田 華

（信陽(yáng)師范學(xué)院生命科學(xué)學(xué)院，河南信陽(yáng) 464000）

近紅外光譜（NIRS）作為一種無(wú)損、高效、便捷的檢測(cè)技術(shù)，具有操作簡(jiǎn)單、分析成本低、結(jié)果重現(xiàn)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于食品研究領(lǐng)域[1?2]。近紅外光是一種電磁波，780~2500 nm是近紅外光譜區(qū)，分析原理是有機(jī)物質(zhì)的含氫基團(tuán)（如C-H、O-H、NH、S-H等）吸收光后分子振動(dòng)從基態(tài)向高能級(jí)躍遷時(shí)產(chǎn)生的倍頻和合頻信息進(jìn)行物質(zhì)的定性和定量分析[3]。與傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)相比，NIRS技術(shù)檢測(cè)時(shí)間短，樣品制備少或不需要繁瑣，適應(yīng)性強(qiáng)?，F(xiàn)代近紅外光譜儀主要可分為濾光儀器、掃描單色儀、發(fā)光二極管（LED）儀器、傅里葉變換（FT）近紅外儀器、陣列檢測(cè)儀器、聲光可調(diào)濾光器（AOTF）儀器、液晶可調(diào)濾光器（LCTF）儀器。近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵就在于建立精確有效的模型[4]。目前常用的建模方法有多元線性回歸法（multiple linear regression，MLR）、主成分回歸（principle component regression，PCR））、偏最小二乘回歸法（partial least squares regression，PLSR）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks，ANN）和支持向量機(jī)法（support vector machine，SVM）。PLSR是目前近紅外光譜分析中應(yīng)用最廣泛的建模方法之一，它從自變量矩陣和因變量矩陣中提取主成分，有效降維，并消除自變量間可能存在的復(fù)共線性關(guān)系。但PLSR無(wú)法準(zhǔn)確擬合非線性關(guān)系，非線性關(guān)系常用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等建模。近紅外光譜在食品研究領(lǐng)域，主要用在食品產(chǎn)地溯源[5?6]，食品分級(jí)分類[7?8]，食品防偽認(rèn)定[9?10]，食品抗氧化能力[11]、生物活性物質(zhì)[12]測(cè)定，黃曲霉菌等真菌污染[13]、稻谷病蟲(chóng)害[14]檢測(cè)，食品品牌標(biāo)識(shí)鑒定[15]，以及食品感官屬性評(píng)估[16]，如葡萄酒[17]、綠茶[7]、咖啡[18?19]、菊苣[20]、豆類[21]、土豆[22]、肉類和魚(yú)類產(chǎn)品[23]等。

面對(duì)海量的研究文獻(xiàn)，傳統(tǒng)的調(diào)查和觀察方法不能輕易確定不同項(xiàng)目之間的關(guān)系，尤其是進(jìn)行全球文獻(xiàn)梳理，往往存在著一定的局限性。近年來(lái)發(fā)展迅速的文獻(xiàn)計(jì)量網(wǎng)絡(luò)分析，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、圖形繪制可視化展示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程，建立一個(gè)個(gè)節(jié)點(diǎn)和鏈接網(wǎng)絡(luò)來(lái)揭示潛在的關(guān)系，可以從微觀層面（作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞）到宏觀層面（世界、國(guó)家和主題）識(shí)別研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和未來(lái)趨勢(shì)，逐漸引起關(guān)注[24]，有關(guān)食品大數(shù)據(jù)[25]、營(yíng)養(yǎng)基因組學(xué)[26]、食品廢棄物[27]、全球氣候變化[28]、全球生物質(zhì)炭[29]等文獻(xiàn)計(jì)量分析，已有相關(guān)報(bào)道。本文利用Web of Science平臺(tái)的自有分析、文獻(xiàn)計(jì)量在線分析（https://bibliometric.com）、在線詞云分析及CiteSpace可視化分析，揭示2010~2021年全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究的發(fā)展歷史、學(xué)術(shù)合作和研究方向，以及確定熱點(diǎn)和未來(lái)的研究趨勢(shì)，以期為后續(xù)相關(guān)研究提供理論依據(jù)。

