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气候年际变率对全球植被平均分布的影响

时间:2011-05-19作者:邵 璞,曾晓东来源:中国论文库
字号:T|T

摘要:采用改进后的通用陆面模式的动态植被模式(CLM-DGVM)研究当前气候条件下气候年际变率对全球潜在植被平均分布的影响。设计两组区域数值实验,一组使用基于NCEP再分

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摘要: 采用改进后的通用陆面模式的动态植被模式( CLM-DGVM) 研究当前气候条件下气候年际变率对全球潜在植被平均分布的影响。设计两组

区域数值实验,一组使用基于 NCEP 再分析资料衍生的 1960—1999 年多年气象数据循环驱动,对照实验使用这 40a 的气候平均态或单年气象

资料驱动( 即没有气候年际变率) ,分别考察有无气候年际变化对热带、温带和寒带的潜在植被分布平衡态的影响。在此基础上以 1950—1999

年上述数据及对应的气候平均态为驱动做两组全球实验。结果表明气候年际变率导致全球植被总覆盖度下降,其中树和灌木减少而草增加; 全

球平均覆盖度的变化按常绿树、草、灌木、落叶树顺序递减,而相对变化( 即格点覆盖度差异的绝对值的全球平均值与气候平均态下植物覆盖

度的比值) 按灌木、草、落叶树、常绿树顺序递减。在温度、降水、风速、比湿、光照、气压等 6 种气候因子中降水年际变率对于植被平均分

布影响最显著。受降水影响,当年降水小于 1200mm 时植被总覆盖度的差异随其变率增加而下降,其它时候影响不明显。年降水小于 1500mm

时树减少,幅度随其年际变率变大而增加。常绿树无论降水多寡均减少,而落叶树在年降水大于 1500mm 时随其变率变大而增加。草在年降水

小于 1500mm、变率为中等时差异最大,降水较大时其年际变化对草的影响不大。温度年际变率对落叶树分布影响不大而使常绿树减少,尤其是

在寒带,其幅度大致随变率增加而变大。草主要在温度高于 -10℃增加而灌木在温度低于 0℃增加。植被总体覆盖度在温度高于 0℃时受影响

普遍降低,降低的区域对应于温度年际变率较大的区域。以上结果说明用气候模式或生物地理模式预测未来植物分布时要同时考虑气候平均态

和气候变率两方面的变化。
关键词: 动态植被模式; 气候年际变率; 植被分布; 覆盖度
    植被是气候最鲜明的反映和综合标志[1]。传统生态学认为气候是决定地球上植被分布最主要的因素之一,几百到几千年大范围的气候变

化可能导致全球植被分布的极大变化,同时局地的温度、降水、比湿和光照等气候因子严格规整了当地植物群落的组成[2-4]。基于植被平衡

态的生态学模型多采用气候平均态模拟植被分布[5-7],较少涉及气候年际变化对植被平均分布的影响[8-9]。最近 Ni 等[10]和 Notaro

[11]分别用 LPJ 动态植被模式( Lund-Potsdam-Jena DGVM) 研究发现温度和降水的年际变化会使树减少而草增加,可能的机制包括植被固有

生长速率、野火的发生几率和植被冠层截留的差异。
    本文采用改进后的 CLM-DGVM( Community Land Model's Dynamic Global Vegetation Model revision) 模拟了当前气候条件下气候年际

变率对植物功能型( Plant functional types,PFTs) 平均分布的影响。介绍 CLM-DGVM的改进和所用的气候数据,阐述实验的设计思路。模拟

结果,包括区域和全球在有无气候年际变率时植物分布的变化,以及温度、降水、光照、比湿、风速、气压等气候因子对不同 PFTs 的具体影

响。
    1 模式说明和实验设计
    1. 1 模式说明Oleson 等[12]和 Levis 等[13]对 CLM 和 CLM-DGVM 分别进行了详细叙述。采用 Zeng 等的修改方案[14-15],主

要包括: ( 1) 引入温带及寒带灌木子模式。原 CLM-DGVM 模拟了 10 种 PFTs,包括 7 种树和 3 种草。国际上大多数 DGVMs 区分了树和草,

