張猛強 張宏 董學璋 拜海龍 姚杰 蘭海鵬

摘要：為了解施肥機械領域的發(fā)展現(xiàn)狀，直觀地掌握施肥機械領域的現(xiàn)狀和主要學術脈絡，基于Web of Science核心論文集、中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫、世界知識產(chǎn)權組織Patent Scope、中國專利全文數(shù)據(jù)庫四個數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)理統(tǒng)計和知識圖譜可視化軟件，繪制施肥機械領域知識圖譜。結(jié)果表明：施肥機械領域論文發(fā)文量和專利發(fā)布量逐年上升；中美是施肥機械領域論文發(fā)文量和專利發(fā)布量最多的國家，且以美國農(nóng)業(yè)部和中國科學院為中心與其他機構進行密切合作；國外施肥機械領域發(fā)表期刊主要為農(nóng)林科學類期刊，國內(nèi)主要為農(nóng)業(yè)機械類期刊；國內(nèi)外在施肥機械領域內(nèi)的研究方向都是以變量施肥為核心；國外研究熱點和前沿集中在以精準農(nóng)業(yè)作為載體，將傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等新型技術手段運用在施肥機械領域；國內(nèi)研究熱點和前沿集中在變量施肥、數(shù)值模擬；綜上，施肥機械領域研究大致分為萌芽期、起步期、發(fā)展期三個階段，現(xiàn)處于第三階段，未來施肥機械領域研究將有望向著無人值守的方向發(fā)展。

關鍵詞：施肥機械；VOSviewer；文獻計量；Web of Science

中圖分類號：S224

文獻標識碼：A

文章編號：20955553 （2024） 02009110

收稿日期：2022年7月5日 ?修回日期：2022年9月15日

基金項目：兵團重大科技項目（2021AA005、2021AA0050302）

第一作者：張猛強，男，2000年生，河南駐馬店人，碩士研究生；研究方向為農(nóng)業(yè)機械化工程。Email： 1449110481@qq.com

通訊作者：蘭海鵬，男，1982年生，黑龍江巴彥人，教授，博士；研究方向為農(nóng)業(yè)機械化工程。Email： lanhaipeng@126.com

Research progress of fertilizing machinery based on bibliometrics

Zhang Mengqiang， Zhang Hong， Dong Xuezhang， Bai Hailong， Yao Jie， Lan Haipeng

（College of Mechanical Electrification Engineering， Tarim University， Alar， 843300， China）

Abstract：

The research of fertilization machinery is related to food security and the coordinated development of agricultural production and ecological environment. This paper provides a reference for relevant researchers to systematically understand the development status of the field of fertilization machinery， and provides reference for subsequent research. In order to grasp the current situation and main academic context of the field of fertilization machinery more intuitively， this paper used mathematical statistics and knowledge graph visualization software based on four databases such as Web of Science core papers， China Academic Journal Fulltext Database， WIPO Patent Scope and China Patent FullText Database， and the knowledge map of fertilization machinery field was drawn. The results show that the number of papers published and patents issued in the field of fertilization machinery has increased year by year. China and the United States have the largest number of papers published and patents issued in the field of fertilization machinery， and the United States Department of Agriculture and the Chinese Academy of Sciences as the center of close cooperation with other institutions. Foreign periodicals in the field of fertilization machinery are mainly agricultural and forestry periodicals， while domestic periodicals are mainly agricultural machinery periodicals. The research directions in the field of fertilization machinery at home and abroad are all based on variable fertilization. Foreign research hotspots and frontiers focus on precision agriculture as a carrier， and the application of sensors， Internet of things， machine learning and other new technologies in the field of fertilization machinery. Domestic research hotspots and frontiers focus on variable fertilization and numerical simulation. In summary， the research in the field of fertilization machinery can be roughly divided into three stages （germination stage， initial stage and development stage）， and now it is in the third stage. The future research in the field of fertilization machinery is expected to develop in the direction of unattended mode.

Keywords：

fertilizing machinery； VOSviewer； bibliometrics； Web of Science

0 引言

隨著世界人口快速增長，人類對于糧食的需求不斷增加，而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中施用肥料是最快、最有效提高農(nóng)作物產(chǎn)量的重要手段［1］。根據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）統(tǒng)計表明，施用肥料對于農(nóng)作物產(chǎn)量增加大約在55%［2］；中國化肥試驗網(wǎng)表明，施用肥料對于糧食作物的產(chǎn)量增加為40%～50%左右［3］。但是隨著施用肥料數(shù)量激增，人工施肥不能滿足現(xiàn)狀。因此，采用施肥機械代替人工施肥，解決勞動強度高、肥料利用率低等問題迫在眉睫。

