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基于關鍵詞共詞網(wǎng)絡和聚類分析的水庫調(diào)度研究熱點與趨勢探討

2016-02-17 06:21:40曹永強劉思然
水力發(fā)電 2016年12期
關鍵詞:分析研究

曹永強,劉思然,鄭 爽,郭 明

(遼寧師范大學城市與環(huán)境學院,遼寧大連116029)

基于關鍵詞共詞網(wǎng)絡和聚類分析的水庫調(diào)度研究熱點與趨勢探討

曹永強,劉思然,鄭 爽,郭 明

(遼寧師范大學城市與環(huán)境學院,遼寧大連116029)

為了揭示有關水庫調(diào)度的研究熱點與發(fā)展動態(tài),以中國知網(wǎng)學術期刊

水庫調(diào)度;關鍵詞;共詞分析;聚類分析;熱點與趨勢

0 引 言

共詞分析是內(nèi)容分析法的一種,是通過對反映文獻主題內(nèi)容的關鍵詞進行統(tǒng)計分析,從而判斷這些詞匯所代表的學科領域中研究主題之間的結(jié)構(gòu)關系和趨勢變化[1-2]。近年來,國內(nèi)外學者將共詞分析法應用于許多學科并取得了豐碩的成果。本文采用共詞分析和聚類分析等方法,對我國近20年水庫調(diào)度研究領域的研究熱點、研究現(xiàn)狀以及未來發(fā)展方向進行分析,使學者能從宏觀上了解水庫調(diào)度研究領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài),以期為我國水庫調(diào)度領域的研究指明方向和重點。

1 高頻關鍵詞數(shù)據(jù)來源途徑與共詞網(wǎng)絡構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源途徑與文獻逐年發(fā)表數(shù)量分析

圖1 國內(nèi)關于水庫調(diào)度逐年發(fā)文數(shù)量分布

從圖1可以看出,1995年~2007年是我國關于水庫調(diào)度文獻的穩(wěn)步增長階段;2008年和2010年出現(xiàn)兩個小高峰,這與“5·12”汶川大地震和2008年南方地區(qū)頻發(fā)洪澇災害有一定的關系,說明山洪地質(zhì)災害的頻發(fā)引起了我國學者對水庫調(diào)度工作的高度重視;2011年以后,又回歸平穩(wěn)發(fā)展階段;由于統(tǒng)計時2015年有部分期刊尚未發(fā)表,期刊數(shù)量出現(xiàn)下降。整體來看,近20年國內(nèi)關于水庫調(diào)度的期刊文獻數(shù)量呈上升的趨勢。

1.2 關鍵詞頻次分析

由于水庫調(diào)度研究領域的論文數(shù)量較少,各關鍵詞出現(xiàn)頻率較低。經(jīng)過合理性分析,選擇詞頻大于30次的40個高頻關鍵詞作為水庫調(diào)度研究領域研究方向的代表,利用Bibexcel軟件進行統(tǒng)計分析。為保證關鍵詞的有效性,對含義相同或相近的高頻關鍵詞進行合并,如水庫調(diào)度、水調(diào)、調(diào)度合并為水庫調(diào)度;防洪、水庫防洪、防汛搶險、水庫防汛、防御工作合并為防御措施等,此外,去除作為檢索條件的關鍵詞“水庫調(diào)度”,最后得到28個高頻關鍵詞,如表1所示。

