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摘要:基于NCAR大氣模式CAM3.1模式,設(shè)計(jì)了有、無(wú)土壤濕度年際異常兩組試驗(yàn)對(duì)中國(guó)區(qū)域近40a(1961-2000年)氣候進(jìn)行了模擬。從氣候態(tài)和年際變率的角度,通過(guò)分析兩組試驗(yàn)的差值場(chǎng)來(lái)探討土壤濕度年際異常對(duì)氣候模擬的影響,并初步探討了影響的可能機(jī)制。結(jié)果表明:模式模擬的溫度和降水對(duì)土壤濕度的年際異常非常敏感,土壤濕度的年際變化對(duì)中國(guó)春夏季氣候及其年際變率均有顯著影響。當(dāng)不考慮土壤濕度年際異常時(shí),模式模擬的春夏季平均溫度、最高溫度、最低溫度在我國(guó)大范圍內(nèi)降低,春夏季降水在東部大部分地區(qū)明顯減少,西部增加。而模式模擬的春夏季溫度、降水年際變率在中國(guó)大部分地區(qū)減弱。但當(dāng)考慮土壤濕度的年際變化,則能在一定程度上提高模式對(duì)氣候年際變率的模擬能力。在進(jìn)一步分析表明土壤濕度年際異常時(shí),主要通過(guò)改變地表能量通量和環(huán)流場(chǎng),對(duì)溫度、降水產(chǎn)生影響。當(dāng)不考慮土壤濕度年際異常時(shí),地表凈輻射通量減少,地表溫度降低,感熱通量減少。感熱通量差值場(chǎng)的空間變化和溫度差值場(chǎng)的空間變化一致,感熱通量對(duì)溫度有一定影響。而潛熱通量差值場(chǎng)的空間變化和降水的差值場(chǎng)的空間變化一致,可見(jiàn)降水受地表潛熱通量的影響。土壤濕度年際異常引起的環(huán)流場(chǎng)的變化也是導(dǎo)致氣候變化的原因之一,地表能量和環(huán)流場(chǎng)年際變率的改變對(duì)春夏季氣候年際變率存在一定影響。

摘要:采用氣候序列變化趨勢(shì)診斷和一元線性回歸等分析法,研究和討論了2000-2012年和1976-1999年兩種年代際背景下全球陸地不同區(qū)域的年平均地表溫度的變化特征。發(fā)現(xiàn)歐亞大陸中高緯度地區(qū)是對(duì)全球變暖減緩貢獻(xiàn)最大的區(qū)域。且該地區(qū)在2000年以來(lái)秋季年代際增溫,而冬季年代際降溫。從同期大氣環(huán)流的配置來(lái)看,在對(duì)流層低層,秋季西伯利亞高氣壓年代際減弱,而冬季西伯利亞高氣壓年代際增強(qiáng)。在對(duì)流層中高層,秋季從西歐至東北亞為"高-低-高"的高度場(chǎng)異常分布,緯向環(huán)流加強(qiáng),經(jīng)向環(huán)流減弱,而冬季極地與貝加爾湖地區(qū)的高度場(chǎng)呈偶極型分布,東亞大槽加深,經(jīng)向環(huán)流加強(qiáng)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),超前一個(gè)季節(jié)的喀拉海附近的海冰與歐亞中高緯度秋冬兩季溫度的年代際變率有著密切的聯(lián)系。一方面,夏季(秋季)海冰減少影響秋季(冬季)中高緯度大氣環(huán)流;另一方面,夏季(秋季)海冰減少,使得秋季(冬季)從北極至中高緯度大陸的對(duì)流層低層水汽含量增加(減少),大氣逆輻射增強(qiáng)(減弱)導(dǎo)致秋季(冬季)增溫(降溫)。

