DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 无溶剂微波法 3.1.1. 微波反应动力学 在700 W的微波功率下获得精油的萃取动力学曲线，如图1(a)所示。随着萃取时间的增加，精油的提取量迅速增加。25 min内，精油的萃取量不断增加；25 min后，精油体积不再变化。因此，选择25 min为最佳提取时间。 3.1.2. 最佳微波功率的确定 为探究微波功率对精油提取量的影响，分别在500 W、600 W、700 W、800 W、900 W的微波功率下进行25 min的微波萃取。获得萃取精油的体积随微波功率的变化数据如图1(b)所示。当微波功率小于700 W时，精油体积随微波功率的增加而增加；大于700 W时，所得精油体积略有下降。因此，考虑到提取率高、能耗低要求，选取700 W为最佳微波功率。 3.2. 油樟精油的化学组成分析 将油樟精油通过气质联用法分析其化学组成，挥发性成分的组成及相对含量详见图2。 由图2可知，油樟挥发性成分由烯烃、醇类和少量的酯类化合物组成。用无溶剂微波法和传统水蒸馏法获得的精油中成分种类相同，主要成分相同，但含量稍有差异。无溶剂微波法获得的精油中，含量最高的桉叶油醇，相对含量为67.07%；其次是α-松油醇，相对含量为11.33%；桧烯含量也较高，相对含量为10.98%。传统水蒸馏法获得的精油中，成分含量最高的也是桉叶油醇，相对含量为53.84%，其次是α-松油醇，相对含量为14.89%，桧烯含量也较高，相对含量为10.48%。 3.3. 油樟精油抗氧化能力测试 自由基清除率用SC%表示，SC% = (1 − A样品/A对照) × 100%，其中A样品为样品溶液在固定波长下的吸光值，A对照为不加样品的溶液在t = 0处的吸光值。 3.3.1. 精油清除DPPH阴离子自由基能力 测定新配的不加精油样品的DPPH − 溶液在517 nm处的吸光值，此吸光度值是最大吸光度值，为1.244。待精油样品与DPPH − 溶液反应30 min后，在517 nm处测得各样品的吸光度值，不同浓度的精油对DPPH − 的清除率如图3(a)所示。DPPH − 溶液浓度为0.0038 g/100 mL，空白对照组吸光值0.715。 由图3(a)可知，10%浓度的精油对DPPH − 的清除率为54.80%，50%浓度的精油对DPPH − 的清除率为96.50%，随着精油浓度的提高，对DPPH − 的清除率也逐渐提高。可见油樟精油对DPPH − 的抗氧化活性很高。体积浓度为10%的精油对DPPH − 的清除率即可达到50%。 3.3.2. 精油清除ABTS阳离子自由基能力 新配置的ABTS + 溶液在744 nm处取得最大吸光度值为1.095，空白对照组吸光度值为1.095。不同浓度的精油对ABTS + 的清除率随精油浓度的变化曲线如图3(b)所示。1%浓度的精油对ABTS + 的清除率为40.09%，5%浓度的精油对ABTS + 的清除率为96.35%，可见较低浓度的精油对ABTS + 有较高的清除率。而且随着精油浓度的提高，对ABTS + 的清除率也逐渐提高。 3.4. 近红外光谱分析油樟精油的抗氧化性 光谱的采集仪器为红外光谱仪采用傅立叶变换红外光谱仪(Thermo Fisher Scientific，美国)，每个样品连续扫描三次。由于空气中有CO 2 ，先进行基线校准扣除CO 2 背景，从而更为细致地反映光谱特征。选 图1. 微波反应动力学(a)；微波功率对精油得率的影响(b) 图2. 油樟挥发油主要组成化合物 图3. DPPH阴离子自由基清除率(a); ABTS阳离子自由基清除率(b) 取用近红外技术对加入精油样品的DPPH和ABTS溶液进行光谱分析，根据数据特点，选取波数80~2500 cm −1 范围内的数据作图，用主成分分析技术剔除异常光谱，对光谱进行优化。 图4(a)和图5(a)为DPPH和ABTS样品的NITS连续扫描光谱图，图4(b)和图5(b)是红外数据的二阶 图4. DPPH样品连续扫描光谱图(a)；光谱二阶微分图(b) 图5. ABTS样品连续扫描光谱图(a)；光谱二阶微分图(b) 导数光谱图，红外光谱进行二阶求导后，各波长下的吸收峰更加明显，且能够显示微小的变化。图4中，在波数1100和1050 cm −1 处有两个醇的吸收峰，在波数870 cm −1 附近有一个烯烃的吸收峰，含不同浓度精油的DPPH· — 溶液的二阶导数图有着相似的形状，说明不同浓度的油樟精油对DPPH· — 有相同的抗氧化类型；图5中，在波数1050 cm −1 附近有一个醇的吸收峰，含不同浓度精油的ABTS + 溶液的二阶导数图有着相似的形状，说明不同浓度的油樟精油对ABTS + 也具有相同的抗氧化类型。图4(b)和图5(b)对比可知，峰的位置和强度不同，光谱的形状不同，可见油樟精油对DPPH· — 和ABTS + 有着不同的抗氧化类型。
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user: 4. 结论 本研究采用无溶剂微波辅助萃取法和传统水蒸馏法获得油樟精油。通过单因素试验探究了无溶剂微波萃取法的最优条件。所得油樟精油萃取量为2.2 mL/100 g原料，水蒸气蒸馏法获得油樟精油的产量为1.6 mL/100 g，SFME法比HD法有更高的精油提取率。通过单因素分析法确定SFME的最佳萃取条件为微波功率700 W，微波处理时间25 min。用GC-MS分析SFME和HD萃取的油樟挥发油的化学成分，油樟挥发性成分由烯烃和醇类化合物和少量的酯类化合物组成。用无溶剂微波法和传统水蒸馏法获得的精油中成分种类相同，主要成分相同，但含量稍有差异。无溶剂微波法获得的精油中，含量最高的桉叶油醇，相对含量为67.07%；其次是α-松油醇，相对含量为11.33%；桧烯含量也较高，为10.98%。传统水蒸馏法获得的精油中，成分含量最高的也是桉叶油醇，含量为53.84%，其次是α-松油醇，含量为14.89%，桧烯含量也较高，为10.48%。在DPPH、ABTS自由基清除实验中，50%浓度的精油样品对DPPH阴离子自由基的清除率为96.50%，5%浓度的精油样品对ABTS阳离子自由基的清除率为96.35%。可见油樟精油对两种自由基具有较高的清除率，且对ABTS的清除能力远高于DPPH。用近红外技术对样品进行光谱分析来探究油樟精油的抗氧化类型，为今后的对油樟挥发油的研究提供数据支持。
