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    基于粗糙集理論的河南省糧食產(chǎn)量預測研究

    2015-06-27 03:47:47王丹丹鄭州大學西亞斯國際學院商學院河南鄭州451150
    河南農(nóng)業(yè)大學學報 2015年6期
    關鍵詞:河南省影響研究

    王丹丹(鄭州大學西亞斯國際學院商學院,河南 鄭州 451150)

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    基于粗糙集理論的河南省糧食產(chǎn)量預測研究

    王丹丹
    (鄭州大學西亞斯國際學院商學院,河南 鄭州 451150)

    選擇糧食作物播種面積、農(nóng)藥施用實物量、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力作為主要影響因素研究未來河南省糧食產(chǎn)量的變化狀況,基于1998—2013年各指標的統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立原始決策表,運用粗糙集理論對決策表進行屬性約簡。結(jié)果表明,糧食作物播種面積、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力是河南省糧食產(chǎn)量的主要影響因素,且相對于糧食產(chǎn)量的重要性程度依次降低。據(jù)此,從糧食作物種植面積、科技研發(fā)投入和農(nóng)機補貼政策3個方面提出了提高河南省糧食產(chǎn)量、保障河南省糧食安全的建議。

    粗糙集理論;糧食產(chǎn)量預測;屬性約簡;決策

    糧食是人們賴以生存的必需品,是國家重要的經(jīng)濟與戰(zhàn)略物資,是整個國家安全系統(tǒng)的重要組成部分,關系著國民經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定。中國作為一個擁有將近14億人口的國家,糧食安全問題更加重要。為了保障糧食的安全,需要預知未來一段時間內(nèi)糧食產(chǎn)量的變化情況,研究糧食產(chǎn)量的預測是非常必要的。《國務院關于支持河南省加快建設中原經(jīng)濟區(qū)的指導意見》指出,河南省是國家重要的糧食生產(chǎn)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基地。河南省全省耕地面積793.3萬hm2,占全國總耕地面積的6.5%,糧食產(chǎn)量占全國的1/10,河南省的糧食產(chǎn)需平衡對確保國家糧食安全起著至關重要的作用,準確預測河南省糧食產(chǎn)量有重要的戰(zhàn)略意義和現(xiàn)實意義。糧食生產(chǎn)過程是一個復雜的生態(tài)過程[1],影響糧食產(chǎn)量的因素眾多,產(chǎn)量預測也是一項復雜的工作。許多學者關于河南省糧食產(chǎn)量預測做了大量研究,形成了一些有價值的成果。丁華[2]通過多元線性回歸分析得出糧食播種面積、化肥施用折純量是河南省糧食產(chǎn)量的主要影響因素;劉鳳偉[3]認為,化肥施用量和可灌溉糧食播種面積對糧食產(chǎn)量增長的貢獻份額較大;李瑞華[4]提出,自然對河南省糧食產(chǎn)量的影響較小,糧食產(chǎn)量主要受社會經(jīng)濟因素的影響,其中糧食單產(chǎn)和糧食播種面積的影響最為顯著;陳慧中等[5]認為,耕地面積、化肥施用量和農(nóng)村家庭平均每人每年純收入可視為河南省糧食產(chǎn)量及波動的主控因素;宰松梅等[6]認為,化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)業(yè)科技3項費用和播種面積是河南省糧食產(chǎn)量的主要影響因素。在預測方法與模型方面,張文龍[7]、賀振[8]與李進霞[9]分別運用灰色系統(tǒng)理論建立了河南糧食產(chǎn)量的GM(1,1)預測模型;陳祺琪等[10]運用灰色關聯(lián)分析與多元統(tǒng)計分析構(gòu)建了河南糧食產(chǎn)量的灰色多元線性回歸預測模型;張成才等[11]構(gòu)建了河南糧食產(chǎn)量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。GM(1,1)灰色預測模型首先要對數(shù)據(jù)進行檢驗和處理,才能保證模型的可靠性,導致預測工作的難度和工作量加大,預測結(jié)果缺乏客觀性;BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測時,網(wǎng)絡的收斂速度慢,需要較長的訓練時間,網(wǎng)絡往往存在很大的冗余性;粗糙集理論進行預測不需要進行相關性判斷、模型識別和檢驗,也不需要為確定模型參數(shù)和模型識別與檢驗付出大量復雜的計算,并且還可以求出各關鍵因素的權重,進而進行排序。本研究運用粗糙集理論對河南省未來糧食生產(chǎn)進行科學預測,得出糧食作物播種面積、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力是河南省糧食產(chǎn)量的關鍵影響因素,為政府制定相關政策提供科學支持。

