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黑土土壤中全氮含量的高光谱预测分析 总被引：16，自引：5，他引：11
为实现快速、准确估测土壤氮素含量水平,推动土壤信息化管理进程,该研究利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱。结果表明,通过不同的变换,光谱反射率对数的一阶导数与土壤全氮含量相关性得到增强,以400～600 nm波段范围内相关性最好。该文确定了以反射率对数的一阶导数光谱预测黑土全氮（TN）含量的最佳回归模型,模型所用的波段为可见光波段的556 nm、近红外的1 642和2 491 nm。同时,也确定了利用由可见光波段550和450 nm组成的归一化光谱指数预测黑土TN含量的最佳预测模型。模型通过验证达到较好的效果：利用反射率对数的一阶导数、归一化光谱指数对土壤TN的预测R2分别为0.863、0.829,均方根误差RMSE分别为0.122、0.152。 相似文献
2.
土壤全氮的无人机高光谱响应特征及估测模型构建 总被引：1，自引：1，他引：0
为更好地体现出光谱与土壤全氮（soil totalnitrogen,STN）含量之间的响应关系,实现以高光谱快速估测土壤全氮含量,该研究以无人机搭载高光谱传感器获取农田土壤高光谱影像,提取光谱反射率并进行数学变换,基于灰色关联度和皮尔逊相关系数提取各光谱中土壤全氮含量的敏感波段,基于敏感波段采用偏最小二乘回归（partialleastsquares regression,PLSR）、岭回归（ridge regression,RR）和随机森林（random forest,RF）构建土壤全氮的高光谱反演模型,筛选出最优模型并对研究区土壤全氮含量进行反演制图。结果表明：1）反射率的倒数光谱中的敏感波段（996～1 003 nm）集中在近红外长波范围内,反射率的一阶微分（first derivative of reflectance,FDR）光谱中的敏感波段（398～459、469和472～1 003 nm）和反射率对数的一阶微分光谱中的敏感波段（398～459、463～973和978～1 003 nm）在可见光和近红外范围内都有分布,反射率的一阶微分光谱中的敏感波段（615～625、632和... 相似文献
3.
《农业环境与发展》2020,(1)
为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数(MSASI)运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420～444 nm和480～537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳(R~2=0.98、RMSE=0.04),其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型(R~2=0.70、RMSE=0.13)次之,而人工神经网络模型(R~2=0.69、RMSE=0.15)精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考。 相似文献
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几个典型华南人工林土壤的养分状况和微生物特性研究 总被引：37，自引：1，他引：37
为了了解华南主要树种对土壤肥力的影响,分别用土壤化学分析方法、稀释平板法和酶分析法对相似立地条件的杉木林、马尾松林、湿地松林、马占相思林和尾叶桉林的凋落物养分、土壤养分、微生物数量及酶活性进行了研究。结果表明,5种林分中,杉木林的凋落物储量最大,凋落物的养分储量较大,为94.08kg hm-2。5种林地均呈强酸性。杉木林的土壤肥力较高,有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷和速效钾含量分别为25.54 g kg-10、.96 g kg-1、0.37 g kg-11、2.04 mg kg-1、64.42 mg kg-1、1.87 mg kg-1、41.88 mg kg-1,但是土壤微生物数量小;马尾松林、湿地松林凋落物的养分储量小,土壤养分含量较低,土壤肥力低;马占相思林有效地改善了土壤化学性质,凋落物的养分储量在5种林分中最大,达106.2 kg hm-2,土壤肥力高,有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷和速效钾含量分别为23.42 g kg-1、0.93 g kg-1、1.28 g kg-1、15.29 mg kg-1、69.32 mg kg-1、1.98 mg kg-1、76.88 mg kg-1,微生物数量大,酶活性强;尾叶桉林的土壤有机质、N和P含量低,K含量高,微生物数量小和酶的活性较低,土壤肥力低。 相似文献
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不同施氮水平下温室番茄叶片反射光谱特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用便携式光谱辐射仪测定了温室番茄叶片的光谱反射率,研究了不同施氮水平下特定光谱指数与叶片氮含量、光合速率及产量的关系。结果表明,温室番茄叶片的光谱反射率在可见光波段随供氮水平的升高而降低,在近红外波段随供氮水平的升高而增加。随施氮水平的提高,绿峰的蓝移和红边的红移现象明显,而红谷反射率与光合速率之间的关系可用二次方程拟合,相关系数达0.805。番茄叶片氮含量的敏感光谱波段为580~695 nm,740~900 nm,由695 nm、770 nm两个波段构建的高光谱指数(RVI、NDVI)与叶片氮含量的相关性显著。而基于原始光谱数据对番茄产量的估测也可在温室中得到很好的运用,其中光谱指数RV(I710,680)、VARI700和产量的拟合方程最优。 相似文献
