1961?2015年華北平原夏玉米生長季氣候年型及其影響分析*

馬雪晴，胡 琦**，潘學標，王 靖，胡莉婷，李 娥，黃彬香，何奇瑾

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1961?2015年華北平原夏玉米生長季氣候年型及其影響分析*

馬雪晴1,2，胡 琦1,2**，潘學標1,2，王 靖1,2，胡莉婷1,2，李 娥1,2，黃彬香1,2，何奇瑾1,2

（1．中國農業大學資源與環境學院，北京 100193；2．農業部武川農業環境科學觀測實驗站，呼和浩特 011700）

利用華北平原夏玉米種植區55個氣象站點1961?2015年逐日地面觀測資料，依據夏玉米生長季平均氣溫、太陽總輻射和降水量的異常度劃分10個氣候年型，分析氣候年型及其潛在產量的空間分布和變化特征，定量研究氣候變化對不同氣候年型的影響。結果表明：近55a來華北平原夏玉米生長季少雨年型發生頻次最多，平均為15.8次；多雨年型和寡照年型次之，暖濕年型和高溫年型最少。河北中部和山東的中部地區容易出現少雨年型和多雨年型，暖干年型主要出現在華北平原北部地區，寡照年型空間差異性較小。20世紀90年代以來研究區正常年型和多雨年型發生的頻率顯著減少，暖年（暖干年型、暖濕年型和高溫年型）和寡照年型顯著增加（P<0.05）。降水和光照是限制華北平原夏玉米氣候潛在產量的主要因子，與正常年型相比，降水偏少的年型（少雨年型、暖干年型和冷干年型）氣候潛在產量減少超過15%，其中暖干年型對潛在產量影響最大；寡照年型下潛在產量減少了12.5%，且地區間存在顯著差異。

華北平原；氣候年型；夏玉米；氣候潛在產量

農業氣候資源是制約區域農業生產發展潛力的重要因子[1]，其中熱量資源、光照資源和水分資源與作物生長發育有著密切關系[2]。氣候年型由年際間農業氣候資源要素的數量多寡及組合狀況決定，其在一定程度上影響了當地農業生產的結構與農作物產量和品質[3]。在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下[4]，地區間光、溫、水等農業氣候資源也隨之發生改變[5?7]，這必然導致氣候年型的波動和變化，進而影響農業生產[8]。因此，有關氣候變化對氣候資源和農業生產影響的研究引起了各國科學家的重視[9?10]，一些學者也分析了中國不同區域的農業氣候資源時空變化特征，并研究了氣候資源變化給小麥（L.）、玉米（Linn.）、水稻（L.）等糧食作物生產帶來的影響[11?13]。

華北平原是中國主要的麥玉生產基地，在國家糧食安全和國民經濟發展中占有舉足輕重的地位[14]。中華人民共和國國家統計局（National Bureau of Statistics of China）數據顯示，2016年華北平原玉米播種面積和產量分別占全國玉米總播種面積和產量的30.8%和29.2%。研究表明，氣候變化使華北平原氣候資源發生了明顯改變，表現為顯著的變暖變暗趨勢[15?16]和日益尖銳的農業水資源的供需矛盾[17?18]，對該地區夏玉米生育期[19]和產量等均產生了一定影響[20]。然而，這些研究大多只針對單個或兩個氣候資源因子進行時空變化和產量影響分析，缺乏對氣候變化背景下華北平原夏玉米生長季內光熱水資源的綜合研究，特別是有關不同氣候資源因子組合的氣候年型變化及其對夏玉米生產影響的研究報道較為鮮見。本研究擬根據夏玉米生長季平均氣溫、太陽輻射和降水量的異常度劃分10個氣候年型，解析1961?2015年華北平原氣候年型及其潛在產量的空間分布和變化特征，定量研究氣候變化對氣候年型的影響，旨在明確華北地區氣候變化導致的光溫水資源組合變化及其潛在產量閾值，為合理利用氣候資源、縮小產量差距提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源及預處理

