2016—2020年環境土壤學研究進展與熱點分析

吳同亮，王玉軍,2*，陳懷滿

（1.中國科學院南京土壤研究所，中國科學院土壤環境與污染修復重點實驗室，南京 210008；2.中國科學院大學，北京 100049）

“土壤是歷史自然體，是位于地球陸地表面和淺水域底部具有生命力、生產力的疏松而不均勻的聚積層，是地球系統的組成部分和調控環境質量的中心要素”，這是《環境土壤學》一書對土壤的清晰定義[1]。土壤環境保護的研究是現代土壤學的重要標志，環境土壤學是土壤學和環境科學的交叉學科，主要研究自然因素和人為條件下土壤環境質量變化、影響及其調控。它涉及土壤質量與生物品質，即土壤質量與生物多樣性及食物鏈的營養價值與安全問題；涉及土壤與水和大氣質量的關系，即土壤作為源與匯對水質和大氣質量的影響；涉及人類居住環境問題，即土壤元素豐缺與人類健康的關系；涉及土壤與其他環境要素的交互作用，即土壤圈、水圈、巖石圈、生物圈和大氣圈的相互影響；涉及土壤質量的保護和改善等土壤環境工程。環境土壤學領域的相關研究在很大程度上促進了現代土壤學的蓬勃發展。

文獻計量學以文獻體系和文獻計量特征為研究對象，被用于文獻定量分析。借助知識圖譜和文獻計量學軟件的可視化功能，研究者得以較為客觀地評價目標領域在一定時期內的歷史演進過程、研究方向及當前熱點，預測未來的發展趨勢[2]，目前已被廣泛應用于農林、生態和環境等領域[3-4]?；诖?，本文力圖借助Web of Science（WoS）核心合集數據庫和中國知網（CNKI）在2016—2020年間發表的以土壤為主題的相關文獻，利用WoS 自帶分析工具和文獻計量學軟件CiteSpace，從年度、國家/地區、重要期刊的發文量、文獻共被引和關鍵詞共現詞分析等角度，闡述環境土壤學領域中相關研究的發展態勢、研究方向和熱點，以期為研究者掌握學科當前發展程度、科學地選擇研究方向提供參考。

1 材料與方法

環境土壤學的研究主體是土壤，是土壤學的分支學科，因此“土壤”這一主題基本可以反映其目前的研究概況。本研究所用軟件為陳超美博士開發的5.7R2 64 位版本CiteSpace[5]，利用軟件提供的引文共被引分析和關鍵詞共現詞分析等功能，采集2016—2020年間以“土壤”為主題發表的國內外文獻，從土壤學及環境科學兩種學科角度，分析了環境土壤學的進展及熱點問題。

引文的共被引分析是指兩篇文獻共同出現在除二者之外的文獻（施引文獻）引文目錄中，而形成共被引關系。因此，特定領域論文后的引文可以形成共被引網絡，對該網絡的聚類分析可以展現研究領域的知識基礎，反映其整體特征。關鍵詞共現詞分析可以統計關鍵詞在所有發表文章中共同出現的情況，并由此反映研究熱點[6]。

1.1 國際該領域發表文章的數據獲取及CiteSpace 分析參數設置

此部分數據來源于WoS核心合集數據庫，以“soil”為主題詞，選定時間范圍為2016—2020 年，WoS 類別“ENVIRONMENTAL SCIENCES”和“SOIL SCIENCE”，文獻類別“ARTICLE”。軟件分析參數如表1所示。

1.2 國內該領域發表文章的數據獲取及CiteSpace 分析參數設置

此部分數據來源于CNKI，以“土壤”為主題詞，選定時間范圍為2016—2020 年，文獻分類：環境科學和土壤學，期刊來源：北大核心、CSSCI 和CSCD。軟件分析參數如表1所示。

2 結果分析與討論

2.1 2016—2020年該領域文獻發表情況

經檢索本領域5 年來共計發表論文87 612 篇，其中 70 510 篇文獻來自 WoS，17 102 篇來自 CNKI（截至2020年12月），可看出本領域發文量較大，產出豐碩，年度發文趨勢較為穩定（圖1）。利用WoS 自帶的統計功能，對本領域的國家/地區發文及相關期刊發文進行匯總，具體見表2。中美德三國發文量位居前三，其中我國發文量最高，近乎超過第二名美國一倍，中美兩國發文占比超過國際該領域發文的50%，可見兩國是推動本領域發展的重要動力。

