基于文献计量的渔业声学研究状况分析

杨 洋，朱国平，3，4，5，陈新军，3，4，5

（1.上海海洋大学海洋科学学院，上海 201306；2.上海海洋大学极地研究中心，上海 201306；3.农业农村部大洋渔业开发重点实验室，上海 201306；4.国家远洋渔业工程技术研究中心，上海 201306；5.大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室，上海 201306）

声学手段作为进行水下生物资源调查最有效的方法之一，具有采样面积大、采样速率高、不伤资源等诸多优点［1－2］。随着调查设备和软件技术的不断发展，渔业声学作为水声学的一个分支，已发展成为一个具有学科交叉特性、应用广泛的学科。渔业声学的进步依赖于多个学科的发展，声学调查设备和技术是该领域的研究基础，后处理软件、处理方法则是研究结果可靠的保证。近年来一些新的研究技术的引入促进了渔业声学研究发展，例如利用人工智能技术进行声学信号的识别［3］、利用环境DNA（eDNA）技术进行资源调查［4－5］。随着人们对气候变化引起的海洋环境变化的关注，渔业声学作为一种有效的水生生物调查工具越来越被学者们重视，逐渐在全球淡水和海洋生物的研究中承担着越来越重要的角色［6－7］。

为了抓住渔业声学的研究热点及未来的发展机遇，本研究基于CiteSpace的文献计量分析方法（bibliometric analysis）对渔业声学主题相关的文献进行了归纳分析，以期能够客观的描述该领域的学科发展趋势，并能够从探测学科前沿、选择科研方向和辅助决策等方面为我国渔业声学发展提供参考。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究文献数据来源于Web of Science核心合集数据库，检索时段为1995—2019年，检索时间为2019年4月3日。利用鱼类、声学、目标强度等关键词进行目标文献检索，检索式为TS＝（“fish*”or“zooplankton”）AND TS＝（“fisheries acoustic”or“acoustic*”or“target strength”or“backscattering”or“echo sounder”）。论文检索遵循“优先保证查全率，数据的完备性比数据的准确性更为重要”的检索原则［8－9］，通过在数据库中“创建引文报告”（create citation report）的方式，对检索结果进行了精炼和扩展，最终检索到可用文献3 221篇，并提取了这些文献的作者、标题、摘要、关键字、参考文献、引用量等信息作为分析样本。

1.2 分析方法

利用文献计量分析方法，对样本数据进行了文献年度发表和引用量分析、施引文献国际／机构／作者合作网络分析、期刊双图叠加分析、学科及关键词共现分析以及基于关键词的突变检测分析。

文献发表数量以及被引量是学科发展状况的直观体现，能够帮助人们从整体上把握该学科发展趋势。对于学科文献数量的分析一定程度上能够反映学科发展的过程和规模的大小，而被引用量是衡量论文学术影响力的重要标准之一［10］。

针对国家、机构、作者的合作图谱分析可以发现某个研究领域学者、国家或研究机构之间的社会关系，有助于人们客观的了解科研人员、国家或机构的学术影响力，有利于发现那些值得关注的科研人员、国家或机构［11］。

聚类分析基于关键词出现频率，利用统计学的方法将复杂的关键词网状关系简化为相对较少的几个类群，可以判断出一定时期某研究领域学者关注的热点内容［12－13］。聚类分析中利用Modularity Q值作为网络模块化的评价指标，Q的取值区间为［0，1］，一个聚类网络的Q值越大，则表示网络聚类效果越理想，而当Q值大于0.3时就意味着网络社团结构是显著的；Silhouette值是用来衡量网络同质性的指标，越接近1，反映网络的同质性越高，当该值大于0.7时聚类结果是具有高信度的，在0.5以上可以认为其聚类结果是合理的［8－9］。

学科及关键词分析、配合基于关键词的突变检测分析，可以有利于人们分析某学科领域的研究热点、知识结构以及其演变情况［14］。学科及关键词聚类分析中以频次、占比和节点中心度为因子，作为衡量文献学科及研究热点的指标。节点中心度是指其所在网络中通过该点的任意最短路径的条数，用以度量网络中节点在整体网络中所起连接作用大小，中心度大的节点相对地容易成为网络中的关键节点。突变检测通过考察词频将某段时间内频次变化率高的词从大量的主题词中探测出来，突变强度作为衡量突变结果可信度的指标［13］。

