陸徐偉，宋扎磋，王文穎，索南吉，2*

(1.青海師范大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，青海 西寧 810016；2.青海省人民政府—北京師范大學(xué) 高原科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院，青海 西寧 810016)

目前對(duì)于極端氣候的明確定義來自IPCC(聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì))第三次以及第四次評(píng)估報(bào)告，即在特定的時(shí)間空間維度內(nèi)發(fā)生的小概率氣候事件[1-4].極端氣候事件一般主要包括極端溫度、極端降水、極端干旱、氣旋等[4-5].自人類進(jìn)入工業(yè)化時(shí)代以來，人類活動(dòng)加劇了全球氣候變化，導(dǎo)致極端氣候發(fā)生的概率增加[6-7].與普通氣候變化相比，極端氣候變化對(duì)人類發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的影響更為嚴(yán)重[8-11]，也會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能構(gòu)成更大的威脅[12-13].如2005年的“Gudrun”暴風(fēng)襲擊了瑞典，約6600萬(wàn)立方米的森林遭到破壞，使該區(qū)域內(nèi)的碳匯在兩年內(nèi)減少了近300萬(wàn)噸[14]；氣候變暖嚴(yán)重影響了中國(guó)青藏高原土壤質(zhì)量和草地生產(chǎn)力，導(dǎo)致草地退化的加劇[15-16].也有研究表明極端降水可能會(huì)對(duì)土壤氮素和水分有效性產(chǎn)生負(fù)面影響，降低生態(tài)系統(tǒng)中植物對(duì)降雨和氮素利用效率[17].這種來自極端氣候事件的威脅不單表現(xiàn)在生態(tài)系統(tǒng)層面，也體現(xiàn)在群落、種群、物種水平上[18]，如長(zhǎng)期干旱導(dǎo)致考拉(Phascolarctoscinereus)種群銳減，洪澇降低了植物的物種豐富度等[19].

近幾十年來極端氣候事件在中國(guó)發(fā)生的概率也明顯增加[20]，嚴(yán)重威脅了中國(guó)的生態(tài)平衡與安全.如2008年中國(guó)遭遇了50年一遇的極端寒流，導(dǎo)致中國(guó)亞熱帶地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)遭到了毀滅性的破壞以及巨大的經(jīng)濟(jì)損失[21-22]；也有研究表明，近些年中國(guó)南部地區(qū)的干旱發(fā)生頻率在逐年增加，2009-2010年中國(guó)西南地區(qū)發(fā)生的極端干旱事件更是導(dǎo)致了該區(qū)域內(nèi)的植被總初級(jí)生產(chǎn)力和凈初級(jí)生產(chǎn)力大幅度降低[23].作為一個(gè)極端氣候事件多發(fā)的國(guó)家，中國(guó)未來也將面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[24].雖然極端氣候已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者的重視，也已有不少極端氣候綜述性論文，但對(duì)于涉及生態(tài)系統(tǒng)的極端氣候研究綜述則相對(duì)較少，缺乏對(duì)該領(lǐng)域研究成果的系統(tǒng)性總結(jié)概括，也缺少對(duì)該研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，研究熱點(diǎn)的梳理與分析.

文獻(xiàn)計(jì)量分析目前已是一種成熟的文獻(xiàn)信息定量分析和數(shù)據(jù)挖掘方法，近些年已被廣泛運(yùn)用于多個(gè)研究領(lǐng)域[25-26].由陳超美教授開發(fā)的CiteSpace軟件有著十分強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力，也是目前文獻(xiàn)計(jì)量統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化最熱門的軟件之一，該軟件能準(zhǔn)確高效地幫助我們探索一個(gè)研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與前沿等信息[27-29].本研究使用CiteSpace作為文獻(xiàn)計(jì)量統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘與可視化工具[30]，對(duì)中國(guó)境內(nèi)極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響研究進(jìn)行系統(tǒng)綜述.旨在探討中國(guó)境內(nèi)極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)，有助于我們掌握該領(lǐng)域的最新研究動(dòng)態(tài)與主要方向，為后續(xù)對(duì)該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究提供新思路.

