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DOI:10.16660/j.cnki.1674-098x.2011-5640-2732
摘 要:为了解全球绿色城市研究热点,本文以2001—2020年Web of Science 核心合集收录的2376篇绿色城市相关研究文献为数据来源。利用CiteSpace与VOSviewer文献数据可视化分析软件对相关高频关键词及突变词进行分析,并绘制关键词相关知识图谱。分析得出全球绿色城市的研究热点主题是:低碳城市、生态城市。最后对全球绿色城市的研究进展进行归纳,为绿色城市研究提供参考。
关键词:绿色城市 研究热点 Web of Science Citespace VOSviewer
中图分类号:TU984.199 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2021)01(c)-0084-03
Analysis of Hotspots in Green City Research In the Past Two Decades based on the web of Science
ZHAO Bin FU Pingping
(Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin, Heilongjiang Province, 150028 China)
Abstract: In order to understand the research hotspots of global green cities, this article uses 2376 green city-related research documents included in the core collection of Web of Science from 2001 to 2020 as the data source. Use CiteSpace and VOSviewer document data visualization analysis software to analyze the relevant high-frequency keywords and mutation words, and draw the keyword-related knowledge map. The analysis shows that the research hot topics of global green cities are: low-carbon cities and ecological cities. Finally, the article summarizes the research progress of global green cities and provides references for green city research.
Key Words: Green city; Research hotspot; Web of Science; Citespace; VOSviewer
綠色城市是实现城市可持续发展的全新理念,是现阶段应对全球气候变化、环境污染以及能源危机等问题的重要途径,受到学者和研究机构的普遍关注。本文基于Web of Science核心合集数据库,运用文献计量方法,借助CiteSpace 与VOSviewer分析工具,系统全面地描绘全球绿色城市领域的研究热点问题,为该领域学者的后续研究提供数据参考。
1 数据来源及研究工具
1.1 数据来源
在 Web of Science 核心合集中基本检索界面,TS =("green cities" OR "green city" OR "sustainable cities"OR "sustainable city" OR "eco-cities" OR "eco-city" OR "low carbon cities" OR "low carbon city" OR "liveable cities" OR "liveable city" OR "low carbon eco-cities" OR "low carbon eco-city"),索引:SCI-EXPANDED,SSCI,A&HCI,CPCI-S,CPCI-SSH,BKCI-S,BKCI-SSH,ESCI,CCR-EXPANDED,IC,共检索到2379条文献记录,经筛选、去重,最后获得2376条文献。
1.2 研究工具
文章选用可视化分析软件CiteSpaceV5.5R2 (Chaomei Chen,中国)[1]和VOSviewer 1.6.13[2]作为研究工具,将从Web of Science核心合集获取的文献数据导入软件,基于词频分析法的原理统计关键词或主题词的出现频次及词之间共现的频次,直观地反映出绿色城市在一定时期的趋势和动向[3]。
2 数据分析
关键词共现能有效反映学科领域的研究热点。利用VOSviewer构建绿色城市关键词共现网络如图1所示,图中节点和关键词的大小,代表词频的高低,关键词之间的连线表示它们在同一篇文献中同时出现,连线粗细程度与共现次数正相关,线条越粗,同时出现的次数越多[4]。关键词“cities”出现频次最高(358)、“eco-city”(133)、和“low-carbon city”(78)。“cities”与“eco-city”、“low-carbon city”等之间的联系意味着城市的未来发展方向,反眏了绿色城市研究热点和趋势。 3 结果与分析
3.1 热点领域2:低碳城市
低碳城市是一种可持续的城市化方法,其重点是通过最大限度地减少或取消化石燃料能源的利用来减少城市的人为碳足迹。Ohnishi, S提出创新高效地利用城市固体废物作为能源,是促进向低碳城市过渡的重要途径[5]。Harris, S比较了欧洲10个城市的基于生产的温室气体核算方法与基于消耗的方法进行了比较。表明除了本地能源生产和排放外,未来的城市行动还应将重点放在应对消费的影响上[6]。
3.2 热点领域3:生态城市
生态城市通过综合性城市规划和管理来改善公民和社会福祉的城市,这些城市利用生态系统的益处,并为子孙后代保护和培育这些资产,有效的利用环境资源实现城市高效、和谐、健康、可持续发展的新的生产和生活方式。Lu, HY通过考察地方政府如何使用各种有吸引力的城市标签来做到这一点,例如生态城市、低碳城市、吸引投资者、企业、高素质的劳动力和居民[7]。Wu, YG强调将设计与生态联系起来,该方法着重于与自然共处,关心自然并致力于可持续发展的社会[8]。
4 结论与趋势
在过去的20年中,绿色城市领域产生了大量的研究成果。通过 CiteSpace、Vosviewer 软件,对2001-2020年全球绿色城市相关高频关键词突变词等进行分析,得出以下结论:
(1)绿色城市研究大体分为三个阶段:第一阶段为可持续城市,这一阶段注重城市环境的保护和城市的可持续发展等。第二阶段为低碳城市,这一阶段关注的是城市温室气体排放量等。第三阶段为生态城市,关注的焦点是城市环境的宜居性。
(2)随着时间的推移,研究的主题迅速变化。新的研究熱点主要集中在低碳城市、生态城市。“绿色”正在成为一个独立的研究领域。从绿色化的角度来看,绿色城市对现代城市的发展产生了重要影响,包括城市环境、基础建设等方面,这满足了城市发展需求。绿色城市相关研究将不断深入和全面。全球视角下对绿色城市研究历程及热点分析,将对我国绿色城市的建设和可持续发展研究具有参考和借鉴价值。
参考文献
[1] Chen, C."CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature."Journal of the American Society for information Science and Technology[J].2006,57(3): 359-377.
