陳文盛， 丁慧慧， 李江榮， 陳康， 汪漢駒

西藏農(nóng)牧學(xué)院 高原生態(tài)研究所/西藏高原森林生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/西藏林芝高山森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站/西藏自治區(qū)高寒植被生態(tài)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 西藏 林芝 860000

森林小氣候是指在森林內(nèi)喬木層、 灌木層與草本層共同作用下所形成的不同于大環(huán)境下的局部地區(qū)的氣候[1]， 主要是通過(guò)不同的林型、 樹(shù)木生長(zhǎng)情況、 地形地勢(shì)等(統(tǒng)稱下墊面)影響林內(nèi)光、 熱、 水、 汽等氣象要素綜合作用的結(jié)果． 森林小氣候的研究能夠體現(xiàn)森林與氣象因子之間的關(guān)系與時(shí)空變化規(guī)律[2]， 對(duì)地表植被的組成及其分解過(guò)程具有中介性[3]， 且能夠評(píng)估森林生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能[4]． 目前， 國(guó)內(nèi)外對(duì)森林小氣候的研究工作主要圍繞4個(gè)方面展開(kāi)： 一是對(duì)不同冠層結(jié)構(gòu)的小氣候研究． 如Zellweger等[5]與Jucker等[6]認(rèn)為不同的冠層結(jié)構(gòu)具有不同的小氣候特征， Kovács等[7]認(rèn)為不同的林業(yè)處理(改變冠層結(jié)構(gòu))會(huì)造成不同的微氣候特征， 楊鈣仁等[8]研究了不同冠層結(jié)構(gòu)針闊混交林與純桉樹(shù)林之間森林小氣候的差異． 二是對(duì)林內(nèi)垂直梯度上小氣候研究． 如Takemoto[9]認(rèn)為影響森林小氣候的主要因素是森林的垂直結(jié)構(gòu)， 程璨[10]研究了空青山次生櫟林溫度垂直梯度變化， 并認(rèn)為太陽(yáng)輻射是其主要影響因素； 王霞等[11]對(duì)比黃河三角洲白蠟人工林冠層上與冠層內(nèi)的小氣候特征， 認(rèn)為冠層具有保溫增濕、 降低風(fēng)速的作用． 三是對(duì)林內(nèi)與林外的小氣候研究． 如Georg等[12]研究了疏密林冠下小氣候與鄰近開(kāi)闊區(qū)小氣候的關(guān)系； Spittlehouse等[13]通過(guò)對(duì)比林內(nèi)、 林外、 林緣3種不同生境的溫度、 濕度和輻射等， 闡述了森林的小氣候效應(yīng)； 孫金偉等[4]和李潔等[2]分別對(duì)長(zhǎng)白山闊葉紅松林、 昆明樹(shù)木園林內(nèi)與林外的小氣候特征展開(kāi)了對(duì)比研究． 四是對(duì)林線過(guò)渡帶區(qū)域的小氣候研究． 如何吉成等[14]、 Liu等[15]、 殷文杰等[16]和王媛韜等[17]對(duì)藏東南色季拉山林線過(guò)渡帶的生態(tài)氣候進(jìn)行了研究； 王曉東等[18]和薛峰等[19]也分別對(duì)長(zhǎng)白山北坡岳樺林線與蘆芽山針葉林林線展開(kāi)了小氣候的研究.

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是通過(guò)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行處理并提取可量化的數(shù)據(jù)用來(lái)評(píng)價(jià)某個(gè)學(xué)科或領(lǐng)域的發(fā)展水平及現(xiàn)狀[20]． CiteSpace是一種進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析的軟件工具， 在眾多研究領(lǐng)域得到了廣泛運(yùn)用， 彌補(bǔ)了傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述定量的不足， 可直觀地表達(dá)研究前沿與熱點(diǎn)[21-22]． 國(guó)內(nèi)外對(duì)森林小氣候進(jìn)行了相對(duì)系統(tǒng)的研究， 但很少采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的方法對(duì)其進(jìn)行研究， 本研究基于中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)與Web of Science(WOS)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)， 利用CiteSpace對(duì)近20年有關(guān)森林小氣候的研究成果進(jìn)行可視化分析， 旨在于揭示該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀與熱點(diǎn)， 以期為森林小氣候相關(guān)研究提供參考.

