張 婧 劉 玄 丁遠(yuǎn)鑫 韓旭霏 王洋洋

（河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，河南開(kāi)封 475004）

0 引言

目前，我國(guó)對(duì)大豆的研究取得了一定的成果，潘鐵夫[1-2]等曾對(duì)全國(guó)的大豆栽培區(qū)采用不同的劃分方法，將大豆產(chǎn)區(qū)總體上劃分為春大豆區(qū)、黃淮流域夏大豆區(qū)、長(zhǎng)江流域夏大豆區(qū)、秋大豆區(qū)和四季大豆區(qū)。四季大豆栽培面積很少，僅占全國(guó)的2%。此外，研究氣候?qū)Υ蠖巩a(chǎn)量、大豆的生產(chǎn)潛力等的影響較多，涉及區(qū)域也多是河南、東北等局部性地區(qū)。李彤霄[3]對(duì)選取的大豆生育期觀測(cè)資料和同期氣象觀測(cè)資料進(jìn)行分析，研究了河南省氣候變化對(duì)大豆生長(zhǎng)發(fā)育的影響；王倩[4]采用克里金插值法等對(duì)黑龍江地區(qū)氣候?qū)Υ蠖股a(chǎn)潛力的影響進(jìn)行了研究；姜麗霞、李帥[5]對(duì)1980—2008 年的黑龍江地區(qū)的數(shù)據(jù)采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，研究了氣候變化對(duì)大豆發(fā)育和產(chǎn)量的影響。但學(xué)者們對(duì)大豆在氣候因素影響的研究范圍特別是對(duì)空間分布影響的研究較少。本文則對(duì)大豆種質(zhì)資源在全國(guó)的空間分布特征與氣候的關(guān)系進(jìn)行初步探討。

1 材料與方法

1.1 資料來(lái)源

（1）大豆資料來(lái)自于“共享杯”大學(xué)生科技資源共享服務(wù)創(chuàng)新大賽官網(wǎng)，數(shù)據(jù)提供平臺(tái)為農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心。主要為23587條大豆資源經(jīng)緯度信息、種植區(qū)域、品種、季節(jié)，及其生長(zhǎng)株高、百粒重、生育日數(shù)等。

（2）氣象數(shù)據(jù)資料主要來(lái)自于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)，摘取年代為1981—2010年，選取全國(guó)2118個(gè)氣象站數(shù)據(jù)，主要包括累年平均氣溫、累年氣溫年較差、累年平均相對(duì)濕度、累年（08-08）時(shí)年均降水量。

1.2 數(shù)據(jù)處理

大豆原始數(shù)據(jù)均為每個(gè)省份各區(qū)縣的大豆資源收集地點(diǎn)。由于收集點(diǎn)過(guò)于零散繁雜，不便于數(shù)據(jù)處理，因此將每個(gè)點(diǎn)的生育日數(shù)、株高、百粒重歸納到其所在的地級(jí)市，并求取平均數(shù)作為地級(jí)市數(shù)據(jù)。再將地級(jí)市歸納到其所在省份，并取3個(gè)指標(biāo)的平均數(shù)作為省級(jí)數(shù)據(jù)。一共總結(jié)全國(guó)省份分季節(jié)大豆數(shù)據(jù)56條。將每個(gè)省級(jí)行政單元按不同種植季節(jié)分為春、夏、秋三季，春季種植省份為30個(gè)，夏季種植省份為20個(gè)，秋季種植省份為6個(gè)。

氣象原始數(shù)據(jù)為全國(guó)氣象站點(diǎn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，共計(jì)2118組氣象數(shù)據(jù)，為匹配大豆種植地級(jí)市單元，將每個(gè)站點(diǎn)歸納至其所在的地級(jí)市，并將累年年均溫、累年氣溫年較差、累年平均相對(duì)濕度、累年08-08時(shí)年均降水量取平均值作為該市的氣象數(shù)據(jù)。對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的地級(jí)市，主要采用相鄰地級(jí)市的氣象數(shù)據(jù)平均值或相關(guān)文獻(xiàn)的氣象數(shù)據(jù)來(lái)填補(bǔ)。

