快速城市化背景下上海绿色空间景观格局梯度及其多样性时空动态特征分析

李莹莹，黄成林，张玉

快速城市化背景下上海绿色空间景观格局梯度及其多样性时空动态特征分析

李莹莹，黄成林，张玉

安徽农业大学林学与园林学院，安徽 合肥 230036

以上海典型快速城市化地区为例，基于遥感影像数据，综合运用RS/GIS技术和Fragstats 3.3移动窗口法对1997年、2000年、2005年、2008年和2015年5个年份上海绿色空间的景观格局梯度及其多样性时空动态进行分析。随城市发展的绿色空间梯度变化和景观多样性的空间显式化研究可以帮助理解景观格局-过程关系，同时为城市景观格局优化和管理提供支持。结果表明，（1）1997—2015年间，研究区总体上以建设用地的增加和绿色空间的总量减少为典型特征，农田景观面积比例PLAND减少了32.85%，森林绿地PLAND增加了9.44%，水体PLAND增加了1.58%，建设用地PLAND增加了28.59%。（2）研究区绿色空间的景观格局随着城市空间多方向的扩张变化明显，同心矩形带梯度模式分析和多向梯度模式分析结果显示，近20年来，在矩形环4以内中心城区森林绿地PLAND、斑块数量NP、斑块密度PD、景观形状指数LSI的增加，表明中心城区森林绿地景观破碎化越来越严重，人工痕迹较重。在矩形环5以外区域森林绿地PLAND、LPI的增加及NP的下降表明郊区森林绿地景观表现出一定的集聚性；在矩形环5以外区域农田PLAND、最大斑块指数LPI的下降和PD、LSI的升高表明建设用地的扩张使原本均一化的农田景观越来越破碎，形状也越来越复杂。（3）景观多样性时空动态变化分析表明，1997年仅中心城区景观多样性SHDI较低，而2015年SHDI在整个研究区均呈下降趋势。

绿色空间；景观格局；梯度分析；景观多样性；上海

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城市绿色空间是城市生态系统的重要组成部分，作为一个整体的系统，其结构和功能研究是解决城市空间发展与生态环境耦合问题的关键，也是有效缓解城镇化地区环境退化问题的关键（陶宇等，2013；Niemelä，2014；杨振山等，2015；李锋等，2004）。绿色空间包括城市园林（人工型绿地）、农林地（半自然型绿地）、原野地（自然型绿地）等绿地以及河流、湿地等水体空间（常青等，2007；Wang，2001；Turner，1992），具有生态平衡功能且与人类生活密切相关。近年来，在快速城市化背景下，绿色空间的整体性、结构性、多样性在很大程度上受到强烈的外界干扰，呈现出动态变化的特点，其演变及与城市扩张的关系，成为城市规划、城市生态、城市环境等学科的研究热点（邵大伟等，2016；Rafiee et al.，2009；王发曾等，2012）。景观格局分析能从看似无序的景观单元镶嵌中，发现潜在的对现实有意义的规律性（李哈滨等，1988），绿色空间景观格局在很大程度上决定着其功能的发挥（Roy et al.，1999）。国内外结合遥感（RS）、地理信息系统（GIS）等技术手段对绿色空间格局的研究早已开始，数量也在逐年增多。然而，在国内快速城市化背景下，对城市绿色空间进行系统、动态的时空格局演变研究还相对较少。因此，开展对城市绿色空间景观格局时空动态的系统化、定量化研究，将景观的运动过程和变化联系起来，有利于更好地理解绿色空间景观空间格局，揭示其演变特征，为城市绿色空间规划提供详实的基础数据支撑，优化现阶段对城市绿色空间的规划、建设和管理，改善目前缺少系统科学分析（Kong et al.，2010）的现状，同时对绿色空间规划理论的更新及城市空间格局的优化调控都有一定借鉴作用。