選擇華北平原夏玉米種植區京、津、冀、豫、魯等5省市具有1961?2015年完整時間序列逐日氣象資料的臺站，共計55個，如圖1所示。氣象數據源來自中國氣象科學數據共享服務網的中國地面氣候資料日值數據集（V3.0），包括逐日平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、降水量（mm）、日照時數（h）、相對濕度（%）和風速（m·s?1）等要素。數據集經過嚴格質量控制和檢查，缺測率約1‰，缺測的氣象要素采用Matlab編程進行訂正：若缺測時間序列<5d，缺測值采用線性插值方法代替；若缺測時間序列≥5d，則采用同一日值的多年平均值代替。

從中華人民共和國國家統計局（http://www.stats. gov.cn）獲取1961?2015年華北平原5省市逐年夏玉米單位面積產量統計數據。

圖1 研究區域及55個氣象站點分布

1.2 計算方法

1.2.1 生長季太陽總輻射

生長季太陽總輻射由逐日太陽輻射（Q，MJ×m?2）累加而得，Q根據經驗公式計算[16]，即

式中，n、N分別為日實際日照時數（h）和最大可能日照時數（h），由逐日數據累加而來，a、b為經驗系數，和清華等[21]利用中國54個站1961?2000年逐日太陽輻射觀測數據和日照百分率資料，對a、b經驗系數進行全國分區域訂正，給出中國東部地區a、b值分別為0.143和0.585。

Q0為日天文總輻射（MJ×m?2），其計算式為

式中，T為一天的周期（24×60min），I0為太陽常數（0.082MJ·m?2·min?1），ω為時角（rad），φ為地理緯度（rad），δ為太陽赤緯（rad），1/ρ2--為地球軌道偏心率訂正系數，計算式分別為

式中，θ為日角（rad），dn為日序，以1月1日為1，1月2日為2，依次類推。

1.2.2 異常度

農業氣候要素異常度C是指氣候要素偏離序列平均值的程度，即

式中，Y為逐年夏玉米生長季太陽總輻射（MJ×m?2）、平均氣溫（℃）和降水量（mm）；Yp為研究時段內夏玉米生長季各氣候要素序列的多年平均值，s為其標準差。

參考文獻[22?23]，根據歷年平均氣溫、降水量和太陽總輻射等氣候要素異常度劃分等級，如表1所示。

表1 年氣候要素異常度（C）的等級劃分標準

1.2.3 農作物氣候年型劃分方法

依據農業氣候要素異常度的不同組合劃分農作物氣候年型。由于3種氣象要素的組合類型較多（27種），系統研究較為困難，且計算中發現輻射的異常度變化幅度較小。因此，先依據夏玉米生長季平均氣溫和降水量異常度劃分出8種水熱年型，分別為高溫年型、暖濕年型、暖干年型、低溫年型、冷濕年型、冷干年型、多雨年型和少雨年型，然后挑選太陽總輻射異常度偏少年（C＜?1）作為寡照年型進行分析，以平均氣溫異常度正常、降水量異常度正常以及太陽總輻射異常度正?；蚱酁檎Ｄ辍＞唧w氣候年型及劃分標準如表2所示。

表2 依據氣候異常度組合劃分農作物氣候年型的標準

注：?表示不考慮該要素異常度，即包含多、正?；蛏?。

Note: ? represents the element abnormality is not considered, i.e., it contains much, normal or little.

1.2.4 氣候潛在產量

氣候潛在產量是在一定的光、溫、水條件下，其它環境因素（二氧化碳、養分等）和作物群體因素處于最適宜狀態，作物利用當地的光、溫、水資源的潛在生產力[24?25]。采用分段線性擬合法對光合潛在產量進行溫度和降水訂正，得到氣候潛在產量[25]，即

式中，y為氣候潛在產量（kg·hm?2），y0為光合潛在產量（kg·hm?2），采用龍斯玉（1976）提出的線性經驗模型法對y0進行估算[26]，即

式中，Q為生長季太陽總輻射（MJ·m?2）；k為光合有效輻射換算系數，取值0.49；A為大田作物群體反射率，取值0.07；B為漏射率，取值0.06；η為光能利用率，取值0.16；c為經濟系數，取值0.30，q為植物有機物的含熱率，取值17.81kJ·g?1；g為植物有機體中的灰分含量，取值0.08；h為產量中的水分含量，通常統計數據中實際產量籽粒含水率約為15%，因此，為便于光溫潛在產量與統計單產比較，y0折合成籽粒含水率為15%時的產量。

f(t）為溫度訂正函數，計算式為

式中，t為某一生育期平均溫度（℃），tmin、t0、tmax分別為該生育期下限溫度、最適溫度和上限溫度（℃）。夏玉米不同生長階段下限溫度、最適溫度和上限溫度均不相同，因此，將生育期分為4個階段進行計算，具體參數如表3所示。

