盧江海，孔瓊菊，徐解剛，鄧 升，萬怡國，衛(wèi) 琦

（1.江西省水利科學院，南昌 330029；2.江西省鄱陽湖流域生態(tài)水利技術(shù)創(chuàng)新中心，南昌 330029；3.宜興市水利局，江蘇 宜興 214200；4.河海大學農(nóng)業(yè)科學與工程學院，南京 210098）

0 研究背景

高標準農(nóng)田建設(shè)是我國“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略的重要抓手[1]，是推動農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、確保國家糧食安全的戰(zhàn)略性舉措[2,3]。因此，加快高標準農(nóng)田建設(shè)對于完善灌排系統(tǒng)、解決農(nóng)田面源污染、提高水資源利用效率具有重要現(xiàn)實意義。

近幾年，隨著我國對高標準農(nóng)田建設(shè)的大力推進，田間灌排體系得到不斷完善，土地流轉(zhuǎn)也隨之加快，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營方式不斷被解構(gòu)，農(nóng)業(yè)種植模式越來越多樣化[4]。高標準農(nóng)田建設(shè)大面積推廣的同時，也伴隨著化肥、農(nóng)藥的不合理使用，這也引起了農(nóng)田氮磷流失、水體富營養(yǎng)化的加劇，并最終導致流域生態(tài)環(huán)境的破壞。而且，高標準農(nóng)田建設(shè)還沿用傳統(tǒng)種植模式和相關(guān)規(guī)范標準進行灌溉排水系統(tǒng)設(shè)計，未考慮高標準農(nóng)田建設(shè)與種植模式變化之間的匹配關(guān)系。灌排體系和種植結(jié)構(gòu)二者之間如何進行優(yōu)化構(gòu)建，以減少流域農(nóng)業(yè)面源污染的排放，是亟需要考慮的問題。

以往關(guān)于高標準農(nóng)田建設(shè)影響的研究主要集中在耕地質(zhì)量提升、灌排條件改善方面[5,6]，例如，張?zhí)於鞯萚5]研究表明，高標準農(nóng)田建設(shè)有效改善了灌排條件，提升了耕地質(zhì)量等級，其中灌排指標對耕地質(zhì)量等級提升的作用最大，貢獻率達51.85%。易鐵坤[6]研究發(fā)現(xiàn)開展高標準農(nóng)田建設(shè)后，項目區(qū)內(nèi)水田的國家自然質(zhì)量等指數(shù)提高了426、國家利用等指數(shù)提高了116，國家經(jīng)濟等指數(shù)提高38，耕地質(zhì)量得到有效提升。綜上,目前主要針對高標準農(nóng)田建設(shè)對耕地質(zhì)量和灌排條件改善開展了較為成熟的研究，而在灌排體系與種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化構(gòu)建方面還研究不足。本研究通過對不同輪作模式和高標準農(nóng)田建設(shè)下流域排水特性進行研究，旨在以減少面源污染排放為目標、對農(nóng)田灌排體系與農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化調(diào)整，預期研究結(jié)果將對高標準農(nóng)田范圍面源污染防控有重要意義。

因此，本論文以高標準農(nóng)田建設(shè)下的芳溪湖流域為研究對象，以該區(qū)域2019-2020年連續(xù)2年的徑流和水質(zhì)（總氮、總磷和產(chǎn)沙）監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，率定并驗證SWAT模型的適用性，研究高標準農(nóng)田建設(shè)比例、灌溉排水體系建設(shè)、不同輪作模式等對流域排水水量、水質(zhì)的影響，探究高標準農(nóng)田建設(shè)綜合管理優(yōu)化方案，研究結(jié)果對于指導高標準農(nóng)田灌排體系構(gòu)建、鄱陽湖流域面源污染防控具有重要指導意義。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域概況

