基于CiteSpace 的绿色矿山建设分析

姜乐平,张 鑫, 徐嘉浚,赵疏航

(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001)

矿业是人类社会发展的重要基础。 根据中国地质调查局国际矿业研究中心发布的《全球矿业发展报告2019》数据统计,人类所消耗的自然资源中,矿产资源占80%以上,地球上每人每年平均消耗3 t 矿产资源。 2018 年全球矿业为全球经济发展提供了约227 亿t 的能源、金属和重要非金属矿产,总产值高达5.9 万亿美元[1],未来社会经济的发展煤矿的消耗量不会降低反而会增加。然而由于气候的变化,人类的生产生活方式也在改变,全球矿产资源开采方式与矿业格局正面临重大转型。 由于历史认知与技术局限,煤矿的过度开采与不合理的开采方式所带来的环境问题也日渐暴露,地质灾害,水体、土壤污染等一系列生态环境问题急需解决[2],甚至有的矿区环境问题恶化,严重影响了居民日常生活,制约着当地经济发展[3]。 因此,开展矿山生态修复工作,改善矿区生态条件,促进矿区绿色可持续发展显得尤为重要,具有现实意义。 越来越多的科学家与学者关注并参与到矿山生态修复与绿色矿山的研究中来,矿山生态修复与绿色矿山研究领域得到了快速发展。 袁志华等[4]评述了绿色矿山评价指标体系、铀矿绿色开采及生态修复技术、铀矿山智能化建设等方面的研究进展。 范文哲等[5]对我国部分铀矿山铀污染土壤的分布特征及植物修复、螯合剂-植物修复、植物-微生物修复四方面研究进展进行了综述。 刘立顺等[6]分别从发展历程、涵盖内容、国家政策等方面对我国绿色矿山的内涵进行了深入解读,归纳了我国绿色矿山建设存在的主要问题及解决对策。 可以发现,当前我国对矿山生态修复与绿色矿山领域发展状况开展研究的文章并不多,且鲜有结合文献计量学对该领域研究现状进行总结和体系化的研究。 为了探究矿山生态修复与绿色矿山的研究概况、发展演变规律、研究热点和研究沿等问题,本研究借助文献计量可视化分析软件, 对2007—2020 年的矿山生态修复与绿色矿山方面的文献进行统计和可视化分析。

1 数据与方法

1.1 数据的来源

在Web of Science 的核心合集数据库中选择2007—2020 年 以“mine ecological restoration”“green mine”为主题共搜索出2 478 篇文献,剔除无关文献,共检索到文献2 252 篇。 其中文献类型总计7 种,期刊文章有 2 176 篇,属于占比最多的文献类型,占总文献类型的96.20%;其次是评论有56 篇,占比为2.49%;会议13 篇,占比0.58%;其余均占比不到0.5%。 本研究选择前三项文献类型作为研究对象,总计2 245 篇。

1.2 研究方法

绘制知识图谱的软件工具目前有很多种,使用较广泛的有CiteSpace、UCINET、VOSviewer 和Global Maps of Science 等[7]。 本 研 究 通 过 运 用CiteSpace 软件对文献的国家、机构、作者的合作关系进行分析,从而绘制与矿山生态修复以及绿色矿山相关的知识图谱,形成该领域的可视化知识网络;同时利用关键词共现分析以及时区分析等对矿山生态修复领域的知识结构、研究热点以及未来发展趋势都进行了全面的总结和梳理[8-9]。在知识图谱中一个节点代表一个项目,项目之间的连线代表彼此之间存在联系[10],连线越清晰越粗说明关系越强,反之亦然。

2 基础数据统计分析

2.1 逐年发文量分析

发文量是体现某一时期相关研究领域的发展成熟度以及主要研究方向的重要指标[11]。 由图1可以看出,矿山生态修复与绿色矿山领域文献发文量呈现直线上升的趋势,根据上升趋势可以分为三个阶段:(1)缓慢上升期(2007—2011 年),煤矿行业开采整体还处在较原始的阶段,该时期人们对于矿山生态环境的关注较少,因此在这个阶段相关论文发表数量较少。 (2)波动加速期(2012—2016 年),人们逐渐对矿山生态环境有了关注,开始注重矿山企业的资源开发和生态环境保护相协调,该阶段的发文数量较上一阶段有了显著增加。 (3)快速上升期(2017—2020 年),人们对于该领域研究逐渐深入,矿山生态环境问题日益突出,亟待解决。 整体发文量增加一倍以上,并呈现显著上升的态势。

