全 文 ：1961—2010 年安徽省参考作物蒸散时空
变化特征及成因*
曹摇 雯1,2 摇 段春锋3**摇 姚摇 筠1,2 摇 岳摇 伟1,2
( 1安徽省气象科学研究所, 合肥 230031; 2安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室, 合肥 230031; 3安徽省气候中心, 合肥
230031)
摘摇 要摇 基于联和国粮农组织推荐的 Penman鄄Monteith 公式和 60 个台站 1961—2010 年逐日
气象观测资料,估算了安徽省的参考作物蒸散量(ET0),在对 ET0空间分布特征和时间演变规
律进行分析的基础上,定量探讨了安徽省影响 ET0变化的主导因素.结果表明: 研究期间,安
徽省 ET0的年平均值约为 878. 58 mm·a-1,夏季最大,冬季最小.年平均 ET0呈现由北向南、由
低海拔向高海拔递减的空间分布特征. ET0的变化主要归因于日照时数和风速,而气温和相对
湿度的作用较小.由于日照时数和风速的共同负贡献明显超过气温和相对湿度的共同正贡
献,导致安徽省 ET0整体上以-1. 61 mm·a-1的速率显著下降. ET0在春季呈不显著的微弱上
升趋势;夏季 ET0以-1. 37 mm·a-1的速率显著下降;秋、冬季的 ET0微弱下降,但趋势不显著.
春、秋、冬季 ET0变化的主导因子是风速;夏季的主导因子是日照时数. ET0变化的主导因子存
在明显空间差异.有 36. 7%站点的年平均 ET0变化的主导因子是风速,主要分布在淮北南部
和沿淮地区;其他大部分地区的主导因子都是日照时数.
关键词摇 参考作物蒸散摇 时空变化摇 成因摇 安徽省
*安徽省气象科技发展基金项目(KM201303)和淮河流域气象开放研究基金项目(HRM201209)资助.
**通讯作者. E鄄mail: dcf118@ 126. com
2014鄄04鄄04 收稿,2014鄄08鄄11 接受.
文章编号摇 1001-9332(2014)12-3619-08摇 中图分类号摇 P426. 2摇 文献标识码摇 A
Temporal鄄spatial variations of reference evapotranspiration in Anhui Province and the quan鄄
tification of the causes. CAO Wen1,2, DUAN Chun鄄feng3, YAO Yun1,2, YUE Wei1,2 ( 1 Anhui
Meteorological Institute, Hefei 230031, China; 2Anhui Province Atmospheric Science and Satellite Re鄄
mote Sensing Key Laboratory, Hefei 230031, China; 3Anhui Climate Center, Hefei 230031, Chi鄄
na) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. , 2014, 25(12): 3619-3626.
Abstract: In this paper, daily reference evapotranspiration (ET0) was computed with the recom鄄
mended FAO鄄56 Penman鄄Monteith equation for Anhui Province using data collected 60 weather sta鄄
tions during 1961 to 2010 and its temporal鄄spatial variations were characterized. The determining
factors in ET0 trends were inquired into through partial derivative quantification analysis for the study
region. Results showed that the mean annual ET0 was 878. 58 mm·a-1 over the whole region dur鄄
ing the study period. ET0 was the highest in summer and the lowest in winter. The mean annual
ET0 decreased from the north to the south and from low altitude regions to high altitude regions.
Both sunshine duration and wind speed were the dominant factors contributing to the interannual
change of ET0, with less contribution from air temperature or relative humidity. The annual ET0
showed a general decline at a rate of -1. 61 mm·a-1 owing to a more negative contribution of sun鄄
shine duration and wind speed than a positive contribution of air temperature and relative humidity.
ET0 increased insignificantly in spring and decreased slightly in both autumn and winter. However,
it decreased significantly at a rate of -1. 37 mm·a-1 in summer. The main impacting factor was
wind speed in spring, autumn and winter, but it was sunshine duration in summer. Great diffe鄄
rences in the determining factors of the mean annual ET0 existed from area to area in Anhui Pro鄄
vince. The wind speed was the determining factor for 36. 7% of the whole stations distributing in
the southern part of the area north to the Huaihe River and the area along the Huaihe River, while
the sunshine duration was the determining factor for the other regions.
