農(nóng)業(yè)面源污染研究可視化分析

汪波，林曉波，李文芬

（北京師范大學(xué)珠海分校，廣東珠海 519085）

0 引言

面源污染，又稱為非點源污染，是指在不確定的時空位置，污染源以較為廣泛、少量的形式散布至地表或地下水體而造成的污染[1]。農(nóng)業(yè)面源污染主要來源于化學(xué)肥料、農(nóng)藥、農(nóng)業(yè)用合成工具及畜牧業(yè)禽畜糞便等在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的使用，上述物質(zhì)的殘留會通過農(nóng)田地表徑流和農(nóng)田滲漏引起區(qū)域河流湖泊及地下水的污染[2]。自20 世紀(jì)80 年代以來，中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，未經(jīng)處理的污水、禽畜糞便、殘留化學(xué)肥料、未經(jīng)降解的合成農(nóng)業(yè)用品等成為一個巨大的隱患，提供有效的控制和治理農(nóng)業(yè)面源污染的方案已經(jīng)成為重點。

為對近年來農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進(jìn)行分析，筆者采用文獻(xiàn)計量學(xué)科中的可視化分析方法[3]，對CNKI 中2008—2019 年國內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染研究進(jìn)行總結(jié)，發(fā)掘、探討該領(lǐng)域的研究熱點，并對農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢和研究方向做出預(yù)測[4]。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

所有數(shù)據(jù)均來源于CNKI上的期刊和碩博士論文，并對檢索結(jié)果中出現(xiàn)的一些不具有研究價值的通知及簡報予以刪除。在CNKI頁面的高級檢索框下輸入“農(nóng)業(yè)面源污染”，時間跨度選擇2008—2019年，可以得到4033條結(jié)果，點擊選擇其中下載量和被引用次數(shù)最多的1000篇，作為Citespace可視化分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2 工具

本研究使用CitespaceV 可視化分析軟件和Excel軟件。

Citespace 主要是通過可視化的手段呈現(xiàn)文獻(xiàn)研究內(nèi)容的重點知識結(jié)構(gòu)和分布規(guī)律，呈現(xiàn)出某一時間段內(nèi)指定研究領(lǐng)域的主體骨架，因此將通過此類方法分析得到的可視化圖形稱為“知識圖”[5]。

1.3 研究方法

通過共詞分析法、詞頻分析法和聚類分析法3 種方法繪制知識共現(xiàn)圖譜。

1.3.1 共詞分析指一組名詞在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)，再將這些詞進(jìn)行聚類分析，結(jié)果能一定程度上反映這些詞之間的關(guān)系[6]。來源于文獻(xiàn)計量學(xué)中的共同被引用概念，指兩篇文獻(xiàn)在之后的其他文獻(xiàn)中同時被引用，表明這兩篇文獻(xiàn)在某些方面具有一定的關(guān)聯(lián)[7]。

1.3.2 詞頻分析統(tǒng)計關(guān)鍵詞、主題詞在某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻率，對此研究領(lǐng)域的熱點、前沿和發(fā)展趨勢加以分析的方法。

1.3.3 聚類分析根據(jù)研究對象的性質(zhì)和特點，將相同特征的分為一類，以減少研究對象，突出研究中不同側(cè)重點[8]。

2 結(jié)果與分析

2.1 發(fā)文量年度分析

在知網(wǎng)的高級檢索功能中輸入指定年份，搜索歷年農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域的全部文獻(xiàn)，并將所得數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。由圖1 可知，近年來農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域研究的發(fā)文數(shù)量整體呈現(xiàn)上升的趨勢。2014—2017 年是農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域研究的高峰時期，2015年論文發(fā)表數(shù)量最多，達(dá)406 篇。2019 年發(fā)文量的檢索時間是2019年4月10日，為52篇，并不能代表2019年的所有發(fā)文量。據(jù)此可以看出，自2008 年以來，國內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)持續(xù)升溫的趨勢。

