陳燕 陳星宇 李君 邱曉敏 宋新山 王宇暉

摘要：隨著上海社會經濟的迅猛發(fā)展，土地資源的需求不斷增大，土地利用格局的不合理變化會帶來區(qū)域生態(tài)環(huán)境風險。以上海市土地利用數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，借助ArcGIS10.0及Fragstats4.2軟件，在景觀格局的基礎上計算生態(tài)風險指數(shù)，由此分析生態(tài)風險空間分布特征及其時空演變規(guī)律。結果表明，土地利用結構發(fā)生較大變化，土地利用轉移以耕地、水域向建設用地及林地轉移為主;時間尺度上，上海市生態(tài)風險等級逐漸由以低等級為主導轉化為以較低等級為主導的格局，總體生態(tài)風險呈現(xiàn)不斷加劇趨勢;空間分布上，南部大部分地區(qū)生態(tài)風險呈降低趨勢，而長江入?？谔幖俺缑鞅辈康葏^(qū)域惡化趨勢明顯，較高生態(tài)風險區(qū)、高生態(tài)風險區(qū)集中在臨海地帶及浦東新區(qū)黃浦江沿岸地區(qū);各生態(tài)風險等級中轉移面積最大的是中風險降低為較低風險，主要集中在金山、奉賢、浦東南匯等?？傮w而言，上海市生態(tài)風險格局演變與土地利用、景觀指數(shù)變化相一致，生態(tài)風險格局的波動響應于土地利用的快速變化。

關鍵詞：土地利用;景觀指數(shù);生態(tài)風險;時空演變

中圖分類號：F301.23文獻標識碼：A文章編號：1000-4440（2020）03-0613-07

Ecological risk assessment based on spatial-temporal evolution of land use in Shanghai

CHEN Yan1，CHEN Xing-yu1，LI Jun1，QIU Xiao-min2，SONG Xin-shan1，WANG Yu-hui1

（1.College of Environmental Science and Engineering， Donghua University， Shanghai 201620， China;2.Department of Geographical and Geological Planning， Missouri State University， Springfield 65897， America）

Abstract：With the rapid development of social economy in Shanghai， the demand for land resources is increasing. At the same time， the unreasonable change of land use also brings risks to the regional ecological environment. The ecological risk pattern was constructed based on the landscape indicators with Fragstats4.2 and ArcGIS10.0 softwares， and the spatial distribution of ecological risk as well as law of time and space evolution were investigated. The results showed that the structure of land use had changed a lot， and the land use transfer was mainly converted from cultivated land and waters to construction land and forest land. From the time scale， the ecological risk was dominated by the low level， and gradually transformed into a pattern that dominated by the medium level， and the overall ecological risk was increasing. In terms of spatial distribution， the ecological risk in most south areas was decreasing， while the ecological damage in the Yangtze River estuary and northern Chongming was obvious. Most of the high ecological risk areas were distributed in the coastal zone and areas along Huangpu River in Pudong New Area. The largest transfer area at different ecological risk levels was from middle-risk area to lower-risk area， mainly concentrated in Jinshan， Fengxian， Pudong Nanhui. In general， the evolution of ecological risk pattern is consistent with the changes of land use and landscape index， and the fluctuation of ecological risk pattern responds to the rapid changes of land use.

Key words：land use;landscape index;ecological risk;spatial-temporal evolution

生態(tài)風險是指生態(tài)系統(tǒng)受到來自外界的脅迫后導致該系統(tǒng)內部某些要素的減少或其自身結構和功能變化的可能性[1-2]。土地作為人類活動的載體，其動態(tài)變化會直接影響區(qū)域生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的結構與組成，進而威脅區(qū)域生態(tài)安全。在區(qū)域土地利用格局時空演變研究的基礎上分析評價地區(qū)生態(tài)風險，可以起到生態(tài)風險預警及區(qū)域生態(tài)格局優(yōu)化的作用 [3-4]。

