不同時(shí)間尺度下華北平原干濕氣候時(shí)空變化及成因分析?

胡 琦，董 蓓，潘學(xué)標(biāo)**，王瀟瀟，魏 培，趙海涵，張煦庭（.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 0093；2.農(nóng)業(yè)部武川農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站，呼和浩特 0700）

不同時(shí)間尺度下華北平原干濕氣候時(shí)空變化及成因分析?

胡 琦1,2，董 蓓1,2，潘學(xué)標(biāo)1,2**，王瀟瀟1,2，魏 培1,2，趙海涵1,2，張煦庭1
（1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2.農(nóng)業(yè)部武川農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站，呼和浩特 011700）

利用華北平原 62個(gè)氣象站點(diǎn) 1961-2014年逐日地面觀測(cè)資料以及同期降水量資料，基于Penman-Monteith方法計(jì)算的參考作物蒸散量（ET0）研究近54a研究區(qū)干濕氣候時(shí)空變化特征，并利用敏感性和貢獻(xiàn)率法分析氣候變化背景下主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的影響，對(duì)干濕氣候變化的成因進(jìn)行探討。結(jié)果表明：華北平原在3個(gè)時(shí)間段（時(shí)段1：1961-1980；時(shí)段2：1981-2000；時(shí)段3：2001-2014）半干旱區(qū)和半濕潤(rùn)區(qū)的分界線呈東擴(kuò)和南移，半干旱區(qū)面積不斷擴(kuò)大，濕潤(rùn)區(qū)面積變化不明顯；研究區(qū)1961-2014年ET0呈顯著下降趨勢(shì)，空間差異大，河南和山東部分地區(qū)由于ET0下降趨勢(shì)大于降水量減少趨勢(shì)，氣候變濕潤(rùn)；魯東、天津、河北東部地區(qū)降水量減少且ET0增加，干旱化趨勢(shì)明顯。就月尺度而言，降水量在7月和8月減少幅度最大，夏季ET0減少幅度較大，5月和6月氣候呈變濕趨勢(shì)。ET0對(duì)相對(duì)濕度的變化最敏感，各月導(dǎo)致ET0變化的主要貢獻(xiàn)因子不一，11月-翌年1月風(fēng)速起主導(dǎo)作用，2月溫度為主導(dǎo)因子，6-9月日照時(shí)數(shù)為主導(dǎo)因子，其它月份為相對(duì)濕度、風(fēng)速等綜合作用的結(jié)果。

華北平原；參考作物蒸散量；降水量；敏感性；貢獻(xiàn)率

IPCC第五次評(píng)估報(bào)告指出，1951-2012年地球平均氣溫升高了約 0.72℃，且剛過(guò)去的 30a很可能是近1400a來(lái)北半球最溫暖的30a[1]。全球變暖將增加大氣中的水汽含量，改變海陸熱力差異和大尺度環(huán)流結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致全球降水和蒸散的強(qiáng)度和分布產(chǎn)生變化，且這種變化在時(shí)間和空間上均表現(xiàn)出非均勻性[2]，由此對(duì)氣候的干濕狀況產(chǎn)生重要影響[3-4]。然而氣候變化對(duì)不同區(qū)域的干濕氣候影響存在差異[5]，影響的機(jī)理也存在許多不確定性，因此，系統(tǒng)研究氣候變化背景下特定區(qū)域干濕氣候的時(shí)空變化特征及其成因，具有重要的理論意義和科學(xué)價(jià)值。

華北平原是中國(guó)最重要的糧棉油生產(chǎn)基地之一[6]，對(duì)糧食安全保障體系和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全起著重要作用[7]，小麥-玉米輪作種植體系下的水資源供需矛盾，一直是該區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的主要問(wèn)題。氣候增暖引起的干濕狀況空間分布變化，對(duì)華北平原農(nóng)業(yè)需水、作物布局和種植制度等必然產(chǎn)生重大影響[8-9]，而人類如何在氣候變化背景下采取適當(dāng)措施積極應(yīng)對(duì)，已引起許多學(xué)者的思考和關(guān)注[10-11]。一些學(xué)者將參考作物蒸散量（ET0）作為評(píng)估氣候干旱程度和水資源供需平衡中水分支出項(xiàng)的指標(biāo)[12-15]，通過(guò)定量分析ET0與氣象要素的關(guān)系了解其變化機(jī)制，對(duì)氣候變化背景下區(qū)域干濕趨勢(shì)的研究有一定參考意義[16-20]。然而，少有研究結(jié)合水汽的輸入（降水量）和輸出（蒸散）以綜合分析水分的盈虧及收支的變化，且缺乏綜合多時(shí)間尺度的系統(tǒng)研究。為此，本文利用華北平原（京、津、冀、豫、魯）62個(gè)氣象站點(diǎn)1961-2014年的地面觀測(cè)資料，基于降水量和Penman-Monteith方法計(jì)算的ET0，從不同時(shí)間尺度系統(tǒng)研究近54a華北平原干濕氣候的時(shí)空變化規(guī)律，并分析影響ET0的主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行院拓暙I(xiàn)率，對(duì)干濕變化的成因進(jìn)行研究，旨在明確氣候變化背景下華北平原的干濕分布和變化趨勢(shì)，為農(nóng)業(yè)規(guī)劃和作物布局、規(guī)避可能的氣候風(fēng)險(xiǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

