引 言

2015年秋季江西省平均降水量428.5 mm，较常年同期(225.3 mm)平均偏多9成，12县市降水创同期新高，出现罕见秋汛。受强降水过程影响，省内各江河湖库水位快速上涨，本应此时进入枯水期的鄱阳湖，随着“五河”入湖水量的增加，其水位逐步抬升，如11月20日08:00(北京时，下同)鄱阳湖星子水文站水位为14.35 m，较11月1日08:00上升4.01 m，局部江河支流和水库还出现短时超汛限，出现历史罕见冬汛。同时，11月出现的连阴雨寡照天气，导致晚稻收割推迟，产量和品质均受到一定程度的影响。

近期， 有单位和读者向本刊反映， 有中介机构或网站宣称代理《草原与草坪》征集稿件， 并向投稿者收取费用，承诺可以在本刊发表文章，此举已对本刊声誉造成不良影响。对此， 本刊声明如下：

国家气候中心监测显示，2014年9月开始，赤道中、东太平洋海温进入厄尔尼诺状态，并在2014/2015年冬季发展出现停滞以后，自2015年4月再次开始快速发展，于当年11月发展达到顶峰，峰值强度为2.9 ℃。此次厄尔尼诺事件成为1951年以来最强事件，其峰值强度超过1982/1983年和1997/1998年两次超强厄尔尼诺事件[1]。赤道中、东太平洋的ENSO事件作为气候系统最强的年际异常信号之一，对我国的气候异常有重要影响。研究表明，ENSO事件通过影响东亚季风的强弱、爆发时间早晚等因素，从而对我国南方不同地区不同季节降水的影响明显不同。早期，龚道溢等[2]研究了中国四季降水与ENSO事件的关系，指出在厄尔尼诺年，江南地区秋季降水显著偏多，而北方偏少，且秋、冬季降水量与ENSO的关系显著超过夏季。近些年来，大多研究集中在ENSO事件与中国不同区域、不同季节降水的关系[3-4]。研究表明，在不同季节爆发的ENSO事件使中国夏季降水呈现出明显不同的分布型态[5]，而对中国冬半年降水的影响也呈现出明显的不对称性[6]，且不同类型的ENSO事件对降水的影响不同[7]，同时在ENSO暖、冷事件当年和次年以及在不同季节极端降水的分布也有明显不同[8]。此外，还发现ENSO事件与AO、SO、印度洋偶极子、青藏高原积雪等其他外强迫因子相结合可能对中国气候产生不同影响[9-11]。

2015/2016年厄尔尼诺事件持续时间长、强度大，给全球多地的气候带来不同程度的影响，引起了广泛关注[12-13]。研究表明，受此次超强厄尔尼诺事件影响，2014/2015年冬季我国气温普遍偏高[14]，2015年夏季全国降水“北少南多”，梅雨期偏长，雨量偏多[15]，秋季整体呈现“暖湿”特征，但南、北方降水特征差异明显[16]，而冬季长江以南大部降水偏多[17]；在厄尔尼诺事件和印度洋海温显著偏暖共同作用下，2015年我国华南前汛期推迟，汛期内华南地区降水偏多[18]。

以上分析表明，此次超强El Nio事件导致2015年我国南方秋季降水异常，但大部分研究都是针对全国范围的，且对秋季内月尺度降水的影响分析较少，而针对江西的分析更是少之又少。因此，本文重点从大尺度大气环流异常及超强厄尔尼诺事件对我国2015年秋季气候异常影响角度出发，分析江西2015年11月降水异常特点及成因，为未来江西秋季降水预测提供一定的依据。

1 资料和方法

使用了江西省气象局整编的全省92站1961—2015年11月逐日降水资料和NCEP/NCAR 2.5°×2.5°逐日及月平均再分析资料(包括500 hPa高度场、各层风场和比湿场)，以及NOAA提供的1961—2015年逐月海温资料和国家气候中心整编的74项环流指数和Nio3指数。

