中国不同植被区对极端气候的响应差异

分析不同区域植被对极端气候的响应对于加深对植被与气候之间关系的理解以及制定应对极端气候条件的措施尤为重要。基于2001—2020年气候数据和归一化植被指数(NDVI)数据，以植被区划为分析单元，分析中国8个植被区的NDVI和27个极端气候指数的时空变化趋势，探究各植被区植被NDVI对极端气候的响应特征与差异性。结果表明：(1)整个研究区及各植被区的平均NDVI年最大值呈显著增加趋势，其中，温带针叶、落叶阔叶混交林区增加趋势最明显，青藏高原高寒植被区增加趋势最弱。(2)极端高温指数多呈升高趋势。极端降水指数在研究区东部呈升高趋势，在西南部呈减少趋势。(3)在不同植被区对NDVI影响最大的极端气候指数不同，其中在寒温带针叶林区影响最大的指数为温暖时间持续指数(WSDI);在温带针叶、落叶阔叶混交林区和热带季风雨林、雨林区影响最大的指数为最高低温(TNx);在暖温带落叶阔叶林区和亚热带常绿阔叶林区为简单降水强度指数(SDII);在温带草原区为最高高温(TXx);在温带荒漠区为年总降水量(PRCPTOT);在青藏高原高寒植被区为结冰天数(ID)。     

青藏高原植被绿度变化及其对干湿变化的响应

青藏高原是全球气候变化的敏感区,特殊的自然环境孕育了极端脆弱的植被及其生态系统,已成为研究植被对气候变化响应的一个理想区域。植被易受气候变化的影响且响应可能因季节和植被类型而异。该研究将标准化降水蒸散指数(SPEI)和MODIS归一化植被指数(NDVI)分别作为干湿度和植被绿度指标,采用Sen’s斜率估计、BFAST模型和相关分析,分析了2000–2018年青藏高原植被绿度变化的时空格局特征,并探讨了植被绿度对干湿变化的响应。结果表明:2000–2018年青藏高原植被绿度呈上升趋势,但变化速率空间差异显著。大部分高原地区植被绿度于2012–2015年间存在突变,突变后普遍呈上升趋势,以藏北地区最为突出。青藏高原植被生长季NDVI与不同时间尺度SPEI整体呈正相关关系,且在生长季的中后期相关性逐渐增强。青藏高原植被对SPEI的响应表现出一定的年内周期性,草本植被(草甸和草原)区尤为显著。相对于森林和灌丛植被,草本植被对SPEI响应更为敏感,且在生长季的不同阶段对不同时间尺度的SPEI的响应存在明显差异。     

2000—2016年云南地区植被覆盖时空变化及其对水热因子的响应

基于2000-2016年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对云南地区植被月变化趋势、年际变化趋势进行详细分析;探讨植被覆盖变化与主要气候水热因子的关系。结果表明：研究区大部分地区植被覆盖良好,年NDVI的平均值为0.55,其中NDVI较高值（> 0.8）区域主要分布于南部,而西北部和中部城市地区NDVI值较低;自2000年开始,研究区NDVI总体呈显著（P < 0.05）增加趋势,年NDVI的变化斜率为0.0036,植被覆盖呈增加趋势的区域占研究区总面积79.80%;不同季节（春、夏、秋、冬）和生长季的植被状况均呈良性发展趋势;湿润指数和水热综合因子在滇西北与NDVI多呈负相关,在滇中地区以正相关为主;春、夏、秋3个季节NDVI受降水影响较大,而冬季NDVI则受气温影响较大;受降水影响较大的区域主要分布在中部和南部,受气温影响较大区域主要分布在滇西北、滇东北地区;NDVI在不同月份对气候因子的滞后时间存在差异,NDVI与当月气温的相关性强于与当月降水的相关性,植被生长对气温的响应无明显滞后效应,对降水存在3个月的滞后期。     