1.3 研究方法

1.3.1 對(duì)比分析法

對(duì)比分析法也叫做比較分析法，它通過(guò)把兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，在數(shù)量上顯示和說(shuō)明研究對(duì)象水平的高低、各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)等，從而能夠?qū)κ挛锏谋举|(zhì)和規(guī)律有正確的認(rèn)識(shí)并且做出正確的評(píng)價(jià)。對(duì)比分析法有一定的標(biāo)準(zhǔn)，包括時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)、空間標(biāo)準(zhǔn)等。空間標(biāo)準(zhǔn)是通過(guò)選用不同的空間指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，可以與相似的空間比較、與先進(jìn)空間比較、與擴(kuò)大的空間標(biāo)準(zhǔn)比較。對(duì)比分析總體上需要遵循可比性原則，具體來(lái)說(shuō)，即：指標(biāo)的內(nèi)涵和外延可比、指標(biāo)的時(shí)間范圍可比、指標(biāo)的計(jì)算方法可比、總體性質(zhì)可比。

1.3.2 相關(guān)性分析法

相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。對(duì)于兩個(gè)不同的要素x與y，如果，分別用xi與yi表示它們的樣本值，它們之間的相關(guān)系數(shù)被定義為：

該兩要素之間的相關(guān)程度由相關(guān)系數(shù)rxy來(lái)表示，它的值是在[-1，1]之間。相關(guān)系數(shù)rxy>0，表示正相關(guān)，即兩要素同向相關(guān)；rxy<0，表示負(fù)相關(guān)，即兩要素異向相關(guān)。當(dāng)兩要素之間的相關(guān)系數(shù)rxy求出后，還需要對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。一般是在給定的置信水平下進(jìn)行檢驗(yàn)，并通過(guò)查相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的臨界值表來(lái)完成的[6]。

1.3.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）

空間權(quán)重矩陣是探索性空間分析技術(shù)的前提和基礎(chǔ)。采用鄰近規(guī)則定義省市之間的空間關(guān)系，通過(guò)定義一個(gè)二元對(duì)稱空間權(quán)重矩陣w，來(lái)表達(dá)n個(gè)位置的空間鄰近關(guān)系，形式如下：

確定空間權(quán)重的規(guī)則常用的兩種如下，若區(qū)域i與區(qū)域j鄰近時(shí)可用1表示，反之則用0表示。

簡(jiǎn)單的二進(jìn)制鄰接矩陣

Moran的I指數(shù)和Geary的C指數(shù)在進(jìn)行空間自相關(guān)的全局評(píng)估時(shí)忽略了空間過(guò)程的潛在不穩(wěn)定性。如果深入考慮觀測(cè)值的高值或低值是否有局部空間聚集，對(duì)于全局空間自相關(guān)的貢獻(xiàn)程度的區(qū)域等區(qū)域性問(wèn)題時(shí)，就必須進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。局部空間自相關(guān)分析方法包括：LISA（空間聯(lián)系的局部指標(biāo)）、G統(tǒng)計(jì)、Moran散點(diǎn)圖。本文主要運(yùn)用LISA 和Moran散點(diǎn)圖[6]。

LISA 局部Moran指數(shù)Ii定義為：

根據(jù)公式：

計(jì)算出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，可以對(duì)有意義的局部空間關(guān)聯(lián)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

