中国LUCC研究特征与趋势：基于CiteSpace的分析

2020-04-23肖宝玉

亚热带资源与环境学报 2020年1期

肖宝玉

(福建师范大学 a.地理科学学院，b.湿润亚热带生态地理过程教育部重点实验室，c.地理研究所，福州 350007)

0 引言

土地利用/覆被变化(LUCC)是表征人类活动对地球表层系统影响的最直接表现形式，也是表征人类活动对全球变化响应的重要因素之一[1-2]。自20世纪90年代以来，在国际地圈生物圈计划(IGBP)、国际全球变化的人文因素计划(IHDP)、联合国环境署(UNEP)、国际应用系统与分析研究所(IIASA)、全球土地计划(GLP)等机构的大力推动下，LUCC研究迅速成为全球环境变化研究的重点领域[3]。由于中国地域辽阔， LUCC快速而复杂，随着新的国土空间规划及新型城镇化推进，对LUCC研究提出了更高要求，对不同时期LUCC研究进行梳理，将具有十分重要的理论和实践意义。迄今已有不少学者总结了中国LUCC研究的特点和趋势[4-7]，但大多是基于传统的文献分析方法。知识图谱(Knowledge Mapping)可以通过数据挖掘、科学计算和图形可视化等处理，为海量文献的多元、历时分析提供可能[8]。在运用知识图谱常用软件CiteSpace分析的基础上，以被引频次较高的文献为重点进一步深入分析，为探究中国LUCC研究的热点主题、知识基础和变化特征及趋势展望提供参考。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据来源

由于国际上真正意义的LUCC研究始于1992年[9]，检索时2019年的年度数据不完整，故以1992—2018年为检索年度，检索时间为2019年9月20日。为保证检索论文质量，选择中国学术期刊网(CNKI)的CSCD和CSSCI为检索数据库，以“土地利用变化”“土地利用转型”“土地覆盖变化”“土地覆被变化”和“LUCC”为关键词检索到2 438篇原始文献，经过进一步筛选去重，删除会议综述、期刊目录、书评等非学术信息，最终获得1 904篇与LUCC直接相关的学术论文(样本文献的最早年份为1996年)。

1.2 研究方法

主要采用知识图谱分析软件CiteSpace，以1年为时间切片，选取每个切片引用前50的文献，各参数含义为：N、E和Density分别表示网络节点数、连线数和网络密度，当Modularity Q>0.3表明得到的网络社团结构是显著的，数值越大网络聚类效果越好；当Mean Slihouette>0.5表明聚类结果具有合理性，越接近于1网络的同质性越强。节点可分别代表作者、发文机构、关键词等指标，节点的大小代表数量、连接线条的粗细代表网络节点间的亲疏关系，而多色同心圆节点则表示引文年轮，年轮不同颜色和大小分别代表不同年份和引文数量，可据此分析文献发表以来的引用历史。关键词的词频即关键词出现的次数，中心性则代表中介中心性，二者数值较高的关键词往往代表研究热点，根据数值的时间变化可以判断出研究热点的演变趋势。半衰期表示文献的老化速度，当数值越高表明关键词所在领域被关注的期限越长。突现性表示关键词在短时间内的显著变化，某个时期出现突现性数值很高的关键词代表了该时期的研究热点和学术前沿。

2 研究结果

2.1 LUCC研究广受关注，研究水平显著提高

图 1 1996—2018年中国LUCC研究发文量Figure 1 Numbers of literatures on LUCC in China,1996—2018

中国LUCC研究的早期发文数量较少且增长缓慢，2009年后发文量增长明显。如图1所示，2009年之前平均每年发文篇数为19篇，至2009年，发文数量出现剧增并达到峰值，2009年后总发文数量有所回落但仍显著高于第一阶段。

从发文期刊领域及其影响力来看，中国LUCC研究呈现发文期刊类型多样化、总体影响力增强的趋势。如图2所示，2009年之前的发文期刊主要集中于少数土地、地理、资源等领域的自然科学类和综合类期刊，2009年后在人文社科类及高校学报等类期刊上发表量增长显著，涉及7大类33小类共360家期刊。而图3则表明，总体上中国LUCC研究发文主要集中于综合影响因子在1～3和3～5的期刊，相对而言，2009年后发表在影响因子3以上的期刊所占比例明显提高，说明LUCC研究整体水平上升到新的高度，在学界产生越来越重要的影响。

