基于文獻(xiàn)計(jì)量分析作物水肥一體化研究特征、熱點(diǎn)和趨勢(shì)

肖 晶 饒良懿

(北京林業(yè)大學(xué) 水土保持學(xué)院/北京林業(yè)大學(xué)水土保持國(guó)家林業(yè)和草原局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100083)

水資源是人類賴以生存的基礎(chǔ)自然資源,水資源短缺已成為一個(gè)全球性問題,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)往往會(huì)消耗大量的水資源。據(jù)統(tǒng)計(jì),2019年全球范圍內(nèi)180個(gè)主要國(guó)家或地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水總量約為2.90×1012m3,約占全球總用水量的71.49%[1],這說(shuō)明農(nóng)業(yè)水資源浪費(fèi)及低效利用現(xiàn)象在全球范圍內(nèi)極其普遍。肥料是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的物質(zhì)保證,是糧食增產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)。為了減少產(chǎn)量損失,過(guò)量施肥在全球范圍內(nèi)已經(jīng)變得越來(lái)越普遍。2020年全球164個(gè)主要國(guó)家或地區(qū)的農(nóng)用氮肥總量為1.13×108t[2]。過(guò)量灌溉和施肥會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的環(huán)境問題,包括土壤鹽漬化、地下水和地表水污染、硝酸鹽淋溶和溫室氣體排放等問題。2021年全球95個(gè)主要國(guó)家或地區(qū)由于施用化肥而產(chǎn)生的N2O排放量為165.25萬(wàn)t,CO2當(dāng)量排放約為4.38億t;中國(guó)、印度、美國(guó)和巴西4國(guó)的N2O排放量為94.88萬(wàn)t,其中我國(guó)的N2O排放量最多,為37.79萬(wàn)t[3]。一般來(lái)說(shuō),無(wú)節(jié)制的灌溉、落后的灌溉技術(shù)以及低效的施肥管理措施等是造成農(nóng)業(yè)水肥資源浪費(fèi)、低效利用和農(nóng)田土壤環(huán)境污染的主要原因。

作物水肥一體化是指將可溶性肥料溶解在灌溉水中,通過(guò)灌溉系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行灌溉和施肥的管理措施[4]。該方法可以直接把水和肥料輸送到作物根部,減少運(yùn)輸過(guò)程中的水分和養(yǎng)分損失,促進(jìn)作物生長(zhǎng)發(fā)育,不僅能夠節(jié)水省肥,還能增加作物產(chǎn)量、改善果實(shí)品質(zhì)和減少環(huán)境污染等[5-6]。水肥一體化最早起源于20世紀(jì)50年代的以色列,其主要灌溉形式是微灌,包括滴灌(滴灌器和滴灌帶)、微噴灌和地下滴灌[7],其中應(yīng)用最為廣泛的是滴灌水肥一體化和膜下滴灌水肥一體化。以色列具有較高的滴灌系統(tǒng)推廣度,滴灌面積約占總灌溉面積的85%以上[4]。美國(guó)的滴灌面積從2003到2015年增長(zhǎng)了75%,從60萬(wàn)hm2增長(zhǎng)到105萬(wàn)hm2[7-8]。我國(guó)自20世紀(jì)70年代開始研究水肥一體化相關(guān)課題,到2020年底水肥一體化技術(shù)推廣面積已達(dá)到1 000萬(wàn)hm2,帶動(dòng)應(yīng)用超1 333萬(wàn)hm2[9]。

