独山港表层沉积物重金属潜在生态风险的Monte Carlo模拟
2016-07-26陈德慧许恒韬周青松宋伟华
陈德慧,许恒韬,钱 健,周青松,宋伟华
(国家海洋局 第二海洋研究所 工程海洋学重点实验室,浙江 杭州 310012)
独山港表层沉积物重金属潜在生态风险的Monte Carlo模拟
陈德慧,许恒韬,钱健,周青松,宋伟华
(国家海洋局 第二海洋研究所 工程海洋学重点实验室,浙江 杭州 310012)
摘要:基于沉积物重金属污染风险评估系统的不确定性和随机性,采用Monte Carlo模拟技术定量刻画沉积物重金属含量数据分布特征,并通过与潜在生态风险指数法的综合集成,评估了独山港海域表层沉积物重金属(Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Hg和As)的潜在生态风险水平。结果表明,港区中Cu、Pb和Zn为中等污染,Cd、Cr、Hg和As为轻微污染;综合污染指数Cd处于轻微污染的概率为38.32%,处于中等污染的概率为61.68%。所有7种重金属污染程度以及潜在生态风险指数RI均为轻微级。敏感性分析表明,Cu、Zn和Cr对Cd和RI起主导作用。
关键词:独山港;表层沉积物;重金属;潜在生态风险评价;Monte Carlo模拟
0引言
近海沉积物作为污染物的主要汇集场所,面临着不断增加的各种重金属污染压力,包括大气沉降、地质风化、生活与农业废水、矿藏开采、金属冶炼以及电子垃圾等[1-2]。由于重金属密度大,大部分水体中的重金属在被水流输送的过程中,当其负载量超过其输送能力时会随着其他污染源沉降到水底,累积在沉积物中。另外,沉积物中的重金属元素又可释放到水体中形成“二次污染”[3]。水体中重金属元素由于其毒性、持久性以及生物累积的特性[4-5],不仅威胁到水体生态环境健康,而且通过食物链向摄食等级更高的物种体内进行转移,并最终影响到人类健康[6]。因此,科学评估沉积物中重金属污染风险具有重要意义。
目前沉积物潜在生态风险评价中,应用较多的评价方法是HAKANSON[7]提出的潜在生态风险指数法(The Potential Ecological Risk Index,RI),该方法综合考虑了重金属的生态毒性及重金属区域背景值的差异,消除了区域差异影响,在国内外土壤、沉积物生态风险评价中得到广泛应用[8]。然而重金属含量和空间分布具有随机性和不确定性,重金属的生态危害效应也因生物种类和个体差异而存在不确定性[9]。因此,科学的方法应是从系统不确定性角度评估沉积物重金属污染风险。本研究将Monte Carlo模拟法(Monte Carlo simulation,MCS)应用于Hakanson潜在生态风险指数法中,以独山港区表层沉积物中Cu,Pb,Zn,Cr,Cd,Hg和As等7种重金属为对象,评估其潜在生态危害及风险性,并对各种重金属污染程度的敏感性进行分析,以期为沉积物重金属污染治理提供依据。
1材料与方法
1.1研究区概况
嘉兴港地处长江三角洲南翼、杭州湾北岸,背靠富饶的杭嘉湖平原和环太湖流域,紧临上海,是杭州湾北岸唯一的海上贸易通道,为浙江沿海四大主要港口之一,属国家一类开放口岸。而独山港区作为嘉兴港的三大港区(独山、乍浦、海盐)之一,位于平湖金丝娘桥至益山,紧邻上海金山石化总厂。港区主要分石化作业区(A区)、散杂货与多用途集装箱作业区(B区)、港口支持系统区(C区)和散货作业区(D区),另外包括进港航道锚地等(图1)。从自身资源来看,独山港区是浙北地区唯一的深水良港,区内拥有前沿水深13 m的海岸资源达12.6 km,可建3万至5万吨级码头43个,具有独特的海河陆联运条件,是开展集装箱喂给、分流的理想港址[10]。
根据《浙江省海洋功能区划(2011-2020年)》[11],独山港区处于嘉兴港口航运区,邻近的海洋功能区有九龙山休闲娱乐区和平湖农渔业区。港区长年有进出口货轮靠泊,2012年独山港区全年完成货物吞吐量为1 415万吨。装卸货种包括散杂货与多用途集装箱、液体化工原料等。进港航道外侧设有独山港区待泊、引航和联检锚地。
独山港区还有不少已批复待建的泊位,例如A区部分液体化工码头,施工期涉及施工船舶、施工栈桥、机械等钢构设备的投入使用。因此,施工期码头的施工机械与设备,船员、码头工人、施工人员的生活垃圾,码头冲洗废水以及钢制船体长期浸泡海水中重金属元素的析出、沉降,都会给港区及周边休闲旅游、农渔业生产带来重金属污染压力与健康风险。
1.2样品采集与分析
2012年4月,在独山港周边海域设置了16个沉积物调查站位,如图1所示。表层沉积物样品采用抓斗式采泥器采集,采集表层0~10 cm沉积物样品,用塑料勺从采泥器耳盖中取0~2 cm表层的泥样于聚乙烯袋中,样品采集、贮运、预处理和分析测定方法均按照《海洋监测规范》(GB17378-2007)[12-13]相关规定进行。主要检测仪器为原子荧光光度计(XGY1011A) 以及原子吸收分光光度计(AAnalyst800)。其中Cu、Pb和Zn分析采用火焰原子吸收分光光度法,Cr和Cd采用无火焰原子吸收分光光度法,Hg和As采用原子荧光法。样品分析过程中进行质量控制,同步测定近海海洋沉积物标准物质(GBW07314)和平行样,各重金属元素的相对标准偏差( RSD) 均小于5%。
