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      我國微藻固定煙氣CO2潛力時空格局分析

      2022-08-09 05:39:28萬偉華郭王彪
      煤炭科學技術 2022年6期
      關鍵詞:微藻平均氣溫潛力

      萬偉華,程 軍,郭王彪,3

      (1.廣東省環(huán)境科學研究院,廣東 廣州 510045;2.浙江大學 能源清潔利用國家重點實驗室,浙江 杭州 310027;3.Microbial Sciences Institute,Department of Microbial Pathogenesis,Yale University,Connecticut New Haven 06511)

      0 引 言

      煙氣CO2排放嚴重已是全球性的問題,2017年空氣中溫室氣體濃度已達到407×10-6[1]。全球年平均氣溫比工業(yè)化前增加了1.1 ℃。習近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國大會上指出,中國將提高國家自主貢獻力度,二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和[2]。燃煤電廠和煤化工廠煙氣是我國CO2排放的重要來源。2019年我國CO2排放量達到100 億t,其中約60 億t來自于燃煤電廠煙氣CO2,約5億t來自于煤化工煙氣CO2[3-4]。為踐行我國“碳中和”戰(zhàn)略,燃煤電廠和煤化工廠煙氣是我國CO2減排的攻堅重點。

      微藻是一種種類繁多的光合微生物群體[5-6],其生物質(zhì)生長速率快,易于大規(guī)模養(yǎng)殖。微藻細胞中碳含量約為50%,理論上培養(yǎng)1 t微藻可固定1.83 tCO2,全球約1/3的CO2固定量可歸功于藻類[7-8]。因此,利用煙氣中的CO2作為碳源來培養(yǎng)微藻是減少煙氣CO2排放的一種可行的替代方法[9-10]。

      當前,微藻固定煤化工或燃煤煙氣CO2的研究如火如荼[11]。微藻固定煙氣CO2技術是溫室氣體控制領域的國際前沿研究熱點和高技術競爭焦點,對我國發(fā)展低碳經(jīng)濟和節(jié)能減排具有重要意義[12-13]。該技術通過微藻細胞的高效光合作用將捕集后的煙氣CO2轉(zhuǎn)化為蛋白質(zhì)、碳水化合物、油脂和色素等高附加值產(chǎn)品。利用燃煤電廠和煤化工廠煙道廢氣及其他工業(yè)尾氣中的CO2為無機碳源,并利用市政廢水和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)廢水為營養(yǎng)源(提供N,P 等營養(yǎng)源)進行低成本微藻培養(yǎng),可實現(xiàn)CO2減排和生物質(zhì)生成的雙重目的。微藻細胞內(nèi)富含蛋白質(zhì)、糖、油脂等成分,可進行后期的能源化資源再利用,因此,減排CO2的同時產(chǎn)生顯著經(jīng)濟效益是該技術的主要的優(yōu)勢之一[14-15]。

      微藻固定煙氣CO2技術的規(guī)?;l(fā)展依賴于室外反應器內(nèi)微藻細胞的大規(guī)模培養(yǎng)[16-17],其CO2固定速率與光照強度、光照時長和環(huán)境溫度等息息相關。在我國“碳中和”大背景下,微藻固定煙氣CO2技術在全國不同地域、不同季節(jié)煙氣CO2理論固定速率等問題日益成為企業(yè)關心和社會關注的問題。

      1 案例區(qū)簡介

      圖1 內(nèi)蒙古鄂爾多斯螺旋藻固定煤化工煙氣CO2運行流程Fig.1 Flow chart of CO2 fixation in flue gas from coal chemical plant by Spirulina in Ordos,Inner Mongolia

      以該螺旋藻產(chǎn)業(yè)園為例,實地測試其1 a內(nèi)每天的微藻固定CO2速率,結(jié)合當?shù)貦z測站點的光照強度、日照時長和平均氣溫等氣象數(shù)據(jù),模擬得出氣象要素對微藻固定煙氣CO2潛力的相互作用模型,并將該模型應用至全國范圍。同時,從時空格局分異、空間集聚等角度對比分析,為我國微藻固定煙氣CO2技術在全國的應用提供理論數(shù)據(jù)支撐。