盡管在過(guò)去的幾十年里眾多學(xué)者對(duì)作物水肥一體化進(jìn)行了大量研究,但對(duì)于作物水肥一體化領(lǐng)域的相關(guān)研究仍然缺乏全面深入的總結(jié)。面對(duì)作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)表的海量文獻(xiàn),傳統(tǒng)的閱讀方法難以進(jìn)行梳理。因此,需要合理的工具來(lái)總結(jié)和可視化作物水肥一體化領(lǐng)域的相關(guān)研究成果,以便為研究人員提供更為明確的研究方向。文獻(xiàn)計(jì)量是描述、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)學(xué)術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)最直接的方法,避免了常規(guī)綜述中主觀性強(qiáng)的缺陷和缺乏基于定量方法的文獻(xiàn)系統(tǒng)總結(jié)[15]。文獻(xiàn)計(jì)量方法可以整合以往的研究成果,通過(guò)定量分析,評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)當(dāng)前的研究熱點(diǎn)和未來(lái)的研究趨勢(shì)[35]。目前,文獻(xiàn)計(jì)量方法被廣泛用于分析各領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、研究趨勢(shì)以及個(gè)人、機(jī)構(gòu)和國(guó)家的貢獻(xiàn)。然而,目前人們?nèi)狈?duì)國(guó)際上作物水肥一體化研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)的了解。因此,本研究使用文獻(xiàn)計(jì)量分析方法梳理了作物水肥一體化領(lǐng)域相關(guān)研究工作的發(fā)展歷史,評(píng)估了個(gè)人、機(jī)構(gòu)和國(guó)家對(duì)作物水肥一體化研究的貢獻(xiàn),歸納和總結(jié)了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),并指出了作物水肥一體化領(lǐng)域未來(lái)的研究方向和發(fā)展趨勢(shì),以期為今后的研究提供思路。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)基于Web of Science(WOS)核心合集數(shù)據(jù)庫(kù),引文索引為SCI-EXPANDED,使用高級(jí)檢索詞進(jìn)行全面檢索[15]。檢索年份為2003-01-01—2022-09-10,檢索時(shí)間為2022-09-11。具體的檢索詞為: TS=(fertigation OR integration of water and fertilizer OR integrated irrigation and fertilization management OR water and fertilizer coupling OR integrated water and nutrient management OR integrated water and fertilizer management OR water-fertilizer-in-one) AND TS=(drip irrigation OR subsurface drip irrigation OR furrow irrigation OR drip fertigation OR nitrogen fertigation) AND TS=(crop yield OR crop growth OR fruit quality OR water use efficiency OR fertilizer use efficiency OR nutrient use efficiency OR nitrate leaching OR nutrient loss OR greenhouse gas)。共檢索到1 171篇文獻(xiàn),對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行篩選:a) 文獻(xiàn)類型為Article或Review;b) 排除書籍章節(jié)、在線發(fā)表和會(huì)議文獻(xiàn)等文獻(xiàn)類型;c) 排除韓語(yǔ)、西班牙語(yǔ)和葡萄牙語(yǔ)文獻(xiàn);d) 排除WOS中索引為Social Science Citation Index(SSCI)的文獻(xiàn)。經(jīng)過(guò)上述篩選后,最終保留了1 076篇文獻(xiàn)。

1.2 研究方法

使用WOS自帶的分析工具來(lái)分析作物水肥一體化領(lǐng)域已發(fā)表文獻(xiàn)和引文的年度變化、文獻(xiàn)所屬的學(xué)科分布、主要的文獻(xiàn)發(fā)表國(guó)家和期刊以及主要發(fā)文作者,采用年發(fā)文量、h-指數(shù)、總被引頻次、篇均被引頻次和影響因子等指標(biāo)來(lái)衡量作物水肥一體化領(lǐng)域的主要發(fā)文國(guó)家、研究機(jī)構(gòu)、作者和期刊的貢獻(xiàn)。基于VOSviewer軟件進(jìn)行主要的文獻(xiàn)發(fā)表國(guó)家、機(jī)構(gòu)和作者的合作網(wǎng)絡(luò)分析以及高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)和聚類分析,網(wǎng)絡(luò)中圓點(diǎn)大小代表文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量、關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率或總聯(lián)系強(qiáng)度(1)總聯(lián)系強(qiáng)度(TLS)是VOSviewer中的一個(gè)指標(biāo),用于衡量國(guó)家和機(jī)構(gòu)之間合作的密切程度。(Total links strength,TLS)大小,線條數(shù)量代表與某個(gè)國(guó)家、機(jī)構(gòu)或作者具有合作關(guān)系的國(guó)家、機(jī)構(gòu)或作者數(shù)量。通過(guò)VOSviewer軟件對(duì)高頻關(guān)鍵詞以及通過(guò)CiteSpace軟件對(duì)高被引文獻(xiàn)進(jìn)行共現(xiàn)和聚類分析,得到作物水肥一體化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。基于CiteSpace軟件進(jìn)行關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析并繪制知識(shí)圖譜,以分析作物水肥一體化領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 作物水肥一體化領(lǐng)域研究文獻(xiàn)和引文的年度變化分析

文獻(xiàn)數(shù)量代表學(xué)術(shù)界對(duì)某一領(lǐng)域的重視程度,可以在一定程度上反映該領(lǐng)域的發(fā)展速度和受歡迎程度[15]。2003—2022年,作物水肥一體化領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)共計(jì)發(fā)表1 076篇,年均發(fā)表約為54篇(圖1)。其中,2003年發(fā)表25篇,2021年則為151篇,雖然中間年份發(fā)文量略有下降,但總體上呈波動(dòng)增加趨勢(shì)。2003—2012年間發(fā)文量占發(fā)文總數(shù)的23.05%,年均發(fā)表約為25篇;2013—2022年的發(fā)文量占76.95%,年均發(fā)表約為83篇,年均發(fā)文量為前10年年均發(fā)文量的3.34倍。從文獻(xiàn)被引頻次來(lái)看,2003—2022年,總被引頻次為15 862.00次,篇均被引頻次為14.74次(圖1)。2017年的文獻(xiàn)年被引頻次最多,為1 427.00次,篇均被引19.28次。2022年的文獻(xiàn)被引頻次最少,為46.00次,篇均被引0.53次。總體來(lái)說(shuō),從2003到2022年,盡管某些中間年份的被引頻次有所增加,但年度被引頻次呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。綜上,預(yù)計(jì)未來(lái)幾年在作物水肥一體化領(lǐng)域新發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量將繼續(xù)增加,但仍需加強(qiáng)對(duì)已發(fā)表文獻(xiàn)的研究。

