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      貫通運(yùn)營下考慮運(yùn)力利用均衡的城軌開行方案優(yōu)化研究

      2022-07-20 09:36:38童有超王曉潮賴?yán)?/span>華煒欣
      現(xiàn)代城市軌道交通 2022年7期
      關(guān)鍵詞:交路編組換乘

      童有超,王曉潮,賴?yán)?,華煒欣

      (廣州地鐵設(shè)計研究院股份有限公司,廣東廣州 510010)

      1 研究背景

      貫通運(yùn)營是城市軌道交通(以下簡稱“城軌”)深層次網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營的必然選擇,可有效滿足跨線客流直達(dá)出行需求,緩解換乘站客流組織壓力,縮短乘客出行時間,為城軌供需雙方提供便利。城軌貫通運(yùn)營對企業(yè)行車組織手段提出了更高要求,列車開行方案是企業(yè)行車組織的核心基礎(chǔ),其規(guī)定了線路在規(guī)定時段內(nèi)的交路、發(fā)車頻率、列車編組及停站方案,編制科學(xué)合理的貫通運(yùn)營開行方案是充分發(fā)揮貫通運(yùn)營模式優(yōu)勢的重要前提。

      當(dāng)前,國內(nèi)外學(xué)者對貫通運(yùn)營下運(yùn)輸組織的設(shè)計問題已展開了較為深入的研究。文獻(xiàn)[1-3]基于乘客優(yōu)先選擇直達(dá)列車假設(shè),構(gòu)建了線路貫通條件下列車交路計劃優(yōu)化模型。但后續(xù)研究表明此行為假設(shè)與現(xiàn)實(shí)狀況存在較大不符。為此,文獻(xiàn)[4]提出了基于乘客直達(dá)選擇偏好概率的客流分配方法。文獻(xiàn)[5]依據(jù)出行目的對客流進(jìn)行分類,并基于調(diào)研數(shù)據(jù)對分配各類客流的Logit模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定。文獻(xiàn)[6]構(gòu)建了跨線互通下以客流總換乘次數(shù)及旅行時間綜合最小為目標(biāo)的混合整數(shù)規(guī)劃模型,對發(fā)車頻率、快車停站點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[7]基于多編組技術(shù)構(gòu)建以發(fā)車間隔、發(fā)車頻率、列車編組為決策變量,以不同編組列車間滿載率最均衡為目標(biāo)的開行方案編制模型。

      盡管如此,既有貫通運(yùn)營列車開行方案研究仍存在可優(yōu)化空間,如:普遍側(cè)重于交路及發(fā)車頻率的優(yōu)化,對編組方案的考慮較少;構(gòu)建滿載率約束公式時仍以線路區(qū)間為單位,與貫通運(yùn)營下列車服務(wù)存在交叉的情景較不匹配,應(yīng)基于交路區(qū)間進(jìn)行構(gòu)建;側(cè)重運(yùn)力利用均衡性優(yōu)化的研究稍顯不足?;诖?,本文采用經(jīng)典最優(yōu)策略[8-9]方法進(jìn)行客流分配,在將滿載率約束公式構(gòu)建細(xì)化至交路的基礎(chǔ)上,構(gòu)建優(yōu)化列車交路、發(fā)車頻率及列車編組的混合整數(shù)規(guī)劃模型,編制考慮運(yùn)力利用均衡性的最優(yōu)列車開行方案。

      2 問題假設(shè)與描述

      2.1 問題假設(shè)

      為便于抽象化描述問題,設(shè)定如下假設(shè)。

      (1)1條貫通交路只覆蓋2條線路,貫通運(yùn)營的行車組織難度隨貫通交路覆蓋線路數(shù)的增加而增大,當(dāng)前國內(nèi)外城軌普遍只在兩線之間應(yīng)用貫通運(yùn)營模式,如:廣州市軌道交通3號線,日本機(jī)場線與箱崎線。