氣象資料來(lái)自華北平原（京、津、冀、豫、魯）具有 1961-2014年完整時(shí)間序列的逐日氣象資料的臺(tái)站，總計(jì)62個(gè)（圖1），數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)中的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）。所有氣象資料經(jīng)過(guò)較嚴(yán)格的質(zhì)量控制和檢查，缺測(cè)率約千分之一，缺測(cè)的氣象要素采用Matlab編程進(jìn)行訂正：若缺測(cè)序列＜5d，采用線性插值代替；若缺測(cè)序列≥5d，缺測(cè)值則采用其余年份同一日值的多年平均值取代。

圖1 研究區(qū)氣象站點(diǎn)分布Fig. 1 Distribution of the meteorological stations in the study area

1.2 研究方法及數(shù)據(jù)處理

1.2.1 濕潤(rùn)指數(shù)（K）計(jì)算

采用表征自然條件下大氣水汽輸入的降水量（P）和輸出的蒸散量（ET0）計(jì)算濕潤(rùn)指數(shù)K。

式中，P為年降水量（mm）；ET0為年參考作物蒸散量（mm）。

年參考作物蒸散量由逐日參考作物蒸散累加得到，各氣象站點(diǎn)的逐日參考作物蒸散采用 1998年FAO推薦的Penman-Monteith公式計(jì)算[21]。

以濕潤(rùn)指數(shù)作為干濕氣候劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)研究區(qū)氣候進(jìn)行干濕分區(qū)[22]：K＜0.03為極端干旱區(qū)，0.03≤K ＜0.2為干旱區(qū)，0.2≤K＜0.5為半干旱區(qū)，0.5≤K＜1.0為半濕潤(rùn)區(qū)，K≥1.0為濕潤(rùn)區(qū)。

1.2.2 氣候傾向率計(jì)算

用最小二乘法擬合得到某一氣候要素隨年序變化的一元線性回歸方程，以回歸系數(shù)的10倍作為氣象要素的氣候傾向率，對(duì)擬合的回歸方程采用 F檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（P＜0.05）。

1.2.3 敏感性分析方法

ET0是各氣象因子綜合作用的結(jié)果，ET0對(duì)各氣候因子的敏感系數(shù)是判斷氣候因子對(duì) ET0擾動(dòng)的有效方法，并得到廣泛應(yīng)用[20,23-24]。本文采用 Beven提出的基于偏導(dǎo)數(shù)的敏感性方法計(jì)算 ET0對(duì)氣象因子（平均溫度、水汽壓、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)）的敏感系數(shù)[25]，考慮到 Penman-Monteith公式輸入?yún)?shù)量綱和變化范圍差異，將偏導(dǎo)數(shù)轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱的形式，即ET0的變化率與氣象因子變化率的比值。

式中，SVi為相應(yīng)氣象因子Vi的敏感系數(shù)，ET0、ΔET0分別為逐日參考作物蒸散量及其日變化量；Vi、ΔVi分別為日氣象要素值及其日變化量。月尺度及年尺度的敏感系數(shù)分別為該月和該年內(nèi)日敏感系數(shù)的平均值。敏感系數(shù)SVi為正表示ET0隨著氣象因子值的增加而增加，為負(fù)表示ET0隨氣象因子值的增加而減小，SVi絕對(duì)值越大表示ET0對(duì)該氣象因子的變化的敏感度越高。

1.2.4 氣象因子的貢獻(xiàn)率計(jì)算

某一氣象要素的多年相對(duì)變化率與敏感系數(shù)的乘積即為該要素的變化對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率（Gvi），即