表1 基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的作物水肥一體化研究領(lǐng)域前10大學(xué)科分類

圖1 2003—2022年作物水肥一體化領(lǐng)域的發(fā)文量和被引頻次

2.2 作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)的學(xué)科分布

作物水肥一體化研究在農(nóng)藝學(xué)、水資源學(xué)、植物科學(xué)、園藝學(xué)和環(huán)境科學(xué)這5個(gè)學(xué)科的發(fā)文量最多,分別占總發(fā)文量的39.87%、23.42%、17.01%、15.80% 和14.13%(表1)。值得一提的是,同一篇文獻(xiàn)可能涉及到2類或2類以上學(xué)科。此外,作物水肥一體化領(lǐng)域還涉及農(nóng)業(yè)多學(xué)科、土壤科學(xué)和農(nóng)業(yè)工程等諸多學(xué)科,說(shuō)明作物水肥一體化研究涵蓋的內(nèi)容廣泛,是一項(xiàng)跨學(xué)科的綜合性研究。總的來(lái)說(shuō),作物水肥一體化相關(guān)文獻(xiàn)大多來(lái)自農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、灌溉、果園和蔬菜種植系統(tǒng),主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)、作物、灌溉、土壤和環(huán)境等。

根據(jù)文獻(xiàn)數(shù)量變化趨勢(shì),將整個(gè)研究年份劃分為2個(gè)階段:2003—2012年和2013—2022年(表1)。排名前5的學(xué)科在第1和第2階段的發(fā)文量均顯著增加,而農(nóng)業(yè)工程、生態(tài)學(xué)和化學(xué)分析等學(xué)科發(fā)文量增長(zhǎng)緩慢。值得注意的是,園藝學(xué)領(lǐng)域的發(fā)文量占比從第1階段的17.25%下降至第2階段的9.08%,這主要是因?yàn)榄h(huán)境科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)文量占比從第1階段的4.58%增加到第2階段的11.56%。環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域作物水肥一體化相關(guān)文獻(xiàn)的增加可能是由于學(xué)者們對(duì)環(huán)境問題認(rèn)識(shí)的不斷提高[15]。

2.3 作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)的主要國(guó)家及其合作網(wǎng)絡(luò)分析

一個(gè)國(guó)家在某領(lǐng)域的發(fā)文量、總被引頻次和h-指數(shù)可反映該國(guó)在某領(lǐng)域的科學(xué)研究水平和重點(diǎn)[35]。作物水肥一體化研究相關(guān)國(guó)家的文獻(xiàn)計(jì)量數(shù)據(jù)結(jié)果顯示(表2),發(fā)文量前3的國(guó)家分別是中國(guó)、美國(guó)和印度。美國(guó)的文獻(xiàn)總被引頻次最高,而澳大利亞的篇均被引頻次最高,分別為4 759.00和27.48次。

表2 基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的2003—2022年作物水肥一體化研究主要發(fā)文國(guó)家的文獻(xiàn)計(jì)量數(shù)據(jù)

h-指數(shù)是指一個(gè)國(guó)家、機(jī)構(gòu)或研究人員有n篇文獻(xiàn)被單獨(dú)引用至少n次,其數(shù)值越高,文獻(xiàn)影響力越大,通常用于評(píng)估國(guó)家、機(jī)構(gòu)或個(gè)人的學(xué)術(shù)影響力[15]。美國(guó)是總被引頻次和h-指數(shù)最高的國(guó)家(表2),為作物水肥一體化研究領(lǐng)域最具影響力和權(quán)威性的國(guó)家,其次是中國(guó)和西班牙等。值得一提的是,澳大利亞的發(fā)文量?jī)H有29篇,但其篇均被引頻次(27.48次)最高,表明該國(guó)學(xué)者非常重視文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)質(zhì)量。然而,盡管印度和巴西的發(fā)文量分別排第3和第5,但其篇均被引頻次最少,表明該國(guó)學(xué)者需要更加關(guān)注文獻(xiàn)的質(zhì)量和學(xué)術(shù)影響。一般來(lái)說(shuō),發(fā)達(dá)國(guó)家的篇均被引頻次相對(duì)較高,而發(fā)展中國(guó)家,如中國(guó)(13.77次)、印度(8.03次)和巴西(7.10次)等的篇均被引頻次相對(duì)較低。

