基于CNKI和WOS的非點源污染模型的研究熱點及趨勢分析

荊延德,樊　蕊

1 山東省高校南四湖濕地生態與環境保護重點實驗室,濟寧　273165 2 曲阜師范大學地理與旅游學院,日照　276826

非點源污染,又稱面源污染,是當前社會面臨的主要難題[1],其中又以農業非點源污染的貢獻率最大[2],而農業非點源污染中氮磷元素超標排放是造成水體富營養化的直接原因[3]。非點源污染具有形成過程復雜、隨機性大、機理模糊、分布范圍廣、影響因子復雜、潛伏周期長和危害大等特點[4-5],不利于進行監測與管理[6]。由于計算非點源污染負荷的難度比較大,因此,非點源污染的定量化研究尤為重要[2,7- 8]。而模型化方法是定量研究的重要方法。

共詞分析法(Leximappe program),其思想來源于文獻計量學中的引文耦合與共被引分析[9],廣泛應用于學科的熱點分析,揭示某一領域的研究主題和研究熱點,以及探索研究主題的歷史脈絡和演化態勢與主題之間的關系[10- 11]。

借助流域非點源污染機理模型,可以幫助管理者量化污染負荷,并在空間層面快速定位污染負荷的關鍵區域,現已成為研究非點源污染最直接有效的途徑之一[12- 13]。近年來,我國有關非點源污染模型的研究逐漸增多,但運用文獻計量法從宏觀上把握國內外非點源污染模型的研究現狀及其發展過程的相關論文很少,所以本文以中國知網和WEB OF SCIENCE中的文獻資料為基礎,運用共詞分析法并結合相關軟件,對非點源污染模型的研究熱點和發展方向進行宏觀上的分析,以期為非點源污染模型的進一步發展提供方向。

1　研究方法1.1　數據來源

本文以中國知識基礎設施工程(China National Knowledge Infrastructure, CNKI)的中國知網知識發現網絡平臺和科學引文索引數據庫“Web of Science”的核心合集為檢索來源,作為本文的基礎數據,這兩個數據庫收錄了大量高水平研究論文,是進行文獻計量的可靠數據來源。

1.2　研究工具

本文運用CiteSpace、SPSS和SATI軟件對檢索結果進行分析,利用Ucinet和NetDraw軟件繪制出共詞網絡可視圖,同時結合共詞分析方法對檢索結果進行分析,通過分析發表文章的關鍵詞、年代分布、發表期刊、著者、高被引文章來展示非點源污染模型研究領域的研究概況、研究熱點和研究趨勢。

2　非點源污染模型數據來源途徑及分析

2.1　國外非點源污染模型數據來源途徑及分析

2.1.1國外非點源污染模型文章逐年發表數量分析

圖1　國外非點源污染模型文獻數量分布圖Fig.1　The number of foreign periodicals in non-point source pollution models

以WEB OF SCIENCE數據庫的核心合集作為數據源,在2017年2月17日,以Model和non-point pollution or diffused pollution or non-point source pollution作為主題檢索。檢索時間范圍為1986—2016年,WEB OF SCIENCE中收錄的非點源污染模型的文獻數量在2006年以前為零,共檢索到文獻數1046篇,每年發文量如圖1所示。

由圖1可以看出：國外有關非點源污染模型的文章在2014、2016年達到兩個小高峰,發表論文數達到128篇和136篇,表明隨著水環境污染日益嚴重,非點源污染對水環境的損害已受到高度關注,成為熱點研究課題。從2006年開始,國外對非點源污染模型的研究一直保持在較高的水平,每年的發文量都高于60篇,雖然在過程中伴隨著間或性下降,但整體來看,幾乎是呈線性增長的狀態,表明學術界對非點源污染模型的關注度還是比較高的。