2.2 關(guān)鍵詞分析

2.2.1 高頻詞聚類分析與共同出現(xiàn)分析 打開CitespaceV 界面，點擊2008—2019 年作為時間線，在Node type 選項里點擊選“Keyword”，閾值設(shè)置為Top 50per slice、thresholding(c,cc,ccv)設(shè)置為(2,2,20)，選擇Pathfinder算法精簡網(wǎng)絡(luò)，最后得到163個節(jié)點、181條鏈接線、密度0.0137 的關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖形（圖2）。節(jié)點為十字，節(jié)點大小與關(guān)鍵詞字體顯著相關(guān)，節(jié)點越大，表明該關(guān)鍵詞總體出現(xiàn)頻率越高[9]。關(guān)鍵詞之間的連線代表2個關(guān)鍵詞經(jīng)常在一篇文獻(xiàn)里一起出現(xiàn)，連線越粗表明共同出現(xiàn)頻次越高。

圖2 可以看出，2008—2019 年農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域研究出現(xiàn)較多的關(guān)鍵詞主要有163 個，其中出現(xiàn)頻率最高的為農(nóng)業(yè)面源污染、防治對策、污染負(fù)荷、氮磷流失、農(nóng)戶等。圖2 中每塊大小不一的綠色區(qū)域表示聚類過后，具有相同特征的關(guān)鍵詞。圖2 右方農(nóng)業(yè)面源污染聚類區(qū)域，農(nóng)業(yè)面源污染為核心詞，與防治對策、環(huán)境庫茲涅茨曲線和生態(tài)補償機(jī)制等高頻詞均有連線，說明它們經(jīng)常在文獻(xiàn)里共同出現(xiàn)并且在這些文獻(xiàn)里它們具有相同的特征。

2.2.2 高頻詞分析圖3為熱點分析圖，strength代表膨脹系數(shù)，紅色區(qū)域長度代表主題詞的突變時間的長度[10]。

由圖3 可知，2008—2019 年農(nóng)業(yè)面源污染研究中涉及到的學(xué)科熱點主要有25個，其中膨脹系數(shù)較高的是三峽庫區(qū)(3.5848)、人工濕地(3.0658)、模型(2.6151)、化肥(2.5347)。三峽庫區(qū)之所以成為農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域高頻詞，其中一個很重要的原因是三峽庫區(qū)是全國重要的水資源保護(hù)區(qū)之一，長江沿岸遍布的農(nóng)業(yè)區(qū)、工業(yè)區(qū)帶來的污染是中國長期面臨的環(huán)境問題，區(qū)域非點源污染問題突出[11]，是長江中上游生態(tài)環(huán)境治理的重中之重[12]。三峽庫區(qū)面源污染研究在2003—2005年這段時間里保持穩(wěn)定，包括國家牽頭的“三峽庫區(qū)水污染控制研究”等專題研究計劃，年平均發(fā)文量在15篇左右。2005年之后，可檢索到的相關(guān)文章數(shù)量持續(xù)增加，呈跳躍式增長，表明三峽庫區(qū)非點源污染研究日益得到重視，成為學(xué)者研究的熱點，也反映出隨著區(qū)域點源污染得到有效控制，以農(nóng)業(yè)面源污染為主的非點源污染研究正成為改善三峽庫區(qū)生態(tài)環(huán)境的關(guān)鍵[13]。

另一個非常重要的關(guān)鍵詞是化肥。國內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染有畜禽糞便污染、農(nóng)業(yè)化肥污染、農(nóng)田固體廢物污染和農(nóng)村生活污染等方面[14]。其中農(nóng)業(yè)化肥污染對生態(tài)環(huán)境的影響最為嚴(yán)重，并且過去很長一段時間里國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)十分依賴化肥，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量至少有1/4 是靠化肥等化學(xué)物質(zhì)取得的[15]。