图 2 1996—2018年中国LUCC研究发文期刊Figure 2 Journals which literatures on LUCC in China are published,1996—2018

图 3 1996—2018年中国LUCC研究发文期刊综合影响因子 Figure 3 The impact factor of journals which literatures on LUCC in China are published,1996—2018

图 4 作者网络图谱Figure 4 Network map of cooperative authors

图 5 研究机构网络图谱 Figure 5 Network map of cooperative research institutions

图 6 研究机构发文情况Figure 6 The quantity of articles about different institutions

2.2 形成若干个联系紧密并具有较强影响力的研究团队

中国LUCC研究作者数量众多，形成了若干个明显的研究团队，具有一定的网络集聚特征，某些研究团队的核心成员在本领域具有重要的学术影响。由图4可知，作者网络由384个节点、472条连线组成，网络密度为0.006 4。这些团队及其核心学者主要包括由刘纪远、吴世新、李仁东、张树文、邓祥征等学者组成的团队，黄贤金、濮励杰、赖力等学者组成的团队，王宗明、宋开山、刘宪伟等学者组成的团队等，任志远、郭斌等学者组成的团队，龙花楼、李加林、王丽佳等学者组成的团队，罗格平、尹昌应、陈曦等学者组成的团队等。在这些核心团队之外是一些较小型的研究小组或独立发文作者。

对第一作者发文的被引频次分析结果显示，被引频次500以上的有9篇文献，作者分别为李秀彬(2篇)、刘纪远(2篇)、摆万奇(3篇)、顾朝林(1篇)和陈百明(1篇)，被引频次最高的为李秀彬1997年发表于《地理学报》的“全球环境变化研究的核心领域-土地利用/土地覆被变化的国际研究动向”，数值高达2 965。这些学者虽然发文总篇数不是最高的，但是其研究成果为后人研究提供了重要的学术参考，在中国LUCC研究中具有重要的地位和作用。

2.3 研究机构与LUCC格局密切相关且具有空间集聚特征

中国LUCC研究机构的网络集聚性特征十分显著，并且与LUCC格局、过程具有较强的联系，因而具有时间上的相对稳定性。

如图5可见，中国LUCC研究机构由229个节点、284条连线组成，网络密度为0.010 9，发文机构高度集中于中科院系统与自然地理、生态环境相关的研究所以及与资源环境相关的一些高校，在7个频次大于30的机构中，中国科学院地理科学与资源研究所(含各重点实验室，下同)和中国科学院大学(含原中国科学院研究生院，下同)遥遥领先，频次高达171和173(图6)。中心性排名前三的分别是中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院大学和南京大学地理与海洋学院(含前身南京大学城市与资源学系，下同)。

从地理分布看，主要集中在3类区域：一是科研资源丰富、科研力量雄厚，在多尺度、大范围研究及对比中独具优势；二是经济发达、土地利用变化剧烈，LUCC本身变化复杂，相关研究具有迫切的现实需求；三是生态环境脆弱、土地利用变化敏感，LUCC研究具有很强的生态意义。值得注意的是，由于中国地域辽阔，土地利用变化时空进程的复杂性和科研发展水平的区域差异性，上述3种地域只是基于分类需求而区分，实际上很多地域往往兼具多类特征但在某方面特征较为突出。

从时间连续性看，半衰期排名前3位的分别是中国科学院地理科学与资源研究所(10年)、南京大学地理与海洋学院(10年)、西北师范大学地理与环境科学学院(8年)。中国科学院地理科学与资源研究所作为中国LUCC研究的发轫机构，以优越的科研条件为支撑，不仅完成了许多长时效、大尺度、多类型的LUCC实践研究，还产生了中外研究对比、进展分析等国际前沿成果，研究连续性最强。

