郭婷，羅瑞，孫藝偉，戴紅君，貴淑婷，任妮

（江蘇省農業(yè)科學院農業(yè)信息研究所，南京 210014）

0 引言

農藝學是研究農作物生產(chǎn)技術與原理的一門科學[1]，主要開展包括大田/溫室作物的育種、育苗、栽培、土壤管理、施肥、病蟲害防治、農機具應用、農田灌溉和排水等方面的研究。長三角地區(qū)是長江三角洲地區(qū)的簡稱，包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省，共計41個城市[2]。長三角地區(qū)地勢低平，屬于亞熱帶季風氣候，水熱條件好，土壤肥沃，河網(wǎng)縱橫，農業(yè)歷史悠久，農業(yè)生產(chǎn)水平高，水稻產(chǎn)量全國第一，是中國的農業(yè)重地，也是農藝學研究發(fā)展歷史悠久。

開展區(qū)域學科領域的科技態(tài)勢與科研競爭力分析，了解領域研究概況與趨勢，挖掘領域研究重點、熱點與前沿，揭示領域各研究群體科研競爭力的異同和差距，是科技工作者與管理者全面了解學科領域研究現(xiàn)狀與知識布局、掌握科技發(fā)展脈搏、識別合作對象與競爭對手、明確戰(zhàn)略發(fā)展方向與優(yōu)劣勢、精準制定政策決策、優(yōu)化科技資源配置、占領科技發(fā)展制高點的有效手段。相關方法已被應用到化學[3-4]、農業(yè)、醫(yī)藥[5-7]等多個學科領域，在農業(yè)領域已有學者基于論文、專利等科技文獻開展有關各類作物[8-10]、節(jié)水農業(yè)[11]、作物模型[12]、移栽機械[13]、植物保護[14]、雜草防控[15]、農藥殘留檢測[16]、轉基因作物[17]、土壤修復[18]、農業(yè)信息[19]、植物-土壤反饋[20]等多個領域的科技態(tài)勢分析；也有學者基于論文、專利、品種權、項目、獎項等多類數(shù)據(jù)構建評價指標體系開展有關科研機構[21-22]、高校[23]、地區(qū)[24-25]、學科[26]等多個維度的科研競爭力分析；但目前，現(xiàn)有的科技態(tài)勢分析數(shù)據(jù)來源一般僅包含論文或專利等單一數(shù)據(jù)，區(qū)域或機構科研競爭力分析一般針對整個農業(yè)領域，尚未有基于論文、專利等多源數(shù)據(jù)的針對長三角地區(qū)農藝學領域的科技態(tài)勢與科研競爭力分析。

基于此，本研究聚焦長三角地區(qū)農藝學領域，依托SCI、萬方、Incopat 等數(shù)據(jù)庫，獲取“十三五”期間長三角地區(qū)農藝學領域的期刊論文和專利數(shù)據(jù)，綜合利用文獻計量、專利計量、知識圖譜等方法，針對長三角地區(qū)農藝學領域的研究重點、研究前沿、三省一市及主要農業(yè)研究機構的科研競爭力等進行深入研究和可視化展示，揭示長三角地區(qū)農藝學領域的科技態(tài)勢及科研競爭力現(xiàn)狀，挖掘長三角地區(qū)、機構的熱點前沿和科技創(chuàng)新優(yōu)劣勢，以期為長三角地區(qū)農藝學領域的科技創(chuàng)新、管理決策提供數(shù)據(jù)參考和情報支撐。

1 研究框架與方法

1.1 技術路線

本研究的技術路線主要包括確定研究對象、構建數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)分析-科技態(tài)勢分析、數(shù)據(jù)分析-科研競爭力分析、數(shù)據(jù)可視化與文字撰寫等過程，如圖1所示。

