古代丝织品的丝素蛋白加固保护

目前采用一般的物理加固和化学加固方法对脆弱丝织品进行保护存在着一定的缺陷和限制,为此,本工作利用与丝织品具有同源性和亲和性的丝素蛋白对清代丝织品进行加固保护。清代丝织品在丝素蛋白浓度为1.0%、戊二醛浓度为0.005%、浸渍时间(T1)为40min、浸渍时间(T2)为60min的较优工艺条件下,断裂强力从5.22N提高到10.68N,断裂伸长率从3.24%提高到4.12%,硬挺度略有改变,提高了0.08×10-2mN.m。同时,利用FT-IR、TG和SEM等对加固前后清代丝织品的结构进行了表征。实验结果显示,利用丝素蛋白加固丝织品文物是一种有效的方法,在提高古代丝织品强度的同时,不对丝织品的外观与手感造成影响。     

HDI三聚体加固材料对纸质文物字迹保护性能研究

以HDI三聚体化学加固材料对纸质文物中字迹保护效果为研究对象,选用纸质档案中常见的墨汁、碳素墨水、蓝黑墨水、纯蓝墨水、红色墨水、铅笔字迹等材料,根据加固前后字迹的颜色变化、扩散现象,以及与壳聚糖、羧甲基纤维素、明胶-甘油溶液加固材料所做的对比,对HDI三聚体加固纸质文物字迹的安全性进行评估,并依据耐酸性、耐碱性、耐氧化性和耐干热老化性能对其耐久性做出综合分析,进而探究HDI三聚体加固材料对字迹的保护效果。结果表明：在安全性上,HDI三聚体相比其他加固材料性能更优;在耐久性上,其对墨汁、碳素墨水字迹的保护效果较好,对蓝黑墨水、纯蓝墨水、红色墨水、铅笔字迹的保护效果相对较差。另外,依据字迹材料特点,选取适当质量分数加固溶液方能达到理想的加固效果。     

三星堆金杖图案内涵及金杖新论

该文以考古学材料为基础,参照相关古籍、金文等文献,认为三星堆金杖图案的内涵与射鱼之礼、尝礼有关,三星堆金杖为“祭杖”。     

一种新的壁画修复材料黏结性评价装置及应用研究

为了可直接考察修复材料对壁画颜料层-地仗层(地仗层-地仗层)的黏结性,借鉴敦煌石窟泥塑制作"木骨泥胎"原理和涂层、黏接剂附着力和黏结强度测试方法,设计了一套拉拔模具。该装置解决了壁画修复材料评价中黏结界面错位,客观数据获取难,适用性差,耗时长等问题。试验测定了6种常用修复材料在质量浓度5%条件下的黏结强度,确定其黏结性强弱顺序为:纯丙乳液聚乙烯醇PVA-1788白乳胶硅丙乳液明胶(Paraloid b-72)。基于试验数据,提出选择修复材料及工作浓度时,应以接近原有胶结材料(明胶)黏结强度为宜。     

壁画起甲修复材料性能评价指标体系的构建初探

材料性能评价指标体系是材料研究、应用推广中的重要一环,具有建立量度标尺、规范性能参数和推动行业发展等重要作用和意义。在航空、航天,汽车,建筑工程,油漆涂料等行业,目前已建立了相对成熟、完善的针对各类型材料的评价指标体系,拥有科学、系统的指标评价方法,及相对深入的理论研究。相比之下,相对小众的文物保护、修复材料应用领域,如古代壁画保护修复材料的性能评价与研究,发展还相对缓慢,研究基础相对滞后。 本研究分析了壁画起甲病害的材料学成因(各种物理、化学作用),总结了国内外壁画修复材料性能评价研究的进展(包括简要的修复材料应用历史),借鉴上述成熟行业评价、研究的模型和方法,采用“需求-性能-评价指标”体系,分析并尝试提出了壁画起甲修复材料的评价指标、方法及体系。初步提出的指标总分为材料有效性、安全性和耐久性3类,具体包括材料的黏结性、渗透性、水汽透过性、流动性、光学性能、化学惰性(酸碱性)、无毒害性、耐温湿度、光照、盐害及微生物作用等14项。 此外,本研究还分析了所列指标评价方法的适用性、存在的问题和面临的困难,指出了壁画是受到本体(多种材料、多层结构)因素和所处环境因素多重作用叠加的特点,说明了从修复实践中发展来的工艺、手艺性(操作)也是壁画修复对材料要求的一种特殊性表现;讨论了进一步完善起甲修复材料评价指标体系所需的数学建模分析的工作构想。 该评价指标体系的提出,将为我国文物保护、修复材料评价研究中壁画起甲修复材料的研究、应用推广、新材料研发;为已有材料的合理使用与持续优化;为壁画修复项目的规范开展,奠定坚实的科学工作基础。     

历史人物的电影书写——电影《武则天》的剧作思想与人物形象塑造

武则天是历史上惟一的女性皇帝,她的帝王之路荆棘密布、充满传奇。作为电影题材,《武则天》具有诸多先天优势,也有其难以驾驭之处。本文试图对电影《武则天》的编剧思想和人物形象塑造加以分析,以期历史剧《武则天》更具现实意义和市场价值。     

木雕文物的褐腐菌害

为对一尊唐代木雕佛像严重朽蚀的原因进行调查,用扫描电镜观察,对样品的综纤维素、木质素含量等进行分析测定,并对菌进行培养。实验结果表明,木材纤维中有菌丝,真菌孢子,经一定温湿度培养后,腐朽木材上的孢子有发展,说明该真菌在原介质上存活,在合适的环境条件下,将会继续起菌害作用。分析数据说明,综纤维素含量大大降低,木质素的相对百分比含量大大升高,这是综纤维素及其相伴生的戊聚糖受真菌破坏分解的结果。此等菌害的表现应该是属褐腐菌对木材破坏的结果。由于褐腐菌对木材短时间内就能产生强大的破坏力,因此,对木质物的保护要特别重视褐腐菌的侵害。     

