基于Citespace的遥感建模和异速生长耦合研究进展

王亚宁，汤萃文，李凡凡

(兰州交通大学 环境与市政工程学院，甘肃 兰州 730030)

1 引言

森林生态系统可为生物圈提供各种价值服务，除保持水土、调节水源之外，研究者们还将目光对准了如今的研究热点——碳储量[1]。由于森林面积占全球陆地面积的1/3，因此在调节碳循环和气候方面有重要意义[2]，所以分析植物间的功能关系及异速生长关系可以帮助人们更好地把握植被带来的生态价值[3]。随着环境不断恶化，荒漠化情况日益加重，在干旱半干旱地区，植物有非常重要的作用。为进一步保护荒漠区的生态平衡，对生物量的研究成为监测荒漠区土地退化的重要指标[4, 5]。生物量是指群落在一定时间内积累的有机质总量，是生态系统评价生产力的最好指标，也是环境质量的综合体现[6]，随着遥感技术的发展，对生物量的反演估测可作为改善荒漠化程度的措施[7, 8]。遥感估算生物量可以在多尺度上提供连续观测[9]，利用地物反射光谱特征对植被指数进行提取，但是生物量与植被指数的关系可能会因不一致的光谱响应条件或混杂因素(如大气和地形)而产生偏差[10]。所以基于异速生长模型和遥感森林结构相结合开发的异速生长分析方法可以有效克服上述缺点，但光学遥感仍然存在相当大的挑战[11]。同时生物量分配也与异速生长的联系更加紧密，在对地上生物量研究的同时可与植物各个器官的生物量分配和机体的异速生长情况相结合[12, 13]，可以为保护生态提供科学依据和策略。全球森林清查和地上生物量估计仍然是研究碳储量和碳循环的不确定因素[14～17]。

为了研究森林生态系统，迄今为止发展了高分辨率数据与基于个体的森林建模融合，可深入了解植物规模是如何促进大范围的生物地球化学进程[1]。SAR和LiDAR技术的发展大大减少了研究植物发展规模的不确定性，比如，世界上约81%的森林含有的生物量超过了与P波段SAR相关的饱和水平[16]。Panzhou等[18]对分布在热带地区的森林和稀树草原树种为研究对象，评估了树冠的异速生长关系和环境驱动因素，结果证明了这巨大的冠状异速生长关系是由于林分水平和环境因素导致的。Colgan等[20]通过从激光雷达数据中测量单个树冠的最大高度和冠幅面积来识别单个树冠并估测其生物量，从而消除了植被存在多茎问题的误差。Fang等[9]利用Landsat系列促进了林分年龄和生物量估测的精确性。

为了进一步分析国内外研究现状，利用科学的图谱可以更加直观地对研究内容进行分析和分布研究，这已经成为当下学科研究热点、发展水平、研究深度的重要分析手段[20, 21]。杨东[22]、杨鑫[23]等利用Citespace软件对分别对草地生物量遥感监测现状进行了可视化分析，但是对森林生物量监测和异速生长分析的研究很少，本研究主要利用可视化分析软件Citespace对遥感建模和异速生长进行图谱分析，进一步掌握在遥感建模的基础上对植物异速生长的分析，通过输入年限范围和关键词可以得出各种引文信息[9]，发现植物研究的发展趋势和焦点，为该研究领域提供一些新的思路。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

由于对遥感建模和异速生长的研究是一个新的方向，知网相关文献很少，因此本文依据新型可视化软件Citespace对分析数据的要求，将WOS(Web Of Science)作为文献搜索引擎针对地上生物量遥感建模和异速生长方向的文献进行定量分析。时间跨度选择为2001～2022年，关键词搜索为“Remote sensing modeling”“Allometry”的核心合集共90篇。

2.2 研究方法

Citespace软件是由美国德雷塞尔大学和中国大连理工大学联合开发的关于文献可视化软件，该软件的运行需要提前安装Java环境[24]，该软件的方便之处在于可以与Excel结合以文献数量作为统计基础进行分析[25]。具体方法如下。