圖1 基于多源數(shù)據(jù)的領域科技態(tài)勢與科研競爭力分析框架

1.2 數(shù)據(jù)獲取與判斷

首先通過文獻調研、網(wǎng)絡調研等方式對長三角地區(qū)城市群進行梳理，明確地區(qū)研究對象，并通過文獻調研、專家訪談等多種方式對農藝學進行概念界定；然后，選擇Web of Science 的SCI-EXPANDED、SSCIEXPANDED數(shù)據(jù)庫作為外文論文數(shù)據(jù)源，選擇萬方數(shù)據(jù)庫作為中文論文數(shù)據(jù)源，選擇Incopat數(shù)據(jù)庫作為專利數(shù)據(jù)源，根據(jù)省市等地區(qū)的中英文名稱限定構建檢索式，通過學科、分類號等限定農藝學領域，時間范圍限定為2016—2020年，下載獲取中外文論文及專利初始數(shù)據(jù)集；最后，通過構建數(shù)據(jù)判斷的標準，綜合人工和自然語言處理技術對文獻的標題和摘要進行判斷與篩選，共獲取10730 篇外文論文、32651 篇中文論文、35995件專利為最終的數(shù)據(jù)集。

1.3 數(shù)據(jù)清洗處理

本研究利用DDA 軟件、Excel 軟件及Python 編程工具進行數(shù)據(jù)清洗。DDA 軟件支持Web of Science、及Excel 規(guī)范數(shù)據(jù)的直接導入，可根據(jù)需求建立不同的列表進行數(shù)據(jù)清洗和分析。Python可以自定義編寫處理程序，定制化處理數(shù)據(jù)。本研究主要開展了省份、機構、主題詞的數(shù)據(jù)清洗及預處理工作。

2 科技態(tài)勢分析

2.1 研究重點挖掘

本研究基于論文與專利合集、論文集、專利集3類數(shù)據(jù)集構建主題聚類圖，以挖掘長三角地區(qū)農藝學領域的重點研究方向，3類數(shù)據(jù)集分別對應總體研究、基礎研究和技術創(chuàng)新；并針對重點研究方向開展分級聚類研究，以挖掘各研究方向的重點研究內容。

長三角地區(qū)農藝學領域的總體研究分為4個研究方向，分別為栽培與營養(yǎng)管理技術、生理生化與基因調控技術、植物保護技術、田間管理機械研發(fā)與利用（圖2）。其中，以論文為代表的基礎研究主要聚焦于栽培與營養(yǎng)管理技術、生理生化與基因調控技術、植物保護技術等方向（圖3）；以專利為代表的技術創(chuàng)新主要側重生長調控與田間管理技術、田間管理機械研發(fā)與利用、植物保護技術等方向（圖4）。

圖2 長三角地區(qū)農藝學領域主題聚類圖（論文與專利合集）

圖3 長三角地區(qū)農藝學領域主題聚類圖（論文集）

圖4 長三角地區(qū)農藝學領域主題聚類圖（專利集）

2.1.1 栽培與營養(yǎng)管理技術主要針對糧食作物、經(jīng)濟作物、水果、蔬菜、食用菌等農作物，開展栽培技術、栽培模式、肥水管理、土壤改良等研究，旨在提高農作物的產(chǎn)量、品質與經(jīng)濟效益，實現(xiàn)農作物綠色化、標準化、高效化生產(chǎn)。通過聚類分析，該研究方向主要包括3個方面內容（圖5）。

圖5 長三角地區(qū)栽培與營養(yǎng)管理技術主題聚類圖

（1）栽培技術與栽培模式。主要開展農作物的育苗、扦插、定植、嫁接、移栽、繁殖等栽培技術，以及套作、間作、立體栽培、大棚栽培、設施栽培、無土栽培、離體栽培、組織培養(yǎng)、種養(yǎng)結合等栽培模式研究。

（2）土壤改良與施肥技術。主要針對連作障礙等問題，開展輪作、秸稈還田、土壤改良劑、生物炭等對土壤的修復及改良技術研究，并開展有機肥、氮肥、緩控釋肥料、生物肥料、復合肥料、水溶肥料等肥料的測土配方、施用技術、應用效果及水肥一體化技術研究

（3）農藝性狀與產(chǎn)量相關及通徑分析。針對作物不同品種的產(chǎn)量、品質、播期、種植表現(xiàn)、產(chǎn)量構成、抗逆性、抗病性、秧苗素質等農藝性狀進行比較試驗，開展農藝性狀與產(chǎn)量的相關性及通徑等分析研究。

