基于闪电及多种卫星观测数据改进华南地区对流层中上层臭氧的数值模拟

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41705114
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0506.大气化学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Nitrogen oxides (NOx) produced by lightning (LNOx) is the most important natural precursor of ozone(O3)in the middle and upper troposphere, which has an important influence on atmospheric chemistry and climate change. Lightning activities in South China is rather active, which may have an inigorable effect on the temporal and spatial distribution of tropospheric O3 over this area. However, it is found that an underestimation of the impact of LNOx may lead to a modeling (the GEOS Chem model) underestimation of O3 in the middle and upper troposphere over South China while compared with ozonesonde data. This may due to that the temporal and spatial distribution of lightning activity in the model is not well represented. Therefore, this study plans to employ two methods to optimize improve the LNOx source estimation, one is to adjust the detailed temporal-spatial structure of the flash frequency using with in-situ observed data of lightning activities in this area, the other is to assimilate observations of NO2, O3, HNO3, and CO measured by multiple satellite measurements into the GEOS-Chem model based on the EnKF approach. Furthermore, the effect of lightning NOx on tropospheric O3 will be simulated and analyzed quantitatively, in order to provide the scientific basis for the further study in the influence of lightning and tropospheric O3 on air quality and climate change over South China.
闪电源氮氧化物(LNOx)是对流层中上层臭氧(O3)最重要的自然源前体物,对大气化学和气候变化均有重要影响。华南及周边地区闪电活动异常活跃,可能对该地区对流层臭氧的时空分布有着不容忽视的影响。然而,研究发现大气化学模式(GEOS-Chem)对该地区对流层中上层O3探空实测浓度存在严重低估,而对LNOx影响的低估极有可能是这种低估的重要原因。模式中对LNOx影响的低估,可能是因为模式里对实际闪电活动的时空分布代表性不足。针对此问题,本研究将通过两种方法探讨模式的优化,一是利用地基闪电定位系统的实测数据对卫星观测的闪电时空分布进行优化,二是利用LNOx化学反应相关的多种卫星观测(包括NO2、O3、HNO3和CO)进行数据同化,从而改进模式里闪电活动的时空分布及LNOx清单,进而定量化研究LNOx对对流层O3生成的影响,为进一步研究闪电以及对流层O3对该地区大气环境和气候变化的影响提供科学依据。

结项摘要

闪电源氮氧化物(LNOx)是对流层中上层臭氧(O3)最重要的自然源前体物,对大气化学和气候变化均有重要影响。华南及周边地区闪电活动异常活跃,可能对该地区对流层臭氧的时空分布有着不容忽视的影响。然而,研究发现大气化学模式(GEOS-Chem)对该地区对流层中上层O3探空实测浓度存在严重低估,而对LNOx影响的低估极有可能是这种低估的重要原因。模式中对LNOx影响的低估,可能是因为模式里对实际闪电活动的时空分布代表性不足。针对此问题,本研究将通过两种方法探讨模式的优化,一是利用地基闪电定位系统的实测数据对卫星观测的闪电时空分布进行优化,二是利用LNOx化学反应相关的多种卫星观测(包括NO2、O3、HNO3和CO)进行数据同化,从而改进模式里闪电活动的时空分布及LNOx清单,进而定量化研究LNOx对对流层O3生成的影响,为进一步研究闪电以及对流层O3对该地区大气环境和气候变化的影响提供科学依据。本研究完成了部分研究目标,开展了多源闪电监测数据的对比分析,以及新增了人工引雷对地面污染物影响的研究分析。本研究着重针对卫星和广东地区地面观测的闪电数据进行了分析,包括闪电产生的氮氧化物总量,地闪和云闪产生氮氧化物的比例,卫星和地面观测的闪电数对比等,初步认识到卫星观测的闪电产生氮氧化物的基本规律,以及卫星和地面观测的闪电的数量关系。此外,针对地闪对闪电产生氮氧化物总量的贡献较大的分析结果,对人工引雷对地面污染物影响进行了研究分析,初步探讨了闪电对地面多种大气污染物影响的时空分布规律。

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(0)
专利数量(0)

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其他文献

海南五指山大气气态总汞含量变化特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷育涛;刘明;陈来国;谢东海;林道征;赵明江;张毅强;孙家仁
  • 通讯作者:
    孙家仁
柳州市2009—2014年空气污染变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国环境管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭云霞;马社霞;陈来国;高博;孙佳仁;张毅强;赵伟
  • 通讯作者:
    赵伟
西藏土壤汞的分布特征及污染评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    生态环境学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝玉杰;张毅强;刘明;陈来国;何秋生;叶芝祥;孙家仁
  • 通讯作者:
    孙家仁

其他文献

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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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