DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 文献综述 近年来，关于制造业产业集聚的研究高速发展，关于产业集聚的含义也大体一致，指同一产业在某个特定地理区域内高度集中，产业资本要素在空间范围内不断汇聚的一个过程 [ 1 ]，从产业集聚这一提法出现，有关制造业产业集聚的相关研究便快速发展，通过“中国知网”进行检索，中国对“制造业产业集聚”的研究文献多达1924篇，但是以“制造业 产业集聚 影响因素”为关键词的相关文献有786篇。通过对文献的收集整理，发现近年来对制造业产业集聚影响因素的研究主要围绕不同的主体展开。 从国家层面看，马国霞等(2007)利用产业间集聚度指标，量化分析了我国制造业产业间集聚的经济学机制，指出纵向的投入产出关联和规模外部经济是驱动我国制造业产业间集聚的主要机制，地理邻近有利于产业间投入产出联系的加强，本地市场效应会导致最终需求型产业的空间集聚与规模外部经济之间的循环累积效应 [ 2 ]。尹希果(2013)基于新经济地理学理论，提出制造业集聚的理论框架，采用2000~2010年省际面板数据研究制造业集聚的影响因素，通过分析城镇规模、交通运输与制造业集聚的非线性关系省际面板数据，得出城镇规模、知识密集度、交通运输以及固定资产投资对制造业产业集聚存在正向影响，且各因素的促进作用依次递减，而信息化水平则存在负向影响 [ 3 ]。赵光(2014)基于回归分析，指出产业劳动力密集度、产业市场化度、外资利用程度对制造业产业集聚存在正向影响，而产业技术投入强度、产业中间产品投入强度和产业规模经济存在负向影响，并指出了制造行业不同产业间的地区因素差异 [ 4 ]。 从地区层面来看，樊秀峰(2013)从陕西省的角度出发，利用Panel-data模型展开实证研究，得出行业劳动力密集度、行业增长水平、规模经济、劳动生产率的提高和运输成本降低对制造业产业集聚影响显著，且影响为正，而政府干预则存在较强的负向影响，外商直接投资水平(FDI)的影响则不显著 [ 5 ]；钟亮(2015)则以长江三角地区为例，采用面板数据回归方法。指出基础设施、本地市场效应、技术溢出效应和市场化水平有着显著的正向影响，而劳动力成本的上升则会产生负向影响，规模报酬影响不显著，表明不同时间段和不同集聚地区影响制造业产业集聚趋势的因素是不同的 [ 6 ]；陈英葵，丁伟(2016)以技术创新能力评价为切入点，运用因子分析法对贵州省制造业的优势劣势进行了实证研究，认为贵州省制造业技术创新能力呈上升趋势，其中支柱型产业和新兴产业技术创新能力较强，轻工业和传统机械工业技术创新能力相对较弱并提出五条相关建议 [ 7 ]。 综上，可以发现我国对于制造业产业集聚影响因素的研究发展较为完善，且主要集中在以具体区位为背景的研究上，研究多以定量研究为主，通过对学者研究结论的总结，可以发现，不管是从国家层面，还是地区层面，关于制造业的产业集聚影响因素都可以归为两个方面，一是从产业自身特征来探究制造业集聚影响因素，二是从产业外向特征产生的影响进行分析。同时，从文献分析中可以发现，对于制造业产业集聚影响因素的研究中，可以清晰地看出，不同地区在不同时期因其特定的地理区位、市场条件和历史因素等的不同，使得影响因素在不同地区不同时期的研究都存在较大差异性。
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user: 3. 贵州省制造业产业集聚度分析 目前，我省制造业已初步形成集聚，部分地区制造业发展已以集聚形式推开，为了探究贵州省制造业产业集聚影响因素，推动集聚的发展，需要更好地了解贵州省产业集聚情况，基于此，本文以区位熵对贵州省2009~2016制造业产业集聚度进行测算，测算结果见表1。 Table 1 Concentration degree of manufacturing industry in Guizhou province from 2009~201 年份 贵州制造业产值 (亿元) 贵州总产值 (亿元) 全国制造业产值 (亿元) 全国总产值 (亿元) 集聚度LQ 2009 361.31 3234.59 53，350.1 542，522.43 1.135908 2010 394.09 3926.01 67，695 697，744 1.034626 2011 432.8 5090.9 69，984.4 841，830.24 1.022624 2012 490.7 5966.52 54，036.7 929，291.51 1.414354 2013 697.8 7357.43 59，524.4 1，038，659.4 1.654943 2014 899 8655.87 64，397.4 1，107，032.5 1.785423 2015 1125 10，539.62 68，905.2 1，368，905.2 2.120552 2016 1314 11，776.73 74，412.7 1，674，412.7 2.510650 表1. 贵州省制造业2009~2016年集聚度 数据来源：《中国统计年鉴2010~2017》和《贵州统计年鉴2010~2017》。 区位熵概念是由哈盖特提出的，用来反映某产业在某一地区是否形成专业化生产及其生产效率的指标。区位熵的计算公式如下：LQ = Xij/Zij，其中Xij表示i地区j产业的产值占全国j产业产值的比重，Zi表示i地区产值占全国总产值的比重。从搜集数据角度考量，此处选择装备制造业代替制造业的产值。区位商大于1，可以认为该产业是地区的专业化部门；区位商越大，专业化水平越高；如果区位商小于或等于1，则认为该产业是自给性部门。 从表1计算所得的区位熵值来看，我省的制造业产业基本上形成集聚，但是集聚度低，均在3以下。从集聚度指数来看，我省的制造业发展相较薄弱，多是劳动密集型产业，处在微笑曲线的中端，技术水平低，只能从事技术水平较低的加工；纵向而言，我省制造业虽然增速较缓，但是一直在不断发展，集聚度在不断增强，特别在2015年《制造2025》提出的时代背景下，当年我省的制造业集聚度明显提升，在中国政府大力实施制造强国战略的宏观环境下，我省制造业发展具有很大的潜力 [ 8 ]。
