1、MAPPING SCIENCESTRUCTURE科学结构图谱王小梅 李国鹏 陈挺/著2023研究领域群组演化分析审核：宇宙研究与粒子物理：韩 淋光学、量子和凝聚态物理：黄龙光化学与材料科学：张超星、边文越地球科学：邢 颖生命科学：袁建霞信息科学：陈 挺数 学：王海名工 程 学：王海霞本报告的研究和撰写得到了中国科学院发展规划局的指导和支持。中国科学院科技战略咨询研究院张秋菊、冷伏海等研究员提出了许多宝贵意见。向资助机构、人员及所有参与前几期科学结构图谱判读的专家、提出宝贵意见的专家致以衷心的感谢。致谢：本报告受中国科学院发展规划局“重要学科领域发展态势研究与决策支撑”项目资助CONTENTS目

2、录第一章 引言 01第二章 科学结构及其演变 05一、科学结构图谱研究领域的变化 09二、科学结构图谱 2016 2021 及研究领域群组演化 10(一)物质科学相关研究20(二)生命科学相关研究32(三)信息科学与数学相关研究45(四)工程学相关研究48(五)社会科学相关研究50三、基于科学结构图谱观察科学研究的发展趋势 52四、研究领域群组的增长与影响力分析 55第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响 57一、学科交叉研究领域 59二、新兴热点研究领域 63三、对技术创新有影响的研究领域 67第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度 71一、中国及科技发达国家整体科研活跃

3、度时序发展 74（一）核心论文份额分析74（二）施引论文份额分析78二、基于科学结构图谱观察中国及科技发达国家科研活跃度时序发展 79（一）中国及科技发达国家科研覆盖及份额分布79（二）中国及科技发达国家在各研究领域的科研活跃度83三、中国及科技发达国家在学科交叉研究领域的活跃度 91四、中国及科技发达国家在新兴热点研究领域的活跃度 94五、中国及科技发达国家在对技术创新有影响的研究领域的表现 97第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作 101一、基于科学结构图谱观察世界国际合作态势 103二、中国及科技发达国家的主要国际合著国时序分析 105三、基于科学结构图谱观察中国及科技发达国家国际合

4、作的变化 110第六章 中国及科技发达国家的科学资助情况分析 117一、政府资助的核心论文在科学结构图谱上的分布 119二、政府资助机构资助核心论文分析 127第七章 研究方法与数据 129一、利用深度学习模型基于同被引关系确定研究领域 130二、科学结构图谱可视化 135三、科学结构演变轨迹 136四、研究领域学科交叉性度量 138五、数据说明 139科学结构图谱 202301引言第一章01第一章 引言02科技创新已成为推动经济社会发展的主要力量，新一轮科技革命和产业变革的重大历史机遇期，要求我们始终以全球视野科学研判科技创新发展的趋势，抢占科技发展先机。为揭示科学研究结构及寻找重点研究方向

5、，科学结构发现与可视化分析方法研究组自 2007 年起开展相关研究，每两年绘制一期科学结构图谱，周期性监测科学研究结构及其演变规律，监测科学发展趋势。科学结构图谱，通过可视化技术，以直观形象的图谱形式展现高度抽象的科学研究的宏观结构，揭示了科学热点前沿间的关联关系与发展进程。传统的科学知识体系结构及其演化趋势的研究通常是通过检索和分析相关文献以了解学科发展、追踪同行科学研究者的科研活动来掌握学科趋势，通过专家研讨、评议及专门的规划研究进一步判断可能的突破方向。但随着科技创新进入多学科交叉融汇的阶段，面对海量科技文献以及限于固有的专业认知体系，科学研究者有时难以观察到不熟悉但相关的领域，也难以把

6、握它们之间的复杂结构和相互影响，更难以发现隐藏在复杂关系下的致变因素和潜在的发展趋势。因此，文献计量界逐步发展出利用科技信息数据来揭示多维度关系的大问题领域和长时间跨度的科学结构，并将科学结构作为对科学布局、相互作用及演变趋势进行描述和分析的工具。科学结构发现及可视化方法比其他计量方法具有更独特的视角，揭示了科学领域间的内在联系及发展规律。研究组运用文献计量学和机器学习的理论和方法，利用高被引论文之间同被引关系的聚类分析，超越传统的学科分类，直接体现科学研究者相互引证所表征的知识的相互作用及知识的流动、融汇和演变，帮助科学研究者了解隐藏在大规模的复杂关联的数据下面的科学研究结构及其变化，努力帮

7、助科学研究者把握大问题尺度和交叉融汇机制下的知识结构、新兴领域及其相互关系，逐步帮助科学研究者揭示演变趋势、预警新兴领域、发掘潜在合作对象、遴选优先领域等，辅助决策者对科学发展的规划。研究组先后出版了科学结构地图2009科学结构地图 2012科学结构地图 2015科学结构图谱 2017四部著作，以及科学结构图谱 2021科学结构图谱 2022报告。鉴于近年来人工智能（AI）与深度学习的快速发展，研究组从 2018 年引言科学结构图谱 202303制作，尝试采用 ChatGPT 和科大讯飞星火等大语言模型，对研究领域与群组自动化命名，并通过科学结构图谱 2010 2015、2012 2017、2

8、014 2019 和 2016 2021的演化分析，探讨了各个学科研究领域的演变情况。通过引入生物学第三代多样性计量方法，度量了各个研究领域的学科多样性。本报告增加了与专利的关联分析，基于科学结构图谱，分析了对技术创新有影响的研究领域。同时，基于科学结构图谱，从国家科学研究的结构上反映了中国及科技发达国家在不同研究领域的活跃程度及其变化趋势，通过国际合著率描述了中国及科技发达国家国际合作的总体趋势。通过可视化展现中国及科技发达国家政府科学基金在科学结构图谱上的资助分布，对比分析不同国家科学资助或同一国家不同资助机构的资助布局。起开始算法改进研究，自科学结构图谱2021起使用深度学习算法改进原有

9、的网络聚类及可视化算法，支持更大量的数据分析，使聚类结果更加均匀、准确，揭示的科学结构更为细致，并在可视化细节揭示上也有较大改进。本报告的科学结构图谱以科睿唯安（Clarivate Analytics）公司的基本科学指标（Essential Science Indicators，ESI）数 据库为信息源，提取了 2016 2021 年 12 620个研究前沿中包含的高被引论文，通过再次的同被引聚类分析，得到了 1389 个研究领域（research areas），形成了全球视野的科学结构图谱，可视化地展现了 2016 2021年的科学研究宏观结构及其内在关系，揭示了国际社会普遍关注的热点研究领

10、域。为揭示科学结构的演化变迁，研究组运用新方法对科学结构图谱 2010 2015 进行了重新第一章 引言04本报告术语解释：科学结构图谱：或称为科学知识图谱，是一系列描述科学结构的可视化图形，显示了科学知识结构关系与发展进程，反映了科学知识之间的结构、互动、交叉、演化等诸多关系。高被引论文（highlycitedpaper）：ESI 对过去 10 年科学引文索引（SCI）论文被引频次进行统计，将 22 个学科领域中被引频次 Top1%的论文遴选为高被引论文。研究前沿（researchfront，RF）：ESI 以 SCI 近 6 年的高被引论文为基础，利用论文之间的同被引关系聚类产生的一系列论

11、文集合。研究领域（researcharea，RA）：在研究前沿基础上的再次聚类得到的一系列高被引论文集合。同被引（co-cited）：一组论文共同被其他论文引用。核心论文（corepaper）：研究领域中的高被引论文。施引论文（citingpaper）：引用核心论文的论文。平均年（meanyear）：一组论文的出版年的平均值。国家核心论文份额：该国发表的核心论文数占世界核心论文数的比例。国家施引论文份额：该国引用核心论文的论文数占世界引用核心论文的论文数的比例。国际合著率：一国有多国著者的论文数占该国总论文数的比例。国家论文计数方法：本报告中论文份额统计国家论文量采用分数计数法，按每篇论文中每

12、个国家或机构的作者占全部作者的比例计数。一篇论文的分数计数之和等于 1；国际合著率统计中国家论文采用整体计数法，每篇论文的作者中只要有 1 名作者属于这个国家或机构，该国或机构的论文数量加 1。一篇国际合著论文的整数计数之和通常大于 1。科学结构图谱 202305科学结构及其演变第二章02第二章 科学结构及其演变06科学结构及其演变报告沿用二层同被引聚类法。同被引指一组论文共同被其他论文引用，当该组论文同时被引用的次数逐渐增加时，它们之间的内在关联就不断加强。同被引关系可以反映在学科分类、发表期刊、作者机构、研究项目等方面看似毫无关联的该组论文可能存在着某种关系。同被引现象是作者自发的引用行为

13、，反映了科学研究内容和科学研究活动1.从科学结构图谱 2016 2021 看科学发展特点科学研究结构的布局总体上保持稳定，本期科学结构图谱的一个主要特点是COVID-19 大流行引发的多领域科学家的积极应对。科学研究领域数量持续扩大，科学研究前沿不断延伸，新兴研究领域不断涌现。研究领域从 2008 2013 年的 970 个扩大到 2010 2015 年的 1084 个、2012 2017 年的 1169 个、2014 2019 年的 1333 个、2016 2021 年的 1389 个。学科交叉融合的现象越来越明显，科学结构中跨学科的研究领域在全部研究领域中占比增长最快，增长大于 4%，有接

14、近 40%的研究领域属于学科交叉研究领域。绿色、可持续日益成为全球热点研究前沿的热点、焦点，最新的研究成果在能源、环境、人类健康、资源利用、自然灾害、社会研究等相关研究领域均突出了可持续发展问题的重要性，如：“可再生能源系统”“可持续建材”，“气候变化”“生态系统保护”“环境治理”等研究领域群热度不断上升，在可持续经济与社会研究方面，“企业可持续发展管理”“可持续供应链管理”“农村可持续发展”“城市规划与绿色城市”的聚合关系，可以超越传统的学科分类限制，反映了科学研究内容的自组织与科学结构，对交叉领域的发现具有优势。科学结构图谱中由高被引论文聚类生成的研究领域反映了国际社会普遍关注的热点研究领

15、域。本章基于科学结构图谱进行科学结构及其演变的分析。科学结构图谱 202307等研究领域群研究关注度也显著增长。同时，与能源、环境、生命健康等息息相关的新材料、新器件等热点研究前沿也不断发展。可以说，可持续发展的理念已经深深地嵌入各个领域的研究中，这些研究前沿正成为推动科技创新的强大驱动力。应用性牵引趋势更加明显，传统意义上的基础研究、应用研究的边界日趋模糊。科学研究越来越多地关注其对社会的实际影响和应用，这以 COVID-19 的研究最有说服力。多领域研究与工程结合向应用转化，诸如从催化到氢能、页岩气、生物能等新能源的研究；光催化等材料越来越多地应用到“环境治理”领域中；从柔性材料到可穿戴设

16、备；3D 与 4D 等增材制造技术、可再生能源系统的快速发展；基础医学研究更多地与临床研究结合来解决人类的健康问题等。数据驱动和人工智能技术在各个领域广泛渗透和应用，随着大数据和机器学习技术的发展，基础科学研究越来越依赖于数据分析和计算模型。这不仅改变了实验设计和分析方法，还增强了研究的预测能力和精确性。人工智能和自动化技术正在改变科学实验的方式。在科学结构图谱中也有诸多体现，比如：人工智能与医疗结合形成的“AI 医疗”，以及“物联网和区块链安全应用”“智能电网”“智能决策与应用”“智能交通与出行服务”等研究领域群，并渗透到各个领域。2.科学结构图谱中各领域整体态势基础科学领域一直围绕宇宙演化

17、、物质结构、生命起源、意识的本质等重大科学问题开展研究，“粒子物理”“宇宙研究”“量子物理”“光催化”“有机合成方法学”“气候变化”“植物基因调控”“基因编辑与治疗”等是持续研究的热点。在宏观方面，取得了引力波探测等重大突破性进展；在微观方面，生命科学向精确化、可调控方向发展，“基因编辑与治疗”“免疫与代谢调节”“再生医学”领域的快速发展，不断催生新的学科生长点。信息技术领域中高密度的研究热点是“机器学习”“无线通信”“物联网和区块链”等。人工智能技术在无人驾驶飞机、5G/6G 网络的通信关键技术中扮演重要角色。同时，人工智能技术不仅在医学图像分析中得到了深化，也广泛渗透到物联网、网络安全、疾

18、病治疗、药物发现、地球建模、企业创新管理等各个领域。第二章 科学结构及其演变08新材料领域，二维材料和超材料的功能性研究、新型光电材料研究及多样化创新，以及新型能源材料和环境净化材料（如风能采集技术和电磁波吸收材料等）的研究持续高速发展；同时，生物医学应用方面的研究也显著增加，如微型/纳米机器人、智能可穿戴医疗设备和技术等；先进制造技术，特别增材制造研究等急剧增长。上述新材料正带动材料领域正在向可持续性、生物医学整合和材料性能方向发展，同时也体现了应用驱动和跨学科融合的趋势。新能源技术体现了绿色、智能、可持续性的多元发展。除了持续的“生物能源”研究外，还新出现了“可再生能源系统”“氢能”等聚集

19、群，以及燃料电池等先进能源。生命科学领域的前沿热点较多，包括“肿瘤免疫治疗”“肠道微生物与健康”“COVID-19”“神经退行性疾病”“脑结构与功能”“精神疾病”“心血管疾病”“纳米药物输送”“卫生保健服务”等方面的研究。本期除了 COVID-19 的快速增长，心理健康相关研究也显著增长，特别是关注 COVID-19 对心理健康的影响。生物技术研究加速走向临床应用，将基因的编辑、调控等技术快速应用于癌症治疗等临床研究中。个体化医疗和精准治疗的快速发展，反映了基础生物医学研究日益关注个体间的差异及其对疾病和治疗的影响。公共卫生研究领域群组的密度和扩展度有显著增加，关于卫生保健服务、妇幼健康、老年

20、健康等的研究也迅速发展。3.科学结构图谱中新的聚焦热点在最新一期科学结构图谱 2016 2021 上，最突出的特点是 COVID-19 大流行引发的全世界多个研究领域的科学家的积极响应，新出现了多个与 COVID-19 研究相关的研究领域群；其次依旧是人工智能技术在各个领域渗透和应用，新出现了“物联网和区块链安全应用”研究领域群，“AI 医疗”热度迅速增高；新出现的还有“水系电池”“细胞老化和代谢调节”等研究领域群。迅速发展热度增高的研究领域群有“智能可穿戴医疗设备和技术”“金属有机骨架”“宇宙研究”“低碳经济”“先进光学和光子学”“纳米流体与热能工程”“功能梯度材料力学”“微塑料污染与管理”

21、“废水处理”等。科学结构图谱 202309研究前沿和研究领域数量在五个时期逐步增加，研究领域数从 970 个增加到 1389个，研究前沿数从 9150 个增长到 12 610 个。随着世界上论文总量的增加，每个时期的Top1高被引论文数量也在增加。科学结构表 2-1五期科学结构图谱相关数据量统计时间范围20082013年 20102015年 20122017年 20142019年 20162021年高被引论文层获取时间2014 年 7 月2016 年 3 月2018 年 3 月2020 年 3 月2022 年 3 月高被引论文数/篇74 90382 47890 01299 636112 731

22、研究前沿层研究前沿数/个9 1509 54610 22311 62612 610高被引论文数/篇43 35445 65747 88952 58956 278施引论文数/篇1 499 0011 801 9962 187 2302 504 0433 141 234研究领域层研究领域数/个9701 0841 1691 3331 389研究前沿数/个8 6569 2379 85411 18812 140高被引论文数/篇41 56844 49546 40550 76754 447施引论文数/篇1 462 8021 775 5242 142 8492 451 8743 078 112图谱中 SCI 高被引

23、论文量的平均每期增长率接近 10%；科学结构聚类产生的研究领域数量平均每期增长率为 9.5%，研究领域中包含的高被引论文量平均每期增长率为 7%，其施引论文量的平均每期增长率超过 20%。一、科学结构图谱研究领域的变化 科学结构图谱的数据源选取科睿唯安（Clarivate Analytics）公司的基本科学指标（Essential Science Indicators，ESI）数 据库。科学结构图谱 2016 2021 的数据取自ESI 于 2022 年 3 月发布的 12 610 个研究前沿（即是第一层聚类结果），其中包含 56 278篇高被引论文。施引论文集选自科学引文索引（SCI）和社会

24、科学引文索引（SSCI），论文发表时间范围为 2016 2021 年。通过二次同被引聚类，形成 1389 个研究领域，其中包含 12 140 个研究前沿，54 447 篇高被引论文（核心论文）。五期科学结构图谱相关数据量见 2-1。第二章 科学结构及其演变10图 2-1五期研究领域的核心论文数分布2022 年获取数据与 2014 年相比，高被引论文数量是 1.5 倍，研究领域数量为 1.4 倍，施引论文数量达到 2.1 倍。图 2-1 显示了五期研究领域的核心论文数分布情况，长条柱中的数字为某一论文量范围内的研究领域的个数。可以看出，五期研究领域的论文数量分布基本一致，大部分研究领域的核心论文

25、量少于 100 篇，大于 200 篇论文的研究领域每期 10 个以下。小于 20 篇论文的研究领域数量最多。新兴研究领域的规模较小，平均论文量为 10.6 篇。从时序分析来看，新兴研究领域的数量越来越多，持续发展的研究领域的平均论文量为41.9 篇。二、科学结构图谱 2016 2021 及研究领域群组演化我们利用降维算法将各研究领域间的同被引关系转化的高维向量映射在二维空间中，形成研究领域之间的布局，生成科学结构图谱 2016 2021（图 2-2），图中虚线圈标识出了研究领域群组。该图直观地反映了当前科学结构及科学研究活动的情况。图中每一个不同大小的圆圈代表一个研究领域，由一组论文组成，圆的

26、大小与研究领域包含的核心论文数成正比（以下同）。各个圆之间的相对位置也反映出了它们之间的关联程度，距离越近，关联程度越高。图中的颜色对应于核心论文的密度。核心论文密度集中的部分颜色较暖（红），研究较热，并且随着核心论文密度的降低，颜色逐渐变冷（蓝）。2002030305050100100 20020082013年2010 2015 年2012 2017 年2014 2019 年2016 2021 年100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%7627492228228225202853

27、0417353291科学结构图谱 202311注：每一个圆圈代表一个研究领域，圆的大小与研究领域包含的核心论文数成正比。研究领域的坐标位置由深度学习模型确定，各个研究领域之间的相对位置反映出它们之间的关联程度，距离越近，关联程度越高。图中上、下、左、右的方位没有实际含义，整幅图可以旋转、翻转。图中论文量越大，密度越大，颜色越暖；反之，论文量越小，密度越小，颜色越冷。图中虚线圈出了一些研究领域群组，标识主体研究内容是为了掌握科学结构。图 2-2科学结构图谱 2016 2021第二章 科学结构及其演变12研究领域群和研究领域群组的划分：研究发现，科学结构的分析方法，聚在一起的论文通常是研究解决某一

28、科学问题的，这些研究问题可能会涉及多学科的知识，存在多学科交叉的现象；若干研究领域聚在一起形成一片高密度区域，是因为它们研究解决共同的科学问题或是使用有关联的研究手段和方法。另外，由于当前科学交叉融合的程度越来越高，学科知识之间的界限越来越模糊，大量研究领域属于多学科交叉。因此，图谱中不以传统的学科分类为主，而是尽量从共同研究解决的科学问题的角度进行归类，按照可视化图中的高密度区域划分出研究领域群，体现了包含的研究领域之间具有相似性或共享某些概念。为了反映科技前沿和产业应用的社会需求，以及跨学科合作与应用导向的特色，结合科学结构图谱中研究领域的关联性与位置信息等因素，把研究领域群进一步归并为研

29、究领域群组，并在图谱中用虚线圈出。在科学结构图谱中，同一学科的研究论文具有一定的集聚性。研究领域间的相对位置基本固定，图谱的上、下、左、右的方位没有实际含义，因此整幅图可以旋转、翻转。为保持科学结构图谱与前期研究的连贯性，通过将科学结构图谱 2016 2021 中的学科布局旋转或翻转后总体上与前期研究保持基本一致。位于图谱顶部的是“宇宙研究与粒子物理”，其右下方大部分属于“光学、量子物理与凝聚态物理学”；下方以化学与材料科学为主，且大多属于纳米科技，包括“催化”“电池与储能材料”“先进材料”“太阳能和光电材料”“纳米生命医学”“有机合成方法学”“生物质转化与传感技术”等研究领域群组；“植物学”

30、“生态学”“地球科学”“食品科学与健康”位于图谱的中心位置；图谱下方是生物学和医学，包括“基因工程与分子调控”“再生医学与基因调控”“免疫、代谢与细胞调控”“肠道微生物与健康”“COVID-19 研究”“癌症”“心脑血管疾病”“神经科学”“心理学研究”“公共卫生与健康”等研究领域群组；左部为“可持续社会与经济研究”；图谱的左上部是数学、计算机科学与工程学，包括“人工智能”“偏微分方程和微积分”“系统与控制”“能源与可持续工程”等研究领域群组。图 2-3 显示了科学结构图谱中每个群组中包含的研究领域群，此图更为详细。研究领域群的详细信息见表 2-2，由于空间所限，图中部分研究领域群使用简称进行标

