近20年來(lái)我國(guó)空氣污染研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)的文獻(xiàn)計(jì)量分析

曹永強(qiáng), 朱明明

(遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧 大連 116029)

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近20年來(lái)我國(guó)空氣污染研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)的文獻(xiàn)計(jì)量分析

曹永強(qiáng), 朱明明

(遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧 大連 116029)

以CNKI中國(guó)學(xué)術(shù)期刊

空氣污染;關(guān)鍵詞;文獻(xiàn)計(jì)量;研究熱點(diǎn)

隨著我國(guó)城市工業(yè)化、市場(chǎng)化的加速發(fā)展,國(guó)內(nèi)產(chǎn)生了區(qū)域性的大規(guī)?？諝馕廴?全球性的空氣污染情況也逐漸凸顯,空氣污染已成為21世紀(jì)最嚴(yán)峻的環(huán)境問(wèn)題[1]。我國(guó)是全世界空氣污染較為嚴(yán)重的國(guó)家之一。據(jù)統(tǒng)計(jì),在調(diào)查的341個(gè)城市中,單就懸浮顆粒物這一項(xiàng)污染物的調(diào)查,就有近64%的城市的平均濃度超過(guò)國(guó)家空氣質(zhì)量2級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[2]。因此,如何處理和防治空氣污染帶來(lái)的危害已成為當(dāng)今社會(huì)普遍面臨的問(wèn)題。

當(dāng)前,由于空氣污染對(duì)不同城市的影響程度不同,全國(guó)各地已采取相應(yīng)措施積極應(yīng)對(duì)與控制空氣污染現(xiàn)象并提出了有效的治理方法[3]。2013年李克強(qiáng)總理主持召開(kāi)了國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議，就改善我國(guó)污染問(wèn)題部署了空氣污染防治十條措施。2015年8月29日我國(guó)重新修訂了《中華人民共和國(guó)大氣污染防治法》[4]并于2016年1月1日起施行。這一問(wèn)題也引起了各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的高度重視,并提出了治理和預(yù)防方法。如段玉森等[5]利用正交函數(shù)的方法將47個(gè)重點(diǎn)城市進(jìn)行了空氣污染指數(shù)時(shí)空劃分,并建立了全國(guó)環(huán)保重點(diǎn)城市的空氣污染指數(shù)時(shí)空模態(tài)區(qū)域分異體系;任婉俠等[6]利用小波分析法測(cè)量了我國(guó)特大城市的空氣污染指數(shù),分析解決了空氣污染帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題;王海鵬等[7]利用數(shù)值模擬對(duì)蘭州大氣污染進(jìn)行了模擬預(yù)報(bào)，以減少空氣污染帶來(lái)的負(fù)面影響;潘竟虎等[8]通過(guò)GIS空間分析,對(duì)118個(gè)重點(diǎn)城市667個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站的各種空氣污染指標(biāo)進(jìn)行了大氣污染指數(shù)的空間格局分析,為大范圍的霧霾預(yù)防和控制提供依據(jù)。

近年來(lái),我國(guó)關(guān)于空氣污染的治理和預(yù)防等研究方向的文獻(xiàn)數(shù)量逐漸增多,大多數(shù)是針對(duì)某一特定時(shí)期、特定區(qū)域的縱向研究,但是對(duì)某一時(shí)間段內(nèi)空氣污染研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)計(jì)量方面的研究稀缺。為科學(xué)、有效地治理空氣污染帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題,明確未來(lái)空氣污染的研究方向,有必要對(duì)空氣污染研究現(xiàn)狀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 分析方法

文獻(xiàn)計(jì)量法是一種以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法為基礎(chǔ),借助文獻(xiàn)中提供的各種特征數(shù)據(jù),并以文獻(xiàn)外部特征為研究對(duì)象的量化分析方法[9],分析某一學(xué)科領(lǐng)域在一段時(shí)間內(nèi)的研究?jī)?nèi)容。本文通過(guò)對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量法中共詞聚類(lèi)分析和戰(zhàn)略坐標(biāo)系分析，對(duì)近20年空氣污染領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行全面的計(jì)量統(tǒng)計(jì)。