以（wz，z）為坐標(biāo)點(diǎn)的Moran的散點(diǎn)圖，常用來(lái)研究局部的空間不穩(wěn)定性。將Moran散點(diǎn)圖與LISA顯著性水平相結(jié)合，可以得到Moran顯著性水平圖，圖中可以顯示出顯著的LISA區(qū)域，并分別標(biāo)識(shí)出對(duì)應(yīng)于Moran散點(diǎn)圖中不同象限的相應(yīng)區(qū)域。在給定的置信區(qū)間內(nèi)，若Ii顯著>0且zi>0，則區(qū)域i位于H-H象限（右上象限）；若Ii顯著>0且zi<0，則區(qū)域i位于L-L象限（左下象限）；若Ii顯著<0且zi<0，則區(qū)域i位于H-L象限（左上象限）；若Ii顯著<0且zi>0，則區(qū)域i位于L-H象限（右下象限）。

1.3.4 反距離加權(quán)插值（IDW）

距離倒數(shù)權(quán)重插值是一種精確的差值方法，它假設(shè)未知值的點(diǎn)受近距離已知點(diǎn)的影響比遠(yuǎn)距離已知點(diǎn)的影響更大。其通用方程式為：

式中，z0是點(diǎn)0的估計(jì)值；zi是已知點(diǎn)i的z值；di是已知點(diǎn)i與點(diǎn)0間的距離，s是在估算中用到的已知點(diǎn)數(shù)目，k是確定的冪。冪k控制了局部影響的程度。指數(shù)冪等于1.0意味著點(diǎn)之間的數(shù)值變化率未封頂不變（線性插值）。指數(shù)冪大于等于2.0意味著越靠近已知點(diǎn)，數(shù)值的變化率越大；遠(yuǎn)離已知點(diǎn)時(shí)，則趨于平穩(wěn)[7]。IDW插值的一個(gè)重要特征是所有預(yù)測(cè)值都介于已知的最大值和最小值之間，其優(yōu)點(diǎn)在于具有普適性，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)的密度足夠大時(shí)能達(dá)到滿意的精度，其產(chǎn)生的趨勢(shì)面變化較平緩。

2 省級(jí)空間分布與局域空間自相關(guān)

運(yùn)用ArcGIS將大豆數(shù)據(jù)按不同省份季節(jié)資源分布進(jìn)行分類，分為春季、夏季、秋季，分別制作相應(yīng)季節(jié)的大豆的省份分布圖（圖1）。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，部分地區(qū)有適宜多個(gè)季節(jié)播種的大豆資源，運(yùn)用ArcGIS將大豆適宜播種季節(jié)數(shù)按0~3顯示在圖中，并與3個(gè)季節(jié)大豆分布區(qū)圖進(jìn)行對(duì)照分析。按省級(jí)單位，春大豆除西藏、青海、云南、河南和山東外均存在資源分布；夏大豆除西北、東北及北方部分省份外均存在資源分布；秋大豆資源僅分布于西藏和華南地區(qū)多數(shù)省份；按市級(jí)單位中適宜多個(gè)播種季節(jié)數(shù)分布對(duì)照可知新疆僅在準(zhǔn)格爾、吐魯番盆地附近有春大豆資源分布，西藏僅在其東南部有秋大豆資源分布，內(nèi)蒙古地區(qū)春大豆多分布在其南部，其他省份大部分地級(jí)市春大豆都有分布，尤其中原、華北、南方地區(qū)資源分布密集。按季節(jié)性對(duì)照，長(zhǎng)江中下游及其以南地區(qū)、西南地區(qū)、南部沿海和京津冀大部分地區(qū)大豆適宜播種在春、夏兩季，其中湖南、江西、福建、浙江大部分地級(jí)市大豆適宜播種三季；中原地區(qū)、黃土高原、東北地區(qū)、云貴高原大部分地區(qū)和新疆、西藏小部分地區(qū)大豆適宜播種一季，西藏東南部為秋季，東北地區(qū)多為春季，中原地區(qū)多為夏季。