Key words: reference evapotranspiration; temporal鄄spatial variations; causes; Anhui Province.
应 用 生 态 学 报摇 2014 年 12 月摇 第 25 卷摇 第 12 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Dec. 2014, 25(12): 3619-3626
摇 摇 气候变化背景下,水资源在数量和时空分配上
的改变备受关注.作为水循环的重要环节,参考作物
蒸散(ET0)是评价区域干湿状况、制定水资源管理
计划和估算实际蒸散的关键因子. 它可以表示在一
定气象条件下水分供应不受限制时,某一参考下垫
面可能达到的最大蒸散量[1-2] . 它在气候变化背景
下的变化规律及成因被国内外学者广泛探讨.
20 世纪 50 年代到 21 世纪初,包括美国、前苏
联、印度、中国、澳大利亚和新西兰[3-10]等全球大部
分国家的 ET0整体均有所减小,主要归因于太阳辐
射和风速的下降;尼日利亚东北干旱区[11]、伊朗北
部地区[12]、加拿大大草原北部[13]和中国台湾高
雄[14]等个别地区的 ET0表现出增加趋势,主要与风
速的上升和相对湿度的减小有关. 众多学者针对我
国青藏高原[15]、长江流域[16-17]、东北地区[18]、黄土
高原[19]和陇东[20]等区域 ET0的变化特征及主要原
因开展相关研究,为深入认识和理解这些区域干湿
状况对气候变化的响应提供了基础.
安徽是我国的农业大省.作为农业生产的命脉,
水资源能否得到科学配置和合理利用将直接影响到
该区农业的可持续发展. 作物需水量和灌溉额度的
确定是提高农业水分利用率、保证农作物高产稳产
的关键,作物旱涝评估和预测是农业防灾减灾的重
要基础.这些指标的获得都依赖于 ET0 .本文基于安
徽省 60 个测站 1961—2010 年逐日气象观测资料,
通过线性趋势分析法和M鄄K统计检验法对 ET0的变
化特征进行分析,并定量探讨了 ET0变化的主要影
响因素,以期深入理解气候变化对安徽省水分循环
的影响,为科学评价安徽省气候干湿状况、合理开发
调配水土资源提供科学依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
安徽省位于中国东部,是华东地区跨江近海的
内陆省份,平原与丘陵、低山相间排列,地形地貌呈
现多样性.长江和淮河自西向东横贯全境,全省大致
可分为 6 个自然区域:淮北平原、沿淮地区、江淮丘
陵、皖西大别山区、沿江平原和皖南山区(图 1). 安
徽省地处北亚热带和南温带过渡地区,季风明显、四
季分明,冬夏季长而春秋季短. 冬季以偏北风为主,
气候寒冷干燥,雨雪较少;夏季盛行偏南风,气候炎
热湿润,雨水充沛. 在冬夏季风的转换过渡期间,形
成了春季温暖和秋季凉爽的气候特点. 安徽是我国
重要的农业生产基地之一,主要农产品水稻、小麦和
图 1摇 安徽省气象站点和 DEM分布
Fig. 1摇 Meteorological stations and DEM distributions in Anhui
Province.
玉米等在全国占有重要地位.
1郾 2摇 数据来源
本研究所用地面观测站 1961—2010 年逐日气
象数据来自安徽省气候中心,包括平均气温(益)、
最高气温 (益)、最低气温 (益)、10 m 高处风速
(m·s-1)、日照时数(h)和相对湿度(% ).剔除数据
明显异常和缺测较多的台站,选取数据质量较高的
60 个站点作为研究对象(图 1).