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于CNKI與WOS文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)， 其中中文文獻(xiàn)檢索采用CNKI， 主題詞為“森林小氣候”“森林氣象學(xué)”“森林微氣候”“森林生態(tài)氣候”， 時(shí)間跨度為2000—2021年， 去除英文文獻(xiàn)、 科技成果及不相關(guān)文獻(xiàn)， 最終獲得的文獻(xiàn)數(shù)量為167篇； 英文文獻(xiàn)檢索主要采用WOS數(shù)據(jù)庫(kù)， 高級(jí)檢索下Booleans檢索式： (TS=(forest meteorology*OR ecoclimate * OR forest microclimate )) ， 語(yǔ)種為English， 文獻(xiàn)類型為Article與Review， 時(shí)間跨度為2000—2021年， 去重后最終獲得的文獻(xiàn)數(shù)量為2 611篇(其中研究報(bào)告2 531篇， 研究綜述80篇)． 檢索時(shí)間均為2021年10月5日.

1.2 研究方法

采用CiteSpace(5.7.R5W)文獻(xiàn)計(jì)量軟件結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)的可視化對(duì)檢索文獻(xiàn)進(jìn)行分析． 在圖譜中， 節(jié)點(diǎn)大小代表頻次的高低， 反映該時(shí)段關(guān)注的焦點(diǎn)， 而連線粗細(xì)代表共現(xiàn)頻次的多少[23]； 中心性代表其在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的作用， 中心性越高說(shuō)明關(guān)鍵性越強(qiáng)[24]； 爆發(fā)值與突現(xiàn)值相關(guān)， 是評(píng)判文獻(xiàn)或關(guān)鍵詞活躍度大小的指標(biāo)[20]；H指數(shù)則是用來(lái)衡量期刊的學(xué)術(shù)影響力，H指數(shù)越大， 說(shuō)明其學(xué)術(shù)影響力越大[25]； 并用論文專業(yè)度、 期刊自引率、 核心作者的最少發(fā)文量和文獻(xiàn)半衰期等指標(biāo)進(jìn)行討論[26-30].

1) 論文專業(yè)度為：

(1)

式中：SP為論文專業(yè)度，mi為學(xué)科類別中的文獻(xiàn)數(shù).

2) 期刊自引率為：

(2)

式中：RRSC-ing為期刊自引率，a為期刊自引次數(shù)，b為引用其他期刊次數(shù).

3) 根據(jù)普賴斯定律， 核心作者的最少發(fā)文量為：

(3)

式中：M為核心作者的最少發(fā)文量，Nmax為作者最多發(fā)文量.

4) 文獻(xiàn)半衰期為：

式中：x為時(shí)間(以10 a為計(jì)量單位)，y是經(jīng)過(guò)x時(shí)間時(shí)總的引文比率，a和b均是系數(shù)，T1/2是文獻(xiàn)半衰期， (6)式運(yùn)用B-K方程計(jì)算方法.

2 結(jié)果與討論

2.1 森林小氣候文獻(xiàn)基本特征分析

2.1.1 發(fā)文年變化趨勢(shì)

單位時(shí)間內(nèi)發(fā)文量的變化程度代表著該學(xué)科或領(lǐng)域的研究趨勢(shì)與學(xué)術(shù)活躍度[31-32]． 分析CNKI(167篇)與WOS(2 611篇)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的2 778篇檢索文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)(圖1)， 2000—2021年， 英文文獻(xiàn)的年均發(fā)表量為118.68篇， 且增長(zhǎng)顯著， 以平均5.91篇/a的速率逐年增加， 近10 a發(fā)文量占總數(shù)的68.90%； 中國(guó)作者在WOS的發(fā)文量為234篇， 占總發(fā)文量的8.96%， 以平均1.82篇/a的速率逐年增加； 而中文文獻(xiàn)的年均發(fā)表量為7.59篇， 以平均0.09篇/a的速率逐年增加， 且中文文獻(xiàn)每年的發(fā)表總量始終低于英文文獻(xiàn)， 兩者的平均發(fā)文比為0.07， 總體發(fā)文趨勢(shì)為前10 a發(fā)文比波動(dòng)較大， 后10 a波動(dòng)較小且呈下降趨勢(shì)． 總而言之， 森林小氣候研究在中外都取得了一定的成果， 但中英文文獻(xiàn)的數(shù)量之間相差較大， 也說(shuō)明近20 a該領(lǐng)域得到了國(guó)外學(xué)者較大的重視， 而并沒(méi)有得到國(guó)內(nèi)學(xué)者足夠的關(guān)注， 國(guó)內(nèi)發(fā)展較為緩慢； 同時(shí)國(guó)內(nèi)學(xué)者的英文發(fā)文量(234篇)要多于中文發(fā)文量(167篇)， 也說(shuō)明在該領(lǐng)域內(nèi)國(guó)內(nèi)學(xué)者更趨向于外文期刊.

