基于CiteSpace視角下國(guó)內(nèi)外沙生植物的研究進(jìn)展

熊寬洪，溫瑞龍，溫清燕，鄧傳遠(yuǎn)

（福建農(nóng)林大學(xué)園林學(xué)院，福建 福州 350002）

沙生植物是一種適應(yīng)特殊生境條件的植物類型，由于長(zhǎng)期適應(yīng)當(dāng)?shù)厣?，而具有抗風(fēng)蝕、耐沙埋、耐干旱貧瘠等一系列特性，并有特定的構(gòu)型特征[1]。在氣候變化和人為干擾的影響下，沙地生態(tài)環(huán)境十分脆弱[2]，中國(guó)沙地共計(jì)1．74 億hm2，影響了近4 億人的生產(chǎn)生活[3]，而沙生植物對(duì)改良沙地生態(tài)具有重要作用，它能夠促進(jìn)土壤發(fā)育、產(chǎn)生生態(tài)水文效應(yīng)、推動(dòng)原有地區(qū)的植物群落更新演替[4]，常被用于治理草原及海岸沙地環(huán)境[5,6]。目前國(guó)內(nèi)外已有大量沙生植物研究，如草原植物群落多樣性與放牧強(qiáng)度的關(guān)系[7]、內(nèi)生根菌對(duì)提高沙生植物抗逆性的作用[8]、梭梭種群基因遺傳研究[9]、沙生植物資源調(diào)查研究[10]等，但缺少可視化知識(shí)圖譜對(duì)沙生植物領(lǐng)域的整體情況、發(fā)展方向、熱點(diǎn)前沿等進(jìn)行系統(tǒng)性分析與總結(jié)。

CiteSpace 是陳超美博士利用JAVA 平臺(tái)開發(fā)的可視化工具，利用CiteSpace 可以制作可視化知識(shí)圖譜，能將一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的來龍去脈清晰的展現(xiàn)出來，并找出研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)前沿[11]。因此，本研究以WOS 和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)沙生植物的文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)，利用CiteSpace 可視化工具對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)量分析，梳理發(fā)展脈絡(luò)，尋找熱點(diǎn)前沿，為后續(xù)沙生植物研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

文獻(xiàn)資料來自WOS 和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)，外文文獻(xiàn)以WOS 核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)搜索主題沙生植物的英文詞，索引格式為TS=（″psammophytes″）or（″sand plant″）or（″desert plant″），時(shí)間范圍選擇2002—2021年，文獻(xiàn)類型選擇Article 格式，語(yǔ)種為英語(yǔ)，經(jīng)過除重后，共篩選文獻(xiàn)542 篇，中文文獻(xiàn)以CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)的高級(jí)檢索功能進(jìn)行搜索，主題為“沙生植物”，時(shí)間范圍為2002—2021年，選擇期刊文章類型，經(jīng)除重后，篩選出632 篇文獻(xiàn)。

1.2 分析方法

本文利用CiteSpace 5.8.R3，設(shè)置“Country”（國(guó)家）、“Author”（作者）、“Institution”（機(jī)構(gòu)）、“Key word”（關(guān)鍵詞）等網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，以獲得文獻(xiàn)各類信息并生成相應(yīng)的知識(shí)圖譜。圖譜中圓圈越大代表該節(jié)點(diǎn)越重要，節(jié)點(diǎn)連線越粗代表關(guān)系越密切，中心性是指網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過某點(diǎn)并連接這兩點(diǎn)的最短路徑與兩點(diǎn)之間的最短路徑線數(shù)量的比值[12]。核心作者確定采用普賴斯公式進(jìn)行計(jì)算后再進(jìn)行可視化分析，具體公式如下。

式中M 為核心作者最低發(fā)文量，NMAX為最高發(fā)文量作者的發(fā)文數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 年度發(fā)文量與國(guó)家地區(qū)分布

