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      基于關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)和聚類分析的水庫(kù)調(diào)度研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)探討

      2016-02-17 06:21:40曹永強(qiáng)劉思然
      水力發(fā)電 2016年12期
      關(guān)鍵詞:共詞調(diào)度水庫(kù)

      曹永強(qiáng),劉思然,鄭 爽,郭 明

      (遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧大連116029)

      基于關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)和聚類分析的水庫(kù)調(diào)度研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)探討

      曹永強(qiáng),劉思然,鄭 爽,郭 明

      (遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧大連116029)

      為了揭示有關(guān)水庫(kù)調(diào)度的研究熱點(diǎn)與發(fā)展動(dòng)態(tài),以中國(guó)知網(wǎng)學(xué)術(shù)期刊

      水庫(kù)調(diào)度;關(guān)鍵詞;共詞分析;聚類分析;熱點(diǎn)與趨勢(shì)

      0 引 言

      共詞分析是內(nèi)容分析法的一種,是通過對(duì)反映文獻(xiàn)主題內(nèi)容的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從而判斷這些詞匯所代表的學(xué)科領(lǐng)域中研究主題之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系和趨勢(shì)變化[1-2]。近年來,國(guó)內(nèi)外學(xué)者將共詞分析法應(yīng)用于許多學(xué)科并取得了豐碩的成果。本文采用共詞分析和聚類分析等方法,對(duì)我國(guó)近20年水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、研究現(xiàn)狀以及未來發(fā)展方向進(jìn)行分析,使學(xué)者能從宏觀上了解水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài),以期為我國(guó)水庫(kù)調(diào)度領(lǐng)域的研究指明方向和重點(diǎn)。

      1 高頻關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來源途徑與共詞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

      1.1 數(shù)據(jù)來源途徑與文獻(xiàn)逐年發(fā)表數(shù)量分析

      圖1 國(guó)內(nèi)關(guān)于水庫(kù)調(diào)度逐年發(fā)文數(shù)量分布

      從圖1可以看出,1995年~2007年是我國(guó)關(guān)于水庫(kù)調(diào)度文獻(xiàn)的穩(wěn)步增長(zhǎng)階段;2008年和2010年出現(xiàn)兩個(gè)小高峰,這與“5·12”汶川大地震和2008年南方地區(qū)頻發(fā)洪澇災(zāi)害有一定的關(guān)系,說明山洪地質(zhì)災(zāi)害的頻發(fā)引起了我國(guó)學(xué)者對(duì)水庫(kù)調(diào)度工作的高度重視;2011年以后,又回歸平穩(wěn)發(fā)展階段;由于統(tǒng)計(jì)時(shí)2015年有部分期刊尚未發(fā)表,期刊數(shù)量出現(xiàn)下降。整體來看,近20年國(guó)內(nèi)關(guān)于水庫(kù)調(diào)度的期刊文獻(xiàn)數(shù)量呈上升的趨勢(shì)。

      1.2 關(guān)鍵詞頻次分析

      由于水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的論文數(shù)量較少,各關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較低。經(jīng)過合理性分析,選擇詞頻大于30次的40個(gè)高頻關(guān)鍵詞作為水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域研究方向的代表,利用Bibexcel軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。為保證關(guān)鍵詞的有效性,對(duì)含義相同或相近的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行合并,如水庫(kù)調(diào)度、水調(diào)、調(diào)度合并為水庫(kù)調(diào)度;防洪、水庫(kù)防洪、防汛搶險(xiǎn)、水庫(kù)防汛、防御工作合并為防御措施等,此外,去除作為檢索條件的關(guān)鍵詞“水庫(kù)調(diào)度”,最后得到28個(gè)高頻關(guān)鍵詞,如表1所示。

