崔雪森,伍玉梅,唐峰华,吴祖立,戴阳,樊伟

(中国水产科学研究院东海水产研究所农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室,上海200090)

日本以南黑潮流量对西北太平洋柔鱼渔场重心影响的滞后性分析

崔雪森,伍玉梅,唐峰华,吴祖立,戴阳,樊伟

(中国水产科学研究院东海水产研究所农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室,上海200090)

为研究西北太平洋海域黑潮流量对柔鱼Ommastrephes bartramii渔场的影响,本研究中结合1994—2010年西北太平洋海域黑潮流量和柔鱼渔场重心数据,采用阿尔蒙法建立了多项式分布滞后模型,通过分析黑潮流量异常与渔场重心偏移的互相关系数和模型的AIC值,确定了模型的最佳滞后期数,并添加了一阶滞后残差项以消除残差序列的自相关。结果表明:在经度方向上,黑潮流量异常在一年内对柔鱼渔场重心偏移没有明显的影响;而在纬度方向上,模型中黑潮流量异常变量的第12～15期系数均显著,分别为0.003 72(P＜0.05)、0.004 93(P＜0.01)、0.006 29(P＜0.01)和0.007 81(P＜0.05),说明黑潮流量异常会在6个月后的两个月内对渔场纬度重心产生正向的影响,模型调整后的相关系数为0.549。本研究中考虑了渔场对黑潮流量响应的时滞性,研究结果对延长西北太平洋柔鱼渔场预报的有效期限具有一定的参考意义。

柔鱼;黑潮流量;渔场重心;时滞效应

柔鱼Ommastrephes bartramii广泛分布于西北太平洋海域,是该海域重要的渔业资源。柔鱼通常随着黑潮向北洄游,并在黑潮与亲潮相遇的交汇区形成渔场[1],其中黑潮具有流速快、流量大和高温高盐等特性,是影响西北太平洋海洋环境和柔鱼资源分布的重要因素。

黑潮强度、流轴摆动以及形态变化与该海域柔鱼资源及渔场的关系非常复杂,一直是相关研究的重点。在黑潮形态与渔场关系的研究方面,邵全琴等[2]研究表明,在黑潮发生准弯曲的年份,西北太平洋柔鱼的单位捕捞努力量渔获量 (catch per unit of effort,CPUE)处于最高水平,在小弯曲的年份一般较高,而在大弯曲和平直形态的年份较低;沈惠明[3]研究发现,1999年黑潮的弯曲使西北太平洋海况发生异常,致使金枪鱼等鱼类资源量增加,秋刀鱼等鱼类资源量降低。而在黑潮强度变化对渔场影响方面,曹杰[4]认为,黑潮流量变化能够在一定程度上影响局部海域的海表温度异常值(SSTA),从而进一步影响柔鱼的时空分布;Yu等[5]认为,黑潮强度增加会形成柔鱼更为适宜的生存环境;另有研究表明,较强的黑潮势力,不仅会使渔汛提前、渔汛期延长,同时会使渔场的空间位置向北发生一定的偏移[6-9]。

迄今为止,尽管一些学者从不同层面研究了黑潮与渔业资源间的联系,但少有研究考虑黑潮变化对渔场变动的滞后性。为此,本研究中拟利用1994—2010年日本以南黑潮流量和西北太平洋柔鱼渔获信息,以半个月为时间单位,基于多项式分布滞后模型,定量分析了黑潮流量异常对渔场重心的影响,以期对柔鱼渔场的准确把握起到参考作用,也为该海域柔鱼渔场长期预报提供基础信息。

1 材料与方法

1.1 数据来源与处理

黑潮流量数据来自日本九州大学应力学研究所网站 (http://www.riam.kyushu-u.ac.jp/oed/asuka/alt/index.html),该数据序列时间范围为1992—2010年,为四国岛以南30°N以北的ASUKA线断面数据 (图1),该数据集由卫星海面高度数据与黑潮流量关系计算得到[10],时间间隔约为10 d,流量单位为m3/s。本研究中提取了1994—2010年共17年的黑潮流量数据。有研究表明,日本九州东南海域黑潮形态波动的最小时间尺度为半个月[11],参照这一结论,本研究中也以半个月为单位对黑潮流量进行采样,各期多年平均流量值的计算公式为

