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用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征

赵维娟 高田 王东艳 孙新民 郭木森 张斌

赵维娟, 高田, 王东艳, 孙新民, 郭木森, 张斌. 用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征[J]. 原子核物理评论, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
引用本文: 赵维娟, 高田, 王东艳, 孙新民, 郭木森, 张斌. 用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征[J]. 原子核物理评论, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
Weijuan ZHAO, Tian GAO, Dongyan WANG, Xinmin SUN, Musen GUO, Bin ZHANG. Raw Material Characteristics of the White Porcelain from Huangye Kiln by Multivariable Statistics Analysis[J]. Nuclear Physics Review, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
Citation: Weijuan ZHAO, Tian GAO, Dongyan WANG, Xinmin SUN, Musen GUO, Bin ZHANG. Raw Material Characteristics of the White Porcelain from Huangye Kiln by Multivariable Statistics Analysis[J]. Nuclear Physics Review, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76

用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征

doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(11275173,11975210)
详细信息
    作者简介:

    赵维娟(1968–),女,河南方城人,教授,博士,从事核分析技术研究;E-mail:zwj@zzu.edu.cn

  • 中图分类号: K876.3

Raw Material Characteristics of the White Porcelain from Huangye Kiln by Multivariable Statistics Analysis

Funds: National Natural Science Foundation of China (11275173, 11975210)
  • 摘要: 黄冶窑文化内涵丰富,其创烧于隋,兴盛于唐代中期,停烧于唐代晚期。为探讨不同时期黄冶窑白瓷的胎料来源和釉料配方是否相同,选取黄冶窑隋、早唐、中唐、晚唐四个时期的80个白瓷样品,利用质子激发X射线荧光分析(PIXE)测定各样品胎、釉中9种化学成分(Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、P2O5、K2O、CaO、TiO2、Fe2O3)的含量,用多元统计分析中的Fisher判别分析处理PIXE数据,并计算各样品釉的木灰釉式系数b来划分瓷釉类型。结果表明:黄冶窑四个时期的胎料取自同一或相近的地点,都是就地取材;四个时期的釉料配方比较相似,而四期白瓷的釉料配方最为稳定,且与二期釉料配方最相似,而与一期釉料配方已有明显不同;黄冶窑白瓷釉大部分为钙釉,存在少量钙碱釉和碱钙釉。
  • 图  1  (在线彩图)黄冶窑白瓷胎样品的判别分析图

    图  2  (在线彩图)黄冶窑白瓷釉样品的判别分析图

    图  3  (在线彩图)黄冶窑白瓷釉样品的b值分布箱式图

    表  1  黄冶窑白瓷样品情况

    时期编号年代数量/个
    一期hyb01-hyb20隋代20
    二期hyb21-hyb40早唐20
    三期hyb41-hyb60中唐20
    四期hyb61-hyb80晚唐20
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    表  2  黄冶窑白瓷样品胎、釉的化学成分(质量分数)的平均值和标准差

    %
    时期Na2OMgOAl2O3SiO2P2O5K2OCaOTiO2Fe2O3
    一期平均值0.680.6727.3165.090.892.310.631.210.82
    标准差0.220.201.331.440.350.260.260.110.28
    平均值1.241.5912.5663.941.543.9713.180.191.46
    标准差0.270.27 0.575.100.551.074.680.110.50
    二期平均值0.840.7628.3564.120.862.370.511.100.69
    标准差0.280.22 1.441.830.610.490.210.120.23
    平均值1.121.4812.9964.581.273.0213.980.181.05
    标准差0.340.32 1.102.660.851.002.770.120.32
    三期平均值0.620.7627.9564.660.872.100.771.090.71
    标准差0.190.25 2.181.960.330.310.450.100.30
    平均值1.141.6013.9664.591.463.3611.940.301.09
    标准差0.350.48 2.133.250.540.883.420.200.35
    四期平均值0.680.6628.7564.110.612.370.371.200.99
    标准差0.170.22 1.151.100.260.300.160.110.27
    平均值0.691.3311.7368.191.043.3612.090.201.03
    标准差0.230.20 1.324.260.251.093.460.120.24
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    表  3  白瓷胎的分类结果

