水環境承載力中長期預警研究-以昆明市為例

崔 丹,陳 馨,曾維華

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水環境承載力中長期預警研究-以昆明市為例

崔 丹,陳 馨,曾維華*

(北京師范大學環境學院,北京 100875)

基于系統動力學動態模擬仿真方法,構建水環境承載力預警方法體系,并以昆明市為研究對象,對其水環境承載力超載狀態進行預警.研究結果顯示:在目前發展情景(BAU)下, 2015~2025年10a間,昆明市水環境承載力超載狀態綜合指數從1.78逐漸增大到2.22,水環境超載狀態不斷惡化;昆明市系統耦合協調度一直處于0.5~0.8之間,且社會總功效大于水環境總功效,社會經濟子系統與水環境子系統互相拮抗;警度自中警轉為巨警,信號燈由橙燈轉化為紅燈,昆明市未來面臨著嚴峻的水環境承載力超載問題.

預警；水環境承載力；系統動力學；昆明市

近年來,隨著我國經濟發展和城市化進程的加快,流域水污染負荷急劇增加,多種污染物的排放量超過水環境承載能力,引發了流域水質惡化及生態系統功能退化等一系列水環境問題[1].“十二五”規劃實施以來,中央和地方政府將科學認知資源環境承載能力視為制定區域發展規劃戰略的基礎性工作[2].黨的十八屆三中全會公報、最新修訂的《環境保護法》以及《水污染防治行動計劃》均明確提出應建立完善的環境承載力監測預警機制,以促進水環境保護和社會經濟的可持續發展[3-4].開展水環境承載力預警研究,不僅能夠準確預報水環境可能出現的超載情況、預判水環境與社會經濟發展的協調程度,而且能夠提前預知水環境承載制約因素,從而為決策部門及時采取排警決策提供科學依據[5-7].因此,構建科學有效的水環境承載力預警體系對于我國水環境保護和社會經濟的可持續發展顯得尤為重要.

目前國外多關注于環境預警理論和方法的研究,形成了諸如ECCO模型[8]、概率模型[9]、故障樹分析應急預警系統[10]等多種技術方法,但針對水環境承載力預警方法的研究較少.國內對于水環境承載力預警的研究,大多通過建立指標體系對環境質量或資源供需關系進行預警.在預警指標構建上,主要包括三類:一是基于PSR理論,從壓力、狀態、響應三方面建立指標體系[11-12];二是基于“自然—社會—經濟”復合生態系統理論從自然、社會、經濟三方面建立指標體系[13-14];三是參考經濟預警系統,從警情、警源、警兆三方面構建指標體系[15-16].在研究方法上,一些學者應用層次分析法[17]、水質模型[18]、水環境容量模型[19]、多指標綜合評價模型、供需平衡與多目標分析模型[20]對水環境承載力進行預警研究.

總的來說,目前國內外對于水環境承載力預警的研究思路和方法多沿用評價手段,沒能對未來的水環境超載狀態進行評判,不能真正體現預警的內涵.同時,在警義界定上,多直接定義水環境容量超載、水資源量供不應求為警情,不能全面反應水環境的超載狀態;在警度量化上,因對水環境承載力概念界定不清,難以對警情指標采取合適的評判方法,評判時往往只考慮承載率這一指標,沒有考慮系統動態發展和協調情況;在確定警限、劃分警區上面,往往通過文獻調研和專家經驗來確定,沒有結合研究區域具體規劃情況.

為此,本研究以水環境承載力理論為依據,在國內外水環境承載力評價與預警研究的基礎上,科學的對水環境承載力進行概念厘定;并借鑒經濟預警和環境預警的成功經驗,將水環境承載力預警體系劃分為以下階段:明確警義、識別警源、預測警情、分析警兆、評判警情、界定警度、排除警情.同時,在警情預測上,運用系統動力學動態仿真的方法,以動態的跟蹤警兆、警情的發展;在警情評判上,引入水環境承載力超載狀態綜合指數和社會經濟與水環境耦合協調度,以全面的反映水環境的超載狀態,這為水環境承載力預警理論方法體系的完善做了有益探索,對今后開展相關研究具有重要意義.