      2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

      2.1 研究區(qū)域

      按照我國現(xiàn)行的行政區(qū)劃,地級行政區(qū)包括地級市、地區(qū)、自治州、盟,由省級行政區(qū)管轄。此外,從行政區(qū)劃和管理職能的完整性角度考慮,省直轄縣(市)和省直管縣(市)由省、自治區(qū)直轄或直接管理,也應作為獨立的地理單元研究。綜上,以全國333個地級行政區(qū)、4個直轄市、24個省直轄/管縣(市)共計361個行政區(qū)劃單元為地理研究單元。研究范圍不含港澳臺。

      2.2 數(shù)據(jù)來源

      各地理研究單元月平均氣溫和日照時長數(shù)據(jù)來源于2020年《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份統(tǒng)計年鑒、各地級市統(tǒng)計年鑒、環(huán)境統(tǒng)計公報及地方生態(tài)環(huán)境局網(wǎng)站等。

      光照強度數(shù)據(jù)使用歐洲中心天氣預報中心 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)發(fā)布的第5代再分析數(shù)據(jù)集(ERA5 monthly averaged data on single levels from 1979 to present)中平均地表向下短波輻射通量 (Mean surface downward short-wave radiation flux)數(shù)據(jù),該參數(shù)相當于表面日射強度計測量模型,表征到達地球表面水平面的太陽輻射量。數(shù)據(jù)精度為0.25°×0.25°,采集時間2019年,通過ArcGIS10.2提取各地理研究單元月均太陽輻射通量數(shù)據(jù)。

      3 研究方法

      3.1 微藻CO2固定速率測試

      以內(nèi)蒙古鄂爾多斯螺旋藻產(chǎn)業(yè)園的微藻實際CO2固定速率數(shù)據(jù)為基礎。測試時間自生產(chǎn)期始至生產(chǎn)期結(jié)束。測試時,每天早晨螺旋藻跑道池漿輪開啟1 h后(為藻液混合均勻)用量筒取1 L藻液,過濾、烘干,測試其藻液生物質(zhì)密度,記為n1,下午太陽落山漿輪關閉后再次取樣1 L,過濾、烘干,測試此時的藻液生物質(zhì)密度,記為n2。則每日螺旋藻CO2固定速率Mi為

      (1)

      其中:n1,n2為螺旋藻藻液的生物質(zhì)密度;X為用總有機碳(TOC含量)方法測試微藻生物質(zhì)中碳元素含量,%;MCO2為CO2的摩爾質(zhì)量,為44 g/mol;MC為碳元素的摩爾質(zhì)量,為12 g/mol;V為跑道池內(nèi)實際藻液體積,m3;A為該跑道池內(nèi)藻液的液面面積,m2。Mi值根據(jù)測試得到的微藻生物質(zhì)濃度值等計算得到,每日早中晚固定時段測試3次計算取均值,以減少光照強度、溫度等因素的日極值對該值的影響。后文研究中微藻固定煙氣CO2潛力值影響因素探究中,同樣出于消除極值的考慮,光照強度、平均氣溫與日照時長3個自變量值也基于日均值計算得到。

      特別指出的是,n1,n2測試過程參照國標GB/T 28733—2012和GB/T 28730—2012執(zhí)行,具體測試步驟如下:

      1)預先稱量已干燥至恒重的玻璃纖維濾膜質(zhì)量m1;同時稱量一同樣大小的空白玻璃纖維濾膜質(zhì)量m2。

      2)快速量取藻液體積(20~100 mL),真空過濾裝置過濾,過濾后的微藻生物質(zhì)和玻璃纖維濾膜一起放入(105±2) ℃的空氣干燥箱中,在鼓風條件下干燥,首次干燥2.5 h,取出樣品,趁熱稱量(m3)以避免樣品和玻璃纖維濾膜吸收水分。

