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自然保护区与周边社区是一个密切联系的有机整体,能否有效妥善处理自然保护区与周边社区之间的关系是影响自然保护区可持续发展的关键,也是政府与学术界长期关注的焦点[1]。一方面,建立自然保护区是遏制生态环境恶化、保护生物多样性、实现可持续发展的重要举措。有鉴于此,包括中国在内的世界各国均十分重视自然保护区建设,截至2011年底,中国自然保护区面积为1 4971.1万hm2,占辖区面积的14.93%[2]。另一方面,自然保护区大多地处偏远山区,交通不便,经济相对落后,周边社区发展与农户传统生计方式对自然资源的依赖程度很高,但自然保护区建立后往往对自然资源的开发与利用实行较为严格的限制。因此,在自然保护区建设中,如何采取有效的管理方式,在保护好自然资源的同时,兼顾周边社区与农户的需求与利益,赢得周边社区与农户对自然保护区建设的支持,是决定自然保护区建设能否实现可持续发展的关键。围绕自然保护区与周边社区关系问题目前已有较大规模的研究文献。已有研究主要集中于自然保护区建设对周边社区农户的影响[3-5],周边社区农户对自然保护区建设的态度与补偿意愿[6-7],自然保护区与周边社区冲突及其管理模式选择等方面[8-11]。然而,已有研究往往以单个自然保护区为研究对象,通过典型案例调查,定性描述分析自然保护区建设与周边社区农户之间的关系及其存在的问题,并提出相应的对策建议;基于较大规模自然保护区调查数据,将自然保护区管理模式、周边社区农户生计状况与周边社区农户对自然保护区建设的态度等纳入统一的分析框架,采用计量经济学等定量方法来研究上述关系尚比较少见。为此,本研究将基于浙江与陕西2省8个不同自然保护区及其周边24个社区192个农户的实地调查数据,在比较分析不同地区、不同自然保护区管理与周边社区农户生计状况的基础上,采用计量经济学方法,揭示出自然保护区管理方式、农户生计状况等因素对周边农户态度的影响,进而提出促进自然保护区与周边社区协调发展的政策建议。
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本研究选择浙江省和陕西省为研究范围,根据自然保护区区域分布状况,分别选择3个国家级自然保护区和1个省级自然保护区,共8个自然保护区样本。在各个样本自然保护区周边分别选取3个社区(区内2个,区外1个),共计24个样本社区。在各个社区随机抽取8个农户作为样本农户,共192个样本农户(表 1)。
表 1 样本分布情况
Table 1. Sample distribution
省份 自然保护区/个 社区/个 农户/个 国家级 省级 区内 区外 区内 区外 浙江 3 1 8 4 64 32 陕西 3 1 8 4 64 32 合计 6 2 16 8 128 64 为了全面充分了解自然保护区管理、周边社区农户生计状况与周边农户对自然保护区建设的态度,本研究分别针对自然保护区管理机构、周边社区和农户设计了3套调查问卷。自然保护区管理机构调查问卷主要涉及保护区机构设置、管理状况、管理模式、自然保护区发展面临的主要困难等内容;自然保护区周边社区调查主要涉及社区社会经济状况、资源利用、基础设施、周边社区与自然保护区关系等内容;农户调查主要涉及农户家庭人口、资源、就业以及对自然保护区发展评价与态度等内容。
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自然保护区周边社区农户对自然保护区建设的态度,主要取决于自然保护区管理理念与方式、自然保护区周边社区农户自身生计状况两方面因素。不同的管理理念与方式(如孤岛式管理、社区共管),意味着自然保护区在管理过程中对周边社区农户的需求与利益关系的处理上存在很大的差异,从而周边社区农户对自然保护区建设的态度也将明显不同。自然保护区周边社区农户生计方式(收入水平与结构、能源消费水平与结构等)的差异,则意味着周边社区农户对自然保护区资源依赖程度和需求取向的不同,进而影响周边社区农户对自然保护区建设的态度。因此,分析周边社区农户对自然保护区态度问题,需要考察不同自然保护区管理模式及其周边社区农户生计状况。
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自然保护区管理涉及因素很多,自然保护区土地权属结构、区内是否有人居住、是否建立社区共管机构、是否建立针对社区的补偿机制以及是否开展旅游等,是影响自然保护区与周边社区之间的关系最为重要的因素[12-14]。首先,在中国许多自然保护区是为了实施“抢救式”保护而建立的,往往通过强制划拨的方式,将原来属于社区集体甚至农户经营的土地划为自然保护区,但并未对当地社区和农户给予必要的补偿和妥善安排,从而产生土地权属纠纷,进而引起自然保护区与周边社区之间的冲突。其次,自然保护区是否建立社区共管机构、是否针对社区建立补偿机制,也是影响自然保护区与周边社区关系的重要因素。因为如果能够建立有效的共管机构或补偿机制,往往能够在一定程度上满足周边社区农户的利益诉求,从而缓解他们之间的矛盾与冲突,改善周边社区农户对自然保护区建设的态度。再者,开发生态旅游,不仅可以增加自然保护区资金来源,还可以为周边社区农户提供就业机会,也会影响周边社区农户对自然保护区建设的态度。
表 2为样本自然保护区土地权属结构、建立共管机构、建立针对社区的补偿机制以及开展生态旅游等基本状况。从表 2可以看出:①从保护区土地权属结构来看,集体所有土地仍占一定份额,但不同省份之间存在明显差异,其中陕西省以国有土地为主占88.0%,而浙江省则以集体土地为主占65.0%。②从社区共管机构和补偿机制建立情况来看,目前已有不少自然保护区建立了社区共管机构与补偿机制;但不同省份、不同等级之间存在一定的差异;浙江省建立社区共管机构和补偿机制的比例分别为50.0%和75.0%,陕西省这一比例分别为75.0%和25.0%;国家级自然保护区比省级自然保护区建立社区共管机构与补偿机制的比例明显要高。③从生态旅游开发情况来看,陕西省自然保护区开展生态旅游比例比浙江省要高,国家自然保护区比省级自然保护区开展生态旅游更普遍。
表 2 自然保护区管理状况
Table 2. Management status of nature reserve
省份及保护区等级 保护区面积及比例 是否建立共管机构/% 是否建立补偿机制/% 是否发展生态旅游/% 总面积/hm2 国有/% 集体/% 是 否 是 否 是 否 浙江省 17 138 35.3 64.7 50.0 50.0 75.0 25.0 50.0 50.0 陕西省 38 749 87.8 12.2 75.0 25.0 25.0 75.0 75.0 25.0 国家级 30 141 78.7 21.3 75.0 25.0 50.0 50.0 75.0 16.7 省级 25 746 53.9 46.1 0 100.0 0 100.0 50.0 50.0 说明:根据调查数据整理。 -