1 水環境承載力的概念及表征

1.1 水環境承載力概念

目前,學術界對水環境承載力的概念尚未有統一的定義,較為科學的環境承載力概念為:“在某一時期,某種狀態或條件下,某地區的環境所能承受人類活動作用的閾值”[21].但在具體研究中,水環境承載力的概念極易與水環境容量、水資源承載力、水生態承載力等概念交叉混淆[22-23],這直接導致選取指標體系時沒有統一的標準,進而難以形成公認的水環境承載力量化方法,嚴重限制了水環境承載力預警的研究.因此,如何科學準確的定義水環境承載力,避免概念上的混淆,對于預警體系的構建至關重要.

水環境承載力強調自身的綜合屬性,而水環境容量、水資源承載力和水生態承載力在概念內涵上都有各自不同的側重點:水環境容量側重的是水環境消納污染物的能力,即“水質”方面的承載能力[24];水資源承載力指水環境供給水資源的能力或人類在生產生活中可利用水資源的能力,即“水量”方面的承載能力[25];水生態承載力強調的是水體在維持自身生態系統健康發展條件下,支撐人類活動的能力,即“水生態”方面的承載能力[26].因此,水質、水量、水生態代表了水環境的3個方面,3者之間既有區別,又存在相互聯系,都是組成水環境承載力這一整體概念必不可少的一部分.

綜上,本研究將水環境承載力的定義表述為:全面考察了水質、水量和水生態以及與之相應的對人類活動的綜合承載能力.該定義是對水環境容量、水資源承載力、水生態承載力3者的綜合,既強調水環境消納污染物的能力和水環境供給水資源的能力,還強調水環境支撐水生態系統的能力,并將水環境與人類活動有機聯系在一起.

1.2 水環境承載力的表征

水環境承載力可用發展和限制這兩種變量的聯系來表征.依據所厘定的定義,本研究將水環境承載力表征為:一定時空范圍內,水環境系統在能保證一定的納污功能、水資源供給功能和生態功能的前提下,所能承載的人口經濟閾值.其中,限制變量即為水環境承載力的3個分量,3個分量的超載將會限制人口和經濟的增速.發展變量即為系統在分量限制下的總人口、地區生產總值、污染物排放量、水資源需求量和生態需水量等因素.

水環境承載力的3個分量表征和量化方法如表1所示.本研究采用水體污染物的環境容量和水資源可利用量來表征水環境容量和水資源承載力;對于水生態承載力,主要從保障水生態系統服務功能即生態供水滿足相應生態需水的角度進行界定.因此,本文進一步選擇生態需水保障率作為度量水生態承載力超載狀態的量化指標.

表1 水環境承載力各分量表征方法表

2 預警方法

水環境承載力超載狀態預警是指對水環境承載的未來狀態進行測度,以預報不正常狀態的時空范圍和危害程度并提出防范措施.在水環境承載力理論的基礎上,本研究借鑒經濟預警和環境預警的成功經驗[27],將流域/區域水環境承載力預警研究劃分為以下階段:明確警義、識別警源、預測警情、分析警兆、評判警情、界定警度、排除警情.

2.1 明確警義及警源識別

圖1 系統因果反饋回路圖

警義即警情的含義,明確警義,實際上是對超載狀態進行最基本的定性判別,解決的是“何種狀態需要報警”的問題,本研究的警義為水環境超載狀態.警源即警情產生的來源,是警情預測的基礎,能夠為后續的排警提供幫助.區域社會經濟和水環境在相互影響和相互作用下形成了一個非線性、高階次的復雜系統[28],因此,本研究對于警源的識別采用系統分析法,即通過調查收集昆明市水系統背景資料,在明確考察昆明市未來社會經濟發展對水環境影響這一目標的基礎上,將昆明市行政區范圍劃定為系統邊界,進而通過系統結構分析,劃分為人口-經濟-水資源-水環境四個子系統,同時,綜合考慮子系統組成要素之間的聯系,形成系統因果反饋回路圖(如圖1所示).

由回路圖可知,影響水環境容量的警源可追溯到居民生活污染排放和產業污染排放;影響水資源承載力的警源可追溯到居民生活用水、各產業用水和城市環境雜用水;而過多的生產生活用水會直接導致生態需水保障率的降低,從而容易引起水生態承載力超載,此三者的警源均可歸納為人口規模和經濟規模.因此,人口和經濟規模正是昆明市水環境承載力超載狀態的警情來源.

