基于CiteSpace 的總氮檢測知識圖譜分析

羅 穎，史紅雨，王玉欣，張 薇

（1.江岸區生態環境監測站，湖北 武漢 430010；2.廣州醫科大學生物醫學工程學院，廣東 廣州 511436）

0 引言

近年來，隨著我國對環境保護事業的高度重視，環境監測在環境保護事業中的作用也獲得越來越高的關注。環境監測是對人類和環境有影響的物質含量、排放量的檢測[1]。我國水質惡化呈現逐年惡化的趨勢，污水排放總量逐年增加[2]。總氮（totalnitrogen，TN）是水中各種形態無機和有機氮的總量，主要反映水體受污染的程度和自凈狀況，是水體污染監測體系中主要的污染指標，也是衡量水質營養化的重要指標。

目前，少有完整的知識體系對總氮檢測進行詳細全面的歸納分析。知識圖譜是人工智能應用的基礎技術，是目前解決數據多源分布及信息超載最有效的方法。為此，本研究基于知識圖譜可視化分析，以中國知網（China national knowledge infrastructure，CNKI）收錄的總氮檢測相關文獻為對象，應用知識圖譜分析工具CiteSpace 軟件，對近10 年來已發表的關于總氮檢測的文獻進行可視化分析，以探究總氮檢測研究的熱點與趨勢，為國內總氮檢測的進一步研究提供借鑒。

1 數據來源及分析方法

1.1 數據來源

CNKI 是國內收錄文獻最為全面的文獻數據平臺[3]，本文中進行分析的數據均來源于CNKI 數據庫。通過CNKI 數據庫進行高級檢索，設置主題為“總氮檢測”，設置時間范圍為2012 年1 月1 日至2022 年1 月1 日，選擇學科為“環境科學與資源利用”，共得到1 174 條記錄。

1.2 基于CiteSpace 軟件的分析方法

對時間序列內的發表文獻進行分析在一定程度上可以反映出學者專業對一個領域的關注度[4-5]。本文的研究是基于CiteSpace 軟件進行的，該軟件是由陳超美博士聯合大連理工大學基于“共現聚類”，運用Java 程序進行設計研發的，可以把研究領域的分布、發展規律等進行可視化展現，進而分析研究領域的熱點和發展趨勢[6-7]。

通過CNKI 自帶的可視化分析對發文量和主要主題進行統計。由于文獻數量多、涉及的方面廣、研究內容多，具有一定的時間跨度，為了對文獻涉及領域及內容進行更為全面的關聯性統籌分析得到更加有全局觀的數據，通過CiteSpace（5.8.R2 版本）對批量導出的文獻進行關鍵詞聚類分析、關鍵詞凸顯分析、作者合作貢獻分析等。

1.3 數據預處理

為了更好地使用CiteSpace 對數據進行分析，使用軟件自帶的數據轉換界面對數據進行預處理。通過數據預處理不僅可以修正導出數據的格式還可以對數據進行過濾和除重，最大程度上保證后續分析的準確性[6-7]。

2 可視化結果與討論

2.1 關鍵詞聚類分析

關鍵詞是快速提取一篇文獻核心思想的重要因素，在文獻分析中起著關鍵性作用。因此對文獻進行關鍵詞分析，分析關鍵詞出現的頻次和中心中介性（用于衡量網絡中節點的重要性的指標，中介中心性越高，節點的重要性越高[5]）。通過對文獻關鍵詞進行可視化聚類分析，得到關鍵詞聚類圖譜，如圖1 所示。

圖1 關鍵詞聚類圖譜

對所得的關鍵詞聚類圖譜進行分析，得到節點359 個，連線567 條，對分析的關鍵詞進行頻次和中心度的統計，匯總為關鍵詞頻次及中心度信息表，見表1。

表1 關鍵詞頻次及中心度統計表

由圖1 和表1 可知，其中出現次數最多的是“總氮”，頻次為91，其次是“水質”和“水質評價”，頻次分別為70 和59。發現關于總氮的分析一般都是對于水質進行分析，更加詳細來說是對水質進行評價，其關聯性很強。從初次出現的年度來看，都是2012 年首次出現，可見水質總氮的分析和評價是較早的研究成果和方向，時至今日，仍是該領域方向的研究熱點。

同時對中心度的強弱程度進行分析，可以看出關鍵詞之間并不是獨立存在的，多個關鍵詞往往存在一定的相關性[8]。同時，分析關鍵詞的中心度也可以確定在水質總氮檢測方向的主要研究領域和基本內容[9]。較強中心度的關鍵詞往往與其他關鍵詞有更強的聯系。由圖1 和表1 可以看出，“脫氮除磷”和“總磷”兩個關鍵詞的中心度相對較高，分別為0.36 和0.41。可以看出，對于水質總氮檢測方向的分析，更多的研究出現在如何解決水質中存在氮和磷的問題，同時總氮和總磷的分析也是息息相關的。脫氮除磷相關技術工藝廣泛應用于污水的處理，隨著近幾年水處理微生物學方向的深入研究，生物脫氮除磷工藝由簡單地將幾種基本原理相疊加逐漸向耦合工藝轉變[10]。可以看出目前對于水質總氮檢測方向而言，不僅僅關注對于水質的檢測評價，如何解決這一城市污水問題，也是廣泛研究的對象。