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user: 摘 要 我们采用化学提取法从地胆草中提取了羽扇豆醇，并建立了反相-HPLC法测定地胆草中羽扇豆醇含量的方法，为地胆草的质量分析和评价提供科学依据。采用了Wondasil C18柱(4.6 mm × 150 mm， 5 µm)，柱温为30˚C，甲醇-水(9:1)为流动相，在流速1.0 mL∙min −1 和紫外检测波长206 nm下进样20 µL对地胆草石油醚提取物进行HPLC分析。结果发现：羽扇豆醇在0.25~5.0 µg∙mL −1 (r = 0.9998)呈良好的线性关系，平均加样回收率为98.1% (RSD 1.87%)。本方法简便，重复性好，为评价地胆草药材的质量提供科学依据。 关键词 :提取，定量分析，地胆草，羽扇豆醇，液相色谱法 Copyright © 2018 by authors 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 地胆草，为菊科地胆草属植物，主治感冒、扁桃体炎、眼结膜炎、黄疸、湿疹等症，有清热、凉血、解毒、利湿之功效。据报道地胆草主要含倍半萜内酯、三萜、黄酮、甾醇等化合物 [ 1 ] 。其中倍半萜内酯具有一定的抑制肿瘤及细胞毒作用 [ 2 ] 。为了更好的科学合理利用中药地胆草的生物活性，本研究提取分离了地胆草中的羽扇豆醇并采用反相液相色谱法对地胆草中羽扇豆醇的含量测定方法进行了研究。
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user: 2. 实验 2.1. 实验原料 羽扇豆醇对照品，购于Ark公司，HPLC检测其纯度 ≥ 98%。 甲醇(色谱纯，Alfa)，水为超纯水，氯仿、醋酸乙酯(分析纯，国药化学试剂公司)。地胆草，药材于60℃干燥24 h，粉碎，过24目筛，制成粗粉，备用。 2.2. 表征方法 熔点测定使用X-4双目镜视显微熔点测定仪；红外光谱用Nicolet Impact 410型红外光谱仪测定(美国Thermo Nicolet公司)；核磁共振用BrukerDRX-400型核磁共振仪(瑞士Bruker公司，CD 3 Cl为氘代试剂，TMS为内标)；质谱用赛默飞ISQ™ LT，单四极杆，GC-MS系统测定。Wondasil C18型高效液相色谱仪。
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user: 3. 方法与结果 3.1. 地胆草中羽扇豆醇的提取及纯化 3.1.1. 羽扇豆醇的提取与分离 地胆草干燥全草10 kg，用体积分数80%工业酒精回流提取，减压浓缩至无醇味，将浓缩液分别用石油醚，乙酸乙酯，饱和正丁醇萃取，并萃取液浓缩，得石油醚部分浸膏65 g，乙酸乙酯部分浸膏500 g及正丁醇部分浸膏240 g。由于羽扇豆醇极性小，其应存在于石油醚浸膏里，因而对石油醚部分浸膏上硅胶柱色谱，以石油醚-乙酸乙酯梯度洗脱，分离得到A；将A再经反复硅胶柱色谱，分离得到化合物Y1。 3.1.2. 结构鉴定 对所得粉末晶体进行紫外(UV)、红外(IR)、核磁共振谱(NMR)、质谱(MS)检测，根据光谱表征，进行波谱解析确定其组成与结构。结果表明：white microcrystalline powder；mp 213.0℃；[α] 25 D + 25.7 (c 0.70 in CHCl 3 )；UV(CHCl 3 ) λ max (ε) 228(60.1)，285(31.8) nm；IR (KBr) ʋ max 3326，2931，1631，1450，1377，1035，874；EIMS m/z (%) 425(18) [M+-H]，409(23) [M+-OH] 218(68)，207-(60)，and 189(100)； 1 H NMR (CDCl 3 ) δ 0.77，0.80，0.84，0.95，0.97，1.03 and 1.70 (each 3H， s， H-23， 24， 25， 26 27， 28， and 30)，2.38 (1H， dt， J = 4.0 and 9.6 Hz， H-19)，3.19 (1H， dd， J = 4.8 and 11.6 Hz， H-3)，4.57 (1H， brs， H-29b)，4.68 (1H， brs， H-29a)； 13 C NMR (CDCl 3 ) δ 39.1，27.8，79.3，39.2，55.6，18.7，34.6，41.2，50.7，37.5，21.3，25.5，38.4，43.2，27.8，35.9，43.4，48.3，48.6，151.1，30.2，40.4，28.4，15.8，16.5，16.3，14.9，18.4，109.6，19.7 (C-1-C-30， respectively)。附图1，图2。 3.2. 反相HPLC法测定地胆草中羽扇豆醇含量 3.2.1. 色谱条件 色谱柱Wondasil C18 (4.6 mm × 150 mm， 5 µm)；流动相甲醇-水(9:1)，流速1.0 mL∙min −1 ；紫外检测波长206 nm；柱温为30℃；进样量20 µL。通过对照空白样品，在该液相色谱条件下，羽扇豆醇对照品和地胆草样品的色谱图见图3。 图1. 羽扇豆醇的 1 H NMR 图2. 羽扇豆醇的 13 C NMR 图3. 羽扇豆醇含量测定HPLC图 3.2.2. 羽扇豆醇对照品溶液的制备 取羽扇豆醇对照品适量，精密称定，加甲醇溶解并制成250 µg∙mL −1 的溶液，摇匀，即得。 3.2.3. 供试品溶液的制备 取地胆草样品粉末2.0000 g，精密称定，置于100 mL具塞三角瓶中，精密加入甲醇100 mL，称定质量，40℃水浴温浸15 h，超声振荡提取40 min，冷却，再称重，用甲醇补足减失的质量，摇匀。经0.22 µm微孔滤膜过滤，取滤液，即得供试品溶液。 3.2.4. 标准曲线的绘制 取羽扇豆醇对照品溶液，经0.22 µm微孔滤膜过滤，取滤液，备用。分别精密吸取对照品溶液0.1、0.2、0.4、0.6、1、2 mL置于100 mL容量瓶中，加甲醇至刻度线，制成浓度为0.25、0.50、1.0、2.5、5.0 µg∙mL −1 的羽扇豆醇对照品溶液，分别进样20 µL，以所得色谱峰的峰面积为纵坐标(y)，羽扇豆醇的量(µg)为横坐标(x)进行线性回归，回归方程为y = 456.9x + 15.09 (r = 0.9998， n = 6)，线性范围0.25~5.0 µg∙mL −1 。 3.2.5. 仪器精密度试验 取5.00 µg∙mL −1 的对照品溶液，按上述色谱条件连续进样5次，测得结果分别为5.010 µg∙mL −1 、4.996 µg∙mL −1 、5.001 µg∙mL −1 、4.995 µg∙mL −1 、5.011 µg∙mL −1 ，RSD为0.15%。结果表明仪器精密度高。 3.2.6. 稳定性试验 取供试品溶液，分别在2，4，8，12，24，48，72 h内按上述色谱条件测定样品中羽扇豆醇含量分别为0.021%，0.025%，0.023%，0.020%，0.024%，0.022%，0.023%。结果表明，羽扇豆醇含量的RSD为5.94%。