2.2 基于系統動力學動態仿真的警情預測方法

識別警源后,需要預測警情.警情預測是預警系統的信息來源,也是系統運行的前提,本研究采用系統動力學動態模擬仿真的方法進行警情預測.系統動力學以系統分析和因果反饋的理論為基礎,應用計算機模擬仿真技術預測復雜系統的發展動態.它可以根據已知系統,結合研究目的、現狀、系統內要素關系以及前人的實踐經驗來建立模型,相對于其他預測方法,系統動力學對復雜系統在時間序列上的動態研究更有優勢,并可根據輸出結果對系統進行優化[29].因此,本研究采用系統動力學的方法對昆明市的水環境承載力超載狀態進行警情預測,以動態的跟蹤警兆、警情的發展,并結合情景分析,考察目前發展情境下,昆明市未來的水環境承載力超載狀態與趨勢,從而為昆明市環保部門的排警決策提供支撐.

本研究在系統分析的基礎上,采用系統動力學軟件STELLA(Structure Thinking Experimental Learning Laboratory with Animation)建立昆明市水系統的動態仿真模型.參數設定的數據資料主要來源于:2010~2014年中國環境統計年報; 2010~2014年云南省統計年鑒、云南省水資源公報、昆明市統計年鑒、昆明市環境質量公報;“十二五”期間滇池流域水污染防治規劃、昆明市海綿城市建設專項規劃、昆明市環境保護與生態建設規劃、昆明市城鎮再生水利用專業規劃;第一次全國污染源普查云南省農業污染源普查報告以及相關學者的研究結果等[30-31].模型的模擬時段為2010~2025年,時間步長DT=1a.

2.3 水環境承載力超載狀態警兆判別

警兆即警情的預兆,是警情演變的一種初始形態,預示著警情有可能發生.分析判別警兆,實際上是在評判警情之前,提前對系統做出預判,考察是否有可能出現警情,需不需要對預測結果進行下一步的評判.

環境承載率是社會經濟壓力與環境可承載能力的比值[32],水環境承載率可以直觀對比壓力強度是否超出水環境的承載能力,衡量現狀值和理想值的差距,是水環境承載力預警方法體系中常用的警兆指標,其計算公式如下:

當具體分析水環境中的水生態分量時,可采用生態需水保障指數作為警兆指標,其值計算為:

式中:ECO-D與ECO-P分別為生態需水量和生態供水量;ECO為生態需水保障率.

當值在[0,1)范圍內,表示水環境可承載區域內的人類社會經濟活動;=1時,處于恰可承載狀態;>1時,水環境承載力處于超載狀態,且越大,超載情況越嚴重.當ECO在[0,1)范圍內,表示水生態系統能夠提供正常的服務功能,處于可承載狀態,ECO>1表示水生態系統超載,無法正常提供服務.考慮到實際應用中,在水環境達到臨界承載狀態時做出預警,往往不能充分發揮預警的作用,因此,從提前預判的角度,本研究將30.8且有增大趨勢判別為警兆出現,需要進行下一步的預警,即當30.8時,系統進入了臨界超載區.

2.4 水環境承載力超載狀態警情評判方法

通過警情預測與警兆判別,需進一步分析評判警情,即用統一、客觀的方法來量化表征警情,以便界定其所在的警度.本研究將水環境承載力超載狀態綜合指數和社會經濟與水環境耦合協調度作為警情評判的指標.

2.4.1 水環境承載力超載狀態綜合指數 考慮短板效應,本文采用內梅羅指數法計算水環境承載力超載狀態指數.為綜合體現水環境承載力的超載狀態,本研究以警兆判別中所提到的環境承載率和生態需水保障指數作為評價基礎,考慮水環境容量、水資源和水生態3個方面以計算水環境承載力超載狀態綜合指數,計算公式如下所示:

式中:1,2,3分別為水環境容量承載率、水資源承載率和生態需水保障指數.

當在[0,1]區間時,區域內的人類社會經濟發展程度在水環境可承載范圍內,且越接近于0,區域的開發潛力越大,水環境受壓力影響越小;=1時,區域內水環境恰能承載人類活動強度;>1時,則社會經濟壓力超出水環境可承載的程度.