      (2)不同交路上的車底獨(dú)立運(yùn)用,各交路上只開行唯一編組列車,不同交路上的列車可采用不同編組方案,不存在車底混跑的情景。

      (3)乘客到站過程服從均勻分布,無乘客滯留的狀況。(4)各交路上的列車均采用站站停模式。(5)各交路上下行方向列車成對開行。

      2.2 問題描述

      本文以“一”字型貫通線路為例對所研究問題進(jìn)行抽象描述,如圖1所示?!耙弧弊中拓炌ň€共包含2條線路,其中線路1上共有6個車站5個區(qū)間,沿上行方向分別依次對車站、區(qū)間進(jìn)行編號,得車站v1,v2,…,v6、區(qū)間e1,e2,…,e5;線路2上共存在5個車站4個區(qū)間,以接軌站v6為起點(diǎn),同樣沿上行方向?qū)ζ渚幪?,得車站v6,v7,…,v10、區(qū)間e6,e7,…,e9。兩線共存在v1,v4,v6,v104座折返站,其中v6站為雙向折返站,上下行方向列車均能在此進(jìn)行折返,其余車站為單向折返站,只能供一個方向列車進(jìn)行折返,如車站v1,上行列車通過該站可折返至下行軌道,反之則不行。依據(jù)上述折返站位置布置,可知該貫通線路上共存在5種交路形式,分別為:v1~v6,v1~v10,v4~v6,v4~v10,v6~v10,依次進(jìn)行編號,得交路1、2、3、4、5,其中交路1和交路5為本線大交路,交路2和交路4為貫通交路,交路3為本線小交路。各交路上可開行不同編組的列車,如交路1開行6輛編組列車,交路2開行4輛編組列車?;谝欢s束對所有交路、列車編組類型以及發(fā)車頻率進(jìn)行不斷地組合優(yōu)化,確定最符合設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)的組合策略,該策略即為所求的最優(yōu)列車開行方案。

      3 列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與路徑客流分配

      3.1 網(wǎng)絡(luò)描述

      線路貫通運(yùn)營后,由于貫通交路與本線交路在部分區(qū)段存在服務(wù)重疊,乘客需面臨多樣化的出行路徑選擇,既有基于線路物理站點(diǎn)分布的列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)已無法有效刻畫乘客出行行為,列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建需細(xì)化至交路層面。線路交路策略是其列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的核心依據(jù),為此,本文以圖1所示線路采用編號為1、4、5的交路所組成的交路策略為例,對基于交路策略的列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象描述,如圖2所示。

      由圖2可知,列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)總體上可劃分為車站節(jié)點(diǎn)和交路節(jié)點(diǎn)2類,其中車站節(jié)點(diǎn)v1~v10的含義與前文一致,依次表示貫通線路的10個物理車站,其余節(jié)點(diǎn)均屬于交路節(jié)點(diǎn),其符號上標(biāo)為所屬交路編號,下標(biāo)為交路所服務(wù)的車站編號,每個交路節(jié)點(diǎn)表示相應(yīng)交路上??吭谙鄳?yīng)車站的列車,如v11代表交路1上??吭谲囌緑1的列車。

      同節(jié)點(diǎn)一樣,列車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的弧總體上也可被劃分為上車弧、下車弧以及運(yùn)行弧3類,其中上車弧和下車弧分別表示乘客在車站的上下車行為;以節(jié)點(diǎn)v4與之間的上車弧為例,其前端、后端依次與交路節(jié)點(diǎn)車站節(jié)點(diǎn)v4相連,表示乘客可在v4車站乘坐交路4上的列車;而運(yùn)行弧則代表著列車的區(qū)間運(yùn)行過程,其兩端均與交路節(jié)點(diǎn)相連,以首端連接末端連接的運(yùn)行弧為例,其表示交路1上列車可從v3車站運(yùn)行至車站v4。