上海是中国快速城市化地区，而上海中心城区和市域城市化地区是变化最剧烈的区域（李晓文等，2003）。近年来，已有不少学者对上海快速城市化过程及由此带来的城镇用地扩展、景观格局演变等问题进行过研究（李晓文等，2004；李俊祥等，2004；张浩等，2003；张利权等，2004；Zhang et al.，2011；Zhang et al.，2013），作为典型的高密度人类集聚区，快速城市化过程中生态绿地资源不足与城市居民的生态需求存在着明显的落差。然而目前对于上海快速城市化背景下的绿色空间格局演变研究仍有待加强，这对于揭示现阶段我国高度城市化区域面临的资源约束以及生态基础设施建设面临的瓶颈制约与寻求破解之道具有重要的现实意义。因此，本研究以上海典型快速城市化地区为例，基于景观生态学的视角，在格局-过程理论与方法指导下，借助梯度分析、空间统计及RS/GIS技术，应用景观格局分析方法来揭示高度城市化区域人类活动影响下的景观格局梯度带演变，重点阐述快速城市化过程中城乡用地转变对绿色空间格局的影响，旨在探索此类地区可持续的绿色空间规划和建设途径。

1　研究区概况

上海市地处东经120°51～122°12′与北纬30°40′～31°53′之间，北界长江，东濒东海，南临杭州湾，西接江苏和浙江两省，地理位置优越。上海境内除西南部有少数丘陵山脉外，多为坦荡低平的平原，海拔高程为2.2～4.8 m。全市属北亚热带季风性气候，温和湿润，年平均温度为15.2～15.9 ℃，年平均降水量为1048～1138 mm。区域自然植被属于中亚热带常绿阔叶林带，在人类活动的影响下，上海地区的自然植被遭受到严重破坏，目前仅存于金山三岛保护区内，城市绿地多为人为培育管护的人工林。上海市土地面积约为6340.5 km2，共辖17个区、1个县，常住人口2425.68万（上海市统计局等，2015）。以上海1994年城市化水平达到70.1%为界，上海已进入城市化高速发展阶段（方创琳等，2008）。

2　研究方法

2.1数据采集及预处理

采用固定样窗法，以上海市区人民广场为中心，在上海市域范围内城市化发展最为强烈的区域内设置矩形样窗（图1）。样窗大小为60 km×60 km，总面积为3600 km2，占上海市总面积的60%左右，包括上海市行政区域内大部分的陆域区域（不包括崇明岛、长兴岛、横沙岛、金山区和靠近海岸的部分区域）。本研究选取1997年4月11日、2000年4月27日、2005年8月15日、2008年3月24日、2015年3月12日5个年份的Landsat TM/ETM+和Landsat 8遥感数据。5幅影像在研究区范围内影像云量少，质量较好，可为各个不同时期绿色空间解译提供良好的数据基础。绿色空间信息提取过程采用一系列的辅助数据，包括上海市土地利用分类图（Shapefile格式，1996年，2000年，2003年和2007年）、上海市行政区地图资料（Shapefile格式，1∶25万）、上海城区绿化地图（地图扫描，2003年、2008年和2011年）以及野外调查数据（2008—2010年植被样地调查数据）等相关研究成果及统计资料数据。

以上海1∶250000的行政区地图为基准进行图像配准。以地形图为参考数据源，对1997年度的TM图像进行几何校正，校正重采样选用双线性内插法（Bilinear interpolation）进行地图对图像的配准，几何精校正误差控制在1个像元内。将校正影像地图投影到上海城建地方坐标系。以校正好的1997年TM图像为基准图，对2000年、2005年、2008年和2015年的影像进行图像对图像的精确配准处理，几何精校正误差在0.5个像元内。

图1　研究区地理位置和范围Fig. 1　Location of the study area and its boundary

2.2影像解译、精度验证与分类体系

以《土地利用现状分类》（中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等，2007）、《城市绿地分类标准》（中华人民共和国建设部，2002）及市域绿地系统为依据，将研究区域用地类型分为绿色空间和非绿色空间两大类，绿色空间包括森林绿地（包括所有具有一定森林覆盖率的区域，主要类型有公园绿地、防护绿地、有林地等）、灌草地（包括灌木林、草地等，一般没有树木或树木很少）、农田（包括耕地、水田、菜地等）和水体（包括天然及人工的湖泊、河渠、水库坑塘及滩涂等水域）四大类，将建设用地（各类已建成用地，包括城乡居民点、工矿、交通设施用地及其它建设用地）和其他用地（包括裸土、裸岩、石砾地、盐碱地、沼泽地、沙地及其它在建或未利用土地）作为背景类型来分析。采用监督分类法中常用的最大似然法对影像进行分类，每一幅影像选取250个以上的训练样本，采用现场调研取点和随机取样点结合的方法，样点在研究区内均衡分布并且确保覆盖包括每一个类别。监督分类后，在ENVI 5.1的支持下，建立误差混淆矩阵，计算得到5个年份的总体精度在78.6%～88.5%之间，Kappa系数在0.73～0.79之间，均达到最低可接受判别精度的要求（Jessen et al.，1994）。