31、识。科学结构图谱 202313图 2-3科学结构图谱 2016 2021 群组图第二章 科学结构及其演变14研究领域群组研究领域群名称研究领域群简称含研究领域数量/个宇宙研究与粒子物理宇宙研究宇宙研究18粒子物理粒子物理10光学、量子和凝聚态物理先进光学和光子学先进光学和光子学18量子物理量子物理12拓扑物理拓扑物理10二维材料二维材料8半导体物理半导体3热电材料热电材料3催化电催化电催化9光催化光催化6电解水电解水2电池与储能材料锂电池锂电池9储能碳材料储能碳材料5钠离子电池钠离子电池4水系电池水系电池1纳米生命科学纳米药物输送纳米药物输送8荧光生物成像和分析荧光生物成像5太阳能和光电材料太

32、阳能和光电材料太阳能和光电材料9有机光伏有机光伏1先进材料生物医学材料生物医学材料7智能可穿戴医疗设备和技术智能可穿戴7纳米复合材料应用纳米复合材料6增材制造工艺与优化增材制造4金属材料与制造技术金属材料4表 2-2研究领域群信息科学结构图谱 202315研究领域群组研究领域群名称研究领域群简称含研究领域数量/个先进材料超分子自组装超分子3高分子材料高分子材料3金属有机骨架金属有机骨架4界面化学界面化学5有机合成方法学有机合成方法学有机合成方法学12生物质转化与传感技术生物质资源的转化与应用生物质转化5生物传感技术生物传感5地球科学气候变化气候变化14地壳运动与地球演化地壳运动地球演化12大气

33、污染及影响大气污染10遥感技术应用遥感技术3环境污染土壤污染土壤污染7废水处理废水处理17微塑料污染与管理微塑料2生态学生态系统保护生态保护9土壤生态学土壤生态6海洋生态海洋生态4植物学植物基因调控植物基因调控16生物进化生物进化6食品科学与健康食品营养与健康食品营养与健康27食品安全与质量研究食品安全4基因工程与分子调控RNA 分子在基因调控和表观遗传修饰中的作用RNA10基因编辑与治疗基因编辑与治疗4蛋白质结构蛋白质结构4续表第二章 科学结构及其演变16研究领域群组研究领域群名称研究领域群简称含研究领域数量/个再生医学与基因调控再生医学与基因调控再生与基因11免疫、代谢和细胞调控免疫与代谢

34、调节免疫与代谢9遗传与代谢调节遗传与代谢8细胞老化和代谢调节细胞老化7COVID-19 研究COVID-19 影响人体系统COVID-19 影响人体11COVID-19 机制与治疗COVID-19 机制与治疗10疫苗（COVID-19 为主）COVID-19 疫苗7COVID-19 诊断COVID-19 诊断4COVID-19 对社会的影响研究COVID-19 与社会8癌症肿瘤免疫治疗肿瘤免疫8血液肿瘤血液肿瘤7妇科肿瘤妇科肿瘤7消化系统癌症消化系统癌症6前列腺癌前列腺癌3肺癌肺癌2胰腺癌胰腺癌2 肠道微生物与健康肠道微生物与健康肠道微生物7公共卫生与健康COVID-19 对健康影响COVID

35、-19 健康影响6卫生保健服务卫生保健服务19妇幼健康妇幼健康7老年健康老年健康6疼痛管理和药物滥用疼痛管理5艾滋病预防保健艾滋病预防3戒烟戒烟2续表科学结构图谱 202317研究领域群组研究领域群名称研究领域群简称含研究领域数量/个神经科学脑结构与功能脑结构与功能16精神疾病精神疾病8神经退行性疾病神经退行性13心理学研究COVID-19 与心理健康COVID-19 与心理健康9心理健康心理健康11心理学心理学4教育心理学教育心理学7社会认知与公平研究社会公平4健康和福祉健康和福祉3心脑血管疾病心脑血管疾病心脑血管疾病23医学其他肝脏疾病肝脏疾病8呼吸系统疾病呼吸系统疾病8肾病肾病7自身免疫

36、性疾病自身免疫性疾病6传染病研究传染病6糖尿病糖尿病4重症医学重症医学4眼科疾病眼病4抗生素耐药性耐药性3饮食与健康饮食与健康3能源与可持续工程可持续建材可持续建材8先进工程材料和技术先进工程材料7纳米流体与热能工程纳米流体热能工程10岩土工程岩土工程9续表第二章 科学结构及其演变18研究领域群组研究领域群名称研究领域群简称含研究领域数量/个能源与可持续工程页岩气页岩气7计算力学计算力学3功能梯度材料力学功能梯度材料3智能电网与可再生能源系统智能电网可再生能源系统12自然启发优化算法及应用优化算法5生物能源生物能源8CO2利用与氢能技术氢能5偏微分方程和微积分偏微分方程偏微分方程9分数微积分分

37、数微积分5非线性波非线性波2人工智能机器学习机器学习23物联网和区块链安全应用物联网和区块链9无线通信无线通信5智能决策与应用智能决策7AI 医疗AI 医疗13系统与控制系统与控制系统与控制15动态系统建模与分析数学建模6复杂系统动力学与控制复杂系统8故障检测与诊断故障诊断7可持续经济与社会研究城市规划与绿色城市绿色城市7企业可持续发展管理企业管理9社会问题研究社会问题9旅游和酒店业的创新研究旅游和酒店业8可持续供应链管理可持续供应链6续表科学结构图谱 202319注：表中统计了归入研究领域群的研究领域，有一些未进入高密度区域的研究领域未计入需要说明的是：研究领域的位置表征了与周围其他研究领域

38、之间的关联程度，由于部分研究领域与其他研究领域的关联关系较弱，未包括在科学结构图谱中的研究领域群中，即某个研究领域是否进入研究领域群取决于其是否存在与该研究领域群中其他研究领域有共享概念。因此，未纳入研究领域群的研究领域并不是不重要，也许是新热点研究领域或学科交叉研究领域。研究领域及其群组的命名旨在对科学结构图谱的理解。鉴于数据量庞大，命名一直是制作科学结构图谱时的一个难题。在以往，研究领域的命名工作依赖于领域专家，但考虑到研究领域的广泛性，单个研究者的工作往往只覆盖了领域的一小部分。加之不同的视角可能导致不同专家对同一领域的命名存在差异，这使得形成统一的命名标准变得困难。如此庞大的工作量不可

39、避免地延长了科学结构图谱的制作周期。然而，到了 2023年，随着像 ChatGPT 基于大语言模型架构的对话系统的推出对 AI 领域产生了重大影响，显著改善了机器对文本的理解和处理能力。在最新的科学结构图谱中，我们尝试采用了ChatGPT 和科大讯飞星火等大语言模型自动化进行研究领域与群组的命名。尽管机器自动生成的命名可能不完全精确，但它们提供了有价值的参考。这种方法相比于简单的关键词表示法，已经取得了长足的进步，对于快速从宏观角度分析科学的整体结构和发展趋势提供了极大的帮助。如需更深入细致的科学结构分析，可以深入到研究前沿甚至是论文层面进行更为细致的分析。研究领域群组研究领域群名称研究领域群

40、简称含研究领域数量/个可持续经济与社会研究低碳经济低碳经济4金融经济分析金融经济4农村可持续发展农村可持续4智能交通与出行服务智能交通3文献计量分析文献计量2循环经济循环经济2续表第二章 科学结构及其演变20本报告综合考虑科学结构图谱中研究领域的关联性与位置信息等因素，将研究领域归纳为五大类。同时，按研究领域群展示各群中高被引的研究领域，分析了不同时间段内这些领域群组的研究特点与演变趋势。这部分分析同样由大语言模型提供支持，虽然可能存在不准确之处，但仍可作为重要的参考资料。(一)物质科学相关研究物质科学相关研究包含和物理研究相关的“宇宙研究与粒子物理”“光学、量子和凝聚态物理”研究领域群组，和

41、纳米科技与材料工程相关的“先进材料”研究领域群组，和能源转换与存储研究相关的“催化”“电池与储能材料”“太阳能和光电材料”研究领域群组，和化学相关的“有机合成方法学”、和生物化学相关的“生物质转化与传感技术”研究领域群组，和地球与环境科学相关的“地球科学”“生态学”“环境污染”研究领域群组。研究领域群组中包含的研究领域群见表 2-2。表 2-3 至表 2-13 是 2016 2021 年物质科学相关研究领域群组中被引次数排前5 名的研究领域列表。1.宇宙学与粒子物理研究领域群组对比分析科学结构图谱 2014 2019 和科学结构图谱 2016 2021 中的研究领域列表，我们发现宇宙学与粒子物

42、理领域在2014 2019 年的研究热点集中在对宇宙大尺度结构的观测，特别是星系观测与结构演化，以及黑洞及引力波的理论与观测方面。同时，对太阳系的探索和火星地质、气候的研究，以及暗物质和中微子物理的研究，显示了对行星科学和基本粒子物理的关注。到 2016 2021 年，研究趋势呈现新的焦点和深化方向：致密天体并合引力波事件以及中子星和黑洞的多信使观测研究显著增加，反映了新的观测能力的深刻影响。宇宙学的约束和争议问题成为热门话题，尤其是涉及沼泽地猜想、暗能量和哈勃常数危机的探索，展示了对宇宙加速膨胀背后物理的深入追求。在暗物质研究领域，对原始黑洞作为暗物质可能来源的兴趣上升。快速射电暴的研究迅速

43、增长，显示了对未知宇宙现象的高度兴趣。宇宙大尺度结构的研究增长，体现了对宇宙起源、演化的深切关注。科学结构图谱 2023212.光学、量子和凝聚态物理群组对比分析该研究领域群组在科学结构 图 谱 2014 2019 和 科 学 结 构 图 谱2016 2021 中的研究领域列表，我们可以观察到 2014 2019 年的研究热点集中在量子信息科学、二维材料和超材料的探索，以及对凝聚态物理中新奇现象的深入分析。量子通信和量子计算作为量子信息科学的核心部分，其快速发展在研究论文数量上有显著体现，这反映了这些领域在未来信息技术中的关键作用。同时，二维范德瓦尔斯材料、石墨烯及其衍生物因其在电子器件和能源

44、转换应用中的潜力而吸引了大量关注。此外，高温超导性和拓扑材料的研究持续热门，而超表面和超透镜的研究凸显了对超材料特性的深入探索。进入 2016 2021 年，研究领域出现了新的进展或趋势。量子物质和动力学，以及用于光子量子技术的固态量子发射器的研究持续升温，这可能意味着量子模拟和量子计算正在迈向更实用的阶段。集成光子学和相干光纤通信的研究显著增加，反映了光子技术在通信和传感领域的应用前景。纳米光子学和深紫外非线性光学材料的论文数量显著增加，强光-物质相互作用、太赫兹等离子体和超材料以及手性纳米粒子和超材料等，表明了在光学领域的材料和技术创新。从两期的演化趋势来看，量子信息科学、二维材料和超材料

45、的功能性研究、以及新型光电材料的研究成为了明显的增长点。同时，传统领域如高温超导、拓扑材料等继续保持表 2-3宇宙学与粒子物理研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科347对中子星性质和状态方程的多信使观测和约束20449990242018.31.8跨学科268恒星、星系、星系团等的物理性质和演化过程7526886182018.61.3空间科学1329银河系的形成和演化017.61.1空间科学941宇宙学的约束和争议：沼泽地猜想、暗能量和哈勃常数危机019.11.8跨学

46、科600暗物质搜索和标准模型之外的新物理学579552172018.11.3物理学第二章 科学结构及其演变22表 2-4光学、量子和凝聚态物理群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科577拓扑材料：高阶拓扑绝缘体和半金属017.51.3 物理学298智能纳米光子学与逆向设计018.01.5 物理学484二维纳米材料：合成、异质结构及光电应用018.01.7 跨学科科学32量子引力、黑洞与全息对偶性207.11.0 物理学365量子计算

47、和模拟018.51.2 物理学着稳定的研究热度。这表明，物理学研究正朝着深化基础理论与拓展新材料、新技术应用并重的方向发展。3.先进材料研究领域群组先进材料在 2014 2019 年的研究热点主要集中在金属有机骨架(MOFs)、聚合物材料、纳米碳材料、合金、能源材料、可穿戴材料等材料的制备和应用，及新兴 3D 打印材料制备技术等。首先是有机骨架材料及其衍生物因其在气体分离、化学传感和生物医学等多个领域的多功能性而成为研究热点。同时，生物医学领域的材料研究，特别是光动力治疗、荧光传感器和聚集态发光材料，显示了材料科学与生物科技结合的深入发展。此外，石墨烯及其复合材料在水净化

48、、海水淡化和电磁屏蔽等方面的研究凸显了这类材料的广泛应用潜力。纳米技术的应用在研究中占据重要位置，尤其是在纳米颗粒和自组装纳米结构材料的研制上。此外，新兴技术如 3D 打印在也逐渐显现出其在未来发展的潜力。到20162021年研究热点有如下变化：新型能源材料和环境净化材料的研究领域持续高速发展，例如风能采集技术、电磁波吸收材料、用于高能量密度电容器的无铅陶瓷、空气和水过滤的纳米纤维膜等，这反映了可持续能源和环境保护的相关研究日益受到政府和研究人员的重视。智能材料与机器人技术：如软体机器人、生物医学微纳米机器人技术的显著增长，科学结构图谱 202323表 2-5先进材料研究领域群组被引次数排前

49、5 名的研究领域详情研究领域ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科808金属有机骨架及其衍生材料的纳米结构设计与功能化应用018.11.6 化学251金属有机骨架与多酸金属氧簇杂化材料：气体分离、能源转换与水资源管理的应用018.31.4 化学148智能材料驱动的软体机器人与生物医学微纳米机器人技术017.71.9 跨学科科学335先进可穿戴生物传感器技术与仿肤电子设备79.01.7 跨学科科学425仿生多功能水凝胶：自修复、高弹性及智能感应应用85.21.

50、7 跨学科科学说明材料科学与机器人、生物医学领域的交叉融合正在加速。生物医学应用方面的研究显著增加，如柔性可穿戴生物传感器、生物可降解材料的研究明显增多，神经义肢和神经接口的进展等，显示了材料科技在医疗健康领域的深入影响。先进制造技术，特别是增材制造（3D 打印）的研究急剧增长，涵盖了材料、工艺和应用多个方面，这预示着制造业正经历着一场以定制化和复杂结构制造能力为特征的技术革命。金属有机骨架（MOFs）的应用向能源和环境领域倾斜，从前一期的基础制备研究和初步应用拓展到了，如催化、能源储存和转换、水过滤等更为广泛的多个新应用领域。新兴研究热点的出现：自愈合材料和可回收材料、金属玻璃和软磁材料的结

51、构异质性和机械行为等研究方向的出现，体现了对材料性能优化和生命周期管理的进一步关注。总体来说，科学研究表现出了向可持续性、生物医学整合、先进制造技术以及对材料本身性质深入研究的趋势。同时，减少了一些纯理论研究，增加了应用驱动型和跨学科融合型的研究主题。第二章 科学结构及其演变244.催化研究领域群组表 2-6催化研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科190具有光催化和抗菌活性的纳米材料在环境和能源领域的应用30330576602019.42.0 跨学科科学381高效与界面工程化的电催化新材料：全 pH 水分解与

52、氮还原应用研究019.11.7 跨学科科学144电催化氮气还原成氨的研究019.11.8 跨学科科学1015先进电催化材料与结构工程化设计用于高效和普适的水分解氢进化反应8824590252017.71.7 跨学科科学851电催化还原二氧化碳：催化剂和机制018.11.5 化学催化研究领域在 2014 2019 年的研究热点主要集中在能源转换和环境修复的电催化剂和光催化剂的开发。氢能相关催化材料的研究，如析氢电催化剂的制备成为该期的研究热点方向。同时，CO2还原和转化研究体现了对环境问题的重视，半导体光催化剂、纳米电催化剂等催化

53、材料备受关注。新材料的开发，如单层二维材料和单原子催化剂，展示了催化材料科学在打破催化材料固有概念框架，寻求催化材料性突破方面的实质性进展。到 2016 2021 年的主要发展趋势可以概括如下：从传统贵金属催化剂到非贵金属或环境友好型催化剂的转变：反映了科学界对于更高效、成本低廉以及环保型催化剂的重视。尤其是在高效电解水的电催化剂研究中，从基于铱的催化剂转向基于非贵金属的催化剂。光催化领域的研究显著增长：特别是在太阳能燃料生产和环境污染物降解方面增长明显。二氧化碳转化研究的增加：将二氧化碳转化为有价值的化学品和燃料的研究显著增加，反映了全球对于碳捕集和利用技术的迫切需求。催化研究的焦点已经从基

54、础制备技术转移到其在能源转换、存储效率提升，以及环境修复中的广泛应用。催化剂因此成为能源和环境领域的关键材料，标志着向更高效、环保的新型催化剂的转变。这一发展反映了科学界在应对全球能源和环境挑战上的显著进步和持续努力。科学结构图谱 2023255.电池与储能材料研究领域群组表 2-7电池与储能材料研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科160先进的水系电池及电极材料019.21.5 跨学科科学188锂金属与钠金属电池研究 018.41.5 跨学科科学291高性能锂硫电池

55、的材料和设计的进展018.71.6 材料科学1123锂离子电池阳极材料：二维过渡金属碳化物(Mxenes)89.51.6 跨学科科学740固态锂电池：界面稳定性和电解质设计77.61.5 跨学科科学2014 2019 年电池与储能材料研究领域的研究涵盖锂离子电池的不同方面，包括正极材料、电极材料的回收、以及电解液的研究。特别是锂氧电池和废旧锂离子电池中贵重金属的回收技术受到高度关注。同时，钠离子电池和超级电容器的材料研究也占据了重要位置。此外，二维过渡金属碳化物（MXenes）作为高容量锂离子电池阳极材料的研究显示出了新材料的开

56、发趋势。到 2016 2021 年，电池与储能材料研究体现了向更高效、安全、可持续和环保的方向发展的趋势，以及对新电池材料和创新技术的不断探索。首先是固态电池研究，尤其是在界面稳定性和电解质设计方面有所加强，表明固态电池技术正在成为电池研究的一个重要分支；同时，电池材料多样化的研究也初现端倪，除了锂电池外，钠电池，钾电池的相关研究逐渐显现。其次是对电池安全性和可持续性的关注：电池的安全性、退化机制和热管理系统的研究增加，以及对废旧电池回收的研究，反映了对电池安全和可持续性的更高重视。此外是电池管理技术的进步：锂离子电池的管理技术，包括状态估计、健康监测和寿命预测方面的研究得到加强，突出了电池使

57、用效率和寿命延长的重要性。最后是二维材料如二维过渡金属碳化物在电池技术中的应用增加，显示了新型材料在提高电池性能方面的潜力。第二章 科学结构及其演变266.太阳能和光电材料研究领域群组表 2-8太阳能和光电材料研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科113钙钛矿太阳能电池：材料、结构和性能30885861702017.61.6 跨学科科学728高效稳定钙钛矿光电材料及其量子点纳米技术的研究与应用017.61.6 跨学科科学1025非富勒烯有机太阳能电池的效率与稳定性研究

58、018.81.6 跨学科科学1111新型稀土发光材料的设计与应用:用于白光 LED 和其他多功能领域578691122018.01.7 跨学科科学563基于量子点和钙钛矿纳米晶体的自组装结构与光电催化性能研究 437764132018.41.6 跨学科科学对比分析该研究领域群组在科学结构 图 谱 2014 2019 和 科 学 结 构 图 谱2016 2021 中的研究领域列表，我们可以观察到以下几个关键的演化发展趋势：太阳能和光电材料研究中，钙钛矿太阳能电池和钙钛矿发光二极管的研究依然是热点，但研究的重点从基本的材料制备转向了对其在太阳能电池和光电子学应用中的性能优化和结构研究。其他光电材料

59、，如胶体纳米晶体、染料敏化太阳能电池材料、白光发光二极管荧光转换材料等的研究也得到了关注，显示了该领域光电材料的多样化和创新。其次是新型光伏材料和技术的研究和发现，例如全聚合物太阳能电池、非富勒烯受体的有机光伏材料、和全小分子太阳能电池的研究，显示光伏材料日渐丰富，光伏技术正朝着更高效率和更广泛应用方向发展。科学结构图谱 2023277.有机合成方法学研究领域群组8.生物质转化与传感技术研究领域群组表 2-9有机合成方法学研究领域群组被引次数排前 3 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科26点击化学与特权结构在药物化学与发现中的应用527

60、10992018.41.4 化学446有机合成中的光氧化催化和自由基化学018.21.0 化学1300过渡金属催化的 C-H 键活化与立体选择性官能团化在有机合成与药物化学中的进展018.11.0 化学2014 2019 年，有机合成方法学的的研究热点主要集中在光催化氟烷基化反应、不对称有机催化、金属催化的C-H键官能化反应、交叉偶联反应以及生物催化剂应用等领域，反映了科研界对于开发新催化剂、探索高效合成路径以及开发新型功能材料的重视。2016 2021 年，有机合成方法学领域的研究重点从传统的催化反应和官能团转变的策略，转向了更为先进和多样化的方法