中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应

不同植被类型对外界干扰和环境变化的敏感性不同。为厘清中国不同类型植被的动态变化特征及其对外界环境变化的响应,综合利用趋势分析、残差分析和情景模拟方法,在明确2000-2015年间我国不同植被类型归一化植被指数(NDVI)时空变化基础上,对气候变化和人类活动两大驱动要素在不同植被类型NDVI变化中的相对贡献进行了定量评估和归因。研究结果表明:(1)2000-2015年,我国植被NDVI整体呈增加趋势,且其空间占比高达84.1%。其中,森林植被的改善状况最佳,显著增加的面积占到了森林总面积的82.4%;而荒漠植被的改善状况相对较差,仅有22.3%的区域呈显著增加趋势。(2)人类活动在我国植被变化中占主导地位。植被改善区和植被退化区人类活动的相对贡献分别为76.4%和60.0%,且人类活动对植被的影响更多与管理方式而非土地利用类型转变有关。(3)不同类型植被对气候变化和人类活动的响应差异显著。对于植被改善区,除沼泽外,人类活动对各类型植被NDVI变化的贡献率均在70%以上,尤其是对农作物的贡献率最高,达到80.7%;对于植被退化区,人类活动影响较大的植被类型为沼泽和农作物,表明2000-2015年间我国沼泽受到了更强烈人类活动的负面影响。研究有助于增强对不同植被类型对全球变化响应机制的理解,并为促进生态建设和植被恢复工作的有效实施提供科学参考。     

基于 NDVI 的新疆和静县草地植被覆盖动态变化及其与气温降水的关系

以新疆和静县为研究区, 以 2000、2005、2010 和 2015 年 Landsat 影像及 2000～2015 年 MODIS-NDVI 16d 合成产品为主要数据源, 运用 ArcGIS 叠加分析功能, 分级估算 4 个不同时期草地植被覆盖度动态变化特征, 结合气温和降水数据, 利用 NDVI 偏差, 采用趋势线分析方法, 研究区草地植被覆盖变化对温度和降水的响应。研究结果表明:(1)2000—2015 年, 研究区植被覆盖表现为退化, 退化面积为 13763.48 km2, 占研究区面积 49.42%, 较植被覆盖度增加面积多出 12611.65 km2, 是植被覆盖度增加面积的 11.95 倍。(2)2000—2015 年, 研究区植被 NDVI 呈现下降趋势, 年平均气温和 NDVI 的相关系数为–0.32, 呈现负相关, 年平均降水量和 NDVI 的相关系数为 0.76, 呈现正相关。(3)研究区 NDVI 值年内变化呈现单峰型, 夏季 NDVI 值平均每 10a 增长约–3.6%, 秋季 NDVI 值平均每 10a 增长约–1.6%, 春季 NDVI 值平均每 10a 增长约 0.1%;植被 NDVI 值和月平均气温的相关系数为 0.801(n=144); 植被 NDVI 值与月平均降水量相关系数为 0.832(n=144), 均超过 p<0.01 的检验。     

生态地理分区视角下的辽宁省植被归一化植被指数的时空变化

归一化植被指数(NDVI)是反映植被覆盖及其生长状况的重要指标，探究其时空变化以及对生态因子的响应，对区域生态保护和自然资源管理有重要意义。本研究将辽宁省分为3个生态地理区(西北农牧交错区、中部农业区、东部农林区),基于遥感、植被、气候、地形和人类活动等数据，采用趋势分析法和地理探测器模型，揭示了辽宁省植被NDVI的时空变化趋势，以及各驱动因子对辽宁省植被NDVI分布格局的影响强度和交互作用机制。结果表明：2001—2020年，辽宁省NDVI年均值在0～0.92,呈现东部高西部低、内陆高沿海低的分布格局。植被覆被整体呈增加趋势，其中，NDVI增加的区域主要集中在西北农牧交错区和东部农林区；NDVI减少的区域主要集中在中部农业区与东部农林地区的交界处，以及东部农林区沿海一带。3个生态地理分区的年均NDVI变化各不相同，其中，西北农牧交错区NDVI整体偏低，但呈缓慢上升的波动趋势；东部农林地区NDVI整体偏高，NDVI年际变化基本稳定；中部农业区的NDVI高值和低值错落分布，NDVI年际变化呈减少趋势。3个生态地理分区中，自然因子是NDVI变化的关键驱动力，其中，积温和降水的影响最大。各因...     