      3.2 路徑客流分配

      3.2.1 乘客出行路徑

      乘客出行路徑是用于抽象描述乘客乘車出行軌跡的重要手段,確定乘客備選出行路徑是進(jìn)行服務(wù)網(wǎng)絡(luò)客流分配的重要前提,為此,本文在考慮乘車出行行為的基礎(chǔ)上,采用遍歷算法對貫通線路各起訖點(diǎn)(OD)乘客的所有備選出行路徑進(jìn)行搜索,乘客出行行為如下:乘上直達(dá)車的乘客在后續(xù)車站不會有換乘行為;乘客不會在同一條交路上有2次及以上乘車行為,即乘客不會從交路1換乘至交路2后,在后續(xù)車站又從交路2換乘至交路1上;乘客出行換乘次數(shù)存在上限,出行軌跡覆蓋線路不大于2條線路的乘客在出行時最多只換乘1次;換乘客流一般只在其已乘交路與計劃換乘交路所共同服務(wù)區(qū)段的兩端車站進(jìn)行換乘。

      以圖2所示網(wǎng)絡(luò)中OD分別為v1、v10的客流為例,在考慮上述乘客行為的基礎(chǔ)上,通過遍歷算法搜索到的路徑如表1所示。

      3.2.2 最優(yōu)策略客流分配方法描述

      最優(yōu)策略客流分配是指乘客到達(dá)車站后,選擇乘坐第一列開往其目的地方向的列車進(jìn)行出行。以表1所示OD客流的備選路徑為例,當(dāng)交路1、4、5上列車發(fā)車頻率均為10對/h時,其各備選路徑通過最優(yōu)策略客流分配方法計算選擇概率的過程如下。

      表1 OD為車站 、 客流的備選路徑

      首先,以換乘客流發(fā)生換乘行為的車站v4、v6為節(jié)點(diǎn),將乘客的出行軌跡劃分為3段,各段可選交路及概率如表2所示。

      表2 出行軌跡劃分及交路被選概率

      選擇路徑①的客流在出行過程中只有1次換乘判斷,“是否在車站v4從交路1換乘至交路4上”,故其被選中的概率為p= 1.00×0.50 = 0.50。

      選擇路徑②的客流在出行過程中需進(jìn)行2次換乘判斷,“是否在車站v4繼續(xù)乘坐交路1上列車至車站v6,是否在車站v6換乘至交路4上”,故其概率為:p= 1.00×0.50×0.50 = 0.25。

      選擇路徑③的客流在出行過程中也需進(jìn)行2次換乘判斷,“是否在車站v4繼續(xù)乘坐交路1上列車出行,是否在車站v6換乘至交路5上”,相應(yīng)概率為:p= 1.00×0.50×0.50 = 0.25。

      4 服務(wù)重疊交路發(fā)車頻率相容性

      由于貫通交路橫跨2條線路,其服務(wù)范圍常與本線交路在部分區(qū)段發(fā)生重疊,為保證服務(wù)重疊區(qū)段行車安全,服務(wù)交叉交路發(fā)車頻率之間需具備相容性。如圖3所示,當(dāng)相互交叉的2條交路均以12對/h的頻率均勻發(fā)車時,只需將某一交路上的列車初發(fā)時刻向后延遲2.5 min,即可保證交叉區(qū)段的行車安全;而當(dāng)2條交路的發(fā)車頻率分別為12對/h和10對/h時(圖4),無論2條交路的列車初發(fā)時刻如何調(diào)整,交叉區(qū)段的行車間隔都無法滿足安全要求。為此,本文基于實(shí)際推算,得出服務(wù)交叉交路間發(fā)車頻率相容性矩陣,如表3所示(在實(shí)際中為便于行車組織,發(fā)車頻率一般選取3600的除數(shù),且為了保證城軌的競爭力,各交路的最低服務(wù)水平及車站發(fā)車總發(fā)車能力需分別不低于4對/h以及6 對/h[10])。

      表3 發(fā)車頻率相容性矩陣 對/ h

      5 模型構(gòu)建

      5.1 符號說明

      5.1.1 參數(shù)

