滕浩文，王昕宇，徐建玲，張冬有，錢宇丹

（1.哈爾濱師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，哈爾濱 150025；2.東北師范大學(xué) 環(huán)境學(xué)院，長(zhǎng)春 130117）

水質(zhì)模型又稱水質(zhì)數(shù)學(xué)模型，是描述水環(huán)境中參加水體的污染物于時(shí)間、空間在生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)生的變化、規(guī)律和相互作用關(guān)系的數(shù)學(xué)模型［1］，為水資源保護(hù)和制定污染物排放標(biāo)準(zhǔn)提供技術(shù)支撐。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，工業(yè)污水、生活污水等排放的增加使得污染防治形勢(shì)嚴(yán)峻，人類生產(chǎn)活動(dòng)和健康安全會(huì)受到一定影響［2］。為更好地進(jìn)行水污染防治，分析發(fā)展趨勢(shì)，加強(qiáng)水質(zhì)模型的研究尤為重要。

文獻(xiàn)計(jì)量方法是采用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)與學(xué)術(shù)研究成果，分析文獻(xiàn)體系的學(xué)科發(fā)展脈絡(luò)、分布特征、變化規(guī)律的一種新型方法［3］。文獻(xiàn)計(jì)量已逐漸成為研究地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、材料化學(xué)等各個(gè)學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)的重要手段，展現(xiàn)其專業(yè)領(lǐng)域的歷史進(jìn)程、研究現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)［4］。本文應(yīng)用VOS viewer軟件對(duì)Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫(kù)中近20年的關(guān)于水質(zhì)模型的研究進(jìn)行了分析，旨在了解國(guó)內(nèi)外水質(zhì)模型研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，為同領(lǐng)域研究提供參考。

1 材料與方法

檢索核心數(shù)據(jù)庫(kù)為WOS核心合集，檢索主題詞為“水質(zhì)模型（Water quality model）”，時(shí)間跨度為2000年1月1日至2020年12月31日，共檢索到65 587篇文獻(xiàn)。將文獻(xiàn)導(dǎo)入Excel軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，采用VOS viewer軟件進(jìn)行可視化分析，最后結(jié)合數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 年度發(fā)文總量及變化趨勢(shì)分析

發(fā)文量是科學(xué)界對(duì)某一領(lǐng)域關(guān)注程度的總體表征，在一定程度上反映該領(lǐng)域的發(fā)展速度和歷程［5］。如圖1所示，2000-2020年的20年間，WOS中有關(guān)于水質(zhì)模型研究的文章數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，且從2000年的765篇到2020年的7 010篇，文章數(shù)量上漲了9.16倍，年均增長(zhǎng)率為11.7%。說(shuō)明全球水環(huán)境領(lǐng)域?qū)W者對(duì)水質(zhì)模型關(guān)注度呈逐年提升趨勢(shì)。圖2關(guān)于水質(zhì)模型研究領(lǐng)域文獻(xiàn)類型分布中，研究型論文52 438篇，占79.9%；會(huì)議論文9 393篇，占14.3%，綜述論文1 969篇，占3%；其他論文1 787篇，占2.3%。這表明水質(zhì)模型的研究力度逐漸加強(qiáng)，也說(shuō)明水質(zhì)模型的創(chuàng)新性研究也在不斷增加。

圖1 2000-2020年發(fā)文量的變化

圖2 水質(zhì)模型研究領(lǐng)域文獻(xiàn)類型分布

2.2 作者分析

通過(guò)對(duì)相關(guān)研究的主要作者進(jìn)行分析，進(jìn)一步了解該領(lǐng)域的主要科研人員及其關(guān)注的方向，有利于讀者結(jié)合自身科研需求進(jìn)行學(xué)術(shù)交流與合作。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，65 583篇水質(zhì)模型領(lǐng)域的文獻(xiàn)為5 264位學(xué)者的研究成果，其中發(fā)文量≥17篇的作者共有347人（占4.69%），共發(fā)表文章19 215篇（占29.3%），說(shuō)明這些作者在水質(zhì)模型開發(fā)和應(yīng)用領(lǐng)域有著十分重要的貢獻(xiàn)。由圖3作者合作關(guān)系圖可以看出，在水質(zhì)模型的研究上，各研究人員之間的合作也十分密切。

