不同空间范围土壤色度的纬向变化特征及其气候意义*

郑兴芬，吕 镔，陈梓炫，刘 鑫

不同空间范围土壤色度的纬向变化特征及其气候意义*

郑兴芬1，2，吕 镔1，2，3†，陈梓炫1，2，刘 鑫1，2

（1. 福建师范大学湿润亚热带山地生态国家重点实验室培育基地，福州 350007；2. 福建师范大学地理科学学院，福州 350007；3. 福建师范大学地理研究所，福州 350007）

对不同气候条件下发育的土壤/古土壤进行色度分析，探讨其色度参数的空间变化规律及其作为气候变化代用指标的可靠性。结果表明：（1）较小的空间尺度上，土壤色度参数变化复杂，与气候相关关系不显著。土壤色度参数在大空间尺度中均表现出一定的纬向变化，红度（a*）随纬度的增加而降低，黄度（b*）与纬度的拟合曲线趋近于开口向上的抛物线，黄度与红度的比值（b*/a*）随着纬度的增加近似呈线性增加。（2）土壤剖面色度参数均与气候因子（年均降水和年均温）具有一定的相关关系，b*/a*与年均温相关系数最大。色度参数a*与年均降水相关系数稍高于b*/a*，但a*易受其他因素影响；而土壤色度参数b*/a*对土壤颜色的空间变化敏感，是指示气候变化的适用指标。

土壤；色度；空间变化；气候

颜色是土壤最直观且容易测量的物理属性之一，可以反映矿物成分和有机物含量，土壤颜色较暗时通常含有较多的有机质，红色和黄色调分别与土壤中最常见的致色矿物赤铁矿和针铁矿的含量有关[1-5]。土壤剖面垂直方向上的颜色变异具有发生学的诊断意义[6]，地理空间上的土壤颜色分带则反映了气候要素对土壤性质的显著制约[7]。土壤颜色对成土过程和环境变化敏感，被广泛应用于土壤研究[8-9]。土壤颜色的定量描述始于孟塞尔，随后孟塞尔表色系统被广泛用于定义土壤颜色，但其判断土壤颜色时单独依靠肉眼进行直观比较，这往往会导致操作失误和实验误差；相较于孟塞尔（Munsell）表色系统，国际照明委员会（CIE）提出的CIELAB表色系统使用L*（亮度）、a*（红度）和b*（黄度）这3个参数来描述任何均匀连续的颜色空间，使颜色的空间表达由定性转为定量，它是目前最主要的颜色描述和测量系统之一[10-11]。研究发现L*与土壤中有机质的含量有关，a*和b*分别与土壤中最常见的致色矿物赤铁矿和针铁矿有关[5，10，12]，b*/a*为黄度与红度的比值，在土壤中可以反映针铁矿和赤铁矿相对含量的比值。

近几十年来，土壤色度在古气候研究中得到广泛的应用[12-21]。陈一萌等[12]发现在黄土高原上土壤颜色指标作为气候变化的代用指标在百年甚至万年时间尺度上均是可行的；石培宏等[13]对黄土高原西北缘厚层黄土剖面色度指标研究后发现色度指标的引入能够很好地弥补磁化率指标在古气候重建上的部分缺陷；Yang和Ding[14]对黄土高原研究发现，红度整体上呈现由北向南增高的趋势；在新疆昭苏地区的研究发现，土壤色度也能应用于干旱区黄土古气候的研究[15]。近年来，对我国南方地区土壤颜色与气候之间关系的研究也逐渐丰富。经历了较西北黄土更强风化作用的下蜀黄土的色度参数与其他参数对应关系良好，可以反映气候的变化[16-17]；在热带至暖温带的湿润区土壤色度参数与年均温和年均降水间均存在良好的相关关系，尤其是利用土壤红度来反演气候变化具有很好的适用性[5，18-20]，我国南方地区色度指标在揭示环境意义方面具有优势[22-23]。

