DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 感恩是一种道德情感(McCullough， Kilpatrick， Emmons， & Larson， 2001)，较多被作为一种情感特质即体验感恩的倾向来研究(Watkins， Woodward， Stone， & Kolts， 2003)。感恩可正向预测中小学生的主观幸福感，并促进其亲社会行为(Froh， Yurkewicz， & Kashdan， 2009; Tian & Huebner， 2015)。目前立足学校的心理干预已强调对感恩之心的培养(Furlong， Froh， Muller， & Gonzalez， 2013; Waters， 2011)。在对城市外来工子女的学校教育中，感恩教育也受到重视，以期促进他们“理解父母的养育之恩、师长的教诲之恩、朋友的帮助之恩”(杨实新，2013)。 对学生感恩之心的形成和发展而言，直接针对感恩的教育固然必要，学校经历的塑造亦值得关注。学生是否受到公平对待是其学校经历的重要方面，感觉受到教师(学校权威人物)公平对待的学生有更高水平的生活满意度、学校适应、学校归属感、与教师的对话、社区志愿行为、社交信任和制度信任(Berti， Molinari， & Speltini， 2010; Correia， & Dalbert， 2007; Resh， & Sabbagh， 2014a， 2014b， 2017)，且更少攻击教师、作弊或违规(Chory-Assad， 2002; Donat， Dalbert， & Kamble， 2014)。作为处境不利儿童，外来工子女在城市生活会体验一定程度的歧视知觉(范兴华，方晓义，刘杨，蔺秀云，袁晓娇，2012)，因此是否受到教师公平对待对他们而言可能具有更重要的意义。教师正义执教不仅是教育公平的体现，也反映学校权威对学生的支持和关怀(Kazemi， 2016)。以往研究表明，知觉的教师支持会正向预测学生感恩(王建平，喻承甫，曾毅茵，叶婷，张卫，2011)，那么，知觉的教师正义是否有助于促使外来工子女萌发感恩之心？ 目前的教师正义研究主要借鉴组织正义研究的思路，教师正义(teacher justice)被定义为学生主观体验的教师行为对其个人而言的正义性(Donat et al.， 2014)，即知觉的教师正义或对教师正义的主观评价。在教师正义研究中，起初较多探讨的是教师分配正义和程序正义的作用。分配正义(distributive justice)涉及分配基于何种原则做出以及分配结果的公平性(Deutsch， 1985)，而程序正义(procedural justice)则指群体决定基于何种程序做出以及所用程序的公平性(Tyler， 2000)。近期研究也开始关注教师信息正义的作用，信息正义(informational justice)指权威是否对决定的做出提供了充分解释(Greenberg， 1993)。 根据权威关系模型(relational model of authority)，如果群体权威使用公平程序决策且以尊重的方式对待群体成员，那么成员会形成较高的权威合法性评价，在此基础上更可能接受权威的决定和要求、自愿服从权威(Blader & Tyler， 2015; Tyler & Lind， 1992)。实证研究表明，权威的程序正义和分配正义均可预测成员对权威合法性的评价(Van der Toorn， Tyler， & Jost， 2011; Van Dijke， De Cremer， & Mayer， 2010)；青少年知觉的教师程序正义和分配正义越高，对教师的权威合法性评价越高(Gouveia-Pereira， Vala， Palmonari， & Rubini， 2003; Gouveia-Pereira， Vala， & Correia， 2017)，与教师有冲突时越会采取礼貌和妥协的管理策略(Nelson， Shechter， & BenAri， 2014)。基于此，教师正义可能会通过提升外来工子女对教师权威合法性的评价(以义服人)进而促进其感恩之心。 根据群体参与模型(group engagement model)，程序正义塑造了群体参与，如果群体以公平程序运行，成员会对群体形成积极的态度和价值观，较强地认同群体，也会产生较强的内部动机去参与有益于群体的行为(Tyler & Blader， 2003)。教师正义会使学生体验到被纳入感，有助于满足学生的关联性需要(Kazemi， 2016)。实证研究亦表明，学生知觉的教师程序正义正向预测其学校归属感和学校参与(Resh & Sabbagh， 2014a; Resh & Sabbagh， 2017)，学生对学习环境公平性的知觉负向预测其疏离感(Çaglar， 2013)。因此，教师正义可对学生群体归属感起到保护作用，并避免学生产生疏离感。社交疏离感高的学生在学校缺乏友谊网络和社会支持，困难时无人求助，也很少参与学校活动(Mau， 1992)，教师正义应有助于减少学生的孤立无助感，增强学生的群体参与。当学生感到在学校有良好的友谊网络和社会支持系统时，他们会体验更高程度的感恩(李莹莹，2013；何安明，惠秋平，刘华山，2015)。基于此，教师正义可能会通过降低外来工子女的社交疏离感(减少孤立无助)进而促进其感恩之心。 综合上述文献回顾，教师正义有助于塑造外来工子女的感恩之心，二者之间的中介机制可能包括提升权威合法性评价和降低社交疏离感。本研究将检验如下假设：1) 知觉的教师正义正向预测感恩；2a) 知觉的教师正义正向预测权威合法性评价，2b) 知觉的教师正义负向预测社交疏离感；3a) 权威合法性评价在知觉的教师正义对感恩的效应中起中介作用，3b) 社交疏离感在知觉的教师正义对感恩的效应中起中介作用。本研究从师生互动角度探讨教师正义执教对外来工子女感恩之心的作用，希望探知学校情境下教师执教行为塑造学生感恩之心的作用机制，并在实践层面为立足学校的感恩教育提供建议。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法 2.1. 被试 泉州市某九年一贯制公立外来工子弟学校4-8年级学生223名，每个年级施测一个班，经该校心理老师建议，由其带领学生到学校机房填答电子版问卷。剔除无效问卷(完成时间过短、大量勾选同一选项、正反向条目填答方向一致)后，剩余有效被试181人(男112人，女69人)，平均年龄为11.61岁(SD = 1.51)，年龄在9至15岁之间。被试父母(外来务工人员)主要为民营企业工人、服务业工作人员、个体经营者等。 2.2. 工具 2.2.1. 知觉的教师正义 知觉的教师正义(perceived teacher justice)测量学生主观体验的教师行为的正义性，含程序正义、分配正义和信息正义三个维度。