林業活動對區域森林生物量碳源匯格局的影響
——以南平市為例

郭學媛,朱建華,2,3,*,劉華妍,田惠玲,李春蕾,2,3,劉常富,2,3,肖文發,2,3

1 中國林業科學研究院森林生態環境與自然保護研究所,國家林業和草原局森林生態環境重點實驗室, 北京 100091 2 國家林業和草原局長江經濟帶生態保護科技協同創新中心, 北京 100091 3 南京林業大學南方現代林業協同創新中心, 南京 210037

20世紀以來,全球都在致力于研究如何穩定并降低大氣CO2濃度[1],減緩氣候變化及其影響。其中,基于自然的解決方案(Nature-based Solutions,NbS)得到了各國政府和專家學者廣泛支持[2]。通過基于自然的方式,保護、恢復和可持續利用自然生態系統功能,在增強生物多樣性保護的同時,還能減少生物來源的溫室氣體排放以及增加陸地碳匯,有效地幫助人類提升減緩和適應氣候變化的能力[3]。森林因其在調節氣候變化、降低大氣CO2濃度以及減緩溫室效應等方面具有重要和不可替代的作用,且存在多種效益,是世界各國應對氣候變化的重要策略[4—5]。中國政府鄭重承諾力爭在2030年前實現碳達峰,2060年前實現碳中和,并將穩定森林生態系統固碳、提升森林生態系統碳匯增量作為實現“碳達峰碳中和”的重要舉措之一。

林業領域應對氣候變化的NbS解決路徑可以分為：造林再造林、減少毀林和森林退化、天然林管理、改善人工林經營、避免木質薪材的使用、火控管理以及森林恢復[2]。雖然各國林業部門采取的森林管理方式各不相同,但總體思路和發展方向都是在不斷重視森林增匯的作用,強調人為活動在維持森林固碳能力和提升森林碳匯功能方面的作用。研究表明人類活動導致的不同程度森林退化面積占全球80%以上[6],但通過造林[7]、合理采伐[8]、對次生林和人工林采取合理的森林管理措施[9]等林業活動,可以有效增加森林碳儲量和碳匯潛力。以我國三北防護林工程為例,1978—2017年三北防護林工程40年累計完成造林面積4.61×107hm2,總固碳量為2.31Pg C,相當于1980—2015年全國工業CO2排放總量的5.23%[10]。我國通過實施天然林保護工程,對林地加強撫育管理后,全國第6—9次森林資源清查期間天然林保護工程區碳儲量年均增長率分別為1.65%、1.96%和2.70%[11]。據IPCC估計,避免毀林和森林退化的固碳潛力為0.4—5.8GtCO2/a[12]。Houghton等[13]研究表明,2000—2009年間全球由于土地利用和土地覆蓋變化導致每年向大氣凈排放約1.0Pg C/a。Boullhesen等[14]預測到2050年,全球土地利用變化將向大氣排放11Pg C—110Pg C。因此,避免毀林和森林退化,同時通過適宜的林業活動對森林進行經營管理,可以顯著提升森林碳匯功能,增強森林減緩氣候變化的能力。

目前我國對于NbS林業活動及其對森林碳源匯影響的相關研究還有所欠缺。已有的研究多集中于大規模林業生態工程對提升森林碳儲量的作用[15—17],或在林分尺度上解釋經營措施對碳庫變化的影響[18—20]。在對森林碳匯功能的評估方法上,大多數基于森林清查數據的研究均采用簡單的“碳儲量變化法”,將一段時期內森林碳儲量的年均變化量視作森林碳匯[21—24],而忽略了森林面積、森林空間變化及其影響因素(造林、森林恢復、毀林和森林退化等林業活動)。而實際上林業活動會同時對森林的面積、空間分布以及森林碳密度等產生影響,從而改變區域森林的碳匯/碳源時空格局,這無法通過簡單的碳儲量變化反映出來。因此,準確評估森林的碳匯功能,必須要同時考慮林業活動和土地利用變化的影響。從未來區域森林碳匯功能提升的角度,更需要通過空間布局和時間規劃來統籌安排林業活動,保持和提升森林碳匯的同時減少林業活動的碳排放。

