条件非线性最优扰动方法在中国区域陆地生态系统模拟不确定性研究中的应用

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    40905050
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0511.大气数值模式发展
  • 结题年份:
    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

本项目尝试利用条件非线性最优扰动方法,研究中国区域气候变化的不确定性对陆地生态系统模拟不确定性的影响。在本项目中条件非线性最优扰动是表征气候变化不确定性的一类参数扰动。本项目分为两个部分研究上述问题。第一部分中,建立理论草原生态系统模型的非线性最优化系统,利用这个系统研究内蒙古草原生态系统平衡态的稳定性与发展演变的不确定性,探讨何种气候变化使得草原生态系统发生突变,以及突变发生的机制。第二部分中,建立一个广泛应用的Lund-Potsdam-Jena动态全球植被模型(LPJ DGVM)的非线性最优化系统,在第一部分研究的基础上,利用这个系统研究由CNOP类型的参数扰动所表征的气候变化的不确定性对中国区域陆地生态系统及其碳通量模拟不确定性的最大程度,以及研究中国不同区域陆地生态系统及其碳通量模拟的不确定性有何异同。

结项摘要

陆地生态系统模拟和预估的不确定性研究是国内外研究的重点之一。气候变化模拟的不确定性是影响陆地生态系统模拟不确定性的一个重要的因子。本项目利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法研究了气候变化的不确定性对草原生态系统平衡态模拟和中国区域陆地生态系统模拟不确定性的影响。首先,我们发现草原生态系统平衡态的突变具有非线性特征。由CNOP类型的非线性扰动表征的气候条件的不确定性对草原生态系统模拟的不确定性影响较大,具体表现为草原生态系统转变为沙漠生态系统。而线性类型扰动表征的气候变化的不确定性对草原生态系统模拟的不确定性影响较小,具体表现为恢复为草原生态系统。其次,由CNOP类型表征的温度变化的不确定性导致的净初级生产力(NPP)和土壤碳模拟的不确定性更大,而且在中国南方区域这种不确定性更为明显,并且数值结果暗含中国南方区域可能扮演碳汇的角色。而由线性类型扰动表征的温度变化的不确定性导致的NPP和土壤碳的模拟的不确定性较小。CNOP类型的温度变化的特征在于使得温度变率变大。这暗含了在研究时间段,极端高温或低温天气和气候事件的频发对中国区域陆地生态系统模拟的不确定性的影响较大。CNOP类型的降水变化和线性类型降水变化的不确定性对土壤碳和NPP模拟不确定性的影响是类似的。

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)
Response of a Grassland Ecosystem to Climate Change in a Theoretical Model
理论模型中草原生态系统对气候变化的响应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Advances in Atmospheric Sciences
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Sun Guodong;Mu Mu
  • 通讯作者:
    Mu Mu
Algorithm Studies on How to Obtain a Conditional Nonlinear Optimal Perturbation (CNOP)
如何获得条件非线性最优扰动(CNOP)的算法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Advances in Atmospheric Sciences
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Sun Guodong;Mu Mu;Zhang Yale
  • 通讯作者:
    Zhang Yale
Inducing unstable grassland equilibrium states due to nonlinear optimal patterns of initial and parameter perturbations: Theoretical models
由于初始扰动和参数扰动的非线性最优模式而导致不稳定的草原平衡状态:理论模型
  • DOI:
    10.1007/s00376-011-0226-1
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Advances in Atmospheric Sciences
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Sun Guodong;Mu Mu
  • 通讯作者:
    Mu Mu
Responses of soil carbon variation to climate variability in China using the LPJ model
利用LPJ模型研究中国土壤碳变化对气候变化的响应
  • DOI:
    10.1007/s00704-012-0619-9
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Theoretical and Applied Climatology
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Guodong Sun; Mu Mu
  • 通讯作者:
    Mu Mu
Nonlinearly combined impacts of initial perturbation from human activities and parameter perturbation from climate change on the grassland ecosystem
人类活动初始扰动和气候变化参数扰动对草地生态系统的非线性组合影响
  • DOI:
    10.5194/npg-18-883-2011
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Nonlinear Processes Geophysics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guodong Sun; Mu Mu
  • 通讯作者:
    Mu Mu

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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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