DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 失眠症状是常见的睡眠问题之一，通常包括三个核心表现：入睡困难，睡眠维持困难及早醒(张继辉，刘亚平，潘集阳，2015)，是近年来凸显的心理健康和适应问题。特别是伴随着日益激烈的学业竞争和发展压力，小学生睡眠问题(尤其是失眠问题)也逐渐成为了家长及教育部门等关心的重要问题之一。相关调查数据表明：就失眠症状的核心表现来看，小学生平均入睡时间为18.7分钟，但30分钟内不能入睡比例为12.4%，60分钟不能入睡的比例为3.9%；此外，8.1%的小学生每周至少3天出现早醒情况(雍那，王慧，胡华，2012)；从总体睡眠时间来看，小学生晚上平均睡眠时长在9个小时左右，显著低于我国颁布的有关学生健康和卫生工作条例中的规定(10小时左右) (张燕萍，李生慧，江帆，徐健，余晓丹，颜崇淮，沈晓明，2008)。失眠是个体身心健康的重要风险因素——失眠会造成身心亚健康，导致认知功能下降甚至轻度认知障碍，并会导致焦虑、抑郁等负性情绪的增多(张贤，刘文斌，李钦辉，2018)。对小学生而言，诸多研究发现也表明小学生睡眠问题会影响其身心健康发展和学业成绩(韩兵，2012)。因此，探讨小学生失眠症状的影响因素及其作用机制有着重要的理论和现实意义。 研究表明，小学生失眠症状会受到内部个体因素(如社交焦虑(赵令睿，2018)、身体健康状况(雍那，王慧，胡华，2012；刘连启，穆朝娟，王汝展，高春霓，刘贤臣，2004)和外部社会环境因素(如家庭环境和父母教养(张燕萍，李生慧，江帆，徐健，余晓丹，颜崇淮，沈晓明，2008))的影响。其中，学业是儿童小学阶段基础教育的重要组成部分，且由于父母对学生孩子学业成绩的重视，学业压力是童年期常见的压力体验，也是影响儿童发展适应的重要影响因素(孙芳，2019；曾岑莉，2016)。学业压力指学生在学业活动中需要承受外界或自身的精神负担，甚至由此引发的心理或生理反应(陈旭，2004)。研究表明，在控制消极情绪后，压力和睡眠是个体健康有效的危险预测因素(Benham & Charak， 2018)；且学业压力大的学龄儿童经常出现睡眠障碍(陈忠，张斌，罗欣，覃凌智，林云燕，2012)，过大的学业压力会导致学生出现失眠、早醒、易醒、睡眠时间短等不良症状(韩兵，2012)。基于此，本研究拟探讨外部因素(即学业压力)对小学生失眠症状的影响及其内在机制，并假设学业压力也能够正向预测小学生失眠症状。 此外，社交焦虑也会造成小学生的失眠症状(Lima et al.， 2020)。社交焦虑是日常社会交往中常见的心理不适，是指个体在面临社交情境时，所表现出的紧张不安、焦虑等负性情绪反应、甚至是回避行为的现象(郭晓薇，2000)。社交焦虑的认知行为模型认为，社会焦虑可能造成学生的社会孤立以及较差的自我知觉，进而影响其睡眠质量(Burke， Mccormick， Pellis et al.， 2017; Coffey， Banducci， & Vinci， 2015)。相关临床研究发现，大多数的焦虑症和相关障碍均会伴随着睡眠障碍等问题(Cox & Olatunji， 2016)；针对正常被试群体的研究结果也表明，社交焦虑与白天过度嗜睡等睡眠障碍的发生率呈显著性正相关(李敏，唐光政，周丽玉等，2015)。因此，我们假设：小学生的社交焦虑能够正向预测其失眠症状。 相关的实证研究结果也表明，社交焦虑在压力(如学业压力、人际关系压力等)与学生的心理健康水平之间起到中介作用(陈雪峰，王桢，高晶，胡卫鹏，时勘，2007)。还有研究表明，学业成绩与社交焦虑密切相关，差生的社交焦虑水平显著高于优生和中等生的社交焦虑水平(张妍，吕培瑶，刘志强，2006)。这说明，学业成绩上的劣势和压力是影响学生社交焦虑的重要因素。这些研究发现共同提示，社交焦虑可能会在小学生学业压力与失眠症状之间起到中介作用。因此，研究拟采用心理测量法对社交焦虑在学业压力与失眠症状之间的中介模型进行检验，以期为改善小学生睡眠问题提供经验性的指导证据。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 以黄山市某小学4~6年级共500名学生作为调查对象，回收整理后得到有效问卷469份，有效率为93.8%。其中男生232人，平均年龄为10.70 ± 2.78岁；女生为237人，平均年龄为10.56 ± 3.05岁。 2.2. 调查工具 学业压力：采用陈旭编制的《中学生学业压力源问卷》，包含以下五个维度(任务要求压力、竞争压力、期望压力、挫折压力和发展压力)，共56个题项；采用五点计分，分值越高说明学业压力越大。整个问卷的内部一致性系数为0.85，重测信度系数为0.93 (陈旭，2004)。由于现阶段没有形成小学生特定的学业压力量表，且不涉及具体学科，因此研究采用初中版问卷评估小学高年级学生的学业压力。 社交焦虑：采用La Greca编制的《儿童社交焦虑量表》，包含害怕否定评价和社交回避及苦恼两个维度。量表共有10个题项，采用三点计分，分值越高说明社交焦虑水平越高。该量表间隔3个月重测信度为0.84，Crobach α系数为0.76 (邹志礼，陈品红，蒙华庆，2012)。 失眠：采用Morin教授等编制《失眠严重程度指数量表》，包含失眠的严重程度和睡眠的满意程度两个维度。量表共有7个题项，采用5点计分，得分越高说明失眠越严重。该量表各题项间的内部一致性信度Cronbach α系数为0.80 (白春杰，纪代红，陈丽霞，2018)。 2.3. 共同方法偏差检验 为了检验研究是否存在严重共同方法偏差问题，研究采用Harman单因素检验法进行未旋转的探索性因素分析，将特征值设置为1。结果表明，共有15个因子，其中第一个因子解释了总变异量的31%，小于40%的标准，说明本研究中共同方法偏差尚可接受。
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user: 3. 研究结果 研究使用SPSS22.0软件进行描述性和参数统计检验分析，主要使用相关分析和回归分析等统计方法。 3.1. 小学生学业压力与失眠症状、社交焦虑的相关分析 对学业压力、失眠症状以及社交焦虑进行相关分析，结果如表1所示。学业压力分别与失眠症状、社交焦虑分别呈显著性正相关(ps < 0.001)；失眠症状与社交焦虑呈显著性正相关(p < 0.001)。为进一步检验社交焦虑在学业压力和失眠症状中起中介作用提供了初步的支持。 Table 1 Descriptive results and correlational analysis results among variable M SD 学业压力 失眠症状 社交焦虑 学业压力 2.16 0.76 - 失眠症状 1.45 0.45 0.480 *** - 社交焦虑 1.49 0.39 0.444 *** 0.330 *** - 表1. 各变量的描述性结果与相关分析结果 注：*表示p < 0.05；**表示p < 0.01；***表示p < 0.001。下同。 3.2. 