王 燦 ,項(xiàng)文化 ,趙梅芳 ,鄧湘雯 ,彭長(zhǎng)輝
(1. 湖南會(huì)同杉木林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站,湖南 會(huì)同 438107;2. 中南林業(yè)科技大學(xué) 生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410004;3. 加拿大魁北克大學(xué) 環(huán)境科學(xué)研究所,加拿大 蒙特利爾 H3C 3P8)
基于TRIPLEX模型的湖南省杉木林生產(chǎn)力模擬及預(yù)測(cè)
王 燦1,2,項(xiàng)文化1,2,趙梅芳1,2,鄧湘雯1,2,彭長(zhǎng)輝1,3
(1. 湖南會(huì)同杉木林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站,湖南 會(huì)同 438107;2. 中南林業(yè)科技大學(xué) 生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410004;3. 加拿大魁北克大學(xué) 環(huán)境科學(xué)研究所,加拿大 蒙特利爾 H3C 3P8)
杉木Cunnighamia lanceolata是我國(guó)優(yōu)良速生用材樹(shù)種,其面積達(dá)921萬(wàn)hm2,占全國(guó)人工用材林面積的30.4%。用機(jī)理性模型在區(qū)域尺度上研究杉木林生產(chǎn)量可為估算杉木林固碳潛力、預(yù)測(cè)其對(duì)氣候變化的響應(yīng)和提高經(jīng)營(yíng)管理水平提供科學(xué)依據(jù)。利用氣象、水文、土壤及植物等方面數(shù)據(jù),對(duì)TRIPLEX 1.6 模型進(jìn)行參數(shù)化,用森林資源調(diào)查樣地?cái)?shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,模擬湖南省杉木林1991~2040年生物量與生產(chǎn)力動(dòng)態(tài)變化、空間分布格局。結(jié)果表明:模擬值與實(shí)測(cè)值之間擬合度高(p=0.995),TRIPLEX1.6 模型可應(yīng)用于模擬亞熱帶杉木林生長(zhǎng)和生產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)變化。2010~2018年湖南省杉木林生產(chǎn)力(NPP)為迅速增長(zhǎng)期,此后NPP緩慢下降,2008年所有樣地杉木林平均年齡為23 a,單位面積平均NPP達(dá)到最大值(8.09 t·hm-2a-1),2010~2060年間平均值為6.96 t·hm-2a-1。
杉木林;生物量動(dòng)態(tài);TRIPLEX 模型;空間分異;氣候變化
生物量和生產(chǎn)力反映森林生態(tài)系統(tǒng)中有機(jī)物質(zhì)積累總量和速率,是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行的能量基礎(chǔ)和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)來(lái)源[1]。由于森林生物量與森林碳貯量緊密相關(guān),隨著近年來(lái)人們對(duì)森林固碳研究的重視,有關(guān)區(qū)域或國(guó)家尺度森林生物量估算以及動(dòng)態(tài)變化等成為研究的熱點(diǎn)[2-6]。20世紀(jì)70年代末期,國(guó)內(nèi)在林分尺度上開(kāi)展了杉木、馬尾松等森林生物量和生產(chǎn)力的研究[7-9]。杉木是我國(guó)南方集體林區(qū)栽培歷史悠久、栽培最大的用材樹(shù)種,有關(guān)杉木林生物量和生產(chǎn)力研究數(shù)據(jù)較豐富,多來(lái)源于收獲法,還有基于森林資源清查數(shù)據(jù)以及遙感資料的推算以及林分模型的應(yīng)用[10-12]。我國(guó)杉木林生物量宏觀尺度的空間分異格局研究方面,有一些學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了分析[11-13],但由于數(shù)據(jù)的限制、研究側(cè)重點(diǎn)不同以及區(qū)域性差異等,難以預(yù)測(cè)杉木林的未來(lái)變化及其對(duì)氣候變化響應(yīng)。
