基于CESM模式的西风爆发参数化方案研究及ENSO模拟和后报实验

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41806038
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0601.物理海洋学
  • 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

El Niño-Southern Oscillation (ENSO) is the most significant and influential interannual oscillation in the climate system. However, current numerical models can't accurately predict ENSO, especially the time of occurrence and ENSO intensity. Recent studies indicate that the westerly wind bursts (WWB) in the western-central equational Pacific have great effects on the occurrence and development of El Niño. Insufficient simulation of WWB in climate models is an important factor that limits the skill of ENSO simulation and prediction. In this project, we plan to add three different WWB parameterization schemes in the global fully coupled Community Earth System Model (CESM). The impacts of WWB on ENSO diversity, amplitude and cycle, and the difference within these three parameterization schemes will be investigated. Furtherly, based on the study of WWB parameterization, we will perform ENSO hindcast experiment and analyze the effects of WWB on ENSO predictability. This study will further our understanding of the relationship between WWB and ENSO, and provide a potentially useful way to improve ENSO prediction.
厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)是气候系统中最为显著、影响最大的年际震荡信号,然而现在的数值模式对它的预报还有相当的不确定性,特别是发生时间和能达到的强度。研究表明发生在赤道中西太平洋的西风爆发(Westerly Wind Burst,WWB)事件对厄尔尼诺的发生和发展有着强烈的影响,模式对WWB模拟不充分是制约ENSO模拟和预报水平的重要因素。本项目拟在全球耦合的地球系统模式CESM中加入三种不同的WWB参数化方案,研究WWB对ENSO的不对称性、强度和周期等特征的影响,对比分析不同参数化方案的表现。在此基础上,开展ENSO后报实验,分析西风爆发对ENSO预报技巧的影响。本项目的实施可以加深我们对WWB-ENSO相互关系的认识,为提高ENSO预测水平提供一种可能的方法。

结项摘要

发生在热带太平洋的西风爆发事件(Westerly wind bursts, WWB)对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)的发生、发展有很重要的作用。然而现今的气候模式对WWB的模拟存在显著的偏差,严重制约了模式对ENSO的模拟和预报能力。在本项目中,我们将半随机的WWB参数化方案引入全球耦合模式CESM(Community Earth System Model)中,研究WWB对ENSO模拟和预报的影响。. 我们发现WWB参数化方案明显改善了模式对WWB的模拟偏差,特备是针对WWB的发生位置和发生频次的季节变化。通过引入半随机的WWB,ENSO各项特征的模拟得到显著的改善。Niño 3指数的偏度增加,与观测更为接近。模式能够成功模拟中太平洋型的El Niño事件和东太平洋型强El Niño事件。能量收支分析指出当CESM中引入WWBs参数化方案后,中太平洋水平平流项和东太平洋垂直平流项加强,这可能是导致中太平洋型El Niño和极端El Niño事件发生的原因。由此可见,WWB对ENSO不对称性和多样性有重要的影响。在ENSO预报方面,我们发现参数化的WWB显著提高了ENSO的预测能力,特别是在两类El Niño类型的强度和空间分布上。ENSO预报水平的改善主要源于WWB的模拟结果与观测更为接近,改进了海表风应力异常和海洋温跃层深度异常的预测。. 本项目基于全球耦合模式重新研究了WWB对ENSO模拟和预测结果的影响,帮助我们更好地理解WWB-ENSO的相互作用,有利于解决目前我们面临的El Niño预测,特别是中太平洋型El Niño和极强El Niño预测的瓶颈问题,具有理论和实际意义。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Effects of Semistochastic Westerly Wind Bursts on ENSO Predictability
半随机西风爆发对 ENSO 可预报性的影响
  • DOI:
    10.1029/2019gl086828
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    Geophysical Research Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Xiaoxiao Tan;Youming Tang;Tao Lian;Shouwen Zhang;Ting Liu;Dake Chen
  • 通讯作者:
    Dake Chen
A study of the effects of westerly wind bursts on ENSO based on CESM
基于CESM的西风爆发对ENSO的影响研究
  • DOI:
    10.1007/s00382-019-05034-2
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Climate Dynamics
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Xiaoxiao Tan;Youmin Tang;Tao Lian;Zhixiong Yao;Xiaojing Li;Dake Chen
  • 通讯作者:
    Dake Chen

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基于深度学习的西风爆发参数化方案研究及在ENSO预测中的应用
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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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