摘要:采用對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列作加權(quán)的方法做多模式集成,并以相關(guān)系數(shù)與均方根誤差作為衡量模式模擬預(yù)估能力的標(biāo)準(zhǔn),將IPCC-AR4的 10個(gè)氣候模式模擬1961-1999年(39a)中國(guó)降水的標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)集成結(jié)果與氣候模式修正、Taylor函數(shù)加權(quán)集成結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果顯示前者具有明顯優(yōu)勢(shì)。為進(jìn)一步驗(yàn)證這種優(yōu)化的性能是否具備穩(wěn)定性,將由控制階段(1961-1999年)模式與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的權(quán)重系數(shù)應(yīng)用于A1B排放情景下的模式降水?dāng)?shù)據(jù),預(yù)估研究區(qū)域2000-2012年(13a)的降水,并與同時(shí)間段的模式修正、Taylor函數(shù)加權(quán)集成進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,該集成結(jié)果在預(yù)估階段(2000-2012年)仍優(yōu)于模式修正、Taylor函數(shù)加權(quán)集成結(jié)果。

摘要:采用云-大氣氣溶膠激光雷達(dá)紅外探索衛(wèi)星觀測(cè)系統(tǒng)(Cloud-Aerosol Lidarand Infrared Pathfinder Satellite Observations,CALIPSO)資料,得出了2013年3月8-11日的一次途經(jīng)新疆、甘肅、內(nèi)蒙古等地的沙塵暴,對(duì)造成北京的沙塵天氣影響下的沙塵氣溶膠的空間垂直分布圖。在此基礎(chǔ)上研究了衰減后向散射系數(shù)、退偏振比、色比等光學(xué)特性參數(shù)。結(jié)果表明:在此次沙塵暴影響下造成的北京地區(qū)沙塵天氣過(guò)程中,氣溶膠的退偏振比在0.1~0.4之間,色比大于0.3。3月10-11日北京地區(qū)的沙塵氣溶膠分布高度從3km以下被抬升至約4km。再利用歐拉-拉格朗日混合單粒子軌道模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)和NAAPS全球氣溶膠模式,模擬分析了這次沙塵的來(lái)源和傳輸過(guò)程,表明此次沙塵起源于南疆盆地和內(nèi)蒙古中西部,影響甘肅大部、內(nèi)蒙古中西部、寧夏、山西北部和河北西北部、北京等地區(qū)。并用雙波長(zhǎng)迭代反演法初步反演了3月10、11日北京地區(qū)處于沙塵天氣情況下的氣溶膠光學(xué)厚度,分別為0.334和0.621。

摘要:利用觀測(cè)站點(diǎn)的日最高氣溫、土壤濕度旬觀測(cè)資料以及土壤濕度再分析資料等,分析了華北-華東地區(qū)高溫?zé)崂舜螖?shù)的時(shí)空變化特征及其與土壤濕度的關(guān)系。結(jié)果表明:1960s以及1990-2010年為高溫?zé)崂舜螖?shù)的高值期,1970s-1980s為低值期。利用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解得到土壤濕度的3個(gè)氣候分區(qū),分區(qū)內(nèi)前期(3-5月)和同期(6-7月)的土壤濕度與6、7月份高溫?zé)崂舜螖?shù)基本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且同期相關(guān)性更顯著。在華北-華東北部與中部,5月下旬土壤濕度與6月高溫?zé)崂舜螖?shù)、6月上、中旬平均土壤濕度與6月高溫?zé)崂舜螖?shù)、7月平均土壤濕度與7月高溫?zé)崂舜螖?shù)的相關(guān)性均顯著。

摘要:利用1983-2012年NCEP/NCAR、NCEP/DOE、ECMWF再分析月平均資料,及中國(guó)160站月平均氣溫和降水量資料,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法從大氣環(huán)流、降水及溫度等方面對(duì)高原夏季風(fēng)與南海夏季風(fēng)的關(guān)系進(jìn)行了探討。結(jié)果表明:高原夏季風(fēng)與南海夏季風(fēng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且大氣環(huán)流及對(duì)流活動(dòng)存在顯著性差異。高原夏季風(fēng)偏強(qiáng)(弱)同時(shí)南海夏季風(fēng)偏弱(強(qiáng))時(shí),同期中國(guó)大部分地區(qū)的500hPa高度場(chǎng)偏低(高),南海地區(qū)500hPa高度場(chǎng)偏高(低);歐亞大陸低緯地區(qū)大部為偏東(西)風(fēng),南海地區(qū)處于反氣旋(氣旋)環(huán)流中。青藏高原主體地區(qū)上升運(yùn)動(dòng)較弱(強(qiáng)),南海中心區(qū)域上升運(yùn)動(dòng)均較弱(強(qiáng)),長(zhǎng)江中下游地區(qū)降水增加(減少),華南降水減少(增加)。中國(guó)大部分地區(qū)氣溫較低(高),華南地區(qū)氣溫較高(低)。

