近20年我國景觀基因研究現狀及主題趨勢
——基于知網資源的知識圖譜分析

袁 媛

(吉首大學 土木工程與建筑學院，湖南 張家界 427000)

1 引言

“基因”的概念來自生物學，是遺傳信息的載體，將遺傳信息復制傳遞給下一代。景觀基因是解讀景觀蘊含的深層次特征的重要切入點。不同地域景觀的形成是由于不同地域文化景觀基因的差異而導致的[1]，景觀的異質性又成為當地吸引外來游客的一個尤為重要的因素。文化景觀基因是指文化“遺傳”的基本單位，其所承載的物質區別于其他文化景觀的代代傳承的文化因子。這項基因決定了某種文化景觀的形成，反過來，它也是識別這種文化景觀的重要依據[2，3]。

景觀領域關于聚落(鄉村)景觀的研究，多集中在選址、空間布局、形態特征及演變規律的研究。而文化基因的挖掘對于識別區域文化景觀有著至關重要的作用，因此，如何去保護文化景觀，保護傳統聚落，對一個文化景觀基因的了解除了依據其外部表現之外, 還應了解其深刻的內在成因，諸如歷史、自然、文化、宗教等等因素[4，5]。通過對景觀基因相關研究文獻進行分析，研究了其發展現狀、廓清知識結構、解讀研究熱點、探測研究趨勢，為今后的研究提供一定參考。

2 研究方法及數據采集

2.1 研究方法

采用文獻計量法和科學知識圖譜方法對檢索到的文獻進行可視化分析。該研究采用的分析工具是由美國德雷塞爾大學陳超美教授基于Java語言開發的信息可視化分析軟件CiteSpace[6，7]。

CiteSpace借助統計學方法，通過引文網絡分析，著眼于分析科學領域中蘊含的潛在知識，找出研究領域演進的關鍵路徑、關鍵文獻 (知識拐點)，并能通過可視化的手段呈現科學知識在一定時期的發展結構、規律、趨勢、動向和分布情況。

2.2 數據來源及采集

文獻數據來源于中國知網 (CNKI)“學術期刊網絡版”，檢索式以：主題=景觀基因(精確匹配)，并限定期刊選取范圍為“全部期刊”，以提高檢全率，時間區間為：2000年1月至2020年10月，檢索時間為2020年9月24日，共搜索到相關結果216條，發現2000年至2003年8月期間沒有相關有效文獻。經過人工甄別剔除新聞、通訊、紀要等非學術研究和與主題相關性較小的條目，最終共得到從2003年8月至2020年9月間，共195篇有效文獻信息。

通過利用CiteSpace軟件對這195篇文獻整理和歸納，得到的結果客觀反映了近20年有關景觀基因的研究歷程的演進、現狀的發展和未來的走向，通過分析對該領域形成初步的認知。

3 研究結果分析

3.1 時間分布

對發文數量的時間分布進行分析有助于了解該領域受關注的程度。根據2000年至2020年9月24日期間每年研究文獻數量的統計(圖1)，關于景觀基因主題在CNKI的發文量總體呈上升趨勢，在2013年及2017年有兩個回落趨勢，但次年的發文量均繼續上升。

但從簡單的檢索式及得到的20年左右的時間內僅為195篇左右的文獻量來看，該關鍵詞下的相關研究仍處于剛剛起步的階段。2018年及2019年的發文量超過30篇，分別為33篇及37篇，成為近20年來最多的兩個年份，其中學位論文數量為12篇和11篇。目前關于景觀基因領域的研究在學界中關注度不高、研究群體較少、發表論文不多，但是從研究成果數量逐年增長的現狀表明景觀基因研究持續受到學界關注。

年份

3.2 作者與機構分析

3.2.1 作者合作網絡分析

本研究相關文獻涉及203位作者，最高產的作者從2003年起開始發文，截至檢索資料前，共發表36篇，僅發表1篇文獻的作者有165人，占比81.28%。低產作者比率大于洛特卡定律[8](即平方反比定律)60.79%的標準，說明低產研究者數量多，研究較為分散，研究深度不深。