      表1 1995年~2015年“水庫(kù)調(diào)度”期刊文獻(xiàn)中高頻關(guān)鍵詞及詞頻

      表1中列出的高頻關(guān)鍵詞在一定程度上代表了近20年來我國(guó)水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的核心。從表1可以發(fā)現(xiàn):①近20年來,關(guān)于防御措施、防汛部門、除險(xiǎn)加固的關(guān)鍵詞頻次總和高達(dá)463次,這表明了防洪減災(zāi)工作一直是水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的工作重心,這與我國(guó)近年來山洪地質(zhì)災(zāi)害頻繁發(fā)生有著直接關(guān)系。②圍繞著優(yōu)化水庫(kù)調(diào)度、水調(diào)自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)方面,學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn)則是如何加強(qiáng)水庫(kù)的運(yùn)行管理,保證水庫(kù)安全,減少暴雨洪水災(zāi)害,從而發(fā)揮更大的經(jīng)濟(jì)效益。③近年來,我國(guó)逐漸在各大流域上建成了一系列大型的水利樞紐工程,將遺傳算法、洪水預(yù)報(bào)信息等決策方法應(yīng)用到水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的風(fēng)險(xiǎn)分析工作中,對(duì)各大流域綜合管理起著重要的作用。④現(xiàn)行水庫(kù)調(diào)度方式以防洪和興利為主要目的,水庫(kù)生態(tài)調(diào)度作為一個(gè)最新的模式,將生態(tài)因子納入到水庫(kù)調(diào)度中來[3],對(duì)不合理的水庫(kù)調(diào)度方式進(jìn)行調(diào)整,以減緩水域生態(tài)環(huán)境惡化的局面,更加有益于人水和諧的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

      1.3 高頻關(guān)鍵詞的共詞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析

      為了更加直觀地了解高頻關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系,明確水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與方向,本文采用Bibexcel軟件運(yùn)用共詞分析的方法對(duì)28個(gè)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行兩兩配對(duì),統(tǒng)計(jì)它們?cè)? 637篇文獻(xiàn)中共現(xiàn)的次數(shù),形成28×28的共詞矩陣。為了減少誤差,真正揭示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系,再引入文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中表示關(guān)鍵詞之間共現(xiàn)強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)系數(shù)Ochiia系數(shù)[4],計(jì)算得到28×28的共詞相異矩陣。

      為探討近20年國(guó)內(nèi)水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題,本文在共詞相異矩陣基礎(chǔ)上,結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet和Netdraw繪制網(wǎng)絡(luò)分析圖譜,得到高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視圖(見圖2),其中,節(jié)點(diǎn)體現(xiàn)了該關(guān)鍵詞的中心度[5]。從圖2可以看出,28個(gè)高頻關(guān)鍵詞之間形成了非常密切的交錯(cuò)聯(lián)絡(luò)。防御措施、水庫(kù)安全、小型水庫(kù)、防汛部門處于節(jié)點(diǎn)的中心位置,其中心度最高,形成了研究熱點(diǎn)的主體結(jié)構(gòu),在一定程度上反映出水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的主要研究方向。圍繞中心位置又構(gòu)成了水庫(kù)運(yùn)行管理、汛限水位、優(yōu)化調(diào)度、山洪地質(zhì)災(zāi)害等研究主體,它們之間具有緊密的結(jié)構(gòu)聯(lián)系,是水庫(kù)調(diào)度工作關(guān)注的重點(diǎn)。這些主體周圍又圍繞著許多其他稍小的研究領(lǐng)域,且各主體之間關(guān)系密切。其中,防御措施與水庫(kù)安全、小型水庫(kù)與水庫(kù)安全兩組關(guān)鍵詞間的連線最粗,即交互強(qiáng)度最大,是研究的熱點(diǎn)問題。

      圖2 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

      1.4 高頻關(guān)鍵詞中心性分析

      中心性分析是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重要內(nèi)容,體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度[6-7]。本文基于構(gòu)建的高頻關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò),結(jié)合Ucinet軟件進(jìn)行中心性分析[8],得到被“關(guān)注”程度較高的關(guān)鍵詞有:防汛部門、水庫(kù)安全、防御措施和小型水庫(kù)等。表明這些是水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域近20年來的熱點(diǎn)問題,與共詞網(wǎng)絡(luò)可視圖呈現(xiàn)的研究主體基本一致。

      2 高頻關(guān)鍵詞共詞聚類分析與多維尺度分析

      2.1 高頻關(guān)鍵詞的共詞聚類分析

      聚類分析是按照研究對(duì)象間的相似性進(jìn)行分類,從而可以判斷出一大類中每個(gè)單獨(dú)研究對(duì)象之間的親疏關(guān)系[9]。本文利用SPSS軟件結(jié)合上文構(gòu)造的相異矩陣,采用系統(tǒng)聚類分析的方法對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,結(jié)合聚類樹形圖(見圖3)可將高頻關(guān)鍵詞劃分為3個(gè)主要的聚類群體,每個(gè)聚類群體包含的關(guān)鍵詞如表2所示。

