航空施药雾滴沉积特性光谱分析检测系统研发与应用

张瑞瑞，文 瑶，伊铜川，陈立平，徐 刚



航空施药雾滴沉积特性光谱分析检测系统研发与应用

张瑞瑞，文 瑶，伊铜川，陈立平※，徐 刚

（1. 北京农业智能装备技术研究中心，北京 100097； 2. 国家农业智能装备工程技术研究中心，北京 100097； 3. 国家农业航空应用技术国际联合研究中心，北京 100097； 4. 农业智能装备技术北京市重点实验室，北京 100097）

为快速获取航空施药雾滴沉积的连续分布特性，弥补传统离散样点取样方式检测不足，提升航空施药雾滴沉积特性检测准确性，该文结合光谱分析和荧光激发技术设计研发了基于光谱分析的航空施药沉积特性检测系统。系统包括信息采集模块、采集装置模块和数据处理模块3部分。配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液，采用农用植保无人机现场喷洒作业，同步放置雾滴获取介质和水敏试纸样本采集雾滴分布，系统采集雾滴获取介质的光谱特征曲线。与水敏试纸图像分析获取的雾滴沉积特性参数结果对比分析，结果表明：雾滴获取介质上的荧光示踪剂在450~460 nm和500~520 nm波段范围内产生显著荧光效应，其光谱平均值与雾滴沉积特性参数呈显著正相关。计算出450~460 nm和500~520 nm波段范围光谱平均值，建立雾滴沉积特性参数的检测多元线性回归模型，建模决定系数达0.80以上，验证决定系数达0.83以上，达到了较为理想的拟合结果。

航空；喷雾；农药；喷雾模型；光谱分析；荧光激发；雾滴沉积

0 引 言

航空施药技术由于受施药机械、变量施药技术等因素限制，导致资源有效利用率低以及农作物生产效率、产量和品质的下降[1-7]。作物上药液的雾滴分布特性重要评价指标包括均匀性、沉降量等，雾滴的沉降量是检验药液防治效果的直接指标，沉降药液的覆盖率和均匀性是优化航空施药设备和施药技术方案的重要指导[8-14]。

数字图像分析技术广泛用于航空喷雾效果的评估。祁力钧等[15]利用水敏纸收集雾滴后通过图像采集系统采集雾滴图像并进行图像分析，获取雾滴粒径分布及覆盖率等参数，与激光粒度仪的测量结果比较，测量误差在6%以内。徐广春等[16]通过DepositScan软件分析雾滴覆盖率和雾滴密度，通过示踪剂估测农药沉积量，用以分析农药雾滴在麦田的沉积分布及对灰飞虱防效影响。Zhang等[17]为评估喷雾系统的性能参数，利用固定翼飞机M-18B画眉510G在5 m和4 m的海拔下进行喷雾，通过水敏纸和自主开发的图像识别系统软件测试了逆风条件下喷雾系统的喷幅有效宽度和雾滴沉积均匀性。陈盛德等[18]采用雾滴采集卡以收集喷施雾滴，扫描仪扫描雾滴采集卡后通过DepositScan软件分析雾滴沉积参数，预测雾滴沉积的分布结果。

同时，基于荧光光谱仪测量雾滴采集器洗脱液的测量方法证明可有效评估航空施药雾滴沉积效果。秦维彩等[19]以染料Rhodamine-B配置一定浓度溶液模拟农药进行喷雾，用聚酯卡作物雾滴取样器采集雾滴后，经去离子水洗脱，用荧光分光光度计测定荧光值，计算出药液单位面积沉积量，用以研究喷洒参数对玉米冠层雾滴沉积分布的影响。张宋超等[20]利用荧光分光光度计测定洗脱液的荧光值，计算药液在单位面积上的沉积，以此分析药液的偏移情况。王昌陵等[21]采用聚乙烯软管作为雾滴收集器，研究了飞行参数对雾滴空间质量平衡分布和旋气流场分布的影响，配置荧光示踪剂作为喷雾液，测试后喷雾洗脱液经荧光光谱仪测量荧光值，计算出单位面积沉积量和沉积率。连德旗等[22]采用聚酯卡、荧光分光光度计、卡罗米特纸卡等对喷雾沉积量、沉积密度及分布均匀性等参数进行采样分析，研究了小型无人喷雾机工作参数对喷雾沉积的影响。

