肖 晶 饒良懿

(北京林業(yè)大學 水土保持學院/北京林業(yè)大學水土保持國家林業(yè)和草原局重點實驗室,北京 100083)

水資源是人類賴以生存的基礎自然資源,水資源短缺已成為一個全球性問題,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動往往會消耗大量的水資源。據(jù)統(tǒng)計,2019年全球范圍內(nèi)180個主要國家或地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水總量約為2.90×1012m3,約占全球總用水量的71.49%[1],這說明農(nóng)業(yè)水資源浪費及低效利用現(xiàn)象在全球范圍內(nèi)極其普遍。肥料是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的物質(zhì)保證,是糧食增產(chǎn)的物質(zhì)基礎。為了減少產(chǎn)量損失,過量施肥在全球范圍內(nèi)已經(jīng)變得越來越普遍。2020年全球164個主要國家或地區(qū)的農(nóng)用氮肥總量為1.13×108t[2]。過量灌溉和施肥會導致嚴重的環(huán)境問題,包括土壤鹽漬化、地下水和地表水污染、硝酸鹽淋溶和溫室氣體排放等問題。2021年全球95個主要國家或地區(qū)由于施用化肥而產(chǎn)生的N2O排放量為165.25萬t,CO2當量排放約為4.38億t;中國、印度、美國和巴西4國的N2O排放量為94.88萬t,其中我國的N2O排放量最多,為37.79萬t[3]。一般來說,無節(jié)制的灌溉、落后的灌溉技術以及低效的施肥管理措施等是造成農(nóng)業(yè)水肥資源浪費、低效利用和農(nóng)田土壤環(huán)境污染的主要原因。

作物水肥一體化是指將可溶性肥料溶解在灌溉水中,通過灌溉系統(tǒng)同時進行灌溉和施肥的管理措施[4]。該方法可以直接把水和肥料輸送到作物根部,減少運輸過程中的水分和養(yǎng)分損失,促進作物生長發(fā)育,不僅能夠節(jié)水省肥,還能增加作物產(chǎn)量、改善果實品質(zhì)和減少環(huán)境污染等[5-6]。水肥一體化最早起源于20世紀50年代的以色列,其主要灌溉形式是微灌,包括滴灌(滴灌器和滴灌帶)、微噴灌和地下滴灌[7],其中應用最為廣泛的是滴灌水肥一體化和膜下滴灌水肥一體化。以色列具有較高的滴灌系統(tǒng)推廣度,滴灌面積約占總灌溉面積的85%以上[4]。美國的滴灌面積從2003到2015年增長了75%,從60萬hm2增長到105萬hm2[7-8]。我國自20世紀70年代開始研究水肥一體化相關課題,到2020年底水肥一體化技術推廣面積已達到1 000萬hm2,帶動應用超1 333萬hm2[9]。

盡管在過去的幾十年里眾多學者對作物水肥一體化進行了大量研究,但對于作物水肥一體化領域的相關研究仍然缺乏全面深入的總結(jié)。面對作物水肥一體化領域發(fā)表的海量文獻,傳統(tǒng)的閱讀方法難以進行梳理。因此,需要合理的工具來總結(jié)和可視化作物水肥一體化領域的相關研究成果,以便為研究人員提供更為明確的研究方向。文獻計量是描述、評價和預測學術研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢最直接的方法,避免了常規(guī)綜述中主觀性強的缺陷和缺乏基于定量方法的文獻系統(tǒng)總結(jié)[15]。文獻計量方法可以整合以往的研究成果,通過定量分析,評價和預測當前的研究熱點和未來的研究趨勢[35]。目前,文獻計量方法被廣泛用于分析各領域的研究熱點、研究趨勢以及個人、機構(gòu)和國家的貢獻。然而,目前人們?nèi)狈H上作物水肥一體化研究現(xiàn)狀、熱點和發(fā)展趨勢的了解。因此,本研究使用文獻計量分析方法梳理了作物水肥一體化領域相關研究工作的發(fā)展歷史,評估了個人、機構(gòu)和國家對作物水肥一體化研究的貢獻,歸納和總結(jié)了該領域的研究熱點,并指出了作物水肥一體化領域未來的研究方向和發(fā)展趨勢,以期為今后的研究提供思路。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)基于Web of Science(WOS)核心合集數(shù)據(jù)庫,引文索引為SCI-EXPANDED,使用高級檢索詞進行全面檢索[15]。檢索年份為2003-01-01—2022-09-10,檢索時間為2022-09-11。具體的檢索詞為: TS=(fertigation OR integration of water and fertilizer OR integrated irrigation and fertilization management OR water and fertilizer coupling OR integrated water and nutrient management OR integrated water and fertilizer management OR water-fertilizer-in-one) AND TS=(drip irrigation OR subsurface drip irrigation OR furrow irrigation OR drip fertigation OR nitrogen fertigation) AND TS=(crop yield OR crop growth OR fruit quality OR water use efficiency OR fertilizer use efficiency OR nutrient use efficiency OR nitrate leaching OR nutrient loss OR greenhouse gas)。共檢索到1 171篇文獻,對文獻進行篩選:a) 文獻類型為Article或Review;b) 排除書籍章節(jié)、在線發(fā)表和會議文獻等文獻類型;c) 排除韓語、西班牙語和葡萄牙語文獻;d) 排除WOS中索引為Social Science Citation Index(SSCI)的文獻。經(jīng)過上述篩選后,最終保留了1 076篇文獻。

