數(shù)字孿生技術(shù)在林業(yè)工程調(diào)查和規(guī)劃設(shè)計(jì)中的探索及實(shí)現(xiàn)路徑

摘要：數(shù)字孿生技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力，正在深刻改變傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)作模式，調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)長(zhǎng)期依賴人工經(jīng)驗(yàn)和靜態(tài)數(shù)據(jù)，面臨效率低、精度不足和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性差等挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生通過(guò)構(gòu)建物理林區(qū)的虛擬鏡像，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互與動(dòng)態(tài)仿真，為森林資源管理提供了全新的技術(shù)路徑，本文主要探討數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用在林業(yè)工程調(diào)查和規(guī)劃設(shè)計(jì)中的主要措施。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生技術(shù)；林業(yè)工程；規(guī)劃設(shè)計(jì)

林業(yè)工程調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)是森林資源可持續(xù)利用的基礎(chǔ)，但傳統(tǒng)方法受限于數(shù)據(jù)采集手段單一、模型更新滯后和跨學(xué)科協(xié)同不足等問(wèn)題，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的森林生態(tài)系統(tǒng)。隨著遙感、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，林業(yè)信息化水平顯著提升，但仍缺乏全域化、實(shí)時(shí)化的動(dòng)態(tài)管理工具，數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)集成多源數(shù)據(jù)、構(gòu)建高保真模型并實(shí)現(xiàn)虛實(shí)聯(lián)動(dòng)，為解決上述問(wèn)題提供了突破口。國(guó)內(nèi)外已在智能制造、智慧城市等領(lǐng)域驗(yàn)證了其有效性，但在林業(yè)工程中的應(yīng)用尚處于起步階段，亟需結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)探索適配的理論框架與技術(shù)方案。

1 數(shù)字孿生技術(shù)驅(qū)動(dòng)林業(yè)工程調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)的必要性研究

1.1 應(yīng)對(duì)森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的時(shí)效性與精確性需求

數(shù)字孿生技術(shù)驅(qū)動(dòng)林業(yè)工程調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)的必要性，首先體現(xiàn)在其能夠有效應(yīng)對(duì)森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)時(shí)效性與精確性的迫切需求。傳統(tǒng)森林資源調(diào)查方法依賴人工勘測(cè)或遙感影像解譯，存在數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)（通常數(shù)月甚至數(shù)年）、人力成本高、精度受限（誤差可達(dá)10%～20%）等問(wèn)題，難以滿足森林生態(tài)系統(tǒng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的要求。而數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)集成多源傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備和5G高速傳輸，構(gòu)建森林三維虛擬映射模型，可實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)空間分辨率的數(shù)據(jù)采集與分鐘級(jí)更新，使蓄積量測(cè)算誤差控制在3%以內(nèi)，顯著提升了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。同時(shí)，該技術(shù)通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能分析NDVI等植被指數(shù)變化，能夠精準(zhǔn)捕捉森林生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)、病蟲(chóng)害侵襲或火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等異常情況，為林業(yè)工程規(guī)劃設(shè)計(jì)提供高精度、高時(shí)效的本底數(shù)據(jù)支撐，從而確保森林經(jīng)營(yíng)方案的科學(xué)性與適應(yīng)性，滿足碳中和目標(biāo)下對(duì)森林碳匯精準(zhǔn)計(jì)量的嚴(yán)格要求。

1.2 解決傳統(tǒng)森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)導(dǎo)致的規(guī)劃滯后問(wèn)題