1 文獻(xiàn)來(lái)源和分析方法

通過(guò)Web of Science平臺(tái)Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）數(shù)據(jù)庫(kù)，以“near-infrared spectroscopy（標(biāo)題）+food（主題）”和“NIR（標(biāo)題）+ food（主題）”，對(duì)2010~2021年發(fā)表的近紅外光譜技術(shù)在全球食品領(lǐng)域應(yīng)用的文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，文獻(xiàn)語(yǔ)種為English，檢索時(shí)間為2021年3月18日，共檢索得到71個(gè)國(guó)家/地區(qū)，766個(gè)研究機(jī)構(gòu)，2342位作者，197種期刊發(fā)表的584篇文獻(xiàn)，其中article 543篇、review 36篇、proceedings paper 10篇、early access 3篇、editorial material 3篇、meeting abstract 2篇。借助Web of Science平臺(tái)自有的分析功能和Excel對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和圖表分析。借助文獻(xiàn)計(jì)量在線分析平臺(tái)（https://bibliometric.com）開(kāi)展全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究/的合作關(guān)系分析。借助在線詞云圖繪制平臺(tái)（https://wordart.com/）繪制全球研究領(lǐng)域詞云圖。采用美國(guó)Drexel大學(xué)陳超美博士開(kāi)發(fā)的CiteSpace可視化分析軟件，對(duì)研究文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究趨勢(shì)分析

2010~2021年食品領(lǐng)域近紅外光譜研究共發(fā)表論文584篇（僅限檢索格式和檢索數(shù)據(jù)庫(kù)Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）），中國(guó)161篇，名列榜首；其次是西班牙76篇、美國(guó)62篇。從圖1可以看出，2013年以來(lái)近紅外光譜在食品領(lǐng)域研究發(fā)表論文數(shù)量逐年提升，2016年和2017年例外。2020年發(fā)表99篇，占2010~2021年發(fā)表總量的16.95%。截至到檢索日期，2021年全球已發(fā)表該領(lǐng)域論文24篇，發(fā)展勢(shì)頭非常猛。中國(guó)2020年發(fā)表量高達(dá)37篇，是2019年發(fā)表量21篇的1.76倍，2010年發(fā)表量6篇的6.17倍。西班牙和美國(guó)在該領(lǐng)域論文的發(fā)表繼續(xù)保持一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的發(fā)展速度，但2015年均處于低谷，背后的原因值得深入探討。

圖 1 全球及主要國(guó)家論文發(fā)表年度分布Fig.1 Annual distribution of papers published in the world and major countries

2.2 國(guó)家/地區(qū)分析

2010~2021年間，全球共有71個(gè)國(guó)家/地區(qū)在食品領(lǐng)域共發(fā)表近紅外光譜研究論文584篇（表1），總被引次數(shù)9316次，篇均被引次數(shù)15.95次，h指數(shù)達(dá)到44。在這10年間，中國(guó)發(fā)表了161篇相關(guān)文獻(xiàn)，進(jìn)行了最多的近紅外光譜在食品領(lǐng)域研究。從論文發(fā)表篇數(shù)來(lái)看，排在前三位的國(guó)家分別是中國(guó)、西班牙和美國(guó)。從總被引次數(shù)來(lái)看，排在前三位的國(guó)家分別是中國(guó)、西班牙和意大利。從篇均被引次數(shù)來(lái)看，愛(ài)爾蘭、意大利、西班牙、德國(guó)和中國(guó)超過(guò)全球篇均被引次數(shù)14.59次。從h指數(shù)來(lái)看，排在前三位的國(guó)家分別是中國(guó)、西班牙和意大利?？傮w而言，中國(guó)除篇均被引次數(shù)未處于領(lǐng)先地位外，其余三個(gè)指標(biāo)均超過(guò)全球其他國(guó)家。愛(ài)爾蘭、意大利、德國(guó)和西班牙在篇均被引次數(shù)方面表現(xiàn)相當(dāng)出色，尤其是愛(ài)爾蘭，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)論文發(fā)表總量第一的中國(guó)。中國(guó)的浙江大學(xué)、江蘇大學(xué)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)計(jì)量大學(xué)、楚雄師范學(xué)院、中國(guó)科學(xué)院、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、華南理工大學(xué)等在此領(lǐng)域研究成果較多。2010~2021年，愛(ài)爾蘭在此領(lǐng)域共發(fā)表論文27篇，其中著名的華人科學(xué)家孫大文團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)13篇，Downey Gerard科研團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)6篇，這兩個(gè)科研團(tuán)隊(duì)為愛(ài)爾蘭近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于食品領(lǐng)域研究做出了巨大的貢獻(xiàn)?？傮w來(lái)看，表1列出的該領(lǐng)域研究表現(xiàn)突出的10個(gè)國(guó)家，只有中國(guó)是發(fā)展中國(guó)家，其余9個(gè)國(guó)家全部是發(fā)達(dá)國(guó)家?？梢?jiàn)，發(fā)展中國(guó)家中國(guó)在食品領(lǐng)域近紅外光譜應(yīng)用投入了大量精力并取得了卓越的成績(jī)，近紅外光譜應(yīng)用于食品品質(zhì)測(cè)定、食品微生物、品種或?qū)俚罔b定、食品摻偽等多個(gè)方面的技術(shù)已經(jīng)成熟，其已成為食品檢測(cè)行業(yè)一種新型的分析技術(shù)。

