近20年南海及墨西哥湾海-气CO2通量变化异同性遥感研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41676172
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0607.海洋遥感
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

he variations of the carbon fluxes in the marginal seas are controlled by both the anthropogenic influence and natural climate change. Due to the high spatial-temporal dynamic of the carbon fluxes in the marginal seas, and the difficulty of the in situ measurement to acquire the wide-coverage and long-term data, we need to develop the corresponding satellite remote sensing methods. In this study, we aim to the scientific question on the long-term change and its controlling mechanism of the carbon fluxes in the marginal seas. We take the two similar marginal seas as the study areas for comparison, one is the South China Sea, and the other is the Mexico Bay. These two marginal seas have the similar annual-mean sea surface temperature and chlorophyll concentration, and both of them are influenced by the large river plume and strong western boundary current, and also the eddy and tropical cyclone. From the view angles with large spatial and long-term scales, we use both the satellite remote sensing method and the marine chemical theory to the quantitatively assess the long-term changes of the air-sea CO2 fluxes in the South China Sea and the Mexico Bay in the past 20 years (1998~2020), and analyze their controlling mechanisms. Moreover, the similarities and differences between the South China Sea and Mexico Bay will be illuminated, and the impacts of the anthropogenic influence and natural climate change on the air-sea CO2 flux changes on the shelves and basins will be clarified. Our research will not only reveal the long-term change of the carbon flux in the marginal seas under global change, but also promote the combination of the micro study (marine carbon chemistry) and macro study (satellite remote sensing), and push the progress of the remote sensing of marine carbon cycle.
边缘海碳通量演变同时受到人类活动和全球气候变化的调控,由于其高度的时空动态变化,且传统现场观测难以获取大范围、长时间连续资料,需要发展卫星遥感方法。本项目针对边缘海碳通量长时间演变及其调控机制的科学问题,以两个相似的半封闭边缘海—南海和墨西哥湾作为切入点(年均海温和生物量相近、同时受大河冲淡水和强西边界流影响、中尺度涡和热带气旋显著等),通过卫星遥感长时间连续观测(宏观)及海洋碳化学理论机制分析(微观)的学科交叉研究,从大尺度动态变化的角度,定量评估南海和墨西哥湾海气CO2通量的近20年(1998~2020年)演变及其调控机制,阐明其异同性,理清人为活动与短期气候震荡对陆架和海盆的影响差异。项目研究可望揭示全球变化下边缘海碳通量的演变及其调控机制,促进边缘海碳循环的微观(碳化学)和宏观(卫星遥感)研究的结合,并推动海洋碳循环遥感的发展。

结项摘要

海洋固碳潜力是国际社会关注的热点,但目前仍缺乏可测量、可报告、可核查的海洋碳汇动态清单,利用高时空分辨率、长期稳定观测的卫星遥感资料扩展走航及定点观测的时空分辨率已成为全球及边缘海碳源汇格局估算的趋势。本项目通过卫星遥感长时间连续观测及海洋碳化学理论机制的学科交叉研究,以两个相似的半封闭边缘海—南海和墨西哥湾作为切入点,比较分析两者变化异同性及调控机制,从大尺度动态变化的角度,定量评估海-气CO2通量时空变化及其调控机制。项目取得的主要成果为:(1)建立了基于主控因子分析的海水CO2分压(pCO2)半分析遥感模型,在河流主导的南海及墨西哥湾陆架区分别构建了生物过程、混合过程导致的pCO2变化遥感模型。(2)对比研究了南海与墨西哥湾陆架和海盆区大气水体环境参数长时间序列变化特征,近30年两个区域海表温度和海平面高度均呈现较为上升趋势,南海陆架上升幅度高于墨西哥湾陆架海区;南海北部陆架叶绿素浓度呈现明显上升趋势,而墨西哥湾叶绿素浓度变化相对稳定。(3)分析了冷涡区温度、生物对海水pCO2的影响。2003-2016年南海冷涡区温度呈升高趋势,而叶绿素浓度存在微弱下降趋势;构建了南海夏季冷涡区海水pCO2反演算法。(4)构建了22年南海海水pCO2、海气界面CO2通量等遥感数据集,总体上南海海气CO2通量呈现显著下降趋势。(5)构建了颗粒有机碳、浮游植物粒径变化、初级生产力及颗粒有机碳向下通量等多种碳参数的长时间序列数据集,探讨和分析了南海浮游植物固碳的控制因素及对人类及气候变化的响应。研究成果已在RSE、JGR遥感学和海洋学主流期刊等发表论文21篇,项目负责人2018年入选浙江省首批“万人计划”,2020年入选国家“万人计划”青年拔尖人才。2017-2019年发起连续三届的“海洋碳循环遥感”国际/国内学术会议和培训班系列(SatCO2),其中2018年获国家自然基金应急项目(科技活动)资助。构建的20年碳循环关键参数遥感数据产品已发布共享,可为全面认识气候变化影响下的海洋碳循环系统演变提供基础数据。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Impact of ENSO events on phytoplankton over the Sulu Ridge
ENSO 事件对苏禄海脊浮游植物的影响
  • DOI:
    10.1016/j.marenvres.2020.104934
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Marine Environmental Research
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Dang Xiaoyan;Chen Xiaoyan;Bai Yan;He Xianqiang;Chen Chen-Tung Arthur;Li Teng;Pan Delu;Zhang Zhenke
  • 通讯作者:
    Zhang Zhenke
Satellite estimation of particulate organic carbon flux from Changjiang River to the estuary
长江入海口颗粒有机碳通量卫星估算
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2019.01.025
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Liu Dong;Bai Yan;He Xianqiang;Tao Bangyi;Pan Delu;Chen Chen-Tung Arthur;Zhang Lin;Xu Yi;Gong Chaohai
  • 通讯作者:
    Gong Chaohai
Changes in the Ecological Environment of the Marginal Seas along the Eurasian Continent from 2003 to 2014
2003—2014年亚欧大陆边缘海生态环境变化
  • DOI:
    10.3390/su10030635
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Bai Yan;He Xianqiang;Yu Shujie;Chen Chen-Tung Arthur
  • 通讯作者:
    Chen Chen-Tung Arthur
Assessment of satellite-based chlorophyll-a retrieval algorithms for high solar zenith angle conditions
高太阳天顶角条件下基于卫星的叶绿素-a 反演算法的评估
  • DOI:
    10.1117/1.jrs.11.012004
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Applied Remote Sensing
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Li Hao;He Xianqiang;Bai Yan;Chen Xiaoyan;Gong Fang;Zhu Qiankun;Hu Zifeng
  • 通讯作者:
    Hu Zifeng
Satellite-Based Estimation of Particulate Organic Carbon Export in the Northern South China Sea
南海北部颗粒有机碳输出的卫星估算
  • DOI:
    10.1029/2018jc014201
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-OCEANS
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Li Teng;Bai Yan;He Xianqiang;Xie Yuyuan;Chen Xiaoyan;Gong Fang;Pan Delu
  • 通讯作者:
    Pan Delu

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其他文献

基于矩阵算法的海洋-大气耦合矢量辐射传输数值计算模型
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南海北部表层颗粒有机碳的季节和年际变化遥感分析
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    2017
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  • 作者:
    崔万松;潘德炉;白雁;何贤强;朱乾坤;胡子峰;李腾;龚芳;张琳
  • 通讯作者:
    张琳

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白雁的其他基金

北极季节性融冰及河流冲淡水影响下的海洋碳汇遥感估算
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相似国自然基金

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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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