基于CNKI 和WOS 数据库的临界氮稀释曲线文献计量分析

李彤瑶，周青平，陈有军，胡 健，汪 辉

（西南民族大学青藏高原研究院, 四川 成都 610041）

氮素是作物体内蛋白质、核酸、叶绿素等重要化合物的组成成分，是限制作物生长发育和产量形成的大量元素之一，适宜的氮管理是作物高产的关键。氮肥对粮食作物产量的贡献率达到30%～50%[1]。然而，联合国粮食及农业组织统计发现，1961－2009 年，世界上氮肥施用量增加了9 倍以上，粮食产量却增速缓慢。过量施氮不仅对提高作物产量收效甚微、增加生产成本，而且氮素的挥发和淋溶造成一系列环境污染问题[2]，如水体富营养化、温室效应、土壤养分失衡、土壤盐渍化、土壤酸化等。因此，在保障作物产量稳定的基础上，如何通过降低氮肥施入量，提高氮肥利用效率是农业生产发展亟需解决的重要问题。早在1952 年，Ulrich[3]就 提 出 了“临 界 氮 浓 度”(critical N concentration，Nc)这一概念，即作物在一定生长时期获得最大生物量的最小氮浓度。临界氮稀释曲线(Nc=aW-b)是由临界氮浓度的概念延伸而来，它能够反映作物体内氮素浓度和地上部生物量之间的关系。Nc代表地上部植株的临界氮浓度(%)，W代表植株地上部生物量[plant dry biomass/(t·hm-2)]，a代表植株干物质为1 t·hm-2时的植株氮浓度，b代表稀释系数。临界氮稀释曲线能够对作物体内氮素营养状况进行动态诊断。为了进一步明确作物的氮素营养状况，Lemaire 和Ciampitti[4]提出了氮素营养指数(nitrogen nutrition index, NNI)的概念，即植株地上部实际氮浓度与临界氮浓度的比值，用公式NNI=Nt/Nc来计算，Nt代表氮浓度实测值(%)。临界氮稀释曲线以及氮素营养指数的提出，能够定量描述作物生长过程中氮营养状况的动态变化[5-6]，可作为作物生产过程中精准施氮依据。

在临界氮浓度稀释模型提出后，许多学者进行了相关研究，建立了主要作物的氮浓度稀释曲线模型，对推荐氮肥施用量，提高氮素利用效率具有重要作用。目前，已进行对玉米(Zea mays)[7-8]、水稻(Oryza sativa)[9-10]、小麦(Triticum aestivum)[11-12]、甜菜(Beta vulgaris)[13]、马铃薯(Solanum tuberosum)[14]等作物建立了临界氮稀释曲线。近年来，科研工作者为了提高氮素诊断效率、降低生产成本，使用叶面积指数(Leaf area index, LAI)[15-16]、植被指数[17-18]等参数替代地上生物量，建立了相应的临界氮稀释曲线模型，基于LAI 及光谱技术诊断作物氮素丰缺更快捷、更高效。

英国学者Pritchard 于1969 年提出文献计量学(bibliometrics)的概念，文献计量学作为情报学的一个分支，它是对文献进行定量分析研究的一门科学[19]。文献计量分析可确定核心文献、考察文献被引率，从而进行图书文献的科学管理。文献计量分析是科学文章在其各自研究领域中影响的定量度量[20]，以数学、统计学等多学科为基础，利用可视化分析软件进行定量分析[21-22]，快速了解某一领域的研究进展、研究热点及前沿趋势等相关问题[23-24]，为科研工作提供参考依据。目前，在生态学[25-26]、医学[27]、教育学[28]等学科领域均有应用文献计量分析。本研究基于CiteSpace、VOSviewer 等可视化软件[29]将近15 年临界氮稀释曲线研究领域相关文献构建知识图谱，以分析国内外临界氮稀释曲线研究领域的发展现状和进展，探讨其发展态势及研究热点，并为实现作物生产中精确施氮管理提供理论支撑和实践参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本 研 究 以Web of Science 核 心 合 集 数 据 库(WOS)以及中国知网(CNKI)数据库为数据来源，分析了近15 年国内外关于临界氮稀释曲线研究的文献(图1)。文献检索时间为2022 年6 月19 日，以2006 年1 月1 日－2021 年12 月31 日为检索时间跨度。其中，CNKI 检索主题为“临界氮稀释曲线”，剔除会议、科技成果、无作者信息等不符合的文献，共92 篇，最早发表于2006 年，导出格式为Refworks。WOS 以“critical N dilution curve”为检索词，文献类型选择“article”“review”，语种为“English”，共107 篇，最早发表于2008 年，下载保存为纯文本文件，导出格式为“全记录与引用的参考文献”。