2.2 研究趨勢及前景分析

使用CiteSpace 自帶的Burstness 功能，對關鍵詞進行突顯分析，可以反映出某一階段研究者所關注的該研究領域的研究熱點及發展趨勢[6]，獲得關鍵詞突顯圖譜，如圖2 所示。水質總氮檢測方面的研究是一個連續的過程，在2012 年出現的關鍵詞，其中間的發展沒有斷層，一直都是保持著繼續研究發展的狀態。研究初期，出現的更多是對水質總氮的全局描繪或是對于一種工藝大領域的描述研究。隨著時間的推移，出現了對水質總氮升高的污染源的一種分析討論，探究造成水質污染的原因，找到了源頭就更能快速應對水質污染問題，找到更加直接的解決方法和預防手段。

圖2 水質總氮檢測關鍵詞突顯圖譜

總體上來看，水質總氮檢測的研究大方向依舊是保持不變的，但是研究越來越多元化，無論是加入模型的運用或者采用高通量的方法，都是在提升現有的檢測和處理手段。水質評價和工藝精進依舊是水質總氮檢測的熱點和發展趨勢。

2.3 年度發文量分析

通過上述數據檢索方式，在CNKI 數據庫共得到1 174 篇記錄，其中學術期刊216 篇、學位論文945 篇（碩士817 篇，博士128 篇）、會議10 篇、特色期刊2 篇、成果1 篇。

以時間為單位，從發文數量上進行統計學分析，得到2012—2022 年度發文量統計圖表（圖3）。通過對發文量折線圖進行分析，可以發現發文量呈現穩步提升的趨勢，但在2020—2021 年這個時間區間內出現大幅度的下滑，針對發文量下降這一問題，分別對不同“研究層次”的發文量進行逐年統計，得到2012—2022 年度不同“研究層次”發文量統計表及統計圖（圖4）。可見“技術研究”類文章的發文量下降趨勢最為明顯，但是當“技術研究”、“工程研究”和“技術開發”類文章都呈現發文量下降趨勢時，“應用基礎研究”類文章發文量是繼續呈現上升狀態的。根據“研究層次”的發文量比較可以看出，針對“總氮檢測”這一研究方向而言，基礎研究仍在繼續，保持著一定的發展趨勢。雖然“技術”類研究的發文量有下降的趨勢，但是在基礎研究沒有停下的基礎上，發文量的上升指日可待。目前更多是繼續對基礎研究進行深挖，在基礎研究進行到一定程度后，技術類的開發和研究也會緊跟。因此，“總氮檢測”這一方向仍然具有研究的前景，且需要更多的研究投入精進基礎和技術。

圖3 2012—2022 年度發文量統計圖

圖4 2012—2022 年度不同“研究層次”發文量統計表及統計圖

2.4 作者發文分析

分析上述進行過預處理的數據，在“Node Types”中選擇“Author”，得到作者合作網絡圖譜，如圖5 所示。

圖5 可視化作者合作網絡圖譜

對所得的作者合作網絡圖譜進行分析，作者節點數為281，作者合作連接數為83。可以發現，作者發文處于比較分散的狀態，中心中介性不高，僅有部分作者的發文存在聯系，構成較為緊密的小型作者合作網絡。同時，分析作者的發文頻次可以很好地反映該作者在某個領域內的研究力度情況，是分析文獻一個關鍵的要素[11]。雖然作者發文量沒有明顯差異，并且合作較少，但是對于水質總氮檢測方面，有大量作者發文，說明該領域方向有廣泛的研究背景，是值得關注的一個環境科學問題。

3 結論與展望

通過一系列的分析可以發現：

1）水質總氮類相關論文發文數量多，主要以學術期刊和學位論文形式發表，以基礎研究為主；

2）作者發文存在發文分散的現象，作者間的發文合作較少；

3）就目前研究方向而言，如何解決城市污水問題，是廣泛研究的對象；

4）水質總氮檢測的研究大方向依舊是保持不變的，但是研究越來越多元化，提升現有的檢測和處理手段，水質評價和工藝精進依舊是水質總氮檢測的熱點和發展趨勢。

相信伴隨著多學科的交叉聯動，水質總氮檢測這一在水質監測中的關鍵性檢測手段可以有長足的發展和進步。相關作者和研究機構間有更多的研究聯系，使得現有的研究更加深入，總氮檢測的手段更加多元化、便捷化、精確化，后續的水質治理工作也可以銜接性開展。