其中:p∈ [1,24]表示一年中的期号;y表示年份;Vy,p表示y年第p期的黑潮流量 (m3/s);¯Vp表示黑潮流量在p期的多年平均值 (m3/s)。由此计算各年每一期的黑潮流量异常值,公式为

以下将ΔVy,p简记为ΔVt,其中t为1994—2010年以半个月为单位连续的期数,即1～168期。

渔获数据由上海海洋大学鱿钓技术组提供,渔场区域为150°～165°E和38°～46°N的公海海域(图1)。数据内容主要包括生产日期、渔获坐标信息 (经度和纬度)和渔获产量。由于本研究中要考察渔场位置偏移相对于黑潮变化的滞后性,因此,渔获数据的选取年份较黑潮数据推迟1年,即选取1995—2011年的渔获数据。为确定渔场位置,采用了以下方法计算渔场重心 (Fishing ground gravity,FGG)[12]:

图1 日本以南黑潮流轴、ASUKA线和西北柔鱼渔场分布示意图Fig.1 Distribution diagram of Kuroshio axis in the south off Japan,ASUKA line and fishing ground of neon flying squid in Northwest Pacific Ocean

其中:i为生产作业序号;N为生产作业次数;Ci为第i次生产的产量 (t);Loni和Lati分别为第i次生产的经度 (°)和纬度 (°)。计算每年每半个月的渔场平均经度和纬度重心,公式分别为

类似于计算黑潮流量异常相同的方法,渔场经度和纬度重心较多年平均渔场重心的偏移分别为

其中,ΔLony,p和ΔLaty,p分别为渔场重心的经度偏移和纬度偏移,简记为ΔLont和ΔLatt。

1.2 方法

1.2.1 数据平稳性检验 本研究中的数据为渔场经度重心偏移、渔场纬度重心偏移和黑潮流量异常3个时间序列,为避免在回归分析过程中出现 “伪回归”现象,必须要对3个时间序列进行平稳性检验。用ADF(Augment dickey-fuller)检验序列中是否存在单位根,如果存在单位根,则表明时间序列不平稳,会导致伪回归;如果不存在单位根,则表明序列平稳,可以进行回归分析[13]。

1.2.2 阿尔蒙法分布滞后模型 将渔场重心位置偏移作为被解释变量,将当前时刻及以前k个时刻的黑潮流量异常作为解释变量,建立模型:

其中:t为当前时刻;k为滞后期数;K为滞后最大期数,K∈ {Kx,Ky},Kx、Ky分别为黑潮流量对渔场经度重心和纬度重心产生影响的最大滞后期数;ΔPt∈ {ΔLont,ΔLatt},ΔLont、ΔLatt分别为t时刻渔场重心较常年在经度上和纬度上的偏移值;b为常数;ΔVt-k为相对t时刻滞后k期的黑潮流量异常;δ为多项式系数。

由于模型中不同滞后期的黑潮流量异常ΔV间可能存在严重的共线性,若直接运用OLS(ordinary least square)法估计,则可能无法得到最佳无偏估计量。因此,本模型通过阿尔蒙 (Almon)多项式变换对黑潮流量异常的滞后分布进行估计[14]。在阿尔蒙法中,多项式最大阶数M一般取2～4[15],本研究中取M=2。再利用互相关 (crosscorrelation)系数,根据滞后互相关系数大于1.96倍标准误差界,确定出滞后期的大致范围,然后在此范围内,根据 AIC准则 (又称赤池信息量准则),从最小滞后期k(k＞M)开始,连续增加解释变量ΔV的滞后阶数并进行回归。当AIC取得极小值时,确定模型的最优滞后期值K[16]。模型滞后期K与多项式阶数M确定后,再利用Durbin-Watson检验 (简称DW检验)来判断残差是否为正态分布。若为非正态分布,则尝试在模型中添加一阶滞后残差项AR(1),以消除自相关,从而建立最终的滞后模型。

2 结果与分析

2.1 渔场重心与黑潮流量异常

如图 2所示,1994—2010年黑潮流量在(2.68～9.56)×107m3/s之间,正负最大异常值分别为3.32×107m3/s和-3.07×107m3/s,分别出现在2007年2月的上半月和2008年5月的下半月。各年份同期的渔场重心位置同样也存在较大波动,其中经度重心平均值为155.5°E,东向和西向最大偏移均达到8.6°,而纬度重心的平均值为42.4°N,其波动幅度较经度重心变动偏窄,南向和北向最大偏移分别为2.1°和3.0°。