因此，样品溶液在72 h内稳定。 3.2.7. 重复性试验 取地胆草样品2.0000 g，共5 份，精密称定，按3.2.6项下操作，分别测定羽扇豆醇的含量。结果表明，五份样品测得羽扇豆醇含量分别为：0.0230%、0.0221%、0.0230%、0.0220%、0.0230%，平均值为0.0226%，RSD为2.31%，结果表明该实验方法重复性良好。 3.2.8. 加样回收率试验 取已测得含量的地胆草样品(0.0226%)约2.0 g，精密称定，分别加入一定量的羽扇豆醇对照品，按供试品的制备及上述色谱条件测定，计算回收率。结果表明平均回收率为98.1%，RSD为1.87%，见表1。 Table 1 The recovery rate of lupeol in the extract of Elephantopus scaber Linn. (n = 6 样品中量/mg 加入量/mg 测得量/mg 回收率/% 平均值/% RSD/% 0.2251 0.2016 0.4166 95.0 98.1 1.87 0.2262 0.2016 0.4249 98.7 0.2273 0.2016 0.4283 99.7 0.2271 0.2016 0.4201 95.7 0.2270 0.2016 0.4250 98.2 0.2266 0.2016 0.4308 101.3 表1. 地胆草提取物中羽扇豆醇的加样回收率(n = 6) 3.2.9. 样品测定结果 按上述色谱条件进行反相-HPLC分析，按外标法计算地胆草中羽扇豆醇的百分含量，结果测得为0.0226%。
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user: 4. 结论 1) 本研究通过地胆草中羽扇豆醇的提取，并在提取之后对比反相-HPLC法测定地胆草中的羽扇豆醇含量，建立RP-HPLC含量测定方法。通过精密度试验，重复性试验以及加样回收率试验证实该方法简便易行，准确性高，可为地胆草药材的质量控制和评价提供方法。 2) 本研究考察了化学提取法分离提取地胆草中羽扇豆醇的含量，与反相-HPLC法所测含量相比，含量更低，这可能是由于在提取过程中反复的提取分离对产物有损失。 3) 采用反相–液相色谱法，可有效的控制地胆草中羽扇豆醇的质量，且该方法重复性好，操作简便、灵敏、准确。
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user: 摘 要 以3个400 m 2 样方对神农架亚高山麻花杜鹃(Rhododendron maculiferum)灌丛群落进行研究。群落中有植物84种，58属，32科。木本植物中蔷薇科(Rosaceae)种类最多，有19种。灌木层箭竹(Fargesia)的重要值最大。草本层常见的有东方草莓(Fragaria orientalis)、凉山悬钩子(Rubus fockeanus)、星果草(Asteropyrum peltatum)等。3个样方物种数平均为38种，乔木层、灌木层、草本层的平均物种数分别为6种、15种、20种。杜鹃高度主要分布在在4~7 m之间，占总株数的80.9%。径级构成以5~8 cm最多，占61.3%。枯立木数量与活立木株数的比值为7.0%，杜鹃枯立木占枯立木总株数的86.5%。枯死的杜鹃在高度3~5.9 m及胸径3~5.9 cm为最多，分别占枯立木的75%与81.3%。体现了群落在高度郁闭下的自疏作用。随着海拔的升高，群落层次趋向简单，种群密度降低，高度也趋于变小。矮高位芽植物占31%，地面芽植物占27.4%，是群落的主要成分。这种生活型结构与较长寒冬季节与湿润气候相适应。样地属级水平区系温带成分为76.4%，植物区系温带属性明显，尤其北温带属是主要成分，东亚植物区系占较大比重。人为干扰后上层的巴山冷杉消失，下层杜鹃层发展形成单优麻花杜鹃群落，乔、灌、草三层的物种多样性降低，平均树高变小。随着海拔的升高，杜鹃灌丛的生物多样性降低，高度与直径也变小。盛年期的单纯杜鹃群落相对稳定，但冷杉、糙皮桦(Betula utilis)等乔木在群落中或林缘的侵入推动了杜鹃群落的演替。造成林窗的成因有自然死亡、大风、虫害、兽害等。枯立木与倒木造成的林窗是促进更新作用并推动演替的主要原因，杜鹃群落有被巴山冷杉取代的演化趋势。 关键词 :麻花杜鹃，群落特征，演替，神农架 Copyright © 2018 by authors 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 杜鹃属是杜鹃花科中种类最多，特有性极强的大属，广布于欧、亚、北美，主产东亚和东南亚，约960种，我国产542种 [ 1 ] [ 2 ] 。神农架杜鹃花科植物有9属36种，其中杜鹃属有23种 [ 3 ] 。麻花杜鹃(Rhododendron maculiferum)主要分布在神农架1500米以上的沟谷、山坡林下或高山地带开阔山坡。麻花杜鹃是除箭竹(Fargesia)外神农架中高海拔分布面积最广、群落最为集中的典型亚高山灌丛，常与粉红杜鹃(R. oreodoxa var. fargesii)、秀雅杜鹃(R. concinnum)等伴生。杜鹃单纯群落的自然分布一般位于林缘、山脊、山顶。巴山冷杉群落是亚高山区域的地带性植被，人为的干扰形成了较大面积的箭竹群落、杜鹃群落。神农架杜鹃花科植物是巴山冷杉林的重要成分，也是高海拔地带的重要植被类型，海拔2000米以上杜鹃林有较为集中连片的分布 [ 4 ] [ 5 ] 。冷杉-杜鹃群落是川金丝猴等珍稀动物的主要栖息地 [ 6 ] [ 7 ] 。
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user: 2. 研究区概况 神农架林区位于湖北省西北部，大巴山脉、巫山山脉、武陵山脉于此交汇，是汉水与长江的分水岭，地跨东经109˚56'~110˚58'，北纬31˚15'~31˚75'，辖区总面积3253平方公里。最高峰神农顶海拔为3106.2 m，最低点海拔398 m，相对高差2708.2 m。神农架属于北亚热带季风气候区，气候有温暖湿润与清凉多雨的特征 [ 8 ] 。全年辐射103.7千卡/m 2 ，全年日照时数1858.3 h。年降水量在800~2500 mm之间，年平均降雨量为1584.5 mm。一般从9月底至次年4月底为冰霜期。区内平均年蒸发量500~800 mm，干旱指数为0.50~0.53。全年80%的时间盛行东南风。植物区系体现了亚热带向温带过渡的特性，生物多样性十分丰富，维管植物有3229种，特有性较高，保存了较多的原始种属 [ 9 ] [ 10 ] 。