社交焦虑在学业压力与失眠症状关系间的中介作用分析 由相关分析结果可知，学业压力、失眠症状及社交焦虑三者间分别呈显著性正相关，满足中介模型分析的前提。因此，研究者以学业压力为自变量，社交焦虑为中介变量，失眠症状为因变量，使用PROCESS插件(白春杰，纪代红，陈丽霞，2018)和偏差校正的百分位Bootstrap法进行中介效应检验(方杰，张敏强，邱皓政，2012)。 回归分析表明(如表2)：学业压力能显著正向预测社交焦虑，学业压力对社交焦虑的解释贡献率为20%；学业压力能够正向预测失眠症状，学业压力对失眠症状的解释贡献率为23%；当学业压力和社交焦虑同时进入回归分析中时，学业压力和社交焦虑同时可以正向预测失眠症状，学业压力与社交焦虑对失眠症状的解释贡献率为25%。 同时，由表3可知，社交焦虑所产生的间接效应的Bootstrap 95%置信区间不含0值，表明社交焦虑在学业压力预测失眠症状中存在显著的部分中介效应。由中介效应的分析结果表明，社交焦虑在学业压力和失眠症状中存在显著的中介效应，中介效应值为0.06，占总效应的13.42%。 Table 2 Regression analysis in mediating effect analysi 回归方程 整体拟合指标 回归系数显著性 结果变量 预测变量 R R 2 F B t p 社交焦虑 学业压力 0.44 0.20 91.54 0.25 9.57 *** <0.001 失眠症状 学业压力 0.48 0.23 72.61 0.28 8.52 *** <0.001 失眠症状 社交焦虑 0.50 0.25 44.81 0.17 2.49 * 0.013 学业压力 0.25 6.23 *** <0.001 表2. 中介效应分析中的回归分析 注：模型中各变量均经过标准化处理之后带入回归方程。 Table 3 The mediating effect of social anxiety on the effect of academic stress on insomni 间接效应值 95% Boot标准误 95% Boot CI下限 95% Boot CI上限 间接效应相对总效应的比率 0.06 0.03 0.01 0.12 13.42% 表3. 社交焦虑在学业压力对失眠症状程度影响中的中介效应分析
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user: 4. 讨论 结合小学生生活和学习的实际，拟探讨小学生学业压力与失眠症状的关系以及社交焦虑在其中的中介作用，结果发现：小学生学业压力与失眠症状、社交焦虑均呈显著正相关；失眠症状与社交焦虑也呈显著正相关。此外，为了探讨学业压力对失眠症状的作用机制，研究在以往研究发现的基础上构建了社交焦虑在学业压力与失眠症状之间的中介模型。研究结果表明，社交焦虑在学业压力和失眠症状之间起部分中介作用。这表明，学业压力可以通过两种途径影响小学生的失眠症状。 其一，学业压力能够直接正向预测小学生的失眠症状。高强度的学业负担带来的心理压力会使小学生的入睡时间延长，使其睡眠支离破碎，从而影响到儿童的睡眠。此外，繁多的家庭作业让学生入睡时间延迟，使儿童睡眠不足，又会造成应激系统产生更多的应激激素，进一步影响儿童睡眠状况，可能导致儿童失眠(张燕萍，李生慧，江帆，徐健，余晓丹，颜崇淮，沈晓明，2008)。 其二，学业压力通过社交焦虑间接地影响小学生的失眠症状。研究发现，学业压力不仅可以显著正向预测社交焦虑，并且学业压力和社交焦虑可同时正向预测失眠症状。这表明，小学生的学业压力越大，其产生的社交焦虑水平越高。最近研究表明，小学生知觉到学业负荷越高，其社交焦虑水平越高(赵令睿，2018)。这可能是因为小学生将面临的学业压力的负性认知评价转移至社交活动中(李海垒，张文新，2014；Ollendick & Hirshfeld-Becker， 2002)，进而提升了其社交焦虑水平。相关研究表明，相比学业成绩中等和优秀的学生，学业成绩较差的学生的社交焦虑明显较高(Benham & Charak， 2018)。这可能是因为学业成绩差的学生容易产生自卑心理，导致低自尊水平，从而在与人交往时产生退缩行为，不能与他人建立良好的人际关系，难以被他人接纳，得不到良好的社会支持，导致其知觉到较大压力，表现出社交焦虑(陈姝羽，2013)。同时，社交焦虑能够显著正向预测失眠症状(严虎，陈晋东，赵丽萍，伍海姗，杨怡，徐保彦，2013)。认知行为模型认为，小学阶段的社交焦虑容易产生认知偏差，产生社会孤立和较差的自我知觉，进而影响睡眠质量(李敏，唐光政，周丽玉，余正和，毛洪京，2015)。故而，学业压力通过对社交焦虑产生影响导致失眠症状。
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user: 5. 研究意义及教育对策 研究考察小学生学业压力、失眠症状及社交焦虑之间的相关关系，并构建了以学业压力为预测变量、失眠症状为结果变量、社交焦虑为中介变量的模型。同时，在理论层面上以小学生为研究对象，在以往研究的基础上丰富了有关睡眠质量的研究及其内在机制；其次，在实践上启发我们要重视小学生的学业压力和睡眠质量问题。这对于后续研究者及教育者思考三者之间的关系提供了经验性证据。同时，根据当前研究发现，我们提出以下教育对策： 首先，学业压力能够直接正向预测小学生的失眠症状。这提示，教育部门应减少小学生学业压力负荷，积极倡导素质教育；学校要优化课程结构，因材施教；教师真正做到为小学生“减负”，作业是课堂的延伸，教师应该根据每个学科的不同特点，以合适的形式适当进行课外拓展，较少学生在课外花费大量时间进行书面作业；家长应该给予孩子良好的社会支持，适度降低对子女的期许，合理化对孩子的要求。通过各方的努力和各种措施来减少小学生的学业压力，保障儿童能够获得足够的睡眠时间，提高睡眠质量。 其次，学业压力通过社交焦虑间接地影响小学生的失眠症状。学校应该开设社交相关课程，引导小学生如何与人相处，如何处理社交问题；老师应该时刻关注学生的状态变化，积极与学生沟通，培养其积极的人格。同时，家长也应该给予孩子良好的家庭支持，培养孩子在人际交往中的自信。
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user: 6. 结论 1) 小学生学业压力、社交焦虑和失眠症状三者间相互呈显著的正相关； 2) 社交焦虑在小学生学业压力与失眠症状之间起到部分中介作用。
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user: 摘要 近年来特殊浸润性材料以其疏水或疏油的优良特性在油水分离领域中大受欢迎。铜网作为一种廉价易得的惰性金属滤网，有较强的稳定性和可加工性。通过化学镀的方法，在铜网材料表面沉积一层银粒子，经硫醇修饰后制得超疏水亲油的表面材料，进行油水分离考察。采用两种不同表面张力的油性液体(正己烷、石油醚)分别与不同含盐量的水样(去离子水、10%盐水、15%盐水)混合进行油水分离试验，计算不同表面张力油水混合物的分离效率并分析相应机理。研究发现：铜网孔径越小，疏水性能越好，油水分离效率也更高，网孔直径380 μm的铜网的接触角167˚，针对不同油水混合物，其油水分离效率最高可达到99.62%。
