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    中國旅游百強景區(qū)與百強城市空間分布及地域組合關(guān)系

    2016-01-16 03:17:34馮慶,孫根年,譚志喜
    關(guān)鍵詞:客流量百強景區(qū)

    中國旅游百強景區(qū)與百強城市空間分布及地域組合關(guān)系

    馮慶, 孫根年*, 譚志喜

    (陜西師范大學 旅游與環(huán)境學院, 陜西 西安 710119)

    摘要:利用ArcGIS空間定位和二維矩陣圖分析法,對2011年中國旅游百強景區(qū)和百強城市空間分布和地域組合進行研究。百強景區(qū)和百強城市具有冪律分布特征,相關(guān)系數(shù)分別為0.964和0.995。在空間結(jié)構(gòu)上,旅游百強景區(qū)呈聚集性,主要分布于環(huán)渤海地區(qū)、黃河-隴海沿線、長江流域、長江三角洲和珠江三角洲地區(qū);而百強城市呈帶狀性,主要分布于璦琿—騰沖線東南方。地域組合中,百強景區(qū)與百強城市存在數(shù)量匹配與等級規(guī)模匹配關(guān)系,其中數(shù)量匹配關(guān)系有4種組合;等級規(guī)模匹配是高級別城市為同級別或低級別景區(qū)提供旅游服務設施。

    關(guān)鍵詞:旅游; 百強景區(qū); 百強城市; 空間分布; 地域組合

    中圖分類號:F590文獻標志碼: A

    文章編號:1672-4291(2015)01-0086-07

    doi:10.15983/j.cnki.jsnu.2015.01.412

    收稿日期:2014-04-30

    基金項目:國家自然科學基金資助項目(41271305,41101261)

    Spatial distribution and regional combination of Chinese top 100

    scenic spots and top 100 touristic cities

    FENG Qing, SUN Gennian*, TAN Zhixi

    (School of Tourism and Environment Sciences, Shaanxi Normal University,

    Xi′an 710119, Shaanxi, China)

    Abstract:With ArcGIS spatial positioning and matrix analysis methods, the spatial distribution and regional combination of Chinese top 100 scenic spots (CTSS) and Chinese top 100 touristic cities (CTTC) in 2011 are analyzed. The results show that there are power-law distribution characteristics between CTSS and CTTC, and the correlation coefficients are 0.964 and 0.995, respectively. In spatial, it appears clustering features for CTSS, that is, Bohai Rim region, Yellow River-Longhai, Yangtze River area, Yangtze River delta and Pearl River delta region.While it presents zonal distribution for CTTC and mainly spreads the southeast of Hu Line. In the regional combination, there are quantity matching and scale level matching relations between CTSS and CTTC. There are four combinations for quantity matching relationship, and high level touristic cities provide tourism services and facilities to same level or low level scenic spots for scale level matching relationship.

    Keywords:tourism; top 100 scenic spots; top 100 touristic cities; spatial distribution; regional combination

    作為空間中不同等級的點,旅游景區(qū)(點)和旅游城市以熱點的形式推動區(qū)域旅游的發(fā)展,加強區(qū)域之間的合作。我國旅游業(yè)已進入買方市場,品牌產(chǎn)生的巨大吸引力成為新時期旅游業(yè)競爭的關(guān)鍵,品牌旅游景區(qū)與品牌旅游城市知名度高、吸引力強,游客到訪率和重游率也較高,能夠代表區(qū)域旅游發(fā)展的精髓,成為一省旅游發(fā)展的符號。2011年中國旅游業(yè)界推出的旅游百強景區(qū)和百強城市,是對年接待量分別超過128萬人次和1 604萬人次的前百位旅游景區(qū)、旅游城市進行排序的結(jié)果, 這種大規(guī)模的旅游景區(qū)和城市之間的空間匹配關(guān)系更加復雜。

