摘要：目前主題演化路徑分析大多對主題和路徑分別進行研究。嘗試利用一種改進的主路徑分析方法，圍繞綠色城市發(fā)展領域，依托引文網(wǎng)絡結構提取領域發(fā)展多主題路徑及趨勢，實現(xiàn)主題和演化路徑的同步識別，直觀展現(xiàn)主題間發(fā)展融合趨勢。通過基于Pathfinder算法進行多路徑主題識別，依據(jù)文獻耦合原理對主題路徑進行截尾處理并聚類，從引用和被引視角分析綠色城市發(fā)展領域主題路徑的演化進程及發(fā)展趨勢。研究結果表明，基于Pathfinder算法的多主題路徑識別方法能夠有效且清晰地展示領域主題之間的發(fā)展聯(lián)系，揭示知識內容間的交互轉移。綠色城市發(fā)展研究集中于低影響開發(fā)對城市水文的實踐影響，國內研究包括有效性驗證、成本效益評估兩個主題路徑，國外研究包括有效性驗證、作用多樣性分析及多目標優(yōu)化3個主題路徑。國內外綠色城市發(fā)展領域研究趨勢集中于單一主題集群的拓展融合，跨主題路徑融合發(fā)展研究較少，對融合城市背景條件及不確定因素下低影響開發(fā)實踐展開研究是該領域主要發(fā)展趨勢。

關鍵詞：多主題路徑；Pathfinder算法；綠色城市發(fā)展；路徑識別；文獻耦合

中圖分類號：G350 DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.09.003

引文格式：汝緒偉，薛春麗，鄭心如，等. 綠色城市發(fā)展領域多主題路徑識別及其演化趨勢分析[J]. 數(shù)字圖書館論壇，2024，20（9）：27-37.

*本研究得到山東省重點研發(fā)計劃（軟科學）項目“山東省科技成果高質量轉化機制與實現(xiàn)路徑研究”（編號：2024RZB0403）、齊魯工業(yè)大學（山東省科學院）科教產(chǎn)融合試點工程社科專項“新型工業(yè)化背景下數(shù)字經(jīng)濟驅動區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展研究”（編號：2024XKY08）資助。

伴隨科學文獻數(shù)量的海量增長，越來越多學者選擇利用文獻計量的方式揭示領域知識發(fā)展演變規(guī)律和趨勢[1]。與生物進化的路徑呈現(xiàn)為干支清晰的“進化樹”不同，知識主題的演化路徑表現(xiàn)出協(xié)同演化的特征，在演化過程中相互影響、相互作用、協(xié)同發(fā)展，呈現(xiàn)為相互交錯的“演化網(wǎng)”[2]?？茖W領域的多主題路徑識別分析可以依據(jù)原始引文結構描述主題如何隨時間變化，包括主題的發(fā)展演化周期及主題間轉移、匯聚等趨勢[3-4]，有助于研究人員更好地跟蹤主題的發(fā)展過程、識別主題間的關系以及掌握科學前沿和研究趨勢[5]。綠色城市發(fā)展研究屬于城市科學研究的一部分，因而也涉及城市規(guī)劃與設計、工程建設與管理以及城市社會、經(jīng)濟、政治、文化、生態(tài)全面發(fā)展等諸多方面，呈現(xiàn)出綜合性和交叉性的研究特點[6]。通過多主題路徑識別分析，能夠呈現(xiàn)綠色城市發(fā)展領域知識發(fā)展融合的情況特征及學科交叉的發(fā)展趨勢，有助于在現(xiàn)有知識的基礎上催生新的研究分支，從而推動整個領域知識體系的發(fā)展。此外，對比分析國內外綠色城市發(fā)展領域研究主題發(fā)展及趨勢特征對于我國綠色城市未來發(fā)展實踐具有良好的指導意義。

1 相關研究

主題演化分析包括結構主題演化分析、內容主題演化分析和結構-內容融合主題演化分析。結構主題演化分析基于文獻之間的直接引用、共被引、耦合等關系構造關聯(lián)網(wǎng)絡，以社團發(fā)現(xiàn)、譜聚類等聚類算法為主[7]，通過引入時序特征闡述領域主題演化發(fā)展趨勢。由于結構主題演化分析以共詞分析為基礎，存在主題識別顆粒度過大、對學科領域主題發(fā)展揭示不夠全面等局限性[8]。早期結構主題演化分析相對較多，后續(xù)與內容主題演化分析相結合，成為結構-內容融合主題演化分析的基礎。內容主題演化分析基于文檔、主題、詞語3個層次進行概率建模，利用主題模型算法挖掘文本數(shù)據(jù)潛在的主題信息，通過相似度關聯(lián)算法進行主題演化研究[9]，提升了主題識別的準確度，但一定程度上忽視了引文間天然的引文關系結構信息。結構-內容融合主題演化分析綜合了兩者的優(yōu)勢，既能利用直接引文網(wǎng)絡豐富主題詞義、消除歧義、提升主題演化趨勢辨識準確性[10]，也能基于文獻內容從更加微觀的層面挖掘領域知識內部各實體之間的關系特征，但仍存在由主路徑搜索算法限制導致的識別出的主題路徑數(shù)量受限等問題。