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來自于WEB OF SCIENCE(WOS)與中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)核心合集.WOS數(shù)據(jù)庫(kù)檢索式為：TS=(“extreme climate*” OR “extreme weather*” OR “extreme precipitation” OR “extreme rainfall” OR “extreme temperature” OR “extreme drought” OR “cyclone” OR “heat wave” OR “El Nino”)；AND(“ecosystem” OR “community” OR “population” OR “species”)；AND(“China” OR “Chinese”)，選擇文獻(xiàn)類型為“Article”和“Review”，檢索時(shí)間范圍為2000年1月1日至2021年12月31日，共檢索獲得745條結(jié)果.CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)檢索式為：主題=極端氣候+極端天氣+極端降水+極端降雨+極端溫度+極端干旱+氣旋+熱浪+厄爾尼諾；并且主題=生態(tài)系統(tǒng)+群落+種群+物種；并且主題=中國(guó)+中國(guó)的.檢索時(shí)間范圍為2000年1月1日至2021年12月31日，共檢索獲得165條結(jié)果(檢索時(shí)間為2022年5月26日).

1.2 研究方法

首先，我們對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索后的745和165條記錄分別進(jìn)行人工刪減無(wú)關(guān)文獻(xiàn)后得到466和78篇相關(guān)文獻(xiàn)，并結(jié)合WOS和CNKI內(nèi)的統(tǒng)計(jì)功能和Excel對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)2000-2021年中國(guó)境內(nèi)極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響研究的年發(fā)文量趨勢(shì)進(jìn)行分析.其次，將這些相關(guān)文獻(xiàn)信息作為純文本格式導(dǎo)出保存為本地?cái)?shù)據(jù)源，使用CiteSpace(CiteSpace 5.8.R3)作為文獻(xiàn)計(jì)量分析的工具，對(duì)2000-2021年中國(guó)境內(nèi)極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響的研究力量，研究熱點(diǎn)趨勢(shì)進(jìn)行系統(tǒng)綜述.

2 結(jié)果

2.1 年發(fā)文量

通過對(duì)篩選后的文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得到了不同年份的發(fā)文量隨時(shí)間的變化趨勢(shì),如圖1所示.WOS數(shù)據(jù)庫(kù)第一次有相關(guān)的文獻(xiàn)出版時(shí)間是2008年，可以簡(jiǎn)單分為起步-緩慢增長(zhǎng)-快速增長(zhǎng)3個(gè)階段，2008-2011年的年均發(fā)文量為6篇左右，說明當(dāng)時(shí)學(xué)術(shù)界對(duì)該領(lǐng)域的關(guān)注度相對(duì)較弱，正處于起步階段.2012-2015年，更多的學(xué)者和機(jī)構(gòu)開始投入到相關(guān)研究中，這段時(shí)間發(fā)文量開始緩慢增長(zhǎng)，年均發(fā)文量增長(zhǎng)到16篇左右.2016-2021年由于全球變化的繼續(xù)加劇，進(jìn)一步引起了人們對(duì)該領(lǐng)域的重視，加之各種研究方法工具基本已經(jīng)成熟，發(fā)文量開始迅速增長(zhǎng)，這6年平均發(fā)文量在63篇左右.CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中第一次有相關(guān)文獻(xiàn)出版時(shí)間是2005年，與WOS數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其年發(fā)文量波動(dòng)較小，雖然增長(zhǎng)速度不如外文數(shù)據(jù)庫(kù)，但逐年發(fā)文量整體仍然呈上升趨勢(shì).可見近段時(shí)間學(xué)術(shù)界對(duì)該領(lǐng)域愈發(fā)關(guān)注與重視.

圖1 年發(fā)文量趨勢(shì)圖

2.2 研究力量分析

2.2.1 國(guó)家

分析不同國(guó)家的發(fā)文情況可以判斷其對(duì)該領(lǐng)域的重視的程度.由于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)來源均為中國(guó)，所以本文只對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)果如圖2所示，2008-2011年、2012-2015年、2016-2021年三個(gè)階段中國(guó)均為發(fā)文量最高的國(guó)家，發(fā)文量分別為19、60、330篇，這也與本文在主題的選擇中將區(qū)域定為中國(guó)的原因.在2008-2011年，處于起步階段時(shí)，參與到該領(lǐng)域研究的國(guó)家只有7個(gè)，在2012-2015年則有15個(gè)國(guó)家，而2016-2021年這段時(shí)間里參與到該領(lǐng)域研究的國(guó)家則達(dá)到了45個(gè)，可見不止是國(guó)內(nèi)，國(guó)際上對(duì)該領(lǐng)域也愈發(fā)重視.同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)都比較集中，各國(guó)間的合作都比較緊密，也說明了我國(guó)對(duì)該領(lǐng)域研究在追求自主研究和創(chuàng)新的同時(shí)，也重視與國(guó)際學(xué)術(shù)的交流與合作.

