基于文獻可視化分析重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)

肖雪蓮， 張清東*， 張思林， 向發(fā)椿

(1.西南科技大學 環(huán)境與資源學院， 四川 綿陽 621000； 2.綿陽市農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量安全檢驗檢測中心， 四川 綿陽 621000)

0 引言

【研究意義】隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化和工業(yè)化的快速發(fā)展，土壤環(huán)境受到燃煤、污灌水、工業(yè)垃圾及廢氣沉降等不同來源因素的影響，導致土壤重金屬污染問題日益凸顯。有研究表明，重金屬鎘(Cd)、砷(As)、鉛(Pb)、銅(Cu)和鉻(Cr)為主要污染物[1]。生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)傳遞過程中，會形成有害物質(zhì)的累積毒性，對植物造成毒理效應(yīng)[2-3]，從而對生態(tài)安全和人體健康產(chǎn)生風險[4]。因此，研究重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)，有利于了解重金屬對植物從表觀到微觀的影響機制?！厩叭搜芯窟M展】目前，國內(nèi)外學者主要從形態(tài)、生理生化、亞細胞和分子水平等方面開展重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)研究。段代祥等[5]探討了Pb對綠豆種子萌發(fā)和綠豆幼苗形態(tài)的影響。呂冬梅等[6]研究了3種不同重金屬對蓖麻幼苗的生理影響機制。DENG等[7]研究表明，重金屬可對植物產(chǎn)生生理損傷，減少葉綠素和生物量。趙曉祥等[8]探究了土壤中Zn、Cd單一及復合污染對番茄幼苗的脅迫響應(yīng)。李江遐等[9]研究了重金屬鎘在水稻根部與地上部的亞細胞分布情況。王磊[10]在分子水平上利用轉(zhuǎn)錄組測序分析苦蕎葉片對Pb的耐受和累積機制，并研究差異基因的相關(guān)蛋白變化。SHAHZAD等[11]對近年來國內(nèi)外有關(guān)重金屬脅迫對植物生長影響的研究進展進行了歸納總結(jié)，并探討其可能的作用機制。【研究切入點】由于該領(lǐng)域的相關(guān)文獻較多，通過傳統(tǒng)的綜述很難清晰地梳理出當前的研究熱點和發(fā)展趨勢，而可視化分析可簡單高效地發(fā)現(xiàn)文獻間的聯(lián)系，較為客觀地評價目標領(lǐng)域在一定時期內(nèi)的歷史演進過程、研究方向及當前熱點，預測未來的發(fā)展趨勢[12]。CiteSpace于2004年研發(fā)，在文獻計量學眾多可視化軟件中，CiteSpace以其強大的文檔分類和映射功能被廣泛應(yīng)用[13]。雖然土壤中重金屬對植物的毒理效應(yīng)已引起學者們的廣泛關(guān)注，但從宏觀尺度對該領(lǐng)域研究進行全面分析的報道鮮見，研究熱點和發(fā)展趨勢尚不清晰?！緮M解決的關(guān)鍵問題】以中國知網(wǎng)(CNKI)收錄的2011—2020年重金屬對植物生態(tài)毒理研究為主題的相關(guān)文獻為數(shù)據(jù)源，采用文獻計量學軟件(CiteSpace)從年度、關(guān)鍵詞、國家/地區(qū)、期刊發(fā)文量和共現(xiàn)詞分析等角度，梳理該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，明確其研究熱點及發(fā)展趨勢，以期為進一步研究土壤重金屬污染對植物的影響機制提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

資料來源于中國學術(shù)期刊出版網(wǎng)絡(luò)總庫(CNKI)，檢索時間為2021年5月30日，在CNKI數(shù)據(jù)庫中選擇專業(yè)搜索，檢索條件為“SU=(重金屬+鎘+Cd+銅+Cu+鋅+Zn+鉻+Cr+鎳+Ni+鉛+Pb+汞+Hg+砷+As)*(植物+萌發(fā)+生長+幼苗)*(脅迫+毒理+毒性)”，檢索范圍為中文文獻，檢索時間設(shè)置為2011年1月1日至2020年12月31日，共檢索下載有效文獻5 733篇。文獻導出時選擇“Refworks”格式，分批以“download-XXX.txt”命名，以保證后續(xù)運行效果。

1.2 方法

采用文獻計量學軟件CiteSpace 5.7.R5進行數(shù)據(jù)分析。時間切片為2011—2020年，每切片為1年；節(jié)點類型包括作者(Author)、機構(gòu)(Iinstitution)、關(guān)鍵詞(Keyword)；選擇標準中設(shè)定TopN=50，表示提取每個時間切片內(nèi)前50個對象。

