基于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

收稿日期Received：2022-04-29""" 修回日期Accepted：2022-06-08

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目（42001211）。

第一作者：仇實(shí)（240285033@qq.com）。

*通信作者：于強(qiáng)（yuqiang@ bjfu.edu.cn），副教授。

引文格式：

仇實(shí)，于強(qiáng)，劉泓君，等. 基于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，48（2）：199-208.

QIU S， YU Q， LIU H J， et al. The optimization of ecological spatial network in Jiuquan City based on the evaluation of ecological environment quality. Journal of Nanjing Forestry University （Natural Sciences Edition），2024，48（2）：199-208.

DOI：10.12302/j.issn.1000-2006.202204070.

摘要：【目的】構(gòu)建并優(yōu)化酒泉地區(qū)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)，提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，發(fā)揮區(qū)域生態(tài)作用，防止沙漠?dāng)U張?！痉椒ā繉⑦b感生態(tài)指數(shù)（RSEI）與生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，評(píng)估酒泉地區(qū)景觀格局空間，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論確定薄弱生態(tài)源地，提出優(yōu)化策略。【結(jié)果】①酒泉市RSEI呈現(xiàn)北部地區(qū)低，中南部地區(qū)高的空間格局。②酒泉市潛在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)由332個(gè)生態(tài)節(jié)點(diǎn)，656條生態(tài)廊道組成，依照RSEI最低的區(qū)域進(jìn)行增邊優(yōu)化，模擬增邊242條，增加生態(tài)踏腳石9個(gè)。③增邊優(yōu)化后，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)魯棒性和連接魯棒性有明顯的提升，網(wǎng)絡(luò)邊的魯棒性略有提升但不明顯?！窘Y(jié)論】對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量弱節(jié)點(diǎn)采取增邊以及增加踏腳石的優(yōu)化策略，可使酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和生態(tài)恢復(fù)能力得到一定程度的提升。針對(duì)新增生態(tài)廊道開展建設(shè)，增強(qiáng)源地間的連接，有利于發(fā)揮區(qū)域生態(tài)效益，為酒泉市未來生態(tài)工程建設(shè)提供策略。

關(guān)鍵詞：遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）；生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)；生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)；增邊優(yōu)化；魯棒性

中圖分類號(hào)：X171.4;P931.1""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

文章編號(hào)：1000-2006（2024）02-0199-10

The optimization of ecological spatial network in Jiuquan City based on the evaluation of ecological environment quality

QIU Shi， YU Qiang*， LIU Hongjun， WANG Huiyuan， LI Song， YUE Depeng

（College of Forestry， Beijing Forestry University， Beijing 100083， China）

Abstract： To construct and optimize the ecological spatial network in the Jiuquan region， improve the quality of the ecological environment， harness regional ecological functions， and prevent desert expansion.By integrating remote sensing ecological index （RSEI） with the ecological spatial network， the landscape pattern in the Jiuquan region was evaluated， weak ecological source areas were determined based on complex network theory， and optimization strategies were proposed.①The RSEI showed a spatial pattern in the Jiuquan city with low values in the northern region and high values in the central and southern regions. ②The potential ecological spatial network in Jiuquan city consisted of 332 ecological nodes and 656 ecological corridors. Based on the region with the lowest RSEI， 242 additional edges were simulated， resulting in the addition of 9 ecological stepping stones. ③After the addition of edges， the network’s node and connection robustness improved significantly， while the edge robustness showed a slight， but not significant， improvement.Adopting edge addition and stepping stone addition optimization strategies for weak ecological areas can enhance the stability and ecological restoration capacity of the ecological spatial network in Jiuquan city. Undertaking construction of new ecological corridors to enhance connectivity between source areas would facilitate regional ecological benefits and provide strategies for future ecological engineering projects in Jiuquan city.

【Objective】 The objective of this study is to construct and optimize the ecological spatial network in Jiuquan City， aiming to enhance the quality of the ecological environment， harness regional ecological functions， and prevent desert expansion. 【Method】 By integrating remote sensing ecological index （RSEI） with the ecological spatial network， this study assessed the spatial pattern of landscape in Jiuquan City. By using complex network theory， the study identified weak ecological source areas and proposed optimization strategies. 【Result】 （1） The RSEI exhibited a spatial pattern in the Jiuquan City， with low values in the northern region and high values in the central and southern regions. （2） The potential ecological spatial network in Jiuquan City comprised 332 ecological nodes and 656 ecological corridors. Through the simulation of additional edges based on the region with the lowest RSEI， 242 edges were added， resulting in the inclusion of nine ecological stepping stones. （3） After the addition of edges， there was a noticeable improvement in the robustness of network nodes and connections， while the improvement in edge robustness was slight and not significant. 【Conclusion】 The optimization strategies of adding edges and stepping stones to weak ecological areas can enhance the stability and ecological restoration capacity of the ecological spatial network in Jiuquan City. The construction of new ecological corridors to enhance connectivity between source areas would facilitate regional ecological benefits and provide strategies for future ecological engineering projects in Jiuquan City.