圖1 全國(guó)大豆不同季節(jié)分布及適宜播種季節(jié)數(shù)對(duì)比圖

運(yùn)用Geo-Da軟件中的Univariate Local Moran’s I方法分析大豆的生育日數(shù)、株高、百粒重的LISA值，并在Z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上（p≤0.05）繪制LISA集聚分布圖，同時(shí)生成Moran散點(diǎn)圖（圖2）[8]。生育日數(shù)、株高、百粒重的Moran’s I指數(shù)分別為 0.593435、0.617214、0.545989（表1），存在顯著的空間自相關(guān)。

如圖3所示，從生育日數(shù)看出，顯著L-L區(qū)數(shù)量最多，主要分布在山東的大部分地區(qū)、河南的中東部、安徽的北部、湖南江西的中部、福建廣東廣西的大部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的生育日數(shù)短，并且集中分布，呈現(xiàn)出低值關(guān)聯(lián)效應(yīng)；顯著H-H區(qū)數(shù)量次之，主要分布在新疆東部、甘肅、寧夏、陜西、山西、遼寧和云南地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種植資源的生育日數(shù)長(zhǎng)，并且集中分布，呈現(xiàn)出髙值集聚現(xiàn)象；顯著H-L區(qū)主要分在湖北的武漢、廣東的肇慶、河源和茂名地區(qū)，表明該地區(qū)的大豆種質(zhì)資源生育日數(shù)顯著高于周邊區(qū)域，出現(xiàn)了極化效應(yīng)；顯著L-H區(qū)數(shù)量最少，主要分布在新疆的伊犁地區(qū)，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源生育日數(shù)明顯低于周圍地區(qū)，是顯著的沉降區(qū)。

表1 大豆生長(zhǎng)指標(biāo)的各象限值及Moran’s I值

圖2 全國(guó)大豆不同生長(zhǎng)指標(biāo)Moran散點(diǎn)圖

圖3 生育日數(shù)LISA集聚圖

圖4 株高LISA集聚圖

如圖4所示，從株高看出，顯著H-H區(qū)數(shù)量和顯著L-L區(qū)數(shù)量同為最多，其中H-H區(qū)主要分布在新疆的東部、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古的中南部、山西河北的絕大部、山東的西部和東北三省的少部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的株高高，并且集中分布，呈現(xiàn)出髙值集聚現(xiàn)象；L-L區(qū)主要分布在安徽南部、浙江西部、江西福建廣東的絕大部、廣西的東南部和中西部的少部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的株高低，并且集中分布，呈現(xiàn)出低值關(guān)聯(lián)效應(yīng)；顯著L-H區(qū)主要分布在陜西的榆林和延安地區(qū)，表明該地區(qū)大豆種質(zhì)資源的株高明顯低于周邊區(qū)域，是顯著的沉降區(qū)；顯著H-L區(qū)數(shù)量最少，主要分布在廣東的茂名地區(qū)，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源的株高明顯高于周邊區(qū)域，出現(xiàn)了極化效應(yīng)。

如圖5所示，從百粒重看出，顯著H-H區(qū)數(shù)量最多，主要分布在東三省、江蘇中南部、上海、浙江全部、安徽江西和福建的少部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的百粒重大，并且集中分布，呈現(xiàn)出髙值集聚現(xiàn)象；顯著L-L區(qū)數(shù)量次之，主要分布在新疆的中北部、呼和浩特市的周邊地區(qū)、陜西山西的大部分地區(qū)、山東的中部地區(qū)、重慶市、貴州的大部分地區(qū)、湖北的大部分地區(qū)和湖南的北部地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的百粒重小，并且集中分布，呈現(xiàn)出低值關(guān)聯(lián)效應(yīng)；顯著H-L區(qū)主要分布在甘肅的酒泉、陜西的商洛、山東的德州、四川的自貢、廣西的南寧和欽州，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源的百粒重顯著高于周邊區(qū)域，出現(xiàn)極化效應(yīng)；顯著L-H區(qū)數(shù)量最少，主要分布在安徽的阜陽(yáng)和銅陵，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源的百粒重顯著低于周邊區(qū)域，是顯著的沉降區(qū)[9]。

