基于多源数据的长三角地区农艺学领域科技态势与科研竞争力分析

2023-12-19 02:40郭婷罗瑞孙艺伟戴红君贵淑婷任妮
中国农学通报 2023年34期
关键词:长三角竞争力专利

郭婷,罗瑞,孙艺伟,戴红君,贵淑婷,任妮

(江苏省农业科学院农业信息研究所,南京 210014)

0 引言

农艺学是研究农作物生产技术与原理的一门科学[1],主要开展包括大田/温室作物的育种、育苗、栽培、土壤管理、施肥、病虫害防治、农机具应用、农田灌溉和排水等方面的研究。长三角地区是长江三角洲地区的简称,包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省,共计41个城市[2]。长三角地区地势低平,属于亚热带季风气候,水热条件好,土壤肥沃,河网纵横,农业历史悠久,农业生产水平高,水稻产量全国第一,是中国的农业重地,也是农艺学研究发展历史悠久。

开展区域学科领域的科技态势与科研竞争力分析,了解领域研究概况与趋势,挖掘领域研究重点、热点与前沿,揭示领域各研究群体科研竞争力的异同和差距,是科技工作者与管理者全面了解学科领域研究现状与知识布局、掌握科技发展脉搏、识别合作对象与竞争对手、明确战略发展方向与优劣势、精准制定政策决策、优化科技资源配置、占领科技发展制高点的有效手段。相关方法已被应用到化学[3-4]、农业、医药[5-7]等多个学科领域,在农业领域已有学者基于论文、专利等科技文献开展有关各类作物[8-10]、节水农业[11]、作物模型[12]、移栽机械[13]、植物保护[14]、杂草防控[15]、农药残留检测[16]、转基因作物[17]、土壤修复[18]、农业信息[19]、植物-土壤反馈[20]等多个领域的科技态势分析;也有学者基于论文、专利、品种权、项目、奖项等多类数据构建评价指标体系开展有关科研机构[21-22]、高校[23]、地区[24-25]、学科[26]等多个维度的科研竞争力分析;但目前,现有的科技态势分析数据来源一般仅包含论文或专利等单一数据,区域或机构科研竞争力分析一般针对整个农业领域,尚未有基于论文、专利等多源数据的针对长三角地区农艺学领域的科技态势与科研竞争力分析。

基于此,本研究聚焦长三角地区农艺学领域,依托SCI、万方、Incopat 等数据库,获取“十三五”期间长三角地区农艺学领域的期刊论文和专利数据,综合利用文献计量、专利计量、知识图谱等方法,针对长三角地区农艺学领域的研究重点、研究前沿、三省一市及主要农业研究机构的科研竞争力等进行深入研究和可视化展示,揭示长三角地区农艺学领域的科技态势及科研竞争力现状,挖掘长三角地区、机构的热点前沿和科技创新优劣势,以期为长三角地区农艺学领域的科技创新、管理决策提供数据参考和情报支撑。

1 研究框架与方法

1.1 技术路线

本研究的技术路线主要包括确定研究对象、构建数据集、数据分析-科技态势分析、数据分析-科研竞争力分析、数据可视化与文字撰写等过程,如图1所示。

图1 基于多源数据的领域科技态势与科研竞争力分析框架

1.2 数据获取与判断

首先通过文献调研、网络调研等方式对长三角地区城市群进行梳理,明确地区研究对象,并通过文献调研、专家访谈等多种方式对农艺学进行概念界定;然后,选择Web of Science 的SCI-EXPANDED、SSCIEXPANDED数据库作为外文论文数据源,选择万方数据库作为中文论文数据源,选择Incopat数据库作为专利数据源,根据省市等地区的中英文名称限定构建检索式,通过学科、分类号等限定农艺学领域,时间范围限定为2016—2020年,下载获取中外文论文及专利初始数据集;最后,通过构建数据判断的标准,综合人工和自然语言处理技术对文献的标题和摘要进行判断与筛选,共获取10730 篇外文论文、32651 篇中文论文、35995件专利为最终的数据集。

