李 程，劉玉龍，李 響，張?jiān)鼋。焐荷?，?揚(yáng)，王凱悅，宋 曉

(國家海洋信息中心，天津 300171)

引 言

臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害是影響我國沿海地區(qū)主要的海洋災(zāi)害之一。根據(jù)《中國海洋災(zāi)害公報(bào)》統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2011—2020年，我國沿海地區(qū)共發(fā)生致災(zāi)臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮過程70次，臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)789億元，因?yàn)?zāi)死亡(含失蹤)31人。影響較為嚴(yán)重的省份分別為廣東、福建、浙江，在空間分布上具有相對集中性的特征。因此，有必要對風(fēng)暴潮災(zāi)害損失狀況進(jìn)行量化評估，為沿海地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。本文研究了一種采用脆弱性曲線法的風(fēng)暴潮災(zāi)害損失狀況定量評估方法，建立適用于我國沿海風(fēng)暴潮災(zāi)害的人口影響定量評估模型和經(jīng)濟(jì)損失定量評估模型，并將研究成果應(yīng)用于舟山市普陀區(qū)，選取歷史重大風(fēng)暴潮過程和典型重現(xiàn)期風(fēng)暴潮作為評估案例，對風(fēng)暴潮災(zāi)害人口影響定量評估模型和經(jīng)濟(jì)損失定量評估模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其定量評估結(jié)果可為風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供更加全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，可以有效地提高沿海地區(qū)風(fēng)暴潮災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力，保障沿海地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康、快速、穩(wěn)定發(fā)展，保護(hù)沿海地區(qū)人民生命財(cái)產(chǎn)安全。

1 定量化評估方法研究

目前常用的災(zāi)害損失評估方法主要有指標(biāo)體系評估法和脆弱性曲線評估法等。指標(biāo)體系評估法通過建立基于脆弱性的誘因和表征的指標(biāo)系統(tǒng)，利用統(tǒng)計(jì)分析等數(shù)學(xué)手段將其轉(zhuǎn)換為指數(shù)形式，表現(xiàn)評價(jià)單位的脆弱程度相對大小，是一種定性評估技術(shù)方法，設(shè)置的指標(biāo)體系不合理時(shí)，容易造成評估結(jié)果主觀性較強(qiáng)。例如，RAN等開展了印度海岸颶風(fēng)脆弱性研究，從社會(huì)學(xué)角度建立社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行颶風(fēng)脆弱度區(qū)劃[1]；LI等人基于經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和土地利用指標(biāo)對廣東省的風(fēng)暴潮災(zāi)害開展了等級劃分評價(jià)工作[2]。脆弱性曲線法是以曲線的形式表示不同的災(zāi)害強(qiáng)度與損失率之間的關(guān)系。脆弱性曲線法在定量化評估結(jié)果精度、可操作性等方面彌補(bǔ)了指標(biāo)體系法的不足，可以通過曲線計(jì)算災(zāi)害損失，以曲線的形式針對不同區(qū)域、不同承災(zāi)體進(jìn)行量化的脆弱性評估。主要的脆弱性曲線建立方法包括實(shí)地調(diào)研、問卷調(diào)查、以及利用已有的數(shù)據(jù)庫等，這些方法在國內(nèi)外評估案例中都有涉及。日本海嘯研究中心基于發(fā)生過的風(fēng)暴潮災(zāi)害典型案例，結(jié)合土地利用現(xiàn)狀，開展了風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估研究[3]。謝翠娜基于風(fēng)暴潮災(zāi)害脆弱性分析的基礎(chǔ)上，開展了上海風(fēng)暴潮災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失和間接經(jīng)濟(jì)損失評估研究工作[4]。

本文在國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上，提出了一種從人口影響和經(jīng)濟(jì)損失兩個(gè)角度開展風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估的方法，采用淹沒水深-損失率曲線分別對受災(zāi)人口和直接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行定量評估，其定量評估結(jié)果可為風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供更加全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該方法考慮了承災(zāi)體損失值占總價(jià)值的比例，相對較為穩(wěn)定。在計(jì)算歷史回溯、現(xiàn)狀情況和未來情景預(yù)測的災(zāi)損情況時(shí)，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，但是損失率不會(huì)變動(dòng)很大，同時(shí)具有區(qū)域性、普適性的優(yōu)勢。

