基于文献计量分析的地理相似性研究进展

苗保亮，游雄，张欣

1  引  言

地理系统是典型的复杂系统，从内在机理方面揭示地理规律存在诸多困难（陈旻等，2021）。相似性科学为人们提供了一种途径，即用可测量、可计算的已知现象推测未知特性，从而快速有效地解决现实问题。相似方法较早应用于模型试验领域，以相似三定理为理论基础，20世纪90年代，有研究从系统论角度进一步揭示了相似规律，发展了系统相似理论和量化方法（高立群和张嗣赢，1996）。随后，地学中的相似性研究得以快速发展，在气候（魏淑秋和刘桂莲，1994）、水文（吴洪石等，2023）、植被（胡桂坤和张青田，2019）、空间场景（陈占龙等，2016）等地理分析中发挥了重要作用。朱阿兴等（2020）认为地理相似性具有普遍性、应用性和独立性，提出将其作为地理学第三定律。由于地理学分支领域众多，面向不同问题的相似性分析和计算方法有所区别，而所比较的地理要素和地理特征又存在一定的交集，因此将相关研究进行系统分析，对整合已有成果、研究解决新问题具有重要意义。

鉴于地理相似性领域国内外研究发展有显著的差异，本文聚焦于近30年国内地理相似性研究现状，系统梳理各分支领域的研究问题、创新方法，以期为下一步交叉应用，研究解决新问题提供借鉴和参考。

2  数据获取与研究方法

2.1  数据获取

  基于中国知网（CNKI）核心期刊库（下文简称CNKI）数据，采用多框式主题检索。通过预先阅读相关文献，发现地理环境相似性分析涉及领域十分广泛，相关文献在术语运用上并不统一，不利于精准锁定文献范围。综合借鉴关于查准率和查全率均衡方案(Chen，2017)，以及检索逻辑表达式优化策略（刘春等，2015），在CNKI推荐检索词功能支持下，采用主题词综合检索方式，反复迭代比较，筛选文献数据集。因此，实验确定主题词=“相似性+相似度+相似关系+相似理论”AND“地理+地理环境+地理条件+气候+水文”。检索时间范围为1994～2023年，期刊级别限定为核心以上期刊，得到符合条件的文献1305篇。

2.2  研究方法

实验采用知识图谱与内容分析方法（尚宇真等，2023；张金华等，2024），围绕研究主体、研究成果和研究内容三个角度展开分析。利用CNKI在线分析功能，结合VOSviewer、CiteSpace，具体技术流程如图1所示。

（1）利用CNKI在线分析功能设定时间范围、学科和文献类型等，对细分领域进行检索和可视化分析。统计学科分布、发文量，利用CNKI知网节中关于作者、机构、文献的知识网络辅助图谱解读。

（2）采用CiteSpace对作者及机构合作进行联合分析和可视化。

（3）VOSviewer采用基于距离可视化呈现方法，限定文本之间的相对位置，呈现学科主题之间的关系（付健和丁敬达，2019）。采用VOSviewer进行机构的合作网络分析、关键词共现分析并统计成果。

3  研究进展分析

3.1  科研产出分析

发文量反映特定时间段内的研究规模和发展趋势，是衡量研究状况的重要指标（郭洪飞等，2020）。将1305篇文献以年份为统计单元，绘制发文量曲线，如图2所示。可以看出，地理相似性研究总体呈波动上升趋势，大致可划分为三个阶段。

（1）起步阶段（1994～2000年），年发文量10篇左右，文献数量少，发展速率慢。

（2）快速发展阶段（2001～2012年），年发文量快速增长，年均增长率超过20%。究其原因，一方面是相似性理论于2000年前后逐步发展完善，应用领域开始从模型试验向复杂系统相关领域拓展（马蔼乃，2007）；另一方面是地理信息系统（geographic information system，GIS）技术在这一时期快速发展并与各领域深度结合，推动了地理相似性研究领域拓展与分析方法的创新（周志光等，2018）。

  （3）平稳发展阶段（2013～2023年），年发文量70篇左右。值得注意的是，近10年国内大量研究成果在国际期刊发表，不在实验数据检索范围内，因此该阶段国内的研究产出可能更多。

