DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 论证形式有效性判断方法 1) 用真值表判断 方法 [ 1 ] ：利用定义，对作为前提或结论出现的所有语句形式构造真值表，若所有前提为真时的语句变元赋值使得结论也为真，则说明此论证形式有效。否则，此论证形式无效。 例1：如果今天周日，那么明天是周一。事实上今天是周日。从而，明天是周一。 解：设p：今天是周日；q：明天是周一。此论证形式为： p → q ， p ; ∴ q 。写出真值表如下： 前提都取值1的行只有第1行，结论也取值1，从而此论证形式有效。 2) 用反证法判断 从上述例子可以看到，如果不同的语句变元数目很多，真值表将变得很庞大，从而是不切实际的。一般情况下，我们并不需要整个真值表就可得到有效或者无效的目的。 方法 [ 1 ] ：以有规则的方法寻找特殊类型的行，而不用构造整个真值表的带有试探性的易出错误的方法。具体的方法用例2说明。 例2：对于春秋时期的某国，如果仓禀实或衣食足，则民知礼节或者知荣辱。如果民知礼节或者知荣辱，则或者国富，或者民强。如果民强，则百业兴。事实上该国并非国富，而且并非百业兴。从而，该国并非仓禀实且并非衣食足。 解：设p：国仓禀实；q：国衣食足；r：民知礼节；s：民知荣辱；t：国富；u：民强；v：国百业兴。从而写出论证形式为： ( p ∨ q ) → ( r ∨ s ) ， ( r ∨ s ) → ( t ∨ u ) ， u → v ， ~   t   ∧ ~   v ; ∴ ~   p   ∧ ~   q 。 假设结论 ~   p   ∧ ~   q 为假，则p与q必有一个为真。此时， p ∨ q 必为1，前提 ( p ∨ q ) → ( r ∨ s ) 为真时， r ∨ s 值也应该取1。此时 ( r ∨ s ) → ( t ∨ u ) 要为真时， t ∨ u 值应该取1；前提 ~   t   ∧ ~   v 取真，t与v都应该取假；t为假时， t ∨ u 为真，从而u为真。u为真，v为假，从而 u → v 值为0。从而，此论证形式有效。 3) 用重言式判断 方法 [ 1 ] ：论证形式 A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A n ; ∴ A 是有效的当且仅当命题形式 ( A 1 ∧ A 2 ∧ ⋯ ∧ A n ) → A 是重言式。 例3：如果a为整数，则它为有理数；如果a为有理数，则它为实数。所以，如果a是整数，则它为实数。 解：设p：a为整数；q：a为有理数；r：a为实数。从而写出论证形式为： p → q ， q → r ; ∴ p → r 。写出语句形式 ( ( p → q ) ∧ ( q → r ) ) → ( p → r ) 的真值表。 从真值表可以看出不论变元如何赋值，最后的语句都取值1。 ( ( p → q ) ∧ ( q → r ) ) → ( p → r ) 是重言式，所以 p → q ， q → r ; ∴ p → r 有效。 4) 用推理规则判断 方法 [ 2 ] ：从任意给定的前提出发，应用相应的推理规则进行推演，得到的结论在系统中被认为是有效的。推理规则有前提引入规则、结论引用规则、置换规则、加法式、简化式、假言推理、拒取式、析取三段论、前提三段论、合取式、构造性二难推理和破坏性二难推理。 例4：小王是工程师或者教师；如果小王是工程师，那么小李是医生；如果小王是教师，那么小李是医生；小王是教师。所以，小王是教师且小李是医生。 解：设p：小王是工程师；q：小王是教师；r：小李是医生。此论证形式为 p ∨ q ， p → r ， q → r ， q ; ∴ q ∧ r 。 i) p ∨ q 前提引入 ii) p → r 前提引入 iii) q → r 前提引入 iv) r (1)(2)(3)构造性两难 v) q 前提引入 vi) q ∧ r 合取式
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user: 4. 论证形式有效性算法 从上述例子可以看出，利用真值表和重言式来验证论证形式有效性十分繁琐，遇到语句变元较多情况时，花费的时间较多。用反证法容易出错。计算机程序设计越来越普遍，计算机计算节省了很多时间。下面以例题的方式列出论证形式有效性程序： 例5：如果生产下降或浪费严重，那么将造成物资匮乏。如果物资匮乏，那么或者物价暴涨，或者人民生活贫困。如果人民生活贫困，政府将失去民心。事实上，物价没有暴涨，而且政府赢得了民心。由此可见生产没有下降并且没有浪费严重。 解：设p：生产下降；q：浪费严重；r：物资匮乏；s：物价暴涨；t：人民生活贫困；u：政府将失去民心。此论证形式为： ( p ∨ q ) → r ， r → ( s ∨ t ) ， t → u ， ~   s   ∧ ~   u ; ∴ ~   p   ∧ ~   q 。利用java程序计算，最后得此论证形式有效。程序如下： import java.lang.Math; public class love { public static int YH(int p， int q){ if(p == 1 & q == 0){ return 0;} else{return 1;}}//函数YH为蕴含函数定义； public static int Y(int array[ ][ ]，int n，int m){ int cou = 1;int geshu = 0; int p = 0， q = 0，r = 0， s = 0， t = 0， u = 0; for(int i = 0; i < n; i ++){ for(int j = 0;j <= m; j ++){ switch(j){ case 0: p = array[i][j]; break; case 1: q = array[i][j]; break; case 2: r = array[i][j]; break; case 3: s = array[i][j]; break; case 4: t = array[i][j]; break; case 5: u = array[i][j];//变元不够时可再进行添加； default: break;}} int y = YH(YH(p|q，r)&YH(r，s|t)&YH(t，u)&((~s)&(~u))，((~p)&(q)));//需要验证的论证形式改写用第三种方法写出的语句形式； array[i][ 0 ] = y; if(y == 0) cou = 0;} for(int x = 0; x < array.length / 2; x ++){ int temp = array[x][ 0 ]; array[x][ 0 ] = array[array.length-1-x][ 0 ]; array[array.length-1-x][ 0 ] = temp;} for(int i = 0; i < array.length; i ++){ if(array[i][ 0 ]==0){ System.out.print(\n此论证形式无效。