全球变暖环境下陕北、关中、陕南气候变化对比研究--《陕西师范大学》2011年硕士论文
全球变暖环境下陕北、关中、陕南气候变化对比研究
【摘要】：对气候变化的研究一直为众多学者所关注,但是,当前在我国,随着在经济发展中出现的一系列问题诸如温室气体排放增多引发气候变暖、干旱、暴雨洪涝增多,使得对气候变化再次成为学者甚至政府关注的焦点。
本文选取陕西省气象观测站27个站点的月平均气温和月降水量资料,利用相关分析、距平累积距平、趋势分析、变异系数、小波分析、Mann-Kendall检验法和地统计分析(利用ArcGIS对数据进行插值)等方法,从时间变化和空间变化两方面,在全球变化背景下对陕西三大地区年均温、年均降水的总体变化研究,以及对三地区各季气温、降水变化的对比研究,以期找出各区域气候变化对全球变化的响应情况,所得结论如下：
关于气温：时间上(1)陕西年平均气温呈上升趋势,并以0.208℃/10a的速度增加,并且从北往南气温增温率逐渐变小；就季节而言,全省和三大区域的增温表现出一致性,都是冬季的贡献最大,夏季最小甚至出现降温；就地区而言,陕北与关中的一致性高于陕南；夏季气温中,关中、陕南都出现了降温趋势。(2)陕北、关中、陕南和全省的年平均气温周期分析中,在35年的大尺度上,年平均气温存在着大约16或17年左右的冷暖交替的阶段性变化。全省、陕北、关中、陕南气温发生突变的时间大多在90年代中期,陕北气温突变比全省提前了2-3年；关中和全省同步；陕南推迟了1年。但是无论陕北、关中、陕南还是全省都发生了由低温到高温的突变,这是一致的。(3)空间上：总体上,年平均气温从陕北-关中-陕南是逐渐升高的,高温中心在南部,低温中心在往北部偏中西部。就地区而言,陕北地区全年平均气温远远低于全省平均气温值,关中地区气温的空间分布差异较大,陕南地区远远高于全省平均气温。气温倾向率：就全省而言,年平均气温大部分为增加趋势,就地区而言,年平均气温变化幅度最大的为陕北地区,其次为关中和陕南西北部,陕南东部和南部增幅最小,以商南(-0.006℃／10a)为中心的地区甚至出现了稍许降温趋势,气温增温率从北到南逐渐递减。变异系数Cv：变异系数能够反映年平均气温随时间波动的大小,全省气温变异系数Cv表现出纬向方向从南到北逐渐变大,沿经向方向从东到西逐渐增大的趋势反映了纬度地带性和干湿度地带性作用下的气温变化情况；就地区来说,变差系数是陕北关中陕南,但各区域内部差异很大。
关于降水：时间上(1)陕西年降水呈下降趋势,并以-11.19mm/10a的速度减少,减少幅度为陕北关中陕南。就全年而言,全省和三大地区降水量的变化趋势较为-致,都呈现减少的特征,且减少幅度也很相似,各地区降水量的减少主要是春、秋季的贡献。就季节而言,春、秋、冬和全年的降水趋势较为一致,都是春、秋减少,冬季增加,但是幅度有较大差异。在年代际变化中,全省、陕北、关中、陕南降水都出现了波动变化,但是波动时代和幅度各异。(2)陕北、关中、陕南和全省的年降水周期分析中,在35年的大尺度上,年降水存在着大约16或17年左右的冷暖交替的阶段性变化。此外陕北还存在5-7年的小尺度周期变化；陕西、关中和陕南年降水在20年尺度上存在5个振荡周期,此外还存在5、7、10、13年不等的小尺度周期性的变化。陕西、关中、陕南降水在1985左右发生了突变,突变之后降水量减少,而陕北年降水在和2000年都发生了由少到多的突变。(3)空间上：陕西全省及三大地区年降水量的空间分布差异较大,从南到北,年降水量呈现逐渐减少的趋势,就地区而言,年降水量陕北关中陕南,但是各地区内部差异也较大。降水倾向率：就全省而言,降水量随时间减少的趋势较为明显,并且降水的地区差异性较大。就地区而言,除陕北西部的定边(1.82mm/10a)、关中东部的韩城(3.08mm/10a)的降水倾向率为正值外,其它地区降水趋势都是减少的。陕南地区出现了两个极端：降水变化倾向率最大正值、最大负值都出现在该地区。总体上,近50年来陕北、关中降水呈减少趋势,陕北东南部、关中西部减少更为明显,关中、陕北出现了暖干化趋势；而陕南在气温升高的同时,降水却出现了增加与减少两种相反趋势。Cv：总体上,年降水量的变异系数Cv呈现出沿纬线和经线方向逐渐增加的趋势,说明多年降水量的年际波动性不断增加。就地区而言,年降水量的变异系数陕北关中陕南,并且陕北高于全省均值,关中和全省均值相似,陕南低于全省均值,但是各地区内部差异显著。