61、。特别强调了光氧化催化和自由基化学的重要性，反映出对更高效和创新合成策略的追求。同时，可持续合成技术的兴起，如机械化学、有机电化学的可持续合成，以及利用二氧化硫替代物的有机合成，反映了科学界对环保和绿色化学越来越多的关注。过渡金属催化在 C-H 官能化和杂环合成中继续占据重要地位。总体上，有机合成方法学的研究呈现出向环境友好和高效率合成策略的发展趋势。2016 2021 年生物质转化和生物传感技术研究在图谱中距离很近，两部分的研究都有所增强。这两部份研究内容在2014 2019 年的科学结构图谱中，一个在生物能源研究领域群，一个在纳米生命科学研究领域群中。其中，在生物质燃料和材料的制备与转化方

62、面，首先是可持续生物炼制技术的显著增长：生物质燃料前体的制备及其转化，特别是木质纤维素分馏和高值化利用，反映了对可持续能源技术的持续关注。其次是生物质材料应用的多元化，包括木质素基功能材料和纳米纤维素基材料的研究增第二章 科学结构及其演变28表 2-10生物质转化与传感技术研究领域群组被引次数排前 3 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科15可持续生物炼制的木质纤维素分馏和高值化利用85.32.3 跨学科科学41自然纤维增强的生物复合材料：制备、性能及其在环境与能源领域的应用研究70.11.8

63、跨学科科学976分子印迹聚合物 46696282018.81.5 化学加。同时，通过生物降解和控释肥料减少环境污染物的影响的研究，以及生物质降解和作物研究，显示了对生物质综合利用和环境友好的重视。在生物传感器技术方面，特别是基于纳米材料的电化学生物传感器和用于生物和化学分析物检测的先进生物传感器的研究增加，显示出生物传感技术在精确诊断、药物发现和环境监测中的重要性。2014 2019 年地球科学研究集中在地震学、矿床学、气候变化、极地科学以及遥感技术的应用上。这一时期的研究显著关注地下工业活动引发的地震、慢地震机制及其在特定区域的研究。同时，在矿床学和岩浆学方面，研究聚焦于矿床的构造演化、地质

64、成因及成矿方式。气候变化和环境科学方面，研究涵盖了全球气候变化的模拟、极端气候事件、海洋和大气污染以及环境污染对人类健康的影响。极地科学和气候演变方面，研究关注冰川质量变化、极端温度和降水事件。此外，遥感和地球观测技术在水资源和海洋生态系统监测中的应用也成为研究的一大亮点。在 2016 2021 年，地球科学领域的研究显示出对气候变化及其环境影响、空气质量与健康、以及地震和地质灾害风险管理等方面的关注度增加。同时，遥感和机器学习等现代科技在这些研究领域中的应用日益增多。主要有以下演变：气候变化影响的研究显著增长：全球气候变化及其影响，特别是对极端水文状况、北极气候变化和热带气旋的影响研究数量显

65、著增加，反映了对全球变暖及其后果的深切关注。遥感技术的应用扩展：植被和土壤水分的遥感研究显著增加，表明了遥感技术在环9.地球科学研究领域群组科学结构图谱 202329境监测和气候变化研究中的日益重要性。空气质量及其对气候和健康影响研究加强：空气质量研究以及其对人类健康影响的研究增长，特别是在中国和印度的空气污染问题上。COVID-19 对空气污染和大气化学的影响成为新的研究热点，相关论文数量达到57 篇。冰川和冰盖动态的研究深入：由于全球海平面上升和气候系统的变化，全球冰川和冰盖的动态及其影响的研究数量上升。深度学习和机器学习在地球科学应用增加：深度学习在地震学和地球化学中的应用研究增加，显示

66、了数据科学技术在地球科学研究中的潜力。地震和地质灾害风险评估的关注增加：地质灾害和地震引起的山体滑坡以及地震风险评估的研究数量增长，体现了对灾害预防和风险管理的重视。10.生态学研究领域群组2014 2019 间的生态学研究特点体现在对生态系统动态、生物多样性及其保护、以及人类活动对环境的影响等方面的深入探讨。研究热点集中在土地覆盖变化、全球汞循环、水资源管理、海洋生态系统保护、生物多样性的进化机制、物种入侵及其防治、海洋酸化和变暖的影响、气候变化对物种分布的影响等。到 2016 2021 年，生态学的传统领域如生物多样性、气候变化、土壤科学等继续表 2-11地球科学研究领域群组被引次数排前

67、5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科541全球变化下的陆地生态系统监测与响应018.32.1 地球科学174全球及中国大气污染物排放、化学转化与环境效应研究80.91.9 地球科学284遥感和 GIS 在全球环境监测和土地资源管理中的应用77.82.1 地球科学220气候变化的高分辨率建模、极端降水和模型评估62.31.5 地球科学1107气候变化对极端水文状况的影响 838685172018.62.2 地球科学第二章 科学结构及其演变30表 2-

68、12生态学研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科500生态位建模和生物多样性评估54.62.1环境/生态学246海洋热浪及其生态影响72.52.2跨学科科学909土壤特性评估与管理在可持续农业和全球环境变化中的应用研究759446112018.12.4农业科学391生物多样性保护和生态系统恢复5.91.8环境/生态学497全球昆虫生物量减少的驱动因素、生态影响及保护对策研究45659572018.91.9跨学科科学保持其研究热度，新兴领域如病媒控

69、制、人类世生态学、纳米材料表征技术等成为新的热点。此外，海洋科学领域因应全球变暖等问题而得到更多的关注。总体上，研究方向更加聚焦于解决全球性的环境问题，并逐渐融合新的技术手段和跨学科的研究方法。生物多样性和生态系统恢复的持续关注：生物多样性的保护和生态系统恢复始终是研究的热点，但其焦点逐渐从基础研究转向更具应用性的方向，如人类世的生物多样性保护和生态系统恢复，以及海洋热浪及其生态影响的研究增加。环境压力源对生态系统的影响：研究更多关注环境变化如海洋热浪、深海采矿等对生物多样性和生态系统的具体影响。土壤生态学的深入研究：土壤科学与管理、土壤微生物群落的研究成为新的焦点，体现了对土壤生态系统在全球

70、碳循环和气候变化中作用的重视。技术在生态学研究中的应用：无人机、机器学习等技术的应用在热点研究中虽然减少，但对新技术如纳米材料表征技术的关注增加，反映了科研方法在不断进步和创新。对人类活动影响的持续探索：人类活动对环境的影响依然是研究的重要部分，但研究的视角和方法更加多样化。科学结构图谱 202331从 2014 2019 年到 2016 2021 年，环境污染研究领域的研究趋势显示了对微塑料污染、先进废水处理技术、土壤重金属污染、以及水处理新材料的关注增强。这些趋势体现了环境科学领域在应对全球环境挑战方面的重要进展和重点。从 2014 2019 年到 2016 2021 年的研究领域中，可以

71、观察到以下几个关键的发展趋势：微塑料污染相关研究显著增长：微塑料污染对生态系统和人类健康影响的研究数量大幅增加，这表明了对微塑料问题的高度关注和紧迫性。高级氧化工艺在废水处理中的应用增加：用于废水处理和修复的先进氧化工艺的研究数量增加，显示了这项技术在去除污染物方面的有效性和可持续性。土壤中的重金属污染研究增长：土壤中的重金属污染及其对人类健康和环境影响的研究数量增加，反映了对土壤健康和食品安全的重视。用于水修复的先进吸附剂研究增加：用于水修复的先进吸附剂的研究数量增加，表明了在水处理技术中对新材料的需求。吸附和去除水中的污染物研究增长：水中污染物的吸附和去除技术的研究数量增加，突显了清洁水资

72、源的重要性。生物炭和堆肥在土壤质量改善中的应用增加：生物炭和堆肥对土壤质量和环境可持续性影响的研究增加，显示了对可持续农业实践的关注。植物修复技术的关注增加：植物中重金属的植物修复作用的研究数量增加，反映了利用植物去除环境污染物的潜力。11.环境污染研究领域群组研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科5环境微塑料污染的来源、归趋及对生态系统和人类健康的影响27441074602018.61.8 环境/生态学480污染物处理的高级氧化过程 018.62.4 跨学科科学31用于水体污染修复的先进吸附剂92.52.6 跨

73、学科科学544新型吸附材料的合成与应用研究 水处理技术中染料与重金属的去除效能分析019.22.5 跨学科科学267土壤中的重金属污染及其对人类健康和环境的影响868919162018.92.0 环境/生态学表 2-13环境污染研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情第二章 科学结构及其演变32(二)生命科学相关研究生命科学相关研究包含“植物学”“食品科学与健康”“基因工程与分子调控”“再生医学与基因调控”“免疫、代谢和细胞调控”“COVID-19 研究”“癌症”“肠道微生物与健康”“公共卫生与健康”“神经科学”“心理学研究”“心脑血管疾病”研究领域群组，以及“医学

74、其他”。表 2-14 至表 2-26 是生命科学相关研究中的各个研究领域群组中被引次数排前 5 名的研究领域列表。1.植物学研究领域群组表 2-14植物学研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科261分子进化遗传学分析和生物体内的物种划分3928142102018.52.6跨学科科学397作物基因组多样性与改良：结构、功能与适应性研究018.42.3植物学与动物学128植物生长发育与环境应答的分子调控机制018.11.8植物学与动物学639植物信号传递和反应机制1309

75、712212018.61.7植物学与动物学1023植物的基因组编辑：技术、应用和监管939462222018.22.2植物学与动物学2014 2019 年，植物学研究的重点更多地集中在基础生物学过程，如植物生长发育调控机理、对非生物胁迫的响应、作物性状的遗传基础分析，以及植物与微生物的相互作用。这些研究为理解植物的基本生物学特性和作物遗传改良奠定了基础。进入 2016 2021 年，植物学研究的焦点出现明显转变。首先，植物信号传递和反应机制成为最受关注的研究领域，显示了对植物如何感知并响应环境信号的深入研究。其次，天然免疫监视和信号传递研究增加，反映了对植物自身防御机制的深入理解的追求。此外，

76、植物对环境压力和植物激素的反应研究增加，显示了科学界对提高作物适应性和耐逆性的重视。同时，基因组编辑技术在作物改良和育种中的应用也显著增加，这是当前植物学研究的一个重要新方向。综合来看，植物学的研究重点正在从基础生物学研究向更加重视应用研究和环境相关研究的方向演化。包括对植物如何适应和响应环境胁迫的深入理解、提高作物的抗逆性和产量，以及利用先进技术如基因组编辑进行作物改良。这些变化反映了植物学研究在解决全球性挑战，如气候变化、粮食安全和可持续农业等方面的重要性和紧迫性。科学结构图谱 2023332.食品科学与健康研究领域群组表 2-15食品科学与健康研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详

77、情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科405食品的活性和智能包装19.02.5 农业科学462益生菌和发酵食品研究826800112018.82.6 农业科学181植物化学物质及其潜在的健康益处506062172018.43.1 跨学科科学555食品级乳化剂与纳米颗粒技术研究574928122018.72.0 农业科学626食品中的酚类化合物及其潜在的健康益处31402482017.92.8 农业科学2014 2019 年，研究主要集中在植物的药用价值开发、食品安全与毒素检测、食品加工与质量改善，以及天然产品在食品与健康中的应用。反

78、映了当时科学界对于利用天然植物成分进行疾病治疗和健康促进的兴趣，以及对食品毒素对人体健康影响的关注。进入 2016 2021 年，研究重点有所转变，更多关注于食品安全与质量控制技术、食品包装与保鲜技术、天然物质的营养与健康应用，以及食品加工与储藏技术。这种转变显示了科学界对食品安全的持续重视，特别是在提高食品贮藏、安全性和营养价值方面的技术创新。例如，活性和智能包装的研究突出了对智能技术在食品加工和保质中应用的关注，而冷等离子体技术的应用则体现了在保鲜和食品安全方面的新技术探索。同时，天然物质在健康领域的应用，如益生菌研究和天然来源多糖的健康益处，显示了对食品中功能性成分的兴趣增加，特别是那些

79、对肠道健康有益的成分。总体而言，食品科学与健康的研究趋势显示了从传统的植物药用价值和食物安全研究转向更注重创新技术在食品保鲜、包装和营养改善中的应用。这些变化反映了食品科学领域对全球性挑战，如食品安全、营养健康和可持续性的逐步响应。第二章 科学结构及其演变342014 2019 年，研究主要集中在三个方面，一是 CRISPR-Cas9 系统的广泛应用，包括 CRISPR-Cas9 系统的功能、应用和基因编辑内切酶研究，特别是 CRISPR-Cas9基因编辑技术及其在不同疾病治疗方面的应用。二是蛋白质组学的深入研究，包括蛋白质结构预测、动力学模型构建和功能研究成为重点。三是 RNA 的研究，包括

80、 RNA-蛋白质相互作用、核糖体组装以及非编码 RNA 的研究等。进入 2016 2021 年，研究重点逐渐从基础研究转向更具应用价值的方向。尽管基因编辑、蛋白质组学研究和 RNA 研究的核心论文量都有所降低，但遗传性疾病的基因治疗，尤其是 CRISPR-Cas9 基因编辑技术在疾病治疗中的应用持续是研究热点，并从基础研究拓展到具体的疾病治疗中。同时，RNA的研究也从基础生物学领域拓展到了更具体的疾病机制探索，特别是长非编码 RNA 和MicroRNA 在癌症治疗方面。此外，细胞外囊泡的新兴研究，表明了科学界对生物医学和药物递送新方法的探索。3.基因工程与分子调控研究领域群组表 2-16基因工

81、程与分子调控研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科109遗传性疾病的基因治疗：输送策略、CRISPR-Cas9 基因编辑和临床试验018.02.6 跨学科科学223固有淋巴细胞免疫功能9022069142017.92.5 跨学科科学816细胞外囊泡在生物医学和药物递送中的应用6921004132017.82.8 跨学科科学943RNA 甲基化在癌症中的作用8920738152018.72.1 跨学科科学3CRISPR-Cas9 基因组编辑和人类细胞中的定向基因调控77

82、.82.2 生物与生物化学科学结构图谱 2023352014 2019 年的研究集中在单细胞RNA 测序技术、各类干细胞的功能及其临床应用，以及胞外分泌小泡的研究。这些研究反映了对精准生物医学技术的深入探索和干细胞在再生医学中的潜力。特别是单细胞RNA 测序技术，它可以揭示基因序列层面的复杂机制，为个体化医疗提供了新的视角。2016 2021 年，研究焦点转向了细胞和类器官模型在疾病建模和药物筛选中的应用，以及心脏再生和组织工程。此外，单细胞 RNA 测序和分析技术的发展仍然受到重视，但更加侧重于具体的分析方法。基因调控机制，特别是在疾病发生和发展中的作用，也成为了研究的热点。两个时期的演变表

83、明，再生医学研究正逐步从基础科学向技术应用和疾病机理研究为主转变，反映了对新兴技术和治疗方法的探索。4.再生医学与基因调控研究领域群组表 2-17再生医学与基因调控研究领域群组被引次数排前 3 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科1076细胞和类器官模型在疾病建模和药物筛选中的应用018.52.9 跨学科科学1158单细胞转录组及表观遗传学分析技术与应用研究017.82.3 跨学科科学797哺乳动物细胞中的染色质组织和基因调控58.11.7 分子生物学与遗传学5.免疫、代谢

84、和细胞调控研究领域群组对比分析两个时期，反映了从宏观到微观、从通用到个性化的转型。免疫系统与炎症研究方面，由最初的基础机制探索逐渐转向更深入的单细胞分析和特定免疫细胞功能研究，显示了向微观层面的深入和对免疫调节细节的关注增强。癌症生物学机制研究在新一期中从关注基础致病机制转向对癌症代谢及免疫调控的深入研究。这种转变反映出对癌症微环境和免疫相互作用的重视，以及治疗策略的演进。代谢研究方面，特别是对棕色脂肪组织在新陈代谢中的作用以及代谢性疾病（如 2 型糖尿病）的代谢组学第二章 科学结构及其演变36表 2-18免疫、代谢和细胞调控研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域

85、名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科891不同器官纤维化和炎症的单细胞分析37508672019.22.2 跨学科科学214细胞衰老和线粒体健康在衰老和年龄相关疾病中的作用8922094172018.32.2 跨学科科学18癌症代谢及免疫调控研究018.12.3 跨学科科学178锻炼免疫力及巨噬细胞在免疫中的作用64.43.0 跨学科科学610复杂性状的遗传机制与基因组学多维度分析研究59.72.8 跨学科科学研究显著增强。这些研究强调了对能量代谢过程和代谢性疾病机制的深入理解。细胞衰老与线粒体功能研究方面，线

86、粒体在细胞衰老和代谢中的核心作用逐渐受到重视，揭示了线粒体在细胞生理和病理过程中的关键角色，并指向了抗衰老和代谢性疾病治疗领域的新靶点。6.纳米生命科学研究领域群组对比两个时期，纳米生命科学领域的研究趋势表现为从基础的材料学研究转向更具体、更有应用前景的医学治疗和诊断技术。特别是在纳米药物递送系统和生物医学成像领域的深入研究和创新，表明这些技术在未来的医学应用中拥有巨大的潜力。同时，对纳米材料的绿色合成和环保应用研究显示出了对可持续发展的重视。前一时期，研究重点主要集中在纳米材料在肿瘤治疗与检测、生物医学应用、以及抗菌研究等方面。其中，纳米颗粒在光动力治疗和药物递送中的应用，以及基于纳米颗粒的

87、生物分子传感器技术成为了研究的热点。第二时期，纳米医学在癌症治疗中的应用继续受到重视，同时，纳米技术在眼部疾病和其他医学领域的药物输送系统中的应用表现出其多样化的潜力。此外，近红外 II 荧光团在生物医学成像和治疗中的应用研究也显著增加，显示了纳米技术在提高成像精确度和治疗效果方面的潜力。科学结构图谱 202337表 2-19纳米生命科学研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科643纳米技术在癌症光动力、光热与化学动力治疗及免疫增强中的应用研究018.32.1 跨学科科学753近红外 II

88、荧光团在生物医学成像和治疗中的应用研究019.31.8 跨学科科学1146用于有机发光二极管的热激活延迟荧光材料的研究进展651247392018.41.5 跨学科科学171基于碳量子点的多色发光及其在生物成像、传感和光电器件中的应用67.01.7 跨学科科学458纳米药物递送系统在肿瘤微环境响应性治疗与生物成像中的应用研究88.12.3 跨学科科学7.肠道微生物与健康研究领域群组2014 2019 年，肠道微生物与健康研究主要聚焦于精神疾病、肿瘤、肠道菌群多样性、自身免疫性疾病等领域。特别是精神疾病与肠道微生物的关系成为最热门

89、的研究领域，突显了科学界对肠道-大脑轴的深入探索。此外，肿瘤相关肠道微生物的研究显示出对肠道微生物与癌症发展之间联系的重视。到了 2016 2021 年，肠道微生物与健康的研究重点发生了显著转变，研究重点从特定疾病如精神疾病和肿瘤，转向更全面关注肠道微生物群与全身健康和疾病之间的关系。特别是肠道微生物组和神经系统疾病的研究受到了极大关注，延续了对肠道-大脑轴的深入研究。同时，肠道微生物组与肠道健康、衰老、炎症性肠病的关联也成为热门主题。第二章 科学结构及其演变38表 2-20肠道微生物与健康研究领域群组被引次数排前 3 名的研究领域详情研究领域ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均

90、年学科多样性学科262肠道微生物干预与宿主免疫调控：粪便移植与噬菌体治疗研究017.62.9 跨学科科学825肠道微生物群及其对健康和衰老的影响018.63.1 跨学科科学1197微生物-肠-脑轴互作及其在神经系统疾病中的作用018.83.2 跨学科科学8.COVID-19 研究研究领域群组自 COVID-19 大流行暴发以来，针对这一全球性危机的科学研究迅速展开，COVID-19研究在 2020 2021 年出现并快速增长，涵盖了从病毒检测到治疗策略的广泛议题，包括 COVID-19 诊断、COVID-19 机制与治疗、疫苗、

91、COVID-19 对人体系统的影响、COVID-19 对社会的影响、COVID-19 与心理健康六个方面的研究领域群。在诊断领域，研究重点在于提升检测速度和准确性，特别是通过 SARS-CoV-2 的抗体测试和先进的测序技术。在探讨病毒机制与治疗方面，学界关注了 SARS-CoV-2 穗状蛋白的结构和功能，以及病毒如何引发免疫反应的失调，进一步促进了针对病毒主要蛋白酶和关键病毒蛋白的药物开发。同时，COVID-19 疫苗的迅速研发成为科学界的一个亮点，反映在关于疫苗开发、安全性和免疫反应的大量研究上。除了生物医学领域，研究还深入探讨了COVID-19 对人体各个系统的影响，尤其是心血管系统和代