\n);break;}//只要遇到赋值时结果为0，此语句形式不是重言式，此论证形式无效； else{geshu ++;}} if(geshu==n){System.out.print(\n此论证形式有效。\n);}//所有赋值结果都为1时，此语句为重言式，论证形式有效； return 0;} public static void main(String args[ ]){ String str = YH(YH(p|q，r)&YH(r，s|t)&YH(t，u)&((~s)&(~u))，((~p)&(q)))//与int y保持一致； char[ ] cha1 = new char[str.length()]; char[ ] cha2 = new char[str.length()]; for(int i =0; i < str.length(); i ++){ cha1[i] = str.charAt(i);} int count = 0; for(int j = 0; j < str.length(); j ++){ if(((int)(cha1[j]) >= 97 & (int)(cha1[j]) <= 122)){ for(int k = j+1; k < str.length(); k ++){ if(cha1[j] == cha1[k]){ cha2[j] = cha1[j];}}}//计算小写字母个数； else{ if(((int)(cha1[j]) > 122)| ((int)(cha1[j]) < 97)){ cha2[j] = cha1[j];}}}//计算其它字符个数； for(int i =0; i < cha2.length; i ++){ if((int)(cha2[i]) != 0){ count ++;} }//计算重复的小写字母个数； count = (int) (str.length()) - count;//计算输入的语句形式有几个变元； //System.out.print(\n此论证形式变元个数为：+count+\n);此处可输出； int[ ][ ] cha3 = new int[(int)(Math.pow(2，count))][count+1]; for(int i = (int)(Math.pow(2，count))-1; i >= 0; i --){ int s = i; int t = i; while(s != 0){ for(int j = 0;j < count;j ++){ cha3[t][j] = s % 2; s = s / 2;}}}//采用变元赋值时每次十进制多1的方法，将十进制改写成2进制形式给变元赋值； //System.out.print( +cha3[t][j]);//输出每个变元的赋值；可输出 //System.out.println();}} for(int j = 0;j < count;j ++){ cha3[ 0 ][j] = 0;} //System.out.print( +cha3[ 0 ][j]);//输出每个变元的赋值；可输出 System.out.println(); int y= Y(cha3，(int)(Math.pow(2，count))，count+1);} }//调用Y函数计算最后结果。
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user: 摘 要 本文从例3.2计算积分 ∫ c 1 ( z − z 0 ) n d z 出发，用参数方程法计算例3.2的积分值，并分别从积分曲线和被积函数两方面对例3.2进行推广。首先，把积分曲线进行推广，从以 z 0 为中心r为半径的圆推广到包含 z 0 的任一条闭曲线，推广后具有更广的适用范围。其次，把被积函数进行推广，由 1 z − z 0 分别推广到 f ( z ) z − z 0 及 f ( z ) ( z − z 0 ) n + 1 ，进一步讨论了例3.2与柯西积分公式和解析函数高阶导数公式之间的密切联系。 关键词 :积分曲线，柯西积分公式，高阶导数公式 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 复变函数积分的计算在复变函数课程的教学中有着举足轻重的地位，它是研究解析函数的一个重要工具，是人们讨论的热点问题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。但讨论最多的是复积分的计算方法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 以及复积分的应用 [ 10 ] [ 11 ] 。例3.2在复积分的计算中有着举足轻重的地位，它与柯西积分公式、高阶导数公式之间有着密切的联系，但是有关例3.2与柯西积分公式之间的文章却很少。本文就从例3.2出发，先用复积分计算的最基本的方法即参数方程法来求解例3.2，再将例3.2推广，讨论例3.2与柯西积分公式和高阶导数公式之间的联系。
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user: 2. 回顾例3.2 定理1 [ 12 ] 若函数 f ( z ) = u ( x ， y ) + i v ( x ， y ) 沿曲线C连续，则 f ( z ) 沿C可积，且 ∫ c f ( z ) d z = ∫ c u d x − v d y + i ∫ c v d x + u d y . (1) 此定理给出了复积分存在的条件，并给出了一个计算复积分的公式，该定理在文献 [ 12 ] 中用定义进行了证明，但对于工科的学生来说此证明有一定的难度，因此我直接推导出计算复积分的公式，从公式得出复积分存在的条件，学生更容易接受。 证 由 f ( z ) = u ( x ， y ) + i v ( x ， y ) ， z = x + i y ，故 ∫ c f ( z ) d z = ∫ c ( u + i v ) d ( x + i y ) = ∫ c ( u + i v ) ( d x + i d y ) = ∫ c u d x + i u d y + i v d x − v d y = ∫ c u d x − v d y + i ∫ c v d x + u d y 这就把复积分的计算转化为第二类曲线积分的计算问题，而等号右端的第二类曲线积分存在的条件是二元函数 u ， v 在曲线C上连续，从而 f ( z ) 在曲线C上连续，于是得到 f ( z ) 沿曲线C可积的条件是 f ( z ) 在曲线C上连续，定理得证。 公式(1.1)说明，复变函数积分的计算问题可以化为其实部、虚部两个二元实函数曲线积分的计算问题，曲线积分的计算对工科的学生来说也是一个难点，更进一步把复变函数积分的计算转化为定积分来 求解。