程序正义条目来自Kazemi (2016)，测量教师行为是否符合一致性和偏见抑制两项程序正义规则(由Leventhal， 1980提出)，共6个条目(一致性和偏见抑制各含3个条目，均为2条正向、1条反向)，如“我的老师对所有迟到的学生以相同方式对待”(一致性)，“奉承老师的学生会得到更好的成绩(反向)”(偏见抑制)。分配正义条目来自Gouveia-Pereira等(2003)，测量教师给学生打分的标准和结果的公平性，共4个条目，如“我的老师给我的分数一般是公平的”。信息正义条目来自Kazemi (2016)，测量教师行为能否体现反馈、前馈、缓解和合理解释四项信息正义规则，共10个条目，如“我的老师会告诉我怎么做可以提高学习效果”(前馈)，“我的老师会解释为什么学习一些看上去枯燥的内容是重要的”(合理解释)。各维度条目均经过翻译和回译程序，采用7点量表(1 = 从非常不符合，7 = 非常符合)。本研究中，程序正义α = 0.60、分配正义α = 0.60、信息正义α = 0.80。 2.2.2. 权威合法性 教师权威合法性的测量条目来自Tyler (1997)以及Gouveia-Pereira，Vala和Correia (2017)，测量学生对教师作为学校权威的合法性的评价，含3个条目，如“你觉得你的老师通常处理问题的方式有多恰当”，“通常你在多大程度上愿意接受你的老师的决定”，采用5点量表(1 = 非常不，5 = 非常)。本研究中，α = 0.78。 2.2.3. 社交疏离感 社交疏离感的测量，采用Mau (1992)编制的学生疏离感量表(Student Alienation Scale)的社交疏离感(social estrangement)维度，测量同伴友谊和社会支持缺乏、被孤立感、不参与学校活动，含7个条目(非学校情境的条目已删除)，如“在学校我没有可以信任的人”，“当我有困难的时候，我就自己扛着”。条目均经过翻译和回译程序，采用4点量表(根据学生疏离感量表，1 = 非常不同意，4 = 非常同意)。本研究中，α = 0.61。 2.2.4. 感恩 感恩的测量，采用台湾学者陈馨怡等(陈馨怡，吴相仪，陈学志，徐芝君，邱发忠，2013)编制的青少年感恩量表(根据Watkins，Woodward，Stone等(2003)的感恩量表改编)，该量表含3个维度：知足感、感激他人和欣赏简单事物。本研究使用感激他人维度，含11个条目，如“我很感谢自己能受到他人的启发和教导”，“虽然我觉得肯定自己的成就很重要，但是记得别人曾给的帮助也很重要”，采用9点量表(1 = 完全不同意，9 = 完全同意)。本研究中，感激他人维度α = 0.90。 2.2.5. 社会称许性 社会称许性的测量(作为控制变量，由于自变量和因变量均为道德心理相关变量)，采用Marlowe-Crowne社会称许性量表(Crowne & Marlowe， 1960)的中文修订版(赵丹，2011)，从中抽取6个条目，如“我从来没有为自己的过错找过借口”，采用4点量表(1 = 非常不符合，4 = 非常符合)。本研究中，α = 0.85。 2.3. 数据分析 使用SPSS22.0和Hayes (2013)宏程序PROCESS进行数据分析。首先以方差分析检验因变量感恩的性别差异和年级差异以确定控制变量，随后采用偏相关分析考查教师正义、权威合法性、社交疏离感和感恩之间的相关关系，最后通过分层回归和PROCESS模型4检验权威合法性和社交疏离感的中介作用(使用bootstrap重复抽样5000次)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 本研究探讨教师正义对外来工子女感恩之心的促进作用，以及权威合法性和社交疏离感的中介效应。与假设1相符，知觉的教师程序正义、信息正义和分配正义均正向预测感恩，表明教师执教中的程序正义、信息正义和分配正义均有助于塑造外来工子女的感恩之心。教师程序正义和信息正义与学生感恩的相关(rs = 0.40， 0.40)高于教师分配正义与学生感恩的相关(r = 0.26)，可能由于教师程序正义和信息正义更能反映师生互动中的关系质量，程序正义体现了来自权威的尊重(Tyler & Lind， 1992)，信息正义体现了教师对学生的关怀和耐心(Kazemi， 2016)。教师公平对待对外来工子女感恩之心的促进作用，为理解处境不利儿童感恩情感的发展提供了新的视角。 知觉的教师程序正义、信息正义和分配正义均正向预测权威合法性评价(支持假设2a)，表明教师正义有助于增进外来工子女对教师权威合法性的认可。与以往青少年研究和成人研究的结果相似，知觉的权威程序正义和分配正义均可预测权威合法性评价(Gouveia-Pereira et al.， 2003; Van Dijke et al.， 2010)。教师程序正义与权威合法性的相关(r = 0.47)高于分配正义与权威合法性的相关(r = 0.33)，支持权威关系模型(Tyler & Lind， 1992)及以往研究结果，权威合法性评价更受程序正义判断的影响，当群体权威以公平程序决策时，成员更倾向于信任权威，愿意接受权威的决定。教师信息正义对权威合法性评价的预测作用，对以往研究结果做出了补充，表明来自教师的充分、合理解释亦有助于提升学生对教师权威合法性的评价。 知觉的教师程序正义、信息正义和分配正义均负向预测社交疏离感(支持假设2b)，表明教师正义有助于减少外来工子女在校的社交孤立，使他们形成更良性的友谊网络、师生关系和社会支持系统。该结果支持了群体参与模型(Tyler & Blader， 2003)和以往实证研究，教师正义执教(尤其以公平程序执教)会使学生积极看待所在集体，更强地认同和归属于群体(Resh & Sabbagh， 2014a)，有助于外来工子女体验到被纳入感，困难时有人求助，更少疏离于群体。群体参与模型亦可解释为什么教师程序正义和信息正义与社交疏离感的关系更为紧密，权威程序正义和信息正义所发出的信号是群体成员值得尊重和有尊严地对待(Bies & Moag， 1986; Kazemi， 2016)。 与假设3a相符，权威合法性评价在知觉的教师程序正义、信息正义和分配正义对感恩的效应中均起部分中介作用，表明教师正义可以通过以义服人(提高权威合法性评价)促进外来工子女的感恩之心。当权威行事正义时，个体会有较高的权威合法性知觉，基于这样的权威合法性知觉，个体会信任权威并形成较强的权威接纳和服从意愿，与权威的良好关系有助于处境不利儿童感恩之心的发展。与假设3b相符，社交疏离感在知觉的教师程序正义、信息正义和分配正义对感恩的效应中亦均起部分中介作用，表明教师正义可以通过减少外来工子女的孤立无助感(降低社交疏离感)进而促进其感恩之心。当外来工子女感到在学校有紧密的社交联结和良好的社会支持系统时，归属需要的满足和知觉的社会支持有助于增强他们的感恩之心。