吉林省遼河流域土地利用對氣候變化的響應(yīng)研究

李昭陽, 李 雪, 湯 潔, 劉 暢, 王筱嬌

(吉林大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院, 長春 130012)

吉林省遼河流域土地利用對氣候變化的響應(yīng)研究

李昭陽, 李 雪, 湯 潔, 劉 暢, 王筱嬌

(吉林大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院, 長春 130012)

綜合運(yùn)用遙感技術(shù)、GIS空間分析技術(shù)，在獲取吉林省遼河流域1989—2012年土地利用/土地覆被變化(LUCC)數(shù)據(jù)及1962—2012年氣候數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析了流域氣候和土地利用的時空變化特征，并運(yùn)用SPSS軟件的Spearman秩相關(guān)分析，研究土地利用對氣候變化的響應(yīng)規(guī)律。結(jié)果表明：研究區(qū)土地利用類型以耕地和林地為主，濕地、水域萎縮、草地退化已成為生態(tài)環(huán)境惡化的主要表現(xiàn)；近50 a來氣溫呈顯著增加趨勢，降水量無明顯變化；與土地利用變化數(shù)據(jù)的同期研究時段(1989—2012年)內(nèi)氣溫呈下降趨勢，其空間分布呈現(xiàn)由西南向東北逐漸降低，降水量呈增加趨勢，在空間分布上由東南向西北逐漸減少，表明區(qū)域干暖化趨勢有所改善；研究區(qū)不同土地利用類型對氣候變化的響應(yīng)有顯著差異，其中，水田、水域和草地的面積變化受降水量的累積滯后效應(yīng)顯著，而與氣溫相關(guān)性較小。

土地利用/土地覆被變化; 氣候變化;Kriging插值; 秩相關(guān)分析; 吉林省遼河流域

土地利用變化既是人類活動與氣候變化相互作用的結(jié)果，也是可持續(xù)發(fā)展中的重要因素和人類對全球變化反饋的重要表現(xiàn)形式[1]。土地利用變化與氣候變化之間的關(guān)系非常復(fù)雜[2]。大部分學(xué)者認(rèn)為LUCC是人類活動影響氣候環(huán)境的一種重要方式，土地利用類型發(fā)生改變將影響到氣候變化[3-4]。目前，大量的研究確定了LUCC對氣候變化的影響[5-9]，LUCC主要通過生物地球化學(xué)過程和生物物理過程影響地表能量收支以及降水在土壤水、蒸散發(fā)和徑流間的分配，從而對區(qū)域氣候尤其是降水和溫度產(chǎn)生影響。氣候變化對LUCC的影響，大部分研究集中在分析氣候變化對土地覆被的影響[10-14]，暖干化和降水量等是影響植被覆蓋的重要原因，但直接分析氣候變化對土地利用變化影響的相關(guān)研究較少。

遼河流域分屬于遼寧、內(nèi)蒙古和吉林三省，本文以吉林省境內(nèi)遼河流域作為研究區(qū)。該區(qū)是我國重要的農(nóng)業(yè)種植和牧業(yè)養(yǎng)殖區(qū)。由于受到自然因素和人為因素的共同影響，研究區(qū)土地利用變化劇烈、極端天氣事件頻發(fā)，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不穩(wěn)定性增加。因此，分析研究區(qū)氣候和土地利用狀況的時空變化特征，研究土地利用變化對氣候變化的響應(yīng)規(guī)律，有助于掌握氣候變化對區(qū)域土地利用變化的影響程度，并采取適當(dāng)?shù)拇胧?yīng)對氣候變化的影響，保障糧食安全，維護(hù)區(qū)域生態(tài)安全。

1 研究區(qū)概況

吉林省遼河流域位于松遼平原中部，地理坐標(biāo)為東經(jīng)123°18′—125°36′，北緯42°36′—44°10′，總面積1.57萬km2，是吉林省重要的糧食生產(chǎn)和畜牧養(yǎng)殖基地。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和食品、糧食加工是該流域的重點(diǎn)支柱產(chǎn)業(yè)之一。

