汪小飛，張家偉，劉鐵寧，任小龍，賈志寬，蔡 鐵

（西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，陜西楊凌 712100）

0 引言

小麥?zhǔn)侵匾幕A(chǔ)糧食作物，隨著人口持續(xù)增長(zhǎng)、社會(huì)快速發(fā)展，以及耕地逐年減少，糧食的供需長(zhǎng)期處于緊平衡狀態(tài)[1-3]。提高單產(chǎn)、增加總產(chǎn)、保障供給是小麥生產(chǎn)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的長(zhǎng)期任務(wù)[4]。但倒伏一直是持續(xù)提升小麥產(chǎn)量及保證產(chǎn)量穩(wěn)定性的關(guān)鍵限制因素之一[5-6]。研究小麥倒伏發(fā)生機(jī)理及增強(qiáng)其抗倒伏性途徑，是小麥持續(xù)增產(chǎn)待解決的理論與技術(shù)問(wèn)題[7-8]。國(guó)內(nèi)外諸多機(jī)構(gòu)與學(xué)者在小麥倒伏領(lǐng)域相繼開(kāi)展了大量的研究，英國(guó)諾丁漢大學(xué)Berry P M等[9-10]從分子生物學(xué)角度研究了冬小麥倒伏相關(guān)性狀的遺傳控制；中國(guó)國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心顧曉鶴等[11]結(jié)合遙感技術(shù)，構(gòu)建了表征冬小麥倒伏強(qiáng)度的光譜診斷模型；山東農(nóng)業(yè)大學(xué)王振林等[12]從作物栽培學(xué)角度研究了氮肥施用對(duì)冬小麥莖稈木質(zhì)素積累和抗倒伏能力的影響；河南科技學(xué)院小麥中心茹振鋼等[13]從育種方向研究了不同小麥品種的莖稈抗倒性差異。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是利用大數(shù)據(jù)將數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科融合在一起，從定量層面對(duì)研究領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)分析的科學(xué)方法[14-15]，有利于更深入的掌握該研究領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢(shì)，為科研工作提供參考依據(jù)[16-17]。由于其顯著的客觀性、定量化、模型化，已被廣泛運(yùn)用于諸多領(lǐng)域。如孫秀煥等[18]基于Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)（以下簡(jiǎn)稱WoS），提出水稻的研究集中分布在轉(zhuǎn)基因、QTL、基因組、稻瘟病、栽培稻、活性氧、砷、鐵、抗旱性等方面；胡遠(yuǎn)妹等[19]分析了中國(guó)、荷蘭、美國(guó)等國(guó)家在土壤重金屬污染修復(fù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀；金菊良等[20]分析了中國(guó)水文水資源學(xué)家陳守煜先生學(xué)術(shù)研究的知識(shí)圖譜。此外，前人通過(guò)整合文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，總結(jié)微生物[21]、食品科學(xué)[22]、生態(tài)環(huán)境[23]等領(lǐng)域的研究動(dòng)態(tài)，并對(duì)未來(lái)相應(yīng)學(xué)科的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測(cè)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外有關(guān)小麥倒伏的研究越來(lái)越受關(guān)注，相關(guān)文獻(xiàn)逐年增加，但從計(jì)量學(xué)的角度梳理研究動(dòng)態(tài)尚未涉及。追蹤小麥倒伏領(lǐng)域研究動(dòng)態(tài)，分析不同研究者在其方向上的研究方向與進(jìn)度，對(duì)強(qiáng)化科研協(xié)作、加快研究進(jìn)度、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新等方面具有重要作用。本研究從對(duì)科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)WoS數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)China National Knowledge Infrastructure（以下簡(jiǎn)稱CNKI）收錄的關(guān)于小麥倒伏研究相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量學(xué)分析，從發(fā)文量、作者、研究機(jī)構(gòu)、高被引文章、期刊來(lái)源、學(xué)科分布、關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖譜構(gòu)建小麥倒伏領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)況及其發(fā)展趨勢(shì)，以期為小麥倒伏研究的進(jìn)一步深入開(kāi)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取美國(guó)科技信息所推出的WoS科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)和CNKI中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)。WoS是全球提供引文數(shù)據(jù)最多的數(shù)據(jù)庫(kù)，所包含的文獻(xiàn)幾乎覆蓋了全世界最重要和最有影響力的研究成果，已成為國(guó)際公認(rèn)進(jìn)行科學(xué)統(tǒng)計(jì)與科學(xué)評(píng)價(jià)的主要檢索工具，CNKI是中國(guó)最具影響力的學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)，幾乎包含了所有重要的中文文獻(xiàn)。

