Different calculation methods of zircon placer deposit grades in the Liaodong Bay area
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摘要:
重砂鉴定法与化学分析法是计算滨海金属砂矿地质品位的两种常用方法,然而其计算结果往往存在显著差异,易导致勘查风险,影响我国滨浅海锆、钛等关键金属资源的开发利用。本文以辽东湾海域采集的表层和柱状样品为基础,通过重矿物鉴定、化学分析和粒度分析,采用两种方法换算锆石品位并进行比较。结果表明,重砂鉴定法换算的锆石品位值域范围较小、平均值较低但变异系数较大,且两种方法高值点的空间分布相关性较弱。分析认为,这种差异主要源于样品选取、假设前提和应用条件的不同。重砂鉴定法存在鉴定粒度范围受限导致的粒度代表性问题、现有计算公式假设误差问题,以及计算公式参数交互效应引发的品位变异增大问题;化学分析法则面临细粒级锆石无法利用的问题、参数运用错误或缺失的问题,以及轻矿物中赋存Zr元素带来的高本底值和误差问题。为提升换算结果的可靠性,建议根据具体目标有针对性地选取测试与计算方法,结合多种分析手段进行结果验证,同时引入新技术与更完善的模型,以优化滨海金属砂矿勘查的精度与效率。
Abstract:Heavy mineral identification and chemical analysis are two commonly used methods for calculating the geological grades of coastal metallic placer deposits. However, significant discrepancies often exist between the results obtained from the two methods, leading to exploration risks and hindering the development and utilization of critical metal resources such as zirconium and titanium in China's coastal and shallow marine areas. Using the surface and core samples collected in the Liaodong Bay offshore area, we conducted heavy mineral identification, chemical analysis, and grain-size analysis, from which the zirconium grades were calculated using the two methods and the results were compared. Results show that the zirconium grades calculated by the heavy mineral identification had a narrower range and lower average values but a higher coefficient of variation than those of chemical analysis. Additionally, the spatial distribution correlation of high-grade points between the two methods was weak. We believed that the discrepancies were due mainly to the differences in sample selection, preconditions and assumptions, and application conditions. Specifically, the heavy mineral identification is limited by grain-size ranges, calculation errors due to different presumptions, and increased grade variability caused by parameter interactions. On the other hand, the