生物多样性与生态监测研究：文献计量视角下的热点研究演进

Biodiversity and Ecological Monitoring Research： Evolution of Research Trends from a Bibliometric Perspective

摘要

为了探究全球过去20年生物多样性生态监测研究历史、发展演变以及相关研究热点，以2004—2023年Web of Science核心合集数据库4 426篇英文文献作为数据源，使用VOSviewer等软件进行文献计量分析.结果表明：从2004年以来，生态监测网络相关的文献数量总体呈现上升态势，从2004年的30篇增长到2023年的526篇，其中研究作者大多集中在欧美国家或发达国家，同时发展中国家如中国也正积极投入研究.美国总发文量、研究机构数量及文章影响力均位列前茅，活跃较晚的中国也为该学科的研究作出了巨大的贡献.目前的研究热点集中在气候变化、森林、生物多样性、土地利用、生态系统服务和可持续发展等方面.未来潜在的研究热点向多源、多尺度的大数据实施集成性和整合性分析等方面发展.

Abstract

To investigate the history， evolution， and research hotspots of ecological monitoring studies on global biodiversity over the past two decades， this study utilized 4 426 English-language articles from the Web of Science Core Collection database （2004—2023） as its data source， employing software such as VOSviewer for bibliometric analysis. Results indicate that since 2004， the number of publications related to ecological monitoring networks has shown an overall upward trend， increasing from 30 articles in 2004 to 526 in 2023. Most research authors are concentrated in European and American countries or developed nations， while developing countries like China are also actively engaging in this field. The United States leads in total publications， number of research institutions， and article impact rankings. Although China entered this field later， it has made significant contributions to the discipline. Current research hotspots include climate change， forests， biodiversity， land use， ecosystem services， and sustainable development. Potential future research hotspots focus on multi-source， multi-scale integration of big data implementation and integrated analysis， etc.

Graphical abstract

关键词

生物多样性 / 生态监测 / VOSviewer / 文献计量分析 / Web of Sciense

Key words

biodiversity / ecological monitoring / VOSviewer / bibliometric analysis / Web of Sciense

生物多样性是地球生命系统历经数十亿年演化形成的核心成果，其生态服务功能、经济支撑价值及社会福祉效应具有不可替代性，是人类文明存续的物质基础^［1］.然而，随着人口的迅速增长与人类活动的加剧，生物多样性正面临严峻威胁^［2］.为应对这一全球性挑战，联合国环境规划署于1987—1988年起草的《1990—1995年联合国全系统中期环境方案》中，首次确立了生物多样性保护目标框架.1992年6月，联合国环境与发展大会（UNCED）通过《生物多样性公约》，并宣布1994—2003年为“国际生物多样性十年”（International Biodiversity Decade），迄今该公约缔约方已覆盖全球绝大多数主权国家或地区^［3-4］.同时各国政府和有关的国际组织也积极投入到保护生物多样性的全球行动中，并编制了生物多样性相关的法规、战略计划.如国际生物多样性研究计划（DIVERSITAS）对全球生物多样性变化引起的复杂科学问题进行了研究，并通过联合自然科学和社会科学的各学科领域科学家，对全球关注、跨国家、跨地区的生物多样性问题开展了长期、持续的科学研究^［5］.世界自然保护联盟（International Union for Conservation of Nature，IUCN）于2009年发布《塑造可持续的未来：IUCN 2009—2012年的计划》，推动保护政策与科学研究的深度融合^［6］.2022年在中国昆明市，《生物多样性公约》第十五次缔约方大会上通过《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》，制定了2030年阶段性目标及2050年长期愿景，标志着全球治理进入量化实施阶段^［7-8］.此外，各国政府同步强化制度供给，制定生物多样性相关法规与战略规划.国际组织协同推进专项计划，比如“国际海洋生物普查计划（Census of Marine Life，CoML）”“生命之树计划（Tree of Life，TOL）”“国际生命条码计划（iBOL）”等^［9-10］.

