李彤瑤，周青平，陳有軍，胡 健，汪 輝

（西南民族大學(xué)青藏高原研究院, 四川 成都 610041）

氮素是作物體內(nèi)蛋白質(zhì)、核酸、葉綠素等重要化合物的組成成分，是限制作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的大量元素之一，適宜的氮管理是作物高產(chǎn)的關(guān)鍵。氮肥對(duì)糧食作物產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率達(dá)到30%～50%[1]。然而，聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，1961－2009 年，世界上氮肥施用量增加了9 倍以上，糧食產(chǎn)量卻增速緩慢。過(guò)量施氮不僅對(duì)提高作物產(chǎn)量收效甚微、增加生產(chǎn)成本，而且氮素的揮發(fā)和淋溶造成一系列環(huán)境污染問(wèn)題[2]，如水體富營(yíng)養(yǎng)化、溫室效應(yīng)、土壤養(yǎng)分失衡、土壤鹽漬化、土壤酸化等。因此，在保障作物產(chǎn)量穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，如何通過(guò)降低氮肥施入量，提高氮肥利用效率是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展亟需解決的重要問(wèn)題。早在1952 年，Ulrich[3]就 提 出 了“臨 界 氮 濃 度”(critical N concentration，Nc)這一概念，即作物在一定生長(zhǎng)時(shí)期獲得最大生物量的最小氮濃度。臨界氮稀釋曲線(Nc=aW-b)是由臨界氮濃度的概念延伸而來(lái)，它能夠反映作物體內(nèi)氮素濃度和地上部生物量之間的關(guān)系。Nc代表地上部植株的臨界氮濃度(%)，W代表植株地上部生物量[plant dry biomass/(t·hm-2)]，a代表植株干物質(zhì)為1 t·hm-2時(shí)的植株氮濃度，b代表稀釋系數(shù)。臨界氮稀釋曲線能夠?qū)ψ魑矬w內(nèi)氮素營(yíng)養(yǎng)狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)診斷。為了進(jìn)一步明確作物的氮素營(yíng)養(yǎng)狀況，Lemaire 和Ciampitti[4]提出了氮素營(yíng)養(yǎng)指數(shù)(nitrogen nutrition index, NNI)的概念，即植株地上部實(shí)際氮濃度與臨界氮濃度的比值，用公式NNI=Nt/Nc來(lái)計(jì)算，Nt代表氮濃度實(shí)測(cè)值(%)。臨界氮稀釋曲線以及氮素營(yíng)養(yǎng)指數(shù)的提出，能夠定量描述作物生長(zhǎng)過(guò)程中氮營(yíng)養(yǎng)狀況的動(dòng)態(tài)變化[5-6]，可作為作物生產(chǎn)過(guò)程中精準(zhǔn)施氮依據(jù)。

在臨界氮濃度稀釋模型提出后，許多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，建立了主要作物的氮濃度稀釋曲線模型，對(duì)推薦氮肥施用量，提高氮素利用效率具有重要作用。目前，已進(jìn)行對(duì)玉米(Zea mays)[7-8]、水稻(Oryza sativa)[9-10]、小麥(Triticum aestivum)[11-12]、甜菜(Beta vulgaris)[13]、馬鈴薯(Solanum tuberosum)[14]等作物建立了臨界氮稀釋曲線。近年來(lái)，科研工作者為了提高氮素診斷效率、降低生產(chǎn)成本，使用葉面積指數(shù)(Leaf area index, LAI)[15-16]、植被指數(shù)[17-18]等參數(shù)替代地上生物量，建立了相應(yīng)的臨界氮稀釋曲線模型，基于LAI 及光譜技術(shù)診斷作物氮素豐缺更快捷、更高效。