图1 2007—2020 年矿山生态修复与绿色矿山领域发文量

2.2 国家与机构分析

考察研究期内的主要发文国家与机构可以了解到对该领域进行研究的中心力量,也可以了解各个国家对该领域的研究所作出的贡献[12]。 把Node Types 设定为国家(Country),Timespan 设定为2007—2020, Slice Length 设 定 为 1, 运 行CiteSpace,得到图2。 图2 中共有节点109 个,连线385 条,密度为0.065 4。 从运行结果来看,在研究期间内共有109 个国家对矿山生态修复与绿色矿山开展研究,而国际间的合作与交流并不密切。 本研究列举了发文量前十的国家(图3),其中中国在研究期内的发文量遥遥领先,共有607篇,占总发文量的26.95%,其次是美国共发文406篇,占总发文量的18.03%,澳大利亚、加拿大、德国分别为第三、第四、第五,从中不难发现,发文量较高的国家矿产资源也较为丰富,也拥有更为丰富的煤炭可采储量。

图2 发文国家合作知识图谱

图3 矿山生态修复与绿色矿山国家发文量

一个领域的进步与发展离不开机构给学者提供的资源与营造的环境条件[13],利用CiteSpace 对研究机构进行核心网络分析,能够反映该领域的核心研究机构以及合作强度。 把Node Types 设定为机构(Institude),Timespan 设定为2007—2020,Slice Length 设定为1,运行CiteSpace,得出运行结果(图4),共有节点461 个,连线483 条,网络密度为0.004 6。 机构合作网络图谱(图4)中,节点之间的连线粗细表示不同机构之间的合作程度,节点的大小表示各个机构在该领域研究中的影响大小。 由图4 可知,共有461 个机构参与了矿山生态修复与绿色矿山领域的研究,其中中国矿业大学、中国科学院大学和中国地质大学的发文量占据前三名,分别为85 篇、78 篇、36 篇,可见矿山生态修复与绿色矿山研究的主要力量是国内的机构,这些机构为矿山生态修复与绿色矿山领域的发展作出了举足轻重的贡献。 结合发文量排名前十的其他机构可以发现,目前对于该领域的研究已经不再局限于各国高校,一些研究院也关注到了相关问题,并且加入到该领域的研究当中,逐渐成为推动研究进步不可或缺的力量。图4 的网络密度为0.004 6,处于一个较低的水平,各个研究机构之间的联系并不紧密,合作程度整体偏低。

图4 机构合作网络图谱

2.3 发文作者分析

学者是各个科学研究领域的起点,对学科领域的发展起着最直接的推动作用[14]。 利用CiteSpace 对样本文献的作者合作网络进行分析,可以探析形成该领域研究共同体的重要依据。 把Node Types 设定为作者Author,Timespan 设定为2007—2020, Slice Length 设 定 为 1, 运 行CiteSpace,得出作者合作核心网络图(图5),图5中共有节点516 个,连线499 条,网络密度为0.003 8。 图5 中的连线较少,说明发文作者之间的合作较少,但即使如此,从图中仍然可以直观地看出有部分节点聚集,说明矿山生态修复与绿色矿山领域的核心作者群已经初具规模,部分研究者以团队合作的形式对该领域开展研究。 同时对研究者的发文频次进行分析,发文量超过10 篇的学者仅有5 人,其中ANTHONY R KAMPF、JAKUB PLASIL、JOE MARTY、BARBARA NASH 分别以发文27 篇、21 篇、20 篇、12 篇排名前四,4 人均来自ANTHONY R KAMPF 团队,由此可见该团队为此领域的发展作了较大贡献。 另一方面,研究者不仅缺乏跨国合作,即使是团队与团队之间的横向交流也比较少,这导致科研力量分散,不利于该领域的研究创新,同时也会使研究者的思维受限。

图5 作者合作核心网络图谱

3 研究热点与前沿分析

3.1 关键词共现图谱分析

关键词是文章内容的高度概括和提炼,同时也能直观体现作者的学术思想与观点[15],利用CiteSpace 对研究期间的文献进行关键词共现图谱分析,能够更有效地追踪该领域的研究热点和核心思想。 图6 中节点的大小与该关键词出现的频次成正相关,节点越大,说明在文献中出现的次数越多,是该领域的研究热点。 由图6 可知,“生态修复”“重金属”“恢复”“水质”“多样性”“植被”在论文中出现的频次较高。 同时评判研究热点仅仅依靠共现频次是不够的,中心性可以反映关键词节点在网络中的重要地位,该节点在该领域愈重要,其关键词的中心性也就越高,因此应综合考虑关键词的共现频率与中心性两个指标。 本研究罗列了共现频率较高且中心性大于0.05 的关键词,如表1 所示。 将意义相近的关键词进行整合,例如将“生态修复”与“恢复”整合为“生态修复”,将“水质”与“水”整合为“水质”,将“多样性”与“生物多样性”整合为“生物多样性”,通过整合,得到“生态修复” “水质” “重金属” “植被” “生物多样性” “种植监管” “影响”7 个热点关键词。