因此，教师正义执教会通过提高权威合法性评价和降低社交疏离感进而增进外来工子女的感恩之心。 本研究从“以义服人”和“减少孤立无助”两条路径解释教师正义如何塑造外来工子女的感恩之心，有助于理解教师公平对待对处境不利儿童道德情感发展的作用，亦体现了感恩教育中“身教”的重要性。教师正义对处境不利儿童感恩之心的促进作用为我们提供了一些启示，未成年人感恩戴义情感的萌生需要一个有恩有义的环境，处境不利儿童在学校教育中感受到了支持和公平对待，会自然萌发对师长、友伴和社会的感恩之情。对于社会正义的支持和维护而言，教师个人力量虽然有限，但如果教师对来自不同社会经济地位的学生能够一视同仁，在分配原则、程序使用和解释提供上尽可能做到公平，那么就已经在行动上支持了教育公平。从教师专业发展角度而言，培训教师成为支持和践行社会正义的教育者，有助于降低社会不平等在教育领域的消极影响。 在研究局限的反思上，本研究采用的教师程序正义测量条目(Kazemi， 2016)只反映了程序正义规则中的一致性和偏见抑制，未能反映程序正义的其他几项规则(如准确性、可更正性，见Leventhal， 1980)，该测量尚未全面覆盖教师程序正义的内涵，因此教师正义的测量工具需要该领域研究者进一步完善。此外，本研究采用相关设计探讨知觉的教师正义对感恩的预测作用，尚不能建立教师正义与外来工子女感恩的因果关系，未来研究还需通过实验设计或纵向设计进一步探讨二者的因果关系。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 2017年10~11月，本文选取海洋生物菲律宾蛤仔，研究了7种石化工业特征污染物对菲律宾蛤仔的急性毒性试验。通过以上试验来评价毒物对菲律宾蛤仔的毒性，为石化污染事故评价提供参考。对菲律宾蛤仔急性毒性试验结果表明本试验毒物对菲律宾蛤仔均为高毒，菲律宾蛤仔对试验毒有较高的耐受性。乙基苯、甲苯、间二甲苯、对二甲苯、邻二甲苯、苯和三氯甲烷对菲律宾蛤仔半致死质量浓度96h LC 50 值依次为53.8 mg/L、69.3 mg/L、61.4 mg/L、66.2 mg/L、62.9 mg/L、137.7 mg/L和128.5 mg/L；其安全浓度分别为0.54 mg/L、0.69 mg/L、0.61 mg/L、0.66 mg/L、0.63 mg/L、1.38 mg/L和1.28 mg/L。毒性大小为乙基苯 > 间二甲苯 > 邻二甲苯 > 对二甲苯 > 甲苯 > 三氯甲烷 > 苯。菲律宾蛤仔96 hLC 50 与受试毒物K OW 呈显著相关，受试毒物K OW 越大，菲律宾蛤仔96 hLC 50 值越小，该毒物毒性越大。 关键词 :石化工业，特征污染物，菲律宾蛤仔，急性毒性，K OW 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)，是一种价廉味美的海产小型双壳贝类，是我国经济型水产品之一。近些年国内外很多学者对菲律宾蛤仔进行了深入研究。胡莹等研究了菲律宾蛤仔对0#柴油和南海流花原油的生物富集动力学特征，发现菲律宾蛤仔对南海流花原油的生物富集能力比0#柴油强，而内脏对石油烃的生物富集能力高于肌肉 [ 1 ] 。陈丽竹等研究了菲律宾蛤仔对三价和五价无机砷的富集转化规律 [ 2 ] 。Aicha Gharbi等研究了菲律宾蛤仔于盐度变化后的亮氨酸氨肽酶(LAP)活性的变化，研究了菲律宾蛤仔对盐度胁迫的响应。NS Hurtado研究了西班牙西北部原生芸香与引入菲律宾蛤仔(软体动物，双壳纲，蝶科)杂交的遗传和细胞学证据 [ 3 ] 。A Marques等研究了菲律宾蛤仔中的金属生物富集和氧化应激剖面对其作为河口金属污染生物指示剂的适宜性的认识 [ 4 ] 。T Liu从蛤仔获得了基因HSP70和HSP90的全长cDNA，并研究了这两个基因在于苯并芘时的转录反应 [ 5 ] 。EJ Won通过系列的研究表明，在使用金属浓度和生物标志物的环境监测研究中，菲律宾蛤仔的鳃，地幔和消化腺是潜在的靶组织 [ 6 ] 。但是对于菲律宾蛤仔的生物毒性研究较少且多集中在重金属方面，对于石化工业相关污染物毒性效应研究涉及较少。本试验选取7种石化工业特征污染物(乙基苯、甲苯、间二甲苯、对二甲苯、邻二甲苯、苯、三氯甲烷)对菲律宾蛤仔进行急性毒性研究，以期为养殖环境评价和相关污染事故处理提供参考依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 受试生物及试验药剂 本实验用菲律宾蛤仔是2017年10月06日~11月30日期间从浙江省舟山市临城丰茂菜场购买，并立即运回浙江省海洋水产研究所室内暂养在清洗过的聚乙烯塑料缸(容积30 L)，自然光照，不投饵，24 h换水1/3。挑选无伤病的健壮个体作为实验对象，壳长(4.95 ± 0.46) cm、暂养4~5天备用。 试验毒物为选取的石化工业特征污染物乙基苯、甲苯、间二甲苯、对二甲苯、邻二甲苯、苯、三氯甲烷(分析纯，国药集团化学试剂有限公司)。氯化钠(优级纯，国药集团化学试剂有限公司)。 2.2. 试验用水及容器 试验用海水取自浙江省海水增养殖基地——浙江省舟山市普陀区西轩岛附近的海域，经过72 h沉淀、二级砂滤，经测定所用海水中不含有试验用石化工业特征污染物乙基苯、甲苯、间二甲苯、对二甲苯、邻二甲苯、苯、三氯甲烷。室内开空调保持室温22℃。水温18.9℃~19.2℃，盐度27.6~29.2，pH 7.86~8.12，DO > 7.8 mg/L。 试验容器为50 cm× 30 cm× 30 cm的有机玻璃缸，实验前，所有用于实验的玻璃缸、工具等均以重铬酸钾溶液浸泡24 h后用水反复冲洗，最后用纯净水冲洗干净备用。 2.3. 试验方法 试验方法按照《近海污染生态调查和生物监测(GB 17378.7-2007海洋监测规范第7部分)》 [ 7 ] 进行，经过相关文献查阅以及预实验初步选定试验浓度范围，记录并观察96h内菲律宾蛤仔的反应情况。实验用2 L水，放入10只菲律宾蛤仔。 依据预实验所得出的结果，按照浓度等差间距法 [ 8 ] [ 9 ] ，将乙基苯设50 mg/L、60 mg/L、70 mg/L、80 mg/L、90 mg/L 5个浓度组，甲苯设60 mg/L、70 mg/L、80 mg/L、90 mg/L、100 mg/L 5个浓度组；间二甲苯设50 mg/L、70 mg/L、90 mg/L、110 mg/L、130 mg/L 5个浓度组；对二甲苯设50 mg/L、70 mg/L、90 mg/L、110 mg/L、130 mg/L 5个浓度组；邻二甲苯设50 mg/L、70 mg/L、90 mg/L、110 mg/L、130 mg/L 5个浓度组；苯设140 mg/L、150 mg/L、160 mg/L、170 mg/L、180 mg/L 5个浓度组；三氯甲烷设120 mg/L、130 mg/L、140 mg/L、150 mg/L、160 mg/L 5个浓度组；每个浓度分别设置2个平行组，一个空白对照组 [ 10 ] 。