图2 渔场重心经、纬度方向的偏移与黑潮流量异常的对应关系Fig.2 Corresponding relationship between the offset of fishing ground gravity(FGG)and the anomaly of Kuroshio transport

对渔场经度重心偏移、纬度重心偏移和黑潮流量异常3个时间序列进行单位根检验,得到单位根ADF检验结果如表1所示。由平稳性检验结果可知,3个序列的ADF伴随概率均小于0.001,所以拒绝原假设,说明序列均为平稳序列,回归分析中不会存在伪回归,在后序分析中可以用阿尔蒙多项式法进行滞后分析。

表1 3个时间序列的单位根ADF检验结果Tab.1 ADF unit root test for three time series

2.2 模型的滞后期数

渔场重心偏移与黑潮流量异常间的互相关分析结果如图3所示。从图3可知,在渔场重心的经度方向上,互相关系数均在1.96倍的标准误差界内,表明在5%显著性水平下互相关系数与0并无显著不同,即在滞后一年期间内,黑潮流量异常在经度方向上对渔场重心的影响不明显,因此,在后续分析中不再考虑经度方向上的影响。而在渔场重心的纬度方向上,超过1.96倍标准误差界的互相关系数最大滞后期出现在第22期,初步确定最大滞后期为22。

图3 黑潮流量异常与渔场重心偏移的互相关系数 (虚线为1.96倍标准差位置)Fig.3 Cross correlation coefficients between the anomaly of Kuroshio transport and the offset of FGG (Dotted lines are positions of 1.96 times of standard deviation)

为了得到纬度方向上使模型回归效果最佳的滞后期,从滞后第3期开始逐步增加滞后期数,对渔场重心纬度偏移与黑潮流量异常进行回归,含不同滞后期数回归方程的AIC检验结果如图4所示。研究结果表明,从第3期开始,随着滞后期数的增加,AIC也随之降低。当滞后期数取15时,回归得到的AIC检验值达到最小 (2.267),然后又开始上升。由此确定,纬度方向上模型滞后期数Ky= 15。但此时DW值为0.625,在5%显著性水平下,小于dL(1.671)值,表明扰动项存在一阶正相关,因此,在模型中加入一阶滞后残差项 AR (1)。重新回归后,相关系数为0.566,调整后的相关系数为0.549。估计的参数中,F值为33.86 (P=0.0000),说明模型的整体拟合优度较高。DW值为1.951,在5%显著性水平下,dL=1.671, dU=1.759,DW值大于dU而小于4-dU,因此,接受扰动项不存在一阶自相关的假设。还原后的分布滞后方程的系数值如表2所示。其中滞后12～15期的解释变量系数显著 (P＜0.05),说明日本四国岛南部的黑潮流量变化在6个月后会对渔场的纬度重心产生一定影响,其持续时间为2个月。而在此期间之前,黑潮流量的变化对渔场的位置不会产生明显的影响。

图4 不同滞后期数下渔场纬度重心偏移与黑潮流量异常回归的AIC值Fig.4 AIC values of regression between the FGG in zonal direction and the anomaly of Kuroshio transport under different lag periods

表2 还原后的滞后项系数Tab.2 Recovered coefficients of lag term

3 讨论

本研究中,通过对黑潮流量异常与西北太平洋柔鱼渔场重心偏移的相关性研究发现,在经度方向上,黑潮流量的异常不会对渔场重心偏移造成显著影响,但在纬度方向上,会在6～7个月内影响渔场重心的位置。也就是说,当前黑潮流量异常增大时,会导致6个月后渔场重心较常年更偏向北方;反之,渔场重心会向南方偏移。由于柔鱼渔汛只发生在下半年,基于这一实际情况,可多关注上半年的黑潮流量异常情况,以对渔场变动趋势提前做出判断。