圖5 百粒重LISA集聚圖

表2 大豆生長(zhǎng)指標(biāo)與各氣象要素線性相關(guān)系數(shù)

3 大豆生長(zhǎng)指標(biāo)與氣象因素的相關(guān)性

運(yùn)用SPSS將所有大豆地級(jí)市級(jí)別數(shù)據(jù)及其每個(gè)市所對(duì)應(yīng)的氣候氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析（表2）[10-11]。大豆百粒重只與氣溫年較差在0.01水平上呈顯著正相關(guān)，其他均未通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)；株高與年均氣溫、氣溫年較差、相對(duì)濕度、（08-08）年均降水量均在0.01水平上呈顯著相關(guān)，除氣溫年較差為正相關(guān)，其余均為負(fù)相關(guān)，其中與年均降水量相關(guān)系數(shù)大于0.6，最為顯著，其他相關(guān)系數(shù)也均處于0.5附近，氣溫年較差略低；生育日數(shù)與氣溫年較差在0.05水平上呈正相關(guān)，與其他3個(gè)氣象因子均在0.01水平上呈顯著正相關(guān)，其中與年均氣溫相關(guān)系數(shù)最大，年均降水量次之，相對(duì)濕度最??；適宜播種季節(jié)個(gè)數(shù)除與氣溫年較差存在負(fù)相關(guān)，其余均在0.01水平上呈顯著正相關(guān)，其中與年均降水量相關(guān)性最好，年均氣溫和相對(duì)濕度次之，氣溫年較差相關(guān)性最差。

4 氣候?qū)ι諗?shù)、株高與百粒重的影響

運(yùn)用ArcGIS中插值分析中距離倒數(shù)權(quán)重插值方法[12-13]，將2118個(gè)氣象站點(diǎn)的累年平均氣溫、累年氣溫年較差、累年平均相對(duì)濕度、累年08-08時(shí)年均降水量生成等值分布圖。同時(shí)，將地級(jí)市大豆生長(zhǎng)指標(biāo)生育日數(shù)、株高和百粒重生成等值分布圖。對(duì)生育日數(shù)、株高和百粒重的空間分布差異和氣象因子進(jìn)行對(duì)比[14]。

累年年均降水量整體上呈現(xiàn)出由東南沿海向西北內(nèi)陸遞減的趨勢(shì)，大于1800毫米的髙值區(qū)集中在閩南三角洲、珠江三角洲、海南島以及浙江福建江西安徽的交界地帶，低于200毫米的低值區(qū)分布在我國(guó)西北邊疆地區(qū)，如圖6所示。累年年均氣溫雖整體上呈現(xiàn)由南向北遞減的趨勢(shì)，符合熱量隨緯度升高而遞減的規(guī)律，但是受地形和大陸性氣候的影響，云貴高原和青藏高原地區(qū)的年平均溫低于我國(guó)同緯度的地區(qū)、塔里木盆地的年平均溫則高于同緯度地區(qū)如圖7所示。累年相對(duì)濕度整體上呈現(xiàn)由東南沿海向西北內(nèi)陸遞減的趨勢(shì)，髙值區(qū)集中在四川盆地和長(zhǎng)江中下游地區(qū)，由于西北內(nèi)陸降水少，加之全年蒸發(fā)量大，使其成為低值中心，如圖8所示。累年氣溫年較差與年平均溫則呈現(xiàn)出相反的遞變趨勢(shì)，由北向南氣溫年較差逐漸縮?。桓咧祬^(qū)主要在我國(guó)西北和東北地區(qū)，低值區(qū)分布在我國(guó)南部沿海地區(qū)和云南地區(qū)如圖9所示。

