用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

WE ARE COMMITTED TO REPORTING THE LATEST FORESTRY ACADEMIC ACHIEVEMENTS

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于CiteSpace的社会生态系统脆弱性研究

廖汇 时卉 周皖榕 任春阳

廖汇, 时卉, 周皖榕, 等. 基于CiteSpace的社会生态系统脆弱性研究[J]. 四川林业科技, 2023, 44(1): 1−9 doi: 10.12172/202204230001
引用本文: 廖汇, 时卉, 周皖榕, 等. 基于CiteSpace的社会生态系统脆弱性研究[J]. 四川林业科技, 2023, 44(1): 1−9 doi: 10.12172/202204230001
LIAO H, SHI H, ZHOU W R, et al. Vulnerability of social ecosystem based on CiteSpace[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(1): 1−9 doi: 10.12172/202204230001
Citation: LIAO H, SHI H, ZHOU W R, et al. Vulnerability of social ecosystem based on CiteSpace[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(1): 1−9 doi: 10.12172/202204230001

基于CiteSpace的社会生态系统脆弱性研究


doi: 10.12172/202204230001
详细信息
    作者简介:

    廖汇(1997—),女,硕士研究生,2027625747@qq.com

    通讯作者: shihui_129@163.com
  • 基金项目:  国家自然科学基金项目(41661039);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01B122)

Vulnerability of Social Ecosystem Based on CiteSpace

More Information
    Corresponding author: shihui_129@163.com
  • 摘要:

    社会生态系统脆弱性是可持续发展的重要内容和研究热点。以相关概念和理论基础的梳理为展开基础,引入国内外脆弱性研究进展来呈现目前本领域内的总体历程和现状,最后通过Web of Science核心集合数据库和CNKI数据库,运用CiteSpace软件对目前社会生态系统脆弱性的研究进展和研究热点进行分析。结果表明:①本领域总体研究势态良好,发文量中发达国家贡献度较大,美国居于首位,中国发文量第6但贡献度较低。②国内外研究热点趋于一致,但在内容上国外倾向于对理论、定义等的深入研究和完善,国内侧重于运用已有的框架、方法等进行区域性实证研究。③在社会生态系统脆弱性研究中,国外仍侧重于“生态系统”研究,国内侧重于“社会系统”研究。

  • 图  1  国外社会生态系统脆弱性年发文量折线图

    Fig.  1  Line chart of the annual number of articles published on the vulnerability of foreign social ecosystem

    图  2  国内社会生态系统脆弱性年发文量折线图

    Fig.  2  Line chart of the annual number of articles on vulnerability of domestic social ecosystem

    图  3  国外社会生态脆弱性文献关键词共现知识图谱

    Fig.  3  Co-occurrence knowledge map of foreign social ecological vulnerability literature keywords

    图  4  我国社会生态脆弱性文献关键词共现知识图谱

    Fig.  4  Co-occurrence knowledge map of social ecological vulnerability literature keywords in China

    表  1  脆弱性评价方法分类

    Tab.  1  Classification of vulnerability assessment methods

    测量方法
    Measurement method
    解释 Interpretation示例 Example
    综合指数法从表现特征、原因机理等方面建立指标体系,运用数学统计方法计算脆弱性指数来评价脆弱性的程度大小。较为常见的层次分析法、加权求和法、模糊综合评价法等。南太平洋应用地学委员会 (SOPAC) 采集50个指标测量环境脆弱性指数, 来反映自然环境容易遭受损害和随之显现的退化程度[23]
    图层叠置法分为两类,一类是基于GIS将脆弱性的构成要素图层进行叠置分析,另一类是对不同扰动因素影响下的脆弱性图层间的叠置。郝璐等学者将内蒙古牧区的雪灾孕灾环境敏感级和该区域的畜牧业承灾体对于雪灾的适应性结合进行叠置分析,得到该区域畜牧业雪灾的脆弱性空间差异特性[24]
    脆弱性函数
    模型评价法
    对脆弱性各要素进行定量分析,以要素间的相互关系为出发点建立评价模型。史培军提出了广义和狭义两种不同定义的脆弱性评估模型,将广义灾害脆弱性定义为由时空、孕灾环境和承载体三部分的脆弱性构成, 狭义定义为由经济、人文和政治脆三部分弱性构成, 并分别给出了相关评估函数模型[25]
    模糊物元
    评价法
    先选定一个脆弱性最高或最低的参照状态,计算相关区域与该状态的相似程度来判断其脆弱性。邹君等学者运用模糊物元模型对衡阳盆地7个县(市)农业水资源的脆弱性进行研究[26]
    危险度分析计算单元内的各变量现状矢量数值与在自然状态下的各变量矢量数值间的欧氏距离,距离越大认为系统越脆弱[27]李莉基于GIS将公里网格作为评价单元,利用土壤流失USLE方程、海水入侵灾害危险性评价数学模型和生态脆弱性模型对长兴岛国家级经济技术开发区的土壤侵蚀度和海水入侵潜在危险性进行研究并对该区域内的生态环境脆弱性和空间分布差异进行评价[28]
    下载: 导出CSV

    表  2  发文量前10位的国家

    Tab.  2  Top 10 countries in terms of published articles number

    序号
    Number
    发文时间
    Time of published articles
    发文数量
    Number of published articles
    中介中心性
    Intermediary centrality
    发文国家
    Country of published articles
    119984610.49美国
    220081430.18澳大利亚
    320081340.14英国
    420081180.1德国
    520071160.06加拿大
    620091140.02中国
    72010760.05西班牙
    82008690.14法国
    92008610.08荷兰
    102010590.07瑞典
    下载: 导出CSV