使用了合成分析、相关分析等统计方法。

2 2015年11月江西降水异常特征

2015年11月，江西省平均降水量达202.5 mm，较历史同期(71.8 mm)偏多1.8倍，位居历史同期第3高位，仅次于1997年和2012年(图1)，其中17个县(市)创历史同期新高。从时间分布(图略)来看，降水主要集中在上旬末和中旬，全省上旬降水较常年偏多7成；中旬降水创同期历史新高，较常年偏多4.5倍；下旬降水较常年偏少4.2成。月内出现多次区域性暴雨过程，全省有半数站点出现过暴雨以上天气过程，暴雨站次达60站次，仅次于1997年，在秋季实属罕见，且降水强度较大。其中，3次暴雨过程分别发生在8日、11—13日、15—17日，而15—17日的暴雨过程造成全省24站次出现暴雨或大暴雨，最大过程雨量达209.1 mm。

图1 江西省1961—2015年11月 平均降水量逐年变化 Fig.1 The annual change of average precipitation in November from 1961 to 2015 in Jiangxi Province

从空间分布(图2)上看，2015年11月江西降水分布不均，主要分布在赣北及赣中。全省大部分地区降水在100 mm以上，赣中及赣北局部降水200～300 mm，抚州东南部达300 mm以上。与常年同期相比，全省大部分地区降水偏多1～4倍，其中抚州东南部和赣州西北部偏多4倍以上，为全省之最，而南昌市降雨量为293.3 mm，偏多2.8倍。

3 2015年11月江西降水异常偏多成因

3.1 大尺度环流特征

大尺度大气环流异常是造成2015年11月江西降水异常的直接原因。从平均500 hPa高度场及其距平场[图3(a)]看出，2015年11月欧亚中高纬地区500 hPa位势高度场以纬向环流为主，距平场呈现“西低东高”的环流形势，贝加尔湖以西至乌拉尔山地区为负距平区，而贝加尔湖以东为大面积的正距平区，我国大部地区处在正距平区内。其中11月11—17日平均500 hPa高度场上，欧亚中高纬地区呈现“1槽1脊”的分布形势；距平场上，“西低东高”的形势表现更为明显，从新地岛到西北太平洋表现出“+、 - 、+”的分布型态，中高纬环流经向度加大[图3(b)]，有利于引导冷空气入侵我国南方地区；同时，西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)较常年同期明显偏西、偏强，面积明显偏大，控制华南沿海和南海地区。这种环流形势有利于太平洋上的水汽经副高西侧的西南气流输送至江南地区，并与北方冷空气交汇，造成江西降水异常偏多。

这不是“换妻游戏”，这是经历爱情与婚姻沧桑的婚姻涅槃。这起婚姻重组的传奇，引发了人们对婚姻内涵的热议和思考。

图2 江西省2015年11月降水量(a，单位：mm)及其距平百分率(b，单位：%)分布 Fig.2 Spatial distribution of precipitation (a, Unit:mm) and its anomaly percentage (b, Unit:%) in Jiangxi in November 2015

图3 2015年11月(a)和11月11—17日(b)平均500 hPa高度场及其距平场(单位：gpm) (黑色线条为500 hPa等高线，蓝色线条为气候平均5 880线，填色区为500 hPa距平场) Fig.3 The average geopotential height field on 500 hPa and its anomalies in November (a) and from 11 to 17 November (b), 2015 (Unit:gpm) (The black lines for 500 hPa geopotential height, blue lines for climatology mean 5 880 gpm, and the shaded for 500 hPa anomalies)

图4是2015年11月和11月11—17日平均850 hPa风场距平。可以看出，850 hPa上西太平洋至南海上空异常反气旋西侧的异常西南风向北一直延伸至我国江南地区，暖湿的异常西南风气流一方面削弱了气候平均干冷的东北冬季风带来的影响，另一方面向我国江南地区输送了大量的暖湿气流，并与华北地区异常气旋性环流在30°N附近交汇，这种交汇在11—17日表现得尤为明显；此外，除了风向上的切变辐合，长江中下游一带还有明显的风速辐合，而江西正处于风向、风速辐合区中，从而引发了江西持续性强降水，导致江西降水异常偏多。