2.4 关键词内容丰富、具有明显的阶段性演变特征

2.4.1 关键词数量众多，初步形成共现网络

中国LUCC研究关键词数量众多，网络聚类同质性还不够高，但已初步形成了以若干个核心节点为主导的共现网络。由图7可见，关键词共现网络由272个节点、1 213条连线组成，网络密度为0.032 9，Modularity Q和Mean Slihouette数值分别为0.309 2和0.439 4。从节点数量和内容来看，样本文献的关键词数量共计272个，主要包括4大类10小类(表1)。

表 1 1996—2018年中国LUCC研究关键词类型Table 1 Types of keyword about LUCC research in China, 1996—2018

大类小类占比/%大类小类占比/%研究方法类技术手段类6.25研究区域类自然地貌区11.03分析方法类12.87人文功能区3.68研究对象类 LUCC现象22.79行政区划区13.24LUCC机理8.09综述类研究进展1.10LUCC响应20.96合计—100

2.4.2 以土地利用/覆盖(变化)、全球变化、可持续发展为核心主题

土地利用、土地覆盖、土地利用变化、土地覆盖变化、全球变化、可持续发展、驱动力等关键词具有较高的贡献频率和较长半衰期，体现了LUCC研究的核心主题。从共现频率来看，数值在100以上的关键词主要包括土地利用、土地覆盖、全球变化、土地利用变化、驱动力等，其中土地利用和土地覆盖的共现频率分别为701和491，远高于其他关键词；关键词中心性前3名分别为土地利用(0.91)、土地覆盖(0.58)和全球变化(0.10)。半衰期最长的是土地覆盖(15年)，其余8个半衰期超过10年的关键词分别为土地利用、全球变化、典型、尧勒甸子村、土地利用变化、干旱区和可持续发展。

2.4.3 突现词的数量先减后增、内容由LUCC的现象和机制转向方法和效应

由图7和表2可见，在研究阶段早期(1996—2008年)，关键词数量较少，但突现词的频次、突现度和中心性和半衰期的数值均较高。频次大于10的关键词占54.28%，频次最高值为701，20个关键词具有中心性，中心性最大值达0.91，突现度和半衰期最大值分别达到了9.53和15年。2008年后突现词数量、频次和中心性的数值均有所回落，2015年后又新增4个突现词。

从突现词内容来看，早期的突现词主要集中于LUCC现象，如土地利用、土地利用变化、全球变化等，继而加强了对机制的探讨，如突现词驱动力、驱动机制等，后期突现词一方面主要与LUCC定量方法有关，如Invest模型、CA-Markov模型、情景模拟等;另一方面LUCC效应如城市化、碳排放等较为突出。这一变化特征表明研究视角和研究区域进一步拓展，研究内容由表面现象描述转为运用科学定量方法探讨LUCC的内在机制及其关联效应。

图 7 1996—2018年中国LUCC研究关键词时间演进图谱Figure 7 Timezone map of co-appearance keywords analysis on the research of LUCC in China, 1996—2018

表 2 1996—2018年中国LUCC研究突现词Table 2 Burst terms of LUCC research in China,1996—2018

2.5 研究内容随社会经济发展及LUCC进程趋向多元化

由于统计分析软件侧重于定量分析，在通读各阶段全体样本文献的基础上重点分析被引频次和影响因子较高的典型文献，结果发现中国LUCC研究内容主要集中在以下几个方面：

2.5.1 LUCC时空格局研究

LUCC的时空格局是LUCC研究的重要基础和主要对象，LUCC主要包括土地利用类型/方式变化和集约程度变化两种形式。中国LUCC时空格局研究以前者为主，对后者的研究主要集中于城镇建设用地方面，但未与LUCC形成统一研究框架。

