曹永強,郭　明,劉思然, 楊　俊

遼寧師范大學 城市與環(huán)境學院, 大連　116029

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基于文獻計量分析的生態(tài)修復現(xiàn)狀研究

曹永強*,郭明,劉思然, 楊俊

遼寧師范大學 城市與環(huán)境學院, 大連116029

摘要:以中國知網(wǎng)學術期刊網(wǎng)絡出版總庫和WEB OF SCIENCE中1997—2015年的期刊論文為數(shù)據(jù)源，以“生態(tài)修復(ecological remediation和ecological restoration)”為關鍵詞進行檢索，利用共詞分析方法，同時結(jié)合Bibexcel軟件對檢索結(jié)果進行分析，利用Ucinet和Netdraw軟件繪制出共詞網(wǎng)絡可視圖，并通過SPSS軟件進行多維尺度分析，以此來研究高頻關鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系，探討國內(nèi)外生態(tài)修復領域中的研究熱點以及研究現(xiàn)狀。以文獻計量學的分析方法客觀的評價國內(nèi)外生態(tài)修復的研究概況及研究熱點，明確生態(tài)修復技術研究探索的方向，從而為加強生態(tài)修復技術的研究提供理論依據(jù)。

關鍵詞：生態(tài)修復；關鍵詞；共詞分析；聚類分析；多維尺度分析

生態(tài)修復研究起源于20世紀初的歐美國家，由于當時采礦業(yè)和地下水開采造成嚴重的環(huán)境問題[1]，因此，最初在生態(tài)修復方面的工作自然地集中在開礦后廢棄植被的恢復方面[2]。20 世紀80年代以來，隨著各類生態(tài)系統(tǒng)的日益退化及環(huán)境問題的加劇[3]，不同程度退化下生態(tài)系統(tǒng)恢復與重建的研究更加受到重視[4]。

自20世紀50年代初起，隨著國內(nèi)生態(tài)環(huán)境惡化，生態(tài)系統(tǒng)退化的進一步加劇，生態(tài)環(huán)境問題已經(jīng)引起了社會各界的廣泛關注和各級政府的高度重視。我國有關專家學者開始深入研究由于人類不合理的干擾大自然以及不合理利用自然資源所引起的生態(tài)退化、環(huán)境惡化等問題[5]。金建麗[6]等提出了湖泊富營養(yǎng)化生態(tài)修復策略；毛智勇[7]研究了重金屬污染的生態(tài)修復，并提出了相應的治理辦法。

共詞分析法是一種重要的情報研究方法，屬于內(nèi)容分析法的一種，共詞分析法最早出現(xiàn)于20世紀70年代中后期，是由法國研究人員在開發(fā)“LEXIMAPPE”系統(tǒng)時提出的，當時被稱為“l(fā)eximappe program”，其思想來源于文獻計量學中的引文耦合與共被引分析[8]。目前，共詞分析法已經(jīng)運用到社會多種領域當中，用于揭示該領域內(nèi)的研究主題、研究熱點以及考察研究主題發(fā)展的歷史脈絡和演化態(tài)勢等，并在多個領域已經(jīng)取得豐碩的研究成果。

近年來我國關于生態(tài)修復方面的研究逐漸增多，但多數(shù)文章基于湖泊、河流、濕地或某一具體位置進行研究分析，運用文獻計量學方法從宏觀上把握生態(tài)修復的研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢的相關論文卻很少，本文以國內(nèi)外較權威的數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站W(wǎng)EB OF SCIENCE及中國知網(wǎng)(CNKI)中的文獻資料為基礎，運用共詞分析法對國內(nèi)外生態(tài)修復研究的熱點領域及發(fā)展方向進行宏觀上的分析，以期為加強生態(tài)修復技術研究提供理論依據(jù)，并為生態(tài)修復技術的進一步研究提供方向。

1國外生態(tài)修復數(shù)據(jù)來源途徑及分析

1.1國外生態(tài)修復文章逐年發(fā)表數(shù)量分析

以WEB OF SCIENCE數(shù)據(jù)庫中WEB OF SCIENCETM核心合集作為數(shù)據(jù)源，以“ecological remediation和ecological restoration”作為關鍵詞進行檢索。檢索時間范圍為1997—2015年，檢索文獻類型為Article，共檢測出7434條結(jié)果，每年的發(fā)文量如圖1。

圖1　國外生態(tài)修復文獻數(shù)量分布圖　Fig.1　The number of foreign ecological restoration literature