另外，200 hPa风场(图5)上，副热带西风急流轴位于35°N附近，西段加强，为西风距平，而东段减弱，为东风距平，江西北部正处于急流轴南侧的东南风与东北风距平形成的高层异常辐散区中；200 hPa散度距平场上，江西上空为正距平，高层辐散区正好与低层辐合区相对应，为江西降水异常偏多进一步提供动力条件。

由于Nio3区海温对于厄尔尼诺事件的发生具有较好的指示意义，因此选用Nio3区海温作为热带中东太平洋海温的典型代表。从我国降水及其距平百分率分布(图略)可知，2015年11月江南大部、华北大部地区降水较常年同期偏多1倍以上，而华南及西南地区降水偏少。通过对中国160个站1961—2015年11月降水与同期Nio3区、印度洋海温相关分析发现，11月我国江南和华北大部地区降水与Nio3区海温呈正相关，这与2015年11月我国降水正距平分布区域基本重合，而华南和东北地区降水与Nio3区海温呈负相关[图8(a)]，表明热带中东太平洋的海温异常偏高是导致2015年11月江南降水偏多的主要原因。图8(b)显示，我国江南、华南、华北东部和新疆11月降水与热带印度洋海温都呈正相关，而西南和华北西部11月降水与热带印度洋海温呈负相关，表明热带印度洋海温升高有利于江西11月降水偏多。

图4 2015年11月(a)和11月11—17日(b)平均850 hPa风场距平(单位：m·s-1) Fig.4 The average wind anomalies on 850 hPa in November (a) and from 11 to 17 November (b) 2015 (Unit:m·s-1)

图5 2015年11月11—17日200 hPa平均纬向 风场(等值线)及其距平(矢量，单位：m·s-1)和 散度距平(填色区，且为正，单位：10-6 s-1) Fig.5 The average zonal wind field on 200 hPa (lines) and its anomalies (vectors, Unit:m·s-1), and divergence anomalies on 200 hPa (shadow, the value is positive, Unit:10-6 s-1) from 11 to 17 November 2015

3.2 江西2015年11月降水与海温的联系

图6 2015年11月11—17日整层水汽输送通量 (矢量,单位:kg·m-1·s-1)及水汽通量散度距平(填色,单位:10-6 kg·m-2·s-1) Fig.6 The integrated moisture transport flux (vectors, Unit:kg·m-1·s-1) and moisture flux divergence anomalies (shadow, Unit:10-6 kg·m-2·s-1) from surface to 300 hPa from 11 to 17 November 2015

为了进一步分析我国江西11月降水与热带海温的关系，图9给出1961—2015年11月江西86站降水与Nio3区、热带印度洋海温的相关系数分布。可以看出，江西11月降水与同期Nio3区海温呈明显正相关，尤其是江西东北部、沪昆铁路沿线以及吉安与赣州交界处，相关系数均超过0.5，表明11月Nio3区海温越高，越有利于江西中北部降水偏多，而赣州南部偏多不明显[图9(a)]。其中，两者正相关系数较大区域与2015年江西11月降水异常偏多区域(图3)基本重合。国家气候中心监测显示，2014年9月赤道中、东太平洋海温开始进入厄尔尼诺状态，并在2014/2015年冬季发展出现停滞后，自2015年4月开始快速发展，于同年11月达到最强，为1951年以来最强的超强El Nio事件。这表明2015年超强厄尔尼诺事件对造成江西同年11月降水异常偏多有重要作用。