表3 夏玉米不同生育期三基點溫度經驗值

注：tmin為下限溫度；t0為最適溫度；tmax為上限溫度。

Note：tminis lower limit temperature；t0is optimum temperature；tmaxis upper limit temperature.

f(P)為降水訂正函數，計算式為

式中，ET為某一生育期夏玉米需水量（mm），為該生育期參考作物蒸散ET0與作物系數Kc的乘積。ET0采用Penman?Monteith公式，具體計算方法及參數說明參照文獻[27]。播種?拔節期和抽雄?灌漿期Kc值分別恒定為0.3和1.2；拔節?抽雄期和灌漿?成熟期Kc值采用線性內插方法得到。

P為當前生育期總降水量（mm），計算中考慮了上一生育期的水分盈余對下一個生育期的影響，即當前生育期總降水量P為當前生育期降水量（P0）與上一生育期的水分盈余量（PS）之和。對上一生育期的水分盈余表達為：若P＜ET，則PS=0；若P≥ET，則PS=P?ET。

1.2.5 數據處理

研究區南北跨度較大，為方便空間結果比較，夏玉米生長季統一按6月10日?10月10日計算，分別計算研究區各站夏玉米生長季平均氣溫、太陽總輻射和降水量的異常度，根據其異常度的不同組合逐年確定氣候年型，統計分析1961?2015年華北平原夏玉米生長季不同氣候年型發生的次數（頻次）及空間分布特征。同時為比較其時段變化特征，將1961?2015年劃分為2個時段，時段1（P1）：1961? 1990年；時段2（P2）：1991?2015年。

數據處理均利用Matlab2014軟件實現；空間分布圖利用ArcGIS10.1軟件反距離權重插值法（Inverse Distance Weighted Interpolation，IDW）制作，分辨率為0.02°；箱式圖采用Excel 2016軟件制作。

2 結果與分析

2.1 華北平原夏玉米生長季氣候年型分析

根據每個站點1961?2015年的氣溫、降水量和日照時數資料逐年計算各站點夏玉米生長季氣候年型，并統計各站點不同氣候年型發生的頻次，結果見圖2。由圖可見，近55a華北平原夏玉米生長季少雨年型發生頻次最多，平均為15.8±2.9次；多雨年型和寡照年型次之，發生頻次分別為12.4±2.4次和9.5±1.3次；再次為正常年型和暖干年型。冷干年型、低溫年型、暖濕年型和高溫年型在研究區較少見，平均小于2次，因此，相關氣候年型及其對產量影響的空間分布分析不涉及這4種年型。

一般而言，寡照常與低溫、多雨天氣伴隨發生，因此，將寡照年型中的不同光熱年型構成作進一步區分，明確寡照年型中光熱資源的組合狀況，如表4所示。由表可見，近55a華北平原夏玉米生長季寡照年型中多雨年型（陰雨寡照）發生頻次最多，占寡照年型總次數的24.3%。正常的水熱年型中也較易發生寡照年型，平均發生頻次為1.9次，少雨年型和冷濕年型再次之，發生頻次大于1.5次。

為了克服傳統軟閾值和硬閾值函數存在的缺點,國內外學者對小波閾值函數進行大量研究,提出了很多改進方案或者新的閾值函數。文獻[12]提出了一種新的雙閾值函數的方法,

圖2 1961?2015年華北平原55個站點夏玉米生長季不同氣候年型平均頻次箱式圖

注：矩形的上下短橫線表示最大值和最小值，空心圓表示離群值。下同。

Note: The upper and lower short horizontal bars on the rectangular represent maximum and minimum values, and hollow circles represent outliers. The same as below.

表4 寡照年型中不同水熱年型發生頻次構成分析

注：正常水熱年型指平均溫度和降水量正常，但太陽總輻射偏少的年型。

Note: The normal hydrothermal year(NH) represents the year in which the mean temperature and precipitation are normal but the total solar radiation is low.