      圖3 系統(tǒng)聚類分析樹形示意

      群體關(guān)鍵詞1水庫(kù)安全、防御措施、小型水庫(kù)、除險(xiǎn)加固、山洪地質(zhì)災(zāi)害、防汛部門、險(xiǎn)工險(xiǎn)段、主汛期、汛限水位2防洪庫(kù)容、水庫(kù)運(yùn)行管理、生態(tài)調(diào)度、三峽工程、下泄流量、水庫(kù)水位3水電站、水調(diào)自動(dòng)化系統(tǒng)、梯級(jí)水庫(kù)、優(yōu)化調(diào)度、水庫(kù)(群)、梯級(jí)水電站、動(dòng)態(tài)控制、風(fēng)險(xiǎn)分析、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、遺傳算法、洪水預(yù)報(bào)、小浪底水庫(kù)、防洪調(diào)度

      根據(jù)表2顯示的結(jié)果,經(jīng)過文獻(xiàn)分析可得:

      (1)群體1可歸結(jié)為水庫(kù)調(diào)度在防洪減災(zāi)工作中的作用。近年來,我國(guó)頻繁發(fā)生重大洪澇災(zāi)害,給國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來極大影響。因此,利用水庫(kù)的調(diào)蓄作用合理的進(jìn)行水庫(kù)調(diào)度在防洪減災(zāi)工作中具有重要的作用。群組1的研究將增強(qiáng)對(duì)小流域山洪的防治能力,加快現(xiàn)有病險(xiǎn)水庫(kù)除險(xiǎn)加固步伐,從而降低洪水災(zāi)害的頻次和損失程度,對(duì)于促進(jìn)社會(huì)和諧以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。

      (2)群體2可歸結(jié)為利用水庫(kù)生態(tài)調(diào)度[10]減小水電工程不利影響的研究。近年來,國(guó)家對(duì)水電工程建設(shè)對(duì)河流生態(tài)系統(tǒng)造成負(fù)面影響的問題非常重視,在水電工程的運(yùn)行與管理過程中,在強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益的同時(shí),逐漸將生態(tài)效益提高到了應(yīng)有的位置。

      (3)群體3可歸結(jié)為流域水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化方法及其應(yīng)用。隨著我國(guó)水電建設(shè)的高速發(fā)展,我國(guó)對(duì)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度設(shè)計(jì)方法和決策的技術(shù)水平要求越來越高。為了順應(yīng)水庫(kù)群多目標(biāo)調(diào)度、綜合效益最大化發(fā)揮的新需求,必須由原來單一目標(biāo)的調(diào)度轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄繕?biāo)之間協(xié)調(diào)、統(tǒng)一的調(diào)度模式。群體3中涵蓋的內(nèi)容最多,說明這是我國(guó)水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域未來的重點(diǎn)研究方向。

      以上3個(gè)群體并不是孤立存在的,相互之間具有一定程度的內(nèi)在聯(lián)系。

      2.2 高頻關(guān)鍵詞的多維尺度分析

      相較于聚類分析,多維尺度分析方法顯示的結(jié)果更為形象、直觀,同時(shí)可以對(duì)之前的聚類分析進(jìn)行矯正[11]。本文通過SPSS統(tǒng)計(jì)軟件中的多維尺度分析功能對(duì)上述28×28的共詞相異矩陣進(jìn)行二維尺度分析,構(gòu)建出多維尺度可視化圖譜(見圖4),從圖4可以看出,其分布情況與系統(tǒng)聚類的結(jié)果基本一致。

      圖4 多維尺度分析結(jié)果

      3 結(jié)論與討論

      (1)基于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視圖,結(jié)合中心性分析可以得出,防御措施、水庫(kù)安全、小型水庫(kù)、防汛部門是我國(guó)水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域最主要的研究方向。其中,防御措施與水庫(kù)安全、小型水庫(kù)與水庫(kù)安全共現(xiàn)的頻率最大,是水庫(kù)調(diào)度工作的研究熱點(diǎn)。

      (2)聚類分析和多維尺度分析相結(jié)合顯示得到,我國(guó)的水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域可以大致分為水庫(kù)調(diào)度在防洪減災(zāi)工作中的作用、利用水庫(kù)生態(tài)調(diào)度減小水電工程不利影響、流域水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化方法及其應(yīng)用這三大群體,且這三者之間緊密聯(lián)系。