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user: 1. 引言 随着现代工业的迅速发展，在石油的开采、储存与运输过程中，由于操作不当等原因，漏油事故频发，海洋浮油污染越来越严重，油水分离已经成为举世关注的问题。一方面，原油泄漏带来的大面积水域污染，严重影响到全球生态系统的健康；另一方面，生产生活中油水混合物的肆意排放也威胁到了内陆水系的清洁和安全 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。因此，如何进行简单高效、操作方便、利用率高的油水分离成为近些年研究的重点。 工业中常用的油水分离方法主要有重力式分离、离心式分离、电分离、吸附分离、气浮分离、凝聚和絮凝等方法，但这些方法通常成本较高，分离效率低，不能够反复利用，甚至会造成二次污染，不适用于大规模海洋浮油的清理，其应用往往大幅度受限 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。因此，如何选择一种清洁、高效又能够大规模重复利用的油水分离方法成为研究的重点。近年来，仿生学的迅速发展引发了对界面材料的研究热潮。通过对荷叶表面超疏水现象的研究，发现表面的微纳复合形貌和低表面能的化学组成是其超疏水的原因。受此启发，科研人员致力于超疏水材料的仿生制备，并且成功应用于油水分离领域 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。此外，金属网状材料因为机械强度高、表面易加工处理，在分离和收集含油废水实践中得到广泛的应用。 研究以铜网材料为基体，通过化学镀的方法，在铜网表面沉积纳米银层；经正十八硫醇修饰后，铜网材料浸润性发生变化，制备出超疏水亲油的网状材料。选择不同表面张力的油性介质(正己烷、石油醚)与不同含盐量的水样(去离子水、10%盐水、15%盐水)配制成油水混合液，进行油水分离测试，测量并计算不同表面张力油水混合物的分离效率，并分析讨论微观结构和表面组成调控对浸润性及油水分离效率的影响。
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user: 2. 实验过程 2.1. 实验材料 实验所使用的材料和化学试剂如表1所示： Table 1 Reagents and their materials involved in the wor 材料 规格 供应厂家 铜网(Cu) 14目(1180 μm) 20目(830 μm) 40目(380 μm) 上海宏翔筛网有限公司 去离子水 25 L 洛阳牡丹厂 无水乙醇(CH 3 CH 2 OH) 500 mL 烟台市双双化工有限公司 硝酸银(AgNO 3 ) AR25/100 g 天津市风船化学试剂科技有限公司 正十八硫醇(C 18 H 38 S) 100 g 上海麦克林生化科技有限公司 食用盐(NaCl) 320 g 广西壮族自治区银鹏多品种盐公司 正己烷 500 ml 天津市风船化学试剂科技有限公司 石油醚 500 ml 天津市德恩化学试剂有限公司 甲基蓝 25 g 天津市德恩化学试剂有限公司 表1. 实验所使用的材料和化学试剂 2.2. 实验步骤 1) 配置0.15 M的硝酸银乙醇溶液，将清洗后的铜网放置进硝酸银乙醇溶液中浸泡时间为20 s。取出，去离子水清洗表面后吹干待用。 2) 配置0.01 M的十八硫醇的乙醇溶液，将化学镀后的铜网放入1~2 h，取出清洗后60℃下干燥即可得到超疏水亲油的铜网材料。 3) 分别以正己烷、石油醚为油样，以去离子水、10%盐水、15%盐水为水样(水样经亚甲基蓝染色)制备油水混合物。利用制备的超疏水亲油铜网作为分离装置进行油水混合物，并记录分离效率。 2.3. 实验仪器 采用JSM-6701F型场发射扫描电子显微镜表征表面微观结构，适用光电子能谱(XPS)：VG ESCALAB 210，英国VG Scitntific公司；使用Smart APEX II型X射线衍射仪对表面成分进行分析；采用DSA100接触角测量仪测定表面接触角，测试液体体积5 μL，五点测量取平均值。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 铜网浸润性分析 疏水化处理完成后，铜网表面由原先的金黄色改变为黑色如图1所示，这是由于表面化学沉积的纳米银层所导致。沉积的纳米银层较薄，对铜网孔径影响不大。测量表面接触角列于表2，从结果可以看出，处理前，铜网表面接触角在70˚~91˚间，并随着铜网孔径降低增大，这是由于铜网本身由于网孔造成的毛细管力使得与水的接触角较大。经疏水化处理，铜网表面接触角增大，铜网孔径380 μm时最大为167˚，表面呈现超疏水状态。 图2是孔径380 μm超疏水铜网试样的FESEM照片，如图2(a)，图2(b)所示，铜网处理前，表面光滑，粗糙度较低。疏水化处理后，被还原的银颗粒附着于铜网表面形成团簇凸起，导致表面粗糙度增加；将处理后的样品放大6000倍后，可见纳米银粒子的排列形成类珊瑚状的枝晶，在枝晶间形成较大孔隙，如图2(c)；继续放大至11，000后，可看到类珊瑚状枝晶是由无数几百个纳米的小颗粒组成的，枝晶间存在大量微米级的孔隙，如图2(d)。化学镀后，铜表面的微米孔洞和纳米银颗粒构建出微纳相间的复合结构，这是铜网表面超疏水化的结构因素。 图1. 铜网疏水化处理前后照片。处理前(a) 1180 μm，(b) 830 μm，(c) 380 μm处理后：(d) 1180 μm，(e) 830 μm，(f) 380 μm Table 2 The contact angle of copper mesh before after superhydrophobic treatment with different mesh siz 接触角 1180 μm 830 μm 380 μm 处理前 74˚ 88˚ 91˚ 处理后 149˚ 159˚ 167˚ 表2. 疏水化处理前后不同孔径铜网表面接触角 图2. 超疏水铜网(380 μm)表面的FESEM电镜照片，(a) 原始铜网，(b) 超疏水铜网，(c) 表面形貌，(d) 表面形貌高倍照片 图3. 超疏水铜网表面的XPS图谱，(a) 全谱，(b) 碳分谱，(c) 银分谱 为了对铜网表面进行化学成分的分析，图3给出了超疏水亲油铜网表面的XPS图谱。从图3(a)全谱中可以明显看到银、碳和硫元素的三个峰。图3(b)、图3(c)分别给出了碳和银的分谱。通过吉布斯拟合，碳元素可拟合为两种：碳碳/碳氢键(C-C/C-H)和碳硫键(C-S)。在368.1 eV和374.1 eV处的两个峰对应于Ag3d3/2和Ag3d1/2，由于在金、银等金属元素(软酸)与巯基硫元素(软碱)之间会遵循软硬酸碱理论 [ 13 ] 形成稳定的Au-S和Ag-S键，从成分分析可知铜网表面化学沉积的银粒子与硫醇中的硫优先形成稳定的Ag-S共价键 [ 13 ] [ 14 ]。