本文選擇我國亞熱帶地區主要林區之一、國家級生態示范區福建省南平市為研究對象,基于土地利用變化特征,對比分析5種林業活動路徑(森林經營、森林退化、毀林、人工造林、自然恢復)對區域森林碳儲量與碳匯能力的影響,闡明區域森林碳匯、碳源空間格局和主導因素,為研究我國區域森林資源碳匯提升潛力和林業助力“碳中和”目標實現提供科學依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

如圖1所示,南平市地處福建省北部,武夷山脈北段南側,介于北緯26°15′—28°19′,東經117°00′—119°17′之間,海拔26—2154m,是中國南方主要林區和國家級生態示范區之一,森林覆蓋率78.89%。但南平市森林質量不高,平均每公頃蓄積量僅71.63m3,而福建省森林覆蓋率66.80%,居全國森林覆蓋率首位,平均每公頃蓄積量117.39m3[25]。南平市主要植被類型有常綠闊葉林、針葉林、竹林和灌草叢等。南平市屬亞熱帶海洋性季風氣候,光照充足,溫暖濕潤。年平均氣溫17—21℃,平均降雨量1400—2000mm,氣候條件優越,熱量與水分比較協調,季節變化明顯,在我國亞熱帶地區有較好的代表性。

圖1 研究區地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 數據來源

本研究使用的數據包括福建省南平市各區縣的2013年和2020年森林資源規劃設計調查(二調)的矢量數據,以及二類調查數據小班分布圖。全南平市共計720367個小班,小班最小面積為30m2,最大面積為141hm2,平均面積為1.45hm2。小班數據屬性主要包括：地理坐標、地類、海拔、土壤類型、土壤厚度、優勢樹種、起源、平均年齡、平均胸徑、平均樹高、活立木蓄積等。按照地類、起源、樹種、林齡等數據屬性劃分,分析2013年和2020年南平市各類林地面積、蓄積、碳儲量、碳密度、碳匯能力現狀及空間分布變化。

1.3 評估方法

基于南平市森林經營小班數據,按照森林類型或優勢樹種(組)的劃分,分別評估各個小班的碳儲量、碳密度與碳匯量。采用ArcGIS將小班空間數據屬性表依據地類屬性劃分,計算與統計過程均使用ArcGIS屬性表字段計算器與統計工具完成。統計圖表采用Origin進行統計分析和制圖。所有地圖均采用ArcGIS進行空間制圖。柵格數據制作均采用ArcGIS“要素轉柵格”工具完成,空間分辨率為100m。通過R語言應用地理探測器“GD”包和ArcGIS,從空間異質性角度探索分析森林生物質碳密度的潛在影響因素或解釋變量[26],分析的影響因子包括：樹種、齡組、公頃蓄積、立地質量等級等,并提供可視化的結果。

1.3.1 生物質碳儲量估算

本文評估對象為“森林”,即符合國家森林定義的喬木林、竹林和國家有特別規定的灌木林,不包括疏林地、散生木和四旁樹等。森林生物質碳儲量包括地上和地下生物量,以森林經營小班為單位,采用IPCC材積源—生物量法估算各個優勢樹種(組)的碳密度和碳儲量[27—28]。基于中國森林生態系統生物量數據集[29],構建南平市各主要優勢樹種的生物量-蓄積量擬合模型[30](公式1),用于估算喬木林生物量密度(公式2)和碳儲量(公式3)。

ln(dBi)=ln (ai)+bi×ln (dVi)

(1)

dCi=(dBi×λi)×CFi

(2)

Ci=dCi×Ai

(3)

式中,dBi為樹種i的生物質密度(Mg C/hm2)；dVi為樹種i的每公頃蓄積量(m3/hm2)；a,b為方程參數；dCi為樹種i的生物質碳密度(Mg C/hm2)；λi為樹種i的生物—蓄積量模型的校正系數；CFi為樹種i的生物質含碳率；Ci為樹種i的生物質碳儲量(Mg C)；Ai為樹種i的面積(hm2)。

竹林、經濟林和灌木林等森林類型,直接采用平均生物量密度和生物質含碳率轉換成碳儲量(公式3)。其中,毛竹林平均生物量密度設為81.9Mg C/hm2,其他竹林平均生物量密度設為53.1Mg C/hm2,生物量含碳系數設為0.47[31]；灌木林生物量密度設為19.76Mg C/hm2,生物量含碳系數設為0.47[32]；經濟類樹種采用軟闊類喬木林生物量含碳系數0.49,同時經濟林生物量密度設為23.7Mg C/hm2[32]。各主要森林類型的相關參數詳見(表1)。

