陳 飛,尹 炳,沈 強,胡青青,鄒宏光,張世文*

(1. 安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院, 安徽 淮南 232001；2. 安徽理工大學(xué)測繪學(xué)院, 安徽 淮南 232001)

【研究意義】礦業(yè)廢棄地是指因采礦活動被破壞和和占用的，非經(jīng)治理而無法使用的土地。它主要包括采空區(qū)、排土場、廢石堆、尾礦等。中國現(xiàn)有的國營礦山企業(yè) 8000 多個，個體礦山達到 23 萬多個[1]。根據(jù)其來源，可分為3種類型：一是由剝離的表土、開采的廢石及低品位礦石堆積形成的廢石堆廢棄地；二是隨著礦物開采形成的大量的采空區(qū)域及塌陷區(qū)，即開采坑廢棄地；三是利用各種分選方法分選出精礦物后的剩余物排放形成的尾礦廢棄地礦業(yè)廢棄地[2]。再生利用是中國綠色礦山建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分[3]。礦業(yè)廢棄地的復(fù)墾利用對改善生態(tài)環(huán)境、優(yōu)化國土空間開放格局、促進資源節(jié)約和生態(tài)文明建設(shè)具有重要作用[4]。人類生活質(zhì)量、經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展乃至整個社會的和諧穩(wěn)定都與生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣有著密切的聯(lián)系，因此，礦產(chǎn)資源的不當(dāng)利用而引起的一系列問題，比如，生態(tài)環(huán)境承載力下降、資源浪費、環(huán)境污染等狀況已成為當(dāng)前急需解決的問題。國內(nèi)外學(xué)者對于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的研究層出不窮，國外學(xué)者對于礦區(qū)生態(tài)的研究主要側(cè)重于對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境評估、綜合治理及礦區(qū)生態(tài)重建。國內(nèi)學(xué)者也對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評價、恢復(fù)治理以及礦區(qū)整體生態(tài)環(huán)境特征分析等多方面開展了研究[5]。【前人研究進展】由于數(shù)據(jù)庫比較龐大，傳統(tǒng)的文獻綜述無法將這些文獻數(shù)據(jù)進行快速、準(zhǔn)確的定量分析和可視化表達。Gemmel 曾指出，廢棄地如果存在不利的條件、鹽濃度或者高濃度毒性的重金屬離子，那么，即使對廢棄物添加各種主要養(yǎng)分也不能促進植物生長[6]。Lin Gao 等[7]認(rèn)為，在生態(tài)環(huán)境恢復(fù)與重建的過程中，研究用于廢棄地基質(zhì)改良的復(fù)墾材料和土地整理技術(shù)是非常重要的。束文圣等[8]認(rèn)為，尾礦的重金屬毒性，尤其是有效態(tài) Zn 和 Cd 的毒性是鉛鋅尾礦影響植物定居的限制因子?！颈狙芯壳腥朦c】雖然學(xué)者們不斷地在礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究領(lǐng)域探索，研究成果也已經(jīng)達到了一定的高度，但是，當(dāng)前礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究內(nèi)容還沒有形成一個完整的體系，依然存在著諸多不足，這在某些方面影響了研究的進展?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文依據(jù)科學(xué)計量學(xué)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的知識圖譜，將 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫中從 2009-2019 年近十年國際上礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的相關(guān)文獻進行批判性的閱讀，準(zhǔn)確地了解礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的發(fā)展趨勢、熱點和現(xiàn)狀，為礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)相關(guān)領(lǐng)域的進一步拓展打下堅實的基礎(chǔ)。

1 材料與方法

本文采用由美國德雷賽爾大學(xué)計算機與情報學(xué)陳超美教授利用 Java 語言開發(fā)的 Information VisualizationCiteSpace 信息可視化軟件進行知識圖譜可視化分析[9]。CiteSpace 軟件是一款著眼于分析科學(xué)文獻中蘊含的潛在知識，并在科學(xué)計量學(xué)、數(shù)據(jù)和信息可視化基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一款多元、分時、動態(tài)的引文可視化分析軟件[10]。通過可視化的手段來呈現(xiàn)科學(xué)知識的結(jié)構(gòu)、規(guī)律和分布情況，因此也將由此類方法分析得到的可視化圖形稱為“科學(xué)知識圖譜”[11]。目前該方法已經(jīng)成為建模與仿真、情報學(xué)、信息科學(xué)與管理科學(xué)等各學(xué)科領(lǐng)域用來預(yù)測發(fā)展態(tài)勢的重要手段[12-17]。

