0 引言
土壤墒情表示土壤水分状况，是植物生长发育的重要环境要素（Sarker and Oba，2018）。作为关联大气、水、陆地和生物圈的关键纽带，土壤墒情受降水、温度、植被、土壤类型及地貌等多因素综合影响，通过水热交换、植被更替、土壤有机质转化及微生物动态变化等过程，在全球水、碳和能量循环及相关通量收支平衡中发挥重要作用（Akinremi and McGinn，1996；Robock et al.，2000；张学礼等，2005；郎莹和汪明，2015；王大龙和舒英格，2017；袁源等，2023）。土壤水分（墒情）与气候变化密切相关，是反映区域气候变化（如干旱、洪涝等极端气候事件）的重要依据（Leeper et al.，2021）。气候变化不仅直接或间接影响土壤水文过程（如土壤盐渍化、板结、水土流失等）（Ziadat and Taimeh，2013；Ade et al.，2018；Wang et al.，2020），土壤水文过程也对全球气候变化具有反向调控作用（Seneviratne et al.，2010；Zhao et al.，2022）。土壤墒情的空间研究尺度经历了从样地尺度（Atchley and Maxwell，2011；Gao and Shao，2012）到流域尺度（Li et al.，2018），再到区域和全球尺度（Beck et al.，2021）的扩展。这一时空尺度的延展强化了土壤墒情与气候变化的联系，推动了相关研究热度的提升。在气候变化背景下，土壤墒情数据是评估土壤干旱程度的关键指标（Berg and Sheffield，2018；郭冬等，2022；张燕等，2024）。土壤干旱会通过影响作物和植物的生长，导致农业生产效率降低，并威胁生态系统安全（赵鸿等，2008；赵会超，2020；王姝等，2024）。因此，研究土壤墒情与气候变化的关系对理解地球系统动态平衡、预测未来环境变化趋势及制定应对策略具有重要意义。
土壤墒情与气候变化关系的研究主要集中在以下方向：不同区域尺度土壤水分对气候变化的响应机理（Walvoord and Kurylyk，2016；Lian et al.，2021；Vereecken et al.，2022）、土壤干旱与陆地生态系统碳循环的相互作用（Van der Molen et al.，2011）、土壤水分响应气候变化的模型构建与预测（Cornwell and Danny Harvey，2007；Seneviratne et al.，2010）及土壤水分与近地-气相互作用对极端气候事件的贡献（Horton et al.，2016）。尽管已有大量研究，但传统综述多集中于细分领域，缺乏系统性知识框架梳理。文献计量与可视化分析可弥补传统综述局限（Linnenluecke et al.，2020），揭示研究主题的历史演化与热点趋势。文献计量分析方法通过数理统计等定量手段，分析文献的发表规律，以客观地揭示不同国家（地区）、科研机构或作者在某一领域的研究现状、合作关系与发展趋势。该方法具有高度的客观性、定量性和模型化优势。可视化方法则通过图形化展示，直观地表现不同研究领域的内在关系，科学有效地预测未来研究趋势和发展方向（Liu et al.，2019）。
1 数据来源与研究方法
Web of Science （WOS） 是由美国科睿唯安（Clarivate Analytics）开发的全球学术文献数据检索平台。利用WOS数据库核心数据集，对过去60 a（1963—2023年）全球已出版的气候变化与土壤墒情关系主题文献进行检索，检索策略为：TS=（“climate change” OR “global warming” OR “climate variability”） AND TS=（“soil moisture” OR “soil moisture content” OR “soil water content” OR “soil humidity”） AND PY=（1963-2023）。经剔除重复文献后，共获得1988—2023年10 875篇全记录格式文献（1963—1987年未检索到相关文献，检索日期为2024年2月9日）。
使用R软件4.3.2版本及其bibliometrix包对文献数据集进行文献计量分析，提取文献、作者、来源和关键词等重要信息。使用reshape2包剔除重复文献，并通过ggplot2包进行科研绘图。随后，采用VOSviewer软件对作者关键词进行共现聚类分析与可视化。文献计量学中的共现聚类分析是通过归纳某类要素（如关键词、机构等）的共同特征，构建聚类结构并加以分析的过程。
2 结果与分析
表1为R软件bibliometrix包对上述文献数据进行描述性分析的结果。这些文献共涉及1 402个来源（包括期刊、图书等）和31 907名作者，作者共计出现次数达59 397次。其中，多名作者合作完成的文献占比约97.02%，合作文献的平均作者数为5.46名；不同国家（或地区）间的合作率为38.15%。此外，每篇文献的平均被引用数高达36.12次，表明气候变化与土壤墒情关系研究的较高学术参考价值和研究意义。
表1 有关气候变化与土壤墒情关系研究的文献描述性分析结果
Tab.1
| 描述性信息 | 结果 | 描述性信息 | 结果 |
|---|---|---|---|
| 出版时间/年 | 1988—2023 | 作者数量/人 | 31 907 |
| 发文数年均增长率/% | 22.75 | 所有作者出现频数/次 | 59 397 |
| 文献数量/篇 | 10 875 | 仅发表一篇文章的作者数/人 | 300 |
| 论文数量/篇 | 9 749 | 单一作者文献数/篇 | 324 |
| 数据论文/篇 | 25 | 平均每个作者文献数/篇 | 0.341 |
