EN中文

地理科学 >

2013 , Vol. 33 >Issue 9: 993 - 998

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2013.08.993

辽河三角洲不同干湿气候区参考蒸散发敏感因子时空变化

  • 王炳亮 , 1, 2, 3 ,
  • 李国胜 , 1
展开
  • 1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
  • 2. 中国科学院大学,北京100049
  • 3. 宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏 银川 750021
李国胜,研究员。E-mail:

作者简介：王炳亮（1977-）,男,宁夏灵武人,博士研究生,从事生态水文方面研究。E-mail:

收稿日期: 2013-01-28

  要求修回日期: 2013-04-05

  网络出版日期: 2013-09-20

基金资助

中国地质调查局地质调查项目(GZH201200503、1212010611402)及国土资源公益性行业科研专项（201111023）资助

收起

Spatial and Temporal Change of Reference Evapotranspiration Sensitivity in Different Dry and Wet Climate Zones in Liaohe Delta

  • WANG Bing-liang , 1, 2, 3 ,
  • LI Guo-sheng , 1
Expand
  • 1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3.College of Civil and Hydropower Engineering, Ningxia University, Yinchuan, Ningxia 750021, China

Received date: 2013-01-28

  Request revised date: 2013-04-05

  Online published: 2013-09-20

Copyright

本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
Fold

摘要

根据辽河三角洲19个气象台站1961~2010年气象观测资料,采用Penman-Monteith参考蒸散发计算方法,分析辽河三角洲半湿润区、半干旱区以及滨海干湿过渡区3个气候亚区参考蒸散发对平均气温、风速、相对湿度和太阳辐射的敏感性及其时空分异。结果表明：在半干旱区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、风速、太阳辐射和平均气温;在半湿润区和滨海干湿过渡区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、太阳辐射、平均气温和风速。不同气候亚区参考蒸散发对气象因子的敏感系数具有较大的差异和变化趋势。

关键词： 干湿气候区; 参考蒸散发; 敏感性分析; 辽河三角洲

本文引用格式

王炳亮 , 李国胜 . 辽河三角洲不同干湿气候区参考蒸散发敏感因子时空变化[J]. 地理科学, 2013 , 33(9) : 993 -998 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2013.08.993

Abstract

Based on the long-term meteoro1ogical data at 19 meteorological stations over Liaohe Delta during the period of 1961-2010, the sensitivities of Penman-Monteith ET0 to the mean temperature(Stm), wind speed(Su), relative humidity(Srh) and solar radiation(Srs) were calculated and analyzed in three climate sub-regions over Liaohe Delta. The results show that relative humidity is the most sensitive variable to ET0 in semi-arid sub-region, followed by wind speed, solar radiation and air temperature. While, relative humidity is the most sensitive variable to ET0 in semi-humidity sub-region and coast zone, followed by solar radiation, air temperature and wind speed. Trend analysis and Mann-Kendall significant test in both of seasonal and interannual scale demonstrate that sensitivity coefficients of ET0 to air temperature, wind speed, relative humidity and solar radiation present variation and change trend among semi-arid sub-region, semi-humidity sub-region and coastal zone.

Key words： dry and wet climate zone; reference evapotranspiration; sensitivity analysis; Liaohe Delta

引言

参考蒸散发（ET0）,也称为参考作物蒸散发,是衡量地表蒸散发潜力的重要指标[1]。ET0不受地表特征的影响,直接由气象数据计算得到,对气候变化有着直接的响应。定量分析ET0变化的原因及其敏感因子,有利于进一步认识ET0和气候变化之间的关系以及气候变化对流域水循环的影响[2]。ET0与温度、风速、相对湿度和太阳辐射之间呈复杂的非线性关系。在气候变化背景下,气温、风速、相对湿度以及太阳辐射等均出现不同程度的变化,这些气象要素的不同变化组合导致ET0呈现出增加或降低的趋势[3]。近50 a来,世界各地的潜在蒸散发大多呈下降的趋势[4],但在不同的气候区其主导因子却各不相同[5,6]。国内外的众多研究发现,ET0敏感因子及敏感程度具有明显的时空差异[2,3,7~12]。有研究指出,风速在干旱区的作用更大,而太阳辐射的作用在湿润半湿润区更显著[13],不同地区之间的气候差异是造成这些差异的根本原因。因此,有必要定量分析不同气候区ET0敏感因子及敏感程度的时空变化特征,探讨气候变化对区域水循环的影响。本文以辽河三角洲为研究区,选择典型的气候类型和典型样区,在季节和年尺度上进行ET0敏感性分析,讨论不同气候区内ET0的敏感因子及其敏感系数的时空分布特征。本文没有考虑降水、地表湿度以及CO2浓度增大等因素造成的影响。

