时空信息学报丨基于改进的舒适度指数的焦作市旅游适宜性评价

刘元元¹，苗李莉²，王世东¹

摘  要：现有旅游评价中较多顾及气象条件影响，综合考虑地形地貌、空气质量因素的研究还较少。以焦作市为研究区，首先，本文基于2000~2020年气象数据利用数字高程模型改进旅游评价中的人体舒适度指数；其次，进行反距离权重插值分析；最后，结合2016~2022年焦作市所辖市（县）的空气质量指数分析其旅游适宜性。结果表明：①焦作市受地形的影响，同期人体舒适度变化较大，其中，冬季变化幅度最大；春季人体舒适度指数为40.77~58.37，夏季人体舒适度指数为60.73~75.77，秋季人体舒适度指数为42~58.15，冬季人体舒适度指数为17.13~39.75。②夏、秋两季空气质量指数等级多为优、良，尤其适宜作为旅游目的地。研究成果可为地形条件起伏较大的城市的旅游管理规划部门提供科学参考。

关键词：人体舒适度；空气质量指数；精细化评估；反距离权重；气温直减率；DEM；时空分析

引用格式：刘元元, 苗李莉, 王世东. 2024. 基于改进的舒适度指数的焦作市旅游适宜性评价. 时空信息学报, 31(4): 533-540

Liu Y Y, Miao L L, Wang S D. 2024. Evaluation of tourism suitability in Jiaozuo based on an improved human comfort index. Journal of Spatio-temporal Information, 31(4): 533-540, doi: 10.20117/j.jsti.202406016

1  引  言

由于气候舒适度与旅游业的发展有很大的关系，随着气候舒适度评价研究的发展，气候与旅游业的相关研究也得到了发展（Wang等，2020；于昕冉和王乃昂，2021）。气候旅游舒适度的研究是合理将旅游目的地旅游资源利用最大化的前提，目前旅游适宜性评价分析仍然是研究热点（张曼义等，2022）。旅游业非常容易受到气候变化的影响，无论是游客还是旅游规划管理部门在决策时都会在不同程度上考虑气候变化及环境变化的影响。通常对人体冷热感知产生影响的因素包括气温、相对湿度、风速、日照时长、降水等，其中，气温、相对湿度、风速对人体的冷热感知影响最大；而气温是主要因素，相对湿度和风速是次要因素。

目前，旅游适宜性评价的相关研究已取得了丰富的成果。Terjung（1966）最早开展了气候舒适度指数方面的研究，构建了气候指数和风效指数模型来评价美国陆地气候舒适度；Masoudi（2021）结合旅游气候指数（tourism climate index，TCI）和反距离权重（inverse distance weighted，IDW）估算了气候舒适性的空间分布。国内早期对旅游评价的研究方法主要以定性为主（林之光，1984）；随后发展到定量与定性相结合，进而用数学模型进行分析评价。如张剑光和冯云飞（1991）根据多年气候实测数据提出了宜人度指数；冯粉粉等（2012）基于克里格插值方法，计算了华东地区温湿指数和风效指数，对该地区气候适宜性和空间分布规律进行了评价。此时的研究主要侧重于综合温湿指数、风寒指数和着衣指数等经验模型本身来计算结合综合舒适指数对旅游舒适度进行分析(曹云等，2019；Zhou等，2019；Yao等，2021)。近年来，殷浩然等（2021）利用温湿指数与高程梯度变化对秦巴山区山地旅游气候适宜性进行了评价；Huang等（2021）利用全球热气候指数对北极旅游进行了舒适度的时空分析；关靖云等（2022）引入了气候旅游舒适期来精细评价新疆各地区的旅游适宜时期。然而，上述已有研究主要为基于气象数据计算相关指数的方法，能够综合考虑地形地貌影响因素的还比较少。同时，目前已有关于焦作市生态旅游资源开发潜力评价的研究（罗艳玲，2016），但适宜性评价方面的分析还尚未见。

综上所述，本文根据焦作市的地形特征，引入气温直减率将焦作市高程数据和气象数据相结合，对人体舒适度指数进行改进；并将空气质量指数纳入影响因素，以构建焦作市旅游适宜性的分析评价技术体系。