主題演化分析的具體方法包括主題關聯(lián)法、主題網(wǎng)絡法、主路徑集成法3類，方法流程如表1所示。主題關聯(lián)法根據(jù)時間窗口劃分對引文網(wǎng)絡進行橫向分割，同時對各時間區(qū)間主題進行提取分析，通過主題相似度進行主題關聯(lián)，對引文網(wǎng)絡整體結構的依賴程度較低，側重于對引文網(wǎng)絡中文獻內容的關聯(lián)分析。主題網(wǎng)絡法和主路徑集成法則綜合利用引文網(wǎng)絡結構特征和節(jié)點內容信息，兩者的主要區(qū)別在于主題識別在研究流程中的位置關系，分析思路分別是“先主題后路徑”和“先路徑后主題”。

現(xiàn)有主題演化分析方法主要存在以下有待改進之處：①結構-內容融合主題演化分析受主路徑分析方法限制，識別出的主題路徑數(shù)量較少；②當前的主題路徑識別方法均圍繞主題識別和路徑提取兩個步驟進行分析拓展，而相關研究表明直接引用網(wǎng)絡結構往往整體呈現(xiàn)稀疏性，局部結構更密集[7]，在呈現(xiàn)出清晰的主題結構的同時也表現(xiàn)出主題發(fā)展路徑的交錯融合，主題路徑識別過程中可以依據(jù)引文網(wǎng)絡的特征屬性，嘗試進行主題和路徑的同步分析；③當前多數(shù)研究識別出的主題路徑不能同時直觀體現(xiàn)出主題內部和主題之間的發(fā)展演進狀態(tài)，若將主題內部特征和主題間的發(fā)展路徑分開闡述，則存在主題路徑演進過程分析不全面的問題。

鑒于此，本文嘗試以綠色城市發(fā)展領域為例，利用基于Pathfinder算法改進的主路徑分析方法同步識別出引文網(wǎng)絡中的多個主題及其演化路徑，直觀展現(xiàn)單個主題和主題之間的發(fā)展演進過程。同時，對識別出的演化路徑進行截尾處理，從引用和被引雙重視角揭示主題演進過程和主題間發(fā)展融合趨勢。一方面利用改進的主路徑分析方法能夠在增加主題路徑識別數(shù)量的同時實現(xiàn)主題和演化路徑的同步識別分析，另一方面能夠在全面直觀展現(xiàn)領域主題發(fā)展、消逝及融合等協(xié)同演化特征的同時體現(xiàn)出各主題路徑的演進內容及發(fā)展趨勢。

2 研究設計與數(shù)據(jù)采集

2.1 研究設計

構建基于引文網(wǎng)絡的領域多主題路徑識別與趨勢分析研究框架，具體分為以下3個步驟。

（1）原始引文網(wǎng)絡的構建，包括文獻數(shù)據(jù)采集與處理、節(jié)點篩選及分類。

（2）多主題路徑識別，包括遍歷權重計算、遍歷權重不相似化處理以及Pathfinder網(wǎng)絡剪切。

（3）匯點文獻截取與聚類，包括匯點文獻截尾處理、尾部鏈接信息統(tǒng)計。

將上述分析研究框架應用至綠色城市發(fā)展領域，結合領域主題發(fā)展的時序分布，從引用視角對綠色城市發(fā)展領域進行時序-主題演進分析，從被引視角依據(jù)匯點文獻的共被引文獻關系進行趨勢-聚類分析；從引用和被引的雙重視角對國內外綠色城市發(fā)展主題發(fā)展演進過程及融合趨勢進行對比分析。

2.2 數(shù)據(jù)采集

以Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫為文獻來源，文獻檢索式為TS=（“Green urban development”），檢索時間跨度為2000年1月1日—2023年11月12日，對檢索到的文獻進行人工篩選。在搜索結果中剔除新聞報道、會訊、書訊等文獻類型，選取研究型論文及綜述為主要分析對象，同時去除重復文獻及主題不相關文獻數(shù)據(jù)條目，最終得到國內研究873篇，國外研究926篇，并選擇“全記錄和引用的參考文獻”導出全部文獻題錄信息。

3 研究方法與過程

3.1 節(jié)點篩選及分類

Goffman[20]、Jahn[21]認為領域的發(fā)展取決于關鍵文獻，組件作為系統(tǒng)的獨立組成部分，同樣大量存在于引文網(wǎng)絡系統(tǒng)中，而引文網(wǎng)絡中的組件是引文網(wǎng)絡的各個孤立部分，最大組件是其中包含最多引文鏈接關系的文獻所構成的引文網(wǎng)絡。文獻通過引用某些重要文獻或被某些重要文獻引用，出現(xiàn)在最大組件中，大量的引用關系也必然使這些文獻處于最大組件的中心位置[22]。因此需要對引文網(wǎng)絡的部分組件進行刪除，僅分析引文網(wǎng)絡的最大組件，具體篩選過程如圖1所示。

