農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理若干關(guān)鍵技術(shù)

蘇小波 周海波 嚴(yán)志雁

摘 要 科學(xué)是第一生產(chǎn)力，隨著科學(xué)技術(shù)向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中逐漸滲透，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐漸趨向于智能化的發(fā)展趨向，尤其是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集中化管理和遠(yuǎn)程智能控制，但物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的接入會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)該如何處理，如何發(fā)揮其數(shù)據(jù)價(jià)值，是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)必須面對(duì)的問題，因此，就物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了剖析，對(duì)數(shù)據(jù)處理的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行探討，為物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的更深入、更廣泛的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)處理；專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP391.44；TN929.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1673-890X（2015）36--03

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的接入會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)該如何處理，如何發(fā)揮其數(shù)據(jù)價(jià)值，是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)必須面對(duì)的問。目前，在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理方面已經(jīng)研發(fā)出了不同類型的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理服務(wù)系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，既有對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的單方面開發(fā)的，也有針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中單源產(chǎn)品的開發(fā)[1]。因此，就農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)處理需求和數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)信息處理服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行了剖析，探討了物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)。

1 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)是針對(duì)指令的一種表達(dá)形式，對(duì)數(shù)據(jù)的處理主要包括數(shù)據(jù)采集、傳遞、保存和轉(zhuǎn)換等，這些過程既可以依靠智能化技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以由傳統(tǒng)手工操作實(shí)現(xiàn)。就表現(xiàn)形式來(lái)看，任何形式的文字、影像和音頻都可以作為數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，而數(shù)據(jù)的信息只有在數(shù)據(jù)本身具有了一定的含義后才具有的[2]。

1.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)處理的目標(biāo)

任何形式的數(shù)據(jù)處理，其根本目的都是在龐大的數(shù)據(jù)量中通過一系列的手段進(jìn)行分類、整理、提取和轉(zhuǎn)換，最終形成對(duì)使用者有一定的價(jià)值的信息數(shù)據(jù)。就農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)處理而言，主要是通過RFID、傳感器和執(zhí)行器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后通過一系列的處理方法，提取數(shù)據(jù)內(nèi)容中的有用價(jià)值，這些有用的數(shù)據(jù)信息將會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)起到一定的積極作用，這樣就是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理的最終目的。

1.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀

物聯(lián)網(wǎng)接入到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，目的是通過數(shù)據(jù)的處理，通過挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值與信息，以此來(lái)更好的服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較復(fù)雜。因此，針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)應(yīng)用也是分門別類，不同的系統(tǒng)有著不同的作用，總的來(lái)說(shuō)，分為以下農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)和可追溯系統(tǒng)[3]。

1.2.1 可追溯系統(tǒng)

Traceability System指的是溯源系統(tǒng)，也就是可追溯系統(tǒng)，主要的作用是在農(nóng)業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)中對(duì)所涉及到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集、記錄和保存，當(dāng)產(chǎn)品發(fā)生了質(zhì)量問題時(shí)，可追溯系統(tǒng)就可以立即準(zhǔn)確的定位到問題所在，發(fā)現(xiàn)是哪一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)出了問題，通過查詢問題來(lái)制定措施，這一系列的處理過程是保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要途徑。可追溯系統(tǒng)貫穿于所有的農(nóng)產(chǎn)品（包括了飼料和食品以及其他生產(chǎn)資料）的生產(chǎn)全過程，從原材料提取，到生產(chǎn)過程，到產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)，可以說(shuō)是一個(gè)保障質(zhì)量和安全的信息系統(tǒng)[4]。

溯源系統(tǒng)最早誕生于20世紀(jì)末，一些歐洲國(guó)家，尤其是英國(guó)正在遭受瘋牛病的影響，暴露出了丹麥暴肉沙門氏菌污染和蘇格蘭大腸桿菌2件重大的食品衛(wèi)生事故，其中蘇格蘭大腸桿菌食品安全問題共造成了21人喪生，這一度使得消費(fèi)者對(duì)于政府的食品安全監(jiān)管失去信心，而這也是溯源系統(tǒng)產(chǎn)生的最根本原因，由于對(duì)食品安全問題的擔(dān)憂，歐盟首先在歐洲國(guó)家地區(qū)建立了溯源系統(tǒng)，為消費(fèi)者提供所有食品的生產(chǎn)信息，為保障食品安全提供了服務(wù)支持。

