三江源区潜在蒸散时空分异特征及气候归因

地面潜在蒸散变化对水分循环与能量平衡的研究具有重要意义。论文利用青藏高原三江源区18 个气象台站的月、年气象资料,基于FAO Penman-Monteith 公式和通过修订的辐射计算模型,估算了该地区的潜在蒸散量,分析了1961—2012 年三江源潜在蒸散的空间分布和时间演变,探讨了影响该区域潜在蒸散时空分异的主导因子,主要结论如下:三江源地区多年平均潜在蒸散的范围在732.0~961.1 mm之间,平均为836.9 mm。分布格局为东北、西南高,中部低。夏秋季与全年的潜在蒸散分布格局相似;1961—2012 年,三江源地区年平均潜在蒸散整体上以0.69 mm/a 的速率增加,年潜在蒸散的增加主要体现在夏季,以0.17 mm/a 的速率上升,其余季节变化不明显;相对湿度、最高气温和年总辐射的差异导致了年潜在蒸散的空间分布差异,三者贡献率分别为59.8%、22.2%、14.4%;最高气温的上升、总辐射的增加和相对湿度的降低是三江源地区年潜在蒸散呈增加趋势的主要原因,三者贡献率分别为56.9%、35.6%、2.7%,影响年潜在蒸散的因子组合和贡献率在不同区域有一定差异。年潜在蒸散影响因子中风速影响较小,是三江源地区潜在蒸散变化有别于国内其他地区的特征之一。     

1957—2012年中国参考作物蒸散量时空变化及其影响因子分析

根据1957—2012年全国608个气象站的逐日气象资料,利用Penman-Monteith公式计算作物潜在蒸散量,对全国及水资源一级分区潜在蒸散量时空分布特征、变化趋势进行分析;基于Arc GIS及SPSS软件,采用主成分分析方法,对潜在作物蒸散量的影响因子及其分布特征进行探讨。结果表明:近56 a来,全国年潜在蒸散量在616~2 128 mm之间,河西走廊、南部岭南地区、海南岛以及华南沿海作物潜在蒸散量较大,而在黑龙江一带、四川盆地及西南地区东部,潜在蒸发量较小。各分区年均潜在蒸发量均呈现减少趋势,西北诸河区倾向率最大,为-12.22 mm/10 a;影响潜在蒸散量的因子中,第1主成分为热力学因子,第2主成分为水分因子和辐射因子,第3主成分为地理因子和空气动力学因子,第4主成分为高程因子。     

内蒙古气温变暖停滞对其影响因子变化的响应

采用中心聚类、M-K检验等方法,以内蒙古地区为例,利用全球Pacific Decadal Oscillation（PDO）、Multivariate ENSO Index（MEI）等大空间尺度数据以及内蒙古及其周边70个气象站1951~2016年平均最低气温、平均气温、平均最高气温、风速、大气压等站点数据,定性、定量揭示变暖停滞的变化特征及其对影响因子变化的响应.结果表明：研究区各分区3类气温在1981~1993年间发生升温突变,此后1998~2008年间陆续发生变暖停滞.不同类型气温在不同分区与各影响因子的相关性优劣有所不同,如平均最低气温与AMO、PDO、MEI、太阳总辐射、风速、大气压的相关性最好,平均气温次之,平均最高气温最差;西部区气温与AMO、PDO、MEI、太阳总辐射相关性较好,中部区气温则与AMO、风速相关性较好等.整体上,1990s~2000s,随各分区AMO上升驱缓、PDO处于正位相阶段但呈下降趋势或处于负位相时、MEI值与太阳总辐射下降、风速、大气压、相对湿度的持续下降/上升及之后的趋势转变,各分区气温发生变暖停滞,如当AMO开始整体进入上升趋缓阶段,风速持续减小8~13a,倾向率达到-0.26~-0.11m/（s·10a）时,平均气温发生变暖停滞.平均最低气温对3类影响因子变化的响应最敏感,平均气温次之.气温变暖停滞是多种影响因子共同作用的结果.本研究丰富了该方面研究成果,对气候变化研究及防灾减灾等有一定借鉴意义.     