圖2 國(guó)家合作共現(xiàn)圖譜注：節(jié)點(diǎn)越大說明發(fā)文量越高，各節(jié)點(diǎn)間的連線說明存在合作關(guān)系.

2.2.2 研究機(jī)構(gòu)

分析研究機(jī)構(gòu)的發(fā)文量與合作關(guān)系，有助于了解不同機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域的影響力，并有助于加強(qiáng)機(jī)構(gòu)單位間的合作與交流.由于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)較少，所以本文只對(duì)WOS進(jìn)行分析，結(jié)果如圖3所示.發(fā)文機(jī)構(gòu)主要以高校和科研院所為主，2008-2011年、2012-2015年、2016-2021年三個(gè)階段發(fā)文量最高的機(jī)構(gòu)均是Chinese Acad Sci(中國(guó)科學(xué)院)，發(fā)文量分別為14、31、143篇.Chinese Acad Sci(中國(guó)科學(xué)院)在該領(lǐng)域共發(fā)表188篇，第一次發(fā)文時(shí)間是2008，是目前發(fā)表成果最多的機(jī)構(gòu)，也是投入該領(lǐng)域研究時(shí)間最早的機(jī)構(gòu)之一，可見其在該領(lǐng)域的影響力.研究機(jī)構(gòu)從起步階段的47個(gè)(2008年)到106個(gè)(2015年)，最后增長(zhǎng)至207個(gè)(2021年)，可見這些年越來越多的機(jī)構(gòu)開始投入到該領(lǐng)域的相關(guān)研究，也說明了這幾年該領(lǐng)域的熱度在不斷上升.大部分節(jié)點(diǎn)都比較集中，說明這些機(jī)構(gòu)合作與聯(lián)系都比較緊密.

圖3 機(jī)構(gòu)合作共現(xiàn)圖譜注：節(jié)點(diǎn)越大說明發(fā)文量越高，各節(jié)點(diǎn)間的連線說明存在合作關(guān)系.

2.2.3 科研作者

科研作者作為科研工作的主體，通過分析其發(fā)文量和合作關(guān)系可以了解他們對(duì)該領(lǐng)域的貢獻(xiàn)和各個(gè)團(tuán)隊(duì)的合作情況.本文使用CiteSpace分析了科研作者發(fā)文和合作情況，結(jié)果如圖4所示.WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中2008-2011年發(fā)文量最多的作者是Chai Fei；2012-2015年發(fā)文量最高的作者是Tang Danling；2016-2021年發(fā)文量最高的作者是Zuo Xiaoan.三個(gè)階段累計(jì)發(fā)文量最高的作者是Zuo Xiaoan，共發(fā)表9篇文獻(xiàn)；在發(fā)文量前10的作者中，國(guó)外作者有兩位，分別是Melinda D.Smith和Alan K.Knapp，發(fā)文量均是4篇.三個(gè)階段參與該領(lǐng)域研究的科研作者人數(shù)分別為91、102、188人，可見從2008年開始越來越多的科研人員開始投身于該領(lǐng)域的研究當(dāng)中.CNKI中發(fā)文量最多的作者是溫震君，發(fā)文量為4篇.從節(jié)點(diǎn)分析，我們發(fā)現(xiàn)其都是總體分散但局部又相對(duì)集中，說明各個(gè)研究團(tuán)隊(duì)的成員交流與合作密切，但各團(tuán)隊(duì)間的合作關(guān)系還需進(jìn)一步加強(qiáng).

圖4 作者合作共現(xiàn)圖譜注：節(jié)點(diǎn)越大說明發(fā)文量越高，各節(jié)點(diǎn)間的連線說明存在合作關(guān)系.