PR-C： 中國(guó)作者在WOS的發(fā)文量； RCF： 中英文文獻(xiàn)發(fā)文比； NOP(WOS)： WOS發(fā)文量；NOP-C： 中國(guó)作者在WOS的發(fā)文量； NOP(CNKI)： CNKI發(fā)文量．圖1 2000—2021年森林小氣候研究文獻(xiàn)年發(fā)表量

2.1.2 學(xué)科分布與期刊分析

多學(xué)科的交叉與融合已成為一種趨勢(shì)， 了解學(xué)科間的內(nèi)容交匯與知識(shí)演化， 可以為學(xué)科發(fā)展提供進(jìn)一步的參考[33]． 森林小氣候領(lǐng)域也出現(xiàn)了多學(xué)科內(nèi)容交匯的情況， 探明其學(xué)科分布與知識(shí)演化， 對(duì)研究其發(fā)展趨勢(shì)具有重大意義． 因CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)數(shù)量較少， 所以只對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的學(xué)科分布與期刊展開(kāi)討論， CNKI的數(shù)據(jù)僅作為對(duì)比分析． 近20 a與森林小氣候領(lǐng)域相近的各個(gè)學(xué)科發(fā)文量逐年增多， 且2016-2021年的發(fā)文量平均為2000-2005年的3倍(表1)． 論文專業(yè)度(SP)指的是文獻(xiàn)所屬學(xué)科類別的集中化程度，SP越小， 說(shuō)明該領(lǐng)域的學(xué)科分布越廣[33]； WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中森林小氣候領(lǐng)域的SP維持在0.15～0.18(表2)， 低于圖書情報(bào)領(lǐng)域的0.32～0.39[33]、 生物傳感器領(lǐng)域的0.23及Enso循環(huán)領(lǐng)域的0.45[34]， 說(shuō)明森林小氣候領(lǐng)域的學(xué)科分布比其他領(lǐng)域廣； 而CNKI的SP為0.34～0.60， 整體呈遞減趨勢(shì)， 說(shuō)明隨著時(shí)間推移該領(lǐng)域的學(xué)科分布在國(guó)內(nèi)趨于變廣， 且在SP上， CNKI大于WOS． 總而言之， 從專業(yè)度上分析， 森林小氣候領(lǐng)域呈現(xiàn)出了多學(xué)科交叉與融合的趨勢(shì).

表1 森林小氣候研究領(lǐng)域?qū)W科分布前10及其發(fā)文量(WOS)

表2 WOS與CNKI論文專業(yè)度比較

對(duì)期刊進(jìn)行可視化分析能夠了解相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)流入的情況， 也能夠?yàn)榭蒲泄ぷ髡呶墨I(xiàn)閱讀與發(fā)表提供便利[31，33]； 引入期刊自引率來(lái)評(píng)價(jià)期刊是否為健康狀態(tài)， 大于20%均可認(rèn)定為過(guò)度自引(高危期刊)[35]． 近20 a森林小氣候領(lǐng)域發(fā)文量排名前10的期刊(表3)， 《Forest Ecology and Management》在該領(lǐng)域的發(fā)文量高達(dá)213篇(占比8.16%)， 遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于排名第2的《Agricultural and Forest Meteorology》(87篇， 占比3.33%)， 同時(shí)《Forest Ecology and Management》的被引頻次與H指數(shù)均為最高， 也說(shuō)明了在該領(lǐng)域中該期刊一直處于領(lǐng)先地位； 從影響因子分析， 《Global Change Biology》最高(10.863)， 《Plant Ecology》最低(1.854)； 此外， 這10種期刊的RRSC-ing范圍均小于5%， 低于我國(guó)期刊的平均RRSC-ing的水平(5%～20%)[36]， 其中《ECOSPHERE》的RRSC-ing為0， 均說(shuō)明該領(lǐng)域的期刊較為健康.