2.3景观格局指数分析

景观指数高度浓缩景观格局信息，用来检测和描述景观空间格局的变化，而景观构成变化反映了区域人类活动对景观的干扰方式和程度（邬建国，2006；Buyantuyev et al.，2009）。通过参考相关研究后比较分析（张琳琳等，2010；陈永林等，2015），共选取景观面积比例（PLAND）、斑块数量（NP）、斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、景观形状指数（LSI）及Shannon's多样性指数（SHDI）等6个景观格局指标（表1），基于遥感影像解译分类图，在Arcgis 9.3和Fragstats 3.3（McGarigal et al.，2002）软件支持下分析计算。

表1　景观格局指数及其生态意义（McGarigal et al.， 2002）Table 1　The landscape indices and its ecological significance

2.4梯度分析尺度及方向特征选择

按照城乡一体、协调发展的方针政策，上海市总体规划（1999—2020年）将上海市总体布局规划为以中心城为主体，形成“多轴、多层、多核”的市域空间布局结构，可以将其看做同心圆式的城市发展模式。因此，本文的梯度分析从两个方面展开。第一，从中心向四周推绎，设立同心矩形梯度带。具体设计方案为以上海市中心人民广场为中心，以取样框为边界，考虑到上海主要交通环线的间距大约为3 km，将每个圈层跨度定为3 km，将研究区划分为9个矩形环状区域，进行同心矩形的景观格局梯度分析（图2a）。第二，从一个角向对角推绎，设立贯穿研究区的不同方向的梯度带。具体设计方案，选取研究区主体部分（除去外围水体和长兴岛部分），从8个方向选取采样区，类似的研究方法在济南、昆明、天津等地均有一定应用，取得了较好的效果（Kong et al.，2006；Zhou et al.，2011；贾琦等，2012）。考虑到主要交通道路的间距为3 km左右，同时为了与矩形圈层梯度分析相呼应，并确保采样区能覆盖整个研究区主体部分，因此每个采样单元设置为边长3 km的正方形，总共设置采样区63个（图2b）。

2.5基于移动窗法的景观多样性空间格局分析

移动窗口法为深入分析城市土地利用变化情况以及由此引起的城市景观格局演变提供了可能，并且可以从空间上展现城市景观格局动态演变的空间过程（张玲玲等，2014；巩杰等，2015）。移动窗口方法首先要设定合适的取样窗口，然后通过对在一定大小的取样窗口内选中的特征进行统计，输出对应所选景观指数的新栅格图。Fragstats 3.3软件自带的移动窗口（Moving w indow）分析法提供了矩形和圆形两种取样窗模式，通过设定0.3 km ×0.3 km、0.5 km×0.5 km、1 km×1 km、2 km ×2 km、3 km×3 km、4 km×4 km、5 km×5 km、6 km×6 km等多个移动窗口的空间取样分析得知，过小的窗口虽然能提供较精细的信息却导致信息冗余和计算耗时，而较大的窗口虽可大幅缩短计算耗时却有可能因平滑处理而丢失空间信息。综合考虑空间信息保留以及计算耗时，认为选取3 km×3 km大小的移动窗口是较合适的。因而，本研究设定移动窗口为边长3 km的矩形取样窗。从研究区的左上角开始每次移动1个栅格，计算窗口内的景观指数值，中心的栅格被赋值为景观多样性指数，新的栅格图是基于移动窗分析所得到的指数赋值生成的。

图2　9个同心矩形梯度带和8个方向梯度分析示意图Fig. 2　The layout of nine concentric belts radiated from the city center and the sampling cells of eight directions

3　结果与分析

图3　总体景观格局特征Fig. 3　Synoptic landscape pattern change quantified by landscape metrics

