安徽省大氣污染物濃度的周循環(huán)特征評(píng)估

賀冉冉 單磊 田磊 周開勝 朱蘭保

摘要 大氣質(zhì)量的周循環(huán)特征反映了人類周期性的活動(dòng)規(guī)律對(duì)大氣環(huán)境的影響。基于安徽省16個(gè)城市PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2和O3這6種污染物的監(jiān)測(cè)結(jié)果，對(duì)安徽省大氣污染的周循環(huán)特征進(jìn)行了評(píng)估。首先基于原始逐小時(shí)污染物濃度時(shí)間序列在日和周窗口時(shí)間寬度上的滑動(dòng)平均序列，定義了周循環(huán)距平百分率序列的計(jì)算方法，排除了日循環(huán)和長(zhǎng)期低頻變化的影響。以此為基礎(chǔ)，基于合成分析以及貝葉斯統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)這6種大氣污染物中，PM2.5、PM10、CO和NO2有著較為明顯的周循環(huán)變化特征，其周循環(huán)距平百分率有著較大的變幅;而O3的周循環(huán)特征相對(duì)不明顯。主成分分析獲得的周循環(huán)，第1模態(tài)發(fā)現(xiàn)除O3以外的其他5種污染物的周循環(huán)有著同樣的演進(jìn)模式，即從周三開始持續(xù)到周五的累積和周六之后的衰減;O3的周循環(huán)峰值與谷值與其他污染物存在著大于12 h的滯后，反映了在周循環(huán)尺度上O3距平變化對(duì)其光化學(xué)反應(yīng)前體距平變化的滯后響應(yīng)特征。

關(guān)鍵詞大氣污染;周循環(huán);貝葉斯統(tǒng)計(jì);主成分分析

大氣污染程度受到多種因素的影響，例如污染物排放水平、氣候變化等，這些因素導(dǎo)致了大氣污染水平有不同時(shí)間尺度的變化，包括季節(jié)循環(huán)以及日循環(huán)等（王海鵬等，2011;張紅等，2014;王冠嵐等，2016）。除了上述時(shí)間尺度上的變化特征，大氣污染的周循環(huán)也得到了許多研究者的重視。許多研究者用“周末效應(yīng)”一詞來描述大氣質(zhì)量的周變化特征。“周末效應(yīng)”這個(gè)詞最早用來描述O3及其光化學(xué)反應(yīng)前體濃度在工作日和周末之間的差別（Cleveland et al.，1974;Karandinos et al.，2006;Baidar et al.，2015）。石玉珍等（2009）發(fā)現(xiàn)NOx和CO的周末濃度比工作日濃度要低，而O3的周末濃度比工作日濃度要高。唐文苑等（2009）也發(fā)現(xiàn)周末O3的濃度相對(duì)工作日較高。關(guān)于其他大氣污染物，尤其是氣溶膠濃度的周循環(huán)特征目前也已經(jīng)有許多研究，并且大部分研究集中在中國一線城市（雷瑜等，2015;李建東等，2015）。需要注意的是，關(guān)于周末效應(yīng)的研究的結(jié)果在不同城市并不一致。李建東等（2015）指出，中國不同城市的周循環(huán)特征是不同的，有些城市周末污染水平相對(duì)于工作日偏高，而有些城市偏低。

盡管周末效應(yīng)已經(jīng)有許多研究，但是以往研究的方法仍然存在著一定程度的不足。其一，以往研究大都使用周末濃度相對(duì)于工作日濃度的偏差來量化周末效應(yīng)的大小（章志芹等，2007），而在周循環(huán)尺度上污染物的積累和衰減特征必然蘊(yùn)含著更為豐富的信息。其二，以往研究沒有很好地將大氣質(zhì)量時(shí)間序列中的周循環(huán)過程與其他尺度上的變化（季節(jié)變化、低頻變化）分離開來，導(dǎo)致研究結(jié)果的不嚴(yán)格。考慮到上述問題，本文基于安徽省環(huán)保廳公布的安徽省16個(gè)地級(jí)市國控監(jiān)測(cè)點(diǎn)的大氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，分析安徽省大氣污染水平的周循環(huán)特征。