本研究選取以南昌縣境內(nèi)相對封閉的芳溪湖流域為典型研究區(qū)域，該流域面積約30.80 km2，區(qū)域灌溉水源為贛撫平原灌區(qū)西總干渠二干三分渠和二干五分渠，區(qū)域產(chǎn)流和排水流向芳溪湖內(nèi)。該區(qū)域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L氣候，四季分明，雨量充沛，日照充足。多年平均降水量為1 624.4 mm，降雨日年平均為147.3 d，夏為雨季，占全年總降水量近50%，春、秋次之，冬季最少。年平均氣溫17.6 ℃左右。該流域范圍已經(jīng)開展了高標準農(nóng)田建設(shè)，田間工程設(shè)施完善、基礎(chǔ)較好，區(qū)域的水稻以雙季稻為主，其他農(nóng)作物主要包括蔬菜、瓜果等經(jīng)濟作物。研究區(qū)域的位置示意圖見圖1。

圖1 研究區(qū)域位置示意圖Fig.1 Location of the study area

1.2 研究方法

本研究采用的SWAT 模型是由701 個方程和1 013 個中間變量組成的一個結(jié)構(gòu)非常復雜的模型系統(tǒng)，模型主要包括水文過程模型、土壤侵蝕模型和污染負荷模型3個子模型[7,8]。流域水文循環(huán)過程采用SWAT模型的水文過程子模型進行模擬和計算[9,10]，土壤侵蝕運用MUSLE模型來模擬泥沙生成，污染負荷采用OUAL2E 模型計算。在評價SWAT 模型的模擬效果時，一般用相對誤差Re、決定系數(shù)R2和Nash-Suttcliffe 系數(shù)Ens來作為判斷依據(jù)[11]。

1.3 數(shù)據(jù)來源及處理

模型的建立需要搜集DEM 數(shù)字高程模型圖、當?shù)氐耐寥缊D、土地利用資料、長系列徑流系列資料、氣象資料、農(nóng)業(yè)管理措施等數(shù)據(jù)[9]。各部分數(shù)據(jù)來源及處理方式具體如表1、圖2和圖3所示。

圖2 研究區(qū)域位置DEMFig.2 DEM of study area location

圖3 研究區(qū)土壤類型圖Fig.3 Soil type in the study area

表1 模型建立所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料Tab.1 Basic data required for model construction

1.4 子流域劃分

將搜集的DEM 數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)進行初步處理后，生成流域內(nèi)河網(wǎng)、坡度、水文響應(yīng)單元及子流域等多種數(shù)據(jù)。其中河網(wǎng)數(shù)據(jù)需根據(jù)衛(wèi)星遙感圖片和現(xiàn)場踏勘進行修正。選擇流域出口點，然后規(guī)定合適的水文響應(yīng)單元面積閾值便可以進行子流域劃分，得到了9 個子流域51 個水文響應(yīng)單元。在模型河網(wǎng)生成中，9號子流域與衛(wèi)星底圖差別最小，模擬效果也最準，本研究選取9號子流域做分析評價，所得到的子流域示意圖如圖4所示。

圖4 研究區(qū)子流域示意圖Fig.4 Schematic diagram of the subwatershedsin in the study area

2 結(jié) 果

2.1 SWAT模型的參數(shù)率定及效果評價

2.1.1 徑流參數(shù)率定及驗證

模型校正過程中，參數(shù)調(diào)節(jié)的順序一般為先進行徑流參數(shù)調(diào)節(jié)，然后進行泥沙負荷參數(shù)調(diào)節(jié)，最后進行水質(zhì)參數(shù)調(diào)節(jié)。由于本項目研究期限只有3 a，實測徑流資料只監(jiān)測了2019年和2020年連續(xù)2年的數(shù)據(jù)，本研究中，采用2019年實測數(shù)據(jù)對模型進行率定，并采用2020年實測數(shù)據(jù)進行驗證。結(jié)果分別如圖5所示。

圖5 徑流率定和驗證結(jié)果Fig.5 Runoff rate calibration and verification results

徑流率定期Ens為0.86，平均相對誤差為10.97%，決定系數(shù)為0.71，模擬結(jié)果較好；驗證期Ens為0.88，平均相對誤差為17.21%，決定系數(shù)為0.71，符合模擬精度要求。經(jīng)過參數(shù)率定，得到徑流敏感性參數(shù)的最終取值，完成徑流參數(shù)率定工作。

