李 凱 李澤宇 梁月榮 陸建良 鄭新強(qiáng)*

(1.浙江大學(xué) 茶葉研究所,杭州 310058;2.浙江大學(xué)海南研究院,海南 三亞 572025)

茶樹(shù)[Camelliasinensis(L.) O.Kuntze]在植物學(xué)分類(lèi)上隸屬于山茶科山茶屬,是一種集約化經(jīng)營(yíng)的多年生常綠闊葉經(jīng)濟(jì)作物,喜溫暖濕潤(rùn)的氣候環(huán)境,對(duì)種植環(huán)境的降雨量要求較高,通常認(rèn)為適宜的年降雨量為1 000 mm以上,適宜的月降雨量為100 mm[1-2]。但由于我國(guó)茶區(qū)地理跨度較大,氣候類(lèi)型豐富[3],且同一茶區(qū)月份間的降雨量分布情況也差異極大,導(dǎo)致茶樹(shù)常常遭受干旱脅迫。同時(shí),我國(guó)茶葉主要產(chǎn)區(qū)夏秋季氣溫高、空氣濕度較低且水分蒸發(fā)強(qiáng)烈,易造成秋旱,對(duì)來(lái)年春茶的產(chǎn)量和品質(zhì)均會(huì)產(chǎn)生明顯的不利影響[4]。據(jù)統(tǒng)計(jì),2001年的干旱造成肯尼亞茶園減產(chǎn)14%～20%[5]。2010年云南遭遇持續(xù)大旱導(dǎo)致26.67萬(wàn)hm2茶園受災(zāi),春茶減產(chǎn)50%左右,直接經(jīng)濟(jì)損失可達(dá)10億元[6]。與此同時(shí),干旱也是茶葉品質(zhì)的主要限制因素之一[7],長(zhǎng)時(shí)且重度的干旱會(huì)使茶葉中多種品質(zhì)相關(guān)成分下降,如總兒茶素含量、茶多酚含量、總游離氨基酸含量和水浸出物等[8]。茶樹(shù)抗旱是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,涉及的反應(yīng)較多,葉片的物理性狀[9]、根系形態(tài)[10]、丙二醛含量、脯氨酸含量[11-12]、抗氧化酶活性[13]、葉綠素含量[14]、光合氣體交換參數(shù)[15-16]、葉綠素?zé)晒鈪?shù)[17-18]和激素[19]等都會(huì)因茶樹(shù)遭遇干旱脅迫而發(fā)生變化。近年來(lái),針對(duì)茶樹(shù)干旱脅迫研究發(fā)表的相關(guān)文章為國(guó)內(nèi)外學(xué)者了解和開(kāi)展茶樹(shù)抗旱機(jī)理研究起到了重要作用[20-24]。但當(dāng)面對(duì)海量文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)時(shí),傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述方法仍然存在著信息掌握不全面和文獻(xiàn)利用率低下等局限性。

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是基于文獻(xiàn)或文獻(xiàn)某些特征的數(shù)量,論述與預(yù)測(cè)科學(xué)技術(shù)現(xiàn)象與規(guī)律的情報(bào)學(xué)分支[25]。隨著處理分析學(xué)術(shù)信息的科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)已廣泛應(yīng)用于許多科學(xué)研究中。近年來(lái)也有學(xué)者將其應(yīng)用于茶樹(shù)的相關(guān)研究中,主要包括茶產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀和標(biāo)準(zhǔn)化態(tài)勢(shì)的研究[26-27]、茶樹(shù)中特征性成分的研究進(jìn)展[28-30]和相關(guān)技術(shù)在茶樹(shù)研究中的進(jìn)展[31]等,但關(guān)于茶樹(shù)抗旱的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究尚未見(jiàn)報(bào)道。為了更好的了解茶樹(shù)抗旱的國(guó)內(nèi)外研究態(tài)勢(shì)和進(jìn)展,本研究從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的角度分析了近30年中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄的茶樹(shù)干旱相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)文獻(xiàn)數(shù)量、作者、年度分布和出版刊物等內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,客觀呈現(xiàn)茶樹(shù)抗旱的研究重點(diǎn)和薄弱所在,以期為相關(guān)科研人員能夠及時(shí)準(zhǔn)確的掌握茶樹(shù)抗旱的研究態(tài)勢(shì)提供數(shù)據(jù)參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為保證原始數(shù)據(jù)全面精準(zhǔn)且具有較高真實(shí)度、解釋度和可信度,本研究以文獻(xiàn)數(shù)量最多、覆蓋范圍最全的中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science為樣本數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)對(duì)本研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)主題、關(guān)鍵詞和摘要進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)以摘要做為檢索式能夠更全面的囊括本研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)。因此本研究以(摘要=茶樹(shù)AND 摘要=干旱)做為檢索式在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索1990—2021年(檢索時(shí)間：2022-04-28)的相關(guān)文獻(xiàn),手動(dòng)去除無(wú)關(guān)鍵詞和不相關(guān)的文獻(xiàn),得到121篇有效文獻(xiàn);以(AB=tea AND AB=drought)為檢索式,文獻(xiàn)類(lèi)型為“article”or “review”,時(shí)間跨度為1990—2021年(檢索時(shí)間：2022-04-28)在Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索,手動(dòng)去除無(wú)關(guān)鍵詞和不相關(guān)的文獻(xiàn),得到123篇有效文獻(xiàn)。