3.1 黑潮流量对渔场的影响及滞后效应

大量研究表明,柔鱼渔场的出现除受自身生物学特性影响外,其出现位置也易受外界环境 (如海表温度、叶绿素浓度、黑潮等)变化的影响[6,17-19]。黑潮的海洋学特性与周边水团存在着明显差异,柔鱼渔场位置与黑潮分支的关系密切。研究表明,8—10月柔鱼主要作业渔场的重心大致位于黑潮第2和第3分支的前锋区,因此,高温高盐的黑潮与低温低盐的亲潮变化对柔鱼渔场位置、渔期等均有较大影响[7,20]。在黑潮处于强势、亲潮处于弱势的年份,5月以后柔鱼的中心渔场会偏向东北;反之,其中心渔场偏向西南[1]。Chen等[8]通过建立以渔场重心为因变量、黑潮流量与北太平洋十年涛动 (PDO)为自变量的回归方程发现,当黑潮不出现大弯曲时,柔鱼渔场的纬度重心与黑潮流量存在正相关。从本研究结果看,模型中滞后6～7个月内,黑潮流量异常变量系数均为正,同样也表明,黑潮流量偏大时会导致渔场重心的向北偏移,这与过去的研究结果基本一致。至于其滞后期长达半年,一方面可能是因为黑潮续流与亲潮在过渡区需要充分混合后才逐渐影响渔场,另一方面,可能与本研究中所使用的黑潮数据观测点与渔场位置相距较远有关,尤其是这种空间上的差距延长了黑潮对渔场作用的滞后性。有研究表明,黑潮在北赤道逆流区流量变化会导致北太平洋黑潮延伸体流量的相应变化,滞后时间长达1.5年[21]。考虑到本研究中涉及的黑潮流路长度较上述研究更短,因此,流量变化对柔鱼渔场位置的影响在时间上存在长达半年的滞后,在理论上具有一定的合理性。

从最终模型中流量系数的分布看,渔场纬度重心的偏移是滞后6个月和7个月连续两个月的流量异常综合作用的结果。从另一个角度考虑,这种系数分布也可以理解为黑潮流量变化对渔场的作用时间为2个月,由于连续4期的系数均为正值,故对渔场的影响会产生一定的持续性。过去的观测和高分辨率数值模拟结果均表明,黑潮续流主轴两侧均存在准常年 (quansi-permanant)的再生环流,尤其是南侧强度更大[22-23]。由于再生环流不断地重新注入黑潮流路,对黑潮强度的变化起到了一定的平滑作用。另一方面,黑潮水在35°N向西转向后,在160°E以西存在大量反气旋式暖水涡,并携带黑潮暖水向北部移动,其移动速度缓慢,仅为1～2 cm/s[24-25],从而会拉长对渔场作用的时间。

前期研究表明,黑潮形态或流量变化对渔场经度重心的影响并不显著[8,26]。本研究结果也显示,即使在黑潮变化发生后的一年期间内,渔场的经度重心也不会对其作出明显的响应。究其原因,可能是由于东向流动的黑潮续流的主轴位于渔场海域的南部 (35°N左右),从而在经度方向上对渔场的影响较小。而在渔场区域以南的155°～160°E沙莰基隆起 (Shatsky Rise)附近,黑潮在此出现一个分支,形成向北的较强纬向平均环流[21,27],这可能也是导致渔场重心纬向偏移较经向偏移更为显著的一个重要原因。

3.2 存在问题

柔鱼渔场形成与包括生物和非生物类型的多种环境因素有关,因此,其移动制约的因素也远不止黑潮流量变化。本研究表明,在纬度方向上模型调整后的相关系数偏低,仅为0.549,也说明影响渔场重心偏移的因素不仅限于黑潮流量。仅就黑潮属性而言,除流量外,其不同位置的弯曲与渔场也存在一定关系。如范江涛等[26]认为,140°～145°E、35°～40°N区黑潮出现大弯曲时,渔场重心明显向北偏移,而当出现小弯曲或呈平直型时,渔场重心则偏南。这主要是因为黑潮弯曲影响到了该海域浮游生物和不同水温水团的分布,从而导致渔场南北向移动[28-29]。除黑潮外,北太平洋亲潮的强度对渔场位置也存在一定的影响,如当亲潮水系南下时,与本研究渔场存在部分重叠的秋刀鱼渔场,就会向南移动;而当亲潮水减弱时,秋刀鱼渔场就会向北偏移[30]。亲潮的变化也有可能会影响柔鱼渔场的变动,但由于亲潮数据资料的获取限制,未能将其纳入模型,这一问题有待于在以后研究中进一步补充和完善,以提升模型的回归精度。

