基于SPI 和SPEI 指數的錫林郭勒草原干旱時空變化特征

馬景釗，郝 璐

（南京信息工程大學/江蘇省農業氣象重點實驗室，江蘇 南京 210044）

隨著全球氣候變暖加劇，干旱已成為人們密切關注的一種氣候現象。干旱的定義被分為多種[1-2]，其主要核心內容為水分的缺失。干旱可分為4 種類型：氣象干旱、農業干旱、水文干旱、社會經濟干旱，具有發生頻率高、影響范圍廣、持續時間長等特點。據統計，我國每年的受旱面積大約為2 159.3 萬hm2，約占其他氣象災害面積的60%[3]，對我國造成了嚴重的經濟損失，因此干旱已然成為中國最主要的自然災害之一。

干旱指數是研究干旱現象的基礎，是描述干旱的一種變量，是在特定的時空范圍內建立出來的，所以在不同的地區有著相應的時空尺度[4]。目前，常用的干旱指數達到55 種[5]，例如標準化降水指數（standardized precipitation index, SPI)、標 準 化 降 水蒸散指數（standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)、帕爾默干旱指數（palmer drought severity index, PDSI)、綜合氣象干旱指數（comprehensive meteorological drought index, CI)、降水Z 指數等。其中由Mckee 等[6]提出的SPI 指數可以計算多種時間尺度上的干旱情況，可表征不同類型的干旱，計算簡單，僅需降水量數據，缺點在于僅考慮了降水這單一變量；Vicente-Serrano 等[7]在2010 年提出的SPEI 指數不僅擁有SPI 的優點，而且在計算的過程中引入了潛在蒸散量這一變量，考慮了溫度對干旱的影響，在全球變暖的背景下他可以更準確地識別出干旱事件，在大部分地區的干旱監測中具有適用性。目前，已有眾多學者利用SPI 和SPEI 指數在不同地區進行干旱監測對比研究，徐一丹等[8]指出在評估東北地區旱澇情況時，SPEI 比SPI 具有更好的適用性；Qaisrani 等[9]研究指出SPEI 對極端干旱事件的監測更加嚴重，說明了溫度在評估干旱時的重要性；Li 等[10]發現SPEI 所確定的干旱頻率比SPI低，但是SPEI 比SPI 識別到了更多的重旱事件。Pei等[11]研究發現SPEI 可能比SPI 更適用于內蒙古地區的干旱監測。已往研究表明，短時間尺度（1～6 個月)上的SPI/SPEI 可以反映氣象、農業干旱；長時間尺度（6 個月及以上)上SPI/SPEI 可以反映水文干旱[12-15]。綜合應用不同時間尺度上的干旱指數可以更好地反映出當地的干旱情況。

至今，前人大部分利用SPI 指數描述錫林郭勒盟草原的干旱特征[16-17]，利用SPEI 指數的較少。近幾年全球氣候變暖，只用一種干旱指數并不能很好地體現實際干旱情況，而SPEI 指數是否適用于錫林郭勒草原還有待研究。因此本研究選用SPI 和SPEI指數分析錫林郭勒盟草原年和四季尺度上的干旱時空變化特征，利用這兩種指數監測該地區的干旱情況，并且根據《中國氣象災害年鑒》[18]與實際干旱情況進行對比，評估兩種指數在該地區的適用性，為該地區提供一種干旱指數的選擇方案，以期為其未來防災、減災提供科學理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

錫林郭勒盟位于我國內蒙古自治區中部，處于115°13′ — 117°06′ E，43°02′ — 44°52′ N，總 面積20.3 萬km2，屬于溫帶大陸性氣候，主要特點為干旱、寒冷等。年平均氣溫在0～3 ℃；年降水量在200～400 mm，由東南向西北逐漸遞減，總體降水量偏低，發生干旱的頻率較高，故干旱災害是該地區的主要災害。錫林郭勒盟以高平原為主體，是具有多種地貌的地區，地勢南高北低。東、南部多為低山丘陵，而西、北部地形平坦，多為高原草地，主要草地類型從東向西依次為草甸草原、典型草原、荒漠草原，南部為沙地，海拔在749～1 816 m （圖1)。

