全 文 ：第 35 卷第 14 期
2015年 7月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.14
Jul.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金(40971105, 41271189); 江苏省高校哲学社会科学重点项目(2010ZDIXM049); 江苏高校优势学科建设工程资助
项目
收稿日期:2013鄄11鄄18; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄08鄄22
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: wenyanfang731@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201311182754
吴金凤, 方斌, 方玮轩.基于作物综合要素单元的农田利用布局.生态学报,2015,35(14):4733鄄4741.
Wu J F, Fang B, Fang W X.Farmland utilization layout based on comprehensive factors unit of crop.Acta Ecologica Sinica,2015,35(14):4733鄄4741.
基于作物综合要素单元的农田利用布局
吴金凤1,2, 方 斌3,*, 方玮轩4
1 中国科学院地理科学与资源研究所, 陆地表层格局与模拟院重点实验室, 北京 100101
2 中国科学院大学, 北京摇 100049
3 南京师范大学, 地理科学学院, 南京摇 210023
4 苏州大学政治与公共管理系, 苏州摇 215123
摘要:自然和经济要素相结合构建农田利用布局可最大限度地优化农田经济和生态效益,是耕地保护最有效的路径之一。 以浦
江县为例,运用 ArcGIS技术,以影响作物生长的自然因子为自然要素指标迭加成 9个自然单元,运用生态位社会经济评价值确
定出 431个经济单元,两者结合形成作物综合要素单元,并以当地代表性的粮食作物水稻、经济作物蔬菜、水果为参照设计出具
有最佳适宜性和较高综合效益的农田利用布局。 测算结果与浦江县的客观发展实际相应证,说明生态位社会经济评价值
NSEV与自然要素的结合确定作物布局区的方法,不仅能适度减少人为主观因素对结果的影响,而且该方法实用性较强,选取
的作物自然要素指标和经济要素指标针对性强。
关键词:综合要素; 单元; 农田利用; 布局
Farmland utilization layout based on comprehensive factors unit of crop
WU Jinfeng1,2, FANG Bin3,*, FANG Weixuan4
1 Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences,
Beijing100101, China
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3 College of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
4 Institute of politics and public administration, Suzhou university, Suzhou 215123, China
Abstract: Increment of cultivated lands value is an important way to increase farmers忆 income and the most effective way to
protect cultivated land. A reasonable layout of cultivated land is considered as one of most effective method to raise land
value. Domestic and foreign studies, which focus on how to establish cultivated land use layout from variant perspectives,
suggested that designing farmland production layout based on integration of natural and economic factors can not only
optimize economic and ecological benefits, but also be the most effective way to protect cultivated land. However, there has
no practical method to integrate two types of factors at present yet. In this study, taking Pujiang County as an example,
natural and economic factors that affect crop growth are refined and integrated as a comprehensive index to build an
optimization model for the county cropland layout using the GIS technology. First, the cultivated land of Pujiang county was
divided to 9 natural units by overlapping relative natural factors in ArcGIS, such as topography, landform, soil, hydrology,
and climate; then 431 economic units were generated based on ecological niche socio鄄economic value (NSEV), which were
further integrated with natural units to construct comprehensive factors unit of crop. Finally, taking account of the local
representative crop, such as rice, vegetables and fruits as reference, optimized county cropland layout aimed to obtain
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maximum suitability and comprehensive benefits was build. According to the designed cultivated land layout, the total area
of rice paddy field of Pujiang county is about 6389.57 hm2, which is very close to the last three years averaged area of
planted rice paddy land of 6758 hm2; the total area of vegetable land is estimated as 2552.87 hm2, which is higher than the
averaged planted area—3890 hm2(multiple cropping coefficient is 2.0) . However, it is coincident with the expectation of
development; the total area of orchard land is 2751. 80 hm2, which is smaller lower than averaged area—2819 hm2 .
Nevertheless orchard land use can be adjusted according to market situation at farmer忆s will. In general, the results of
designed cultivated land layout are consistent with the local practice, indicating practicability and validity of the proposed
method. The results also suggest that designing cropland production layout based on comprehensive index by integrating
natural factors and NSEV can reduce the arbitrary effect of subjective factors and has pointed strategy in terms of selecting
suitable natural and economic factors for local representative crops.