自然保护区周边社区农户生计状况,特别是农户收入水平与结构、生活能源利用结构是影响周边社区农户对自然保护区建设态度的重要影响因素[15]。从理论上来讲,随着农户收入水平的提高(特别是非农收入比例的提高)和生活能源消费结构的改善(特别是薪柴消费比例的下降),一方面农户将降低对自然资源的直接依赖,另一方面将提高对生态环境质量方面的需求,从而其对自然保护区建设的态度与意愿也将改善。当然,由于目前自然保护区周边农户收入总体上还处于相对较低水平,收入水平的提高是否一定会改善周边社区农户对自然保护区建设的态度,还需要实证检验。表 3与表 4为自然保护区周边农户家庭收入与能源消费状况。
由表 3与表 4可以看出:①从收入水平来看,浙江省自然保护区周边农户的家庭人均年收入比陕西省要高,前者人均收入为10 728.00元·人-1·a-1,后者为9 123.00元·人-1·a-1;国家级自然保护区周边农户家庭人均收入比省级自然保护区要高,前者为17 028.00元·人-1·a-1,后者为9 534.00元·人-1·a-1。②从收入结构来看,不同省份与不同等级自然保护区周边农户结构比较接近,其中非农收入是农户家庭收入主要来源占60.0%以上。在农业收入中,林业收入所占比重最高,说明农户对林业资源依赖程度较高。③从能源消费水平来看,浙江省自然保护区周边农户能源消费总量略高于陕西省,前者为492.00元·人-1·a-1,后者为471.00元·人-1·a-1;国家级自然保护区周边农户能源消费水平高于省级自然保护区,前者为505.00元·人-1·a-1,后者为441.00元·人-1·a-1。④从能源消费结构来看,不同省份与不同自然保护区之间差异不大,均以薪柴与电力为主,两者合计占能源消费总量的70.0%以上;说明自然保护区农户在利用新型能源的同时,仍然没有放弃传统薪柴;此外,浙江省液化气消费量量显著高于陕西省。
表 3 自然保护区周边农户家庭收入状况
Table 3. Household income status
省份及保护区等级 人均收入/元 收入百分比/% 种植业 林业 畜牧业 非农 其他 浙江省 10 7208.00 9.6 20.6 3.0 62.5 4.3 陕西省 9 213.00 6.8 10.8 5.6 65.4 11.4 国家级 17 306.00 6.4 17.4 4.2 66.2 5.7 省级 9 534.00 14.4 11.6 4.0 56.4 13.6 说明:根据调查数据整理。 表 4 自然保护区周边农户家庭收入与能源消费状况
Table 4. Household energy consumption status
省份及保护区等级 人均能消费/元 能源消费/% 薪柴 电力 液化气 煤炭 太阳能 秸杆 沼气 其他 浙江省 429.00 52.1 22.7 9.2 0.4 3.1 0 0.1 12.4 陕西省 471.00 65.6 19.8 2.9 6.1 1.1 3.2 1.2 0.1 国家级 505.00 59.4 21.6 4.6 4.5 2.4 2.6 0.8 4.3 省级 441.00 57.9 20.7 8.5 1.2 1.5 0 0.4 9.9 说明:根据调查数据整。 -
上述从定性角度分析了影响周边社区农户对自然保护区建设态度的可能因素,并对自然保护区调查样本管理状况及其周边农户生计状况进行了简要描述分析。然而,上述因素到底在多大程度上影响自然保护区周边社区农户对自然保护区建设的态度?影响方向如何?还需要进行严格的计量经济学分析。
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为了了解自然保护区周边农户对自然保护区建设的态度与保护意愿。调查中,研究者直接询问农户“您是否支持保护区建设”?并设置了1=“不支持”,2=“不确定”和3=“支持”等3个选项。该问题属于多元离散选择,而且不同选项之间具有逻辑次序关系。因此,本研究建立如下Ologit模型用于分析决定农户对自然保护区建设态度的影响因素[16]。
$$y_{i}^{*}={{z}_{i}}+{{\xi }_{i}},{{z}_{i}}=\sum\limits_{k=1}^{k}{{{\beta }_{k}}{{x}_{ik}}}$$ (1) $${{y}_{i}}=\left\{ \begin{array}{*{35}{l}} 1,当{{y}_{i}}\le {{k}_{1}} \\ 2,当{{k}_{i}}<{{y}_{i}}\le {{k}_{2}} \\ 3,当y_{^{i}}^{*}\ge {{k}_{3}} \\ \end{array} \right.$$ (2) $$\left\{ \begin{array}{*{35}{l}} P(y=1)=F({{k}_{1}}-{{z}_{i}}) \\ P(y=2)=F({{k}_{2}}-{{z}_{i}})-F({{k}_{1}}-{{z}_{i}}) \\ P(y=3)=1-F({{k}_{2}}-{{z}_{i}}) \\ \end{array} \right.$$ (3) 式(1)中yi*为潜变量(无法直接观测),其取值决定于一组影响农户保护意愿的因素xi,见表 5。式(2)表示,当yi*≤k1时,取值为1,表示“不支持”; 当k1<yi*≤k2时,yi取值为2,表示“不确定”; 当yi*≥k3时,取值为3,表示“支持”。式(3)分别表示 “不支持”“不确定”和“支持”的概率。模型中F( .)如果是标准正态累积分布函数为Probit模型,如果是Logistic累积分布函数为Logit模型。不论是Probit模型还是Logit模型,都用极大似然法进行参数估计,本研究选择Logit模型。根据上述模型,可以估计解释变量对保护区建设支持意愿概率的边际效应。对连续变量而言,边际效应计算式为:
$$\begin{align} & \left\{ \begin{array}{*{35}{l}} P(y=1)=F({{k}_{1}}-{{z}_{i}}) \\ P(y=2)=F({{k}_{2}}-{{z}_{i}})-F({{k}_{1}}-{{z}_{i}}) \\ P(y=3)=1-F({{k}_{2}}-{{z}_{i}}) \\ \end{array} \right. \\ & \frac{\partial P(y=m\left| x) \right.}{\partial {{x}_{i}}}=P(y=m\left| x) \right.\left\{ {{\beta }_{k,j\left| J \right.}}-\sum\limits_{j=1}^{J}{{{\beta }_{k,m/J}}P(y=j\left| x \right.)} \right\} \\ \end{align}$$ (4) 对离散变量而言,边际效应计算式为:
$$\frac{\Delta P(y=m\left| x) \right.}{\Delta {{x}_{k}}}=P(y=m\left| x,{{x}_{k}}={{x}_{E}}) \right.-P(y=m\left| x,{{x}_{k}}={{x}_{s}}) \right.$$ (5) 根据式(4)可知:对于应变量yi=1,解释变量xi的边际效应与参数符号βi相反;对于应变量yi=3,解释变量xi的边际效应与参数βi符号相同;对于应变量yi=2,解释变量xi的边际效应的符号则是不明确的;边际效应之和等于0。
上述模型中解释变量x包括3类变量,即自然保护区管理状况、周边社区农户生计状况和其他控制因素(农户基本特征、地区虚拟变量)。其中,自然保护区管理状况主要包括土地权属结构(以集体土地比例表示)、自然保护区内是否有人居住、自然保护区等级、是否建立共管机构、是否建立补偿机制、是否开展旅游、是否提供就业帮助,以及保护区建立时间等;自然保护区周边社区农户生计状况,包括人均收入水平、非农收入比例、人均能源消费水平、人均薪柴消费比例等(表 5)。
表 5 解释变量定义及其可能影响方向
Table 5. Independent variables and their imaginable effects
变量 变量定义与取值 可能影响方向 自然保护区管理 集体土地所占比例 % - 是否居住在区内 区内=1,区外=0 -/+ 自然保护区等级 国家级=1,省级=0 - 是否建立共管机构 是=1,否=0 + 是否建立补偿机制 是=1,否==0 + 是否开发旅游 是=1,否=0 + 是否提供就业帮助 是=1,否=0 + 是否保护建立时间 a + 农户生计状况 人均收入水平 元 + 非农收入水平 % + 人均能源消费水平 元 -/+ 薪材消费比例 % - 其他控制变量 户主年龄 周岁 -/+ 户主受教育年限 a + 户主是否为村干部 是=1,否=0 + 家庭务农人数 人 - 地区虚拟变量 浙江=1,陕西=0 -/+ -
表 6为Ologit模型估计结果,可以得出如下几点结论:首先,从自然保护区管理角度来看,自然保护区对周边社区提供就业帮助,可以显著提高农户支持保护区建设的意愿;建立针对社区的补偿机制对于降低农户不支持保护区建设的意愿有显著影响;开展生态旅游对提高农户对保护区建设的支持意愿并没有显著影响,这与直观预期是不一致的。究其原因可能是由于目前调查样本自然保护区旅游开发尚处于刚刚起步阶段,尚未能真正为周边社区农户带来利益;调查中也发现,虽然多数自然保护区已经开始发展生态旅游,但游客规模普遍很小,还未能为周边社区农户带来实际利益。此外,值得注意的是,建立区共管机构对自然保护区周边农户的保护意愿没有显著影响,这也与直观判断相悖。但是,如果深入考察目前社区共管机构运行状况,也就不难解释了。调查中发现,虽然多数自然保护区已经建立了社区共管机构,但大多还仅仅停留在与周边社区联合建立森林防火与防盗等层面事宜,尚未真正建立起能够让周边社区参与自然保护区具体管理活动的共管机构与运作机制。
其次,从社区农户生计状况角度来看,家庭人均收入水平对农户支持意愿在统计上有显著影响,即收入越高支持程度越低,这与直观判断正好相反,但系数很小,实际影响十分有限。笔者认为,这主要是因为目前收入水平较高的农户往往也是能力与权利意识相对较强的农户,在当前自然保护区普遍尚未对周边社区提供真正有效的补偿机制的情况下,该部分人群对自然保护区建设导致对他们权利的限制尤为不满有关系;同时,还可能与目前自然保护区周边农户农业收入比例相对较高(约占1/3强),对自然保护区自然资源依赖程度依然较高有关。另外,人均能源消费水平越高,自然保护区周边农户支持自然保护区建设的意愿程度越低,这可能与目前自然保护区周边农户能源消费依然以薪材为主(占60.0%以上)有关。其它因素对自然保护区周边农户的态度没有统计意义上的显著影响。
表 6 Ologit模型估计结果
Table 6. Results of Ologit model
项目 系数 Z值 边际效应 P(y=1) P(y=2) P(y=3) 集体土地所占比例 -2.267 -1.07 0.565 -0.219 -0.346 是否居住在区内 -0.270 -0.72 0.067 -0.026 -0.041 自然保护区等级 -0.340 -0.49 0.084 -0.031 -0.053 是否建立共管机构 -0.058 -0.06 0.014 -0.005 -0.009 是否建立补偿机制 3.787 1.30 -0.711** 0.052 0.659 是否开发旅游 0.281 0.55 -0.070 0.028 0.042 是否提供就业帮助 0.929** 1.97 -0.217** 0.044** 0.173*** 是否保护建立时间 0.025 1.25 -0.006 0.002 0.004 人均收入水平 -0.000 04*** -1.68 0.000 010*** -0.000 004 -0.000 006*** 非农收入水平 0.017 0.07 -0.005 0.002 0.003 人均能源消费水平 0.001* 1.94 0.0000 090* -0.000 003* -0.000 006* 薪材消费比例 0.004 0.53 -0.001 0.000 0.001 户主年龄 -0.009 -0.56 0.002 -0.001 -0.001 户主受教育年限 0.034 0.74 -0.008 0.003 0.005 是否为村干部 -0.068 -0.19 0.017 -0.007 -0.010 家庭务农人数 -0.072 -0.45 0.018 -0.007 -0.011 地区虚拟变量 2.041 1.12 -0.509 0.197 0.312 阈值1 53.36 1.29 阈值2 54.92 1.33 对数似然值 -186.65 似然比X2 27.90 P值 0.046 1 样本数量 192 说明:***P<0.01,**P<0.05,*P<0.10 -