1.2 研究方法

使用WOS自帶的分析工具來分析作物水肥一體化領域已發(fā)表文獻和引文的年度變化、文獻所屬的學科分布、主要的文獻發(fā)表國家和期刊以及主要發(fā)文作者,采用年發(fā)文量、h-指數(shù)、總被引頻次、篇均被引頻次和影響因子等指標來衡量作物水肥一體化領域的主要發(fā)文國家、研究機構(gòu)、作者和期刊的貢獻?；赩OSviewer軟件進行主要的文獻發(fā)表國家、機構(gòu)和作者的合作網(wǎng)絡分析以及高頻關鍵詞的共現(xiàn)和聚類分析,網(wǎng)絡中圓點大小代表文獻發(fā)表數(shù)量、關鍵詞出現(xiàn)頻率或總聯(lián)系強度(1)總聯(lián)系強度(TLS)是VOSviewer中的一個指標,用于衡量國家和機構(gòu)之間合作的密切程度。(Total links strength,TLS)大小,線條數(shù)量代表與某個國家、機構(gòu)或作者具有合作關系的國家、機構(gòu)或作者數(shù)量。通過VOSviewer軟件對高頻關鍵詞以及通過CiteSpace軟件對高被引文獻進行共現(xiàn)和聚類分析,得到作物水肥一體化領域的研究熱點。基于CiteSpace軟件進行關鍵詞突現(xiàn)分析并繪制知識圖譜,以分析作物水肥一體化領域的發(fā)展趨勢。

2 結(jié)果與分析

2.1 作物水肥一體化領域研究文獻和引文的年度變化分析

文獻數(shù)量代表學術界對某一領域的重視程度,可以在一定程度上反映該領域的發(fā)展速度和受歡迎程度[15]。2003—2022年,作物水肥一體化領域相關文獻共計發(fā)表1 076篇,年均發(fā)表約為54篇(圖1)。其中,2003年發(fā)表25篇,2021年則為151篇,雖然中間年份發(fā)文量略有下降,但總體上呈波動增加趨勢。2003—2012年間發(fā)文量占發(fā)文總數(shù)的23.05%,年均發(fā)表約為25篇;2013—2022年的發(fā)文量占76.95%,年均發(fā)表約為83篇,年均發(fā)文量為前10年年均發(fā)文量的3.34倍。從文獻被引頻次來看,2003—2022年,總被引頻次為15 862.00次,篇均被引頻次為14.74次(圖1)。2017年的文獻年被引頻次最多,為1 427.00次,篇均被引19.28次。2022年的文獻被引頻次最少,為46.00次,篇均被引0.53次。總體來說,從2003到2022年,盡管某些中間年份的被引頻次有所增加,但年度被引頻次呈波動下降趨勢。綜上,預計未來幾年在作物水肥一體化領域新發(fā)表的文獻數(shù)量將繼續(xù)增加,但仍需加強對已發(fā)表文獻的研究。

