下载:
-
当前，生态环境持续恶化，全球面临的气候变化、水土流失、自然灾害频发等一系列问题都与森林植被覆盖率下降密切相关[1, 2]。我国为此明确了生态环境建设在各项国民事业发展中占据十分重要的地位，并将恢复森林植被作为改善生态环境的重要举措[3, 4]。在2003年制定的《中国林业可持续发展战略》中，把森林植被和水土保持建设提到了十分重要的战略高度[5, 6]。因此，如何正确认识和利用森林植被的水土保持功能，为生态和植被恢复建设提供策略依据，对人类可持续发展具有十分重要的理论和现实意义[7, 8]。
近年来，国内外已对森林生态系统的水土保持功能已经做了大量的研究工作[2, 9, 10]，凋落物的水土保持效应也逐渐受到学界关注[11, 12]，不同学科的研究人员在国际主流期刊发表了大量研究成果，但不同文献关注的科学问题和研究侧重点存在差异，且很少有使用文献计量学来定量分析研判发展水平和趋势的研究[13]。为进一步补充凋落物水土保持效应研究领域文献计量研究的空白，本文基于Web of Science数据库和中国知网（CNKI）期刊数据库，运用文献数据可视化应用软件CiteSpace[14]，从文献计量角度对凋落物水土保持效应的发文年份、发文数量、国家合作、文献共被引、关键词共现突变等进行全面分析，理清国际研究的基本情况，分析凋落物水土保持效应研究的知识基础演进过程，探索不同时期的研究热点与前沿，揭示研究发展趋势，供相关科研人员开展研究参考。
-
Web of Science（WOS）数据库是美国科学信息研究所（ISI）推出的引文数据库。它是目前提供内容最全面的引文数据库，所收录的文献成果涉及了绝大部分全球知名权威出版物，已然成为国际上科学统计与评价工作所使用的主要检索工具[14, 15]。本研究以WOS核心合集数据库作为凋落物水土保持效应研究进展的文献来源。将主题词设置为“hydrologic effect of litter”或“soil characteristics of litter”或“litter soil and water conservation”，时间范围选择2000年至2020年（数据检索日期为2020年12月），共得到涉及凋落物水土保持效应研究的文献2 319篇。
CNKI数据库（China national knowledge infrastructure）即国家知识基础设施，其拥有国内最广泛、最稳定的信息来源和最专业的信息资源通道，并每日根据最新公开的期刊、报纸、行业动态对数据库进行实时更新，具有权威性、实用性、专业性等特点[16]。本文以CNKI数据库为基础，将主题词设置为“凋落物水土保持”或“凋落物土壤性质”或“凋落物水文效应”，时间范围选择2000年至2020年（数据检索日期为2021年1月），共得到涉及凋落物水土保持效应研究的文献490篇。
CiteSpace知识图谱是由美籍华人学者陈超美开发的信息可视化分析软件，它基于知识单元分析，集成了引文分析、聚类分析、网络分析，并与数据挖掘技术、计算机图形学技术、图像技术和智能技术相结合，形成具有动态、多元、分时特点的知识图谱，可用来探测和分析研究前沿的变化趋势，基础知识结构关系，以及不同学科领域的演进过程[17-19]。自CiteSpace软件及科学知识图谱分析法引入国内后，已在许多学科领域中得到了广泛深入的应用[20, 21]。文中所使用的数据采用CiteSpace的Web of Science数据分析板块进行处理，对凋落物水土保持效应相关研究的发文年份、发文数量、国家合作、文献共被引、关键词共现突变等进行全面可视化分析。
-
时间是反应客观存在的一个普遍维度，一些理论会在时间发展序列中表现出规律性[22]。在2000年至2020年的20年间，WOS核心合集数据库中关于凋落物水土保持效应的研究共发文2 319篇，呈稳步增长趋势。其中2000—2010年，被WOS核心合集数据库收录的文献数量为773，占发文总数的33.3%，而从2011年发文130篇起，至2020年发文量呈显著增加趋势（见图1），2011—2020年，10年间发文量达1546篇，占总发文量的66.7%，这与近年来“生态、环保”逐渐成为主旋律，各国给予相关领域研究更多的关注和投入有关[23]。
图 1 文献数量的年度变化
Figure 1. Annual change in the number of papers
-
在CiteSpace软件国家合作网络谱图中，网络节点的大小代表某个国家在凋落物水土保持效应研究领域的发文数量，节点的颜色代表发文时间，节点间连接线的数量、粗细、颜色代表国家间在凋落物水土保持效应研究领域的合作情况，拥有紫色外圈的节点表示该节点具有较高的中介中心性，中介中心性是衡量节点在网络中重要性的一个指标，其数值超过0.1的节点为重要节点[24]。