目前，关于土壤颜色与气候之间关系的系统研究大多在较小空间内展开，大尺度空间上土壤色度研究则较少。杨胜利等[10]通过中国从海南岛向北直至山东半岛、向西至青藏高原东北边缘地区表土的颜色测定，发现土壤颜色与成土过程和现代气候因子之间具有良好的函数关系。有研究发现西北干旱地区红度与温度和降水均具有较好的相关性[24]；而严永耀等[25]在新疆青海地区的研究表明红度与降水存在明显的负相关，与温度的关系不明显。崔东等[26]则建立了海南岛至黑龙江的现代土壤淀积层（B层）红度与年均降水的回归方程。研究发现我国的现代土壤红度和黄度与气候的关系在热带-暖温带湿润区相关性最好，而亮度与气候的关系仅存在于温带湿润-干旱区[10]，色度参数红度、黄度和亮度的指示意义仍显现一定的限制性和区域性。由于地形的关系，表层土壤可能存在着侵蚀或再堆积作用，这使得样品的气候代表意义受到影响；由于成土时间的不同，土壤发生层中针铁矿和赤铁矿是否与气候达到平衡可能也不好判断。因此，本研究选择风成加积型黄土-古土壤序列和现代土壤剖面，综合分析不同时期、不同土壤发生层次的色度特征，系统分析亚热带地区至寒温带地区土壤色度空间变化规律，以期更全面更深入地探讨土壤色度参数与气候因子的关系及其作为气候变化代用指标的可靠性。

1 材料与方法

1.1 土壤样品采集与制备

本研究土壤剖面位置介于23.79°N～64.72°N，38.52°E～148.45°W之间，地跨低纬、中纬和高纬地区。如表1所示，研究的土壤剖面共计33个，其中9个土壤剖面数据来源于文献[5，15，27-32]，其余24个剖面的样品分别在福建、四川甘孜藏族自治州、俄罗斯西伯利亚地区和美国阿拉斯加等地采集。本研究采集的剖面以风化壳型土壤为主，厚度小，样品数为833个，引用文献的剖面大多为沉积型黄土-古土壤序列，剖面厚度大，样品多，多达2 875个，总计3 708个。福建省南部南亚热带地区包括诏安、云霄、长泰、惠安、莆田和福清6个土壤剖面，福建省中北部中亚热带地区由漳平、泉州、长汀、宁化、连江、闽清、沙县、明溪、宁德、泰宁、建瓯、政和、松溪和武夷山14个土壤剖面组成；此外，在福建漳浦还采集了1个砖红壤（古土壤）剖面。本研究在福建采集的20个分布于湿润亚热带地区的土壤剖面，以探讨色度参数是否适用于成土因素的复杂性和气候差异较小的小空间尺度上；结合四川甘孜、西伯利亚、阿拉斯加和漳浦剖面的色度参数拟探讨色度参数在大空间尺度上所指示的成土环境或气候。为了保证在纬度方向上剖面点分布的均衡，本研究引用的9个剖面均来自于采用了CIELAB表色系统表征颜色并且可获得准确数据的文献之中。整体而言，33个土壤剖面分布范围广，土壤类型丰富；各剖面发育在不同气候条件下，主要包括湿润亚热带气候、温带大陆性气候和青藏高原气候，多年平均降水量和年均温度差异较大。本研究9个引用文献的剖面的气候数据年均降水（MAP）和年均气温（MAT）出自于其相对应的文献，采集的24个剖面则采用剖面邻近气象观测站的数据，气象观测站的数据来自于中国气象局数据网和KNMI Climate Explorer。

采样土壤剖面所处的局部地区天然植被较为良好，以尽量减小地形和水土流失的影响；并选取出露良好、土壤层次清晰易辨别、局部地域坡度尽量小于5º、受人为活动影响较小和土壤排水良好的剖面。对露头剖面在清除表面浮土后，自上而下进行连续取样。若剖面出露不好，则从地面向下挖掘形成垂直切面以供采样。对于厚度较大的剖面和土壤层次，按10 cm间距进行采样；对于个别厚度较小的剖面和土壤层次，按5 cm间距进行采样。详细记录采样剖面地理位置（经纬度、海拔高度等）、所在局部区域植被状况、地形；详细记录土壤剖面形态特征：土壤颜色、母质类型、疏松-密实程度、结构、质地等。采集的土壤样品置于实验室内自然风干后，取足量的土壤样品剔除植物根系和石砾，然后将土壤样品研磨至200目以下备用。