1.2 研究方法

本研究基于中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù),利用CiteSpace 5.7.R5軟件,繪制了年度發(fā)文量、合作作者、合作結(jié)構(gòu)以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)密度、節(jié)點(diǎn)大小和中介中心性等要素,展示茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)及趨勢(shì)。將每篇文獻(xiàn)中注明的所有作者定義為本篇文獻(xiàn)的作者,以進(jìn)行合作作者和核心作者的分析。通過(guò)普賴(lài)斯定律確定核心作者,即發(fā)文量為M篇以上的作者為核心作者,計(jì)算公式為M=0.749(Nmax)1/2。式中M表示核心作者的最低發(fā)文數(shù),Nmax表示最多發(fā)文作者的發(fā)文量[32]。

2 結(jié)果與分析

2.1 年度發(fā)文量

在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中,過(guò)去30余年茶樹(shù)干旱研究大致可分為3個(gè)發(fā)展階段(圖1)：第一階段(1991—2010年)為發(fā)展初期階段,年均發(fā)文量為1.15篇;第二階段(2011—2015年)為緩慢增長(zhǎng)階段,年均發(fā)文量為3.40篇。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示2009和2010年是我國(guó)近二十年來(lái)旱災(zāi)最為嚴(yán)重的年份,因旱災(zāi)造成的茶園絕收面積分別達(dá)到了32.69和267.23萬(wàn)hm2,使國(guó)家經(jīng)濟(jì)遭受了重大損失[33]。隨著全球氣候變暖加劇,對(duì)溫室氣體的研究在2010年進(jìn)入白熱化階段(以主題詞為“溫室氣體”在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索,2010年發(fā)文量為3 335篇,為歷年來(lái)最高),因此在茶樹(shù)科研領(lǐng)域更多的科研工作者也開(kāi)始投入到茶樹(shù)干旱領(lǐng)域的研究中,為該領(lǐng)域發(fā)文量的增加注入了極大的活力;第三階段(2016—2021年)為快速發(fā)展階段,年均發(fā)文量為13.50篇。2019年發(fā)文量達(dá)到峰值,為21.00篇,雖然自2020年起發(fā)文量略有下降,但仍高于1991—2016年。

在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中,過(guò)去30余年茶樹(shù)干旱研究自2003年開(kāi)始大致可分為2個(gè)發(fā)展階段(圖1)：第一階段(2002—2015年)為波動(dòng)增長(zhǎng)階段,年均發(fā)文量為2.77篇;第二階段(2016—2021年)為快速增長(zhǎng)階段,年均發(fā)文量為14.50篇,于2021年達(dá)到峰值,發(fā)文量為26.00篇,是中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中2021年發(fā)文量的2倍。這表明越來(lái)越多的研究者在這段時(shí)間內(nèi)更加傾向于在英文期刊上發(fā)表研究成果。

圖1 茶樹(shù)干旱研究的中英文文獻(xiàn)發(fā)文量年度分布Fig.1 Annual distribution of Chinese and English literatures published on drought in tea plants