2.1.2關鍵詞頻次分析

使用文獻計量分析軟件Bibexcel統計關鍵詞頻次,由于相同的關鍵詞可能表述不同,所以將所得關鍵詞進行整合,除去頻次最高的關鍵詞“non-point source pollution”外,選取詞頻較高的前30個關鍵詞。這30個關鍵詞在一定程度上反映了國際上非點源污染的研究方向和研究熱點,結果如表1所示。

從表1得出：(1)研究的熱點領域出現在“water quality(水質)”、“non-point source(非點源)”“SWAT”和“Phosphorus(磷)”方面,關鍵詞詞頻都超過了70,共占統計關鍵詞的30.96%,遠高出平均水平?？梢娧芯糠秶容^明確,研究內容相對具體。(2)有關SWAT模型的研究占統計詞頻關鍵詞的8.2%,是所有研究非點源污染的模型中占比最高的,遠高于其他模型的占比。因其準確強大的模擬功能、與3S技術友好結合等特點,SWAT模型成為非點源污染模型研究中的熱點研究模型,并且在研究過程中不斷改進,日趨成熟,表明國際學術界對于用SWAT模型解決非點源污染問題的關注度很高。(3)有關“Nitrogen(氮)”、“Phosphorus(磷)”和“Nitrate(硝酸鹽)”的研究也較多,關鍵詞詞頻都高于50,證明非點源污染與化學元素息息相關,尤其是“Nitrogen(氮)”、“Phosphorus(磷)”兩種元素,是造成地表水體富營養化的主要原因,一直是學術界解決水體富營養化問題,研究水環境污染的重要元素。這也與郭琳琳[14]的研究相符合。(4)在統計關鍵詞中,有關農業的關鍵詞較多,如：“Agricultural(農業的)”、“Land use(土地利用方式)”等平均占比都比較高,表現出農業生產對非點源污染的貢獻率是比較高的,非點源尤其是農業非點源是導致地表水污染的主要原因,其中又以農業非點源污染貢獻率最大[15-16],所以對于土地利用方式、城市與農村合理布局的研究是以后非點源污染領域研究的重點內容。(5)數學模型是定量化描述和評價非點源污染的重要手段,而 GIS 技術可以和數學模型友好結合,分析非點源污染產生的時間及其空間分布特征,是研究非點源污染過程中的重要工具,與統計關鍵詞中“GIS”的詞頻較高相對應。

表1　國外“非點源污染模型”期刊論文中高頻關鍵詞和詞頻

2.1.3關鍵詞可視化分析

以上關鍵詞雖然能在一定程度上反映出非點源污染模型領域的研究熱點和方向,但是僅按他們的頻次分析,并不能反映出他們之間的關系。因此采用 Bibexcel 軟件將這30個高頻關鍵詞進行兩兩配對,統計它們的共現頻次,形成 30×30的共詞矩陣。但是關鍵詞的關聯度對可視化結果有一定的影響,因此本文采用了關聯強度 Ochiia 系數統計指數來減少這一影響[17]。其計算公式如下:

于是結合NetDraw和Ucinet軟件得出關鍵詞共現網絡可視圖,如圖2所示。

圖2　國外關鍵詞共現網絡可視圖Fig.2　The common network visual map of foreign high-frequency keywords

這30個高頻關鍵詞之間形成了相互聯系密切的交錯關系(圖2),其中節點大小表示關鍵詞的中心度,節點越大表示中心度越高,節點之間的連線表示節點之間兩組關鍵詞出現的頻次,連線越粗表明出現頻次越高,代表兩組關鍵詞的關系就越密切[13]。這種交錯關系網絡呈現出以居于可視圖中心位置的高頻關鍵詞如“water quality(水質)”、“Nitrogen(氮)”、“BMPs”、“Nitrate(硝酸鹽)”、“SWAT”和“Phosphorus(磷)”為研究中心的主體結構,表明“water quality(水質)”、“Nitrogen(氮)”、“BMPs”、“Nitrate(硝酸鹽)”、“SWAT”和“Phosphorus(磷)”是非點源污染模型工作研究的熱點方向,這與關鍵詞詞頻統計得出的結果基本一致,同時也表明了國外非點源污染的研究對于非點源污染問題的重視,探索最優管理措施,并且在探索解決途徑的過程中注重模型的運用。在這些熱點方向和研究熱點中,氮、磷和硝酸鹽等營養物質一直處于重要研究地位,表明了水體富營養化已經是一個重要的國際問題。