表1 基于WOS數(shù)據(jù)庫的作物水肥一體化研究領域前10大學科分類

圖1 2003—2022年作物水肥一體化領域的發(fā)文量和被引頻次

2.2 作物水肥一體化領域發(fā)表文獻的學科分布

作物水肥一體化研究在農(nóng)藝學、水資源學、植物科學、園藝學和環(huán)境科學這5個學科的發(fā)文量最多,分別占總發(fā)文量的39.87%、23.42%、17.01%、15.80% 和14.13%(表1)。值得一提的是,同一篇文獻可能涉及到2類或2類以上學科。此外,作物水肥一體化領域還涉及農(nóng)業(yè)多學科、土壤科學和農(nóng)業(yè)工程等諸多學科,說明作物水肥一體化研究涵蓋的內(nèi)容廣泛,是一項跨學科的綜合性研究?？偟膩碚f,作物水肥一體化相關文獻大多來自農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、灌溉、果園和蔬菜種植系統(tǒng),主要研究方向為農(nóng)業(yè)、作物、灌溉、土壤和環(huán)境等。

根據(jù)文獻數(shù)量變化趨勢,將整個研究年份劃分為2個階段:2003—2012年和2013—2022年(表1)。排名前5的學科在第1和第2階段的發(fā)文量均顯著增加,而農(nóng)業(yè)工程、生態(tài)學和化學分析等學科發(fā)文量增長緩慢。值得注意的是,園藝學領域的發(fā)文量占比從第1階段的17.25%下降至第2階段的9.08%,這主要是因為環(huán)境科學領域的發(fā)文量占比從第1階段的4.58%增加到第2階段的11.56%。環(huán)境科學領域作物水肥一體化相關文獻的增加可能是由于學者們對環(huán)境問題認識的不斷提高[15]。

2.3 作物水肥一體化領域發(fā)表文獻的主要國家及其合作網(wǎng)絡分析

一個國家在某領域的發(fā)文量、總被引頻次和h-指數(shù)可反映該國在某領域的科學研究水平和重點[35]。作物水肥一體化研究相關國家的文獻計量數(shù)據(jù)結(jié)果顯示(表2),發(fā)文量前3的國家分別是中國、美國和印度。美國的文獻總被引頻次最高,而澳大利亞的篇均被引頻次最高,分別為4 759.00和27.48次。

表2 基于WOS數(shù)據(jù)庫的2003—2022年作物水肥一體化研究主要發(fā)文國家的文獻計量數(shù)據(jù)

h-指數(shù)是指一個國家、機構(gòu)或研究人員有n篇文獻被單獨引用至少n次,其數(shù)值越高,文獻影響力越大,通常用于評估國家、機構(gòu)或個人的學術影響力[15]。美國是總被引頻次和h-指數(shù)最高的國家(表2),為作物水肥一體化研究領域最具影響力和權(quán)威性的國家,其次是中國和西班牙等。值得一提的是,澳大利亞的發(fā)文量僅有29篇,但其篇均被引頻次(27.48次)最高,表明該國學者非常重視文獻的學術質(zhì)量。然而,盡管印度和巴西的發(fā)文量分別排第3和第5,但其篇均被引頻次最少,表明該國學者需要更加關注文獻的質(zhì)量和學術影響。一般來說,發(fā)達國家的篇均被引頻次相對較高,而發(fā)展中國家,如中國(13.77次)、印度(8.03次)和巴西(7.10次)等的篇均被引頻次相對較低。

此外,VOSviewer軟件還用于分析各國在作物水肥一體化領域的合作關系[15]。如圖2所示,圖中點的大小反映了各個國家或地區(qū)的總聯(lián)系強度,連接線的數(shù)量表示與其合作的國家數(shù)量。根據(jù)VOSviewer的TLS指標,中國(TLS值為95)、美國(80)、西班牙(41)和德國(37)的TLS值相對較高,意味著這些國家在作物水肥一體化領域與其他國家有著密切的國際合作。美國線條最密集,是作物水肥一體化領域?qū)W術表現(xiàn)最為活躍的國家,與中國等24個國家有學術合作關系。發(fā)展中國家,如中國和印度,分別與19和13個國家保持著合作關系,并且更加積極地發(fā)展和追趕發(fā)達國家。其他發(fā)展中國家如巴西,發(fā)文量雖相對較多,但與其他國家的合作較少,僅與4個國家保持著合作關系。總的來說,美國、西班牙、德國和加拿大等發(fā)達國家在作物水肥一體化領域具有較高的研究水平和影響力,而發(fā)展中國家如中國,在該領域的學術研究影響力和文獻質(zhì)量等方面正在逐步縮小與發(fā)達國家的差距。

圓點大小表示各個國家或地區(qū)之間的總聯(lián)系強度大小,連線數(shù)量表示與某國有合作關系的國家數(shù)量。 The size of the dots represents the total link strength of each country or region, and the number of lines represents the number of countries that have cooperative relations with a certain country.