[2] Van Eck, N. J. Waltman, L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. scientometrics,2010,84(2):523-538.
[3] 陈悦,陈超美,刘则渊,胡志刚,王贤文.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究,2015,33(2):242-253.
[4] Pinto, M.Pulgarín, A. Escalona, M. I. Viewing information literacy concepts: a comparison of two branches of knowledge. Scientometrics[J]. 2014, 98(3):2311-2329.
[5] Ohnishi, S. Fujii, M. Ohata, M. Rokuta, I. Fujita, T. Efficient energy recovery through a combination of waste-to-energy systems for a low-carbon city. Resources, Conservation and Recycling[J]. 2018, 128:394-405.
[6] Harris, S. Weinzettel, J. Bigano, A. Kallmén, A. Low carbon cities in 2050? GHG emissions of European cities using production-based and consumption-based emission accounting methods. Journal of Cleaner Production[J].2020,248,119206.
[7] Lu, H. de Jong, M. ten Heuvelhof, E. Explaining the variety in smart eco city development in China-What policy network theory can teach us about overcoming barriers in implementation?.Journal of Cleaner Production[J]. 2018, 196:135-149.
[8] Wu, Y. Swain, R. E. Jiang, N. Qiao, M. Wang, H. Bai, J. Zhou, X. Sun, X. Xu, J. Xu, M. “Design with nature and eco-city design.”Ecosystem Health and Sustainability[J].2020,6(1):1781549.
[9] 霍炫伊,石岩.体育领域CiteSpace类研究信度、效度影响因素及其控制[J].中国体育科技,2018,54(6):45-51,67.
[10] 何李,王坤.1998—2018年资源型城市研究特征与展望——基于Citespace知识图谱分析[J/OL].中国国土资源经济:1-14[2020-11-04].https://doi.org/10.19676/j.cnki.1672-6995.000546.
摘 要:为了解全球绿色城市研究热点,本文以2001—2020年Web of Science 核心合集收录的2376篇绿色城市相关研究文献为数据来源。利用CiteSpace与VOSviewer文献数据可视化分析软件对相关高频关键词及突变词进行分析,并绘制关键词相关知识图谱。分析得出全球绿色城市的研究热点主题是:低碳城市、生态城市。最后对全球绿色城市的研究进展进行归纳,为绿色城市研究提供参考。
关键词:绿色城市 研究热点 Web of Science Citespace VOSviewer
中图分类号:TU984.199 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2021)01(c)-0084-03
Analysis of Hotspots in Green City Research In the Past Two Decades based on the web of Science
ZHAO Bin FU Pingping
(Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin, Heilongjiang Province, 150028 China)
Abstract: In order to understand the research hotspots of global green cities, this article uses 2376 green city-related research documents included in the core collection of Web of Science from 2001 to 2020 as the data source. Use CiteSpace and VOSviewer document data visualization analysis software to analyze the relevant high-frequency keywords and mutation words, and draw the keyword-related knowledge map. The analysis shows that the research hot topics of global green cities are: low-carbon cities and ecological cities. Finally, the article summarizes the research progress of global green cities and provides references for green city research.