其他航空施药雾滴沉积测量方式也随着传感器技术、光谱技术和遥感技术的发展，进行了相关研究。Salyani等[23]通过研究药液沉积量对导体电阻率的影响，设计了一种基于可变电阻器原理的药液沉积传感器，并建立了利用自来水做药液时的传感器输出电压与药液沉积量关系模型。张瑞瑞等[24]实现航空施药雾滴沉积量快速获取，与水敏纸图像测量分析方法对比的分布曲线拟合度达到0.914 6，相对测量误差分布在10%～50%。马伟等[25]基于高光谱成像技术获取感兴趣的叶片区域的图元，读取相应的光谱值，进而分析叶片施药后的药效信息。北京农业信息技术研究中心[26]研究了一种对获取的药物云团探测区域雾滴分布的红外成像光谱进行特征分析后反演药物云团浓度图像的方法。Zhang等[27]获取喷药一周后喷药区域的卫星影像并计算植被指数，同时采集地面药液沉积量，证明从卫星图像计算的植被指数可用来评估大尺度农田的农用航空药液喷施效果。张瑞瑞等[28]提出了航空施药雾滴沉积特性分析系统的实现方法。

上述研究均可获得药液覆盖范围、雾滴粒径大小等雾滴沉积分布特性，但基于荧光光谱仪测量洗脱液方法的采样和洗脱处理过程繁琐。水敏试纸测量方法在试验过程中水敏试纸极易被油和水污染，对人员操作要求高。另外，近年随着有人机低容量、超低容量施药技术和无人机近地超低容量施药技术的推广应用，施药喷雾雾滴粒径越来越小，雾滴运动受作业过程中的扰流及细微湍流影响越来越大，雾滴靶标沉积的空间小区域差异性越来越显著。基于水敏试纸、锡箔片等离散取样进行雾滴靶标沉积分布检测的方式已无法客观反映真实的靶标雾滴沉积分布。综上所述，传统雾滴分布获取方式已不能满足当前农业航空施药检测应用需求。因此本文研发了基于光谱分析和荧光激发技术[29]的航空施药雾滴沉积特性检测系统，通过连续采集雾滴获取介质的光谱特征曲线，建立雾滴沉积特性参数检测模型，期望实现无人机施药喷雾雾滴沉积特性参数的快速连续测量。

1 材料与方法

1.1 荧光检测原理

待测物质被紫外特征频率的入射光照射后，其分子由基态能级跃迁至电子激发态的各个不同振动能级，激发态分子的不稳定性导致其与周围分子撞击而消耗部分能量，下降至第一电子激发态的最低振动能级，以光的形式释放多余的能量，发出能反映其物质特性的分子荧光。荧光检测就是对此特性进行分析的方法。由于物质分子结构不同，所吸收和发射的荧光波长有所不同，该特性可定性鉴别物质；同一种分子结构的物质，用同一波长的激发光照射，可以发射相同波长的荧光，若该物质的浓度不同，则浓度大时所发射的荧光强度也强，利用此特性可定量测定物质浓度[30-31]。

1.2 雾滴沉积特性检测系统设计

1.2.1 系统总体设计

航空施药雾滴沉积特性分析系统的总体结构如图1所示。混合荧光示踪剂的溶液作为模拟农药进行航空喷施，地面放置雾滴获取介质收集雾滴分布。雾滴沉积特性检测系统采集雾滴获取介质的光谱特征曲线。经过检测系统和雾滴沉积特性参数模型的处理计算将雾滴沉积特性参数指标实时显示，以期快速评估航空施药效果。