研究區(qū)屬東部中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，冬季嚴(yán)寒干燥，夏季溫暖濕潤。該區(qū)位于干旱、半干旱區(qū)，多年平均蒸發(fā)量為800～1 020 mm，高溫主要集中在7—8月，降雨多集中在5—9月份。近年來，由于不合理的開發(fā)利用水、土、生物資源，加上受全球干暖化氣候的影響，研究區(qū)洪澇、干旱等災(zāi)害事件頻發(fā)，造成巨大的社會經(jīng)濟(jì)損失，與此同時，生態(tài)環(huán)境惡化趨勢顯著，水域萎縮、濕地減少、土地退化等問題日益嚴(yán)重，已成為制約區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的主要障礙因子。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究中土地利用/土地覆被變化數(shù)據(jù)采用Landsat TM/ETM衛(wèi)星遙感影像解譯獲取，數(shù)據(jù)時段包括1989年10月、1996年9月、2000年6月、2008年7月和2012年9月，共計15景影像，圖像空間分辨率為30 m×30 m，云覆蓋度小于5%。數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)來源于國家科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，分辨率為30 m。氣象數(shù)據(jù)來源為中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，本文選取1962—2012年吉林省遼河流域內(nèi)部及周邊共22個氣象站點(diǎn)[15]的逐日平均氣溫、逐日平均降水量、逐月降水距平百分率和逐月平均氣溫距平等氣象數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)處理

對Landsat TM/ETM衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行去條帶、幾何校正、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理[16]，取5，4，3波段合成假彩色圖像。在ERDAS IMAGINE軟件中采用非監(jiān)督分類的方式對圖像進(jìn)行自動分類，利用ArcGIS軟件進(jìn)行人機(jī)交互解譯，將土地利用類型劃分為10種，即水田、旱田、林地、草地、水域、灘地、居民用地、沙地、鹽堿地和濕地，最終獲得研究區(qū)LUCC空間分布圖。

對氣象站點(diǎn)逐日和逐月氣象資料進(jìn)行計算得到年均降水量、年平均氣溫、年平均降水距平百分率和年平均氣溫距平，并對年平均氣溫和年均降水量進(jìn)行趨勢分析。基于ArcGIS 10.0軟件平臺對流域內(nèi)和周邊22個氣象站1989—2012年的氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行Kriging插值，得到研究區(qū)多年平均氣溫和降水量的空間分布圖。

秩相關(guān)是一種非參數(shù)統(tǒng)計方法，適用于資料不是正態(tài)雙變量或總體分布未知；數(shù)據(jù)一端或兩端有不確定值的資料或等級資料，Spearman秩相關(guān)分析是利用定序或定距尺度變量轉(zhuǎn)化的“秩”，分析兩個變量中至少有一個為定序變量的相關(guān)關(guān)系。已經(jīng)通過實(shí)例用相關(guān)系數(shù)證明Spearman秩相關(guān)系數(shù)計算出來的結(jié)果是可靠的[17]。計算公式如下：

式中：rs——Spearman秩相關(guān)系數(shù)；di——Y變量的第i個觀測值yi的秩和X變量的第i個觀測值xi的秩的差值；n——樣本容量。rs的計算及其顯著性檢驗(yàn)均可在SPSS中自動實(shí)現(xiàn)。

由于土地利用數(shù)據(jù)為非連續(xù)數(shù)據(jù)，且Spearman秩相關(guān)分析對原始變量的分布不做要求，故選用Spearman秩相關(guān)分析來研究土地利用變化與氣候變化的相關(guān)性。土地利用對溫度和降水量的響應(yīng)存在累積滯后效應(yīng)，故保持土地利用數(shù)據(jù)不變，與前n年溫度和降水量的平均值做相關(guān)分析，采用以下公式進(jìn)行計算[18]：