    时期判为一期判为二期判为三期判为四期合计
    一期1243120
    二期1143220
    三期2314120
    四期2211520
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    表  4  白瓷胎的结构矩阵

    原始变量函数1(F1)函数2(F2)函数3(F3)
    CaO–0.613–0.1690.043
    Fe2O30.433–0.351–0.316
    TiO20.430–0.5120.390
    Na2O0.1350.4750.460
    MgO–0.1880.225–0.111
    Al2O30.2440.269–0.576
    P2O5–0.2890.0460.420
    K2O0.3370.1210.386
    SiO2–0.169–0.2780.307
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    表  5  白瓷釉的分类结果

    时期判为一期判为二期判为三期判为四期合计
    一期1541020
    二期5112220
    三期2411320
    四期0311620
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    表  6  白瓷釉的结构矩阵

    原始变量函数1(F1)函数2(F2)函数3(F3)
    Na2O–0.7480.0120.286
    SiO20.4550.009–0.233
    MgO–0.352–0.049–0.150
    P2O5–0.3500.025–0.169
    Al2O3–0.440–0.556–0.013
    Fe2O3–0.3380.459–0.335
    K2O–0.1480.310–0.535
    TiO2–0.103–0.352–0.524
    CaO–0.0820.1120.514
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  • [1] 栾兆鹏. 博物馆研究, 2006, 25(02): 73. doi:  10.13368/j.cnki.mure.2006.02.010

    LUAN Zhaopeng. Museum Research, 2006, 25(02): 73. (in Chinese) doi:  10.13368/j.cnki.mure.2006.02.010
    [2] 赵宏. 陶瓷研究, 1995, 11(02): 108. doi:  10.16649/j.cnki.36-1136/tq.1995.02.014

    ZHAO Hong. Ceramic Studies Journal, 1995, 11(02): 108. (in Chinese) doi:  10.16649/j.cnki.36-1136/tq.1995.02.014
    [3] 河南省博物馆. 文物, 1972, 23(01): 47.

    Henan Museum. Cultural Relics, 1972, 23(01): 47. (in Chinese)
    [4] 李知宴. 考古, 1972, 18(05): 53.

    LI Zhiyan. Archaeology, 1972, 18(05): 53. (in Chinese)
    [5] 李家治, 陈显求, 张福康, 等. 中国古代陶瓷科学技术成就[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 1985: 175.

    LI Jiazhi, CHEN Xianqiu, ZHANG Fukang, et al. Scientific and Technical Achievements in Ancient Chinese Pottery and Porcelain[M]. Shanghai: Shanghai Scientific & Technical Publishers, 1985: 175. (in Chinese)
    [6] 郭建邦, 刘建洲. 中原文物, 1977, 1(01): 44.

    GUO Jianbang, LIU Jianzhou. Cultural Relics of Central China, 1977, 1(01): 44. (in Chinese)
    [7] 河南省文物考古研究所, 中国文物研究所, 日本奈良文化财研究所. 黄冶窑考古新发现[M]. 郑州: 大象出版社, 2005: 2.

    Henan Provincial Institute of Cultural Relics and Archaeology, China Cultural Relics Institute of China, Nara National Institute for Cultural Properties of Japan. The New Archaeological Discovery at Huangye Kiln Site[M]. Zhengzhou: Elephant Press, 2005: 2. (in Chinese)
    [8] 孙新民, 刘兰华, 赵志文, 等. 华夏考古, 2007, 21(04): 106. doi:  10.16143/j.cnki.1001-9928.2007.04.006

    SUN Xinmin, LIU Lanhua, ZHAO Zhiwen, et al. Huaxia Archaeology, 2007, 21(04): 106. (in Chinese) doi:  10.16143/j.cnki.1001-9928.2007.04.006
    [9] 北京艺术博物馆. 中国巩义窑[M]. 北京: 中国华侨出版社, 2011: 8.