| 优先出版论文/篇 | 87 | 平均每篇文献合作作者数/人 | 5.46 |
| 会议论文/篇 | 129 | 国际合作率/% | 38.15 |
| 书籍/部 | 3 | 每份文献平均被引次数/次 | 36.12 |
| 综述/篇 | 395 | 每篇文献年均被引次数/次 | 3.79 |
| 检索关键词/个 | 13 610 | 参考文献数/条 | 330 595 |
| 作者关键词/个 | 19 461 | 文献来源（期刊、图书等）/种 | 1 402 |
2.1 文献时序分析
2.1.1 发文阶段分析
文献发表数量的时间序列分析能够反映某一阶段的科研活跃程度，揭示该领域的发展情况与趋势。关于气候变化与土壤墒情关系研究主题的文献发表情况如图1所示，总体而言，文献发表数量呈指数增长趋势，发文数的年平均增长率为22.75%。基于文献发表数量的变化趋势，该领域的发展可分为3个阶段：1）初始阶段（1988—2004年），发文量较少，增长速度缓慢，研究处于起步阶段；2）增长阶段（2005—2014年），文献发表量明显增加，显示出该研究领域的快速发展；3）爆发阶段（2015—2023年），发文量呈爆发式增长，年均发表文献数量超过300篇，特别是2021—2023年年均发表文献数量超过1 000篇，其中2023年发表文献数达1 307篇，为历史最高值。近年来，该领域受到科学界的广泛关注，预计未来相关研究将会持续增加。
图1
图1
1988—2023年气候变化与土壤墒情关系研究主题文献发表数量
Fig.1
Quantity of literature published on the subject of research on the relationship between climate change and soil moisture from 1988 to 2023
2.1.2 被引用趋势分析
年总被引用频次（Times Cited，TC）表示每年被WOS数据库收录文献的总被引频次，是衡量文献影响力和引用热度的重要指标。气候变化与土壤墒情关系主题文献被引用频次变化情况如图2所示。1988—2009年发表的文献被引用频次持续增加；2010—2020年发表的文献影响力明显提升，受到学界更广泛关注；2021—2023年发表文献被引用频次明显下降。近几年发表文献被引频次降低的原因可能包括：2010—2020年发表的高质量文献具有较强的学术影响力和引用热度；2021—2023年发表文献数量激增，但由于其临近本研究的检索日期，许多新发表文献尚未被广泛发现和引用，导致年总被引用频次暂时较低。
图2
图2
1988—2023年气候变化与土壤墒情关系研究主题文献年总被引用频次
Fig.2
The annual total of citation frequency of literature on the subject of the relationship between climate change and soil moisture from 1988 to 2023
2.2 来源分析
2.2.1 国家（地区）分析
气候变化与土壤墒情关系研究领域文献发表数量前10名的国家或地区见表2。表中列出了单一国家（地区）发表的出版物数量（Single Country Publications，SCP）、多个国家（地区）合作发表的出版物数量 （Multiple Country Publications，MCP）、MCP比率（Multiple Country Publications Ratio）、总被引数和篇均被引数，其中MCP比率反映各国研究成果的国际化水平。分析结果表明，中国、美国、德国、英国和澳大利亚的研究成果国际化水平较高。尽管中国学者发表文献的总被引数较高，但其篇均被引数仍低于美国、英国等欧美国家，表明需进一步提升文章质量以增强学术影响力和引用率。
表2 气候变化与土壤墒情关系研究领域文献发表数量排名前10的国家（地区）
Tab.2
| 国家 （地区） | 文章数/篇 | SCP | MCP | MCP比率/% | 被引次数/次 | 篇均被引次数/次 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 中国 | 2 950 | 1 876 | 1 074 | 36.4 | 61 516 | 20.85 |
| 美国 | 2 507 | 1 875 | 632 | 25.2 | 141 598 | 56.48 |
| 德国 | 511 | 248 | 263 | 51.5 | 22 158 | 43.36 |
| 加拿大 | 445 | 309 | 136 | 30.6 | 13 201 | 29.67 |
| 澳大利亚 | 423 | 245 | 178 | 42.1 | 18 042 | 42.65 |
| 英国 | 391 | 197 | 194 | 49.6 | 22 378 | 57.23 |
| 印度 | 322 | 252 | 70 | 21.7 | 4 811 | 14.94 |
| 西班牙 | 304 | 177 | 127 | 41.8 | 17 007 | 55.94 |
| 法国 | 257 | 127 | 130 | 50.6 | 10 490 | 40.82 |
| 意大利 | 246 | 121 | 125 | 50.8 | 6 859 | 27.88 |
注：被引次数表示每篇文献在WOS数据库中被其他文献引用的次数；篇均被引次数为所有文献的被引次数的平均值，下同。
2.2.2 研究机构分析
