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2026-01-03 17:41 2,491次浏览昆明8月5日電 題：雲南鋦瓷匠人巧手再造 令瑕品煥新出彩 作者 黃興鴻 冮夢迪 張馨怡 「下鑽要穩，這不僅是修復，更是延續器物的生命。」4日，在雲南昆明瑞鼎軒鋦匠坊，58歲的付忠華悉心指導來自西安的14歲男孩侯蘇喆。看到將一枚枚小鋦釘嵌入瓷杯鋦孔，原本破碎的杯子修復後變得更美觀，侯蘇喆稱要用心學習並傳承好歷經數千年的鋦瓷技藝。 「沒有金剛鑽，別攬瓷器活，這句話就來自鋦瓷行當。」付忠華介紹，鋦瓷伴隨土陶產生而誕生，有數千年歷史。《清明上河圖》中有鋦匠街頭作業的場景，足以說明這項技藝在當時已成熟流行。 8月4日，付忠華(右)指導侯蘇喆(左)鋦瓷。黃興鴻 攝 付忠華稱，在陶、瓷使用過程中，難免會造成破碎、開裂、缺角等情況發生。中國匠人們發明了「金剛鑽」和「鋦釘」，總結出鋦瓷技藝，繼而產生了鋦補修復陶瓷這一行當。傳統鋦瓷多用鐵、銅等金屬製作鋦釘，「鋦活秀」中還會用到金、銀等貴金屬。他會結合器物紋理設計圖式，鋦上饕餮紋、書法、花、鳥等圖案，讓修復後的器物更具美感。 付忠華可謂出生鋦瓷世家，其祖輩明末帶著鋦瓷技藝從南京搬遷至地處中國西南的雲南生活。他從小耳濡目染，並掌握了該項技藝。 不過，年輕時的付忠華並未專注鋦瓷，其先後涉足餐飲、茶葉、翡翠、汽修等20餘個行業。2002年，他開始做茶葉生意，一位茶友的兩個茶壺摔壞，經他妙手一鋦，原本已瑕的壺更具美感。此後，不少朋友都慕名而來請他鋦茶壺、茶杯等。看到鋦瓷仍受市場歡迎，2007年，付忠華全身心投入鋦瓷，併到中國多省對鋦瓷展開深入調研。 2015年，付忠華首創「玉鋦」技藝，將翡翠、黃龍玉、南紅瑪瑙等特色玉石作為鋦補材料，結合器皿色彩與用戶需求進行個性化雕琢，在保障實用功能的同時，增加其藝術性。此外，將青銅文化融入鋦瓷文化，讓兩種優秀的傳統文化相得益彰。他的多件作品在比賽中獲獎；作品《殘貼》被中國工藝美術博物館永久收藏。 8月4日，鋦上銀和銅圖案的建盞。黃興鴻 攝 「鋦瓷，是對器物的再創造，除了細心耐心，還要精心設計，這樣的鋦瓷才具有靈魂。」付忠華稱，他的客戶普遍中國各地，其每年要鋦逾500件器物，其中三成是完好的，客戶想要的是錦上添花，讓器物更具藝術價值。 侯蘇喆因好奇摔碎的碗是否可以復原，上網尋求答案了解到鋦瓷文化並結識付忠華，專程利用暑假到昆明學藝。經過3天學習，他對鋦瓷技藝產生濃厚興趣，表示要拜付忠華為師。 鋦瓷技藝是雲南省非物質文化遺產代表性項目，付忠華是該項目的省級代表性傳承人。 截至目前，付忠華已培養出50餘名徒弟，其中4人獲評區級代表性傳承人、1人獲評雲南省工藝美術大師、7人獲評雲南省民間工藝大師、4人獲評雲南鋦瓷工藝大師。他計劃70歲前徒弟達200人，讓技藝火種持續傳遞。 8月4日，付忠華的部分「玉鋦」作品。黃興鴻 攝 付忠華稱，雲南這片熱土，為其創作提供了源源不斷的靈感及素材。下一步，將在鋦瓷中融入古滇青銅文化、瓦貓文化等，並著手與建水紫陶、宜興紫砂的大師聯名推出玉鋦茶器，讓鋦瓷技藝成為激活其他傳統產業的文化密碼，提高產品附加值。 為推動鋦瓷文化的系統性傳播和技藝傳承，付忠華計劃在昆明成立鋦瓷博物館，展示300餘件明代以來的鋦瓷精品，並開展相關研學活動。 「我將不斷提升鋦瓷技藝，讓鋦瓷在新時代綻放『瑕品煥新、文化生輝』的獨特光彩。」付忠華如是說。(完)
科技日報訊 (記者劉霞)由美國德克薩斯大學奧斯汀分校科學家領銜的國際天文學家團隊，利用詹姆斯·韋布空間望遠鏡，捕捉到宇宙大爆炸後僅5億年就已存在的超大質量黑洞。它的質量相當於3億個太陽的質量，並以133億歲「高齡」刷新了迄今發現最古老黑洞紀錄，為揭開宇宙黎明時期的奧秘打開了新窗口。相關研究成果發表於最新一期《天體物理學雜誌快報》。 天文學家藉助光譜學，將光分成許多不同波長來研究物體特徵。當氣體繞黑洞旋轉並落入黑洞時，遠離地球的氣體發出的光會被黑洞拉伸成更紅的波長；而靠近地球的氣體發出的光則會被壓縮成更藍的波長。這種紅藍交錯的光譜成為分析遙遠物體物理性質的獨特武器。 研究團隊此次通過分析韋布空間望遠鏡CAPERS項目——旨在確認和研究最遙遠星系的光譜數據，發現目標星系CAPERS-LRD-z9呈現獨特的「小紅點」特徵。這類誕生於宇宙嬰兒期(前15億年)的星系通常體積緊湊、色澤紅豔且異常明亮。 進一步研究發現，超大質量黑洞是CAPERS-LRD-z9星系中意外亮度的來源，且該黑洞的質量估計為太陽的3億倍。該黑洞也是目前已確認的最遙遠的黑洞，其能通過壓縮並加熱所吞噬的物質，產生巨大的光和能量。 團隊表示，新發現星系有助於揭示「小紅點」星系呈現明亮紅色的原因。這可能是由於黑洞周圍存在一團厚厚的氣體雲，將穿過的光線扭曲成更紅的波長。在早期宇宙中發現如此巨大的黑洞，也為研究這些天體的演化歷程提供了寶貴的機會。天文學家推測，要麼它在誕生初期就擁有超乎想像的「原始體重」；要麼其成長速度比現有模型預測的快得多。
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