節(jié)點類型為作者時，將“Show the Largest K Connected Components Only”設(shè)置為K=25，根據(jù)類團中人員數(shù)量排序，顯示出前25個網(wǎng)絡(luò)研究合作類團，每個節(jié)點代表一個作者，節(jié)點大小表示作者發(fā)文量大小，連線代表作者間的合作關(guān)系，線條顏色代表首次合作時間，線條粗細代表合作次數(shù)。

節(jié)點類型為關(guān)鍵詞時，為使網(wǎng)絡(luò)視圖更清晰，需要使用Pathfinder簡化網(wǎng)絡(luò)，突出重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[14]，修剪(Pruning)=pathfinder+pruning sliced networks；在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，依據(jù)關(guān)鍵詞的親疏關(guān)系進行聚類，并按類的大小進行排序，剔除類團成員數(shù)<10的類團。聚類模塊值(Modularity Q，Q)和聚類平均輪廓值(Sihouette，S)是反應(yīng)聚類效果的指標。一般認為，Q>0.3表明聚類結(jié)構(gòu)顯著，S>0.5表明聚類結(jié)果合理，S>0.7表明聚類結(jié)果可信度高[15]。聚類圖譜中聚類模塊數(shù)字標號順序代表各熱點話題在該領(lǐng)域的重要程度。各聚類模塊的詳細信息中，節(jié)點數(shù)表示聚類中所包含的關(guān)鍵詞個數(shù)，聚類輪廓值反應(yīng)聚類效率，聚類輪廓值越大，聚類效率越高，模塊中主要關(guān)鍵詞由LLR(Log-likelihood ratio)算法得出。使用Citespace軟件的突現(xiàn)詞探測功能時，最小持續(xù)時間設(shè)置為3年，其他閾值范圍默認。

2 結(jié)果與分析

2.1 2011—2020年的文獻發(fā)文量

從以重金屬對植物的生態(tài)毒理研究為主題的相關(guān)文獻發(fā)文量看(圖1)，2011—2020年發(fā)文量總體呈平穩(wěn)增加趨勢，僅在個別年份有小幅波動。年均發(fā)文量在500篇以上，其中，2019年發(fā)文量最多，達823篇。表明該領(lǐng)域發(fā)文量較大，產(chǎn)出豐碩。

圖1 2011—2020年的文獻數(shù)量與年度分布

2.2 研究作者

以“author”為節(jié)點類型，生成532個節(jié)點、504條連線的作者合作網(wǎng)絡(luò)圖(圖2)。發(fā)文量排名前10的作者包括黃益宗(29篇)、黃永春(18篇)、張璐(18篇)、黃曉霞(17篇)、潘遠智(16篇)、劉柿良(15篇)、程小毛(14篇)、劉鵬(14篇)、余順慧(12篇)、張敏(11篇)。從突現(xiàn)值看(表1)，劉柿良突現(xiàn)強度最高，突現(xiàn)值為4.34，表明劉柿良在該領(lǐng)域獲得的研究成果增長最快，其次是丁繼軍和曾小飚，突現(xiàn)值分別為4.33和3.57。在所有類團中，以潘遠智為核心的合作團隊成員數(shù)量最多，其次是以黃益宗為核心的團隊和以黃曉霞為核心的團隊。

注：線條顏色由淺到深表示年份逐年增加。

表1 排名前10位的作者突現(xiàn)值

2.3 發(fā)文機構(gòu)

分析重金屬對植物生態(tài)毒理領(lǐng)域的研究機構(gòu)發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域的研究機構(gòu)共有1 590個。由表2可知，研究機構(gòu)發(fā)文量以四川農(nóng)業(yè)大學最多，共計296篇；南京農(nóng)業(yè)大學和西北農(nóng)

表2 排名前10位的研究機構(gòu)發(fā)文量

林科技大學其次，分別為251篇和225篇。發(fā)文量排名前10位的研究機構(gòu)均為高校，表明高校是重金屬對植物生態(tài)毒理研究領(lǐng)域的主力。

2.4 關(guān)鍵詞

2.4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn) 以“keyword”為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，生成216個節(jié)點、1 347條連線、網(wǎng)絡(luò)密度為0.058的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖(圖3)。從表3看出，“鎘脅迫”出現(xiàn)頻率最高，共計758次，表明鎘脅迫是近10年的研究熱點。根據(jù)出現(xiàn)頻率較高的其他關(guān)鍵詞可看出，學者主要圍繞“生理特性”“種子萌發(fā)”“抗氧化酶”和“生長發(fā)育”研究重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)。水稻和小麥作為我國主要的糧食作物，出現(xiàn)頻率較高，表明糧食安全問題深受重視。一般認為，中心度>0.1的節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中有重要的位置，在各主題聯(lián)系中扮演重要角色[16]。關(guān)鍵詞“植物修復”和“根系分泌物”的中心度最高，為0.25，表明其在關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中具有最重要的作用。

