崔子佳，馬學忠，王程旺

(1.江西環(huán)境工程職業(yè)學院，江西 贛州 341000；2.江西省上猶縣林業(yè)局，江西 上猶 341200)

1 引言

苦櫧(Castanopsissclerophylla(Lindl.) Schott.)廣泛分布于長江以南，是亞熱帶地區(qū)常綠闊葉林的重要建群樹種?？鄼街行韵补?，幼年耐陰，環(huán)境適應(yīng)性強,為深根系植物，宜生長于土層深厚且潮濕的中性、酸性土壤中，亦可耐瘠薄、干燥的土壤，因而發(fā)芽力強；苦櫧常與殼斗科其他樹種或木荷混交，是優(yōu)良的伴生樹種[1，2]。其樹冠茂密，阻火性強[3]?？勺髁己玫姆阑鹆趾退春B(yǎng)林，是近年來亞熱帶地區(qū)恢復(fù)和建設(shè)地帶性森林群落的主要樹種之一[4]。此外，苦櫧木性優(yōu)質(zhì)優(yōu)良，黃色或黃白色，結(jié)構(gòu)致密，紋理順直，有彈性，弱至中等強度，低至中等韌性，干縮率大，干縮率差中等至大，耐潮濕、耐腐蝕，可作為頂級建筑、橋梁、家具、運動器材等的優(yōu)良材料[5]?？鄼綐淦ず幸欢康母呒兌葐螌?，苦櫧鮮葉含有大量粗蛋白，可提取作為牲畜飼料[6]。其果實可食用亦可作藥用，是制作苦櫧豆腐的原材料，享有“森林蔬菜”的美譽，提取出的黃酮類對治療心血管病、糖尿病、降血脂等有顯著療效，具有很高的經(jīng)濟價值[7]。目前我國對苦櫧的研究主要集中在繁殖技術(shù)[8～10]、果實開發(fā)[11～13]及生態(tài)學研究[14～16]等方面，關(guān)于苦櫧文獻計量分析(特別是以知識圖譜形式呈現(xiàn)的新型文獻計量分析)的研究尚未見報道。

面對海量的研究文獻，用傳統(tǒng)的綜述方法很難做出全面的分析。最好的方法是使用系統(tǒng)和準確的文獻計量方法進行統(tǒng)計分析。文獻計量學是將各種文獻的外部特征作為研究對象，再進行定量分析的一種方法。借助于文檔的各種定量特征，通過數(shù)理統(tǒng)計方法來描述，評價與預(yù)測科學技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域[17]。CiteSpace由美國德雷克塞爾大學信息科學與技術(shù)學院陳超美博士開發(fā)，可以通過知識圖譜的可視化呈現(xiàn)某一學科領(lǐng)域的研究熱點，成為文獻計量學中科研數(shù)據(jù)可視化的熱門應(yīng)用軟件[18]。CNKI又名中國知網(wǎng)，由清華大學、清華同方共同發(fā)起成立于1999年6月份，目前，CNKI學術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)版收錄的國內(nèi)期刊高達近9000種，為全球最大的中文數(shù)據(jù)庫[19]。

因此，為了深入了解我國苦櫧研究的總體水平及發(fā)展趨勢，便于相關(guān)科研工作者及時了解該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀和熱點問題，本文運用CiteSpace軟件對CNKI數(shù)據(jù)庫以苦櫧為主題的文獻進行文獻計量可視化分析研究。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

數(shù)據(jù)樣本選取自中國學術(shù)期刊出版總庫( CNKI 總庫) ，使用高級檢索，以“苦櫧”為主題，不限時間范圍，取消勾選中英文擴展，精確匹配檢索后篩除重復(fù)文獻、無作者文獻，最終整理得到314篇相關(guān)文獻，該314篇文獻均分布于1958～2021 年。采用版本為5.6.R5(64-bit)的CiteSpace軟件對導(dǎo)出的314篇文獻進行作者群體、發(fā)文機構(gòu)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)等可視化分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 文獻年度發(fā)表量分析