chemical analysis method faces several other problems, namely, the unavailability of fine-grained zircon, incorrect or missing analysis parameters, and high background values and errors caused by the presence of zirconium in light minerals. To enhance the reliability of the conversion results between the two methods, we recommend selecting testing and calculation methods based on specific objectives, combining multiple analytical approaches to verify the results, and introducing new technologies and improved models to optimize the accuracy and efficiency of coastal metallic placer deposit exploration.
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Keywords:
- placer deposit /
- zircon /
- heavy minerals /
- zircon grade /
- exploration methods
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海水的温度、盐度、深度(简称温盐深)是海洋的最基本物理参数[1]。海水温盐结构不仅决定了营养盐和初级生产力的分布变化,而且能够直接影响水团垂直边界的划定、潜艇活动和水声仪器的使用。南海是东南亚最大的半封闭边缘海,属典型季风区,也是连接亚澳季风以及太平洋与印度洋热量的桥梁[2],存在显著的局地性海-气相互作用[3]。南海的温盐深结构相较于大洋具有明显的边缘海特征[4],太阳辐射和季风对南海环流及温盐结构均具有重要影响[5]。同时,南海也是受台风影响最显著的海区之一,随着我国海洋强国战略推进,南海海上航运、海洋渔业资源开发、海洋环境保护等活动日益频繁,了解南海海洋温盐深特征显得十分重要[6]。
研究区位于南海中部中沙群岛海域,以往对中沙群岛海域的研究主要集中于中沙海槽沉积特征[7-8]、海洋地质与地球物理[9]、构造体系研究[10]、表层沉积物分析[11-13]以及海水地球化学分析等[14]。在温盐结构方面,也开展了一定程度的研究工作,如南海海表温度的时空分布特征、中沙群岛附近海域部分年份温度、盐度的跃迁特征及水团温盐结构特征[1, 15-19]。但是对于该区域温盐结构的季节性变化特征、海洋动力过程及其控制因素以及台风等极端天气事件下水体垂向结构变化的研究仍不够充分。在全球气候变化和区域可持续发展背景下,研究南海温盐结构及其控制因素对认识南海环境变化、了解区域动力结构具有重要作用,也为今后在该区域开展进一步工作提供了理论基础。本文依托航次实测数据,开展南海中部中沙群岛海域温盐结构变化特征与控制机制研究,结合现场观测和数值模拟,阐明研究区温盐结构、时空变化特征及其控制因素,同时揭示海洋动力环境对极端海况的响应。
1. 区域概况
研究区在大地构造位置上属中沙地块,中沙地块位于南海北部下陆坡-洋盆过渡带,是南海海盆多期扩张作用下伸展裂离形成的微陆块,地球物理探测结果表明,研究区所在海域基底为一减薄的陆壳[9],该区特殊的地质背景对南海地质构演化具有重要意义[10]。中沙地块被海盆所环绕,北邻西北次海盆,东南接西南次海盆,西北侧为中沙海槽盆地,西南侧为中沙南海盆(图1)。研究区中部为中沙海台,是发育于中沙隆起之上,独特的大型碳酸盐岩台地,整体呈NE走向,由许多水深10~20 m的暗沙和暗礁组成[20]。中沙地块东、西两侧地形呈NE走向,南部地形呈近EW走向,且东西两侧坡度比南侧陡。中沙地块斜坡区侵入岩体较发育,在斜坡南侧发育数个高出海底数百米的海山[21]。研究区总体水深为10~4 000 m,基本上全部为海域,陆域仅东岛等极小部分区域。