1.3 数据清洗处理

本研究利用DDA 软件、Excel 软件及Python 编程工具进行数据清洗。DDA 软件支持Web of Science、及Excel 规范数据的直接导入,可根据需求建立不同的列表进行数据清洗和分析。Python可以自定义编写处理程序,定制化处理数据。本研究主要开展了省份、机构、主题词的数据清洗及预处理工作。

2 科技态势分析

2.1 研究重点挖掘

本研究基于论文与专利合集、论文集、专利集3类数据集构建主题聚类图,以挖掘长三角地区农艺学领域的重点研究方向,3类数据集分别对应总体研究、基础研究和技术创新;并针对重点研究方向开展分级聚类研究,以挖掘各研究方向的重点研究内容。

长三角地区农艺学领域的总体研究分为4个研究方向,分别为栽培与营养管理技术、生理生化与基因调控技术、植物保护技术、田间管理机械研发与利用(图2)。其中,以论文为代表的基础研究主要聚焦于栽培与营养管理技术、生理生化与基因调控技术、植物保护技术等方向(图3);以专利为代表的技术创新主要侧重生长调控与田间管理技术、田间管理机械研发与利用、植物保护技术等方向(图4)。

图2 长三角地区农艺学领域主题聚类图(论文与专利合集)

图3 长三角地区农艺学领域主题聚类图(论文集)

图4 长三角地区农艺学领域主题聚类图(专利集)

2.1.1 栽培与营养管理技术主要针对粮食作物、经济作物、水果、蔬菜、食用菌等农作物,开展栽培技术、栽培模式、肥水管理、土壤改良等研究,旨在提高农作物的产量、品质与经济效益,实现农作物绿色化、标准化、高效化生产。通过聚类分析,该研究方向主要包括3个方面内容(图5)。

图5 长三角地区栽培与营养管理技术主题聚类图

(1)栽培技术与栽培模式。主要开展农作物的育苗、扦插、定植、嫁接、移栽、繁殖等栽培技术,以及套作、间作、立体栽培、大棚栽培、设施栽培、无土栽培、离体栽培、组织培养、种养结合等栽培模式研究。

(2)土壤改良与施肥技术。主要针对连作障碍等问题,开展轮作、秸秆还田、土壤改良剂、生物炭等对土壤的修复及改良技术研究,并开展有机肥、氮肥、缓控释肥料、生物肥料、复合肥料、水溶肥料等肥料的测土配方、施用技术、应用效果及水肥一体化技术研究

(3)农艺性状与产量相关及通径分析。针对作物不同品种的产量、品质、播期、种植表现、产量构成、抗逆性、抗病性、秧苗素质等农艺性状进行比较试验,开展农艺性状与产量的相关性及通径等分析研究。

2.1.2 生理生化与基因调控技术主要研究生物胁迫、非生物胁迫、气候变化、植物激素、基因调控、育种技术等对农作物不同组织及植株的生长发育、生理生化特性的影响及调控作用,以提高作物抗生物及非生物胁迫的能力,促进作物生长发育及产量品质的提升。通过聚类分析,可以分为4个方面内容(图6)。

图6 长三角地区生理生化与基因调控技术主题聚类图

(1)生长发育与生理生化特性。主要研究农作物的根、茎、叶、花、果实及植株的光合特性、形态特征、营养含量、酶活性等生长发育状况与生理生化特性,并对盐碱、干旱、重金属、低温、气候变化等非生物胁迫因素对作物状况及生理生化特性的影响及调控技术开展研究。

(2)基因表达与调控技术。利用基因表达、转录组、RNA干扰、蛋白质组、基因克隆、PCR、RNA测序等技术,开展作物的抗虫、抗病、耐逆等基因的定位、表达、克隆、分析与调控技术研究。

(3)育种技术与遗传多样性分析。利用数量性状位点QTL、SSR 分子标记、SNP 分子标记、全基因组关联研究、杂交育种等技术,开展作物抗病、耐逆、抗虫等种质资源的选育,并借助主成分分析、聚类分析等统计学方法开展种质资源的评价及遗传多样性研究。