圖1 錫林郭勒盟海拔及氣象站點分布圖Figure 1 Altitude and meteorological station distribution map of the Xilingol League

1.2 數據來源

本研究所用到的氣象資料是錫林郭勒盟地區9 個氣象站點1990－2019 年的逐月降水量、逐月平均溫度資料，均來源于中國氣象數據網。本研究所利用到的數字高程模型（digital elevation models, DEM)數據來源于地理空間數據云（http://www.gscloud.cn/)，數據集為GDEMV2，空間分辨率為30 m。以DEM高程數據為輔助變量，利用Anusplin 插值法，對錫林郭勒盟地區的干旱指數等進行空間插值，以便于監測干旱在空間上的變化。Anusplin 插值法是一種利用普通薄盤和局部薄盤樣條函數對多變量數據進行插值的工具，具有分辨率高、插值誤差小等優點，適用于時間序列的氣象數據[19-20]。本研究計算3 個月和12 個月尺度上的SPI 和SPEI 值，對比分析錫林郭勒盟地區年和季節尺度上的干旱變化情況，分別用SPI12（SPEI12)和SPI3（SPEI3)來表示。四季按照春季（3 月－5 月)、夏季（6 月－8 月)、秋季（9 月－11 月)、冬季（12 月－次年2 月)進行劃分。

1.3 標準化降水指數

標準化降水指標（SPI)是表征降水量出現概率多少的指標，其采用Γ 概率分布來描述降水量的分布，然后再進行正態標準化處理求出SPI 值[21]，適用于月以上尺度的干旱監測和評估。具體計算過程如下：

假設某一時段的降水量為x，則其Γ 分布的概率密度函數計算方程：

式中： α ＞0 ， β ＞0，α和β分別為形狀參數和尺度參數；x為降水量；Γ（α)是gamma 函數。參數α、β估計值可采用極大似然估計方法求得：

式中：n為計算序列的長度；是站點降水量均值。故給定時間尺度的累積概率可計算如下：

由于gamma 方程不包含x= 0 的情況，而實際降水量可以為0，所以累積概率表示為：

式中：q是降水量為0 的概率。如果m表示降水時間序列中降水量為0 的數量，則q=m/n。累積概率H（x)可以通過下式轉換為標準正態分布函數。

當0 ＜H（x) ≤ 0.5 時：

當0.5 ＜H（x) ≤ 1 時：

式中：常數 c0= 2.515 517， c1= 0.802 853， c2= 0.010 328，d1= 1.432 788， d2= 0.189 269， d3= 0.001 308。

1.4 標準化降水蒸散指數

SPEI 與SPI 的計算方法相似，但有一點不同的是，在計算SPEI 時考慮了溫度指標，輸入變量為月降水量和月平均氣溫，其計算是基于潛在蒸散量（potential evapotranspiration, PET)和降水量的差額并進行正態標準化處理得出SPEI 值，其中潛在蒸散量的計算方法有Thornthwaite 方法和聯合國糧食及農業組織推薦的Penman-Monteith 公式。本研究主要利用Thornthwaite 方法計算潛在蒸散量（PET)，該方法的優點是考慮了溫度的變化，需要輸入的變量少，計算方法簡單，很好地反映了地表潛在蒸散量，計算具體過程[22]：

第1 步，計算潛在蒸散量（PET)：

式中：PET為潛在蒸散量；Ti為月平均溫度；H為年熱量指數；A為常數，A= 0.49 + 0.179H- 0.000 077 1H2+0.000 000 675H3。