表1 主要关键词统计

图6 关键词共现图谱

矿山生态修复与绿色矿山领域的研究热点大致分为两个板块,即煤矿开采对生态环境的影响以及煤矿开采的管理活动,前者体现在“水质”“重金属”“植被”“生物多样性”4 个关键词,后者体现在“生态修复”“种植监管”“影响”三个关键词。 长期的粗放式煤矿开采,使得矿区的水资源受到不同程度的破坏和污染,其中矿井水含有的重金属等有害化学元素对水资源的影响较为严重[16],此外一些废弃的矿洞与堆放的矿渣也会导致矿区的水源与土壤产生重金属污染,煤炭开采还会引起地面沉陷并产生裂隙,在一定程度上破坏地面植被,对生物多样性产生负面影响[17]。 因此,煤矿开采对环境的影响成为研究者们重点关注的内容,同时对矿区污染的生态修复以及对煤矿开采活动的管理变得尤为重要,也成为矿山生态修复与绿色矿山领域的研究热点。

3.2 关键词聚类图谱分析

对关键词聚类图谱进行研究,不仅能够直接反映随着时间的推移研究热点、前沿的演变及其衍生关系,而且能够识别矿山生态修复与绿色矿山领域的代表知识子群,进而对未来该研究领域的发展作出合理的展望。 采用CiteSpace 中自动聚类的方法生成了聚类知识图谱,同时输出模块值Modularit 和平均轮廓值Mean Silhouette 两个指标,用以评价聚类效果的好坏。 当聚类模块值(Q值)大于0.3 时,则表示聚类结果显著[18];当平均轮廓值(S 值)大于0.5 时,则聚类是合理的,当S值大于0.7 时,聚类结果则被认为是高效率的。本研究将研究期划分为三个阶段,分别进行探讨。

第一阶段:利用CiteSpace 对2007—2011 年矿山生态修复与绿色矿山在Web of Science 数据库中的关键词进行聚类分析,将Timespan 设定为2007—2011, Slice Length 设 定 为 1, 运 行CiteSpace,得到2007—2011 年的主题时间线图(图7),图中共有节点226 个,连线380 条,网络密度为0.014 9,Q 值为0.755 8,S 值为0.727。 由图7 可以看出,在2007—2011 年间,矿山生态修复与绿色矿山领域研究领域共形成11 个聚类标签。 通过标签可以发现该阶段研究者们主要集中于植被破坏的研究,煤矿开采是导致山体破损的最直接原因,地形地貌景观遭到损毁,进而造成不同程度的土地植被资源破坏[19]。

图7 第一阶段关键词聚类图谱

第二阶段:利用CiteSpace 对2012—2016 年矿山生态修复与绿色矿山在Web of Science 数据库中的关键词进行聚类分析,将Timespan 设定为2012—2016, Slice Length 设 定 为 1, 运 行CiteSpace,得到2012—2016 年的主题时间线图(图8),图中共有节点279 个,连线418 条,网络密度为0.010 8,Q 值为0.739 6,S 值为0.693 6。在该阶段,共形成了7 个聚类标签。 从标签可以看出,研究者开始关注煤矿开采造成的废水污染、空气污染与矿山废弃物污染,这表明研究者们对矿山生态修复与绿色矿山的内涵有了更加全面而深刻的认识。

图8 第二阶段关键词聚类图谱

第三阶段:利用CiteSpace 对2017—2020 年矿山生态修复与绿色矿山在Web of Science 数据库中的关键词进行聚类分析,将Timespan 设定为2017—2020, Slice Length 设 定 为 1, 运 行CiteSpace,得到2017—2020 年的主题时间线图(图9),图中共有节点226 个,连线380 条,网络密度为0.014 9,Q 值为0.755 8,S 值为0.727。在该阶段,共形成了11 个聚类标签。 该阶段的聚类标签开始出现“dpsir model(dpsir 模型)”“interferometric method(干涉测量法)”“network analvsis(网络分析)”等词,这表明研究者们对采矿造成的负面影响研究已经较为成熟,逐渐将研究重点转移到矿山生态修复与建设绿色矿山的具体方法上来,该领域的研究达到了一个新的高度。