既可在银纳米粒子表面通过形成化学键包覆一层硫醇分子，起到降低表面能，达到表面超疏水化的目的。 3.2. 油水分离效率 图4. 油水分离示意图 将正己烷和石油醚分别和水性介质(采用亚甲基蓝染色)混合后，利用超疏水亲油的铜网进行分离，如图4所示。油水分离测试过程中，分别记录分离前水性介质质量m 1 和分离后水性介质质量m 2 。采用下列公式计算油水分离效率： η = m 2 m 1 × 100 % 未处理铜网由于表面亲油亲水，油水混合物会通过铜网孔洞流入烧杯，无法进行有效分离，即使孔径380 μm的铜网接触角可达到91˚，但是由于水珠会黏附在铜网表面，之后随水量增加在重力作用下仍会穿过铜网和油性介质混合，没有油水分离能力，认定分离效率为0。 Table 3 The density and surface tension of different liquid 液体种类 水 10%盐水 15%盐水 石油醚 正己烷 密度(g/mL) 1 1.071 1.109 0.64~0.66 0.66 表面张力γ lv (μN/m) 72.7 75.9 76.6 17.5 18.4 表3. 不同种类液体的密度和表面张力 表3中是几种液体的密度和表面张力 [ 15 ]，三种水样的表面张力和密度都要比正己烷和石油醚大许多，因此，油水分离时，表面张力低的油性介质石油醚和正己烷在铜网表面迅速润湿铺展并透过，而表面张力大的水性介质在铜网表面呈球状滚落，从而实现油水分离。图5中黑色曲线表示铜网对油性介质/水的分离效率。对正己烷和石油醚这两类油性介质，分离效率分别为97%和98%。实验结果证明，所制得的超疏水亲油铜网可以将表面能有差异的油水混合物进行有效分离，在处理水面浮油污染方面具有较大的应用前景。 图5. 不同孔径超疏水亲油铜网分离效率(a) 环己烷/水性介质体系 (b) 石油醚/水性介质体系 为了考察实际环境水质中油水分离效果，我们配置不同浓度氯化钠盐水溶液，考察盐度变化对油水分离效率的影响。从图5中可以看出，随含盐量增加，分离效率逐渐增加，所有铜网对油水混合物的分离效率都在96%以上。并且随着铜网孔径降低，铜网表面与水的接触角变大，表面对水的排斥和对油吸附效果差异越大，从而使分离效率提高。同时，我们也发现，含盐量不同的油水混合物分离效率相差不大，两种油性液体与不同水样的最大分离效率分别为99.44% (正己烷与15%盐水混合液)、99.62% (石油醚与15%盐水混合液)，表明水中含盐量对本实验所制得的铜网的分离效率影响不大，这也说明采用化学镀方法制备的油水分离铜网材料对海洋浮油的处理具有较强的适应性。 油水分离实验后，铜网经过清洗，表面接触角经测量仍能保持与实验前差别不大，结果如表4所示。表明油水分离过程对超疏水铜网表面浸润性没有影响，铜网可重复循环利用进行油水分离。 Table 4 The contact angle of copper mesh before after oil-water separatio 接触角 1180 μm 830 μm 380 μm 油水分离前 149˚ 159˚ 167˚ 油水分离后 148˚ 159˚ 166˚ 表4. 油水分离前后不同孔径铜网表面接触角 图6. 超疏水状态示意图 分析原因，化学镀后铜网表面的粗糙度增加，形成了微纳相间的复合阶层结构；经十八硫醇化学修饰后，铜网从亲水状态变为超疏水状态，水性介质在铜网表面的浸润性得到逆转。如图6所示，当水接触到铜网表面时，由于表面微纳复合结构的存在，大量空气储存在这些微小的凹凸之间，相当于在液体水和铜网之间形成了一层极薄的空气层，此时，水和铜网接触的表面由固–液接触变为固–气接触，固–气–液三相接触线变得不连续，气液接触界面扩大，使液滴保持球状不自动铺展，接触角随之增大，就达到了超疏水状态，阻碍了水在铜网表面铺展穿过。而对于表面张力小的油性介质(环己烷、石油醚等)，表面呈现亲油性。当油性介质接触到铜网表面时，迅速润湿铺展并透过铜网孔洞，从而实现油水分离。
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user: 4. 结论 本文选用14目、20目、40目三种规格的铜网作为研究材料，通过简单方便的化学镀的方法，实现了铜网表面超疏水并进行油水分离效率研究。研究结论如下： 1) 化学镀后的铜网具有超疏水的特性，其中疏水接触角最大可达到167˚，且重复多次油水分离实验后，仍然能保持良好的超疏水特性。 2) 随着铜网孔径的减小，油水混合物分离效率逐渐增加，最高可达到99.62%。 3) 含盐量对超疏水亲油铜网的分离效率影响不大，铜网可适用于海洋环境浮油的清理分离。
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user: 摘要 本文开展了不同复合材料体系、不同铺层比例复合材料层压板单钉连接性能的试验研究，设计了3种典型铺层的碳纤维单向带复合材料层压板试样以及2种(芳纶织物、玻璃布织物)织物复合材料层压板试样，获取了铺层方式对连接性能的影响规律，研究发现芳纶织物具有较好的单钉双剪挤压性能，而玻璃布织物具有较好的单钉单剪挤压性能。
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user: 1. 引言 复合材料具有优异的比强度、比刚度性能，在飞机上的运用越来越广泛，已逐步从次承力结构运用到主承力结构。在飞机结构中连接是必不可少的，目前常用的连接形式包括胶接连接和机械连接。机械连接因具有拆卸方便、连接可靠等优点而被大量运用于飞机复合材料结构中。在飞机复合材料结构设计时，复合材料体系的选择以及铺层方式的优化设计是不得不考虑的问题，其对复合材料机械连接结构性能的影响程度是国内外飞机设计人员一直关注的焦点。 复合材料机械连接形式很多，包括单剪搭接、双剪搭接等，国内外大量学者对不同连接形式的强度性能开展了研究。Gray [ 1 ] 等研究了接头厚度以及二次弯曲对复合材料单剪搭接方式强度、刚度性能的影响，发现接头厚度对连接强度具有较大影响。Cooper [ 2 ]、Wang [ 3 ] 等研究了孔端距以及孔间距对单钉双剪连接复合材料结构强度性能的影响。顾亦磊 [ 4 ] 等采用试验研究了搭接方式以及紧固件材料对多钉连接复合材料结构强度性能的影响，宋恩鹏 [ 5 ] 等研究了连接材料刚度对连接性能的影响。蒋持平 [ 6 ]、徐耀玲 [ 7 ]、徐忠岩 [ 8 ] 等对多钉连接结构的强度性能进行了分析和试验研究。但对于不同复合材料体系对机械连接性能影响的研究鲜有报道。 本文通过设计不同材料体系(碳纤维单向带、玻璃纤维织物以及芳纶纤维织物)以及不同铺层方式的单钉连接形式试样，开展单钉单剪以及单钉双剪试验研究，通过试验对比获取不同材料体系以及铺层比例对单钉连接形式复合材料结构强度性能的影响，给飞机结构设计人员提供参考。