    1933年克里斯泰勒提出中心地理論[1],在探討城市旅游發(fā)展時指出:高級旅游中心地數(shù)量少,客源市場輻射范圍廣,提供的旅游產(chǎn)品種類較多;低級旅游中心地數(shù)量多,客源市場輻射范圍小,旅游產(chǎn)品種類單一,另有一些旅游中心地處于二者之間[2]。1950年佩魯提出增長極理論[3],指出經(jīng)濟發(fā)展具有區(qū)域不平衡性,一些部門或產(chǎn)業(yè)通過自身增長推動其他部門和產(chǎn)業(yè)增長,最終推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。旅游景區(qū)與城市作為典型的增長極,帶動了區(qū)域旅游的發(fā)展,但對其區(qū)域相互作用研究較少[4-5]。國內(nèi)學者對旅游景區(qū)、旅游城市空間分布結(jié)構(gòu)與特征的研究較多,樣本選取以A—5A級旅游景區(qū)、優(yōu)秀旅游城市為主。如吳必虎和唐子穎[6]利用最近鄰分析法對首批187個4A級旅游區(qū)(點)的空間分布結(jié)構(gòu)以及與不同級別客源市場空間關(guān)系進行分析,發(fā)現(xiàn)4A級旅游景區(qū)呈集中分布,且大多數(shù)聚集于人口在20萬以上的城市;馬曉龍和楊新軍[7]利用統(tǒng)計分析方法研究327個4A級旅游區(qū)(點)的空間特征,發(fā)現(xiàn)其呈凝聚型分布并與城市發(fā)展水平呈現(xiàn)較強的空間耦合;朱竑和陳曉亮[8]分析了全國2 286個A級景區(qū)的空間分布結(jié)構(gòu),指出其與人口分布、地形地勢有一定關(guān)聯(lián)性;金波和吳小根[9]基于中國旅游統(tǒng)計年鑒,總結(jié)出我國旅游城市空間分布體系為東密西疏,且交通指向與資源指向性明顯,同時旅游城市聚集區(qū)正在逐漸形成;張蕾[10]從宏觀上分析了182個中國優(yōu)秀旅游城市體系的地域空間結(jié)構(gòu)和等級規(guī)模結(jié)構(gòu);黎筱筱等[11]研究了全國范圍內(nèi)不同等級、不同區(qū)域的182個中國優(yōu)秀旅游城市的空間分布,并從經(jīng)濟水平、城市體系、旅游資源三個方面分析差異的原因;陳家剛和李天元[12]通過密度測定和經(jīng)緯網(wǎng)內(nèi)城市空間分布測定的方法對302個優(yōu)秀旅游城市的空間分布進行分析,得出東多西少、省際差異顯著和集中趨勢明顯的空間分布特征。研究方法上,ArcGIS空間分析技術(shù)研究方法被引入[13-15];隨著研究的深入,景區(qū)與城市空間匹配問題也逐漸被關(guān)注[16-18];也有學者對旅游百強景區(qū)進行研究,但并沒有與旅游百強城市相關(guān)聯(lián)[19 -21]。

    上述研究從不同角度較全面地分析了我國旅游景區(qū)或旅游城市空間分布特征,研究的范圍呈現(xiàn)不同層次,正趨于全國化,研究中也逐步融入地理學的研究方法。本研究以全國接待100萬人次以上的品牌旅游景區(qū)和城市為具體案例,分析二者的空間分布特征,重點研究旅游百強景區(qū)與城市的地域數(shù)量和規(guī)模等級匹配關(guān)系,總結(jié)并推進區(qū)域旅游發(fā)展的優(yōu)化模式。

    1數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1數(shù)據(jù)來源

    選用的基礎數(shù)據(jù)是2011年中國旅游百強景區(qū)、旅游百強城市年游客接待量與排名次序的截面數(shù)據(jù)。2011年旅游百強景區(qū)共接待游客3.59億人次,最低入選門檻為128萬人次;旅游百強城市共接待游客40.76億人次,最低入選門檻為1 604萬人次。以客流量為依據(jù)選出的旅游百強景區(qū)、旅游百強城市更能客觀反映市場需求,符合經(jīng)濟學的特性。

