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基于Web of Science 和CNKI 的湖泊沉積物文獻計量分析

2022-02-20 17:09:26張雅然付正輝王書航姜霞許野李薇
環境工程技術學報 2022年1期
關鍵詞:研究

張雅然,付正輝,王書航,姜霞,許野,李薇

1.華北電力大學環境科學與工程學院

2.湖泊水污染治理與生態修復技術國家工程實驗室,中國環境科學研究院

3.國家環境保護湖泊污染控制重點實驗室,中國環境科學研究院

湖泊是全球水資源的重要組成部分。近年來,隨著城鎮化的發展和人類活動的增強,大量污染物進入湖泊,導致湖泊受到污染[1-2]。經過歷史地質演變,與湖泊相連接的沉積物中,蘊含了許多豐富信息,包括區域環境、古氣候和污染的高分辨率連續記錄[3],因此沉積物成為全球氣候環境變化研究的重要載體[4]。沉積物是湖泊中各種營養物和污染物的蓄積場所,也是湖泊中能量流動和物質循環的重要場所[5],污染物在沉積物和間隙水之間進行著不間斷的平衡交換,當上覆水體中氮、磷濃度較低時,沉積物中的營養物會釋放到水相中,成為引起湖泊富營養化的內源,其他污染物也可以通過物理化學反應釋放至上覆水,對湖泊水質造成二次污染[6-7]。湖泊沉積物在水環境中的重要作用,使其成為湖泊污染研究的重要對象。

國外湖泊沉積物研究始于19 世紀末,最初的研究在美國西部2 個更新世洪積湖盆(Lahontan 湖、Bonneville 湖)開展[8];20 世紀20 年代Nipkow 等[9]采用簡單的玻璃管采樣器采樣,分析了沉積物的內部特征;20 世紀中葉開展了沉積物與生物環境關系的研究,如Rittenberg 等[10]通過測定近岸沉積物pH、氧化還原電位、有機質及氮含量,初步揭示了海洋沉積物營養物再生的物理、化學和生物環境。我國水體沉積物研究方面,自1931 年翁文灝率先發表關于黃河泥沙的研究之后,學者們紛紛開展了地質影響、土壤性質和水體泥沙成分等方面的研究[11-12],但受當時技術裝備條件限制,相關研究以定性描述為主。1985 年之后,隨著全球變化研究熱潮的興起,湖泊沉積研究也日漸廣泛,我國先后在不同地貌階梯上實施了鉆探,包括青藏高原東北緣若爾蓋古湖、高原中部錯鄂、青海湖國際鉆探等,由此獲得了百萬年以來長時間尺度湖泊環境演化和古氣候變化的信息,揭示了青藏高原隆升的環境效應以及不同地貌階梯響應的差異[13-14]。進入21 世紀,隨著科研經費投入的增加及國內外學術交流的加強,我國湖泊沉積物領域的研究快速發展,與污染有關的沉積物環境研究成果越來越多,但鮮有研究從文獻計量學角度對其研究的方向和進展進行系統總結。

文獻計量學是指運用定量分析和統計來描述研究領域趨勢的研究方法[15-18]。該方法被用于評估作者、期刊、國家和機構的科學產出或研究模式,并用于識別和量化國際合作[19-22]。文獻計量學可在較大的時間尺度上通過對文獻標題、摘要、關鍵詞和年度發文量等進行不同分布情況的分析,定量和定性分析科學成果產出和研究的趨勢。目前,已有較多學者運用文獻計量學方法研究不同領域的學科發展趨勢、不同學科之間的關聯、作者或者機構間的合作關系、研究領域的前沿和熱點問題等[23-25]。筆者對湖泊沉積物領域的相關文獻進行計量分析,探究湖泊沉積物研究領域的關鍵路徑,預測研究趨勢與熱點,以期為科研人員準確掌握該領域的研究現狀及前沿動態,把握未來的研究方向提供參考。