首先，借助Bibexcel軟件得到共詞矩陣。為了消除關(guān)鍵詞頻次懸殊所造成的影響,利用Ochiia系數(shù)計(jì)算得到斯皮爾曼相關(guān)矩陣,也被稱(chēng)為共詞相異矩陣[10],見(jiàn)式(1)。

Ochiia系數(shù)=

(1)

基于得到的相異矩陣,利用Ucinet軟件和Netdraw軟件建立共詞網(wǎng)絡(luò)可視圖,從而揭示各個(gè)關(guān)鍵詞的內(nèi)部關(guān)系以及外部聯(lián)系。此外,借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件建立聚類(lèi)分析樹(shù)狀圖，便于直觀(guān)地對(duì)聚類(lèi)群體進(jìn)行劃分。最后,通過(guò)Excel建立戰(zhàn)略坐標(biāo)系,通過(guò)二維坐標(biāo)象限的位置分布可得出各聚類(lèi)群體在某領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)分布與地位,以此進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析[11-12]。

1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于CNKI中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)的高級(jí)檢索中以“空氣污染”為主題詞的核心期刊,檢索時(shí)間范圍設(shè)定為1996年1月1日—2014年12月31日,剔除重復(fù)文獻(xiàn)記錄。數(shù)據(jù)源更新時(shí)間為2015年10月10日。

某領(lǐng)域出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞可以在很大程度上反映該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)與研究趨勢(shì)[13]。根據(jù)數(shù)據(jù)收集的結(jié)果,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)高頻關(guān)鍵詞頻次的定義,利用Bibexcel軟件對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì),將本文統(tǒng)計(jì)頻次大于30次的25個(gè)關(guān)鍵詞作為本次研究的高頻關(guān)鍵詞,并對(duì)相同含義的關(guān)鍵詞進(jìn)行合并。

各個(gè)高頻關(guān)鍵詞的具體頻次見(jiàn)表1。從表中可以看出,近20年的空氣污染研究現(xiàn)狀為:①空氣污染(室內(nèi))和甲醛一直是近20年的研究熱點(diǎn),說(shuō)明室內(nèi)裝修產(chǎn)生的污染問(wèn)題仍是當(dāng)前空氣污染領(lǐng)域的重點(diǎn)問(wèn)題;②近年來(lái),空氣質(zhì)量、PM2.5和PM10在空氣污染研究領(lǐng)域發(fā)展速度較快,大氣污染和顆粒物的出現(xiàn)也較為頻繁,這與當(dāng)前社會(huì)環(huán)境問(wèn)題具有緊密的關(guān)聯(lián)性,因此研究較多;③關(guān)鍵詞“兒童”出現(xiàn)了56次,通過(guò)查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),近年來(lái)由于房屋裝修不當(dāng)?shù)葐?wèn)題,造成室內(nèi)空氣污染嚴(yán)重,對(duì)人類(lèi)尤其是兒童的身體健康造成極大的危害,因此“兒童”也是空氣污染研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題;④大氣的主要污染物為二氧化硫、顆粒物等,其造成的環(huán)境問(wèn)題尤為嚴(yán)重,是加強(qiáng)室外空氣污染治理的重點(diǎn);⑤近年來(lái),城市空氣污染狀況較為嚴(yán)重,已成為當(dāng)今城市環(huán)境亟待解決的首要問(wèn)題,因此出現(xiàn)頻次較高。

