海洋环流模式中的内波混合参数化方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41275084
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The vertical mixing in the ocean interior, which is primarily induced by the breaking internal wave, is an essential physical process for both the vertical distribution of the water properties and the ocean circulation. But the parameterizations of the vertical mixing in the ocean general circulation models are mostly based on the empirical formula, not the physical-based method. These parameterizations might lead large uncertainties in the ocean circulation and the climate change simulation. In the present proposal, we propose to introduce two physical-based methods into the LASG/IAP Climate system Ocean Model (LICOM).Through the sensitive experiments and analysis, we try to understand the effect of the internal wave induced mixing on both the ocean circulation and the climate simulation, improve the parameterization method in LICOM and decrease the uncertainties in the climate simulation.
海洋内部的垂直混合是决定海水性质垂直分布和海洋环流的重要物理过程,这一过程主要是由内波破碎导致的。但是,海洋环流模式中的垂直混合参数化多是根据经验公式,缺乏有物理意义的方法,这使得海洋环流的模拟乃至气候变化的模拟存在较大的不确定性。本研究计划在中国科学院大气物理研究所发展的LICOM(LASG/IAP Climate system Ocean Model)全球海洋环流模式中引入两种有物理意义的内波参数化方,通过敏感性实验和分析,深入理解内波混合参数化在海洋环流和气候变化模拟中的作用,为改进LICOM中的内波混合参数化方法、减小气候模拟的不确定性提供研究依据。

结项摘要

海洋内部的垂直混合是决定海水性质垂直分布和海洋环流的重要物理过程,主要是由内波破碎导致的。但现有海洋环流模式中的垂直混合参数化多是根据经验公式,缺乏有物理意义的方法,这使得海洋环流的模拟乃至气候变化的模拟存在较大的不确定性。本研究计划在中国科学院大气物理研究所发展的LICOM(LASG/IAP Climate system Ocean Model)全球海洋环流模式中引入两种有物理意义的内波参数化方,通过敏感性实验和分析,深入理解内波混合参数化在海洋环流和气候变化模拟中的作用,为改进LICOM 中的内波混合参数化方法、减小气候模拟的不确定性提供研究依据。通过四年的研究,对内波混合参数化方案本身及其对数值模拟的影响方面有了更深入的理解,主要研究成果如下: .1)在前期的工作基础上,进一步发展了一个基于理论谱的内波混合参数化方案,深入讨论了方案的适用性,并引入LICOM中进行了系统测试和对比研究。.2)通过数值试验发现,新方案对全球大洋,尤其是对中高纬度海域的中层水和深层水的温盐状态的模拟有显著的改进,对北冰洋中层水的核心温度及其所在深度的模拟有较大的改进。.3)潮致混合可以通过增强北大西洋高纬度的层结稳定性加强深对流,并增强AMOC。同时,加强的环流可以从副热带输送高盐度水,使得高纬度海洋层结更不稳定,进一步加强AMOC。.4)在改变气候系统模式中海洋物理过程后,模式的瞬时气候响应会有显著的变化。在引入引潮势试验中,耦合模式的瞬时气候敏感度从2.32 K减小到1.90 K,北半球高度的海表气温增暖减小了29%。高的海洋热吸收效率和热存储可以解释TCR的降低。进一步分析发现,海洋的增暖与AMOC的强队和空间分布紧密相连。.截止到2016年12月底,正式发表标注文章12篇,其中7篇为SCI(E)收录,书中章节3章,另有3篇文章在审稿中。同时,参加多次国内外学术交流,培养研究生硕士、博士研究生5名。圆满完成项目任务。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Stationary mesoscale eddies, upgradient eddy fluxes, and the anisotropy of eddy diffusivity
静止中尺度涡流、上升涡流和涡流扩散率的各向异性
  • DOI:
    10.1002/2015gl067384
  • 发表时间:
    2016-01-28
  • 期刊:
    GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Lu, Jianhua;Wang, Fuchang;Lin, Pengfei
  • 通讯作者:
    Lin, Pengfei
Seasonality of biological feedbacks on sea surface temperature variations in the Arabian Sea: The role of mixing and upwelling
阿拉伯海海面温度变化的生物反馈的季节性:混合和上升流的作用
  • DOI:
    10.1002/2014jc010186
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    Journal of Geophysical Research - C: Oceans
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ma, Jinfeng;Liu, Hailong;Lin, Pengfei;Zhan, Haigang
  • 通讯作者:
    Zhan, Haigang
Seasonal evolution of the Yellow Sea Cold Water Mass and its interactions with ambient hydrodynamic system
黄海冷水团季节演变及其与环境水动力系统的相互作用
  • DOI:
    10.1002/2016jc012186
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    J. Geophys. Res.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qiao Lulu;Liu Shidong;Sun Pingkuo;Fan Zhisong
  • 通讯作者:
    Fan Zhisong
印度洋塞舍尔穹隆区海表面温度的季节变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    现代农业科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    HE TAO CHU;RUI JIN HU;ZHI SONG FAN
  • 通讯作者:
    ZHI SONG FAN
中国近海海平面变化趋势的对比分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    气候与环境研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    盛芳;智海;刘海龙;林鹏飞
  • 通讯作者:
    林鹏飞

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  • 通讯作者:
    刘海龙

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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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