XBT观测资料系统性偏差影响因素的数值模拟研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41476016
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    89.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0601.物理海洋学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

How much the upper ocean is warming? This is a basic question in climate change studies. Estimation on upper ocean heat content (OHC) change relies on in-situ ocean subsurface observations. The majority of ocean subsurface observations are collected by an instrument named XBT. But there are systematic biases in XBT data, which impede an accurate estimation on OHC change. Although lots of researches investigated how to correct XBT bias, yet discrepency occurs among different studies. Scientific community has no general agreement on bias correction methods, because of the limited understanding on the impact factors of XBT bias. In this project, we are going to use a new generation model named Fluidity-Femdem to simulate the free-falling motion of XBT in the ocean and then find the impact factors of the bias. We will examine the possible impact factors including: probe type, ocean temperature, ocean stratification, entry angle and launching height of the probe. According to those results and the meta data collected by authors (including temperature profiles, launching height, cruise name), we will propose a new correction scheme on historical XBT depth bias.
"全球上层海洋热含量如何变化"是气候变化研究的一个基础问题。热含量变化的估计依赖于历史海洋次表层现场观测资料,其中过去50年最主要是XBT。但其系统性偏差,使得历史热含量估计存在很大的不确定性。虽然已有大量研究订正XBT偏差,但到目前为止仍然没有一个广泛认可的最佳订正方案。这主要源于对XBT偏差的认识依然很不够。本项目拟采用一个新一代的流体力学-固体相互作用模型来模拟XBT在海水中下降的详细过程。通过大量的数值模拟试验对XBT型号、海洋温度、海水层结、仪器入水角度、仪器发射高度等因子对XBT的系统性偏差的影响开展研究。利用本项目的模拟结果,和已经收集到的历史XBT的元数据(除了温度廓线观测外还包括发射的船名和甲板高度等相关辅助信息),拟提出新的订正海洋历史XBT资料深度偏差的方案。

结项摘要

XBT数据是1966-2000年间海洋最主要的观测仪器,占该时期所有海洋观测数据的将近40%。然而XBT数据存在系统性偏差,是全球海洋变暖估计不确定性的最主要来源之一。本项目构建了一个新的流体力学-固体相互作用模型Fluidity-Femdem来模拟XBT在海水中下降的过程。该系统可以开展数值模拟,对XBT型号、海洋温度、仪器重量、探头尺寸等因子对XBT的系统性偏差的影响进行研究。针对某一种仪器类型XBT-T5,研究了XBT质量、XBT探头直径、线圈质量、海水温度、XBT探头密度等等。我们发现T5的下降速率和纯温度偏差随温度升高而增加。同时,XBT下降速度和XBT仪器的质量有显著关系,而其和探头直径、线圈质量、XBT探头密度等并没有显著关系。此外,我们也搜集了全球XBT/CTD对比数据,据此统计XBT偏差随时间的变率。最后,基于上述两个数据集的结果,我们提出了一个新的XBT-T5数据偏差订正方案。基于本项目及相关进展,XBT研究人员在美国气象学会会刊BAMS发表论文对XBT数据偏差和订正提出建议,确定了使用大气所的订正方案作为国际通用方案。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Benefits of CMIP5 Multimodel Ensemble in Reconstructing Historical Ocean Subsurface Temperature Variations
CMIP5 多模型系综在重建历史海洋次表层温度变化方面的优势
  • DOI:
    10.1175/jcli-d-15-0730.1
  • 发表时间:
    2016-08-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF CLIMATE
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Cheng, Lijing;Zhu, Jiang
  • 通讯作者:
    Zhu, Jiang
Quantification of the Effect of Water Temperature on the Fall Rate of Expendable Bathythermographs
水温对一次性海底温度计下降率影响的量化
  • DOI:
    10.1175/jtech-d-15-0216.1
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Journal of Atmospheric and Oceanic Technology
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Abraham John P.;Cowley Rebecca;Cheng Lijing
  • 通讯作者:
    Cheng Lijing
XBT Science: Assessment of Instrumental Biases and Errors
XBT Science:仪器偏差和错误的评估
  • DOI:
    10.1175/bams-d-15-00031.1
  • 发表时间:
    2016-06-01
  • 期刊:
    BULLETIN OF THE AMERICAN METEOROLOGICAL SOCIETY
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Cheng, Lijing;Abraham, John;Zhu, Jiang
  • 通讯作者:
    Zhu, Jiang
Assessment of Quality and Reliability of Measurements with XBT Sippican T5 and T5/20
使用 XBT Sippican T5 和 T5/20 评估测量的质量和可靠性
  • DOI:
    10.1175/jtech-d-18-0043.1
  • 发表时间:
    2018-10
  • 期刊:
    JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND OCEANIC TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    FRANCO RESEGHETTI;LIJING CHENG;MIRENO BORGHINI;IGOR M. YASHAYAEV;GIANCARLO RAITERI;JIANG ZHU
  • 通讯作者:
    JIANG ZHU
Improved estimates of ocean heat content from 1960 to 2015.
改进了 1960 年至 2015 年海洋热含量的估计
  • DOI:
    10.1126/sciadv.1601545
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Science advances
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Cheng L;Trenberth KE;Fasullo J;Boyer T;Abraham J;Zhu J
  • 通讯作者:
    Zhu J

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对流占优扩散方程的分裂特征混合有限元方法
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王雪松

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2019年城市、交通及健康研讨会
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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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