施肥機械是一種提高施肥作業(yè)效率、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的農(nóng)業(yè)機械設備［4］。施肥機械種類繁雜，根據(jù)農(nóng)作物施肥方式不同分為基肥、種肥、追肥施肥機械；根據(jù)肥料物理形態(tài)不同可分為固態(tài)化肥、固態(tài)廄肥、液態(tài)化肥、液態(tài)廄肥施肥機械［5］。施肥機械的研究起步較早可以追溯到20世紀。歐美等發(fā)達國家受到人均耕地面積的影響，早在20世紀開始對施肥機械進行早期研究，出現(xiàn)畜拉式堆肥撒布機代替人工施肥［6］。到70年代歐美等發(fā)達國家已經(jīng)對施肥全過程基本實現(xiàn)機械化作業(yè)［7］，并且開始初步研究變量施肥技術。90年代初美國首次將變量施肥技術應用在施肥機械［8］。美國因平原農(nóng)場規(guī)模較大，且農(nóng)業(yè)發(fā)展迅速，所以美國長期引領施肥機械的發(fā)展。日本因其耕地種植面積集約化且主要種植水稻，在中小型水田施肥機械中處于領先地位［9］。德國、法國等歐洲發(fā)達國家同樣重視施肥機械的發(fā)展，德國近年來在ZA-M和ZA-B系列實現(xiàn)精準變量施肥作業(yè)［10］，法國研制Axis系列結(jié)合GPS和GIS系統(tǒng)提高施肥機械作業(yè)效率［11］。整體而言，施肥機械的發(fā)展與各國技術、國情有著密切關聯(lián)。

中國對于施肥機械研究起步較晚。20世紀80年代中國開始研究施肥機械，并在90年代后期提出精準農(nóng)業(yè)并開始借鑒和學習，同時不斷突破關鍵技術，但整體發(fā)展相對發(fā)達國家具有一定差距［12］。2021年中央一號文件指出，持續(xù)推進化肥減量增效，提高施肥機械自主研發(fā)能力。因此，基于現(xiàn)實需求和國際發(fā)展趨勢，中國需要加快施肥機械研究進程。

本研究為量化施肥機械研究進程，運用文獻計量分析法，結(jié)合VOSviewer、CiteSpace等分析工具，從論文發(fā)文量、專利發(fā)布量、來源國家和科研機構等方面分析施肥機械領域研究現(xiàn)狀，并利用論文關鍵詞共現(xiàn)圖譜和研究歷程知識圖譜分析施肥機械領域研究熱點和未來研究方向。以期為相關科研人員系統(tǒng)了解施肥機械領域的發(fā)展現(xiàn)狀提供參考，且為后續(xù)研究提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究從碩、博論文和高引文獻常見表達中分別提取施肥機械領域相關中英文檢索詞。從四個數(shù)據(jù)庫Web of Science核心集（下文簡稱“WoS”）、中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫（下文簡稱“CNKI”）、世界知識產(chǎn)權組織Patent Scope（下文簡稱“WIPO”）、中國專利全文數(shù)據(jù)庫（下文簡稱“CSPD”）進行施肥機械領域文獻檢索，檢索時間2001年1月1日至2020年12月31日。檢索式如下：

施肥機械領域英文檢索以WoS為例，檢索式為“TS=（fertilize* OR manure*） AND TS=（spreader* OR applicator* OR machine* OR distributor* OR spraying* OR apparatus* OR equip*）”；中文檢索以CNKI為例，檢索式為“SU=（‘施肥機+‘撒肥機+‘深施機+‘追肥機+‘水肥一體機+‘撒施機+‘撒布機）”。由于英文單詞“fertilizer”不僅具有施肥的含義，同時可表達為受精，中文關鍵詞“撒布機”不僅局限于施肥撒布機，還存在石灰、除雪和石料等撒布機，因此經(jīng)人工篩選對所得文獻進行剔除不相關文獻和重復文獻，最終篩選出WoS數(shù)據(jù)庫2112篇文獻；CNKI數(shù)據(jù)庫993篇文獻；WIPO數(shù)據(jù)庫8043條記錄；CSPD數(shù)據(jù)庫4963條記錄。

1.2 研究方法

文獻計量分析法是一種對大量文獻數(shù)據(jù)進行某一單元定量研究的科學方法［13］。這種方法首次由情報科學家Pritchard提出［14］，主要對文獻機構、關鍵詞等單元進行可視化以及特征規(guī)律研究。知識圖譜分析稱為可視化分析同時是文獻計量分析法的重要研究方法之一［15］。對于如何構建完整的知識圖譜包含以下步驟：檢索式構建、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)預處理、提取分析數(shù)據(jù)單元、構建關系矩陣網(wǎng)絡、圖譜參數(shù)調(diào)整、分析與闡述結(jié)果。

荷蘭萊頓大學研究人員開發(fā)出基于文獻計量分析法的可視化分析軟件［16］。VOSviewer軟件擅長構建共現(xiàn)網(wǎng)絡，進行知識圖譜可視化。在構建知識圖譜時使用關聯(lián)強度進行相似性計算，項目i和項目j的相似性Sij的計算公式如式（1）所示。

Sij=CijWiWj

（1）

式中：

Cij——

項目i和項目j的共現(xiàn)次數(shù)；

Wi——

項目i出現(xiàn)次數(shù)；

Wj——

項目j出現(xiàn)次數(shù)。

經(jīng)過歸一化、映射及聚類的數(shù)學處理，在圖譜上兩個項目則兩個項目距離越近表現(xiàn)出兩個項目相似性越高，關聯(lián)強度越強。其中項目可為關鍵詞、機構等。

