唐浩竣 李海萍? 陳文悅 唐家亮

（1 中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100872)

（2 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京），北京 100083）

（3 山東省長(zhǎng)島縣第一實(shí)驗(yàn)學(xué)校，山東煙臺(tái) 265800）

土壤有機(jī)碳（SOC，soil organic carbon），是通過(guò)微生物作用所形成的腐殖質(zhì)、動(dòng)植物殘?bào)w和微生物體的合稱[1］，是土壤養(yǎng)分轉(zhuǎn)化的核心，不僅表征土壤截留碳的能力，也反映了直接影響土壤肥力保持與提高的有機(jī)質(zhì)含量。有機(jī)碳的減少間接導(dǎo)致有機(jī)質(zhì)含量減少，從而引起土壤團(tuán)粒結(jié)構(gòu)松散、微生物減少及重金屬活化等問(wèn)題，進(jìn)而影響到農(nóng)作物的產(chǎn)量與質(zhì)量，因此，土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量既是評(píng)價(jià)土壤肥力的一項(xiàng)重要指標(biāo)，也是全球碳匯的重要組成之一。

科學(xué)知識(shí)圖譜是以知識(shí)域?yàn)閷?duì)象，顯示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的圖像，既是可視化的知識(shí)圖形，又是序列化的知識(shí)譜系，顯示了知識(shí)單元或知識(shí)群之間網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、互動(dòng)、交叉、演化或衍生等諸多復(fù)雜關(guān)系[2］。知識(shí)圖譜分析通過(guò)分析文獻(xiàn)、科學(xué)家和關(guān)鍵詞等知識(shí)單元的相似性及其測(cè)度，從而分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)間的相互關(guān)系，并挖掘出其中所蘊(yùn)含的新知識(shí)。

目前，知識(shí)圖譜分析軟件有十幾種，其中CiteSpace是基于科學(xué)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)可視化理論發(fā)展起來(lái)的一款引文可視化分析軟件。國(guó)內(nèi)通過(guò)CiteSpace分析土壤有機(jī)碳研究文獻(xiàn)的成果漸增，如土地利用對(duì)土壤有機(jī)碳影響的熱點(diǎn)與進(jìn)展分析[3］，國(guó)外土地利用與碳排放知識(shí)圖譜分析[4］，國(guó)外此類文章則較少。這些文獻(xiàn)計(jì)量研究大多局限于一種因素的影響研究，覆蓋領(lǐng)域有限。本文將以土壤有機(jī)碳為主題詞，使用知識(shí)圖譜分析工具，對(duì)合著國(guó)家、作者、機(jī)構(gòu)、學(xué)科領(lǐng)域、文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行全面的可視化分析和文獻(xiàn)綜述，以反映土壤有機(jī)碳的最新研究進(jìn)展。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

文獻(xiàn)計(jì)量分析數(shù)據(jù)來(lái)自ISI Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)核心集，通過(guò)主題詞“soil organic carbon”進(jìn)行檢索，時(shí)間跨度為1975—2018年，因只針對(duì)學(xué)術(shù)論文，故文獻(xiàn)類型為“article”，從檢索結(jié)果中篩選出與“土壤有機(jī)碳”相關(guān)的文獻(xiàn)共2 258篇(數(shù)據(jù)截至?xí)r間為2018年4月10日)，命名為CiteSpace可識(shí)別的download_soil.txt，作為分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。由于Citespace軟件對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的支持尚不完善，分析功能有限，因此，本文未將CNKI中文文獻(xiàn)納入分析數(shù)據(jù)中。

1.2 研究方法

CiteSpace基于共引分析理論（co-citation）和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法（pathFinder）對(duì)特定領(lǐng)域文獻(xiàn)集合進(jìn)行計(jì)量，以探尋出科學(xué)領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑及其知識(shí)拐點(diǎn)，并通過(guò)梳理關(guān)鍵文獻(xiàn)，量化文獻(xiàn)之間的相應(yīng)特征，形成對(duì)學(xué)科演化潛在動(dòng)力機(jī)制的分析和學(xué)科發(fā)展前沿的探測(cè)[2］。CiteSpace主要分為合作網(wǎng)絡(luò)分析（作者、國(guó)家、機(jī)構(gòu)合作）、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析（特征詞、關(guān)鍵詞、學(xué)科類別）和共被引分析（文獻(xiàn)、作者、期刊共被引）等功能模塊。

將檢索得到的數(shù)據(jù)處理后導(dǎo)入CiteSpace，將時(shí)間段（Time Slicing）設(shè)為1975—2018年，跨度（Year Per Slice）為1年，節(jié)點(diǎn)類型（Node Types）依次選擇國(guó)家（Country）、作者（Author）、機(jī)構(gòu)（Institution），年被引頻次排名（Top N）為50，分別生成國(guó)家、作者和機(jī)構(gòu)圖譜，并進(jìn)行基本特征、合作特征、文獻(xiàn)共被引及關(guān)鍵詞共現(xiàn)等知識(shí)圖譜分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 發(fā)文數(shù)量時(shí)間特征

