文献计量视角下国内绿量研究进展可视化分析

　　摘要：基于CiteSpaceV知识可视化工具对1994-2020年间收录在《中国学术期刊(网络版)》的绿量相关文献进行比对分析研究，结果表明：①国内关于绿量研究的文章数量呈现出初步发展—缓慢增长—快速增长3个阶段.②研究机构主要集中在农林类院校及涉农的研究所，如北京林业大学、华中农业大学、华南农业大学、中国林业科学研究院林业研究所和北京市园林科学研究所，研究机构的分布有一定的地域性.从发文的作者来看，该领域呈现出核心作者间的合作较弱且整体较为分散的特点.③绿量的研究热点在20多年间不断变化，近几年出现的“垂直绿化”“固碳释氧”和“降温增湿”等关键词，表明绿量研究内容更加细化.绿量研究的核心问题包括绿量测算方法、基于绿量城市绿地生态效益评价和城市立体绿化建筑群的构建.从关键词突现来看，近几年绿量的研究主要来源于风景园林学科，三维绿量已成为研究热点.目前绿量研究的不足主要体现在绿量的测算仍需解决精度和测算成本的关键问题，急需建立动态变化的绿量数据库，需各地区研究者合作建立统一的绿量评价指标等方面.

　　关键词：绿量;知识图谱;可视化分析;CiteSpaceV

　　绿量是反映和衡量城市绿色环境和市民生活质量的重要指标[1].20世纪90年代，周坚华等[2]在上海进行了绿化三维量及裸露地的调查，并提出了绿量的概念，即三维绿色生物量的简称，指所有生长中植物茎叶所占据的空间体积，使得城市的绿化指标体系得到了进一步的完善.

　　与此同时，以陈自新为代表的一些研究人员[3]通过研究植物的复层结构来确定绿量，并提出了绿量为叶面积的总量，在此后的绿量测量研究中也得到了较为广泛的应用.无论是周坚华所提出的三维绿量，还是陈自新提出的叶面积绿量，都是为了将城市绿地的研究细化到植物的叶片上.

　　这是由于植物自身的光合作用、呼吸作用、水分代谢和物质交换等过程大多都是通过叶片完成的，植物的这些生理代谢过程会对城市环境带来诸多正向效益，如释氧固碳、降温增湿、杀菌和净化空气等.绿量这一概念的提出为精确量化城市绿地的生态效益提供了思路.随着城市化进程的加快，城市与自然共存，人类与自然和谐相处，谋求城市与环境共同发展已成为城市发展的方向，人类愈来愈认识到绿化环境对人类生存的重要性和迫切性.

　　探讨城市生存环境中的绿量的深层内涵，有利于为城市可持续发展提供理论基础，更有利于人与自然的和谐共存;同时，绿量作为城市固碳能力的重要指标，是今后城市碳交易能力的一个重要评价参考[4-6].因此，绿量逐渐成为众多学者的研究焦点，相关的研究成果也逐年增多，但目前对于相关研究的系统性总结文献仍然较少.科学知识图谱的概念源于2003年美国国家科学院组织的一次研讨会，它是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形.随着信息可视化的发展，绘制科学知识图谱的各种工具亦纷至沓来[7].

　　其中，CiteSpace知识可视化软件是目前最为流行的知识图谱绘制工具之一，其在实际应用中科学有效而又简单易用，且具有丰富而美观的可视化效果，因此在国内外信息科学领域得到了广泛的应用[8].近年来国内绿量相关研究呈迅速增加与更新的趋势，以往相关研究综述主要集中于绿量的研究方法和研究现状的总结，而对于绿量相关知识结构梳理的研究较少.因此，本研究运用CiteSpaceV可视化分析软件对1994-2020年间《中国学术期刊(网络版)》中有关绿量研究的文献进行系统性分析，旨在清晰、直观地展示该研究领域的研究概况、热点及发展趋势，以期为未来的绿量研究提供有益的参考与启示.

　　1数据来源与研究方法

　　1.1数据来源

　　本研究以《中国学术期刊(网络版)》(中国知网CNKI)为数据源，检索时间为2020年11月24日，检索方式为“主题=绿量”，所检索期刊的时间跨度为1994—2020年，检索类别为期刊，通过筛选与主题不相关的文献，最终获得608篇文献.

　　1.2研究方法

　　借助CiteSpaceⅤ信息可视化软件对绿量研究的知识基础、热点趋势和主要研究力量等进行数据分析.CiteSpaceⅤ是一款基于分析和可视共现网络的Java应用程序，能够直观地展示每个节点在知识网络中的位置与大小，通过不同的功能选择，分析相关领域研究文献的来源地区、研究学者、研究热点及其演变情况[9-10].知识图谱中节点越大，代表出现次数越多，说明其在相关领域的贡献程度越大，联系密切的节点通过线连接，组成节点群.