图1 技术路线Figure 1 Technical flow chart

1.2 分析方法

本研究利用VOSviewer 1.6.10 可视化分析软件，对CNKI 数据库、WOS 核心数据库的临界氮稀释曲线相关文献进行可视化分析，通过分析其年度发文量、作者共现、机构共现、关键词共现等指标绘制可视化图谱(图1)。使用文献可视化分析软件CiteSpace6.1.R2 对临界氮稀释曲线研究进行前沿时区分析以及关键词引用频次突增分析，构建相应的知识图谱[30]。使用Excel 2010 对相关文献的数据进行整理归纳。

2 结果与分析

2.1 年度发文量与高频被引文献分析

年度发文量和发表年份是衡量研究主题受学术界关注度的一项重要指标[31]。临界氮稀释曲线研究领域在近15 年间的年度发文量变化趋势图如图2所示，从文献发表数量上看，WOS 核心数据库、CNKI 数据库的发文量在2006－2011 年波动变化较小，为每年5 篇以内；2012－2021 年该研究领域的发文总量迅速增加，从2012 年论文数9 篇迅速增长到2020 年论文数39 篇，这说明临界氮稀释曲线相关领域研究的关注度正在不断提高，具有较大的发展潜力。CNKI 数据库收录最早的关于临界氮稀释曲线研究的文章是薛晓萍等[32]发表的题为“棉花花后临界氮浓度稀释模型的建立及在施氮量调控中的应用”的文章。

图2 2006－2021 年WOS 和CNKI 数据库中与临界氮稀释曲线相关研究年度发文量Figure 2 Number of critical nitrogen dilution curve research papers in the WOS and CNKI databases published annually from 2006 to 2021

文章的被引次数一定程度上可以反映出研究的热点和被关注程度，还可作为衡量其学术影响力高低的重要指标[26,33-34]。分别对WOS 核心数据库和CNKI 数据库中与临界氮稀释曲线相关单篇被引次数排名前5 的论文进行分析(表1)，CNKI 数据库中薛晓萍等[35]于2006 年在《应用生态学报》上发表的“棉花临界需氮量动态定量模型”被引次数最高，为88 次，且被引用次数排名前两名的均为南京农业大学薛晓萍署名第一作者发表的文章，两篇累计被引用次数达169 次。WOS 核心数据库中被引次数最高的是Lemaire 等[36]于2008 年在《European Journal of Agronomy》上发表的“Diagnosis tool for plant and crop N status in vegetative stage theory and practices for crop N management”，共被引412 次，是排名第二高被引文章被引次数的近4 倍。WOS核心数据库收录的单篇文章被引次数高于CNKI 数据库。

表1 2006－2021 年WOS 和CNKI 数据库中与临界氮稀释曲线相关单篇文章被引次数排名前5 位的论文Table 1 Top 5 cited papers related to critical nitrogen dilution curve in the WOS and CNKI databases from 2006 to 2021

2.2 研究机构及国家合作关系

2.2.1 研 究机构

本研究分别统计了在2006－2021 年收录在CNKI数据库和WOS 核心数据库中关于临界氮稀释曲线研究发文量前5 的研究机构(表2)。WOS 核心数据库中，包括我国的南京农业大学、中国科学院、中国农业大学和中国农业科学院4 所机构和法国的国家农业食品与环境研究院1 所机构，其中发文量最多的是南京农业大学(共22 篇)，占比20.56%。基于CNKI 数据库分析的我国发文量前5 的研究机构中，发文量最多的机构为西北农林科技大学，占比23.91%，其次是南京农业大学和石河子大学，分别占比19.57%和9.78%，河南农业大学和宁夏大学的发文量占比均为8.70%。

表2 2006－2021 年WOS 和CNKI 数据库中与临界氮稀释曲线相关研究论文数量排名前5 位的研究机构Table 2 Top 5 research institutions by number of research papers related to critical nitrogen dilution curve in the WOS and CNKI databases from 2006 to 2021

2.2.2 国 家合作关系

在临界氮稀释曲线研究发文量前3 的国家依次是中国、法国和美国，且我国在临界氮稀释曲线研究领域的发文量明显高于其他国家(图3)。各节点间连线的粗细表示国家间合作强度，连线越粗表示各国家之间合作越密切，反之相反；我国与美国、法国、加拿大等多个国家在作物临界氮稀释曲线建立相关研究方面合作密切。

图3 WOS 中涉及的所有国家及合作关系Figure 3 Countries of publishing institutions in the WOS and their cooperative relationships