發(fā)文數(shù)量及其發(fā)表年份可反映研究專題的動(dòng)態(tài)變化，對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)制圖，見(jiàn)圖1。

圖1 文獻(xiàn)基本特征Fig. 1 Basic features of the literature

圖1 顯示，早期文獻(xiàn)可追溯至1986年，之前則寥寥無(wú)幾，總量上，2004年之前年平均發(fā)文量不足50篇，除2006、2011和2015年略有下降外，年平均發(fā)文數(shù)量整體呈上升趨勢(shì)，表明土壤有機(jī)碳研究逐漸成為熱點(diǎn)。

2.2 合作特征空間分布

合作圖譜可識(shí)別出某研究領(lǐng)域的學(xué)者、國(guó)家或機(jī)構(gòu)間的社會(huì)關(guān)系，既可為評(píng)價(jià)其學(xué)術(shù)影響力提供參考，也便于發(fā)現(xiàn)值得關(guān)注的學(xué)者和機(jī)構(gòu)。

圖2的國(guó)別圖譜顯示，共有56個(gè)國(guó)家間具有不同程度的合作。

統(tǒng)計(jì)中介中心性較高的前10個(gè)國(guó)家，列于表1。

表1中的前三名是美國(guó)、澳大利亞和德國(guó)，最早發(fā)文年份均在2000年前，美國(guó)的中介中心性最高合作年份最早，除英、法外的其余國(guó)家最早發(fā)文年份均在2000年之后，中國(guó)發(fā)文年份較晚但合作頻數(shù)高于美國(guó)，且中介中心性較其余6個(gè)國(guó)家高，表明中國(guó)土壤有機(jī)碳的研究正逐步逼近甚至超過(guò)起步較早的英、法等國(guó)并快速發(fā)展。

圖2 國(guó)家合作特征Fig. 2 Network of co-authors’countries

表1 1975—2018年國(guó)別合作特征及頻次統(tǒng)計(jì)Table 1 Country Cooperation Features and Frequency Statistics of the period from 1975 to 2018

輸出的作者圖譜表明，土壤有機(jī)碳研究者分布廣泛且獨(dú)立性較強(qiáng)，并有小范圍合作。

選取中介中心性排名前40的作者，統(tǒng)計(jì)其文章頻數(shù)、中介中心性及最早合作年份等定量數(shù)據(jù)列于表2。

表2顯示，作者間聯(lián)系最緊密的是Coleman K,發(fā)文10篇，首發(fā)時(shí)間2007年，中介中心性0.28，其次是Li Y，發(fā)文8篇，2012年首發(fā)，中介中心性0.22，Lal R、van Wesemael B雖發(fā)文較多且起步早，但中介中心性較低，說(shuō)明與其他作者的聯(lián)系較單一。中心性為0的Zhao Y C、Lozano Garcia B等僅專注于獨(dú)立研究。中國(guó)學(xué)者共30名，占75%，體現(xiàn)了我國(guó)學(xué)者的較高參與度，表明我國(guó)的土壤有機(jī)碳研究呈蓬勃發(fā)展之勢(shì)。

表2 1975—2018年作者合作特征及頻次統(tǒng)計(jì)Table 2 Author cooperation characteristics and frequency statistics of the period from 1975 to 2018

圖3的機(jī)構(gòu)圖譜顯示，大學(xué)發(fā)文較多，科研機(jī)構(gòu)較少，中國(guó)科學(xué)院與其他機(jī)構(gòu)的合作次數(shù)最高，中介中心性也最高，表明其與外界合作頻繁且聯(lián)系密切。

圖3 機(jī)構(gòu)合作特征Fig. 3 Network of co-authors’institutions

統(tǒng)計(jì)各機(jī)構(gòu)發(fā)文數(shù)、首發(fā)年份和中介中心性， 并選取中心性排名前10的機(jī)構(gòu)列于表3。

表3 1975—2018年機(jī)構(gòu)合作特征及頻次統(tǒng)計(jì)Table 3 Institutional cooperation characteristics and frequency statistics of the period from 1975 to 2018

表3顯示，中國(guó)科學(xué)院中介中心性最高，遠(yuǎn)高于排名第二的佛羅里達(dá)大學(xué)，盡管首次發(fā)文時(shí)間不算最早，但與其他機(jī)構(gòu)的合作最為活躍。

將CiteSpace與谷歌地球結(jié)合，生成合作國(guó)家的地理空間分布網(wǎng)絡(luò)圖，直觀展示國(guó)家、作者、文章的地域分布關(guān)系，見(jiàn)圖4。