(4)植物激素及其调控作用。主要开展脱落酸、活性氧、水杨酸、生长素、乙烯、过氧化氢、茉莉酸等植物激素及生长调节剂的制备技术、施用技术及其对作物生长发育的调控作用研究。

2.1.3 植物保护技术主要研究农作物病虫草害的发生特点、传播机制、生物学特性、致病机理、农药制备及化学防控、生物防控、物理防控等技术,以实现作物病虫草害的高效绿色防控。通过聚类分析,可以分为2 个方面内容(图7)。

图7 长三角地区植物保护技术主题聚类图

(1)病虫草害防控技术。研究小麦赤霉病、水稻纹枯病等病害以及稻纵卷叶螟、二化螟等害虫及田间杂草的发生特点、传播流行机制、生物学特性及致病机理等,并利用农药等化学技术、天敌等生物技术、诱捕等物理技术等多种措施开展作物主要病虫害的预防、控制技术与防治效果研究。

(2)农药制备与利用。通过对不同化学物质进行组合、复配与加工制备杀虫剂、杀菌剂、除草剂、种衣剂、增效剂等各类农药,并研究各类农药施用对作物病虫害的防控效果、农药残留对作物生长的影响及调控技术等。

2.1.4 田间管理机械研发与利用主要研究用于喷药、除草、防虫、驱鸟、移植、播种、养护、灌溉等的装置、设备及智能化管理系统的研发与利用技术,以提高农业生产的现代化、智能化水平。通过聚类分析,可以分为3个方面内容(图8)。

图8 长三角地区田间管理机械研发与利用主题聚类图

(1)园林绿化养护装置研发与利用。针对果树、花卉、灌木等树木的种植与绿化过程,开展用于喷药、防虫、固定、移植、保护、养护、保温等的喷头、地膜、杀虫灯、支撑架、种植架等装置的研发与利用研究。

(2)农业植保装置研发与利用。开展用于农药喷施、喷洒、除草、驱鸟等过程的无人机、喷雾机、割草机、打药机等装置的研发与利用研究。

(3)智能化田间管理装置研发与利用。开展用于喷灌、滴灌、自动灌溉等灌溉过程的喷头、系统、设备等装置的研发与利用研究,并将物联网、大数据、人工智能等信息技术用于农业智能装备的研发,以提高农业装备的现代化、智能化水平。

2.2 研究前沿识别

本研究基于主题强度、主题新颖度、主题学科交叉度等多维指标构建研究前沿识别模型,并针对不同主题的多维指标参数,识别长三角地区农艺学领域的研究前沿(表1)。

表1 长三角地区农艺学领域重点主题前沿性测度表

从主题强度来看,栽培技术与栽培模式的研究热度最高,其次是土壤改良与施肥技术、生长发育与生理生化特性、农药制备与利用、病虫草害防控技术。从主题新颖度来看,智能化田间管理装置研发与利用的新颖度最高,其次是植物激素及其调控作用、园林绿化养护装置研发与利用、农业植保装置研发与利用、基因表达与调控技术。从主题学科交叉度来看,园林绿化养护装置研发与利用的学科交叉性最强,其次是智能化田间管理装置研发与利用、农业植保装置研发与利用,再次是栽培技术与栽培模式、基因表达与调控技术。

综合来看,栽培技术与栽培模式、基因表达与调控技术、园林绿化养护装置研发与利用、农业植保装置研发与利用、智能化田间管理装置研发与利用是长三角地区农艺学领域的研究前沿。

3 地区科研竞争力分析

3.1 科研生产力分析

利用论文量等指标对三省一市在农艺学领域的科研生产力进行测度,结果如表2所示。从论文来看,各省市外文基础研究量均呈现增长趋势,中文基础研究量均呈现降低趋势,其中江苏省的基础研究生产力最高。从专利来看,安徽省的技术创新生产力较高,浙江省和上海市的技术创新量呈增长趋势,其中上海市增速最快,安徽省降速最快。