式中，Svi為氣象因子Vi的敏感系數(shù)，Rvi為研究時(shí)段內(nèi)氣象因子多年相對(duì)變化率，即

式中，TrendVi為氣象因子Vi的氣候傾向率為氣象因子的多年平均值，n為研究時(shí)段的年數(shù)，本文研究時(shí)段為1961-2014年，故n取值為54。貢獻(xiàn)率＞0則表明該氣象因子的變化引起參考作物蒸散增加，為正貢獻(xiàn)，反之則為負(fù)貢獻(xiàn)。

1.2.5 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理均使用 Matlab2014軟件實(shí)現(xiàn)；利用ArcGIS10.1軟件反距離權(quán)重插值法（inverse distance weighted interpolation，IDW）制作氣候要素的空間分布圖，設(shè)定Cell size參數(shù)均為0.02；折線圖采用OriginPro8軟件制作。

2 結(jié)果與分析

2.1 年尺度下華北平原干濕狀況變化及成因分析

2.1.1 年尺度干濕狀況的時(shí)空變化

經(jīng)計(jì)算，1961-2014年華北平原年平均濕潤(rùn)指數(shù)K值范圍為0.34～1.20，平均0.65，按照干濕區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)可分為3個(gè)區(qū)，即半干旱、半濕潤(rùn)和濕潤(rùn)區(qū)，分布結(jié)果見(jiàn)圖 2a。由圖可見(jiàn)，研究區(qū)內(nèi)主要?dú)夂蝾愋蜑榘霛駶?rùn)氣候，占研究區(qū)面積的80.1%，包括京、津、魯和河南、河北的大部分地區(qū)；河北中部的張家口、保定和石家莊部分地區(qū)濕潤(rùn)指數(shù)小于 0.5，為半干旱區(qū)，面積占 16.1%；濕潤(rùn)區(qū)面積僅占 3.8%，分布在河南省東南地區(qū)的信陽(yáng)市。

將整個(gè)分析期分為 3個(gè)時(shí)間段（時(shí)段 1：1961-1980；時(shí)段2：1981-2000；時(shí)段3：2001-2014），分別計(jì)算各站的濕潤(rùn)指數(shù)K并進(jìn)行干濕分區(qū)，其相應(yīng)各時(shí)段的主要K值線（K=0.5和K=1）分布見(jiàn)圖2b。由圖2b和表1可見(jiàn)，與時(shí)段1相比，時(shí)段2和時(shí)段 3半干旱區(qū)面積分別增加了 4.8×104km2和6.0×104km2，K=0.5等值線（半干旱與半濕潤(rùn)區(qū)分界線）在河北地區(qū)存在向東、南移的趨勢(shì)，主要是河北和北京的半干旱區(qū)面積有所增加；時(shí)段2和時(shí)段3濕潤(rùn)區(qū)面積分別增加了1.1×104km2和 0.66×104km2，K=1等值線（濕潤(rùn)與半濕潤(rùn)區(qū)分界線）的變化則不明顯。

圖6 1961-2014年華北平原主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0貢獻(xiàn)率的空間分布Fig. 6 Spatial distribution of attribution rates to ET0of the main meteorological elements in North China Plain from 1961 to 2014

2.2.2 月度ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃拥拿舾邢禂?shù)

就各月ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行远裕珽T0對(duì)溫度的敏感系數(shù)在0.01～0.21，自1月開(kāi)始隨著氣溫升高敏感系數(shù)逐漸增大，至 7-8月達(dá)到峰值（0.19～0.21），之后隨著氣溫降低逐漸減少, 如表 2所示。ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)敏感系數(shù)也有類似的規(guī)律，7-8月敏感系數(shù)最大，為0.30～0.32，冬季敏感系數(shù)最小。ET0對(duì)相對(duì)濕度和風(fēng)速的敏感系數(shù)隨月份變化的規(guī)律與對(duì)溫度敏感系數(shù)相反，全年呈現(xiàn)先減小后增大的變化趨勢(shì)，對(duì)相對(duì)濕度和風(fēng)速的敏感系數(shù)（絕對(duì)值）均在11月-翌年1月達(dá)到最大，分別為-0.55～0.58和0.32～0.39。

表2 1961-2014年華北平原月尺度ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃用舾行苑治鯰able 2 Monthly sensitivity coefficients of ET0to the main meteorological elements in the study area in 1961-2014