1.3.2 各類林業活動引起的碳儲量變化

基于2013年和2020年南平市森林資源調查小班地類屬性,按照前后期小班地類的屬性變化,將南平市林業活動路徑按照土地利用變化類型劃分為：

(1)森林經營：研究中將2013年—2020年間地類一直保持為“森林(喬木林、竹林和特殊灌木林)”的小班定義為森林經營。森林經營是對現有森林進行科學培育以提高森林產量和質量的生產活動總稱。主要包括森林撫育、林木改造、采伐更新、護林防火及副產品利用等。

(2)毀林：關于毀林的定義多達90余種,約一半定義基于土地利用或土地利用結合土地覆蓋,即不但移去森林覆蓋,還要將土地從林業用途轉化為其它土地利用方式,本研究將2013年時小班地類為“森林”,2020年時小班地類轉化為“非林地”的經營小班定義為毀林[33]。

表1 南平市主要森林類型的生物量模型與碳計量因子

(3)森林退化：森林退化的定義是一個比較復雜而模糊的概念[34],聯合國生物多樣性保護公約(UNCBD)認為森林退化是由人為活動引起的原有天然林正常結構功能衰退、物種組成和生產力降低,最終原有的天然林退化為次生林。本研究中的森林退化不區分人工林和天然林,將2013年時小班地類為“森林”,但2020年時小班地類轉化為低于森林閾值、不符合森林定義的“其它林地”定義為森林退化。

(4)自然恢復：將2013年時小班地類為“非林地”和“其它林地”,2020年時小班地類為“森林”且樹種起源為“天然林”的小班定義為自然恢復。

(5)人工造林：將2013年時小班地類為“非林地”和“其它林地”,2020年時小班地類為“森林”,且起源為人工林的森林經營小班定義為人工造林。

利用ArcGIS分析各柵格地類屬性變化,并匯總由于土地類型轉變引起的碳儲量變化。采用“庫差別法”分析各土地利用變化類型引起的年均碳儲量變化量,并將C轉換成CO2單位[35]。

(4)

(5)

式中,ΔCk為t1至t2時間段內第k種活動類型導致的碳儲量變化(Mg CO2/a)；k為活動(或土地利用變化)類型；t1和t2分別代表不同的時間(年)；44/12為CO2和C的分子量之比；Ck為第k種活動對應土地的碳儲量(Mg C)；ΔC為t1至t2時間段內的年均凈碳匯量(Mg CO2/a)。

2 結果與分析

2.1 生物質碳儲量變化

2013—2020年,南平市森林生物質碳儲量從80.84Tg C增加至89.87Tg C,年均增加1.29Tg C/a。其中喬木林生物質碳儲量從65.32Tg C增加至74.51Tg C,竹林生物質碳儲量15.52Tg C減少至14.76Tg C,特殊灌木林生物質碳儲量從0.00Tg C增加0.61Tg C(圖2)。2020年南平市不同優勢樹種(組)中,硬闊類(28.01Tg C)、杉木(26.81Tg C)和馬尾松(18.67Tg C)的生物質碳儲量較高,而軟闊類(0.20Tg C)、其它針葉林(0.07Tg C)和桉樹(0.06Tg C)的生物質碳儲量較低(圖2)。2013—2020年間杉木林生物質碳儲量增長0.92Tg C/a,其次是硬闊類(0.40Tg C/a)和馬尾松(0.11Tg C/a),而軟闊類生物質碳儲量則有所降低(-0.04Tg C/a)。2020年南平市喬木林不同齡組中,成熟林(26.79Tg C)、中齡林(16.24Tg C)和近熟林(11.47Tg C)生物質碳儲量較高,而過熟林(14.85Tg C)和幼齡林(4.47Tg C)生物質碳儲量較低。2013—2020年間南平市過熟林生物質碳儲量年均增長0.87Tg C/a,高于成熟林(0.35Tg C/a)、中齡林(0.69Tg C/a)、近熟林(-0.52Tg C/a)和幼齡林(-0.17Tg C/a)(圖2)。