根据国家合作图谱（见图2）可知，美国在凋落物水土保持效应研究领域依然引领世界，发文量达759篇，占总发文量的32.7%，且其0.25的中介中心性也在所有国家中最高，说明美国在领域内具有最高的国际影响力，但蓝、绿为主的冷色调节点连线说明美国近年来在领域内逐渐退出国际合作，以独立研究为主；而中国以350篇的发文量和15.1%的占比紧随其后，可见中国在相关领域的研究也具有举足轻重的地位，但0.02的中介中心性和稀少的节点连线说明中国在领域内的合作参与度较低，国际影响力偏弱；而发文量排在第三位、第四位的德国和法国，同时具有0.13和0.11的较高中介中心性，结合较为密集的节点连线，说明德法两国在凋落物水土保持效应研究领域贡献较大；值得注意的是英国、荷兰、泰国虽然发文数量不多，但均有0.1以上的中介中心性，说明其在领域内的研究成果数量虽不多，但较高的质量得到了国际认可；另一个值得注意的是以瑞典、阿根廷、印度为代表的发文量较少的国家节点间，充斥着密集的暖色调连线，说明近年来这些国家在领域内开展了频繁的国际研究合作。
图 2 国家合作网络图
Figure 2. National cooperation network map
-
对WOS凋落物水土保持效应研究的文献进行学科共现分析，可以在一定程度上反映出研究的知识结构和重点领域。根据学科共现网络图（见图3），凋落物水土保持效应研究涉及的领域主要为生态学、环境科学、土壤学、林学、农学等，因为植物从生长到枯落，从分解到影响土壤特性和水循环，是一个受多种生物和环境因素控制的生态过程，例如植被、土壤和大气等[25, 26]，所以凋落物水土保持效应研究的学科共现网络呈多点多线交织状，体现出该领域研究的广泛性、综合性和多学科交叉性的特点[27]。
图 3 学科共现网络图
Figure 3. Network diagram of co-occurrence of disciplines
根据学科共现频次结合节点网络连线特征分析，生态学和环境科学具有最高频次（615、523次）和最高中介中心性（0.36、0.15），应为凋落物水土保持效应研究领域的知识重点和核心骨架，影响着整个领域的研究走向；地球科学、水资源和生物多样性保护虽共现频次较低（148、139、103次），但有较高的中介中心性（均为0.09），或因凋落物水土保持效应涉及的研究方法与手段与这些学科领域相关；而共现频次较高的土壤学、林学、植物学、农学（581、337、219、152次），中介中心性较低（均低于0.05），或因凋落物水土保持效应的研究对象主要涉及这几个领域。
-
在科学文献施引与被引的关系中，被引方因其研究理论、方法、结果等得到施引方认可而被引用，被引方可看作是施引方的知识基础，而关于某研究领域的大量被引文献的聚合体则可看作是该研究领域的知识基础。对被引文献进行分类并按时间划分进行分析，可了解研究领域的知识基础演进过程。
使用CiteSpace软件对2000—2020年WOS核心合集数据库中凋落物水土保持效应研究领域的2 319篇文献进行共被引分析，得到有效参考文献96664篇，使用聚类功能对参考文献进行聚类，并用施引文献关键词作为聚类标签命名算法指标，根据网络结构和聚类的清晰度，CiteSpace使用了模块值（Modularity，简称Q值）和平均轮廓值（Silhouette，简称S值）来作为评估图谱效果的标准。一般而言，Q值大于0.3说明聚类结构是显著的，当S值大于0.5时，通常认为聚类是合理的，S值大于0.7时，认为聚类是有效且值得信服的[28]，对凋落物水土保持效应研究领域的参考文献进行聚类并精简后得到“生态化学计量”“碳13核磁共振”等7个主要聚类，Q值：0.876，S值：0.976，说明聚类结构是非常显著的，聚类效果是十分令人信服的，然后选择“TimeLine”功能输出凋落物水土保持效应研究的文献共被引时间线图（见图4）。
图 4 共被引时间线图
Figure 4. Time line of co-citation
根据图4，可将凋落物水土保持效应研究的知识基础演进分为两个阶段，第一阶段是领域发展初期，领域呈现出微观宏观多角度多层次知识支撑，主要包含研究方法“聚类#1碳13核磁共振”“聚类#2典范对应分析”，形成一些代表性文献如：Preston CM使用碳13核磁共振法对33种叶凋落物进行表征[29]，Wardle DA使用典范对应分析法探讨了生物驱动因素（地上和地下）如何影响土壤生物[30]，研究角度“聚类#3微视角”“聚类#6生物多样性”，形成一些代表性文献如：Berg B研究了营养元素氮磷硫对凋落物分解速率的影响[31]，Pietkainen AS研究了森林采伐对土壤节肢动物的影响[32]，研究对象“聚类#5地中海森林”，形成代表性文献如：Valachovic YS研究了大西洋西北部乔木凋落物的化学控制[33]，总的来说第一阶段主要是对凋落物水土保持效应领域进行初步探索，知识基础来源广泛，未形成里程碑式的研究范式与成果，但此阶段中后期基于“聚类#4酸碱度”的研究形成不少有影响力的成果，如：Reich PB对树种凋落物对土壤化学性质的影响进行了深入研究[34]，HäTTENSCHWILER S探索了陆地生态系统中凋落物多样性对土壤化学性质和养分循环的影响[35]，两篇文献具有很高的中介中心性（0.28、0.15），为凋落物水土保持效应研究进阶奠定了基础；第二阶段是研究领域聚焦升华，知识基础主要集中于“聚类#0生态化学计量”，形成许多高被引文献，其中Cornwell发表于2008年的关于凋落物在世界范围内分解速率的决定因素的论文具有0.27的中介中心性，在凋落物水土保持效应研究领域内被引24次，成为领域内里程碑式研究成果，该文收集了6个大陆66个实验关于818个物种凋落物的数据，系统分析了凋落物在全球尺度的分解率决定因素[36]，成功促进了领域的研究范式形成。