高產作者和核心作者是特定領域的推動者和引導者[9]。利用洛特卡定律及普賴斯定律對2003年至2020年10月間景觀基因研究的論文進行分析，得出該領域的高產作者和核心作者。

3.2.1.1 高產作者

根據普賴斯平方根定律，我們分析得出，在景觀基因領域現有的203位作者中，前14位(即)作者應為本研究領域的高產作者，他們的發文量都在3篇以上，見表1。

3.2.1.2 核心作者

表1 作者發文量統計(前18位)

借助CiteSpace軟件，選擇發文量在3篇以上的作者生成圖譜(圖2)。圖譜生成結果包含節點數為203,連接數為264,網絡的密度為0.00129。從合作度的角度分析,出現程度高的節點之間的連線較多,說明景觀基因研究的學者間的學術交流較多。圖譜中顯示，劉沛林、胡最、鄧運員三位作者的發文量最高，分別達到36、25、23篇，且三者之間的聯系最為緊密。另外一位發文量超過10篇的作者為曹帥強，截至目前已有12篇相關文獻。申秀英、楊立國兩位學者的發文量均為9篇，也屬于該研究的高產作者。其中申秀英與劉沛林、胡最均有多次合作。發文量在5篇以上的核心作者還包括李伯華(8篇)、劉春臘(6篇)、鄭文武(6篇)，這3位與發文量最高的3位作者見合作緊密。

圖2 景觀基因研究作者合作網絡圖譜

結合普賴斯平方根定律計算得到的高產作者與核心作者的數據可以看出，以劉沛林、胡最、鄧運員為代表的高產作者群體已經產生。但是通過研究發現，常見的合作作者通常來源于同一個機構，或者是學緣關系密切的研究者。

3.2.2 研究機構分析

對景觀基因研究發文機構進行分析，可以了解研究機構對該研究的研究狀態和實際貢獻。

經查證：衡陽師范學院資源環境與旅游管理系(22篇)與衡陽師范學院城市與旅游學院(20篇)，系學院更名導致的研究單位名稱的變化。因此，從2015年起，該單位的研究成果均以城市與旅游學院的名稱出現，將其合并后，得到42篇文獻。經過對命名不一的同樣的研究機構的合并，得到約有151個單位參與景觀基因主題的研究。

衡陽師范學院城市與旅游學院、湖南省古村古鎮文化遺產數字化傳承協同創新中心、北京大學城市與環境學院分別發文42篇、10篇、9篇，位居前三位。衡陽師范學院(包括南苑學院)與湖南省古村古鎮文化遺產數字化傳承協同創新中心互相合作，形成優勢，在研究中占有重要地位。

從發文機構合作網絡圖譜(圖3)中可以看出，圖中節點較為分散，關聯性不高，說明研究機構相對獨立，缺少合作。并且，只有衡陽師范學院城市與旅游學院的中介中心性為0.2，高于0.1，說明其在景觀基因研究領域具有較強的科研水平和影響力。多名研究者均立足本土，以湖南省傳統聚落為研究對象，結合景觀基因理論，研究內容主要包括：構建傳統聚落景觀基因信息單元的表達機制，提升景觀信息管理水平；建立了4大類共14項指標的景觀基因識別體系，根據不同的景觀基因提取方法，建立了識別流程，并在傳統聚落進行實踐；利用GIS技術標示和識別景觀的基本文化特征；利用多種數字化技術實現對景觀基因的保護；識別、挖掘與保護景觀基因信息鏈，借助地理集中指數和空間句法等方法定量識別景觀基因等。