2.1.2 生理生化與基因調控技術主要研究生物脅迫、非生物脅迫、氣候變化、植物激素、基因調控、育種技術等對農作物不同組織及植株的生長發(fā)育、生理生化特性的影響及調控作用，以提高作物抗生物及非生物脅迫的能力，促進作物生長發(fā)育及產(chǎn)量品質的提升。通過聚類分析，可以分為4個方面內容（圖6）。

圖6 長三角地區(qū)生理生化與基因調控技術主題聚類圖

（1）生長發(fā)育與生理生化特性。主要研究農作物的根、莖、葉、花、果實及植株的光合特性、形態(tài)特征、營養(yǎng)含量、酶活性等生長發(fā)育狀況與生理生化特性，并對鹽堿、干旱、重金屬、低溫、氣候變化等非生物脅迫因素對作物狀況及生理生化特性的影響及調控技術開展研究。

（2）基因表達與調控技術。利用基因表達、轉錄組、RNA干擾、蛋白質組、基因克隆、PCR、RNA測序等技術，開展作物的抗蟲、抗病、耐逆等基因的定位、表達、克隆、分析與調控技術研究。

（3）育種技術與遺傳多樣性分析。利用數(shù)量性狀位點QTL、SSR 分子標記、SNP 分子標記、全基因組關聯(lián)研究、雜交育種等技術，開展作物抗病、耐逆、抗蟲等種質資源的選育，并借助主成分分析、聚類分析等統(tǒng)計學方法開展種質資源的評價及遺傳多樣性研究。

（4）植物激素及其調控作用。主要開展脫落酸、活性氧、水楊酸、生長素、乙烯、過氧化氫、茉莉酸等植物激素及生長調節(jié)劑的制備技術、施用技術及其對作物生長發(fā)育的調控作用研究。

2.1.3 植物保護技術主要研究農作物病蟲草害的發(fā)生特點、傳播機制、生物學特性、致病機理、農藥制備及化學防控、生物防控、物理防控等技術，以實現(xiàn)作物病蟲草害的高效綠色防控。通過聚類分析，可以分為2 個方面內容（圖7）。

圖7 長三角地區(qū)植物保護技術主題聚類圖

（1）病蟲草害防控技術。研究小麥赤霉病、水稻紋枯病等病害以及稻縱卷葉螟、二化螟等害蟲及田間雜草的發(fā)生特點、傳播流行機制、生物學特性及致病機理等，并利用農藥等化學技術、天敵等生物技術、誘捕等物理技術等多種措施開展作物主要病蟲害的預防、控制技術與防治效果研究。

（2）農藥制備與利用。通過對不同化學物質進行組合、復配與加工制備殺蟲劑、殺菌劑、除草劑、種衣劑、增效劑等各類農藥，并研究各類農藥施用對作物病蟲害的防控效果、農藥殘留對作物生長的影響及調控技術等。

2.1.4 田間管理機械研發(fā)與利用主要研究用于噴藥、除草、防蟲、驅鳥、移植、播種、養(yǎng)護、灌溉等的裝置、設備及智能化管理系統(tǒng)的研發(fā)與利用技術，以提高農業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化、智能化水平。通過聚類分析，可以分為3個方面內容（圖8）。

圖8 長三角地區(qū)田間管理機械研發(fā)與利用主題聚類圖

（1）園林綠化養(yǎng)護裝置研發(fā)與利用。針對果樹、花卉、灌木等樹木的種植與綠化過程，開展用于噴藥、防蟲、固定、移植、保護、養(yǎng)護、保溫等的噴頭、地膜、殺蟲燈、支撐架、種植架等裝置的研發(fā)與利用研究。

（2）農業(yè)植保裝置研發(fā)與利用。開展用于農藥噴施、噴灑、除草、驅鳥等過程的無人機、噴霧機、割草機、打藥機等裝置的研發(fā)與利用研究。

（3）智能化田間管理裝置研發(fā)與利用。開展用于噴灌、滴灌、自動灌溉等灌溉過程的噴頭、系統(tǒng)、設備等裝置的研發(fā)與利用研究，并將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術用于農業(yè)智能裝備的研發(fā)，以提高農業(yè)裝備的現(xiàn)代化、智能化水平。