在气温与降水相关性上：就季节而言,夏季气温与降水量的相关性最好,全省、关中和陕南都达到了极显著水平,并且相关系数都最大且全省陕南关中,说明随着气温的升高,降水呈现减少的趋势,形成了暖干化；冬季气温与降水的相关性最差,降水量与气温之间的关系不明显。就地区而言：关中地区气温与降水量的相关性最好(关中年、春季、夏季和秋季气温和降水量的相关关系都达到了极显著水平),全省和陕南次之(年、春季、夏季气温和降水量的相关关系都达到了极显著水平),陕北最差(只有夏季平均气温与夏季降水量之间的相关关系达大了显著水平)。
【关键词】：
【学位授予单位】：陕西师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：P467【目录】：
ABSTRACT5-11
第1章 引言11-18
1.1 问题的由来11-12
1.2 国内外气候变化研究进展12-16
1.2.1 国内外关于气温的研究现状12-14
1.2.2 国内外关于降水的研究14-15
1.2.3 陕西省气候变化研究现状15-16
1.3 本文研究的主要内容16-18
第2章 研究区范围概况和研究方法18-26
2.1 研究区范围概况18-20
2.2 资料来源20-21
2.3 数据处理21-25
2.3.1 相关关系21
2.3.2 累积距平21-22
2.3.3 突变分析22-23
2.3.4 小波分析23-24
2.3.5 地统计学分析24-25
2.4 技术路线25-26
第3章 陕北地区气候变化特征分析26-45
3.1 陕北地区气温的时间变化特征26-30
3.1.1 年、季、年代际平均气温变化26-28
3.1.2 平均气温的周期分析28-29
3.1.3 平均气温的突变分析29-30
3.2 陕北地区气温的空间特征分析30-33
3.3 陕北地区降水的时间特征分析33-37
3.3.1 年、季、年代际降水变化33-35
3.3.2 年降水的周期分析35-36
3.3.3 年降水的突变分析36-37
3.4 陕北地区降水的空间特征分析37-41
3.5 陕北气温与降水的关系分析41-45
第4章 关中地区气候变化特征分析45-61
4.1 关中地区气温的时间变化特征45-49
4.1.1 年、季、年代际气温变化45-46
4.1.2 年平均气温的周期分析46-48
4.1.3 年平均气温的突变分析48-49
4.2 关中地区气温的空间变化特征49-51
4.3 关中地区降水特征分析51-56
4.3.1 年、季、年代际降水变化51-53
4.3.2 年降水的周期分析53-55
4.3.3 年降水的突变分析55-56
4.4 关中降水空间特征分析56-58
4.5 关中气温与降水的关系分析58-61
第5章 陕南地区气候变化特征分析61-83
5.1 陕南地区气温时间变化特征61-65
5.1.1 年、季、年代际变化61-63
5.1.2 平均气温的周期分析63-64
5.1.3 平均气温的突变分析64-65
5.2 陕南地区气温的空间变化特征65-69
5.2.1 年平均气温的空间变化65-66
5.2.2 四季气温的空间变化66-69
5.3 陕南地区降水的时间变化特征69-75
5.3.1 陕南地区年、季、年代际降水变化69-72
5.3.2 陕南地区年降水的周期分析72-73
5.3.3 陕南地区年降水的突变分析73-75
5.4 陕南地区降水空间变化特征75-80
5.4.1 年降水的空间变化75-76
5.4.2 四季降水的空间变化76-80
5.5 陕南气温与降水的关系分析80-83
第6章 陕北、关中、陕南气候对比分析83-106
6.1 陕西省三大区域气温特征对比分析83-92
6.1.1 陕西省气温的时间变化分析83-85
6.1.2 三大区域气温周期分析85-86
6.1.3 陕西及其三大区域气温突变分析86-87
6.1.4 三大区域气温的空间对比分析87-92
6.2 陕西省三大区域降水特征对比分析92-103
6.2.1 陕西省及其三大区域降水的时间变化分析92-98