经过数十年的实践积累，公众逐渐认识到，为了保护生态环境，须对环境生态的演化趋势、特点及存在的问题，建立一套行之有效的动态监测体系，即生态环境监测^［11］.《生物多样性公约》与《二十一世纪议程》等国际公约，都要求缔约国对其生物多样性进行监测^［12］.生态监测是生物多样性保护的重要举措之一，通过整合卫星遥感、航空遥感和地面站点观测数据等手段，可系统解析生态环境各要素之间、生物与环境之间的相互关系，对生态系统结构和功能进行监测^［13-14］.作为DIVERSITAS项目五大支柱之一，生物多样性监测不仅是资源管理的基石，更是当前研究亟需强化的重点领域^［15］.生物多样性监测的理论框架与方法体系的早期研究方向，以Wilson等^［16］提出的“生物多样性科学”概念框架为里程碑，其确立的“遗传-物种-生态系统”多层次监测范式，推动了全球物种编目与分布调查的标准化进程.20世纪70年代以单一物种监测为主导^［17］；80—90年代Hellawell^［18］构建的群落水平指标体系，实现了多物种协同观测；90 年代起，该领域方法论体系进入多元化成熟阶段：Krebs^［19］完善了种群动态监测的配套模型、Magurran^［20］建立了群落结构定量分析体系以及Karr^［21］提出了生态系统完整性评价框架，共同推动监测尺度向景观层级拓展，标志着方法论的多元化成熟.Shannon-Wiener多样性指数^［22］等经典分析工具，为上述群落与生态系统水平的定量分析提供了核心理论支撑；而Lovett团队^［23］开展的全球284项监测网络整合研究，实证了多尺度协同监测的科学必要性.

近年来，文献计量成为一个文献分析的新的科研增长点，即借助文献的各种特征数量，采用数学与统计学方法手段，系统描述、评价和预测科学技术与发展趋势^［24-25］，如郭玉佳等^［26］基于文献计量追踪发现，全球生态修复评估研究呈现“探索-完善-突破”三阶段演进特征，并揭示了国内外学术关注点的显著差异性，且在此基础上展望了生态修复研究的进展；张丽媛等^［27］通过文献计量分析归纳发现，中国森林生态系统文化服务研究存在地理集聚与主题拓展并存的态势.基于共引分析与共现网络理论开发的VOSviewer软件，为知识图谱构建提供了关键技术支撑^［28-29］.该工具通过合作网络可视化，可精准识别核心研究群体及机构联盟，借助关键词聚类与突现检测能有效追踪研究前沿演进^［30-32］.对生物多样性生态监测领域的文献进行计量学分析，显然是一个定量了解生物多样性生态监测发展历程和研究现状的重要途径.尽管在生物多样性生态监测研究中，国内外学者开展了大量的理论和调查研究，但缺乏对生物多样性生态监测相关研究论文的系统归纳和整理，同时国内外对研究热点和演进的分析鲜有发表.

本研究以Web of Science（WoS）数据库中发表的2004—2023年生态环境监测论文数据为基础，综合运用VOSviewer等文献计量软件，对国内外生物多样性生态监测文献进行分析，构建涵盖发文趋势、作者合作网络、机构协同图谱、国家/地区竞争力及关键词等共现网络的多维分析框架，以期为从事生态环境监测领域相关工作的科研人员提供参考信息.

1 研究方法

1.1 数据来源

本文数据来源于Web of Science^TM 核心合集数据库，通过主题词限定检索范围.根据SCI论文中关于生态监测的常用英文写法，以TS=“ecological monitoring”和TS=“biodiversity”为主题词，检索2004—2023年间出版的相关论文，共检索到4 926篇，将文献类型限定为“article”，最终检索到4 426篇，再以纯文本文件格式导出，数据采集时间为2024年1月20日.将数据导入VOSviewer，共有4 426篇文献纳入可视化分析.

1.2 数据处理

利用WoS数据库提供的检索结果分析功能，初步统计出已发表的文献信息，采用文献计量分析软件VOSviewer绘制作者关系网络图、机构关系网络图、关键词共现网络可视图，以达到数据可视化表达的目的.利用Scimago Graphica软件绘制主要研究国家间的合作关系图，以便更直观地了解各国家间的合作关系.采用Excel进行年度发文量频次统计，绘制发文量、被引频次等随时间变化的散点图和柱状图.使用Excel对发文国家、发文机构和发文作者进行数量统计，绘制其发文量数据变化的条状图.

2 结果与分析

2.1 发文量趋势分析

年度出版量是文献计量学中的一个重要指标，在时间尺度上某一领域或研究方向文献数量的变化，可以反映该领域或研究方向的研究趋势，它代表了某一领域在特定时间段内的研究活跃度和发展趋势.同时，年度出版量还可以反映该领域的研究生产力和研究水平^［33］.