试验期间使用未染毒的网兜10 min内将菲律宾蛤仔转移至试验玻璃钢内，试验周期为96 h。 试验期间不投饵、每24 h换水1/3。试验96 h内连续观察并记录菲律宾蛤仔每组死亡数量、未死亡和濒死的生理反应并记录平均死亡情况。实验中，用玻璃棒触碰菲律宾蛤仔身体无任何反应表示菲律宾蛤仔已完全死亡，及时将死亡的菲律宾蛤仔捞出。 2.4. 数据处理 根据乙基苯、甲苯、间二甲苯、对二甲苯、邻二甲苯、苯和三氯甲烷这7种石化工业特征污染物对菲律宾蛤仔的急性毒性实验结果，借助SPASS20.0建立不同观察时段死亡概率单位–质量浓度直线回归方程，并采用直线内插法分别计算的试验毒物在12 h、24 h、48 h和96 h的半致死浓度值(LC50)及96 hLC 50 95%置信区间。并采用安全浓度SC来计算各实验药物的安全浓度。 公式：SC= 96 hLC 50 × 0.01 [ 11 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 通过对菲律宾蛤仔的急性毒性试验，得出乙基苯、甲苯、间二甲苯、对二甲苯、邻二甲苯、苯和三氯甲烷对菲律宾蛤仔半致死质量浓度96 hLC 50 值依次为53.8 mg/L、69.3 mg/L、61.4 mg/L、66.2 mg/L、62.9 mg/L、137.7 mg/L和128.5 mg/L；安全浓度分别为0.54 mg/L、0.69 mg/L、0.61 mg/L、0.66 mg/L、 图1. 菲律宾蛤仔96 hLC 50 与K OW 的关系 0.63 mg/L、1.38 mg/L和1.28 mg/L；毒性依次为乙基苯 > 间二甲苯 > 邻二甲苯 > 对二甲苯 > 甲苯 > 三氯甲烷 > 苯；本实验受试毒物对菲律宾蛤仔毒性为高毒，且菲律宾蛤仔对受试毒物有较高的耐受性。菲律宾蛤仔96 hLC 50 与受试毒物KOW呈显著相关，受试毒物KOW越大，菲律宾蛤仔96 hLC 50 值越小，该毒物毒性越大。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本论文利用溶剂热反应，以乙二胺为结构导向剂合成了一种三维稀土发光材料。结构分析表明化合物属三斜晶系，空间群均为P-1，a = 5.0050(5) Å，b = 7.3930(5) Å，c = 11.7210(5) Å；α = 89.981(5)˚，β = 83.593(5)˚，γ = 89.880(5)˚，V = 431.0(6) Å 3 ，化合物的三维结构是由 S O 4 2 − 连接左旋的L-[-Eu-O-] n 链和右旋的R-[-Eu-O-] n 螺旋链构筑而成的，化合物展现了强的荧光性质。 关键词 :结构导向剂，稀土材料，荧光 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 有机模板金属化合物展现了良好的光学、磁性、催化和手性材料等性质而备受关注。调研文献发现，早期对于有机模板化合物的报道集中于铁、钴、镍、锌和钒等过渡金属有机模板硫酸盐 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。区别于过渡金属，稀土金属具有灵活的配位数(7-12)和多种配位模式，开发有机模板稀土化合物吸引了科研工作者的关注。该化合物的特点是以有机胺为模板剂形成稀土硫酸盐，通过改变有机胺、稀土离子、反应条件等因素合成以硫酸根作为配体连接稀土金属形成一维链状、二维层状、三维孔道结构的有机模板稀土硫酸盐 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。在该类化合物中有机胺有两种作用：一、有机胺为模板剂，以氢键的形式与稀土硫酸盐骨架相连，不同的有机胺为模板剂诱导生成不同新颖结构的稀土硫酸盐。二、有机胺没有出现在分子结构单元中，起到结构导向剂的作用 [ 10 ] [ 11 ] 。由于铕具有出色的荧光性质，关于铕的荧光材料备受关注。 本文选择了乙二胺为结构导向剂，以 SO 4 2 − ， F − 为混合配体，利用高温溶剂热方法合成了具有良好荧光性质的三维硫酸铕氟化物。
system: [SYSTEM]

user: 2. 新型稀土发光材料[Eu(SO 4 )F·H 2 O]的合成过程 2.1. 试剂与仪器 合成材料实验所需试剂和仪器如表1。 2.2. Eu(SO 4 )F·H 2 O (1)的合成 Eu 2 O 3 0.1020 g (0.02 mmol)，乙二胺(0.0245 g， 0.27 mmol)，HF (0.1 mL)和异丙醇5 mL放入100 mL烧杯中，用硫酸(3 mol/L)调节pH为1.5，搅拌2小时后将混合液装入25 mL反应釜中，调节烘箱温度为170℃，加热5天，以10℃/h的速度缓慢冷却至室温，得到无色块状晶体。产率约为0.65% (以Eu 2 O 3 计算)。
system: [SYSTEM]

user: 3. Eu(SO 4 )F·H 2 O的表征 3.1. 晶体学数据的收集 X-射线衍射数据是在Bruker D8 QUEST ECO单晶衍射仪上进行，Mo-Kα射线， ω -scan方式扫描。晶体结构均利用SHELXTL-2014程序，采用直接法解析，并且用最小二乘法F 2 精致修改。化合物1中的所有非氢原子(Eu， S， O， F)均采用各项异性修正。化合物1的晶体学数据见表2，选择性的键长键角数据见表3。 Table 1 Reagent and instrumen 仪器/药品名称 型号 生产厂家 高温反应釜 25 mL 济南恒化科技有限公司 电子分析天平 AX224ZH 西杰公司 台式显微镜 LI00 EV560II 南京先欧仪器制造有限公司 烘箱 DH6000BE 上海琅玕实验设备有限公司 单晶衍射仪 Bruker D8 QUEST ECO BRUKER BIOSPIN 氢氟酸 化学纯 上海联合化工厂 乙二胺 分析纯 国药集团化学试剂有限公司 三氧化二铕 高纯试剂 国药集团化学试剂有限公司 浓硫酸 优级纯 锦州古城化学试剂厂 异丙醇 分析纯 鞍山智奥化学试剂研究所 表1. 