將檢索所得文獻按照發(fā)文年份進行文獻數(shù)量的統(tǒng)計，得到研究期間苦櫧領(lǐng)域發(fā)文量隨年份變化的折線圖(圖1)。由圖1可以看出，我國關(guān)于苦櫧的研究起步較早，第一篇文獻發(fā)布于1958年，但隨后的25年間卻未曾報道一篇有關(guān)苦櫧的文獻，說明當時此樹種并未引起各位專家學者足夠的重視?？傮w來看，發(fā)文量隨著年份的增加呈現(xiàn)出先增后減的趨勢，根據(jù)發(fā)文量的變化情況大致可以分為3個階段：①緩慢起步階段(1983～2000年)，由于剛起步，該階段我國苦櫧相關(guān)文獻發(fā)文量基本在低位徘徊；②波動上升階段(2000～2013年)，此階段發(fā)文量曲折上升，呈現(xiàn)出4個迅猛增長期，分別為2000～2001年、2006～2007年、2010～2011年，其中以2006～2007年、2012～2013年兩個時期增長最快，年增長11篇，掀起了苦櫧研究的高潮，并于2013年達到峰值，該年發(fā)文26篇；③逐漸回落階段(2013～2021年)，該階段苦櫧相關(guān)研究文獻逐漸飽和，發(fā)展遭遇瓶頸，亟需開拓新的研究方法與研究內(nèi)容。

圖1 發(fā)文量隨年度的變化

3.2 主要涉及學科及載文期刊分析

根據(jù)CNKI數(shù)據(jù)庫自帶的學科及期刊分類統(tǒng)計中排名前5位的進行提取后分別得到表1及表2。由表1可知，我國苦櫧相關(guān)研究文獻涉及學科主要集中在林業(yè)領(lǐng)域，發(fā)表論文量為230篇，占論文總數(shù)的73.25%。其次依次為生物學、植物保護、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)科學、自然地理學和測繪學等學科領(lǐng)域。從表2可以看出，苦櫧研究文獻的期刊來源較為分散，其中在載文量最多的期刊《生態(tài)學報》上也僅刊載10篇，占論文總數(shù)的14.71%，該刊由中國生態(tài)學會主辦，2021年復(fù)合影響因子高達4.733，綜合影響因子3.444，在生態(tài)領(lǐng)域具有較高影響力。其次《應(yīng)用生態(tài)學報》(復(fù)合影響因子3.893，綜合影響因子2.851)、《林業(yè)科學》(復(fù)合影響因子1.880，綜合影響因子1.443)、《林業(yè)科學研究》(復(fù)合影響因子1.668，綜合影響因子1.373)等3個期刊各載文7篇。以上4個期刊均為復(fù)合因子1.5以上的雙核心期刊，所載苦櫧相關(guān)文章能在一定程度上代表我國研究的核心與前沿熱點。

表1 涉及學科前5位論文量統(tǒng)計

3.3 主要作者及機構(gòu)分析

使用CiteSpace軟件分別選擇Author及Institution節(jié)點對導(dǎo)出的苦櫧文獻進行作者與機構(gòu)共現(xiàn)分析得到如圖1、圖2所示的知識網(wǎng)絡(luò)圖譜。圖1共有55個節(jié)點，81條連接，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0545，圖2共有23個節(jié)點，11條連接，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0435，其中節(jié)點數(shù)就是圖中作者/機構(gòu)個數(shù)，連線數(shù)代表作者/機構(gòu)之間的緊密程度，發(fā)文次數(shù)越多的作者/機構(gòu)在圖中顯示的節(jié)點越大。從圖2可以看出，發(fā)文次數(shù)最多的作者是袁位高，出現(xiàn)頻次為15次，其次是沈愛華，出現(xiàn)頻次為12次，發(fā)文量在10篇以上的作者還有徐高福、江波。幾大主力研究團隊分別為袁位高學術(shù)團隊，徐高福學術(shù)團隊，余樹全學術(shù)團隊，鄧宗富學術(shù)團隊，各研究隊伍間普遍關(guān)聯(lián)不大，對苦櫧領(lǐng)域科學發(fā)展不利。從圖3可以看出，出現(xiàn)次數(shù)最多的機構(gòu)是浙江農(nóng)林大學林業(yè)與生物技術(shù)學院，出現(xiàn)頻次為24次，且具有較高的中心性，其次為浙江省林業(yè)科學研究院的19次和中國林業(yè)科學研究院亞熱帶林業(yè)研究所的7次，其余各機構(gòu)出現(xiàn)頻次均在5次以下?？梢姡瑔吸c機構(gòu)較多，連線數(shù)較少，說明各機構(gòu)間學術(shù)交流與合作有待加強。