本文首先基于逐小時(shí)的污染物濃度序列，采用時(shí)間序列滑動(dòng)平均濾波技術(shù)，定義了周循環(huán)距平百分率時(shí)間序列;在周循環(huán)距平百分率的基礎(chǔ)上進(jìn)行合成分析，獲得周平均過程線。此外，本文使用了基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法來對(duì)大氣質(zhì)量的周循環(huán)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，并使用主成分分析來獲得周循環(huán)主模態(tài)，以期對(duì)安徽省大氣質(zhì)量周循環(huán)特征的特征給出更嚴(yán)格的結(jié)論。

1 資料與方法

1.1 資料來源

使用的數(shù)據(jù)來自于安徽省環(huán)保廳提供的如下16個(gè)城市的逐小時(shí)數(shù)據(jù)，即合肥、蕪湖、蚌埠、淮南、馬鞍山、淮北、銅陵、安慶、黃山、宿州、六安、亳州、池州、宣城、滁州、阜陽。時(shí)間從2015年1月—2019年3月，監(jiān)測(cè)指標(biāo)是PM10、PM2.5、CO、NO2、SO2和O3共6種污染物。在計(jì)算安徽省平均濃度時(shí)，首先用站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算出每個(gè)城市的平均數(shù)據(jù)，然后對(duì)16個(gè)城市的大氣污染物濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均，獲得了安徽省逐小時(shí)區(qū)域平均大氣污染物濃度序列。在2.1—2.3節(jié)的分析中使用的是安徽省平均大氣污染物濃度序列，在2.4節(jié)中使用了每個(gè)城市的平均污染物濃度序列。

1.2 周循環(huán)距平百分率和周平均過程線的定義

基于逐小時(shí)的某種大氣污染物濃度時(shí)間序列Xt，本文用如下方法來定義周循環(huán)距平百分率序列（記為Dt，其中下標(biāo)t代表時(shí)間，其間隔為h，下同）：

1）使用窗口寬度為24 h的滑動(dòng)平均法來計(jì)算滑動(dòng)平均序列Yt。具體來說，對(duì)于某個(gè)特定時(shí)間t，定義Yt為以時(shí)間t為中心的寬度為24 h的窗口（即從Xt-11到Xt+12）的平均值。這樣獲得的Yt就被濾除了日循環(huán)分量。

2）與第一步類似，對(duì)序列Xt使用窗口寬度為24×7=168 h的滑動(dòng)平均法來獲得時(shí)間序列Zt，這樣Zt就被濾除了周循環(huán)分量。以上兩步的結(jié)果實(shí)例可以參考圖1。

3）考慮到Zt不包含周循環(huán)分量，則周循環(huán)分量就被包含在了Yt-Zt中;并且由于Yt中沒有日循環(huán)分量，則Yt-Zt中也不包含日循環(huán)分量。所以用式（1）計(jì)算周循環(huán)距平百分率序列Dt：

Dt=Yt-ZtZt×100% 。（1）

4）基于周循環(huán)距平百分率序列Dt，如果將每周的周循環(huán)距平百分率曲線看作一個(gè)過程曲線，則可以進(jìn)一步計(jì)算周循環(huán)距平百分率過程在整個(gè)研究時(shí)間段的多周平均過程，我們將這個(gè)平均過程線稱作周平均過程線h，其中h是周內(nèi)小時(shí)數(shù)，取值范圍是0（周一00時(shí)）到167（周日23時(shí)）。

從上述的計(jì)算程序可以看出，Dt就是以時(shí)間t為中心的日窗口濃度平均值相對(duì)于其對(duì)應(yīng)周窗口平均值的偏離百分比。如果將Dt序列中對(duì)應(yīng)于周內(nèi)某個(gè)特定小時(shí)h的數(shù)據(jù)抽取出來，就形成了一個(gè)隨機(jī)樣本。這個(gè)隨機(jī)樣本的均值h就表征了周內(nèi)這個(gè)特定小時(shí)h對(duì)應(yīng)的周內(nèi)循環(huán)位相。

1.4 基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)的周內(nèi)日均值的后驗(yàn)概率估計(jì)