為保證所得文獻(xiàn)全面，在WoS高級(jí)檢索平臺(tái)以TS（主題）=“(wheat”and“l(fā)odging”)進(jìn)行檢索，初步得到1092條紀(jì)錄；在CNKI高級(jí)檢索平臺(tái)以（主題：“小麥”，精確）并且（主題：“倒伏”或含“抗倒伏”，精確）進(jìn)行檢索，得到767條記錄。文獻(xiàn)格式選取為期刊(Article)，檢索時(shí)間區(qū)間為1990年1月1日—2020年12月31日，依據(jù)文獻(xiàn)不重復(fù)與主題嚴(yán)密相關(guān)且全面的原則，對(duì)搜索結(jié)果逐篇篩選，分別獲取WoS數(shù)據(jù)庫(kù)有效文獻(xiàn)220篇、CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)有效文獻(xiàn)456篇。檢索時(shí)間為2021年1月15日。

1.2 研究方法

將所得到的檢索結(jié)果借助NoteExpress軟件進(jìn)行管理和分析，利用Excel 2016、SigmaPlot14.0軟件進(jìn)行作圖。對(duì)于外文文獻(xiàn)，進(jìn)一步采用WoS系統(tǒng)中的檢索結(jié)果分析；對(duì)于中文文獻(xiàn)，進(jìn)一步采用CNKI系統(tǒng)中的計(jì)量可視化分析界面進(jìn)行分析。關(guān)鍵詞及熱點(diǎn)分析基于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)可視化軟件VOSviewer。

2 結(jié)果與分析

2.1 國(guó)內(nèi)外小麥倒伏研究發(fā)文量年度變化趨勢(shì)

從總的發(fā)文數(shù)量上來(lái)看（圖1），近30年來(lái)，小麥倒伏研究領(lǐng)域文章數(shù)量持續(xù)快速增加，WoS和CNKI平臺(tái)上文獻(xiàn)數(shù)量分別達(dá)到220篇和456篇。

圖1 1990—2020年小麥倒伏領(lǐng)域文獻(xiàn)總量年度變化

基于發(fā)文量的年度變化趨勢(shì)（圖2），可以將國(guó)內(nèi)外對(duì)小麥倒伏的研究分為以下3個(gè)階段：第1階段為探索階段：1990—2000年，該階段國(guó)外的文獻(xiàn)數(shù)很少，國(guó)外學(xué)者對(duì)小麥倒伏的研究較少，關(guān)注程度不夠，中國(guó)對(duì)小麥倒伏的研究起步較早，且對(duì)該領(lǐng)域的關(guān)注程度較大，這可能與中國(guó)種植小麥的自然條件較差，農(nóng)業(yè)管理技術(shù)不先進(jìn)，小麥倒伏情況發(fā)生較多、急需解決小麥倒伏問(wèn)題的客觀現(xiàn)實(shí)有關(guān)；第2階段為穩(wěn)步發(fā)展階段：2000—2010年，該階段較探索階段，國(guó)外發(fā)文數(shù)量有了一定的增長(zhǎng)，表明該時(shí)期國(guó)外學(xué)者對(duì)小麥倒伏的研究逐漸關(guān)注；第3階段為快速發(fā)展階段：2010—2020年，在該階段，國(guó)內(nèi)年發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量保持在較高水平，自2018年起國(guó)外年發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量開(kāi)始超過(guò)國(guó)內(nèi)，表明國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)小麥倒伏的關(guān)注程度有了明顯的提升，研究成果保持在較高的狀態(tài)?？傮w而言，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)小麥倒伏研究的關(guān)注程度呈上升趨勢(shì)。