2.4 作物水肥一體化領域發(fā)表文獻的主要研究機構(gòu)及其合作網(wǎng)絡分析

隨著科學研究的發(fā)展,越來越多的研究通過不同國家和機構(gòu)之間相互合作來開展,以產(chǎn)生更高的影響力和科學研究價值。機構(gòu)合作分析網(wǎng)絡圖如圖3所示,圓點大小代表各機構(gòu)間總聯(lián)系強度大小,顏色代表聚類類別?？偮?lián)系強度排名前5的機構(gòu)分別是中國科學院(TLS值為68)、中國農(nóng)業(yè)大學(TLS值為61)、西北農(nóng)林科技大學(TLS值為36)、中國科學院大學(TLS值為30)和中國農(nóng)業(yè)科學院(TLS值為25)。機構(gòu)合作網(wǎng)絡主要分為7類,分別以中國農(nóng)業(yè)大學、中國科學院、西北農(nóng)林科技大學、中國農(nóng)業(yè)科學院、美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科學研究院(UADA ARS)、新疆農(nóng)業(yè)科學院和以色列農(nóng)業(yè)研究組織(Agricultual research organization,ARO)為主要代表。其中,中國科學院及中國農(nóng)業(yè)大學不僅與上述各主要研究機構(gòu)的合作關系密切,還與其他機構(gòu)如佛羅里達大學、石河子大學、美國加州大學河濱分校(UC,Riverside)、美國加州大學戴維斯分校(UC,Davis)、德國卡爾斯魯厄理工學院(Karlsruher institut für technologie,KIT)、南昌工程學院和中國水利水電科學研究院等亦有較為密切的合作關系。

圓點大小代表各機構(gòu)間總聯(lián)系強度大小,顏色代表聚類類別。 The size of the dots represents the total links strength of each institution, and the color represents the cluster category.

2.5 作物水肥一體化領域發(fā)表文獻的主要作者及其合作網(wǎng)絡分析

表3 基于WOS數(shù)據(jù)庫的2003—2022年作物水肥一體化研究主要相關作者的文獻計量數(shù)據(jù)

圖4為作者合作網(wǎng)絡圖,節(jié)點大小代表總聯(lián)系強度大小,且僅顯示合作關系密切的作者之間的聯(lián)系。由圖可知,不同作者主要以核心作者為節(jié)點進行合作研究,如西北農(nóng)林科技大學的張富倉、范軍亮、向友珍和吳立峰等,以色列農(nóng)業(yè)研究組織的Yermiyahu Uri、Arnon Dag和Ben-gal Alon,西班牙阿爾梅里亞大學的Gallardo Marisa、Thompson Rodney B.和Farneselli Michela,美國佛羅里達大學的Morgan Kelly T.、Zotarelli Lincoln和Kadyampakeni Davie M.,加拿大農(nóng)業(yè)及農(nóng)業(yè)食品部的Neilsen Denise和Neilsen Gerry H.,中國科學院地理科學與資源研究所的康躍虎和萬書勤,中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所的桂東偉和曾凡江,中國水利水電科學研究院的李久生和栗巖峰以及中國農(nóng)業(yè)大學的林杉、呂浩峰和趙以銘等。此外,根據(jù)VOSviewer的TLS值分析,西北農(nóng)林科技大學的張富倉(TLS值為118)、范軍亮(114)和吳立峰(71)的團隊合作最為密切,遠高于其他合作團隊,表明中國學者在作物水肥一體化領域逐漸活躍起來。然而,不同的機構(gòu)、研究團隊以及核心作者之間的合作很少,大多數(shù)學者都是獨自做研究。這主要是因為不同的研究團隊受到地理和學術背景等因素的影響,相互之間的合作較少。因此,未來條件允許下可加強不同研究機構(gòu)和不同核心作者之間的深度合作。

圓點大小代表各作者間總聯(lián)系強度大小,連線數(shù)量表示與某作者有合作關系的作者數(shù)量,顏色代表聚類類別。 The dot size represents the total links strength between the authors, the number of line represents the number of authors who have a cooperative relationship with an author, and the color represents the clustering category.