-
关键词知识图谱由被分析文献的所有关键词提取绘制得出，可以直观的呈现出该研究领域研究主题热点的演变[28, 37]。如图5所示，WOS文献关键词知识图谱各节点间呈多路径交叉网状分布，进一步揭示了凋落物水土保持效应领域暂未形成突出的热点研究线路，而是呈现出多角度、多主题、多路径、相互交叉关联的研究形势。凋落物水土保持效应研究的关键词共现网络图的最大节点为“土壤”，其次为“氮”和“凋落物”，这3个关键词共现频次分别为395次、377次和346次，代表了领域内的研究重点，而中介中心性最高几个关键词却是“碳”1.07、“分解”1.04、“氮”0.66、“磷”0.63，印证了凋落物水土保持效应研究是以生态化学计量为核心基础展开的。
图 5 关键词共现网络图
Figure 5. Keywords co-occurrence network diagram
凋落物水土保持效应研究是一个逐渐变化的过程，通过对发表论文关键词发展路径和发表时间的分析，发现研究内容在不断扩展和延伸，而关键词突现的强度和时间跨度可反映出某一时期出现的研究前沿[38]。利用CiteSpace，通过关键词共现网络分析，并进一步建立突现检测，得到WOS相关文献按突现发生时间排序的关键词共现网络突现词（见表1），可根据共现网络突现词的强度和时间跨度确定该领域不同时期的研究前沿。
表 1 关键词共现网络突现词
Table 1. Burst words of keywords co-occurrence network
关键词 强度 起始年 终止年 时间2000-2020 氮矿化 7.48 2001 2003 
生长 7.18 2004 2008 
生态恢复 9.11 2006 2009 
森林土壤 8.85 2006 2010 
径流 9.69 2007 2011 
土壤有机物 7.98 2012 2013 
群落结构 6.57 2012 2015 
水文 9.99 2013 2016 
生物多样性 7.56 2014 2018 
管理 7.26 2015 2016 
营养 6.81 2016 2018 
土地利用 11.48 2017 2020 
微生物群落 10.62 2017 2018 
植物 11.6 2018 2020 
气候变化 11.56 2018 2020 
由表1可见，国际凋落物水土保持效应研究前沿大致分为三个阶段：一是起步阶段，相关研究在较小的尺度范围内关注某些特定的研究目的与研究对象，此时期的研究前沿“生态恢复”“径流”和“森林土壤”在关键词贡献网络中的突现强度为9.11、8.85和9.69，在该领域研究起步阶段受到较高重视；二是发展阶段，相关研究的尺度范围进一步扩大，研究对象进一步深入细化，此时期的研究前沿“水文”“土壤有机物”和“生物多样性”在关键词贡献网络中的突现强度为9.99、7.98和7.56，属于研究发展阶段的重点关注内容；三是全面提升阶段，从2017年起，“植物”“气候变化”“土地利用”和“微生物群落”这四个强度为11.6、11.56、11.48，和10.62的高强度突现词开始受到高度重视，说明近几年在全球变化的背景下，凋落物水土保持效应研究开始以更加宏大的全球视野关注由土地利用和植被退化引起的全球性气候问题，且这几个高强度关键词的突现效应仍未结束，应为今后一段时期内关于凋落物水土保持效应研究的主要趋势和方向。
-
使用CiteSpace软件对CNKI收录的2000—2020年凋落物水土保持效应研究领域的490篇文献进行关键词共现网络分析，使用聚类功能对关键词进行聚类，精简后得到“持水量”“生物量”“林冠截留”等8个主要聚类，Q值：0.721，S值：0.899，说明聚类结构是显著的，聚类效果是令人信服的，然后选择“TimeLine”功能输出凋落物水土保持效应研究的关键词时间线图（见图6）。由图6可知，各聚类相对均衡分散，没有明显强弱和时间跨度趋势，说明国内关于凋落物水土保持效应的研究没有形成较为突出的重点研究热点，且各聚类间连线较为稀疏，说明跨领域的综合性研究较少，研究内容主要集中在基础层面，比如关注特定指标的“聚类#1持水量”“聚类#2生物量”“聚类#4土壤有机碳”，关注特定循环过程的“聚类#3林冠截留”“聚类#7养分积累”，关注特定对象的“聚类#6人工林”“聚类#8马尾松”。
图 6 关键词时间线图
Figure 6. Time line of keywords
对CNKI收录的490篇关于凋落物水土保持效应的文献进行关键词突现检测，发现仅有2个关键词突现：“植被恢复”、“土壤养分”（见表2），突现强度较低，分别为3.69、3.6，且突现时间跨度较短，均为2年，再次印证说明了近20年国内关于凋落物水土保持效应的研究并未形成突出的研究热点。
表 2 CNKI关键词共现网络突现词