1.2 土壤颜色的测定

首先将自然风干后的样品研磨至200目以下以避免湿度和粒径对测量结果的影响；然后将研磨后的干燥样品均匀铺满在测试皿底部，轻压至平整不起皱，再用美国Hunter Lab公司生产的Color Flex®EZ型分光色度仪进行色度测量。本文所使用的数据均基于CIELAB表色系统，亮度（L*）变化于黑（0）与白（100）之间，值越小表示土壤颜色越暗；红度（a*）变化于红（60）与绿（–60）之间，值越大表示颜色越红；黄度（b*）变化于黄（60）与蓝（–60）之间，值越大表示颜色越黄；b*/a*为黄度与红度的比值。L*受有机质、碳酸盐（干旱半干旱区）和铁氧化物等多种物质影响，影响因素较为复杂，在不同气候带可能反映更多非气候因素；而a*、b*分别受赤铁矿和针铁矿影响，影响因素较为单一[3]。本研究将围绕a*、b*和b*/a*这三个色度参数展开。

1.3 数据处理

本研究利用SPSS软件对实验数据进行相关分析和回归分析，并使用Sigmaplot软件完成数据图的绘制。

表1 土壤样品信息简表

①Tangxi in Jinhua-Quzhou basin，Zhejiang，②Jiujiang，Jiangxi，③Tuojiawan，Hubei，④Taishan new village，Nanjing， ⑤Hanzhong basin，Shaanxi，⑥Chaona，Gansu，⑦Tucker（AYTK），Xinjiang，⑧Zhaosu，Xinjiang，⑨Beglitsa，Russia，⑩Alaska，USA，⑪KurtakKurtak，⑫Ganzi in West Sichuan Plateau，⑬North Central Fujian，⑭Southern Fujian，⑮ Latosol in Zhangpu

2 结 果

2.1 小区域土壤色度的纬向变化及其与气候的关系

福建省地处中国东南沿海一隅，本研究在福建共采集了21个剖面，剔除福建漳浦砖红壤这1个古土壤剖面，仅对剩余20个剖面色度数据进行讨论。20个土壤剖面南北跨越5个纬度，年均降水量介于1 133～1 997 mm，年均温度介于17.4℃～21.7℃；色度参数a*值介于10.42～17.54之间，b*值介于21.01～33.69，b*/a*值介于1.66～3.15（表2）。如图1所示，色度参数a*、b*和b*/a*均未随着纬度的增加呈现出显著的变化规律；使用SPSS软件对色度参数与气候数据进行相关分析，a*、b*和b*/a*与降水、温度这两个气候因子不存在显著的相关关系（相关系数<0.1，显著性水平>0.05）。上述结果表明土壤色度在较小空间上变化比较散乱，没有纬向性，其气候上指示意义不明确。为尽量减少母质的影响，本研究提取了土壤剖面的A层和B层的色度参数并与纬度和气候进行相关分析，研究结果表明土壤淋溶层和淀积层的色度与纬度和气候之间也不存在相关关系（<0.2，>0.05）。

表2 福建土壤剖面信息简表及色度参数（平均值）

图1 福建土壤剖面色度参数与纬度和气候（平均降水与年均气温）关系

整体而言，福建是典型的湿润亚热带地区，地势总体上西北高东南低，东部临海，三面环山，横断面略呈马鞍形，是相对封闭的地理环境。虽然土壤颜色与土壤发育过程有密切联系[33]，但由于取样点空间相对较小，区域内气候尤其是年均温度介于17.4～21.7℃，差异相对较小，加之除气候外，母质、地形、成土时间和生物等因素也会对土壤颜色造成一定的影响。本研究采集局部地域坡度尽量小于5°、受人为活动影响较小和土壤排水良好的土壤剖面，受地形因素影响较小。母岩本身铁元素含量或铁元素赋存形式不一样[9]，母质一定程度上影响土壤致色矿物的性质，继而影响土壤的颜色[11，33]。福建省大地构造单元属华南加里东褶皱系的东南部，以中生代燕山期为主的火山岩类和以花岗岩类为特色的侵入岩约各占全省陆域面积的1/3，其余1/3为沉积岩和区域变质岩[34]。土壤母岩类型多样（表2）和土壤发育时间不一致均可能是福建省这一小区域土壤色度变化的原因。因此，在较小的空间上土壤色度参数变化复杂，与气候关系不显著。