图1 采样站位Fig.1 Sampling stations
1.3基于Monte Carlo模拟的潜在生态风险评价方法
1.3.1潜在生态风险指数法
Hakanson潜在生态风险指数法是土壤、沉积物等环境介质重金属污染风险研究中较为常用的评价方法,由瑞典科学家Hakanson于1980年提出,其计算公式为:
(1)
(2)
(3)
BPI=10%T灼烧量+TN
(4)
式中:T灼烧量为总灼烧量,TN为总含氮量。
表1 7种重金属Tir与的关系
1.3.2基于Monte Carlo 模拟的潜在生态风险评价
受调查海域站位数量以及实测数据离散性制约,依据实测数据的Hakanson风险评价方法无法准确估算整个调查海域的生态风险状况,即受到样本-总体关系的限制。样本数量偏少,统计量的分布情况无法明确得到,也便无从选取检验方法。而Monte-Carlo模拟法能在小样本情况下求得较精确的临界值。Monte Carlo模拟法具有2个主要的优点:第一是对样本的选择没有过高的要求;第二是统计量服从渐进分布而样本容量很小时,具有更高的精度[18]。基于此,引入Monte Carlo模拟法以解决沉积物重金属风险评价的小样本随机性问题。
Monte Carlo模拟法 (MCA)是目前解决风险评价中随机性和不确定性问题最有效的方法之一,能更加真实地反映风险分布情况。其核心原理是以大数定律和中心极限定理为基础,采用服从某种概率分布模型的大量随机抽样来模拟可能出现的现象[19]。美国环境保护署(USEPA)在风险分析政策中已将Monte Carlo模拟法定为风险分析的基本方法[20]。
基于Monte Carlo模拟法的生态风险评价的主要步骤可以概括为:(1)根据实测数据确定相应每种金属含量的概率分布模型;(2)在服从某种分布模型的前提下跟据实测数据分布情况模拟随机取值,生成新的随机重金属含量值;(3)统计分析随机输出结果,生成概率分布或累积概率分布并进行定量生态风险评价。
1.4图件制作与数据处理
采样站位的空间分布情况,使用Surfer 11软件绘制。Monte Carlo模拟、数据处理及图件生成均采用Oracle Crystal Ball软件。
2结果与分析
2.1重金属质量分数统计结果
2.2潜在生态风险评价
2.2.1评价标准
表2表层沉积物重金属含量统计特征
Tab.2Statistics values of heavy metal contents in surface sediments
统计值CuPbZnCdCrHgAs范围/(mg·kg-1)21.65~37.4927.61~39.54179.60~241.500.08~0.1353.57~73.370.03~0.063.90~8.88平均值/(mg·kg-1)29.24±4.5731.52±3.26209.28±18.810.11±0.0161.42±5.540.04±0.017.06±1.57中值/(mg·kg-1)29.2831.15204.000.1159.950.047.40CV(%)15.6310.348.9913.799.0316.2322.23偏度0.300.880.35-0.240.810.27-0.84峰度-0.040.71-0.79-0.600.300.36-0.07背景值/(mg·kg-1)[20]25.0026.0086.000.2074.000.2511.00概率分布模型StudentstBetaTriangularWeibullLognormalLogisticWeibull(29.24,2.65)(26.83,45,96,1.42,4.38)(167.47,203.60,256.74)(0.05,0.06,4.60)(61.50,5.78,47.16)(0.04,0.00)(6.06,13.78,10.06)AndersonDarling检验0.360.330.310.130.190.250.35
表3 污染程度等级划分标准
表4 风险程度等级划分标准
2.2.2潜在生态风险模拟与评价
表5 不同污染等级下Cif和Cd的概率分布
图2 综合污染指数(Cd)Monte Carlo模拟结果Fig.2 Monte Carlo simulated result of comprehensive pollution index(Cd)
图3 各重金属元素污染程度敏感性分析Fig.3 Sensitive analysis of pollution level for each heavy metals
