全球食品領域近紅外光譜應用研究文獻計量分析

田 華

（信陽師范學院生命科學學院，河南信陽 464000）

近紅外光譜（NIRS）作為一種無損、高效、便捷的檢測技術，具有操作簡單、分析成本低、結果重現性強等優點，被廣泛應用于食品研究領域[1?2]。近紅外光是一種電磁波，780~2500 nm是近紅外光譜區，分析原理是有機物質的含氫基團（如C-H、O-H、NH、S-H等）吸收光后分子振動從基態向高能級躍遷時產生的倍頻和合頻信息進行物質的定性和定量分析[3]。與傳統的檢測技術相比，NIRS技術檢測時間短，樣品制備少或不需要繁瑣，適應性強。現代近紅外光譜儀主要可分為濾光儀器、掃描單色儀、發光二極管（LED）儀器、傅里葉變換（FT）近紅外儀器、陣列檢測儀器、聲光可調濾光器（AOTF）儀器、液晶可調濾光器（LCTF）儀器。近紅外光譜分析技術應用的關鍵就在于建立精確有效的模型[4]。目前常用的建模方法有多元線性回歸法（multiple linear regression，MLR）、主成分回歸（principle component regression，PCR））、偏最小二乘回歸法（partial least squares regression，PLSR）、人工神經網絡（artificial neural networks，ANN）和支持向量機法（support vector machine，SVM）。PLSR是目前近紅外光譜分析中應用最廣泛的建模方法之一，它從自變量矩陣和因變量矩陣中提取主成分，有效降維，并消除自變量間可能存在的復共線性關系。但PLSR無法準確擬合非線性關系，非線性關系常用人工神經網絡等建模。近紅外光譜在食品研究領域，主要用在食品產地溯源[5?6]，食品分級分類[7?8]，食品防偽認定[9?10]，食品抗氧化能力[11]、生物活性物質[12]測定，黃曲霉菌等真菌污染[13]、稻谷病蟲害[14]檢測，食品品牌標識鑒定[15]，以及食品感官屬性評估[16]，如葡萄酒[17]、綠茶[7]、咖啡[18?19]、菊苣[20]、豆類[21]、土豆[22]、肉類和魚類產品[23]等。

面對海量的研究文獻，傳統的調查和觀察方法不能輕易確定不同項目之間的關系，尤其是進行全球文獻梳理，往往存在著一定的局限性。近年來發展迅速的文獻計量網絡分析，通過數據挖掘、數據分析、圖形繪制可視化展示科學知識的發展進程，建立一個個節點和鏈接網絡來揭示潛在的關系，可以從微觀層面（作者、機構和關鍵詞）到宏觀層面（世界、國家和主題）識別研究領域的研究現狀、研究熱點和未來趨勢，逐漸引起關注[24]，有關食品大數據[25]、營養基因組學[26]、食品廢棄物[27]、全球氣候變化[28]、全球生物質炭[29]等文獻計量分析，已有相關報道。本文利用Web of Science平臺的自有分析、文獻計量在線分析（https://bibliometric.com）、在線詞云分析及CiteSpace可視化分析，揭示2010~2021年全球食品領域近紅外光譜研究的發展歷史、學術合作和研究方向，以及確定熱點和未來的研究趨勢，以期為后續相關研究提供理論依據。

1 文獻來源和分析方法

通過Web of Science平臺Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）數據庫，以“near-infrared spectroscopy（標題）+food（主題）”和“NIR（標題）+ food（主題）”，對2010~2021年發表的近紅外光譜技術在全球食品領域應用的文獻進行檢索，文獻語種為English，檢索時間為2021年3月18日，共檢索得到71個國家/地區，766個研究機構，2342位作者，197種期刊發表的584篇文獻，其中article 543篇、review 36篇、proceedings paper 10篇、early access 3篇、editorial material 3篇、meeting abstract 2篇。借助Web of Science平臺自有的分析功能和Excel對獲取的數據進行可視化和圖表分析。借助文獻計量在線分析平臺（https://bibliometric.com）開展全球食品領域近紅外光譜研究/的合作關系分析。借助在線詞云圖繪制平臺（https://wordart.com/）繪制全球研究領域詞云圖。采用美國Drexel大學陳超美博士開發的CiteSpace可視化分析軟件，對研究文獻進行關鍵詞聚類分析。

2 結果與分析

2.1 研究趨勢分析

2010~2021年食品領域近紅外光譜研究共發表論文584篇（僅限檢索格式和檢索數據庫Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）），中國161篇，名列榜首；其次是西班牙76篇、美國62篇。從圖1可以看出，2013年以來近紅外光譜在食品領域研究發表論文數量逐年提升，2016年和2017年例外。2020年發表99篇，占2010~2021年發表總量的16.95%。截至到檢索日期，2021年全球已發表該領域論文24篇，發展勢頭非常猛。中國2020年發表量高達37篇，是2019年發表量21篇的1.76倍，2010年發表量6篇的6.17倍。西班牙和美國在該領域論文的發表繼續保持一個相對平穩的發展速度，但2015年均處于低谷，背后的原因值得深入探討。