首先利用Excel軟件對論文和專利進行文獻數(shù)量和文獻來源國家統(tǒng)計，概述其發(fā)展現(xiàn)狀；然后采用VOSviewer、CiteSpace文獻計量分析軟件作為分析工具，提取論文機構、關鍵詞等單元進行可視化分析，最后對圖譜進行分析與闡述，揭示施肥機械領域研究的特征和規(guī)律。

2 結(jié)果與分析

2.1 文獻數(shù)量逐年變化趨勢分析

文獻數(shù)量逐年變化是該研究領域是否成為熱點的重要體現(xiàn)，在一定程度上能夠反映研究歷程的變化規(guī)律［17］。施肥機械領域文獻數(shù)量分布比例如圖1所示。2001—2020年間施肥機械領域研究總體呈上升趨勢。基于CNKI和CSPD統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2001—2007年間論文發(fā)文量僅占總量9.77%，專利發(fā)布量僅占3.99%，增勢較為緩慢。2008—2012年間論文發(fā)文量曲線斜率為0.30，專利為2.01，增勢基本保持不變。2013—2020年間施肥機械領域研究開始快速積累，論文和專利分別在2019年和2018年達到頂峰，且總量占比高達11.08%、15.31%。文獻具體數(shù)量的年分布情況見圖2。

如圖2所示，2001—2020年間施肥機械領域研究論文累計發(fā)文量達到3000余篇，專利累計發(fā)布量達到13000余件。論文發(fā)文量從2001年42篇到2020年發(fā)文量216篇，并在2020年達到單年最高216篇。國內(nèi)論文發(fā)文量從2001年6篇到2020年91篇，并在2019年達到單年最高110篇，但在2020年論文發(fā)文量有所下降。專利發(fā)布量從2001年243件到2020年的753件，并在2020年達到單年最高753件。國內(nèi)專利發(fā)布量從2001年18件到2020年748件，并在2018年達到單年最高760件。

總體而言，施肥機械領域研究趨勢向好。國內(nèi)論文年發(fā)文量與專利年發(fā)布量逐年增長，其中專利在數(shù)量統(tǒng)計中呈現(xiàn)出“S”型，2008年以前是緩慢增長，2008—2012年間年平均增長量增大，2012年以后專利數(shù)量開始爆發(fā)式增長，處于“S”型的填充效應。可以明顯地看出國內(nèi)對于實際應用更加注重。

2.2 文獻來源國家和機構分析

通過對文獻來源國家和機構的分析能夠體現(xiàn)一個國家在該領域研究的綜合實力以及它們之間的合作網(wǎng)絡［18］。根據(jù)WoS、WIPO和CSPD對施肥機械領域文獻來源國家的數(shù)量進行統(tǒng)計論文發(fā)文量和專利發(fā)布量TOP10，如表1所示。發(fā)文量前三的國家分別為美國、中國和巴西，發(fā)文量分別為321篇、298篇和121篇，占總發(fā)文量的35.04%。中國和美國專利發(fā)布量較大，分別是4963件和4797件，占總發(fā)布量的75.04%，其次是世界專利組織1400件。

根據(jù)WoS數(shù)據(jù)庫進行統(tǒng)計施肥機械領域中發(fā)文量前8的機構，如表2所示。美國農(nóng)業(yè)部以81篇論文（3.84%）高居榜首，其次是中國科學院以50篇論文（2.37%）位居第二，且在發(fā)文量前8的機構中有6個來自中美兩國，加拿大農(nóng)業(yè)食品部以36篇論文（1.70%）位居第三。可以明顯看出中美兩國是施肥機械領域研究主要國家。

為進一步了解各機構間的研究合作聯(lián)系，圖3給出了施肥機械領域論文發(fā)文機構頻次大于等于20的機構間的合作關系網(wǎng)。將機構間的合作網(wǎng)分為三個部分：（1）以美國農(nóng)業(yè)部為中心的合作網(wǎng)，美國當?shù)卦盒Ｅc中國、歐洲等地區(qū)都有聯(lián)系，且發(fā)文量和國際影響力大；（2）以中國科學院為中心的機構合作網(wǎng)，中國農(nóng)業(yè)大學、華南農(nóng)業(yè)大學等中國院校相互聯(lián)系，且與美國院校合作較多，其次是其他國家院校進行合作，發(fā)文量和國際影響力較大；（3）以加拿大農(nóng)業(yè)食品部為中心的機構合作網(wǎng)，與其他兩個機構合作網(wǎng)相比，院校之間的聯(lián)系較少且發(fā)文量和國際影響力略低。

2.3 發(fā)表刊物類型分析

通過對發(fā)表刊物類型進行統(tǒng)計分析，能夠了解該領域研究的主要方向［18］。根據(jù)WoS、CNKI數(shù)據(jù)庫對期刊文獻來源進行統(tǒng)計，如表3所示。WoS發(fā)文量前五的期刊分別是《Applied Engineering in Agriculture》《Computers and Electronics in Agriculture》《Agronomy Journal》《Biosystems Engineering》《Journal of Environmental Quality》，主要為農(nóng)林科學類期刊，其中又可以分為農(nóng)業(yè)工程、工程技術—計算機、農(nóng)藝學、環(huán)境科學等。CNKI發(fā)文量前五的期刊分別是《農(nóng)業(yè)機械》《農(nóng)機化研究》《當代農(nóng)機》《農(nóng)業(yè)機械學報》《農(nóng)機科技推廣》，主要為農(nóng)業(yè)機械類，其中《農(nóng)業(yè)機械學報》是國內(nèi)農(nóng)業(yè)類頂尖期刊。但是與WoS數(shù)據(jù)庫期刊相比，國內(nèi)整體期刊質(zhì)量低于國外期刊質(zhì)量。