R=max{R0,R0-1,R0-2,...,R0-n}

式中：R——累積滯后相關(guān)系數(shù)；R0-n——當(dāng)年LUCC與前n年的累積溫度和降水量之間的相關(guān)系數(shù)。若R=R0-n，則累積滯后期為n年，n=0，1，2，3，4，5，6。

1.3 統(tǒng)計學(xué)分析 資料收集完成后，采用SPSS 17.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。①采用頻數(shù)、百分比、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差描述女性尖銳濕疣患者的一般資料。②采用t檢驗(yàn)、方差分析對女性尖銳濕疣患者的生活質(zhì)量量表進(jìn)行評價。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化特征

在土地利用解譯的基礎(chǔ)上，獲取1989—2012年五期土地利用圖(附圖4—6)，在ArcGIS軟件中對各地類面積進(jìn)行分類匯總，結(jié)果見圖1。在20余年間，吉林省遼河流域土地利用狀況發(fā)生顯著變化。

圖1 研究區(qū)五期土地利用面積變化對比

從圖1可以看出，研究區(qū)1989—2012年旱田呈增長趨勢，草地、灘地和濕地面積不斷減少，水田和鹽堿地在2000年達(dá)到峰值，林地在1989年面積最大，之后的四個時期林地面積有所增加。耕地和林地是研究區(qū)土地利用變化的核心類型，旱田面積基數(shù)大，占總土地面積的54%以上，年均增長率為0.78%，水田面積比由1989年的3.67%增長到2012年的5.39%，年增長率為0.23%。林地面積在23a間減少了276.41km2，但近些年來的退耕還林、人工造林等措施使得森林覆蓋率有所上升。草地、水域、灘地和濕地均有不同程度的減少，年均減少率分別為5.62%，1.31%，5.73%和7.53%。1989—2012年鹽堿地增加了25.84km2，但自2000年以來呈逐漸減少趨勢。

3.2 氣候變化特征

3.2.1 氣侯要素年均變化特點(diǎn) 由研究區(qū)長時間序列年平均氣溫和年均降水量變化可知(圖2)，50a間氣溫呈波動上升趨勢，增加速率為0.33℃/10a，呈變暖趨勢；降水量變化幅度較小，總體呈上升趨勢，上升速率為5.61mm/10a。為分析氣候變化對土地利用變化的影響，故主要研究1989—2012年的氣候變化，從圖3中可以看出短期氣候變化與長期氣候變化趨勢呈現(xiàn)顯著差異，1989—2012年的24a間年平均氣溫呈下降趨勢，下降速率為0.17℃/10a；降水量呈增加趨勢，增加速率為7.66mm/10a。氣溫時段性變化明顯，分為一個偏高階段和兩個偏低時段，其中1998—2009年為氣溫偏高時期；1989—1998年和2009—2012年為氣溫偏低時期。降水時段性變化亦十分顯著，分為兩個偏多和一個偏少時段，1989—1996年和2008—2012年為降水量偏多時期；1996—2008年為氣溫偏少時期。由圖4可以看出，年均氣溫距平值19a距平值均為正，只有5a為負(fù)，說明研究區(qū)24a氣溫整體處于偏暖階段。年均降水距平百分率有16a為負(fù)值，8a為正值，其中2010年年均降水量達(dá)到最高值，年降水量約為914.88mm，這也是降水量趨勢增高的主要原因。因此，近年來研究區(qū)暖干化趨勢有所改善。

