燕麦植保领域研究热点的可视化分析

来源:用户上传      作者:

　　摘要    利用CiteSpace可视化分析软件，对1927—2019年中国知网（CNKI）收录的与“燕麦植保”相关的期刊论文进行检索，绘制出可视化图谱;并根据发文量、发文作者、发文机构、关键词等指标，对国内燕麦植保相关领域的研究动态进行了分析，并对今后该领域的发展趋势进行了预测。
　　关键词    燕麦;植保;CiteSpace;可视化;中国知网
　　中图分类号    G250.252        文献标识码    A
　　文章编号   1007-5739（2020）04-0001-03                                                                                     开放科学（资源服务）标识码（OSID）
　　Abstract    In this paper，the journal papers related to plant protection for oats were retrieved in CNKI from 1927 to 2019，and visualization mapping was drew by using CiteSpace visualization analysis software.Based on the indicators including the number of published papers，authors，institutions and key words，the present status of plant protection for oats in China was analyzed，and the development trend of this field in the future was predicted.
　　Key words    oats;plant protection;CiteSpace;visualization;CNKI
　　燕麥又称玉麦、铃铛麦，属禾本科燕麦属一年生草本植物，通常分为带粰型和裸粒型2 种，是粮饲兼用型作物之一[1]。燕麦产业的发展在农牧结构调整、农民增收增效、生态环境改善和消费者健康等方面发挥了重要的作用。近年来，随着人们对燕麦营养保健功能认知程度的不断提高和畜牧业迅速发展的需要，我国燕麦产业显示出巨大的发展潜力[2-3]。但在燕麦产业蓬勃发展的同时，燕麦病虫草害问题日益凸显。因此，有必要在该领域加大研究力度。本文利用文献计量理念及方法，就燕麦植保领域的研究热点及发展动态进行分析，为今后该领域的相关研究指明了方向。
　　CiteSpace（citation space的简称，译为“引文空间”）是基于Java语言开发的一款强大的信息可视化软件，主要基于共引分析理论（co-ciation）和寻径网络算法（pathFinder）等理论，针对特定领域文献（集合）进行计量，目的是为了探寻出学科领域演化的关键路径及其知识拐点，并通过一系列可视化图谱的绘制来形成对学科演化潜在动力机制的分析和学科发展前沿的探测[4]。该款软件于2004年由美国德雷赛尔大学陈超美博士推出，引起越来越多学者的关注，并广泛运用于自然科学和人文社会科学的不同学科态势的可视化分析中。陈超美运用CiteSpace对再生医学领域进行分析，成功预言“诱导多能干细胞（iPSC）”领域研究前沿将会摘取诺贝尔奖[5]。符荣鑫等[6]利用CiteSpace系统对国内外湿地生物多样性领域研究成果进行梳理，挖掘湿地生物多样性领域的知识基础、发展脉络和研究热点。黄  丽等[6]运用CiteSpaceⅢ 绘制中国农村电子商务研究领域的知识图谱，全面分析农村电子商务研究的总体情况、研究热点、研究前沿和研究趋势，阐明中国农村电子商务研究现状。在燕麦植保领域还未有研究人员梳理其研究成果，因而利用CiteSpace 软件对燕麦植保领域文献进行分析有重要意义。
　　1    材料与方法
　　1.1    数据来源与工具
　　选择中国知网（CNKI）的高级检索，文献分类目录为农业科技下的植物保护，检索式为SU=‘燕麦’not SU=‘杂草’，文献总数为694篇，其中手动剔除国内外会议论文，删除报纸等其他形式或与主题不相关文献后文献总数537篇。数据库：跨库检索（博士、硕士、期刊、学术辑刊）发表时间自1927年1月1日至2019年1月15日。
　　根据整理得到的数据，利用Excel表格和CiteSpace（5.3.R.8）[8]软件，对相关文献的时间分布、高产作者分布、机构分布及关键词等进行统计整理分析，并绘制相应的科学知识图谱。对找到的文献记录分析机构和期刊分布，可以发现该研究领域的主要国家、核心机构和期刊;对参考文献与关键词共现进行分析，可以发现该研究领域的演化路径、重要经典文献;对关键词共现分析，可以确定该研究领域目前的研究热点;对膨胀词进行探测，能确定该研究领域的发展前沿。