%
图4 潜在生态风险指数(RI)的Monte Carlo模拟Fig.4 Monte Carlo simulation of potential ecological risk index(RI)
图5 各重金属元素潜在生态风险指数敏感性分析Fig.5 Sensitive analysis of potential ecological risk index of each heavy metals
3讨论
3.1沉积物重金属背景值的选择
研究某一区域沉积物重金属污染程度,对该区域相应重金属元素背景值的选取十分重要。而背景值应选取所在地在未受或受人类活动影响较小的土壤或沉积物,即土壤或沉积物尽可能接近天然构成时的重金属元素含量。但沉积物重金属背景值有很显著的地域性,在实际应用中,无法每次研究都对各个细化的研究区域作背景值测定,因此需要根据历史数据选取或估算相对适用自身所处研究区块的重金属背景值。
杭州湾以及周边海域,但不能代表独山港这一局部区域。
因此,综合其他学者相关研究成果,结合实际调查站位数据、独山港的地理位置、底质条件与港航功能特性,本研究选取1983年运河(杭州段)河床以下的地层污染元素值作为背景值[21]。
表7 独山港周边及其它区域沉积物重金属含量比较
3.2基于Monte Carlo模拟的潜在生态风险指数法
使用潜在生态风险指数法经Monte Carlo模拟预测,调查海域Cu、Pb和Zn为中度污染,其余4种元素为轻度污染(表5)。对综合污染指数Cd贡献度(所占百分比)前3位依次为Cu(46.80%)、Zn(23.90%)和Cr(17.30%);对潜在生态风险指数RI贡献度(所占百分比)前3位依次也为Cu(39.90%)、Zn(25.70%)和Cr(23.10%)。
而若不借助Monte Carlo模拟,直接根据测得的各站位重金属质量分数以及相关参数计算综合污染指数Cd以及潜在生态风险指数RI。求得各重金属参数对Cd贡献度所占比重前3位是Zn(34.84%)、Pb(17.36%)和Cu(16.74%);各重金属参数对RI贡献度所占比重前3位是Cd(34.84%)、As(18.22%)和Pb(13.36%)。
即无论是综合污染指数Cd还是潜在生态风险指数RI,用Monte Carlo模拟法得出的结论均是Cu、Zn和Cr三种元素占主导地位。而实测数据的计算表明Cd中贡献程度排前3位的元素依次为Zn、Pb和Cu,虽然相比模拟法Zn和Cu也位列其中,然而所占比例差别较大。实测数据直接计算的RI与模拟法计算结果相比差异更为明显,两者对RI的贡献程度占前3位的元素完全不同,模拟法结果为Cu、Zn和Cr,实测计算结果为Cd、As和Pb。可以发现由于使用Monte Carlo模拟的基础数据是实测值,因此得出的结果与直接使用实测数据的结论存在一定共性,但经过上万次模拟计算后,综合结论差别较大(例如潜在生态风险指数RI值)。由于实地监测取样存在随机性问题,并且获取的数据样本数偏少,实测的离散型数据无法直接构建统计模型,需要在实测数据的基础上,借助一定的统计方法构建相适应的函数分布,生成具有统计学意义的数据。理论上模拟演算次数越多,所得出的结论更能接近研究区域的真实情况。
3.3独山港重金属生态风险值的特殊性
独山港作为一个优良的港口,靠岸一侧是港池,往外是锚地,船舶货物吞吐量大,对港区水深要求较高,存在对港区底泥疏浚的现象,这可能是调查海域表层沉积物污染指数Cd和潜在生态风险指数RI数值偏低的原因之一。
除了港池疏浚的因素,另外可能因为独山港海域潮流急,表层沉积物易被冲刷,无法长期处于稳定状态而沉积。加之浙北海域底泥中含沙量偏高(实际采样过程中,独山港海域流速大,沉积物采集难度大,且整体泥质偏硬,各站位有不同程度的含沙浮泥)。上述两个因素同样也制约了独山港海域沉积物的富集,这也可能是导致该海域Cd值和RI值偏低的原因。
4结论
本文尝试对嘉兴独山港海域沉积物进行污染综合指数潜在生态风险评价,借助Monte Carlo模拟法对相应的离散型数据模拟,构建服从一定概率分布的连续型函数,在充分体现实测数据信息的前提下,同时又解决了风险评价体系中随机性和不确定性问题,使得出的结论更具有科学性、合理性和区域代表性。
参考文献(References):
[1] PAN K, WANG W X. Trace metal contamination in estuarine and coastal environments in China[J]. Science of the Total Environment,2011,doi:10.1016/j.scitotenv.2011.03.013.
[2] WANGER A, BOMAN J. Biomonitoring of trace elements in muscle and liver of freshwater fish [J].Spectrochimica Acta Part B,2003,58(12):2 215-2 226.