气候变化与土壤墒情关系研究领域文献产出量排名前10的机构如表3所示。中国科学院发表文章1 579篇，排名第1，随后分别为中国科学院大学（702篇）、北京师范大学（268篇）、西北农林科技大学（174篇）、南京信息工程大学（160篇）、兰州大学（157篇）、科罗拉多州立大学（155篇）、美国地质调查局（151篇）、美国航空航天局（149篇）和加利福尼亚大学伯克利分校（140篇）。这10个机构中，前6名均来自中国，后4名来自美国。然而，美国机构的篇均被引次数明显高于中国机构。这表明，中国和美国机构均为该研究领域的主要力量，中国机构发文量最多，而美国机构在科研成果的国际影响力方面表现更突出。
表3 气候变化与土壤墒情关系研究领域文献发表数量排名前10的机构
Tab.3
| 发文机构 | 来源国家 | 发文数/篇 | 被引次数/次 | 篇均被引次数/次 |
|---|---|---|---|---|
| 中国科学院 | 中国 | 1 579 | 45 341 | 28.72 |
| 中国科学院大学 | 中国 | 702 | 15 907 | 22.66 |
| 北京师范大学 | 中国 | 268 | 7 199 | 26.86 |
| 西北农林科技大学 | 中国 | 174 | 3 686 | 21.18 |
| 南京信息工程大学 | 中国 | 160 | 4 320 | 27.00 |
| 兰州大学 | 中国 | 157 | 3 475 | 22.13 |
| 科罗拉多州立大学 | 美国 | 155 | 9 934 | 64.09 |
| 美国地质调查局 | 美国 | 151 | 12 992 | 86.04 |
| 美国航空航天局 | 美国 | 149 | 14 265 | 95.74 |
| 加利福尼亚大学伯克利分校 | 美国 | 140 | 10 111 | 72.22 |
气候变化与土壤墒情关系研究领域文章篇均被引次数排名前10的机构如表4所示。纽约州立大学阿尔巴尼分校以篇均被引223.50次排名第1，随后为西蒙菲莎大学（215.75次）、苏黎世联邦理工学院（211.67次）、东英吉利大学（193.67次）、美国国家大气研究中心（175.17次）、瑞士联邦水生科学和技术研究所（173.33次）、筑波大学（165.58次）、英国地质调查局（164.70次）、维多利亚大学（151.50次）和欧洲空间应用与电信中心（151.40次）。从机构所属国家来看，排名前10的机构分别分布在英国（3个）、美国（2个）、瑞士（2个）、加拿大（2个）和日本（1个）。尽管欧美及日本等发达国家的机构文章发表量相对较低，但其科研成果的影响力极高。
表4 气候变化与土壤墒情关系研究领域文献篇均被引次数排名前10的机构
Tab.4
| 发文机构 | 来源 国家 | 发文数/篇 | 被引次数/次 | 篇均被引次数/次 |
|---|---|---|---|---|
| 纽约州立大学阿尔巴尼分校 | 美国 | 18 | 4 023 | 223.50 |
| 西蒙菲莎大学 | 加拿大 | 8 | 1 726 | 215.75 |
| 苏黎世联邦理工学院 | 瑞士 | 67 | 14 182 | 211.67 |
| 东英吉利大学 | 英国 | 9 | 1 743 | 193.67 |
| 美国国家大气研究中心 | 美国 | 126 | 22 071 | 175.17 |
| 瑞士联邦水生科学和技术研究所 | 瑞士 | 6 | 1 040 | 173.33 |
| 筑波大学 | 日本 | 12 | 1 987 | 165.58 |
| 英国地质调查局 | 英国 | 10 | 1 647 | 164.70 |
| 维多利亚大学 | 加拿大 | 28 | 4 242 | 151.50 |
| 欧洲空间应用与电信中心 | 英国 | 18 | 757 | 151.40 |
2.2.3 期刊分析
气候变化与土壤墒情关系研究领域发文数量排名前10的期刊如表5所示。其中Science of the Total Environment的发文量最高，为340篇，其次为Journal of Hydrology、Agricultural and Forest Meteorology和Remote Sensing，三者的发文量均超过250篇。在期刊影响力方面，Global Change Biology的Citescore指数最高，达19.5，随后为Science of the Total Environment、Agricultural and Forest Meteorology和Journal of Hydrology，这些期刊的Citescore指数均超过10.0。表5中列举的大多数期刊为地球科学、环境科学与生态学领域的顶级期刊，具有较高学术影响力。
表5 气候变化与土壤墒情关系研究领域发文数量排名前10的期刊
Tab.5
| 期刊英文名 | 中文译名 | 文章数/篇 | 大类学科（分区） | Citescore指数 |
|---|---|---|---|---|
| Science of the Total Environment | 整体环境科学 | 340 | 环境科学与生态学（1） | 16.8 |
| Journal of Hydrology | 水文学杂志 | 339 | 地球科学（1） | 10.4 |
| Agricultural and Forest Meteorology | 农业与森林气象学 | 290 | 农林科学（1） | 10.7 |
| Remote Sensing | 遥感 | 274 | 地球科学（2） | 7.9 |
| Global Change Biology | 全球变化生物学 | 273 | 环境科学与生态学（1） | 19.5 |
| Water | 水 | 183 | 环境科学与生态学（3） | 5.5 |