    1.2研究方法

    首先,以旅游百強景區(qū)和百強城市的排名次序?qū)?shù)為自變量、客流量對數(shù)為因變量,根據(jù)其冪律分布特征,劃分二者的規(guī)模等級。其次,采用ArcGIS空間定位和分析方法,用《1∶3 000萬數(shù)字地理底圖境界要素數(shù)據(jù)集》的工作底圖,通過ArcGIS 9.3 數(shù)字化建立基礎底圖,繪制不同級別旅游百強景區(qū)和百強城市的空間分布圖,揭示二者的空間分布規(guī)律。最后,利用二維矩陣模型等分析旅游百強景區(qū)與城市的地域組合關(guān)系,揭示高級別客流量大的百強城市及低級別客流量小的百強城市與旅游百強景區(qū)的數(shù)量匹配、規(guī)模匹配關(guān)系。

    2旅游百強景區(qū)與百強城市的

    空間分布及聚集性特征

    以旅游百強景區(qū)(城市)排名為自變量、年客流量為因變量,構(gòu)建客流量與排名關(guān)系散點圖,發(fā)現(xiàn)二者符合冪律分布特征,相關(guān)系數(shù)分別為0.964和0.995,擬合程度較好,且都有明顯分級。旅游百強景區(qū)的3個級別如下:第一級是規(guī)模最大的頂級百強景區(qū),包含前8個景區(qū),年客流量為790~1 380萬人次;第二級是較為熱點的百強景區(qū),包含22個景區(qū),年接待量為410~670萬人次;第三級是一般百強景區(qū),包含70個景區(qū),年接待量為128~370萬人次。第一級百強景區(qū)年接待量都在700萬人次以上,景區(qū)之間客流量差異較大,如排名第一的華僑城和第三的長隆旅游度假區(qū)雖然都在廣東地區(qū),但客流量相差近200萬人次;第三級的70個百強景區(qū)年接待量都在500萬人次以下,但景區(qū)之間客流量差異較小。旅游百強城市規(guī)模分級并不突出,但仍具有3個分級:第一級是前7個規(guī)模大的頂級旅游城市,年接待量為9 674~23 100萬人次;第二級包含13個熱點百強城市,年接待量為5 071~8 351萬人次;第三級是最后80個一般百強城市,年接待量為1 604~4 565萬人次。第一級城市之間客流量差異較大,如排名第一的上海和第四的廣州客流量相差1億人次;而第三級的80個城市客流量則不高于5 000萬人次且城市之間客流量相差較小。

    2.1旅游百強景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)

    基于省域范圍,我國旅游百強景區(qū)數(shù)量分布不均衡,東部地區(qū)的數(shù)量多于西部地區(qū)。3個級別分別用點的大小區(qū)分,客流量越大的百強景區(qū)級別越高,所代表的點就越大,如圖1所示。

    圖1 旅游百強景區(qū)空間分布

    江蘇和浙江省內(nèi)旅游百強景區(qū)數(shù)量最多,分別占全國13%和10%;西藏自治區(qū)、甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和黑龍江省則無旅游百強景區(qū)。從分布上看,頂級百強景區(qū)南北均衡,各有4個頂級百強景區(qū)分布;而熱點和一般百強景區(qū)則南北失衡,南方多于北方,江浙地區(qū)尤為突出。

    旅游百強景區(qū)多呈區(qū)域聚集分布,其大體上分布在環(huán)渤海地區(qū)、黃河-隴海沿線、長江流域、長江三角洲地區(qū)以及珠江三角洲地區(qū)。聚集區(qū)形成,不僅與經(jīng)濟因素有關(guān),而且與地理環(huán)境緊密聯(lián)系:(1)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達,人口密度大。珠江三角洲與長江三角洲經(jīng)濟發(fā)達、客源充足,為該區(qū)域百強景區(qū)的發(fā)展提供了強有力的后盾。珠江三角洲地區(qū)包含4個旅游百強景區(qū),景區(qū)數(shù)量雖不多但規(guī)模很大,其中華僑城和長隆旅游度假區(qū)客流量都超過700萬人次;長江三角洲包含24個景區(qū),占全國總量的24%,區(qū)域內(nèi)有1個大規(guī)模景區(qū)——金華東陽橫店影視城分布,其客流量也超過700萬人次。這一區(qū)域景區(qū)類型多以度假、休閑、娛樂為主。(2)交通干線密布。環(huán)渤海地區(qū)和黃河-隴海沿線交通區(qū)位優(yōu)越,區(qū)域之間聯(lián)系緊密。環(huán)渤海地區(qū)除了擁有特殊的政治地位外,還是北方海上門戶,大連、天津、青島等港口城市可進入性強,區(qū)域內(nèi)擁有20個旅游百強景區(qū)。其中,北京分布著4個頂級百強景區(qū);黃河-隴海線有16個百強景區(qū),景區(qū)分布緊湊,卻無客流量超過700萬人次的頂級旅游景區(qū),景區(qū)類型多以宗教文化、名勝古跡、自然風光為主。(3)靠近江河沿岸。長江流域分布的旅游百強景區(qū)共有26個,占全國26%,數(shù)量最多,但是大規(guī)模百強景區(qū)的數(shù)量只有1個(湖南韶山),小規(guī)模的百強景區(qū)數(shù)量較多,景區(qū)類型主要以自然景區(qū)為主。