2.3 主要作者及合作关系

作者共现图谱主要反映作者之间的关联中心性及合作强度[37]。图中节点代表作者，节点大小代表该节点的权重，节点越大表明该作者文章被引频次越多，节点间连线代表作者间的合作关系(图4、图5)。临界氮稀释曲线的研究大部分作者间相互关联，形成了多个以某一作者为主体的集群。其中贾彪、付江鹏和刁明影响较大，有效形成了多个集群。在WOS 核心数据库中影响力较大的作者包括ZHU Y、LEMAIRE G、Ata-Ul-Karim S T、CAO Q 等。从作者共现图谱中可以看出，临界氮稀释曲线相关领域文献的作者形成几个较为明显的研究群体，且以我国学者居多(图4、图5)。

图4 CNKI 中涉及的全部作者及其合作关系Figure 4 Distribution of total authors and cooperative relationships of between their publications in the CNKI

图5 WOS 中涉及的全部作者及其合作关系Figure 5 All authors of publications in the WOS and their cooperative relationships

2.4 关键词知识图谱分析

关键词能够准确反映论文的主要内容与核心思想，能够对论文研究主题进行高度概括。而关键词的聚类共现图谱可以反映该领域研究方向，其中节点的颜色代表关系相近的研究方向，节点的半径越大说明该节点关键词的总出现频次越高[38-39]。基于VOSviewer，对2006－2021 年关于临界氮稀释曲线研究的相关文献的关键词进行聚类分析，分别构建WOS 核心数据库和CNKI 数据库的关键词聚类共现图谱(图6、图7)。节点越大表示该关键词出现频次越高，是被普遍关注的重点。两个数据库中出现频率较高的有临界氮稀释曲线(critical nitrogen dilution curve)、氮营养指数(nitrogen nutrition index)、氮利用效率(nitrogen use efficiency)、氮素(nitrogen)、产量(yield)等，这也表明临界氮稀释曲线的研究领域重点的方向包括施肥、作物的生产性能、氮素吸收等方面。

图6 WOS 中临界氮稀释曲线相关关键词共现网络Figure 6 Co-occurrence network of keywords related to critical nitrogen dilution curve in the WOS

图7 CNKI 中临界氮稀释曲线相关关键词共现网络Figure 7 Co-occurrence network of keywords related to critical nitrogen dilution curve in the CNKI

2.5 研究前沿趋势分析

为全面了解临界氮稀释曲线相关研究现状和发展趋势，更好地把握最新的研究动态，本研究利用CiteSpace 提 取 出2006－2021 年 收 录 在CNKI 数 据库和WOS 核心数据库中临界氮稀释曲线相关研究文献进行整合时序分析，得到研究前沿时区视图(图8、图9)和突增关键词图(图10)。

图8 CNKI 数据库中临界氮稀释曲线研究前沿时区图Figure 8 The zone view of critical nitrogen dilution curve research frontiers in the WOS

图9 WOS 数据库中临界氮稀释曲线研究前沿时区图Figure 9 The zone view of critical nitrogen dilution curve research frontiers in the WOS

图10 引用频次突增的前10 个关键词Figure 10 Top 10 keywords with the strongest citation bursts

研究前沿时区图谱是把同一时间内出现的关键词在同一时区内进行集合，以关键词首次出现的时间为顺序进行排列[40]。通过对CNKI 数据库分析，共得到了126 个节点，370 条连线(图8)。在研究早期棉花、模型、生物量等主要研究热点早已出现，随着时间变迁每一年相应地增加了新的研究热点，如近两年出现的玉米、水氮利用等。通过对WOS 核心数据库分析，共有229 个节点，1363 条连线(图9)，根据时间关系，高频次关键词依次为作物(crop)、生长(growth)、氮营养指数(nitrogen nutrition index)、利用效率(use efficiency)、产量(yield)、植物(plant)等。由此可以看出，临界氮稀释曲线相关研究主要集中在作物与植物及其氮肥利用效率、产量、氮营养指数等研究领域。

关键词突增能清晰地反映出某一具体年份最受关注的主题，能够分析出某一领域的研究趋势以及研究前沿[41]。通过CiteSpace 导出文献10 个重点突增关键词(图10)，模型是突现时间持续时间最长的关键词，从2006－2013 年共持续了7 年，且棉花的突现强度最高、出现时间最早，是临界氮稀释曲线领域早期受关注的研究主题；玉米和产量水平是突现时间最近的关键词，是近几年受关注的研究主题。随着时间的变化，关于临界氮稀释曲线的突变词从研究早期对棉花临界氮稀释曲线的建立逐渐过渡到对水稻、玉米等粮食作物氮素丰缺诊断和产量提高上(图8、图10)。