2  研究区和数据源

2.1 研究区概况

焦作市位于河南省的西北部，地处35º10′~ 35º21′N、113º4′~113º26′E，总面积约3972 km²；地势主要为低山、丘陵、坡岗及平原。高程分布见图1，北部紧靠太行山脉，西北方向地势最高，逐渐向东南方向递减。受温带季风气候的影响，四季分明，有明显的季节特征且雨热同季。春季焦作市空气比较干燥，降水少；夏季焦作市气温比较高且降水较多，空气比较湿润；秋季气温逐渐下降，晴空万里，天气清爽；冬季气温降到全年最低，且降水较少。焦作市旅游资源十分丰富，有云台山、青天河、神农山共三个5A级旅游景区，也有焦作市影视城、圆融无碍禅寺、嘉应观、南水北调天河公园、老家莫沟景区、大沙河生态公园景区共六个国家4A级旅游景区（陈海龙，2022）。另外，焦作市温县是陈氏太极文化的发源地，也是全国闻名的“武术之乡”。

2.2  数据来源与处理

实验所用数据共分三类，并相应地对其进行了预处理。

（1）国家气象科学数据中心提供的焦作市七个气象站点各市（县）2000-2020年的气象资料，主要包括各年逐日气温、相对湿度、风速。

对逐日数据进行处理得到逐月数据。IDW能够根据周围数据点的分布特征进行自适应调整，对于数据点集中或稀疏的区域能够更加准确地进行插值。因此，实验利用IDW对逐月相对湿度和风速数据进行了反距离权重插值处理。

（2）数字高程数据来源于地理空间数据云，由日本经济产业省（Ministry of Economy，Trade and Industry，METI）和美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）联合研制的分辨率为30 m×30 m的数字高程模型（digital elevation model，DEM）数据。实验中对下载的DEM数据进行镶嵌裁剪等操作，得到焦作市全域高程分布图。

（3）空气质量指数来自焦作市所辖各市（县）环境监测站。空气质量指数自2012年颁布，2016年全国实行。限于数据获取条件，实验选用2016-2022年逐月空气质量指数对其进行统计处理。

3  研究方法

3.1 改进的人体舒适度指数模型

对旅游地区舒适度研究不能仅靠气温或类似单一要素来实现，需要考虑人体在环境中的承受能力和自我调节能力能否让其处于舒适的状态，而温度、相对湿度、风速起着决定性的作用（谭凯炎等，2022）。中国气象局规定的人体舒适度指数为结合温度、相对湿度、风速三种气象要素来表示对人体冷热感知的影响（郑箐舟等，2023）。同一地区的温度因为海拔的不同也会表现出差异，某些地区的地形变化极为明显，温度受高程的影响比较大，通常海拔每升高100m，温度下降0.65℃。将气温与所在地高程联系起来，能够更精确地反映地形起伏地区不同位置的温度分布，使区域的舒适度评估更具备准确性和可靠性（田浩等，2022）。因此，为进行焦作市旅游适宜性评价分析，本文在参考曹永强和路洁（2021）中的人体舒适度指数模型的基础上引入了气温直减率，构建基于DEM改进的人体舒适度指数模型：

式中，t为虚拟海平面的气温，℃；v为平均风速，m/s；RH为相对空气湿度；H为高程，m。

参考曹永强和路洁（2021）中的人体冷热感知，实验对研究区的人体舒适度进行了等级划分，结果见表1。

3.2  空气质量指数模型

空气质量指数是定量描述空气质量状况的非线性无量纲指数，是一种用来衡量空气质量的重要工具，其能够提供对环境空气中污染物含量的客观评估，为公众和政府决策者提供关于空气质量状况的信息（李宏艳等，2023）。空气质量指数分级计算参考标准是《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）。其数值越大、级别和类别越高、表征颜色越深，说明空气污染状况越严重，对人体的健康危害也就越大，也会给人们的旅游体验带来不适感。

（1）旅游目的地污染物项目的空气质量分指数：

式中，IAQI_P为旅游目的地污染物项目P的空气质量分指数；C_P为旅游目的地污染物项目P的质量浓度值；为与C_P相近的污染物浓度限值的最高值；为与C_P相近的污染物浓度限值的最低值；为与对应的空气质量分指数；为与对应的空气质量分指数。