此外,VOSviewer軟件還用于分析各國(guó)在作物水肥一體化領(lǐng)域的合作關(guān)系[15]。如圖2所示,圖中點(diǎn)的大小反映了各個(gè)國(guó)家或地區(qū)的總聯(lián)系強(qiáng)度,連接線的數(shù)量表示與其合作的國(guó)家數(shù)量。根據(jù)VOSviewer的TLS指標(biāo),中國(guó)(TLS值為95)、美國(guó)(80)、西班牙(41)和德國(guó)(37)的TLS值相對(duì)較高,意味著這些國(guó)家在作物水肥一體化領(lǐng)域與其他國(guó)家有著密切的國(guó)際合作。美國(guó)線條最密集,是作物水肥一體化領(lǐng)域?qū)W術(shù)表現(xiàn)最為活躍的國(guó)家,與中國(guó)等24個(gè)國(guó)家有學(xué)術(shù)合作關(guān)系。發(fā)展中國(guó)家,如中國(guó)和印度,分別與19和13個(gè)國(guó)家保持著合作關(guān)系,并且更加積極地發(fā)展和追趕發(fā)達(dá)國(guó)家。其他發(fā)展中國(guó)家如巴西,發(fā)文量雖相對(duì)較多,但與其他國(guó)家的合作較少,僅與4個(gè)國(guó)家保持著合作關(guān)系。總的來(lái)說(shuō),美國(guó)、西班牙、德國(guó)和加拿大等發(fā)達(dá)國(guó)家在作物水肥一體化領(lǐng)域具有較高的研究水平和影響力,而發(fā)展中國(guó)家如中國(guó),在該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究影響力和文獻(xiàn)質(zhì)量等方面正在逐步縮小與發(fā)達(dá)國(guó)家的差距。

圓點(diǎn)大小表示各個(gè)國(guó)家或地區(qū)之間的總聯(lián)系強(qiáng)度大小,連線數(shù)量表示與某國(guó)有合作關(guān)系的國(guó)家數(shù)量。 The size of the dots represents the total link strength of each country or region, and the number of lines represents the number of countries that have cooperative relations with a certain country.

2.4 作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)的主要研究機(jī)構(gòu)及其合作網(wǎng)絡(luò)分析

隨著科學(xué)研究的發(fā)展,越來(lái)越多的研究通過(guò)不同國(guó)家和機(jī)構(gòu)之間相互合作來(lái)開展,以產(chǎn)生更高的影響力和科學(xué)研究?jī)r(jià)值。機(jī)構(gòu)合作分析網(wǎng)絡(luò)圖如圖3所示,圓點(diǎn)大小代表各機(jī)構(gòu)間總聯(lián)系強(qiáng)度大小,顏色代表聚類類別。總聯(lián)系強(qiáng)度排名前5的機(jī)構(gòu)分別是中國(guó)科學(xué)院(TLS值為68)、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)(TLS值為61)、西北農(nóng)林科技大學(xué)(TLS值為36)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(TLS值為30)和中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院(TLS值為25)。機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)主要分為7類,分別以中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、西北農(nóng)林科技大學(xué)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院(UADA ARS)、新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院和以色列農(nóng)業(yè)研究組織(Agricultual research organization,ARO)為主要代表。其中,中國(guó)科學(xué)院及中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)不僅與上述各主要研究機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系密切,還與其他機(jī)構(gòu)如佛羅里達(dá)大學(xué)、石河子大學(xué)、美國(guó)加州大學(xué)河濱分校(UC,Riverside)、美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校(UC,Davis)、德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院(Karlsruher institut für technologie,KIT)、南昌工程學(xué)院和中國(guó)水利水電科學(xué)研究院等亦有較為密切的合作關(guān)系。

圓點(diǎn)大小代表各機(jī)構(gòu)間總聯(lián)系強(qiáng)度大小,顏色代表聚類類別。 The size of the dots represents the total links strength of each institution, and the color represents the cluster category.

2.5 作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)的主要作者及其合作網(wǎng)絡(luò)分析

表3 基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的2003—2022年作物水肥一體化研究主要相關(guān)作者的文獻(xiàn)計(jì)量數(shù)據(jù)

圖4為作者合作網(wǎng)絡(luò)圖,節(jié)點(diǎn)大小代表總聯(lián)系強(qiáng)度大小,且僅顯示合作關(guān)系密切的作者之間的聯(lián)系。由圖可知,不同作者主要以核心作者為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合作研究,如西北農(nóng)林科技大學(xué)的張富倉(cāng)、范軍亮、向友珍和吳立峰等,以色列農(nóng)業(yè)研究組織的Yermiyahu Uri、Arnon Dag和Ben-gal Alon,西班牙阿爾梅里亞大學(xué)的Gallardo Marisa、Thompson Rodney B.和Farneselli Michela,美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)的Morgan Kelly T.、Zotarelli Lincoln和Kadyampakeni Davie M.,加拿大農(nóng)業(yè)及農(nóng)業(yè)食品部的Neilsen Denise和Neilsen Gerry H.,中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所的康躍虎和萬(wàn)書勤,中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所的桂東偉和曾凡江,中國(guó)水利水電科學(xué)研究院的李久生和栗巖峰以及中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)的林杉、呂浩峰和趙以銘等。此外,根據(jù)VOSviewer的TLS值分析,西北農(nóng)林科技大學(xué)的張富倉(cāng)(TLS值為118)、范軍亮(114)和吳立峰(71)的團(tuán)隊(duì)合作最為密切,遠(yuǎn)高于其他合作團(tuán)隊(duì),表明中國(guó)學(xué)者在作物水肥一體化領(lǐng)域逐漸活躍起來(lái)。然而,不同的機(jī)構(gòu)、研究團(tuán)隊(duì)以及核心作者之間的合作很少,大多數(shù)學(xué)者都是獨(dú)自做研究。這主要是因?yàn)椴煌难芯繄F(tuán)隊(duì)受到地理和學(xué)術(shù)背景等因素的影響,相互之間的合作較少。因此,未來(lái)?xiàng)l件允許下可加強(qiáng)不同研究機(jī)構(gòu)和不同核心作者之間的深度合作。