第2 步，計算逐月降水量與蒸散量的差值 ：Di

式中：Di為 降水量與蒸散量的差值；Pi為月降水量；PETi為月蒸散量。

第3 步，由于原始數據序列Di中可能存在負值，故采用3 個參數的log-logistic 概率分布對降水蒸散差值Di序列標準化，計算每個數值對應的SPEI：

式中：參數α、β、γ分別為尺度參數、形狀參數以及原始參數，采用線性矩的方法擬合獲得。計算如下：

式中： Γ為階乘函數； ω0、ω1、ω2為 數據序列Di的概率加權矩：

式中：N為月份數。

最后，對累計概率密度進行標準化，計算得出SPEI：

式中：累計概率P≤ 0.5；與SPI 計算相同。

1.5 干旱程度劃分

標準化降水指數（SPI)和標準化降水蒸散指數（SPEI)的干旱程度劃分采用同一標準（表1)。

表1 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)干旱等級劃分Table 1 Drought grade for standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI)

1.6 Mann-Kendall (MK)檢驗方法

1.6.1 MK 趨勢檢驗H0n X1,···,Xn H1k，j≤n k≠j Xk Xj在Mann-Kendall 趨勢檢驗中，原假設 是 個獨立的、隨機變量同分布的時間序列數據（ )；備擇假設 是雙邊檢驗，對于所有的 ，且， 和 的分布是不同的，檢驗的統計量S 計算如下：

式中：sgn(x)取值范圍：S 為正態分布，其均值為0，方差Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。當n＞10時 ，標準正態統計變量Z：

因此，在雙邊趨勢檢驗中，在給定的置信水平α上，若 |Z|≥Z1-α/2， 則原假設H0不 可接受，即在 α置信水平上，時間序列數據存在明顯的上升或下降趨勢。對于統計量Z，當Z＞0時，序列具有上升趨勢；當Z＜0時 ，序列具有下降趨勢。若正態統計變量Z的絕對值大于或等于1.28、1.64 和2.32 時，則分別表示通過了置信度90%、95%和99%的顯著性趨勢檢驗，表示上升或下降趨勢顯著。

1.6.2 MK 突變檢驗

對樣本量為n的時間序列x進行突變檢驗時，需構造一秩序列：

當xi＞xj時 ，ai j= 1；當xi＜xj時，ai j=0 ， 其中，j=1,2,3,···,i。

在時間序列隨機獨立的假定條件下，定義統計變量：

式中：UF1=0 ，s-k和Var(sk)分 別為累積數sk的平均值和方差，在x1,x2,···,xn中相互獨立且有相同的連續分布時，則計算式如下：

UFk為標準正態分布，它是按時間序列x的順序計算出的統計量序列，在給定顯著性水平 α，若|UFk| ＞Uα，則表明序列存在明顯的趨勢變化，將時間序列x按逆序排列，重復上述計算過程，并使UBk=－UFk(k=n,n-1,n-2,···,2,1)，UB1=0。UFk＞0則表示序列呈上升趨勢；UFk＜0則為下降趨勢，超過臨界線表明變化趨勢顯著。如果UFk和UBk所形成的這兩條曲線出現交點，且交點在臨界線之間，那么交點對應的時間即為突變開始的時刻。

1.7 干旱頻率

干旱頻率（Pi)是表示某研究區域在時間上干旱發生的頻繁程度，具體計算公式如下：

式中：N為樣本總年數；ni為i站出現干旱的年數。該方法可以計算不同干旱等級各自的發生頻率。

2 結果與分析

2.1 錫林郭勒盟氣候變化特征分析

近30 年錫林郭勒盟地區的年平均降水量為248.4 mm （圖2)。20 世紀90 年代是降水量豐沛時期，進入21 世紀初之后，降水量開始明顯變化[23-24]。在近30 年中，年降水量遞減速率為1.078 2 mm·a-1，其統計量Z 值為-0.89，未通過顯著性檢驗，因此該地區的降水量變化呈現出微弱遞減的趨勢；年平均溫度為3.73 ℃，其在20 世紀90 年代上下波動，進入21 世紀開始明顯增加，遞增速率為0.075 6 ℃·a-1，統計量Z 值為3.00，通過信度99%的顯著性檢驗，說明在近30 年中，錫林郭勒盟地區的年平均溫度具有顯著上升的趨勢。