英國(guó)學(xué)者Pritchard 于1969 年提出文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)(bibliometrics)的概念，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)作為情報(bào)學(xué)的一個(gè)分支，它是對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行定量分析研究的一門科學(xué)[19]。文獻(xiàn)計(jì)量分析可確定核心文獻(xiàn)、考察文獻(xiàn)被引率，從而進(jìn)行圖書文獻(xiàn)的科學(xué)管理。文獻(xiàn)計(jì)量分析是科學(xué)文章在其各自研究領(lǐng)域中影響的定量度量[20]，以數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科為基礎(chǔ)，利用可視化分析軟件進(jìn)行定量分析[21-22]，快速了解某一領(lǐng)域的研究進(jìn)展、研究熱點(diǎn)及前沿趨勢(shì)等相關(guān)問(wèn)題[23-24]，為科研工作提供參考依據(jù)。目前，在生態(tài)學(xué)[25-26]、醫(yī)學(xué)[27]、教育學(xué)[28]等學(xué)科領(lǐng)域均有應(yīng)用文獻(xiàn)計(jì)量分析。本研究基于CiteSpace、VOSviewer 等可視化軟件[29]將近15 年臨界氮稀釋曲線研究領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜，以分析國(guó)內(nèi)外臨界氮稀釋曲線研究領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和進(jìn)展，探討其發(fā)展態(tài)勢(shì)及研究熱點(diǎn)，并為實(shí)現(xiàn)作物生產(chǎn)中精確施氮管理提供理論支撐和實(shí)踐參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本 研 究 以Web of Science 核 心 合 集 數(shù) 據(jù) 庫(kù)(WOS)以及中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來(lái)源，分析了近15 年國(guó)內(nèi)外關(guān)于臨界氮稀釋曲線研究的文獻(xiàn)(圖1)。文獻(xiàn)檢索時(shí)間為2022 年6 月19 日，以2006 年1 月1 日－2021 年12 月31 日為檢索時(shí)間跨度。其中，CNKI 檢索主題為“臨界氮稀釋曲線”，剔除會(huì)議、科技成果、無(wú)作者信息等不符合的文獻(xiàn)，共92 篇，最早發(fā)表于2006 年，導(dǎo)出格式為Refworks。WOS 以“critical N dilution curve”為檢索詞，文獻(xiàn)類型選擇“article”“review”，語(yǔ)種為“English”，共107 篇，最早發(fā)表于2008 年，下載保存為純文本文件，導(dǎo)出格式為“全記錄與引用的參考文獻(xiàn)”。

圖1 技術(shù)路線Figure 1 Technical flow chart

1.2 分析方法

本研究利用VOSviewer 1.6.10 可視化分析軟件，對(duì)CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)、WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)的臨界氮稀釋曲線相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，通過(guò)分析其年度發(fā)文量、作者共現(xiàn)、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)等指標(biāo)繪制可視化圖譜(圖1)。使用文獻(xiàn)可視化分析軟件CiteSpace6.1.R2 對(duì)臨界氮稀釋曲線研究進(jìn)行前沿時(shí)區(qū)分析以及關(guān)鍵詞引用頻次突增分析，構(gòu)建相應(yīng)的知識(shí)圖譜[30]。使用Excel 2010 對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理歸納。

2 結(jié)果與分析

2.1 年度發(fā)文量與高頻被引文獻(xiàn)分析

年度發(fā)文量和發(fā)表年份是衡量研究主題受學(xué)術(shù)界關(guān)注度的一項(xiàng)重要指標(biāo)[31]。臨界氮稀釋曲線研究領(lǐng)域在近15 年間的年度發(fā)文量變化趨勢(shì)圖如圖2所示，從文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量上看，WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)、CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)文量在2006－2011 年波動(dòng)變化較小，為每年5 篇以內(nèi)；2012－2021 年該研究領(lǐng)域的發(fā)文總量迅速增加，從2012 年論文數(shù)9 篇迅速增長(zhǎng)到2020 年論文數(shù)39 篇，這說(shuō)明臨界氮稀釋曲線相關(guān)領(lǐng)域研究的關(guān)注度正在不斷提高，具有較大的發(fā)展?jié)摿?。CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)收錄最早的關(guān)于臨界氮稀釋曲線研究的文章是薛曉萍等[32]發(fā)表的題為“棉花花后臨界氮濃度稀釋模型的建立及在施氮量調(diào)控中的應(yīng)用”的文章。