表1 近20年空氣污染領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞及詞頻

2 結(jié)果分析

2.1 期刊總體分布情況

2.1.1 期刊數(shù)量分布情況

在CNKI中共檢索出符合條件的核心期刊文獻(xiàn)3 296篇。具體的期刊論文數(shù)量變化趨勢(shì)見(jiàn)表2以及如圖1所示。

根據(jù)表2和圖1中數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化,分析得到:近20年以“空氣污染”為主題詞的文獻(xiàn)發(fā)布數(shù)量整體呈上升趨勢(shì)。1996—2008年關(guān)于空氣污染的期刊論文數(shù)量呈逐年上升趨勢(shì),說(shuō)明空氣污染問(wèn)題的嚴(yán)重性已經(jīng)逐漸受到各領(lǐng)域?qū)＜?、學(xué)者的關(guān)注。到2008年空氣污染期刊論文的數(shù)量達(dá)到13年來(lái)的峰值,占近20年的8.04%,說(shuō)明我國(guó)對(duì)空氣污染已有一定的認(rèn)識(shí)并且整個(gè)領(lǐng)域在國(guó)內(nèi)引起了廣泛重視和討論;2009—2014年論文數(shù)量出現(xiàn)波動(dòng),先小幅度下降后迅速增長(zhǎng),僅2014年一年的論文數(shù)量就已經(jīng)達(dá)到369篇,達(dá)到近20年發(fā)文數(shù)量的頂峰,占總發(fā)文量的11.2%。這是由于2010年以來(lái)我國(guó)空氣污染問(wèn)題逐漸凸顯,沙塵、霧霾等在全國(guó)各地時(shí)有出現(xiàn)且污染情況嚴(yán)重,伴隨著“十二五”規(guī)劃的初步形成,我國(guó)由單一污染因子治理向區(qū)域性、復(fù)合性的空氣污染治理方向轉(zhuǎn)型[14]。該階段空氣污染研究領(lǐng)域的理論與方法正處于摸索階段,有關(guān)研究的發(fā)文數(shù)量有所波動(dòng),2013年以后在全國(guó)范圍內(nèi)開(kāi)啟了較為普遍的空氣污染治理措施[15]。

表2 近20年主題詞為“空氣污染”的核心期刊論文分布情況

圖1 CNKI中近20年主題詞為“空氣污染”的期刊論文數(shù)量分布圖

2.1.2 期刊發(fā)刊機(jī)構(gòu)及學(xué)科領(lǐng)域分布情況

根據(jù)對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)文機(jī)構(gòu)和學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如圖2所示。

圖2 發(fā)文機(jī)構(gòu)及學(xué)科領(lǐng)域分布圖

總體來(lái)看,近20年來(lái)主題詞為“空氣污染”的研究具有明顯的學(xué)科差異,期刊發(fā)文機(jī)構(gòu)主要由在環(huán)境、醫(yī)學(xué)和氣象領(lǐng)域位于前沿的高等院校和科研機(jī)構(gòu)組成,如北京大學(xué)在氣象學(xué)領(lǐng)域研究位于我國(guó)領(lǐng)先水平,其在空氣污染領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量達(dá)155篇;中國(guó)疾病防控中心在預(yù)防醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生學(xué)領(lǐng)域位居前列,在空氣污染領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量達(dá)81篇。以空氣污染為主題詞的學(xué)科領(lǐng)域主要有環(huán)境科學(xué)與資源利用、預(yù)防醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生學(xué)和氣象學(xué)等,同時(shí)在建筑科學(xué)與工程、公路與水路運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域也有所涉獵。在環(huán)境科學(xué)與資源利用學(xué)科領(lǐng)域,期刊發(fā)文數(shù)量達(dá)1 866篇，說(shuō)明空氣污染問(wèn)題已經(jīng)不再是單純的環(huán)境問(wèn)題,其影響的范圍較廣,研究領(lǐng)域較寬,因此解決空氣污染問(wèn)題已經(jīng)成為多個(gè)領(lǐng)域的共同目標(biāo)。

2.1.3 高引論文分布情況

基于上述文獻(xiàn)搜索方法,得到被引次數(shù)前10位文獻(xiàn)的名稱(chēng)、作者、文獻(xiàn)來(lái)源及被引次數(shù),統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 以“空氣污染”為主題詞的前10位高引論文分布情況

續(xù)表3

從整體上看,被引次數(shù)較多的文獻(xiàn)大多研究的是近年來(lái)較為突出的空氣污染問(wèn)題,如霧霾、PM2.5、PM10等;從文獻(xiàn)名稱(chēng)來(lái)看,研究區(qū)域大多限定在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的幾大著名城市,說(shuō)明這些地區(qū)空氣污染問(wèn)題較突出,并引起了廣泛關(guān)注;從發(fā)文作者來(lái)看,對(duì)此領(lǐng)域較為關(guān)注的專(zhuān)家有吳兌、吳國(guó)平、毛節(jié)泰、李成才等;從文獻(xiàn)來(lái)源看,中國(guó)環(huán)境科學(xué)在此領(lǐng)域發(fā)文質(zhì)量較高,引用次數(shù)最高。