1郾 3摇 研究方法
1郾 3郾 1 Penman鄄Monteith公式摇 ET0受多种因素影响,
对它在较大区域范围内进行实测存在一定困难,因
此通常采用模型来估算[21] .联合国粮农组织(FAO)
在 1998 年推荐的 Penman鄄Monteith公式以能量平衡
和水汽扩散理论为基础,较全面考虑了作物的生理
特征和空气动力学参数的变化[22],在湿润和干旱等
各种气候条件地区均得到广泛运用.计算公式如下:
ET0 =
0. 408驻(Rn-G)+酌
900
t+273u2(es-ea)
驻+酌(1+0. 34u2)
(1)
式中:ET0是参考作物蒸散(mm·d-1);驻 是温度随
饱和水汽压变化的斜率(kPa·益 -1 );Rn是净辐射
(MJ·m-2·d-1),其中涉及的太阳总辐射 Rs . 本文
采用安徽省本地化修正公式来计算:Rs =R0(0郾 172+
0. 521n / N). 式中:R0为天文辐射;G 是土壤热通量
密度(MJ·m-2·d-1),它相对于 Rn很小,特别是在
植被覆盖、计算步长等于 1 d的情况下,取值忽略为
0;酌 是干湿表常数( kPa·益 -1 ); t 是日平均气温
(益);u2是 2 m高处风速(m·s-1);es是饱和水汽压
(kPa);ea是实际水汽压(kPa).
0263 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 25 卷
1郾 3郾 2 线性趋势分析法和 M鄄K 统计检验方法 摇 本
研究采用线性趋势分析方法计算 ET0及各气象要素
的变化趋势,并通过 Mann鄄Kendall 统计检验方法对
变化趋势及显著性水平进行检测. M鄄K 统计检验方
法是一种非参数统计检验方法,其优点是不需要样
本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰,更适
用于类型变量和顺序变量,计算也比较简便.
1郾 3郾 3 气象因子的贡献摇 通过 FAO56鄄PM 公式计算
出的 ET0独立于作物类型、作物生长状况及土壤水
分状况,只受气象要素的影响[22] . 从 FAO56鄄PM 公
式可以看出,ET0是气温(TA)、风速(WD)、相对湿
度(RH)和日照时数(SD)的函数. ET0随时间( t,年)
的变化可分解为:
dET0
dt =
鄣ET0
鄣TA·
dTA
dt +
鄣ET0
鄣WD·
dWD
dt +
鄣ET0
鄣RH·
dRH
dt +
鄣ET0
鄣SD·
dSD
dt (2)
式(2)表明,ET0的变化是 4 个气象因子共同作用的
结果,等号右边的 4 项分别代表气温、风速、相对湿
度和日照时数对 ET0变化的贡献(mm·a-1),并规
定引起 ET0上升为正贡献,引起 ET0下降为负贡献.
通过比较各因子对 ET0变化贡献的绝对值,从而得
出影响安徽省 ET0变化的主导因子[23] .
2摇 结果与分析
2郾 1摇 安徽省参考作物蒸散的时空特征
2郾 1郾 1 参考作物蒸散的空间分布 摇 1961—2010 年,
安徽省 ET0的年平均值约为 878. 58 mm·a-1 . 其中
夏季(6—8 月)的值最大,为 353. 60 mm·a-1,约占
全年的 40% ;其次是春季(3—5 月)和秋季(9—11
月),分别为 241. 91 和 190. 31 mm·a-1,约占全年
的 28% 和 22% ;冬季 (12—2 月)的值最小,仅为
94郾 24 mm·a-1,约占全年的 11% .
ET0的分布受气温、风速,辐射强度和地形等要
素空间特征的影响. 利用基于薄盘样条函数法的
ANUSPLIN插值软件获得安徽省 ET0的空间分布状
况.由图 2 可以看出,安徽省各地的年 ET0在 799 ~
936 mm·a-1,整体呈现由北向南、由低海拔向高海
拔递减的特征.高值区位于日照较充足的淮北大部
和沿淮中北部,超过 910 mm·a-1;其次是热量条件
较好的沿江西部,达到 880 ~ 910 mm·a-1;低值区
主要分布在海拔较高的大别山区和皖南山区,其值
在 850 mm·a-1以下.