但很少能单独区分出灌木。事实上 10% 以上的陆表覆盖着灌木; 灌木是干旱/半干旱地区及高纬度贫瘠地区的优势种,而这些地区生态系统相

对脆弱,对气候变化更为敏感。改进后的模式加入了温带阔叶落叶灌木( BDMsh) 和寒带阔叶落叶灌木( BDBsh) ,使模式能更好地模拟植被生

态系统对气候的响应。这部分修改已经被最新发布的 CLM4 版本所采纳[16]。( 2) 用双大叶光合作用方案替换原来的单大叶方案,并且在最

大光合作用速率里引入氮限制因子。原 CLM-DGVM 没有考虑暗叶对散射光的吸收,低估了光合水平。采用简单的双大叶方案后会高估热带地区

植物光合作用和叶面积指数( LAI)[17],并高估寒带地区树和草的覆盖度[14]。加入氮限制因子可较好地改善模式的模拟能力[15]。
    改进后的 CLM-DGVM 能模拟7 种树、3 种草和2 种灌木( 表1) 。每个格点上这12 种 PFTs 及裸土分别具有各自的覆盖度( 若某种 PFT 不

存在,则相应的覆盖度为 0) 。模拟一般从裸土初始化,即开始时所有格点均没有植被。模拟时根据每年的气候条 件 及 每 种 PFT 的 生 物

气 候 学 参 数 决 定 每 个 格 点 当 年 萌 衍( establishment) 及存活( survival) 的 PFTs,并根据模式计算现有 PFTs 的年净初级生

产力( NPP) 、生物量、覆盖度等的变化。
    Zeng 等
    [15]用 Qian 等[18]的气候数据驱动进行离线模拟,结果表明改进的模式不仅可较好地模拟全球温带、寒带灌木分布,同时消除了一

些原模式模拟的全球植被分布的主要偏差[4]( 如低估全球森林覆盖度并高估草覆盖度,在热带地区低估常绿树覆盖度、高估落叶树覆盖度等

) 。改进模式能很好地再现植被的纬向分布,并反映植物分布与温度、降水的关系。
    1. 2 气候数据
    本文与 Zeng[15]相同,采用 Qian 等[18]的气候数据。Qian 等对 Chen 等[19]的 NCEP 再分析资料进行了修正,并使修正后的数

据满足 CLM-DGVM 对于大气输入时空连续性的需求。该数据包含了全球 1948—2004 年的温度、降水、风速、光照、气压和比湿的 3h 时次的

资料,空间分辨率为 1. 875° ×1. 875°( 经度 × 纬度) 。图 1所示为陆地上这 6 种因子 1950—1999 年的年际变率。
    1. 3 区域选点
    Kppen-Geiger 气候分类法是世界上最常用的气候分区法之一。它关于植被与气候密切相关的概念与定量分类的标准严格,界限明确,应

用方便。根据修正后的 Kppen-Geiger 生物气候分类图[20]和 CLM-DGVM 的生物气候学参数( 表 1) ,选择位于亚马逊地区( a) 、墨西哥

( b) 和西伯利亚中部( c) 的 3 个典型区域,分别代表热带季风气候区( Am) 、温带沙漠气候区( BWk) 和副极地气候区( Dfc) 。每个区域均

选取 3 ×3 共 9 个格点,格点坐标与 Qian 等相同。
    1. 4 实验设计
    1. 4. 1 区域实验设计两组实验: 第 1 组实验( VC) 用 1960—1999 年气候数据循环驱动运行 400a,取最后 40aPFTs 覆盖度的变化序

列; 第 2 组实验( SC) 使用单年气候数据运行 400a( 共 41 个模拟,分别用 1960、1961、1962、…、1999单年的气象数据或 1960—1999 年

气候平均态数据) ,分别取最后一年 PFTs 的覆盖度值。
    1. 4. 2 全球实验
    设计两个实验,一个用1950—1999 年气候数据循环驱动模拟600a( VCG) ,另一个用这50a 的气候平均态驱动模拟 600a( CG) 。取最后

50aPFTs 覆盖度的均值作为两种气候条件下对应的全球潜在植被分布平衡态,二者的差异反映气候年际变率的影响。
    1. 4. 3 气候平均态的构建
    考虑到每个格点对每 3h 时次的各气候因子进行简单平均生成的时间序列过于平滑,缺乏气候因子尤其是降水在小时及日尺度上的真实变