表1 1995年~2015年“水庫調(diào)度”期刊文獻中高頻關鍵詞及詞頻

表1中列出的高頻關鍵詞在一定程度上代表了近20年來我國水庫調(diào)度研究領域的核心。從表1可以發(fā)現(xiàn):①近20年來,關于防御措施、防汛部門、除險加固的關鍵詞頻次總和高達463次,這表明了防洪減災工作一直是水庫調(diào)度研究領域的工作重心,這與我國近年來山洪地質(zhì)災害頻繁發(fā)生有著直接關系。②圍繞著優(yōu)化水庫調(diào)度、水調(diào)自動化系統(tǒng)建設方面,學者們關注的重點則是如何加強水庫的運行管理,保證水庫安全,減少暴雨洪水災害,從而發(fā)揮更大的經(jīng)濟效益。③近年來,我國逐漸在各大流域上建成了一系列大型的水利樞紐工程,將遺傳算法、洪水預報信息等決策方法應用到水庫優(yōu)化調(diào)度的風險分析工作中,對各大流域綜合管理起著重要的作用。④現(xiàn)行水庫調(diào)度方式以防洪和興利為主要目的,水庫生態(tài)調(diào)度作為一個最新的模式,將生態(tài)因子納入到水庫調(diào)度中來[3],對不合理的水庫調(diào)度方式進行調(diào)整,以減緩水域生態(tài)環(huán)境惡化的局面,更加有益于人水和諧的可持續(xù)發(fā)展目標。

1.3 高頻關鍵詞的共詞網(wǎng)絡構(gòu)建與分析

為了更加直觀地了解高頻關鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系,明確水庫調(diào)度研究領域的熱點與方向,本文采用Bibexcel軟件運用共詞分析的方法對28個高頻關鍵詞進行兩兩配對,統(tǒng)計它們在2 637篇文獻中共現(xiàn)的次數(shù),形成28×28的共詞矩陣。為了減少誤差,真正揭示關鍵詞之間的共現(xiàn)關系,再引入文獻計量學中表示關鍵詞之間共現(xiàn)強度的統(tǒng)計系數(shù)Ochiia系數(shù)[4],計算得到28×28的共詞相異矩陣。

為探討近20年國內(nèi)水庫調(diào)度研究領域的熱點問題,本文在共詞相異矩陣基礎上,結(jié)合社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet和Netdraw繪制網(wǎng)絡分析圖譜,得到高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡可視圖(見圖2),其中,節(jié)點體現(xiàn)了該關鍵詞的中心度[5]。從圖2可以看出,28個高頻關鍵詞之間形成了非常密切的交錯聯(lián)絡。防御措施、水庫安全、小型水庫、防汛部門處于節(jié)點的中心位置,其中心度最高,形成了研究熱點的主體結(jié)構(gòu),在一定程度上反映出水庫調(diào)度研究領域的主要研究方向。圍繞中心位置又構(gòu)成了水庫運行管理、汛限水位、優(yōu)化調(diào)度、山洪地質(zhì)災害等研究主體,它們之間具有緊密的結(jié)構(gòu)聯(lián)系,是水庫調(diào)度工作關注的重點。這些主體周圍又圍繞著許多其他稍小的研究領域,且各主體之間關系密切。其中,防御措施與水庫安全、小型水庫與水庫安全兩組關鍵詞間的連線最粗,即交互強度最大,是研究的熱點問題。

圖2 高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡

1.4 高頻關鍵詞中心性分析

中心性分析是社會網(wǎng)絡分析的重要內(nèi)容,體現(xiàn)了網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)節(jié)點的關聯(lián)程度[6-7]。本文基于構(gòu)建的高頻關鍵詞共詞網(wǎng)絡,結(jié)合Ucinet軟件進行中心性分析[8],得到被“關注”程度較高的關鍵詞有:防汛部門、水庫安全、防御措施和小型水庫等。表明這些是水庫調(diào)度研究領域近20年來的熱點問題,與共詞網(wǎng)絡可視圖呈現(xiàn)的研究主體基本一致。

2 高頻關鍵詞共詞聚類分析與多維尺度分析

2.1 高頻關鍵詞的共詞聚類分析

聚類分析是按照研究對象間的相似性進行分類,從而可以判斷出一大類中每個單獨研究對象之間的親疏關系[9]。本文利用SPSS軟件結(jié)合上文構(gòu)造的相異矩陣,采用系統(tǒng)聚類分析的方法對高頻關鍵詞進行聚類分析,結(jié)合聚類樹形圖(見圖3)可將高頻關鍵詞劃分為3個主要的聚類群體,每個聚類群體包含的關鍵詞如表2所示。