1 资料和方法

1.1 研究区概况

辽河三角洲是中国4大河流三角洲之一,地理位置121°30′E~122°00′E,40°45′N~41°10′N,发育有类型多样的湿地生态系统。辽河三角洲四季分明、雨热同季、温度适宜、光照充裕,年平均气温8.3℃,年降水量611.6 mm。东侧的辽东千山山脉为半湿润气候区,西侧的辽西巫闾山为半干旱气候区,辽河平原处于二者之间的过渡地带,各气象要素呈现出由东南向西北的水平分带型①,生态环境相对脆弱,属于生态环境较为脆弱地区,对气候变化响应敏感[14]。

1.2 资料及来源

选取辽河三角洲19个气象站点(图1)1961~2010年逐日平均气温、最高气温、最低气温、气压、相对湿度、风速、日照时数和降水量,数据源于中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn/）。为保证数据的利用率,在前后2 d资料完整的情况下,对参与计算ET0的气温、风速、日照时数和相对湿度等逐日资料的缺测值用线性插值法替换。年/季节ET0和降水量由对应的逐日数据累加得到,其余气象要素和敏感系数的年/季节平均值均由对应的逐日数据平均获得。由于新民站缺少1961~1986年数据,在分析时予以排除,该站仅对相应插值结果进行验证。地形数据采用30 m分辨率DEM,来源于国际科学数据镜像网站(http://datamirror.csdb.cn/)。
Fig.1 Topography and meteorological stations spatial distribution in Liaohe Delta

图1 辽河三角洲地形及气象站点分布

1.3 方法

1.3.1 典型气候区的划分

已有文献对不同气候下的ET0敏感因子进行分析[5,6]。但由于空间尺度较大,这些研究中的气候类型非常宽泛（季风/大陆性气候或亚热带/温带气候）,并不能表现出区域细微的气候特征。蒸散发是地表水热平衡的主要过程之一,一方面受到大气可容纳水汽总量的限制,另一方面也受到地表（土壤、植被）所能提供水量的影响。因此,本文以干湿气候类型作为辽河三角洲ET0敏感性分析中气候区选择的依据。
近100多a来,国内外学者曾提出过许多划分干湿气候区的指标及其计算方法。由于研究者对干湿气候区理解不同、所研究的区域和目的不同以及受观测资料的限制,提出的干湿气候区等级体系及其划分指标各不相同,难以比较[15]。本文采用参考蒸散发和降水的比值——干湿指数（Ia）来划分干湿气候区[16],具体见公式（1）。
I a = E T 0 P （1）
式（1）中：ET0为年参考蒸散发(mm);P为年降水量(mm)。通常干湿气候可分为湿润区（Ia≤0.99）、半湿润区（1.00<Ia≤1.49）、半干旱区（1.50<Ia≤3.99）和干旱区（Ia≥4.00）4类地区。

1.3.2 ET0的计算

联合国粮农组织（FAO）将参考蒸散发定义为：从假设作物高度为0.12 m,并有固定的表面阻力为70 s/m,反照率为0.23的参考冠层的蒸散发[17]。本文使用FAO 推荐的修正Penman-Monteith模型来计算参考蒸散发,公式如下：
E T 0 = 0.408 Δ ( R n - G ) + γ 900 T + 273 U 2 × VPD Δ + γ 1 + 0.34 U 2 ) （2）
式（2）中：ET0为参考作物蒸散发量(mm/d);Rn为地表净辐射[MJ/(m2·d)];G为土壤热通量密度[MJ·(m3·d)];T为2 m高处的平均气温(℃);U2为2 m高处24 h平均风速(m/s);VPD为2 m高处水气压差(KPa);Δ为饱和水气压曲线斜率(KPa/℃);γ为干湿表常数(KPa/℃)。以上各项数值可由气象要素计算得到,具体方法参见FAO Paper 56[17]。其中气象站记录的10 m处风速按FAO推荐公式转换为2 m处风速。
U 2 = U Z 4.87 ln ( 67.8 z - 5.42 （3）
式中：U2为距地面2 m高空处的风速,UZ为高度z m处的风速。

