基于质量迁移指纹和GRACE数据解算地心运动及地球动力学扁率时变

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41801393
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0115.测量与地图学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Geocenter motion is the key to establish and maintain the origin of the terrestrial reference frames and J2 is one of the basic constant of the Earth’s reference ellipsoid. Meanwhile, they are closely related to the low degree gravity field coefficients can are therefore indispensable elements to complement the time-variable gravity field models and to estimate mass transportation in the Earth system. However, the current accuracy is not sufficient and still need to be improved. In this project, we first estimate the fingerprints of regional mass redistribution through the sea level equation. These fingerprints are then combined with Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) time-variable gravity field models to reveal large-scale mass transportation in the Earth system in order to determine geocenter motion and J2 time variations due to mass redistribution. In this research, we identify reasonable scheme of separating mass redistribution regions and modes and determine the optimal parameter setting through an end-to-end simulation. We then compare our results with alternative solutions obtained with forward modeling approach in an attempt to investigate the driving mechanisms. Such a method has the advantages of using uniformly distributed, continuously observed GRACE measurements, and do not directly dependent on geophysical models. Therefore, the solutions are reliable as they are free from the network effect and models with unknown uncertainties. These results are not only invaluable for complementing current GRACE gravity field model solutions , but also meaningful for the improve of GRACE-Follow On and the Chinese gravimetry mission products in the near future. More importantly, they are also important for various application such as establishing a stable reference frame, monitoring mass redistribution and sea level rise, understanding the ongoing climate change.
地心运动是维护地球参考框架原点的关键;地球动力学扁率(J2)则是地球椭球的基本常数之一,二者对于建立完整的地球重力场模型和估计质量迁移不可或缺,但目前精度均不满足需求。本项目利用海平面方程解算局部质量迁移所激发的特有重力场变化(指纹),结合GRACE实测重力场变化反演地球系统大规模质量迁移,同时求解由质量迁移导致的地心运动和J2时变。着重讨论指纹数据集的合理构建及利用模拟研究确定最佳参数设置。该方法的优势在于使用均匀分布、观测连续的GRACE数据,其结果不受非质量迁移因素及站网偏差影响,且不直接依赖地球物理模型,可以提供可靠的地心运动和J2时变时间序列。通过比较分析二者多尺度变化特征,并结合多种地球物理模型正演结果,揭示其物理驱动机制。产品可改善GRACE及其后续卫星的重力场场模型,对于参考框架建立,海平面和质量迁移监测以及理解气候变化具有重要意义。

结项摘要

地心运动及地球动力学扁率时变是大地测量学领域的支柱问题,前者是维护地球参考框架原点的关键,而后者是地球椭球的基本常数之一,二者对于解算完整的地球重力场模型以及估算地表质量迁移不可或缺,但目前精度均不满足需求。本项目通过深入探讨地表质量迁移特征,合理划分质量迁移区块,通过解算海平面方程得到质量迁移区块经历区块内部均一分布的单位质量变化时所激发的特有重力场变化(指纹),建立指纹数据库;结合GRACE实测重力场变化反演地球系统大规模质量迁移,同时解算由此所导致的地心运动及地球动力学扁率时变,并于其他方法及地球物理模型预测结果进行对比分析;最后,利用指纹数据集和GRACE数据分离出固体地球信号,解算半经验的全球冰川均衡调整模型。该研究对于改善GRACE及其后续卫星的重力场模型,维护地球参考框架,估计地表大规模质量迁移等具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
GPS/GLONASS/BDS/Galileo数据质量的对比分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    福州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高永刚;吴观烨;郭金运;冯晓敏
  • 通讯作者:
    冯晓敏
Using GRACE to Explain Variations in the Earth's Oblateness
使用 GRACE 解释地球扁率的变化
  • DOI:
    10.1029/2018gl080607
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Geophysical Research Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Sun Yu;Riva Riccardo;Ditmar Pavel;Rietbroek Roelof
  • 通讯作者:
    Rietbroek Roelof
利用质量迁移指纹和 GRACE数据解算地心运动
  • DOI:
    10.16452/j.cnki.sdkjzk.2019.06.001
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    山东科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙玉;张红月;Riccardo Riva
  • 通讯作者:
    Riccardo Riva
A global semi-empirical glacial isostatic adjustment (GIA) model based on Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) data
基于重力恢复和气候实验(GRACE)数据的全球半经验冰川均衡调整(GIA)模型
  • DOI:
    10.5194/esd-11-129-2020
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Earth System Dynamics
  • 影响因子:
    7.3
  • 作者:
    Sun Yu;Riva Riccardo E. M.
  • 通讯作者:
    Riva Riccardo E. M.

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  • 通讯作者:
    孙玉

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融合多属性指纹与多源大地测量数据的地表大规模质量迁移估计方法及其验证
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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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