圖3 作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

2.3 發(fā)文作者所屬國(guó)家/地區(qū)分析

國(guó)家/地區(qū)的論文成果量在一定程度上可以反映一個(gè)國(guó)家/地區(qū)對(duì)某一方面研究投入和重視程度，表1是2000-2020年發(fā)文量TOP15的國(guó)家，其中全球水質(zhì)模型應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)文量排在前兩位的國(guó)家是美國(guó)和中國(guó)，分別為20 249篇和14 110篇，均超過(guò)20%。其次為加拿大、德國(guó)、澳大利亞、英國(guó)和法國(guó)。表明中國(guó)和美國(guó)在水質(zhì)模型方面研究的規(guī)模和成果水平與其他國(guó)家相比優(yōu)勢(shì)明顯，同時(shí)也體現(xiàn)了中美對(duì)水質(zhì)模型研究的重視程度高。分析表明，中美兩國(guó)相關(guān)科研成果具有較大影響力，有較高的閱讀和引用價(jià)值。

表1 發(fā)文量TOP 15國(guó)家

在當(dāng)今全球化的趨勢(shì)下，國(guó)家之間科學(xué)研究合作可以實(shí)現(xiàn)相互補(bǔ)充，共同進(jìn)步的效果。圖4為水質(zhì)模型領(lǐng)域研究中國(guó)家和地區(qū)的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以看出國(guó)際合作相對(duì)較多的國(guó)家為中國(guó)、美國(guó)和法國(guó)，其中中國(guó)對(duì)外合作中與美國(guó)的合作關(guān)系最為密切。

圖4 國(guó)際合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

2.4 水質(zhì)模型研究領(lǐng)域TOP 10機(jī)構(gòu)

通過(guò)對(duì)水質(zhì)模型研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，進(jìn)一步了解水質(zhì)模型研究領(lǐng)域中研究活躍度較高的研究機(jī)構(gòu)。表2是2000-2020年發(fā)文量TOP10的機(jī)構(gòu)，其中發(fā)文量最高的機(jī)構(gòu)是中國(guó)科學(xué)院，發(fā)文量為2 225篇，其次是美國(guó)加州大學(xué)，發(fā)文量為1 748篇。且中國(guó)科學(xué)院的發(fā)文數(shù)量遠(yuǎn)超其他機(jī)構(gòu)，但是在前10位的研究機(jī)構(gòu)中，中國(guó)所占的研究機(jī)構(gòu)僅有1所，美國(guó)占有5所，說(shuō)明美國(guó)關(guān)于水質(zhì)模型的整體研究熱度較高。圖5是各機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，從圖中可以看出中國(guó)科學(xué)院的合作機(jī)構(gòu)數(shù)量是最多的，其次是中國(guó)科學(xué)院大學(xué)和美國(guó)加州大學(xué)，說(shuō)明中國(guó)科學(xué)院相關(guān)研究開放程度高，出成果速度快，更具有前沿性。

表2 發(fā)文量TOP 10機(jī)構(gòu)

圖5 發(fā)文機(jī)構(gòu)合作關(guān)系圖

2.5 關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞反映研究成果的核心內(nèi)容，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)與分析有利于準(zhǔn)確把握某一研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及未來(lái)研究方向［6］，也可為今后科學(xué)研究確定進(jìn)一步的發(fā)展方向提供支持。如圖6所示，2000-2020年，文獻(xiàn)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較高的是水質(zhì)（water quality）、質(zhì)量（quality）、動(dòng)力學(xué)（dynamic）、管理（management），與之聯(lián)系較密切的關(guān)鍵詞有氣候變化（climate change）、沉積物（sediment）、地下水（underground water）、污染（pol‐lution）等等，說(shuō)明水質(zhì)模型的利用主要是為了評(píng)價(jià)水體質(zhì)量和水污染過(guò)程分析，例如水體污染程度的分析、水體富營(yíng)養(yǎng)化的進(jìn)程等。通過(guò)水質(zhì)模型對(duì)水體污染進(jìn)行整體的研究從而確定相關(guān)的治理方案。

圖6 關(guān)鍵詞密度

2.6 主題分析

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的主題進(jìn)行分析，可以整體上了解2000-2020區(qū)段內(nèi)在水質(zhì)模型領(lǐng)域人們研究的主要方向，圖7所示是水質(zhì)模型相關(guān)文獻(xiàn)的主題的分析圖，從圖中可以看出，研究方向主要集中在健康風(fēng)險(xiǎn)（health risk）、地下水（groundwater）、重金屬（heavy mental）、氣候變化（climate change）、細(xì)菌病原體（bacterium pathogen）等。說(shuō)明水質(zhì)模型的研究主要是為了評(píng)估水質(zhì)的變化以及對(duì)水體中所包含對(duì)人體有害的物質(zhì)，如重金屬、病原體微生物等進(jìn)行健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。例如夏治坤以桃山水庫(kù)為研究區(qū)域，采用陳守煜提出的模糊聚類迭代模型對(duì)桃山水庫(kù)的水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，提高水質(zhì)分析的準(zhǔn)確性［7-8］。