6.2.2 三大区域降水的空间变化分析98-103
6.3 陕西省气温与降水的关系分析103-106
第7章 结论106-109
7.1 结论106-108
7.2 不足与展望108-109
参考文献109-115
致谢115-116
攻读学位期间的研究成果116
欢迎：、、)
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京公网安备74号中国典型城市旅游气候舒适度及其与客流量相关性分析--《陕西师范大学》2012年博士论文
中国典型城市旅游气候舒适度及其与客流量相关性分析
【摘要】：气候与旅游是近年来国内外旅游研究的一个热点问题,国内外旅游研究者在旅游气候资源评价与开发、气候变化对旅游资源的影响、气候变化对旅游需求的影响、气候变化对目的地客流量接待及旅游流的影响等方面进行了深入的研究。旅游气候舒适度是气候与旅游研究的一个重要内容,然而相关研究多为现状的分析和评价,没有从一个较长时间尺度上考察气候舒适度的变化及其规律,且就气候论“气候”,较少将气候舒适度与客流量年内变化联系起来,探讨气候舒适度与客流量年内变化的关系。本文以典型城市为研究对象,在系统收集相关数据资料的基础上,主要完成了城市气候舒适度的现状评价及30年来城市旅游气候舒适度的变化分析、游客对气候变化的感知及其对出游行为影响的调查研究、气候舒适度与客流量、游客网络关注度时空相关关系分析、气候舒适度变化对客流量的影响分析等几个方面的研究,主要结论如下：
(1)西安市居民年内气候变化感知与实际年内气候变化状况基本一致。西安市居民年内气候变化感知与出游季节偏好具有较强的一致性,气候最舒适的季节是居民最愿意出游的季节,最不舒适的季节是居民最不愿意出游的季节,说明气候舒适性是影响游客出游时间选择的重要因素。气候是影响居民旅游目的地选择的重要因素,其它条件相同的情况下,居民偏好于气候舒适的旅游目的地。气候是影响居民旅游项目选择的重要因素,不同季节居民对旅游项目的偏好不同,春季和秋季居民对不同旅游项目的偏好较为一致,有相同的变化趋势,且偏好程度相差不大,夏季和冬季居民对不同旅游项目的偏好波动较大。
(2)纬度和海拔高度是影响城市旅游气候舒适度的重要因素。城市年综合气候舒适指数随纬度的降低先升高后降低,说明城市年气候舒适度随纬度的降低先升高后降低,长江流域城市年综合气候舒适指数随海拔高度的降低呈一下降趋势,城市年气候舒适度随海拔高度的降低呈下降趋势。随着纬度的降低,1-2月和12月气候舒适度升高,3-5月和10-11月气候舒适度先升高后降低,6-9月气候舒适度降低。依据城市综合气候舒适指数的年内变化,可以将46个城市划分为倒“V”形、倒“U”形、“M”形和宽“U”形4种类型。依据城市旅游气候舒适期的年内分布,可以将46个城市划分为夏适型、冬适型、春秋适型和四季型4种类型。
(3)气候舒适度是影响游客网络关注度时空变化的重要因素。收集30个旅游城市游客网络关注度,分析其年内时空变化状况,按游客网络关注度年内变化,将30个城市划分为13种类型。在游客网络关注度月指数与气候舒适度指数比较的基础上,采用虚拟变量的回归分析方法,建立相关模型,分析气候舒适度与游客网络关注度的相关关系,长春、北京、西宁和海口游客网络关注度月指数的气候弹性系数分别为0.542、0.46、1.182和0.8,长白山、八达岭长城、周庄古镇、张家界武陵源游客网络关注度月指数的气候弹性系数分别为0.333、0.632、0.438、0.324。气候舒适度是影响游客网络关注度空间分布的重要因素,综合气候舒适指数每变化1个单位,游客网络关注度将增加(或减少)0.641万次。
(4)气候舒适度是影响客流量时空变化的重要因素。收集年26个城市各月入境客流量,分析其年内时空变化状况,将其年内变化分为4种类型。在客流量月指数与气候舒适度指数比较的基础上,采用虚拟变量的回归分析方法,建立了4个城市入境旅游客流量月指数模拟模型,哈尔滨、大连、北京、海口入境游客月指数气候弹性系数分别为0.666、0.372、0.625、1.227。同时收集了4个城市年各月国内客流量以及4个景区的客流量数据,对国内客流量与气候舒适度年内变化的相关关系进行了分析,北京、海口、张家界和昆明国内游客月指数气候弹性系数分别为0.、0.401、0.763,九寨沟、青城山、都江堰和广汉三星堆游客月指数气候弹性系数分别为2.337、0.831、0.421、0.816。利用旅游资源丰度、经济发展水平、综合气候舒适指数3个因素,建立其与入境及国内客流量地域分布的统计关系,综合气候舒适度指数每变化1个单位,入境客流量将增加(或减少)2.17万人,国内客流量将增加(或减少)30.72万人。