Keywords：remote sensing ecological index（RSEI）; ecological quality evaluation; ecological spatial network; edge-increasing optimization; robustness

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）是基于現(xiàn)代遙感技術(shù)對(duì)研究區(qū)生態(tài)狀況進(jìn)行快速監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的指標(biāo)，通過主成分分析法，將地表濕度（WET）、干度（NDBSI）、熱度（LST）和綠度（NDVI）4個(gè)自然因子進(jìn)行耦合以評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。已有多位學(xué)者基于RSEI針對(duì)不同生態(tài)類型區(qū)域展開研究：孫桂凱等基于改進(jìn)后的RSEI對(duì)巖溶山區(qū)生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)；王小宇應(yīng)用RSEI對(duì)石漠化地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)；彭燕等基于RSEI對(duì)贛南稀土礦開發(fā)區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估。但以上研究都是利用RSEI評(píng)價(jià)研究區(qū)的生態(tài)質(zhì)量，沒有提出宏觀層面上對(duì)生態(tài)治理的方法，尤其是針對(duì)較大尺度且環(huán)境條件較為特殊區(qū)域的研究。

生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)由生態(tài)廊道和生態(tài)節(jié)點(diǎn)組成，是一種從宏觀角度對(duì)景觀生態(tài)進(jìn)行探究和修復(fù)的一種方法。生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)是在原始的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，通過結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，將生態(tài)廊道抽象為網(wǎng)絡(luò)的邊，生態(tài)源地抽象為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，通過拓?fù)渲笜?biāo)分析，探究網(wǎng)絡(luò)中要素的關(guān)系以及網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì)。根據(jù)拓?fù)渲笜?biāo)中的數(shù)值并結(jié)合生態(tài)學(xué)思想提出切實(shí)可行的優(yōu)化方案，可以起到恢復(fù)景觀格局、保護(hù)生態(tài)環(huán)境、提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的作用。

甘肅省酒泉市是我國(guó)防風(fēng)固沙的重點(diǎn)區(qū)域，是重要的防風(fēng)固沙屏障帶。該地區(qū)的自然條件較差，同時(shí)受到過度開墾和放牧等人為干擾，導(dǎo)致酒泉地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差、土地荒漠化嚴(yán)重，亟須推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)，保護(hù)生態(tài)環(huán)境。本研究利用形態(tài)空間格局分析（MSPA）的方法提取得到酒泉市生態(tài)源地，通過夜間燈光數(shù)據(jù)和生態(tài)能量因子來修正最小累計(jì)阻力（MCR）模型，基于酒泉地區(qū)RSEI評(píng)價(jià)結(jié)果，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法進(jìn)一步探究生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的拓?fù)涮匦?，識(shí)別生態(tài)質(zhì)量較差的薄弱節(jié)點(diǎn)，并對(duì)薄弱節(jié)點(diǎn)進(jìn)行增邊優(yōu)化，同時(shí)對(duì)于生態(tài)廊道較長(zhǎng)的地區(qū)增加一定數(shù)量的“生態(tài)踏腳石”，以期優(yōu)化酒泉市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的地區(qū)，提升酒泉市的整體生態(tài)環(huán)境狀況，遏制沙漠?dāng)U張及土地荒漠化。

1" 材料與方法

1.1" 研究區(qū)概況

酒泉市位于甘肅省西北部（92°20′～100°20′E，38°09′～42°48′N），面積19.2萬km2，地勢(shì)南高北低，自西南向東北逐漸傾斜；地處庫姆塔格沙漠東部的邊緣地帶，也是巴丹吉林沙漠和塔克拉瑪干沙漠的過渡地帶，地形地貌復(fù)雜多樣，包括沙漠、戈壁、山地、平原、盆地、河谷等。酒泉市深處內(nèi)陸，屬于半沙漠干旱性氣候，大部分地區(qū)氣候干燥，年平均降水量為84 mm，日照充足，蒸發(fā)量大。酒泉市特殊的地理和氣候條件，使得酒泉市成為氣候變化的敏感區(qū)和生態(tài)環(huán)境的脆弱區(qū)。

1.2" 數(shù)據(jù)來源

本研究酒泉市邊界區(qū)劃、高程、坡度數(shù)據(jù)來自于地理監(jiān)測(cè)云平臺(tái)（http：//www.dsac.cn/）；通過谷歌地球引擎（Google earth engine），利用Landsat 5/8表面反射傳感器圖像來計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）、濕度指數(shù)（WET）、歸一化土壤差異指數(shù) （NDBSI）、歸一化水體指數(shù)（MNDWI）和地表溫度（LST），并通過GEE平臺(tái)下載處理后的數(shù)據(jù)；基于VIIRS Stray Light Corrected Nighttime Day/Night Band Composites Version 1數(shù)據(jù)集得到酒泉市夜間燈光數(shù)據(jù)。土地利用數(shù)據(jù)來自于2020年GlobeLand 30（http：//globeland30.org/）；人口密度數(shù)據(jù)來自于2020年WorldPop（https：//www.worldpop.org/）；水網(wǎng)和路網(wǎng)數(shù)據(jù)來自于2020年OpenStreetMap（https：//www.openstreetmap.org/），通過ArcGIS中的核密度分析模塊獲得水網(wǎng)和路網(wǎng)密度數(shù)據(jù)；為了匹配各類數(shù)據(jù)，本研究將所有柵格數(shù)據(jù)重采樣為500 m×500 m的分辨率。數(shù)據(jù)處理使用Google Earth Engine、ArcGIS10. 4、Gephi、Matlab等。

1.3" RSEI指數(shù)的構(gòu)建

RSEI可以對(duì)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行可視化研究，其包含如下4種指標(biāo)：

1）濕度指標(biāo)，能較好地反應(yīng)土壤和植被的濕度，濕度低表明植被覆蓋程度較差、生態(tài)環(huán)境差；濕度高表明土壤水分充足、地表植被覆蓋豐富、生態(tài)環(huán)境好。其計(jì)算公式為：