92、谢系统。社会和行为科学研究则着眼于疫情对医疗服务、社会经济结构以及公众心理健康的影响。这些研究不仅为应对当前的疫情提供了科学依据，也为未来可能出现的类似公共卫生事件的防控和管理积累了宝贵的经验和知识。科学结构图谱 202339表 2-21COVID-19 研究研究领域群组被引次数排前 10 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科593COVID-19 感染的临床特征、影响因素与并发症研究8353511172020.22.1 临床医学953COVID-19 药物治疗效果与安全性综合研究020.22.2 临床医学256SA

93、RS-CoV-2 病毒结构、宿主相互作用及其防治策略020.03.0 跨学科科学90针对 SARS-CoV-2 的中和抗体和 T细胞反应的发展和疗效89.52.7 跨学科科学238COVID-19 疫苗的开发和安全96.62.5 临床医学1291COVID-19 中的血栓形成和凝血功能障碍90.31.7 临床医学84COVID-19 感染的病理生理机制、药物治疗及风险因素研究020.22.1 跨学科科学1307COVID-19 肺炎的影像和临床特征49.11.8

94、临床医学1260COVID-19 致病机制、传播和动物宿主621152682019.93.4 跨学科科学777SARS-CoV-2 引发的免疫应答异常与 COVID-19 重症机制研究63.22.6 跨学科科学9.癌症研究领域群组对比两个时期，癌症研究领域研究热点发生显著变化，尤其是在免疫治疗和靶向治疗方面。2014 2019 年的研究重点在于识别癌症早期诊断和治疗响应的生物标志物，特别是在血液肿瘤和前列腺癌。免疫检查点抑制剂的疗效和肿瘤免疫治疗机制也是研究的热点，反映了免疫调节在癌症治疗中的重要性。到了 2016 2021 年，肿瘤免疫疗法的研究论文数量激增，尤其关注靶

95、向治疗、新抗原识别和免疫调节方面的进展，表明免疫疗法正成为癌症治疗的重要方法。同时，研究者也越来越关注免疫治疗带来的不良反应，体现了对患者生活质量和治疗耐受性的关注。第二章 科学结构及其演变40表 2-22癌症研究领域群组被引次数排前 10 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科7肿瘤免疫疗法：靶向治疗、新抗原识别和免疫调节20858724472018.32.1 跨学科科学175免疫检查点抑制剂在晚期癌症治疗中的疗效、安全性及生物标志物相关性研究018.11.5 临床医学116靶向治疗与耐药性机制研究在晚期乳腺癌中的应

96、用018.41.3 临床医学650嵌合抗原受体 T 细胞（CAR T 细胞）治疗淋巴瘤与白血病的疗效、安全性及生物标志物研究6323365162017.51.9 临床医学87细胞信号通路调控与抗肿瘤治疗研究9823327312019.02.2 跨学科科学1096ALK 抑制剂、EGFR 抑制剂等靶向药治疗非小细胞肺癌8920572182018.11.4 临床医学1237癌症治疗中免疫检查点抑制剂的不良反应981981782018.21.5 临床医学108癌症免疫治疗中的 T 细胞衰竭和免疫检查点阻断法73.12.1 跨学科科学260癌症基因组学与蛋白

97、质组学：突变特征、治疗靶点及分子机制研究64.92.1 跨学科科学63淋巴瘤和白血病的免疫疗法和靶向治疗98.91.4 临床医学此外，靶向治疗在特定癌症类型如淋巴瘤、乳腺癌等的研究持续增长，突显了精准医疗在癌症治疗中的应用和发展。这些研究进展揭示了未来癌症治疗可能会更加个性化和综合化，同时强调了对治疗副作用管理和患者整体福祉的关注。科学结构图谱 20234110.心脑血管疾病研究领域群组表 2-23心脑血管疾病研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科53心血管干预和管理

98、018.01.2 临床医学587经导管主动脉瓣置换术 8922448112017.91.1 临床医学521家族性高胆固醇血症和心血管疾病预防981917792019.11.6 临床医学14研究心房颤动及相关并发症的管理和治疗83.71.3 临床医学1011高血压及心血管疾病影响的系统评估与管理策略研究69.71.3 临床医学整体来看，两期心脑血管疾病领域的研究热点集中在风险因素鉴定、治疗策略优化以及病理机制解析上。研究热点正从风险识别转向深入治疗，强调了早期诊断与管理的重要性，并在新治疗技术和方法上取得了显著进展。这些发展不仅提

99、高了治疗效果，也优化了疾病管理，为心脑血管疾病患者带来了更加个性化的治疗方案。2014 2019 年的研究重点是识别和管理心血管疾病的风险因素，特别是饮食和高血压对心脏健康的影响，以及心房颤动等疾病的诊断和风险评估。治疗方法方面，冠心病和血脂异常的治疗文献数量领先。到了 2016 2021 年，研究领域扩展到了心血管干预和管理，尤其在心血管植入设备和相关感染管理上。急性心肌梗塞的管理策略也显著提升，集中在血管重建和机械循环支持等领域。此外，家族性高胆固醇血症预防的研究突出了个性化医疗和精准治疗的趋势。第二章 科学结构及其演变42神经科学研究主要包含脑结构与功能、精神疾病、神经退行性疾病三个研究

100、领域群。在脑结构与功能研究方面，第一期的研究重点是认知、情感神经科学和神经环路调控。第二期的研究重点深入探究神经再生、神经可塑性和深部脑刺激技术，体现出技术进步对脑功能研究的推动作用；精神疾病研究则从第一期的全基因组分析和孤独症、双向情感障碍脑影像学，转向了第二期对抑郁症神经生理学亚型、阿尔茨海默病中神经炎症的深入研究。这反映出精神疾病研究正逐渐从诊断工具的开发转向对疾病深层机制的理解和治疗策略的探索；在神经退行性疾病方面，第一期的重点是童年创伤与心脏疾病关联研究和阿尔茨海默病发病机制，第二期的研究更多集中在寻找阿尔茨海默病的生物标志物和新的治疗方法上，反映了对这类疾病早期诊断和干预的重视。总

101、体而言，神经科学研究的整体趋势向更深入的疾病机制研究发展，特别是在阿尔茨海默病和神经炎症方面。同时，先进的成像技术和深部脑刺激等方法的应用，为理解和治疗这些复杂的神经疾病提供了新的视角和工具。通过预测模型和个体差异研究，神经科学正朝着更加个性化和精准化的治疗方法发展。11.神经科学研究领域群组表 2-24神经科学研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科64帕金森病的病因、诊断、治疗与病理机制的多维度研究579728152018.12.1 神经科学与行为科学166阿尔茨海默病中的神经炎症和微胶质细胞活化：机制和治疗

102、方法9521424272018.02.3 神经科学与行为科学761神经退行性变和大脑修复中的细胞多样性和功能86.92.3 神经科学与行为科学946精神病理学研究中的网络分析018.21.6 精神病学/心理学49神经活动与行为控制：分子标记、成像技术与回路功能解析82.62.2 神经科学与行为科学科学结构图谱 20234312.心理学研究研究领域群组表 2-25心理学研究研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科426COVID-19 对心理健康的影

103、响及心理适应策略研究020.32.3 精神病学/心理学83认知控制与自我调节：从神经机制到心理病理发展的跨学科研究85.01.9 精神病学/心理学52心理病理学分类标准、测量和发展过程82.41.5 精神病学/心理学663数字技术对心理健康和幸福的影响879345102018.21.8 精神病学/心理学687COVID-19 封锁期间的生活方式变化与心理健康影响研究20.73.0 跨学科科学2016 2021 年心理学研究包含心理健康、COVID-19 与心理健康、教育心理学、心理学、社会认知与公平研究、健

104、康和福祉几个研究领域群。与 2014 2019 年相比，核心论文量增长迅速。第一期的研究主要集中在探讨社会与技术对个体心理健康的影响，如网络和社交媒体成瘾、性取向和种族偏见的心理影响。此外，教育心理学的研究关注于创新教育方法对学生学习的影响，以及心理病理学与治疗方面的研究，特别关注成年人焦虑、抑郁症的治疗。第二期心理学研究领域出现了显著变化，心理健康成为最主要的研究主题，特别是 COVID-19 大流行对心理健康的广泛影响。这一变化反映了全球性事件对心理健康研究方向的重大影响。同时开始关注在线学习和数字技术在教育和心理健康中的应用，以及心理病理学领域的进一步发展，尤其是心理疾病的分类和治疗方法

105、。社会认知与公平方面，研究开始更多关注种族歧视和性别平等等现代社会议题。整体来看，心理学研究正逐步适应并回应全球性的社会变化和挑战，尤其是在理解和应对大流行对公众心理健康的影响方面。第二章 科学结构及其演变4413.公共卫生与健康研究领域群组在公共卫生与健康领域，核心论文量有较大的增长，从 1300 多篇增长到 1600 多篇。新一时期的研究重点和进展表现在应对全球健康危机、推动健康政策改革、关注慢性病和生活方式疾病、应用健康信息技术，以及减少健康不平等等方面。全球健康危机的响应：COVID-19 的全球大流行在新一期的研究中占据了显著位置，反映了公共卫生领域对全球性健康危机的快速响应和适应能

106、力。这不仅涵盖了疾病本身的研究，还包括了疫情对其他健康问题（如心理健康、慢性病管理）的间接影响。健康政策与系统的变革：新一期中医疗保险、烟草控制政策等健康政策领域的研究增加，显示了公共卫生专业在推动健康系统和政策改革方面的关注增强。慢性疾病和生活方式疾病的持续关注：两个时期，慢性病（如癌症、心脑血管疾病）和与生活方式相关的健康问题（如吸烟、营养不良）都是公共卫生研究的重心。健康信息与数据科学的应用：医学研究方法与数据分析在公共卫生领域的重要性日益增加，用以改善研究质量和决策制定。对健康不平等和脆弱群体的关注：对妇幼保健、老年人健康等问题的研究增长，显示了公共卫生领域在解决健康不平等和关注脆弱群

107、体健康上的持续努力。表 2-26公共卫生与健康研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科1370全球与区域疾病负担及健康风险评估研究362577492017.52.6 临床医学370卫生研究中的方法和报告标准54.31.9 跨学科科学37体育活动与健康的临床研究55.41.9 临床医学407电子烟与吸烟行为99.72.4 社会科学278阿片类药物使用及其对健康、医疗和社会政策的影响研究95.12.6 跨学科科学科学结构图谱 20

108、2345(三)信息科学与数学相关研究信息科学与数学相关研究包含“人工智能”“系统与控制”“偏微分方程和微积分”研究领域群组。表 2-27 至表 2-29 是信息科学与数学相关研究中的研究领域群组中被引次数排前 5 名或前 10 名的研究领域列表。1.人工智能研究领域群组两期人工智能（AI）领域的研究热点有显著变化。2014 2019 年的研究主要集中在医学图像的深度学习分析上，特别是在CT、MRI和肿瘤病理学图像诊断领域。此时期，AI 的应用广泛涵盖了自动化技术，如城市交通控制、车辆路径优化和自动驾驶，以及图像和视频处理等领域，展示了 AI 在处理复杂视觉信息方面的强大能力。2016 2021

109、 年，研究焦点有所转移，人工智能技术更多地涉及到网络技术和通信系统，尤其是在无人驾驶飞机支持的无线通信网络和 5G/6G 网络中关键技术方面，大量研究应用了深度学习模型优化网络通信算法，表明了 AI 在网络基础设施和高速通信领域的深入应用。同时，随着物联网(IoT)技术的快速发展带来了新的安全挑战，促使研究者更关注相关的用户认证与数据安全，特别是区块链技术在保障数据安全性方面的应用引起了广泛关注，被视为一种有效的解决方案。在医疗领域，AI 的应用依然活跃，尤其是在心电图信号分析和 CT 图像重建等更精确的医学诊断领域。此外，AI 的应用范围扩展到了多模态数据分析和计算病理学等新兴领域。前后两期

110、，AI 技术不仅在原有领域如医学图像分析中得到了深化，也开始广泛渗透到物联网、网络安全等新领域。这一趋势反映了 AI 技术在深度和广度上的显著发展，特别是在医疗、通信和物联网等关键领域，展现了其广泛的应用前景和巨大的发展潜力。第二章 科学结构及其演变46表 2-27人工智能研究领域群组被引次数排前 10 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科2645G 与 6G 网络关键技术317.91.7 计算机科学25用于医学成像和诊断的深度学习算法018.81.9 临床医学217用于图像和视频分析的计算机视

111、觉算法83.52.1 工程学440用于医学图像分析的深度学习算法75.33.0 跨学科科学437物联网中用户认证与数据安全019.01.7 计算机科学459深度学习模型在多领域应用 58.62.8 跨学科科学1186区块链在能源和医疗方面的应用95.02.0 跨学科科学138模糊环境下的高级决策方法018.42.1 跨学科科学505车辆网络中的边缘计算70.51.6 计算机科学565用于多模态数据分析和应用的机器学习算法93108551520

112、18.31.8 跨学科科学2.系统与控制研究领域群组在系统与控制领域，2014 2019 年的研究聚焦在神经网络和非线性系统的控制策略，特别强调了马尔科夫决策过程和复杂网络同步问题的解决方案。此外，还有对动态系统参数估计与设计方法的深入探讨，都是系统与控制领域的传统研究重点。2016 2021 年，研究焦点转向了更加实际的应用，尤其是在系统维护、智能诊断和生命周期管理方面取得了显著进展。这一时期，数据驱动的方法和深度学习技术等现代信息技术得到了广泛应用，它们在预测维护、故障检测以及控制系统设计方面的运用显著地提升了系统的操作效率和安全性。复杂网络理论的深入应用也在不断扩展。研究者开始更多地关注

113、于如何通过先进的控制策略来保持网络系统在面临时变延迟、结构变化以及外部攻击等不确定性因素时的稳定性和鲁棒性。例如，马尔科夫跳变系统的异步控制与滤波研究，为解决网络化系统中的随机切换和不同步问题提供了新的理论支持。科学结构图谱 202347表 2-28系统与控制研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科136自适应智能控制与约束非线性系统的容错机制研究019.41.6 跨学科科学54马尔科夫变跳系统的异步控制与滤波019.31.8 工程学398非线性系统的模型预测控制和自适

114、应控制958958212018.91.3 工程学110延迟脉冲效应的复杂网络的稳定性与同步方法18.52.5 跨学科科学524机械故障智能诊断和预测 558193182018.61.4 工程学3.偏微分方程和微积分研究领域群组2014 2019 年数学的研究重点主要是探索分数阶微分方程的核心理论，特别是这些方程在非线性系统中的适定性问题，以及在趋化系统和磁流体动力学中的应用。此外，研究热点还有非线性偏微分方程的定量和定性分析，偏微分方程的无网格方法和边界元法求解等。2016 2021 年，非线性波动方程与光孤子的研究显著增长。分数阶微分方程领域持续作为一个热点领域，在模型

115、的精确描述、解析性质的探讨以及在物理和工程问题中的应用方面显示了其理论与应用研究的广泛性。同时，固定点理论在多种公制空间的应用、分数阶微分方程解的存在性和唯一性研究，以及偏微分方程的数值解法和计算方法的研究显示出数学理论在解决实际问题和复杂问题中的核心作用。两期的研究进展显示，数学与物理、工程、生物医学等学科领域相互交叉、渗透与融合而产生的交叉问题日益成为新的研究焦点，尤其是在理解复杂物理现象和支持现实世界决策中的角色。数学模型和解析工具在揭示自然界的深层规律以及面对全球性挑战时提供了强大的支持。例如，COVID-19 等传染病的传播动力学数学建模成为新的研究方向，突出了数学在公共卫生决策支持

116、中的实际应用价值。这两期的研究变化发展揭示了系统与控制学科正逐步从传统的控制理论向集成现代信息技术的智能系统方向演进，这种转变使得学科能够更好地适应日益增长的系统复杂性和不确定性带来的挑战，并在实际应用中发挥更大的作用。第二章 科学结构及其演变48表 2-29偏微分方程和微积分研究领域群组被引次数排前 5 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科29多种非线性微分方程的性质与解法研究 218.82.1 数学327应用分数阶微分方程描述多种生物医学模型（COVID-19 为主）、动力学系统模型及多种物理、化学过程15811

117、431332019.32.5 跨学科科学81高阶非线性方程的孤子解研究20.01.8 物理学228分数微分方程的数值方法7.21.8 数学1346以 Caputo-Fabrizio 为代表的分数阶微分方程性质研究及其应用59346682019.51.7 数学(四)工程学相关研究工程学相关研究包含“纳米流体与热能工程”“先进工程材料和技术”“可持续建材”“岩土工程”“页岩气”“计算力学”“功能梯度材料力学”“智能电网与可再生能源系统”“自然启发优化算法及应用”“生物能源”“CO2利用与氢能技术”等研究领域群。表 2-30 是(四)工程学研究领域群组中被

118、引次数排前 10 名的研究领域列表。在工程学领域，两个时期科学结构图谱的研究热点出现了焦点转移，研究向着可持续性、智能化和高效能源利用的方向发展，同时在工程材料和计算技术方面的研究显著增长。2014 2019 年，研究主要集中在电力系统的优化调度、电动汽车相关技术以及可再生能源的制备与利用方面。特别是在电动汽车的车载电池特性和混合储能系统，以及智能电网的技术发展方面，显示了对于能源效率和新能源应用的重视。此外，研究还涉及岩土工程、页岩气开发、基于深度学习的结构健康监测，反映出工程领域对环境可持续性和智能化技术应用方面的关注。到了 2016 2021 年，研究重点转向了功能梯度材料力学、纳米流体

119、与热能工程、智能电网与可再生能源系统的集成，以及机器学习与先进计算技术在工程问题中的应用等功能梯度材料的振动和屈曲分析，纳米流体的热能应用，利用机器学习进行材料设计优化以及智能电网的技术创新，展示了工程学在先进材料、热管理技术和能源系统集成方面的进步。此外，CO2的捕集利用、可持续建筑材料与氢能技术的研究也显示了对绿色解决方案的追求。科学结构图谱 202349这两期的研究演化显示了从传统能源和电力系统优化向可持续能源解决方案和高级工程材料的转变。在能源领域，重点从提升传统系统的效率和可靠性转移到探索智能电网和集成可再生能源解决方案，生物燃料制备持续受到关注（两期中均有 5 个左右的研究领域）。

120、在工程材料方面，从研究传统材料的应用转移到探索功能梯度材料和纳米技术在工程中的应用。此外，先进计算和机器学习技术在工程设计和能源管理中的应用，体现了大数据和人工智能技术在工程领域中的日益重要性。表 2-30工程学研究领域群组被引次数排前 10 名的研究领域详情研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科1160工程设计和能源管理问题的元启发式优化算法 018.81.8 跨学科科学393混合纳米流体的传热应用206.32.0 跨学科科学670功能梯度纳米级和微观结构的力学研究018.31.8 工程学

121、118智能微电网与多能源协同优化研究018.11.2 工程学254复杂纳米流体中的熵产生和热传递019.62.1 跨学科科学59智能电网中的可再生能源预测与优化研究018.81.7 工程学272生物质能源转化与可持续循环生物经济研究94.92.7 跨学科科学791用于提高性能的结构分析和监测19.82.8 跨学科科学117自然启发的优化算法用于各领域的参数估计和全局优化任务 898095162019.91.8 工程学11利用机器学习和计算力学进行可靠性分析、敏感度分析和材料设计优化的高

122、级方法78784982018.82.0 工程学第二章 科学结构及其演变50(五)社会科学相关研究社会科学研究主要是关于可持续发展与社会政策等方面的研究，包含“城市规划与绿色城市”“企业可持续发展管理”“社会问题研究”“旅游和酒店业的创新研究”“可持续供应链管理”“低碳经济”“金融经济分析”“农村可持续发展”“智能交通与出行服务”“文献计量分析”“循环经济”研究领域群，表 2-31 是可持续经济与社会研究研究领域群组中被引次数排前 10 名的研究领域列表。社会科学领域，2014 2019 年，研究热点分布在能源消费与碳排放、城市化对环境的影响、智慧城市发展、以及气候变化等领域。在能源效率、碳排放

123、与经济增长的关系方面，研究集中于区域经济和全球贸易的环境影响。此外，社会治理、社会生态系统、以及城市发展与治理等领域的研究，反映了对社会经济系统内部及其与环境相互作用的关注。到 2016 2021 年，研究重点转移到了低碳经济、可持续供应链管理、智能交通与出行服务、以及旅游和酒店业的创新研究等领域，并扩展到了城市规划与绿色城市、企业可持续发展管理、农村可持续发展、以及金融经济分析等更广泛的社会问题。反映了社会科学研究对当前全球挑战的响应，如气候变化、技术创新、全球化影响、以及公共政策和治理的复杂性。社会科学领域的研究趋势显示了从更传统的环境和经济问题向向更广泛的社会经济和技术问题的转移。能源和

124、环境问题仍然是重点，但研究范围扩大到了包括数字化技术、社会经济发展、全球化挑战及其对个人和社群的影响等方面。这表明社会科学正逐步从环境和能源问题的研究转向包括技术创新、社会经济政策以及全球化挑战的广泛领域。科学结构图谱 202351研究领域 ID研究领域名称核心论文数总被引次数研究前沿数平均年学科多样性学科326发展中国家和发达国家能源消耗、碳排放、可再生/不可再生能源等与经济增长和环境可持续性之间的关系27920268492019.12.6跨学科科学692服务主导逻辑与顾客参与：人工智能、社交媒体影响力及数据隐私在现代营销中的应用与模型分析018.72.2经济与商业39

125、创业、创新和数字转型018.62.2经济与商业718绿色人力资源管理和可持续商业模式868462172017.82.7跨学科科学942新兴的移动性服务对城市交通的影响8.22.1社会科学850中国的环境监管、污染控制和可持续发展18.83.0跨学科科学396能源转型与正义：多维度视角下的可持续性策略、社会技术演进及创新政策研究847934172018.02.3社会科学1309循环经济的理论与实践：概念界定、实施挑战及效果评估25779082018.53.0跨学科科学1125共享经济及其对酒店和旅游业的影响57725392018.