从地类层次来看，LUCC时空格局主要关注一级地类之间的转化，对二级及其以下地类变化的研究相对不足[9-10]。总体上全国及大部分地区的LUCC时空演变快速而剧烈，具体变化形式具有显著的时空差异[1,9-10]，并随着土地利用变化层次不断精细化[11]。从空间尺度看，空间尺度层次性、地域类型丰富性日益增强：一方面，对外拓展了对其他国家、地区和大洲的研究[12-13]，对内关于县级及以下的小尺度研究得到重视[14-15]。另一方面，对喀斯特、矿区、自然保护区、半城市化地区、主体功能区、城市群等特色区域的研究有所增加[16-19]。从时间过程来看，以50 年以内的短期研究为主，并相对集中于改革开放以来或新世纪以来的时段，大多以5～10年为间距，对比不同阶段LUCC特征[18-20]。有少数学者研究了北宋等历史时期的LUCC，亦有研究尝试探寻300年来等长时序LUCC演变规律[21-22]。也有学者通过构建模型预测不同情境下未来土地变化情况[23-24]。

2.5.2 LUCC驱动机制研究

学者们普遍认为LUCC驱动机制具有系统性，各影响因子相互交织、共同作用，构成LUCC演变的合力；自然因子的驱动相对稳定，而短期起主导作用的主要是社会经济因子[25]。由于中国LUCC研究以短期为主，因此社会经济因素尤其是人口集聚、经济增长、旅游发展、城镇化进程、农业内部结构调整、交通建设、制度政策变化等因子被认为是驱动LUCC的主导因素，但由于数据来源和处理技术上存在一定的现实困难，研究侧重于不同区域案例的具体分析，得出的结论略有差异[1,9, 11,20]。近年来旅游发展、高铁建设、主体功能区划、生态文明建设等新的影响因素逐渐引起关注[11,14,19]。此外，越来越多学者认识到LUCC驱动机制内部各因子之间具有一定的相关性，且驱动因子和LUCC效应之间又存在双向作用，但是关于这些驱动因子与LUCC时空格局之间的作用机理还缺乏深入的研究[11,14,26]。

2.5.3 LUCC影响效应研究

已有研究关于LUCC对自然环境影响的数量关系有比较清晰的认识，认为LUCC通过改变大气成分和下垫面影响大气环境和气候特征，并以城镇化进程中大规模建设用地增加引起的热环境效应最为典型[27]；降水可能与LUCC引起的下垫面性质改变过程相结合，影响区域的水量循环与平衡[28]；LUCC会改变土壤理化性质和土壤质量、影响土壤碳循环等方面[26]，还可能通过改变大气、土壤、植被的碳排放和碳汇进而影响自然界碳循环[29]。多数学者认为土地利用程度提高会显著降低区域整体生态系统服务价值[30]，而土地利用多样化、均匀化以及合理的空间配置将有助于生态系统服务价值总体提升[31-32]。

研究关于LUCC社会经济影响效应的探讨主要包括：首先，土地尤其是耕地的开发利用程度、多样性指数、空间形态通过影响粮食作物的播种面积、生产条件和总产量，进而影响粮食安全[33-34]，因此耕地保护要强调质和量双方面的动态平衡[1,9]。其次，土地还以农转非等土地利用方式转变增加土地价值，间接促进经济增长、产业结构和布局的演进，并从微观上影响居民的收入水平和结构[35-38]。第三，当前经济发展对建设用地面积还有较高的依赖性，需提高建设用地集约利用率[9,19]，而在农转非剧烈地区，居民的生计模式、思想观念等内在转型相对滞后于LUCC外在变化，今后需调整土地利用结构、加强当地居民技能培训，促进LUCC与乡村转型的耦合协调发展[9,14-15,39]。

2.5.4 LUCC方法技术研究

借助于卫星遥感探测和影像分类技术提取不同时期的土地利用信息，利用GIS空间分析构建LUCC时空格局成为短期研究的主流方法[1,20]。50年以上长时序或历史时期LUCC分析则需借助历史资料提取相关信息，并借助各种空间模型进行情景模拟[21-22]。在计算土地利用动态度、变化率等经验-统计指标的基础上，CLUE-S模型、CA-Markov模型、空间测算模型等数理模型为LUCC情景再现和趋势预测提供了可能[40-42]。