表3 森林小氣候領(lǐng)域發(fā)文量排名前10的期刊(WOS)

2.1.3 文獻(xiàn)作者

“小同行”概念的提出促進(jìn)了對(duì)同一領(lǐng)域內(nèi)作者發(fā)文情況的分析研究， 也能為文獻(xiàn)閱讀者提供檢索便利[37]． 近20 a發(fā)表中文文獻(xiàn)(CNKI)的作者共有407位， 發(fā)表英文文獻(xiàn)(WOS)的作者共有768位， 因CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)數(shù)量較少， 所以也只對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)文作者(表4)展開(kāi)詳細(xì)討論． WOS數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)文量最多與H指數(shù)最高的是來(lái)自Ghent University的Verheyen(25篇， 12)， 被引頻次、 篇均被引頻次與H指數(shù)最高的是中國(guó)地質(zhì)大學(xué)的Chen(1 366次， 85.38次， 12)， 說(shuō)明這兩位作者在該領(lǐng)域具有較大的影響力． 探討核心作者群對(duì)分辨該領(lǐng)域內(nèi)的專家以及分析研究前沿具有重大的意義[31]． 本研究根據(jù)普賴斯定律來(lái)衡量作者的學(xué)術(shù)產(chǎn)出， 從而分析其是否為該領(lǐng)域的核心作者[38]． 由表4可知WOS的作者最多發(fā)文量為25篇(Verheyen K)， 因此由(3)式可以得知發(fā)文量分別不少于4篇就可認(rèn)為其是森林小氣候研究領(lǐng)域的核心作者， 其中， 英文文獻(xiàn)的核心作者共72位， 占總發(fā)文作者數(shù)的9.39%， 而核心作者發(fā)文量688篇， 占總發(fā)文量的26.35%； 根據(jù)核心作者發(fā)文量占比超過(guò)總發(fā)文量的50%即可認(rèn)定其是穩(wěn)固的核心作者群[31]， 從而得知并未形成穩(wěn)固的核心作者群.

表4 森林小氣候研究領(lǐng)域作者發(fā)文量前10名(WOS)

2.1.4 文獻(xiàn)發(fā)表機(jī)構(gòu)

對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析， 共有566個(gè)機(jī)構(gòu)對(duì)森林小氣候領(lǐng)域展開(kāi)了研究， 其中美國(guó)農(nóng)業(yè)部的發(fā)文量(173篇， 占比6.63%)、 被引頻次(5 566)與H指數(shù)(43)最高， 而篇均被引頻數(shù)最高的是加州大學(xué)(42.19)； 在發(fā)文量前10名機(jī)構(gòu)中， 來(lái)自美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)5個(gè)， 占比50%， 發(fā)文量占前10發(fā)文量的61.56%， 且發(fā)文量前3也均來(lái)自美國(guó)， 可看出美國(guó)研究機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域具有較大的影響力． 而在前10當(dāng)中有一個(gè)中國(guó)機(jī)構(gòu)(中國(guó)科學(xué)院)， 其發(fā)文量位列第4， 但被引頻次(1 791)、 篇均被引頻次(17.39)與H指數(shù)(22)均處于較低水平(表5)． 對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析， 國(guó)內(nèi)共有119個(gè)研究機(jī)構(gòu)對(duì)森林小氣候鄰域展開(kāi)研究(表6)， 其中發(fā)文量最多的是南京林業(yè)大學(xué)(10篇， 占比5.99%)， 說(shuō)明該機(jī)構(gòu)對(duì)該領(lǐng)域研究較為關(guān)注； 被引頻次與篇均被引頻次最多的是北京林業(yè)大學(xué)(146次， 16.22次)， 說(shuō)明該機(jī)構(gòu)的產(chǎn)出質(zhì)量較高； 下載量與篇均下載量最多的是來(lái)自中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院(4 944次， 824次)， 且均為碩博論文， 說(shuō)明該機(jī)構(gòu)所產(chǎn)出論文的傳播性較高.