2.2 作者分布

本研究通過(guò)對(duì)核心作者以及作者間的合作關(guān)系進(jìn)行分析來(lái)討論茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域的作者分布情況。核心作者表示在某一研究領(lǐng)域中發(fā)揮核心作用的研究人員,其研究的主題和走向代表了研究領(lǐng)域內(nèi)的研究重點(diǎn)和趨勢(shì)[34]。利用CiteSpace 軟件,設(shè)置TOPN=50,分別得到基于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)為361個(gè),連線為1 074條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.017(圖2)和基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)為476個(gè),連線為1 586條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.014(圖3)的茶樹(shù)干旱相關(guān)研究作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜。

一個(gè)圓圈和標(biāo)簽代表一個(gè)元素,圓圈大小代表該詞出現(xiàn)次數(shù)的高低,圓點(diǎn)之間的連線粗細(xì)表示元素兩兩之間的強(qiáng)度大小。圖2～5同。A circle and label represent an element,the size of the circle represents the number of occurrences of the word,and the thickness of the line between dots represent the strength of the correlation between the two elements.The same as Figure 2 to 5.圖2 中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究作者合作網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Collaborative network of authors on tea plants drought research in CNKI database

圖3 Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究作者合作網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Collaborative network of authors on tea plants drought research in Web of Science database

表1 中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中核心作者分布情況Table 1 Distribution of core authors in CNKI and Web of Science databases

2.3 合作機(jī)構(gòu)

利用CiteSpace 軟件,設(shè)置TOPN=50,分別得到基于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)為83個(gè)、連線為48條、網(wǎng)絡(luò)密度為0.014和基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)為129個(gè)、連線為183條、網(wǎng)絡(luò)密度為0.022的茶樹(shù)干旱相關(guān)研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖4和5)。在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(圖4)中形成了以福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所以及西北農(nóng)林科技大學(xué)園藝學(xué)院為核心的機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜,其中福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院發(fā)文量最多,為23篇。其次為南京農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院和中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所,發(fā)文量分別為15篇和13篇。各研究機(jī)構(gòu)之間,主要表現(xiàn)為省內(nèi)院校和科研院所之間的合作,跨地區(qū)合作較少,合作有待加強(qiáng)。其中中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所與其他科研院所之間的合作最多,且跨區(qū)域合作相對(duì)較多。在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)(圖5)中形成了以中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)和安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)為核心的機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜,其中中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院發(fā)表的文章最多,為13篇。其次是南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)和安徽農(nóng)業(yè)大學(xué),發(fā)文量依次為12、11和11篇。中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院與福建農(nóng)林大學(xué)和青島農(nóng)業(yè)大學(xué)之間有少量合作,安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)與華中農(nóng)業(yè)大學(xué)之間的合作相對(duì)較多,但總體來(lái)說(shuō)當(dāng)前各研究機(jī)構(gòu)之間在茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域的合作較少。

圖4 中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)Fig.4 Cooperative network of tea plants drought research institutions in CNKI database

圖5 Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)Fig.5 Cooperative network of tea plants drought research institutions in Web of Science database

2.4 研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞是對(duì)文章主旨的高度概括,其頻次、突顯性和關(guān)聯(lián)度等都可以反映該領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)、內(nèi)在聯(lián)系和重要程度。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析,可以直觀的呈現(xiàn)出特定研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題、知識(shí)結(jié)構(gòu)、主題方向和研究趨勢(shì)等內(nèi)容。在眾多的指標(biāo)之中,關(guān)鍵詞頻率、突顯度、中心性和聚類(lèi)度是4個(gè)重要的指標(biāo)。關(guān)鍵詞頻次可以表征其關(guān)注度的高低,中心性可以表征其重要程度,突顯度可以表征其研究熱度[35-36]。

2.4.1關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

從知識(shí)理論角度分析,頻次和中心度高的關(guān)鍵詞可以代表一段時(shí)間內(nèi)眾多研究者關(guān)注的話題,即研究熱點(diǎn)。中心性做為表征節(jié)點(diǎn)權(quán)力的大小,可反映該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。關(guān)鍵詞中心性越高,共現(xiàn)頻次越高,則說(shuō)明節(jié)點(diǎn)在該領(lǐng)域中越重要[37]。