| Journal of Geophysical Research-Atmospheres | 地球物理学研究杂志：大气 | 182 | 地球科学（2） | 8.1 |
| Journal of Climate | 气候杂志 | 178 | 地球科学（2） | 8.7 |
| Water Resources Research | 水资源研究 | 170 | 地球科学（1） | 8.8 |
| Hydrology And Earth System Sciences | 水文学与地球系统科学 | 157 | 地球科学（1） | 9.5 |
注：表中数据来自LetPub学术网站（http://letpub.com.cn/）的“2022—2023最新影响因子”栏目；大类学科（分区）来自《中科院SCI期刊分区（2023年12月最新升级版）》。
2.2.4 高产作者和优势作者分析
分析高产作者和优势作者的指标，有助于理解该领域的主要发展轨迹和研究趋势。本文选取以下指标衡量作者的学术影响力。h指数表示一位作者发表了h篇至少被引用h次的文章，指数高说明作者文献的引用率较高（Diniz et al.，2005）；g指数是基于h指数改进的指数，表示排名靠前的g篇文章的累计被引次数至少为g2次，指数越高表明作者有多篇高被引文献（Egghe，2006）；m指数表示作者基于h指数衡量的学术阶段平均影响力（Bornmann et al.，2008）。表6为发文量排名前10的高产作者的相关数据。其中，Seneviratne SI各项指标均较高，发文起始时间较早，并在多个时期保持了高水平贡献。Li Y为该领域发文量最多的作者，表明其研究成果较丰富，同时h指数和g指数也较高，表明其具有一定的学术影响力。Peñuelas J有较高的h指数和g指数，表明其在学术界具有较高影响水平。
表6 气候变化与土壤墒情关系主题文章前10名高产作者信息
Tab.6
| 作者 | 文章数/篇 | h指数 | g指数 | m指数 | 被引次数/次 | 论文发表起始年份/年 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Li Y | 78 | 23 | 41 | 1.64 | 1 812 | 2011 |
| Seneviratne SI | 65 | 41 | 65 | 1.78 | 13 993 | 2002 |
| Wang J | 62 | 17 | 32 | 1.31 | 1 116 | 2012 |
| PeñUelas J | 61 | 34 | 61 | 1.55 | 4 308 | 2003 |
| Liu Y | 59 | 16 | 34 | 1.45 | 1 234 | 2014 |
| Wang H | 58 | 22 | 41 | 1.57 | 1 781 | 2011 |
| Zhang Y | 57 | 21 | 43 | 0.91 | 1 905 | 2002 |
| Zhang L | 55 | 18 | 33 | 1.00 | 1 161 | 2007 |
| Wang Y | 50 | 19 | 34 | 0.76 | 1 201 | 2000 |
| Wang L | 46 | 23 | 46 | 1.77 | 2 351 | 2012 |
2.3 研究主题分析
2.3.1 高被引用文献分析
表7 气候变化与土壤墒情关系研究主题前10名高被引用文章详细情况
Tab.7
| 作者（发表年份） | 来源期刊 | 被引次 数/次 | 年均被 引数/次 | 研究主题 |
|---|---|---|---|---|
| Vicente-Serrano et al. （2010） | Journal of Climate | 4 858 | 323.9 | 气候干旱指数的构建 |
| Seneviratne et al. （2010） | Earth-Science Reviews | 3 017 | 201.1 | 气候系统与土壤水分相互作用机理 |
| Dai （2013） | Nature Climate Change | 2 969 | 247.4 | 模型预测气候干旱趋势 |
| Sitch et al. （2003） | Global Change Biology | 2 247 | 102.1 | 生态系统动态与碳循环模拟与评估 |
| Mishra and Singh （2010） | Journal of Hydrology | 2 226 | 148.4 | 干旱特征与影响分析 |
| Trenberth （2011） | Climate Research | 2 118 | 151.3 | 气候变化对水文循环影响 |
| Dai （2011） | Wiley Interdisciplinary Reviews-Climate Change | 2 118 | 151.3 | 气候变化与干旱演变 |
| Breshears et al. （2005） | Proceedings of the National Academy of Sciences | 1 593 | 79.7 | 土壤干旱与植被死亡情况 |
| Huntington （2006） | Journal of Hydrology | 1 591 | 83.7 | 气候变化对水文循环影响 |
| Jung et al. （2010） | Nature | 1 558 | 103.9 | 陆地蒸散发变化与气候响应 |
2.3.2 高频关键词分析