2.2 大区域土壤色度的空间变化及其与气候的关系

2.2.1 大区域土壤色度的空间变化 本研究将阿拉斯加黄土剖面、西伯利亚黄土剖面、新疆奥依塔克黄土剖面、川西黄土剖面、南京下蜀黄土剖面、浙江金衢盆地加积红土、福建政和红壤剖面、福建惠安赤红壤剖面以及福建漳浦砖红壤（古土壤）这9个代表性土壤剖面的色度参数a*、b*和b*/a*的极值及其均值以箱图的形式表达，按纬度自北向南排列（图2a、图2c和图2e）。图2b、图2d和图2f分别为纬度与土壤色度参数、b*和b*/a*的散点图。代表性土壤剖面的红度（a*）随着纬度的减小具有波动上升的趋势（图2a），图2b显示随着纬度的增加，红度值逐渐减少，相关系数为–0.86，显著性水平<0.01，说明红度与纬度具有显著的相关关系。代表性土壤剖面黄度（b*）值在高纬和低纬处较高，整体而言较为散乱（图2c）；对黄度与纬度进行相关关系分析，黄度与纬度具有显著的相关关系（=–0.77，<0.01），但黄度与纬度的相关系数低于红度（图2d）。图2e和图2f中土壤色度参数黄度与红度的比值（b*/a*）均随纬度的增加而增加，相较于红度与黄度，b*/a*具有更为显著的相关（=0.89，<0.01）。

整体而言，土壤色度参数均具有一定的纬向性。其中，b*与纬度的相关系数最小，=–0.77，低于a*（=–0.86）和b*/a*（=0.89），b*与纬度之间的拟合函数形态趋近于抛物线。针铁矿和赤铁矿是土壤中最常见的致色矿物，b*的变化主要受控于针铁矿含量的变化[8]。低纬地区的强降水和高纬地区低蒸发量均可能使得土壤保持较高的湿度有利于针铁矿的形成[13，35]。因此，在低纬和高纬地区均具有较高b*值，b*与纬度的拟合函数曲线形态近似于开口向上的抛物线。有研究分别对在华南地区和西北黄土高原土壤红度与纬度之间的关系进行研究，发现红度与纬度呈现负相关关系，认为红度一般自北向南增加，与当地水热条件一致，具有气候意义[5，10，14]。在本研究中，b*/a*与纬度的相关系数较a*高，b*/a*实质上代表着土壤致色矿物针铁矿和赤铁矿的比值，与针铁矿和赤铁矿的绝对含量无关，主要反映针铁矿与赤铁矿相对含量的变化趋势，这两者的比值受母质影响较小，说明色度参数b*/a*的空间变化在低纬到高纬地区是连续的，随着纬度的增加呈近似线性增加。

图2 土壤剖面色度参数与纬度的关系

2.2.2 大区域土壤色度与气候的关系 图3是土壤色度参数（a*、b*和b*/a*）与气候（降水和气温）因子的关系图。如图3a、图3c和图3e所示，本研究对色度参数和多年年均降水进行相关分析，年均降水与a*、b*和b*/a*的相关系数分别为0.79、0.66和–0.73（<0.01），年均降水与a*之间的相关系数最大，与b*之间的相关系数最小。图3b、图3d和图3f则是对色度参数和多年年均温度进行相关性分析，年均温与a*、b*和b*/a*的相关系数分别为0.82、0.70和–0.88（<0.01），年均气温与b*/a*之间的相关系数最大，与b*之间的相关系数最小。综合图3a～图3f分析，色度参数（a*、b*和b*/a*）与年均气温的相关系数均高于与年均降水的相关系数。

综上所述，在土壤的空间分布上，b*对气候变化的响应程度有限。其他研究也指出b*值的变化随气温降水的增加而增加，但随着降水的变化更为显著[21]。b*虽与针铁矿含量密切相关，但也有研究表明当针铁矿含量较少或受其他方面因素影响时，b*与针铁矿含量的相关性会变差[13]。如果土壤中生成黄铁矿、褐铁矿等含铁矿物也会影响b*的变化[13]。因此，b*虽然能够一定程度上反映降水的变化情况，但其变化与气候的关系不明确。杨胜利等[10]和崔东等[26]的研究发现，a*随着温度和降水增加，尤其是在赤铁矿的形成条件所要求的排水良好的强氧化环境相一致的湿热亚热带地区；因此，与其他色度参数相比，a*与年均降水的相关关系可能与本研究有20个湿热亚热带地区的剖面有关。结合图2f来看，色度参数在空间上表现出一定的纬向性；而相较于年均降水量，色度参数（a*、b*和b*/a*）与年均气温的相关系数更高（图3a～图3f），说明在空间上色度参数的变化可以体现出纬度变化对气温的影响，对温度变化敏感。b*/a*与年均气温的相关系数最高，相关系数达–0.88（图3f），回归分析模型变量显著性水平高；说明土壤b*/a*作为空间温度变化的代用指标效果更好。

