張 林，陳 翔，劉綠洲，陳 建，張夢祥，任 驛，魏鳳珍，李金才*，2

（1.安徽農(nóng)業(yè)大學 農(nóng)學院，農(nóng)業(yè)部華東地區(qū)作物栽培科學觀測站，安徽 合肥 230036；2.江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210095）

小麥（Triticum aestivumL.）是全球重要糧食作物之一，年產(chǎn)量約7.3×108t，在經(jīng)濟發(fā)展和保障糧食安全中發(fā)揮關(guān)鍵作用，能為人類提供約20%的總膳食熱量和蛋白質(zhì)需求［1-2］。預計2050 年全球人口將達到90 億，屆時對小麥的需求將增加60%左右［3］。然而近年來隨著全球極端氣候頻發(fā)、生態(tài)環(huán)境嚴重破壞以及自然資源的逐漸枯竭，勢必會對全球小麥穩(wěn)產(chǎn)豐產(chǎn)帶來負面影響［2］。據(jù)Asseng 等［4］研究發(fā)現(xiàn)，在當前全球平均溫度下，每升高1 ℃將導致全球小麥產(chǎn)量損失6%。同時，全球氣候變暖導致極端低溫事件出現(xiàn)的頻率、強度和持續(xù)時間不斷增加［5-6］。在過去幾十年中，極端低溫氣候事件導致中國、澳大利亞、美國和歐洲等多個國家或地區(qū)小麥產(chǎn)量損失嚴重［7-12］。據(jù)報道，在澳大利亞昆士蘭和新南威爾士州北部，每年因低溫災害使小麥減產(chǎn)10%左右，經(jīng)濟損失超1 億澳元［13-14］；美國堪薩斯州在1955-2010 年間曾發(fā)生過41 次冷脅迫事件，導致小麥年產(chǎn)量損失超過1×106t［15］；在中國河南，小麥低溫逆境事件年均發(fā)生頻率從20 世紀70 年代之前的40%增加到80 年代的50%左右，并在90 年代達到78%以上［16］。由此可見，低溫逆境已成為制約小麥穩(wěn)產(chǎn)豐產(chǎn)的重要非生物脅迫之一。

使用數(shù)學和統(tǒng)計學中的相關(guān)理論，將數(shù)學、文獻學和統(tǒng)計學融為一體，通過定量分析的方法完成綜合性知識體系的研究，這就是文獻計量學［17-19］。文獻計量學可從核心機構(gòu)、核心作者、高被引文獻、關(guān)鍵詞等方面客觀地從宏觀角度來分析總結(jié)某學科研究熱點，從而為管理決策人員、科學研究人員等提供學科發(fā)展信息［20］。迄今為止，文獻計量學已被廣泛應用于生態(tài)學、土壤學、農(nóng)業(yè)、教育學等諸多領(lǐng)域，研究方法較為成熟［21-24］。在小麥低溫逆境方面前人雖有報道，但僅限于對CNKI 數(shù)據(jù)庫中的文獻進行計量分析［25］，而對Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫中的文獻計量分析還未見報道。

本研究以Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，利用文獻計量學方法和可視化軟件CiteSpace 對2000-2020 年發(fā)表的小麥低溫逆境文獻進行分析研究，從文獻計量學的角度闡述全球小麥低溫逆境領(lǐng)域近20 年的研究現(xiàn)狀，旨在把握該領(lǐng)域未來研究熱點及方向，以期為未來小麥低溫逆境領(lǐng)域研究和生產(chǎn)上的防災減災提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究文獻計量的數(shù)據(jù)來源于美國湯森路透公司（Thomson Reuters）Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫被廣泛應用于文獻計量研究中［26］。在數(shù)據(jù)采集過程中，以高級檢索為檢索方式，以TS（主題）=‘wheat（小麥）’And‘low temperature（低溫）’為檢索條件，時間跨度為2000 年1 月1 日至2020 年12 月31 日，數(shù)據(jù)采集時間為2021 年12 月5 日。共檢索到7 358 篇文獻，逐條篩選，文獻篩選標準如下。納入標準：①研究內(nèi)容為與小麥低溫相關(guān)；②語種英文。排除標準：①重復發(fā)表的文獻；②征稿啟事、會議、報紙、政府文件、企業(yè)標準等文獻。最后得到與主題密切相關(guān)的475 篇文獻進行分析。