治理、防治和控制政策3 個關(guān)鍵詞雖然出現(xiàn)的頻率不是最高的，但卻對未來農(nóng)業(yè)面源污染研究有著深遠(yuǎn)的意義。這3個關(guān)鍵詞的突變時間都在2012年后，意味著國內(nèi)對于農(nóng)業(yè)面源污染防控措施的研究起步較晚，未來仍有很大的發(fā)展空間。國內(nèi)近年關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染防治策略主要包括4個方面，即控制污染源、排污過程阻斷、污染物養(yǎng)分回收再利用和水生生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)。其中涉及污染源控制研究的文獻(xiàn)最多[16-17]。控制污染源是最為有效的方法，因為造成農(nóng)業(yè)面源污染的直接原因是化學(xué)肥料等養(yǎng)分利用效率低且肥料投入過量，導(dǎo)致農(nóng)田中氮和磷的過度排放[18]。

畜牧業(yè)區(qū)域畜禽糞便是農(nóng)業(yè)面源污染的一大來源[19]，而種植業(yè)中化學(xué)合成肥料及化學(xué)農(nóng)藥的過量使用也是造成污染的重大因素，這兩者都與關(guān)鍵詞農(nóng)戶密不可分。農(nóng)戶是生產(chǎn)的基本單位，農(nóng)戶是否具有環(huán)境保護(hù)意識，對污染防控知識掌握的多少及掌握的程度，直接影響著區(qū)域甚至國家的生態(tài)環(huán)境，農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)面源污染防止與治理的影響十分深遠(yuǎn)[20]。在很長一段時間里，國內(nèi)種植業(yè)和畜禽業(yè)的模式存在不足，管理非常不集中，使得大范圍地規(guī)范農(nóng)戶生產(chǎn)養(yǎng)殖行為變得困難。以農(nóng)村為例，農(nóng)村的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以戶為單位，每家每戶在生產(chǎn)中農(nóng)藥使用量、耕作方式、排污途徑等都不盡相同，污染的出現(xiàn)具有不確定性，難以及時發(fā)現(xiàn)[21]。出現(xiàn)污染問題后，政府幾乎無法界定造成污染的主要責(zé)任方，治理污染、規(guī)范農(nóng)戶農(nóng)業(yè)行為和貫徹國家政策也變得不容易。研究中國農(nóng)業(yè)面源污染問題從農(nóng)戶角度考慮是有必要的。

2.2.3 關(guān)鍵詞突顯時間分析圖4清楚地揭示了2008—2019年4月10日研究熱點的變換，左下角2008年初始高頻關(guān)鍵詞為農(nóng)業(yè)面源污染、農(nóng)業(yè)、防治對策與源解析，這幾個詞彼此之間聯(lián)系十分緊密，且在2008 年大量農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)中共同出現(xiàn)。其中，2011年突顯的關(guān)鍵詞是整個時間段里最多的，字體最大的是農(nóng)戶、等標(biāo)污染負(fù)荷和土地利用。相同標(biāo)準(zhǔn)污染負(fù)荷是在一個混合有多種污染物的系統(tǒng)里，人們用來鑒別和確定其中的一種或主要幾種污染物時使用的公式，某種污染物的等標(biāo)負(fù)荷=該污染物排放量/污染物的濃度排放標(biāo)準(zhǔn)[22]。3個詞結(jié)合起來分析發(fā)現(xiàn)，2011年研究中國農(nóng)業(yè)面源污染領(lǐng)域的人員開始把注意力放在農(nóng)業(yè)的基本單位農(nóng)戶上，這也驗證了前文關(guān)鍵詞“農(nóng)戶”的準(zhǔn)確性。通過研究農(nóng)戶的個體行為、排放污染物的類型及處理污染物的方法尋找中國農(nóng)業(yè)面源污染的成因[23]。

2.3 機(jī)構(gòu)分析

在CitespaceV 界面中，時間區(qū)間選擇2008—2019年，Node type 選擇“institution”，閾值設(shè)置為Top 50 per slice，最后得到19 條鏈接線、密度0.0162、49 個節(jié)點的研究機(jī)構(gòu)圖形。節(jié)點為輪狀，節(jié)點面積越大，研究機(jī)構(gòu)字體越大，說明該機(jī)構(gòu)總體頻次越高，表明該機(jī)構(gòu)發(fā)文量越多。機(jī)構(gòu)之間的連線意味著合作關(guān)系，連線越粗表示共同出現(xiàn)的頻率越多[24]。