圓點(diǎn)大小代表各作者間總聯(lián)系強(qiáng)度大小,連線數(shù)量表示與某作者有合作關(guān)系的作者數(shù)量,顏色代表聚類類別。 The dot size represents the total links strength between the authors, the number of line represents the number of authors who have a cooperative relationship with an author, and the color represents the clustering category.

2.6 作物水肥一體化領(lǐng)域主要發(fā)文期刊分析

在作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)文量排名前10的期刊中(表4),共有4本期刊隸屬于美國(guó),其影響因子近年來(lái)迅速增加。有3本期刊屬于荷蘭,均具有相對(duì)較高的影響因子,且在期刊引文報(bào)告(Journal citation reports, JCR)數(shù)據(jù)庫(kù)中均位于Q1區(qū)。其他期刊來(lái)自瑞士和印度。AgriculturalWaterManagement是作物水肥一體化領(lǐng)域發(fā)文量(155篇)、h-指數(shù)(37)、總被引頻次(4 633.00次)和影響因子(IF=6.611)均最高的期刊(表4),該期刊的發(fā)文量是排名第2期刊的3倍多。由此可見,AgriculturalWaterManagement是作物水肥一體化領(lǐng)域最具影響力和權(quán)威性的期刊。其次是Agronomy-Basel和Hortscience,兩者發(fā)文數(shù)量相對(duì)接近,但Hortscience的總被引頻次、h-指數(shù)和篇均被引頻次均明顯高于Agronomy-Basel。其他發(fā)文量較多的期刊為ScientiaHorticulturae和JournalofPlantNutrition等。

表4 WOS數(shù)據(jù)庫(kù)2003—2022年作物水肥一體化研究相關(guān)期刊的文獻(xiàn)計(jì)量數(shù)據(jù)

一般來(lái)說(shuō),作物水肥一體化領(lǐng)域的主要研究方向是農(nóng)業(yè)、作物、水、養(yǎng)分、土壤和大氣環(huán)境之間的相互關(guān)系。排名前5的期刊發(fā)文范圍分別為:不同農(nóng)業(yè)灌溉、施肥措施對(duì)作物產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力的影響及其環(huán)境效應(yīng)(AgriculturalWaterManagement和Agronomy-Basel)[5,11,19,30],土壤、水分和肥料對(duì)園藝作物、栽培品種和多年生果樹等種植系統(tǒng)的影響(Hortscience和ScientiaHorticulturae)[7,20],植物養(yǎng)分與土壤相互作用的理論和實(shí)踐(JournalofPlantNutrition)[21]。

2.7 作物水肥一體化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)分析

2.7.1高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類分析

高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析有助于確定某領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和研究熱點(diǎn)。關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜繪制于文獻(xiàn)中的所有關(guān)鍵詞,可以直觀地顯示該領(lǐng)域的重點(diǎn)和熱點(diǎn)研究方向[36]。本研究利用VOSviewer軟件分析得到作物水肥一體化領(lǐng)域出現(xiàn)頻率最高的60個(gè)高頻關(guān)鍵詞(圖5)。水肥一體化(Fertigation)和產(chǎn)量(Yield)是出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞,共計(jì)773次,表明產(chǎn)量是作物水肥一體化領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn);氮(Nitrogen,265次)、生長(zhǎng)(Growth,262次)、水分利用效率和利用效率(Water use efficiency &Use efficirncy,221次)、滴灌(Drip irrigation,213次)、灌溉(Irrigation,211次)、土壤(Soil,184次)、管理(Management,183次)、品質(zhì)(Quality,175次)、水分(Water,130次)和硝酸鹽(Nitrate,102次)等反映了作物水肥一體化領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容。對(duì)這些高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行進(jìn)一步研究表明,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、作物、水分、養(yǎng)分、土壤和大氣環(huán)境問題在作物水肥一體化領(lǐng)域占據(jù)著主導(dǎo)地位。作物水肥一體化領(lǐng)域的研究方向主要集中在:水肥耦合對(duì)不同作物生長(zhǎng)、產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)研究,作物水肥利用效率的提升與水肥精準(zhǔn)調(diào)控,土壤水分、養(yǎng)分運(yùn)移規(guī)律和硝酸鹽淋溶的模擬研究,水肥一體化過(guò)程導(dǎo)致的溫室氣體排放和減排農(nóng)藝管理措施等。除關(guān)于研究?jī)?nèi)容和對(duì)象的關(guān)鍵詞外,還出現(xiàn)了與研究方法相關(guān)的關(guān)鍵詞,如系統(tǒng)(System)、模型(Model)和建模(Modelling)。建模是一種重要的科學(xué)方法,廣泛應(yīng)用于氣候變化、溫室氣體排放、土壤水分及養(yǎng)分運(yùn)移、硝酸鹽淋溶、作物蒸散量測(cè)定、作物不同生育期的需水需肥規(guī)律、水肥耦合機(jī)制和作物對(duì)水肥一體化的響應(yīng)等的研究[37-38]。