摘要:利用GPS探空儀實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算大氣折射率的高度廓線,建立大氣折射誤差模型。并分析大氣折射效應(yīng)對(duì)方向交匯、到達(dá)時(shí)間差以及綜合法3種甚高頻閃電定位方法測(cè)量精度的影響。結(jié)果表明,對(duì)于定位距離,大氣折射對(duì)方向交匯法的影響最大,誤差最大值可達(dá)到116.52m,平均誤差為30.18m;大氣折射對(duì)時(shí)間差法的影響最小,誤差最大值約為44.70m,平均值為12.32m;對(duì)綜合法的影響介于二者之間,誤差最大值約為58.90m,平均值為16.74m。在綜合法中,選取離閃電源較遠(yuǎn)測(cè)站進(jìn)行方向交匯的定位誤差是選取較近站點(diǎn)的定位誤差的1.6倍,因此應(yīng)當(dāng)選取近站點(diǎn)?？紤]到GPS授時(shí)誤差,要保證大氣折射對(duì)閃電定位造成定位誤差小于GPS時(shí)間同步帶來(lái)的誤差,3種閃電定位方法的站間距應(yīng)分別不大于28km、60km、45km。

摘要:利用西南地區(qū)90個(gè)氣象臺(tái)站1970-2010年逐日降水量資料,依據(jù)世界氣象組織(WMO)定義的連續(xù)5d最大降水量、總降水量、強(qiáng)降水比等6種極端降水指數(shù),采用F檢驗(yàn)、11a滑動(dòng)平均等統(tǒng)計(jì)方法,研究了西南地區(qū)極端強(qiáng)降水變化趨勢(shì)的時(shí)空變化特征。在時(shí)間上,西南地區(qū)近41年來(lái)冬、春、夏季連續(xù)5d最大降水量緩慢波動(dòng)上升,秋季連續(xù)5d最大降水量呈下降趨勢(shì);強(qiáng)降水、降水強(qiáng)度及強(qiáng)降水比呈上升趨勢(shì),但總降水量和最長(zhǎng)持續(xù)無(wú)降水日數(shù)呈減少趨勢(shì);另外,各極端降水指數(shù)還存在明顯的年際、年代際變化。在空間上,西南地區(qū)極端降水變化趨勢(shì)具有顯著的地域差異,呈東西或西北東南向梯度變化特征。其中冬季連續(xù)5d最大降水量、降水強(qiáng)度、強(qiáng)降水比及最長(zhǎng)持續(xù)無(wú)降水日數(shù),在西南大部分地區(qū)呈增加趨勢(shì)。秋季連續(xù)5d最大降水量與總降水量在西南大部分地區(qū)呈減少趨勢(shì)。而春、夏季連續(xù)5d最大降水量和強(qiáng)降水的增減區(qū)域大致相當(dāng)。