圖2 錫林郭勒盟年降水量、年平均溫度變化Figure 2 Annual precipitation and annual mean temperature change in the Xilingol League

2.2 SPI 和SPEI 指數年際變化

2.2.1 年尺度上SPI 和SPEI 指數時間變化規律

整體上，9 個站點SPI 和SPEI 的變化趨勢基本一致（圖3)。近30 年中，錫林郭勒盟濕潤時期主要在20 世紀90 年代，從1998 年開始，SPEI12在大部分年份基本低于SPI12，往后兩種指數逐漸遞減，且SPEI 遞減速率比SPI 快，由此可知，二者均可以識別出干旱事件，但SPEI 監測到的干旱程度比SPI 嚴重。

圖3 12 個月尺度上標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)時間演變規律Figure 3 Temporal changes in standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) on a 12-month scale

2.2.2 年尺度上SPI 和SPEI 指數干旱頻率

基于SPEI12計算出的年尺度干旱總頻率高于SPI12所計算出的年尺度干旱總頻率（表2)。30 年9 個站點均發生了不同等級的干旱，其中由SPI 監測出來的干旱頻率，其輕旱、中旱頻率略高于SPEI，而重旱頻率低于SPEI，特旱頻率與SPEI 相同；由此說明，與SPI 相比，SPEI 監測到的干旱頻率較高于SPI；SPEI 比SPI 識別出更嚴重的干旱事件，但SPEI 識別出的輕微干旱事件較少；SPEI 監測到的干旱程度總體上比SPI 更加嚴重。因此，SPEI 可以檢測出SPI 無法識別的干旱事件以及重旱情況，所以SPEI 能夠更好地在全球氣候變暖的背景下監測干旱。

表2 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)發生不同等級的干旱頻率Table 2 Drought frequency of different grades in standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI)

2.3 SPI 和SPEI 指數四季變化

根據SPI 和SPEI 計算原理，選取SPI3、SPEI3中的5 月數值作為春季的SPI、SPEI 值；8 月數值作為夏季SPI、SPEI 值；11 月數值作為秋季SPI、SPEI 值；次年2 月數值作為冬季SPI、SPEI 值。SPI3和SPEI3的整體變化趨勢基本一致（圖4)，由于短時間內降水量和溫度變化幅度較大，所以短時間尺度上的SPI 和SPEI 值正負波動頻繁，對該區域旱澇變化比較敏感。

圖4 3 個月尺度上標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)時間演變規律Figure 4 The temporal evolution of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitatio evapotranspiration index (SPEI) at 3-month scale

因為春季降水量緩慢升高，春季SPI 值也緩慢上升，監測出濕潤化趨勢；春季溫度大幅上升，SPEI 值在春季呈現出下降趨勢，表明由SPEI 監測出春季是干旱化趨勢（圖5、表3)。因為計算SPEI時考慮了溫度變化，而在春季溫度大幅上升也可能造成干旱，所以利用SPEI 就可以監測出干旱情況；夏季降水量顯著下降（P＜ 0.05)，溫度大幅上升，因此由SPI 和SPEI 均監測出干旱化趨勢，且由于溫度顯著上升（P＜ 0.05)，SPEI 值下降速率比SPI 快，旱化趨勢比SPI 更加嚴重；秋、冬季降水量和溫度均呈上升趨勢，SPI 和SPEI 均監測出濕潤化趨勢，二者差異不大。

圖5 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)四季演變規律Figure 5 The seasonal evolution of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI)

表3 1990—2019 年錫林郭勒盟四季降水量、溫度變化特征Table 3 Seasonal changes of precipitation and temperature in the Xilingol League from 1990 to 2019

2.4 SPI 和SPEI 指數MK 趨勢、突變檢驗

2.4.1 趨勢檢驗

由近30 年SPI12計算得出的Z 值為-0.82，且未通過信度90%的顯著性檢驗，SPI 數值呈下降趨勢，故由SPI 檢測到的干旱為不顯著的上升趨勢（P＞ 0.1)；近30 年SPEI12計算得出Z 值為-1.80，SPEI 指數呈現出下降趨勢且通過了置信度95%的顯著性檢驗，所以在近30 年錫林郭勒盟地區，由SPEI 檢測到的干旱具有顯著的上升趨勢（P＜ 0.05)，與上述分析相符合（表4)。