图6是2015年11月11—17日整层大气水汽通量及水汽通量散度距平。可以看到，2015年11月11—17日由于西太平洋副热带高压异常偏强、偏西，使得副高南侧从西太平洋到孟加拉湾的水汽输送偏强，致使南海和西太平洋的水汽沿着副高西北侧的西南气流输送至我国南方地区，并在我国南方地区形成明显的水汽辐合，为江西11月降水提供了充足的水汽条件。从水汽通量散度距平场看出，我国长江中下游到日本南部一带为水汽辐合异常中心，而西北太平洋、南海以及中南半岛都处于水汽辐散区，表明上述3个地区是水汽的主要源区。

图7 江西1961—2015年11月平均降水量与全球同期海温的相关性分布 (填色区通过0.001的信度检验) Fig.7 Correlation distribution between precipitation in Jiangxi and corresponding period SST in November from 1961 to 2015 (The shaded pass the significance test of 0.001 confidence level)

图8 1961—2015年11月中国降水与同期Nio3区(a)和热带印度洋(b)海温的相关性分布 (填色区通过0.01的信度检验) Fig.8 Correlation distribution between precipitation in China and SST over Nio3 area (a) and tropical Indian Ocean (b) in November during 1961-2015 (The shaded pass the significance test of 0.01 confidence level)

让我偷用一下往日Nokia影响世界最深的一句标语：“科技，始终来自人性。”别忘了这点，即使未来世界发展到你无法想象的一天，它都是永不过时的成功之道。

[1] 邵勰,周兵. 2015/2016年超强厄尔尼诺事件气候监测及诊断分析[J]. 气象,2016,42(5):540-547.

图9 江西11月降水与同期Nio3区(a)和热带印度洋(b)海温的相关性分布 (阴影区通过0.001的信度检验) Fig.9 Correlation distribution between precipitation in Jiangxi and SST over Nio3 area (a), tropical Indian Ocean (b) in November during 1961-2015 (The shaded pass the significance test of 0.001 confidence level)

3.3 厄尔尼诺事件对江西11月降水的影响

前面分析表明，江西2015年11月降水异常偏多与2014年秋季开始的超强厄尔尼诺事件密切相关。2015年11月，副高的异常偏强、偏西使得输送至江南地区的水汽异常偏多，为江西降水提供了充沛的水汽条件，而低层异常风场的风向、风速辐合为江西降水提供有利的动力条件。统计表明，1961—2015年期间，与2015年江西11月降水偏多类似的年份共有13 a，分别为1963年、1965年、1972年、1981年、1982年、1987年、1990年、1997年、2005年、2006年、2008年、2009年和2012年，这些年份中除1981年、1990年、2005年和2008年未发生厄尔尼诺事件外，其余均为厄尔尼诺年；近55 a中，发生过13次厄尔尼诺事件，其中除1991年、1994年江西11月降水偏少，2002年11月略偏多外，其他年份都偏多5成以上。

“除非通用汽车集团全面革新旗下技术平台的通用性和灵活性，否则在未来的市场环境中，这家企业仍要面临继续关闭工厂的状况。”

为了进一步分析厄尔尼诺事件对江西降水的影响，选取江西11月降水明显偏多的10个厄尔尼诺年进行合成分析(图10)。从11月500 hPa高度场距平合成[图10(a)]看到，新地岛至西北太平洋500 hPa高度场距平表现为“+ 、-、 +”的分布形势，新地岛冷空气的强盛堆积、贝加尔湖低槽发展以及副高偏强，有利于高纬地区的冷空气南下到江南地区，同时副高北侧的西南气流加强了江南地区上空的水汽输送。从850 hPa风场距平合成[图10(b)]看到，在西北太平洋上空有明显的异常反气旋性气流，反气旋西侧的异常西南气流加强水汽向江南地区输送。对11月Nio3区和热带印度洋海温与同期西太平洋副高强度求相关，相关系数分别达0.522和0.499，通过了99.9%的信度检验，表明热带中东太平洋和热带印度洋的海温偏高，使得西太平洋副高偏强，有利于水汽向江南地区输送。结合前面2015年11月环流场的分析来看，各特征量都反映出大气环流对厄尔尼诺事件的响应特征，表明超强厄尔尼诺事件对2015年11月大气环流的影响很明显，进一步证明厄尔尼诺事件是造成江西2015年11月降水异常偏多的重要因素之一。

