基于文獻計量的水質(zhì)模型研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢分析

滕浩文，王昕宇，徐建玲，張冬有，錢宇丹

（1.哈爾濱師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，哈爾濱 150025；2.東北師范大學(xué) 環(huán)境學(xué)院，長春 130117）

水質(zhì)模型又稱水質(zhì)數(shù)學(xué)模型，是描述水環(huán)境中參加水體的污染物于時間、空間在生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)生的變化、規(guī)律和相互作用關(guān)系的數(shù)學(xué)模型［1］，為水資源保護和制定污染物排放標(biāo)準(zhǔn)提供技術(shù)支撐。進入21世紀(jì)以來，工業(yè)污水、生活污水等排放的增加使得污染防治形勢嚴(yán)峻，人類生產(chǎn)活動和健康安全會受到一定影響［2］。為更好地進行水污染防治，分析發(fā)展趨勢，加強水質(zhì)模型的研究尤為重要。

文獻計量方法是采用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，通過對現(xiàn)有的相關(guān)文獻與學(xué)術(shù)研究成果，分析文獻體系的學(xué)科發(fā)展脈絡(luò)、分布特征、變化規(guī)律的一種新型方法［3］。文獻計量已逐漸成為研究地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、材料化學(xué)等各個學(xué)科發(fā)展趨勢的重要手段，展現(xiàn)其專業(yè)領(lǐng)域的歷史進程、研究現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢［4］。本文應(yīng)用VOS viewer軟件對Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫中近20年的關(guān)于水質(zhì)模型的研究進行了分析，旨在了解國內(nèi)外水質(zhì)模型研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為同領(lǐng)域研究提供參考。

1 材料與方法

檢索核心數(shù)據(jù)庫為WOS核心合集，檢索主題詞為“水質(zhì)模型（Water quality model）”，時間跨度為2000年1月1日至2020年12月31日，共檢索到65 587篇文獻。將文獻導(dǎo)入Excel軟件進行統(tǒng)計分析，采用VOS viewer軟件進行可視化分析，最后結(jié)合數(shù)據(jù)進行整體分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 年度發(fā)文總量及變化趨勢分析

發(fā)文量是科學(xué)界對某一領(lǐng)域關(guān)注程度的總體表征，在一定程度上反映該領(lǐng)域的發(fā)展速度和歷程［5］。如圖1所示，2000-2020年的20年間，WOS中有關(guān)于水質(zhì)模型研究的文章數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，且從2000年的765篇到2020年的7 010篇，文章數(shù)量上漲了9.16倍，年均增長率為11.7%。說明全球水環(huán)境領(lǐng)域?qū)W者對水質(zhì)模型關(guān)注度呈逐年提升趨勢。圖2關(guān)于水質(zhì)模型研究領(lǐng)域文獻類型分布中，研究型論文52 438篇，占79.9%；會議論文9 393篇，占14.3%，綜述論文1 969篇，占3%；其他論文1 787篇，占2.3%。這表明水質(zhì)模型的研究力度逐漸加強，也說明水質(zhì)模型的創(chuàng)新性研究也在不斷增加。

圖1 2000-2020年發(fā)文量的變化

圖2 水質(zhì)模型研究領(lǐng)域文獻類型分布

2.2 作者分析

通過對相關(guān)研究的主要作者進行分析，進一步了解該領(lǐng)域的主要科研人員及其關(guān)注的方向，有利于讀者結(jié)合自身科研需求進行學(xué)術(shù)交流與合作。經(jīng)統(tǒng)計，65 583篇水質(zhì)模型領(lǐng)域的文獻為5 264位學(xué)者的研究成果，其中發(fā)文量≥17篇的作者共有347人（占4.69%），共發(fā)表文章19 215篇（占29.3%），說明這些作者在水質(zhì)模型開發(fā)和應(yīng)用領(lǐng)域有著十分重要的貢獻。由圖3作者合作關(guān)系圖可以看出，在水質(zhì)模型的研究上，各研究人員之間的合作也十分密切。