    2.2旅游百強城市的空間結(jié)構(gòu)

    基于省域范圍,我國百強城市多聚集于東南沿海地區(qū),西部的新疆、西藏、青海、甘肅和寧夏等省(自治區(qū))則沒有分布(圖2)。99%的旅游百強城市

    圖2 旅游百強城市空間分布

    分布在胡煥庸線的東南方,與我國人口地理密度分布規(guī)律相吻合。山東、浙江、廣東、江蘇分布數(shù)量最多,占全國比例的37%;7個頂級旅游百強城市中有4個沿長江兩岸分布,南部地區(qū)擁有的數(shù)量明顯多于北部地區(qū);熱點百強城市和一般百強城市聚集性較為分散,但是數(shù)量龐大,一些熱點及一般百強城市則以頂級百強城市為中心,呈半環(huán)狀輻射分布。即規(guī)模和影響地區(qū)范圍大的旅游百強城市數(shù)量少,分布不均衡;而規(guī)模和影響地區(qū)范圍小的百強城市數(shù)量多,分布廣泛;其余中等的百強城市分布則介于大、小百強城市之間。

    旅游百強城市的聚集區(qū)域基本呈帶狀分布,分布區(qū)域集中在環(huán)渤海地區(qū)、黃河-隴海沿線、長江流域、長江三角洲地區(qū)、珠江三角洲地區(qū),其形成與經(jīng)濟、社會、地理、政治等因素有關(guān)。表現(xiàn)為:(1)百強城市沿經(jīng)濟中心分布,主要聚集在長江三角洲和珠江三角洲區(qū)域。這兩個區(qū)域是我國城市數(shù)量最多的區(qū)域,人口流動大,人均GDP較高,旅游客源地與目的地高度重合。長江三角洲地區(qū)分布著15個百強城市,上海年接待量為23 100萬人次,成為該區(qū)域的頂級旅游百強城市;珠江三角洲地區(qū)分布9個百強城市,廣州以年接待量13 300萬人次成為頂級旅游百強城市。(2)交通干線沿線分布,主要聚集在環(huán)渤海地區(qū)、黃河-隴海線以及哈大線。22個百強城市分布在環(huán)渤海地區(qū),擁有2個頂級旅游百強城市:北京和天津,年接待游客客流量分別是21 000萬人次和10 800萬人次;黃河-隴海沿線主要分布15個百強城市,沒有大規(guī)模的旅游百強城市,多為熱點和一般百強城市;哈大線縱貫東北三省,連通哈爾濱、長春、沈陽、大連4個主要城市,這一區(qū)域沒有形成大規(guī)模的百強城市,多為熱點和一般百強城市。(3)沿江河流域分布,主要聚集在長江流域。長江流域有26個百強城市,數(shù)量最多,形成3個頂級旅游百強城市:重慶、武漢、成都,年接待游客客流量分別是22 200萬人次、11 800萬人次和9 674萬人次。

    3旅游百強景區(qū)與百強城市

    地域組合關(guān)系

    旅游百強景區(qū)聚集性較強,集中在東部省份;旅游百強城市呈現(xiàn)帶狀分布,多分布在胡煥庸線的東南;二者在空間結(jié)構(gòu)上具有差異性。圖1和圖2比較可知,代表百強景區(qū)的點并不總是與百強城市相重合,二者空間結(jié)構(gòu)的差異性導致其空間組合上的非對應性,借助空間錯位法等[22]通過二維矩陣模型整理二者的歸屬地,探討旅游百強景區(qū)與百強城市空間數(shù)量與規(guī)模等級匹配關(guān)系。