（1）去除HistCite中游離節(jié)點。HistCite是一款引文網(wǎng)絡分析工具，采用圖示的方式展示某一領域不同文獻之間的關系，根據(jù)時間生成文獻間的引證關系網(wǎng)絡圖，可以快速定位該領域的重要文獻[23]。在使用HistCite進行引文網(wǎng)絡分析時有四大關鍵性指標，分別是：本地數(shù)據(jù)庫中被引頻次（Local Citation Score，LCS）、數(shù)據(jù)庫中總被引頻次（Global Citation Score，GCS）、本地數(shù)據(jù)庫中引用文獻數(shù)量（Local Cited References，LCR）、數(shù)據(jù)庫中引用文獻數(shù)量（Cited References，CR）。因為本地數(shù)據(jù)庫中的文章與檢索詞密切相關，所以LCS常被用來表征該文章在研究領域內的認可程度[24]。LCS和LCR值均為0，表明該節(jié)點在本地數(shù)據(jù)庫中的施引和引用文獻數(shù)量均為0，該節(jié)點與引文網(wǎng)絡之間不存在任何關聯(lián)關系，對于網(wǎng)絡簡化無影響，故將該類節(jié)點稱為游離節(jié)點，在分析過程中進行刪減。

（2）去除引文網(wǎng)絡中的離散拓撲。利用Pajek軟件對余下節(jié)點進行引文網(wǎng)絡呈現(xiàn)，引文網(wǎng)絡圖分為主聚類簇和游離狀態(tài)的小聚類簇，主聚類簇代表領域核心文獻集。盡管游離狀態(tài)的小聚類簇也是一定規(guī)模的知識群的體現(xiàn)[25]，但未形成子領域研究規(guī)模，處在已經(jīng)消亡或待發(fā)展狀態(tài)，故在領域主題路徑分析過程中也不再納入考慮范圍。

（3）去除途經(jīng)節(jié)點數(shù)不超過3個的匯點，并進行節(jié)點分類。在路徑搜索過程中，Liu等[26]指出前向搜索就像尋找重要貢獻的后代，而后向搜索類似于追尋當前作品的根源。單一主路徑分析方法中匯點和源點過于集中，多主路徑既要呈現(xiàn)多個重要貢獻的后代，也要保留多重要源點。匯點路徑途經(jīng)節(jié)點數(shù)即路徑的長度，與路徑重要性成正比，故采用后向搜索對途經(jīng)節(jié)點數(shù)不大于3個的匯點進行刪除，對保留下的重要節(jié)點進行分類，包括源點、匯點和中介點。

3.2 多主題路徑識別分析

基于Pathfinder算法，在主路徑分析方法的基礎上做進一步改進，開展多主題路徑識別分析。主路徑分析有三大核心要素：重要節(jié)點、最大信息承載量和關鍵關系。馬瑞敏等[27]構建了基于Pathfinder算法的領域知識交流主路徑發(fā)現(xiàn)的技術路線，比較了與其他兩種主流主路徑發(fā)現(xiàn)方法——搜尋路徑次數(shù)（Search Path Count，SPC）和全局關鍵路線（Global Key-Route，GK-R）的區(qū)別，結果證明Pathfinder相較其他發(fā)現(xiàn)方法在路徑信息識別方面更具全面性，是一種探測領域知識交流主路徑的有效方法。然而，其未能針對主路徑分析在路徑搜索時存在的路徑數(shù)量和路徑區(qū)分度方面的不足進行改進，本研究嘗試通過節(jié)點篩選及分類操作對原始引文網(wǎng)絡進行初步簡化處理，在此基礎上利用Pathfinder剪切處理算法進行主路徑分析，從而提取出數(shù)量較多且區(qū)分度較高的路徑發(fā)展枝干，并針對提取路徑進行主題分析。具體實現(xiàn)過程如下。

（1）遍歷權重計算。引文網(wǎng)絡中的遍歷權重既可以認為是節(jié)點的遍歷權重，也能夠指代鏈接的遍歷權重。De Nooy等[28]將遍歷權重定義為“起點到終點的所有路徑中包含某條線或者某個點的路徑所占的比例”。重要鏈接在某種程度上與節(jié)點的中介中心性存在關聯(lián)，考察節(jié)點或者連線在引文網(wǎng)絡中的連通能力。引文網(wǎng)絡中節(jié)點與鏈接的遍歷權重計算方法如下：①確定源點到匯點之間的所有路徑，將路徑數(shù)量定義為K，統(tǒng)計各節(jié)點的出現(xiàn)頻次N，則節(jié)點的遍歷權重值為N/K；②將某兩個節(jié)點之間鏈接的出現(xiàn)頻次定義為L，則該鏈接的遍歷權重值為L/K。遍歷權重的計算過程如圖2所示，其中括號內數(shù)值與箭頭旁數(shù)值為節(jié)點與鏈接對應的權重。圖2是由4個節(jié)點構成的有向無環(huán)圖，其中節(jié)點A為源點，節(jié)點D為匯點，源點A到匯點D有4條路徑，分別是：A→D，A→B→D，A→B→C→D，A→C→D。源點A和匯點D在4條路徑中出現(xiàn)4次，故節(jié)點權重為1.00；而節(jié)點B和節(jié)點C各出現(xiàn)兩次，節(jié)點權重為0.50。A→B鏈接在所有路徑中共出現(xiàn)兩次，故其鏈接權重為0.50。主路徑考察知識的傳遞作用，采用遍歷權重衡量節(jié)點與鏈接的重要程度可以準確區(qū)分重要節(jié)點與鏈接。