圖2 1990—2020年小麥倒伏領(lǐng)域文獻(xiàn)年度分布

2.2 國(guó)內(nèi)外主要研究機(jī)構(gòu)和作者

從發(fā)表論文的研究機(jī)構(gòu)上來(lái)看（表1），WoS平臺(tái)上英國(guó)諾丁漢大學(xué)刊文量最高為16篇，西北農(nóng)林科技大學(xué)以13篇文獻(xiàn)數(shù)位居第2，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、中國(guó)科學(xué)院植物研究所、山東農(nóng)業(yè)大學(xué)也是進(jìn)入WoS平臺(tái)論文數(shù)量TOP 10的中國(guó)研究機(jī)構(gòu)。在CNKI平臺(tái)上，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)、河南農(nóng)業(yè)大學(xué)、西北農(nóng)林科技大學(xué)分別是論文發(fā)表數(shù)量前3的研究機(jī)構(gòu)。

表1 1990—2020年WoS和CNKI文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量TOP 10的機(jī)構(gòu)

從發(fā)表論文的作者上來(lái)看（表2），英國(guó)諾丁漢大學(xué)的Berry P M教授作為小麥倒伏研究領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，發(fā)表了16篇文獻(xiàn)，占到發(fā)表文獻(xiàn)總數(shù)的10%以上。國(guó)內(nèi)在WoS檢索到的TOP 10作者有西北農(nóng)林科技大學(xué)的韓清芳教授和胡銀崗教授、中國(guó)科學(xué)院植物研究所的馬慶虎研究員及山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院的王振林教授。Berry P M和Baker C J所屬機(jī)構(gòu)均為諾丁漢大學(xué)，雖然二人在小麥倒伏研究領(lǐng)域均為TOP 10作者，但其中有6篇文獻(xiàn)重合。CNKI檢索到國(guó)內(nèi)的TOP 10作者中，安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)的2位學(xué)者魏鳳珍、李金才及河南科技學(xué)院小麥研究中心的2位學(xué)者茹振鋼和馮素偉發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量最多，且同一單位的2位學(xué)者所發(fā)表的文獻(xiàn)完全重合，說(shuō)明在小麥倒伏領(lǐng)域的研究一直有緊密的合作。類似的合作研究情況還有揚(yáng)州大學(xué)的學(xué)者朱新開(kāi)和郭文善。

表2 1990—2020年WoS和CNKI文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量TOP 10的作者

2.3 高被引文章

從高被引文章上來(lái)看（表3），WoS平臺(tái)上被引用次數(shù)最多的是英國(guó)科學(xué)家Foulkes M J的文章，被引用次數(shù)達(dá)304次，是第二高被引文章被引次數(shù)的2倍多，其中TOP 10高被引文章中，英國(guó)就有7篇，表明英國(guó)在小麥倒伏研究領(lǐng)域有極大的影響力。Berry P M作為通訊作者有3篇文章入選TOP 10，證明其是該領(lǐng)域研究的領(lǐng)軍人物。CNKI平臺(tái)上被引用次數(shù)排名前2名的都是安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)李金才教授的文章，2篇累計(jì)被引用次數(shù)達(dá)到了470次。和國(guó)外的文章相比，國(guó)內(nèi)TOP 10的文章平均被引用次數(shù)相對(duì)多一些，平均被引用次數(shù)達(dá)173次，而國(guó)外平均被引用次數(shù)為136次。

表3 1990—2020年WoS和CNKI文獻(xiàn)被引次數(shù)位列TOP 10的論文

續(xù)表3

2.4 國(guó)內(nèi)外主要期刊

從論文發(fā)表的期刊上來(lái)看（表4），國(guó)際上發(fā)文最多的刊物是Field Crops Research，其發(fā)文量是其他刊物的數(shù)倍，占到檢索總文獻(xiàn)量的12.27%，其余前5名分別 是Journal of Experimental Botany、Euphytica、Frontiers in Plant Science、Theoretical and Applied Genetics，TOP 10期刊刊文總數(shù)達(dá)到了全部期刊發(fā)文量的38.58%，文獻(xiàn)集中度很高。目前國(guó)內(nèi)發(fā)表小麥研究文章數(shù)最多的期刊是《麥類作物學(xué)報(bào)》，共計(jì)發(fā)表文章34篇，占到國(guó)內(nèi)刊文數(shù)的7.46%，其他前5名期刊分別為《現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技》、《安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)》、《農(nóng)業(yè)科技通訊》、《河南農(nóng)業(yè)》，排名后9名期刊的發(fā)文量差距較小，且占比均較小，TOP 10合計(jì)占全部期刊發(fā)文的30.93%，與國(guó)外文獻(xiàn)相比，文獻(xiàn)的集中度相對(duì)較低。國(guó)內(nèi)期刊的影響因子與國(guó)外相比有較大的差距，WoS平臺(tái)上TOP 10期刊中影響因子最高的為6.992，最低為0.850，而CNKI平臺(tái)上TOP 10期刊中影響因子最高的僅為1.733。

