基于文献计量分析的生态修复现状研究

曹永强,郭　明,刘思然, 杨　俊

辽宁师范大学 城市与环境学院, 大连　116029



基于文献计量分析的生态修复现状研究

曹永强*,郭明,刘思然, 杨俊

辽宁师范大学 城市与环境学院, 大连116029

摘要:以中国知网学术期刊网络出版总库和WEB OF SCIENCE中1997—2015年的期刊论文为数据源，以“生态修复(ecological remediation和ecological restoration)”为关键词进行检索，利用共词分析方法，同时结合Bibexcel软件对检索结果进行分析，利用Ucinet和Netdraw软件绘制出共词网络可视图，并通过SPSS软件进行多维尺度分析，以此来研究高频关键词之间的内在联系，探讨国内外生态修复领域中的研究热点以及研究现状。以文献计量学的分析方法客观的评价国内外生态修复的研究概况及研究热点，明确生态修复技术研究探索的方向，从而为加强生态修复技术的研究提供理论依据。

关键词：生态修复；关键词；共词分析；聚类分析；多维尺度分析

生态修复研究起源于20世纪初的欧美国家，由于当时采矿业和地下水开采造成严重的环境问题[1]，因此，最初在生态修复方面的工作自然地集中在开矿后废弃植被的恢复方面[2]。20 世纪80年代以来，随着各类生态系统的日益退化及环境问题的加剧[3]，不同程度退化下生态系统恢复与重建的研究更加受到重视[4]。

自20世纪50年代初起，随着国内生态环境恶化，生态系统退化的进一步加剧，生态环境问题已经引起了社会各界的广泛关注和各级政府的高度重视。我国有关专家学者开始深入研究由于人类不合理的干扰大自然以及不合理利用自然资源所引起的生态退化、环境恶化等问题[5]。金建丽[6]等提出了湖泊富营养化生态修复策略；毛智勇[7]研究了重金属污染的生态修复，并提出了相应的治理办法。

共词分析法是一种重要的情报研究方法，属于内容分析法的一种，共词分析法最早出现于20世纪70年代中后期，是由法国研究人员在开发“LEXIMAPPE”系统时提出的，当时被称为“leximappe program”，其思想来源于文献计量学中的引文耦合与共被引分析[8]。目前，共词分析法已经运用到社会多种领域当中，用于揭示该领域内的研究主题、研究热点以及考察研究主题发展的历史脉络和演化态势等，并在多个领域已经取得丰硕的研究成果。

近年来我国关于生态修复方面的研究逐渐增多，但多数文章基于湖泊、河流、湿地或某一具体位置进行研究分析，运用文献计量学方法从宏观上把握生态修复的研究现状以及发展趋势的相关论文却很少，本文以国内外较权威的数据库网站WEB OF SCIENCE及中国知网(CNKI)中的文献资料为基础，运用共词分析法对国内外生态修复研究的热点领域及发展方向进行宏观上的分析，以期为加强生态修复技术研究提供理论依据，并为生态修复技术的进一步研究提供方向。

1国外生态修复数据来源途径及分析

1.1国外生态修复文章逐年发表数量分析

以WEB OF SCIENCE数据库中WEB OF SCIENCETM核心合集作为数据源，以“ecological remediation和ecological restoration”作为关键词进行检索。检索时间范围为1997—2015年，检索文献类型为Article，共检测出7434条结果，每年的发文量如图1。

图1　国外生态修复文献数量分布图　Fig.1　The number of foreign ecological restoration literature

由图1所示，国外有关生态修复方面的文章整体呈稳步上升趋势，分别在2010及2014年出现了两个小高峰。随着可持续发展要求不断深入，生态修复研究也逐渐加深，2013年开始生态修复发文量呈现出大幅增长现象。由于检索日期为2015年11月13日整年文献资料不完全，因此2015年的文献资料数量相比2014年有所回落。

1.2关键词频次分析

使用文献计量分析软件Bibexcel统计关键词的词频，由于关键词较多，为了更好的探索生态修复的研究热点，选用词频大于40的关键词，共计62个进行分析。由于关键词存在多词同意现象，因此对含义相同或相近的关键词进行了合并，如：“River restoration”、 “Stream restoration”都是河流恢复的意思，故统一用“River restoration”表示。除去频次最高的关键词“Remediation”，对合并后的58个关键词进行统计分析，这58个高频关键词在一定程度上反映了国际上生态修复领域的研究核心与热点，结果如表1所示。