圓點(diǎn)大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率及重要性,圓點(diǎn)顏色表示關(guān)鍵詞聚類類別。 The dot size represents the frequency and importance of keywords, and the dot color represents the keyword clustering category.

高頻關(guān)鍵詞聚類分析可以直接反映作物水肥一體化領(lǐng)域的重要研究方向和研究熱點(diǎn),與作物水肥一體化相關(guān)的主要高頻關(guān)鍵詞有滴灌、產(chǎn)量、氮、水分和模型等。根據(jù)關(guān)鍵詞聚類分析網(wǎng)絡(luò)(圖5),作物水肥一體化研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞可劃分為4個(gè)聚類:聚類1(藍(lán)色)主要是運(yùn)用各種模型來(lái)模擬水肥一體化過(guò)程中的土壤硝酸鹽淋溶和水分以及養(yǎng)分運(yùn)移動(dòng)態(tài),包括的主要關(guān)鍵詞有水肥一體化、模型、模擬、水力傳導(dǎo)率、硝酸鹽淋溶和動(dòng)態(tài)等;聚類2(綠色)主要是對(duì)不同施肥管理措施下不同作物的生長(zhǎng)、產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)的研究,包括的主要關(guān)鍵詞有產(chǎn)量、生長(zhǎng)、氮、品質(zhì)和施肥等;聚類3(紅色)主要是水肥一體化條件下不同作物的水、氮利用效率和生產(chǎn)力研究,包括的主要關(guān)鍵詞有滴灌、利用效率、水分利用效率、氮利用效率和生產(chǎn)力等;聚類4(黃色)主要是水肥一體化過(guò)程中水分和灌溉管理措施對(duì)土壤和大氣環(huán)境產(chǎn)生的硝酸鹽和溫室氣體排放等的研究,包括的主要關(guān)鍵詞有灌溉、土壤、管理、水分、硝酸鹽和N2O排放等。

2.7.2高被引文獻(xiàn)分析

運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)作物水肥一體化領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析,通過(guò)高被引以及高中介中心性的參考文獻(xiàn)來(lái)研究該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。作物水肥一體化研究領(lǐng)域的共被引網(wǎng)絡(luò)由844個(gè)節(jié)點(diǎn)和1 954條連接線組成,網(wǎng)絡(luò)密度為0.006(圖6(a))。節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽名稱為第一作者和文獻(xiàn)發(fā)表年份,節(jié)點(diǎn)的大小代表文獻(xiàn)的被引頻次及重要性,節(jié)點(diǎn)的顏色從藍(lán)紫色向黃色過(guò)渡,黃色節(jié)點(diǎn)代表該文獻(xiàn)接近2022年,藍(lán)紫色節(jié)點(diǎn)代表該文獻(xiàn)接近2003年,而紅色節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)則表示該文獻(xiàn)的被引頻次具有較高突現(xiàn)性,為作物水肥一體化領(lǐng)域的重點(diǎn)和熱點(diǎn)文獻(xiàn)。圖6(a)有2個(gè)關(guān)聯(lián)性較大的節(jié)點(diǎn),說(shuō)明這2篇文獻(xiàn)被引頻次較高,在作物水肥一體化領(lǐng)域具有較高的影響力,其作者分別為Kennedy等[39]和Abalos等[40]。被引頻次最高的為Kennedy等[39]于2013年發(fā)表在Agriculture,Ecosystems&Environment的文章,該文通過(guò)番茄種植系統(tǒng)的田間試驗(yàn)研究得出滴灌水肥一體化不僅可以增加作物產(chǎn)量、提高水肥利用效率,還能降低N2O排放量。

圓點(diǎn)大小表示文獻(xiàn)被引頻次及重要性;紅色圓點(diǎn)表示該文獻(xiàn)的被引頻次具有較高突現(xiàn)性;圓點(diǎn)的顏色從藍(lán)紫色向黃色過(guò)渡,黃色節(jié)點(diǎn)代表該文獻(xiàn)接近2022年,藍(lán)紫色節(jié)點(diǎn)代表該文獻(xiàn)接近2003年;連線表示某文獻(xiàn)被其他文獻(xiàn)引用的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。 The size of the dots represents the citation frequency and importance of the literature. The red dots indicate that the citation frequency of the literature is highly burst strength. The color of the dots transitions from blue-purple to yellow. The yellow node represents that the literature is close to 2022, and the blue-purple node represents that the literature is close to 2003. The line represents the relationship network of a literature cited by other literature.

