森林溫室氣體排放的研究態(tài)勢分析

吳 松，劉永志，楊立賓，江云兵，周 甜

（1黑龍江省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究院，哈爾濱 150028；2黑龍江呼中國家級自然保護(hù)區(qū)，黑龍江 呼中 165038；3黑龍江省科學(xué)院自然與生態(tài)研究所，哈爾濱 150040）

0 引言

IPCC報(bào)告指出，全球氣溫較工業(yè)化水平之前已高出0.8～1.2℃，并預(yù)測21世紀(jì)中葉升溫可能超過1.5℃[1]。CO2、CH4和N2O等溫室氣體濃度的不斷增加是氣候變暖的關(guān)鍵因素。森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，占總陸地面積的30.7%，存儲了約80%的地上碳和約40%的地下碳[2]，作為大氣溫室氣體重要的源和匯，在調(diào)節(jié)大氣溫室氣體濃度、減緩氣候變化、維持全球碳平衡方面具有重要作用[3]。而近年來的研究顯示，森林生態(tài)系統(tǒng)受到了外界極大的干擾，并已經(jīng)產(chǎn)生了許多負(fù)面影響。例如，氣溫升高導(dǎo)致森林火災(zāi)的頻發(fā)不僅能通過影響地面植被覆蓋率、地表反照率和土壤溫度等條件來減少土壤總碳的存儲量，還可以增加生態(tài)系統(tǒng)中壞死體的比例直接影響森林生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)[4-6]。此外，森林砍伐是溫室氣體排放的重要影響因子，其對釋放到大氣的CO2的貢獻(xiàn)高達(dá)20%[7]，而由于農(nóng)業(yè)用地向森林?jǐn)U張，森林的碳匯功能也將進(jìn)一步減弱。因此，在全球氣候變暖的背景下，研究森林溫室氣體排放領(lǐng)域的現(xiàn)狀和熱點(diǎn)，對今后森林的可持續(xù)管理和科研工作的開展具有重要意義。

文獻(xiàn)計(jì)量分析是融合數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對大數(shù)據(jù)文獻(xiàn)定量分析的科研手段，有利于挖掘特定科研領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)和發(fā)展態(tài)勢[8]，廣泛應(yīng)用于各學(xué)科領(lǐng)域。例如在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，丁恩俊等[9]利用文獻(xiàn)計(jì)量法分析了近年來國內(nèi)外農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢。覃誠等[10]基于此法在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域探討了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的現(xiàn)狀和前景。牛善棟等[11]借助此法分析了中國農(nóng)村深化改革中耕地保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制的研究進(jìn)展。盡管國內(nèi)外對森林溫室氣體排放的研究力度逐年增大，發(fā)文量逐年增加，但仍舊缺乏從計(jì)量學(xué)的角度定量分析森林溫室氣體排放的研究。系統(tǒng)梳理森林溫室氣體排放的研究進(jìn)展和熱點(diǎn)對盡快達(dá)到碳排放峰值，并在21世紀(jì)實(shí)現(xiàn)凈碳零排放的目標(biāo)具有重要作用。本研究針對Web of Science核心數(shù)據(jù)庫中森林溫室氣體排放的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，借助Citespace和VOSviewer工具對發(fā)文量、收錄期刊進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并構(gòu)建國家、機(jī)構(gòu)、作者、和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜以及關(guān)鍵詞聚類圖譜和突現(xiàn)詞表，進(jìn)而得到該領(lǐng)域在國際上的研究狀況和發(fā)展趨勢，以期為后續(xù)進(jìn)一步深入研究提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

