小麥抗倒伏研究動態追蹤
——基于WoS和CNKI數據庫的文獻計量分析

汪小飛，張家偉，劉鐵寧，任小龍，賈志寬，蔡 鐵

（西北農林科技大學農學院，陜西楊凌 712100）

0 引言

小麥是重要的基礎糧食作物，隨著人口持續增長、社會快速發展，以及耕地逐年減少，糧食的供需長期處于緊平衡狀態[1-3]。提高單產、增加總產、保障供給是小麥生產及產業發展的長期任務[4]。但倒伏一直是持續提升小麥產量及保證產量穩定性的關鍵限制因素之一[5-6]。研究小麥倒伏發生機理及增強其抗倒伏性途徑，是小麥持續增產待解決的理論與技術問題[7-8]。國內外諸多機構與學者在小麥倒伏領域相繼開展了大量的研究，英國諾丁漢大學Berry P M等[9-10]從分子生物學角度研究了冬小麥倒伏相關性狀的遺傳控制；中國國家農業信息化工程技術研究中心顧曉鶴等[11]結合遙感技術，構建了表征冬小麥倒伏強度的光譜診斷模型；山東農業大學王振林等[12]從作物栽培學角度研究了氮肥施用對冬小麥莖稈木質素積累和抗倒伏能力的影響；河南科技學院小麥中心茹振鋼等[13]從育種方向研究了不同小麥品種的莖稈抗倒性差異。文獻計量學是利用大數據將數學、統計學等多學科融合在一起，從定量層面對研究領域的發展動態進行系統分析的科學方法[14-15]，有利于更深入的掌握該研究領域的發展態勢，為科研工作提供參考依據[16-17]。由于其顯著的客觀性、定量化、模型化，已被廣泛運用于諸多領域。如孫秀煥等[18]基于Web of Science核心數據庫（以下簡稱WoS），提出水稻的研究集中分布在轉基因、QTL、基因組、稻瘟病、栽培稻、活性氧、砷、鐵、抗旱性等方面；……