表1 不同種類分析的參數設置Table 1 Parameter setting for different analyses

表2 2016—2020年國家/地區及國際出版物論文發表情況（來自WoS數據）Table 2 Publications from various countries and journals in 2016—2020(data from WoS)

從國際刊物發文上看，環境科學類期刊Science of the Total Environment、Environmental Science and Pollution Research和Chemosphere占據前三排行，共計發文11 644篇，發文占比為16.5%。此外，土壤科學類期刊Geoderma、Catena、Plant and Soil和Soil Biology Biochemistry躋身前十，共計發文7 203 篇，占比10.2%。以土壤為主題詞的研究中，環境科學類研究發文大于土壤科學，體現了土壤環境領域的研究熱度，也可能與不同學科的研究特點、相關期刊的審稿速度和發文量等因素相關。

2.2 2016—2020年國際該領域重點研究方向

利用CiteSpace 的引文共被引分析功能對2016—2020 年間WoS 上發表論文的所有參考文獻進行分析，結果如圖2a 所示。圖內年輪狀圓圈所示的節點代表引文，年輪顏色代表其被引用的年份分布，大小代表引用次數的多少，最外圈紫色圓環體現該文獻的中介中心性較高，是圖譜中過渡和樞紐節點。通過聚類分析并根據聚類的大小，得到“微生物群落”（bacterial communities）、“有機碳”（organic carbon）、“生物炭改良”（biochar amendment）、“N2O 排放”（N2O emission）、“重金屬”（heavy metal）、“土壤侵蝕”（soil erosion）、“機器學習”（machine learning）、“保護性農業”（conservation agriculture）8 個聚類（圖2b），反映了本領域2016—2020 年間的幾個重要發展方向。通過圖3 所示的聚類分析時間線視圖，可以直觀了解本領域重要引文的發表年份。聚類0、1、2、4 的引文在不同年份均有分布，可見其知識基礎在不斷更新和發展，有利于推動相關研究方向的深入進行；聚類6 的引文發表時間較近，可見機器學習是本領域研究中較為新穎的手段。此外，聚類間節點的連線還體現了不同研究方向中知識基礎的交叉，有利于拓寬研究思路及發展新的方向。以下就不同聚類的施引文獻和被引文獻，分別從研究現狀和知識基礎的角度展開分析。

2.2.1 聚類0：微生物群落

通過對此聚類的重要施引文獻的調研發現，2016—2020 年主要圍繞以下內容開展研究：土壤中微生物群落受農藝措施及城市化、填海造陸等人類活動的影響及應對，微生物群落對于維持植物生產力以及土壤碳固定的重要意義。土壤中微生物群落豐度在生物炭、堆肥以及化肥施用等常見土壤改良措施下得到有效提升[7-8]，同時致病菌群的結構也會因輪作和少耕等措施得以改變，因而實現可持續的生產[9]。在城市化和填海造陸等高強度人類活動影響下，微生物群落在短時間內即可恢復到與原始狀態相似的水平，體現了土壤微生物群落的極強恢復能力[10]。土壤重金屬鎳污染，會誘導提升土壤抗生素抗性基因（ARGs）的頻率和豐度，增強了ARGs 水平轉移的潛力[11]。與此同時，微生物群落本身的功能和多樣性意義同樣受到關注，土壤微生物多樣性對于維持植物的生產力尤為關鍵[12]，在養分處理下其群落豐度直接影響土壤有機質的分解[13]。

此聚類中的節點（即被引文獻）反映了其中的知識基礎，主要闡述了微生物群落對土壤有機碳的分解與全球氣候變化的關聯[14]；微生物群落結構受到不同養分（氮）梯度以及土壤性質影響下的宏基因組學、系統發生學和生理學的研究[15]；此外，在方法學方面,得益于微生物數據分析pipeline 工具uParse，嵌合體檢測工具UCHIME 的開發以及基于R 語言的lmer 混合線性回歸模型的應用，微生物數據處理的速度及靈敏度得以提升[16-18]。這些參考文獻為微生物群落相關研究提供了扎實的研究背景。

