生态环境学报 ›› 2026, Vol. 35 ›› Issue (2): 167-177.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2026.02.001
• 研究论文【生态学】 •
下一篇
谭洁(
), 王琼, 廖朝阳, 邓慧婷, 张宇, 范思毓, 李细归(
)
收稿日期:2025-05-22
修回日期:2025-10-02
接受日期:2025-10-28
出版日期:2026-02-18
发布日期:2026-02-09
通讯作者:
李细归
作者简介:谭洁(1979年生),女,副教授,博士,主要研究方向为土地利用与景观生态规划。E-mail: tanjie1225@hunau.edu.cn
基金资助:
TAN Jie(
), WANG Qiong, LIAO Zhaoyang, DENG Huiting, ZHANG Yu, FAN Siyu, LI Xigui(
)
Received:2025-05-22
Revised:2025-10-02
Accepted:2025-10-28
Online:2026-02-18
Published:2026-02-09
摘要:
碳储量及其空间分异是国土空间优化与生态保护的重要依据,从碳增汇视角识别生态空间对促进区域可持续发展与实现“双碳”目标具有重要意义。以洞庭湖生态经济区为例,基于InVEST模型与最优参数地理探测器等方法,分析2002-2022年碳储量时空演变特征与驱动机制,构建碳增汇目标下的生态空间识别指标体系,探讨县域与村域多尺度生态空间识别与分类,并提出差异化管控策略。结果表明:1)2002-2022年洞庭湖生态经济区碳储量总体呈下降趋势,共减少71.1×106 Mg,空间上呈现“四周高、中部低”的格局,地表起伏度、高程、人口分布、坡度和生境质量是碳储量空间分异的主要影响因子;2)核心型生态空间主要分布在研究区的西部及东南部地区且20年间面积有所增加,辅助型略有回升但仍减少,底线型面积最大且波动上升;3)在县域与村域尺度分类结果中,高潜力类型数量少且分布集中,中潜力类型在村域尺度上退化明显,低潜力类型占主导并呈扩张趋势,反映出生态空间结构与碳汇功能整体有所退化。该研究可为县域差异化生态管控和村域微观修复提供科学依据,助力区域双碳目标实现与高质量发展。
中图分类号:
谭洁, 王琼, 廖朝阳, 邓慧婷, 张宇, 范思毓, 李细归. 碳增汇目标下洞庭湖生态经济区生态空间多尺度识别与分区管控[J]. 生态环境学报, 2026, 35(2): 167-177.
TAN Jie, WANG Qiong, LIAO Zhaoyang, DENG Huiting, ZHANG Yu, FAN Siyu, LI Xigui. Multi-scale Identification and Zoning Regulation of Ecological Space in the Dongting Lake Ecological Economic Zone under Carbon Sequestration Goals[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2026, 35(2): 167-177.
