贵淑婷 任妮 程金花 曹静 陆学文

摘要：【目的】利用SCI和CNKI文献数据库，分析设施蔬菜智慧化管理研究的发展状况，为相关科研工作者和管理决策者提供参考依据。【方法】运用文献计量学的方法，通过TDA、JAVA、Ucinet、DetDraw和HExcel等工具对SCI和ICNKI收录的设施蔬菜智慧化管理研究的全部文献进行文献总量、年度分布、机构分布、作者分布、国家竞争力、机构竞争力、文献研究方向及研究热点分析。【结果】设施蔬菜智慧化管理领域的SCI和ICNKI收录文献数量逐年上升，国内起步晚于国外，我国论文生产力排名第二，仅次于美国。中国科学院和中国农业大学两所机构进入了全球最强竞争力机构前10名；全球生产力最强的机构是荷兰的瓦赫宁根大学；在国内，论文产出最多的机构是中国农业大学，总体影响力最高的是南京农业大学。研究方向分析结果显示，国内外均对设施蔬菜栽培模型管理和设施蔬菜栽培生理生长的研究关注度较高；除此之外，国际范围更多关注设施蔬菜栽培的病虫害防治和设施蔬菜安全监测等领域，而国内更多关注农业设施和分析方法的应用研究。从研究前沿来看，国际范围对设施蔬菜模型参数研究关注度依然最高，但最近几年对设施蔬菜质量和病虫害研究关注度有所提升，且出现生物柴油方面的研究；而国内依然比较关注各种农业物联网技术支持的农业设施和分析方法等在设施蔬菜栽培过程中的应用研究，研究主题并无明显变化。【建议】今后应加大研究深度，更多关注对农业设施技术和方法的研究。

关键词：设施蔬菜；智慧化管理；文献计量；研究进展

0引言

【研究意义】设施蔬菜是现代农业生产中极为重要的组成部分，高效利用环境因子增加蔬菜生产周期，可提高蔬菜产量和质量（Yang et al，2014），保障我国设施农业可持续发展。设施蔬菜智慧化管理主要是指借助无线网络、蓝牙、传感器等技术对大棚、温室等设施设备中的各类蔬菜生长、生产等过程进行智能化数据传输、分析和管理。“十二五”期间，我国设施蔬菜生产取得了迅猛发展，生产面积稳步提高，技术装备水平显著提升，产品质量、安全性和竞争力不断增强（刘彬和邓秀新，2015）；但在高新技术研发方面与世界设施园艺先进国家仍有一定差距（喻景权和周杰，2016）。从SCI和中国知网（CNKI）数据库收录的相关文献数量发展来看，近年来国内外对设施蔬菜智慧化管理方面的研究在不断深入，从这个侧面可深入了解国内外设施蔬菜智慧化管理研究领域的发展状况，进而为相关科研工作者和管理决策者提供参考。【前人研究进展】文献计量学是目前情报学领域最为活跃的学科，用该方法来分析学科的发展状况相对较多（邱均平和王菲菲，2011）。近年来，文献计量在农業研究领域的应用也越来越广泛，邬亚文等（2011）采用文献计量学方法研究国内外水稻研究的发展态势；丁麟（2012）对2000～2009年WOS收录的国际水稻及水稻病害研究论文进行文献计量分析，据此分析国际水稻病害研究现状；Via和Baric（2012）采用了文献计量学方法对1950～2010年德国以苹果、梨、樱桃、李子、杏、桃等水果为题目的相关文献进行分析；杨光明（2014）基于SCI核心合集数据库和CNKI，采用文献计量学方法对1995～2013年国内外大豆科技论文进行统计分析；刘彬和邓秀新（2015）将文献计量学应用于对园艺学基础研究发展状况的研究；魏殉等（2015）运用文献计量学分析了1942～2014年间世界家畜遗传育种研究的发展态势；赵颖文和彭迎（2015）运用文献计量学方法分析1980～2014年中国粮食安全的研究热点演变；任妮等（2016）也采用文献计量的方法研究国内外茅苍术的研究发展态势。【本研究切入点】作为我国最具活力的可持续集约型农业重要组成部分的设施蔬菜产业一直持续地在全国各地蓬勃发展，截至2014年我国设施蔬菜面积已达3.8x10⁷ha，但相应的设施信息化水平依然较低，能够进行环境智能调控的设施应用不足0.5%（章铁军等，2016）。为保证高品质蔬菜的生产和供应，国家已投入了大量资源进行蔬菜产区设施硬件的升级和改造，但目前并没有针对设施蔬菜智能化领域发展状况的综合研究分析。【拟解决的关键问题】采用文献计量的方法分别对SCI-EXPANDED和CNKI所收录的设施蔬菜智慧化管理研究领域的全文献数据进行统计分析，综合利用数据挖掘、信息分析、社会网络、可视化展示等技术方法，借助TDA、JAVA、Ucinet、DetDraw和Excel等工具，对国内外设施蔬菜智慧化管理领域研究的现状、趋势、热点等问题进行综合分析和展示，以期为我国设施蔬菜智慧化管理研究提供参考。