南海及周边陆地岛屿均位于热带温带气候带[22],调查区气候类型为热带海洋季风气候,每年5月下旬至9月盛行西南季风,11月至翌年4月中旬盛行东北季风。年平均气温23~28.3 ℃,冬夏、昼夜温差不大[23]。雨量充沛,年降雨量多在1 500~2 000 mm,南部>2 500 mm。调查区每年5—10月为台风高发季,气候受台风等热带气旋和风暴影响显著。该区域受低纬度热带天气系统副热高压带、热带辐合带、热带低压和热带气旋等多种因素控制[15],并受中、高纬度天气系统的影响。
2. 数据与方法
2.1 现场观测
海口海洋地质调查中心分别通过2020年8月15日—9月17日(06航次)、9月23日—11月1日(07航次)、11月14—28日(航次海补)3个航次,对调查区内20个站位进行了温盐深测量(图1),获取了不同站位、不同深度的温盐信息。测量仪器采用美国SBE公司生产的SBE-911Plus,每个站位做了自海面到海底垂直剖面观测。利用中国海洋大学开发的SeaBird911Plus直读式CTD处理分析系统对数据进行处理分析,提取CTD上升、下降过程的观测数据,并进一步剔除感温时段数据和仪器上下跳跃引起的逆压数据,将温盐数据垂向插值成1 m分层,得到调查区各站位温盐剖面结构。同时,在每个站位均按照σ分层采集了表、中、底3层水体样品,带回实验室进行抽滤分析实验,得到调查区悬浮泥沙浓度数据。此外,通过固定在锚系上不同深度的ADCP观测获取了DDHL01—DDHL04共4个站位水体航次期间垂向流速分布(图1)。
2019年第29号台风“巴蓬”(PHANFONE)于12月26日进入南海,27—28日经过中沙群岛海域。“巴蓬”过境前,12月23日,工区SST为25~27.5 ℃,12月27日,“巴蓬”影响下海洋表层快速降温,工区平均SST骤降至23.5 ℃。12月30日,台风影响消失,工区SST为26~27 ℃,基本恢复台风过境前的水平。作为一种极端天气事件,台风能够在极短时间内对研究区海洋环境产生剧烈的影响,显著改变海水的温盐结构。为了研究不同时间尺度研究区温盐结构变化特征,本研究还通过FVCOM模型模拟了台风过境期间中沙群岛海域海水温盐结构的变化。
2.2 数值模型
本次工作采用FVCOM模型(An Unstructured Grid,Finite-Volume Coastal Ocean Model)构建了包括研究区在内的南海沉积动力模型。FVCOM模型由美国麻省大学海洋生态动力学模型实验室主导开发[24],该模型考虑了多种海气要素(如风场、热通量、蒸发和降水、海冰以及河流淡水的输入等)的作用,模拟结果可靠,近年来被广泛用于大洋和区域海洋的研究中[25]。南海沉积动力模型范围为:11°~16°N、105°~122°E(图2),其构建充分利用了航次调查获取的水深地形资料以及美国地球物理中心(NGDC)发布的ETOP1水深数据(https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html)。大气强迫数据采用ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)提供的海表风场、温度、大气压、蒸发降水以及太阳长短波辐射等气象数据,空间分辨率为0.125°。以往对比研究表明,ECMWF产品与实测风场具有良好的相关性[26],被广泛应用于中低纬度海洋动力过程的研究。
为确保模型的准确性和可靠性,在研究区进行了网格加密,并利用验潮站2020年10月份水位数据与模拟水位进行了对比,结果表明,验潮站的潮位随时间的连续变化过程与实测数据基本吻合(图3)。同时选取了MX1定点观测的海流数据与模型结果进行对比验证,发现模拟的流场结果与实测数据吻合较好,能较好地再现工区水动力过程(图4)。
图 3 验潮站水位验证图验潮站位见图1a。Figure 3. Comparison of the water level between model and observationTide station is shown in Fig. 1a.此外,本次工作还对比了DBPH147CTD站位温盐模拟结果与实测结果,总体来说,两者吻合较好。虽然模拟盐度在上层略低于实测盐度,但模型仍能较好地模拟出海水跃层的位置(图5),因此认为建立的数学模型是可靠的。
3. 实测温盐结构及流速结构特征
3.1 海水温盐平面分布特征
本次CTD取样时间在夏、秋之交,太阳辐射强烈,表层海水整体温度较高,平均温度为30.0~31.2℃,呈NW、SE两端高,中间低的特点;最高温度可达31.2 ℃,分布于中沙海台东北角。表层海水盐度为33.6~34.1 PSU,呈NW侧高、SE侧低的分布特点。