1990－2019 年錫林郭勒盟地區秋、冬季節均呈現出濕潤化的趨勢；夏季的干旱程度越來越嚴重，有顯著干旱化的趨勢（P＜ 0.05)；而在春季，SPI 監測出濕潤化趨勢，SPEI 監測出干旱化趨勢；在年尺度上，兩種指數均監測出干旱程度逐漸增加，但由SPEI 監測出的是顯著的干旱趨勢（P＜0.05) （表4)。二者的不同主要與該段時間的溫度變化有關。

表4 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)Mann-Kendall 趨勢檢驗正態統計值ZTable 4 The normal statistic Z of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) Mann-Kendall trends test

2.4.2 突變檢驗

SPI12和SPEI12指數均無顯著突變點；20 世紀90 年代兩種指數的UF 曲線正負上下波動，到21 世紀初往后均小于0，表明SPI 和SPEI 指數開始呈現出下降的趨勢，研究區出現旱化趨勢。且SPI 和SPEI 的UF 曲線分別在2006－2011 年和2002－2014年超過臨界值-1.96，因此這兩種指數分別在這段時間內具有顯著的下降趨勢，干旱程度加劇。SPEI 檢測出旱化程度加劇的年份比SPI 更多（圖6)。

圖6 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)在年尺度上的Mann-Kendall 突變檢驗圖Figure 6 Mann-Kendall mutation test of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) on an annual scale

四季的突變檢驗均無突變點。四季的突變檢驗結果與上述相同，春季SPI 指數UF 曲線隨時間尺度的增加而增加，SPEI 則相反。春季SPI 監測出濕潤化趨勢，而SPEI 監測出旱化趨勢；夏季SPI 和SPEI 指數的UF 曲線均在21 世紀初開始小于0，二者均監測出旱化趨勢；秋、冬季突變檢驗顯示出該地區在這兩個季節呈現出濕潤化趨勢。

2.5 SPI 和SPEI 空間演變特征變化

2.5.1 SPI 和SPEI 指數空間變化

從9 個站點的SPI12和SPEI12數值中選取4 個較為干旱的年份進行空間插值，分別為2001、2005、2007、2017 年。SPI 和SPEI 的空間分布趨勢大致相似，但空間上SPEI 監測到的嚴重干旱面積比SPI大。2001 年，在西邊二連浩特處均達到特旱程度，不同的是SPEI 指數干旱等級的空間分布范圍比SPI 高，干旱從二連浩特處往南邊延伸；2005 年，在西南朱日和、西部二連浩特、中部蘇尼左特和阿巴嘎旗處均有干旱現象；2007 年，中部蘇尼左特處比較濕潤，這是由于在2007 年該站點年降水量普遍偏高，為259.9 mm，高于2007 年9 個站點的平均降水量180.12 mm；2017 年，與SPI 相比，SPEI 檢測到的干旱嚴重程度從西北處逐漸往東南處延伸（圖7)。綜上所述，SPEI 檢測到的干旱范圍比SPI 大。

圖7 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)空間變化特征對比Figure 7 Comparison of spatial variation characteristics of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI)

2.5.2 變化趨勢空間分布

圖8 是由近30 年9 個氣象站點的SPI12、SPEI12計算得出的MK 統計量Z 值空間插值分布圖。由SPEI 計算得出的Z 值從中部蘇尼特左附近往四周大部分地區均通過了顯著性檢驗，該地區檢測到的干旱化趨勢比SPI 顯著，旱化加劇；西邊二連浩特處SPI 和SPEI 的Z 值分別為正數和負數，SPI 指數呈上升趨勢，SPEI 指數則呈下降趨勢；SPEI 檢測出的顯著旱化趨勢范圍比SPI 大。因此，相比于SPI，SPEI 可以更好地檢測干旱趨勢的變化情況。