    Beijing Art Museum. Gongyi Kiln of China[M]. Beijing: The Chinese Overseas Publishing House, 2011: 8. (in Chinese)
    [10] 赵维娟, 方可可, 王东颜, 等. 原子核物理评论, 2017, 34(03): 617. doi:  10.11804/NuclPhysRev.34.03.617

    ZHAO Weijuan, FANG Keke, WANG Dongyan, et al. Nuclear Physics Review, 2017, 34(03): 617. (in Chinese) doi:  10.11804/NuclPhysRev.34.03.617
    [11] 凌雪, 毛振伟, 冯敏, 等. 光谱学与光谱分析, 2005, 25(07): 1145. doi:  10.3321/j.issn:1000-0593.2005.07.037

    LING Xue, MAO Zhenwei, FENG Min, et al. Spectrosc Spect Anal, 2005, 25(07): 1145. (in Chinese) doi:  10.3321/j.issn:1000-0593.2005.07.037
    [12] ZHAO Weijuan, LI Guoxia, XIE Jianzhong, et al. Chinese Sci Bull, 2004, 49(18): 1986. doi:  10.1007/BF03184293
    [13] ZHAO Weijuan, LU Xiaoke, LI Guoxia, et al. Sci China Ser G, 2006, 49(4): 487. doi:  10.1007/s11433-006-0487-3
    [14] 张斌, 承焕生, 郑建明. 核技术, 2014, 37(05): 21.

    ZHANG Bin, CHENG Huansheng, ZHENG Jianming. Nuclear Techniques, 2014, 37(05): 21. (in Chinese)
    [15] 冯向前. 新型交叉学科: 核考古[M]. 北京: 科学普及出版社, 2015: 100.

    FENG Xiangqian. New Interdisciplinary Subject: Nuclear Archaeology[M]. Beijing: Popular Science Press, 2015: 100. (in Chinese)
    [16] 汪冬华. 多元统计分析与SPSS应用[M]. 2版. 上海: 华东理工大学出版社, 2018: 175.

    WANG Donghua. Multivariate Statistical Analysis and SPSS Application[M]. 2 ed. Shanghai: East China University of Science and Technology Press, 2018: 175. (in Chinese)
    [17] 章宏伟, 王莉英. 中国古陶瓷研究(第13辑)[M]. 北京: 紫禁城出版社, 2007: 401.

    ZHANG Hongwei, WANG Liying. Research on Chinese Ancient Ceramics (Volume 13)[M]. Beijing: The Forbidden City Publishing House, 2007: 401. (in Chinese)
    [18] 罗宏杰, 李家治, 高力明. 硅酸盐通报, 1995, 16(02): 50. doi:  10.16552/j.cnki.issn1001-1625.1995.02.011

    LUO Hongjie, LI Jiazhi, GAO Liming. Bulletin of the Chinese Ceramic Society, 1995, 16(02): 50. (in Chinese) doi:  10.16552/j.cnki.issn1001-1625.1995.02.011
    [19] 丁银忠, 孙新民, 陈铁梅. 文物, 2018, 69(02): 92. doi:  10.13619/j.cnki.cn11-1532/k.2018.02.011

    DING Yinzhong, SUN Xinmin, CHEN Tiemei. Cultural Relics, 2018, 69(02): 92. (in Chinese) doi:  10.13619/j.cnki.cn11-1532/k.2018.02.011
    [20] ZHU Tiequan, HUANG Hong, WANG Hongmin, et al. J Archaeol Sci, 2011, 38(11): 3134. doi:  10.1016/j.jas.2011.07.017
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-16
  • 修回日期:  2020-06-08
  • 网络出版日期:  2020-09-30
  • 刊出日期:  2020-09-20