圖 1 全球及主要國家論文發表年度分布Fig.1 Annual distribution of papers published in the world and major countries

2.2 國家/地區分析

2010~2021年間，全球共有71個國家/地區在食品領域共發表近紅外光譜研究論文584篇（表1），總被引次數9316次，篇均被引次數15.95次，h指數達到44。在這10年間，中國發表了161篇相關文獻，進行了最多的近紅外光譜在食品領域研究。從論文發表篇數來看，排在前三位的國家分別是中國、西班牙和美國。從總被引次數來看，排在前三位的國家分別是中國、西班牙和意大利。從篇均被引次數來看，愛爾蘭、意大利、西班牙、德國和中國超過全球篇均被引次數14.59次。從h指數來看，排在前三位的國家分別是中國、西班牙和意大利。總體而言，中國除篇均被引次數未處于領先地位外，其余三個指標均超過全球其他國家。愛爾蘭、意大利、德國和西班牙在篇均被引次數方面表現相當出色，尤其是愛爾蘭，遠遠超過論文發表總量第一的中國。中國的浙江大學、江蘇大學、中國農業科學院、中國農業大學、中國計量大學、楚雄師范學院、中國科學院、南京農業大學、華南理工大學等在此領域研究成果較多。2010~2021年，愛爾蘭在此領域共發表論文27篇，其中著名的華人科學家孫大文團隊貢獻13篇，Downey Gerard科研團隊貢獻6篇，這兩個科研團隊為愛爾蘭近紅外光譜技術應用于食品領域研究做出了巨大的貢獻。總體來看，表1列出的該領域研究表現突出的10個國家，只有中國是發展中國家，其余9個國家全部是發達國家。可見，發展中國家中國在食品領域近紅外光譜應用投入了大量精力并取得了卓越的成績，近紅外光譜應用于食品品質測定、食品微生物、品種或屬地鑒定、食品摻偽等多個方面的技術已經成熟，其已成為食品檢測行業一種新型的分析技術。

表 1 全球主要國家/地區研究情況Table 1 Researches of major countries/regions in the world

2.3 研究機構分析

表2 是2010~2021年全球主要國家/地區食品領域近紅外光譜技術研究文獻分布及分析指標。從表2發表論文數量排名來看，論文發表數量最多的研究機構是中國浙江大學，其次是中國江蘇大學和意大利米蘭大學。排名前10的機構中，中國2所，西班牙2所，意大利3所，巴西、南非和美國各1所。從表2總被引次數排名來看，排名前10的研究機構中，中國、意大利和巴西各2所，南非、德國、沙特各1所。除中國、南非和沙特屬于發展中國家外，其余國家均屬于發達國家。從表2被引次數排名來看，發展中國家南非斯坦陵布什大學超過中國浙江大學，位居總被引頻次榜首。從其發表論文來看，斯坦陵布什大學主要從事于谷物、食品生物活性物質的品質檢測，黑胡椒粉摻假、生物材料的無損檢測等方面研究。

2.4 合作關系分析

統計數據顯示，全球食品領域近紅外光譜研究的國家/地區有71個國家/地區，766個研究機構，2342位作者，197種期刊，共發表584篇此領域論文。將論文數據導入文獻計量在線分析平臺（https://bibliometric.com）進行處理，結果見圖2。從圖2（a）可以看出，世界各國之間合作程度較密切，跨區域合作較多，但合作程度上差異較大。中國、西班牙、美國、意大利、巴西等國均表現出較大的研究體量和合作關系，其中中國與美國、西班牙、澳大利亞、荷蘭、日本、加拿大等，西班牙與法國、中國、美國、巴西、智利、希臘等，巴西與西班牙、意大利、荷蘭、北愛爾蘭、法國等，意大利與西班牙、愛爾蘭、法國、比利時、越南等國建立較密切的合作關系。比較圖2（b）和圖2（c），世界各國食品領域近紅外光譜研究機構網絡合作相對較松散，作者間合作密切，已經形成數個作者間密切合作網絡團體。綜合來看，中國的合作關系網絡比較薄弱，合作國家有美國、西班牙、澳大利亞、荷蘭、日本、加拿大等九個國家，與龐大的研究體量不太相符，合作網絡以國內合作為主。