表4 1990—2020年WoS和CNKI發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量TOP 10的期刊

2.5 主要學(xué)科

根據(jù)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)科分類數(shù)據(jù)，繪制了排名前5的中外學(xué)科分布對(duì)比表格（如表5所示）。從學(xué)科分布來(lái)看，2個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中小麥倒伏研究的學(xué)科分布情況較為集中并相似度很高，前5個(gè)學(xué)科中有3個(gè)學(xué)科相同，且農(nóng)學(xué)領(lǐng)域的刊文量都超了75%以上。不同的是，WoS中涉及小麥倒伏相關(guān)的分子生物學(xué)及遺傳學(xué)研究的文獻(xiàn)量較多，而CNKI中則涉及農(nóng)業(yè)工程及應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究較多。說(shuō)明國(guó)外在小麥倒伏領(lǐng)域，分子生物學(xué)、遺傳學(xué)等方面的研究多于國(guó)內(nèi)，而國(guó)內(nèi)在農(nóng)業(yè)工程及應(yīng)用數(shù)學(xué)等方面的研究相對(duì)更多。

表5 1990—2020年WoS和CNKI發(fā)表文獻(xiàn)的所在學(xué)科領(lǐng)域分布

2.6 研究方向

關(guān)鍵詞的聚類共現(xiàn)圖譜可以反映該領(lǐng)域研究方向，其中節(jié)點(diǎn)的顏色代表關(guān)系相近的研究方向，節(jié)點(diǎn)的半徑越大說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵詞的總出現(xiàn)頻次越高[24-25]?；赩OSviewer，對(duì)1990—2020年之間關(guān)于小麥倒伏研究的相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，分別構(gòu)建WoS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖譜（圖3、4），并將圖譜信息進(jìn)行整合，得到小麥倒伏領(lǐng)域的5個(gè)主要研究方向。

圖3 WoS數(shù)據(jù)庫(kù)小麥倒伏研究關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖譜

圖4 CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中小麥倒伏研究關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖譜

（1）小麥品種及莖稈表型與抗倒伏能力的關(guān)系。在圖譜中形成了“產(chǎn)量Yield”、“莖稈Stem”、“抗倒伏能力Lodging Resistance”、“品種Cultivar”等為中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞。小麥在風(fēng)雨及病蟲害等不良環(huán)境條件下，易出現(xiàn)莖稈倒伏，易出現(xiàn)大幅度減產(chǎn)[26-27]。在莖稈的表型方面，研究認(rèn)為，倒伏與株高、莖稈基部節(jié)間長(zhǎng)度、莖稈機(jī)械組織細(xì)胞層數(shù)、厚度、維管束數(shù)目、面積以及髓腔大小與抗倒性密切相關(guān)[28]。在品種方面，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為高稈品種抗倒伏能力差[29-30]。

（2）小麥倒伏防控的農(nóng)藝和植保措施。在圖譜中形成了以“種植密度Planting Density”、“氮肥Nitrogen Fertilizer”、“植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑 Plant Growth Regulator”等為中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞。種植密度決定小麥群體的數(shù)量，密度過(guò)大時(shí)，莖稈極容易倒伏，根據(jù)不同品種的特性，選擇適宜的種植密度能減少倒伏的發(fā)生，保證產(chǎn)量目標(biāo)[31-32]。研究認(rèn)為，氮肥施用不足時(shí)，莖稈細(xì)弱，氮肥施用過(guò)多時(shí)，會(huì)影響莖稈充實(shí)，兩種情況下都易發(fā)生倒伏[33-34]。隨著化控技術(shù)的迅速發(fā)展，從化控方向研究小麥倒伏較多，應(yīng)用植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑如多效唑、矮壯素、縮節(jié)胺等在抗倒伏方面收到了較好的效果。席聰梅等[35]研究表明，噴施壯豐安能有效增加次生根數(shù)量，顯著增強(qiáng)冬小麥的抗倒伏能力。陳曉光等[36]研究表明，噴施多效唑能顯著縮短基部節(jié)間長(zhǎng)度，提高小麥的抗倒伏能力。