2.6 作物水肥一體化領域主要發(fā)文期刊分析

在作物水肥一體化領域發(fā)文量排名前10的期刊中(表4),共有4本期刊隸屬于美國,其影響因子近年來迅速增加。有3本期刊屬于荷蘭,均具有相對較高的影響因子,且在期刊引文報告(Journal citation reports, JCR)數(shù)據(jù)庫中均位于Q1區(qū)。其他期刊來自瑞士和印度。AgriculturalWaterManagement是作物水肥一體化領域發(fā)文量(155篇)、h-指數(shù)(37)、總被引頻次(4 633.00次)和影響因子(IF=6.611)均最高的期刊(表4),該期刊的發(fā)文量是排名第2期刊的3倍多。由此可見,AgriculturalWaterManagement是作物水肥一體化領域最具影響力和權(quán)威性的期刊。其次是Agronomy-Basel和Hortscience,兩者發(fā)文數(shù)量相對接近,但Hortscience的總被引頻次、h-指數(shù)和篇均被引頻次均明顯高于Agronomy-Basel。其他發(fā)文量較多的期刊為ScientiaHorticulturae和JournalofPlantNutrition等。

表4 WOS數(shù)據(jù)庫2003—2022年作物水肥一體化研究相關期刊的文獻計量數(shù)據(jù)

一般來說,作物水肥一體化領域的主要研究方向是農(nóng)業(yè)、作物、水、養(yǎng)分、土壤和大氣環(huán)境之間的相互關系。排名前5的期刊發(fā)文范圍分別為:不同農(nóng)業(yè)灌溉、施肥措施對作物產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力的影響及其環(huán)境效應(AgriculturalWaterManagement和Agronomy-Basel)[5,11,19,30],土壤、水分和肥料對園藝作物、栽培品種和多年生果樹等種植系統(tǒng)的影響(Hortscience和ScientiaHorticulturae)[7,20],植物養(yǎng)分與土壤相互作用的理論和實踐(JournalofPlantNutrition)[21]。

2.7 作物水肥一體化領域的研究熱點分析

2.7.1高頻關鍵詞共現(xiàn)及聚類分析

高頻關鍵詞共現(xiàn)分析有助于確定某領域的研究重點和研究熱點。關鍵詞知識圖譜繪制于文獻中的所有關鍵詞,可以直觀地顯示該領域的重點和熱點研究方向[36]。本研究利用VOSviewer軟件分析得到作物水肥一體化領域出現(xiàn)頻率最高的60個高頻關鍵詞(圖5)。水肥一體化(Fertigation)和產(chǎn)量(Yield)是出現(xiàn)頻率最高的關鍵詞,共計773次,表明產(chǎn)量是作物水肥一體化領域的研究重點和熱點;氮(Nitrogen,265次)、生長(Growth,262次)、水分利用效率和利用效率(Water use efficiency &Use efficirncy,221次)、滴灌(Drip irrigation,213次)、灌溉(Irrigation,211次)、土壤(Soil,184次)、管理(Management,183次)、品質(zhì)(Quality,175次)、水分(Water,130次)和硝酸鹽(Nitrate,102次)等反映了作物水肥一體化領域的主要研究內(nèi)容。對這些高頻關鍵詞進行進一步研究表明,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、作物、水分、養(yǎng)分、土壤和大氣環(huán)境問題在作物水肥一體化領域占據(jù)著主導地位。作物水肥一體化領域的研究方向主要集中在:水肥耦合對不同作物生長、產(chǎn)量和果實品質(zhì)研究,作物水肥利用效率的提升與水肥精準調(diào)控,土壤水分、養(yǎng)分運移規(guī)律和硝酸鹽淋溶的模擬研究,水肥一體化過程導致的溫室氣體排放和減排農(nóng)藝管理措施等。除關于研究內(nèi)容和對象的關鍵詞外,還出現(xiàn)了與研究方法相關的關鍵詞,如系統(tǒng)(System)、模型(Model)和建模(Modelling)。建模是一種重要的科學方法,廣泛應用于氣候變化、溫室氣體排放、土壤水分及養(yǎng)分運移、硝酸鹽淋溶、作物蒸散量測定、作物不同生育期的需水需肥規(guī)律、水肥耦合機制和作物對水肥一體化的響應等的研究[37-38]。

圓點大小表示關鍵詞出現(xiàn)頻率及重要性,圓點顏色表示關鍵詞聚類類別。 The dot size represents the frequency and importance of keywords, and the dot color represents the keyword clustering category.

