中国河流生态修复专利技术发展与可视化分析

牟晓明 郑福超 张天歌 朱正杰 张靖华 张轩波 杜 康 冷 欣* 安树青

(1 南京大学生命科学学院 江苏 南京 210023；2 南京大学常熟生态研究院 江苏 苏州 215500；3 武汉枫叶国际学校 湖北 武汉 430070)

河流是生态系统之间联系的枢纽，健康的、可持续的河流生态系统为人类社会提供了赖以生存的生态和社会服务功能(于鲁冀等, 2013)。由于人类活动与开发强度的加深，自然河流的水质与生态迅速恶化(钱正英等, 2006; 刘欢等, 2019)。自20世纪60年代，西方国家开始探索治理与修复污染河流(赵晓丹, 2020)。而国内的水污染现象发生、发展的过程在时间上相对延后，自20世纪80年代，河流生态修复进入探索阶段(吴迎霞等, 2020)。近年来，西方国家反思过去的治水思路、提出生态治水的新理念，河流生态修复逐渐引起国内的普遍关注(关春曼等, 2014)。刘树坤(1999)提出“大水利”的理论框架，强调河流开发应注重流域的综合整治与管理，为我国开展河流生态修复研究奠定了理论基础。21世纪初，我国河流污染控制与治理进入了河流生态修复阶段(钱嫦萍, 2014)，流域综合治理与生态修复已成为统筹经济发展与生态环境的重要战略。

河流生态修复是指使用综合方法，使河流恢复因人类活动的干扰而丧失或退化的自然功能，是生态工程学的一个分支(杨海军等, 2005)。近年来，国内河流生态修复技术研究在摸索过程中不断深化，经历了从河流形态到功能的修复、从单一的水质修复到河流生态系统修复的过程并取得了显著进展(刘欢等，2019)。我国积累了大量的河流生态修复技术成果，在水质净化、河流生态系统构建、景观设计方法和新材料应用等科研领域取得了大量技术突破，并已将曝气技术、微生物技术、湿地生态和浮岛等技术成功应用于工程实践(王文军等, 2012)，为河流生态修复提供了强有力的技术支撑。

专利是衡量技术发展水平与创新能力的重要标准(刘凤朝等, 2006)。对海量专利数据运用统计学的方法进行分析，能够发现某项技术及其相关技术目前的研究进展及其未来的发展方向(孙红卫等, 2005)。专利分析长期以来被用作技术机会分析的工具，特别是支持创新想法，可以帮助从业者了解研发优先级，绘制专利地图、发现技术真空、分析技术趋势和机会等(Changwoo et al, 2008)。例如Zhou等(2020)从发文量、专利数量和恢复技术的方向等方面比较了国内外湿地恢复技术等发展概况。目前国内对河流生态修复相关专利的分析较少，尤其缺乏对专利技术热点及演变等进行深入分析。

基于Web of Science德温特专利数据库，以“河流生态修复”为主题词，运用Bibliometrix程序包中的Biblioshiny对2002—2020年的专利信息进行聚类和共现分析，探究我国河流生态修复相关专利的主题历史演变过程，识别河流生态修复相关专利的热点、关键和前沿技术方向等，以期帮助创新主体或从业者了解研发优先级、为技术研发及工程实践者提供信息参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

研究数据来源于Web of Science(以下简称WOS)的德温特专利数据库(Derwent Innovations Index，以下简称DII)。DII是由Thomson Derwent与Thomson ISI公司共同推出的专利信息数据库，将Derwent World Patent Index(1963年至今)中超过50个专利发布机构索引的高附加值专利信息与Derwent Patents Citation Index(1973年至今)中索引的专利引用信息进行组配，每周更新，提供全球范围内的专利信息。相比较于其他国内的专利数据库，DII数据库独有的分类系统经过格式转换后可以导入其他软件进行深入的共现分析，因此，本研究选择DII作为数据来源。

