氨化秸秆还田对土壤孔隙结构的影响

丁奠元， 冯 浩,3*， 赵 英， 杜 璇

(1西北农林科技大学水利与建筑工程学院， 陕西杨凌 712100; 2西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院， 陕西杨凌712100; 3中国科学院水利部水土保持研究所， 陕西杨凌 712100; 4西北农林科技大学资源环境学院， 陕西杨凌 712100)



氨化秸秆还田对土壤孔隙结构的影响

丁奠元1,2， 冯 浩1,2,3*， 赵 英2,4， 杜 璇1,2

(1西北农林科技大学水利与建筑工程学院， 陕西杨凌 712100; 2西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院， 陕西杨凌712100; 3中国科学院水利部水土保持研究所， 陕西杨凌 712100; 4西北农林科技大学资源环境学院， 陕西杨凌 712100)

【目的】土壤孔隙性质是土壤结构性的反映，直接影响着土壤的肥力和水分有效性。定量研究氨化秸秆还田对土壤不同大小等级孔隙数量和孔隙分布的影响，可以为土壤培肥提供科学依据。【方法】采用室内试验方法，设置氨化秸秆加入量为土壤总质量的 0(CK)、 0.384%(S1)、 0.575%(S2)、 0.767%(S3)4个处理，室内培养。在培养0、60、120和180 d，取样测定土壤水分特征曲线(SWRC)数据，利用双指数土壤水分特征曲线模型(DE模型，Double-exponential water retention equation)，分析氨化秸秆对土壤剩余孔隙、基质孔隙和结构孔隙的影响; 基于DE模型的微分函数，探究不同氨化秸秆处理对土壤孔隙分布的影响。【结果】不同处理的土壤水分特征曲线SWRC实测值和DE模型模拟值之间的均方根误差介于0.0036和0.0041 cm3/cm3之间，R2介于0.998和0.999之间，土壤含水量模拟值和实测值非常接近1 ∶1，表明DE模型可以准确反映添加氨化秸秆后土壤含水量随吸力的变化规律，较准确地估算土壤不同大小等级孔隙数量变化。培养120 d内，氨化秸秆对土壤剩余孔隙、基质孔隙和结构孔隙影响不显著; 培养180 d时，各处理土壤结构孔隙度表现出随着氨化秸秆添加量的增加而增加的趋势; 此时S3对土壤剩余孔隙影响不显著，显著减小了土壤的基质孔隙度(P<0.05)，极显著地增加了土壤的结构孔隙度(P<0.01)。在孔隙分布中，氨化秸秆促进了土壤已有孔隙向较大孔隙的发育，显著增加了土壤结构孔隙分布数量; 随着氨化秸秆添加量的增加，土壤结构孔隙的分布数量越大，且峰值出现的越早。氨化秸秆增加了土壤中有机质含量; 土壤结构孔隙和总孔隙均与有机质含量呈显著的正相关关系(P<0.05); 有机质可以黏结团聚土壤的矿物颗粒，有效地促进了土壤结构孔隙的发育; 氨化秸秆对土壤孔隙的影响随着时间的进行越来越明显。【结论】氨化秸秆增加了土壤中有机质含量，促进了土壤孔隙结构的发育，增加了土壤的结构孔隙度和总孔隙度，这对改良和培肥土壤、改善土壤耕性具有重要意义。

氨化秸秆; 土壤孔隙; 土壤孔隙分布; 结构孔隙; 基质孔隙

农作物秸秆是农业生产中的主要废弃物之一，资源丰富，含有丰富的氮、磷、钾和微量元素成分。秸秆直接还田有利于提高土壤肥力[1-2]，改善土壤理化性状[3-5]，提高作物产量[6-7]。但是直接还田的秸秆分解缓慢，其肥效发挥作用也慢，容易诱发病虫害，并且产生与作物争氮的问题[8-9]。秸秆氨化技术可以有效地降低秸秆的C/N，降低秸秆中的纤维素和半纤维素含量[10]，加快秸秆的腐解速度[11-12]，是一种能够充分发挥秸秆改良土壤结构与土壤水分性状的综合措施[13]。对于氨化秸秆还田，前人的研究多集中在氨化秸秆处理对土壤的水力学特性[13-14]、养分保持特性[15]、团聚体特性[16-17]以及农田土壤水分变化特征[18]的影响上，对于氨化秸秆如何影响土壤孔隙结构、改变土壤的孔隙分布的研究鲜有报道。然而土壤孔隙性质作为土壤其它性质的基础，反映了土壤结构性，直接影响了土壤的肥力和水分状况[19]。鉴于以上研究现状，为了深入研究氨化秸秆对土壤孔隙性质影响，笔者通过室内试验，基于双指数土壤水分特征曲线模型[20](DE, the double-exponential water retention equation)，探究不同用量氨化秸秆在不同培养时间内对土壤孔隙结构及其分布的影响，以期为氨化秸秆改良农田土壤孔隙性质提供理论依据。

