基于CiteSpace的绿色港口研究热点及前沿分析.pdf

研究与探讨收稿日期2023-04-08基金项目国家社会科学基金项目（21BTQ070）;国家自然科学基金项目（61702229）;江苏省产学研合作项目（BY2021075）;江苏大学2021年高等教育教改研究课题立项建设项目重点课题（2021JGZD022）作者简介马骥（1996-）,男,福建福州人,硕士研究生,研究方向:港口物流;申彦（1982-）,男,江苏南京人,副教授,研究方向:物流系统规划与设计、数据分析与挖掘。doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2023.09.001基于CiteSpace的绿色港口研究热点及前沿分析马骥，申彦（江苏大学管理学院，江苏镇江202013）摘要运用CiteSpace软件和文献计量法，对WoS核心合集数据库中894篇绿色港口主题相关的文献进行可视化分析。根据发文时空分布、核心作者、研究机构和关键词等方面的网络知识图谱，分析绿色港口研究的总体分布、研究热点、演进脉络和前沿趋势，以期丰富绿色港口综述研究的视角，为推动我国绿色港口建设提供参考和借鉴。关键词绿色港口；CiteSpace；可视化分析；知识图谱中图分类号U65文献标识码A文章编号1005-152X(2023)09-0001-04Analysis of Hotspots and Frontiers of Green Port Researches Based on CiteSpaceMAJi,SHENYan(SchoolofManagement,JiangsuUniversity,Zhenjiang 202013,China)Abstract:Using CiteSpace and the bibliometric method,this paper had a visualized analysis of 894 research papers related to green port in the WoScore database.Then,according to the network knowledge graph of the papers in terms of spatial and temporal distribution,core authors,research institutions,andkeywords,we analyzed the overall distribution,hotspots,course of evolution,and frontier trend of the researches in this fied in order to enrich the perspectives ofgreen port researches andprovide referenceforpromotingtheconstructionof greenportsinChina.Keywords:green port;CiteSpace;visualizedanalysis;knowledgegraph马骥，等：基于CiteSpace的绿色港口研究热点及前沿分析0引言港口作为物流运输网络中的关键枢纽，在促进区域经济发展和全球贸易方面发挥着至关重要的作用。同时，港口也是能源消耗大户和污染物的的主要来源，港口建设、运行和扩张产生的污水、有害气体和固体废物等严重影响了腹地城市和海洋的生态环境。鉴于此，越来越多的国家和国际组织开始关注港口可持续发展问题。作为世界港口大国和航运强国，习近平总书记强调“要志在万里，努力打造世界一流的绿色港口。”如何推动港口实现绿色发展受到学术界的广泛关注。国内外学者对绿色港口开展了大量的理论研究并积累了丰富的实践探索经验，但是缺乏从文献计量的视角对近年来绿色港口研究的热点和发展脉络进行系统地梳理。因此，本文基于科学知识图谱，运用可视化分析软件CiteSpace对全球绿色港口研究文献进行数据挖掘和计量分析，最终以信息可视化的方式，直观、清晰地展示全球绿色港口研究的热点、知识前沿和学术发展情况，以期为推动我国绿色港口建设提供借鉴和理论参考。1数据来源Web of Science核心合集数据库收录了12 000多种世界权威的和高影响力的学术期刊,最早可回溯至1900年1。本文以此为数据源进行文献检索，数据收集时间为2023年2月23日，采用主题检索的方式，以“green port”为主题词，鉴于数据库收录相关文献最早的时间是2000年，因此检索时间限定在2000-2022年，文献类型限定为Article（论文）和Review（综述论文），共检索到1 010篇英文文献，并运用CiteSpace剔除重复文献和部分信息缺失文献，最终得到894篇英文文献，导出标题、作者、关键词、摘要、发表年份、引文等信息，在此基础上开展分析研究。2绿色港口研究文献特征分析2.1发文时空分布在发文时间上，通过图1可知，WoS核心合集数据库收录文献整体呈现持续增长态势，特别是2018年以后，发文量突然猛增，这表明绿色港口的研究热度和受关注程度在持续上升。