厄爾尼諾指數進入下降區間：2020年4月29日午報 楊學祥，

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楊冬紅 關鍵提示： 潮汐組合類型轉換具有13.6天週期，即雙週循環，這在圖1-2中都有明顯的表現。除此之外，兩週之內厄爾尼諾指數往往出現兩個峰值和兩個谷值，即次一級的7天週期。這一週期在氣溫變化中也有明顯的表現（見圖）。 潮汐不僅有13.6天週期，而且存在7.1天和9.1天週期。1921年杜德生對月亮和太陽引潮力位進行了嚴格的調和級數展開，在展開中約有90項長週期成分。其中振幅超過這90項長週期振幅之和的0.5%的共有20個，在這20個中就有9天項和7天項（見圖1）。 圖1 2020年4月28日18時厄爾尼諾指數為+0.450，比4月28日06時厄爾尼諾指數+0.460，減速0.010，減速變慢，

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進入下降區間。圖2 2020年4月29日00時厄爾尼諾指數為+0.449，比4月28日18時厄爾尼諾指數+0.450，減速0.001，減速變慢，

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進入下降區間。2020年3月1日18時厄爾尼諾指數為+0.424進入峰值。3月3日18時厄爾尼諾指數+0.412進入峰值。3月7日18時厄爾尼諾指數+0.436進入峰值。3月10日18時厄爾尼諾指數+0.357進入谷值。3月21日00時厄爾尼諾指數+0.693進入今年最高峰值。3月23日12時厄爾尼諾指數+0.654進入谷值。3月24日12時厄爾尼諾指數+0.689進入峰值。3月29日00時厄爾尼諾指數+0.548進入極小值。3月30日00時厄爾尼諾指數+0.561進入峰值。4月1日12時厄爾尼諾指數+0.502進入谷值。4月3日12時厄爾尼諾指數+0.547為峰值。4月5日00時厄爾尼諾指數+0.496進入谷值。4月10日00時厄爾尼諾指數+0.390進入谷值。4月15日00時厄爾尼諾指數+0.624進入峰值。4月16日18時厄爾尼諾指數+0.566進入谷值。4月18日12時厄爾尼諾指數+0.675進入峰值。4月21日00時厄爾尼諾指數+0.542進入谷值。4月23日18時厄爾尼諾指數+0.481進入谷值。4月26日00時厄爾尼諾指數+0.546進入峰值。圖3 南極海冰增加趨勢和白令海峽熱異常對比：2020年4月24日與2020年4月26日（白色為海冰，紅色為熱異常）對比。2020年4月潮汐組合預報：強潮汐時期已有 754 次閱讀 2020-1-6 14:36 2020年4月潮汐組合預報：強潮汐時期吉林大學:楊學祥錛楊冬紅 中科院國家天文台:韓延本錛馬利華 潮汐組合A： 4月1日為月亮赤緯角最大值北緯23.4224度，4月1日為日月小潮，

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兩者強疊加，

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潮汐強度小，地球扁率變小，自轉變快，有利于厄爾尼諾發展（弱），潮汐使赤道空氣向兩極流動，可激發地震火山活動和暖空氣活動，有利于低層偏南風的發展，帶來較多水汽，造成部分地方出現大霧天氣（弱）。潮汐組合B：4月7日為月亮赤緯角最小值北緯0.0001度，4月8日為日月大潮，4月8日為月亮近地潮，三者強疊加，

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潮汐強度最大，地球扁率變大，自轉變慢，有利于拉尼娜發展（最強），潮汐使兩極空氣向赤道流動，可激發地震火山活動和冷空氣活動（最強）。潮汐組合C： 4月14日為月亮赤緯角最大值南緯23.4828度，4月15日為日月小潮，兩者強疊加，潮汐強度小，地球扁率變小，地球自轉變快，有利于厄爾尼諾發展（弱），潮汐使赤道空氣向兩極流動，

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可激發地震火山活動和暖空氣活動，有利于低層偏南風的發展，帶來較多水汽，造成部分地方出現大霧天氣（弱）。潮汐組合D：4月21日為月亮赤緯角最小值南緯0.0001度，4月23日為日月大潮，4月21日為月亮遠地潮，三者強疊加，

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潮汐強度大，地球扁率變大，地球自轉變慢，有利于拉尼娜發展（強），潮汐使兩極空氣向赤道流動，可激發地震火山活動和冷空氣活動（強）。潮汐組合E： 4月28日為月亮赤緯角最大值北緯23.5623度，5月1日為日月小潮，兩者弱疊加，潮汐強度小，