1　材料与方法

1.1试验材料

试验在西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院进行，供试土壤源自陕西三原西张示范田20—40 cm 土层土壤，平均容重为1.30 g/cm3，风干碾碎后，过2 mm筛备用。土壤中有机质为25.9 g/kg、碱解氮92.7 mg/kg、有效磷(P2O5) 59.9 mg/kg、速效钾(K2O) 523.9 mg/kg，供试土壤属于高等肥力塿土，质地为粉砂壤土，其中砂粒(20.05 mm)7.47%、粉粒(0.050.002 mm)85.97%、黏粒(<0.002 mm)6.56%。

本试验以前茬小麦秸秆为主要原料(小麦秸秆的C/N 为85.06)，首先将秸秆粉碎成粉末，为保证材料的一致性，将粉末状秸秆过 1 mm 筛备用; 将5%的尿素溶液均匀喷洒在秸秆上，搅拌均匀后，放入密闭容器内，将密闭容器放入恒温人工气候箱内，温度控制在40℃±2℃，培养48 h后取出，进行试验，此时氨化后秸秆的C/N 为35.6。

1.2试验设计与测定项目

试验设置4个处理，其中以不添加氨化秸秆为对照处理(CK)，其余氨化秸秆处理分别为秸秆还田总量的 50%(S1)、75%(S2)、100% (S3)，即各处理加入氨化秸秆量(湿重)分别占土壤总质量的 0%、0.384%、0.575%、0.767%。

装土容器采用直径10 cm、 高35 cm的PVC管，装土高度为30 cm。为保证各处理土壤与氨化秸秆充分完全混合，每6 cm为一层计算土壤质量(共5层)，每层土壤分别与对应质量的氨化秸秆充分搅拌混合，分层填装到PVC管中。通过捣锤控制土壤的紧实度，控制其容重为1.3 g/cm3。装土之前PVC管底部用细纱布封闭，管内均匀涂抹薄层凡士林，管底部放一层滤纸，并且每次装土前必须保证下层土壤表面打毛。

各处理土柱吸水至饱和后，放入恒温人工气候箱里进行培养(气候箱底座放有塑料薄膜，防止土柱水分流出)。为了模拟夏玉米季节的高温多雨的生长环境，培养箱温度设置为35℃±2℃，相对湿度为70%。

培养过程中依据CK处理的含水量变化控制灌水，每天定时对CK处理土柱称重，当其含水量低于80%田间持水量(060 d为28.8%，60120 d为20.8%，120180 d为17.4%)，对所有土柱进行灌水，将土柱吸水饱和后继续放入恒温人工气候箱里继续进行培养。每个处理设12个重复，共48个土柱，试验历时6个月。

在培养0、60、120和180 d时，每个处理分别取出3个土柱，用环刀法从土柱取土(取土深度510 cm)，用离心机(HITACHI himac CR21GII)测定土壤水分特征曲线(20、30、50、100、300、500、700、1000、1200和1500 kPa); 与此同时，测定土壤容重，并利用土壤密度推求土壤总孔隙度。

1.3数据分析方法

根据土壤孔隙的性质和大小，土壤孔隙从小到大依次可以分为剩余孔隙(residual pore)、基质孔隙(matrix pore)，结构孔隙(structural pore)和大孔隙(macro-pore)[20-21]。剩余孔隙为土壤中极微小的孔隙，基质孔隙为土壤矿物颗粒之间的孔隙，结构孔隙为土壤微、小团聚之间的孔隙[20]。根据以上孔隙分类，Dexter等[20]提出双指数土壤水分特征曲线模型(DE模型)，表达式如下:

(1)

式中，θ为土壤体积含水量(cm3/cm3);C、A1和A2分别表示土壤的剩余孔隙度(%)、基质孔隙度(%)和结构孔隙度(%， 此处包括大孔隙);h1和h2分别为A1和A2排空水时对应的土壤吸力(hPa);e为自然常数。DE模型作为一个能够反映土壤不同等级孔隙数量的土壤水分特征曲线(SWRC)模型，已经得到较广泛的应用研究[22-24]。

假设土壤在失水过程是从大孔隙到小孔隙依次进行，且在土壤中水的接触角为0°。孔隙的吸力h(hPa)和孔隙半径r(cm)存在以下关系[25-26]:

(2)

式(2)表明，土壤孔隙的半径跟吸力成反比例关系，即较小吸力对应土壤较大孔隙，较大吸力对应土壤较小孔隙。SWRC 的微分函数与土壤的孔隙分布密切相关[27]，SWRC可以表示土壤孔隙数量的累积量与土壤孔隙吸力之间的关系。根据这种关系，SWRC的微分函数就可以表示土壤孔隙数量分布与土壤孔隙吸力之间的关系。通过式(2)换算，SWRC的微分函数可以反应土壤不同大小孔隙的数量分布情况。

DE模型的微分函数为:

(3)

通过单峰或者双峰曲线，DE模型的微分函数可以较好反应土壤孔隙分布的变化特征[20]。本研究基于Origin© 8.0(OriginLab Corporation, Northampton, MA, U.S.A.)利用DE模型对实测的不同氨化秸秆处理的SWRC进行拟合，验证DE模型对土壤SWRC模拟效果; 并在此基础上估算、对比氨化秸秆对土壤剩余孔隙度、基质孔隙度和结构孔隙度的影响; 将DE模型的参数代入式(3)中，探究不同氨化秸秆处理对土壤孔隙分布的影响。

试验中采用Excel 2010、SPSS 15.0和SigmaPlot 10.0分别对数据进行处理、分析和作图。

2　结果与分析

2.1DE模型的验证

前人对DE模型SWRC的模拟效果已经进行了大量的验证[22-24]，土壤施加氨化秸秆后，DE模型依然能够较好地模拟土壤SWRC(图1)，不同处理的SWRC的实测值和DE模型模拟值之间的均方根误差介于0.0036和0.0041 cm3/cm3之间，R2介于0.998和0.999之间，土壤含水量的模拟值和实测值非常接近1 ∶1的线(图2)，这表明DE模型不仅可以准确地反映添加氨化秸秆后土壤含水量随吸力的变化规律，还可以较准确地估算土壤不同大小等级孔隙数量变化。

2.2氨化秸秆对土壤不同大小等级孔隙数量的影响

土壤的剩余孔隙在培养开始(0 d)时，各处理差异很小(图3 a)，S2和S3处理的剩余孔隙度略大于CK和S1处理; 培养60 d时，与培养0 d相比，各处理剩余孔隙度均增大，其中CK达到显著性差异(P<0.05)，此时S1的值最小，其它处理相差很小; 培养120 d的剩余孔隙度和培养60 d的相差不大，剩余孔隙度总体上表现出随着氨化秸秆添加量的增多而减小的趋势; 培养180 d时，与培养120 d时相比，CK处理的剩余孔隙变化不大，而S1、S2和S3处理的剩余孔隙度均减小，剩余孔隙度更明显地表现出随着氨化秸秆添加量的增多而减小的趋势。土壤剩余孔隙在不同培养时间内、不同处理之间均没有达到显著性差异。

土壤的基质孔隙在培养0 d时，各处理之间差异很小(图3 b)，S3处理的值略大于其它处理; 培养60 d时，与培养0 d时相比，各处理的基质孔隙度均显著性增加(P<0.05)，处理之间差异不明显; 培养120 d的基质孔隙度和培养60 d时的差异很小，处理之间差异也不显著; 培养180 d时，与培养120 d时相比，CK和 S2基质孔隙度变化不大，而S1和S3的基质孔隙度均减小，其中S3达到了显著性差异(P<0.05); 此时，与CK相比，S3 的基质孔隙度显著减小(P<0.05)。

图3　不同大小等级土壤孔隙随培养时间的变化Fig.3　Changes of different sizes of soil pores with the duration of incubation[注(Note): 柱上不同小写字母表示同一时间不同处理在5%水平上差异显著The different small letters above the bars mean significant differences among treatments at the same duration of incubation at the 5% level.]

