基于CiteSpace的径流量遥感反演研究现状与进展分析

摘要

为分析国内外径流量遥感反演领域发展趋势、合作关系和研究现状，本研究基于中国知网（CNKI）和Web of Science(WOS)数据库，分别以“遥感径流”“径流量反演”“遥感数据”“径流量”和“runoff inversion”“remote sensing”“river discharge”为关键词检索并筛选，共得到2000—2023年1 726篇径流量遥感反演领域文献，利用CiteSpace软件从文献发表时间、机构、国家、作者、期刊和关键词6个方面进行分析。结果表明：1)2000年以来，CNKI与WOS数据库文献数量均呈先低速后高速增长态势，中文文献发文量突变点为2015年，英文文献发文量突变点为2012年。2）美国、中国和法国在该领域发文量位居前3，其中中国科学院、加利福尼亚理工学院为主要发文机构；Bjerklie D M和Smith L C为高共被引作者；Remote Sensing of Environment和Journal of Hydrology为高共被引期刊。3)2个数据库的关键词聚类均可归纳为6个方向，且2000年以来发文量均有增加，其中方向5（基于长时间序列数据训练深度学习模型进行反演径流量）发文量增加最为明显，2019年后发文量远高于其他方向，成为当下径流量遥感反演领域研究热点。4)CNKI数据库文献研究热点发展分为2个阶段，第一阶段（2000—2015年）为传统水文模型研究期，主要聚焦于传统物理机制的水文模型研究；第二阶段（2016—2023年）为技术融合快速发展期，主要通过引入国际上较先进的数理模型进行研究。WOS数据库研究热点发展也分为2个阶段，第一阶段（2000—2012年）为多模型探索期，主要尝试通过多元模型反演径流量；第二阶段为（2013—2023年）融合发展期，主要进行数理模型与多方法融合研究，且从研究内容第一次出现的时间上看，英文文献发表时间普遍早于中文文献。未来研究方向应聚焦于多源数据融合、模型改进优化、流域特性反演方法适配和影响机制探究等。

关键词

径流量反演 / 径流量 / CiteSpace / 卫星遥感 / 知识图谱 / 数字孪生流域