利用CNKI学科分类统计功能，对1305篇文献进行学科归属分析，统计发文量排名前10的学科，结果如图3所示。可以看出，生物学、计算机软件及计算机应用、自然地理学和测绘学是发文量最多的三大学科，占比62.9%，其中，生物学主要提供不同地理背景下动植物分类、性状特征等方面的知识；计算机、测绘学构成了地理信息采集、处理和分析计算的主要知识背景（潘晓等，2020）。其他学科发文量较少，发文比例均小于10%，结合CNKI文献进一步分析，大致分为三类，具体包括：①植物保护、农业基础学、林业等学科主要研究地理环境对植物的影响关系，并指导人类活动（刘庆艳等，2014）；②地球物理学、水利水电工程学科集中了水文相关的文献；③气象学学科的文献聚焦气候特征分析和作物选址的区域气候比较（林北森等，2023）。

3.2  科研合作分析

利用CiteSpace，阈值设置为g-index模式、k=25，得到不同作者合作聚类，如图4所示。作者合作图谱中节点数790、连线数896、网络密度0.0029，表明知识点关联度低、合作较少且合作关系较弱。结合CNKI作者知网节信息分析，在当前研究中，各团队主要知识交流局限于各自所在的地理学领域分支内，针对相似性问题跨领域的合作研究较少。

作者合作聚类反映了研究者的合作程度、科研影响力和活跃度（李华洋等，2024）。普赖斯定律指出，在同一主题中，半数论文为一群高生产能力作者所撰，这一作者集合数量约等于全部作者总数的平方根(Price，1965)。因此，计算核心作者：

  式中，Hmax为发文量最多的作者所发论文数量。根据李杰（2018）知，发文量大于等于N篇的作者为核心作者。实验中经计算N≈2.12，因此发文量大于等于3的作者可视为核心作者；最终得到，核心作者共183名，累计发文量668篇，占有效发文总量的51%，略高于普赖斯定律的“半数”标准，说明该研究领域核心作者群已初步形成。

  利用VOSviewer统计TLS（total link strength）值，体现作者合作团队规模大小，值越大表明团队规模越大；利用CNKI知网节查询作者关注领域，在一定程度上反映地理相似性分析的重点学科领域和潜在发展方向。整理发文量排名前10的作者信息，见表1。

   不同科研机构合作聚类如图5所示。其中，合作次数大于等于3的机构有124个；聚类后，合作组合共有23个。还可以看出，机构之间的合作以小团体形式出现，合作较为频繁的机构出现在图谱右侧。

3.3  研究领域分析

关键词是论文内容的高度概括，揭示该领域的主要研究内容和发展趋势（袁静芳等，2022）。使用VOSviewer绘制关键词聚类图谱，出现频次大于等于5的关键词共131个，删除检索时使用的主题词、地名等信息增量小的16个关键词，得到115个关键词聚类，如图6所示。因此，按照所分析相似现象和探究的本质规律不同，并结合地理相似性研究领域和主题分析结果（表2）可知，出现了较为明显的分区聚集，以关键词位置为线索分类研读重点文献，发现当前地理学领域学者共提出九个相似性研究主题，主要归类为生物群集分布、自然环境分析、地理信息处理与服务三个研究领域。

  （1）生物群集分布。生物群集分布主要研究生物在地球表面的时空分布及其所反映的生态地理规律，出现了遗传相似性、区系相似性、群落相似性三个研究主题。其中，遗传相似性主题以遗传多样性、地理种群、遗传分化、AFLP（amplified fragment length polymorphism）、ISSR（inter-simple sequence repeat）等关键词为主，通过比较种群内个体遗传性状的接近程度判别生物亲缘关系。遗传相似性主题是遗传变异和物种多样性的度量指标（李介文等，2019）。区系相似性主题以植物区系、区系特征、动物地理区划、区系成分等关键词为主，依据生物种、属、科不同分类学水平下的数量特征计算区系相似性系数，以此度量不同区系或地理区域之间生物的亲缘关系（孙航等，2017）。群落相似性主题以物种多样性、生物多样性、垂直分布、群落结构、物种丰富度等关键词为主，研究两个或两个以上区域生物物种或个体数量上的相似系数，实现地理区划的定量化和客观化（翟卿等，2017）。区系相似性和群落相似性在研究内容和方法上互有重叠（邹艳丽等，2023）。