　　2结果与分析

　　2.1绿量研究文献发表时间分布

　　文献数量随时间变化的特征可以反映该研究领域的发展速度，对深入认识该领域发展历程和阶段划分具有科学意义[11].从中可以看出，我国绿量方面的研究大致可分为3个阶段.1994—1997年为初步发展阶段，仅有零星论文发表;1998—2005年为缓慢增长阶段，1998年出现第一次较大幅度的增长，但总体发文量还较少;从2006年开始进入快速增长阶段，尤其2018年，发表文献48篇，达到了近26年来的最高点.其中，2016—2020年发表文献总计165篇，是初步发展阶段4年间的发表数量的近28倍，这与我国近些年来加快生态文明建设的背景相吻合.

　　2.2核心作者合作网络

　　通过作者合作共现分析可以确定某一特定的知识领域有影响力的学者，可以看出该领域合作现状[12-14].对发文作者进行共现分析得到作者合作共现知识图谱，图谱中共有115个节点，174条连接线，节点密度为0.0265，表明共有115位作者之间有合作关系.由可以看出，相关研究的团队主要有：北京林业大学的宋子炜和马武昌等组成的团队、中国林业科学研究院林业研究所的郄光发和王成等组成的学术团队、中国科学院沈阳应用生态研究所的刘常富和陈玮组成的学术团队、华中农业大学的陈芳和周志翔组成的团队以及北京市园林科学研究所的陈自新和苏雪痕的团队.

　　2.3研究机构合作情况

　　研究机构的发文情况可以帮助了解绿量知识领域研究力量的分布，同时也可以看出该知识领域研究机构之间的合作关系[15-17].通过CiteSpaceV软件分析得到研究机构合作可视化知识图谱，其中共有50个节点，26条连接线，节点密度为0.0212，其节点的大小与发文量的多少成正比.

　　从中可以看出，主要的研究机构有北京林业大学林学院/水土保持学院、北京园林科学林业研究所、中国林业科学院林业研究所、华中农业大学园艺林学学院、华南农业大学林学与风景园林学院和同济大学建筑与城市规划学院等.从各个研究机构合作的地理空间分布来看，各个研究所合作的对象多为该机构所在区域范围内较近的研究机构，这表明绿量研究具有一定的地域性，这可能与我国复杂的地理环境和地域经济与政策的差异有关.

　　2.4研究热点分析

　　研究热点的演化可以看出特定研究领域不同时期研究热点的变化情况[17].关键词是文献核心思想及内容的浓缩与提炼，通过关键词共引分析可以探究某一特定知识领域的研究热点和发展动向[18-20].鉴于此，本研究通过CiteSpaceV软件的关键词共引分析，得到关键词共引分析知识图谱，其共有113个节点，230条连接线，节点密度为0.0363，通过对其进行分析来归纳绿量领域的主要研究方向和热点领域.

　　由中可以看出，较为突出的几个关键词为“绿量”“三维绿量”“生态效益”“城市绿地”和“风景园林”等，关键词共引分析的中心度也可以反映其在该研究主题中的重要性[17，21]，列出了出现频次较高的前10个的关键词，从中可以看出“绿量”“三维绿量”“生态效益”“城市绿地”“绿化”和“风景园林”等这些关键词的频次是较高的，与反映的结果一致，表明这些关键词是绿量研究领域的主要热点，在该领域的研究中占据着十分重要的地位.

　　2.5研究主题及演进分析

　　关键词聚类分析说明了该研究领域的知识基础结构，利用CiteSpace的自动聚类功能对关键词共现网络进行聚类分析，标签轴算法选择LSI，结果生成9个聚类.所生成的聚类序号数字大小与重要性成反比，另外，本研究聚类图谱中的聚类值为0.5303，大于0.3的分界数值，平均轮廓值为0.566，大于0.5的分界数值[18]，表明聚类结果合理并较为显著.

　　由中内容可以看出，在绿量领域主要的研究对象是城市绿地，主要包括公园绿地、居住区绿地和道路绿地.通过各个聚类的具体内容以及梳理相关的文献可以看出，我国在绿量方面的研究主要集中在绿量测算方法研究、基于绿量的城市绿地生态效益研究和城市立体绿化研究三大主题.

　　3结论与展望

　　3.1结论

　　本研究利用CiteSpaceV可视化软件对近20多年来国内绿量研究的核心文献进行了知识图谱分析，由此得出以下结论.