圖2 2006－2021 年WOS 和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中與臨界氮稀釋曲線相關(guān)研究年度發(fā)文量Figure 2 Number of critical nitrogen dilution curve research papers in the WOS and CNKI databases published annually from 2006 to 2021

文章的被引次數(shù)一定程度上可以反映出研究的熱點(diǎn)和被關(guān)注程度，還可作為衡量其學(xué)術(shù)影響力高低的重要指標(biāo)[26,33-34]。分別對(duì)WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中與臨界氮稀釋曲線相關(guān)單篇被引次數(shù)排名前5 的論文進(jìn)行分析(表1)，CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中薛曉萍等[35]于2006 年在《應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)》上發(fā)表的“棉花臨界需氮量動(dòng)態(tài)定量模型”被引次數(shù)最高，為88 次，且被引用次數(shù)排名前兩名的均為南京農(nóng)業(yè)大學(xué)薛曉萍署名第一作者發(fā)表的文章，兩篇累計(jì)被引用次數(shù)達(dá)169 次。WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中被引次數(shù)最高的是Lemaire 等[36]于2008 年在《European Journal of Agronomy》上發(fā)表的“Diagnosis tool for plant and crop N status in vegetative stage theory and practices for crop N management”，共被引412 次，是排名第二高被引文章被引次數(shù)的近4 倍。WOS核心數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的單篇文章被引次數(shù)高于CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)。

表1 2006－2021 年WOS 和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中與臨界氮稀釋曲線相關(guān)單篇文章被引次數(shù)排名前5 位的論文Table 1 Top 5 cited papers related to critical nitrogen dilution curve in the WOS and CNKI databases from 2006 to 2021

2.2 研究機(jī)構(gòu)及國(guó)家合作關(guān)系

2.2.1 研 究機(jī)構(gòu)

本研究分別統(tǒng)計(jì)了在2006－2021 年收錄在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)和WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于臨界氮稀釋曲線研究發(fā)文量前5 的研究機(jī)構(gòu)(表2)。WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中，包括我國(guó)的南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)和中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院4 所機(jī)構(gòu)和法國(guó)的國(guó)家農(nóng)業(yè)食品與環(huán)境研究院1 所機(jī)構(gòu)，其中發(fā)文量最多的是南京農(nóng)業(yè)大學(xué)(共22 篇)，占比20.56%?；贑NKI 數(shù)據(jù)庫(kù)分析的我國(guó)發(fā)文量前5 的研究機(jī)構(gòu)中，發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)為西北農(nóng)林科技大學(xué)，占比23.91%，其次是南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和石河子大學(xué)，分別占比19.57%和9.78%，河南農(nóng)業(yè)大學(xué)和寧夏大學(xué)的發(fā)文量占比均為8.70%。

表2 2006－2021 年WOS 和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中與臨界氮稀釋曲線相關(guān)研究論文數(shù)量排名前5 位的研究機(jī)構(gòu)Table 2 Top 5 research institutions by number of research papers related to critical nitrogen dilution curve in the WOS and CNKI databases from 2006 to 2021

2.2.2 國(guó) 家合作關(guān)系

在臨界氮稀釋曲線研究發(fā)文量前3 的國(guó)家依次是中國(guó)、法國(guó)和美國(guó)，且我國(guó)在臨界氮稀釋曲線研究領(lǐng)域的發(fā)文量明顯高于其他國(guó)家(圖3)。各節(jié)點(diǎn)間連線的粗細(xì)表示國(guó)家間合作強(qiáng)度，連線越粗表示各國(guó)家之間合作越密切，反之相反；我國(guó)與美國(guó)、法國(guó)、加拿大等多個(gè)國(guó)家在作物臨界氮稀釋曲線建立相關(guān)研究方面合作密切。

圖3 WOS 中涉及的所有國(guó)家及合作關(guān)系Figure 3 Countries of publishing institutions in the WOS and their cooperative relationships