2.2.2 聚類1：有機碳

通過對此聚類施引文獻的調研發現，2016—2020年間，研究者在全球氣候變化的大背景下，于不同時間及不同空間尺度上評估和修正了土壤有機碳的損失，闡述了微生物對土壤有機碳固定和形成的重要作用。在方法學上，利用穩定同位素示蹤及機器學習等方法分別從微觀及區域尺度下對土壤有機碳開展相應研究。研究發現土壤有機碳的向下遷移行為可以抵消全球升溫過程中微生物的加速分解，有利于準確評估全球變暖下土壤有機碳的損失[19]。在千年尺度下，蘇北濱海土壤對有機質的固存速率超過0.4%，同時發現其初始速率較高，并隨時間逐漸放緩[20]。從區域尺度上看，土地利用變化對顆粒有機質、有機礦物復合體和黑炭3 種組分土壤有機碳的穩定性影響主要受制于基線效應，而氣候和土壤理化性質等因素對各種類有機質的影響大小各異[21]。微生物活動對土壤有機碳的固定及分解具有重要意義。有研究采用“微生物碳泵”（MCP）和效率-基質穩定假說等探討微生物固碳作用[22-23]。在方法學上，利用土壤酶或者15N同位素標記等手段追蹤微生物碳源，量化土壤有機質的原位分解速率[24-25]。此外，機器學習也被應用于有機碳的相關研究，研究使用混合機器學習模型等，在區域尺度上評估了土壤有機碳儲量，開展土壤碳組分數字制圖[26-27]。

此聚類的知識基礎主要集中在闡述現階段研究領域中有關土壤有機碳的新觀點，如Schmidt 等[28]和Lehmann等[29]在Nature期刊上對土壤有機碳的組成結構和穩定性的系統闡述，以及對有機碳的分解、黑炭、植物根系影響、物理隔離、土壤深層碳、凍土層融化、土壤微生物等方面提供的新見解；同時，對由操作定義得出的土壤腐殖質的活性和實際代表性提出挑戰，并提出土壤有機質是逐步分解有機化合物的連續體。在微生物與土壤有機質的相互作用方面，引用文獻從微觀上探討了微生物與土壤有機物之間的啟動效應[30]，闡述了全球氣候變暖對土壤有機碳的影響取決于微生物對土壤有機碳的利用效率[31]，土壤有機物分解對溫度升高的響應是生態系統對全球變化響應的關鍵[32]。

2.2.3 聚類2：生物炭改良

生物炭是在低氧和缺氧條件下，將各種有機質經高溫熱解后得到的多孔性物質，是一種有效的土壤改良劑，具有重要農業應用價值和環境效益。通過對此階段聚類的施引文獻調研發現，研究主要圍繞土壤中生物炭改良措施對土壤物理化學性質、營養元素利用以及作物生長發育的影響來開展。生物炭可用于維持土壤有機碳含量并抵消土壤退化[33]，降低土壤的熱導率和熱擴散率[34]，提升土壤飽和導水率[35]。在對土壤肥力影響方面，施用生物炭可有效改善退化酸性砂土的肥力，提升微生物活性[36]，提升土壤固磷能力，促進磷素的活化釋放[37]。此外，生物炭還可提升作物對土壤中水分的利用效率，刺激作物生長，對非灌溉條件下的作物種植具有重要農學意義[38]。

有關生物炭改良聚類的知識基礎主要集中于從分子層面闡述生物炭組成的動態變化[39]，以及生物炭影響土壤微生物、動植物和植物根系的機制[40]，著重探討生物炭本身的礦化機制[41]和生物炭施用對土壤有機質礦化的影響[42]。將其視為一種具有前景的高效固碳手段以緩解全球氣候變化，同時還可提供能量并增加農作物的產量[43]。

2.2.4 聚類3：N2O排放

N2O 作為一種重要溫室氣體，比二氧化碳有更高的增溫潛勢，其在大氣中的濃度以每年0.25%的速率增長，因而獲得極大關注。然而，為了應對不斷增長的糧食需求，農田氮肥施加量不斷提升，削減由此導致的農業土壤中N2O 的排放已成為全球性挑戰。通過對此聚類的施引文獻調研發現，該領域主要圍繞農業土壤中N2O 產生、排放及估算模型開展研究。農田N2O 排放的空間顯式估計（Spatially explicit estimates）表明，改善肥料管理可以緩解氣候變化[44]。同時，有必要通過監測整年度的N2O 排放來估算農田排放清單中的N2O 排放因子[45]。在實驗室及在相關區域尺度上的研究表明，微生物對土壤中氮素的循環具有重要意義，氨氧化菌相對于氨氧化古菌對氮肥施加有更強的響應[46]。在缺磷的土壤中施加磷肥，微生物會在無機氮較為豐富時通過反硝化過程提升N2O 的排放[47]；生物炭改良土壤可以抑制N2O 的產生，同時可將N2O 還原為N2[48]；在對澳大利亞一處集約化草場的研究發現，較高的土壤充水孔隙會降低當地氮肥利用率[49]；同時，河口和沿海濕地生態系統也是大氣中N2O的重要來源，對長江口潮間帶土壤研究發現，細菌脫氮是此處N2O主要的產生途徑[50]。