126、32.3社会科学70研究通过大数据分析、共同创造、智能旅游和居民感知探索旅游和酒店管理的动态927089202017.91.9社会科学表 2-31可持续经济与社会研究领域群组被引次数排前 10 名的研究领域详情第二章 科学结构及其演变52三、基于科学结构图谱观察科学研究的发展趋势四个时期的科学结构图谱显示（图2-4），科学结构的总体布局基本保持一致，学科分布基本相同，研究领域群大部分有继承性，也有部分有发展变化。这也从另一个角度证明了新修改的科学结构算法的可靠性。在最新一期科学结构图谱 2016 2021上，最突出的特点是 COVID-19 大流行引发的全世界多个研究领域的科学家的积极响应，新

127、出现了多个与 COVID-19 研究相关的研究领域群；其次依旧是人工智能技术在各个领域渗透和应用，新出现了“物联网和区块链安全应用”研究领域群，“AI 医疗”热度迅速增高；在先进材料方面，包括“智能可穿戴医疗设备和技术”等生物医学材料、“金属有机骨架”研究热度迅速增高；与环境和可持续性相关的领域，如“低碳经济”“微塑料污染与管理”“废水处理”等，与可持续能源相关的“水系电池”“纳米流体与热能工程”，与可持续工程相关的“功能梯度材料力学”，与可持续社会研究相关的“城市规划与绿色城市”“农村可持续发展”“可持续供应链管理”等的热度都有所增长；公共卫生研究领域群的密度和扩展度也有显著增加，关于卫生保

128、健服务、妇幼健康、老年健康等的研究迅速发展；基础研究相关的“量子物理”“宇宙研究”“先进光学和光子学”的热度也迅速增高。从四期科学结构图谱来看，持续高密度论文区域的研究热点主要包括“量子物理”“粒子物理”“二维材料和器件”“机器学习”“无线通信”“纳米光催化”“有机合成方法学”“系统与控制”“微分方程”“气候变化”“植物基因调控”“肠道微生物与健康”“计算力学”“企业管理”等方面的研究。在近两期科学结构图谱中，“肿瘤免疫治疗”“钙钛矿材料与器件”“AI 医疗”“智能决策与应用”等研究领域热度越来越高；前三期中“锂电池”“脑结构与功能”“精神疾病”“基因编辑”“智能电网”是持续的研究热点。在科学

129、结构图谱 2010 2015、2012 2017中，“生态系统保护”“超材料”“生物质能源”“神经退行性疾病”“房颤与心衰”“卫生保健服务”“新经济”等研究领域密度增高，成为热点研究。四期科学结构图谱整体来看，“染敏太阳能电池”“心脑血管疾病”“石墨烯”“智慧城市”除“蛋白质结构”外的蛋白质科学等研究领域群的密度有所降低。科学结构图谱 202353（a）科学结构图谱 2010 2015（c）科学结构图谱 2014 2019（b）科学结构图谱 2012 2017（d）科学结构图谱 2016 2021注：研究领域的坐标位置由深度学习模型确定，图中论文量越大，密度越大，颜色越暖；反之，论文量越小，密

130、度越小，颜色越冷图 2-4四期科学结构图谱第二章 科学结构及其演变54表 2-32 列出了五期科学结构图谱中各学科（ESI 22 个学科）研究领域（判断方法参见第四章第一节）的数量及占全部研究领域的比例。从总体趋势来看，各学科研究领域数量占全部研究领域的比例基本稳定，跨学科科学的研究领域占比最高，接近 40%。2016 2021 年，一个显著的特点是跨学科科学的研究领域在全部研究领域占比增长最快，增长大于 4%；其次是地球科学和数学的占比有所增长；化学、社会科学、免疫学、生物与生物化学、计算机科学等学科的占比下降较多；属于单一学科且研究领域在全部研究领域占比最高的是临床医学，达到16.1%，其

131、次是工程学，超过 5%。表 2-32五期科学结构图谱中各学科研究领域的数量及占全部研究领域的比例学科科学结构图谱2008 2013科学结构图谱2010 2015科学结构图谱2012 2017科学结构图谱2014 2019科学结构图谱2016 2021研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%材料科学60.690.890.8191.4171.2 地球科学242.5292.7322.7392.9473.4 分子生物学与遗传学60.670.6110.970.570.5 工程学596.1666.1796.8947.1966.9 化学596.16

132、86.3736.2775.8634.5 环境/生态学60.6111.0151.3161.2130.9 计算机科学90.9100.9161.4151.1100.7 经济与商业151.5111.0131.1161.2141.0 精神病学/心理学212.2242.2252.1292.2201.4 空间科学60.650.560.590.790.6 跨学科科学38039.240237.140935.048236.256840.9 临床医学15215.718216.819016.321416.122416.1 免疫学50.560.640.330.210.1 农业科学232.4282.6282.4272.0

133、292.1 社会科学474.8464.2574.9775.8634.5 神经科学与行为科学212.2222.0292.5262.0261.9 生物与生物化学151.5222.0171.5181.4120.9 数学212.2323.0423.6382.9453.2 微生物学40.470.650.420.200.0 科学结构图谱 202355图 2-5研究领域群组论文量复合年均增长率-平均引用影响力气泡图注：为便于显示，“COVID-19 研究”在图中的位置有调整。“COVID-19 研究”实际 CAGR 和 CNCI 值分别为131%和 41。学科科学结构图谱2008 2013科学结构图谱201

134、0 2015科学结构图谱2012 2017科学结构图谱2014 2019科学结构图谱2016 2021研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%研究领域/个占比/%物理学525.4484.4564.8604.5654.7 药理学与毒理学50.580.780.7120.980.6 植物学与动物学343.5413.8453.8534.0523.7 图 2-5 展示了不同研究领域群组的论文量复合年均增长率（CAGR）与平均引用影响力（CNCI）之间的关系，横轴表示 CAGR，纵轴表示 CNCI，而气泡的大小则与论文量成正比。虚线代表全研究领域的 CAGR 和CN

135、CI。四、研究领域群组的增长与影响力分析续表第二章 科学结构及其演变56这张图呈现出世界科研热点前沿的重点和动态：COVID-19 研究的显著性：最大的气泡位于图表的右上角，是 COVID-19 研究。其在CAGR 和 CNCI 上的极高值反映了 COVID-19的全球大流行引起了广泛的紧急研究活动和全球关注度。热门领域：右上方的气泡代表高增长率和高引用影响力的研究领域群组，可能是当前热门或快速发展的研究方向，如人工智能、心理学研究等。COVID-19 研究和人工智能由于其对社会的紧迫性和前沿技术的重要性而迅速成长并具有高影响力。成熟领域，高引用但增长慢。如癌症研究、公共卫生与健康、太阳能和光

136、电材料、心脑血管疾病等，有较高的 CNCI 值，说明这些领域的研究对于学术界和社会都具有较高的影响力。新兴或扩展领域，快速增长但影响力低。比如食品科学与健康，尽管该领域的CARG 值较高，但 CNCI 值相对较低，这可能意味着虽然研究量在增加，但论文的影响力尚未达到高水平。传统或饱和领域，低增长低影响力。比如宇宙研究与粒子物理、神经科学、生态学等传统科学领域：这些领域的 CARG 值和CNCI 值都在中等水平，可能反映了这些领域的稳定增长和持续的学术贡献。科学结构图谱 202357研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响第三章03第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响

137、58研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响本章对研究领域做进一步深入分析，分析研究领域的学科交叉性，识别新兴热点研学科交叉研究领域的显著增长显示当今科学发展的交叉性正在逐步增强。本期科学结构图谱中学科交叉研究领域数量达到 428 个，比上期增加了 83 个。学科交叉研究领域主要集中在化学与材料科学、环境与生态、计算机科学、工程学、地球科学以及社会科学等领域。研究领域群包括：“锂电池”“太阳能和光电材料”“智能可穿戴医疗设备和技术”“光催化”“电解水”“废水处理”“纳米流体与热能工程”“机器学习”“智能决策与应用”“AI 医疗”“低碳经济”“土壤生态学”等。医学与生物科学领域的学科交叉

138、研究相对较少，主要集中在与 COVID-19 相关的研究、“肠道微生物与健康”“免疫与代谢调节”等研究领域群。在本期科学结构图谱中，新兴热点研究领域增加到 187 个，比上期增加了 23 个。这些新兴热点研究领域的分布情况发生了显著变化,主要分布在与 COVID-19 相关的研究领域群中,而不是像前几期分布在密度较低的“海洋”区域。除此之外，新兴热点研究领域主要分布在“先进工程材料和技术”“AI 医疗”“废水处理”等研究领域群中。本期有 67.2%的(933 个)研究领域含有至少一篇被专利引用核心论文。在这些研究领域中，有 294 个研究领域中被专利引用的核心论文数量超过 10 篇，与上一期科

139、学结构图谱的情况大致相同。对技术创新有影响的研究领域主要是与工业结合紧密或者关系到人类生命健康的研究方向,如“量子物理”“先进光学和光子学”“二维材料”“锂电池”“水系电池”“太阳能和光电材料”“光催化”“智能可穿戴医疗设备和技术”“增材制造工艺与优化”“无线通信”“机器学习”“AI 医疗”“肿瘤免疫”“COVID-19 疫苗”“COVID-19 机制与治疗”“肠道微生物与健康”“蛋白质结构”“基因编辑与治疗”等研究领域群。究领域，并且将论文与专利关联分析，识别对技术创新有影响的研究领域。科学结构图谱 202359表 3-1ESI22 个学科与 14 个学科对应表一、学科交叉研究领域本节通过分

140、析研究领域与 14 个学科之间的关系，确定了学科交叉研究领域与非学科交叉研究领域，并形象地展示了学科交叉研究领域在科学结构图谱上的分布。通过引入了第三代学科多样性指标，度量研究领域的学科交叉度，考察研究领域所涉学科的学科交叉程度。由于 ESI 的 22 个学科中生命科学相关学科较多，为了弱化生命科内部交叉，体现学科交叉均衡性，本报告将 22 个学科归并为14 个学科，如表 3-1 所示。序号ESI22 个学科14 个学科1农业科学农业科学2生物与生物化学生物科学微生物学分子生物学与遗传学植物学与动物学3化学化学4计算机科学计算机科学5经济与商业经济与商业6工程学工程学7环境/生态学地球科学与环

141、境地球科学8材料科学材料科学9数学数学10临床医学医学免疫学神经科学与行为科学药理学与毒理学精神病学/心理学第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响60序号ESI22 个学科14 个学科11跨学科科学交叉学科12物理学物理学13社会科学社会科学14空间科学空间科学注：研究领域的学科交叉性判断：研究领域中只要有一个学科的核心论文比例大于 60%，那么该研究领域属于该学科，否则，属于交叉学科。学科交叉研究领域的显著增长显示当今科学发展的交叉性正在逐步增强。这些研究领域融合了多个学科的研究方法和视角，为应对现代社会和健康挑战提供了跨学科的解决方案。根据研究领域的学科交叉性判断标准，计

142、算得出 2016 2021 年每个研究领域所属的学科领域。结果显示，属于学科交叉研究领域共有 428 个，较 2014 2019 年增加了83个，比20122017年增加了146个。图 3-1 展示了学科交叉研究领域在科学结构图谱 2016 2021 上的分布情况。图中每个圆圈代表学科交叉研究领域，圆的大小与论文数量成正比。从图中可以看出，学科交叉研究领域主要集中在图谱右上方的化学与材料科学，以及中部的环境与生态领域，研究领域群包括：“锂电池”“水系电池”“储能碳材料”“太阳能和光电材料”“智能可穿戴医疗设备和技术”“生物医学材料”“光催化”“电解水”“废水处理”“土壤污染”“二维材料”等；此

143、外在图谱左侧的计算机科学、工程学、地球科学以及社会科学领域的学科交叉研究也较为密集，涵盖了“纳米流体与热能工程”先进工程材料和技术“机器学习”“智能决策与应用”“AI 医疗”“土壤生态学”“海洋生态”“低碳经济”等。图下半部分为医学与生物科学，学科交叉研究领域相对较少，但本期科学结构图谱中，与 COVID-19 相关的研究中，学科交叉研究领域比较多，比如“COVID-19 疫苗”“COVID-19 诊断”“COVID-19 对社会的影响研究”等。其他交叉较多的研究领域群有“肠道微生物与健康”“免疫与代谢调节”，并在“基因工程与分子调控”“心理学研究”“癌症”等研究领域群组中有零散分布。续表科学

144、结构图谱 202361图 3-1学科交叉研究领域在科学结构图谱 20162021 中的分布表 3-2 展示了学科交叉度排名前 20 的研究领域，选取至少包含 30 篇核心论文的研究领域展示。这些学科交叉度高的研究领域超过半数分布在图中热点区域的边缘或者外部（蓝色区域），而不是在研究领域群中心位置，例如：“呼吸道病毒的空中传播”“贝叶斯统计在动物行为中的研究”“土壤生态学”“传染病研究”“COVID-19 对社会的影响研究”“环境污染物对健康的影响以及营养补充剂和纳米颗粒的潜在保护作用”等。第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响62表 3-2学科交叉度排名前 20 的研究领域研

145、究领域ID研究领域群研究领域名称学科交叉度总论文数/篇290呼吸道病毒的空中传播 4.4 881129研究贝叶斯统计和动物行为4.4 32316影响环保行为的因素4.0 4434传染病研究蚊子控制战略4.0 471261COVID-19 对社会的影响研究COVID-19 及其对智能城市和医疗保健的影响3.9 59229环境污染物对健康的影响以及营养补充剂和纳米颗粒的潜在保护作用3.7 53140植物表型和疾病检测的深度学习3.5 381260COVID-19 机制与治疗COVID-19 致病机制、传播和动物宿主3.4 6296虚拟和增强现实技术在解剖学教育和心理健康治疗中的应用：系统回顾和荟萃

146、分析3.4 41690信息和通信技术对个人和组织的影响3.4 51151大气污染及影响空气污染的健康影响3.3 50810实现二氧化碳负排放和限制全球温度上升的途径3.3 37408遥感技术应用遥感和机器学习在作物表型和产量预测方面的进展3.3 35762COVID-19 的传播动态进行数学建模和分析 3.3 331197肠道微生物与健康微生物-肠-脑轴互作及其在神经系统疾病中的作用3.2 141926抗生素耐药性抗生素抗性和细菌持久性：机制、演变和治疗策略3.2 721366微生物组分析及其应用3.2 33127气候变化气候变化的影响和缓解战略3.2 4898城市规划与绿色城市城市规划和灾害

147、管理的地理空间分析和数据科学3.2 5313新出现的多药耐药真菌病原体：流行病学、抗药性机制和临床管理3.2 74科学结构图谱 202363二、新兴热点研究领域新兴热点研究领域代表该领域正快速进入科研人员的视线，更有希望随着时间推移形成一个新的研究趋势。本节在科学结构图谱中根据位置、大小形象地展示新兴热点研究领域中的分布。图 3-2新兴热点研究领域在科学结构图谱 2016 2021 中的分布第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响64新兴热点研究领域判断方法：科学结构研究领域包含的核心论文与前期科学结构研究领域的核心论文没有重合，表明该研究领域是由全新高被引论文组成，即为新兴热

148、点研究领域。科 学 结 构 图 谱 2016 2021 新 兴 热点 研 究 领 域 共 187 个，比 科 学 结 构 图 谱2014 2019 增加了 23 个（表 3-3）。图 3-2显示新兴热点研究领域多分布情况。与前几期科学结构图谱不同，新兴研究领域之前通常分布在密度较低的“海洋”中，尤其是一些较小的新兴热点研究领域。然而，在科学结构图谱 2016 2021 中，新兴热点研究领域主要分布在与 COVID-19 相关的高密度研究领域群中。这一变化主要是由于 2020 年初新冠疫情爆发，全球科研资源和关注度在短时间内大量集中在与 COVID-19 相关的课题上，催生了大量前所未有的新冠疫

149、情研究。除了与 COVID-19 相关的研究领域，其他新兴热点研究领域主要分布在“先进工程材料和技术”“AI 医疗”“废水处理”等研究领域群中。这些领域在近年来受到了广泛的关注和研究，显示出了其在科学研究中的重要性和发展潜力。总的来说，新兴热点研究领域的分布情况在一定程度上反映了当前科学研究的热点和趋势，同时也呈现出了科学研究资源集中和关注度的变化。表 3-3两期科学结构图谱新兴热点研究领域学科分布科学结构图谱2014 2019学科名称农业科学生物科学化学计算机科学经济与商业工程学地球科学与环境数量/个416921179学科名称材料科学数学医学交叉学科物理学社会科学空间科学数量/个252857

150、0140科学结构图谱2016 2021学科名称农业科学生物科学化学计算机科学经济与商业工程学地球科学与环境数量/个27422135学科名称材料科学数学医学交叉学科物理学社会科学空间科学数量/个265579180科学结构图谱 202365表 3-4核心论文量排名前 20 的新兴热点研究领域研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点核心论文数/篇总被引次数/次84COVID-19 机制与治疗COVID-19 感染的病理生理机制、药物治疗及风险因素研究COVID-19 与心理健康COVID-19 封锁期间的生活方式变化与心理健康影响研究1678858426COVID-19

151、 与心理健康COVID-19 对心理健康的影响及心理适应策略研究COVID-19机制与治疗COVID-19 药物治疗效果与安全性综合研究疫苗（COVID-19为主）COVID-19 疫苗的开发和安全96192401291COVID-19 影响人体系统COVID-19 中的血栓形成和凝血功能障碍901886590疫苗（COVID-19为主）针对 SARS-CoV-2 的中和抗体和 T 细胞反应的发展和疗效8919393290呼吸道病毒的空中传播 886969593COVID-19 影响人体系统COVID-19 感染的临床特征、影响因素与并发症研究835

152、3511新兴热点研究领域包含的核心论文数普遍较少，2014 2019 科学结构图谱中核心论文超过 20 篇的新兴热点研究领域只有 18个。2016 2021 科学结构图谱中核心论文超过 20 篇的新兴热点研究领域有 74 个，显著增长。核心论文量排名前 20 的新兴热点研究领域主要集中在 COVID-19 相关的研究领域群中（表 3-4）。COVID-19 机制与治疗、COVID-19 与 心 理 健 康、COVID-19 影 响 人体系统等领域的研究较多，突出了对疫情的认知、治疗和应对策略的重要性。除了COVID-19 相关的研究领域，还有两个属于“先进工程材料和技术”的新兴研究领域群。其中

153、一个研究领域是“高效能材料与先进制造技术在环境能源与生物医学领域的应用研究”，另一个研究领域是“结构系统分析与设计的先进计算与实验技术”。第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响66研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点核心论文数/篇总被引次数/次834COVID-19 对社会的影响研究COVID-19 对可持续能源、废物管理和建筑设计的影响753270125COVID-19 机制与治疗SARS-CoV-2 的药物开发和设计：以主要蛋白酶和其他病毒蛋白为目标 729883938COVID-19 诊断SARS-CoV-2 的诊断方法689022590COVID-19 对

154、健康影响COVID-19 的神经系统表现6581521404先进工程材料和技术高效能材料与先进制造技术在环境能源与生物医学领域的应用研究654172732COVID-19 机制与治疗COVID-19 的营养与免疫635416955分数微积分分形与分数微积分的理论及其在科学与工程中的应用研究633169911COVID-19 影响人体系统COVID-19 大流行期间的外科实践626862822COVID-19 机制与治疗天然化合物作为抗 SARS-CoV-2 的潜在治疗方法623523774先进工程材料和技术结构系统分析与设计的先进计算与实验技术623287658COVID-19 研究COVID

155、-19 在孕期和围产期的结果616925续表科学结构图谱 202367表 3-5被专利引用核心论文的研究领域学科分布科学结构图谱2014 2019学科名称农业科学生物科学化学计算机科学经济与商业工程学地球科学与环境数量/个136294092学科名称材料科学数学医学交叉学科物理学社会科学空间科学数量/个科学结构图谱2016 2021学科名称农业科学生物科学化学计算机科学经济与商业工程学地球科学与环境数量/个339246073学科名称材料科学数学医学交叉学科物理学社会科学空间科学数量/个50102901500三、对技术创新有影响的研究领域科技论文被专利引用说明该论文所代表的科