（2）旅游目的地空气质量指数：

式中，IAQI为旅游目的地空气质量分指数；n为旅游目的地污染物项目。

参考丁梓越等（2020），根据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ 633—2012），实验将研究区空气质量指数划分为六个等级，具体情况见表2。

4  结果与分析

4.1  焦作市舒适度评价分析

1）2020年季节性舒适度评价结果

2020年焦作市全域人体舒适度指数分布如图2所示。结合表1知，春季舒适度指数为43.77-55.73。其中，极少部分北方地区人体舒适度指数为43.77-50，等级为偏冷（较不舒适）；西部和中部地区人体舒适度指数为55-55.73，等级为凉（非常舒适）；其余地区人体舒适度指数为50-55，等级为凉（舒适）。夏季舒适度指数为60.73-73.13。其中，北部和西部地区舒适度指数为60.73-70，等级为凉（非常舒适）；其余地区舒适度指数为70-73.13，等级为暖（舒适）。秋季舒适度指数为43.34-55.95。其中，东北和西北方向极少部分地区舒适度指数为43.34-50，等级为偏冷（较不舒适）；中部地区舒适度指数为55-55.95，等级为凉（非常舒适）；其余地区舒适度指数为50-55，等级为凉（舒适）。冬季舒适度指数为25.46-38.5。中部地区舒适度指数为38-38.5，等级为偏冷（较不舒适）；其余地区舒适度指数为25.46-38，等级为寒冷（不舒适）。

2）2000~2020年舒适度变化分析

由表3知，2000~2020年，春季焦作市的舒适度呈现出一定的变化，舒适度等级整体趋势为偏冷（较不舒适）、凉（非常舒适）、凉（舒适）。其中，2000年、2005年舒适度等级主要为凉（非常舒适），面积分别为2476.95 km²、3498 km²，占比为62.36%、88.07%；2010年、2015年、2020年舒适度等级主要为凉（舒适），面积分别为3135.9 km²、2556.56 km²、3390.32 km²，占比为78.95%、64.36%、85.36%。

夏季焦作市舒适度等级稳定在凉（非常舒适）、暖（舒适）。其中，仅2010年部分地区出现偏热（不舒适）情况，面积为204.64 km²，占比5.51%；2000~ 2020年夏季舒适度等级主要为暖（舒适），面积占比均在83%以上。秋季焦作市舒适度等级主要为凉（舒适）、凉（非常舒适），面积占比整体呈现增加趋势，偏冷（较不舒适）的面积占比虽出现波动但整体为下降趋势。在2015年，凉（非常舒适）的面积占比最高，达到86.07%；其余年份均为凉（舒适）的占比较高。冬季焦作市舒适度等级呈现出一定的波动，大多数情况为寒冷（不舒适），面积占比均为90%以上。其中，2000年、2005年出现极冷（极不舒适）的情况，但占比较少，分别为9.15%和0.38%，且呈现明显减少现象。

4.2  2016~2022年焦作市空气质量时空变化分析

2016-2022年焦作市全域时空空气质量变化呈明显的U形，1-9月呈明显的下降趋势，之后直至12月呈上升趋势，大致符合夏秋较低、春冬较高的变化趋势，如图3所示。结合表2知，由于焦作市气候特点，冬季干燥少雨，风速较低，逆温层较厚，大气中空气污染物质不易扩散；而夏季湿润多雨、风速较大，产生和保持逆温层的时间较短，大气中空气污染颗粒扩散较容易，且降雨天气可起到净化空气的作用。因此，焦作市春季和冬季常出现空气轻度污染、中度污染和重度污染的情况，其会对人体健康产生不良影响，尤其在1、12月不太适宜作为旅游目的地。夏季和秋季的空气质量指数等级多为优、良，且随着时间发展，空气质量指数等级呈下降趋势，空气质量更好，此时期焦作市为理想的旅游目的地。

由图3-4可看出，焦作市西部地区相较于东部地区，空气质量指数较低，空气质量更佳；2016-2022年焦作市的空气质量指数除部分年份有局部小幅度上升之外，整体呈下降趋势。这表明随着近年来焦作市大力推进绿色发展，焦作市的空气质量在逐步变好，成为越来越理想的旅游目的地。

