南海拉格朗日拟序结构及其生态环境效应

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41176162
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    71.0万
  • 负责人：
    詹海刚
  • 依托单位：
    中国科学院南海海洋研究所
  • 学科分类：
    D0607.海洋遥感
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

利用高度计、海洋水色等多源卫星遥感资料,结合海流数值模拟数据,研究南海拉格朗日拟序结构的时空分布特征,分析其动力机制,获得南海动力通道与动力障壁分布与变动的系统信息；在此基础上，研究拉格朗日拟序结构对叶绿素、初级生产力等生态因子和黄色物质等环境因子的影响，揭示南海浮游植物斑块、丝状等复杂结构的生消规律与动力机制。本研究采用拉格朗日诊断方法来辨识、分析南海的中尺度过程及其生态环境效应，可以获得欧拉诊断方法难以得到的动力与生态环境结构特征，研究结果将有助于提升对南海动力输运与混合结构，南海浮游植物、黄色物质等生态环境因子的分布格局及其动力机制的认识，在南海渔业生产、环境监测与规划等方面也有潜在的应用价值。

结项摘要

利用高度计、海洋水色等多源卫星遥感资料，结合海流数值模拟数据，研究南海拉格朗日拟序结构的时空分布特征，分析其动力机制，获得南海动力通道与动力障壁分布与变动的系统信息；在此基础上，研究拉格朗日拟序结构对叶绿素分布、核电站温排水等生态环境过程的影响，揭示南海浮游植物斑块、丝状等复杂结构的生消规律与动力机制。本研究采用拉格朗日诊断方法来辨识、分析南海的中尺度过程及其生态环境效应，研究结果有助于提升对南海动力输运、搅拌与混合结构及其生态环境效应的认识，在南海渔业生产、环境监测与规划等方面也有潜在的应用价值。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Low-frequency variations in primary production in the Oman upwelling zone associated with monsoon winds
阿曼上升流区初级生产与季风相关的低频变化
  • DOI：
    10.1007/s00343-012-1283-8
  • 发表时间：
    2012-11
  • 期刊：
    Chinese Journal of Oceanology and Limnology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Liao Xiaomei;Zhan Haigang;Wei Xing
  • 通讯作者：
    Wei Xing
Monitoring cooling water discharge using Lagrangian coherent structures: A case study in Daya Bay, China
使用拉格朗日相干结构监测冷却水排放：以中国大亚湾为例
  • DOI：
    10.1016/j.marpolbul.2013.07.056
  • 发表时间：
    2013-10-15
  • 期刊：
    MARINE POLLUTION BULLETIN
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Wei, Xing;Ni, Peitong;Zhan, Haigang
  • 通讯作者：
    Zhan, Haigang
基于卫星高度计数据的南海水平搅拌分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    热带海洋学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李玮洁;詹海刚
  • 通讯作者：
    詹海刚

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其他文献

南海遥感叶绿素的长程相关
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    科学通报. 51(增刊II). 39-43，2006.11
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    詹海刚;施平;毛庆文;张彤辉
  • 通讯作者：
    张彤辉
Long-range correlations in rem
rem 的长程相关性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    詹海刚;施平;毛庆文;张彤辉
  • 通讯作者：
    张彤辉
吕宋海峡浮标轨迹的拉格朗日拟序结构分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    热带海洋学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄高龙;韦惺;詹海刚
  • 通讯作者：
    詹海刚
基于贝叶斯反演理论的海水固有光
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    科学通报. 51(2). 204-210，2006.01
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    詹海刚;施平;陈楚群
  • 通讯作者：
    陈楚群
A Bayesian based quasi-analyti
基于贝叶斯的准分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    詹海刚;施平;陈楚群
  • 通讯作者：
    陈楚群

其他文献

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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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