这些动画在水墨动画的探索中做出了不可磨灭的功绩，构成了我国水墨动画的基本形态和艺术特性，已被广大观众所接受，在世界动画领域中独树一帜。

运用SPSS24.0软件进行处理，计数资料以百分率（%）表示，采用χ2检验；计量数据以均数±标准差s）表示，采用 t检验；P＜0.05 为差异有统计学意义。

图10 厄尔尼诺年11月500 hPa高度场距平(a，单位：gpm)和850 hPa 风场距平(b，单位：m·s-1)合成 Fig.10 Composite of 500 hPa geopotential height field anomalies (a, Unit:gpm) and 850 hPa wind field anomalies (b, Unit:m·s-1) in November of El Nio years

图11 厄尔尼诺年11月平均(a、c)和2015年11月(b、d)赤道(5°S—5°N)印度洋-太平洋 平均风场距平的纬向垂直剖面(a、b)和105°E—125°E范围平均风场的经向垂直剖面(c、d) (图a和图b中矢量的两个分量分别为纬向风u距平(单位：m·s-1)和垂直速度ω 距平(单位:10-2 Pa·s-1)，图c和图d中矢量的两个分量分别为经向风v距平(单位：m·s-1) 和垂直速度ω距平(单位：10-2 Pa·s-1)，阴影区的ω距平绝对值大于等于10-2 Pa·s-1，蓝色为负，橙色为正) Fig.11 The zonal vertical section of mean wind anomalies over the equatorial (5°S-5°N) Indian Ocean and Pacific Ocean (a, b) and meridional vertical section of mean wind field over 105°E-125°E area (c, d) in November of El Nio years (a, c) and 2015 (b, d) (Two components of vector are the zonal wind anomaly (Unit:m·s-1) and vertical velocity anomaly (Unit:10-2 Pa·s-1) in Fig.a and Fig.b, the meridional wind anomaly (Unit:m·s-1) and vertical velocity anomaly (Unit:10-2 Pa·s-1) in Fig.c and Fig.d, respectively. ABS of ω anomaly is equal to or greater than 10-2 Pa·s-1 for the shaded areas, and the blue and orange areas are negative and positive value, respectively)

海温的异常将通过海-气相互作用对大尺度大气环流异常产生影响。通过对江西1961—2015年11月全省平均降水与同期海温进行相关分析发现，江西11月降水与赤道中东太平洋及热带印度洋的海温有明显正相关(图7)，表明11月赤道中东太平洋及热带印度洋的海温越高，越有利于江西11月降水的增多。

将家庭月收入、近邻信任进行正态化后分别按照平均数划分为高、低两组，以家庭月收入、近邻信任水平为自变量，以平均时间折扣率k值为因变量，以性别、年龄和受教育程度为协变量进行协方差分析。

4 结 语

(1)2015年11月江西降水较常年同期偏多1.8倍，为历史同期第3高位，仅次于1997年和2012年。降水主要集中在上旬末至中旬，尤其中旬降水较常年同期偏多4.5倍，创历史新高；降水异常偏多的地区主要位于赣中南部和赣南北部，其中抚州东南部和赣州西北部偏多4倍以上。

(2)2015年11月江西强降水期间北半球环流形势异常明显，欧亚中高纬范围为明显的 “1槽1脊”分布型态，“西低东高”形势明显，西太副高持续偏强、偏西，东亚冬季风偏弱，有利于大量暖湿气流向北输送，并与南下冷空气在江南地区上空交汇，从而使江西出现强降水。

(3)江西11月降水与Nio3区和热带印度洋海温都呈明显的正相关，Nio3区海温越高，则越有利于江西中北部降水增多，其中热带印度洋的海温对江西降水的影响主要集中在浙赣铁路沿线到赣州北部，尤其是抚州东南部，而赣州南部的降水受海温影响较小。这对江西11月降水偏多或偏少具有很好的指示意义。