1.1 人口影響定量評估

人口影響的定量評估指標(biāo)為受災(zāi)人口，風(fēng)暴潮災(zāi)害受災(zāi)人口與風(fēng)暴潮災(zāi)害自然強(qiáng)度、預(yù)警時(shí)間、區(qū)域應(yīng)急疏散能力以及人口本身脆弱性等多種因素相關(guān)。本文在通過分析歷史臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害過程中有限的受災(zāi)人口的統(tǒng)計(jì)資料，結(jié)合水動(dòng)力數(shù)值模擬計(jì)算出臺(tái)風(fēng)過程中淹沒水深的模擬結(jié)果，提出了一個(gè)淹沒深度和受災(zāi)人口率直接的對應(yīng)關(guān)系，構(gòu)建了淹沒水深-受災(zāi)人口率的脆弱性曲線，如表1所示。構(gòu)建了一個(gè)S型的淹沒水深-受災(zāi)人口率的脆弱性對應(yīng)關(guān)系，當(dāng)淹沒水深超過2.5 m，受災(zāi)人口率將突升；當(dāng)淹沒水深超過4.5 m的時(shí)候，受災(zāi)人口率趨近于100%。這意味著當(dāng)淹沒水深達(dá)到一定程度，該空間網(wǎng)格范圍內(nèi)的所有人都定義為受災(zāi)人口。

表1 淹沒水深-受災(zāi)人口率的脆弱性關(guān)系Table 1 The vulnerability curve relationship between inundated depth and affected population rate

(1)

其中，L代表受災(zāi)人數(shù)；n代表網(wǎng)格數(shù)；Di代表第i個(gè)網(wǎng)格的人口密度；Ai代表第i個(gè)網(wǎng)格的淹沒面積；ki代表第i個(gè)網(wǎng)格的受災(zāi)人口脆弱度。

1.2 經(jīng)濟(jì)損失定量評估

經(jīng)濟(jì)損失的定量評估指標(biāo)為直接經(jīng)濟(jì)損失，直接經(jīng)濟(jì)損失是風(fēng)暴潮災(zāi)害直接導(dǎo)致的各種財(cái)產(chǎn)損毀所造成的經(jīng)濟(jì)價(jià)值損失，主要包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失，漁業(yè)經(jīng)濟(jì)損失，建筑物損失，交通運(yùn)輸用地?fù)p失及其他海洋工程損失等。風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失率可通過調(diào)查法和參考法來確定。其中，調(diào)查法是通過調(diào)查當(dāng)?shù)貧v史災(zāi)害案例的災(zāi)害損失情況，建立損失與致災(zāi)因子的關(guān)系；參考法是通過參考其他地區(qū)的災(zāi)害損失率關(guān)系，基于本地實(shí)際情況，進(jìn)行調(diào)整確定。

目前浙江省在各類資產(chǎn)淹沒損失率方面的資料比較少，《浙江省水利工程防洪減災(zāi)能力評估》確定了浙江省沿海地區(qū)臺(tái)風(fēng)影響導(dǎo)致的洪災(zāi)的各類資產(chǎn)損失率[5]。參考黃河三角州萊州灣西岸防洪能力評估所確定的各類資產(chǎn)損失率，結(jié)合浙江省沿海地區(qū)的實(shí)際情況進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整，得到浙江省沿海地區(qū)各類資產(chǎn)的臺(tái)風(fēng)致災(zāi)損失率。本文在國內(nèi)外洪災(zāi)損失率研究成果和國內(nèi)有關(guān)地區(qū)洪災(zāi)損失調(diào)查資料的基礎(chǔ)上[6-8]，根據(jù)舟山市歷史風(fēng)暴潮災(zāi)情現(xiàn)有資料確定了損失率與淹沒水深的函數(shù)關(guān)系，提出各類財(cái)產(chǎn)不同水深等級的潮災(zāi)損失率。即：淹沒水深在0.5 m以下、淹沒水深在0.5～1.5 m范圍、淹沒水深在1.5～2.5 m范圍和淹沒水深在2.5 m以上幾種不同情形。本文根據(jù)國標(biāo)《土地利用現(xiàn)狀分類》GB/T 21010—2007中有關(guān)土地利用現(xiàn)狀分類，將我國沿海土地利用類型劃分為耕地、園地、林地、草地、商服用地、工礦倉儲(chǔ)用地、住宅用地、公共管理與公共服務(wù)用地、特殊用地、交通運(yùn)輸用地、水域及水利設(shè)施用地、其他土地等12個(gè)一級類以及60個(gè)二級類。圖1給出了主要的二級類土地利用類型的淹沒水深-損失率關(guān)系圖。根據(jù)風(fēng)暴潮災(zāi)害財(cái)產(chǎn)損失率的計(jì)算應(yīng)按照承災(zāi)體自身的抗災(zāi)能力、淹沒歷時(shí)、搶救力度、成災(zāi)季節(jié)、水流流速等因素的變化綜合考慮，還聘請專家組進(jìn)行打分，在災(zāi)害綜合財(cái)產(chǎn)地區(qū)平均損失率的基礎(chǔ)上做必要的調(diào)整。各類財(cái)產(chǎn)價(jià)值再乘以相應(yīng)的損失率即為各類財(cái)產(chǎn)的損失值，也就是風(fēng)暴潮造成的直接經(jīng)濟(jì)損失。

