川滇地区上地幔顶部的三维S波衰减结构研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41904043
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0404.地震学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Sichuan-Yunnan region is located in the southeastern margin of the Tibetan Plateau. This region has experienced complex deformation since the Cenozoic. Studying its three-dimensional S-wave attenuation structure in the uppermost mantle can provide more information for understanding the structure and evolution of this area. This project plans to develop a new three-dimensional S-wave attenuation tomography method to build high-resolution S-wave attenuation models for the uppermost mantle of Sichuan-Yunnan at different frequencies by considering the S-wave Q value as a function of position and frequency. In order to provide the basic dataset for the inversion of S-wave attenuation model, we will collect the broadband seismic records in and around Sichuan-Yunnan region, then use the manually picked Sn waves with high signal to noise ratio to obtain the S-wave amplitude spectrum at different frequencies within 3.0-8.0 Hz. The source locations provided by the original earthquake catalogue may have large errors that will lead to unreliable S-wave propagation paths during the inversion of the S-wave attenuation structure. We plan to use a high-resolution three-dimensional P-wave velocity model and manually picked P-wave traveltimes to relocate all of the seismic events before conducting the S-wave attenuation tomography. Finally, we will analyze the attenuation characteristics of different regions in the uppermost mantle and discuss what the attenuation structure can reveal for the evolution of this region.
川滇地区地处青藏高原东南缘,自新生代以来经历了强烈的变形与断裂错动,研究该区上地幔顶部的三维S波衰减结构可以为理解该区的构造与演化提供更多的信息。本项目拟开发一种新的三维体波衰减成像方法,将S波Q值看作位置与频率的函数,反演不同频率下的S波衰减因子, 为川滇地区上地幔顶部建立高分辨率的三维S波衰减模型。本项目拟全面收集川滇地区及其周边区域的宽频带地震记录,采用人工截取的Sn波高信噪比波形记录,获取3.0-8.0 Hz之间不同频率下的S波振幅谱,建立反演S波Q值的基础数据集。原始地震目录提供的震源位置误差较大,为了在反演S波衰减结构的过程中提供更可靠的S波传播路径信息,本项目计划采用该区高精度的三维P波速度模型,使用人工拾取的P波到时,在进行S波衰减成像前对所用的地震事件进行重定位。最后,基于不同频率下的S波衰减模型,探讨川滇地区上地幔顶部不同区域的衰减特征及其指示意义。

结项摘要

川滇地区位于青藏高原东南缘,是青藏高原介质往东南方向迁移的重要通道。该区域断层众多,地震活动频繁,地质灾害频发,研究该区深部三维精细的地震波速度和衰减结构一方面可以作为该区地震防灾减灾的工作基础之一,另一方面也可以为理解该区复杂的深部构造与演化提供更多的信息。地震波速度结构研究是进行衰减结构研究的基础。目前为止,川滇地区地壳与上地幔顶部的速度结构研究尚不完善. 例如,不同研究者给出的模型在细节上有较大的差异,而且这些模型中最好的分辨率也只有50公里。我们的研究则给出了该区域更好的模型。..我们使用Fast Marching Tomography Method对川滇地区下地壳和上地幔顶部的三维P波速度结构进行成像研究。该研究采用一种被称为PickNet的深度学习模型,从超过300000条区域地震波记录的地震波中自动提取了43540条P波初至到时。该研究的迭代反演过程分成两个阶段,我们基于第一阶段反演的速度模型对所有的地震事件进行了重定位。重定位带来了显著的走时残差的降低。统计分辨率矩阵分析表明该研究给出的速度模型,在下地壳部分最好的分辨率为0.4°,上地幔顶部中最好的分辨率可以到 0.2°。..新的三维速度模型显示川滇地区的地壳与上地幔顶部都有着较强的横向不均匀性。下地壳中及其低速区域的存在可能指示了下地壳流的存在,而上地幔顶部中川滇菱形块地周边的高速异常可能是阻挡下地壳中热软介质继续向东移动的重要原因之一。新的速度模型指示了地表形变与下地壳中热软介质的分布有着较为密切的耦合关系。下地壳流可能对川滇菱形块体中上地幔顶部的浅部介质有着一定的影响,与此同时,松潘甘孜块下的壳幔转换带可能同时受到了来自下地壳和上地幔顶部的热软介质的影响。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
P-Wave Velocity Structure of the Lower Crust and Uppermost Mantle beneath the Sichuan–Yunnan (China) Region
川滇地区下地壳和上地幔纵波速度结构
  • DOI:
    10.1785/0220210357
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Seismological Society
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhi Wei;Li Zhao
  • 通讯作者:
    Li Zhao

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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

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          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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