(4)2015年11月，赤道中东太平洋和热带印度洋的异常增暖，使得赤道太平洋上空为一逆时针旋转的异常环流，而赤道印度洋上空则为顺时针旋转的异常环流，Walker环流减弱，导致副高持续偏强、偏西。赤道印度洋上空的异常上升运动和西太平洋地区的异常下沉运动有利于西太平洋副高进一步加强。同时，在中低纬度形成的一逆时针旋转的异常经向垂直环流，使Hadley环流偏弱，江南地区处于上升运动区，东亚冬季风偏弱，有利于西太平洋上的水汽向江南输送，进而导致江西出现强降水。

Conclusion: Operations on patients with low ejection fraction warrant additional vigilance,albeit with proper precaution the outcome is favorable.

田卓摇了摇手，说，我对非法拆迁非常反感，我老家的房子就是被非法拆掉的。直到现在，一想到我老爸顶着一头花白的头发，四处上访，却又毫无结果，心里就揪得慌。

机构布局方面，截至2017年8月31日，银行业在自贸区内新设立分支行共217家，其中国有银行83家，股份行60家。股份制银行在自贸区设立分支机构的主要特征有：第一，前两批自贸区是布局重点区域；第二，招行、浦发、民生、平安、华夏银行在上海自贸区均设立一级分行，华夏银行在天津自贸区设立一级分行，其他情形以设立二级分行居多，基本是建立在原来支行基础上升格而来。

参考文献:

前述分析可知，江南大部11月降水不仅与赤道中东太平洋的海温有显著正相关，还与热带印度洋的海温有显著正相关。对热带印度洋11月海温与江西86站同期降水的相关分析发现，11月热带印度洋海温与江西大部降水呈正相关[图9(b)]。与赤道中东太平洋海温对江西降水影响不同的是，热带印度洋海温对江西11月降水的影响主要集中在浙赣铁路沿线至赣州北部，尤其是抚州东南部，相关系数超过0.5，而江西西北部和赣州南部的降水受热带印度洋海温影响相对较小，相关系数未通过显著性检验。

[2] 龚道溢,王绍武. ENSO对中国四季降水的影响[J]. 自然灾害学报,1998,7(4):44-52.

[3] 李芬,张建新,郝智文,等. 山西降水与ENSO的相关性研究[J]. 地理学报,2015,70(3):420-430.

[4] 李宏毅,林朝晖,宋燕,等. 我国华南3月份降水异常的可能影响因子分析[J]. 大气科学,2013,37(3):719-730.

[5] 李春晖,李霞,刘燕,等. 春季和夏季爆发型ENSO事件对夏季中国降水的影响[J]. 气候与环境研究,2016,21(3):258-268.

[6] 李天然,张人禾,温敏. ENSO对中国冬半年降水影响的不对称性及机制分析[J]. 热带气象学报,2017,33(1):1-10.

[7] 袁良,何金海. 两类ENSO对我国华南地区冬季降水的不同影响[J]. 干旱气象,2013,31(1):24-31.

[8] 王苗,郭品文,邬昀. ENSO对我国东部极端降水的季节影响[J]. 长江资源与环境,2013,22(6):808-816.

[9] 陶亦为,孙照渤,李维京,等. ENSO与青藏高原积雪的关系及其对我国夏季降水异常的影响[J]. 气象,2011,37(8):919-928.

[10] 陈文,兰晓青,王林,等. ENSO和北极涛动对东亚冬季气候异常的综合影响[J]. 科学通报,2013,58(8):634-641.