在发文国家方面，中国以293篇的文献量位居第一，其次为美国（177篇）、澳大利亚（65篇）、意大利（58篇）等，见表1。虽然我国发表的文献数量最高，但是中心性位列第四（0.2），说明文献的影响力还有待进一步提升。此外，印度、巴西和土耳其等国家初次发文时间较晚，但近年来发文量大幅增长，说明绿色港口研究在这些发展中大国正在兴起。在图2中，国家之间的连线代表国家之间的合作关-1研究与探讨物流技术2023年第42卷第9期（总第444期）系，中国与法国保持着紧密的合作关系，美国与德国、韩国、加拿大等国家合作密切。图1发表文献数量年度分布表1发文量前15名的国家排名123456789101112131415国家中国美国澳大利亚意大利英国德国日本西班牙印度加拿大法国韩国巴西土耳其新加坡发文量29317765585753534843373528222118中心性0.20.50.060.210.160.220.130.10.050.010.110.030.010.010.03初次发文时间200320002000200120012000200020042004200220032004200520062004图2国家合作网络知识图谱2.2作者合作网络运用CiteSpace软件形成作者合作网络知识图谱,分析文献作者的合作网络并展现核心作者群及其合作关系。如图3所示，节点数为637个，连线数为553条，网络密度为0.002 7。节点越大代表作者发文越多，节点之间的连线反映作者之间的合作关系，连线越粗代表合作越紧密。从图谱来看，形成了多个高影响力的作者合作集群，作者之间的合作较多，联系紧密。由表2可知，发文量并列前三的作者分别为彭云、王文渊和陈继红，三人发文量都为9篇，镇璐（8篇）、Michele（6篇）、李相达（5篇）、Michelle（5篇）等学者发文也较多，他们发表文献的主题和特征是该研究领域的典型代表。图3作者合作网络知识图谱表2发文量前10名的作者排名12345678910作者彭云王文渊陈继红镇璐Acciaro，Michele李相达Adams，MichelleWalker，TonyR王帅安宋向群发文量99986554442.3研究机构网络运用CiteSpace软件形成研究机构合作网络知识图谱，分析文献发表机构的分布以了解绿色港口研究的主要机构及其合作情况。如图4所示，节点数为538个，连线数为316条，网络密度为0.002 2。节点大小代表机构发文量的多少，各节点之间连线反映研究机构之间的合作程度。从发文量来看（见表3），相关文献发表数量排名第一的是上海海事大学（31篇），其次分别为大连理工大学（19篇）、大连海事大学（17篇）、香港理工大学（16篇）、上海大学（13篇）和上海交通大学（10篇）。就文献发表总量而言，前10位的研究机构只有排名第9位的澳大利亚塔斯马尼亚大学不是来自中国，其余均为我国高校，表明我国在这一研究领域优势明显。在文献比例方面，发文数量排名前5的机构发文数量之和占总量的比例仅为12.4%，说明该领域并未形成主导研究力量。同时需要引起重视的是，各个研究机构合作网络较为分散，国内外研究机构合作不密切，研究机构间的合作交流仍有很大的提升空间。3关键词分析3.1关键词共现运用CiteSpace软件形成关键词共现图谱，关键词作为标引论文内容特征的词语，往往代表文章的核心和主要内容，是对表述文献的中心内容具有实质意义的词汇。如图5所示，关键词共现图谱中共有节点189个，连线629个，网络密度为0.011 5。分析结果显示绿色港口领域的研究话题具有一定的集中度，部分关键词呈现紧密的联系。频次是指检索到的论文关键词出现次数，中介中心性是指关键词在网络中权重指标，中心性越强，表明该关键词发文量/篇年份-2研究与探讨与其他关键词共现的概率就越大，超过0.1的节点为关键节点，频次和中心性皆高的关键词一般是该领域研究的热点前沿2。出现频次较高的关键词有green port（78次）、impact（77次）、management（73次）、emission（60次）和port（60次）等，这些关键词反映了绿色港口研究的热点，见表4。在中介中心性方面，impact（0.34）和green port（0.26）是研究热点中的首要节点，其他中介中心性较高的关键词有port(0.23)、model（0.19）、emission(0.18)、management（0.16），以上关键词在网络知识图谱中有重要影响力，是连接研究领域内高频关键词的重要“中介”术语。图5关键词共现图谱3.2关键词聚类运用 CiteSpace 软件和对数似然率（Log-likelihoodRate，LLR）算法形成关键词聚类图谱，聚类是在热点网络图谱基础上通过提炼总结形成研究主题，直观展示主要研究领域。如图6所示，选择前12个聚类予以呈现，聚类序号与规模大小呈反比，最大的聚类用#0标记。模块值Q=0.871 8，平均轮廓值S=0.939 2，Q值大于0.3，S值大于0.7，该聚类结构合理、高效显著，12个聚类可以进一步可以总结为以下4个方面。第一，推动港口绿色发展的政策措施，包括#0strategy（战略）、#4policy（政策）和#7management（管理），很多学者从港口发展战略、政策制定和港口运营管理等角度对如何推动港口绿色可持续发展开展研究。