基于Web of Science和中国知网数据库,运用CiteSpace知识图谱可视化方法,分析国内外生态风险评价的研究进展。结果表明:(1)1990—2020年国内外生态风险评价研究文献数量均快速增长,其中国内文献数量增长更快;(2)国内外文献作者及研究机...基于Web of Science和中国知网数据库,运用CiteSpace知识图谱可视化方法,分析国内外生态风险评价的研究进展。结果表明:(1)1990—2020年国内外生态风险评价研究文献数量均快速增长,其中国内文献数量增长更快;(2)国内外文献作者及研究机构之间基本形成合作网络体系,中国科学院的发文量在国际位于领先地位;(3)关键词和关键词聚类可视化分析表明生态风险评价研究长期聚焦在水环境、重金属、有机化合物污染影响;(4)国内外研究重点重合度高、同步性强,均从水环境为主向水土环境与城市环境并重转变、向源解析和风险管理研究延伸,但相较之下,国内研究对风险源、质量标准研究更为重视,国外研究与生物学联系更为紧密、对于国际性话题的研究关注也更多。对当前国内生态风险评价研究的启示包括:增强研究对象多元化和国际化,检验更新各类质量标准,构建相对统一的生态风险评价框架和指标体系,科学评估区域持续发展水平和绿色发展潜力。展开更多
文摘在气候变化的背景下,植物的潜在分布区域将经历改变,因此有必要预测气候变化对植物地理分布格局的影响。本研究以浙江省为研究区域,基于1574个杉木Cunninghamia lanceolata分布数据和13个生境数据,采用最大熵(Maximum Entropy)进行了杉木在当前气候情景下的潜在适生区预测,并研究了不同生境条件下杉木的最优适生区。研究构建了15个潜在分布模型,通过重复试验得到的平均受试者工作特征曲线面积(Area under the receiving operator curve,AUC)值为0.797,标准偏差为0.011,预测结果较好。根据模型预测,杉木在浙江的适生区(适生值>0.05)总面积为7.08×10^(4)km^(2),其中高适生区、中适生区、低适生区面积分别为1.79×10^(4)km^(2)、2.80×10^(4)km^(2)和2.50×10^(4)km^(2)。海拔和最湿月降水量是影响杉木分布的重要因素。杉木的最适生境通常位于海拔1200~1400 m,最湿月降水量为320 mm,气温年较差在30℃,最冷月最低温在−1℃的区域。本研究评估气候、土壤等因素对杉木分布和生长的限制,阐明了杉木在浙江省的最优培育区,为杉木的培育和经营提供了理论支撑。
文摘基于Web of Science和中国知网数据库,运用CiteSpace知识图谱可视化方法,分析国内外生态风险评价的研究进展。结果表明:(1)1990—2020年国内外生态风险评价研究文献数量均快速增长,其中国内文献数量增长更快;(2)国内外文献作者及研究机构之间基本形成合作网络体系,中国科学院的发文量在国际位于领先地位;(3)关键词和关键词聚类可视化分析表明生态风险评价研究长期聚焦在水环境、重金属、有机化合物污染影响;(4)国内外研究重点重合度高、同步性强,均从水环境为主向水土环境与城市环境并重转变、向源解析和风险管理研究延伸,但相较之下,国内研究对风险源、质量标准研究更为重视,国外研究与生物学联系更为紧密、对于国际性话题的研究关注也更多。对当前国内生态风险评价研究的启示包括:增强研究对象多元化和国际化,检验更新各类质量标准,构建相对统一的生态风险评价框架和指标体系,科学评估区域持续发展水平和绿色发展潜力。