用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征

doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(11275173,11975210)
    作者简介:

    赵维娟(1968–),女,河南方城人,教授,博士,从事核分析技术研究;E-mail:zwj@zzu.edu.cn

  • 中图分类号: K876.3

摘要: 黄冶窑文化内涵丰富,其创烧于隋,兴盛于唐代中期,停烧于唐代晚期。为探讨不同时期黄冶窑白瓷的胎料来源和釉料配方是否相同,选取黄冶窑隋、早唐、中唐、晚唐四个时期的80个白瓷样品,利用质子激发X射线荧光分析(PIXE)测定各样品胎、釉中9种化学成分(Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、P2O5、K2O、CaO、TiO2、Fe2O3)的含量,用多元统计分析中的Fisher判别分析处理PIXE数据,并计算各样品釉的木灰釉式系数b来划分瓷釉类型。结果表明:黄冶窑四个时期的胎料取自同一或相近的地点,都是就地取材;四个时期的釉料配方比较相似,而四期白瓷的釉料配方最为稳定,且与二期釉料配方最相似,而与一期釉料配方已有明显不同;黄冶窑白瓷釉大部分为钙釉,存在少量钙碱釉和碱钙釉。

English Abstract

赵维娟, 高田, 王东艳, 孙新民, 郭木森, 张斌. 用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征[J]. 原子核物理评论, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
引用本文: 赵维娟, 高田, 王东艳, 孙新民, 郭木森, 张斌. 用多元统计分析研究黄冶窑白瓷的原料特征[J]. 原子核物理评论, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
Weijuan ZHAO, Tian GAO, Dongyan WANG, Xinmin SUN, Musen GUO, Bin ZHANG. Raw Material Characteristics of the White Porcelain from Huangye Kiln by Multivariable Statistics Analysis[J]. Nuclear Physics Review, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
Citation: Weijuan ZHAO, Tian GAO, Dongyan WANG, Xinmin SUN, Musen GUO, Bin ZHANG. Raw Material Characteristics of the White Porcelain from Huangye Kiln by Multivariable Statistics Analysis[J]. Nuclear Physics Review, 2020, 37(3): 791-796. doi: 10.11804/NuclPhysRev.37.2019CNPC76
    • 白瓷的成功烧制是后世青花、五彩、粉彩等精细彩瓷出现的前提[1],是中国陶瓷史上的一项重要成就。白瓷由北方青瓷发展而来[2],自北朝晚期出现,经隋代发展,到唐代达到成熟阶段。迄今为止发现有明确纪年最早的白瓷是安阳北齐范粹墓出土的白瓷[3],这批早期白瓷胎料洁白细腻,釉呈乳白色,但仍然微微泛青泛黄,具有明显的初创特点[4]。唐代白瓷在隋代的基础上更为成熟,在北方地区烧制白瓷的著名窑口有河北的邢窑和定窑、河南的巩义窑和安阳相州窑及密县西关窑、山西平定柏井村窑等,其中邢窑最为有名。五代之后,南方白瓷著名产地景德镇逐步兴起,历经宋、元、明、清,其生产白瓷的工艺水平不断发展,经久不衰[5]