| 数据类型 | 数据 | 分辨率 | 数据来源 | 年份 |
|---|---|---|---|---|
| 自然数据 | DEM | 30 m | ASTER GDEM V3( | 2019 |
| 降水 | 1 km | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 | |
| 气温 | 1 km | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 | |
| NDVI | 30 m | 国家生态数据中心( | 2002, 2012, 2022 | |
| CHEQ | 500 m | 国家地球系统科学数据中心( | 2002, 2012, 2021 | |
| 社会经济数据 | 人口分布 | 1 km | LandScan数据集( | 2002, 2012, 2022 |
| 夜间灯光 | 1 km | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 | |
| 交通网络密度 | - | OpenStreetsMap( | 2000, 2015, 2023 | |
| GDP | - | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 |
表1 数据来源
Table 1 Data sources
| 数据类型 | 数据 | 分辨率 | 数据来源 | 年份 |
|---|---|---|---|---|
| 自然数据 | DEM | 30 m | ASTER GDEM V3( | 2019 |
| 降水 | 1 km | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 | |
| 气温 | 1 km | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 | |
| NDVI | 30 m | 国家生态数据中心( | 2002, 2012, 2022 | |
| CHEQ | 500 m | 国家地球系统科学数据中心( | 2002, 2012, 2021 | |
| 社会经济数据 | 人口分布 | 1 km | LandScan数据集( | 2002, 2012, 2022 |
| 夜间灯光 | 1 km | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 | |
| 交通网络密度 | - | OpenStreetsMap( | 2000, 2015, 2023 | |
| GDP | - | 地球资源数据云( | 2002, 2012, 2022 |
| 土地利用类型 | 碳库类型 | 碳密度/(Mg∙hm−2) | ||
|---|---|---|---|---|
| 2002年 | 2012年 | 2022年 | ||
| 耕地 | 地上生物量 | 2.23 | 2.03 | 1.10 |
| 地下生物量 | 0.43 | 0.39 | 0.21 | |
| 死亡有机质 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 土壤有机质 | 50.85 | 59.22 | 59.09 | |
| 林地 | 地上生物量 | 38.26 | 31.04 | 16.61 |
| 地下生物量 | 10.33 | 8.38 | 4.48 | |
| 死亡有机质 | 1.62 | 1.32 | 0.71 | |
| 土壤有机质 | 105.22 | 108.97 | 106.93 | |
| 草地 | 地上生物量 | 1.71 | 1.30 | 0.73 |
| 地下生物量 | 3.43 | 2.59 | 1.45 | |
| 死亡有机质 | 1.62 | 1.32 | 0.71 | |
| 土壤有机质 | 61.46 | 59.26 | 61.03 | |
| 水体与湿地 | 地上生物量 | 13.79 | 10.32 | 5.21 |
| 地下生物量 | 3.17 | 2.37 | 1.19 | |
| 死亡有机质 | 1.54 | 1.15 | 0.58 | |
| 土壤有机质 | 143.39 | 137.01 | 126.64 | |
| 未利用地 | 地上生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 地下生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 死亡有机质 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 土壤有机质 | 32.32 | 31.30 | 29.32 | |
| 建设用地 | 地上生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 地下生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 死亡有机质 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 土壤有机质 | 36.43 | 40.04 | 42.48 | |
表2 2002-2022年研究区碳密度值
Table 2 Carbon density values in the study area from 2002 to 2022
| 土地利用类型 | 碳库类型 | 碳密度/(Mg∙hm−2) | ||
|---|---|---|---|---|
| 2002年 | 2012年 | 2022年 | ||
| 耕地 | 地上生物量 | 2.23 | 2.03 | 1.10 |
| 地下生物量 | 0.43 | 0.39 | 0.21 | |
| 死亡有机质 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 土壤有机质 | 50.85 | 59.22 | 59.09 | |
| 林地 | 地上生物量 | 38.26 | 31.04 | 16.61 |
| 地下生物量 | 10.33 | 8.38 | 4.48 | |
| 死亡有机质 | 1.62 | 1.32 | 0.71 | |
| 土壤有机质 | 105.22 | 108.97 | 106.93 | |
| 草地 | 地上生物量 | 1.71 | 1.30 | 0.73 |
| 地下生物量 | 3.43 | 2.59 | 1.45 | |
| 死亡有机质 | 1.62 | 1.32 | 0.71 | |
| 土壤有机质 | 61.46 | 59.26 | 61.03 | |