機(jī)理性模型為模擬森林生產(chǎn)力及對(duì)氣候變化響應(yīng)提供了有效途徑。20世紀(jì)80年代末森林生態(tài)系統(tǒng)模型相繼開(kāi)發(fā),主要分經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃瓦^(guò)程模型[14-15],但是混合模型彌補(bǔ)兩類模型的不足。從20世紀(jì)90年代開(kāi)始,混合模型被廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能研究[16-23]。TRIPLEX模型是一種混合模型,包括3-PG模型的森林產(chǎn)量子模型[24]、TREEDYN3.0模型的光合輻射(PAR)子模型以及樹(shù)木增長(zhǎng)和產(chǎn)量的子模型[25]以及CENTURY4.0模型中的土壤碳和分解子模型[26],在世界范圍內(nèi)獲得較好的檢驗(yàn)[19-22]。
湖南省地處亞熱帶,水熱條件優(yōu)越,是杉木產(chǎn)區(qū)中心產(chǎn)區(qū)之一,目前對(duì)區(qū)域尺度上杉木林產(chǎn)量和固碳潛力及全球氣候變化響應(yīng)缺乏深入研究。本研究利用2009年森林資源清查樣地?cái)?shù)據(jù),驗(yàn)證TRIPLEX模型對(duì)湖南省杉木林的模擬,分析湖南省杉木林生產(chǎn)量從1990~2040年間動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,為湖南省森林生產(chǎn)力、碳貯量和大面積森林固碳潛力估算提供科學(xué)依據(jù)。
湖南省位于我國(guó)長(zhǎng)江中游,地處東經(jīng)108°47′~ 114°15′,北緯 24°38′~ 30°08′之間。地貌東南西三面環(huán)山,中部、北部低平,形成向北開(kāi)口的馬蹄形盆地,境內(nèi)山地約占總面積一半,平原、盆地、丘陵、水面約占一半;土壤為紅壤、黃壤地帶(圖1)。氣候?yàn)閬啛釒Т箨懶约撅L(fēng)濕潤(rùn)氣候,全年總輻射量為360~456 kJ·cm-2,年平均氣溫16℃~18.5℃,年均降水量1 300~1 700 mm。由于光、熱、水資源豐富,氣候在年際和季節(jié)上的多變性以及氣候類型的多樣性等特征,對(duì)森林分布及生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生重要影響。
圖1 湖南省的地貌、海拔和土壤特征的空間格局Fig. 1 Spatial distribution pattern of topography, altitude (above mean sea level), and soil in Hunan
本研究用TRIPLEX1.6模型對(duì)湖南省杉木林進(jìn)行模擬,模型結(jié)構(gòu)、原理及應(yīng)用情況可參考文獻(xiàn)[19,22]。TRIPLEX 模型需要輸入的數(shù)據(jù)包括氣候、土壤、林分類型、樹(shù)齡和樹(shù)種等,輸出結(jié)果有林分的胸徑、樹(shù)高和生物量等。其中,輸入的林分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自于湖南省2009年森林資源調(diào)查數(shù)據(jù),包括702個(gè)杉木林樣地(圖2),2009年調(diào)查的杉木林樣地林齡在1~47 a之間,平均林齡為15 a。
TRIPLEX模型模擬需要輸入的氣候數(shù)據(jù)包括每月降雨量(mm)、每月平均氣溫(℃)、每月平均水汽蒸汽壓差(DVPD)和月平均有霜天數(shù),本研究利用2000~2010年所有樣地點(diǎn)的氣象資料,計(jì)算出10年間各月降雨量(mm)、每月平均氣溫(℃)、每月月最高和最低氣溫 (Tmax,Tmin)。通過(guò)Tmax和Tmin來(lái)計(jì)算DVPD(mbar)(公式1)。用于計(jì)算GPP的有霜比率 (IFrostdays/month) 取決于月最低氣溫 (Tmin)(公式2),數(shù)據(jù)結(jié)果見(jiàn)圖3和圖4。
圖2 湖南省杉木林林分初始化參數(shù)(2009年森林資源清查資料)Fig. 2 Parameters related to initial status of C. lanceolata forest recorded in 2009 in Hunan
圖3 湖南省杉木林2000~2010年間的月平均降雨量、氣溫、霜凍天數(shù)以及水汽壓差Fig. 3 The monthly average records of precipitation,temperature, frost days, and DVPD from 2000 to 2010 for C. lanceolata forest sites in Hunan