1.2 研究方法

CiteSpace 是陳超美教授研發(fā)設計的一款軟件，能夠?qū)⒛骋恢R領(lǐng)域的演進歷程集中展現(xiàn)在引文網(wǎng)絡圖譜上，并把圖譜上作為知識基礎(chǔ)的引文節(jié)點文獻和共引聚類所表征的研究前沿熱點標識出來［27］。本研究利用Excel 2016 軟件和信息可視化分析軟件CiteSpace5.0.R4 對相關(guān)文獻進行整理、統(tǒng)計及制作相關(guān)圖譜。對檢索出的文獻進行發(fā)文數(shù)量、發(fā)文國家、發(fā)文作者、研究機構(gòu)和研究熱點等方向進行分析。本文中被引次數(shù)數(shù)據(jù)均從文獻發(fā)表時間至數(shù)據(jù)采集時間來計算。

2 結(jié)果與分析

2.1 年度發(fā)文量分析

年發(fā)文數(shù)量可直接體現(xiàn)某一時間段內(nèi)學術(shù)界對某領(lǐng)域的關(guān)注程度。小麥低溫逆境領(lǐng)域的年發(fā)文數(shù)量整體呈波動上升趨勢（圖1）。分析可知，年文獻量及年際間文獻量變動情況有3 個明顯的階段性特征：①2000-2007 年，該階段發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)波動下降趨勢，共發(fā)文152 篇，占發(fā)文總量的32%，年平均發(fā)文19 篇，且2007 年僅發(fā)文14 篇，較2000 年下降44%。②2008-2016 年，該階段發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)波動徘徊趨勢，階段內(nèi)表現(xiàn)升-降-升年際間走勢，共發(fā)文202 篇，占發(fā)文總量的42.53%，年平均發(fā)文22.44 篇。③2017-2020 年，該階段發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)波動上升趨勢，共發(fā)文121 篇，占發(fā)文總量的25.47%，年平均發(fā)文30.25 篇，比第一階段增加59.2%，較第二階段提升34.80%。

圖1 2000-2020 年小麥低溫逆境領(lǐng)域年度發(fā)文量分布Fig.1 Distribution of annual documents issued in the field of wheat low-temperature stress from 2000 to 2020

2.2 作者的地域分布

通過對小麥低溫逆境領(lǐng)域的研究者進行地域分布分析，整理得到發(fā)文數(shù)量排名前十的國家（表1）。發(fā)文數(shù)量超過40 篇的國家有中國、加拿大、美國、日本和澳大利亞。從研究區(qū)域上看，亞洲在研究小麥低溫逆境方面占有重要地位，中國和日本共發(fā)文152 篇，占發(fā)文總量的32%。由于小麥是北美國家的主要糧食作物，因而研究低溫逆境對小麥的影響備受重視，其中加拿大和美國共發(fā)文113 篇，占發(fā)文總量的23.79%。此外，澳大利亞因獨特的地理位置和自然環(huán)境影響，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的不穩(wěn)定性較高，且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在其國民經(jīng)濟中占據(jù)重要地位，因此澳大利亞也是該領(lǐng)域的主要研究力量。

表1 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域發(fā)文量前10 的國家Tab.1 Top 10 countries of documents issued in the field of wheat low-temperature from 2000 to 2020

2.3 發(fā)文作者分析

作者在某一研究領(lǐng)域發(fā)表論文的發(fā)文量、總被引次數(shù)和篇均被引次數(shù)能夠在某種程度上反映出對其領(lǐng)域的影響程度［28］。通過對475 篇文獻的第一作者進行統(tǒng)計分析，得出發(fā)文數(shù)量在3 篇以上的高產(chǎn)作者如表2 所示。美國Washington State Univ（華盛頓州立大學）的Skinner 雖然發(fā)文量位居第一（10 篇），但總被引次數(shù)和篇均被引次數(shù)均不突出；排名第二的是就讀于南京農(nóng)業(yè)大學的李向楠博士，共發(fā)文9 篇，總被引次數(shù)位居第一，篇均被引次數(shù)位居第五；來自日本Kobe Univ（神戶大學）的Kobayashi，發(fā)文5 篇排名第三，但總被引頻次和篇均被引次數(shù)均位居第二。此外，值得注意的是這7 位高產(chǎn)作者中有4 位來自加拿大，且發(fā)表的論文質(zhì)量較高，表明這些作者在小麥低溫逆境研究方面具有領(lǐng)先地位和較高影響力。此外，中國學者李向楠發(fā)文量雖達到9 篇，但篇均被引次數(shù)僅排名第5。