2.4.2 社會經濟與水環境耦合協調度 社會經濟發展和水環境之間的耦合作用,可視為兩個系統相互作用的集合,既包括發展對水環境產生的壓力和脅迫作用,又包括水環境對發展產生的約束作用;既包括水環境對發展的承載支撐作用,也包括發展的理論技術進步對水環境的改善作用.社會經濟與水環境之間的耦合協調度反映了兩者之間的協調發展程度,是對系統發展趨勢的一種評判方法[33].因此,本研究引入社會經濟和水環境耦合協調度評判警情,以判斷水環境與社會經濟發展的協調程度,耦合協調度越高,系統越趨向協調有序發展.耦合協調度的計算方法可分為以下4步.

(1)計算功效函數

設變量u(1,2,3……,) 是社會-經濟-水環境系統序參量,u為第個序參量的第個指標,其值為x(=1,2,3……,),α和β分別為序參量在系統穩定臨界點的上限值與下限值,當序參量的值越大時,系統耦合越好,則該變量為正功效指標;當序參量的值越小時,系統耦合越好,則該變量為負功效指標,因而社會-經濟-水環境系統對系統有序的功效函數u可表示為:

式中u是變量x對系統的功效貢獻大小,反映了各指標達到系統穩定目標的滿意程度.由功效函數的意義和算法可知,u?[0,1],u越接近于1,則功效越大,越能使人滿意;u越接近于0,則功效越低,越不使人滿意.

(2)結果集成

由于社會經濟子系統和水環境子系統相互作用而又處于兩個不同的子系統,我們通過集成方法計算子系統內各個序參量的總貢獻度,一般以線性加權法或幾何平均法計算單個子系統的綜合功效值,計算公式如下所示:

式中:U為子系統功效值,為序參量功效的權重,可用熵權法、層次分析法、變異系數法、德爾菲法等方法確定. 為了避免主觀權重的影響,本文采用幾何平均法計算社會經濟子系統和水環境子系統的系統功效值.

(3)計算耦合度

根據物理學中容量耦合概念及相關模型,可以推出社會經濟發展與水環境的耦合度計算方法,如下式:

式中:即系統耦合度,且?[0,1],越接近于1,則系統耦合越好,越趨向于有序發展,越能使人滿意;越接近于0,則系統耦合越差,趨向無序和衰退,越不能使人滿意.1與2分別為社會經濟與水環境的功效值.

(4)計算耦合協調度

由于耦合度僅能反應系統耦合作用的強度和發展趨勢,不能反應系統整體功效的水平和協調水平,故在耦合度的基礎上,構造耦合協調度模型,以反應耦合作用的協調水平,公式如下:

式中:為整個系統的耦合協調度;為社會經濟與水環境調和指數,值反映系統整體的協調水平;作為待定系數,可調和子系統在整體系統中的重要程度,一般認為社會經濟發展和水環境同等重要,故取=b=0.5.結合各個學者的研究[34-36],我們對耦合協調度進行劃分,的數值區間及其對應系統的耦合協調狀態如表2所示.

表2 社會經濟與水環境耦合協調度分類表

2.5 水環境承載力超載狀態警度界定與報警

警度即警情危急的程度,界定并預報警度時,警情不能直接轉化為可預報的警度,需通過警限來確定警度.警限的確定不僅需要根據系統化的理論,還應結合研究區域的規劃情況進行確定.

本研究采用水環境承載力超載狀態臨界值和控制圖法相結合的方法確定警限.控制圖法[37]是一種通過分析樣本數據來評判數據是否屬于正常狀態的方法.在該方法的設定下,被考察的指標值服從正態分布(2),其中為的均值,為的標準差.當產品的生產過程處于正常狀態時,指標值應以99.73%的概率落在3范圍之內.如落在±3在之外,可以認為超出了控制界限,過程被某種因素干擾而變得不穩定,系統需要立刻報警來提醒操作者采取措施.

預報得到的警度,是當前警情狀態的反映,為綜合體現系統超載狀態和動態協調發展,將警度和社會經濟-水環境耦合協調度結合起來,采取警情信號燈綜合描述當前警情,詳見表3.表中藍燈表明水環境處于安全狀態,整個系統向有序且高水平協調的方向發展;綠燈表明水環境處于安全狀態,整個系統向有序且高水平協調的方向發展;黃燈表明水環境出現輕度至中度超載,耦合協調水平一般,需要采取排警措施;橙燈表明耦合協調度和水環境承載力超載狀態都處于較危險的水平;紅燈表明水環境嚴重超載或者社會經濟系統已經開始衰退.

