高 陽， 韓 磊,2,3， 柳利利， 王娜娜， 彭 苓， 周 鵬， 展秀麗

（1.寧夏大學地理科學與規(guī)劃學院，寧夏 銀川 750021；2.中阿旱區(qū)特色資源與環(huán)境治理國際合作聯(lián)合實驗室，寧夏 銀川 750021；3.寧夏旱區(qū)資源評價與環(huán)境調控重點實驗室，寧夏 銀川 750021；4.寧夏大學農學院，寧夏 銀川 750021）

全球變暖加速了地球系統(tǒng)的水循環(huán)，使全球和區(qū)域降水格局發(fā)生變化［1］。寧夏河東沙地地處毛烏素沙地西南緣，在空間上是我國北方農牧交錯區(qū)最具過渡性地域特征的沙地，也是黃土高原向鄂爾多斯臺地過渡的地帶，屬于氣候變化的敏感區(qū)［2］。研究干旱區(qū)典型固沙植物的水分利用策略，對評估降水格局變化背景下該地區(qū)的生態(tài)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義［3］。穩(wěn)定同位素技術在定量分析植物水分利用策略的相關研究中得到廣泛應用［4-6］。研究表明，除極少數(shù)鹽生、旱生和濕地植物外，陸地植物根系吸收的水分在到達葉片或未栓化的幼嫩枝條之前一般不發(fā)生同位素分餾［7］，且各潛在水源之間的氫氧穩(wěn)定同位素組成存在顯著差異。因此，通過比對植物木質部水與潛在水源的穩(wěn)定同位素組成，可有效辨別和區(qū)分植物水分來源［8］。

多元線性混合模型（IsoSource）和貝葉斯混合模型（MixSIAR）被廣泛應用于闡明干旱區(qū)植物的水分利用策略，但兩種方法的量化結果可能存在一定差異［9-10］。曾祥明等［11］在西南喀斯特地區(qū)利用Mix?SIAR模型和IsoSource模型量化刺楸（Kalopanax sep?temlobus）、香椿（Toona sinensis）和化香（Platycarya strobilacea）的水分來源時，發(fā)現(xiàn)MixSIAR 模型計算植物對各水源的利用比例適用性高于IsoSource 模型；張宇等［12］利用IsoSource模型和MixSIR、MixSIAR模型研究了紅瑞木（Swida alba）的水分來源，表明MixSIR 模型能夠更精確地給出紅瑞木主要的吸水層位以及對不同深度土層土壤水的吸收利用比例；Wang 等［13］利用IsoSource 模型和貝葉斯混合模型（SIAR、MixSIR、MixSIAR）研究了黃土高原半干旱地區(qū)黃荊（Vitex negundo）、細裂葉蓮蒿（Artemisia gmeli?nii）、白刺花（Sophora davidii）的水分來源，發(fā)現(xiàn)SIAR、MixSIAR模型比MixSIR模型具有更好的植物水分溯源效果。部分學者利用IsoSource 模型對典型固沙植物的水分來源和水分利用特征進行了研究［14-15］，但該模型只是基于質量平衡進行迭代算法，存在未考慮隨機測量誤差、納入潛在水源中穩(wěn)定同位素組成的不確定性等缺點，使得IsoSource 模型的量化結果可靠性降低，因此有必要對不同模型的水源區(qū)分性能進行對比研究，分析其對解析植物水分利用策略的適用性。

本研究以寧夏河東沙地典型人工固沙植物檸條錦雞兒為研究對象，利用氫氧穩(wěn)定同位素技術、直接對比法、IsoSource 模型和MixSIAR 模型分析生長季不同時期、不同坡度檸條錦雞兒的水分利用策略差異，評估兩種模型計算植物水分來源的適用性，為闡釋全球氣候變化背景下干旱沙地人工固沙植物水分利用策略提供依據。