本研究數(shù)據(jù)來源于 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫。在 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫中輸入主題詞“Land reclamation” or “Ecological restoration” And “Mining wasteland”進行檢索，檢索與下載日期為 2019 年 6 月 11 日，檢索時間跨度限定為“2009-2019”，共檢索下載了 2138 篇，其中下載的每條文獻記錄內(nèi)容包括全記錄(作者、機構(gòu)、摘要、關(guān)鍵詞等)與引用的參考文獻。統(tǒng)計表明，2009-2018 年期間，國際上關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究領(lǐng)域共發(fā)表論文 2001 篇，2019 年截至 6 月 11 號，已發(fā)表論文 137 篇。

圖1 2009-2019 年礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究文獻年度分布Fig.1 Time distribution of land reclamation and ecological restoration of mining waste land research literature by years from 2009 to 2019

某一研究領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量的統(tǒng)計分析，可以很好的揭示該研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，從而為預(yù)測其研究前景和發(fā)展趨勢提供基礎(chǔ)信息[18]。通過對 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫中的礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)相關(guān)論文進行檢索，得到 2009-2019 年間的發(fā)文量，用 office 2016 進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，繪出礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究文獻年度分布圖(圖 1)。礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)文獻數(shù)量整體上呈逐年上升趨勢， 2009-2018年間，發(fā)文量增加超過一倍。通過對發(fā)文量分布圖的整體趨勢觀察可以預(yù)測，2019 年關(guān)于礦業(yè)廢棄地的發(fā)文量將達到 480 篇，2021 年有望突破 500 篇。

2 結(jié)果與分析

2.1 國家、機構(gòu)和作者合作圖譜分析

合作網(wǎng)絡(luò)圖譜能夠快速簡潔的表明某研究領(lǐng)域的國家、機構(gòu)和學(xué)者等之間的社會關(guān)系，通過對圖譜的解讀分析，不僅可以快速發(fā)現(xiàn)具有關(guān)注價值的機構(gòu)或?qū)W者，同時也可以為評價其學(xué)術(shù)影響力和價值提供參考依據(jù)[19]。

根據(jù)圖 2，在 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究國家中形成了以美國和中國為主要的聚類群，具有很高的中介中心性[20]。根據(jù)國家合作圖譜顯示，在礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究領(lǐng)域，共有60個國家存在著不同程度、不同方式的合作。圖中圓形節(jié)點表示不同的國家，圓形節(jié)點大小與該國以合作方式發(fā)表的論文頻數(shù)成正比，紫色外圈代表中介中心性，其厚度與合作研究活躍程度成正比。而圓形節(jié)點的年輪顏色及厚度表示出現(xiàn)年份，某個年份的年輪越厚，對應(yīng)年份合作發(fā)表的論文頻次越高。圓形節(jié)點間的連線則反映二者共現(xiàn)或共被引關(guān)系顏色對應(yīng)首次共現(xiàn)或共被引年份，粗細(xì)反應(yīng)關(guān)系強弱。

圖2 國家合作特征圖譜 Fig.2 Network map of co-authors’ countries

圖3 研究機構(gòu)合作特征圖譜 Fig.3 Feature map of network of co-authors institutions

表1 2009-2019 年國別合作特征及頻次統(tǒng)計

利用 CiteSpace 軟件同樣可以繪出礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究機構(gòu)的合作特征圖譜(圖 3)，并統(tǒng)計出各機構(gòu)發(fā)文頻數(shù)(數(shù)量)和中介中心性。

發(fā)文貢獻率用發(fā)文量來表示。根據(jù)表 1，發(fā)文貢獻率最高的國家是中國，其次是美國、加拿大和印度等；表 2 顯示，中國科學(xué)院中介中心性最高，首次發(fā)文時間亦最早；其次是南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)位列第三。發(fā)文貢獻率最高的機構(gòu)排在首位是中國科學(xué)院，其次是中國科學(xué)院大學(xué)、加拿大阿爾伯塔大學(xué)、北京師范大學(xué)和中國地質(zhì)大學(xué)等。節(jié)點的中心性代表了國家或機構(gòu)的研究在該領(lǐng)域的重要程度，節(jié)點中心性越高，說明這個機構(gòu)的研究越重要，從節(jié)點的中心性角度來看，排在前面的國家依次是美國(0.34)、英國(0.29)、中國(0.23)、意大利(0.17)和加拿大(0.14)；排在前面的研究機構(gòu)依次是中國科學(xué)院(0.41)和加拿大阿爾伯塔大學(xué)(0.13)。