由圖1所示，國外有關生態(tài)修復方面的文章整體呈穩(wěn)步上升趨勢，分別在2010及2014年出現(xiàn)了兩個小高峰。隨著可持續(xù)發(fā)展要求不斷深入，生態(tài)修復研究也逐漸加深，2013年開始生態(tài)修復發(fā)文量呈現(xiàn)出大幅增長現(xiàn)象。由于檢索日期為2015年11月13日整年文獻資料不完全，因此2015年的文獻資料數(shù)量相比2014年有所回落。

1.2關鍵詞頻次分析

使用文獻計量分析軟件Bibexcel統(tǒng)計關鍵詞的詞頻，由于關鍵詞較多，為了更好的探索生態(tài)修復的研究熱點，選用詞頻大于40的關鍵詞，共計62個進行分析。由于關鍵詞存在多詞同意現(xiàn)象，因此對含義相同或相近的關鍵詞進行了合并，如：“River restoration”、 “Stream restoration”都是河流恢復的意思，故統(tǒng)一用“River restoration”表示。除去頻次最高的關鍵詞“Remediation”，對合并后的58個關鍵詞進行統(tǒng)計分析，這58個高頻關鍵詞在一定程度上反映了國際上生態(tài)修復領域的研究核心與熱點，結(jié)果如表1所示。

表1　國外“生態(tài)修復”期刊論文中高頻關鍵詞及詞頻

從表1得出：(1)研究最熱的領域出現(xiàn)在“Ecological restoration(生態(tài)恢復) ”、 “Biodiversity(生物多樣性)”、“River restoration(河流恢復)”當中，關鍵詞詞頻超過了180，占統(tǒng)計高頻關鍵詞的22.4%，平均占比為17.2%，遠高出平均水平。研究范圍相對較明確，內(nèi)容更加具體。(2)有關“Risk assessment(風險評估)”及“Ecological risk assessment(生態(tài)風險評價)”的研究占統(tǒng)計高頻關鍵詞的2%，就內(nèi)容而言研究較深入，說明國際上對于生態(tài)風險評估、評價方面關注度很高。(3)有關“Sediment(沉積物)”、“Water quality(水質(zhì))”及“Floodplain(河漫灘)”的研究較多，說明國際上對實質(zhì)性的固態(tài)、液態(tài)生態(tài)環(huán)境的生態(tài)修復較為重視。(4)“Phosphorus(磷)”、“Nitrogen(氮)”、“Heavy metals(重金屬)”的研究也較多，證明生態(tài)修復與多種化學元素息息相關。(5)隨著生態(tài)修復技術的日益發(fā)展，對于“Ecosystem services(生態(tài)系統(tǒng)服務)”、“Sustainability(可持續(xù)發(fā)展)”的研究逐漸增多，越來越符合人類對于實施可持續(xù)發(fā)展的要求。

1.3關鍵詞可視化分析

以上高頻關鍵詞雖然能在一定程度上反映出生態(tài)修復研究領域的核心與熱點問題，但僅按出現(xiàn)的頻次分析，還不能完全反映它們的內(nèi)在關系，因此采用Bibexcel軟件將58個關鍵詞進行兩兩配對，統(tǒng)計它們在7434篇文獻中的共現(xiàn)頻次，形成58×58的共詞矩陣，由于關鍵詞的關聯(lián)度對可視化結(jié)果有一定的影響，因此本文采用了關聯(lián)強度Ochiia系數(shù)統(tǒng)計指數(shù)來減少這一影響[9]。其計算公式如下：

(1)

采用Bibexcel軟件，結(jié)合Ochiia系數(shù)統(tǒng)計指數(shù)，利用Ucinet軟件得到高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡可視圖，如圖2所示。

圖2　國外高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡可視圖Fig.2　Foreign high frequency key words common network visual map

58個高頻關鍵詞之間形成了相互聯(lián)系緊密的交錯關系(圖2)，其中節(jié)點大小表示關鍵詞的中心度，節(jié)點越大表示中心度越高；節(jié)點之間的連線表示節(jié)點之間兩組關鍵詞出現(xiàn)的頻次，連線越粗、表明出現(xiàn)頻次越高，代表兩組關鍵詞的關系就越密切[10]。這種交錯關系網(wǎng)絡呈現(xiàn)出以居于可視圖中心位置的高頻關鍵詞如：“Ecological restoration(生態(tài)恢復)”、“Biodiversity(生物多樣性)”、“Ecosystem services(生態(tài)系統(tǒng)服務)”為研究中心的主體結(jié)構(gòu)，表明“Ecological restoration(生態(tài)恢復)”、“Biodiversity(生物多樣性)”、“Ecosystem services(生態(tài)系統(tǒng)服務)”是生態(tài)修復工作研究的熱點方向。