(5)全球气候变化使城市气候舒适度发生了改变。30年来旅游气候舒适度的变化主要受地理纬度的影响,重庆以北绝大部分城市年综合气候舒适指数上升,旅游气候舒适度升高,重庆以南绝大部分城市年综合气候舒适指数下降,旅游气候舒适度降低。纬度较高的城市温湿指数、风寒指数和综合气候舒适指数变化幅度相对较大,纬度较低的城市变化幅度相对较小。春季纬度较高的城市气候舒适度上升,纬度较低的城市气候舒适度有所下降；夏季绝大多数城市气候舒适度降低,且随纬度的降低城市气候舒适度下降幅度有所减小；秋季绝大部分城市气候舒适度下降,且随纬度的降低气候舒适度的下降幅度在增大；冬季除济南外,南昌及其以北城市气候舒适度均上升,且随纬度的降低气候舒适度上升的幅度在减小。30年来45个城市年综合气候舒适指数共上升了26.8,促进了我国旅游业的发展,但随着全球的进一步升温,年综合气候舒适指数下降的城市将进一步增多,下降的幅度将进一步增大,对旅游业的促进将逐渐转变为抑制。极端天气气候对旅游业有重大的影响,2008年雪灾对旅游业的影响,其游客损失量与客流量基数(本底值)成正比,游客损失率与2008年本底值(基数)成反比,损失量和损失率两者均与受灾程度存在一定的成正比关系。
(6)气候舒适度变化对目的地客流量接待产生了影响。利用综合气候舒适指数及40个城市的相关气候和旅游客流量数据,构建国内外旅游气候模型,分析气候舒适度变化对旅游业的影响。结果显示综合气候舒适指数每变化1个单位我国入境及国内旅游客流量将增加或减少1.852万人次和35.263万人次,重庆以北绝大部分城市年接待客流量增加,重庆以南绝大部分城市年接待客流量减少,30年来40城市国内及入境旅游客流量分别增加540.7万人次和28.4万人次。
本文的主要创新点有：
(1)以温湿指数、风寒指数和着衣指数为基础,采用专家打分和层次分析法确定各分指数的权重,建立了一个新的旅游气候舒适性综合评价模型,该模型不仅能直接反映客流量的年内月变化,而且还有可加和等特征。
(2)构建气候舒适度与客流量及游客网络关注度时空相关模型,揭示旅游气候舒适度弹性。传统的研究多以气候论“气候”,较少将气候舒适度与客流量年内变化联系起来,探讨气候舒适度与客流量年内变化的关系；本文系统收集城市客流量及游客网络关注度数据,分析其时空变化规律,并将其与气候舒适度时空变化规律相对比,构建气候舒适度与客流量及游客网络关注度时空相关模型,揭示旅游气候舒适度弹性。
(3)本文揭示了极端天气气候对旅游业影响的动力机制,并借助本底趋势线理论,分析了2008年雪灾对旅游业的影响,发现2008年雪灾对旅游业的影响,其游客损失量与客流量基数(本底值)成正比,游客损失率与2008年本底值(基数)成反比,损失量和损失率两者均与受灾程度存在一定的成正比关系。
(4)构建旅游气候模型,估算气候变化对旅游业的影响。国内外有关气候变化对游客旅游需求和目的地客流量接待影响的研究多以其中一种或几种气候要素为变量,通过建立相关模型定量分析气候变化对旅游业的影响,这种研究方法存在较大的缺陷,因为大多数气候要素对旅游业的影响均存在“过犹不及”的现象。本文以综合气候舒适指数为变量,构建旅游气候模型,从气候舒适度视角定量分析了气候变化对旅游业的影响。
【关键词】：
【学位授予单位】：陕西师范大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2012【分类号】：F592.7;P4;F224【目录】：
摘要3-6Abstract6-15第1章 绪论15-32 1.1 选题背景和研究意义16-20
1.1.1 选题背景16-19
1.1.2 研究的理论与现实意义19-20 1.2 国内外研究现状20-26
1.2.1 国外研究现状21-23