進一步從微觀層面對學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)進行分析，近 10 年來有 430 位研究者和他人合作開展了礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究，合作發(fā)表學(xué)術(shù)論文696 篇。其中，從發(fā)文頻數(shù)出發(fā)，中國地質(zhì)大學(xué) BAI ZK (白中科)教授和 WANG JM(王金滿)教授分別發(fā)表論文 23 和 20 篇，位居第1和第2；節(jié)點突現(xiàn)值反應(yīng)發(fā)文量增長的指標(biāo)，節(jié)點突現(xiàn)值越大，說明其發(fā)文量增長速度很快，對該領(lǐng)域的研究興趣以及獲得的研究成果增長很快，從突現(xiàn)值，加拿大阿爾伯塔大學(xué) M.Anne Naeth 教授突現(xiàn)強度最高(3.63)；從中介中心性，排在首位的是 LIU Y(0.11)和安徽理工大學(xué) ZHANG SW(張世文)教授(0.10)(表 2 和圖 4)。發(fā)表論文數(shù)量排名前 20 位的作者，共有 16 名中國學(xué)者，占 80 %，體現(xiàn)了我國學(xué)者在礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域有較高參與度。

圖4 學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜 Fig.4 Map of cooperative network of scholars

表2 2009-2019 年作者合作特征及頻次統(tǒng)計

2.2 學(xué)科分布特征分析

利用 CiteSpace 軟件進行文獻的研究領(lǐng)域共現(xiàn)分析，可以得到被引用次數(shù)最多的相關(guān)學(xué)科類別，通過對不同時間段的學(xué)科被引突現(xiàn)進行分析，可以更好地了解和把握該領(lǐng)域的研究背景和現(xiàn)狀，從而為科學(xué)的分析預(yù)測其研究熱點和發(fā)展動態(tài)提供指導(dǎo)。

圖 5 表明，礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)在不同的年份均有新的研究領(lǐng)域突現(xiàn)?！癦OOLOGY”、“AGRICULTURAL ENGINEERING”、“ENERGY &FUELS”、“CHEMISTRY ANALYTICAL”、“FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY ”、“ CHEMISTRY ”、“ METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES ”和 “ENGINEERING,OCEAN”等詞的激增反映了礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究領(lǐng)域的多學(xué)科化發(fā)展迅猛，且該研究領(lǐng)域涉及的學(xué)科范圍廣泛，將分析化學(xué)、氣象學(xué)和大氣科學(xué)和食品科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科進行拓展研究是近 10 年來國際上礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究現(xiàn)狀。

3 討 論

3.1 文獻共被引圖譜分析

被引文獻是指在文章闡述過程中需要來佐證作者觀點和研究的其他相關(guān)文獻。共被引分析(Co-Citation analysis)是指在文獻空間數(shù)據(jù)集合中，對文獻之間的共被引關(guān)系(兩篇文獻因同時作為第三篇施引文獻的參考文獻而形成的共被引關(guān)系)的挖掘過程[21]。通過對文獻進行共被引分析，可以得到某研究領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)，從而為掌握該領(lǐng)域的核心提供重要依據(jù)。通過在網(wǎng)絡(luò)類型(Node Types)中選擇被引文獻(Reference)選項并運行 CiteSpace 軟件，聚類分析得到文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖 6)，并在被引頻次和突現(xiàn)值等基礎(chǔ)上進行關(guān)鍵文獻統(tǒng)計。

圖5 礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域共現(xiàn)分析的被引突現(xiàn) Fig.5 Cited emergence of co-occurrence analysis in relevant disciplines and fields of land reclamation and ecological restoration of mining waste land

圖6 高頻次被引文獻共被引分析知識圖譜聚類結(jié)果 Fig.6 Clustering results of knowledge map of co-citation analysis of frequently cited literatures

524 個節(jié)點與 1306 條連線構(gòu)成了 7 個較大的群組，其中#0 群組(ecological engineering)共有 101篇參考文獻，最小的#22 群組(crop group)，亦包含 10 篇共被引參考文獻。表明有關(guān)礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究有較高的集中性，同時也形成了一定數(shù)量的分支。

表3 基于被引文獻頻次、突現(xiàn)值和半衰期的關(guān)鍵文獻統(tǒng)計

圖7 2009-2019 年土地復(fù)墾研究文獻的關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度圖 Fig.7 Keyword co-occurrence density map of land reclamation literature 2009-2019