首先，建立input文件夹，将筛选完成的文献导出，导出后的文献以文本格式保存在input文件中，并命名为download_.txt格式；然后，将input文件在Citespace中复制到output文件夹，将待分析的文献转入数据(date)文件夹；最后，建立project文件夹以存储分析的文献数据[26]。时间跨度设置为 2001～2022年，关键词TopN设置为50，其他参数保持默认设置。

3 结果与分析

3.1 发文量与分布情况分析

根据WOS数据库分析可知，国内外研究者针对遥感建模和异速生长研究领域发表论文，经过筛选后选择2001～2022年共90篇文献。由数据分析(图1)可知，遥感建模和异速生长相结合的研究于2001年开始，目前还处于起步阶段。从2001～2022年间的发文量来看，整体处于波动上升趋势，2011年成为一个迅速增长的转折点。可见，从2011年以后，遥感建模和异速生长分析领域缓慢的成为新的研究方向。

图1 2001～2022年遥感建模和异速生长耦合 分析发文量时间分布

3.2 共被引频次分析

表1列出了从WOS核心合集下载的关于遥感建模和异速生长分析的90篇文章中共被引频次前10的文章，并列出重要文章的DIO号，可供后续查阅参考。共被引频次指在经过筛选后的文献中，同时引用以下参考文献的频次。从出版期刊来看，共被引频次最高的文章为《全球变化生物学》(GLOBAL CHANGE BIOL)杂志出版，最高被引频次一共为27次，占共被引文章数量的30%，其次为顶刊杂志《美国科学院院报》(P NATL ACAD SCI USA)，共被引频次为20次，占共被引文章数量的22.22%，《环境遥感》(REMOTE SENS ENVIRON)和《科学》(SCIENCE)的共被引频次相同，均为16次，占共被引文章的17.78%，且被引文献的出版杂志大类分科主要为环境、生态、地学及综合性期刊等。

表1 WOS数据库中共被引频次前10的文献

3.3 发文国家分布与合作分析

基于Citespace软件分析可知，共有57个国家/地区发表了有关于遥感建模和异速生长耦合研究的文章，本文选择了WOS文献中排名前10的国家进行研究分析。如表2所示。其中H-index表示高引用次数，表示一个国家/地区、机构或学者至多有h篇论文分别被引用了至少h次。一般情况下，H指数越高，表明该国家/地区、机构等发表的成果影响力越大，中心性则在一定程度上可以反映研究者对某一研究内容的关注程度[27]。因此H指数有时可与被共引频次结合说明，研究成果对该领域的影响和意义。

在可视化科学图谱中，圆形节点可以代表发文量，节点越大，表示该国家发文量越多。节点之间的连线表示各国家之间的联系与合作，连线越粗说明联系越紧密(图2)。

从表2可以看出，该研究领域下发文量排名靠前的国家有美国、德国、英国和法国、中国等，这些国家的发文量在5～44篇之间，发文量有较大差异。美国对该领域的研究有很大优势，占据发文量的35.2%。基于WOS数据库对发文国家进行可视化分析，发现在发文国家之间共有282条连线，但是发文量高的国家，H指数和中心性不一定高，说明该研究领域各国之间合作较少，缺乏一定交流[28]。

图2 发文国家分布与合作可视化图谱

表2 各国家发文量统计

3.4 研究作者及合作关系分析

由于遥感建模和异速生长耦合分析领域是一个新的研究方向，经过WOS文献分析作者群体发现，发文量在前5位的研究者均为国外研究者，说明虽然我国在遥感领域已经取得相应进展，但是耦合异速生长领域研究相对薄弱，起步较晚。作者分别累计发文量在3～5篇之间，H指数随着时间推移呈上升趋势，表明研究该领域的作者之间交流合作越来越密切(图3、表3)。