高频关键词可反映研究热点和发展趋势。其中，索引关键词（Keywords Plus）由数据库或期刊提供，能表征文献主题内容，增加文章在相关主题下的命中率；作者关键词（Author Keywords）由作者提交文献时提供，能够精准反映文献的研究重点。气候变化与土壤墒情关系研究主题文章出现频次最高的前10名关键词如表8所示。在作者关键词中，climate change（气候变化）和soil moisture（土壤湿度）的出现频次最高，均超过1 300次；在索引关键词中，climate-change（气候变化）、soil-moisture（土壤湿度）、temperature（温度）、precipitation（降水量）和variability（变异性）的出现频次均超过1 000次。
表8 气候变化与土壤墒情关系主题文献前10名高频关键词分析
Tab.8
| 排名 | 作者关键词 | 出现频次/次 | 排名 | 索引关键词 | 出现频次/次 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | climate change（气候变化） | 2 357 | 1 | climate-change（气候变化） | 3 837 |
| 2 | soil moisture（土壤湿度） | 1 318 | 2 | soil-moisture（土壤湿度） | 2 289 |
| 3 | drought（干旱） | 737 | 3 | temperature（温度） | 1 348 |
| 4 | precipitation（降水量） | 306 | 4 | precipitation（降水量） | 1 127 |
| 5 | evapotranspiration（蒸散量） | 293 | 5 | variability（变异性） | 1 068 |
| 6 | remote sensing（遥感） | 278 | 6 | model（模型） | 957 |
| 7 | soil respiration（土壤呼吸作用） | 226 | 7 | responses（响应） | 889 |
| 8 | soil temperature（土壤温度） | 217 | 8 | vegetation（植被） | 857 |
| 9 | temperature（温度） | 206 | 9 | water（水分） | 853 |
| 10 | soil water content（土壤含水量） | 197 | 10 | drought（干旱） | 803 |
相比索引关键词，作者关键词可更精准地反映文献内容和研究重点。表9列出了基于7个主题聚类的作者关键词，其词频大于等于50。气候变化与土壤墒情关系主题的作者关键词可以分为以下7个主题聚类：聚类1（红色）有48个主题词，主要研究方向为土壤-气候相互作用与土壤生态系统管理；聚类2（绿色）有33个主题词，研究内容涉及水文气象与干旱监测、气候数据分析与生态模型应用；聚类3（蓝色）有27个主题词，主要为农林水资源管理和生态系统生理性响应（生产力与生物多样性）研究；聚类4（黄色）有27个主题词，主要为气候变化下的水土资源模拟与适应策略研究；聚类5（紫色）有6个主题词，主要为生态系统通量的过程与参数研究；聚类6（浅蓝色）有5个主题词，主要为植被季节性水循环相关研究；聚类7（橙色）有2个主题词，主要为气象及自然灾害相关研究。图3为作者关键词的聚类和共现网络图谱。
表9 气候变化与土壤墒情关系的研究热点主题分布
Tab.9
| 主题聚类 | 热点主题（中文译名，词频）（词频≥50） |
|---|---|
| 聚类1：土壤-气候相互作用、土壤生态系统管理 | soil respiration（土壤呼吸作用，226），soil temperature（土壤温度，217），temperature（温度，206），soil water content（土壤含水量，197），global warming（全球变暖，172），permafrost（永久冻土，133），Tibetan Plateau（青藏高原，133），grassland（草地，129），warming（变暖，114），nitrous oxide（氧化亚氮，103），carbon cycle（碳循环，89），carbon dioxide（二氧化碳，88），global change（全球变化，85），soil organic carbon（土壤有机碳，82），nitrogen（氮，76），methane（甲烷，74），soil（土壤，64），carbon sequestration（碳汇，63），climate warming（气候变暖，61），Arctic（北极圈，60），greenhouse gases（温室气体，60），Alpine Meadow（高寒草甸，58），carbon（碳，57），modelling（建模，56），Qinghai-Tibet Plateau（青藏高原，56），biochar（生物炭，51），temperature sensitivity（温度灵敏度，51），tundra（冻土带，51） |
| 聚类2：水文气象与干旱监测、气候数据分析与生态模型应用 | soil moisture（土壤湿度，1 312），drought（干旱，737），remote sensing（遥感，278），climate variability（气候变异性，167），NDVI （归一化植被指数，119），rainfall（降雨量，91），agriculture（农业，91），groundwater（地下水，82），China（中国，78），GRACE（重力恢复与气候实验卫星，76），machine learning（机器学习，71），MODIS（中分辨率成像光谱仪，63），extreme events（极端事件，55），land surface model（陆面模型，54），SMAP（土壤水分主动/被动卫星，53），atmosphere-land interaction（大气-陆地相互作用，52），ENSO（厄尔尼诺-南方涛动，52），CMIP6（第六次耦合模式比较项目，52） |