WTM=0.013 5ρB+0.202 1ρG+0.310 2ρR+0.159 4ρNIR-0.680 6ρSWIR1-0.610 9ρSWIR2; （1）

WOLI=0.151 1ρB+0.197 3ρG+0.328 3ρR+0.340 7ρNIR-0.717 7ρSWIR1-0.455 9ρSWIR2。（2）

式中：WTM、WOLI分別為TM和OLI遙感影像的濕度分量；ρB為藍(lán)波段反射率；ρG為綠波段反射率；ρR為紅波段反射率； ρNIR為近紅外波段反射率；ρSWIR1為短紅外1波段反射率；ρSWIR2為短紅外2波段反射率。

2） 干度指標(biāo)，是對(duì)土壤干化程度的量化，研究區(qū)內(nèi)裸露地和建筑用地會(huì)在一定程度內(nèi)造成地表的“干化”，因此干度指標(biāo)由裸土指數(shù)（SI）和建筑物指數(shù)（IBI）綜合考慮。計(jì)算公式：

SI=（ρSWIR1+ρR）-（ρNIR+ρB）（ρSWIR1+ρR）+（ρNIR+ρB）;（3）

IBI=2ρSWIR2ρSWIR1+ρNIR-（ρNIRρNIR+ρR+ρGρG+ρSWIR1）2ρSWIR2ρSWIR1+ρNIR+（ρNIRρNIR+ρR+ρGρG+ρSWIR1）;（4）

NI=（IBI+SI）/2。（5）

式中：NI為干度指標(biāo)；ρB、ρG、ρR、ρNIR、ρSWIR1、ρSWIR2依次表示OLI影像的2、3、4、5、6、7的反射率。

3） 熱度指標(biāo)，是表征地球表面能量平衡和溫室效應(yīng)的指標(biāo)，它是區(qū)域和全球尺度地形物理過程中的一個(gè)關(guān)鍵因子，可以反映土壤-植被-大氣系統(tǒng)的能量流動(dòng)與物質(zhì)交換，本研究采用單通道（sc）算法反演地表溫度。

Ts=γ［ε-1（φ1L+φ2）+φ3］+δ;（6）

γ≈T2bγL" δ≈T-T2bγ;（7）

φ1=1τ，φ2=-L↓-L↑τ，φ3=L↓;（8）

T=K2/; （9）

L=ML·Q+AL。（10）

式中：Ts為地表溫度;ε為表面發(fā)射率；γ和δ為取決于普朗克函數(shù)的2個(gè)參數(shù)；τ為大氣透射率；L↓和L↑分別為上升流和下降流大氣輻射率；T為亮度溫度；ML和AL分別為波段特定的乘法縮放因子和波段特定的加法縮放因子；Q為熱轉(zhuǎn)換常數(shù)；K1和bγ、K2為熱定的熱轉(zhuǎn)換常數(shù)。

4） 綠度指標(biāo)，采用歸一化植被指數(shù)表征當(dāng)?shù)刂脖簧L(zhǎng)情況的因子，該指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于植被以及生態(tài)環(huán)境狀況的監(jiān)測(cè)。

G=（ρNIR-ρR）/（ρNIR+ρR）。（11）

式中：G為歸一化植被指數(shù);ρNIR、ρRed依次表示近紅外波段和紅光波段的反射率。

1.4" 酒泉市生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

1.4.1" 基于形態(tài)空間格局分析的生態(tài)源地識(shí)別

形態(tài)空間格局分析（MSPA）是基于形態(tài)學(xué)算法來識(shí)別出研究區(qū)內(nèi)重要的生境斑塊的方式，可以將目標(biāo)用地按形態(tài)分為核心區(qū)、橋接區(qū)、環(huán)道區(qū)、支線、邊緣區(qū)、孔隙和島狀斑塊。分析酒泉市的所有土地利用類型，在ArcGIS中將原始土地利用數(shù)據(jù)中喬木林地、草地、灌木林地、湖泊、濕地設(shè)置為前景，耕地、裸地、建設(shè)用地設(shè)置為背景，并導(dǎo)入到Guidos中進(jìn)行MSPA分析?？紤]到研究區(qū)域的景觀空間規(guī)模較大，小面積的斑塊過于碎片化，因此采用八鄰域方法將大于4 km2的核心區(qū)域提取為生態(tài)源地，結(jié)果如圖1所示。

1.4.2" 基于能量因子和夜間燈光數(shù)據(jù)修正后的MCR模型

MCR模型最早由Knaapen等提出，通過“源”“匯”的理論可以模擬能量與物質(zhì)信息在生態(tài)源地中傳遞的過程，在景觀格局分析等方面得到廣泛應(yīng)用，但是傳統(tǒng)的MCR模型只考慮到了在能量傳遞過程中的阻力，卻忽略了不同土地利用類型在人類不同開發(fā)建設(shè)強(qiáng)度下對(duì)景觀阻力值的影響，以及生態(tài)能量流動(dòng)的過程在不同地點(diǎn)的阻礙作用也是不同的，本研究針對(duì)此觀點(diǎn)對(duì)MCR模型進(jìn)行了修正，結(jié)合酒泉市的高程、坡度、植被指數(shù)（NDVI）、改進(jìn)水體指數(shù)（MNDWI）、水網(wǎng)密度、路網(wǎng)密度、居民點(diǎn)密度和土地利用數(shù)據(jù)構(gòu)建最小累計(jì)生態(tài)阻力面（圖2）。