Table 2. Burst words of CNKI keywords co-occurrence network
关键词 强度 起始年 终止年 时间2000-2020 植被恢复 3.69 2005 2006 
土壤养分 3.6 2010 2011 
但结合Web of Science核心合集数据库中我国关于凋落物水土保持效应研究的文献情况发现，我国350篇的发文量和15.1%的占比均排名第二，在领域中有着较高的国际影响力，推测可能国内相关研究者更倾向于将高水平的前沿研究成果发表于更具影响力的国外期刊，而相对基础的研究成果则发表于国内期刊，或与国内在凋落物水土保持效应研究领域暂无高影响力期刊有关。
-
本文以2000—2020年时间段进行检索，实际获取Web of Science核心全集数据库中2 319篇和CNKI数据库490篇有关凋落物水土保持效应的论文为研究对象，利用CiteSpace软件的文献信息可视化方法，研究了凋落物水土保持效应研究的现状及趋势，结论如下：
（1）2000—2020年，关于凋落物水土保持效应的研究论文数量呈现出稳步增长的趋势，近十年发文量达1546篇，占总发文量的66.7%，这与近年来“生态、环保”逐渐成为主旋律，各国给予相关领域研究更多的关注和投入有关；美国在凋落物水土保持效应研究领域引领世界，发文量和国际合作的中介中心性均最高，中国发文量排名第二，但较低的中介中心性和稀少的节点连线说明中国在领域内的国际合作和影响力偏弱。
（2）凋落物水土保持效应研究涉及生态学、环境科学、土壤学、林学、农学等学科，体现出综合性和交叉性的特点，其中生态学和环境科学具有最高共现频次和最高中介中心性，应为凋落物水土保持效应研究领域的知识重点和核心骨架，影响着整个领域的研究走向；凋落物水土保持效应研究的知识基础演进分为两个阶段，第一阶段是领域发展初期，领域呈现出微观宏观多角度多层次支撑，知识基础主要涉及“碳13核磁共振”和“典范对应分析”聚类的研究方法，“微视角”、“生物多样性”聚类的研究角度，“地中海森林”聚类的研究对象，并在“酸碱度”聚类形成促进领域研究进阶有影响力成果，第二阶段是研究领域聚焦升华，知识基础主要集中于“生态化学计量”聚类，形成许多高被引文献，其中Cornwell关于凋落物在世界范围内分解速率的决定因素的论文成为领域内里程碑式研究成果，成功促进了领域的研究范式形成。
（3）根据关键词共现网络情况，凋落物水土保持效应研究热点主要在以“分解”“碳”“氮”“磷”为代表关键词的生态化学计量领域；根据关键词突现情况，分析了凋落物水土保持效应研究在不同时期的前沿，起步阶段研究前沿为“生态恢复”“径流”和“森林土壤”等研究目的和对象，发展阶段研究前沿为尺度范围更大的“水文”“生物多样性”和研究对象更深入的“土壤有机物”，全面提升阶段研究前沿是由土地利用和植被退化引起的全球性气候问题，且相关关键词的强突现效应仍在持续，应为今后一段时期内关于凋落物水土保持效应研究的主要趋势和方向。
（4）国内关于凋落物水土保持效应的研究没有形成较为突出的重点研究热点和明显的发展趋势，研究内容主要集中在“持水量”“林冠截留”“人工林”等相对基础的研究层面，或与国内在凋落物水土保持效应研究领域暂无高影响力期刊，国内相关研究者更倾向于将高水平的前沿研究成果发表于更具影响力的国外期刊有关。
由于凋落物水土保持效应涉及不同的研究领域，很难具体到某一特定的概念，这对数据检索和文献精炼有一定的影响[39]，且本文虽对发文年份、发文数量、国家合作、文献共被引、关键词共现突变等进行了全面分析，但对相关文献的深度解读较少，对凋落物水土保持效应研究的深刻内涵分析不够；同时，凋落物水土保持效应与水分循环过程联系更加紧密，很有必要对其进行关联分析，因此，将来可以考虑优化检索关键词，围绕“气候变化”这一热点前沿，聚焦水循环过程，获取更加有针对性的文献数据，对凋落物水土保持效应与水循环进行深入可视化分析研究。
Research Status and Future Trends of Litter Soil and Water Conservation Effect Based on CiteSpace Software
More Information-
摘要: 面对当前全球性的一系列生态环境问题，如何正确认识和利用森林植被的水土保持功能已成为一项重要课题，其中凋落物的水土保持效应已引起世界各国学者和研究机构的广泛关注。基于Web of Science核心全集数据库和CNKI数据库，运用数据可视化应用软件CiteSpace对国际国内有关凋落物水土保持效应的研究文献进行分析，旨在理清研究概况，分析学科与知识结构，探索研究热点前沿和趋势。研究发现：（1）2000—2020年，关于凋落物水土保持效应的研究论文数量呈现出稳步增长的趋势，近十年发文量达1 546篇，占总发文量的66.7%，美国在凋落物水土保持效应研究领域引领世界，发文量和国际合作的中介中心性均最高，中国发文量排名第二，但国际合作和影响力偏弱。（2）凋落物水土保持效应研究在发展初期的知识基础主要以涉及“碳13核磁共振”“典范对应分析”“微视角”“生物多样性”“地中海森林”等聚类，在“酸碱度”聚类形成了有影响力的成果，在发展第二阶段主要集中于“生态化学计量”聚类，形成Cornwell关于凋落物在世界范围内分解速率的决定因素的论文成为领域内里程碑式研究成果。（3）凋落物水土保持效应研究历程大致分为“起步、发展、全面提升”三个阶段，从2017年起，由土地利用和植被退化引起的全球性气候问题成为最新的研究前沿，且强突现效应仍在持续，应为今后一段时期内的主要研究趋势和方向。（4）国内关于凋落物水土保持效应的研究没有形成较为突出的重点研究热点和明显的发展趋势，研究内容主要集中在“持水量”“林冠截留”“人工林”等相对基础的研究层面。