2.3 研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析

2.3.1 關(guān)鍵詞分析

圖5 熱點(diǎn)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)演化圖

關(guān)鍵詞是作者對(duì)文獻(xiàn)主旨和內(nèi)容的高度凝練，也是一篇文獻(xiàn)核心觀點(diǎn)的縮影，同時(shí)關(guān)鍵詞能反映一個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，關(guān)鍵詞分析也有助于了解歷史發(fā)展脈絡(luò)與研究現(xiàn)狀[31].本文使用CiteSpace軟件對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，結(jié)果如圖5所示，WOS圖譜共有398個(gè)節(jié)點(diǎn)833條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0105，CNKI圖譜有176個(gè)節(jié)點(diǎn)282條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0183.節(jié)點(diǎn)越大代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越高，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連線說明關(guān)鍵詞共現(xiàn)于相同的文獻(xiàn)中，連線越粗則共現(xiàn)的次數(shù)越多[24].

WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的最大的節(jié)點(diǎn)均是climate change(氣候變化)，頻次分別達(dá)到了118次和15次，氣候變化已經(jīng)是我們?nèi)祟惿婧桶l(fā)展的最大挑戰(zhàn)之一[32]，IPCC幾次報(bào)告綜合表明氣候變化在日益加劇，全球在繼續(xù)變暖，極端氣候發(fā)生的概率也在增加[33]，所以氣候變化一直是該領(lǐng)域的一個(gè)研究重點(diǎn).同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)WOS中干旱第一次出現(xiàn)時(shí)間是2008年，極端干旱第一次出現(xiàn)的年份是2018年；CNKI中干旱第一次出現(xiàn)時(shí)間是2007年，極端干旱第一次出現(xiàn)的年份是2011年，中間分別相隔10年和4年.說明學(xué)術(shù)界很早就開始關(guān)注中國(guó)境內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的干旱問題，但也揭示了受全球氣候變化影響，這些生態(tài)系統(tǒng)中的干旱問題近些年在日益加劇.WOS中在2008-2011年出現(xiàn)的關(guān)鍵詞有climate change(氣候變化)、impact(影響)、ecosystem(生態(tài)系統(tǒng))、response(響應(yīng))、dynamics(動(dòng)態(tài))等，由于當(dāng)時(shí)正處于起步階段，主要是對(duì)極端氣候?qū)ι鷳B(tài)系統(tǒng)影響機(jī)制的探索和理論框架的搭建.在2012-2015年這段時(shí)間該領(lǐng)域很多理論框架基本已經(jīng)搭建完成，更多的研究開始使用模型分析解決問題，研究工具與方法也趨于成熟.所以出現(xiàn)了mode(模型)、pattern(模式)等關(guān)鍵詞.2016-2021年關(guān)鍵詞有index(指標(biāo))、trend(趨勢(shì))、nitrogen(氮)、plant(植物)等，主要是對(duì)之前的理論和模型進(jìn)行補(bǔ)充，生態(tài)系統(tǒng)中越來越多的因素被量化作為指標(biāo)或參數(shù)考慮到理論和模型中.隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來和計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，更多的數(shù)據(jù)與指標(biāo)被運(yùn)用到該領(lǐng)域的相關(guān)研究中，進(jìn)一步完善相關(guān)模型和研究方法.在有足夠的數(shù)據(jù)支撐下，我們也開始對(duì)未來趨勢(shì)開展預(yù)測(cè)如物種分布模型等.

2.3.2 研究前沿分析

圖6 關(guān)鍵詞突顯圖

突現(xiàn)性可以反映關(guān)鍵詞在一定時(shí)間出現(xiàn)頻次的增長(zhǎng)情況，突現(xiàn)性數(shù)值越大說明在這段時(shí)間內(nèi)增長(zhǎng)率越高，一定程度上反映了這段時(shí)間內(nèi)研究領(lǐng)域焦點(diǎn)的改變或一個(gè)前沿?zé)狳c(diǎn)的出現(xiàn)[27].由于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)突顯性關(guān)鍵詞，所以我們只對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析.我們一共發(fā)現(xiàn)了14個(gè)突現(xiàn)性關(guān)鍵詞如圖6所示，紅色粗線代表突現(xiàn)持續(xù)時(shí)間.在時(shí)間上離我們最近的突現(xiàn)性關(guān)鍵詞是extreme drought(極端干旱)，說明在近幾年里極端干旱會(huì)成為我國(guó)境內(nèi)大部分生態(tài)系統(tǒng)的主要威脅，也是當(dāng)前該領(lǐng)域一個(gè)前沿的研究熱點(diǎn).

