基于Citespace的水旱災(zāi)害防治前沿?zé)狳c(diǎn)分析

林沛榕，翟麗妮，馬麗梅，姚 玲，鄒 瑾

(湖北省水利水電科學(xué)研究院 湖北省水利水電科技情報(bào)中心，湖北 武漢 430070)

0 引 言

近幾十年來(lái)，以變暖為主要特征的氣候變化及其對(duì)自然、經(jīng)濟(jì)和人類生活的影響已成為各國(guó)政府、社會(huì)和學(xué)術(shù)界共同關(guān)心的全球性話題[1]。受全球氣候變化影響，中國(guó)干旱、洪水等自然災(zāi)害發(fā)生頻率增加，強(qiáng)度愈加劇烈，不斷威脅和損害人類社會(huì)的生產(chǎn)生活與安全[2-3]。為應(yīng)對(duì)未來(lái)水旱災(zāi)害可能造成的巨大危害，積極開展水旱災(zāi)害防治工作相關(guān)研究意義重大[4-5]。

目前，已有學(xué)者利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的理論和方法，分析了水庫(kù)大壩安全評(píng)價(jià)研究[6]、水文連通性研究[7]和水生態(tài)治理研究[8]等領(lǐng)域的熱點(diǎn)和前沿。本文借助國(guó)內(nèi)的中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)、國(guó)際WOS(Web of Science)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用知識(shí)圖譜分析方法對(duì)2018～2019年度國(guó)內(nèi)外水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域各方向的發(fā)文量、下載量、被引量、高頻關(guān)鍵詞等關(guān)鍵性指標(biāo)進(jìn)行梳理和分析，挖掘相關(guān)學(xué)科的研究熱點(diǎn)和前沿，有助于相關(guān)學(xué)者和從業(yè)人員了解國(guó)內(nèi)外水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，以確定重點(diǎn)研究方向。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

科學(xué)知識(shí)圖譜是以各類科學(xué)知識(shí)為研究對(duì)象，以引文分析、共現(xiàn)分析等為理論基礎(chǔ)，借助可視化工具，繪制出展示學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)圖形或圖像，既是可視化的知識(shí)圖形，又是序列化的知識(shí)譜系，可對(duì)知識(shí)單元或知識(shí)群體之間存在的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其互動(dòng)、交叉、衍化等諸多復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行表達(dá)和描述[9-10]。

本研究在綜合分析Hist Cite，Citespace，VOSviewer等目前常用的圖譜分析軟件優(yōu)劣的基礎(chǔ)上，選擇Citespace進(jìn)行輔助分析。與其他軟件相比，Citespace 能夠同時(shí)滿足該研究分析CNKI 和WOS兩大數(shù)據(jù)庫(kù)的需要；且具有圖譜比較直觀，可視化效果好，易于用戶對(duì)圖譜進(jìn)行后期解讀等優(yōu)勢(shì)[11-13]。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

在對(duì)水利行業(yè)研究?jī)?nèi)容、機(jī)構(gòu)和學(xué)者進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，確定了目前水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的防洪、治澇、模型方法、水資源、抗旱五大研究領(lǐng)域。采用布爾邏輯算符、臨近算符、通配符等確定關(guān)鍵詞的檢索式，在CNKI和WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中抓取相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，時(shí)間范圍設(shè)置為2018年1月1日至2019年12月31日。

2 結(jié)果與分析

2.1 產(chǎn)出和影響力

本研究以發(fā)文量和篇均被引頻次作為學(xué)術(shù)產(chǎn)出和影響力大小的評(píng)判指標(biāo)。圖1展示了各方向總發(fā)文量和篇均被引量的分布情況。可以看出，國(guó)內(nèi)產(chǎn)出最多的是“水資源”，影響力最高的方向是“模型方法”；國(guó)際上產(chǎn)出最多的方向是“模型方法”和“水資源”，影響力最高的方向是“治澇”。

圖1 2018～2019年水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域產(chǎn)出和影響力分布Fig.1 Distribution of output and influence in the field of flood and drought disaster prevention and control in 2018～2019

2.2 熱點(diǎn)和前沿

采用Citespace軟件對(duì)水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域中防洪、治澇、模型方法、水資源、抗旱五大方向2018～2019年CNKI庫(kù)和WOS庫(kù)論文題錄中的關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化圖譜分析，結(jié)果見(jiàn)圖2～6。關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)分別用兩種色環(huán)表示，不同顏色的色環(huán)代表了關(guān)鍵詞出現(xiàn)的不同時(shí)段，圓點(diǎn)的大小代表了作者關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，而節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽的大小則代表了關(guān)鍵詞的中心度大小；中心度越大，關(guān)鍵詞標(biāo)簽越大，在一定程度上代表著此時(shí)段的研究熱點(diǎn)。

