金垚 郭藝媛 劉琰琰 上官昌貴 張玉芳 王銳婷

摘要：利用1980—2017年四川盆區(qū)113個氣象站點資料和盆區(qū)24個冬小麥（Triticum aestivum L.）農(nóng)業(yè)氣象觀測站生育期資料，將四川盆區(qū)小麥種植區(qū)分為5個片區(qū)，在分析冬小麥產(chǎn)量構成要素與灌漿結實期氣象因子之間相關性的基礎上，確定冬小麥灌漿結實期間的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時間、連陰雨時間為指標因子，根據(jù)主成分分析法，構建低溫陰雨寡照致災綜合指數(shù)（F）。選取代表站點，劃分等級閾值，確定小麥灌漿結實期連陰雨災情為輕、中、重3個等級，且各個致災等級的閾值分別為0.45

關鍵詞：冬小麥（Triticum aestivum L.）;灌漿結實期;陰雨寡照;災害;空間分布

中圖分類號：P494? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）17-0027-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.17.007? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： The meteorological data at 113 meteorological stations from 1980 to 2017 and the records of growth stages and yield of winter wheat at 24 agro-meteorological stations were used to determine the correlations between the components of winter wheat yield and meteorological factors during the grain-filling stage， and the wheat growing areas in Sichuan basin were divided into five zones. The average temperature， the maximum temperature， the minimum temperature， the sunshine hours， and the number of continuous rainy days during the grain-filling period of winter wheat were selected as indicator factors to address the effects of continuous rainy weather disaster on winter wheat. The principal component analysis method was used to construct the comprehensive index. The frequencies of continuous rainy weather disaster during the grain-filling stage were calculated and the basin areas were identified as， slight （0.45

Key words： winter wheat（Triticum aestivum L.）; grain-filling stage; cloudy and rainy weather; disaster; spatial distribution

小麥（Triticum aestivum L.）是四川盆區(qū)四大糧食作物之一，其生產(chǎn)狀況直接關系到四川省全年糧食生產(chǎn)和社會有效供給。長期以來，影響四川盆區(qū)小麥產(chǎn)量的農(nóng)業(yè)氣象災害主要有干旱[1，2]、灌漿結實期連陰雨[3-7]、拔節(jié)期凍害等。

針對各類氣象因子對小麥生長發(fā)育的影響前人做了大量研究，如史忠良等[8]針對光照強度對山西冬小麥影響開展了試驗研究，但沒有考慮到降水的影響;王承志等[9]針對低溫陰雨對河南小麥灌漿的影響開展了專項試驗研究，但樣本數(shù)據(jù)較少，僅有1年;朱琳等[10]對陜西省冬小麥干旱風險進行分析和區(qū)劃，但未考慮其他災害的影響;陳懷亮等[11]針對麥播旱澇、晚霜凍、干熱風與青枯雨3種主要農(nóng)業(yè)氣象災害對河南省小麥產(chǎn)量的影響作了定量分析，但未涉及灌漿期連陰雨;孫麗娟等[12]針對黃淮海產(chǎn)區(qū)小麥子粒品質的影響因子進行了分析評估，得出子粒品質與灌漿期降水呈高度相關的結論。四川盆區(qū)小麥生長過程中，降水時空分布不均明顯，導致小麥灌漿期易出現(xiàn)低溫陰雨寡照天氣，對小麥產(chǎn)量和品質影響極為嚴重[13]，而針對四川盆區(qū)小麥灌漿結實期陰雨寡照的相關研究仍未見報道。

為客觀評價四川盆區(qū)小麥灌漿結實期連陰雨對不同區(qū)域小麥種植的影響，本研究擬通過分析盆區(qū)小麥灌漿結實期發(fā)生陰雨寡照災害的歷史數(shù)據(jù)，分析各氣象要素（降水持續(xù)時間、降水總量、日照時間）對盆區(qū)小麥灌漿結實期產(chǎn)生的負面影響，采用主成分分析法[14]構建氣象災害綜合指數(shù)，結合實際災情發(fā)生情況，劃分等級閾值，確定冬小麥灌漿期連陰雨災害等級，作出空間分布模型，從而客觀定量評估四川盆區(qū)小麥灌漿結實期陰雨寡照災害空間分布特征，以期為四川農(nóng)業(yè)決策管理部門在小麥生產(chǎn)規(guī)劃布局、組織管理、減災減損等方面提供科學參考。

