Abstract
目的
非自杀性自伤(non-suicidal self-injury，NSSI)行为在青少年及年轻成人心境障碍患者中高发，本研究旨在探讨真实情境下该群体NSSI行为的产生与动机，以及其情绪动态特征。
方法
采用观察性研究设计，对135名曾有过NSSI冲动和/或行为的青少年及年轻成人进行为期14 d、每日随机3次的NSSI行为、情境及情绪的生态瞬时评估(ecological momentary assessment，EMA)。研究对象通过基于微信的EMA小程序进行填答，共计完成3 976次评估。根据EMA监测期间是否发生NSSI行为，将研究对象分为NSSI行为(NSSI+)组与非NSSI行为(NSSI-)组。采用线性混合模型分析探究其情感变化轨迹。
结果
31.9%的研究对象在研究期间至少发生过1次NSSI行为。NSSI行为发生方式中，切割最为常见(56.8%)，其次为掐咬(15.2%)；情境方面，多数(68.6%)行为发生在家中，活动状态以休息或无具体活动为主(38.1%)，且44.9%的行为在独处时发生，约74.6%的行为出现于非人际相关生活事件后；其主要动机为自动负强化。NSSI+组的首次自伤年龄显著低于NSSI-组(14.0岁 vs 16.0岁，P<0.001)。线性混合模型分析结果显示：在NSSI行为发生前，研究对象的负性情绪显著上升(P<0.05)，正性情绪显著下降(P<0.05)；在行为发生后，负性情绪逐渐降低，正性情绪逐渐回升。情绪整体变化轨迹近似二次曲线。
结论
研究对象NSSI行为与其负性情绪变化密切相关，负性情绪的积聚可能是NSSI发生的重要前兆。情绪调节是研究对象发生NSSI行为的主要动机，情绪干预可能有助于降低NSSI的发生率。
Keywords: 非自杀性自伤, 情绪波动, 生态瞬时评估, 青少年, 年轻成人, 动机
Abstract
Objective
Non-suicidal self-injury (NSSI) is highly prevalent among adolescents and young adults with mood disorders. This study aims examine the occurrence and motivation of NSSI behavior in real-life contexts, as well as the dynamic characteristics of associated emotional changes.
Methods
An observational study was conducted among 135 adolescents and young adults with a history of NSSI urges and/or behaviors. Participants completed a 14-day ecological momentary assessment (EMA), with 3 random assessments per day capturing NSSI behavior, environmental factors, and mood states through a WeChat-based EMA mini-program, yielding a total of 3 976 assessments. According to whether NSSI behavior occurred during the EMA monitoring period, the participants were divided into the NSSI behavior (NSSI+) group and the non-NSSI behavior (NSSI-) group. Linear mixed-effects models were used to analyze trajectories of emotional change.
Results
A total of 31.9% of participants engaged in at least 1 episode of NSSI during the study period. Among NSSI behaviors, cutting was the most common (56.8%), followed by biting (15.2%). Regarding settings, most (68.6%) behaviors occurred at home, primarily during rest or inactivity (38.1%), and 44.9% of behaviors occurred when alone. Approximately 74.6% of behaviors followed non-interpersonal life events. The primary motivation was self-induced negative reinforcement. The NSSI group had a significantly younger age of first self-injury than the non-NSSI group (14.0 years vs 16.0 years, P<0.001). Linear mixed-effects analyses revealed that prior to NSSI episodes, negative affect increased significantly (P<0.05), while positive affect decreased significantly (P<0.05). Following NSSI, negative affect gradually declined, and positive affect progressively rebounded. The overall emotional trajectory resembled a quadratic curve.
Conclusion
NSSI behavior is closely associated with fluctuations in negative affect, and the accumulation of negative emotions may serve as a critical precursor to NSSI. Emotion regulation is the primary motivation for engaging in NSSI, suggesting that interventions targeting emotional processes may help reduce the occurrence of NSSI.
