大氣污染物濃度風(fēng)域空間分布圖的繪制方法

楊洛祺 顧世杰 劉曉帥 胡引翠 武帥 田冰

摘要：風(fēng)玫瑰圖主要用以表達(dá)風(fēng)向頻率或各方向上的平均風(fēng)速。若要可視化表達(dá)各風(fēng)向上不同風(fēng)速情境下的大氣污染物濃度的分異特征，需要突破當(dāng)前風(fēng)玫瑰圖僅展示風(fēng)速風(fēng)向信息的限制。為解決這一問(wèn)題，文章在風(fēng)玫瑰圖基礎(chǔ)上，采用暈渲法，用深淺不同的色調(diào)表示研究區(qū)域在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)大氣污染物濃度在各風(fēng)向、不同風(fēng)速下的特征。基于Python，使用contour函數(shù)以及numpy、matplotlib、pandas庫(kù)，文章研發(fā)了大氣污染物濃度風(fēng)域空間分布圖繪制工具，解決了繪圖中由于數(shù)據(jù)缺失而造成的圖像空白和計(jì)算報(bào)錯(cuò)的問(wèn)題，并形成創(chuàng)新性的污染物質(zhì)量濃度與風(fēng)域的組合暈渲玫瑰圖繪制方法。相較于傳統(tǒng)的氣象學(xué)制圖軟件，該工具繪圖基礎(chǔ)要求偏向底層繪圖，更加靈活易用，為研究大氣污染物區(qū)域特征以及跨區(qū)域傳輸特征提供了新的可視化方法和技術(shù)手段。

關(guān)鍵詞：大氣；污染物質(zhì)量濃度；風(fēng)玫瑰圖；風(fēng)域；空間

中圖分類號(hào)：P412.36；P208? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2023）06-0113-05

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

0 引言

在大氣污染物風(fēng)域空間分布研究中，定量解析及污染物溯源研究是目前研究的重點(diǎn)方向之一[1-5]。大氣污染物濃度分布可視化表達(dá)是輔助發(fā)現(xiàn)大氣污染傳輸區(qū)域特征及研究成果共享交流的重要技術(shù)手段，專題地圖和量化圖表是常用的可視化表達(dá)方式。

專題地圖在基于底圖的基礎(chǔ)上按照主題的要求，突出并完善地表示一種或幾種與主題相關(guān)的要素信息，著重描述專題化的內(nèi)容及專門(mén)化的用途[6]。通常采用地理信息系統(tǒng)軟件分析制作大氣污染專題地圖[7-9]，如繪制大氣污染物后向軌跡圖，分析污染物潛在源區(qū)及軌跡分布圖；采用辦公語(yǔ)言或高級(jí)編程語(yǔ)言繪制量化圖表[10-13]，如NCL繪制污染物質(zhì)量濃度風(fēng)玫瑰圖。量化圖表在量化信息的情況下突出一種或幾種特定表達(dá)指標(biāo)的價(jià)值和衡量標(biāo)準(zhǔn)。量化圖表中，風(fēng)玫瑰圖是得到廣泛應(yīng)用的方法，其直觀地描述了風(fēng)速風(fēng)向等氣象要素的變化特征。其將地面風(fēng)向分為8個(gè)或16個(gè)方位進(jìn)行表示，用極坐標(biāo)系繪制某一時(shí)間段內(nèi)研究區(qū)域風(fēng)速風(fēng)向出現(xiàn)頻率的綜合統(tǒng)計(jì)圖。其在建筑規(guī)劃、風(fēng)能資源評(píng)估、大氣污染評(píng)價(jià)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[11， 14]。張順堯[15]等在城市微氣候?qū)ㄖ锏挠绊懷芯恐?，通過(guò)小區(qū)域風(fēng)玫瑰圖的運(yùn)用，揭示了建筑物開(kāi)口方向與微氣候中風(fēng)場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系；張克存[16]等利用風(fēng)玫瑰圖可視化了測(cè)點(diǎn)風(fēng)向及起沙風(fēng)頻率，輔助性地展示了湖泊外圍的輸沙方向；張宇[17]利用風(fēng)玫瑰圖與Pearson系數(shù)表達(dá)了臭氧和VOCs與風(fēng)速風(fēng)向的相關(guān)性程度及擬合關(guān)系。