      巩义窑是对巩义市白河两岸一系列窑口的总称,是我国北方烧制白釉瓷器的著名民窑,以黄冶窑和白河窑最为著名。黄冶窑窑址位于河南省巩义市站街镇大、小黄冶村附近的黄冶河两岸,地处浅山丘陵地带,窑址总面积约16万平方米。1957年,北京故宫博物院冯先铭先生调查发现该窑址。1976年,河南省博物院和巩义市文物保护管理所对该窑址进行了首次试掘,开挖面积为25平方米[6]。2002年至2004年,河南省文物考古研究院先后对该窑址进行了四次发掘,发掘面积2429平方米[7-8]。除出土了大量的唐三彩、青花瓷和黑瓷外,还出土了一批精美的白瓷器[9],其出土的白瓷,品种多,制作工艺精细。有关学者曾对黄冶窑白瓷所蕴涵的科学信息进行研究,并取得了一定的科研成果[10-11],但黄冶窑四个时期白瓷的原料特征需要深入研究。为进一步探讨不同时期黄冶窑白瓷的原料来源和釉料配方,选取黄冶窑隋、早唐、中唐、晚唐四个时期80个白瓷样品,采用PIXE技术[12-14]测定各样品胎、釉中9种化学成分(Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、P2O5、K2O、CaO、TiO2、Fe2O3)的含量,用SPSS软件对数据进行Fisher判别分析,并计算木灰釉式系数b对黄冶窑白瓷釉的类型进行划分,为探讨黄冶窑出土白瓷的产地特征、制釉配方提供明确可靠的科学依据,具有重要的研究意义和学术价值。

    • PIXE是利用加速器产生的高速带电粒子轰击待测样品靶,样品中不同元素的原子发生内壳层电子电离,产生空穴,使原子处于激发状态。由于激发态不稳定,外层电子向内层跃迁,并发射出不同能量的特征X射线。由特征X射线的能量可确定样品中元素的种类,其强度可确定元素的含量[15]。PIXE技术具有灵敏度高、无损、可多元素定量分析等优点。

      实验采用外束PIXE技术,是在复旦大学现代物理研究所NEC9SDH-2串列加速器上进行的。质子束初始能量3.0 MeV,经过7.5 μm的Kapton膜和10 mm的空气层,到达待测样品时能量降为2.8 MeV。样品在入射质子束轰击下激发的X射线通过15 mm的氦气流进入Si(Li)探测器,Si(Li)探测器是英国SGX Sensortech (MA)有限公司生产的,它对5.9 keV的X射线的能量分辨率为150 eV。探测器灵敏层厚度为4.2 mm,Be窗厚度为12 μm。质子束与样品表面法线之间的夹角为45°,探测器表面法线与样品表面法线的夹角也为45°。质子束的束斑直径为1 mm,束流为0.05 nA。测微量元素(Z > 23)时,Si(Li)探测器前置一厚度0.125 mm的铝膜,束流0.5 nA。由测得的X射线能谱,采用GUPIX-96程序计算,即可算得样品的化学成分含量。PIXE实验数据的不确定度的来源为实验时的本底噪声、束流统计涨落以及其他元素射线强峰的干扰等等,实验精度一般为3%~5%。

      实验选取黄冶窑白瓷样品80个,其中,一期、二期、三期、四期的样品各20个,样品选取情况见表1。样品均由河南省文物考古研究院提供。测试前,用酒精擦拭待测样品表面,然后将样品放入超声波清洗器中,用去离子水清洗,最后放入干燥箱中,于100 ℃烘干。黄冶窑白瓷样品胎、釉中化学成分(质量分数)的平均值及标准差见表2

      表 1  黄冶窑白瓷样品情况

      时期编号年代数量/个
      一期hyb01-hyb20隋代20
      二期hyb21-hyb40早唐20
      三期hyb41-hyb60中唐20
      四期hyb61-hyb80晚唐20