    表  3  国外社会生态脆弱性文献前12位突现关键词

    Tab.  3  Top 12 emerging keywords in foreign social ecological vulnerability literature

    关键词
    Keywords
    突现强度
    Emergence intensity
    起始年
    Starting year
    骤减年
    Reduction year
    1991—2022年
    多样性
    Diversity
    3.5820052012
    社会生态系统
    Social ecosystem
    4.7220072012
    生态系统
    Ecosystem
    4.0620092014
    未来
    Future
    3.3920092014
    机构
    Organization
    3.3320092012
    珊瑚礁
    Coral reef
    3.5720112014
    全球化
    Globalization
    3.320112016
    河流
    River
    3.2820152018
    响应
    Response
    4.1120172020
    小规模渔业
    Small-scale fishery
    3.4420172020
    指标
    Indicator
    4.2520192022
    指数
    Index
    3.9920192022
    下载: 导出CSV

    表  4  国内社会生态脆弱性文献前18位突现关键词

    Tab.  4  Top 18 emerging keywords in domestic socio-ecological vulnerability literature

    关键词
    Keywords
    突现强度
    Emergence
    intensity
    起始年
    Starting
    year
    骤减年
    Reduction
    year
    2004—2022年
    障碍因子Obstacle factor1.5520042012
    旅游城市Tourism city1.2720042012
    敦煌市Dunhuang city1.2720042012
    空间探索Space exploration1.2720042012
    干旱区Arid zone1.2720042012
    弹性Resilience1.0820042014
    张家界市Zhangjiajie city0.9820042012
    黄土高原Loess Plateau1.220052012
    情景分析Scenario analysis1.1520092015
    驱动机制Driving mechanism2.1720142015
    湖泊流域Lake basin1.0820142015
    千岛湖Qiandao Lake1.4220152017
    农户Farmer0.9820152016
    可持续性Sustainability1.2520172019
    气候变化Climate change1.0220172020
    生计资本Livelihood assets120182019
    大别山区Dabie Mountain areas1.1120192020
    影响机制Influence mechanism1.0820202022
    下载: 导出CSV
  • [1] Berkes F. Community-based conservation in a globalized world[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007, 104(39): 15188−93. doi: 10.1073/pnas.0702098104
    [2] Holling C. S. Resilience and stability of ecological systems[J]. Annual review of ecology and systematics, 1973, 7(4): 1−23.
    [3] 史培军,汪明,胡小兵,叶涛. 社会——生态系统综合风险防范的凝聚力模式[J]. 地理学报,2014,69(6):863−876.
    [4] Csete M, Palvolgyi T, Szendro G. Assessment of climate change vulnerability of tourism in Hungary[J]. Regional Environmental Change, 2013, 13(5): 1043−57. doi: 10.1007/s10113-013-0417-7
    [5] Matasci C, KRUSE S, Barawid N, et al. Exploring barriers to climate change adaptation in the Swiss tourism sector[J]. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2014, 19(8): 1239−54. doi: 10.1007/s11027-013-9471-1
    [6] Kim H, Marcouiller D W. Considering disaster vulnerability and resiliency: the case of hurricane effects on tourism-based economies[J]. Annals of Regional Science, 2015, 54(3): 945−71. doi: 10.1007/s00168-015-0707-8
    [7] 陈佳,杨新军,王子侨,张立新. 乡村旅游社会生态系统脆弱性及影响机理——基于秦岭景区农户调查数据的分析[J]. 旅游学刊,2015,30(3):64−75.
    [8] 张钦,赵雪雁,雒丽,王亚茹,薛冰. 高寒生态脆弱区气候变化对农户生计的脆弱性影响评价——以甘南高原为例[J]. 生态学杂志,2016,35(3):781−790.
    [9]

    朱晏君,李红波,胡晓亮,乔伟峰,胡霄.欠发达地区县域乡村社会生态系统韧性研究——以山西省静乐县为例[J/OL].湖南师范大学自然科学学报,2022(1):11−19+56[2022-03-21].

    [10] 王娅,周立华,魏轩. 基于社会生态系统的沙漠化逆转过程脆弱性评价指标体系[J]. 生态学报,2018,38(3):829−840.
    [11] 何思源,苏杨,程红光,王蕾,闵庆文. 国家公园利益相关者对生态系统价值认知的差异与管理对策——以武夷山国家公园体制试点区建设为例[J]. 北京林业大学学报(社会科学版),2019,18(1):93−102.
    [12] 严芷清. 中国城市生态系统可持续发展的若干思考[D]. 华中师范大学, 2007.
    [13] 张传国,方创琳. 干旱区绿洲系统生态—生产—生活承载力相互作用的驱动机制分析[J]. 自然资源学报,2002(2):181−187. doi: 10.3321/j.issn:1000-3037.2002.02.009
    [14] 秦鑫. 祁连山地区水-经济-生态协调发展研究[D]. 西北大学, 2021.1.
    [15] 徐凌. 城市绿地生态系统综合效益研究—以大连市为例[D]. 辽宁师范大学, 2003.
    [16] 王群, 陆林, 杨兴柱. 千岛湖旅游地社会生态系统适应性循环过程及机制分析[J]. 经济地理, 2016, 36(6): 185−194