土壤的结构孔隙在培养0 d时，各处理之间差异不显著(图3 c)，S3处理的值较其它略小; 培养60 d时，与培养0 d相比，各处理的结构孔隙度均极显著地减小(P<0.01)，与CK相比，S1、S2和S3结构孔隙度均较大，其中，S1达到了显著性差异(P<0.05); 培养120 d时，各处理之间土壤结构孔隙度差异不显著，其中S3结构孔隙较大; 培养180 d时，与培养120 d时相比，CK、S1和S2的土壤结构孔隙度均显著性减小(P<0.05)，S3的变化不大; 各处理结构孔隙度表现出随着氨化秸秆添加量的增加而增加的趋势，其中，S3同其它处理相比，极显著地增加了土壤的结构孔隙度(P<0.01)。

土壤总孔隙在培养0 d时，S2和S3略大于CK和S1(图3 d); 培养60 d时，与培养0 d相比，各处理土壤总孔隙度均极显著减小(P<0.01)，其中S1和S2的总孔隙度大于CK和S3; 培养120 d时，与培养60 d时相比，S1和S2的总孔隙度略为减小，而CK和S3的总孔隙度显著增大(P<0.05); 培养180 d时，与培养120 d时相比，各处理的总孔隙度显著减少(P<0.05)，此时与CK相比，S1的总孔隙度略小，S2和S3的总孔隙度较大。土壤总孔隙度在不同处理之间均没有达到显著性差异。

2.3氨化秸秆对土壤孔隙分布影响

氨化秸秆各处理的土壤孔隙分布在不同培养时期均呈现明显双峰变化(图4)。对于DE模型微分函数的双峰曲线，由式(1)和(3)可以得出，第一个峰的范围表示土壤结构孔隙的分布，第二个峰的范围表示土壤基质孔隙的分布，峰值(最大值)出现的位置表示土壤孔隙分布的集中位置，处理峰值出现越早(h越小)，说明此处理土壤孔隙分布越偏向大孔隙。

在培养0 d时(图4a)，各处理间土壤结构孔隙和基质孔隙分布没有显著差异，此时氨化秸秆处理对土壤孔隙分布影响不大。培养60 d时(图4b)，对于土壤结构孔隙(第一个峰的范围内)，S1处理的孔隙分布数量最多，分布范围最大，其次是S2处理; 峰值出现的位置(h的大小)为S2

培养120 d时(图4 c)，对于土壤结构孔隙，S3孔隙分布数量和分布范围显著地大于其它处理，但相对于CK处理，S1、S2和S3孔隙分布的峰值均推迟出现; 对于土壤基质孔隙，各处理孔隙数量差别不大，CK处理的峰值较早出现，氨化秸秆处理峰值推迟出现。在培养180 d时(图4 d)，对于土壤结构孔隙，氨化秸秆处理的孔隙分布数量和分布范围均大于CK处理，随着氨化秸秆添加量的增加，孔隙的分布数量越大，且峰值出现的越早; 对于土壤基质孔隙，CK处理的孔隙分布数量均大于氨化秸秆处理，此时S3处理孔隙分布数量最少，但此时氨化秸秆处理峰值均早于CK处理出现，峰值出现的位置为S3

图4　不同氨化秸秆处理土壤孔隙分布随培养时间的变化Fig. 4　Changes of soil pore distribution in different ammoniated straw treatments with duration of incubation

3　讨论

土壤中施加氨化秸秆以后，DE模型依然能够较好的模拟其土壤水分特征曲线，表明DE模型对添加土壤改良剂的土壤具有良好的适用性。与此同时，DE模型也较好的反映了氨化秸秆对不同等级土壤孔隙数量和分布的影响，因此，DE模型可以作为一个有效估算和评价土壤孔隙结构的工具。