1 數據來源與研究方法

相關英文檢索詞包括lake、sediments、lake sediments,基于英文文獻科學索引(SCI)的檢索特點,遵循檢全和誤差最小原則[26],參考王瑞杰等[27]的研究,最終選取“lake sediments*”為檢索詞。對1985—2019 年Web of Science 核心合集(WoS)數據庫中以“lake sediments*”為研究主題的文獻進行檢索,最終篩選出7 541 篇論文;對中國知網(CNKI)數據庫中關于“湖泊沉積物”領域的文獻進行檢索,來源限定為“中文”,主題=“湖泊沉積物”,詞頻限定為“精確”,檢索時間為1985—2019 年,共篩選出2 696篇論文。使用Bibexcel[28]、Pajek[29]、VOSviewer[30]、CiteSpaceV[31]可視化研究軟件以及Origin 軟件,對湖泊沉積物研究領域的發文作者、國家、機構、關鍵詞和高被引論文進行分析,從多個維度客觀地分析國內外湖泊沉積物領域的發展現狀及研究趨勢。

2 結果與分析

2.1 基于Web of Science 的結果分析

2.1.1發文量

研究主體共7 541 篇論文,其中研究論文7 100 篇(占94.15%),會議論文499 篇(占6.62%),綜述類論文282 篇(占3.74%),其他論文155 篇(占2.05%)。論文的主要寫作語言是英文,共有7 468 篇,其他寫作語言依次為法語(23 篇)、漢語(13 篇)、德語(10 篇)、西班牙語(4 篇)等。每篇論文的作者平均為4.5 人,參考文獻平均為45 篇。

1985—2019 年湖泊沉積物研究領域歷年發文量如圖1 所示。由圖1 可知,1990 年之后湖泊沉積物研究領域的發文量快速增長,2019 年的發文量約為1990 年的10 倍。發文量排名前3 的國家分別為美國、中國和德國,其中美國和德國發文量1990 年之后穩步增長,到2015 年基本穩定;而中國雖起步較晚,但是近10 年的發文量增長速度最快,年平均增長率達20%。這與我國近10 年來經濟社會的發展、生產生活活動強度加大導致的湖泊沉積物污染加劇,同時國家投入大量資金用于水體沉積物污染的研究和治理密切相關。

圖1 WoS 中1985—2019 年湖泊沉積物研究領域發文量Fig.1 Number of published papers in the field of lake sediments from 1985 to 2019 in WoS

2.1.2發文國家與機構

發表湖泊沉積物研究相關論文超過300 篇(包含300 篇)的國家有53 個,其中33 個位于北美洲,9 個位于歐洲,6 個位于亞洲,4 個位于南美洲,1 個位于非洲。利用VOSviewer 軟件對國家之間湖泊沉積物研究的合作網絡(即共同作者)進行分析,結果如圖2 所示。該網絡中的國家至少發表了10 篇關于湖泊沉積物研究領域的文章。由圖2 可知,若只考慮最大的子網絡,合作網絡分為英國、美國、德國、中國-加拿大4 個主要集群。美國和德國這2 個集群的合作比較緊密,正如在其他科學研究領域中發現的那樣,相互合作的國家往往是地理位置上相近的,且在論文產出方面以最有生產力的國家為中心[32]。

圖2 WoS 中湖泊沉積物研究領域國家之間研究合作網絡圖譜Fig.2 Research collaboration network between countries in the field of lake sediments in WoS

2.1.3作者分析

根據統計結果,湖泊沉積物研究領域的研究群體較大,國內外共有約1 001 名作者,其中發文量30 篇以上的作者有30 人,發文量20~30 篇的作者有87 人,發文量10~20 篇的作者有346 人。湖泊沉積物研究領域以第一作者發文量排名前10 的作者的發文情況見表1。由表1 可知,中國的Wang Y 發文量排名第10,其共發表了42 篇論文。應用VOSviewer 軟件分析湖泊沉積物研究領域作者間合作網絡圖譜,發文量最高的10 個作者聚類團(不包括與網絡中其他作者沒有聯系的)合作網絡圖譜如圖3 所示。由圖3 可知,在合作網絡中可以區分出5 個主要的作者集群。該網絡的主要研究人員是Bindler R、Birks H J B 和Bakke J,其他研究人員均與其中1 位主要研究人員有聯系。