2.2 期刊的文獻(xiàn)計(jì)量分析

2.2.1 可視化分析

前文的25個(gè)關(guān)鍵詞在某種程度上代表了空氣污染研究領(lǐng)域的研究方向,根據(jù)出現(xiàn)頻次由高到低的順序,對(duì)這些高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行共詞分析,形成25×25的共詞矩陣,主對(duì)角線(xiàn)上的數(shù)據(jù)為該詞出現(xiàn)的頻次,其余的數(shù)據(jù)表示兩個(gè)關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在同一篇論文中的次數(shù)。為了消除各個(gè)關(guān)鍵詞頻次間的差異,對(duì)共詞矩陣進(jìn)行距離相關(guān)性分析,結(jié)合式(1)得到各關(guān)鍵詞的相異矩陣,見(jiàn)表4。

為了更為直觀(guān)地呈現(xiàn)各關(guān)鍵詞在空氣污染領(lǐng)域的地位以及關(guān)鍵詞兩兩之間的相關(guān)關(guān)系,通過(guò)Ucinet軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，形成.##h文件,再利用Netdraw軟件繪制共詞網(wǎng)絡(luò),來(lái)觀(guān)察這些關(guān)鍵詞內(nèi)部和外部之間的關(guān)系,從而分析關(guān)鍵詞所代表的研究主題內(nèi)容,得到的共詞網(wǎng)絡(luò)可視圖如圖3所示。

表4 近20年高頻關(guān)鍵詞相異矩陣(部分)

圖3 高頻關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)可視圖

由圖3可知：空氣污染(室內(nèi))、空氣質(zhì)量、大氣污染等關(guān)鍵詞的連接節(jié)點(diǎn)較大、與其連線(xiàn)的關(guān)鍵詞數(shù)量較多且多位于可視圖的中心。說(shuō)明這些關(guān)鍵詞在研究空氣污染的文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次較高,也是近20年空氣污染方向研究的重點(diǎn);衛(wèi)生調(diào)查和空氣污染(室內(nèi))、甲醛和空氣污染(室內(nèi))、衛(wèi)生調(diào)查和甲醛、可吸入顆粒物和細(xì)顆粒物、細(xì)顆粒物和灰霾等,這些關(guān)鍵詞兩兩之間的連線(xiàn)較粗,說(shuō)明這幾組兩兩相接的關(guān)鍵詞在期刊文獻(xiàn)中共同出現(xiàn)的頻次較高,相互之間的聯(lián)系較多;多環(huán)芳烴、氣候變化等關(guān)鍵詞位于可視圖的邊緣,節(jié)點(diǎn)小且連線(xiàn)細(xì)而少,說(shuō)明在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的幾率較小,現(xiàn)階段不作為空氣污染領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。

2.2.2 聚類(lèi)分析

聚類(lèi)分析是通過(guò)計(jì)算各類(lèi)之間的距離作為可否劃分為同一類(lèi)別的依據(jù),距離相近的關(guān)鍵詞歸為一類(lèi)。利用SPSS中系統(tǒng)聚類(lèi)的模塊功能對(duì)25個(gè)關(guān)鍵詞的斯皮爾曼相異矩陣進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析,選擇繪制樹(shù)狀圖并定義度量標(biāo)準(zhǔn)為卡方度量,生成的聚類(lèi)分析樹(shù)狀圖如圖4所示,其中橫軸代表的是組間相關(guān)性。從圖4中的聚類(lèi)結(jié)果來(lái)看,大致可將頻次大于30次的25個(gè)關(guān)鍵詞分為4個(gè)聚類(lèi)群體。