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user: 3. 研究方法 于2016至2017年在神农架北坡海拔2700 m左右选取麻花杜鹃群落样地3个进行调查，样方大小为20 m × 20 m，记录样地的海拔、坡向、坡度等指标(见表1)。乔木层：调查所有DBH ≥ 3 cm植株的胸径、树高及存活状态。灌木层：记录样方内出现的全部灌木种，对其中的全部灌木分种计数，调查其高度、盖度、多度。草本层：调查样方内所有草本植物的高度、多度和盖度。多度采用Drude多度分级法调查。重要值 = 相对密度 + 相对优势度 + 相对频度 [ 11 ] 。植物区系统计采用吴征镒的科属分布区类型划分系统 [ 12 ] [ 13 ] 。
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user: 4. 研究结果 4.1. 群落物种组成 麻花杜鹃群落中有84种植物，58属，32科，其中蔷薇科(Rosaceae)20种，菊科7种，百合科、禾本科均有6种。乔木层有10种，麻花杜鹃为主要建群种，总胸高断面积麻花杜鹃占83.5%，总株数占90.1%，巴山冷杉、光叶陇东海棠也有一定比例(见表2)。灌木层37种，蔷薇科有15种，忍冬科5种，箭竹的重要值最大。草本层43种植物中，最常见的是东方草莓、松林蓼(Polygonum pinetorum)、蕨类、杨叶风毛菊，菊科、百合科、禾本科、毛茛科的植物种类较多。3个样方物种数分别是22、43、49种，平均为38种，乔木层、灌木层、草本层的平均物种数分别为6、15、20种。 大高位芽植物占1.2%，中高位芽占3.6%，小高位芽占14.3%，矮高位芽植物占31.0%，高位芽植物合计占50.0%。而地上芽植物占10.7%，地面芽植物占27.4%。矮高位芽与地面芽植物是群落的主要成分(见图1)。神农架麻花杜鹃群落生境有较长寒冬季节，因而地上芽植物、地面芽植物较多。同时夏季较好的水热条件与湿润气候，为小高位芽、矮高位芽植物及部分乔木营造了较适宜的条件。 4.2. 群落的径级结构与高阶构成 从表3可知，群落高阶在4~7 m之间分布最集中，占总株数的80.9%。径级构成以5~8 cm最多，占 Table 1 The basic characteristics of rhododendron community plot 样方 plot 位置 location 海拔 Elev./m 坡向 aspect 坡度 gradient 坡位 slope position 1 N 31˚27'21''， E 110˚13'26'' 2650 NW60˚ 25˚ 中上 2 N 31˚26'58''， E 110˚14'26'' 2700 NE65˚ 30˚ 上 3 N 31˚26'55''， E 110˚14'34'' 2750 NE31˚ 28˚ 中 表1. 杜鹃群落样地基本情况 Table 2 The list of tree laye 种类 species 重要值VI. 胸高断面积 basal area， m 2 株数 number 频度 frequentness 麻花杜鹃Rhododendron maculiferum 68.98% 3.366 804 12 光叶陇东海棠Malus kansuensis var. calva 9.58% 0.167 46 7 巴山冷杉Abies fargesii 8.71% 0.435 13 5 陕甘花楸Sorbus koehneana 3.13% 0.011 7 3 川西樱桃Cerasus trichostoma 2.60% 0.036 12 2 四川樱桃Cerasus szechuanica 2.00% 0.004 3 2 乌苏里卫矛Euonymus ussuriensis 1.94% 0.002 2 2 巴东荚蒾Viburnum henryi 1.07% 0.008 2 1 平枝栒子Cotoneaster horizontalis 1.02% 0.002 2 1 华山松Pinus armandii 0.97% 0.001 1 1 Total 100.00% 4.032 892 36 表2. 乔木层情况统计表 图1. 样地植物生活型谱 61.3%。胸径3 cm以上杜鹃枯立木45株，占枯立木总数的86.5%。杜鹃枯立木与活立木的比例为5.6%。枯死的杜鹃在高度3~5.9 m及胸径3~5.9 cm为最多，分别占枯立木的75%与81.3%，尤其在高阶4 m及径级5 cm死树最多，分别占37.5%与39.6% (见图2)。表现了杜鹃群落在高度郁闭下自疏作用的主要对象是幼树。 三个样地群落径级与高阶表现出较大的差异性。样地1、样地2、样地3的均高分别是6 m、4 m、3 m，平均胸径分别为7 cm、8 cm、5 cm。3样地的总株数分别是416、274、109株。样地1的海拔要低，土层较厚且处于避风的缓坡，因而树高明显高于其他两个样地。样地2处于山包上，风力较大，所以树形矮小但胸径较粗。样地3海拔最高，土层较薄，所以树高与胸径都要小得多，树的密度也要小很多。 Table 3 The structure of DBH class and high order of Rhododendron maculiferu DBH class/cm number high class/m number DBH class/cm 3~4 172 2~3 132 3~4 5~6 304 4~5 295 5~6 7~8 189 6~7 355 7~8 9~10 88 8~9 21 9~10 11~12 33 10~11 1 — 13~14 10 — 0 — 15~16 7 — 0 — ＞17 1 — 0 — 合计 804 — 804 — 表3. 杜鹃径级与高阶结构表 图2. 杜鹃枯立木高阶与径级分布 4.3. 植物区系 从科的分布区类型来看，32科中有14科为广布种，占43.8%，温带分布10科，占31.3%，泛热带分布7科，占21.9% (见表4)。在科级水平的植物区系表现了较多的温带属性，与热带区系有较大的关联性。 在属级水平，北温带分布属有29个属，占50.0%，世界广布属14属，占24.1%，东亚分布5属，占8.6%，泛热带分布有4属占6.9%。北温带分布属占总属数占一半，植物区系北温带占主要成分(见表5)。