本研究以“TS=((river OR stream) AND (restor* OR remediation OR rebuild OR rehabilitation OR reestablish* OR reconstruct* OR remediate OR renewal OR repair OR revitaliz* OR recover* OR reconstitut*) AND (eco* NOT econom*)”为检索表达式，时间跨度为所有年份，在DII共检索到专利2 396项。然后以排除德温特分类代码：A11 OR A35 OR A96 OR B04 OR D13 OR D16 OR H01 OR H06 OR H07 OR H09 OR J01 OR J03 OR J04 OR J07 OR L02 OR L03 OR M13 OR Q49 OR Q75 OR S05和排除德温特手工代码A12-F01 OR B05-A01B OR C04*（此处“*”指代所有C04分支的手工代码，下同） OR H04* OR J08-C OR J09-B OR K04-C01 OR M25* OR M28-F OR N01* OR N02* OR N03* OR N05-E OR N06* OR N07-B OR N07-B01 OR N07-B02 OR N07-C01 OR N07-C03 OR N07-D03 OR N* OR P11-A02 OR P11-B01 OR V04*为精炼依据，对数据进行筛选。排除医疗、生物科技、化工、物理、废气处理、土培等与河流生态修复完全不相关的专利，共得到1 689项相关专利。最后挑选发表时间截止2020年12月31日且专利权属在中国的专利，总共1 420项。

1.2 研究方法

利用WOS的记录导出功能，记录内容选择“全记录”、格式设置为纯文本，使导出内容涵盖专利号、标题、专利权人、摘要、申请日期、德温特手工代码等信息，将1 420项专利信息全部导出。通过Citespace文献可视化分析软件对数据进行格式转换和去重，用于后续的计量分析(Chen et al, 2017)。DII专利记录主要字段格式转换前后对照见表1。

表1 主要字段格式转换前后对照Table 1 Contrast before and after main field format conversion

根据表1可知，转换后的数据中德温特分类代码等同于关键词。将转换后的数据导入R语言，用R语言Bibliometrix（Version3.1.4）程序包中的Biblioshiny对专利数据进行共现分析和趋势演化分析（Massimo Aria et al，2017）。BiblioShiny可以在交互式Web界面上执行相关的Bibliometric和Visual分析，大大降低信息输入强度和使用难度(Xie, 2020)。本研究主要通过BiblioShiny实现关键词共现（Keywords co-occurrence network）、关键词变化趋势（Word dynamics）、热点趋势（Trend topics）、主题地图（Thematic map）和主题发展（Thematic evolution）分析。

由于部分专利德温特手工代码的缺失，选择德温特分类代码作为分析对象。德温特分类代码是德温特专利数据库将专利按学科划分为20个大类，这些类别被分为3组：化学(A-M)、工程(P-Q)、电子与电气(S-X)。这20个部分被进一步细分成类别，每个类别包括大类的首字母随后跟随两位数字。

本研究中时间分布、学科类别、专利权人等主要通过Excel、Graphpad Prism 9进行统计。

2 结果与分析

2.1 专利技术数量及分布

2.1.1 时间分布在DII中检索到的所有河流生态修复相关专利的发表时间分布情况见图1。相关专利在2002年开始出现，从2006年开始，除个别年份偶有回落外，专利数量基本保持稳定增长，至2017年相关专利数量(161项)是2016年专利数量(88项)的近2倍，此后至2019年，河流生态修复相关专利数量呈指数式增长，2020年较2019年略有减少。

图1 河流生态修复相关专利的时间分布Fig.1 Time distribution of patents related to river ecological restoration

与河流生态修复相关的专利自2002年出现，截至目前，专利数量整体呈增长趋势。21世纪以来，我国水资源匮乏与水体污染同时存在的问题逐渐突出，越来越多的研究和专利集中于河流生态修复。董哲仁等(2014)最早提出了“生态水工学”的概念，主张运用生态学理论恢复河流水生态系统健康；邢雅囡(2006)探究了不同深度的底泥 疏 浚 时 的N、P释放规律。为改善和保护水资源，国家设立了“国家水体污染控制与治理科技重大专项”(2006—2020年)，分为“控源减排”“减负修复”和针对流域水环境的“综合调控”，在全国多个流域污染控制与治理中实施与示范(中国环境科学协会, 2012)。在此发展背景下，尚处于摸索阶段的河流生态修复随之发展起来。因此，自2012年后生态修复的专利数量呈指数增长。根据《2008—2017年全球环境技术专利热度分析报告专利布局概述篇》，中国核心专利数量与庞大的专利数量相比还有提升空间，技术输出也尚处于起步阶段(中国环保产业协会, 2019)。