Key Words: comprehensive factors unit;farmland utilization;layout
耕地价值的有效提升是促进农民增收,切实保护耕地的重要手段,而合理布局是实现农田价值提升的最
重要手段,关键是如何合理布局? 为此,国内外学者 对此开展了多角度研究。 我国学者结合目前正在推进的
产能核算、农用地分等、粮食生产能力估算等工作[1鄄6],对农田生产能力进行评估,以期为我国土地利用规划
编制和基本农田划定提供科学指导。 部分学者则从农田经济效益上加以探讨,如谭荣等通过对比分析不同作
物在苏南、苏中、苏北地区的所产生的效益差别,确定作物在不同区域的优势布局。 吴硕从有利于产品商业化
的角度提出作物种植社会化和专业化发展布局理论。 申元村以黑龙江嫩江地区为例,以自然条件为基础划分
自然带确定作物布局。 罗其友等应用区位商设计出区域农业比较优势的测度指标,完成我国 12 种农产品区
域比较优势的定量分析,并在此基础上提出推进我国农产品区域化布局建议[7鄄12 ]。 综上,我国学者已从多方
面探讨了提升农田效益的作物布局模式,并认为将自然和经济要素紧密结合构建农田生产布局可实现农田经
济和生态效益的最优化,但如何结合,仍处在探索中。 本文以浦江县为例,尝试性地将影响作物生长的自然和
经济要素加以提炼,整合为综合分析指标,划分作物综合要素单元,构建浦江县作物种植优化布局方案。
1摇 研究对象与方法
1.1摇 研究区概况
浙江省浦江县位于浙江省中部偏西,金衢盆地的北缘,是浦阳、壶源两江之发源地。 地理坐标界于 119毅
42忆—120毅 07忆E、29毅21忆—29毅41忆N。 东西宽 39.25 km,南北长 36.5 km。 全县土地面积为 907.66 km2。 境内地
貌分西北山区和浦江盆地两大类型。 浦江耕地集中于浦江盆地以及沿江沿湖两侧。 林地面积占县域的三分
之二。
浦江县属亚热带季风气候区,四季分明,气温适中,光照充足,雨量丰沛,自然资源丰富。 由于农业用地分
别邻近浦阳江、壶源江和大陈江,因而又形成 3种小气候带,分别是浦江盆地温暖少雨区(玉区)、壶源江谷温
和次多雨区(域区)、中低山温凉多雨区(芋区)(图 1)。 浦江县区域经济发展水平略高于全国平均水平,但随
着产业扩张速度的不断加快,耕地保护的压力也面临前所未有的挑战,如何优化区域资源,提升耕地利用效
率,让耕地得到切实保护也是该县所面临的重要问题。
1.2摇 数据来源
通过走访浦江县国土局、农业局等相关部分获取与自然特征和社会发展相关的资料,包括地形图、气候
图、地貌图、土地利用现状图、土地利用规划图、交通图、土壤志、近 30 年的气象资料和近 10 年的农业生产统
计数据,以及人口、社会经济统计数据等。
1.3摇 作物综合要素单元的构建
(1)作物综合要素单元由作物自然要素单元和作物社会要素单元共同组成。
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图 1摇 研究区概况
Fig.1摇 The general situations of the study area
(2)作物自然要素单元强调的是作物的适宜性,作
物社会要素单元重点强调对作物各环节管理的便利性。
(3)作物自然要素主要包括土壤要素、地形地貌要
素、气候要素、水资源等,这些要素主要通过图形叠加与
农田采样数据的 Kriging插值相结合的方式获得。 该单
元处理结果通过了欧盟 IRMLA ( Integrated Resource
Management and Land use Analysis in E and SE Asia)项
目的论证[13鄄14]。
(4)影响耕地效益的社会因子很多,本研究在参考
有关资料的基础上,结合研究区的实际情况,确定评价
因子选取的原则:淤对耕地的产出效益有较大影响;于
评价区内差异明显、相关性小;盂以稳定性因子为主,但
对农业生产影响大、变化规律明显的不稳定性因子也适
当考虑;榆尽可能选择可定量的因子。 基于上述原则,
最终选择了道路通达度、农田路网密度、河流水面密度、
居民点密度、集镇密度、农业劳动力密度等 6 个因子。
从表面看,除劳动力指标是直接影响农业投入效益的指
标外,其余指标似乎不是直接作用指标,但调查结果表
明,河流水面密度对水的供应、道路通达度(便捷性)、
集镇密度(市场)对资源投入、居民点密度、农田路网密度对规模性效益分别有着决定性的作用。
(5)综合要素单元的建立,利用 ArcGIS提取浦江县土壤相关的信息,并利用试验数据进行校正;提取地形
相关(如坡度、坡向、山地和平原)的信息;并与气候图、地形图迭加得到作物 9 个自然要素单元。 以村为单
位,选取 6方面的因子组合构成 431个社会要素单元,进而构建作物综合要素单元,测算生态位社会经济评价