图9 第三阶段关键词聚类图谱

3.3 研究前沿分析

突变词是指在较短的时间内共现频次骤增的关键词,可以表征该领域的研究前沿与研究趋势,突变词的突变强度体现该词短时间内使用频率骤增的强度[20]。 利用CiteSpace 软件,在共线分析的前提下选择“Time zone”视图,同时调解阈值到合适的位置,输出结果见表2。 根据突变词的突变时间段,结合图1,将2007—2020 年分为三个阶段。 在第一阶段(2007—2011 年),突变词主要集中在生物与化学相关领域,这表明该阶段研究者们对采矿过程中化学重金属元素对水资源、生物资源造成的污染与破坏有较强的关注。 其中突变词“再生”的突现时间较长,因为实施植被恢复技术可以实现对损毁矿山生态修复良性循环的目的,对绿色矿山的形成有着重大的积极意义。 在第二阶段(2012—2016 年),由表2 可以看出,关键词“植物提取”的突变率与其他关键词相比遥遥领先,达到了6.861 7,说明在2013—2015 年,植物修复技术成为领域研究者们重点关注的研究内容,这也是对第一阶段研究内容的深化与挖掘,研究者开始寻求治理矿业污染的手段,在此阶段,研究者们不仅仅把目光停留在采矿业本身,同时也逐渐在政策层面上对矿山生态修复与绿色矿山领域进行探索。 在第三阶段(2017—2020 年),“行为”“互联网”“气候变化”“绿色矿山”虽然突变的时间较晚,但实际上已经成为现阶段以及未来矿山生态修复与绿色矿山领域的研究重点,值得一提的是,随着网络技术的发展,绿色矿业+互联网逐渐成为研究主流[21],这有助于绿色矿业的兴建与发展。同样,随着“人类命运共同体”理念的深入人心,研究者们对宏观的环境变化也有了更多的关注,“climate change”将会是未来该领域的研究趋势。

表2 关键突变词统计

4 结论与展望

4.1 研究结论

本研究采用CiteSpace 软件,对在wos 的核心合集数据库中从2007—2020 年以“矿山生态修复”“绿色矿山”为主题共筛选出的2 245 篇文献进行可视化分析,揭示了该领域的研究热点与未来发展趋势。 结合研究内容对矿山生态修复与绿色矿山领域的发展历程进行梳理,得出结论与建议如下:

从研究的整体情况来看,目前关于矿山生态修复与绿色矿山的研究已经有了较为丰富的成果。 一方面,领域内的相关论文发表数量在逐年快速增长,且仍然保持稳定的增长趋势;另一方面,随着研究的深入,研究内容也在不断地深入,研究方向越来越丰富多元。

从发文国家与机构来看,矿山生态修复与绿色矿山的研究中心力量主要集中在中国、美国等少部分国家,而这些国家往往有着较为丰富的矿产资源与煤矿可采储量,发文机构主要是一些高校与研究院,而企业却较少参与研究。 发文国家与机构都存在互相之间联系较少的问题,国际合作交流较少,机构之间的合作水平偏低。 国际之间积极寻求合作,国内应联合政府、企业、高校、研究院共同打造“政产学研用”五位一体创新研究平台。

从发文作者来看,部分研究者们以团队合作的形式进行研究,但是仍存在团队之间横向交流较少的问题。 作者之间应当强化交流与合作,不同团队之间进行优势互补,共同促进矿山生态修复与绿色矿山领域的发展。

从研究热点来看,研究者对煤矿开采所产生的化学重金属污染、土壤污染、水资源污染以及生物多样性破坏领域进行了大量的研究,为矿山生态修复与绿色矿山建设提供理论前提。 同时,在研究期间内,研究者们从矿山环境研究到采矿行为管理,从绿色矿山理论研究到生态修复方法探索,体现了研究者对矿山生态修复与绿色矿山的认识逐渐全面与深刻,这为矿山生态修复与绿色矿山的建设作了积极贡献。

4.2 研究展望

矿山生态修复与绿色矿山建设是一项漫长而复杂的工程。 已有的文献与研究为将来进一步实现绿色矿山打下了坚实的基础。 未来矿山生态修复与绿色矿山的研究应该更多地对开采活动进行动态追踪研究,对污染进行诊断的同时,应关注开采活动的具体环节对环境造成影响的作用机制。再者,该领域需要继续对矿山生态修复与绿色矿山建设的方法开展研究,针对矿山的不同种类、地形、污染程度等采取不同的治理方法,制定符合实际情况的污染防治模式。