设有光滑曲线C: z = z ( t ) = x ( t ) + i y ( t )   ( α ≤ t ≤ β ) ，这就表示 z ′ ( t ) 在 [ α ， β ] 上连续且有不为零的导数 z = z ′ ( t ) = x ′ ( t ) + i y ′ ( t ) 。 又设 f ( z ) 沿C连令 f [ z ( t ) ] = u [ x ( t ) ， y ] ( t ) + i v [ x ( t ) ， y ( t ) ] = u ( t ) + i v ( t ) 。 由公式(1.1)我们有 ∫ c f ( z ) d z = ∫ c u d x − v d y + i ∫ c v d x + u d y = ∫ α β [ u ( t ) x ′ ( t ) − v ( t ) y ′ ( t ) ] d t + i ∫ α β [ u ( t ) y ′ ( t ) + v ( t ) x ′ ( t ) ] d t 即 ∫ c f ( z ) d z = ∫ α β f [ z ( t ) ] z ′ ( t ) d t ， (2) 或 ∫ c f ( z ) d z = ∫ α β Re { f [ z ( t ) ] z ′ ( t ) } d t + i ∫ α β Im { f [ z ( t ) ] z ′ ( t ) } d t . (3) 用公式(1.2)或(1.3)计算复变函数的积分，是从积分路径C的参数方程出发的，称为参数方程法。 例3.2 [ 13 ] 计算积分 ∫ c 1 ( z − z 0 ) n d z ，其中n为任意整数，C为以 z 0 为中心，r为半径的圆周。 解C的参数方程为： z − z 0 = r e i θ ，   0 ≤ θ ≤ 2 π 。故 ∫ c 1 ( z − z 0 ) n d z = ∫ 0 2π i r e i θ r n e i n θ d θ = i r n − 1 ∫ 0 2π e − i ( n − 1 ) θ d θ = i r n − 1 ∫ 0 2π cos ( n − 1 ) θ d θ + 1 r n − 1 ∫ 0 2π sin ( n − 1 ) θ d θ = { 2 π i ，       n = 1 ; 0 ，             n ≠ 1. 注：此例3.2中积分曲线C比较特殊是以 z 0 为中心，r为半径的圆周，被积函数 1 ( z − z 0 ) n 的奇点 z 0 刚好是C的圆心，如果C是包含 z 0 的任意闭曲线，则例3.2就不能直接用参数方程法来做了，下面讨论将例3.2推广后的情形。
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user: 3. 例3.2的推广形式 3.1. 将积分曲线推广 引理2.1 (复合闭路定理)设C为复连通区域D的一条简单闭曲线， C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C n 是在C内部的简单闭曲线，他们互不相交，互不包含，并且以 C ， C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C n 为边界的区域全含于D，如果 f ( z ) 在D内解析，则有 ∫ c f ( z ) d z = ∑ k = 1 n ∫ c k f ( z ) d z 其中C及 C k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 均取正方向。 证明见文献 [ 13 ] 。 例3.2’ 计算积分 ，其中n为任意整数，C为包含 z 0 的任意闭曲线。 解 以 z 0 为心， ρ 为半径的圆 包含于C，将 z 0 挖去，由复合闭路定理 ∫ c 1 ( z − z 0 ) n d z = ∫ c 1 1 ( z − z 0 ) n d z 再根据例3.2 ∫ c 1 ( z − z 0 ) n d z = ∫ c 1 1 ( z − z 0 ) n d z = { 2 π i       n = 1 ， 0             n ≠ 1. 这是例3.2更为普遍的形式，适用的范围更广。 3.2. n = 1 时，将被积函数 1 z − z 0 推广到 f ( z ) z − z 0 在例3.2’中， n = 1 时，将被积函数 1 z − z 0 推广到 f ( z ) z − z 0 便得到我们的柯西积分公式。 定理2 设 f ( z ) 在简单闭曲线C所围成的区域D内解析，在 D ¯ = D ∪ C 上连续， z 0 是D内任一点，则 f ( z 0 ) = 1 2 π i ∮ c f ( z ) z − z 0 d z 或 ∮ c f ( z ) z − z 0 d z = 2 π i f (z0) 注：此定理的证明见 [ 13 ] ，此公式称为柯西积分公式，这个公式说明，如果一个函数在简单闭曲线C内部解析，在C上连续，则函数在C内部某一点的函数值完全可由C上的积分值而定；另一方面它也提供了一种计算简单闭曲线上复积分的一种方法。 3.3. n ≠ 1 时，将被积函数 1 ( z − z 0 ) n 推广到 在例3.2’中， n ≠ 1 时，继续将被积函数 推广到 f ( z ) ( z − z 0 ) n 便得到我们的解析函数的高阶导数公式。 定理3 设 在简单闭曲线C所围成的区域D内解析，在 D ¯ = D ∪ C 上连续，则 f ( z ) 的各阶导数均在D内解析，对D内任一点 z 0 ，有 f ( n ) ( z 0 ) = n ! 2 π i ∮ c f ( z ) ( z − z 0 ) n + 1 d z ( n = 1 ， 2 ， ⋯ ) 此式叫做解析函数的高阶导数公式。可以从两个方面应用这个公式：一方面用求积分来代替求导数；另一方面则是用求导数的方法来计算复积分，即 ∮ c f ( z ) ( z − z 0 ) n + 1 d z = 2 π i n ! f ( n ) ( z 0 ) . 从而为某些复积分的计算开辟了新的途径。 从以上讨论可知，例3.2与复积分计算的参数方程法，柯西积分公式和解析函数的高阶导数公式之间存在密切联系，了解它们之间的内在联系有助于我们更好地学习复积分的计算方法，而且可以帮助我们研究解析函数的许多重要性质。