（2）遍歷權重不相似化處理。Pathfinder算法是Schvaneveldt[29]提出的一種網(wǎng)絡剪裁算法，適用于有向或無向加權網(wǎng)絡。Pathfinder算法的計算前提是網(wǎng)絡矩陣為非相似矩陣，采用對遍歷權重值取相反數(shù)的方法衡量節(jié)點之間的不相似性，遍歷權重的相反數(shù)越大（絕對值越?。?，說明節(jié)點之間越不相似。

（3）Pathfinder網(wǎng)絡剪切。Pathfinder算法由兩個基本的參數(shù)決定——r和q。r決定兩個不直接相連節(jié)點之間的距離測度方法，q表示一個節(jié)點可遍歷的最大節(jié)點數(shù)，通常取值為n-1（n為網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)），其得到的結果圖稱為PFNET（r，q）[30]。Pathfinder創(chuàng)建的結果圖中所有節(jié)點都相連并且只保留節(jié)點間最顯著的關系。Pathfinder算法的網(wǎng)絡剪切原理為三角形不等式原理，即比較兩節(jié)點之間的距離ijD和兩點間閔可夫斯基距離ijW的大小，若ijW>ijD，違反了三角不等式原理，需要刪除兩節(jié)點之間的直接鏈接線路。閔可夫斯基距離ijW測度公式如式（1）所示。

Pathfinder算法示例如圖3所示，其中箭頭旁數(shù)值為途經(jīng)節(jié)點數(shù)。源點A與節(jié)點B之間有兩條路徑，分別是A→B和A→C→B，途經(jīng)節(jié)點數(shù)分別是3個和2個，3>2，所以A→B連線刪除，同理刪除C→D這條連線。

3.3 匯點文獻截取與聚類

基于Pathfinder算法進行的引文網(wǎng)絡簡化側重于全網(wǎng)絡中的知識演化，而聚類算法衍生的子路徑側重于局部主題的知識演化。通過聚類算法和多條主路徑的結合，從局部和整體角度檢測一個領域的知識結構的研究較少[31]。前述利用Pathfinder算法得出的引文網(wǎng)絡的主題發(fā)展路徑中，源點和中介點表示各子主題路徑過去的發(fā)展軌跡，而匯點表明現(xiàn)階段主題的發(fā)展重點和發(fā)展趨勢，匯點之間的耦合特征進一步表明匯點文獻之間的相似性以及潛在主題路徑之間的發(fā)展演變趨勢。

文獻耦合的概念最早是由美國學者Kessler[32]提出的，耦合強度是指單篇文獻被兩篇目標文獻引用的次數(shù)，耦合強度越高表示兩篇目標文獻共享的引用次數(shù)越多。例如：若兩篇文獻引證了相同的參考文獻，則他們之間構成耦合關系，他們所包含的相同參考文獻的數(shù)量稱為耦合強度，耦合強度通常被視為文檔-文檔（語義）相似性的指標。利用匯點本身以及匯點與上級節(jié)點的鏈接關系，將所有匯點鏈接進行截斷并記錄所鏈接上級中介點信息。根據(jù)文獻耦合原理依據(jù)節(jié)點間鏈接關系對匯點進行聚類分析，并聯(lián)系主題演化網(wǎng)絡，可以進一步分析各主題及主題路徑之間的演化現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。

4 綠色城市發(fā)展領域實證分析

4.1 節(jié)點信息統(tǒng)計

首先，將獲取到的數(shù)據(jù)導入HistCite 2.0軟件進行節(jié)點篩選，刪除LCS和LCR值均為0的節(jié)點后得到國內文獻節(jié)點201個，國外文獻節(jié)點333個。其次，將篩選后的數(shù)據(jù)導入Pajek軟件進行引文網(wǎng)絡作圖，標記引文網(wǎng)絡中較小離散拓撲節(jié)點信息，并通過Pajek軟件的Remove操作進行刪除。最后，對引文網(wǎng)絡結構保留的最大組件進行后向路徑搜索，去除途經(jīng)節(jié)點數(shù)不超過3個的匯點，導出.mat引文網(wǎng)絡矩陣數(shù)據(jù)并進行節(jié)點分類。將統(tǒng)計矩陣數(shù)據(jù)中出度為0的節(jié)點作為匯點，入度為0的節(jié)點作為源點，并分類統(tǒng)計現(xiàn)有矩陣中源點、中介點及匯點數(shù)量，具體信息如表2所示。

4.2 主題演化及趨勢分析

4.2.1 國內研究多主題路徑分析

（1）國內主題演進路徑。國內綠色城市發(fā)展領域主題演進路徑如圖4所示，以源點2、3、5、8為起點，發(fā)展出兩條主要的主題研究路徑。其中分支較少的集群為主題路徑①，節(jié)點數(shù)較多的集群為主題路徑②。主題路徑節(jié)點信息如表3所示。

主題路徑①：城市水文管理中低影響開發(fā)的有效性驗證。主要探究低影響開發(fā)和綠色基礎設施對于城市內部水文管理的有效性和性能作用。節(jié)點2為源點，節(jié)點4、9、17構成主要路徑基礎，探究以綠色基礎設施為代表的低影響開發(fā)技術對于城市水文管理的作用情況及實踐成本。從節(jié)點21開始，將研究的作用對象從綠色基礎設施大類逐步細化具體至低影響開發(fā)設施，探究其在改善淺層地下水水文性能方面的作用。