1 研究區(qū)概況

試驗地位于寧夏回族自治區(qū)靈武市白芨灘國家級自然保護區(qū)（106°22′03″E，38°03′34″N，海拔1150 m）（圖1），該地區(qū)地處毛烏素沙地西南緣，屬溫帶大陸性氣候。多年平均氣溫6.2~8.8 ℃，多年平均降水量198.9 mm，多年平均潛在蒸發(fā)量1928.4 mm，降水主要集中在7—9 月［16］。人工林樹種主要有檸條錦雞兒、絲棉木（Euonymus maackii）、沙棗（Elaeagnus angustifolia）、刺槐（Robinia pseudoaca?cia）、新疆楊（Populus alba）、沙拐棗（Calligonum mongolicum）和細枝山竹子（Corethrodendron scopari?um）等。地帶性土壤以淡栗鈣土、棕鈣土和風沙土為主。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Schematic diagram of the location of the study area

2 數(shù)據與方法

2.1 樣品采集與測定

本研究在檸條錦雞兒人工林內自然分布的4個坡度（6°、10°、16°和24°）進行研究，每個坡度分別布設3 塊20 m×20 m 的樣地，檸條錦雞兒樣地基本情況和土壤基本理化性質分別見表1和表2。2018年5—10 月每月分別采集一次植物木質部和土壤樣品。在4個坡度樣地內分別選取樹齡、冠幅相似、地徑相近、生長狀況良好的3棵植株，用枝剪分別從植株4 個方向剪取中部直徑約0.5 cm，長約3~5 cm 的非綠色栓化小枝，迅速剝除外皮與韌皮部，裝入10 mL 的玻璃樣品瓶中，并用Parafilm 封口膜密封后置于隨身攜帶的保溫箱（0~5 ℃）中冷藏，每個坡度樣地均采集3 瓶樣品作為重復。同時，在所選檸條錦雞兒灌叢下方地勢相對均一的地點，用土鉆按照0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm、80~120 cm、120~160 cm 和160~200 cm 分層采集土壤樣品，每層采集2瓶土樣，立即密封在已標記好的樣品袋中，放入保溫箱中。所有植物木質部和土壤樣品帶回實驗室后放入冰柜（-20 ℃）中冷凍保存直到水分抽提。在無林空曠地內放置3個標準雨量筒（直徑20 cm 的圓桶上放置漏斗，下端與雨量筒相連，漏斗口放置一個乒乓球，防止降水樣品蒸發(fā)）收集降水量大于等于0.1 mm的降水樣品，每次降水結束，立即將3 個標準雨量筒中的降水樣品混合后轉入10 mL玻璃樣品瓶中，并用Parafilm封口膜密封后放入保溫箱中帶回實驗室，置于冰箱（4 ℃）中冷藏保存待測。2018 年5—10 月，共收集到降水樣品34個。利用Vantage Pro 2 小型氣象站（Davis Inc，USA），每隔15 min 對大氣溫度、降水量等氣象數(shù)據進行記錄。

表1 不同坡度檸條錦雞兒人工林基本情況Tab.1 Basic conditions of Caragana korshinskii plantations on different slopes

表2 土壤基本理化性質Tab.2 Basic physical and chemical properties of soil

利用全自動真空冷凝抽提系統(tǒng)（LI-2100，北京理加聯(lián)合科技有限公司）抽提土壤水和植物木質部水。所有水樣經0.45 μm 醋酸纖維素濾膜過濾后，利用基于穩(wěn)定同位素紅外光譜技術的液態(tài)水同位素分析儀（T-LWIA-45-EP，ABB-Los Gatos Research，CA）測定降水、土壤水、植物木質部水樣品的δD 和δ18O 組成，δD 和δ18O 的測量誤差分別低于±1‰和±0.3‰。測定結果以相對于維也納標準平均海洋水（Vienna standard mean ocean water，VSMOW）的千分差值（‰）表示：

式中：Rsample和RV-SMOW分別為樣品和維也納標準平均海洋水中的穩(wěn)定同位素比率（D/H和18O/16O）（‰）。

利用低溫真空蒸餾法提取植物木質部水時，可能同時蒸餾出與水分子具有相似光譜吸收峰的甲醇和乙醇等有機物質，導致穩(wěn)定同位素的測量誤差超過儀器精度［17］。為減小測量誤差，本研究利用Los Gatos 的光譜分析軟件對植物木質部水的穩(wěn)定同位素組成進行校正［18-19］。由于檸條錦雞兒是干旱區(qū)常見的旱生植物，而旱生植物的根系在吸收水分的過程中會發(fā)生氫穩(wěn)定同位素分餾［6］，因此，本研究采用氧穩(wěn)定同位素計算植物的水分來源。