圖2 2013—2020年南平市按森林類型、優勢樹種及齡組劃分的森林生物質碳儲量Fig.2 Forest biomass carbon stock (BCS) by forest type, dominant tree species and age group in Nanping from 2013 to 2020

2.2 生物質碳密度變化

2013—2020年,南平市森林平均生物質碳密度從41.28Mg C/hm2增加到43.3Mg C/hm2。其中,喬木林平均生物質碳密度從42.25Mg C/hm2增加到47.39Mg C/hm2；竹林平均生物質碳密度從0.04Mg C/hm2增加到33.86Mg C/hm2；特殊灌木林平均生物質碳密度從0Mg C/hm2增加到9.08Mg C/hm2。2020年南平市硬闊類平均生物質碳密度60.29Mg C/hm2、其次為軟闊類(54.43Mg C/hm2)、馬尾松(53.5Mg C/hm2)和桉樹(50.35Mg C/hm2),而杉木(39.86Mg C/hm2)、其它針葉林(37.08Mg C/hm2)的平均生物質碳密度較低。從不同樹種(組)碳密度增量來看,2013—2020年間南平市桉樹平均生物質碳密度增長了2.46Mg C hm-2a-1,其次是馬尾松(1.02Mg C hm-2a-1)、杉木(0.48Mg C hm-2a-1)和硬闊類(0.27Mg C hm-2a-1),而其它針葉林(-0.4Mg C hm-2a-1)、軟闊類(-0.29Mg C hm-2a-1)生物質碳密度出現負增長。2020年南平市喬木林不同齡組的平均生物質碳密度大小順序依次為過熟林(60.28Mg C/hm2)>成熟林(56.92Mg C/hm2)>近熟林(53.79Mg C/hm2)>中齡林(41.94Mg C/hm2)>幼齡林(25.46Mg C/hm2)。2013—2020年間,除過熟林(-0.19Mg C hm-2a-1)出現負增長外,其它各齡組碳密度均有不同程度的提升：幼齡林(1.38Mg C hm-2a-1)、中齡林(0.53Mg C hm-2a-1)、近熟林(0.55Mg C hm-2a-1)、成熟林(0.29Mg C hm-2a-1)(圖3)。

圖3 2013—2020年南平市按優勢樹種及齡組劃分的森林生物質碳密度Fig.3 Forest biomass carbon density (BCD) by dominant tree species and age group in Nanping from 2013 to 2020

2.3 森林生物質碳密度空間分布及影響因素

從空間分布看(圖4),南平市森林生物質碳密度較高的區域主要分布在西北部武夷山市與光澤縣相鄰的區域,以及建甌市東南部地區；而碳密度較低的區域主要分布在各縣市相對中心區域,也是非林地的主要分布區。南平市森林生物質碳密度主要由平均胸徑、公頃蓄積、齡組、平均樹高、林齡等林分因子決定,但也與海拔、土壤類型和立地條件等環境因子存在明顯的相關性(圖5)。如表2所示,南平市暗紅壤分布區的森林生物質碳密度較高而在水稻土分布區的森林生物質碳密度較低。南平市森林生物質碳密度隨著海拔升高而明顯增加。不同立地質量等級上的森林生物質碳密度也有明顯差異,但并未表現出隨土壤質量提高而增加的趨勢,這或許與受到的人為管理活動或自然干擾條件不同有關。

圖4 2013年和2020年南平市森林生物質碳密度分布及變化Fig.4 Distribution of forest biomass carbon density in Nanping in 2013 and 2020

圖5 各類因子對南平市森林生物質碳密度的影響Fig.5 Effects of various factors on the carbon density of forest biomass in Nanping

表2 2020南平市不同海拔、立地質量等級和土壤類型條件下的森林生物質碳儲量和平均生物質碳密度

2.4 南平市林業活動影響下的森林碳匯與碳源

南平市土地利用類型以喬木林、非林地和竹林地為主,特殊灌木林和其它林地的面積較少。2013—2020年間,南平市有0.84×106hm2的土地利用類型發生了變化,占全市土地面積的31.94%(圖6)。2013—2020年間,南平市一直保持為森林(即森林經營)的面積合計1.61×106hm2；由于森林退化導致森林面積減少0.09×106hm2,毀林導致森林面積減少0.16×106hm2；通過自然恢復增加天然林面積0.21×106hm2,通過人工造林增加人工林面積0.26×106hm2(表3)。上述各類林業活動在空間分布上并沒有明顯的聚集性特征,在全市范圍內均有分布(圖6)。