主題路徑②：低影響開發(fā)管理城市水文的成本效益評估。主要利用動態(tài)模型和評價分析方法在建模分析的基礎上探究一系列低影響開發(fā)措施在城市水文管理中的效益和成本。該主題路徑分別沿著節(jié)點4和節(jié)點7展開：一方面，在驗證低影響開發(fā)對城市水文管理有效性的基礎上（節(jié)點4）研究低影響開發(fā)在城市水文管理實踐中的作用；另一方面，從評估低影響開發(fā)措施實踐設計的成本效益（節(jié)點7）開始，對低影響開發(fā)對城市水文管理的作用效果進行評價分析。隨著研究的逐步深入，對于低影響開發(fā)措施系統(tǒng)應用的評估逐漸細化，通過將其應用至不同區(qū)域尺度和城市類型，探究不同系統(tǒng)作用環(huán)境下低影響開發(fā)措施在水文管理方面的有效性。

（2）國內主題演進趨勢。通過對引文網(wǎng)絡節(jié)點分類，根據(jù)其所處位置探討其發(fā)揮作用。匯總主題演進過程中尾部節(jié)點與上一節(jié)點鏈接信息，并對尾部節(jié)點分類，以此代表各主題路徑未來發(fā)展趨勢。國內綠色城市發(fā)展領域部分主題演進趨勢如圖5所示。按照關聯(lián)層次，主要發(fā)現(xiàn)一個全局發(fā)展趨勢、一個路徑主題融合趨勢和兩個區(qū)域主題融合趨勢，以及3個節(jié)點路徑深入拓展趨勢，圖5中以圓角矩形框標識。由于全局層面主題融合發(fā)展趨勢相關文獻僅包括4篇文章，文章數(shù)量較少且主要集中在2022年，下文不做具體闡述，主要介紹3個方面的主題演進趨勢。

第一，海綿城市背景下城市集水區(qū)實踐效果評估。該主題研究主要以海綿城市為研究對象，以節(jié)點19、23、33等為主要引用對象，探究在海綿城市的基礎上進行低影響開發(fā)的績效評價以及低影響開發(fā)對于海綿城市建設的支持作用，此外還涉及低影響開發(fā)措施具體應用在城市集水區(qū)管理方面的作用效果評估。

第二，多因素考慮下低影響開發(fā)設計與布局。以節(jié)點10、13、14、15為代表的文獻圍繞低影響開發(fā)對于城市水文系統(tǒng)管理的有效性及評估深入展開研究，并進一步考慮城市環(huán)境與城市需求，展開低影響開發(fā)系統(tǒng)的設計和區(qū)域選址布局，同時就極端天氣條件對低影響開發(fā)實踐績效的影響進行深入分析。

第三，城市背景下低影響開發(fā)設施的作用策略分析。節(jié)點33和節(jié)點19盡管通過海綿城市構成引文關系，但在研究重點上并非以海綿城市為主要研究對象，而是側重于評估低影響開發(fā)對于城市化流域水文管理的效益。當前研究重點關注不同城市規(guī)劃背景下低影響開發(fā)在緩解城市洪水以及城市徑流方面的作用表現(xiàn)。此外，節(jié)點107還研究了低影響開發(fā)設施在城市抗洪方面的有效性。

4.2.2 國外研究多主題路徑分析

（1）國外主題演進路徑。國外綠色城市發(fā)展領域主要有3條主題演進路徑，如圖6所示，主題路徑節(jié)點信息如表4所示。

節(jié)點16、17、19、34為研究起點，圍繞低影響開發(fā)、雨水管理和土壤生物對城市水文徑流的影響展開研究。相較于國內綠色城市發(fā)展領域的研究起點而言，其不僅面向城市水文，還涵蓋了城市流域范圍的應用分析，此外探究了土壤生物在城市水文管理方面的作用，具體內容如下。

主題路徑①：低影響開發(fā)城市水文管理系統(tǒng)設計有效性分析。該主題路徑強調利用系統(tǒng)建模分析方法對設計的各種形式的低影響開發(fā)工具系統(tǒng)的表現(xiàn)進行評估。以城市化流域低影響開發(fā)實踐的有效性評價分析（節(jié)點19）及流域尺度雨水管理模型設計研究（節(jié)點16）為主要研究起點，以各種低影響開發(fā)實踐為主要研究對象進行建模，分析驗證低影響開發(fā)工具在城市流域尺度水文管理方面的作用表現(xiàn)，并通過多種建模分析方法及情景模擬分析低影響開發(fā)實踐在城市水文管理方面的效果差異。

主題路徑②：綠色基礎設施作用多樣性驗證分析。該主題路徑落腳于綠色基礎設施建設方面，以節(jié)點55為代表，圍繞綠色基礎設施對于城市水文的各方面影響展開研究。其中包括綠色基礎設施對城市雨水管理的有效性分析、對恢復地區(qū)水預算潛力等的作用分析，以及綠色基礎設施自身的位置選擇和使用裝置等對于城市水文管理的效果探究。

主題路徑③：綠色基礎設施的多目標優(yōu)化研究。該主題路徑通過使用多目標優(yōu)化工具對各種綠色基礎設施進行改造、設計及創(chuàng)新，進一步提升低影響開發(fā)在城市水文中的實踐價值。以節(jié)點33、42為代表，對綠色基礎設施開展分布式和集中式的創(chuàng)新改造，以探究其應用效果為研究起點，逐步將研究重點放在綠色基礎設施在應用規(guī)劃方面存在的問題上，并采用多目標優(yōu)化、SWMM模型建模等對其進行改進。