高頻關鍵詞聚類分析可以直接反映作物水肥一體化領域的重要研究方向和研究熱點,與作物水肥一體化相關的主要高頻關鍵詞有滴灌、產(chǎn)量、氮、水分和模型等。根據(jù)關鍵詞聚類分析網(wǎng)絡(圖5),作物水肥一體化研究領域關鍵詞可劃分為4個聚類:聚類1(藍色)主要是運用各種模型來模擬水肥一體化過程中的土壤硝酸鹽淋溶和水分以及養(yǎng)分運移動態(tài),包括的主要關鍵詞有水肥一體化、模型、模擬、水力傳導率、硝酸鹽淋溶和動態(tài)等;聚類2(綠色)主要是對不同施肥管理措施下不同作物的生長、產(chǎn)量和果實品質(zhì)的研究,包括的主要關鍵詞有產(chǎn)量、生長、氮、品質(zhì)和施肥等;聚類3(紅色)主要是水肥一體化條件下不同作物的水、氮利用效率和生產(chǎn)力研究,包括的主要關鍵詞有滴灌、利用效率、水分利用效率、氮利用效率和生產(chǎn)力等;聚類4(黃色)主要是水肥一體化過程中水分和灌溉管理措施對土壤和大氣環(huán)境產(chǎn)生的硝酸鹽和溫室氣體排放等的研究,包括的主要關鍵詞有灌溉、土壤、管理、水分、硝酸鹽和N2O排放等。

2.7.2高被引文獻分析

運用CiteSpace軟件對作物水肥一體化領域的相關文獻進行共被引分析,通過高被引以及高中介中心性的參考文獻來研究該領域的研究熱點。作物水肥一體化研究領域的共被引網(wǎng)絡由844個節(jié)點和1 954條連接線組成,網(wǎng)絡密度為0.006(圖6(a))。節(jié)點的標簽名稱為第一作者和文獻發(fā)表年份,節(jié)點的大小代表文獻的被引頻次及重要性,節(jié)點的顏色從藍紫色向黃色過渡,黃色節(jié)點代表該文獻接近2022年,藍紫色節(jié)點代表該文獻接近2003年,而紅色節(jié)點文獻則表示該文獻的被引頻次具有較高突現(xiàn)性,為作物水肥一體化領域的重點和熱點文獻。圖6(a)有2個關聯(lián)性較大的節(jié)點,說明這2篇文獻被引頻次較高,在作物水肥一體化領域具有較高的影響力,其作者分別為Kennedy等[39]和Abalos等[40]。被引頻次最高的為Kennedy等[39]于2013年發(fā)表在Agriculture,Ecosystems&Environment的文章,該文通過番茄種植系統(tǒng)的田間試驗研究得出滴灌水肥一體化不僅可以增加作物產(chǎn)量、提高水肥利用效率,還能降低N2O排放量。

圓點大小表示文獻被引頻次及重要性;紅色圓點表示該文獻的被引頻次具有較高突現(xiàn)性;圓點的顏色從藍紫色向黃色過渡,黃色節(jié)點代表該文獻接近2022年,藍紫色節(jié)點代表該文獻接近2003年;連線表示某文獻被其他文獻引用的關系網(wǎng)絡。 The size of the dots represents the citation frequency and importance of the literature. The red dots indicate that the citation frequency of the literature is highly burst strength. The color of the dots transitions from blue-purple to yellow. The yellow node represents that the literature is close to 2022, and the blue-purple node represents that the literature is close to 2003. The line represents the relationship network of a literature cited by other literature.