以上分析均基于文献计量软件CiteSpace 5.3 R4进行。

2 结果与分析

2.1 文献数量年度变化

如图1所示，1995年至2018年间，渔业声学研究论文数量总体呈上升趋势，其中1995—2000年，论文数量呈波动变化状态，年均发表数量为65篇；2000—2007年，论文数量处于缓慢上升期，年均发表数量增加到94篇；2008年开始，论文数量呈现快速增长的趋势，2016年达到最高值258篇，2008—2018年年均发表论文数量为191篇。

图1 渔业声学研究论文数量年度变化趋势Fig.1 Annual changes of bibliographic records of acoustic fisheries

2.2 国际／机构／作者合作状况分析

检索结果表明，发表论文数量的国家排名中，美国共有1 257篇，占检索结果的39.02%；其次为加拿大381篇，占总数的11.82%；挪威以334篇的数量排列第3，占总数的10.36%；余下前10位的国家依次为澳大利亚、法国、日本、英国、苏格兰、西班牙、中国。其中，中国的发文量为97篇，占总数的3.01%（表1）。由此可见，美国渔业声学的研究产出遥遥领先于其他国家。分析结果也显示，中国的渔业声学论文在2003—2012年间数量较少，2012年后开始快速增长，这也表明近年来渔业声学研究得到我国学者越来越多的关注。

截止到2019年4月份，共有403个机构参与了渔业声学的科学研究，如表2所示，其中发文数量最多的为挪威海洋研究所（Institute of Marine Research，IMR），共有166篇；其次为美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA），共有163篇；第3位为加拿大渔业与海洋部（Department of Fisheries and Oceans，DFO），发表论文数量为100篇。前两个研究机构的发表数量远远高于其他机构，占总数的9.81%，表明IMR和NOAA在渔业声学的研究中处于世界领先的水平。发文量20篇以上的共有40个机构，占总发文量的52.14%。在这40个机构中，美国有14所；挪威、澳大利亚、加拿大各4所；英国、日本各3所；中国、法国各2所；新西兰、沙特、丹麦、比利时各1所。

表1 渔业声学论文发文数量前20位国家Tab.1 Statistics of top 20 countries in article number

网络图谱分析可直观地呈现国家的研究力量及合作情况［14］。由表2及图2综合分析可知，美国国家大气和海洋局、美国国家海洋渔业局、华盛顿大学、美国地质调查局、伍兹霍尔海洋研究所组成了美国渔业声学研究的主要力量；挪威以挪威海洋研究所、卑尔根大学、奥斯陆大学为主要研究力量；加拿大的研究集中在加拿大渔业与海洋部、纽芬兰纪念大学、英属哥伦比亚大学；中国的渔业声学研究力量则集中在中国科学院与中国水产科学研究院。在排名前几名的渔业研究强国中，各国之间的连线较细，说明这些国家的合作程度并不高。与中国合作最为紧密的国家为日本。

作者聚类图谱分析结果显示（图3，表3），发文量前10位的作者分别来自日本、美国、挪威、法国。日本的KAZUSHIMIYASHITA及加拿大的STEVEN COOKE论文数量均为31篇；其次是来自挪威的STEIN KAARTVEDT和美国的JOHN HORNE，发文量均为26篇。不同国家的研究者之间的连线较少，表示不同国家或机构之间的合作较少，即渔业声学的研究多以机构和国家为单位，且研究主题之间存在着差异。例如，日本学者KAZUSHIMIYASHITA的研究多以声学监测为主［15－16］；美 国 学 者JOHN HORNE、ALEX DE ROBERTIS的研究则偏重于声学调查及数据后处理［17－18］；挪威学者EGIL ONA、ROLF KORNELIUSSEN的研究则偏重生物体声学散射特性［19－20］（图3，表3）。

综上所述，全球范围来看，各个国家和机构之间渔业声学研究存在较多的合作，但在诸如美国、挪威、加拿大这些研究强国之间则相对较为独立，且存在各自专注的研究主题。

表2 渔业声学论文发文数量前10位机构排名Tab.2 Statistics of top 10 institutions in article number

图2 论文发表机构国际合作情况Fig.2 Analysismap of institutional cooperation network

图3 作者聚类网络图谱Fig.3 Analysismap of co author network

表3 论文发表数量前10位作者Tab.3 Statistics of top 10 authors in article number

2.3 期刊分布规律分析

根据检索结果，渔业声学论文分布在171种期刊中，发表数量排名前20名的期刊论文总数占到了57.11%。在排名前20的期刊中，平均影响因子高达6.09，其中有11种期刊的影响因子都在2.0以上。研究范围涵盖了诸如ICES Journal of Marine Science、Marine Ecology Progress Series、Marine Biology等海洋学期刊，Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences、Journal of Fish Biology、Fisheries Research等渔业期刊，以及Journal of the Acoustical Society of America等声学技术期刊和备受各界学者关注的主流期刊Science、Nature。从发表数量与被引率来看，Ecology、Nature、Science、Bulletin of Marine Science、Fishery Bulletin、Marine Biology、Journal of the Acoustical Society of America为渔业声学研究领域论文质量最高的几种期刊。仅从发表数量来看，ICES Journal of Marine Science为渔业声学研究的最热门期刊（表4）。