（2）國外主題演進趨勢。國外綠色城市發(fā)展領域部分主題演進趨勢如圖7所示，主要包含一個全局發(fā)展趨勢和4個建立在節(jié)點上的研究趨勢。現(xiàn)階段研究主要處于全局趨勢的內容框架之中，主要關注不確定條件下城市低影響開發(fā)實踐的最佳選擇與決策問題。

第一，不確定條件下城市低影響開發(fā)實踐的最佳選擇與決策問題。全局層面，研究主要涉及低影響開發(fā)在城市水文管理中的有效性驗證及目標優(yōu)化分析。不同于先前研究（如節(jié)點56、86、105、109等）在確定的外部條件下開展系統(tǒng)優(yōu)化分析，現(xiàn)階段研究更多考慮的是不確定環(huán)境因素下低影響開發(fā)設施的規(guī)劃及部署問題。

第二，多種因素條件下低影響開發(fā)的多目標優(yōu)化。以節(jié)點76和48為基礎的后續(xù)研究發(fā)展較為緩慢，與節(jié)點94有關的后續(xù)研究更多且研究時間更近、趨勢性更加明顯。節(jié)點94主要關注低影響開發(fā)在雨水管理過程中的優(yōu)化問題，現(xiàn)階段研究在其基礎上進一步細化城市區(qū)域，例如關注上游地區(qū)和高度城市化地區(qū)低影響開發(fā)優(yōu)化規(guī)劃等。此外，節(jié)點232還將社會公平等相關因素納入低影響開發(fā)的多目標優(yōu)化過程。

第三，生物滯留設施水文建模及效果評估。節(jié)點82主要考慮生物滯留設施對于城市水文的影響，其中城市生物滯留單元是指在地勢較低的區(qū)域，通過植物、土壤和微生物系統(tǒng)蓄滲、凈化徑流雨水的設施?，F(xiàn)階段的研究主要集中在路邊生物滯留設施的水文建模方法創(chuàng)新，以及三角堰設計優(yōu)化和全面性能評估等方面。

4.2.3 國內外對比分析

對比國內外綠色城市發(fā)展領域多主題路徑演進分析結果，發(fā)現(xiàn)以下異同點。從研究范圍尺度上看，國內綠色城市發(fā)展研究不僅涉及不同城市類型，還從流域以及塊狀集水區(qū)尺度分別展開研究，而國外僅側重于城市流域尺度規(guī)模上的低影響開發(fā)實踐。從主題演進內容上看，國內外均自2013年左右形成領域內主題發(fā)展的研究基礎，起步時間相當。低影響開發(fā)和綠色基礎設施是綠色城市發(fā)展領域的關注重點，國內傾向于評價利用低影響開發(fā)解決城市內澇和雨水等一系列水文問題的實踐的成本績效，國外則注重探究雨水管理以及水文水質改善方面低影響開發(fā)的系統(tǒng)建模及設計優(yōu)化。從主題演進趨勢上看，國內外均考慮城市背景及各種不確定因素條件下低影響開發(fā)的設計與布局問題，即在經(jīng)過前期的作用驗證和評估后轉向實際應用層面，進一步考慮低影響設施的實踐適用性。不同點主要包括3個方面：①國外研究將視角轉向生物滯留設施對于城市內部水文水質改善的作用效果，不局限于低影響開發(fā)和綠色基礎設施，選擇通過自然改造的方式進行綠色城市建設；②國內研究將視角轉向海綿城市的建設，對海綿城市中海綿設施的城市水文改善效果進行分析，更加注重城市整體功能性改造；③國內研究除了探究低影響開發(fā)對城市水文的改善效果，還進一步探究了低影響開發(fā)等一系列基礎設施建設對于氣候變化以及城市抗洪能力的影響。

5 結論及展望

本文圍繞綠色城市發(fā)展領域，利用改進的主路徑分析方法實現(xiàn)多主題路徑呈現(xiàn)，并依據(jù)引文網(wǎng)絡結構，通過對尾節(jié)點進行耦合處理，分析各子路徑發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，得出以下結論。①研究方法層面，通過Pathfinder算法得到的多主題路徑有效且清晰地展示了國內外綠色城市發(fā)展領域在研究走向上的聯(lián)系與差異，揭示領域知識的交互轉移。②主題演進路徑層面，國內綠色城市發(fā)展主題演進路徑包括城市水文管理中低影響開發(fā)的有效性驗證、低影響開發(fā)管理城市水文的成本效益評估；國外主題演進路徑包括低影響開發(fā)城市水文管理系統(tǒng)設計有效性分析、綠色基礎設施作用多樣性驗證分析、綠色基礎設施的多目標優(yōu)化研究。③主題演進趨勢層面，國內主題演進趨勢主要包括海綿城市背景下城市集水區(qū)實踐效果評估、多因素考慮下低影響開發(fā)設計與布局、城市背景下低影響開發(fā)設施的作用策略分析；國外主題演進趨勢主要包括城市低影響開發(fā)實踐的最佳選擇與決策問題、多種因素條件下低影響開發(fā)的多目標優(yōu)化、生物滯留設施水文建模及效果評估。④國內針對綠色城市發(fā)展的研究在范圍尺度上更加全面，但缺少對于低影響開發(fā)系統(tǒng)的設計和優(yōu)化，相關研究主要集中在成本績效評估方面。當前，國內外相關研究均將不同城市背景納入研究體系，國外更傾向于通過原始環(huán)境條件下的綠色基礎設施改善城市水文環(huán)境，而國內將研究重點放在海綿城市的建設上，更主張通過城市整體建設解決城市水文問題。

