近百年来淤成土断代的210Pbex蓄积-衰变模型

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

Based on physical processes of losses with runoff, accumulation and decay in soil after its deposition on the ground, a 210Pbex accumulation-decay model is established for the sediment soils, the model parameters are solved by using Fortran language and the Model interfaces are visualized. Sediment soil samples in profile are collected from glacial retreat land in Hailuogou, Mt.Gongga, debris flow terrace land and delta land with known sedimentation ages in Hunshuigou,Yinjiang County, Yunnan land of Yellow River, and 210Pbex activities of the samples are measured to obtained the nuclide reference inventories in the regions and the inventories of the sediment soils with the different ages. The established model is verified with the known sedimentation ages and the runoff loss coefficients of b and c also are derived from the ages. The convenient and reliable dating technique of sediment soils is developed first time in the world and it can be used for dating the sediment soils in last 100 years, particularly, before the remote sensing image appeared in the region.
基于210Pbex沉降到地面后的径流流失、土壤中蓄积和衰变的物理过程,建立淤成土的210Pbex蓄积-衰变模型,使用Fortran语言,求解模型参数并实现模型界面的可视化;在贡嘎山海螺沟冰川退缩迹地、云南盈江浑水沟泥石流迹地和黄河三角洲滩地等地,采集210Pbex本底值和已知泥沙淤积年代的淤成土土壤剖面样品,测定210Pbex含量,求算210Pbex本底值和不同年代淤成土的210Pbex面积活度;利用淤成土年限,验证210Pbex累积-衰变模型,求算模型中的径流流失系数b、c值。这一国内外首创的简便、可靠的淤成土断代技术,可应用于近百年来前卫星遥感图像时期的淤成土的断代。

结项摘要

基于210Pbex沉降到地面后的土壤中蓄积和衰变的物理过程,建立近百年来新淤成土的210 Pbex 蓄积-衰变模型。在贡嘎山海螺沟冰川退缩迹地、云南盈江浑水沟泥石流迹地和黄河三角洲滩地等地采集了已知泥沙淤积年代的淤成土土壤剖面样品,测定了粒度和210Pbex、137Cs比活度。建立了基于210Pbex 面积活度变化和基于表层土210Pbex活度变化的2个新淤成土断代的蓄积-衰变模型。云南盈江浑水沟已知成土年限的新泥石流迹地与沟口老泥石流冲积扇(本底剖面)表层土(3cm)的 210Pbex 比活度和淤成土成土时间拟合模型。通过黄河三角洲1929-1990年期间的四个不同成陆年限淤成土钻孔的137Cs、210Pbex活度和粒度的剖面深度分布资料分析,结合前人的毗邻海域研究成果,得出大气层核试验产生的放射性尘埃137Cs是可靠的断代示踪物,含137Cs的沉积物为1963年(或1954年)以来的沉积物;210Pbex是大气持续沉降的放射性尘埃, 不适用于间断快速沉积的入海口水下冲积扇的沉积物断代;也不适用于黄河陆地三角洲的沉积物断代。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
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专利数量(0)
2021年"3·15"沙尘暴沙尘来源核素示踪研究
  • DOI:
    10.7522/j.issn.1000-694x.2021.00102
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国沙漠
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    史忠林;张信宝;张润川
  • 通讯作者:
    张润川
Uranium isotopic constraints on the nature of the prehistoric flood at the Lajia site, China
铀同位素对中国喇家遗址史前洪水性质的限制
  • DOI:
    10.1130/g472872c.1
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Geology
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Xinbao Zhang
  • 通讯作者:
    Xinbao Zhang
A new approach for dating recent silting soils of debris flow deposits from the changes of 210Pbex concentration in surface layers
从表层210Pbex浓度变化测定泥石流沉积物近期淤积土壤的新方法
  • DOI:
    10.1016/j.catena.2022.106254
  • 发表时间:
    2022-07
  • 期刊:
    Catena
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    张信宝
  • 通讯作者:
    张信宝
A preliminary study on the inorganic carbon sink function of mineral weathering during sediment transport in the Yangtze River mainstream.
长江干流沉积物搬运过程中矿物风化无机碳汇功能的初步研究
  • DOI:
    10.1038/s41598-022-07780-6
  • 发表时间:
    2022-03-07
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhang X;Luo J;Wang X;Tang J;Peng T
  • 通讯作者:
    Peng T
古老的长江,年轻的三峡
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    山地学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张信宝;胡凯衡;刘彧;张启源;刘维明;王世杰
  • 通讯作者:
    王世杰

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其他文献

典型喀斯特坡地~(137)Cs的分布与相关影响因子研究
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    张信宝

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张信宝的其他基金

基于扩散过程的137Cs、210Pbex示踪土壤侵蚀速率模型改进
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  • 批准号:
    49871008
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相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 财政年份:
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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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