过去2000年LUCC对全球气候影响的模拟研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41302137
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0713.第四纪环境与环境考古
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Climate simulation and diagnostic analysis would be used in this project to simulate and study the global climate change over the past two millennia, under the forcing of land use/land cover change (LUCC). Sensitive simulation would be carried out using Community Earth System Model (CESM), driven only by the reconstructed global LUCC dataset over the past two millennia. The temporal and spatial characteristics, especially the decadal-centennial variations, of temperature and precipitation would be studied based on the model output, along with the global monsoon and global circulation. The aim of this project is to find the machanism of how LUCC influence the global, mainly East Asian climate over the past two millennia, especially the decadal-centennial change, and to help understanding the role of human activities in the global warming over the past century, i.e. 20th century.
为了研究长时间尺度LUCC的全球气候效应,为深入理解人类活动在20世纪增暖中的贡献提供参考,本课题拟从人类活动重要表征之一的LUCC角度出发,开展模拟研究。本课题将以收集到的过去2000年(公元1-2000年)全球LUCC重建数据为基础,驱动公共地球系统模式(CESM)开展单因子敏感性试验,采用数值模拟和诊断分析相结合的方法,模拟研究在LUCC强迫下全球尤其是东亚地区过去2000年来的气候变化特征,重点针对温度、降水及全球季风的年代-百年际变化特征展开研究。了解在LUCC作用下20世纪百年暖期在过去2000年中所处的地位,分析LUCC作用下的大气环流变化特征,及其与温度、降水的关系,探讨LUCC对全球气候变化的影响机制。

结项摘要

为了研究长时间尺度土地利用/覆盖变化的全球气候效应,为深入理解人类活动在20世纪增暖中的贡献提供参考,本课题从人类活动重要表征之一的土地利用/覆盖变化角度出发,开展了一系列模拟研究,并对模拟结果进行了对比分析。主要包括:完成了长达2400年的固定外强迫控制试验以及过去2000年土地利用/覆盖单因子敏感性试验;完成了过去2000年土地利用/覆盖单因子敏感性试验与控制试验的对比分析,获得了土地利用/覆盖变化对年代-百年尺度全球气候变化的影响概况;完成了温室气体单因子敏感性试验、土地利用/覆盖单因子敏感性试验、二者组合因子试验及控制试验结果的对比分析,获得了土地利用/覆盖变化在人为因素组合影响中的作用;通过对多个单因子敏感性试验及组合因子试验、全强迫试验等的对比以及多模式集合研究,分析了土地利用/覆盖变化在典型时期全球及区域气候变化中的作用;分析了模式中碳氮循环模块在研究土地利用/覆盖气候效应中的作用。.通过本课题的研究,获得了若干创新性的结果,其中首次发现土地利用/覆盖变化在长时间尺度上会对全球气候产生显著影响,尤其是在其作用下全球温度和降水出现了多年代及多百年尺度的变化周期,而这种周期在控制试验中并未出现,这有助于深入理解全球气候年代-百年尺度变化的原因及机制;在人类活动剧烈的20世纪,随着温室气体含量的增加,同其带来的全球急剧升温相比,土地利用/覆盖变化在其中的降温作用逐渐减小,这对预估未来气候变化及制定应对气候变化的政策来说有着重要的参考意义;本研究发现模式中碳氮循环的加入与否对模拟结果有着较大影响,这在现有的土地利用/覆盖气候效应的研究工作中尚未被关注过,是今后研究过程中值得注意的一个问题。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
中国中世纪暖期温度年代际变化特征及成因分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    第四纪研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    靳春寒;刘健;王志远
  • 通讯作者:
    王志远
中国过去1500年典型暖期气候的模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    第四纪研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    严蜜;王志远;刘健
  • 通讯作者:
    刘健
末次盛冰期的全球季风变化——多模式研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Climate Dynamics
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Mi Yan;Bin Wang;Jian Liu
  • 通讯作者:
    Jian Liu

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其他文献

东亚下垫面热力异常与南海夏季风爆发早晚和强弱的关系
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    热带气象学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘鹏;钱永甫;严蜜
  • 通讯作者:
    严蜜
基于时序上采样卷积神经网络的风机叶片结冰检测
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2020.1657
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜娜;严蜜;李柠
  • 通讯作者:
    李柠
全新世北半球中纬度降水变化对不同外强迫响应的模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    第四纪研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙炜毅;刘健;万凌峰;宁亮;严蜜
  • 通讯作者:
    严蜜
南海夏季风强弱年东亚地表热力异常特征的合成研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中山大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    严蜜;钱永甫
  • 通讯作者:
    钱永甫
过去千年3个特征时期东亚冬夏季风关系的模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    第四纪研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱信国;严蜜;宁亮;刘健
  • 通讯作者:
    刘健

其他文献

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严蜜的其他基金

全新世东亚地区多尺度降水模态及其动力机制的模拟研究
  • 批准号:
    42075049
  • 批准年份:
    2020
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    面上项目
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    41671197
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    70.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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

        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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