-
关键词:
- 凋落物;
- 土壤特征;
- 水文效应;
- CiteSpace软件
Abstract: In the face of a series of global ecological and environmental problems, how to correctly understand and utilize the soil and water conservation function of forest vegetation has become an important topic, and the soil and water conservation effect of litter has attracted wide attention from scholars and research institutions all over the world. Based on the core complete database of Web of Science and CNKI database, GiteSpace software was used to analyze the international and domestic research literature on litter soil and water conservation effect, aiming to clarify the research overview, analyze the discipline and knowledge structure, and explore the research hotspots, frontiers and trends. The research findings are as follows: (1) From 2000 to 2020, the number of research papers about litter soil and water conservation effect showed a steady growth trend. In recent ten years, the number of papers published reached 1546, accounting for 66.7% of the total number of papers published. The United States led the world in the field of litter soil and water conservation effect research, with the highest number of publications and the intermediary centrality of international cooperation, while China ranked the second in the number of publications, but the international cooperation and influence were weak. (2) In the early stage of development, the knowledge base of litter soil and water conservation effect mainly involved the "carbon 13 nuclear magnetic resonance (NMR)", "model corresponding analysis", "micro perspective", "biological diversity", "Mediterranean forest", and so on, which had formed influential achievements in "pH" clustering. In the second stage of development, it mainly focused on "ecological stoichiometric" clustering, and formed Cornwell's paper on the decisive factors of litter decomposition rate in the world, which became a landmark