表1 WoS 中1985—2019 年湖泊沉積物研究領域以第一作者發文量排名前10 的作者的發文情況Table 1 Top 10 authors ranked by the number of first authors in the field of lake sediments from 1985 to 2019 in WoS

圖3 WoS 中湖泊沉積物研究領域作者間合作網絡圖譜Fig.3 Map of the inter author collaboration network in the field of lake sediments in WoS

2.1.4關鍵詞分析

關鍵詞概括了論文的主要內容,通常被用來分析某研究領域的新興趨勢[34-35]。采用CiteSpace 軟件對關鍵詞進行共現和時間聚類分析。

2.1.4.1關鍵詞共現分析

將所得論文導入CiteSpace V,在節點類型處選擇“Key word”。設定閾值為TopN=50,其余選項為默認,進行關鍵詞知識圖譜可視化分析,結果見圖4。共產生897 個節點,表示有897 個關鍵詞,圖中每個節點代表1 個關鍵詞,節點越大表示被引頻次越高。排名前12 的關鍵詞有lake sediment、sediment、water、record、organic matter、climate change、holocence、soil、lake、history、heavy metal、climate。

圖4 WoS 中湖泊沉積物研究領域關鍵詞共現圖譜Fig.4 Key words co-occurrence atlas in the field of lake sediments in WoS

2.1.4.2關鍵詞聚類分析

聚類分析是利用聚類統計學的方法,把聯系緊密的關鍵詞聚類成類團[36]。通過共被引時間線可視化圖譜分析基礎研究,對后續研究提供引導作用。為了清晰地了解現階段呈現的關鍵詞,分析了2015—2019 年關鍵詞時間聚類,將論文導入CiteSpace V,共得到24 個聚類、897 個節點。1 282 條連線的共被引網絡圖譜如圖5 所示。圖譜網絡聚類效果良好(模塊化Q函數為0.487 3),聚類主題明確(平均數為0.508 9)。由圖5 可以看出,節點規律性強,顯示出來的holocene、heavy metals、phosphorus、methane、Tibetan Plateau、provenance 是這一階段詞頻最高的6 個關鍵詞,且節點都出現在2015 年,表明從2015年開始,以這些高突關鍵詞為主題的研究方向增多,且一直持續到2019 年。

圖5 WoS 中2015—2019 年湖泊沉積物研究領域關鍵詞聚類分析圖譜Fig.5 Keywords cluster analysis map of the field of lake sediments from 2015 to 2019 in WoS

2.1.5高被引論文分析

高被引論文反映該領域關注的熱點及發展方向。1985—2019 年湖泊沉積物研究領域被引次數排名前10 的論文如表2 所示。由表2 可知,總被引次數最多的是瑞士伯爾尼大學的Heiri 等[37]于2001 年發表的研究論文,該論文詳細闡述了環境中有機質和碳酸鹽的含量對人類健康造成的影響,受到學術界的廣泛關注,文中的分析方法被眾多學者引用,論文總被引次數高達2 534 次,年平均被引次數達126.7 次。排名前10 的高被引論文中,中國僅入圍1 篇,排在第9 位,是來自中國科學院黃土與第四紀地質國家重點實驗室的Zhou W J 等在《地球科學》(英文版)發表的研究論文,該論文利用中國黃土/古土壤和泥炭剖面的高分辨率14C 年代學、β13C 和有機碳含量,揭示了末次冰川消融期間百年尺度的東亞季風暖冷古氣候波動事件和顯著的降水變化[38],總被引次數為902 次,年平均被引次數為34.69 次。