與頻率學(xué)派將分布參數(shù)看作是未知的但是確定的值不同，貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的特點(diǎn)是將分布參數(shù)看成是隨機(jī)變量，所以可以用概率分布函數(shù)對(duì)其進(jìn)行建模。馬爾科夫鏈蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法可以從參數(shù)的后驗(yàn)分布中抽取隨機(jī)樣本來逼近后驗(yàn)分布，避免了用解析法計(jì)算參數(shù)后驗(yàn)分布的困難。本文使用的貝葉斯方法基于Kruschke（2013）的方法。具體步驟如下：

1）選取需要分析的周內(nèi)日期（例如周三），將研究時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)應(yīng)周內(nèi)日期的周循環(huán)距平百分率抽取出來作為待分析樣本集S。

2）對(duì)樣本集S取其分布為t分布，用三個(gè)參數(shù)來描述，即μ（均值）、σ（標(biāo)準(zhǔn)差）和ν（自由度）。使用t分布的目的是其可以描述樣本分布的厚尾特征。這里使用t分布與t檢驗(yàn)沒有關(guān)系。

3）設(shè)置三參數(shù)的先驗(yàn)概率分布。設(shè)置μ的先驗(yàn)概率分布函數(shù)為正態(tài)分布，其均值為樣本集S的均值，而標(biāo)準(zhǔn)差為樣本S標(biāo)準(zhǔn)差的5倍;設(shè)置σ的分布為均勻分布，其最小值L為樣本集標(biāo)準(zhǔn)差，最大值為樣本標(biāo)準(zhǔn)差的5倍;設(shè)置ν的分布為Γ分布，其均值為30，標(biāo)準(zhǔn)差為30。上述參數(shù)的先驗(yàn)分布沒有明顯的傾向性。

4）根據(jù)貝葉斯公式，參數(shù)的后驗(yàn)概率分布可以用下式求得：

P（μ，σ，ν|D）=P（D|μ，σ，ν）×P（μ，σ，ν）/P（D）。

5）通過MCMC方法從分布P（μ，σ，ν|D）抽取MCMC隨機(jī)樣本。

6）由于關(guān)注的是均值μ信息，所以根據(jù)MCMC隨機(jī)樣本計(jì)算μ的后驗(yàn)概率分布的密度函數(shù)。μ的后驗(yàn)概率分布提供了我們對(duì)周內(nèi)對(duì)應(yīng)日期的周循環(huán)距平百分率均值參數(shù)μ的推斷。

2 結(jié)果分析

2.1 周循環(huán)距平百分率的合成分析

圖2給出了安徽省6種大氣污染物的周平均過程線（即周循環(huán)距平百分率的合成曲線）。從圖2a可以看出，PM2.5、PM10和CO的周平均過程線有著十分一致的特征。對(duì)于春季和秋季來說，周三或者周四達(dá)到一周的最低點(diǎn)，之后開始一個(gè)累積的過程并在周日開始衰減。對(duì)于冬季來說，衰減的時(shí)間推遲到了周一之后。夏季與其他三個(gè)季節(jié)都不同，即沒有體現(xiàn)出明顯的周循環(huán)特征。其原因推測(cè)是夏季空氣的擴(kuò)散能力好，雨水充沛導(dǎo)致大氣凈化速率快，所以沒有產(chǎn)生明顯的周內(nèi)累積和衰減過程。從圖2b可見，NO2、SO2和O3這3種污染物的周循環(huán)變幅相而言都偏小，其中周循環(huán)特征較為明顯的是NO2。與PM2.5、PM10和CO相同，NO2在非夏季也存在著從周三到周六的積累過程。相對(duì)而言，SO2僅在秋冬有著明顯的周循環(huán)特征，而O3在四個(gè)季節(jié)中則看不出明顯一致的周循環(huán)特征。從上述分析可知，如果按照以往文獻(xiàn)中對(duì)周六和周日取平均作為周末的平均值，則可能會(huì)忽略周六和周日在周循環(huán)中可能所處的位相的不同，即在一些情況下，周六處于上升期，而周日處于下降期。