底层海水温度低,平均1~25 ℃,其中深水区平均温度仅为1~3 ℃,但中沙海台由于水深较浅,底层海水总体温度偏高,平均可达23~25 ℃。底层海水盐度为34.1~35.2 PSU,中沙海台区盐度最低,最大值在中沙海台往东南方向,深度急剧变深的区域。由于在研究区西北侧为中沙海槽区,深度整体变化不大,因而盐度也相对均一。总体来看,调查区底层温盐分布受海底地形影响明显(图6)。
3.2 海水温盐垂向分布特征
虽然调查区不同站位之间水深差别较大,但温度和盐度结构特征在垂向上分布趋势相似(图7)。调查区温度垂直结构表现为自表至底逐渐降低的趋势,且在表层存在厚度不等的混合层。海-气通量变化过程和风浪搅拌作用使海洋表层产生具有一定厚度、水温均一的水层,该水层即为海洋混合层。混合层厚度是研究海洋上层动力过程、海气相互作用以及生态环境的基本物理量。混合层的深度定义为温度比表层低0.5 ℃的深度,其特点为温度垂直变化小,平均温度接近海表温度[27]。调查区混合层的深度为20~90 m,其中,DBPH186CTD和DBPH147CTD站位混合层深度最深,约90 m。混合层之下,水体温度快速降低,但当水深>1 000 m,垂向温度逐渐均一,几乎不再变化。
调查区垂向盐度剖面在不同站位间变化趋势也大体相近,但变化幅度差别较大(图7)。水体盐度在混合层较为均一,由于接受大气降水的影响盐度值要低于底层;混合层以下盐度逐渐升高,在约100 m出现盐跃层,盐度达到极大值,随后盐度值随水深增加开始降低,并逐渐趋于稳定。但不同站位的盐度极大值有一定的差异,如DBPH096CTD和DBPH179CTD站位由于分布于中沙大环礁浅水区,水深仅有70 m,水体混合相对比较均匀,盐度垂向基本无变化,表层、底层盐度仅有约34 PSU;盐度的极大值也较其他站位要小。这种极大值的差异可能和数据采集不同时间区域降雨量及海流流场变化有关,南海地区降水季节峰值在秋季,主要集中在8—10月[28],这2个站位数据采集由06航次(8月15日—9月17日)完成,正好是区域降水峰值期,对表层盐度影响较大。DBPH098CTD站位盐度在水深1 000 m处出现第2次突变,盐度值由34.5 PSU变为35 PSU,可能受中层局部环流的影响。
3.3 垂向流速结构
本次调查,通过固定在锚系上不同深度的ADCP观测获取了中沙海槽及其周边海域MX1—MX4共4个站位水体垂向流速分布特征(图8)。
中沙海槽西南部(MX1)垂向流速大小自表至底逐渐降低,方向在表层和中层相一致,底层相反。表层流速具有明显的周期性波动,流速在0.01~0.19 m/s;在流向上,以SW向为主,个别时段流向转为NW或S向。中层流速变化频率较表层低,流速范围为0.01~0.12 m/s;流向上以S向为主。底层流速大小略低于中层流速,方向以NE向为主。
中沙海槽中部(MX2、MX3),MX2水体表、中层流速变化规律相近且流速高于底层流速。表、中层流速大小为0.1~0.22 m/s;底层流速为0.02~0.16 m/s。表层流向主要为S向,个别时段为NW或NE向,存在明显的周期性特征;中层流向为稳定的S向。底层流速方向没有明显的规律性。而同在中沙海槽中部的MX3海流却呈现与MX2完全相反的规律。MX3流速自表至底逐渐降低,水体流向以N向流为主,流向存在周期性变化。推测由于中沙海台地形突起,水体温盐结构在空间分布上存在差异(图6),进而导致局地海洋锋面的形成,进而形成流速切边锋,从而造成MX2、MX3海流反向。
在中沙北海岭以南(MX4),垂向流速自中层往下快速降低,水体流速为0.01~0.1 m/s,其中,表层流速在9月2日16:00以后逐渐增大,最大可至0.18 m/s。垂向流速方向以N向和S向为主。
4. 温盐结构变化特征的数值模拟
在实测结果的基础上,利用FVCOM模型对调查区温盐结构进行模拟,并分析其海表和垂向上温盐结构季节变化特征,从而获得调查区更丰富的温盐结构信息。
4.1 海表温度季节变化
海表温度(Sea Surface Temperature, SST)是描述海洋表层热状况最为重要的参数之一[29],表征了海洋热力、动力过程,是海洋与大气相互作用的综合结果。海-气之间的能量交换是通过海-气界面进行的[30],SST 的任何微小变化都可能带来海洋内部热能储蓄的重大变化。模拟结果表明,调查区年平均SST为25~32 ℃(图9),整体表现为夏季温度高,冬季温度低,夏冬季节温度较为稳定,而在春秋2季温度变化较快,具有明显的季节特征。表层最低气温出现在1月份,为24.97 ℃;12月和2月次之,约为26 ℃。2—5月工区SST明显上升,在6月上升至最大值,为31.84 ℃,整个区域温度分布均匀。7—9月略有下降,但10月温度略有回升,到11月温度再次迅速降低。