| 水体与湿地 | 地上生物量 | 13.79 | 10.32 | 5.21 |
| 地下生物量 | 3.17 | 2.37 | 1.19 | |
| 死亡有机质 | 1.54 | 1.15 | 0.58 | |
| 土壤有机质 | 143.39 | 137.01 | 126.64 | |
| 未利用地 | 地上生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 地下生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 死亡有机质 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 土壤有机质 | 32.32 | 31.30 | 29.32 | |
| 建设用地 | 地上生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 地下生物量 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 死亡有机质 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
| 土壤有机质 | 36.43 | 40.04 | 42.48 | |
| 判断依据 | 交互作用 |
|---|---|
| q(xi∩xj)<min[q(xi), q(xj)] | 非线性减弱 |
| min[q(xi), q(xj)]<q(xi∩xj)<max[q(xi), q(xj)] | 单因子非线性减弱 |
| q(xi∩xj)>max[q(xi), q(xj)] | 双因子增强 |
| q(xi∩xj)=q(xi)+q(xj) | 独立 |
| q(xi∩xj)<q(xi)+q(xj) | 非线性增强 |
表3 地理探测器交互作用的类型
Table 3 Types of geoprobe interactions
| 判断依据 | 交互作用 |
|---|---|
| q(xi∩xj)<min[q(xi), q(xj)] | 非线性减弱 |
| min[q(xi), q(xj)]<q(xi∩xj)<max[q(xi), q(xj)] | 单因子非线性减弱 |
| q(xi∩xj)>max[q(xi), q(xj)] | 双因子增强 |
| q(xi∩xj)=q(xi)+q(xj) | 独立 |
| q(xi∩xj)<q(xi)+q(xj) | 非线性增强 |
| 类型 | 因子 | 分级 | 影响方向 | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 自然要素 | DEM 1) | 1-6 | 正 | 0.061 |
| 坡度 | 1-6 | 正 | 0.107 | |
| 地表起伏度 | 1-6 | 正 | 0.117 | |
| 降水 | 1-6 | 正 | 0.109 | |
| 气温 | 1-6 | 负 | 0.062 | |
| NDVI 2) | 1-6 | 正 | 0.061 | |
| CEHQ 3) | 1-6 | 正 | 0.096 | |
| 人工要素 | 人口分布 | 1-6 | 负 | 0.064 |
| 夜间灯光 | 1-6 | 负 | 0.064 | |
| 交通网络密度 | 1-6 | 负 | 0.040 | |
| GDP 4) | 1-6 | 负 | 0.067 | |
| 碳储量要素 | 碳储量 | 1-6 | 正 | 0.153 |
表4 生态空间识别体系的指标权重
Table 4 Indicator weights for the ecospatial identification system
| 类型 | 因子 | 分级 | 影响方向 | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 自然要素 | DEM 1) | 1-6 | 正 | 0.061 |
| 坡度 | 1-6 | 正 | 0.107 | |
| 地表起伏度 | 1-6 | 正 | 0.117 | |
| 降水 | 1-6 | 正 | 0.109 | |
| 气温 | 1-6 | 负 | 0.062 | |
| NDVI 2) | 1-6 | 正 | 0.061 | |
| CEHQ 3) | 1-6 | 正 | 0.096 | |
| 人工要素 | 人口分布 | 1-6 | 负 | 0.064 |
| 夜间灯光 | 1-6 | 负 | 0.064 | |
| 交通网络密度 | 1-6 | 负 | 0.040 | |
| GDP 4) | 1-6 | 负 | 0.067 | |
| 碳储量要素 | 碳储量 | 1-6 | 正 | 0.153 |
| [1] |
ALAM S A, STARR M, CLARK B J F, 2017. Tree biomass and soil organic carbon densities across the Sudanese woodland savannah: A regional carbon sequestration study[J]. Journal of Arid Environments, 89(2): 67-76.
DOI URL |
| [2] | LI J F, LIU S Q, PENG B, et al., 2023. Identification and optimization of county-level ecological spaces under the Dual-carbon Target: A case study of Shaanxi Province, China[J]. Remote Sensing, 5(16): 4009. |
| [3] |
LI J F, ZHANG Y, XIA L F, et al., 2024. Research on zoning and carbon sink enhancement strategies for ecological spaces in counties with different landform types[J]. Sustainability, 16(13): 5700.
DOI URL |
| [4] |
LI J L, HU D W, WANG Y Z, et al., 2024. Study of identification and simulation of ecological zoning through integration of landscape ecological risk and ecosystem service value[J]. Sustainable Cities and Society, 107: 105442.