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user: 5. 分析与讨论 5.1. 区系分布 样地属级水平区系温带成分为76.4%，而神农架地区的温带分布属仅占33.8%。随着海拔的升高，世 Table 4 Distribution area type of Famil 分布区类型 distribution area 科数 Families 比率 Rate 包含种数 Species 1.世界广布，Widespread = Cosmopolitan 14 43.8% 48 2.热带广布Pantropic 7 21.9% 13 3.东亚(热带、亚热带)及热带南美间断 (Trop. & Subtr. E. Asia & (S.) Trop.Amer. Disjuncted 1 3.1% 1 (6d).南非(主要是好望角) (S. Afr.， chiefly Cape) 1 3.1% 2 8.北温带(N. Temp.) 5 15.6% 16 8-4.北温带和南温带间断分布(N.Temp. & S.Temp. disjuncted) 3 9.4% 3 8-5.欧亚和南美洲温带间断(Eurasia & Temp.S.Amer. disjuncted) 1 3.1% 1 Total 32 100.0% 84 表4. 科的分布区类型 Table 5 Distribution area type of genur 分布区类型 样地属数 属数比率 distribution area Plots Genura rate 1.世界广布Widespread 14 24.1% 2.泛热带Pantropic 4 6.9% 8.北温带North Temperate 29 50.0% 9.东亚及北美间断East Asia & North America 2 3.5% 10.旧世界温带Old World Temperate 3 5.2% 11.温带亚洲Temperate Asia 1 1.7% 14.东亚East Asia 5 8.6% 合计 58 100.00% 表5. 属的分布区类型 界广布种变多，热带分布从地区的52.9%下降到4.5%，特有属数量也减少。北温带分布科百合科在样地中有7种，菊科7种中的6个属也属于温带分布，延龄草为较典型的温带分布属。可见，神农架亚高山针叶林带植物区系以温带成分为主，与其他文献的研究结果一致 [ 14 ] [ 15 ] 。神农架的珍稀植物、中国特有属植物在中海拔地带分布最多，在亚高山针叶林带有星果草属、鬼臼属等中国特有属。东亚分布属有箭竹属等5个属，以东亚为分布中心的温带分布属有黄精属、香青属等5个属，共占所有属数的17.2%，东亚植物区系占较大比重。在中国-日本分布与中国-喜马拉雅分布中，与后者的联系更紧密。神农架植物区系具有丰富性、古老性、特殊性，同时反映了过渡区域的特征 [ 16 ] 。 5.2. 径级与高阶 高海拔常绿杜鹃群落的物种多样性相对较低，在中低海拔或人为活动干扰较大的群落多样性增高 [ 17 ] 。麻花杜鹃在山顶脊部附近更容易形成单层的林相，山坡上部风力强劲，乔木树种易被风吹倒，较难形成整齐的乔木林。麻花杜鹃冠层紧凑低矮，对雨雪天气有较强抗逆性，因而在神农架顶峰一带的山坡上部形成了大面积的杜鹃灌丛。麻花杜鹃喜阳，也较耐阴，在巴山冷杉林下有较强的适应性。冷杉-杜鹃林是重要的亚高山群落类型。这一群落类型随着海拔的升高而乔木层、灌木层的树高、胸径均呈现下降的趋势，到峰顶趋于灌木化，山坡中下部乔木林下的杜鹃层趋于向小乔木发展，高度可达8~10米，平均胸径约为10 cm。杜鹃灌丛所在的地带性植被主要是巴山冷杉林，受海拔、坡向、坡度、土层厚度、附近植被分布等因素的影响较大，生境异质性造成了杜鹃群落结构差异性。这种差别反映出杜鹃生境异质性及杜鹃对环境的适应性 [ 18 ] 。径级与年龄一般呈正相关性。从神农架亚高山杜鹃群落的径级结构数据看，杜鹃种群的年龄结构属于稳定型。 5.3. 群落动态 神农架植被近代以来有着较大的变迁，本地区高海拔区域杜鹃林大多为人工干扰后形成 [ 5 ] [ 16 ] [ 19 ] 。没有人为干扰的高山杜鹃林物种多样性较低。杜鹃形成稠密的群落时，占据的生态位很大，其他物种的生境空间必然受到影响，使物种多样性减少。但从3个样地来看物种丰富度较高，尤其是灌木与草本植物还有较大的多样性。三个样地离公路10~100米，增加了人为干扰的可能性。人为干扰的主要方式是地表枯枝落叶层出现破碎与小型林窗的出现。杜鹃群落较厚的枝层落叶层使大多数种子无法萌发，但地表裸露的斑块为物种的侵入提供了机会。 神农架麻花杜鹃群落主要分布于亚高山寒温性针叶林带。杜鹃群落的重要值明显高于其他物种，属于单优势种群。3个样方均有巴山冷杉的存在，尚属幼龄阶段，可以推知，杜鹃群落向冷杉林的演替过程在数十年后会有明显的变化。但由于山地环境多样化，山峰顶部地带气候的独特性，亚高山杜鹃灌丛在神农架山地始终会有相当的比例，山坡中下部由于适合巴山冷杉、桦木等乔木层植物的生长，因而山坡中下部的杜鹃群落面积会有一定的退化或由上层植被层转变成乔木层的下层植被。巴山冷杉林与杜鹃灌丛在成熟的森林生态系统中处于不同的层次。一方面成熟的冷杉林形成良好的上层植被，林下光照不足，不利于杜鹃的生存；另一方面茂密的杜鹃灌丛也形成了整齐的单层植被，不利于冷杉等其他树种的侵入，两者都具有较强的排他性。植物-土壤的反馈作用通过凋落物的分解和矿化作用机制来实现，对植被的更新有重要影响 [ 20 ] 。有人认为杜鹃群落林下土壤中存在的化感物质可能是其天然更新障碍的重要原因之一 [ 21 ] 。 杜鹃灌丛演替过程的外界干扰因子主要有山火的影响、林窗的形成等。亨利·威尔逊在100余年前描述了神农架顶峰一带的人为砍伐、林火等现象 [ 19 ] 。几十年前的木材采伐活动将公路沿线的巴山冷杉采伐后林下的杜鹃层形成单层的灌丛植被，形成现在大部分杜鹃林。现在神农架顶峰一带的植被至少在100余年来受到较大的人为干扰。林窗的形成可能有人为的原因、动物的原因或风倒木、老死木等原因造成。林窗更新是巴山冷杉群落重要的更新方式 [ 22 ] ，杜鹃灌丛恢复为冷杉林的过程也主要受冷杉等高大乔木在杜鹃植被中形成林窗效应来实现。从风倒木及枯立木观察，巴山冷杉从幼苗生长为成熟大树需要60年以上的时间，巴山冷杉的自然寿命一般在200年以上，因而植被的转变演替过程需要较长的时间。亚高山常常具有的大风容易形成风倒木，加快了这一进程。近年来在神农架出现的华山松大小蠹、桦三节叶蜂虫害造成较多的树木枯死。野猪、熊等动物剥裂巴山冷杉树干基部树皮造成了一定数量的巴山冷杉死亡。上世纪90年代开始的箭竹枯死后更新过程也对亚高山地区冷杉与杜鹃植被有必然的影响。这些因素说明杜鹃植被的动态演替过程与巴山冷杉、箭竹等其他植被的演替过程互为影响，加上人为因素、气候变暖等原因的影响，作用过程复杂。要进一步了解群落动态与影响因子的相互作用机理，需要更广泛的多角度研究。在南北坡不同坡向、不同海拔、不同植被层次展开调查，从气候、土壤、生理学、种群遗传学等角度开展研究，会有更进一步的研究结果。神农架拥有北亚热带典型的山地垂直自然带谱，其山地植被突出反映了北亚热带生物群落的生物进化与演替的进程，是众多珍稀濒危物种和中国特有种的重要栖息地，因而开展杜鹃群落的持续监测与研究很有必要 [ 23 ] 。
