基于文献计量学的国内水生态环境研究知识图谱构建与应用

近年来,水生态环境问题已愈发引起学者和社会的广泛关注。本文选取1992-2017年CNKI数据库中文核心期刊中收录的水生态环境相关文献作为样本数据。采用文献计量学中定性分析与定量研究的信息分析方法,基于知识图谱的结构性和时间性指标,以CiteSpace、SPSS信息分析软件为支撑工具,对数据进行主题词共词矩阵分析、关键词共现聚类分析和名词短语突变检测分析,绘制了展现国内水生态环境研究领域知识结构、知识演化的各类知识图谱。研究表明:①本文构建的"文献时序分析&学科分析(宏观)→主题词共词矩阵分析(微观、直观)→关键词共现聚类分析(复杂、整体)&典型聚类分析(局部)→名词短语突变检测分析(特殊)"行业文献数据分析方法是合理有效的;②国内水生态环境研究进展符合"Shneider四阶段理论",研究主题演进路径明确,以"水环境保护研究→生态需水研究→面向生态环境的应用研究"为主,研究热点具有丰富的进程特征,各时段前沿研究脉络清晰,体现为:"流域生态水文规律研究→水生态环境管理技术研究→流域生态环境改善、恢复研究";③通过主题词共词矩阵分析识别中文文献研究主题,弥补了中文文献数据因参考文献缺失无法通过文献共被引分析进行主题识别的不足。

基于双指数联合模型的土壤含水量反演——以河北省为例

针对温度植被干旱指数特征空间的非线性现象,研究以Modis数据为数据源,以河北省为研究区,通过引入表观热惯量,提出双指数联合(DICIM)的土壤含水量反演模型用以改进TVDI指数特征空间的非线性问题。研究分别采用TVDI和DICIM模型对6月上中旬的土壤含水量进行反演,对比低植被区土壤含水量反演的空间差异性,并通过误差统计验证模型的反演能力。结果表明:在低植被区,DICIM模型反演的土壤含水量比TVDI反演的土壤含水量特征明显,反演值更加接近于实测值。经误差统计分析发现基于DICIM模型反演的10cm深度的土壤含水量值相比于TVDI指数反演的土壤含水量值平均绝对误差低0.26%~0.50%,均方根误差低0.28%~0.73%,相对均方根误差低0.73%~5.54%,平均相对误差低1.31%~3.27%,且基于DICIM模型的反演值与10cm深度土壤含水量实测值的相关系数R值都在0.65左右。可见,提出的DICIM模型综合了ATI和TVDI模型的优势,提高了TVDI指数的反演能力。