      H為研究時段的時間長度,min;R為備選交路集,R={r1,…,ri,…,rI},I為備選交路總數(shù);為0~1變量,當(dāng)交路ri覆蓋區(qū)間m時,= 1,反之則為0,M為區(qū)間標(biāo)號總數(shù);為0~1變量,當(dāng)交路ri在車站v折返時,= 1,反之則為0,V為車站標(biāo)號總數(shù);li為交路ri的里程,km;Ti為交路ri的周轉(zhuǎn)周期,min;a為車底單位購置成本,元/(輛· min);g為車底單位走行成本,元/(輛· km);B為列車編組類型集合,B={b1,…,bn,…,bN},N為列車編組類型總數(shù);cn為bn型編組的列車定員,人;fmin為列車最低發(fā)車頻率,即線路最低客運(yùn)服務(wù)水平,對/h;fmax為列車最大發(fā)車頻率,即線路通過能力,對/h;Nvz為車站v的折返能力,對/h;N1為線網(wǎng)列車交路設(shè)置數(shù)量上限,條;N2為單一區(qū)間可覆蓋交路數(shù)量上限,條;u1為列車滿載率上限;OD為乘客od對集合,OD={od1,…,odj,…,odJ},J為乘客od對總數(shù);Qj為odj乘客的客流量,人次;MT為相容發(fā)車頻率對集合,集合中每個元素為2個相容的發(fā)車頻率所組成的向量。

      5.1.2 決策變量

      xi為0~1變量,當(dāng)交路ri被選中時,xi= 1,反之則為0;fi為交路ri上的列車發(fā)車頻率,對/h;為0~1變量,當(dāng)交路ri采用bn型列車編組時,= 1,反之則為0。

      5.1.3 過渡變量

      P為路徑總集(服務(wù)網(wǎng)絡(luò)層面),P={P1,…,Pj,…,PJ};Pj為odj客流備選路徑集合,,K為odj客流備選路徑總數(shù);為分配至路徑的odj客流量,人次;為路徑所需的出行費(fèi)用,元;為0~1變量,當(dāng)路徑覆蓋區(qū)間m時,= 1,反之則為0;為0~1變量,當(dāng)選擇路徑出行需乘坐交路ri上列車時,= 1,反之則為0。

      線路交路策略隨xi取值的變化而變化,交路策略是服務(wù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的核心依據(jù),而服務(wù)網(wǎng)絡(luò)是搜索乘客備選路徑的重要基礎(chǔ),由此可知在求解過程中為變量,但其變化不具備自主性,而是由決策變量xi的取值所決定,故在此將路徑列為過渡變量,其余符號所表示含義均涉及路徑,故也將其納入過渡變量序列。

      5.2 目標(biāo)函數(shù)

      5.2.1 客流總出行費(fèi)用最小

      廣義上,在計算乘客出行費(fèi)用時,需同時考慮票價、在車時間、候車時間、換車走行時間、換乘次數(shù)5 項內(nèi)容,然而在貫通運(yùn)營下,由于車站換乘模式普遍為同站臺換乘,且同一OD乘客備選路徑集中各路徑的票價、在車時間相互一致,故換乘走行時間、在車時間以及票價不會影響乘客出行行為,基于此,本文在計算乘客出行費(fèi)用時只考慮候車時間和換乘次數(shù),其中候車時間為起點(diǎn)站候車時間與換乘站候車時間的統(tǒng)稱。乘客出行費(fèi)用E計算公式如下。

      式(1)中,θ1為時間價值,主要取決于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平,本文取1元/min;tow為起點(diǎn)站候車時間,取車站行車間隔的一半,min;ttw為換乘站候車時間,貫通運(yùn)營下分2種情形,換乘至服務(wù)重疊交路時,即為該站行車間隔,換乘至銜接交路時,與起點(diǎn)站候車一樣,取車站行車間隔的一半,min;nt為換乘次數(shù),次;θ2為換乘次數(shù)對應(yīng)時間價值的換算系數(shù),依據(jù)既有研究[11],本文取10元/次。