2.2 周循環(huán)距平百分率的主模態(tài)

為了更全面地探討在周循環(huán)距平百分率序列中蘊(yùn)含的周循環(huán)特征，用主成分分析來提取出周循環(huán)距平百分率中的主模態(tài)。具體方法如下，將6種污染物的周循環(huán)距平百分率序列排列成n×p大小的矩陣M，其中n為周的數(shù)量，p=168×6為變量數(shù)（即6種污染物在周內(nèi)168個(gè)小時(shí)的數(shù)值）;矩陣M的每行對(duì)應(yīng)于一個(gè)周次的觀測(cè)，而每列對(duì)應(yīng)一個(gè)變量（即將某種污染物周內(nèi)某特定小時(shí)的觀測(cè)看作1個(gè)變量）。對(duì)矩陣M進(jìn)行主成分分析，即可以獲得6個(gè)變量周內(nèi)循環(huán)的主模態(tài)。這種處理方法不光考慮到了某一種污染物在周內(nèi)不同時(shí)刻之間的相關(guān)性，還考慮到了不同污染物種類之間的相關(guān)性，這樣我們獲得的主模態(tài)就反映了不同污染物在周內(nèi)并行的演化規(guī)律。關(guān)于多變量的主成分分析的原理，可以參考Wilks（2011）。

圖3給出了主成分分析獲得的第1個(gè)主模態(tài)，它可以解釋周循環(huán)距平百分率中27%的方差。從圖3可見，周循環(huán)第1模態(tài)體現(xiàn)出了明顯的周循環(huán)特征，即在周三達(dá)到谷值，并在周六達(dá)到峰值并開始衰減的特征。對(duì)于除O3之外的其他5中污染物來說，其循環(huán)位相基本相同，但是變幅存在明顯差別（依PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2和O3的順序變幅逐漸減少）。O3循環(huán)的位相明顯滯后于其他污染物的位相，無論是峰值還是谷值都滯后于其他污染物（約12 h以上）。這說明了O3作為二次污染物，在周循環(huán)尺度上其濃度的累積和衰減滯后于其光化學(xué)反應(yīng)前體的變化。O3的周循環(huán)變幅較小的原因推測(cè)是，O3同時(shí)受到與擴(kuò)散有關(guān)的氣象因子的影響（例如風(fēng)場(chǎng)）和與光化學(xué)反應(yīng)有關(guān)的氣象因子的影響（例如太陽輻射強(qiáng)度）（劉建等，2017），且O3存在著與其前體之間的復(fù)雜的非線性響應(yīng)（朱彬等，2006;張敏等，2009），這影響了在觀測(cè)數(shù)據(jù)中體現(xiàn)的O3與其他污染物協(xié)同變化的緊密程度。

2.3 貝葉斯檢驗(yàn)

基于MCMC方法，獲得了周內(nèi)每日的距平百分率分布參數(shù)μ的后驗(yàn)概率分布。由于95%最高密度區(qū)間（Highest Density Interval，HDI）基本體現(xiàn)了后驗(yàn)分布的大部分信息，所以在圖4中，只給出了不同變量μ的數(shù)學(xué)期望的HDI的周循環(huán)情況。考慮到計(jì)算量的限制，在圖4中只給出了日均值對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

如果以0距平位于HDI之外為標(biāo)準(zhǔn)來推翻原假設(shè)（即距平百分率μ=0），則圖4顯示在許多情況下可以推翻原假設(shè)。其中周循環(huán)證據(jù)表現(xiàn)最明顯的是PM2.5、PM10和CO這三個(gè)變量。在秋季和冬季的周三或者周四，以上三者的HDI均位于0水平之下。對(duì)比之下，O3的周循環(huán)證據(jù)較弱。但是對(duì)于冬季的O3來說，其周末的距平百分率確實(shí)是顯著小于0的。對(duì)比四個(gè)季節(jié)的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，非夏季的周循環(huán)特征的證據(jù)是強(qiáng)于夏季的，這也與2.1節(jié)和2.2節(jié)的結(jié)果相一致。