利用CiteSpace 軟件,設(shè)置TOPN=50,分別得到基于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)和基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的茶樹(shù)干旱研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜,導(dǎo)出其具體數(shù)據(jù)(表2)。在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中,茶樹(shù)、表達(dá)分析、干旱脅迫、基因克隆和逆境脅迫等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高,依次為92、32、26、15和9次,其中茶樹(shù)和干旱脅迫的中介中心性最高,分別為1.07和0.36。

表2 中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究排名前15的關(guān)鍵詞Table 2 Top 15 keywords of tea tree drought research in CNKI and Web of Science databases

在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中,Camelliasinensis、Tolerance、Drought stress、Arabidopsis and Abiotic stress出現(xiàn)的頻次最高,依次為54、28、27、24和24次,其中Camelliasinensis和Drought的中介中心性最高,分別為0.52和0.26。在中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)都呈現(xiàn)出相同的趨勢(shì),即去除掉像“茶樹(shù)”“干旱脅迫”這類(lèi)本身屬于檢索式同義詞的詞組時(shí),其余的詞組呈現(xiàn)出雙子星格局,最大程度上連接了其余的關(guān)鍵詞。剩余的關(guān)鍵詞大致可以分為兩類(lèi)：一是脯氨酸、Abscisic acid(脫落酸)和抗旱性,這一組詞主要圍繞茶樹(shù)抗旱研究的生理層面;二是表達(dá)分析、基因克隆、克隆、轉(zhuǎn)錄因子、Gene expression(基因表達(dá))、Identification(鑒定)和系統(tǒng)進(jìn)化,這一詞組主要圍繞茶樹(shù)抗旱研究的分子層面。

干旱做為茶樹(shù)生長(zhǎng)過(guò)程中的主要環(huán)境制約因素之一,會(huì)阻礙茶樹(shù)的呼吸作用、光合作用和氣孔運(yùn)動(dòng)等,從而影響茶樹(shù)的生長(zhǎng)發(fā)育和生理代謝。而茶樹(shù)為了應(yīng)對(duì)干旱逆境會(huì)啟動(dòng)自身的干旱響應(yīng)機(jī)制,如通過(guò)改變自身的形態(tài)結(jié)構(gòu)、抗旱相關(guān)基因的表達(dá)、滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)和激素的合成等來(lái)緩解干旱逆境。對(duì)茶樹(shù)干旱脅迫響應(yīng)的研究當(dāng)前大致可以分為3個(gè)層面,即：表型水平、生理水平和分子水平[38]。茶樹(shù)在遭受干旱脅迫之后,其內(nèi)部會(huì)產(chǎn)生一系列的生理生化變化,例如光合作用的變化、膜脂過(guò)氧化產(chǎn)物的變化和滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)的變化等,這些變化作為植物的“語(yǔ)言”可以反映植物在干旱環(huán)境下受到的不同程度的影響[39]。

2.4.2突顯度

CiteSpace可以運(yùn)行突變?cè)~分析功能,通過(guò)描繪某一段時(shí)間內(nèi),共現(xiàn)頻次或者被引用頻次突顯度增加的節(jié)點(diǎn)來(lái)預(yù)測(cè)該領(lǐng)域的研究方向[40]。突變?cè)~分析的基本原理是根據(jù)摘要、標(biāo)題和關(guān)鍵詞等的詞頻增長(zhǎng)率來(lái)判斷哪些是熱點(diǎn)詞匯,從而達(dá)到判定研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)的目的[41]。圖6和7中每一小段代表一年,Year表示某一關(guān)鍵詞在本數(shù)據(jù)庫(kù)中首次出現(xiàn)的時(shí)間,Strength表示其突顯強(qiáng)度,Begin表示該關(guān)鍵詞成為熱點(diǎn)詞匯的時(shí)間,End表示該關(guān)鍵詞結(jié)束熱點(diǎn)詞匯的時(shí)間,紅色部分表示其持續(xù)的長(zhǎng)度,其余顏色表示其尚未進(jìn)入突顯階段的年份。利用CiteSpace軟件,分別設(shè)置γ=0.20和γ=0.50,得到基于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)和基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的茶樹(shù)干旱研究關(guān)鍵詞突顯圖譜(圖6和7)。