[3] CHAPMAN P M, WANG F, ADAMS W J, et al. Appropriate applications of sediment quality values for metals and metalloids[J]. Environmental Science & Technology,1999,33(22):3 937-3 941.
[4] JIANG Xia, WANG Wen-wen, WANG Shu-hang, et al. Initial identification of heavy metals contamination in Taihu Lake, a eutrophic lake in China[J]. Journal of Environmental Sciences,2012,24(9):1 539-1 548.
[5] VAROL M. Assessment of heavy metal contamination in sediments of the Tigris River (Turkey) using pollution indices and multivariate statistical techniques[J]. Journal of Hazardous Materials,2011,195(1):355-364.
[6] FUNG C N, LAM J C W, ZHENG G J, et al. Mussel-based monitoring of trace metal and organic contaminants along the east coast of China using Pernaviridis and Mytilusedulis [J]. Environ Pollut,2004,127(2):203-216.
[7] HAKANSON L. An ecological risk index for aquatic pollution control—A sedimentological approach[J]. Water Research,1980,14(8):975-1 001.
[8] MA De-yi, WANG Ju-ying.Evaluation on potential ecological risk of sediment pollution in main estuaries of China[J]. China Environmental Science,2003,23(5):521-525.
马德毅,王菊英.中国主要河口沉积物污染及潜在生态风险评价[J].中国环境科学,2003,23(5):521-525.
[9] LI Ru-zhong, PAN Cheng-rong, XU Jing-jing, et al. Application of potential ecological risk assessment model based on Monte Carlo simulation[J]. Research of Environmental Sciences,2012,25(12):1 336-1 343.
李如忠,潘成荣,徐晶晶,等.基于Monte Carlo模拟的潜在生态危害指数模型及其应用[J].环境科学研究,2012,25(12):1 336-1 343.
[10] OU li. Jiaxing Port: A hotly contested spot for supply of goods[N]. China Water Transport,2013-07-24(5).
欧丽.嘉兴港:货源必争之地[N].中国水运报,2013-07-24(5).
[11] The People’s Government of Zhejiang Province. Zhejiang marine functional zoning(2011-2020)[EB/OL]. Hangzhou: The People’s Government of Zhejiang Province,2012-10[2013-10].http://www.zjoaf.gov.cn/attaches/2013/03/04/2013030400007.pdf.
浙江省人民政府.浙江省海洋功能区划(2011-2020)[EB/OL].杭州:浙江省人民政府,2012-10[2013-10].
http://www.zjoaf.gov.cn/attaches/2013/03/04/20130304 00007.pdf.