基于上述研究，對國內綠色城市發(fā)展研究提出以下展望。①進一步拓展主題之間的融合發(fā)展研究。通過主題演進趨勢結構特征發(fā)現(xiàn)，國內外研究趨勢主要為單一主題集群的拓展融合，跨路徑的融合發(fā)展研究較少。②增加關于低影響開發(fā)實踐系統(tǒng)的多目標優(yōu)化設計等研究。國內綠色城市發(fā)展研究大多集中在低影響開發(fā)實踐成本績效評估分析方面，較少有研究關注不同城市背景條件下低影響開發(fā)系統(tǒng)多目標優(yōu)化改進等內容。③進一步拓展低影響開發(fā)等相關綠色基礎設施研究范圍，考慮到國內各城市發(fā)展背景的差異性，可以借鑒國外視角考慮生物滯留設施對于城市水文的管理和改善作用。

當前主題演化路徑分析在識別主題路徑過程中對主題路徑發(fā)展演化及交叉融合趨勢的直觀展現(xiàn)存在不足，本研究基于原始引文網(wǎng)絡自身的結構特征優(yōu)勢，利用Pathfinder算法改進主路徑分析方法，實現(xiàn)主題與路徑的同步識別，既增加了主題路徑同步識別數(shù)量也挖掘出主題發(fā)展、融合歷程及未來演進趨勢。但仍存在可改進空間，有待今后進一步探索和深化：①除期刊論文以外，還可以進一步拓展研究內容，包括融合作者機構等信息或不局限于文獻研究成果，拓展至更加廣泛的文本類研究內容；②考慮到引用行為產(chǎn)生的動機、引用類型等實際引用情況的多變性，依據(jù)引用情況調整鏈接權重，挖掘深層次引文聯(lián)系，進一步提高分析準確性。

參考文獻

[1] 黃嚴嚴，趙海濤，張立，等. 引文視角下國際學術出版研究的知識基礎及演進路徑探析[J]. 編輯學報，2023，35（S1）：6-13.

[2] 劉自強，王效岳，白如江. 多維主題演化分析模型構建與實證研究[J]. 情報理論與實踐，2017，40（3）：92-98.

[3] BATAGELJ V，MRVAR A. Pajek：analysis and visualization of large networks[M]//Lecture Notes in Computer Science. Berlin：Springer Berlin Heidelberg，2002：477-478.

[4] 李湘東，張嬌，袁滿. 基于LDA模型的科技期刊主題演化研究[J]. 情報雜志，2014，33（7）：115-121.

[5] HUANG L，CHEN X，ZHANG Y，et al. Identification of topic evolution：network analytics with piecewise linear representation and word embedding[J]. Scientometrics，2022，127（9）：5353-5383.

[6] 石憶邵，劉丹璇. 城市概念的蔓生與規(guī)范芻議[J]. 現(xiàn)代城市研究，2021，36（9）：97-102.

[7] 高楠，高嘉騏，陳洪璞. 新興技術識別與演化路徑分析方法研究：以集成電路領域為例[J]. 情報科學，2023，41（3）：127-135，172.

[8] 金心怡. 基于LDA和word2vec的主題演化研究：以科學計量學領域為例[D]. 南京：南京航空航天大學，2020.

[9] 關鵬，王曰芬，傅柱. 基于LDA的主題語義演化分析方法研究：以鋰離子電池領域為例[J]. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2019，3（7）： 61-72.

[10] 王卓，王宏起，李玥. 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)領域主題演化軌跡研究[J]. 科學學研究，2020，38（4）：723-733.

[11] 王康，高繼平，潘云濤，等. 多位態(tài)研究主題識別及其演化路徑方法研究[J]. 圖書情報工作，2021，65（11）：113-122.

[12] 黃菡，王曉光，何靜，等. 基于矩陣相似度的主題演化路徑判別研究[J]. 情報學報，2023，42（11）：1265-1275.

[13] 陳翔，黃璐，倪興興，等. 基于動態(tài)語義網(wǎng)絡分析的主題演化路徑識別研究[J]. 情報學報，2021，40（5）：500-512.

[14] 范少萍，安新穎，單連慧，等. 基于醫(yī)學文獻的主題演化類型與演化路徑識別方法研究[J]. 情報理論與實踐，2019，42（3）：114-119.

[15] 王康，陳悅，蘇成，等. 多維視角下科學主題演化分析框架[J].情報學報，2021，40（3）：297-307.

[16] 梁爽，劉小平，柴文越. 主題-引文融合視角下重要主題發(fā)現(xiàn)及知識流動路徑研究[J]. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2024，8（2）：99-113.

[17] 祝清松，冷伏海. 基于引文主路徑文獻共被引的主題演化分析[J]. 情報學報，2014，33（5）：498-506.

