气候过程外强迫因子的提取与分析方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41275087
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    90.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0502.气候与气候系统
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The causes of global warming is not only the core issue of current climate science research, but also the most controversial issue. The focus of controversy is what external forcing factor (natural or human activities) ruls the climate. Many scientists dispute the numerical simulation methods which may not provide a convincing conclusion. In this sense,techeniques on how to extract the external forcing factors analysis become to be a major contradiction,so establishing the parallel new ways is an urgent problem. Therefore this proposal will base on the single driving factor extraction method and develop multi-factors extraction approaches which are applicable to the analysis of the climate system. These methods will rely entirely on the observed data, by means of the dynamics of the time series and provide an objective analysis of the driven forcings of the climate system. The proposal will present a scientific reference for the current issue of global warming.
全球变暖的成因是当今气候科学研究的核心问题,同时也是最具争议的问题。人们争议的焦点主要集中在:是哪些外部强迫因子(自然的还是人为的)造成了当今的气候变化,而这些因子又各自起着怎样的作用。许多科学家认为,引起这些争议主要原因,是由于当前人们使用的数值模拟研究方法因模式自身的缺陷而不能提供一个有说服力的结论。从这个意义上说,外强迫因子的分析技术就成了主要的矛盾。因此,发展新的与气候模式的外强迫分析方法并行不悖的新途径,就成为一个亟待解决的问题。为此,本项目将在近几年出现的单一驱动因子提取方法的基础上,发展适用于多驱动因子的气候系统的分析方法。这些方法将完全依靠实际观测资料,借助于它们的时间序列给出的动力学,客观地分析气候系统内部的驱动关系。本项目对于分析当前气候热点问题全球变暖的成因,有很强的针对性和科学参考。

结项摘要

全球变暖的成因是当今气候科学研究的核心问题,同时也是最具争议的问题。人们争议的焦点主要集中在:是哪些外部强迫因子(自然的还是人为的)造成了当今的气候变化,而这些因子又各自起着怎样的作用。许多科学家认为,引起这些争议主要原因,是由于当前人们使用的数值模拟研究方法因模式自身的缺陷而不能提供一个有说服力的结论。从这个意义上说,外强迫因子的分析技术就成了主要的矛盾。因此,发展新的与气候模式的外强迫分析方法并行不悖的新途径,就成为一个亟待解决的问题。为此,项目开展的四年间主要研究工作基于气候序列的非平稳行为及其产生的内在原因,以气候系统的外强迫因子为核心,利用慢特征分析方法提取时间序列的外强迫因子信息, 探讨该信号可能包含的物理机制,在实际和代用气候资料的时间序列基础上,探索和发展全球变暖的驱动因子信息的提取理论和分析方法,使之成为一个同气候模式并行不悖的初步的客观分析方法。并在此基础上,发展建立在“外强迫”基础上的非平稳气候预测方法。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Nonstationary time series prediction combined with slow feature analysis
非平稳时间序列预测结合慢速特征分析
  • DOI:
    10.5194/npg-22-377-2015
  • 发表时间:
    2015-07
  • 期刊:
    Nonlinear Processes in Geophysics
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Wang, G.;Chen, X.
  • 通讯作者:
    Chen, X.
Dynamical evidence for causality between galactic cosmic rays and interannual variation in global temperature
银河宇宙线与全球温度年际变化之间因果关系的动力学证据
  • DOI:
    10.1073/pnas.1420291112
  • 发表时间:
    2015-03
  • 期刊:
    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    George Sugihara;Kyle Swanson;Joshua D. Verbeten;Geli Wang
  • 通讯作者:
    Geli Wang
非平稳时间序列的区域预测研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    气候与环境研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张彬;金莲姬;王革丽
  • 通讯作者:
    王革丽
Projections of Global Mean Surface Temperature Under Future Emissions Scenarios Using a New Predictive Technique
使用新的预测技术预测未来排放情景下的全球平均表面温度
  • DOI:
    10.3878/j.issn.1674-2834.13.0101
  • 发表时间:
    2013-12
  • 期刊:
    Atmos. Oceanic Sci. Lett.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Geli;Yang Peicai
  • 通讯作者:
    Yang Peicai
慢特征分析法在气象上的应用进展
  • DOI:
    10.16765/j.cnki.1673-7148.2016.01.013
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    气象与环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘昕浓;王革丽;王鹏飞;朱克云
  • 通讯作者:
    朱克云

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平流层臭氧对人类活动排放氯化物
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吕达仁
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    潘昕浓;王革丽;杨培才
  • 通讯作者:
    杨培才
一个包含外强迫因子的非平稳时间序列的预测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Chinese Science Bulletin
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王革丽

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从因果关系研究中高纬大气环流多因子驱动机理
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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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