从0 d到60 d内，各处理在经过交替性膨胀、收缩、团聚后，土壤的剩余孔隙和基质孔隙均增大，土壤的结构孔隙明显减小，原因可能是培养过程中有机质迅速矿化，较高的含水量使得表层土壤对下层土壤存在一定的压实作用，这种压实作用在土壤培养初期(60 d以内)作用较明显，增大了土壤的剩余孔隙和基质孔隙，减小了土壤结构孔隙。这与Dexter[20]等的研究结论一致，土壤的压实作用主要减小的是土壤的结构孔隙。随着试验的进行(60 d以后)，土壤的有机质继续矿化，压实作用逐渐减小，而氨化秸秆的作用逐渐加强，使得土壤剩余孔隙和基质孔隙相对CK处理减小(图3 a和b)，而结构孔隙明显增加(图3 c)。

土壤孔隙分布影响着土壤中水、肥、气、热等肥力因素的变化与供应状况，是农业生产上是非常重要的土壤物理属性指标[19]。培养180 d时，氨化秸秆对土壤孔隙分布的影响非常明显，不仅使得土壤的结构孔隙数量增多，还使得结构孔隙和基质孔隙峰值显著提前。这表明氨化秸秆施入土壤中，整体上促进了土壤孔隙结构的发育，使得已有土壤孔隙向更大孔隙发展。

大量研究表明，秸秆还田可以有效地增加土壤中的有机质含量[5,28]，并且促进土壤中微生物的生长[29]。土壤孔隙度跟土壤的紧实度密切相关，Soane[30]总结土壤中有机质对土壤紧实度的影响得出，土壤有机质存在长链分子，这种分子能够有效地束缚和黏结矿物颗粒，促进土壤团聚结构的形成和发育; 同时，土壤有机质有效地促进了土壤微生物的生长，微生物的菌丝可以有效的黏结土壤的矿物颗粒，促进新的土壤结构的形成，影响土壤的紧实度。在土壤有机质和微生物的共同作用下，氨化秸秆加强了土壤颗粒团聚作用，加快了土壤孔隙结构的形成，促进了土壤已有孔隙向更大孔隙发育。

为了进一步分析氨化秸秆对土壤孔隙的影响，本研究分析了土壤剩余孔隙度、基质孔隙度、结构孔隙度和总孔隙度随土壤有机质的变化情况(图5)。通过分析发现，土壤的剩余孔隙和基质孔隙与有机质含量没有显著相关关系(图5 a和b)，而土壤结构孔隙和总孔隙均与有机质含量呈显著的正相关关系(图5 c和d，P<0.05)。由此可以推测，氨化秸秆施入土壤中以后，增加了土壤中有机质含量，增加了微生物的数量和活性，加强了土壤的矿物颗粒之间的黏结和团聚作用，有效地促进了土壤团聚结构[16-17]和孔隙结构发育，通过增加土壤的结构孔隙，进而增加了土壤的总孔隙。

图5　培养时间内不同等级土壤孔隙随土壤有机质含量的变化Fig. 5　Change of different sizes of soil pores with soil organic matter content during incubation

Kutilek[21]指出结构孔隙中的水分运动形式为优先流(preferential flow)，根据毛管孔隙和非毛管孔隙的定义，结构孔隙属于土壤非毛管孔隙。本研究中土壤施入氨化秸秆，极显著地增加了土壤的结构孔隙，促进了土壤非毛管孔隙的发育，这与李凤博等[31]研究结果一致。土壤非毛管孔隙的增加，有助于提高土壤蓄水性能[32]，增强土壤的通透性[33]和渗透性[34]。因此土壤中施加氨化秸秆，对于增加土壤水分的入渗量[14]，调节土壤水分状况[16]，补给作物根层水分，促进作物根系生长[35]具有重要意义。

本试验着重研究短期(180 d)内氨化秸秆对土壤孔隙结构的影响，氨化秸秆对土壤其它物理化学性质的影响(土壤的导水率、微生物生长和养分的保持特性等)，以及大田中氨化秸秆对土壤的改良作用，还需要进一步研究。

4　结论

土壤中施加氨化秸秆，可以促进土壤孔隙的进一步发育，整体上促进了土壤已有孔隙向更大孔隙发展; 通过增加土壤中有机质含量，黏结团聚土壤的矿物颗粒，氨化秸秆有效地促进了土壤结构孔隙的发育，进而增加了土壤的总孔隙度，同时氨化秸秆对土壤孔隙的影响随着时间的进行越来越明显。因此，氨化秸秆还田在改良和培肥土壤、改善土壤耕性、提高农田土壤水分利用效率和提高旱地农业生产潜力上具有重要的应用价值。