本研究基于浙江和陕西2省8个自然保护区24个社区192个农户的调查数据,在描述分析自然保护区管理现状与农户生计状况的基础上,采用计量经济学方法,定量分析了自然保护区周边社区农户对自然保护区建设态度的决定因素。研究结果表明:①从自然保护区管理视角来看,自然保护区对周边社区提供就业帮助和建立补偿机制,对于提高周边农户支持意愿具有显著的正面影响。但目前的社区共管和旅游开发等对周边社区农户态度没有显著影响,说明中国现有的社区共管模式尚未发挥真正的作用,旅游开发也尚未对周边社区带来真正实惠。②从农户生计视角来看,在当前农户能源消费结构仍然以薪柴为主的情况下,周边社区农户能源消费水平越高,对自然保护区建设的支持程度越低;农户收入水平对态度的影响与预期判断相悖,但实际影响十分有限。因此,在短期内试图通过提高收入来改善周边社区农户对自然保护区建立的态度,作用十分有限。
基于上述研究结果,笔者提出如下建议:①应探索建立适合中国实际的社区共管机制,充分发挥社区共管模式的效果。从国际经验来看,自然保护区建立社区共管机构,可以吸引周边社区居民参与保护区的管理,表达农户自身意愿与需求,减缓自然保护区周边农户对自然保护区建设的抵触情绪;但中国现有的社区共管模式,基本上还流于形式,没有能够真正发挥作用。②建立多元长效补偿机制,改善农户生计方式,降低周边社区农户对自然保护区的直接依赖。自然保护区建设具有显著的正外部性,其收益是由社会共享的,但成本却由周边少数人来承担,本身有失公平。因此,应由国家增加财政资金投入,建立针对周边社区居民的生态补偿机制;同时,在有条件的地方,适当开发旅游,为周边社区农户提供就业机会、增加收入,形成多元补偿渠道。此外,自然保护区还应帮助周边社区农户建立太阳能、沼气等替代能源项目,降低农户对薪柴消费依赖,从而降低对自然保护区建设的压力。
Determinants of farmer households' attitudes towards the construction of nature reserve in their neighborhood
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摘要: 自然保护区与周边社区是一个密切联系的有机整体,周边社区农户对自然保护区建设的态度是决定自然保护区能否可持续发展的重要因素。基于浙江与陕西2省8个自然保护区周边24个社区,192个农户生计状况的实地调查数据,在对保护区管理和农户生计状况进行分析的基础上,通过构建Ologit计量模型,定量分析保护区管理、农户生计状况对农户态度的影响。结果表明:自然保护区对周边社区提供就业帮助和建立针对社区的补偿机制,有助于提高周边农户支持意愿,但目前的社区共管和旅游开发等对周边社区农户支持意愿没有显著影响。在当前周边社区农户能源消费结构仍然以薪柴为主的情况下,农户能源消费水平越高对自然保护区发展支持程度越低;农户收入水平对支持态度的影响与预期判断相悖,但实际作用有限。建议进一步完善社区共管机制,充分发挥社区共管模式的效果;建立多元长效补偿渠道,改善农户生计方式,降低周边社区农户对自然保护区的直接依赖。Abstract: Nature reserve and its neighborhood communities compose an organic whole. The attitudes of farmer households in the neighborhood towards the construction of nature reserve are important factors of its sustainable development. Based on a survey on the management status of 8 nature reserves and the livelihoods of 192 farmer households in 24 neighborhood communities in Zhejiang and Shaanxi Provinces,this paper analyzed the determinants of farmer households' attitudes towards the nature reserve development in the neighborhood through an Ologit model. The results indicated that if nature reserves could offer job opportunities and establish compensation systems for the communities,farmer households' willingness to support the nature reserve development would be improved. However the existing co-management by the reserves and local communities,and eco-tourism development had no significantly effects on farmer households' willingness to support. The farmer households with high consumption of firewood had lower support for the nature reserve development. The impacts of farmer households' incomes on their willingness to support were contradictory to the estimation and the impacts were limited. This paper suggested that to better develop nature reserves,a co-management mechanism by the reserves and local communities should be improved and its roles should be fully played. Government should establish a long-effect multiple compensation mechanism to improve the livelihoods of local farmers and reduce their direct reliance on the nature reserves.
