陳 述,紀(jì) 勤,陳 云,劉 雨,朱麗萍

(1.三峽大學(xué)水電工程施工與管理湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 宜昌 443002;2.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院,湖北 宜昌 443002; 3.三峽大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 宜昌 443002)

水利工程是國(guó)民經(jīng)濟(jì)公益性、基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性支撐行業(yè)[1],擁有防震減災(zāi)、提高水資源利用效率和置景造景的作用[2-3]。但是傳統(tǒng)水利工程具有點(diǎn)多、面廣、量大、類型復(fù)雜的特點(diǎn),難以實(shí)現(xiàn)專業(yè)化、精細(xì)化、科學(xué)化管理。移、云、大、物、智等新興科技的發(fā)展,提升了水利工程的水資源利用效率和水旱災(zāi)害防御能力,智慧水利成為水利行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的必然趨勢(shì)[4]。

2003年水利部印發(fā)《全國(guó)水利信息化規(guī)劃》,為國(guó)內(nèi)智慧水利建設(shè)奠定了基礎(chǔ)[5]。2008年IBM公司發(fā)布《智慧地球:下一代領(lǐng)導(dǎo)人議程》報(bào)告,促進(jìn)了信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合[6]。2018年水利部出臺(tái)《加快推進(jìn)新時(shí)代水利現(xiàn)代化的指導(dǎo)意見(jiàn)》,大力推進(jìn)水利與信息技術(shù)結(jié)合[7]。2019年水利部印發(fā)《加快推進(jìn)智慧水利的指導(dǎo)意見(jiàn)》,全方位推進(jìn)水利現(xiàn)代化建設(shè)[8]。2020年水利部印發(fā)《關(guān)于開(kāi)展智慧水利先行先試工作的通知》,進(jìn)一步強(qiáng)化新一代信息技術(shù)與水利業(yè)務(wù)的深度融合[9-10]。2021年水利部發(fā)布《“十四五”智慧水利建設(shè)規(guī)劃》《關(guān)于大力推進(jìn)智慧水利建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》,全面推進(jìn)構(gòu)建數(shù)字孿生領(lǐng)域,努力實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)水利管理活動(dòng)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化[11]。

隨著政府對(duì)智慧水利的大力推進(jìn),近幾年智慧水利研究呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。然而,由于智慧水利概念提出時(shí)間較短,加之傳統(tǒng)的研究進(jìn)展分析基本采用文獻(xiàn)調(diào)研法,調(diào)研文獻(xiàn)數(shù)量有限、時(shí)間跨度短,因此對(duì)智慧水利研究進(jìn)程的梳理工作較為薄弱。本文基于中國(guó)知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施工程(CNKI)和Web of Science(WOS)核心數(shù)據(jù)庫(kù)2000—2021年智慧水利有關(guān)文獻(xiàn),采用文獻(xiàn)計(jì)量和可視化方法,構(gòu)建智慧水利研究領(lǐng)域文獻(xiàn)量時(shí)序分布、發(fā)文機(jī)構(gòu)和研究熱點(diǎn)演變的各類知識(shí)圖譜,分析智慧水利研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。

1 文獻(xiàn)來(lái)源

采用六元組檢索模型進(jìn)行數(shù)據(jù)采集檢索,TC1(CNKI)、TW3(WOS)代表主題(topic)檢索,保證查全率,TC2(CNKI)、TW4(WOS)代表“篇名(title)or關(guān)鍵詞(keywords) or摘要(abstract)”檢索,保證查準(zhǔn)率。具體檢索模式見(jiàn)表1。

表1 文獻(xiàn)檢索模式

為覆蓋水利行業(yè)的多樣性,將“水電”“水工程”“流域”“河網(wǎng)”“水網(wǎng)”“洪水”“大壩”及“水電站”合并至關(guān)鍵詞“水利”中進(jìn)行檢索。

綜合以上分析,合并上述檢索式進(jìn)行檢索,設(shè)置CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)檢索式如下:TC1=水利信息化or數(shù)字水利or數(shù)字流域or數(shù)字黃河or智慧水利or智能水利or水利云or水聯(lián)網(wǎng)or水利大數(shù)據(jù)or數(shù)字孿生,TC2=遙感or GIS or射頻技術(shù)or UAV or傳感器or BIM or物聯(lián)網(wǎng)or IOT or大數(shù)據(jù)or區(qū)塊鏈or云計(jì)算or云平臺(tái)or深度學(xué)習(xí)or人工智能or機(jī)器學(xué)習(xí)or智能算法and 水利or水電or大壩 or 水電站 or 水工程 or 流域 or 河網(wǎng) or 水網(wǎng)or洪水。