表5 森林小氣候研究領(lǐng)域機(jī)構(gòu)發(fā)文量前10名(WOS)

表6 森林小氣候研究領(lǐng)域機(jī)構(gòu)發(fā)文量前10名(CNKI)

2.1.5 文獻(xiàn)發(fā)表國(guó)家

全球共有111個(gè)國(guó)家對(duì)森林小氣候領(lǐng)域展開(kāi)了研究， 其中美國(guó)發(fā)文量(875篇， 占比33.51%)、 被引頻次(28 227)、 H指數(shù)(78)最高， 英國(guó)篇均被引頻次(39.5次)最高； 而中國(guó)文獻(xiàn)被引頻次(3 816次)、 篇均被引頻次(16.45次)與H指數(shù)(29)最低， 中心性最低的則是瑞典與瑞士(0.04)(表7)． 整體來(lái)看， 歐美國(guó)家在該領(lǐng)域的研究具有一定的領(lǐng)先地位， 而中國(guó)在該領(lǐng)域的產(chǎn)出質(zhì)量不高， 有待加強(qiáng).

表7 森林小氣候研究領(lǐng)域國(guó)家發(fā)文量前10名

2.2 學(xué)術(shù)版圖分析

關(guān)鍵詞是作者對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容及其研究思想的凝結(jié)， 代表著該研究領(lǐng)域的方向、 版圖與熱點(diǎn)[31， 39]． 運(yùn)用關(guān)鍵詞聚類分析來(lái)確定森林小氣候研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)版圖， 設(shè)定Time slicing為2000年1月-2021年10月， Years Per Slice為1年， Node Types為Keywords， Pruning選擇Pathfinder與Pruning Sliced networks， 計(jì)算方法選擇“LLR”， 其他均為默認(rèn)． 分析結(jié)果為： 英文文獻(xiàn)顯示了662個(gè)節(jié)點(diǎn)， 3 950條連線， 形成了11個(gè)聚類(圖2a)， 模塊值Q為0.360 3>0.3， 聚類結(jié)構(gòu)顯著， 輪廓均值S為0.665>0.5， 聚類結(jié)果可信； 中文文獻(xiàn)顯示了404個(gè)節(jié)點(diǎn)， 880條連線， 形成了14個(gè)聚類(圖2b)， 模塊值Q為0.791 6>0.3， 聚類結(jié)構(gòu)顯著， 輪廓均值S為0.938 2>0.5， 聚類結(jié)果可信.

圖2 森林小氣候領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖譜

2.2.1 英文文獻(xiàn)學(xué)術(shù)版圖分析

#0，#4和#6聚類分別是亞高山冷杉林、 國(guó)家公園、 俄勒岡州西部， 這3項(xiàng)主要以研究對(duì)象或研究地點(diǎn)進(jìn)行聚類， 討論某塊區(qū)域的小氣候特征[40-42]； #1和#2聚類分別是樹(shù)冠蒸騰與土壤呼吸， 這2項(xiàng)主要以研究指標(biāo)進(jìn)行聚類， 討論在不同環(huán)境(氣候條件)下所造成對(duì)應(yīng)結(jié)果的不同[43-46]； #3聚類是邊緣效應(yīng)， 指的是在林緣地帶表現(xiàn)出不同于林內(nèi)中心地帶的生態(tài)學(xué)特征， 具有環(huán)境異質(zhì)性[47]， 主要以研究理論進(jìn)行聚類， 討論的是邊緣效應(yīng)與小氣候的關(guān)系[48-49]； #9聚類是太陽(yáng)輻射， 主要以氣象因子進(jìn)行聚類， 討論的是小氣候各指標(biāo)的時(shí)空變化特征[50-51]； #10聚類是景觀生態(tài)系統(tǒng)， 主要以宏觀生態(tài)學(xué)進(jìn)行聚類， 討論的是小氣候特征與整個(gè)森林生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)系[52].