（3）小麥倒伏的評(píng)價(jià)方式、數(shù)理模型構(gòu)建、遙感圖像識(shí)別。在圖譜中形成了以“評(píng)價(jià)方式Evaluation Method”、“倒伏指數(shù)Lodging Index”、“光譜Spectrum”等為中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞。王勇等[37]通過(guò)力學(xué)分析提出了“品種倒伏指數(shù)”的概念，并根據(jù)不同小麥品種的倒伏指數(shù)將其劃分為高抗型、普抗型、中間型和易倒型4個(gè)等級(jí)。Berry等[38]發(fā)明了一種抗倒性測(cè)量裝置，進(jìn)行抗伏能力整行測(cè)量，并且可以區(qū)分莖倒伏和根倒伏，是目前比較實(shí)用的小麥抗倒性評(píng)價(jià)的方法。在小麥倒伏數(shù)理模型構(gòu)建及遙感圖像識(shí)別研究中，崔懷洋等[39]基于高光譜建立倒伏冬小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型；吳尚蓉等[40]利用圖像的光譜信息進(jìn)行冬小麥倒伏研究；李廣等[41]通過(guò)圖像的紋理信息進(jìn)行小麥倒伏識(shí)別研究。利用數(shù)字化的模型及遙感平臺(tái)進(jìn)行的小麥倒伏研究，能為未來(lái)智慧農(nóng)業(yè)育種栽培提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。

（4）小麥莖稈組成成分對(duì)其抗倒伏能力的影響。在圖譜中形成了以“細(xì)胞壁Cell Wall”、“氮Nitrogen”、“鉀Potassium”、“纖維素Cellulose”、“木質(zhì)素Lignin”為中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞。針對(duì)莖稈中所含元素對(duì)倒伏的影響研究中，魏鳳珍等[42]認(rèn)為，小麥基部節(jié)間C/N較高有利于小麥莖稈抗倒。研究表明，硅、鉀等元素與抗倒伏能力也有密切關(guān)系，施硅處理的小麥，莖稈基部第2節(jié)間的抗壓強(qiáng)度明顯提高，施鉀處理的小麥莖稈表皮細(xì)胞壁明顯增厚，說(shuō)明硅素和鉀素都能影響小麥莖稈的機(jī)械性能[43-44]。在纖維素和木質(zhì)素對(duì)小麥抗倒伏研究方面，王健等[45-46]認(rèn)為，莖稈抗壓強(qiáng)度大的小麥品種纖維素含量顯著高于抗壓強(qiáng)度低的小麥品種。Kamran M[47]和Khan A等[48]認(rèn)為木質(zhì)素含量低的莖稈，機(jī)械強(qiáng)度較弱，群體易造成倒伏。

（5）小麥倒伏遺傳效應(yīng)和QTL定位。在圖譜中形成了以“基因Gene”、“數(shù)量性狀基因座QTL”等為中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞。在遺傳效應(yīng)方面，研究證明抗倒性是受多基因控制的數(shù)量性狀遺傳[49]，同時(shí)也受環(huán)境因素的影響，存在超親分離[50]。Khobra R[51]和Cruz P J等[52]認(rèn)為基因型間抗倒性存在明顯的遺傳變異，倒伏親本對(duì)非倒性親本呈部分或完全顯性，Mavi S G等[53]認(rèn)為抗倒性遺傳特性主要受加性效應(yīng)和非加性效應(yīng)共同作用，未發(fā)現(xiàn)有非等位基因間的互作效應(yīng)。在小麥抗倒伏相關(guān)基因克隆方面，除了得到了廣泛應(yīng)用的矮稈基因[54]外，國(guó)內(nèi)馬慶虎等[57]學(xué)者還發(fā)現(xiàn)了3個(gè)與抗倒伏相關(guān)的木質(zhì)素合成基因，分別為Ta-CCR1[55]、TaCM[56]和TaCAD1。小麥莖稈倒伏性QTL定位方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用分子標(biāo)記技術(shù)對(duì)包括與抗倒性相關(guān)的多個(gè)性狀如基部節(jié)間長(zhǎng)度、莖粗、稈壁厚度以及莖稈強(qiáng)度進(jìn)行了定位[58]，但目前這些倒伏相關(guān)的性狀定位極少應(yīng)用到小麥遺傳育種研究中。