目前繪制風(fēng)玫瑰圖以C#、Python、NCL以及Extjs、Excel、Matlab為主要的高級(jí)編程語(yǔ)言和辦公語(yǔ)言為基礎(chǔ)[18-24]。風(fēng)玫瑰圖用以表達(dá)風(fēng)向頻率或各方向上的平均風(fēng)速。本文選取量化圖表的表示方法，分析研究區(qū)域各方向風(fēng)速大小并加和污染物濃度信息要素，獲得多級(jí)地理尺度的大氣污染物時(shí)序變化數(shù)據(jù)集，構(gòu)建研究區(qū)域污染物組合污染物質(zhì)量濃度與風(fēng)域的組合玫瑰圖[25-28]。

目的是可視化表達(dá)各風(fēng)向上不同風(fēng)速情境下的大氣污染物濃度的分異特征，突破當(dāng)前風(fēng)玫瑰圖僅展示風(fēng)速風(fēng)向信息的限制。為解決這一問(wèn)題，本文在風(fēng)玫瑰圖基礎(chǔ)上，采用暈渲法，用深淺不同的色調(diào)表示研究區(qū)域在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)大氣污染物濃度在各風(fēng)向、不同風(fēng)速下的特征。

將依托風(fēng)玫瑰圖可視化展示的特點(diǎn)，在風(fēng)向、風(fēng)速所構(gòu)成的風(fēng)域空間中，暈渲呈現(xiàn)站點(diǎn)監(jiān)測(cè)的大氣污染物濃度在風(fēng)域空間中的變化。為實(shí)現(xiàn)這一可視化技術(shù)思路，本文基于Python語(yǔ)言中anaconda3[29]配置環(huán)境并使用第三方庫(kù)Simple Index庫(kù)，統(tǒng)籌使用暈渲法及疊加法的原理，設(shè)計(jì)一種融合大氣污染物（PM2.5、PM10、臭氧等）濃度、三維風(fēng)向包括水平分量及垂直分量及風(fēng)速信息的污染物質(zhì)量濃度與風(fēng)域的組合暈渲玫瑰圖的繪制工具，繪制結(jié)果能更清晰地體現(xiàn)污染物的濃度變化及來(lái)源信息，為近地面大氣污染物傳輸特征的研究提供一種更直觀的可視化方法。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

文章使用的數(shù)據(jù)包括：日期、風(fēng)速、風(fēng)向和污染物濃度。

數(shù)據(jù)來(lái)源主要為驗(yàn)證實(shí)例的污染物近地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)、氣象站點(diǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，歐洲哥白尼衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)中心提供的ERA-5數(shù)據(jù)和清華大學(xué)提供的TAP數(shù)據(jù)。

近地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院監(jiān)測(cè)點(diǎn)（37.99°N，114.52°E），該位置屬于城市區(qū)域次交通樞紐和科研混合區(qū)。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于石家莊市氣象站（53698站）數(shù)據(jù)，包括實(shí)時(shí)風(fēng)速、風(fēng)向等信息。本研究中利用在線觀測(cè)儀器測(cè)量了PM2.5逐時(shí)質(zhì)量濃度及所使用的氣象數(shù)據(jù)信息，測(cè)量時(shí)間為2022年8月1日。

ERA-5數(shù)據(jù)（https：//cds.climate.copernicus.eu/-！/home）來(lái)源于歐洲哥白尼衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)中心提供的數(shù)據(jù)集，選取石家莊市（38.05°N ，114.52°E）近地面10m的水平方向風(fēng)速分量和垂直方向風(fēng)速分量的數(shù)據(jù)；TAP（Tracking Air Pollution in China）數(shù)據(jù)（http：//tapdata.org.cn/）來(lái)源于清華大學(xué)提供的近地面1km PM2.5濃度數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)綜合了多種氣溶膠數(shù)據(jù)反演及站點(diǎn)數(shù)據(jù)，自然源及人為源數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，較高水平地反映了當(dāng)時(shí)PM2.5濃度具體情況。

1.2 近地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理

近地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)和氣象站監(jiān)測(cè)到的大氣污染物濃度、風(fēng)場(chǎng)等數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存均為文本格式，需將數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存格式轉(zhuǎn)換，并以污染物類型和具體時(shí)間為依據(jù)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將Excel表格上傳到PyCharm軟件中加載數(shù)據(jù)。

首先，將污染物濃度的數(shù)據(jù)類型浮點(diǎn)型（float）轉(zhuǎn)換為短整型（int），減少存儲(chǔ)空間，提高計(jì)算效率。

其次，將數(shù)據(jù)由文本型轉(zhuǎn)換為Excel格式，并以污染物類型和時(shí)段為依據(jù)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

再次，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)（包括風(fēng)向、風(fēng)速和PM2.5濃度）加載至工具軟件，將風(fēng)向單位由度轉(zhuǎn)換為弧度，將數(shù)據(jù)缺失的網(wǎng)格用0值進(jìn)行填充。