1? 資料與方法

1.1? 資料來源

氣象資料來源于四川省氣象探測數(shù)據(jù)中心，主要包括四川盆區(qū)113個氣象站點1980—2017年小麥灌漿結實期間的降水量、降水時間、日照時間、氣象站點經(jīng)緯度、海拔高度等;作物生育期資料和產(chǎn)量構成要素來源于1980—2017年四川盆區(qū)24個小麥農(nóng)業(yè)氣象觀測站觀測報表，研究將四川盆區(qū)小麥種植區(qū)分為5個片區(qū)，每個片區(qū)小麥灌漿結實期采用農(nóng)業(yè)氣象觀測時間的均值劃分[15，16];連陰雨災害的相關數(shù)據(jù)源于《中國氣象災害大典四川卷》和四川省氣候中心災情普查數(shù)據(jù)。

1.2? 研究方法

1.2.1? 研究分區(qū)和生育期確定? 根據(jù)四川省地理地貌類型，小麥主要的種植區(qū)域有盆西、盆南、盆中、盆周和盆東，主要地形為丘陵、山地和嶺谷。通過查閱農(nóng)業(yè)氣象觀測報表得到生育期資料，從而劃分四川盆區(qū)不同區(qū)域小麥種植區(qū)灌漿結實期的時間，如表1、圖1所示。

1.2.2? 指標因子的選擇? 依照通過走訪調查四川省農(nóng)業(yè)氣象服務專家，得到低溫陰雨寡照對小麥灌漿結實期影響與危害，并參考其他省區(qū)開展的低溫陰雨寡照災害研究的指標，從農(nóng)業(yè)氣象服務角度，根據(jù)實用性、綜合性、易操作性和延續(xù)性等原則選取指標因子，以綜合反映四川盆區(qū)小麥在灌漿結實期低溫陰雨寡照的情況。

利用SPSS計算千粒重與陰雨持續(xù)時間、日照時間、降水量、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫之間的相關性。首先選取冬小麥受天氣影響災害較重的年份，然后分析一些典型站點冬小麥產(chǎn)量構成要素與灌漿結實期氣象因子之間的相關性，選取相關性較強的指標因子。

氣象因子統(tǒng)計方法[17]：針對盆區(qū)不同冬小麥種植區(qū)，統(tǒng)計在小麥灌漿期間發(fā)生的持續(xù)3 d以上陰雨（標準為日降水量>0.1 mm）過程的實際持續(xù)時間。對大于3 d的連陰雨過程：①可以出現(xiàn)1 d沒有降水，且當天日照時間≤2.0 h;②可以是微量降水（日降水量為0.0 mm），且該日日照時間≤4.0 h;③若降水過程持續(xù)3 d以上，則期間一旦有連續(xù)2 d降水量為0.0 mm時，視為連陰雨過程終止。此外，若某次連陰雨過程覆蓋開花期、灌漿期、成熟期3個生育期中的2個或3個時期，那么就先按上述方法統(tǒng)計灌漿期連陰雨發(fā)生實際時間，若該時間占本次連陰雨過程總時間的比例≥2/3，就歸入灌漿期連陰雨，否則判定其不屬于灌漿期連陰雨。按此方法，統(tǒng)計得到不同站點的連陰雨時間、日照時間、降雨量。

1.2.3? 分布模型構建

1）主成分分析法。根據(jù)相關性分析結果，選取平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時間、連陰雨時間為指標因子，采用主成分分析法將多個指標降維后轉化為少量指標，再采取綜合評價分析法構建綜合分析模型，它可以全面反映灌漿結實期發(fā)生的低溫陰雨寡照對四川省冬小麥的危害和影響。

為了更加全面地分析問題，需考慮眾多氣象因子在小麥灌漿結實期對其產(chǎn)生的危害和影響，包括平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時間、連陰雨時間。由于多指標會增加分析問題的復雜性，同時考慮到指標之間通常存在著極高相關性，因此可能導致其所反映信息會重疊且不夠準確。而用主成分分析法進行綜合，得到簡化指標，既能避免重疊誤差又能有效反映原指標信息。