在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中,突顯強(qiáng)度排名前5的關(guān)鍵詞分別為干旱脅迫、基因克隆、脯氨酸、水分脅迫和干旱,突顯強(qiáng)度依次為4.20、3.13、2.00、1.90 和1.61(圖6)。關(guān)于茶樹(shù)抗旱性的研究在1991年進(jìn)入熱潮,持續(xù)了24年,自2015年起開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)茶樹(shù)需水規(guī)律的研究。在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中,突顯排名前5的關(guān)鍵詞分別為Arabidopsis、Identification、Tea plant、Protein and Drought stress,突顯強(qiáng)度均大于3,依次為3.99、3.54、3.38、3.18 和3.14(圖7)。在2003—2013年間,關(guān)于茶樹(shù)干旱研究的熱潮集中在生理層次,在2014—2021年間主要集中在非生物逆境脅迫和遺傳進(jìn)化方面。

紅色部分表示關(guān)鍵詞持續(xù)的長(zhǎng)度,藍(lán)色部分表示其尚未進(jìn)入突顯階段的年份。圖7同。The red section indicates the duration of the keyword,and the blue section indicates the years when the keyword has not yet entered the prominence stage.The same as Figure 7.圖6 中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究關(guān)鍵詞突顯分析Fig.6 Keywords saliency analysis of tea plants drought research in CNKI database

圖7 Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究關(guān)鍵詞突顯分析Fig.7 Keywords saliency analysis of tea plants drought research in Web of Science database

2.4.3時(shí)區(qū)

CiteSpace的時(shí)區(qū)演化圖可以直觀的展現(xiàn)不同時(shí)間段某一研究領(lǐng)域的前沿及其衍生關(guān)系,從而對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)做出合理的推測(cè)[42]。利用CiteSpace 軟件,設(shè)置TOPN=50,時(shí)間切片為3,得到基于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)為160個(gè),連線為312條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.020的茶樹(shù)干旱研究時(shí)區(qū)圖譜(圖8)。從時(shí)間序列上看,國(guó)內(nèi)茶樹(shù)干旱熱點(diǎn)詞演進(jìn)大致可分為3個(gè)階段。第一階段(1991—1998年)為研究的初始階段,關(guān)鍵詞主要有茶樹(shù)、干旱脅迫、脯氨酸、水分脅迫和抗旱性等。這一時(shí)期科研人員主要關(guān)注干旱脅迫下茶樹(shù)自身的生理響應(yīng)。第二階段(2002—2014年)為研究緩慢發(fā)展階段,這一階段僅有少量關(guān)鍵詞出現(xiàn),這一時(shí)期除了關(guān)注干旱脅迫下茶樹(shù)自身的生理響應(yīng)還開(kāi)始關(guān)注茶園的生態(tài)效應(yīng)。第三階段(2015年至今)隨著研究領(lǐng)域的深入,茶樹(shù)干旱研究進(jìn)入快速發(fā)展階段,開(kāi)始從基因?qū)用嫜芯坎铇?shù)對(duì)干旱脅迫的響應(yīng)機(jī)制。

圖8 中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究熱點(diǎn)詞演進(jìn)Fig.8 Evolution of hot words on tea plants drought research in CNKI database

設(shè)置TopN%=10%,時(shí)間切片為1,得到基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)為229個(gè),連線為961條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.040的茶樹(shù)干旱研究時(shí)區(qū)圖譜(圖9)。從時(shí)間序列上看,國(guó)際茶樹(shù)干旱熱點(diǎn)詞演進(jìn)大致也可分為3個(gè)階段。第一階段(2003—2006年)為30余年研究過(guò)程中的第一波高潮,這個(gè)階段主要關(guān)注茶樹(shù)本身對(duì)干旱脅迫的生理響應(yīng),也開(kāi)始關(guān)注與抗旱相關(guān)的基因。第二階段(2007—2015年)除了分子方面的研究繼續(xù)深入外,也注重探究相關(guān)植物激素在茶樹(shù)干旱過(guò)程中的調(diào)控。第三階段(2016年至今)隨著研究的深入,開(kāi)始側(cè)重于抗旱相關(guān)基因家族、轉(zhuǎn)錄因子和表達(dá)模式。

圖9 Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中茶樹(shù)干旱研究熱點(diǎn)詞演進(jìn)Fig.9 Evolution of hot words on tea plants drought research in Web of Science database