1数据来源与研究方法

1.1数据来源

本研究数据来源包括中文和外文两部分。其中，中文数据选择国内利用率最高、资源覆盖面最广的CNKI数据库，所涉及文献类型包括期刊论文（核心）和学位论文；外文数据选择美国ISI的Science Ci-tation Index Expanded（SCI-EXPANDED），所涉及文献类型主要为研究论文。数据获取分两个步骤：（1）构建中外文检索式，即以题名、关键词、刊载时间、被引次数、下载次数等字段为关键词，分别从SCI-EX-PANDED和CNKI数据库获取设施蔬菜智慧化管理领域相关的全部文献。（2）将所获取文献相关字段进行筛重、除错等处理后导.&.Thomson Data Analyzer软件对关键词进一步处理，即利用题名、摘要、作者和关键词等中抽取清洗得到的核心关键词，然后使用Ucinet和DetDraw工具构建关键词共现主题图谱，进行关键词主题热点分析。鉴于数据下载和导人过程中可能存在部分重复、错误或遗漏等现象，本研究在数据下载后对所有数据进行检查和筛选。最终获得外文相关论文1583篇（检索时间为2016年7月19日）及中文相关论文859篇（检索时间为2016年10月25日）。

1.2研究方法

1.2.1文献计量方法邱均平（1988）认为文献计量学是用定量的方法研究文献规律的科学，被广泛应用于各学科领域论文统计、发展态势分析、期刊或研究机构影响力评价等。其中，可利用文献计量中的发文量、总被引频次、篇均被引频次、高被引论文数等方法，对研究国别、研究机构、研究人员、研究期刊、学科领域、基金资助等用生产力、影响力评价指标进行分析。本研究主要利用关键词出现频次、合作次数等指标研究设施蔬菜智慧化管理领域的发展态势。

1.2.2知识图谱秦长江和侯汉清（2009）认为知识图谱是一种多学科融合的研究方法，其把多种学科的理论和方法与计量学、引文分析等方法结合，并用可视化的形式进行分析和结果展示。本研究在国家、机构和作者等合作关系研究及主题分析过程中均采用知识图谱的方法，尤其是主题分析中，利用题名、摘要和作者等关键词中抽取清洗得到的核心关键词进行关键词图谱分析，以此揭示相关领域的研究热点、主题结构变化和转移趋势等信息。

2结果与分析

2.1研究概况

如图1所示，对SCI收录的设施蔬菜智慧化管理领域的所有研究论文进行统计，可发现国际范围对该领域的研究起源于20世纪80年代（1985年），整体发展速度较快，且从发文量、机构数和作者数多角度来看，国际上设施蔬菜智慧化管理领域研究的生命周期具有一致性，大致呈逐年增长的变化趋势。总体发展历程大致可分为3个阶段，即萌芽阶段（1985～1991年）、发展阶段（1991～2005年）和快速增长阶段（2005～2016年）。其中，萌芽阶段属于间断性研究，相关的研究文献、研究机构和研究作者均较少；发展阶段属于持续性研究，发文量、机构数和作者数虽较少但均呈波动增长状态；快速增长阶段也属于持续性研究，研究文献数、机构数和作者数均呈现持续上涨趋势。