2000—2016年宁夏植被覆盖度的时空变化及其驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据及同期的气象数据,采用趋势分析、变异系数及Hurst指数等方法反演了2000-2016年宁夏地区植被的动态变化特征.结果表明:宁夏地表植被覆盖总体为增加趋势,呈现显著的地域性特征,南北差异很大.植被年际变化受自然和人为的影响具有明显的阶段特征,2000-2016年整体为增长趋势,2000-2005和2006-2011年间增长显著,2012-2016年植被退化,降水量和湿润指数对植被生长的响应最为显著.生长季植被显著增加的面积占79.88%,春、夏、秋季NDVI分别以0.026·10 a^-1、0.07·10 a^-1和0.049·10 a^-1的速率增加.宁夏大部分地区植被变化将保持现有的生长趋势,但局部将有反持续性的变化,62.13%的植被NDVI呈现持续改善的趋势,且南部林区持续改善的面积大于北部引黄灌区.     

华北地区2001-2014年植被变化对SPEI气象干旱指数多尺度的响应

近年降水量的减少以及全球气候变暖的影响导致我国华北区域干旱程度加剧,影响植被生长状况,使得区域生态环境恶化。基于华北地区2001-2014年的TRMM及MODIS数据,以归一化植被指数NDVI、净初级生产力NPP、植被状态指数VCI作为植被状况表征指数,以标准化降水蒸散指数SPEI作为气象干旱表征指数,对华北地区近年的气象干旱及植被状况时空变化进行评价,并分析植被对干旱的多尺度响应。结果表明：（1）华北地区干旱在西南部地区呈明显加重趋势,东北部地区干旱状况有所好转;针对不同时间尺度的SPEI表示干旱的变化趋势,得出月份尺度干旱呈现干湿交替特征,选取SPEI时间尺度越长,干旱化趋势越明显;（2）NDVI与NPP所反馈的植被长势空间分布略有差异,总体而言华北地区植被状况大部分地区呈好转趋势,但研究区中部部分地区及部分沿海地区植被状况转差;（3）植被状况指数与SPEI指数在大部分地区呈正相关,NPP与SPEI的相关性强于NDVI与SPEI的相关性,且相关程度在草原地区及中高海拔地区最高,林地对干旱的敏感度最弱;各植被类型在植被生长季的多数月份对SPEI-3响应最明显,且在夏季相关程度最高,夏季及其前期的季尺度干旱更易影响植被生长状况,SPEI-12对植被的影响主要表现为影响植被生长季初期的植被状态。     

青藏高原沼泽湿地植被NDVI时空变化及其对气候变化的响应

基于2000—2017年逐旬MODIS NDVI数据和逐月气温、降水数据,分析了青藏高原不同类型沼泽湿地植被生长季NDVI时空变化特征及其对气候变化的响应。研究结果表明：青藏高原沼泽植被生长季多年平均NDVI自西北向东南逐渐增加;沼泽植被生长季平均NDVI在2000—2017年总体呈现显著上升趋势 (0.010/10a) ,生长季NDVI呈上升趋势的面积占整个研究区面积的78.25%。青藏高原沼泽植被生长季NDVI与降水量总体上呈现弱的相关性,表明降水并不是影响该地区沼泽植被生长的主要因素。青藏高原沼泽植被生长主要受气温影响,气温升高能明显促进沼泽植被的生长。此外,首次发现白天和夜晚温度升高对青藏高原沼泽植被生长具有不对称性影响,其中夜晚增温对沼泽植被生长的促进效果更加显著。在全球白天和夜晚不对称增温的背景下,白天和夜晚温度对青藏高原沼泽植被的不对称影响应当引起重视,尤其是在利用模型模拟未来气候变化对该地区沼泽植被影响时。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化与影响因素