表1　国外“生态修复”期刊论文中高频关键词及词频

从表1得出：(1)研究最热的领域出现在“Ecological restoration(生态恢复) ”、 “Biodiversity(生物多样性)”、“River restoration(河流恢复)”当中，关键词词频超过了180，占统计高频关键词的22.4%，平均占比为17.2%，远高出平均水平。研究范围相对较明确，内容更加具体。(2)有关“Risk assessment(风险评估)”及“Ecological risk assessment(生态风险评价)”的研究占统计高频关键词的2%，就内容而言研究较深入，说明国际上对于生态风险评估、评价方面关注度很高。(3)有关“Sediment(沉积物)”、“Water quality(水质)”及“Floodplain(河漫滩)”的研究较多，说明国际上对实质性的固态、液态生态环境的生态修复较为重视。(4)“Phosphorus(磷)”、“Nitrogen(氮)”、“Heavy metals(重金属)”的研究也较多，证明生态修复与多种化学元素息息相关。(5)随着生态修复技术的日益发展，对于“Ecosystem services(生态系统服务)”、“Sustainability(可持续发展)”的研究逐渐增多，越来越符合人类对于实施可持续发展的要求。

1.3关键词可视化分析

以上高频关键词虽然能在一定程度上反映出生态修复研究领域的核心与热点问题，但仅按出现的频次分析，还不能完全反映它们的内在关系，因此采用Bibexcel软件将58个关键词进行两两配对，统计它们在7434篇文献中的共现频次，形成58×58的共词矩阵，由于关键词的关联度对可视化结果有一定的影响，因此本文采用了关联强度Ochiia系数统计指数来减少这一影响[9]。其计算公式如下：

(1)

采用Bibexcel软件，结合Ochiia系数统计指数，利用Ucinet软件得到高频关键词共现网络可视图，如图2所示。

图2　国外高频关键词共现网络可视图Fig.2　Foreign high frequency key words common network visual map

58个高频关键词之间形成了相互联系紧密的交错关系(图2)，其中节点大小表示关键词的中心度，节点越大表示中心度越高；节点之间的连线表示节点之间两组关键词出现的频次，连线越粗、表明出现频次越高，代表两组关键词的关系就越密切[10]。这种交错关系网络呈现出以居于可视图中心位置的高频关键词如：“Ecological restoration(生态恢复)”、“Biodiversity(生物多样性)”、“Ecosystem services(生态系统服务)”为研究中心的主体结构，表明“Ecological restoration(生态恢复)”、“Biodiversity(生物多样性)”、“Ecosystem services(生态系统服务)”是生态修复工作研究的热点方向。

1.4关键词聚类分析

图3　国外“生态修复”聚类树状图Fig.3　Overseas “ecological restoration” clustering tree

聚类分析(Cluster Analysis)是物以类聚的一种统计分析方法。用于对事物类别的面貌尚不清楚，甚至在事前连分类数量都不能确定的情况下进行分类的场合。聚类分析实质上是寻找一种能客观反映元素之间亲疏关系，即个体间的相似程度与差异程度的统计量，然后根据这种统计量把元素分成若干类[11]。

以上文构造的58×58相异矩阵为基础，运用SPSS软件中的系统聚类方式对高频关键词进行聚类分析，得出系统聚类树状图，如图3所示，高频关键词整体可以分为四个群集，群集分布情况如图4所示，根据图3、图4将高频关键词进行群体划分，划分结果如表2。

图4　国外“生态修复”群集划分线图Fig.4　Overseas “ecological restoration” cluster division line map

从表2 得出，群集1的内容比较复杂，涉及了生态环境中的诸多方面，并且都是针对某一特定领域的研究。群集2表明，中国在国际上生态修复研究工作的重点集中在生态工程方面，并且更注重于工程性建设。群集3整体是对生态修复的宏观把握，如：“Risk assessment(风险评估)”、“Ecological risk assessment(生态风险评价)”等。群集4有力地说明了富营养化的形成原因是氮磷元素超标，生态修复更倾向于这方面的研究。

为了更加显著的看出关键词之间的聚类群体，采用SPSS统计软件中的多维尺度分析来构建多维尺度可视化图谱(图5)，从可视化图谱中可以直观、形象的得出关键词之间的聚类群体，更好地显示出分类情况，相同群集的关键词分布情况与系统聚类的结果基本一致。

表2　国外“生态修复”聚类群体划分

图5　国外“生态修复”线性拟合散点图Fig.5　The linear fitting of the abroad ecological restoration

2国内生态修复数据来源途径及分析

2.1国内生态修复文章逐年发表数量分析

图6　国内“生态修复”文献数量分布图Fig.6　 The number of domestic “ecological restoration” Literature

以CNKI中国知网学术期刊网络出版总库作为统计源，以“生态修复”作为关键词进行检索。检索时间范围为1997—2015年，共检索出4578条结果，每年的发文数量及发文趋势如图6所示。

从图6中可以明确得出，在2008年、2013年和2014年出现了3个高峰，由于我国目前着重建设环境友好型、可持续发展型生态环境，生态修复的发文量近10年增长幅度逐年加快。由于2015年有部分论文还没有发表，因此该年文献数量比较少。整体来看，在研究初期1997年、1998年和1999年3年发文量很少，其他年份的发文量整体呈现平稳上升趋势。