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土壤酶是土壤生化过程的积极参与者,是生态系统物质循环和能量流动过程中最活跃的生物活性物质,通常与土壤微生物的代谢速率和养分的生化循环密切相关[1]。前人研究发现,不同养分在土壤中的释放和储存,腐殖质的形成和变化都与土壤酶的种类和活力有着紧密的联系。土壤酶在森林生态系统的养分循环和能量代谢中起到了非常关键的作用,被视为土壤生态系统的核心部分[2−3]。土壤酶主要来源于植物根系、土壤动物、微生物细胞分泌物及残体的分解物,是生态系统中生化过程和养分循环的主要调节者,在推动营养元素转化、生态系统功能调节等方面发挥着非常关键的作用[4]。
不同植被类型对土壤养分的富集和再分配以及养分流失具有重要影响,进而对土壤酶活性产生不同影响。近年来,国内外学者高度重视土壤酶活性的研究,不同空间尺度的土壤酶活性已得到广泛研究[5−10]。刘顺等[11]研究发现,坡向间植被类型通过土壤性质驱动土壤酶活性。贺兰山是干旱区具有完整垂直带谱的山地生物多样性宝库,植被类型具有明显的垂直地带性。已有研究显示:贺兰山东坡海拔显著影响土壤胞外酶活性,随着海拔的升高酶活性整体呈现上升趋势[12],β-葡萄糖苷酶(β-G)酶活性随海拔升高呈先增后减趋势[13]。但贺兰山西坡不同海拔典型植被类型土壤酶活性的分布特性尚不明确。本研究以贺兰山西坡不同植被类型土壤为研究对象,对不同植被类型土壤理化性质和土壤酶活性进行综合研究,以了解贺兰山西坡不同植被类型下土壤酶活性变化情况及影响因素,旨在为干旱区森林生态系统土壤酶活性变化、养分循环模式和调节机制研究提供依据。
1. 材料与方法
1.1 研究区自然概况
贺兰山地处宁夏与内蒙古的接壤地带,具以山区为主要特点的典型大陆性季风气候。年均气温为8.6 ℃,年均降水量为209.2 mm,最高为627.5 mm,降水在6—8月最为集中,年均日照时数为3 100.0 h。贺兰山的荒漠草原、森林、亚高山草甸是中国中温带半干旱与干旱地区山地生态系统的典型代表[12]。在不同海拔植被类型中,水热交替具有较强的规律。贺兰山西坡土壤具有明显的垂直分布规律,沿海拔上升不同植被类型土壤自下而上分别为灰漠土、棕钙土、灰褐土、亚高山草甸土。
1.2 试验设计
2022年8月,沿贺兰山西坡1 300~2 700 m海拔范围内(38°19′~39°22′ N, 105°49′~106°41′ E),自下而上分别选取具有代表性的荒漠草原(海拔1 349 m)、灰榆Ulmus glaucescens林(1 905 m)、蒙古扁桃Amygdalus mongolica灌丛(2 134 m)、油松Pinus tabuliformis林(2 150 m)、青海云杉Picea crassifoliai-山杨Populus davidiana混交林(2 160 m)、青海云杉林(2 635 m)和亚高山草甸(2 664 m)等7种典型植被类型作为样地。山地土层厚度不均,不同样地取样深度统一确定为0~10和10~20 cm,在同一海拔每种植被类型设3个样地,样地间隔大于100 m。在每个海拔样地内随机设置3个样方,乔木、灌木和草本标准样方大小分别为20 m×20 m、10 m×10 m、1 m×1 m,共21个样方。在每个样方内采用五点混合法取样,除去地表凋落物层后,用直径4 cm的土钻采集0~10、10~20 cm的土壤样品,将样品充分混合,放入自密封袋中,然后用冷藏箱将其运回实验室。从土壤中去除可见的粗根和石块后,用2 mm的筛子对土壤样品进行筛分。将筛选后的土壤样品分为2组,其中一组放置于阴凉环境中自然风干,测定其理化特性;另一组置于4 ℃的冷藏条件下,以检测土壤酶活性和其他相关指标。
1.3 土壤理化性质及酶活性测定
采用环刀法测定土壤容重(BD),烘干法测定土壤含水率(SWC),pH计测定土壤pH值(土水质量比为1.0∶2.5)[6]。采用重铬酸钾氧化外加热法测定有机碳(SOC),半微量凯氏定氮法测定全氮(TN),钼锑抗比色法测定全磷(TP)[9],氯化钾溶液提取-分光光度法测定铵态氮(NH4 +-N),比色法测定有效磷(AP)[12]。
采用3, 5-二硝基水杨酸比色法测定蔗糖酶(Inv)活性与淀粉酶(Amy)活性[11−12],以1 g土样24 h催化生成还原糖的毫克数表示;采用比色法测定α-葡糖苷酶(α-G)活性进行;通过硝基苯葡糖苷法测定β-葡糖苷酶(β-G)活性;β-木糖苷酶活性(BXYL)、纤维二糖水解酶(CBH)采用微孔板荧光法,利用多功能酶标仪(SpectraMax M5)测定其荧光度[14−15]
1.4 数据处理
用 Excel整理数据,用 SPSS对数据进行统计和分析。利用单因素方差分析(one-way ANOVA)比较不同理化性质及酶活性差异(α=0.05);用双因素方差分析检验不同植被类型和不同土层下土壤理化性质和酶活性交互作用;利用Origin 2022进行相关性分析并绘制热图,采用Canoco 5.0蒙特卡洛检验分析理化性质对土壤酶活性的影响。
2. 结果与分析
2.1 不同植被类型对土壤理化性质的影响