圖3 關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

表3 排名前10位關(guān)鍵詞的頻率和中心值

2.4.2 關(guān)鍵詞聚類 經(jīng)聚類分析得出，Q為0.781 4，S為0.905 7，表明聚類結(jié)果顯著，可信度高，適于分析。從表4看出，重金屬對植物生態(tài)毒理研究領(lǐng)域近10年排前3位的研究主題為“幼苗生長”“抗氧化酶”和“亞細胞分布”。其中，“幼苗生長”主要關(guān)鍵詞包括“種子萌發(fā)”“水稻”“幼苗”“積累”和“緩解”。抗氧化系統(tǒng)被認為是植物受到外界環(huán)境脅迫時的重要防御系統(tǒng)。因此，研究重金屬脅迫下植物的抗氧化酶活性是揭示植物抗逆機理的重要環(huán)節(jié)?！翱寡趸浮敝饕P(guān)鍵詞包括“抗氧化酶”“一氧化氮”“活性氧”“紫花苜蓿”和“耐受性”?！皝喖毎植肌笔菑奈⒂^研究重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)，包括24個關(guān)鍵詞，聚類輪廓值為0.854。“光合作用”的聚類輪廓值最大，其內(nèi)部同質(zhì)性最大，聚類最有效?！巴寥烂浮笔窃撗芯款I(lǐng)域最晚出現(xiàn)的聚類詞，時間為2016年，聚類節(jié)點數(shù)為13，聚類輪廓值為0.840。

表4 不同聚類研究的內(nèi)容與特點

結(jié)合關(guān)鍵詞時區(qū)圖(圖4)看出，有關(guān)重金屬對植物的生態(tài)毒理研究早在2011年出現(xiàn)，其中“植物修復”“幼苗生長”“耐性”和“葉綠素”具有高中介中心性，是該領(lǐng)域近10年的標志性關(guān)鍵詞。2012年開始出現(xiàn)“一氧化氮”“活性氧”“丙二醛”“土壤修復”“基因表達”和“超微結(jié)構(gòu)”等頻率較高關(guān)鍵詞，較2011年的研究更為深入。2013—2017年出現(xiàn)“叢枝菌根真菌”“緩解”“活性氧代謝螯合劑”“生物炭”和“褪黑素”等關(guān)鍵詞，表明這一時期利用外源物質(zhì)降低重金屬對植物的毒性研究是熱點。2018年出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞為“轉(zhuǎn)錄組”“細胞壁”等，可見，在分子水平上的植物轉(zhuǎn)錄組測序與亞細胞水平上的細胞壁重金屬含量是新興研究內(nèi)容，從更微觀的角度揭示重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)。

圖4 關(guān)鍵詞的時區(qū)

2.4.3 關(guān)鍵詞突現(xiàn) 在重金屬對植物的生態(tài)毒理文獻關(guān)鍵詞分析中，共導出26個突現(xiàn)詞(圖5)。從突現(xiàn)強度看，“煙草”的突現(xiàn)強度最大，為6.04，表明在其突現(xiàn)時間區(qū)域內(nèi)(2014—2017年)，有關(guān)重金屬對煙草的毒性研究最受關(guān)注，是研究熱點，且在2017年趨于成熟?！版k污染”的突現(xiàn)強度為4.94，排第2位，突現(xiàn)時間為2016—2020年，表明“鎘污染”在近5年是學者關(guān)注的重點?！暗V質(zhì)元素”“鎘污染”和“轉(zhuǎn)運”突現(xiàn)時間持續(xù)5年，受關(guān)注的時間相對較長，“轉(zhuǎn)運”“褪黑素”“硫化氫”“氧化損傷”和“桑樹”突現(xiàn)時間均持續(xù)至2020年，表明其相關(guān)研究是近期的新興研究內(nèi)容，可能成為未來的研究趨勢。

注：圖中短線“▂”表示2011—2020年分別對應(yīng)的年份，加粗短線“▃”表示關(guān)鍵詞突現(xiàn)的年份。

3 討論

2011—2020年重金屬對植物的生態(tài)毒理研究發(fā)文量總體呈平穩(wěn)增加趨勢，2019年發(fā)文量最多，達823篇，表明該研究持續(xù)受到國內(nèi)學者的高度關(guān)注。節(jié)點突現(xiàn)值可以反應(yīng)作者發(fā)文量增長的快慢，突現(xiàn)值越大，則變化率越大，作者在短時間所創(chuàng)造的價值越大[17]。對作者和作者合作網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)，劉柿良突現(xiàn)強度最高，突現(xiàn)值為4.34，以潘遠智為核心的合作團隊成員數(shù)最多，其次是以黃益宗為核心的團隊和以黃曉霞為核心的團隊，團隊內(nèi)合作緊密，但不同團隊間缺乏合作。從研究機構(gòu)發(fā)文量看，排名前10位的研究機構(gòu)均是高校，表明高校是重金屬對植物生態(tài)毒理研究領(lǐng)域的主力。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析中，關(guān)鍵詞頻率可反映其在某研究領(lǐng)域的熱度，關(guān)鍵詞中心度反映其在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，代表在一定時期內(nèi)具有影響力的研究內(nèi)容[18]。結(jié)果顯示，高頻關(guān)鍵詞有“鎘脅迫”“重金屬”“生理特性”“種子萌發(fā)”和“抗氧化酶”等，高中心度關(guān)鍵詞有“植物修復”“根系分泌物”“耐性”“葉綠素”和“有機酸”等。表明這些關(guān)鍵詞在重金屬對植物生態(tài)毒理研究領(lǐng)域是具有影響力的熱點內(nèi)容。