率,会出现如降水高频低量等现象,在构建气候平均态时,仅使各气候因子的月平均值等于对应实际数据的多年平均值。在构建各月每 3h 时

次的数据时,先从实际数据各年相应月中挑出月降水量最接近平均值的月份,再按照等比或等差方法将这个月的 6 种气候因子的值进行变换。

这样得到的气候平均态在月尺度上等于多年的平均值,在小时和日尺度上又具有实际气候数据的特征。
    2 模拟结果
    2. 1 区域结果SC 中格点 PFTs 大多在 400a 时达到了平衡态,只有区域 c 的 2 个格点中寒带阔叶落叶树( BDB) 有微弱的上升趋势,

它达到相应气候条件下的平衡态需要更长时间( 800—1000a) 。VC 中植物覆盖度的时间序列曲线可分为 2 种类型,大部分表现出与大气驱动

对应的 40a 的周期波动,少数表现出不规则周期的振荡( 区域b) 。表 2 列出 3 个区域降水、温度、PFTs 及其覆盖度的统计值。
    VC 中 PFTs 的标准偏差( Std2) 比 SC 中 40 个单年的( Std1) 小,表明植物分布和气候具有滞后相关关系。
    区域 a 中 PFTs 为热带阔叶常绿树( BET) 、热带阔叶落叶树( BDT) 和 C4 草( C4) 。VC 中 BET 覆盖度( PC3) 比SC 中单年均值( PC1)

和气候平均态( PC2) 低,而 BDT 和 C4 的 PC3 比 PC2 高。区域 b 属于半干旱区,PFTs 为BDMsh 和 C3 非极地草( C3-NA) ,其中 BDMsh

的 PC3 比 PC1 和 PC2 低,C3-NA 介于 PC1 和 PC2 之间。区域 c降水最少、温度最低,这种干冷的气候条件使得该地区 PFTs 组成变化较大

。如寒带针叶常绿树( NEB) 在有些单年( 如 1967、1973、1981、1989 等) 的气候条件下覆盖度可达 45%,而大部分单年以及气候平均态下无

法生长。所有模拟中均出现的 PFTs 为 BDB、BDBsh 和 C3 极地草( C3-A) ,其中 BDB 和 BDBsh 的 PC3 比 SC 低,C3-A 相反。当出现 NEB

时对应格点里这 3 种 PFTs 均下降到 10% 左右。
    度差异较大,年降水少于 1800mm 时 BET 随降水增加明显增多。1992 年该点经历了 1960—1999 年最严重的干旱,对应的 BDT 和 BET

下降到 40a 最小值,而 C4 达到最大值。点 B 年降水大于 2100 mm 且年变化较小,单年气候的覆盖度介于气候平均态和 VC 之间,差异很小

。BET 上升时 BDT 下降,C4 保持在 5% 左右。点 C的 VC 曲线波动、SC 单年散度均较大,说明该点处植物对气候年际变化相当敏感。这是因

为该点降水年际变率大且年降水在 C3-NA 和 BDMsh 生长阈值附近波动: 降水充足时 C3-NA 超过 BDMsh,随着降水减少耐旱的BDMsh 逐渐超过

C3-NA。点 D 优势种为 C3-A,其 VC 曲线波动比 A 和 B 大、比 C 小,当它减少时 BDBsh 增加,BDB 变化不明显。这 4 个格点在气候平均

态下树均不小于 40 个单年或 VC 的均值,草相反。
    2. 2 全球结果
    为便于分析,将 PFTs 划分为 4 种植物类型,即常绿树( 4 种 PFTs) 、落叶树( 3 种 PFTs) 、草( 3 种 PFTs) 和灌木( 2 种 PFTs) 。

图 3 所示为 VCG 和 CG 中不同植物覆盖度的差异。表 3 和表 4 统计了全球实验 12 种PFTs 和 4 种植物类型的平均覆盖度、差值、变化幅

度( 格点覆盖度差异绝对值的平均值) 和相对变化( 变化幅度和 CG 覆盖度的比值) 。气候年际变率对不同植物的影响不同,树和灌木减少、

草增加; 平均覆盖度的变化按常绿树、草、灌木、落叶树顺序递减,而相对变化则按常绿树、落叶树、草、灌木顺序递增。
    常绿树减少幅度从大到小依次是 BET、NEB、温带针叶常绿树( NEM) 和温带阔叶常绿树( BEM) 。它们的变化幅度均在差值 2 倍范围内,

