基于CiteSpace的森林火灾研究文献可视化分析

傅欣蕾，韩久同，刘敏

（安徽林业职业技术学院，安徽 合肥 230031）

森林火灾广布于全球森林生态系统，位居森林三大自然灾害首位，是世界性的林业灾害。在世界范围内，森林火灾年发生量约几十万次，受灾面积达几百万公顷，占全球森林面积的0.1%[1]。林火危害森林动植物、微生物资源，造成土壤沙化和水土流失；排放的固体颗粒物污染空气，加剧温室效应；由林火造成的人员伤亡和经济损失更是难以估量。随着全球气候变暖趋势的加剧，近几年森林火灾发生率显著上升。2019年亚马逊盆地在火灾季发生了罕见森林大火，撕裂了“地球之肺”；澳大利亚森林火灾从2019年持续燃烧至2020年，过火面积逾525万hm2，对当地的生态系统造成了毁灭性打击。对森林火灾进行研究是保护森林资源、促进林业可持续发展的重要基础。本研究通过文献计量与可视化分析，追踪森林火灾的研究学者合作关系、机构合作关系，探寻研究热点，梳理研究发展脉络，以期为未来的森林火灾研究提供思路。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究数据来源于中国知网，专业检索表达式语法设置为“SU=‘森林’*‘火’+‘森林’*‘火灾’+‘林火’”，期刊来源选取“核心期刊”，检索时间为2020年5月21日，检索得到2 117篇文献。删除了会议征稿、新闻报道、公告等不相关文献条目，得到符合条件的样本文献1 958篇。

1.2 研究方法

CiteSpace是由美国德雷塞尔大学陈超美博士研发的基于文献计量的知识可视化软件，可从海量文献中提取核心信息，从多元、动态、分时的角度对研究文献进行信息挖掘和可视化分析，是目前最有影响力和被广泛使用的信息可视化软件之一[2]。运用CiteSpace提供的学者合作网络图谱、机构合作网络图谱，能发掘研究学者、机构间的合作关系；软件统计的关键词频与生成的关键词时区图，方便展示森林火灾领域研究的演进历程。此外，结合中国知网自带的计量分析功能，可以进行篇均被引数、篇均下载数查询等辅助性分析。

将文献数据导入CiteSpace软件，时间跨度为1992年至 2020年，时间切片为 1；阈值采用（c，cc，ccv）的方法，经过多次探索性尝试与对比，将前、中、后三个时间分区分别设定为（4，4，30）（2，2，20）（4，4，30），其余时间由线性插值决定；修剪方法选择寻径和修剪合并网络。

2 研究结果

2.1 森林火灾研究学者合作分析

借助CiteSpace软件呈现的作者合作网络图谱（图1），可以得出具有合作关系的作者团队，其中圆圈代表作者，圆圈大小代表作者发文量多寡，连线代表作者之间具有合作关系。森林火灾研究学者呈现高度的团队聚合性，发文作者间团队合作明显，学术交流多。该领域有两个发文量较高的合作团队：以胡海清、魏书精为核心的团队，主要研究气候变暖背景下森林火灾的发生对生态系统碳循环的影响[3-4]，建立了碳排放的定量测定模型[5]；以舒立福、赵凤君为核心的团队，研究范围涉及树种的抗火性能、可燃物、林火行为等方面[6-9]，团队发表过系列林火研究综述[1,10-13]，在学界产生了重要影响。另有3个小型团队：吴志伟团队、牛树奎团队、潘存德团队。其他学者之间合作少，网络结构疏松、分散，尚未形成集中的研究团队。

图1 学者合作网络图谱

2.2 森林火灾研究机构合作分析

统计可知，1992—2020年森林火灾研究发文量前十的机构分别是：东北林业大学，334篇；中国林业科学研究院，144篇；北京林业大学，117篇；中国科学院，94篇；中南林业科技大学，66篇；内蒙古农业大学，41篇；广东省森林培育与保护利用重点实验室，34篇；南京森林警察学院，31篇；西南林业大学，29篇；福建农林大学，29篇。我国森林火灾频发地区集中于西南部，并有向湖南等省扩散的趋势；林火严重地区集中于东北部和西南地区；火灾受害森林面积、成林总蓄积量损失严重的区域集中于东北的黑龙江省和内蒙古自治区[15]。这与森林火灾的发文量高的研究机构地区分布基本吻合。

由图2可知，发文量第一的东北林业大学，其与北京林业大学、内蒙古农业大学、福建农林大学、广东省森林培育与保护利用重点实验室等机构均存在合作关系；发文量第二的中国林业科学院，其与西南林业大学、南京森林警察学院等机构有合作研究。综上，可以表明我国森林火灾研究已存在跨机构、跨区域的研究共同体。中国科学院、中南林业科技大学在森林火灾的研究上相对独立，尚未与其他主要研究机构形成密切的合作关系。