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user: 摘 要 核小体是染色质结构的基本单位，其在整条DNA序列上的定位分布情况，对于真核生物的基因表达调控起关键作用。用机器学习方法预测核小体定位成为近年来的研究热点。以DNA序列6-mer组分为参数，采用我们提出的多样性增量特征选择技术，筛选出8个6-mer作为分类特征。进一步，采用支持向量机算法，10折交叉检验的总精度达到98.2%。结果表明，核小体定位序列和连接序列核苷k-mer组分的特异化分布，是影响酵母核小体定位的主要因素。 关键词 :核小体定位序列，多样性增量，特征选择技术 Copyright © 2018 by authors 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 核小体是真核生物特有的DNA包装方式，是染色质结构的基本组成单位。约147bp的DNA序列紧密缠绕在组蛋白8聚体上约1.65圈，形成核小体核心颗粒(nucleosome core particle)，这个核心颗粒阻断了大部分蛋白质分子与DNA的接触 [ 1 ]。核小体核心颗粒之间由长度不等的连接DNA(linker DNA)相连 [ 2 ]。核小体和连接DNA在基因组上的精确定位，对调控基因的表达过程起到关键作用 [ 3 ] [ 4 ]。 随着对表观遗传学研究热度的提升，基于DNA序列信息或序列依赖的各种性质的核小体定位预测模型不断被提出 [ 5 ] - [ 10 ]。核小体在基因组中的分布要受到多种因素的影响，Segal组的研究表明 [ 5 ] ，DNA的序列组成是基因组中核小体组织的主要决定因素。Chen等通过计算序列依赖的二核苷变形能 [ 8 ] ，发现对于酵母基因组，150 bp长的核小体定位序列与连接序列的变形能存在显著差异，基于此，他们以98.1%的精度分类了酵母核小体定位序列与连接序列。如果我们仔细分析酵母基因组核小体定位序列与连接序列的序列组成，就不难发现变形能的这个差异，来源于二者序列组成的差异。最近，Awazu提出一个多元回归模型 [ 9 ] ，以3核苷(或其互补)频次为参数，在Chen等使用的数据集上 [ 8 ] ，声称分类精度达到100%，但Awazu的方法参数有33个之多 [ 9 ] ，且这些参数的取值强依赖性于数据集。2016年，Teif综述了现有的核小体数据资源和在线预测工具 [ 10 ]。该文总结了近些年分别从生物信息学，物理学和生物学角度研究核小体定位的近百篇论文，为今后的核小体定位研究提供了一个手册。 采用实验手段测定基因组核小体定位情况耗时耗力，如果能预先由生物信息学方法给出一个基因组核小体定位预测的图谱，可能为实验的实施提供预设的靶标，进而节约实验成本。此外，基于生物信息学方法的核小体定位预测，还能发现隐藏在碱基序列中的规律性信息，为解开生命奥秘提供新的线索。因此，在分子生物学研究中，生物信息学手段是必要的。本文，在Chen等使用的酵母核小体定位数据集上 [ 8 ] ，我们基于DNA序列的6核苷组成，采用多样性增量特征选择技术，选出仅8个6-mer为分类参数，使用支持向量机算法进行分类，获得较高的分类精度。本文的创新点在于，采用了我们研究组新近发展的特征选择方法，在保证预测精度的同时，极大地压缩了模型的输入参数个数，使得该模型具有简单易用，参数少，精度高，鲁棒性好的特点。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 酵母核小体定位序列和连接序列数据集 实验确定的酵母核小体定位数据取自Lee等的实验结果 [ 11 ]。这个实验结果中给出4 bp分辨率的1，206，683个DNA片段，采用“套索模型(lasso model)”对每个片段分配一个核小体形成能力得分，得分的高低反映了核小体形成的倾向性高低。Chen等从其中选出5000个长度为150 bp得分最高的片段作为核小体定位序列 [ 8 ] ，和5000个长度为150 bp得分最低的片段为连接序列。然后他们使用CD-HIT软件过滤相似序列 [ 12 ] ，最后得到序列相似性低于80%的3620个样本，其中1880个正样本，即核小体定位序列，1740个为负样本，即连接序列。用具有过高序列相似性的数据集检验预测模型，可能给出虚高的性能评价结果，本文，我们基于Chen等的结果，并进一步采用BLASTClust (https://toolkit.tuebingen.mpg.de/blastclust)程序，使数据集中的序列相似性低于30%。最后我们得到2377个样本，其中1334个核小体定位序列和1043个连接序列，序列长度均为150 bp。 2.2. 方法 2.2.1. 以序列K-Mer组分为特征 由Segal组的研究结论可知 [ 5 ] ，序列组成是基因组中核小体组织的主要决定因素。那么，基于序列的碱基分布来预测核小体定位序列成为当然的想法。当k取值较大时，基于序列k-mer组分分布可能重构整个基因组序列，因此，一条序列的k-mer分布可以作为该序列的充分表示。我们以150 bp长序列中所含的6-mer频次作为序列特征。k = 6对于长度150 bp的序列而言，应该是一个充分表示了。 显然，当k = 6时，提取的特征总数将达到4096个。如果这些特征均输入分类器用于分类，严重的过拟合现象将不可避免。因此，应用特征选择技术实现降维是必要的步骤。在应对小样本或高维数据的模式识别问题时，特征选择是许多机器学习方法的重要组成部分。特征选择技术的主要目标是，从整体特征集中发现一个能够有效描述数据的特征子集。因此，对于从序列提取到的4096个6-mer频次特征，我们要应用特征选择技术对其进行筛选，选择有效分类信息，使模型具有更好的鲁棒性。 2.2.2. 多样性增量特征选择技术 最近，我们研究组发展了一种新的特征选择技术，称为多样性增量特征选择(feature selection based on incremental of diversity， FSID) [ 13 ]。在此之前，我们主要将多样性增量方法结合二次判别分析直接用于模式分类 [ 14 ] [ 15 ]。近些年，众多新的特征选择技术得以发展。2015年，Drotár等比较了10个目前最好的特征选择技术 [ 16 ] ，结果表明，信息增益(information gain， IG)方法导致最好的稳定性 [ 17 ] ，而最小冗余最大相关(minimum Redundancy Maximum Relevance， mRMR)方法导致最高的预测精度 [ 18 ]。FSID方法类似于IG方法，但不同之处在于，FSID方法无需用特征在序列中出现的相对频次去近似特征出现的概率，而直接使用特征的绝对频次。这样的做法对于小样本问题优势明显，不存在理论困难 [ 13 ]。因为我们知道，当对一个随机事件仅作有限几次观测后，就以观测的频率代替概率会存在很大风险。下面我们对FSID方法做一简要描述。 给定一个两分类问题C i (i = 1，2)，特征X出现在类别C 1 的频次记为n，除特征X以外的其它特征出现在类别C 1 的频次记为 n ¯ 。