其中 BET 最小。这说明常绿林在全球各格点的变化趋势较一致,其中 BET 在亚马逊盆地、非洲中部、印度和澳大利亚东北部减少; NEB 在亚

欧大陆北部和北美东北部下降( 北美西北部稍有增加) ; NEM 在美国西南部、南美南部减少; BEM 在美国和澳大利亚东南部下降,在巴拉圭和

巴西南部增加。
    落叶树对气候年际变化的响应比较复杂,只减少了 0. 2%,但是变化幅度达到 5. 5%。3 种落叶树的变化幅度均在差值的 4 倍以上,说

明不同格点的落叶树变化趋势不一致。其中 BDT 在亚马逊盆地和非洲中部不降反升,更适应于有年际变化的气候; BDB 在亚洲北部减少,在西

伯利亚东部上升; BDM 在欧洲大部分地区和美国东部增加,在北美中部和西部下降。
    草增加了 4. 5%,在美洲、撒哈拉以南、澳大利亚、中亚和亚洲东北部均有增加。尤其在亚洲北部一些地区草的增加超过了 50%,这是以

树和灌木的减少为代价的。其中 C3-A 尽管在亚洲东北部下降了 - 10%,但平均覆盖度是三种草中增加最多的,其相对变化也最大; C3-NA 在

美洲、非洲南部、澳大利亚中南部增加,在地中海、澳大利亚东部减少; C4 在亚马逊东南部、非洲中部、印度、泰国和澳大利亚北部增加,在

非洲南部等少数地区减少。
    两种灌木均减少。其中 BDMsh 是下降最多、变化幅度最大的 PFT,在美国西南部、非洲南部、西亚和澳大利亚都明显减少。BDBsh 的分布

往北移: 40°N 附近( 亚洲中部和美国西北高原地区) 减少,60°N 以北增加。
    尽管它的变化幅度较大,但差值较小。
    总的来说常绿树、落叶树、灌木分别减少了6. 3%、0. 2%和3. 9%,草增加了4. 5%。全球植被总覆盖度减少了5. 9%。图4 为全球植

被分布差异纬向平均的结果。可见各个纬度上树均下降,其中常绿树只在40°S 附近增加,落叶树在赤道附近增加较多。草在各个纬度上均增

加,40°S、60°N 附近超过 10%。灌木除在北半球高纬地区略有上升外,其余均下降,30°S 附近下降超过 25%。
    综上所述,尽管本文所用的 DGVM、实验方案、气候数据及气候平均态的构建方法和 Notaro[11]有所不同,但结果均表明气候年际变率

不利于树、有利于草。主要差异在于 LPJ 不区分灌木和草,Notaro[11]中图 1c 表明草受气候年际变率影响在中纬度半干旱地区( 即美国西

南部、西亚、澳大利亚、非洲南部等) 及北半球高纬部分地区有较明显的减少; 事实上,上述区域为灌木的优势区域,气候年际变率使其灌木

覆盖度明显下降,草反而上升( 图 3) 。此外两者模拟的常绿树在欧洲北部、加拿大均增加,但 LPJ 中它的分布面积比 CLM-DGVM 大得多。落

叶树变化相似,但本文中落叶林在中国东南部变化不明显,没有 LPJ 中向东迁移的趋势。
    2. 3 气候年际变率对植物平均分布的影响区域实验表明气候年际变率使树比单年平均值和气候平均态下的值减少,草增加。干旱/半干旱

地区的灌木和草不稳定,气候有年际变化时容易发生波动,极端单年气候条件下甚至不能生长。降水和植物分布的相关性较明显,随着降水增

加植物覆盖度变大,这和已有的研究结果类似[21]。
    对 VCG 中全球格点植物覆盖度与气候因子( 温度、降水、比湿、风速、光照、气压) 做相关性分析可以发现植物覆盖度的年际变化和气候

年际变率的相关性在不同地区差异较大。国际上主要的气候-植被分类系统( 如 Kppen-Geiger 分类系统、Holdridge 生命地带分类系统、

Thornthwaite 基于水分平衡的植被-气候分类法Fig. 4 Variations of percent coverage differences with latitudebetween VCG and CG