值(ecological niche socio鄄economic value,NSEV)(图 2)。
图 2摇 作物综合要素单元的构建
Fig.2摇 Construction of comprehensive factors unit of crops
1.4摇 耕地社会经济影响因子的算法
研究参考相关文献[15鄄17],设计了各指标 NSEV的计算模型:
a =
L1 + L2 + L3
S
(1)
b =
L3 + L4 + L5
S
(2)
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h =
S1
S
(3)
j =
S2
S
(4)
x =
S3
S
(5)
g = G
伊 10
S
(6)
式中,a、b、h、j、x、g分别表示道路通达度(km / hm2)、农田路网密度(km / hm2)、河流水面密度(hm2 / hm2)、集镇
密度(hm2 / hm2)、居民点密度(hm2 / hm2)、农业劳动力密度(人 / hm2); S、S1、S2、S3 表示耕地总面积、河流水面
面积、居民点面积、集镇面积, L1、L2、L3、L4、L5 表示高速公路、省道、县道、乡道、小道的长度, G 表示劳动力
个数。
1.5摇 评价指标最适值的确定
对作物而言,社会经济因子值一般是越大越好,但也有一个下限值,小于这个值,即成为限制因子。 依据
FAO 《土地评价纲要》中关于土地适宜性评价的原则、方法及有关资料[17鄄18],以样点实测数据为基础,设置调
查问卷请浙江大学土壤学系、农业经济系、南京农业大学的农业经济系的教师和从事相关研究的博士和硕士
研究进行权重和下限值确定,用于测定以上 6个指标的 NSEV(表 1)。
表 1摇 社会经济因子权重及下限值
Table 1摇 The weight and Offline values of social and economic factors
项目
Item
水稻 Rice
权重
Weight
下限值
Lower limit
蔬菜 Vegetable
权重
Weight
下限值
Lower limit
水果 Fruit
权重
Weight
下限值
Lower limit
其它作物 Other crops
权重
Weight
下限值
Lower limit
道路通达度 / (km / hm2) 0.08 / 0.06 0.004 0.12 0.006
农田路网密度 / (km / hm2) 0.10 0.006 0.20 0.007 0.29 0.012
河流水面密度 / (hm2 / hm2) 0.36 0.240 0.27 0.150 0.16 0.100
集镇密度 / (hm2 / hm2) 0.10 0.09 0.500 0.08 0.100
居民点密度 / (hm2 / hm2) 0.18 0.100 0.18 0.150 0.16 0.120
农业劳动力密度 / (人 hm2) 0.18 0.003 0.20 0.010 0.19 0.005
摇 摇 表示不受限制; 道路通达度:Accessibility to roads; 农田路网密度:Farmland network density;河流水面密度:Rivers and lakes density;集镇密
度:The density of town; 居民点密度:Residential spots density; 农业劳动力密度:Agricultural labor density
1.6摇 计算作物生态位社会经济评价值
在 Hutchinson的“n维超体积冶生态位概念基础上发展起来的 NSEV[19],是用以测算作物的现实资源位与
其最适生态位之间的贴近程度,用于表征作物对其生境条件的适宜程度。 采用加权平均模型计算各评价单元
对水稻、蔬菜、水果、其它作物的 NSEV,公式如下:
当 Li存在时,公式可以表现为:
NSEV =移
n
i = 1
棕i
籽i
Li
(7)
当 Li不存在时,公式可以设置为:
NSEV =移
n
i = 1
棕i籽i (8)
式中,NSEV为作物生态位社会经济评价值; 籽i和 Li分别为第 i 个社会经济因子的实测值和下限值;棕i 为第 i
个社会经济因子的权系数; n 为生态因子数。 社会经济因子(籽i)的实测值是以村为单位,通过公式(1—6)得
出,由于数据量大,涉及 431个单元,受篇幅限制,论文只能随机选取了 7组数据(表 2),其余省略。
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表 2摇 不同社会经济单元的 NSEV值
Table 2摇 Ecological niche socio鄄economic value (NSEV) of different social and economic unit
单位编号
Unit No.