则特征X在C 1 类别中的多样性量定义为 D ( X ， C 1 ) = ( n + n ¯ ) log 2 ( n + n ¯ ) − n log 2 ( n ) − n ¯ log 2 ( n ¯ ) (1) 类似地，特征X出现在类别C 2 的频次记为m，其它特征出现在类别C 2 的频次记为 m ¯ 。按照与(1)式同样的方式，可以分别定义特征X在C 2 类别中的多样性量D(X，C 2 )，以及在混合系统C 1 + C 2 中的多样性量D(X，C 1 + C 2 )为 D ( X ， C 2 ) = ( m + m ¯ ) log 2 ( m + m ¯ ) − m log 2 ( m ) − m ¯ log 2 ( m ¯ ) (2) 和 D ( X ， C 1 + C 2 ) = ( n + m + n ¯ + m ¯ ) log 2 ( n + m + n ¯ + m ¯ ) − ( n + m ) log 2 ( n + m ) − ( n ¯ + m ¯ ) log 2 ( n ¯ + m ¯ ) (3) 特征X在C 1 和C 2 类别之间的多样性增量(increment of diversity， ID)定义为 I D ( X ) = D ( X ， C 1 + C 2 ) − D ( X ， C 1 ) − D ( X ， C 2 ) (4) 由以上多样性增量的定义可以看出，当给定样本集时，某个特征X在C 1 和C 2 两个类别中出现的频次差异越大，ID(X)的值越大，而频次差异越小，ID(X)的值越小。如果特征X是类别无关的，那么一般地，特征X在两个类别中出现的频次应几乎无差别。因此，ID(X)就可作为特征X是否与类别相关的度量。也就是说，如果ID(X) > ID(Y)，表明特征X与类别相关性要强于特征Y。当这种类别相关性的强度达到我们的预期(ID 0 )时，即当ID(X) > ID 0 ，特征X被选择，ID 0 为特征选择阈值。阈值ID 0 是以选出的特征使得预测结果总精度最大化来确定的。这个特征选择方案被我们称为多样性增量特征选择技术(FSID)。 2.2.3. 预测算法 预测算法采用支持向量机，算法实现采用R语言“e1071”包中的svm函数完成 [ 19 ]。核函数采用径向核函数，参数c和γ分别采用默认值。 2.2.4. 分类性能评价指标 分类性能采用如下4个指标度量，分别是敏感性(Sensitivity， Sn)，特异性(Specificity， Sp)，总精度(Accuracy， ACC)和马氏相关系数(Matthews correlation coefficient， MCC)。这些量定义如下 Sn = TP TP + FN ， Sp = TN TN + FP ， ACC = TP + TN TP + FN + TN + FP ， MCC = TP × TN − FN × FP ( TP + FP ) × ( TP + FN ) × ( TN + FP ) × ( TN + FN ) (5) 这里，TP是被正确预测的核小体定位序列数，FN是被错误预测的核小体定位序列数，TN是被正确预测的连接序列数，FP是被错误预测的连接序列数。 上面4个分类性能评价指标分别表明了一个预报器的四个不同方面的性能。Sn是在全体正样本中能够被正确预测为正样本的频率，它用来衡量一个预报器识别正样本的能力。类似地，Sp是用来衡量一个预报器识别负样本的能力。ACC测度正确识别全部样本的能力。MCC是预测性能的一个最佳平衡测度。MCC的取值范围是[−1，+1]。MCC = 0表明预报器实际执行了一个随机猜测，也即它的预测结果与样本的真实分类标签不相关。MCC = ±1表明预报器是完美的。同时给出一个预报器的4个性能指标，可以较全面地反映出预报器的输出性能。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. FSID特征选择结果 基于核小体序列中6-mer频数信息，采用FSID方法对酵母核小体定位序列和连接序列进行分类预测特征选择。将全部数据样本随机分割为10份，保证每份中正负集样本数之比大致与正负总样本数之比相当。合并其中的9份样本作为训练样本。在训练样本中，统计所有特征出现的频次，采用FSID方法选择ID值大于阈值ID 0 的特征，然后轮换训练样本。如果10次轮换某一特征均被选出，则特征被最终选择。将最终选择出的特征送到SVM中进行核小体定位序列预测。本文中当阈值ID 0 = 615时，预测精度达到 Table 1 Prediction results in 10 fold cross-validatio Method Accuracy Sn Sp MCC TP FP FN TN Our method 98.2% 99.1% 97.7% 0.963 1322 31 12 1012 Chen’s method [ 8 ] 98.1% 98.2% 98.0% 0.963 - - - - iNuc-PhysChem [ 21 ] 96.7% 97.2% 94.3% 0.936 - - - - 表1. 10折交叉检验预测结果 最大，此时选取出8个特征参数分别是AAAAAA、AAAAAT、ATATAT、ATTTTT、TAAAAA、TATATA、TTTTTA和TTTTTT。 可以看到，选出的8个特征均为poly(dA:dT)。进一步的分析表明，这些特征均来自连接序列。或者说在酵母基因组中，核小体之间的连接序列中普遍地存在着poly(dA:dT)片段，而核小体定位序列中则罕有。Poly(dA:dT)序列是刚性的，不利于核小体的形成 [ 20 ]。这可能是Liu等和Chen等可以成功地基于序列依赖的二核苷弯曲能方法 [ 7 ] [ 8 ] ，来预测酵母核小体定位的原因所在。 3.2. SVM预测结果 采用10-fold交叉检验，酵母核小体定位序列预测结果列于表1。由表1结果可见，我们的模型对酵母核小体定位序列的预测敏感性(Sn)是99.1%，特异性(Sp)为97.7%，总精度(ACC)为98.2%，马氏相关系数(MCC)值达到0.963。我们的结果与Chen等基于序列依赖的二核苷变形能模型的结果，具有相当的精度 [ 8 ]。但Chen等数学模型更为复杂 [ 8 ] ，且其使用的数据集的序列相似性更高。在2012年，Chen等还曾提出一个基于氨基酸物化性质的酵母核小体预测模型 [ 21 ] ，该模型经特征选择后保留了884个特征作为输入，在与文献同样的数据集上进行10折交叉检验 [ 8 ] ，其预测结果的4个性能指标均低于我们的模型，如表1所示。 Awazu提出一个多元回归模型 [ 9 ] ，以3核苷(或其互补)频次为参数，在Chen等使用的数据集上 [ 8 ] ，声称分类精度达到100%，但Awazu的方法需拟合的参数有33个之多 [ 9 ] ，且这些参数的取值强依赖性于数据集，预测精度极不稳定，作者将该方法用于其他物种的核小体预测，发现获得的精度极低 [ 9 ]。 从以上的分析看出，我们给出的模型具有参数少且精度高的特点，更少的参数将使得模型具有更高的鲁棒性和泛化能力。这个良好的性能得益于我们采用了高效的特征选择技术FSID。
