丁陸彬, 何思源, 閔慶文,*

1 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101 2 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

Meta分析(meta-analysis)最早由英國教育心理學(xué)家Glass G V于1976年命名的[1],它是一種運用定量方法對某一研究主題的多個已有研究結(jié)果進行系統(tǒng)性評價的統(tǒng)計方法。這一方法最初被應(yīng)用于社會科學(xué)領(lǐng)域,后來擴展到醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域。截至2018年11月,Web of Science(WoS) 數(shù)據(jù)庫中使用meta方法發(fā)表的SCI論文達到164000余篇,其中2017年發(fā)表了20000多篇。該方法在1991年應(yīng)用于生態(tài)學(xué)領(lǐng)域[2]。早期的meta分析方法主要被應(yīng)用于生態(tài)學(xué)野外試驗的評價和分析中,近些年來,隨著生態(tài)學(xué)科的發(fā)展,meta分析方法在全球變化生態(tài)學(xué)以及應(yīng)用生態(tài)學(xué)領(lǐng)域取得了長足的發(fā)展[3]。Meta分析方法在20世紀(jì)80年代末傳入我國,也被翻譯成薈萃分析、集成分析等,起初主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。1998年,彭少麟首次將meta分析方法應(yīng)用于國內(nèi)的生態(tài)學(xué)研究[4]。

隨著全球環(huán)境變化和人類活動影響的加劇,以及生態(tài)系統(tǒng)本身的復(fù)雜性,生態(tài)學(xué)研究逐漸呈現(xiàn)大尺度、多層次、多學(xué)科交叉的特點。在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域,針對同一個問題常常伴隨很多類似的研究。然而,由于研究本身的或然性或者復(fù)雜環(huán)境因子的作用,相似研究的結(jié)論可能不同或者相反,典型的例子如取樣的尺度效應(yīng)對物種多樣性分布格局的影響[5]。Meta分析方法通過對相似研究結(jié)果的綜合分析和再評價,推動了生態(tài)學(xué)領(lǐng)域一些爭議性問題的解決,受到越來越多的重視[6]。但是,前人將meta分析引入生態(tài)學(xué)領(lǐng)域并改進此方法之后,多數(shù)文獻對此領(lǐng)域的綜述多為方法學(xué)的討論,偏向于定性歸納,具有主觀性,缺乏挖掘數(shù)據(jù)潛在的意義[7-9]。因此,本文從宏觀角度,對生態(tài)學(xué)學(xué)科分類下采用meta分析的文獻進行定量與定性的可視化分析,旨在直觀、清晰地展示該領(lǐng)域的研究概況,熱點趨勢,以期為未來相關(guān)研究提供有益的參考和啟示。

1 分析方法與數(shù)據(jù)來源

文獻計量法是通過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的方法,研究文獻的數(shù)量特征,繼而對學(xué)科的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行評價和預(yù)測[10]。在文獻計量和可視化分析的背景下,一系列文獻計量學(xué)的可視化軟件被開發(fā)出來。CiteSpace是陳超美博士開發(fā),被廣泛應(yīng)用于文獻題錄數(shù)據(jù)庫的文本分析、挖掘和可視化的常用軟件[11]。通過共被引分析、合作網(wǎng)絡(luò)分析、共現(xiàn)分析和文獻耦合分析,該軟件能夠展示特定學(xué)科領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu),直觀的表達知識熱點及演化過程。本文利用WoS數(shù)據(jù)庫中自帶的“創(chuàng)建引文報告和分析檢索結(jié)果”功能初步分析文獻來源,利用Histcite軟件提取的引證網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中的關(guān)鍵文獻為學(xué)科基礎(chǔ)知識文獻,并利用CiteSpace 5.3.R4軟件對文獻數(shù)據(jù)進行可視化分析,追蹤研究熱點和前沿。知識圖譜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及聚類結(jié)果的清晰度用模塊值(Modularity Q)和輪廓值(Mean Silhouette)來表示。模塊值在0.4—0.8視為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較顯著,輪廓值在0—1之間,越接近于1說明同一聚類的內(nèi)部相似程度越大[12]。

本研究的數(shù)據(jù)來源于美國科學(xué)信息研究所(Institute for Scientific Information,ISI)Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫。檢索時間為2018年11月9日,時間段為1992—2018,檢索條件為主題檢索meta-analysis 或 meta analysis,根據(jù)WoS的學(xué)科分類選擇生態(tài)學(xué)科,共檢索文獻2311篇。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 發(fā)文量和引文量分析