    3.1旅游百強景區(qū)與百強城市地域數(shù)量匹配關(guān)系

    由于旅游城市職能趨向多元化,城市不再單一依靠旅游景區(qū)吸引游客,因此,百強景區(qū)與城市的地域數(shù)量匹配關(guān)系呈現(xiàn)多元化(圖3),具體如下:

    圖3 旅游百強景區(qū)與城市矩陣分析

    (1)大規(guī)??土髁堪購姵鞘信c多個百強景區(qū)形成匹配關(guān)系。符合該匹配的百強城市共有13個,其中:北京分布著7個百強景區(qū),景區(qū)種類多以歷史遺跡為主;蘇州、杭州、西安、無錫、常州5個熱點百強城市分布著2—5個百強景區(qū),青島等7個一般百強城市的百強景區(qū)分布數(shù)量有所減少,為2—3個。城市對景區(qū)的整合作用導致區(qū)域旅游網(wǎng)絡的形成,頂級百強城市可以為多個旅游景區(qū)提供旅游設施服務,隨著城市規(guī)模的下降需提供旅游服務功能的景區(qū)數(shù)量也會減少。

    (2)大規(guī)模客流量百強城市與數(shù)量較貧瘠的百強景區(qū)形成匹配關(guān)系。如接待游客數(shù)量較多的南京、沈陽、長沙、寧波4個旅游百強城市中沒有百強景區(qū)的分布,而作為區(qū)域頂級百強城市的上海等6個百強城市也只與1個百強景區(qū)相匹配。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能與旅游需求變化有關(guān),有學者指出旅游者在大城市中對住宿、交通、地圖、公園等關(guān)鍵詞搜索的頻率較高,在中小城市中則對具體景點的關(guān)鍵詞搜索頻率較高[23],說明中小型城市中旅游景區(qū)還是最主要的旅游吸引物,而在大型城市中旅游者對景區(qū)的需求有所下降。

    (3)客流量較小的旅游百強城市與單獨百強景區(qū)形成匹配關(guān)系。隨著百強城市接待量的減少,不含有百強景區(qū)的百強城市數(shù)量增多,29個一般百強城市分布著1個百強景區(qū),44個一般百強城市沒有與百強景區(qū)在地域上形成匹配。進一步說明客流量小的百強城市為景區(qū)提供的旅游設施和服務較少,多為一對一的數(shù)量匹配關(guān)系。其原因主要是城市的功能不僅是旅游客源地和目的地,還是旅游中轉(zhuǎn)地,一些中小城市承載了大城市之間旅游流的交換,起了中轉(zhuǎn)作用;其次,一些中小城市位于大城市周邊,大城市對其具有輻射作用[24]及一些城市屬于交通樞紐,將旅游者聚集后再向周邊城市分散,典型的有咸陽、哈爾濱等城市。

    (4)18個百強景區(qū)所屬地不屬于百強城市。這18個百強景區(qū)的知名度和吸引力大于所在城市,客源地往往輻射周邊區(qū)域眾多城市,多個城市為其提供旅游服務,所在區(qū)域旅游發(fā)展模式逐步向“景區(qū)提升城市”模式發(fā)展。

    3.2旅游百強景區(qū)與百強城市規(guī)模等級匹配關(guān)系

    在涉及百強景區(qū)等級規(guī)模的情況下(表1),發(fā)現(xiàn)百強城市對景區(qū)的整合模式有多種,如圖4所示。

    (1)頂級百強城市與頂級、熱點、一般百強景區(qū)形成規(guī)模匹配關(guān)系。北京、上海、重慶、廣州、武漢、天津、成都、深圳8個城市的年客流量在9 000~23 100萬人次,75%的頂級百強景區(qū)分布在這一檔次。如北京不僅有故宮博物院、頤和園、八達嶺長城等頂級百強景區(qū)的分布,還有圓明園、十三陵、歡樂谷等熱點百強景區(qū)。