2.2.2 中文文獻(xiàn)學(xué)術(shù)版圖分析

#0和#1聚類是小氣候與森林小氣候， 以研究主題進(jìn)行聚類， 主要討論的是小區(qū)域內(nèi)非生物因子的時(shí)空變化特征[53]； #2，#6和#13聚類分別是城市森林、 次生林、 九華山， 以研究地點(diǎn)或?qū)ο筮M(jìn)行聚類， 討論的是某個(gè)區(qū)域的森林小氣候特征[54-56]； #3和#4聚類分別是森林氣象學(xué)與小氣候效應(yīng)， 以研究理論進(jìn)行聚類， 主要討論的是森林對(duì)空氣溫濕度等氣象要素的調(diào)節(jié)效應(yīng)[57]； #5，#7和#9聚類分別是逐步回歸、 曠場(chǎng)實(shí)驗(yàn)與模糊綜合分析， 以研究方法進(jìn)行聚類， 利用以上方法來(lái)評(píng)價(jià)生態(tài)效益的大小[58-60]； #8聚類是樹(shù)冠形態(tài)， 以生物因子進(jìn)行聚類， 討論的是生物因子與氣候要素之間的關(guān)系[61].

2.3 研究熱點(diǎn)與前沿分析

2.3.1 研究熱點(diǎn)分析

為了更加直觀地了解關(guān)鍵詞在某個(gè)時(shí)間段的具體情況， 采用CiteSpace的關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖來(lái)進(jìn)行分析． WOS數(shù)據(jù)庫(kù)在2000-2004年新出現(xiàn)的關(guān)鍵詞較多， 但隨著年份的增加， 新關(guān)鍵詞的出現(xiàn)數(shù)量逐步減少， 而CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)在近20 a間新出現(xiàn)的關(guān)鍵詞次數(shù)表現(xiàn)為先增后減． 與此同時(shí)， 根據(jù)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖(圖3和圖4)大致可將研究熱點(diǎn)分為2個(gè)階段． 第1階段(2000-2009年)是森林小氣候領(lǐng)域的快速發(fā)展與繁盛階段， 重點(diǎn)圍繞森林對(duì)氣象因子的改善作用等基礎(chǔ)研究． 在WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞主要有： microclimate(小氣候， 950次)、 forest(森林， 474次)、 climate change(氣候變化， 389次)、 vegetation(植被， 341次)、 temperature(溫度， 281次)等； 在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞是小氣候(42次)、 森林小氣候(24次)、 城市森林(18次)、 小氣候特征(11次)、 森林(9次)等， 同時(shí)也出現(xiàn)了土壤、 呼吸、 昆蟲(chóng)、 土壤養(yǎng)分、 空間格局等向其他領(lǐng)域或?qū)W科滲透的關(guān)鍵詞． 第2階段(2010-2021年)是對(duì)該領(lǐng)域的補(bǔ)充發(fā)展階段， 重點(diǎn)圍繞該領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)研究， 并與城市發(fā)展、 人體健康等話題相結(jié)合． 在WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞主要有： ecosystem service(生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)， 34次)、 sap flow(液流， 31次)、 β-diversity(β多樣性， 19次)、 heat island(熱島效應(yīng)， 15次)、 organic carbon(有機(jī)碳， 15次)； 在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞是人體舒適度(5次)、 森林康養(yǎng)(4次)、 氣候舒適度(5次)、 人工林(3次)、 森林火險(xiǎn)等級(jí)(2次)等.

圖3 森林小氣候領(lǐng)域關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖(WOS)

圖4 森林小氣候領(lǐng)域關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖(CNKI)

對(duì)中英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn)， 英文文獻(xiàn)對(duì)森林小氣候的研究主要出現(xiàn)在2000年甚至更早， 而中文文獻(xiàn)中在2000年也提出了小氣候效應(yīng)、 氣象要素等與森林小氣候領(lǐng)域有關(guān)的關(guān)鍵詞， 但對(duì)“森林小氣候”與“小氣候”的系統(tǒng)研究主要開(kāi)始于2002-2003年， 說(shuō)明中文文獻(xiàn)在該領(lǐng)域的研究具有一定的滯后性， 處于被動(dòng)狀態(tài)； 而隨著時(shí)間的推移， 中文文獻(xiàn)的研究重點(diǎn)逐步向森林小氣候特征與人之間的關(guān)系研究上傾斜(首次出現(xiàn)于2005年)， 出現(xiàn)了生態(tài)效益、 氣候舒適度、 空氣負(fù)離子濃度、 森林旅游、 舒適有效溫度、 空氣舒適度、 空氣清潔度等與人體健康相關(guān)的關(guān)鍵詞， 而英文文獻(xiàn)對(duì)于該方面的研究起步卻較晚， 與人有關(guān)的關(guān)鍵詞， 如heat(心臟)、 feedback(反饋)、 fire severity(火災(zāi)嚴(yán)重性)、 Ecosystem service(生態(tài)系統(tǒng)服務(wù))等首次出現(xiàn)的時(shí)間均在2010年之后， 說(shuō)明中文文獻(xiàn)在該方面的研究具有一定的創(chuàng)新性與先進(jìn)性.