中国北方近50年潜在蒸发的变化

利用彭曼-蒙梯斯公式和常规气象资料计算中国北方地区潜在蒸发(也称蒸发力)变化,分析实测蒸发皿蒸发的变化,结果表明:自20世纪50年代以来,潜在蒸发和蒸发皿蒸发呈波动下降趋势。日照百分率、风速下降和湿度增加影响了潜在蒸散和蒸发皿蒸发量的变化。从能量观点来说,太阳总辐射的下降是潜在蒸发和蒸发皿蒸发减小的主要原因之一,大气湿度增加和人类对于能源消耗的增加导致到达地面的太阳总辐射下降。因太阳总辐射的下降引起潜在蒸发的减小量约占总潜在蒸发减小量的78%左右。     

黄土高原气候变化特征及原因分析

基于黄土高原111个气象站点1961—2018年逐日气温(最低气温、最高气温、平均气温)和降水数据,采用Mann-Kendall趋势分析、Sen's斜率估计和小波周期等方法分析了气温和降水的时空变化特征,并采用小波交叉功率谱分析方法对影响区域气候的环流因素进行了分析.研究结果显示:(1)黄土高原1961—2018年平均气温以0.35℃·(10a)?1速率呈显著增加趋势,进一步分析显示气温的上升主要来自于年均最低气温的显著上升(0.39℃·(10a)?1,P<0.01);在季节变化上,平均气温、平均最低气温、平均最高气温在冬季的上升速率最为显著;研究区降水的年际、季节上的变化均不明显.(2)年均气温的突变在1995年,年均最高气温和年均最低气温分别在1995年和1994年存在突变;年降水量不存在突变.年降水量变化的主周期2—3 a和4—6 a,气温变化的周期主要为2—4 a、6—8 a、12—16 a.(3)平均气温变化主要受北大西洋年代际涛动(AMO)影响、受北大西洋涛动指数(NAO)影响较小;年降水量主要受太平洋海温指数(Nino3.4)和北极涛动(AO)影响.     

基于AI指数的新疆干湿时空变化及其影响因素分析

论文基于新疆53个气象站点1961-2013年逐日气温、降水、风速、日照时数、相对湿度、大气环流指数和太阳黑子数据,应用Penman-Monteith模型、ArcGIS反距离加权插值、Mann-Kendall（M-K）检验、Morlet小波和主成分分析方法,分析其降水量、潜在蒸散量和AI指数时空变化及影响因素。结果表明：近53 a来,新疆降水量呈上升趋势,潜在蒸散量在波动中呈下降趋势,倾向率分别为8.81 mm/10 a和-28.73 mm/10 a,AI指数在波动中呈下降趋势,倾向率为 -0.05/10 a,多年平均值为0.5,表明新疆气候有变湿趋势。从年内分布看,降水量和潜在蒸散量呈单峰型分布,峰值分别出现在7月和8月,分别为24.58和137.12 mm;AI指数最大值滞后于降水量（7月）和潜在蒸散量（8月）,出现在9月,为0.9,最小值出现在1月,为0.46。新疆潜在蒸散量空间分布为南疆大于北疆,东部大于西部;降水量北疆大于南疆;AI指数的空间分布与降水量相反,总体表现为南疆大于北疆,盆地大于山区,M-K趋势介于0~-0.02/a之间,且北疆AI指数减小趋势较南疆更显著,与北疆比南疆更湿润的事实相符。新疆降水量和潜在蒸散量分别在1987和1981年发生突变,AI指数在1981和1984年存在两个明显的突变点。Morlet小波及其功率谱分析表明,降水量存在6.49、5.71和4.35 a（p≤0.05）的周期,蒸散量存在21.37 a（p≤0.2）的周期,AI指数存在6.62、3.45 a（p≤0.1）的周期,表明AI指数可能受大气环流和厄尔尼诺的影响。主成分分析表明,AI指数与气温呈正相关,与降水量呈负相关,且南疆比北疆对降水更敏感。此外,AI指数与维尔霍扬斯克-奥伊米亚康（WYMI）、ENSO关系密切,相关系数分别为0.46（p≤0.05）和-0.34（p≤0.05）。     