表3 警度與耦合協調度綜合報警表

2.6 水環境承載力超載狀態排除警情方法

當警情發生時,決策者需要對此進行響應來排除警情,這種響應就是排警決策.排警決策是指應對警情的響應手段,在確定排警決策時,不僅要考慮警情和警度,更要對警情的警源進行分析,同時結合警兆提出有效緩解警情的對策.在實際操作中,可從雙向調控角度提出緩解對策;并從敏感度分析角度進行警源參數篩選,進而對不同排警決策進行情景模擬仿真,以考察警情是否得到排除;如無法使系統安全,則需采取進一步措施.

3 結果與分析

3.1 警情預測結果分析

3.1.1 SD模型有效性檢驗 為驗證模型的運算結果與客觀實際的吻合程度,本研究選取昆明市2010~2014年人口、GDP、COD和氨氮排放量的歷史數據與模擬仿真結果進行對比分析,結果如圖2所示.經對比,模擬值與歷史數據的相對誤差率平均值不超過15%,絕大多數的參數運行結果誤差小于10%,說明模型擬合程度較好,模擬預測結果真實可信.

3.1.2 BAU情景下動態模擬仿真結果與分析 目前發展情景(BAU)指的是對現在的發展趨勢不加約束的情景,按照昆明市目前發展情景的設置,以2014年為基準年,預測昆明市2015~2025年的人口社會經濟發展狀態,結果如圖3所示.

圖2 SD模型的模擬驗證

圖3 BAU情景下昆明市2015~2025年人口社會經濟發展情況

從圖3可以看出,昆明市2015~2025年間,在不施加外界約束的情景下,總人口不斷增加,其中城鎮人口占比不斷增高,城鎮化比例的增加直接導致城鎮生活用水量及污染物(CODCr,氨氮)排放量不斷增加,同時,農村人口的不斷減少,使得農村生活用水量及污染物質排放量不斷減少.作為重要的旅游城市,昆明市第三產業發展最快,第二產業次之,第一產業發展緩慢.各產業所消耗的水資源及其污染物質排放量(CODCr,氨氮)均呈現上升趨勢,但不同產業增加的幅度存在差異.其中,以農林業為主的第一產業消耗水資源最快,排放氨氮最多,CODCr最少;以旅游服務業為主的第三產業則消耗水資源最少,排放的氨氮最少,但排放的CODCr最多,比第二產業工業廢水排放出的CODCr還要多,這說明旅游服務業帶來了高濃度污染的生活污水,生活污水的增加給昆明市水環境承載力帶來巨大壓力.

3.2 警兆判別結果與分析

BAU情景下,昆明市的水環境承載率計算結果如表4所示,生態需水保障指數在2020年和2025年的計算結果分別為0.53和0.43.從表4和生態需水保障指數的計算結果可以看出:在不對昆明市水環境施加外界約束的情景下,2020年和2025年的生態需水保障指數分別為0.53和0.43,模擬結果均小于0.8,說明水生態系統服務功能可以得到保障;而水資源、CODCr和氨氮在2020年的承載率分別為0.82、1.67和2.38,2025年的承載率分別為1.15、2.04和2.78,均大于0.8,說明三者均處于超載狀態,且隨著時間推移,承載率趨向上升,超載狀態愈發惡劣,其中氨氮超載狀態最為嚴重.因此,從警兆的判別結果來看,BAU情景下,水資源、CODCr和氨氮的警兆指標值皆大于0.8,且有隨時間上升的趨勢,故可以作為具體的警兆指標,并需要進一步對警情進行評判.

3.3 警情評判結果與分析

根據公式(4)~公式(9),分別對BAU情景下昆明市2015~2020年的水環境承載力超載狀態綜合指數和耦合協調度進行計算,計算結果如表5和表6所示.從表中可以看出,超載狀態綜合指數于2015~2018年維持在1.78,且于2019~2025年間不斷增大,說明超載狀態逐漸惡化;2015~2025年間,耦合協調度大于0.5小于0.8,社會總功效大于水環境總功效,說明水環境難以支撐社會經濟發展,子系統互相拮抗耦合.