2.4 被引論文分析

科研文獻被他人認可的程度通常用被引頻次來表示，被引頻次也是衡量該領域重點研究方向的重要指標［19］。對WoS、CNKI數(shù)據(jù)庫內(nèi)施肥機械領域論文進行統(tǒng)計，被引頻次TOP5的文獻如表4所示。

其中，WoS數(shù)據(jù)庫被引頻次最多為137次，其次為71次、48次和45次。論文1、論文2和論文3研究方向一致為變量施肥。論文1為綜述論文，分析無人機在精準農(nóng)業(yè)中的應用，利用無人機進行施肥作業(yè)。論文2是Zaman等［20］根據(jù)不同樹冠大小與水果產(chǎn)量不同，利用超聲波傳感器掃描生成不同施肥處方圖，實現(xiàn)變量施肥的目的。論文3是Maleki等［21］因為田間土壤磷的固有空間變異性較大，使用可見光和近紅外土壤傳感器進行土壤磷含量的測量并開發(fā)成為模型，利用自制程序來記錄土壤光譜和預測土壤磷含量，在施肥機械移動期間計算磷酸鹽含量，并向施肥機械提供信號調(diào)整施肥量。論文4和5研究方向為施肥機械性能檢測，分別利用圖像處理技術和數(shù)值模擬仿真技術測試施肥機械性能，提出一種新的測試方法。

在CNKI數(shù)據(jù)庫內(nèi)施肥機械領域論文被引頻次分別為195次、151次、118次、111次和93次。論文6、論文7、論文9和論文10研究方向一致，為變量施肥機械的研制以及控制系統(tǒng)的開發(fā)。論文8為綜述論文，在一定程度上對我國施肥機械研究現(xiàn)狀進行了闡述與分析。其中論文2是馬旭等［22］自制一種能夠?qū)崿F(xiàn)精準農(nóng)業(yè)變量施肥的系統(tǒng)，將GPS（全球定位系統(tǒng)）、GIS（地理信息系統(tǒng)）和DDS（信號發(fā)生器）相結(jié)合，利用預先存儲數(shù)據(jù)的IC卡進行施肥決策，實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)意義上的變量施肥。論文9是張書慧等［2324］在前期研制的基礎上，利用傳感器進行施肥機械前進速度監(jiān)測和讀取預先將施肥量數(shù)據(jù)寫入的IC卡，對排肥軸的轉(zhuǎn)速進行控制，以達到實時自動變量施肥的目的?？梢钥闯鰢鴥?nèi)外在施肥機械領域內(nèi)的研究方向都是以變量施肥為核心，其次，國內(nèi)普遍基礎性較強。

3 施肥機械相關領域研究熱點分析

3.1 高頻關鍵詞圖譜制作

根據(jù)WoS、CNKI數(shù)據(jù)庫對其中高頻關鍵詞進行可視化分析，利用VOSviewer文獻計量可視化軟件對高頻關鍵詞進行圖譜繪制。VOSviewer根據(jù)關鍵詞連接緊密強度進行聚類，同一類別關鍵詞共現(xiàn)頻率越高，代表研究同一領域越相近［25］。首先對施肥機械領域研究文獻統(tǒng)計關鍵詞頻次，確定最高關鍵詞頻詞，其中CNKI數(shù)據(jù)庫中施肥機最高關鍵詞頻次為238次，WoS數(shù)據(jù)庫中Fertilizer為最高關鍵詞頻次為84次，如表5所示，其次確定VOSviewer文獻計量可視化軟件關鍵詞閾值，根據(jù)普賴斯定律發(fā)文量的閾值m≈0.749Nmax（Nmax為最大發(fā)文量）確定高頻關鍵詞閾值［26］。CNKI和WoS數(shù)據(jù)庫閾值分別為11.56、6.86，在CNKI數(shù)據(jù)庫中選取頻次大于12的高頻關鍵詞；在WoS數(shù)據(jù)庫中選取頻次大于7的高頻關鍵詞。結(jié)果如圖4和圖5所示。

3.2 研究熱點及關鍵詞分析

研究熱點是該領域?qū)W者主要關注的問題，也是該領域研究的主要趨勢。而關鍵詞是文章主要內(nèi)容的概括，也是文章主要內(nèi)容的體現(xiàn)，能夠在一定程度上反映該領域的研究熱點［18］。

3.2.1 國內(nèi)施肥機械領域研究熱點及關鍵詞分析

中文關鍵詞共現(xiàn)圖譜中施肥機、免耕施肥播種機、變量施肥、設計、開溝器、整機質(zhì)量等高頻關鍵詞，表明國內(nèi)施肥機械領域向著施肥機械聯(lián)合機組［27］、保護性耕作［28］、農(nóng)藝要求［29］、配套動力［30］、變量施肥控制系統(tǒng)［31］、數(shù)值模擬仿真［32］的方向發(fā)展，從最近幾年相關文獻發(fā)表來看，其中變量施肥、數(shù)值模擬仿真是研究熱點。