截至目前，國內外已有眾多學者在土地利用的基礎上對區(qū)域生態(tài)風險進行了評價，評價的對象大多為濕地[5]、流域[6-8]、海岸帶[9-10]及干旱地帶[11-12]等典型生態(tài)脆弱區(qū)。部分對城市土地利用生態(tài)風險的評價案例中，研究對象大多為內陸中小型城市或地區(qū)，對于上海這種臨海特大經濟中心城市的研究較少。上海市作為中國最大的經濟中心城市，經濟發(fā)展及人口擴張使土地資源的開發(fā)利用程度不斷加深，面臨的生態(tài)壓力和風險極大，同時由于其位于長江入?？冢厥獾牡乩砦恢檬箙^(qū)域生態(tài)環(huán)境對土地利用變化的響應更為強烈[13]，因此對土地利用格局演變帶來的生態(tài)風險評估十分具有代表性。本研究利用遙感影像提取土地利用數(shù)據(jù)并計算其景觀指數(shù)，借助ArcGIS10.0軟件進行生態(tài)風險評價，為上海市合理開發(fā)土地資源、降低生態(tài)風險提供理論依據(jù)，也為生態(tài)安全起到預警作用。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1研究區(qū)概況

上海地處中國東南沿海長江入?？冢侵袊鹑?、貿易、信息、科技和航運的中心。地形地貌多為坦闊的平原，水網稠密[14]。作為長三角地區(qū)的經濟中心，道路四通八達，江海港口眾多，城市發(fā)展迅速，土地利用程度不斷增大，人均耕地面積已由2000年的188.34 m2降至2018年的132.76 m2，路網、水利等基礎設施的建成也加劇了土地破碎化。與此同時，得益于生態(tài)城市建設，在城市綠化環(huán)境保護方面取得一定進展，截止2018年，上海市人均公共綠地面積為8.2 m2，森林覆蓋率達16.8%。

1.2數(shù)據(jù)來源

以上海市2000年、2018年的Landsat TM遙感影像為基礎，結合1∶50 000地形圖及行政區(qū)劃圖等，利用ENVI5.1遙感軟件對各期影像進行幾何糾正、圖像配準、圖像拼接及研究區(qū)裁剪等處理，再經目視解譯及人機交互解譯得到土地利用數(shù)據(jù)，解譯精度約為89.4%。結合全國土地資源分類系統(tǒng)及上海市實際情況，將景觀類型劃分為：耕地、林地、草地、水域、建設用地及其他土地。其中水域包括河流湖泊、水庫坑塘、灘涂濕地等，其他土地主要為空閑地與裸地等[15]。研究范圍包括上海市陸地面積及長江入?？诓糠郑偯娣e約為8 000 km2。上海市2000年及2018年土地利用分布如圖1所示。

2研究方法

2.1土地利用動態(tài)分析方法

將2個時期的土地利用數(shù)據(jù)在ArcGIS10.0軟件中疊加相交來分析不同土地利用類型發(fā)生轉換的方向及數(shù)量。通過土地利用動態(tài)模型計算得到單一土地利用度及綜合土地利用度，分別代表單一土地類型和土地整體在一定時期內的變化情況[16]。

2.2生態(tài)風險分析方法

2.2.1生態(tài)風險小區(qū)的劃分本研究采用等間距網格采樣分析法，結合實際情況及計算難度，將研究區(qū)劃分為3 km×3 km的網格作為小區(qū)，共計998個。計算各小區(qū)的生態(tài)風險值并作為該小區(qū)中心處生態(tài)風險值[17]。

2.2.2景觀生態(tài)風險指數(shù)的計算本研究采用景觀生態(tài)風險指數(shù)（ERI）來表示研究區(qū)受外界影響產生生態(tài)損失的相對值。依據(jù)研究區(qū)內各土地利用類型占比及其景觀損失度指數(shù)，計算公式如下[1]：

式中，ERIi為第i個生態(tài)風險小區(qū)的風險指數(shù);Aki為第k個生態(tài)風險小區(qū)內第i種土地利用類型的面積;Ak為第k個生態(tài)風險小區(qū)的面積。

景觀損失度指數(shù)（Ri）是指在外界影響下，生態(tài)系統(tǒng)內各景觀類型所承受的生態(tài)損壞程度，通過景觀干擾度指數(shù)（Ei）及景觀脆弱度指數(shù)（Fi）計算得出，具體公式[18]如下：