基于WoS自帶的統(tǒng)計分析功能,1992年至2018年之間,共有文獻2311篇,總被引頻次153158,去除自引的引用頻次為146211,每篇平均被引次數(shù)為66.27,h-index(h指數(shù))為195。從1993到2017年,生態(tài)學(xué)領(lǐng)域使用meta分析的論文數(shù)量稍有波動,但總體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(圖1)。1994年全年的發(fā)文量只有3篇,1995和1996年分別為5篇和7篇,到2016年論文數(shù)量為212篇,2017年數(shù)量稍有降低,為208篇。

圖1 每年發(fā)表總論文數(shù)(1994—2017)Fig.1 Annual number of publications from 1994 to 2017

2.2 國家發(fā)文量排名

WoS自帶的文獻分析工具對國家發(fā)文量的計算方式為：文章中所有作者的國家,且同一篇文章中相同國家只計算一次,累加同一國家出現(xiàn)的頻次。發(fā)文量較多的國家前10名依次為：美國、英國、加拿大、澳大利亞、德國、法國、西班牙、瑞士、中國和芬蘭(表1)。其中美國發(fā)文量為967篇,遠(yuǎn)超其他國家,占到世界發(fā)文總量的41.8%,美國同時具有較高的h指數(shù)(h指數(shù)是指至多有h篇論文分別被引用了至少h次)和單篇被引用次數(shù),表明美國在該領(lǐng)域的研究水平處于世界領(lǐng)先地位。中國的發(fā)文量為144篇,排名第9。但是與其他國家相比,中國的h指數(shù)和單篇被引次數(shù)較低,說明論文質(zhì)量有待提高。排名前10的國家發(fā)文總量為1959篇,占世界發(fā)文總量的85%。論文發(fā)表排名前20的國家中,除了中國和巴西(64篇),均為發(fā)達國家,發(fā)文總量占該領(lǐng)域世界發(fā)文總量的94%。

2.3 中國的發(fā)文狀況

中國使用meta分析方法的起步相較于國際晚了將近10年。中國從2004年開始發(fā)表相關(guān)的SCI論文,2012年以后發(fā)表的論文數(shù)量增長較快,2015年為12篇,2016年為27篇,2017年為32篇。中國人在以下雜志發(fā)表的文章數(shù)量較多：Global Change Biology(34篇),Agriculture Ecosystems Environment(18篇),Global Ecology & Biogeography(11篇),Biogeosciences (7篇),Ecology(7篇),這些期刊屬于生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的頂級期刊。中國發(fā)文較多的前5名機構(gòu)分別是：中國科學(xué)科學(xué)院(103篇)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)(14篇)、復(fù)旦大學(xué)(12篇)、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院(11篇)、北京大學(xué)(11篇)。中國科學(xué)院的發(fā)文總數(shù)最多,在該領(lǐng)域有很強的科研實力。中國發(fā)文量前五位的,除駱亦其外還有周旭輝(華東師范大學(xué))、劉玲莉(中科院植物研究所)、李博(復(fù)旦大學(xué))和陳驥(中科院地球環(huán)境研究所)。

表1 發(fā)文量前10的國家

2.4 發(fā)文期刊排名

迄今為止,發(fā)表meta分析的生態(tài)學(xué)領(lǐng)域期刊為173種,發(fā)文量排名前10的期刊如表2所示。發(fā)文量排名前10的期刊發(fā)文量占總發(fā)文量的40%,發(fā)表在這些期刊的論文平均單篇引用次數(shù)97.27,說明生態(tài)學(xué)領(lǐng)域meta分析的文章普遍具有較高的學(xué)術(shù)影響力。其中發(fā)文量第一的Global Change Biology 和排名三的Ecology Letters被中科院SCI期刊分區(qū)列為一區(qū)期刊,其他幾個雜志均為二區(qū)或三區(qū)期刊。

表2 1992—2018年使用meta分析方法進行研究載文量前10名的期刊

2.5 高被引作者分析

發(fā)表SCI論文數(shù)量排名前10的作者,分別來自于7個國家,其中美國人4名(表3)。來自德國科隆大學(xué)的Hillebrand H和來自新西蘭奧塔哥大學(xué)的Nakagawa S發(fā)表論文數(shù)相同為30篇,來自美國紐約州立大學(xué)石溪分校的Gurevitch J發(fā)表了17篇論文排名第五,但總引用次數(shù)達到5467次。中國的駱亦其發(fā)表了17篇相關(guān)論文,排名第5,這是我國在該領(lǐng)域被引用數(shù)和發(fā)表篇數(shù)最多的科學(xué)家。