Keywords: non-suicidal self-injury, affect fluctuations, ecological momentary assessment, adolescents, young adults, motivation
非自杀性自伤(non-suicidal self-injury，NSSI)行为在心境障碍患者中较为常见，且呈现高发性与反复性[1]。中国约28%的青少年及年轻成人在过去1年至少经历过1次NSSI行为[2]，而在青少年精神障碍患者中该行为的比例更是高达56.2%~67.9%[3]。这不仅会造成患者躯体损伤，增加疾病医疗负担，甚至还会导致患者产生自杀行为。青少年及年轻成人心境障碍患者由于情绪起伏大、易冲动，易将NSSI作为快速缓解负性情绪的调节方式[4]。
传统对NSSI行为的评估大多采用回顾式条目，其调查时间跨度较长，且这种方法受限于回忆偏倚，难以了解NSSI产生的真实情境。而实验室研究虽然可以在受控条件下观测NSSI的发生情况，但难以推广到现实生活场景。近年来，生态瞬时评估(ecological momentary assessment，EMA)方法逐渐应用于探究NSSI行为的发生、发展过程。该方法通过密集、实时的数据采集，能够捕捉NSSI行为发生前后的情绪波动、环境诱因及认知变化，从而揭示该行为的动态维持机制[5]。
既往研究[6]发现：负性情绪(如焦虑、愤怒)在NSSI行为发生前显著升高，而在行为发生后则逐渐缓解，支持NSSI的“情绪调节功能”假说。然而，国内利用EMA动态监测NSSI行为的研究尚在发展阶段，且对行为发生的情境特征(如地点、社交状态)及动机的动态变化关注不足。此外，针对青少年及年轻成人心境障碍患者的研究较少，而这一群体的情绪波动与NSSI的关联可能更具临床特异性。
基于此，本研究拟在中国文化背景下，采用基于智能手机的EMA方法，对12~24岁青少年及年轻成人心境障碍患者进行为期的14 d动态评估，以期捕捉真实情境下NSSI行为的产生和变化规律，及其情绪动态特征，为构建基于实时情绪识别的临床干预体系提供参考。
1. 对象与方法
1.1. 伦理声明
本研究已获得中南大学湘雅公共卫生学院(审批号：XYGW-2021-73、XYGW-2022-39)及研究现场单位(审批号：2021-089、2023-01、2023-02)伦理审查委员会批准。所有研究对象均签署知情同意书(未满18岁则由其家长签署)，且随时可以中断或退出。对研究涉及的所有个人隐私与信息进行保密。已有研究[7-8]证实针对研究对象开展自伤、自杀相关问题的评估与探讨，并不会导致其自伤、自杀风险上升。不过基于伦理层面的考量，研究人员在基线阶段会与每位研究对象协同制订安全预案[9]，同时向其提供包含求助渠道的资源卡片，在监测过程中还设立了风险预警机制与联络体系[10]。
1.2. 对象
本研究采用方便抽样的方法，于2021年11月至2024年12月在广州市、长沙市和天津市的3家医院精神科门诊进行研究对象招募。患者主要由门诊医师推荐，调查员需根据纳入和排除标准对推荐患者进行筛选和招募。纳入标准包括：1)年龄在12~24岁；2)既往出现过NSSI冲动和/或行为(不以死亡为目的)；3)符合国际疾病分类(International Classification of Diseases，ICD)[11]关于心境障碍的诊断标准；4)拥有一部智能手机(安卓或苹果手机操作系统)。排除标准为：1)且既往或目前存在精神病性症状或合并除心境障碍外的其他精神疾病；2)自杀危险性高，需立即进行强化干预或住院治疗；3)认知功能损伤导致无法提供知情同意或回答自评问题；4)不愿意或者无法使用智能手机进行自我报告。
1.3. 方法
1.3.1. 基线调查
获得研究对象知情同意后，由调查人员面对面收集其一般人口学信息、临床信息、既往自伤冲动和行为史等。研究工具主要包括：自编人口学资料(性别、年龄等)和临床信息表(病程、目前服药情况等)、自伤想法和行为访谈问卷[12]等。
