资源科学 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (2): 287-298.doi: 10.18402/resci.2022.02.06
谭清华1,2(), 刘玉洁1,2(
), 宋献方2,3, 潘韬1,2
收稿日期:
2020-10-20
修回日期:
2021-06-11
出版日期:
2022-02-25
发布日期:
2022-04-13
通讯作者:
刘玉洁,女,甘肃天水人,研究员,从事全球变化与粮食安全研究。E-mail: liuyujie@igsnrr.ac.cn作者简介:
谭清华,女,湖南娄底人,博士生,主要从事气候变化影响研究。E-mail: tanqh.17s@igsnrr.ac.cn
基金资助:
TAN Qinghua1,2(), LIU Yujie1,2(
), SONG Xianfang2,3, PAN Tao1,2
Received:
2020-10-20
Revised:
2021-06-11
Online:
2022-02-25
Published:
2022-04-13
摘要:
逐日太阳辐射是作物模型的关键输入变量,被广泛用于计算太阳辐射的Ångström-Prescott模型(A-P公式)校正工作主要建立在月尺度数据上,开展不同区域日尺度及更大时间尺度校正及参数适用性研究有助于提高太阳辐射计算和作物模型模拟准确性,指导区域农业生产。本文基于中国九大农业区划和104个辐射站点的1981—2016年逐日太阳辐射实测资料,分析了中国年太阳辐射时空分布特征;在此基础上,分别在日尺度和月尺度校正A-P公式,并对其校正参数(as和bs)的适用性进行检验评价。结果表明:①中国年太阳辐射在1990年前后经历了由“变暗”到“变亮”的转变,总体呈增加趋势(7.32±30.31 MJ/m2/a),空间上呈西高东低的分布特征;②日尺度A-P公式校正拟合效果优于月尺度,且月尺度的校正参数存在明显的空间异质性;参数as的空间分布存在地带性,呈东南低西北高的特征,而bs与海拔正相关;③日尺度和月尺度校正参数可互换,但在年尺度上线性A-P公式不再适用。本文对提高太阳辐射计算精度和指导区域农业生产具有一定的参考价值。
谭清华, 刘玉洁, 宋献方, 潘韬. 中国太阳辐射时空变化及不同时间尺度Ångström-Prescott模型校正参数适用性比较[J]. 资源科学, 2022, 44(2): 287-298.
TAN Qinghua, LIU Yujie, SONG Xianfang, PAN Tao. Spatiotemporal changes of solar radiation and the adaptability comparison of Ångström-Prescott calibration parameters at different temporal scales in China[J]. Resources Science, 2022, 44(2): 287-298.
表1
各农业区域不同时段太阳辐射变化 (MJ/m2/a)
农业区域 | 1981—1990年 | 1991—2016年 | 1981—2016年 |
---|---|---|---|
东北平原区 | -9.98±106.99 | 2.70±23.82 | 10.43±20.89 |
北方干旱半干旱区 | -22.70±91.23 | 4.72±16.07 | 1.40±33.75 |
黄淮海平原区 | -52.93±42.26 | 8.34±11.06 | 4.37±42.88 |
黄土高原区 | -34.17±7.44 | 18.08±18.21 | 11.07±11.72 |
青藏高原区 | -43.32±104.96 | 10.10±27.92 | 8.74±32.94 |
长江中下游地区 | -30.36±78.74 | 3.49±13.98 | 5.95±26.99 |
四川盆地及周边地区 | 1.49±46.41 | 18.37±15.92 | 4.56±21.48 |
华南地区 | 3.62±75.14 | 7.74±25.03 | 18.60±31.16 |
云贵高原区 | -37.34±76.77 | 20.01±17.00 | 12.57±29.97 |
全国 | -28.04±83.57 | 7.63±19.34 | 7.32±30.31 |
表2
全国及不同农业区域日尺度和月尺度A-P公式校正参数统计值
区域 | 统计值 | 日尺度 | 月尺度 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
asd | bsd | asd+bsd | R2 | asm | bsm | asm+bsm | R2 | ||
东北平原区 | 中位数 | 0.19 | 0.54 | 0.73 | 0.81 | 0.21 | 0.52 | 0.71 | 0.49 |
标准差 | 0.04 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | 0.11 | 0.08 | 0.15 | |
变异系数 | 0.21 | 0.05 | 0.06 | 0.06 | 0.26 | 0.21 | 0.11 | 0.31 | |
北方干旱半干旱区 | 中位数 | 0.22 | 0.54 | 0.75 | 0.81 | 0.25 | 0.49 | 0.73 | 0.57 |
标准差 | 0.04 | 0.05 | 0.03 | 0.05 | 0.06 | 0.06 | 0.03 | 0.15 | |
变异系数 | 0.18 | 0.08 | 0.04 | 0.07 | 0.22 | 0.14 | 0.04 | 0.26 | |