5  结  论

人体舒适度指数和空气质量指数是影响旅游适宜性的两个重要因素，研究焦作市的旅游适宜性评价，对旅游规划管理具有重要的实践意义。实验以焦作市气候资料和空气质量指数为基础，通过利用DEM改进人体舒适度指数模型，结合空气质量指数，对焦作市旅游适宜性进行了评估分析。

（1）焦作市全域大多数地区较适宜作为旅游目的地。春季和秋季人体舒适度指数等级主要为凉（舒适）且占比整体呈扩大趋势；夏季人体舒适度指数等级主要为暖（舒适），偏热（不舒适）地区逐渐减少，凉（非常舒适）地区有小幅度增加；冬季人体舒适度指数等级主要为寒冷（较不舒适）。除了冬季之外，春、夏、秋三季节较适合作为旅游目的地。

（2）2016-2022年焦作市空气质量良好，全年大部分月份的空气质量等级为优、良，适宜作为旅游目的地。其中，除1、12月的空气质量等级较高，多为污染天气之外，其他时段均可作为旅游目的地。同时，焦作市全域的东部地区的空气质量指数相对于西部地区的空气质量指数要低，空气质量更好，更适合作为旅游目的地。

本文试图构建焦作市旅游适宜性的分析评价技术体系，期望研究成果能够为地形条件起伏较大的城市的旅游管理规划部门提供科学参考。限于数据获取条件，改进的人体舒适度指数无法进行精度验证，这将为下一步研究重点。另外，人体舒适度指数与空气质量指数时间跨度不统一，无法进行相关性分析，后续将进一步收集相关数据，统一人体舒适度指数和空气质量指数的时间跨度，以实现更全面、精细地评价旅游适宜性。

曹永强, 路洁. 2021. 辽宁省气候舒适度变化及未来趋势预测. 水利水电技术(中英文), 52(3): 32-42[Cao Y Q, Lu J. 2021. Climate comfort change and future trend forecast in Liaoning Province. Water Resources and Hydropower Engineering, 52(3): 32-42 (in Chinese)]

曹云, 孙应龙, 吴门新. 2019. 近50年京津冀气候舒适度的区域时空特征分析. 生态学报, 39(20): 7567-7582[Cao Y, Sun Y L, Wu M X. 2019. Spatial and temporal characteristics of the periods of climate comfort in the Beijing-Tianjin-Hebei Region from 1966 to 2015. Acta Ecologica Sinica, 39(20): 7567-7582 (in Chinese)]

陈海龙. 2022. 资源枯竭型城市绿色发展评价与对策研究——以焦作市为例. 硕士学位论文. 焦作: 河南理工大学[Chen H L. 2022. Evaluation and countermeasures of green development in resource exhausted cities: A case of Jiaozuo. Master Dissertation. Jiaozuo: Henan Polytechnic University (in Chinese)]

陈文裕, 夏丽华, 陈行, 陈金凤. 2022. 基于多源数据的生态环境质量变化研究—— 以广州市为例. 地理信息世界, 29(3): 18-25[Chen W Y, Xia L H, Chen H, Chen J F. 2022. Research on Eco-environment quality variation based on multi-source data: A case study of Guangzhou. Geomatics World, 29(3): 18-25 (in Chinese)]

丁梓越, 刘海砚, 陈晓慧, 麻洪川. 2020. 河南省城市空气质量指数时空演变及其影响因素的时空异质性. 测绘科学技术学报, 37(2): 190-196[Ding Z Y, Liu H Y, Chen X H, Ma H C. 2020. Spatial and temporal evolution of urban air quality index in Henan Province and the spatial-temporal heterogeneity of its influencing factors. Journal of Geomatics Science and Technology, 37(2): 190-196 (in Chinese)]

冯粉粉, 温家洪, 王慧敏. 2012. 基于GIS的华东地区旅游气候舒适度分析. 上海师范大学学报(自然科学版), 41(2): 196-202[Feng F F, Wen J H, Wang H M. 2012. Analysis on tourism climate comfort level in East China. Journal of Shanghai Normal University (Natural Sciences), 41(2): 196-202 (in Chinese)]