156、学研究成果对技术创新有一定的影响和贡献。本节通过分析研究领域中被专利引用的核心论文情况，分析各研究领域对技术创新的影响，并在科学结构图谱中形象地展示出这些研究领域的分布与被专利引用的份额。科学结构图谱 2016 2021 中，共有933 个研究领域的核心论文被专利引用，约占总研究领域数的 67.2%，但多数研究领域中被专利引用的核心论文数量很少，本报告选取了至少含有 10 篇被专利引用核心论文的研究领域，共 294 个，进行统计分析，这一数量略高于科学结构图谱 2014 2019 中相应的数量。科学结构图谱 2016 2021 中，含被专利引用核心论文的研究领域所属学科最多的为医学和交叉学科，

157、分别有 102 个和 90个。生物科学、化学和物理学各有 39 个、24 个和 15 个（表 3-5）。与科学结构图谱2014 2019 相比，生物科学、化学和物理学的学科中被专利引用的研究领域数量均有所减少，而学科交叉研究领域的相应数量从74 个上升到 90 个，这一变化反映了交叉学科研究在推动技术发展方面发挥了更加明显的作用。第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响68图 3-3 展示了 294 个至少有 10 篇核心论文被专利引用的研究领域在科学结构图谱中的分布情况。从图中可以看出，被专利引用较多的研究领域主要集中在与工业结合紧密或者关系到人类健康的研究方向。图 3-3对

158、技术创新有影响的研究领域在科学结构图谱 2016 2021 中的分布科学结构图谱 202369在图的右上侧可以看到一些与材料科学、能源等相关的研究领域群中分布了大量的对技术创新有影响的研究领域，如“量子物理”“先进光学和光子学”“二维材料”“锂电池”“水系电池”“太阳能和光电材料”、“光催化”“智能可穿戴医疗设备和技术”“增材制造工艺与优化”等。这些研究领域与工业技术密切相关，因此被专利引用的核心论文较多。另外，图的左侧展示了一些与计算机科学与工程学相关的研究领域群组，如“无线通信”“机器学习”“AI 医疗”等研究领域群中有大量被专利引用的研究领域。随着信息技术、人工智能技术的快速发展，这些研

159、究领域也受到了广泛的关注和应用，因此被专利引用的核心论文也较多。此外，在图的中部和下部，与人类疾病与健康相关的研究领域群是被专利引用最多的区域，包括“肿瘤免疫”“COVID-19 疫苗”“COVID-19 机制与治疗”“肠道微生物与健康”“蛋白质结构”“基因编辑与治疗”等。这些研究方向的成果已经形成了一定规模，并向技术转换方向发展。表 3-6 展示了被专利引用核心论文数排名前 20 的研究领域。在对技术创新有影响的研究领域中，被专利引用核心论文数最多的研究领域是“肿瘤免疫治疗”中“肿瘤免疫疗法：靶向治疗、新抗原识别和免疫调节方面的进展”，有 145 篇核心论文被专利引用，涉及 1149 个施引

160、专利家族。其次是“无线通信”中的“5G 与 6G 网络关键技术”和“太阳能和光电材料”中“钙钛矿太阳能电池：材料、结构和性能”，分别有 130 篇和 113篇核心论文被专利引用。篇均被专利引用量最高的研究领域是“肿瘤免疫治疗”中“癌症治疗中的免疫疗法”的研究与“基因编辑与治疗”中“CRISPR-Cas9基因组编辑和人类细胞中的定向基因调控”。在“癌症治疗中的免疫疗法”研究领域中，每篇核心论文平均被专利引用数量为 78.35篇，这是所有研究领域中最高的。该研究领域涉及了 91 篇核心论文，被 7130 个专利家族引用。在“CRISPR-Cas9 基因组编辑和人类细胞中的定向基因调控”研究领域中，

161、每篇核心论文平均被专利引用数量为28.28篇，被 1895 个专利家族引用。其他排名靠前的研究领域还分布在“再生医学与基因调控”、“基因编辑与治疗”、“肠道微生物与健康”等研究领域群中。这些研究方向在技术转换方面取得了显著成果，被专利引用的核心论文数量也较高。第三章 研究领域的学科交叉性、新颖性以及对技术创新的影响70表 3-6被专利引用核心论文数排名前 20 的研究领域研究领域 ID研究领域群研究领域名称被专利引用核心论文数/篇施引专利家族数/个核心论文数/篇7肿瘤免疫治疗肿瘤免疫疗法：靶向治疗、新抗原识别和免疫调节方面的进展64无线通信5G 与 6G 网络关键技术13

162、0357313113太阳能和光电材料钙钛矿太阳能电池：材料、结构和性能8太阳能和光电材料高效稳定钙钛矿光电材料及其量子点纳米技术的研究与应用58再生医学与基因调控单细胞转录组及表观遗传学分析技术与应用研究96818136175肿瘤免疫治疗免疫检查点抑制剂在晚期癌症治疗中的疗效、安全性及生物标志物相关性研究9基因编辑与治疗遗传性疾病的基因治疗：输送策略、CRISPR-Cas9 基因编辑和临床试验80869123262肠道微生物与健康肠道微生物干预与宿主免疫调控：粪便移植与噬菌体治疗研究792431443基因编辑与治疗CRISPR-

163、Cas9 基因组编辑和人类细胞中的定向基因调控671895711383传染病研究寨卡病毒：发病机制、先天性畸形和疫苗开发6362779298先进光学和光子学智能纳米光子学与逆向设计6肠道微生物与健康微生物-肠-脑轴互作及其在神经系统疾病中的作用60175141365量子物理量子计算和模拟602301401076再生医学与基因调控细胞和类器官模型在疾病建模和药物筛选中的应用59198101214细胞老化和代谢调节细胞衰老和线粒体健康在衰老和年龄相关疾病中的作用5944289160水系电池先进的水系电池及电极材料591401561023植物基因调控植物的基因组编辑：技术、应用

164、和监管5624793851电催化电催化还原二氧化碳：催化剂和机制56112106148智能可穿戴医疗设备和技术智能材料驱动的软体机器人与生物医学微纳米机器人技术55156104650血液肿瘤嵌合抗原受体 T 细胞（CAR T 细胞）治疗淋巴瘤与白血病的疗效、安全性及生物标志物研究5586763科学结构图谱 202371中国及科技发达国家科学研究活跃度第四章04第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度72本章选取中国及 5 个科技发达国家（包括美国、英国、德国、日本、法国）作为主要研究对象，采用核心论文和施引论文份额指标分析这些国家的整体科研活跃度，以及观察中国：中国的核心论文份额稳居世界第二位

165、，与排名第一的美国仅相差 1.6 个百分点，且依旧保持强劲的增长势头，2016 2021 年比 2010 2015 年增长 12.7 个百分点，增幅超过 110%。科技发达国家整体核心论文份额呈下降趋势。本期科学结构图谱中，自2020 年开始，中国年度核心论文份额开始大幅超过美国近 10 个百分点，达到 30.2%；值得注意的是，2021 年，中国年度核心论文份额为 29.7%，略低于 2020 年份额；同时，中国年度核心论文份额在2016年约为英国的2倍、德国的3倍，2018年约为英国的3倍、德国的 5 倍，2020 年约为英国的 5 倍、德国的 8 倍。中国在科研的优势研究领域逐步稳固，与

166、美国形成了明显的互补关系。中国在以下研究领域群组中展现出较为明显的优势：“系统与控制”“人工智能”“能源与可持续工程”“光学、量子和凝聚态物理”“催化”“电池和储能材料”“先进材料”“纳米生命科学”“食品科学与健康”等。其次，在“偏微分方程和微积分”“地球科学”“环境污染与防治”“有机合成方法学”“基因工程与分子调控”“COVID-19 研究”“植物学”“生物质转化与传感技术”“可持续经济与社会研究”等研究领域群组，中国也表在学科交叉研究领域、新兴热点研究领域及对技术创新有影响的研究领域中的科研活跃度。本报告选取分数计数法作为国家论文份额计算的方法。中国及科技发达国家科学研究活跃度科学结构图谱

167、 202373现出较强的实力。在“宇宙研究与粒子物理”“生态学”“太阳能和光电材料”“肠道微生物与健康”等研究领域群组中，中国也有一定的份额。相比之下，在医学、生物学、社会科学、经济与商业学科中，中国所占的份额相对较少。中国的研究领域覆盖率从世界排名第五位上升到第二位，且覆盖率呈现显著上升趋势，覆盖率从 2010 2015 年的 66.7%上升到 2016 2021 年的 82.6%。核心论文份额高于 12%的覆盖率，同样呈现增长态势，从 23.3%增长到 44.8%，增幅明显高于研究领域覆盖率的上升幅度。新兴研究领域的覆盖率也有明显增长，从 48.3%增长到72.7%。但本期科学结构图谱中，

168、中国还有 17.4%的研究领域没有发文，核心论文份额在 7%12%、1%3%和 0%1%三个区间占比均低于 10%，分别为 9.7%、9.4%和 7.5%；核心论文份额在 3%7%区间占比略高于 10%，占比为 11.2%。中国在新兴热点研究领域的增长势头显著，覆盖的新兴热点研究领域数量达到 135个，占比超过 40%的研究领域数量增长达到 42 个，均超过美国。在新兴热点研究领域的覆盖范围上，美国、中国和英国有明显的差异。美国核心论文份额占主导地位的新兴热点研究领域依旧主要集中在生命科学等领域，且优势较为明显。而中国核心论文份额占主导地位的新兴热点研究领域主要分布在“先进工程材料和技术”“钠

169、离子电池”“废水处理”等研究领域群，在“人工智能”“COVID-19 研究”相关研究中也有较好的表现。中国在对技术创新有影响的研究领域数量和份额基本保持稳定，对技术创新影响较大的研究领域群包括“机器学习”“物联网和区块链”“无线通信”“光催化”“纳米药物输送”“太阳能和光电材料”等，在“智能可穿戴医疗设备和技术”“植物基因调控”等研究领域群中，中国被专利引用核心论文数表现也较为出色。美国在对技术创新有影响的研究领域的优势正在被中国缩小，研究领域内的平均份额明显下降，而美国仍然在生命科学领域占绝对主导地位。值得注意的是，在中国表现活跃的研究领域群中，美国被专利引用核心论文份额依旧占据很大比例，例

170、如在在“机器学习”“无线通信”“纳米药物输送”等研究领域群；但在美国优势的生命科学领域中，中国的论文被专利引用的情况相对较少。中国和美国是学科交叉研究领域表现最为出色的两个国家。特别是中国的增长势头尤为显著。在学科交叉研究领域中，中国论文占比超过 40%的领域从 2014 2019 年的第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度7444 个增加到了 2016 2021 年的 68 个，数量已经大幅超越美国。中国在学科交叉研究领域的覆盖数量几乎与美国持平，占主导的学科交叉研究领域群主要包括：“光催化”“电解水”“废水处理”“先进工程材料和技术”“系统与控制”“智能决策与应用”等；在“锂电池”“纳米

171、药物输送”“太阳能和光电材料”“生物质转化”等研究领域群上也占了很高的比例。美国占绝对主导的学科交叉研究领域主要包含“海洋生态”“生态系统保护”“肠道微生物与健康”“COVID-19 疫苗”“COVID-19 诊断”“免疫与代谢调节”“宇宙研究”等研究领域群。一、中国及科技发达国家整体科研活跃度时序发展（一）核心论文份额分析图 4-1 显示了近四期科学结构图谱在全部研究领域中核心论文份额排名世界前 30 位的国家或地区变化情况。结合中国及科技发达国家（指中国及 5 个科技发达国家，共六个国家。以下同）在近四期核心论文份额及排名变化分析（表 4-1），美国的核心论文份额依旧居世界第一位，但是呈现

172、明显的下降趋势，与 2010 2015 年相比，2016 2021年在世界的核心论文份额下降了 11.2 个百分点，降幅超过 30%。中国的核心论文份额稳居世界第二位，在与排名第一的美国的差距加速减小的同时，依旧保持强劲的增长势头，2016 2021 年比 2010 2015 年增长 12.7个百分点，增幅超过 110%。英国、德国、法国、日本的核心论文份额均有所下降，下降范围在 0.7 2.0 个百分点。其中英国、德国分列世界第三、第四位，四期排名没有变化，但德国的降幅为 31.1%，远高于英国 15.6%的降幅。法国、日本四期的排名均有所下降，其中法国世界排名连续下降 3 位，从 2010

173、 2015 年的第 5 位下降到 2014 2019 年第 8 位，2016 2021 年依旧维持在第 8 位，但与第一期相比，核心论文份额降幅为 26.3%；日本世界排名从 2010 2015 年的第 9 位下降到 2012 2017 年的第 10 位，2016 2021年依旧维持在第 10 位，但与第一期相比，核心论文份额降幅高达 27.7%。科学结构图谱 202375图 4-1全部研究领域中核心论文份额排名世界前 30 位的国家或地区变化情况37.00204060美国中国英国德国法国加拿大澳大利亚意大利日本荷兰西班牙瑞士韩国新加坡瑞典比利时丹麦印度伊朗中国台湾奥地利以色列芬兰土耳其巴西挪

174、威爱尔兰希腊葡萄牙沙特阿拉伯11.57.46.33.43.42.92.72.62.42.21.91.51.11.01.01.01.00.90.60.60.50.50.50.40.40.40.40.40.320102015 年核心论文份额%34.50204060美国中国英国德国加拿大澳大利亚法国意大利荷兰日本西班牙瑞士韩国伊朗印度新加坡瑞典比利时丹麦沙特阿拉伯巴西中国台湾以色列奥地利挪威芬兰土耳其爱尔兰葡萄牙马来西亚14.17.25.53.23.23.12.72.32.32.11.71.41.31.11.11.11.00.90.70.60.60.50.50.50.50.40.40.40.4201

175、22017 年核心论文份额%0204060美国中国英国德国澳大利亚意大利加拿大法国西班牙日本印度荷兰伊朗韩国瑞士新加坡沙特阿拉伯瑞典比利时巴西土耳其丹麦巴基斯坦埃及中国台湾奥地利挪威以色列马来西亚波兰25.824.26.34.32.93.22.62.51.91.91.91.81.61.51.51.01.00.90.80.80.70.70.60.60.60.50.50.50.50.420162021 年核心论文份额%0204060美国中国英国德国澳大利亚加拿大意大利法国荷兰日本西班牙瑞士韩国伊朗印度瑞典新加坡比利时沙特阿拉伯丹麦巴西奥地利土耳其中国台湾挪威以色列芬兰马来西亚葡萄牙波兰29.721

176、.06.84.92.93.32.62.62.22.01.81.71.41.41.31.11.00.90.80.80.60.50.50.50.50.50.40.40.40.420142019 年核心论文份额%第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度76表4-1中国及科技发达国家核心论文份额及排名变化时期数量份额美国中国德国英国日本法国2010 2015 年论文数量/篇（共 44 495 篇）16 483.3 5 107.2 2 793.1 3 304.1 1 157.8 1 521.4 份额/%37.0 11.5 6.3 7.4 2.6 3.4 排名1243952012 2017 年论文数量/篇

177、（共 46 405 篇）16 029.4 6 550.2 2 574.0 3 341.1 1 076.5 1 457.9 份额/%34.5 14.1 5.5 7.2 2.3 3.1 排名 2019 年论文数量/篇（共 50 767 篇）15 067.6 10 678.7 2 464.0 3 475.1 1 036.6 1 340.3 份额/%29.7 21.0 4.9 6.8 2.0 2.6 排名 2021 年论文数量/篇（共 54 447 篇）14066.613159.02359.33411.71022.71371.5份额/%25.824.24.3

178、6.31.92.5排名1243108分析比较增长率/%（同上一期比较）-12.914.9-10.7-8.5-7.8-4.5增长率/%（同第一期比较）-30.3110.5-31.1-15.6-27.7-26.3排名变化（同第一期比较）0000 1 3图 4-2 显示了近四期科学结构图谱内中国及科技发达国家核心论文份额的年度变化情况。在每个时期内，美国的核心论文份额均呈现下降趋势，从 2010 年的 40.9%下降到2021年的18.4%，但总量仍稳居世界首位。中国科研发展迅猛，在四期中年均份额分别为 11.5%、14.4%、20.7%、23.7%，核心论文份额稳居世界第二，与美国的差距逐步减小；

179、同时，从总量来看，中国与除美国外的其他国家优势也在逐步拉大。本期科学结构图谱中，自 2020 年开始，中国年度核心论文份额开始大幅超过美国近 10 个百分点，达到 30.2%；值得注意的是，2021 年，中国年度核心论文份额为 29.7%，略低于 2020 年份额；同时，中国年度核心论文份额在 2016年约为英国的 2 倍、德国的 3 倍，2018 年约为英国的 3 倍、德国的 5 倍，2020 年约为英国的 5 倍、德国的 8 倍。英国核心论文份额略有下降，但总体发展水平稳定，每个时期内的总趋势基本一致，科学结构图谱 202377每个年度的核心论文份额基本保持在 6%7%左右，2020 年和

180、 2021 年份额相对偏低，分别为 5.4%和 5.2%。德国核心论文份额降幅高于英国，四期年均份额分别为6.3%、5.5%、4.9%、4.4%。日本、法国核心论文份额也有所下降。图 4-2中国及科技发达国家核心论文份额的年度变化情况 第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度78表4-2中国及科技发达国家施引论文份额对比时期份额/排名美国中国德国英国日本法国2010 2015 年份额/%27.1 14.8 5.8 5.6 4.0 3.6 排名1234562012 2017 年份额/%24.9 18.1 5.3 5.4 3.6 3.3 排名1243572014 2019 年份额/%22.7 22

181、.2 4.9 5.1 3.3 2.9 排名1243582016 2021 年份额/%19.8 25.5 4.4 4.6 3.0 2.5 排名2143710分析比较增长率/%（同上一期比较）-12.714.6-10.0-10.2-8.6-12.5增长率/%（同第一期比较）-26.972.5-24.7-19.1-25.8-30.4（二）施引论文份额分析在本报告中，核心论文是研究领域中的高被引论文，引用这些核心论文的施引论文是这个研究领域的跟进研究或前沿研究。这两种论文份额从各自的角度反映国家在某个研究领域专业化水平的程度。表 4-2 显示了近四期科学结构图谱中国及科技发达国家施引论文份额对比，图

182、4-3显示了近四期科学结构图谱中国及科技发达国家施引论文份额的年度变化情况。对比图4-2 和图 4-3，各个国家施引论文份额的变化趋势与核心论文份额的变化趋势基本一致。在每个时期，中国的施引论文份额始终处于快速增长状态，但总增长率较核心论文略低。本期科学结构图谱中，中国施引论文份额 25.5%，跃居世界排名第 1 位；且自 2018年开始，中国年度施引论文份额持续超过美国；同时，自 2020 年以来，中国施引论文份额增速有所放缓。本期，美国施引论文份额19.8%，世界排名第 2 位，与 20102015 年相比，降幅超过 25%。与 20102015 年相比，本期德国、英国、日本、法国等发达国

183、家整体表现为下降趋势。其中，法国降幅最大，降幅超过 30%；日本、德国次之，降幅超过或接近 25%；英国降幅接近 20%。科学结构图谱 202379图 4-3中国及科技发达国家施引论文份额的年度变化情况二、基于科学结构图谱观察中国及科技发达国家科研活跃度时序发展（一）中国及科技发达国家科研覆盖及份额分布图 4-4 和图 4-5 显示了中国及科技发达国家科研覆盖的研究领域统计情况。图 4-6显示了中国及科技发达国家核心论文份额的整体分布情况。通过对比可以看出，各国新兴研究领域中发文占比普遍低于在全部领域中的占比。其中，美国基本覆盖科学结构全部的研究领域，占比维持在 95%左右，但覆盖率略有下降，

184、从 20102015 年的 97.0%降到本期的 94.4%。核心论文份额 12%以上的研究领域占比极高，但同样呈下降趋势，第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度80从 85.7%降到 67.4%，累计下降 18.3 个百分点，降幅较大。新兴研究领域（与前一期研究领域没有重叠论文）覆盖率基本稳定，占比均高于 80%。中国的研究领域覆盖率世界排名从第 5位上升到第 2 位，覆盖率从 66.7%上升到82.6%。核心论文份额高于 12%的覆盖率同样呈现增长态势，从 23.2%增长到 44.8%，增幅明显高于研究领域覆盖率的上升幅度。新增研究领域的覆盖率也有明显增长，从48.3%增长到 72.7%

185、。本期中，中国还有17.4%的研究领域没有发文；核心论文份额在 7%12%、1%3%和 0%1%三个区间占比均低于 10%，分别为 9.7%、9.4%和 7.5%；核心论文份额在 3%7%区间占比略高于 10%，占比为 11.2%。英国、德国的研究领域覆盖率均在 70%以上，但总体呈现下降趋势。其中，本期英国研究领域覆盖率略低于中国，世界排名降至第三位，且总体覆盖率小幅震荡下行，从第一期的 83.1%下降到本期的 81.0%，且本期中，核心论文份额在 12%、7%12%、3%7%和 1%3%四个区间占比均超过 15%，分 别 为 20.7%、16.1%、21.5%与15.1%，占比最小的区间是