1.4關鍵詞聚類分析

圖3　國外“生態(tài)修復”聚類樹狀圖Fig.3　Overseas “ecological restoration” clustering tree

聚類分析(Cluster Analysis)是物以類聚的一種統(tǒng)計分析方法。用于對事物類別的面貌尚不清楚，甚至在事前連分類數(shù)量都不能確定的情況下進行分類的場合。聚類分析實質(zhì)上是尋找一種能客觀反映元素之間親疏關系，即個體間的相似程度與差異程度的統(tǒng)計量，然后根據(jù)這種統(tǒng)計量把元素分成若干類[11]。

以上文構(gòu)造的58×58相異矩陣為基礎，運用SPSS軟件中的系統(tǒng)聚類方式對高頻關鍵詞進行聚類分析，得出系統(tǒng)聚類樹狀圖，如圖3所示，高頻關鍵詞整體可以分為四個群集，群集分布情況如圖4所示，根據(jù)圖3、圖4將高頻關鍵詞進行群體劃分，劃分結(jié)果如表2。

圖4　國外“生態(tài)修復”群集劃分線圖Fig.4　Overseas “ecological restoration” cluster division line map

從表2 得出，群集1的內(nèi)容比較復雜，涉及了生態(tài)環(huán)境中的諸多方面，并且都是針對某一特定領域的研究。群集2表明，中國在國際上生態(tài)修復研究工作的重點集中在生態(tài)工程方面，并且更注重于工程性建設。群集3整體是對生態(tài)修復的宏觀把握，如：“Risk assessment(風險評估)”、“Ecological risk assessment(生態(tài)風險評價)”等。群集4有力地說明了富營養(yǎng)化的形成原因是氮磷元素超標，生態(tài)修復更傾向于這方面的研究。

為了更加顯著的看出關鍵詞之間的聚類群體，采用SPSS統(tǒng)計軟件中的多維尺度分析來構(gòu)建多維尺度可視化圖譜(圖5)，從可視化圖譜中可以直觀、形象的得出關鍵詞之間的聚類群體，更好地顯示出分類情況，相同群集的關鍵詞分布情況與系統(tǒng)聚類的結(jié)果基本一致。

表2　國外“生態(tài)修復”聚類群體劃分

圖5　國外“生態(tài)修復”線性擬合散點圖Fig.5　The linear fitting of the abroad ecological restoration

2國內(nèi)生態(tài)修復數(shù)據(jù)來源途徑及分析

2.1國內(nèi)生態(tài)修復文章逐年發(fā)表數(shù)量分析

圖6　國內(nèi)“生態(tài)修復”文獻數(shù)量分布圖Fig.6　 The number of domestic “ecological restoration” Literature

以CNKI中國知網(wǎng)學術期刊網(wǎng)絡出版總庫作為統(tǒng)計源，以“生態(tài)修復”作為關鍵詞進行檢索。檢索時間范圍為1997—2015年，共檢索出4578條結(jié)果，每年的發(fā)文數(shù)量及發(fā)文趨勢如圖6所示。

從圖6中可以明確得出，在2008年、2013年和2014年出現(xiàn)了3個高峰，由于我國目前著重建設環(huán)境友好型、可持續(xù)發(fā)展型生態(tài)環(huán)境，生態(tài)修復的發(fā)文量近10年增長幅度逐年加快。由于2015年有部分論文還沒有發(fā)表，因此該年文獻數(shù)量比較少。整體來看，在研究初期1997年、1998年和1999年3年發(fā)文量很少，其他年份的發(fā)文量整體呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢。

2.2關鍵詞頻次分析

利用文獻計量分析軟件Bibexcel統(tǒng)計關鍵詞的詞頻，由于檢索出的文獻數(shù)量較少，且為了更好的研究高頻關鍵詞間的關聯(lián)度，本文選取詞頻大于25的關鍵詞，共計64個。由于不同的論文對相同含義的詞表述有所不同，所以本文將同義詞進行合并。例如：對策、措施合并為對策；治理、綜合治理合并為治理等。此外，除去頻次最高的關鍵詞“生態(tài)修復”，對合并后的54個關鍵詞進行統(tǒng)計分析，這54個關鍵詞在一定程度上反映了國內(nèi)生態(tài)修復領域的研究核心與研究熱點，選取的高頻關鍵詞和詞頻如表3所示。

