一次连续性暖区暴雨过程的诊断分析

利用常规气象观测资料和ERA5逐时再分析资料,对2019年4月18-19日华南地区出现的一次连续性暖区暴雨过程进行了诊断分析。结果表明：此次暴雨过程主要是受气旋性环流切变、西南低空急流影响而形成的暖区对流性强降水天气过程。500hPa副高呈带状分布,强度偏弱,位置偏南,气旋性环流自西向东影响了江南地区；华南地区地面呈东高西低的形势,广东始终处在地面低压前部偏南风的控制下；850hPa和700hPa受西南低空急流的影响,配合以风速或切变形成的低层辐合,高空200hPa对应强的辐散流场；华南至江南一带南低北高的地势,对地面偏南风或西南风起到了很好的抬升作用,这些因素共同作用,形成了这次连续性暖区暴雨过程。     

大型喷杆喷雾机钟摆式主被动悬架自适应鲁棒控制研究

针对大型喷雾机喷杆钟摆式主被动悬架系统存在的参数不确定性和随机干扰导致控制精度低、稳定性差的问题，对基于模型补偿的自适应鲁棒控制算法进行研究。建立了钟摆式主被动悬架的非线性动力学模型和调节机构几何方程，基于模型设计了自适应鲁棒控制器，综合悬架系统和电液位置伺服系统模型中存在的参数不确定性，同时兼顾系统未补偿的摩擦力和外部扰动等不确定非线性因素，通过理论分析和试验证明，在同时存在模型参数不确定和不确定非线性的情况下，设计的控制器可以保证系统输出跟踪控制的暂态性能和稳态精度。以单出杆液压作动器驱动的28m大型喷杆主被动悬架为例，借助建立的大型喷杆悬架半实物仿真平台进行了控制算法的试验验证，并使用Stewart六自由度运动平台模拟底盘的运动干扰，与反馈线性化控制器、鲁棒反馈控制器、PID控制器进行了试验对比，结果表明，设计的基于模型补偿的自适应鲁棒控制器最大跟踪误差0.148°，而反馈线性化控制器最大跟踪误差0.201°，鲁棒反馈控制器最大跟踪误差0.51°，PID控制器最大跟踪误差0.48°。设计的控制器在同时存在参数不确定性和扰动的情况下，使用较小的反馈增益能够保证渐进跟踪性能和稳态跟踪精度。     

棉花根系和叶片质外体汁液分离方法的改进

质外体汁液(apoplastic washing fluid, AWF)在植物生长发育和抵抗生物及非生物逆境方面发挥着重要作用。目前普遍采用真空渗透离心法提取质外体汁液,但具体提取流程和条件却因植物培养条件、种类和器官等不同而不同。本试验以营养液培养的棉花幼苗为材料,改进了棉花根系和叶片AWF分离的取样方法、渗透条件和离心参数等。结果表明,相对于通常的非整体取样,改良后整体取样简单易操作且显著降低了质外体与共质体的苹果酸脱氢酶(malate dehydrogenase, MDH)活性比值,更适宜开展质外体汁液组分研究。根据真空渗透鲜重增加和AWF稀释因子,进一步证明根系不用真空渗透;而叶片需真空渗透,适宜真空强度/时间为-60 kPa/1min,真空后恢复到正常压强约110s。证明叶片颜色变深面积可作为判定真空渗透强度或时间是否适宜的一种简易可行方法。最后,AWF体积、质外体与共质体的可溶性蛋白含量比值和MDH活性比值综合分析表明,棉花根系适宜离心力大小/时间长度为800×g/10～20 min,叶片为400×g/5 min。本改进方法为棉花AWF组分,如蛋白质组学和代谢组学等研究结果的准确性和可靠性奠定了基础,为其他作物AWF分离方法的优化提供了参考。     

我国蔬菜肥料利用率现状与提高对策

我国露地蔬菜种植和设施蔬菜种植养分用量均超过蔬菜生长所需,导致土壤次生盐渍化、肥料利用率低,增加了面源污染风险,在分析这些现状的基础上,对造成蔬菜种植中氮、磷、钾肥料利用率低下的原因进行了分析,如有机肥与化肥施用配比随意性强,搭配不合理;氮、磷、钾肥配施比例不合理;大量元素与中微量元素配合施用不合理;肥料总施用量过大;土壤自身的原因等。并提出了提高肥料利用率的测土与科学配方施肥、有机肥与无机肥合理配合施用、采用水肥一体化技术和土壤调理剂等措施,有望提高我国蔬菜肥料利用率,节约资源,防止面源污染,实现蔬菜生产的可持续绿色发展。     

近55年来河西地区干旱时空演变特征及其与ENSO事件的关系

根据河西地区14个气象站点1961-2015年的逐月气象观测资料，基于SPEI指数采用Mann-Kendall趋势检验法、反距离加权插值(IDW)等方法分析了近55年来河西地区年代际、四季干旱及空间变化特征，并探讨了ENSO 事件与该区干旱的关系。结果表明：在年代际变化上，自20世纪90年代以来河西地区干旱次数增多、干旱程度加重。季节时间变化上，河西地区春、夏、秋季均呈干旱化趋势，春季干旱化趋势最为突出，夏季次之，冬季略呈变湿趋势。空间变化上，整个河西地区春季均呈干旱化趋势，而且大部分地区的春旱趋势极为显著，其中春旱趋势最显著的地方是金塔；冬季整个研究区趋于湿润化。各季节干旱高频区分别集中在：春季在金塔、民勤地区，夏季在河西西北部，秋季在河西中东部及西部的安西—玉门一线，冬季在101°E以西的河西地区。河西地区秋季SPEI与SSTA指数的相关性最为显著，春季次之，夏季最弱。ENSO事件发生强度与河西地区SPEI影响因子的多项式拟合关系表明，ENSO事件强度对温度的影响高于降水；其中在ENSO暖事件(厄尔尼诺事件)发生年份，气温有明显的上升趋势；在ENSO冷事件(拉尼娜事件)发生年份，少数年份降水有所增加，对气温的影响较弱。