WOS數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)檢索式如下:TW3=hydroinformatics or water resources informatization or water conservancy information or hydrology of informization or smart water or intelligent water conservancy or digital water conservancy or big data water conservancy;TW4=GIS or RS or RF Technology or UAV or BIM or sensor or internet or intelligent or big data or IOT or blockchain or deep learning or artificial intelligence or machine learning or machine vision or cloud computing or neural network or intelligent algorithm or chaos theory or rainfall runoff modeling or flood forecasting or flood risk assessment or decision support system or urban flood management or numerical simulation or 2D modelling or 3D modelling or optimization procedure or chaos theory or genetic algorithm or fuzzy logic and water or hydropower or dam or water resource or river or inundation。

按照上述檢索式進(jìn)行檢索,剔除新聞、會(huì)議通知等與智慧水利研究無(wú)關(guān)的文獻(xiàn),最終選擇CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中2175篇文獻(xiàn)、WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中1789篇文獻(xiàn)為本文研究數(shù)據(jù)。

2 研究方法

選取文獻(xiàn)量作為智慧水利研究統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo),以研究機(jī)構(gòu)、研究熱點(diǎn)、研究主題為主要內(nèi)容,形成對(duì)智慧水利研究領(lǐng)域發(fā)展變化的初步認(rèn)知。

2.1 文獻(xiàn)量時(shí)序分布

文獻(xiàn)量時(shí)序分布直觀反映該研究的熱點(diǎn)變化,可以衡量該研究在特定時(shí)間段內(nèi)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。按照時(shí)間期限統(tǒng)計(jì)智慧水利文獻(xiàn)量,對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)量時(shí)序變化,分析該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀及重心轉(zhuǎn)移,宏觀分析該研究領(lǐng)域進(jìn)展趨勢(shì)[16]。

2.2 發(fā)文機(jī)構(gòu)

發(fā)文機(jī)構(gòu)是研究領(lǐng)域骨干力量,分析發(fā)文機(jī)構(gòu)能夠了解機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)程度及影響程度。選取發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)詞頻作為發(fā)文機(jī)構(gòu)的分析指標(biāo),記錄共現(xiàn)詞頻在文獻(xiàn)中出現(xiàn)次數(shù)及聯(lián)系,衡量機(jī)構(gòu)間交叉合作關(guān)系[17]。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)文機(jī)構(gòu)知識(shí)圖譜的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括節(jié)點(diǎn)數(shù)、連線數(shù)。節(jié)點(diǎn)數(shù)代表高頻機(jī)構(gòu)數(shù)量,連線代表機(jī)構(gòu)間的合作關(guān)系,其中連線越粗則機(jī)構(gòu)間合作越密切。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)文機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括發(fā)文機(jī)構(gòu)節(jié)點(diǎn)、連線等圖譜整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)。

2.3 研究熱點(diǎn)

關(guān)鍵詞能夠提煉和概括文章核心內(nèi)容,共現(xiàn)關(guān)鍵詞能夠反映出特定時(shí)間段內(nèi),相互之間存在聯(lián)系且數(shù)量較多的問(wèn)題即研究熱點(diǎn)[18]。利用VOSviewer進(jìn)行關(guān)鍵詞的共現(xiàn)詞頻分析,分析關(guān)鍵詞親疏關(guān)系,并以共現(xiàn)詞頻、出現(xiàn)年份以及分布時(shí)段作為分段研究評(píng)價(jià)指標(biāo),以測(cè)度研究熱點(diǎn)分布時(shí)間段[19]。研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜采用評(píng)價(jià)指標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)、節(jié)點(diǎn)顏色、連線數(shù)及連線粗細(xì)整體評(píng)價(jià)圖譜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