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基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究 总被引：5，自引：1，他引：5
在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位,建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明,具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别,但反射率表现出明显差异,一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域,原始反射率在685 nm处相关性最高,而一阶导数光谱在554 nm处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析,筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为800 nm、1 398 nm和546 nm。进一步以一阶导数为自变量,基于1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数SOMDI及估测模型,即Y=4.19 12.85×(R_FD554 R_FD1 400)。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验,预测决定系数均达0.79以上。上述结果表明,利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。 相似文献
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洱海北部农田土壤碳、氮状况及肥力效应 总被引：2，自引：0，他引：2
在洱海北部农田采集了422个耕作层土壤(0~30 cm)样品,测试分析了土壤全氮、有效氮、有机质含量及分析其相互关系,结合多点基础地力试验结果,分析了土壤不同碳、氮含量与当季作物产量的相应关系。结果表明:洱海北部区域农田土壤全氮和有机质含量非常丰富,全氮含量主要分布于2.0~4.5 g kg-1之间,平均含量达到3.3 g kg-1,土壤氮主要为有机态氮为主;土壤有机质含量主要分布于40.0~70.0 g kg-1之间,平均含量达到56.3 g kg-1。作物相对产量与土壤全氮和有机质含量呈显著正相关,当土壤全氮含量达到3.0 g kg-1或有机质含量达到56.0 g kg-1以上时,不施氮条件下,水稻作物产量可以达到稳产。 相似文献
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为了评价国产星载高分五号(GF-5)高光谱影像估测土壤有机质(SOM)含量的潜力,以及不同土壤类型对SOM含量光谱估测精度的影响,本研究以黑龙江省建三江农垦区为研究对象,获取了覆盖研究区域的GF-5高光谱影像和188个土壤样本。对提取的样点GF-5光谱反射率数据进行了反射率倒数、对数、一阶微分等9种光谱数学变换,并采用相关系数法确定了SOM含量的光谱敏感波段。采用偏最小二乘回归(PLSR)线性统计建模方法,对研究区域全部土壤类型以及草甸土、沼泽土、黑土等主要土壤类型,分别构建了光谱全波段和敏感波段的SOM含量估测模型,并进行了精度评价。结果表明,基于GF-5光谱数据的研究区域全部土壤类型的SOM含量估测精度不理想,最优模型精度决定系数(R2)为0.265,均方根误差(RMSE)为4.647%,相对分析误差(RPD)为1.135;不同类型土壤在SOM含量光谱估测精度差异较大,草甸土和沼泽土的SOM含量估测精度不高,但黑土的SOM含量估测精度较高,其中全波段光谱反射率对数一阶微分(LnR)′的SOM含量估测精度最高,R~2=0.729,RMSE=1.065%,RPD=1.850,SOM含量估测模型可用。按照不同土壤类型构建SOM含量估测模型可以进一步挖掘GF-5高光谱遥感估测SOM含量的潜力。 相似文献
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基于局部加权回归的土壤全氮含量可见-近红外光谱反演 总被引：6，自引：0，他引：6
全氮是土壤肥力的重要指标,对作物产量具有决定性作用,采用土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱预测技术及时获取土壤全氮含量信息具有重要意义。采用来自5省的450个土壤样本来验证局部加权回归方法(LWR)结合Vis-NIR光谱技术预测大面积土壤全氮含量的适用性。结果表明,LWR模型的预测效果优于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),选取主成分数为5,相似样本为40时,模型验证的决定系数(RP2)为0.83,均方根误差(RMSEP)为0.25 g kg-1,测定值标准偏差与标准预测误差的比值(RPD)达到2.41。LWR从建模集中选取与验证样本相似的土样作为局部建模样本,降低了差别大的样本对模型的干扰,从而提高了模型的预测能力。因此,LWR建模方法通过大范围、大样本土壤光谱数据进行大尺度区域的全氮等土壤属性预测时能够发挥更好的作用。 相似文献
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黄河口湿地不同植物群落土壤盐分与养分分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