1.3.3 敏感性系数

敏感系数法用ET0相对变化量与单个气象因子相对变化量之比来代表该因子对ET0的敏感系数[18,19],从定量的角度衡量气象因子变化对ET0的影响,在研究中得到广泛应用[2,5,6,11, 20]。本文使用Beven提出的敏感系数公式[21]：
S V i = lim Δ V i → 0 ( ΔE T 0 / E T 0 Δ V i / V i ) = ∂ E T 0 ∂ V i ⋅ V i E T 0 (4)
式中：SVi为ET0关于气象因子Vi的敏感系数,无量纲。敏感系数的正/负表明随气象因子的增加,ET0会随之增加/减少。其绝对值的大小表明ET0的变化对相应气象因子变化的敏感程度,即气象因子Vi的变化中有多少可以传递给ET0。ET0对平均气温、风速、相对湿度和太阳总辐射的敏感系数分别表示为Stm、Su、Srh和Srs。本文采用气候倾向率[22]来分析ET0敏感系数的变化趋势,并进行Mann-Kendall趋势检验[23]。

2 结果与分析

2.1 辽河三角洲干湿气候类型及典型气候区的选择

辽河三角洲多年平均ET0自东南向西北递增,介于750~1 200 mm之间;年均降水量自东南向西北递减,介于350~1 000 mm。根据公式(1)计算辽河三角洲区域的干湿指数Ia并划分湿润区、半湿润区、半干旱区（图2）。
Fig.2 Distribution of wet-dry zone in Liaohe Delta

图2 辽河三角洲干湿分区

为了分析不同气候区ET0对气象因子敏感性的时空变化特征,本文选择彰武和阜新作为半干旱亚区的代表站点,本溪、沈阳和开原作为半湿润亚区的代表站点。考虑到海岸带独特的地理位置及气候特征,以锦州、营口和黑山代表滨海干湿过渡区。

2.2 ET0敏感系数的基本特征及空间分布

在半湿润亚区、半干旱亚区和滨海干湿过渡区3个气候亚区中,ET0对各气象因子的敏感系数大小存在明显的差异（表1）。在半干旱亚区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、风速、太阳辐射和平均气温;在半湿润亚区,敏感系数由大到小依次是相对湿度、太阳辐射、平均气温和风速;滨海干湿过渡区的敏感系数由大到小依次是相对湿度、太阳辐射、风速和平均气温。Srh（绝对值）最大说明ET0对相对湿度的变化最敏感,与刘昌明等[2]、梁丽乔等[11]的研究结果一致。
Table 1 Sensitivity coefficients for each climate variable in Liaohe Delta

表1 不同气候区气象因子的敏感系数

Stm Su Srh Srs
滨海干湿过渡区 0.259 0.276 -0.787 0.281
半湿润亚区 0.261 0.258 -0.781 0.307
半干旱亚区 0.236 0.310 -0.660 0.258
本文采用反距离权重法（IDW）对ET0敏感系数进行空间插值[2]。Stm由西北向东南逐渐增大,即湿润区Stm最大,其后依次是半湿润区、干湿过渡区和半干旱区（图3a）。Su呈条带状分布,由西北向东南逐渐减小,由大到小依次是半干旱区、滨海干湿过渡区、半湿润区及湿润区（图3b）。半干旱区内Su大于半湿润区和湿润区,这可能是由于半干旱区不充足的水分条件所致。从物理机制来讲,相对湿度与蒸散发呈负相关,即随着相对湿度的增大,空气中水汽含量不断增加,对地表蒸散发的抑制也逐渐增大。Srh在所有影响因素中绝对值最大,呈现自西向东逐渐增大（绝对值）的条带状分布（图3c）。半干旱区Srh（绝对值）低于半湿润区和湿润区,主要是因为在湿润、半湿润区内空气相对湿度远大于半干旱区,对ET0的负效应大于半干旱区。Srs自西北向东南逐渐递增,半干旱区小于半湿润区和湿润区（图3d）。
Fig.3 Distribution of sensitivity coefficients for each climate variable in Liaohe Delta (a,b,c and d stand for Stm, Su, Srh and Srs respectively)