春季安徽省各地ET0为207 ~ 282 mm·a-1,空
图 2摇 安徽省参考作物蒸散的空间分布
Fig. 2 摇 Spatial distribution of reference evapotranspiration in
Anhui Province (mm·a-1).
a)全年 Whole year; b)春季 Spring; c)夏季 Summer; d)秋季 Au鄄
tumn; e)冬季 Winter. 下同 The same below.
间上具有明显的纬向特征,由北向南递减.夏季 ET0
126312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 曹摇 雯等: 1961—2010 年安徽省参考作物蒸散时空变化特征及成因摇 摇 摇 摇 摇
为 323 ~ 375 mm·a-1,空间分布与年 ET0基本一致.
秋季和冬季的 ET0分别为 172 ~ 227 和 87 ~ 104
mm·a-1,其空间特征与年 ET0比较相似,但高值区
范围略有差异.秋季的高值区主要在沿江西部,冬季
的高值区位于淮北西部和沿江西部.
2郾 1郾 2 参考作物蒸散的年变化 摇 1961—2010 年,安
徽省年平均 ET0整体上以-1. 61 mm·a-1的速率下
降,变化趋势通过 95%的显著性检验(图 3). 下降
最明显的阶段是1961—1980年,其后下降趋势有所
图 3摇 1961—2010 年安徽省参考作物蒸散的变化
Fig. 3 摇 Variations of reference evapotranspiration in Anhui
Province during 1961 to 2010.
减缓,以波动为主. ET0的变化主要与气温、风速和
日照等气象因子的变化有关.从图 4 可以看出,研究
区平均气温呈明显上升趋势,上升速率为 0郾 02
益·a-1(P<0. 05),表明安徽省在研究期间存在显
著的变暖趋势;平均风速和日照时数呈下降趋势,下
降速率分别为 0. 02 m·s-1·a-1和 0. 02 h·d-1·a-1
(P<0. 05);相对湿度呈微弱下降趋势,但不显著.四
季中,参考作物蒸散 ET0仅在春季呈微弱上升趋势;
夏季 ET0以-1. 37 mm·a-1的速率下降(P<0. 05);
秋、冬两季的 ET0微弱下降,但趋势不显著.
摇 摇 安徽省 ET0变化情况的空间差异明显,各地年
均 ET0的变化率在-4. 30 ~ 0. 58 mm·a-1之间,其
中,除 3 个站点为不显著的上升趋势外,其他 57 个
站点均表现为下降趋势(图 5). 下降速率最大的区
域主要位于沿淮淮北西部,超过-3. 00 mm·a-1,其
图 4摇 1961—2010 年安徽省主要气象要素年变化
Fig. 4摇 Yearly variations of the major climate variables in Anhui
Province during 1961 to 2010.
2263 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 25 卷
图 5摇 1961—2010 年安徽省参考作物蒸散年和季节变化率
的空间分布
Fig. 5摇 Spatial distribution of variations for reference evapotrans鄄
piration in Anhui Province during 1961 to 2010 (mm·a-1).
· P<0. 05.
次是沿淮淮北东部,达到-2. 00 mm·a-1,且这两个
地区大部分站点的趋势均通过 95%的显著性检验;
淮河以南地区东部的下降速率在 - 2郾 00 ~ - 1郾 00
mm·a-1;其他多数地区的下降趋势很小且不显著.
摇 摇 春季安徽省各地 ET0变化率为-1. 05 ~ 0. 77
mm·a-1,其中 32. 8%的站点表现为下降趋势,主要
集中在淮北地区,淮南只零星分布,仅淮北北部的 3
个站点的趋势显著.淮河以南地区 ET0以上升为主,
趋势较大且显著的地区主要在江淮中部. 夏季各地
ET0变化率为-2. 46 ~ -0. 38 mm·a-1,均呈下降趋
势且大多数站点都通过显著性检验. 下降速率较快
的地区位于淮北,达到或超过-2. 00 mm·a-1,淮河
以南除少数站点达到-2. 00 mm·a-1,其他大部分
地区都不超过-1. 50 mm·a-1 .秋季各地 ET0变化率
为-0. 78 ~ -0. 53 mm·a-1,其中有 27. 6%的站点为
上升趋势,主要集中在皖南山区南部,但均不显著.