數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)于解決傳統(tǒng)森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)導(dǎo)致的規(guī)劃滯后問(wèn)題具有顯著必要性，傳統(tǒng)森林資源調(diào)查通常采用5—10年的固定周期進(jìn)行森林資源普查，導(dǎo)致數(shù)據(jù)時(shí)效性嚴(yán)重不足，難以反映森林資源的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。在間隔期內(nèi)森林蓄積量年均變化率可達(dá)3.5%～5.8%，林分結(jié)構(gòu)可能發(fā)生顯著改變，而傳統(tǒng)調(diào)查方法無(wú)法捕捉這些細(xì)微但關(guān)鍵的演變過(guò)程。數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的虛擬森林模型，整合星載合成孔徑雷達(dá)SAR數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量成果和地面移動(dòng)激光掃描點(diǎn)云等多源數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)季度級(jí)甚至月度級(jí)的森林參數(shù)更新?；跀?shù)字孿生的林分郁閉度監(jiān)測(cè)誤差僅為0.03～0.05，較傳統(tǒng)調(diào)查方法顯著提升精度；在樹(shù)種組成識(shí)別方面，深度學(xué)習(xí)輔助的數(shù)字孿生模型對(duì)主要樹(shù)種的分類準(zhǔn)確率高，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)目視判讀的75%～80%水平。在速生豐產(chǎn)林等經(jīng)營(yíng)強(qiáng)度較高的區(qū)域，數(shù)字孿生技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)跟蹤單木生長(zhǎng)量變化，對(duì)胸徑年增長(zhǎng)量的監(jiān)測(cè)精度達(dá)到±0.15 cm，為精準(zhǔn)確定最佳采伐期提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.3 滿足森林資源管理三維空間產(chǎn)權(quán)界定需求

數(shù)字孿生借助融合高分辨率遙感影像、激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與多光譜信息，可構(gòu)建厘米級(jí)精度的林分三維實(shí)景模型，實(shí)現(xiàn)林權(quán)邊界、立木空間分布與林下資源的三維可視化確權(quán)。技術(shù)能有效量化林冠投影面積、樹(shù)木胸徑空間坐標(biāo)、林分垂直郁閉度等關(guān)鍵產(chǎn)權(quán)參數(shù)，解決傳統(tǒng)流轉(zhuǎn)中因空間重疊權(quán)屬引發(fā)的糾紛問(wèn)題，利用集成北斗高精度定位與慣性測(cè)量單元，數(shù)字孿生系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)林木生長(zhǎng)空間拓?fù)潢P(guān)系，建立包含高程梯度、坡向因子、林層結(jié)構(gòu)的立體產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)庫(kù)，滿足森林碳匯交易中空間碳儲(chǔ)量核算的產(chǎn)權(quán)追溯需求。其毫米波雷達(dá)與多視角攝影測(cè)量技術(shù)組合，能精確識(shí)別單木三維點(diǎn)云特征，提取樹(shù)高、冠幅、枝下高等

12項(xiàng)形態(tài)學(xué)指標(biāo)，為異齡林、混交林的立體產(chǎn)權(quán)分割提供量化依據(jù)。這種基于數(shù)字孿生的三維產(chǎn)權(quán)界定模式，顯著提升了林地資產(chǎn)的空間確權(quán)效率，使林權(quán)流轉(zhuǎn)評(píng)估精度從傳統(tǒng)的平面誤差3 m提升至立體誤差5 cm，為現(xiàn)代化林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

2 數(shù)字孿生技術(shù)在林業(yè)工程中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題破解

2.1 多源異構(gòu)林業(yè)數(shù)據(jù)融合與語(yǔ)義化建模技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用依賴于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合與語(yǔ)義化建模，以構(gòu)建高保真度的虛擬森林環(huán)境。林業(yè)數(shù)據(jù)具有顯著的時(shí)空異質(zhì)性，涵蓋遙感影像、激光雷達(dá)點(diǎn)云（LiDAR）、無(wú)人機(jī)傾斜攝影（UAV）、地面調(diào)查數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在分辨率、采集頻率、坐標(biāo)系和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上存在顯著差異，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以實(shí)現(xiàn)高效融合。需要采用基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊方法，如特征級(jí)融合（Feature-level Fusion）和決策級(jí)融合（Decision-level Fusion），并結(jié)合知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）技術(shù)實(shí)現(xiàn)林業(yè)實(shí)體的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，從而建立可計(jì)算、可推理的數(shù)字孿生模型（詳見(jiàn)表1）。