2.3 主要作者及合作關(guān)系

作者共現(xiàn)圖譜主要反映作者之間的關(guān)聯(lián)中心性及合作強(qiáng)度[37]。圖中節(jié)點(diǎn)代表作者，節(jié)點(diǎn)大小代表該節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，節(jié)點(diǎn)越大表明該作者文章被引頻次越多，節(jié)點(diǎn)間連線代表作者間的合作關(guān)系(圖4、圖5)。臨界氮稀釋曲線的研究大部分作者間相互關(guān)聯(lián)，形成了多個(gè)以某一作者為主體的集群。其中賈彪、付江鵬和刁明影響較大，有效形成了多個(gè)集群。在WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中影響力較大的作者包括ZHU Y、LEMAIRE G、Ata-Ul-Karim S T、CAO Q 等。從作者共現(xiàn)圖譜中可以看出，臨界氮稀釋曲線相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)的作者形成幾個(gè)較為明顯的研究群體，且以我國(guó)學(xué)者居多(圖4、圖5)。

圖4 CNKI 中涉及的全部作者及其合作關(guān)系Figure 4 Distribution of total authors and cooperative relationships of between their publications in the CNKI

圖5 WOS 中涉及的全部作者及其合作關(guān)系Figure 5 All authors of publications in the WOS and their cooperative relationships

2.4 關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜分析

關(guān)鍵詞能夠準(zhǔn)確反映論文的主要內(nèi)容與核心思想，能夠?qū)φ撐难芯恐黝}進(jìn)行高度概括。而關(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[38-39]?；赩OSviewer，對(duì)2006－2021 年關(guān)于臨界氮稀釋曲線研究的相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，分別構(gòu)建WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖譜(圖6、圖7)。節(jié)點(diǎn)越大表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越高，是被普遍關(guān)注的重點(diǎn)。兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)頻率較高的有臨界氮稀釋曲線(critical nitrogen dilution curve)、氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)(nitrogen nutrition index)、氮利用效率(nitrogen use efficiency)、氮素(nitrogen)、產(chǎn)量(yield)等，這也表明臨界氮稀釋曲線的研究領(lǐng)域重點(diǎn)的方向包括施肥、作物的生產(chǎn)性能、氮素吸收等方面。

圖6 WOS 中臨界氮稀釋曲線相關(guān)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Figure 6 Co-occurrence network of keywords related to critical nitrogen dilution curve in the WOS

圖7 CNKI 中臨界氮稀釋曲線相關(guān)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Figure 7 Co-occurrence network of keywords related to critical nitrogen dilution curve in the CNKI

2.5 研究前沿趨勢(shì)分析

為全面了解臨界氮稀釋曲線相關(guān)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，更好地把握最新的研究動(dòng)態(tài)，本研究利用CiteSpace 提 取 出2006－2021 年 收 錄 在CNKI 數(shù) 據(jù)庫(kù)和WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中臨界氮稀釋曲線相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行整合時(shí)序分析，得到研究前沿時(shí)區(qū)視圖(圖8、圖9)和突增關(guān)鍵詞圖(圖10)。

圖8 CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中臨界氮稀釋曲線研究前沿時(shí)區(qū)圖Figure 8 The zone view of critical nitrogen dilution curve research frontiers in the WOS

圖9 WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中臨界氮稀釋曲線研究前沿時(shí)區(qū)圖Figure 9 The zone view of critical nitrogen dilution curve research frontiers in the WOS

圖10 引用頻次突增的前10 個(gè)關(guān)鍵詞Figure 10 Top 10 keywords with the strongest citation bursts