2.2 研究前沿識別

本研究基于主題強度、主題新穎度、主題學科交叉度等多維指標構建研究前沿識別模型，并針對不同主題的多維指標參數(shù)，識別長三角地區(qū)農藝學領域的研究前沿（表1）。

表1 長三角地區(qū)農藝學領域重點主題前沿性測度表

從主題強度來看，栽培技術與栽培模式的研究熱度最高，其次是土壤改良與施肥技術、生長發(fā)育與生理生化特性、農藥制備與利用、病蟲草害防控技術。從主題新穎度來看，智能化田間管理裝置研發(fā)與利用的新穎度最高，其次是植物激素及其調控作用、園林綠化養(yǎng)護裝置研發(fā)與利用、農業(yè)植保裝置研發(fā)與利用、基因表達與調控技術。從主題學科交叉度來看，園林綠化養(yǎng)護裝置研發(fā)與利用的學科交叉性最強，其次是智能化田間管理裝置研發(fā)與利用、農業(yè)植保裝置研發(fā)與利用，再次是栽培技術與栽培模式、基因表達與調控技術。

綜合來看，栽培技術與栽培模式、基因表達與調控技術、園林綠化養(yǎng)護裝置研發(fā)與利用、農業(yè)植保裝置研發(fā)與利用、智能化田間管理裝置研發(fā)與利用是長三角地區(qū)農藝學領域的研究前沿。

3 地區(qū)科研競爭力分析

3.1 科研生產(chǎn)力分析

利用論文量等指標對三省一市在農藝學領域的科研生產(chǎn)力進行測度，結果如表2所示。從論文來看，各省市外文基礎研究量均呈現(xiàn)增長趨勢，中文基礎研究量均呈現(xiàn)降低趨勢，其中江蘇省的基礎研究生產(chǎn)力最高。從專利來看，安徽省的技術創(chuàng)新生產(chǎn)力較高，浙江省和上海市的技術創(chuàng)新量呈增長趨勢，其中上海市增速最快，安徽省降速最快。

表2 農藝學領域三省一市科研生產(chǎn)力各項指標

3.2 科研影響力分析

利用被引頻次等指標對三省一市在農藝學領域的科研影響力進行測度，結果如表3所示。從論文來看，江蘇省的基礎研究總體影響力最高，上海市的外文基礎研究質量最高，江蘇省的中文基礎研究質量最高，江蘇省和浙江省的外文基礎研究潛在影響力更高，浙江省的中文基礎研究潛在影響力更高。從專利來看，安徽省技術創(chuàng)新的總體影響力、質量和潛在影響力均最高。

表3 農藝學領域三省一市科研影響力各項指標

3.3 科研卓越力分析

利用論文G指數(shù)等指標對三省一市在農藝學領域的科研卓越力進行測度，結果如表4 所示。從論文來看，江蘇省的中外文基礎研究卓越性水平最高。從專利來看，上海市的技術創(chuàng)新卓越性水平最高。

表4 農藝學領域三省一市科研卓越力各項指標

3.4 科研合作力分析

利用合作量等指標對三省一市在農藝學領域的科研合作力進行測度，結果如表5所示。從論文來看，各省市基礎研究的對外合作廣泛，合作貢獻度均在較高水平，其中江蘇省基礎研究合作量最高。從專利來看，江蘇省技術創(chuàng)新的合作量、合作地區(qū)數(shù)和合作貢獻度均最高，浙江省技術創(chuàng)新的對外合作地區(qū)數(shù)相對較少，上海市的技術創(chuàng)新的合作貢獻度略低于其他省市，但各省市的合作貢獻度整體維持在較高水平。

表5 農藝學領域三省一市科研合作力各項指標

3.5 綜合科研競爭力分析

利用生產(chǎn)力、影響力、卓越力和合作力指標計算綜合得分，對三省一市在農藝學領域的綜合科研競爭力進行測度，結果如表6 所示。江蘇省的綜合科研競爭力最強，其次是浙江省、上海市和安徽省。江蘇省的綜合科研競爭力得分達到了6.03分，排在首位，其生產(chǎn)力和合作力得分也遠高于其他省市；浙江省和上海市的綜合科研競爭力得分分列第2、3位，其中，浙江省的影響力得分和卓越力得分排在首位；安徽省的綜合科研競爭力得分最低，其中在卓越力得分和合作力得分上與其他省市差距較大。