1961—2019年黄土高原植被潜在蒸散及影响因子

研究潜在蒸散对于深刻了解区域的生态环境问题及水文循环过程具有重要的理论与现实意义.该研究基于Penman-Monteith模型对1961—2019年黄土高原潜在蒸散的时空变化特征进行了分析,再结合土地利用数据探究了各植被类型潜在蒸散的差异及其影响因素.结果表明:①1961—2019年黄土高原区域呈暖干化趋势,其中平均最高温度、平均最低温度与平均温度均呈显著增加趋势;平均相对湿度、平均风速、日照时数均呈显著降低趋势;降水量非显著减少.②在空间分布格局上,黄土高原区域年均、生长季、春季、夏季和秋季潜在蒸散均呈南北高、东西低的分布特征;1961—2019年春季潜在蒸散以0.41 mm/a的速率显著增加(P < 0.05).③1981—2019年黄土高原区域潜在蒸散平均变化趋势为1.35 mm/a,其中62.98%的区域呈显著增加趋势(P < 0.05),多分布在东部和西部地区.④1961—2019年黄土高原区域各植被类型潜在蒸散变化均表现为不显著上升趋势,多年平均潜在蒸散大小表现为草原>农田>针叶林>草甸>阔叶林>灌丛,其中,1981—2019年各植被类型潜在蒸散增加趋势大小表现为阔叶林>针叶林>灌丛>农田>草甸>草原.⑤影响黄土高原区域各植被类型潜在蒸散的主要气象因子为平均风速与平均相对湿度,其次为日照时数.潜在蒸散随着平均风速和日照时数的增加而增加,随着平均相对湿度的增加而减小.研究显示,各植被类型潜在蒸散的增加与区域降水的减少可能会加剧水资源短缺态势,建议黄土高原地区在开展植被恢复工作时,应优先考虑耗水较少的树种,优化群落植被结构,充分利用光水热资源,修建蓄水设施,支撑区域生态环境的可持续发展.      

上海地表湿润度变化特征及成因分析

基于上海11个气象站历史气候数据,利用湿润指数分析了1960～2008年期间上海地表湿润度的时间变化特征和空间分布差异,并对其变化原因和不确定性进行探讨。结果表明,过去49年间,上海地表湿润度在1990s最高,而在1960s最低;湿润度在夏季显著增加,而在秋季显著减小。上海湿润度在空间分布上表现为南部高于北部,整个上海湿润度在过去49年间总体都呈增加趋势,且东部增加多于西部。上海湿润度变化主要受降水量和潜在蒸散量的影响,日照时数、气温日较差和平均地温通过对潜在蒸散的影响,从而都与湿润指数显著负相关。上海潜在蒸散的变化与其它研究中关于城市化对实际蒸散的影响结果不一致,评估城市和城镇地区地表湿润度,还有待建立更完善的湿润度指标。     

长江流域蒸发皿蒸发量及影响因素变化趋势

采用MannK-endall非参数检验方法和反距离权重插值法IDW对长江流域近40年来20cm蒸发皿蒸发量及其影响因素进行了时空变化趋势分析,研究结果表明:近40年来,长江流域年平均蒸发皿蒸发量在全流域和不同区域内均呈现显著的下降趋势,且中下游地区(99%的置信度)比上游地区(95%的置信度)下降趋势显著,夏季(99%的置信度)比其它季节下降趋势显著。影响蒸发皿蒸发量的主要气象因子太阳净辐射和风速呈现显著下降趋势,气温表现为显著升高趋势,但中下游地区夏季温度微弱下降,降水微弱增加,但中下游地区夏季降水显著增加。因此,长江流域年平均太阳净辐射和风速的显著下降是年平均蒸发皿蒸发量显著下降的主要原因,而中下游地区夏季气温的微弱下降和降水的显著增加使得中下游地区夏季蒸发皿蒸发量下降趋势尤其显著。     