186、 0%1%，占比为 7.5%。本期德国研究领域覆盖率世界排名与 20162019 年一致，维持在第 4 位，且覆盖率降幅明显，从第一期的 79.1%下降到本期的 70.8%，且本期中，核心论文份额在0%与 3%7%两个区间的论文占比均超过20%，其中核心论文份额 0%（即无发文）占比为 29.2%，3%7%占比为 23.1%，占比最小的区间是 12%，占比为 8.6%。法国的研究领域覆盖率在 60%以上。其中，法国的覆盖率震荡下行，从第一期的68.8%下降到本期的 63.4%。覆盖的研究领域，大部分核心论文份额集中在 1%3%与 3%7%。核心论文份额最大的区间为1%3%区间占比为 19.7%

187、；核心论文份额最小的区间占比为 4.5%。日本的研究领域覆盖率维持在 50%左右，但总体呈现下降趋势，从第一期的51.9%下降到 20142019 年的 47.9%，本期微升至 49.3%；本期中，除去无发文的研究领域占比 50.7%之外，日本核心论文份额在 3%7%、1%3%与 0%1%的占比均在 10%以上，分别为 11.2%、14.8%与17.1%；而核心论文份额在12%与7%12%两个区间占比均低于 5%，分别为 2.4%和3.7%。科学结构图谱 202381图 4-4四个时期中国及科技发达国家科研覆盖的研究领域统计图 4-5四个时期中国及科技发达国家的新增研究领域覆盖率参与研究领域数

188、研究领域世界份额0002000100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00.0法国日本英国德国中国美国世界20274688857301581.080.383.383.179.182.694.494.896.397.078.672.066.774.371.670.863.462.066.768.851.951.047.9 49.320221

189、2021参与研究领域数/个研究领域世界份额/%四个时期六国的新增研究领域覆盖率65.8%54.0%48.1%46.0%72.7%48.3%81.8%美国中国德国英国日本法国81.6%44.9%31.0%28.9%20.7%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%20102015年20122017 年2014 2019年2016 2021年第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度82100%80%60%40%20%0%100%80%60%40%20%0%100%80%60%40%20%0%100%80%60%40%20%0%100%80%60%40%20%0%图 4-6中国及科

190、技发达国家核心论文份额的整体分布情况美国核心论文份额分布情况100%90%80%70%60%50%2010 20152012 20172014 20192016 202112%1%3%7%12%0%1%3%7%0德国核心论文份额分布情况2010 201512%1%3%7%12%0%1%3%7%02012 20172014 20192016 2021日本核心论文份额分布情况2010 201512%1%3%7%12%0%1%3%7%02012 20172014 20192016 2021中国核心论文份额分布情况12%1%3%7%12%0%1%3%7%02010 20152012 20172014

191、20192016 2021英国核心论文份额分布情况12%1%3%7%12%0%1%3%7%02010 20152012 20172014 20192016 2021法国核心论文份额分布情况12%1%3%7%12%0%1%3%7%02010 20152012 20172014 20192016 2021科学结构图谱 202383（二）中国及科技发达国家在各研究领域的科研活跃度基于四期科学结构图谱，叠加主要国家在不同研究领域中核心论文份额，观察这些国家在不同研究领域的分布变化，颜色越暖的区域份额越高，如图 4-7 图 4-10 所示。由于各国核心论文密度范围差距较大，美国核心论文份额远高于其他国家

192、，为有效对比分析，图例中，中国、美国的核心论文密度一致，取 2012 2017 年中国的密度范围，密度间隔使用自然间断点分级法 Jenks，其他国家的核心密度范围一致。中国科研优势研究领域逐步稳固，与美国形成了明显的互补关系。从本期叠加图中可见，中国优势研究领域主要集中于图谱的上半部分，在“系统与控制”“人工智能”“能源与可持续工程”“光学、量子和凝聚态物理”“催化”“电池和储能材料”“先进材料”“纳米生命科学”“食品科学与健康”等研究领域群组中优势较为明显，其次是“偏微分方程和微积分”“地球科学”“环境污染与防治”“有机合成方法学”“基因工程与分子调控”“COVID-19研究”“植物学”“生

193、物质转化与传感技术”“可持续经济与社会研究”等研究领域群组。在“宇宙研究与粒子物理”“生态学”“太阳能和光电材料”“肠道微生物与健康”等研究领域群组也有一定的份额。相比较而言，中国在位于图下部的医学、生物学、社会科学、经济与商业学科中所占份额相对较少。第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度84（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 4-72010 2015 年中国及科技发达国家核心论文份额分布图注：中国、美国核心论文密度范围相同，其他国家相同，图 4-8、9、10 同科学结构图谱 202385（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 4-8201

194、2 2017 年中国及科技发达国家核心论文份额分布图第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度86（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 4-92014 2019 年中国及科技发达国家核心论文份额分布图科学结构图谱 202387（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 4-102016 2021 年中国及科技发达国家核心论文份额分布图第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度88从中国核心论文份额本国排名靠前的研究领域分析中国具体的优势研究领域，在规模较大的研究领域（至少包含10个研究前沿，表 4-3-a）中，中国份额较高的研究领域大部分集中在和“能源

195、与可持续工程”“先进材料”“有机合成方法学”“光催化”和“系统与控制”等相关的研究。其中，中国核心论文份额超过 90%的研究领域有 4 个，分别为：与环境污染与防治研究相关的“可见光驱动的光催化材料在环境污染处理与能源转换中的应用研究”（ID350），论文份额最高，达到 95.4%；与纳米复合材料应用研究相关的“电磁波吸收材料的结构设计与性能优化研究”（ID603），论文份额 94.3%；与岩土工程研究相关的“煤层气高效开采与瓦斯灾害防控的多物理场耦合研究”（ID371），论文份额 94.2%；与光催化研究相关的“二维光催化材料的设计、性能优化及在 CO2 还原和制氢中的应用研究”（ID24）

196、，论文份额90.9%。在规模较小的研究领域（少于 10 个研究前沿，表 4-3-b），中国科研活跃度排名前 10 的研究领域中，有 2 个研究领域中国份额占比 100%，分别为与纳米流体与热能工程研究相关的“数据驱动的油田开采与坡面稳定性监测”（ID842）；与电池与储能材料研究相关的“用于钠离子和二氧化碳储存的先进材料”（ID1071）。美国几乎在所有研究领域群组中都有很高的占比，图谱下半部分研究领域优势更加突出，与中国优势研究领域形成互补。从本期叠加图中可看出，美国在医学、生物学、社会科学、经济与商业学科的优势更为突出，但在“系统与控制”“偏微分方程和微积分”“能源与可持续工程”“催化”“

197、电池与储能材料”“太阳能与光电材料”“有机合成方法学”“食品科学与健康”“生物质转化与传感技术”“环境污染与防治”等研究领域群组中没有形成明显优势。6 个国家中，英国优势研究领域与美国优势研究领域具有相似性，德国和法国优势研究领域分布相对均衡，日本产出份额相对最少。科学结构图谱 202389表 4-3-b中国科研活跃度排名前 10 的研究领域（少于 10 个研究前沿）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇842纳米流体与热能工程数据驱动的油田开采与坡面稳定性监测10041071钠离子电池用于钠离子和二氧化碳储存的先进材料1008987自然启发优化算法及应用智能

198、优化算法及其在高复杂性系统分析与故障诊断中的应用研究98.0241019量子物理量子通信安全与量子信息处理97.112880系统与控制自适应与非线性控制策略在多自由度起重及磁悬浮列车系统中的研究与应用96.391315岩土工程煤炭开采中的粉尘控制和管理96.031673用于水处理和能源生产的可持续废物管理技术95.818684先进复合材料与纳米结构在锂离子电池及电化学储能领域的应用研究95.812811可持续经济与社会研究气候变化对中国农业和水资源的影响95.84855先进工程材料和技术智能集装箱物流的优化和决策95.84表 4-3-a中国科研活跃度排名前 10 的研究领域（至少包含 10 个

199、研究前沿）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇350可见光驱动的光催化材料在环境污染处理与能源转换中的应用研究95.473603纳米复合材料应用电磁波吸收材料的结构设计与性能优化研究94.3158371岩土工程煤层气高效开采与瓦斯灾害防控的多物理场耦合研究94.22924光催化二维光催化材料的设计、性能优化及在 CO2还原和制氢中的应用研究90.987791先进工程材料和技术智能控制与优化在结构、环境与系统工程中的应用研究89.4123152岩土工程岩体应力响应与环境效应的地下工程稳定性研究88.9110770有机合成方法学利用二氧化硫替代物和可持续催化技术

200、进行有机合成88.545423纳米复合材料应用基于 MXene 及其他纳米材料的多功能电磁干扰屏蔽复合材料研究86.8381404先进工程材料和技术高效能材料与先进制造技术在环境能源与生物医学领域的应用研究85.565110系统与控制延迟脉冲效应的复杂网络的稳定性与同步方法84.9120第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度90表 4-3-d美国科研活跃度排名前 10 的研究领域（少于 10 个研究前沿）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇734公共卫生与健康美国城乡健康差异与趋势分析1008947公共卫生与健康美国的 HPV 疫苗接种和覆盖率100101

201、042卫生保健服务医疗保险中的减少医院再入院计划和捆绑支付模式100131215非比例危害下的事件终点时间分析10041324教育心理学学校财务改革和教育不平等1004873教育教育中的公平与包容97.212455心理健康美国与枪支有关的伤害和亲密伴侣杀人案96.716768COVID-19 研究COVID-19 对疗养院的影响94.7191089美国 21 世纪死亡率与社会经济因素关联性研究94.610418因果推理和异质性治疗效果估计94.321表 4-3-c美国科研活跃度排名前 10 的研究领域（至少包含 10 个研究前沿）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论

202、文数/篇392社会问题研究美国政治情感极化及其社会心理影响研究86.832278疼痛管理和药物滥用阿片类药物使用及其对健康、医疗和社会政策的影响研究85.695468基于数据驱动和机器学习的流体动力学建模与分析研究84.535224社会认知与公平研究美国的种族主义、歧视和健康不平等现象84.082650癌症嵌合抗原受体 T 细胞（CAR T 细胞）治疗淋巴瘤与白血病的疗效、安全性及生物标志物研究81.263407戒烟电子烟与吸烟行为78.799511教育心理学通过社会与情感学习和成长心态干预提高学术成就77.046193癌症小分子药物在靶向及降解肿瘤相关蛋白中的设计、作用机制与临床应用研究75

203、.967813蛋白质相分离在基因转录调控和细胞功能中的作用70.75949脑结构与功能神经活动与行为控制：分子标记、成像技术与回路功能解析69.282科学结构图谱 202391三、中国及科技发达国家在学科交叉研究领域的活跃度本节分析中国及科技发达国家在学科交叉研究领域中的科研活跃度。在科学结构图谱中叠加各国的核心论文数，每个学科交叉研究领域的国家份额用饼图展示。因限于尺寸无法在饼图中显示全部国家份额，因此只选择中国、美国、英国、德国和日本加以分析，后两节相同。表 4-4 统计了五国覆盖的学科交叉研究领域数量。由于学科交叉研究领域数量较多，共有 428 个，部分学科交叉研究领域中包含论文较少，因

204、此表中只统计了 205 个核心论文数据量至少 30 篇的研究领域。美国、中国无疑是在学科交叉研究领域中表现最好的两个国家，不仅覆盖的学科交叉研究领域广，而且在参与的学科交叉研究领域中论文所占份额也高。美国共参与了200 个，中国共参与了 196 个；美国与中国核心论文份额超过 40%的学科交叉研究领域分别有 38 个和 68 个。对比科学结构图谱2014 2019，中国在学科交叉研究领域有了明显的提高，占比超过 40%的交叉领域从44 个大幅增长到 68 个，从统计数据来看中国参与的学科交叉研究领域已经超过美国。英国、德国虽然在参与的学科交叉研究领域数量上与美国、中国接近，但在学科交叉研究领域

205、中的份额偏低，英国、德国两国核心论文份额最高的学科交叉研究领域仅约为 39%和 29%，远远低于美国和中国，高于15%的学科交叉研究领域有 10 个和 6 个。日本核心论文份额超过 15%的交叉领域只有1 个，份额最高的约为 35%。表 4-4中国及科技发达国家覆盖的学科交叉研究领域数量统计（单位：个）时期分类美国中国英国德国日本2014 2019 年本国论文覆盖学科交叉研究领域数量（共163 个）865占比超过阈值的学科交叉研究领域数量（中、美阈值为 40%，英、德、日为 15%）384413422016 2021 年本国论文覆盖学科交叉研究领域数量（共205 个）20

206、06占比超过阈值的学科交叉研究领域数量（中、美阈值为 40%，英、德、日为 15%）38681061第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度92图 4-11 为 2016 2021 年美国、中国、英国、德国和日本五国在学科交叉研究领域的科研表现。图中可明显发现美国、中国核心论文在学科交叉研究领域覆盖范围存在明显的差异。饼图中红色部分为中国份额，中国占主导的学科交叉研究领域，主要集中在图谱的上方，包括：“光催化”“电解水”“废水处理”“先进工程材料和技术”“系统与控制”“智能决策与应用”等研究领域群；在“锂电池”“纳米药物输送”“太阳能和光电材料”“生物质转化”等研究领域群

207、上也占了很高的比例。饼图中蓝色部分为美国份额，美国占绝对主导的学科交叉研究领域主要分布在图谱的中部和下方，包含“海洋生态”“生态系统保护”“肠道微生物与健康”“COVID-19疫苗”“COVID-19诊断”“免疫与代谢调节”“宇宙研究”等研究领域群。图 4-112016 2021 年学科交叉研究领域中五国的科研表现美国中国德国英国日本科学结构图谱 202393表 4-5-b美国论文份额排名前 10 学科交叉研究领域（至少包含 30 篇核心论文）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇278疼痛管理和药物滥用阿片类药物使用及其对健康、医疗和社会政策的影响研究85.

208、695468基于数据驱动和机器学习的流体动力学建模与分析研究84.5351305疫苗（COVID-19 为主）HIV-1 疫苗和抗体82.735297社会认知与公平研究了解和解决社会中的偏见和成见问题82.641193癌症小分子药物在靶向及降解肿瘤相关蛋白中的设计、作用机制与临床应用研究75.967470在公共管理研究中利用众包和在线小组数据69.53018免疫与代谢调节癌症代谢及免疫调控研究66.3102465人工智能和机器学习中的伦理学和偏见65.5311383传染病研究寨卡病毒：发病机制、先天性畸形和疫苗开发65.379335智能可穿戴医疗设备和技术先进可穿戴生物传感器技术与仿肤电子设备

209、62.479表 4-5-a中国论文份额排名前 10 学科交叉研究领域（至少包含 30 篇核心论文）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇1315岩土工程煤炭开采中的粉尘控制和管理96.031350可见光驱动的光催化材料在环境污染处理与能源转换中的应用研究95.473603纳米复合材料应用电磁波吸收材料的结构设计与性能优化研究94.31581104先进光学和光子学用于光学吸收和传感的超材料90.857112可持续建材水泥基材料在可持续建筑中的利用和改进90.243791先进工程材料和技术智能控制与优化在结构、环境与系统工程中的应用研究89.41231404先进工

210、程材料和技术高效能材料与先进制造技术在环境能源与生物医学领域的应用研究85.565955分数微积分分形与分数微积分的理论及其在科学与工程中的应用研究85.363110系统与控制延迟脉冲效应的复杂网络的稳定性与同步方法84.91201388界面化学高效油水分离技术84.736第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度94从中、美两国核心论文份额排名前 10 的学科交叉研究领域（表 4-5）来看，美国份额高的学科交叉研究领域主要集中在生命科学相关研究领域，中国份额高的学科交叉研究领域分布广泛，包括先进材料与技术、能源环境、光学光子学等方面,涉及材料科学、化学、工程学、数学、物理学等多个学科。四、中国

211、及科技发达国家在新兴热点研究领域的活跃度本节分析中国及科技发达国家在新兴热点研究领域中的科研表现。表 4-6 为两个时期中国及科技发达国家覆盖新兴热点研究领域统计表。美国、中国无疑是在新兴热点研究领域中表现最好的两个国家。2016 2021年，表中只统计了包含 7 篇以上核心论文的新前沿共 145 个，美国参与了 129 个，中国参与了 135 个。美国与中国核心论文占比超过 40%的新兴热点研究领域分别有30 个 和 42 个。相 比 2014 2019 年，在2016 2021 年中国参与的新兴热点研究领域数量变多了，且高占比的研究领域从 35 个增长到 42 个，超过了美国。英国和德国参

212、与的新兴热点研究领域数量比中国、美国略低，英国参与的新兴热点研究领域有 122 个，德国 88 个。英国和德国占比高于 15%的新兴热点研究领域分别有29 个和 10 个。之所以英国、德国参与的所以新兴热点研究领域数量相比 2016 2021年有大幅提高主要是因为 2016 2021 年新兴热点研究领域有大量新冠相关的研究，这些研究中英国、德国的参与度较高。日本参与的新兴热点研究领域数量也有大幅提高，共 50 个，但占比超过 15%的新兴领域只有1 个。表 4-6中国及科技发达国家覆盖新兴热点研究领域统计时期分类美国中国英国德国日本2014 2019 年本国论文覆盖新兴热点研究领域数量7664

213、513314份额超过阈值的新兴研究领域数量（中、美阈值为 40%，英、德、日为 15%）6 2021 年本国论文覆盖新兴热点研究领域数量50份额超过阈值的新兴研究领域数量（中、美阈值为 40%，英、德、日为 15%）304229102（单位：个）科学结构图谱 202395图 4-12 为 2016 2021 年美国、中国、英国、德国和日本 5 个国家在新兴热点研究领域中的科研活跃度。从图中可以看出，美国、中国和英国在新兴热点研究领域中的核心论文份额较多，远超德国和日本。美国和中国覆盖研究领域范围有明显的差异。美国核心论文份额占主导的新兴热点研究领域依

214、旧主要集中在生命科学等方面，尤其是新冠相关病理药理以及心理学研究优势较为明显，在“海洋生态”“AI 医疗”“机器学习”等研究领域群中也有较好的表现。中国核心论文份额占主导的新兴热点研究领域同样形成明显的聚集规模，主要分布在“先进工程材料和技术”“钠离子电池”“废水处理”等研究领域群，在“人工智能”“COVID-19 研究”相关研究中也有较好的表现。英国核心论文份额较多的新兴热点研究领域主要分布在“COVID-19 研究”“生态学”等研究领域群组。德国、日本主导的新兴热点研究领域较少，且在大部分新兴热点研究领域中占比不高。图 4-122016 2021 年新兴热点研究领域中五国的科研活跃度美国中

215、国德国英国日本第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度96表 4-7-a中国论文份额排名前 10 新兴热点研究领域（至少包含 7 篇核心论文）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇1071钠离子电池用于钠离子和二氧化碳储存的先进材料1008673用于水处理和能源生产的可持续废物管理技术95.8181246食品营养与健康食品科学与技术94.711835可燃混合物的爆炸极限和爆炸危险88.2121404先进工程材料和技术高效能材料与先进制造技术在环境能源与生物医学领域的应用研究85.565955分数微积分分形与分数微积分的理论及其在科学与工程中的应用研究85.36

216、3933故障检测与诊断精密研磨和加工83.011572先进工程材料和技术研究含有不同表面活性剂的植物油基纳米流体在钢铁铣削和车削上的摩擦学性能82.460681智能可穿戴医疗设备和技术用于可穿戴应变传感器的先进水凝胶82.217680电催化用于电解水的电催化剂：金属有机框架和纳米材料79.419表 4-7-b美国论文份额排名前 10 新兴热点研究领域（至少包含 7 篇核心论文）研究领域 ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总论文数/篇768COVID-19 研究COVID-19 对疗养院的影响94.7191089美国 21 世纪死亡率与社会经济因素关联性研究94.6101348老

217、年健康外科病人的虚弱评估92.771355COVID-19 研究残疾人在 COVID-19 期间获得的医疗服务和结果77.88460再生医学与基因调控疾病位点的基因表达去卷积和调控电路分析71.58996大湖区鱼类种群的管理和保护67.9271339COVID-19 对社会的影响研究人类流动对 COVID-19 传播的影响67.5221124AI 医疗计算病理学和基于深度学习的组织病理学评估64.98974机器人运动和操纵的深度学习60.48科学结构图谱 202397五、中国及科技发达国家在对技术创新有影响的研究领域的表现本节分析中国及科技发达国家在对技术创新有影响的研究领域中的科研表现。在科

218、学结构图谱 2016 2021 中，被专利引用核心论文分布在 932 个研究领域中。因部分研究领域中被专利引用核心论文占比很低，本文选择了至少 10 篇被专利引用核心论文的研究领域进行统计，共有 294 个。从国家分布（表 4-8）来看，2016 2021 年，各国在对技术创新有影响的研究领域的覆盖率差别不明显，美国覆盖的研究领域略高，共有 293 个被专利引用，中国有 279 个，英国有 271 个，德国有 262 个，日本有 214 个。与 2016 2021 年被专利引用核心论文数世界份额统计有很大不同，美国的平均研究领域份额从 59%下降到 32%，英国、德国都有大幅下降，中国略有下降

219、，从 25%下降到22%。表4-8五国被专利引用核心论文的研究领域统计（含至少 10 篇核心论文）时期分类美国中国英国德国日本2014 2019 年本国论文覆盖被专利引用研究领域数量/个2642平均研究领域份额/%592516164各国被专利引用 Top30 研究领域份额/%621814 1142016 2021 年本国论文覆盖被专利引用研究领域数量/个293279271262214平均研究领域份额/%3222653各国被专利引用 Top30 研究领域份额/%43185 42通过对比中美两国论文份额排名前 10 新兴热点研究领域（表 4-7），可以看出两国在研究领域的侧重

