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        基于知識圖譜的番茄模型研究可視化分析

        2022-08-11 03:16:20田淑嬌常藝瀟彭秀媛
        園藝與種苗 2022年7期
        關(guān)鍵詞:分析模型研究

        田淑嬌,常藝瀟,彭秀媛

        (遼寧省農(nóng)業(yè)科學院信息研究所,遼寧 沈陽 110161)

        番茄是人們喜愛的果蔬品種,是當前我國栽培最廣泛的溫室作物之一,對番茄模型的研究已經(jīng)成為研究溫室作物模型不可缺少的一部分[1-4]。番茄模型是對番茄生長過程、管理過程的量化研究,是促進番茄高產(chǎn)、高效生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù),模型的研究將推進番茄生產(chǎn)的數(shù)字化、智能化[5]。近年來,番茄模型的研究已經(jīng)受到越來越多學者的關(guān)注。該文從發(fā)文量、機構(gòu)、作者、期刊、研究方向及研究熱點等,對番茄模型相關(guān)文獻通過知識圖譜進行可視化分析,旨在為開展番茄模型研究的科研人員提供參考。

        1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        研究文獻來源于CNKI 數(shù)據(jù)庫,以“番茄”和“模型”為主題詞,不限制檢索年限,檢索出文獻為SCI、EI、核心期刊、CSSCI 等中文核心及以上級別的期刊論文。檢索時間為2022年1月3 日。經(jīng)過篩選去重后確定702 篇文獻作為分析數(shù)據(jù)。

        1.2 研究方法及工具

        知識圖譜是科學計量學方法,可以形象地展示出科學知識的發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系,既是可視化的知識圖形,又是序列化的知識譜系[6]。文獻計量分析借助分析軟件形成知識圖譜,實現(xiàn)對大量文獻數(shù)據(jù)的詞頻分析、聚類分析、共現(xiàn)分析、引文分析等,展示相關(guān)領(lǐng)域的研究情況,為研究人員了解相關(guān)領(lǐng)域提供極大便利[7]。該研究運用文獻計量法、數(shù)據(jù)挖掘、社會網(wǎng)絡(luò)分析、知識圖譜可視化分析方法,采用VOSviewer、Excel、Ucient 等工具對篩選的文獻數(shù)據(jù)進行發(fā)文量、機構(gòu)、作者、期刊、研究方向及研究熱點等方面可視化分析。

        2 結(jié)果

        2.1 文獻產(chǎn)出年度分布

        被分析的文獻按照時間分布來看(圖1),1994—2003年番茄模型研究的相關(guān)文獻有18 篇,平均每年2 篇,番茄模型領(lǐng)域研究初現(xiàn)萌芽但發(fā)展緩慢;2004年發(fā)文態(tài)勢呈爆發(fā)式增長,發(fā)文量有15 篇,表明該年我國番茄模型研究領(lǐng)域逐漸被關(guān)注;2007—2012年文獻數(shù)量呈波動增長狀態(tài),2012年文獻數(shù)量達到了53 篇,表明番茄模型領(lǐng)域的研究已得到了一定的重視和認可;2014年和2018年該研究主題的關(guān)注度有所下降,之后又逐漸上升,2021年發(fā)表的文獻數(shù)量達到了歷史最高,表明該研究主題被高度關(guān)注。

        圖1 年度發(fā)文量分布情況

        2.2 高影響力機構(gòu)及可視化分析

        從發(fā)文機構(gòu)來看(表1),以發(fā)文量≥5 篇且被引頻次在100 次以上的16 個高影響力機構(gòu)為分析對象,對其發(fā)文量、占比、總被引頻次、篇均被引頻次等進行分析,可知排名前列的高影響力機構(gòu)有中國農(nóng)業(yè)大學、西北農(nóng)林科技大學、沈陽農(nóng)業(yè)大學等。其中浙江大學和南京農(nóng)業(yè)大學雖然發(fā)文量和占比較低但其總被引頻次和篇均被引頻次均較高,中國農(nóng)業(yè)科學院和曲阜師范大學的篇均被引頻次也相對較高。

        表1 高影響力機構(gòu)情況

        在機構(gòu)合作研究分析中發(fā)現(xiàn)(圖2),在本領(lǐng)域內(nèi)主要形成了17 個機構(gòu)合作群體,其中機構(gòu)數(shù)在15 個及以上的合作群體有5 個,分別是以中國農(nóng)業(yè)大學、沈陽農(nóng)業(yè)大學、浙江大學、國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心和江蘇大學為核心的合作群體,機構(gòu)之間合作相對密切。

        圖2 機構(gòu)合作關(guān)系

        2.3 高影響力作者及可視化分析

        從作者的分布來看(表2),以發(fā)文量≥5 篇且被引頻次在150 次以上的19 名高影響力作者為分析對象,對其發(fā)文量、占比、總被引頻次等進行分析,可知排名前列的高影響力作者有江蘇大學的毛罕平、西北農(nóng)林科技大學的胡田田、沈陽農(nóng)業(yè)大學的李天來等。還有發(fā)文量相對較低但總被引頻次較高的西北農(nóng)林科技大學的李建明和張大龍等。