2013—2020年間,南平市森林經營(一直保持為森林)使森林生物質碳儲量從67.91Tg C增加至70.42Tg C,生物質碳密度從42.07Mg C/hm2增加至43.63Mg C/hm2,相當于年均固碳0.36Tg C/a。同時期由于毀林導致森林生物質碳儲量損失5.21Tg C,相當于年均排放0.75Tg C/a；由于森林退化導致森林生物質碳儲量從3.02Tg C減少至0.07Tg C,生物質碳密度從34.96Mg C/hm2降低至0.83Mg C/hm2,相當于年均排放0.42Tg C/a。此外,同時期通過自然恢復新增天然林使土地轉化前的生物質碳儲量從3.86Tg C增加至轉化后的9.78Tg C,生物質碳密度從18.24Mg C/hm2增加至46.25Mg C/hm2,相當于年均固碳0.85Tg C/a；通過人工造林使土地轉化前的生物質碳儲量從0.42Tg C增加至轉化后的7.75Tg C,生物質碳密度從1.64Mg C/hm2增加至30.38Mg C/hm2,相當于年固碳1.05Tg C/a(表3)。

圖6 2013—2020年南平市土地利用變化和林業活動空間分布圖Fig.6 Spatial distribution of land use change and forestry activities in Nanping between 2013 and 2020

表3 2013—2020年南平市主要林業活動引起的碳儲量變化

圖7顯示了森林經營、毀林、森林退化、自然恢復和人工造林5種不同林業活動所產生的森林碳源與碳匯的空間分布。在一直保持為森林(森林經營)的區域內,既有碳匯也存在碳源,表現為生物質碳密度的增加或減少。毀林和森林退化導致的碳源也在全市范圍內均有分布,表現為生物質碳密度的降低。而自然恢復和人工造林增加森林面積均為碳匯,表現為生物質碳密度的增加,且在全市范圍內均有分布。綜合而言,2013—2020年間南平市各類林業活動中森林經營、自然恢復和人工造林導致森林生物質碳儲量增加2.25Tg C/a,同時毀林和森林退化導致森林生物質碳儲量減少1.17Tg C/a,森林碳儲量凈增加1.09Tg C/a,相當于年碳匯量3.98Tg CO2/a。

圖7 2013—2020年間南平市不同林業活動引起的森林碳源與碳匯Fig.7 Carbon source and carbon sink caused by forestry activities in Nanping during 2013—2020

3 討論

2013—2020年,南平市森林生物質碳儲量從80.84Tg C增加至89.87Tg C,在不考慮林業活動引起的森林面積變化的情況下,簡單采用碳儲量變化法可以得到南平市森林生物質碳儲量年均增長1.29Tg C/a。但通過基于土地利用變化的林業活動路徑分析,森林生物質碳儲量凈增加1.09Tg C/a。由此可見,簡單基于森林碳儲量年均變化量與基于土地利用變化的森林碳匯/碳源綜合評估結果存在較大的差異。我們認為,對于土地利用變化較劇烈的區域,基于土地利用變化(或林業活動路徑)的評估方法能更準確地反映森林既可能是碳匯、又可能是碳源的特點,同時更準確地量化森林的碳匯功能。

2013—2020年間,南平市一直保持為森林的面積為1614.0×103hm2,占2020年全市森林面積的87.87%,但生物質碳密度僅增加0.22Mg C hm-2a-1,生物質碳儲量僅增加0.34Tg C/a,僅為全市森林生物質碳儲量年均凈增量的31.19%,對全市森林碳儲量增加的相對貢獻較小。而新造人工林面積為255.3×103hm2,生物質碳密度年均增加了4.10Mg C hm-2a-1,生物質碳儲量增加了1.05Tg C/a,對全市森林碳儲量增加的貢獻最大。我們的研究結果表明,喬木林平均林齡的增長會積累大量的碳,但如果不主動進行采伐更新,隨著時間的推移,老化林分的平均固碳速率會明顯下降。因此,及時將成、過熟林和生長緩慢的低質低效林進行更新改造為幼、中齡林,有助于促進林分生長[36],保持森林固碳速率的穩定性和持久性。

