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基于Web of Science数据库的土壤质量评价及其微生物指标研究趋势分析

文献类型： 中文期刊

作者： 崔玲宇 1 ; 喻曼 1 ; 乔宇颖 1 ; 苏瑶 1 ; 王云龙 1 ; 沈阿林 1 ;

作者机构： 1.浙江农林大学环境与资源学院;浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所

关键词： 土壤质量评价;土壤健康评价;计量分析;微生物指标;机器学习

期刊名称： 浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2023 年 35 卷 011 期

页码： 2688-2697

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为全面客观分析土壤质量评价领域的研究动态和发展趋势,利用知识图谱工具 HistCite Pro 2.1、VOSviewer 1.6.19 和CiteSpace 6.1.R6 软件,基于Web of Science核心合集数据库,就近 10 年(2012-2022年)土壤质量评价领域的发文量、高被引文章、研究热点和研究趋势等进行计量分析.结果显示,近 10 年土壤质量评价领域的发文量呈上升趋势.关键词聚类网络划分出土壤健康评价、土壤质量评价、微生物指标 3类.应用机器学习算法评价土壤质量、筛选微生物指标构建评价最小数据集是当前土壤质量评价领域的两大研究热点.将机器学习模型应用于不同土壤类型、种植系统和管理措施下评价土壤质量,挖掘土壤核心功能微生物和优势菌种作为微生物评价指标是未来的研究趋势.

  • 相关文献

[1]母猪精准饲喂系统、模型及其优化算法. 刘华东,周昕,李向军,冯钧哲,唐文升,肖华,徐杏,任永业,谢传奇,周卫东. 2023

[2]机器学习在食品贮藏品质预测中的应用. 代帅帅,吴伟杰,牛犇,房祥军,陈慧芝,陈杭君,郜海燕. 2023

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