下降趋势较大且显著的区域主要在淮北和沿江部分
地区,其他大部分地区下降趋势不显著. 冬季各地
ET0变化率为-0. 36 ~ 0. 22 mm·a-1,其中 24. 1%的
站点为上升趋势.整体上看,各站点的上升或下降趋
势均较小且大部分不显著,仅安徽东南部有少数站
点的下降趋势通过 95%的显著性检验(图 5).
2郾 2摇 气象要素对参考作物蒸散变化的贡献
就安徽地区平均而言,气温对 ET0年变化的贡
献为 0. 51 mm·a-1 .气温的明显上升使得其对 ET0
的变化在所有站点均为正贡献,各地的贡献值为
0郾 12 ~ 0. 97 mm·a-1(图 6). 其中正贡献最大的区
域在江北和沿江地区西部,超过 0. 7 mm·a-1;正贡
献最小的区域主要是大别山区和皖南区,小于 0郾 3
mm·a-1;其他地区的贡献值在 0. 3 ~ 0. 7 mm·a-1
之间.
风速整体上在安徽地区对 ET0年变化的平均贡
献为-1. 03 mm·a-1,表明风速的显著下降导致 ET0
减小,各地的贡献值为-2. 43 ~ 0. 46 mm·a-1 .空间
上(图 6),有 90. 0%的站点表现为负贡献,其绝对
值高值区位于沿淮淮北部分站点,超过了 2郾 0
mm·a-1;绝对值低值区主要在大别山区和皖南山
区,小于 1. 0 mm·a-1 . 正贡献区域的范围较小,仅
零星分布在全省,且正贡献的值不大,小于 0郾 5
mm·a-1 .
相对湿度在安徽地区整体上的微弱下降引起
ET0增加,其平均贡献为 0. 14 mm·a-1,各地的贡献
值为-1. 00 ~ 1. 13 mm·a-1 . 空间上(图 6),相对湿
度的贡献值正负相间,正贡献站点数占56郾 7% ,区
326312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 曹摇 雯等: 1961—2010 年安徽省参考作物蒸散时空变化特征及成因摇 摇 摇 摇 摇
图 6摇 安徽省不同气象因子对年参考作物蒸散变化贡献的
空间分布
Fig. 6 摇 Spatial distribution of the attribution for four climate
variables to reference evapotranspiration in Anhui Province
(mm·a-1).
A: 气温 Air temperature; B: 风速 Wind speed; C: 相对湿度 Relative
humidity; D: 日照时数 Sunshine hour. 下同 The same below.
域范围稍大,其中高值区在江淮和沿江部分地区,超
过 0. 5 mm·a-1 .淮北地区基本为负贡献,负贡献绝
对值高值区主要在沿淮淮北西部.
日照时数在安徽地区对 ET0年变化的平均贡献
为-1. 45 mm·a-1,表明日照时数的下降导致 ET0减
小,各地的贡献值为-3. 14 ~ -0. 41 mm·a-1 . 空间
上(图 6),日照时数对 ET0的变化在所有站点均为
负贡献.负贡献绝对值较大的区域为淮北西部、皖南
山区东部和江淮局部地区,超过 2. 0 mm·a-1;皖南
山区西部的负贡献绝对值较小,小于 1. 0 mm·a-1 .
从表 1 可以看出,气温在四季对 ET0的变化均
为正贡献,风速和日照时数均为负贡献,而相对湿度
的贡献有正有负.
2郾 3摇 安徽省参考作物蒸散变化的主导因子
通过比较气象要素对 ET0变化贡献绝对值的大
小,可以判断出哪个要素是 ET0变化的主导因子.对
于安徽省年平均 ET0,气温和相对湿度引起它上升,
贡献分别为 0. 51 和 0. 14 mm·a-1,风速和日照时
数引起它下降, 贡献分别为 - 1郾 03 和 - 1郾 45
mm·a-1 .因此可以判断,日照时数是年平均 ET0变
化的首要主导因子,其次是风速.由于日照时数和风
速的共同负贡献明显超过气温和相对湿度的共同正
贡献,所以 50 年来安徽省 ET0 整体以 - 1郾 61
mm·a-1的速率显著下降.春、秋、冬季 ET0变化的首
要主导因子是风速,其次是相对湿度(春季)或日照
时数(秋季和冬季).夏季日照时数的下降趋势最显
著,因此成为该季节 ET0变化的首要主导因子.