2.1.2 水質(zhì)參數(shù)率定及驗證

與徑流的率定過程類似，選取實測2019年數(shù)據(jù)進行率定，2020年數(shù)據(jù)進行驗證。經(jīng)過參數(shù)調(diào)整，得到率定期總氮、總磷模擬值與實測值的相對誤差Re分別為-12.85%、-10.85%，決定系數(shù)R2分別為0.93、0.96，效率系數(shù)Ens分別為0.85、0.92，驗證期總氮、總磷模擬值與實測值相對誤差分別是-22.15%、9.93%，決定系數(shù)分別達0.92、0.93，相關(guān)性顯著，Ens分別為0.82、0.64。經(jīng)過參數(shù)率定，得到水質(zhì)參數(shù)的最終取值，完成水質(zhì)參數(shù)率定工作?？傮w來講，水質(zhì)部分模擬結(jié)果較好，本次水質(zhì)參數(shù)率定驗證結(jié)果見圖6和圖7。

圖6 總氮率定和驗證結(jié)果Fig.6 Total nitrogen calibration and verification results

圖7 總磷率定和驗證結(jié)果Fig.7 Total phosphorus rate calibration and verification results

2.1.3 模型模擬效果評價

以芳溪湖流域2019年、2020年作物各生育期的徑流資料對構(gòu)建的灌區(qū)分布式水文及面源污染模型進行了徑流和水質(zhì)參數(shù)率定和驗證。結(jié)果顯示，模型對徑流模擬Nash-Suttcliffe效率系數(shù)均在0.86 以上，對水質(zhì)參數(shù)模擬的Nash-Suttcliffe 效率系數(shù)在0.64 以上；對于徑流，模型模擬值與實測值徑流相對誤差在17.21%以內(nèi)，模型模擬結(jié)果與實測值的決定系數(shù)均0.71；對于水質(zhì)模擬，模型模擬值與實測值徑流相對誤差在22.15%以內(nèi)，模型模擬結(jié)果與實測值的決定系數(shù)在0.92以上。模型模擬效果總體較好，構(gòu)建的灌區(qū)分布式水文及面源污染模型適用于芳溪湖流域，可以利用此模型進行芳溪湖流域的水量平衡分析。

2.2 基于率定SWAT 模型模擬的農(nóng)田灌排體系建設(shè)對流域排水的影響

2.2.1 高標準農(nóng)田建設(shè)比例對排水的影響

在SWAT 模型中，修改研究區(qū)典型9 號子流域高程為高標準農(nóng)田建設(shè)整治時的挖填方平衡、地塊平整的地形。DEM 修改為該區(qū)域原有點高程的加權(quán)平均值，分別設(shè)置0%、20%、40%、60%、80%、100%共5級高標準農(nóng)田占現(xiàn)有農(nóng)田耕地面積比例。

以2019-2020年實際氣候條件為現(xiàn)狀背景，將上述不同的高標準農(nóng)田建設(shè)比例情景輸入SWAT 模型的DEM 中，子流域不予重新劃分，并維持生成的河網(wǎng)為原狀，土地利用方式維持原有的水田、旱地面積比例，并維持水肥管理措施不變，統(tǒng)計分析2019-2020年的平均輸出結(jié)果。表2描述了高標準農(nóng)田建設(shè)比例變化情境下，9號子流域平均入湖徑流相對于現(xiàn)狀情景的變化率，通過9號子流域出口處的徑流、總氮、總磷及泥沙的變化率進行評價。

表2 芳溪湖9號子流域不同情景模式子流域出口平均入湖徑流變化%Tab.2 Variation of average inflow runoff at the outlet of the sub watershed under different scenarios in sub watershed No.9 of Fangxi Lake

根據(jù)上述結(jié)果，進行高標準農(nóng)田建設(shè)后，隨面積的比例增加，徑流減少了1.51%～6.93%，流域出口的總氮減少了2.26%～7.81%，總磷減少了1.83%～8.11%，泥沙排放減少了1.70%～9.27%。但是，在高標準農(nóng)田建設(shè)比例達到60%（情景3）后，隨建設(shè)比例的增加，徑流變化率、氮磷和泥沙排放的增加比例減緩。