图3 辽河三角洲区域ET0敏感系数分布（a：Stm;b：Su;c：Srh;d：Srs）

2.3 ET0敏感系数的时间变化特征

2.3.1 ET0敏感系数的季节变化

本文采用气象学上的季节划分方法,即春季（3~5月）、夏季（6~8月）、秋季（9~11月）和冬季（12~2月）。辽河三角洲Stm在春季、夏季和秋季表现为正敏感,冬季为负敏感,由大到小依次为夏季、秋季、春季和冬季。Su在一年中由大到小分别是冬季、秋季、春季和夏季。Srh（绝对值）在一年中由大到小分别是冬季、秋季、夏季和春季。冬季气温较低,空气饱和含水量和实际含水量都大幅减小,空气能够容纳水汽的总量也大幅减小,此时Srh最大（绝对值）;与冬季相反,夏季气温升高导致空气饱和含水量和实际含水量都大幅增大,空气能够容纳水汽的总量也相应增加,Srh相对较小;春季气温由低升高,空气中水汽总量持续增大,这可能是春季Srh最小的原因。ET0对太阳辐射在春季、夏季和秋季呈正敏感,在冬季呈负敏感,Srs在一年中由高到低依次是夏季、春季、秋季和冬季。
在季节尺度上,不同气候亚区的Stm、Su和Srs的大小关系与年值（表1）基本一致。Srh则有不同表现：春季Srh（绝对值）由大到小依次是滨海干湿过渡区、半湿润亚区和半干旱亚区,与年值趋势一致;夏季半干旱亚区Srh（绝对值）大于半湿润亚区;秋季和冬季Srh（绝对值）由大到小依次是半湿润亚区、滨海干湿过渡区和半干旱亚区。

2.3.2 ET0敏感系数的年际变化

1961~2010年辽河三角洲气象因子及ET0敏感系数变化趋势见表2。滨海干湿过渡区和半湿润亚区ET0都呈下降趋势,下降速率分别为-17.5 mm/10a和-12.8 mm/10a,并都通过了α=0.01的Mann-Kendall显著性检验;半干旱亚区呈递增趋势,倾向率为8.8 mm/10a。与滨海干湿过渡区、半湿润亚区相比,半干旱亚区ET0对各气象要素的敏感程度略有减弱,但由于3个气候亚区气象要素及ET0敏感系数具有不同的年际变化趋势,造成滨海干湿过渡区、半湿润亚区和半干旱亚区之间ET0显著的年际变化差异。滨海干湿过渡区、半干旱亚区和半湿润亚区的平均气温均呈现明显的上升趋势,上升速率分别为0.28℃/10a、0.26℃/10a和0.21℃/10a,都通过了α=0.01的Mann-Kendall显著性检验,表明辽河三角洲及周边区域在50 a间存在显著的变暖趋势。滨海湿地区和半湿润亚区2 m高平均风速都呈下降趋势,下降速率分别为-0.22 m/(s·10a)和-0.17 m/(s·10a),都通过了α=0.01的Mann-Kendall显著性检验;半干旱亚区风速呈微弱减小趋势。滨海湿地区和半干旱亚区的太阳辐射同样呈减少趋势,减少速率分别为-84.4 MJ/(m2·10a)和-82.8 MJ/(m2·10a),都通过了α=0.01的Mann-Kendall显著性检验;半湿润亚区太阳辐射下降趋势为-30.9 MJ/(m2·10a),通过了α=0.05的Mann-Kendall显著性检验。此外,滨海湿地区、半干旱亚区和半湿润亚区的相对湿度变化趋势不明显,以波动为主。
1961~2010年滨海干湿过渡区和半湿润亚区Stm呈增大的趋势,倾向率分别为0.011 1/10a和0.010 8/10a,并都通过了α=0.01的Mann-Kendall显著性检验;而在半干旱亚区Stm增大趋势不显著,仅为0.003/10a。滨海干湿过渡区和半干旱亚区Su呈增大趋势,倾向率分别为0.003 3/10a和0.002 9/10a,并都通过了α=0.05的Mann-Kendall显著性检验;而半湿润亚区Su呈轻微减小的趋势。与Stm相似,滨海干湿过渡区和半湿润亚区Srh呈增大趋势,增大速率分别为0.016 2/10a和0.024 2/10a,都通过了α=0.01的Mann-Kendall显著性检验;半干旱亚区Srh的倾向率为-0.006/10a。滨海干湿过渡区和半湿润亚区Srs显著增大（通过α=0.01的Mann-Kendall显著性检验）,倾向率分别为0.005/10a和0.007/10a,在半干旱亚区呈轻微减小趋势。
在滨海干湿过渡区和半湿润亚区,Stm和Srs的敏感系数变大,Srh变小（绝对值）。在半干旱亚区,Stm轻微增大,Srs略微减小,Srh略有增大（绝对值）。Su在滨海干湿过渡区和半干旱亚区呈增大趋势,在半湿润亚区则轻微减小。在上述因素的综合作用下,滨海干湿过渡区、半湿润亚区和半干旱亚区ET0呈现出不同的变化趋势。
Table 2 Annual change trends in sensitivity coefficients of 3 climate regions (/10a)