圖3 作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

2.3 發(fā)文作者所屬國家/地區(qū)分析

國家/地區(qū)的論文成果量在一定程度上可以反映一個國家/地區(qū)對某一方面研究投入和重視程度，表1是2000-2020年發(fā)文量TOP15的國家，其中全球水質(zhì)模型應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)文量排在前兩位的國家是美國和中國，分別為20 249篇和14 110篇，均超過20%。其次為加拿大、德國、澳大利亞、英國和法國。表明中國和美國在水質(zhì)模型方面研究的規(guī)模和成果水平與其他國家相比優(yōu)勢明顯，同時也體現(xiàn)了中美對水質(zhì)模型研究的重視程度高。分析表明，中美兩國相關(guān)科研成果具有較大影響力，有較高的閱讀和引用價值。

表1 發(fā)文量TOP 15國家

在當(dāng)今全球化的趨勢下，國家之間科學(xué)研究合作可以實現(xiàn)相互補充，共同進步的效果。圖4為水質(zhì)模型領(lǐng)域研究中國家和地區(qū)的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以看出國際合作相對較多的國家為中國、美國和法國，其中中國對外合作中與美國的合作關(guān)系最為密切。

圖4 國際合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

2.4 水質(zhì)模型研究領(lǐng)域TOP 10機構(gòu)

通過對水質(zhì)模型研究機構(gòu)進行分析，進一步了解水質(zhì)模型研究領(lǐng)域中研究活躍度較高的研究機構(gòu)。表2是2000-2020年發(fā)文量TOP10的機構(gòu)，其中發(fā)文量最高的機構(gòu)是中國科學(xué)院，發(fā)文量為2 225篇，其次是美國加州大學(xué)，發(fā)文量為1 748篇。且中國科學(xué)院的發(fā)文數(shù)量遠超其他機構(gòu)，但是在前10位的研究機構(gòu)中，中國所占的研究機構(gòu)僅有1所，美國占有5所，說明美國關(guān)于水質(zhì)模型的整體研究熱度較高。圖5是各機構(gòu)的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，從圖中可以看出中國科學(xué)院的合作機構(gòu)數(shù)量是最多的，其次是中國科學(xué)院大學(xué)和美國加州大學(xué)，說明中國科學(xué)院相關(guān)研究開放程度高，出成果速度快，更具有前沿性。

表2 發(fā)文量TOP 10機構(gòu)

圖5 發(fā)文機構(gòu)合作關(guān)系圖

2.5 關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞反映研究成果的核心內(nèi)容，通過對關(guān)鍵詞的統(tǒng)計與分析有利于準(zhǔn)確把握某一研究領(lǐng)域的研究熱點及未來研究方向［6］，也可為今后科學(xué)研究確定進一步的發(fā)展方向提供支持。如圖6所示，2000-2020年，文獻關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較高的是水質(zhì)（water quality）、質(zhì)量（quality）、動力學(xué)（dynamic）、管理（management），與之聯(lián)系較密切的關(guān)鍵詞有氣候變化（climate change）、沉積物（sediment）、地下水（underground water）、污染（pol‐lution）等等，說明水質(zhì)模型的利用主要是為了評價水體質(zhì)量和水污染過程分析，例如水體污染程度的分析、水體富營養(yǎng)化的進程等。通過水質(zhì)模型對水體污染進行整體的研究從而確定相關(guān)的治理方案。

圖6 關(guān)鍵詞密度

2.6 主題分析

通過對文獻的主題進行分析，可以整體上了解2000-2020區(qū)段內(nèi)在水質(zhì)模型領(lǐng)域人們研究的主要方向，圖7所示是水質(zhì)模型相關(guān)文獻的主題的分析圖，從圖中可以看出，研究方向主要集中在健康風(fēng)險（health risk）、地下水（groundwater）、重金屬（heavy mental）、氣候變化（climate change）、細菌病原體（bacterium pathogen）等。說明水質(zhì)模型的研究主要是為了評估水質(zhì)的變化以及對水體中所包含對人體有害的物質(zhì)，如重金屬、病原體微生物等進行健康風(fēng)險評估。例如夏治坤以桃山水庫為研究區(qū)域，采用陳守煜提出的模糊聚類迭代模型對桃山水庫的水質(zhì)進行綜合評價，提高水質(zhì)分析的準(zhǔn)確性［7-8］。