3.1绿色空间景观格局整体分析

城市化过程中多种景观类型共同作用导致景观水平的时空格局发生变化，本文研究重点集中在快速城市化背景下上海市绿色空间格局的空间响应，鉴于研究区域灌草地比例较低（仅占3.01%～1.58%），因此重点分析森林绿地景观、农田景观、水体景观和建设用地景观四大主要用地的景观格局指标变化。

根据图3数据显示，研究区土地利用情况发生了较大变化，农田PLAND有着大幅下降，而建筑用地PLAND的显著增长体现出上海市自1997—2015年整体呈快速城市化发展趋势。森林绿地PLAND在2008—2015年增幅明显，这主要是由于上海市在城市建设发展的过程中，环境保护的意识逐渐加强，一系列增绿措施及保护政策，使得绿地总量呈增长趋势，而森林绿地斑块密度PD值的不断上升，说明了长期以来在先有城市建设，后有城市绿地的发展思路指导下，城市绿地规划只是作为城市规划的附属存在，缺少统筹的规划。尽管近年来城市绿地建设得到了重视，但囿于上海高强度的用地竞争环境，森林绿地景观只能在快速城市建设的缝隙中存在，难以营建大规模的森林，而且变得更加破碎。水体的景观面积比例基本保持在稳定的状态，这也与上海市重视对城市水体的规划和修复有关，但作为一个生态欠帐比较严重的高度城市化区域，其水体景观仍表现为严重的破碎。通过最大斑块指数LPI的比较分析，建设用地景观LPI占绝对优势，除农田景观外，森林绿地景观和建筑景观LPI都表现为增长趋势。这可能是因为在上海快速城市化进程中，大量连片经济技术开发区和商业综合开发区不断建成使得建设用地景观LPI不断增长；而与此同时，上海市政府为补偿在城市扩展过程中城市周边及附近的自然植被与水体被吞噬并转化为城市用地的损失，在距离城区更远的郊区兴建了一系列大面积的城市绿地和公园，由此提升了森林绿地LPI；在进一步的分析中，各类型景观斑块形状指数LSI在1997—2008年间均表现为增长趋势，说明城市用地呈现离散化趋势，而在2008—2015年间LSI的下降，表明在上海市控制人口数量和用地规模政策等影响下，城市绿色空间和建设用地均呈集聚形态发展。

3.2绿色空间同心矩形带梯度模式分析

分别对9个矩形梯度带不同时空尺度景观格局的变化情况进行分析，由图4分析可知：建设用地PLAND值在矩形环3以外环带呈逐年上升趋势，这表明城市建设用地在1997—2015年间仍呈扩张趋势，而在矩形环3以内的内环及附近区域却呈下降趋势（图4c），对应着森林绿地景观在矩形环4以内区域自2000年之后呈现很大的增幅（图4a），这主要与上海市自1998年起实施的中心城区增绿措施及外环林带建设有关。1997年，农田景观在矩形环5以外区域仍占据主要优势，但是在接下来很短的几年时间内，农田景观在矩形环5以外区域迅速缩减（图4b）。水体景观面积比例在各环带变动不大。

通过对反映景观破碎化与优势度的斑块密度PD、最大斑块指数LPI和斑块形状指数LSI分析可知，1997—2008年建设用地景观在矩形环1、2、3表现出较小的PD值和较大的LPI值（图4c），这对应着建筑景观在中心城区有较大的PLAND值，说明了建筑用地在中心城区的绝对主导地位。而2008—2015年，建设用地景观在矩形环4以内区域PD值的增加和矩形环5以外区域PD值的减小说明中心城区建设用地更加地破碎化，而随着城市化进程的推进，郊区的建设用地更加集中，面积也更大。农田景观LPI值逐年下降（图4b），说明了农田景观在研究区内迅速减少，只在少数区域仍保留有一定的面积，建设用地的扩张使原本均一化的农田景观越来越破碎，形状也越来越复杂（图4b）。森林绿地LSI在矩形环3以内的升高表现出城市化较高的中心城区绿地形式的人工化、复杂化。水体景观PD和LSI的升高，表明其受到的人为影响越来越显著，尤其是外环区域。