圖7 主題密度

2.7 文獻(xiàn)被引頻率分析

采用Vos viewer軟件對(duì)國(guó)內(nèi)外水質(zhì)模型的研究進(jìn)展進(jìn)行可視化分析，對(duì)近些年來(lái)水質(zhì)模型研究有了全方面的了解。為了更詳細(xì)地了解水質(zhì)模型的研究重點(diǎn)，對(duì)檢索文獻(xiàn)中引用頻率較高的文獻(xiàn)進(jìn)行了進(jìn)一步分析。

圖8表示文章被引頻次的年際變化，總體來(lái)看文獻(xiàn)的被引頻次逐年提升。2019年發(fā)表的文獻(xiàn)被引頻次最高，2019年之后的文獻(xiàn)被引頻次出現(xiàn)了下降的趨勢(shì)，因?yàn)榻?年至5年的文獻(xiàn)是大家關(guān)注的重點(diǎn)，文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間短，引用量會(huì)偏低。在2019年發(fā)表在《JOURNAL OF CHEMI‐CAL THEORY AND COMPUTATION》的“Optimiza‐tion ofthe additive CHARMM all-atom protein force field targeting improved sampling of the back‐bone ? ，ψ and side-chain χ1and χ2dihedral angles（Best et al.，2019）”被引頻次最高，為 2 170次。文獻(xiàn)被引頻率的逐年提升說(shuō)明在水質(zhì)模型研究領(lǐng)域中文獻(xiàn)數(shù)量在不斷提升，同時(shí)該領(lǐng)域的研究成果的關(guān)注度也在逐漸提升。

圖8 水質(zhì)模型研究領(lǐng)域文獻(xiàn)被引頻次變

分析表明，目前水質(zhì)模型主要應(yīng)用范圍包括水質(zhì)報(bào)告、水環(huán)境污染物的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、水體中污染物來(lái)源分析、水資源管理等方面［9］，同時(shí)在農(nóng)業(yè)灌溉用水的評(píng)估、城鎮(zhèn)污水管理的水質(zhì)問(wèn)題、現(xiàn)有生態(tài)流域生物活動(dòng)的監(jiān)測(cè)和管理等方面也得到應(yīng)用。利用水質(zhì)模型對(duì)地表水體進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，為日常工作管理政策提供依據(jù)的深入研究［10］。隨著水質(zhì)模型的大規(guī)模應(yīng)用，在應(yīng)用過(guò)程中所產(chǎn)生的問(wèn)題也逐漸成為研究關(guān)注的重點(diǎn)。

（1）精度問(wèn)題。雖然開發(fā)的許多模型在實(shí)際項(xiàng)目中逐步得到應(yīng)用，但相應(yīng)的預(yù)測(cè)精度總體上是中等的，在某些特殊情況下精度低。例如應(yīng)用于水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估的水質(zhì)指數(shù)模型（WQI），其模型參數(shù)獲取容易、使用方便和應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，逐漸被全球多數(shù)學(xué)者接受［11］，由于其通用的結(jié)構(gòu)和易用性，得到廣泛的應(yīng)用。并且隨著模型的廣泛使用，研究人員發(fā)現(xiàn)在將大量水質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一指數(shù)時(shí)產(chǎn)生了不確定性，影響了分析的精確度，為此，研究人員對(duì)該模型的相關(guān)衍生模型進(jìn)行精確度的比較和分析，篩選出更為精確的模型。

（2）模型特定性問(wèn)題處理。大部分模型的使用需要輸入特定的參數(shù)，例如問(wèn)題（1）中所述的WQI模型，在模型的應(yīng)用過(guò)程中，各地的水質(zhì)參數(shù)存在差異，所相關(guān)聯(lián)的地理、氣象等參數(shù)也會(huì)有所不同。通過(guò)增加一些新興數(shù)據(jù)源，如用于地理衛(wèi)星數(shù)據(jù)、同位素標(biāo)記等，以及用于現(xiàn)場(chǎng)高分辨率水質(zhì)監(jiān)測(cè)的新傳感器技術(shù)和無(wú)人機(jī)的采用等，這對(duì)提高模型的使用范圍和精度具有重要意義。