　　1.2    研究方法 　　1.2.1    文献计量法。文献计量方法是文献的统计分析，使用数学和统计方法来统计分析相关的文献特征（关键词频率、组织、作者等）。用于描述或解释研究主题的分布结构、数量关系和变化模式的数据，从而解释文献特点[9]。
　　1.2.2    共现分析法。共现分析法由法国Callon、Law和Rip提出。它定量分析了文献内容特征，揭示文献内部隐含意义。通常认为，词汇在一篇文献中出现次数越多，它与主题的联系越紧密，通过统计文献中主题词出现的次数，可以看出代表学科和主题的结构变化，发现科学研究热点[10]。
　　1.2.3    词频统计分析法。词频统计分析方法是指基于反映文献核心内容的关键词，揭示研究对象发展的定量关系和内在规律的计量方法。出现的频次越高，说明在相关研究领域的研究者关注程度越高，甚至可以代表研究热点和前沿[9]。
　　1.2.4    CiteSpace关键阈值设定。将CNKI下载的537篇数据导入CiteSpace 5.3.R.8中，时间跨度选为1927—2019年，Time Slice（时区分割）为17年，主题词来源为title（标题）、abstract（摘要）、key words（关键词），阈值设置为默认值（2，2，20）（2，2，20）和（2，2，20），选定路径搜索为最小生成树（minimum spanning tree）算法，其科研机构（institution）、作者（author）共现采用最小生成树（minimum spanning tree）算法。依据分析内容的不同，选定相应的网络节点，如作者、关键词、科研机构等，绘制出我国关于燕麦在植物保护领域的知识图谱。
　　2    结果与分析
　　2.1    文献总体时间分布分析
　　由CNKI数据检索绘成的图表可以看出，1927—2019年燕麦植保领域的发文量整体呈上升趋势，1927年仅检索到1篇，而2018年达到30篇;但在个别年份发文量存在一定的波动（图1）。1927—1982年发表的相关文章较少，但在1985年出现了第1个小高峰，发文量达到9篇。第2个小高峰出现在2002年，发文量超过10篇。2007—2018年，发文量持续保持上升趋势，2018年达到历年高峰（30篇），这表明燕麦植保领域的相关研究引起了学者们的广泛关注，也间接表明了我国燕麦产业逐渐形成规模且在迅速发展。可以预见，未来几年燕麦植保领域的文献数量将仍然保持快速增长的发展态势。
　　2.2    研究机构知识图谱分析
　　科研机构的知识图谱分析可以直观表现出我国燕麦植物保护领域研究的主要科研力量及其科研影响力。利用CiteSpace软件进行分析，构建出我国从事燕麦植物保护领域研究的科研机构的知识图谱。每个点代表一个机构，节点的性状大小对应该机构发表文献的数量多少。各节点之间的连线代表各机构之间有合作关系，连线的颜色代表各个机构第1次合作时间，连线的多寡代表机构之间合作的密切程度，连线越多，说明各机构合作越密切[11]。由图2、表1可知，甘肃农业大学草业学院和甘肃农业科学院植物保护研究所节点最大，1927—2019年间发表文章分别为16篇和12篇。从整体看，相关研究机构存在明显的地域分布特点，主要集中在我国西北部的燕麦主产区。网络密度（Density=0.0468）相对较低，表明我国从事燕麦植保的研究机构较为分散，缺少联系与合作。共有8所機构存在合作关系（E=8），其中最大的合作网络是以甘肃农业大学草业学院与甘肃农业科学院植物保护研究所等构建的共现网络;从连线颜色来看，实现的联系是在近几年形成的。因此，随着燕麦产业体系的构建，多个科研机构间的合作将会有较大的提升空间。
　　2.3    核心作者知识图谱
　　通常，作者的发文量反映其知识生产能力，是作者科研能力的评价标准之一。运行CiteSpace的时间选择为1927—2019年，每年提取燕麦植物保护研究领域发表论文数量最多的50位作者，相关参数设置为勾选author，TopN设置为50，其他的按软件默认，经软件分析后生成国内燕麦植物保护领域研究的高产作者知识图谱（图3），图谱共有68个节点，54个连线，网络密度为0.023 7，呈现出小聚集、外松散的形态，单独的点比较多，点之间连线较少，分布较离散，发文数越多的作者在可视化知识图谱中显示的节点面积越大。
　　从图3可知，国内进行燕麦研究的科研人员较多，但多处于独自研究的状态，赵桂琴、刘永刚、郭建国等学者出现频次较高。为了更清晰地进行对比，在绘制高产作者知识图谱的同时，还选取了高产作者的发文频次、突现时间等数据，使用Excel表格以篇次和中心性为主、以发文时间为次要字段排序，统计整理国内燕麦植物保护领域研究前20位高产作者;赵桂琴、柴继宽、贺春贵等是我国燕麦植物保护领域影响力较高作者。中心性较高的文章主要集中在近几年发表，可以推测学者们对燕麦植保的关注度越来越高，但团队之间的相互联系相对较少，多处于独自研发状态，今后应加强相关领域的合作（表2）。