4 结语

本研究中,利用日本南部沿海黑潮上游的流量数据和渔场重心数据,基于多项式分布滞后回归的方法,定量研究了流量变动与渔场空间偏移的关系。结果表明,柔鱼渔场的空间变动与黑潮上游的流量存在一定的相关性,具体表现在对渔场重心纬向位置的影响上。渔场纬度重心的偏移对黑潮上游流量变化的响应存在6～7个月的滞后性,基于这一结论,可为提前确定渔场变动趋势提供一定的参考。

致谢:向提供西北太平洋柔鱼生产数据的上海海洋大学鱿钓技术组和提供黑潮流量数据的日本九州大学应用力学研究所表示诚挚地感谢!

[1] 王尧耕,陈新军.世界大洋性经济柔鱼类资源及其渔业[M].北京:海洋出版社,2005:134.

[2] 邵全琴,马巍巍,陈卓奇,等.西北太平洋黑潮路径变化与柔鱼CPUE的关系研究[J].海洋与湖沼,2005,36(2):111-122.

[3] 沈惠明.1999年6-12月北太平洋鱿钓渔场海况总结[J].远洋渔业,2000(3):15-18.

[4] 曹杰.西北太平洋柔鱼资源评估与管理[D].上海:上海海洋大学,2010.

[5] Yu Wei,Chen Xinjun,Chen Yong,et al.Effects of environmental variations on the abundance of western winter-spring cohort of neon flying squid(Ommastrephes bartramii)in the Northwest Pacific Ocean[J].Acta Oceanologica Sinica,2015,34(8):43-51.

[6] 陈新军,田思泉.西北太平洋海域柔鱼的产量分布及作业渔场与表温的关系研究[J].中国海洋大学学报:自然科学版, 2005,35(1):101-107.

[7] 陈新军,田思泉.西北太平洋海域柔鱼渔场分析探讨[J].渔业现代化,2001(3):3-6.

[8] Chen Xinjun,Cao Jie,Chen Yong,et al.Effect of the Kuroshio on the spatial distribution of the red flying squid Ommastrephes bartramii in the Northwest Pacific Ocean[J].Bulletin of Marine Science,2012,88(1):63-71.

[9] 陈新军,曹杰,田思泉,等.表温和黑潮年间变化对西北太平洋柔鱼渔场分布的影响[J].大连水产学院学报,2010,25(2): 119-126.

[10] Kawabe M.Variations of current path,velocity,and volume transport of the Kuroshio in relation with the large meander[J].Journal of Physical Oceanography,1995,25(12):3103-3117.

[11] Nakamura H,Hiranaka R,Ambe D,et al.Local wind effect on the Kuroshio path state off the southeastern coast of Kyushu[J]. Journal of Oceanography,2015,71(5):575-596.

[12] 宇田道隆.海洋漁場学[M].東京:恒星社厚生閣,1960:54.

[13] Dickey D A,Fuller W A.Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root[J].Journal of the American Statistical Association,1979,74(366):427-431.

[14] Almon S.The distributed lag between capital appropriations and expenditures[J].Econometrica,1965,33(1):178-196.

[15] Fair R C,Jaffee D M.A note on the estimation of polynomial distributed lags[R].New Jersey:Princeton University,1971.

[16] 丁俊君,戴生泉.多项式分布滞后模型阶数的确定及其应用[J].统计与决策,2004(10):28-29.

[17] Yatsu A,Watanabe T,Mori J,et al.Interannual variability in stock abundance of the neon flying squid,Ommastrephes bartramii,in the north Pacific Ocean during 1979-1998:impact of driftnet fishing and oceanographic conditions[J].Fisheries Oceanography,2000,9(2):163-170.

[18] 田思泉.西北太平洋柔鱼资源评价及其与海洋环境关系的研究[D].上海:上海海洋大学,2006.

[19] 沈新强,王云龙,袁骐,等.北太平洋鱿鱼渔场叶绿素a分布特点及其与渔场的关系[J].海洋学报,2004,26(6):118-123.

[20] 陈新军,钱卫国,许柳雄,等.北太平洋150°～165°E海域柔鱼鱿钓渔场及其预报模型研究[J].海洋水产研究,2003,24 (4):1-6.