2.2 研究方法

試驗地地下水埋深深度為18.0 m，人工固沙植物一般難以吸水和利用地下水，因此，本研究只將不同土層深度的土壤水作為潛在水源。

（1）多元線性混合模型（IsoSource）

將檸條錦雞兒木質部水δ18O 值作為混合物，不同土層深度的土壤水及其δ18O 值作為來源代入模型，將來源增量設為1%，將質量平衡公差設為0.01‰，得到各潛在水源的平均水分貢獻率。

（2）貝葉斯混合模型（MixSIAR）

將檸條錦雞兒木質部水δ18O 值作為混合物數(shù)據，各層土壤水δ18O值作為源數(shù)據，并將分餾數(shù)據設為0，默認不發(fā)生氧穩(wěn)定同位素分餾，Error structure選擇Resid Only，馬爾卡夫鏈蒙特卡羅（MCMC）的運行長度設為normal，模型結果使用Gelman-Rubin 和Geweke 診斷確定MixSIAR 模型是否收斂，如果Mix?SIAR 模型不收斂則增加MCMC 的運行時長，選擇long 或者very long，模型輸出結果為各潛在水源對應的平均貢獻率［10］。

由于目前植物對不同水源的實際利用值無法直接觀測［20］，因此，本研究通過評估植物木質部水氧穩(wěn)定同位素的觀測值和預測值之間的匹配程度來間接評估IsoSource 模型和MixSIAR 模型的性能［13］。將測定的檸條錦雞兒木質部水δ18O 值作為觀測值（Oi），預測值（Pi）的計算基于檸條錦雞兒木質部水δ18O值是各潛在水源混合物的假設［21］。預測值Pi計算如下：

式中：n為植物木質部水的潛在水源個數(shù)（n=3）；fi為IsoSource 模型和MixSIAR 模型計算植物對第i個潛在水源的利用率（%）；δA為各潛在水源的氧穩(wěn)定同位素值（‰）。

本研究根據不同土層深度土壤水δ18O值的相似性及變化趨勢合并相鄰土層［22］，將0~200 cm的土壤剖面自上而下依次劃分為淺層（0~40 cm）、中層（40~120 cm）和深層（120~200 cm）土壤，各土層土壤水δ18O 值取對應深度土壤水δ18O 值的幾何平均值。本研究采用Microsoft Excel 2019 軟件進行數(shù)據整理，在SPSS 26.0中對不同坡度樣地土壤水和檸條錦雞兒木質部水δ18O值的差異顯著性進行單因素方差分析。利用Origin 2018軟件進行圖像繪制，圖表中數(shù)據為平均值±標準差。

2.3 模型評價

（1）均方根誤差（RMSE）：

式中：n為驗證樣本的數(shù)量；Oi和Pi分別為植物木質部水δ18O 的觀測值和預測值。RMSE 越低，表明該模型誤差越小，預測結果越準確。

（2）模擬優(yōu)度指數(shù)（G）：

式中：為觀測值的平均值。G值越接近1 表示模型預測的可靠性越高；G為1 表示模型預測非常準確；G值為負值表示模型預測可靠性不高。

（3）平均絕對百分比誤差（MAPE）：

MAPE<10%表示高度擬合；10%50%表示不可行擬合。

（4）最大預測誤差（MaxE）：

（5）最小預測誤差（MinE）：

3 結果與分析

3.1 降水分布及降水中δD和δ18O變化特征

試驗地2018 年5—10 月植物生長季總降水量為172.1 mm，主要集中在7—9月（135.1 mm）（圖2），占生長季總降水量的78.5%。降水中δD、δ18O 的變化范圍分別介于-74.1‰~7.4‰、-10.5‰~0.7‰之間（圖2）。對寧夏河東沙地事件尺度降水中δD、δ18Ο進行線性回歸分析，擬合得到局地大氣降水線（LM?WL：δD=5.12δ18O-12.53，R2=0.86，n=34）（圖3）。LM?WL 的斜率和截距均小于全球大氣降水線（GMWL：δD=8δ18O+10）［23-24］，說明雨滴在非飽和大氣降落過程中受到了較強烈云下二次蒸發(fā)效應的影響，降水中穩(wěn)定同位素發(fā)生不平衡分餾和重同位素富集，使得LMWL的斜率偏?。?5］。