如图1所示:在0~10与10~20 cm土层,有机碳质量分数在亚高山草甸最高,其质量分数为62.30、58.28 g·kg−1;在荒漠草原最低,为15.31、15.32 g·kg−1。在不同植被带中,10~20 cm土层中土壤容重整体比0~10 cm土层高,在荒漠草原植被带不同土层土壤容重质量分数均高于其他植被带;有效磷质量分数在0~10 cm土层高于10~20 cm,各海拔间其质量分数无显著差异;0~10 cm土层,全氮质量分数在不同植被带无显著差异,10~20 cm土层中,蒙古扁桃灌丛全氮质量分数最高,为1.52 g·kg−1,荒漠草原最低,为1.04 g·kg−1。通过对土层、植被带及其交互作用对土壤理化性质的双因素方差分析,结果表明:不同植被带对土壤含水率、容重、pH及全磷、铵态氮、有机碳质量分数产生显著影响,土壤含水率与有机碳质量分数随海拔上升呈增加趋势,土壤容重随海拔上升呈下降趋势;土壤全氮、铵态氮质量分数随海拔升高呈先上升后下降;全磷、有效磷质量分数及pH无显著差异。土层对以上指标均未产生显著影响。土层与植被类型及其交互作用对土壤含水率产生显著影响。
2.2 不同植被类型对土壤酶活性的影响
从图2可以看出,在不同海拔植被带中,β-葡糖苷酶活性在0~10 cm土层表现为随海拔升高先下降后上升,亚高山草甸酶活性显著高于其他植被带,为105.81 nmol·g−1·h−1;纤维二糖水解酶在0~10和10~20 cm土层中随海拔上升酶活性升高,在不同土层间酶活性无显著差异性,且在0~10与10~20 cm土层中其酶活性均在草甸处最高,分别为93.77与86.79 nmol·g−1·h−1;在0~10 cm土层中α-葡糖苷酶活性和β-木糖苷酶活性在亚高山草甸最高,分别为59.75、66.08 nmol·g−1·h−1,灰榆林最低,分别为36.41、38.03 nmol·g−1·h−1。在0~10与10~20 cm土层中蔗糖酶活性在油松林最低,分别为81.87、61.33 nmol·g−1·h−1;淀粉酶活性在不同土层以青海云杉林最高,分别为14.13、8.82 nmol·g−1·h−1,灰榆林最低,分别为3.78、3.17 nmol·g−1·h−1。双因素方差分析表明:土层与植被类型的交互作用对土壤β-葡糖苷酶、α-葡糖苷酶、β-木糖苷酶和淀粉酶活性产生显著影响,在不同海拔植被带0~10与10~20 cm土层,土壤β-葡糖苷酶、纤维二糖水解酶、α-葡糖苷酶、β-木糖苷酶随海拔上升整体上升,淀粉酶先下降后上升,蔗糖酶变化无显著规律。
2.3 土壤酶活性与土壤理化性质的相关性分析
相关性分析如图3所示:在不同植被类型0~10 cm土层中,含水率、有机碳质量分数与各酶活性呈显著正相关(P<0.05),而容重、pH与各酶活性呈负相关,全氮、全磷、有效磷及铵态氮质量分数对各酶活性的影响不显著。在10~20 cm土层中,含水率、有机碳质量分数对土壤各酶活性的影响呈正相关(P<0.05),容重、pH对各酶活性的影响呈负相关,全氮、全磷、有效磷、铵态氮质量分数对各酶活性的影响并不显著。
不同海拔土壤酶活性与理化性质的冗余分析(图4)显示:在不同植被类型,0~10 cm土层中,土壤理化性质对土壤酶活性影响重要性由大到小为有机碳质量分数、pH、含水率、容重、全磷质量分数、铵态氮质量分数、有效磷质量分数、全氮质量分数。其中有机碳质量分数、pH、含水率对土壤酶活性的影响达显著水平,而其他理化性质对土壤酶活性的影响并没有达显著水平。10~20 cm土层中,各酶活性与有机碳质量分数、铵态氮质量分数、含水率、全氮质量分数及全磷质量分数均表现为夹角小且方向一致,呈显著正相关,与容重、pH及有效磷质量分数呈负相关。在10~20 cm土层中,土壤有机碳、含水率和pH对土壤酶活性的影响呈显著水平,但其他理化性质对土壤酶活性的影响并没有达显著水平(表1)。
表 1 不同土层土壤理化性质对土壤酶活性的贡献率Table 1 Contribution rate of soil physicochemical properties to soil enzyme activity in different soil layers理化性质 0~10 cm 理化性质 10~20 cm 贡献率/% F P 贡献率/% F P 有机碳 85.1 44.9 0.002 有机碳 87.9 37.8 0.002 pH 67.8 24.2 0.002 含水率 64.0 17.8 0.002 含水率 52.4 14.5 0.002 pH 33.6 6.5 0.010 容重 18.0 3.3 0.066 容重 32.9 6.3 0.016 全磷 17.8 3.3 0.056 全磷 16.5 2.7 0.138 铵态氮 10.8 1.9 0.168 铵态氮 11.5 1.8 0.206 有效磷 1.4 0.2 0.828 全氮 5.1 0.8 0.412 全氮 0.7 0.1 0.926 有效磷 0.8 0.1 0.906 3. 讨论
3.1 不同植被类型土壤理化性质变化
本研究区由于受海拔植被类型影响,0~10与10~20 cm土层的土壤含水率从低海拔到高海拔呈上升趋势。原因在于高海拔区域乔木林有较多植被,其覆盖率较大,树木的根系能较好地保持土壤水分,减少水分的蒸发与流失,这与马剑等[16]的结论一致。本研究结果显示:不同海拔植被类型土壤容重整体均随海拔升高而下降,其原因可能是贺兰山西坡乔木林及亚高山草甸植被在高海拔区域,土壤疏松,土壤腐殖质质量分数也高,且人类活动较少。张珊等[17]则研究认为亚高山不同海拔、不同土层土壤孔隙度和有机质质量分数不同导致了土壤容重分布规律不同。