    1 理論和方法

    1.1 粗糙集理論

    粗糙集(Rough Set)理論[12,13]是波蘭科學家PAWLAK于1982年提出的一種定量分析處理不確定性、不一致、不完整信息與知識的工具。粗糙集理論主要包括:

    (2)上下近似 給定近似空間K=(U,R),X?U,

    X的下近似定義為:R*(X)={x∈U[x]R?X} ;

    X的上近似定義為:R*(X)={x∈U[x]R∩X≠?};

    X的邊界為:BNR(X)=R*(X)-R*(X) 。

    若BNR(X)≠?,則集合X就是一個粗糙概念。下近似包含了所有使用知識R可確切分類到X的元素,上近似包含了所有那些可能是屬于X的元素。概念的邊界由不能肯定分類到這個概念或其補集中的所有元素組成。

    (3)屬性約簡 設S=(U,A)為一個決策表,U={X1,X2…Xn},Xi為所討論的個體,i=1,2…n,A={a1,a2…am},aj為個體所具有的屬性,j=1,2…m。令cij={a∈A:a(Xi)≠a(Xj),i,j=1,2…n},表示個體Xi與Xj有區(qū)別的所有屬性的集合。若屬性集合B?A滿足條件:對任意的cij≠?的一個最小屬性子集,B∩cij≠?,則稱屬性集合B?A是A的一個約簡。

    1.2 粗糙集預測方法

    對預測對象選擇合理的影響因素作為條件屬性,基于獲得的影響因素數(shù)據(jù)設計決策表。如果決策表中的數(shù)據(jù)是連續(xù)性數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行離散化處理,把決策表中的實數(shù)值條件屬性值集合用區(qū)間代替。在保持屬性集分類能力不變的情況下,進行屬性約簡,盡量刪除冗余屬性。屬性約簡后,進行值約簡,得到有一定概率的不精確的決策規(guī)則。利用覆蓋度定義和可信度的概念對決策規(guī)則進行篩選。

    2 1999—2013年河南省糧食產(chǎn)量預測

    2.1 原始數(shù)據(jù)的獲取及數(shù)據(jù)的離散化

    依據(jù)科學性與有效性的原則,在借鑒已有的研究成果的基礎上,選擇糧食作物播種面積、農(nóng)藥施用實物量、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力作為河南省糧食產(chǎn)量的主要影響因素,利用1998—2013年河南省糧食產(chǎn)量主要影響因素變動情況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(表1),來研究河南省糧食產(chǎn)量的變動,數(shù)據(jù)來自于河南統(tǒng)計年鑒[14]。

    取1999—2013年各指標的增長率作為研究對象,河南省糧食產(chǎn)量的增長率作為決策屬性,糧食作物播種面積、農(nóng)藥施用實物量、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力的增長率分別作為條件屬性。設論域U={X1,X2…X15},X1,X2…X15分別表示1999—2013年的各個年份,所在行的數(shù)值為各指標的增長率。令a1,a2,a3,a4分別表示糧食作物播種面積、農(nóng)藥施用實物量、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力的增長率,d表示河南省糧食產(chǎn)量的增長率,則C={a1,a2,a3,a4}為條件屬性集,D=j5i0abt0b為決策屬性集,A={C,D}為屬性集。

    表1 河南省糧食產(chǎn)量主要影響因素數(shù)據(jù)(1998—2013)Table 1 The data of influence factors on grain yield in Henan Province from 1998 to 2013