中国东部AOD等级变化及与东亚夏季风的联系

利用2000年3月～2017年1月Terra卫星反演的最新版本C06的MODIS气溶胶光学厚度（AOD）、NCEP fnl全球业务分析数据、CMAP降水、CERES SYN1deg Ed4月平均资料、NCEP/NCAR再分析资料等,依据区域平均AOD距平的显著年际变化特征,将历年AOD划分为5个不同的污染等级,并探讨了不同污染等级的局地成因及其与季风环流的联系.结果表明,夏季中国东部地区AOD异常偏大与地面风速小、中高层季风环流系统不利于气溶胶扩散有关.气溶胶污染最重（最轻）时,气溶胶与到达地面的太阳短波辐射、地面气温、风速及降水存在密切联系;在其他污染等级下,除了与到达地面的短波辐射有密切关系外,与其他量的联系并不明显.气溶胶污染严重时,到达地面的太阳短波辐射相对减小,地面气温异常偏低,低层大气冷却,地面风速减小,地面降水呈现南多北少的变化特征;反之,气溶胶污染较轻时,到达地面的太阳短波辐射相对增加,地面气温异常偏高,低层大气加热,地面风速增大,地面降水呈现南少北多的变化特征.     

黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析

利用黑河流域及周边地区14个气象站的1960—2009年逐日气象资料,基于FAO推荐的 Penman-Monteith模型分析了黑河流域近50 a来潜在年、 季参考蒸散量ET₀的时空分布特征,同时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站ET₀对各气候要素的敏感系数,并结合各气候要素的多年相对变化定量探讨了导致ET₀变化的主导因素。结果表明:黑河流域年ET₀表现出明显的南北差异,亦即从南到北呈增大趋势,上游祁连山区年ET₀约568~700 mm,中游走廊平原约800~900 mm,下游的金塔、 鼎新一带约1 000 mm,额济纳地区则高达1 150 mm以上。各季节ET₀亦呈北多南少特征,且ET₀的年内分布以夏季最多,春季次之,秋冬最少。近50 a来,黑河流域年、 季平均ET₀整体呈减小趋势,但亦存在区域差异,其中上游ET₀略有增加,而中下游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言,上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感性最强,而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感。不同站点各季节/月ET₀对气候要素的敏感性有所差异。风速是引起ET₀变化的主导因素,相对湿度和日照时数的贡献则较小。     

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

半干旱区一次典型沙尘重污染天气过程分析——以青海东部为例

利用常规气象观测资料、颗粒物监测数据,并结合污染源溯源,采用天气学原理和轨迹分析等方法对2019年5月青海东部一次沙尘重污染天气的主要成因及沙尘传输特征进行了分析.结果表明,此次沙尘重污染天气主要由贝加尔湖低槽东移携带的强冷空气沿河西走廊东移下滑,沿湟水河谷自东向西倒灌入青海东部导致,污染物随着强劲的东风影响青海东部....     