热带洋面一般通过自身增暖影响经圈或纬圈环流来进一步影响其他区域气候。图11给出厄尔尼诺年11月和2015年11月赤道印度洋-太平洋平均纬向风场距平垂直剖面及105°E—125°E范围平均经向风场距平垂直剖面图。可以看出，在厄尔尼诺年11月[图11(a)]，太平洋上空为一逆时针旋转的环流异常，赤道中东太平洋海温异常偏高，产生异常的上升运动，而赤道西太平洋地区产生异常的下沉运动，导致Walker环流减弱；而2015年11月[图11(b)]，除了赤道太平洋上空的异常纬向环流较厄尔尼诺年平均更强外，赤道印度洋上空还有一顺时针旋转的异常环流，上升支位于赤道印度洋60°E—100°E之间。研究表明，太平洋上空这种异常环流在低层激发出异常的反气旋环流[19]，从而加强了西太平洋副高。同时，2015年11月赤道印度洋海温偏高产生的异常上升运动，西太平洋地区产生异常下沉运动也有利于西太副高的加强。从105°E—125°E范围平均经向风垂直剖面[图11(c)]看出，在5°N—15°N之间为下沉气流，而25°N—35°N之间为上升气流，形成一逆时针旋转的异常环流；2015年11月这种经向环流异常更为明显[图11(d)]，表明在厄尔尼诺年11月Hadley环流明显偏弱，江南地区受上升运动控制，易产生强降水。此外，对流层低层15°N以北都盛行偏南风距平，东亚冬季风偏弱，进一步有利于西太副高北侧的暖湿气流向江南地区输送，造成的多雨区位于江南一带。

[11] 邢东,陶云,何华. AO与ENSO对云南冬春季降水分布的影响[J]. 云南大学学报(自然科学版),2016,38(2):267-276.

[12] 刘屹珉,刘伯奇,任荣彩,等. 当前重大厄尔尼诺事件对我国春夏气候的影响[J]. 中国科学院院刊,2016,31(2):241-250.

[13] 邵勰,廖要明,柳艳菊,等. 2015年全球重大天气气候事件及其成因[J]. 气象,2016,42(4):1-10.

红枣白兰地是以红枣为原料，通过生物酶解、发酵、蒸馏和陈酿等工序制得的蒸馏酒[1]，深受消费者青睐。目前，有关红枣白兰地的研究主要集中在成分分析[1-10]，甲醇的检测及其含量的控制[11-16]及色泽稳定性[17]，但对影响产品外观及其品质浑浊的研究尚未见报道。关于蒸馏酒浑浊的研究主要集中在白酒和白兰地，白酒浑浊的成因主要是加浆降度时[18-21]，酒中物质的溶解度发生变化；彭德华[22]首次提到提高白兰地的稳定性，但尚未提到白兰地浑浊成因。在红枣白兰地生产过程中，勾兑是必不可少的步骤。故探明其致浊成因及建立有效的除浊方法显得尤为重要。

[14] 王东阡,崔童,司东,等. 2014/2015年东亚冬季风活动特征及其可能成因分析[J]. 气象,2015,41(7):907-914.

[15] 王东阡,王艳姣,崔童,等. 2015年夏季气候异常特征及其成因简析[J]. 气象,2016,42(1):115-121.

急性胃穿孔患者病情进展迅速,必须及时采取手术治疗手段缓解患者临床症状。急性胃穿孔患者常会出现呕吐、持续性腹痛或者恶心等临床症状,院方需要快速确诊并将病灶根除掉,避免疾病继续恶化危及到患者生命健康安全。虽然手术治疗是常用急性胃穿孔治疗手段,但如何选择手术方法依然没有统一论证。

[16] 聂羽, 孙冷,李清泉,等. 2015年秋季我国气候异常及暖湿成因分析[J]. 气象,2016,42(4):519-526.

[17] 袁媛,高辉,贾小龙,等. 2014—2016年超强厄尔尼诺事件的气候影响[J]. 气象,2016,42(5):532-539.

[18] 邵勰,柳艳菊,李多,等. 2015年春季我国主要气候特征及其成因分析[J]. 气象,2015,41(10):1292-1297.

[19] CHOU C. Establishment of the low level wind anomalies over the west North Pacific during ENSO development[J]. J Climate, 2004,17(11):2195-2212.