为研究黄河口湿地不同植物群落下土壤盐分与养分含量的空间变化特征以及盐分与养分指标之间的关系,运用经典统计分析、Pearson相关分析、单因素方差分析等方法,开展了植物样地调查和土壤剖面采样分析。结果表明:(1)研究区土壤全盐(TS)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~–、SO_4~(2–)等盐分指标含量及有效磷(AP)、速效氮(AN)、全氮(TN)等养分含量在土壤表层(0～5 cm)最高,随着土壤深度的增加呈递减之势。(2)土壤属于重盐土类型(含盐量大于4.0 g/kg),Cl~–、Na~+含量远高于其他离子,是导致土壤盐渍化的主要成分。3种植物群落土壤表层(0～5 cm)TS含量分异特征表现为柽柳群落碱蓬群落芦苇群落。钠吸附比分析表明,3种植物可能会在10～20 cm土层较早受到Na~+的毒害。差异显著性检验结果表明,K~+、Na~+、HCO_3~–含量在不同植物群落间差异性显著(P0.05);除全磷(TP)外,其余土壤养分含量在相同土层不同植物群落之间或在不同土层相同植物群落之间均有显著性差异(P0.05)。(3)Pearson相关分析表明,3种植物群落的土壤盐分与养分指标之间相关性不显著,但TS与Na~+(P0.05)、Cl~–含量(P0.01)均呈显著性相关。3种植物群落土壤养分均处于亏缺状态,土壤相对贫瘠。土壤N∶P均14,植物受制于氮元素。控制或减少氯盐及钠盐的投入、增施有机肥和覆盖有机质含量高的物质是一条减轻黄河口湿地土壤盐渍化的合适途径。 相似文献
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《国际水土保持研究(英文)》2023,11(3):482-493
The rhizosphere is the most active soil area for material transformation and energy flow of soil, root, and microorganism, which plays an important role in soil biochemical cycling. Although the rhizospheric nitrogen (N) and phosphorous (P) were easily disturbed in the agroecosystem, the effects of rhizosphere on the dynamics of soil N and P cycling have not yet been systematically quantified globally. We summarized the magnitude, direction, and driving forces of rhizosphere effects on agroecosystem's N and P dynamics by 1063 observations and 15 variables from 122 literature. Rhizosphere effects increased available N (AN, 9%), available P (AP, 11%), and total P (TP, 5%), and decreased nitrate N (NO3–N, 18%) and ammonia N (NH4–N, 16%). The effect of rhizosphere on total N (TN) was not significant. These effects improved AN in tropical (12%) and subtropical (14%) regions. The effect of rhizosphere on TP was greater under subtropical conditions than in other climates. The most substantial effects of the rhizosphere on TP and AP were observed under humid conditions. Rhizosphere effects increased AN and AP in vegetables more than in other crop systems. Application of N > 300 kg ha−1 had the most significant and positive rhizosphere effects on TN and AN. P application of 100–150 kg ha−1 had the greatest rhizosphere effects on TP and AP. These effects also improved the microbial (biomass N and P) and enzymatic aspects (urease, acid phosphatase, and alkaline phosphatase) of soil P and N cycling. Structural equation modeling suggested that aridity indices, fertilizer application rate, soil pH, microbial biomass, and soil enzymes strongly influence the magnitude and direction of the rhizosphere's effect on the P and N cycles. Overall, these findings are critical for improving soil nutrient utilization efficiency and modeling nutrient cycling in the rhizosphere for agricultural systems. 相似文献
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S. K. Behera K. Suresh B. N. Rao K. Manoja K. Manorama 《Communications in Soil Science and Plant Analysis》2016,47(2):255-262