研究前沿時(shí)區(qū)圖譜是把同一時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的關(guān)鍵詞在同一時(shí)區(qū)內(nèi)進(jìn)行集合，以關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的時(shí)間為順序進(jìn)行排列[40]。通過(guò)對(duì)CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)分析，共得到了126 個(gè)節(jié)點(diǎn)，370 條連線(圖8)。在研究早期棉花、模型、生物量等主要研究熱點(diǎn)早已出現(xiàn)，隨著時(shí)間變遷每一年相應(yīng)地增加了新的研究熱點(diǎn)，如近兩年出現(xiàn)的玉米、水氮利用等。通過(guò)對(duì)WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)分析，共有229 個(gè)節(jié)點(diǎn)，1363 條連線(圖9)，根據(jù)時(shí)間關(guān)系，高頻次關(guān)鍵詞依次為作物(crop)、生長(zhǎng)(growth)、氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)(nitrogen nutrition index)、利用效率(use efficiency)、產(chǎn)量(yield)、植物(plant)等。由此可以看出，臨界氮稀釋曲線相關(guān)研究主要集中在作物與植物及其氮肥利用效率、產(chǎn)量、氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)等研究領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞突增能清晰地反映出某一具體年份最受關(guān)注的主題，能夠分析出某一領(lǐng)域的研究趨勢(shì)以及研究前沿[41]。通過(guò)CiteSpace 導(dǎo)出文獻(xiàn)10 個(gè)重點(diǎn)突增關(guān)鍵詞(圖10)，模型是突現(xiàn)時(shí)間持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的關(guān)鍵詞，從2006－2013 年共持續(xù)了7 年，且棉花的突現(xiàn)強(qiáng)度最高、出現(xiàn)時(shí)間最早，是臨界氮稀釋曲線領(lǐng)域早期受關(guān)注的研究主題；玉米和產(chǎn)量水平是突現(xiàn)時(shí)間最近的關(guān)鍵詞，是近幾年受關(guān)注的研究主題。隨著時(shí)間的變化，關(guān)于臨界氮稀釋曲線的突變?cè)~從研究早期對(duì)棉花臨界氮稀釋曲線的建立逐漸過(guò)渡到對(duì)水稻、玉米等糧食作物氮素豐缺診斷和產(chǎn)量提高上(圖8、圖10)。

3 結(jié)論與展望

氮肥作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上使用量最大的肥料，對(duì)作物產(chǎn)量增加和品質(zhì)的提升有重要作用。過(guò)量施用以及不合理使用導(dǎo)致大量的資源浪費(fèi)，并造成環(huán)境污染。而在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，建立臨界氮稀釋曲線模型在作物生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)氮管理具有重要的作用，臨界氮稀釋曲線能夠更快速、便捷地獲得最佳施氮量進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施氮管理，其理論及價(jià)值的不斷被認(rèn)知?？蒲姓撐牡陌l(fā)文量能夠反映該研究方向的總體趨勢(shì)與研究熱點(diǎn)[42-43]。WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中，2006－2021 年期間臨界氮稀釋曲線相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)總數(shù)量呈現(xiàn)不斷增加的趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精確施氮管理越來(lái)越受到重視[44-45]。近幾年，我國(guó)在該領(lǐng)域的發(fā)文量增長(zhǎng)迅速，可能是因?yàn)閲?guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)科研方面的廣泛關(guān)注以及大力度支持，確保了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中氮肥利用相關(guān)科學(xué)研究的連續(xù)性，同時(shí)也提高了作物的氮肥利用效率。文獻(xiàn)的引用次數(shù)體現(xiàn)著相關(guān)領(lǐng)域被關(guān)注的程度和該科研成果的科研參考價(jià)值，引用次數(shù)越高說(shuō)明其被關(guān)注度和可參考價(jià)值越高[46]。Lemaire 等[36]文章總引用次數(shù)最高，對(duì)以后建立各作物臨界氮稀釋曲線，診斷各作物氮素豐缺具有重要參考作用。

WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)文量前5 的機(jī)構(gòu)中，我國(guó)的科研機(jī)構(gòu)有4 所，其中西北農(nóng)林科技大學(xué)的發(fā)文量最高，在臨界氮稀釋曲線相關(guān)研究方面做了大量工作，我國(guó)學(xué)者在該領(lǐng)域的研究具有一定的影響力。同時(shí)，我國(guó)與美國(guó)等多個(gè)國(guó)家之間均具有一定的科研合作關(guān)系，促進(jìn)了我國(guó)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精確施氮管理的快速發(fā)展。