为了解近20年生物多样性生态监测的研究现状，以年度发文量作为考察指标，揭示出该领域国际文献数量的年度变化趋势（图1）.研究结果显示，2004—2023年，年度出版数量和被引频次总体上都有增长，2004年在生物多样性生态监测领域发表论文量为30篇，而后论文数量开始大幅增加，尤其在2021年，年度发文量达548篇.论文数量存在年际波动（2010、2013和2022年分别出现了减少的情况），但整体上呈上升趋势，可以预见近年来随着在生物多样性生态监测上的相关研究受到全球范围内的关注，相关研究论文也会逐年持续发表.

从被引频次方面看，截至2024年1月31日，生物多样性生态监测领域（文献类型限定为article）共产生4 426篇核心文献，累计被引频次达108 769次，平均每项被引用24.61次.其中，被引频次最高的是Orth等^［34］2006年发表于《Bioscience》的论文，被引次数为2 198次（表1），该文献不仅揭示了海草床作为“海洋之肺”的生态价值，更建立了包含12项指标的生态系统健康评估体系，其提出的“生境丧失-功能退化”关联模型，至今仍是海岸带生态监测的重要理论基础.

同时，在被引用频次前100的文献中（表1列举了前15篇），有近20%聚焦监测技术的创新，如环境DNA、PCR技术、声学指数、卫星遥感技术等在生物多样性生态监测上的应用.这前100篇文章覆盖了对海洋系统保护、森林系统保护、气候变化、鸟类保护等方面的研究.累计在56种期刊上发表，其中发文量最多的期刊是《Biological Conservation》，其次是《Ecological Indicators》和《Proceedings of The Royal Society B：biological Sciences》.

2.2 发文国家分析

2.2.1 国家发文量分析

在某一个领域中，国家的发文量可以代表这个国家在该领域中的活跃程度和贡献程度^［35］.本文检索了20年来在生物多样性生态监测领域的发文量前10的国家（表2），截至2024年1月31日总体发文量前15的国家见图2.

全球生物多样性生态监测领域的科研产出呈现显著的地域集聚特征，发达国家在该领域占据主导地位.数据分析显示，发文量前5的国家依次为美国（969篇，21.89%）、英国（536篇，12.11%）、澳大利亚（482篇，10.89%）、中国（422篇，9.53%）和德国（420篇，9.48%），其中欧美国家合计贡献53.37%的文献产出，凸显其科研优势地位.值得注意的是，发展中国家如中国（排名第4）、巴西（排名第9）等进入全球前10，表明生物多样性保护已成为国际共同关切.国家间科研产出差异与生态监测基础设施建设时序密切相关：美国依托全球首个长期生态研究网络（LTER，1979年）持续领跑，其文献占比超五分之一（21.89%），显著高于其他国家或地区；英国环境变化网络（ECN，1992年）、澳大利亚陆地生态系统研究网络（TERN，1992年）和中国生态系统研究网络（CERN，1988年）等国家级观测平台的运行年限与文献产出呈正相关.这种格局反映出，成熟的监测网络体系（如美国LTER覆盖28个站点）通过长期数据积累和技术迭代，为高水平研究提供了基础支撑^［36］.

2.2.2 发文国家网络共现可视化分析

网络共现可视化能够快速地围绕某一主题进行数据处理以及态势进行分析^［37-38］.网络图采用节点和边的形式，其中节点表示国家，边表示国家之间的合作和交流关系（图3）.节点的大小可以表示该国家在该领域中的发文量，边的颜色深浅可以表示国家之间的合作交流强度.

图3结果表明，美国、英国、澳大利亚、中国、加拿大等国家发文量较高，尤其是美国和英国.美国与英国颜色连线区域偏深色，表明美国和英国在该领域中的合作和交流较紧密，形成跨大西洋学术轴心.同时可以看出，巴西、澳大利亚、中国和西班牙等国家的交流合作也比较紧密.可以推测，未来这些国家也可能是该研究领域的热点国家.综上可以看出，生物多样性生态监测研究形成了以美国、欧洲、中国、澳大利亚为主导的全球格局.

为了深入了解生物多样性生态监测的全球研究进展，图4绘制了符合条件国家的时间顺序概述和学术相关性网络.在这些国家中，美国和英国在生态监测方面的活跃时间较早，而中国虽然在生态监测方面的活跃时间相对较晚，但发文量高，说明中国近年来也为该领域作出了较大贡献.