數(shù)字孿生技術(shù)的核心挑戰(zhàn)在于如何實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性融合，并賦予其可計(jì)算的語(yǔ)義信息，例如激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可精確提取單木高度和冠幅，但缺乏樹(shù)種信息，需結(jié)合多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，而地面調(diào)查數(shù)據(jù)雖精度高，但覆蓋范圍有限，需通過(guò)遙感數(shù)據(jù)外推。

2.2 林分生長(zhǎng)模型與環(huán)境因子耦合的時(shí)空預(yù)測(cè)方法

數(shù)字孿生技術(shù)在林業(yè)工程中應(yīng)用的核心挑戰(zhàn)，是如何實(shí)現(xiàn)林分生長(zhǎng)模型與環(huán)境因子的高精度耦合時(shí)空預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)林分生長(zhǎng)模型多基于靜態(tài)經(jīng)驗(yàn)公式，難以動(dòng)態(tài)響應(yīng)氣候、土壤、水文等環(huán)境因子的時(shí)空異質(zhì)性。為解決這一問(wèn)題，需構(gòu)建多尺度數(shù)據(jù)同化框架，通過(guò)遙感、物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)和無(wú)人機(jī)LiDAR等多源數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)冠層結(jié)構(gòu)、生物量等林分參數(shù)與溫度、降水、CO2濃度等環(huán)境因子的時(shí)空匹配。關(guān)鍵突破點(diǎn)在于開(kāi)發(fā)具有物理機(jī)制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如將長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與過(guò)程模型耦合，利用注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)加權(quán)不同環(huán)境因子的貢獻(xiàn)率[1]。時(shí)空預(yù)測(cè)的另一個(gè)技術(shù)瓶頸在于如何解決生態(tài)系統(tǒng)演替的非線性與人類干預(yù)的協(xié)同影響，利用數(shù)字孿生構(gòu)建“林分—環(huán)境”動(dòng)態(tài)反饋系統(tǒng)，需引入時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）處理林分斑塊間的空間關(guān)聯(lián)性，結(jié)合貝葉斯結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型量化間伐、施肥等經(jīng)營(yíng)措施對(duì)生長(zhǎng)—環(huán)境耦合關(guān)系的干擾強(qiáng)度。

2.3 森林火險(xiǎn)蔓延模擬與病蟲(chóng)害傳播路徑

數(shù)字孿生技術(shù)在森林火險(xiǎn)蔓延模擬中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于如何整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并構(gòu)建高精度的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，傳統(tǒng)火險(xiǎn)模型依賴靜態(tài)環(huán)境參數(shù)，難以實(shí)時(shí)反映風(fēng)速、溫濕度、植被含水率等動(dòng)態(tài)因子的影響?，F(xiàn)代數(shù)字孿生系統(tǒng)通過(guò)融合衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)熱紅外成像和地面物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維可燃物分布模型，并采用計(jì)算流體力學(xué)（CFD）模擬火勢(shì)在復(fù)雜地形中的蔓延趨勢(shì)。數(shù)字孿生技術(shù)需解決寄主—病原體—環(huán)境互作的復(fù)雜動(dòng)態(tài)建模問(wèn)題，傳統(tǒng)擴(kuò)散模型難以準(zhǔn)確刻畫(huà)蟲(chóng)害在森林景觀中的跳躍式傳播特征，現(xiàn)代方法結(jié)合高光譜遙感識(shí)別受害木分布，利用Agent-BasedmLodeling（ABM）模擬松材線蟲(chóng)等病蟲(chóng)害的傳播路徑，并整合氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，例如基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲(chóng)害擴(kuò)散模型可分析林分連通性對(duì)傳播速度的影響，在松毛蟲(chóng)災(zāi)害預(yù)測(cè)中，其空間誤差較傳統(tǒng)模型大幅降低[2]。