2.1.4被引頻次分析

論文引用率是指科學論文對文獻的引用次數,是衡量一個國家科研文獻被其他國家或機構的認可度的標志?，F選取年均被引頻次排名前十五位的論文,整理其發文期刊、發表年份、總被引頻次、年均被引頻次和第一作者,如表2所示。

由表2可以看出：(1)Ongley, Edwin D于2010年在ENVIRONMENTAL POLLUTION上發表的論文,年均被引頻次是最高的,達到17次以上,同時其總被引頻次也相對較高,達到125次,其主要對中國的農業非點源污染評價進行了研究,對非點源污染的研究模型、中國不同流域中重要化學元素的污染負荷量、美國不同流域的TN、TP、中國評價非點源污染的方法以及研究中國農業非點源污染的條件做了總結,對農業非點源污染的研究具有重要的參考價值。(2)JOURNAL OF HYDROLOGY是年均被引頻次排名前十五位論文的最主要發文期刊,在發表年均被引頻次排名前十五位的論文期刊中其發表論文數最多,是國外研究非點源污染的核心力量。(3)總體看來,在年均被引頻次排名前十五位的論文中,有4篇是在2008年發表的,占統計年份的26.67%,說明國外對非點源污染模型的研究在2008年之前已相對深入,對非點源污染問題有較深程度的研究。

表2　國外論文發表年份和年均被引頻次

2.1.5關鍵詞聚類分析

聚類分析是研究“物以類聚”的一種科學有效的方法。本文中,在對30個高頻關鍵詞進行聚類時,采用系統聚類的方法,首先將每一個關鍵詞看成單獨的一類,通過選定的方法把最近的兩類合并,然后重新計算各類之間的距離,再把距離最近的兩類合并,如此下去,每次重復都減少一類,直到最后所有的關鍵詞都歸為一類為止[18]。以上文構造的30×30的相異矩陣為基礎,運用SPSS軟件進行聚類分析,得出聚類樹狀圖,如圖3所示。

圖3　聚類樹狀圖Fig.3　The clustering tree

結合圖3,并結合非點源污染模型之間的聯系,可以將上述30個高頻關鍵詞劃分為4個主要的聚類群體,每個聚類群體包含的關鍵詞如表3所示。

從表3中可以看出,集群1的內容主要集中在點源和非點源水污染,尤其是水體富營養化現象嚴重。集群2的內容主要是關于水污染的一些模型和框架條約,可見非點源污染造成的水污染問題的嚴峻性和學者們對這一問題的重視。集群3的內容比較復雜,涉及非點源污染模型的各種模型、特性、解決措施等等諸多方面。集群4主要涉及處理非點源污染模型的工具,與GIS等的結合,可以充分發揮GIS在分析非點源污染產生的時間及其空間分布特征上的作用。

為了更加顯著的看出高頻關鍵詞之間的聚類群體,采用SPSS 統計軟件中的多維尺度分析來構建多維尺度可視化圖譜(圖4),從可視化圖譜中可以直觀、清楚的得出關鍵詞之間的聚類群體,更好地顯示出分類情況,從圖中可以看出,相同群集的關鍵詞分布情況與系統聚類的結果基本一致。

表3　國外“非點源污染模型”聚類群體劃分

圖4　國外“非點源污染模型”線性擬合散點圖Fig.4　The linear fitting of the abroad non-point source pollution models