表2 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域發(fā)文量4 篇以上的作者Tab.2 Authors with more than 4 papers in the field of wheat low-temperature from 2000 to 2020

利用CiteSpace 軟件對該領(lǐng)域作者進行分析并繪制共現(xiàn)知識圖譜（圖2），可直觀了解不同學者之間的合作關(guān)系與程度。由圖2 可以看出，加拿大學者Fowler 和日本學者Takumi 在小麥低溫逆境領(lǐng)域影響力很大，且與該領(lǐng)域其他作者合作緊密，同時具有自己的學術(shù)團隊。中國學者曹衛(wèi)星、李向楠在該領(lǐng)域也具有較高的影響力，但在國際合作交流方面相對有限。未來應在保持國內(nèi)不同研究機構(gòu)之間協(xié)同合作的基礎(chǔ)上，加強國際交流合作，進一步提升在該研究領(lǐng)域的影響力。此外，美國學者Skinner 雖沒有形成合作網(wǎng)絡，但仍發(fā)表10 篇論文，表明其科研產(chǎn)出能力較強。

圖2 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域發(fā)文作者分布的知識圖譜Fig.2 Knowledge map of the author distribution in the field of wheat low-temperature from 2000 to 2020

2.4 熱點期刊分析

熱點期刊即對于某個研究領(lǐng)域或研究方向來說最具影響力的期刊［29］。為進一步了解小麥低溫逆境領(lǐng)域的熱點期刊，采用CiteSpace 可視化軟件對文獻共被引分析，通過整理分析得到高頻共被引文獻15 篇以上的熱點期刊10 個（表3）。由表3 可知，《Molecular Genetics and Genomics》以40 篇的發(fā)文量排名第一，《Annual Review of Plant Biology》《Plant Physiology》分別以28 篇和26 篇的發(fā)文量次之，發(fā)文量在20 篇以上的還有《Planta》（24 篇）、《Functional &Integrative Genomics》（21 篇）。從期刊構(gòu)成與質(zhì)量方面來看，該領(lǐng)域文獻所發(fā)表在的期刊種類豐富，大部分質(zhì)量較高。根據(jù)Top10 熱點期刊的出版社來看，屬于Springer 出版社的有3 個，屬于Oxford Univ Press 和Wiley 出版社的各2 個。從2021 年中科院發(fā)布的期刊影響因子來看，影響因子達到5 以上的有4 個，其中《Annual Review of Plant Biology》影響因子高達26.379，《Proceedings of the National Academy of Sciences of The United States of America》影響因子達11.205，且這10 個期刊平均影響因子達7.143。

表3 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域發(fā)表高頻被引文獻15 篇以上的期刊Tab.3 Journals with more than 15 high-frequency cited literature published in the field of wheat low-temperature from 2000 to 2020