根據(jù)圖1所示，2 個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，年度發(fā)文量在趨勢(shì)上保持一致，在2002—2016年間CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)年度發(fā)文量要高于WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)，但在2018年后，WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)年度發(fā)文量逐漸高于國(guó)內(nèi)，在2019—2020年內(nèi)出現(xiàn)激增并呈現(xiàn)繼續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)年度發(fā)文量總體上處于波動(dòng)狀態(tài)，在2002-2008年間文獻(xiàn)數(shù)量快速增長(zhǎng)，2009—2021年間則是處于波動(dòng)增長(zhǎng)狀態(tài)，在2009年、2012年、2019年出現(xiàn)下跌情況。

圖1 2002—2021年WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)年度發(fā)文量Figure 1 Annual publication volume of WOS and CNKI databases from 2002 to 2021

選擇CiteSpace 的Country 節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)發(fā)文量與中心性前5 的國(guó)家，結(jié)果如表1所示。發(fā)文量最大的是中國(guó)（229 篇），其次是美國(guó)（130 篇）、以色列（29 篇）、沙特阿拉伯（26 篇）、澳大利亞（20 篇）。從中心性上看，最高的是中國(guó)（0.51），其次是美國(guó)（0.45），其他國(guó)家中心性較低，說明中美兩國(guó)在該領(lǐng)域具有較高科研水平。WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中中國(guó)發(fā)文量在2020年超過CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)，并有持續(xù)上升趨勢(shì)，體現(xiàn)了中國(guó)學(xué)術(shù)界越來越傾向與國(guó)際接軌。

表1 國(guó)家與地區(qū)發(fā)表文獻(xiàn)量與中心度Table 1 Published literature volume and centrality by country and region

2.2 核心作者合作網(wǎng)絡(luò)與共被引分析

作者合作網(wǎng)絡(luò)可以展現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)核心作者的合作關(guān)系，按照普萊斯計(jì)算公式，WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)作者最高發(fā)文量是13 篇（M=2.69），CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)作者最高發(fā)文量是11 篇（M=2.48），即WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)作者發(fā)文量在3 篇以上、CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)作者發(fā)文量在2 篇以上的作者可以確定為核心作者，利用CiteSpace 對(duì)于兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)核心作者進(jìn)行分析，選擇網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)Author，生成核心作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜（圖2）。WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中核心作者發(fā)文量高的分別是德克薩斯大學(xué)的Gardea-torresdeyJL與Peralta-videaJR（13 篇）、中國(guó)科學(xué)院的馬小飛（11 篇）、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院的丁剛（8 篇）、中國(guó)科學(xué)院的劉興榮（8 篇）。CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)文量高的分別是中國(guó)科學(xué)院的劉志民（11 篇）、甘肅治沙研究所的張錦春（10篇）、魯東大學(xué)的周瑞蓮（9 篇）、中國(guó)科學(xué)院的曲浩（8 篇）。核心作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)小聚居的現(xiàn)象，不同核心作者團(tuán)隊(duì)之間聯(lián)系較少，科研人員未來需要增強(qiáng)國(guó)內(nèi)外合作，促進(jìn)不同團(tuán)隊(duì)之間交流，集中資源產(chǎn)出高質(zhì)量成果。

圖2 WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 2 The network map of author cooperation between WOS and CNKI database

作者共被引是指兩個(gè)作者文獻(xiàn)同時(shí)為第3 個(gè)作者引用，則這2個(gè)作者存在共引關(guān)系，共被引頻次越高，代表關(guān)系越密切，利用作者共被引能夠找到該領(lǐng)域內(nèi)影響力較高的作者。由于CNKI 無法進(jìn)行CiteSpace 共被引分析，所以只選取WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析。圖3中高被引頻次作者分別是NOY—MEIR I （28）、SCHLESINGER WH（20）、GUTTERMAN Y（19）、ALTSCHUL SF（15）、EHLERINGER JR（13）等，大多是為國(guó)外學(xué)者，國(guó)內(nèi)作者發(fā)文量雖較多，但被引頻次偏少。

圖3 WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)作者共被引圖Figure 3 Author co-citation map in WOS databases