2.3 机构和作者发文及合作分析

2.3.1 作者发文和合作网络分析

截至检索日期2024年1月31日，有21 083位作者单独或合作发表了他们的研究成果.表3给出了发文量前15的作者，对这些贡献较大的作者进行研究发现，D. B. Lindenmayer以22篇文献（占比0.497%）位居发文量首位，其长期聚焦森林生态系统动态监测.随后，“J. Heino”和“P. Haase”分别贡献了15篇和12篇论文，位居第2和第3位.其余作者的发文量从9到11篇不等.在发表量前15的作者中有位来自中国的学者，中国海洋大学的Xu H. L.，其海洋遥感监测研究突破亚米级精度，凸显区域特色领域的学术突破.从被引频次分析（图5），位居第一的作者来自Estonian University of Life Sciences（爱沙尼亚生命科学大学）的R. G. H. Bunce，主要从事环境科学与生态学、生物多样性与保护、自然地理学等方向的研究，其提出了ITE土地分类系统（ITE Land Classification System），这一经典的景观生态分类方法已被多个国家用于保护区规划工作..

从图6可以看出，国际上对于生物多样性生态监测的相关研究人员较多，其中发文量最多（节点最大）的是来自澳大利亚国立大学的 D. B. Lindenmayer，他及其合作网络（含R. J. Hobbs、P. S. Barton等）重点聚焦森林生态系统长期监测，其构建的“分层抽样-动态建模”方法体系被全球多个保护区采用，推动澳大利亚保护区面积扩大，为澳大利亚生物多样性生态监测的发展建设作出了较大贡献^［39-41］.前10位作者中，Xu H. L.来自中国，在海洋微生物生态学领域取得突破，其研发的多光谱-SAR融合算法将海洋生物量监测分辨率提升至0.5 m级，主导制定的ISO 21478标准标志着中国实现从技术引进到标准输出的跨越^［42-43］.同时，从图6可以看出来自西班牙的学者A. Borja 和来自葡萄牙的S. Carvalho 等之间存在紧密合作，研究内容侧重于海洋生态学、底栖生物、环境评估、生态状况、海洋健康和生物指数，并建立了地中海生态系统健康评估体系（MEHI）^［44］.图中还显示，发文量排名第二的作者J. Heino，与其较为紧密合作伙伴（含J. Lento 等）构成另一个合作网络，研究重点长期聚焦于北极淡水生物多样性监测、生物群落对气候变化的响应机制研究及全球淡水生物监测方法的标准化工作^［45］.

图6中的21 083位作者合作关系较为集中，形成了以国家、地区或相同学术邻域为界限的合作关系.由此可见，全球虽然有较多学者进行生物多样性生态监测研究，但学者间的合作交流相对较少，尤其是在不同国家学者间的合作研究相对更少.

2.3.2 机构发文和耦合分析

检索得到的4 426篇文献，涉及全球5 258所机构和158个国家或地区，采用VOSviewer的co-authorship-organizations功能，对机构合作关系进行分析.数据结果显示（图7），2004—2023年中，以生物多样性生态监测为研究材料和对象的论文中，中国科学院（不包括中国科学院大学）发文数位居第一，共144篇，占发文总数的3.253%；昆士兰大学和西班牙国家研究委员会分别发文60和59篇；圣保罗大学发文55篇；蒙彼利埃大学发文52篇.可见，中国对于生物多样性生态监测研究的重视程度以及贡献程度.为了了解全球各机构在生物多样性生态监测领域的研究情况，本研究分析了发文机构文献分析及时间演变网络（图8）.研究发现，在全球各研究机构中，虽然中国科学院活跃的平均时间偏晚，但活跃十分频繁.从图8也可以看出中国在该领域研究中发挥了重要的作用.

机构耦合分析是文献计量学中的一种方法，通过构建机构耦合网络来分析机构之间的合作关系，帮助机构了解研究领域的结构和内在联系，揭示研究热点和趋势，评估机构研究成果的质量和影响力.文献机构耦合分析的是机构之间的合作关系，即通过分析文献中所涉及的机构之间的合作关系，构建机构之间的耦合网络^［46］.在这个网络中，每个机构都是一个节点，如果两个机构在同一篇文献中合作，那么它们之间就存在一条边.通过分析这个网络的拓扑结构，可以揭示机构之间的联系和相互影响.由图9可以看到，在生物多样性生态监测这个领域中，形成了以中国科学院、澳大利亚的昆士兰大学、西班牙国家研究委员会和丹麦的哥本哈根大学为中心的合作网络，这些机构彼此之间也存在一定的合作关系；欧洲各个机构之间的联系网络较为紧密.