目前已經(jīng)有20多個(gè)國(guó)家建立了農(nóng)產(chǎn)品溯源體系，該體系使農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和供應(yīng)每個(gè)環(huán)節(jié)都被標(biāo)識(shí)，并以信息數(shù)據(jù)的形式保存和管理，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品的追溯。而我國(guó)在食品安全監(jiān)管方面仍然和發(fā)達(dá)國(guó)家有著較大的差距，頻繁的食品安全問題的暴露，使我國(guó)消費(fèi)者對(duì)食品安全缺乏信息，不管是食品追溯體系的建立還是數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)的建設(shè)方面，都處在初步階段。從2005年開始，沿海地區(qū)逐漸開始進(jìn)行可追溯制度調(diào)研和建設(shè)，對(duì)地區(qū)實(shí)行可追溯體系的可行性進(jìn)行了分析，在檔案管理、產(chǎn)地編碼、規(guī)范包裝標(biāo)識(shí)等方面展開了許多工作，已經(jīng)初步建立了關(guān)于茶葉產(chǎn)品質(zhì)量安全、熟肉制品質(zhì)量安全、果蔬類多源農(nóng)產(chǎn)品和糧食質(zhì)量安全的追溯系統(tǒng)。這些系統(tǒng)都是基于農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)特點(diǎn)和生產(chǎn)流程來(lái)設(shè)計(jì)的。因此，具有特殊性，局限于某一種特定農(nóng)產(chǎn)品的追溯。針對(duì)這一問題，已有研究人員開展了面向服務(wù)架構(gòu)思想的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)架構(gòu)，這一系統(tǒng)架構(gòu)將供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)流程和功能以服務(wù)的形式提供，而邏輯流程的編碼使得和下層應(yīng)用隔離，而系統(tǒng)之間是依靠服務(wù)來(lái)進(jìn)行調(diào)動(dòng)，此舉有助于對(duì)業(yè)務(wù)的需求和變化做出快速反應(yīng)。

1.2.2 農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)

Agricultural Expert System是基于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)，稱為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)是利用人工智能技術(shù)，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)理論知識(shí)，通過模擬農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的問題推理過程，分析問題并做出決策，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的目的是為了突破時(shí)空的限制，通過信息技術(shù)，將農(nóng)業(yè)專家在專業(yè)領(lǐng)域上積累下的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行整合，將知識(shí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

20世紀(jì)70年代，我國(guó)展開了專家系統(tǒng)的研究，浙江大學(xué)與中國(guó)農(nóng)科院桑蠶研究所合作開發(fā)了香育種專家系統(tǒng)，植物保護(hù)研究所開發(fā)了黏蟲測(cè)報(bào)專家系統(tǒng)，寧夏農(nóng)林科學(xué)院開發(fā)了春小麥條銹病預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)。這些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的開發(fā)，推動(dòng)了我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)收。

以目前農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究成果來(lái)看，大部分的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)都包含了知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)以及用戶界面和功能模塊，其架構(gòu)如圖1所示。

知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)是該系統(tǒng)中最為核心的內(nèi)容，農(nóng)業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)和理論知識(shí)保存在知識(shí)庫(kù)中，形成了專業(yè)的理論知識(shí)，而推理機(jī)的作用是通過數(shù)據(jù)的調(diào)用，協(xié)調(diào)，而數(shù)據(jù)在推理中由數(shù)據(jù)庫(kù)保存，再經(jīng)由功能模塊中的知識(shí)模塊提取，將專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中，在經(jīng)由功能模塊中的解釋模塊對(duì)用戶的問題進(jìn)行解答，并提交給系統(tǒng)內(nèi)部模塊進(jìn)行處理，之后系統(tǒng)進(jìn)行研判，做出決策，并通過用戶界面向用戶進(jìn)行反饋。

農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的應(yīng)用對(duì)于解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的問題有著重大的實(shí)踐意義，究其實(shí)際應(yīng)用來(lái)說(shuō)，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)具有權(quán)威性、非時(shí)空限制性、靈活性、啟發(fā)性和透明性等特征。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)通過啟發(fā)式的形式對(duì)用戶反饋出的問題進(jìn)行推理和研判，并將推理過程以公開透明的方式進(jìn)行解釋，并以靈活的知識(shí)獲取方式，對(duì)知識(shí)庫(kù)里的知識(shí)進(jìn)行調(diào)整和控制，使知識(shí)庫(kù)時(shí)刻保持內(nèi)容更新，并以程序的形式永久保存，知識(shí)庫(kù)中包含了農(nóng)業(yè)專家的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具有權(quán)威性。