Oil palm (Elaeis guineensis Jacq.) is a heavy feeder of nutrients and requires balanced and adequate supply of nutrients for optimum growth and yield. Information regarding soil nutrient status and leaf nutrient concentration is very much required for proper fertilizer application. Therefore, a survey was conducted for assessment of soil nutrient status and leaf nutrient concentration in 64 oil palm plantations in the state of Goa lying in the west coastal region of India. Soil pH, electrical conductivity (EC), organic carbon (OC), available potassium (K) (ammonium acetate-extractable K) (NH4OAc-K), available phosphorus (P) (Bray’s-P), exchangeable calcium (Ca) (Exch. Ca) and magnesium (Mg) (Exch. Mg), available sulphur (S) (calcium chloride-extractable S) (CaCl2-S), and hot water soluble boron (B) (HWB) in surface (0–20 cm depth) soil layers ranged from 4.25 to 6.77, 0.05 to 1.06 dS m–1, 5.07 to 48.4 g kg–1, 58.1 to 1167 mg kg–1, 1.80 to 415 mg kg–1, 200 to 2997 mg kg–1, 36.0 to 744 mg kg–1, 3.00 to 87.7 mg kg–1 and 0.09 to 2.10 mg kg–1, respectively. Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) norms were established for different nutrient expressions and were used to compute DRIS indices. As per DRIS indices, the order of requirement of nutrients in the region was found to be P > Mg > K > nitrogen (N) > B. Optimum leaf nutrient ranges as per DRIS norms varied from 1.64 to 2.79%, 0.36 to 0.52%, 0.37 to 0.75%, 0.89 to 1.97%, 0.35 to 0.63%, 0.89 to 1.50%, 3.10 to 13.9 mg kg?1, 7.50 to 32.2 mg kg?1, 35.0 to 91.1 mg kg?1, 206 to 948 mg kg?1, and 895 to 2075 mg kg?1 for N, P, K, Ca, Mg, S, B, copper (Cu), zinc (Zn), manganese (Mn), and iron (Fe) respectively. On the basis of DRIS-derived sufficiency ranges, 14, 5, 11, 6, 6, 6, 8, 2, 3, 6, and 16% of leaf samples had less than optimum concentrations of N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Zn, Mn, and Fe respectively. The optimum ranges developed can be used as a guide for routine diagnostic and advisory purpose for balanced utilization of fertilizers. 相似文献
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《Land Degradation \u0026amp; Development》2017,28(3):856-869
Spatiotemporal heterogeneity of soil available nitrogen (AN) (sum of NO3−–N and NH4+–N) is the essential basis for soil management and highly correlates to crop yield. Both geostatistical and traditional analyses were used to describe the spatiotemporal distribution of AN in the 0–20‐cm soil depth on typical Mollisol slopes (S1 and S2) in Northeast China. The concentration of NO3−–N dynamics at