2.4 研究主題

主題詞分布及演化能直觀體現(xiàn)熱點(diǎn)領(lǐng)域、分析視角的變化,且主題詞的規(guī)范性可以提高檢索查準(zhǔn)率和查重率,故選取主題詞被引頻次作為分析指標(biāo)。根據(jù)主題詞因子得分(貢獻(xiàn)率、方差累計(jì)貢獻(xiàn)率大于或等于60%),確定研究主題分類,并依據(jù)KMO和Bartlett檢驗(yàn)判斷研究主題分類的正確性[20]。系統(tǒng)聚類共被引矩陣,可以揭示該領(lǐng)域各研究分支之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)及歸屬層次,并通過(guò)構(gòu)建Hubert’Γ統(tǒng)計(jì)量,檢驗(yàn)聚類效果。多維尺度分析主題詞,從宏觀角度探究主題詞之間的相似性[21],并結(jié)合擬合度量值Stress和效度估計(jì)值RSQ確定驗(yàn)證整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理性。

歸納整理2000—2021年智慧水利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題詞,并利用TF-IDF方法[22-23]進(jìn)行分詞,提取反映不同時(shí)段研究特色的高頻主題詞。提取主題詞進(jìn)行因子分析后,進(jìn)行系統(tǒng)聚類,并構(gòu)建Hubert’Γ假設(shè)檢驗(yàn)[24],拒絕隨機(jī)排列假設(shè),驗(yàn)證聚類效果合理性。

3 結(jié)果分析

3.1 文獻(xiàn)量時(shí)序分布

根據(jù)統(tǒng)計(jì)的CNKI和WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中智慧水利研究主題的文獻(xiàn)量,繪制文獻(xiàn)量時(shí)序分布如圖1所示。對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)量的累計(jì)占比進(jìn)行偏差分析,建立CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)量累計(jì)占比關(guān)于時(shí)間的多項(xiàng)式曲線回歸模型:

圖1 智慧水利研究領(lǐng)域文獻(xiàn)時(shí)序分布

q=0.0004t2+0.0085t

(1)

相關(guān)指數(shù)R2=0.9986,說(shuō)明曲線趨勢(shì)與數(shù)據(jù)擬合性較好,CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)智慧水利文獻(xiàn)量逐年遞增,說(shuō)明該研究熱點(diǎn)逐漸走向我國(guó)專家學(xué)者的視野,關(guān)注度愈來(lái)愈高。

總體上,WOS、CNKI文獻(xiàn)量均呈現(xiàn)上升狀態(tài),一方面是由于近年來(lái)移、云、大、物、智在水利行業(yè)的運(yùn)用廣泛,推動(dòng)了該領(lǐng)域的深度發(fā)展。另一方面是各國(guó)政府對(duì)水利的重視,引導(dǎo)了專家學(xué)者的研究方向。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)與WOS數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)量變化存在明顯差距,CNKI文獻(xiàn)量在2003年(水利部印發(fā)《全國(guó)水利信息化規(guī)劃》)有小幅度增加,2014年《關(guān)于促進(jìn)智慧城市健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》出臺(tái),該研究熱度逐年上升。WOS文獻(xiàn)量逐年遞增,增速相對(duì)較高,特別在2017年Wallingford提出運(yùn)用CMlive模型建設(shè)數(shù)字孿生流域之后,迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。

3.2 發(fā)文機(jī)構(gòu)分析

由圖2(a)可知,CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)研究力量主要集中在政府部門、高校以及科研院所,已形成以高頻發(fā)文機(jī)構(gòu)為核心的研究團(tuán)體,清華大學(xué)、華中科技大學(xué)、河海大學(xué)、中國(guó)水利水電科學(xué)研究院以及中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所等機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)較大,是我國(guó)水利領(lǐng)域的引導(dǎo)者。其中中國(guó)水利水電科學(xué)研究院與河海大學(xué)、清華大學(xué)等機(jī)構(gòu)聯(lián)系頻繁形成該研究領(lǐng)域的主體力量。

圖2 智慧水利研究發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)知識(shí)圖譜

由圖2(b)可知,WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示智慧水利研究機(jī)構(gòu)涉及到高校及研究所,其中Deltares(荷蘭三角洲研究所)、DHI(丹麥水力研究所)、Delft Univ Technol(荷蘭代爾夫特理工大學(xué))以及king Abdullah Univ(阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué))等是先鋒機(jī)構(gòu)。但WOS數(shù)據(jù)庫(kù)各機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)致力于內(nèi)部交流,外部交流相對(duì)較少。