圖3 我國景觀基因研究機構合作網絡圖譜

除研究學者劉沛林及其團隊所在的衡陽師范學院之外，發文機構大多集中在北京大學城市與環境學院、云南大學資源環境與地球科學學院、福建農林大學園林學院、中山大學地理科學與規劃學院。結合文獻來看，北京大學的研究文獻多來自劉沛林教授在北京大學時期的成果，他從地學視角研究景觀基因，立足于我國傳統聚落的保護，提出了景觀信息點、景觀信息元和景觀信息鏈的概念，以生物學中基因的概念啟發建立景觀基因研究的“胞-鏈-形”方法。云南大學以學者曹帥強為代表側重于文化的保護與傳承，研究對象多為湖南地區村鎮的非物質文化。福建農林大學園林學院針對閩南傳統聚落景觀作為研究對象，建立景觀基因解構模型，識別多個景觀基因，構建了當地的景觀基因譜系圖。中山大學則側重于建構結構方程模型從地方認同與感知的角度，從不同維度進行分析，達到保護與傳承的目的。

3.3 文獻研究熱點主題分析

3.3.1 關鍵詞共現分析

利用CiteSpace對文獻關鍵詞進行關鍵詞共現分析，得到網絡知識圖譜如圖4所示。整體上看，圖中散落節點不多，說明關鍵詞間的聯系較大，景觀基因研究的焦點相對集中。

圖4 我國景觀基因研究的關鍵詞共現網絡

可以發現，目前對景觀基因的研究，大量的文獻都與“文化基因”“聚落”“景觀”“保護”“地域文化”等詞相關， 這類關鍵詞代表了景觀基因研究的主題方向，在過去的研究中出現的頻次也較多，與其它高頻度關鍵詞的共現度很高，是研究發展的趨勢。同時，提取出現次數大于4次的關鍵詞按詞頻降序排列，得到前17個關鍵詞頻次表，見表2。

表2 景觀基因研究高頻度關鍵詞

根據統計結果顯示，除了“景觀基因”出現的頻次最高以外，傳統聚落、文化基因、文化景觀、基因圖譜等關鍵詞出現的頻次在10次以上，并且中介中心性均超過0.1，是研究的熱點，也是該領域的重要發展方向。

“南岳古鎮”的中介中心性僅次于研究熱點關鍵詞之后，通過對節點信息的檢閱發現，是由于高產作者的研究對象為該地區，因此對南岳古鎮的研究程度較大。

另一個關鍵詞“中國”，出現頻次高的原因是由于不同的研究者在進行景觀基因研究的過程中，研究對象往往會選擇中國少數民族地區所具有的獨特的文化景觀特征進行分析研究，因此該關鍵詞出現在高頻詞中，且具有較高的中心性。

對相關主題的研究范疇集中在“非物質文化遺產”及“文化景觀基因”的保護與傳承上。景觀基因的表達方式是與當地的文化息息相關的，不同的文化催生了不同的景觀基因類型，并且景觀基因對地方認同的建構具有積極的正向作用，如何去定義這種地方認同的基因類型，是識別的主要目的。

從以上對關鍵詞共現圖譜及相關文獻的分析中結合研究作者分析的結果，可以看出景觀基因的研究與傳統聚落的研究有大量的交叉。

3.3.2 關鍵詞聚類分析

提取文獻中的關鍵詞作為分析樣本，生成聚類圖譜(圖5)，展現研究領域的分布情況。從圖中我們看到一共生成8個聚類，順序從0-7，數字越小，聚類包含的關鍵詞越多，可以從導出的研究報告中得到關鍵詞的詳細信息。

圖5歸納出8個標有#符號的聚類知識群體，分別為：傳統聚落、元坑古鎮、基因圖譜、文化景觀、制度設計、信息鏈、景觀、保護與傳承。這些群體反映了景觀基因研究的主題方向，是研究者們需要關注的重要領域。結合圖4和圖5可以總結為2個方面：①傳統聚落景觀基因的識別；②如何進行景觀基因的保護與傳承。隨著各地傳統村落的急劇破壞和消失,各種獨具特色的傳統村落景觀基因也隨之丟失，研究學者們對以上兩個方面的研究，能對景觀基因的有效保護提供理論和技術層面上的指導。基因識別成為保護的前提，與生物多樣性保護一樣,人們也應高度重視文化多樣性的保護[2]。