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user: 4. 贵州省制造业产业集聚影响因素的模型构建 4.1. 变量选取 通过对文献的收集整理，发现对于制造业集聚的影响因素众多，本文从制造业产业集聚概念、效应出发，在其他学者关于产业影响因素相关研究的基础上，结合贵州实地情况，将制造业产业集聚的影响因素归纳产业特征和外向特征两大方面，认为这些因素使贵州制造业产业集聚的形成成为可能，并据此构建贵州省制造业集聚度影响因素变量的指标体系，见表2。 4.1.1. 产业特征 产业特征主要从产业自身特征进行考量，基于制造业的行业属性，主要分为规模经济、劳动力成本和技术要素。规模经济，规模经济可以从企业本身的规模和整个行业的规模两个方面进行衡量，本文主要研究各产业间的集聚状况，而只有当一个行业达到一定数量时，才能形成一定的规模，形成规模经济，这是少数个别企业无法达到的效果，因此此处用企业的个数来衡量该地的产业规模经济，以反应地区企业的密集程度；劳动力成本，企业在最初设厂选址时会着重考虑所在地区的劳动力供给情况，劳动力成本的高低决定着企业的生产运营成本 [ 5 ]，而劳动力成本可以直接通过在岗职工的平均工资进行表出；技术要素，技术要素通常直接反应一个企业的技术水平，通过研发强度表示企业的技术水平，再通过R&D支出地区生产总值(GDP)的比重来表示一个企业的研发强度。 4.1.2. 外向特征 外向特征则从企业的外部环境的角度出发进行探究，以前人的文献为参考，主要从交通基础设施、产业市场化水平、外商直接投资和政府行为四方面进行考量。交通基础设施，交通基础设施，用公路密度来表示，等于公路道路里程与该省面积的比值 [ 9 ]；产业市场化水平，在现有研究的基础上可以发现，一个地区的产业市场化水平与产业集聚程度成正比，而产业的市场化水平较难判定，本文通过衡量经济开放度来衡量产业的市场化水平；外商直接投资，通过对文献的梳理，发现很多产业在发展过程中，基于全球化背景下，受到跨国公司的投资行为影响严重，现有的文献也多对其进行了研究，一般情况，该指标越大，产业的集聚程度越高；政府行为，政府通常通过控制国企来保护本地经济，通常，国企产值与地方政府控制强度成正比 [ 10 ]。因此，此处选择国有产出的比重衡量地方政府的行为。 4.2. 模型设计 本文选择贵州制造业产业集聚度为被解释变量，根据上述对贵州制造业产业集聚影响因素的分析，设立计量经济模型对贵州制造业产业集聚的影响因素进行实证分析： Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 X 7 + ε Y 是被解释变量，表示贵州省制造业行业的集聚程度， β 0 为截距项， β 1 为待估参数， ε 为随机误差项。 Table 2 Influencing factor variables of manufacturing agglomeration degre 名义变量 操作变量 含义 代码 产业特征 规模经济 企业个数 省注册登记的制造业企业数量 X 1 劳动力成本 在岗职工平均工资 省第二产业在岗职工得到的劳动报酬的平均值 X 2 技术要素 R&D强度 省研发活动(R&D)的经费占地区生产总值(GDP)的比重 X 3 外向特征 交通基础设施 公路密度 公路道路里程与该省面积的比值 X 4 产业市场化水平 经济开放度 省地区出口总额与地区生产总值的比重 X 5 外商直接投资 FDI 省外商投资和港澳台投资制造业企业工业总产值占制造业工业总产值 X 6 政府行为 国有产出的比重 国企产值占行业总产值比重 X 7 表2. 制造业集聚度影响因素变量
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user: 5. 贵州省制造业产业集聚影响因素的实证研究 5.1. 样本选取与数据收集 2009年是我国十一五的最后一年，十一五期间，贵州省提出要提高制造业的创新能力和整体竞争力，加快贵州省制造业发展，从十一五开始，贵州省加快推动制造业发展，基于此，本文选择从十一五末期至今近7年贵州省制造业行业整体的数据，考量贵州省制造业产业集聚现状，并基于此展开进一步探究，数据来自于《中国统计年鉴》、《工业统计年鉴》和《贵州统计年鉴》。其中，工业总产值指的是规模以上工业总产值，在岗职工平均工资以制造业非私营单位在岗职工平均工资衡量，利税率考量的是销售的利税率，R&D经费用工业数据近似替代制造业，2016年贵州省制造业的省外商投资和港澳台投资制造业企业工业总产值数据缺失，用五年的均值替代，2009年的外商直接投资以工业总体为计算依据。 5.2. 实证分析 通过分析可知，贵州制造业的产业集聚有大量的影响因素，本文通过文献分析和实地调研，提取七个自变量，系统的分析贵州制造业产业集聚的影响因素，基于定性分析会使得信息重复，一方面数据过于庞杂，另一方面会影响分析结果，而多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法，基于此，本文选择多元回归分析法运用SPSS22.0软件对贵州制造业产业集聚的影响因素进行分析评价。 Table 3 Model summar 模型 R R平方 调整后R平方 标准估计的误差 1 1.000 a 1.000 . . 表3. 模型摘要 a. 预测值：(常数)，x7，x4，x3，x6，x2，x5，x1。 表3中的R是负相关系数，用于衡量所构建的模型中所有自变量和因变量的线性回归关系密切程度，一般情况下，取值越接近1则表示变量间的线性回归关系越密切，如下表所示，可以看到R以及R平方取值均为1，说明模型拟合效果好；标准估计的误差值主要是对所建立模型预测因变量的精度进行说明，一般而言，值越小则表示建立的模型效果越好，表中标准估计的误差值为0，即表示该模型效果很好，可以继续下一步分析。 Table 4 Analysis of variance tabl 模型 平方和 df 平均值平方 F Sig 1 回归 2.039 7 0.291 . . b 残差 0.000 0 . 统计 2.039 7 表4. 方差分析表 a a. 因变量：y；b. 预测变量：(常数)，x7，x4，x3，x6，x2，x5，x1。 表4的方差分析表中，可以看到其概率P值为0，远小于0.05，通过了5%的显著性检验，所以该模型是有统计学意义的，即七个变量与产业集聚水平之间的线性关系是显著的。 Table 5 Regression coefficient tabl 模型 非标准化系数 标准化系数 T 显著性 B 标准误差 Beta 1 (常数) 1.585 0.000 . . x1 −0.164 0.000 −0.305 . . x2 0.796 0.000 1.476 . . x3 −0.083 0.000 −0.153 . . x4 −0.195 0.000 −0.361 . . x5 0.056 0.000 0.103 . . x6 −0.189 0.000 −0.350 . . x7 0.367 0.000 0.680 . . 表5. 回归系数表 a a. 因变量：y。 从表5给出的回归模型的常数项和各变量的相关系数，可以得到如下的回归方程： Y = 1.585 − 0.164 X 1 + 0.796 X 2 − 0.083 X 3 − 0.195 X 4 + 0.056 X 5 − 0.189 X 6 + 0.367 X 7 + ε 5.3. 结果分析 通过回归结果，可以明显看出各变量对贵州省制造业的产业集聚均产生了较为显著的影响，其中，劳动力成本、政府行为以及产业市场化水平都对贵州省的产业集聚产业了显著地正向影响，且影响程度逐渐减弱，劳动力成本的影响程度最大，这与我省的制造业多为劳动密集型相关，使得劳动力成本成为制造业集聚的最重要影响因素；同时，因贵州省制造业还处于不断上升发展的阶段，需要在政府的大力扶持下，通过招商引资、政府投入等措施推进制造业不断优化升级，因此，政府行为同样存在较大影响；此外，一个地区的经济开放程度越高，市场化发展越好的时候，越能提高更好的发展环境，从而推动制造业产业集聚的形成和发展。 规模经济、技术研发、交通基础设施和外商直接投资则对集聚产生了显著的负向影响。从贵州省发展实际出发，目前的贵州省制造业好处于初级发展阶段，属于微笑曲线的两端，技术性不强，所以，当前发展实际下，规模经济和技术研发的重要性还没有得到显现，需要在对产业结构进行转型升级的基础上，再增大相关投入，从而获得规模经济和研发投入带来的正向效益。交通基础设施的负向影响不符合一般文献研究，可能是所选取的操作变量过于单一，未能很好地对交通基础设施的影响进行呈现。此外，外商直接投资的负向影响与其他文献研究相悖，但是也有樊秀峰以及冉元元在分别对陕西和浙江省的实证分析中，得出了外商直接投资影响不够显著的结论，从贵州省的角度出发，受其区位和行业特征的制约，外商直接投资没有得以充分利用，益处尚未得到发挥；而政府控制越强则对产业集聚越不利。