2.2.2 灌溉排水系統(tǒng)優(yōu)化對排水的影響

根據(jù)模擬方案，5種情景模式都按照《江西省高標準農(nóng)田面源污染防控工程技術(shù)指南（試行）》（以下簡稱《技術(shù)指南》）所推薦的塘堰與稻田濕地面積比1∶15 設(shè)置塘堰濕地，在此塘堰濕地比例下設(shè)置不同的排水溝密度（見表3），情景0為流域現(xiàn)狀且不設(shè)置塘堰濕地，研究不同情景模式下子流域9出口處徑流水量水質(zhì)變化規(guī)律。

表3 芳溪湖9號子流域灌排系統(tǒng)不同情景模式設(shè)置Tab.3 Different scenarios of irrigation and drainage system in No.9 sub watershed of Fangxi Lake

以2019-2020年實際氣候條件為現(xiàn)狀背景，根據(jù)不同情景所采用的河網(wǎng)密度用于表示不同的排水溝密度，DEM 維持現(xiàn)狀不變，子流域不予重新劃分，并維持水肥管理措施不變，統(tǒng)計分析2019-2020年9 號子流域平均輸出結(jié)果。在高標準農(nóng)田建設(shè)背景下，設(shè)置塘堰濕地面積比為1∶15、不同的排水溝建設(shè)密度對流域出口排水水量和水質(zhì)的影響結(jié)果見表4。

表4 不同情境模式9號子流域出口排水水量水質(zhì)變化%Tab.4 Various in water quality and quantity of outlet drainage of No.9 sub watershed under different scenarios

根據(jù)上述模擬分析結(jié)果，情景1 與情景0 相比，子流域9可以有效減少排水量，徑流減少了5.22%，同時可減少區(qū)域氮磷排放，總氮減少了7.81%，總磷減少了7.32%，泥沙減少了6.52%，具有正面效應(yīng)。當維持現(xiàn)有的塘堰濕地面積比不變，而高標準農(nóng)田增加河網(wǎng)密度時，隨排水溝密度的增加，子流域內(nèi)排水溝的總長度也隨之增大，同時流域的徑流總量、氮磷排放量及產(chǎn)沙量會隨之減少。當達到模型DEM 精度下最小的控制單元時，排水溝密度和長度均達到最大，這時，徑流總量減小值可以達到18.9%，且總氮、總磷、泥沙的排放均減小20%以上。說明按照《技術(shù)指南》的要求，開展生態(tài)溝渠和塘堰濕地建設(shè)，可以在削減總排水量的同時，實現(xiàn)流域尺度氮、磷和泥沙的減排[12,13]。

2.3 基于率定SWAT 模型模擬的不同輪作模式對流域排水的影響

不同輪作模式下，因耕作方式、降雨強度、降雨量、降雨歷時、土壤類型、作物類型及作物葉面積指數(shù)、施肥水平等因素尤其是施肥不同，對農(nóng)田氮磷損失及環(huán)境潛在影響都具有差異性。在本項目田間試驗的基礎(chǔ)上，為研究流域尺度不同的種植結(jié)構(gòu)模式對流域徑流水量水質(zhì)的影響，模型中設(shè)置了3種種植模式，其中旱作分階段作物系數(shù)設(shè)置為：空心菜生長初期0.40、生長中期1.00、生長末期0.80；小白菜生長初期0.35、生長中期0.97、生長末期0.67；土豆生長初期0.72、生長中期1.10、生長末期0.61。具體模式、茬口安排、作物施肥量設(shè)置見表5。

表5 不同種植模式情景設(shè)置Tab.5 Scenario settings of different planting patterns

現(xiàn)狀情景0 種植結(jié)構(gòu)為65.30%的面積為水稻田（雙季稻），12.52%為水面，其他為旱作物種植地和居民用地等。其他3 種模擬情景以2019-2020年實際氣候條件為現(xiàn)狀背景，維持原有的DEM、土地利用、土壤類型、子流域劃分等參數(shù)不變，修改農(nóng)業(yè)管理措施，不同種植結(jié)構(gòu)情景模式9號子流域出口排水水量水質(zhì)結(jié)果分析如表6所示。