2）綜合評價分析法。在處理實際問題時，僅用主成分分析法是存在缺陷的，因部分信息會在降維處理時被忽略掉，為避免此類問題出現(xiàn)，在采用主成分分析基礎上，進一步利用綜合評價分析法，根據(jù)各主成分貢獻率權重不同，構造出綜合評價函數(shù)（F），據(jù)此計算出各研究對象綜合得分，用于接下來的比較和分析。

式中，λ為各指標進行矩陣投影后得出的特征值。

根據(jù)以上方法，計算出盆區(qū)各地區(qū)各代表站由平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時間、連陰雨時間組成的歷年綜合指數(shù)（F）。

1.2.4? 連陰雨災害等級確定? 盆區(qū)不同地區(qū)的歷年綜合指數(shù)確定后，對其進行極差標準化處理，采用升序排列后，進行最優(yōu)分割處理，最后結合《中國氣象災害大典（四川卷）》，參考盆區(qū)典型年份小麥灌漿期災害評估指數(shù)[18，19]開展分析對比，從而得出灌漿結實期連陰雨災害評估指數(shù)等級指標，分為輕、中、重3個等級，如表2所示。

1.2.5? 連陰雨發(fā)生頻率計算? 計算小麥灌漿結實期連陰雨發(fā)生頻率（Fi）：

式中，n為該生育期出現(xiàn)該等級連陰雨年份數(shù)，N為統(tǒng)計樣本的總年數(shù)。將四川盆區(qū)某區(qū)域所有站點各個等級陰雨發(fā)生頻率的均值分別作為某區(qū)相應等級陰雨的發(fā)生頻率，整個四川盆區(qū)陰雨各等級發(fā)生頻率為各子區(qū)域相應等級平均值[20，21]。

2? 結果與分析

2.1? 冬小麥灌漿結實期產(chǎn)量構成要素對連陰雨天氣的響應

冬小麥灌漿結實期對連陰雨天氣響應主要表現(xiàn)為營養(yǎng)生長受影響，子粒重降低。由表3可以看出，盆周邊緣山地區(qū)，千粒重與最低氣溫、日照時間呈正相關，與平均氣溫、最高氣溫、連陰雨時間、降水量呈負相關，但均未達顯著水平;盆中淺丘區(qū)，千粒重與平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、連陰雨時間、降水量呈負相關，但均未達顯著水平;盆南丘陵區(qū)，千粒重與日照時間、降水量、平均氣溫和最低氣溫呈正相關，與最高氣溫、連陰雨時間呈負相關，但均未達顯著水平;盆西平丘區(qū)，千粒重與最低氣溫呈正相關，與平均氣溫、最高氣溫、連陰雨時間呈負相關，相關性均達顯著或極顯著水平，千粒重與日照時間、降水量呈正相關但未達顯著水平;盆東平行嶺谷區(qū)，千粒重與最低氣溫、日照時間、降水量呈正相關，與平均氣溫、最高氣溫、連陰雨時間呈負相關，但均未達顯著水平。

2.2? 分布模型及效果評價

2.2.1? 分布模型構建? 根據(jù)“1.2.3”確定的方法，首先計算盆區(qū)各代表站平均氣溫（ZX1）、最高氣溫（ZX2）、最低氣溫（ZX3）、日照時間（ZX4）、連陰雨時間（ZX5）標準化后的值，然后計算其協(xié)方差矩陣，得到協(xié)方差矩陣特征根及累計方差貢獻率，最終得到盆區(qū)各地區(qū)代表站主成分表達式。再使用綜合評價分析法，根據(jù)式（1），得到由平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時間、連陰雨時間組成的歷年綜合指數(shù)（F）表達式，F(xiàn)1、F2、F3、F4、F5分別代表盆東、盆中、盆南、盆西、盆周。