圖4 國(guó)家間合作的地理分布Fig. 4 Geographical distribution of cooperations among countries

圖4 顯示，土壤有機(jī)碳研究不僅集中于亞、歐和北美三大地區(qū)，且區(qū)域間的聯(lián)系也十分緊密，形成明顯的三足鼎立之勢(shì)，亞洲以中國(guó)為主要紐帶，歐洲以德國(guó)為中心，美國(guó)在北美占主導(dǎo)。連線的密集程度也顯示出澳洲的對(duì)外合作相對(duì)較弱。

2.3 學(xué)科共現(xiàn)特征圖譜

學(xué)科共現(xiàn)分析可構(gòu)建學(xué)科間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，揭示交叉學(xué)科間的內(nèi)在聯(lián)系。圖5的學(xué)科共現(xiàn)圖譜顯示，共有45個(gè)節(jié)點(diǎn)，表明有45個(gè)學(xué)科相互交叉滲透，163條連線代表學(xué)科間的聯(lián)系，農(nóng)業(yè)、土壤學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)與其他學(xué)科交叉廣泛，且環(huán)境生態(tài)學(xué)的中介中心性最高，交叉也最廣泛，農(nóng)學(xué)、土壤學(xué)交叉次數(shù)較多但中介中心性不高，說(shuō)明與其交叉的領(lǐng)域有限。

圖5 學(xué)科共現(xiàn)特征Fig. 5 Co-occurring subject categories

進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)各學(xué)科的共現(xiàn)次數(shù)、首次出現(xiàn)年份和 中介中心性，選取中心性排名前10的學(xué)科列于表4。

表4 1975—2018年學(xué)科共現(xiàn)特征及頻次統(tǒng)計(jì)Table 4 Co-occurrence characteristics and frequency statistics of the period from 1975 to 2018

學(xué)科共現(xiàn)顯示，土壤有機(jī)碳研究的學(xué)科分布主要集中在環(huán)境生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、農(nóng)業(yè)綜合、農(nóng)藝學(xué)、化學(xué)、農(nóng)學(xué)和生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域，除環(huán)境領(lǐng)域出現(xiàn)較晚外，其余學(xué)科均早于2000年，說(shuō)明學(xué)科交叉時(shí)間久遠(yuǎn)且復(fù)雜。

2.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

關(guān)鍵詞是文章主旨的精簡(jiǎn)表達(dá)，代表了文章的主要研究?jī)?nèi)容，關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析有利于識(shí)別研究主題及其演變。將節(jié)點(diǎn)類型選為關(guān)鍵詞，裁剪方式設(shè)為Path Finder（尋徑裁剪）,得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，見(jiàn)圖6。

圖中共249個(gè)節(jié)點(diǎn)，大小反映關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，最大的是“物質(zhì)”（matter），其他依次為“封存”（sequestration）、“土壤有機(jī)碳”（soil organic carbon）、“氮”（nitrogen）、“動(dòng)力學(xué)”（dynamics）、“管理”（management）、“存儲(chǔ)”（storage）、“土地利用”（land use）、“氣候變化”（climate change）和“耕作”（tillage）等，土壤有機(jī)碳出現(xiàn)頻次位居第三，是較重要的一個(gè)研究專題。

基于關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜中的1 092條連線，梳理出土壤有機(jī)碳研究的兩個(gè)主要方向：

物質(zhì)（matter）-轉(zhuǎn)換（turnover）-氮（nitrogen）-存儲(chǔ)（storage）-土壤有機(jī)碳（soil organic carbon）-封存（sequestration）-土地利用（land use）/氣候變化（climate change）。

物質(zhì)（matter）-轉(zhuǎn)換（turnover）-氮（nitrogen）-微生物（microbe）-動(dòng)力學(xué)（dynamics）-管理（management）-耕作（tillage）。

還識(shí)別出了兩個(gè)研究主題，一是土壤有機(jī)碳的存儲(chǔ)與含量研究，土壤物質(zhì)與土壤碳的轉(zhuǎn)化以及如何對(duì)土壤有機(jī)碳進(jìn)行長(zhǎng)久封存。二是土壤有機(jī)碳的生物學(xué)研究，通過(guò)研究微生物對(duì)土壤物質(zhì)的分解以掌握土壤有機(jī)碳的動(dòng)態(tài)變化，為土壤管理提供參考。

時(shí)間演化分析基于年份呈現(xiàn)主要關(guān)鍵詞及其相互關(guān)系，在時(shí)間維度上探討研究主題的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，利用時(shí)區(qū)劃分功能（Timezone）生成時(shí)區(qū)視圖，并可見(jiàn)三個(gè)明顯的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行解讀和歸納，結(jié)果列于表5。

