智慧水利领域研究热点的文献计量与可视化分析

摘 要：为全面了解中国智慧水利领域发展状况，基于中国知网（CNKI）数据库，利用CiteSpace软件对2016—2023年的智慧水利领域研究文献进行了计量和可视化分析。通过对年发文量、期刊来源、高被引文献、主要作者、研究机构、关键词等要素进行统计分析，归纳总结了智慧水利领域研究知识基础和热点主题。在时空上看，智慧水利领域发文量具有前期慢、近期快的特点，整体发文量随时间变化呈指数型的增长趋势。结果表明：《水利信息化》是2016—2023年内刊发智慧水利领域文章最多的期刊，蒋云钟是该时间段内发表研究性文章最多的学者，《关于智慧水利的认识与思考》一文被引用次数最多，中国水利水电科学研究院是当前研究智慧水利领域最活跃、最广泛的科学研究机构，而数字孪生、大数据、数据底板等在智慧水利建设方面研究更为深入。最后，针对数字孪生技术在水利工程研究进行了具体分析，表明数字孪生技术是今后一段时间水利发展的前沿趋势。

关键词：智慧水利领域；文献计量；CiteSpace可视化；关键词图谱；数字孪生技术

中图分类号：TV21；TP399 文献标识码：A 文章编号：1001-9235（2024）09-0101-09

新一轮科技革命和产业变革加速演进，使得现实社会与虚拟社会、物理世界与数字世界的边界逐渐消失，推动数字技术成为引领行业发展的重要引擎。2015年，习近平总书记提出要着力推进“数字中国”建设，以信息化手段培育国家发展新动能［1-3］。《“十四五”国家信息化规划》也提出要通过大力推进新技术新应用，建立健全规范有序的数字化发展治理体系，推进数字中国建设进程［4］。水利作为一项大尺度、大范围的基础行业，如何通过数字技术创新，提升水资源开发力度和水利系统配置，推进网络数据与水利业务的有效融合，实现科技兴水是水利行业改革发展的重点任务［5-8］。而借助数字孪生技术构建智慧水利体系，实现水利智能融合交互和高质量发展，是推进数字中国建设整体规划中的重要一环。推进智慧水利建设，聚焦数字孪生流域、数字孪生水网和数字孪生水利工程建设，是全面提升水利科技创新和行业变革的重要抓手［9-13］。智慧水利总体框架以水利信息基础设施为基础、以数字孪生流域、数字孪生工程和业务应用为重点、以网络安全体系和综合保障体系为保障［14-16］。

目前已有学者以数字孪生流域、水网、水利工程为对象研究智慧水利体系的发展情况，但尚未有利用文献计量方式对智慧水利领域进行可视化研究，而科学知识图谱分析法是近年评估某些领域文献计量研究影响和趋势的重要工具。因此，本文运用可视化知识图谱方式对智慧水利领域研究进行文献计量梳理分析，探讨智慧水利领域发文量变化和热点，分析智慧领域研究的发展趋势，为水利智慧化发展研究提供一定的参考和指引价值。

1 研究方法和数据来源

CiteSpace 是陈超美教授［17］基于编程语言研发的一款应用于科学文献分析的可视化软件，可以将大量复杂文献数据转化为具有多元、分时、动态特性的可视性图谱，能够直观了解某一领域的研究进展和前沿趋势。

本文数据选取自中国知网，设置搜索主题为“智慧水利”，基于2016年《“十三五”国家信息化发展规划》提出要推动数字中国基础建设，极大推动了中国智慧水利领域的研究进程，因此将检索时间设定为2016—2023年。为防止不同记录方式导致分析结果存在偏差，先剔除掉会议论文、报纸和部分政策性文献进行处理后，再分析有效文献。为简化网络枝节，将Year Per Slice（切片单位年）设置为1，节点筛选方式g-index 设定为“k=20”，勾选“Pathfinder（寻径网络）、各个时间段和综合网络整体”等选项。通过CiteSpace 中“Keyword”来构建关键词知识图谱和聚类图谱，分析出高频关键词，最大程度揭示智慧水利领域研究热点和发展趋势。

2 数据特征分析

2. 1 论文发表趋势

发文量是指某领域在某一时间段内发表的文献总和，因此，统计发文量基本能分析出某一领域在某一时间段内的研究热度和发展趋势［18］。本文通过对2016—2023 年的877 篇智慧水利领域文献进行统计梳理，得到文献数量与时间的关系见图1。由图2可以看出，发文量趋势呈普赖斯曲线（增长量与时间成指数函数关系），其中拟合出函数公式y=6. 061e0. 5189x，趋势线决定系数R2=0. 950 2无限趋近于1，说明智慧水利领域研究文献的发表速度在加快，论文数量随着时间变化呈明显的指数型增长趋势。其中2016—2021年智慧水利领域文献数量增长趋势相对较缓，6 a间共发表论文353篇，约占统计发文总量的40. 25%；而2022—2023年2 a时间发表文章524篇，占统计发文总量的59. 75%，从论文发表数量高速增长可以看出，近2 a智慧水利领域研究更为广泛和细致。

