利用格点化降水观测数据集(CN05.1)以及ECMWF再分析资料(ERA5),分析1961—2020年夏季西南地区东部(Eastern Southwest China,ESWC)的降水、水汽含量及降水转化率特征,并利用天气学分析方法初步探究地形分布对降水转化率空间分布差异的影...利用格点化降水观测数据集(CN05.1)以及ECMWF再分析资料(ERA5),分析1961—2020年夏季西南地区东部(Eastern Southwest China,ESWC)的降水、水汽含量及降水转化率特征,并利用天气学分析方法初步探究地形分布对降水转化率空间分布差异的影响,最后利用中尺度数值模式WRF4.0(Weather Research and Forecasting Model)设计地形敏感性试验验证地形对西南地区东部夏季降水的作用。结果表明:(1)1961—2020年夏季西南地区东部的降水呈现东多西少的分布特征,但水汽含量却在其东南部和西北部存在两个大值区,水汽大值区降水转化率偏低,强降水区与水汽含量大值区分布存在明显差异,通过分析强降水区与水平风场及垂直速度场的形势配合发现地形是导致此差异的重要因素。(2)WRF模式能较好地模拟出西南地区东部夏季降水的空间分布特征,通过地形敏感性试验发现,区域内大娄山、方斗山及大巴山组成的西南-东北向山地地形分布对降水强度有显著影响,地形高度的降低将导致区域东南部降水量显著减少。(3)敏感性试验中将区域地形高度分别降低一半和去除地形后,区域东南部的降水在月时间尺度中将分别减少9.89%和19.90%。地形高度的改变也会引起区域垂直速度、水平风场、水汽输送及水汽辐合量发生改变,当地形高度降低后,上升运动及西南风明显减弱,水汽输送强度降低,水汽辐合量减少,不利于降水形成。展开更多
为分析杂交高粱与西南地区常规酿酒高粱成分的差异,建立品种判别方法。本文测定了29个高粱样品的基本理化组分,采用超高效液相色谱-复合四极杆轨道阱质谱法(ultra high performance liquid chromatography coupled with Q Exactive HF-X...为分析杂交高粱与西南地区常规酿酒高粱成分的差异,建立品种判别方法。本文测定了29个高粱样品的基本理化组分,采用超高效液相色谱-复合四极杆轨道阱质谱法(ultra high performance liquid chromatography coupled with Q Exactive HF-X mass spectrometry,UHPLC-Q Exactive HF-X-MS)分析不同品种类别高粱的代谢物组成,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)模型、聚类分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析等统计学方法对理化组分和所有代谢物进行特征成分筛选和品种鉴别模型构建。结果表明西南地区常规品种的支链淀粉和单宁含量比杂交品种高,直链淀粉含量和千粒重偏低,基于理化性质可实现部分样品的鉴别。以全部1048个代谢物为变量构建OPLS-DA模型,筛选出46种主要差异代谢物,重新构建了高粱品种OPLS-DA判别模型,判别准确率达到100%。西南地区常规品种中多种酚类化合物含量相对较高。另外,基于ROC分析和质控样本(quality control sample,QC)的相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)进一步筛选出20个诊断准确性较高且重现性较好的差异代谢物。其中丁香亭-3-葡萄糖苷和6″-O-乙酰大豆苷在常规高粱品种中具有更高的表达丰度,D-葡萄糖酸、腐胺、N-乙酰腐胺和L-谷氨酰胺在杂交高粱中含量更高。本研究揭示了西南地区常规酿酒高粱与杂交高粱的差异性,建立的基于UHPLC-Q Exactive HF-X-MS的非靶向代谢组学方法能科学准确地用于高粱品种鉴别,为高粱品种鉴别提供一种新策略。展开更多
文摘利用格点化降水观测数据集(CN05.1)以及ECMWF再分析资料(ERA5),分析1961—2020年夏季西南地区东部(Eastern Southwest China,ESWC)的降水、水汽含量及降水转化率特征,并利用天气学分析方法初步探究地形分布对降水转化率空间分布差异的影响,最后利用中尺度数值模式WRF4.0(Weather Research and Forecasting Model)设计地形敏感性试验验证地形对西南地区东部夏季降水的作用。结果表明:(1)1961—2020年夏季西南地区东部的降水呈现东多西少的分布特征,但水汽含量却在其东南部和西北部存在两个大值区,水汽大值区降水转化率偏低,强降水区与水汽含量大值区分布存在明显差异,通过分析强降水区与水平风场及垂直速度场的形势配合发现地形是导致此差异的重要因素。(2)WRF模式能较好地模拟出西南地区东部夏季降水的空间分布特征,通过地形敏感性试验发现,区域内大娄山、方斗山及大巴山组成的西南-东北向山地地形分布对降水强度有显著影响,地形高度的降低将导致区域东南部降水量显著减少。(3)敏感性试验中将区域地形高度分别降低一半和去除地形后,区域东南部的降水在月时间尺度中将分别减少9.89%和19.90%。地形高度的改变也会引起区域垂直速度、水平风场、水汽输送及水汽辐合量发生改变,当地形高度降低后,上升运动及西南风明显减弱,水汽输送强度降低,水汽辐合量减少,不利于降水形成。
文摘为分析杂交高粱与西南地区常规酿酒高粱成分的差异,建立品种判别方法。本文测定了29个高粱样品的基本理化组分,采用超高效液相色谱-复合四极杆轨道阱质谱法(ultra high performance liquid chromatography coupled with Q Exactive HF-X mass spectrometry,UHPLC-Q Exactive HF-X-MS)分析不同品种类别高粱的代谢物组成,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)模型、聚类分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析等统计学方法对理化组分和所有代谢物进行特征成分筛选和品种鉴别模型构建。结果表明西南地区常规品种的支链淀粉和单宁含量比杂交品种高,直链淀粉含量和千粒重偏低,基于理化性质可实现部分样品的鉴别。以全部1048个代谢物为变量构建OPLS-DA模型,筛选出46种主要差异代谢物,重新构建了高粱品种OPLS-DA判别模型,判别准确率达到100%。西南地区常规品种中多种酚类化合物含量相对较高。另外,基于ROC分析和质控样本(quality control sample,QC)的相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)进一步筛选出20个诊断准确性较高且重现性较好的差异代谢物。其中丁香亭-3-葡萄糖苷和6″-O-乙酰大豆苷在常规高粱品种中具有更高的表达丰度,D-葡萄糖酸、腐胺、N-乙酰腐胺和L-谷氨酰胺在杂交高粱中含量更高。本研究揭示了西南地区常规酿酒高粱与杂交高粱的差异性,建立的基于UHPLC-Q Exactive HF-X-MS的非靶向代谢组学方法能科学准确地用于高粱品种鉴别,为高粱品种鉴别提供一种新策略。