修正的廊道阻力提取模型公式為：

VMCR=fmin∑mi=1∑mq=1（DiqRiPqNq）。（12）

式中：VMCR為修正后最小累積阻力面值；fmin為一個(gè)單元的最小累積阻力值;m為景觀單元個(gè)數(shù)；Diq為源地q到景觀單元i的空間距離;Ri為單元i在運(yùn)動(dòng)過程中受到的阻力系數(shù)；Nq為夜間燈光數(shù)據(jù)在源地q的修正值；Pq為生態(tài)源地q的生態(tài)能量因子，其中生態(tài)能量因子Pq和夜間燈光數(shù)據(jù)修正值Nq的計(jì)算公式分別為：

Pq=AqNqr；（13）

Nq=Ki/Ka。（14）

式中：Aq為第q塊生態(tài)源地斑塊的面積;Nqr為第q塊生態(tài)用地斑塊的第r個(gè)歸一化指數(shù)，本研究選取了NDVI與MNDWI作為歸一化指數(shù)，因此r取1和2；Ki為柵格i的夜間燈光指數(shù)；Ka為柵格i對(duì)應(yīng)的景觀類型a的平均夜間燈光指數(shù)。

1.4.3" 生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成分析

1） 生態(tài)廊道提取。通過ArcGIS 軟件中的cost-distance模塊計(jì)算最小生態(tài)累積阻力面值，并且利用成本路徑模型（cost-path）模型進(jìn)一步提取生態(tài)源地間的潛在生態(tài)廊道。生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)由生態(tài)節(jié)點(diǎn)和生態(tài)廊道兩部分構(gòu)成，將每個(gè)源地抽象為網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，每條廊道抽象為網(wǎng)絡(luò)中的一條邊，生態(tài)能量在不同的源地間通過廊道實(shí)現(xiàn)能量的流動(dòng)與物質(zhì)信息的交換，因此在研究復(fù)雜生態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究區(qū)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)分析。

2） 生態(tài)踏腳石。通過形態(tài)空間格局分析（MSPA）分類得到的孤島斑塊主要分布于核心區(qū)斑塊之間，其面積較小，數(shù)量眾多，是一種較為孤立的斑塊類型，通常上被認(rèn)為是生態(tài)踏腳石的最佳選擇，起到加強(qiáng)大型斑塊連通度的作用。選擇面積大于3 km2的孤島斑塊，同時(shí)基于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果與生態(tài)廊道距離，在生態(tài)質(zhì)量較差與生態(tài)廊道較長(zhǎng)的地區(qū)綜合篩選生態(tài)踏腳石。

3） 節(jié)點(diǎn)度中心性。節(jié)點(diǎn)的度指的是與該節(jié)點(diǎn)相連接邊的數(shù)目，節(jié)點(diǎn)度中心性表示與其直接相連的鄰居節(jié)點(diǎn)的中心程度，若節(jié)點(diǎn)度越大就意味著該節(jié)點(diǎn)的度中心性越高，則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中就越重要。節(jié)點(diǎn)度中心性表達(dá)式為：

Ci=ki/（N-1）。（15）

式中：Ci為節(jié)點(diǎn)i的度中心性；ki為節(jié)點(diǎn)i的度， N為節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

4） 介數(shù)中心性。介數(shù)指的是不相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)Vj與Vl之間最短路徑會(huì)途經(jīng)節(jié)點(diǎn)Vi，若Vi被許多最短路徑經(jīng)過，則表示該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中很重要，介數(shù)可以衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要性，而其歸一化指標(biāo)則稱為介數(shù)中心性，表達(dá)式為：

Bi=2Ji/。 （16）

式中：Bi為節(jié)點(diǎn)i的介數(shù)中心性；Ji為節(jié)點(diǎn)i的介數(shù)。

5） 網(wǎng)絡(luò)魯棒性。網(wǎng)絡(luò)魯棒性即為網(wǎng)絡(luò)遭受攻擊或者故障時(shí)的耐受性，當(dāng)受到攻擊時(shí)相當(dāng)于刪除網(wǎng)絡(luò)中的若干個(gè)節(jié)點(diǎn)或者邊，使得原有的網(wǎng)絡(luò)遭受一定程度的破壞。本研究選取了連接魯棒性、節(jié)點(diǎn)恢復(fù)魯棒性、邊恢復(fù)魯棒性來模擬生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)受到攻擊后，網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定程度。三類魯棒性的表達(dá)式為：

R=C/（N-Nr）。（17）

式中：R為網(wǎng)絡(luò)的連接魯棒性;C為去除部分節(jié)點(diǎn)后網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；Nr為被移除的節(jié)點(diǎn)數(shù)目。

D=1-Nr-Nd/N；（18）

E=1-Mr-Me/M。（19）

式中：D為節(jié)點(diǎn)恢復(fù)魯棒性；E為邊恢復(fù)魯棒性；Nd為在移除節(jié)點(diǎn)后重新恢復(fù)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目；M為網(wǎng)絡(luò)中邊的條數(shù)；Mr為網(wǎng)絡(luò)中移除的邊的條數(shù)；Me為移除后恢復(fù)的邊的數(shù)量。

2" 結(jié)果與分析

2.1" 基于RSEI指數(shù)的酒泉市生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)