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user: 2. 试样与方法 2.1. 试样 本文共设计了两类复合材料单钉连接形式试样，分别为单钉单剪试样和单钉双剪试样，试样示意图如图1所示。单钉双剪试样材料为T800级碳纤维单向带复合材料、玻璃布织物材料以及芳纶织物材料，其中采用碳纤维单向带复合材料设计了3种典型铺层比例试样，共计加工了5种不同铺层比例以及不同材料的试样，如表1所示。单钉单剪试样为碳纤维单向带B铺层和C铺层层压板分别与玻璃布织物材料以及芳纶织物材料层压板连接构成，共计5类试样。 单钉单剪连接试样和单钉双剪连接试样根据ASTM D5961 [ 9 ] 要求加工。 图1. 试样示意图。(a) 单钉单剪试样示意图；(b) 单钉双剪试样示意图 Table 1 Ply ratio and thickness of specimen 编号 材料及铺层 铺层比例[0/±45/90]/% 厚度/mm A 碳纤维单向带A铺层 (30/60/10) 3.425 B 碳纤维单向带B铺层 (40/50/10) 3.425 C 碳纤维单向带C铺层 (50/40/10) 3.973 D 芳纶织物 / 2.796 E 玻璃布织物 / 3.000 表1. 试样的铺层比例和厚度 2.2. 试验方法 复合材料层压板单钉双剪试验按照ASTM D 5961“聚合物基复合材料层压板挤压响应的标准试验方法”的方法A实施。采用引伸计测量孔挤压变形量，试验前将试样安装于夹具中，并将试样与夹具组合体对中夹持于试验机，如图2所示。采用2 mm/min的加载速率连续加载，当载荷下降量超过最大载荷的30%时或当孔发生破坏并不产生过度挤压时，停止试验，记录破坏载荷及失效形式。 复合材料层压板单钉单剪试验按照ASTM D 5961“聚合物基复合材料层压板挤压响应的标准试验方法”的方法B实施。试验前将试样对中夹持于试验机夹头内，如图3所示。与单钉双剪试验类似采用引伸计测量孔挤压变形量，其余试验方法步骤同单钉双剪试验。 本文设计的所有试验均在室温大气环境下进行。 图2. 单钉双剪试验示意图 图3. 单钉单剪试验示意图
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user: 3. 试验结果与分析 3.1. 不同材料单钉双剪性能对比分析 本文共进行了5种不同材料以及铺层形式的单钉双剪挤压性能试验，其典型破坏模式均为复合材料层压板孔处挤压破坏，如图4所示。 图4. 单钉双剪典型失效模式。(a)玻璃布织物；(b)碳纤维单向带A铺层；(c) 芳纶织物 图5给出了不同材料以及不同铺层形式下复合材料层压板极限挤压强度和2%偏移挤压强度性能对比。试验代号A、B和C为T800级碳纤维单向带A铺层、B铺层和C铺层试验结果，通过对比发现随着±45˚层比例的降低，复合材料层压板极限挤压强度也降低，2%偏移挤压强度变化不大。表明适当增加45˚层的铺层比例可提升挤压强度性能。原因在于螺栓挤压过程中，复合材料层压板孔处承受较大比例的剪应力，适当增加45˚层铺层比例可有效抵抗剪切变形，提升承载能力。 试验代号D、E为芳纶织物、玻璃布织物试样的试验结果，通过对比发现芳纶织物材料极限挤压强度性能最高，比玻璃布织物极限挤压强度高5.74%，表明芳纶织物复合材料层压板具有较好的单钉双剪挤压性能。通过2%偏移挤压强度性能对比发现玻璃布织物性能略高，表明玻璃布织物具有更好的抗挤压能力。 图5. 不同材料/铺层形式下的挤压强度 3.2. 不同材料单钉单剪性能对比分析 本次试验进行了4类单钉单剪试验，分别是碳纤单向带B铺层层压板、C铺层层压板和芳纶织物、玻璃布织物层压板机械连接。其典型破坏模式为钉头侧复合材料层压板挤压破坏和钉断裂与挤压破坏的混合失效模式，如图6所示。 图6. 单钉单剪典型失效模式 图7给出了不同材料以及不同铺层复合材料层压板单钉单剪试验结果。通过对比相同铺层层压板和不同材料层压板机械连接性能发现玻璃布织物和碳纤维单向带层压板机械连接形式具有更高的挤压强度性能。通过相同织物材料不同铺层碳纤维单向带复合材料机械连接性能对比发现，与B铺层连接的织物材料具有更高的挤压强度性能，原因在于B铺层含±45˚层铺层比例更高。 图7. 不同材料/铺层组合下的挤压强度对比
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user: 4. 结论 本文通过试验研究了不同材料以及不同铺层形式下的单钉单剪和单钉双剪挤压强度性能，得到以下结论： 1) 随着±45˚层比例提高，复合材料层压板挤压强度性能提升。 2) 芳纶织物、玻璃布织物中芳纶织物的单钉双剪挤压性能更好。 3) 两种材料中，玻璃布织物复合材料层压板具有更好的单钉单剪挤压性能。
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user: 摘要 目的：应用三维斑点追踪技术对比分析左束支起搏与右室流出道起搏对左心室收缩的影响。方法：对25例左束支起搏和25例右室流出道起搏术后的患者进行观察性研究，入选者均为病态窦房结综合征患者。用三维斑点追踪技术于术前、术后1个月、术后6个月采集患者左心室舒张和收缩末容积、射血分数，左心室壁总体纵向、径向、周向应变，计算心动周期标化的左心室壁16节段达最小收缩容积时间标准差，同期采集NT-proBNP和QRS波宽度。结果：左束支起搏状态下左心室应变与同步性与生理传导无统计学差异(P < 0.05)；与右室流出道起搏比较，前者应变更大，心肌最小收缩容积时间标准差更小，差异有统计学意义(P > 0.05)。结论：左束支起搏是一种生理性起搏方式，左束支起搏状态下的心功能参数优于右室流出道起搏，三维斑点追踪技术可早期发现左心室收缩功能的变化。
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user: 1. 引言 自心脏起搏器应用于临床以来，生理性起搏位点一直是研究热点。希氏束起搏(HBP)传导顺序与生理性传导顺序一致，激动沿希浦系统下传，保持了电学同步 [ 1 ]，但植入困难 [ 2 ]、起搏参数不稳定 [ 3 ] [ 4 ]、无法纠正束支传导阻滞等缺点限制了其发展。新兴的左束支起搏(LBBP)通过夺获左束支或其分支，使激动沿左束支下传，实现左心室电学同步，较HBP起搏参数稳定、安全性高、应用范围广 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，可能成为替代HBP的另一种生理性起搏方式。但LBBP左心室收缩机械同步性是否优于传统的右室流出道起搏(RVOTP)还有待进一步验证。本研究旨在应用三维斑点追踪成像(3D-STI)技术评价LBBP对左心室收缩机械同步性的影响，为临床上选择更生理的起搏位点提供参考。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 研究对象 选取2018-09-01至2020-08-31因病态窦房结综合征(SSS)来我院行永久性双腔起搏器植入术的患者。根据起搏位点的不同，将患者分成LBBP、RVOTP两组。