(1) 防洪。對(duì)防洪領(lǐng)域2018～2019年CNKI論文題錄中的1 804個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為50，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前50個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得78個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和194條關(guān)鍵詞連線。對(duì)防洪領(lǐng)域2018～2019年SCI論文題錄中的17 626個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為80，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前80個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得90個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和344條關(guān)鍵詞連線。

Citespace圖譜分析結(jié)果見(jiàn)圖2。其中，CNKI庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括防洪調(diào)度、洪水預(yù)報(bào)、小流域等，說(shuō)明國(guó)內(nèi)防洪領(lǐng)域更關(guān)注事前的預(yù)報(bào)和調(diào)度，在大江大河的防洪體系不斷完善的背景下，防洪研究區(qū)域的選擇正逐步轉(zhuǎn)向小流域和山區(qū)；而WOS庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括river(河流)、climate change(氣候變化)、impact(影響)、model(模型)、management(管理)等，可以看出國(guó)際上對(duì)防洪領(lǐng)域的研究更注重通過(guò)模型模擬的手段分析氣候變化對(duì)洪水風(fēng)險(xiǎn)的影響，并提出相應(yīng)的管理措施。

圖2 防洪方向關(guān)鍵詞可視化圖譜Fig.2 Flood control direction keyword visualization graph

(2) 治澇。對(duì)治澇領(lǐng)域2018～2019年CNKI論文題錄中的1 386個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為60，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前60個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得98個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和264條關(guān)鍵詞連線。對(duì)治澇領(lǐng)域2018～2019年SCI論文題錄中的7 478個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件，保留文獻(xiàn)被引頻次高的前80.0%作為節(jié)點(diǎn)，獲得193個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和774條關(guān)鍵詞連線。

Citespace圖譜分析結(jié)果見(jiàn)圖3。其中，CNKI庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括城市內(nèi)澇、海綿城市、排水能力、排水管網(wǎng)等，說(shuō)明國(guó)內(nèi)治澇領(lǐng)域目前主要關(guān)注海綿城市建設(shè)，注重提高城市排水能力；而WOS庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括nitrogen(氮)、graphene(石墨烯)、catalyst(催化劑)、water quality(水質(zhì))、performance(性能)等，說(shuō)明國(guó)際上的研究側(cè)重通過(guò)材料上的改進(jìn)以增強(qiáng)調(diào)蓄水的能力。

圖3 治澇方向關(guān)鍵詞可視化圖譜Fig.3 Waterlogging control direction keyword visualization graph

(3) 模型方法。對(duì)模型領(lǐng)域2018～2019年CNKI論文題錄中的2 917個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為60，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前60個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得82個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和201條關(guān)鍵詞連線。對(duì)模型領(lǐng)域2018～2019年SCI論文題錄中的24 808個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為30，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前30個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得32個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和123條關(guān)鍵詞連線。

Citespace圖譜分析結(jié)果見(jiàn)圖4。其中，CNKI庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括水文模型、水動(dòng)力模型、氣候變化、水質(zhì)評(píng)價(jià)等，可以看出，水文模型研究在國(guó)內(nèi)熱度很高，其次是水動(dòng)力模型、水質(zhì)模型等；而WOS庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括：model(模型)、impact(影響)、climate change(氣候變化)、temperature(溫度)、runoff(徑流)等，國(guó)際上模型研究側(cè)重通過(guò)模型模擬分析氣候變化對(duì)徑流等因素產(chǎn)生的不確定性影響。

圖4 模型方法方向關(guān)鍵詞可視化圖譜Fig.4 Model and method direction keyword visualization graph

(4) 水資源。對(duì)水資源領(lǐng)域2018～2019年CNKI論文題錄中的5 352個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件，保留文獻(xiàn)被引頻次高的前30.0%作為節(jié)點(diǎn)，獲得144個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和574條關(guān)鍵詞連線。對(duì)水資源領(lǐng)域2018～2019年SCI論文題錄中的23 948個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為40，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前40個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得43個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和147條關(guān)鍵詞連線。

Citespace圖譜分析結(jié)果見(jiàn)圖5。其中，CNKI庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括水資源、水資源開發(fā)利用、可持續(xù)發(fā)展、水資源保護(hù)等，說(shuō)明國(guó)內(nèi)在水資源領(lǐng)域更關(guān)注水資源的可持續(xù)利用發(fā)展，注重水資源的保護(hù)；而WOS庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括optimization(優(yōu)化)、management(管理)、model(模型)、resource(資源)、system(系統(tǒng))等，可以看出國(guó)際上水資源領(lǐng)域更關(guān)注優(yōu)化調(diào)度和水資源管理方向。

圖5 水資源方向關(guān)鍵詞可視化圖譜Fig.5 Water resources direction keyword visualization graph

