基于遥感信息与DNDC模型同化的稻田温室气体排放量估算

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41401484
  • 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:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Human-induced greenhouse gas (GHG) emissions are closely related to global climate changes. Methane emissions from paddy rice fields could account for approximately 10% of anthropogenic methane emissions. Since China is one of the major rice-producing countries, accurate estimates of methane emissions from paddy rice fields can provide scientific basis for making national policies. By describing the detailed role of soil microbes in the ecosystem, DNDC biogeochemical model has the ability to calculate agricultural greenhouse gas emissions accurately. However, due to difficulties in obtaining land surface parameters, it is difficult to derive the high-resolution spatial distributions of agricultural methane eimissions. This research proposes to study the rice fields in Jiangsu Province by assimilating remote sensing information and DNDC model. We would build an assimilation model RS-DNDC by applying cost functions, and perform model validation with multi-souce data. By developing models from site-scale to spatially-distributed simulations, the proposed assimilation model is able to estimate total methane eimssions from paddy rice fields, while providing their high-resolution spatial information.
人为温室气体排放与全球气候变化有紧密联系,而稻田排放的甲烷占人为甲烷排放总量的约10%。我国是水稻大国,准确估算稻田甲烷温室气体排放量,能为国家制定粮食政策和国家控制农业温室气体排放提供科学依据。生物地球化学模型DNDC,深入刻画土壤微生物在生态系统中的作用,合理计算农田温室气体排放量,却由于陆面参数获取等困难,难以获得高分辨率的空间分布信息。本研究选择江苏省稻田为具体研究对象,结合空间遥感RS信息与DNDC模型,利用代价函数构建同化模型RS-DNDC,结合多源数据进行模型验证和不确定性分析,实现模型从点位模拟到分布式计算的提升,在估算稻田甲烷温室气体排放总量的同时,获取其高分辨率的空间分布信息。

结项摘要

项目将遥感信息与生态系统过程模型进行同化,深入刻画了水分、光照、温度等环境因子协同作用下的植物生长机理,发展建立了植被生理生态机理模型GPD、植被冠层模型、植被物候模型、融合遥感信息的DNDC模型等。以理论模型为基础,进行了水氮管理对稻田生态系统服务与功能的影响、农田光能利用率多尺度评估、植被物候模拟、太阳直射与散射辐射对遥感反演作物总初级生产力影响、植被覆盖连续监测方法等方面的研究工作。研究提高了生态系统过程模拟的准确性,为解决陆面过程模型参数率定等困难提供了参考方案。..项目直接成果体现在利用同化遥感信息的DNDC模型估算了全国稻田温室气体排放量,并获取了其高分辨率空间分布图。在项目的支持下,研究共发表SCI期刊检索论文10篇,项目负责人晋升副教授职称,参加国际学术会议3次、国内学术会议1次,获各类奖项3项,圆满取得了项目的预期成果要求,为后续研究打下了良好基础。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(2)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Multi-scale evaluation of light use efficiency in MODIS gross primary productivity for croplands in the Midwestern United States
美国中西部农田 MODIS 总初级生产力光利用效率的多尺度评估
  • DOI:
    10.1016/j.agrformet.2014.11.004
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Agricultural and Forest Meteorology
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Xin Qinchuan;Broich Mark;Suyker Andrew E.;Yu Le;Gong Peng
  • 通讯作者:
    Gong Peng
Modeling grassland spring onset across the Western United States using climate variables and MODIS-derived phenology metrics
使用气候变量和 MODIS 衍生的物候指标对美国西部草原春季的到来进行建模
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2015.02.003
  • 发表时间:
    2015-05
  • 期刊:
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Xin Qinchuan;Broich Mark;Zhu Peng;Gong Peng
  • 通讯作者:
    Gong Peng
Effects of the partitioning of diffuse and direct solar radiation on satellite-based modeling of crop gross primary production
漫射和直接太阳辐射的划分对基于卫星的农作物总初级生产建模的影响
  • DOI:
    10.1016/j.jag.2016.03.002
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Xin Qinchuan;Gong Peng;Suyker Andrew E.;Si Yali
  • 通讯作者:
    Si Yali
Modeling photosynthesis of discontinuous plant canopies by linking the Geometric Optical Radiative Transfer model with biochemical processes
通过将几何光辐射传输模型与生化过程联系起来,模拟不连续植物冠层的光合作用
  • DOI:
    10.5194/bg-12-3447-2015
  • 发表时间:
    2015-06
  • 期刊:
    Biogeosciences
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Xin Qinchuan;Gong Peng;Li Wenyu
  • 通讯作者:
    Li Wenyu
Modeling the impacts of water and fertilizer management on the ecosystem service of rice rotated cropping systems in China
模拟水肥管理对中国水稻轮作系统生态系统服务的影响
  • DOI:
    10.1016/j.agee.2015.11.023
  • 发表时间:
    2015-12
  • 期刊:
    AGRICULTURE ECOSYSTEMS & ENVIRONMENT
  • 影响因子:
    6.6
  • 作者:
    Chen Han;Yu Chaoqing;Li Changsheng;Xin Qinchuan;Huang Xiao;Zhang Jie;Yue Yali;Huang Guorui;Li Xuecao;Wang Wei
  • 通讯作者:
    Wang Wei

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其他文献

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张志强;张新长;辛秦川;杨晓羚
  • 通讯作者:
    杨晓羚

其他文献

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相似国自然基金

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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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