　　2.4    国内燕麦植物保护领域研究热词分析
　　词频分析法是文献计量研究方法之一。对某一研究领域文献中关键词出现的频次来确定该领域研究的热点和发展动向[7]。采用CiteSpace软件，时间选择为1927—2019年，时间分段单位为1年，同时选择网络节点为关键词（key word），通过聚类可视化，获得了国内植物保护领域研究的关键词知识图谱（图4）和关键词时序知识图谱（图5），同时导出按词频次降序和中心性降序排列前14个关键词的列表，及国内植物保护领域关于燕麦研究近10年关键词（表3）。从图4、图5和表3可知，删除频次最高的“燕麦”作为本研究的主题词后，可以看出，1927—2019年国内植物保护研究领域的高频关键词主要为除草剂、莜麦、抗病性、黑粉病、麦类作物、燕麦孢囊线虫、黑穗病等也有较高的频次，各年代有不同的热点关键词。从表4可以看出，二甲戊灵、病虫害、消解动态、抗病性、麦二叉蚜、燕麦镰刀菌、鉴定、孢囊线虫、燕麦田、防效、杂草防效、燕麦孢囊线虫、禾谷孢囊线虫、温度、化感作用、田间杂草、蚜虫、产量、抗蚜性、杂草等为近9年的热点关键词，表明燕麦病虫草害各个方向都有学者开展研究。 　　由图5可知，不同年份的研究热点不同，“生物防治”这一研究热点最早出现在2001年，“燕麦田除草剂”则在2002年就已有研究。2009—2013年，主要研究热点是孢囊线虫、杂草及产量，近几年的研究热点是病害和虫害。
　　3    结论
　　分析我国燕麦植保领域的研究动态，结果表明，我国在燕麦植物保护领域的研究将有爆炸性的发展，发表的文章数量将呈现出显著的增长趋势;现阶段，本领域科研人员呈现“整体分散，局部集中”的状态，初步形成了研究团队，但研究团队之间尚需进一步加强合作;相关研究机构有限，主要分布于我国北方省份，以独立研究为主;本领域研究热词集中在除草剂、莜麦、抗病性、黑粉病、麦类作物、燕麦孢囊线虫、黑穗病等，最近几年研究主要在燕麦病害（抗病性）和虫害（麦二叉蚜）方面。
　　总体上，目前燕麦植物保护领域的研究处于一个新阶段，其各个方向的研究将更加深入。随着燕麦种植及其市场规模的逐渐扩大，病虫草害问题日趋严重，燕麦植保领域将吸引更多学者投入相关研究。
　　4    参考文献
　　[1] 杜汝法.中国小杂粮[M].北京：中国农业科学技术出版社，2002.
　　[2] 王菊兰.谈生态茶园建设[J].农业装备技术，2009（6）：21-22.
　　[3] 文新建.王登良.复合生态茶园环境质量分析[J].茶叶科学技术，2009（2）：28-29.
　　[4] 陈悦，陈超美，刘则渊，等.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究，2015，32（2）：242-253.
　　[5] CHEN C，HU Z，LIU S.et al.Emerging trends in regenerative medicine：ascientometricanalysis in CiteSpace[J].Expert Opinions on Biological Therapy，2012，12（5）：593-608.
　　[6] 符荣鑫，李旋菁，黄柳欣，等.基于CiteSpace的湿地生物多样性领域研究的可视化分析[J].农业图书情报学刊，2018，30（12）：52-60.
　　[7] 黄丽，俞守华，区晶莹.基于CiteSpaceⅢ计量学分析的中国农村电子商务的知识图谱研究[J].农业图书情报学刊，2018，30（1）：77-83.
　　[8] CHEN C M.CiteSpace：Visualizing patterns and trends in scientific literature[EB/OL].（2017-10-29）[2019-07-05].http：//cluster.cis.drexel.edu/～cchen/citespace/download/.
　　[9] 王莉，景海濤，杜久升，等.基于CiteSpace的我国GIS专业教学期刊可视化分析[J].地理空间信息，2018，16（4）：120-122.
　　[10] 赵健.知识图谱绘制技法实用指南[M].沈阳：辽宁大学出版社，2013：17-18.
　　[11] 许智.图书情报学知识服务的知识图谱分析[J].现代情报，2013（2）：166-170.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15152073.htm