1.步进电机 2.光电限位器 3.紫外光源 4.光谱仪 5.雾滴获取介质

1.2.2 硬件设计

系统硬件设计结构如图2所示。系统由数据处理模块、信息采集模块、采集装置模块构成。

图2 航空施药雾滴沉积特性分析系统硬件结构图

数据处理模块选用Panasonic的FZ-M1系列平板计算机，采用Intel Celeron N2807处理器，安装运行雾滴沉积特性检测系统软件，通过串口通信方式与微型光谱仪和微控制器（microcontroller unit，MCU）进行连接。海洋光学FLAME-S-VIS-NIR型微型光谱仪作为信息采集模块，是整个分析系统的核心部件，光谱检测范围为340～1 014 nm，可测量2 048个像素点，信噪比250∶1，积分时间1～65 s。采集装置模块包括MCU，紫外激励光源，2个步进电机，光电限位器等。微控制器选用8051系内核单片机，型号STC12C5410AD。紫外激励光源选用日亚生产的紫外LED，中心波长为365 nm。步进电机选用SUMTOR生产的42HS系列二相混合式步进电机，步距精度±5%，定位力矩2.2 N·cm。雾滴获取介质采用普通牛皮圆盘纸带，宽度1.93 cm。光电限位器选用OMDHON对射式光电开关，可检测距离为5 m。当采集完毕时光电限位器响应，MCU返回停止指令，软件停止光谱采集并保存数据。

1.2.3 软件设计

雾滴沉积特性检测系统软件应用Visual Studio 2015，选用C#语言编程开发实现。软件包括采集参数设置、采集控制和数据分析等功能，功能模块如图3所示，其中采集参数设置包括积分时间、采样频率、平均次数和平滑度的设定、暗电流的校正标定，采集控制包括采集模式选择、光谱曲线显示和数据保存的功能。

图3 航空施药雾滴沉积特性分析系统软件功能模块图

软件整体流程如图4所示。光谱仪、MCU和数据处理模块连接成功后，根据系统工作环境设置采集参数，设置完成后启动全波段光谱数据扫描，检测曲线特征峰值，设置特征光谱检测波段范围及采集间隔。当接收微处理器返回的开始采集指令，绘制特征光谱的采集位置和荧光强度值的曲线图。采集完毕后，软件接收到微控制器返回的结束采集指令，保存光谱数据到指定文件路径。

图4 航空施药雾滴沉积特性分析系统流程图

1.3 试验概况

2017年5月17日，航空施药的雾滴沉积特性检测试验在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业示范基地进行，测试当天天气晴好。试验飞机及喷雾器技术参数如表1所示。

表1 飞机及喷雾器参数

试验采用增白剂RQT-C-3作为荧光示踪剂，配置质量分数为1.3%，1.0%，0.5%的荧光示踪剂溶液作为模拟药液分3次喷洒。雾滴获取介质安装在距地面1 m高的支架上，水敏试纸样本点与雾滴获取介质平行放置，试验现场如图5所示。雾滴获取介质长度5 m，在0.5～4.5 m处等间距布置9个水敏试纸样本点采集雾滴分布，依次标号样点1到9。待喷洒完毕，迅速收集雾滴获取介质和水敏试纸，分别用密封袋保存。

利用航空施药质量评价系统iDAS[32]对水敏纸进行图像分析，计算出荧光示踪剂溶液雾滴沉积特性参数，包括雾滴浸染面积、面积覆盖率和沉积量。其中雾滴浸染面积（mm2）是水敏纸被水洇湿后发生显色反应的总面积。面积覆盖率（%）是浸染面积和水敏试纸采样面积比值。沉积量（L）为全部雾滴的总体积，假定雾滴在空气中为球体，可根据浸染区域和水敏纸润展系数换算得到的雾滴直径计算得到。水敏纸的测量结果基于雾滴中水在水敏纸上的沉积浸染区域计算得到，是溶液中水的沉积特性参数。本系统的测量结果基于雾滴中荧光示踪剂的荧光强度值计算得到，与雾滴中荧光在纸带介质上沉积质量相关，与雾滴在纸带介质上的浸染区域面积相关性极小。荧光示踪剂溶液中荧光示踪剂质量与水的质量按照溶解浓度线性相关，因此研究对水敏纸测量结果与系统测量结果进行比较分析。

利用雾滴沉积特性检测系统连续采集雾滴获取介质的光谱特征曲线，采集过程中积分时间100 ms，采集装置模块中步进电机转速为120 r/min，长度5 m的雾滴获取介质共采集光谱数据305组，取水敏试纸样本点对应位置附近3点光谱数据计算平均值，作为该样本点光谱特征曲线。