关于LUCC的驱动机制分析，常用的方法是建立经验-统计模型判断LUCC的主导驱动因子[20,32]。系统动力学、人工神经网络模型克服了经验-统计模型无法包含未定量因子且无法处理空间变量的缺陷，但由于其对数据要求较高、缺乏空间动态概念、内部机制复杂等原因而未能推广[11,25]。学者们尝试建立的“驱动因素-缓冲/约束因素”框架、“直接-间接因素”框架等综合模型[11]则存在数据参数设定困难、具有学科偏向性、操作过于复杂等不足[40]。

对LUCC影响效应的研究以建立各种模型为手段， LUCC的综合环境效应主要通过生态系统服务价值评价法以及生态质量指数法、生态弹性度法、层次综合评价法等[43,14-15,30]。对LUCC社会经济效应的分析大多采用相关分析、回归分析等方法，仍旧缺乏多因子、多尺度、跨区域的耦合研究与动态研究，对于LUCC与经济发展之间的互动耦合关系尚缺乏有效的方法予以揭示[11,14,26]，难以揭示人地系统尤其是城市土地利用系统变化的复杂效应[28,44]。

3 结论和讨论

3.1 研究进展

综上所述，1996—2018年中国LUCC研究取得了重要进展，研究广受关注、研究水平显著提高，初步形成了具有较稳定空间集聚特征的学术网络。研究热点转向LUCC现象、机制、效应和方法研究并重，时空多尺度、机制多元化、效应耦合性及模型综合性均有所增强。

3.1.1 研究水平整体上升

从LUCC研究成果发表情况看，2009年之前虽然发文数量较少但论文被引频次较高，学者们在介绍国内外研究前沿和中国LUCC研究背景的基础上，构建了中国LUCC研究的理论框架和研究范式。2009年之后发文数量和期刊种类明显增多，且发文期刊影响因子较高，LUCC研究整体水平上升，学术贡献不断扩大。

3.1.2 形成初步的研究学术网络

从LUCC研究的学术团队和机构来看，研究作者数量众多，但主要集中于与自然地理、生态环境相关的中科院系统研究所或相关高校，具有一定的网络集聚特征。这些主要机构形成了以若干核心成员为首的研究团队，研究工作具有良好的连续性、研究成果丰硕，对中国LUCC研究产生重要的学术影响。

3.1.3 研究热点从现象描述为主转向规律分析

从关键词和研究内容演变的知识图谱来看，已初步形成了以土地利用变化、驱动力、RS和GIS、CLUE-S模型、气候变化、城市化和景观格局等核心节点为主导的共现网络。在分析LUCC现象特点的基础上，学者们运用科学定量方法揭示了不同区域和不同发展阶段LUCC演变的主导驱动因子尤其是人文因子的差异性，以期为改善土地利用管理与空间规划调控等人类行为提供依据。已有研究关于LUCC对大气、土壤、植被、水文等自然影响效应已有比较清晰的认识，LUCC的碳循环、生态服务价值效应研究热度不衰；LUCC与经济增长存在显著相关性已成为广泛共识，但关于二者之间具体的耦合规律以及LUCC对乡城内在转型发展的微观影响还有待进一步深入研究。

3.1.4 研究方法不断改进但仍有待突破

LUCC研究从数据采集、分析到检验等各个环节的方法都有所改进，但也存在一定的不足。总体上逐渐从传统的定性分析为主转向定量化和空间化为主、由历史和现状研究为主转向包括未来趋势模拟的长时序考察，模型功能和作用呈现多样化趋势，从单一的非空间模型向非空间模型与空间模型融合转变。但在现有研究中，数据处理与转化缺乏统一的标准和规范，遥感图像分析法也面临着分辨率与检测范围相互矛盾、历史地图与遥感影像精确整合存在一定困难的不足；格局分析中对时间动态过程分析不够深入、对空间和地类的精细化研究不足；传统单向单因素分析为主的分析无法揭示LUCC现象-机理-效应的复杂耦合规律，这些方法上的不足都有待进一步突破。