　　1)从发文数量和发文时间来看，国内绿量领域研究大体可分为初步发展—缓慢增长—快速增长3个阶段.从发文作者来看，该领域呈现出核心作者间的合作较弱且整体较为分散的特点.原因可能是关于绿量的概念及内涵学术界见解并不相同，因此，对于绿量科学准确的定义及涉及相关研究方向亟需学者们达成共识.主要的发文机构为农林院校和涉农的研究所，这是由于农业类院校大多开设林业相关专业，因此农业类院校的学者是研究绿量的主力军.

　　2)从研究热点变化来看，早期的关键词多为“城市绿地”和“城市绿化”等，2006年以后出现了“垂直绿化”“屋顶绿化”“热岛效应”“固碳释氧”和“降温增湿”等关键词，表明绿量的研究内容趋于细化，也更加关注城市环境，这与我国十八大以来推动经济高质量发展与生态环境保护协同共进的政策相符.

　　3)对绿量研究主题分析发现，我国该领域的研究对象主要是城市绿地，研究主题包括绿量测算方法的研究、基于绿量的城市绿地生态效益研究和城市立体绿化的研究.在绿量的研究趋势方面，绿量领域的研究越来越集中于风景园林学科，三维绿量已成为城市绿地相关研究的热点.

　　3.2展望

　　1)绿量测算方法的优化.在绿量测算上，当前主要是以周坚华为代表的体积法和陈自新为代表的叶面积指数法[52]，随着技术的更新，体积法目前多采用三维激光扫描生成模型测算三维绿量，而叶面积法则多采用遥感进行反演推算.目前，利用LiDAR点云数据和航空影像数据提取城市数字地表模型和数字建筑模型已经较为常见，但是对于城市绿地植物的三维绿量的测算研究仍旧较少，今后该领域的研究需要更多的研究人员参与进来.而针对城市中复杂的植被结构，三维激光扫描和遥感反演推算的测算精度都有待进一步提高.

　　因此，今后绿量的研究仍旧需要解决其测算方法的局限性.另外，绿地随时间的推移其形态是动态变化的，这也将会影响绿地的绿量变化，如何在现有的测量方法和数学模型的基础上，将植物的动态生长变化考虑进去，建立动态变化的绿量数据库，减少多次测量的成本也是迫切需要考虑的.

　　2)绿量作为绿地生态效益评价标准的指标的建立.尽管不少学者希望将绿量作为评价城市绿地生态效益的指标，但是由于我国各地地理环境差异巨大，难以建立统一的评价指标，因此未来需要各个地区的研究机构之间加强合作.3)绿量在其他方面的应用.当前，绿量与城市绿地的生态效益的关系是目前研究的主流.近几年，已有一些研究者以绿量为出发点，对城市绿地进行景观评价[53-54]，但是整体占比较少，绿量在其他方面的应用潜能还有待挖掘.

　　参考文献：

　　[1]黄晓鸾，张国强，贾建中.城市生存环境绿色量值群的研究(6)———城市生存环境绿色量值群[J].中国园林，1998，14(6)：57-60.

　　[2]周坚华，孙天纵.三维绿色生物量的遥感模式研究与绿化环境效益估算[J].环境遥感，1995，10(3)：162-174.

　　[3]陈自新，苏雪痕，刘少宗，等.北京城市园林绿化生态效益的研究(2)[J].中国园林，1998，14(2)：51-54.

　　[4]黄晓鸾，张国强.城市生存环境绿色量值群的研究(1)[J].中国园林，1998，14(1)：61-63.

　　[5]周坚华.城市绿量测算模式及信息系统[J].地理学报，2001，56(1)：14-23.

　　[6]杨阳，王睿，滕青林，等.宝鸡市城镇(郊)陡坡及人工立面景观林树种三维绿量及生态效益研究[J].西北林学院学报，2018，33(3)：266-271.

　　[7]陈悦，刘则渊，陈劲，等.科学知识图谱的发展历程[J].科学学研究，2008，26(3)：449-460.

　　[8]侯剑华，胡志刚.CiteSpace软件应用研究的回顾与展望[J].现代情报，2013，33(4)：99-103.

　　[9]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，2015，33(2)：242-253.

　　[10]柯丽娜，阴曙升，刘万波.基于CiteSpace中国海洋生态经济的文献计量分析[J].生态学报，2018，38(15)：5602-5610.

　　[11]刘雅各，张茂亮，关德新，等.长白山地区自然科学研究综述：1956—2018[J].应用生态学报，2019，30(5)：1783-1796.

　　作者：姚正阳1，2，宋明辉1，张毅川1，郑树景1，马珂