2.4 学科共现分析

通过构建学科共现网络图谱可以揭示和分析学科知识结构及其演变［11］。分析结果表明，渔业声学的研究共涉及42个学科，发文量前10位的学科依次为（表5）：海洋与淡水生物学（Marine＆freshwater biology，24.75%）、渔业（Fisheries，20.38%）、海洋学（Oceanography，15.72%）、环境科学与生态学（Environmental sciences＆ecology，9.27%）、生态学（Ecology，7.15%）、环境科学（Environmental sciences，2.83%）、科 学 技 术（Science＆technology，2.17%）、自 然 综 合（Multidisciplinary sciences，2.17%）、湖 沼 学（Limnology，2.04%）、动物学（Zoology，1.97%）。其中前5种学科为渔业声学的优势学科，占总学科数量的77.29%。另外，科学技术和自然综合学科在渔业声学的研究中占有一定的数量，说明渔业声学研究具有多学科交叉的特征。

表4 发文数量前20期刊及影响因子Tab.4 Statistics of top 20 journals in article number and their im pact factors

期刊双图叠加分析（dual map overlays analysis）可以直观显示施引及被引论文的学科分布情况。图4中，左侧施引文献所在的学科分布可视为渔业声学研究的应用领域；右侧被引文献所在的学科分布代表了渔业声学的研究主要引用了哪些学科，可视为渔业声学的研究基础［21］。分析结果显示，在1995—2019年间，渔业声学的基础研究领域主要包括生态学（Ecology）、动物学（Zoology）、环境科学（Environmental）、营养学（Nutrition）、数 学（Mathmatics）及 机 械 工 程（Mechanics）学科，应用领域包括地球科学（Earth）、生态学（Ecology）和海洋科学（Marine）。渔业声学的基础研究领域较多，但整体上核心领域与边缘领域划分比较明显，可见渔业声学的基础研究涉及学科范围较广。应用方面该领域涉及学科相对较少，核心领域明确。

表5 渔业声学研究主要学科分布Tab.5 Distribution ofmain subjects of fisheries acoustic

图4 期刊双图叠加分析Fig.4 A dual map overlay of the sciencemapping literature

2.5 关键词及突变检测

基于关键词聚类的时间视图可以展现各个聚类（即子领域）发展演变的时间跨度和研究进程［8－9］。图5中，Q值为0.439，S值为0.574 4，聚类效果较为理想。右侧的文字代表聚类的种类，从左至右则代表各个聚类的时间推进。例如聚类＃0，表示鳟（Salmotrutta）的丰度及迁移在1995—2005年间获得了较多的关注。

通过对时间序列聚类网络图谱（图5）、关键词频次（表6）以及相关文献的研究内容可知，渔业声学的研究主要分为5个研究方向：1）物种声学散射特性研究，包括目标强度、密度比、声速比和有鳔鱼类的声共振［22－24］；2）生物量及相对生物量分布评估，主要涵盖数据后处理中丰度计算方法、数据处理过程优化（噪声剔除、物种判别等问题）［18，25］；3）生物迁移模式研究，尤其是对于中上层物种的季节、昼夜垂直移动行为的研究［26－27］；4）声学调查相关的研究，如声学设备的校正方法［28］、如何利用渔船平台为科学研究提供可靠的数据支撑［29］等；5）利用声学工具进行海洋、河流、湖泊的生态管理协助，如利用多波束、被动声学设备监测鱼类洄游情况［30－32］。

通过对关键词频次及突变检测的分析可以很好的显示时间序列上研究热点的变化，发现研究的前沿热点，突变强度越高，表示其在一定时间内受到的关注度越高。另外，由于学者之间对于同种研究内容的表达方式不同，会导致词频的重复，因此本研究对检索结果进行了整合，去除了指向不明的关键词，共得到38个突变关键词。结合对文献内容的分析，对检索结果进行了分类。结果显示，1995年至今，突变强度最高的关键词分别为habitat use（栖息地利用）、management（管理）、distribution（分布）、noise（噪声）、conservation（保护）、sound scattering（声散射）、climate change（气候变化）、movement pattern（迁移模式）、marine protected area（海洋保护区）、swim bladder（鱼鳔）。分类结果如表7所示：＃1＝生态保护，突变时期为2009—2019年；＃2＝迁移模式，突变时期为2003—2016年；＃3＝声学散射特征，突变时期为1996—2019年；＃4＝声学调查，突变时期为1995—2011年；＃5＝资源评估，突变时期为1995—2011年。