1961?2015年華北平原正常年型出現的頻次在2～14次，空間分布上，研究區西部出現正常年型的頻次最高，高于10次；山東中部出現正常年型的頻次最低，低于5次（圖3a）。少雨年型主要出現在36°?40°N，包括河北中部和山東的中部地區，發生頻次高于16次（圖3b）。河北西南部地區出現多雨年型的頻次最低，低于10次；其余大部分地區出現多雨年型的頻次高于12次，其中山東中部地區發生頻次高于14次，表明該地區降水變異較大，容易出現少雨年型和多雨年型（圖3c）。暖干年型主要出現在研究區北部地區，其余地區發生頻次低于6次（圖3d）。研究區冷濕年型出現次數較少，大部分地區發生頻次均在4次以下（圖3e）。近55a華北平原寡照年型發生頻次在6～13次，空間差異性較小，大部分地區發生頻次集中在9次和10次，僅在河北西南部和山東的西部邊緣等地區出現頻次高于10次（圖3f）。

2.2 華北平原夏玉米生長季不同氣候年型下潛在產量分析

利用1961?2015年華北平原夏玉米生長季熱量、太陽總輻射和降水資料計算各站點逐年氣候潛在產量，并與當年氣候年型進行對應分析，結果見圖4。由圖可見，正常年型下華北平原夏玉米氣候潛在產量在15.4～23.6t·hm?2，所有站點多年平均約為19.9t·hm?2，多雨年型、暖濕年型和高溫年型利于玉米生產，潛在產量分別增加2.6%、3.9%和2.1%。降水偏少的年型（少雨年型、暖干年型和冷干年型）氣候潛在產量最低，與正常年型相比減產率超過15%，其中暖干年型氣候潛在產量減少幅度最大，平均減少了24.5%。寡照年型下夏玉米氣候潛在產量較正常年型偏低，平均減少12.5%

圖3 研究區1961?2015年夏玉米生長季氣候年型出現頻次的空間分布

圖4 1961?2015年華北平原55個站點不同氣候年型夏玉米潛在產量箱式圖

以上研究表明，降水是限制華北平原夏玉米氣候潛在產量的主要因子，對此，進一步分析不同年型下夏玉米生長季的水分虧缺情況。根據不同站點逐年夏玉米生長季降水量（P）和需水量（ET）計算不同年型下的濕潤指數（P/ET），如圖5所示。正常年型下濕潤指數平均為1.1±0.2，表明研究區夏玉米生長季降水量略大于需水量，自然降水基本能夠滿足夏玉米生長需求；多雨年型、冷濕年型和暖濕年型夏玉米生長季降水充沛，超過需水量的50%以上；少雨年型、冷干型和暖干年型降水量分別占需水量的77.3%、89.5%和68.9%，降水不足成為限制這三種年型夏玉米氣候潛在產量高低的主要因子。寡照年型下濕潤指數平均為1.4±0.3，夏玉米生長季降水量大于需水量，因此，該種年型下氣候潛在產量降低主要是輻射資源和熱量資源導致的。

圖5 1961?2015年華北平原不同氣候年型夏玉米生長季濕潤指數分析

1961?2015年各站點不同氣候年型下（不包括冷干年型、低溫年型、暖濕年型和高溫年型）的夏玉米氣候潛在產量較正常年型下潛在產量的變化率，其空間分布見圖6。由圖可見，華北平原絕大部分區域少雨年型、暖干年型和寡照年型下的夏玉米氣候潛在產量變化率為負值，其中研究區中西部地區（包括山東西部、河北中部和南部、河南中北部等地區）少雨年型和暖干年型對潛在產量影響最大，減產率分別大于20%和30%（圖6a和6c）；相對的，寡照年型主要影響華北平原北部和東南部地區，潛在產量減少率大于15%，對西南部和東部地區影響較少（圖6d）。多雨年型和冷濕年型下氣候潛在產量變化率的變幅較大，不同地區間存在明顯的差異。其中多雨年型下研究區中西部地區潛在產量增加了5%以上，東部地區則有一定程度的減產（圖6b）。冷濕年型下華北平原北部、東部和西南部地區氣候潛在產量減少，變化率為正值的區域主要分布在研究區中西部地區（圖6e）。