      基于此,可得線路客流總出行費(fèi)用,如公式(2)所示。

      5.2.2 企業(yè)運(yùn)營成本最小

      企業(yè)運(yùn)營成本主要包括車底購置成本和走行成本2項,其中車底購置成本為運(yùn)用車、備用車、檢修車數(shù)量之和(一般取運(yùn)用車數(shù)的1.2倍)與車底單位購置成本的乘積,車底走行成本為車底走行公里與車底單位走行成本的乘積。如公式(3)所示。

      5.2.3 列車滿載率均衡性最優(yōu)

      本文以線路區(qū)間斷面運(yùn)力與運(yùn)量的比值表示區(qū)間運(yùn)力利用程度,以各區(qū)間運(yùn)力利用程度的方差(公式(4))作為運(yùn)力利用均衡性的衡量指標(biāo),方差越小,均衡性越優(yōu),如公式(5)所示。

      5.3 約束

      (1)區(qū)間全服務(wù)約束,被選中的交路組合起來需覆蓋線路所有區(qū)間。

      (2)行車組織難度約束,為便于企業(yè)行車組織,線網(wǎng)交路設(shè)置數(shù)量需滿足規(guī)定上限。

      (3)乘車便捷性約束,為便于乘客乘車,覆蓋同一區(qū)間的交路數(shù)量需滿足一定上限。

      (4)線路最低服務(wù)水平約束,為保證城軌競爭力,線路各區(qū)間的列車服務(wù)水平需滿足規(guī)定的下限。

      (5)線路通過能力約束,各區(qū)間的列車服務(wù)水平需不大于線路的通過能力。

      (6)折返站折返能力約束。

      (7)交路區(qū)間斷面列車滿載率約束,各交路上列車滿載率需滿足規(guī)定的上限。

      (8)決策變量有效性約束。

      (9)交叉交路發(fā)車頻率相容性約束。

      (10)列車編組模式唯一性,各交路只開行唯一編組的列車。

      (11)客流全服務(wù)約束。

      5.4 求解算法

      本文所建模型為多目標(biāo)規(guī)劃模型,無法直接求解,為此,文章首先以運(yùn)力利用最均衡為目標(biāo),利用python語言編寫隱枚舉算法進(jìn)行求解,得出最優(yōu)目標(biāo)值;其次,基于該目標(biāo)值將運(yùn)力利用均衡目標(biāo)轉(zhuǎn)化為約束加入模型,再次利用隱枚舉算法對以乘客出行總費(fèi)用與企業(yè)運(yùn)營成本之和為目標(biāo)的新模型展開求解,通過對運(yùn)力利用均衡性目標(biāo)不斷放縮,生成一組帕累托(Pareto)最優(yōu)隱枚舉算法求解步驟,如圖5所示。

      6 算例

      本文以北京地鐵1號線與八通線所組成的貫通線路為測試案例,將實(shí)際相關(guān)運(yùn)營數(shù)據(jù)代入前文所建的模型與算法中,驗證模型、算法的可靠性與實(shí)用性。

      6.1 算例描述

      北京地鐵1號線西起蘋果園站(由于改造暫緩開通),東至四惠東站,全長30.4 km,共設(shè)車站23座;八通線西起四惠站,東至環(huán)球度假村站,全長23.4 km,共設(shè)車站15座,如圖6所示。貫通改造后,線路原換乘端點(diǎn)站四惠站及四惠東站變?yōu)槠胀ㄖ虚g站,全線共設(shè)6座折返站(除端點(diǎn)站外不含渡線折返車站),其中古城站、公主墳站、東單站為下行折返站,下行列車可在此折返為上行;復(fù)興門站、果園站、環(huán)球度假村站為上行折返站,可供上行列車折返為下行,各車站折返能力如表4所示。依據(jù)折返站位布置,全線備選交路集及各交路數(shù)據(jù)如表5所示??紤]到1號線與八通線站臺長度最大可容納6節(jié)編組的B型車,故貫通后線路可開行4節(jié)編組和6節(jié)編組B型2類列車。本文選取線路貫通后某周三早高峰7 : 00~8 : 00時段進(jìn)行研究,該時段內(nèi)上行方向客流顯著大于下行方向客流,如圖7所示,故在此依據(jù)上行方向客流對其開行方案進(jìn)行設(shè)計。限于篇幅,省去客流OD數(shù)據(jù)展示,其他參數(shù)取值如表6所示。