圖2 不同時期氣溫、降水量及降水中δD、δ18O變化Fig.2 Variation of temperature,precipitation and δD and δ18O in precipitation during different periods

圖3 局地大氣降水線及土壤水、檸條錦雞兒木質部水δD和δ18O變化Fig.3 Variation of local meteoric water line and δD and δ18O in soil water and xylem water of Caragana korshinskii

3.2 不同坡度檸條錦雞兒木質部水δ18O變化特征

不同坡度樣地檸條錦雞兒木質部水δ18O差異顯著（P<0.05），其中，坡度10°、16°和坡度24°樣地檸條錦雞兒木質部水δ18O隨坡度的增大逐漸減小（圖4），變化范圍分別介于-6.9‰~-2.1‰、-7.7‰~-5.3‰和-5.9‰~-0.4‰，隨時間的變化趨勢基本一致，生長季初期（5月）值最大，生長季后期（9—10月）值最?。欢露?°樣地檸條錦雞兒木質部水δ18O 的變化范圍介于-7.8‰~-5.2‰，生長季后期值最大，生長季中期（6—8月）值最小。

圖4 生長季不同坡度檸條錦雞兒木質部水δ18O變化Fig.4 Variation of δ18O in xylem water of Caragana korshinskii at different slopes during the growing season

3.3 土壤含水量與土壤水δ18O變化特征

隨著坡度的增大，檸條錦雞兒樣地土壤含水量逐漸減小，由坡度6°的（6.30±1.01）%減小到坡度24°的（1.33±0.58）%（圖5）。坡度24°樣地土壤水δ18O在0~40 cm和40~120 cm土層最高，120~200 cm土層則表現(xiàn)出坡度10°最高、坡度16°最低。不同坡度檸條錦雞兒樣地土壤水δ18O隨土層深度的增加逐漸減?。▓D6）。

圖5 生長季不同坡度土壤含水量變化Fig.5 Variation of soil water content at different slopes during the growing season

圖6 生長季不同坡度土壤水δ18O變化Fig.6 Variation of soil water δ18O at different slopes during the growing season

3.4 檸條錦雞兒的主要吸水層位

如圖7所示，生長季初期，坡度6°樣地檸條錦雞兒主要利用中層（60~80 cm）、深層（160~180 cm）土壤水，坡度10°樣地檸條錦雞兒主要利用中層（40~60 cm、100~120 cm）、深層（140~160 cm）土壤水，而坡度16°樣地檸條錦雞兒主要利用中層（80~100 cm、120 cm）土壤水，坡度24°樣地檸條錦雞兒的主要吸水層位在60~80 cm土層。生長季中期，隨降水量增加，坡度6°樣地檸條錦雞兒與土壤水存在多個交點，利用直接對比法不能判斷出水分來源，坡度10°樣地檸條錦雞兒轉為以利用淺層和中層土壤水為主，而坡度16°樣地檸條錦雞兒仍主要利用中層和深層土壤水，坡度24°樣地檸條錦雞兒增加了對淺層土壤水的利用，同時坡度24°樣地檸條錦雞兒木質部水δ18O與中層土壤水存在交點，表明坡度24°坡樣地檸條錦雞兒主要利用淺層和中層土壤水。生長季后期，坡度6°、10°樣地檸條錦雞兒轉為以利用淺層（20~40 cm）土壤水為主，而坡度16°、24°樣地檸條錦雞兒轉為利用更深層次的土壤水。