关靖云, 李东, 徐晓亮, 王亚菲, 王新芸. 2022. 近40年新疆旅游气候舒适期的时空格局及其演变研究. 西南大学学报(自然科学版), 44(6): 185-197[Guan J Y, Li D, Xu X L, Wang Y F, Wang X Y. 2022. Spatiotemporal pattern and evolution of tourism climate comfort period in Xinjiang in recent 40 years. Journal of Southwest University (Natural Science Edition), 44(6): 185-197 (in Chinese)]

李宏艳, 黄时丹, 赵志新, 李宏宇, 白京霭, 崔阳, 张澔, 温鑫宇, 张琰茹, 付国, 李荣杰, 云洋, 王振涛, 何秋生, 胡钰贤, 高丽兵, 郭栋鹏. 2023. 焦化行业高污染排放对中国空气质量的影响. 环境科学学报, 43(5): 375-389[Li H Y, Huang S D, Zhao Z X, Li H Y, Bai J A, Cui Y, Zhang H, Wen X Y, Zhang Y R, Fu G, Li R J, Yun Y, Wang Z T, He Q S, Hu Y X, Gao L B, Guo D P. 2023. Effects of high pollution emissions from coking industry on ambient air quality in China. Acta Scientiae Circumstantiae, 43(5):375-389 (in Chinese)]

林之光. 1984. 气候风光集. 北京: 气象出版社, 1984[Lin Z G. 1984. Climatic Scenery Collection. Beijing: China Meteorological Press (in Chinese)]

罗艳玲. 2016.河南省生态旅游资源开发潜力评价及可持续发展策略. 中国农业资源与区划, 37(9): 40-47[Luo Y L. 2016.Potential evaluation on eco-tourism resources and sustainable development strategy in Henan Province. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 37(9): 40-47 (in Chinese)]

苏振, 王文荟. 2023. 基于POI数据的桂林乡村旅游供给空间分布及合理性分析. 时空信息学报, 30(3): 390-399 [Su Z, Wang W H. 2023. Spatial distribution and rationality analysis of rural tourism supply in Guilin based on POI data. Journal of Spatio-temporal Information, 30(3): 390-399(in Chinese)]

谭凯炎, 闵庆文, 王培娟. 2022. 一种基于中国气候特征和人体舒适感受的气候舒适指数模型. 气象, 48(7): 913-924[Tan K Y, Min Q W, Wang P J. 2022. A human climate comfort index model based on the climatic characteristics and human thermal sensations in China. Meteorological Monthly, 48(7): 913-924 (in Chinese)]

田浩, 刘琳, 张正勇, 陈泓瑾, 张雪莹, 王统霞, 康紫薇. 2022. 2001—2020年中国地表温度时空分异及归因分析. 地理学报, 77(7): 1713-1729[Tian H, Liu L, Zhang Z Y, Chen H J, Zhang X Y, Wang T X, Kang Z W. 2022. Spatiotemporal diversity and attribution analysis of land surface temperature in China from 2001 to 2020. Acta Geographica Sinica, 77(7): 1713-1729 (in Chinese)]

万圆, 王艳慧, 华婧, 齐文平. 2022. 基于可持续发展目标的环京津贫困县特征测度及时空演变. 地理信息世界, 29(2): 22-29[Wan Y, Wang Y H, Hua J, Qi W P. 2022. Measurement of poverty characteristics and Spatio-temporal evolution of poverty-stricken counties in the poverty belt around Beijing and Tianjin based on SDGs. Geomatics World, 29(2): 22-29 (in Chinese)]

殷浩然, 张平平, 董庆栋, 陈全通, 朱连奇. 2021. 基于海拔梯度的秦巴山地旅游气候适宜性评价. 山地学报, 39(5): 710-721[Yin H R, Zhang P P, Dong Q D, Chen Q T, Zhu L Q. 2021. Evaluation on climate comfortable degree for ecotourism along altitude gradient in Qinling-Daba Mountain areas, China. Mountain Research, 39(5): 710-721 (in Chinese)]

于昕冉, 王乃昂. 2021. 近60a甘肃省旅游气候舒适度变化分析. 兰州大学学报(自然科学版), 57(2): 143-150[Yu X R, Wang N A. 2021. Analysis of the changes in tourism climate comfort in Gansu Province from 1955 to 2015. Journal of Lanzhou University (Natural Sciences), 57(2): 143-150 (in Chinese)]