3.3.3 突發性探測

借助CiteSpace檢測出21個關于景觀基因研究的突發性關鍵詞，按突顯強度排序得到圖6。(軟件識別關鍵詞時將GIS識別為gi，特在該關鍵詞后進行人工備注)

圖6 文獻突發性強度排序

根據圖譜分析，出現時間最早的關鍵詞為區系、聚落、景觀基因圖譜；突顯時間最長的為聚落景觀(2009～2015年)，突顯時間段為5～6年的關鍵詞包括：區系(2006～2011年)、中國(2010～2015年)、基因(2012～2016年)、南岳古鎮(2013～2017年)；非物質文化遺產成為突顯強度最高的關鍵詞(2.3639)，代表該關鍵詞最受到關注，是推動研究發展的重要脈絡節點。

3.3.4 時區視圖和時間線視圖

時間線視圖和時區視圖側重于描繪各個研究領域隨時間發展的相互影響和演變趨勢[7]。由時間線視圖(圖7)分析得到，傳統聚落、文化基因、文化景觀出現時間早，且所在聚類分別為#0、#1、#3，代表了這幾個關鍵詞在熱門主題中不斷出現，時間跨度長。信息鏈的識別為制度設計提供知識基礎，最終為保護與傳承服務。

圖7 景觀基因研究的時間線視圖

根據生成的景觀基因研究的時區視圖(圖8)分析可知，傳統聚落、文化景觀、文化基因出現早，且與之后的研究內容聯系緊密且持續；景觀基因作為關鍵詞高頻出現則是在相關研究開始后的5年左右的時間持續積累，與傳統聚落、基因圖譜、非物質文化遺產常常同時出現在研究當中；而但凡有非物質文化為關鍵詞，通常離不開“保護”。

圖8 景觀基因研究的時區視圖

4 結論

在對文獻整體理解上，結合CiteSpace軟件繪制的圖譜結果，對景觀基因主題的主要研究內容和未來研究趨勢展開分析，厘清了發展歷程，繪制了作者、研究機構、關鍵詞共現、關鍵詞突顯圖譜，辨析關鍵詞聚類的幾大研究主題，得到以下結論。

(1)從時間分布來看，我國學者在該方面的研究存在研究程度較低，研究熱度不高的現象，但論文產出在整體上呈增長趨勢。

(2)對研究者與發文機構的統計分析，可以看出景觀基因研究在研究者和發文量方面有以下特征：a.整體發文量不高，機構間的合作不夠廣泛，反映了該領域研究的合作程度和廣度還需要進一步拓展；b.涌現出一批重要的研究學者，且核心作者之間的聯系緊密；c.現有合作多表現為“學緣”關系，如師生、同事之間的合作，大多數研究者的發文量較少，低產研究者占比高，且互相聯系少，鮮少有合作；d.研究機構之間的合作也頻繁地發生在同一地區范圍之中，較少構建跨區域和學科的合作平臺。

(3)借助軟件得到的關鍵詞共現、聚類、突發性探測、時區視圖及時間線視圖，能夠反映景觀基因研究領域的研究熱點和研究趨勢。“文化基因”“聚落”“景觀”“保護”“地域文化”等詞相關，這類關鍵詞代表了景觀基因研究的主題方向。“非物質文化遺產”及“文化景觀基因”的保護與傳承是近年討論和關注的熱點。

通過對該領域的研究歷程進行全面梳理，不僅為我們提供了一個整體分析景觀基因研究的新視角，而且形象展示了該領域的研究熱點，為景觀基因研究的趨勢提供新的展望。