(2)

其中，E代表某一類土地利用類型直接經(jīng)濟(jì)損失值；n代表網(wǎng)格總數(shù)；Vi代表第i個(gè)網(wǎng)格該類土地利用類型的單位面積價(jià)值；Ai代表第i個(gè)網(wǎng)格該類土地利用類型的淹沒面積；ki代表第i個(gè)網(wǎng)格該類土地利用類型的直接經(jīng)濟(jì)損失率；Ci代表第i個(gè)網(wǎng)格該類土地利用類型的基準(zhǔn)年資產(chǎn)價(jià)值；γi代表第i個(gè)網(wǎng)格該類土地利用類型的基準(zhǔn)年到評估年的資產(chǎn)增長率；α代表基準(zhǔn)年到評估年的相隔年數(shù)。將各類土地利用類型直接經(jīng)濟(jì)損失值相加，即為評估區(qū)域的直接經(jīng)濟(jì)損失值。

圖1 淹沒水深-土地利用類型損失率關(guān)系Fig.1 The vulnerability curve relationship between inundated depth and land use type rate

2 風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估

舟山市位于浙江省東北部舟山群島，地處我國東南沿海，長江口南側(cè)，杭州灣外緣的東海洋面上，是受臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮影響較為嚴(yán)重的地區(qū)之一。根據(jù)《海洋災(zāi)害公報(bào)》統(tǒng)計(jì)，20世紀(jì)90年代以來，浙江省平均每3至5年就會(huì)遭受一次較大的臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害，特別是9711號、0012號、0216號、0716號和1909號等風(fēng)暴潮災(zāi)害給舟山帶來了嚴(yán)重的影響，給沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。基于前述的方法，在驗(yàn)證模型可靠性的基礎(chǔ)上，通過對舟山海域歷史風(fēng)暴潮模擬，可分析得到舟山附近海域大面的典型重現(xiàn)期風(fēng)暴增水和典型重現(xiàn)期高潮位，并建立典型重現(xiàn)期事件集以模擬得到舟山海域典型重現(xiàn)期淹沒范圍和水深。對舟山市普陀區(qū)開展不同重現(xiàn)期情景(十年一遇、五十年一遇、一百年一遇和二百年一遇)風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估研究，完成人口影響定量評估和經(jīng)濟(jì)損失定量評估，為風(fēng)暴潮災(zāi)害定量評估提供理論基礎(chǔ)。

2.1 數(shù)據(jù)

淹沒水深數(shù)據(jù)，來自于風(fēng)暴潮漫灘數(shù)值模型系統(tǒng)計(jì)算。風(fēng)暴潮數(shù)值模擬系統(tǒng)主要由ADCIRC風(fēng)暴潮模型和提供海面強(qiáng)迫力的風(fēng)場模型組成，并對舟山市附近海域進(jìn)行了局部加密。通過對舟山海域歷史風(fēng)暴潮災(zāi)害案例的數(shù)值模擬計(jì)算，獲取年極值風(fēng)暴增水和高潮位的大面分布，基于災(zāi)害案例構(gòu)造重現(xiàn)期事件集，模擬重現(xiàn)期淹沒范圍和水深。

人口數(shù)據(jù)，參考中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心公開發(fā)布的《中國人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集》[9]以及《舟山統(tǒng)計(jì)年鑒》中的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。人口空間分布數(shù)據(jù)是在人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，綜合考慮了與人口密切相關(guān)的土地利用類型、居民點(diǎn)密度等多因素，將基本統(tǒng)計(jì)單元的人口數(shù)據(jù)展布到空間格網(wǎng)上，從而實(shí)現(xiàn)人口的空間化，計(jì)算得到舟山市普陀區(qū)網(wǎng)格范圍(1 km2)內(nèi)的人口數(shù)，單位為人/km2。

經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，參考《舟山統(tǒng)計(jì)年鑒》中的生產(chǎn)總值，根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》GB/T 21010—2007中有關(guān)土地利用現(xiàn)狀分類各類土地利用類型上資產(chǎn)的重置價(jià)格或成本價(jià)格(不考慮地價(jià)、產(chǎn)出值等影響因素)，假設(shè)在未來20—30年各類承災(zāi)體的價(jià)值不變[10]，仍按當(dāng)前估值計(jì)算，估算各類用地類型的單位面積價(jià)值，為各類土地利用賦值，單位為元/m2。