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Effect of ammoniated straw returning on soil pore structure

DING Dian-yuan1,2, FENG Hao1,2,3*, ZHAO Ying2,4, DU Xuan1,2

(1CollegeofWaterResourceandArchitecturalEngineering,NorthwestAgricultureandForestryUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China; 2InstituteofWaterSavingAgricultureinAridAreasofChina,NorthwestAgriculturalandForestUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China; 3InstituteofWaterandSoilConservation,ChineseAcademyofSciencesandMinistryofWaterResources,Yangling,Shaanxi712100,China; 4CollegeofNaturalResourcesandEnvironment,NorthwestAgricultureandForestryUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

【Objectives】 Property of soil pores reflects the adaptability of soil structure. Addition of organic materials into soil can improve soil structure, soil permeability, soil water holding capacity and nutrient retention capacity. The objective of this study was to investigate effects of addition of ammoniated straw on soil pore distribution and soil pore structure, especially soil total porosity, residual porosity, matrix porosity and structural porosity relative to amounts of ammoniated straw addition. 【Methods】 Incubation method was used and the ammoniated straw was added in percentages to the soil weight 0% (CK), 0.384% (S1), 0.575% (S2) and 0.767% (S3)). In 0, 60, 120 and 180 d of incubation, soil water content were measured and soil water retention curve (SWRC) were set up. Based on SWRC, the double-exponential water retention equation (DE model) was used to calculate soil residual porosity, matrix porosity and structural porosity, with which to evaluate effects of ammoniated straw on various grades of soil porosities. Meanwhile, the differential equation of the DE model was used to calculate distributions of different soil pores. 【Results】The root mean square errors of the measured and estimated SWRCs vary in the range between 0.0036 and 0.0041 cm3/cm3, the coefficients of determination R2vary in the range between 0.998 and 0.999, and the measured and estimated water contents of SWRC are close to the line of 1 ∶1, which indicates that the DE model is good enough to be used to fit the measured SWRCs of soils mixed with ammoniated straw and to efficiently estimate the changes of different soil porosities with time. The ammoniated straw has less effect on the soil residual, matrix and structural porosities within 120 d. On the 180 d, the soil structural porosities are increased with the increase of ammoniated straw. Meanwhile, the S3 treatment has less effect on the soil residual pore, significantly decreases the soil matrix porosities (P<0.05) and significantly increases the structural porosities (P<0.01). All the treatments with ammoniated straw significantly increase the ranges and quantity of soil structural pores compared with CK on the 180 d. The quantity of soil structural pores is increased with the increase of ammoniated straw in the soil pore distribution, and the peak value of soil structural pores in the soil pore distribution is moved forward with the increase of ammoniated straw. The ammoniated straw significantly promotes soil pores tending to bigger ones, and the effect could be enhanced with the increase of the ammoniated straw. In addition, the ammoniated straw could increase the soil organic matter content. There is a significant positive correlation between the soil organic matter content and the soil structural porosity and as well as the soil total porosity. The relationships between the soil organic matter content and the soil residual or matrix porosities are unclear. The ammoniated straw promotes the development of soil pore structure by increasing soil organic matter content that could bond and aggregate soil particles. The ammoniated straw increases the soil total porosity by increasing soil structural porosity, and the effect becomes more significant with the time. 【Conclusions】 The ammoniated straw could promote the development of soil pore structure by increasing soil organic matter content, and significantly increase soil structural porosity and total porosity, which is of great significance in improving soil fertility and soil workability.

ammoniated straw; soil pore; soil pore distribution; soil structural pore; soil matrix pore

2015-03-11接受日期: 2015-07-15

国家863计划项目(2013AA102904); 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室主任基金(K318009902-1427); “111”项目(B12007) 资助。

丁奠元(1989—)， 男， 山东潍坊人， 博士研究生， 主要从事水土资源高效利用研究。 E-mail: ding@nwsuaf.edu.cn

E-mail: nercwsi@vip.sina.com

S143; S154.36; S511

A

1008-505X(2016)03-0650-09