in the field of research. (3) The research process of litter soil and water conservation effect was roughly divided into three stages, such as starting, developing, comprehensively improving. From 2017, the global climate problems caused by land use and vegetation degradation had become the latest research frontier, and the strong emergent effect continued, which should be the main research trend and direction in the future. (4) The domestic research on the effects of soil and water conservation of litter has not formed a relatively prominent focus and obvious development trend, and the research contents mainly focused on relative basic research levels such as "water holding capacity", "canopy interception", "plantation".-
Key words:
- Litter;
- Soil characteristics;
- Hydrological effect;
- CiteSpace software
-
表 1 关键词共现网络突现词
Tab. 1 Burst words of keywords co-occurrence network
关键词 强度 起始年 终止年 时间2000-2020 氮矿化 7.48 2001 2003 生长 7.18 2004 2008 生态恢复 9.11 2006 2009 森林土壤 8.85 2006 2010 径流 9.69 2007 2011 土壤有机物 7.98 2012 2013 群落结构 6.57 2012 2015 水文 9.99 2013 2016 生物多样性 7.56 2014 2018 管理 7.26 2015 2016 营养 6.81 2016 2018 土地利用 11.48 2017 2020 微生物群落 10.62 2017 2018 植物 11.6 2018 2020 气候变化 11.56 2018 2020 
下载: 导出CSV
表 2 CNKI关键词共现网络突现词
Tab. 2 Burst words of CNKI keywords co-occurrence network
关键词 强度 起始年 终止年 时间2000-2020 植被恢复 3.69 2005 2006 土壤养分 3.6 2010 2011
下载: 导出CSV
-
[1] 牛远,胡小贞,王琳杰等. 抚仙湖流域山水林田湖草生态保护修复思路与实践[J]. 环境工程技术学报,2019,9(5):482−490. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.2019.08.010 [2] 李边疆. 土地利用与生态环境关系研究[D]. 南京农业大学, 2007. [3] 刘羿. 县域森林可持续经营规划研究[D]. 南京林业大学, 2012. [4] 陈积敏. 森林生态系统适应性管理对区域经济系统的影响研究[D]. 南京林业大学, 2012. [5] 赵晓春. 贺兰山典型森林类型凋落物层水文效应研究[D]. 西北农林科技大学, 2011. [6] 张锐. 重庆市四面山几种人工林的水土保持功能研究[D]. 北京林业大学, 2008. [7] IM, LEE, KURAJI, et al. Soil conservation service curve number determination for forest cover using rainfall and runoff data in experimental forests[J]. Journal of Forest Research, 2020, 25(4): 204−213. doi: 10.1080/13416979.2020.1785072 [8] MOGES D M, KMOCH A, BHAT H G, et al. Future soil loss in highland Ethiopia under changing climate and land use[J]. Regional Environmental Change, 2020, 20(3). [9] 余新晓,鲁绍伟,靳芳等. 中国森林生态系统服务功能价值评估[J]. 