關(guān)鍵詞突增是指某些年份發(fā)表文獻(xiàn)中頻次突然增加或明顯提高的術(shù)語(yǔ)，可反映該主題研究當(dāng)前的研究趨勢(shì)[47]。本研究進(jìn)行了臨界氮稀釋曲線研究突現(xiàn)詞分析，共生成10 個(gè)突變?cè)~，各個(gè)年份的關(guān)鍵詞突增情況有所區(qū)別。其中，最早興起的熱點(diǎn)為“棉花”和“模型”，說(shuō)明棉花是較早開(kāi)展臨界氮稀釋曲線研究的對(duì)象。另外，“生物量”突現(xiàn)時(shí)間較早，是因?yàn)樵谂R界氮稀釋曲線研究中，作物地上部分的臨界氮濃度Nc(g·kg-1)與地上最大生物量(W, kg·hm-2)間關(guān)系可用公式Nc=aW-b來(lái)表示，生物量是建模的重要參數(shù)。隨著研究的深入，“玉米”和“產(chǎn)量水平”成為了近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，科研工作者在關(guān)注如何研究精準(zhǔn)施氮的同時(shí)，也關(guān)注著精準(zhǔn)施氮在作物生產(chǎn)上的應(yīng)用，重要的糧食和飼料來(lái)源-玉米的精確施氮管理成為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。近幾年，付江鵬[48]、陸軍勝[49]、劉苗[50]等對(duì)玉米進(jìn)行了一系列臨界氮稀釋曲線的研究，為玉米生長(zhǎng)、生產(chǎn)過(guò)程中氮肥精確管理和產(chǎn)量預(yù)測(cè)提供了一種簡(jiǎn)便、快捷的新方法。綜合全文的研究分析可知，臨界氮稀釋曲線研究已逐漸成為熱門話題，并且大量的科研工作者也針對(duì)不同作物開(kāi)展了較為豐富的研究。

通過(guò)CiteSpace 和VOSviewer 兩個(gè)軟件對(duì)臨界氮稀釋曲線研究領(lǐng)域進(jìn)行計(jì)量分析，能夠清晰且直觀地看出該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，為該領(lǐng)域今后的深入研究提供一定幫助。隨著人口在不斷地增加，未來(lái)糧食需求量仍然很大，為保障糧食產(chǎn)量，農(nóng)田氮肥施用必不可少，隨之而來(lái)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)也仍然存在，精準(zhǔn)施氮管理仍是禾谷類作物生產(chǎn)未來(lái)研究的主要方向[51]。以往建立作物臨界氮稀釋曲線主要采用人工獲取目標(biāo)作物各生長(zhǎng)階段單位面積生物量和植株中全氮含量的方法，人工田間采樣和指標(biāo)測(cè)定，其過(guò)程費(fèi)時(shí)、耗力、效率低。近年來(lái)，近地面手持便攜儀器測(cè)定的作物生產(chǎn)性能相關(guān)指標(biāo)逐漸被用于替代單位面積生物量，例如科研工作者證實(shí)了LAI 可用于建立玉米[49]、小麥[52]、水稻[5]等作物的臨界氮稀釋曲線?，F(xiàn)階段，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、作物養(yǎng)分監(jiān)測(cè)、長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)等方面技術(shù)的提高提供了大量支持。相比傳統(tǒng)人工采樣和近地面手持儀器設(shè)備開(kāi)展作物生產(chǎn)氮管理，遙感技術(shù)具有精準(zhǔn)度高、效率高、省人工、無(wú)損、監(jiān)測(cè)面積大的優(yōu)勢(shì)。以往研究表明，利用光譜遙感技術(shù)可獲取與氮素相關(guān)的敏感光譜反射波段信息，計(jì)算歸一化差異紅色邊緣指數(shù)[2]、改進(jìn)型葉綠素吸收植被指數(shù)[53]、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)[54]、簡(jiǎn)單比值色素指數(shù)[55]等植被指數(shù)，建立模型診斷氮素豐缺狀態(tài)。臨界氮稀釋曲線因種植區(qū)域、氣候變化、作物種類、器官類型等差異而呈現(xiàn)一定的異質(zhì)性，未來(lái)可開(kāi)發(fā)探索適宜的無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)，提高各作物臨界氮稀釋曲線模型精度，從而實(shí)現(xiàn)高效率、大規(guī)模精準(zhǔn)應(yīng)用。