近20年我国景观基因研究现状及主题趋势——基于知网资源的知识图谱分析

袁 媛

(吉首大学 土木工程与建筑学院，湖南 张家界 427000)

1 引言

“基因”的概念来自生物学，是遗传信息的载体，将遗传信息复制传递给下一代。景观基因是解读景观蕴含的深层次特征的重要切入点。不同地域景观的形成是由于不同地域文化景观基因的差异而导致的[1]，景观的异质性又成为当地吸引外来游客的一个尤为重要的因素。文化景观基因是指文化“遗传”的基本单位，其所承载的物质区别于其他文化景观的代代传承的文化因子。这项基因决定了某种文化景观的形成，反过来，它也是识别这种文化景观的重要依据[2，3]。

景观领域关于聚落(乡村)景观的研究，多集中在选址、空间布局、形态特征及演变规律的研究。而文化基因的挖掘对于识别区域文化景观有着至关重要的作用，因此，如何去保护文化景观，保护传统聚落，对一个文化景观基因的了解除了依据其外部表现之外, 还应了解其深刻的内在成因，诸如历史、自然、文化、宗教等等因素[4，5]。通过对景观基因相关研究文献进行分析，研究了其发展现状、廓清知识结构、解读研究热点、探测研究趋势，为今后的研究提供一定参考。

2 研究方法及数据采集

2.1 研究方法

采用文献计量法和科学知识图谱方法对检索到的文献进行可视化分析。该研究采用的分析工具是由美国德雷塞尔大学陈超美教授基于Java语言开发的信息可视化分析软件CiteSpace[6，7]。

CiteSpace借助统计学方法，通过引文网络分析，着眼于分析科学领域中蕴含的潜在知识，找出研究领域演进的关键路径、关键文献 (知识拐点)，并能通过可视化的手段呈现科学知识在一定时期的发展结构、规律、趋势、动向和分布情况。

2.2 数据来源及采集

文献数据来源于中国知网 (CNKI)“学术期刊网络版”，检索式以：主题=景观基因(精确匹配)，并限定期刊选取范围为“全部期刊”，以提高检全率，时间区间为：2000年1月至2020年10月，检索时间为2020年9月24日，共搜索到相关结果216条，发现2000年至2003年8月期间没有相关有效文献。经过人工甄别剔除新闻、通讯、纪要等非学术研究和与主题相关性较小的条目，最终共得到从2003年8月至2020年9月间，共195篇有效文献信息。

通过利用CiteSpace软件对这195篇文献整理和归纳，得到的结果客观反映了近20年有关景观基因的研究历程的演进、现状的发展和未来的走向，通过分析对该领域形成初步的认知。

3 研究结果分析

3.1 时间分布

对发文数量的时间分布进行分析有助于了解该领域受关注的程度。根据2000年至2020年9月24日期间每年研究文献数量的统计(图1)，关于景观基因主题在CNKI的发文量总体呈上升趋势，在2013年及2017年有两个回落趋势，但次年的发文量均继续上升。

但从简单的检索式及得到的20年左右的时间内仅为195篇左右的文献量来看，该关键词下的相关研究仍处于刚刚起步的阶段。2018年及2019年的发文量超过30篇，分别为33篇及37篇，成为近20年来最多的两个年份，其中学位论文数量为12篇和11篇。目前关于景观基因领域的研究在学界中关注度不高、研究群体较少、发表论文不多，但是从研究成果数量逐年增长的现状表明景观基因研究持续受到学界关注。

年份

3.2 作者与机构分析

3.2.1 作者合作网络分析

本研究相关文献涉及203位作者，最高产的作者从2003年起开始发文，截至检索资料前，共发表36篇，仅发表1篇文献的作者有165人，占比81.28%。低产作者比率大于洛特卡定律[8](即平方反比定律)60.79%的标准，说明低产研究者数量多，研究较为分散，研究深度不深。

高产作者和核心作者是特定领域的推动者和引导者[9]。利用洛特卡定律及普赖斯定律对2003年至2020年10月间景观基因研究的论文进行分析，得出该领域的高产作者和核心作者。

3.2.1.1 高产作者

根据普赖斯平方根定律，我们分析得出，在景观基因领域现有的203位作者中，前14位(即)作者应为本研究领域的高产作者，他们的发文量都在3篇以上，见表1。

3.2.1.2 核心作者

表1 作者发文量统计(前18位)

借助CiteSpace软件，选择发文量在3篇以上的作者生成图谱(图2)。图谱生成结果包含节点数为203,连接数为264,网络的密度为0.00129。从合作度的角度分析,出现程度高的节点之间的连线较多,说明景观基因研究的学者间的学术交流较多。图谱中显示，刘沛林、胡最、邓运员三位作者的发文量最高，分别达到36、25、23篇，且三者之间的联系最为紧密。另外一位发文量超过10篇的作者为曹帅强，截至目前已有12篇相关文献。申秀英、杨立国两位学者的发文量均为9篇，也属于该研究的高产作者。其中申秀英与刘沛林、胡最均有多次合作。发文量在5篇以上的核心作者还包括李伯华(8篇)、刘春腊(6篇)、郑文武(6篇)，这3位与发文量最高的3位作者见合作紧密。