關(guān)鍵詞聚類分析能有效地把握重金屬對植物生態(tài)毒理效應(yīng)的研究主題。聚類分析顯示，“幼苗生長”“抗氧化酶”和“亞細胞分布”等是主要熱點話題。每個熱點話題由多個關(guān)鍵詞組成，在重金屬對植物的生態(tài)毒理效應(yīng)研究中，熱點關(guān)鍵詞隨著時間不斷變化，關(guān)鍵詞時區(qū)視圖可與聚類視圖互補，便于在動態(tài)中認識知識的本質(zhì)[19]。關(guān)鍵詞時區(qū)圖可展示關(guān)鍵詞在哪一年首次出現(xiàn)，有助于梳理研究領(lǐng)域的演進路徑，再次出現(xiàn)時則在首次出現(xiàn)年度區(qū)間累加，關(guān)鍵詞節(jié)點大小表示其出現(xiàn)的頻率大小。關(guān)鍵詞時區(qū)圖結(jié)果顯示，隨著時間推移，重金屬對植物生態(tài)毒理研究分支變多，研究更為深入。

突現(xiàn)詞是指在短時間內(nèi)出現(xiàn)頻率驟增的主題術(shù)語，對突現(xiàn)詞分析可以更好地探測學科發(fā)展的新興趨勢和研究前沿[20]。從突現(xiàn)強度看，“煙草”的突現(xiàn)強度最大，表明在其突現(xiàn)時間區(qū)域內(nèi)，重金屬對煙草的毒理研究極受關(guān)注。此外，“鎘污染”的突現(xiàn)強度也較大，可能與2014年環(huán)境保護部和國土資源部發(fā)布的《全國土壤污染狀況調(diào)查公報》和2016年國務(wù)院印發(fā)的《土壤污染防治行動計劃》有關(guān)。2014年《全國土壤污染狀況調(diào)查公報》顯示，鎘是土壤重金屬污染的首要污染物，隨著2016年土壤污染防治工作的全面開展，鎘污染對植物的毒理研究成為研究熱點。“轉(zhuǎn)運”“褪黑素”和“硫化氫”突現(xiàn)時間距今較近，且均持續(xù)至2020年。對“轉(zhuǎn)運”節(jié)點相關(guān)文獻分析發(fā)現(xiàn)，主要與重金屬在植物體內(nèi)的形態(tài)與亞細胞分布及植物轉(zhuǎn)錄組測序研究相關(guān)，表明這些研究可能會成為未來的研究方向。褪黑素和硫化氫均可調(diào)節(jié)植物的生理生化過程和緩解植物重金屬脅迫[21-22]，在重金屬對植物生態(tài)毒理領(lǐng)域中，褪黑素和硫化氫對緩解植物重金屬脅迫的作用可能是一個新的研究內(nèi)容。

4 結(jié)論

采用CiteSpace對CNKI數(shù)據(jù)庫2011—2020年有關(guān)土壤重金屬對植物生態(tài)毒理研究領(lǐng)域文獻的分析結(jié)果表明，我國重金屬對植物生態(tài)毒理研究領(lǐng)域已達一定規(guī)模，但整體發(fā)展較為緩慢；形成了以四川農(nóng)業(yè)大學等高校平臺為主，以潘遠智、黃益宗、黃曉霞等為核心人員的研究團隊；“鎘脅迫”“生理特性”和“種子萌發(fā)”等是該領(lǐng)域的研究熱點；“植物修復”和“根系分泌物”在各研究內(nèi)容中起較好的連接作用；主要圍繞“幼苗生長”“抗氧化酶”“亞細胞分布”等主題內(nèi)容開展研究。重金屬對植物的生態(tài)毒理研究呈從表觀到微觀的發(fā)展趨勢，具有階段性，分支變多，研究更為深入。重金屬對植物生態(tài)毒理的緩解機理研究、重金屬在植物體內(nèi)的形態(tài)與亞細胞分布研究及植物轉(zhuǎn)錄組測序研究等是未來該領(lǐng)域的重要研究方向。