基于Web of Science 全球小麥低溫逆境的研究態勢分析

張 林，陳 翔，劉綠洲，陳 建，張夢祥，任 驛，魏鳳珍，李金才*，2

（1.安徽農業大學 農學院，農業部華東地區作物栽培科學觀測站，安徽 合肥 230036；2.江蘇省現代作物生產協同創新中心，江蘇 南京 210095）

小麥（Triticum aestivumL.）是全球重要糧食作物之一，年產量約7.3×108t，在經濟發展和保障糧食安全中發揮關鍵作用，能為人類提供約20%的總膳食熱量和蛋白質需求［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、生態環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產豐產帶來負面影響［2］。據Asseng 等［4］研究發現，在當前全球平均溫度下，每升高1 ℃將導致全球小麥產量損失6%。同時，全球氣候變暖導致極端低溫事件出現的頻率、強度和持續時間不斷增加［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小麥產量損失嚴重［7-12］。據報道，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10%左右，經濟損失超1 億澳元［13-14］；美國堪薩斯州在1955-2010 年間曾發生過41 次冷脅迫事件，導致小麥年產量損失超過1×106t［15］；在中國河南，小麥低溫逆境事件年均發生頻率從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產豐產的重要非生物脅迫之一。

使用數學和統計學中的相關理論，將數學、文獻學和統計學融為一體，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、核心作者、高被引文獻、關鍵詞等方面客觀地從宏觀角度來分析總結某學科研究熱點，從而為管理決策人員、科學研究人員等提供學科發展信息［20］。迄今為止，文獻計量學已被廣泛應用于生態學、土壤學、農業、教育學等諸多領域，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 數據庫中的文獻進行計量分析［25］，而對Web of Science 核心數據庫中的文獻計量分析還未見報道。

本研究以Web of Science 核心數據庫為數據源，利用文獻計量學方法和可視化軟件CiteSpace 對2000-2020 年發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域近20 年的研究現狀，旨在把握該領域未來研究熱點及方向，以期為未來小麥低溫逆境領域研究和生產上的防災減災提供參考依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究文獻計量的數據來源于美國湯森路透公司（Thomson Reuters）Web of Science 核心合集數據庫，該數據庫被廣泛應用于文獻計量研究中［26］。在數據采集過程中，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，數據采集時間為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研究內容為與小麥低溫相關；②語種英文。排除標準：①重復發表的文獻；②征稿啟事、會議、報紙、政府文件、企業標準等文獻。最后得到與主題密切相關的475 篇文獻進行分析。

1.2 研究方法

CiteSpace 是陳超美教授研發設計的一款軟件，能夠將某一知識領域的演進歷程集中展現在引文網絡圖譜上，并把圖譜上作為知識基礎的引文節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 對相關文獻進行整理、統計及制作相關圖譜。對檢索出的文獻進行發文數量、發文國家、發文作者、研究機構和研究熱點等方向進行分析。本文中被引次數數據均從文獻發表時間至數據采集時間來計算。

2 結果與分析

2.1 年度發文量分析

年發文數量可直接體現某一時間段內學術界對某領域的關注程度。小麥低溫逆境領域的年發文數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，該階段發文數量呈現波動下降趨勢，共發文152 篇，占發文總量的32%，年平均發文19 篇，且2007 年僅發文14 篇，較2000 年下降44%。②2008-2016 年，該階段發文數量呈現波動徘徊趨勢，階段內表現升-降-升年際間走勢，共發文202 篇，占發文總量的42.53%，年平均發文22.44 篇。③2017-2020 年，該階段發文數量呈現波動上升趨勢，共發文121 篇，占發文總量的25.47%，年平均發文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 年小麥低溫逆境領域年度發文量分布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域的研究者進行地域分布分析，整理得到發文數量排名前十的國家（表1）。發文數量超過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，中國和日本共發文152 篇，占發文總量的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文113 篇，占發文總量的23.79%。此外，澳大利亞因獨特的地理位置和自然環境影響，使得農業生產系統的不穩定性較高，且農業生產在其國民經濟中占據重要地位，因此澳大利亞也是該領域的主要研究力量。

表1 2000-2020 年小麥低溫領域發文量前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 發文作者分析

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

表2 2000-2020 年小麥低溫領域發文量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 軟件對該領域作者進行分析并繪制共現知識圖譜（圖2），可直觀了解不同學者之間的合作關系與程度。由圖2 可以看出，加拿大學者Fowler 和日本學者Takumi 在小麥低溫逆境領域影響力很大，且與該領域其他作者合作緊密，同時具有自己的學術團隊。中國學者曹衛星、李向楠在該領域也具有較高的影響力，但在國際合作交流方面相對有限。未來應在保持國內不同研究機構之間協同合作的基礎上，加強國際交流合作，進一步提升在該研究領域的影響力。此外，美國學者Skinner 雖沒有形成合作網絡，但仍發表10 篇論文，表明其科研產出能力較強。

圖2 2000-2020 年小麥低溫領域發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 篇的發文量排名第一，《Annual Review of Plant Biology》《Plant Physiology》分別以28 篇和26 篇的發文量次之，發文量在20 篇以上的還有《Planta》（24 篇）、《Functional &Integrative Genomics》（21 篇）。從期刊構成與質量方面來看，該領域文獻所發表在的期刊種類豐富，大部分質量較高。根據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 年小麥低溫領域發表高頻被引文獻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 發文高產機構分析