聚類3 中重要節點文獻所代表的知識基礎關注了全球氮肥分配不公造成的氮損失或糧食減產情況[51]，通過meta 分析土壤N2O 排放對氮肥施用的非線性響應，解釋了作物需求對氮排放的重大影響[52]。還關注了典型集約化農業系統中氮肥過量施用造成的大氣、土壤和水體污染，以及土壤退化問題，號召合理的氮素管理措施以應對其負面影響[53-54]。此外，土壤N2O 排放中微生物生產和消費過程與生物/非生物因素的耦合關系的綜述[55]，以及對氨氧化菌的amoA基因序列分析[56]，為闡明微生物在N2O 排放中的作用提供了研究知識儲備。

2.2.5 聚類4：重金屬

土壤中重金屬污染問題由來已久，對土壤肥力質量和土壤環境質量具有重要影響。此聚類的施引文獻從不同區域尺度上開展了土壤中重金屬的分布及風險評估研究，也從微生物參與重金屬形態轉化的角度闡述了對作物吸收累積的影響；通過機器學習的手段預測作物對土壤中重金屬的累積。在不同區域尺度上對土壤中鉻、鎘、鉛、汞、砷、銅、鋅和鎳等重金屬的空間分布變化、環境風險和源頭等問題進行了分析[57-60]。土壤微生物燃料電池可以降低稻田土壤中鎘、銅、鉻和鎳的生物有效性，緩解水稻籽粒中相關重金屬的累積[61]。同時，變價金屬銻的氧化細菌可以氧化三價銻來減弱銻的毒性和吸收以緩解銻對擬南芥的脅迫[62]。機器學習等新的研究方法也被應用于傳統重金屬的研究，Hu 等[63]應用機器學習的方法，發現植物類型是重金屬從土壤到作物轉移的主要控制因素，其次為土壤中重金屬及有機質的含量，此方法可以輔助預測作物中的重金屬含量，降低實驗室分析所需的時間及人力成本。

此聚類研究基礎大多集中在近些年有關土壤污染的相關綜述，其指明了我國土壤重金屬的污染特征和現狀，闡述了有效應對策略及人體健康風險情況，對后續重金屬相關研究具有一定指導作用[64-66]。同時，歐盟國家農業土壤中的重金屬對食品安全的影響研究也得到一定參考[67]。在消除土壤重金屬污染的措施方面，活化或穩定化策略[68]，植物重金屬修復和應用前景[69]也被著重關注。

2.2.6 聚類5：土壤侵蝕

土壤侵蝕是指土壤及其母質在外營力作用下，被破壞、分離、搬運和沉積的過程，對土壤肥力及下游水體質量具有不利影響。此聚類中的研究分析了前期研究的相關問題，圍繞地中海等典型地區土壤侵蝕的模型評估以及具體農藝應對措施開展相關研究。例如有研究系統介紹了現階段水力侵蝕過程中的問題，包括土壤侵蝕的定義和度量等分歧，以及目前此方面研究中的時空依賴性對預測土壤侵蝕帶來的局限性[70]。在微觀層面，采用降雨模擬和運動結構攝影測量法分析地中海葡萄園土壤的水力侵蝕[71]；在宏觀層面上，對土壤侵蝕模式和土壤表面成分進行精確比較和分析[72]，也有采用定性和定量法相結合的方式評估相關區域的土壤侵蝕[73]；發現秸稈覆蓋等方式對緩解地中海土壤侵蝕的效果顯著[74-76]。

此聚類現階段的知識基礎主要圍繞土壤學的基本知識及意義，包括土壤分類學知識[77]，土壤的跨學科性質[78]以及土壤和土壤科學對實現聯合國可持續發展目標的意義[79]。同時，前期文章中的土壤管理措施對不同土壤水力侵蝕的影響研究對此聚類發展也有一定貢獻[80-81]。