青藏高原是中国乃至亚洲的生态屏障,研究其植被对气候变化的响应对区域生态保护具有重要的现实意义。基于MOD09A1数据反演的生长季归一化植被指数(NDVI),分析2001—2018年青藏高原植被生长季NDVI时空特征和变化趋势,结合气象站点数据阐释NDVI与气候因子的关系。结果表明: 研究期间,青藏高原植被生长季NDVI呈缓慢上升趋势,不同气候区生长季NDVI年际变化差异明显,NDVI值波动幅度表现为高原湿润气候区>半湿润气候区>半干旱气候区>干旱气候区。青藏高原湿润气候区、半湿润气候区、干旱气候区、半干旱气候区NDVI显著升高和降低面积占比分别为1.4%和1.9%、4.9%和1.5%、16.4%和0.8%、7.0%和2.0%,干旱和半干旱气候区NDVI升高面积占比明显大于湿润和半湿润气候区。气温是影响湿润气候区和半湿润气候区NDVI变化的主导因子,而在干旱气候区,降水对NDVI的影响明显强于其他气候因子。气温对整个青藏高原植被生长季NDVI的驱动作用强于降水和相对湿度。     

2000-2019年重庆市植被覆盖时空变化特征及其驱动因素

基于MODIS-NDVI数据、气象数据、地形数据和人类活动数据,采用趋势分析等方法,应用地理探测器模型,全面分析2000-2019年重庆市植被覆盖时空变化特征,并探究各地理因子及其交互作用对重庆市植被覆盖的影响程度与作用机制。研究发现:(1)2000-2019年,重庆市植被覆盖整体呈波动上升趋势,增长率为4.4%/10a,NDVI偏差值呈先减小后增加趋势。(2)2000-2019年,重庆市植被覆盖高值区主要分布于渝东北和渝东南,低值区则主要分布于三峡库区消落带及渝西、主城地区;植被覆盖空间格局在东西方向上由"一字型"向"斜线型"演化,南北方向上由"浅U型"向"深U型"演化。(3)2000-2019年,各地理因子对重庆市植被覆盖空间分异性解释力大小依次为:年均温(0.3459)>高程(0.3281)>年均降水量(0.2305)>人类活动强度指数(0.1747)>坡度(0.1008)>总辐射(0.0552)>坡向(0.0034);年均温、坡向、人类活动强度指数解释力总体呈增加趋势,年均降水量、总辐射、高程、坡度解释力总体呈减小趋势。(4)2000-2019年,各地理因子对重庆市植被覆盖变化存在交互作用,且呈双因子增强和非线性增强两种类型,而不存在相互独立作用或对植被覆盖变化解释力减弱的交互因子。     

1982-2012年中亚地区植被时空变化特征及其与气候变化的相关分析

干旱区植被生态系统对气候变化极为敏感,并且干旱区的植被变化研究对全球碳循环具有重要意义。然而近几十年来,中亚干旱区植被对气候变化的响应机制尚不甚明朗。利用归一化植被指数NDVI数据集和MERRA（Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications）气象数据,采用经验正交函数（EOF,Empirical Orthogonal Function）和最小二乘法等方法系统分析了31a（1982-2012年）来中亚地区NDVI在不同时间尺度的时空变化特征。进一步分析和研究NDVI与气温和降水的相关性,结果表明：1982-2012年,中亚地区年NDVI总体呈现缓慢增长趋势,而1994年以后年NDVI呈现明显下降趋势,尤其在哈萨克斯坦北部草原地区下降趋势尤为突出。这可能是由于过去30年间,中亚地区降水累计量的持续减少造成的。NDVI的季节变化表明春季NDVI增长最为明显,冬季则显著下降。与平原区相比,中亚山区的NDVI值增长幅度最大,并且山区年NDVI与季节NDVI呈现显著增加趋势（P < 0.05）。中亚地区年NDVI与年降水量正相关,而年NDVI与气温变化存在弱负相关。年NDVI和气温的正相关中心在中亚南部地区,负相关中心则出现在哈萨克斯坦的西部和北部地区;NDVI和降水的相关性中心刚好与气温相反。此外,在近30年间的每年6月至9月,中亚地区NDVI与气温存在近一个月的时间延迟现象。本研究为中亚干旱区生态系统变化和中亚地区碳循环的估算提供科学依据。     