＃1生态保护研究主题的突变时段为2009—2019年期间，说明这一主题在近10年得到了较多的关注，在这期间涌现了大量以声学调查为方法进行生态保护主题的研究；＃2有关不同物种迁移模式的研究，突变时间为2003—2016年，而近几年出现较少；＃3声学散射特征的研究，包括物种识别、目标强度、噪声等研究涵盖了整个时段，说明相关研究一直是该领域学者研究的重点；＃4声学设备的研究，包括多波束、分裂波束、声学多普勒海流剖面仪（acoustic Doppler current profiler，ADCP）的研究，突变时段为1995—2011年，可以看出有关声学设备的研究在2011年之前较多，而近年来关注度有所下降；＃5资源评估的突变时间跨度为1995—2011年，说明在这期间有较多学者对物种资源量及分布的研究关注度较高。

表6 出现频次最高的关键词（≥100）Tab.6 Top 21 keywords w ith the highest frequency

图5 基于关键词共现的聚类网络分析图谱时间线视图Fig.5 Timeline view keywords based on co occurrencem apping

3 讨论

3.1 全球渔业声学研究力量分布及合作状况

尽管渔业声学的发展开始较早，但从论文数量及被引量可以看出，近10年为渔业声学的快速发展时期。分析认为：1）美国是目前全球渔业声学研究的主要力量，无论从论文数量还是机构数量上来看都明显领先于其他国家；2）整体来看，美国国家海洋和大气管理局、华盛顿大学、挪威海洋研究所、加拿大渔业与海洋部、法国海洋开发研究所、澳大利亚海洋科学研究所、英国南极调查局、日本北海道大学等为该领域全球范围影响力较大的机构；3）ICES Journal of Marine Science为该领域最热门的期刊，其发文数量远远高于其他期刊；4）渔业声学是一个交叉性较强的学科，其基础研究涉及了计算机科学、数学、生态学等多学科的研究成果；5）尽管全球范围内声学合作情况复杂，但在研究力量较为发达的几个国家之间合作并不紧密，且各自的研究重点存在一定的差异。中国的渔业声学研究目前主要与日本合作紧密，与国际领先机构的合作亟待提升。

3.2 研究热点及未来发展趋势

通过对关键词的突变分析发现，渔业声学的研究主题大致集中在5个领域，即：生态保护、迁移模式、散射特性、声学设备、资源分布。

资源分布研究的突变时期为1995—2011年，这期间，由于声学评估技术的日渐成熟，针对全球重要水域和物种的调查发展迅速，产生了一系列重要成果。例如，2000年由南极海洋生物资源养护委员会（Commission for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources，CCAMLR）组织的南极大磷虾（Euphausiasuperba）资源多国多船联合调查，采用回声积分法探明了南极半岛附近海域的南极大磷虾储量及分布［25］；唐启升等［33］利用声学调查技术对北太平洋黄线狭鳕（TheragrachalcogrammaPallas）进行了资源分布、垂直移动特征等有关问题的研究；OSHIMO等［34］利用50 kHz的Furuno回声探测仪结合地质统计学方法对日本九州岛西部和南部海域的斑点莎瑙鱼（Sardinopsmelanostictus）进行了生物量估算。在此期间，基于声学工具的水生生物资源评估得到了快速发展。可以预见，未来渔业声学研究将朝着结果精确化和方法多样化的方向发展。

对于声学设备的研究突变时期为1995—2011年，其中ADCP的突变强度较大且时间较长，表明ADCP受到的关注较多。实际上，声学仪器的研究开始较早，1974年就出现了第1代双波束声呐（dual beam sonar），20世纪80年代初出现了分裂波束设备（split beam echo sounder），20世纪90年代出现了多波束声呐（multi beams sonar），2004年出现了宽带声学设备（broadband echosounder）［35］。目前，该领域关于声呐设备的研究更偏重应用，例如，STANTON等［23］利用商用宽带声学设备和鱼鳔共振原理，实现了鱼类信号识别和分类；AMAKASU等［36］利用宽带系统测量了南极大磷虾集群的体积后向散射强度，并利用扭 曲 玻 恩 近 似 模 型（distorted wave Born approximation，DWBA）反演了磷虾集群的体长分布特征；PARSONS等［31］利用Reson7125多波束声呐实现了对马餷（Seriolahippos）集群的可视化监测。更多声学调查设备和技术正在被应用到该领域中。