2.3 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

利用Citespace 對(duì)于WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析，選擇網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)institution，生成機(jī)構(gòu)合作圖譜（圖4）。WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，發(fā)文機(jī)構(gòu)共有418 家，發(fā)文量前3 的分別是Chinese Acad Sci（中國(guó)科學(xué)院）123 篇、Univ Chinese Acad Sci（中國(guó)科學(xué)院大學(xué)）38篇、Ben Gurion Univ Negev（本·古里安大學(xué)）20 篇。CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)文機(jī)構(gòu)共有441 家，發(fā)文量前3 的分別為中國(guó)科學(xué)院大學(xué)24 篇、甘肅省治沙研究所14 篇、寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院13 篇。從圖4可以明顯看出國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系較密切，但國(guó)內(nèi)與國(guó)外機(jī)構(gòu)間的聯(lián)系較分散。

圖4 WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖Figure 4 Institutional Cooperation Network Diagram in WOS and CNKI databases

2.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是文章內(nèi)容的簡(jiǎn)要概括與分類，能為研究者提供必要的檢索信息，關(guān)鍵詞頻次越高代表該關(guān)鍵詞越重要，越受研究者關(guān)注。利用CiteSpace 對(duì)WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，選擇Keyword 節(jié)點(diǎn)，生成WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖（圖5）。

圖5 WOS 與CNKI 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖Figure 5 Keyword co-occurrence diagram between WOS and CNKI databases

WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)498 個(gè)，連線1282 條，密度0.0104，說明關(guān)鍵詞之間聯(lián)系密切，呈現(xiàn)多點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中頻次大于5 的關(guān)鍵詞有66 個(gè)，除desert plant（沙生植物，55 次）外，頻次最高的分別是growth（發(fā)育，50 次）、plant（植物，38 次）、pattern（模式，33 次）、stress（脅迫，31 次）、vegetation（植被，29 次）。WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類后Q 值為0.6164 大于0.3，S 值為0.8254 大于0.7，表明聚類的結(jié)果合理[11]。聚類越大代表所含文獻(xiàn)數(shù)量越多，聚類同質(zhì)性越高代表關(guān)鍵詞一致性越高。根據(jù)表2所示，聚類規(guī)模最大是聚類#0、聚類#1、聚類#2、聚類#3、聚類#4、，反映的是沙生植物的生理生態(tài)方面，聚類#5、聚類#6、聚類#7、聚類#8 與聚類#9 涉及的是特定研究區(qū)域或植物，規(guī)模不大，但同質(zhì)性均在0.7 以上，這說明這些聚類的關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)較強(qiáng)。

表2 WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類Table 2 Keyword clustering in WOS and CNKI databases

CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)510 個(gè)，連線631 條，密度0.0049，相較WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)多，但連線數(shù)量與密度較少。CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)頻次大于5 以上關(guān)鍵詞有31 個(gè)，除沙生植物（140 次）與沙生灌木（23次）外，頻次最高的分別是是沙產(chǎn)業(yè)（16 次）、內(nèi)蒙古（14 次）、干旱脅迫（13 次）、種子萌發(fā)（11 次）、沙生針茅（9 次）等，可以看出國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)沙生植物種子萌發(fā)、幼苗生長(zhǎng)[13,14]及其實(shí)際經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)[15,16]方面較為關(guān)注。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類后的Q 值0.8129，S 值0.9779，聚類結(jié)果令人信服。從表7看，聚類0#的規(guī)模與同質(zhì)性是最大的，是研究對(duì)象，其次是聚類1#、聚類2#、聚類3#、聚類4#、聚類5#，聚類7#、聚類8#、聚類9# 這些聚類是沙生植物研究的主要方向，規(guī)模較小，但同質(zhì)性高，整體看CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類的同質(zhì)性整體較WOS數(shù)據(jù)庫(kù)高，說明CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中文獻(xiàn)相似性更高，關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。