黄淮海平原区 | 中位数 | 0.17 | 0.53 | 0.70 | 0.82 | 0.18 | 0.50 | 0.70 | 0.60 |
标准差 | 0.02 | 0.03 | 0.02 | 0.04 | 0.04 | 0.07 | 0.04 | 0.19 | |
变异系数 | 0.14 | 0.05 | 0.03 | 0.05 | 0.22 | 0.14 | 0.06 | 0.32 | |
黄土高原区 | 中位数 | 0.18 | 0.52 | 0.71 | 0.82 | 0.22 | 0.47 | 0.67 | 0.54 |
标准差 | 0.02 | 0.01 | 0.02 | 0.06 | 0.07 | 0.09 | 0.03 | 0.20 | |
变异系数 | 0.12 | 0.03 | 0.03 | 0.08 | 0.29 | 0.21 | 0.05 | 0.39 | |
青藏高原区 | 中位数 | 0.20 | 0.57 | 0.79 | 0.73 | 0.22 | 0.61 | 0.81 | 0.47 |
标准差 | 0.05 | 0.06 | 0.05 | 0.18 | 0.07 | 0.11 | 0.06 | 0.28 | |
变异系数 | 0.24 | 0.10 | 0.06 | 0.27 | 0.38 | 0.19 | 0.08 | 0.56 | |
长江中下游地区 | 中位数 | 0.14 | 0.56 | 0.71 | 0.86 | 0.14 | 0.58 | 0.71 | 0.85 |
标准差 | 0.02 | 0.03 | 0.03 | 0.03 | 0.02 | 0.03 | 0.03 | 0.08 | |
变异系数 | 0.13 | 0.05 | 0.05 | 0.03 | 0.16 | 0.06 | 0.05 | 0.10 | |
四川盆地及周边地区 | 中位数 | 0.16 | 0.59 | 0.75 | 0.82 | 0.16 | 0.61 | 0.77 | 0.87 |
标准差 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.28 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.29 | |
变异系数 | 0.26 | 0.08 | 0.08 | 0.38 | 0.28 | 0.10 | 0.09 | 0.38 | |
华南地区 | 中位数 | 0.16 | 0.54 | 0.69 | 0.81 | 0.15 | 0.54 | 0.70 | 0.79 |
标准差 | 0.05 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.07 | 0.18 | |
变异系数 | 0.26 | 0.07 | 0.08 | 0.07 | 0.42 | 0.20 | 0.10 | 0.26 | |
云贵高原区 | 中位数 | 0.18 | 0.55 | 0.75 | 0.83 | 0.17 | 0.56 | 0.74 | 0.85 |
标准差 | 0.03 | 0.05 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.10 | 0.05 | 0.09 | |
变异系数 | 0.17 | 0.09 | 0.05 | 0.06 | 0.29 | 0.18 | 0.07 | 0.11 | |
全国 | 中位数 | 0.18 | 0.55 | 0.73 | 0.82 | 0.19 | 0.53 | 0.72 | 0.67 |
标准差 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | 0.11 | 0.06 | 0.09 | 0.06 | 0.21 | |
变异系数 | 0.23 | 0.08 | 0.06 | 0.14 | 0.32 | 0.18 | 0.08 | 0.33 |
[1] | 陶苏林, 戚易明, 申双和, 等. 中国1981-2014年太阳总辐射的时空变化[J]. 干旱区资源与环境, 2016, 30(11):143-147. |
[ Tao S L, Qi Y M, Shen S H, et al. The spatial and temporal variation of solar radiation over China from 1981 to 2014[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2016, 30(11):143-147.] | |
[2] | 郭映, 董阳, 党慧慧, 等. 基于不同时间尺度玉米蒸散蒸腾量及其影响因素[J]. 资源科学, 2014, 36(7):1501-1508. |
[ Guo Y, Dong Y, Dang H H, et al. Evapotranspiration and transpiration of maize in two time scales and the environmental effects[J]. Resources Science, 2014, 36(7):1501-1508.] | |
[3] | 郭梦瑶, 佘敦先, 张利平, 等. 渭河流域潜在蒸散量变化的气候归因[J]. 资源科学, 2020, 42(5):907-919. |
[ Guo M Y, She D X, Zhang L P, et al. Climate explanation of the potential evapotranspiration changes in Weihe River Basin[J]. Resources Science, 2020, 42(5):907-919.] | |