景觀干擾度指數(shù)，是指生態(tài)系統(tǒng)內不同景觀被外界干擾影響的相對大小，由景觀破碎度指數(shù)（Ci）、景觀分離度指數(shù)（Si）及景觀優(yōu)勢度指數(shù)（Di）加權疊加得到，具體計算公式[19]如下：

式中，a、b、c分別為3種指標對應的權重，總和為1.0。根據(jù)研究區(qū)的實際情況，確立權重分別0.6、0.3、0.1[20]。

景觀脆弱度指數(shù)，指不同景觀類型應對生態(tài)環(huán)境變化時的承受能力強弱。依據(jù)專家打分法，分別對6種景觀類型賦值并歸一化處理，得到各景觀類型的脆弱度指數(shù)值[21]。

2.2.3空間分析方法地統(tǒng)計分析是指對某一研究區(qū)域內指標的相關關系及分布情況進行檢測、估計及模擬[4，22-24]。利用ArcGIS10.0軟件的地統(tǒng)計分析功能對各小區(qū)的樣本值進行半變異函數(shù)擬合篩選，將優(yōu)化后的樣本值通過普通克里金插值得到研究區(qū)的生態(tài)風險指數(shù)分布[25]。目前對于生態(tài)風險等級沒有統(tǒng)一的劃分方法，而本研究對于土地生態(tài)風險的評價更著重于空間演變分析，根據(jù)計算的指數(shù)范圍及圖像呈現(xiàn)的效果，基于自然斷點法，統(tǒng)一間隔為0.001 2，將風險值劃分為低生態(tài)風險區(qū)（ESI≤0.005 6）、較低生態(tài)風險區(qū)（0.005 60.009 2）5個等級。

3結果與分析

3.1土地利用變化

3.1.1總量變化上海市2000-2018年的土地利用總量變化如圖2所示。耕地面積波動最為劇烈，減少了1 347.45 km2。其次為建設用地與林地，面積分別增長了1 266.38 km2和647.18 km2。水域面積2018年較2000年下降了213.68 km2。草地在整個研究區(qū)域內面積占比較小且變化幅度不大。其他土地面積增加了34.47 km2。其中面積占比超過三分之一的耕地一直為第一大景觀類型，建設用地逐漸替代水域成為第二大景觀類型。

3.1.2土地利用結構變化將2個時期的土地利用圖相交處理，整理得到土地利用類型的轉化方向及數(shù)量。如表1所示，2000-2018年發(fā)生轉化最大的為耕地，其轉為建設用地及林地的面積分別是1 405.78 km2、451.07 km2，占耕地總面積的30.92%和9.92%。說明在此時段耕地因為土地開發(fā)、生態(tài)建設等需要不斷被其他土地類型所侵占。水域中的灘涂濕地等主要轉變?yōu)楦?、林地及建設用地。其它土地類型間轉化不明顯。

3.1.3土地利用動態(tài)度變化根據(jù)測算，2000年及2018年土地綜合利用動態(tài)度分別為294.62%及304.13%，說明土地整體利用度上升。從各土地類型的角度分析，變化速率最大的為林地及其他土地，分別為35.20%及11.09%。建設用地擴張，耕地則為負增長。水域及草地總體呈下降趨勢。

3.2土地利用生態(tài)風險評價

3.2.1景觀格局指數(shù)變化利用Fragstats4.2軟件提取得到各時期不同土地利用類型的斑塊數(shù)量和面積，計算得到各景觀指數(shù)（表2）。由表2可知，耕地景觀面積的減少導致了優(yōu)勢度指數(shù)下降明顯，與此同時斑塊數(shù)的變化加劇了破碎度指數(shù)及分離度指數(shù)的增長。表明原本連片的耕地景觀受外界干擾變得分散且破碎。水域面積及斑塊數(shù)都有所減少，面積減少部分主要發(fā)生在長江入?？诩俺缑鲘u周邊地區(qū)，泥沙淤積、海岸開發(fā)及人類圍墾活動使水域景觀分布波動較大，破碎分離化程度加深。林地面積漲幅明顯，景觀破碎度與分離度下降，受干擾度減小。草地面積下降1 km2的同時斑塊減少了8個，說明原本較分散的草地斑塊逐漸聚集形成更大的斑塊，景觀干擾程度有所下降。建設用地在面積大量增長的同時斑塊數(shù)量卻明顯減少，說明其不斷擴張聚集，破碎度及分離度大大降低。其他土地的面積及斑塊數(shù)均呈現(xiàn)增長狀態(tài)，損失度上升?？赡苁怯捎谠诶瞎I(yè)區(qū)“綠色轉身”過程中，關停、搬遷后遺留下一大批廢舊廠房，部分地區(qū)規(guī)劃建設為公園綠地、濱水綠廊、道路綠廊、休閑防護林帶、街頭綠地和附屬綠地等，2018年遙感圖像獲取的時段內，剛好處于老舊廠房拆除后向生態(tài)用地轉變的建設過程中，在圖像上表現(xiàn)為其他土地利用類型。