Key Words: Green city; Research hotspot; Web of Science; Citespace; VOSviewer
綠色城市是实现城市可持续发展的全新理念,是现阶段应对全球气候变化、环境污染以及能源危机等问题的重要途径,受到学者和研究机构的普遍关注。本文基于Web of Science核心合集数据库,运用文献计量方法,借助CiteSpace 与VOSviewer分析工具,系统全面地描绘全球绿色城市领域的研究热点问题,为该领域学者的后续研究提供数据参考。
1 数据来源及研究工具
1.1 数据来源
在 Web of Science 核心合集中基本检索界面,TS =("green cities" OR "green city" OR "sustainable cities"OR "sustainable city" OR "eco-cities" OR "eco-city" OR "low carbon cities" OR "low carbon city" OR "liveable cities" OR "liveable city" OR "low carbon eco-cities" OR "low carbon eco-city"),索引:SCI-EXPANDED,SSCI,A&HCI,CPCI-S,CPCI-SSH,BKCI-S,BKCI-SSH,ESCI,CCR-EXPANDED,IC,共检索到2379条文献记录,经筛选、去重,最后获得2376条文献。
1.2 研究工具
文章选用可视化分析软件CiteSpaceV5.5R2 (Chaomei Chen,中国)[1]和VOSviewer 1.6.13[2]作为研究工具,将从Web of Science核心合集获取的文献数据导入软件,基于词频分析法的原理统计关键词或主题词的出现频次及词之间共现的频次,直观地反映出绿色城市在一定时期的趋势和动向[3]。
2 数据分析
关键词共现能有效反映学科领域的研究热点。利用VOSviewer构建绿色城市关键词共现网络如图1所示,图中节点和关键词的大小,代表词频的高低,关键词之间的连线表示它们在同一篇文献中同时出现,连线粗细程度与共现次数正相关,线条越粗,同时出现的次数越多[4]。关键词“cities”出现频次最高(358)、“eco-city”(133)、和“low-carbon city”(78)。“cities”与“eco-city”、“low-carbon city”等之间的联系意味着城市的未来发展方向,反眏了绿色城市研究热点和趋势。 3 结果与分析
3.1 热点领域2:低碳城市
低碳城市是一种可持续的城市化方法,其重点是通过最大限度地减少或取消化石燃料能源的利用来减少城市的人为碳足迹。Ohnishi, S提出创新高效地利用城市固体废物作为能源,是促进向低碳城市过渡的重要途径[5]。Harris, S比较了欧洲10个城市的基于生产的温室气体核算方法与基于消耗的方法进行了比较。表明除了本地能源生产和排放外,未来的城市行动还应将重点放在应对消费的影响上[6]。
3.2 热点领域3:生态城市
生态城市通过综合性城市规划和管理来改善公民和社会福祉的城市,这些城市利用生态系统的益处,并为子孙后代保护和培育这些资产,有效的利用环境资源实现城市高效、和谐、健康、可持续发展的新的生产和生活方式。Lu, HY通过考察地方政府如何使用各种有吸引力的城市标签来做到这一点,例如生态城市、低碳城市、吸引投资者、企业、高素质的劳动力和居民[7]。Wu, YG强调将设计与生态联系起来,该方法着重于与自然共处,关心自然并致力于可持续发展的社会[8]。
4 结论与趋势
在过去的20年中,绿色城市领域产生了大量的研究成果。通过 CiteSpace、Vosviewer 软件,对2001-2020年全球绿色城市相关高频关键词突变词等进行分析,得出以下结论:
(1)绿色城市研究大体分为三个阶段:第一阶段为可持续城市,这一阶段注重城市环境的保护和城市的可持续发展等。第二阶段为低碳城市,这一阶段关注的是城市温室气体排放量等。第三阶段为生态城市,关注的焦点是城市环境的宜居性。
(2)随着时间的推移,研究的主题迅速变化。新的研究熱点主要集中在低碳城市、生态城市。“绿色”正在成为一个独立的研究领域。从绿色化的角度来看,绿色城市对现代城市的发展产生了重要影响,包括城市环境、基础建设等方面,这满足了城市发展需求。绿色城市相关研究将不断深入和全面。全球视角下对绿色城市研究历程及热点分析,将对我国绿色城市的建设和可持续发展研究具有参考和借鉴价值。
参考文献
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[6] Harris, S. Weinzettel, J. Bigano, A. Kallmén, A. Low carbon cities in 2050? GHG emissions of European cities using production-based and consumption-based emission accounting methods. Journal of Cleaner Production[J].2020,248,119206.
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