最后，利用pivot_table函數(shù)繪制數(shù)據(jù)透視表，使用meshgrid函數(shù)建立相關(guān)矩陣。主要代碼如下：

data['PM2.5'] = data['PM2.5'].astype（float）

dt=data.pivot_table（values='PM2.5'， index='風(fēng)速（m/s）'， columns='風(fēng)向（deg）'， aggfunc=np.mean）

dt.fillna（0， inplace=True）

dt = dt.reindex（index=speed， columns=deg， fill_value=0）

dt.head（31）

theta， r = np.meshgrid（deg， speed）

本程序案例應(yīng)用日均數(shù)據(jù)繪制日均大氣污染物濃度風(fēng)域空間分布圖，但該程序不僅限于繪制日均圖，可根據(jù)自身研究需要，繪制月均或年均污染物風(fēng)域空間分布圖。在應(yīng)用中需注意修改#header函數(shù)，使函數(shù)參數(shù)與Excel格式對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)軟件正常讀取。例如小時(shí)數(shù)據(jù)需修改為#header=24；逐月數(shù)據(jù)為#header=12等。

1.3 ERA-5數(shù)據(jù)預(yù)處理

下載對(duì)應(yīng)研究區(qū)域的ERA-5數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)中包括近地面10m的水平方向風(fēng)速分量u-wind和垂直方向風(fēng)速分量v-wind，可通過(guò)程序代碼實(shí)現(xiàn)水平、垂直方向的風(fēng)速風(fēng)量和風(fēng)向的轉(zhuǎn)換。主要代碼如下：

if （u > 0） and （v > 0）：

fx = 270 - math.atan（v / u） * 180 / math.pi

elif （u < 0） and （v > 0）：

fx = 90 - math.atan（v / u） * 180 / math.pi

elif （u < 0） and （v < 0）：

fx = 90 - math.atan（v / u） * 180 / math.pi

elif （u > 0） and （v < 0）：

fx = 270 - math.atan（v / u） * 180 / math.pi

elif （u == 0） and （v > 0）：

fx = 180

elif （u == 0） and （v < 0）：

fx = 0

elif （u > 0） and （v == 0）：

fx = 270

elif （u < 0） and （v == 0）：

fx = 90

elif （u == 0） and （v == 0）：

fx = 999.9

2 可視化實(shí)現(xiàn)

本文開(kāi)發(fā)環(huán)境為PyCharm Community Edition2021.2。由于Python3不兼容Python2，所以在PyCharm Community Edition 2021.2中將基礎(chǔ)環(huán)境設(shè)定為anaconda環(huán)境并安裝Simple Index開(kāi)源環(huán)境庫(kù)（https：//www.lfd.uci.edu/～gohlke/pythonlibs/）由北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)提供。

利用傳統(tǒng)的Windrose繪圖工具繪制風(fēng)玫瑰圖，具有只包含風(fēng)速風(fēng)向的信息、操作復(fù)雜、易出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果報(bào)錯(cuò)等局限性，為后續(xù)的專題化相關(guān)研究帶來(lái)了困難。為解決這一問(wèn)題，本文將渲染法和透視法創(chuàng)新性與風(fēng)玫瑰圖相結(jié)合，主要使用contour函數(shù)、numpy庫(kù)、maplotlib庫(kù)及pandas庫(kù)進(jìn)行繪制方法的創(chuàng)新，為風(fēng)域空間專題呈現(xiàn)提供新思路。

繪制過(guò)程中，對(duì)風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，利用linspace函數(shù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，其中風(fēng)速按16等分分類，風(fēng)向按32等分分類。風(fēng)向信息以圓形來(lái)表示，作為基礎(chǔ)底圖。繪制出的0°方向?yàn)檎狈较?，風(fēng)向度數(shù)對(duì)應(yīng)正北方向與風(fēng)向間的夾角并按順時(shí)針?lè)较驕y(cè)量，范圍為0°～360°，單位為角度數(shù)。風(fēng)速通過(guò)不同大小的圓進(jìn)行表示，根據(jù)研究區(qū)域的風(fēng)速統(tǒng)計(jì)值域范圍設(shè)定圓的半徑R（程序案例默認(rèn)R=10，即所獲數(shù)據(jù)中最大風(fēng)速不超過(guò)10m/s），將數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化并把網(wǎng)格內(nèi)的數(shù)據(jù)按較小值劃分，利用def函數(shù)創(chuàng)建for循環(huán)，形成嵌套圓圖形。主要代碼如下：

data['deg'] = np.radians（data['deg']）

v = data['speed']