3.5 IsoSource模型和MixSIAR模型對植物水分來源定量分析

如圖8所示，生長季初期，IsoSource模型和Mix?SIAR模型計算坡度6°、10°和16°樣地檸條錦雞兒對土壤水利用率的適用性均較高，隨坡度增大，Iso?Source模型計算的檸條錦雞兒對中層和深層土壤水的利用率分別高于MixSIAR 模型的計算結果23.5%、34.7%和24.4%，而MixSIAR 模型計算坡度24°樣地檸條錦雞兒土壤水利用率的適用性更高。生長季中期，IsoSource 模型和MixSIAR 模型計算坡度10°樣地檸條錦雞兒對淺層和中層土壤水的利用率較為一致（為91%），但IsoSource 模型計算坡度24°樣地檸條錦雞兒對淺層和中層土壤水的總利用率高于MixSIAR 模型的計算結果7.6%。生長季后期，坡度6°樣地檸條錦雞兒的主要水源由深層轉移至淺層土壤，IsoSource 模型計算坡度6°、16°、24°樣地檸條錦雞兒對土壤水利用率的適用性高于Mix?SIAR 模型，坡度16°樣地檸條錦雞兒對深層土壤水的利用率增加至最大（52.4%），而坡度24°樣地檸條錦雞兒的主要水源由中層轉移至深層土壤（73.9%）；坡度10°樣地檸條錦雞兒的主要水源由中層轉移至淺層土壤，MixSIAR模型適用性更高，檸條錦雞兒對淺層土壤水的利用率為38.3%。

3.6 IsoSource模型和MixSIAR模型的植物水分溯源效果

如表3 所示，MixSIAR 模型在計算坡度10°、16°、24°樣地檸條錦雞兒水分來源時RMSE 更??；IsoSource 模型計算坡度6°樣地檸條錦雞兒水分來源時RMSE 更小。MixSIAR 模型計算的坡度6°、16°、24°樣地檸條錦雞兒的G為負值，區(qū)分水源性能可靠性降低；當坡度為24°時，IsoSource 模型的MAPE>50%。IsoSource 模型計算坡度6°樣地檸條錦雞兒水分來源時具有更好的植物水分溯源效果；MixSIAR 模型計算坡度10°樣地檸條錦雞兒水分來源的溯源效果更好；計算較大坡度檸條錦雞兒水分來源時，IsoSource模型的準確性低于MixSIAR模型。

表3 IsoSource模型和MixSIAR模型的預測性能Tab.3 Predictive performance of IsoSource model and MixSIAR model

4 討論

坡度、坡向等地形條件對地表光、熱、水資源具有再分配作用，進而影響林地根系的生長和分布［26-27］，而植物的根系分布特征決定植物的水分利用策略［28］。已有研究［14］表明，隨著坡度的增大，細根根系參數(shù)的最大值由中深層土壤向淺層土壤轉移，呈現(xiàn)出表聚現(xiàn)象，并且隨土層深度的增加，細根的根長密度、根表面積密度等根系參數(shù)與土壤水分和養(yǎng)分的變化趨勢基本一致，呈遞減趨勢。在整個生長季，檸條錦雞兒根據土壤含水量的相對高低，在不同土層間靈活轉換主要水分來源。生長季初期，檸條錦雞兒對中層土壤水利用率隨坡度增大呈先增后減趨勢；生長季中期，檸條錦雞兒的主要水分來源隨坡度的增大向淺層土壤轉移，主要利用淺層和中層土壤水；生長季后期，檸條錦雞兒主要水分來源隨坡度的增大向深層土壤轉移，吸收利用深層土壤水。這可能與檸條錦雞兒具有二態(tài)性根系結構有關［29］。朱雅娟等［30］對烏蘭布和沙漠檸條錦雞兒的研究也表明，檸條錦雞兒在不同季節(jié)分別利用淺層和較深層的土壤水分，推測其可能具有雙型根系。生長季初期，檸條錦雞兒需水量少，水分來源單一；而生長季中期，一方面，降水補給土壤水作用明顯，土壤含水量顯著增加，植物利用淺層和中層土壤水消耗的能量相對較?。?1］，另一方面，土壤水分和養(yǎng)分含量供給充足，細根數(shù)量顯著增加，檸條錦雞兒優(yōu)先利用淺層土壤水［27］；生長季后期，檸條錦雞兒吸收利用深層土壤水這一穩(wěn)定性水源，說明檸條錦雞兒采取了資源依賴型的水分利用策略［32］。