2 结果与分析

2.1 光谱数据预处理

雾滴获取介质原始光谱特征曲线（以荧光示踪剂溶液质量分数1.0%为例）如图6a所示，曲线除包含样本点自身信息外，还包含了其他无关信息和噪声，如仪器噪声，杂散光等。光谱平滑旨在消除光谱数据的随机噪声，本文采用卷积平滑算法（savitzky-golay，S-G）对光谱曲线进行平滑，S-G平滑算法原理是通过多项式对光谱数据进行最小二乘拟合，不会造成光谱信号失真，处理结果如图6b所示，该方法能有效去除光谱噪声毛刺，较好地保存了光谱信息中的有效信息。

样品因表面散射、光程变化等因素引起光谱差异，本文采用变量标准化（standard normalized variate，SNV）对光谱数据进行校正，其原理是基于设定光谱中各波长点的吸光度值满足一定的正态分布，处理结果如图6c所示，可见该方法扣除了光谱数据中的线性平移，有效实现了光谱曲线的标准正态化。

图6 光谱曲线预处理

2.2 光谱特征曲线的特性分析

喷洒过质量分数1.0%荧光示踪剂溶液的雾滴获取介质光谱特征曲线经S-G和SNV处理后结果如图7所示。

图7 S-G、SNV处理后光谱特征曲线

观察到不同采集位置点的光谱曲线光强值不同，但光谱曲线走势基本一致。由于采集过程中通过紫外光源激发荧光，紫外光源的信息被采集，因此在340～400 nm的波段范围内出现荧光强度饱和。为避免光源的影响，选择440～1 014 nm波段范围内的光谱数据分析。分析光谱曲线可知，450～460 nm波段范围光谱曲线呈波谷形态，500～520 nm波段范围的光谱曲线呈波峰形态。根据水敏试纸图像分析结果图7可知，450～460和500～520 nm波段范围的光照强度值与雾滴分布特性参数呈正相关。由图8可知，3 m处水敏纸测量方法测得的面积覆盖率和沉积量最大，对应雾滴获取介质样点7的光谱特征曲线波谷和波峰的荧光强度值最大。

图8 水敏试纸雾滴沉积分布

2.3 不同质量分数荧光示踪剂溶液的雾滴沉积检测效果分析

雾滴获取介质分别采集质量分数为1.3%，1.0%，0.5%荧光示踪剂溶液的雾滴分布后，通过雾滴沉积特性检测系统扫描得到各溶液质量分数下雾滴获取介质的光谱特征曲线。对光谱特征曲线进行S-G平滑和SNV标准正态变换处理后，根据光谱特征曲线分析结果，计算出450～460 nm和500～520 nm波段范围的光谱平均值450-460和500-520。分别对溶液质量分数1.3%，1.0%，0.5%条件下9个样本点的光谱平均值与水敏试纸图像分析计算的雾滴浸染面积，面积覆盖率和沉积量进行相关性分析，结果如表2所示。

由表2可知：荧光示踪剂溶液质量分数为1.0%时，450～460 nm波段和500～520 nm波段光谱平均值和水敏纸图像分析后得到的雾滴沉积分布特性参数相关系数绝对值高于溶液质量分数0.5%和1.3%时的相关系数绝对值，达0.92以上，呈显著相关。因此选定荧光示踪剂溶液质量分数1.0%进行雾滴沉积特性检测系统的应用性能测试试验。

表2 光谱参数与雾滴沉积特性的相关系数

注：450-460表示450～460 nm波段范围的光谱平均值，下同。

Note: Spectral mean value in the band range of 450-460 nm was expressed as450-460, and the rest is the same.

2.4 雾滴沉积特性检测系统应用性能测试

2017年6月7日在北京市昌平区小汤山国家精准农业研究示范基地进行系统应用性能测试试验，飞行设备采用TTA-T8-PRO-5型农业植保无人机。配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液重复3次药液喷洒，飞行高度和速度每次均为2.0 m和1.5 m/s。雾滴获取介质长度6 m，第1、2次试验在0.5～5.5 m处等间距0.25 m布置21个样本点并依次标号1～21和22～42，第3次试验在0.5～5.3 m处等间距0.3 m布置了17个样本点并依次标号43～59，雾滴获取介质和水敏试纸安装在距地面高度1 m的支架上。喷洒完毕后，密封保存雾滴获取介质和水敏试纸。