2.2关键词频次分析

利用文献计量分析软件Bibexcel统计关键词的词频，由于检索出的文献数量较少，且为了更好的研究高频关键词间的关联度，本文选取词频大于25的关键词，共计64个。由于不同的论文对相同含义的词表述有所不同，所以本文将同义词进行合并。例如：对策、措施合并为对策；治理、综合治理合并为治理等。此外，除去频次最高的关键词“生态修复”，对合并后的54个关键词进行统计分析，这54个关键词在一定程度上反映了国内生态修复领域的研究核心与研究热点，选取的高频关键词和词频如表3所示。

表3　国内“生态修复”期刊论文中高频关键词及词频

从表3得出：(1)关于“生态修复”方面的期刊关注水土保持的较多，词频高达483次，仅次于生态修复，占统计高频关键词的13.6%，平均占比为18.5%接近平均水平。说明水土保持一直是近年来的研究热点；(2)在频次大于80的12个高频关键词中，有关生态方面的关键词有5个，占统计高频关键词的20.7%，这说明生态修复涉及生态各个方面，研究频繁；(3)富营养化、水土流失方面的研究也很多，这解释了近年来有关生态修复方面的期刊研究热点内容，说明我国对生态修复的研究涉及水土污染调查及保护两个方面，研究内容切合实际；(4)生态文明方面的研究也相对较多，体现了研究过程中对环境及生态保护的重视，表明近年来生态修复正在不断的向可持续方向发展；(5)对策、治理也是生态修复研究中的主要内容，得到了广泛的关注；(6)湿地、河流作为新兴的研究方向，体现了生态修复已涉及到生态环境多个领域的研究中。

2.3关键词可视化分析与聚类分析

为了更加直观的得到关键词之间的相互联系，采用了Ochiia系数方法，计算出54×54的相异矩阵后，运用了可视化软件Ucinet得出了高频关键词的可视化网络图，如图7所示。

图7　国内高频关键词共现网络可视图Fig.7　The domestic high frequency key words common network visual graph

图8　国内“生态修复”聚类树状图Fig.8　The domestic “ecological restoration” clustering tree

图9　国内“生态修复”群集划分线图Fig.9　The domestic “ecological restoration” of the cluster partition line

采用与上述国外生态修复研究相同的方法，分别得到系统聚类树状图(图8)、群集划分线图(图9)、聚类群体划分表(表4)以及线性拟合散点图(图10)。从表4得出，群集1注重于水土流失方面的研究，我国西北的黄土高原地区长期受到黄沙困扰，近几十年来我国已采取大量防风固沙的措施，以防黄土高原进一步沙漠化。群集2是对生态各个领域的研究，总体可以概括为大气、水、土壤方面的生态修复。群集3致力于保护措施方面的研究，强调做好防治措施。

图10　国内生态修复线性拟合散点图Fig.10　The linear fitting of the domestic ecological restoration

3结论与讨论

(1)从数量上看，1997—2015年间，国内外生态修复研究文献数量都呈快速增长趋势，特别是2014年国内外的发文量均出现小高峰，说明生态修复的研究在国内外受到高度重视。

(2)纵观研究热点，国外研究热点为“Ecological restoration”、“Biodiversity”、 “Ecosystem services”等，而国内研究热点为“生态”、“水土保持”、“生态恢复”等，说明国内外的研究热点有所不同。国外更注重于学科发展，国内更加关注社会需求，但总体都是朝着更高层次的生态修复领域发展。

(3)从群集分类上看，国内外的群集划分情况基本相同，可以概括为生态修复环境要素分类、生态修复治理对策、方法及生态修复宏观综述三类。

(4)本文选取累积出现频次达到40的前62个英文关键词和累积频次达到25的前64个中文关键词作为高频关键词，其集中性和囊括范围比较适中。但是，并不排除一些频次较低的关键词未来可能成为研究热点。利用共词分析法探讨学科领域的研究热点，其结果受关键词统计的完整程度、专业水平和学科门类等影响，存在一定的局限性。因此，这种共词聚类方法主要针对近20年的研究，对于预测未来发展趋势上还不够说服力，还需进一步研究。

表4　国内“生态修复”聚类群体划分

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基金项目:国家自然基金资助项目(51279072)；流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放基(IWHR-SKL- 201501)

收稿日期:2015- 12- 18;

修订日期:2016- 03- 24

*通讯作者

Corresponding author.E-mail: caoyongqiang@lnnu.edu.cn

DOI:10.5846/stxb201512182527

曹永强,郭明,刘思然, 杨俊.基于文献计量分析的生态修复现状研究.生态学报,2016,36(8):2442- 2450.