图3 土壤色度参数（a*、b*和b*/a*）与年均降水和年均气温的关系

3 讨 论

相比其他色度参数，本研究中a*与年均降水的相关性最好，b*/a*与年均温相关性最好。a*和b*/a*均可作为空间气候变化的指标。赤铁矿是常见的致色矿物，通常形成于干燥温暖的环境下，其存在具有气候指示意义[36-37]。红度（a*）参数指示赤铁矿的含量。研究表明在赤铁矿含量与土壤红度存在高度的相关关系[5，8，38]。Hu等[5]建立了和赤铁矿含量的函数关系，表明当赤铁矿含量低于12.5%时，红度随赤铁矿含量的增加呈线性增加，相关系数可达0.999。但由于赤铁矿的形成涉及水铁矿的形成和针铁矿的脱水反应[36]，长期干燥高温的环境更有利于赤铁矿的形成，湿润环境易导致针铁矿和其他矿物的存在，赤铁矿在浸水条件下部分容易发生溶解。王涛等[39]对分布在澳大利亚悉尼地区附近的一套中新世古土壤进行研究，结合常量元素、岩石磁学、土壤色度以及现代土壤诊断学特征进行综合分析，认为该中新世古土壤是在热带的高温环境中发育形成的；b*和a*与该剖面针铁矿和赤铁矿含量变化趋势一致；该剖面b*/a*介于0.83～3.52之间，均值仅为1.54，说明热带地区b*/a*具有低值。在土壤磁学研究中发现，母质对次生磁性矿物赤铁矿的形成具有深刻的影响[9，33，40]，母质中原生的磁性矿物种类和含量直接影响a*的变化。在他人的研究中发现a*对气候的响应具有局限性。石培宏等[13]认为可以反映季风气候系统下温度与降水二者组合变化的过程，特别是在降水量较少的地区；丁敏等[41]发现在半干旱—干旱地区，a*随着温度和降水的急剧增加而增长缓慢；红度对干冷地区的气候反映不敏感；戴霜等[42]认为a*在与温度和降水呈正相关关系，但对干冷环境变化不敏感；李越等[15]也认为单一使用红度a*来解释气候的变化可能会造成信息的不完整。此外，最近的一项研究中发现随着赤铁矿含量的增加，除了土壤中红度值会显著增长外，黄度的数值也会有所增加[5]。土壤中赤铁矿和针铁矿两者的形成是相互竞争的，土壤中赤铁矿较针铁矿具有更强的致色能力[43]。

本研究中32个土壤剖面a*和b*之间相关性高达0.8952（<0.01），两者相互影响；有研究表明受相对湿度的影响，土壤颜色可以存在从红色变为黄色的系统变化[44]。本研究中a*与年均降水的相关关系更好还可能是受到亚热带地区剖面基数的影响。而土壤中b*/a*实质上代表着针铁矿和赤铁矿的比值，这两者的比值几乎不受母质影响，且与气候存在密切的联系。赤铁矿与针铁矿的比值随着年均气温的升高和土壤相对湿度的降低而增大，可以作为东亚季风干湿变化的敏感指标，也可以显示冰期和间冰期的变化[35]，这说明针铁矿与赤铁矿的比值即b*/a*更能反映气候的变化。

4 结 论

对32个分布于不同地区的土壤剖面进行色度分析，结果表明：在较小的空间尺度上，土壤色度参数变化复杂，与气候关系不显著；而在较大的空间尺度上，土壤色度参数a*、b*和b*/a*均具有一定的纬向性，a*一般随着纬度增加而降低，b*由于高低纬的高值使得拟合曲线趋近于开口向上的抛物线，b*/a*则随着纬度的增加呈现出近似线性增加。色度参数与气候因子（年均降水和年均温）具有一定的相关性，a*与年均降水相关性最高，b*/a*与年均温相关性更为显著。在空间分布中土壤色度参数a*、b*和b*/a*对温度的响应程度均高于对年均降水的响应程度。相比于a*、b*，b*/a*对土壤颜色的空间变化敏感，为最佳的气候代用指标。