圖7 主題密度

2.7 文獻被引頻率分析

采用Vos viewer軟件對國內(nèi)外水質(zhì)模型的研究進展進行可視化分析，對近些年來水質(zhì)模型研究有了全方面的了解。為了更詳細地了解水質(zhì)模型的研究重點，對檢索文獻中引用頻率較高的文獻進行了進一步分析。

圖8表示文章被引頻次的年際變化，總體來看文獻的被引頻次逐年提升。2019年發(fā)表的文獻被引頻次最高，2019年之后的文獻被引頻次出現(xiàn)了下降的趨勢，因為近3年至5年的文獻是大家關(guān)注的重點，文獻發(fā)表的時間短，引用量會偏低。在2019年發(fā)表在《JOURNAL OF CHEMI‐CAL THEORY AND COMPUTATION》的“Optimiza‐tion ofthe additive CHARMM all-atom protein force field targeting improved sampling of the back‐bone ? ，ψ and side-chain χ1and χ2dihedral angles（Best et al.，2019）”被引頻次最高，為 2 170次。文獻被引頻率的逐年提升說明在水質(zhì)模型研究領(lǐng)域中文獻數(shù)量在不斷提升，同時該領(lǐng)域的研究成果的關(guān)注度也在逐漸提升。

圖8 水質(zhì)模型研究領(lǐng)域文獻被引頻次變

分析表明，目前水質(zhì)模型主要應(yīng)用范圍包括水質(zhì)報告、水環(huán)境污染物的風(fēng)險評估、水體中污染物來源分析、水資源管理等方面［9］，同時在農(nóng)業(yè)灌溉用水的評估、城鎮(zhèn)污水管理的水質(zhì)問題、現(xiàn)有生態(tài)流域生物活動的監(jiān)測和管理等方面也得到應(yīng)用。利用水質(zhì)模型對地表水體進行風(fēng)險評價，為日常工作管理政策提供依據(jù)的深入研究［10］。隨著水質(zhì)模型的大規(guī)模應(yīng)用，在應(yīng)用過程中所產(chǎn)生的問題也逐漸成為研究關(guān)注的重點。

（1）精度問題。雖然開發(fā)的許多模型在實際項目中逐步得到應(yīng)用，但相應(yīng)的預(yù)測精度總體上是中等的，在某些特殊情況下精度低。例如應(yīng)用于水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)評估的水質(zhì)指數(shù)模型（WQI），其模型參數(shù)獲取容易、使用方便和應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點，逐漸被全球多數(shù)學(xué)者接受［11］，由于其通用的結(jié)構(gòu)和易用性，得到廣泛的應(yīng)用。并且隨著模型的廣泛使用，研究人員發(fā)現(xiàn)在將大量水質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一指數(shù)時產(chǎn)生了不確定性，影響了分析的精確度，為此，研究人員對該模型的相關(guān)衍生模型進行精確度的比較和分析，篩選出更為精確的模型。

（2）模型特定性問題處理。大部分模型的使用需要輸入特定的參數(shù)，例如問題（1）中所述的WQI模型，在模型的應(yīng)用過程中，各地的水質(zhì)參數(shù)存在差異，所相關(guān)聯(lián)的地理、氣象等參數(shù)也會有所不同。通過增加一些新興數(shù)據(jù)源，如用于地理衛(wèi)星數(shù)據(jù)、同位素標(biāo)記等，以及用于現(xiàn)場高分辨率水質(zhì)監(jiān)測的新傳感器技術(shù)和無人機的采用等，這對提高模型的使用范圍和精度具有重要意義。