由圖5 可知，49 個機(jī)構(gòu)中以西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院研究最多，發(fā)文量最多，被引用的文獻(xiàn)數(shù)量也最多。西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院的圓圈綠色年輪區(qū)域很大，表明此機(jī)構(gòu)發(fā)表的論文在2008—2019年4月這段時間的中心段被大量的引用[25]；藍(lán)色年輪區(qū)域表示此機(jī)構(gòu)論文在2008—2019年4月這段時間的前期被引用的次數(shù)較多，表明西南大學(xué)環(huán)境資源學(xué)院在此領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。圖5顯示西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院和宜春學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院在農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域中共同出現(xiàn)的頻次較高，可以看出這2所機(jī)構(gòu)不但有合作，而且研究內(nèi)容較為相近。

2008—2019 年對于農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域比較突出的有49 個機(jī)構(gòu)，選擇排名前6 的機(jī)構(gòu)加以分析。其中膨脹系數(shù)最大的是宜春學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院。膨脹系數(shù)大說明該研究機(jī)構(gòu)在該時間段處于核心地位。由圖6 可知，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所的突變時間最長，從2012年開始到2015年結(jié)束。農(nóng)業(yè)部農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心的突變時間也為4年。其余3個研究機(jī)構(gòu)的突變時間大多為2～3年。整體而言，盡管這6 個研究機(jī)構(gòu)的膨脹系數(shù)和突變時間都不盡相同，但它們對于農(nóng)業(yè)面源污染的研究都有著突出的貢獻(xiàn)。

3 結(jié)論

（1）中國國內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染的研究2008—2019年穩(wěn)步上升，雖然其中3年有些許下降，但總體上說發(fā)文量逐步上升，對此領(lǐng)域的探究也越來越多。整體上看，農(nóng)業(yè)面源污染的研究經(jīng)常與化肥、農(nóng)戶、磷、氮等主題詞共同出現(xiàn)，它們之間具有密不可分的關(guān)系。

（2）從2008—2019 年的時間線可以發(fā)現(xiàn)，前期的研究主要在中國國內(nèi)面源污染較為嚴(yán)重的地區(qū)（如江蘇省、三峽庫區(qū)等）展開，研究重點集中在污染的現(xiàn)狀、目標(biāo)地區(qū)的污染負(fù)荷、地表及地下徑流的情況、化肥的使用量及國家對農(nóng)戶的政策等方面。而后期，農(nóng)業(yè)面源污染的防控防治、國家的控制政策、污染控制技術(shù)等字眼作為高頻詞開始出現(xiàn)。這樣的規(guī)律也體現(xiàn)了此段時間國內(nèi)研究的一個過程，即從研究污染的現(xiàn)狀及原因，深入到研究污染的防治政策，甚至到最后開始為國家制定污染的防控政策。

（3）2008—2019年在中國農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域較有話語權(quán)的機(jī)構(gòu)是西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，發(fā)文量、被引用次數(shù)都處于領(lǐng)先地位。但在中國農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域，國內(nèi)的機(jī)構(gòu)顯然缺乏合作，沒有形成長期的多機(jī)構(gòu)之間的合作。

4 結(jié)語

Citespac軟件是目前文獻(xiàn)分析中較具影響力的可視化分析工具，應(yīng)用前景廣泛；農(nóng)業(yè)面源污染不僅影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，還是制約推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)的一個重要因素，近年來相關(guān)研究逐漸增加，因此，分析農(nóng)業(yè)面源污染研究現(xiàn)狀，尋找其熱點問題，具有一定的理論意義，目前相關(guān)報道較少。本研究通過對農(nóng)業(yè)面源污染研究領(lǐng)域整體脈絡(luò)實現(xiàn)可視化呈現(xiàn)，利用詞頻分析法、聚類分析法等手段，總結(jié)本領(lǐng)域研究熱點和前沿方向，為今后農(nóng)業(yè)面源污染治理的研究提供一定的參考。例如本研究中總結(jié)出的關(guān)鍵詞包括化肥、禽畜糞便等，是今后農(nóng)業(yè)面源污染治理的主要減排對象。