各聚類(lèi)中所包含的具體關(guān)鍵詞詳見(jiàn)表5。由表可知：第1聚類(lèi)群體為室內(nèi)裝修引起的空氣污染衛(wèi)生調(diào)查研究,既有室內(nèi)的空氣污染,也有甲醛、苯等室內(nèi)裝修產(chǎn)生的揮發(fā)性有機(jī)物,均是空氣污染分支中室內(nèi)的部分;第2聚類(lèi)群體為近年來(lái)新興且污染較為嚴(yán)重的一些污染物,如PM2.5、PM10、二氧化硫等,這些影響因素與大氣污染的關(guān)系屬于空氣污染分支中的大氣污染物;第3聚類(lèi)群體為室內(nèi)空氣和污染,是室內(nèi)與空氣污染間接相關(guān)的一個(gè)分支;第4聚類(lèi)群體為大氣環(huán)境污染監(jiān)測(cè)以及城市污染狀況的研究?jī)?nèi)容,包括大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)時(shí)常見(jiàn)的顆粒物、空氣質(zhì)量,以及近年來(lái)重點(diǎn)研究的氣候變化和環(huán)境問(wèn)題。

為進(jìn)一步驗(yàn)證上述聚類(lèi)分析結(jié)果的真實(shí)、可靠性,可通過(guò)建立戰(zhàn)略坐標(biāo)系來(lái)分析。在Excel中繪制戰(zhàn)略坐標(biāo)圖,橫坐標(biāo)為向心度,表示各聚類(lèi)之間的緊密程度,橫坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的值越大則不同聚類(lèi)間的緊密程度越高;縱坐標(biāo)為密度,表示同聚類(lèi)內(nèi)各關(guān)鍵詞的緊密程度,縱坐標(biāo)軸對(duì)應(yīng)的值越大則同一聚類(lèi)內(nèi)部各個(gè)關(guān)鍵詞的緊密程度越高[16]。通過(guò)共詞矩陣的數(shù)據(jù)值, 分別計(jì)算每一聚類(lèi)群體的向心度和密度值,具體結(jié)果如圖5所示。

圖4 聚類(lèi)分析樹(shù)狀圖

表5 聚類(lèi)群體劃分

圖5 聚類(lèi)群體的戰(zhàn)略坐標(biāo)圖

圖5結(jié)果表明：密度最高的為第1聚類(lèi)群體,說(shuō)明第1聚類(lèi)內(nèi)部的關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞兩兩之間的聯(lián)系較為緊密,在文獻(xiàn)中共同出現(xiàn)的頻次較高;其次為第2聚類(lèi)群體和第3聚類(lèi)群體,內(nèi)部關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系密切程度呈中等偏弱;第4聚類(lèi)群體包含的關(guān)鍵詞數(shù)量雖多但是密度較小,說(shuō)明兩兩關(guān)鍵詞之間聯(lián)系不密切,共同出現(xiàn)的幾率較小。經(jīng)上述結(jié)果驗(yàn)證,本組密度結(jié)果與相異矩陣所得的結(jié)果基本一致。向心度最高的為第2聚類(lèi)群體,說(shuō)明第2聚類(lèi)群體的各個(gè)關(guān)鍵詞與其他聚類(lèi)的關(guān)鍵詞聯(lián)系較為緊密,內(nèi)部各關(guān)鍵詞整體頻次較高;第1聚類(lèi)群體和第3聚類(lèi)群體次之,第4聚類(lèi)群體的向心度最小，說(shuō)明與其他聚類(lèi)關(guān)鍵詞聯(lián)系較小,在文獻(xiàn)中不常與其他聚類(lèi)中的關(guān)鍵詞共同出現(xiàn),本組向心度測(cè)量結(jié)果與共詞分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)果大致相同。上述結(jié)果說(shuō)明，表5的聚類(lèi)群體劃分結(jié)果較為合理,可以作為分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行研究。

3 結(jié) 語(yǔ)

1)從期刊總體分布來(lái)看,近20年以“空氣污染”為主題詞的文獻(xiàn)發(fā)布數(shù)量經(jīng)歷了從升到降再到升共3個(gè)階段,2014年發(fā)文量達(dá)到近20年最高,發(fā)文機(jī)構(gòu)多集中于高等院校和國(guó)家設(shè)立的單位機(jī)構(gòu),分布的學(xué)科領(lǐng)域也較為廣泛,說(shuō)明空氣污染問(wèn)題在近年來(lái)受到了一定程度的關(guān)注。