        表2 高影響力作者分布

        在作者合作研究分析中發(fā)現(xiàn)(圖3),在本領(lǐng)域內(nèi)主要形成了13 個作者合作群體,其中作者數(shù)在10 個及以上的合作群體有4 個,分別為何東健、張海輝、胡瑾、馬敏娟、辛萍萍等組成的西北農(nóng)林科技大學合作團隊;毛罕平、張曉東、高洪燕、尹建軍、王新忠等組成的江蘇大學合作團隊;朱文靜、陳勇、孫俊、劉紅玉、左志宇等組成的江蘇大學合作團隊;趙春江、溫維亮、郭新宇、袁曉敏等組成的國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心合作團隊。由此可知,我國番茄模型領(lǐng)域研究形式主要為合作研究。

        圖3 作者合作關(guān)系

        2.4 期刊分布情況

        從期刊的分布來看(表3),我國番茄模型領(lǐng)域的研究共涉及到53 種期刊,期刊的類型主要集中在農(nóng)業(yè)綜合、農(nóng)業(yè)工程等領(lǐng)域。以番茄模型研究領(lǐng)域發(fā)文量>5 篇,同時總被引頻次≥100 的16 種核心期刊為分析對象,對其發(fā)文量、總被引頻次、期刊類型、影響因子等進行分析。按發(fā)文量、占比、總被引頻次來看,《農(nóng)業(yè)工程學報》、《農(nóng)業(yè)機械學報》等均排名前3,說明這2 種期刊在番茄模型領(lǐng)域不管是論文質(zhì)量還是綜合競爭力都較高。從影響因子來看,影響因子最高達3.893,最低為1.134。影響因子排在前3 位的期刊是《應用生態(tài)學報》(3.893)、《農(nóng)業(yè)工程學報》(3.446)、《農(nóng)業(yè)機械學報》(3.327)。

        表3 高影響力期刊分布

        2.5 研究熱點及趨勢分析

        利用VOSviewer 軟件的聚類功能,對番茄模型領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析,共形成2 個主要聚類(圖4)。其中,圓圈的大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率,圓圈越大代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越多;圖中的連線表示該關(guān)鍵詞的連接強度,即該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞共現(xiàn)的次數(shù)總和。連接強度越高,則代表該關(guān)鍵詞中心性越高,即在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中影響力越大。根據(jù)關(guān)鍵詞頻率和關(guān)鍵詞共現(xiàn)次數(shù)指標,確定番茄模型領(lǐng)域主要有兩大研究方向:一是番茄病害無損檢測模型構(gòu)建研究(圖中紅色),利用近紅外、高光譜等數(shù)據(jù),采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識向量積、偏最小二乘法等分析方法,進行早疫病、灰霉病等番茄病害無損檢測模型構(gòu)建研究;二是其他模型構(gòu)建研究(圖中綠色),主要圍繞設(shè)施番茄和加工番茄,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學模型構(gòu)建方法,開展番茄產(chǎn)量預測模型、灌溉管理模型、施肥模型、氮元素識別模型和生長模型研究。

        圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

        密度視圖可以發(fā)現(xiàn)某一研究領(lǐng)域的研究重點和熱點,在密度視圖中,從冷色調(diào)(藍色)到暖色調(diào)(紅色)表示關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次越來越高,即研究主題的熱度越來越高。由圖5 可知“溫室”、“模型”、“加工番茄”、“近紅外光譜”、“產(chǎn)量”、“番茄葉片”、“圖像處理”、“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“模擬模型”等主題詞是我國番茄模型領(lǐng)域的研究熱點。

        圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度視圖

        3 結(jié)論

        從事番茄模型研究的單位相對較為密集,但在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略的大背景下,番茄模型的研究仍然處于增長期,未來研究人員仍將會對番茄模型的研究主題給予高度關(guān)注。在農(nóng)業(yè)模型研究領(lǐng)域,利用光譜數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)開展模型構(gòu)建、驗證和優(yōu)化研究將是研究新趨勢,且番茄模型中相關(guān)識別和預測應用研究比例將會進一步增加。由于該研究結(jié)論是以特定檢索主題獲取的數(shù)據(jù)進行分析研究得出,但實際由于農(nóng)業(yè)對象及其屬性和可操作內(nèi)容較多,涉及的關(guān)鍵詞不能夠全部納入。番茄模型屬于交叉學科研究,該研究中現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取條件下,番茄模型相關(guān)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)等研究文獻并沒有完全納入分析數(shù)據(jù)范圍。但在該研究數(shù)據(jù)情況下,已有結(jié)論能夠基本反映番茄模型研究現(xiàn)狀。

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