条件非线性最优扰动方法在台风目标观测中的应用研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    40830955
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    160.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0504.大气动力学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2008
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2009-01-01 至2012-12-31

项目摘要

探讨条件非线性最优扰动(CNOP)方法在台风目标观测中的应用问题。以提高台风预报准确率为目的,建立能够刻划台风移动路径和强度预报不确定性的目标函数;通过考察初始误差信息,确定约束条件;建立将CNOP应用于台风目标观测的非线性优化系统;应用该优化系统,探讨CNOP在相空间的位置与初始约束的关系,研究计算CNOP的快速高效算法。通过比较CNOP、线性奇异向量、伴随敏感性与集合转换卡曼滤波等方法确定的初始误差场空间结构,给出用CNOP确定台风目标观测敏感区的方法。进行台风目标观测回报试验,考察CNOP与上述方法的优、缺点。在此基础上,改进完善将CNOP应用于台风目标观测的非线性优化系统,从而为台风目标观测提供具有较坚实理论基础且具可行性的一种新方法。

结项摘要

基于Fifth-Generation NCAR / Penn State Mesoscale Model(简称MM5模式)和大规模非线性优化算法spectral projected gradient 2 (简称SPG2算法),建立了利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法确定台风目标观测敏感区的非线性优化系统。该优化系统与CNOP方法揭示了特定区域和特定空间结构的初始误差对台风预报有最大的影响,并且揭示了线性奇异向量(LSV)方法考察非线性物理过程的局限性;研究了用垂直积分能量方法有效确定CNOP敏感区的可行性,进而形成了CNOP台风目标观测框架系统。. 应用该目标观测框架系统,通过观测系统模拟试验(OSSE)比较了CNOP与国际上主流的奇异向量(LSV)和集合转换卡曼滤波(ETKF)目标观测系统对于改进台风预报技巧的有效性,表明了CNOP和ETKF目标观测系统对台风预报误差方差的减小要大于LSV目标观测系统。在此基础上,通过更多的台风个例,用OSSEs试验表明了CNOP目标观测框架系统在减小台风路径预报误差方面总体上明显优于LSV目标观测系统。进一步通过大量的台风个例,用DOTSTAR台风目标观测资料,通过观测系统试验(OSE),表明了CNOP目标观测框架系统总体上能有效改善台风路径的预报,且优于LSV目标观测系统。. 项目也开展了将CNOP台风目标观测框架系统发展成台风目标观测业务系统的前期研究:i.开展了实施CNOP台风目标观测的前提条件研究;ii.用国际上先进的Weather Research Forecasting (WRF)模式、应用模式背景误差协方差作为初始误差的物理约束条件,开展了台风目标观测研究; iii. 开展了不用伴随模式计算CNOP的高性能算法的研究,并取得了有意义的结果。.. 本项目建立了具有坚实理论基础并且可以充分考虑非线性物理过程影响的CNOP台风目标观测框架系统。系列深入的研究表明,CNOP台风目标观测框架系统能够考察非线性物理过程的影响,总体上优于国际上主流的LSV目标观测系统,是一个新的台风目标观测框架系统,并有潜力发展为台风业务目标观测系统。

项目成果

期刊论文数量(29)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
条件非线性最优扰动在南海台风中的应用研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    成都信息工程学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓雷;朱克云;周菲凡
  • 通讯作者:
    周菲凡
Influence of conditional nonlinear optimal perturbations sensitivity on typhoon track forecasts
条件非线性最优扰动灵敏度对台风路径预报的影响
  • DOI:
    10.1002/qj.902
  • 发表时间:
    2012-04
  • 期刊:
    Quart. J. Roy. Meteor. Soc.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaohao Qin;Mu Mu
  • 通讯作者:
    Mu Mu
A Comparison Study of the Contributions of Additional Observations in the Sensitive Regions Identified by CNOP and FSV to Reducing Forecast Error Variance for the Typhoon Morakot
CNOP和FSV识别的敏感区附加观测对减少台风莫拉克预报误差方差贡献的比较研究
  • DOI:
    10.1080/16742834.2010.11446879
  • 发表时间:
    2010-01
  • 期刊:
    Atmospheric and Oceanic Science Letters
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    QIN Xiao-Hao
  • 通讯作者:
    QIN Xiao-Hao
条件非线性最优扰动方法在台风风神和凤凰相互作用过程中的应用研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    热带气象学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓雷;周菲凡;朱克云
  • 通讯作者:
    朱克云
Conditional nonlinear optimal perturbation: Applications to stability, sensitivity, and predictability
条件非线性最优扰动:在稳定性、灵敏度和可预测性方面的应用
  • DOI:
    10.1007/s11430-009-0090-3
  • 发表时间:
    2009-07-01
  • 期刊:
    SCIENCE IN CHINA SERIES D-EARTH SCIENCES
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Duan WanSuo;Mu Mu
  • 通讯作者:
    Mu Mu

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其他文献

最优化方法在确定对流混合层顶夹
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    大气科学,2004,Vol.28(1),112-124.
  • 影响因子:
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  • 作者:
    卢萍;郑琴;宇如聪;穆穆
  • 通讯作者:
    穆穆
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    穆穆;周菲凡
  • 通讯作者:
    周菲凡
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    穆穆
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    段晚锁*;穆穆
  • 通讯作者:
    穆穆

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可预报性研究中最优前期征兆与增长最快初始误差的相似性及其在目标观测中的应用
  • 批准号:
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  • 项目类别:
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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。

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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