在文獻共被引的基礎上,對參考文獻進行共被引聚類分析,使用對數(shù)似然率算法(LLR)生成了9個最為顯著的共被引聚類(圖6(b))。由于有些聚類的內(nèi)容相近,故將作物水肥一體化劃分為8個研究類別和4個熱點研究方向:不同作物(冬小麥、馬鈴薯、果樹和蔬菜等)種植條件下的水肥一體化研究是主要的研究基礎,田間試驗和基于模型的土壤-作物-水分-養(yǎng)分模擬研究是作物水肥一體化研究的主要基礎方法和手段,不同灌溉管理措施(微噴灌、滴灌、覆膜滴灌、根區(qū)交替滴灌和地下滴灌等)、不同施氮量條件下的水肥耦合、水肥管理措施優(yōu)化和水肥利用效率提升、溫室氣體排放和減排農(nóng)藝管理措施是主要的研究內(nèi)容。綜上,由高被引文獻分析得到的作物水肥一體化領域熱點研究方向與由高頻關鍵詞聚類分析得到的研究熱點基本一致。

2.8 作物水肥一體化領域的發(fā)展趨勢分析

通過對已發(fā)表文獻中關鍵詞的發(fā)展路徑和發(fā)表時間的分析可以得出特定時間段的研究前沿?；贑iteSpace對作物水肥一體化領域關鍵詞突現(xiàn)指標的分析,得到突現(xiàn)關鍵詞、突現(xiàn)強度和發(fā)生的時間跨度,沒有關鍵詞突現(xiàn)的年份由藍色條表示,而紅色條代表突現(xiàn)關鍵詞的發(fā)生年份[35](表5)。將2003—2022年間關鍵詞突現(xiàn)強度劃分為2003—2009、2010—2016和2017—2022年等3個時間段來描述作物水肥一體化領域的發(fā)展趨勢。2003—2009年的研究方向主要圍繞果樹(Tree)和甜椒(Bell pepper)等栽培作物(Cultivar)的產(chǎn)量及果實品質(zhì)研究,其中甜椒的突現(xiàn)時間最長,表明其是該時間段內(nèi)的主要研究作物,而果樹的突現(xiàn)強度最高,表明其為該時間段內(nèi)的熱點研究內(nèi)容。2010—2016年的研究方向主要集中在運用各種模型模擬不同作物種植條件下土壤水分、養(yǎng)分運移、養(yǎng)分吸收以及硝酸鹽淋溶動態(tài)研究等,其中養(yǎng)分(Nutrition)、溶質(zhì)運移(Solute transport)和硝酸鹽(Nitrate)的突現(xiàn)強度相對較強,但該時間段內(nèi)的所有關鍵詞的突現(xiàn)時間均相對較短。2017—2022年的作物水肥一體化研究有了新轉(zhuǎn)變,糧食產(chǎn)量(Grain yield)又重新回到研究者們的視野當中,且在該時間段內(nèi)具有最高的突現(xiàn)強度,為5.52,表明產(chǎn)量研究一直是作物水肥一體化領域的重點和熱點。突現(xiàn)關鍵詞中還出現(xiàn)了施氮肥(Nitrogen fertilization)、氮素利用效率(Nitrogen use efficiency)和灌溉管理(Irrigation management),說明該時間段內(nèi)研究者比較關注冬小麥(Winter wheat)等作物的灌溉和施肥的綜合優(yōu)化管理措施,著重提高作物的水肥利用效率。

3 討 論

本研究基于WOS數(shù)據(jù)庫,利用WOS自帶的分析工具、CiteSpace和VOSviewer等可視化軟件,通過文獻計量方法從年度發(fā)文量和年度引文分析、學科分布、國家和機構(gòu)合作網(wǎng)絡、高被引期刊和作者、關鍵詞共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)分析、高被引文獻共現(xiàn)和聚類分析等方面,系統(tǒng)總結(jié)了作物水肥一體化領域的研究特征、研究熱點和發(fā)展趨勢。作物水肥一體化研究相關文獻主要涉及農(nóng)藝學、園藝學、水資源學、植物科學和環(huán)境科學等學科,農(nóng)藝學和環(huán)境科學領域的文獻占比隨著時間推移而逐漸增大,而園藝學領域的文獻占比減小,這意味著研究人員的環(huán)境意識在不斷提高,開始關注由水肥一體化過程引起的環(huán)境效應。AgriculturalWaterManagement期刊由于其發(fā)文量、總被引頻次、篇均被引頻次、h-指數(shù)和影響因子均為最高,在作物水肥一體化領域相關期刊中具有最高的權(quán)威性和影響力。在國際合作方面,今后需要加強不同國家、不同機構(gòu)和不同核心作者之間的跨學科及交叉學科的合作力度。共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)分析方面,由于本研究只選擇了以WOS為數(shù)據(jù)源,同時隨著WOS數(shù)據(jù)庫的發(fā)文量、被引頻次和h-指數(shù)等的不斷更新,可能會影響文獻計量的時效性,因此本研究只能客觀地評價某個時間段的研究熱點和發(fā)展趨勢。

