利用多源空间大地测量数据反演地表质量重新分布

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41204009
  • 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:
    D0401.物理大地测量学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Redistribution of surface mass (including atmosphere, ocean and continental water) is not only an important indicator of global water cycle and climate change, but also one of major error sources of ITRF (International Terrestrial Reference Frame) realization and maintainance.This project aims to provide theories and methods to inverse surface mass redistribution from multiple space-geodesy data(GPS/SLR/GRACE/OBP).Key issues for this project are as follows: remove technique-related errors from GPS station coordinates using principal component analysis (PCA) approach; develop a global inversion method in CM frame; determine stochastic model of inversion using Helmert variance component estimation; simultaneously separate long-term surface mass redistribution and glacial isostatic adjustment (GIA). Seasonal and long-term spherical harmonics coefficients of surface density from degree 1 to degree 60 and observed GIA are finally derived,and then global nonsteric sea level variations is studied. Contributions of space-geodesy techniques, especially GPS, to geophysics research is tried to be improved.This project would provide new ideas to study global mass variations by space-geodesy techniques and refine the origin of ITRF, which both have important scientific significances and research values.
地表质量重新分布(包括大气、海洋和内陆水)对研究全球水循环和气候变化至关重要,也是影响国际地球参考框架ITRF建立和维持的主要误差源之一。本项目拟研究利用多源空间大地测量数据(GPS/SLR/GRACE/海底压强模型)反演地表质量重新分布的理论和方法。重点突破利用主成分分析方法消除GPS监测站的技术相关误差;建立统一CM(地球质量中心)框架下的联合反演方法;利用赫尔墨特方差分量估计确定联合反演的随机模型;实现长期性地表质量重新分布和冰川均衡调整(GIA)的分离等关键问题。提供一套1~60阶的季节性和长期性表面密度球谐系数(包括地心运动)以及实测GIA系数,初步探索全球非比容海平面的变化规律,进一步挖掘空间大地测量技术(尤其是GPS)在地球物理学研究应用中的潜力。本课题可为利用空间大地测量技术研究全球质量变化提供新的思路,同时可用于ITRF原点的精化,具有重要的科学意义和研究价值。

结项摘要

本项目研究利用空间大地测量数据反演地表质量重新分布的理论和方法,明确不同空间大地测量技术监测地表重新分布的能力,为精化现有地球参考框架,实现毫米级地球参考框架的长期目标奠定基础。主要研究成果为:. 从理论解释和仿真数据两方面证明GPS数据处理应采用不包含尺度参数的六参数转换,并尽量选取均匀分布的测站将瞬时站坐标转换到指定的框架下。避免瞬时站坐标中尚未模型化的季节性地表负载影响平移参数(地心运动)和尺度参数的估值,进而影响测站坐标。. 研究了GPS/GRACE地表形变周年变化的一致性,表明高程方向具有较好的一致性,水平方向差异明显。从三个方面分析了GPS/GRACE水平方向地表形变差异:GPS站时间序列间的不确定性,热弹性形变和区域形变。结果表明,由温度变化引起的热弹性形变是导致GPS/GRACE的南北方向差异(至少50%)的主要原因之一。因此利用GPS数据研究地表质量重新分布时必须消除热弹性形变的影响。区域负载对GPS/GRACE水平方向差异的影响也是不可忽略的,特别是对欧洲区域。. 利用GPS和ECCO联合反演了表面密度球谐函数。通过在联合反演的GPS部分加入平移参数有效地消除了GPS残差中的非质量误差;采用方差分量估计对OBP定权,确定了联合反演的随机模型,结果表明5°×5°的ECCO格网的精度是1.4 cm。探讨了GPS和ECCO模型对联合反演的贡献,结果表明GPS对地心运动的贡献要大于ECCO,尤其是GY和GZ。GPS水平方向形变的加入可有效提高地心运动的质量(尤其GY方向)。基于GPS/ECCO的地心运动与SLR的相关系数在XYZ三个方向上分别为0.74,0.64和0.62。基于GPS/ECCO的地心运动的精度分别为XY方向0.5mm,Z方向1.0mm。. 利用GRACE、ITRF2008 地表速度场和海底压强模型同时分离长期性地表质量重新分布和GIA信号。与已有文献不同,仅采用GPS高程方向的长期趋势作为输入数据:因为GPS水平方向包含的质量变化和GIA信号比高程方向要弱,避免采用GPS水平方向时引入过多的待估参数。结果表明,地表质量变化引起的地心运动的线性项的XYZ方向分别为-0.17mm/yr,0.03mm/yr和0.57mm/yr。. 研究目标已全面完成,发表已标注国家自然科学基金资助的SCI 论文5 篇,国内核心论文3篇,会议论文2篇。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
长距离GNSS网络RTK算法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    测绘科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐爱功;高星伟;徐辛超;徐宗秋
  • 通讯作者:
    徐宗秋
国际地球参考框架(ITRF)的研究现状及展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
    自然杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘经南;魏娜;施闯
  • 通讯作者:
    施闯
地表负载及GPS测站分布对参考框架转换的影响分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏娜;施闯;刘经南
  • 通讯作者:
    刘经南
BeiDou phase bias estimation and its application in precise point positioning with triple-frequency observable
北斗相位偏差估计及其在三频观测精密单点定位中的应用
  • DOI:
    10.1007/s00190-015-0827-z
  • 发表时间:
    2015-10-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF GEODESY
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Gu, Shengfeng;Lou, Yidong;Liu, Jingnan
  • 通讯作者:
    Liu, Jingnan
Analysis of Characteristics of BDS Observable Combinations for Wide-Lane Integer Ambiguity Resolution
宽巷整数模糊度消解的BDS可观测组合特性分析
  • DOI:
    10.1007/978-3-642-54737-9_36
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
    CHINA SATELLITE NAVIGATION CONFERENCE (CSNC) 2014 PROCEEDINGS, VOL I
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang, Guangxing;de Jong, Kees;Guo, Jing
  • 通讯作者:
    Guo, Jing

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    魏娜
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    汪妮
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    丁国盛;魏娜
  • 通讯作者:
    魏娜
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林梦珂;魏娜;卢锟明;解建仓
  • 通讯作者:
    解建仓
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏娜;解建仓;罗军刚;宋孝玉
  • 通讯作者:
    宋孝玉

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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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