2.5 發(fā)文高產(chǎn)機構(gòu)分析

對篩選出的關(guān)于小麥低溫逆境領(lǐng)域的475 篇文獻，根據(jù)不同的研究機構(gòu)進行分析，整理得到發(fā)文數(shù)量排名前十的研究機構(gòu)（表4）。由表4 可知，該領(lǐng)域較強的研究機構(gòu)主要分布在俄羅斯、中國、加拿大、日本、匈牙利等國家，說明這些國家在小麥低溫逆境領(lǐng)域方面的研究處于領(lǐng)先地位。其中，俄羅斯科學院以32 篇的發(fā)文量排名第一，占發(fā)文總量的6.74%，但文章總被引次數(shù)和篇均被引次數(shù)均較低；排名第二的是來自加拿大的薩斯喀徹溫大學，發(fā)文量24 篇，占發(fā)文總量的5.05 %，其文章總被引次數(shù)排名第一，篇均被引次數(shù)位列第四；日本的神戶大學以22 篇的發(fā)文量排名第三，占發(fā)文總量的4.63%，其文章總被引次數(shù)排名第二，篇均被引次數(shù)位列第三。高產(chǎn)機構(gòu)中有3 所來自中國，分別是南京農(nóng)業(yè)大學（18 篇）、中國科學院（15 篇）和東北農(nóng)業(yè)大學（9 篇），分別占發(fā)文總量的3.16%、2.11%和1.26%。值得注意的是，加拿大的Univ Quebec（魁北克大學）和Univ Western Ontario（西安大略大學）的發(fā)文量雖低，但其篇均被引次數(shù)分別位列第一、第二，表明這兩所科研機構(gòu)在小麥低溫逆境領(lǐng)域的科研實力較強。

表4 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域發(fā)文量前10 的研究機構(gòu)Tab.4 Top 10 research institutions of documents issued in the field of wheat low-temperature from 2000 to 2020

對研究機構(gòu)進行統(tǒng)計分析，可直觀反映其分布情況、合作交流程度及科研能力。利用CiteSpace 可視化軟件對小麥低溫逆境領(lǐng)域的研究機構(gòu)進行分析，得到如圖3 所示的共現(xiàn)圖譜?？梢钥闯?，該領(lǐng)域研究機構(gòu)主要以俄羅斯科學院、薩斯喀徹溫大學、神戶大學、匈牙利科學院和南京農(nóng)業(yè)大學為主，處于核心地位，并且與其他研究機構(gòu)合作較為密切。例如，俄羅斯科學院與Eotvos Lorand Univ（厄特沃什·羅蘭大學）、匈牙利科學院之間合作密切；與薩斯喀徹溫大學合作密切的有Univ Tehran（德黑蘭大學）、Univ Pannonia（潘農(nóng)尼亞大學）、Crop Res Inst（國際半干旱熱帶作物研究所）等；與南京農(nóng)業(yè)大學密切合作的有Chinese Acad Agr Sci（中國農(nóng)業(yè)科學院）和哥本哈根大學?？傮w而言，國內(nèi)研究機構(gòu)之間合作較為密切，但與國際研究機構(gòu)合作較少，后期應加強國際合作，相互借鑒，促進小麥低溫逆境領(lǐng)域研究的高質(zhì)量發(fā)展。

圖3 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域研究機構(gòu)分布的知識圖譜Fig.3 Knowledge map of the research institution distribution in the field of wheat low-temperature from 2000 to 2020

2.6 高被引論文分析

通過對高被引論文進行分析，不僅可以為某一領(lǐng)域的研究者提高參考價值，也可反映出該領(lǐng)域的新興研究方向，一般具有一定的創(chuàng)新性［30］。以論文被引頻次為依據(jù)，對小麥低溫逆境領(lǐng)域的475 篇文獻進行整理分析，得到了引用次數(shù)前10 的文獻（表5）。由表5 可知，排名第一的是來自加拿大Univ Quebec（魁北克大學）的Danyluk 于2003 年發(fā)表在《Plant Physiology》的論文《TaVRT-1，a putative transcription factor associated with vegetative to reproductive transition in cereals》，該文章報道了通過克隆并表征了基因TaVRT-1，表明該基因僅在需要春化的物種中可誘導，且認為TaVRT-1 是調(diào)控谷物從營養(yǎng)階段到生殖階段過渡的調(diào)控途徑中的關(guān)鍵發(fā)育基因［31］；來自中國農(nóng)業(yè)科學院的沈勇根于2003 年發(fā)表在《Theoretical and Applied Genetics》的論文《An EREBP/AP2-type protein inTriticum aestivumwas a DRE-binding transcription factor induced by cold，dehydration and ABA stress》以214 次被引次數(shù)位列第二，該文章報道了EREBP/AP2 是屬于TaDREB1 的一個保守結(jié)構(gòu)域，在不同小麥品種中TaDREB1 基因是由低溫脅迫誘導的，并且該基因在小麥中作為DRE 結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子發(fā)揮作用［32］；排名第三的被引次數(shù)達204 次，是來自中國農(nóng)業(yè)科學院的徐兆師于2007 年發(fā)表在《Plant Molecular Biology》上的論文《Isolation and molecular characterization of theTriticum aestivumethylene-responsive factor 1（TaERF1）that increases multiple stress tolerance》，該文章報道了TaERF1 基因編碼GCC-box 和CRT/DRE 元件結(jié)合，可能參與多種應激信號轉(zhuǎn)導途徑［33］。且從表5 中可看出，全球小麥低溫領(lǐng)域被引用前10 的文獻有一半以上的研究與基因相關(guān)，從一定程度上表明耐寒基因研究是該領(lǐng)域的研究熱點之一。