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user: 摘 要 地下综合管廊作为城市综合资源运输系统，在为城市居民的生活带来便捷的同时，也存在着不容忽视的安全风险隐患。影响城市地下综合管廊安全的因素众多，且这些因素具有模糊性和不确定性的特点。本文从实际出发，充分考虑各方面影响因素，构建了一个包含6个一级指标和25个二级指标的城市地下综合管廊风险评估指标体系，并将层次分析法和模糊综合评价法相结合对综合管廊的安全性进行评估。最后通过一个案例证明了该方法的可行性和有效性。 关键词 :城市综合管廊，模糊综合评价，层次分析法，风险评估 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 截至2014年，全世界城市居民人口数量已经占到总人口数量的54%，且预测到2020年我国城市化水平将达到55.44%，2050年世界城市人口比例将高达66% [ 1 ] 。随着城市化进程的不断推进，大量人口在城市集聚，使得城市的服务功能不断拓展，此时，建设城市地下综合管廊以满足民生需求显得尤为重要。城市地下综合管廊是建设于城市道路地下空间的为满足城市生产和生活所需的包含供水、供热、供电和通讯等市政管线的综合构筑体，对现代化城市而言是重要的资源运输系统和公共服务的重要组成部分 [ 2 ] [ 3 ] 。综合管廊在为居民提供便利的同时，也由于其自身结构和外界环境的复杂存在着较多的安全隐患，威胁着人们的生命健康。因此，对城市地下综合管廊进行风险评估，确保其安全运营十分重要。 目前，由于我国进行城市地下综合管廊建设的时间并不长，所以开展城市地下综合管廊风险研究的时间也较短。对城市地下综合管廊进行系统全面的风险辨识并定量评估其安全水平的研究成果较少。林俊等 [ 4 ] 基于CFD数值分析理论建立了综合管廊火灾模型，为综合管廊建设中的防火分区设置提供建议；陈雍君等 [ 5 ] 构建了基于贝叶斯网络的风险评估模型评估综合管廊的运维风险；刘柯汝 [ 6 ] 基于灰色关联理论构建了地下综合管廊施工安全风险评价模型。影响综合管廊的安全因素众多，这些影响因素通常难以被量化且具有模糊和不确定性，故本文拟采用模糊层次综合评价模型对综合管廊安全进行评估。模糊综合评价可以在评价过程中有效地将定性问题定量化，而且使用层次分析法求取权重时相较于传统的专家决策法更具客观性，两者的结合可使评价结果更为科学和准确 [ 7 ] 。
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user: 2. 城市地下综合管廊风险评估指标体系的构建 城市地下综合管廊是一个复杂的综合体，除了管廊廊体本身结构以及内部管线以外，它还包含了一些附属结构以及与之密切相关的外部道路结构和周围环境因素等 [ 8 ] 。这些因素共同制约着地下综合管廊的安全状况，所以对地下综合管廊进行风险评估时，需要综合考虑各种影响因素。通过查阅资料，向专家咨询，以及对综合管廊事故统计分析的基础上，将影响综合管廊安全的风险源根据其特点进行分类，形成了基于层次分析的地下综合管廊风险评估指标体系，如图1。在该层次结构中，目标层为城市地下综合管廊风险水平，准则层包含廊体健康、管线自身安全、内部环境、外部环境、附属设施安全和人为因素6个一级因素，其下属指标层包含25个二级因素。 图1. 城市地下综合管廊风险评估指标体系 1) 廊体健康 城市地下综合管廊廊体本身属于构筑物，所以在其使用期间可能自身会出现一些问题从而引发灾害事故，对整个管廊的运行产生安全隐患。制约廊体本身健康的因素又可以划分为腐蚀、裂缝、渗漏。 2) 管线自身安全 管线是地下综合管廊的重要组成部分，管线分为供水、供电、供热、供暖等多种管道，不同的管线集中起来会产生较大的安全风险。本文将管线自身安全因素划分为管线老化、缆线短路、管道开裂、管线失火等因素。 3) 内部环境 综合管廊是多种管线的集合体，温度、湿度、堆积物等内部环境因素都会对管廊廊体及其内部管线产生影响。这些内部影响因素具体表现为温度过高、湿度过大、危险堆积物和压力。 4) 外部环境 综合管廊深埋于地下，外部环境以及一些自然灾害作为不可避免的因素也影响着其稳定性，决定综合管廊是否能安全运营。这些外部环境因素可以划分为地质沉降、地震、火灾、暴雨或洪水等。 5) 附属设施安全 地下综合管廊的安全运营也与其附属设施安全息息相关，管廊附属设施包括通风设施、标识设施、排水设施、消防设施、通讯设施和监控与报警设施。 6) 第三方破坏 地下综合管廊依附于城市道路建设，复杂的道路环境同样影响着管廊安全，第三方的破坏不可避免。这些因素包括地面活动情况(交通量)、道路挖掘频率、人为损毁和人为误操作。
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user: 3. 模糊层次综合评价法 模糊层次分析法是将模糊综合评价法和层次分析法相结合而形成的一种评价方法。由于评价过程中涉及到的因素较多，该方法首先将各种评价因素按照一定的规则进行分类，形成一种包含目标层、准则层和指标层的三层评价体系。然后使用层次分析法计算各个属性的权重，并根据每个因素的隶属度构建相应的模糊关系矩阵(评价矩阵)。最后将多层的属性权重和评价矩阵相结合通过矩阵运算得出最终的评价结果。模糊层次分析法使用模糊数学理论将定性评价转化为定量评价，使评价结果更为清晰和准确。 3.1. 建立数学评价模型 根据评价目标划分各级评价因素，将准则层因素集表示为 U = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n } ，代表一级评价指标。对一级评价指标进一步划分，表示为指标层的子因素集 U n = { u n 1 ， u n 2 ， ⋯ ， u n m } ， u i 表示准则层中的第 i 个因素，它由指标层中的 m 个子因素决定， u i j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 表示一级指标 i 下的二级指标 j 。确定评价集 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v l } ，评价集表示评价对象可能得到的评价结果的一个集合。 3.2. 采用层次分析法求权重 层次分析法是一种将定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。其主要思想可以总结为：将各个因素按照一定标准自上而下划分为递阶层次结构，然后在同一层中对各个因素的重要程度进行两两比较建立判断矩阵，最终根据一致性检验结果确定指标权重 [ 9 ] [ 10 ] 。主要步骤总结如下： Step 1：建立递阶层次结构。将与实际问题有关的因素分解成若干层次，最上层为目标层，中间依次为准则层和指标层，最下层为方案或对象层。 Step 2：构造层次模型中的判断矩阵。对准则层中的各个因素使用成对比较法和Satty提出的9点标度法构造出成对判断矩阵，记为 A 。同样对于下一级指标层中隶属于准则层中每个因素的同一层诸因素也使用该方法构造出所有的判断矩阵，记为 B i 。两两指标进行比较的9级标度含义表示如表1所示。 Table 1 9-level scale meaning of the judgment matri 标度 u i j = u i / u j 含义 1 u i 与 u j 同样重要 3 u i 比 u j 稍微重要 5 u i 比 u j 明显重要 7 u i 比 u j 强烈重要 9 u i 比 u j 极端重要 2、4、6、8 u i 比 u j 的重要性是上述相邻标度的中间值 倒数 u j / u i 表1. 