表4 BAU情景下昆明市2020年和2025年的水環境承載率

表5 BAU情景下昆明市水環境承載力超載狀態綜合指數

表6 BAU情景下昆明市社會經濟和水環境耦合協調度

3.4 警度界定與報警

3.4.1警度界定 警度是在警限確定的基礎上劃分的.本文采用水環境承載力超載狀態臨界值和控制圖法相結合的方法確定警限.結合昆明市作為全國主體功能區劃中重點開發的實際情況,我們在臨界超載點“1”時劃分輕警和安全區;同時,考慮承載率為“1.5”的弱超載-中等超載臨界點和“2.0”時的中等超載-嚴重超載臨界點,結合控制圖法劃分中警、重警與巨警.劃分結果見表7.

3.4.2 預警結果與分析 結合水環境承載力超載狀態綜合指數和社會經濟和水環境耦合協調度,得出BAU情景下的警情信號燈,如表8所示.從表8可以看出,水環境承載力超載狀態于2022年進入巨警,同年,耦合協調度也受到水環境超載影響開始下降,警度達到紅燈,表明BAU情境下,到2022年,昆明市水環境將完全無法容納社會經濟發展帶來的巨大壓力,整個水系統趨于紊亂退化,無法協調持續發展,必須施行相應的排警決策.

在排警決策方面,可分別從提高水環境承載力和降低社會經濟對水環境壓力2個方面入手.諸如通過水利設施蓄水和雨水回用措施等提高水環境承載力;調整經濟增速、人口規模和產業結構、提高廢水回用率等以降低社會經濟對水環境壓力.

表7 BAU情景下昆明市警度劃分表

表8 BAU情景下昆明市警情信號燈預警結果

4 結論

4.1 BAU情景下,昆明市未來的水生態系統服務功能可以得到保障,而水資源、CODCr、氨氮承載率均屬于超載狀態,其中氨氮超載狀態最為嚴重;超載狀態綜合指數于2015~2018年維持在1.78,且于2019~2025年間不斷增大;耦合協調度大于0.5小于0.8,社會總功效大于水環境總功效,水環境難以支撐社會經濟發展,子系統互相拮抗.

4.2 BAU情景下,昆明市2015~2025年的水環境承載力超載狀態的警度自2015年起即為中警,并于2022年進入巨警,同年的耦合協調度也受到水環境系統影響而開始下降,整體系統進入紅燈,表明BAU情境下,到2022年,昆明市水環境將完全無法容納社會經濟發展帶來的巨大壓力,整個水系統無法協調持續發展,必須施行相應的排警決策.在排警決策方面,需嚴格按照“十三五”規劃中的可持續發展要求,提高節能降耗水平,控制污染物排放,合理調整產業結構,以避免因城市發展帶來的水環境承載力超載問題.

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Investigations on the medium-to-long term early warning of water environmental carrying capacity-A case study of Kunming City.

CUI Dan, CHEN Xin, ZENG Wei-hua*

(School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2018,38(3)：1174~1184

The early warning system of water environmental carrying capacity (WECC) was built on the basis of the dynamical simulation method of system dynamics (SD). Kunming was considered to study the overload warning of WECC. The obtained results illustrated that during 2015~2025, the comprehensive index of the WECC of Kunming would gradually increase from 1.78 to 2.22, indicating that the water environment overload condition would deteriorate. The system coupling coordination degree of Kunming would experience a fluctuation between 0.5 and 0.8, and the total efficacy of the society would be greater than that of the water environment, reflecting an antagonistic relationship between the social-economic subsystem and the water environment subsystem. The alert level would change from medium to high and the color of signal light would change from orange to red, indicating that Kunming would be continuously threatened with overloading of WECC in the future.

early-warning；water environmental carrying capacity；system dynamics；Kunming

X321

A

1000-6923(2018)03-1174-11

崔 丹(1988-),女,山東菏澤人,博士,主要從事城市水資源規劃與管理方面研究.發表論文1篇.

2017-07-26

國家重點研發計劃(2016YFC- 050350403)

* 責任作者, 教授, zengwh@bnu.edu.cn