2.7 研究熱點(diǎn)

頻次較高的關(guān)鍵詞在一定程度上可以看作是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，由于不同歷史時(shí)期科研目標(biāo)及技術(shù)水平有一定的差異，對(duì)不同時(shí)期內(nèi)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析可以得到每個(gè)時(shí)期的研究熱點(diǎn)?；赩OSviewer，對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行按時(shí)間劃分進(jìn)行聚類，分別構(gòu)建WoS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的小麥倒伏研究熱點(diǎn)圖譜（圖5、6），其中不同顏色的聚類代表不同時(shí)期的研究熱點(diǎn)。在2010以前，可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外在研究熱點(diǎn)上基本是相同的，主要包括影響小麥倒伏的表型因素以及提高小麥抗倒伏能力措施等宏觀層面的課題，這極可能與2010以前世界范圍內(nèi)小麥倒伏造成糧食減產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)情況以及解決小麥倒伏問(wèn)題的迫切需要有關(guān)。2010年以后，由于科技的迅速發(fā)展與技術(shù)跨學(xué)科的應(yīng)用，國(guó)際上開(kāi)始將研究的主題轉(zhuǎn)向微觀層面的小麥倒伏生化調(diào)控機(jī)理及遺傳效應(yīng)，國(guó)內(nèi)則在應(yīng)用層面的小麥倒伏的數(shù)理模型構(gòu)建、遙感圖像識(shí)別方向的研究逐漸增多。

圖5 WoS數(shù)據(jù)庫(kù)小麥倒伏研究熱點(diǎn)時(shí)間分布圖

圖6 CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)小麥倒伏研究熱點(diǎn)時(shí)間分布圖

3 結(jié)論與討論

發(fā)文數(shù)量的年度變化趨勢(shì)在一定程度上反映該研究方向的總體趨勢(shì)與研究熱度[59-60]。基于WoS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)，1990—2020年間發(fā)表的有關(guān)小麥倒伏研究文獻(xiàn)總數(shù)量持續(xù)快速增加，說(shuō)明小麥倒伏領(lǐng)域的研究越來(lái)越受到科研人員的關(guān)注。英國(guó)諾丁漢大學(xué)發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量最多，英國(guó)在小麥倒伏研究領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位；WoS平臺(tái)上西北農(nóng)林科技大學(xué)發(fā)文量排名第2，TOP 10機(jī)構(gòu)中中國(guó)占據(jù)4席（西北農(nóng)林科技大學(xué)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、中國(guó)科學(xué)院植物研究所、山東農(nóng)業(yè)大學(xué)），中國(guó)已經(jīng)成為小麥倒伏研究領(lǐng)域的中心之一。

文獻(xiàn)引用次數(shù)是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中衡量文獻(xiàn)學(xué)術(shù)影響力最重要的指標(biāo)，一篇文獻(xiàn)的引用次數(shù)越多代表其在同行中的被關(guān)注度越大[61]。從作者的文章數(shù)量及引用次數(shù)上來(lái)看，英國(guó)諾丁漢大學(xué)的Berry P M教授發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量及總引用次數(shù)最多，是小麥倒伏研究領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物；中國(guó)有3位學(xué)者入選發(fā)文量TOP 10，但是，僅有1篇文章入選國(guó)際被引用次數(shù)TOP 10，這表明中國(guó)的小麥倒伏研究在國(guó)際上的影響力有待提高。