    Wang Qun, Lu Lin, Yang Xingzhu. Adaptive cycles and mechanism of tourism socio-ecological system in Qiandao Lake in Zhejiang Province. Economic Geography, 2016, 36(6): 185−194.
    [17] Holling C S. Understanding the complexity of economic, ecological, and social systems[J]. Ecosystems, 2001, 4(5): 390−405. doi: 10.1007/s10021-001-0101-5
    [18] 李观凤,焦华富,王群.干旱区文化旅游地社会–生态系统恢复力年际变化及影响因素——以甘肃省敦煌市为例[J/OL].干旱区地理:1−16[2022-03-21].
    [19] Timmerman P. Vulnerability, Resilience and the Collapse of Society[J]. Environmental Monograph, 1981, 21(3): 164−173.
    [20] Han F, Yang Z P, Shi H, et al. How to Promote Sustainable Relationships between Heritage Conservation and Community, Based on a Survey [J]. Sustainability, 2016, 8(9).
    [21] IPCC. Special Report on Emissions Scenarios (SRES)[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.
    [22] 李鹤,张平宇,程叶青. 脆弱性的概念及其评价方法[J]. 地理科学进展,2008(2):18−25. doi: 10.11820/dlkxjz.2008.02.003
    [23] Moss R H, Malone E L, Brenkert A L. Vulnerability to cli-mate change: a quantitative approach. Prepared for the USDepartment of Energy, 2002. Available online:http://www.globalchange.umd.edu/cgi-bin/Details.pl?sref=PNNL-13765.
    [24] 郝璐,王静爱,史培军,范一大. 草地畜牧业雪灾脆弱性评价——以内蒙古牧区为例[J]. 自然灾害学报,2003(2):51−57. doi: 10.3969/j.issn.1004-4574.2003.02.010
    [25] 史培军. 三论灾害研究的理论与实践[J]. 自然灾害学报,2002(3):1−9. doi: 10.3969/j.issn.1004-4574.2002.03.001
    [26] 邹君,杨玉蓉,田亚平,谢小立. 南方丘陵区农业水资源脆弱性概念与评价[J]. 自然资源学报,2007(2):302−310.
    [27] Smith E R, Tran L T, O’Neill R V. Regional VulnerabilityAssessment for the Mid-Atlantic Region: Evaluation ofIntegration Methods and Assessments Results. EPA Re-gional Vulnerability Assessment (ReVA) Program, EPA/600/R-03/082, 2003.
    [28] 李莉. 长兴岛国家级经济技术开发区生态环境脆弱性分析[D]. 辽宁师范大学, 2011.
    [29] Selvi F. Rare plants on Mount Amiata, Italy: Vulnerability to extinction on an ecological 'island'[J]. Biological Conservation, 1997, 81(3): 257−66. doi: 10.1016/S0006-3207(96)00155-3
    [30] polsky C. Putting space and time in Ricardian climate change impact studies: Agriculture in the US Great Plains, 1969-1992[J]. Annals of the Association of American Geographers, 2004, 94(3): 549−64. doi: 10.1111/j.1467-8306.2004.00413.x
    [31] Cutter S L. Vulnerability to environmental hazards[J]. Progress in Human Geography, 1996, 20(4): 529−39. doi: 10.1177/030913259602000407
    [32] Hewitt K. Regions of Risk: A Geographical Introduction to Disasters; Themes in Resource Management[M]. Longman Singapore Publisher Ltd, 1997.
    [33] Adger W N. Vulnerability[J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions, 2006, 16(3): 268−81. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2006.02.006
    [34] Eakin H, Luers A L. Assessing the vulnerability of social-environmental systems[J]. Annual Review of Environment and Resources, 2006, 31: 365−94. doi: 10.1146/annurev.energy.30.050504.144352
    [35] Schroter D, Metzger M J, Cramer W, et al. Vulnerability assessment-analyzing the human-environment system in the face of global environmental change[J]. The ESS Bulletin, 2004, 2(2): 11−17.
    [36] Polsky C, Neff R, Yarnal B. Building comparable global change vulnerability assessments: The vulnerability scoping diagram[J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions, 2007, 17(3-4): 472−85. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2007.01.005
    [37] Acosta-Michlik L, Espaldon V. Assessing vulnerability of selected farming communities in the Philippines based on a behavioural model of agent's adaptation to global environmental change[J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions, 2008, 18(4): 554−63. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2008.08.006