2.2　國內非點源污染模型數據來源途徑及分析

2.2.1國內非點源污染模型文章逐年發表數量分析

以中國知網學術期刊網絡出版總庫(CNKI)作為數據統計源,在2017年2月17日,以非點源污染或面源污染和模型為主題進行檢索,檢索范圍為1986—2016年,共發表論文1474篇,每年發文數量如圖5所示。

圖5　國內“非點源污染模型”論文數量分布變化圖Fig.5　The number of domestic periodicals in non-point source pollution models

從圖3中可以看出：(1)在2001年之前,有學者對非點源污染進行研究,但是當時在我國并沒有引起太大關注,相關研究比較少,論文發表數量很少。(2)隨著污染問題日益嚴重,國家對可持續發展的重視,在2003年之后,我國有關非點源污染模型的研究論文開始增多,尤其是2008年之后,每年發表論文數量都在90篇以上,并且在2012年達到高峰,相關文獻發表達143篇。(3)雖然在某些年份論文數量有所下降,但整體來看,我國關于非點源污染模型的論文發表數量呈現上升趨勢,表明隨著可持續發展要求不斷深入,我國非點源污染的研究也逐漸加深。

2.2.2關鍵詞頻次分析

利用文獻計量分析軟件CiteSpace統計得出關鍵詞的詞頻。由于相同含義的關鍵詞,不同文章表述不同,所以本文將含義相同的關鍵詞進行合并整理,并且除去頻次最高的關鍵詞非點源污染,整理后選擇前30個高頻關鍵詞進行統計分析,研究這些高頻關鍵詞之間的關聯度。這30個關鍵詞在一定程度上反映了我國非點源污染模型領域的研究熱點和研究方向。選取的關鍵詞和詞頻如表4所示。

表4　國內“非點源污染模型”論文中高頻關鍵詞及詞頻

從表3可以得出：(1)在關于非點源污染模型的文章中,“SWAT模型”詞頻高達173,占統計關鍵詞的11.88%,僅次于非點源污染?？梢娢覈谘芯糠屈c源污染問題時,最常用的模型是SWAT模型,是國內研究非點源污染模型中的研究熱點,這與國際上對SWAT模型的研究是相對應的。同時在高頻關鍵詞中“輸出系數模型”、“AnnAGNPS模型”詞頻相對而言也比較高,表明這些模型是我國研究非點源污染問題的重要模型。(2)在高頻關鍵詞中,有關農業生產和土地的關鍵詞比較多,如“農業面源污染”、“土地利用”、“農業”等說明農業生產是造成非點源污染的一個重要因素,農業生產過程中噴灑的農藥,化肥等流入到河流中,造成嚴重的水污染,所以解決農業生產過程中造成的非點源污染是我國面臨的重要問題,對此Zhuang等[19]也提出了相似的看法。(3)“地理信息系統”的詞頻相對而言比較高,占統計關鍵詞的7.62%,遠高于平均占比,表明地理信息系統憑借其對地理信息的收集、處理、存儲、分析等功能,在非點源污染領域得到廣泛應用,是我國解決非點源污染問題的一個重要工具,同時這也與國外關鍵詞的統計相對應。(4)“總氮”和“總磷”詞頻也比較高,說明了N、P是國內外非點源污染問題研究過程中的重要元素,是重要污染物,造成嚴重的水體污染。

2.2.3關鍵詞可視化分析

為了更直觀的得到高頻關鍵詞之間的聯系,結合Bibexcel、Ucinet和NetDraw軟件得出了高頻關鍵詞的可視化網絡圖,如圖6所示。

圖6　國內高頻關鍵詞共現網絡可視圖Fig.6　The common network visual graph of domestic high-frequency key words