3 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理服務(wù)

3.1 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點(diǎn)

3.1.1 種植領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點(diǎn)

農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中種植業(yè)占比最大。我國(guó)種植業(yè)氛圍糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物2大類，經(jīng)濟(jì)作物種植類包括油菜、花生、芝麻、果樹和蔬菜。糧食作物種植包括小麥、高粱、玉米和水稻等。

種植領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)內(nèi)容主要包括了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員的勞動(dòng)信息，土壤土層信息，種子和肥料信息，農(nóng)藥使用和病蟲害信息等。種植業(yè)的品種紛繁復(fù)雜，對(duì)于不同的品種的種植生產(chǎn)也有著不同的控制點(diǎn)。例如，白菜和蘋果的種植，白菜的種植是直接播種，并且不需要經(jīng)過育苗，而蘋果的種植要先對(duì)種子進(jìn)行育苗，之后在進(jìn)行栽種。另外，白菜不需要中耕，而蘋果需要進(jìn)行中耕處理。種植業(yè)中的數(shù)據(jù)除了種植物數(shù)據(jù)之外，還包括了較多的環(huán)境信息數(shù)據(jù)。

3.1.2 養(yǎng)殖領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點(diǎn)

養(yǎng)殖業(yè)類主要包含畜牧、家禽、水產(chǎn)及特種經(jīng)濟(jì)動(dòng)物養(yǎng)殖，如蠶、蜂等。對(duì)于養(yǎng)殖領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)處理，主要包含養(yǎng)殖所涉及到的勞作、農(nóng)舍、伺料、藥劑以及牲畜疾病等數(shù)據(jù)信息。同樣不同的養(yǎng)殖對(duì)象控制點(diǎn)也不同，如不同的養(yǎng)殖環(huán)境下，數(shù)據(jù)的采集和依賴有著明顯的差異性。放養(yǎng)方式的畜牧類對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)要求相對(duì)較低，而水產(chǎn)類對(duì)水環(huán)境數(shù)據(jù)要求則相對(duì)較高。

將種植業(yè)和養(yǎng)殖類的數(shù)據(jù)需求進(jìn)行對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，種植類的數(shù)據(jù)內(nèi)容更多的是對(duì)土壤環(huán)境、土壤肥力及蟲害進(jìn)行分析，而養(yǎng)殖類的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)更多的關(guān)注與牲畜疾病信息的分析。

3.2 數(shù)據(jù)處理的需求分析

根據(jù)不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)象，在生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)信息的采集和處理也有著不同的方式，不同的路徑，就共性來(lái)看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)處理需求主要包括了以下幾個(gè)方面。

3.2.1 提前預(yù)警

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)常遇到生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)過程中的突發(fā)狀況，因而農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)處理能夠?qū)@些突發(fā)狀況進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，提前做出警示，提前采取預(yù)防或是準(zhǔn)備措施，實(shí)施預(yù)警有助于避免農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的不必要損失。

3.2.2 問題決策

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中會(huì)遇到生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)過程中的一系列問題，數(shù)據(jù)處理將對(duì)管理人員由于缺乏經(jīng)驗(yàn)無(wú)法解決的問題做出決策，將已有的農(nóng)業(yè)知識(shí)進(jìn)行提取和存儲(chǔ)，通過數(shù)據(jù)分析和問題分析，為解決問題提供一些決策方案。決策方案的提出依賴于專家知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，因此專家知識(shí)庫(kù)要不斷的更新，以匹配越來(lái)也多、越來(lái)越復(fù)雜的農(nóng)業(yè)問題。

3.2.3 數(shù)據(jù)的檢索與可視化

通過檢索數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)信息價(jià)值，是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理中的一個(gè)絕對(duì)性的需求，在數(shù)據(jù)的一系列采集、存儲(chǔ)和傳遞等過程中，用戶可能會(huì)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)或是檢索調(diào)取數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)天的氣候環(huán)境，空氣的濕度，為播種、施肥等處理提供信息幫助。數(shù)據(jù)的可視化主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的檢索之后可以以直觀的圖表形式進(jìn)行呈現(xiàn)，而不是輸出大量的連續(xù)數(shù)據(jù)，可視化的原則是簡(jiǎn)介、高效。