3.3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

圖3為關(guān)鍵詞研究熱點(diǎn)聚類知識(shí)圖譜。由圖3(a)可知,CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較多的有水利信息化、智慧水利、數(shù)字流域等,說(shuō)明CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)研究主要集中于新一代信息技術(shù)與流域、水電站和大壩等水利工程結(jié)合,建立數(shù)學(xué)孿生流域等,實(shí)現(xiàn)智慧模擬和精準(zhǔn)決策水資源[25],提升水資源利用效率和水旱災(zāi)害防御能力[26]。

圖3 智慧水利關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

由圖3(b)可知,WOS數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞集中在machine learning,deep learning,model,internet of things等。與CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)不同,WOS數(shù)據(jù)庫(kù)主要研究為水利行業(yè)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的結(jié)合,進(jìn)行邊緣拓展[27-28],精準(zhǔn)模擬水利場(chǎng)景,預(yù)測(cè)水利問(wèn)題,并實(shí)現(xiàn)問(wèn)題決策,形成智慧水利研究領(lǐng)域[29],實(shí)現(xiàn)水利行業(yè)與物理系統(tǒng)的整合[30],達(dá)到“智慧”的狀態(tài)。

對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)一步分析,結(jié)合文獻(xiàn)量時(shí)序變化,劃分智慧水利研究階段如圖4所示,包括研究探索期、研究導(dǎo)入期和研究爆發(fā)期3個(gè)階段。

a.研究探索期,相關(guān)研究處于萌芽起步階段。通過(guò)發(fā)展數(shù)字地球技術(shù),整合地球空間相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息,實(shí)現(xiàn)地球空間信息共享。然而由于我國(guó)水系多而雜[31],傳統(tǒng)水利難以滿足社會(huì)專業(yè)化、精細(xì)化、智能化發(fā)展的需求,故亟待數(shù)字地球與傳統(tǒng)水利行業(yè)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)水利工程規(guī)劃、建設(shè)與管理的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化和可視化,為其發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示智慧水利重點(diǎn)集中于新一代信息技術(shù)的研究。水利信息化發(fā)展面臨泛在、智能化精簡(jiǎn)等薄弱點(diǎn),故利用物聯(lián)網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)進(jìn)行特征提取、特征分類等[32],打破水利信息化發(fā)展局限性,為智慧水利建設(shè)作鋪墊。

b.研究導(dǎo)入期,初步形成智慧水利研究框架。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示相關(guān)研究主要面向數(shù)字地球在流域尺度上的應(yīng)用[33],整合流域信息資源,更好服務(wù)流域管理。結(jié)合我國(guó)幾大流域形成數(shù)字黃河、數(shù)字長(zhǎng)江等熱點(diǎn),提高我國(guó)數(shù)字流域涉及的關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)設(shè)施應(yīng)用成熟度,促進(jìn)水資源信息共享時(shí)代的到來(lái)。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示隨著專家學(xué)者注意到環(huán)境變化和水資源問(wèn)題[34],加快新一代技術(shù)與水利行業(yè)的結(jié)合,促進(jìn)水利信息化應(yīng)用到降雨、徑流等模型[35],并模擬及預(yù)測(cè)水利場(chǎng)景,建立決策系統(tǒng),整合水利行業(yè)信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng),精細(xì)動(dòng)態(tài)管理水利信息,促進(jìn)水利的發(fā)展。

c.研究爆發(fā)期,智慧水利研究領(lǐng)域呈現(xiàn)迅速繁榮態(tài)勢(shì)。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示數(shù)字水利結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和智能計(jì)算,構(gòu)建總體技術(shù)框架[36],將傳感器嵌入和裝備到流域中,以多源耦合的氣象水文信息保障平臺(tái)、二元水循環(huán)及伴生過(guò)程數(shù)值模擬平臺(tái)等為支撐,將其與數(shù)字流域耦合起來(lái),完成數(shù)字流域與物理流域的無(wú)縫集成[37],做到防洪抗?jié)硿p災(zāi)、防旱抗旱、水資源合理配置和水生態(tài)保護(hù)等,實(shí)現(xiàn)智慧水利的全面透徹感知、數(shù)據(jù)信息共享、協(xié)同智能管理和泛在服務(wù)。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示水利信息化發(fā)展成為智慧水利,并且加入人工智能、卷積網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字孿生等[38-39],促進(jìn)智慧水利前沿發(fā)展,搭建高效的水利平臺(tái),促進(jìn)數(shù)據(jù)融合,系統(tǒng)模擬流域?qū)崟r(shí)狀況,預(yù)測(cè)分析水災(zāi)害的狀況,并進(jìn)行精準(zhǔn)決策,減少災(zāi)害損失,提高水資源利用效率[40]。