河西走廊东部沙尘日变化特征及其与气象因子的关系

沙尘天气是河西走廊东部多发的灾害天气之一.为提高河西走廊东部沙尘天气的预测、预报、预警水平,更好地预防沙尘灾害和沙尘天气对空气质量的污染.利用河西走廊东部5个气象站1960-2016年逐日沙尘（包括浮尘、扬沙及沙尘暴）资料和四季平均气温、最高气温、最低气温、平均风速、大风日、蒸发量、降水量、相对湿度等资料,运用统计学方法分析了河西走廊东部各强度沙尘日的时空分布特征以及沙尘日与气象因子的相关性.结果表明:受海拔、地形地貌以及天气系统等影响,各强度沙尘日（除浮尘外）由东北向西南呈递减趋势.年代、年各强度沙尘日呈显著减少趋势,沙尘暴、扬沙、浮尘递减率分别为-2.436、-5.277、-5.719 d/（10 a）,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.年沙尘日的时间序列均存在着6~8 a的准周期变化.各强度沙尘日均为春季最多,秋季最少,且各季节沙尘日均呈显著减少趋势,递减率为春季>夏季>冬季>秋季,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.各强度沙尘日月变化比较一致,高峰值出现在4月,低谷值出现在9月.气象因子对沙尘天气有一定的影响,同一季节气象因子对各强度沙尘日的影响相对一致,但不同的季节气象因子对各强度沙尘日的影响不一致.热力因子和动力因子是影响沙尘天气的主导因子,水分因子的影响较弱.研究显示,气候变暖、冷空气活动频次和强度减弱是沙尘日减少的主要原因之一,大气环流的季节性转变是沙尘天气季节性变化的主要原因.      

银川市PM2.5的输送路径及潜在源解析

基于2015~2017年银川市PM_2.5逐小时质量浓度和同期气象数据,采用气流后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究银川市PM_2.5的输送路径及潜在源分布.结果表明：2013~2018年银川市大气PM_2.5质量浓度呈先升高后下降的趋势,其中2016年PM_2.5浓度年均值最高（54.25±20.91）μg/m³;在四季变化中,冬季PM_2.5浓度最高（75.11±29.21）μg/m³,夏季最低（31.83±7.09）μg/m³.聚类分析表明西北方向气流是银川市四季PM_2.5主要的输送路径,在春、秋、冬3季PM_2.5均为西北长距离输送路径;而在夏季,短距离输送气流是PM_2.5主要的输送方式.PSCF与CWT分析表明,冬季PM_2.5潜在源区范围最大,主要集中在西北-东南走向的潜在贡献源区带,包括新疆中东部、青海省北部、河西走廊地区、内蒙古西南部、甘肃省南部以及宁夏西北部;春、秋两季PM_2.5潜在源区主要位于新疆东部与甘肃省交界区域、甘肃省东南部、湖北北部、陕西西南部以及重庆北部;夏季的潜在源区范围最小,主要集中在新疆东部与甘肃交界区域.在PM_2.5重污染天气期间,其主要来源于西北方向气流,潜在源区主要分布在新疆东部与甘肃交界区域、内蒙古西南部与甘肃交界区域以及甘肃中南部地区.因此,在实施防风固沙的基础上,加强区域环境合作,实施大气污染联合防治,可以有效缓解银川乃至京津冀地区的大气污染.     

甘肃省生态资产价值和生态-经济协调度时空变化格局

在地理信息技术和遥感数据支持下,对甘肃省2000和2010年的生态资产价值及其空间分布格局进行了定量测度。构建空间生态资产价值经济协调度模型,测算了甘肃省生态资产价值与经济发展水平协调状况。结果表明：1）甘肃省生态系统在2000和2010年的生态资产价值分别为2 430.84×10⁸和2 487.40×10⁸元;2）林地对甘肃省生态资产价值的贡献量最大;陇南市和甘南州的生态资产价值占甘肃省总价值的一半左右;3）生态资产价值的空间分布整体上呈现西北低、东南高的特征,11 a间生态资产价值增加较多的区域主要分布在河西走廊中部和陇东;4）11 a间,甘肃省各市州生态资产价值与GDP比值均出现不同程度的减小,生态资产价值增长与GDP增长不协调;5）生态-经济协调分区中,潜在危机区的面积最大,其次是低度冲突区和关系恶化区。     