排除标准：1) 二维心脏超声提示心脏结构异常者；2) 左心室射血分数 < 50%者；3) 心电图示长QT间期综合征、Brugada综合征、束支传导阻滞或QRS波时限(QRSd) > 110 ms者；4) 合并基础心脏病者，如心瓣膜病、缺血性心脏病、心肌病等；5) 合并影响心脏功能的基础疾病者，如糖尿病、尿毒症等。本研究已经过青岛大学附属医院伦理委员会批准，所有患者术前均签署知情同意书。两组患者的基线资料无统计学差异(表1)。 2.2. 手术方法 LBBP组：锁骨下静脉入路，C315外鞘(Medtronic，美国)送3830主动螺旋固定导线(Medtronic，美国)至右心室。右前斜30˚下标记HIS电位，导线头端移至其前下方，垂直于室间隔，逆时针旋入。V 1 导联QRS波态逐渐由“W”型变为rSR’或QR型。左前斜45˚下造影确认导线头端旋入深度适中。RVOTP组：锁骨下静脉入路，7F可撕开鞘送3830主动螺旋固定导线(Medtronic，美国) 至右心室流出道间隔部，固定。体表心电图V 1 导联呈QS型。 2.3. 观察指标 分别于术前、术后1个月起搏状态下、术后6个月起搏状态下采集患者的心脏超声、心电图、NT-proBNP信息。心脏超声信息采集方法：Philips EPIQ 7C彩色多普勒超声诊断仪、X5-1探头(频率1~5 MHz)、TOMTEC软件。连接同步心电图，超声图像清晰显示心内膜，采集3个心动周期的心尖四腔观图像。TOMTEC软件自动获取左室舒张末期容积(LVEDV)、左室收缩末期容积(LVESV)、左室射血分数(LVEF)，计算左心室16节段达最小收缩容积时间标准差(Tmsv16-SD)，R-R间期标准化后得到Tmsv16-SD/R-R，计算16节段的纵向、径向、周向收缩期峰值应变的平均值，作为左室整体纵向应变(GLS)、径向应变(GRS)、周向应变(GCS)。 2.4. 统计分析 SPSS 25.0软件分析。计量、计数资料分别以均数±标准差、频数表示，用到的统计学方法有Shapiro-Wilk正态性检验、独立样本t检验、单因素重复测量方差分析、Bonferroni检验、χ²检验。所有检验为双侧检验，P < 0.05差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 组间比较：术前两组患者所有观察指标差异无统计学意义(P > 0.05)。术后LBBP组QRSd明显窄于RVOTP组(P < 0.01)，Tmsv16-SD/RR明显小于RVOTP组(P < 0.01)。术后1个月LBBP组GLS (绝对值)大于RVOTP组(P < 0.05)，术后6个月差异更明显(P < 0.01)。两组GCS、GRS和LVEDV、LVESV、LVEF、NT-proBNP差异无统计学意义(表1~4)。 组内比较：LBBP组术前、术后各项观察指标差异均无统计学意义(P > 0.05)。RVOTP组术后QRSd较术前明显增宽，术后Tmsv16-SD/RR持续延长，差异均有统计学意义(P < 0.01)；GLS、GCS变化趋势与Tmsv16-SD/RR一致，其中，GCS变化速度较GLS缓，术后6个月GCS与术前差异有统计学意义(P < 0.05)；LVEF有下降趋势，但差异无统计学意义(P > 0.05)；GRS和LVEDV、LVESV、NT-proBNP均无明显变化(表1~4)。 Table 1 Comparison of baseline data between two groups ( X ¯ ± S D 组别 例数 性别(男) 年龄 QRSd (ms) NT-proBNP (pg/ml) LVEDV (ml) LVESV (ml) LVEF (%) RVOTP组 25 13 53.08 ± 6.61 94.56 ± 10.84 49.68 ± 6.55 94.76 ± 14.83 36.68 ± 5.78 61.16 ± 3.82 LBBP组 25 11 52.20 ± 6.13 95.60 ± 8.45 50.00 ± 8.25 97.80 ± 17.12 37.84 ± 6.93 61.08 ± 4.38 t/c 2 0.321 0.488 −0.378 −0.152 −0.671 −0.643 0.069 P 0.571 0.628 0.707 0.880 0.505 0.523 0.945 表1. 两组患者基线资料比较( X ¯ ± S D ) 注：RVOTP = 右室流出道起搏，LBBP = 左束支起搏，QRSd = QRS波宽度，LVEDV = 左心室舒张末容积，LVESV = 左心室收缩末容积，LVEF = 左心室射血分数。 Table 2 Comparison of QRSd between two groups ( X ¯ ± S D ， n = 25， ms 组别 术前 术后1个月 术后6个月 RVOTP组 94.56 ± 10.84 135.68 ± 10.13 C 136.88 ± 11.42 C LBBP组 95.60 ± 8.45 96.24 ± 8.21 a 96.16 ± 8.12 a 表2. 两组患者心电图QRSd比较( X ¯ ± S D ， n = 25， ms) 注：同期两组比较 a P < 0.01；组内与术前比较 c P < 0.01，RVOTP = 右室流出道起搏，LBBP = 左束支起搏，QRSd = QRS波宽度。 Table 3 Comparison of myocardial strain and mechanical synchronization parameters between two groups ( X ¯ ± S D ， n = 25， % 参数 组别 术前 术后1个月 术后6个月 GLS RVOTP组 −20.04 ± 2.59 −18.64 ± 2.31 d −16.96 ± 2.68 cf LBBP组 −20.48 ± 2.97 −20.16 ± 2.75 b −20.60 ± 2.92 a GRS RVOTP组 49.36 ± 2.38 49.44 ± 2.80 49.72 ± 2.34 LBBP组 50.52 ± 2.84 50.68 ± 3.11 49.96 ± 2.51 GCS RVOTP组 −23.48 ± 2.60 −22.72 ± 2.60 −21.92 ± 2.61 d LBBP组 −22.76 ± 2.80 −22.60 ± 3.00 −22.80 ± 2.80 Tmsv16-SD/RR RVOTP组 1.94 ± 0.23 5.09 ± 0.21 C 8.76 ± 0.26 ce LBBP组 1.86 ± 0.25 1.90 ± 0.24 a 1.88 ± 0.25 a 表3. 两组患者心肌应变与机械同步性参数比较( X ¯ ± S D ， n = 25， %) 注：同期组间比较 a P < 0.01， b P < 0.05；组内与术前比较 c P < 0.01， d P < 0.05；组内与术后1个月比较 e P < 0.01， f P < 0.05，RVOTP = 右室流出道起搏，LBBP = 左束支起搏，GLS = 左心室整体纵向应变，GRS = 左心室整体径向应变，GCS = 左心室整体周向应变。 