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user: 6. 结论和建议 通过实证分析了解了贵州省制造业产业集聚的影响因素，更好地把握住了该地区的实际情况，在此基础上，结合实证分析结果，提出具有针对性的建议。 6.1. 促进新一代信息技术与制造业深度融合，提高产业进入壁垒 制造业的发展势必要跟信息技术紧密结合才能走得长远，这要求企业要能够调整战略思维，意识到先进技术对于企业长期发展的影响，将先进技术研发写入企业的战略发展中，从而加大企业对技术的研发投入力度，不断进行创新 [ 11 ]；同时，贵州省各企业应该紧抓大数据这一发展机遇，实现信息技术和制造业的融合，告别传统而低效的人工依赖，转而以机器生产替代，进行高效精准的生产作业，最终实现制造向“智造”转变。企业实现新一代信息技术和制造业的深度融合，一方面，能够帮助产业实现产业链延伸，吸引企业进入产业链进行生产；另一方面，能够助力企业打造自身核心竞争力，提高其他企业进入的壁垒，避免产业内产生过大的竞争。综上，能够有效提升制造业的产业集聚程度。 6.2. 实现政府引领，发挥协同效应 贵州省制造业产业集聚受政府行为的影响较为显著，政府通过对市场经济的区域活动实行常态性调控来影响地区企业经济活动，通过政府有形的手能够解决市场自发调节出现的问题，从而帮助促成产业集聚的形成，因此，政府需要对园区规划进行引导，通过规划，引导企业在协同效应的带动下，进行专业化生产，获取规模经济带来的效益，同时，对于市场中出现的问题及时进行解决处理，在产业发展趋于成熟时，便能主动吸引产业上相关企业进入链条，不断提升产业的集聚程度。 6.3. 专业化分工基础上，打造龙头核心企业 企业进行专业化分工，能够更好地发挥协同效应，但同时，还需看到打造龙头核心企业的重要性。贵州省制造业集中度不高，关键还在于没有意识到大企业的带头作用，没有实现产业链的延伸，特别是在制造业中，一个龙头产业的存在，往往能够带动一整个产业链的相关产业集中发展，助力地区龙头企业的打造，围绕龙头企业，进行产业链条配套，从源头上改变中小企业各自为营的局面，通过核心企业带动，实现集中化发展。
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user: 摘 要 主动控制是主动学习的核心要素。近期对婴幼儿主动学习的研究较为活跃，发现在因果关系领域，婴儿的主动控制行为尚需要成人的支持协作，幼儿及学龄儿童已能独立通过主动学习方式完成一些因果推理任务，且学习表现优于指导学习，但在言语词汇领域，婴幼儿主动学习优势尚不明显。主动学习能提升个体的短时及长时记忆，对信息的主动控制能使学习过程更高效。未来可进一步探讨执行功能、教养方式、文化差异等与主动学习的关系。 关键词 :主动控制，婴幼儿，因果关系，机器学习 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 建构主义理论(constructivism)认为学习是一个意义建构的过程，知识是在主客体相互作用的活动中建立起来的(Steffe & Gale， 1995)。对于儿童早期学习，理性建构主义学者在此基础上提出：幼儿是主动学习者(e.g.， Gopnik & Wellman， 2012; Xu & Kushnir， 2012， 2013)。幼儿阶段是个体一生学习方式、思维方式养成的起点，对学龄期乃至成人期的学习能力和学习方式都有巨大影响。主动学习是幼儿认知重组和发展的必要条件，对培养儿童创造意识和思维具有显著作用。那么何为主动学习？幼儿的主动学习包含了哪些具体过程？其学习效果如何？以下将针对这些问题，通过与被动观察、接受指导学习方式相对比，梳理儿童早期主动学习方式的表现，并对未来研究方向进行展望。
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user: 2. 主动学习的内涵 2.1. 主动学习的内涵 主动学习(active learning)是一个复杂而广泛的概念，原多指人工智能中的机器学习，探究计算机如何利用经验数据提高自身性能(Yang， Ma， Nie， Chang， & Hauptmann， 2015)。在发展与教育领域，主动学习因融合了问题导向、分组讨论等多种教学策略(Bonwell & Eison， 1991; Cherney， 2011)及多样性的技术而难以精确定义并分类。许多教育理论都将它与传统的教学者为中心、学习者被动接受的方式相比，提出“主动”在其中的含义。例如：发现学习(discovery learning)强调通过控制材料的方式自主发现知识形成的步骤(Bruner， 1961)，自我调节学习(self-regulated learning)强调进行自我控制，通过自主评价、监控并调用合适的学习策略激励自身学习(Boekaerts， 1997)等。可以看出，主动学习方式运用于以上多种学习模式中。 Hohmann，Weikart和Epstein (1995)进一步指出幼儿主动学习的定义，即对对象、人、想法和事件的直接体验，幼儿通过自发的活动——听、动、感觉、探索、操纵来学习概念、形成想法，并创建自己的符号或抽象概念，从而参与体验事物的本质、理解世界。Hohmann认为，主动学习的关键要素之一是对物体的直接行为，这种对物体的操纵是幼儿与物体互动、产生思考并与他人进行讨论、解决问题的基础。实证研究中，研究者们通过对主动学习进行操作性定义来确定主动学习的内涵。例如：与被动观测相比，主动控制三维物体的旋转能更好的学习空间布局(Harman， Humphrey， & Goodale， 1999)；通过主动移动胳膊接触目标物体，而不是由他人将目标物体移动到同一位置，更能识别物体的空间位置(Trewartha， Case， & Flanagan， 2015)；在通过虚拟驾驶学习空间领域实验中，能够主动决定路口转弯方向的学习者比被动观察行驶经验视频的学习者表现更好(Plancher， Barra， Orriols， & Piolino， 2013)。综上，主动学习方式共有的特征是：提供学习者操控学习经验的机会，包括对新信息的选择、排序和整合(Markant， Ruggeri， Gureckis， & Xu， 2016)，即主动控制(active control)是主动学习的核心要素。 