    [38] Bohle H G. Vulnerability and criticality: Perspectives from social geography [R]. IHDP Update 2/01, 2001
    [39] Turner B L, Kasperson R E, Matson P A, et al. A framework for vulnerability analysis in sustainability science[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2003, 100(14): 8074−9. doi: 10.1073/pnas.1231335100
    [40] 张良侠,樊江文,张海燕,周德成.黄土高原地区生态脆弱性时空变化及其驱动因子分析[J/OL].环境科学:1−12[2022-03-18].
    [41] 常溢华,蔡海生. 基于SRP模型的多尺度生态脆弱性动态评价——以江西省鄱阳县为例[J]. 江西农业大学学报,2022,44(1):245−260. doi: 10.13836/j.jjau.2022026
    [42] 霍童,张序,周云,陈伟.基于VSD模型的生态脆弱性时空变化评价及相关分析——以中国大运河苏州段为例[J/OL].生态学报,2022(6):1−13[2022-04-02].
    [43] 张佳辰,高鹏,董学德,李腾,许景伟,囤兴建. 基于景观格局分析的青岛市海岸带生态脆弱性评价[J]. 生态与农村环境学报,2021,37(8):1022−1030. doi: 10.19741/j.issn.1673-4831.2020.0860
    [44] 付刚,白加德,齐月,闫冰,贺婧,肖能文,李俊生. 基于GIS的北京市生态脆弱性评价[J]. 生态与农村环境学报,2018,34(9):830−839. doi: 10.11934/j.issn.1673-4831.2018.09.009
  • [1] 何周建, 叶萌, 浣杰, 罗小梅, 雷雨婷.  基于CiteSpace分析青花椒产业发展热点和趋势 . 四川林业科技, 2024, 45(2): 1-6. doi: 10.12172/202308160001
    [2] 李小永, 田小琴.  岩溶生态系统退化与土壤有机碳贮量 . 四川林业科技, 2023, 44(4): 82-87. doi: 10.12172/202210120001
    [3] 浣杰, 李文俊, 何周建, 罗小梅, 姜丽琼, 肖前刚.  基于文献计量的白及产业发展情况分析 . 四川林业科技, 2023, 44(1): 17-23. doi: 10.12172/202204110001
    [4] 何周建, 叶萌, 浣杰, 雷雨婷, 李开泰, 许秋雨.  基于CiteSpace的黄柏研究热点和趋势分析 . 四川林业科技, 2023, 44(6): 1-6. doi: 10.12172/202303060002
    [5] 曾婕, 林慧娟, 薛学佳, 黄莉, 周银茁, 李霄鹤, 兰思仁.  基于CiteSpace的国内外生态智慧研究现状与趋势分析 . 四川林业科技, 2023, 44(3): 18-25. doi: 10.12172/202211150001
    [6] 杜燕, 包维楷.  高山松林生态系统研究进展 . 四川林业科技, 2022, 43(5): 1-10. doi: 10.12172/202208220004
    [7] 李悦, 姚杨鑫, 王纪杰.  四川大熊猫国家公园区域景观生态系统特征与国家公园适宜性研究 . 四川林业科技, 2022, 43(4): 38-44. doi: 10.12172/202107280003
    [8] 舒柳, 李岩林, 黄柳菁.  基于web of science的乔木与微气候相互关系知识图谱分析 . 四川林业科技, 2022, 43(6): 109-115. doi: 10.12172/202203050001
    [9] 余正勇, 陈兴.  基于CiteSpace的国内山地旅游研究的知识图谱分析 . 四川林业科技, 2022, 43(3): 123-129. doi: 10.12172/202108110003
    [10] 陈琪, 刘俊雁, 吴彦, 何恒果, 廖雨辰, 谢雨, 李诗琦.  基于CiteSpace的景观美学文献计量分析 . 四川林业科技, 2022, 43(3): 115-122. doi: 10.12172/202109050001
    [11] 代富强, 李青, 张霞, 刘浩.  基于CiteSpace的城市生态系统服务研究知识图谱分析 . 四川林业科技, 2022, 43(1): 102-108. doi: 10.12172/202104040001
    [12] 郭毅, 杨志松, 范馨月.  生物多样性与生态系统功能关系研究进展 . 四川林业科技, 2020, 41(3): 137-142. doi: 10.12172/202003240001
    [13] 孙艳芝, 张同升.  生态系统服务社会价值研究综述 . 四川林业科技, 2020, 41(3): 143-152. doi: 10.12172/202002170001
    [14] 杨蕾, 邹玉和, 杨靖宇, 余凌帆, 陈德朝, 鄢武先.  沼泽湿地生态系统氮素循环研究综述 . 四川林业科技, 2019, 40(2): 99-104. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.02.022
    [15] 曹文亚.  基于生态足迹的德阳市耕地脆弱性研究 . 四川林业科技, 2018, 39(4): 69-72. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.04.017
    [16] 马军.  山西省天保区森林生态系统服务功能价值评估 . 四川林业科技, 2015, 36(6): 81-84. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.06.015
    [17] 薛兰兰, 袁兴中, 王轶浩, 何邦亮, 刘访兵.  重庆湿地生态系统服务功能值评价与分析 . 四川林业科技, 2015, 36(5): 7-10,15. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.05.002
    [18] 靳伟, 倪天珍, 杨婷婷.  四川省草地生态系统碳储量估算 . 四川林业科技, 2014, 35(5): 8-12. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.05.003
    [19] 任君芳, 赵晓燕, 侯全芬.  我国草原生态系统鼢鼠防治研究概况 . 四川林业科技, 2013, 34(4): 59-61. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.04.016
    [20] 吕铭志, 周泽江, 盛连喜, 张立.  青藏高原东缘湿地生态系统生物量差异 . 四川林业科技, 2013, 34(6): 22-26. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.06.006
  • 加载中
  • 图(4) / 表(4)
    计量
    • 文章访问数:  437
    • HTML全文浏览量:  234
    • PDF下载量:  90
    • 被引次数: 0
    出版历程
    • 收稿日期:  2022-04-23
    • 网络出版日期:  2023-01-12
    • 刊出日期:  2023-02-25