DOI URL |
| [5] | IPCC, 2021. Climate Change 2021: The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge: Cambridge University Press. |
| [6] | SONG Y Z, WANG J F, GE Y, et al., 2020. An optimal parameters-based geographical detector model enhances geographic characteristics of explanatory variables for spatial heterogeneity analysis: Cases with different types of spatial data[J]. Geographical Information Science and Remote Sensing, 57(5): 593-610. |
| [7] |
XIANG W X, SANG S X, HAN S J, et al., 2025. Assessment of CO2 geological sequestration potential in the Northern Jiangsu-Southern Yellow Sea Basin via AHP-CRITIC methodology[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 142: 104321.
DOI URL |
| [8] |
YANG J, HUANG X, 2021. The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J]. Earth System Science Data, 13(8): 3907-3925.
DOI URL |
| [9] | 迟妍妍, 许开鹏, 王晶晶, 等, 2018. 京津冀地区生态空间识别研究[J]. 生态学报, 38(23): 8555-8563. |
| CHI Y Y, XU K P, WANG J J, et al., 2018. Identifying regional ecological space in Beijing, Tianjin, and Hebei[J]. Acta Ecologica Sinica, 38(23): 8555-8563. | |
| [10] | 褚加计, 张致远, 金中昊, 等, 2024. 河南省南太行地区生态空间识别及演化分析[J]. 安全与环境工程, 31(4): 280-286. |
| CHU J J, ZHANG Z Y, JIN Z H, et al., 2024. Identification and evolution analysis of ecological space in the South Taihang area of Henan Province[J]. Safety and Environmental Engineering, 31(4): 280-286. | |
| [11] | 戴菲, 江佩宜, 文晨, 2023. 基于生态系统服务簇分析的城市生态空间碳汇能力综合提升[J]. 风景园林, 30(11): 96-104. |
| DAI F, JIANG P Y, WEN C, 2023. Integrated enhancement of carbon sink capacity for urban ecological spaces based on ecosystem service cluster analysis[J]. Landscape Architecture, 30(11): 96-104. | |
| [12] | 方精云, 于贵瑞, 任小波, 等, 2015. 中国陆地生态系统固碳效应——中国科学院战略性先导科技专项 “应对气候变化的碳收支认证及相关问题” 之生态系统固碳任务群研究进展[J]. 中国科学院院刊, 30(6): 848-857, 875. |
| FANG J Y, YU G R, REN X B, et al., 2015. Carbon sequestration effects of China’s terrestrial ecosystems: Research progress of the CAS strategic priority program “Carbon Budget and Related Issues for Addressing Climate Change” [J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 30(6): 848-857, 875. | |
| [13] | 费建波, 夏建国, 胡佳, 等, 2019. 生态空间与生态用地国内研究进展[J]. 中国生态农业学报, 27(11): 1626-1636. |
| FEI J B, XIA J G, HU J, et al., 2019. Research progress of ecological space and ecological land in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 27(11): 1626-1636. | |
| [14] | 顾彤, 张青峰, 游政, 等, 2024. 基于“双评价”约束和PLUS模型的三重城镇开发边界划定[J]. 农业工程学报, 40(14): 210-220. |
| GU T, ZHANG Q F, YOU Z, et al., 2024. Delineating three urban growth boundaries using “Dual-Evaluation” constraints and PLUS Model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 40(14): 210-220. | |
| [15] | 李欣, 董智, 李小倩, 等, 2024. 鲁中南山地丘陵区多尺度下生态空间分区管控的探讨[J]. 干旱区资源与环境, 38(8): 129-138. |
| LI X, DONG Z, LI X Q, et al., 2024. A probe to the ecological space zoning control at multiple scales in hilly areas of central-south Shandong[J]. Resources and Environment in Arid Regions, 38(8): 129-138. | |
| [16] |
罗光浴, 王志远, 2024. 洞庭湖生态经济区国土空间格局演变的碳储量效应及驱动因素研究[J]. 生态环境学报, 33(11): 1672-1685.