作物水肥一體化領域的相關研究主要集中在:不同灌溉和施肥管理措施下水肥耦合對作物生長、產(chǎn)量和果實品質(zhì)效應研究,水肥耦合條件下土壤水分、養(yǎng)分運移和硝酸鹽淋溶動態(tài)的模擬研究,不同作物水肥利用效率的提升與水肥精準調(diào)控、水肥一體化過程中導致的溫室氣體排放及減排農(nóng)藝措施等4個方面。作物的生長和產(chǎn)量一直是近些年的研究重點和熱點,對于作物水肥一體化研究來說,灌溉和施肥是最重要的2個手段,這意味著基于灌溉和施肥的作物生長和產(chǎn)量研究是水肥一體化研究領域的重要方向。灌溉和施肥導致諸多環(huán)境問題,農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)業(yè)用水量和化肥施用量與環(huán)境保護之間存在一定的沖突,而緩解這一沖突的辦法之一就是實行水肥一體化技術。目前各國在大力推行水肥一體化技術,我國也在積極推廣,并取得了一定成效。

然而,目前對水肥一體化條件下的作物水肥施用與經(jīng)濟因素、環(huán)境因素和農(nóng)藝管理措施的相互作用關系,以及對土壤健康和最優(yōu)水肥管理措施的系統(tǒng)決策和評價等還缺乏較深入的研究。此外,基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的水肥一體化技術是實現(xiàn)智能水肥一體化技術的重要途徑,也是未來的研究熱點和難點?？偠灾?作物水肥一體化研究雖已有廣泛的研究成果,但水肥一體化的設備及產(chǎn)品、實際推廣和應用等方面還面臨一些數(shù)字化、精準化和智能化的問題,仍需科研工作者做進一步研究和探索。

4 結(jié) 論

本研究以2003—2022年WOS核心數(shù)據(jù)庫中1 076篇文獻為原始數(shù)據(jù),通過文獻計量可視化方法對作物水肥一體化領域的研究現(xiàn)狀和趨勢進行了研究。結(jié)論如下:

1)2003—2022年,作物水肥一體化領域的文獻數(shù)量總體上波動增加,研究涉及農(nóng)藝學、水資源學、植物科學、園藝學和環(huán)境科學等諸多學科領域,并形成了以張富倉、范軍亮、向友珍、康躍虎、萬書勤、李久生、林杉、Yermiyahu Uri、Morgan Kelly T.和Gallardo Marisa為主的核心作者群體;中國農(nóng)業(yè)大學、佛羅里達大學、西北農(nóng)林科技大學、中國科學院和中國農(nóng)業(yè)科學院是主要的發(fā)文機構(gòu);AgriculturalWaterManagement在作物水肥一體化領域的影響力和權(quán)威性最高。

2)水肥一體化、產(chǎn)量和氮等關鍵詞的共現(xiàn)頻率最高。此外,基于高頻關鍵詞、高被引文獻的共現(xiàn)和聚類分析結(jié)果,得到作物水肥一體化領域主要研究熱點集中在水肥一體化過程中的土壤水分、養(yǎng)分運移和硝酸鹽淋溶等的模擬研究;不同施肥管理措施下不同作物的生長、產(chǎn)量和果實品質(zhì)效應研究;水肥一體化條件下不同作物的水、氮利用效率和生產(chǎn)力研究;水肥一體化過程中水分和灌溉管理措施對土壤硝酸鹽淋溶及N2O、NO等溫室氣體排放影響研究。

3)未來作物水肥一體化研究將結(jié)合模型模擬、無線傳感器網(wǎng)絡和機器學習等先進技術,朝著數(shù)字化、智能化和精準化的方向發(fā)展。