2.2. 主动学习的具体过程 儿童早期通过主动学习习得新概念知识的具体过程是怎样的？很早研究者就发现，婴儿的注意是有选择性的(Gibson， 1988)，且这种主动选择伴随儿童发展逐渐从选择性注意拓展到自发探索行为，以帮助他们了解物体间的关系(Bourgeois， Khawar， Neal， & Lockman， 2005; Fontenelle， Kahrs， Neal， Newton， & Lockman， 2007)，但很少有实证研究系统地证明幼儿主动学习的组成过程。Sim (2016)针对不同年龄段的儿童采用特定实验，证明了主动学习不是单一的过程，而是发现问题、选择信息、生成证据、纳入知识体系等多个复杂过程协同作用，以便学习能够顺利进行。 首先，学习者需检测待学习的事物，觉察不合理情境，发现问题。研究者观察到8个月大的婴儿对概率无法预测的巧合事件就已经具有敏感性。人为操控“随机采样”的彩色小球，发现婴儿对“伪随机”方式抽取的小球注视时间、玩耍时间都更长，说明婴儿能成功发现与自己目前理解不准确、不合理的情况，并可能对观察到的事件有更好的解释(Sim & Xu， 2013)。Denison和Xu (2010)同样发现10个月大的婴儿能在选择范式中自发地推断出事件的可能性，这不仅证明婴儿能发现问题所在，同时说明主动学习可能在这个时期就已经开始了。 其次，学习者需要有选择地参与或接近潜在的信息来源。已有研究证明了7、8个月大的婴儿在选择取样信息上具有主动性(Kidd， Piantadosi， & Aslin， 2012)。对不同复杂时间序列的视觉注意力进行测量发现，婴儿更多地将注意力集中在中间可预测的刺激项目上，避免在过于简单或者复杂的事件上浪费认知资源。类似对信息资源的主动选择行为同样出现在13个月的婴儿身上，研究者通过违反期望范式(violation-of-expectation， VOE)和爬行范例，发现13个月的婴儿能优先接近并探索意外事件的来源(Sim & Xu， 2017a)。这种自发的探索行为为婴儿提供了学习机会，并帮助他们获得与修订原始理论假设相关的信息。 此外，学习者必须系统地、有效地生成与学习目标相关的证据。研究者采用确定分类边界任务测量幼儿的类别学习表现，发现他们虽然在主动探索过程中还不能很好的使用最佳的策略，即二元对分策略来寻找分类边界，但仍能通过非随机的、有效的方式收集证据，提高分类准确度，证明幼儿可以系统地生成数据来理解类别，且他们信息搜索策略的系统性与他们的分类表现相关(Sim， Tanner， Alpert， & Xu， 2015)。幼儿还能以与信息收益最大化相一致的方式判断呈现问题的有效性，这表明开发信息搜索策略的计算基础可能在很早就已经存在(Ruggeri， Lombrozo， Griffiths， & Xu， 2016)。 最后，学习者必须整合自我生成的数据，将观察到的结果纳入自己的知识体系中推广应用。例如，幼儿在学习生物特性理论时，能主动从环境中获取模糊证据进行一阶概括(如：狗喜欢吃骨头，兔子喜欢吃青菜)，同时经过简短的论证后，在抽象的、更加复杂的二阶、三阶等高阶层面进行概括(如：每类动物都有喜欢的食物，每类动物都有自己独特的特点) (Dewar & Xu， 2010; Sim & Xu， 2014， 2017b)，这种高阶概括是儿童建立知觉理论的基础，同时为儿童形成更大的概念结构奠定基石。 以上研究表明，7、8个月大的婴儿在发现问题、信息筛选的过程中已具有主动的意识，婴幼儿能进行自主探索行为，并能使用信息搜索策略帮助自己理解关系。这些表现证明主动学习从婴幼儿时期就已经开始了，表现在对注意力、信息证据等的主动控制上。
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user: 3. 主动学习的学习效果 婴幼儿已具有主动学习的意识，那么他们的主动学习效果如何？不同年龄儿童的表现处于怎样的水平？当前研究主要将儿童早期学习过程中的主动控制与被动观察、接受指导相比，在因果关系和言语学习两领域考察儿童主动学习效果的变化。 3.1. 因果关系领域 19个月婴儿的主动学习尚处于发展萌芽阶段，其自主探索行为需要成人的支持(Sim & Xu， 2015)。研究者发现协作过程对该年龄阶段的婴儿尤为重要，仅通过主动探索或观察演示，婴儿均不能完成因果关系推理，只有和父母同时参与探索过程，或先由研究者演示再进行自由游戏探索时，才能成功习得因果规则，说明对于19个月的婴儿而言，自主探索过程和接受指导同是不可或缺的。研究者认为，若仅独立进行主动学习，婴儿还不能识别物体间的相互关系，无法完成对不充分信息或证据的归纳；若仅进行指导学习，虽然该过程信息丰富，但生成的证据数量不足以支持婴儿学习因果规则。 2~3岁时，伴随着个体的发展，幼儿已能独立通过主动学习或指导学习完成一些任务，且表现出的学习效果一样好。研究者采用玩具组块能激活对应机器的实验范式，探索2~3岁婴儿习得颜色或形状匹配的因果关系表现，发现增加信息收集的难度，模糊了关键线索后，他们仍能通过自我生成的证据进行高阶概括，且任务表现与明确线索条件下的一样好，主动学习和指导学习效果也相同，证明2~3岁的婴儿已能通过主动学习和指导学习两种方式完成学习内容，不仅能对学习过的物体形成有意义的概括，还能够推广、迁移到新事物上(Sim & Xu， 2017b)。 此后，主动学习的优势效果逐渐显现。同样基于上述研究范式，研究者进一步探讨了3~5岁儿童在复杂因果关系上的表现。通过增加激活组块的数量，将单组块激活规则改为多个组块共同激活，使其因果关系更为复杂，并把主动学习的自由游戏阶段未成功激活玩具机器的幼儿筛选出来另成一组，给予与指导学习相同的规则演示。结果发现：主动学习组、经历失败自由游戏后再指导组的幼儿正确率均显著高于指导学习组(三组正确率分别为43.18%、43.33%、10%)。自由游戏失败后再指导组的幼儿表现与仅通过主动学习的幼儿一样好，研究者认为可能的原因在于，幼儿在学习过程中可能对如何激活玩具机器生成不同的假设，经历过自由游戏的幼儿有机会仔细验证自己的假设，但在多个组块共同激活的条件下，仅通过观察他人演示无法确认能激活机器的正确组块(Sim， Mahal， & Xu， 2017)。此外，在因果关系推理过程中，刘雁伶等人(2018)发现，5岁幼儿不仅能进行多次主动探索行为，还能依据自主探索的结果排除成人提供的错误证据，进而推断出因果关系。 随着年龄不断增长，学龄早期儿童主动学习表现的优势进一步显现。Sim，Tanner等人(2015)将7岁儿童分为主动选择组和观察他人选择组，探索他们寻找不同大小动物类别边界的表现。结果发现，主动选择组的儿童分类准确度显著高于观察接受组的儿童，其选择的动物大小更加接近真实的类别边界，再次说明该年龄段儿童主动学习的表现可能较被动学习更好。 可以看出，儿童早期主动学习的效果随年龄增长逐渐发挥出优势，其中19个月的婴儿还需要成人的支持完成主动学习，2~3岁的幼儿已能独立通过自主探索行为习得概念、规则、因果关系，3~7岁儿童主动学习表现更好。主动学习表现的这种变化可能与儿童主动性行为的发展有关。