      表 2  黄冶窑白瓷样品胎、釉的化学成分(质量分数)的平均值和标准差

      %
      时期Na2OMgOAl2O3SiO2P2O5K2OCaOTiO2Fe2O3
      一期平均值0.680.6727.3165.090.892.310.631.210.82
      标准差0.220.201.331.440.350.260.260.110.28
      平均值1.241.5912.5663.941.543.9713.180.191.46
      标准差0.270.27 0.575.100.551.074.680.110.50
      二期平均值0.840.7628.3564.120.862.370.511.100.69
      标准差0.280.22 1.441.830.610.490.210.120.23
      平均值1.121.4812.9964.581.273.0213.980.181.05
      标准差0.340.32 1.102.660.851.002.770.120.32
      三期平均值0.620.7627.9564.660.872.100.771.090.71
      标准差0.190.25 2.181.960.330.310.450.100.30
      平均值1.141.6013.9664.591.463.3611.940.301.09
      标准差0.350.48 2.133.250.540.883.420.200.35
      四期平均值0.680.6628.7564.110.612.370.371.200.99
      标准差0.170.22 1.151.100.260.300.160.110.27
      平均值0.691.3311.7368.191.043.3612.090.201.03
      标准差0.230.20 1.324.260.251.093.460.120.24
    • 由于判别准则不同,判别分析可分为距离判别分析、Bayes判别分析和Fisher判别分析等,本文采用Fisher判别分析对数据进行处理。Fisher判别分析的思想是选择合适的方向,将高维空间中的样品点投影到低维空间中,并且在低维空间中各组之间尽可能分开,而各组内部尽可能密集,比较投影与各组中心的距离来确定观测值所属类别[16]。借助方差分析的思想,对原始变量进行线性组合,用来对样品进行判别、分类的函数称为典型判别函数。

      以PIXE实验测得的80个黄冶窑白瓷样品胎中Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、P2O5、K2O、CaO、TiO2、Fe2O3等9种化学成分的含量为观测量,对样品进行Fisher判别分析,得到的原始变量的典型判别函数如下:

      $$ \begin{aligned}F_1=&-1.566{\rm{CaO}}+0.977{\rm{SiO_2}}+0.621{\rm{MgO}}+1.934{\rm{K_2O}}+\\&2.057{\rm{Na_2O}}+0.955{\rm{Al_2O_3}}+0.56{\rm{P_2O_5}}+\\&2.043{\rm{TiO_2}}+2.768{\rm{Fe_2O_3}}-100.318, \end{aligned}$$
      $$ \begin{aligned}F_2=&0.405{\rm{CaO}}+0.71{\rm{SiO_2}}+0.852{\rm{MgO}}+1.852{\rm{K_2O}}+\\&3.864{\rm{Na_2O}}+1.006{\rm{Al_2O_3}}+0.6{\rm{P_2O_5}}-\\&5.31{\rm{TiO_2}}-0.769{\rm{Fe_2O_3}}-75.616, \end{aligned}$$
      $$ \begin{aligned}F_3=&1.128{\rm{CaO}}+0.814{\rm{SiO_2}}-1.375{\rm{MgO}}+1.337{\rm{K_2O}}+\\&3.289{\rm{Na_2O}}+0.58{\rm{Al_2O_3}}+2.308{\rm{P_2O_5}}+\\&3.571{\rm{TiO_2}}-0.083{\rm{Fe_2O_3}}-79.751 {\text{。}} \end{aligned}$$

      知道这3个判别函数在各个组的质心,将实验数据分别代入判别函数中,得到各个样品的判别得分,从而对样品进行分类,具体分类结果见表3。从表3可见,以黄冶窑白瓷样品胎中9种化学成分含量作为观测量,对黄冶窑白瓷样品的烧造时期的判别能力为68.75%。

      表 3  白瓷胎的分类结果

      时期判为一期判为二期判为三期判为四期合计
      一期1243120
      二期1143220
      三期2314120
      四期2211520