圖3 系統(tǒng)聚類分析樹形示意

群體關鍵詞1水庫安全、防御措施、小型水庫、除險加固、山洪地質(zhì)災害、防汛部門、險工險段、主汛期、汛限水位2防洪庫容、水庫運行管理、生態(tài)調(diào)度、三峽工程、下泄流量、水庫水位3水電站、水調(diào)自動化系統(tǒng)、梯級水庫、優(yōu)化調(diào)度、水庫(群)、梯級水電站、動態(tài)控制、風險分析、經(jīng)濟運行、遺傳算法、洪水預報、小浪底水庫、防洪調(diào)度

根據(jù)表2顯示的結(jié)果,經(jīng)過文獻分析可得:

(1)群體1可歸結(jié)為水庫調(diào)度在防洪減災工作中的作用。近年來,我國頻繁發(fā)生重大洪澇災害,給國民經(jīng)濟帶來極大影響。因此,利用水庫的調(diào)蓄作用合理的進行水庫調(diào)度在防洪減災工作中具有重要的作用。群組1的研究將增強對小流域山洪的防治能力,加快現(xiàn)有病險水庫除險加固步伐,從而降低洪水災害的頻次和損失程度,對于促進社會和諧以及經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

(2)群體2可歸結(jié)為利用水庫生態(tài)調(diào)度[10]減小水電工程不利影響的研究。近年來,國家對水電工程建設對河流生態(tài)系統(tǒng)造成負面影響的問題非常重視,在水電工程的運行與管理過程中,在強調(diào)經(jīng)濟效益與社會效益的同時,逐漸將生態(tài)效益提高到了應有的位置。

(3)群體3可歸結(jié)為流域水庫群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化方法及其應用。隨著我國水電建設的高速發(fā)展,我國對水庫優(yōu)化調(diào)度設計方法和決策的技術水平要求越來越高。為了順應水庫群多目標調(diào)度、綜合效益最大化發(fā)揮的新需求,必須由原來單一目標的調(diào)度轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄繕酥g協(xié)調(diào)、統(tǒng)一的調(diào)度模式。群體3中涵蓋的內(nèi)容最多,說明這是我國水庫調(diào)度研究領域未來的重點研究方向。

以上3個群體并不是孤立存在的,相互之間具有一定程度的內(nèi)在聯(lián)系。

2.2 高頻關鍵詞的多維尺度分析

相較于聚類分析,多維尺度分析方法顯示的結(jié)果更為形象、直觀,同時可以對之前的聚類分析進行矯正[11]。本文通過SPSS統(tǒng)計軟件中的多維尺度分析功能對上述28×28的共詞相異矩陣進行二維尺度分析,構(gòu)建出多維尺度可視化圖譜(見圖4),從圖4可以看出,其分布情況與系統(tǒng)聚類的結(jié)果基本一致。

圖4 多維尺度分析結(jié)果

3 結(jié)論與討論

(1)基于共現(xiàn)網(wǎng)絡可視圖,結(jié)合中心性分析可以得出,防御措施、水庫安全、小型水庫、防汛部門是我國水庫調(diào)度研究領域最主要的研究方向。其中,防御措施與水庫安全、小型水庫與水庫安全共現(xiàn)的頻率最大,是水庫調(diào)度工作的研究熱點。

(2)聚類分析和多維尺度分析相結(jié)合顯示得到,我國的水庫調(diào)度研究領域可以大致分為水庫調(diào)度在防洪減災工作中的作用、利用水庫生態(tài)調(diào)度減小水電工程不利影響、流域水庫群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化方法及其應用這三大群體,且這三者之間緊密聯(lián)系。

(3)本文選取頻次大于30次的28個關鍵詞作為高頻關鍵詞,其范圍比較適中,但也不排除一些頻次較低的關鍵詞成為未來的研究熱點的可能性。此外,專業(yè)水平和學科門類也對結(jié)果有一定程度的影響。因此,本文采用共詞網(wǎng)絡和聚類分析的方法對近20年的相關期刊文獻進行研究,仍然存在一定的局限性,需進一步研究才能更好地預測水庫調(diào)度研究領域的發(fā)展趨勢。

[1]馮璐,冷伏海. 共詞分析方法理論進展[J]. 中國圖書館學報,2006(2):88-92.