3.3绿色空间多向梯度模式分析

在研究区多向梯度模式分析中，主要使用景观面积比例PLAND、斑块数量NP和斑块密度PD对1997—2015年8个方向景观格局变化情况进行分析。由图5可知，1997年农田景观在郊区占主导地位，建设用地景观在中心城区占主导地位；而2015年，建设用地景观由内向外朝所有方向蔓延，其在整个研究区内占主导地位，农田景观仅在郊区有一定量的分布，下降趋势明显（图5b、5c），说明城市化进程下，农田景观是受到冲击最严重的景观类型；森林景观在中心区域所占比例仍然较低，但各方向森林绿地景观均有增加。水体景观在各方向的面积比例变动不大。

中心城区森林绿地景观面积比例PLAND增加的同时，其斑块数量NP和斑块密度PD值呈现增大趋势，说明在中心城区的森林绿地分布更加破碎，受到更强烈的人工影响而表现得更加复杂（图6a、图7a）。森林绿地景观在郊区多个方向的斑块数量NP有下降趋势，斑块密度PD有增大趋势，这可能是由于浦东、松江、嘉定等地区在1997年农田景观占据主导地位，森林绿地景观镶嵌在农田景观中，而随着农田景观主导地位的丧失，森林绿地景观表现出相对完整性（图5～7）。水体景观斑块数量NP在各个方向均有下降的表现，表明整个城市的水体都受到不同程度的影响。

3.4景观多样性时空动态变化分析

运用Fragstats 3.3的移动窗分析法对研究区SHDI进行分析，可以得出，1997年研究区仅中心城区景观多样性SHDI较低，而2015年，景观多样性SHDI在整个研究区均呈现下降趋势（图8）。利用ArcGIS 9.3里Raster Calculator功能，进一步分析研究区1997—2015年景观多样性变化情况，结果如图9。图9a显示了1997—2015年景观多样性的变化情况，其中灰色区域代表景观多样性减小区域，黑色区域代表景观多样性增大区域。

图4　同心矩形圈层梯度带景观格局指数变化分析（1997—2015）Fig. 4　Concentric landscape pattern change characterized by landscape metrics of PLAND， PD， LPI and LSI from 1997 to 2015

为了进一步分析景观多样性变化的原因，选取典型区域，对应景观多样性变化图分析了绿色空间景观内部及与其他景观的转变关系（图9b、9c、9d）。区域A和B处在外环区域的不同方向，其景观多样性的下降是由于城市建设用地的扩张及农田的减少，使该区域的城市化水平越来越高；区域C景观多样性表现为增加趋势，主要原因是该区域所处的浦东新区，有着复杂的用地变化，包括农田的减少，建筑用地的增加，以及森林绿地的增长。通过选取典型区域分析景观多样性变化情况，可以帮助理解景观多样性变化与城市化过程的关系，为城市绿色空间规划和管理带来一定启示（Yeh et al.，2009）。

图5　8个方向景观空间斑块所占景观面积比例梯度演变分析（1997和2015）Fig. 5　Percentage of landscape （PLAND） for （a） forest landscape； （b） crop landscape； （c） water landscape； （d） built-up landscape along eight directions transects in 1997 and 2015

图6　8个方向景观空间斑块数量梯度演变分析（1997和2015）Fig. 6　Number of patches （NP） along eight directions transects in 1997 and 2015

图7　8个方向景观空间斑块密度梯度演变分析（1997和2015）Fig. 7　Patch density （PD） for （a） forest landscape； （b） crop landscape； （c） water landscape； （d） built-up landscape along eight directions transects in 1997 and 2015

图8　1997年和2015年景观多样性指数移动窗分析栅格图Fig. 8　The SHDI distribution in grid format in 1997 and 2015

图9　快速城市化背景下景观多样性变化及与绿色空间格局变化的关系Fig. 9　The changes in landscape diversity and their relationships w ith green space change in response to the rapid urbanization

4　结论与讨论

4.1结论

基于梯度分析、空间统计及RS/GIS技术，对城市绿色空间景观格局特征及演变规律进行了定量分析，同时从多层次上揭示了城镇绿色空间在梯度变化、时空演变轨迹上对城市化进程的响应关系，结果如下：

（1）对绿色空间景观格局指数分析反映出城市建设用地不断向郊区侵蚀的过程，在1997—2015年间，研究区内城市化进程不断推进，所带来的结果是绿色空间景观面积比例PLAND的下降和建设用地景观面积比例PLAND的升高。其中，农田是新增建设用地的主要来源，因而农田景观面积比例PLAND下降较为明显，而其斑块数量NP和斑块密度PD均呈急剧上升趋势。森林绿地和水体的景观面积比例PLAND保持在大致稳定状态。绿色空间景观的景观形状指数LSI呈增长的趋势。