Lam，等3考察了定价、市场准入、环境质量标准等政策措施在推动港口绿色发展上的有效性。Aregalla，等4分析比较了全球365个港口的绿色发展水平，认为鹿特丹港、洛杉矶长滩港和汉堡港在推动港口生态保护和可持续发展方面的战略决策和管理方式值得各国借鉴。Woo，等5研究发现虽然环境保护政策短期内会对港口运营产生额外成本，但是长期来看有助于改善港口和腹地城市环境，提升港口竞争力。第二，绿色港口建模与仿真，包括#1model（模型）、#3optimization(最优化)和#10simulation（仿真）。Geng，等6通过构建系统动力学模型（System Dynamics Model）探讨解决船舶的废气排放问题。Dai和Yang7构建了一个分布鲁棒机会约束优化模型（Distributionally Robust Chance ConstraintOptimization Model），为港口-腹地集装箱运输网络绿色发展提供决策支持。Chen，等8运用耦合协调度模型（Cou-pling Coordination Degree Model）研究如何破解港口的产业发展与生态环境保护之间的矛盾。第三，绿色港口绩效评价，包括#6green performance(绿色绩效)和#8evaluation(评价)，港口绩效评价已从传统的运营效率评价向环境效率评价转变。Di Vaio，等9从提高港口可持续发展能力和能源效率的角度，运用平衡记分卡模型（Balanced Scorecard Model）考察意大利主要港口的绿色绩效水平。Hua，等10使用模糊重要性绩效分析法（Fuzzy Im-portance Performance Analysis）确定珠海港的绿色绩效水平，并据此提出环境治理策略。Wan，等11基于驱动因素、压力、状态、影响和响应（DPSIR）框架，构建了定量衡量港口绿色发展水平的评价体系。第四，绿色低碳技术和新能源的应用，包括#2renew-able energy(可再生能源)、#5shore power(岸电)、#9energyefficiency(能源效率)和#11technology(科技)，国际学术界已对新能源、清洁能源和绿色低碳技术在港口的应用进行了深图4研究机构合作网络知识图谱表3发文量前20名的研究机构排名12345678910研究机构上海海事大学大连理工大学大连海事大学香港理工大学上海大学上海交通大学东北大学浙江大学塔斯马尼亚大学中国科学院发文量3119171613107766排名11121314151617181920研究机构武汉理工大学南洋理工大学达尔豪斯大学卡迪夫大学武汉大学高雄科技大学北卡罗莱纳州立大学九州大学同济大学墨尔本大学发文量6555554444表4频次前10名的关键词排名12345678910关键词green portimpactmanagementportemissionmodelperformancesystemdesignefficiency频次78777360605950453733中心性0.260.340.160.230.180.190.030.090.130.04马骥，等：基于CiteSpace的绿色港口研究热点及前沿分析-3研究与探讨物流技术2023年第42卷第9期（总第444期）入的研究。使用新能源和清洁能源是促进港口节能减排的有效途径，包括液化天然气、氢能、潮汐能、核能以及生物能等。船舶停靠港口期间用岸电代替传统柴油发电，以电代油，可以在源头实现“零油耗”，减少碳排放，Vaishnav，等12探讨在美国港口采用岸电技术所带来的经济效益和环境效益。Sciberras，等13的研究表明使用岸电可有效改善港区及其腹地城市的空气质量。而在科技创新方面，Wang，等14提出将人工智能和区块链技术应用于绿色港口建设中。Zis，等15分析了洗涤器在处理船舶尾气中硫氧化物的作用。Hervas，等16旨在开发一种全自动化集装箱码头智能管控系统（Terminal Operating Systems）以推动港口绿色低碳发展。图6关键词聚类图谱3.3关键词突现运用CiteSpace软件中的“Burstness”功能提取突现强度排名前20的关键词，生成关键词突现图谱。关键词的突发检测用于识别新兴的研究概念，与一般高频次关键词相比，突现关键词适合探索研究发展的突然变化和新兴趋势。如图7所示，绿色港口研究的热点在不断地发生变化，21世纪初研究热点主要聚焦于removal(去除)、sea(海)、reduction(降低)、logistics（物流）等主题；2017年以来，optimization（最优化）、policy（政策）、pollution（污染）、simulation（仿真）等成为突现强度较高的关键词。green shipping（绿色航运）、re-moval（去除）和sea（海洋）为突现强度最高的三个关键词，其中，sea（海洋）的突现时间从2004年持续到2017年，说明该该主题的相关研究具有重要的影响力。此外，indicator（指标）、facility（设施）和marine（海事）从2019年和2020年开始突现至今，并且突现强度较大，说明这几个关键词是绿色港口研究的前沿趋势，在将来一段时间仍为研究热点领域。