學(xué)術(shù)期刊是研究者發(fā)表成果的主要途徑，研究期刊刊文數(shù)量能指導(dǎo)作者投稿[62]，基于WoS平臺(tái)和CNKI平臺(tái)的小麥倒伏領(lǐng)域的核心期刊分別是Field Crops Research、《麥類作物學(xué)報(bào)》；分析一個(gè)領(lǐng)域的研究學(xué)科分布，有利于科研人員掌握該領(lǐng)域研究可能涉及的學(xué)科，為開(kāi)展下一步的科研工作提供有力的支持，從小麥倒伏研究的學(xué)科分布來(lái)看，農(nóng)學(xué)和植物科學(xué)始終是重點(diǎn)研究方面，同時(shí)也出現(xiàn)了以現(xiàn)代生物技術(shù)為依托的分子生物方向的研究，各學(xué)科間的融合程度高，需要科研工作者掌握多學(xué)科的知識(shí)。

關(guān)鍵詞能夠準(zhǔn)確地表達(dá)文章研究的主旨，統(tǒng)計(jì)和分析關(guān)鍵詞可以把握某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)以及未來(lái)的研究方向[63-64]。國(guó)內(nèi)外小麥倒伏領(lǐng)域前20年的研究方向主要集中于兩方面，一是研究莖稈的表型與抗倒伏能力的關(guān)系及倒伏的預(yù)防措施和評(píng)估方法；二是優(yōu)化小麥栽培管理技術(shù)，調(diào)整群體數(shù)量和空間結(jié)構(gòu)及利用化控技術(shù)，提高小麥的抗倒伏性能，降低小麥倒伏率，實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)。近10年來(lái)，科研技術(shù)發(fā)展迅速，國(guó)內(nèi)外在分子層面進(jìn)行的小麥倒伏遺傳效應(yīng)分析和QTL定位以及應(yīng)用層面發(fā)展的倒伏遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)等方面取得一定進(jìn)展?？傮w來(lái)看，近30年以來(lái)小麥倒伏研究趨勢(shì)主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：基礎(chǔ)理論研究從表型向機(jī)理與機(jī)制深化；研究技術(shù)從簡(jiǎn)單的測(cè)量評(píng)估向集成多學(xué)科的先進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)變；研究的綜合性不斷得到加強(qiáng)，栽培、化控、分子生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、遙感等學(xué)科交叉融合研究更加明顯。對(duì)于小麥倒伏領(lǐng)域未來(lái)的研究，筆者認(rèn)為，應(yīng)繼續(xù)以提高小麥抗倒伏能力，提高綜合產(chǎn)量為核心目標(biāo)，從宏觀層面上，完善和創(chuàng)新抗倒伏栽培模式預(yù)防倒伏，開(kāi)發(fā)環(huán)境友好型的植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑控制倒伏以及結(jié)合先進(jìn)的遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)倒伏；從微觀層面上，探明小麥倒伏的調(diào)控機(jī)理和遺傳效應(yīng)，加快定位與小麥抗倒伏性密切相關(guān)、有價(jià)值的QTL位點(diǎn)，找到可用于育種選擇的分子標(biāo)記，并應(yīng)用到實(shí)際的育種工作中，培育高產(chǎn)抗倒小麥新品種。

在本研究過(guò)程中由于采用的是人工的方法對(duì)文章進(jìn)行篩選，很有可能會(huì)導(dǎo)致一部分文獻(xiàn)被錯(cuò)選或遺漏，對(duì)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性帶來(lái)一定的影響。同時(shí)，由于學(xué)科間的交叉及科研人員的合作，使用的有效文獻(xiàn)中作者國(guó)籍、機(jī)構(gòu)和學(xué)科可能有交叉現(xiàn)象，即同一篇文獻(xiàn)可能由不同國(guó)籍和機(jī)構(gòu)的作者合著，且可能同時(shí)隸屬于不同學(xué)科。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)信息獲取來(lái)源為各類數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)收錄內(nèi)容有較大差異，而且處于不斷的更新之中[65]。世界范圍內(nèi)，科學(xué)研究始終在開(kāi)展，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)也不斷豐富，而針對(duì)某一領(lǐng)域的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究只能鎖定在一個(gè)特定的時(shí)間，故本研究不求能夠覆蓋所有文章，但力求客觀的反應(yīng)小麥倒伏領(lǐng)域發(fā)展動(dòng)態(tài)。