2.3 森林火灾研究热点和演进趋势

2.3.1 森林火灾研究热点分析

图2 机构合作网络图谱

关键词是对文献内容的概括，高频和高中心性的关键词能反映研究热点和主题。借助CiteSpace软件对森林火灾研究文献进行关键词提取，获得出现频次排列前十位的关键词词频统计，见表1。中心性反映了关键词的重要性，中心性前十的词有大兴安岭、森林火险、气候变化、空间分布、地理信息系统、林火干扰、森林防火、气象因子、活性有机碳和兴安落叶松。从关键词词频与中心性的统计结果可以看出，森林火灾研究的热点主要集中在气候变化与森林火灾的相互关系、森林火灾对碳循环的影响、基于地理信息系统的林火管理、大兴安岭森林火灾研究等方面。

表1 关键词词频统计

（1）气候变化与森林火灾的相互关系。过去40年，虽然世界各国在林火治理上不断增加资金和技术投入，但全球森林火灾年发生次数与受灾面积却逐年增加，当今世界以气候变暖为主要特征的气候变化是导致林火频发的重要因素，而林火排放的温室气体又会进一步加剧气候变化[16]。学者们主要从气象条件（气温、降水、干旱、风）影响森林火灾的发生，气候影响森林可燃物，气候影响包括森林火灾的蔓延速度、强度在内的火行为，气候影响森林火灾的时空分布等多个方面进行了研究[17-20]。

（2）森林火灾对碳循环的影响。林火频发造成了含碳温室气体的大量释放，火干扰是生物地球化学循环和碳循环的主要干扰因素。学者们从影响林火碳排放因子[21]、林火碳排放估算模型的建立[5]等方面对林火碳排放进行了深入研究。学者们在全国和区域尺度上也对林火碳排放进行了估算。如舒立福等估算了全国1991—2000年林火造成的直接碳排放量为20.24～28.56 Tg[22]；区域尺度的碳排放估算集中在东北地区、浙江省等区域，如胡海清等根据调查和统计数据，采用排放因子法估算了大兴安岭地区1965—2010年林火碳排放量约2.93×10-2Tg[23]；魏书精等对黑龙江省温带森林1953—2012年林火碳排放量的估算结果为5.88×10-2Tg[24]；杨国福等利用排放因子法和排放比法，估算了浙江省1991—2006 年每年排放的 CO2、CO、CH4、NMHC 的量[25]。

学界关于林火与碳循环的研究还集中在土壤有机碳方面。多项研究认为，土壤有机碳、活性有机碳对林火干扰的响应差异很大，主要受到林火强度、持续时间、可燃物特性、土壤理化性质等因素的影响[26]。

（3）基于地理信息系统的林火管理。地理信息系统（GIS）是一种综合性的空间数据处理工具，因其具有的多层次、多时态、多精度、快速度等特点，已被广泛应用于林火管理。学者们在应用GIS进行森林火险区划、林火行为预测、林火探测与扑救、林火管理辅助设计、林火损失评估等方面成就卓然[27]。随着技术的发展，近年来GIS与RS、GPS的高度结合，为林火管理提供了精确、快速的信息，在最小误差范围内全方位地服务于林火管理[12]。

（4）大兴安岭森林火灾研究。大兴安岭是我国北方针叶林生态系统的重要组成部分之一，1987年5月的特大森林火灾是新中国成立以来最严重的一次森林火灾，过火面积达13.3×105hm2。作为我国森林火灾过火面积最大、受灾程度最严重的林区之一，大兴安岭成为了学界进行森林火灾研究的重要基地。学者们从大兴安岭地区森林火灾对生态系统的影响[28]、火险区划[29]、火烧迹地植被恢复与演替状况[30]、碳排放[23]、林火的时空分布特征[31]等方面进行了大量研究。大兴安岭的林火研究文献数量多、质量较高，为我国的森林火灾预测与管理提供了科学依据。

2.3.2 森林火灾研究演进趋势

文献的年度分布是研究发展趋势的重要表征，能反映该研究在学界的受重视程度。近三十年关于森林火灾的研究具有明显的四个阶段（图3），分别是起始阶段（1992—1995年）、探索阶段（1996—2005年）、快速发展阶段（2006—2010年）、平稳发展阶段（2011—2020年）。

依据CiteSpace生成的森林火灾研究关键词时区图（图4），结合森林火灾研究文献的年度分布，可以从时间维度得出森林火灾研究的演进轨迹。

图3 森林火灾研究文献年度分布

图4 关键词时区

起始阶段（1992—1995年）：该阶段有着很高的文献发表数量，年发文量均在90篇以上，但研究中没有频次较高的关键词和突现词出现；篇均被引数、篇均下载数分别为4.43和46.68，与其后年份的相应数据相比明显偏低。表明这一阶段虽然发文量高，但文献质量偏低，对后期的研究贡献不高，属于森林火灾研究的起始阶段。

探索阶段（1996—2005年）：该阶段文献数量呈断崖式下降，年发文量不足50篇。这一时期出现了3个相互关联的高频关键词——林火干扰、土壤有机碳、活性有机碳。我国就林火干扰对土壤有机碳的影响研究主要集中在森林火灾前后土壤有机碳、活性有机碳含量及其动态变化方面。此外，从篇均被引数（24.76）、篇均下载数（229.05）看出，该阶段的文献质量有了飞跃式的提升，可以认为森林火灾的研究正处于探索前进、蓄势待发的状态。