      3)同時趁熱稱量空白玻璃纖維濾膜質(zhì)量m4。

      4)進行檢查性干燥,每次30 min,直至連續(xù)2次干燥后的質(zhì)量減少不超過 0.005 g或質(zhì)量增加為止(達到質(zhì)量恒定)。

      5)以上稱量精度均為0.000 1 g。在質(zhì)量增加的情況下,采用質(zhì)量增加前一次的質(zhì)量作為計算依據(jù)。

      6)則微藻生物質(zhì)密度為

      n1或n2=[(m3-m1)+(m2-m4)]/V

      (2)

      3.2 光照強度、平均氣溫及日照時長測試

      內(nèi)蒙古鄂爾多斯當?shù)卦囼炦^程中日均光照強度采用光照計(TES Digital Lux Meter 1332 A,China)測試,測試時光敏探頭置于微藻液表面,垂直向上正對陽光。采用溫度計測試藻液周圍大氣溫度。以上參數(shù)每日測試時間為7:00,10:00,13:00,16:00,19:00,由此得到日平均光照強度和平均氣溫。此外,每日準確記錄日出及日落時間,計算日照時長。

      3.3 構(gòu)建回歸模型

      3.3.1Person相關性分析

      以內(nèi)蒙古鄂爾多斯螺旋藻產(chǎn)業(yè)園的試驗數(shù)據(jù)為基礎,選取CO2固定速率作為因變量,以光照強度、日照時長、平均氣溫等3個指標作為自變量。通過對各變量作Person相關性分析發(fā)現(xiàn),光照強度、日照時長、平均氣溫與CO2固定速率的Person相關系數(shù)均在0.4以上,P值(雙尾)均小于0.01,其中,CO2固定速率與光照強度、CO2固定速率與平均氣溫相關系數(shù)都超過了0.7,呈現(xiàn)強正相關關系。

      表1 Person 相關性分析Table 1 Person correlation analysis

      3.3.2多元線性回歸

      為進一步研究各自變量對CO2固定速率的影響關系與影響程度,需單獨分析每個自變量對因變量的影響。利用逐步回歸法,將各變量逐個引入回歸方程,對引入的變量逐個進行檢驗,剔除未通過檢驗的變量,直至未選入的變量均不顯著,回歸方程中的各變量均顯著時停止。利用 SPSS 軟件進行逐步回歸時,引入自變量的顯著性水平設為 0.05,剔除自變量的顯著性水平設為 0.1,得到的回歸結(jié)果見表2。

      表2 模型擬合情況Table 2 Fitting table of models

      由模型擬合情況可知,模型1調(diào)整后R2為0.609,模型2調(diào)整后R2為0.808,模型3調(diào)整后R2為0.857。從擬合優(yōu)度的角度觀察,顯然模型3的回歸效果優(yōu)于模型1和模型2,CO2固定速率變化的85.7%可由光照強度、日照時長、平均氣溫的變化來解釋。從模型F檢驗情況來看,3個模型的F統(tǒng)計量顯著性水平均小于0.010,3者均通過顯著性檢驗。3個模型總平方和均為4 187.374,回歸平方和模型1<模型2<模型3。而殘差平方和模型3<模型2<模型1,因此,確定模型3為最優(yōu)的回歸模型。

      基于逐步回歸法確定各自變量為光照強度x1、平均氣溫x2、日照時長x3,為進一步研究各變量的影響程度,需對回歸系數(shù)進一步估計?;诨貧w系數(shù)估計值得到的多元回歸線性模型為:y=6.862+0.071x1+0.427x2-0.67x3。多元回歸方程表明:光照強度、平均氣溫對CO2固定速率具有顯著的正向影響,而日照時長對CO2固定速率具有顯著的負向影響。由該多元線性回歸模型的標準化系數(shù)絕對值大小以及自變量進入回歸方程的順序還能看出(最先進入回歸方程的自變量與因變量關系最為密切),光照強度對CO2固定速率的影響效果最大,平均氣溫對CO2固定速率的影響效果其次,日照時長對CO2固定速率的影響效果相對最小。所以,高光強和高氣溫區(qū)域的微藻固定CO2速率相對較高。