圖2 研究區(qū)長時間序列年平均氣溫和年平均降水量變化

圖3 研究區(qū)短時間序列年平均氣溫和年平均降水量變化

圖4 研究區(qū)年平均氣溫距平、年均降水量距平百分率

3.2.2 氣候要素空間變化特征 為進(jìn)一步分析研究區(qū)氣候的空間分布特征和變化規(guī)律，將1989—2000年和2001—2012年多年平均氣溫和降水量進(jìn)行空間插值分析，得到多年平均氣溫和降水量的空間分布圖(圖5和圖6)。從圖5中可看出研究區(qū)多年平均氣溫空間分布呈由西南向東北逐漸降低的特征，21世紀(jì)初期平均氣溫較20世紀(jì)90年代的平均氣溫變化幅度較小，但部分地區(qū)氣溫較90年代有所降低，1989—2000年和2001—2012年年平均氣溫分別為6.24℃和6.27℃。從研究區(qū)多年年均降水量分布圖(圖6)中可以看出，降水量的空間分布特征由東南向西北減少，研究區(qū)東南部降水量較大，而西北地區(qū)降水量較少，最大降水量和最小降水量相差約為330 mm，研究區(qū)東南地區(qū)2001—2012年降水量較1989—2000年降水量增加，但降水量大的范圍有所減少，降水量減少趨勢向西北方向推移。研究區(qū)西北地區(qū)氣溫較高而降水較少，氣候較為干旱；東南地區(qū)降水量最大，較為濕潤。

圖5 研究區(qū)各時段年均氣溫空間分布

圖6 研究區(qū)各時段年均降水量空間分布

3.3土地利用對氣候變化的響應(yīng)關(guān)系

圖7 土地利用狀況與不同滯后時段累積降水量和氣溫的相關(guān)系數(shù)

(1) 耕地。研究區(qū)為國家重要商品糧基地，耕地受短期氣候變化影響不明顯。水田與當(dāng)年的降水量和氣溫?zé)o明顯相關(guān)性，但是水田面積變化明顯受多年降水量的影響，且存在滯后效應(yīng)，水田面積與前4 a累積降水量呈顯著正相關(guān)，顯著性<0.05。水田面積的變化受多年氣溫影響較小，與前4 a累積降水量呈較大相關(guān)性，即區(qū)域前4 a年均降水量較多且氣溫較高，區(qū)內(nèi)水資源較豐富，水田的種植面積會有所增加。

旱田面積對氣候和降水的相關(guān)性不顯著，旱田作為研究區(qū)的主要土地利用類型，抗旱能力強(qiáng)，不易受氣候變化的影響，該區(qū)旱田主要受到人為影響，為保證糧食生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)增長的需求，旱田面積不斷擴(kuò)大。2002年吉林省水利部要求各市縣按照本省水資源條件合理確定水田規(guī)模，供水緊缺導(dǎo)致大量水田改為旱田。

(2) 林地和草地。林地的面積與當(dāng)年降水量無相關(guān)性，由于森林具有較強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)能力，受短期降水和氣溫的影響較小，但與前4 a累積降水量呈較強(qiáng)的正相關(guān)性，表明5 a連續(xù)較高的降水量有益于林地面積的增加。同時，前四年累積氣溫較高時林地面積會有所減少，氣溫升高會增加森林災(zāi)害發(fā)生的頻率[20]。為分析林地面積變化與地形特點(diǎn)的關(guān)系，將林地分布與DEM高程數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析，從圖8中可以看出，1989—2012年林地分布特征未發(fā)生較大變化，故林地的減少與地形特點(diǎn)的關(guān)系較小。研究區(qū)草地面積變化主要受降水影響，對降水的累積滯后期為6 a。草地面積對氣溫變化的響應(yīng)不顯著。草地面積的變化(圖9)與地形關(guān)系較密切，2012年較1989年比，在DEM值較大區(qū)域草地幾乎沒有分布，在DEM值較小區(qū)域草地面積也大量退化，因此，草地面積的減少受到人為、氣候和地形的共同影響。

圖8 林地分布與DEM高程圖

圖9 草地分布與DEM高程圖

(3) 水域。水域與降水量和氣溫表現(xiàn)出顯著滯后效應(yīng)，累積滯后期均為4 a。其中水域面積與前4 a累積降水量顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)到達(dá)0.9，與前4 a累積氣溫相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為-0.7，說明若降水量連續(xù)五年較高且氣溫較低，則蒸發(fā)量小于降水量，使得水域面積明顯增加。