生态学报,2005(8):2096−2102. doi: 10.3321/j.issn:1000-0933.2005.08.038 [10] 鲁绍伟,毛富玲,靳芳等. 中国森林生态系统水源涵养功能[J]. 水土保持研究,2005(4):223−226. doi: 10.3969/j.issn.1005-3409.2005.04.064 [11] 王佑民. 中国林地枯落物持水保土作用研究概况[J]. 水土保持学报,2000(4):108−113. doi: 10.3321/j.issn:1009-2242.2000.04.025 [12] 朱金兆,刘建军,朱清科,等. 森林凋落物层水文生态功能研究[J]. 北京林业大学学报,2002(1):30−34. [13] 赵蓉英,许丽敏. 文献计量学发展演进与研究前沿的知识图谱探析[J]. 中国图书馆学报,2010,36(5):60−68. [14] 施生旭,童佩珊. 基于CiteSpace的城市群生态安全研究发展态势分析[J]. 生态学报,2018,38(22):8234−8246. [15] 吴健,王敏,靳志辉等. 土壤环境中多环芳烃研究的回顾与展望——基于Web of Science大数据的文献计量分析[J]. 土壤学报,2016,53(5):1085−1096. [16] 阳富强,林子燚,邱东阳. 基于CiteSpace的国内城市公共安全可视化研究分析[J]. 福州大学学报(自然科学版),2021,49(1):121−127. [17] 杜刚,孙作人,苗建军. 基于文献计量的碳排放强度研究前沿理论综述[J]. 经济学动态,2012(4):88−91. [18] CHEN C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, 57(3): 359−377. doi: 10.1002/asi.20317 [19] Chen C, Chen Y. Searching for clinical evidence in CiteSpace[J]. AMIA. Annual Symposium proceedings/AMIA Symposium. AMIA Symposium, 2005, 2005: 121. [20] 贾维辰,李文光,余明媚. 中文期刊知识图谱研究范式的优化[J]. 中国远程教育,2020(11). [21] 聂恒辉,陈大春. 我国大数据应用研究热点统计及趋势[J]. 电子技术与软件工程,2020(13):124−125. [22] GUIRUI Y, ZHI C, LEIMING Z, et al. Recognizing the Scientific Mission of Flux Tower Observation Networks& mdash; Lay the Solid Scientific Data Foundation for Solving Ecological Issues Related to Global Change[J]. Journal of Resources and Ecology, 2017, 8(2). [23] 林波,刘庆,吴彦等. 森林凋落物研究进展[J]. 生态学杂志,2004(1):60−64. doi: 10.3321/j.issn:1000-4890.2004.01.014 [24] 李杰, 陈超美. CiteSpace: 科技文本挖掘及可视化[M]. 首都经济贸易大学出版社. 2016. [25] YOHANNES N M, MARTIN K, D. S C, et al. Target screening of plant secondary metabolites in river waters by liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry (LC–HRMS)[J]. Environmental Sciences Europe, 2020, 32(1). [26] KAZEMI F, BEECHAM S, GIBBS J, et al. Factors affecting terrestrial invertebrate diversity in bioretention basins in an Australian urban environment[J]. Landscape and Urban Planning, 2009, 92(3): 304−313. [27] HAO H, CHENG L, GUO Z, et al. Plant community characteristics and functional traits as drivers of soil erodibility mitigation along a land degradation gradient[J]. Land Degradation & Development, 2020, 31(14): 1851−1863. [28] 陈悦,陈超美,刘则渊等. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究,2015,33(2):242−253. doi: 10.3969/j.issn.1003-2053.2015.02.009 [29] PRESTON C M, TROFYMOW J A, CANADIAN INTERSITE DECOMPOSITION E. Variability in litter quality and its relationship to litter decay in Canadian forests[J]. Can J Bot-Rev Can Bot, 2000, 78(10): 1269−1287. doi: 10.1139/cjb-78-10-1269 [30] WARDLE D A. The influence of biotic interactions on soil biodiversity[J]. Ecol Lett, 2006, 9(7): 870−886. doi: 10.1111/j.1461-0248.2006.00931.x [31] BERG B. Litter decomposition and organic matter turnover in northern forest soils[J]. For Ecol Manage, 2000, 133(1−2): 13−22. doi: 10.1016/S0378-1127(99)00294-7 [32] PIETKAINEN A S, HAIMI J, SIITONEN J. Short-term responses of soil macroarthropod community to clear felling and alternative forest regeneration methods[J]. For Ecol Manage, 2003, 172(2−3): 339−353. doi: 10.1016/S0378-1127(01)00811-8 [33] VALACHOVIC Y S, CALDWELL B A, CROMACK K, et al. Leaf litter chemistry controls on decomposition of Pacific Northwest trees and woody shrubs[J]. Can J For Res, 2004, 34(10): 2131−2147. doi: 10.1139/x04-089 [34] REICH P B, OLEKSYN J, MODRZYNSKI J, et al. Linking litter calcium, earthworms and soil properties: a common garden test with 14 tree species[J]. Ecol Lett, 2005, 8(8): 811−818. doi: 10.1111/j.1461-0248.2005.00779.x [35] HäTTENSCHWILER S, TIUNOV A V, SCHEU S. Biodiversity and Litter Decomposition in Terrestrial Ecosystems[J]. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 2005, 36(1): 191−218. doi: 10.1146/annurev.ecolsys.36.112904.151932 [36] CORNWELL W K, CORNELISSEN J H C, AMATANGELO K, et al. Plant species traits are the predominant control on litter decomposition rates within biomes worldwide[J]. Ecol Lett, 2008, 11(10): 1065−1071. doi: 10.1111/j.1461-0248.2008.01219.x [37] 王建勋,华丽,邓世超等. 基于CiteSpace国内干旱遥感监测的知识图谱分析[J]. 干旱区地理,2019,42(1):154−161. [38] 孙威,毛凌潇. 基于CiteSpace方法的京津冀协同发展研究演化[J]. 地理学报,2018,73(12):2378−2391. doi: 10.11821/dlxb201812008 [39] ZHANG X. Research on Visual Analysis of Big Data Based on CiteSpace III[J]. Management Science and Engineering, 2016, 10(4): 697−702. -
点击查看大图
图(6) / 表(2)
计量
- 文章访问数: 465
- HTML全文浏览量: 192
- PDF下载量: 16
- 被引次数: 0