图2 景观基因研究作者合作网络图谱

结合普赖斯平方根定律计算得到的高产作者与核心作者的数据可以看出，以刘沛林、胡最、邓运员为代表的高产作者群体已经产生。但是通过研究发现，常见的合作作者通常来源于同一个机构，或者是学缘关系密切的研究者。

3.2.2 研究机构分析

对景观基因研究发文机构进行分析，可以了解研究机构对该研究的研究状态和实际贡献。

经查证：衡阳师范学院资源环境与旅游管理系(22篇)与衡阳师范学院城市与旅游学院(20篇)，系学院更名导致的研究单位名称的变化。因此，从2015年起，该单位的研究成果均以城市与旅游学院的名称出现，将其合并后，得到42篇文献。经过对命名不一的同样的研究机构的合并，得到约有151个单位参与景观基因主题的研究。

衡阳师范学院城市与旅游学院、湖南省古村古镇文化遗产数字化传承协同创新中心、北京大学城市与环境学院分别发文42篇、10篇、9篇，位居前三位。衡阳师范学院(包括南苑学院)与湖南省古村古镇文化遗产数字化传承协同创新中心互相合作，形成优势，在研究中占有重要地位。

从发文机构合作网络图谱(图3)中可以看出，图中节点较为分散，关联性不高，说明研究机构相对独立，缺少合作。并且，只有衡阳师范学院城市与旅游学院的中介中心性为0.2，高于0.1，说明其在景观基因研究领域具有较强的科研水平和影响力。多名研究者均立足本土，以湖南省传统聚落为研究对象，结合景观基因理论，研究内容主要包括：构建传统聚落景观基因信息单元的表达机制，提升景观信息管理水平；建立了4大类共14项指标的景观基因识别体系，根据不同的景观基因提取方法，建立了识别流程，并在传统聚落进行实践；利用GIS技术标示和识别景观的基本文化特征；利用多种数字化技术实现对景观基因的保护；识别、挖掘与保护景观基因信息链，借助地理集中指数和空间句法等方法定量识别景观基因等。

图3 我国景观基因研究机构合作网络图谱

除研究学者刘沛林及其团队所在的衡阳师范学院之外，发文机构大多集中在北京大学城市与环境学院、云南大学资源环境与地球科学学院、福建农林大学园林学院、中山大学地理科学与规划学院。结合文献来看，北京大学的研究文献多来自刘沛林教授在北京大学时期的成果，他从地学视角研究景观基因，立足于我国传统聚落的保护，提出了景观信息点、景观信息元和景观信息链的概念，以生物学中基因的概念启发建立景观基因研究的“胞-链-形”方法。云南大学以学者曹帅强为代表侧重于文化的保护与传承，研究对象多为湖南地区村镇的非物质文化。福建农林大学园林学院针对闽南传统聚落景观作为研究对象，建立景观基因解构模型，识别多个景观基因，构建了当地的景观基因谱系图。中山大学则侧重于建构结构方程模型从地方认同与感知的角度，从不同维度进行分析，达到保护与传承的目的。

3.3 文献研究热点主题分析

3.3.1 关键词共现分析

利用CiteSpace对文献关键词进行关键词共现分析，得到网络知识图谱如图4所示。整体上看，图中散落节点不多，说明关键词间的联系较大，景观基因研究的焦点相对集中。

图4 我国景观基因研究的关键词共现网络

可以发现，目前对景观基因的研究，大量的文献都与“文化基因”“聚落”“景观”“保护”“地域文化”等词相关， 这类关键词代表了景观基因研究的主题方向，在过去的研究中出现的频次也较多，与其它高频度关键词的共现度很高，是研究发展的趋势。同时，提取出现次数大于4次的关键词按词频降序排列，得到前17个关键词频次表，见表2。

表2 景观基因研究高频度关键词

根据统计结果显示，除了“景观基因”出现的频次最高以外，传统聚落、文化基因、文化景观、基因图谱等关键词出现的频次在10次以上，并且中介中心性均超过0.1，是研究的热点，也是该领域的重要发展方向。

“南岳古镇”的中介中心性仅次于研究热点关键词之后，通过对节点信息的检阅发现，是由于高产作者的研究对象为该地区，因此对南岳古镇的研究程度较大。

另一个关键词“中国”，出现频次高的原因是由于不同的研究者在进行景观基因研究的过程中，研究对象往往会选择中国少数民族地区所具有的独特的文化景观特征进行分析研究，因此该关键词出现在高频词中，且具有较高的中心性。