2.3.3 聚類分析

同一篇文章的參考文獻(xiàn)一般有著相似的研究?jī)?nèi)容或研究主旨，我們可以通過探究文獻(xiàn)的共被引情況，對(duì)參考文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析，可得到具體的研究主題，從而分析該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[34].目前CiteSpace的共被引分析只限于英文文獻(xiàn)，本文只對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)進(jìn)行了共被引聚類分析，聚類結(jié)果如圖7所示.其中Q(模塊化值，modularity)值和S(平均輪廓值，the mean silhouette)值分別為0.877和0.9346，表明聚類結(jié)構(gòu)顯著并且聚類可信度高(一般我們認(rèn)為Q>0.3說明聚類結(jié)構(gòu)是顯著的；S>0.5聚類結(jié)果合理；S>0.7則聚類結(jié)果可信[31].).如果聚類簇中包含的文獻(xiàn)過少會(huì)使結(jié)果不可靠，所以我們提取了前6個(gè)聚類簇，#0 precipitation event(降水事件)，#1 vegetation growth(植被生長(zhǎng))，#2 case study(個(gè)案研究)，#3 historical record(歷史記錄)，#4 extreme nature drought(極端自然干旱)，#5 vegetation greenness(植被綠度)，聚類簇序號(hào)越小，所包含的文獻(xiàn)數(shù)量越多.

圖7 引文聚類情況網(wǎng)絡(luò)圖(時(shí)間線視圖)

聚類簇#0[precipitation event(降水事件)]是針對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)，通過控制降水量或者模擬干旱時(shí)的降水量來探究該生態(tài)系統(tǒng)對(duì)極端降水或干旱的響應(yīng)為研究主題的文章.如Luo等[35]在內(nèi)蒙古及中國(guó)其他地區(qū)的3個(gè)半干旱草地上，通過連續(xù)3年降低生長(zhǎng)季66%降雨量的控制實(shí)驗(yàn)，跟蹤群落功能組成的變化，以此分析植物群落的干旱敏感性.Wang等[36]在內(nèi)蒙古一荒漠草原研究了極端降水對(duì)該生態(tài)系統(tǒng)中CO2交換的影響.草地約占全球陸地面積的40.5%，占生態(tài)系統(tǒng)總碳的34%左右，在碳循環(huán)以及水循環(huán)中起到關(guān)鍵作用[37-38].全球氣候變化背景下極端降水事件可能會(huì)對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[39]，并威脅其功能和結(jié)構(gòu)，因此極端氣候的研究對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)尤為重要[38，40].

聚類簇#1[vegetation growth(植被生長(zhǎng))]是分析極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中植被生長(zhǎng)影響為主題的文獻(xiàn).如Wang等[41]以退耕還林工程(GGP)地區(qū)為研究區(qū)域，估算了該地區(qū)2000-2010年的植被生長(zhǎng)量，并分析了干旱和人類活動(dòng)對(duì)其影響.Xu等[42]利用歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)和其他指標(biāo)分析了東北、華北和西北地區(qū)干旱對(duì)植被生長(zhǎng)的影響.

聚類簇#2[case study(個(gè)案研究)]中的文章主要是以中國(guó)不同省份為區(qū)域單位的研究，以西北地區(qū)和內(nèi)蒙古地區(qū)最為常見.如Yao等[43]利用衛(wèi)星獲取新疆地區(qū)的NDVI 數(shù)據(jù)，分析了植被指數(shù)隨氣溫和降水的年際變化，以此研究分析極端氣候和植被響應(yīng)之間的聯(lián)系.Yue等[44]在內(nèi)蒙古草原通過設(shè)置不同的干旱梯度，研究分析了植物功能性狀對(duì)極端干旱的響應(yīng).