    基于CiteSpace的社会生态系统脆弱性研究

    doi: 10.12172/202204230001
    基金项目:  国家自然科学基金项目(41661039);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01B122)

    摘要: 

    社会生态系统脆弱性是可持续发展的重要内容和研究热点。以相关概念和理论基础的梳理为展开基础,引入国内外脆弱性研究进展来呈现目前本领域内的总体历程和现状,最后通过Web of Science核心集合数据库和CNKI数据库,运用CiteSpace软件对目前社会生态系统脆弱性的研究进展和研究热点进行分析。结果表明:①本领域总体研究势态良好,发文量中发达国家贡献度较大,美国居于首位,中国发文量第6但贡献度较低。②国内外研究热点趋于一致,但在内容上国外倾向于对理论、定义等的深入研究和完善,国内侧重于运用已有的框架、方法等进行区域性实证研究。③在社会生态系统脆弱性研究中,国外仍侧重于“生态系统”研究,国内侧重于“社会系统”研究。

    English Abstract

      • 社会、生态系统作为独立系统时就有着复杂的内涵,他们结合组成的社会生态系统(Social-ecological systems, SESs)更为复杂[1]。社会生态系统概念是1993年由Holling提出,他认为社会生态系统是人与自然紧密联系的复杂适应系统[2],一般被理解为生态子系统和社会子系统内部的各要素结合和互动的集合[3]。目前SESs的研究尺度主流开始逐渐微观化,由宏观的国家、联合海域[4],中观的特定地形或热门旅游区域[5]逐渐向较为微观的县域、保护区等过渡[6];研究内容主要是将社会生态系统分为脆弱性、恢复力和适应性三个部分单一或结合研究,各部分所研究重点有所选择,主要有脆弱性评估、恢复力评价及提升、适应性循环及治理或将三部分根据研究区特点进行自我结合,综合研究;而研究框架是在预设的研究内容的基础上建立的,总体可分为单体研究和脆弱性结合适应性、脆弱性结合恢复力、恢复力结合可持续性、恢复力结合适应性等。陈佳结合敏感性和适应力两方面,对秦岭景区社会生态系统脆弱性进行分析[7]。张钦等学者从社会生态系统框架的暴露度、敏感性和适应力三方面入手,综合评价高寒生态脆弱区在气候变化下的脆弱性[8]

        研究文献特点发现国外研究框架以社会生态系统耦合居多,例如管理-转型框架、人类-环境系统框架等,而国内主要研究某个区域的系统评估框架较多,例如结合DPSIR模型来研究人类活动、生态压力到政策响应之间的社会生态系统评估[9-10],何思源构建以利益认知为基础的社会生态系统框架,调查武夷山国家公园建设中各利益相关者地生态系统的认知等[11]。研究理论主要集中于可持续性生计、生命周期、生态承载力、效益评价等理论[12-15];社会生态系统所采用的研究方法目前大多采用从其他学科引用,例如引进统计学、社会学或灾害学等学科的统计分析方法,再构建自己的模型[16],最为经典的就是Holling提出的适应性循环模型,在模型分析中引入半定量方法,用来研究社会生态系统的动态演变过程,并构建指标进行评估[17];另一大类是在实地考察的基础上构建相关指标体系进行评价指标框架构建,在此基础上运用不同的方法或模型对社会生态系统进行量化评价,例如李观凤分维度构建了敦煌市社会生态系统恢复力评价指标体系,运用TOPSIS和BP神经网络等方法探究该地社会生态系统恢复力时空演变和干扰因子[18]

      • “脆弱性”一词起源于拉丁语,其内涵是指遭受损害的可能性,同时也指对外部扰动因素和压力的敏感程度。脆弱性这一概念在不同的科学领域中都得到了广泛的运用。该词最早是应用于地理学科领域,由Timmerman提出,他认为脆弱性是指系统在面临灾害发生的情况下所产生的负面影响的程度[19]。随着研究的不断深化,脆弱性开始被运用于生态学、经济学、灾害学等领域,研究内容也逐渐丰富起来,但目前尚未形成一个完全统一的概念,所以在不同的领域中其概念又有所差异。Han等学者将脆弱性定义为暴露度和适应力两者相互影响的结果,他认为暴露度和适应力两者任意一方都不能单独完成对脆弱性的解释[20]。而2010年IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)将脆弱性定义为:暴露性、敏感性和适应能力是系统脆弱性的三要素[21]

        在对脆弱性概念和理论进行研究的同时,学者们对脆弱性的实证分析也没有中断过。对于脆弱性的研究主要是集中于对脆弱性程度的评价、时空演变以及影响因素的探析方面[40-42];评价方法目前可分为以下五种[22](见表1),许多研究也佐证了其有效性和适用性。

