中国一次生物气溶胶排放及其对大气有机气溶胶的影响的模式研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41405138
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Although a significant fraction of atmospheric aerosols is organic carbon (OC), the sources of organic carbon are not always certain. Recently research suggest that one potential source of atmospheric OC is primary biological aerosols partices (PBAPs), such as fungal spores, pollen and bacteria, which might have important impacts on climate change, air quality and human health. However, the contribution of PBAPs to the global budget of organic carbon is poorly understood. And most of global chemical transport models (CTM) largely underpredicted OC concentrations in comparison with the observation. In order to figure out this problem and improve the veracity, we try to implement the emission parametrization for fungal spores, pollen and bacteria based on recent literature in the CEOS-Chem global chemical transport model. We optimize the parameters in the emission parametrization scheme by using the PBAP observation data in China. And then we validate the updated model by using the observation data. The spatial distribution and seasonal variations of PBAPs in China are investigated by the following simulation. The purpose of our study is to analyse the contribution of PBAP to the organic aerosols and to quantify the impacts of environment driven factors on the PBAPs emission.
有机碳气溶胶是大气气溶胶中非常重要的组成部分,然而目前对有机碳的来源并不十分清楚,逐渐增多的一些观测研究指出一次生物气溶胶(如真菌孢子、花粉颗粒和细菌等)可能是有机碳的重要来源,并且对气候变化、空气质量和人类健康有重要的影响。但当前一次生物气溶胶对大气中有机碳气溶胶的贡献研究非常有限,这一认识的局限性可能是现有模式模拟与观测存在较大的误差的原因之一。针对这一科学问题,同时也为了提高当前模式的模拟能力,本项目拟基于全球大气化学传输模式GEOS-Chem和已有的研究基础,在模式中增加陆地生态系统排放的一次生物气溶胶的参数化方案并结合已有的一次生物气溶胶观测数据优化模型参数,利用可获得的污染物观测数据对改进模式进行验证,考察中国地区陆地生态系统一次生物气溶胶排放的空间分布和季节变化特征,重点分析一次生物气溶胶对大气有机气溶胶的贡献,定量评估植被参数或气象参数变化对一次生物气溶胶排放的影响。

结项摘要

陆面一次生物气溶胶是有机气溶胶的重要来源,且对气候变化、空气质量及人体健康有重要的影响。但当前对一次生物气溶胶对有机气溶胶的贡献仍缺乏足够的认识,该信息的缺失也是目前大气化学和气溶胶模式模拟有机碳浓度存在较大偏差的原因之一。针对这一科学问题,本项目基于全球大气化学传输模式GEOS-Chem发展了陆面一次生物气溶胶排放模块;初步实现对真菌孢子、细菌和花粉颗粒三种一次气溶胶成分的排放估算;并利用有机碳观测资料评估了模式的模拟能力;初步了解了中国地区陆面一次生物气溶胶排放总量及时空分布特征和定量分析一次生物气溶胶排放对有机气溶胶的贡献;并着重分析了植被或气象参数变化对植被排放及空气质量的影响。.取得的主要结果概述如下:全球陆面一次生物气溶胶排放约为62.65 Tg/yr(2006年),其中,中国一次生物气溶胶排放约为3.50 Tg/yr,即约1.35 TgC/yr的一次有机碳排放,与中国人为源一次有机碳排放量相当(约1.0 TgC/yr),其中真菌孢子年排放约为2.50 Tg/yr,细菌排放量约为0.17 Tg/yr,花粉颗粒排放约为 0.83 Tg/yr。一次生物气溶胶排放可导致中国地区模拟的年平均有机碳浓度增加0.3-1.8 μg m-3(5%-40%);大气CO2浓度对植被异戊二烯的排放存在抑制作用,且在异戊二烯高排放或CO2浓度较高的区域,这一抑制作用的影响更为显著。考虑此抑制作用后,模拟的中国年平均异戊二烯排放减少了约2.7-7.4%。此外,CO2对异戊二烯排放的影响还会显著减少异戊二烯排放对气象条件变化的敏感性,进而影响空气质量;进一步模拟结果表明,仅考虑气候变化时,中国北方地区2007-2011年冬季和夏季平均PM2.5浓度相较于1981-1985年变化了4.0-12.0 μg m-3。这主要是由于温度、风速和混合层高度变化引起的气溶胶化学成分和输送的变化所致。相比于气候变化的影响,植被变化对气溶胶浓度的影响要小,仅使得东亚地区PM2.5浓度变化-2.1至+1.3 μg m-3。在过去30年人为排放的变化是引起气溶胶浓度变化最主要因素。但气候和植被的影响可以在一定程度上减少人排放变化所致的空气污染程度。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Impacts of historical climate and land cover changes on fine particulate matter (PM2.5) air quality in East Asia between 1980 and 2010
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  • DOI:
    10.5194/acp-16-10369-2016
  • 发表时间:
    2016-08-16
  • 期刊:
    ATMOSPHERIC CHEMISTRY AND PHYSICS
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Fu, Yu;Tai, Amos P. K.;Liao, Hong
  • 通讯作者:
    Liao, Hong
Biogenic isoprene emissions in China: sensitivity to the CO2 inhibition effect
中国生物异戊二烯排放:对二氧化碳抑制效应的敏感性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Atmospheric and Oceanic Science Letters
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Yu Fu;Hong Liao
  • 通讯作者:
    Hong Liao

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2012-2018年中国对流层臭氧年际变化特征及其成因
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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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