2.3 氣候變化對華北平原夏玉米生長季氣候年型及產量的影響

將1961?2015年劃分為1961?1990年（P1）和1991?2015年（P2）2個時段，計算每個時段內華北平原夏玉米生長季不同氣候年型發生的次數，由于兩個時段的時間序列長度不同，二者的對比分析以頻率表示，結果見圖7。由圖可知，P1時段與P2時段的少雨年型和冷年（低溫年型、冷干年型和冷濕年型）發生頻率無顯著性差異。與P1時段相比，P2時段的正常年型和多雨年型的發生頻率顯著減少（P<0.05）；暖年（暖干年型、暖濕年型和高溫年型）和寡照年型則顯著增加（P<0.05），其中暖干年型和寡照年型發生頻率變化幅度最大，分別增加了0.96次·10a?1和2.92次·10a?1，表明氣候變暖導致的光溫水資源的變化對研究區夏玉米生長季的氣候年型變化有著重要影響。

圖6 華北平原不同氣候年型下夏玉米氣候潛在產量較正常年型變化率（%）的空間分布（1961?2015年）

研究區夏玉米生長季的氣候年型變化影響了兩個時段夏玉米氣候潛在產量。圖8a顯示了華北平原1961?2015年夏玉米氣候潛在產量的趨勢變化。由圖可知，近55a來夏玉米氣候潛在產量呈波動下降趨勢，與P1時段相比，P2時段的氣候潛在產量約減少5%。但華北平原玉米實際單位面積產量呈顯著增加趨勢（P<0.05），京津地區、河北、山東和河南等省市的玉米實際單位面積產量也均呈類似的變化趨勢（圖4b1、圖4b2），其中山東省玉米實際單產增加速率達1103.5kg·hm?2。表明可以通過改良品種、合理灌溉、增施肥料等農藝措施和技術手段提高不利氣候年型的產量，與氣候潛在產量相比，區域夏玉米實際產量仍有極大上升空間。

圖7 不同時段研究區夏玉米生長季氣候年型分析

注：短線為誤差線，*表示處理間在0.05水平上差異顯著。

Note: The short vertical line represents the error,*indicates P<0.05.

圖8 1961?2015年華北平原及各省市玉米單位面積產量年際變化分析

3 結論與討論

在全球氣候變化背景下，華北平原農業氣候資源（包括熱量資源、輻射資源和水分資源）也發生了相應變化，這些變化對該區域的氣候年型以及糧食生產將產生重大影響。大量觀測數據已經表明華北平原經歷了明顯的變暖過程[15]，特別是20世紀80年代中期以后氣溫升高趨勢更顯著[28]，夏玉米生長季熱量資源也更加豐富。與P1時段（1961?1990年）相比，90年代以后暖年（暖干年型、暖濕年型和高溫年型）呈顯著增加的趨勢。氣候“變暗”是研究區另一個重要的變化特征，孟林等[19]研究指出，華北平原夏玉米生長季太陽輻射呈顯著下降趨勢，對夏玉米生產產生了消極影響。相應地，本研究結果表明，氣候“變暗”使華北平原90年代以后寡照年型的發生頻率顯著增加，其中寡照多雨年型占多數。就降水資源而言，近50a來華北地區春季降水呈現小幅下降趨勢，夏季降水量則無明顯變化[29]，本研究亦表明，少雨年型在兩個時段內發生頻率沒有顯著性差異，但多雨年型發生頻率顯著減少。

