非线性海浪波要素统计分布的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    49676274
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    9.0万
  • 负责人：
    管长龙
  • 依托单位：
    中国海洋大学
  • 学科分类：
    D0601.物理海洋学
  • 结题年份：
    1999
  • 批准年份：
    1996
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    1997-01-01 至1999-12-31

项目摘要

基于非线性随机海浪模型，利用特征函数展开法和直接求矩法，在不同非线性近似阶次下导出波要素统计分布和波要素养间联合分布。（1）波面高度的统计分布为截断的、系数约化的Gram-Charlier级数。解释了外国学者在实验中发现的现象。给出了任意阶近下的普遍结果。（2）波面斜率统计分布为截断的Gram-Charlier级数。非线性效应体现为峰度项和偏度项的影响。峰度项应精确三阶近似，偏度项应精确到四阶近似。（3）波高分布为瑞利分布与多项式乘积形式。多项式仅含波高偶次方项，最高方次为6。（4）波面极大值分布为线性理论的修正，由海浪谱和波-波相互作用所确定。用实验室风浪槽观测结果验证了部分理论结果。研究成果有助于海洋卫星微波遥感机理和海浪“怪波”的研究。

结项摘要

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

海气热通量算法的改进及应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国海洋大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张连新;管长龙;黄健;ZHANG Lian-Xin1,GUAN Chang-Long1,HUANG Jian2(1.The;2.Guangzhou Institute of Tropical Marine Meteorolo
  • 通讯作者：
    2.Guangzhou Institute of Tropical Marine Meteorolo
波浪破碎诱导的海-气无机盐通量的参数化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国海洋大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯玉铭;管长龙;黄健;FENG Yu-Ming,GUAN Chang-Long,HUANG Jian(1.Physical;2.Institute of Guangzhou Tropical Marine Meteorolo
  • 通讯作者：
    2.Institute of Guangzhou Tropical Marine Meteorolo
Wave breaking on turbulent ene
湍流烯上的波浪破碎
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙群*;管长龙;宋金宝
  • 通讯作者：
    宋金宝
On the linear parameterization
关于线性参数化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    管长龙;谢立安*
  • 通讯作者：
    谢立安*
上层海洋中浪致混合研究评述——研究进展及存在问题
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国海洋大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    管长龙;张文清;朱冬琳;魏来
  • 通讯作者：
    魏来

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

管长龙的其他基金

热分层水槽中波浪混合的实验研究
  • 批准号：
    41276010
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    85.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
风浪对大气边界层的影响及其在海气交换中的作用
  • 批准号：
    40830959
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    165.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
风浪破碎对海洋上混合层影响的研究
  • 批准号：
    40476008
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
海浪状态对卫星高度计海况偏差的影响机制
  • 批准号：
    40076003
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
关闭
close
客服二维码