2.2.3 月尺度主要?dú)庀笠蜃幼兓瘜?duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率

由表3可見(jiàn)，各月氣象因子對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率存在差異，綜合4個(gè)氣象因子的貢獻(xiàn)率基本能解釋各月ET0變化的原因。1-12月溫度和風(fēng)速對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率（絕對(duì)值）呈先減少后增大的趨勢(shì)，日照時(shí)數(shù)對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率的變化趨勢(shì)則相反。由于風(fēng)速的顯著下降，秋冬季（10月-翌年 2月）風(fēng)速對(duì) ET0的貢獻(xiàn)率在-13.74%～-7.78%，對(duì)這一時(shí)段 ET0的減少起主要作用；但2月溫度呈現(xiàn)顯著升高的趨勢(shì)，且此段時(shí)間平均溫度較低，導(dǎo)致溫度的正貢獻(xiàn)率較大，抵消了風(fēng)速降低帶來(lái)的負(fù)貢獻(xiàn)，使溫度成為2月ET0變化的主導(dǎo)因子，ET0呈增加的趨勢(shì)；6-9月日照時(shí)數(shù)呈極顯著下降的趨勢(shì)（-0.50～-0.31h·10a-1，P＜0.01），對(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn)率較大，成為ET0減少的主導(dǎo)因子；其它月份主要為相對(duì)濕度、風(fēng)速等綜合作用的結(jié)果。值得注意的是，雖然相對(duì)濕度敏感系數(shù)較大，但研究時(shí)段內(nèi)其增加或減少的趨勢(shì)不顯著，其多年相對(duì)變化率不大，對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率較小?？傊?，各月導(dǎo)致ET0變化的主要貢獻(xiàn)因子不一，風(fēng)速的負(fù)貢獻(xiàn)率起主導(dǎo)因子的月份為11月-翌年1月，溫度的正貢獻(xiàn)率起主導(dǎo)因子的月份為2月，6-9月日照時(shí)數(shù)為主導(dǎo)因子，其它月份為相對(duì)濕度、風(fēng)速等綜合作用的結(jié)果。

表3 1961-2014年華北平原月尺度主要?dú)庀笠蜃幼兓捌鋵?duì)ET0貢獻(xiàn)率Table 3 Monthly climatic trend（Tr）for the main meteorological elements and their attribution rates（Att）to ET0in the study area during the period 1961-2014

3 結(jié)論與討論

就年尺度而言，華北平原氣候在3個(gè)時(shí)間段（時(shí)段 1：1961-1980；時(shí)段 2：1981-2000；時(shí)段 3：2001-2014）中經(jīng)歷了變干到變濕的過(guò)程，半干旱區(qū)與半濕潤(rùn)區(qū)的分界線（K=0.5等值線）在河北地區(qū)存在東擴(kuò)和南移的趨勢(shì)，半干旱區(qū)面積不斷擴(kuò)大，濕潤(rùn)區(qū)面積在 3個(gè)時(shí)段變化不明顯，此研究結(jié)果與謝賢群等[13]研究結(jié)論一致。1961-2014年研究區(qū)總體呈稍變干的趨勢(shì)，空間差異大，其中降水量多年變化趨勢(shì)不顯著，ET0呈顯著下降的趨勢(shì)。河南中東部和山東南部地區(qū)由于 ET0下降趨勢(shì)大于降水量減少趨勢(shì)，氣候變濕；山東中東部，天津，河北東部地區(qū)降水量減少且ET0增加，干旱化趨勢(shì)明顯。ET0的變化隨著溫度、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速的增加而增加，對(duì)三者的敏感系數(shù)皆為正，對(duì)相對(duì)濕度敏感系數(shù)為負(fù)且最敏感，與一些學(xué)者在淮河流域[16]、長(zhǎng)江流域[18]的研究結(jié)論一致，然而，相關(guān)研究表明，海河流域ET0對(duì)相對(duì)濕度最敏感[17]，西北地區(qū) ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)敏感系數(shù)高[19]，可見(jiàn)地域間差異較大[26]。空間分布方面，ET0對(duì)溫度和風(fēng)速敏感系數(shù)均為沿緯度方向自北向南隨氣溫升高而遞增，與對(duì)風(fēng)速敏感系數(shù)空間分布相反，而對(duì)相對(duì)濕度敏感系數(shù)呈東部向西部遞減（絕對(duì)值）的空間分布趨勢(shì)。

月尺度上，降水量在7月和8月減幅最大，夏季ET0減幅較大，超過(guò)50%的站點(diǎn)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。由于降水量和ET0的影響，研究區(qū)氣候在4、7、8和10月呈變干的趨勢(shì)，5月和6月呈變濕趨勢(shì)。就各月ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行远裕珽T0對(duì)溫度和日照時(shí)數(shù)敏感系數(shù)均在 7-8月最大；對(duì)相對(duì)濕度和風(fēng)速的敏感系數(shù)隨月份推進(jìn)呈現(xiàn)先減小后增大的變化趨勢(shì)。各月導(dǎo)致 ET0變化的主要貢獻(xiàn)因子不一，11月-翌年1月由于風(fēng)速的顯著減小，其負(fù)貢獻(xiàn)率起主導(dǎo)作用，溫度的正貢獻(xiàn)率在2月為主導(dǎo)因子，6-9月日照時(shí)數(shù)為主導(dǎo)因子，其它月份為相對(duì)濕度、風(fēng)速等綜合作用的結(jié)果。