| 聚类3：农林水资源管理、生态系统生理性响应（生产力与生物多样性等） | irrigation（灌溉，132），transpiration（蒸腾作用，108），vegetation（植被，108），water use efficiency（水分利用效率，107），water stress（水分胁迫，95），climate（气候，90），photosynthesis（光合作用，85），drought stress（干旱胁迫，77），stomatal conductance（气孔导度，60），water availability（水资源可用性，59），biomass（生物量，58），microclimate（微气候，58），sap flow（树干液流，53），yield（产量，53），soil moisture content（土壤含水量，51） |
| 聚类4：气候变化下的水土资源模拟与适应策略 | climate change（气候变化，2 356），evapotranspiration（蒸散量，293），hydrology（水文学，130），water balance（水量平衡，120），runoff（径流，89），streamflow（河流流量，73），SWAT（水土评价模型，64），land use（土地利用，59），Loess Plateau（黄土高原，56），water resources（水资源，56） |
| 聚类5：生态系统通量交换的过程与参数 | eddy covariance（涡动协方差，90），ecosystem respiration（生态系统呼吸，54） |
| 聚类6：植被季节性水循环 | phenology（物候学，99），ecohydrology（生态水文学，80），soil water（土壤水分，57） |
| 聚类7：气象及自然灾害 | precipitation（降水量，306），wildfire（野火，51） |
图3
图3
气候变化与土壤墒情关系研究的作者关键词聚类与共现网络分析图谱
Fig.3
Cluster and co-occurrence network analysis of author keywords in studies on the relationship between climate change and soil moisture
通过分析关键词在不同时间点的演变趋势及其出现的频率，从时间和频率两个角度揭示气候变化与土壤墒情关系研究领域的研究方向和发展动态（图4）。1994—2000年，研究更多关注于基础模型拟合和应用，关键词如Computer-Model（数值模型）和General-Model（通用模型）表明模型研究在该领域的重要性；关键词Ocean-Atmosphere Model（海洋-大气模型）、General-Circulation Model（大气环流模型）和Regional Applications（区域应用）表明气候模型的研究和技术逐步成熟，模型涉及的学科领域和复杂性明显增加，相关耦合气候模式的应用也进一步提升。
图4
图4
1994—2023年气候变化与土壤墒情关系研究的关键词的时间演变与出现频率
（蓝色圆形符号的大小表示关键词出现频率的高低）
Fig.4
Temporal evolution and frequency analysis of keywords of the relationship between climate change and soil moisture during 1994-2023
（The size of the blue circular symbols represents the frequency of keyword occurrences）
2000—2010年，研究重心转向生态模型的拟合与应用，以及气候变化与生态系统各层级之间的耦合关系。例如，关键词Biosphere Model（生物圈模型）、Tussock Tundra（苔原草甸）、Arctic Tundra（北极苔原）、Tallgrass Prairie（高草草原）和Pinus halepensis（黑松）等反映了多样化生态系统的研究热点。
2010—2020年，关键词Photosynthesis（光合作用）和Respiration（呼吸作用）的出现，反映了气候变化与土壤墒情与植物生产力及生态系统通量循环的相互作用成为研究热点。关键词Nitrogen Mineralization（氮矿化作用）、Evapotranspiration（土壤水分蒸散总量）、Water-Vapor Exchange（水汽交换）、Flux Measurements（通量测量）和Impacts（影响）等反映了气候变化背景下海、陆、气通量的观测和评估，及土壤生化反应异常对全球变化的影响成为研究的重要方向。
2020—2023年，关键词Severity（严重性）、Meteorological Drought（气象干旱）、Loess Plateau（黄土高原）和Atmospheric Demand（大气蒸发需求）的出现表明全球气候变化导致的极端气候事件受到更多关注，也反映了气候变化与土壤墒情（水分）相互作用的空间异质性及空间自相关性，强调对特殊生态环境的针对性分析。