      表6 參數(shù)取值

      表4 折返站折返能力 對/ h

      表5 備選交路集及交路數(shù)據(jù)

      6.2 計算結(jié)果分析

      以運(yùn)力利用最均衡為目標(biāo)的優(yōu)化模型所編制的最優(yōu)開行方案包含1、2、7號交路,各交路上依次開行5對6節(jié)編組列車、15對6節(jié)編組列車以及4對6節(jié)編組列車,如圖8所示。以0.05為尺度,以0~0.5為范圍,對運(yùn)力利用均衡目標(biāo)進(jìn)行放縮,轉(zhuǎn)化為新約束加入以乘客出行與企業(yè)運(yùn)營費(fèi)用綜合最小為目標(biāo)的優(yōu)化模型中,編制運(yùn)力利用均衡性不同偏離程度下費(fèi)用最優(yōu)開行方案,各開行方案的內(nèi)容如表7所示。

      由表7可知,在0~0.5的偏離范圍內(nèi),總費(fèi)用最小化模型所編制的最優(yōu)列車開行方案唯一,即開行1、2、7號交路,各交路上依次開行5對6節(jié)編組列車、15對6節(jié)編組列車以及4對6節(jié)編組列車。而其余開行方案由于在運(yùn)力利用方差方面最小與最均衡方案相差2.5倍,不在可接受范圍之內(nèi),故本文在此不對其進(jìn)行分析討論。

      為進(jìn)一步剖析貫通運(yùn)營下考慮運(yùn)力利用均衡方案的優(yōu)越機(jī)理,進(jìn)一步對表7中前2個方案綜合費(fèi)用的各組成部分進(jìn)行拆解分析,并與單線運(yùn)營下的最優(yōu)開行方案進(jìn)行全面對比,如表8所示。

      表7 列車開行方案及性能對比

      由表8中帶框數(shù)據(jù)可知,與單線運(yùn)營相比,貫通運(yùn)營能極大地改善乘客出行候車、換乘成本以及線路運(yùn)力利用的均衡程度,改善幅度分別高達(dá)24.5%、55.4%、98%。而由表中加粗?jǐn)?shù)據(jù)可知在企業(yè)運(yùn)營成本方面,貫通運(yùn)營可基本與單線運(yùn)營保持一致。

      表8 列車開行方案綜合費(fèi)用組成部分

      7 結(jié)語

      本文以城軌貫通運(yùn)營線路為研究對象,首先提出適用于貫通運(yùn)營場景下的城軌列車開行方案編制方法,與既有方法相比,該方法能較好匹配貫通線路上不同交路服務(wù)范圍存在交叉的特點(diǎn);其次,基于實(shí)際推算,生成能夠提高貫通線路列車開行方案編制效率的服務(wù)交叉交路發(fā)車頻率相容性矩陣;最后,以上述工作為基礎(chǔ),構(gòu)建貫通運(yùn)營下考慮運(yùn)力利用均衡的開行方案優(yōu)化模型,并基于實(shí)際線路進(jìn)行算例分析,分析結(jié)果表明:貫通運(yùn)營模式能夠在保持企業(yè)運(yùn)營成本基本不變的基礎(chǔ)上,大幅度改善乘客出行體驗以及線路運(yùn)力資源利用均衡性,驗證貫通運(yùn)營模式的優(yōu)越性。

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