半衰期在科學(xué)計量學(xué)中常用來表示文獻的衰老速度，半衰期越長代表文獻越經(jīng)典[22]。對各組的最高被引頻次統(tǒng)計分析，結(jié)果列于表 3，其中#0 群組“Wang Wei[23]發(fā)表的論文 Development and management of land reclamation in China”共被引次數(shù)最高，達 56 次；#1 群組 Carl E. Zipper[24]的“Restoring Forests and Associated Ecosystem Services on Appalachian Coal Surface Mines”次之，共被引 51 次；而#2 群組的 Anderson, Jonathan D[34]發(fā)表的“Influence of reclamation management practices on microbial biomass carbon and soil organic carbon accumulation in semiarid mined lands of Wyoming”半衰期為 7 年，時間最長，說明該文是礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域最經(jīng)典的文獻之一。隨著時間的推移，這些文獻將被更多的同行借鑒和引用，在未來的一段時間將起到引領(lǐng)學(xué)科的重要作用，這些成果也將沉積為礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域的重要知識基礎(chǔ)。

3.2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析

關(guān)鍵詞是對一篇文章研究主題和核心內(nèi)容的高度濃縮與提煉，其與正文的關(guān)聯(lián)性在某種程度上可以揭示學(xué)科研究領(lǐng)域中的內(nèi)在聯(lián)系，借助某一領(lǐng)域關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系和連接強度，可以識別該研究領(lǐng)域當(dāng)前所關(guān)注的核心熱點與前沿動態(tài)[38]。在 CiteSpace 軟件網(wǎng)絡(luò)類型(Node Types)中選擇關(guān)鍵詞(Keywords)選項，篩選合適的閾值，對關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系進行可視化分析，從而得到礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞分布情況(表 4)。在 CiteSpace 分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，利用 VOSviewer 軟件對文獻進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度圖的繪制，從而可以清晰地看出礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和研究熱點(圖 7)。

從圖7可以看出，近 10 年來，礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究的熱點集中在土地復(fù)墾、修復(fù)、有機物、植被、土地利用、模式、景觀、土壤等[39]。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度圖定性地展現(xiàn)了礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究的熱點，但還不能體現(xiàn)出其具體的變化強度以及突現(xiàn)出新涌現(xiàn)的研究方向，而關(guān)鍵詞突現(xiàn)值則可以定量地表示出不同研究熱點的熱度以及突現(xiàn)大小(表 4)。近 10 年來，復(fù)墾(reclamation)、土地復(fù)墾(land reclamation)、中國(China)和治理(management)等被引頻次相對較高，一些新涌現(xiàn)的關(guān)鍵詞有土地(land)、林地(forest)、氣候變化(climate change)、力學(xué)(dynamics)、重金屬(heavy metal)和植被(vegetation)。

綜合被引文獻與關(guān)鍵詞頻次共現(xiàn)分析，相對于有責(zé)任主體的礦山而言，礦業(yè)廢棄地土地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究相對落后，不被國內(nèi)外學(xué)者重視，大約落后 15 年，中國在此領(lǐng)域走在世界的前列，近 10 年來國際上關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究的熱點主要集中在以下幾個方面：①礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)共性技術(shù)問題。包括廢棄礦山土地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)規(guī)劃設(shè)計、工程技術(shù)選型(地貌重塑、土壤重構(gòu))、土地復(fù)墾生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、評估、預(yù)警及監(jiān)管等?？傮w而言，該方面研究側(cè)重于恢復(fù)土地的利用功能的手段和技術(shù)方面，研究層次相對較低；②礦業(yè)廢棄地以及復(fù)墾后土地生態(tài)環(huán)境演變規(guī)律及影響機制研究。借助于遙感、地理信息系統(tǒng)、采樣實測等手段，研究生態(tài)環(huán)境演變規(guī)律及其對周邊環(huán)境的影響，并針對不同的演變特征，提出相應(yīng)的治理措施。如針對復(fù)墾土壤—礦業(yè)廢棄基質(zhì)—修復(fù)的生態(tài)系統(tǒng)—礦山及周邊人民群眾系統(tǒng)，開展了一些歷史廢棄礦山生產(chǎn)產(chǎn)生的有害物質(zhì)元素，特別是重金屬，遷移、轉(zhuǎn)化以及由此帶來的生態(tài)環(huán)境響應(yīng)機制和健康風(fēng)險。③礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)基礎(chǔ)性研究。重點研究了污染物的診斷與快速檢測技術(shù)、各種復(fù)墾與修復(fù)技術(shù)的基礎(chǔ)理論和機制性問題、復(fù)墾與修復(fù)質(zhì)量的檢測與評定方法、土地復(fù)墾的監(jiān)管機制與方法等。