此外，关键词趋势中出现了国家名词United-States（美国）和China（中国），显示出全球研究力量的变化。2016年前，美国在该领域处于领先地位，而近年来，中国在这一领域的科研投入和产出明显增长，逐步成为该领域的重要力量。关键词Atmosphere Carbon-Dioxide（大气中的二氧化碳）、Elevated CO2（升高的二氧化碳）、Dioxide（二氧化物）和Greenhouse-Gas（温室气体）在各个时间段均有出现，表明CO2等温室气体的研究始终是气候变化与土壤墒情研究的核心主题。
3 讨论
3.1 研究特点和局限性
本文通过对气候变化与土壤墒情主题相关文献的计量分析，结合关键词的共现聚类与可视化分析，有利于读者系统了解该领域的研究演变和热点趋势，缩减文献阅读时间，提升科研效率。文献计量分析作为定量综述方法，倾向于关注高被引文献，可能忽视出版日期较晚、引用量较低但质量较高的文献。因此，未来需改进文献计量分析方法，以弥补其局限性。
3.2 国内外研究对比
国内研究侧重于气候变化背景下对水土状况的动态监测和预测，以及对自然灾害（如洪涝、干旱、土壤沙化）的应对策略。国外研究偏向研究全球生态系统、通量循环及全球变化等大尺度问题，更倾向于跨学科合作开发复杂模型，包括高分辨陆面过程模型、土壤-植被-大气交互模型和陆地生态系统模型等。近年来，国内研究逐步引入并结合国外先进的模型和数据资料，以提高模拟结果的准确性和可靠性，例如对高原土壤冻融过程模拟能力的研究（周鑫原等，2022）。
3.3 研究热点变化
早前研究主要集中于基于传统方法的土壤水分测量、小尺度土壤墒情动态监测、数理统计分析土壤墒情与气候变化关系以及基础概念模型的构建。近年来研究热点主要集中在气候变化背景下土壤墒情动态模拟（Denissen et al.，2022）、气候变化对农业的影响（Rigden et al.，2020）、干旱指数与土壤墒情的关联性分析（武荣盛等，2021）、全球土壤水分数据网络的建立与云平台应用（Dorigo et al.，2017）、卫星遥感技术在土壤水分监测中的应用（沙莎等，2024；刘兴忠等，2024）、土壤水分监测技术创新（Al-Yaari et al.，2019）、气候变化与土壤墒情宏观作用的研究（Vogel et al.，2017）、气候变化与生态系统耦合关系的研究（Stocker et al.，2019）等方面。该领域的主要局限性包括：缺乏直接观测土壤吸附水的仪器（王胜等，2024）；土壤墒情监测网络不完善，细微时空尺度数据提取困难（Babaeian et al.，2019）；气候变化与土壤水分的复杂动态反馈涉及多种空间异质性和影响因子，现有模型存在局限性（Ochsner et al.，2013）；土壤水分和气候模型通常在不同时间和空间尺度运行，导致模型整合和开发受限；基于遥感的土壤墒情监测与估算，容易受到地表植被覆盖度差异等因素的干扰，从而影响研究结果的精度，此外，水分在植被和土壤间传输过程中的研究尚不充分，建议今后研究进一步探讨气候变化背景下土壤墒情与植被覆盖情况相互关系及其作用机理。
3.4 我国气象部门对该领域的重视
土壤墒情与气候变化之间的复杂反应是应对气候变化的重要课题。研究表明，土壤墒情在调节大气CO2浓度、气候变暖以及降水模式变化中发挥关键作用（Dermody et al.，2007）。例如，湿地土壤水分变化会改变氧化还原条件，影响全球碳循环过程，进而导致气候变化（Chen et al.，2018）。近年来，我国气象部门高度重视土壤墒情领域的研究，优化了土壤墒情监测标准和评价体系（全国气象仪器与观测方法标准化技术委员会，2017），完善了全国土壤水分观测站网布局，涵盖多项监测指标（如土壤深度、体积含水量、相对湿度、重量含水量及有效水分储藏量等），为进一步提升土壤墒情监测能力和研究水平奠定基础。未来，先进技术（如多源遥感、大数据、机器学习、人工智能和物联网）的应用，以及多学科交叉融合与综合分析将成为我国气候变化与土壤墒情关系研究的重点方向。
4 结论
本文利用R软件文献计量分析工具bibliometrix程序包文献计量和知识图谱可视化分析方法，通过对WOS（Web of Science）数据库核心数据集中1988—2023年气候变化与土壤墒情关系研究的相关文献进行系统梳理，回顾了发展历程，揭示了气候变化与土壤墒情关系的当前研究状况、热点主题与前沿方向，得到以下主要结论。
（1）共检索到1 402个文献来源（包括期刊、图书等）的10 875篇气候变化与土壤墒情关系研究的文献，时间跨度为1988—2023年。该领域发文量年均增长率达22.75%，特别是2004—2023年发文量明显提高。
（2）研究成果的主要来源国家包括中国、北美和欧洲国家。西方国家的文献影响力较高，中国则发文量最多。中国科学院、中国科学院大学、北京师范大学等单位发文数量最高；纽约州立大学阿尔巴尼分校、西蒙菲莎大学、苏黎世联邦理工学院等单位发表文章的平均每篇被引用次数最高。高被引文献主要来源于Science of the Total Environment、Journal of Hydrology、Global Change Biology等相关领域知名期刊。
（3）文献主要分布在环境科学与生态学、地球科学和农林科学领域。作者关键词的研究热点集中于土壤-气候相互作用、土壤生态系统管理、水文气象与土壤干旱监测以及气候数据分析与生态模型应用等方面。
（4）模型研究是该领域的核心内容，其发展特征表现为从简单到复杂、从区域性到全球性、从单学科到交叉学科。关于CO2等温室气体的研究始终是该领域的研究主线之一。随着气候变异性与土壤水分（墒情）之间相互影响的逐步加深，未来研究将聚焦于极端气候事件对土壤-大气-植被相互作用机制的影响及其在全球变化适应中的作用。
参考文献
基于NDVI-LST模型的四川攀西地区近20 a干旱演变特征
[J].
