考虑延迟排放效应的非CO2温室气体排放模型开发及其应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71874096
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0412.资源管理与政策
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

HFCs emission from air conditioning refrigeration and SF6 emission from power sector are non-CO2 greenhouse gas emissions and increasing faster in the future in China. They are of delay emission characteristics from injection to leak stage, and limited research are available on their emissions of the future trend and reduction potential. This study will focus on the delay effect and cumulative effect of these two types of greenhouse gas emissions, thus reducing the uncertainty in estimating the future emissions trend, and more scientific support to the simulation and estimation on the future global average temperature rise. More in detail, this study, based on the analysis the status of the emission of greenhouse gas with delay effect, emissions source and emissions mechanism, equipment aging and retirement, using the Weibull model, will develop a non-CO2 greenhouse gas emissions model. Considering the actual situation in china, case studies on typical greenhouse gas in the typical sectors are carried out to simulate their future emissions trend and reduction potential, which aims to demonstrate the proposed model on non-CO2 emission are scientific and reasonable. And finally some policy suggestions and recommendations on non-CO2 greenhouse gas emission are put forward based on our model and results.
空调制冷剂HFCs排放和电力部门SF6排放是我国未来增加较快的非CO2温室气体排放,存在着从加注到泄漏的跨阶段延迟排放特点,其未来排放趋势和减排潜力分析非常缺乏。本研究将重点考虑这两类温室气体的延迟排放效应和累积效应,从而降低对未来温室气体排放总量估算中的不确定性程度,更加科学地支撑对未来全球平均温升的模拟和估算工作。具体而言,本研究将分析该类温室气体排放现状、排放来源、排放机理、并分析使用设备的老化和报废规律等;利用Weibull函数方法,建立考虑延迟排放效应的非CO2温室气体排放模型;结合我国实际情况,对典型部门和典型非CO2温室气体的未来排放趋势和减排潜力进行案例研究,实证该模型方法的合理性和科学性;为我国非CO2温室气体排放控制的相关政府决策提供科学依据。

结项摘要

该项目按预期研究计划执行,完成预期研究内容,达到预期研究目标。本项目首先基于各类温室气体排放现状、排放来源、排放机理和未来排放趋势,结合我国实际情况和双碳目标,构建了考虑延迟排放效应的非CO2温室气体排放模型。其次应用该模型,并结合多个能源和碳排放分析模型,对能源系统、工业、交通、电力等部门的未来排放趋势和减排潜力进行典型案例研究,验证该模型方法的合理性和科学性。最后结合能源系统低碳转型路径研究,更加准确估计我国未来温室气体排放总量、减排潜力,为我国中长期低碳排放战略、全国碳市场建设、非CO2温室气体排放控制提供重要决策依据和技术支撑。该项目已经正式发表学术论文18篇,其中国际学术论文10篇,中文核心5篇(预期6篇学术论文,其中国际学术论文3篇以上)。其中第一标注7篇,第二标注6篇。发表期刊包括:Science,Energy Economics,Journal of Industrial Ecology,Renewable and Sustainable Energy Reviews,Advances in Climate Change Research,Energy Policy,Petroleum Science,清华大学学报(自然科学版),可再生能源,中国电力等SCI期刊或者中文核心期刊。提交3篇政策建议。培养青年学者4名(预期4名),培养博(硕)士研究生3名(预期3名)。项目成员积极参与国内外学术交流,主办或参加不低于5次国内外学术研讨会。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Multi-scenario simulation on reducing CO2 emissions from China's major manufacturing industries targeting 2060
2060年中国主要制造业二氧化碳减排多情景模拟
  • DOI:
    10.1111/jiec.13233
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Industrial Ecology
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Sheng Zhou;Alun Gu;Qing Tong;Yuefeng Guo;Xinyang Wei
  • 通讯作者:
    Xinyang Wei
Development and application of a life cycle energy consumption and CO2 emissions analysis model for high-speed railway transport in China
我国高速铁路运输全生命周期能耗与CO_2排放分析模型的开发与应用
  • DOI:
    10.1016/j.accre.2021.02.001
  • 发表时间:
    2021-04-01
  • 期刊:
    ADVANCES IN CLIMATE CHANGE RESEARCH
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Wang Yan-Zhe;Zhou Sheng;Ou Xun-Min
  • 通讯作者:
    Ou Xun-Min
Scenario analysis on abating industrial process greenhouse gas emissions from adipic acid production in China
中国己二酸生产工业过程温室气体减排情景分析
  • DOI:
    10.1007/s12182-020-00450-0
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Petroleum Science
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Qing Tong;Han-Yi Lin;Xu-Ying Qin;Run-Sheng Yan;Yue-Feng Guo;Xin-Yang Wei
  • 通讯作者:
    Xin-Yang Wei
The role of nuclear in China's energy future: Insights from integrated assessment
核能在中国能源未来中的作用:综合评估的见解
  • DOI:
    10.1016/j.enpol.2020.111344
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Energy Policy
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Yu Sha;Yarlagadda Brinda;Siegel Jonas Elliott;Zhou Sheng;Kim Sonny
  • 通讯作者:
    Kim Sonny
Research on the Development Status of China's Renewable Energy Industry-The Impact of Capital Structure on Company Performance
中国可再生能源行业发展现状研究——资本结构对公司绩效的影响
  • DOI:
    10.3389/fenrg.2020.00071
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    FRONTIERS IN ENERGY RESEARCH
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Wei Xinyang;Che Hongyi;Sheng Ni;Hsiao Cody Yu-Ling;Tong Qing;Yan Gaoyun
  • 通讯作者:
    Yan Gaoyun

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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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