[2]李穎,賈二鵬,馬力. 國內(nèi)外共詞分析研究綜述[J]. 新世紀圖書館,2012(1):23-27.

[3]張麗麗,殷峻暹. 水庫生態(tài)調(diào)度研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 人民黃河,2009,31(11):14-15.

[4]李長玲,支嶺,紀雪梅. 基于中心性分析的學科期刊地位評價—以情報學等3學科為例[J]. 情報理論與實踐,2012,35(6):49-53.

[5]吳曉秋,呂娜. 基于關鍵詞共現(xiàn)頻率的熱點分析方法研究[J]. 情報理論與實踐,2012,35(8):115-119.

[6]朱天. 社會網(wǎng)絡中節(jié)點角色以及群體演化研究[D]. 北京:北京郵電大學,2011.

[7]王夏潔,劉紅麗. 基于社會網(wǎng)絡理論的知識鏈分析[J]. 情報雜志,2007,26(2):18-21.

[8]平亮,宗利永. 基于社會網(wǎng)絡中心性分析的微博信息傳播研究——以Sina微博為例[J]. 圖書情報知識,2010(6):92-97.

[9]唐東明. 聚類分析及其應用研究[D]. 成都:電子科技大學,2010.

[10]王遠坤,夏自強,王桂華. 水庫調(diào)度的新階段—生態(tài)調(diào)度[J]. 水文,2008,28(1):7-9.

[11]儲節(jié)旺,閆士濤. 知識管理學科體系研究—聚類分析和多維尺度分析[J]. 情報理論與實踐,2012,35(3):5-9.

(責任編輯 焦雪梅)

Study of China’s Reservoir Regulation Research Hotspot and Trend Based on Co-word Network and Cluster Analysis of Keywords

CAO Yongqiang, LIU Siran, ZHENG Shuang, GUO Ming

(School of Urban Planning and Environmental Science, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China)

In order to reveal the hotspots and development trends about reservoir regulation, the journal articles published in network publishing database of China National Knowledge Infrastructure (CNKI) from 1995 to 2015 are searched based on the keyword of reservoir regulation. The method of bibliometric statistical frequency analysis and Bibexcel are used to form the co-keyword matrix, and the co-word network visual figure is drawn by the software of Ucinet and Netdraw. In addition, the Cluster Analysis and Multidimensional Scaling by SPSS are used to classify high-frequency keywords and study the nexus between them. Based on this research, the research hotspots and status about reservoir regulation in recent 20 years in China are firstly presented by co-word analysis and the trend of development in future is also analyzed.

reservoir regulation; keyword; co-word analysis; cluster analysis; hotspot and developing trend

2016-03-25

國家自然科學基金項目(51279072)

曹永強(1972—),男,內(nèi)蒙古豐鎮(zhèn)人,教授,博士,從事水文水資源方面研究工作.

TV697.11

A

0559-9342(2016)12-0111-04

國知網(wǎng)學術期刊網(wǎng)絡出版總庫(CNKI)作為統(tǒng)計源,以“水庫調(diào)度”作為關鍵詞進行檢索。檢索時間范圍為1995年1月1日~2015年10月1日,共檢索出2 637篇期刊文獻,每年發(fā)文數(shù)量及變化趨勢如圖1所示。

總庫(CNKI)中1995年~2015年的文獻作為統(tǒng)計源,以“水庫調(diào)度”為關鍵詞進行檢索。采用共詞分析方法,運用Bibexcel軟件對關鍵詞進行統(tǒng)計,結(jié)合Ucinet和Netdraw軟件繪制共詞網(wǎng)絡可視圖,并采用SPSS的聚類分析和多維尺度分析等方法,對高頻關鍵詞進行分類,并研究其內(nèi)在聯(lián)系,首次通過共詞分析法呈現(xiàn)了我國近20年水庫調(diào)度領域的研究熱點、研究現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢。

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