1.3.2. EMA调查
从完成基线调查后的第1天开始，进行连续14 d的EMA评估，每日选取3个随机时间点通过基于微信的“EMA小程序”发送提醒。研究对象需在规定时间段内通过小程序完成NSSI行为、情景因素和情绪的调查。NSSI行为评估采用1个条目，“在过去几个小时内，你是否做了伤害自己的行为(不以死亡为目的)？”回答是，为1分；回答否，为2分。当得分为1(即存在NSSI行为)，则继续询问其类型(即做了什么伤害自己的行为)及动机(即为什么伤害自己)。动机询问参考Nock等[13]提出的四功能模型，设置6个选项：1)减少负性想法或情绪(自动负强化)；2)产生愉快感觉或刺激(自动正强化)；3)逃避不想要的社交场景(社会负强化)；4)与他人沟通、获得关注或寻求帮助(社会正强化)；5)无目的性；6)其他。
同时通过4个独立条目来评估研究对象当下的情境，分别是：1)请描述你目前所处的环境[在家中、在室内场所(餐馆、商场、影院、酒吧等)、在室外场所(公园、街道上等)]；2)你目前是独处还是与他人一起？[包括：独处、与家人一起、与其他人(朋友/同事/同学)一起]；3)请描述你目前的活动[休息/无具体活动、社交(面对面/线上)、参与其他活动]；4)过去几个小时内，在你的生活中是否发生人际相关生活事件？[是(家庭问题、人际交往问题等)、否]。
此外，从正性与负性情绪量表(Positive and Negative Affect Schedule，PANAS)[14]中选择开心、焦虑、生气、难过、内疚、自信、精力充沛、绝望8个情绪词汇，采用Likert 5级评分法(0=无；1=轻微； 2=中等；3=强烈；4=非常强烈)评估研究对象即时的情绪状况。其中，焦虑、生气、难过、内疚、绝望归为负性情绪维度，开心、自信、精力充沛归为正性情绪维度，分别计算各维度内条目得分的平均分，作为负性情绪和正性情绪的量化指标。
1.3.3. 分组
根据EMA监测期间是否发生NSSI行为，将对象分为NSSI行为(NSSI+)组与非NSSI行为(NSSI-)组。
1.4. 统计学处理
所有统计分析均通过R 4.4.1软件完成。对计量资料进行正态性检验与离群值筛查，非正态分布的数据采用中位数(第1四分位数，第3四分位数)进行描述。采用例(%)表示计数资料。分别采用卡方检验(分类变量)和Mann-Whitney U检验(连续变量)比较组间差异。
为捕捉NSSI行为前后情绪的动态变化，在NSSI+组中，提取首次自伤事件(T0)前、后各2个可用时间点的情绪相关数据(事件前、后20 h内)，同时排除24 h内多次发生NSSI的数据，以避免多次事件间的相互干扰，保证分析结果的准确性；在NSSI-组，随机选择1个时间点(T0)及其前、后各2个可用时间点的情绪相关数据作为对照。采用线性混合模型分析情感变化轨迹，在模型中纳入诊断类型(抑郁症、双相情感障碍、焦虑症)作为固定效应协变量，以控制其对情绪基线的潜在影响。以最大似然法处理缺失数据，通过二次曲线模型拟合时间序列，并将时间以事件发生点(T0)为中心进行标准化，从而量化NSSI行为前、后的正、负性情绪的动态趋势。
2. 结 果
2.1. 研究对象基线特征和NSSI行为
研究共纳入135例研究对象，中位年龄为21.0岁，其中女性100例(74.1%)。抑郁障碍患者100例(74.1%)，焦虑障碍患者12例(8.9%)，双相情感障碍患者23例(17.0%)。133例(98.5%)既往存在至少1次NSSI冲动，121例(89.6%)存在NSSI行为史，总体首次自伤中位年龄为15.0岁。
135例研究对象共完成3 976次EMA评估，人均填答(29.7±9.2)次，研究期间发送评估5 670次，总体应答率为70.1%。研究期间，43例(31.9%)研究对象实际发生NSSI行为118次，人均2.7(1~18)次。
单因素分析结果(表1)显示：NSSI+组的首次自伤年龄显著低于NSSI-组，差异有统计学意义(P<0.001)。
表1.