      表3 模型F檢驗情況Table 3 The F test of models

      3.4 空間自相關分析

      1)全局空間自相關。全局空間自相關用于描述某現(xiàn)象的整體分布狀況,判斷此現(xiàn)象在空間是否有聚集特性存在,但并不能確切地指出聚集在哪些地區(qū)[22-24]。表示全局空間自相關的指標和方法很多,主要有Moran’s I,Geary’s C和Getis’s等統(tǒng)計方法,其中常用的是Moran’s I,采用Moran’s I指數(shù)作為度量空間自相關的指標。計算出Moran’s I后,一般采用Z檢驗對其結(jié)果進行統(tǒng)計檢驗,當Z為正且大于1.96 時顯著,表明存在正的空間自相關,說明研究區(qū)域內(nèi)某種屬性值的空間分布呈集聚特征;當Z值為負且小于-1.96 時顯著,表明存在負的空間自相關,相似的觀測值趨于分散分布;當Z值域為[-1.96,1.96]時,空間自相關不明顯,相應屬性值呈隨機分布。

      2)局部空間自相關。局部空間自相關主要分析各單元屬性值在異質(zhì)性空間的分布格局,可以度量每個區(qū)域與其周邊地區(qū)之間的局部空間關聯(lián)程度。表示局部空間自相關的方法很多,采用Local Moran’s I來衡量局域空間自相關性。Anselin將其稱為LISA[25-26],即空間聯(lián)系的局部指標,LISA本質(zhì)上是將Moran’s I分解到各個區(qū)域單元。

      4 結(jié)果與討論

      4.1 全國微藻固定煙氣CO2潛力時空格局分布規(guī)律

      利用內(nèi)蒙古鄂爾多斯螺旋藻產(chǎn)業(yè)園實驗數(shù)據(jù)為基礎獲得的多元線性回歸模型,對全國361個行政區(qū)劃研究單元的微藻固定煙氣CO2潛力進行預測分析。其中,考慮到溫度低于0,微藻生長速率為0,將溫度低于0時微藻CO2固定潛力設為0。從全國微藻固定煙氣CO2潛力(簡稱“微藻固碳潛力”,下同)空間分布來看,其呈現(xiàn)差異化分布的空間格局,在區(qū)域上呈現(xiàn)不同的變化趨勢。如圖2所示,以 8 月份為例,微藻固碳能力沿秦嶺-淮河沿線呈現(xiàn)“X”形分布,對角線東南部的廣東、廣西、福建、云南等省份,以及對角線西北部的新疆微藻固碳速率相對較高,可達 29 g/(m2·d)以上;而秦嶺-淮河沿線上黑龍江、吉林、遼寧、山西、陜西、內(nèi)蒙古等省份微藻固碳速率相對較弱,均值在 19.2~24.3 g/(m2·d)。這是因為光照強度和平均氣溫對微藻固碳潛力的影響十分顯著,新疆、廣東、廣西、福建等地在8月份呈現(xiàn)光照及溫度雙高的氣候條件,且陰雨天不像北方地區(qū)一樣集中,因此,微藻生長速率相對較高,微藻固碳速率也相對較高。以12月份為例,全國除廣東、廣西等省份微藻固碳潛力保持20 g/(m2·d)左右以外,其他絕大部分地區(qū)在13 g/(m2·d)以下。這是因為微藻固定煙氣CO2技術目前絕大多數(shù)為室外開放式反應,受天氣狀況影響較大,而我國12月份絕大部分省份氣溫降至0以下,微藻細胞酶代謝活性低,無法進行光合固碳,因此這些省份的微藻固碳潛力也相對較弱。從分析數(shù)據(jù)可看出,目前的微藻固定煙氣CO2技術受環(huán)境制約較明顯,因此迫切需研發(fā)密閉式微藻固碳技術以打破環(huán)境條件制約。