在文獻(xiàn)共被引的基礎(chǔ)上,對(duì)參考文獻(xiàn)進(jìn)行共被引聚類分析,使用對(duì)數(shù)似然率算法(LLR)生成了9個(gè)最為顯著的共被引聚類(圖6(b))。由于有些聚類的內(nèi)容相近,故將作物水肥一體化劃分為8個(gè)研究類別和4個(gè)熱點(diǎn)研究方向:不同作物(冬小麥、馬鈴薯、果樹和蔬菜等)種植條件下的水肥一體化研究是主要的研究基礎(chǔ),田間試驗(yàn)和基于模型的土壤-作物-水分-養(yǎng)分模擬研究是作物水肥一體化研究的主要基礎(chǔ)方法和手段,不同灌溉管理措施(微噴灌、滴灌、覆膜滴灌、根區(qū)交替滴灌和地下滴灌等)、不同施氮量條件下的水肥耦合、水肥管理措施優(yōu)化和水肥利用效率提升、溫室氣體排放和減排農(nóng)藝管理措施是主要的研究?jī)?nèi)容。綜上,由高被引文獻(xiàn)分析得到的作物水肥一體化領(lǐng)域熱點(diǎn)研究方向與由高頻關(guān)鍵詞聚類分析得到的研究熱點(diǎn)基本一致。

2.8 作物水肥一體化領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)分析

通過(guò)對(duì)已發(fā)表文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的發(fā)展路徑和發(fā)表時(shí)間的分析可以得出特定時(shí)間段的研究前沿。基于CiteSpace對(duì)作物水肥一體化領(lǐng)域關(guān)鍵詞突現(xiàn)指標(biāo)的分析,得到突現(xiàn)關(guān)鍵詞、突現(xiàn)強(qiáng)度和發(fā)生的時(shí)間跨度,沒有關(guān)鍵詞突現(xiàn)的年份由藍(lán)色條表示,而紅色條代表突現(xiàn)關(guān)鍵詞的發(fā)生年份[35](表5)。將2003—2022年間關(guān)鍵詞突現(xiàn)強(qiáng)度劃分為2003—2009、2010—2016和2017—2022年等3個(gè)時(shí)間段來(lái)描述作物水肥一體化領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。2003—2009年的研究方向主要圍繞果樹(Tree)和甜椒(Bell pepper)等栽培作物(Cultivar)的產(chǎn)量及果實(shí)品質(zhì)研究,其中甜椒的突現(xiàn)時(shí)間最長(zhǎng),表明其是該時(shí)間段內(nèi)的主要研究作物,而果樹的突現(xiàn)強(qiáng)度最高,表明其為該時(shí)間段內(nèi)的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。2010—2016年的研究方向主要集中在運(yùn)用各種模型模擬不同作物種植條件下土壤水分、養(yǎng)分運(yùn)移、養(yǎng)分吸收以及硝酸鹽淋溶動(dòng)態(tài)研究等,其中養(yǎng)分(Nutrition)、溶質(zhì)運(yùn)移(Solute transport)和硝酸鹽(Nitrate)的突現(xiàn)強(qiáng)度相對(duì)較強(qiáng),但該時(shí)間段內(nèi)的所有關(guān)鍵詞的突現(xiàn)時(shí)間均相對(duì)較短。2017—2022年的作物水肥一體化研究有了新轉(zhuǎn)變,糧食產(chǎn)量(Grain yield)又重新回到研究者們的視野當(dāng)中,且在該時(shí)間段內(nèi)具有最高的突現(xiàn)強(qiáng)度,為5.52,表明產(chǎn)量研究一直是作物水肥一體化領(lǐng)域的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。突現(xiàn)關(guān)鍵詞中還出現(xiàn)了施氮肥(Nitrogen fertilization)、氮素利用效率(Nitrogen use efficiency)和灌溉管理(Irrigation management),說(shuō)明該時(shí)間段內(nèi)研究者比較關(guān)注冬小麥(Winter wheat)等作物的灌溉和施肥的綜合優(yōu)化管理措施,著重提高作物的水肥利用效率。