表6 不同種植結(jié)構(gòu)情境9號子流域出口排水水量水質(zhì)變化%Tab.6 Changes in water quality and quantity of outlet drainage in No.9 sub watershed under different planting structure scenarios

由上述結(jié)果，當全部調(diào)整為情景1旱作模式時，與現(xiàn)狀情景0 相比流域徑流增加了12.51%，總氮排放增加了13.83%，總磷排放增加了15.22%，泥沙排放增加了14.3%，排水總量最大，同時帶來了更多的總氮、總磷和泥沙流失；當全部調(diào)整為情景2 水旱輪作模式時，與現(xiàn)狀相比流域徑流增加了6.52%，總氮排放增加了8.35%，總磷排放增加了9.45%，泥沙排放增加了7.54%；當全部調(diào)整為情景3 水作模式時，與現(xiàn)狀相比流域徑流減少了3.53%，總氮排放減少了5.32%，總磷排放減少了8.48%，泥沙排放減少了7.35%，水作模式下，流域排水量最小，總氮、總磷和泥沙流失量也最小。

2.4 基于率定SWAT 模型模擬的高標準農(nóng)田建設(shè)綜合管理方案優(yōu)化

在高標準農(nóng)田建設(shè)比例、灌溉排水系統(tǒng)優(yōu)化、種植結(jié)構(gòu)等模擬基礎(chǔ)上，選取各項最優(yōu)的指標[14]，確定考慮不同的高標準農(nóng)田建設(shè)比例、灌溉排水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)整、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化的綜合管理方案，以子流域9號為例，研究綜合管理措施對流域出口徑流水量水質(zhì)的影響。

綜合管理措施設(shè)置：9號子流域內(nèi)高標準農(nóng)田建設(shè)比例為60%（兼具經(jīng)濟性和較佳的減污效果）；設(shè)置塘堰濕地面積比（6.67%，1∶15），同時子流域內(nèi)排水溝密度為1.029 km/km2，排水溝面積比為3 346.36 m2/km2，子流域9 河網(wǎng)總長度6.363 km，利用排水溝和塘堰濕地收集排水，并凈化水質(zhì)；種植模式為：早稻-晚稻-休耕；施肥量不變。在綜合管理措施情景下，相比于現(xiàn)狀未進行高標準農(nóng)田改造建設(shè)，流域排水量減少了24.59%，總氮、總磷及泥沙分別削減38.57%、38.39%和36.36%（見表7）。

表7 最優(yōu)綜合管理方案下9號子流域出口徑流水量水質(zhì)削減Tab.7 Reduction of runoff and water quality at the outlet of sub watershed No.9 under the optimal comprehensive management scheme

3 討 論

高標準農(nóng)田建設(shè)面積比例的變化對流域徑流排水密切相關(guān)。例如，凌九州等[15]通過研究高標準農(nóng)田建設(shè)對儀征丘陵區(qū)水資源利用影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高標準農(nóng)田建設(shè)能有效提高地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源承載力，效益提升能達到73.4%左右，其中坡改梯工程貢獻為6.4%，高標準農(nóng)田土地平整將丘陵區(qū)坡地改造為適宜耕作的水平梯田，有效的增加了農(nóng)田攔截雨水的能力，提高了當?shù)赜晁Y源利用率。本研究中，隨著高標準農(nóng)田建設(shè)面積比例提高，流域徑流也隨之減少，其原因可能是由于土地平整后，使得坡度減少，河道或排水溝可以有更多的蓄水容積，從而導致總排水量減少；同時土壤水由于減少了水力梯度，也導致了徑流的基流降低，并最終引起子流域排水量減少，與上述研究成果較為一致。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)總氮、總磷、泥沙的含量均隨徑流的減少而降低（表2），這可能與排水過程的減緩有關(guān)。總之，上述結(jié)果表明開展高標準農(nóng)田建設(shè)，可以提高農(nóng)田的防洪標準（排水減少說明子流域存蓄洪水增加，降雨利用率提高），同時實現(xiàn)節(jié)水減排。

