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    連續(xù)極端暴雨事件下小流域侵蝕泥沙流失規(guī)律研究

    2020-12-14 07:21:52李志能常恩浩蘇遠(yuǎn)逸
    關(guān)鍵詞:損失量土壤侵蝕泥沙

    王 偉,李志能,李 鵬,張 祎,常恩浩,蘇遠(yuǎn)逸

    (1.西安理工大學(xué) 西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 陜西 西安 710048;2.旱區(qū)生態(tài)水文與侵蝕災(zāi)害防治國家林業(yè)和草原局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 陜西 西安 710048)

    黃土高原地區(qū)地形破碎,主要表現(xiàn)為黃土高原溝壑和黃土丘陵溝壑等流域侵蝕地貌特征,是世界上水土流失最嚴(yán)重的地區(qū)之一[1]。土壤侵蝕是土壤破壞、剝落、遷移和沉積的過程[2-3]。土壤侵蝕是導(dǎo)致土壤退化、生產(chǎn)力下降的普遍原因,因而嚴(yán)重制約農(nóng)業(yè)發(fā)展。土壤侵蝕和泥沙搬運(yùn)使致使土壤中各類養(yǎng)分含量發(fā)生變化,從而影響元素地球化學(xué)循環(huán)[4]。

    隨著人類社會的發(fā)展和進(jìn)步,對自然環(huán)境的研究日益得到重視,坡面流水動力學(xué)研究也得到了突破的進(jìn)展,由最初的經(jīng)驗(yàn)性分析進(jìn)一步向動力學(xué)特征機(jī)制進(jìn)行研究。徑流水力學(xué)參數(shù)主要有平均流速、水深、Reynolds數(shù)、Froude數(shù)以及阻力系數(shù)等[5-7]。坡面徑流流速不僅是坡面徑流最重要的水力學(xué)參數(shù)[8],還是研究土壤侵蝕動力學(xué)的基礎(chǔ),它能夠明顯地影響徑流攜帶及搬運(yùn)的能力[9]。張光輝等[10]通過分析平均流速與土壤分離速率之間關(guān)系,得到二者之間存在密切的冪函數(shù)關(guān)系,能夠較好地預(yù)測土壤的分離速率。從侵蝕產(chǎn)沙動力學(xué)方面分析侵蝕機(jī)理是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)及難點(diǎn),目前描述侵蝕過程常用的是徑流剪切力、水流功率和單位水流功率,同時這些參數(shù)也被用來衡量侵蝕發(fā)生的臨界水動力條件[11]。

    近幾年來,隨著極端暴雨事件的增多,極端降雨儼然成為了近年來的研究熱點(diǎn)問題。相關(guān)的研究發(fā)現(xiàn),極端降雨對流域產(chǎn)沙的形成發(fā)揮了重要的作用。孫維婷[12]通過研究得出,極端暴雨量直接影響徑流量和輸沙量。徐天樂等[13]研究表明極端降雨事件對次生生態(tài)系統(tǒng)土壤侵蝕的影響非常劇烈,同時容易誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。衛(wèi)偉等[14]研究發(fā)現(xiàn)極端降水加劇黃土丘陵區(qū)土壤侵蝕。這些研究表明極端降雨改變了坡面產(chǎn)流特征,易引發(fā)地表徑流,加劇土壤侵蝕,引起輸沙量的變化。關(guān)于極端降雨事件的研究已取得了一系列的研究成果,但是在連續(xù)極端降雨事件下,對侵蝕產(chǎn)沙的預(yù)測還相對薄弱。因此,研究連續(xù)降雨事件對侵蝕產(chǎn)沙的影響,對揭示水動力過程下的泥沙遷移機(jī)理有著重要的意義,同時為坡面發(fā)生嚴(yán)重侵蝕時的泥沙損失預(yù)測提供思路。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)位于陜西省綏德縣城北3 km的辛店溝小流域。流域坐標(biāo)為東經(jīng)110°18′01″, 北緯37°30′56″。流域總面積1.44 km2,屬于典型黃土丘陵溝壑區(qū),土壤質(zhì)地均為黃綿土,年平均氣溫為10.2℃,多年平均降雨量為513.1 mm,主要集中在7~9月,且多以暴雨形式出現(xiàn),汛期降水量可達(dá)到全年降水量的73.1%。辛店溝小流域于2010年被中國水利部確定為全國水蝕試驗(yàn)小流域。目前,辛店溝小流域治理度達(dá)到80%以上,林草覆蓋率達(dá)到75%以上,土壤侵蝕量減少80%以上[15]。流域位置見圖1。

    圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Position of the basin

    1.2 樣地選擇和實(shí)驗(yàn)區(qū)布局

    本研究樣地選擇以植被自然恢復(fù)的坡面為調(diào)查對象。根據(jù)該流域植被恢復(fù)狀況,對照植被演替的規(guī)律選擇4種植被類型,分別為多年生白羊草群落(Bothriochloaischaemum),多年生苜蓿群落(Medicagosativa),多年生鐵桿蒿群落(Artemisiasacrorum),多年生棗樹群落(Ziziphusjujuba),并選擇裸地作為試驗(yàn)的對照處理。此外,由于各個樣地所處的環(huán)境不一致,因此,在選擇樣地時,對坡度、坡向及海拔、植被長勢穩(wěn)定的植被群落選擇利用“時空互代”的方法進(jìn)行選擇(見表1)。此法能夠在保證不擾動原有地貌的前提下,盡可能減少海拔及坡度等因素的差異以達(dá)到研究目的,因此可認(rèn)為海拔、坡度等地形因素對結(jié)果的影響可以忽略。各試驗(yàn)樣地土壤顆粒組成、植被特征及地形信息見表1。

    表1 樣地基本情況Tab.1 Basic information on each experimental site

    本研究采用野外原位徑流小區(qū)連續(xù)沖刷法研究不同植被類型在連續(xù)高沖刷流量下對侵蝕泥沙遷移的影響。試驗(yàn)小區(qū)規(guī)格根據(jù)實(shí)際情況,尺寸確定為4 m×0.5 m。在每個樣地內(nèi)采用10塊寬鐵板(1 m×0.45 m)的沿地面插入地下0.25 m, 圍成1個2 m2的沖刷區(qū)域。為保證水流能均勻進(jìn)入土壤坡面,在上坡段1.0 m長度作為水流過渡段。小區(qū)尺寸布設(shè)見圖2。為防止邊界滲水,在鐵板插入地下過程中,在盡可能避免過多土壤被擾動的前提下利用鐵錘進(jìn)行夯實(shí),且盡量防止邊界有植被根系阻擋,以減少對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。在小區(qū)正上方設(shè)置穩(wěn)流槽,底部出水口安裝集流槽用來收集流泥沙樣。小區(qū)上方利用200 L儲水桶進(jìn)行供水,通過潛水泵連接水管抽取儲水桶中水至穩(wěn)流槽,水管出口安裝流量計(jì)用精確流量大小。

    1.3 沖刷試驗(yàn)

    該研究實(shí)驗(yàn)小區(qū)寬度條件下的沖刷流量根據(jù)該區(qū)標(biāo)準(zhǔn)徑流小區(qū)(20 m×5 m)在極端暴雨強(qiáng)度條件下產(chǎn)生的最大單寬徑流量來確定,即16 L/min。在試驗(yàn)小區(qū)布設(shè)完成后,利用剪刀等工具將小區(qū)內(nèi)地上植被部分清理干凈,然后采用3D激光掃描儀對試驗(yàn)前徑流小區(qū)地形情況進(jìn)行掃描記錄。試驗(yàn)前多次率定流量,當(dāng)與設(shè)計(jì)流量相對誤差在3%以內(nèi)后開始進(jìn)行試驗(yàn),單坡面徑流由集流槽流出后開始計(jì)時,每1 min取徑流泥沙樣1次,用于測定泥沙濃度SC,采集的徑流泥沙樣在60℃下烘干稱重,此時稱重的質(zhì)量為泥沙的質(zhì)量TSL,并收集于自封袋中保存,以便于后續(xù)的分析。每2 min測量一次流速,徑流寬,徑流深,沖刷時間為30 min。采用染色劑示蹤法KMnO4對坡長1 m、2 m、3 m和4 m處依次進(jìn)行測定徑流流速,記錄水流通過坡面時間,并分別直至沖刷結(jié)束。整個流速,徑流寬,徑流深,測定過程由單人操作完成,以確保系統(tǒng)誤差一致。試驗(yàn)完成后,再次采用3D激光掃描儀對試驗(yàn)后徑流小區(qū)地形情況進(jìn)行掃描記錄。每種植被類型進(jìn)行連續(xù)沖刷,每次沖刷試驗(yàn)時間為30 min,且連續(xù)沖刷時間隔不低于24 h,共沖刷3次。