表2 ET0对气象因子敏感系数的年际变化趋势（/l0a）

Tm (℃) Stm U (m/s) Su RH (%) Srh Rs (MJ/m2) Srs ET0 (mm)
滨海干湿过渡区 0.28** 0.0111 ** -0.22 ** 0.0033* 0.24 0.0162** -84.4** 0.0049** -17.5**
半湿润亚区 0.21** 0.0108 ** -0.17** -0.0010 0.27 0.0242** -30.9 0.0067** -12.8**
半干旱亚区 0.26** 0.0030 -0.02 0.0029* 0.06 -0.0064 -82.8** --0.0012 8.8
*、**分别代表通过α=0.05和α=0.01的Mann-Kendall显著性检验。Tm为平均气温(℃),U为2 m高风速（m/s）,RH为相对湿度（%）,Rs为太阳辐射(MJ/m2)。

3 结论与讨论

1961~2010年辽河三角洲气温显著上升,升温幅度为0.21~0.28℃/10a。辽河流域整体上满足“蒸发悖论”的特征[2],但在较小的空间尺度上则有所差异。本文中半湿润亚区和滨海干湿过渡区ET0分别以-12.8 mm/10a 和-17.5 mm/10a的速率显著递减,符合“蒸发悖论”;半干旱亚区以8.8 mm/10a的倾向率呈递增趋势,不符合“蒸发悖论”。这主要是由于不同气候亚区之间气象因子的差异所致。因此,在较小的空间尺度上进一步分析不同干湿气候区内ET0对气象因子的敏感性及其变化趋势显得很有必要,有助于更好的理解“蒸发悖论”的真实意义。
本文根据辽河三角洲1961~2010年常规气象观测资料,分析3个气候亚区的参考蒸散发对气象因子的敏感性及其时空分异,主要得出以下结论：
1) 不同气候亚区间ET0敏感系数差异显著。在半干旱亚区,ET0敏感系数由大到小依次是相对湿度、风速、太阳辐射和平均气温;在半湿润亚区和滨海干湿过渡区,ET0敏感系数由大到小依次是相对湿度、太阳辐射、平均气温和风速。
2) ET0对气象因子的敏感系数具有明的季节差异。Stm由大到小依次为夏季、秋季、春季和冬季;Su由大到小分别是冬季、秋季、春季和夏季;Srh（绝对值）由大到小分别是冬季、秋季、夏季和春季;Srs由大到小依次是夏季、春季、秋季和冬季。
3) ET0对气象因子的敏感系数年际变化具有明显的区域差异。滨海干湿过渡区和半湿润亚区Stm和Srs增大,Srh（绝对值）变小;半干旱亚区Stm轻微增大,Srs略微减小,Srh（绝对值）略有增大;滨海干湿过渡区和半干旱亚区Su呈增大趋势,在半湿润亚区则轻微减小。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
左大康. 现代地理学辞典[M].北京:商务印书馆,1990.