聚類簇#3[historical record(歷史記錄)]是對(duì)多年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的文獻(xiàn)為主.此類研究通常是統(tǒng)計(jì)并計(jì)算極端氣候與生態(tài)系統(tǒng)歷年的觀測(cè)數(shù)據(jù)和指標(biāo)，再利用相應(yīng)的模型擬合分析.如Xu等[45]選擇了中國(guó)沿海6個(gè)亞區(qū)，分析這些區(qū)域內(nèi)多個(gè)極端氣候指標(biāo)和近30年來(1986-2015年)的非季節(jié)性凈第一性生產(chǎn)力(NPP)指標(biāo)，在多尺度(年度和季節(jié))上運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)模型研究了NPP與氣候關(guān)系.Ding等[46]則利用歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)和帕爾默干旱嚴(yán)重程度指數(shù)(PDSI)分析了1982-2015年多個(gè)干旱地區(qū)不同群落中植被活動(dòng)與干旱的關(guān)系.

聚類簇#4[extreme natural drought(極端自然干旱)]中的文獻(xiàn)均是以極端干自然干旱或極端干旱為主題的相關(guān)研究，例如Gao等[47]在我國(guó)半干旱黃土高原地區(qū)，探究了棗樹農(nóng)林復(fù)合系統(tǒng)的種間水分相互作用和其對(duì)極端干旱的響應(yīng).Luo等[48]則選擇了中國(guó)北方兩種優(yōu)勢(shì)種不同的植物群落[分別為羊草(Leymuschinensis)和大針茅(Stipagrandis)]，在極端干旱下，評(píng)估其養(yǎng)分(N、P和K)的吸收和重收來檢驗(yàn)優(yōu)勢(shì)度假說和質(zhì)量比假說.

聚類簇#5[vegetation greenness(植被綠度)]中的文獻(xiàn)主要是以植被綠度來研究生態(tài)系統(tǒng)中植物群落對(duì)極端氣候事件的響應(yīng).如Deng等[49]利用衛(wèi)星觀測(cè)、動(dòng)態(tài)全球植被模型(DGVM)模擬等方法研究了2000-2015年間中國(guó)境內(nèi)一些地區(qū)植被綠度對(duì)極端干旱的響應(yīng).

3 結(jié)論與建議

本研究通過對(duì)中國(guó)境內(nèi)極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析和可視化分析，綜述了該領(lǐng)域年發(fā)文量趨勢(shì)，主要研究力量和主要研究熱點(diǎn)與趨勢(shì).結(jié)果表明(1)WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)于該領(lǐng)域研究第一次有相關(guān)文獻(xiàn)的出版時(shí)間是分別是2008年和2005年，該領(lǐng)域中英文文獻(xiàn)的逐年發(fā)文量整體呈上升趨勢(shì)，其中英文文獻(xiàn)的發(fā)文量增長(zhǎng)尤為顯著.說明該領(lǐng)域雖然起步較晚但發(fā)展迅速，也可見近段時(shí)間來學(xué)術(shù)界對(duì)該領(lǐng)域愈發(fā)關(guān)注與重視.(2)研究力量分析結(jié)果說明，中國(guó)是發(fā)文量最高的國(guó)家，中國(guó)科學(xué)院在該領(lǐng)域有著較強(qiáng)的影響力也是投入該領(lǐng)域研究最早的機(jī)構(gòu)之一，Zuo Xiaoan和溫震軍等作者對(duì)該領(lǐng)域具有較大貢獻(xiàn).各個(gè)國(guó)家地區(qū)，機(jī)構(gòu)和團(tuán)隊(duì)內(nèi)部合作都比較緊密，但團(tuán)隊(duì)間的合作相對(duì)薄弱.(3)在研究熱點(diǎn)趨勢(shì)方面我們發(fā)現(xiàn)，從2008-2021年，通過多年發(fā)展，目前該領(lǐng)域理論框架基本搭建完成，同時(shí)受益于衛(wèi)星遙感技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，研究方法與工具等都已比較完善.研究區(qū)域以內(nèi)蒙古和西北地區(qū)最為常見，主要生態(tài)系統(tǒng)類型為草地生態(tài)系統(tǒng)，研究方式以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、模型分析為主，研究生物視角為植被生長(zhǎng)和植被綠度，研究的主要極端氣候類型是極端干旱以及極端降水，研究前沿?zé)狳c(diǎn)為極端干旱，干旱也是該領(lǐng)域較早開展研究且熱度至今未減的主題.