slope positions was typically opposite to NH4+–N. The peak values of AN typically moved from the summit of the slope to the bottom from spring to autumn and were mainly influenced by the content of NO3−–N (S1, 7·9–18·9 mg kg−1; S2, 1·2–103·6 mg kg−1), both of NO3−–N (S1, 3·9–8·3 mg kg−1; S2, 2·2–28·0 mg kg−1) and NH4+–N (S1, 21·4–30·5 mg kg−1; S2, 2·1–23·3 mg kg−1), and NH4+–N (S1, 10·5–28·9 mg kg−1; S2, 5·0–39·0 mg kg−1) in the seedling stage, vegetative growth stage, and reproductive growth stage, respectively. The spatial autocorrelation of AN was strong and was mainly influenced by structural factors during crop growth stages. This was mainly determined by soil erosion–deposition (SED) and soil temperature–moisture (STM) in the seedling stage; this was also mainly influenced by SED, STM, crop type, and crop growth in the vegetative growth stage and by early STM and early SED in the reproductive growth stage. Generally, the content of AN, NO3−–N, and NH4+–N on the whole slope was mainly determined by the early SED and local fertilizer application, while their spatiotemporal heterogeneity, especially the evenness, was mainly changed by SED, STM, crop growth, and crop types on the slope scale. In order to increase more crop yields, additional N fertilizer application on both the summit and the bottom during the vegetative growth stage and conservation tillage systems or additional soil amendments on the back slopes was necessary. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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为探讨野外实测光谱数据对土壤肥力的估算能力,采集青海省湟水流域表层0 ~ 20 cm土壤样品220份,同步测量其采样位置的野外实测光谱数据,实验室对土壤养分、机械组成含量以及pH值进行分析。基于上述数据,对野外实测光谱反射率进行多元散射校正（Multiplicative scatter correction,MSC）、SG-一阶导数变换（SG - First Derivative,SG-1st）预处理,采用稳定性竞争自适应重加权采样法（stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS）提取不同土壤养分、机械组成含量以及pH值的特征波段,以偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）模型对土壤全碳（TC）、有机质（OM）、全氮（TN）、碱解氮（AN）、pH、黏粒（clay）、粉粒（silt）、砂粒（sand）含量进行估算并对比分析,构建土壤养分含量、pH值以及机械组成含量的最优野外实测光谱估算模型。结果表明:通过MSC校正和SG-1st变换能够有效增强野外光谱特征;经SCARS选取的特征波段主要集中于近红外波段。基于野外实测光谱数据建立的PLSR模型能够对研究区土壤TC、OM、TN、AN含量以及pH值进行粗略估算;其中,对于TC、OM、TN含量及pH值而言,最佳估算模型为经SG-1st处理后的SCARS-PLSR模型,RPD值均达到1.70以上（RPDTC = 1.76; RPDOM = 1.82;RPDTN = 2.04;RPDpH = 1.89）,RPIQ值均达到1.90以上（RPIQTC = 1.91;RPIQOM = 2.53;RPIQTN = 2.98;RPIQpH = 2.03）;对于土壤AN含量而言,经MSC处理后的SCARS-PLSR模型最佳,其RPDAN值高达1.91,RPIQ值高达2.39。对土壤clay、silt以及sand含量野外光谱均无法估算,RPD值均在1.00左右,RPIQ值在1.20左右。 相似文献
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Zhengping Peng Shaoyun Ma Yanqun Wang Mingxin Men Yanan Liu Abawi Yahya 《Acta Agriculturae Scandinavica, Section B - Plant Soil Science》2016,66(7):630-639