如圖10所示，生育日數(shù)的髙值區(qū)主要集中在青藏高原、黃土高原、西北和東北地區(qū)，低值區(qū)主要集中在華南和華北平原地區(qū)。通過(guò)與年均降水量圖、年均氣溫圖、相對(duì)濕度圖和氣溫年較差圖的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，生育日數(shù)與氣溫年較差無(wú)明顯的空間上的相關(guān)性；而年均降水量、年均氣溫和相對(duì)濕度都呈現(xiàn)出由東南向西北遞減的趨勢(shì)，與生育日數(shù)在空間上存在一定程度的負(fù)相關(guān)。

如圖11所示，株高在空間存在明顯差異，髙值區(qū)主要分布在我國(guó)北方地區(qū)和西南地區(qū)，低值區(qū)主要分布在我國(guó)南方地區(qū)；通過(guò)與年均降水量圖、年均氣溫圖、相對(duì)濕度圖和氣溫年較差圖的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，氣溫年較差大體呈現(xiàn)從北向南遞減的特征與株高的等級(jí)分布存在一定的相關(guān)性；而年均降水量、年均氣溫和相對(duì)濕度的遞變趨勢(shì)與株高存在較高的負(fù)相關(guān)。

圖6 累年年均降水量

圖7 累年年均氣溫

圖8 累年年均相對(duì)濕度

圖9 累年氣溫年較差

如圖12所示，百粒重的空間差異顯著，高值區(qū)分布不均，主要集中在東北、黃淮海和西藏地區(qū)；低值區(qū)的空間差異不明顯，主要集中在我國(guó)中西部地區(qū)。通過(guò)與年均降水量圖、年均氣溫圖、相對(duì)濕度圖和氣溫年較差圖的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，百粒重的空間分布特征與年均降水量、年均氣溫、氣溫年較差和相對(duì)濕度均無(wú)明顯的相關(guān)性。

圖10 生育日數(shù)等級(jí)分布圖

圖11 株高等級(jí)分布圖

圖12 百粒重等級(jí)分布圖

5 結(jié)論

本文選取各省和大豆種質(zhì)資源的經(jīng)緯度、季節(jié)、株高、百粒重、生育日數(shù)等數(shù)據(jù)及1981—2010年全國(guó)2118家氣象站的氣象數(shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS、Geo-Da、SPSS軟件進(jìn)行對(duì)比分析，揭示了全國(guó)大豆種質(zhì)資源空間分布特征與氣候因素的關(guān)系。

（1）大豆種質(zhì)資源在全國(guó)具有廣泛的分布，82.4%的地級(jí)市都有分布，趨勢(shì)由東南向西北大豆種質(zhì)資源密度逐漸遞減，并且適宜播種季節(jié)個(gè)數(shù)逐漸減少至無(wú)。

（2）湖南、江西和浙江一年中適宜播種時(shí)間最長(zhǎng)，適宜播種三季；四川、重慶、貴州、福建、上海和京津冀地區(qū)適宜播種兩季；東北三省、華中與華北地區(qū)、新疆中東部地區(qū)和西藏南部適宜播種一季。大豆生育日數(shù)、株高和百粒重這3項(xiàng)農(nóng)藝性狀均存在顯著的空間自相關(guān)。生育日數(shù)和百粒重的H-H區(qū)主要分布在中西部，L-L區(qū)主要分布在東部；株高H-H區(qū)主要分布在北方，L-L區(qū)主要分布在南方。

（3）氣候條件對(duì)大豆種質(zhì)資源的分布地區(qū)和生長(zhǎng)指標(biāo)均有較顯著的影響，其中百粒重與4項(xiàng)氣候氣象指標(biāo)并無(wú)明顯關(guān)聯(lián)；株高、生育日數(shù)與年均溫、相對(duì)濕度、年均降水量均有較明顯的負(fù)相關(guān)，與氣溫年較差有一定的正相關(guān)；復(fù)種季節(jié)數(shù)與氣溫年較差有一定的負(fù)相關(guān)，與其他3項(xiàng)指標(biāo)均有較明顯的正相關(guān)。

致謝

感謝農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心、中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)提供資料數(shù)據(jù)。