2.1.2 专利权人及其地域分布根据WOS自有的数据统计结果，整理出河流生态修复相关专利数量排名前10的专利权人，分别是河海大学、中国水利水电研究院、中国环境科学院、南京环境科学研究所、南京地理与湖泊研究所、无锡恒成液压工程建设有限公司、上海南洋模范中学、南京大学、安徽新余生态实业有限公司和中冶华天工程技术有限公司(表2)。由此可以看出，承载专利技术研发的主力军仍为高校和科研机构，但我国企业在河流生态修复专利技术的创新率在逐步提升，自主创新能力也在加强。我国正从制度与管理上激励企业自主创新并进一步促进科研院所与企业的深度融合，推动产业赶超与国家发展目标(安志, 2019)。

表2 河流生态修复相关专利权人TOP 10Table 2 Top 10 patentees related to river ecological restoration

2.2 专利技术热点识别

通常，出现频次高的关键词(德温特分类代码)代表着研究热点，即河流生态修复专利技术的热门技术方向。频次从高到低排名前10位的德温特分类代码，分别是D15(水、工业废物和污水的化学或生物处理)、Q42(水利工程、土壤转移和污水处理)、P13(植物培养、乳制品)、A88(机械工程和工具)、T01(数字计算机)、A93(道路、建筑、建筑地坪)、P14(动物管理和护理)、P11(土壤作业、种植)、Q24(船舶、水上船只、相关设备)和A97(其他地方未指定的材料)(表3)。通过提取P11 (土壤作业、种植)和Q24 (船舶、水上船只、相关设备)和A97(其他地方未指定的材料)的时间信息，三者都是近几年出现然后被关注，有可能成为热门技术方向或者河道生态修复专利技术的前沿方向。

表3 德温特分类代码按频次排名TOP10Table 3 Derwent classification codes ranked TOP 10 by frequency

将关键词进行共现分析后，显示前50个节点(图2)。点的大小一定程度上与点的出现频次相对应，点与点之间的远近表示两点之间的关系远近，连接线粗细对应点与点之间的联系的强弱。图3显示水、工业废物和污水的化学或生物处理(D15)与水利工程、土壤转移和污水处理(Q42)关系紧密，是整个贡献网络的核心，即污水处理、水利工程和土壤迁移处于河流生态修复的核心地位。

图2 河流生态修复专利德温特分类代码共现图谱Fig.2 Co-occurrence map of Derwent classification codes for river ecological restoration patents

图3 2017-2020年关键词网络聚类图谱*Fig.3 The 2017—2020 keyword network clustering map

由于通过微生物、水生动植物以及其他河流生态修复装置都属于水体的生物修复，都属于水、工业废物和污水的化学或生物处理(D15)范畴，因此D15成为出现频率最高的热门方向。河流生态修复的基本途径主要包括水文调控途径、生境恢复途径、生物修复途径和系统构建途径，这其中水流泥沙调控、河床改造、生态护岸等措施均与工程施工有关。河流生态修复工程在设计时，除了遵循安全、自然、经济的原则外，还遵循与现有水利工程相结合的原则(董哲仁等, 2007)。因此，除了水质净化本身，水利工程、土壤迁移方向是河流生态修复关系最为核心的方向。恢复河流生态系统的结构和功能、强化其自净能力常见的生态方法包括构建生态浮岛，利用水生生物进行生物操纵等多种形式(胡悦, 2017)。

2.3 专利技术发展趋势

主题演化主要用来分析研究主题内容、强度和结构随时间发生的变化规律、演化关系、演化路径和演化趋势，进而把握发展方向、预测发展趋势(Cobo, 2010)。我们借助桑基图分析河流生态修复不同主题的“流动”情况，厘清主题流、主题流方向、转化关系等定量信息(Kamal, 2014)。