      (3)本文選取頻次大于30次的28個(gè)關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞,其范圍比較適中,但也不排除一些頻次較低的關(guān)鍵詞成為未來的研究熱點(diǎn)的可能性。此外,專業(yè)水平和學(xué)科門類也對(duì)結(jié)果有一定程度的影響。因此,本文采用共詞網(wǎng)絡(luò)和聚類分析的方法對(duì)近20年的相關(guān)期刊文獻(xiàn)進(jìn)行研究,仍然存在一定的局限性,需進(jìn)一步研究才能更好地預(yù)測(cè)水庫(kù)調(diào)度研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

      [1]馮璐,冷伏海. 共詞分析方法理論進(jìn)展[J]. 中國(guó)圖書館學(xué)報(bào),2006(2):88-92.

      [2]李穎,賈二鵬,馬力. 國(guó)內(nèi)外共詞分析研究綜述[J]. 新世紀(jì)圖書館,2012(1):23-27.

      [3]張麗麗,殷峻暹. 水庫(kù)生態(tài)調(diào)度研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 人民黃河,2009,31(11):14-15.

      [4]李長(zhǎng)玲,支嶺,紀(jì)雪梅. 基于中心性分析的學(xué)科期刊地位評(píng)價(jià)—以情報(bào)學(xué)等3學(xué)科為例[J]. 情報(bào)理論與實(shí)踐,2012,35(6):49-53.

      [5]吳曉秋,呂娜. 基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率的熱點(diǎn)分析方法研究[J]. 情報(bào)理論與實(shí)踐,2012,35(8):115-119.

      [6]朱天. 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)角色以及群體演化研究[D]. 北京:北京郵電大學(xué),2011.

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      [8]平亮,宗利永. 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心性分析的微博信息傳播研究——以Sina微博為例[J]. 圖書情報(bào)知識(shí),2010(6):92-97.

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      (責(zé)任編輯 焦雪梅)

      Study of China’s Reservoir Regulation Research Hotspot and Trend Based on Co-word Network and Cluster Analysis of Keywords

      CAO Yongqiang, LIU Siran, ZHENG Shuang, GUO Ming

      (School of Urban Planning and Environmental Science, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China)

      In order to reveal the hotspots and development trends about reservoir regulation, the journal articles published in network publishing database of China National Knowledge Infrastructure (CNKI) from 1995 to 2015 are searched based on the keyword of reservoir regulation. The method of bibliometric statistical frequency analysis and Bibexcel are used to form the co-keyword matrix, and the co-word network visual figure is drawn by the software of Ucinet and Netdraw. In addition, the Cluster Analysis and Multidimensional Scaling by SPSS are used to classify high-frequency keywords and study the nexus between them. Based on this research, the research hotspots and status about reservoir regulation in recent 20 years in China are firstly presented by co-word analysis and the trend of development in future is also analyzed.

      reservoir regulation; keyword; co-word analysis; cluster analysis; hotspot and developing trend

      2016-03-25

      國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51279072)

      曹永強(qiáng)(1972—),男,內(nèi)蒙古豐鎮(zhèn)人,教授,博士,從事水文水資源方面研究工作.

      TV697.11

      A

      0559-9342(2016)12-0111-04

      國(guó)知網(wǎng)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)(CNKI)作為統(tǒng)計(jì)源,以“水庫(kù)調(diào)度”作為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。檢索時(shí)間范圍為1995年1月1日~2015年10月1日,共檢索出2 637篇期刊文獻(xiàn),每年發(fā)文數(shù)量及變化趨勢(shì)如圖1所示。

      總庫(kù)(CNKI)中1995年~2015年的文獻(xiàn)作為統(tǒng)計(jì)源,以“水庫(kù)調(diào)度”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。采用共詞分析方法,運(yùn)用Bibexcel軟件對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)合Ucinet和Netdraw軟件繪制共詞網(wǎng)絡(luò)可視圖,并采用SPSS的聚類分析和多維尺度分析等方法,對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分類,并研究其內(nèi)在聯(lián)系,首次通過共詞分析法呈現(xiàn)了我國(guó)近20年水庫(kù)調(diào)度領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、研究現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢(shì)。

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