模型的參數(shù)化主要是確定氣候因子、研究地點(diǎn)基本情況、外界營(yíng)養(yǎng)輸入、土壤有機(jī)質(zhì)初始含量、森林植物有機(jī)質(zhì)初始含量、土壤礦物質(zhì)初始含量、土壤水分狀況等多方面的參數(shù)[19],這些參數(shù)主要根據(jù)文獻(xiàn)中數(shù)據(jù),各參數(shù)的含義和確定方法可參閱TRIPLEX1.6模型說(shuō)明。
模型驗(yàn)證主要是檢驗(yàn)?zāi)M值與實(shí)測(cè)值之間的吻合程度,我們用702個(gè)樣地中的351個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬,剩下的351個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)方法,在統(tǒng)計(jì)軟件SPSS13.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,檢驗(yàn)?zāi)M結(jié)果,調(diào)整模型標(biāo)準(zhǔn)參數(shù),直至模擬值與觀測(cè)值之間不存在顯著性差異。
圖4 湖南省杉木林2000~2010年間的年平均降雨量、氣溫、霜凍天數(shù)以及水汽壓差的空間分異格局Fig. 4 Annual average records of precipitation, temperature, frost days, and DVPD from 2000 to 2010 for all C. lanceolata forest sites in Hunan
利用2009年森林資源調(diào)查的樣地?cái)?shù)據(jù),對(duì)杉木林胸徑和樹(shù)高進(jìn)行模擬和比較,模擬值與實(shí)測(cè)值均非常接近(R2>0.8),實(shí)測(cè)值與模擬值的雙尾t檢驗(yàn)概率P>0.05(PH=0.128 13,PDBH=0.586 06),說(shuō)明實(shí)測(cè)值與模擬值之間沒(méi)有顯著差異 (圖6),表明TRIPLEX1.6模型可用來(lái)模擬杉木林生長(zhǎng)過(guò)程及生產(chǎn)量。
圖5 湖南省杉木林林分平均胸徑(a)及樹(shù)高(b)的模擬值和觀察值的比較Fig. 5 Comparison between simulated and observed stand average tree (a) diameter at breast height (DBH, cm) and (b)height (H, m) of C. lanceolata forests in Hunan
湖南省702塊杉木林樣地生物量在2010~2060年間空間格局(圖6)及變化情況(表1)表明,2010年生物量范圍為0.16~137.74 t·hm-2,均值30.19 t·hm-2,其中80%的樣地生物量低于50 t·hm-2。2020年生物量范圍為16~146 t·hm-2之間,均值為73.27 t·hm-2,其中30%的樣地生物量低于50 t·hm-2,約40%樣地生物量為100~150 t·hm-2。2030年生物量范圍為53~183 t·hm-2之間,均值為114.66 t·hm-2,其中20%的樣地生物量低于100 t·hm-2,約50%的樣地生物量為100~150 t·hm-2。2040年生物量范圍為79~200 t·hm-2,均值為150.09 t·hm-2,其中60%的樣地生物量高于150 t·hm-2,約20%的樣地生物量為100~150 t·hm-2。2050年杉木林生物量為96~249 t·hm-2,均值 181.02 t·hm-2,其中 20% 的樣地生物量高于200 t·hm-2,約60%的樣地生物量為150~200 t·hm-2。2060年杉木林生物量為96~ 249 t·hm-2,均值為 209.19 t·hm-2,其中 5%的樣地生物量高于250 t·hm-2,約40%的樣地生物量為200~250 t·hm-2,35%小于200 t·hm-2。
圖6 湖南省杉木林分布點(diǎn)生物量現(xiàn)存量(t·hm-2)的空間動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè)Fig. 6 Simulated spatial pattern potential of total biomass (t·hm-2) of C. lanceolata forest s in Hunan