表3　國內(nèi)“生態(tài)修復”期刊論文中高頻關鍵詞及詞頻

從表3得出：(1)關于“生態(tài)修復”方面的期刊關注水土保持的較多，詞頻高達483次，僅次于生態(tài)修復，占統(tǒng)計高頻關鍵詞的13.6%，平均占比為18.5%接近平均水平。說明水土保持一直是近年來的研究熱點；(2)在頻次大于80的12個高頻關鍵詞中，有關生態(tài)方面的關鍵詞有5個，占統(tǒng)計高頻關鍵詞的20.7%，這說明生態(tài)修復涉及生態(tài)各個方面，研究頻繁；(3)富營養(yǎng)化、水土流失方面的研究也很多，這解釋了近年來有關生態(tài)修復方面的期刊研究熱點內(nèi)容，說明我國對生態(tài)修復的研究涉及水土污染調(diào)查及保護兩個方面，研究內(nèi)容切合實際；(4)生態(tài)文明方面的研究也相對較多，體現(xiàn)了研究過程中對環(huán)境及生態(tài)保護的重視，表明近年來生態(tài)修復正在不斷的向可持續(xù)方向發(fā)展；(5)對策、治理也是生態(tài)修復研究中的主要內(nèi)容，得到了廣泛的關注；(6)濕地、河流作為新興的研究方向，體現(xiàn)了生態(tài)修復已涉及到生態(tài)環(huán)境多個領域的研究中。

2.3關鍵詞可視化分析與聚類分析

為了更加直觀的得到關鍵詞之間的相互聯(lián)系，采用了Ochiia系數(shù)方法，計算出54×54的相異矩陣后，運用了可視化軟件Ucinet得出了高頻關鍵詞的可視化網(wǎng)絡圖，如圖7所示。

圖7　國內(nèi)高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡可視圖Fig.7　The domestic high frequency key words common network visual graph

圖8　國內(nèi)“生態(tài)修復”聚類樹狀圖Fig.8　The domestic “ecological restoration” clustering tree

圖9　國內(nèi)“生態(tài)修復”群集劃分線圖Fig.9　The domestic “ecological restoration” of the cluster partition line

采用與上述國外生態(tài)修復研究相同的方法，分別得到系統(tǒng)聚類樹狀圖(圖8)、群集劃分線圖(圖9)、聚類群體劃分表(表4)以及線性擬合散點圖(圖10)。從表4得出，群集1注重于水土流失方面的研究，我國西北的黃土高原地區(qū)長期受到黃沙困擾，近幾十年來我國已采取大量防風固沙的措施，以防黃土高原進一步沙漠化。群集2是對生態(tài)各個領域的研究，總體可以概括為大氣、水、土壤方面的生態(tài)修復。群集3致力于保護措施方面的研究，強調(diào)做好防治措施。

圖10　國內(nèi)生態(tài)修復線性擬合散點圖Fig.10　The linear fitting of the domestic ecological restoration

3結(jié)論與討論

(1)從數(shù)量上看，1997—2015年間，國內(nèi)外生態(tài)修復研究文獻數(shù)量都呈快速增長趨勢，特別是2014年國內(nèi)外的發(fā)文量均出現(xiàn)小高峰，說明生態(tài)修復的研究在國內(nèi)外受到高度重視。

(2)縱觀研究熱點，國外研究熱點為“Ecological restoration”、“Biodiversity”、 “Ecosystem services”等，而國內(nèi)研究熱點為“生態(tài)”、“水土保持”、“生態(tài)恢復”等，說明國內(nèi)外的研究熱點有所不同。國外更注重于學科發(fā)展，國內(nèi)更加關注社會需求，但總體都是朝著更高層次的生態(tài)修復領域發(fā)展。

(3)從群集分類上看，國內(nèi)外的群集劃分情況基本相同，可以概括為生態(tài)修復環(huán)境要素分類、生態(tài)修復治理對策、方法及生態(tài)修復宏觀綜述三類。

(4)本文選取累積出現(xiàn)頻次達到40的前62個英文關鍵詞和累積頻次達到25的前64個中文關鍵詞作為高頻關鍵詞，其集中性和囊括范圍比較適中。但是，并不排除一些頻次較低的關鍵詞未來可能成為研究熱點。利用共詞分析法探討學科領域的研究熱點，其結(jié)果受關鍵詞統(tǒng)計的完整程度、專業(yè)水平和學科門類等影響，存在一定的局限性。因此，這種共詞聚類方法主要針對近20年的研究，對于預測未來發(fā)展趨勢上還不夠說服力，還需進一步研究。

表4　國內(nèi)“生態(tài)修復”聚類群體劃分

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基金項目:國家自然基金資助項目(51279072)；流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室開放基(IWHR-SKL- 201501)

收稿日期:2015- 12- 18;

修訂日期:2016- 03- 24

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: caoyongqiang@lnnu.edu.cn

DOI:10.5846/stxb201512182527

曹永強,郭明,劉思然, 楊俊.基于文獻計量分析的生態(tài)修復現(xiàn)狀研究.生態(tài)學報,2016,36(8):2442- 2450.