作物生長發育與熱量資源、輻射資源和水分資源有著密切關系[2]，不同氣候年型由于其氣候資源的組合差異，影響了夏玉米的生產潛力。本研究表明，造成華北平原夏玉米氣候潛在產量波動的最主要影響因子為降水，與正常年型相比，降水偏少的年型（少雨年型、暖干年型和冷干年型）氣候潛在產量減產率大于15%，其中暖干年型潛在產量減幅達到24.5%。其次為光照影響，寡照年型下夏玉米氣候潛在產量減少10%以上。分析不同年型下夏玉米生長季水分虧缺情況發現，正常年型下生長季降水量基本能夠滿足夏玉米生長需求，莫興國等[30]也有類似的研究結果。降水偏少的年型降水量占需水量的68.9%～89.5%，降水不足成為限制降水偏少年型夏玉米氣候潛在產量高低的主要原因。寡照年型下夏玉米生長季降水量大于需水量，因此，其氣候潛在產量降低主要是輻射資源和熱量資源減少導致的，楊鵬宇等[31]綜合熱量和輻射資源研究發現，華北平原夏玉米潛在產量呈顯著下降趨勢，表明華北平原輻射資源減少對光溫生產潛力的負作用大于熱量資源增加帶來的正作用。需要指出的是，統計數據表明目前研究區夏玉米實際產量水平較低，近15a（2001?2015年）華北平原夏玉米單位面積產量為5.3t·hm?2，不足氣候潛在產量的35%，光能利用率僅（1.06±0.11）%，而夏玉米高產記錄已達20.03t·hm?2（2014年，山東萊州）[32]，光能利用率超過4.0%。因此，區域夏玉米實際產量仍有極大的上升空間，不利的氣候年型可以通過改良品種、合理灌溉、增施肥料等農藝措施和技術手段提高光能利用率和單產。

當然，實際生產中氣候年型對華北地區夏玉米產量的影響更為復雜，比如暖年可能發生高溫熱害；冷年可能伴隨陰雨寡照等災害；多雨年可能發生澇漬害；不同年型下病蟲害率以及危害范圍有所差異等，本研究在分析氣候年型對夏玉米氣候潛在產量的影響時并未考慮。因此，未來研究可以綜合不同年型下極端氣候事件以及農藝措施、病蟲害的影響等進行更深入的探討，明確不同氣候年型下的實際產量變化，同時與環流指數結合起來進行年型預測，為華北地區制定夏玉米適應氣候變化的對策提供科學依據，實現夏玉米優產穩產。

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Analysis of Annual Climate Types and Its Impact on Summer Maize in the North China Plain over the Period 1961?2015

MA Xue-qing1,2, HU Qi1,2, PAN Xue-biao1,2, WANG Jing1,2, HU Li-ting1,2, LI E1,2, HUANG Bin-xiang1,2, HE Qi-jin1,2

(1. College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2. Scientific and Observing Experimental Station of Agro-Environment, Ministry of Agriculture, Hohhot 011700）

Based on the 1961?2015 ground surface data from 55 meteorological stations in the summer maize plating area of the North China Plain, annual climate types and its impact on potential summer maize yield were analyzed. Ten annual climate types were determined by calculating the abnormality of mean temperature, precipitation and solar radiation in summer maize growing season. In the past 55 years, the drought year showed the greatest frequencies with the average value of 15.8, followed by the rainy year and the cloudy year, and the least frequencies were the warm and rainy year, as well as the high temperature year. The drought year and the wet year both most occurred in the middle east of Hebei and the middle east of Shandong, and the warm and dry year was mainly found in the northern North China Plain. The cloudy year showed least variations among different regions. Both the normal year and the rainy year showed significant decreasing trends, while significant increasing trends were found for the frequencies of the warm and dry year, the warm and wet year, the high temperature year, and the cloudy year (P<0.05）. Precipitation and solar radiation are the main limiting factors for the potential yield of summer maize in the North China Plain. Compared with the normal year, the potential maize yield in the less rainy year (including the drought year, the warm and dry year and the cold and dry year） reduced by more than 15%, and the warm and dry year type had the greatest influence on the potential yield. The cloudy year showed 12.5% lower potential maize yield than the normal year, and significant differences were found among regions.

North China Plain; Annual climate type; Summer maize; Potential yield

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.02.001

馬雪晴,胡琦,潘學標,等.1961?2015年華北平原夏玉米生長季氣候年型及其影響分析[J].中國農業氣象,2019,40(2):65?75

2018?08?20

。E-mail：huq@cau.edu.cn

國家重點研發計劃項目（2017YFD0300304；2017YFD0300404；2016YFD0300106）；國家自然科學基金項目（41271053）

馬雪晴（1995?）,女,碩士生，研究方向為氣候變化、農業資源利用。E-mail：maxueqingmxq@hotmail.com