從全省范圍來(lái)看,生物量分布整體呈現(xiàn)出自北部中山高海拔地帶向到中東南部丘陵沿海低海拔地區(qū)逐漸增大的趨勢(shì),西南和東南地帶生物量密度最高。隨著時(shí)間的推移,2020年杉木林生物量比2010年增加了142.68%, 2030年比2020年增加了56.49%,2040年比2030年增加了30.90%,2050年比2040年增加了20.61%,2060年比2050年增加了15.57%,近60年間的增加幅度是逐漸變小的。
表1 湖南省杉木林生物量(t·hm-2)60年動(dòng)態(tài)變化Table 1 Changes in total biomass of C. lanceolata forests in recent 60 years in Hunan t·hm-2
根據(jù)湖南省702個(gè)杉木林樣地林分平均凈初級(jí)生產(chǎn)力(t·hm-2a-1)與生物量( t·hm-2)年際變化模擬結(jié)果,乘以湖南省杉木林總面積2.519 035×106hm2[11],即計(jì)算出湖南省杉木林總NPP(106t·a-1)和生物量(106t)的年際變化(圖7)。
圖7 湖南省杉木林初級(jí)生產(chǎn)力及生物量模擬動(dòng)態(tài)及預(yù)測(cè)Fig. 7 The simulated NPP and total biomass of C. lanceolata forest s in Hunan
湖南省杉木林平均NPP和總NPP在2010~2060年間的均值分別為6.96 t·hm-2a-1和17.53×106t·a-1。2010年,湖南省杉木林樣地平均林齡為16 a,平均NPP為6.28 t·hm-2a-1,總NPP為15.81×106t·a-1。隨著林齡增加NPP迅速增大,2010年杉木林樣地平均林齡為23年,平均NPP和總NPP分別為8.09 t·hm-2a-1和20.38×106t·a-1,達(dá)到最大值,此后平均NPP和總NPP隨著林齡增加而緩慢減少;到2060年,杉木林樣地平均林齡為74 a,平均NPP和總NPP達(dá)到最小值,分別為 5.87 t·hm-2a-1和14.793×106t·a-1。湖南省杉木林平均生物量和總生物量在2010~2060年間的平均值分別為145.24 t·hm-2和365.87×106t,最小值分別為2010年的28.97 t·hm-2和72.99×106t,最大值分別為2060年的235.66 t·hm-2和593 63×106t。
模型是基于特定目的對(duì)真實(shí)系統(tǒng)組成、結(jié)構(gòu)及功能關(guān)系簡(jiǎn)化或抽象的表述,本研究用TRIPLEX模型較準(zhǔn)確地模擬和預(yù)測(cè)湖南省杉木林生物量與生產(chǎn)力變化。2010~2060年湖南省杉木林平均NPP為 6.96 t·hm-2a-1,高于我國(guó)森林平均值(約4.8~6.22 t·hm-2a-1)[27],表明杉木林作為速生樹(shù)種,其生產(chǎn)力及固碳潛力大。模擬的2010~2015年間湖南省杉木林生物量為72.99~127.48×106t,與焦秀梅等利用湖南省森林資源數(shù)據(jù)(1990~1995年)估算的2005年的結(jié)果(103.175×106t)相似[11]。本研究應(yīng)用TRIPLEX模型模擬和預(yù)測(cè)湖南省杉木林生物量與生產(chǎn)力是基于系列前提條件或預(yù)定方案進(jìn)行的,如大氣CO2濃度及N沉降維持在初始化水平,同時(shí)由于杉木林結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單,沒(méi)有考慮模擬過(guò)程中可能發(fā)生的森林結(jié)構(gòu)變化,也沒(méi)有涉及真實(shí)系統(tǒng)中可能發(fā)生的采伐、病蟲害、風(fēng)等干擾。但是,與上述假設(shè)條件的相關(guān)內(nèi)容都是目前生態(tài)學(xué)的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容,本研究為進(jìn)一步模擬森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化響應(yīng)、干擾及生態(tài)學(xué)效應(yīng)、生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能相互作用提供驗(yàn)證和基礎(chǔ)參數(shù)。
[1] 馮宗煒, 王效科, 吳 剛. 中國(guó)森林生態(tài)系統(tǒng)的生物量和生產(chǎn)力[M]. 北京:科學(xué)出版社, 1999.