试剂与仪器 Table 2 Crystal data and structure refinement for compound Empirical formula Formula weight Temperature Wavelength Crystal system Space group Unit cell dimensions Volume Z Calculated density Absorption coefficient F(000) Crystal size θ range for data collection Limiting indices Reflections collected/unique Completeness to theta = 24.984 Absorption correction Refinement method Data/restraints/parameters Goodness-of-fit on F 2 Final R indices [I > 2sigma(I)] R indices (all data) EuFH 2 O 5 S 285.04 293(2) K 0.71073 Å Monoclinic P2 1 /n a = 5.0046(10) Å b = 7.3935(15) Å β = 83.593(4)˚ c = 11.721(2) Å 430.98(15) Å 3 4 4.393 mg/m 3 14.987 mm −1 520 0.10 × 0.09 × 0.08 mm 3.264˚~24.984˚ −5£ h £ 5， −4 £ k £ 8， −13 £ l £ 13 2147/729 [R(int) = 0.0478] 96.4% Multi-scan Full-matrix least-squares on F 2 729/36/74 1.084 R 1 = 0.0556， wR 2 = 0.1421 R 1 = 0.0559， wR 2 = 0.1424 表2. 化合物1的晶体学数据 Table 3 Selected bond lengths (Å) and angles (˚ 化学键 键长 化学键 键角 Eu(1)-F(1) Eu(1)-F(1)#1 Eu(1)-O(4)#2 Eu(1)-O(2)#3 Eu(1)-O(1W) Eu(1)-O(1)#4 Eu(1)-O(3) Eu(1)-O(1)#5 S(1)-O(1) S(1)-O(2) S(3)-O(3) S(1)-O(4) 2.258(9) 2.286(10) 2.349(11) 2.405(11) 2.409(11) 2.495(11) 2.419(12) 2.572(11) 1.493(11) 1.456(12) 1.464(12) 1.469(11) F(1)-Eu(1)-F(1)#1 F(1)-Eu(1)-O(4)#2 O(4)#2-Eu(1)-O(2)#3 O(1W)-Eu(1)-O(1)#4 O(3)-Eu(1)-S(1)#4 O(2)-S(1)-O(3) O(2)-S(1)-O(4) O(3)-S(1)-O(4) O(3)-S(1)-O(1) O(9)-S(3)-O(1) S(1)-O(1)-Eu(1)#6 Eu(1)#6-O(1)-Eu(1)#8 138.0(2) 75.4(3) 85.4(4) 77.1(4) 98.6(3) 110.3(7) 108.6(6) 111.2(6) 109.5(7) 105.60(10) 120.2(6) 103.6(4) 表3. 选择性键长[Å]和键角[˚] Symmetry transformations used to generate equivalent atoms: #1 −x + 1/2， y − 1/2， −z + 1/2 #2 −x + 1/2， y + 1/2， −z + 1/2 #3 x + 1/2， −y + 3/2， z − 1/2 #4 x + 1， y， z #5 –x − 1/2， y + 1/2， −z + 1/2 #6 x − 1， y， z #7 x − 1/2， −y + 3/2， z + 1/2 #8 –x − 1/2， y−1/2， −z + 1/2。 3.2. 化合物1的晶体结构 单晶X-射线研究表明该化合物具有三维孔道结构的稀土硫酸铕氟化物。在化合物的结构单元中(图1)，包含1个Eu原子，1个 SO 4 2 − ，1个 F − 和1个配位H 2 O分子。Eu1与6个氧原子和两个F原子配位，构成EuO 6 F 2 多面体构型，6个配位的O原子5个来源于3个硫酸根离子，1个来自配位水分子(O1W)。Eu1-O键长在2.349~2.419 Å之间，S1原子核4个O原子(O1，O2，O3，O4)配位，S-O的键长在1.456~1.493 Å之间，S-O的键角在108.9~110.3之间，符合 四面体构型。 如图2所示，化合物1的实验和模拟粉末衍射特征峰拟合较好，表明化合物1是纯相的。 从空间堆积方式来看，如图3，每个 连接相邻的Eu原子形成[-Eu-F-] n “之”字型链，相邻的[-Eu-F-] n 链被硫酸根连接形成2D层状结构，层与层之间通过对称的硫酸根连接形成三维孔道结构。由u 3 -O(O1)连接Eu1和晶体学上对称的Eu1分别形成左旋的L-[-Eu-O-] n 链和右旋的R-[-Eu-O-] n 螺旋链。三维化合物结构也可描述为由{Eu 2 S 2 }四元环和{Eu 4 S 2 }六元环建筑单元通过u 3 -O(O1)连接构筑而成。 3.3. 化合物的荧光光谱 由于Eu 3+ 能发出很强的红光，在395 nm激发波长下测定了化合物1的荧光性质，如图4所示，化合物1的发射光谱是由于 5 D 0 → 7 F J (J = 0， 1， 2， 3， 4)的跃迁。580和586 nm归于 5 D 0 → 7 F 0 的跃迁；593 nm为D 0 → 7 F 1 跃迁；614和619 nm为 5 D 0 → 7 F 2 跃迁；652 nm为 5 D 0 → 7 F 3 跃迁；687.5和696.5 nm归于D 0 → 7 F 4 跃迁。这与报道的铕的化合物荧光性质是一致的 [ 12 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 论文小结 我们利用异丙醇作为溶剂，乙二胺为结构导向剂，在强酸性条件下利用 和 为混合配体合成了硫酸铕氟化物。结构分析表明化合物1是由{Eu 2 S 2 }四元环和{Eu 4 S 2 }六元环为建筑单元构筑的三维孔道结构。化合物的荧光光谱表明了化合物1具有强的荧光，可以作为新型的荧光材料。 图1. 化合物1的基本结构单元(水中氢原子省略) 图2. 化合物1的实验(红线)和(黑线)模拟粉末衍射图 图3. 化合物1沿a轴的三维框架结构 图4. 化合物1的荧光光谱