    Rosetta軟件是基于粗糙集理論框架的表格邏輯數(shù)據(jù)工具,具有決策表離散化、約簡和規(guī)則的獲取等功能。運用Rosetta軟件對各個屬性的增長率數(shù)值進行離散化,考慮到預測的效果,把系統(tǒng)的參數(shù)預設為5,將各個屬性增長率區(qū)間5等分,得到5級離散的標準,如表2所示。

    運用Rosetta軟件,得到各屬性的離散化結(jié)果,進而得到初始決策表,如表3所示。

    表2 屬性值離散化的標準Table 2 The standard for discretization of attributes value

    表3 初始決策表Table 3 The initial decision table

    2.2 初始決策表的屬性約簡

    依據(jù)屬性約簡的定義得

    2.3 確定約簡后的條件屬性的權重

    要確定條件屬性的權重,需要先做如下的計算:

    條件屬性a1,a3,a4相對于決策屬性的重要程度分別為:

    由于λa1+λa3+λa4≠1,對λa1,λa3,λa4進行歸一化處理,處理公式為:

    (1)

    處理后,a1,a3,a4的權重分別為:ωa1=0.471,ωa3=0.294,ωa4=0.235。

    2.4 確定決策規(guī)則集

    通過對條件屬性集的約簡,依據(jù)表3得到包含11條確定性決策規(guī)則的決策規(guī)則集R:

    r1:((a1=3∧a3=3)∨(a1=3∧a3=2)∨

    (a1=4∧a3=2)∨(a1=4∧a3=1)∨

    (a1=3∧a3=1))∧a4=0→d=2

    r2:a1=0∧a3=4∧a4=1→d=2

    r3:a1=1∧a3=0∧a4=1→d=0

    r4:a1=2∧a3=4∧a4=1→d=4

    r5:a1=4∧a3=3∧a4=1→d=3

    r6:a1=4∧a3=4∧a4=1→d=2

    r7:a1=2∧a3=4∧a4=2→d=4

    r8:a1=4∧a3=4∧a4=2→d=2

    r9:a1=3∧a3=4∧a4=2→d=4

    r10:a1=4∧a3=4∧a4=2→d=3

    r11:a1=1∧a3=3∧a4=4→d=3

    3 預測結(jié)果分析

    通過對決策表條件屬性的約簡,得出河南省糧食產(chǎn)量的主要影響因素是糧食作物播種面積、化肥施用折純量和農(nóng)用機械總動力。由各條件屬性的權重值ωa4=0.235<ωa3=0.294<ωa1=0.471可以看出,各個影響因素的重要程度即對糧食產(chǎn)量的貢獻是不一樣的,最重要的影響因素是糧食作物播種面積,其次是化肥施用折純量,再者是農(nóng)用機械總動力。農(nóng)藥施用實物量不是關鍵影響因素的主要原因是:一是病蟲害產(chǎn)生抗藥性,農(nóng)藥不能消除病蟲害,對糧食產(chǎn)量影響很??;二是種業(yè)科技已取得較大進步,研發(fā)出具有抗病蟲害的優(yōu)良品種的種子,不需要施用農(nóng)藥。糧食作物播種面積對糧食產(chǎn)量的重要程度最大,主要是在單產(chǎn)不變的前提下,增加播種面積就可以增加糧食的產(chǎn)量,而要保障糧食安全,就必須有一定的糧食作物播種面積做支撐。農(nóng)用機械總動力和化肥施用折純量通過影響土地的生產(chǎn)能力,即影響糧食的單產(chǎn),進而影響糧食的產(chǎn)量。

    決策規(guī)則集R給出了根據(jù)影響因素預測河南省糧食產(chǎn)量的11條確定性規(guī)則,對照表2與表3,可以將其轉(zhuǎn)化為語言描述的預測規(guī)則。例如:

    r9:a1=3∧a3=4∧a4=2→d=4

    這一規(guī)則表示,若某年糧食作物播種面積增加0.31%~1.18%,化肥施用折純量增加4.86%~6.13%,農(nóng)用機械總動力增加4.47%~6.37%,則當年河南省糧食產(chǎn)量將增加12.44%~19.35%。由此,可以根據(jù)當年的糧食產(chǎn)量的各影響因素的指標值來預測該年度的河南省糧食產(chǎn)量。