判断矩阵9级标度含义 其中， u i j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 表示因素 u i 相对于因素 u j 的重要程度。构造的判断矩阵形式为： A = [ u 11 u 12 ⋯ u 1 n u 21 u 22 ⋯ u 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ u n 1 u n 2 ⋯ u n n ] Step 3：计算判断矩阵 A 的最大特征值 λ max 以及其相应的特征向量，对特征向量进行归一化处理得到权重向量 W = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) 。同样可以得到指标层二级权重向量 W n = ( w n 1 ， w n 2 ， ， w n m ) 。 Step 4：检验判断矩阵的一致性。计算矩阵的一致性比率 C I ： C R = C I R I = λ max − n ( n − 1 ) R I (1) 其中， C I 表示判断矩阵的一致性指标， λ max 表示最大特征值， n 表示判断矩阵的阶数， R I 表示平均随机一致性指标， R I 的取值参考表2。如果一致性比率 C R < 0.1 时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，以上求出的权重向量可行；如果一致性检验不通过，需要调整或重新构造判断矩阵，直到满足一致性要求为止。 Table 2 The average random consistency indicator R n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R I 值 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 表2. 平均随机一致性指标值RI 3.3. 构建评价矩阵 对指标层中的因素 u i j 进行评价，即建立每个二级评级指标与评价集之间的模糊关系矩阵，也称隶属度矩阵，记为 R i 。 R i 中的元素 r j k 表示一级评价指标 u i 下的二级评价指标 u i j 对评价结果 v k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， l ) 的隶属程度。隶属度的确定可以采用专家决策的方法或者选取适当的隶属度函数求出。 3.4. 模糊层次综合运算 将各层次的评价矩阵与权重向量合成。首先，对每个 u i 下的二级评价指标对应的评价矩阵及其权重相乘，得到准则 u i 的模糊综合评价向量 M i ： M i = W i · R i = ( w i 1 ， w i 2 ， ⋯ ， w i m ) · [ r 11 r 12 ⋯ r 1 l r 21 r 22 ⋯ r 2 l ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r m 1 r m 2 ⋯ r m l ] = ( m i 1 ， m i 2 ， ⋯ ， m i l ) (2) 然后将上述求出的各个一级指标的模糊综合评价向量进行组合，形成一级指标的模糊关系矩阵，记为 M 。 M = [ M 1 M 2 ⋮ M n ] = [ m 11 m 12 ⋯ m 1 l m 21 m 22 ⋯ m 2 l ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ m n 1 m n 2 ⋯ m n l ] 将一级评价矩阵与其权重向量相乘，得到总体评价向量 N ： N = W · M = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) [ m 11 m 12 ⋯ m 1 l m 21 m 22 ⋯ m 2 l ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ m n 1 m n 2 ⋯ m n l ] = ( n 1 ， n 2 ， ⋯ ， n l ) (3) 最后根据模糊综合评价隶属度最大原则，评价对象的最终评定结果为 n max = max { n 1 ， n 2 ， ⋯ ， n l } 。
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user: 5. 结论 影响城市地下综合管廊安全风险的因素错综复杂，具有一定的模糊性和不确定性。本文将这些影响因素整理分类，形成了包括廊体健康、管线自身安全、内部环境、外部环境、附属设施安全以及第三方破坏6个一级指标和其下25个二级指标的多层评价体系，并使用层次分析法求解各个指标的权重，在此基础上运用模糊综合评价法对江西省南昌市的某段城市地下综合管廊进行了安全评估。通过实例证明了该方法具有较强的可行性、实用性和有效性，层次分析法和专家决策法也在一定程度上提高了评估结果的客观性和可靠性。管理和维护人员可以根据评价过程中求出的指标权重，合理分析出城市地下综合管廊运营过程中出现安全风险的主要原因和存在的问题，为后续综合管廊的进一步维护提供参考依据。本文构建的评价指标体系有待进一步完善，今后可以结合综合管廊事故具体实例，建立更完整的综合管廊风险评估指标体系。
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user: 摘 要 目的：分析阳春砂病变叶片中的挥发性萜类，探究阳春砂叶片受病害刺激后挥发性萜类代谢的响应情况，为阳春砂抗病相关的萜类代谢及其抗病机理的研究奠定基础。方法：分别提取阳春砂病变叶片中健康部位和病变部位的挥发性萜类，采用GC-MS方法进行分析。结果：阳春砂叶片病变部位能检测到更多的挥发性萜类，有10种单萜和1种倍半萜仅在病变部位检测到，如葑烯、香芹醇、龙脑烯醛等，大多为含氧单萜。与健康部位相比，侧柏烯、莰烯、柠檬烯、松香芹醇的含量有显著性提高(p < 0.05)，其中柠檬烯的含量有极显著性提高(p < 0.01)，是健康部位的5.27倍。结论：阳春砂叶片受病害诱导产生更多的挥发性萜类，其种类增加，部分含量显著提高，这些挥发性萜类可能参与了阳春砂对病害的防御。 关键词 :阳春砂，病害，挥发性萜类，单萜 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 阳春砂(Amomum villosum Lour.)是著名的南药，具有化湿开胃、温脾止泻、理气安胎的功效，用于湿浊中阻、脘痞不饥、脾胃虚寒、呕吐泄泻、妊娠恶阻、胎动不安。主要生长在云南、广西、广东、海南、福建等省区的热带和亚热带地区的林中荫湿处。阳春砂在生长过程中常常会发生叶斑病或叶枯病，多由病原菌引起，在其生理、组织结构和形态上发生一定的病变特征 [ 1 ] [ 2 ] 。 