2.4 基于城市和站點(diǎn)的周循環(huán)特征分析

為了看清不同城市的周循環(huán)特征，圖5中給出了不同城市的周平均過程線。從圖5可以看出，PM2.5、PM10、CO和NO2在不同城市之間表現(xiàn)出了較好的一致性，都體現(xiàn)出了前文中所述的全省平均過程的特征。黃山市的周平均過程線與其他城市有著明顯的不同。從圖5可見，對(duì)于PM2.5、PM10和CO來說，黃山市的周平均過程線的變幅均明顯小于其他大部分城市，并且CO和O3的周循環(huán)特征與其他城市有著較大的不同。考慮到黃山市是旅游型城市，上述結(jié)果反映了城市生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)類型對(duì)大氣污染物周循環(huán)強(qiáng)度和其他特征的影響。

3 討論

如果對(duì)比以往關(guān)于大氣污染周末效應(yīng)的文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)周末效應(yīng)的符號(hào)對(duì)于中國不同城市可能是不一致的，即使對(duì)相同城市的不同研究也可能出現(xiàn)不一致的結(jié)果。對(duì)比北京市的4個(gè)研究（石玉珍等，2009;侯靈和姚展予，2012;雷瑜等，2015;王占山等，2015）可以發(fā)現(xiàn)結(jié)果并不一致，石玉珍等（2009）、侯靈等（2012）、雷瑜等（2015）表明周末污染程度低于工作日，王占山等（2015）發(fā)現(xiàn)北京周末的污染程度高于工作日。此外，部分研究的結(jié)果與周末效應(yīng)的經(jīng)典模型（即O3前體物濃度減小而O3濃度增加）也不一致，例如陳鐳等（2017）發(fā)現(xiàn)PM2.5、PM10、NO2和O3的濃度均是在周末低于工作日，而謝雨竹（2015）發(fā)現(xiàn)周末PM2.5、PM10和O3的濃度顯著高于工作日。此外也發(fā)現(xiàn)，某些地區(qū)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)并無顯著的周末效應(yīng)（樊曙先等，2008）。這種不同研究結(jié)果的不一致性可能來自O(shè)3對(duì)其前體物的復(fù)雜響應(yīng)關(guān)系（漏嗣佳等，2010）。但是從統(tǒng)計(jì)推斷視角來看，基于觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷的不確定性也可能是一個(gè)重要原因。筆者初步分析表明，即使對(duì)于周循環(huán)特征較為明顯的春季PM2.5濃度來說，其周平均過程線也只能解釋周循環(huán)距平百分率序列中1.3%的方差;而對(duì)于夏季PM2.5，這個(gè)值降到了0.4%。這說明從觀測(cè)數(shù)據(jù)中推斷周循環(huán)特征必然存在著較大的不確定性。這也可能是不同研究之間有著不一致性的原因之一。

結(jié)合本文的研究結(jié)果至少對(duì)于本文的研究區(qū)域（安徽省）來說，過分強(qiáng)調(diào)周末效應(yīng)是正的還是負(fù)的意義不大，因?yàn)橹芰椭苋毡旧砭涂赡芴幱谖廴疚锢鄯e和衰減的不同階段上。與其研究周末效應(yīng)的符號(hào)，更重要的是研究在周循環(huán)的尺度上污染物積累與衰減的特征。如果對(duì)比本文的研究結(jié)果與以往國內(nèi)外的研究，我們發(fā)現(xiàn)安徽省周末的非臭氧污染物濃度不比工作日低。這個(gè)結(jié)論與經(jīng)典的周末效應(yīng)模型（即周末O3前體物濃度低于工作日，而O3濃度高于工作日）（Atkinson-Palombo et al.，2006;唐文苑等，2009）是不同的。從合成分析的結(jié)果來看，O3濃度的周循環(huán)特征沒有PM2.5、PM10和CO等污染物明確。從對(duì)周循環(huán)距平百分率的主模態(tài)分析可以看出，臭氧的周循環(huán)過程對(duì)其他污染物的周循環(huán)過程存在著一定時(shí)間的滯后。楊雅琴和高會(huì)旺（2008）給出了O3濃度與NOx濃度之間的滯后相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)O3濃度受5～6 h之前NOx濃度的累積的影響，這個(gè)結(jié)果實(shí)際上反映的是日內(nèi)O3出現(xiàn)峰值滯后于NOx峰值的事實(shí)。相比而言，本文發(fā)現(xiàn)的O3距平的滯后特征排除了周尺度以上的低頻變化，也排除了日循環(huán)（即日內(nèi)氣象條件周期性變化）的影響。這個(gè)結(jié)果更合理地反映了在周循環(huán)尺度上，O3距平與其光化學(xué)反應(yīng)前體距平在積累和衰減過程上的時(shí)滯特征。