4 重點機構科研競爭力分析

在長三角地區(qū)農藝學領域篩選中文論文、外文論文、專利發(fā)文量均排在前列的10 所機構作為研究對象，從生產(chǎn)力、影響力、卓越力、合作力、綜合科研競爭力等方面分析其科研實力。

4.1 科研生產(chǎn)力分析

如表7所示，從論文來看，各機構外文基礎研究量均呈現(xiàn)增長趨勢，大部分機構中文基礎研究量均呈現(xiàn)減少趨勢，其中南京農業(yè)大學的外文基礎研究生產(chǎn)力最高，江蘇省農業(yè)科學院的中文基礎研究生產(chǎn)力最高。從專利來看，江蘇省農業(yè)科學院的技術創(chuàng)新生產(chǎn)力較高；浙江省農業(yè)科學院、南京農業(yè)大學、中國科學院等機構的技術創(chuàng)新量為增長趨勢，其余呈現(xiàn)減少趨勢，其中浙江省農業(yè)科學院增速最快，浙江大學降幅最大。

表7 農藝學領域重點機構科研生產(chǎn)力各項指標

4.2 科研影響力分析

如表8所示，從論文來看，南京農業(yè)大學的外文基礎研究總體影響力最高，江蘇省農業(yè)科學院的中文基礎研究總體影響力最高；中國科學院的外文基礎研究質量最高，中國農業(yè)科學院的中文基礎研究質量最高；南京林業(yè)大學的外文基礎研究潛在影響力更高，中國農業(yè)科學院的中文基礎研究潛在影響力更高。從專利來看，江蘇省農業(yè)科學院的技術創(chuàng)新總體影響力最高，中國農業(yè)科學院的技術創(chuàng)新質量最高，中國農業(yè)科學院、安徽農業(yè)大學的技術創(chuàng)新潛在影響力更高。

表8 農藝學領域重點機構科研影響力各項指標

4.3 科研卓越力分析

如表9所示，從論文來看，中國科學院的外文基礎研究卓越性水平最高，中國農業(yè)科學院的中文基礎研究卓越性水平最高。從專利來看，浙江大學的技術創(chuàng)新卓越性水平最高。

表9 農藝學領域重點機構科研卓越力各項指標

4.4 科研合作力分析

如表10 所示，從論文來看，各機構基礎研究的對外合作廣泛且各機構基礎研究的合作貢獻度差異不大，中文基礎研究合作貢獻度均高于外文基礎研究，其中南京農業(yè)大學的外文基礎研究合作量最高，江蘇省農業(yè)科學院的中文基礎研究合作量最高。從專利來看，各機構技術創(chuàng)新的合作貢獻度整體維持在較高水平，其中江蘇省農業(yè)科學院技術創(chuàng)新的合作量最高，中國科學院技術創(chuàng)新的對外合作地區(qū)數(shù)最多。

表10 農藝學領域重點機構科研合作力各項指標

4.5 綜合科研競爭力分析

如表11所示，南京農業(yè)大學的綜合科研競爭力得分最高，達到了5.51分，其卓越力得分和合作力得分排在首位；中國農業(yè)科學院的綜合科研競爭力得分居第2位，其影響力得分排在首位；江蘇省農業(yè)科學院的綜合科研競爭力得分居第4位，其生產(chǎn)力得分排在首位；揚州大學的綜合科研競爭力得分最低，其生產(chǎn)力、卓越力、合作力得分與其他機構差距較大。