1.2.2 国内研究现状23-26
1.2.3 国内外旅游气候研究述评26 1.3 研究目的与主要内容26-28
1.3.1 研究目的27
1.3.2 主要内容27-28 1.4 研究方法和技术路线28-29
1.4.1 研究方法28-29
1.4.2 技术路线29 1.5 样本选择和数据来源29-32
1.5.1 样本选择29-30
1.5.2 数据来源30-32第2章 概念界定、理论模型与评价方法32-46 2.1 概念界定32-33
2.1.1 旅游气候32
2.1.2 旅游气候学32
2.1.3 旅游气候舒适度32-33
2.1.4 游客网络关注度33
2.1.5 月指数33 2.2 相关理论与模型33-40
2.2.1 重心模型及其分析方法34-35
2.2.2 本底趋势线理论35-39
2.2.3 虚拟变量与回归分析39-40 2.3 气候舒适度评价方法40-43
2.3.1 舒适指数和风效指数40-41
2.3.2 温湿指数41
2.3.3 风寒指数41
2.3.4 着衣指数41-42
2.3.5 综合舒适度42-43
2.3.6 气候宜人度43 2.4 综合气候舒适指数模型构建43-46第3章 气候感知及其对出游决策的影响：以西安为例46-56 3.1 气候要素、气候变化与旅游活动的关系46-48 3.2 研究方法与样本构成48-49 3.3 西安市年内气候变化、旅游季节划分及居民气候感知49-51
3.3.1 西安气候要素年内变化分析49
3.3.2 西安旅游季节划分49-50
3.3.3 西安居民年内气候变化感知分析50-51 3.4 气候感知对居民出游决策的影响51-55
3.4.1 气候感知对居民出游时间选择的影响51-52
3.4.2 气候感知对居民旅游目的地选择的影响52-54
3.4.3 气候感知对居民旅游项目选择的影响54-55 3.5 本章小结55-56第4章 中国典型城市旅游气候舒适度评价56-99 4.1 典型城市的选取及在中国旅游业发展中的地位56 4.2 中国典型城市旅游气候舒适度评价56-63
4.2.1 城市温湿指数56-58
4.2.2 风寒指数和着衣指数58-60
4.2.3 城市综合气候舒适指数60-63 4.3 气候舒适期、适游城市、气候类型及空间变化规律63-84
4.3.1 城市旅游气候舒适期年内分布及各月适游城市63-66
4.3.2 城市旅游气候舒适类型划分66-68
4.3.3 城市旅游气候舒适度南北差异及变化规律68-77
4.3.4 城市旅游气候舒适度东西差异及变化规律77-84 4.4 典型省区主要城市旅游气候舒适度分析84-98
4.4.1 黑龙江主要城市旅游气候舒适度分析84-86
4.4.2 新疆主要城市旅游气候舒适度分析86-91
4.4.3 青海主要城市旅游气候舒适度分析91-94
4.4.4 广西主要城市旅游气候舒适度分析94-98 4.5 本章小结98-99第5章 典型城市旅游气候舒适度与游客网络关注度相关分析99-113 5.1 游客网络关注度及其与客流量的关系99-102
5.1.1 游客网络关注度及其主要影响因素99-100
5.1.2 游客网络关注度与客流量的相关关系100-102 5.2 典型城市游客网络关注度时空变化分析102-103 5.3 旅游气候舒适度年内变化与游客网络关注度相关分析103-106
5.3.1 节假日和庆典虚拟指数的设定103-104
5.3.2 旅游气候舒适度与游客网络关注度时间相关分析104-106 5.4 旅游气候舒适度与游客网络关注度空间相关分析106-107 5.5 典型景区气候舒适度年内变化与游客网络关注度相关分析107-111
5.5.1 长白山气候舒适度年内变化与游客网络关注度相关分析108-109
5.5.2 八达岭长城气候舒适度年内变化与游客网络关注度相关分析109-110
5.5.3 周庄气候舒适度年内变化与游客网络关注度相关分析110
5.5.4 武陵源气候舒适度年内变化与游客网络关注度相关分析110-111 5.6 本章小结111-113第6章 典型城市旅游气候舒适度与客流量相关分析113-131 6.1 客流量年内变化及其影响因素113-114 6.2 典型城市旅游气候舒适度与入境客流量相关分析114-120