High-profile nutrient accumulation has caused low nutrient use efficiency and environmental pollution. A total of 140 points in farmers’ wheat fields were investigated and sampled under a typical winter wheat and summer maize rotation system in the Huang-huai-hai Plain of China (HPC). The average wheat yield in the high-yield field is more than 10% relative to the mid-low-yield areas based on historical data. The results showed in the high-yield wheat field the effective spike number was the main yield component, followed by 1000-grain weight. Uptake contents and ratios of N, P2O5 and K2O in the whole wheat plant were also examined. Along the soil depth, organic matter (OM), alkali-hydrolyzable N (AN), available P (AP) and available K (AK) concentration gradually decreased. Soil critical values of AN, AP and AK in the 0–20?cm depth needed to achieve the maximum grain yield were 85.9, 17.7 and 114.2?mg kg?1 calculated by the significant linear-plus-plateau model between wheat grain yield and soil nutrient concentration at harvest, respectively. These results indicated that the rational application of fertilizer based on the soil nutrient supply capacity and residual nutrients in root zone and optimum planting density are key determinants of grain production in the HPC. 相似文献
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为了解九龙坡花椒种植区土壤养分状况及该区地形因子、土壤肥力因子与花椒产量的关系,为科学合理制定花椒高效施肥措施提供理论依据,本研究采用田间调查研究和室内分析的方法,研究了九龙坡花椒种植区低、中、高产区的海拔、坡度及土壤pH、有机质、大量微量元素含量和交换性能的变化特征,及其与花椒产量的关系。研究结果表明：九龙坡花椒普遍种植于200~500 m海拔范围,高产区集中在300 m左右的海拔;从低产区到高产区坡度略有增加,但未达显著水平。土壤均属酸性土,pH<6.5。土壤肥力总体属高水平范围,但各养分因子差异很大,其中土壤阳离子交换量（CEC）、有效磷、有效钙、有效镁、有效铁、有效锰、有效铜、有效锌含量丰富,分别为27.2 cmol（+）·kg-1、35.2 mg·kg-1、3 289.8 mg·kg-1、271.8 mg·kg-1、48.6 mg·kg-1、62.1 mg·kg-1、1.5 mg·kg-1、4.5 mg·kg-1;有机质、碱解氮、速效钾、交换性酸属适中水平,分别为19.1 mg·kg-1、114.9 mg·kg-1、107.0 mg·kg-1、8.1 cmol（+）·kg-1;水溶性硼缺乏,为0.28 mg·kg-1。相关分析表明花椒产量与有效钙、CEC、pH、有效锰、水溶性硼呈显著正相关;通径分析结果表明有效钙、CEC、交换性酸、有效铜、有效铁、有效锌是影响花椒产量的主要因子,逐步回归分析构建了有效钙（X6）与花椒产量（Y）的最优回归线性方程：Y=11.693+0.003X6。综上所述,九龙坡花椒种植区土壤养分失衡较为严重,施肥应注重养分的平衡,增施有机肥,改善土壤理化性状,治理土壤酸化。 相似文献
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植物篱枝叶有机碳分解研究 总被引：7，自引：0，他引：7
研究植物篱枝叶的分解和养分矿化过程对该模式下养分的有效利用具有重要意义。在金沙江干热河谷坡耕地上利用分解袋法对新银合欢、山蚂蝗等 6个植物篱树种枝叶的分解进行了研究 ,结果显示山蚂蝗和新银合欢分解最快 ,前 2个星期有机碳分解了48 6 %和 5 0 0 % ;山毛豆和云南合欢次之 ,前 4星期有机碳累积分解量为 5 1 5 %和 45 6 % ;圣诞树和黑荆树分解最慢 ;将枝叶埋入土壤中比覆盖地表分解快。有机碳的分解规律可以用单指数模型Ct=C0 (1 e kt)和双指数模型Ct=C0 1 (1 e k1t) C0 2 (1 e k2 t)拟合 (式中 ,Ct 为有机碳累积分解量占全碳百分数 ,C0 、C0 1 和C0 2 分别为易分解有机碳和难分解有机碳百分数 ,k和k1分别为易分解有机碳分解常数 ,k2 为难分解有机碳分解常数 ) ,双指数模型更具合理性。研究表明有机碳的累积分解量与枝叶初始C/N比呈负相关 ,枝叶分解速度可用有机碳 (或易分解有机碳 )半减期来衡量。 相似文献