3 討 論

本研究基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù),利用WOS自帶的分析工具、CiteSpace和VOSviewer等可視化軟件,通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量方法從年度發(fā)文量和年度引文分析、學(xué)科分布、國(guó)家和機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、高被引期刊和作者、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)分析、高被引文獻(xiàn)共現(xiàn)和聚類分析等方面,系統(tǒng)總結(jié)了作物水肥一體化領(lǐng)域的研究特征、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。作物水肥一體化研究相關(guān)文獻(xiàn)主要涉及農(nóng)藝學(xué)、園藝學(xué)、水資源學(xué)、植物科學(xué)和環(huán)境科學(xué)等學(xué)科,農(nóng)藝學(xué)和環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)占比隨著時(shí)間推移而逐漸增大,而園藝學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)占比減小,這意味著研究人員的環(huán)境意識(shí)在不斷提高,開始關(guān)注由水肥一體化過(guò)程引起的環(huán)境效應(yīng)。AgriculturalWaterManagement期刊由于其發(fā)文量、總被引頻次、篇均被引頻次、h-指數(shù)和影響因子均為最高,在作物水肥一體化領(lǐng)域相關(guān)期刊中具有最高的權(quán)威性和影響力。在國(guó)際合作方面,今后需要加強(qiáng)不同國(guó)家、不同機(jī)構(gòu)和不同核心作者之間的跨學(xué)科及交叉學(xué)科的合作力度。共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)分析方面,由于本研究只選擇了以WOS為數(shù)據(jù)源,同時(shí)隨著WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)文量、被引頻次和h-指數(shù)等的不斷更新,可能會(huì)影響文獻(xiàn)計(jì)量的時(shí)效性,因此本研究只能客觀地評(píng)價(jià)某個(gè)時(shí)間段的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。

作物水肥一體化領(lǐng)域的相關(guān)研究主要集中在:不同灌溉和施肥管理措施下水肥耦合對(duì)作物生長(zhǎng)、產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)效應(yīng)研究,水肥耦合條件下土壤水分、養(yǎng)分運(yùn)移和硝酸鹽淋溶動(dòng)態(tài)的模擬研究,不同作物水肥利用效率的提升與水肥精準(zhǔn)調(diào)控、水肥一體化過(guò)程中導(dǎo)致的溫室氣體排放及減排農(nóng)藝措施等4個(gè)方面。作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量一直是近些年的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn),對(duì)于作物水肥一體化研究來(lái)說(shuō),灌溉和施肥是最重要的2個(gè)手段,這意味著基于灌溉和施肥的作物生長(zhǎng)和產(chǎn)量研究是水肥一體化研究領(lǐng)域的重要方向。灌溉和施肥導(dǎo)致諸多環(huán)境問題,農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)業(yè)用水量和化肥施用量與環(huán)境保護(hù)之間存在一定的沖突,而緩解這一沖突的辦法之一就是實(shí)行水肥一體化技術(shù)。目前各國(guó)在大力推行水肥一體化技術(shù),我國(guó)也在積極推廣,并取得了一定成效。

然而,目前對(duì)水肥一體化條件下的作物水肥施用與經(jīng)濟(jì)因素、環(huán)境因素和農(nóng)藝管理措施的相互作用關(guān)系,以及對(duì)土壤健康和最優(yōu)水肥管理措施的系統(tǒng)決策和評(píng)價(jià)等還缺乏較深入的研究。此外,基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的水肥一體化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能水肥一體化技術(shù)的重要途徑,也是未來(lái)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。總而言之,作物水肥一體化研究雖已有廣泛的研究成果,但水肥一體化的設(shè)備及產(chǎn)品、實(shí)際推廣和應(yīng)用等方面還面臨一些數(shù)字化、精準(zhǔn)化和智能化的問題,仍需科研工作者做進(jìn)一步研究和探索。

4 結(jié) 論

本研究以2003—2022年WOS核心數(shù)據(jù)庫(kù)中1 076篇文獻(xiàn)為原始數(shù)據(jù),通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量可視化方法對(duì)作物水肥一體化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)進(jìn)行了研究。結(jié)論如下:

1)2003—2022年,作物水肥一體化領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量總體上波動(dòng)增加,研究涉及農(nóng)藝學(xué)、水資源學(xué)、植物科學(xué)、園藝學(xué)和環(huán)境科學(xué)等諸多學(xué)科領(lǐng)域,并形成了以張富倉(cāng)、范軍亮、向友珍、康躍虎、萬(wàn)書勤、李久生、林杉、Yermiyahu Uri、Morgan Kelly T.和Gallardo Marisa為主的核心作者群體;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、佛羅里達(dá)大學(xué)、西北農(nóng)林科技大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院和中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院是主要的發(fā)文機(jī)構(gòu);AgriculturalWaterManagement在作物水肥一體化領(lǐng)域的影響力和權(quán)威性最高。

2)水肥一體化、產(chǎn)量和氮等關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻率最高。此外,基于高頻關(guān)鍵詞、高被引文獻(xiàn)的共現(xiàn)和聚類分析結(jié)果,得到作物水肥一體化領(lǐng)域主要研究熱點(diǎn)集中在水肥一體化過(guò)程中的土壤水分、養(yǎng)分運(yùn)移和硝酸鹽淋溶等的模擬研究;不同施肥管理措施下不同作物的生長(zhǎng)、產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)效應(yīng)研究;水肥一體化條件下不同作物的水、氮利用效率和生產(chǎn)力研究;水肥一體化過(guò)程中水分和灌溉管理措施對(duì)土壤硝酸鹽淋溶及N2O、NO等溫室氣體排放影響研究。

3)未來(lái)作物水肥一體化研究將結(jié)合模型模擬、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù),朝著數(shù)字化、智能化和精準(zhǔn)化的方向發(fā)展。