2.2.2? 評估模型效果評價? 由四川盆區(qū)各地區(qū)低溫陰雨寡照致災綜合指數(shù)折線圖可以看出，盆西平丘區(qū)1984、1992年連陰雨災害較嚴重（圖2）;盆東平行嶺谷區(qū)1994、2002、2005年連陰雨災害較嚴重（圖3）;盆南丘陵區(qū)1990、1996年連陰雨災害較嚴重（圖4）;盆中淺丘區(qū)1989、2005年連陰雨災害較嚴重（圖5）;盆周邊緣山地區(qū)1992、2005年的連陰雨災害較嚴重（圖6）。為對以上結果準確性進行驗證，通過查閱《中國氣象災害大典（四川卷）》和四川省氣候中心災情普查資料，針對典型災害年進行對比分析。

盆西平丘地區(qū)：1984年5月初開始，四川盆區(qū)出現(xiàn)了一段時間的低溫連陰雨天氣，盆地內的旬平均氣溫比以往偏低約1 ℃，大部分地區(qū)在這一時期還出現(xiàn)了9～16 d的低溫陰雨天氣，日照時間較以往偏少10%～70%，對小麥影響極大。盆西的雙流、新都、彭縣、灌縣、龍泉驛、德陽、廣漢、綿竹、峨眉等地小麥產(chǎn)量均遭受不同程度損失。盆西的成都市5月中上旬20 d內雨日達18個，雨量偏多一倍且突破歷年極值。

盆東平行嶺谷區(qū)：1994年4—5月，盆東大部分地區(qū)有持續(xù)低溫陰雨，平均氣溫較低，降雨時間較長，對小麥影響極大。2002年和2005年初夏，四川盆區(qū)發(fā)生罕見低溫連陰雨災害，造成小麥嚴重減產(chǎn)。

盆南丘陵區(qū)：1990年4月，盆南區(qū)氣溫連續(xù)偏低，日照時間減少，盆區(qū)陰雨日數(shù)顯著增多，宜賓地區(qū)近3萬hm2小麥遭受小麥蚜蟲危害。2005年入夏，四川盆區(qū)出現(xiàn)了歷史上罕見低溫陰雨天氣，病蟲害較重，小麥損失慘重。

盆中淺丘區(qū)：1989年3月上旬至4月下旬，盆中遂寧市發(fā)生了近兩個月的低溫陰雨寡照天氣，日照時間3月較以往減少40%，4月上旬減少80%，下旬減少50%，3月29日至4月13日發(fā)生連續(xù)性降水16 d，小麥受災面積達8.7萬hm2。

盆周邊緣山地區(qū)：1992年5月，四川盆區(qū)盆周地區(qū)出現(xiàn)連續(xù)性降水天氣，大部分地區(qū)降雨時間達15～22 d，較以往多1.1～6.9 d，且日照時間偏少，不足100 h，導致小麥減產(chǎn)。

綜上可知，所采用的方法基本可以反映四川省小麥灌漿結實期的連陰雨災害程度。

2.3? 四川盆區(qū)各站點不同等級連陰雨災害頻率空間分布特征

由圖7可見，四川盆區(qū)各地發(fā)生輕度連陰雨災害的頻率為15.0%～22.9%，呈近似緯向分布;盆東廣安、達州的部分地區(qū)發(fā)生頻率最高，為19.8%～22.9%;盆南、盆西大部地區(qū)發(fā)生頻率較高，為16.7%～19.7%;盆周邊緣山地區(qū)以及盆中淺丘區(qū)發(fā)生輕度連陰雨災害的頻率較低，為15.0%～16.0%;盆南丘陵區(qū)發(fā)生輕度連陰雨災害的頻率相對較高，為21.0%～23.0%。由圖8可見，四川盆區(qū)各地發(fā)生中度連陰雨災害的頻率約為7%;盆周邊緣山地區(qū)發(fā)生中度連陰雨災害的頻率較低，為3.0%～4.6%;盆西平丘區(qū)發(fā)生中度連陰雨災害的頻率相對較高，大部分地區(qū)為9.0%～10.0%;盆南丘陵區(qū)、盆東平行嶺谷區(qū)以及盆中淺丘區(qū)發(fā)生中度連陰雨災害的頻率介于盆周與盆西之間，大部分地區(qū)為7.0%～8.0%。由圖9可見，四川盆區(qū)各地區(qū)發(fā)生重度連陰雨的頻率約為6%;盆中淺丘區(qū)、盆周邊緣山地區(qū)以及盆西平丘區(qū)發(fā)生重度連陰雨的頻率較低，為2.0%～3.9%，盆南丘陵區(qū)、盆東平行嶺谷區(qū)發(fā)生重度連陰雨的頻率相對較高，為8.0%～11.9%。