通过雾滴沉积特性检测系统采集对应59个水敏试纸样本点位置的全波段光谱特征曲线，计算450～460和500～520 nm波段范围的光谱平均值450-460和500-520，分别与水敏纸图像分析测量的雾滴沉积特性参数（浸染面积、面积覆盖率、沉积量）进行相关性分析，结果如表3所示。

结果显示，450～460和500～520 nm波段范围的光谱平均值与雾滴沉积特性参数（浸染面积、面积覆盖率、沉积量）的相关系数绝对值均在0.80以上，其中500～520 nm波段范围的光谱平均值与浸染面积的相关系数绝对值可以达0.91以上。因此选择光谱平均值450-460和500-520建立雾滴沉积特性参数（浸染面积、面积覆盖率、沉积量）检测模型。其中1、2、3分别为预测浸染面积值、预测面积覆盖率值和预测沉积量值，1、2分别表示光谱平均值450-460，500-520，R2、R2分别表示建模决定系数和验证决定系数。对有效采集的59个样本点，随机选择40组样本数据建立雾滴分布特性参数检测的多元线性回归（multiple linear regression, MLR）模型，剩下19组进行模型验证。

表3 光谱参数与雾滴沉积特性相关系数

注：配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液重复3次药液喷洒。

Note: the fluorescent tracer solution with the mass fraction of 1% was sprayed in 3 times.

建立的浸染面积检测模型如图9a所示，建立的面积覆盖率检测模型如图9b所示，建立的沉积量检测模型如图9c所示。MLR模型的建模决定系数达0.80以上，验证决定系数达0.83以上。系统预测的雾滴沉积特性参数和水敏试纸测量值的结果对比如图10所示。

由图可知，基于光谱分析和荧光激发技术检测雾滴沉积特性的方式和水敏试纸测量方法的一致性较好，但也存在一定的测量偏差，其中浸染面积测量相对误差小于29.62%，其中41个点的测量相对误差小于10%；面积覆盖率相对误差小于33.04%，其中40个点的测量相对误差小于10%；沉积量相对误差小于32.83%，其中38个点的测量相对误差小于10%。产生测量偏差是由于受飞机飞行和环境因素的影响，使得小范围内雾滴沉积分布可能有较大的变化。另外，喷洒后雾滴出现互相粘连也是产生测量偏差的主要原因之一。

注：Rc2、Rv2分别表示建模系数和验证系数。

图10 雾滴沉积测量值对比

3 结 论

基于光谱分析和荧光激发技术研发的雾滴沉积特性检测系统硬件包括数据处理模块、信息采集模块、采集装置模块3部分，控制软件包括采集参数设置、采集控制和数据分析功能模块。结合硬件、软件，系统可快速连续检测雾滴沉积分布特性。

1）雾滴获取介质在紫外光源的激励下有显著的荧光效应。其光谱特征曲线在450～460 nm波段范围呈波谷形态，500～520 nm波段范围呈波峰形态。

2）配置不同质量分数（0.5%，1.0%，1.3%）的荧光示踪剂溶液喷洒后，雾滴获取介质光谱特征曲线在450～460和500～520 nm波段范围内的光谱平均值和的雾滴特性检测参数相关系数绝对值达0.80以上，表明利用光谱分析和荧光激发技术进行雾滴沉积特性检测的可行性。同时相比于质量分数0.5%和1.3%，荧光示踪剂质量分数1.0%时的雾滴获取介质在450～460和500～520 nm波段范围的光谱平均值和雾滴特性检测参数相关系数绝对值达0.92以上。因此选择配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液进行系统应用性能测试试验。

3）系统应用性能测试试验建立雾滴沉积特性参数检测的多元线性回归模型，其中模型建模决定系数达0.80以上，验证决定系数达0.83以上，建模精度能满足雾滴沉积特性参数检测的要求。该方法弥补了传统水敏试纸离散取样测量方法的不足，提高了雾滴沉积特性检测数据的客观性。

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Development and application of aerial spray droplets deposition performance measurement system based on spectral analysis technology

Zhang Ruirui, Wen Yao, Yi Tongchuan , Chen Liping※, Xu Gang

(1.100097, C; 2.100097,; 3.100097,; 4.100097,)