    4 結(jié)論與建議

    應用粗糙集理論預測河南省糧食產(chǎn)量,不僅可以提取出影響糧食產(chǎn)量的關鍵因素,還可以得到各影響因素對糧食產(chǎn)量貢獻的重要程度,據(jù)此,可以形成各種增加糧食產(chǎn)量的措施。由于糧食作物播種面積對糧食產(chǎn)量的影響最大,要增加糧食產(chǎn)量首先需要考慮的是增加糧食作物的播種面積;但河南省土地資源有限,糧食作物播種面積不可能無限制的增加。第二種考慮是用化肥施用量的增加來代替糧食作物播種面積的增加。化肥施用量的增加能夠通過提高土地單產(chǎn)來提高糧食的產(chǎn)量;但同時導致糧食生產(chǎn)成本上升,且長期使用化肥會導致土地板結(jié)退化,造成生態(tài)破壞。農(nóng)業(yè)機械是影響糧食產(chǎn)量的第三重要因素,但也是通過提高土地單產(chǎn)來提高糧食的產(chǎn)量,同時也是導致糧食生產(chǎn)成本的大幅增加的因素,這對農(nóng)民收入水平比較低的河南省來說壓力很大。所以在制定糧食增產(chǎn)的方案時,要考慮到各方面因素的影響,才能制定出科學有效的方案。

    基于上述對河南省糧食產(chǎn)量影響因素的分析,本研究從糧食作物種植面積、科技研發(fā)投入和農(nóng)機補貼政策3個方面提出提高河南省糧食產(chǎn)量、保障河南省糧食安全的建議:

    (1)提高土地資源利用率,穩(wěn)定糧食作物播種面積。嚴格執(zhí)行耕地保護制度和節(jié)約用地制度,禁止各種亂占、濫用和破壞耕地的行為,控制城市建設過程中工程建設用地量,提高農(nóng)田在土地中的比重。完善農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)機制,加快對“無人村”閑置土地、碎塊化土地的流轉(zhuǎn),提高糧食作物種植的規(guī)模化水平,穩(wěn)定糧食作物用地數(shù)量,提高糧食作物用地的生產(chǎn)效率。

    (2)加大糧食種業(yè)科技研發(fā)投入,改良糧食種子的品質(zhì)。糧食種業(yè)科技研發(fā)是保障國家糧食安全的一個關鍵因素,河南省要加大糧食種業(yè)科技研發(fā)的投入,推進政產(chǎn)學研合作,加強對具有抗病去害、抗倒伏與高產(chǎn)等優(yōu)良性狀的新糧食作物品種的研發(fā),不斷改良糧食作物種子的品質(zhì),減少糧食作物對化肥、農(nóng)藥的依賴,在保障糧食安全的同時,提高糧食的品質(zhì),保護生態(tài)環(huán)境。

    (3)完善農(nóng)機補貼政策,降低農(nóng)機使用成本。農(nóng)業(yè)機械化有助于化解農(nóng)村結(jié)構(gòu)性勞動力短缺的矛盾,保障糧食安全。河南省在落實國家及地方農(nóng)機補貼政策的同時,要加強對地方農(nóng)機補貼政策實施的監(jiān)督,建立農(nóng)機補貼政策實施的長效機制,確保農(nóng)機補貼政策落到實處,降低農(nóng)民的農(nóng)機使用成本,使農(nóng)民真正受惠,提高農(nóng)民使用農(nóng)機的積極性。

    [1] 楊雨時,董連杰,管 琳. 基于粗糙集理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的糧食產(chǎn)量預測方法[J]. 農(nóng)機化研究,2014(11):34-37.

    [2] 丁 華,楊耀旭.河南省糧食產(chǎn)量影響因素的實證分析——基于多元線性回歸計量經(jīng)濟模型[J].糧食科技與經(jīng)濟,2015,40(3):10-13.