2.5 文獻(xiàn)交叉引用圖譜

文獻(xiàn)的交叉引用反映了研究方向或主題間的密切程度，共被引分析可探究研究領(lǐng)域的重點(diǎn)專題及其發(fā)展過(guò)程，基于圖譜聚類算法進(jìn)行自動(dòng)聚類，可提取聚類主題詞。

圖6 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜特征Fig. 6 Keywords co-occurring spectral feature

其他設(shè)置同前，主題詞來(lái)源選擇t i t l e、abstract、author、keywords與keywords plus，節(jié)點(diǎn)選文獻(xiàn)交叉引用（citation reference），運(yùn)行findcluster進(jìn)行自動(dòng)聚類，結(jié)果見(jiàn)圖7。

圖中的913個(gè)節(jié)點(diǎn)與2 764條連線構(gòu)成了14個(gè)較大的群組，表明土壤有機(jī)碳研究集中性高且分支眾多。

對(duì)各群組進(jìn)行分析，得到每個(gè)群組的專題和主要研究?jī)?nèi)容及其代表作者，列于表6。

進(jìn)一步對(duì)各組的最高被引頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果列于表7。

文獻(xiàn)共被引方面，Schmidt M W I的“Persistence of soil organic matter as an ecosystem property”被引次數(shù)高達(dá)107次，Davidson E A的“Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and feedbacks to climate change”次之，Schmidt M W I、Laganiere J、Don A、Rumpel C等學(xué)者的文獻(xiàn)不僅相互交叉，也被大量引用，說(shuō)明這些文獻(xiàn)不僅具有重大理論價(jià)值，也是重要的知識(shí)基礎(chǔ)。

上述結(jié)果表明，基于文獻(xiàn)計(jì)量分析的Citespace軟件在關(guān)鍵詞、作者、國(guó)家、共被引等知識(shí)圖譜分析和解讀方面有較好的表現(xiàn)，由于本文在數(shù)據(jù)獲取時(shí)將“soil organic carbon”作為整體進(jìn)行檢索，得到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)有可能沒(méi)有完全覆蓋土壤有機(jī)碳的整個(gè)研究領(lǐng)域，致使分析結(jié)果存在一定程度的偏差。

此外，知識(shí)圖譜的繪制雖然可以較好地理解學(xué)科發(fā)展的狀態(tài)和機(jī)制，但僅根據(jù)檢索結(jié)果對(duì)圖譜進(jìn)行分析必然存在一定的機(jī)械性，如果能夠配合領(lǐng)域?qū)＜业恼J(rèn)證和解讀，結(jié)果將更為準(zhǔn)確和客觀，同時(shí)，若要對(duì)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行歸納總結(jié)，并對(duì)發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家之間的研究重點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分，則需要進(jìn)行大量的原始文獻(xiàn)閱讀和判斷分析，而文獻(xiàn)計(jì)量分析目前還難以實(shí)現(xiàn)此項(xiàng)功能。

表5 基于時(shí)區(qū)視圖的關(guān)鍵詞動(dòng)態(tài)變化及研究熱點(diǎn)趨勢(shì)特征Table 5 Keyword dynamic change based on time zone view and research hot spot trend features

圖7 文獻(xiàn)共被引圖譜Fig. 7 Document co-citation network

3 結(jié) 論

CiteSpace軟件是進(jìn)行知識(shí)圖譜分析的有效工具，可以理清研究國(guó)家、作者及機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系，通過(guò)學(xué)科、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析與文獻(xiàn)共被引分析了解研究方向及前沿?zé)狳c(diǎn)。土壤有機(jī)碳研究經(jīng)歷了1991—2002年的起步階段、2003—2012年的發(fā)展階段，以及2013年以來(lái)的穩(wěn)定階段，并且涉及多個(gè)學(xué)科，學(xué)科交叉時(shí)間可追溯至20世紀(jì)90年代，其中農(nóng)業(yè)、土壤、環(huán)境領(lǐng)域交叉較頻繁，大致可分為儲(chǔ)量研究和耕地管理兩個(gè)發(fā)展方向及14個(gè)主題，研究前沿集中在土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量、礦物質(zhì)施肥、分離穩(wěn)定土、化學(xué)計(jì)量分析和殘積土方面。目前有56個(gè)國(guó)家間存在合作關(guān)系，中國(guó)雖起步較晚，但研究者眾多，發(fā)文數(shù)量也最高，中國(guó)科學(xué)院與外界的合作最緊密，是土壤有機(jī)碳領(lǐng)域科研的中堅(jiān)力量。

表6 各群組主要研究?jī)?nèi)容及代表作者Table 6 Main research content and representative authors of each group

表7 各組群最高被引頻次Table 7 Highest citation frequency in each group