3.2.2 國外施肥機械領域研究熱點及關鍵詞分析

英文關鍵詞共現(xiàn)圖譜中化肥（Fertilizer）、精準農(nóng)業(yè)（Precision Agriculture）、糞肥（Manure）、產(chǎn)量（Yield）、氮（Nitrogen）等高頻關鍵詞，大多數(shù)文獻是將精準農(nóng)業(yè)作為載體，將傳感器［33］、物聯(lián)網(wǎng)［34］、機器學習［35］等新型技術手段運用在施肥機械領域。

3.3 研究歷程圖譜繪制

關鍵詞研究歷程可以體現(xiàn)歷年來關鍵詞的演變和熱點更替。使用CiteSpace軟件對CNKI、WoS數(shù)據(jù)庫進行關鍵詞共現(xiàn)分析，基于時間軸得到關鍵詞時間線圖6和圖7。

第一階段萌芽期：2001—2007年間隨著精準農(nóng)業(yè)的提出和環(huán)境保護意識的增強，變量施肥機械進入快速發(fā)展時期，2001年Yang等［36］提出一種能夠同時改變兩種液體肥料施肥速率的排肥器，并說明了其靜態(tài)和動態(tài)性能以及現(xiàn)場施用精度。結(jié)果表明，排肥器具有非常好的動態(tài)響應和較高的施用精度。其測試結(jié)果對精準農(nóng)業(yè)中變量施肥機械的開發(fā)和測試具有實用性。2004年王秀等［29］提出一種根據(jù)GPS導航系統(tǒng)與預先設計的處方圖進行變量施肥，且該施肥機械可與國產(chǎn)拖拉機進行配套使用。變量施肥技術以及變量施肥機械的設計與研究，時至今日，依然是施肥機械的重要主題。

第二階段起步期：2008年前后國內(nèi)外利用數(shù)值模擬仿真技術不斷研發(fā)和優(yōu)化農(nóng)業(yè)機械設備。20世紀70年代Cundall等首次提出離散元法并在之后得到快速發(fā)展［37］。2009年Van等［38］首次嘗試用離散元法（DEM）模擬肥料顆粒流在離心式撒肥機的運動，采用兩種不同的試驗驗證仿真的有效性。結(jié)果表明：模擬結(jié)果與試驗結(jié)果具有較好一致性。2013年李鵬等［39］提出一種擺管式撒肥機，使用EDEM仿真軟件對顆粒肥料在擺管式撒肥機運動過程進行模擬，并進行臺架試驗。結(jié)果表明：仿真結(jié)果與臺架試驗撒肥的分布情況有較好的相似性。計算機數(shù)值模擬仿真能夠減少農(nóng)業(yè)機械研發(fā)時間和簡化樣機制作流程，提高設計效率及質(zhì)量，以期降低研發(fā)成本。在動態(tài)模擬仿真過程中，能夠為設計提供關鍵信息，揭示農(nóng)業(yè)機械運動機理，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械設計提供新思路［40］。

第三階段發(fā)展期：2013年伊始，隨著農(nóng)業(yè)4.0的提出，近年來機器學習、高質(zhì)量傳感器、ZigBee等高新技術不斷應用在農(nóng)業(yè)機械中，施肥機械向著現(xiàn)代化、智能化發(fā)展。Vadivel等［41］介紹一個監(jiān)測系統(tǒng)——Hypaponics，它使用傳感器進行監(jiān)測，并使用機器學習算法基于數(shù)據(jù)進行預測，以減少化肥施用增加農(nóng)民收入。Xue等［42］介紹一種基于ZigBee技術的深度施肥可變液肥施肥機。采用帶遠程控制軟件的上位機單片機相結(jié)合，對液肥流量進行測量和控制，通過流量計監(jiān)測液肥液位，收集液肥流量信息，采用增量式PID控制算法動態(tài)調(diào)節(jié)變頻器頻率，使液肥流量準確達到設定值。結(jié)果表明，該施肥機精度可達99.52%。因此，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機械相比，隨著不同類型的高質(zhì)量傳感器的發(fā)展，已經(jīng)徹底改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，為精準農(nóng)業(yè)領域打開了一扇新的大門。

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

本文通過檢索Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫（WoS）、中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫（CNKI）、世界知識產(chǎn)權組織Patent Scope（WIPO）、中國專利全文數(shù)據(jù)庫（CSPD）共4個數(shù)據(jù)庫中關于施肥機械領域研究的期刊論文和發(fā)明專利。通過文獻計量概述了近20年研究信息的數(shù)量分布和質(zhì)量來源情況，借助知識圖譜梳理研究脈絡、內(nèi)容進展和研究前沿，分析了施肥機械領域研究在我國及國際上的研究動態(tài)，得到如下結(jié)論。

1） 施肥機械領域論文發(fā)文量和專利發(fā)布量逐年上升，論文發(fā)文量由2001年42篇增至2020年216篇，專利發(fā)布量由2001年243件增至2020年753件，且國內(nèi)對于實際應用更加注重。