村名
Village
name
耕地面积
Cultivated
area
道路通
达度
农田路网
密度
河流水面
密度
集镇
密度
居民点
密度
农业劳动
力密度
NSEV
水稻
Rice
蔬菜
Vegetable
水果
Fruit
14 下湖 141304.39 0.0050 0.0050 0.1880 0.3470 0.0000 0.0054 1.18 1.37 1.01
77 后谢 134109.33 0.0072 0.0101 0.0678 6.4398 0.9024 0.0321 5.77 3.99 8.07
87 钟村 106722.39 0.0096 0.0325 3.6695 10.1266 0.0000 0.0293 14.22 18.22 16.06
89 城南 7940.39 0.0261 0.0261 6.4262 211.9018 0.0505 0.1499 48.21 68.43 186.72
118 新华 149668.69 0.0068 0.0139 0.0000 5.4940 0.1256 0.0019 1.96 2.06 5.11
145 城西 72578.35 0.0059 0.0070 0.1907 28.6421 0.0000 0.0558 7.18 7.60 25.63
292 外胡 253290.62 0.0047 0.0047 1.2184 0.0000 0.0756 0.0030 3.75 5.30 2.37
…… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… ……
2摇 研究结果
图 3摇 作物自然要素单元
Fig.3摇 The natural elements unit of crops
2.1摇 作物自然要素单元结构与限制性分析
利用 ArcGIS 将土壤图、地形图、地貌图、气候图等
进行叠加、要素合并,最终形成 9 个单元(图 2)。 各单
元占区域总面积由多到少的顺序分别为 5>2>6>4>1>8
>3>9>7。 结合土壤志、土地志及 183 块田块土壤抽样
数据[20鄄21],运用 ArcGIS 提取得出各个单元其它数据
(表 3)。
有机质、Ph值、碱解氮、速效磷、速效钾各值是运用
ArcGIS将县域耕地 183 个采样点土壤样品测试结果进
行 Kriging插值得出。 其过程与方法见已发表的相关
文献[20鄄21]。
以作物种植单元为基础,根据浦江的作物习性、作
物分布特征及农户调查结果,确定作物自然单元对作物
种植的限制性。 其中 8、9单元由于坡度大,侵蚀性较强
及无土壤而不适宜作物种植,7 号单元面积较小,受土
壤习性的影响只能种植水稻(表 4)。
2.2摇 根据 NSEV值的作物可布局区域的确定
以 431个行政村为评价单元,计算各单元的 NSEV
值,并以此为基础确定作物可布局区域。 由于作物被划
为 4类,因此,只有先确定出三类作物需要的耕地面积才能得出各类作物所需要的耕地面积。 因子分析发现
道路通达度和城镇密度两个因素对水稻种植基本不限制,而对水果和蔬菜的影响却较大,借助这一差异性特
征,结合因子及作物权重与分值进一步测算得出水稻、蔬菜、水果的最低 NSEV 值分别为 0.82、1 和 1,也即各
区位的 NSEV值只有超过作物的这一限制值才能被认为是适合种植该作物的区域。 进而通过对各单元适合
种植作物的区域进行汇总得出,水稻作物适合种植的区域面积达到 13260.11 hm2,不适合种植的区域达到
9014.82 hm2,其中,有可能发展成为种植水稻的区域面积为 6538.72hm2(图 4)。
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表 3摇 浦江县自然要素单元性质
Table 3摇 Natural elements unit character in Pujiang county
单元
Unit
土壤种类
Soil genus
海拔
Elevation / m