安徽省 ET0变化的主导因子存在明显空间差
异.对于年平均 ET0的变化,有 36. 7%站点的主导因
子是风速,主要分布在淮北南部和沿淮地区;其他大
部分地区的主导因子都是日照时数.春季有 44. 8%
站点 ET0变化的主导因子是风速,分布在淮北大部、
沿淮东部、江淮东南部和沿江西南部;41. 4%站点的
主导因子是相对湿度,位于沿淮中部、江淮大部和沿
江东部. 夏季所有站点 ET0变化的主导因子均是日
照时数.秋季除淮北北部、沿江中部和皖南山区东部
ET0变化的主导因子为日照时数外,安徽省其他大
部分地区的主导因子都是风速,占 62. 1% . 冬季也
是风速为主导因子的站点最多,比例为64郾 8% ,只
表 1摇 安徽省不同季节 4 个气象要素对参考作物蒸散的平
均贡献
Table 1摇 Average attribution for four climate variables to
seasonal reference evapotranspiration in Anhui Province
(mm·a-1)
季节
Season
气温
Air
temperature
风速
Wind
speed
相对湿度
Relative
humidity
日照时数
Sunshine
hour
春季 Spring 0. 20 -0. 27 0. 22 -0. 05
夏季 Summer 0. 03 -0. 22 -0. 06 -1. 19
秋季 Autumn 0. 10 -0. 29 0. 11 -0. 23
冬季 Winter 0. 13 -0. 21 -0. 01 -0. 15
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有江淮西南部和皖南山区大部的主导因子为日照时
数(图 7).
图 7摇 1961—2010 年安徽省年和季节参考作物蒸散变化主
导因子的空间分布
Fig. 7摇 Spatial distribution of the dominant factors to reference
evapotranspiration in Anhui Province during 1961 to 2010.
3摇 讨摇 摇 论
本文基于 FAO 推荐的 Penman鄄Monteith 公式和
60 个台站 1961—2010 年逐日气象观测资料估算了
安徽省参考作物蒸散量(ET0),在对 ET0空间分布特
征和时间演变规律进行分析的基础上,定量探讨了
安徽省影响 ET0变化的主导因素.结果表明:安徽省
年平均 ET0呈现由北向南、由低海拔向高海拔递减
的特征.其多年变化主要归因于日照时数和风速,由
于日照时数和风速的共同负贡献明显超过气温和相
对湿度的共同正贡献,所以 ET0整体上以 - 1郾 61
mm·a-1的速率显著下降. 这与高歌等[24]、尹云鹤
等[10]和 Xu等[16]的研究结论一致.
吴文玉等[25-26]针对安徽省 ET0变化成因开展
相关研究,但主要停留在基于相关分析法的定性讨
论或敏感性分析的角度,未能定量确定各气候因子
变化对安徽省 ET0变化的实际贡献水平. 本文定量
化探讨了安徽省 ET0变化特征及其成因. ET0的变化
会对陆地生态环境产生影响,安徽省 ET0整体呈下
降趋势,有利于地表湿润度的提高和灌溉量的减少,
为农牧业生产的发展和水资源优化带来了正面
效应.
安徽省 ET0的下降主要是发生在 1961—1980
年,其后下降趋势有所减缓,以波动为主,表明 20 世
纪 80 年代之前和之后的 ET0变化特征存在差异.因
此在今后的研究中,有必要针对不同年代际的 ET0
变化特征及其成因进行分段探讨,从而科学客观地
认识 ET0变化在不同气候变化阶段的水资源管理中
所起到的作用.
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作者简介摇 曹摇 雯,女,1983 年生,工程师.主要从事农业气
象研究. E鄄mail: sgfxxy_0@ 163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
6263 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 25 卷