基于全球碳同化系统的陆地生态系统呼吸作用温度敏感性研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41807434
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0714.环境信息与环境预测
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The intrinsic temperature sensitivity (Q10) of terrestrial ecosystem respiration, significantly influencing the strength of ecosystem respiration, is a key parameter in the Global Terrestrial Ecosystem Model and Earth System model. However, under the limitation of research approaches, low spatial representative, and many assumptions, the values of Q10 derived by previous studies can not be directly applied to global models. Therefore, how to derive the intrinsic Q10 on the global model grids is still a challenge. Combining the ground-based CO2 and satellite-based sun-induced fluorescence observations, this project attempts to estimate the intrinsic Q10 on the model-grid scales with the separation of carbon fluxes of terrestrial photosynthesis and respiration under the global carbon assimilation system. We will generate multi-year intrinsic Q10 datasets, and illustrate its temporal and spatial characteristics. Further, we will quantitatively show the importance of the temporal and spatial change of intrinsic Q10 in simulating the global carbon sources and sinks. The successful implementation of this project will be an important guide for reasonably setting the Q10 parameter in the Global Terrestrial Ecosystem Model and Earth System model. It is vital to reduce the uncertainty in the amplitude of the future climate-carbon cycle feedback.
陆地生态系统呼吸作用内在Q10是全球陆地生态系统和地球系统模型中的重要参数,显著影响呼吸作用的强度。然而,由于研究手段、空间代表性以及大量人为假设的限制,以往研究所得Q10并不能很好地直接运用于全球模型,如何获得全球模型格点尺度上内在Q10的值仍是一个迫切需要解决的难点。本项目拟开展基于全球碳同化系统的陆地生态系统呼吸作用温度敏感性研究,联合同化地面站点观测的大气CO2浓度和卫星观测的日光诱导荧光(SIF)资料,建立陆地生态系统模型格点尺度上呼吸作用内在Q10参数的优化方法;生成多年全球内在Q10数据集,阐明内在Q10的时空变化特征;通过陆地生态系统模型敏感性试验,揭示具有时空变化的内在Q10对模拟陆地碳源汇时空格局的影响。本项目的顺利实施将为全球陆地生态系统和地球系统模型中Q10参数的合理设置提供重要的科学依据,对减小模拟未来碳循环与气候变化间反馈强度的不确定性具有重要的科学意义。

结项摘要

陆地生态系统呼吸作用内在Q10是全球陆地生态系统和地球系统模型中的重要参数,显著影响呼吸作用的强度,如何获得全球模型格点尺度上内在Q10的值仍是一个迫切需要解决的难点。本项目在全球碳同化系统GCAS框架下,成功实现了基于卫星观测SIF与大气CO2浓度资料,分步构建优化光合和呼吸关键参数的同化模块,生成优化的多年Vcmax和内在Q10数据集,评估表明与文献数据具有很好的一致性;揭示了优化的Vcmax和内在Q10存在明显的空间差异性,优化的Q10在低纬度地区较小,中高纬度较大;在季节循环上,全球平均Q10在冬春季较大,而在夏季最小;在年际变化上,Q10与年平均温度呈显著反相关关系。进一步,结合优化的Vcmax和Q10等参数,陆地生态系统模型模拟研究了2019年正位相印度洋偶极子对周边陆地碳循环的影响,指出该事件会导致中非、西非、东非和印度地区GPP在2019年秋季异常增强,而在东亚、中南半岛、印度尼西亚和澳大利亚地区异常减小。同时结合大气传输模型,揭示了碳卫星OCO-2对印度洋偶极子引起的澳大利亚东部大火释放的CO2具有一定的监测能力。本项目的顺利实施为全球陆地生态系统模型中Vcmax和Q10参数的合理设置提供了重要的科学依据,对减小模拟陆地碳循环不确定性具有重要的科学意义。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Considerable Uncertainties in Simulating Land Carbon Sinks Induced by Different Precipitation Products
模拟不同降水产物引起的陆地碳汇存在很大的不确定性
  • DOI:
    10.1029/2021jg006524
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    Journal of Geophysical Research: Biogeosciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Meirong Wang;Jun Wang;Qixiang Cai;Ning Zeng;Xuehe Lu;Ruqi Yang;Fei Jiang;Hengmao Wang;Weimin Ju
  • 通讯作者:
    Weimin Ju
Spaceborne detection of XCO2 enhancement induced by Australian mega-bushfires
澳大利亚巨型丛林大火引起的 XCO2 增强的星载探测
  • DOI:
    10.1088/1748-9326/abc846
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Environmental Research Letters
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Jun Wang;Zhiqiang Liu;Ning Zeng;Fei Jiang;Hengmao Wang;Weimin Ju
  • 通讯作者:
    Weimin Ju
Impact of middle east dust on subseasonal-to-seasonal variability of the Asian summer monsoon
中东沙尘对亚洲夏季风季间变化的影响
  • DOI:
    10.1007/s00382-021-05694-z
  • 发表时间:
    2021-02
  • 期刊:
    Climate Dynamics
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Meirong Wang;William K. M. Lau;Jun Wang
  • 通讯作者:
    Jun Wang

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其他文献

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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

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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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