本研究中,土壤全氮质量分数在不同植被带0~10 cm土层中未表现较大差异,说明贺兰山土壤受其他影响因子亚高山的影响大于植被类型的变化。李彦娇等[18]对内乡宝天曼自然保护区土壤研究发现:土壤全氮随海拔上升其质量分数增加,是由于海拔的上升导致温度下降,微生物活动减少,以及植物残体的分解,因而增加了土壤中全氮的积累,这与本研究不符。在本研究中贺兰山土壤有机碳质量分数在乔木林与亚高山草甸处较高。这可能是草甸植物不断更替,植物死亡所释放的二氧化碳低于其更新速度,同时高海拔地区降水多温度低,限制了凋落物和根系等的分解,有利于有机碳的积累;同时高海拔地区乔木林土壤有较多养分能够为乔木林提供适宜的生长环境,促进有机物的分解和转化,有利于土壤有机碳的积累。宁朋等[19]研究也认为:在高海拔地区,低温不利于土壤微生物生存,土壤的呼吸代谢作用减弱,有利于土壤有机碳的积累。另外,不同海拔的植被类型各不相同,导致土壤中所残留的凋落物特性存在显著差异,从而改变了土壤有机碳质量分数。在本研究中pH在不同植被类型0~10 cm土层中无显著差异,其原因可能为不同海拔植被类型与土壤具有相互作用,同时对pH的差异具有调节作用,这与在藏东南森林研究的结果一致[20]。速效磷质量分数在本研究中无显著变化规律,可能是由于土壤中的磷与土壤颗粒表面的铁、铝等离子结合,形成难溶性的磷酸盐。在干旱区碱性土壤中,这种吸附作用可能更加显著,导致磷的有效性降低。马剑等[16]研究则认为是由于随海拔上升磷素在土壤中迁移速度较慢,降水对磷素在土壤剖面及表面的迁移影响较弱,致使在不同海拔植被带,土壤速效磷无显著变化规律。
3.2 不同植被类型土壤酶活性变化
蔗糖酶活性不仅决定了土壤中的生物活性,也决定了植物对可溶性营养物质的利用能力[21]。本研究中,蔗糖酶活性在不同植被类型土壤表层无显著差异,但随土层加深呈降低趋势,这与秦燕等[22]、陈志芳等[23]的研究结果一致。可能是随土层加深,土壤密度及空隙度和通气性减小,有机质及养分减少,从而限制了微生物的生长与代谢,进而降低了蔗糖酶的活性。本研究表层土壤中β-葡糖苷酶、纤维二糖水解酶、α-葡糖苷酶活性均有上升趋势,这与李丹丹[24]、姚兰等[25]所得结论一致。表明高海拔植被更多的活性碳可能被土壤微生物分解,同时更有利于土壤养分积累,表层土壤通气及水分保持效能较好,有利于土壤微生物的生长和活动,因而高海拔地区酶活性较高。贺兰山西坡不同植被类型土壤酶活性多为0~10 cm高于10~20 cm土层。可能因为土壤表层的水热条件和通风条件好,腐殖质层养分含量高;同时表层土壤容重随植被根系分布增多而变小,从而促进土壤代谢产酶能力[26]。
3.3 土壤理化性质对酶活性的调控作用
本研究不同植被类型0~10与10~20 cm土层中土壤酶活性与含水率均表现为正相关关系,说明土壤水分有利于各种酶促反应,促进凋落物分解和高分子化合物的形成和积累[27]。在不同植被类型0~10与10~20 cm土层中土壤容重与所有酶活性之间存在着显著负相关,其主要原因为高容重土壤限制了氧气与水分的供应,这与李聪等[28]的研究结果相似。不同植被类型0~10与10~20 cm土层中,β-葡糖苷酶活性与土壤有机碳质量分数呈极显著正相关,与土壤 pH 呈极显著负相关,这与在猫儿山研究结果一致[29]。因为在碱性土壤中,酶的结构和功能可能会发生改变,从而影响其催化活性,同时酶与底物之间的亲和力降低,影响了酶的催化效率。本研究蔗糖酶与pH呈负相关,这与前人得出结论不同[30],这可能是因为土壤蔗糖酶活性与有机质可以相互促进,协同变化。pH可以影响酶的结构从而影响酶活性[31−32],蔗糖酶活性最适pH范围为6.5~7.5 [33−34]。本研究仅分析了不同植被类型的土壤酶活性和土壤理化性质的分布特征及相关关系,但土壤酶是一个复合体,土壤理化性质和水热条件的差异都会导致土壤酶活性的变化,因此,在今后的研究中,应综合考虑环境因素对土壤酶活性的影响,同时加强对土壤酶与土壤有机质[35]、土壤质地关系[36]的研究,结合研究区特点,全面深入调查其对环境因子变化的响应。
4. 结论
在贺兰山西坡不同植被类型中,土壤β-葡糖苷酶、纤维二糖水解酶、β-木糖苷酶及α-葡糖苷酶活性在0~10 cm土层随海拔升高整体呈上升趋势,在10~20 cm土层中均呈先下降后上升的趋势,而蔗糖酶与淀粉酶活性无显著变化规律,同时在不同植被类型不同土层中,土壤表层酶活性质量分数高于10~20 cm土层中的酶活性。0~10和10~20 cm土层中土壤有机碳质量分数和含水率均随海拔升高呈上升趋势,对酶活性具有促进作用,而容重与pH随海拔上升呈下降趋势,对酶活性具有抑制作用。
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表 1 样本分布情况
Table 1. Sample distribution
省份 自然保护区/个 社区/个 农户/个 国家级 省级 区内 区外 区内 区外 浙江 3 1 8 4 64 32 陕西 3 1 8 4 64 32 合计 6 2 16 8 128 64 表 2 自然保护区管理状况