从“牝鸡无辰”到“共牢合卺”——由考古学统计资料看东周女性贵族社会地位之变迁

基于文献的东周女性史研究往往强调女性在东周时期社会地位逐渐式微。然而从考古学视角观察,女性贵族社会身份地位在东周时期却并非单向的跌落。春秋早期,女性贵族墓葬随葬器物延续西周以降的趋势,与男性贵族存在一个显著等差;春秋中期后,女性贵族墓葬随葬青铜器物组合层阶有了明显的提高,逐渐向异穴合葬男性配偶墓葬靠拢;春秋晚期,"夫妇同庖俎"(即合卺)逐渐成为一种稳定社会现象,女性贵族身份地位有了一个质的提高。这标志着贵族家庭婚姻制度及财产所有制发生了重大变化,显示社会基本构成由大家族向核心家庭转换。     

感慨话悠长人散曲未终——原中苏友好协会总会秘书张再访谈录

在新中国成立后中苏关系曲折发展的历程中,中苏友好协会(简称中苏友协)曾经发挥着重要而独特的作用。但在目前学术界,对于中苏友协的相关研究基本上处于空白。为此,我刊约请原中苏友协总会秘书张再同志就中苏友协的成立过程、组织机构、开展活动以及产生的影响等等问题进行了访谈。     

Geographically Weighted Quantile Regression (GWQR): An Application to U.S. Mortality Data

In recent years, techniques have been developed to explore spatial nonstationarity and to model the entire distribution of a regressand. The former is mainly addressed by geographically weighted regression (GWR), and the latter by quantile regression (QR). However, little attention has been paid to combining these analytical techniques. The goal of this article is to fill this gap by introducing geographically weighted quantile regression (GWQR). This study briefly reviews GWR and QR, respectively, and then outlines their synergy and a new approach, GWQR. The estimations of GWQR parameters and their standard errors, the cross‐validation bandwidth selection criterion, and the nonstationarity test are discussed. We apply GWQR to U.S. county data as an example, with mortality as the dependent variable and five social determinants as explanatory covariates. Maps summarize analytic results at the 5, 25, 50, 75, and 95 percentiles. We found that the associations between mortality and determinants vary not only spatially, but also simultaneously across the distribution of mortality. These new findings provide insights into the mortality literature, and are relevant to public policy and health promotion. Our GWQR approach bridges two important statistical approaches, and facilitates spatial quantile‐based statistical analyses. En los últimos años se han desarrollado diversas técnicas para explorar tanto la heterocedasticidad (o no estacionariedad) espacial, así como para modelar toda la distribución de una variable dependiente. El primer tema ha sido abordado principalmente por la regresión ponderada geográficamente (Geographically Weighted Regression ‐GWR), y el segundo por la regresión por cuantiles (Quantile Regression‐QR). La combinación de ambas técnicas analíticas, sin embargo, ha recibido mucho menos atención. El objetivo de este artículo es llenar dicho vacío mediante la propuesta de una regresión geográficamente ponderada por cuantiles (Geographically Weighted Quantile Regression‐ GWQR). Los autores resumen brevemente las técnicas GWR y QR respectivamente, y luego esbozan sus propiedades sinérgicas. Luego presentan la nueva técnica propuesta: GWQR. Los autores abordan los temas de las estimaciones de los parámetros GWQR y sus errores estándar, el criterio de selección del ancho de banda de la validación cruzada (cross‐validation bandwidth), y la prueba heterocedasticidad espacial. Como ejemplo se aplica GWQR a datos de la tasa de mortalidad como variable dependiente y cinco determinantes sociales como variables independientes para los condados de los Estados Unidos. Los patrones espaciales se presentan en mapas con los resultados del análisis para los percentiles 5, 25, 50, 75, y 95. Los resultados muestran que las asociaciones entre la mortalidad y sus factores determinantes no sólo varían espacialmente, sino también de forma simultánea a través de la distribución de la tasa de mortalidad. Estos nuevos hallazgos coinciden con la literatura de los estudios de mortalidad, y son relevantes para aplicaciones de política pública y promoción de la salud. El enfoque GWQR representa un puente conceptual y metodológico entre dos enfoques estadísticos importantes a la vez que hace más factible el análisis estadístico espacial por cuantiles. 近年来,可用于探讨空间非平稳性和模拟回归变数分布的技术得到发展。前者主要用地理加权回归方法（GWR）处理,后者采用分位数回归（QR）处理。然而对这些分析技术的结合使用却很少关注。本文试图通过提出地理加权分位数回归（GWQR）来填补这一空白。在分别简要回顾了GWR和QR方法的基础上,基于两个方法的协同应用提出了GWQR新方法,进而讨论了GWQR的参数估计、标准误差、带宽选择标准的交叉验证和非平稳性检验。本文将死亡率作为因变量及五个社会因子作为解释变量,进行了美国县域单元的案例研究,绘制了0.05、0.25、0.5、0.75和0.95不同百分位点的分析结果图。研究发现,死亡人数不仅与解释变量的空间分布相关,同时也与其地理分布相关。这些新发现不仅可促进对死亡率相关成果的深入分析,同时也与公共政策和健康促进有关。GWQR方法架构了QR和GWR两种重要统计方法之间的纽带,也促进了基于分位数的空间统计分析方法的发展。