    (2)熱點城市主要與同級的熱點百強景區(qū)、一般百強景區(qū)形成規(guī)模匹配關(guān)系。蘇州、杭州、南京、洛陽、西安等12個年客流量在5 000~9 000萬人次的城市,分布著18%的熱點百強景區(qū)和24%的一般百強景區(qū)。這一檔次沒有出現(xiàn)與頂級景區(qū)相匹配的情況,但出現(xiàn)熱點百強城市與無百強景區(qū)相匹配的現(xiàn)象。如西安分布著熱點百強景區(qū)秦始皇陵博物館和一般百強景區(qū)華清池、芙蓉園,但沒有頂級百強景區(qū);而沈陽與任何百強景區(qū)都沒有形成規(guī)模匹配關(guān)系。

    圖4 百強景區(qū)和百強城市規(guī)模等級匹配關(guān)系

    (3)作為數(shù)量最多的一般百強城市除了與同級的一般百強景區(qū)形成規(guī)模匹配外,還與頂級百強景區(qū)和熱點百強景區(qū)相匹配。80個接待量在5 000萬人次以下的一般百強城市,與25%的頂級百強景區(qū)、64%的熱點百強景區(qū)、41%的一般百強景區(qū)相匹配。

    由于城市對景區(qū)有整合作用,景區(qū)依托城市發(fā)展。高級別的百強城市往往為同級別或低級別的百強景區(qū)提供旅游服務設施;而低級別的百強城市與高級別的百強景區(qū)相匹配的現(xiàn)象較少。由于單獨低級別百強城市很難為高級別百強景區(qū)提供充足的客源和旅游服務設施,較常出現(xiàn)的是周邊幾個城市為一個高級別景區(qū)提供客源市場和旅游服務設施。

    表1 百強景區(qū)與百強城市分級標準表

    4結(jié)論

    我國區(qū)域旅游發(fā)展正逐步走向“景區(qū)提升城市、城市整合景區(qū)”的模式,高級別旅游景區(qū)是旅游業(yè)發(fā)展的重點,強有力的知名度、吸引力推動所在城市和周邊區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展;城市作為次于省級的行政區(qū)域單位,對于不同級別的百強景區(qū)也具有整合作用,能為景區(qū)提供對應的旅游設施服務。

    在空間分布結(jié)構(gòu)上,旅游百強景區(qū)呈聚集性分布,旅游百強城市呈帶狀分布,二者空間結(jié)構(gòu)的差異致使地域組合產(chǎn)生非對應性,通過二維矩陣分析百強景區(qū)與百強城市地域數(shù)量匹配關(guān)系有4種,分別是:(1) 高級別百強城市與多個百強景區(qū)形成地域數(shù)量匹配;(2) 高級別百強城市與單獨百強景區(qū)形成匹配或沒有百強景區(qū)與其匹配;(3) 低級別百強城市與單獨百強景區(qū)匹配;(4) 18個百強景區(qū)所屬地非旅游百強城市??傮w上,高級別的旅游百強城市所對應的百強景區(qū)數(shù)量并不多,但是所包含的百強景區(qū)級別體系較為完善,以高級別百強景區(qū)為主,滿足了不同層面游客的需求;中、低級別的百強城市與百強景區(qū)數(shù)量匹配情況參差不齊,景區(qū)級別主要是中、低級別的百強景區(qū)。

    大型旅游城市人口密度高、經(jīng)濟發(fā)達、交通可達性優(yōu)良,在其建設與規(guī)劃中景區(qū)已不再是吸引旅游者的最主要因素,“城市整合景區(qū)”模式使區(qū)域旅游網(wǎng)絡加快形成,旅游業(yè)發(fā)展應著眼于整體競爭力的提升;而中、小城市依然要以名牌景區(qū)(點)作為拉動當?shù)芈糜伟l(fā)展的主要力量,遵循“景區(qū)提升城市”的發(fā)展模式;對于低級別百強城市中分布著高級別景區(qū)的現(xiàn)象,應加強周邊區(qū)域之間的合作與聯(lián)系,以“景區(qū)聯(lián)合區(qū)域”模式為主要發(fā)展方向。

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    〔責任編輯程琴娟〕

    第一作者:盛美玲,女,碩士研究生,研究方向為土壤侵蝕與水土保持。E-mail: shengml.12s@igsnrr.ac.cn

    *通信作者: 方海燕,男,副研究員。E-mail: fanghy@igsnrr.ac.cn

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