3 结论与展望

氮肥作为农业生产上使用量最大的肥料，对作物产量增加和品质的提升有重要作用。过量施用以及不合理使用导致大量的资源浪费，并造成环境污染。而在现代农业生产中，建立临界氮稀释曲线模型在作物生产实现精准氮管理具有重要的作用，临界氮稀释曲线能够更快速、便捷地获得最佳施氮量进而实现精准施氮管理，其理论及价值的不断被认知。科研论文的发文量能够反映该研究方向的总体趋势与研究热点[42-43]。WOS 核心数据库和CNKI 数据库中，2006－2021 年期间临界氮稀释曲线相关领域文献总数量呈现不断增加的趋势，农业生产精确施氮管理越来越受到重视[44-45]。近几年，我国在该领域的发文量增长迅速，可能是因为国家对农业科研方面的广泛关注以及大力度支持，确保了农业生产中氮肥利用相关科学研究的连续性，同时也提高了作物的氮肥利用效率。文献的引用次数体现着相关领域被关注的程度和该科研成果的科研参考价值，引用次数越高说明其被关注度和可参考价值越高[46]。Lemaire 等[36]文章总引用次数最高，对以后建立各作物临界氮稀释曲线，诊断各作物氮素丰缺具有重要参考作用。

WOS 核心数据库中发文量前5 的机构中，我国的科研机构有4 所，其中西北农林科技大学的发文量最高，在临界氮稀释曲线相关研究方面做了大量工作，我国学者在该领域的研究具有一定的影响力。同时，我国与美国等多个国家之间均具有一定的科研合作关系，促进了我国在农业生产精确施氮管理的快速发展。

关键词突增是指某些年份发表文献中频次突然增加或明显提高的术语，可反映该主题研究当前的研究趋势[47]。本研究进行了临界氮稀释曲线研究突现词分析，共生成10 个突变词，各个年份的关键词突增情况有所区别。其中，最早兴起的热点为“棉花”和“模型”，说明棉花是较早开展临界氮稀释曲线研究的对象。另外，“生物量”突现时间较早，是因为在临界氮稀释曲线研究中，作物地上部分的临界氮浓度Nc(g·kg-1)与地上最大生物量(W, kg·hm-2)间关系可用公式Nc=aW-b来表示，生物量是建模的重要参数。随着研究的深入，“玉米”和“产量水平”成为了近年来的研究热点，科研工作者在关注如何研究精准施氮的同时，也关注着精准施氮在作物生产上的应用，重要的粮食和饲料来源-玉米的精确施氮管理成为重点关注对象。近几年，付江鹏[48]、陆军胜[49]、刘苗[50]等对玉米进行了一系列临界氮稀释曲线的研究，为玉米生长、生产过程中氮肥精确管理和产量预测提供了一种简便、快捷的新方法。综合全文的研究分析可知，临界氮稀释曲线研究已逐渐成为热门话题，并且大量的科研工作者也针对不同作物开展了较为丰富的研究。

通过CiteSpace 和VOSviewer 两个软件对临界氮稀释曲线研究领域进行计量分析，能够清晰且直观地看出该领域的研究现状与发展趋势，为该领域今后的深入研究提供一定帮助。随着人口在不断地增加，未来粮食需求量仍然很大，为保障粮食产量，农田氮肥施用必不可少，随之而来的环境风险也仍然存在，精准施氮管理仍是禾谷类作物生产未来研究的主要方向[51]。以往建立作物临界氮稀释曲线主要采用人工获取目标作物各生长阶段单位面积生物量和植株中全氮含量的方法，人工田间采样和指标测定，其过程费时、耗力、效率低。近年来，近地面手持便携仪器测定的作物生产性能相关指标逐渐被用于替代单位面积生物量，例如科研工作者证实了LAI 可用于建立玉米[49]、小麦[52]、水稻[5]等作物的临界氮稀释曲线。现阶段，科学技术的发展为农业生产、作物养分监测、长势监测等方面技术的提高提供了大量支持。相比传统人工采样和近地面手持仪器设备开展作物生产氮管理，遥感技术具有精准度高、效率高、省人工、无损、监测面积大的优势。以往研究表明，利用光谱遥感技术可获取与氮素相关的敏感光谱反射波段信息，计算归一化差异红色边缘指数[2]、改进型叶绿素吸收植被指数[53]、土壤调节植被指数[54]、简单比值色素指数[55]等植被指数，建立模型诊断氮素丰缺状态。临界氮稀释曲线因种植区域、气候变化、作物种类、器官类型等差异而呈现一定的异质性，未来可开发探索适宜的无人机遥感技术，提高各作物临界氮稀释曲线模型精度，从而实现高效率、大规模精准应用。