  （2）自然环境分析。自然环境分析主要针对某一特定目标变量，研究与之相关的地理环境的相似性，是物理影响效应层面的相似性分析，出现了气候相似性、水文相似性、地理相似性三个研究主题。气候相似性主题以气候相似性、气候适生性、气候变化等关键词为主，主要研究气候条件对生物的影响，包括气候条件适宜性分析（魏淑秋和刘桂莲，1994）、农作物产量和品质分析（吴凡，2024）、短期气候和季节划分（李维京等，2013）。水文相似性主题以无资料流域、时间序列、地形指数等关键词为主，主要研究特定流域地形、气候条件对径流的影响，包括水文模型参数区域化（孙周亮等，2023）、变化环境下水文要素响应（何清燕等，2016）、水文时间序列相似分析（李路等，2024）等。地理相似性主题近年来才被提出，主要针对空间推测、地理案例推理等，包括滑坡灾害预测(Zhu等，2018)、土壤属性预测（廖秀英等，2024）、森林火点预测(Song，2023)、生物空间分布预测（肖巍峰等，2023）等。

  （3）地理信息处理与服务。地理信息是对地理时空属性特征描述的结果，主要聚焦地理空间认知层面的相似性分析，出现了空间相似关系、空间场景相似性、空间数据相似性三个研究主题。空间相似关系主题主要面向自动制图综合，研究空间数据融合，多尺度地图点、线、面及群组目标的相似性，以矢量数据为主（闫浩文，2023）。空间场景相似性主题针对空间数据智能查询、大数据分析、知识挖掘、空间数据一致性维护与匹配等，涵盖了矢量和栅格数据（陈占龙等，2016）。空间数据相似性主题以地理信息数据库为比较对象，在前两者的基础上增加了空间数据文件、元数据的相似度计算（孙群，2013）。三个主题均以地理实体属性、形态、结构的相似度计算为主要内容，因此，其联系紧密，难以划分明显界线。其中，如兴趣点推荐、语义相似性、协同过滤、服务发现等关键词从内容和方法层面体现了当前研究热点。

4  地理相似性分析与度量方法

相似性方法的目的在于通过相似关系揭示较深层次的信息（郭仁忠，2001）。基于上文所述，围绕相似性分析、相似度计算两方面原理进一步分析。

4.1  地理相似性分析方法

基于何种特性分析和度量相似，体现了对相似性本质内涵的理解。地理相似性分析方法可分为基于集合论、基于几何理论和基于系统论共三种类型。

  （1）基于集合论分析相似性的基本思路是采用两个集合所包含元素的特性作为相似判定依据。狭义相似性是两个集合共有元素数目占两集合总元素数目的程度；广义相似性是在给定论域条件下，两个集合共有和共无元素数目占论域内总元素数目的程度（左家哺和傅德志，1996）。该方式较早应用于生物区系相似判定中，根据不同的应用背景衍生出几十种相似性系数计算公式，随着定性、定量内涵不断加强，进一步拓展应用到生物群落、遗传相似、数据挖掘、图像处理等领域。

  （2）基于几何理论的相似性源于对图形相似的认知，随后推广到运动相似、动力相似、质量相似等研究中，成为模型试验的理论根基（罗先启和毕金锋，2016）。该方式将事物特征分解为若干单值条件，两个相似事物的单值条件对应成比例（相似常数），能够利用经典数学理论计算相似元数值，因此又称为经典相似。马蔼乃（2007）从地理现象的因果关系、辩证关系出发论证了地理相似理论，利用量纲分析方法推导地理中的时空相似准则、圈层相似准则和系统相似准则，将经典相似拓展至地理环境分析领域。

  （3）基于系统论的相似性分析，在一定程度上可以理解为功能相似问题，对相似的输入，能够生成相似的输出结果。系统相似的难点问题不仅在于系统构成的复杂性难以认知，而且系统各要素对整体功能的影响无法通过数学表达式确定（王艾伦等，2015）。目前地理环境相似性研究多采用简单系统相似分析方式，在层次、结构和功能综合相似分析等方面仍有待发展。

4.2  地理相似度计算通用范式

地理相似性分析是利用已知的多维时空属性特征推测未知变量的过程。相似度计算通用范式包括四个关键步骤，分别为明确待解决问题、影响关系和机理分析、相似性指标确定及相似度计算数学建模，如图7所示。

（1）明确待解决问题。待解决问题即需要求解的目标变量，可能为抽象规律、无法实测的地理属性、未知地理现象等。地理环境（地理要素的构成）与所关注的对象（目标地理变量）有关（朱阿兴等，2020）。待解决问题是相似性分析所围绕的核心，后续各步骤方法的选择均围绕此确定。