摘要:使用WRF模式對(duì)內(nèi)蒙古某風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域內(nèi)的2011年1-6月,50m高度的風(fēng)速進(jìn)行了模擬,并結(jié)合實(shí)測(cè)風(fēng)速對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估。在此基礎(chǔ)上再利用自回歸模型(AR模型)和持續(xù)法對(duì)WRF模式模擬結(jié)果進(jìn)行了訂正預(yù)報(bào),訂正結(jié)果表明:AR模型和持續(xù)法都能有效地減小WRF模式風(fēng)速的模擬誤差,AR模型訂正效果優(yōu)于持續(xù)法。為能對(duì)訂正預(yù)報(bào)時(shí)效進(jìn)行延長(zhǎng),提出了"假設(shè)觀測(cè)值"概念。在AR模型的基礎(chǔ)上建立一種新的訂正模型稱之為New AR模型。其訂正預(yù)報(bào)結(jié)果表明:新模型能在12h時(shí)效內(nèi),改善WRF模式風(fēng)速模擬精度,其中6h的改進(jìn)效果較好。

摘要:利用國(guó)內(nèi)第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)試驗(yàn)平臺(tái)的觀測(cè)資料,基于網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)反射率因子衰減訂正算法,對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減訂正。并與單部雷達(dá)自適應(yīng)約束算法和常州S波段雷達(dá)觀測(cè)資料進(jìn)行比較分析,結(jié)果顯示訂正方案合理。個(gè)例分析表明,經(jīng)過(guò)雨區(qū)后單部雷達(dá)探測(cè)的回波強(qiáng)度較弱甚至探測(cè)不到,而網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)可以利用多部雷達(dá)的共同觀測(cè),彌補(bǔ)單部雷達(dá)探測(cè)上的不足,體現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)衰減訂正的優(yōu)勢(shì)。

摘要:基于2005-2010年間OTD/LIS閃電觀測(cè)數(shù)據(jù),評(píng)估了同期全球閃電定位系統(tǒng)(World Wide Lightning Location Network,WWLLN)的平均探測(cè)效率,分別就全球和三大閃電高發(fā)區(qū)的閃電活動(dòng)特征,對(duì)WWLLN的探測(cè)效率進(jìn)行了討論分析。OTD/LIS探測(cè)得到的全球閃電密度最高值在非洲地區(qū),為160.7km^-2·a^-1;而WWLLN探測(cè)到的閃電密度的最高值在北美洲為15.7km^-2·a^-1。由于WWLLN探測(cè)系統(tǒng)子站在全球布網(wǎng)不均勻,在全球不同區(qū)域,WWLLN的探測(cè)效率不同。在東南亞地區(qū),WWLLN的探測(cè)效率為8.62%;在非洲地區(qū),WWLLN的探測(cè)效率為1.86%;在南北美洲,WWLLN的探測(cè)效率為7.18%。除此之外,隨著月份的變化,不同地區(qū)WWLLN的探測(cè)效率也不盡相同。如在東南亞,12月的探測(cè)效率最高為13.78%;非洲地區(qū)2月探測(cè)效率最高為2.49%;南北美洲地區(qū),10月探測(cè)效率最高為8.44%。隨著站點(diǎn)的逐年增多和定位方法的改進(jìn),WWLLN的探測(cè)效率也在不斷提高。3大閃電高發(fā)區(qū)WWLLN的探測(cè)效率呈現(xiàn)明顯的逐年增高。

摘要:通過(guò)求解赤道β平面上的線性運(yùn)動(dòng)方程,研究了熱帶大氣對(duì)主要由海洋熱狀況異常導(dǎo)致的大氣非絕熱加熱的響應(yīng),并探討了該過(guò)程與ENSO循環(huán)的關(guān)系。結(jié)果表明,非絕熱加熱的直接作用及其產(chǎn)生的Kelvin波、Rossby短波是大氣零階的擾動(dòng)位勢(shì)和緯向風(fēng)速變化的原因。在El Nino期間,大洋西部首先發(fā)展出正的大氣位勢(shì)異常。但隨著海洋熱狀況的正異常的持續(xù),隨之在大洋西部即開(kāi)始孕育和發(fā)展,導(dǎo)致熱帶太平洋海氣耦合系統(tǒng)回歸正常狀態(tài),甚至是轉(zhuǎn)向La Nina的大氣異常狀態(tài)或系統(tǒng),其標(biāo)識(shí)是非絕熱的異常加熱所激發(fā)的大氣Kelvin波的產(chǎn)生和東傳,并伴隨正位勢(shì)異常的大值向東移動(dòng)和大洋西部正的位勢(shì)異常減弱,信風(fēng)由此而增強(qiáng)。在La Nina的盛期,海洋熱狀況存在負(fù)異常(即弱于平均狀態(tài)),則將有相反的過(guò)程。