调查区SST在空间分布上也具有较为明显的季节特征,冬季整体温度较低,南北温差较大,南侧温度高,北侧温度低,最大温差约为2~3 ℃,呈NE—SW向带状分布。1、2月份工区海表温差最为明显,春季海面温度上升速度较快,南北温差缩小,带状分布弱化。6月份海面温度达到最高,仍能看出微弱的南北差异。到8、9月份,温度较7月份有所下降,南北温差几乎消失,空间分布较均匀,平均温度约28.3 ℃。11月份SST明显下降,南北温差变大。12月份时,北侧温度下降明显,最低温度约为25 ℃,西南侧温度仍然较高,约为25 ℃,南北温差变大,NE—SW带状分布重新出现。
4.2 海表盐度季节变化
模拟结果显示,工区盐度全年分布稳定,具有明显的季节特征。工区表层盐度为33.75~35 PSU,底层盐度为34~35.5 PSU。工区表底层盐度的月季变化相对于温度要小的多。表层盐度在1月份最低,约为33.8 PSU;2月份盐度升高,平均盐度34.89 PSU;3月份工区盐度降低,最低盐度约为34.3 PSU;4月份以后盐度逐渐升高,6月份达到最大;7—10月份工区盐度再次降低;11、12月份盐度再次升高,12月份达到全年最大盐度,平均盐度>35 PSU。空间上,工区表层盐度整体表现为北部低、南部高的特点,其中,1—3月以及9、10月份南北盐度差异最大;而6月和12月份区域盐度均一,变化不明显(图10)。
4.3 垂向温盐结构变化
根据模型模拟结果提取了工区DBPH012CTD和DBPH016CTD 2个站位的月均垂向温盐分布剖面。分析发现工区温度垂直结构分布全年各季节具有类似的变化趋势。夏季表层温度高,最高温度可达31 ℃;冬季表层温度低,最低温度约25 ℃,春季和秋季温度介于二者之间。垂向上,在0~300 m水深,温度下降速率较快,约为0.067 ℃/m,>300 m水深,温度下降速率0.013℃/m。总体上,表层温度季节变化明显,底层温度各月份没有明显变化。
以DBPH012CTD站位为例,该站位表层温盐的月际变化明显,底层变化相对较小(图11)。温度整体呈现夏高冬低的特点,表层水温在1月份为全年最低,温度<25 ℃,2、12月温度次之,3月和11月份温度为26~27 ℃,其余月份表层温度>28℃。自2月开始表层温度逐渐升高,至6月达到最高,表层温度超过30℃;7月份以后表层温度逐渐降低。温跃层深度大约为45 m,水深<50 m随深度增加温度逐渐降低。
盐度垂向分布表现为春秋季盐度要明显低于其他月份。10月份受台风影响区域降水增加,表层盐度最低为<33.6 PSU。盐跃层深度大约为50 m,水深50~200 m之间盐度随深度的增加逐渐增加,至200 m处盐度达到极大值34.5~34.6 PSU。<200 m盐度降低,至500 m水深约为34.4 PSU;<500 m盐度随深度增加继续增加。底层盐度月均变化不明显,整体表现为表层高温低盐、底层低温高盐的特征(图12)。底层盐度较表层盐度高,但没有明显的季节性变化特征。
5. 讨论
5.1 海洋动力过程的季节性变化对温盐结构的影响
海流能改变全球热量分布,对气候有明显影响[31]。受大气环流和海流的共同作用,低纬度地区的热量被不断输送到中高纬度地区,使高低纬度之间的温差相对稳定。调查区位于中国南海中部,周边海域开阔,风区较长,流场主要受季风及南海环流体系控制。中沙群岛位于亚洲东南部季风盛行地带,属热带季风气候和赤道气候。对调查区2019年风场数据的分析表明,春季以东南风为主,风速较小,月均最大风速约为5 m/s;夏季以西南偏南风为主,受台风影响,最大风速可达12 m/s;秋季转为冬北风,平均风速约为8 m/s;冬季以冬北风为主,为全年风速最大的季节,风速最大达到12 m/s(图13)。
在季风作用的控制下,区域海表流场具有明显季节性变化。区域整体流向在冬季以西南向流为主,夏季以东北向流为主,春、冬2季处于过渡季节。冬季,太阳辐射减少是区域海表温度降低的最主要因素。同时,强烈的东北季风还会增强上层水体的垂向混合,加速海-气间的热交换,进一步使得海水温度下降。在东北季风驱动下,西南向流带来了北部相对低温的水体,导致区域海表温度产生自南向北逐渐降低的趋势。春季,南海季风发生转换,冬季盛行的东北季风开始减弱,夏季风逐渐建立,春季风速达到全年最低。此时海面多为较弱的偏东风,伴随着冬季风的减弱,冬季环流逐渐分裂和转化[32]。风应力的降低以及太阳辐射的增强使得区域海表温度开始回升,自春季开始南海海域的表层海温开始逐渐上升。南海夏季为西南季风盛行期,南海东南侧暖涡形成,同时受太阳辐射强度的增加区域整体水温升高。夏季河流径流的增加同时导致了沿岸低盐水范围的扩散。秋季与春季相似,随着冬季风逐渐形成,海水温度开始降低。