      第一判别函数携带了53.6%的信息,第二判别函数携带了35.4%的信息,前两个判别函数共携带了89%的原始信息,利用第一、第二判别函数画出黄冶窑白瓷样品胎的判别分析图,见图1。结构矩阵是由组内相关矩阵右乘标准化判别函数系数矩阵而得,显示判别变量和标准化典型判别函数之间的汇聚组间相关性,相关系数的绝对值越大,表示判别变量对判别函数的影响力越大。由表4可知,对第一判别函数贡献最大的判别变量为CaO和Fe2O3,其中CaO与第一判别函数呈负相关,图1中三期样品的组质心位于四个组质心的最左侧,而四期样品的组质心位于最右侧,说明四个时期的样品中,三期样品胎中CaO平均含量最高,Fe2O3平均含量较低;四期样品胎中CaO平均含量最低,Fe2O3平均含量最高。由表4可知,对第二判别函数贡献最大的判别变量为TiO2和Na2O,其中TiO2与第二判别函数呈负相关,图1中二期样品的组质心位于四个组质心的最上方,而一期样品的组质心位于最下方,可以看出,四个时期的样品中,二期样品胎中TiO2平均含量较低,Na2O平均含量最高;一期样品胎中TiO2平均含量最高。这些特征使黄冶窑四个时期的白瓷样品胎的化学组成略有不同,化学组成的差异可能与原料产地和年代有关。

      图  1  (在线彩图)黄冶窑白瓷胎样品的判别分析图

      表 4  白瓷胎的结构矩阵

      原始变量函数1(F1)函数2(F2)函数3(F3)
      CaO–0.613–0.1690.043
      Fe2O30.433–0.351–0.316
      TiO20.430–0.5120.390
      Na2O0.1350.4750.460
      MgO–0.1880.225–0.111
      Al2O30.2440.269–0.576
      P2O5–0.2890.0460.420
      K2O0.3370.1210.386
      SiO2–0.169–0.2780.307

      由第一、第二、第三判别函数对样品进行分类,判别的正确率为68.75%,且由图1可见,黄冶窑四个时期白瓷胎的样品点大部分混杂在一起,四个质心距离相近,说明四个时期瓷胎样品的化学组成虽有略微差异,但并不能明显区分,制胎的原料来源应相同。而黄冶窑窑址附近地下蕴藏着丰富的瓷土[17],所以黄冶窑四个时期的白瓷胎料应都为就地取材,取自同一或相近的地点。

    • 以80个黄冶窑白瓷样品釉中Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、P2O5、K2O、CaO、TiO2、Fe2O3 9种化学成分的含量为观测量,对样品进行Fisher判别分析,得到原始变量的典型判别函数如下:

      $$ \begin{aligned}F_1=&-1.777{\rm{Na_2O}}-0.099{\rm{MgO}}+0.1{\rm{Al_2O_3}}+0.41{\rm{SiO_2}}-\\&0.228{\rm{P_2O_5}}+0.227{\rm{K_2O}}+0.384{\rm{CaO}}+\\&1.868{\rm{TiO_2}}-0.371{\rm{Fe_2O_3}}-31.41, \end{aligned}$$
      $$ \begin{aligned}F_2=&1.107{\rm{Na_2O}}+0.681{\rm{MgO}}+0.383{\rm{Al_2O_3}}+0.958{\rm{SiO_2}}+\\&1.636{\rm{P_2O_5}}+1.081{\rm{K_2O}}+1.013{\rm{CaO}}-\\&0.333{\rm{TiO_2}}+2.841{\rm{Fe_2O_3}}-91.683, \end{aligned}$$
      $$ \begin{aligned}F_3=&1.225{\rm{Na_2O}}-2.032{\rm{MgO}}+0.319{\rm{Al_2O_3}}+0.134{\rm{SiO_2}}+\\&0.098{\rm{P_2O_5}}-0.132{\rm{K_2O}}+0.308{\rm{CaO}}-\\&3.317{\rm{TiO_2}}-0.282{\rm{Fe_2O_3}}-13.666{\text{。}} \end{aligned}$$

      由这三个判别函数对样品进行分类,具体分类结果见表5表5显示,以黄冶窑白瓷样品釉中9种化学成分含量作为观测量,对黄冶窑白瓷样品的烧造时期的判别能力为66.25%。

      表 5  白瓷釉的分类结果

      时期判为一期判为二期判为三期判为四期合计
      一期1541020
      二期5112220
      三期2411320
      四期0311620