    1.4 土壤采集方法

    沖刷試驗(yàn)前,在選定的徑流小區(qū)內(nèi),按照坡長1 m、2 m、3 m和4 m分別采集表層土壤樣品,裝入自封袋中,用于試驗(yàn)前土壤顆粒組成。沖刷試驗(yàn)結(jié)束后,按照沖刷試驗(yàn)前土壤采集的位置再次進(jìn)行土壤采集,用于試驗(yàn)后土壤顆粒組成測定。整個沖刷試驗(yàn)收集的泥沙樣品和土壤樣品,使用英國馬爾文公司的(Mastersizer2000,英國)激光粒度儀測定對土壤顆粒組成進(jìn)行測量,在測定第一次樣品時直接測定有效泥沙顆粒組成,不做任何分散處理。第二次測定時,應(yīng)在剩余樣品中先加入適量的雙氧水,再加入(NaPO3)6,其目的是去除有機(jī)質(zhì)和進(jìn)行化學(xué)分散,然后通過激光粒度儀自帶的超聲波分散后再次進(jìn)行測定,最終獲得原始土壤的泥沙顆粒組成。按照美國制分級,可將測定后泥沙顆粒劃分為:黏粒(<0.002 mm),細(xì)粉粒(0.002~0.02 mm),粗粉粒(0.02~0.05 mm),細(xì)砂粒(0.5~0.25 mm)和粗砂粒(>0.25 mm)。

    1.5 指標(biāo)計(jì)算

    泥沙分散前后的各種指標(biāo)計(jì)算見下[16]。

    1) 流速:

    (1)

    2) 徑流深度:

    (2)

    3) 剪切力:

    τ=ρgDS

    (3)

    4) 徑流功率:

    ω=ρgSq

    (4)

    5) 單位水流功率:

    Ω=VS

    (5)

    式中:V為徑流速度(m·s-1);L為徑流流過的距離(m);t為通過L距離徑流所消耗的時間(s);D為平均徑流深度(m);q為單位寬度徑流量(m2·s-1);τ為剪切力(Pa);ρ為水密度,在25 ℃下為1 000 kg·m-3;g為重力參數(shù),值為9.8 m·s-2;S為坡度(m·m-1);ω為徑流功率(W·m-2);Ω為單位水流功率(m·s-1)。

    1.6 侵蝕泥沙模型

    徑流輸沙模型主要通過水力參數(shù)、泥沙顆粒組成和坡度進(jìn)行估算,由Govers[17]提出的徑流輸沙能力模型在土壤侵蝕預(yù)報(bào)模型中應(yīng)用最為廣泛,例如EUROSEM模型等。該模型以單位徑流功率作為重要的輸入?yún)?shù),具體模型公式為:

    Qs=ρsQa[100(Ω-Ωcr)]b

    (6)

    (7)

    (8)

    式中:Qs為產(chǎn)沙率(kg·s-1);ρs為泥沙密度(kg·m-3);Q為產(chǎn)流率(m3·s-1);Ω為單位徑流功率(m·s-1);Ωcr為臨界徑流功率(m·s-1),其值通常為0.004 m·s-1;a和b為回歸系數(shù);D50為泥沙中值粒徑(μm)。

    EUROSEM模型建立在流速和坡度對徑流輸沙能力影響相同的假設(shè)上。然而在徑流侵蝕過程中由于流速和坡度對土壤侵蝕的影響存在差異。因此,用流速和坡度等參數(shù)代替單位徑流功率對輸沙進(jìn)行預(yù)測,可以提高模型精度。本研究將坡度定為固定值來對Govers[17]提出的模型進(jìn)行修改,沉積物損失模型修改為:

    (9)

    式中:Es為產(chǎn)沙量(kg);qs為徑流率(mL·s-1);Vs為流速(m s-1)。

    1.7 數(shù)據(jù)處理

    本研究使用SPSS 18.0軟件來分析所涉及的單因素方差分析(ANOVA)和Pearson相關(guān)性分析(Pearson Correlation Analysis),采用的顯著性水平為P<0.05;主成分分析和部分相關(guān)性分析則采用SAS JMP 11.0軟件分析,采用SAS JMP 11.0繪制部分圖形;采用Origin 10.0軟件繪制文中大部分圖形。

    2 分析與結(jié)果

    2.1 泥沙損失特征

    見圖3,在黃土高原16 L/min的高沖刷流量下,荒地連續(xù)沖刷之后泥沙濃度均顯著高于其它退耕植被,且泥沙流失量也顯著高于其它退耕植被,進(jìn)而說明根系對侵蝕的抵抗能力起到至關(guān)重要的作用。此外,在連續(xù)的沖刷條件下,首次沖刷的泥沙濃度、泥沙損失量均顯著高于其余兩次沖刷。

    圖3 坡面土壤含沙量、總泥沙損失量Fig.3 Slope soil sediment content and total sediment loss注:大寫字母表示同一場次不同類型之間的差異顯著(P<0.05);小寫字母表示同一類型不同場次之間的差異顯著(P<0.05)

    整體來看(見圖4),在連續(xù)三次高流量沖刷后,荒地泥沙總損失量最高,達(dá)到14.62 kg,而苜蓿泥沙總損失量最低,僅為0.49 kg?;牡赝烁麨檐俎V?,侵蝕泥沙量可以降低近30倍,退耕為棗樹、鐵桿蒿和白羊草之后侵蝕泥沙量也均降低8.25、9.55和7.65倍。

    圖4 泥沙總損失量Fig.4 Total loss of sediment

    2.2 泥沙損失與水力因子之間的關(guān)系

    分析了兩個主要的水動力特征(平均流速和徑流深度)和三個水力參數(shù)(剪切力、水流功率和單位水流功率)對泥沙損失的影響。見表2,平均流速與泥沙濃度和泥沙損失量顯著相關(guān)(P<0.05),但泥沙濃度和總泥沙損失與其他水力學(xué)參數(shù)未表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性。Sajjadi和Mahmoodabadi[18]提出水流功率、剪切力和單位水流功率均與泥沙濃度特別是流速有顯著關(guān)系,Liu等[19]也得出徑流功率與泥沙損失量呈現(xiàn)出顯著相關(guān)的關(guān)系。但在我們的研究中,徑流深度、剪切力和單位徑流功率與含沙量、總輸沙量無顯著相關(guān)性,僅平均流速與泥沙濃度和泥沙損失量之間有顯著相關(guān)性。

    表2 泥沙損失、水流特性(平均流速、徑流深度)與水力參數(shù)(剪應(yīng)力、水流功率和單位水流功率)的相關(guān)關(guān)系Tab.2 Correlation between sediment loss, water flow characteristics (average velocity, runoff depth) and hydraulic parameters (shear stress, water flow power and unit water flow power)

    2.3 流速與侵蝕泥沙的關(guān)系

    采用主成分分析研究了流速對侵蝕泥沙的影響機(jī)理。通過PCA分析,從7個參數(shù)中提取了2個主成分序列(PCs),因?yàn)閮蓚€PCs解釋了原變量可變性的79.1%,見表3。

    表3 侵蝕泥沙的旋轉(zhuǎn)主成分(PCA)格局及其相關(guān)因素Tab.3 Rotating principal component (PCA) pattern for eroded sediment and its related factors