        表 1  脆弱性评价方法分类

        Table 1.  Classification of vulnerability assessment methods

        测量方法
        Measurement method
        解释 Interpretation示例 Example
        综合指数法从表现特征、原因机理等方面建立指标体系,运用数学统计方法计算脆弱性指数来评价脆弱性的程度大小。较为常见的层次分析法、加权求和法、模糊综合评价法等。南太平洋应用地学委员会 (SOPAC) 采集50个指标测量环境脆弱性指数, 来反映自然环境容易遭受损害和随之显现的退化程度[23]
        图层叠置法分为两类,一类是基于GIS将脆弱性的构成要素图层进行叠置分析,另一类是对不同扰动因素影响下的脆弱性图层间的叠置。郝璐等学者将内蒙古牧区的雪灾孕灾环境敏感级和该区域的畜牧业承灾体对于雪灾的适应性结合进行叠置分析,得到该区域畜牧业雪灾的脆弱性空间差异特性[24]
        脆弱性函数
        模型评价法
        对脆弱性各要素进行定量分析,以要素间的相互关系为出发点建立评价模型。史培军提出了广义和狭义两种不同定义的脆弱性评估模型,将广义灾害脆弱性定义为由时空、孕灾环境和承载体三部分的脆弱性构成, 狭义定义为由经济、人文和政治脆三部分弱性构成, 并分别给出了相关评估函数模型[25]
        模糊物元
        评价法
        先选定一个脆弱性最高或最低的参照状态,计算相关区域与该状态的相似程度来判断其脆弱性。邹君等学者运用模糊物元模型对衡阳盆地7个县(市)农业水资源的脆弱性进行研究[26]
        危险度分析计算单元内的各变量现状矢量数值与在自然状态下的各变量矢量数值间的欧氏距离,距离越大认为系统越脆弱[27]李莉基于GIS将公里网格作为评价单元,利用土壤流失USLE方程、海水入侵灾害危险性评价数学模型和生态脆弱性模型对长兴岛国家级经济技术开发区的土壤侵蚀度和海水入侵潜在危险性进行研究并对该区域内的生态环境脆弱性和空间分布差异进行评价[28]
      • 早期脆弱性的研究对象多为自然系统,研究单一自然体系的脆弱程度。Selvi因植物的灭绝衍生出对意大利半岛的植被生态系统进行了脆弱性研究[29]。Polsky研究了气候对不同范围区域的农业脆弱性的影响和时空演变特征[30]。这一时期中脆弱性在灾害研究中被广泛运用,一方面是因为该时期人们对于灾害发生背后的地质学、气候学原因更为关注,很少会注意到社会科学方面的因素;另一方面是由于许多学者逐渐意识到了降低承灾体脆弱性对于减轻灾后损失来说更为行之有效。

        随着自然、社会科学不断融合发展,特别是20世纪最后10年在联合国大会上被确定为“国际减灾十年”后,脆弱性研究更加深入。在涌现大量关于灾害脆弱性研究的同时,Cutter提出了综合脆弱性的概念模型[31],该模型分为系统内部和外部压力两方面对脆弱性进行综合研究。Hewitt在其研究中将脆弱性适用范围进行了扩充并提出灾害情况受到致灾因子、脆弱性、干扰条件和人类应对措施四方面影响,该学者认为对减灾理论的研究离不开社会背景,减灾需要考虑社会、经济和政治等多重因素,要充分发挥各方作用,调动人的能动性去应对灾害影响[32]。这种拓展思想使人们逐渐重视了人类在灾害中的作用,减灾研究大力朝综合化发展,同时学者们将脆弱性理论结合从粮食安全领域借鉴而来的权利缺失理论,逐渐展开了贫困脆弱性研究和可持续生计理论研究[33-34]

        21世纪以来,越来越多学者意识到自然环境与人类活动相互影响、相互作用,加上20世纪末一定的研究基础,随之而来开始出现人与自然耦合的脆弱性研究;将已有的研究成果借鉴到人地耦合的脆弱性研究中,例如结合社会政治经济研究中的恢复力机制和灾害脆弱性研究中风险性、暴露性和敏感性要素探讨人与自然耦合系统脆弱性的特性和评价等[35-36]。在这种新趋势下,脆弱性研究集中于实例评价和理论探讨,并逐渐向实证阶段开始演变。Polsky提出的VSD(vulnerability scoping diagram)脆弱性评估框架中,脆弱性被分成暴露度-敏感性-适应性三部分,成为目前适用范围最广泛的评价框架[30]。Acosta-Michlik等学者提出的ADV框架即“交互式脆弱性评估框架”在脆弱性评价体系中考虑到了脆弱性形成的时空演变过程以及更加关注人类本身的脆弱性,可以更好的体现时空和耦合的概念[37]。不同的学者也通过社会地理、可持续科学等不同的视角提出脆弱性分析框架[38-39],从研究尺度来看,呈现出由宏观趋于中观和微观,早期脆弱性研究主要关注全球、整个国家或者整块区域,随着对脆弱性研究的不断深入和延伸,以小区域、县级、社区、乡村等中微尺度逐渐受到学者的重视。

      • 国内脆弱性研究和国外相比起步较晚,且在不同的研究模型和框架下,研究主流仍然集中在研究区域生态或者环境脆弱性。张良侠等学者在“暴露性-敏感性-适应力”框架下结合地理探测器、层次分析法等方法研究2000—2015年黄土高原生态脆弱性的时空演变特点及其主要驱动因素[40]。常溢华等学者在SRP模型下选取高程、坡度、景观多样性指数等15个指标,结合莫兰指数和LISA聚类图等方法对鄱阳县不同地类尺度生态脆弱性进行对比分析,完成多尺度下的生态脆弱性动态评价[41]。霍童等学者在VSD模型框架下建立生态脆弱性评价指标体系,用空间叠置分析来计算大运河苏州段的生态脆弱程度,揭示其时空分布特点和变化趋势[42]。张佳辰等学者以青岛2009年和2018年两个节点年的遥感影像数据为基础,选取分维数倒数、植被覆盖指数等指标构建生态脆弱性模型并计算景观类型脆弱性[43]。付刚等学者以GIS为基础平台,在“敏感-弹性-压力”的生态脆弱性框架下计算北京市生态脆弱度、敏感度、弹性度和压力度,由此进行生态脆弱性评价[44]。这类型的研究可以为降低我国生态环境脆弱性提供一定的方法支撑和参考,但在对于脆弱性中社会发展和人类参与的分析过于单薄。