Table 4 Comparison of conventional echocardiographic parameters and NT-proBNP between two groups ( ， n = 25 参数 组别 术前 术后1个月 术后6个月 LVEDV (ml) RVOTP组 94.76 ± 14.83 95.16 ± 15.15 94.96 ± 14.12 LBBP组 97.80 ± 17.12 97.92 ± 16.07 99.32 ± 16.02 LVESV (ml) RVOTP组 36.68 ± 5.78 37.88 ± 6.09 38.56 ± 5.79 LBBP组 37.84 ± 6.91 38.08 ± 6.79 38.28 ± 7.04 LVEF (%) RVOTP组 61.16 ± 3.82 60.04 ± 3.78 59.16 ± 4.33 LBBP组 61.08 ± 4.34 60.88 ± 4.70 61.32 ± 4.42 NT-proBNP (pg/ml) RVOTP组 49.68 ± 6.55 48.00 ± 6.78 48.52 ± 7.38 LBBP组 50.00 ± 8.25 49.52 ± 7.49 48.64 ± 7.94 表4. 两组患者常规心脏超声参数与NT-proBNP比较( X ¯ ± S D ， n = 25) 注：RVOTP = 右室流出道起搏，LBBP = 左束支起搏，LVEDV = 左心室舒张末容积，LVESV = 左心室收缩末容积，LVEF = 左心室射血分数。
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user: 4. 讨论 左心室收缩同步性与心功能关系密切，既往研究 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 表明心室收缩失同步可增加心衰发生率，所以评价LBBP与RVOTP对左心室收缩同步性影响意义重大。 3D-STI在三维空间上追踪心肌回声斑点的位置与运动，定量评价心肌应变，无角度依赖性和失追踪 [ 11 ]。应变即某一节段形变占其初始长度的百分比，表示心肌形变程度，主要分为纵向、径向、周向应变 [ 12 ]。此次研究结果显示LBBP组术前、后应变无明显变化，提示LBBP对心肌总体收缩无影响。RVOTP组GLS持续下降(P < 0.05)，GCS也呈下降趋势，但下降速度较GLS慢，GRS无明显变化。此种变化可能与心室壁构成有关，心内膜下心肌层呈右手螺旋状斜行 [ 11 ] [ 13 ]，收缩时主要表现为纵向应变与周向应变，起搏早期心内膜下心肌收缩受损为主，故GLS、GCS早期即发生改变，但全心70%心肌纤维为纵向纤维，心肌的纵向应变与心肌收缩功能联系更紧密，因此心肌收缩功能受损早期纵向应变较周向应变变化显著，这与国外学者所得GLS与LVEF相关性良好结论相符 [ 14 ]。径向应变表示心室壁在短轴方向增厚的程度，是三层心肌共同运动的结果，在收缩功能降低早期，心室固有层和心外膜下心肌层未受累时可无明显变化。为避免心率的影响，将Tmsv16-SD进行R-R间期标化，数值越小表示心肌收缩机械同步性越好。LBBP组术前、术后的Tmsv16-SD/R-R无统计学差异(P < 0.05)，表明起搏对心肌收缩同步性无影响，这与前期国内外学者用组织多普勒或SPECT研究心肌收缩同步性的结果一致 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。RVOTP组术后起搏传导的Tmsv16-SD/R-R进行性延长(P < 0.01)，与同期LBBP组比较，差异显著(P < 0.01)，提示RVOTP对心肌机械同步性产生不良影响，机械同步性随起搏时间延长而进一步恶化。ROVTP组术后LVEF呈下降趋势，但组间、组内差异无统计学意义，两组LVEDV、LVESV组间、组内比较均无统计学差异，提示LS、Tmsv16-SD/R-R较LVEDV、LVESV、LVEF这些常规心脏超声参数敏感，可早期反映心脏收缩状态变化。 电学同步性参数比较，LBBP组QRSd较ROVTP组QRSd窄，与生理传导的QRSd无明显差异，而ROVTP术后QRSd较术前明显增宽，提示LBBP可模拟生理电激动，同步激动双心室，再次验证了陈璐等研究者的结论 [ 18 ]。左束支分布丰富 [ 19 ]，LBBP直接激动左束支 [ 20 ]，激动沿左束支众多分支及广泛的浦肯野纤维快速下传。RVOTP则激动室间隔左右侧的心肌，间接夺获传导组织。故LBBP较ROVTP电激动下传更迅速、同步。本研究结果表明RVOTP组Tmsv16-SD/R-R提示机械同步性随起搏时间延长而恶化，但QRSd未显示电学同步性进行性下降趋势，结合既往研究结果 [ 21 ]，分析原因主要为电–机械活动延迟耦联可使收缩失同步的心肌产生正常QRSd，即QRSd正常不等同于心脏机械同步。 本研究中两组患者术前、后NT-proBNP均在正常范围内，可能与患者术前心功能良好、心腔大小正常，术后随访时间短，患者心功能水平尚在代偿期等有关。 本研究的局限性：1) 随访时间短，长期结果尚需继续随访；2) 样本量少，试验结果存在偶然性，应扩大样本量进一步研究；3) 检查手段受限，三维心脏超声的时间和空间分辨力不足 [ 22 ]，测量值有偏差。
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user: 5. 结论 LBBP是一种生理的起搏方式。LBBP状态下左心室机械收缩同步性与自身传导无差异，优于RVOTP组。长期RVOTP导致心功能进行性下降。3D-STI可定量评估心肌收缩及同步性，较常规超声心动图和生化检查更早期发现心脏收缩功能下降，其中LS、Tmsv16-SD/R-R是敏感指标。
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user: 摘要 为了解掌叶木种子雨动态变化过程及鸟兽取食特征，以茂兰保护区掌叶木果实及种子为材料，通过布设种子雨收集器并结合统计分析，研究掌叶木种群种子雨、种子库及其幼苗存活现状及鸟兽取食特征，揭示掌叶木种群自然更新的动态过程，寻找其更新脆弱的环节及其影响因素，为掌叶木自然种群的恢复提供理论依据。以掌叶木母树为中心，在其周围(东南西北四个方位)布设种子雨收集框和土壤种子库样方，连续4年观测种子雨和种子库的动态，并对地表覆盖物中种子萌发及幼苗数量进行观测和记录。结果表明，4年中掌叶木种子雨动态变化相似，均在8月下旬开始掉落，高峰期出现在9月中下旬左右，在10月中旬掉落结束。2016年和2018年掌叶木种子雨密度分别为(353.36 ± 9.48)粒∙m −2 和(342.69 ± 9.20)粒∙m −2 ，均显著高于2017年和2019年的(214.55 ± 5.67)粒∙m −2 和(198.29 ± 4.40)粒∙m −2 。掌叶木种子虫蛀率与种子产量有一定关系，在种子产量较低年份(2017和2019年)虫蛀率有升高趋势，在种子产量较高年份(2016年和2018年)有降低趋势。掌叶木种子鸟兽取食率与种子产量有一定关系、掌叶木结实存在大小年现象。