數(shù)值模擬計(jì)算數(shù)據(jù)，本文基于浙江舟山海域構(gòu)建了風(fēng)暴潮數(shù)值模擬系統(tǒng)。主要由ADCIRC風(fēng)暴潮模型和提供海面強(qiáng)迫力的風(fēng)場模型組成。模型計(jì)算網(wǎng)格范圍為115°～134°E，16°～41°，包括了整個(gè)東海。外海網(wǎng)格較大，在舟山群島海域進(jìn)行了網(wǎng)格加密，沿岸網(wǎng)格分辨率為50～200 m。

2.2 方法驗(yàn)證

按照本文建立的風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估模型算法，計(jì)算了9711號臺(tái)風(fēng)過境時(shí)引起的風(fēng)暴潮災(zāi)害對舟山市造成的影響，并與搜集的歷史災(zāi)情記錄進(jìn)行了對比驗(yàn)證。模型計(jì)算結(jié)果顯示，9711號臺(tái)風(fēng)造成舟山市普陀區(qū)受災(zāi)人口2.071 8萬人，直接經(jīng)濟(jì)損失9.129 5億元，如圖2所示。

圖2 9711號臺(tái)風(fēng)影響期間示范區(qū)淹沒水深、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟(jì)損失分布圖Fig.2 The distribution of inundated depth, affected population and direct economic loss during the impact of No.9711 typhoon

表2 9711號臺(tái)風(fēng)期間示范區(qū)受災(zāi)人口和直接經(jīng)濟(jì)損失模型計(jì)算與災(zāi)情記錄對比情況Table 2 The comparison results during the impact of No.9711 typhoon

表2為模型計(jì)算結(jié)果和歷史災(zāi)情記錄的對比情況。結(jié)果顯示，本文建立的人口和經(jīng)濟(jì)定量評估模型評估結(jié)果在量級上同災(zāi)情記載結(jié)果一致。產(chǎn)生的誤差主要來源于兩方面：淹沒面積和水深來自于水動(dòng)力模型的計(jì)算，實(shí)際風(fēng)暴潮發(fā)生時(shí)，不會(huì)造成數(shù)模計(jì)算那么大的淹沒范圍，淹沒范圍偏大，模型評估的結(jié)果也會(huì)存在偏差；目前人口密度這一參數(shù)，為1 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)，精度較低，在后期的研究中，應(yīng)提高人口密度的精確度；歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)中很難剝離臺(tái)風(fēng)和風(fēng)暴潮各自的損失，給驗(yàn)證工作帶來一定的困難。綜上所述，本文建立定量評估模型很好地重現(xiàn)了9711號臺(tái)風(fēng)過境時(shí)對舟山市造成的潮災(zāi)影響，驗(yàn)證了模型的可靠性。

2.3 不同重現(xiàn)期評估結(jié)果分析

對舟山市普陀區(qū)開展不同重現(xiàn)期情景(十年一遇、五十年一遇、一百年一遇和二百年一遇)風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估研究，完成人口影響定量評估和經(jīng)濟(jì)損失定量評估。圖3-6分別為不同重現(xiàn)期情景下普陀區(qū)的淹沒深度空間分布圖、受災(zāi)人口空間分布圖和直接經(jīng)濟(jì)損失空間分布圖，表3和表4分別列出了不同重現(xiàn)期情景下人口影響和經(jīng)濟(jì)損失情況，圖7為百年一遇情景下各土地利用類型的淹沒面積和直接經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計(jì)。

根據(jù)結(jié)果顯示：影響人口、經(jīng)濟(jì)損失值和淹沒面積都隨著風(fēng)暴潮強(qiáng)度的增大而增多；不同重現(xiàn)期潮災(zāi)淹沒情景下各土地利用類型潮災(zāi)直接損失值大小順序?yàn)椋鹤≌?工礦倉儲(chǔ)用地>交通運(yùn)輸用地>水域及水利設(shè)施用地>公共管理與公共服務(wù)用地>林地>其他土地>草地>耕地>園地；林地用地、水域用地淹沒面積占有比例較大，但是單位面積價(jià)值遠(yuǎn)小于工礦倉儲(chǔ)用地、住宅用地和交通用地，總損失值不大；高損失值主要集中出現(xiàn)在舟山本島的東南部區(qū)域，在其他區(qū)域則是零散分布特征。雖然舟山本島淹沒深度不高，但是直接經(jīng)濟(jì)損失較大，這是因?yàn)樵谠摰貐^(qū)分布著密集的住宅用地、工礦倉儲(chǔ)用地、水域及水利設(shè)施用地，單位面積的價(jià)值偏高。