3.2 研究展望

根据前述研究进展情况梳理，随着中国社会经济发展和城镇化进程进入转型发展新阶段，LUCC的现象、机制和效应不断出现新特点，可能还存在以下重点和难点问题：

3.2.1 挖掘与拟合多源数据

如前所述，今后中国LUCC研究的时空尺度将更具层次性和系统性，二级及以下精细地类变化、县级以下微观尺度、连续性土地利用类型和集约度变化过程、未来土地利用变化模拟与预警、历史时期土地利用变化与人类活动的互动关系等研究日益得到重视，需要有多尺度数据的支撑。一般而言，大尺度土地利用遥感信息资源较为丰富，但较小分辨率造成的重要信息缺失是数据分析时需要注意的问题；而小尺度遥感信息资源相对不足，需要挖掘其他可替代的土地利用空间数据；保证数据可比性的检验标准与融合技术也是进行数据共享和时空对比研究需要着重解决的问题。

从LUCC时间过程研究角度看，要解决已有研究中忽略LUCC中间动态过程的黑箱模式问题，在掌握LUCC数量变化信息的同时，还需补充土地利用程度、质量变化、空间形态等空间和属性信息。在长时序历史时期LUCC研究中，除了挖掘历史地图、统计资料等常规数据，还需借鉴古地理分析方法，进行土地利用与人类活动数据拟合。而在趋势预测方面，除了借鉴现有的土地利用数据，也需要加强对其他部门数据的挖掘与参照，保证预测精确度。

3.2.2 攻克人文数据定量化与空间化难题

揭示社会经济政治文化等人文因子与LUCC演变的互反馈机制尚存在一定的困难：首先，由于人文数据的获取往往依赖于行政区划单位的统计或调查数据而难以实现空间化，无法与自然因子进行有效叠加分析，而制度政策、文化传统、观念意识等因素的定量化还存在困难。其次，土地利用变化除了直接对社会经济起作用，还与其他因素相互作用，间接影响社会经济的发展、人类意识和行为等诸方面，因而难以从人文因子变化中准确剥离出LUCC的贡献程度。

不少学者对社会经济因子进行定量化和空间化方法进行了初步的探讨，或尝试选用替代因子来解决上述难题，然而基于社会经济因子作用的复杂性，这些探索的可行性还局限于区域案例。近年来蓬勃发展的大数据技术为与LUCC相关的社会经济因素分析提供了可能，但囿于其数据为非全样本，短期内只能作为有数据的城镇地区LUCC人文驱动因子或效应分析的参考与校验。

3.2.3 寻求多尺度-长时序-互反馈的研究方法

LUCC现象、机理和效应存在多层次的互反馈机制，第一层次的互反馈表现在LUCC现象既是某些因素驱动的结果，又是诱发该因素发生变化的原因，因此传统研究中把LUCC现象与外在因素分割开来进行单向驱动作用的分析结果可能存在一定的片面性。第二层次的互反馈表现在LUCC内部各种地类之间的变化、各个驱动因子互相之间以及各方面影响效应之间会相互影响、共同作用，需要在对LUCC与单一因素关系分析的基础上再进行综合分析。

已有学者尝试用耦合度、协调度等分析方法探讨LUCC现象、机理和效应的互反馈关系，但是关于耦合协调评价的理论支持、技术标准、实践意义等问题都值得进一步探讨。缺乏时空综合性及统一检验标准是当前大部分模型的共同特点，构建多情景时空动态耦合模型，并寻找科学的验证标准是当前和今后需解决的重大问题。

3.2.4 加强LUCC内在转型研究

就LUCC现象而言，已有研究着重关注土地利用类型的数量变化，对土地利用程度、集约化水平等内在转型研究相对不足，相对集中于土地总面积的利用率、城镇土地利用集约度、农用地复种指数等单项分析。加强土地利用集约度研究体现了人地矛盾冲突背景下建设节约型社会的现实需求，今后需将其纳入LUCC分析框架中。

LUCC影响效应方面，现有研究对LUCC引起的自然环境演变、经济增长与产业结构演变等客观性的外在现象研究较多，而对LUCC引起的人类生计模式、思想观念、社区治理模式等主观性的内在转型研究相对不足，随着中国乡村振兴、促进中西部地区人口就地就近城镇化等区域发展政策的实施，LUCC引起的乡城内在转型将成为新时期城镇化进程中的重要现象，需在LUCC研究中予以关注。