表层厚度
Soil surface
layer / cm
有机质含量
Organic
matter / %
pH 质地Character
碱解氮
N /
(mg / kg)
速效磷
P /
(mg / kg)
速效钾
K /
(mg / kg)
1 红壤 70—300 17 1.42 5.04 粘性 50.02 40.37 94.85
2 黄红壤 300—600 15 1.40 5.80 壤性 49.78 37.45 95.62
3 黄壤 600—1500 17 4.75 5.23 粘性、壤性 54.08 53.78 112.15
4 岩性土 70—600 17 1.91 6.84 壤性 47.56 36.43 93.02
5 洪积鄄冲积型水稻土 28—300 14 2.51 5.89 粘性、壤性 51.22 44.76 96.38
6 冲积型水稻土 28—300 14 2.24 5.40 壤性 50.11 32.19 69.02
7 潜育型水稻土 28—70 19 2.61 7.15 粘性、壤性 40.01 17.07 60.31
8 侵蚀土 300—1050 13 2.44 5.85 砂性 30.58 12.57 50.14
9 无土壤
表 4摇 自然要素单元对作物种植的限制性
Table 4摇 The restriction of natural elements unit for crop planting
土地单元 Land unit
作物种植限制性 The restriction of crop planting
水稻 Rice 蔬菜 Vegetable 水果 Fruit 其它作物 Other crops
1 无 无 无 无
2 弱 弱 无 无
3 中 弱 无 无
4 中 弱 无 无
5 无 无 无 无
6 无 无 无 无
7 无 强 强 无
8 强 强 中 中
9 强 强 强 强
摇 摇 作物种植限制性分为无、弱、中、强 4种;无: 较适合种植;弱: 可以种植,但产量相对较低;中: 基本上不能种植;强: 完全不能种植
同理,根据蔬菜的 NSEV值,可确定其布局区域。 从布局上看,尽管可布局的面积达 7077.19 hm2,但在区
位上与人们惯常布局在县城周边,特别是城郊结合部内的常规观念有出入,可能的原因在于城郊结合部的部
分区域河流面积指数与可参与种植蔬菜的农村劳动力指数较低,特别县城劳动力就业机会多,愿意从事种植
费劳动力的蔬菜的农民较缺乏,相比较而言,他们更愿意种植不需要太多劳动力的水稻,且水资源能满足单季
稻的种植条件。 不适合种植区域蔬菜的区域面积达 15097. 74 hm2,其中可发展为蔬菜种植区的面积达
7561.79 hm2。
同理,水果主要种植区分布在城郊结合部的浦南街道、黄宅镇、白马镇、郑家坞镇、前吴乡、大贩乡,可布局
面积达 4142.81 hm2,不可布局区域面积达 1813.21 hm2,可发展为水果种植区域面积达 9048.86 hm2。
2.3摇 作物布局区优化
运用 ArcGIS将作物自然要素单元和社会经济单元叠加后发现,三类作物所布局的耕地面积分别为:水稻
11032.65 hm2,蔬菜 3270.17 hm2,水果 3880.60 hm2。 各作物的乡镇发展优势与布局优先的是:(1)蔬菜在浦阳
街道、浦南街道、杭坪镇、花桥乡等乡镇比水果更具发展优势,且自然地理条件及区位条件对蔬菜本身有一定
的限制性,而且,蔬菜需求量仍然是以浦江县城区最大,故这些乡镇只要是符合蔬菜种植条件的区域,应优先
考虑布局蔬菜;(2)考虑到水果是重要的经济作物,且在浦江也有一定的种植规模和种植传统,特别是在白马
镇、郑宅镇、黄宅镇等地有较好的发展基础和较大的市场需求,因此,这些区域应优先布局水果;(3)其它作物
对水源和地理条件要求较低,故布局可考虑在水稻、蔬菜、水果布局后进行(图 6)。
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图 4摇 社会经济要素下的水稻作物 NSEV值空间分布