[12] GB 17378.3-2007 The specification for marine monitoring Part 3: Sample collection, storage and transportation[S].2008.
GB 17378.3-2007 海洋监测规范第3部分:样品采集、贮存与运输[S].2008.
[13] GB 17378.5-2007 The specification for marine monitoring Part 5: Sediment analysis[S].2008.
GB 17378.5-2007 海洋监测规范第5部分: 沉积物分析[S].2008.
[14] FANG Ming, WU You-jun, LIU Hong, et al. Distribution, sources and ecological risk assessment of heavy metals in sediments of the Yangtze River estuary[J]. Acta Scientiae Circumstantiae,2013,33(2):563-569.
方明,吴友军,刘红,等.长江口沉积物重金属的分布、来源及潜在生态风险评价[J].环境科学学报,2013,33(2):563-569.
[15] LI Fei, XU Min. Source characteristics and contamination evaluation of heavy metals in the surface sediments of Haizhou Bay[J]. Chinese Journal of Environmental Science,2014,35(3):1 035-1 040.
李飞,徐敏.海州湾表层沉积物重金属的来源特征及风险评价[J].环境科学,2014,35(3):1 035-1 040.
[16] Zhejiang Provincial Ocean and Fisheries Bureau.Zhejiang marine environment bulletin(2012)[EB/OL]. Hangzhou: Zhejiang Provincial Ocean and Fisheries Bureau.2015-04[2015-05].http://www.zjoaf.gov.cn/attaches/2015/04/02/2015040200013.pdf.
浙江省海洋与渔业局.2012年浙江省海洋环境公报[EB/OL].杭州:浙江省海洋与渔业局,2015-04[2015-05].http://www.zjoaf.gov.cn/attaches/2015/04/02/2015040200013.pdf.
[17] XU Zheng-qi, NI Shi-jun, TUO Xian-guo, et al. Calculation of heavy metals’ toxicity coefficient in the evaluation of potential ecological risk index[J].Environmental Science and Technology,2008,31(2):112-115.
徐争启,倪师军,度先国,等.潜在生态危害指数法评价中重金属毒性系数计算[J].环境科学与技术,2008,31(2):112-115.
[18] ZHOU Yong. The method of Monte-Carlo simulation test and its advantage[J]. Journal of Xianning University,2008,28(6):4-7.
周涌.Monte-Carlo模拟检验法优点分析[J].咸宁学院学报,2008,28(6):4-7.
[19] SALGOT M, HUERTAS E, WEBER S, et al. Water reuse and risk: Definition of key objectives [J]. Desalination,2006,187(3):29-40.
[20] LIU Xiao-wei, HE Ying, ZHAO Yu-jie,et al. Risk assessments for heavy metals in agri-foods[J]. Journal of Agro-environment Science,2007,26(1):15-18.
刘潇威,何英,赵玉杰,等.农产品中重金属风险评估的研究进展[J].农业环境科学学报,2007,26(1):15-18.
[21] HE Yun-feng, ZHU Guang-wei.Study on the ecological risk of the sediment from the Hangzhou section of the Grand Canal, China, with potential ecological risk index[J]. Journal of Zhejiang University:Agriculture& Life Sciences,2002,28(6):669-674.何云峰,朱广伟.运河(杭州段)沉积物中重金属的潜在生态风险研究[J].浙江大学学报:农业与生命科学版,2002,28(6):669-674.
[22] LI Ru-zhong, XU Jing-jing, JIANG Yan-min, et al. Fraction distribution and ecological risk assessment of soil heavy metals in the riparian zone of Huixi Stream in Tongling City[J]. Research of Environmental Sciences,2013,26(1):88-96.
李如忠,徐晶晶,姜艳敏,等.铜陵市惠溪河滨岸带土壤重金属形态分布及风险评估[J].环境科学研究,2013,26(1):88-96.
[23] LI Lian-fang, ZENG Xi-bai, LI Guo-xue, et al. Heavy metal pollution of Wenyu River sediment and its risk assessment[J]. Acta Scientiae Circumstantiae,2007,27(2):289-297.
李莲芳,曾希柏,李国学,等.北京市温榆河沉积物的重金属污染风险评价[J].环境科学学报,2007,27(2):289-297.