  （2）影响关系和机理分析。地理环境对目标变量的影响关系和影响机理是发挥作用的本质规律。对本质规律信息掌握越多，越有利于相似性指标提取和相似度计算模型设计。然而地理系统是典型的复杂开放巨系统，要素之间的联系和相互作用具有动态性、非线性、涌现性等特点，很难透彻掌握其规律。通常需要立足于现有的研究资料和数据，通过主客观综合分析获取对规律的认知。常用方法包括专家知识法（朱阿兴等，2006）、逻辑回归分析法（马思远等，2019），以及多模型耦合法（李文彬等，2021）等。

  （3）相似性指标确定。相似性指标是参与相似度计算的变量，由于地理要素具有多维度时空属性特征，因此确定相似性指标通常分为三个步骤，具体为：①利用现有的知识、经验，确定与待推测目标变量有关的地理要素；②在地理要素多维特征中，选取实际发挥作用的特征项并加以描述，如属性值、空间形态、空间距离等；③分析特征描述集合，根据影响程度大小进行量化，常用方法包括分级赋分法（尚然然等，2020）、模糊映射法（朱庆等，2021）等。

  （4）相似度计算数学建模。地理环境相似性问题通常涉及多维度特征的相似比较，建模过程包括单指标赋权、多指标信息集结两个基本步骤。常见的赋权方法包括层次分析法（郭文月等，2019）、熵权法（李媛等，2024）等；在信息集结方面，不同的相似界定方式决定了数学模型的形式，现有研究成果可分为计算差异度和计算相似度两大类（闫浩文，2022）。常用方法包括距离法（王云阁等，2021）、Jaccard相似系数法（张婷等，2023）、动态时间规整（dynamic time warping，DTW）度量（黄冬梅等，2019）等。

5  结束语

本文采用文献计量学方法研究了相似性科学在地理学中的应用情况，归纳了地理相似性分析方法和相似度计算通用范式，得出如下结论。

（1）相似方法在地理分析中已得到较为广泛的应用。地理相似性研究经历了起步、快速发展及平稳发展三个阶段发展，主要涵盖了生物学、计算机软件及计算机应用、自然地理学和测绘学等学科领域。尤其是，GIS技术推动了地理相似性研究领域拓展与分析方法的创新。

（2）地理相似性研究主题聚焦明显，科研合作不足。当前研究围绕九个主题展开，可划分为三个领域，在内容和方法上各有侧重。例如，在自然环境分析方面，通常将研究区划分为规则格网，利用格网内统计特征作为相似性指标，较少涉及空间分布和重要地理实体由于形态、结构等特征所产生的影响效应，但在地理信息处理和服务方面，地理实体的空间特征却是主要研究内容。

（3）地理相似性分析与度量在方法上具有共通性。地理相似性分析涉及多维度复杂关系的评价和判定，当前发展了三类相似性分析方法，相似度计算遵循四个关键步骤。科学分析地理要素对待求解目标变量影响规律和机理，并对地理特征进行合理描述与量化、构建相应的相似度计算模型是建立可靠的推测机制的关键。

因此，地理相似性研究可能发展的方向包括三个方面。

（1）多尺度相似性分析。地理系统具有显著的多时空尺度特征（郑永飞等，2024）。当前在制图综合领域已有研究针对道路网、水系、居民地等地理要素多尺度相似性进行了初步探索，可进一步推广至其他分支领域（杨飞和王中辉，2021）。在多尺度相似分析中，对于尺度层次划分方法和科学依据、不同尺度特征指标选取和相似度计算中的多尺度层次权重问题还需要进一步研究。

  （2）考虑时空复杂特征的相似性分析。空间复杂格局、时间复杂过程和时空复杂关联机制是新时期地学探索的重要方向。在相似性指标提取方面，地理大数据和多模态分析方法为挖掘地理现象时空分布规律、关联模式与变化趋势等特征提供了有利条件；在相似度计算方面，考虑时空分布和时过程的区域综合相似与局部最优相似区间探测具有重要的研究意义及研究潜力，核密度分析、热点分析、深度学习等方法的发展也为时空相似性分析提供了方法支撑。

（3）相似度计算优化方法。相似性方法本质上属于一种推测，相似度计算方法决定推测结果的可靠性。优化内容包括地理特征选取、描述、量化和相似度数学建模等。近年来许多研究探索的方向有数据集降噪(Song，2023)、反距离加权（盛美玲，2019）、多尺度特征挖掘(Guo等，2022)、图结构特征建模(Zhao等，2023)、融合迁移学习方法（栾雨芃等，2024），以及设计决策模型（李媛等，2024）等。因此，深度学习与相似性方法融合应用正成为新的研究趋势。

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