[21] Yamagata T,Shibao Y,Umatanit S I.Interannual variability of the Kuroshio extension and its relation to the Southern Oscillation/El Niño[J].Journal of the Oceanographical Society of Japan,1985, 41(4):274-281.

[22] Qiu Bo,Chen Shuiming,Hacker P,et al.The Kuroshio extension northern recirculation gyre:profiling float measurements and forcing mechanism[J].Journal of Physical Oceanography,2008,38 (8):1764-1779.

[23] Jayne S R,Hogg N G,Waterman S N,et al.The Kuroshio extension and its recirculation gyres[J].Deep Sea Research Part I:O-ceanographic Research Papers,2009,56(12):2088-2099.

[24] Qiu Bo,Kelly K A,Joyce T M.Mean flow and variability in the Kuroshio extension from Geosat altimetry data[J].Journal of Geophysical Research,1991,96(C10):18491-18507.

[25] Itoh S,Yasuda I.Characteristics of mesoscale eddies in the Kuroshio-Oyashio Extension region detected from the distribution of the sea surface height anomaly[J].Journal of Physical Oceanography,2010,40(5):1018-1034.

[26] 范江涛,陈新军,曹杰,等.西北太平洋柔鱼渔场变化与黑潮的关系[J].上海海洋大学学报,2010,19(3):378-384.

[27] Hurlburt H E,Metzger E J.Bifurcation of the Kuroshio extension at the Shatsky rise[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres,1998,103(C4):7549-7566.

[28] Nakata K,Hada A,Matsukawa Y.Variations in food abundance for Japanese sardine larvae related to the Kuroshio meander[J]. Fisheries Oceanography,1994,3(1):39-49.

[29] 沈明球,房建孟.黑潮大弯曲的灰色分析和预测[J].海洋通报,1997,16(2):11-19.

[30] 鄭利栄,岸道郎,杉本隆成.房総·常磐沿岸におけるマイワシ漁獲量と海況変動要因の多変量解析[J].水産海洋研究, 1989,53(4):372-377.

Effect of Kuroshio transport off southern Japan on fishing ground gravity of neon flying squid Ommastrephes bartramii in northwest Pacific Ocean based on time lag analysis

CUI Xue-sen,WU Yu-mei,TANG Feng-hua,WU Zu-li,DAI Yang,FAN Wei

(Key Laboratory of East China Sea&Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization,Ministry of Agriculture,East China Sea Fisheries Research Institute,Chinese Academy of Fishery Sciences,Shanghai 200090,China)

Polynomial distribution lag model was established by Almon method and the data of Kuroshio transport anomaly and squid fishing ground gravity offset during 1994 and 2010 to study the effect of Kuroshio transport on fishing ground of neon flying squid Ommastrephes bartramii in the northwest Pacific Ocean.The optimal lag time period of the model was determined by Akaike information criterion(AIC)resulting from the regression model and the analysis of the cross correlation between the variables of Kuroshio transport anomaly in different periods and the offset of fishing ground gravity.Meanwhile,first order lag residuals were appended in the model to eliminate the autocorrelation of error terms.The regression analysis indicated that there was no significant effect of anomaly of Kuroshio transport on meridional offset of fishing ground gravity during a whole year period.However,the coefficients of Kuroshio transport anomaly in the zonal model showed significant effect,with value of 0.003 72(P＜0.05)in the 12th,0.004 93(P＜0.01)in the 13th,0.006 29 in the 14th(P＜0.01)and 0.007 81 in the 15th(P＜0.05),indicating that the Kuroshio transport anomaly has continuing influence on the fishing ground gravity in north and south direction for 2 months with the lag of 6 months,with adjusted correlation coefficient of 0.549.Since the time lag of fishing ground variance behind the change in Kuroshio transport was considered,the findings provided a reference to extend the validity of fishing ground forecast of neon flying squid in the northwest Pacific Ocean.

Ommastrephes bartramii;Kuroshio transport;fishing ground gravity;time lag effect

S931.3

A

10.16535/j.cnki.dlhyxb.2017.01.017

2095-1388(2017)01-0099-06

2016-05-13

国家 “十二五”科技支撑计划项目 (2013BAD13B01);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项 (2015T07)

崔雪森 (1973—),男,副研究员。E-mail:cui1012@sh163.net

樊伟 (1971—),男,研究员。E-mail:fanwee@126.com