[24] PEKEY H, KARAKA D, AYBERK S, et al. Ecological risk assessment using trace elements from surface sediments of Izmit Bay ( Northeastern Marmara Sea) Turkey[J]. Marine Pollution Bulletin,2004,48(9/10):946-953.
[25] ZHANG Zhi-zhong, LI Shuang-lin, DONG Yan-xiang, et al. Deposition rate and geochemical characters of sediments in Zhejiang offshore[J]. Marine Geology & Quaternary Geology,2005,25(3):15-24.
张志忠,李双林,董岩翔,等.浙江近岸海域沉积物沉积速率及地球化学[J].海洋地质与第四纪地质,2005,25(3):15-24.
[26] CHAI Xiao-ping, HU Bao-lan, WEI Na, et al. Distribution, sources and assessment of heavy metals in surface sediments of the Hangzhou Bay and its adjacent areas[J]. Acta Scientiae Circumstantiae,2015,35(12):3 906-3 916.
柴小平,胡宝兰,魏娜,等.杭州湾及邻近海域表层沉积物重金属的分布、来源及评价[J].环境科学学报,2015,35(12):3 906-3 916.
[27] Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China (leading), China National Environmental Monitoring Centre (chief editor).Background values of soil elements in China[M]. Beijing: China Environmental Science Press,1990:316,330-331,342,354,366,378.
国家环境保护局主持,中国环境监测总站主编.中国土壤元素背景值[M].北京:中国环境科学出版社,1990:316,330-331,342,354,366,378.
[28] YANG Yao-fang, CAO Wei, ZHU Zhi-qing, et al. Accumulation and potential ecological risk of heavy metals in surface sediments of the Hangzhou Bay[J]. Ocean Development and Management,2013,30(1):51-58.
杨耀芳,曹维,朱志清,等.杭州湾海域表层沉积物中重金属污染物的累积及其潜在生态风险评价[J].海洋开发与管理,2013,30(1):51-58.
收稿日期:2015-07-23修回日期:2016-03-16
基金项目:国家自然科学基金项目资助(41176142)
作者简介:陈德慧(1987-),男,浙江温岭市人,工程师,主要从事海洋环境与生态学方面的研究。E-mail:kurtcjl@126.com
中图分类号:X55
文献标识码:A
文章编号:1001-909X(2016)02-0065-10
Doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.02.009
Monte Carlo simulation on potential ecological risk evaluation of heavy metals in surface sediments from adjacent waters of Dushan Port,Jiaxing
CHEN De-hui, XU Heng-tao, QIAN Jian, ZHOU Qing-song, SONG Wei-hua
(KeyLaboratoryofEngineeringOceanography,SecondInstituteofOceanography,SOA,Hangzhou310012,China)
Abstract:The uncertainties and randomness are the most general issues existing in the risk assessment of heavy metals in sediments, the Monte Carlo technique was introduced for simulating the Hakanson potential ecological risk index, in order to make the risk assessment more scientific and rational. Potential ecological risk assessment modified with the Monte Carlo technique was used to analyze the ecological risk of heavy metals (Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Hg、As) in surface sediments from adjacent waters of Dushan Port. The results show that the pollution degrees of Cu, Pb and Zn are medium contaminated, while others belongs to slight contaminated. The results also illuminate that the probabilities for slight degree and medium degree pollution levels of Cd (the comprehensive pollution index) are 38.32% and 61.68% respectively.As for the ecological risk, all of 7 heavy metals and RI(the potential ecological risk index) are at a slight risk 1evel. The sensitive analyses indicate that Cu、Zn and Cr play leading roles in Cd and RI.
Key words:Dushan Port; surface sediment; heavy metal; potential ecological risk evaluation; Monte Carlo simulation
陈德慧,许恒韬,钱健,等.独山港表层沉积物重金属潜在生态风险的MonteCarlo模拟[J].海洋学研究,2016,34(2):65-74, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.02.009.
CHEN De-hui, XU Heng-tao, QIAN Jian,et al. Monte Carlo simulation on potential ecological risk evaluation of heavy metals in surface sediments from adjacent waters of Dushan Port, Jiaxing[J]. Journal of Marine Sciences, 2016,34(2):65-74, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.02.009.