To evaluate the droplet deposition in aerial spraying real-timely and accurately, aerial spray pattern measurement system was designed combining with spectral analysis and fluorescence excitation technology. The hardware of the system consisted of modules of information acquisition module, data acquisition module, and data processing module. FLAME-S-VIS-NIR micro spectrometer was selected as information acquisition module which is produced by Ocean Optics. Micro spectrometer was the core component of the aerial spray pattern measurement system. The acquisition module included microcontroller unit, droplet collection medium, Ultraviolet excitation light, stepper motors, and photoelectric limiter and so on. The software of the system includes the function of spectrometer connection, parameter setting, spectral data collection, display and storage. At first, the solution of fluorescent tracer with mass fraction of 0.5%, 1.0% and 1.3% was sprayed individually by the sprayer installed on the agricultural plant protection unmanned aerial vehicle. Droplet deposition was collected by droplet collection medium and water sensitive paper synchronously. The spectral characteristic curve of droplet collection medium was scanned and saved by the software of aerial spray pattern measurement system. The spectral characteristic curve of sample point was processed by savitzky-golay smoothing and standard normalized variate, the trend of spectral curve was analyzed. Without the effect of ultraviolet light on the band removal of 340-400 nm, the result which was observed and analyzed from the band range of 440-1 014 nm showed that the spectral band range of 450-460 nm presented a trough shape, and the spectral band range of 500-520 nm showed peak shape. Droplet deposition characteristic parameter which was obtained from the image analysis of water sensitive paper included impregnation area, area coverage and deposition. Compared with the result obtained by water sensitive paper, the analysis result indicated that the solution of fluorescent tracer on the droplet capture medium had produced significant fluorescence effect in the wavelength range of 450-460 nm and 500-520 nm. The spectral average value of the wavelength range of 450-460 nm and 500-520 nmwas calculated. And the correlation coefficient of spectral average value and droplet deposition was up to 0.80. The results showed that it was feasible for the detection of droplet deposition characteristics based on spectral analysis and fluorescence excitation technique. The detection effect of droplet deposition with the different mass fraction of fluorescent tracer solution was analyzed. Compared with the mass fraction 0.5% and 1.3% of fluorescent tracer solution, the correlation coefficient between spectral average valueand droplet deposition was more than 0.92 when the mass fraction of fluorescent tracer solution was 1.0%. Therefore, a fluorescent tracer solution with mass fraction 1.0% was adopted for the detection of performance test of the system. The performance test of the system was carried out in the field. Fifty nine sample points were collected effectively, and the multivariate linear regression model of the droplet deposition was built based on the spectral average value which was calculated by randomly selection of 40 sample points. The rest of 19 sample points was used to validate the multivariate linear regression model. The model decision coefficientwas about 0.80, and the verification coefficient was about 0.83. The modeling accuracy can satisfy the requirements of droplet deposition characteristic parameter detection. This method could provide support for the detection of droplet deposition characteristics rapidly and continuously in aerial spraying.

aviation; spraying; pesticides; spray pattern; spectrum analysis; fluorescence excitation; droplet deposition

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.011

TP212.9

A

1002-6819(2017)-24-0080-08

2017-06-28

2017-11-01

国家自然科学基金项目（31601228）；国家重点研发计划—地面与航空高工效施药技术及智能化装备（2016YFD0200701-2）；北京市自然科学基金项目（6164032）

张瑞瑞，博士，副研究员，主要从事农业航空装备、传感器等技术研究。Email：zhangrr@nercita.org.cn

陈立平，研究员，主要从事农业智能装备技术及应用研究。Email：chenlp@nercita.org.cn

中国农业工程学会会员：陈立平（E040100186M）

张瑞瑞，文 瑶，伊铜川，陈立平，徐 刚. 航空施药雾滴沉积特性光谱分析检测系统研发与应用[J]. 农业工程学报，2017，33(24)：80－87. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.011 http://www.tcsae.org

Zhang Ruirui, Wen Yao, Yi Tongchuan, Chen Liping, Xu Gang. Development and application of aerial spray droplets deposition performance measurement system based on spectral analysis technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(24): 80－87. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.011 http://www.tcsae.org