2000-2010年黄河流域植被覆盖的时空变化

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明：1）从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2）从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3）从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4）从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。     

近17年陕西榆林植被指数的时空变化及影响因素

植被指数是研究区域植被变化的重要手段。基于MODIS/Terra NDVI遥感影像数据,对陕西榆林市2000—2016年8月份NDVI进行像元尺度的时空变化及影响因素分析。结果表明,榆林有96.44%的区域植被指数是增加的,增加值在0—0.02/a区域面积占榆林的93.63%,呈显著增加趋势的面积占榆林的80.72%。复直线回归分析显示,气象因素对植被生长、演化起到了促进作用,人类活动使得植被指数等级变得更加均匀。人类活动抑制植被生长演化的区域占榆林总面积的45.04%,主要分布在榆林市最北部的府谷县、榆林市南部及西部的大部分区域;人类活动促使植被指数增加的区域占榆林总面积的54.96%,说明有一半以上的区域,人类活动对植被生长起到了促进作用,这些地区的封山育林、退耕还林、退牧还草等措施的实施效果较好。     

基于NDVI的云南省2009-2010年干旱遗产效应研究

气候变化正导致干旱事件发生的强度、频度显著改变,极端气候事件发生的不确定性直接影响陆地生态系统关键生态过程。我国西南地区在2009-2010年发生百年一遇的极端干旱,目前关于植被生长在长时间尺度对此次干旱事件的响应尚不明确。以云南省为研究区,基于多年Normalized difference vegetation index(NDVI)影像数据以及长时间序列气象资料对此次极端事件的干旱遗产效应开展研究,分析了干旱遗产效应的持续时间以及不同植被类型的响应差异。结果表明:1)云南省植被生长在极端干旱事件发生后受到的抑制时间大约持续1-2年,受影响区域主要集中在遭遇降水严重减少的地区;2)海拔2000 m附近为植被对干旱响应最为敏感的区域,海拔高于4000 m的植被生长几乎未受到干旱影响;3)较之草地和农田,森林植被受到的抑制作用更为强烈。研究揭示了极端干旱对云南省植被生长造成的影响,为该地区未来应对极端干旱并有效开展植被恢复提供理论依据。     

青藏高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

研究青藏高原植被覆盖时空分布特征对加深气候变化的认识及生态环境保护具有重要的生态价值和现实意义。利用2000—2016年MODIS NDVI 1km/月分辨率数据以及气象观测数据,采用最大合成法、趋势性分析以及相关分析方法,探讨了不同时间尺度青藏高原地区NDVI的分布特征及其与降水、气温的关系。结果表明:(1)青藏高原东南部植被状况明显好于西北部,植被覆盖的分布格局与区域水热条件的时空分布保持了较好的一致性;近17年来青藏高原植被覆盖改善的地区要比退化的地区面积大,严重退化的区域主要位于青藏高原西南部;青藏高原NDVI值在2000—2016年呈幅度较小的增加趋势。(2)除夏季降水量外,研究时段内其他季节降水量均呈增加趋势;气温均呈增加趋势,尤其以春季增加最为显著,整体上青藏高原气候呈现"暖湿化"趋势。总体上年降水量与年最大合成NDVI呈较好的正相关;年平均气温与年最大合成NDVI在高原东南部呈正相关,西南部呈负相关。降水量和热量条件均是高原植被生长的影响因素,降水与植被覆盖的影响较气温密切。     