[4] | Despotovic M, Nedic V, Despotovic D, et al. Review and statistical analysis of different global solar radiation sunshine models[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2015, 52:1869-1880. |
[5] | 应王敏, 刘晓洁, 房世峰, 等. 基于机器学习的日尺度短波净辐射气候资源遥感反演研究[J]. 资源科学, 2020, 42(10):1998-2009. |
[ Ying W M, Liu X J, Fang S F, et al. Retrieval of daily net surface shortwave radiation climatic resources based on machine learning[J]. Resources Science, 2020, 42(10):1998-2009.] | |
[6] |
Hove T, Manyumbu E, Rukweza G. Developing an improved global solar radiation map for Zimbabwe through correlating long-term ground-and satellite-based monthly clearness index values[J]. Renewable Energy, 2014, 63:687-697.
doi: 10.1016/j.renene.2013.10.032 |
[7] | 吴立峰, 王娟, 张富仓, 等. 几种模型在南方地区总辐射量估算中的精度分析[J]. 中国农业气象, 2017, 38(3):150-162. |
[ Wu L F, Wang J, Zhang F C, et al. Accuracy analysis of several global solar radiation models based on empirical and GRNN methods in south China[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2017, 38(3):150-162.] | |
[8] | 张青雯, 崔宁博, 冯禹, 等. 基于气象资料的日辐射模型在中国西北地区适用性评价[J]. 农业工程学报, 2018, 34(2):189-196. |
[ Zhang Q W, Cui N B, Feng Y, et al. Evaluation on applicability of daily solar radiation model in Northwest China based on meteorological data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2018, 34(2):189-196.] | |
[9] |
Hassan M A, Khalil A, Kaseb S, et al. Independent models for estimation of daily global solar radiation: A review and a case study[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 82:1565-1575.
doi: 10.1016/j.rser.2017.07.002 |
[10] |
Paulescu M, Stefu N, Calinoiu D, et al. Ångström-Prescott equation: Physical basis, empirical models and sensitivity analysis[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 62:495-506.
doi: 10.1016/j.rser.2016.04.012 |
[11] |
Fan J L, Chen B Q, Wu L F, et al. Evaluation and development of temperature: Based empirical models for estimating daily global solar radiation in humid regions[J]. Energy, 2018, 144:903-914.
doi: 10.1016/j.energy.2017.12.091 |
[12] |
Chen J L, He L, Yang H, et al. Empirical models for estimating monthly global solar radiation: A most comprehensive review and comparative case study in China[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, 108:91-111.
doi: 10.1016/j.rser.2019.03.033 |
[13] |
Zhang J Y, Zhao L, Zhang Y, et al. A critical review of the models used to estimate solar radiation[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 70:314-329.