（2）同心矩形带梯度模式与多向梯度模式分析为城市绿色空间景观格局连续定量分析提供了可能，基本实现景观格局指数多层次的空间可视化，使研究区绿色空间各个方向景观格局演变一目了然。1997—2015年间，研究区森林绿地景观面积比例PLAND呈增长趋势，尤其在内环区域，表现更加复杂；农田景观面积比例PLAND在外环区域下降明显，破碎化严重；水体景观面积比例PLAND基本保持在稳定状态，部分区域有增加趋势。

（3）基于移动窗法的景观多样性时空动态分析结果表明，在1997—2015年间，景观多样性在研究区内多方向大面积表现为降低趋势。选取典型地区对景观多样性演变的过程分析，揭示了快速城市化进程中土地利用的变化是导致景观多样性演变的重要原因。

4.2讨论

本文在景观生态学格局-过程理论与方法指导下展开研究，重点在于应用景观格局分析方法来揭示高度城市化区域人类活动影响下的景观格局梯度带演变规律，这种景观格局演变过程与生物多样性、小气候变化、水文动态等生态环境效应有密切的联系（傅伯杰等，2006）。然而，现阶段本文尚难以定量揭示景观格局尺度上的生态学过程与这些生态环境影响之间的关系，这也是本文存在的主要不足之处。

本文所揭示的绿色空间景观格局时空演变的规律，验证了上海市近年来推行的诸多切实推进和加强绿化政策所带来的正面效益，同时也反映了在快速城市化背景下农业景观退化严重，某些区域的景观多样性下降明显等问题，因此如何基于绿色空间的景观格局特征及其带来的生态环境效应，提出合理的城市绿色空间规划的方案及相应标准，从而进行积极有序的城市建设开发及生态修复工作，以更好地改善城市环境，将是进一步探讨的问题。

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Investigating Spatiotemporal Patterns of Landscape Gradient and Diversity of Urban Green Spaces of Shanghai in Response to Rapid Urbanization

LI Yingying， HUANG Chenglin， ZHANG Yu
School of Forestry & Landscape Architecture， Anhui Agriculture University， Hefei 230036， China

Rapid urbanization had caused a series of ecological problems associated with the change of green space in Shanghai. A consensus has been reached that green spaces are invaluable in the dynamics of coupled natural and human systems. Through the integration of remote sensing （RS） and geographic information system （GIS） techniques，five Landsat TM/ETM+imagery acquired from 1997 to 2015 were used to measure the spatiotemporal patterns of landscape gradient and diversity of urban green spaces in the fast-growing Shanghai， China. Such analysis enables a deeper understanding of the mechanism of landscape dynamics， providing the support for the urban landscape pattern optimization and management. Results showed that， （1） Rapid expansion of built-up land in Shanghai led to the shrinking of green spaces. The crop land PLAND decreased by 32.85%， forest PLAND increased 9.44%， water PLAND increased 1.58% and built-up PLAND increased 28.59%. （2） Landscape pattern dynamics in Shanghai was dramatic with the multi-directional expansion from 1997 to 2015. Based on concentric and directional landscape gradient analyses，the increase of PLAND， NP， PD and LSI showed that forest land increased but became more fragmented. In the outer belts， the increase of PLAND，LPI and the decrease of NP showed that forest became more clustered. The decrease of PLAND，LPI and the increase of PD， LSI showed that the agricultural land was largely encroached and fragmented due to urban sprawl. （3） According to temporal and spatial change of landscape diversity， the SHDI only have a low level in central Shanghai in 1997 while decreased across Shanghai in 2015.

urban green space； landscape pattern； gradient analysis； landscape diversity； Shanghai

10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.07.004

P901； X171.1

A

1674-5906（2016）07-1115-10

国家自然科学基金项目（41301650）

李莹莹（1983年生），女，讲师，博士，主要从事城市生态与环境规划、景观生态规划与设计工作。E-mail： lyyforward@126.com *通信作者：黄成林，教授，主要从事城市园林绿化规划与设计。E-mail： hcl8888@ahau.edu.cn

2016-04-15