DOI |
| LUO G Y, WANG Z Y, 2024. Research on the carbon storage effect and driving factors of the evolution of territorial space pattern in Dongting Lake Ecological and Economic Zone[J]. Ecology and Environmental Sciences, 33(11): 1672-1685. | |
| [17] | 吕一河, 傅伯杰, 2001. 生态学中的尺度及尺度转换方法[J]. 生态学报, 21(12): 2096-2105. |
| LÜ Y H, FU B J, 2001. Ecological scale and scaling[J]. Acta Ecologica Sinica, 21(12): 2096-2105. | |
| [18] | 任玺锦, 裴婷婷, 陈英, 等, 2021. 基于碳密度修正的甘肃省土地利用变化对碳储量的影响[J]. 生态科学, 40(4): 66-74. |
| REN X J, PEI T T, CHEN Y, et al., 2021. Impact of land use change on carbon storage in Gansu Province based on carbon density correction[J]. Ecological Science, 40(4): 66-74. | |
| [19] | 宋国恺, 2021. 中国落实碳达峰、碳中和目标的行动主体及实现措施[J]. 城市与环境研究 (4): 47-60. |
| SONG G K, 2021. Actors and implementation measures for achieving China’s carbon peak and carbon neutrality goals[J]. Urban and Environmental Studies (4): 47-60. | |
| [20] | 王智勇, 冯京昕, 黄亚平, 等, 2024. 特大城市都市区生态空间识别评价、网络构建与优化模型研究[J]. 中国园林, 40(11): 83-89. |
| WANG Z Y, FENG J X, HUANG Y P, et al., 2024. Research on ecological space identification, evaluation, network construction and optimization model of metropolitan areas[J]. Chinese Landscape Architecture, 40(11): 83-89. | |
| [21] | 王兆峰, 杨钊颖, 张海燕, 2023. 基于生态系统服务价值的洞庭湖生态经济区生态补偿标准与策略优化[J]. 湖南师范大学自然科学学报, 46(5): 63-71. |
| WANG Z F, YANG Z Y, ZHANG H Y, 2023. Ecological compensation standard and strategy optimization of Dongting Lake Ecological Economic Zone based on ecosystem service value[J]. Journal of Natural Science of Hunan Normal University, 46(5): 63-71. | |
| [22] |
吴倩莲, 李飞雪, 张启舜, 等, 2022. 基于网络分析的城市生态空间结构优化——以常州市为例[J]. 应用生态学报, 33(7): 1983-1992.
DOI |
| WU Q L, LI F X, ZHANG Q S, et al., 2022. Optimization of urban ecological spatial structure based on network analysis: A case study of Changzhou City, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 33(7): 1983-1992. | |
| [23] | 张赫, 贺晶, 杨兴源, 等, 2022. 碳增汇目标下县域生态空间的分区及管控策略——以京津冀地区县域为例[J]. 规划师, 38(1): 32-40. |
| ZHANG H, HE J, YANG X Y, et al., 2022. Zoning and governance of county ecological space for the increase of carbon sinks: A case study of the Beijing-Tianjin-Hebei Region[J]. Planners, 38(1): 32-40. | |
| [24] | 张亮, 岳文泽, 2019. 城市生态空间多元综合识别研究——以杭州市为例[J]. 生态学报, 39(17): 6460-6468. |
| ZHANG L, YUE W Z, 2019. Integrated recognition of urban ecological space: A case study on Hangzhou[J]. Acta Ecologica Sinica, 39(17): 6460-6468. | |
| [25] |
朱文博, 张静静, 崔耀平, 等, 2019. 基于土地利用变化情景的生态系统碳储量评估——以太行山淇河流域为例[J]. 地理学报, 74(3): 446-459.
DOI |
|
ZHU W B, ZHANG J J, CUI Y P, et al., 2019. Assessment of territorial ecosystem carbon storage based on land use change scenario: A case study in Qihe River Basin[J]. Acta Geographica Sinica, 74(3): 446-459.