doi: 10.1016/j.rser.2016.11.124 |
[14] | Makade R G, Jamil B. Statistical analysis of sunshine based global solar radiation (GSR) models for tropical wet and dry climatic region in Nagpur, India: A case study[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2018, 87:22-43. |
[15] | Prescott J A. Evaporation from a water surface in relation to solar radiation[J]. Transactions of the Royal Society of South Australia, 1940, 64:114-118. |
[16] | Allen R G, Pereira L S, Raes D, et al. Crop Evapotranspiration-Guidelines for Computing Crop Water Requirements[M]. Rome: FAO, 1998. |
[17] | 罗红英, 李丹, 崔远来, 等. 西藏农业区Ångström-Prescott公式参数选取研究[J]. 农业工程学报, 2019, 35(3):149-155. |
[ Luo H Y, Li D, Cui Y L, et al. Study on parameter selection of Ångström-Prescott in Tibet agricultural region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(3):149-155.] | |
[18] | 赵娜, 王治国, 张复明, 等. 海河流域太阳辐射计算模型评估及时空变异规律[J]. 气象与环境科学, 2017, 40(3):53-58. |
[ Zhao N, Wang Z G, Zhang F M, et al. Calculation model evaluation and spatial-temporal variations of solar radiation in Haihe Basin[J]. Meteorological and Environmental Sciences, 2017, 40(3):53-58.] | |
[19] |
Liu Y J, Tan Q H, Pan T. Determining the parameters of the Ångström-Prescott model for estimating solar radiation in different regions of China: Calibration and modeling[J]. Earth and Space Science, 2019, 6(10):1976-1986.
doi: 10.1029/2019EA000635 |
[20] | 夏兴生, 朱秀芳, 潘耀忠, 等. 基于年内尺度的中国大陆地区Ångström公式参数校正与优选[J]. 灌溉排水学报, 2020, 39(1):123-130. |
[ Xia X S, Zhu X F, Pan Y Z, et al. Calibrating and optimizing the parameters in Ångström equation for calculating evapotranspiration from mainland China[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(1):123-130.] | |
[21] |
Liu X Y, Li Y Z, Zhong X L, et al. Towards increasing availability of the Ångström-Prescott radiation parameters across China: Spatial trend and modeling[J]. Energy Conversion and Management, 2014, 87:975-989.
doi: 10.1016/j.enconman.2014.08.001 |
[22] | 黄仲冬, 郭乙霏, 张彦, 等. 基于Ångström-Prescott公式的中国太阳辐射与日照时间的关系研究[J]. 灌溉排水学报, 2019, 38(4):77-83. |
[ Huang Z D, Guo Y F, Zhang Y, et al. Using the Ångström-Prescott formula to calculate solar radiation from sunshine duration in China[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2019, 38(4):77-83.] | |
[23] |
Mousavi R, Sabziparvar A A, Marofi S, et al. Calibration of the Ångström-Prescott solar radiation model for accurate estimation of reference evapotranspiration in the absence of observed solar radiation[J]. Theoretical and Applied Climatology, 2015, 119(1):43-54.
doi: 10.1007/s00704-013-1086-7 |
[24] |
Makade R G, Chakrabarti S, Jamil B. Prediction of global solar radiation using a single empirical model for diversified locations across India[J]. Urban Climate, 2019, DOI: 10.1016/j.uclim.2019.100492.
doi: 10.1016/j.uclim.2019.100492 |
[25] | 李茂芬, 李玉萍, 郭澎涛, 等. 逐日太阳总辐射估算方法研究进展[J]. 热带作物学报, 2015, 36(9):1726-1732. |
[ Li M F, Li Y P, Guo P T, et al. Advances in daily global solar radiation estimating[J]. Chinese Journal of Tropical Crops, 2015, 36(9):1726-1732.] | |
[26] |
Wang J, Wang E L, Yin H, et al. Differences between observed and calculated solar radiations and their impact on simulated crop yields[J]. Field Crops Research, 2015, 176:1-10.