3.2.2土地利用生態(tài)風險時空變化利用克里金插值獲取2個時期的生態(tài)風險分布情況，整理得到上海市各時期生態(tài)風險分布圖（圖3）與不同風險等級土地面積及占比（表3）。

由表4可知，2000年上海市低生態(tài)風險區(qū)、較低生態(tài)風險區(qū)面積分別占總面積的38.97%及33.18%。低生態(tài)風險區(qū)主要集中在靜安、黃埔、徐匯、長寧、普陀、閘北、虹口、楊浦、寶山和浦東部分地區(qū)，以面積廣泛、聚集度高，抵抗外界干擾的能力強的建設用地為主，生態(tài)風險值較低。較低生態(tài)風險區(qū)面積廣闊，主要分布在青浦、松江、嘉定及崇明部分地區(qū)，大多為開發(fā)程度較低的區(qū)域，主要土地利用類型為耕地、建設用地及水域，未面臨較嚴重的生態(tài)風險。較高生態(tài)風險主要在南部以及崇明南端部分水域，面積約為259.60 km2，土地類型多為單一又分布廣泛的耕地和水域，景觀脆弱度較高，易受外界干擾而被破壞。除此之外，耕地、水域、建設用地等錯落分布的中生態(tài)風險區(qū)主要集中在金山、奉賢、浦東及崇明部分地區(qū)。與2000年相比，2018年上海市低生態(tài)風險區(qū)及中生態(tài)風險區(qū)面積分別減少了801.67 km2及152.96 km2，而較低生態(tài)風險區(qū)面積增加了975.19 km2。與此同時，生態(tài)風險等級較高區(qū)域的面積也增長了近一倍。上海市西南部及南部地區(qū)原本單一成片的耕地轉化為脆弱度較低的建設用地、林地、草地等，區(qū)域生態(tài)風險指數(shù)降低的同時提高了景觀異質性，大大提升了抗干擾能力。且耕地景觀的破碎度及分離度略有增加的同時優(yōu)勢度卻降低明顯，綜合表現(xiàn)為景觀風險指數(shù)降低。

上海市中部低生態(tài)風險區(qū)逐漸西移，浦東新區(qū)西端近黃浦江沿岸地帶出現(xiàn)高風險區(qū)域?？赡苁怯捎谄謻|新區(qū)開發(fā)建設速度較快，不同于斑塊聚集度高穩(wěn)定性強的中心城區(qū)，原本的耕地逐漸被建設用地侵占，導致這2種土地類型的分布都較分散且破碎，生態(tài)風險加劇。

以崇明為主的北部地區(qū)及長江入?？谔幧鷳B(tài)風險加劇，表現(xiàn)為風險等級提高，中生態(tài)風險區(qū)及較高生態(tài)風險區(qū)不斷向周邊地帶延伸。崇明島旅游業(yè)及海洋漁業(yè)迅速發(fā)展，近年來由于建設生態(tài)島，島內林地覆蓋率大大增加，隨著道路、農場、公園等基礎及休閑娛樂設施的建設，生態(tài)風險有所波動。崇明、浦東沿海地帶及長興島生態(tài)風險增長明顯。由于長江水在流入河口地區(qū)時流速變緩造成的泥沙沉積及人類大規(guī)模的圍墾活動，導致水域面積明顯減少。崇明、上海寶山、浦東等地區(qū)都臨近長江入?？冢鼟兜哪嗌巢粩鄾_積，使原本的水體逐漸轉變?yōu)闉┩繚竦?，并在人類活動的干預下最終轉變?yōu)楦氐绕渌坝^類型。并且近年來港口碼頭建設、圍海造田及海岸開發(fā)等活動都使海岸線不斷向水域景觀內推移。同時隨著生活水平的提高，臨海地帶水產養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅速，不斷有鄰岸海域及內陸耕地被改建為水塘。其中大部分的養(yǎng)殖水塘為漁民圍墾，分布零散且不具規(guī)模，缺乏合理的整體規(guī)劃布局，導致水域、耕地等土地被大范圍且無規(guī)劃的侵占，加劇了生態(tài)風險。