张剑光, 冯云飞. 1991. 贵州省气候宜人性评价探讨. 旅游学刊, 6(3): 50-53, 73[Zhang J G, Feng Y F. 1991. A study of the climatic pleasantness evaluation of Guizhou Province. Tourism Tribune, 6(3): 50-53, 73 (in Chinese)]

张曼义, 丁国香, 华梦飞, 罗艳, 樊凡. 2022. 安徽省气候舒适度评价及旅游资源潜力分析. 海洋湖沼通报, 44(6): 89-96[Zhang M Y, Ding G X, Hua M F, Luo Y, Fan F. 2022. Evaluation of climate comfort analysis on tourism resources potential in Anhui Province. Transactions of Oceanology and Limnology, 44(6): 89-96 (in Chinese)]

郑箐舟, 何军, 李深智, 邓承之, 吴志鹏, 黄萧霖, 吴瑕. 2023. 重庆地区城郊人体舒适度变化特征差异及其影响因素分析. 生态环境学报, 32(6): 1089-1097[Zheng Q Z, He J, Li S Z, Deng C Z, Wu Z P, Huang X L, Wu X. 2023. Analysis on the differences and influencing factors of human comfort between urban and rural areas in Chongqing. Ecology and Environmental Sciences, 32(6): 1089-1097 (in Chinese)]

Huang Y T, Zhang X Z, Zhang D, Zhang L J, Zhang W S, Ren C, Pan T, Chu Z, Chen Y Y. 2021. Spatial-temporal characteristics of Arctic summer climate comfort level in the context of regional tourism resources from 1979 to 2019. Sustainability, 13(23): 13056

Masoudi M. 2021. Estimation of the spatial climate comfort distribution using tourism climate index (TCI) and inverse distance weighting (IDW) (case study: Fars Province, Iran). Arabian Journal of Geosciences, 14(5): 363

Terjung W H. 1966. Physiologic climates of the conterminous United States: A bioclimatic classification based on man. Annals of the Association of American Geographers, 56(1): 141-179

Wang Y F, Li X L, Cheng X P. 2020. Analysis of climate comfort for tourism in Kunming under background of healthy living destination. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 525(1): 012127

Yao X Y, Zhang M J, Zhang Y, Xiao H Y, Wang J X. 2021. Research on evaluation of climate comfort in Northwest China under climate change. Sustainability, 13(18): 10111

Zhou Y Z, Wang J L, Wang Y, Grigorieva E A. 2019. Estimation of travel climate comfort degree in the cross-border region between China and Russia based on GIS. Journal of Resources and Ecology, 10(6): 657

↓↓ 了解更多产业要闻 ↓↓

请将我设为星标★

来源：《时空信息学报》2024年第4期

编辑：李   娟

审核：余   青

独家：《时空信息学报》专栏

>>协会近期直播

>>协会通知

• 关于举办中国地理信息产业协会团体标准应用培训班的通知

• 关于开展地理信息科技成果评价工作的通知

• 关于征集2024年中国地理信息产业协会团体标准（第二批）的通知

• “我与地理信息产业”——中国地理信息产业协会成立三十周年征文启事

• 好书推荐丨《中国地理信息产业发展报告（2024）》正式出版！
  

• 关于缴纳会费的通知

• 全国无人机操控员训练机构及执照考试考点名单

• 关于开展地理信息产业投融资信息平台建设的通知

• 中国地理信息产业协会“创新之声”主题宣传活动征稿启事

• 关于组织关注协会公众号、指定通讯员及公众号征稿的通知

>>近期要闻

• 自然资源部印发通知要求深入学习宣传贯彻《习近平关于自然资源工作论述摘编》
  

• 徐冠华院士：科学精神之光——评《科技强国建设之路：实践与探索》
  

• 境外黑手伸向测绘领域，这些隐蔽手段你知道吗？
  

• 全国性行业协会商会第十二联合党委第一次党员代表大会在京召开
  

• 自然资源部：征集2025年度自然资源标准制修订工作计划建议

征稿启事

“企业家风采”“创新之声”“会员喜讯”“新品发布汇”“产学研合作”“国际市场”“专精特新”“科普”“预见2024”等主题宣传（专栏）进行中，欢迎投稿！

联系人：李娟 13370105015（微信）

邮箱：xc@cagis.org.cn

欢迎关注、分享！