doi: 10.1016/j.fcr.2015.02.014 |
[27] | 向友珍, 吴立峰, 张富仓, 等. 基于常规气象资料估算南方地区日辐射总量方法比较[J]. 农业机械学报, 2016, 47(10):181-192. |
[ Xiang Y Z, Wu L F, Zhang F C, et al. Comparison of total radiation estimation methods in south area based on conventional meteorological data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery, 2016, 47(10):181-192.] | |
[28] |
Liu X Y, Mei X R, Li Y Z, et al. Calibration of the Ångström-Prescott coefficients (a, b) under different time scales and their impacts in estimating global solar radiation in the Yellow River Basin[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2009, 149(3):697-710.
doi: 10.1016/j.agrformet.2008.10.027 |
[29] |
Li M F, Fan L, Liu H B, et al. Impact of time interval on the Ångström-Prescott coefficients and their interchangeability in estimating radiation[J]. Renewable Energy, 2012, 44:431-438.
doi: 10.1016/j.renene.2012.01.107 |
[30] | Manzano A, Martín M L, Valero F, et al. A single method to estimate the daily global solar radiation from monthly data[J]. Atmosphere Research, 2015, 166:70-82. |
[31] | 张佳飞. 多时间尺度太阳辐射估算模型[D]. 重庆: 西南大学, 2013. |
[ Zhang J F. Estimation Models of Solar Radiation at Different Time Scales[D]. Chongqing: Southwest University, 2013.] | |
[32] | 张亚丽, 田义超, 林俊良, 等. 1961-2017 年广西北部湾海岸带太阳总辐射时空动态特征[J]. 生态科学, 2020, 39(4):145-155. |
[ Zhang Y L, Tian Y C, Lin J L, et al. Temporal-spatial dynamic change characteristics of solar radiation in Beibu Gulf coastal zone during 1961-2017[J]. Ecological Science, 2020, 39(4):145-155.] | |
[33] | 毛飞, 赵玉金, 孙涵, 等. 1961-2010年中国Ångström-Prescott系数时空变化特征[J]. 气象与环境科学, 2016, 39(1):43-51. |
[ Mao F, Zhao Y J, Sun H, et al. Spatial and temporal change characteristics of Ångström-Prescott coefficients in China in 1961-2010[J]. Meteorological and Environmental Sciences, 2016, 39(1):43-51.] | |
[34] |
Liu X Y, Mei X R, Li Y Z, et al. Choice of the Ångström-Prescott coefficients: Are time-dependent ones better than fixed ones in modeling global solar irradiance?[J]. Energy Conversion and Management, 2010, 51:2565-2574.
doi: 10.1016/j.enconman.2010.05.020 |
[35] |
Liu J D, Linderholm H, Chen D L, et al. Changes in the relationship between solar radiation and sunshine duration in large cities of China[J]. Energy, 2015, 82:589-600.
doi: 10.1016/j.energy.2015.01.068 |
[36] |
夏兴生, 潘耀忠, 朱秀芳, 等. 中国综合农业分区下的Ångström-Prescott公式系数逐月校正与优选[J]. 地理学报, 2021, 76(4):888-902.
doi: 10.11821/dlxb202104008 |
[ Xia X S, Pan Y Z, Zhu X F, et al. Monthly calibration and optimization of Ångström-Prescott equation coefficients for agricultural comprehensive area in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(4):888-902.] | |
[37] | 卫琦, 徐俊增, 彭世彰, 等. Ångström公式参数率定及其随经度与海拔的变化[J]. 灌溉排水学报, 2014, 33(2):6-10. |
[ Wei Q, Xu J Z, Peng S Z, et al. Calibration of Ångström coefficients and its variation with longitude and altitude[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2014, 33(2):6-10.] | |
[38] |
Liu J D, Pan T, Chen D L, et al. An improved angstrom-type model for estimating solar radiation over the Tibetan Plateau[J]. Energies, 2017, 10(7), 892-892.