随着全球变暖不断加剧，区域性干旱事件频发，我国近些年采取了诸多措施来应对干旱事件，为分析相关措施成效，以四川攀枝花、凉山州地区（简称“攀西地区”）为例，研究该区域近20 a干旱演变特征，以服务当地生产和发展。利用中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和地表温度（Land Surface Temperature，LST）数据计算了2003—2022年攀西地区的温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI），分析TVDI在不同时间尺度上的变化及该区域过去20 a来干旱的演变特征。研究表明：（1）攀西地区干旱多发生在春季的3—5月，10月前后TVDI值最低，也是最不易发生干旱的时段。（2）攀西地区干旱逐年缓解，由TVDI监测的无旱和重旱区域所占面积变化不大；轻旱面积有所增加，2013年后比之前平均增加5.30%；而中旱面积有所减少，2013年后比之前平均减少5.67%。（3）昭觉、布拖和越西等地干旱缓解明显，而木里、米易、会理等地区干旱有加重趋势。（4）攀西地区旱情大部分区域较稳定，其面积约占总面积的82.59%，干旱重心南北方向上变化较小，但有向西迁移的趋势。
基于温度植被干旱指数(TVDI)的甘肃省农业干旱监测方法研究
[J].改进温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI）并明确TVDI的农业干旱等级阈值，对提高TVDI指数监测农业干旱能力有重要意义。利用近19 a的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer，MODIS）遥感数据，基于单时次和多时次方法构建NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）-LST（Land Surface Temperature，LST）、EVI（Enhanced Vegetation Index，EVI）-LST、RVI（Ratio Vegetation Index，RVI）-LST、SAVI（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）-LST等几种特征空间，讨论TVDI计算方法，分析TVDI在甘肃省农业干旱监测中的适用性，并明确甘肃省夏季TVDI农业干旱分级标准。结果表明：（1）基于多时次方法构建的 SAVI-LST特征空间TVDI更适合甘肃省农业干旱监测，其对土壤相对湿度（Relative Soil Moisture，RSM）拟合的均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）比NDVI-LST特征空间TVDI对RSM拟合的RMSE和MAE下降1%~5%；（2）TVDI适用于夏季甘肃省半干旱区、半湿润区、湿润区等非干旱区浅层10、20 cm土壤深度的农业干旱监测，RMSE和MAE约15.6%和12.6%，拟合误差湿润区<半湿润区<半干旱区；（3）利用TVDI与RSM线性关系确定的TVDI农业干旱等级更有利于提高TVDI监测农业干旱的准确性。
旱区陆面非降水性水分研究进展和展望
[J].随着全球气候变暖，自然生态系统和水资源压力不断增加，加剧了全球水资源的短缺。旱区非降水性水分（Non-precipitation Water，NPW），作为一种重要的水源，对旱区生态系统和陆面水分平衡具有显著影响。本文基于国内外非降水性水分研究现状，总结其在西北旱区的观测方法、变化特征、形成机制及对陆面水分平衡和作物的影响。在结合非降水性水分研究国际趋势的基础上，指出当前研究的不足和问题，以及未来研究的重点方向：揭示陆面非降水性水分的复杂形成机制，加强对不同气候区和下垫面非降水性水分的认知，建立专门的陆面非降水性水分观测系统，发展其在数值模式中的参数化，以及制定陆面非降水性水分开发利用的技术标准。
青藏高原土壤湿度-气候相互影响研究进展
[J].土壤湿度作为一个具有“记忆性”的重要气候变量，可以通过改变地表的能量和水分交换，进而影响局地乃至全球的大气环流，因此受到全球气候观测系统计划的重视。近年来青藏高原土壤湿度观测网（站）建设发展迅速，为局地陆气相互作用研究提供了可靠的数据支撑。本文从不同的土壤湿度资料在青藏高原的适用性、高原土壤湿度的时空变化特征及其对气候的影响综述了近年来的国内外研究进展。由于土壤湿度在时空上的高度变异性，现有相关研究大多使用再分析资料、陆面数据同化资料和卫星遥感数据来补充观测资料进行青藏高原土壤湿度与气候的相互影响研究。但模式选择、算法和实验方案的不同，导致青藏高原土壤湿度的补充资料适用性不同，使得前人对高原土壤湿度如何影响中国及全球气候得出不同结论，故相关问题需要进一步讨论，并提出了后期青藏高原土壤湿度研究需要解决的关键问题。
Effect of snowpack on the soil bacteria of alpine meadows in the Qinghai_Tibetan Plateau of China
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Combined influence of soil moisture and atmospheric evaporative demand is important for accurately predicting US maize yields
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Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping
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