（3）模型創(chuàng)新發(fā)展問題。Jakeman等人［12-14］認(rèn)為水質(zhì)模型科學(xué)性的進展近些年有些停滯，現(xiàn)有的模型發(fā)展大部分是按照低成本、方便應(yīng)用和評價結(jié)果穩(wěn)定等標(biāo)準(zhǔn)，而提高模型的科學(xué)性勢必會增加模型的復(fù)雜性，模型參數(shù)獲取難度增大，使用人員專業(yè)素養(yǎng)要求較高，實施難度大。由于模型開發(fā)和使用成本增加，在民眾的接受程度上也會有一定的阻礙［15］。

（4）模型應(yīng)用問題。由于地表水環(huán)境變化的多樣性和人為干擾的復(fù)雜性等因素存在，模型在應(yīng)用過程中所使用的數(shù)據(jù)有些具有模糊不平穩(wěn)等特點，難以進行處理。這也是水質(zhì)模型在實際應(yīng)用需要考慮的問題。Tiyasha等人［16］根據(jù)近20年的人工智能參與水質(zhì)模型監(jiān)測的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，人工智能在水質(zhì)模型監(jiān)測方面具有方便、節(jié)省資金、精確度較高等優(yōu)勢，但還需要進一步的發(fā)展和改進。

2.8 水質(zhì)模型研究學(xué)科分析

水質(zhì)模型研究具有多學(xué)科交叉的研究特點，表3所展示的就是水質(zhì)模型研究方面文獻數(shù)量排名前10的學(xué)科，其中環(huán)境科學(xué)和水資源兩學(xué)科的發(fā)文數(shù)量分別位居一二位，分別為21 404篇和15 051篇，占總發(fā)文數(shù)量的33.40%和23.49%，在一定程度上可以表明水質(zhì)模型也逐漸成為各學(xué)科交叉研究的熱點，各研究者結(jié)合自身學(xué)科特點逐漸將水質(zhì)模型的研究應(yīng)用到自身學(xué)科中，解決自身學(xué)科研究中存在的問題。

表3 文獻數(shù)量學(xué)科排名

3 結(jié)論

綜上所述，通過文獻計量的方法對水質(zhì)模型相關(guān)文獻進行分析，并對現(xiàn)有的水質(zhì)評價方法進行綜合比較，探討不同國家/地區(qū)之間的差異，同時進一步分析水質(zhì)模型的未來發(fā)展趨勢。

（1）水質(zhì)模型的相關(guān)研究文獻數(shù)量逐年增加，各個國家對于水質(zhì)模型的研究投入增加。中國科學(xué)院的發(fā)文數(shù)量在TOP10研究機構(gòu)中處于領(lǐng)先地位，美國的研究機構(gòu)占TOP10研究機構(gòu)的50%，世界各國相關(guān)研究機構(gòu)分布存在不平衡。水質(zhì)模型研究重點是采用水質(zhì)模型對水環(huán)境中的污染物質(zhì)如重金屬等的遷移轉(zhuǎn)化進行預(yù)測，同時也利用水質(zhì)模型對水與地表水體相關(guān)環(huán)境中生活的人進行健康風(fēng)險評價。

（2）隨著水質(zhì)模型研究的逐漸深入，水質(zhì)模型的種類越來越多，相關(guān)研究成果的科學(xué)性不斷提高，引文數(shù)量有了很大程度的提升。隨著水質(zhì)模型的逐步完善，其在各學(xué)科中應(yīng)用的廣泛性逐漸提升。

（3）云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能的不斷發(fā)展，水質(zhì)模型的開發(fā)不斷趨于多樣化，結(jié)合水文、河流生態(tài)系統(tǒng)、底棲動物、大型水生生物等多個領(lǐng)域，通過實際數(shù)據(jù)的敏感性和不確定分析選取適用的水質(zhì)模型，利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)模型的動態(tài)模擬及其評價結(jié)果的三維可視化，為地表水水質(zhì)相關(guān)決策提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，是地表水環(huán)境污染、水質(zhì)模型的發(fā)展趨勢之一。