6.2.1 典型城市入境客流量年内变化114-117
6.2.2 典型城市旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析117-119
6.2.3 典型城市旅游气候舒适度与入境客流量空间相关分析119-120 6.3 典型城市旅游气候舒适度与国内客流量相关分析120-125
6.3.1 典型城市旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析120-124
6.3.2 典型城市旅游气候舒适度与国内游客空间相关分析124-125 6.4 典型景区旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析125-129
6.4.1 九寨沟旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析126-127
6.4.2 青城山旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析127-128
6.4.3 都江堰旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析128
6.4.4 三星堆旅游气候舒适度年内变化与客流量相关分析128-129 6.5 本章小结129-131第7章 气候变化与典型城市旅游气候舒适度变化分析131-205 7.1 全球气候变化及其对旅游活动的影响131 7.2 30年来典型城市旅游气候舒适度变化分析131-151
7.2.1 30年来典型城市温湿指数、风寒指数和着衣指数变化132-135
7.2.2 30年来典型城市综合气候舒适指数变化135-138
7.2.3 30年来典型城市旅游气候舒适期及舒适类型的变化138-139
7.2.4 30年来旅游气候舒适度变化的南北差异及变化规律139-146
7.2.5 30年来旅游气候舒适度变化的东西差异及变化规律146-151 7.3 典型省区主要城市旅游气候舒适度变化分析151-165
7.3.1 30年来黑龙江主要城市旅游气候舒适度变化分析151-155
7.3.2 30年来新疆主要城市旅游气候舒适度变化分析155-159
7.3.3 30年来青海主要城市旅游气候舒适度变化分析159-162
7.3.4 30年来广西主要城市旅游气候舒适度变化分析162-165 7.4 典型城市旅游气候舒适度变化动态分析165-198
7.4.1 50年来西宁旅游气候舒适度变化动态分析166-173
7.4.2 50年来哈尔滨旅游气候舒适度变化动态分析173-180
7.4.3 50年来北京旅游气候舒适度变化动态分析180-185
7.4.4 50年来福州旅游气候舒适度变化动态分析185-192
7.4.5 50年来海口旅游气候舒适度变化动态分析192-198 7.5 2008年南方雪灾对旅游业的影响分析198-202
7.5.1 气候变化及极端气候事件对旅游业的影响198
7.5.2 极端气候事件旅游影响机制及评价方法198-199
7.5.3 基于本底线2008年雪灾对受灾省区旅游业的影响199-201
7.5.4 基于本底线2008年雪灾对受灾城市旅游业的影响201-202 7.6 本章小结202-205第8章 30年来旅游气候舒适度变化对城市客流量影响的估算205-213 8.1 旅游气候模型构建205-207
8.1.1 入境旅游气候模型构建205-207
8.1.2 国内旅游气候模型构建207 8.2 典型城市旅游气候舒适度变化对入境旅游影响的估算207-209 8.3 典型城市旅游气候舒适度变化对国内旅游影响的估算209-211 8.4 本章小结211-213第9章 结论和展望213-218 9.1 主要结论213-215 9.2 主要创新215-216 9.3 研究的不足及展望216-218参考文献218-232致谢232-233攻读博士学位期间科研成果233-236研究生期间获奖情况236
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