等) 的分类依据均与降水、温度、光照的气候平均态有关。本文主要对温度、降水影响进行分析,对其它 4 种因子的分析结果进行简要概括。

图 5—7 是对全球4501 个陆地格点进行统计得到的植物分布差异随气候因子大小及其年际变率( 标准偏差) 的变化情况。
    降水年际变率和植物分布差异间的关系最明显。
    一般降水小于 1200mm 时其年际变化使植物总体覆盖度下降,下降幅度随其变率增加而变大; 降水大于1200mm 时差异很小。降水小于

1500mm 时树减少,减少幅度随其变率变大而增加。常绿树的差异基本为负值,而落叶树在降水大于 1500mm 时随其变率变大而增加,因此热带

常绿树与落叶树对气候年际变化的响应不同。模式中常绿树叶子寿命长且无季节变化,更适应降水充足且年际变化较小的气候; 在相对干旱年

份的旱季里其呼吸作用强于光合作用,生物量消耗较大,甚至因此可能导致其年 NPP 为负值而使其不能存活。相反热带落叶树为雨绿树,可根

据水分供给的变化在旱季脱落叶子来减少自养呼吸消耗,同时常绿树的减少也为落叶树提供了更多的生长空间。热带落叶树比常绿树更适应于

降水充足且年际变化较大的气候( 图 5) 。
    草的变化与树相反。降水小于 1500mm 时草的差异在降水年际变率为中等强度时最高,然后随降水年际变率的增加而下降,暗示着草增加

可能主要是树与草竞争的结果( 模式中树对空间的竞争级大于草) 。在降水低于 400mm 时树较少,此时灌木减少且幅度随降水年际变率上升而

变大,相应地草的增加幅度变大。仅在降水 1000mm 左右、年变率在 250mm 以上的区域,树及草均下降时灌木才增加。CG 在此区域几乎没有

裸土且灌木覆盖度很小( 图 5) 。
    温度年际变率对植物的影响要复杂得多( 图 6) 。( 1) 温度年际变率对落叶树分布影响不大而使常绿树减少,尤其是在寒带,其幅度大致

随变率增加而变大。这在一定程度上可以解释寒带落叶树和常绿树的分布差异。寒带落叶树为夏绿树,不受最冷月最低温度限制( 表 1) ,而

该地区温度年际变率大( 图 1) ,某些年份西伯利亚东部最冷月最低温度可能远低于模式中设定的常绿树存活的阈值 -32. 5℃。另外寒带常

绿树萌衍需要的年有效积温( 600℃) 也比落叶林( 350℃) 大得多。这使得模式中寒带落叶树比常绿树更适应于寒冷的气候和温度的年际变化

。( 2) 草主要在温度大于 -10℃时增加,而灌木在温度小于0℃时增加。( 3) 植被总体覆盖度在温度低于 0℃时受其年际变化影响不大,高

于 0℃时普遍降低,且差异最大的区域对应于温度年际变率较大的区域( 图 6) 。
    一般年均太阳辐射量与温度正相关,但其变率却与降水变率的相关性更好,因此在太阳辐射及其年际变率组成的二维空间上植被变化格局(

图 7) 与温度类似,但在一些区域综合了降水的某些特点。如光照在220—240W / m2、年际变率大于9W/m2时落叶树增加较多,与其在降水大于

1500mm 时差异相似。光照较弱时( 对应寒带) 灌木变化不大,表明温度和降水的年际变化对寒带灌木的作用大致相互抵消。其它 3 个气候因

子中比湿与降水有一定正相关性,其对植被分布的影响与降水类似,而风速和气压的年际变化对植被分布的影响不明显。
    总之,当降水、温度等气候条件较苛刻时植物死亡速率大于随后适宜年份植物恢复的速率。草是 1 年生植物,对气候变化反应的固有时间

尺度最小,恢复最快,灌木和树较慢。当各种植物共存时,由于树、草、灌木间竞争等级的不同,树减少有利于草增加。
    Ni
    [10]和 Notaro[11]认为气候年际变率对植被分布的影响主要与不同 PFTs 的生长速率、植被对降水的截留发生改变以及野火的发生机