研究对象的基线特征
Table 1 Baseline characteristics of the participants
| 特征 | 总体(n=135) | NSSI+(n=43) | NSSI-(n=92) | χ 2/Z | P |
|---|---|---|---|---|---|
| 女性/[例(%)] | 100(74.1) | 31(72.1) | 69(75.0) | 0.125* | 0.724 |
| 年龄/岁 | 21.0(18.0, 23.0) | 20.0(17.0, 22.0) | 21.0(19.0, 24.0) | -0.881† | 0.384 |
| 农村户口/[例(%)] | 48(35.6) | 20(46.5) | 28(30.4) | 2.079* | 0.074 |
| 饮酒史/[例(%)] | 42(31.1) | 19(44.2) | 23(25.0) | 2.723* | 0.099 |
| 吸烟史/[例(%)] | 26(19.3) | 6(14.0) | 20(20.4) | 1.121* | 0.290 |
| 抑郁症/[例(%)] | 100(74.1) | 31(72.1) | 69(75.0) | 0.152* | 0.697 |
| 焦虑症/[例(%)] | 12(8.9) | 4(9.3) | 8(8.7) | 0.013* | 0.917 |
| 双相情感障碍/[例(%)] | 23(17.0) | 8(18.6) | 15(16.3) | 0.124* | 0.728 |
| 存在自杀史/[例(%)] | 59(43.7) | 19(44.2) | 40(43.5) | 0.011* | 0.921 |
| 既往存在NSSI冲动/[例(%)] | 133(98.5) | 43(100.0) | 90(97.8) | 1.982* | 0.159 |
| 存在NSSI行为史/[例(%)] | 121(89.6) | 35(81.4) | 86(93.5) | 2.275* | 0.059 |
| 首次自伤年龄/岁 | 15.0(13.0, 16.0) | 14.0(12.0, 15.0) | 16.0(14.0, 17.0) | -4.362† | <0.001 |
计量资料以中位数(第1四分位数，第3四分位数)表示；计数资料以例(%)表示。*采用χ 2检验；†采用Mann-Whitney U检验。NSSI：非自杀性自伤。
2.2. NSSI行为的发生方式、情境及动机
在实际发生的118次NSSI行为中，“切割”是最常见的方式(56.8%)，其次为掐咬(15.2%)。在情境方面，多数NSSI行为发生在家中(68.6%)；多在独处时(44.9%)；活动状态主要为休息或具体无活动(38.1%)；74.6%发生于非人际相关生活事件后(表2)。动机分类结果表明：自动负强化(45.0%)是主要动机，其次为自动正强化(24.6%)和无目的性(18.6%)，而社会性动机(社会正强化和社会负强化)合计仅占8.4%。
表2.
NSSI的方式、情境和动机
Table 2 Methods, contexts and motivations of NSSI
| 变量 | 数值 |
|---|---|
| 方式/[例(%)] | |
| 切割 | 67(56.8) |
| 抓挠 | 4(3.4) |
| 掐咬 | 18(15.2) |
| 捶打 | 10(8.5) |
| 吞药 | 2(1.7) |
| 拒绝回答 | 17(14.4) |
| 情况/[例(%)] | |
| 在家 | 81(68.6) |
| 独处 | 53(44.9) |
| 休息/无具体活动 | 45(38.1) |
| 非人际生活事件后 | 88(74.6) |
| 动机/[例(%)] | |
| 自动负强化 | 53(45.0) |
| 社会正强化 | 3(2.5) |
| 自动正强化 | 29(24.6) |
| 社会负强化 | 7(5.9) |
| 无目的性 | 22(18.6) |
| 其他 | 4(3.4) |
2.3. NSSI行为前后的情绪变化
线性混合模型结果显示：引入时间平方项的二次曲线模型显著优于线性模型(负性情绪：Δχ 2=27.033，P<0.05，正性情绪：Δχ 2=52.222，P<0.05)。在混合效应模型(表3)中，固定效应分析结果表明：NSSI行为发生时，NSSI+组的负性情绪评分显著高于NSSI-组随机时点水平(γ01=0.700，Z=2.193，P<0.01)，而正性情绪评分显著更低(γ01=-0.882，Z=-4.192，P<0.01)。NSSI+组的正性、负性情绪的变化近似于二次曲线，而NSSI-组无此模式(图1)。此外诊断类型(双相情感障碍vs抑郁症；焦虑症vs抑郁症)对情绪基线的调节作用均无统计学意义(均P>0.05)。随机效应分析结果表明：负性情绪和正性情绪在个体间的基线差异与个体内的实时波动差异均有统计学意义(均P<0.001)。
表3.