對篩選出的關于小麥低溫逆境領域的475 篇文獻，根據不同的研究機構進行分析，整理得到發文數量排名前十的研究機構（表4）。由表4 可知，該領域較強的研究機構主要分布在俄羅斯、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域方面的研究處于領先地位。其中，俄羅斯科學院以32 篇的發文量排名第一，占發文總量的6.74%，但文章總被引次數和篇均被引次數均較低；排名第二的是來自加拿大的薩斯喀徹溫大學，發文量24 篇，占發文總量的5.05 %，其文章總被引次數排名第一，篇均被引次數位列第四；日本的神戶大學以22 篇的發文量排名第三，占發文總量的4.63%，其文章總被引次數排名第二，篇均被引次數位列第三。高產機構中有3 所來自中國，分別是南京農業大學（18 篇）、中國科學院（15 篇）和東北農業大學（9 篇），分別占發文總量的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）的發文量雖低，但其篇均被引次數分別位列第一、第二，表明這兩所科研機構在小麥低溫逆境領域的科研實力較強。

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

對研究機構進行統計分析，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域的研究機構進行分析，得到如圖3 所示的共現圖譜?？梢钥闯?，該領域研究機構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業大學為主，處于核心地位，并且與其他研究機構合作較為密切。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（潘農尼亞大學）、Crop Res Inst（國際半干旱熱帶作物研究所）等；與南京農業大學密切合作的有Chinese Acad Agr Sci（中國農業科學院）和哥本哈根大學?？傮w而言，國內研究機構之間合作較為密切，但與國際研究機構合作較少，后期應加強國際合作，相互借鑒，促進小麥低溫逆境領域研究的高質量發展。

圖3 2000-2020 年小麥低溫領域研究機構分布的知識圖譜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，不僅可以為某一領域的研究者提高參考價值，也可反映出該領域的新興研究方向，一般具有一定的創新性［30］。以論文被引頻次為依據，對小麥低溫逆境領域的475 篇文獻進行整理分析，得到了引用次數前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 是調控谷物從營養階段到生殖階段過渡的調控途徑中的關鍵發育基因［31］；來自中國農業科學院的沈勇根于2003 年發表在《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 次被引次數位列第二，該文章報道了EREBP/AP2 是屬于TaDREB1 的一個保守結構域，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 結合轉錄因子發揮作用［32］；排名第三的被引次數達204 次，是來自中國農業科學院的徐兆師于2007 年發表在《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 元件結合，可能參與多種應激信號轉導途徑［33］。且從表5 中可看出，全球小麥低溫領域被引用前10 的文獻有一半以上的研究與基因相關，從一定程度上表明耐寒基因研究是該領域的研究熱點之一。

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

2.7 高頻關鍵詞

關鍵詞是文獻的核心，對其統計分析可發現該領域的發展規律和研究熱點。本研究共檢索出2000-2020 年小麥低溫逆境領域的2 442 個關鍵詞進行分析，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）的出現頻次均超過了100 次。余下的關鍵詞還有low 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、小麥對于低溫環境的適應性以及低溫環境對小麥春化階段的影響。

表6 2000-2020 年小麥低溫領域排名前20 的高頻次關鍵詞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，小麥低溫逆境領域的研究特征主要呈現4 個明顯的時間階段：

圖4 2000-2020 年小麥低溫領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：圓形節點和節點連線主要為藍色及藍色到青色的過渡，節點分布不均勻且較小，該階段小麥低溫逆境領域發展較慢。根據聚類詞發現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：圓形節點和節點連線主要為青色、綠色及綠色到黃色的過渡，節點較多且分布密集，此階段小麥低溫逆境領域發展較快且研究熱點較集中。根據聚類詞發現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：圓形節點和節點連線主要為黃色、及黃色到橙色的過渡，節點分布呈現兩極趨勢，該階段小麥低溫逆境領域發展較上一階段變緩。根據聚類詞發現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：圓形節點和節點連線主要為橙色，節點雖小但分布較為密集，此階段小麥低溫逆境領域發展稍緩。根據聚類詞發現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（農業）等方面。

3 結論與討論

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

小麥低溫逆境領域文獻多刊登在《Molecular Genetics and Genomics》《Annual Review of Plant Biology》和《Plant Physiology》等優質期刊上。其中，《Molecular Genetics and Genomics》刊發文獻最多，《Annual Review of Plant Biology》是刊發文獻數量Top10 中影響因子最大的；此外刊發全球高被引文獻的期刊質量均較高，如《Plant Cell》和《Global Change Biology》等，這些期刊及其所收錄的文章值得本領域學者重點關注。

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”等是小麥低溫領域的研究熱點詞匯，可見該領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質量等方面?？傮w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 測序技術和生物信息學等技術的發展，未來可從基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和表型組學等組學技術進行深入研究，從分子水平上系統開展小麥抗寒性機制解析并將其應用于生產，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研究方面，通過農藝措施來提高小麥抗寒性之外還應結合遙感、地理信息系統、全球定位系統和物聯網等現代信息技術，構建與完善小麥抗寒監測預警和災損評估體系，并加快研究成果轉化到實際生產中，保障小麥生產的提質減損增效［35］。此外，研發服務于實際生產中防災減災的實用新型技術產品也是小麥低溫逆境領域未來研究方向之一［36］，并對提高小麥防災減災能力、促進小麥生產安全具有重要意義。

本研究存在一定的局限性，就數據庫而言，本文只對Web of Science 核心數據庫中的相關文獻進行了分析，未對Scopus、CSSCI 等其他數據庫中的相關文獻進行分析，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，未結合R 語言、VOSviewer 等其他分析軟件。因此在后續研究中，將結合其他數據庫中的相關文獻，以多種分析軟件為媒介進行分析，以期獲得該領域更為精確的前沿熱點與未來研究方向。