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地球扁率變小，

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地球自轉變快，有利于厄爾尼諾發展（弱），潮汐使赤道空氣向兩極流動，可激發地震火山活動和暖空氣活動，有利于低層偏南風的發展，帶來較多水汽，造成部分地方出現大霧天氣（弱）。本月天文奇點相對較集中，相互作用最強，可激發極端事件發生，地震火山活動進入活躍期。 http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1213091.html 全國吉林城區11:30更新 | 數據來源 中央氣象台29日（今天）小雨17/8℃ 3級轉3-4級30日（明天）小雨轉多雲21/11℃ 3-4級轉4-5級1日（後天）多雲轉晴27/14℃ 4-5級轉3-4級2日（週六）多雲轉小雨26/8℃ 3-4級轉3級3日（週日）小雨轉多雲15/8℃ 3級4日（週一）多雲轉晴18/7℃ 3級5日（週二）晴轉陰###準備工作：Linux服務器，window操作系統/MAC/linux 虛擬機讀文獻，找到GEO編號對應的SRR。此次流程中用到的是SRR1039510 SRR1039511 SRR1039512。實際分析中可能有多個SRR樣本對應著多個SRR編號，那麼要找到accession list， 將其下載下來，通過 filezilla/winscp等ftp傳輸軟件上傳到Linux服務器，使用的終端是X-SHELL /PUTTY。#進入服務器後，新建轉錄組上遊分析的項目文件夾，並自定義工作目錄變量mkdir -p project/airwayworkdir=$HOME/project/airway#進入項目文件夾，並在項目文件夾內新建項目分析流程的各個文件夾cd ${workdir} 或者直接cd project/airwaymkdir -p {01.sra錛 02.fq錛 03.clean錛 04.fastp錛 05.mapping錛 06.counts}#下載GEO數據conda activate rnacat accesion_list |while read id; #在讀取accession_list 文件時將SRR編號賦值給自定義變量iddo prefech ${id}; #使用SRAToolkit 軟件的prefetch 下載數據done 結束while 循環#將SRR數據批量轉換成fastq文件conda activate rna #使用rna 小環境中的軟件每次都需要激活ls -lh #查看文件夾下的三個SRR文件ls *.sra|while read id; do fastq-dump gzip split-e -X 25000 -O ./${id}; done #使用SRAToolkit中的fastq-dump進行轉換#在03.fq文件夾下新建qc 結果文件夾，並使用fastqc軟件對fastq.gzip 文件批量進行質控分析conda activate rnafastqc -t 4 -o ./qc *.fastq.gzip #使用*通配符就可以實現批量修改multiqc -o ./ *.zip #使用multiqc 統計fastqc的質控分析結果#使用trim-galore軟件對reads進行批量化修剪並進行fastqc分析conda activate rnacd ${workdir}/03.cleanln -s ${workdir}/01.sra/ *.fastq.gz ./ #將01.sra文件夾下的fastq.gz文件通過軟連接的方式鏈接到04.clean文件下cat trim.sh for i in $(ls *._1.fastq.gz); do i={i%_1.fastq.gz} trim_galore phred33 -q 20 length 36stringency 3 fastqc paired -o ./ ${i}_1.fastq.gz ${i}_2.fastq.gz 1${i}.trim.log 2&1; done nohup sh trim.sh &#建立修剪後的數據結果文件夾clean_qc，並將trim-galore 軟件運行結果文件轉移至這個文件夾mkdir -p clean_qcmv *.{html錛 zip} clean_qc#再次使用multiqc軟件整合修剪後的fastqc運行的結果文件multiqc ./clean_qc/*.zip -o ./clean_qc/#使用fastp軟件進行數據的第二次修剪，並將結果存入新文件夾fastp_qc，之後用fastqc進行質控分析後用multiqc整合其結果conda activate rnacd ${workdir}/04.fastpln -s ${workdir}/01.sra/*.fastq.gz ./cat fastp.shfor i in $(ls *_1.fastq.gz)do i=${i/_1.fastq.gz/} fastp -i ${i}_1.fastq.gz -o ${i}_1.fastp.fq.gz -I ${i}_2.fastq.gz -O ${i}_2.fastp.fq.gz -l 36 -q 20 compression=6 -R ${i} -h ${i}.fastp.html -j ${i}.fastp.json 1${i}.fastp.log 2&1donenohup sh fastp.sh &mkdir -p fastp_qcmv *.{zip錛html} ./fastp_qcfastqc -t 4 -o ./fastp_qc *.fastp.fq.gzmultiqc -o ./fastp_qc/ ./fastp_qc/*.fastp.fq.gz######至此，已得到可以進行後續分析的clean reads。，