4结论与展望4.1研究结论本文运用CiteSpace软件对WoS核心合集数据库中绿色港口研究领域的894篇文献进行可视化分析，构建国家、作者、研究机构合作网络知识图谱和关键词共现、聚类、突现图谱，全面系统梳理绿色港口研究的热点、前沿和未来发展趋势，得出以下结论：（1）在研究的时空分布上:该研究始于2000年，2018年开始呈现爆发式增长，至今仍是备受关注的热点领域。西方发达国家在该领域的研究起步较早，美国在该领域研究国际上的影响力最大；中国起步稍晚但目前发文量最多，影响力有待进一步提高，发展中国家的发文量近年来在持续上升。对绿色港口研究贡献较大的研究机构有上海海事大学、大连理工大学、大连海事大学等理工强校。国内外研究机构和作者需要加强合作，促进研究团队及国家间的合作交流。（2）在研究的演化路径上:演化发展路径经历由初始阶段的理论概念的提出、政策措施的制定与实施、评价指标体系的构建等，随着科学技术的发展，逐步转向新能源和清洁能源的应用、节能减排技术的应用升级、智能化港口等领域。（3）在研究的前沿趋势上:绿色港口研究主要聚焦于推动港口绿色发展的政策措施、绿色港口建模与仿真、绿色港口绩效评价、绿色低碳技术和新能源的应用等4个方面。对突现关键词分析发现indicator（指标）、facility（设施）和ma-rine（海事）等关键词代表了绿色港口研究的前沿发展趋势，将成为未来研究的重要方向。4.2展望本文运用CiteSpace软件和文献计量法分析了绿色港口研究的时空分布、演化路径、热点焦点和前沿趋势，得出了一系列重要的研究结论，但是仍存在不足之处。首先，主要绘制合作和关键词网络知识图谱并进行分析，未构建文献共被引网络，无法更进一步地认识热点领域知识基础。其次，只选取WoS核心合集数据库中论文和综述类论文，造成会议论文等部分文献的缺失。最后，只关注绿色港口研究热点和高被引文献，可能导至发表时间较新但被引频次较低的高水平研究成果未被充分挖掘。因此，在今后的研究中，需要对文献共被引网络进行聚类和整合，加强对研究知识基础的认识，也要拓宽文献来源和类别，扩大覆盖范围，提高研究的全面性和科学性。参考文献1魏健波,周杰.WEB 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Reviews,2014,34(2):169-189.（下转第11页）图7关键词突现图谱-4研究与探讨实之间数据传输所需的转码器是否有效，这是虚实空间互联闭环的一个关键环节。第三，确保可视化展示。可视化展示非常必要，它将数据分析挖掘到的结果以图形、列表或文字等形式来显示现实物理世界与虚拟空间的对比与差异，并提示决策者哪些物流流程需要调查、更新和改进。4.4模型试运行在孪生模型创建之后，要迅速投入试运行阶段。在这个阶段，物流企业与模型开发团队需要反复测试运行效果和监控风险，并保持开发性思维，及时调整数据采集端口和各种工具的应用，并积极接纳新的技术和新的合作伙伴。4.5评估与改进在试运行之后，要对数字孪生模型运行效果进行评估，客观检测模型是否产生预期的价值，包括是否提高物流运作效率、是够改进流程管理质量、是否提升物流设施设备利用率以及是否降低物流运作风险等。在试运行过程中发现的问题，将促进物流企业的流程整合与改进。决策者能找到数据收集不流畅的节点，并对这些节点的工作过程进行整合，建立与改进数据标准，推进组织结构的变革，从而为数字孪生技术的正式应用提供支持。4.6扩大应用在试运行成功之后，物流企业应把握机会，瞄准那些与试运行模型相近的或者相关的流程，借鉴之前的开发经验，选择合适的工具与技术，适度扩大数字孪生技术的应用范围。5结论与展望从技术周期的规律来看，由于受到工业互联网开发程度、计算能力、数据采集的质量、人机交互能力和成本约束等多方面的限制，数字孪生这项新兴技术可能要在未来的510年才能达到被广泛应用的程度4。但是随着人工智能从感知智能向认知智能演进和AI算力瓶颈的突破，数字孪生技术应用的全面普及或许会提前到来，并有潜力转变几乎所有的产业价值链。数字孪生技术在物流领域的应用值得期待。对于头部物流企业来说，在合适的时机和合适的应用场景中尽早开展探索和研究、应用数字孪生技术来应对来自不同方面的竞争挑战、占领市场先机是有必要的。尽管物流领域数字孪生尚处于发展初期，也必然需要面对一些阶段性的问题，但其发展前景无疑是广阔的。参考文献1庄存波,刘检华,熊辉,等.产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势J.计算机集成制造系统,2017(4):753-768.2刘然,刘虎沉.基于数字孪生的产品制造过程质量管理研究J.现代制造工程,2022,502(7):50-56.3陈鹏程.动态质押制度研究D.蚌埠:安徽财经大学,2022.4金国梁.基于云平台的车间数字孪生系统的设计与实现D.北京:中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所),2022.4AREGALLA 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