将2012年(开始稳定增长)和2017年(开始指数增长)作为两个分界点，做桑基图(图4)。结合图3，从进化路径和每个时期的进化状态来看，2017—2020年主要被关注的技术主题是水体的生物化学治理 (d15)、智能监测与管理(t01)、各类试剂、材料(a97)、植物种植(p11)。通过Biblioshiny对2017—2020年这4个主题进行分析得出，与智能监测与管理(t01)和植物种植主题有关的工程类方向(p11)仍然处于发展阶段，与水体的生物化学治理(d15)有关的主题处于已得到良好发展、未来发展方向不清晰的位置。

图4 桑基图Fig.4 Sankey Diagram

2.4 前沿方向识别

Biblioshiny通过词频检测，发掘在某时间段高频出现的关键词，形成热点趋势(图5)，并图示出关键词高频出现的时间以及通过点的大小表现关键词的频次。从图5可以看出，2017—2020年比较高频的热门方向仍然是水、工业废物和污水的化学或生物处理(D15)、水利工程、土壤转移和污水处理(Q42)、植物培养、乳制品(P13)和相对频率比较高的船舶、水上船只和相关设备(Q24)和其他地方未指定的材料(A97)、机械工程和工具(A88)、动物管理和护理(P14)、数字计算机(T01)等。也就是说，水利工程、土壤转移和污水的生物化学处理仍是当下的热门方向。同时，水上设备、水生动植物管护、智能监测与管理以及机械装置也开始被关注。

图5 热点趋势变化图Fig.5 Hotspot trend change graph

就目前而言，我国河流生态环境已进入大范围生态退化和复合性环境污染的新阶段，针对遭受多年持续污染、单纯依靠物理和化学方法难以修复的河流生态系统，需要通过生态修复组合技术改善基础环境、恢复水生植物，多种修复技术优化组合，综合考虑水量、水质、河流形态结构及水生生物等多个方面，构建良性循环的水生态系统，从根本上改善水质、提高水体净化能力(陈乾坤, 2014)。因此，在关注污水处理、水利工程和土壤迁移相关的河流生态修复技术之外，创新主体可以将更多精力倾斜到智能监测与管理和植物种植主题有关的工程方向，着力于探索多种修复技术的组合设计。

3 结论与建议

3.1 结论

本研究基于Biblishiny和Excel、Graphpad Prism 9对DII数据库中公开的河流生态修复相关专利(2002—2020年)进行统计和可视化分析，得出以下结论：

(1) 2002年出现与河流生态修复相关的专利，专利数量整体呈增长趋势。由于近些年以河流为代表的水生态系统保护日益得到重视，生态修复的专利数量急剧增长。

(2)与河流生态修复相关的专利数量前10位的专利权人主要以高校和科研院所为主，企业的自主创新也展示出一定的优势。

(3)河流生态修复相关的专利热门技术方向是污水生化处理、水利工程和土壤迁移。

(4)通过识别专利的发展趋势和前沿方向发现：与水体的生物化学治理有关的主题在过去的研究中已得到了大量的关注；在未来的专利研发中，植物种植和生态系统重建以及智能监测与管理等主题方向的优先级可以适当提高，着力于探索多种修复技术的组合设计。

3.2 建议

我国河流生态修复领域专利技术研发呈现欣欣向荣的态势，具体表现为专利申请量不断增多、增长迅速加快，但仍存在转化少、核心专利少、国外布局少的问题(中国环保产业协会, 2019)。建议从政策层面重视技术研发和产学研合作，提高创新质量，多产出与河流生态修复有关的核心专利。推进商业模式的应用，加大对企业创新的支持力度，推动科研院所与企业的融合，进一步提高企业在河流生态修复专利技术研发的创新活力。

河流生态修复是一项复杂的生态工程，单一的技术很难实现整个河流从水量、水质、河流形态结构及水生生物等多方面的恢复，今后的技术研发除了污水生化处理、水利工程和土壤迁移等方向，可适当提高植物种植、生态系统恢复和智能监测与管理等技术主题的研发优先级。同时，根据“大水利”的理论框架，从横向、纵向和时间等多维角度入手，加强对流域层面整体生态修复的研究，积极探索其它可能的技术方向，以支撑我国流域经济与碧水战略的双重需求。