2.5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)與時(shí)區(qū)圖

關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指在一段時(shí)間內(nèi)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次增多[12]，時(shí)區(qū)圖是將關(guān)鍵詞與時(shí)間因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)，透過關(guān)鍵詞突變與時(shí)區(qū)圖能夠研究該領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來發(fā)展方向，從而分析前沿?zé)狳c(diǎn)。利用Citespce 對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析，獲得關(guān)鍵詞突現(xiàn)表（表3）及時(shí)區(qū)圖（圖6—a），WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)的沙生植物關(guān)鍵詞的發(fā)展可以分為3 個(gè)時(shí)期，各時(shí)期關(guān)鍵詞的數(shù)量變化與年度發(fā)文量的趨勢(shì)相符合。起步時(shí)期（2002—2008年），這一時(shí)期研究處于起步階段，大量關(guān)鍵詞爆發(fā)，但無突現(xiàn)詞，desert plant、growth、vegatation 等早期核心關(guān)鍵詞出現(xiàn)，diversity（多樣性）、ecosystem（生態(tài)系統(tǒng)）、community（群落）、climate change（氣候變化）、competition（競(jìng)爭(zhēng)）等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)標(biāo)志這一時(shí)期的研究主要以生態(tài)學(xué)內(nèi)容為主，涉及沙生植物群落的物種多樣性、生態(tài)環(huán)境、種間關(guān)系及其與氣候變暖的影響。發(fā)展時(shí)期（2009—2016年），這一時(shí)期關(guān)鍵詞數(shù)量較上一時(shí)期少，但生理與脅迫相關(guān)的關(guān)鍵詞數(shù)量增多，如abscisic aid（脫落酸）、stress、response（響應(yīng)）、expression（表達(dá)）等，這個(gè)時(shí)期關(guān)點(diǎn)從沙生植物生態(tài)逐漸轉(zhuǎn)向沙生植物生理機(jī)制，并出現(xiàn)大量突現(xiàn)詞，突現(xiàn)強(qiáng)度最高的是forest（森林），內(nèi)容是針對(duì)沙漠不同生境的植物群落水平[17]與空間格局相關(guān)研究[18]，其次是gurbantunggut desert（古爾班通古特沙漠）與oxidative stress（氧化應(yīng)激），為特定地區(qū)[19]及沙生植物藥用價(jià)值[20]的相關(guān)研究，突顯強(qiáng)度最低的是seed germination（種子萌發(fā)），內(nèi)容為準(zhǔn)噶爾無葉豆、梭梭等沙生植物種子萌發(fā)研究[21,22]。成熟時(shí)期（2017—2021年），這一時(shí)期關(guān)鍵詞數(shù)量最少，但這一時(shí)期發(fā)文量快速增長(zhǎng)，這說明沙生植物研究逐漸成熟，并出現(xiàn)了identification（識(shí)別）、protein（蛋白質(zhì)）這類微觀層面的關(guān)鍵詞，突顯詞為identification 與biosynthesis（生物合成），內(nèi)容是沙生植物抗脅迫相關(guān)基因的識(shí)別[23]以及沙生植物生物化學(xué)[24]。

表3 WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞突現(xiàn)Table3 Keyword Emergence in WOS Database

圖6 WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖Figure 6 Keyword time zone diagram of WOS database and CNKI database

CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)鍵詞數(shù)量明顯少于WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)，突現(xiàn)詞的數(shù)量也較WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)少。按照CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞時(shí)間分布（圖6-b）將其劃為兩個(gè)時(shí)期，起步時(shí)期（2002—2008年），這一時(shí)期大量主要關(guān)鍵詞出現(xiàn)，如沙生植物、沙產(chǎn)業(yè)、內(nèi)蒙古、干旱脅迫、發(fā)芽率等，突現(xiàn)詞為植被，此時(shí)國(guó)內(nèi)沙生植物研究不僅注重沙生植物生理、沙地生態(tài)恢復(fù)等理論研究，也重視沙生植物實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)用，致力于提高沙生植物萌發(fā)率和經(jīng)濟(jì)效益。緩慢發(fā)展時(shí)期（2009—2021年），叢生禾草、半灌木、生理響應(yīng)、平潭島、脯氨酸等詞出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)有研究開始關(guān)注到海岸沙生植物[25]，這一時(shí)期關(guān)鍵詞數(shù)量存在波動(dòng)，文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量也呈現(xiàn)相近情況。突現(xiàn)詞為沙生針茅、荒漠草原、發(fā)芽率，沙生針茅是西北地區(qū)常見牧草，能通過有性繁殖產(chǎn)生大量種子，但在實(shí)際生境中通過種子萌發(fā)的沙生針茅數(shù)量卻很少[26]，這一時(shí)段涌現(xiàn)了較多有關(guān)沙生針茅種子萌發(fā)研究[27]，另外近幾年也出現(xiàn)了針對(duì)荒漠草原這類特定生態(tài)系統(tǒng)與植物群落的研究[28,29]。