圖3 十年一遇淹沒水深、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟(jì)損失分布圖Fig.3 The distribution of inundated depth, affected population and direct economic loss during the return period of 10 years

圖4 五十年一遇淹沒水深、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟(jì)損失分布圖Fig.4 The distribution of inundated depth, affected population and direct economic loss during the return period of 50 years

圖5 一百年一遇淹沒水深、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟(jì)損失分布圖Fig.5 The distribution of inundated depth, affected population and direct economic loss during the return period of 100 years

圖6 二百年一遇淹沒水深、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟(jì)損失分布圖Fig.6 The distribution of inundated depth, affected population and direct economic loss during the return period of 200 years

圖7 百年一遇各土地利用類型的淹沒面積和直接經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計(jì)Fig.7 The statistical results of inundated depth and direct economic loss during the return period of 100 years

表3 不同重現(xiàn)期情景下人口、經(jīng)濟(jì)損失和淹沒面積情況Table 3 The statistical results of inundated depth, affected population and direct economic loss during the return period

表4 不同重現(xiàn)期情景下不同土地利用類型直接經(jīng)濟(jì)損失和淹沒面積情況Table 4 The statistical results of inundated depth, affected population and direct economic loss for each land use type

3 結(jié)論與討論

本文研究了一種適用于風(fēng)暴潮災(zāi)害的人口影響和經(jīng)濟(jì)損失的定量評估方法，采用脆弱性曲線法分別構(gòu)建了受災(zāi)人口-淹沒水深、直接經(jīng)濟(jì)損失-淹沒水深的脆弱性曲線，對示范區(qū)不同風(fēng)暴潮重現(xiàn)期情境下的災(zāi)害進(jìn)行了定量評估，得到的主要結(jié)論如下：

(1)對舟山市普陀區(qū)開展歷史風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估研究，結(jié)果表明定量評估模型計(jì)算結(jié)果與歷史災(zāi)情記錄的受災(zāi)人口和直接經(jīng)濟(jì)損失資料在量級上是一致的，基本上重現(xiàn)了歷史風(fēng)暴潮災(zāi)害過程造成的影響情況，驗(yàn)證了將脆弱性曲線法應(yīng)用于風(fēng)暴潮災(zāi)害定量評估的可行性。

(2)對舟山市普陀區(qū)開展不同重現(xiàn)期情景(十年一遇、五十年一遇、一百年一遇和二百年一遇)風(fēng)暴潮災(zāi)害損失定量評估研究，完成人口影響定量評估和經(jīng)濟(jì)損失定量評估。高損失值主要集中出現(xiàn)在舟山本島的東南部區(qū)域，在其他區(qū)域則是零散分布特征。因?yàn)樵谶@些地區(qū)分布著密集的住宅用地、工礦倉儲(chǔ)用地、水域及水利設(shè)施用地，單位面積的價(jià)值偏高。這些區(qū)域在進(jìn)行風(fēng)暴潮災(zāi)害防御區(qū)劃定的時(shí)候需要重點(diǎn)關(guān)注。

(3)在淹沒面積比較中，雖然林地用地、水域用地占有比例較大，但是單位面積價(jià)值遠(yuǎn)小于工礦倉儲(chǔ)用地、住宅用地和交通用地的投入，另一角度說明在工業(yè)倉儲(chǔ)、住宅和交通用地中，政府企業(yè)的投資產(chǎn)值較大。所以在防潮減災(zāi)過程中應(yīng)該完善和強(qiáng)化工業(yè)倉儲(chǔ)、住宅和交通用地地區(qū)的風(fēng)暴潮實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)和應(yīng)急預(yù)案系統(tǒng)。加強(qiáng)對應(yīng)沿海地區(qū)堤壩建設(shè)。

(4)定量評估模型計(jì)算結(jié)果與歷史災(zāi)情記錄的受災(zāi)人口和直接經(jīng)濟(jì)損失資料存在誤差的原因主要包括：淹沒水深來自于水動(dòng)力模型計(jì)算，模擬的淹沒范圍比實(shí)際情況偏大；災(zāi)情資料統(tǒng)計(jì)手段有限，獲取的資料為舟山全市的損失數(shù)據(jù)，并且該損失肯定不只限于來自風(fēng)暴潮直接作用，因此會(huì)產(chǎn)生誤差。