2. 2 期刊来源

智慧水利领域发文量在10篇以上的主要期刊见表1。可以看出，水利部南京水利水文自动化研究所主办的《水利信息化》和中国水利报社主办的《中国水利》两本杂志分别刊发了91 篇和89 篇论文，发文量明显多于其他期刊。另外发文量超过20篇的还有《治淮》《中国防汛抗旱》《水利发展研究》《水利技术监督》《海河水利》等期刊，其中核心期刊《人民长江》刊发智慧水利领域文章也有15篇，可见各杂志对智慧水利领域研究都十分重视，智慧水利领域在这些期刊能获得较高的投稿认可度。

2. 3 高被引文献

文章被引频次是反映论文在该领域获得其他研究人员认可的重要标识，文章被引用次数越多，证明该文献的传播力度越强、影响力越大、认可度越高［19］。表2统计出2016—2023年前10位智慧水利领域高被引文章，这些文献在智慧水利研究领域有一定的权威性和影响力，代表着2016—2023年智慧水利发展研究的思路和大方向。由表2可知，前10位高被引文章被引次数均超过40次，其中被引次数超过100次的有3篇。研究发现，论文被引次数呈现明显的不均衡趋势。南京水利科学研究院张建云等人于2019年在《水利水运工程学报》发表的论文《关于智慧水利的认识与思考》被引125次数最高；水利部信息中心蔡阳有2篇论文被引超过100次，证明这些学者研究观点得到其他学者的普遍认可和重点关注。

2. 4 主要作者

作者是研究该领域的主要贡献者，而发文量是研究人员在某一时间段内刊发论文的数量，是衡量作者对某一领域研究水平和能力的重要指标。表3列出2016—2023 年发文量前10 的作者，其中蒋云钟、蔡阳发文数量位居前两位，分别发表论文10篇和8篇。

在科学文献统计方法里，常常用普赖斯定律作为研究本领域的核心作者情况的重要分析依据。根据普赖斯定律M=0. 749×（Nmax）½ 来研究核心作者的分布情况，其中M 是核心作者最低发文量，Nmax表示发文最多作者的发文量。由表3可知，蒋云钟在2016—2023年发文量最多，发表10篇智慧水利方向的文章，由此计算得到阚值M=2. 37，即重要作者最低发文数量不少于2. 37篇，本研究将发文量在3篇及以上的研究者列为核心作者［30］。

利用CiteSpace软件对作者进行合作网络分析，得到作者合作网络图谱（图3）。图中每个节点代表一个作者，节点大小代表作者发文量数量（圆圈与发文量呈正比），连接线反映作者间合作关系。图谱有网络节点N=213个、连接线E=132条，网络密度（Density）为0. 005 8。图3中，智慧水利领域内作者网络图谱密集程度较稀疏，尚未构建起全局性的交叉研究网络格局，从作者合作网络连接线角度来看，研究者合作程度还需加强。目前主要形成了以蒋云钟-冶运涛-刘家宏-梅超-赵红莉、刘业森-刘昌军-吕娟-刘媛媛、范子武-杨帆-魏志胜、李琨-孙翀-庄志凤-张立民、高正-曹迪凡-张鹏-张臻等为主要研究团队的合作网络。

2. 5 研究机构

智慧水利研究机构见表4。其中中国水利水电研究院发表文献最多，发表30篇论文，其后依次是水利部信息中心、中水北方勘测设计研究有限责任公司、长江勘测规划设计研究有限责任公司、水利部水利水电规划设计总院等单位，说明这些单位在智慧水利研究走在了前列，已经形成了一定的行业认可度。为更直观体现各研究机构间的合作关系，图谱节点类型选择为“Institution”，节点数N=204，连接线E=84，网络密度（Density）为0. 004 1，得到图4。由图4可知，机构合作网络间连接还是比较松散，机构合作还没有形成常态，建议各研究机构应加强交流，形成机构之间的群簇态势。

2. 6 热点分析

关键词是某一领域关注话题或主题的集中体现，通过分析关键词共现图谱建立链接关系，便能了解该领域的研究热点和趋势。对CiteSpace软件进行参数设置，节点类型选择为“Keywords”，得到网络图谱包含节点295 个，连接线444 条，网络密度0. 010 2，其中关键词节点颜色、大小和宽度分别代表着论文中关键词首次出现的年份、频率和关联强弱程度，见图5。

选取统计出现的中心性节点前10个高频关键词，见表5。

研究表明，智慧水利领域研究热点主要集中在数字孪生、水利信息化等方面。近2 a数字孪生技术（流域、水网和水利工程）得到水利部重点推广应用，数字孪生技术建设取得较大进展，数字能力也获得较大发展提升。同时智慧水利领域还着重研究了物联网、大数据、数据底板在“四预”方面的应用，也反映出水利研究的热门方向和发展趋势。