總體來(lái)說(shuō),2個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的茶樹(shù)干旱研究發(fā)展階段趨勢(shì)一致,都分成3個(gè)階段,且發(fā)展速度均呈現(xiàn)慢-快-慢的趨勢(shì),差異之處在于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中的每個(gè)階段均遲于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)合之前對(duì)該領(lǐng)域核心作者和主要機(jī)構(gòu)的分析,本研究認(rèn)為產(chǎn)生這樣情況的原因是茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域的主要領(lǐng)頭人物大多來(lái)自中國(guó)的各高校和研究院所,基于多方面的考慮他們?cè)谥袊?guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)表的科研成果最多。同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)對(duì)于茶樹(shù)干旱領(lǐng)域分子水平的研究,Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)早于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù),并且其早期的論文主要是SANJAY KUMAR團(tuán)隊(duì)發(fā)表的。

3 討論與結(jié)論

本研究通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)茶樹(shù)干旱文章進(jìn)行檢索,基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)觀點(diǎn)及CiteSpace分析,對(duì)茶樹(shù)干旱研究的文獻(xiàn)數(shù)量、年代分布、作者、機(jī)構(gòu)、研究?jī)?nèi)容及熱點(diǎn)等做了全面的計(jì)量比較分析。得出以下結(jié)論：

1)從發(fā)表年份看,國(guó)內(nèi)茶樹(shù)干旱研究早于國(guó)外,在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)兩者發(fā)文趨勢(shì)相同,但近年來(lái)外文期刊發(fā)文數(shù)量和質(zhì)量明顯高于中文期刊。造成這一現(xiàn)象的主要原因除了印度和美國(guó)等國(guó)家的研究者近年來(lái)在茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域的發(fā)文逐漸增加外,很大程度上也是因?yàn)橹袊?guó)的相關(guān)科研工作者更加傾向于在Web of Science等外文數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)表自己的科研成果。

2)從合作機(jī)構(gòu)來(lái)看,中國(guó)當(dāng)前仍然是茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域的主要發(fā)文國(guó)家。這歸功于我國(guó)茶葉利用歷史悠久且茶葉消費(fèi)市場(chǎng)巨大,同時(shí)我國(guó)茶葉產(chǎn)區(qū)橫跨了多個(gè)氣候類(lèi)型,為我國(guó)的科研工作者進(jìn)行相關(guān)研究提供了豐富的材料[43]。其中中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)和安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)是本領(lǐng)域的主要研究機(jī)構(gòu),但當(dāng)前國(guó)內(nèi)各研究機(jī)構(gòu)之間在茶樹(shù)干旱研究領(lǐng)域間的合作相對(duì)較少。因此,未來(lái)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)國(guó)內(nèi)各科研院所和高校之間在該領(lǐng)域的合作,不僅提升本土成果的數(shù)量,也要提高其質(zhì)量。結(jié)合作者間合作圖譜和排名前10的核心作者來(lái)看,國(guó)內(nèi)外核心作者分布關(guān)系具有較大差異。對(duì)中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)中排名前10的核心作者進(jìn)行歸納可以發(fā)現(xiàn)在這些作者中合作密切的主要有：莊靜、滕瑞敏和李輝,曹紅利、岳川和楊亞軍,葉乃興、王鵬杰和鄭玉成這3組合作關(guān)系。這3組關(guān)系都有一個(gè)共同的特征,即作者間都是同處于一個(gè)高?；蛘呖蒲性核械膸熒⑼潞屯瑢W(xué)間的關(guān)系,即“學(xué)緣”[44]。而在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中排名前10的核心作者中合作密切的主要有：王郁和丁兆堂,楊亞軍、莊靜和王新超,SANJAY KUMAR、KASHMIR SINGH、PARAMVIR SINGH AHUJA和ARTI RANI這3組,與中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的核心作者之間的合作關(guān)系不同,在Web of Science數(shù)據(jù)中的核心作者合作關(guān)系主要為項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)下的跨區(qū)域和跨學(xué)校之間的合作關(guān)系,即“地緣”[45]。

