基于多观测数据的时变背景太阳风数值模拟及其结果评估

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41874202
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0411.空间物理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Time-dependent 3D MHD modeling driven by multiple-observational-data is a research field of scientific significance and great practicability. This project will design the new approaches that constrain the numerical model to vector photospheric magnetograms and the data derived from the model of the surface flux transport (SFT) and the differential emission measure tomography (DEMT), and develop a new multiple-observational-data-based magnetohydrodynamic (MHD) model for the time-dependent solar wind background. With the help of the newly-developed model and the ensemble forecasting methods, the project will investigate the capability of the model to quantitatively reproduce the spatial and temporal variations of in-situ observations for the solar wind background. The project will also probe how various factors affect the numerical results, focusing on the influence of time cadences of input magnetograms on the simulated results and the specification of the optimal time cadence in simulating the evolution of the solar wind background. The project will inaugurate the comparison of the large-scale heliospheric structures between the images synthesized from the modeled results and observed from heliospheric imagers by developing new comparative analysis methods. By using the developed model, the project will investigate the evolutions of coronal structures of coronal holes, coronal streamers, pseudo-streamers, and non-potential field configurations, and interplanetary structures of the streamer interaction regions (SIR) and the heliospheric current sheet (HCS). The project will enhance the capability of the data-driven model to reproduce time-dependent solar wind background, and thus lay the foundations for numerical space weather forecasting by using the data-driven MHD models.
面向多观测数据驱动的时变三维太阳风模拟研究这一具有重要科学和应用价值的研究领域,利用矢量磁场以及EUV成像观测,结合表面通量传输(SFT)模型和微分辐射度层析(DEMT)反演方法等设计约束模型的新方法,发展多观测数据驱动的三维MHD背景太阳风新模型。借助行星际空间中不同位置的局地观测和太阳风模拟结果定量评估指标,建立基于多卫星数据的背景太阳风集合预报新方法。进而对模型再现行星际背景太阳风参数的时间和空间变化的能力做出定量评估,考察模型中各个因素对模拟结果的影响程度,确定与日冕行星际背景结构演化时间尺度相符的最优数据输入间隔。建立行星际MHD模拟结果与日球成像仪观测对比分析的新方法。本项目对冕洞、冕流带和伪冕流带等大尺度日冕结构的时间演化、日冕中产生的非势场结构及其演化、流相互作用区、日球电流片等行星际结构时间演化进行研究,从而提升数据驱动的时变背景太阳风模型重现观测的能力。

结项摘要

本项目以发展多观测数据约束的三维MHD背景太阳风新模型和基于多卫星数据建立背景太阳风模型模拟结果定量评估方法为重点,主要开展了以下研究工作:研制了多种观测约束的三维MHD太阳风模型,重构的背景太阳风参数再现了位于不同日心距离的太阳风观测飞船的就位观测;利用数据驱动的CESE-HLLD背景太阳风模式,建立了基于多飞船就位观测数据和多种度量指标对三维MHD背景太阳风模式的模拟结果进行多点综合验证的定量评估方法;将多种经验模型和1AU的观测统计相结合,建立了数据驱动的可较准确预报行星际背景磁场南北向分量的太阳风模型;建立日冕物质抛射的行星际MHD模拟结果与日球成像仪观测对比分析的新方法,重现了日冕仪和日球成像仪观测到的激波及CME的演化过程。在该项目支持下,项目组共发表科研论文22篇,其中21篇为SCI收录。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Simulation of the Interplanetary Bz Using a Data-driven Heliospheric Solar Wind Model
使用数据驱动的日光层太阳风模型模拟行星际 Bz
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/aba61f
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    The Astrophysical Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huichao Li;Xueshang Feng;Pingbing Zuo;Fengsi Wei
  • 通讯作者:
    Fengsi Wei
Time-dependent Boundary Conditions for Data-driven Coronal Global and SphericalWedge-shapedModels
数据驱动的日冕全局和球形楔形模型的瞬态边界条件
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Monthly Notices of Royal Astronomical Society
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xueshang Feng;Jiakun Lv;Changqing Xiang;Chaowei Jiang
  • 通讯作者:
    Chaowei Jiang
Is Solar Minimum 24/25 Another Unusual One?
太阳能极小值 24/25 是另一个不寻常的现象吗?
  • DOI:
    10.3847/2041-8213/ac13a6
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    ASTROPHYSICAL JOURNAL LETTERS
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Li Huichao;Feng Xueshang;Wei Fengsi
  • 通讯作者:
    Wei Fengsi
Assessment of CESE-HLLD ambient solar wind model results using multipoint observation
使用多点观测评估 CESE-HLLD 环境太阳风模型结果
  • DOI:
    10.1051/swsc/2020048
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    J. Space Weather Space Clim
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li huichao;Feng Xueshang;Wei Fengsi
  • 通讯作者:
    Wei Fengsi
Direct discontinuous Galerkin method for potential magnetic field solutions
势磁场解的直接间断伽辽金法
  • DOI:
    10.3389/fspas.2022.1055969
  • 发表时间:
    2022-12
  • 期刊:
    Frontiers in Astronomy and Space Sciences
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    XiaoJing Liu;Xueshang Feng;Jiakun Lv;Xinyi Wang;Man Zhang
  • 通讯作者:
    Man Zhang

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其他文献

背景太阳风数值模拟的熵守恒格式
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  • 通讯作者:
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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]
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          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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