2)通過(guò)對(duì)高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)和高引文分布情況的分析來(lái)看,近年來(lái)空氣污染領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)為霧霾、PM2.5、PM10等較為普遍的污染問(wèn)題。說(shuō)明面對(duì)當(dāng)前空氣污染問(wèn)題,我國(guó)的專(zhuān)家、學(xué)者在最短時(shí)間內(nèi)給予了回應(yīng),并提出了自己的建議和解決方法。

3)從文獻(xiàn)計(jì)量分析結(jié)果來(lái)看,我國(guó)空氣污染領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)可分室內(nèi)空氣污染和大氣污染兩大類(lèi),并由這兩大類(lèi)分為室內(nèi)空氣污染監(jiān)控、室內(nèi)空氣、大氣污染監(jiān)測(cè)與防控、大氣污染物4類(lèi)聚類(lèi)群體。

4)本文選取了近20年詞頻大于30次的前25個(gè)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析。從整體研究結(jié)果來(lái)看,我國(guó)空氣污染問(wèn)題形勢(shì)嚴(yán)峻,且國(guó)內(nèi)空氣污染方面的文獻(xiàn)數(shù)量較少,重視程度、研究程度遠(yuǎn)不能解決當(dāng)前污染問(wèn)題。建議相關(guān)專(zhuān)家、學(xué)者多重視此領(lǐng)域的研究。

[1]呂明權(quán),吳勝軍,陳春娣，等.三峽消落帶生態(tài)系統(tǒng)研究文獻(xiàn)計(jì)量分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(11):3504-3517.

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(責(zé)任編輯:張陵)

Bibliometric Analysis of Research Hotspot and Trend about Air Pollution in Recent Twenty Years in China

CAO Yongqiang, ZHU Mingming

(School of Urban Planning and Environmental Science, Liaoning Normal University, Dalian 116029, China)

In this paper, taking CNKI China Academic Journal Network Publishing Database as data source, combined with the multi-dimensional statistical analysis of SPSS software and the co-word cluster analysis of Bibexcel, Ucinet and Netdraw tools, the literatures with the subject heading air pollution from 1996 to 2014 were statistically analyzed to explore the correlation among high-frequency keywords. In order to reliably analyze the research hotspot and trend about air pollution in recent twenty years, and clear the key research directions in the field of air pollution, the clustering results were verified by the strategic coordinate system established with Excel, which would afford some support for the research on air pollution in our country.

air pollution; keywords; bibliometric analysis;research hotspot

2016-04-11

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51279072)。

曹永強(qiáng)(1972—),男,內(nèi)蒙古豐鎮(zhèn)人,教授,博士,主要從事水文水資源研究。E-mail:caoyongqiang@lnnu.edu.cn。

10.3969/j.issn.1002-5634.2016.03.015

TV213.4；G353.1

A

1002-5634(2016)03-0076-06

I中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)1996—2014年的相關(guān)論文為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用共詞聚類(lèi)分析和多尺度分析相結(jié)合的文獻(xiàn)計(jì)量方法,分析近20 年來(lái)“空氣污染”領(lǐng)域的研究概況以及研究熱點(diǎn)。該項(xiàng)研究在一定程度上可為未來(lái)空氣污染的研究熱點(diǎn)與方向提供依據(jù)。

總庫(kù)為數(shù)據(jù)源,結(jié)合Bibexcel、Ucinet和Netdraw等工具下的共詞聚類(lèi)分析以及SPSS軟件下的多尺度分析,對(duì)1996—2014年主題詞為“空氣污染”的文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析,探究高頻關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)性。最后結(jié)合Excel建立戰(zhàn)略坐標(biāo)系對(duì)聚類(lèi)結(jié)果加以驗(yàn)證,以期可靠地分析我國(guó)近20年來(lái)空氣污染領(lǐng)域的研究趨勢(shì)及研究熱點(diǎn),明確空氣污染領(lǐng)域在未來(lái)幾年的重點(diǎn)研究方向,為我國(guó)空氣污染的研究工作提供可靠支持。