R=10

speed = np.linspace（0，R， endpoint=True， num=16）

deg = np.linspace（0， 2*np.pi， endpoint=True， num=32）

def maker（s， sequence）：

'''

Divide the data in the grid into smaller values

'''

fori， val in enumerate（sequence）：

if s <= sequence[i]：

returnval

d = data['deg']

data['speed'] = v.apply（maker， sequence=speed）

data['deg'] = d.apply（maker， sequence=deg）

data.head（）

ax.set_theta_zero_location（"N"）

ax.set_theta_direction（'clockwise'）

根據(jù)實(shí)際需要在subplot函數(shù)中設(shè)置畫(huà)布，調(diào)整figsize參數(shù)；自定義設(shè)置底圖顏色，具體顏色參照基礎(chǔ)色變換，本案例選用16進(jìn)制顏色。該步驟核心為使用matplotlib庫(kù)的pyplot模塊中的contourf函數(shù)繪制輪廓。添加右側(cè)圖例色帶，根據(jù)所獲得的污染物濃度值域設(shè)置色帶范圍，調(diào)整為閉合狀態(tài)并利用cmap參數(shù)自定義色帶顏色類型，該參數(shù)的候選值有：Accent、Accent_r、Blues等（程序案例默認(rèn)色帶為'CMRmap_r'）。主要代碼如下：

fig = plt.figure（figsize=（8，6））

ax = plt.subplot（projection='polar'， facecolor="white"）

ax.set（ylim=（0，R），yticklabels=（[]））

pos=ax.contourf（theta，r，dt.to_numpy（），levels=np.linspace（0，150，endpoint=True，num=10） ，cmap='CMRmap_r'，）

cb=plt.colorbar（pos， ax=ax，pad=0.1）

為更清晰地展現(xiàn)風(fēng)速，利用set_ylabel函數(shù)在圖面左側(cè)添加坐標(biāo)軸用來(lái)標(biāo)識(shí)風(fēng)速并使用set_yticklabels來(lái)標(biāo)注刻度，為避免程序報(bào)錯(cuò)，刻度值數(shù)量需與風(fēng)速值數(shù)量相同。如需進(jìn)一步美化圖形，可利用plt.title函數(shù)設(shè)置標(biāo)題，設(shè)置條帶字體大小，坐標(biāo)軸字體大小，字體樣式等。Python里默認(rèn)的編碼格式是ASXCII格式，而中文是GBK格式，因此在PyCharm中輸入帶有中文的路徑時(shí)會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)報(bào)錯(cuò)，現(xiàn)提出了可利用font manager函數(shù)來(lái)解決使用中文時(shí)出現(xiàn)亂碼的問(wèn)題。主要代碼如下：

from matplotlib import font_manager as fm

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Time New Roman']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

font1 = fm.FontProperties（fname='C：＼Windows＼Fonts＼msyh.ttc'）

se=ax.secondary_yaxis（-0.1）

se.set_ylabel（'Speeed'+r'$＼mathrm{/（m·s^{-1}）}$'，font=font1）

se.set_yticks（[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10]）

se.set_yticklabels（[-10，-8，-6，-4，-2，0，2，4，6，8，10]）

frommatplotlib.ticker import MultipleLocator

xminor = MultipleLocator（1）

se.yaxis.set_minor_locator（xminor）

se.tick_params（axis="y"， direction="in"， which="both"）

plt.title（'Combination Rose Chart of Average Wind and $＼mathrm{PM_{2.5}（μg·m ^{-3}）}$ Mass Concentration'）

cb.ax.set_title（r'$＼mathrm{PM_{2.5}（μg·m ^{-3}）}$'，pad=10，size=10）

調(diào)整后的效果顯示為正確，對(duì)圖形進(jìn)行輸出，案例輸出結(jié)果如圖1所示。

3 應(yīng)用個(gè)例

文章案例選取2022年8月1日河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院監(jiān)測(cè)點(diǎn)及石家莊氣象站點(diǎn)（53698站）的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)距地1km的逐時(shí)PM2.5濃度和石家莊市近地面平均風(fēng)速風(fēng)向信息，并基于ERA-5數(shù)據(jù)的2021年1月石家莊市的局部風(fēng)場(chǎng)信息及TAP數(shù)據(jù)按照編寫(xiě)的程序?qū)€(gè)例數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制測(cè)試。

3.1 基于地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的PM2.5濃度風(fēng)域空間分布圖