表5 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域被引次數(shù)前10 的論文Tab.5 Top 10 papers cited in wheat low-temperature field from 2000 to 2020

2.7 高頻關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞是文獻的核心，對其統(tǒng)計分析可發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的發(fā)展規(guī)律和研究熱點。本研究共檢索出2000-2020 年小麥低溫逆境領(lǐng)域的2 442 個關(guān)鍵詞進行分析，通過整理分析得到排名前20 的高頻詞匯（表6）。其中，以wheat/Triticum aestivum（小麥）出現(xiàn)頻次最高，多達221 次，其次為low temperature（低溫）、cold acclimation（冷馴化）和freezing tolerance（抗凍性）的出現(xiàn)頻次均超過了100 次。余下的關(guān)鍵詞還有l(wèi)ow temperature tolerance（耐低溫）、acclimation（適應）、gene expression（基因表達）、tolerance（耐受）和vernalization（春化）等，表明其研究熱點集中在通過誘導耐冷性基因表達來提高小麥的抗寒性、小麥對于低溫環(huán)境的適應性以及低溫環(huán)境對小麥春化階段的影響。

表6 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域排名前20 的高頻次關(guān)鍵詞Tab.6 Top 20 high-frequency keywords in wheat low-temperature field from 2000 to 2020

2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域高頻共被引文獻知識圖譜見圖4。由圖4 可知，小麥低溫逆境領(lǐng)域的研究特征主要呈現(xiàn)4 個明顯的時間階段：

圖4 2000-2020 年小麥低溫領(lǐng)域高頻共被引文獻知識圖譜Fig.4 Knowledge map of high-frequency co-cited documents in wheat low-temperature field from 2000 to 2020

1）2000-2002 年：圓形節(jié)點和節(jié)點連線主要為藍色及藍色到青色的過渡，節(jié)點分布不均勻且較小，該階段小麥低溫逆境領(lǐng)域發(fā)展較慢。根據(jù)聚類詞發(fā)現(xiàn)研究熱點主要集中在#4 thaliana L heynh（擬南芥）、#8 microfilament（微絲）和#13 mitochondria（線粒體）等方面。

2）2003-2007 年：圓形節(jié)點和節(jié)點連線主要為青色、綠色及綠色到黃色的過渡，節(jié)點較多且分布密集，此階段小麥低溫逆境領(lǐng)域發(fā)展較快且研究熱點較集中。根據(jù)聚類詞發(fā)現(xiàn)研究熱點主要集中在#7 cold hardiness（耐寒性）、#0 low temperature tolerance（耐低溫）、# 5cor gene（基因）和#6 frost tolerance（耐霜凍）等方面。

3）2008-2013 年：圓形節(jié)點和節(jié)點連線主要為黃色、及黃色到橙色的過渡，節(jié)點分布呈現(xiàn)兩極趨勢，該階段小麥低溫逆境領(lǐng)域發(fā)展較上一階段變緩。根據(jù)聚類詞發(fā)現(xiàn)研究熱點主要集中在#2 metabolite（代謝物）、#1 chloroplast（葉綠體）等方面。

4）2014-2020 年：圓形節(jié)點和節(jié)點連線主要為橙色，節(jié)點雖小但分布較為密集，此階段小麥低溫逆境領(lǐng)域發(fā)展稍緩。根據(jù)聚類詞發(fā)現(xiàn)研究熱點主要集中在#3 climate change（氣候變化）、#11 bootting stage（孕穗期）和#16 agriculture（農(nóng)業(yè)）等方面。