3.2.3生態(tài)風險等級轉移分析不同等級的生態(tài)風險區(qū)面積在各時期均發(fā)生變化，為研究各等級生態(tài)風險區(qū)的時空轉移變化，將各時期的生態(tài)風險分布圖進行空間相交分析，整理得到研究區(qū)內生態(tài)風險轉移數(shù)據(jù)。

上海市2000-2018年生態(tài)風險等級轉移面積如表4所示。這段時期內，發(fā)生轉換的類型共13種，除高生態(tài)風險區(qū)外，低、較低、中、較高生態(tài)風險等級均發(fā)生了明顯的轉移，轉移率分別為55.43%、56.42%、86.96%及100.00%。其中由低風險向高風險轉移面積為2 705.56 km2，主要發(fā)生在浦東、崇明及長江入?？诘鹊貐^(qū)。由高風險向低風險轉移的面積為2 418.80 km2，主要發(fā)生在以耕地為主的青浦、金山、奉賢、浦東等部分區(qū)域，轉移量對比結果說明研究時段內總體生態(tài)風險加劇。轉移量較大的為中風險向較低風險、低風險向較低風險及中風險區(qū)的轉移，轉移面積分別為1 425.80 km2、843.33 km2及737.17 km2。這些較大的生態(tài)風險轉變與經濟發(fā)展趨勢及土地利用類型變化相吻合。

4結論

（1）上海市土地利用格局不斷演變，主要表現(xiàn)為耕地和水域大面積轉變?yōu)榻ㄔO用地及林地。

（2）上海市生態(tài)風險分布在時空上發(fā)生了巨大的演變。整個研究時段內，主要集中在中部的低生態(tài)風險區(qū)逐漸向西偏移。南部地區(qū)生態(tài)環(huán)境整體優(yōu)化，但浦東新區(qū)黃浦江沿岸地帶出現(xiàn)高生態(tài)風險區(qū);而北部地區(qū)生態(tài)風險加劇，較高等級生態(tài)風險區(qū)主要聚集在長江入海口處及中西部臨海地區(qū)。

（3）上海市生態(tài)風險發(fā)生了明顯的轉移。除高生態(tài)風險區(qū)外，其他生態(tài)風險區(qū)均發(fā)生了轉移，總體以低等級向高等級轉移為主。各生態(tài)風險等級轉移的不對等是生態(tài)風險波動的成因。

（4）2000年以來，上海市不同區(qū)域生態(tài)風險轉化差異明顯。得益于生態(tài)環(huán)境保護政策，部分地區(qū)生態(tài)風險值降低;而土地開發(fā)不合理的地區(qū)生態(tài)逐步惡化。未來上海市應該在合理進行土地開發(fā)利用的同時，通過提高綠地覆蓋率，建設生態(tài)廊道，發(fā)展生態(tài)海域，嚴守生態(tài)敏感區(qū)及生態(tài)保護紅線等措施強化生態(tài)調控，構建合理的景觀生態(tài)格局。

參考文獻：

[1]許鳳嬌，呂曉. 基于土地利用變化的江蘇沿海地區(qū)生態(tài)風險格局[J]. 生態(tài)學報， 2018， 38（20）：7312-7325.

[2]呂樂婷，張杰，孫才志，等. 基于土地利用變化的細河流域景觀生態(tài)風險評估[J]. 生態(tài)學報， 2018， 38（16）：5952-5960.

[3]李加林，徐諒慧，楊磊，等. 浙江省海岸帶景觀生態(tài)風險格局演變研究[J]. 水土保持學報， 2016， 30（1）：293-299.

[4]PENG J ， DANG W ， LIU Y ， et al. Review on landscape ecological risk assessment[J]. Acta Geographical Sinica， 2015， 29（2）：664-677.