IsoSource模型和MixSIAR模型在量化植物水分來源上存在一定差異［11］。IsoSource模型和MixSIAR模型解析坡度6°、10°和16°樣地檸條錦雞兒主要水分來源利用比例的適用性較高。然而這兩種模型在計算坡度24°樣地檸條錦雞兒主要水分來源利用比例時存在一定差異，因此借助直接對比法的定性判斷結果發(fā)現(xiàn)，MixSIAR模型解析坡度24°樣地檸條錦雞兒主要水分來源利用比例的適用性高于Iso?Source模型。曾祥明等［11］通過直接相關法判斷植物主要吸水源來衡量IsoSource 模型和MixSIAR 模型的適用性，結果也表明利用MixSIAR 模型計算植物對各水源的利用比例適用性高于IsoSource 模型。同時根據模型性能評價結果，IsoSource 模型和Mix?SIAR 模型分別計算坡度6°、10°樣地檸條錦雞兒水分來源時具有更好的植物水分溯源效果；而在計算坡度16°、24°樣地檸條錦雞兒水分來源時，IsoSource模型的準確性低于MixSIAR模型。因此本研究認為IsoSource 模型更適合解析較小坡度（6°和16°）樣地檸條錦雞兒的水分利用策略；而MixSIAR 模型解析較大坡度（10°和24°）樣地檸條錦雞兒水分利用策略的適用性更好。Wang 等［13］利用RMSE、G、R、MaxE和MinE 模型性能評價指標對IsoSource 模型和3 種貝葉斯混合模型（SIAR、MixSIR、MixSIAR）的水源分配性能進行了對比評價，同樣發(fā)現(xiàn)IsoSource 模型的預測雖然準確，但該模型的性能不穩(wěn)定，而SIAR 模型和MixSIAR 模型比MixSIR 模型具有更好的植物水分溯源效果，可能是由于后驗分布仿真算法的不同造成了這種差異。

IsoSource 模型被廣泛運用于解析植物水分來源，但該模型只是基于穩(wěn)定同位素質量守恒定律，未明確納入水源中同位素組成的不確定性［9］。而MixSIAR 模型是基于MixSIR 模型和SIAR 模型的優(yōu)點所做的改進，通過考慮源值、分類和連續(xù)協(xié)變量和先驗信息的不確定性來改進更簡單的線性混合模型，以提高模型結果的準確性［11］。同時MixSIAR模型提供了一個最優(yōu)解，而不是可行解的范圍［10］。本研究中坡度6°、10°、16°樣地檸條錦雞兒木質部水及不同土層深度土壤水同位素組成的空間差異性較小，即使IsoSource模型計算時未考慮植物木質部水及不同土層深度土壤水同位素組成的空間差異性，該模型計算結果的可信度也較高，因此兩種模型均適用且計算結果的不確定性較?。欢露?4°樣地檸條錦雞兒木質部水及不同土層深度土壤水同位素組成的空間差異性較大，使得IsoSource 模型在計算坡度24°樣地檸條錦雞兒主要水分來源利用比例時標準差較大，增加了該模型計算坡度24°樣地檸條錦雞兒主要水分來源利用比例的不確定性。MixSIAR模型解決了IsoSource模型計算時未考慮植物木質部水和各潛在水源穩(wěn)定同位素組成空間差異性的問題［8］，其計算結果的標準差顯著低于IsoSource 模型計算結果的標準差，有效降低了該模型計算結果的不確定性，即MixSIAR 模型的計算結果能更精確的給出坡度24°樣地檸條錦雞兒主要的水分來源以及對不同土層深度土壤水的利用比例，這與張宇等［12］的研究結果一致。李楠［33］研究也發(fā)現(xiàn)，SIAR模型計算的各水源貢獻率的標準差明顯低于IsoSource 模型計算結果的標準差。本研究進行了IsoSource 模型和MixSIAR 模型植物水分溯源效果的對比研究，并選擇出了更適合解析干旱區(qū)不同坡度樣地植物水分來源的溯源模型，解答了研究者在研究干旱區(qū)植物水分來源時，應該選擇哪種溯源模型的困惑。

5 結論

（1）檸條錦雞兒對不同土層深度土壤水的利用存在明顯的季節(jié)性差異，生長季初期，隨著坡度的增大，檸條錦雞兒對主要水分來源的利用率呈現(xiàn)出先增后減趨勢；生長季中期，檸條錦雞兒主要水分來源隨坡度的增大由深變淺；而生長季后期，檸條錦雞兒主要水分來源隨坡度增大由淺變深，呈相反的變化趨勢。

（2）IsoSource 模型更適合解析較小坡度（6°和16°）樣地檸條錦雞兒的水分利用策略；而MixSIAR模型解析較大坡度（10°和24°）樣地檸條錦雞兒水分利用策略的適用性更好。