如图2所示，对CNKI收录的设施蔬菜的智慧化管理领域的所有研究论文进行统计，可发现国内对该领域的研究起源于20世纪90年代（1992年），相对起步较晚且起初发展较缓慢，到2000年后相关研究才逐步增多，目前已进入快速增长阶段；从发文量、机构数和作者数等角度来看，设施蔬菜的智慧化管理方面研究的生命周期高度一致，大致呈逐年增长的变化趋势。总体发展历程大致可分为3个阶段，即萌芽阶段（1992～2001年）、发展阶段（2001～2008年）和快速增长阶段（2008～2016年），虽时间段不同，但各阶段研究状况类似，萌芽阶段属于间断性研究，相关研究文献、研究机构和研究作者均较少；发展阶段属于持续性研究，发文量、机构数和作者数虽较少但呈波动增长状态；快速增长阶段也属于持续性的研究，研究文献数量、机构数和作者数均呈现持续上涨趋势。

2.2实力分布分析结果

2.2.1国家分布如表1所示，对SCI收录的设施蔬菜智慧化管理领域的所有研究论文所属国家进行统计，发现美国、中国和西班牙等10个国家为发文量40篇以上且总被引频次在900次以上的国家。从发文量来看，在该研究领域的高生产力国家明显集中于美洲、欧洲、亚洲和大洋洲；其中，所有国家中除了我国为发展中国家外，美国、西班牙、荷兰、法国、加拿大、英国、德国、以色列和澳大利亚均为发达国家；这些发达国家在该领域关注度和成果产量均较高，尤其是美国，相关研究占全球20%以上的份额，处于领先位置；我国处于第二位，说明在该领域有一定的地位。从总被引频次情况来看，美国的总被引频次远高于其他国家，处于绝对领先位置。除此之外，荷兰、西班牙、法国、英国、中国、以色列、加拿大、德国和澳大利亚依次排在其后，共同位于全球前10名，说明这些国家在该领域已具有一定的学术声望和竞争优势。从篇均被引频次来看，排名在前3位的是以色列（24.30）、英国（21.04）和澳大利亚（20.95），说明这些国家在该领域的论文质量和研究水平均处于领先位置。

2.2.2机构分布如表2所示，对SCI收录的设施蔬菜智慧化管理领域所有研究論文的所属机构进行统计，表中为发文量≥10篇同时总被引频次≥170次的18所高竞争力机构情况。从发文量来看，瓦赫宁根大学、法国农业科学研究院和美国农业部3所机构在该领域发文量最高，说明这3所机构做了很多研究且相关研究在全球处于领先地位；从总被引频次来看，美国农业部和法国农业科学研究院在该领域占据绝对领先的地位，在全球有最高的影响力。总体来看，瓦赫宁根大学发文量最高，说明其总体生产力最高，美国农业部的总被引频次最高，说明其总影响力最高，瓦赫宁根农业大学的篇均被引频次排名最高，说明其篇均论文影响力最高；而我国的两所机构的篇均被引频次排名均落后于相应的文献量和总被引频次排名，且均低于各机构篇均被引频次的平均线，说明在该领域我国科研机构发表论文的影响力相对较低。

如表3所示，对CNKI收录的设施蔬菜智慧化管理领域的所有研究论文所属机构进行统计，表中为发文量≥10篇同时总被引频次≥100次的15所高竞争力机构情况。从发文量来看，中国农业大学、中国农业科学院和西北农林科技大学3所机构在该领域做了很多研究，生产力在国内处于最领先的位置；从总被引频次来看，南京农业大学总被引频次为1725次，排名第一，中国农业大学位居第二名，与排名第一的差距较小，且远高于第三名，说明南京农业大学和中国农业大学在国内该领域的影响力最高。总体来看，中国农业大学的文献总量最高且总被引频次排名第二，说明其综合实力最高；南京农业大学总被引频次最高，说明其总体影响力最高；上海市农业科学院的篇均被引频次排名最高，说明其论文质量和篇均论文影响力最高。