2.2.7 聚類6：機器學習和聚類7：保護性農業

聚類6 和聚類7 分別為機器學習和保護性農業，其規模相較于前幾個聚類較小。機器學習作為此研究領域中較為新穎的研究手段，已被用于土壤數字制圖、土壤有機碳空間預測等。機器學習的常用算法包括隨機森林、支持向量機、深度神經網絡、多任務卷積神經網絡等，其已成功應用于特定區域的土壤粒徑分布圖的繪制[82]、土壤有機碳空間預測[83]等，并提高了數字土壤測繪的預測準確性[84-85]。機器學習聚類的知識基礎主要在于基于機器學習得到的全球土壤網格化信息SoilGrids250m[86]，自動地球科學分析系統（SAGA）1.4.4 版本[87]，具有 1 km 空間分辨率的全球陸地區域氣候表面WorldClim 2[88]以及用于生成ERAInterim的預測模型等[89]。

保護性農業作為一種可持續的農業管理策略而得到廣泛推廣，其原則包含最低限度的土壤擾動、永久性土壤覆蓋層以及作物輪作等，將土壤侵蝕、退化及相關水體污染降至最低。有研究者展示了保護性農業的高分辨率形態特征，通過免耕土壤與常規耕作土壤表面形態之間的關系，更好地了解該系統的水文地理過程[90]，也利用多準則分析進一步提升國家區域層面的保護性農業分布的空間分辨率[91]，也有研究在科學家、政策制定者和土壤相關從業人員等利益相關者團體的參與下創建了一套土壤指標，旨在施行保護性農業，促進土壤的可持續發展[91]。此聚類的研究基礎主要圍繞糧食安全問題[92]、耕地高效利用的策略[93]以及全球糧食需求與農業集約化的可持續間的關系[94]，為保護性農業的提出和發展提供了現實依據。

2.3 2016—2020年國際該領域研究熱點

對WoS結果進行關鍵詞共現詞分析，以體現2016—2020 年間本領域的研究熱點。結果如圖4 所示，TOP10 關鍵詞如表3 所示。出現頻次最高的關鍵詞“重金屬”（heavy metal）呼應了聚類4 中的相關研究，重點圍繞“鎘”（cadmium）、“鉛”（lead）、“銅”（copper）、“鋅”（zinc）等重金屬，從“形態”（speciation）、“生物可利用性”（bioavailability）、“健康風險”（health risk）、“累積”（accumulation）、“空間分布”（spatial distribu?tion）等角度開展研究。

(1)建立學生評價交流反饋機制，提高教學效果.傳統的課堂教學由于受時間、空間的限制，無法使教師充分利用教學資源，達到教學效果的最大化；而網絡教學則可以不受時空、信息容量等因素的限制，最大限度地利用教學資源，彌補課堂教學的不足.真實的網絡學習平臺將學生的作品放在教學網站上，供同學們欣賞，并讓學生評選優秀作品，提出自己的見解，主動參與討論.這些教學方法極大地調動了學生的積極性，促使學生學會積極思考.

關鍵詞“有機質”（organic matter）反映了聚類1 中的研究熱點，同“碳”（carbon）、“氮”（nitrogen）、“磷”（phosphorus）等營養元素類關鍵詞緊密聯系，在“氣候變化”（climate change）背景下，探討“碳固定”（carbon sequestration）等關鍵過程的“動態變化”（dynamics）。還與聚類0 的內容息息相關，如關鍵詞“微生物生物量”（microbial bioma）、“分解”（decomposition）和“呼吸”（respiration）等，反映了微生物過程對土壤有機質分解乃至全球氣候變化的至關重要的作用。

關鍵詞“水”（water）與“生物炭”（biochar）在聚類2 中的“土壤改良”（amendment）、“吸附”（adsorption）、“污染去除”（removal）等功效緊密相關，同時，土壤水分還與“硝酸鹽”（nitrate）、“地下水”（groundwater）、“反硝化作用”（denitrification）以及“溫室氣體排放”（greenhouse gas emission）等關鍵詞相近，反映了聚類3中氮素損失和N2O排放等研究重點。

表3 2016—2020年該領域期刊論文TOP10高頻關鍵詞Table 3 TOP10 high-frequency keywords in related fields in 2016—2020