表2 农艺学领域三省一市科研生产力各项指标

3.2 科研影响力分析

利用被引频次等指标对三省一市在农艺学领域的科研影响力进行测度,结果如表3所示。从论文来看,江苏省的基础研究总体影响力最高,上海市的外文基础研究质量最高,江苏省的中文基础研究质量最高,江苏省和浙江省的外文基础研究潜在影响力更高,浙江省的中文基础研究潜在影响力更高。从专利来看,安徽省技术创新的总体影响力、质量和潜在影响力均最高。

表3 农艺学领域三省一市科研影响力各项指标

3.3 科研卓越力分析

利用论文G指数等指标对三省一市在农艺学领域的科研卓越力进行测度,结果如表4 所示。从论文来看,江苏省的中外文基础研究卓越性水平最高。从专利来看,上海市的技术创新卓越性水平最高。

表4 农艺学领域三省一市科研卓越力各项指标

3.4 科研合作力分析

利用合作量等指标对三省一市在农艺学领域的科研合作力进行测度,结果如表5所示。从论文来看,各省市基础研究的对外合作广泛,合作贡献度均在较高水平,其中江苏省基础研究合作量最高。从专利来看,江苏省技术创新的合作量、合作地区数和合作贡献度均最高,浙江省技术创新的对外合作地区数相对较少,上海市的技术创新的合作贡献度略低于其他省市,但各省市的合作贡献度整体维持在较高水平。

表5 农艺学领域三省一市科研合作力各项指标

3.5 综合科研竞争力分析

利用生产力、影响力、卓越力和合作力指标计算综合得分,对三省一市在农艺学领域的综合科研竞争力进行测度,结果如表6 所示。江苏省的综合科研竞争力最强,其次是浙江省、上海市和安徽省。江苏省的综合科研竞争力得分达到了6.03分,排在首位,其生产力和合作力得分也远高于其他省市;浙江省和上海市的综合科研竞争力得分分列第2、3位,其中,浙江省的影响力得分和卓越力得分排在首位;安徽省的综合科研竞争力得分最低,其中在卓越力得分和合作力得分上与其他省市差距较大。

4 重点机构科研竞争力分析

在长三角地区农艺学领域筛选中文论文、外文论文、专利发文量均排在前列的10 所机构作为研究对象,从生产力、影响力、卓越力、合作力、综合科研竞争力等方面分析其科研实力。

4.1 科研生产力分析

如表7所示,从论文来看,各机构外文基础研究量均呈现增长趋势,大部分机构中文基础研究量均呈现减少趋势,其中南京农业大学的外文基础研究生产力最高,江苏省农业科学院的中文基础研究生产力最高。从专利来看,江苏省农业科学院的技术创新生产力较高;浙江省农业科学院、南京农业大学、中国科学院等机构的技术创新量为增长趋势,其余呈现减少趋势,其中浙江省农业科学院增速最快,浙江大学降幅最大。

表7 农艺学领域重点机构科研生产力各项指标

4.2 科研影响力分析

如表8所示,从论文来看,南京农业大学的外文基础研究总体影响力最高,江苏省农业科学院的中文基础研究总体影响力最高;中国科学院的外文基础研究质量最高,中国农业科学院的中文基础研究质量最高;南京林业大学的外文基础研究潜在影响力更高,中国农业科学院的中文基础研究潜在影响力更高。从专利来看,江苏省农业科学院的技术创新总体影响力最高,中国农业科学院的技术创新质量最高,中国农业科学院、安徽农业大学的技术创新潜在影响力更高。

表8 农艺学领域重点机构科研影响力各项指标

4.3 科研卓越力分析

如表9所示,从论文来看,中国科学院的外文基础研究卓越性水平最高,中国农业科学院的中文基础研究卓越性水平最高。从专利来看,浙江大学的技术创新卓越性水平最高。

表9 农艺学领域重点机构科研卓越力各项指标

4.4 科研合作力分析

如表10 所示,从论文来看,各机构基础研究的对外合作广泛且各机构基础研究的合作贡献度差异不大,中文基础研究合作贡献度均高于外文基础研究,其中南京农业大学的外文基础研究合作量最高,江苏省农业科学院的中文基础研究合作量最高。从专利来看,各机构技术创新的合作贡献度整体维持在较高水平,其中江苏省农业科学院技术创新的合作量最高,中国科学院技术创新的对外合作地区数最多。

