中国科学院气候系统模式中植被-大气相互作用的评估和预测及其植被模式(IAP-DGVM)的改进

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41305098
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0511.大气数值模式发展
  • 结题年份:
    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

Coupled models of Climate System Model and Dynamic Global Vegetation Model (DGVM) are important tools in the research of global climate change and ecosystem transition. However, due to the complexities of interactions between vegetation and climate, current simulation and prediction results from coupled models exist large bias and uncertainties. One of bias and/or uncertainty sources is that, the ecosystem is depicted inaccurately, or some parameterizations are oversimplified in DGVMs so that they are unable to reveal individual growth and ecosystem transition processes accuratly, and hence unable to represent the essential mechanisms in the coupled system between vegetation and climate. This application will evaluate the Climate System Model of Chinese Academy of Science, investigate the basic mechanisms creating coupled model bias from the view of DGVM, and modify some ecological mechanisms and parameters (e.g., individual growth process, individual morphology parameters, etc.) in it. At last, the mechanisms of vegetation transition and their impacts on climate change under the future climate change in global and China will be investigated.
为了充分理解和研究植被-大气在不同尺度上的相互作用过程,全球植被动力学模式被逐步耦合到气候模式中,成为研究全球气候变化与生态系统演变的重要工具。但由于植被-大气相互作用过程较为复杂,现有耦合模式的模拟和预测结果均存在较大偏差和众多不确定性。其主要原因之一在于现有全球植被动力学模式对生态系统本身刻画偏差较大,一些参数化方案具有较多不确定性,或缺乏真实的生态、物理意义,无法准确揭示植被的生长及演变过程,从而无法真实地描述植被-气候耦合系统的演变规律。本项目将对中国科学院气候系统模式进行评估,从植被模式角度出发,找出产生耦合模式偏差的内在机制,并对全球植被动力学模式中的某些机制和参数(如个体生长机制、个体形态学参数等)进行改进和优化。在改进其模拟性能的基础上,揭示未来气候变化下,全球及中国区域的植被演变机制,以及植被演变对气候变化的影响。

结项摘要

在本项目的资助下,(1)研发了全球植被动力学模式IAP-DGVM新的萌衍方案,引入了土壤湿度对木本植被功能型萌衍率的影响。与原方案相比,新方案显著提高了模式对森林个体数密度的模拟能力,尤其是干旱-半干旱区以及生态系统的过渡地带;在全球78.8%的格点上,森林覆盖度的模拟偏差明显降低;树、灌木、草和裸土全球总面积的相对模拟偏差分别从34.3%、27.6%、55.2%以及37.6%下降到4.8%、13.1%、9.2%和3.6%。此外,新方案中,各植被类型与降水的相关性也更加合理。(2)根据观测资料,评估了IAP-DGVM的个体碳分配方案及其影响。研究表明,原有的个体碳分配方案的动力学特征与观测不符,从而导致模式高估了个体茎生物量,低估了个体叶生物量,从而进一步高估了中国森林生态系统的总生物量和成熟林受干扰后恢复的时间尺度。(3)在第二点的基础上,研发了IAP-DGVM的动态个体碳分配方案。该方案的动力学特性与观测规律一致,并显著改进了模式对陆表植被生物量的模拟,并进一步改进了模式对碳循环的模拟。此外,利用观测资料,找出了中国森林生态区树个体高度和胸径之间的关系,为改进个体形态学方案提供了基础。(4)利用改进后的IAP-DGVM和CLM4-CNDV,预测全球植被对未来气候及CO2变化的响应及其机制。结果表明,增温导致全球平均总初级生产力(GPP)下降,从而导致全球森林面积的下降,降水和CO2 浓度则与植被覆盖度有较显著的正相关。森林覆盖度的变化主要取决于局地气候和生态系统结构,即:温度或降水决定了森林覆盖度的增或减,而森林覆盖度本身则很大程度上影响着其变化的幅度。(5)项目组成员总结了现有模式使用的三种物候方案——使用卫星观测资料的物候方案、基于物候—气候关系的统计模型,以及基于叶碳平衡(周转)的动力学模型,为进一步研发植被动力学模式中的物候方案提供了前期基础。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Development of an establishment scheme for a DGVM
制定 DGVM 设立计划
  • DOI:
    10.1007/s00376-016-5284-y
  • 发表时间:
    2016-05
  • 期刊:
    Advances in Atmospheric Sciences
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Song, Xiang;Zeng, Xiaodong;Zhu, Jiawen;Shao, Pu
  • 通讯作者:
    Shao, Pu
Evaluation of the individual allocation scheme and its impacts in a dynamic global vegetation model
动态全球植被模型中个体分配方案及其影响的评估
  • DOI:
    10.1080/16742834.2015.1128231
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    Atmospheric and Oceanic Science Letters
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Song Xiang;Zeng Xiaodong;Li Fang
  • 通讯作者:
    Li Fang

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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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