3 結(jié)論與展望

本研究對(duì)2002—2021年內(nèi)的WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中542 篇外文文獻(xiàn)及632 中文文獻(xiàn)進(jìn)行分析，分析沙生植物文獻(xiàn)中的國(guó)家、作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞，從而了解沙生植物的研究進(jìn)展與前沿?zé)狳c(diǎn)。

從發(fā)文量看，2002—2017年內(nèi)WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)外文文獻(xiàn)年度發(fā)文量要小于CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中文文獻(xiàn)，但在2018年后外文文獻(xiàn)年度發(fā)文量超過了中文文獻(xiàn)，2017—2021年這段時(shí)間外文文獻(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)激增。反觀CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)，中文文獻(xiàn)數(shù)量在2001—2008年內(nèi)出現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)，但自2009年后文獻(xiàn)數(shù)量總體呈現(xiàn)波動(dòng)式增長(zhǎng)。得益于國(guó)家與學(xué)術(shù)界的支持，WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中中國(guó)發(fā)文量最高，其次是美國(guó)，反映了中美兩國(guó)在沙生植物領(lǐng)域的重視與科研能力。從核心作者與機(jī)構(gòu)看，WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中中國(guó)作者發(fā)文數(shù)量較多，但被引頻次較少，國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)小團(tuán)隊(duì)聯(lián)系較為密切，但與國(guó)外作者團(tuán)隊(duì)聯(lián)系較少。

從關(guān)鍵詞共現(xiàn)看，WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞主要側(cè)重在植物群落多樣性、環(huán)境脅迫與生理響應(yīng)、抗逆性等生理生態(tài)學(xué)關(guān)鍵詞，而CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)除上述關(guān)鍵詞外，沙產(chǎn)業(yè)、種子萌發(fā)這類有關(guān)實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用的關(guān)鍵詞也有出現(xiàn)。不同數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類分別出現(xiàn)了一些特定沙生植物，如WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)的ammopiptanthus nanus、ambrosia dumosa 和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)的沙生針茅、沙生冰草、梭梭等植物，反應(yīng)了國(guó)內(nèi)外對(duì)不同地域沙生植物重視，后續(xù)可以針對(duì)不同地區(qū)沙生植物的資源評(píng)估、引種馴化、育種等方向進(jìn)行研究。

從關(guān)鍵詞突現(xiàn)和時(shí)區(qū)圖看，WOS 與CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞發(fā)展時(shí)間總體上與年度發(fā)文量相對(duì)應(yīng)，國(guó)外沙生植物研究能分為3 個(gè)時(shí)期，起步時(shí)期、發(fā)展時(shí)期、成熟時(shí)期，內(nèi)容不斷深化，從生態(tài)慢慢轉(zhuǎn)向生理生化，從宏觀層面轉(zhuǎn)向微觀層面，出現(xiàn)了醫(yī)學(xué)藥物、基因等新方向，體現(xiàn)了多學(xué)科交叉的特點(diǎn)，但這類研究的數(shù)量仍然較少，未來需要繼續(xù)加強(qiáng)，國(guó)內(nèi)也出現(xiàn)了海岸沙生植物研究，這對(duì)擴(kuò)大沙生植物研究尺度，豐富沙生植物內(nèi)容具有重要作用。

表4 CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞突現(xiàn)Table 4 Keyword emergence in CNKI database