研究者采用事件抽样法探究2~6岁儿童主动性行为发展的特点，发现：只有高年龄段学前儿童表现出问题解决的主动性行为策略，且年龄越大，行为越自主化，表现出某特定主动性行为策略的时间越长、态度越坚决(李思娴，郭嘉，2014)，说明随着儿童年龄的增长，其主动性行为不仅存在策略上的差异，还存在表现强度上的差异。这种表现强度和行为策略的差异可能造成不同年龄段儿童主动学习效果不同。 3.2. 言语学习领域 虽然学龄前儿童采用主动学习方式在因果推理等领域的效果更佳，但他们在言语学习领域中的表现却并非如此。 “偷听(overhearing)”被视为儿童主动学习新单词、获取新信息的典型例子，因为在这种无意中听到的语境下，儿童的信息获取方式是自我导向的(Gureckis & Markant， 2012)。成人间的电话交谈是儿童经常能够偷听的自然语言环境，Foushee和Xu (2016)通过设置成人电话交谈语境，高度控制聊天内容、信息，来测量学龄前儿童通过偷听或直接指导两种方式学习与新颖玩具有关、由特殊语音组成的词汇(例如：fep)及相关事实(例如：fep来自迪斯尼乐园)的表现。结果发现：3~6岁儿童都能从偷听到的言语中学习事实，但偷听的效果差于指导学习。在词汇学习方面，3~4.5岁儿童不能通过偷听的方式完成，4.5~6岁儿童在两种学习方式下的结果没有差异。对于年纪较小的儿童不能通过偷听学习词汇，研究者认为可能的原因在于：与直接指导相比，偷听缺乏成人与儿童的联合注意，而缺少成人对物体的注视后，儿童难以建立特定单词到物体的映射。此外，无论哪种学习方式，词汇学习的表现都明显差于事实学习，研究者认为可能是儿童在学习一种新的语音形式时存在一定的困难。 除了在词汇、事实等言语学习内容上指导学习的表现多优于主动学习，研究者还发现在幼儿言语学习策略及阅读方式上，指导学习方式较主动学习也存在显著优势。Vazquez，Delisle和Saylor (2013)发现4~6岁的儿童会通过观察他人在日常会话中使用的语用准则作为参照，来指导自己的词汇学习(例如质的准则：不要说缺乏足够证据的话)，且儿童识别他人使用准则的能力能够有效预测单词学习测试中的正确率，这一证据不仅说明儿童是通过他人来判断自己所掌握词汇信息的可靠性，也可能是在词汇学习中指导学习好于主动学习的原因。此外，对于更年幼的、还未运用学习策略的幼儿而言，有指导者陪伴的阅读水平较自主阅读更好。韩映虹、刘妮娜、闫国利和刘健(2011)发现3~4岁的儿童在阅读图画书时，伴读的方式比自主阅读注意力水平更高、更能提早注视到关键信息、更有利于幼儿对图画书的加工，且这种成人伴读的优势同样对2~3岁幼儿有效(金慧慧，2010)。 与因果关系领域相比，主动学习的优势在言语学习中表现并不突出，可能的原因在于二者学习内容的性质有很大差异。在因果关系学习过程中，儿童需要更多地生成对事物关系的假设，主动探索、主动操控为儿童提供了验证自我生成假设的直接机会，这种假设的证明是仅仅通过被动观察他人、接受他人有限的指导无法得到并证实的。而言语学习因其主观性和内隐性，在学习过程中更多依赖成人的言语输入和社会语言环境，更多使用注意线索、社会语用来获取词汇(朱莉琪，孟祥芝，Tardif，2011)，因此指导学习方式较主动探索在婴幼儿期更能发挥其优势和作用。
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user: 5. 总结与展望 综上，随年龄的增长，儿童逐渐能较好地运用主动学习方式，且其优势效果在因果关系等领域也逐步显现。婴儿已经具有主动学习的意识，他们能觉察识别不合理的情景，有选择性的接近信息来源，接受照料者的支持协作后进行主动控制行为。到幼儿及学龄时期，儿童已能通过自主探索习得概念、分类规则和因果关系，一些任务的学习表现在类别学习、因果关系领域显著优于被动观察、指导学习方式，但在言语学习中，因学习内容的性质不同主动学习的优势并没有凸显。通过匹配范式和机器学习的方法，研究者发现主动学习能增强个体的记忆效果，主动控制信息的选择查询和抽样并采用一定的信息收集策略能使学习过程更加高效。总结以往研究结果与趋势，未来可以从以下几个方面深入探究。 首先，儿童早期发挥主动学习效果的优势学习范围还可以进一步界定，不同学习领域的发展特点还可以继续探究。研究已发现主动学习在因果关系、言语学习领域间的效果差异，在其他领域的发展表现及特点还需要进一步的拓宽。学习项目的难度也值得重视，研究者发现当类别学习的分类规则为单一维度时，主动选择组儿童与接受学习组儿童的表现差异不显著；随着样本增多、难度加大，儿童主动选择的分类准确率才显著高于接受学习(Sim et al.， 2015)，因此主动学习最佳难度的设定还需要在实证研究中进一步确认。 其次，对主动学习优势效果的解释需要进一步加强。目前研究已证明了主动控制对短时记忆和情景长时记忆的增强作用(Partridge et al.， 2015; Markant et al.， 2014)，工作记忆作为复杂认知活动的重要角色，既有短时记忆的信息存储功能，又同情景长时记忆一样能诱发前额区的激活(郭春彦，刘荣，2007)，那么主动学习是否能增强工作记忆的整体表现呢？同时，工作记忆是执行功能的核心成分之一，执行功能作为自我监管的基础(Hofmann， Schmeichel， & Baddeley， 2012)，对儿童早期的数学学习、语言发展均有着重要的支持作用(康丹，曾莉，2018)，因此主动学习对整体执行功能的影响值得进一步系统探索。 再次，主动学习中非认知因素的影响不容忽视。已有研究者强调，积极的学习动机在自主学习中不可或缺(Jang， Reeve， & Halusic， 2016)，高动机信念、主动进行动机调节的学习者，学习投入更多(龚少英，王祯，袁新，范宜平，2017)。学习者主动性的程度对其表现的影响是显著的，研究者根据自我决定理论，按照自主性程度的高低探讨自我调节的不同形式对成绩的影响，发现高自主程度的调节与学业活动的乐趣、能力感增加、注意力增强、学业任务中投入的时间以及成绩提高的关系更为密切(方平，李凤英，姜媛，2006)。另外研究者发现，父母教养方式对孩子的自我控制、探索能力和独立自主等方面有着深刻的影响(Parsasirat， Montazeri， Yusooff， Subhi， & Nen， 2013)。良好的教养方式能对儿童的探索行为保持更开放的态度，能给予更多的积极鼓励和社会支持(Jungert et al.， 2015)，而能自我决定、高自我调节、具有探索行为等也正是主动学习者的特点。由此，个体动机、主动性程度、父母教养方式对主动学习早期发展的影响值得深入分析。 此外，还需要关注主动学习在早期教育中的实践与应用。在推崇独立自主的西方教育与重视规则指令的东方教育(Huntsinger， Jose， Liaw， & Ching， 1997; Haight， Wang， Fung， Williams， & Mintz， 1999)的不同背景下，需要结合不同的文化及教育现状，考虑主动学习早期发展及实践的差异性。同时，未来研究还需要考虑如何将机器学习中得出的结论进一步应用到幼儿的教育实践中去。