负性与正性情绪线性混合模型参数估计
Table 3 Parameter estimates of linear mixed-effects model for negative and positive emotions
| 变量 | 参数 | 负性情绪 | 正性情绪 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 估计值(标准误) | Z | 95% CI† | 估计值(标准误) | Z | 95% CI† | ||
| 固定效应 | |||||||
| 截距(NSSI-) | γ00 | 3.082(0.211) | 14.675*** | 2.671~3.488 | 2.101(0.152) | 14.000*** | 1.810~2.387 |
| NSSI(截距) | γ01 | 0.700(0.323) | 2.193* | 0.075~1.327 | -0.882(0.214) | -4.192** | -1.291~-0.470 |
| TIME | γ10 | -0.031(0.065) | -0.503 | -0.153~0.091 | 0.051(0.038) | 1.250 | -0.030~0.131 |
| NSSI j ×TIME ij | γ20 | 0.011(0.030) | 0.333 | -0.052~0.075 | -0.071(0.070) | -1.000 | -0.214~0.067 |
| TIME2 | γ11 | 0.125(0.085) | 1.496 | -0.042~0.279 | -0.112(0.071) | -1.571 | -0.251~-0.030 |
| NSSI j ×TIME2 ij | γ21 | -1.554(0.721) | -2.150* | -2.961~-0.142 | 0.801(0.394) | 2.070* | 0.043~1.561 |
| 双相情感障碍vs抑郁症 | γ02 | 0.150(0.179) | 0.831 | -0.200~0.500 | -0.123(0.149) | -0.800 | -0.411~0.172 |
| 焦虑症vs抑郁症 | γ03 | 0.080(0.158) | 0.503 | -0.231~0.387 | -0.053(0.132) | -0.382 | -0.300~0.200 |
| 随机效应 | |||||||
| Level2：截距方差 | ζ0i | 2.683(0.222) | 12.180*** | 2.252~3.114 | 1.400(0.152) | 9.332*** | 1.100~1.693 |
| Level1：残差方差 | εi | 3.380(0.279) | 12.073*** | 2.835~3.933 | 1.830(0.152) | 12.100*** | 1.542~2.123 |
采用线性混合模型分析。模型控制了诊断类型，时间以NSSI事件发生点(T0)为中心进行标准化。*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001；†Bootstrap置信区间。CI：置信区间；NSSI：非自杀性自伤；TIME：时间变量(表示以T0为中心的标准化时间点)；i：个体间差异；j：个体内重复测量差异。
图1.
NSSI行为前后负性(A)和正性(B)情绪平均值的变化
Figure 1 Changes in mean values of negative (A) and positive (B) emotions before and after NSSI behaviors
Data points represent mean values analyzed using a linear mixed-effects model, controlling for diagnostic type. Time is standardized around T0. NSSI: Non-suicidal self-injury.
3. 讨 论
本研究基于14 d的EMA数据，对心境障碍青少年及年轻成人NSSI行为的发生频率、方式、情境与动机分布特征进行了研究，并进一步分析了研究对象发生NSSI行为前、后的情绪波动轨迹。本研究结果为理解NSSI行为的实时心理机制和动态变化特征提供了重要实证支持。
从行为发生率来看，98.5%的研究对象有NSSI冲动史，但在为期2周的EMA随访中，31.9%的研究对象实际发生了NSSI行为。这与以往基于回顾性数据[11]所得出的较低发生率有所不同，这种差异可能与EMA能够减少回忆偏差的能力有关。此外，EMA能够捕捉到行为的实时动态，更敏感地识别短期内的行为变化，从而支持其在揭示行为真实动态方面的优势[15]。同时NSSI+组的首次自伤年龄显著低于NSSI-组(14.0岁 vs 16.0岁)，表明早发NSSI行为可能具有更强的复发倾向，这一结果与近期研究[2]发现的“自伤行为低龄化”趋势一致，提示青春期早期(12~14岁)可能是预防NSSI的关键窗口。在临床工作中，对低龄首次自伤个体的识别和早期干预应被优先纳入心理健康服务体系。