    [3] 劉鳳偉.河南省糧食產(chǎn)量增長的影響因素研究——基于縣級面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟,2010(3):40-42.

    [4] 李瑞華,李明秋.河南省糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學,2009(7):323-325.

    [5] 陳慧中,徐夢潔,劉 勤.河南省糧食產(chǎn)量波動及其影響因素分析[J].江西農(nóng)業(yè)大學學報,2010,9(1):60-65.

    [6] 宰松梅,郭樹龍,溫 季,等.河南省糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].人民黃河,2011,33(12):94-96.

    [7] 張文龍,李炳軍.河南省糧食產(chǎn)量的灰色預測[J].中原工學院學報,2006,17(6):56-58.

    [8] 賀 振,賀俊平.基于灰色理論的河南省糧食生產(chǎn)預測[J].中國農(nóng)學通報,2008,24(6):475-478.

    [9] 李進霞.基于灰色系統(tǒng)模型的河南省糧食產(chǎn)量預測[J].河南工業(yè)大學學報:社會科學版,2009,5(1):1-3.

    [10]陳祺琪,李 君,梁保松.基于灰色多元線性回歸的河南省糧食產(chǎn)量預測[J].河南農(nóng)業(yè)大學學報,2012,46(4):448-452.

    [11]張成才,陳少丹.BP神經(jīng)網(wǎng)絡在河南省糧食產(chǎn)量預測中的應用[J].湖北農(nóng)業(yè)科學,2014,53(8):1969-1971.

    [12]PAWLAK Z.Rough set[J]International Journal of Computer and Information Sciences,1982(ll):341-356.

    [13]苗奪謙,李道國.粗糙集理論、算法與應用[J].北京:清華大學出版社,2008.

    [14]河南省統(tǒng)計局.河南省統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2014.

    (責任編輯:梁保松)

    河南農(nóng)業(yè)大學學報2015年總目次

    ?作物科學

    鉀肥配施有機酸對烤煙石油醚提取物和中性致香物質(zhì)含量的影響

    代曉燕,王建安,張繼帥,等(1)

    切根對烤煙根系生長及化學成分的影響

    高遲鑾,周冀衡,蔣士東,等(7)

    鎂和銅互作對烤煙常規(guī)成分和香味物質(zhì)含量的影響

    景延秋,樊士軍,張豹林,等(12)

    密集烤房與普通烤房烘烤過程中環(huán)境和煙葉顏色的變化

    詹 軍,周芳芳,張曉龍,等(17)

    施鋅對不同筋力型小麥產(chǎn)量、氮素積累量和子粒蛋白質(zhì)含量的影響

    王巧艷,趙 鵬,劉紅恩,等(22)

    基于氣候適宜度的河南省夏玉米產(chǎn)量預報研究

    李樹巖,余衛(wèi)東(27)

    不同肥料處理對甜蕎產(chǎn)量及品質(zhì)的影響

    郭 肖,宋毓雪,孔德章,等(35)

    玉米交換單株高效篩選體系的研究

    溫晶晶,高景陽,王永霞,等(135)

    利用單片段代換系檢測玉米花期相關性狀QTL

    張曉祥,時 夏,孫高陽,等(140)

    降解組測序技術在玉米雌穗發(fā)育相關miRNA靶基因中的應用

    趙曉鋒,呂盼晴,張 珂,等(145)

    摩西球囊霉菌對Pb脅迫下煙草解毒效應的研究

    趙曉改,王 浩,高 杉,等(153)

    中國濃香型烤煙產(chǎn)區(qū)氣候特征及其與煙葉質(zhì)量風格的關系

    楊軍杰,史宏志,王紅麗,等(158)

    不同品種烤煙干物質(zhì)積累及氮、磷、鉀積累的動態(tài)變化規(guī)律

    李海江,王根發(fā),張要旭,等(166)

    不同秸稈還田處理對麥玉兩熟制作物產(chǎn)量及氮素利用的影響

    李 仟,關小康,楊明達,等(171)

    普通小麥與其近緣種及人工合成材料的耐鹽性分析

    程西永,王楊銘,吳少輝,等(285)