以Web of Science核心合集為數(shù)據(jù)源，利用專業(yè)檢索式“TS=((“greenhouse gas*”O(jiān)R“CO2”O(jiān)R“CH4”O(jiān)R“N2O”)AND(“emission*”O(jiān)R“releas*”O(jiān)R“discharg*”)AND(“forest*”O(jiān)R“wood land*”O(jiān)R“wood*”O(jiān)R“timber*”O(jiān)R“silva”))AND PY=(2017-2021)”進(jìn)行檢索，選擇“Articles”，剔除無關(guān)文獻(xiàn)，最終篩選得到有效樣本820篇。將選定的有效樣本數(shù)據(jù)以txt的文本形式導(dǎo)出，并對年度和國家發(fā)文量、收錄期刊、發(fā)文機(jī)構(gòu)和作者等基本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2 研究現(xiàn)狀分析

2.1 發(fā)文量分析

年度發(fā)表文獻(xiàn)的數(shù)量及變化趨勢在總體上能反映該領(lǐng)域的重要性和受關(guān)注的程度。本研究共篩選得到820篇文獻(xiàn)，年度發(fā)文量如圖1所示。從整體上看，Web of Science核心合集近5年發(fā)文量較高，年均發(fā)文164篇，并呈逐年平穩(wěn)上升的趨勢，表明該領(lǐng)域研究受到國際科研學(xué)者的關(guān)注度越來越高。從圖2可知，中國是森林溫室氣體排放領(lǐng)域近5年發(fā)文量最多的國家，共發(fā)文198篇，占前10位國家總發(fā)文量的21.73%；美國以191篇的發(fā)文量位居第2，占前10位國家總發(fā)文量的20.97%，第3名是德國，共計(jì)發(fā)文90篇，占前10位國家總發(fā)文量的9.88%；其后依次是加拿大、英國、巴西、澳大利亞、日本和芬蘭，瑞典和俄羅斯以42篇發(fā)文量并列第10位。其中，中國和美國在森林溫室氣體排放領(lǐng)域的發(fā)文量遠(yuǎn)超其他國家，不僅表明兩國對森林溫室氣體排放的重視，也體現(xiàn)了兩國在該科研領(lǐng)域較強(qiáng)的綜合實(shí)力。

圖1 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域年度發(fā)文量

圖2 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域前10名國家發(fā)文量

2.2 國家合作分析

采用VOSviewer對2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域研究文獻(xiàn)進(jìn)行國家共現(xiàn)分析。根據(jù)普萊斯定律，國家出現(xiàn)的最高頻次為中國的198，Mk計(jì)算結(jié)果為10.54，因此取閾值為11。利用VOSviewer繪制的核心國家共現(xiàn)可視化圖譜如圖3所示，中國和美國的節(jié)點(diǎn)較大，且兩國之間的連線最粗，說明兩國在溫室氣體排放領(lǐng)域具有重要的影響且合作最為密切。此外，中國與德國、加拿大和澳大利亞之間的合作較多，而美國與巴西、英國、加拿大和澳大利亞之間的合作較多。綜合來看，不同核心國家之間的合作較廣，且發(fā)文量越多的國家與其他國家的合作越多。

圖3 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域研究國家合作圖譜

2.3 研究機(jī)構(gòu)及作者合作分析

2.3.1 研究機(jī)構(gòu)分析 利用VOSviewer軟件對森林溫室氣體排放研究領(lǐng)域內(nèi)篩選出的820篇文章的研究機(jī)構(gòu)和作者進(jìn)行分析。其中合作關(guān)系節(jié)點(diǎn)選擇作者和機(jī)構(gòu)，進(jìn)而可以得到機(jī)構(gòu)和作者出現(xiàn)的頻次表，發(fā)文量前10位的機(jī)構(gòu)和作者如表1所示。在研究機(jī)構(gòu)方面，排名前10位的機(jī)構(gòu)中，中國占據(jù)3位。由表1可知，中國科學(xué)院發(fā)文量最高為78篇，排名第2位的中國科學(xué)院大學(xué)發(fā)文32篇，中國林業(yè)科學(xué)院以16篇的發(fā)文量排在第8位，中國的這3家機(jī)構(gòu)的總發(fā)文量占前10位機(jī)構(gòu)總發(fā)文量的49.41%，說明中國的科研機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域的發(fā)文量在世界占據(jù)主導(dǎo)地位。其次是芬蘭的研究機(jī)構(gòu)，赫爾辛基大學(xué)和東芬蘭大學(xué)分別發(fā)文23、18篇。此外，其他主要參與研究的國家的所屬機(jī)構(gòu)在前10的分別占據(jù)1位，如俄羅斯科學(xué)院、英國蘭卡斯特大學(xué)、瑞典農(nóng)業(yè)科學(xué)大學(xué)、巴西圣保羅大學(xué)以及日本北海道大學(xué)。由VOSviewer繪制的核心機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜如圖4所示，一般節(jié)點(diǎn)連線越多說明其合作越多，節(jié)點(diǎn)越大說明發(fā)文量越大。在研究機(jī)構(gòu)合作方面，中國科學(xué)院的節(jié)點(diǎn)最大，與其他核心機(jī)構(gòu)之間的連線較多，且連線較粗，說明中國科學(xué)院在森林溫室氣體排放研究領(lǐng)域的影響力較大。

