陆面模式植被根系吸水与冠层截留参数化方案的评估与改进

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41905075
  • 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:
    D0502.气候与气候系统
  • 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

Hydrological cycle is an important part of land surface process, and plants is one of the key factors in the land surface hydrological cycle. And two crucial processes for plants—root water uptake and canopy interception—plays an important role in the land-surface hydrological cycle. In current land surface models, the parameterization scheme of root water uptake and canopy interception is relatively simple, without considering many important impact factors. The purpose of this study is to evaluate and improve the parameterization schemes of root water uptake and canopy interception in the land surface model and to quantitatively analyze its role in land surface process simulation. Considering soil temperature, salinity, compensatory water uptake and hydraulic redistribution in the root water uptake simulation, and the effect of rainfall intensity and wind effect on canopy interception simulation, a more realistic approach of root water uptake and canopy interception parameterization in land model is proposed. Using the FLUXNET site data and the CRUNCEP atmospheric forcing data, CoLM\CLM will be driven to conduct single-point and global off-line experiments. The impact of the new parameterization scheme on simulation results will be analyzed and verified in order to improve the capabilities of those two models on root water uptake and canopy interception simulating, which could also be increasing the confidence of the model results.
陆面水循环过程是陆面过程中的重要组成部分,而植被则是影响陆面水循环过程的关键因子。植被的根系吸水过程和冠层截留过程在陆面水循环中扮演着重要角色。现有陆面模式中,根系吸水和冠层截留的参数化方案较为简单,没有考虑诸多重要的影响因子。本研究拟对陆面模式中根系吸水和冠层截留参数化方案进行评估和改进,定量分析其在陆面过程模拟中的作用,考虑土壤温度、土壤盐度、根系补偿吸水、水分再分配效应等因子对于根系吸水的影响,以及降雨强度和风力作用对于冠层截留的影响,提出一个更加合理的根系吸水和冠层截留参数化方案。利用FLUXNET站点观测数据和CRUNCEP等大气强迫数据,驱动陆面模式CoLM\CLM进行单点和全球离线试验,分析验证新的参数化方案对模拟结果的影响,以期提高陆面模式对根系吸水和冠层截留的模拟能力。

结项摘要

植被作为陆面过程中的关键因子之一,是水分在陆地和大气之间交换的重要桥梁。因而,在陆面模式中,植被以及相关的水分循环过程一直是模式模拟的重点。植物的根系吸水过程和冠层截留过程对于水分在陆-气之间的交换有着重要影响,准确的模拟上述过程对模式性能的提升有重要的意义。因此,本项目利用站点和全球观测数据,对陆面模式CoLM/CLM中的根系吸水和冠层截留参数化方案进行了评估和改进。主要研究进展包括:1)对陆面模式CoLM的根系吸水过程进行了改进,考虑了土壤低温胁迫的影响,并利用FLUXNET站点观测数据和FLUXNET-MTE全球重建潜热数据对改进后的模式进行了评估。在根系吸水过程参数化方案中考虑土壤低温胁迫的作用,可以修正模式对于能量通量的模拟偏差,提高模式对三个研究站点乃至全球中高纬地区的能量通量的模拟能力;2)评估了冠层截留系数与冠层最大承载量对CLM模式中全球陆面蒸散发,降水,径流等因子的影响,修订了原版模式中的冠层截留参数化方案,提升了模式对全球陆面蒸散发的的模拟能力;并在CoLM模式中考虑了风速和雨强对冠层截留的影响,降低了模式对冠层蒸发和潜热通量的模拟误差;3)在CoLM模式中引入了一个有物理基础的植物水力方案(PHS),在其中考虑了包括土壤低温在内的环境因子对根系吸水过程的影响,改进了模式对于植被蒸腾速率的模拟能力,尤其是在干旱/半干旱地区。通过项目研究,完善了陆面模式中根系吸水过程和冠层截留过程的参数化方案,改进了模式对地表能量通量的模拟能力,进而有助于提升陆面模式乃至气候系统模式结果的可信度。

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)
Plant drought tolerance trait is the key parameter in improving the modeling of terrestrial transpiration in arid and semi-arid regions
植物耐旱性状是改善​​干旱和半干旱地区陆地蒸腾模型的关键参数
  • DOI:
    10.1016/j.aosl.2021.100139
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Atmospheric and Oceanic Science Letters
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Liu Xintao;Lu Xingjie;Zhang Shulei;Wei Zhongwang;Wei Nan;Zhang Shupeng;Yuan Hua;Shangguan Wei;Liu Shaofeng;Huang Jianfeng;Li Lu;Ye Xiulan;Zhou Jinxuan;Hu Wenke;Dai Yongjiu
  • 通讯作者:
    Dai Yongjiu
Asymmetric Effect of El Niño—Southern Oscillation on the Spring Precipitation over South China
厄尔尼诺南方涛动对华南春季降水的非对称影响
  • DOI:
    10.3390/atmos12030391
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    Atmosphere
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Bei Xu;Gen Li;Chujie Gao;Hong Yan;Ziqian Wang;Yang Li;Siguang Zhu
  • 通讯作者:
    Siguang Zhu
New Representation of Plant Hydraulics Improves the Estimates of Transpiration in Land Surface Model
植物水力学的新表示改进了陆地表面模型中蒸腾作用的估计
  • DOI:
    10.3390/f12060722
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Forests
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Hongmei Li;Xingjie Lu;Zhongwang Wei;Siguang Zhu;Nan Wei;Shupeng Zhang;Hua Yuan;Wei Shangguan;Shaofeng Liu;Shulei Zhang;Jianfeng Huang;Yongjiu Dai
  • 通讯作者:
    Yongjiu Dai
Teleconnection between the Asian Polar Vortex and surface PM(2.5) in China.
亚洲极涡与中国地表PM2.5遥相关
  • DOI:
    10.1038/s41598-020-76414-6
  • 发表时间:
    2020-11-10
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhou L;Zhang J;Zheng X;Zhu S;Hu Y
  • 通讯作者:
    Hu Y
Influence of persistence and oceanic forcing on global soil moisture predictability
持久性和海洋强迫对全球土壤湿度可预测性的影响
  • DOI:
    10.1007/s00382-020-05184-8
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Climate Dynamics
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Siguang Zhu;Haishan Chen;Xuan Dong;Jiangfeng Wei
  • 通讯作者:
    Jiangfeng Wei

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其他文献

陆面水文循环对气候变化敏感性的热点区域
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    华文剑;陈海山;朱司光;孙善磊;俞淼;周黎明
  • 通讯作者:
    周黎明
通用陆面模式(CoLM)湖泊过程方案与性能评估
  • DOI:
    10.1360/n972018-00609
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    戴永久;魏楠;黄安宁;朱司光;上官微;袁华;张树鹏;刘少锋
  • 通讯作者:
    刘少锋
NCAR_CLM系列模式对全球近50a陆面状况的模拟及其比较分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    大气科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱司光;陈海山;周晶
  • 通讯作者:
    周晶

其他文献

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朱司光的其他基金

适用于陆面模式的叶片吸水过程参数化方案研究
  • 批准号:
    42275172
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    55.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
适用于陆面模式的叶片吸水过程参数化方案研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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