doi: 10.3390/en10070892 |
[39] | 熊燕琳, 周筠珺. 四川地区地面太阳总辐射时空分布及气象影响因素研究[J]. 太阳能学报, 2020, 41(12):162-171. |
[ Xiong Y L, Zhou Y J. Temporal-spatial distribution of ground surface total solar radiation and meteorological influencing factors for Sichuan area[J]. Acta Enenrgiae Solaris Sinica, 2020, 41(12):162-171.] | |
[40] | 刘媛媛, 胡琦, 和骅芸, 等. 中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(2):175-183. |
[ Liu Y Y, Hu Q, He H Y, et al. Estimation of total surface solar radiation at different time scales in China[J]. Climate Change Research, 2021, 17(2):175-183.] | |
[41] | De Souza J L, Lyra G B, Dos Santos C M, et al. Empirical models of daily and monthly global solar irradiation using sunshine duration for Alagoas State, Northeastern Brazil[J]. Sustainable Energy Technology, 2016, 14:35-45. |
[42] | 于海敬, 程梦笛, 张庆国, 等. 西藏日太阳总辐射估算模型的优化与时间尺度效应[J]. 地球与环境, 2019, 47(1):43-49. |
[ Yu H J, Cheng M D, Zhang Q G, et al. Estimation model optimization for daily total solar radiation in Tibet and time-scale effects[J]. Earth and Environment, 2019, 47(1):43-49.] |
[1] | 程建, 朱道林, 赵江萌, 张晖. 中国土地资本化问题研究综述[J]. 资源科学, 2022, 44(2): 221-231. |
[2] | 高婧, 曹宝明, 李宁. 小麦最低收购价政策对化肥施用强度的影响——基于农地权属的调节效应[J]. 资源科学, 2022, 44(2): 320-333. |
[3] | 何瑶, 杨永春, 郭建科. 中断模拟下的中国沿海集装箱港口航运网络脆弱性[J]. 资源科学, 2022, 44(2): 414-424. |
[4] | 王凯, 郭鑫, 甘畅, 唐小惠, 刘浩龙. 中国省域科技创新与旅游业高质量发展水平及其互动关系[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 114-126. |
[5] | 覃小华, 李星明, 时朋飞, 唐明贵. 中国西部地区旅游环境效率时空分异及影响因素[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 143-155. |
[6] | 孙慧, 王慧, 肖涵月, 辛龙. 异质型责任主体的环境协同治理效果[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 15-31. |
[7] | 李虹, 王帅, 李晨光, 陈挺. 电价调整对宏观经济及产业结构的影响[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 156-168. |
[8] | 张长征, 李嘉雯, 孙杰. 农田水利基础设施投资缺口对粮食生产效率损失的影响[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 169-180. |
[9] | 祝孔超, 赵媛, 姚亚兵, 崔盼盼, 鄢继尧. 全球稀土进口竞争格局分析及潜在贸易联系预测[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 70-84. |
[10] | 江文曲, 李晓云, 刘楚杰, 孙倩. 城乡居民膳食结构变化对中国水资源需求的影响——基于营养均衡的视角[J]. 资源科学, 2021, 43(8): 1662-1674. |
[11] | 张翠玲, 强文丽, 牛叔文, 王睿, 张赫, 成升魁, 李凡. 基于多目标的中国食物消费结构优化[J]. 资源科学, 2021, 43(6): 1140-1152. |
[12] | 李晨, 李昊玉, 孔海峥, 冯伟. 中国渔业生产系统隐含碳排放结构特征及驱动因素分解[J]. 资源科学, 2021, 43(6): 1166-1177. |
[13] | 刘丹, 李琳娜. 1995—2015年中国北方边境样带土地利用时空格局演变及驱动因素[J]. 资源科学, 2021, 43(6): 1208-1221. |
[14] | 罗海平, 邹楠, 胡学英, 王圣云. 1980—2019年中国粮食主产区主要粮食作物气候生产潜力与气候资源利用效率[J]. 资源科学, 2021, 43(6): 1234-1247. |
[15] | 刘宏笪, 张济建, 张茜. 全球供应链视角下的中国碳排放责任与形象[J]. 资源科学, 2021, 43(4): 652-668. |
|