图3 作者及合作关系可视化图谱

3.5 关键词可视化图谱分析

关键词作为文本中能够表达文本核心的最小单位，是对文章内容的高度概括[29, 30]。因此通过对某一研究领域的关键词进行可视化分析，可以更好地把握当前方向的热点与热点演变[26, 30]。热点指在某一时段内发表的文章，其研究对象或者内容有一定的趋同性[31]。本文利用Citespace软件对关键词“Remote sensing modeling”“Allometry”进行聚类分析，生成关键词聚类图(图4)。图4中的圆形节点表示关键词，其大小代表关键词在文章中出现的频次高低。节点间的连线表示关键词之间的共线系数。图中的连线越多，关键词之间的影响和联系越密切。经过分析可知，共生成了12大聚类，具体分析如表4所示。

图4 关键词聚类可视化图谱

表3 作者发文量统计

表4 关键词聚类统计

聚类的大小是由分类中所含的文献数量表示，聚类0树高最大，包含41条文献，主要的聚类关键词包含aboveground biomass(地上生物量)、lidar(激光雷达)、carbon stock(碳储量)、carbon(碳)、tropical forest(热带森林)。其次为聚类1Vhr图像中包含36条文献，关键词包括dynamics(动力学)和ecosystem(生态系统)。聚类2林学中有33条文献，关键词为forest(森林)。聚类3和聚类4分别包含23、22条文献，大小差别不大，关键词主要是deforestation(滥砍滥伐)、biomass(生物量)、remote sensing(遥感)、model(模型)和biomass estimation(生物量估计)等。聚类的同质性代表聚类过程中所含文献的相似性，数值越大，表示聚类文献内容的相似性越高。同质性最高的是聚类3林学，为0.821，说明该聚类中的文献信息统一性最高。其次是聚类4气候变化和聚类1Vhr图像，同质性分别为0.785和0.727。平均引用时间是指聚类中引用文献的时间先后。聚类0树高、聚类1Vhr图像和聚类3冠幅面积的平均引用时间都是2015年，说明这3个聚类中的文献内容是目前的研究热点。

4 结论与展望

本文在阅读大量国内外文献的基础上，确定了较新的研究方向。基于WOS(Web of Science)数据库，将关于遥感建模和异速生长分析的前沿文献为研究样本，采用科学图谱分析法、文献计量法和地理空间探索法将筛选出的文献样本，分别从发文量统计、研究作者、发文国家以及关键词聚类等4个方面对该领域的研究情况进行了总结，得出以下结论。

(1)经过文献统计量分析可知，文献发表量整体呈现动态增长趋势，但发文总数量不大，研究力度和创新性还有待提高。

(2)各个国家和研究者之间虽然已经形成了一定的规模，但研究群体之间依然缺乏深度的交流和沟通。因为该研究领域本身的局限性，研究者们在研究初期，会先考虑本国或本地区的生态状况，因此导致在地域范围内有些许限制。

(3)从关键词聚类分析来看，大小排名前3的聚类为“tree height” “Vhr imagery” “forestry”,遥感建模和异速生长耦合研究也与生物量估测、碳储量等基础研究密不可分。虽然遥感技术的发展使得生态研究和测量有了简单经济的手段，但是无人机测量的优势集中于森林生态系统的生物量研究与分析[32]，针对荒漠区的灌木类植被生长特征研究有限。

随着遥感技术不断发展和成熟，与遥感技术相结合的植物生长特征分析成为新的研究热点。森林、地上生物量、生物量估测等研究是运用遥感技术的重要研究内容。也可以将这些研究内容推进到荒漠灌木类，但是荒漠灌木植被中叶绿素含量低于高大乔木等，因此研究植被生长时反演精度成了重要的限制因素[33]，以及各个植物不同器官对不同光谱的反射有较大差别，因此在遥感技术的配合下，通过优化建模方法，利用遥感技术改善森林结构检索，改善图像分辨率，结合异速生长分析、遥感干扰历史和生长函数，准确量化林龄可以为生物量估计提供另一种替代方法[34～36]。