[2] Dixon R K, Brown S, Houghton R A, et al. Carbon pools and flux of global forest ecosystems[J]. Science, 1994,263:185-190.
[3] 方精云, 劉國(guó)華, 徐嵩齡. 我國(guó)森林植被的生物量和凈生產(chǎn)量[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 1996, 16(5): 497-508.
[4] 周玉榮, 于振良, 趙士洞. 我國(guó)主要森林生態(tài)系統(tǒng)碳貯量和碳平衡[J]. 植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2000, 24 (5):518-522.
[5] 劉國(guó)華, 傅伯杰, 方精云. 中國(guó)森林碳動(dòng)態(tài)及其對(duì)全球碳平衡的貢獻(xiàn)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2000,20(5):733- 740.
[6] 于貴瑞. 全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和碳蓄積[M]. 北京:氣象出版社, 2003.
[7] 馮宗煒, 陳楚瑩, 張家武, 等. 不同自然地帶杉木林的生物生產(chǎn)力[J]. 植物生態(tài)學(xué)與地植物學(xué)叢刊, 1983, 8 (2) :93 -100.
[8] 葉鏡中, 姜志林, 周本琳. 福建省洋口林場(chǎng)杉木林生物量的年變化動(dòng)態(tài)[J]. 南京林學(xué)院學(xué)報(bào), 1984, (4) : 1 - 9.
[9] 潘維儔, 田大倫, 高正衡. 杉木人工林生態(tài)系統(tǒng)中的生物產(chǎn)量及其生產(chǎn)力的研究[J]. 中南林業(yè)科技, 1978, (2) : 2 - 14.
[10] 馮宗煒, 陳楚瑩, 張家武. 湖南會(huì)同地區(qū)馬尾松林生物量的測(cè)定[J]. 林業(yè)科學(xué), 1982, 18 (2) : 127 - 134.
[11] 焦秀梅, 項(xiàng)文化, 田大倫. 湖南省森林植被的碳貯量及其地理分布規(guī)律[J]. 中南林學(xué)院學(xué)報(bào), 2005, 25(1): 4-9.
[12] Zhao M F, Xiang W H, Peng CH, et al. Simulating age-related changes in carbon storage and allocation in a Chinese fir plantation growing in southern China using the 3-PG model [J].Forest Ecology and Management, 2009, 257: 1520-1531.
[13] Fang J Y, Piao S L, Field C B, et al. Increasing net primary production in China from 1982 to 1999 [J]. Frontiers in Ecology and the Environment, 2003, 1: 293–297.
[14] Kimmins J P. Community organization: methods of study and prediction of the productivity and yield of forest ecosystems[J].Canadian Journal of Botany, 1988, 66: 2654-2672.
[15] Kimmins J P. Modeling the sustainability of forest production and yield for a changing and uncertain[J]. Forestry Chronicle,1990, 66: 271-280.
[16] Kimmins J P, Mailly D, Seely B. Modeling forest ecosystem net primary production: the hybrid simulation approach used in Forcast[J]. Ecological Modelling, 1999, 122: 195-224.
[17] Peng C H. Understanding the role of forest simulation models in sustainable forest management[J]. Environmental Impact Assessment and Review, 2000a, 20: 481-501.
[18] Peng C H. Growth and yield models for uneven-aged stands: past present and future[J]. Forest Ecology and Management, 2000b,132: 259-279.
[19] Peng C H, Liu J, Dang Q, et al. TRIPLEX: a generic hybrid model for predicting forest growth and carbon and nitrogen dynamics[J]. Ecological Modelling, 2002, 153: 109-130.