快速发展阶段（2006—2010年）：森林火灾发文数量呈爆发式增长，于2010年达到峰值，113篇；篇均被引数、篇均下载数分别为14.81和272.74。尤其2009年和2010年，出现了不少高频关键词，表明森林火灾研究再次成为学界关注的热点领域。气象因子、气候变化、碳排放、地理信息系统、大兴安岭、兴安落叶松、MODIS、火烧迹地、林火监测等词汇获得学界关注。其中围绕气候变化、碳排放、地理信息系统、大兴安岭相关的研究是森林火灾研究的热点。MODIS是中分辨率成像光谱仪，是搭载于卫星的一种传感器，能对地传递森林火灾监测的遥感数据，2010年开始，MODIS越来越多地应用于林火研究[32]。火烧迹地是森林火灾烧毁后尚未恢复到原来林地状态的区域，在该阶段，学者主要围绕火烧迹地生态系统的更新与恢复，土壤动物分布与多样性、土壤养分动态变化等展开研究[33-37]。林火监测从早期的地面巡护发展到航空巡护，再到卫星遥感数据、视频图像资料与GIS技术相结合，一步步建立了先进的空、天、地一体化林火监测网络[38]。

平稳发展阶段（2011—2020年）：文献量虽然没有持续上阶段的显著上升趋势，转而出现波动，但始终保持在较高发文水平，篇均被引数、篇均下载数分别为4.60和255.50。这一阶段的研究特点是涌现出了一批出现频次较高，但尚未形成热点的词汇，其中不少关键词代表了新型的研究方法与技术，如逻辑斯蒂回归、神经网络、遗传算法、无线传感网络、物联网、遥感等，提示了森林火灾领域未来的研究发展方向。郭福涛等运用逻辑斯蒂线性回归模型分析了大兴安岭塔河地区雷击火发生的驱动因子[39]；苏漳文等运用逻辑斯蒂回归模型建立了福建省森林火险预测模型[40]。BP神经网络是神经网络中的精华，是常用的林火预测模型之一，孙玉荣等在基于神经网络对森林火灾危害程度预测的研究中发现，模型预测的误差小于3%[41]。遗传算法常与神经网络结合，白书华等结合遗传算法建立了优化的神经网络模型，提高了火灾扩散趋势预测的准确率[42]。无线传感网络能大范围探查林区气象参数的变化，樊雷松等将BP神经网络融入林火监测的无线传感网中，发现在提高监测精度的同时，降低了能耗[43]。基于物联网的林火防控系统设计也是近年的研究方向，陶佰睿等为黑龙江省胜利林场设计了基于物联网的森林火灾防控系统，实现了林火信息采集与数据处理[44]。

林火行为是这阶段的高频关键词，是指可燃物从起火、蔓延到熄灭的过程中表现的特征，林火发生预报近年来有着向林火行为预报转变的趋势，林火行为中的关键特征因子包括林火蔓延、林火强度、林火烈度，也是本阶段出现的频次较高关键词，反映了森林火灾未来的研究方向。金森等论述了在林火行为预测中使用的气象场插值方法[45]；杨光等研究了1971—2010年大兴安岭漠河县林火行为的变化，指出21世纪后林火形势更加严峻[46]；赵璠借鉴国外先进经验，为我国的林火行为蔓延模型提供了参考[47]。

3 结论

借助CiteSpace软件对1992—2020年间来自中国知网的森林火灾研究文献进行文献计量和可视化分析，得到森林火灾研究领域的学者合作关系、机构合作关系，发掘了相关研究热点，展示了研究的演进趋势。得出如下结论：

（1）森林火灾的研究学者有明显的团队合作行为。发文量高于7篇的核心作者共30名，排名前五的作者分别是胡海清、魏书精、罗碧珍、罗斯生、舒立福。研究力量主要集中于东北林业大学、中国林业科学研究院等机构，分别形成了跨机构、跨区域的研究共同体，发文量较高的机构集中分布于我国森林火灾的频发地、严重地。

（2）森林火灾研究热点集中在气候变化与林火的相互关系、林火对碳循环的影响、基于地理信息系统的林火管理、大兴安岭林火研究等方面。

（3）森林火灾研究具有阶段性。起始阶段发文量高，但文献质量偏低；探索阶段出现了林火干扰、土壤有机碳和活性有机碳3个相互关联的高频关键词，研究开始深化、细化，进入到专业的研究阶段；快速发展阶段发文量井喷，涌现了大量高频关键词，林火研究的几大热点都出现在该阶段，表明这一时期森林火灾研究是学界关注度较高的研究领域；平稳发展阶段文献数量有波动，但也保持了较高发文量，出现了一大批频次较高但尚未形成研究热点的关键词，呈现“百花齐放”的态势，其中与研究方法、技术相关的词汇占有较大比重，也出现了与林火行为相关的林火蔓延、林火强度、林火烈度等词汇，这些关键词提示了森林火灾未来的研究方向。