表11 農藝學領域重點機構綜合科研競爭力分析

5 結論

本研究基于中文論文、外文論文、專利等多源數(shù)據(jù)，利用文獻計量、專利計量、知識圖譜等方法對長三角地區(qū)農藝學領域的研究重點、研究前沿、三省一市及主要農業(yè)研究機構的科研競爭力等進行了分析。結果表明：（1）長三角地區(qū)農藝學領域總體研究分為栽培與營養(yǎng)管理技術、生理生化與基因調控技術、植物保護技術、田間管理機械研發(fā)與利用4個研究方向，每個研究方向下均挖掘出不同的重點研究內容。（2）栽培技術與栽培模式、基因表達與調控技術、園林綠化養(yǎng)護裝置研發(fā)與利用、農業(yè)植保裝置研發(fā)與利用、智能化田間管理裝置研發(fā)與利用等研究內容是研究前沿。（3）江蘇省的綜合科研競爭力最強，其優(yōu)勢在于科研生產(chǎn)力與合作力；其次是浙江省，其優(yōu)勢在于科研影響力與科研卓越力；上海市與安徽省的綜合科研競爭力相對較低，其中上海市在科研生產(chǎn)力與影響力上與其他省市有一定差距，安徽省在科研卓越力和合作力上與其他省市差距較大。（4）南京農業(yè)大學的綜合科研競爭力最強，其優(yōu)勢在于科研卓越力與合作力；其次是中國農業(yè)科學院，其優(yōu)勢在于科研影響力；再次是中國科學院，其科研生產(chǎn)力、影響力、卓越力與合作力均排在前列；江蘇省農業(yè)科學院的綜合科研競爭力排在第4 位，其優(yōu)勢在于科研生產(chǎn)力與卓越力。

6 建議

6.1 加強組織領導，強化財政支持

應充分發(fā)揮三省一市各級政府的主導作用，提高對長三角地區(qū)一體化農業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略地位的認識，切實加強頂層設計和組織領導，制定落實支持政策，加大財政投入力度，強化對農業(yè)領域重大工程和重大項目的扶持，從而推進長三角地區(qū)農業(yè)一體化發(fā)展，聚集和整合長三角區(qū)域的農業(yè)科技創(chuàng)新資源。

6.2 加強區(qū)域合作，促進協(xié)同創(chuàng)新

應充分發(fā)揮江蘇科教資源豐富、開放程度高，安徽企業(yè)創(chuàng)新活躍強勁，浙江民營經(jīng)濟發(fā)達，上海地理位置好、人才多等優(yōu)勢，加強合作交流，做到優(yōu)勢互補、協(xié)同創(chuàng)新，加快構筑區(qū)域一體化分工協(xié)作的農業(yè)科研體系，實現(xiàn)長三角地區(qū)農業(yè)科技力量協(xié)同聯(lián)動。

6.3 瞄準研究前沿，攻堅關鍵技術

農業(yè)領域前沿主題往往蘊含著豐富的研究價值，未來可能對行業(yè)產(chǎn)生顛覆性變革。因此，跟蹤前沿主題的發(fā)展動向十分有必要?？蒲腥藛T通過了解學科領域的前沿主題，將各類資源適當向重點主題傾斜，能更早占據(jù)領域創(chuàng)新高地，提高科技競爭力。

6.4 推動產(chǎn)學研合作，促進成果轉化

要推動重點科研機構、重點高校及企業(yè)單位之間的合作，通過多方位、多渠道合作，打造長三角地區(qū)農業(yè)科研共同體，完善產(chǎn)學研合作的利益機制，打造區(qū)域技術創(chuàng)新服務平臺，促進產(chǎn)學研、產(chǎn)業(yè)上下游、大中小企業(yè)之間的協(xié)同創(chuàng)新，實現(xiàn)科技成果切實轉化落地，推動長三角地區(qū)農業(yè)經(jīng)濟長足發(fā)展。

6.5 優(yōu)化人才團隊，完善創(chuàng)新機制

加強長三角地區(qū)農業(yè)創(chuàng)新團隊建設和人才培養(yǎng)，構建多元化的農業(yè)科技人才培養(yǎng)計劃體系，打造一批特色與實力兼?zhèn)涞膭?chuàng)新團隊，培養(yǎng)一批跨學科、復合型的戰(zhàn)略人才、領軍人才、創(chuàng)新骨干和服務骨干。深化人才管理和科研評價體制改革，建立健全人才引進、選拔、培養(yǎng)、評價、使用和合理流動機制，激發(fā)科研創(chuàng)新活力。