3.4 主題詞共現(xiàn)分析

構(gòu)建主題詞共被引矩陣進(jìn)行因子分析,結(jié)果見(jiàn)表2。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示共被引矩陣降維至11,表達(dá)整體信息的82.084%。11個(gè)主因子特征值均大于1,其代表的主題是智慧水利研究領(lǐng)域的主要研究方向,即信息安全、DEM數(shù)字高程模型、流域、人工智能、水電站、數(shù)字化、3S技術(shù)、GIS地理信息系統(tǒng)、智能水網(wǎng)和水利信息化。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示主題詞共被引矩陣降維至8,表達(dá)整體信息的79.224%,8個(gè)因子特征值均大于1,其表示主要研究方向?yàn)橹腔鄢鞘小夂蜃兓?、模糊控制系統(tǒng)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)性、遺傳算法、預(yù)測(cè)和深度學(xué)習(xí),為之后聚類分析提供參考。

表2 智慧水利研究主題詞因子分析

通過(guò)共被引矩陣KMO和Bartlett,驗(yàn)證因子分析可靠性和共被引矩陣正確性。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示共被引矩陣KMO為0.648大于等于0.5,Bartlett球形檢驗(yàn)近似卡方值為5234.58、顯著度Sig為0.000,小于0.05;WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示共被引矩陣KMO=0.761大于等于0.5,Bartlett球形檢驗(yàn)近似卡方值為6064.59、顯著度Sig為0.000,小于0.05,說(shuō)明兩數(shù)據(jù)庫(kù)變量間存在顯著相關(guān)性,因子分析結(jié)果可靠。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示變量公因子方差均值為0.821,大于0.7,WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示變量公因子方差均值為0.798,大于0.7,表明兩數(shù)據(jù)庫(kù)公因子代表所有變量效果好,即上述研究主題概括具有較高合理性。

運(yùn)用R型聚類方法,系統(tǒng)聚類共被引矩陣,繪制智慧水利研究領(lǐng)域中研究主題的知識(shí)圖譜(圖5)。

圖5 主題詞聚類分析系譜圖

由圖5可知,智慧水利主題詞分支存在明顯差異。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示該領(lǐng)域主要研究水利防汛抗旱資源管理、數(shù)字水利研究現(xiàn)狀、Webgis數(shù)據(jù)共享、信息應(yīng)用系統(tǒng)規(guī)劃與管理、3S技術(shù)與決策支持系統(tǒng)、智慧流域與智能水網(wǎng)、水利信息化的發(fā)展、智慧大壩及水電站的發(fā)展、數(shù)字流域的主要模型及技術(shù)、數(shù)字黃河及數(shù)字長(zhǎng)江發(fā)展和數(shù)字地球的應(yīng)用,注重智慧水利實(shí)踐應(yīng)用與前沿技術(shù)并駕齊驅(qū)的發(fā)展。而WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示研究主要有智慧城市網(wǎng)絡(luò)框架研究、環(huán)境變化與大數(shù)據(jù)的結(jié)合、智慧水利支撐技術(shù)的交叉融合、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取、服務(wù)傳感器系統(tǒng)的發(fā)展、算法模擬流域降水預(yù)測(cè)洪水、信息管理的優(yōu)化及預(yù)測(cè)、遺產(chǎn)算法與深度學(xué)習(xí)的演化及定義。

構(gòu)建假設(shè)檢驗(yàn),驗(yàn)證分類合理性,計(jì)算上述分類Γ值的分類頻數(shù)占隨機(jī)分類所有頻數(shù)的概率P,由于PCNKI、PWOS≈0,故拒絕隨機(jī)排列假設(shè),推斷出上述聚類結(jié)果合理性較高。

以縱軸為密度,橫軸為向心度,通過(guò)多維尺度分析體系,得到智慧水利研究領(lǐng)域的相對(duì)位置,如圖6所示。

圖6 研究主題多維尺度分析圖譜

第一象限:CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)研究主題聯(lián)系分散。各主題詞構(gòu)成了該研究領(lǐng)域下的應(yīng)用基礎(chǔ),主要體現(xiàn)為信息技術(shù)功能。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)各主題詞處于該領(lǐng)域的重要地位,其中卷積網(wǎng)絡(luò)、洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等聯(lián)系較緊密,處于智慧水利應(yīng)用研究的“核心”地位。