圖4 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)合作圖譜

表1 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域發(fā)文前10位的機(jī)構(gòu)和作者

2.3.2 研究作者分析 在發(fā)文作者方面，發(fā)文超過2篇的核心作者共187人，其中Peng Ch、Corre M D和Veldkamp E等3位作者均以11篇發(fā)文量并列第一。利用VOSviewer繪制的作者密度視圖如圖5所示，不同的陰影代表不同的聚類，聚類越大說明包含的作者越多，顏色越深代表該聚類中作者之間的合作較多。例如，Corre M D和Veldkamp E處于同一聚類，且聚類顏色較深，說明2位作者合作較為密切。中國作者在發(fā)文量前10人中只有1位，Peng Ch所在聚類均為中國學(xué)者，在一定程度上代表了中國的主要科研團(tuán)隊(duì)。但從整體來看，不同聚類之間較為分散，不同團(tuán)隊(duì)之間的合作仍然有待提高。

圖5 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域研究作者密度視圖

2.4 來源期刊統(tǒng)計(jì)

對篩選出的820篇文章的收錄期刊進(jìn)行整理，可以得到熱門期刊的大致分布。發(fā)文量排名前10位的期刊如表 2所示?！禨cience of the Total Environment》是近5年發(fā)文量最多的期刊，高達(dá)45篇，《Forests》以發(fā)文量41篇緊隨其后。由中科院SCI分區(qū)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，發(fā)文量前10位的期刊主要分布在1區(qū)、2區(qū)和3區(qū)，其中1區(qū)的《Global Change Biology》、《Agricultural and Forest Meteorology》 和 《Soil Biology &Biochemistry》均是森林溫室氣體排放研究相關(guān)領(lǐng)域的Top期刊。相關(guān)研究不僅從不同氣候帶和全球的角度梳理了氮沉積對森林溫室氣體排放的響應(yīng)[12]，還解釋了不同植物根系與微生物的競爭作用對森林碳氮循環(huán)的影響[13]，對完善全球森林溫室氣體排放的預(yù)測和驅(qū)動機(jī)制的探討具有重要意義，并對現(xiàn)今和未來的研究具有重要的推動作用。