近年來(lái)，“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象引起學(xué)者的關(guān)注并在很多地區(qū)得到驗(yàn)證[27-30]，本文研究亦表明華北平原氣溫的升高并沒(méi)有導(dǎo)致ET0升高，而研究區(qū)風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)顯著下降對(duì) ET0的負(fù)貢獻(xiàn)率是引起區(qū)域 ET0變化的主要原因。值得注意的是，雖然相對(duì)濕度敏感系數(shù)較大，但研究時(shí)段內(nèi)沒(méi)有顯著的增加或減少的趨勢(shì)，導(dǎo)致其多年相對(duì)變化率不大，對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率較小。華北平原是最重要的糧棉主產(chǎn)區(qū)之一，然而由于地處東亞大陸性季風(fēng)帶，該地區(qū)成為中國(guó)氣候敏感區(qū)之一，水資源短缺制約了農(nóng)業(yè)發(fā)展，也影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境[31-32]。明確該地區(qū)干濕分布和變化趨勢(shì)對(duì)科學(xué)估算作物需水量，指導(dǎo)節(jié)水灌溉具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[33]，如華北平原參考作物蒸散量的降低，將會(huì)帶來(lái)當(dāng)?shù)刂饕魑锒←満拖挠衩椎纳L(zhǎng)季需水量的降低，一定程度上緩解了華北平原水資源不足的現(xiàn)狀[34]，同時(shí)濕潤(rùn)指數(shù)作為農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃的重要指標(biāo)，對(duì)該地區(qū)農(nóng)業(yè)種植規(guī)劃和作物布局具有重要的指導(dǎo)和參考價(jià)值。

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Spatiotemporal Variation and Causes Analysis of Dry-wet Climate at Different Time Scales in North China Plain

HU Qi1,2, DONG Bei1,2, PAN Xue-biao1,2, WANG Xiao-xiao1,2, WEI Pei1,2, ZHAO Hai-han1,2, ZHANG Xu-ting1
（1.College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2.Scientific and Observing Experimental Station of Agro-Environment, Ministry of Agriculture, Hohhot 011700）

Global warming has caused non-uniform changes in precipitation intensity and distribution, which will inevitable impact on the wet and dry climate. In order to make clear the distribution of dry-wet climate zone and changes have occurred in recent 54 years, authors analyzed the temporal and spatial variation characteristics of dry and wet climate in North China Plain over the period 1961 to 2014 in this paper. The influence of main meteorological factors on ET0was also been studied by using the sensitivity and contribution rate method, as well as the causes for dry-wet climate variation. In this study, 62 meteorological stations each with 54-year data record （from 1961 to 2012） were selected in China （including Beijing, Tianjin, Shandong, Henan and Hebei）, ET0was then calculated by using Penman-Monteith method. The results showed that the area of semi-arid area was expanding continuously since the dividing line for semi-arid area and semi-humid area extended eastward and southward in three periods （period 1:1961-1980; period 2:1981-2000; period 3:2001-2014）. However, the humid area did not show significant changing trend. Precipitation showed non-significant trend over the period 1961 to 2014, while ET0showed a significant decreasing trend with large spatial differences. In most parts of Henan and Shandong, the climate became wet because that the negative trend for ET0is larger than the decreasing trend forprecipitation. On the contrast, most of Tianjin and Hebei regions showed significant dry trend rates with the decreasing precipitation and increasing ET0. As for the main contribution factor to ET0changes in each month, wind speed was the dominant factor in November to the following January, temperature in February, and sunshine hours in June to September. The main contribution factors to ET0in other months were result from the combined effects of relative humidity and wind speed.

North China Plain; Reference crop evapotranspiration; Precipitation; Sensitive coefficient; Contribution rate

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.05.001

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2016-09-20**

。E-mail：panxb@cau.edu.cn

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2016YFD0300106；2016YFD0300105）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41271053）

胡琦（1987-）,博士，研究方向?yàn)楹档亟邓母咝Ю谩⑥r(nóng)業(yè)減災(zāi)。E-mail：s10020292@cau.edu.cn

共同第一作者：董蓓（1993-）,碩士生，研究方向?yàn)闅夂蜃兓?、農(nóng)業(yè)資源利用。E-mail：1741960811@qq.com