利用google earth engine和ArcGIS10.4平臺(tái)，得到濕度指標(biāo)、干度指標(biāo)、熱度指標(biāo)、綠度指標(biāo)4個(gè)指標(biāo)的結(jié)果（圖3）。為了消除不同指標(biāo)之間量綱的影響，將濕度、干度、熱度、綠度指標(biāo)分別進(jìn)行歸一化處理。通過主成分分析后采用第1主成分提取得到RSEI，同時(shí)將結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并以0.2為間隔，將RSEI分為5個(gè)等級(jí)并賦值，RSEI指數(shù)越接近1表明生態(tài)質(zhì)量越好，反之RSEI指數(shù)越接近0表明生態(tài)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量越差，結(jié)果如圖3e所示。

由圖3可以看出，酒泉市中南部地區(qū)濕度、綠度指標(biāo)較高，干度、熱度指標(biāo)較低，表明該地區(qū)土壤水分充足，植被覆蓋率高，溫度適宜，植物生長(zhǎng)環(huán)境較好；酒泉市北部地區(qū)濕度、綠度指標(biāo)較低，干度、熱度指標(biāo)較高，說明該地區(qū)土壤較為干旱，土壤干化嚴(yán)重，缺乏水分，不利于植被生長(zhǎng)，植被覆蓋率低。由4個(gè)指標(biāo)耦合的酒泉市遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）可以看出，RSEI為的地區(qū)位于酒泉市南部部分地區(qū)。

綜合評(píng)價(jià)結(jié)果來看，酒泉市中南部地區(qū)RSEI值較高而北部地區(qū)RSEI值較低，遙感生態(tài)指數(shù)形成了北部低，中南部高的空間格局，表明酒泉市北部地區(qū)的生態(tài)質(zhì)量較差，因此要加強(qiáng)對(duì)該地區(qū)的生態(tài)建設(shè)，綜合提升其生態(tài)本底，發(fā)揮生態(tài)效益，從而進(jìn)一步防止沙漠的擴(kuò)張。

2.2" 酒泉市生態(tài)網(wǎng)絡(luò)及特征分析

2.2.1" 生態(tài)源地篩選結(jié)果

基于MSPA分析的結(jié)果，篩選得到生態(tài)源地共342塊，其中林地1塊、草地319塊、灌木林13塊、濕地7塊、水體2塊，酒泉市生態(tài)源地分布如圖3f所示。由圖3f可知，酒泉市生態(tài)源地主要位于中南部地區(qū)，呈明顯的片狀分布，源地以大片的草地為主，源地與源地之間聯(lián)系緊密；酒泉市北部地區(qū)生態(tài)源地稀少，且呈現(xiàn)散點(diǎn)狀分布，不同源地之間間隔較大，源地間缺乏聯(lián)系，這表明酒泉市北部生態(tài)本底較弱。

2.2.2" 生態(tài)阻力面構(gòu)建結(jié)果

將酒泉市的高程（DEM）、坡度、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、歸一化水體指數(shù)（MNDWI）、水網(wǎng)密度、路網(wǎng)密度、居民點(diǎn)密度、土地利用數(shù)據(jù)依照ArcGIS中的自然斷點(diǎn)法進(jìn)行分類，并分別進(jìn)行阻力值賦值，賦值情況見表1。在本研究中各阻力因子的影響權(quán)重通過熵權(quán)法確定。將各個(gè)阻力因子放入ArcGIS平臺(tái)，采用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行重分類并分別賦值，將賦值后的數(shù)據(jù)通過地圖代數(shù)合并，再通過ArcGIS軟件中cost_distance 模型得到酒泉市的累積生態(tài)阻力面。

2.2.3" 酒泉市潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

通過使用ArcGIS平臺(tái)的迭代器工具，將已得到的生態(tài)源地與累計(jì)生態(tài)阻力面用cost_path模型進(jìn)而生成生態(tài)廊道，將通過MSPA分析篩選后的生態(tài)源地與生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，構(gòu)建出酒泉市潛在的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)，如圖4所示。

由圖4可知，酒泉市生態(tài)網(wǎng)絡(luò)共有生態(tài)節(jié)點(diǎn)共332個(gè)，生態(tài)廊道共656條。酒泉市中南部的生態(tài)節(jié)點(diǎn)數(shù)量更多分布較密，生態(tài)節(jié)點(diǎn)的面積也更大。酒泉市中南部的生態(tài)廊道分布同樣密集，其數(shù)量相較于北部地區(qū)更多且長(zhǎng)度更短，表明酒泉市中南部的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)連通性好；酒泉市北部的生態(tài)節(jié)點(diǎn)數(shù)量遠(yuǎn)小于中南部，且面積也較小，生態(tài)廊道的分布密度和數(shù)量同樣少于酒泉市中南部，且節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的生態(tài)廊道較長(zhǎng)，距離較遠(yuǎn)，不利于能量與信息的傳遞，這表明酒泉市北部的生態(tài)連通性較差，該地區(qū)的生態(tài)本底有待加強(qiáng)。

2.2.3" 酒泉市生態(tài)節(jié)點(diǎn)度中心性與介數(shù)中心性

通過Matlab將酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣導(dǎo)入到Gehip平臺(tái)后，利用統(tǒng)計(jì)工具中的網(wǎng)絡(luò)概述，對(duì)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度中心性及介數(shù)中心性進(jìn)行計(jì)算，得到的結(jié)果如圖5所示。