植物利用次生代谢对外界胁迫做出响应。萜类化合物是植物次生代谢产物，其分布广泛，种类繁多，也是植物抵御胁迫的重要物质 [ 3 ] 。阳春砂芳香化湿、行气止痛的主要药效物质为挥发油，其主要成分为单萜、倍半萜等挥发性萜类 [ 4 ] 。课题组曾利用茉莉酸甲酯喷施阳春砂叶片后发现MeJA对阳春砂萜类合成上游途径的关键酶基因AvHMGR (3-hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A reductase)、AvDXR (1-deoxy-D-xylulose-5-phosphate reductoisomerase)和AvDXS (1-deoxy-D-xylulose-5-phosphate synthase)的表达均有促进作用 [ 5 ] ，且挥发性萜类如α-蒎烯、柠檬烯含量都有显著性提高 [ 6 ] ，说明阳春砂的萜类代谢受胁迫信号分子茉莉酸的诱导。阳春砂病害胁迫下的萜类次生代谢变化未见报道，本研究就阳春砂病变叶片中挥发性萜类变化情况进行分析，探究阳春砂叶片受病害刺激后挥发性萜类的响应情况，为阳春砂中防御性萜类挥发信号分子及其抗病机理的研究奠定基础。 前人曾采用水蒸气蒸馏法对阳春砂叶片挥发油成分进行研究 [ 7 ] [ 8 ] ，本研究采用溶剂法直接提取阳春砂叶片中的挥发性萜类物质，该方法高效，样品用量少，条件稳定可控。基于溶剂法样品用量少的特点，本研究取同一叶片的健康部位和病变部位，分别提取挥发性萜类成分进行比较，着重考察病变部位相对于健康部位挥发性萜类成分和含量的变化。
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user: 2. 实验材料 阳春砂病变叶片采自广州中医药大学大学城校区阳春砂种植园。病变叶片如图1。 图1. 阳春砂病变叶片。注：图中标尺为1 cm
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user: 3. 实验方法 3.1. 挥发性萜类提取 分别将阳春砂病变叶片的健康部位与病变部位在液氮下研磨成细粉，每个部位设置4个重复，每个样品称取0.2 g粉末，加入1 mL正己烷，密封涡旋振荡，超声处理30 min，40℃水浴1 h。10，000 r/min离心5 min，取上层有机相待测。 3.2. 气相色谱–质谱条件及定量方法 采用安捷伦7890B/5977A气相色谱–质谱检测器和安捷伦HP5-MS石英毛细管柱(30 m × 250 μm × 0.25 μm film thickness)，进样量1 μL，以速度为1 mL/min的氦气为载气，起始温度为35℃并保持5 min，以12℃/min速度升至300℃，保持5 min。采用EI源的质谱，化合物结构和名称利用NIST14/Wiley275质谱库和标准化合物验证；单萜使用β-蒎烯作为外标，倍半萜和二萜使用石竹烯作为外标，分别制作标准曲线进行定量。 3.3. 统计分析方法 采用SPSS19.0统计软件进行数据的统计分析。所得数据用均数 ± 标准差表示，多个样本均数的比较采用单因素方差分析(One-Way ANOVA)。P < 0.05为有统计学差异，P < 0.01为极显著差异。
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user: 4. 结果与分析 4.1. 病变部位与健康部位所含挥发性萜类总体情况分析 在阳春砂叶片病变部位中，共检测到20种挥发性萜类，其中单萜类化合物18种，倍半萜类化合物2种；健康部位中共检测到12种挥发性萜类，其中单萜类化合物9种，倍半萜类化合物2种，二萜类化合物1种。结果见表1和图2。从结果可以看出，当阳春砂叶片病变后，所产生的挥发性萜类在质与量上均不同于健康部位。 图2. 挥发性萜类的百分比。(a) 健康部位；(b) 病变部位 Table 1 Volatile terpenoid of the healthy and diseased part from the pathological leaves in A. villosu 挥发性萜类 化学式 结构类型 含量(ng/mg FW) 健康部位 病变部位 α-Pinene C 10 H 16 双环单萜 452.57 ± 150.74 644.07 ± 179.28 β-Pinene C 10 H 16 双环单萜 854.71 ± 219.62 1037.73 ± 163.64 3-Thujene C 10 H 16 双环单萜 9.02 ± 1.00 13.72 ± 2.85­* Camphene C 10 H 16 双环单萜 8.09 ± 1.29 14.47 ± 3.23­* Myrcene C 10 H 16 无环单萜 16.98 ± 5.16 16.76 ± 4.43 D-Limonene C 10 H 16 单环单萜 32.31 ± 8.93 170.56 ± 17.63­** γ-Pyronene C 10 H 16 单环单萜 26.92 ± 2.92 28.97 ± 2.47 Fenchene C 10 H 16 双环单萜 n.d. 9.48 ± 0.68 Cymene C 10 H 14 单环单萜 n.d. 10.28 ± 1.16 Thujadiene C 10 H 14 双环单萜 n.d. 7.57 ± 0.23 Pinocarveol C 10 H 16 O 含氧双环单萜 7.51 ± 0.38 41.8 ± 19.70­* Terpinen-4-ol C 10 H 16 O 含氧单环单萜 9.95 ± 0.38 n.d. Carveol C 10 H 16 O 含氧单环单萜 n.d. 13.34 ± 5.31 Campholenal C 10 H 16 O 含氧单环单萜 n.d. 16.93 ± 3.74 Verbenol C 10 H 16 O 含氧双环单萜 n.d. 15.94 ± 5.51 Pinocarvone C 10 H 14 O 含氧双环单萜 n.d. 24.77 ± 13.07 4-Thujanol C 10 H 18 O 含氧双环单萜 n.d. 6.01 ± 0.15 2，8-p-Menthadien-1-ol C 10 H 16 O 含氧单环单萜 n.d. 20.03 ± 9.36 p-Mentha-1(7)，8-dien-2-ol C 10 H 16 O 含氧单环单萜 n.d. 14.49 ± 4.23 单萜总量 1418.06 ± 390.42 2106.92 ± 436.67 Caryophyllene C 15 H 24 双环倍半萜 26.8 ± 1.08 26.12 ± 0.93 Alloaromadendrene C 15 H 24 双环倍半萜 n.d. 21.48 ± 0.69 Ambrial C 16 H 26 O 含氧双环倍半萜 27.43 ± 2.23 n.d. 