[2]
刘昌明,张丹.中国地表潜在蒸散发敏感性的时空变化特征分析[J].地理学报,2011,66(5):579~588.

[3]
Goyal R K.Sensitivity of evapotranspiration to global warming: A case study of arid zone of Rajasthan(India)[J].Agriculture Water Management,2004,69:1-11.

[4]
Peterson T C, Golubev V S, Groisman P Y.Evaporation losing its strength[J].Nature,1995,377:687-688.

[5]
尹云鹤,吴绍洪,戴尔阜.1971~2008年我国潜在蒸散时空演变的归因[J].科学通报,2010,55(22):2226~2234.

[6]
曹雯,申双和,段春锋.西北地区近49年生长季参考作物蒸散量的敏感性分析[J].中国农业气象,2011,32(3):375~381.

[7]
Saxton K E.Sensitivity analysis of the combination evapotranspiration equation[J].Agricultural Meteorology,1975,15(3):343-353.

[8]
Hupet F, Vanclooster M.Effect of the sampling frequency of meteorological variables on the estimation of the reference evapotranspiration[J].Journal of Hydrology,2001,243:192-204.

[9]
Gong L B,Xu C Y, Chen D L et a1.Sensitivity of the Penman-Monteith reference evapotranspiration to key climatic variables in Changjiang(Yangtze River)Basin[J].Journal of Hydrology,2006,329:620-629.

[10]
刘小莽,郑红星,刘昌明,等.海河流域潜在蒸散发的气候敏感性分析[J].资源科学,2009,31(9):1470~1476.

[11]
梁丽乔,李丽娟,李九一,等.松嫩平原西部生长季参考作物蒸散发的敏感性分析[J].农业工程学报,2008,24(5):1~5.

[12]
曾丽红,宋开山,张柏,等.东北地区参考作物蒸散量对主要气象要素的敏感性分析[J].中国农业气象,2010,31(1):11~18.

[13]
Nandagiri L,Kovoor G.Performance evaluation of reference evapotranspiration equations across a range of Indian climates[J]. Journal of Irrigation and Drainage,2006,132(3):238-249.

[14]
Gao Q,Yu M,Yang X S.An analysis of sensitivity of terrestrial ecosystems in China to climate change using spatial simulation[J]. Climatic Change,2000,47:373-400.

[15]
毛飞,孙涵,杨红龙.干湿气候区划研究进展[J].地理科学进展,2011,30(1):17~26.

[16]
尹云鹤,吴绍洪,郑度,等.近30年我国干湿状况变化的区域差异[J].科学通报,2005,50(15):1636~1642.

[17]
Allen R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements//FAO Irrigation and Drainage paper 56[R]. Food and Agriculture Organization of the United Nations,Rome,1998.

[18]
McCuen R H.A sensitivity and error analysis of procedures used for estimating evaporation[J].Water Resource Bulletin,1974,10(3):486-498.

[19]
Saxton K E.Sensitivity analysis of the combination evapotranspiration equation.Agricultural and Meteorology,1975,15(3):343-353.

[20]
Yin Y H,Wu S H, Chen G.Attribution analyses of potential evapotranspiration changes in China since the 1960s[J].Theoretical and Applied Climatology,2010,101:19-28.

[21]
Beven K.A sensitivity analysis of the Penman-Monteith actual evapotranspiration estimates[J].Journal of Hydrology,1979,44:169-190.

[22]
施能,陈家其,屠其璞.中国近100年来4个年代际的气候变化特征[J].气象学报,1995,53(4):431~439.

[23]
孙鹏,张强,陈晓宏,等.鄱阳湖流域水沙时空演变特征及其机理[J].地理学报,2010,65(7):828~840.

Options
文章导航

/

〈 〉