      圖2 全國各地區(qū)分月份微藻固碳潛力預測Fig.2 Monthly prediction of CO2 fixation in flue gas from coal-fired power plant by microalgae in various regions of China

      分時段看,全國不同空間下微藻固碳速率呈現(xiàn)“夏秋季潛力大、冬春季潛力小”的特點。如圖3所示,夏秋兩季全國平均微藻固碳速率高達27.25 g/(m2·d)和27.88 g/(m2·d),而冬春季均值僅為15.56 g/(m2·d)和13.89 g/(m2·d)。值得注意的是,在秋冬兩季,我國南方地區(qū)如湖南、湖北、福建、廣東、廣西等省份仍可保持較高的微藻固碳速率(分別大于28 g/(m2·d)和18 g/(m2·d)),這與北方地區(qū)如東北、西北等地區(qū)形成鮮明的對比,這說明在現(xiàn)有技術條件下,南方地區(qū)實施微藻固碳技術具有更長的生產(chǎn)周期。此外,由圖3可注意到,夏季(4—6月)微藻固碳速率最高的省份是新疆,而不是廣東、廣西等氣溫較高的省份。這是因為相較于平均氣溫,光照強度對于微藻固碳速率的影響更為顯著,新疆地區(qū)光照強度大,日照時間長,因此在4—6月具有更高的微藻固碳速率。而廣東、廣西等省份在4—6月陰雨天氣較多,影響了整體的微藻固碳潛力。

      圖3 全國各地區(qū)四季微藻固碳潛力預測Fig.3 Seasonally prediction of CO2 fixation in flue gas from coal-fired power plant by microalgae in various regions of China

      在如今“雙碳”(碳達峰、碳中和)背景下,微藻固碳技術因其投資規(guī)模小、經(jīng)濟可持續(xù)等特點已被廣泛關注。然而從微藻固碳技術的實際應用角度來看,各地區(qū)的微藻固碳潛力除受到氣候條件外,還與土地成本、水資源、土地政策、碳排放企業(yè)分布、經(jīng)濟等因素有關。目前微藻固碳企業(yè)主要分布在內(nèi)蒙古、山東、江蘇、江西、福建、廣西、云南等省份,這主要是由各地政策不同造成的。

      4.2 全國微藻固定煙氣CO2潛力空間集聚特征

      基于平均氣溫、光照強度、日照時長等氣象數(shù)據(jù)分析預測了全國范圍內(nèi)各行政區(qū)劃研究單元分月份、分季節(jié)下微藻固碳潛力,為各地區(qū)應用微藻固碳技術提供了數(shù)據(jù)參考。同時,考慮到地理上相鄰的單元往往氣象要素變化規(guī)律趨向一致,即相鄰的地理研究單元微藻固碳潛力變化規(guī)律具有趨同性,為進一步探索全國范圍內(nèi)361個行政區(qū)劃研究單元微藻固碳潛力的空間集聚情況,為大規(guī)模推廣種植微藻技術提供理論依據(jù)。應用Geoda軟件、引入Moran’s I指數(shù)衡量各研究單元微藻固碳潛力的空間集聚特征。

      結(jié)果(表5)表明在P=0.001水平上,全年各月份Moran’s I指數(shù)對應Z值大于1.96,通過Z值顯著性檢驗,Moran’s I指數(shù)值(0.622~0.921)表明各行政區(qū)劃研究單元微藻固碳潛力在空間上存在明顯的空間集聚性。全年各月份Moran’s I指數(shù)呈現(xiàn)小幅波動,其中12月和1月Moran’s I指數(shù)值相對最大,這主要是因為上述兩月全國大部分省市平均氣溫低于0度,微藻固碳潛力為0,在空間上呈現(xiàn)出大范圍的低值集聚特征。

      表5 全局Moran’s I指數(shù)變化情況Table 5 Global Moran's I index changes

      然而,全局空間自相關不能反映區(qū)域局部空間異質(zhì)性,還需要利用局部空間自相關方法探索每個行政區(qū)劃研究單元與其周邊單元之間微藻固碳潛力的局部空間關聯(lián)程度。利用Geoda,ArcGIS軟件處理得到P=0.05顯著性水平下各地理研究單元微藻固定煙氣CO2能力的LISA聚集圖(圖4)。