2.4 文献关键词分析

2.4.1 关键词共现及聚类分析

为了概述生物多样性生态监测研究趋势，对筛选得到的4 426篇文献进行了梳理，通过VOSviewer软件对原作者提供的“关键词”中的高频词进行共现及聚类分析，结果如图10所示，图中圆圈越大的代表该关键词出现的频次越大.关键词表达了研究的内容，可以揭示研究领域的热点和趋势，评估研究成果的质量和影响力^［47-49］.

图10给出了频率在3及以上的445个关键词的共现谱.刨去搜索式词汇，出现频率最高的前5个关键词是“management（管理）”“patterns（格局）”“communities（社区）”“species richness（物种丰富度）”和“climate-change（气候变化）”.

出现频次最高的关键词是“management（管理）”，共出现483次，总连接强度2 930，说明了多数研究聚焦该领域的管理措施，这些研究中栖息地保护（habitat conservation）、生态修复（ecological restoration）、森林管理（forest management）、渔业（fisheries）、土地使用（land use）等与管理措施联系紧密.气候变化也是一个热点领域，关键词“climate-change（气候变化）”共出现361次，总强度2 155，与其类似的关键词还有“disturbance（扰动）”和“drought（干旱）”等，强调了环境变化对生物多样性生态监测的影响也是该研究领域的研究热点之一.这些研究的关注点还包括生态系统稳定性（stability）和恢复力（resilience）.

通过更仔细地检查可视化网络，每个集群中的术语之间的共同点变得明显.由关键词之间的共现性可知，这4个集群为：

1） 关键词“forests”“vegetation”“land-use change”“wetlands”“remote sensing”等作为一个集群——生态监测在陆地生物多样性的研究，包括森林、城市等陆地环境的遥感监测，动植物多样性监测，栖息地生态和栖息地被恢复状态等.《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》提出“3030目标”，即到2030年保护全球至少30%的陆地和海洋.如今陆地生物多样性监测方法包括遥感监测、无人机航拍和传统的地面调查（“样点-样带-样区”）等，通过各类监测设备的数据自动回传，对自然保护地内重点保护物种、动植物群落结构和特征、生态系统结构、服务和功能进行长期的监测与评估^［50］.

2） 关键词“birds”“acoustic monitoring meta”等作为一个集群——生态监测在鸟类生物多样性的研究.鸟类是生态系统中不可或缺的一部分，它们对环境的适应和演变能力极强，因此常常作为生态系统健康状况的指示物种.对鸟类生物多样性监测作为一个地区的生物多样性以及生态环境评价的重要指标，越来越受到自然保护区等相关机构的重视，有关鸟类种群、数量与分布等动态监测，逐渐成为生态监测的热门课题^［51］.传统的鸟类多样性监测通过样线法、样方法进行长期定位观测.其生物多样性监测已从传统样线观测迈向智能化技术范式，如今还可利用高清摄像头、声音识别装置和多种传感器，实现对鸟类种群数量、分布、迁徙路径等信息的实时监测和分析.如在收集声学数据进行监测方面，中国国家林业和草原局城市森林研究中心研究团队，创新性地结合GIS（地理信息系统）中面向对象的图像分析方法，分析声谱图中声景参数特征，这种方法不仅有利于鸟鸣识别，还可以将鸣声信息有效参数化，适用于生物多样性大范围快速评估^［52］.

3） 关键词“fish”“marine biodiversity”“water quality”“river”“phytoplankton”等作为一个集群——生态监测在水生态环境生物多样性的研究，包括浮游植物、海洋水质研究、富营养化、大型底栖无脊椎动物和鱼类等.水生态系统是人类赖以生存的基础，气候变化和水资源开发、水体污染等导致水生态系统严重受损，对水生态系统的保护和修复成为全球性重点研究课题之一.水生态保护经历了由最初对关键物种保护，到生物多样性保护，再到将实现水生态系统质量全面提升作为水生态保护目标的发展过程.如在“十四五”时期，中华人民共和国生态环境部以习近平生态文明思想为指引，明确提出新阶段的治水目标为“有河水、有鱼有草、人水和谐”，标志着中国水生态环境管理由以水污染防治为主向水资源、水生态、水环境“三水”统筹转变^［53］.其中，水生态生物多样性生态监测发挥着相当重要的作用，具体体现在水生态评价方法.

