基于遥感和耦合模型的区域LULUCF动态监测与碳增汇响应研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41071278
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    高志强
  • 依托单位：
    中国科学院地理科学与资源研究所
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

面对气候变暖和《京都议定书》约定的各个国家减排的压力及我国政府"承诺到2020年单位GDP碳排放比2005年减少40％至45％"指标限定，本项目利用遥感和模型耦合技术，通过提取研究区域不同时期LULUCF(土地利用，土地利用变化和林业)活动影响下的土地覆盖变化面积（主要是耕地转移和植树造林导致的土地覆盖变化），利用过程模型（CEVSA）模拟多期不同土地覆盖下的碳通量/碳储量，借助Bookkeeping model（薄记模型）估算不同覆盖下的碳增汇的空间分布及变化，之后基于我国"低碳经济"下的不同减排情景，估算LULUCF增汇活动引起的碳减排空间的变化导致的经济效益，为我国未来低碳经济发展提供技术和政策支持，为我国在未来国际气候和碳减排的谈判中提供数据支持。

结项摘要

项目“基于遥感和耦合模型的区域LULUCF 动态监测与碳增汇响应研究(41071278)” 利用遥感技术监测林地和耕地的变化及由此引起的其他土地覆盖的变化，以此为基础，利用CEVSA生态过程模式和Bookkeeping model（薄记模型）耦合，展开LULUCF活动下的碳增汇的变化研究。.整个三年按照预定的计划进行科学研究活动。取得的如下研究成果：1）通过光谱角分类技术实现了基于时序数据的土地覆盖变化动态信息快速提取技术； 2）通过生态过程模型（CEVSA）和基于Dynamic EGO平台设计的薄记模型（Bookkeeping model）离线耦合，实现了LUCC影响下的碳增汇估算关键技术;3）在生态经济学的构架下建立生态、公平、效率(ecology-equity-efficiency)模型（简称3E模型），分析中国不同省份在生态排放、公平排放和效率排放三方面的近十多年来的时空差异及特征，探讨基于生态、公平和效率即3E模型的各省际的CO2排放合理趋势和增汇减排的方法策略, 实现了LULUCF碳增汇活动导致的碳排放空间变化的经济效益分析。.经过三年的研究，完成了预定的目的，取得了丰硕的成果：总共发表SCI论文11篇，期刊EI文章1篇，核心期刊1篇，会议EI文章17篇，获得授权专利1项，培养硕士毕业生两名。

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（17）
专利数量（1）
Integrating Satellite-based Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) with Regional Water Stress Index (RWSI) for Drought Impact Assessment in a Developed Coastal Region.
将卫星温度植被干燥指数 (TVDI) 与区域水分压力指数 (RWSI) 相结合，用于发达沿海地区的干旱影响评估。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
  • 影响因子：
    7.5
  • 作者：
    Zhiqiang Gao;Wei Gao;Nibin Chang
  • 通讯作者：
    Nibin Chang
The responses of evapotranspiration due to changes of LUCC under seawater intrusion in a coastal region
沿海地区海水入侵下LUCC变化对蒸散量的响应
  • DOI：
    10.1007/s12665-013-2273-7
  • 发表时间：
    2013-02
  • 期刊：
    Environmental Earth Sciences
  • 影响因子：
    2.8
  • 作者：
    Cao, Xiaoming;Gao, Zhiqiang
  • 通讯作者：
    Gao, Zhiqiang
Comparative analyses of the ultraviolet-B flux over the continental United State based on the NASA total ozone mapping spectrometer data and USDA ground-based measurements
基于 NASA 总臭氧测绘光谱仪数据和 USDA 地面测量数据对美国大陆上空的 UV-B 通量进行比较分析
  • DOI：
    10.1117/1.3507249
  • 发表时间：
    2010-10-11
  • 期刊：
    JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Gao, Zhiqiang;Gao, Wei;Chang, Ni-Bin
  • 通讯作者：
    Chang, Ni-Bin
Spatial Analysis of Terrain-Impacted Photosynthetic Active Radiation (PAR) Using MODIS Data
使用 MODIS 数据进行受地形影响的光合有效辐射 (PAR) 空间分析
  • DOI：
    10.2747/1548-1603.48.4.501
  • 发表时间：
    2011-10
  • 期刊：
    GIScience and Remote Sensing
  • 影响因子：
    6.7
  • 作者：
    Gao, Zhiqiang;Xie, Xiaoping;Gao, Wei;Chang, Ni-Bin
  • 通讯作者：
    Chang, Ni-Bin
Influences of the Grain-for-Green project on grain security in southern China
退耕还林工程对南方粮食安全的影响
  • DOI：
    10.1016/j.ecolind.2013.06.026
  • 发表时间：
    2013-11-01
  • 期刊：
    ECOLOGICAL INDICATORS
  • 影响因子：
    6.9
  • 作者：
    Lu, Qingshui;Xu, Bo;Ning, Jicai
  • 通讯作者：
    Ning, Jicai

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其他文献

影响慢性主观性耳鸣严重程度的关键因素分析:基于复杂网络分析的研究
  • DOI：
    10.13201/j.issn.2096-7993.2021.07.003
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    临床耳鼻咽喉头颈外科杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙慧颖;冯国栋;高志强
  • 通讯作者：
    高志强
耦合地表方向反射特性的城市地区气溶胶光学厚度遥感反演
  • DOI：
    10.11834/jrs.20210217
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    遥感学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    田信鹏;高志强;刘强
  • 通讯作者：
    刘强
头颈肿瘤浸润T细胞的数量及表型与临床分期相关
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    基础医学与临床
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    殷珊珊;陈兴明;康宁;陈晓巍;高志强;何维
  • 通讯作者：
    何维
基于遥感的蒸散发及地表温度对LU
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业工程学报,2007,23（8）, 1-8
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘朝顺;高志强
  • 通讯作者：
    高志强
1987 - 2017年莱州湾沿岸土地利用变化及其对海岸线变化的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    水土保持通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王志成;高志强;尚伟涛;姜晓鹏
  • 通讯作者：
    姜晓鹏

其他文献

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AI技术路线图

高志强的其他基金

基于遥感和EGO模型的LUCC动态模拟与碳汇预期效益估算
  • 批准号：
    41171334
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于遥感（RS）和陆面模式（CLM）的土地利用变化响应研究
  • 批准号：
    40471097
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    32.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

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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