表2 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域發(fā)文前10名的期刊

3 研究熱點(diǎn)和趨勢分析

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是文章主要研究內(nèi)容的凝練，通過對某一領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)分析，可以得到其高頻關(guān)鍵詞的分布，進(jìn)而能較好地了解該領(lǐng)域的研究趨勢和當(dāng)前的熱點(diǎn)。筆者利用Citespace對篩選出的2017—2021年的文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析，選擇節(jié)點(diǎn)類型(Node Types)=“Keyword”，時(shí)間切片區(qū)(Time Slicing)=“2017-2021”，每個(gè)時(shí)間切片年份數(shù)(Years Per Slice)=“1”；此外，選擇“Selection Criteria”的Top N=“50”，在網(wǎng)絡(luò)圖裁剪區(qū)，選擇尋徑網(wǎng)絡(luò)法(pathfinder)和裁剪單個(gè)切片網(wǎng)(pruning sliced networks)對全部文獻(xiàn)的核心關(guān)鍵詞進(jìn)行優(yōu)化。由表3可以發(fā)現(xiàn)，森林溫室氣體排放研究領(lǐng)域頻次最多的關(guān)鍵詞為二氧化碳(carbon dioxide)，共出現(xiàn)219次，根據(jù)普萊斯定律，篩選出頻次大于11的核心關(guān)鍵詞，進(jìn)而利用Citespace繪制核心關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（圖6）。由表3可知，二氧化碳(carbon dioxide)、甲烷(methane)和氧化亞氮(nitrous oxide)的頻次較高，中心度較大，是森林排放的主要溫室氣體類型?？傮w上看，該領(lǐng)域的研究主要圍繞全球氣候變化與CO2、CH4和N2O排放通量的之間的關(guān)系展開。Citespace關(guān)鍵詞可視化圖譜中，節(jié)點(diǎn)越大表明出現(xiàn)的頻次越高，連線越粗說明高頻關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系越緊密。表3中頻次較高的關(guān)鍵詞在圖6中的節(jié)點(diǎn)較大，節(jié)點(diǎn)較大的連線較多。例如，甲烷與氧化亞氮之間的連線較粗，說明這2個(gè)高頻關(guān)鍵詞兩兩之間在同一篇文獻(xiàn)中重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)較多。

圖6 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

表3 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域前10位核心關(guān)鍵詞

3.2 關(guān)鍵詞聚類分析

利用Citespace進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類，可進(jìn)一步探知森林溫室氣體排放的研究主題。基于核心關(guān)鍵詞構(gòu)建的知識圖譜聚類分析得到6個(gè)聚類，如圖7所示，聚類的Q值為0.451，大于0.3，說明聚類結(jié)構(gòu)顯著；S值為0.7731，大于0.7，表明聚類效果較好；聚類結(jié)果如表4所示。聚類的同質(zhì)性越高，代表該聚類集群中文章的一致性越高，本研究共生成6個(gè)聚類，且每個(gè)聚類同質(zhì)性均超過0.7，說明聚類質(zhì)量效果非常理想。

圖7 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞聚類圖譜

表4 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞聚類

聚類#0的研究方向主要為森林土壤呼吸與溫室氣體排放之間的聯(lián)系。其研究內(nèi)容包括地上植被凋落物、植物根系和真菌壞死物等有機(jī)物的輸入[14-15]以及森林土壤有機(jī)質(zhì)的分解[16]。不同森林類型的呼吸速率存在差異，其原因可能是森林對環(huán)境變化表現(xiàn)出的高度敏感性，所以模擬土壤呼吸對環(huán)境因子的依賴性可作為森林土壤碳動態(tài)的重要理論參考。目前大多數(shù)研究是從土壤溫度、土壤含水量、土壤有機(jī)質(zhì)含量以及氮添加等角度出發(fā)[17-19]，強(qiáng)調(diào)在全球氣候變暖大背景下，土壤微生物等作用機(jī)制對森林溫室氣體排放的重要貢獻(xiàn)。

聚類#1主要從相關(guān)模型出發(fā)，探討模型與碳循環(huán)之間的聯(lián)系。一方面，Nunes等[20]綜述了森林碳守恒模型、碳存儲模型和森林碳替代模型與森林碳捕獲、封存和釋放之間的關(guān)系。Truong等[21]和David等[22]定義了森林碳替代模型，解釋其主要是指森林生物量轉(zhuǎn)移到其他產(chǎn)品的碳量，如生物燃料和建筑材料等伐木制品，并可用于減排或抵消排放措施的參考。另一方面，主要涉及森林地上溫室氣體排放通量的估算。例如，Li等[23]利用GHGV模型模擬了3個(gè)不同生態(tài)系統(tǒng)25年溫室氣體的潛在封存，證實(shí)了該模型是計(jì)算中國自然生態(tài)系統(tǒng)碳固存的可靠替代方法；Cade[24]基于過程模型模擬了落葉橡樹林中CO2和N2O年際通量的變化；Siljander等[25]提出了一個(gè)融合能源使用、森林和溫室氣體排放的綜合模型，并利用芬蘭的實(shí)際情況討論了三者之間的聯(lián)系。然而，不同生態(tài)系統(tǒng)的異質(zhì)性以及不同模型參數(shù)大小的選取都會對最終結(jié)果產(chǎn)生影響，導(dǎo)致模型存在一定的不確定性。