表2 WoS 中1985—2019 年湖泊沉積物研究領域被引次數排名前10 的論文Table 2 Top 10 cited papers in the field of lake sediments from 1985 to 2019 in WoS

2.2 基于CNKI 數據庫的結果分析

2.2.1發文量

CNKI 數據庫中,1985—2019 年湖泊沉積物研究領域總發文量為2 696 篇,其中學術期刊論文1 662 篇(占61.64%),學位論文869 篇(占32.23%),特色期刊論文17 篇(占0.63%),其他論文148 篇(占5.49%)。1985—2019 年CNKI 數據庫中湖泊沉積物研究領域歷年發文量如圖6 所示。由圖6 可知,湖泊沉積物研究領域可分為3 個發展階段:1)1985—1992 年為初步探索階段,發文量較少,僅29 篇,占樣本總量的1.08%。2)1993—2003 年為發展階段,發文量較探索階段明顯增加,且有逐步遞增趨勢,共發文331 篇,占總發文量的12.28%。3)2004—2019 年為繁榮階段,尤其在2003—2004 年增長非常明顯,2004 年(85 篇)比2003 年(43 篇)增長約2 倍,隨后每年發文量呈增長趨勢,2018 年雖略有下降但仍有116 篇(約為第二階段年發文量的3 倍),屬于正常范圍內波動。此階段總發文量為2 336 篇,占樣本總量的86.64%,平均年發文量為145.94 篇。

圖6 CNKI 中1985—2019 年湖泊沉積物研究領域發文量Fig.6 Number of publications in the field of lake sediments in China from 1985 to 2019 in CNKI

2.2.2作者分析

利用CiteSpace 軟件對作者進行網絡圖譜分析,結果如圖7 所示。由圖7 可知,發文量最多的10 個網絡合作類團中,中國科學院南京地理與湖泊研究所的張恩樓、中國科學院地球環境研究所的金章東合作廣泛且是發文量較多的2 位核心作者,金章東和薛濱(中國科學院南京地理與湖泊研究所)處于不同作者群落的橋梁路徑上,具有很強的合作能力和領導能力。

圖7 CNKI 中湖泊沉積物研究領域排名前10 的作者合作網絡圖譜Fig.7 An atlas of top 10 partners in the field of lake sediments in CNKI

2.2.3關鍵詞分析

2000—2019 年湖泊沉積物研究領域關鍵詞的時間聚類圖譜如圖8 所示。聚類效果良好(模塊化Q函數為0.497 3),聚類主題明確(平均數為0.506 8),共得到14 個聚類、375 個節點、766 條連線。由圖8可見,湖泊沉積物研究領域的關鍵詞按時間聚類可分為3 個階段:2000 年之前為初步探索階段,主要有微塑料和沉積物兩大研究方向;2001—2010 年為發展階段,開始出現氣候變化、化學風化、重金屬污染、分布等研究重點關鍵詞;2011—2019 年為繁榮階段,關鍵詞呈爆發式增長,研究方向也越來越多。關聯性強的關鍵詞聚類呈現為圖8 右側的8 個聚類,如總氮是由全新世大暖期、穩定碳同位素等詞頻聚類得出的。

圖8 CNKI 中2000—2019 年湖泊沉積物研究領域論文關鍵詞的時間聚圖譜Fig.8 Temporal clustering of key words in the field of lake sediments from 2000 to 2019 in CNKI

2.2.4論文來源期刊與學科分布

通過統計分析湖泊沉積物研究領域論文來源與學科分布情況,可明確該領域的核心期刊和研究熱點,有助于研究人員選擇重點期刊和研究內容進行文獻查閱與研究成果的發表。湖泊沉積物研究領域論文來源期刊與學科分布如圖9 所示。從圖9(a)可知,湖泊沉積物研究領域論文來源期刊主要為《湖泊科學》《蘭州大學學報》《第四紀研究》《環境科學》《海洋地質與第四紀地質》5 種期刊,其合計發文量約占總發文量的50%;由圖9(b)可見,湖泊沉積物研究領域論文主要分布在“環境科學與資源利用”(共1 409 篇,占44.76%)、“地質學”(共939 篇,占29.83%)、“地球物理學”(共276 篇,占8.77%)三大學科中。