設(shè)置塘堰濕地和增加河網(wǎng)密度均能有效減少流域范圍徑流、氮、磷和泥沙的排放。例如，武淑霞等[16]研究發(fā)現(xiàn)通過結(jié)合排水溝渠、池塘、濕地和相應(yīng)工程措施構(gòu)建生態(tài)攔截技術(shù)，能起到對面源污染物進行攔截、吸附、降解的效果，能有效改善和凈化水質(zhì)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)面源污染防控。楊林章等[17]通過在太湖流域監(jiān)測發(fā)現(xiàn)生態(tài)攔截型溝渠對稻田徑流排水中氮磷的平均去除率可達48.36%和40.53%，楊士紅等[18]研究發(fā)現(xiàn)通過水生蔬菜濕地-生態(tài)溝渠系統(tǒng)進行控制排水可以減少稻田的面源污染，衛(wèi)琦等[19]研究成果表明，在稻田低洼地帶建設(shè)水生作物濕地可以攔截大量稻田的氮素輸出，具有較高的經(jīng)濟效益。本研究中，當按照面積比1∶15設(shè)置塘堰濕地時，流域排水與維持現(xiàn)狀相比，徑流減少了5.22%，總氮減少了7.81%，總磷減少了7.32%，泥沙減少了6.52%，在此塘堰濕地面積比下，隨著排水溝密度的提高，流域的徑流總量、氮磷排放量及產(chǎn)沙量也會隨之減少。與上述研究成果較為一致。

不同輪作模式中，水作模式能有效減少流域徑流、氮磷和泥沙的排放。陳昱等[4]通過小區(qū)試驗，對不同種植模式下農(nóng)田水肥流失規(guī)律研究發(fā)現(xiàn)，在自然降雨條件下，徑流量表現(xiàn)為旱作模式＞輪作模式＞水作模式，總氮、總磷和硝態(tài)氮流失量呈現(xiàn)為旱作模式＞水旱輪作模式＞水作模式。本研究中，對不同輪作模式下的流域排水影響進行了模擬，發(fā)現(xiàn)情景3水作模式與現(xiàn)狀條件相比減少了徑流、總氮、總磷和泥沙的排放，同時也是3種模式中徑流、總氮、總磷和泥沙流排放最小的，導致這種結(jié)果的原因可能是由于旱作物相比于水稻其施肥量水平更高，如空心菜生長期施肥量為N：400 kg/hm2；P：180 kg/hm2；K：180 kg/hm2，相較于水稻的N：180 kg/hm2；P：67.5 kg/hm2；K：180 kg/hm2明顯偏高，同時由于水稻的產(chǎn)流較旱地作物較少，由于徑流量的減少，同時疊加了較少的施肥量，導致水作模式產(chǎn)生了最少的徑流量和污染物排放，本研究結(jié)論與上述成果一致。

4 結(jié) 論

（1）參數(shù)率定后的SWAT模型模擬效果總體較好，構(gòu)建的灌區(qū)分布式水文及面源污染模型適用于芳溪湖流域，可以利用此模型進行芳溪湖流域的水量平衡分析。

（2）高標準農(nóng)田建設(shè)可以減少流域總排水量，實現(xiàn)節(jié)水減排；但當高標準農(nóng)田建設(shè)面積達到或超過60%以后，增加建設(shè)面積實現(xiàn)節(jié)水減排的效益增速會有所降低，經(jīng)濟性可能受影響。

（3）適當提高塘堰匯流面積比例，增加生態(tài)溝的建設(shè)密度和長度，可提高塘堰和排水溝集流、凈化能力，有效減少地表徑流；同時，又可以在一定程度上減少總氮、總磷負荷的排放，既提高了水的利用率，又有效地控制了稻田氮、磷面源污染負荷的排放。

（4）對不同輪作模式下流域排水研究發(fā)現(xiàn)，水作模式與現(xiàn)狀相比減少了流域徑流、總氮、總磷和泥沙的排放；相比旱作和水旱輪作模式，水作模式流域徑流量排放最小，總氮、總磷和泥沙流失量也最小。

（5）高標準農(nóng)田建設(shè)綜合管理優(yōu)化方案，相較于現(xiàn)狀土地利用，可以減少流域出口排水總量24.59%、減少總氮、總磷和泥沙38.57%、38.39%和36.36%。