聚類#2的研究主要涉及森林CO2、CH4和N2O 3種溫室氣體排放特征的研究，研究尺度跨度大，在小尺度上研究包括氮沉降[26-28]和生物質(zhì)添加[29-30]等外源因素，以及季節(jié)變化[31-33]對溫室氣體排放動態(tài)的影響。研究表明，溫室氣體排放通量具有顯著的季節(jié)變化，且不同森林類型土壤CO2和CH4的排放通量差異顯著[34]。在大尺度上對不同氣候帶的溫室氣體排放與氣溫升高及火災(zāi)等自然條件的關(guān)系進(jìn)行探討，對減緩全球氣候變暖具有重要參考價(jià)值[35]。

聚類#3的關(guān)鍵詞主要是對森林碳儲量和生物量的研究，其傳統(tǒng)研究方法是利用樹的品種、高度、胸徑和冠幅等個(gè)體及林分等參數(shù)來估算森林生物量，從而轉(zhuǎn)換得到森林碳儲量；現(xiàn)在多借助衛(wèi)星等遙感技術(shù)并結(jié)合地面觀測來計(jì)算森林生物量，利用模型和參數(shù)轉(zhuǎn)換得到碳儲量[36-38]。為應(yīng)對全球氣候變化，利用這種技術(shù)手段得到森林碳儲量和生物量對全球碳平衡尤為重要。

聚類#4主要涉及人類活動對森林土地利用的影響，其主要表現(xiàn)為森林砍伐后，農(nóng)田[37]、畜牧業(yè)[39]甚至是漁業(yè)[40]向森林內(nèi)部的迅速擴(kuò)張。土地利用的改變可能會導(dǎo)致森林碳匯向碳源轉(zhuǎn)變，事實(shí)證明未受干擾的森林具有更強(qiáng)的碳固存能力，而森林土壤的轉(zhuǎn)變將可能增加溫室氣體的排放，并且在氣候變暖的大環(huán)境下增排趨勢愈發(fā)明顯[41]。

聚類#5著眼于森林退化或恢復(fù)對土壤碳和溫室氣體平衡的影響，主要涉及退耕還林過程中土壤碳的變化動態(tài)研究，包括從森林到次生林再到草原等退化過程[42]，或從農(nóng)田轉(zhuǎn)變到不同生長年份森林的造林的恢復(fù)過程中溫室氣體的排放[43-45]。研究不同植被類型的土壤有機(jī)碳礦化潛力與溫度、含水量、容重等土壤理化性質(zhì)之間的聯(lián)系，對溫室氣體排放通量進(jìn)行監(jiān)測和累積預(yù)算，權(quán)衡土地利用與碳平衡之間的關(guān)系，為溫室氣體排放清單的編制和實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”與“碳中和”的目標(biāo)提供理論參考[46]。

3.3 突現(xiàn)詞分析

突現(xiàn)關(guān)鍵詞是指在短時(shí)間內(nèi)躍升，突變性較強(qiáng)的詞。利用Citespace自帶突顯關(guān)鍵詞檢測功能可以得到設(shè)定時(shí)間段內(nèi)頻次變動率高、增長速度快的突現(xiàn)詞，從而可以得到該研究領(lǐng)域不同時(shí)間段的熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢。本研究共計(jì)得到38個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞，綜合考慮突變強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)長，最終得到突現(xiàn)前20位的關(guān)鍵詞突現(xiàn)列表（圖8）。