倍半萜总量 54.23 ± 3.31 47.6 ± 1.62 Phytol C 20 H 40 O 含氧无环二萜 128.26 ± 27.15 n.d. 挥发性萜类总量 1600.55 ± 420.88 2154.52 ± 428.29 表1. 阳春砂病变叶片中健康部位与病变部位的挥发性萜类 *为病变部位和健康部位在P < 0.05水平差异有统计学意义；**为P < 0.01；n.d.为未检测到；FW为鲜重。 4.2. 病变部位与健康部位挥发性萜类种类比较 病变部位比健康部位检测到更多的挥发性萜类(图2)，有10种单萜和1种倍半萜仅在病变部位检测到，单萜包括葑烯(Fenchene)、对伞花烃(Cymene)、侧柏二烯(Thujadiene)、香芹醇(Carveol)、龙脑烯醛(Campholenal)、马鞭草烯醇(Verbenol)、松香芹酮(Pinocarvone)、侧柏醇(4-Thujanol)以及2，8-p-Menthadien-1-ol和p-Mentha-1(7)，8-dien-2-ol，其中包括7种含氧单萜(表1)，分别有醇类，如香芹醇、马鞭草烯醇、侧柏醇、2，8-p-Menthadien-1-ol、p-Mentha-1(7)，8-dien-2-ol和醛类(龙脑烯醛)、酮类(松香芹酮)。病变部位中新增的含氧萜类化合物较不含氧萜类化合物种类多。新增加的倍半萜为香橙烯(Alloaromadendrene)，属于双环倍半萜。以上萜类除了龙脑烯醛、对伞花烃、香橙烯曾在砂仁叶挥发油中检测到以外 [ 7 ] [ 8 ] ，其他新增加的成分均为首次在阳春砂叶片中检测到。病变部位与健康部位相比，没有检测到叶绿醇(phytol)，与病变部位已变黄有关(图1)。 4.3. 病变部位与健康部位挥发性萜类含量比较 阳春砂病变叶片不同部位均检测到β-蒎烯(β-Pinene)，其含量最高(图2)，病变部位为1037.73 ng/mg，占所有检测到的萜类成分53.40%，健康部位为854.71 ng/mg，占48.17%，其次为α-蒎烯(α-Pinene)，病变部位和健康部位分别为644.07 ng/mg和452.57 ng/mg，这2种萜类在病变部位的含量相对健康部位有所提高，但不具有显著性差异。与健康部位对比，病变部位的侧柏烯(3-Thujene)、莰烯(Camphene)和松香芹醇(Pinocarveol)的含量有显著性提高，分别是健康部位的1.52倍、1.78倍和5.56倍，柠檬烯(D-Limonene)的含量与健康部位相比有极显著性差异，是健康部位的5.27倍(表1)。从总量上看，健康部位检测到的挥发性萜类总量为1600.55 ng/mg，病变部位为2154.52 ng/mg，挥发性萜类总量比健康部位更高，这与阳春砂叶片病变后萜类次生代谢变得更活跃有关。病变部位检测到的单萜总量高于健康部位，而倍半萜总量则低于健康部位。
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user: 5. 讨论 阳春砂是富含萜类的姜科植物，其叶片本身就含有种类较丰富的挥发性萜类。本研究发现阳春砂叶片病变部位相对健康部位能产生更多的挥发性萜类，推测阳春砂叶片受到病原菌攻击后，启动防御机制，萜类次生代谢变得更活跃，产生更多的挥发性萜类，这些挥发性萜类可能参与了阳春砂对病害的防御。植物在生物或者非生物的逆境下，其次生代谢物会增加，特别是挥发性萜类，这些萜类成分可能对病原菌或昆虫有一定的毒性，同时也可能具有引诱害虫天敌的作用，以防御微生物或昆虫的侵袭 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。阳春砂病变叶片中检测到新增加的萜类化合物，大部分属于含氧单萜。含氧萜类包括酚类、醛类、酮类、醇类、酯类，萜类碳骨架的亲脂性和官能团的亲水性是判断抗菌活性的重要指标，它们的次序是：酚类 >醛类 > 酮类 > 醇类 > 酯类 > 碳氢类 [ 12 ] 。病变部位检测到11种新增加的萜类，其中7种为含氧萜类化合物，较不含氧萜类化合物种类多，这也与Kalemba D等的研究相符，推测含氧萜类的增加可提高阳春砂叶片对病害的抗性。 植物为了有效地保护自身免受病原菌的侵害而长期进化产生的一系列化学防御物质，如萜类化合物，其具有不同的生理功能，多数萜类都有抑菌、杀菌的作用 [ 13 ] ，其中单萜、倍半萜化合物具有广谱抗菌活性，如薄荷精油中的单萜香芹醇(Carveol) [ 14 ] 、香唐松草(Dracocephalum foetidum)中的单萜柠檬烯 [ 15 ] 、广藿香(Pogostemon cablin Benth.)中的倍半萜广藿香醇(Patchouli Alcohol) [ 16 ] 等。本研究发现，阳春砂叶片病变部位与健康部位相比，侧柏烯、莰烯、柠檬烯、松香芹醇的含量都有显著性提高，α-蒎烯、β-蒎烯含量也有提高。据文献报道，侧柏烯具有抗菌作用 [ 17 ] ，α-蒎烯、β-蒎烯、莰烯、柠檬烯具有抑菌杀菌作用以及驱虫作用 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 。病变叶片中检测到新增加的倍半萜香橙烯(Alloaromadendrene)，关于其生理活性也有相关报道，如从4种龙脑香属植物的原油树脂中分离得到香橙烯，其在昆虫防御中起着重要作用 [ 23 ] ，杜鹃花中的香橙烯具有一定的抗菌活性 [ 24 ] [ 25 ] 。其他植物中这些挥发性萜类对逆境的响应和抗逆作用也有报道，如对鱼腥草(Hottuynia cordata)进行UV-B诱导，发现柠檬烯及其他单萜类化合物在短时间内得到大量地积累 [ 26 ] ，受伤的青蒿(Artemisia annua)幼嫩叶片中β-蒎烯含量显著提高 [ 27 ] 。前人研究也表明不同单萜物质的抗菌谱和抗菌能力都有可能不同 [ 28 ] ，故而阳春砂病变叶片中多种单萜类物质含量的提高，可能起到综合的抗菌效果。 萜类合酶(terpene synthase， TPS)是萜类合成的关键酶，病原菌或者昆虫等特异诱导萜类物质的产生，与萜类合酶的催化密切相关。如杨树(Populus)叶片受昆虫侵害后，其叶片诱导了TPS基因的表达和挥发性萜类的释放 [ 29 ] 。研究表明，多数萜类合酶能催化产生多个产物 [ 30 ] 。课题组已从阳春砂中克隆和鉴定了两个萜类合酶——AvPS (pinene synthase，蒎烯合酶)和AvBPPS (bornyl diphosphate synthase，龙脑基二磷酸合酶)基因，它们的产物都不止一个，其中AvBPPS有多个副产物 [ 31 ] 。阳春砂病变后的叶片检测到种类更多的萜类，可能是病害胁迫刺激了萜类次生代谢，使某些萜类合酶比正常情况下合成更多样的产物。 植物能够在特定时间合成与释放不同的挥发性萜类，如巨冷杉(Abies grandis)受到虫害侵扰后，单萜、倍半萜和二萜的生物合成在时间上存在先后差异 [ 32 ] ；利马豆在黑暗中受到侵害时只能释放少量β-罗勒烯(β-ocimene)，而在次日拂晓才开始大量释放 [ 33 ] ，表明植物在受到刺激后，会在不同时间点释放不同挥发性萜类。本研究病变叶片中α-蒎烯、β-蒎烯含量虽有增加，但并未发现显著性差异，这可能与挥发性萜类的释放时间和积累有关。