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 农药污染的问题已经成为当前环境治理的一个热点问题。环糊精内疏水、外亲水的空腔结构，能与许多客体分子结合形成包合物，因此被广泛应用于医学、食品和农药等领域。介绍了环糊精包含技术的发展现状，简述了环糊精包含技术在农药治理中的应用，并对环糊精在农药污染治理中的发展趋势和前景做了展望。 关键词 :环糊精，农药，包结技术，污染 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 农药污染对现代社会造成了严重威胁，影响当前农药发展的主要障碍是残留问题和毒性问题。因此对于农药污染的治理一直是环境治理的一个热点问题。 微生物降解法是微生物对残留农药进行降解的过程，但微生物的种类、代谢活性、适应性等都直接影响到对农药的降解与转化 [ 1 ] ，此方法用于处理农药污染治理时限制太多。通风去污法是通过打井，从井下通风，抽气进行处理的方法，但此方法会破坏地表结构，所以一般不被使用。与这些方法相比，治理农药污染效果较好的是环糊精包合技术。环糊精包合技术应用于农药污染治理领域的例子有很多，比如：Kamiya等研究β-环糊精分别与有机磷杀虫剂对硫磷和它的氧化产物对氧化磷形成的包合物，能稳定对硫磷，防止生成毒性更大的对氧磷，减少环境污染 [ 2 ] 。赵桦萍等发现三氟氯氰菊酯与羟丙基-β-环糊精可形成包合物，包合物形成后热稳定性增强，生物活性增强，有望制成以水作为基质的农药剂型，以减少对环境的污染 [ 3 ] 。此外，有关环糊精在环境科学中的研究，高士祥作了详细的综述 [ 4 ] 。刘嫦娥等通过实验证明了在环境科学领域中用环糊精衍生物清除环境中的有机污染物有着广阔的应用前景 [ 5 ] 。 基于以上背景，本文主要从环糊精包合技术的原理，环糊精对有机农药分子的包合作用，以及环糊精包合物的鉴定等方面综述了环糊精包合技术的发展以及其在农药污染治理中的应用。
system: [SYSTEM]

user: 3. 环糊精包合农药小分子在农药污染治理中的应用 农药污染物的有毒物质通过土壤水流进水体，经过蒸发进入到大气，最终对生态系统造成威胁。降低农药污染物危害，处理有毒物质较容易的处理方式是在土壤中进行处理。不稳定的包合物会分解，而稳定的包合物中强毒性游离态的物质不易分解，因而包合物的形成是环糊精导致有机污染物生物毒性减弱的重要因素 [ 25 ] 。 环糊精及其衍生物与有机污染物形成包合物对污染物的生物毒性产生明显影响，由于污染物被其包合后在水中的有效浓度降低，通常使污染物的生物毒性减少 [ 26 ] 。下面本文将介绍环糊精及其衍生物在有机农药治理中的应用。 3.1. 使农药制剂具有缓释性能 缓释是指采取某种手段使成分释放速率减慢，提高农药试剂的有效浓度，避免不必要的浪费，大大提高农药利用率。比如包含1-甲基环丙烯使其产生缓释性能。1-甲基环丙烯可很好地抑制乙烯的作用，延长水果，蔬菜，鲜花等的储存时间。包合作用使被包结客体分子的物理，化学性质的改变，使得它能够在一些特殊领域被应用，特别是当它们面对光、热及氧等不稳定因素的时候，这种包结往往能弥补客体物质稳定性的不足 [ 27 ] 。1-甲基环丙烯(MCP)容易分解，所以采用冷冻干燥法对其进行包合，环糊精包合之后可减缓其分解作用，大大提高其利用率。因此，环糊精-1-甲基环丙烯包合物在水果、蔬菜、观赏性植物的储存方面发展方向广泛。 3.2. 提高药物稳定性 稳定性是指保持药物化学、物理性质的稳定，使其不因发生化学反应而发生化学变化、不会因为外界条件的改变而发生物理变化。化学变化是指发生化学反应，水解反应、氧化反应、聚合反应等。物理变化是指物质的形状、大小、颜色发生变化。 例如，氯苯胺灵(CIPC)是属于氨基甲酸酯类农药，近年多用作马铃薯储存抑芽 [ 28 ] 。也能够有选择地除去田间杂草，能杀死蔬菜、棉花等作物间的单子叶杂草，也能用于抑制马铃薯块茎在贮藏期抽芽。但CIPC难溶于水，不利于被制备成溶剂，所以采用研磨法使氯苯胺灵(CIPC)与β-环糊精进行包合，而形成新的包合物，包合物的水溶性和稳定性都会增强，这就提供了一种水溶性和稳定性更高的新剂型氯苯胺灵农药，这种新剂型农药的使用会提高氯苯胺灵农药的溶解速率，降低农药对环境的污染。多菌灵又名苯井咪础4号，是苯菌灵的代谢产物，能够对许多农作物进行杀菌。多菌灵不会直接杀死细菌，而是在细胞分裂阶段，影响分裂而杀死细菌。刘双双等 [ 29 ] 指出多菌灵主要残存于植株中，包括茎、叶和稻穗，随着水稻后期植株含水量下降，稻杆逐渐枯黄，植物体代谢速率减慢，植物代谢对农药的消解作用减弱，表现为多菌灵在水稻植株上的残留量依然很高。采用固相包合法对其进行包和，多菌灵与羟丙基-β-环糊精以一定比例通过振荡直接进行包合制备成固体包合物，包合物的稳定性明显增强，并提高了多菌灵的利用率，是多菌灵农药发展的一个新方向。 3.3. 作为农药制剂中的增溶剂 农药制剂的制备需要消耗有机溶剂，一些农药制剂在水中的溶解度较小，在制备时需消耗的大量的有机溶剂，为了减少有机溶剂的使用，因此在农药制剂加工时可以使环糊精作为增溶剂，提高溶解度，减少不必要的消耗，从而减少农药污染。比如作为农药制剂中助剂的应用研究水溶性有机农药 [ 30 ] 。 3.4. 降低药物毒性 农药中含有许多有毒物质，有机磷农药在自然界中可以被降解，而对于有机氯是难以降解的，农药在生物体内同样会发生降解，但降解产物毒性更强，因此要在农药发生降解前进行毒性的降低。氯胺磷是创新型杀虫剂，与甲胺磷相近。但毒性比甲胺磷低，中级毒性，对皮肤无刺激，无致癌、致畸、致突变性，对眼有轻度刺激性。使用环糊精对其进行包合后可使它的毒性更低，对环境的污染减少。周珊珊等研究了β-环糊精-氯胺磷包合物对离体乙酰胆碱梅的抑制作用，表明包合后其活性未变，对环境安全起着优化的作用 [ 31 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 环糊精包合客体分子形成包合物，改变客体分子的物理、化学特性，提高客体分子的使用效率。随着环糊精包合技术的普及和加强，越来越多的包合物研究将会出现，环糊精-客体包合物的制备方法将会越来越多，包合物的表征方法将会越来越方便。本文中综述的环糊精对几种农药分子的包合达到降低农药污染的作用，很好地说明了环糊精在农药污染治理中有着广阔的发展前景。但是环糊精包合技术暂时只适用于小型实验室，对于一些大型的工业生产并不适宜，所以应加强对于环糊精的生产研究，研制出能够用于工业生产的生产设备。另外，还要加强环糊精包合物在应用中的缓释性能、利用率、以及其稳定性的研究，环糊精包合技术的应用会展现出其真正的价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文主要运用中位数中心、平均中心、中心要素、方向分布、标准距离、空间自相关和热点分析等方法，对我国西南地区彝族人口空间分布进行调查和计算分析。结果表明我国西南地区彝族人口中心要素位于玉溪市，中位数中心和平均中心皆位于昆明市；西南地区的彝族人口具有空间正相关性，与空间聚集度成正比；该地区的彝族人口空间分布既不符合水平分布，也不符合竖直分布，但是我国西南地区的彝族人口在云南省区域内有一个高值的空间聚类，即该区域对彝族人口分布有着很高的置信度，而在重庆市，以及贵州省、四川省的极少区域存在一个低值的空间聚类，即该区域的彝族人口分布较少。 