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user: 1. 引言 种子是种子植物有性生殖的重要器官和种群生活史的起点，是物种延续世代交替的桥梁，在特定的时间和空间，植物体将其种子或果实通过自助或藉物散播从母体植株散布到地表的过程，被称为种子雨，又称为种子流。种子雨作为森林群落更新繁殖体的主要来源，因林木自身的特点和生态环境的异质性表现出不同的动态变化过程及强度特征 [ 1 ] [ 2 ]。种子雨时间动态一般分为起始、高峰、末期三个阶段，种子雨散播是植物种群萌发更新的主要来源，是植物生命史循环的关键环节，对预测森林更新趋势具有重要指示作用 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。种子雨密度的大小反映了植物结实能力的大小以及更新的潜在能力，能很好的反映树种更新状态 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。植物的种子落地后，存在于土壤表面及土壤中全部存活种子的总和为土壤种子库，土壤种子库在植物进化、种群动态和群落过程方面对森林更新具有重要影响作用，种子雨和土壤种子库在森林天然更新阶段是植物天然更新的关键环节 [ 9 ]。种子雨的研究是植物种群、群落生态学研究的重要内容，种子雨的研究始于20世纪30年代，国内外种子雨研究大体集中在不同种群、不同群落和不同地形的种子雨和种子库等方面 [ 10 ]，但珍稀濒危植物掌叶木种子雨及土壤种子库的分析未见报道。研究掌叶木种子雨、种子库以及幼苗的形成，对揭示掌叶木种群致濒机理及提出合理化建议并促进其恢复有重要意义 [ 11 ] [ 12 ]。 掌叶木(Handeliodendron bodinieri)属无患子科单种属落叶珍稀濒危植物，国家I级重点保护树种，石山地区的特有物种，可药用、材用、油用、绿化观赏及用作燃料。在茂兰保护区主要分布于海拔500~900 m的贵州南部和广西西北部的石灰岩石山的疏林或林缘 [ 13 ] [ 14 ]。近年来，由于人为活动破坏以及自身特性的制约，种群亟待恢复，引起了学者对掌叶木的关注。掌叶木种子富含油脂和蛋白质，有清香味，种子雨散播过程中易受鸟兽捕食及真菌腐烂，再加上环境的不断恶化及人为的不断干扰，茂兰保护区掌叶木种群的分布范围逐渐缩小，更新上出现断层。目前有关对掌叶木的研究主要集中在种群结构及分布格局、果实种子形态及其籽油性状评价、组织培养及种子萌发等等，而对其种子雨及种子库动态变化研究鲜见报道。本文以茂兰保护区掌叶木为研究对象，研究种子雨下落动态变化过程，同时也探讨鸟兽取食情况，揭示掌叶木天然更新规律，寻找掌叶木天然更新障碍因子，为掌叶木保护管理及恢复提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 本研究于2016~2019年在贵州茂兰国家级自然保护区内进行，茂兰保护区地处贵州省荔波县南部，是地球同纬度地区残存下来的面积最大、相对集中、原生性强、相对稳定的喀斯特森林生态系统。地理位置界于东经107˚52'~108˚05'，北纬25˚09'~25˚20'之间，保护区总面积21，285 hm 2 ，地质地形复杂，气候多样，生物多样性特征明显，保存原生性较强的喀斯特森林。茂兰喀斯特森林是我国亚热带地区极为珍贵的自然生态系统，境内野生动植物资源丰富，是罕见的动植物基因库。区内地势西北高，东南低，最高海拔1078.6 m，最低海拔430 m。年均气温15.3℃，全年降水量1752.5 mm。茂兰保护区森林覆盖率为88.61%，茂兰保护区有高等植物241科870属2199种；国家一级保护植物7种：单性木兰、掌叶木、辐花苣苔、单座苣苔、红豆杉、南方红豆杉、异性玉叶金花；国家二级保护植物24种，特有植物26种。掌叶木在研究地以非成群的方式分布星散分布于阔叶林中，其伴生种主要有青冈栎(Cyclobalanopsis glauca)、黄连木(Pistacia chinensis)、黄梨木(Boniodendron minus)、大叶土密树(Bridelia fordii)、伞花木(Eurycorymbus cavaeriei)、任豆树(Zenia insignis)、腺叶山矾(Symplocos adenophylla)、小果润楠(Machilus microcar-pa)、贵州琼楠(Beilschmiedia kweicaowvensis)、光皮梾木(Swida wilsoniana)、九里香(Murraya exotica)、圆叶乌桕(Sapium rotundifolium )、化香(Platycarya strobilacea)、云贵鹅耳栎(Carpinus pubescens)、十大功劳(Mahonia fortunei)、南天竹(Nandina domestica)、板蓝根(Isatis tinctoria)、莎草(Cyperus rotundus)、黔竹(Dendrocalamus tsiangii)等。 2.2.1. 种子雨收集 在研究区域四个片区内选取相对孤立且长势较好的40株结有种子的掌叶木母树用于种子雨调查。调查母树内容海拔，经度、纬度、坡向，坡位，生境伴生种、盖度、胸径、树高等。为避免种子雨收集过程中母树之间互相干扰，所选定的母树周围30 m内没有其他掌叶木，对所选母树进行编号。在40株标记母树的周围设置100个结构简单(网格型)、使用方便，取样省时的种子雨收集器，收集器为网眼0.5 mm × 0.5 mm的尼龙网制成，框口面积为1 m × 1 m，框深25 cm。用粗麻线绳将收集器固定在母树下，框面保持水平，为防止种子掉落反弹及被鸟兽取食，收集器距离地面约50 cm左右。种子雨调查时间为每年种子开始掉落之前(8月底)至种子掉落结束为止(10月初)，2天收集1次。每次收集时记录气候情况，将收集的种子装入密封袋并进行编号放阴凉处，调查结束后进行筛选统计。按实心种子、空壳种子、霉烂种子、虫蛀种子四类进行分类。种子雨的密度 = 收集到种子的总数/收集框总面积。种子雨强度 = 收集种子的数量(粒)/(收集框面积 × 收集天数)。 2.2.2. 种子库收集 种子库取样采取随机法，收集时间为11月初，设置土壤种子库样方取样面积为20 cm * 20 cm，取样深度为0~2 cm；2~5 cm；5~10 cm，每株母树设置两个样方。土壤样品采集后，用网筛分选法分离不同层的掌叶木种子，记录各层饱满、干瘪、空壳、虫蛀及霉烂种子数。 2.2.3. 实生苗数量调查 对母树实生苗幼苗进行观察统计，记录幼苗数量、高度、基径、冠幅方位及距母树距离，样地中幼苗年龄通过主茎上的芽鳞痕确定，每一个月统计一次，对掌叶木幼苗的数量动态进行分析。 2.2.4. 数据统计与分析 种子雨密度的计算种子雨的密度=收集到种子的总数/收集框总面积，采用EXCEL2003及SPSS17.0统计分析软件对数据进行整理、分析和绘图。