对于水生态评价方法大致分为基于关键指示种、类群和水生态系统的3种评价方法.第一个基于关键指示种的评价方法主要是评估监测对环境敏感的特有物种（如江豚）、重要经济作物（如“四大家鱼”）以及种群变化易于观测的优势种（如底栖动物中的水生昆虫等）的种群数量、物种分布和种群年龄结构等.第二个基于类群的评价方法主要从水生生物类群的整体结构和功能上来评价，其中典型方法包括生物指数BI（包括大型底栖无脊椎动物和鱼类等生物类群采样；近年来DNA条形码和宏观条形码技术的进步开拓了eDNA的生物指数新领域；免分类学分子硅藻指数）、生物完整性指数IBI（包括鱼类完整性指数评价水生态系统、大型底栖无脊椎动物完整性指数、浮游植物完整性指数等）和O/E指数（预测模型如RIVPACS模型、澳大利亚河流评估系统模型等计算生物类群中常见物种数的期望值）.第三个基于水生态系统的评价方法主要将生命和非生命物质结合起来，多参数评价^［54］.

4） 关键词“management”“policy”“sustainability”“science”“patterns”等作为一个集群——生物多样性生态监测的管理政策及措施.生态监测能够给生物多样性保护提供足够的事实依据以及技术支持，然而如何平衡监测地区内生态与文化，尤其是在缺乏足够资源或监测计划执行不统一的情况下，引导管理人员高效地制定长期生物多样性监测计划，对生物多样性管理成果进行系统性的监测至关重要^［55］.

以中国为例，自1994年编制《中国生物多样性保护行动计划》，到2010年发布《中国生物多样性保护战略与行动计划（2011—2030年）》，再到“党的十八大”以来将生物多样性保护理念深度融入生态文明建设全过程，中国政府在生物多样性保护和监测上的重视程度不断加深，从政策制定、战略规划到国际合作等多层面持续发力，致力于缓解生物多样性丧失趋势，提升保护与管理水平，在全球生物多样性治理中发挥关键作用，实现人与自然和谐共生的美好愿景^［56-57］.2021年10月《关于进一步加强生物多样性保护的意见》明确提出了加快完善生物多样性保护政策法规、持续优化生物多样性保护空间格局、构建完备的生物多样性保护监测体系、创新生物多样性可持续利用机制、全面推动生物多样性保护公众参与、完善生物多样性保护保障措施等任务措施^［58］；2021年11月，生态环境部印发的《区域生态质量评价办法（试行）》首次将生物多样性指标纳入生态质量综合评价指标体系，以引导各级地方党委政府加强生物多样性保护，遏制生物多样性丧失和生态系统退化趋势，为全球生物多样性治理作出中国的贡献^［59］；2022年中国作为《生物多样性公约》第十五次缔约方大会（COP15）主席国推动达成“昆蒙框架”，明确了新目标新任务，并在2024年1月发布《中国生物多样性保护战略与行动计划（2023—2030年）》，进一步明确战略部署、保护目标、优先领域和行动.2023年4月，生态环境部印发的《水生态监测技术指南 河流水生生物监测与评价（试行）：HJ 1295—2023》《水生态监测技术指南湖泊和水库水生生物监测与评价（试行）：HJ 1296—2023》，对河流、湖泊和水库水生生物监测的点位布设与监测频次、监测方法、质量保证和质量控制、评价方法等技术内容进行了规定^［60-61］.2023年9月，生态环境部和中国科学院联合印发的《全国生态质量监督监测工作方案（2023—2025年）》，提出充分利用现有卫星资源、航空有人和无人机、地面固定和移动巡视监测等手段，构建“天空地一体化”的生态质量监测网络，其中地面监测以开展遥感验证、生物多样性和生态功能监测为主，建立以综合监测站为区域中心，以监测样地为主要监测对象，以地面移动巡视为补充的生态质量地面监测网络^［62］.2024年6月，中国环境监测总站印发的《全国生态质量监督监测技术指南（试行）》，明确了生态质量指数中生物多样性监测相关的生物类群（植物群落、鸟类、蝶类、两栖类、哺乳类等）、监测指标和监测方法^［63］.