圖8 2017—2021年森林溫室氣體排放領(lǐng)域關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜

從突現(xiàn)強(qiáng)度分析，氣候(climate)的突變強(qiáng)度最高為4.88，突現(xiàn)時(shí)間為2020年，說明氣候變化引起的森林溫室氣體排放已成為了目前最具影響力的研究前沿。氣溫的升高不僅促進(jìn)森林火災(zāi)的頻發(fā)，還將威脅北方森林地下永久凍土，甚至影響森林植物的分布格局，進(jìn)一步加劇溫室效應(yīng)。因此，氣候變化對森林碳循環(huán)影響逐漸受到重視。其次，地上生物量(aboveground bioma)、溫帶森林(temperate forest)、干旱(drought)和甲烷氧化(methane oxidation)的突現(xiàn)強(qiáng)度較大，說明在其所屬的突現(xiàn)時(shí)間段內(nèi)與這些關(guān)鍵詞相關(guān)的研究同樣是較為重要的研究熱點(diǎn)。而從持續(xù)時(shí)間來看，近5年該領(lǐng)域突現(xiàn)詞的持續(xù)周期最長為2年，66.67%屬于2020—2021年，且包攬了突現(xiàn)強(qiáng)度的前3位，表明該研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)更新較快。綜合關(guān)鍵詞聚類和突現(xiàn)詞分布，得到森林溫室氣體排放研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

（1）氣候變暖與森林溫室氣體排放?；谌蛟鰷刳厔?，研究氣候變化對森林火災(zāi)、干旱、洪水、降雨和大氣溫度等自然因素之間的聯(lián)系，探討其引發(fā)的如森林植被演替、北方森林地下冰融化、含水量升高或降低以及土壤微生物群落結(jié)構(gòu)組成和活性變化等級聯(lián)反應(yīng)對森林溫室氣體排放的影響，是近年來持續(xù)的研究熱門。

（2）人類活動與森林溫室氣體排放。人類通過改變土地利用及其他活動影響森林碳平衡，探討森林土壤碳、氮排放通量的變化及其生物或非生物的驅(qū)動機(jī)制，已是當(dāng)下重要研究熱點(diǎn)。

（3）森林碳儲量估算及溫室氣體排放監(jiān)測相關(guān)的技術(shù)手段。利用地面統(tǒng)計(jì)與衛(wèi)星遙感監(jiān)測，結(jié)合統(tǒng)計(jì)模型、物理模型和過程模型，即可得到區(qū)域森林生物量、碳儲量和溫室氣體排放通量。然而，受制于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的誤差和模型本身的不確定性，現(xiàn)有水平在大區(qū)域尺度監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度仍需進(jìn)一步研究。

4 結(jié)論

筆者借助VOSviewer和Citespace對2017—2021年來自Web of Science的森林溫室氣體排放相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)量分析和可視化圖譜的繪制，分析了該研究領(lǐng)域近5年的年度發(fā)文數(shù)量、核心國家、核心機(jī)構(gòu)、核心作者、發(fā)文期刊和核心關(guān)鍵詞的分布及共現(xiàn)關(guān)系。

（1）從發(fā)文量看，近5年發(fā)文量逐年上升，但未達(dá)到飽和狀態(tài)。中國是發(fā)文量最多的國家，美國僅次于中國，但發(fā)文量都遠(yuǎn)超其他國家。此外，中國科學(xué)院是發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)，而發(fā)文量進(jìn)入世界前10名的機(jī)構(gòu)中中國占據(jù)3個(gè)，在一定程度上說明了中國是該領(lǐng)域最主要的研究力量。來自德國的Corre M D和Veldkamp E發(fā)文量與中國的Peng Ch發(fā)文量并列第一。盡管發(fā)文量前10名中中國作者只有1位，但其所在團(tuán)隊(duì)一定程度能代表中國的主要科研力量。相對來說，近5年高水平期刊收錄的文章較多，對該領(lǐng)域的未來發(fā)展具有較好的推動作用。