表2 苦櫧研究文獻的主要期刊來源

圖2 作者共現(xiàn)知識圖譜

3.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜能夠揭示本學科領(lǐng)域內(nèi)的熱點問題。共詞分析法是指通過文獻集內(nèi)詞匯對或者名詞短語的常見現(xiàn)象判斷本文獻集內(nèi)所表達的學科內(nèi)各個話題間的聯(lián)系。運用CiteSpace選擇Keyword節(jié)點進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析得到如圖4所示的知識網(wǎng)絡(luò)圖譜。由圖4可知，苦櫧的節(jié)點最大，說明出現(xiàn)頻次最高的關(guān)鍵詞是“苦櫧”，出現(xiàn)頻次為73次，其次分別為“殼斗科(Fagaceae)”(40次)、“功能性狀”(35次)、“cca”(35次)、“杉木(Cunninghamialanceolata(Lamb.) Hook.)”(35次)、“化學計量學”(35次)、“常綠闊葉林”(23次)、“植被-環(huán)境關(guān)系”(23次)、“珍貴化改造”(21次)等，剩余未列出的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次均在20次以下。中心性表示某關(guān)鍵詞在所有關(guān)鍵詞中的地位，一般來說，頻次越高的關(guān)鍵詞，中心性也較高，但這并非絕對的。例如，常綠闊葉林的頻次雖然只有23，但其中心性為0. 18，比除苦櫧外任何一個關(guān)鍵詞的中心性都更高。因此，這類關(guān)鍵詞也同樣值得關(guān)注，因為這往往是研究的熱點詞匯。

圖3 機構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

3.5 近10年研究熱點及演進趨勢分析

突現(xiàn)詞是某一個時間段內(nèi)被引頻次突然增多的關(guān)鍵詞，可以用來反映某一時間段內(nèi)的研究熱點及趨勢[20]。運用CiteSpace選擇Burstterms設(shè)置參數(shù)并將時間調(diào)至2011～2021年得到如圖5所示的關(guān)鍵詞突現(xiàn)知識圖譜。由圖5可知，突現(xiàn)強度最大的關(guān)鍵詞為“千島湖”，突現(xiàn)強度為1.5161，突現(xiàn)時間為2014～2015年，其中突現(xiàn)時間一直延續(xù)至今的關(guān)鍵詞有“保護”“總黃酮”“植被-環(huán)境關(guān)系”，突現(xiàn)強度分別為1.1924、1.1079、1.4718，說明以上3個關(guān)鍵詞為當前苦櫧研究的主要發(fā)展趨勢與前沿。從共現(xiàn)時區(qū)圖譜(圖6)可以更清晰地反映出近10年苦櫧研究的演進趨勢，大致可以分為3個階段：第一階段(2011～2014年),研究熱點主要集中在苦櫧作為地帶性建群樹種的生態(tài)學意義上，關(guān)鍵詞有亞熱帶常綠闊葉林、馬尾松(PinusmassonianaLamb.)、千島湖等；第二階段(2014～2017年)，研究熱點開始轉(zhuǎn)向苦櫧生長特性研究，關(guān)鍵詞有施氮、養(yǎng)分含量、光合特性等；第三階段(2017年至今)，近年來，隨著國家對生態(tài)環(huán)境保護的重視程度日益加強以及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，研究重心又開始轉(zhuǎn)向古樹的保護以及植被與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系。