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user: 摘 要 研究煤矸石中污染物释放传输的动力学行为对污染物的减排监控具有重要的科学意义。本文回顾了近年来煤矸石淋溶污染物传输动力学研究进展。利用这些数学模型可以定量预测煤矸石中污染物对土壤和地下水污染的强度，可为淋溶液污染机理的分析和污染防治措施的提出提供理论依据。 关键词 :煤矸石，淋溶污染物，传输动力学，研究进展 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 煤矸石作为工业固体废渣之一，将其应用于新建或改扩建高速公路路堤层位，不仅具有良好的经济价值和社会效益，而且可以实现废旧材料的循环利用 [ 1 ]，最终达到保护环境和节约土地的目的。但在煤矸石填筑路基工程中，煤矸石中存在的化学成分中包含重金属及有害物质 [ 2 ]，导致路基运维期的土壤、地表水以及地下水污染。降雨可使煤矸石中的污染物淋溶并渗入到地下，造成周围的地下水污染。研究煤矸石中污染物释放传输的动力学行为对污染物的减排监控具有重要的科学意义。煤矸石释放污染组分向环境释放传输是一个复杂物理和化学变化过程 [ 3 ]。 在煤矸石与水反应的初始阶段，矿物的分解速率要快一些，反应液中有害离子的浓度会不断增加。随着反应的进行，水中溶解氧的消耗，矿物的分解速率将逐渐减慢，溶液中污染组分的浓度将趋于平衡。污染组分进入溶液中主要的过程有：反应物通过孔隙向煤矸石中扩散；在扩散途中，溶解氧与相遇到的矿物在其表面发生氧化还原反应导致矿物分解；溶解下来的污染物向溶液中扩散；在离开固相之前，其中的一部分污染物会被骨架基质吸附；在溶液中有一些污染物可能因为酸度的改变形成沉淀或被胶体和残余骨架中的有机物所吸附。其溶解反应过程不仅受到煤矸石的物理化学性质所制约，同时也与煤矸石的岩相组成、水分含量、煤矸石的比表面积、孔隙率以及堆体内部温度等有关 [ 4 ]。因此，要弄清溶解作用、沉淀作用、离子交换和吸附作用对污染物浓度分布贡献程度，必须建立煤矸石污染组分的水化反应动力学模型，定量描述其反应的程度，同时从细观角度分析温度水流耦合作用煤矸石内污染物演化的动力学特征。 煤矸石内污染物对于环境条件的变化是敏感的，特别是温度、水分、pH值以及煤矸石在表生环境条件下矿物发生氧化反应、吸附作用、沉淀作用、离子交换作用等一系列反应控制着污染物释放传输过程。开展煤矸石中污染物质释放传输规律的研究不仅能为煤矸石污染控制及资源化利用奠定理论基础，而且对预防煤矸石中污染物对生态环境的影响以及环境危害性评价也具有理论指导意义和现实意义 [ 5 ]。很多学者对煤矸石淋溶污染物传输动力学进行了研究，本文从不同学者的不同角度对近年来的研究进展和成果进行综述。
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user: 2. 淋溶污染物迁移的耦合动力学模型 通常情况下，煤矸石可被看成非饱和的土壤。土壤中水的流动形式属于多孔介质中流体运动。雨水通过煤矸石后会含有一定浓度的污染物，这算是淋溶的结果。煤矸石路基淋溶所产生的污染物在土壤–水系统中存在扩散、吸附、分配以及生物降解等过程。当这些过程不能完全降解煤矸石淋溶所产生的污染物时，污染物就会随着雨水的下渗到土壤和地下水中，从而会给道路沿线的环境造成污染。根据污染物随水在非饱和土壤中的运动扩散规律，建立煤矸石中污染物迁移转化的耦合动力学模型 [ 6 ]。 2.1. 土壤水分运移数学模型的建立 淋溶煤矸石路堤所产生的污染物在土壤–水系统中进行的扩散是三维流体运动 [ 7 ]，假设土壤为各向同性、均质的多孔介质，根据淋溶煤矸石所产生的污染物随水分迁移的规律，建立了煤矸石路堤下土壤水分运移的一维控制数学模型为： (1) 式中： ，但在实际计算中常取 (L为某一时刻或距离)；z为污染物垂向运移距离，取向下为正，cm；t为时间，min；T为某一时刻，min；θ为土壤含水量，g/cm 3 ；θ m 为初始含水量，g/cm 3 ；θ b 为上边界含水量，g/cm 3 ；K(θ)、D(θ)分别为非饱和土壤导水率和扩散率；i(t)为降雨强度，mm/min。 取 ； 。其中θ a 为土壤饱和含水量，g/cm 3 ；D 0 、n、a、b为经验参数；s为土壤水吸力，kPa。由于比水容量 ，进而根据 可得： (2) 2.2. 煤矸石中污染物迁移数学模型的建立 假设稳定水流条件下，同时考虑深度变化下的一价降解和随深度变化的线性平衡吸附时，一维的煤矸石中污染物迁移的数学模型如下： (3) 式中： 为土壤密度，g/cm 3 ；D z 为水动力纵向弥散系数，cm；c为土壤中污染物的浓度，mg/L；S为污染物吸附浓度，mg/L； 、 分别为水在z和y方向的速度，cm/s； 和 分别为随深度变化的降解系数和吸附系数，d −1 ； 和 分别为降解系数和吸附系数的常数，代表 和 的最大值，d −1 ； 为经验参数；ch为双曲余弦函数；y为污染物水平方向运移距离，取向右为正，m。 第一类初始条件： (4) (5) 第二类初始条件： (6) (7) 式中： 为土壤中污染物的初始质量浓度，mg/L；D为水动力弥散系数，cm；c为土壤中污染物的浓度，mg/L。第一类初始条件考虑污染物浓度的z向迁移，第二类初始条件考虑的是水的动力扩散和弥散。 2.3. 数学模型的求解 土壤水分运移模型和污染物迁移模型是耦合存在的，需要联立求解。先求解土壤水分运移模型的解定流速场，然后将其带入污染物的迁移模型中求解，即可得到土壤中污染物的浓度分布。土壤水分运移模型和煤矸石中污染物的迁移模型都是偏微分方程，一般条件下无法得到解析解，只有数值解。 利用建立的模型，根据经验选取相应的计算参数，可以模拟计算大气降雨淋溶煤矸石产生的污染物在土壤中的扩散迁移分布情况 [ 8 ]。所建立的模型可以为评价煤矸石作为路基填料的使用而对道路沿线带来的环境污染问题提供理论依据。
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user: 3. 通过耗氧量耦合的动力学模型 在煤矸石反应过程中，控制着化学反应发生的黄铁矿在氧化反应中反应生成Fe 3+ ，同时还有H + ，其量取决于地下水的化学成分，同时也取决于耗氧量，此类动力学模型 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 就是通过耗氧量将有关式子耦合。其反应方程为： (8) 有关的式子为： (9) 式中， 为含水率；t为时间； 为负压水头， 为空间坐标； 为非饱和水压传导系数，其计算公式为 (10) 式中， 为饱和水压传导系数； 为有效饱和度，其计算公式为 (11) 其中 为容器中多孔介质的饱和含水率； 为容器中的残留含水率；含水率 和其它参数之间的关系为 (12) 式中， 及 均为经验系数。 在传输过程中，忽略水蒸汽的弥散作用，在平衡吸附的条件下，二维溶质传输通过对流弥散方程表示，即 (13) 式中，C为微量元素在水中的浓度； 为水动力学弥散系数； 为达西流速；R为源汇项。 (14) 其中 为弥散度； 为多孔介质中有效分子弥散系数。饱和、非饱和流动模型方程和微量元素传输方程之间的关系通过孔隙水流速耦合，其控制方程为 (15) 式中，v为孔隙水流速。 氧在气相中的弥散传输一维基本控制方程为 (16) 式中， 为含气量； 为氧在气相中的弥散系数；Q为氧的消耗量。 通过以上模型可以预测微量元素在地下环境中的分布及扩散趋势，再结合研究区域的水文地质资料可以有效地提出污染防治的控制措施。通过编制的计算程序可以定量分析微量元素在不同质地土壤和地下水中分布的规律，从而来优化污染控制的技术方案和工艺参数，这可以为污染控制提供科学的技术支持；同时，可以结合各种实验参数，模拟不同污染强度条件下土壤–水环境系统中微量元素的动态变化规律，预测污染的范围与程度，根据预测结果，提出防治煤矸石淋溶液污染的具体措施与治理方案。