(4) 鹽堿地。鹽堿地與降水量始終呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，對降水量和氣溫累積滯后效應(yīng)較強(qiáng)，尤其與前4 a累積降水量呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.9，且顯著性<0.05。鹽堿地與氣溫累積滯后期為4 a，即連續(xù)4 a的氣溫增加和降水減少就會加劇研究區(qū)的鹽堿化。

總體上看，吉林省遼河流域不同土地利用類型對氣溫、降水量的響應(yīng)有所不同，但都會不同程度受到氣候要素變化的影響。

4 結(jié)論與建議

本文將RS與GIS相結(jié)合，對吉林省遼河流域1989—2012年氣候變化和5個時段土地利用變化的時空特征進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，氣溫呈下降趨勢，而降水量呈增加趨勢，但增加幅度較小。土地利用變化總體趨勢為耕地(旱田和水田)、居民地、鹽堿地面積增加，草地、林地、水域、灘地和濕地面積減少，土地利用結(jié)構(gòu)不合理。其原因主要是該區(qū)人口密度較大，土地開發(fā)利用強(qiáng)度逐年增大，加之氣候變化的影響，使得土地退化，大量未利用地被開墾為農(nóng)田。

氣候變化尤其是溫度和降水量的變化對土地利用/土地覆被變化有重要影響。本文采用相關(guān)分析的方法，揭示出該區(qū)土地利用變化對氣候變化的響應(yīng)具有累積滯后性，特別是降水量對土地利用變化起主導(dǎo)作用，其中水田、水域和鹽堿地對前4 a累積降水量呈顯著相關(guān)。

為適應(yīng)氣候變化，推進(jìn)我國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施、保障研究區(qū)糧食安全，采取適當(dāng)?shù)膽?yīng)對措施十分必要。根據(jù)社會需求和發(fā)展目標(biāo)，有計劃地進(jìn)行農(nóng)、林、牧生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整并建立土地利用可持續(xù)優(yōu)化模式；改進(jìn)作物品種布局，有計劃地培育和選用抗旱、抗?jié)场⒖垢邷氐瓤鼓嫫贩N，以盡量減少損失和實(shí)現(xiàn)潛在效益，提高農(nóng)業(yè)對對氣候變化不利影響的抵御能力；增強(qiáng)農(nóng)業(yè)基本建設(shè)，改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)、科學(xué)灌溉，提高農(nóng)業(yè)用水效率；加強(qiáng)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警；加強(qiáng)水庫河道堤和分蓄滯洪區(qū)等水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高抵御極端氣候等自然災(zāi)害的能力；加強(qiáng)農(nóng)業(yè)土地資源的合理規(guī)劃，在土地適宜性評價的基礎(chǔ)上構(gòu)建符合生態(tài)安全的土地利用格局。

[1] Turner B L, Skole D, Sanderson S, et al. Land-use and Land-cover Change, Science/Research Plan[A].IGBP Report No 35 and HDP Report No 7[C]. Stochkholm:IGBP,1995．

[2] 閆丹, Uwe A, Schneider, Erwin Schmid,等. 未來氣候變化對鄱陽湖區(qū)土地利用變化的影響評估[J]. 資源科學(xué),2013,35(11):2255-2265.

[3] Dale V H. The relationship between land-use change and climate change[J]. Ecological applications, 1997,7(3):753-769.

[4] Dilly O, Hüttl R F. Top-down and Europe-wide versus bottom-up and intra-regional identification of key issues for sustainability impact assessment[J]. Environmental Science & Policy, 2009,12(8):1168-1176.

[5] Foley J A, DeFries R, Asner G P, et al. Global consequences of land use[J]. science, 2005,309(5734):570-574.

[6] Pielke R A. Land use and climate change[J]. Science, 2005,310(5754):1625-1626.

[7] 張潤森,濮勵杰,劉振.土地利用/覆被變化的大氣環(huán)境效應(yīng)研究進(jìn)展[J].地域研究與開發(fā),2013,32(4):123-128.