2.3.2 研究前沿分析

關(guān)鍵詞的突變反映研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)與前沿[39]． 在英文文獻(xiàn)中， douglas fir forest(道格拉斯冷杉森林)、 edge effect(邊緣效應(yīng))、 vegetation structure(植被結(jié)構(gòu))、 ecosystem service(生態(tài)系統(tǒng)服務(wù))等關(guān)鍵詞的突現(xiàn)強(qiáng)度高于其他關(guān)鍵詞 (圖5a)， 表明了這些方向均為該時(shí)期內(nèi)的關(guān)鍵主題， 而 douglas fir forest(道格拉斯冷杉森林)、 gas exchange(氣體交換)、 light(光照)等關(guān)鍵詞的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)， 且主要集中在2000-2011年， 說(shuō)明了這些方向均為該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究.

根據(jù)圖譜可將其分為2個(gè)階段， 第1階段(2000-2009年)： 研究重點(diǎn)主要集中在森林與小氣候之間的關(guān)系； 第2階段(2010-2021年)： 研究重點(diǎn)主要集中在森林與人之間的關(guān)系， 以及更多的開(kāi)展森林小氣候?qū)Φ叵聦用?如土壤微生物等)與地表層面(如地表溫度、 凋落物分解等)的影響． 如圖5b所示， 在中文文獻(xiàn)中， 小氣候特征、 森林小氣候、 森林康養(yǎng)這3個(gè)關(guān)鍵詞的突現(xiàn)強(qiáng)度較高， 表明這3個(gè)方向在近20 a來(lái)一直備受國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注， 同時(shí)氣溫這個(gè)關(guān)鍵詞是當(dāng)中持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的， 也就說(shuō)明了該關(guān)鍵詞在森林小氣候研究領(lǐng)域中的基礎(chǔ)性作用.

圖5 國(guó)內(nèi)外森林小氣候領(lǐng)域高突變關(guān)鍵詞

英文文獻(xiàn)中的plantation(人工林)、 ecosystem service(生態(tài)系統(tǒng)服務(wù))與中文文獻(xiàn)中的森林康養(yǎng)、 人體舒適度均是近幾年來(lái)突現(xiàn)強(qiáng)度較高的關(guān)鍵詞， 代表著森林小氣候領(lǐng)域近幾年的研究前沿， 同時(shí)也很有可能代表著未來(lái)近幾年的發(fā)展趨勢(shì)． Locosselli等[62]則認(rèn)為森林內(nèi)的氣候因子與康養(yǎng)保健因子會(huì)影響樹(shù)木的生長(zhǎng)， 從而影響其生態(tài)服務(wù)的功能； 劉海軒等[63]則對(duì)城市森林內(nèi)的空氣溫度、 空氣濕度與風(fēng)速進(jìn)行了監(jiān)測(cè)， 認(rèn)為冠層結(jié)構(gòu)具有降溫與增濕的效果， 從而提高人體的舒適度； 段文軍[64]則對(duì)城市森林內(nèi)的氣象因子、 空氣負(fù)氧離子和PM2.5等康養(yǎng)保健因子進(jìn)行監(jiān)測(cè)， 認(rèn)為在夏季森林具有提高人體舒適度的效果， 且能降低PM2.5等． 這些研究也讓我們了解到了森林的生態(tài)價(jià)值.