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user: 4. 水分运移和重金属运移模型耦合 煤矸石淋溶的重金属在包气带土壤中的迁移、转化主要是由土壤水运移及重金属与土壤间的各种物理、化学吸附引起的。采用数学模型来描述重金属污染物对地下水潜在性污染过程，包括两类控制方程：一类包气带土壤水分运移；另一类是重金属污染物运移模型。为此，建立如下耦合数学模型 [ 12 ] [ 13 ]。 4.1. 土壤水分迁移的数学模型 对于土壤中水分运动可用如下数学模型 (17) 其中 为比水容量 、 分别为横向和纵向水力传导系数；h为压力水头。 4.2. 重金属污染物运移的数学模型 对于重金属污染物运移采用如下数学模型： (18) 其中θ为土壤水分含量；C为污染物在溶解相中的质量浓度；S为污染物在吸附相中的质量浓度； 土壤体积密度；γ为最大沉淀量： 和 分别为横向和纵向水动力弥散系数；q为达西流速； 为沉淀速率； 为解沉淀速率； 为初始溶解相污染物质量浓度。 水分迁移的达西流速为 (19) 4.3. 耦合数学模型的耦合求解 由土壤水分运移控制方程和污染物运移控制方程构成了重金属在地下环境系统中运移的数值模型。 对土壤水分运移的控制方程，令 (20) 则水分控制方程的差分格式为 (21) 令 (22) (23) (24) (25) 将上式联立可得， (26) 对应矩阵表达式为： (27) 其中[T]为系数矩阵；[F]为常数项列阵；{h}为待求的水头列阵。 对于溶质运移的控制方程对应的矩阵表达时为 (28) (29) 其中 、 、 、 分别为弥散系数张量、孔隙土壤水流速系数矩阵； 、 分别为污染物结点浓度列矩。 通过本文水分运移和重金属迁移转化耦合数值模型的研究，可以再现煤矸石淋溶重金属在地下环境系统浓度分布以及演化与发展，并可对不同质地土壤进行定量化分析，其研究结果不仅可为煤矸石所引起的地下水中污染物的运移及其对环境影响的预测、预报提供科学手段。
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user: 5. 其他动力学模型 5.1. 淋滤液在地下水中迁移的动力学数学模型 淋滤液在地下水中迁移的动力学行为是由地下水流和污染物运移组成。为了进行地下水污染预测，须同时求解地下水流控制方程和污染物在地下水中迁移的控制方程 [ 14 ]。 第四纪含水层中z方向受到底板隔水层的限制，所以建立了地下水在含水层中的二维运移方程， (30) 式中，S s ——贮水系数(L −1 )；h——压力水头(L)；K xx ，K yy ——分别为横向和纵向渗透系数(LT −1 )；t——时间(T)；q s ——单位体积的源的体积流率(T −1 )。 在综合考虑淋滤液在地下水环境体系中发生对流、弥散、吸附解吸以及存在源汇项情况下，建立淋滤液迁移转化的控制方程： (31) 式中， ——有效孔隙度；C——溶质在地下水中的浓度(ML −3 )；D L ，D T ——纵向、横向弥散系数(L 2 T −1 )；v x ，v y ——x，y方向平均孔隙流速(LT −1 )；C s ——源的污染物质浓度(ML −3 )；R d ——迟滞因子。 地下水运移的定解初始条件： ， (32) 边界条件： ， (33) ， ， (34) 淋滤液在地下水中迁移的定解初始条件： ， (35) 边界条件： ， (36) ， (37) 式中， ——初始压力水头值(L)； ——边界压力水头值(L)；n——边界Γ 2 的外法线方向；q——单位面积上流出的流量(LT −1 )； ——溶质初始浓度；C 1 ——污染物在边界处的浓度。 煤矸石淋滤液在地下水中迁移的动力学数学模型，可以采用有限差分的方法对模型进行了数值求解，为定量化预测、预报污染物浓度变化趋势及采取有效及时的污染防治措施提供了理论依据。 5.2. 孔隙–裂隙双重介质模型 煤矸石的淋溶液淋溶后先后经过土壤的表土层、下包气带而进人含水层，对地下水造成一定程度的污染。在含有孔隙裂隙的地下含水层中，裂隙发育的孔隙裂隙岩层中同时存在着两种不同孔隙率的渗流系统：孔隙总体积较大但渗透性相对弱的多孔岩块和总体积较小但渗透性却相对较强的分割多孔块的裂隙．岩层中的水流大部分是由体积相对较小的那部分裂隙传输的，地下水主要贮存在孔隙中，水的运动主要在裂隙中进行，为此，建立如下孔隙–裂隙双重介质模型 [ 15 ]。 1) 地下水水流模型 裂隙域： (I) (38) 岩块域： (II) (39) 2) 淋溶液污染物迁移模型 裂隙域： (III) (40) 岩块域： (IV) (41) (42) (43) 式中G、G'分别表示裂隙域和孔隙岩块域； 表示裂隙域的边界；f 1 和f 2 分别表示垂向补给裂隙和岩块域的补给强度；h和h'分别表示裂隙和岩块域的水头分布；B表示孔隙岩块G'边界； 表示单位时间单位面积裂隙一岩块界面上的变换量；M为含水层厚度，n、b分别为岩块厚度和裂隙宽度之半；C和C分别为裂隙域和孔隙岩块域的浓度分布；n为孔隙度；R和R'分别为裂隙域和孔隙岩块域的延迟系数；dc/dt价表示化学动力学溶解速度；f c 为含水层补给量或排泄量中的溶质浓度；D和D'分别为裂隙域的弥散系数和岩块域分子扩散系数； 为边界B的单位外法向量；π为特定参数。 淋溶液污染物在含水层中迁移的双重介质模型，可为淋溶液污染机理的分析提供理论依据。
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user: 5. 结论 在释放传输特性定量化研究方面，现在文献主要从矿物学、地球化学及模拟试验方面对煤矸石研究颇多，使得煤矸石矿环境污染综合治理上取得了较大进展，但是应考虑多场耦合条件下煤矸石内污染物释放特性，尤其需要从定量角度对煤矸石衍生环境效应的过程和机制进行研究，这是研究的一个发展方向。在溶解反应动力学研究方面，对水–岩相互作用的动力学的理论研究和数值模拟已比较透彻，但对于水–岩化学作用的非平衡态非线性动力学理论的研究还处于初始阶段，这是另一个研究的发展方向。