关键词网络聚类统计能有效分析关键词之间的相关性，CiteSpace软件可实现关键词的自动聚类生成聚类图谱。相较于共线图谱，聚类图谱基于LLR算法可以更好反映智慧水利的研究热点和最新方向。根据聚类明晰度与网络结构，分别研究模块值Modularity（Q 值）和平均轮廓值Silhouette（S 值）2个评价指标，其中Q 值（0～1）来衡量网络中稳定度，S 值（-1～1）表示聚类成员同质性。研究智慧水利领域聚类明晰度与网络结构，分析得到的模块值（Q值）和平均轮廓值（S 值）分别是0. 684 6和0. 9094，此时Q=0. 6846>0. 3、S=0. 9094>0. 5、（Q，S）=0. 7812说明划分的聚团结构效果明显，图谱合理且可靠［31］，见图6。

表6为关键词聚类图谱划分的9个板块，分别为智慧水利（#0）、 水利（#1）、监测预警（#2）、河长制（#3）、数字孪生（#4）、水安全（#5）、水利工程（#6）、数据底板（#7）、数字水利（#8）、信息平台（#9），各聚类的平均轮廓值接近1，显示聚类匹配程度较好。

2. 7 研究趋势

在CiteSpace软件关键词共现分析的基础上，利用关键词分析功能探索智慧水利领域研究热点随着时间变化的相关规律，通过对节点进行简化处理，厘清智慧水利领域发展的关系与演化过程，选取前10 个突现词绘制出该领域相关突现图谱（图7）。

同时对关键词按首次出现年份进行聚类时间顺序排序，得到聚类时间线图见图8。 通过对图7、8的分析发现，2016—2023年来我国智慧水利领域研究大致可分为2个阶段。

第一阶段2016—2021年，突现词主要为“智慧水利、大数据、水利工程、人工智能”等。这一时期的研究热点主要集中在如何开展智慧水利建设，在宏观层面考虑中国水利事业发展的前景和方向，是智慧水利领域研究的探索期，为当前开展的数字孪生水利建设工作奠定了基础。

第二阶段2022—2023年，这2 a关于智慧水利研究进入高速增长期，主要是因为2021年4月李国英部长推动了智慧水利建设总体设计，提出了智慧水利建设的具体要求，使得智慧水利研究更深入，地方行政主管部门和流域机构探索出很多优秀案例，这些成果也以文献等形式推广分享。

3 数字孪生技术

2016年以来，水利部提出建设具有数字化、网络化、智能化特征的智慧水利目标，明确数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程的定位和作用，推动构建起“2+N”和“四预”功能的智慧水利体系，其中数字孪生流域是智慧水利建设的核心与关键［32］。通过推进数字孪生流域、水网、水利工程、业务应用体系和网络安全工程建设，建立覆盖全国的数字孪生资源平台，实现在流域防洪和水资源管理与调配等方面发挥更大的作用［33-34］。检索发现，2019年蒋亚东在《科技通报》最早发表了有关的数字孪生水利工程研究的文章，2021年9月后相关文献发表速度明显加快，在2016—2023年，数字孪生流域方向发表论文124篇、数字孪生水网方向发表论文30篇、数字孪生水利工程发表论文195篇，数字孪生领域文献占智慧水利文章的39. 8%，表明数字孪生技术是水利发展的前沿。

同时基于Web of science数据库提取有关数字孪生技术方向（Digital twin water conservancyengineering、Digital Twin Watershed、Digital twinwater network）论文论文225 篇。由图9 可知，论文发表时间主要集中2022—2023 年，占发文总量的77%，2016年未在数据库中提取到相关文献。研究发现，部分学者从架构流域信息模型角度出发推动创建智能流域、利用贝叶斯网络研究数字流域和数字水网建设的可靠性、建立管理平台和三维建模等方式研究流域的智能管理［35-37］。分析还发现研究机构较为分散，发文数量超过5篇以上的机构较少，见表7。

4 结论

本文基于CiteSpace 软件对中国知网和Web ofscience数据库中智慧水利领域877、225篇研究文献进行了计量统计和知识图谱可视化分析，研究发现如下结论。

a）2016—2023 年智慧水利领域发文量具有前期慢、近期快的特点，论文数量随着时间的变化呈指数型增长趋势，反映了该领域研究具有较好的研究前景。

b）相较于其他期刊，《水利信息化》《中国水利》等杂志刊发智慧水利领域文章的数量具有明显优势。而中国水利水电科学研究院、水利部信息中心等单位对智慧水利研究较为深入广泛，在国内起到了引领智慧水利发展的作用。

c）关键词图谱和前10个突现关键词，反映了智慧水利领域内关键词出现的次数和网络关系，能够有效反映目前国内智慧水利建设的研究情况和热点趋势。

d）未来智慧水利领域研究维度应做进一步拓展，通过推进数字孪生流域、数字孪生水网和数字孪生水利工程建设，提升水利监测感知能力，加强全局性数字平台的建设和应用实现水利安全生产风险分级管控和排查治理，为高质量发展提供水安全保障。

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（责任编辑：高天扬）

基金项目：2022年水利部重大科技项目（SKS-2022158）