表3 生態(tài)學(xué)領(lǐng)域前10位基于meta分析文獻作者

2.6 高被引論文簡析

從高被引論文的分布來看,它們都發(fā)表于相關(guān)論文發(fā)文量排名前十位的期刊(表4)。從高被引論文的內(nèi)容上來看,被引用最高的三篇文章均涉及全球變化生態(tài)學(xué)的內(nèi)容,包括土壤碳庫與土地利用變化的meta分析,初級生產(chǎn)力氮磷限制的分析以及物候?qū)θ蜃兣憫?yīng)的meta分析。除此之外,生物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)功能和服務(wù)關(guān)系、土壤呼吸和凈氮礦化對植被生長的響應(yīng)等的研究成果也被高頻引用。

2.7 學(xué)科基礎(chǔ)知識

利用湯森路透公司開發(fā)的Histcite軟件對下載的數(shù)據(jù)進行本地被引得分(LCS, Local Citation Score)和全球被引得分(GCS, Global Citation Score)指標(biāo)的分析。LCS為論文被本地數(shù)據(jù)集(通過檢索后導(dǎo)出的所有文獻)所有論文引用的次數(shù),LCS高則意味著該論文在本研究領(lǐng)域具有較高的影響力；而GCS是指論文在WoS數(shù)據(jù)庫中的總被引次數(shù),但施引論文不一定屬于該領(lǐng)域的文章。因此,高被引文獻并不一定屬于本領(lǐng)域的基礎(chǔ)性文獻。基于這個原因,本文使用Histcite對下載的文獻進行引文關(guān)系分析,得到基于LCS排名,在完整引文關(guān)系知識網(wǎng)絡(luò)中排名前10的文獻。

表4 基于meta分析的生態(tài)學(xué)領(lǐng)域高被引論文

根據(jù)時間排序,1992年Gurevitch J發(fā)表在The American Naturalist上的文章,首次運用meta分析方法分析了基于野外試驗的不同生境條件下種間競爭和種內(nèi)競爭對生物量的影響。該論文重要貢獻之一是把meta分析方法引入經(jīng)典生態(tài)學(xué)的研究范式之中,產(chǎn)生了較大的學(xué)術(shù)影響力。Arnqvist G在1995年發(fā)表在Trends In Ecology and Evolution上的文章討論了meta分析方法在生態(tài)和進化領(lǐng)域使用的現(xiàn)狀,討論了meta分析方法的優(yōu)缺點及未來潛力。Adams在1997年為了確定meta分析方法的穩(wěn)健性,對meta分析方法和重新取樣方法得到的結(jié)果進行比較,最后作者建議重新取樣方法應(yīng)該納入meta分析方法中,以確保正確評估生態(tài)研究中的主要影響。1999年,Gurevitch J發(fā)表于Ecology中的文章中概述了對生態(tài)數(shù)據(jù)進行meta分析應(yīng)當(dāng)考慮的因素,包括參數(shù)與重新采樣方法的選擇,可能進行加權(quán)分析的原因,分類數(shù)據(jù)中的固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型與回歸分析方法的比較。1999年,Hedges LV發(fā)表在Ecology中的文章中引入的對數(shù)響應(yīng)比這一參數(shù),優(yōu)化了meta分析的方法。這一篇文章的LCS也是本領(lǐng)域最高的,足見其學(xué)術(shù)價值。Palmer AR在1999年的文章中,采用波動不對稱性理論和性比的案例,介紹了meta分析方法中的發(fā)表偏倚問題(也被稱為文件抽屜問題)。發(fā)表偏倚是進行meta分析研究的重要問題,發(fā)表偏倚的存在會影響最終分析結(jié)果的可信度。類似地,Rosenberg MS在2005年的文章中應(yīng)用失安全數(shù)(fail-safe number)來判斷發(fā)表偏倚的效果。Nakagawa S則在2012年系統(tǒng)綜述了meta分析在生態(tài)和進化研究中的方法學(xué)問題,該文章可以為meta分析研究者提供重要參考。

