亚热带森林碳循环对极端高温干旱的多尺度时空响应机制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31901310
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1608.森林信息学与森林经理学
  • 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

Subtropical forests play an important role in the global carbon cycle. Extreme heatwave and drought have great impact on the carbon cycle of subtropical forests, but their spatiotemporal mechanism is still unclear. This study will take China's subtropical forest ecosystem as the research object, obtain multi-spatial scale data through sample survey, remote sensing, and hierarchical Bayesian techniques, and use sensitivity analysis combined with particle filter method to optimize key ecophysiological parameters, then drive BIOME-BGC to simulate and analyze the multi-scale spatiotemporal evolution trend of subtropical forest carbon cycle; based on historical and future climate scenario data, the heat wave index and standardized precipitation evapotranspiration index are used to reconstruct the spatiotemporal pattern of subtropical extreme heatwave and drought events in China, and the frequency, duration and intensity of different spatial and temporal scales are analyzed; Finally, using the carbon flux normalization anomaly index and its correlation coefficient with the two indices, to analyze the direct and indirect effects of extreme heatwave and drought on the carbon cycle of subtropical forests, and constructing the structural equation model to reveal the multi-scale response mechanism of subtropical forest carbon cycle to extreme high temperature and drought. The results will provide important scientific evidences for correctly evaluating subtropical forest responses and adapting to global climate change, and provide theoretical references for subtropical forest management and formulate measures of mitigation and adaptation to climate change.
亚热带森林在全球碳循环中具有重要地位,极端高温干旱对亚热带森林碳循环造成了巨大影响,但其时空影响机制仍然不清。本研究将以我国亚热带森林生态系统为研究对象,通过样地调查、遥感、层次贝叶斯等技术获取多空间尺度数据,利用敏感性分析结合粒子滤波方法优化关键生理生态参数,驱动BIOME-BGC模型模拟并分析亚热带森林碳循环多尺度时空演化趋势;基于历史及未来气候情景数据,采用热浪指数和标准化降水蒸散指数重建我国亚热带极端高温干旱事件时空格局,分析不同时空尺度的频率、持续时间和强度演变特征;最后,利用碳通量标准化异常指数及其与两种指数的相关系数,分析极端高温干旱对亚热带森林碳循环的直接和间接影响,构建结构方程模型,揭示亚热带森林碳循环对极端高温干旱的多尺度响应机制。研究结果将为正确评价亚热带森林响应和适应全球气候变化提供重要科学依据,为亚热带森林经营管理及制定减缓与适应气候变化的措施提供理论参考。

结项摘要

亚热带森林在全球碳循环中具有重要地位,极端高温干旱对亚热带森林碳循环造成了巨大影响,但其时空影响机制仍然不清。本研究以我国亚热带森林生态系统为研究对象,通过样地调查、遥感、层次贝叶斯等技术获取多空间尺度数据,优化关键生理生态参数,驱动BIOME-BGC等生态系统过程模型模拟并分析亚热带森林碳循环多尺度时空演化趋势;基于气候情景数据,采用热浪指数和标准化降水蒸散指数重建我国亚热带极端高温干旱事件时空格局,分析不同时空尺度的频率、持续时间和强度演变特征;最后,利用碳通量标准化异常指数、地理空间分析、偏相关系数等方法,分析极端高温干旱对亚热带森林碳循环的直接和间接影响,揭示亚热带森林碳循环对极端高温干旱的多尺度响应机制。研究结果将为正确评价亚热带森林响应和适应全球气候变化提供重要科学依据,为亚热带森林经营管理及制定减缓与适应气候变化的措施提供理论参考。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Novel Query Strategy-Based Rank Batch-Mode Active Learning Method for High-Resolution Remote Sensing Image Classification
一种基于查询策略的排序批处理模式主动学习高分辨率遥感图像分类方法
  • DOI:
    10.3390/rs13112234
  • 发表时间:
    2021-06-01
  • 期刊:
    REMOTE SENSING
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Luo, Xin;Du, Huaqiang;Huang, Zihao
  • 通讯作者:
    Huang, Zihao
中国亚热带极端降水时空演变及其对潜在净初级生产力的影响
  • DOI:
    10.13292/j.1000-4890.202210.015
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈琦;毛方杰;杜华强;李雪建;尹世燕;闫梦洁
  • 通讯作者:
    闫梦洁
Simulating Future LUCC by Coupling Climate Change and Human Effects Based on Multi-Phase Remote Sensing Data
基于多相遥感数据耦合气候变化和人类影响模拟未来土地利用变化
  • DOI:
    10.3390/rs14071698
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zihao Huang;Xuejian Li;Huaqiang Du;Fangjie Mao;Ning Han;Weiliang Fan;Yanxin Xu;Xin Luo
  • 通讯作者:
    Xin Luo
Multiscale leaf area index assimilation for Moso bamboo forest based on Sentinel-2 and MODIS data
基于Sentinel-2和MODIS数据的毛竹林多尺度叶面积指数同化
  • DOI:
    10.1016/j.jag.2021.102519
  • 发表时间:
    2021-12
  • 期刊:
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Jiayi Ji;Xuejian Li;Huaqiang Du;Fangjie Mao;Weiliang Fan;Yanxin Xu;Zihao Huang;Jingyi Wang;Fangfang Kang
  • 通讯作者:
    Fangfang Kang
Spatiotemporal dynamics of bamboo forest net primary productivity with climate variations in Southeast China
中国东南部竹林净初级生产力随气候变化的时空动态
  • DOI:
    10.1016/j.ecolind.2020.106505
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Ecological Indicators
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Fangjie Mao;Huaqiang Du;Xuejian Li;Hongli Ge;Lu Cui;Guomo Zhou
  • 通讯作者:
    Guomo Zhou

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其他文献

浙江省竹林地上碳储量的时空动态模拟及影响因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘腾艳;毛方杰;李雪建;邢璐琪;董落凡;郑钧泷;张梦;杜华强
  • 通讯作者:
    杜华强
基于MODIS时间序列反射率数据的雷竹林LAI反演
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.201807.011
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱迪恩;徐小军;杜华强;周国模;毛方杰;李雪建;李阳光
  • 通讯作者:
    李阳光
基于随机森林模型的毛竹林CO_2通量模拟及其影响因子
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈亮;周国模;杜华强;刘玉莉;毛方杰;徐小军;李雪建;崔璐;李阳光;朱迪恩
  • 通讯作者:
    朱迪恩
双集合卡尔曼滤波LAI同化结合BEPS模型的竹林生态系统碳通量模拟
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.201612.005
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李雪建;毛方杰;杜华强;周国模;徐小军;李平衡;刘玉莉;崔璐
  • 通讯作者:
    崔璐
综合面向对象与决策树的毛竹林调查因子及碳储量遥感估算
  • DOI:
    10.13287/j.1001-9332.201710.019
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜华强;孙晓艳;韩凝;毛方杰
  • 通讯作者:
    毛方杰

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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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