表 1 全球主要國(guó)家/地區(qū)研究情況Table 1 Researches of major countries/regions in the world

2.3 研究機(jī)構(gòu)分析

表2 是2010~2021年全球主要國(guó)家/地區(qū)食品領(lǐng)域近紅外光譜技術(shù)研究文獻(xiàn)分布及分析指標(biāo)。從表2發(fā)表論文數(shù)量排名來(lái)看，論文發(fā)表數(shù)量最多的研究機(jī)構(gòu)是中國(guó)浙江大學(xué)，其次是中國(guó)江蘇大學(xué)和意大利米蘭大學(xué)。排名前10的機(jī)構(gòu)中，中國(guó)2所，西班牙2所，意大利3所，巴西、南非和美國(guó)各1所。從表2總被引次數(shù)排名來(lái)看，排名前10的研究機(jī)構(gòu)中，中國(guó)、意大利和巴西各2所，南非、德國(guó)、沙特各1所。除中國(guó)、南非和沙特屬于發(fā)展中國(guó)家外，其余國(guó)家均屬于發(fā)達(dá)國(guó)家。從表2被引次數(shù)排名來(lái)看，發(fā)展中國(guó)家南非斯坦陵布什大學(xué)超過(guò)中國(guó)浙江大學(xué)，位居總被引頻次榜首。從其發(fā)表論文來(lái)看，斯坦陵布什大學(xué)主要從事于谷物、食品生物活性物質(zhì)的品質(zhì)檢測(cè)，黑胡椒粉摻假、生物材料的無(wú)損檢測(cè)等方面研究。

2.4 合作關(guān)系分析

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究的國(guó)家/地區(qū)有71個(gè)國(guó)家/地區(qū)，766個(gè)研究機(jī)構(gòu)，2342位作者，197種期刊，共發(fā)表584篇此領(lǐng)域論文。將論文數(shù)據(jù)導(dǎo)入文獻(xiàn)計(jì)量在線分析平臺(tái)（https://bibliometric.com）進(jìn)行處理，結(jié)果見(jiàn)圖2。從圖2（a）可以看出，世界各國(guó)之間合作程度較密切，跨區(qū)域合作較多，但合作程度上差異較大。中國(guó)、西班牙、美國(guó)、意大利、巴西等國(guó)均表現(xiàn)出較大的研究體量和合作關(guān)系，其中中國(guó)與美國(guó)、西班牙、澳大利亞、荷蘭、日本、加拿大等，西班牙與法國(guó)、中國(guó)、美國(guó)、巴西、智利、希臘等，巴西與西班牙、意大利、荷蘭、北愛(ài)爾蘭、法國(guó)等，意大利與西班牙、愛(ài)爾蘭、法國(guó)、比利時(shí)、越南等國(guó)建立較密切的合作關(guān)系。比較圖2（b）和圖2（c），世界各國(guó)食品領(lǐng)域近紅外光譜研究機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)合作相對(duì)較松散，作者間合作密切，已經(jīng)形成數(shù)個(gè)作者間密切合作網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體。綜合來(lái)看，中國(guó)的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)比較薄弱，合作國(guó)家有美國(guó)、西班牙、澳大利亞、荷蘭、日本、加拿大等九個(gè)國(guó)家，與龐大的研究體量不太相符，合作網(wǎng)絡(luò)以國(guó)內(nèi)合作為主。