2000—2018年黄河流域生长季植被指数变化及其对气候因子的响应

黄河流域位于我国干旱、半干旱地区,生态环境脆弱,探究其植被指数变化和对气候因子的响应对该地区生态建设具有重要意义。基于黄河流域2000—2018年MODIS归一化植被指数、增加型植被指数和气象数据,利用最大值合成法、趋势分析和相关分析等方法,分析了两种植被指数的时空变化特征及受气候因子的影响机制,探讨了NDVI与EVI在反映植被变化和对气候因子响应的差异。结果表明：2000—2018年,黄河流域地区植被NDVI、EVI分别以0.059/10a、0.038/10a的变化率增加,空间上以显著改善为主,面积占比分别为77.13%和75.27%,大多分布在1000—1500 m海拔处,中游地区改善较为良好,林地改善率最高。显著退化区域较小,主要分布在巴颜喀拉山西北部、西宁市、银川市、包头市、呼和浩特市、太原市、西安市及关中盆地和洛阳市周边,建设用地退化率最高。在生长季期间,植被指数变化与气温和降水以正相关为主,气温滞后时间为1个月,降水滞后时间为3个月,都为草地最为相关;与辐射之间为负相关,滞后时间为3个月,其中林地最为相关。在0.05显著性检验水平下,驱动黄河流域生长季植被变化的主要气候因子...     

2000—2015年西南地区土地利用与植被覆盖的时空变化

西南地区是我国重要的生态资源区和生态脆弱区,在国家“绿水青山”战略发展中具有重要地位。本研究基于1 km空间分辨率的土地利用数据集,结合土地利用转移矩阵,定量分析2000—2015年间西南地区土地利用变化特征及其驱动力。并基于MODIS遥感植被指数,利用像元二分模型计算西南地区植被覆盖度,分析归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度的变化规律。结果表明: 研究期间,西南地区的主要地类是林地、农田和草地。建设用地面积增加5874 km²,增长率为55.8%;农田面积减少最多,下降6211 km²,其次是草地,减少2099 km²。2000—2015年间,西南地区建设用地的转入面积最多,主要由农田(贡献率68.2%)、林地(贡献率19.2%)和草地(贡献率13.1%)转化而来,转化的区域多靠近城区。农田的转出面积和转出率分别为7079 km²和2.2%,占所有转出类型面积的46.0%。林地多由草地(贡献率61.8%)转化而来,转化区域多分布在贵州中南部和云南西部等地。全区NDVI和植被覆盖度均呈显著增加趋势,说明研究区整体呈变绿趋势。其中,自然植被和农田的NDVI均显著增长,建设用地扩张地区的NDVI下降,说明自然植被和农田主导了该地区植被变化。通过残差分析发现,气候变化和人类活动对研究区变绿趋势的贡献显著。     

西南山地流域NDVI变化特征及降水敏感性——以贵州沅江流域为例

归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映植被生长的重要指标,探究其时空变化特征,对生态保护、退耕还林和灾害防治具有重要意义。选取2000—2015年贵州沅江流域典型年份NDVI,采用重心分析、标准差椭圆、地理加权回归等方法,从干旱视角探究流域NDVI变化和降水敏感性。得出以下结论:(1)2000—2015年贵州沅江流域NDVI总体处于上升趋势,植被正在改善,期间西部植被改善最为明显,退耕还林还草取得较好成果。(2)2000—2015年贵州沅江流域干旱年与正常年NDVI空间变化趋势不一致,干旱程度对植被影响具有区域差异。(3)贵州沅江流域NDVI与降水呈负相关,空间敏感性自西向东递增,降水对流域西部喀斯特山区NDVI影响更明显。(4)2000—2015年贵州沅江流域NDVI时段变化与降水主要为负相关,降水越多NDVI时段变化敏感性越弱,退耕还林还草工程应重点放在负敏感区。研究结果可为退耕还林还草和干旱灾害防治提供科学参考。