      • 本文所采用的文献分析工具是CiteSpace软件,所用软件版本是5.8.R3.SE。该软件是陈超美博士(美国德雷塞尔大学)与WISE实验室(大连理工大学)共同开发,拥有制作文献可视化、共被引图谱等功能的Java程序,可以据此揭露各学科领域的前沿动向和热点分布。本文英文文献数据从Web of science核心集合数据库提取,中文文献数据从CNKI数据库提取。英文以“主题词=vulnerability+Socio-ecosystem、vulnerability+Socio-ecological system、 vulnerability+Social ecological system”,逻辑词为or,限定文献类型为Article;中文以“主题词=社会生态系统+脆弱性或者社会生态复合系统+脆弱性”进行检索,限定文献类型为学术期刊和学位论文;共检索出英文文献1 427篇、中文文献106篇(检索时间:2022年3月29日),经过除重处理后中文文献数量不变,英文文献剩余1 264篇。

      • 分析图1可知,关于社会生态系统脆弱性的英文文献数量较大,且文献出现时间较早,第一篇文献出现时间为1991年,各年发文量始终处于动态增长状态,2021年发文量达到187篇,为最高值。由图2可以看出2004年我国出现第1篇主题为社会生态系统脆弱性的文献,截至2010年,我国各年发文量都处于2篇及以下的状态,2010年开始中文发文数量开始明显增加,到2018年发文量达到最高值18篇。对比分析国内外发文量发现2009年发文量就超过我国2018年发文量峰值,可以看出国外对于社会生态系统脆弱性的研究意识觉醒较早,且对该领域的研究逐渐加深和重视,一直处于领先地位;而我国国内发文量总体处于波动状态,说明我国对该领域的研究目前处于被动状态,发展势头较为缓慢。以Web of science核心集合数据库提取文献为分析基础,从各国发文总量来看,美国发文最多(发文量达461篇,占比达36.47%),且中介中心性达到0.49,说明美国目前在该领域处于领导地位,研究成果最具有影响力;而我国发文量为114篇,占比9.02%,发文量第6,但我国文献的中心性只有0.02,说明我国虽然发文较多,但创新性不足,研究还不够深入,研究成果影响力较小。

        图  1  国外社会生态系统脆弱性年发文量折线图

        Figure 1.  Line chart of the annual number of articles published on the vulnerability of foreign social ecosystem

        图  2  国内社会生态系统脆弱性年发文量折线图

        Figure 2.  Line chart of the annual number of articles on vulnerability of domestic social ecosystem

      • 关键词即为作者对其文章研究内容的高度精炼总结,相当于一篇文章的窗口。分别对国内外社会生态脆弱性相关文献进行关键词频率分析,以便于了解国内外在生态系统脆弱性领域中的研究热点。由图3可知,国外研究中出现频次较高的关键字为vulnerability(脆弱性)、climate change(气候变化)、management(管理)、adaptation(适应性)、resilience(弹力)、framework(框架)、impact(影响)等;由图4可知,国内研究中出现频次较高的关键字为脆弱性、恢复力、气候变化、可持续性、贫困山区、农户生计、驱动机制、适应性等。对比分析可知国内外在该领域的研究热点趋于一致,但国外研究热点集中于对于定义、理论和框架等方面的深入研究和完善探索,再加之国外在社会生态系统领域中的研究时间领先于我国,国内更侧重基于具体的区域运用已经出来的框架、模型和理论来进行本土化实证分析。

        图  3  国外社会生态脆弱性文献关键词共现知识图谱

        Figure 3.  Co-occurrence knowledge map of foreign social ecological vulnerability literature keywords

        图  4  我国社会生态脆弱性文献关键词共现知识图谱

        Figure 4.  Co-occurrence knowledge map of social ecological vulnerability literature keywords in China

      • 检测突现关键词可以精准的锁定不同时段各领域的研究热点。本文截取国外前12位、国内前18位凸现关键词以便能分析最新阶段国内外的前研动态(因国外前12位关键词均出现于1990年,国内均出现于2004年,表内不再列出)。由表2可知,2005年开始国外对于社会生态系统脆弱性的研究开始出现热点区域。除去与检索主题词相关的“社会生态系统”和“生态系统”,“指标”“响应”突现率最强,均达到4以上;起止时间分别为2019—2022年、2017—2020年。整体分析前12位突现关键词,发现国外在生态系统领域的研究热点已经从对系统本身的构成、状态等方面的研究转化到对应对措施、补救策略等响应机制的研究。同时可以看出国外对于社会生态系统脆弱性的研究主要仍然侧重于对生态的研究,出现的“机构”“响应”这类社会性关键词也是与生态相对应的措施性词语,而对于社会系统脆弱这方面的研究相比之下热度较低。由表3可知,除去具体的城市名,突现率前5位的关键词是“驱动机制”“障碍因子”“干旱区”“旅游城市”和“空间探索”,“驱动机制”和“障碍因子”突现率分别为2.17、1.55,其余三个关键词为1.27;除“驱动机制”起止时间为2014—2015年外,其余四个关键词均为2005—2012年。说明我国社会生态系统脆弱性研究是以分析某一具体的特色区域为靶点,分析该区域社会生态系统脆弱性的主要障碍因子和空间演变特征为起点;分析“农户”“生计资本”等关键词可发现,我国热点研究方向逐渐发展为侧重于社会生态系统中的“社会系统”脆弱性相关内容。整体纵向分析表3可知我国社会生态系统脆弱性研究主要以研究具体地区的脆弱性成因、状态和问题等并提出优化策略为主要目的。