(5) 抗旱。對(duì)抗旱領(lǐng)域2018～2019年CNKI論文題錄中的1 958個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為50，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前50個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得74個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和275條關(guān)鍵詞連線。對(duì)抗旱領(lǐng)域2018～2019年SCI論文題錄中的11 337個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化處理。設(shè)置Citespace軟件的文獻(xiàn)被引頻次閾值為88，保留每年文獻(xiàn)被引頻次高的前88個(gè)關(guān)鍵詞作為樣本，獲得100個(gè)有效關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和383條關(guān)鍵詞連線。

Citespace圖譜分析結(jié)果見(jiàn)圖6。其中，CNKI庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括節(jié)水灌溉、灌溉技術(shù)、栽培技術(shù)等，可見(jiàn)國(guó)內(nèi)對(duì)于節(jié)水灌溉技術(shù)的研究較深入；而WOS庫(kù)中的核心關(guān)鍵詞主要包括drought(干旱)、climate change(氣候變化)、model(模型)、growth(生長(zhǎng))、yield(產(chǎn)量)等，國(guó)際上更關(guān)注氣候變化的影響，通過(guò)模型研究作物生長(zhǎng)機(jī)理及干旱對(duì)作物產(chǎn)量的影響。

圖6 抗旱方向關(guān)鍵詞可視化圖譜Fig.6 Drought resistance direction keyword visualization graph

根據(jù)Citespace對(duì)水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域五大方向的聚類和分析，結(jié)果如表1所示。可以看出，防洪方向，國(guó)內(nèi)更關(guān)注洪水預(yù)報(bào)和防洪調(diào)度工作，國(guó)際則更關(guān)注洪水風(fēng)險(xiǎn)分析；治澇方向，城市內(nèi)澇是國(guó)內(nèi)的關(guān)注熱點(diǎn)，而國(guó)際對(duì)調(diào)蓄演算的關(guān)注度更高；模型方法領(lǐng)域，水質(zhì)模型、水動(dòng)力模型是國(guó)際、國(guó)內(nèi)共同的關(guān)注熱點(diǎn)，水文模型是國(guó)內(nèi)的關(guān)注熱點(diǎn)；水資源方面，國(guó)內(nèi)外的共同關(guān)注熱點(diǎn)是水資源配置，水資源承載力是國(guó)內(nèi)的關(guān)注熱點(diǎn)，水優(yōu)化調(diào)度是國(guó)際的關(guān)注熱點(diǎn)；抗旱領(lǐng)域，國(guó)際上對(duì)極端干旱有較高的關(guān)注度，國(guó)內(nèi)則更關(guān)注節(jié)水灌溉。

表1 水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域五大方向的前沿?zé)狳c(diǎn)

3 結(jié) 論

通過(guò)產(chǎn)出和影響力分析可以發(fā)現(xiàn)，水資源、模型方法和抗旱是中國(guó)水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域投入和產(chǎn)出的重點(diǎn)方向，水資源、水文模型是國(guó)內(nèi)外主要發(fā)文方向，且在國(guó)際水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域上具有較高的影響力。基于Citespace的圖譜綜合對(duì)比發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外水旱災(zāi)害防治領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿不同，各個(gè)熱點(diǎn)聯(lián)系緊密程度及研究側(cè)重點(diǎn)存在差異。

(1) 產(chǎn)出方面。國(guó)內(nèi)熱點(diǎn)研究方向是洪水預(yù)報(bào)、城市內(nèi)澇、水文模型、水資源利用、節(jié)水灌溉技術(shù)；國(guó)際熱點(diǎn)研究方向有河道治理、洪水風(fēng)險(xiǎn)、調(diào)蓄演算、水動(dòng)力模型、水優(yōu)化調(diào)度、節(jié)水、極端干旱。

(2) 影響力方面。國(guó)內(nèi)未來(lái)潛在的產(chǎn)出熱點(diǎn)有山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)、城市內(nèi)澇、作物生長(zhǎng)模型、水資源承載能力、干旱形成機(jī)理、極端干旱；國(guó)際上潛在的產(chǎn)出熱點(diǎn)有洪水風(fēng)險(xiǎn)、河道治理、調(diào)蓄演算、灌區(qū)水文模型、水優(yōu)化調(diào)度、極端干旱、節(jié)水。

(3) 高頻關(guān)鍵詞方面。國(guó)內(nèi)的產(chǎn)出熱點(diǎn)包括洪水預(yù)報(bào)、防洪調(diào)度、城市內(nèi)澇、海綿城市、水文模型、水動(dòng)力模型、水資源承載力、水資源開發(fā)利用、節(jié)水灌溉；國(guó)際的產(chǎn)出熱點(diǎn)包括氣候變化、洪水預(yù)報(bào)、洪水風(fēng)險(xiǎn)、調(diào)蓄演算、水動(dòng)力模型、水質(zhì)模型、水資源配置、水優(yōu)化調(diào)度、極端干旱、節(jié)水。