为全面客观分析土壤质量评价领域的研究动态和发展趋势,利用知识图谱工具HistCite Pro 2.1、VOSviewer 1.6.19和CiteSpace 6.1.R6软件,基于Web of Science核心合集数据库,就近10年(2012—2022年)土壤质量评价领域的发文量、高被引文章...为全面客观分析土壤质量评价领域的研究动态和发展趋势,利用知识图谱工具HistCite Pro 2.1、VOSviewer 1.6.19和CiteSpace 6.1.R6软件,基于Web of Science核心合集数据库,就近10年(2012—2022年)土壤质量评价领域的发文量、高被引文章、研究热点和研究趋势等进行计量分析。结果显示,近10年土壤质量评价领域的发文量呈上升趋势。关键词聚类网络划分出土壤健康评价、土壤质量评价、微生物指标3类。应用机器学习算法评价土壤质量、筛选微生物指标构建评价最小数据集是当前土壤质量评价领域的两大研究热点。将机器学习模型应用于不同土壤类型、种植系统和管理措施下评价土壤质量,挖掘土壤核心功能微生物和优势菌种作为微生物评价指标是未来的研究趋势。展开更多
文摘为全面客观分析土壤质量评价领域的研究动态和发展趋势,利用知识图谱工具HistCite Pro 2.1、VOSviewer 1.6.19和CiteSpace 6.1.R6软件,基于Web of Science核心合集数据库,就近10年(2012—2022年)土壤质量评价领域的发文量、高被引文章、研究热点和研究趋势等进行计量分析。结果显示,近10年土壤质量评价领域的发文量呈上升趋势。关键词聚类网络划分出土壤健康评价、土壤质量评价、微生物指标3类。应用机器学习算法评价土壤质量、筛选微生物指标构建评价最小数据集是当前土壤质量评价领域的两大研究热点。将机器学习模型应用于不同土壤类型、种植系统和管理措施下评价土壤质量,挖掘土壤核心功能微生物和优势菌种作为微生物评价指标是未来的研究趋势。