圖 3 研究領域詞云圖Fig.3 Word clouds of research area

表 2 研究文獻分布及分析指標Table 2 Distribution and analysis index of published papers

2.5 研究領域分析

2010~2020年，全球食品領域近紅外光譜研究涉及的主要領域有食品科技、化學、光譜學、農業、工程學、營養學、儀器儀表、生物化學與分子生物學等領域（圖3（a）），其中食品科技方向論文占比達到47.43%，其次是化學方向占比34.76%，光譜學方面占比16.27%。具體到發表論文數量排名前三的中國、西班牙和美國研究領域，從圖3（b）~圖3（d）可以看出，中國偏重于食品科技、化學、光譜學、農業、工程學、光學、營養學、儀器儀表、物理學、生物化學與分子生物學等，是世界食品領域近紅外光譜研究方向的引領者。西班牙偏重于食品科技、化學、農業、儀器儀表、光譜學、營養學、計算機科學等領域，美國偏重于食品科技、化學、農業、光譜學、工程學、儀器儀表、材料科學等領域。可見，食品領域近紅外光譜的研究已經從最初的食品成分檢測、品質評價、地理來源與真偽鑒定等研究，擴展到深度學習、在線檢測、過程分析等領域，呈現出跨領域、多學科交叉融合的研究特點。

圖 4 關鍵詞年度分布Fig.4 Annual distribution of key words

表 3 共被引聚類標簽Table 3 Clusters of co-cited references

2.6 研究熱點與研究前沿

圖4 是2010~2021年全球食品領域近紅外光譜研究重要關鍵詞年度分布，有“quality（質量）、food（食品）、prediction（預測）、classification（分類）、reflectance spectroscopy（反射光譜法）、near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、nir spectroscopy（近紅外光譜）、identification（鑒定）、regression（回歸）、products（產物）、spectra（光譜）、chemometrics（化學計量學）、discrimination（辨別）、calibration（校正）、spectroscopy（光譜學）、fruit（水果）、quantification（量化）、partial least-squares（偏最小二乘法）”18 個關鍵詞，其中出現頻次較高的關鍵詞是quality（質量）、food（食品）、prediction（預測）、classification（分類）等。近3 年，food（食品）、prediction（預測）、classification（分類）、identification（鑒定）、regression（回歸）、discrimination（辨別）、partial least-squares（偏最小二乘法）等關鍵詞詞頻穩步提高，這幾個關鍵詞也是近紅外光譜在食品領域的重要應用。

圖5 是2010~2021年全球食品領域近紅外光譜研究關鍵詞共被引聚類圖譜，分析表明全球食品領域近紅外光譜研究主要集中在#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）、#1 chemometrics（化學計量學）、#2 data fusion（數據融合）、#3 near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、#4 variable selection（變量選擇）、#5 hyperspectral imaging（高光譜成像）、#6 food analysis（食品分析）、#7Listeria monocytogene（李斯特菌）8個方面。圖5和表3表明#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）、#1 chemometrics（化學計量學）組成兩個最大的聚類。#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）作為最大的聚類，包含39個成員。#5 hyperspectral imaging（高光譜成像）是最早的聚類，包含24個成員。#7Listeria monocytogene（李斯特菌）是最新的聚類，表明近年來食品領域近紅外光譜研究的研究趨勢和研究方向。

3 小結

本論文使用文獻在線分析平臺（https://bibliometric.com）、在線詞云圖繪制平臺（https://wordart.com/），以及Citespace可視化軟件對基于Web of Science核心合集（SCI-E）數據庫2010~2021年71個國家/地區，766個研究機構，2342位作者，197種期刊發表的584篇食品領域近紅外光譜研究論文進行了文獻計量分析。研究表明，食品領域近紅外光譜應用研究論文在過去10年間穩步增長，中國、西班牙、美國、意大利、巴西等國是論文發表數量最高的國家。愛爾蘭在論文發表總量位于全球第6，但篇均被引次數位于全球第一，發展的勢頭非常猛。全球優勢研究機構主要集中在發展中國家中國和南非，以及意大利、巴西、西班牙、愛爾蘭等發達國家，中國浙江大學和中國江蘇大學是國內該領域研究實力最強的科研機構，意大利米蘭大學、巴西金邊大學、南非斯坦陵布什大學、西班牙科爾多瓦大學等表現也相當出色，世界各國之間合作程度較密切，跨區域合作較多，整體合作網絡還比較松散。從學科類別來看，食品科技、化學、光譜學、是主要的研究領域，農業、營養學、工程學、儀器儀表等也有所涉及。基于關鍵詞詞頻和共被引聚類圖譜分析，全球食品領域近紅外光譜應用研究高頻關鍵詞有quality（質量）、food（食品）、prediction（預測）、classification（分類）、reflectance spectroscopy（反射光譜法）、near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、nir spectroscopy（近紅外光譜）、identification（鑒定）、regression（回歸）等，研究前沿主要集中在#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）、#1 chemometrics（化學計量學）、#2 data fusion（數據融合）、#3 near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、#4 variable selection（變量選擇）、#5 hyperspectral imaging（高光譜成像）、#6 food analysis（食品分析）、#7Listeria monocytogene（李斯特菌）8 個方面，尤其是#0、#2、#4和#7四個年份最新的聚類，為近紅外光譜在食品領域的研究熱點和未來研究趨勢提供了有益的參考。

圖 5 共被引聚類時間線視圖Fig.5 Co-citation cluster Timeline view