        表 2  发文量前10位的国家

        Table 2.  Top 10 countries in terms of published articles number

        序号
        Number
        发文时间
        Time of published articles
        发文数量
        Number of published articles
        中介中心性
        Intermediary centrality
        发文国家
        Country of published articles
        119984610.49美国
        220081430.18澳大利亚
        320081340.14英国
        420081180.1德国
        520071160.06加拿大
        620091140.02中国
        72010760.05西班牙
        82008690.14法国
        92008610.08荷兰
        102010590.07瑞典

        表 3  国外社会生态脆弱性文献前12位突现关键词

        Table 3.  Top 12 emerging keywords in foreign social ecological vulnerability literature

        关键词
        Keywords
        突现强度
        Emergence intensity
        起始年
        Starting year
        骤减年
        Reduction year
        1991—2022年
        多样性
        Diversity
        3.5820052012
        社会生态系统
        Social ecosystem
        4.7220072012
        生态系统
        Ecosystem
        4.0620092014
        未来
        Future
        3.3920092014
        机构
        Organization
        3.3320092012
        珊瑚礁
        Coral reef
        3.5720112014
        全球化
        Globalization
        3.320112016
        河流
        River
        3.2820152018
        响应
        Response
        4.1120172020
        小规模渔业
        Small-scale fishery
        3.4420172020
        指标
        Indicator
        4.2520192022
        指数
        Index
        3.9920192022

        表 4  国内社会生态脆弱性文献前18位突现关键词

        Table 4.  Top 18 emerging keywords in domestic socio-ecological vulnerability literature

        关键词
        Keywords
        突现强度
        Emergence
        intensity
        起始年
        Starting
        year
        骤减年
        Reduction
        year
        2004—2022年
        障碍因子Obstacle factor1.5520042012
        旅游城市Tourism city1.2720042012
        敦煌市Dunhuang city1.2720042012
        空间探索Space exploration1.2720042012
        干旱区Arid zone1.2720042012
        弹性Resilience1.0820042014
        张家界市Zhangjiajie city0.9820042012
        黄土高原Loess Plateau1.220052012
        情景分析Scenario analysis1.1520092015
        驱动机制Driving mechanism2.1720142015
        湖泊流域Lake basin1.0820142015
        千岛湖Qiandao Lake1.4220152017
        农户Farmer0.9820152016
        可持续性Sustainability1.2520172019
        气候变化Climate change1.0220172020
        生计资本Livelihood assets120182019
        大别山区Dabie Mountain areas1.1120192020
        影响机制Influence mechanism1.0820202022
      • 本文通过对国内外社会生态系统脆弱性相关文献的脉络分析与数据挖掘,得出以下结论与启示。

        (1)在定量分析中,由于不同学者对社会生态系统脆弱性的定义解释有所差异,所以就出现在研究不同的地区和不同的对象时采用不同的理论框架和评价方法。目前在研究尺度上逐渐趋于微观化;研究方法多属于其他学科引进,目前的主流评价方法有综合指数法、图层叠置法、脆弱性函数模型评价法、模糊物元评价法和危险度分析五种。在选择不同的框架和评价方法时要根据自己的研究内容自行选择。

        (2)从研究进展来看,国内外脆弱性研究历程相似但我国发展时间有所滞后。相同的是国内外脆弱性研究都是由研究自然系统的单一脆弱性逐渐发展为研究人与自然系统耦合的脆弱性研究,不同的是我国脆弱性研究起步较晚,虽然研究趋势与国外趋于一致但目前仍是以研究区域生态脆弱性为主流,对于人类社会与环境系统之间的内部联系和人类活动参与的分析较为单薄。

        (3)社会生态系统脆弱性总体研究势态良好,国外研究在本领域中一直处于领先地位。发文量中发达国家贡献较大,其中美国居于首位,影响力较大;虽然我国发文量较多,位于第6,但被引频次较低,成果国际影响力较小。未来我国在社会生态系统研究中需要加大创新力度,提高研究深度,由此提高我国相关成果的国际影响力。

        (4)从研究热点来看,国内外文献中高频关键词重合度较高,说明研究热点趋于一致。但国外倾向于对于定义、理论和框架等方面的深入研究和完善探索,国内更侧重基于具体的区域运用已经出来的框架、模型和理论来进行本土化实证分析。具体分析阶段性热点,可知在社会生态系统脆弱性研究中,目前国外研究侧重点仍在“生态系统”,但内容已从对系统本身的构成、状态等方面的研究转化到应对措施、补救策略等响应机制的研究;而国内侧重于“社会系统”的研究,主要以研究某一区域的脆弱性成因、程度和驱动因素等并提出优化策略为主要目的。说明我国在进行社会生态系统研究时关注自身状况,在结合本国国情的实际需要基础上进行研究分析,但在未来的相关研究中我国需要打开更广泛的领域,创新思路和方法,促进我国社会生态脆弱性研究体系的进一步完善。

    参考文献 (44)

    目录

      /

      返回文章
      返回