Table 2. Management status of nature reserve
省份及保护区等级 保护区面积及比例 是否建立共管机构/% 是否建立补偿机制/% 是否发展生态旅游/% 总面积/hm2 国有/% 集体/% 是 否 是 否 是 否 浙江省 17 138 35.3 64.7 50.0 50.0 75.0 25.0 50.0 50.0 陕西省 38 749 87.8 12.2 75.0 25.0 25.0 75.0 75.0 25.0 国家级 30 141 78.7 21.3 75.0 25.0 50.0 50.0 75.0 16.7 省级 25 746 53.9 46.1 0 100.0 0 100.0 50.0 50.0 说明:根据调查数据整理。 表 3 自然保护区周边农户家庭收入状况
Table 3. Household income status
省份及保护区等级 人均收入/元 收入百分比/% 种植业 林业 畜牧业 非农 其他 浙江省 10 7208.00 9.6 20.6 3.0 62.5 4.3 陕西省 9 213.00 6.8 10.8 5.6 65.4 11.4 国家级 17 306.00 6.4 17.4 4.2 66.2 5.7 省级 9 534.00 14.4 11.6 4.0 56.4 13.6 说明:根据调查数据整理。 表 4 自然保护区周边农户家庭收入与能源消费状况
Table 4. Household energy consumption status
省份及保护区等级 人均能消费/元 能源消费/% 薪柴 电力 液化气 煤炭 太阳能 秸杆 沼气 其他 浙江省 429.00 52.1 22.7 9.2 0.4 3.1 0 0.1 12.4 陕西省 471.00 65.6 19.8 2.9 6.1 1.1 3.2 1.2 0.1 国家级 505.00 59.4 21.6 4.6 4.5 2.4 2.6 0.8 4.3 省级 441.00 57.9 20.7 8.5 1.2 1.5 0 0.4 9.9 说明:根据调查数据整。 表 5 解释变量定义及其可能影响方向
Table 5. Independent variables and their imaginable effects
变量 变量定义与取值 可能影响方向 自然保护区管理 集体土地所占比例 % - 是否居住在区内 区内=1,区外=0 -/+ 自然保护区等级 国家级=1,省级=0 - 是否建立共管机构 是=1,否=0 + 是否建立补偿机制 是=1,否==0 + 是否开发旅游 是=1,否=0 + 是否提供就业帮助 是=1,否=0 + 是否保护建立时间 a + 农户生计状况 人均收入水平 元 + 非农收入水平 % + 人均能源消费水平 元 -/+ 薪材消费比例 % - 其他控制变量 户主年龄 周岁 -/+ 户主受教育年限 a + 户主是否为村干部 是=1,否=0 + 家庭务农人数 人 - 地区虚拟变量 浙江=1,陕西=0 -/+ 表 6 Ologit模型估计结果
Table 6. Results of Ologit model
项目 系数 Z值 边际效应 P(y=1) P(y=2) P(y=3) 集体土地所占比例 -2.267 -1.07 0.565 -0.219 -0.346 是否居住在区内 -0.270 -0.72 0.067 -0.026 -0.041 自然保护区等级 -0.340 -0.49 0.084 -0.031 -0.053 是否建立共管机构 -0.058 -0.06 0.014 -0.005 -0.009 是否建立补偿机制 3.787 1.30 -0.711** 0.052 0.659 是否开发旅游 0.281 0.55 -0.070 0.028 0.042 是否提供就业帮助 0.929** 1.97 -0.217** 0.044** 0.173*** 是否保护建立时间 0.025 1.25 -0.006 0.002 0.004 人均收入水平 -0.000 04*** -1.68 0.000 010*** -0.000 004 -0.000 006*** 非农收入水平 0.017 0.07 -0.005 0.002 0.003 人均能源消费水平 0.001* 1.94 0.0000 090* -0.000 003* -0.000 006* 薪材消费比例 0.004 0.53 -0.001 0.000 0.001 户主年龄 -0.009 -0.56 0.002 -0.001 -0.001 户主受教育年限 0.034 0.74 -0.008 0.003 0.005 是否为村干部 -0.068 -0.19 0.017 -0.007 -0.010 家庭务农人数 -0.072 -0.45 0.018 -0.007 -0.011 地区虚拟变量 2.041 1.12 -0.509 0.197 0.312 阈值1 53.36 1.29 阈值2 54.92 1.33 对数似然值 -186.65 似然比X2 27.90 P值 0.046 1 样本数量 192 说明:***P<0.01,**P<0.05,*P<0.10 -
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