2） 施肥機械領域研究中美兩國論文發(fā)文量分別為298篇、321篇；專利發(fā)布量分別為4963件、4797件；美國農(nóng)業(yè)部和中國科學院是發(fā)文量做多的機構，分別為81篇、50篇；中美兩國是施肥機械領域研究內(nèi)的主力國，以美國農(nóng)業(yè)部、中國科學院為中心與其他國家進行合作研究。

3） 施肥機械國際領域內(nèi)的熱門期刊為《Applied Engineering in Agriculture》《Computers and Electronics in Agriculture》和《Agronomy Journal》等，發(fā)文量分別為71篇、42篇、30篇等，主要為農(nóng)林科學類期刊；國內(nèi)熱門期刊為《農(nóng)業(yè)機械》《農(nóng)機化研究》和《農(nóng)業(yè)機械學報》等，發(fā)文量分別為178篇、173篇、74篇等，主要為農(nóng)業(yè)機械類期刊。

4） 國內(nèi)外在施肥機械領域內(nèi)的研究方向都是以變量施肥為核心，其次，國內(nèi)普遍基礎性較強。

5） 國外研究熱點和前沿集中在以精準農(nóng)業(yè)作為載體，將傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等新型技術手段運用在施肥機械領域；國內(nèi)研究熱點和前沿集中在變量施肥、數(shù)值模擬仿真的應用。

6） 施肥機械領域研究大致分為三個階段，萌芽期：精準農(nóng)業(yè)的提出，變量施肥機械進入快速發(fā)展時期；起步期：數(shù)值模擬仿真技術的提出，興起研發(fā)和優(yōu)化施肥機械熱潮；發(fā)展期：農(nóng)業(yè)4.0的提出，施肥機械向著現(xiàn)代化、智能化發(fā)展。

4.2 展望

近20年來，施肥機械領域研究依舊處于上升趨勢，與國外研究相比，國內(nèi)更注重施肥機械領域的應用基礎研究。因此，國內(nèi)應該加強施肥機械領域關鍵技術研究，提高自主研發(fā)能力；積極探索農(nóng)機農(nóng)藝農(nóng)信相融合，推動交叉學科研究發(fā)展；加大施肥機械科研力度，加強國際合作，提高研究成果影響力，擴大施肥機械研究領域。隨著農(nóng)業(yè)4.0的提出，智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)的浪潮推動了施肥機械領域與新興科技（如GPS、機器學習、物聯(lián)網(wǎng)等）的高速融合。未來，借助人工智能等新技術的應用，施肥機械領域有望向著無人值守的方向發(fā)展。

參 考 文 獻

［1］李冬睿， 邱尚明， 楊善友. 基于NBIOT的大田管理精準農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)［J］. 軟件工程， 2022， 25（3）：53-58.

Li Dongrui， Qiu Shangming， Yang Shanyou. Design and implementation of precision agriculture system for field management based on NBIOT ［J］. Software Engineering， 2022， 25（3）： 53-58.

［2］王學蘭. 馬鈴薯施肥機械研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢［J］. 農(nóng)業(yè)機械， 2021（12）： 56-58， 60.

［3］金繼運， 李家康， 李書田. 化肥與糧食安全［J］. 植物營養(yǎng)與肥料學報， 2006（5）： 601-609.

Jin Jiyun， Li Jiakang， Li Shutian. Chemical fertilizer and food security ［J］. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers， 2006（5）： 601-609.

［4］段潔利， 黃廣生， 孫志全， 等. 香蕉假莖自動對靶精準施肥裝置的設計與試驗［J］. 華南農(nóng)業(yè)大學學報， 2021， 42（6）： 88-99.

Duan Jieli， Huang Guangsheng， Sun Zhiquan， et al. Design and experiment of precision fertilization device with automatic target for banana stalk ［J］. Journal of South China Agricultural University， 2021， 42（6）： 88-99.

［5］宋少龍. 精準對行分層施肥機分層施肥裝置的優(yōu)化設計與試驗研究［D］. 石河子： 石河子大學， 2021.

［6］楊洪坤. 液控施肥機的設計與優(yōu)化［D］. 石河子： 石河子大學， 2020.

［7］臧云鵬. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展歷程與未來方向［J］. 國家治理， 2019（34）： 31-40.

［8］譚辰. 果園有機肥條鋪機設計與試驗［D］. 咸陽： 西北農(nóng)林科技大學， 2019.

［9］何義川， 湯智輝， 溫浩軍， 等. 棉花基肥對行分層深施機的設計與試驗［J］. 新疆農(nóng)業(yè)科學， 2019， 56（3）： 528-536.

He Yichuan， Tang Zhihui， Wen Haojun， et al. Design and experiment of cotton basal fertilizer alignment row spacing and stratified fertilizing machine ［J］. Xinjiang Agricultural Sciences， 2019， 56（3）： 528-536.

［10］宋海聲， 滕喜龍， 魏煜秦. 基于FPGA的土壤數(shù)據(jù)采集分析決策系統(tǒng)［J］. 計算機測量與控制， 2017， 25（10）： 263-266.