摘要:本文提出一種將主動(dòng)衛(wèi)星遙感云底高數(shù)據(jù)擴(kuò)展到被動(dòng)遙感衛(wèi)星視場(chǎng)的新方法。在分析云頂高度(CTH)和云水路徑(CWP)對(duì)云垂直分布影響的基礎(chǔ)上,提出用CTH和CWP兩項(xiàng)參數(shù)為基的模板匹配法,結(jié)合加權(quán)最近鄰插值估計(jì)云層厚度,并用成熟的CTH反演產(chǎn)品減去云層厚度,得到云底高度(CBH)。然后引入小波去噪的方法抑制對(duì)云底高度估計(jì)的局部高頻漲落。與基于云類型的估計(jì)方法相比,該方法在20~300km范圍內(nèi)與其估計(jì)效果相當(dāng),且在170~240km范圍內(nèi)誤差更小?？紤]到基于云類型的估計(jì)方法在CloudSat衛(wèi)星和MODIS云分類結(jié)果上存在差異,本文方法的適用性更好。

摘要:利用中國(guó)氣象局提供的臺(tái)風(fēng)定位資料和廈門市氣象局測(cè)得的大氣電場(chǎng)等資料,采用對(duì)比分析等方法分析了1308號(hào)臺(tái)風(fēng)"西馬侖"登陸后的大氣電場(chǎng)變化特征及其與閃電和降水的關(guān)系。分析結(jié)果表明:測(cè)站大氣電場(chǎng)、降水和地閃的變化主要受"西馬侖"臺(tái)風(fēng)后部云系影響。降水強(qiáng)度與負(fù)電場(chǎng)強(qiáng)度之間有著較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。強(qiáng)降水時(shí)段地閃頻次較低;地閃活動(dòng)滯后于大氣電場(chǎng)變化5~20min,地閃密集時(shí)段也是大氣電場(chǎng)跳變最為劇烈的時(shí)段。

摘要:針對(duì)北京一地基微波輻射計(jì),研究其Level-1級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方案,提出極值檢查、時(shí)間一致性檢查、輻射傳輸計(jì)算檢查和多通道亮溫交叉檢查。并用實(shí)際亮溫觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制實(shí)驗(yàn),分析其應(yīng)用效果。研究結(jié)果表明了提出的綜合質(zhì)量控制方案的可行性,為本資料的后續(xù)應(yīng)用提供選擇依據(jù)。

摘要:對(duì)2010年7月12日發(fā)生在江蘇中部地區(qū)一次暴雨天氣過(guò)程產(chǎn)生的原因、多普勒雷達(dá)圖像產(chǎn)品特征及由雷達(dá)數(shù)據(jù)反演的物理量場(chǎng)進(jìn)行了診斷分析和定量評(píng)估,得出如下結(jié)論:雷達(dá)徑向速度圖像特征變化反映了風(fēng)場(chǎng)輻合輻散特征的變化,有助于了解雨勢(shì)增減情況。多普勒雷達(dá)徑向速度提取的散度數(shù)據(jù)與NCEP散度數(shù)據(jù)整體趨勢(shì)上是一致的,但輻合輻散中心區(qū)位置及強(qiáng)度存在差別,雷達(dá)反演散度強(qiáng)度較NCEP大4~5倍,天氣過(guò)程變化期間兩者散度在垂直高度場(chǎng)的配置調(diào)整均能反映降水動(dòng)力場(chǎng)變化;400hPa及以下高度反演的平均散度更可信;對(duì)于雨強(qiáng)小于等于16mm/h的降水天氣過(guò)程效果更好。由雷達(dá)基數(shù)據(jù)定量計(jì)算得到的平均散度特征和垂直速度隨時(shí)間和高度的變化,能較好的反映出強(qiáng)降水過(guò)程的動(dòng)力學(xué)特性;雷電頻次與強(qiáng)降水出現(xiàn)時(shí)次有一定相關(guān)性,約有1~2h提前量,雷電發(fā)生隨時(shí)間演變與雷達(dá)回波強(qiáng)度時(shí)空分布較為吻合,云底動(dòng)能施力參量一定程度可以描述閃電增長(zhǎng)情況,較降雨量約有40min左右的提前量,有一定預(yù)警能力。

