多源数据约束下青藏高原多年冻土区生态系统碳源汇功能模拟

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41901136
  • 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:
    D0105.景观地理和综合自然地理
  • 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

Tibetan Plateau is facing rapid warming and permafrost thawing. Whether the emission of soil carbon will compensate the increasing carbon uptake stimulated by rapid vegetation growth is the key question in estimating regional carbon budget. Large uncertainties still exist in current terrestrial ecosystem models. Most of the data assimilation studies constrain the model parameters based on single source observations. Parameters are pool constrained because that the limited information in single source observations are not adequate for modeling multiple-scale processes. Moreover, the models that use one-layer soil carbon pools do not include the vertical distribution of soil organic carbon in frozen ground, which make them fail to correctly model the effect of cryoturbation on soil organic carbon. In this project, we plan to use multiple data streams to constrain the simulated carbon cycle at permafrost region on Tibetan Plateau based on a stepwise data assimilation system; then we analyze the effect of permafrost thawing on regional carbon budget based on an ecosystem model that coupled with permafrost module. The goal of the study is to decrease the uncertainty in modeling ecosystem carbon cycle, and quantify the effect of permafrost thawing on carbon balance.
在气候变暖背景下,青藏高原冻土融化导致的土壤碳排放是否会抵消植被生长增强带来的碳汇效应,导致区域生态系统由碳汇转变为碳源,这是当前高寒地区碳循环研究领域的热点问题。生态系统模型是评估区域碳源汇功能的重要手段,然而目前用于评估区域碳源汇的模型对冻土碳循环过程刻画不足,并未考虑冻融过程对土壤有机碳分解速率的影响。同时,碳源汇效应是多时间尺度过程共同作用的结果,而现有研究多采用有限观测数据对模型参数进行约束,存在参数优化不足的问题。为此,本项目拟利用考虑了冻融过程对碳循环影响的生态系统模型,使用反映小时,季节到年际尺度信号的通量数据、遥感信息和包含年代际尺度信号的土壤剖面观测资料等多源数据进行模型参数优化;在此基础上开展模拟实验,揭示过去40年青藏高原冻土融化对区域碳汇功能的影响,并预估全球增温1.5℃和2.0℃情景下青藏高原多年冻土区域碳源汇功能是否发生转变及可能发生的时间点。

结项摘要

如何准确评估青藏高原冻土区陆地生态系统碳汇是目前高寒生态系统碳循环研究的主要瓶颈之一。现有青藏高原碳汇的估算存在极大不确定性,不同研究结果能相差一个数量级。其原因在于:(1)碳汇变化的驱动机制不清。过去研究发现升温使得植被物候期显著提前,生长季延长从而提升植被生产力,有利于碳汇。但越来越多的研究表明,生长期提前会增加植被需水量,导致夏季水分胁迫增加。植被生长期变化导致的碳-水耦合权衡机制仍不清楚。(2)模型是评估区域生态系统碳汇功能的重要手段,但目前国际主流的生态系统模型均基于欧洲和北美的数据构建,缺乏针对青藏高原的本土化优化与发展。针对以上两方面的问题,本项目以李比希最小因子定律为理论基础,揭示了气候因子对高原植被生长的限制作用;利用青藏高原多源观测数据了生态系统模型的碳-水循环过程的关键参数,完成了模型在青藏高原本地化优化;利用优化后的模型,综合地面调查、遥感观测、大气反演模型等方法手段,系统评估了青藏高原现阶段生态系统碳汇功能和未来不同气候变化情景下的增汇潜力。研究发现:(1)过去20年青藏高原植被生长的峰值正在以0.81天/十年的速度提前,导致植被夏季水分胁迫增强,使得植被生长峰值提前对植被生产力的促进作用显著降低。(2)基于模型-观测相结合的碳汇评估体系,阐明本世纪初以来青藏高原生态系统碳汇强度为33.12–37.84 TgC /年,占中国碳汇的10%~16%。值得注意的是,目前高原碳汇83%分布在土壤中,未考虑冻土碳循环过程的模型显著低估高原土壤碳汇的占比 (46.7%),考虑冻土过程以后该占比提升至71.1%。本研究使用耦合了冻土碳循环过程的ORCHIDEE-MICT模型评估未来高原碳汇变化。模拟结果显示,未来大气CO2上升和气候变暖将持续提升生态系统碳汇,至2060年代有望实现碳汇倍增。冻土退化导致的碳排放不足以抵消植被碳汇,但会将使土壤碳汇的占比下降。本项目发展了区域碳汇评估的方法体系,为青高原碳中和相关政策提供了科学支撑。

项目成果

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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。

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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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