关键词 :西南地区，彝族人口，空间分布 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 彝族是中国的少数民族之一，在华夏历史长河中具有久远的历史文化。根据中华人民共和国国家统计局2010年的统计数据显示：全国彝族人口共8，714，393，其中西南四省的彝族人口就有8，525，960，占全国彝族人口的97.8%，其余各省的彝族人口数量如表1所示。西南地区按我国地理区位划分，包括了重庆市、云南省、贵州省、四川省和西藏自治区，土地总面积为2，500，000平方公里，占中国陆地国土面积的24.5% [ 1 ] 。地理上涵盖了青藏高原东南部、四川盆地、云贵高原大部，经纬度为97.3˚E~110.2˚E，21.1˚N~33˚N之间 [ 2 ] 。人口信息的深层次开发和应用将有利于政府行政管理和科学决策，而我国西南四省的彝族人口占总的彝族人口比例极大，所以本文着重对西南地区的彝族人口空间分布展开了研究。西南地区的彝族人口空间分布范围广泛，单一的研究方法或不真实的资料会导致研究结果的不真实性，所以多方面的研究分析方式和多次验证会让结果更具权威性，更让人信服，从而更科学地了解我国西南地区彝族人口的空间分布规律，这可以对制定区域规划发展等方面提供一定的科学依据 [ 3 ] 。人口分布与地区的经济发展、风俗习惯、历史文化和地理条件等因素息息相关。它不仅关系到一个国家集中地区经济、文化等许多人文社会方面的发展，还关系到一个国家或者地区自然状况和生态环境的变更，作为人口信息中最重要的一部分，人口分布空间化可以为我国各项政策的制定，重大商业决策的成形提供重要依据 [ 4 ] 。这些基础性的理论知识对于研究我国彝族人口地理分布提供了研究的可行性，研究结论将为研究西南地区彝族人口分布的变化、特征、规律、人文科学等研究提供一定的理论基础，对国家边远地区的人口分布、集散情况和地区生产方式有着举足轻重的现实意义。人口空间分布研究开始于19世纪欧洲和美国的统计革命时期，它是在行政单元框架内新生人口注册数据与定期人口普查数据的结合物。随着科学技术的飞速发展，在新兴技术的支持下，一些学者摒弃繁杂的研究方法，开始尝试使用简单有效的地学方法研究人口学问题 [ 5 ] 。近几年，人口研究范畴扩大，我国西部地区也被纳入研究范围，各领域的学者开始对欠发达地区进行探索 [ 4 ] 。例如：克莱克假设城市为理想地表形态，人口围绕城市中心呈圆形分布，给出了城市人口分布密度随着城市中心向郊区递减的衰减规律 [ 6 ] ；Clayton用彩红外影像上的建筑物的数量，来验证人口普查数据的精度 [ 7 ] ；邓楚雄等学者以县区人口为基础数据，分析了影响湖南省近二十八年的人口时空分布变化的因素，得出了该地区的人口时空变化的特征 [ 8 ] 。这些研究的基础都是人口数据，辅以省级行政单元为主的范围大小，结合卫星遥感影像资料和GIS背景数据库，从小范围反推出大范围的参数以及高空间分辨率的参数，用以验证研究的可行性和结果的真实性。以上几个例子表明了 Table 1 Yi population scal 地 区 全国总人口 彝 族 地 区 全国总人口 彝 族 全国 1，332，810，869 8714393 湖南 65，700，762 3183 北京 19，612，368 5849 广东 104，320，459 36264 天津 12，938，693 1825 广西 46，023，761 9700 河北 71，854，210 4632 海南 8，671，485 1086 山西 35，712，101 2867 重庆 28，846，170 6336 内蒙古 24，706，291 2854 四川 80，417，528 2643953 辽宁 43，746，323 1693 贵州 34，748，556 834461 吉林 27，452，815 558 云南 45，966，766 5041210 黑龙江 38，313，991 730 西藏 3，002，165 396 上海 23，019，196 7113 陕西 37，327，379 1644 江苏 78，660，941 18896 甘肃 25，575，263 870 浙江 54，426，891 49243 青海 5，626，723 683 安徽 59，500，468 6667 宁夏 6，301，350 530 福建 36，894，217 13536 新疆 21，815，815 2954 江西 44，567，797 1850 河南 94，029，939 1764 山东 95，792，719 8298 湖北 57，237，727 2748 表1. 彝族人口数量表 各个领域的研究者对遥感光谱与人口分布范围、人口密度、人口分布数量等之间的相互关系的研究进程，也说明了人口的研究价值。还有很多学者从这几个学科由浅入深的开始研究人口的基本情况和区域人口的迁移规律，对人口的地域分布进行了数据采集和地块分析等，最终对人口的区块划分做出了重要贡献。例如：叶文振以江西省1953至1993年之间的人口统计数据为例，分析了区域人口自然变动或者人口迁移变动对地区人口分布的影响 [ 9 ] ，他还以江西省具体年份的人口统计数据和不同地貌类型建立模型，反复修正残差后分析了区域人口与土地使用类型、地质地貌类型、水系流域之间的相互关系 [ 10 ] ；叶明以城市人口等数据为基础，具体分析后建立了模型，借以完成对大型实体地区的人口预测 [ 11 ] 。胡焕庸分析数据，综合诸多影响因素后具体分析到区域人口，以人口数量、密度分界线分析了我国人口分布的宏观布局 [ 12 ] ；高志强等研究者选用具体指标 [ 13 ] ，利用“中国数字环境模型” [ 14 ] 生成了人口密度分布图，最终分析得出了人口分布同我国的土地资源生态环境质量之间的关系 [ 13 ] 。对于选取我国彝族人口为计算参数，是考虑到彝族是我国少数民族中人口数最多的一个民族，且西南地区的彝族人口基数大，从而对彝族人口进行大范围的研究，借以判定我国西南地区彝族人口的中心要素、中位数中心和平均中心的具体位置、人口的空间聚集度、聚类程度、人口空间分布状态以及空间聚类模式和范围大小等具体参数(表1)。本文以第六次全国普查中的彝族人口数据资料为研究对象，结合GIS软件相关方法，在前人的研究基础上着重对我国西南地区的彝族人口空间分布状况进行深入性探索，计算分析后得到我国西南地区的彝族人口空间分布特征，用以揭示彝族人口分布对空间地理分布的潜在联系和地域经济水平的促进作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区域概况 2.1. 