由圖5中酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)度中心性的計(jì)算結(jié)果可知，共有3個(gè)節(jié)點(diǎn)的度中心性大于0.030，且大多數(shù)節(jié)點(diǎn)位于酒泉市的中南部地區(qū)，其中第332號(hào)節(jié)點(diǎn)度中心性最高達(dá)到了0.170，并顯著高于其他節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)連通性強(qiáng)；度中心性小于0.005的生態(tài)節(jié)點(diǎn)主要分布在酒泉市北部共25個(gè)，該地區(qū)節(jié)點(diǎn)的度較小，節(jié)點(diǎn)連接性較差，因此應(yīng)對(duì)該地區(qū)的生態(tài)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，以增加生態(tài)網(wǎng)絡(luò)整體的連通性。

由酒泉市介數(shù)中心性計(jì)算結(jié)果可知，介數(shù)中心性大于10 000的節(jié)點(diǎn)共4個(gè)，主要位于酒泉市中部和南部地區(qū)，說明酒泉市南部地區(qū)的部分節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中具有較強(qiáng)的重要性；介數(shù)中心性大于5 000的節(jié)點(diǎn)共14個(gè)，其中有12個(gè)節(jié)點(diǎn)位于酒泉市中部和南部地區(qū)，但第34、122號(hào)節(jié)點(diǎn)位于酒泉市北部地區(qū)，說明雖然酒泉市北部地區(qū)整體的節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心性較差，但是仍有介數(shù)中心性較強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)，在生態(tài)過程中發(fā)揮著不可替代的作用。

2.2.4" 增邊節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化及生態(tài)踏腳石的識(shí)別

將酒泉市生態(tài)節(jié)點(diǎn)的度中心性、介數(shù)中心性進(jìn)行綜合量化分析，計(jì)算得到酒泉市生態(tài)節(jié)點(diǎn)平均度中心性為0.011，平均介數(shù)中心性為1 025.5。分別將平均值以下的生態(tài)節(jié)點(diǎn)識(shí)別為介數(shù)中心性低節(jié)點(diǎn)和度中心性低節(jié)點(diǎn)，如圖6a所示。同時(shí)將中心性低節(jié)點(diǎn)與RSEI評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)有41個(gè)節(jié)點(diǎn)位于生態(tài)質(zhì)量較差的地區(qū)，10個(gè)節(jié)點(diǎn)位于生態(tài)質(zhì)量一般的地區(qū)，2個(gè)節(jié)點(diǎn)位于生態(tài)質(zhì)量良的地區(qū)，剩余113個(gè)節(jié)點(diǎn)均位于生態(tài)質(zhì)量差的地區(qū)，這說明生態(tài)質(zhì)量不佳的地區(qū)的節(jié)點(diǎn)普遍介數(shù)中心性和度中心性較低。因此，選取生態(tài)質(zhì)量差和較差地區(qū)的低中心性脆弱節(jié)點(diǎn)識(shí)別為需要進(jìn)行增邊優(yōu)化的節(jié)點(diǎn)（圖6b），同時(shí)本研究計(jì)算了酒泉生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度，對(duì)生態(tài)廊道較長(zhǎng)且生態(tài)質(zhì)量差的地區(qū)進(jìn)行篩選，將面積大于3 km2的孤島斑塊設(shè)置為“踏板”斑塊。通過ArcGIS平臺(tái)的cost_path模型，在當(dāng)前累計(jì)阻力條件下為各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行模擬增邊優(yōu)化并新增斑塊，使其與周邊的節(jié)點(diǎn)形成生態(tài)廊道。

經(jīng)過篩選后，優(yōu)化新增了生態(tài)廊道242條，新增“踏板”斑塊9個(gè)，加強(qiáng)了與周邊節(jié)點(diǎn)的連通性，構(gòu)建了更加完善的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)圖6c。

2.2.5" 酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析

將增邊前后生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)鄰接矩陣分別導(dǎo)入到Matlab中，并對(duì)其進(jìn)行隨機(jī)攻擊與惡意攻擊，總共得到3種形式的魯棒性：節(jié)點(diǎn)與邊的恢復(fù)魯棒性，以及連接魯棒性。在模擬攻擊下酒泉市生態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的恢復(fù)魯棒性變化如圖7所示。

由圖7可知，增邊前后網(wǎng)絡(luò)的初始節(jié)點(diǎn)恢復(fù)魯棒性值均為1，但在隨機(jī)攻擊下的增邊前網(wǎng)絡(luò)于第34個(gè)節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)的魯棒性開始下降；增邊后網(wǎng)絡(luò)的魯棒性仍為1，隨著被攻擊的節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，增邊前后網(wǎng)絡(luò)的魯棒性均呈現(xiàn)了先緩后增的下降趨勢(shì)并分別在攻擊了327和337個(gè)節(jié)點(diǎn)后魯棒性跌破0.1，網(wǎng)絡(luò)接近崩潰。在惡意攻擊下，增邊后的網(wǎng)絡(luò)魯棒性下降速度同樣低于增邊前網(wǎng)絡(luò)，增邊前后網(wǎng)絡(luò)魯棒性分別在攻擊162和196個(gè)節(jié)點(diǎn)前維持0.9的高值，然后分別在攻擊到309和319個(gè)節(jié)點(diǎn)后魯棒性跌破0.1。由此可知，在節(jié)點(diǎn)的恢復(fù)魯棒性中，增邊后的網(wǎng)絡(luò)在隨機(jī)和惡意攻擊下，魯棒性下降速度更加緩慢，證明增邊后的點(diǎn)恢復(fù)魯棒性優(yōu)于增邊前網(wǎng)絡(luò)，并且提升效果較為明顯。