5.2 台风过程对温盐结构的影响
除了温盐结构的季节性变化以外,短期内的台风事件能产生很强的海面风应力,对上层海洋的热交换、混合过程甚至生态过程有很大作用。剧烈的台风对海洋的影响深度可以超过1000 m [33]。台风经过会引起海洋的一系列变化:产生巨浪、向大气输送高达100 W/m2的热量、海洋表层快速降温、强盛的表层风生流、风暴潮、混合层加深以及叶绿素浓度升高[34-35]等。
2019年的第29号台风“巴蓬”(PHANFONE)及2020年第17号台风“沙德尔”(SAUDEL)对工作区影响均较大。以台风“巴蓬”(PHANFONE)为例,对其影响进行分析讨论。正常情况下,研究区温盐剖面整体表现为表层温度高、盐度低,底层温度低、盐度高(图14)。表层水体存在一个混合层,混合程度较高,混合层内水体温盐变化不大。混合层之下为温、盐跃层,在此区域水体温盐急剧变化。随水深增加,温度逐渐降低,盐度在100 m附近存在极大值区。从获取的剖面来看,在台风“巴蓬”过境期间,强烈的海-气交互作用导致表层海水温度(SST)降低了约1 ℃,盐度变化不大,混合层深度受台风期间强水体扰动影响增加了约30 m(图13)。跃层上部温度降低,盐度略有增加,跃层下部温度升高,盐度降低。一般而言,南海季风爆发前后,上层海洋温盐结构均发生较大变化[36],本研究中台风“巴蓬”过境期间研究区表层盐度变化并不明显,这可能与台风引起的降水调控有关,台风期间的强降水可以抑制海表盐度的升高[37]。
台风“巴蓬”过境前后,工区水体的垂向流速结构也发生了显著变化(图15)。台风前水体垂向流速大小差距较小,而台风后流速在表底层有较大的差别。受台风强风应力的影响,水体上层流速增加,其中,表层流速增加了2倍以上,由0.3 m/s增至近0.7 m/s。垂向上水体流速的差距会引起较为强烈的水体剪切,以往许多研究认为,这种强流速剪切可能是台风期间混合层深度增加的主要因素之一,其影响程度甚至要在海-气相互作用之上[38]。台风期间垂向上流向同样发生了较为明显的变化,受台风逆时针方向高速旋转风场的影响,流向由近西北向转变为西南向,这是因为台风气旋型风场会在海洋中同样激发一个气旋型涡旋,这种涡旋能够显著改变区域流场,在相对台风中心不同位置形成空间差异性的流场[39]。
6. 结论
(1)研究区夏秋季表层温度为30.0~31.2 ℃,最高温度位于中沙海台;表层盐度为33.6~34.1 PSU,最高盐度分布在西北部东岛海域附近。底层温度为1~25 ℃,盐度34.1~35.2 PSU,最高盐度分布在工作区东南角。
(2)研究区夏秋季水团温盐结构总体上表现为表层高温低盐、底层低温高盐的特征,水体表层存在一个混合层,混合程度较高,混合层深度在20~90 m。
(3)研究区不同区域表、中、底层水体垂向流速有所差异,总体流速范围为0.01~0.22 m/s。表、中流速表现出周期性变化规律,底层流速低且未表现出规律性;MX2和MX3同在中沙海槽中部,海流呈现出相反的变化规律可能是由于中沙海台地形凸起,局地形成海洋冷锋面所致。
(4)数值模拟表明,在冬季,调查区南侧的海域海表温度明显高于北侧,南北温差显著。在夏季,海表温盐分布受到台风作用较为明显,混合作用加强,使得南北带状分布不明显,海表温度的空间分布趋于均一。
(5)台风对调查区的水文环境有短期的显著影响。在台风“巴蓬”(PHANFONE)影响下,调查区海表温度降低了约1℃,混合层深度增加了约30 m,水体垂向混合作用增强。
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表 1 利用不同计算方法得出的辽东湾海域沉积物中锆石品位
Table 1 Results of zircon grade in sediments of Liaodong Bay by different calculation methods
平均粒径/Φ 颗粒法换算锆石品位/(kg/m3) 化学分析法换算锆石品位
方法一/(kg/m3)化学分析法换算锆石品位方法二/(kg/m3) 统计数 134 128 128 128 最小值 0.01 0 0.22 0.16 最大值 7.39 0.50 2.11 1.51 平均值 4.92 0.05 1.00 0.72 变异系数 27 % 142% 25% 25% -
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