2.3.3 高被引文獻(xiàn)分析

研究被引文獻(xiàn)的頻次、 爆發(fā)值與半衰期等指標(biāo)能夠在一定程度上反映文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值和對(duì)該領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)的大?。?被引頻次指的是一篇文獻(xiàn)被引用次數(shù)的多少； 文獻(xiàn)的爆發(fā)值常用突現(xiàn)值來(lái)表示， 越高的爆發(fā)值表明其在特定的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)且活躍度更高[65]； 文獻(xiàn)的半衰期常用來(lái)指示文獻(xiàn)老化程度的大小[30]， 半衰期越長(zhǎng)意味著文獻(xiàn)的價(jià)值越大[20]． 被引頻次最高的前10篇文獻(xiàn)分別來(lái)自于奧地利、 美國(guó)、 英國(guó)、 法國(guó)和比利時(shí)的學(xué)者或團(tuán)隊(duì)， 而國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域的研究并無(wú)高質(zhì)量的文章產(chǎn)出， 說(shuō)明國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的研究較為薄弱(表8)； R Core Team所發(fā)表的有關(guān)R語(yǔ)言的文獻(xiàn)篇數(shù)占前10篇文獻(xiàn)中的5篇， 占比50%， 平均爆發(fā)值為15.638， 普遍高于其他文獻(xiàn)， 說(shuō)明R語(yǔ)言的運(yùn)用在森林小氣候領(lǐng)域的研究保持著較高的活躍度與熱度； 《R： A Language and Environment for Statistical Computing.(2017)》的被引頻次與爆發(fā)值最高， 半衰期僅次于2014年與2015年版本， 該篇文獻(xiàn)周圍連線較為密集且連線較粗， 說(shuō)明了其在森林小氣候的研究中發(fā)揮著關(guān)鍵的樞紐作用(圖6)； 前10名文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間分布在2011-2019年， 說(shuō)明了這10年間是森林小氣候研究領(lǐng)域高質(zhì)量產(chǎn)出的階段； 其中《The relationship between leaf area index and microclimate in tropical forest and oil palm plantation： Forest disturbance drives changes in microclimate》是該領(lǐng)域中影響力較大的文獻(xiàn)． 總體來(lái)看， 這10篇文獻(xiàn)的半衰期均不高(0.77～2.31a)， 說(shuō)明其文獻(xiàn)的老化程度與速度較快， 也說(shuō)明該研究領(lǐng)域發(fā)展較快.

表8 森林小氣候領(lǐng)域文獻(xiàn)被引頻次前10名

圖6 森林小氣候領(lǐng)域共被引文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

3 結(jié)論與展望

近年來(lái)對(duì)于森林小氣候的研究主要由北美、 歐洲和中國(guó)的生態(tài)學(xué)家完成， 并有增加的趨勢(shì)． 前期主要圍繞該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究進(jìn)行， 重點(diǎn)圍繞森林對(duì)氣象因子的改善作用等方面展開(kāi)； 后期主要是圍繞該領(lǐng)域的應(yīng)用研究進(jìn)行， 與人相結(jié)合， 以及更多地開(kāi)展森林小氣候?qū)Φ叵聦用?如土壤微生物等)與地表層面(如地表溫度、 凋落物分解等)的影響研究.

森林小氣候領(lǐng)域未來(lái)幾年的發(fā)展趨勢(shì)主要圍繞城市的發(fā)展以及與人的關(guān)系進(jìn)行展開(kāi)， 森林康養(yǎng)、 人體舒適度的提高、 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)以及森林小氣候特征對(duì)“碳源”“碳匯”的影響機(jī)制等研究方向可能將會(huì)成為熱點(diǎn)主題． 研究區(qū)域上， 城市森林與樹(shù)線交錯(cuò)帶的氣候變化將會(huì)成為研究焦點(diǎn)； 研究手段上， 將會(huì)運(yùn)用到更多高科技手段和模型， 如遙感技術(shù)等； 研究?jī)?nèi)容上， 將會(huì)更多地往森林的生態(tài)效益與生態(tài)功能轉(zhuǎn)移， 特別是森林的“生物物理效應(yīng)”， 如森林對(duì)氣象因子(空氣溫濕度等)、 康養(yǎng)保健因子(負(fù)氧離子、 PM2.5等)等的影響． 與此同時(shí)， 在對(duì)其進(jìn)行研究時(shí)， 應(yīng)綜合各方面的因素去討論， 做到生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與社會(huì)發(fā)展相結(jié)合， 實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)． 最后， 在環(huán)境日益惡化的今天， 森林到底起到了什么作用？其作用有多大？能為人類的生存環(huán)境帶來(lái)怎樣的改變？這就是研究森林-氣候相互作用機(jī)制的意義所在.