表4 2009-2019 年土地復(fù)墾研究文獻的高頻關(guān)鍵詞列表

3.3 主題詞分布特征分析

與利用代表性關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率變化，對領(lǐng)域發(fā)展趨勢的把握和追蹤以及最新演化動態(tài)的識別和預(yù)測，在實際操作過程中則更適合于利用該領(lǐng)域內(nèi)的突現(xiàn)主題詞匯來進行分析預(yù)測[40]。設(shè)置時間跨度為 2009-2019 年，選擇名詞短語(Noun Phrases)和主題詞(Term)選項，通過突現(xiàn)詞探測技術(shù)和算法，利用 CiteSpace 軟件，分析得到 2009-2019 年突現(xiàn)主題分布情況(圖 8)。

根據(jù)圖 8 可知，2009-2019 年期間關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究進展和發(fā)展趨勢主要可以分為兩個階段。

(1) 2009-2015年間，國際上礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究領(lǐng)域出現(xiàn)了較多的高突現(xiàn)度和高中心度主題詞匯，其中突現(xiàn)強度較高的主題詞主要是土地覆蓋變化(land cover change)、總氮(total nitrogen)、堆積密度(bulk density)和灌溉用水(irrigation water)，說明這段時間內(nèi)國際上關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究主要聚焦在物理等領(lǐng)域，主要從不同土地覆蓋變化、堆積密度和植物種群等幾方面展開研究。

(2) 2016-2019年間，除去華東地區(qū)(eastern China)、采礦工程(mining activity)、mg ha 和礦區(qū)(mining area)，其它主題詞圍海造地(coastal reclamation)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ecosystem service)、濱海濕地(coastal wetlands)和可持續(xù)發(fā)展(sustainable development)的突現(xiàn)周期均為 2017-2019 年。突現(xiàn)的主題詞中大部分與礦區(qū)有著直接或間接的聯(lián)系，說明在該階段的研究主要集中在采礦工程領(lǐng)域，針對采礦活動以及礦業(yè)廢棄地對周邊的影響等展開相關(guān)研究。其中突現(xiàn)強度相對較高的幾個主題詞分別是圍海造地、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和濱海濕地，幾個突現(xiàn)主題詞均開始于 2017 年，在 2019 年仍處在突現(xiàn)高漲期，說明最近幾年乃至未來一段時期，關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究趨勢重點在采礦活動對周邊的影響。主要通過對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響的時間分析，探究礦業(yè)廢棄地對人類生活的影響。

4 結(jié) 論

CiteSpace 軟件是一款能進行知識圖譜分析的有效工具，可以應(yīng)用于探測和可視化研究礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和發(fā)展過程中的重要變化。進一步可以更清晰的表達出國家、研究機構(gòu)及作者之間的合作關(guān)系，通過學(xué)科共現(xiàn)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度分析，研究人員可以客觀的了解到礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究的方向、前言熱點和發(fā)展趨勢，為礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的相關(guān)研究提供更有價值的資料和基礎(chǔ)知識。本文利用科學(xué)知識圖譜可視化技術(shù)對 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫中 2009-2019 年國內(nèi)外學(xué)者發(fā)表的有關(guān)礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究文章的數(shù)量分布、國家和機構(gòu)分布、學(xué)科分布和關(guān)鍵詞等進行數(shù)據(jù)挖掘和計量分析，以可視化的方式探尋礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域的研究歷程、研究熱點以及發(fā)展趨勢和動態(tài)。

圖8 2009-2019 年土地復(fù)墾研究主題詞共現(xiàn)分析的被引突現(xiàn) Fig.8 Cited emergence of co-occurrence analysis of land reclamation keywords from 2009 to 2019

(1)國際合作中中介中心性最高的 5 個國家依次是美國、英國、中國、意大利和加拿大。中國已然成為世界上礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)量最多的國家。中國科學(xué)院、加拿大阿爾伯塔大學(xué)和北京師范大學(xué)是國際上開展礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究中介中心性最高的 3 大機構(gòu)。

(2)文獻共被引聚類分析表明，目前國際上礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究熱點較為集中地聚集在 7 個群組，歸結(jié)起來可以看出，礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的發(fā)展和管理的相關(guān)文獻是目前引用頻次最高的內(nèi)容，說明該領(lǐng)域的研究需要進一步加強。

需要說明的是，對于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的可視化分析，本文主要基于 Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)文獻，在國內(nèi)，中國知網(wǎng)(CNKI)上也發(fā)表了大量關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻。在接下來的工作中，我們將以中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫為主要數(shù)據(jù)源，對國內(nèi)關(guān)于礦業(yè)廢棄地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)的研究進行更為詳細(xì)的可視化分析。