3 結(jié)論與討論

自2000 年以來，在全球氣候變化導致極端低溫頻發(fā)的大背景下，研究者們對小麥低溫逆境領(lǐng)域的研究重視程度越來越高，年發(fā)文量總體呈波動上升趨勢，2020 年發(fā)文量較2000 年增加52%。中國作為負責任的農(nóng)業(yè)大國一直致力于保障糧食產(chǎn)量的研究，成為該領(lǐng)域發(fā)文量最多的國家，加拿大、美國緊隨其后。在全球小麥低溫領(lǐng)域發(fā)文量top10 的研究機構(gòu)中有3 家來自中國，分別是南京農(nóng)業(yè)大學、中國科學院和東北農(nóng)業(yè)大學，而俄羅斯科學院則是該領(lǐng)域發(fā)文量最多的科研機構(gòu)。該領(lǐng)域的高產(chǎn)作者主要有Skinner、李向楠等，他們大部分都有穩(wěn)定的團隊合作關(guān)系且與其他學者交流較為密切，在該領(lǐng)域表現(xiàn)較為突出的還有Kobayashi 和Mahfoozi。在全球高被引文獻Top10 中，前兩名作者均來自中國，表明其在該領(lǐng)域的研究成果處于領(lǐng)先地位且得到國際同行認可。

小麥低溫逆境領(lǐng)域文獻多刊登在《Molecular Genetics and Genomics》《Annual Review of Plant Biology》和《Plant Physiology》等優(yōu)質(zhì)期刊上。其中，《Molecular Genetics and Genomics》刊發(fā)文獻最多，《Annual Review of Plant Biology》是刊發(fā)文獻數(shù)量Top10 中影響因子最大的；此外刊發(fā)全球高被引文獻的期刊質(zhì)量均較高，如《Plant Cell》和《Global Change Biology》等，這些期刊及其所收錄的文章值得本領(lǐng)域?qū)W者重點關(guān)注。

在研究熱點分析方面，“冷馴化”“抗凍性”“耐低溫”“適應”和“基因表達”等是小麥低溫領(lǐng)域的研究熱點詞匯，可見該領(lǐng)域的研究重點主要集中在耐低溫新品種的選育、抗寒分子生物機理研究以及如何提高小麥產(chǎn)質(zhì)量等方面。總體來說，目前對于小麥低溫生理機制方面的研究較多，但其研究深度和研究范圍有待進一步加強。隨著DNA 測序技術(shù)和生物信息學等技術(shù)的發(fā)展，未來可從基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學和表型組學等組學技術(shù)進行深入研究，從分子水平上系統(tǒng)開展小麥抗寒性機制解析并將其應用于生產(chǎn)，從而加快小麥耐寒品種的選育［34］。同時，在小麥抗寒防凍技術(shù)研究方面，通過農(nóng)藝措施來提高小麥抗寒性之外還應結(jié)合遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)，構(gòu)建與完善小麥抗寒監(jiān)測預警和災損評估體系，并加快研究成果轉(zhuǎn)化到實際生產(chǎn)中，保障小麥生產(chǎn)的提質(zhì)減損增效［35］。此外，研發(fā)服務于實際生產(chǎn)中防災減災的實用新型技術(shù)產(chǎn)品也是小麥低溫逆境領(lǐng)域未來研究方向之一［36］，并對提高小麥防災減災能力、促進小麥生產(chǎn)安全具有重要意義。

本研究存在一定的局限性，就數(shù)據(jù)庫而言，本文只對Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)文獻進行了分析，未對Scopus、CSSCI 等其他數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)文獻進行分析，難免造成一定的分析偏差。此外，本文僅以CiteSpace 可視化軟件進行分析，未結(jié)合R 語言、VOSviewer 等其他分析軟件。因此在后續(xù)研究中，將結(jié)合其他數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)文獻，以多種分析軟件為媒介進行分析，以期獲得該領(lǐng)域更為精確的前沿熱點與未來研究方向。