第二象限:主題詞結(jié)構(gòu)聯(lián)系緊密。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)主題詞體現(xiàn)為應(yīng)用前景以及應(yīng)用系統(tǒng)等方面,其中DEM、人工智能等主題關(guān)聯(lián)程度高,研究熱度較高。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)各主題詞主要定位于降雨模型、河流演化的預(yù)測(cè)及優(yōu)化等,其中還涉及物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代技術(shù),但交叉度不高,發(fā)展不成熟,處于研究領(lǐng)域的過(guò)渡地帶。

第三象限:主題詞結(jié)構(gòu)較為緊密。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)主題詞可聚類到水利行業(yè)信息管理,信息應(yīng)用系統(tǒng)相關(guān)研究成果處于“核心地位”,理論成果較為成熟。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)主題領(lǐng)域結(jié)構(gòu)緊密,各主題詞在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)、人工智能網(wǎng)絡(luò)等研究方向上都有體現(xiàn),主題間交叉度較高,概括智慧水利新一代信息技術(shù)的交叉融合,有利于形成系統(tǒng)研究。

第四象限:CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)主題詞大多體現(xiàn)在流域管理以及智慧水利應(yīng)用場(chǎng)景研究方面,水電站、智慧流域以及水利管理研究主題間關(guān)聯(lián)程度較高,理論及技術(shù)成果較為成熟。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)各主題詞聚類到智慧城市、水安全系統(tǒng)與云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等算法的結(jié)合,延伸智慧地球至水利行業(yè),支撐構(gòu)建智慧地球。

為證明結(jié)果集群關(guān)系的正確性,驗(yàn)證多維尺度展開(kāi)解釋模型殘差度為17.544%、19.013%,小于20%,說(shuō)明變量未被解釋數(shù)量較少,數(shù)據(jù)與分析結(jié)果擬合較好,近似程度較為滿意。決定系數(shù)為0.595、0.510,大于0.5,也可證明圖6模型解釋效果較好,由此證明了上述結(jié)果的可靠性較高。

4 結(jié) 論

a.從文獻(xiàn)量來(lái)看,CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示我國(guó)智慧水利研究起步較早,但發(fā)展較緩慢,與WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示的智慧水利研究發(fā)展水平存在一定差距,發(fā)展效率較低。近幾年,開(kāi)展智慧水利先行先試工作增加了我國(guó)專家學(xué)者的關(guān)注度,提高了我國(guó)研究發(fā)展速度。

b.從發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)來(lái)看,CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示清華大學(xué)、華中科技大學(xué)、河海大學(xué)、中國(guó)水利水電科學(xué)研究院以及中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所等機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)較大,且機(jī)構(gòu)間聯(lián)系頻繁。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示該領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)中Deltares、DHI、Delft Univ Technol和King Abdullah Univ等機(jī)構(gòu)出現(xiàn)頻次較高,是WOS數(shù)據(jù)庫(kù)該研究領(lǐng)域的先鋒機(jī)構(gòu),但團(tuán)隊(duì)外交流相對(duì)內(nèi)部較少。

c.通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)可知,智慧水利研究經(jīng)歷了3個(gè)階段。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示主要階段為數(shù)字水利產(chǎn)生、數(shù)字流域的發(fā)展與智慧水利框架的建立。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示主要路線為水利信息化產(chǎn)生與發(fā)展、建立模擬預(yù)測(cè)水利場(chǎng)景并精準(zhǔn)決策的平臺(tái)、智慧水利平臺(tái)的運(yùn)用。

d.通過(guò)主題詞聚類分析可知,智慧水利主題詞聚類存在明顯差異,CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示實(shí)踐應(yīng)用與前沿技術(shù)探索并駕齊驅(qū),WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示偏向于智慧水利前沿發(fā)展和平臺(tái)的運(yùn)用。

e.CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)和WOS數(shù)據(jù)庫(kù)論文主要研究方向存在不同。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)顯示推行智慧水利先試先行工作,以新興科技與水利工程的深度融合為主要方向。WOS數(shù)據(jù)庫(kù)顯示主要方向?yàn)橐跃矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等為工具,結(jié)合水利信息化基礎(chǔ),精準(zhǔn)模擬水利場(chǎng)景,搭建智慧水利數(shù)據(jù)平臺(tái)。