      圖4 微藻固碳潛力的空間自相關LISA圖Fig.4 Spatial autocorrelation LISA map of CO2 fixation ability from coal-fired power plant by microalgae

      由圖4可知,全國范圍內(nèi)微藻固碳潛力呈現(xiàn)出“高-高集聚”和“低-低集聚”特征。以8月為例,微藻固碳潛力較高的區(qū)域集聚于西北、東南片區(qū),而東北、西南片區(qū)微藻固碳潛力則相對較小,其他地區(qū)空間集聚特征則不顯著。以12月為例,“高-高集聚”區(qū)位于東南沿海地區(qū),而“低-低集聚”區(qū)則大致位于秦嶺-淮河線以西以北,與我國地理上的南北分區(qū)界線相吻合。顯然,在全國范圍內(nèi),微藻固碳潛力存在顯著的集聚效應,在微藻固碳技術的區(qū)域推廣過程中,可選擇“高-高集聚”區(qū)域作為規(guī)模種植的首選地區(qū)。

      5 結(jié)論與建議

      5.1 結(jié) 論

      1)從影響因素看,光照強度對CO2固定速率的影響效果最大,平均氣溫對CO2固定速率的影響效果其次,日照時長對CO2固定速率的影響較弱。其中,光照強度、平均氣溫對CO2固定速率具有顯著的正向影響,提高光照強度和平均氣溫能夠有效提高CO2固定速率。

      2)從區(qū)域變化規(guī)律上看,各地區(qū)分時段的微藻固定煙氣CO2潛力呈現(xiàn)出差異化分布的空間格局,在區(qū)域上呈現(xiàn)不同的變化趨勢。從時域變化規(guī)律來看,全國不同地理單元微藻固定煙氣CO2潛力呈現(xiàn)“夏秋季潛力大、冬春季潛力小”的特點。

      3)從空間聚集性看,全國范圍內(nèi)微藻固碳潛力存在顯著的集聚效應,呈現(xiàn)出“高-高集聚”和“低-低集聚”特征,在微藻固碳技術的區(qū)域推廣過程中,可選擇“高-高集聚”區(qū)域作為規(guī)模種植的首選地區(qū)。

      5.2 建 議

      我國“雙碳目標”任重而道遠,CCUS技術是降低煙氣CO2排放的主要技術選擇,然而目前絕大多數(shù)成本高、經(jīng)濟收益小。而微藻固碳技術具有經(jīng)濟、可持續(xù)的特點,可為我國各地區(qū)的煙氣CO2減排事業(yè)提供技術選擇?;诒疚臄?shù)據(jù)分析,提出以下建議:

      1)微藻固碳工程選址時,建議選擇光照強度大、平均氣溫高的區(qū)域,提高單位面積微藻固定煙氣CO2速率同時減少能源投入。

      2)微藻固碳技術推廣運行過程中,建議選擇夏秋兩季,在夏秋兩季擴大運行產(chǎn)能,最大化地提高微藻固碳速率。

      3)為擴大微藻固碳技術的工程應用范圍,建議選擇具有明顯“高-高集聚”特征的區(qū)域,以此,充分利用自然條件及光照溫度在地理空間上的趨同性,提高規(guī)?;N植效益。

      值得注意的是,由于我國太陽輻射觀測臺站較少且空間分布不均,為彌補地面觀測數(shù)據(jù)不足的問題,本文光照強度數(shù)據(jù)使用歐洲中心天氣預報中心發(fā)布的第5代再分析數(shù)據(jù)集中平均地表向下短波輻射通量數(shù)據(jù)。但是,該數(shù)據(jù)受資料源、分析模式等影響,無法完全達到真實模擬大氣的程度,具有一定程度的偏差[27],在一定程度上會影響計算結(jié)果的精度。對太陽輻射數(shù)據(jù)的有效訂正和精度擬合有待深入研究。

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