致谢 刘秀铭教授带领陈渠博士和陈家胜博士赴西伯利亚考察采样，阿拉斯加大学James Begét教授提供了阿拉斯加样品，在此一并致谢。

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Latitudinal Variation Characteristics of Soil Color in Different Spatial Extents and Their Climatic Significance

ZHENG Xingfen1, 2, LÜ Bin1, 2, 3†, CHEN Zixuan1, 2, LIU Xin1, 2

(1. State Key Laboratory for Subtropical Mountain Ecology of the Ministry of Science and Technology and Fujian Province, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China; 2. School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China; 3. Institute of Geography, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China)

This study was intended to explore spatial variation of soil color parameters and reliability of the parameter being used as an alternative indicator of climate change.In this study, color analysis of the soils developed under different climatic conditions was carried out. The soil profiles studied in this paper were scattered in the range geographically from 23.79°N to 64.72°N, and from 38.52°E to 148.45°W, striding across the low latitude, mid-latitude and high latitude.Among the total of 32 soil profiles, 9 had data derived from the literature and the remaining 23 sections were collected from Fujian, the Ganzi Tibetan Autonomous Prefecture in the West Sichuan Plateau, Siberian of Russia, and Alaska of the USA.The soil profiles were distributed one each in Zhao’an, Yunxiao, Changtai, Hui’an, Putian, Fuqing, Zhangping, Quanzhou, Changting, Ninghua, Lianjiang, Minqing, Shaxian, Mingxi, Ningde, Taining, Jian'ou, Zhenghe, Songxi, Wuyishan, the Ganzi Tibetan Autonomous Prefecture, Siberian of Russia, and central Alaska. As the soil profiles were distributed extensively in such a huge region, they divesified greatly in soil type, and developed separately in a huge variety of climatic conditions, including humid subtropical climate, temperate continental climate and Qinghai-Tibet Plateau climate, etc., which differed sharply in annual mean precipitation and annual mean temperature.Results show: (1) on a small spatial scale, soil color parameters are complex in variation and not so significantly related to climate, while on a large spatial scale, soil color parameters exhibit a certain trend of varying with latitude. Redness (a*) of the soils declines with increasing latitude, while yellowness (b*) does a fitting curve with latitude quite similar to a parabola with an upward opening. The ratio of yellowness to redness (b*/a*) increases approximate linearly with increasing latitude; (2) Color parameters of the soil profiles are more or less related to climatic factors (annual mean precipitation and annual mean temperature); the coorelation coefficient of b*/a*with annual mean temperature is the highest. The coorelation coefficient of a*with annual mean precipitation is slightly higher than that of b*/a*, but a*is more likely to be affected by other factors.Therefore, the soil chroma parameter b*/a*is quite sensitive to spatial variation of soil color, so is a suitable indicator of climate changes.

Soil; Color; Spatial change; Climate

P934；O432.3

A

10.11766/trxb201905040582

郑兴芬，吕镔，陈梓炫，刘鑫. 不同空间范围土壤色度的纬向变化特征及其气候意义[J]. 土壤学报，2020，57（5）：1186–1196.

ZHENG Xingfen，LÜ Bin，CHEN Zixuan，LIU Xin. Latitudinal Variation Characteristics of Soil Color in Different Spatial Extents and Their Climatic Significance[J]. Acta Pedologica Sinica，2020，57（5）：1186–1196.

* 国家自然科学基金项目（41877435，41772180 和41402149）和福建师范大学创新团队项目（IRTL1705）资助Supported by the National Natural Science Foundation of China（Nos. 41877435，41772180，41402149）and Innovation Research Team Fund of Fujian Normal University（No. IRTL1705）

，E-mail：lvbin@fjnu.edu.cn

郑兴芬（1993—），女，广东惠州人，硕士，主要从事环境磁学研究。E-mail：zhengxingfeny@163.com

2019–05–04；

2019–08–14；

优先数字出版日期（www.cnki.net）：2019–09–23

（责任编辑：檀满枝）