“影響”（impact）、“土壤管理”（management）、“生長”（growth）和“作物”（plant）等關鍵詞與“根際”（rhi?zosphere）、“酶活性”（enzyme activity）、“微生物群落”（microbial community）和“多樣性”（diversity）等微生物相關關鍵詞聯系緊密，反映了聚類0 中微生物群落對于不同土壤管理措施的響應及其對維持植物生產力的意義是本領域的研究熱點之一。此外，“土地利用”（land use）、“黃土高原”（loess plateau）、“土壤侵蝕”（soil erosion）、“徑流”（runoff）、“流域”（catchment）和“侵蝕”（erosion）等關鍵詞的出現體現聚類5 土壤侵蝕中的相關研究熱點。

2.4 2016—2020年國內該領域研究熱點

對中國知網CNKI 2016—2020 年發表的本領域中文章的關鍵詞進行共現詞分析，結果如圖5 所示，TOP10 關鍵詞見表3。通過WoS 和CNKI 關鍵詞的對比發現，在土壤環境領域國際、國內發文關注點多有重合。如CNKI 中的“土壤有機質”“土壤微生物”“生物炭”“土壤侵蝕”和“重金屬”關鍵詞直接體現了WoS中的聚類名稱；“土壤水分”“土壤養分”和“產量”等中文關鍵詞與“water”“nitrogen”“carbon”和“growth”等英文關鍵詞直接相關，這些均可體現出國內外研究的同步發展。此外，重金屬為國際發文熱點，排名第一，而國內發文則排名第十；全球氣候變化進入WoS TOP10 關鍵詞前十，而未進入CNKI 的相關列表。這些差異可能來自國內外研究熱點的側重，也可能與數據來源期刊的收錄范圍有關（WoS中所有期刊收錄和CNKI核心期刊收錄）。由于CNKI檢索結果無法開展引文分析，現通過重要關鍵詞的分析以圖掌握本領域的研究熱點。

圍繞關鍵詞“土壤有機質”，研究從土壤固碳的角度考察了生物炭、沼液、秸稈或泥炭等的施用以及地膜覆蓋等農藝措施，以及氮沉降、降雨量等氣候變化的影響[95-97]；提出土壤碳同化（soil carbon assimilation）概念以描述土壤對CO2的吸收和無機固定過程，闡述了我國西北干旱區土壤有機碳等因素對碳同化的影響[98]；從區域尺度到相對微觀尺度，探討了土壤有機質的空間變異以及在土壤團聚體中的分布情況[99-101]；在方法學上，穩定碳同位素和示差紅外光譜等技術被應用于土壤有機碳轉化及組成的相關研究中[102-103]。

“土壤養分”是重要的研究熱點之一，研究者以有機質、全氮、有效磷、速效鉀為評價因子，利用地理信息系統、地統計分析法、遙感解譯分類和組合賦權TOPSIS 模型法等手段，對黔中經濟區、江淮丘陵地區等農產品生產基地的養分空間變異情況[104-105]，及高寒草原草甸區土壤養分受土壤侵蝕和植被覆蓋的影響進行了合理分析與評估[106]。同時，通過大田試驗及實驗室研究分析了煤基復混肥和生物炭的施用對農業土壤中的養分及作物產量提升作用的影響[107-108]。

圍繞“土壤微生物”這一關鍵詞，利用“高通量測序”等手段探測土壤微生物群落的豐度、結構和功能多樣性隨環境變化而發生的改變，并從以上角度入手開展了相應研究。如在田間條件下模擬大氣CO2濃度和氣溫上升等情況，分析了土壤微生物呼吸及其溫度敏感性的變化特征，探究氣候變化對土壤微生物多樣性以及功能的影響[109-110]；考察了礦區和污灌區等典型污染區域鎘、鉛、砷等重金屬以及多環芳烴、雙酚A、苯并[a]芘等有機污染物對土壤微生物群落豐度和多樣性的影響[111-113]，也考察了糞肥和有機肥施用等農藝措施以及林木的混交種植對土壤微生物群落多樣性的影響[114-115]。

圍繞“土壤水分”，研究從區域尺度下考察了林地、草地等不同土地利用類型中土壤水分的平衡情況及空間異質性[116-119]；探究了土壤水分對土壤呼吸及石灰土無機碳釋放的影響[120-121]；研究了免耕、壟作和常規耕作等不同耕作方式[120]以及枝條覆蓋等措施[122]對土壤水分狀況的影響。