2020年南平市森林覆蓋率78.89%,遠高于2014—2018年間全國平均水平的22.96%,也高于福建省森林覆蓋率的66.80%[25]。但2020年全市單位森林蓄積量僅為71.63m3/hm2,低于2014—2018年間全國平均水平(94.83m3/hm2)和福建省平均水平(117.39m3/hm2)[25]。研究表明,在變更森林結構,減少針葉林、發展闊葉林的森林經營策略下,浙江省森林平均生物質碳密度年均增長0.95Mg C hm-2a-1[37]。而南平市在森林經營的情況下,生物質碳密度僅增加0.22Mg C hm-2a-1。南平市作為中國南方主要林區之一,森林單位面積蓄積還較低、林分質量有待提高,亟需改善和提升森林經營水平,以提升森林生長量和碳儲量。

2020年南平市成、過熟林面積占比40%以上,相比2013年有所增加。這在一定程度上可能會影響森林整體的平均生長速率和固碳效果。另一方面,盡管2013—2020年間地類一直保持為森林,但有部分喬木林轉變為了竹林或特殊灌木林,這在一定程度上降低了生物質碳儲量。此外,研究期間南平市有157.5×103hm2的森林轉化為了非林地,這導致了0.75Tg C/a的碳排放；同時還有86.4×103hm2的森林出現了退化,無論是人為活動還是自然因素,這都導致了0.42Tg C/a的碳排放。采伐活動被認為是森林退化的主要原因[38],還會在短期內引起大量的森林植被碳損失,森林土壤中的碳也會隨土地利用類型的變化而釋放,許多研究都表明以毀林為主的土地利用變化是碳排放增加的主要原因[39—40]。因此,減少毀林和防止森林退化導致的碳排放,也是未來區域森林增匯減排的重要舉措。目前全球只有10%的森林處于有效的管理中[41],未來繼續進行合理有效的林業活動將帶動森林碳匯增長。

本研究中,我們基于土地利用類型的時空變化和林業活動類型劃分,采用IPCC材積源生物量法估算了2013—2020年南平市森林生物量碳儲量變化,可能會存在一定的不確定性。首先,在評估中僅考慮了森林生物質碳庫,未考慮死有機質、土壤有機碳庫以及木產品等碳庫的變化。另外,本文的主要數據來源于南平市2013和2020年森林規劃設計調查,監測數據本身存在一定的誤差,再加上所采用的計量參數主要來源于南平市、周邊地區及福建省的研究文獻,自然條件的差異可能會對實際的碳源、匯結果產生影響。因此,后續研究將在區域土地利用變化的準確性、碳庫全面性、以及降低計量參數和模型的不確定性方面加以改善。

4 結論

對于土地利用變化較劇烈的區域,采取基于林業活動路徑的評估方法能更準確地反映森林既可能是碳匯、又可能是碳源的特點,同時更準確地量化森林的碳匯功能和時空格局。簡單采用“碳儲量變化法”評估的2013—2020年間南平市森林生物質碳儲量年變化量為1.29Tg C/a(或4.73Tg CO2/a),而基于林業活動路徑的評估結果為年均凈增加1.09Tg C/a(或3.98Tg CO2/a)。其中,2013—2020年間南平市一直保持為森林、自然恢復增加天然林面積和人工造林增加人工林面積分別使森林生物質碳儲量增加0.34Tg C/a、0.85Tg C/a和1.05Tg C/a,同期因毀林和森林退化導致森林生物質碳儲量分別減少0.75Tg C/a和0.42Tg C/a。

成熟林、過熟林面積占比增加會使森林平均生長速率下降、森林生物質固碳速率降低。2013—2020年間南平市一直保持為森林的生物質碳密度僅增長0.22Mg C hm-2a-1,成熟林、過熟林面積占比增加使森林平均生長速率下降是主要原因。而自然恢復和人工造林的生物質碳密度增速分別為4.00Mg C hm-2a-1和4.10Mg C hm-2a-1。因此,及時對成、過熟林進行更新、優化齡組結構以提升森林生長量和固碳速率,同時通過減少毀林和防止森林退化來減少林業活動的碳排放,可以作為該區域未來森林增匯減排的有效舉措。