表10 农艺学领域重点机构科研合作力各项指标

4.5 综合科研竞争力分析

如表11所示,南京农业大学的综合科研竞争力得分最高,达到了5.51分,其卓越力得分和合作力得分排在首位;中国农业科学院的综合科研竞争力得分居第2位,其影响力得分排在首位;江苏省农业科学院的综合科研竞争力得分居第4位,其生产力得分排在首位;扬州大学的综合科研竞争力得分最低,其生产力、卓越力、合作力得分与其他机构差距较大。

表11 农艺学领域重点机构综合科研竞争力分析

5 结论

本研究基于中文论文、外文论文、专利等多源数据,利用文献计量、专利计量、知识图谱等方法对长三角地区农艺学领域的研究重点、研究前沿、三省一市及主要农业研究机构的科研竞争力等进行了分析。结果表明:(1)长三角地区农艺学领域总体研究分为栽培与营养管理技术、生理生化与基因调控技术、植物保护技术、田间管理机械研发与利用4个研究方向,每个研究方向下均挖掘出不同的重点研究内容。(2)栽培技术与栽培模式、基因表达与调控技术、园林绿化养护装置研发与利用、农业植保装置研发与利用、智能化田间管理装置研发与利用等研究内容是研究前沿。(3)江苏省的综合科研竞争力最强,其优势在于科研生产力与合作力;其次是浙江省,其优势在于科研影响力与科研卓越力;上海市与安徽省的综合科研竞争力相对较低,其中上海市在科研生产力与影响力上与其他省市有一定差距,安徽省在科研卓越力和合作力上与其他省市差距较大。(4)南京农业大学的综合科研竞争力最强,其优势在于科研卓越力与合作力;其次是中国农业科学院,其优势在于科研影响力;再次是中国科学院,其科研生产力、影响力、卓越力与合作力均排在前列;江苏省农业科学院的综合科研竞争力排在第4 位,其优势在于科研生产力与卓越力。

6 建议

6.1 加强组织领导,强化财政支持

应充分发挥三省一市各级政府的主导作用,提高对长三角地区一体化农业发展战略地位的认识,切实加强顶层设计和组织领导,制定落实支持政策,加大财政投入力度,强化对农业领域重大工程和重大项目的扶持,从而推进长三角地区农业一体化发展,聚集和整合长三角区域的农业科技创新资源。

6.2 加强区域合作,促进协同创新

应充分发挥江苏科教资源丰富、开放程度高,安徽企业创新活跃强劲,浙江民营经济发达,上海地理位置好、人才多等优势,加强合作交流,做到优势互补、协同创新,加快构筑区域一体化分工协作的农业科研体系,实现长三角地区农业科技力量协同联动。

6.3 瞄准研究前沿,攻坚关键技术

农业领域前沿主题往往蕴含着丰富的研究价值,未来可能对行业产生颠覆性变革。因此,跟踪前沿主题的发展动向十分有必要。科研人员通过了解学科领域的前沿主题,将各类资源适当向重点主题倾斜,能更早占据领域创新高地,提高科技竞争力。

6.4 推动产学研合作,促进成果转化

要推动重点科研机构、重点高校及企业单位之间的合作,通过多方位、多渠道合作,打造长三角地区农业科研共同体,完善产学研合作的利益机制,打造区域技术创新服务平台,促进产学研、产业上下游、大中小企业之间的协同创新,实现科技成果切实转化落地,推动长三角地区农业经济长足发展。

6.5 优化人才团队,完善创新机制

加强长三角地区农业创新团队建设和人才培养,构建多元化的农业科技人才培养计划体系,打造一批特色与实力兼备的创新团队,培养一批跨学科、复合型的战略人才、领军人才、创新骨干和服务骨干。深化人才管理和科研评价体制改革,建立健全人才引进、选拔、培养、评价、使用和合理流动机制,激发科研创新活力。

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