3 數(shù)字孿生技術(shù)在林業(yè)工程調(diào)查和規(guī)劃設(shè)計(jì)中的探索及實(shí)現(xiàn)路徑

3.1 部署造林地塊適生樹(shù)種孿生匹配系統(tǒng)提升成活率

數(shù)字孿生技術(shù)在造林地塊適生樹(shù)種匹配中的應(yīng)用，為提升人工林成活率和生態(tài)適應(yīng)性提供了科學(xué)決策支持，借助整合多源遙感數(shù)據(jù)、土壤理化性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)和氣候歷史紀(jì)錄，可構(gòu)建造林地塊的高精度數(shù)字孿生環(huán)境模型，涵蓋土層厚度、pH、有機(jī)質(zhì)含量等15項(xiàng)關(guān)鍵立地因子。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠分析不同樹(shù)種在相似立地條件下的生長(zhǎng)表現(xiàn)，例如在降水量低于500 mm的黃土丘陵區(qū)，油松的成活率比側(cè)柏高出23%。實(shí)現(xiàn)造林地塊適生樹(shù)種孿生匹配系統(tǒng)需建立“數(shù)據(jù)—模型—決策”的閉環(huán)架構(gòu)，首先利用衛(wèi)星影像和無(wú)人機(jī)航測(cè)生成米級(jí)精度的地形地貌模型，結(jié)合土壤采樣數(shù)據(jù)構(gòu)建三維立地環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)。借助開(kāi)發(fā)樹(shù)種適生性知識(shí)圖譜，整合全國(guó)2 000余個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣地的長(zhǎng)期觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立樹(shù)種—環(huán)境響應(yīng)關(guān)系庫(kù)。某三北防護(hù)林工程通過(guò)該系統(tǒng)優(yōu)化了樟子松與沙棘的混交比例，使造林成活率從68%提升至89%，系統(tǒng)還集成苗木供應(yīng)鏈管理功能，根據(jù)預(yù)測(cè)需求自動(dòng)匹配最近的良種基地，大幅降低運(yùn)輸損耗率。

3.2 運(yùn)用多光譜孿生技術(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)森林病蟲(chóng)害發(fā)生范圍

病蟲(chóng)害侵染會(huì)導(dǎo)致植被的生理生化特性改變，如葉綠素含量下降、水分脅迫增強(qiáng)，從而在特定波段形成獨(dú)特的光譜響應(yīng)，數(shù)字孿生系統(tǒng)通過(guò)無(wú)人機(jī)或衛(wèi)星（如Sentinel-2、Landsat-9）獲取多時(shí)相多光譜影像，結(jié)合地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建病蟲(chóng)害識(shí)別模型。隨機(jī)森林（RF）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法被廣泛應(yīng)用于分類任務(wù)，能夠區(qū)分健康木、輕度受害木和重度受害木，精度可達(dá)85%以上（詳見(jiàn)表2）。

多光譜孿生技術(shù)為森林病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)提供了高效、精準(zhǔn)的解決方案，其核心在于結(jié)合遙感數(shù)據(jù)的光譜特征分析和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害的早期識(shí)別和動(dòng)態(tài)跟蹤。通過(guò)對(duì)比健康木與受害木的光譜參數(shù)差異，數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確劃分受害等級(jí)，并預(yù)測(cè)擴(kuò)散趨勢(shì)，技術(shù)還能優(yōu)化防治策略，如精準(zhǔn)施藥或伐除，顯著降低經(jīng)濟(jì)和生態(tài)成本。

3.3 建立古樹(shù)名木生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)孿生模型預(yù)測(cè)保護(hù)需求