從內(nèi)容上來看,這些位于引文關(guān)系知識網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點上的文獻是探尋學(xué)科發(fā)展歷史,了解學(xué)科研究進展最為重要的文獻。它們通常屬于高被引文獻,但在內(nèi)容上更加側(cè)重于對meta分析方法的改進和對meta分析方法應(yīng)用進展進行的綜述。

2.8 研究熱點分析

對學(xué)科或主題研究的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行解析的手段主要有共引分析和共詞分析。由于本文研究的是meta方法在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用,屬于方法學(xué)研究的綜述。共引分析不能很好的突出引文之間在學(xué)科方向上的關(guān)聯(lián),綜合考慮,本文采用共詞分析,即通過構(gòu)建共詞網(wǎng)絡(luò)分析學(xué)科和主題的結(jié)構(gòu)變化,進而分析本領(lǐng)域的研究熱點和前沿。對所得文獻進行共詞分析,軟件時區(qū)選擇為生態(tài)學(xué)領(lǐng)域首次引入meta分析方法的1991年到2018年,時間跨度(Slice length)為1a,節(jié)點類型選擇“keyword”。經(jīng)過參數(shù)篩選,圖譜中共出現(xiàn)關(guān)鍵詞398個,形成2265條連線。本文中的輪廓值為0.5319,模塊值為0.4072,表明形成聚類的結(jié)構(gòu)層次比較清晰,方法的置信度較高且有意義。此外,本文采用潛在語義索引算法(LSI)從施引文獻的關(guān)鍵詞(Keyword list)中提取名詞性術(shù)語對聚類進行命名(圖2),其“十字架”的大小表示出現(xiàn)的頻率,高頻率出現(xiàn)的關(guān)鍵詞反映該領(lǐng)域的研究熱點[13]。

表5 基于引文關(guān)系知識網(wǎng)絡(luò)的前10名關(guān)鍵文獻

圖2 關(guān)鍵詞聚類知識圖譜Fig.2 Keyword clustering knowledge map

圖3 文獻共被引聚類時間線圖Fig.3 The time-line view of co-cited literature cluster

時間線圖譜主要側(cè)重于勾畫聚類之間時間的關(guān)系,同一聚類的節(jié)點按照時間順序被排布在同一水平線上,展示該聚類的歷史成果,研究的活躍程度。為本研究對象的研究前沿按時間演進的特征,繪制了術(shù)語共現(xiàn)時間線圖譜,共形成9個術(shù)語聚類。參考每個聚類的聚類標(biāo)簽以及聚類中的施引文獻,大致可以了解到每個聚類所代表的研究前沿。圖2、圖3、表6顯示了被分成9類的研究熱點問題：聚類0主要關(guān)注生物的波動不對稱性,這類研究多關(guān)注植物性狀、資源投入對環(huán)境壓力以及遺傳壓力的響應(yīng),且該類型的研究出現(xiàn)的平均時間較早為2002年；聚類1的研究主要和恢復(fù)生態(tài)學(xué)有關(guān),該類型的文獻在2012年前后就開始逐漸減少；聚類2主要關(guān)注全球變化背景下植物光合作用的響應(yīng),其中涉及到光合作用的營養(yǎng)限制,碳循環(huán)等內(nèi)容,另外本研究特別關(guān)注海洋環(huán)境的變化與植物光合作用的關(guān)系,尤其是在海洋變暖和海洋酸化等條件下,目前這一聚類是meta分析研究的熱點領(lǐng)域之一；聚類3主要關(guān)注生活史和生活策略；聚類4關(guān)注種間關(guān)系的研究,研究的對象既包括植物、動物,也包括動物和植物的相互作用,研究涉及性狀介導(dǎo)的相互作用、性選擇以及累積壓力假說的驗證等方面；聚類5關(guān)注全球變化中氮循環(huán),以及模擬氮循環(huán)過程對物候和植被生產(chǎn)力的影響等；聚類6關(guān)注生態(tài)生物地理學(xué)的研究,但是,聚類的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不是很清晰；聚類7關(guān)注物種入侵,此聚類涉及到的內(nèi)容比較清晰,主要關(guān)注物種入侵的機理,全球變化背景下的物種入侵的變化等；聚類8關(guān)注污染生態(tài)學(xué),但此處的污染比較集中于對水體氮污染的研究,以及水質(zhì)量的評估以及政策效應(yīng)的研究。另外,全球變化背景下溫室氣體(氧化亞氮)的排放的研究也是此聚類研究的熱點。