圖9 CNKI 中湖泊沉積物研究領域論文來源期刊與學科分布Fig.9 Source journals and discipline distribution of papers in the field of lake sediments in CNKI

2.3 WoS 和CNKI 數據庫分析結果對比

發文量方面,1985—2019 年WoS 和CNKI 數據庫中湖泊沉積物研究領域發文量均快速增長,美國、中國和德國的發文量位居前3 且論文的影響力較大。WoS 在湖泊沉積物研究領域的發文量1991 年之后穩步增長,到2015 年保持穩定;CNKI 的發文量于2004 年開始劇增,且呈直線上升趨勢。

作者合作網絡分析方面,CNKI 的核心作者為張恩樓、金章東及薛濱。張恩樓的研究重點包括沉積物中磷、重金屬時空分布等污染防控方面的研究,薛濱和金章東的研究重點包括古環境演化、氣候變化等。WoS 的核心作者為來自加拿大皇后大學的Smol J P、德國波茨坦大學的Brauer A、英國倫敦大學學院的Rose N L。Smol J P 重點研究沉積物中砷和汞等重金屬污染、湖泊富營養化等問題,Brauer A 和Rose N L 重點關注氣候變化條件下的古水文意義、古氣候學等全球變化方面內容。綜上,2 個數據庫論文的核心作者在湖泊沉積物研究領域重點關注問題基本一致,譬如定量化、生物地球化學指標及古生態學研究等。

關鍵詞方面,2 個數據庫論文共同的關鍵詞聚類詞頻有重金屬污染、歷史記錄、有機質、氣候變化、全新世、磷、甲烷、青藏高原、起源等;此外,CNKI 數據庫論文關注內容還包括分布特征、富營養化、風險評估、微生物多樣性、總氮等,說明近35 年我國在湖泊沉積物研究領域緊跟世界前沿動態,同時結合本國沉積物污染問題與治理需求,體現出新的研究內容和研究熱點。

綜合分析2 個數據庫中湖泊沉積物研究領域論文發文期刊的影響因子及高被引論文可知,中國在該領域研究成果數量居國際前列,體現了我國對湖泊沉積物研究領域的重視,但國際間合作稍顯不足。

3 結論與展望

(1)1985—2019 年湖泊沉積物研究領域發文量逐年遞增,CNKI 數據庫的發文量滯后于WoS 數據庫。近5 年中國發文量較高,但發文總被引頻次相對較低,中國研究機構在湖泊沉積物研究領域尚未處于國際科研合作中心地位,在該領域的研究缺乏深度和影響力。

(2)2 個數據庫中湖泊沉積物研究領域核心作者的研究方向和關注重點基本一致,大體可分為湖泊沉積學與全球變化和湖泊沉積物污染防控兩大類。污染防控包括重金屬時空分布和氮、磷賦存形態等研究內容,湖泊沉積學與全球變化包括古氣候、古生態學、全球變化等研究內容。揭示了目前湖泊沉積物研究領域的重點研究內容為污染防控、古生態學和全球變化。

(3)1985—2019 年2 個數據庫中湖泊沉積物研究領域的熱點大致相同,主要包括湖泊沉積物古生態學研究及生物地球化學指標、重金屬和氮磷的釋放等。

未來湖泊沉積物研究領域的正定矩陣因子分析(PMF)模型和多元統計方法(包括相關性分析、聚類分析、因子分析等)方向的研究有待進一步加強。可以通過人才引進或外派交流學習,同時加強國內外相同研究方向學者之間的交流,來提高學術研究水平。建議加強對國內期刊的關注度,提倡將高水平的研究論文發表在中文期刊上。

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