Song Haisheng， Teng Xilong， Wei Yuqin. A soil date collecting， analyzing and decisionmaking system based on FPGA ［J］. Computer Measurement & Control， 2017， 25（10）： 263-266.

［11］閆飛， 張宏文， 張新建. 槳葉式有機肥撒施機輸送拋撒裝置工作機理分析［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學， 2015， 43（12）： 444-447.

［12］趙國強， 王君， 穆曉濤. 精細農(nóng)業(yè)研究進展［J］. 氣象與環(huán)境科學， 2007（1）： 84-88.

Zhao Guoqiang， Wang Jun， Mu Xiaotao. Research advancement of precision agriculture ［J］. Meteorological and environmental sciences， 2007（1）： 84-88.

［13］李陽陽， 李王成， 王潔. 基于文獻計量分析的土壤水鹽運移研究進展［J］. 節(jié)水灌溉， 2022（4）： 8-15.

Li Yangyang， Li Wangcheng， Wang Jie. Research progress of soil water and salt transport based on bibliometric analysis ［J］. Water Saving Irrigation， 2022（4）： 8-15.

［14］王芳. 我國圖書情報領域可視化研究的文獻計量分析［D］. 太原： 山西財經(jīng)大學， 2021.

［15］劉可慧， 李廣孌， 李春明， 等. 基于文獻計量學和知識圖譜分析的漓江生態(tài)環(huán)境40年研究進展［J］. 生態(tài)環(huán)境學報， 2022， 31（2）： 409-420.

Liu Kehui， Li Guangluan， Li Chunming， et al. A review of research on Lijiang ecological environment based on bibliometric and knowledge mapping analysis over the past four decades ［J］. Ecology and Environmental Sciences， 2022， 31（2）： 409-420.

［16］王俊， 王琳博. 1978—2017年我國高等教育質(zhì)量研究的知識圖譜分析［J］. 江漢大學學報， 2019， 36（3）： 103-114， 128.

Wang Jun， Wang Linbo. Knowledge mapping analysis of 1978—2017 research on Chinas higher education quality ［J］. Journal of Jianghan University （Social Science Edition）， 2019， 36（3）： 103-114， 128.

［17］季文碩， 周麗霞. 基于文獻計量的我國檔案領域大數(shù)據(jù)研究綜述［J］. 山西檔案， 2020（4）： 170-179.

Ji Wenshuo， Zhou Lixia. Review of big data research in Chinese archives based on bibliometrics ［J］. Shanxi Archives， 2020（4）： 170-179.

［18］張鑫， 王吉， 胡靜榮， 等. 基于Citespace和文獻計量分析平臺的魚糜研究可視化分析［J］. 食品科學， 2023， 44（1）： 362-370.

Zhang Xin， Wang Ji， Hu Jingrong， et al. Visual analysis of surimi research using CiteSpace and bibliometric analysis platform ［J］. Food Science， 2023， 44（1）： 362-370.

［19］楊睿， 王應寬， 王寶濟. 基于WoS文獻計量學和知識圖譜的農(nóng)業(yè)機器人進展與趨勢［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2022， 38（1）： 53-62.

Yang Rui， Wang Yingkuan， Wang Baoji. Progress and trend of agricultural robots based on WoS bibliometrics and knowledge graph ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2022， 38（1）： 53-62.

［20］Zaman Q U， Schumann A W， Miller W M. Variable rate nitrogen application in Florida citrus based on ultrasonicallysensed tree size ［J］. Applied Engineering in Agriculture， 2005， 21（3）： 331-335.

［21］Maleki M R， Mouazen A M， De Ketelaere B， et al. Onthego variablerate phosphorus fertilisation based on a visible and nearinfrared soil sensor ［J］. Biosystems Engineering， 2008， 99（1）： 35-46.

［22］馬旭， 馬成林， 桑國旗， 等. 變量施肥機具的設計［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2005（1）： 50-53.

Ma Xu， Ma Chenglin， Sang Guoqi， et al. Design of variable rate fertilizer applicator ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2005（1）： 50-53.

［23］張書慧， 馬成林， 杜巧玲， 等. 精確農(nóng)業(yè)自動變量施肥機控制系統(tǒng)設計與實現(xiàn)［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2004（1）： 113-116.

Zhang Shuhui， Ma Chenglin， Du Qiaoling， et al. Design of control system of variable rate fertilizer applicator in precision agriculture ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2004（1）： 113-116.

［24］張書慧， 馬成林， 吳才聰， 等. 一種精確農(nóng)業(yè)自動變量施肥技術及其實施［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2003（1）： 129-131.

Zhang Shuhui， Ma Chenglin， Wu Caicong， et al. Development and application of a variable rate fertilizer applicator for precision agriculture ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2003（1）： 129-131.

［25］肖鵬飛. 全球黃曲霉毒素研究的文獻計量學分析［J］. 食品科學， 2022， 43（15）： 378-388.

Xiao Pengfei. Bibliometric analysis of global aflatoxin research ［J］. Food Science， 2022， 43（15）： 378-388.

［26］陳國強， 張芳蘭， 徐麗， 等. 智能信息時代下裝備制造領域的中國式轉(zhuǎn)型升級［J］. 包裝工程， 2021， 42（24）： 60-72.