4 結(jié)論

基于時(shí)間序列濾波技術(shù)，定義了大氣污染物濃度的周循環(huán)距平百分率序列，并以此為基礎(chǔ)分析了安徽省城市大氣質(zhì)量的周循環(huán)效應(yīng)，取得了一些初步的成果：

1）本文提出的周循環(huán)距平百分率排除了原始逐小時(shí)數(shù)據(jù)中的日循環(huán)分量和周以上時(shí)間尺度的變化分量，并保留了周循環(huán)信息，可以作為研究大氣污染物和其他氣象要素周循環(huán)特征的基礎(chǔ)。

2）對(duì)于安徽省城市來說，大氣質(zhì)量的周循環(huán)效應(yīng)是客觀存在的。PM10、PM2.5、CO和NO2這四種污染物的周循環(huán)特征比較明顯。周循環(huán)特征可以總結(jié)為周內(nèi)“積累-衰減”的變化模式。相對(duì)于其他三個(gè)季節(jié)，夏季的周循環(huán)模式證據(jù)較弱。

3）從主成分分析獲得的第1主模態(tài)來說，PM2.5、PM10、CO、NO2和SO2的周循環(huán)位相基本相同（谷值位于周三，峰值位于周六），但是其變幅依次遞減。在周循環(huán)尺度上，O3的峰值和谷值與前述5中污染物存在著明顯的滯后效應(yīng)，反映了在周循環(huán)尺度上O3距平變化對(duì)其光化學(xué)反應(yīng)前體距平變化的滯后響應(yīng)特征。

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Evaluation of Weekly Cycle of Air Pollution in Anhui Province

HE Ranran1，SHAN Lei2，TIAN Lei2，ZHOU Kaisheng1，ZHU Lanbao1

1Experiment Center of Environmental Science，Bengbu University，Bengbu 233030，China;

2Bengbu Bureau of Meteorology，Bengbu 233040，China

The weekly cycle of air quality in a given location reflects the impact of human activity there.In the present study，the characteristic of weekly cycle of air pollution in Anhui Province，China，is assessed based on hourly time series of six air pollutants：PM2.5，PM10，CO，NO2，SO2 and O3.In order to better understand the weekly cycle，a new definition of the weekly cycle departure percentage （WCDP） series is proposed，based on the sliding average series of the original hourly data.Specifically，the WCDP of a given time is the percentage deviation of the average value of the corresponding 24-hour window from the averaged value of the corresponding 168-hour window.The advantage of the WCDP series is that the daily cycle component and low-frequency component are filtered out，while the weekly cycle component is retained.Based on the composite analysis and Bayes statistics analysis performed on the WCDP，it is found that that PM2.5，PM10，CO and NO2 have much stronger weekly cycles，while O3 shows the weakest weekly cycle.Among the four seasons，the weekly cycle in summer is weaker than the other seasons，which results from the superior diffusion capacity in summer.Based on the first principal component，it can be found that all variables except O3 have almost the same cycle pattern，i.e.an accumulative process began on Wednesday，and a decreasing process after Saturday.However，the weekly cycle of O3 has a lag of over 12 hours more than the other five variables，indicating a lag relationship between O3 and its photochemical precursors at the weekly cycle scale.The results of the present paper indicate that it is preferable to explore the weekly cycle process，but not only the weekend/weekday ratio;in addition，the WCDP defined in this study is a useful tool for exploring the weekly cycle of air pollution or other meteorological variables.

air pollution;weekly cycle;Bayes statistics;principal component analysis

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20190130001

（責(zé)任編輯：袁東敏）