（2）從合作網(wǎng)絡(luò)看，各核心國家之間的合作較廣，發(fā)文量越多的國家合作越多，發(fā)展中國家中以中國的貢獻(xiàn)最大，而發(fā)達(dá)國家美國位居首位，且中國和美國的合作最為密切。中國科學(xué)院與其他機(jī)構(gòu)合作較多，在該領(lǐng)域的影響力較高。高發(fā)文作者Corre M D和Veldkamp E的合作最為密切，同一聚類內(nèi)的成員合作較多，但不同聚類作者之間的交流仍然需要加強(qiáng)。

（3）從研究熱點(diǎn)看，全球氣候變暖和人類活動對森林溫室氣體排放的影響是目前最重要的研究內(nèi)容。一方面，研究熱點(diǎn)集中在自然氣候變化或森林土地利用改變對溫室氣體排放的影響，目的在于發(fā)現(xiàn)潛在的碳排放規(guī)律和作用機(jī)制；另一方面，碳儲量和碳排放的數(shù)據(jù)仍存在爭議，如何完善各種數(shù)據(jù)模型和監(jiān)測技術(shù)手段已然成為當(dāng)下最需要攻克的難題。

5 展望

《巴黎協(xié)定》達(dá)成了2℃的溫控協(xié)定，并提出在21世紀(jì)內(nèi)完成全球1.5℃溫控目標(biāo)。為此，中國于2020年提出爭取在2030年達(dá)到碳排放峰值，并于2060年實(shí)現(xiàn)“碳中和”。面臨該目標(biāo)的巨大挑戰(zhàn)，結(jié)合以上分析，為國內(nèi)今后在森林溫室氣體排放領(lǐng)域的研究工作提出展望。

（1）提高對森林生物量、碳存儲量和溫室氣體排放通量的核算。盡管中國擁有碳衛(wèi)星，具備針對區(qū)域甚至全球CO2濃度監(jiān)測能力，但仍受到森林生態(tài)系統(tǒng)的異質(zhì)性、森林面積和數(shù)據(jù)模型的不確定性的限制。此外，加強(qiáng)對森林不同恢復(fù)和退化階段的林型結(jié)構(gòu)、土壤理化性質(zhì)和微生物群落特征變化的研究對于解釋溫室氣體的排放動態(tài)具有重要意義。因此，在未來研究時(shí)應(yīng)考慮生物與非生物因素在模型估算中對生物量和碳通量的貢獻(xiàn)，在結(jié)合地面監(jiān)測數(shù)據(jù)和遙感結(jié)果的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)不同傳感器之間數(shù)據(jù)的對比和驗(yàn)證，進(jìn)而調(diào)整模型參數(shù)，最終達(dá)到提高森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)準(zhǔn)確性的目的。

（2）推進(jìn)森林管理法制建設(shè)，完善林業(yè)碳匯交易機(jī)制。面對生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益的突出矛盾，應(yīng)重視森林碳匯在延緩氣候變暖中的重要作用，將森林管理納入法制建設(shè)有利于正確維護(hù)森林的生態(tài)效益，最大化發(fā)揮其作為碳匯的功能。應(yīng)加強(qiáng)森林可持續(xù)管理和優(yōu)化森林資源使用的研究，遵循增加森林資源儲備的策略。根據(jù)地域氣候和地貌特征，合理退耕還林，發(fā)展城市林業(yè)，優(yōu)化林木樹種結(jié)構(gòu)，提高森林的覆蓋率，從而提高森林資源總量。盡管林業(yè)碳匯項(xiàng)目已經(jīng)參與了碳匯交易，但專門的林業(yè)碳匯交易的法律法規(guī)仍不完善，落實(shí)、完善林業(yè)碳匯交易的法規(guī)和機(jī)制能為碳匯交易在全國范圍內(nèi)的順利進(jìn)行提供極大的保障，有助于中國高質(zhì)量完成“碳達(dá)峰”和“碳中和”的目標(biāo)。