摘要:針對(duì)地面觀測(cè)站資料,從資料同化的角度出發(fā),通過(guò)引入遞歸的概念,提出了遞歸經(jīng)驗(yàn)正交質(zhì)量控制(Rec-EOF QC)方法,并將該方案應(yīng)用于不同時(shí)段的地面觀測(cè)資料和不同種類的背景場(chǎng)資料中。結(jié)果表明:Rec-EOF QC方法一般在遞歸4次之后,質(zhì)量控制過(guò)程達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。通過(guò)遞歸方法,該質(zhì)量控制方案能夠通過(guò)資料本身調(diào)整質(zhì)量控制的臨界值,對(duì)資料具有普適性。而且與傳統(tǒng)EOF QC方法相比,Rec-EOF QC方案能識(shí)別出更多的離群值,并且可以使觀測(cè)偏差也更接近于高斯分布。另外還研究了背景場(chǎng)差異對(duì)質(zhì)量控制的影響,分別利用FNL、ERA-Interim和JRA-25三組資料作為背景場(chǎng)進(jìn)行地面質(zhì)量質(zhì)量控制試驗(yàn),結(jié)果表明JRA-25剔除的資料最多,ERA-Interim次之,FNL最小。無(wú)論選用何種資料作為背景場(chǎng),冬季的資料剔除率始終大于夏季的。

摘要:分析了1961-2009年華中地區(qū)降水量、氣溫及蒸發(fā)量變化特征,在此基礎(chǔ)上,采用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)確定華中地區(qū)的干旱強(qiáng)度,按照SPEI指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)界值將干旱強(qiáng)度劃分為4個(gè)等級(jí)并分析了各干旱等級(jí)的發(fā)生頻率和空間分布。不同時(shí)間尺度SPEI指數(shù)的EOF分析表明:華中地區(qū)干旱的主要空間分布具有較好的全區(qū)一致性,且春季干旱的強(qiáng)度在四季中是最強(qiáng)的。

摘要:用EVAP(Extended Velocity Azimuth Processing)方法對(duì)2010年12月30日發(fā)生在山東半島的一次海效應(yīng)暴雪過(guò)程進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)反演,以了解暴雪過(guò)程中雷達(dá)回波和低層風(fēng)場(chǎng)的特征。得出以下結(jié)論:(1)煙臺(tái)和威海暴雪發(fā)生時(shí)間不同步,降雪帶有明顯東移的過(guò)程,對(duì)應(yīng)煙臺(tái)強(qiáng)回波帶逐漸向東移動(dòng),而威?；夭ㄎ恢蒙賱?dòng)。(2)雷達(dá)回波開(kāi)始產(chǎn)生于渤海,減弱也始于渤海;強(qiáng)回波帶的位置與風(fēng)場(chǎng)的輻合區(qū)有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。(3)反演風(fēng)場(chǎng)水平切變線的移動(dòng),會(huì)引起強(qiáng)回波帶的波動(dòng);煙臺(tái)北部切變線相對(duì)穩(wěn)定,南部切變線西移,致使強(qiáng)回波帶沿順時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn);威海南部切變線位置相對(duì)穩(wěn)定,北部切變線西移,引起強(qiáng)回波帶沿逆時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)。(4)輻合切變線是由經(jīng)過(guò)遼寧南下的東北風(fēng)與山東半島的西北風(fēng)(西風(fēng))輻合構(gòu)成;切變線受西風(fēng)分量減弱的影響而發(fā)生移動(dòng)。