2.3主题分析结果

文献主题词是文章核心内容的浓缩和提炼，某一主题词在该领域的各类文献中反复出现，则可认为该主题词从某种程度上可反映出该领域的研究热点。本研究采用的主题词为从文章标题、摘要和扩展关键词3部分主题词中抽取，然后借助所抽取主题词出现的频次高低及各主题词间共现频次情况来反映该领域研究热点和发展动向。

2.3.1SCI论文研究热点分析本研究对获取的1583篇外文文献的题名、摘要和扩展关键词进行主题词抽取，并通过识别、判断和归类得到有效主题词214个（出现频次≥10）；利用社会网络分析的方法，计算得到主题词共现矩阵（共现频次>5），转化得到外文关于设施蔬菜智慧化管理领域的主题分布情况（图3）。学者们在对设施蔬菜智慧化管理领域进行研究时，主要选取番茄和辣椒两种蔬菜，尤其对番茄研究较多，且主要采用温室进行设施栽培。

从图3可发现，在设施蔬菜智慧化管理领域的研究主要集中于以下5个方面：（1）设施蔬菜管理模型参数研究[相关关键词共现情况：模型一温度（57次）、模型一产量（44次）、模型一气候条件（29次）等]，主要是通过调节温室内的温度、湿度、温室气体浓度、通风频率及日光照射强度或时长等参数来影响温室蔬菜的生理生长，其中温度是主要研究热点，而这些参数直接或间接影响设施蔬菜产量。（2）设施蔬菜生理研究[相关主题词共现情况：基因表达一拟南芥（28次）、拟南芥一抗病性（11次）等]，主要从植物内部生理方面对植物的基因表达及抗病性等方面进行研究。（3）设施蔬菜生长研究[相关主题词共现情况：灌溉一蒸腾作用（18次）、灌溉一土壤水分（11次）、气孔导度一蒸腾作用（11次）等]，除对温室内部设施参数的研究外，还对植物生长有直接影响的栽培、灌溉频率、植物养分吸收状况及光合作用情况等方面进行研究。（4）设施蔬菜病虫害防治研究[相关主题词共现情况：生物防治一病虫害管理（16次）、生物防治一种群动态（12次）、生物防治一温室实验（11次）、生物防治一西花蓟马（9次）等]，以温室或田问实验为基础，从虫害防治方面对设施蔬菜寄生生物、设施蔬菜病虫害管理进行研究。（5）设施蔬菜安全研究[相关主题词共现情况：农药一残留水平（23次）、农药一液相色谱法（13次）、农药一气相色谱法（13次）等]，主要是使用气相或液相色谱法对农药残留水平及风险进行探测和评估方面的研究。设施蔬菜生理生长、设施蔬菜病虫害防治及农药残留均会直接影响到作物产量和质量；农药残留方面的研究和病虫害防治又有着直接的联系；病虫害防治会直接影响设施蔬菜的生理生长，进而影响设施蔬菜的产量和质量，各研究主体间相辅相成，共同影响着作物生长的各个环节。

2.3.2CNKI论文研究热点分析本研究从859篇中文文献的关键词中进行主题词抽取，并通过识别、判断和归类得到有效主题词108个（出现频次>4）；利用社会网络分析的方法，计算得到主题词共现矩阵（共现频次>2），转化得到中文关于设施蔬菜智慧化管理研究领域的主题分布情况（图4）。首先，CNKT发文学者们在对设施蔬菜智慧化管理研究方面進行相关主题研究时，主要选取番茄和黄瓜两种蔬菜，其中使用番茄进行研究的最多，且主要采用温室进行设施栽培。