（3）模型創(chuàng)新發(fā)展問(wèn)題。Jakeman等人［12-14］認(rèn)為水質(zhì)模型科學(xué)性的進(jìn)展近些年有些停滯，現(xiàn)有的模型發(fā)展大部分是按照低成本、方便應(yīng)用和評(píng)價(jià)結(jié)果穩(wěn)定等標(biāo)準(zhǔn)，而提高模型的科學(xué)性勢(shì)必會(huì)增加模型的復(fù)雜性，模型參數(shù)獲取難度增大，使用人員專業(yè)素養(yǎng)要求較高，實(shí)施難度大。由于模型開發(fā)和使用成本增加，在民眾的接受程度上也會(huì)有一定的阻礙［15］。

（4）模型應(yīng)用問(wèn)題。由于地表水環(huán)境變化的多樣性和人為干擾的復(fù)雜性等因素存在，模型在應(yīng)用過(guò)程中所使用的數(shù)據(jù)有些具有模糊不平穩(wěn)等特點(diǎn)，難以進(jìn)行處理。這也是水質(zhì)模型在實(shí)際應(yīng)用需要考慮的問(wèn)題。Tiyasha等人［16］根據(jù)近20年的人工智能參與水質(zhì)模型監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，人工智能在水質(zhì)模型監(jiān)測(cè)方面具有方便、節(jié)省資金、精確度較高等優(yōu)勢(shì)，但還需要進(jìn)一步的發(fā)展和改進(jìn)。

2.8 水質(zhì)模型研究學(xué)科分析

水質(zhì)模型研究具有多學(xué)科交叉的研究特點(diǎn)，表3所展示的就是水質(zhì)模型研究方面文獻(xiàn)數(shù)量排名前10的學(xué)科，其中環(huán)境科學(xué)和水資源兩學(xué)科的發(fā)文數(shù)量分別位居一二位，分別為21 404篇和15 051篇，占總發(fā)文數(shù)量的33.40%和23.49%，在一定程度上可以表明水質(zhì)模型也逐漸成為各學(xué)科交叉研究的熱點(diǎn)，各研究者結(jié)合自身學(xué)科特點(diǎn)逐漸將水質(zhì)模型的研究應(yīng)用到自身學(xué)科中，解決自身學(xué)科研究中存在的問(wèn)題。

表3 文獻(xiàn)數(shù)量學(xué)科排名

3 結(jié)論

綜上所述，通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量的方法對(duì)水質(zhì)模型相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，并對(duì)現(xiàn)有的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行綜合比較，探討不同國(guó)家/地區(qū)之間的差異，同時(shí)進(jìn)一步分析水質(zhì)模型的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

（1）水質(zhì)模型的相關(guān)研究文獻(xiàn)數(shù)量逐年增加，各個(gè)國(guó)家對(duì)于水質(zhì)模型的研究投入增加。中國(guó)科學(xué)院的發(fā)文數(shù)量在TOP10研究機(jī)構(gòu)中處于領(lǐng)先地位，美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)占TOP10研究機(jī)構(gòu)的50%，世界各國(guó)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)分布存在不平衡。水質(zhì)模型研究重點(diǎn)是采用水質(zhì)模型對(duì)水環(huán)境中的污染物質(zhì)如重金屬等的遷移轉(zhuǎn)化進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)也利用水質(zhì)模型對(duì)水與地表水體相關(guān)環(huán)境中生活的人進(jìn)行健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

（2）隨著水質(zhì)模型研究的逐漸深入，水質(zhì)模型的種類越來(lái)越多，相關(guān)研究成果的科學(xué)性不斷提高，引文數(shù)量有了很大程度的提升。隨著水質(zhì)模型的逐步完善，其在各學(xué)科中應(yīng)用的廣泛性逐漸提升。

（3）云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能的不斷發(fā)展，水質(zhì)模型的開發(fā)不斷趨于多樣化，結(jié)合水文、河流生態(tài)系統(tǒng)、底棲動(dòng)物、大型水生生物等多個(gè)領(lǐng)域，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)的敏感性和不確定分析選取適用的水質(zhì)模型，利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)模擬及其評(píng)價(jià)結(jié)果的三維可視化，為地表水水質(zhì)相關(guān)決策提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，是地表水環(huán)境污染、水質(zhì)模型的發(fā)展趨勢(shì)之一。