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user: 6. 结论 本研究比较了阳春砂叶片病变部位与健康部位中的挥发性萜类，发现阳春砂的挥发性萜类的合成受病害刺激变得活跃，产生较多的可能具有抗菌活性的含氧萜类，为阳春砂抗病相关的萜类代谢及其抗病机理的研究奠定基础。
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user: 摘 要 以牛至(Origanum vulgare L.)种子为材料，研究了种皮颜色、覆土厚度、光照、低温层积、超声波及不同植物生长调节剂(GA 3 、NAA、6-BA和乙烯利)对牛至种子发芽影响。结果表明，牛至种子成熟度高的发芽率高，牛至种子发芽对光照不敏感，但播种后不宜覆土，低温层积和超声波处理均不能显著提高牛至种子的发芽率，但可以提高其发芽势。适宜浓度的植物生长调节剂处理(例如10 mg∙L −1 GA 3 、0.1 mg∙L −1 6-BA和0.01 mg∙L −1 NAA)均能够有效提高牛至种子的发芽率和发芽势(P < 0.05)；其中10 mg∙L −1 GA 3 处理效果最佳，使得发芽率和发芽势较未处理对照分别提高了23.6%和42.2%。 关键词 :牛至，发芽率，发芽势，植物激素，超声波 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 牛至(Origanum vulgare L.)，又名披萨草、止痢草、小叶薄荷、五香草等，是唇形科牛至属芳香类植物，在地中海地区、中亚、北美及我国云贵高原、新疆和皖南山区等地均有野生种分布 [ 1 ] 。牛至精油含有30多种抗菌化合物，具有很强的抑菌作用，可作为全混合日粮中的饲料添加剂，降低动物饲养中的抗生素使用量 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。近年来，随着抗生素残留及病原菌抗药性增强等一系列问题的出现，牛至干草和牛至精油的需求量逐年增高 [ 4 ] 。牛至的繁殖可用沙盘扦插、分株和播种等方法 [ 5 ] 。一般认为播种是大多数农作物最经济有效的种植方法。但牛至种子产量低、价格高，且种子的休眠期长、发芽率低，构成了牛至大规模种植生产中的重要限制因子 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 牛至的花序为伞房状圆锥花序，不同花序和同一花序内不同小花的开花期不均一。这一特性导致牛至种子收获时成熟度不均一。此外，牛至种子极小，千粒重仅~0.1克，并且休眠级高 [ 6 ] 。这些因素导致牛至种子发芽率低、发芽不整齐。国外的相关研究表明，牛至种子的休眠受到种皮限制和种子生理状态限制，未处理的牛至种子发芽率仅为25.8% [ 6 ] 。经过7天的4℃层积处理后，牛至种子的发芽率可以提高至39%；赤霉素(GA 3 )和聚乙二醇处理均能有效提高牛至种子的发芽率 [ 6 ] [ 7 ] 。但聚乙二醇非常粘滞，处理后的种子很难清洗干净，实际操作中很不方便。此外，不同报道中推荐的牛至种子处理方法也有差异。例如，Farashah等推荐使用0.1 mg∙L −1 GA 3 [ 6 ] ，但Vladimir等发现1.0 mg∙L −1 GA 3 处理牛至种子的效果最佳，而4天的4℃层积处理不能有效促进牛至种子萌发 [ 7 ] 。针对其他唇形科植物种子萌发低的问题，有学者发现植物激素和超声波处理也能有效提高其发芽率 [ 8 ] [ 9 ] 。例如，GA 3 、6-苄氨基腺嘌呤(6-BA)和萘乙酸(NAA)以及4℃低温层积处理都能有效提高紫苏的种子发芽率 [ 8 ] ；另外，使用5~20 min超声波处理可以极显著地提高薄荷种子的发芽率 [ 9 ] 。这些报道为有效提高牛至种子发芽率和发芽势提供了参考，但还需要进一步明晰能够简单、稳定和有效地促进牛至种子萌发的方法。 促进种子萌发的常用方法包括机械、化学试剂和植物激素等。根据前期报道，本实验通过对牛至种子进行物理(包括超声波、4℃层积、光照条件和覆土厚度)和激素(GA 3 、NAA、6-BA和乙烯利)处理，分析处理后牛至种子发芽率和发芽势的变化，探究牛至种子萌发率低的影响因素和最佳处理方法，为牛至的生产应用提供参考。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 实验所用牛至为商业品种“美国牛至1号”，千粒重为0.118 g。将种子放于干燥的低温冷藏库中备用。挑选大小一致，饱满的种子用于实验。 2.2. 方法 2.2.1. 处理方法 以直径 9 cm的培养皿为发芽床，垫2层滤纸，将种子均匀铺在滤纸上，每皿50粒种子，分别用2 mL水(对照)或2 mL不同浓度的生长调节剂溶液润湿滤纸，用塑料薄膜封口保持湿润，置于培养室中萌发，温度保持在25℃恒温，光照强度为75.47 μmol∙m −2 ∙s −1 ，光照周期为每天12小时(h)，每个处理设置6个重复。 种子发芽实验的各处理方法如下：1) 将种子在以下生长调节剂条件下萌发：GA 3 (1、5、10、50、100 mg∙L −1 )、NAA (0.01、0.1、1 mg∙L −1 )、乙烯利(ETH；50、100、200 mg·L −1 )和6-BA (0.01、0.1、1 mg·L −1 )。2) 超声波处理：将牛至种子在的45 kHz功率比为80%的超声波仪(型号“X025-12DTS”，南京先欧仪器制造有限公司)分别处理5、10、15、20、25分子(min)，温度设定为25℃，处理后将种子放置于培养皿中发芽。3) 低温处理：将牛至种子于清水中浸泡2 h预冷后，在4℃环境下分别放置5、10、15天，处理后将种子放置于培养皿中发芽。4) 光照处理：参照房海灵 [ 10 ] 报道方法，将牛至种子放于正常光照或完全黑暗处萌发。除黑暗处理外，其他种子萌发条件均在光下(光照强度为75.47 μmol·m −2 ·s −1 ，光照周期为每天12 h)。 根据上述处理得到结果，并且将显著提高牛至种子萌发率和萌发势的处理进行两两组合，观察这些组合处理对牛至种子萌发的影响，并且分析组合处理对牛至种子萌发的交互作用。 2.2.2. 数据统计分析 种子的发芽率和发芽势分别按下列公式计算：发芽率 = (10 d内全部发芽种子粒数/供试种子粒数) × 100%；发芽势 = (5 d内发芽种子粒数/供试种子粒数) × 100% [ 9 ] 。将每个处理与对照进行比较，采用 SPSS13.0统计分析软件Duncan式统计法对实验数据进行差异显著性检验，采用SPSS13.0中的一般线性模型(General linear model)对组合处理的交互作用进行分析。