[5]CHANG Q Z ， BIN D ， LI P L ， et al. Study on ecological risk assessment for land-use of wetland based on different scale[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing， 2015， 44（5）：1-8.

[6]黃木易，何翔. 近20年來巢湖流域景觀生態(tài)風險評估與時空演化機制[J].湖泊科學， 2016， 28（4）：785-793.

[7]劉永超，李加林，史小麗，等. 1985～2015年美國Tampa Bay流域景觀生態(tài)風險態(tài)勢研判[J]. 水土保持通報， 2016， 36（3）：125-130.

[8]ANGELA M O， WAYNE G L. A regional multiple stressor risk assessment of the codorus creek watershed applying the relative risk model[J]. Human and Ecological Risk Assessment：An International Journal， 2002， 8（2）：134-141.

[9]YANES A ， BOTERO C M ， ARRIZABALAGA M ， et al. Methodological proposal for ecological risk assessment of the coastal zone of Antioquia， Colombia[J]. Ecological Engineering， 2019， 130：242-251.

[10]CHEN C W， LIM Y C， CHEN C F， et al. Spatial distribution and ecological risk assessment of sediment metals in a highly industrialized coastal zone southwestern Taiwan[J]. Environmental Science and Pollution Research， 2019， 26（15）：14717-14731.

[11]唐利華，張永福，劉小輝. 干旱區(qū)河谷城市土地利用生態(tài)風險動態(tài)預測——以新疆伊寧市為例[J]. 水土保持研究， 2016， 116（3）：246-251.

[12]吳楠，張永福，李瑞. 基于景觀指數(shù)的干旱區(qū)河谷縣域土地利用生態(tài)風險分析及預測[J]. 水土保持研究， 2018， 25（2）：207-212.

[13]JIN X， JIN Y， MAO X. Ecological risk assessment of cities on the Tibetan Plateau based on land use/land cover changes-Case study of Delingha City[J]. Ecological Indicators， 2019， 101：185-191.

[14]謝花林. 基于景觀結構的土地利用生態(tài)風險空間特征分析——以江西興國縣為例[J]. 中國環(huán)境科學， 2011， 31（4）：688-695.

[15]余摯海. 基于RS與GIS的上海市生態(tài)環(huán)境演變研究[D]. 上海：東華大學， 2013.

[16]朱會義，李秀彬. 關于區(qū)域土地利用變化指數(shù)模型方法的討論[J]. 地理學報， 2003， 58（5）：643-650.

[17]趙衛(wèi)權，楊振華，蘇維詞，等. 基于景觀格局演變的流域生態(tài)風險評價與管控——以貴州赤水河流域為例[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2017， 26（8）：111-120.

[18]李瀟然，李陽兵，韓芳芳. 基于土地利用的三峽庫區(qū)生態(tài)屏障帶生態(tài)風險評價[J]. 水土保持通報， 2015， 35（4）：188-194.

[19]周汝佳，張永戰(zhàn)，何華春. 基于土地利用變化的鹽城海岸帶生態(tài)風險評價[J]. 地理研究， 2016， 35（6）：1017-1028.

[20]任志遠，孫藝杰，吳林筱. 1990-2012年榆林市土地生態(tài)風險綜合評價[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報， 2017， 25（5）：36-44.

[21]DALE V H， KLINE K L. Issues in using landscape indicators to assess land changes[J]. Ecological Indicators， 2013， 28（5）：91-99.

[22]于芳，李海明. 基于地統(tǒng)計學和GIS的湖北省土壤有機質空間變異性研究[J]. 江蘇農業(yè)科學，2019，47（15）：282-286.

[23]申若禹，張吳平，王國芳，等. 基于地統(tǒng)計學的山西省不同類型土壤有機質空間變異分析研究[J]. 山東農業(yè)科學，2019，51（4）：110-116.

[24]齊偉恒，彭琳，郜魯濤，等. 基于ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊的土壤養(yǎng)分與pH值空間變異分析——以云南省尋甸縣為例[J]. 江蘇農業(yè)科學， 2018，46（23）： 287-291.

[25]鄔建國. 景觀生態(tài)學：格局、過程、尺度與等級 [M]. 2版. 北京：高等教育出版社， 2007.

（責任編輯：陳海霞）