    小麥穗發(fā)育障礙的遺傳及cDNA-AFLP分析

    韓亞利,任 妍,程西永,等(292)

    玉米雄穗結(jié)實基因Ts9的初步定位

    張賽賽,席章營,安云權,等(301)

    河南鐵棍山藥的染色體數(shù)目及核型分析

    周翼虎,霍秀文,劉向宇,等(305)

    紫色馬鈴薯營養(yǎng)成分分析與質(zhì)量評價

    陽 淑,郝艷玲,牟婷婷(311)

    不同忍冬種質(zhì)雜交育種初探

    李建軍,王 君,賈國倫,等(316)

    不同耕作模式下小麥玉米周年生產(chǎn)及土壤養(yǎng)分變化特征

    王 群,王 建,張學林,等(429)

    外源ABA對水稻種子萌發(fā)及相關miRMA表達的影響

    張 凱,雷振山,王亞莉(438)

    脯氨酸對鹽脅迫條件下大麥葉片Rubisco酶活性的影響

    熊大斌,曹玲瓏,李冬兵,等(443)

    整枝強度對棉花贅芽的發(fā)生及產(chǎn)量和品質(zhì)的影響

    徐鳳丹,馬 娜,喬建禮,等(450)

    農(nóng)桿菌介導的燕麥遺傳轉(zhuǎn)化體系的建立

    王迅婧,倪秀珍(457)

    河南煙葉香韻區(qū)域分布特征

    王鵬澤,來 苗,陶 陶,等(577)

    有機氮與無機氮配比對海南雪茄煙茄衣生長和根際土壤營養(yǎng)狀況的影響

    劉蒙蒙,王慧方,徐世杰,等(584)

    不同部位、產(chǎn)地烤煙梗絲主流煙氣有害成分釋放量分析

    程向紅,韋鳳杰,董順德,等(590)

    黃河灘區(qū)棉花一年一熟半機械化栽培的整枝技術研究

    雷 蕾,馬 娜,馬宗斌,等(595)

    復配化學調(diào)節(jié)劑對水稻子粒灌漿充實和蔗糖-淀粉代謝關鍵基因表達的影響

    彭 廷,萬建偉,王琳琳,等(602)

    淹水脅迫條件下玉米苗期葉片蛋白質(zhì)組學分析

    王秀玲,董朋飛,王 群,等(608)

    不同肥料配施方案對蕎麥產(chǎn)量的影響

    徐松鶴, 任 琴, 曹興明(616)

    短日照誘導對小豆葉片內(nèi)源激素含量及其平衡的影響

    董偉欣,路戰(zhàn)遠,任 帥,等(723)

    高溫脅迫下受小熱休克蛋白26(sHSP26)影響的玉米葉綠體蛋白質(zhì)的研究

    李娜娜,楊彥芳,趙飛云,等(729)

    濕澇脅迫對平作和壟作花生滲透調(diào)節(jié)能力與產(chǎn)量及品質(zhì)的影響

    劉 娟,張 俊,臧秀旺,等(737)

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    Prediction on grain yield in Henan Province by rough set theory

    WANG Dandan
    (Business of College, Sias International University, Zhengzhou 451150, China)

    The paper chooses total sown areas of grain, consumption of chemical pesticides, consumption of chemical fertilizer by 100% effective component and total power of agricultural machinery as the main influence factors to study the future situation of grain yield in Henan Province, basing on the 1998—2013 statistical data of every index, to build the initial decision table and uses the rough set theory to implement attribute reduction. The results show that the total sown areas of grain, consumption of chemical fertilizer by 100% effective component and total power of agricultural machinery are the key influence factors for grain yield of Henan Province, and their importance decreases in turn. According to the result, the paper offers proposals for increasing grain output to guarantee food security in Henan Province.

    rough set theory; grain yield prediction; attribute reduction; decision

    2015-06-12

    國家社會科學基金項目(12BJY035)

    王丹丹(1981-),女,河南周口人,講師,碩士,主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟研究。

    1000-2340(2015)06-0876-05

    F325.21

    A

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