程序支持日均、月均、年均等多種格式的Excel表格數(shù)據(jù)（包括風(fēng)速m/s、風(fēng)向°及污染物濃度值μg/m3），案例程序選擇日均格式的Excel表格數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)為2022年8月1日00：00至8月31日23：00河北師范大學(xué)近地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的PM2.5污染物濃度值及石家莊市國(guó)家基礎(chǔ)氣象站（53894站）監(jiān)測(cè)到的同天近地面風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)，如表1所示。

通過(guò)繪制所選監(jiān)測(cè)點(diǎn)的大氣污染物濃度風(fēng)域空間分布圖（圖3），對(duì)風(fēng)向與污染物質(zhì)量濃度進(jìn)行相關(guān)性分析：2022年8月1日河北師范大學(xué)周圍1km內(nèi)總體AQI值較低，全天各時(shí)段PM2.5質(zhì)量濃度均不足50μg/m3。其中風(fēng)場(chǎng)是影響大氣污染物累積和消散的關(guān)鍵性因素，不同的風(fēng)速風(fēng)向會(huì)影響大氣中污染物的濃度和傳輸方向。當(dāng)日監(jiān)測(cè)點(diǎn)的主要風(fēng)頻為西南風(fēng)，根據(jù)PM2.5污染物的分布位置可知，當(dāng)日PM2.5主要聚集在水平風(fēng)為偏南風(fēng)和東南風(fēng)的位置；PM2.5濃度較高的地方風(fēng)速較小，最高風(fēng)速不足4m/s，最低風(fēng)速約為1m/s。風(fēng)速不足使污染物缺少跨區(qū)域傳輸?shù)膭?dòng)力，因此所選區(qū)域當(dāng)天PM2.5的主要來(lái)源為當(dāng)?shù)刈陨砼欧?，有少許污染物來(lái)自于河北師范大學(xué)南部方向。

3.2 基于ERA-5和TAP數(shù)據(jù)的PM2.5濃度風(fēng)域空間分布圖

實(shí)例應(yīng)用選取2021年1月ERA-5的石家莊市月平均近地面10m的水平、垂直方向的風(fēng)速風(fēng)量數(shù)據(jù)，利用轉(zhuǎn)化程序得到風(fēng)向度數(shù)值，后導(dǎo)入到Excel表格中，格式要求與監(jiān)測(cè)站相同。利用ERA-5數(shù)據(jù)中包含的風(fēng)速數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換后的風(fēng)向數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的地點(diǎn)PM2.5濃度的TAP數(shù)值共同繪制大氣污染物濃度風(fēng)域空間分布圖（圖4）。由圖4可知，2021年1月石家莊市PM2.5質(zhì)量濃度較高，空氣質(zhì)量狀況屬于輕度污染，PM2.5濃度值最高達(dá)到了170μg/m3，均值在100μg/m3左右。污染物在該時(shí)間段主要聚集在風(fēng)向?yàn)檎?、西南以及正西方向，并在風(fēng)速小于4m/s的位置出現(xiàn)堆積現(xiàn)象。當(dāng)風(fēng)速小于等于2m/s時(shí)，PM2.5質(zhì)量濃度的數(shù)值最高，說(shuō)明當(dāng)月石家莊市PM2.5污染物主要來(lái)自本地排放；少許污染物來(lái)源于跨區(qū)域傳輸，且主要為偏南方向及西南方向傳輸來(lái)的污染物，其中受偏南方向的地區(qū)污染物的跨區(qū)域傳輸?shù)挠绊戄^大。因此石家莊市該時(shí)段PM2.5濃度值升高主要受到邢臺(tái)市和邯鄲市的污染物跨區(qū)域傳輸?shù)挠绊憽?/p>

4 結(jié)束語(yǔ)

文章提出了一種大氣污染物濃度風(fēng)域空間分布圖繪制方法，并研發(fā)了制圖工具：1）制圖中將原數(shù)據(jù)中的空值部分填補(bǔ)為0值，使制圖結(jié)果更加平滑、美觀。2）創(chuàng)新性的將傳統(tǒng)的風(fēng)玫瑰圖進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合渲染法和疊加法，將風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)與污染物濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，使風(fēng)玫瑰圖專題化，更加直觀地體現(xiàn)了污染物的聚集位置和傳輸方向，并結(jié)合了具體的案例進(jìn)行應(yīng)用分析。但是目前制圖工具尚存在一些不足，比如導(dǎo)入數(shù)據(jù)形式較為單一，暫時(shí)只支持Excel表格，需今后加以改進(jìn)，提高程序加載數(shù)據(jù)的包容性。

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