3)茶樹(shù)干旱脅迫的研究大致可以分為3個(gè)層次：表型、生理和分子。從關(guān)鍵詞分析發(fā)現(xiàn),在2003—2013年間,國(guó)內(nèi)外關(guān)于茶樹(shù)干旱研究的熱潮集中在表型和生理層次。這一時(shí)期的研究熱點(diǎn)主要聚焦于探究茶樹(shù)干旱脅迫過(guò)程中滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)、相關(guān)激素和光合作用的變化。王家順和李志友[10]研究了干旱脅迫對(duì)茶樹(shù)根系形態(tài)特征的影響,證明茶樹(shù)在遭受干旱脅迫時(shí)根系首先感應(yīng)并做出相應(yīng)的變化,根長(zhǎng)、根系總數(shù)、一級(jí)及二級(jí)側(cè)根數(shù)增加,使茶樹(shù)能夠獲得更深層土壤中的水分;根體積和表面積也逐漸增大,以利于增加根表面與水分和養(yǎng)分的接觸。在中英文數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)茶樹(shù)干旱脅迫的生理生化指標(biāo)研究最多的分別是脯氨酸和脫落酸。脯氨酸是一種游離狀態(tài)的蛋白質(zhì),廣泛存在于植物組織中。茶樹(shù)在遭受干旱脅迫時(shí),其體內(nèi)會(huì)大量累計(jì)脯氨酸。脯氨酸積累一方面會(huì)調(diào)節(jié)植物細(xì)胞質(zhì)內(nèi)外的滲透差值,另一方面還可以消除因脅迫響應(yīng)而產(chǎn)生的過(guò)多的活性氧族[46-47]。同時(shí),茶樹(shù)在響應(yīng)干旱脅迫時(shí),其體內(nèi)的內(nèi)源激素會(huì)產(chǎn)生變化,通過(guò)復(fù)雜的串?dāng)_機(jī)制來(lái)調(diào)節(jié)植物的脅迫響應(yīng),脫落酸便是一種與茶樹(shù)抗旱響應(yīng)密切相關(guān)的植物內(nèi)源激素。脫落酸在響應(yīng)干旱脅迫時(shí)具有多重效應(yīng),包含調(diào)節(jié)保衛(wèi)細(xì)胞的通道活性、氣孔的關(guān)閉、鈣調(diào)蛋白的轉(zhuǎn)錄水平及脫落酸響應(yīng)相關(guān)基因的表達(dá)[48-49]。在2014—2021年間,隨著茶樹(shù)基因組測(cè)序基本完成[50]以及技術(shù)的成熟,從分子水平研究茶樹(shù)對(duì)干旱脅迫的反應(yīng)成為了可能,并迅速成為了熱點(diǎn),當(dāng)前已經(jīng)得到了眾多與茶樹(shù)干旱應(yīng)答途徑緊密相關(guān)的基因[51-52]。干旱脅迫會(huì)致使核酸的代謝過(guò)程遭到破壞,繼而使得茶樹(shù)體內(nèi)的DNA和RNA含量下降。在干旱條件下,茶樹(shù)會(huì)表達(dá)抗旱調(diào)控基因和功能基因,進(jìn)而編碼有機(jī)分子合成酶和功能性蛋白,從而調(diào)節(jié)干旱信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)并參與滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)和相關(guān)激素等的合成與積累,來(lái)幫助茶樹(shù)響應(yīng)干旱逆境[53-54]。

干旱脅迫仍是當(dāng)前影響茶樹(shù)的主要非生物脅迫因子之一,對(duì)茶樹(shù)的產(chǎn)量和品質(zhì)都產(chǎn)生了顯著影響。當(dāng)前茶樹(shù)干旱領(lǐng)域的研究多集中在干旱單因子對(duì)茶樹(shù)生長(zhǎng)的影響,但實(shí)際生產(chǎn)中干旱并不是獨(dú)立存在的脅迫。因此對(duì)雙因子乃至高溫、干旱和高CO2濃度等多因子耦合作用進(jìn)行研究對(duì)于指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)具有重要意義,這也是未來(lái)的研究方向之一。同時(shí),伴隨著茶樹(shù)基因組測(cè)序的完成,表達(dá)分析、基因克隆和基因家族的研究成為了熱點(diǎn)領(lǐng)域。深入研究了解茶樹(shù)干旱脅迫響應(yīng)的生理生化和分子機(jī)理和調(diào)節(jié)機(jī)制,發(fā)掘參與茶樹(shù)干旱脅迫響應(yīng)的功能基因并明確其作用機(jī)理仍是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的熱點(diǎn)領(lǐng)域。