圍繞“土壤侵蝕”這一熱點，研究從土地利用類型、坡度、植被、土壤類型等環境因子著手，對土壤侵蝕的特征、分布及時空演變進行了詳細的評估[131-132]；采用室內人工降雨模擬試驗，深入探究坡耕地土壤侵蝕機理[133]，還從土壤侵蝕誘導土壤有機碳分布的角度，闡述了該過程對土壤酶活性的影響[134]。也有相關綜述性文章分析了國內外土壤侵蝕及其阻控研究，總結了我國復雜環境下土壤侵蝕理論和實踐的研究成果[135]；對我國青藏高原地區不同土壤侵蝕類型及研究短板進行了系統性的闡述[136]。

圍繞“土壤酶活性”，開展了以下研究：通過不同肥料養分和生物菌劑的添加，研究了旱地和稻田土壤中土壤酶活的提升[137-138]?？疾炝舜紊帧⑷斯ち帧⒐嗖輩?、坡耕地、濕地植物區中的土壤酶活性，分析了開窗補闊等人工改造方式和土地利用方式的變化下土壤酶活的垂直分布等特征[139-141]。

作物“產量”常是土壤學及環境科學相關研究的最終評價方式。有研究考察了養分投入和腐植酸等調理劑的施加對土壤物理化學性狀的改善，其可提升果園產量，改善作物品質[142-143]；研究不同秸稈還田方式、地膜覆蓋等措施對土壤水分、土壤微生物和酶活的影響，以及小麥、大豆和玉米等作物相應的產量響應[144-146]；還考察了咸水資源灌溉下土壤水鹽分布與籽棉產量的響應[147]。

圍繞土壤“重金屬”污染問題，從其在土壤中的有效性、植物（作物）富集和風險評價角度開展相應研究。如畜禽糞便有機肥中的重金屬在水稻土中生物有效性的動態變化[148]；典型重金屬在不同研究區域（濕地、礦區）中的優勢植物、設施農業中蔬菜、城市森林中不同樹種的富集特征[149-152]。還從微生物與重金屬相互作用的角度，分析了不同土地利用類型的土壤中微生物群落多樣性對重金屬的響應[153]以及產脲酶細菌礦化修復鎘、鉛污染土壤的機制[154]。

2.5 局限性探討

基于CiteSpace 的文獻計量學分析可以借助龐大的原始數據量較為客觀地體現所研究領域的總體演進趨勢、發展方向及熱點，然而由于數據篩選閾值等軟件設置問題，領域最前沿的研究通常因為其知識基礎（參考文獻）或文中所列關鍵詞出現次數過低而尚未形成規模，被常規研究的數據所埋沒，造成分析結果的局限性，如土壤環境大數據的構建與應用、土壤有機污染物、土壤納米顆粒和微塑料等新型污染物、污染物的交互作用、土壤修復、土壤健康等前沿問題均未作為熱點問題而得以體現。在后續研究中需要對檢索關鍵詞、數據來源和軟件閾值等條件的篩選和設置進行更為客觀地評估，并可按照領域中研究方向的劃分再次進行檢索分析，使其更能反映領域最前沿的發展。

3 結論

本文利用文獻計量學軟件CiteSpace，對2016—2020 年間在WoS 和CNKI 上收錄的以“土壤”為主題發表的國內外文獻開展了分析，一定程度上反映了環境土壤學中相關研究的發展方向及熱點。

（1）2016—2020 年 5 年間相關研究領域發展穩定，發文量較大。中國的研究成果居世界首位，且中美兩國發文占比超過國際該領域發文的50%。

（2）從國際該研究領域的發展方向和熱點上看，共有微生物群落、有機碳、生物炭改良、N2O 排放、重金屬、土壤侵蝕、機器學習、保護性農業8 個重要聚類。圍繞土壤中重金屬污染、有機質固定與轉化、各營養元素利用與循環以及全球氣候變化等熱點問題開展研究。

（3）從國內本領域研究熱點上看，土壤有機質、養分和微生物的相關研究最受關注，同時也圍繞土壤水分、生物炭改良、土壤侵蝕和作物產量等問題開展了大量研究。

（4）由于方法的局限性，在后續研究中應進一步完善軟件功能與參數的合理性，使其更為科學、全面而客觀地反映本領域的前沿與進展。