圖 3 研究領(lǐng)域詞云圖Fig.3 Word clouds of research area

表 2 研究文獻(xiàn)分布及分析指標(biāo)Table 2 Distribution and analysis index of published papers

2.5 研究領(lǐng)域分析

2010~2020年，全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究涉及的主要領(lǐng)域有食品科技、化學(xué)、光譜學(xué)、農(nóng)業(yè)、工程學(xué)、營(yíng)養(yǎng)學(xué)、儀器儀表、生物化學(xué)與分子生物學(xué)等領(lǐng)域（圖3（a）），其中食品科技方向論文占比達(dá)到47.43%，其次是化學(xué)方向占比34.76%，光譜學(xué)方面占比16.27%。具體到發(fā)表論文數(shù)量排名前三的中國(guó)、西班牙和美國(guó)研究領(lǐng)域，從圖3（b）~圖3（d）可以看出，中國(guó)偏重于食品科技、化學(xué)、光譜學(xué)、農(nóng)業(yè)、工程學(xué)、光學(xué)、營(yíng)養(yǎng)學(xué)、儀器儀表、物理學(xué)、生物化學(xué)與分子生物學(xué)等，是世界食品領(lǐng)域近紅外光譜研究方向的引領(lǐng)者。西班牙偏重于食品科技、化學(xué)、農(nóng)業(yè)、儀器儀表、光譜學(xué)、營(yíng)養(yǎng)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域，美國(guó)偏重于食品科技、化學(xué)、農(nóng)業(yè)、光譜學(xué)、工程學(xué)、儀器儀表、材料科學(xué)等領(lǐng)域?？梢?jiàn)，食品領(lǐng)域近紅外光譜的研究已經(jīng)從最初的食品成分檢測(cè)、品質(zhì)評(píng)價(jià)、地理來(lái)源與真?zhèn)舞b定等研究，擴(kuò)展到深度學(xué)習(xí)、在線檢測(cè)、過(guò)程分析等領(lǐng)域，呈現(xiàn)出跨領(lǐng)域、多學(xué)科交叉融合的研究特點(diǎn)。

圖 4 關(guān)鍵詞年度分布Fig.4 Annual distribution of key words

表 3 共被引聚類標(biāo)簽Table 3 Clusters of co-cited references

2.6 研究熱點(diǎn)與研究前沿

圖4 是2010~2021年全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究重要關(guān)鍵詞年度分布，有“quality（質(zhì)量）、food（食品）、prediction（預(yù)測(cè)）、classification（分類）、reflectance spectroscopy（反射光譜法）、near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、nir spectroscopy（近紅外光譜）、identification（鑒定）、regression（回歸）、products（產(chǎn)物）、spectra（光譜）、chemometrics（化學(xué)計(jì)量學(xué)）、discrimination（辨別）、calibration（校正）、spectroscopy（光譜學(xué)）、fruit（水果）、quantification（量化）、partial least-squares（偏最小二乘法）”18 個(gè)關(guān)鍵詞，其中出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞是quality（質(zhì)量）、food（食品）、prediction（預(yù)測(cè)）、classification（分類）等。近3 年，food（食品）、prediction（預(yù)測(cè)）、classification（分類）、identification（鑒定）、regression（回歸）、discrimination（辨別）、partial least-squares（偏最小二乘法）等關(guān)鍵詞詞頻穩(wěn)步提高，這幾個(gè)關(guān)鍵詞也是近紅外光譜在食品領(lǐng)域的重要應(yīng)用。