在行为方式与情境方面，“切割”是研究对象最主要的NSSI方式(56.8%)，这与国外文献[16]所报道的一致。本研究发现，大部分NSSI行为发生在家中(68.6%)或独处(44.9%)时，伴有“休息/无具体活动”状态(38.1%)，表明研究对象更容易在低外部刺激、缺乏社会互动的私密环境中发生该行为。该行为模式与Huang等[17]关于孤独感与NSSI的研究结果一致。青少年在缺乏社会支持时，可能将NSSI行为作为替代性情绪调节策略[18]，而家庭环境中的冲突或冷漠(如父母缺位)可能进一步加剧私密情境下的自伤行为。建议未来干预纳入家庭治疗模块，通过改善家庭沟通减少NSSI行为发生。
在动机方面，相比NSSI行为的发生率和行为方式，其动机特征可能更容易受到疾病或症状状态的影响。本研究采用Nock等[13]提出的四功能模型对研究对象的动机进行分类，结果表明自动负强化是最主要的动机。这与既往研究[19]结果一致，进一步证实了负性情绪调节在NSSI中的核心作用[20]。而社会性动机占比不足10%，显著低于以往在社区样本研究[21]中的比例。这可能是来源于样本间的差异。本研究中的样本以抑郁障碍患者为主(74.1%)，该群体的自我孤立倾向可能减少其社交活动，从而影响情绪的调节功能[18]，转而依赖NSSI行为。同时焦虑和双相障碍患者的情绪调节模式可能进一步强化自动调节动机[3]。这一发现提示，临床心境障碍患者的NSSI动机特征可能受到其精神病理症状的显著影响，未来研究需要结合症状维度进行更精细的分析。
在动态变化层面，线性混合模型结果表明：在NSSI行为发生前，个体的负性情绪显著升高，正性情绪显著降低。在NSSI行为发生后，负性情绪得到一定程度的缓解，而正性情绪略有回升。这一变化表明患者的负性情绪可能在NSSI行为发生后短期内得到缓解，但同时这种“负强化”的持续存在反而会导致部分个体重新陷入NSSI行为的困境[20]。值得注意的是，尽管正性情绪也呈现出二次曲线变化，但其效应量明显小于负性情绪。这表明正性情绪的“回升”可能并非个体的主动追求，而更可能是负性情绪缓解后的被动恢复[22]。此外，本研究通过线性混合模型控制了诊断类型(抑郁障碍、双相情感障碍、焦虑障碍)对情绪基线的潜在影响，结果显示这3类疾病对NSSI行为前、后情绪变化的调节效应均未达显著性。这提示尽管不同疾病的症状特征(如躁狂或焦虑发作)可能会影响NSSI的诱发情境或频率，但不同疾病患者在NSSI行为前后的情绪动态变化趋势具有跨诊断相似性[23]。未来研究需结合症状严重程度(如抑郁量表评分)或病程阶段(首发或维持期)进一步验证这一发现。
本研究存在一定局限性。首先，样本来源于精神科门诊，存在选择偏倚，且纳入了抑郁障碍、焦虑障碍和双相情感障碍患者，不同疾病的症状特征(如抑郁、躁狂)可能对NSSI行为产生差异化影响，未来研究需结合症状的严重程度进行更精细分析。其次，未控制药物使用(如抗抑郁药、情绪稳定剂)及病程阶段(首诊首发期或维持治疗期)的潜在混杂效应，这些因素可能通过调节情绪稳定性间接影响NSSI行为的发生频率或动机模式。此外，尽管大多数研究对象(89.6%)有NSSI行为史，但未区分偶发性自伤与重复性自伤的既往模式，而这2类人群的NSSI相关功能可能存在差异(如情绪调节动机的强度)。最后，EMA数据依赖研究对象的自我报告，可能受报告偏倚的影响，且研究周期仅为14 d，未能反映长期演变规律。未来研究可结合多模态数据(如生理指标)以减少偏差，并采用纵向设计、延长追踪周期、提高监测频率，以区分短期波动与稳定性。
基金资助
湖南省自然科学基金(2023JJ40796)；长沙市自然科学基金(kq2208295)。This work was supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province (2023JJ40796) and the Natural Science Foundation of Changsha (kq2208295), China.
利益冲突声明
作者声称无任何利益冲突。
作者贡献
苏小琴 数据采集与分析，论文撰写与修改；陈腾伟、陈月东、张宏会、龚义博 数据采集；侯筱菲、陈夕圆、周亮、林康广 研究设计；牛璐 研究设计，论文审阅与修改。所有作者阅读并同意最终的文本。
Footnotes
http://dx.chinadoi.cn/10.11817/j.issn.1672-7347.2025.250357
原文网址
http://xbyxb.csu.edu.cn/xbwk/fileup/PDF/2025091495.pdf
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