[18] 焦紅，李秀霞. 基于研究主題的學科領域知識演化路徑識別：以圖書情報領域粗糙集為例[J]. 情報理論與實踐，2019，42（3）：101-106.

[19] 祝娜，王芳. 基于主題關聯(lián)的知識演化路徑識別研究：以3D打印領域為例[J]. 圖書情報工作，2016，60（5）：101-109.

[20] GOFFMAN W. Mathematical approach to the spread of scientific ideas：the history of mast cell research[J]. Nature，1966，212（5061）：449-452.

[21] JAHN M J. Changes with growth in the structure of the scientific literatures of two biomedical specialties[D]. Philadephia：Drexel University Libraries，Master of Science（M.S.），1972.

[22] SHIBATA N，KAJIKAWA Y，TAKEDA Y，et al. Detecting emerging research fronts based on topological measures in citation networks of scientific publications[J]. Technovation，2008，28（11）：758-775.

[23] 張月紅. HistCite：一個新的科學文獻分析工具[J]. 中國科技期刊研究，2007，18（6）：1096.

[24] 崔玲宇，喻曼，喬宇穎，等. 基于Web of Science數(shù)據(jù)庫的土壤質量評價及其微生物指標研究趨勢分析[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學報，2023，35（11）：2688-2697.

[25] 王福生，楊洪勇. 《情報學報》作者科研合作網(wǎng)絡及其分析[J].情報學報，2007，26（5）：659-663.

[26] LIU J S，LU L Y Y. An integrated approach for main path analysis：development of the Hirsch index as an example[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology，2012，63（3）：528-542.

[27] 馬瑞敏，張欣. 基于Pathfinder算法的領域知識交流主路徑發(fā)現(xiàn)研究[J]. 情報學報，2016，35（8）：856-863.

[28] DE NOOY W，MRVAR A，BATAGELJ V，et al. Exploratory social network analysis with Pajek（structural analysis in the social sciences）[J]. Psychometrika，2011，71（3）：605.

[29] SCHVANEVELDT R W. Pathfinder associative networks： studies in knowledge organization[M]. Norwood：Ablex Pub. Corp.，1990.

[30] 湯天波. Pathfinder算法優(yōu)化研究[J]. 計算機應用與軟件，2015，32（11）：277-280.

[31] YU D J，PAN T X. Tracing knowledge diffusion of TOPSIS：a historical perspective from citation network[J]. Expert Systems with Applications，2021，168：114238.

[32] KESSLER M M. Bibliographic coupling extended in time：ten case histories[J]. Information Storage and Retrieval，1963，1（4）：169-187.

作者簡介

汝緒偉，男，博士，副研究員，研究方向：區(qū)域創(chuàng)新與科技成果轉化、數(shù)字經(jīng)濟與綠色發(fā)展，E-mail：ruxuwei@163.com。

薛春麗，女，碩士研究生，研究方向：科技與創(chuàng)新管理。

鄭心如，女，碩士研究生，研究方向：科技與創(chuàng)新管理。

王艷英，女，博士，助理研究員，研究方向：科技政策與區(qū)域創(chuàng)新。

紀宗華，男，碩士，助理研究員，研究方向：科技戰(zhàn)略與政策。

Identification of Multi-Thematic Pathways in the Field of Green Urban Development and Analysis of Their Evolutionary Trends

RU XuWei1，2，3 XUE ChunLi1，2 ZHENG XinRu1，2 WANG YanYing1，2，3 JI ZongHua1，2，3

（1. Qilu University of Technology （Shandong Academy of Sciences）， Jinan 250014， P. R. China； 2. Institute of Science and Technology for Development of Shandong， Jinan 250014， P. R. China； 3. Science and Technology Innovation Governance and Intelligent Decision-Making Laboratory of Higher Education Institutions in Shandong Province， Jinan 250014， P. R. China）

Abstract： Currently， most of the theme evolution path analyses study the themes and paths separately. This paper tries to use an improved main path analysis method， focusing on the field of green urban development and relying on the citation network structure， to extract the multi-thematic paths and trends in this field， to achieve the simultaneous identification of the themes and evolution paths， and to visually show the development trend of inter-thematic fusion. Through multi-path theme identification based on Pathfinder algorithm， truncation and clustering of theme paths are conducted based on the principle of literature coupling. The evolution process and development trend of theme paths in the field of green urban development are analyzed from the perspectives of citation and quotation. The results of the study show that the multi-thematic path identification method based on the Pathfinder algorithm can effectively and clearly show the developmental links between the themes in the field， and reveal the interactive transfer of knowledge content. The research on green urban development focuses on the practical impacts of low-impact development on urban hydrology. The domestic research mainly includes two major thematic paths of effectiveness verification and cost-benefit assessment， while the foreign research mainly includes effectiveness verification， role diversity analysis， and multiobjective optimization. The research on green urban development at home and abroad tends to focus on the expansion and integration of a single theme cluster， while there is relatively little research on the integration and development of cross-theme paths. The main development trend in this field is to conduct research on low-impact development practices under the background conditions and uncertain factors of integrated cities.

Keywords： Multi-Thematic Path； Pathfinder Algorithm； Green Urban Development； Path Identification； Literature Coupling

（責任編輯：王瑋）