數(shù)字孿生技術(shù)在古樹(shù)名木生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)建模與保護(hù)需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，為林業(yè)工程調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)提供了創(chuàng)新性的技術(shù)路徑，利用高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)、激光雷達(dá)掃描和多光譜遙感技術(shù)，可構(gòu)建古樹(shù)名木的全息三維數(shù)字孿生體，實(shí)時(shí)采集樹(shù)干直徑、樹(shù)冠投影面積、葉面積指數(shù)等20余項(xiàng)生長(zhǎng)參數(shù)，并融合土壤墑情、微氣象等環(huán)境數(shù)據(jù)。基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空預(yù)測(cè)模型能模擬不同管護(hù)策略下樹(shù)木的生長(zhǎng)軌跡，例如當(dāng)土壤含水率低于25%時(shí)，系統(tǒng)可提前14 d預(yù)警干旱脅迫風(fēng)險(xiǎn)[3]。實(shí)現(xiàn)路徑上需構(gòu)建“空天地”一體化的監(jiān)測(cè)體系，其中無(wú)人機(jī)航拍提供0.5 cm分辨率的樹(shù)冠紋理，地基激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)樹(shù)干形態(tài)重建，物聯(lián)網(wǎng)傳感器以15 min頻次上傳生理數(shù)據(jù)，利用開(kāi)發(fā)融合BIM與GIS的孿生平臺(tái)，可將樹(shù)木生長(zhǎng)模型與城市三維空間數(shù)據(jù)耦合，預(yù)測(cè)未來(lái)5—10年生長(zhǎng)空間沖突。

3.4 集成衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建林分結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變圖譜

數(shù)字孿生技術(shù)在林業(yè)工程調(diào)查規(guī)劃中的應(yīng)用，為林分結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變圖譜的構(gòu)建提供了全新的技術(shù)路徑，利用集成多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，包括高分辨率光學(xué)影像、合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)以及激光雷達(dá)點(diǎn)云，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)林分水平與垂直結(jié)構(gòu)的全方位動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。光學(xué)影像的多光譜特性支持樹(shù)種分類與葉面積指數(shù)反演，SAR數(shù)據(jù)穿透云層的能力保障了多云地區(qū)的連續(xù)觀測(cè)，而LiDAR點(diǎn)云則可精確提取單木參數(shù)與林分三維結(jié)構(gòu)[4]?；跁r(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)融合，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可建立林分生長(zhǎng)模型與干擾響應(yīng)模型，量化自然生長(zhǎng)、采伐活動(dòng)及自然災(zāi)害對(duì)林分結(jié)構(gòu)的影響。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)需與無(wú)人機(jī)航測(cè)、地面固定樣地觀測(cè)形成多尺度校驗(yàn)，其中Sentinel-2數(shù)據(jù)適用于區(qū)域尺度植被指數(shù)時(shí)序分析，Landsat系列提供長(zhǎng)達(dá)40年的歷史基準(zhǔn)，而GF-7等國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星的雙線陣影像支持高精度DEM生成。數(shù)字孿生系統(tǒng)的核心在于開(kāi)發(fā)具有自學(xué)習(xí)能力的林分生長(zhǎng)模擬引擎，需整合機(jī)理模型如3-PG與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用數(shù)據(jù)同化技術(shù)不斷修正模型參數(shù)。

4 結(jié)語(yǔ)

數(shù)字孿生技術(shù)為林業(yè)工程調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)帶來(lái)了范式創(chuàng)新的機(jī)遇，其動(dòng)態(tài)模擬與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)能力有望顯著提升林業(yè)管理的科學(xué)性和前瞻性，技術(shù)落地仍需突破數(shù)據(jù)融合、模型輕量化和算力支撐等關(guān)鍵瓶頸，并兼顧生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)效益的平衡。隨著5G、邊緣計(jì)算等配套技術(shù)的成熟，數(shù)字孿生或?qū)⒊蔀榱謽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎，推動(dòng)形成“感知—分析—決策—優(yōu)化”的閉環(huán)管理體系，為全球森林資源的可持續(xù)開(kāi)發(fā)貢獻(xiàn)中國(guó)智慧。

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