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user: 4. 结论 本文，我们采用多样性增量特征选择技术FSID，对以核苷六联体(6-mer)为参数的特征集进行筛选，筛选出8个poly(dA:dT)特征对酵母核小体定位序列进行分类预测，在序列相似性低于30%的数据集上，10折交叉检验获得98.2%的高精度结果。模型具有数学方法简单，使用参数少，预测精度高的优点。模型给出的结果还表明，酵母核小体之间的连接序列的主要序列组成特点是，存在普遍的poly(dA:dT)片段。这些片段具有很强的刚性，不易弯曲，难于形成核小体结构。 尽管由FSID方法所选择的特征与类别之间显著相关，但FSID方法中并未考虑特征与特征之间的相关性。如何将减少特征之间相关性的算法也融合在现有的FSID模型中，是今后研究中需要解决的问题。
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user: 摘 要 学校环境是青少年学习生活的主要场所，对学生的成长发展起着潜移默化的作用。我们以中学生创造性科学问题提出能力为切入点，探索学校环境中哪些因素对创造性问题提出能力的影响是显著的。结果表明：学校环境存在城乡显著差异，城市学校在开放的规章制度、师生关系、课堂气氛、同伴关系、物质环境等方面均优于乡村学校；学生的创造性科学问题提出能力存在学校类型差异，城市学生优于乡村学生；创造性科学问题提出能力的总变异量有50.05%是由学校所造成的；学校环境中师生关系、规章制度可以显著预测学校间平均创造性科学问题提出能力差异。 关键词 :多层线性模型，师生关系，规章制度 Copyright © 2018 by author 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 学校是教育教学活动、培养人才的特定场所，良好的学习环境潜移默化地影响着学生的认知及个性成长。环境是相对于主体而言的，并以人为中心，包括外部环境和内部环境。Gump把学校环境分为三类：自然环境、人文因素和规章制度(固定的行为模式) [ 1 ] ，也有研究者把学校环境因素分为制度的完整性、校长的影响、关心与体恤、学校的支持系统、学校的风气和学术的强调等六个方面 [ 2 ] 。王萍 [ 3 ] 认为学校环境包括物质和精神环境，物质环境主要指校园建筑和环境建设等有形部分，是毫无生命和情感色彩的客观存在，精神环境是指学校内部的各种社会心理因素构成的一种无形的教育环境，其实质是校园文化氛围，包括校风、班风，人际关系和舆论氛围等。利文喜 [ 4 ] 认为，学校环境就内涵而言，可分为学校社会环境和学校自然环境，前者称为软环境，指学校教育教学活动基础上形成的各种各样的人际关系及学校活动氛围，后者又称为硬环境，指学校中天然存在或者经人工改造过的环境。董奇(1993)把学校环境分为教师类型(强硬专断型、仁慈型、放任型、民主型)、课堂气氛(传统型、中间型、开放型)、同伴关系(积极的、消极的)和妨碍发展的教育因素(偏向、教育方式、消极因素) [ 5 ] 。 青少年作为一个特殊的群体，大部分时间在校园里渡过，学校较之家庭而言，对于青少年的认知发展和创造性思维的形成起着重要的作用。环境是影响创造力的一个重要因素，如果环境有利于创造力的发展，可使创造力趋向增长的途径，若环境有阻碍创造力的表现将衰退至消失。创造性的环境可以孕育创造人的创造动机，培养创造人的人格特质，发展创造思考技能，以助长创造行为的环境，也就是一个支持的环境，一个轻松、民主、安全的教学环境，才易激发出创造力的表现。Csikszentmihalyi & Wolfe (2000)提出教室内的创造力系统模式，三个重要的成分是教师、学生和教材，学生借由课本，教师知识的传递及学校内环境的影响，对于个人创造力的发展亦有所不同 [ 6 ] 。Fleith (2000)与7位教师及31位学生访谈发现，师生皆认为教室环境中若能给学生多一些选择机会及自由时间，接纳不同意见，给予自信，并重视学生个别的长处与兴趣，可以促进学生的创造力发展 [ 7 ] 。学校环境影响学生创造力的发展，包括空间灵活性、学生对于活动的选择性、学习材料的丰富性、课堂内容的综合性等。不恰当的教育方式和学校中的消极因素会让学生产生种种心理上的压抑感觉。学校环境因素对创造力的发展有正向促进的功能，也有负向抑制的功能。当个体所处的环境中正向的因素越多时，则可预期个体创造的可能性越高。我们将以中学生创造性科学问题提出能力 [ 8 ] 为切入点，探索学校环境中哪些因素对创造性问题提出能力的影响是显著的，为育人环境的建设和优化提供实证支持。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试选取 本研究采用分层随机抽样和聚类取样的方式，随机抽取初中二年级一个或两个班级的学生45人，每个学校被试为33 ± 9人，最终获得的有效被试为1228人，其中男生610人，女生618人。 2.2. 测量工具 1) 编制“学生学校情境问卷” [ 9 ] 研究者参考Gump的分类，将学校环境分为物质环境、师生关系、同伴关系、课堂气氛和规章制度(固定的行为模式)五个维度。总问卷的Cronbach-α系数为0.876，问卷各维度的分半信度和Cronbach-α系数分别在0.32~0.84和0.48~0.88之间，基本符合心理测量学的要求，问卷具有较好的信效度。 2) 创造性科学问题提出能力测验 采用纸笔测验的方式对被试的创造性科学问题提出能力进行测量。测验共两道题目，一是完全开放式的，要求被试根据日常的生活经验以及观察提出科学问题；另外一个指导语则受到限制，要求被试根据一幅宇航员站在月球上的图片提出科学问题。用皮尔逊相关系数检测的内部一致性系数分别是0.69~0.85 (开放式)和0.74~0.89 (封闭式)，表明问卷具有较高的信度。测验的评分形式采取创造力研究的比较通用方法，即流畅性，灵活性以及独创性。流畅性得分是所提问题的个数，每个问题得1分；灵活性得分是所提问题的类别数；独创性得分由提出该问题的人数占总人数的百分比来决定。该比例小于5%，得2分；在5%~10%之间，得1分；在10%以上，不得分。本研究中创造性科学问题提出能力的得分将三者相加，计算总分。 2.3. 数据分析和处理 将收集的数据利用SPSS16.0进行数据的录入和管理，并用HLM 6.04逐步分析学校环境中的各个因素对创造性问题提出能力的多层线性回归模型。