增邊前后網(wǎng)絡(luò)的初始邊恢復(fù)魯棒性均為1，增邊前網(wǎng)絡(luò)在隨機(jī)打擊了4個(gè)節(jié)點(diǎn)后，網(wǎng)絡(luò)的魯棒性開始下降；增邊后網(wǎng)絡(luò)在隨機(jī)攻擊8個(gè)節(jié)點(diǎn)后，魯棒性才開始下降，隨著被攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，增邊前后網(wǎng)絡(luò)魯棒性逐漸降低且下降趨勢(shì)與速度近乎相同，最終分別于325和330處網(wǎng)絡(luò)魯棒性跌破0.1，網(wǎng)絡(luò)近乎崩潰。在惡意攻擊下，增邊前網(wǎng)絡(luò)相較于增邊后網(wǎng)絡(luò)，魯棒性下降更快，增邊前后網(wǎng)絡(luò)整體的下降速度與下降趨勢(shì)大致相同，并最終分別在攻擊了285個(gè)節(jié)點(diǎn)和296個(gè)節(jié)點(diǎn)后，魯棒性跌破0.1，網(wǎng)絡(luò)近乎崩潰，說明增邊后的邊恢復(fù)魯棒性仍優(yōu)于增邊前網(wǎng)絡(luò)，但是提升效果不明顯。

增邊前后網(wǎng)絡(luò)的連接魯棒性均為1，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)遭受隨機(jī)攻擊后，增邊前后的網(wǎng)絡(luò)分別呈現(xiàn)了不同的分段式下降，在初始階段增邊后的網(wǎng)絡(luò)下降速度明顯緩于增邊前網(wǎng)絡(luò)，并且在攻擊到138個(gè)節(jié)點(diǎn)前，魯棒性仍能維持在0.9的較高值上，此時(shí)增邊前網(wǎng)絡(luò)魯棒性已經(jīng)跌至0.51，隨后增邊后網(wǎng)絡(luò)魯棒性下降速度急劇變快，最終在攻擊334個(gè)節(jié)點(diǎn)后魯棒性恢復(fù)到0.22，而增邊前網(wǎng)絡(luò)僅能恢復(fù)到0.12；在惡意攻擊下，增邊前后的網(wǎng)絡(luò)魯棒性均迅速跌落，并分別呈現(xiàn)不同的分段式下降，但增邊后的網(wǎng)絡(luò)隨著攻擊節(jié)點(diǎn)的增加，魯棒性下降的速度明顯緩于增邊前網(wǎng)絡(luò)，增邊前后網(wǎng)絡(luò)分別于77和90處跌破0.1，網(wǎng)絡(luò)近乎崩潰。

3" 討" 論

本研究對(duì)酒泉市的景觀空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化從而提高酒泉市整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，通過RSEI的分析評(píng)價(jià)結(jié)果，重構(gòu)并優(yōu)化酒泉市原有的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)果可知：

1）酒泉市RSEI呈現(xiàn)北部地區(qū)低，中南部地區(qū)高的空間格局，表明中南部地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好，而北部地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差，生態(tài)水平亟須提升。

2）提取到了酒泉市潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)源地332塊、生態(tài)廊道656條，源地和廊道主要分布在中南部地區(qū)，且數(shù)量多密度高，而酒泉市北部地區(qū)的源地和廊道稀少，且廊道較長(zhǎng)，分布密度低，說明酒泉市北部的生態(tài)流通性較差，應(yīng)加強(qiáng)該地區(qū)的生態(tài)本底。

3）將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中度中心性、介數(shù)中心性與酒泉市RSEI相結(jié)合，選取需要進(jìn)行提升的生態(tài)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)增加生態(tài)踏腳石，對(duì)酒泉市潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行增邊優(yōu)化，成功增加生態(tài)廊道242條、生態(tài)踏腳石9塊。通過拓?fù)浞治霭l(fā)現(xiàn)增邊后的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)恢復(fù)魯棒性和連接魯棒性有較為明顯的提升，邊恢復(fù)魯棒性略有提升但不明顯。說明重構(gòu)后的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)整體的穩(wěn)定性和連通性得到了提升，并且提高了生態(tài)的自我恢復(fù)能力。

當(dāng)前，我國(guó)已有部分學(xué)者對(duì)RSEI展開了研究，利用RSEI對(duì)各個(gè)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，但是尚缺乏相關(guān)研究人員提出基于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)后的生態(tài)修復(fù)策略；另一部分學(xué)者針對(duì)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究，傳統(tǒng)的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)能夠形成一種網(wǎng)絡(luò)化的生態(tài)空間組織形態(tài)，通過廊道連接源地可以進(jìn)行能量的傳輸與物質(zhì)信息的交換，然而這種空間形態(tài)卻并不能夠得到有效的量化，構(gòu)建出的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)很難評(píng)價(jià)其拓?fù)湫再|(zhì)，因此難以進(jìn)一步地優(yōu)化提升。本研究基于上述兩種研究境況以及酒泉市生態(tài)環(huán)境狀況，將生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)與RSEI進(jìn)一步結(jié)合。此外，通過能量因子和夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)原始的MCR模型進(jìn)行了修正，進(jìn)而構(gòu)建了酒泉市初始的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)。通過分析生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲笜?biāo)來評(píng)價(jià)其拓?fù)湫再|(zhì)，通過RSEI指標(biāo)評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。針對(duì)RSEI較低和中心性較低地區(qū)的生態(tài)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行增邊優(yōu)化，并增加一定的生態(tài)踏腳石，以改善當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境，提升生態(tài)本底。模擬后的結(jié)果表明，增邊優(yōu)化后的酒泉市生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定，并且由魯棒性分析可知，地區(qū)生態(tài)恢復(fù)功能得到一定程度的提升。