    第一PC1(PC-1)的值代表泥沙流失和其相關(guān)的因素,因此將PC-1定義為土壤易可蝕性因子,該因子解釋了原變量可變性的52.8%。第二PC2(PC-2)隨著流速的增加而增大,因此將PC-2定義為水動力因子,該因子解釋了原變量可變性的21.0%。PC-1占SC和TSL的0.982 3和0.970 8,而PC-2占SC和TSL的0.186 8和0.222 9,因此可以得到?jīng)Q定土壤侵蝕泥沙流失的土壤易可蝕性因子比決定土壤侵蝕泥沙流失的水動力因子更為重要。在PC上,SC和TSL也與流速有著密切的關(guān)系,尤其是在出口處2 m處的流速。

    通過Pearson相關(guān)分析對侵蝕泥沙顆粒分布(粉粒、砂粒、黏粒)與流速(1 m、2 m、3 m、4 m)進(jìn)行分析,進(jìn)一步研究流速對泥沙顆粒的作用從而解釋流速對侵蝕泥沙的影響機(jī)理(見表4)。特別是沉積泥沙中的粉粒和黏粒含量與出水口2 m處流速呈顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.05),砂粒含量與流速呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.05)。因此,對侵蝕泥沙與土壤顆粒分布進(jìn)行擬合,見表5。

    表4 土壤顆粒分布與流速相關(guān)性分析Tab.4 Correlation analysis of soil particle distribution and velocity

    表5 侵蝕泥沙與土壤顆粒擬合關(guān)系Tab.5 Fitting relationship between erosion and sediment and soil particles

    表5中,x為粉粒+黏粒含量,x0為砂粒含量,y為泥沙濃度,y0為泥沙總量。

    在我們的研究中發(fā)現(xiàn)沉積泥沙中的黏粒和粉粒和泥沙濃度以及泥沙損失量呈指數(shù)函數(shù)的分布關(guān)系,即沉積泥沙中的黏粒和粉粒含量越高侵蝕泥沙濃度則越高,沉積泥沙中的砂粒和泥沙濃度以及泥沙損失量呈冪函數(shù)的分布關(guān)系,即沉積泥沙中的砂粒含量越高泥沙濃度以及泥沙損失量也隨之減少。綜合可以得出,受流速控制的砂粒的選擇性運(yùn)移導(dǎo)致了流速與侵蝕泥沙的相關(guān)性。

    2.4 泥沙流失預(yù)測

    在高沖刷流量下,WEPP模型無法完全預(yù)測坡面上發(fā)生復(fù)雜嚴(yán)重侵蝕時的沉積物損失,尤其是在中國的黃土高原地區(qū)發(fā)生的重力侵蝕和細(xì)溝侵蝕。我們通過參考WEPP過程模型中對沉積物損失的估算并結(jié)合在嚴(yán)重侵蝕發(fā)生時的水力機(jī)制對模型進(jìn)行了改進(jìn),即式(10)。即使黃土高原發(fā)生嚴(yán)重侵蝕,也可以通過基于水力沉積物的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P陀?jì)算出沉積物的損失。為了更好地提高模型的精度,土壤的體積密度和單位校正系數(shù)(1 000)被納入侵蝕模型。通過非線性回歸計(jì)算了不同黃土高原植被類型下土壤的回歸參數(shù)a和b(見表6)。通過兩場沖刷計(jì)算出模型的參數(shù)a和b,將第三場沖刷實(shí)驗(yàn)的產(chǎn)沙量作為驗(yàn)證。通過將徑流速率,流速和坡度值輸入模型來預(yù)測泥沙損失。所有預(yù)測值都可以與測量值吻合良好(見圖5)。

    表6 HD、TGH、BYC、MX、ZS土壤泥沙損失預(yù)測模型Tab.6 HD, TGH, BYC, MX,and ZS soil sediment loss prediction models