率的变化有关。CLM-DGVM 中模拟野火的模块来自于 LPJ,但植被冠层对降水的截留方案不同。降水经过冠层截留到达地面影响土壤湿度,继而

影响植物的分布。LPJ 中不同 PFTs 降水截留能力不同,寒带树及温带针叶常绿树最高、草最低; CLM-DGVM 则没有直接考虑这种差异,而是引

入了茎面积指数( SAI) 的影响。分析表明 VCG 的冠层截留比 CG 少( 最大可达 190mm/a) ,和 Notaro[11]的结果类似。
    同时 VCG 中土壤湿度普遍高于 CG,但是这些偏湿的区域主要分布在干旱或者沙漠地区( 如澳大利亚内陆、撒哈拉地区和美国东部地区)

,不完全和冠层截留减少的区域对应。故不能简单认为截留差异是造成植被分布差异的根本原因。实际上土壤湿度差异还可能来源于蒸散发和

径流等其它原因,而蒸散发不仅受降水影响,还受土壤温度、叶面温度、气孔导度、融雪等多种因素的影响。可见气候年际变率对植物分布影

响的具体原因十分复杂,在不同区域牵涉的生物物理过程可能还不一样,影响机制有待分析。
    3 结论与讨论
    本文对区域和全球潜在植被的平均分布受气候年际变率的影响进行了分析,结论如下: ( 1) 气候年际变率影响植物平均分布。它导致全球

植被总覆盖度下降,其中树和灌木减少而草增加; ( 2) 全球平均覆盖度的变化按常绿树、草、灌木、落叶树顺序递减,而相对变化( 即格点覆

盖度差异的绝对值的全球平均值与气候平均态下植物覆盖度的比值) 按常绿树、落叶树、草、灌木顺序递增; ( 3) 温度、降水、风速、比湿、

光照、气压等六种气候因子中降水年际变率对植被平均分布变化的影响最明显。受降水年际变率影响,年降水大于 1200mm时植物总体覆盖度下

降,下降幅度随变率增加而变大; 降水大于 1200mm 时影响很小。树受降水年际变率的影响类似,但是临界值变为 1500mm,其中常绿树总是减

少,而落叶树在降水多于 1500mm 时随变率上升而增加; 降水小于 1500mm 时草的差异在变率为中等时最高,然后随变率增加而下降。温度年

际变率对落叶树分布影响不大而使常绿树减少,尤其是在寒带,其幅度大致随变率增加而变大。草主要在温度高于 -10℃时增加而灌木在温度

低于 0℃时增加。植被总体覆盖度在温度高于 0℃时受影响普遍降低,降低的区域对应于温度年际变率较大的区域。
    由此可见,在进行 DGVMs 离线模拟时如果用气候平均态来模拟当前全球植被分布或者根据当前气候平均态及气候模式预估的未来气候异常

简单地线性插值得到的单调变化的大气强迫来驱动模式预测未来潜在植被分布的变化均存在系统误差( 树多草少) 。由于未来气候年际变率的

大小和格局本身也在不断变化[23-24],在预测未来气候变化对植物分布的影响时需要兼顾平均态及气候年际变率的变化。另一方面,生物地

理模式是针对当前气候进行优化得到的,大多只考虑了气候平均态因素,因此即便不考虑植被自身演替的问题,直接用它来预测未来全球植被

分布,其可信度也值得商榷。
    应当指出,本文研究的是气候年际变率对植被分布平衡态的影响,而不是植被分布的年际变化。事实上草本植物对气候的年际变率有很好

响应,而木本植物特别是常绿乔木则不敏感( 即自身的年际变化较小) 。
    这与本文的结论不矛盾。
    本文结论建立在模式模拟的基础之上。单个气候因子的年际变率对植被分布的影响具有时空异质性,而气候对植物的影响是多种因子协同

作用的。气候年际变率不仅影响植物分布,还影响植物其他特征如叶片蒸腾、LAI、物候、NPP 等。由于气候和生态系统均属于复杂的非线性系

统,气候年际变率对植物的影响机制很复杂,至今尚未完全弄清。下一步工作需要设计更合理的实验方案、结合观测资料对气候年际变率对植

物的影响及其原因做更深入的研究。
    致谢: 感谢曾庆存院士和曾旭斌教授对文章修改的帮助,以及李芳博士和张东凌博士在模式运行上提供的帮助。

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