3? 小結與討論

3.1? 結論

通過利用1980—2017年小麥灌漿結實期的氣象資料，分析典型站點冬小麥產(chǎn)量構成要素與灌漿結實期氣象因子之間的相關性，進而構建低溫陰雨寡照致災綜合指數(shù)，通過劃分等級，最終得到盆地各站點各等級連陰雨發(fā)生頻率的空間分布。結果顯示，四川盆區(qū)小麥灌漿結實期內平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時間、連陰雨時間與小麥產(chǎn)量的相關性較強，是構成陰雨寡照災害的主要氣象因子。四川盆區(qū)大部分地區(qū)發(fā)生連陰雨的頻率在32%左右，盆區(qū)東南地區(qū)發(fā)生連陰雨的頻率較高，盆區(qū)西北發(fā)生連陰雨的頻率相對較低。四川盆區(qū)各地發(fā)生輕度連陰雨災害的頻率約為18%，其中盆南發(fā)生的頻率較高，盆周、盆西發(fā)生的頻率相對較低;各地發(fā)生中度連陰雨災害的頻率約為7%，其中盆西發(fā)生的頻率較高，盆周發(fā)生的頻率相對較低;各地發(fā)生重度連陰雨的頻率約為6%，其中盆南、盆東發(fā)生的頻率較高，盆中、盆周以及盆西發(fā)生的頻率相對較低。

3.2? 討論

3.2.1? 影響因子的選用? 以往關于小麥灌漿結實期內低溫陰雨寡照災害的研究工作中，多只考慮連陰雨時間這一個氣象因子，并且以往的研究普遍將連陰雨時段固定在一個歷年平均時間段內來提取連陰雨時間的資料[22，23]，而本研究是在分析典型站點冬小麥產(chǎn)量構成要素與灌漿結實期多個氣象因子之間相關性的基礎上，提取了相關性較強的氣象因子，結果更為準確，避免了遺漏或重復統(tǒng)計連陰雨災害樣本的情況。

3.2.2? 方法的選擇? 本研究采用的主成分分析法和綜合評價分析法在一定程度上結合兩者之長處，既考慮到小麥灌漿結實期低溫陰雨寡照危害的主要影響因子的貢獻度，又消除了這些因子之間相關影響可能帶來的誤差重疊，并在降維處理時，確保了有用信息的留存。氣象因子的負面影響最終當體現(xiàn)在產(chǎn)量的損失上[24]，本研究雖然結合了產(chǎn)量構成要素進行分析，但造成小麥減產(chǎn)的因素很多，無法客觀分離出低溫陰雨寡照對產(chǎn)量的實際影響，因此，接下來的研究應當著眼于提高小麥灌漿結實期連陰雨災情評定的精確度。

參考文獻：

[1] 劉永紅，李茂松.四川季節(jié)性干旱與農(nóng)業(yè)防控節(jié)水技術研究[M].北京：科學出版社，2011.

[2] 陳東東，紫? 檀，張玉芳.基于水分盈虧指數(shù)的四川省小麥生育期干旱風險評估[J].自然災害學報，2017，26（4）：155-163.

[3] 高陽華，張? 文，賀萬桃，等.四川盆地小麥產(chǎn)量形成的氣候生態(tài)研究及區(qū)劃[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，1992，13（5）：21-24.

[4] 張? 杰，陳? 方.北京冬小麥灌漿期氣象因子與產(chǎn)量間關聯(lián)分析[J].安徽農(nóng)學通報，2012，18（5）：137-139.

[5] 趙? 輝，王? 媛，李? 剛，等.春季低溫連陰雨災害對農(nóng)作物產(chǎn)量影響評估[J].氣象科技，2011，39（1）：102-105.