從國內高頻關鍵詞共現網絡可視圖可知,除去非點源污染外,“SATI模型”、“污染負荷”、“氮”和“磷”等關鍵詞占據中心位置,因此它們是我國非點源污染模型的研究熱點和研究方向,這與高頻關鍵詞統計所得結論基本一致,可見研究模型來解決土地利用合理分配,解決農業非點源污染以及氮、磷元素的處理和利用是當前非點源污染的重要研究問題和領域。

2.2.4被引頻次分析

對國內年均被引頻次排名前十五位的論文進行統計,如表5所示。

由表5可知：

(1)何浩然于2006年在《農業技術經濟》上發表的論文,年均被引頻次最高,被引頻次達到19次以上,同時其總被引頻次也相對較高,達到217次,其主要運用了統計分析和構建計量經濟模型的方法研究了化肥對農業非點源污染的影響,并且在研究過程中發放了問卷,更加真實的了解了農戶的基本特征,進而再運用回歸分析研究化肥施用的影響因素,對農業非點源污染的研究具有參考意義。(2)從表4可以看出,《生態學報》和《環境科學》收錄的年均被引頻次排名前十五位的論文最多,是重要的兩個發文期刊,是國內研究非點源污染的核心力量。(3)整體來看,國內年均被引頻次排名前十五位的論文主要出現在2002年之后,說明我國對非點源污染模型的研究主要是在2002年開始,這也與論文發表年份和數目的統計相對應,從2003年之后每年發表論文數目較之前顯著增多。

表5　國內論文總被引頻次和年均被引頻次

2.2.5關鍵詞聚類分析

采用與上述國外非點源污染模型研究相同的方法,得到系統聚類樹狀圖(圖7)、聚類群體劃分表(表6) 以及多維尺度分析圖(圖8)。

圖7　聚類樹狀圖Fig.7　 The clustering tree

表6　國外“非點源污染模型”聚類群體劃分Table 6　Cluster of “non-point source pollution models” in China

圖8　國外“非點源污染模型”線性擬合散點圖Fig.8　The linear fitting of the domestic non-point source pollution models

由上述圖表可看出,集群1的內容主要涉及氮、磷營養物質,說明氮、磷等營養物質是造成非點源污染的重要元素,這與國外非點源污染中的一個主要的研究方向相對應,要采取措施解決水體富營養化現象。集群2主要是解決非點源污染的工具,地理信息系統可以更加準確的描述非點源污染的空間分布。集群3的內容比較復雜,涉及非點源污染的模型、影響、其發展歷程等多個方面,與國外非點源污染的集群劃分基本一致。集群4主要是針對太湖流域和三峽庫區進行分析研究。

3　結論與討論

(1)從數量上看,國內外論文發表數量在2010年之后都較之前增多,說明非點源污染模型的研究在國內外受到重視?？傮w來看,從2006—2016年間我國發表的論文數較國外而言比較多,說明我國非點源污染模型的研究得到重視,與我國提出的可持續發展,加強環境保護相對應。

(2)從研究熱點上看,國外研究熱點為“water quality(水質)”、“Nitrogen(氮)”、“Watershed(流域)”和“Phosphorus(磷)”等,而國內的研究熱點為“SATI模型”、“GIS”、“農業”、“土地利用”、“總氮”和“總磷”說明國內外研究熱點有相同之處,但我國相對于國外而言更重視地理信息系統的研究和使用以及農業生產對非點源污染的貢獻,而國外則更注重以流域為基礎的非點源污染模型的探討。

(3)從群集分類上看,國內外的群集劃分情況基本相同,可以概括為非點源污染的模型、工具、影響、發展歷程四個主要方面。

(4)本文選取累積出現頻次達到11的前30個英文關鍵詞和累積頻次達到17的前30個中文關鍵詞作為統計關鍵詞,但并不排除一些頻次比較低的關鍵詞未來也可能成為研究熱點。利用共詞分析法探討學科領域的研究熱點,其結果受關鍵詞統計的完整程度、專業水平和學科門類的影響,存在一定的局限性。