DOI |
|
| [26] | 周文强, 韩宇, 王金龙, 等, 2024. 洞庭湖流域碳储量的时空异质性及驱动力分析[J]. 中国环境科学, 44(4): 1851-1862. |
| ZHOU W Q, HAN Y, WANG J L, et al., 2024. Spatiotemporal heterogeneity and driving forces of carbon storage in the Dongting Lake Basin[J]. China Environmental Science, 44(4): 1851-1862 |
| [1] | 王悦, 于福东, 张月, 相恒星, 焉恒琦, 毛德华. 基于PLUS-InVEST模型的东北黑土区景观格局与碳储量变化多情景模拟[J]. 生态环境学报, 2026, 35(2): 178-189. |
| [2] | 唐淑兰, 张旻曦. 结合GF-1多尺度特征与Sentinel-1结构特征的土地利用分类及碳储量估测[J]. 生态环境学报, 2026, 35(2): 190-198. |
| [3] | 温羽婧, 李铌. 基于地形梯度的丘陵地区碳储量时空分异及分区研究——以长株潭城市群为例[J]. 生态环境学报, 2025, 34(9): 1373-1385. |
| [4] | 杨昊彧, 黄康江, 陈晓东, 赵劼, 熊军, 田康. 贵州省生态空间效率演变及景观格局的影响归因[J]. 生态环境学报, 2025, 34(6): 902-913. |
| [5] | 李曼, 吴东丽, 何昊, 余慧婕, 赵琳, 刘聪, 胡正华, 李琪. 1990-2020年黄河流域碳储量时空演变及驱动因素研究[J]. 生态环境学报, 2025, 34(3): 333-344. |
| [6] | 夏依宁, 刘鹏翱, 何柯润, 田朝晖, 曾丽婷, 侯珂伦. 基于土地利用的长株潭都市圈碳储量时空格局与情景模拟[J]. 生态环境学报, 2025, 34(11): 1661-1674. |
| [7] | 唐建亭, 袁杰, 陈宗颜, 李晓燕, 孙子婷. 祁连山南坡土地利用变化及碳储量研究[J]. 生态环境学报, 2024, 33(9): 1353-1361. |
| [8] | 罗光浴, 王志远. 洞庭湖生态经济区国土空间格局演变的碳储量效应及驱动因素研究[J]. 生态环境学报, 2024, 33(11): 1672-1685. |
| [9] | 宋灯辉, 付迪, 黎建强, 付钇珊, 邢学霞, 田原. 云南松林计划烧除地表碳损失量及碳排放量估算[J]. 生态环境学报, 2023, 32(8): 1376-1383. |
| [10] | 王成武, 罗俊杰, 唐鸿湖. 基于InVEST模型的太行山沿线地区生态系统碳储量时空分异驱动力分析[J]. 生态环境学报, 2023, 32(2): 215-225. |
| [11] | 陈治中, 昝梅, 杨雪峰, 董煜. 新疆森林植被碳储量预测研究[J]. 生态环境学报, 2023, 32(2): 226-234. |
| [12] | 陈科屹, 王建军, 何友均, 张立文. 黑龙江大兴安岭重点国有林区森林碳储量及固碳潜力评估[J]. 生态环境学报, 2022, 31(9): 1725-1734. |
| [13] | 吴胜义, 王飞, 徐干君, 马浩, 党禹杰, 吴菲. 川西北高山峡谷区森林碳储量及空间分布研究--以四川洛须自然保护区为例[J]. 生态环境学报, 2022, 31(9): 1735-1744. |
| [14] | 王超越, 郭先华, 郭莉, 白丽芳, 夏利林, 王春博, 李廷真. 基于FLUS-InVEST的西北地区土地利用变化及其对碳储量的影响——以呼包鄂榆城市群为例[J]. 生态环境学报, 2022, 31(8): 1667-1679. |
| [15] | 杜雪, 王海燕, 邹佳何, 孟海, 赵晗, 崔雪, 董齐琪. 长白山北坡云冷杉阔叶混交林土壤有机碳分布特征及其影响因素[J]. 生态环境学报, 2022, 31(4): 663-669. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||