研究区域概况 西南地区的区域概况根据第六次人口普查资料和2011年的统计年鉴等资料知： 云南省土地面积为394，000 km 2 [ 15 ] ，全省总人口为45，966，766人，总人口占总面积的比值约为116.7人/平方千米。其中彝族人口有5，041，210人，占总人口比重10.967%。 重庆市的总面积为82，400 km 2 [ 16 ] ，总人口28，846，170人，总人口占总面积的比值约为350.1人/平方千米。其中彝族人口6336人，占总人口比重约0.022%。 四川省的总面积面积为486，000 km 2 [ 17 ] ，总人口16，428，768人，总人口占总面积的比值约为33.8人/平方千米。其中彝族人口2，643，953人，占总人口比重约16.093%。 贵州省的总面积为176，100 km 2 [ 18 ] ，整个省份的总人口34，748，556人，总人口占总面积的比值约为197.3人/平方千米。其中彝族人口834461人，占总人口比重约2.401%。 2.2. 西南地区彝族概况 彝族主要分布在云南省的楚雄彝族自治州、红河哈尼族彝族自治州、昆明市、玉溪市、普洱市，四川省的凉山彝族自治州以及贵州省的毕节地区等。根据2010年人口普查资料得到我国西南地区总人口为17，201.4021万人，其中彝族人口为8，525，960人，包括云南省的5，041，210人，四川省的2，643，953人，贵州省的834，461人，重庆市的6336人，西南地区的彝族人口占西南地区总人口的比例约为3.565%。人口数量图如图1所示。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数据来源、研究方法及技术路线 3.1. 数据来源及预处理 选用2011年云南省、重庆市、贵州省、四川省的统计年鉴及第六次全国人口普查数据等资料，对我国西南地区的彝族人口进行空间分布分析。因为四个地区统计年鉴中彝族人口统计口径不一，其中云南省、贵州省、四川省均统计到州市级，重庆市则统计到县级，所以分析所有数据均为州、地级市。从统计年鉴中收集各地区县级彝族人口、地区总人口数等数据，将其归并到州市级中，县级矢量数据也是合并到州市级。再将各州市级彝族人口数据、地区总人口数等数据录入到州市级矢量数据属性表中，后续分析均在此数据基础上进行。 3.2. 研究方法 为准确度量结果的真实性以及我国西南地区各省市的彝族人口空间分布特征，本文采用了以下七种方法进行计算和分析整理 [ 19 ] 。 图1. 西南地区总人口与彝族总人口数量图 3.2.1. 中位数中心 中位数中心用于识别我国西南地区彝族人口数据中的一个能够均分总人口为两部分的数值到所有位置的距离总和最小的位置点，对异常值的敏感程度没有平均中心强烈且结果可以是一个新的位置点。计算公式为： d i t = ( X i − X t ) 2 + ( Y i − Y t ) (3-1) 3.2.2. 平均中心 平均中心(地理中心)是用于识别本文所涉及到的彝族人口分布的地理中心(或密度中心)，研究西南地区所有彝族人口数据的平均x坐标和y坐标。计算公式为： X ¯ = ∑ i = 1 n X i n ， Y ¯ = ∑ i = 1 n Y i n (3-2) 式(3-2)中的 X i 和 Y i 是要素i的坐标，n等于要素总数。 3.2.3. 中心要素 中心要素用于识别研究区域中位于最中央的要素，与数据集中所有彝族人口数的距离累积最小的数据就是位于最中心的数据。 3.2.4. 方向分布 方向分布又叫标准差椭圆，是用长轴和短轴的长短数值区分人口数据的方向和分布的，概括它的空间特征(中心趋势、离散和方向趋势)。计算公式为： S D E x = ∑ i = 1 n ( x i − X ¯ ) 2 n (3-3) S D E y = ∑ i = 1 n ( y i − Y ¯ ) 2 n (3-4) tan θ = A + B C (3-5) A = ( ∑ i = 1 n x ¯ i 2 − ∑ i = 1 n y ¯ i 2 ) (3-6) σ x = 2 ∑ i = 1 n ( x ¯ i cos θ − y ¯ i sin θ ) 2 n (3-7) σ = 2 ∑ i = 1 n ( x ¯ i sin θ + y ¯ i cos θ ) 2 n (3-8) 3.2.5. 标准距离 标准距离用于测量人口数据在几何平均中心周围的集中或分散的程度大小。计算公式为： S D = ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ i ) 2 n + ∑ i = 1 n ( Y i − Y ¯ i ) 2 n (3-9) 式(3-9)中的 X i 和 Y i 表示坐标， { X ¯ ， Y ¯ } 人口数据的平均中心，n等于要素总数。 3.2.6. 空间自相关分析 空间自相关分析是根据人口位置和人口数据值来度量他们之间的空间相关性，通过计算结果对数据分析评估他们具体是属于什么模式。计算公式为 [ 20 ] ： I = n S o ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i ， j z i z j ∑ i = 1 n z i 2 (3-10) 式子(3-10)中的 z i 代表的是偏差， w i ， j 是空间权重，n等于要素总数， S o 是所有空间权重的聚合。 S o = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 w i ， j (3-11) 统计的 Z I 得分按以下形式计算： Z I = I − E [ I ] V [ I ] (3-12) 其中： E [ I ] = − 1 / ( n − 1 ) (3-13) V [ I ] = E [ I 2 ] − E [ I ] 2 (3-14) 3.2.7. 热点分析 热点分析是用于识别人口分布是否具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间聚类。以Z得分和P值的大小判定统计区域是否存在空间聚类，以及聚类程度的大小。计算公式为： G i * = ∑ j = 1 n w i ， j x j − x ¯ ∑ j = 1 n w i ， j S [ n ∑ j = 1 n w i ， j 2 − ( ∑ j = 1 n w i ， j ) 2 ] n − 1 (3-15) 式子(3-14)中的 G i * 统计的是Z得分， x i 是要素j的属性值， w i ， j 是要素i和j之间的空间权重，n为要素总数，而且： X ¯ = ∑ j = 1 n x j n S = ∑ j = 1 n x j 2 n − ( X ¯ ) 2 (3-16) 3.3. 技术路线 论文研究路线如图2所示。 图2. 技术路线图