以上便是生態(tài)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用meta分析方法進行研究的熱點領(lǐng)域。使用meta分析方法進行研究,依賴于前人對同一主題的多次研究,是對前人研究的整合,因此在方法上,meta分析更加注重研究結(jié)果的可靠性,比如每個研究都強調(diào)是否有發(fā)表偏倚,鑒別發(fā)表偏倚的影響等。另外,從研究熱點上看,對植被生理生態(tài)試驗的meta分析以及對全球變化中氮循環(huán)及其驅(qū)動因素研究的meta分析依然是目前meta分析方法使用的熱點領(lǐng)域。

表6 關(guān)鍵詞聚類標(biāo)簽

Size：聚類內(nèi)節(jié)點數(shù)量；Sihouette：聚類的同質(zhì)性指標(biāo)；Mean year：聚類內(nèi)節(jié)點代表文獻的平均年份

3 結(jié)論與討論

本文運用了文獻計量學(xué)的方法,利用WoS、Histcite和CiteSpace對生態(tài)學(xué)領(lǐng)域運用meta分析方法發(fā)表的論文及引文情況做了分析。從發(fā)表論文的數(shù)量和質(zhì)量來看,中國與美國、英國等國家在該領(lǐng)域上還有較大的差距。一方面因為我國的生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)研究起步較晚,試驗數(shù)據(jù)的積累和分享不夠；另一方面在于研究人員對meta分析方法的重視度不夠,對原創(chuàng)性的技術(shù)改進貢獻較少。從該領(lǐng)域文章發(fā)表的期刊來看,meta分析方法通常具有較高的學(xué)術(shù)影響力,Global change biology 、Ecology等高質(zhì)量期刊出版了最多的相關(guān)文章。通過引文分析和科學(xué)圖譜繪制發(fā)現(xiàn)：全球變化背景下水體氮污染以及相應(yīng)的價值評估研究、植物光合作用對全球變化的響應(yīng)的研究以及全球變化背景下物種入侵機理的研究是該領(lǐng)域最新的和最熱門的研究前沿。

Meta分析從1991年被引入生態(tài)學(xué)領(lǐng)域以來,生態(tài)學(xué)研究的重點已經(jīng)發(fā)生了很多的變化。Meta分析方法被越來越多的應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境問題的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究中,提供實際的預(yù)測和解決方案,如生物多樣性喪失,物種入侵以及生態(tài)系統(tǒng)及物種對全球變化的響應(yīng),相應(yīng)的保護策略和管理方法的有效性的評估等[14-16]。在本文的研究中,出現(xiàn)了諸如性選擇和動物社會行為的研究,這些關(guān)鍵詞的出現(xiàn)表明宏觀進化研究被包含在生態(tài)學(xué)meta分析之中,并成為重要的方向。Meta分析成為測試生物進化假說的有效的工具[17]。

Meta分析在分析方法上越來越走向成熟。從1999年,Gurevithc 發(fā)表的題為“Statistical issues in ecological meta-analyses”文章以來,文章中列出的許多統(tǒng)計學(xué)問題都已經(jīng)被解決了[18-19]。不同于醫(yī)學(xué)和社會科學(xué),生態(tài)學(xué)研究通常關(guān)注多物種的,更為復(fù)雜的系統(tǒng),并由此導(dǎo)致分析結(jié)果的非獨立性。這些非獨立性結(jié)果的來源是很多研究關(guān)注的重點,也被認(rèn)為是meta分析方法被批評的原因[20]。實際上,生態(tài)學(xué)的meta分析往往關(guān)注的是研究結(jié)果異質(zhì)性的關(guān)鍵共性因素。meta分析方法作為一種被醫(yī)學(xué)和社會學(xué)科廣泛使用的方法,其方法學(xué)問題的討論和計算機實現(xiàn)已廣泛出現(xiàn)在其他領(lǐng)域的文獻中。Meta分析方法被認(rèn)為是跨學(xué)科交流思想和方法的有效催化劑[21]。在科學(xué)研究越來越傾向于大尺度和廣泛合作的趨勢下,我們的生態(tài)學(xué)研究人員應(yīng)當(dāng)保持開放的態(tài)度,借鑒其他學(xué)科meta分析的經(jīng)驗,拓展meta分析方法研究的范圍。