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user: 摘 要 目的：观察睡眠剥夺防治抑郁症的作用与盐皮质激素受体(Mineralocorticoid Receptor， MR)的相关性。方法：利用慢性应激抑郁大鼠模型，造模成功后分别分为对照组、模型组、西药组以及睡眠剥夺组。每周测量大鼠的体重变化。睡眠剥夺采用改良多平台睡眠剥夺法(modified multiple platform method， MMPM)。通过Morris水迷宫实验对大鼠空间学习记忆能力进行测试。运用Western Blotting实验检测大脑海马组织MR蛋白表达水平。结果：同对照组相比较，模型组大鼠体重量显著下降(P < 0.01)，大鼠的逃避潜伏期显著延长(P < 0.01)、跨越平台次数显著减少(P < 0.01)，海马组织中MR蛋白表达水平被显著下调(P < 0.01)。同模型组相比，睡眠剥夺组大鼠体重量显著增加(P < 0.01)，大鼠的逃避潜伏期显著缩短(P < 0.05)、跨越平台次数显著增加(P < 0.05)，海马组织中MR蛋白表达水平被显著上调(P < 0.01)。结论：睡眠剥夺可以改善慢性应激抑郁模型大鼠的生长状态，提升模型大鼠空间学习和记忆能力，并且其作用机制可能与大鼠海马盐皮质激素受体途径有关。 关键词 :睡眠剥夺，抑郁，盐皮质激素受体 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来研究发现，慢性应激是很多精神疾病和躯体疾病的明显诱发因素，并且认为慢性、低强度以及长期的日常压力是引发抑郁的主要原因 [ 1 ]。抑郁症是一种常见、高发的心理性疾病，影响患者的生活质量，给家庭和社会带来一定的负面影响。目前，抑郁症的治疗主要是心理治疗和药物治疗为主。通过各种途径有效保护海马，促进神经细胞的再生，是抗抑郁症治疗和药物开发的主要方向之一。但是它们的效果并不理想，药物疗效持续性欠佳，复发率也高 [ 2 ]。本研究拟通过睡眠剥夺方法探讨其对抑郁模型大鼠海马盐皮质激素受体(Mineralocorticoid Receptor， MR)的影响及其可能的作用机制，以进一步研究和探讨抑郁发生和发展的机制，以及可改进的治疗方案，为临床抑郁症患者的治疗、转归，提供一些比较有参考价值的数据支持。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验动物 实验选用雄性Sprague Dawley (SD)大鼠，8周龄，体重250 ± 10 g，50只，购于上海斯莱克实验动物有限责任公司，实验动物生产许可证号：SCXK(沪)2007-0005，质量合格证号：2007000525946，于福建省中医药科学院比较医学中心实验动物SPF级饲养室喂养。本研究所涉及动物实验经我院实验动物福利伦理委员会批准。 2.2. 主要试剂和药物 Anti-Mineralocorticoid Receptor antibody [H10E4C9F] (ab2774)购于Abcam公司。β-Actin (8H10D10) Mouse mAb (CST: #3700)；Anti-mouse IgG， HRP-linked Antibody (CST: #7076S)购于CST公司。西药对照药盐酸氟西汀胶囊(百忧解)由福建省中医药科学院提供。 2.3. 实验大鼠慢性应激抑郁模型的建立 参考关于大鼠慢性应激抑郁模型文献 [ 3 ] [ 4 ]，首先将50只雄性SD大鼠于正常饲养环境下饲养1周(本实验称为0周)，在此期间，大鼠群养(每笼5只)，可以自由饮食和饮水，同时给予1%糖水进行训练。在0周结束时，对所有大鼠禁水20 h，然后测定其在1 h内对1%糖水摄取量，从中筛选出糖水摄取量相近的大鼠40只，并将其分成以下4组：正常组、抑郁模型组、西药组、睡眠剥夺组。除了正常对照组外，其余3组大鼠均给予不可预测的慢性应激21天：包括强迫游泳(8 min)、禁水(20 h)、同笼饲养(16 h)、昼夜颠倒(12 h)、打湿垫料(20 h)、45度倾斜笼子(16 h)和放置异物(7 h)等等，每天随机安排上述1种以上的刺激方式。所有实验均在福建省中医药科学院动物实验室进行，湿度79%RH，室温22℃，自然昼夜光照。 2.4. 实验大鼠睡眠剥夺方法 采用改良多平台睡眠剥夺法(modified multiple platform method， MMPM)进行96 h睡眠剥夺 [ 5 ]。实验平台装置：水槽153 cm × 52 cm × 52 cm，水槽内放置有10个小平台，每个小平台直径6.5 cm，高15 cm，两平台间隔约15 cm，水槽内加水至平台面以下l cm，水温保持在22℃ ± 2℃，水槽顶部有水和食物可供实验大鼠摄取。大鼠可在平台间自由活动，当进入快动眼睡眠(rapid eyes movement， REM)期时，大鼠全身肌张力会下降，由于平台较小，大鼠的肢体就会失去平衡而触水惊醒，从而产生REM睡眠剥夺效应。 2.5. 大鼠空间学习记忆能力检测 采用Morris水迷宫实验对大鼠空间学习记忆能力进行测试 [ 6 ]。 2.5.1. 定位航行实验 在模型建立前，使用Morris水迷宫训练实验大鼠3天。每天将大鼠按照4个象限顺序，从各象限中点面壁式入水，间隔5 min，计算机自动跟踪记录大鼠入水后找到平台的游泳时间即逃避潜伏期、游泳路径等参数。大鼠在90 s内找到平台，找到后在平台上保持4 s。大鼠爬上平台或时间超过90 s，实验自行终止。如90 s仍未找到平台，由实验者将大鼠引上平台休息10 s并将潜伏期记为90 s。以四个象限逃避潜伏期的算术平均值作为该次大鼠的学习成绩。 2.5.2. 空间探索实验 在定位航行实验结束的第二天同一时间进行空间探索实验，撤去平台，将大鼠从第I象限入水点放入水池，记录90 s内大鼠为搜寻平台而穿过平台象限的次数、时间百分比等参数作为大鼠的记忆成绩。 2.6. 实验大鼠的分组、给药及取材 模型建立后，正常组和模型组不灌服任何药物，正常条件下饲养。西药组灌服氟西汀溶液2.2 mg/kg，1次/天，连续灌胃3周 [ 7 ]。睡眠剥夺组，在实验结束前，采用改良多平台水环境法进行96 h睡眠剥夺。 实验结束，将所有实验大鼠用戊巴比妥钠腹腔注射麻醉(40 mg/kg)，腹主动脉取血5 mL装到抗凝管中，离心取上清，分装离心管中冻存备用。取血后，断头，剪开头皮，用血管钳揭去颅骨和硬脑膜，剪断双侧视神经后用眼科镊子迅速取出大鼠的整个脑组织。用0.9%氯化钠溶液冲洗干净，分离出海马组织，置于液氮或−80℃保存备用 [ 8 ]。 2.7. Western Blotting蛋白检测 将实验结束后取材的大鼠海马组织按10 mg/100μL加入Western细胞裂解液中，海马组织经超声粉碎后12，000 r/min低温离心5 min，取上清液；采用BCA法测定蛋白浓度，95℃变性处理，SDS-PAGE凝胶电泳，浓缩胶80 V，30 min和分离胶120 V，90 min；300 mA转移到PVDF膜上，5%脱脂奶粉封闭60 min；上一抗4℃过夜，HRP标记的二抗室温孵育2 h，ECL显色，图像分析。应用Image J分析软件分析上述结果 [ 8 ]。 2.8. 统计学方法 实验结果用数据和图表显示，实验数据以 X ¯ ± S 表示，用SPSS16.0统计分析软件进行数据处理，多组间比较用单因素方差分析，组间两两比较用t检验。以P < 0.05为差异存在统计学意义，P < 0.01为差异显著。