[8] 劉紀(jì)遠(yuǎn),邵全琴,延曉冬,等.土地利用變化對全球氣候影響的研究進(jìn)展與方法初探[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2001,26(10):1015-1022.

[9] 毛慧琴,延曉冬,熊喆.土地利用變化對氣候影響的研究進(jìn)展[J].氣候與環(huán)境研究,2011,16(4):513-524.

[10] 李曉兵,陳云浩,張云霞,等.氣候變化對中國北方荒漠草原植被的影響[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2002,17(2):254-261.

[11] 高志強(qiáng),劉紀(jì)遠(yuǎn).1980—2000年中國LUCC對氣候變化的響應(yīng)[J].地理學(xué)報,2006,61(8):865-872.

[12] 韋振鋒,任志遠(yuǎn),張翀.近12年廣西植被覆蓋與降水和氣溫的時空響應(yīng)特征[J].水土保持研究,2013,20(005):33-38.

[13] 李曉兵,陳云浩,張云霞,等.氣候變化對中國北方荒漠草原植被的影響[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2002,17(2):254-261.

[14] 王兮之,梁釗雄,周顯輝,等.黃河源區(qū)瑪曲縣植被覆蓋度及其氣候變化研究[J].水土保持研究,2012,19(2):57-61.

[15] 劉暢.吉林省遼河流域生態(tài)環(huán)境因子時空變化及綜合評價研究[D].吉林：吉林大學(xué),2013.

[16] ERDASIMAGINE遙感圖像處理方法[M].北京：清華大學(xué)出版社,2003.

[17] 金屯.數(shù)量生態(tài)學(xué)[M].北京：科學(xué)出版社,2004.

[18] 趙玉萍,張憲洲,王景升,等.1982年至2003年藏北高原草地生態(tài)系統(tǒng)NDVI與氣候因子的相關(guān)分析[J].Resources Science,2009,31(11):1988-1998.

[19] 李克讓,陳育峰,黃玫,等.氣候變化對土地覆被變化的影響及其反饋模型[J].地理學(xué)報,2000,55(1):57-63.

[20] 魏書精,孫龍,魏書威,等.氣候變化對森林災(zāi)害的影響及防控策略[J].災(zāi)害學(xué),2013,28(1):36-40.

StudyontheResponseofLandUse/LandCovertoClimateChangeinLiaoRiverBasinofJilinProvince

LI Zhao-yang, LI Xue, TANG Jie, LIU Chang, WANG Xiao-jiao

(CollegeofEnvironmentandResources,JilinUniversity,Changchun130012,China)

Utilizing the remote sensing technology and GIS spatial analysis technology, we analyzed the spatiotemporal changes in climate and land uses in Liao River Basin of Jilin Province. Synthesizing the data on land use and land cover change (LUCC) through 1989—2012 and climatic data of 1962—2012, we revealed the response of land use change to climate change with the Spearman rank correlation analysis. The results indicated that the cultivated land and the woodland were the dominant land use types in the study area. The reductions of wetland, water area and the grassland degradation were occurring in this area. In recent five decades, mean annual temperature (MAT) increased significantly while mean annual precipitation (MAP) changed slightly. Through 1989—2012, MAT tended to decrease but MAP tended to rise. MAT decreased from the southwest to the northeast and MAP increased from southeast to northwest, which illustrated that the drier and warmer trend had improved in this area. The determinants of the response of land use types to climate change differentiated in different land use types. The spatial distribution of paddy field, water area and grassland presented a hysteresis response to MAP and showed a little response to MAT variation.

land use and land cover change; climate change; Kriging interpolation; rank correlation analysis; Liao River Basin of Jilin Province

2014-04-03

：2014-07-16

遼河源頭區(qū)水污染綜合治理技術(shù)及示范研究(2012ZX07202-009);國家自然科學(xué)基金資助項目(41201080)

李昭陽(1978—),女,吉林長春人,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)工程研究。E-mail:lizhaoyang227@163.com

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