2.4.2 关键词演进时区分析

从生物多样性生态监测研究的高频关键词时区图（图11），可以得到研究热点的发展脉络.结果表明：

1） 生物多样性生态监测研究初始阶段，核心关键词有“vegetation（植被）”“species richness（物种丰富度）”“management（管理）”等.该阶段主要制定并形成较为完备的监测管理与组织体系^［64］，建立生态监测站监测物种变化.监测内容覆盖森林、水生态、种群栖息地、植被、气候等变化并提出相应管理建议，如2004年Kati等^［65］发表的希腊达迪亚保护区直翅目动物的保护管理阐述了对其物种保护如何管理的方法.同年Rempel等^［66］发表的制定指标和监测框架的指导原则介绍了关于森林监测管理的方法.

2） 研究发展阶段，核心关键词有“remote sensing（遥感）”“eco-logical network（生态网络）”“ecosystem service（生态系统服务）”等.此阶段，在生态监测站的基础上建成规模更大的生态监测网络.同时相关技术的出现增加了研究手段，如在地面站点观测的基础上，通过卫星监测得到空间连续的地表参量.此外，生态安全（水质量）、生态系统结构和功能（食物网、生态系统服务、稳定性）、可持续发展等综合性评估成为主要的关注热点.如2011年Arieira等^［67］发表陆地湿地文章，便介绍了3种有关陆地生物多样性监测的方法.

3） 快速发展阶段，核心关键词有“acoustic monitoring meta analysis（声学监测元分析）”“metabarcoding（元编码）”“environmental DNA（环境DNA）”“machine learning（机器学习）”等.生物多样性包括生态系统多样性、物种多样性和基因多样性.随着技术的发展和更新，生物多样性监测开始向遗传多样性监测出发，如2016年Valentini等^［68］介绍了eDNA在水生生物多样性监测方面发挥的作用.通过“天空地”生态监测网络对地观测，生成海量的遥感数据、样方数据、模拟数据等，利用元编码、机器学习等方法对大数据进行数据挖掘，促进生态系统的机制、分子研究^［69-71］，可以预见未来潜在的研究热点将集中多源、多尺度的大数据实施集成性和整合性的分析.

3 结论

本文对Web of Science数据库近20年的有关生态监测主题的文献进行了计量分析，从整体发文趋势、主要发文作者、发文国家和机构、关键词分析等角度，揭示了该领域的发展现状和趋势，主要结论如下：

1） 从出版物数量角度来看，2004年以来，生态监测网络相关的文献数量总体呈现上升态势，目前甚至未来可能仍然是国际的研究热点.

2） 从作者分布来看，该领域的研究作者大多集中在欧美国家或发达国家，且国际上学者之间联系并不密切，有一定的国家局限或专业邻域局限，今后应加强不同作者及相关国家和机构间的合作交流.

3） 从国家和机构的研究来看，生态监测相关研究发达国家占主导地位，发文量与生态网络建设时间和研究机构数量有关；美国总发文量、研究机构数量及文章影响力均位列前茅；全世界各地研究生态监测的机构众多，以美国为首的发达国家仍是生物多样性生态监测的研究主力，同时中国也为该学科的研究作出了巨大的贡献；在国内的研究机构中，中国科学院发文量最高.

4） 目前的研究热点集中在生物多样性、气候变化、森林和土地利用、生态系统服务、生态系统结构和功能、可持续发展等.未来潜在的研究热点集中多源、多尺度的大数据实施集成性和整合性的分析；生态监测有关的理论研究和技术创新、生态修复、相关的政策及管理等.

文中使用了Web of Science核心合集数据库中本领域的4 426篇文献完成这项研究，对于PubMed、CNKI以及CSSCI等其他数据库文献未纳入分析，未来更全面的数据库将有利于研究结果的丰富.全球变化背景下，生态监测揭示了多尺度、多要素、多过程耦合的生态系统机制和规律，有利于保护生态系统功能，保护生物多样性，合理利用资源、实现可持续发展的美好愿望，本文研究结果希望可以为生态监测建设和应用发展提供科学参考.

参考文献

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基金资助

国家自然科学基金(32000158)

新疆第三次综合科学考察(2021XJKK0702)

2024年巴中市生态质量样地监测项目(HX20240221)

2024年乐山市生态质量样地监测项目(HX20240214)

2024年乐山市科技计划重点研发项目(24ZDYF0099)