表7 基于突变检测的热点主题词分布Tab.7 Burst detection and classification of keywords

生物声学散射特性的研究一直是渔业声学研究领域的热点。由于目标强度参数在声学评估中的意义重大，其值的改变可引起评估结果量级误差［25］，因此各个物种目标强度的现场测量及模型方法得到了很多学者的关注。例如，ONA［19］利用实验室条件和分裂波束渔探仪现场测量方法研究了大西洋鲱（Clupeaharengus）的目标强度特性；FOOTE等［37］采用水槽测量方法测定了南极大磷虾的密度比和声速比，确立了目标强度模型。由于生物的密度和声速比存在季节和年际间的变化［24］，目标强度模型的研究将一直是该领域研究的热点，未来调查技术的改进或将促进目标强度的测量研究。

噪声（noise）的研究直接关系到数据后处理结果的准确度，尤其是对于一些弱散射体及水层分 布 较 深 的 生 物［2］，例 如WATKINS和BRIERLEY［38］研究了38 kHz和120 kHz回声积分仪背景噪声的剔除，并验证了利用频差法（dB difference）进行目标判别的影响；DEROBERTIS和HLGGINBOTTOM［18］提出的基于信噪比估算的噪声剔除方法，开拓了在低信噪比的情况下噪声剔除的方法。近年来，一些高信噪比设备和水下平台的成功应用，大大减少了噪声对于声学评估结果的影响。

种类判别（species identification）通过数据处理剔除目标物种信号之外的生物信号，可以提高资源评估的精度。目前常用的方法有设置阈值法、多频差分法、宽带方法、人工智能识别、多波束成像法和可视化设备观测法等，识别效果和应用领域有所不同。目前来看，宽带方法和人工智能识别应用前景广阔，例如WOODD WALKER［39］利用人工神经网络（artificial neural network，ANN）对南极磷虾和其他浮游动物进行了判别；FABLET等［40］利用概率分类模型（probabilistic school classification models）分别进行了基于集群之间和集群之内物种比例的分类；ROBOTHAM等［3］利用支持向量机（support vector machines，SVM）对欧洲鯷（Engraulisencrasicolus）、沙丁鱼（Sardina pilchardus）和竹筴鱼（Trachurus trachurus）进行了分类识别；STANTON等［23］通过对宽带信号频谱特征的分析，推演出了生物体长、游泳倾角等信息，并实现了信号判别。由此可见，宽带技术和人工智能技术正在被越来越多的应用到渔业声学研究中。

对于水下生物的昼夜垂直移动、季节垂直移动及迁移模式的研究，一方面可作为声学研究的辅助手段，因为生物分布的深度变化可能影响到其目标强度的变化，尤其是有鳔鱼类；另一方面可作为生态学研究手段，为物种的洄游监测、行为学研究提供有力的支撑。由于回声在水中的传播损失和探测仪的时变增益（time varied gain，TVG）机制，随着深度的增加，噪声也会被放大，信噪比随之减小，即声学信号的作用深度有限［2］。因此对于一些深层鱼类的监测是目前该领域的研究难点。

在检测到的所有突变词中，生态保护出现频次最高且突变强度大。近年来，由于气候变化和过度开发等人类活动的影响，有关气候变化和生物多样性关系的研究已经成为全球学者共同关注的热点，迫切需要对全球海洋和淡水生态系统进行监测，而声学工具在这一任务中扮演着重要角色［41］。监测不仅包括传统的主动声学技术对物种资源分布和多样性的监测，也包括被动声学浮标、鱼类标签遥测等技术的应用。毫无疑问，如何利用多样的声学技术对海洋和淡水生态环境进行研究依然是未来该领域研究的热点。

综合来看，有关生物体声学散射特征和生态环境保护的主题仍将是未来渔业声学研究的热点，尤其是学科交叉促进的宽带技术、人工智能等新方法的应用，未来将会是促进该领域发展的重要动力。

3.3 展望

本研究采用文献计量的方法对全球渔业声学的研究趋势进行了分析，力求结果客观准确。然而，渔业声学的发展已经有近百年的历史，由于数据库文献数量的限制，早期产生的一系列重要成果本文并未讨论。另外，由于渔业声学研究学科分布较广，本文限于篇幅未对更细化的研究内容予以讨论，未来会补充相关研究内容并针对个别热点问题进行探究。