圖5 是2010~2021年全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究關(guān)鍵詞共被引聚類圖譜，分析表明全球食品領(lǐng)域近紅外光譜研究主要集中在#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）、#1 chemometrics（化學(xué)計(jì)量學(xué)）、#2 data fusion（數(shù)據(jù)融合）、#3 near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、#4 variable selection（變量選擇）、#5 hyperspectral imaging（高光譜成像）、#6 food analysis（食品分析）、#7Listeria monocytogene（李斯特菌）8個(gè)方面。圖5和表3表明#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）、#1 chemometrics（化學(xué)計(jì)量學(xué)）組成兩個(gè)最大的聚類。#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）作為最大的聚類，包含39個(gè)成員。#5 hyperspectral imaging（高光譜成像）是最早的聚類，包含24個(gè)成員。#7Listeria monocytogene（李斯特菌）是最新的聚類，表明近年來(lái)食品領(lǐng)域近紅外光譜研究的研究趨勢(shì)和研究方向。

3 小結(jié)

本論文使用文獻(xiàn)在線分析平臺(tái)（https://bibliometric.com）、在線詞云圖繪制平臺(tái)（https://wordart.com/），以及Citespace可視化軟件對(duì)基于Web of Science核心合集（SCI-E）數(shù)據(jù)庫(kù)2010~2021年71個(gè)國(guó)家/地區(qū)，766個(gè)研究機(jī)構(gòu)，2342位作者，197種期刊發(fā)表的584篇食品領(lǐng)域近紅外光譜研究論文進(jìn)行了文獻(xiàn)計(jì)量分析。研究表明，食品領(lǐng)域近紅外光譜應(yīng)用研究論文在過(guò)去10年間穩(wěn)步增長(zhǎng)，中國(guó)、西班牙、美國(guó)、意大利、巴西等國(guó)是論文發(fā)表數(shù)量最高的國(guó)家。愛(ài)爾蘭在論文發(fā)表總量位于全球第6，但篇均被引次數(shù)位于全球第一，發(fā)展的勢(shì)頭非常猛。全球優(yōu)勢(shì)研究機(jī)構(gòu)主要集中在發(fā)展中國(guó)家中國(guó)和南非，以及意大利、巴西、西班牙、愛(ài)爾蘭等發(fā)達(dá)國(guó)家，中國(guó)浙江大學(xué)和中國(guó)江蘇大學(xué)是國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究實(shí)力最強(qiáng)的科研機(jī)構(gòu)，意大利米蘭大學(xué)、巴西金邊大學(xué)、南非斯坦陵布什大學(xué)、西班牙科爾多瓦大學(xué)等表現(xiàn)也相當(dāng)出色，世界各國(guó)之間合作程度較密切，跨區(qū)域合作較多，整體合作網(wǎng)絡(luò)還比較松散。從學(xué)科類別來(lái)看，食品科技、化學(xué)、光譜學(xué)、是主要的研究領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)、營(yíng)養(yǎng)學(xué)、工程學(xué)、儀器儀表等也有所涉及?；陉P(guān)鍵詞詞頻和共被引聚類圖譜分析，全球食品領(lǐng)域近紅外光譜應(yīng)用研究高頻關(guān)鍵詞有quality（質(zhì)量）、food（食品）、prediction（預(yù)測(cè)）、classification（分類）、reflectance spectroscopy（反射光譜法）、near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、nir spectroscopy（近紅外光譜）、identification（鑒定）、regression（回歸）等，研究前沿主要集中在#0 NIR spectroscopy（近紅外光譜）、#1 chemometrics（化學(xué)計(jì)量學(xué)）、#2 data fusion（數(shù)據(jù)融合）、#3 near-infrared spectroscopy（近紅外光譜）、#4 variable selection（變量選擇）、#5 hyperspectral imaging（高光譜成像）、#6 food analysis（食品分析）、#7Listeria monocytogene（李斯特菌）8 個(gè)方面，尤其是#0、#2、#4和#7四個(gè)年份最新的聚類，為近紅外光譜在食品領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和未來(lái)研究趨勢(shì)提供了有益的參考。

圖 5 共被引聚類時(shí)間線視圖Fig.5 Co-citation cluster Timeline view