      第一判别函数携带了54.4%的信息,第二判别函数携带了35.8%的信息,前两个判别函数共携带了90.2%的原始信息,利用第一、第二判别函数画出黄冶窑白瓷样品釉的判别分析图,见图2。由表6可知,对第一判别函数贡献最大的判别变量为Na2O和SiO2,其中Na2O与第一判别函数呈负相关;对第二判别函数贡献最大的判别变量为Al2O3和Fe2O3,其中Al2O3与第二判别函数呈负相关。图2中一期样品的组质心靠近图的左上方,三期样品的组质心位于四个组质心的最下方,四期样品的组质心位于最右侧,说明一期样品釉中Na2O平均含量最高,SiO2平均含量最低,Fe2O3平均含量最高;三期样品釉中Al2O3平均含量最高;四期样品釉中Na2O平均含量最低,SiO2平均含量最高。

      图  2  (在线彩图)黄冶窑白瓷釉样品的判别分析图

      表 6  白瓷釉的结构矩阵

      原始变量函数1(F1)函数2(F2)函数3(F3)
      Na2O–0.7480.0120.286
      SiO20.4550.009–0.233
      MgO–0.352–0.049–0.150
      P2O5–0.3500.025–0.169
      Al2O3–0.440–0.556–0.013
      Fe2O3–0.3380.459–0.335
      K2O–0.1480.310–0.535
      TiO2–0.103–0.352–0.524
      CaO–0.0820.1120.514

      利用三个判别函数对样品进行分类,分类的正确率为66.25%,且图2中四个时期大部分样品点混杂在一起,说明黄冶窑四个时期白瓷的釉料配方相似。从图2中还可以看出,四期样品点最集中,且四期样品组质心与二期样品组质心距离最近,而四期与一期的样品点分布区域没有重叠,结合表5中四期样品的错判率最低,且四期样品错判为二期的数量最多,而错判为一期的数量为0,说明黄冶窑四期白瓷的釉料配方最为稳定,且与二期釉料配方最相似,而与一期釉料配方已有明显不同。

    • 罗宏杰等[18]提出以木灰釉式系数b的统计特性作为划分中国古瓷釉(主要包括青釉和白釉)的参照标准:b ≥ 0.76,为钙釉;0.76 > b ≥ 0.50,为钙碱釉;b < 0.50,为碱钙釉。b是以釉中碱土金属氧化物的量除以碱性氧化物(R2O、RO)的量总和,即b=n(RO)/[n(RO)+$n_{\rm{(R_2O)}} $],其中RO、R2O分别代表碱土金属氧化物和碱金属氧化物[19-20]。计算各样品釉的b值,画出黄冶窑四个时期白瓷釉样品按b值分布的箱式图,见图3。由图3可以看出,绝大部分一期、二期、三期样品及全部四期样品釉的b值在0.76以上,少数一期、二期、三期样品釉的b值在0.50与0.76之间,而三期样品中hyb60的釉的b值在0.50以下,说明黄冶窑白瓷釉绝大部分为钙釉,一期、二期存在少量钙碱釉,三期存在少量钙碱釉和碱钙釉,四期全部为钙釉。图3中四期瓷釉的b值分布更集中,说明四期制釉配方最为稳定。

      图  3  (在线彩图)黄冶窑白瓷釉样品的b值分布箱式图

    • 对黄冶窑四个时期白瓷样品胎、釉的PIXE实验数据分别进行Fisher判别分析,得到黄冶窑四个时期的白瓷胎料应为就地取材,取自同一或相近的地点;四个时期的釉料配方比较相似,而四期白瓷的釉料配方最为稳定,且与二期釉料配方最相似,而与一期釉料配方已有明显不同。

      通过计算各样品的木灰釉式系数b,对黄冶窑四个时期的白瓷釉的类型进行划分,得到黄冶窑白瓷釉绝大部分为钙釉,一期、二期存在少量钙碱釉,三期存在少量钙碱釉和碱钙釉,四期全部为钙釉。

参考文献 (20)

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