3.2.4 數(shù)據(jù)追溯

農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)和投入市場(chǎng)之后，消費(fèi)者可以根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的編碼查詢到相關(guān)數(shù)據(jù)，這一功能也涉及到了數(shù)據(jù)的查詢和可視化功能，通過生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)檢索和統(tǒng)計(jì)，在終端顯示給消費(fèi)者，生產(chǎn)者對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的追溯可以依據(jù)市場(chǎng)需求的反映來(lái)及時(shí)的調(diào)整經(jīng)營(yíng)。

3.3 數(shù)據(jù)處理服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)

3.3.1 農(nóng)業(yè)預(yù)測(cè)預(yù)警技術(shù)

這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)依據(jù)設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，通過對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的對(duì)象所涉及到的生長(zhǎng)環(huán)境信息和生長(zhǎng)過程信息進(jìn)行推理和預(yù)估。預(yù)警和預(yù)測(cè)是結(jié)合的，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中可能會(huì)發(fā)生一些不確定性和潛在的危險(xiǎn)情況，數(shù)據(jù)處理的預(yù)警技術(shù)要給出決策判斷，避免發(fā)生不必要的損失。在數(shù)學(xué)模型方面，國(guó)內(nèi)外的研發(fā)較為成熟，主要有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)、灰色理論預(yù)測(cè)技術(shù)等。

3.3.2 農(nóng)業(yè)智能控制技術(shù)

農(nóng)業(yè)智能控制技術(shù)是依賴于控制模型和控制策略，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的所有相關(guān)個(gè)體和環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控，通過監(jiān)控將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的每個(gè)環(huán)境進(jìn)行控制。目前，智能控制研究?jī)?nèi)容十分廣泛，有對(duì)外部環(huán)境的光源和強(qiáng)度控制、農(nóng)業(yè)滴灌控制水質(zhì)控制、溫室溫度和濕度智能控制以及動(dòng)物生長(zhǎng)環(huán)境智能控制等。

3.3.3 農(nóng)業(yè)智能決策技術(shù)

決策技術(shù)是依賴于專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)，通過經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的總結(jié)，以計(jì)算機(jī)的形式對(duì)知識(shí)進(jìn)行表示，存入知識(shí)庫(kù)，通過推理模塊和解決問題的數(shù)學(xué)模型，對(duì)用戶反映出的問題進(jìn)行推理、判斷及分析，模擬專家的思維為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持，國(guó)內(nèi)外對(duì)農(nóng)業(yè)智能決策的研究?jī)?nèi)容主要體現(xiàn)在設(shè)施園藝、動(dòng)物飼料配方動(dòng)物養(yǎng)殖、病蟲害預(yù)防和防治、農(nóng)田肥力、品種和灌溉等方面。

3.3.4 農(nóng)業(yè)診斷推理技術(shù)

農(nóng)業(yè)的診斷推理技術(shù)屬于決策技術(shù)的范疇中，診斷推理往往是對(duì)用戶反映出的問題進(jìn)行分析和提取，在知識(shí)庫(kù)中查詢是否有相似的問題，進(jìn)行判斷和推理，這一部分主要表現(xiàn)在病蟲害防治方面

3.3.5 農(nóng)業(yè)視覺處理技術(shù)

視覺處理技術(shù)是將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)視覺化，換言之，就是將原本紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)內(nèi)容根據(jù)經(jīng)過規(guī)范化的處理、統(tǒng)計(jì)和歸納，最終將數(shù)據(jù)以一定的視覺形式呈現(xiàn)給用戶，用戶在終端獲得視覺數(shù)據(jù)內(nèi)容，用于處理實(shí)際問題。目前，可視化技術(shù)主要是將數(shù)據(jù)以報(bào)表、圖標(biāo)、文檔的形式呈現(xiàn)，可視化處理。

4 結(jié)語(yǔ)

任何形式的數(shù)據(jù)處理，其根本目的都是在龐大的數(shù)據(jù)量中通過一系列的手段進(jìn)行分類、整理、提取和轉(zhuǎn)換，最終形成對(duì)使用者有一定的價(jià)值的信息數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用涉及到大量的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的處理，包括了預(yù)警、推理、研判及可視化等數(shù)據(jù)需求。但目前，此方面的研究仍然有較大的局限性，例如專家知識(shí)庫(kù)的及時(shí)更新、用戶屬性化，數(shù)據(jù)算法泛化性能等。因此物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)踐還有待提高。

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（責(zé)任編輯：趙中正）