[6] 賀明榮，王振林，高淑萍.不同小麥品種千粒重對灌漿期弱光的適應性分析[J].作物學報，2001，27（5）：640-644.

[7] WANG Z，HE M，ZHANG Y，et al. Allocation of photosynthates and grain growth of two wheat cultivars with different potential grain growth in response to pre-and post-anthesis shading[J].J Agron Crop Sci，2003，189（5）：280-285.

[8] 史忠良，馬愛萍，仇松英，等.光照強度對小麥不同品種結實率及千粒重的影響[J].山西農(nóng)業(yè)科學，1998，26（4）：16-18.

[9] 王承志，于振民，房存金，等.陰雨低溫對小麥灌漿的影響及對策[J].河南農(nóng)業(yè)科學，1992（2）：4-7.

[10] 朱? 琳，葉殿秀，陳建文，等.陜西省冬小麥干旱風險分析及區(qū)劃[J].應用氣象學報，2002，13（2）：201-206.

[11] 陳懷亮，鄧? 偉，張雪芬，等.河南小麥生產(chǎn)農(nóng)業(yè)氣象災害風險分析及區(qū)劃[J].自然災害學報，2006，13（2）：135-143.

[12] 孫麗娟，胡學旭，陸? 偉，等.基于GIS的小麥籽粒品質空間分布特征和影響因子分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學，2018，51（5）：999-1011.

[13] 李? 德，景元書，祁? 宦.安徽省冬小麥灌漿期連陰雨災害等級指標的確定[J].中國農(nóng)學通報，2015，15（1）：56-62.

[14] 黃嘉佑.氣象統(tǒng)計分析與預報方法[M].北京：氣象出版社，2000. 7-21.

[15] 四川亞熱帶丘陵山區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源及開發(fā)利用課題組.四川亞熱帶丘陵山區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源及開發(fā)利用[M].成都：四川科學技術出版社，1997.256-270.

[16] 張玉芳，王銳婷，陳東東，等.利用水分盈虧指數(shù)評估四川盆地玉米生育期干旱狀況[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2011，32（4）：615-620.

[17] 王素艷，郭海燕，鄧? 彪，等.四川省中稻低溫陰雨冷害風險評估方法研究[J].應用基礎與工程學院學報，2006，14（增刊）：48-55.

[18] 梁邦云，王效瑞，郭秀云，等.安徽春季（低溫）連陰雨氣候特征分析[J].安徽氣象，2003，3（4）：10-11.

[19] 王翠玲，寧方貴，張繼權，等.遼西北地區(qū)玉米不同生長階段干旱風險闕值的確定[J].災害學，2011，26（1）：43-47.

[20] 李? 德，景元書，祁? 宦.1980-2012年安徽淮北平原冬小麥灌漿期連陰雨災害風險分析[J].資源科學，2015，37（4）：700-709.

[21] 項? 瑛，程? 婷，王可法，等.江蘇省連陰雨過程時空分布特征分析[J].氣象科學，2011，31（S1）：39-42.

[22] 韓沁哲，羅伯良，周? 偉，等.湖南省油菜生長期連陰雨氣象災害發(fā)生強度的時空特征[J].湖南農(nóng)業(yè)科學，2012（19）：93-96.

[23] 許孟會，趙? 輝，王? 晉，等.春季低溫連陰雨對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及防御[J].湖南農(nóng)業(yè)科學，2008（6）：63-65.

[24] 唐永金，潘劍揚.我國近年農(nóng)業(yè)氣象與農(nóng)業(yè)生物災害的特點[J].自然災害學報，2012，21（1）：26-30.

收稿日期：2019-06-03

基金項目：四川省科技廳應用基礎研究項目（2018JY0341）;高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室項目（2018-重點-05-01）

作者簡介：金? 垚（1983-），男，遼寧沈陽人，工程師，碩士，主要從事氣象為農(nóng)服務管理工作，（電話）18502891261（電子信箱）kinyoo@126.com;

通信作者，張玉芳（1981-），女，高級工程師，碩士，主要從事災害風險評估及區(qū)劃研究，（電子信箱）75963549@qq.com。