西北地区太阳能资源空间分布特征及资源潜力评估

太阳能资源的开发利用对人类减少化石燃料的消费及温室气体的排放具有极其重要的意义。因此,研究某一区域太阳能资源的时空分布及稳定性对于开发利用太阳能资源至关重要。论文从区域的角度,利用西北5省西安、西宁、兰州等27个辐射站逐日太阳总辐射(1961—2008年)和延安、乌鲁木齐、安康等163个气象站逐日日照时数资料(1958—2008年),用统计分析和规则样条函数插值相结合的方法,采用太阳总辐射和日照时数作为评价指标,分析了西北地区近50 a来太阳能资源的时空变化特征。结果表明:①研究区太阳能资源年际变化和季节变化特征基本一致,中部青海地区日照时数最长和太阳能总辐射最为丰富,属于资源丰富区,陕西南部及西南部地区太阳能资源相对最为贫乏,属于资源缺乏区;②近50 a来,西北地区年总辐射呈明显下降趋势,年均日照时数下降趋势较缓;③163个气象站近10 a各月日照时数大于6 h的天数有45～327 d,大部分站点在200 d以上,其中每年有15个站点大于300 d;④陕西中及南部、乌鲁木齐周边地区太阳能资源最不稳定,太阳能稳定程度指数K值最高,为12.21,而青海北部及青、甘、新三省交界地带资源最为稳定,K值最低,为1.27;⑤太阳能资源的稳定程度与资源潜力大小分布较为一致,即太阳能资源较为稳定的地区,总辐射最高、日照时间最长。     

1960-2009 年河西地区极端干湿事件的演变特征

采用1960-2009 年甘肃省河西地区13 个观测站逐日气象资料,应用FAO Penman-Monteith 模型计算各气象站年和月的地表湿润指数,进行标准化后统计极端干湿事件频率。采用反距离加权插值法、Mann-Kendall 法及Morlet 小波分析对河西地区极端干湿事件的时空演变特征进行探讨。结果表明：近50 a,河西地区极端干旱和湿润事件频率在波动变化中分别呈减少和增加趋势,其倾向率分别为-0.009 次/a、0.019 次/a,且2000 年以后,趋势更为显著;空间变化上,区域内极端干旱事件倾向率的空间差异整体呈减小趋势,以2000-2009 年的空间差异为最小。20 世纪60 年代,大部分区域极端干旱事件频率增加区与极端湿润事件频率减少区相对应,而极端干旱事件频率减少区与极端湿润事件频率增加区相对应。突变分析表明,极端干旱和湿润事件频率分别在1998 年和1986 年发生突变。平均风速、平均气温和相对湿度是影响河西地区极端干湿事件的主要气象因子,极端干旱和湿润事件频率的主周期分别为19 a和26 a。     

MM5/CALMET模式系统在风能资源评估中的应用

论文建立了一个适用于区域性风能资源评估的数值模式系统,该系统由中尺度气象模式MM5和微尺度模块Calm et以及风能资源参数计算模块组成。运用该模式系统分别对代表我国沿海风能丰富区的江苏省沿海地区和复杂地形条件下的北部风能丰富区的甘肃省酒泉地区的风能资源进行1 km×1 km高分辨率的逐时模拟,并通过与模拟范围内测风塔观测资料的对比检验该模式系统对我国不同地形条件下的风能资源评估能力。对比结果表明该模式系统可以很好地模拟出这两个地区的风能资源分布情形,不仅各测风塔处的年平均风速模拟值与实测值较为接近,风向频率和风功率密度方向频率也与观测值较为吻合。总体来看,该模式系统对甘肃省酒泉地区的模拟值与实测值的对比结果要优于江苏省沿海地区的对比结果。因此,该模式系统可以用来对我国不同地形条件下的风能资源进行高分辨率的评估。同时通过分析这两个地区70 m高度处的年平均风速、年平均风功率密度、年有效小时数、年发电量的水平分布结果发现,江苏省沿海地区海面上风能资源比陆上沿岸区域丰富,且风能资源沿海岸线往南逐步增加;甘肃省酒泉地区中部的盆地区域由于受南北高山形成狭管效应的作用,风能资源非常丰富。