分布式水文模型对土壤数据的响应及其尺度依赖性研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41201038
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0702.环境水科学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Effects of soil spatial data on distributed hydrologic modeling are largely affected by the size of catchment under study. Most research has focused on the effects at single scales; however, the effects in the context of spatial aggregation across different scales are largely missing. And soil data selection is still difficult due to the inconsistent results of present research. This proposal intends to examine the responses of models to soil data by comparing the simulated results across scales from watershed models based on multiple spatial details of soil data. The study will be validated by different models at different watersheds. This proposal aims at clarifying the degree, pattern and mechanism of the responses of hydrological models to soil data under different watershed scales, and also to provide the basic knowledge of effects of soil data on distributed hydrologic modeling. Results of this study have the potential to provide practical guidance for not only soil data selection during, but also provide useful information for other spatial data selection in distributed hydrologic modeling practices.
分布式水文模型对土壤数据空间详细程度的响应受模拟流域尺度大小的影响。现有研究集中在单一流域尺度上判断土壤数据空间详细程度对模拟结果的影响,忽略了流域尺度大小的潜在作用,所得结论不一,难以指导土壤数据选取。本研究针对这一问题,以流域尺度大小为出发点,构建面积从小到大连续变化的流域,基于现有多级空间详细程度土壤数据,以常用分布式水文模型为工具,研究模型对土壤数据的响应随流域尺度的变化特征,采用不同机理模型和不同研究区对分析结果进行验证。本研究旨在揭示分布式水文模型对土壤数据空间详细程度响应的流域尺度依赖性,阐明分布式水文模型在不同流域尺度下对土壤数据响应的程度、规律及其影响机制,丰富分布式水文模型对土壤数据响应方面的基础知识。研究结果不仅可为不同流域尺度分布式水文模拟时的土壤数据选取提供依据,还可为分布式水文模型的其他空间数据选取提供指导。

结项摘要

选取了10~1000平方公里级别的3个代表性流域,构建了面积从小到大连续变化的一系列子流域,分别以常见的3种不同详细程度的土壤图作为输入,分析了常用分布式水文模型对不同详细程度土壤数据的响应及其随流域尺度的变化特征。取得以下进展:(1)提出了定量评价两幅栅格图之间差别的指标;(2)基于不同详细程度土壤图模拟的年均产水量在局部地区出现显著的差别,流域平均局部差别约10%~20%;(3)在子流域水平上,模拟径流的差别随着汇流面积的增大逐渐减小并趋于稳定;(4)模型对土壤数据响应的尺度依赖性产生的原因,在于土壤属性的空间差别引起的单个模拟单元上的径流差别在汇流过程中发生了综合;(5)提出了描述模型对土壤数据响应程度的定量表达公式。研究结论揭示出,当以径流总量模拟为目标时,若流域面积大于一定阈值,较粗的土壤数据同样可能取得较好的模拟效果;对于注重空间分布、流域面积较小或流域过程模拟时,需采用详细数据。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Increasing detail of distributed runoff modeling by using fuzzy logic in curve number
通过在曲线数中使用模糊逻辑来增加分布式径流建模的细节
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Environmental Earth Sciences
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    A-Xing Zhu;Junzhi Liu;Lawrence E. B;Xianfeng Song
  • 通讯作者:
    Xianfeng Song
SCS-CN 模型中土壤参数的作用机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    自然资源学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈腊娇;刘军志;宋现锋;林耀明
  • 通讯作者:
    林耀明
基于样本分级的土壤属性自适应回归拟合方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    土壤
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李志鹏;宋现锋;李润奎
  • 通讯作者:
    李润奎
基于分层策略和模糊推理的北方石质山区土壤厚度制图——以滦平县虎什哈流域为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    地理研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭明;河野泰之;张洪勋;宋现锋
  • 通讯作者:
    宋现锋
不同原理土壤水分传感器的室内外标定方法及对比测试研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    安徽农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘生根;李志鹏;胡正义;宋现锋
  • 通讯作者:
    宋现锋

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其他文献

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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    李润奎
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘军志
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    土壤学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    裴韬;杨琳;朱阿兴;秦承志;李润奎;李宝林;蔡强国;刘宝元
  • 通讯作者:
    刘宝元

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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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