[20] Zhang J, Ge Y, Chang J, et al. Carbon storage by ecological service forests in Zhejiang Province, subtropical China[J]. Forest Ecology and Management, 2007, 245: 64–75.
[21] Zhao M, Zhou G S. Estimation of biomass and net primary productivity of major planted forests in China based on forest inventory data[J]. Forest Ecology and Management, 2005, 207:295–313.
[22] Zhou X L, Peng C H, Dang Q L. Assessing the generality and accuracy of the TRIPLEX model using in situ data of boreal forests in central Canada[J]. Environmental Modelling &Software, 2004, 19: 35–46.
[23] Zhou X L, Peng C H, Dang Q L, et al. Predicting forest growth and yield in northeastern Ontario using the process-based carbon dynamic model of TRIPLEX1.0[J]. Canadian Journal of Forest Research, 2005, 35: 2268–2280.
[24] Landsberg J J, Running R H. A generalized model of forest productivity using simplified concepts of radiation-use efficiency,carbon balance and partitioning[J]. Ecological Modelling, 1997,95: 209-228.
[25] Bossel H. TREEDYN3 Forest Simulation Model[J]. Ecological Modelling, 1996, 90: 187-227.
[26] Parton W J, Scurlock J M, Ojima D S, et al. Observations and modelling of biomass and soil organic matter dynamics for the grassland biome worldwide. Global Biogeochemical Cycles,1993, 7: 785- 809.
[27] 方精云. 我國(guó)森林植被的生物量和凈生產(chǎn)量. 生態(tài)學(xué)報(bào),1996, 16(5): 497-508.
Simulation and prediction of biomass spatial distribution of Cunninghamia lanceolata forests in Hunan, China based on TRIPLEX model
WANG Can1,2, XIANG Wen-hua1,2, ZHAO Mei-fang1,2, DENG Xiang-wen1,2, PENG Chang-hui1,3
(1.Huitong National Field station for Scientific Observation and Research of Chinese Fir Plantations Ecosystem in Hunan, Huitong 438107, Hunan, China; 2.School of Life Science and Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, Hunan, China; 3. Institute of Environmental Sciences, University of Quebec at Montreal, Montreal H3C 3P8, Canada)
∶ Chinese fir is an excellent fast-growing timber tree species, having a planting area of 921× 104 hm2and accounting for 30.4% of plantation timber-forest area in China. Study on Chinese fir biomass with the mechanism model by regional scale can provide a scientific basis for estimating carbon sequestration potential, forecasting the effects of Chinese fir biomass on climate change, and raising the managerial skills. Therefore, the TRIPLEX model was parameterized by using the dataset of climate, hydrology, soil and vegetation, the model was validated with the simulation values of DBH and tree height collected from 702 permanent plots of Chinese fir stands, and the dynamic changes of biomass and productivity, spatial distribution pattern for Hunan in 1991~2040 were simulated.The results show that the fitting degree of simulation value and the measured value were very high(0.995), thus TRIPLEX 1.6 model can be applied to simulate the dynamic changes of growth and productivity of Chinese fir productivity is a rapid-increase stage, after that the productivity will decrease; the mean-age of all Chinese fir stands are 23-year-old, the average productivity per unit area reached the maximum value in 2008(8.09 t·hm-2a-1), the average value in 2010 ~ 2060 will reach 6.96 t·hm-2a-1.
∶ Cunninghamia lanceolata(Chinese fir); biomass dynamics; TRIPLEX model; spatial distribution pattern; climate changes
S791.27;S718.55+6
A
1673-923X(2012)06-0104-06
2012-03-11
國(guó)家林業(yè)局948項(xiàng)目(2010-4-03)和湖南省“芙蓉學(xué)者計(jì)劃”項(xiàng)目資助
王 燦(1983—),湖南沅江人,碩士研究生,研究方向:森林生態(tài)學(xué); E-mail: chancezx@163.com
項(xiàng)文化(1967—),湖北麻城人,教授,博導(dǎo),主要從事森林生態(tài)學(xué)研究; E-mail: xiangwh2005@163.com
[本文編校:吳 彬]