从图4可发现，在设施蔬菜智慧化管理领域的研究主要集中在以下4个方面：（1）农业设施[相关主题词出现频次情况：农业设施（82次）、无线传感器（43次）、设施土壤（16次）、温室管控（15次）等]，主要研究各种农业物联网设备在设施蔬菜栽培及生产监控中的应用。（2）设施蔬菜生长因素[相关主题词出现频次情况：蔬菜产量（47次）、滴灌（40次，特殊的灌溉方式）、氮磷钾肥料（30次）、灌溉（27次）、蒸腾作用（21次）、土壤水分（20次）、施肥（20次）、需水量（12次）等]，除对温室内部设施参数的研究外，还对蔬菜生长有直接影响的栽培、灌溉、土壤水分吸收状况以及蒸腾作用情况等方面进行了研究。（3）设施蔬菜模型影响因素[相关主题词出现频次情况：模拟模型（62次）、温度（27次）、生长发育期（26次）、影响因素（17次）、光合作用（14次）、积温（11次）等]，主要通过调节温室内的温度、湿度及日光照射强度或时长等参数来优化构建设施蔬菜培育或生长模型。（4）分析方法应用研究[相关主题词出现频次情况：回归分析（44次）、神经网络（27次）、影响因子（14次）、主成分分析（11次）、光谱分析（9次）等]，主要研究设施蔬菜设施应用方法和病虫害检测方法。设施蔬菜所应用的农业设施设备、设施蔬菜生长影响因素及设施蔬菜病虫害防治方面等均会直接影响到作物产量和质量；设施蔬菜所应用的农业设施设备也同样应用图中所提到的设施蔬菜分析方法，各研究主体问不可分割，共同影响作物生长的各个环节。

2.4研究前沿分析结果

2.4.1SCI论文研究前沿分析追踪领域研究前沿有助于更好地把握领域发展趋势及未来研究动向。本研究对2011～2015年设施蔬菜智慧化管理研究领域的650篇外文文献的题名、摘要和作者扩展关键词中进行主题词抽取，并通过识别、判断和归类得到有效主题词98个（出现频次>7）；利用社会网络分析的方法，计算得到主题词共现矩阵（共现频次>4），转化得到2011～2015年外文关于设施蔬菜智慧化管理领域的主题分布情况。学者们在对设施蔬菜智慧化管理领域进行相关主题研究时，主要选取番茄和黄瓜两种蔬菜。从图5可发现，在设施蔬菜智慧化管理领域的研究主要集中在以下4个方面：

（1）设施蔬菜管理模型参数研究[相关主题词共珊隋况：模型一温度（34次）、模型一温室气候（20次）、模型一叶面积（19次）、模型一水利用率（16次）等]，主要研究对设施蔬菜生长过程中关系密切的设施内温度、水分、湿度、日光照射情况、二氧化碳浓度以及温室气体排放情况等模型参数，而这些参数也直接或者间接影响着设施蔬菜的产量和质量。

（2）设施蔬菜质量研究[相关主题词共现情况（质量一模型（30次）、质量一产量（18次）、健康一风险评估（11次）等]。一方面是从影响设施蔬菜质量的生长参数方面进行研究，包括温度、灌溉及水分利用率等；另一方面是从设施蔬菜健康方面的质量进行研究，如设施蔬菜对人类健康的影响及农药残留监测等。

（3）设施蔬菜病虫害防治[相关主题词共现情况：拟南芥一基因表达（18次）、拟南芥一抗病性（8次）、病虫害防治一天敌（6次）、基因—抗病性（5次）、天敌一生物防治（5次）等]。一方面是通过拟南芥这种模式植物进行植物抗病性或基因表达试验来达到防治病虫害的目的，另一方面是通过生物防治或天敌等方式达到防治病虫害的目的。