圖8 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)在年尺度上的MK 統計量Z 值空間分布圖Figure 8 Spatial distribution of Mann-Kendall statistics Z values of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) on an annual scale

2.6 SPI 和SPEI 檢測干旱事件與實際情況對比

根據《中國氣象災害年鑒》[18]中記錄的災害事件，提取錫林郭勒盟的典型干旱事件年份（表5)。利用本研究中計算的SPI 和SPEI 指數對干旱事件的識別與實際情況進行對比，觀察哪個指數與實際相符，從而得出更適用于錫林郭勒草原干旱研究的干旱指數。

由上述空間尺度上的分析（圖7)可知，在2007 年東烏旗處SPEI 值為-2.25，SPI 值為-1.52，二者分別識別出不同的干旱等級，SPEI 指數與實際情況相符（表5)。其他年份的具體旱情如表5 所列，在2005－2017 年SPEI 能識別出干旱的年份比SPI 多，SPEI的準確率大于SPI，因此在錫林郭勒盟草原上SPEI比SPI 更具有適用性。

表5 標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)對干旱事件的識別對比Table 5 Comparison of standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) for drought event identification

3 討論與結論

基于多年氣象觀測數據，計算年和季節尺度上的SPI 和SPEI 指數，對錫林郭勒盟的干旱時空變化特征進行對比分析，同時利用旱災歷史記錄進行對比驗證，以確定干旱指數在該地區的適用性。結果發現，SPI 和SPEI 在不同的時間尺度上均可以檢測到干旱，二者整體趨勢相似，均無突變點，但SPEI比SPI 識別出更多的干旱事件。這是因為在20 世紀90 年代該地區是降水量豐沛期，而21 世紀初溫度開始急劇上升的緣故。

土壤水分主要受降水、溫度等氣象因素的影響，因此氣象干旱是引起土壤水分虧缺、造成農牧業干旱的關鍵因素[4]。SPI3和SPEI3則可以很好地反映氣象干旱。張巧鳳等[16]研究結果發現，錫林郭勒盟地區由SPI 檢測出的春、秋、冬季干旱呈現出下降趨勢，而夏季干旱程度越發嚴重；本研究發現SPI 和SPEI 在夏、秋、冬季的監測結果與其一致，但在春季SPEI 則相反。這是由于在春季溫度是顯著上升的，而SPEI 考慮了溫度的變化，所以SPEI 可以檢測到SPI 無法識別出的干旱情況。因此利用SPEI 作為研究干旱的指標可以更好地反映真實的干旱情況。相比于SPI，在判別干旱等級時SPEI 偏高，這與Li 等[10]、陶新娥等[25]結論相似，認為二者總體上均能識別出主要的干旱事件，但是SPEI 檢測到的干旱事件比SPI 更嚴重。

SPI 和SPEI 在空間上識別到的干旱范圍有較大差異，基于降水量和溫度的空間分布會受海拔、地形地貌的影響，本研究發現由SPEI 檢測到的干旱范圍比SPI 大，這與Pei 等[11]研究結果一致。21世紀初，在錫林浩特和阿巴嘎旗均出現了嚴重的干旱現象，這和李春蘭等[17]結果相似，兩地出現的嚴重干旱均向南北兩側延伸。總的來說，由于SPEI考慮了溫度的變化情況，其識別到的干旱范圍優于SPI。

合理選取干旱指數是研究某地區干旱變化的重要科學問題，從整體上看SPEI 優于SPI。干旱指數的適用性也可能與地理環境相關，有研究表明，不同的地形地貌會導致降水空間不均勻，進而影響SPI 和SPEI 對干旱的評估[26]。因此，在選取干旱指數時應綜合考慮多種因素，可以更加準確地檢測出實際的干旱情況。結合旱災歷史記錄資料，該研究發現SPEI 比SPI 對干旱評估更敏感，具有更高的適用性，能更準確地反映出錫林郭勒盟草原的干濕變化。本研究結果可為錫林郭勒盟地區干旱指數的選取和災害評估提供依據和參考。