圖5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)知識圖譜

4 結(jié)論與討論

該研究利用CiteSpace軟件對CNKI數(shù)據(jù)庫中有關(guān)苦櫧研究的文獻進行統(tǒng)計分析和知識圖譜繪制，對苦櫧研究的總體特征和發(fā)展趨勢進行了梳理，結(jié)論如下。

圖6 關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)知識圖譜

(1)苦櫧研究文獻發(fā)文量總體表現(xiàn)為3個階段，分別是從20世紀90年代開始至步入21世紀初始階段繁榮發(fā)展，直至近年來研究呈現(xiàn)逐步減少的態(tài)勢。

(2)涉及學科較為集中，主要集中在林業(yè)領(lǐng)域；研究文獻的期刊來源較為分散，但排名前5的期刊均為在林業(yè)領(lǐng)域具有較強影響力的雙核心期刊，能在一定程度上代表我國研究的核心與前沿熱點。

(3)作者與機構(gòu)共現(xiàn)分析表明，該“滿天星”型作者/機構(gòu)圖譜顯示我國苦櫧研究領(lǐng)域呈現(xiàn)“大分散，小集中”，各研究團隊內(nèi)部關(guān)聯(lián)密切，團隊間相關(guān)溝通相對較少，普通研究團隊一般由同一家機構(gòu)研究人員構(gòu)成。機構(gòu)之間缺乏合作意識。因此，今后科研人員及機構(gòu)應(yīng)加強合作與交流，互相分享經(jīng)驗，使苦櫧研究領(lǐng)域能夠互相交叉，有所交融，促進苦櫧研究的發(fā)展更加全面和系統(tǒng)。

(4)通過對關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞突現(xiàn)、關(guān)鍵詞時區(qū)的分析。發(fā)現(xiàn)古樹保護、總黃酮、植被-環(huán)境關(guān)系是當前苦櫧研究的主要發(fā)展趨勢與前沿。近十年苦櫧研究的演進趨勢可分為3個階段：第一階段(2011～2014年)研究熱點主要集中在苦櫧作為地帶性建群樹種的生態(tài)學意義上；第二階段(2014～2017年)研究熱點開始轉(zhuǎn)向苦櫧生長特性研究；第三階段(2017年至今)研究重心又轉(zhuǎn)向植被與環(huán)境的關(guān)系，尤其是對凋落物的研究。

在生態(tài)學中，凋落物作為過渡層的研究價值日趨重要。凋落物分解是森林生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)和能量流動的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[21]，現(xiàn)階段對生態(tài)系統(tǒng)功能特別是凋落物分解過程的研究較為缺乏，為此，應(yīng)深入了解片段化生境中凋落物分解及其對環(huán)境變化的生理生態(tài)響應(yīng)機制。此外，苦櫧用材價值高，還能為人類提供森林食品，作為綠化苗木與樟樹相比并不遜色，能夠很好地滿足社會多樣化的需求，助力鄉(xiāng)村振興[22]。時下苦櫧林嚴重退化，多數(shù)已成殘敗的次生林，生產(chǎn)力急劇下降。雖然已有一些學者對苦櫧栽培技術(shù)進行過研究，但是研究力度不夠，尚未形成一套系統(tǒng)栽培體系，良種化程度不高，不能滿足速生豐產(chǎn)要求，也沒有有效地改變苦櫧林目前生產(chǎn)力低下的狀況[23]。因此，未來可結(jié)合智能信息化技術(shù)進一步深入研究其栽培技術(shù), 積極開展良種選育工作，為苦櫧速生豐產(chǎn)林培育提供科技支撐及優(yōu)良種質(zhì)。

鑒于本文文獻均來源于CNKI數(shù)據(jù)庫，因此只能在一定程度上對該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進行非完整性評價，為今后相關(guān)學者研究提供參考。