Fig.4摇 The NSEV space distribution of rice based on the social and
economic elements
图 5摇 社会经济要素下的蔬菜作物 NSEV值空间分布
Fig.5摇 The NSEV space distribution of greens based on the social
and economic elements
图 6摇 社会经济要素下的水果作物 NSEV空间分布
摇 Fig.6摇 The NSEV space distribution of fruits based on the social
and economic elements
依据以上条件,优化后的空间布局为:(1)水稻作
物主要是以浦阳江、壶源江两江为依托,灌溉条件好,也
符合传统种植习惯,面积达 6389.57 hm2,这一数据与近
3年来浦江县的水稻播种面积的平均值 6758 hm2 十分
接近,种植区位仅小有偏差。 而调查数据也显示浦江县
95%的农田都只种单季稻,即其播种面积实际就是所用
耕地面积[22];(2)蔬菜种植地主要分布在县城周边浦
南、浦阳街道,以及黄宅、白马等公路延线,此外,在山区
大贩乡及杭坪镇也布局了 800 多 hm2 蔬菜,主要原因是
两地均属高山区,气温较低,蔬菜上市期较常规蔬菜晚。
布局之后,蔬菜全部种植面积达 2552.87 hm2;这一数据
较浦江县近 3 年的蔬菜播种面积 3890 hm2(复种系数
2.0)略有偏高。 不过,随着杭坪镇的高山蔬菜和大贩等
地的山区蔬菜市场份额的逐步加大,这一增长是符合预
期的。 (3)水果种植地主要是在郑宅镇和白马镇平原
地带且离城镇公路较近的区域进行优先布局,全县面积
达 2751.80 hm2,这一数值较浦江县近 3 年的水果种植
面积的平均值 2819 hm2 略微偏低,不足部分可以在可
发展种植区域进行调整,当然,农户也可以根据市场行
情适度增加。 (4)其余地方用于种植其它作物,也可作为区域布局的调整区。
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图 7摇 综合单元下各作物布局在不同乡镇的优势
Fig.7摇 Layout of crops based on comprehensive factors unit in different towns
图 8摇 作物综合布局
Fig.8摇 Comprehensive layout of crops
3摇 结论与展望
3.1摇 结论
论文以浦江县为例,以 ArcGIS为手段,以作物自然
与经济要素指标构建作物综合要素单元,构建浦江县作
物优化布局,得出了以下结论:
(1)利用作物综合要素单元系统构建县域农田利
用布局的思路与方法,可进一步丰富农业规模化理论,
对区域农产品种植规模化布局提供理论指导的实践
借鉴。
(2)对比分析微观测算结果与宏观分析的客观实
际,两者表现出较高程度的契合,体现出该方法的实用
性和可靠性,而且也体现了所选取的作物自然要素指标
和社会要素指标具很强的客观性和针对性。
(3)生态位社会经济评价值 NSEV 与自然要素单
元叠加相结合能较好地选择出作物的最佳种植区域,从
很大程度上减少人为因素对结果的影响,更具科学性。
3.2摇 存在的不足
(1)本论文主要是探讨该方法的可行性,因此,只
是选择了一个县域范围作为研究对象,在研究的过程中,没有考虑到粮食自给率等方面的要求,在今后的研究
中可将其对象作进一步放大,甚至用以指导全国的作物布局。
(2)论文为分析方便将作物分为 4类,在各类型中耕地面积如何进行分配,还有待作进一步研究。
参考文献(References):
[ 1 ]摇 刘红芳, 邹自力, 张晓平, 邹历, 谢芳. 基于农用地分等的基本农田空间布局研究———以江西省崇仁县为例. 江苏农业科学, 2011, (1):
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