在研究中，結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，將真實(shí)生態(tài)環(huán)境里的生態(tài)源地和廊道識(shí)別為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)里的節(jié)點(diǎn)和邊，實(shí)際上是對(duì)真實(shí)景觀簡(jiǎn)化的過程，通過簡(jiǎn)化后的復(fù)雜生態(tài)網(wǎng)絡(luò)可以通過具體的數(shù)值來量化網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì)，并對(duì)此進(jìn)行研究和分析，最終驗(yàn)證優(yōu)化后的結(jié)果。筆者認(rèn)為生態(tài)的優(yōu)化過程不僅僅要注重微觀層面的探究，同時(shí)還要注重宏觀層面的研究，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建優(yōu)化是對(duì)研究區(qū)整體生態(tài)環(huán)境的把控，是聯(lián)系而非孤立的探求各個(gè)生態(tài)源地之間相互的影響作用，從一種更加廣闊的視角看待生態(tài)問題，實(shí)現(xiàn)區(qū)域整體的生態(tài)本底的提升。將RSEI評(píng)價(jià)指標(biāo)與生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，更有針對(duì)性的對(duì)生態(tài)質(zhì)量較差的地區(qū)實(shí)現(xiàn)區(qū)域生態(tài)功能的提升，從而防治酒泉市的沙漠?dāng)U張。筆者試圖通過重構(gòu)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)從一個(gè)新的視角切入，以求實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的綜合治理與提升。

同時(shí)，本研究存在一定的局限性。本研究依照RSEI指數(shù)和拓?fù)渲笜?biāo)選擇二者都低的地區(qū)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行增邊優(yōu)化，優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)沙漠?dāng)U張，土地荒漠化等侵害時(shí)會(huì)具有更穩(wěn)定的抗干擾能力，通過增加的生態(tài)廊道也可以進(jìn)一步促進(jìn)能量與物質(zhì)信息的交換，改善區(qū)域的生態(tài)環(huán)境，而這種優(yōu)化結(jié)果最終也會(huì)影響RSEI中濕度、干度、熱度和綠度因子，但是依照現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)水平，尚不能通過優(yōu)化策略來準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)RSEI數(shù)值上的變化，希望在未來技術(shù)不斷成熟和發(fā)展下，區(qū)域景觀的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化可以被人類預(yù)測(cè)，為未來的生態(tài)修復(fù)工程起到指導(dǎo)和參考作用。此外通過潘竟虎等的研究表明，構(gòu)建出的生態(tài)廊道應(yīng)當(dāng)進(jìn)行一定程度的篩選，否則可能會(huì)出現(xiàn)大量廊道冗余的情況出現(xiàn)，同時(shí)優(yōu)化后的新增廊道是通過RSEI與拓?fù)渲笜?biāo)分析后得到的，這些修復(fù)廊道在實(shí)際過程中可能會(huì)受限于自然環(huán)境如坡度、土壤、氣候的影響，導(dǎo)致建設(shè)廊道的阻力很大，或者耗費(fèi)的人力成本和經(jīng)濟(jì)成本要遠(yuǎn)超于所預(yù)期得到的生態(tài)收益，這需要進(jìn)一步結(jié)合實(shí)際情況考慮。在生態(tài)踏腳石的選擇中還應(yīng)當(dāng)考慮到其形狀指數(shù)，有學(xué)者研究表明，踏腳石斑塊的穩(wěn)定程度取決于周長(zhǎng)和面積，在同一區(qū)域下，踏腳石斑塊的形狀越緊湊，越接近于圓圈，面對(duì)干擾的抗性也就越強(qiáng)。在之后的研究中應(yīng)當(dāng)更加充分考慮這些因素的影響，以便獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果。此外本研究在研究過程中還試圖建立起阻力因子分級(jí)與RSEI分級(jí)間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)阻力較低的地區(qū)RSEI指數(shù)高，反之阻力較高的地區(qū)RSEI指數(shù)普遍較高，這證明RSEI與阻力值分類的確存在一定的關(guān)系，推測(cè)由于RSEI由濕度、干度、熱度、綠度4個(gè)自然因子綜合分析得到的結(jié)果，而本研究中阻力因子有MNDWI和水網(wǎng)密度，土地利用，居民點(diǎn)密度，NDVI與之相對(duì)應(yīng)，因此從結(jié)果來看會(huì)存在一定的聯(lián)系，除此之外阻力因子還包括了高程、坡度、路網(wǎng)密度，這可能解釋了阻力值分類與RESI結(jié)果產(chǎn)生部分差異的結(jié)果，那么在后續(xù)的研究過程中能否進(jìn)一步構(gòu)建起阻力值分類與RSEI分級(jí)間的關(guān)系并基于此實(shí)現(xiàn)生態(tài)源地或生態(tài)廊道的分級(jí)建設(shè)，從而構(gòu)建更加完善和精確的層級(jí)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)值得進(jìn)一步探究。

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（責(zé)任編輯" 孟苗婧" 鄭琰燚）