对相关主题的研究范畴集中在“非物质文化遗产”及“文化景观基因”的保护与传承上。景观基因的表达方式是与当地的文化息息相关的，不同的文化催生了不同的景观基因类型，并且景观基因对地方认同的建构具有积极的正向作用，如何去定义这种地方认同的基因类型，是识别的主要目的。

从以上对关键词共现图谱及相关文献的分析中结合研究作者分析的结果，可以看出景观基因的研究与传统聚落的研究有大量的交叉。

3.3.2 关键词聚类分析

提取文献中的关键词作为分析样本，生成聚类图谱(图5)，展现研究领域的分布情况。从图中我们看到一共生成8个聚类，顺序从0-7，数字越小，聚类包含的关键词越多，可以从导出的研究报告中得到关键词的详细信息。

图5归纳出8个标有#符号的聚类知识群体，分别为：传统聚落、元坑古镇、基因图谱、文化景观、制度设计、信息链、景观、保护与传承。这些群体反映了景观基因研究的主题方向，是研究者们需要关注的重要领域。结合图4和图5可以总结为2个方面：①传统聚落景观基因的识别；②如何进行景观基因的保护与传承。随着各地传统村落的急剧破坏和消失,各种独具特色的传统村落景观基因也随之丢失，研究学者们对以上两个方面的研究，能对景观基因的有效保护提供理论和技术层面上的指导。基因识别成为保护的前提，与生物多样性保护一样,人们也应高度重视文化多样性的保护[2]。

3.3.3 突发性探测

借助CiteSpace检测出21个关于景观基因研究的突发性关键词，按突显强度排序得到图6。(软件识别关键词时将GIS识别为gi，特在该关键词后进行人工备注)

图6 文献突发性强度排序

根据图谱分析，出现时间最早的关键词为区系、聚落、景观基因图谱；突显时间最长的为聚落景观(2009～2015年)，突显时间段为5～6年的关键词包括：区系(2006～2011年)、中国(2010～2015年)、基因(2012～2016年)、南岳古镇(2013～2017年)；非物质文化遗产成为突显强度最高的关键词(2.3639)，代表该关键词最受到关注，是推动研究发展的重要脉络节点。

3.3.4 时区视图和时间线视图

时间线视图和时区视图侧重于描绘各个研究领域随时间发展的相互影响和演变趋势[7]。由时间线视图(图7)分析得到，传统聚落、文化基因、文化景观出现时间早，且所在聚类分别为#0、#1、#3，代表了这几个关键词在热门主题中不断出现，时间跨度长。信息链的识别为制度设计提供知识基础，最终为保护与传承服务。

图7 景观基因研究的时间线视图

根据生成的景观基因研究的时区视图(图8)分析可知，传统聚落、文化景观、文化基因出现早，且与之后的研究内容联系紧密且持续；景观基因作为关键词高频出现则是在相关研究开始后的5年左右的时间持续积累，与传统聚落、基因图谱、非物质文化遗产常常同时出现在研究当中；而但凡有非物质文化为关键词，通常离不开“保护”。

图8 景观基因研究的时区视图

4 结论

在对文献整体理解上，结合CiteSpace软件绘制的图谱结果，对景观基因主题的主要研究内容和未来研究趋势展开分析，厘清了发展历程，绘制了作者、研究机构、关键词共现、关键词突显图谱，辨析关键词聚类的几大研究主题，得到以下结论。

(1)从时间分布来看，我国学者在该方面的研究存在研究程度较低，研究热度不高的现象，但论文产出在整体上呈增长趋势。

(2)对研究者与发文机构的统计分析，可以看出景观基因研究在研究者和发文量方面有以下特征：a.整体发文量不高，机构间的合作不够广泛，反映了该领域研究的合作程度和广度还需要进一步拓展；b.涌现出一批重要的研究学者，且核心作者之间的联系紧密；c.现有合作多表现为“学缘”关系，如师生、同事之间的合作，大多数研究者的发文量较少，低产研究者占比高，且互相联系少，鲜少有合作；d.研究机构之间的合作也频繁地发生在同一地区范围之中，较少构建跨区域和学科的合作平台。

(3)借助软件得到的关键词共现、聚类、突发性探测、时区视图及时间线视图，能够反映景观基因研究领域的研究热点和研究趋势。“文化基因”“聚落”“景观”“保护”“地域文化”等词相关，这类关键词代表了景观基因研究的主题方向。“非物质文化遗产”及“文化景观基因”的保护与传承是近年讨论和关注的热点。

通过对该领域的研究历程进行全面梳理，不仅为我们提供了一个整体分析景观基因研究的新视角，而且形象展示了该领域的研究热点，为景观基因研究的趋势提供新的展望。