（4）其他研究。生物柴油研究[相关主题词共现情况：蔬菜油一生物柴油（8次）、柴油燃料一经济分析（5次）等]，说明基于蔬菜油的生物柴油研究有所起步。

2.4.2CNKT论文研究前沿分析本研究对2011～2016年设施蔬菜智慧化管理领域的498篇中文文献作者关键词中进行主题词的抽取，并通过识别、判断和归类得到有效主题词75个（出现频次>4）；利用社会网络分析的方法，计算得到主题词共现矩阵（共现频次>2），转化得到2011～2016年中文关于设施蔬菜智慧化管理领域的主题分布情况（图6）。学者们在对设施蔬菜智慧化管理领域进行相关主题研究时，主要选取番茄和黄瓜两种蔬菜，其中使用番茄进行研究的最多，且主要采用温室进行设施栽培。从图6可发现，设施蔬菜的智慧化管理领域的研究主题主要集中在以下4个方面：（1）农业设施[相关主题词出现频次情况：农业设施（59次）、无线传感器（35次）、农业物联网（12次）、设施土壤（11次）等]，主要研究的各种农业物联网设备在设施蔬菜栽培及生产监控中的应用。（2）设施蔬菜产量影响因素[相关主题词出现频次情况：蔬菜产量（33次）、滴灌（31次，特殊的灌溉方式）、灌溉（20次）、氮磷钾肥料（19次）等]，除对温室内部设施参数的研究外，还对蔬菜生长有直接影响的栽培、灌溉、土壤水分吸收状况及蒸腾作用情况等方面进行研究。（3）分析方法应用研究[相关主题词出现频次情况：回归分析（32次）、影响因子（10次）、主成分分析（10次）、光谱（10次）、光谱图像（5次）等]，主要研究的是设施蔬菜设施应用方法和病虫害检测方法。（4）设施蔬菜模型影响因素[相关主题词出现频次情况：神经网络（21次）、温度（19次）、模拟模型（17次）、影响因素（17次）、光合作用（5次）、积温（5次）等]，主要是通过调节温室内的温度、湿度及日光照射强度或时长等参数来优化构建设施蔬菜培育或生长模型。

3结论

3.1数量不断增长

本研究从发文量、机构数和作者数3个角度随时间变化情况分析了国内外设施蔬菜智慧化管理领域的研究历程和现状。国内对该领域的研究起步晚于国外，国外经历了短暂的萌芽期便进入了发展期，国内经历了较长的萌芽期才进入发展期，但发展较快，与我国整体发展趋势相一致。

3.2实力差距较大

通过对国家和机构竞争力的分析，可发现美国是设施蔬菜智慧化管理领域研究论文产出最多的国家，我国虽排在第二名，但在论文数量上仍有较大差距，且在论文影响力上仍有待进一步提升。

3.3热点略有差异

从整体关注主题来看，国内外对设施蔬菜栽培模型管理和设施蔬菜栽培生理生长的研究关注度均较高；但除此之外，国际范围内更多的关注的是设施蔬菜栽培的病虫害防治和设施蔬菜安全监测等领域，而国内更多关注的是农业设施和分析方法的应用研究。从各主题的关注度高低来看，国内关注较多的依然是农业设施及分析方法的实际应用。从研究前沿关注主题来看，国际范围内对设施蔬菜智慧化管理领域的模型参数研究关注度依然很高，但最近几年对设施蔬菜质量和病虫害研究关注度有所提升，国内研究主题并无明显变化，可能与国内该领域所处的发展阶段有关，国内该领域有待于进行更深入的研究。

4建议

为加快国内设施蔬菜智慧化管理领域的发展，为经济社会的发展和国家的重大战略需求提供长期支撑，国内研究学者应更加关注于设施蔬菜智慧化管理相关技术的深入研究。（1）加大研究深度。我国发文量虽排在全球第二位，但研究论文的质量和影响力仍有较大的提升空间。全球机构排名中，我国只有中国科学院和中国农业大学两所机构进入了强竞争力机构行列，有待于进一步提升整体实力。（2）关注基础技术方法研究。国际范围对设施蔬菜智慧化管理领域的模型参数研究关注度依然很高，最近几年对设施蔬菜质量和病虫害研究关注度有所提升，而国内在设施蔬菜智慧化管理领域的研究方面，研究主题并无明显变化，依然对各种农业物联网技术支持的农业设施和分析方法等在设施蔬菜栽培过程中的应用研究关注度很高，今后应加大对农业设施技术和方法的研究。