    圖5 測量泥沙損失和預(yù)測泥沙損失圖Fig.5 Measure and predict sediment loss map

    3 討 論

    植被建設(shè)是黃土高原水土流失防治的重要措施。具體來說,它在控制土壤侵蝕和減少黃河沿岸的泥沙中起著重要作用。改善植被是水土流失治理的根本措施,但不同植被類型減少土壤侵蝕的作用和能力不同。本研究發(fā)現(xiàn),苜蓿在連續(xù)極端降雨事件下,泥沙輸移量處于最低的水平,這是由于在黃土區(qū),苜蓿往往適應(yīng)性強(qiáng),一般能較為迅速的郁閉覆蓋地面,而且較為貼地面生長,其作用優(yōu)于長期不能郁閉、林下缺乏枯枝落葉層的人工林[20]。焦菊英等[21]的研究表明,植被演替中前期平均土壤侵蝕強(qiáng)度在3 087.6~4 408.4 t·km-2·a-1之間,植被演替后期在1 245.2~1 827.8 t·km-2·a-1之間,與本研究植被恢復(fù)可以有效減少土壤泥沙流失量的結(jié)論相符。將荒地恢復(fù)為其它植被類型,在應(yīng)對連續(xù)極端降雨事件時,均可以有效地減少侵蝕泥沙的濃度以及泥沙的總量。

    懸浮、跳躍和滾動是泥沙顆粒的3種搬運(yùn)方式,Moss等[22]認(rèn)為這些泥沙顆粒的粒徑大小與泥沙顆粒的搬運(yùn)方式有著密切關(guān)系。其中,黏粒和粉粒主要以懸浮或跳躍的方式被搬運(yùn),而砂粒則主要以滾動的方式搬運(yùn)。在我們的研究中得出,泥沙含量和泥沙損失量與粘土含量之間存在正相關(guān),與砂粒存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。在水力因素下,徑流深度、剪切力和單位徑流功率與含沙量、總輸沙量無顯著相關(guān)性,僅平均流速與泥沙濃度和總輸沙量之間有顯著相關(guān)性。根據(jù)實(shí)驗(yàn)我們得出,流速通過增加泥沙中的粉粒和黏粒的數(shù)量來控制泥沙濃度,Rodríguez等[23]和Starr等[24]通過在黃土高原研究得出黃土細(xì)顆粒主要依靠流速的躍移方式來進(jìn)行運(yùn)輸,因此我們得出的這一結(jié)論具有可靠性。黃土中的粉粒和黏粒是土壤中最穩(wěn)定的顆粒[25],由于粉粒和黏粒質(zhì)量較低,在侵蝕發(fā)生時,粉粒和黏粒會首先被搬運(yùn)。

    當(dāng)徑流水力參數(shù)達(dá)到土壤侵蝕發(fā)生的臨界值時,土壤則開始發(fā)生侵蝕。也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),徑流水力參數(shù)與徑流含沙量密切相關(guān),其中,流速與徑流含沙量的相關(guān)性最為顯著[26]。因此,對于黃綿土而言,徑流含沙量主要通過流速來影響其大小。結(jié)合本研究可以得出,流速與泥沙顆粒搬運(yùn)及侵蝕泥沙密切相關(guān),因此,預(yù)測土壤侵蝕量首選的徑流水動力學(xué)參數(shù)為流速。本研究中,參照以往的物理模型和水流速度與侵蝕泥沙的關(guān)系,提出了基于水動力學(xué)的侵蝕泥沙流失的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?。該模型可以預(yù)測土壤侵蝕量,是模擬降雨或沖刷實(shí)驗(yàn)室建立模型和研究水力影響較為有效的方法。在本研究中也未考慮在不同沖刷流量變化的影響,此外,由于模型未涉及坡長和坡度的因子,因此在未來的研究中需探究不同坡度及坡長對侵蝕泥沙流失的影響,并將該模型應(yīng)用于小流域尺度的分布式空間泥沙流失的預(yù)測,這對未來的泥沙流失預(yù)測有著至關(guān)重要的意義。

    4 結(jié) 論

    1) 在黃土高原極端連續(xù)降水事件下,首次沖刷的泥沙濃度、泥沙量最高,隨著沖刷次數(shù)的增加,泥沙損失量逐漸的降低。

    2) 沉積泥沙中的黏粒和粉粒與泥沙濃度以及泥沙損失量呈指數(shù)函數(shù)的分布關(guān)系,沉積泥沙中的砂粒與泥沙濃度以及泥沙損失量呈冪函數(shù)的分布關(guān)系。

    3) 受流速控制的砂粒的選擇性運(yùn)移導(dǎo)致了流速與侵蝕泥沙的相關(guān)性,并提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)嗌沉魇ьA(yù)測模型,模型在特定條件下,預(yù)測精度較高。

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