发一种基于时间土地覆盖的查找表（TL-LUT）方法，用于根据中国大陆的 AMSR-E 数据估算地表温度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
  • 影响因子：
    7.5
  • 作者：
    Ji Zhou;Fengnan Dai;Xiaodong Zhang;Shaojie Zhao;Mingsong Li
  • 通讯作者：
    Mingsong Li

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  • 通讯作者：
    周纪

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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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