Chen Guoqiang， Zhang Fanglan， Xu Li， et al. Chinesestyle transformation and upgrading of equipment manufacturing field in the intelligent information age ［J］. Packaging Engineering， 2021， 42（24）： 60-72.

［27］高麗萍， 陳慧， 廖慶喜， 等. 油菜深施肥播種機動態(tài)傾斜工況排肥性能試驗［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2020， 51（S1）： 64-72.

Gao Liping， Chen Hui， Liao Qingxi， et al. Experiment on fertilizing performance of dynamic tilt condition of seeder with deep fertilizer for rapeseed ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2020， 51（S1）： 64-72.

［28］秦寬， 曹成茂， 廖移山， 等. 秸稈還田施肥點播機粉碎拋撒裝置結(jié)構設計與優(yōu)化［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2020， 36（3）： 1-10.

Qin Kuan， Cao Chengmao， Liao Yishan， et al. Design and optimization of crushing and throwing device for straw returning to field and fertilizing hillseeding machine ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2020， 36（3）： 1-10.

［29］張宏建， 徐春保， 劉雙喜， 等. 自動調(diào)節(jié)深度式果園雙行開溝施肥機設計與試驗［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2021， 52（1）： 62-72.

Zhang Hongjian， Xu Chunbao， Liu Shuangxi， et al. Design and experiment of orchard double row ditchingfertilizer machine with automatic depth adjustment ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2021， 52（1）： 62-72.

［30］劉雙喜， 徐春保， 張宏建， 等. 果園基肥施肥裝備研究現(xiàn)狀與發(fā)展分析［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2020， 51（S2）： 99-108.

Liu Shuangxi， Xu Chunbao， Zhang Hongjian， et al. Research status and development analysis of basefertilizer application equipment of orchard ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2020， 51（S2）： 99-108.

［31］安曉飛， 付衛(wèi)強， 王培， 等. 小麥種行肥行精準擬合變量施肥控制系統(tǒng)研究［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2019， 50（S1）： 96-101.

AN Xiaofei， Fu Weiqiang， Wang Pei， et al. Development of variable rate fertilization control system based on matching fertilizer line and seed line of wheat ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2019， 50（S1）： 96-101.

［32］劉曉東， 丁幼春， 舒彩霞， 等. 螺旋錐體離心式排肥器擾動防堵機理分析與試驗［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2020， 51（12）： 44-54.

Liu Xiaodong， Ding Youchun， Shu Caixia， et al. Mechanism analysis and test of disturbance and blockage prevention of spiral cone centrifugal fertilizer apparatus ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2020， 51（12）： 44-54.

［33］Li H， Gao F， Niu H， et al. Application of variable distance photoelectric sensor in precision automatic sowing and fertilization ［J］. Journal of Nanoelectronics and Optoelectronics， 2020， 15（6）： 707-713.

［34］Mentsiev A U， Isaev A R， Supaeva K S， et al. Advancement of mechanical automation in the agriculture sector and overview of IoT ［J］. Journal of Physics： Conference Series， 2019， 1399（4）： 044042.

［35］Singh P， Garg C， Namdeo A. Applying machine learning techniques to extract dosages of fertilizers for precision agriculture ［J］. IOP Conference Series： Earth and Environmental Science， 2020， 614（1）： 012136.

［36］Yang C. A variable rate applicator for controlling rates of two liquid fertilizers ［J］. Applied Engineering in Agriculture， 2001， 17（3）： 409.

［37］張榮芳， 焦偉， 周紀磊， 等. 不同填充顆粒半徑水稻種子離散元模型參數(shù)標定［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2020， 51（S1）： 227-235.

Zhang Rongfang， Jiao Wei， Zhou Jilei， et al. Parameter calibration and experiment of rice seeds discrete element model with different filling particle radius ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2020， 51（S1）： 227-235.

［38］Van Liedekerke P， Tijskens E， Dintwa E， et al. DEM simulations of the particle flow on a centrifugal fertilizer spreader ［J］. Powder Technology， 2009， 190（3）： 348-360.

［39］李鵬， 夏俊芳. 通用型擺管式撒肥機的設計［J］. 湖北農(nóng)業(yè)科學， 2013， 52（21）： 5329-5333.

Li Peng， Xia Junfang. Design on general fertilizer spreading machines of swing tube type ［J］. Hubei Agricultural Sciences， 2013， 52（21）： 5329-5333.

［40］曾智偉， 馬旭， 曹秀龍， 等. 離散元法在農(nóng)業(yè)工程研究中的應用現(xiàn)狀和展望［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2021， 52（4）：1-20.

Zeng Zhiwei， Ma Xu， Cao Xiulong， et al. Critical review of applications of discrete element method in agricultural engineering ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2021， 52（4）： 1-20.

［41］Vadivel R， Parthasarathi R V， Navaneethraj A， et al. Hypaponicsmonitoring and controlling using Internet of Things and machine learning ［C］. 2019 1st International Conference on Innovations in Information and Communication Technology （ICIICT）， IEEE，?2019， 1-6.

［42］Xue X Y， Xu X F， Zhang Z L， et al. Variable rate liquid fertilizer applicator for deepfertilization in precision farming based on ZigBee technology ［J］. IFAC-Papers Online， 2019， 52（30）： 43-50.