雖然近些年我們對(duì)于中國(guó)境內(nèi)的極端氣候事件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)影響研究的關(guān)注度在不斷上升，但仍存在一些問題，對(duì)此我們提出以下建議：(1)就發(fā)文量而言我們發(fā)現(xiàn)主要以英文文獻(xiàn)為主，而中文文獻(xiàn)的發(fā)表量只占到英文文獻(xiàn)的21%左右，這在一定程度上會(huì)減少國(guó)內(nèi)受眾對(duì)該領(lǐng)域的認(rèn)識(shí)與了解，所以未來應(yīng)適當(dāng)增加中文文獻(xiàn)的發(fā)表量.(2)相比較國(guó)際與科研機(jī)構(gòu)之間的合作，研究團(tuán)隊(duì)之間的交流相對(duì)較少，今后應(yīng)重點(diǎn)推動(dòng)團(tuán)隊(duì)之間的合作與學(xué)術(shù)交流，取長(zhǎng)補(bǔ)短，同時(shí)深化學(xué)科間的交流合作.(3)受全球氣候變化影響，目前以極端干旱為主的極端氣候事件已對(duì)我國(guó)的生態(tài)平衡與生態(tài)安全構(gòu)成了巨大的威脅，而我國(guó)西北和內(nèi)蒙古地區(qū)又是干旱的“重災(zāi)區(qū)”.我國(guó)西北和內(nèi)蒙古地區(qū)擁有豐富的草地資源，這些草地不僅是當(dāng)?shù)啬撩裆姘l(fā)展的重要依靠，更是我國(guó)生態(tài)安全的天然屏障，是我們生態(tài)文明建設(shè)和保護(hù)的最前沿陣地[50-51].但近些年研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)西北和蒙古地區(qū)草地退化、沙化問題日益嚴(yán)重，土壤肥力和含水量明顯降低[51-52].所以未來應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)我國(guó)西北和內(nèi)蒙古地區(qū)生態(tài)建設(shè)和生態(tài)保護(hù)，同時(shí)實(shí)施合適的放牧政策，完善相關(guān)的法律與監(jiān)察制度以減少放牧以及人類活動(dòng)帶來的生態(tài)環(huán)境破壞.(4)近年來大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各個(gè)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[53]，在大數(shù)據(jù)背景下我們可以獲取在空間和時(shí)間尺度上更多的信息，來探究生態(tài)系統(tǒng)對(duì)全球變化和極端氣候的響應(yīng).迄今為止，世界各地已經(jīng)累計(jì)了海量的生態(tài)觀測(cè)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)量大、類型多、更符合實(shí)際，為我們對(duì)生態(tài)系統(tǒng)多個(gè)尺度的研究提供了絕佳的契機(jī)[54].同時(shí)這樣的大數(shù)據(jù)不僅帶來了更多的觀測(cè)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，也加速了各類模型的完善和發(fā)展，推動(dòng)了研究方法的革新[55].這些大數(shù)據(jù)為探索生態(tài)規(guī)律和機(jī)制、檢驗(yàn)各類生態(tài)學(xué)假說與理論提供了無(wú)限的可能性[56].但大量的數(shù)據(jù)也增加了我們篩選和分析數(shù)據(jù)的難度，所以未來如何有效利用大數(shù)據(jù)，如何將其運(yùn)用于解決目前生態(tài)系統(tǒng)中的極端氣候帶來的問題，是我們面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，也是未來要大力發(fā)展的方向.(5)隨著研究的深入，人們也意識(shí)到想要取得更大的研究進(jìn)展則需要多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)與技術(shù)指導(dǎo)，即交叉學(xué)科研究[57].在極端氣候與生態(tài)系統(tǒng)的研究中同樣需要多個(gè)學(xué)科的知識(shí)支撐，在內(nèi)容上我們需要結(jié)合地理科學(xué)、地質(zhì)學(xué)、海洋學(xué)、生態(tài)學(xué)、微生物學(xué)、分類學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，在方法上則依賴數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等領(lǐng)域的發(fā)展，所以交叉學(xué)科研究在該領(lǐng)域有非常廣闊的前景，也是未來發(fā)展必不可少的一環(huán).