220、点存在明显差异。中国的新兴热点研究领域主要集中在材料科学和环境技术领域，如钠离子电池材料、水处理和能源生产的可持续废物管理技术等；而美国的新兴热点研究领域则更多地与医学和生物学相关，如 COVID-19 对社会的影响、老年健康、再生医学与基因调控等，同时也涉及人工智能在医疗和机器人领域的应用。这反映了中美两国在科技发展和社会需求方面的不同侧重点。第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度98图 4-13 展示了 2016 2021 年美国、中国、英国、德国和日本 5 个国家被专利引用核心论文的研究领域科研活跃度。从图中可以看出，美国和中国被专利引用核心论文的研究领域数量远超英国、德国和日本，且覆

221、盖范围的差异更加明显。美国占主导的研究领域主要集中在生命科学领域，少部分在“量子物理”“先进光学和光子学”研究领域群，且优势较明显。英国、德国在生命科学领域占有一定的份额，中国在大多数生命科学领域中鲜有被专利引用核心论文，在“COVID-19疫苗”“基因编辑治疗”等几个较少的研究领域群内占有一定份额。图 4-132016 2021 年被专利引用核心论文的研究领域中五国的科研活跃度美国中国德国英国日本科学结构图谱 202399中国被专利引用核心论文较多的研究领域主要在图谱的上半部分，表现最好的研究领域群为“机器学习”“物联网和区块链”“无线通信”“光催化”“纳米药物输送”“太阳能和光电材料”。在

222、其他如”智能可穿戴医疗设备和技术”“植物基因调控”研究领域群中，中国被专利引用核心论文数表现也较为出色，与美国被专利引用核心论文数不相上下。值得注意的是，在中国表现活跃的研究领域群中，美国被专利引用核心论文份额依旧能占很大的比例，在很多研究领域甚至超过中国。比如，在“机器学习”“无线通信”“纳米药物输送”等研究领域群，美国和中国被专利引用核心论文数基本相同，但在美国优势的生命科学领域中，中国的论文被专利引用的情况相对较少。表 4-9-a 中国被专利引用核心论文份额排名前10研究领域（至少包含10篇被专利引用的核心论文）研究领域ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总被专利引用论文数

223、/篇149人工智能遥感图像融合与增强的深度学习方法95.00201327催化基于石墨相氮化碳异质结的高效光催化产氢和环境修复93.7532171纳米生命科学基于碳量子点的多色发光及其在生物成像、传感和光电器件中的应用92.31261025太阳能和光电材料非富勒烯有机太阳能电池的效率与稳定性研究90.00501111太阳能和光电材料新型稀土发光材料的设计与应用:用于白光 LED 和其他多功能领域88.2417892光学、量子和凝聚态物理新型二维材料在超快光电器件中的应用83.3312240先进材料可穿戴电子和能源采集的纳米发电机与自供电系统81.2516337先进材料用于人体活动监测和保健的可穿

224、戴和柔性传感器81.2516524系统与控制机械故障智能诊断和预测81.2516568人工智能成像和传感应用的神经网络80.9521第四章 中国及科技发达国家科学研究活跃度100表4-9-b美国被专利引用核心论文份额排名前 10 研究领域（至少包含 10 篇被专利引用的核心论文）研究领域ID研究领域群研究领域名称/关键研究点论文份额/%总被专利引用论文数/篇1305COVID-19 研究HIV-1 疫苗和抗体10031307囊性纤维化诊断和治疗10014840光子神经形态计算与相变存储器100138针对自身免疫性疾病的靶向治疗新策略10013950铁死亡的发生机制与治疗94.7419881公共

225、卫生与健康偏头痛的新兴治疗方法和临床管理方法94.1217328癌症黑色素瘤的诊断、治疗和管理策略93.75161288心脏淀粉样变的诊断和治疗93.3315775多发性骨髓瘤的诊断和治疗93.0243813蛋白质相分离在基因转录调控和细胞功能中的作用92.8628通过对比中美两国被专利引用核心论文份额排名前 10 的研究领域（表 4-9）,可以看出两国在科研领域的侧重点存在明显差异。中国排名前列的研究领域主要集中在“太阳能和光电材料”“先进材料”“人工智能”“催化”等研究领域群,这些研究大多与新兴技术和产业相关。而美国排名靠前的领域则主要与生物医学相关，体现了美国在生命科学和医学领域的深厚积

226、累和领先优势。科学结构图谱 2023101中国及科技发达国家的国际科研合作第五章05第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作102国际合著（co-authorship）指标是衡量跨国知识流的指标之一，从一个侧面反映了国与国之间的科研合作研究情况。本章在计算国家的核心论文和合著论文数量时，采用了整体计数法。一般而言，分数计数法常用于国家论文量的统计，整体计数法更多地应观察中国：在中国及 5 个科技发达国家中，中国全研究领域国际合著率（均值）最低。2016 2021 年，中、美两国的全研究领域国际合著率（均值）明显低于其他国家，中国为52.6%，美国为63.8%。美国上升趋势明显，增幅21.9%，

227、中国增幅相对较低，为4.9%。四期中，与中国合著核心论文数量最多的国家始终是美国，且合著论文数量也有了成倍的增长，从 2052 篇到 4500 篇，但中国与美国的合著论文份额呈逐期下降趋势；英国第二；澳大利亚超过德国，成为中国的第三大合著国；中国和澳大利亚是科技发达国家排名前十的合著国中，排名上升最快的国家；相较于其他五个国家，中国的合著比例相对不均衡，尤其是与美国的合著比例以绝对优势位居首位。中国在国际科研合作中的依赖性逐步降低，引领度逐年增强。中国在完全依赖国际科研合作（国际合著率等于 100%）的研究领域比例出现下降，从 39.4%下降到30.6%。在 2016 2021 年，中国合著论

228、文数（整数计数）显著增长（世界排名第二位）。中国国际合著论文中通讯作者的比例大幅提升，从 2012 2017 年开始超过美国，跃居6 个国家首位，2016 2021 年中国合著论文通讯作者比例持续增加，达到 67.2%。用于国际合著指标的统计。本章从两个侧面分析国际合著情况：一是世界各国在全部研究领域中的国际合著率，反映各国在世界上的整体合作情况；二是中国及科技发达国家在科学结构图谱中各个研究领域的国际合著率。中国及科技发达国家的国际科研合作科学结构图谱 2023103一、基于科学结构图谱观察世界国际合作态势图 5-1 基于科学结构图谱，在各研究领域上叠加国际合著率，显示了全世界所有国家在科学

229、结构图谱中国际合著率的分布情况。从四期图谱的演变来看，世界范围内的国际合作整体呈上升趋势，合作力度越来越强。四期合著率分别为：2010 2015年，43.7%；2012 2017 年，47.1%；2014 2019 年，49.6%；2016 2021 年，合著率为 50.5%。在科学结构图谱 2016 2021 中，国际合著率最高的区域集中在“生态学”“植物学”“地球科学”“偏微分方程和微积分”“宇宙研究和粒子物理”等研究领域群组。国际合著率较低的区域集中在“有机合成方法学”“太阳能和光电材料”“电池与储能材料”“系统与控制”“可持续与经济社会”等研究领域群组。四期中国际合著率明显增长的有“偏

230、微分方程和微积分”“能源与可持续工程”“先进材料”等研究领域群组。从学科角度看，本期国际合著率的分布与上一期基本一致。“空间科学”国际合著率最高，超过 80%，上一期为 84.6%；本期国际合著率最低的学科是“化学”，为37.7%，上一期为 34.5%。除“空间科学”外，“地球科学与环境”（58.0%）、“物理学”（57.7%）的国际合著率超过 55%。除“化学”外，国际合著率低于 40%的学科还有“材料科学”（39.8%）。第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作104（c）2014 2019 年（d）2016 2021 年（a）2010 2015 年（b）2012 2017 年图 5-1四

231、个时期基于科学结构图谱的国际合著率分布科学结构图谱 2023105图 5-2四个时期六国国际合著论文量及合著率美国英国法国中国德国日本82.266.82320457765048771150.1583352.352.663.8400000060004000200005040302010088.786.785.2国际合著率/%国际合著论文量（篇）20102015 年20102015 年20122017 年20122017 年20142019 年20142019 年20162021 年20162021 年 六国国

232、际合著论文量及合著率1187979.785.178.896033572二、中国及科技发达国家的主要国际合著国时序分析中国及科技发达国家的国际合著论文数量和国际合著率如图 5-2 所示。六国在四个时期内的国际合著论文数量均呈现增长态势，唯有美国在第四期略有下降。其中，中国的国际合著论文数量增长速度居首，从 2010 2015 年 的 3572 篇 增 长 到2016 2021 年的 9603 篇。从国际合著率来看，中、美两国的国际合著率明显低于其他国家，中国 52.6%，美国 63.8%。同时，六国的国际合著率亦持续上升，中国的增长率最微弱，甚至在后两期比第二期还有微弱下降，但始终略高于 50%

233、。日本在国际合著率的增长上领先，同比增长率达到 23.0%；其次是美国，增长率为 21.9%。第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作106图 5-3 显示了四个时期中国与科技发达国家的前 10 位国际合著国份额排名，其中的论文份额是每个国家与合著国论文占本国总国际合著论文的比例。通过四期对比分析，虽然中国在国际合著核心论文数量上显著增加，国际合著率也略有上升，但在六国中，只有中国的合著核心论文前十国家的论文份额呈现逐期减少的趋势。这表明中国与科技发达国家的合著论文在中国总合著论文中的占比有所下滑。在四个时期内，美国始终是中国合著核心论文数量最多的国家，且合著论文数量大幅增长，从 2052 篇

234、增至 4500 篇。然而，中国与美国的合著论文份额也呈逐期下降趋势。英国则位列中国合著论文份额的第二位；在后两期中，澳大利亚超过德国，成为中国的第三大合著国；而在第四期，中国与日本的合著论文份额也上升了一位，由第七位提升至第六位。相较于其他五个国家，中国的合著比例显得相对不均衡，尤其是与美国的合著比例以绝对优势位居首位。在美国的合著论文前十名国家中，中国的排名持续上升，最新一期已经荣登榜首；其次是澳大利亚，其排名也有显著提升，从第 8 位上升至第 6 位。其他国家的排名变化相对较小，英国从第 1 位微降至第 2 位，而德国、加拿大和法国分别位于第 3 到第 5 位；日本并未进入美国合著前十的行

235、列。在英国的合著论文前十名国家中，中国和澳大利亚同样表现突出，中国的排名从最初的十名之外飙升至第四期的第六位，澳大利亚则从第 7 位升至第 5 位。此外，意大利也有所进步，从第 5 位上升至第 4 位。德国和法国的合著论文前十名国家在四个时期内相对稳定。中国在德国合著论文前十名国家的排名上，从最初的缺席，经过中间两期的第 10 位，最终上升至第 9 位；然而，中国并未能进入法国合著论文的前十名国家之列。日本的合著论文前十名国家情况与英国颇为相似，依然是中国和澳大利亚的排名快速上升，中国从第一期的第 5 位提高至第四期的第三位，澳大利亚则从第9位升至第6位。同时，意大利的排名也超过了法国，从第

236、5位上升至第 4 位。科学结构图谱 2023107图 5-3四个时期六国国际合著论文中前 10 位合著国的份额排名（c）英国英国德国法国荷兰瑞士瑞典加拿大西班牙意大利英国德国法国瑞士 中国荷兰意大利加拿大西班牙英国德国法国意大利英国德国法国中国荷兰 加拿大 西班牙 瑞士瑞士中国西班牙加拿大荷兰意大利58%33%26%21%16%12%19%18%18%21%59%34%27%17%16%22%22%21%19%20%58%34%26%24%23%57%34%26%23%22%22%21%17%18%19%20%22%22%24%23%300%250%200%150%100%50%0%20102

237、015年20122017年20142019年20162021年澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚（b）美国英国英国德国中国加拿大法国瑞士瑞士荷兰法国加拿大德国中国英国中国英国德国法国意大利荷兰西班牙瑞士加拿大意大利西班牙意大利荷兰西班牙德国加拿大法国中国意大利西班牙荷兰瑞士29%30%25%22%20%18%12%12%14%17%20%25%28%30%32%31%25%18%16%14%13%12%16%20%15%16%13%14%14%12%14%25%20%18%17%14%11%13%11%13%0%20%40%60%80%100%140%160%180%200%120%201020

238、15年20122017年20142019年20162021年澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚（a）中国美国英国法国日本加拿大意大利西班牙 新加坡德国英国德国加拿大美国美国英国德国法国日本韩国韩国法国日本加拿大德国新加坡意大利加拿大意大利西班牙美国57%19%11%10%11%9%9%8%16%15%20%16%11%11%8%9%8%12%15%56%52%18%14%10%9%8%7%8%9%10%13%18%18%7%8%11%9%8%18%47%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%20102015年20122017年20142019年20162021年澳大

239、利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚法国日本荷兰意大利西班牙英国（a）中国第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作108图 5-3四个时期六国国际合著论文中前 10 位合著国的份额排名（续）美国美国美国美国英国法国意大利荷兰西班牙加拿大瑞士中国法国荷兰意大利西班牙瑞士中国加拿大英国法国意大利荷兰西班牙瑞士加拿大中国英国法国意大利荷兰瑞士瑞典59%61%62%43%32%25%29%25%24%19%22%41%31%26%25%22%22%21%15%38%30%25%23%21%20%19%14%13%350%300%250%200%150%100%50%0%20102015年20122017年20

240、142019年20162021年加拿大西班牙澳大利亚17%20%澳大利亚澳大利亚澳大利亚61%45%32%27%29%25%23%21%23%22%英国（d）德国美国美国美国美国68%69%69%67%34%38%38%39%39%38%32%40%39%33%25%24%19%23%28%28%21%19%23%26%25%18%17%22%28%29%16%20%24%25%21%350%300%250%200%150%100%50%0%19%20102015年20122017年20142019年20162021年英国德国英国中国法国中国法国英国中国英国法国德国德国德国法国中国意大利意大利

241、意大利意大利荷兰加拿大加拿大加拿大加拿大荷兰西班牙西班牙西班牙西班牙 瑞士瑞士澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚31%29%35%31%（e）日本（f）法国美国美国美国美国英国德国意大利西班牙荷兰 加拿大瑞士英国德国意大利西班牙荷兰瑞士加拿大英国德国意大利 西班牙 荷兰瑞士 加拿大英国德国意大利 西班牙 荷兰 瑞士 加拿大60%62%65%65%50%47%37%32%29%27%25%24%20%50%48%37%32%27%26%26%23%20%47%44%35%30%26%24%24%19%18%44%44%32%26%24%23%22%17%16%350%400%300%250%200

242、%150%100%50%0%20102015年20122017年20142019年20162021年澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚比利时比利时比利时比利时科学结构图谱 2023109图 5-4中国及科技发达国家合著论文中通讯作者的比例变化70605040302010美国中国英国四期通讯作者占比变化占比/%德国日本法国22.723.932.835.553.067.220102015年/%20122017年/%20142019 年/%20162021 年/%合著作者在国际合作中有不同的角色，仅仅依赖国际合著率的高低并不能观察到一个国家在合作中的地位。通常，论文的通讯作者是一项科研工作的主要负责人

243、，因此通讯作者论文可以在一定程度上反映出科研的主导性。我们考察了合著论文中通讯作者所在国，以辅助分析在国际合作中起主导作用的国家。中国的国际合著论文通讯作者的比例大 幅 提 升，从 2012 2017 年 开 始 超 过美国，跃居 6 个国家的首位（图 5-4）。2016 2021 年中国合著论文通讯作者比例持续增加，达到 67.2%。尽管中国的国际合著率总体较低，但中国在高水平研究中的骨干作用在逐年增强。除法国外，中国及科技发达国家合著论文通讯作者比例普遍呈现上升趋势。其中，中国增幅达 39.1%。；美国增幅最小，仅为 4.9%；德国、英国和日本的增幅均超过10%，增幅分别为 12.3%、1

244、1.4%、12.5%和13.9%。法国是唯一出现下降的国家，降幅为 12.2%，从 2010 2015 年的 25.8%下降到 2016 2021 年的 22.7%。第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作110三、基于科学结构图谱观察中国及科技发达国家国际合作的变化本节在科学结构图谱中展示各个国家在各研究领域中的国际合著率，以反映中国及科技发达国家在各个研究领域的合作研究情况（图 5-6 图 5-9）。基于四期科学结构图谱，叠加 6 个国家在不同研究领域中合著论文份额，观察这些国家在不同研究领域的分布变化，颜色越暖的区域份额越高。对 比 四 期 可 以 看 出，6 个 国 家 在2016 2

245、021 年的合作研究活动增长迅速，均出现大量深红色、红色区域。其中，美国国际合著率相对较高的研究领域集中在“能源与可持续工程”“宇宙研究与粒子物理”“光学、量子和凝聚态物理”“先进材料”“生态学”“食品科学与健康”等。中国在“偏微分方程和微积分”“宇宙研究与粒子物理”“地球科学”“生态学”“植物学”“神经科学”“免疫、代谢和细胞调控”“心脑血管疾病”等领域有相对较高的国际合著率。德国、英国和法国在全领域中，均表现出较强的合著态势，仅在“系统与控制”“催化”“电池与储能材料”“太阳能和光电材料”和“有机合成方法学”等少数领域国际合著率相对较低。而日本国际合著率相对较高的研究领域集中在“宇宙研究与

246、粒子物理”“光学、量子和凝聚态物理”“地球科学”“生态学”“心脑血管疾病”等。科学结构图谱 2023111（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 5-62010 2015 年中国及科技发达国家核心论文国际合著率分布图第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作112（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 5-72012 2017 年中国及科技发达国家核心论文国际合著率分布图科学结构图谱 2023113（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 5-82014 2019 年中国及科技发达国家核心论文国际合著率分布图第五章 中国及科技

247、发达国家的国际科研合作114（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 5-92016 2021 年中国及科技发达国家核心论文国际合著率分布图科学结构图谱 2023115观察中国及科技发达国家四个时期有发文的研究领域的国际合著率分布情况（图5-10）。图中统计了国际合著率等于 100%、无合著（国际合著率等于 0）和合著率介于二者之间的三类研究领域占本国有发文研究领域的比例。2016 2021 年，中国国际合著率三段分布逐步与美国的分布趋同，六个国家形成了三组相似的国际合著率分布模式：中国和美国、英国和德国、日本和法国，每个组合内的国家合作率在各个区间的比例均比较接近。四期

248、中，英国和德国、日本和法国的分布变化不大。中国和美国的分布变化较大。中国国际合著率等于 100%的研究领域比例下降，从 2010 2015 年的 39.4%下降 到 2016 2021 年 的 30.6%，降 幅 超 过20%；同时，无国际合作的研究领域比例也从10.4%下降到5.8%，降幅超过40%。同时，美国国际合著率等于 100%的研究领域比例增长显著，从 7.0%提升到 22.5%，但仍远低于其他 5 国；无国际合作的研究领域比例从4.2%下降到 3.6%，也处于 6 国中的低位。中国在国际合著率等于 100%和无国际合作这两个区间的研究领域比例均高于美国。值得注意的是，四期比较，6

249、个国家中仅中国这两个区间总体呈现下降趋势，说明中国参与国际合作研究活动的范围已经加强，对国际合著的依赖性逐步降低，科研实力也越来越强。六国中，除中国外国际合著率等于100%的研究领域比例呈现增长趋势，增长率最高的是美国，增幅超过两倍，为219.6%；其他增幅超过 30%的国家为德国（33.5%）、英国（32.3%）和日本（30.4%）。德国和英国、日本和法国国际合著率等于100%的研究领域占比均相对较大，均在60%以上，其中，英国较低，占比 50.7%，其次是德国，占比 60.0%。第五章 中国及科技发达国家的国际科研合作116图 5-10四期中国及科技发达国家的国际合著率分布情况对比（c）2

250、0142019 年美国中国英国德国日本法国46.65.248.1比例/%100.080.060.040.020.00.065.326.88.064.930.04.238.157.779.43.617.07.736.056.389.078.885.883.752.162.05.1（b）20122017 年美国中国英国德国日本法国55.65.638.7比例/%100.080.060.040.020.00.058.431.510.162.15.332.76.245.148.785.03.311.76.939.253.987.773.882.581.253.956.4（a）20102015 年美国中国

251、英国德国日本法国88.84.255.76.06.748.444.938.37.051.156.332.016.96.637.1比例/%100.080.060.040.020.00.010.439.450.285.166.879.778.850.152.3（d）20162021 年美国中国英国德国日本法国45.63.750.7比例/%100.080.060.040.020.00.066.625.77.766.527.23.536.660.073.93.622.55.830.663.66.288.782.286.785.252.663.8国际合著率等于 100的研究领域比例/%无国际合著的研究领域

252、比例/%国际合著率介于 0 与 100间的研究领域比例/%全研究领域国际合著率均值/%国际合著率等于 100的研究领域比例/%无国际合著的研究领域比例/%国际合著率介于 0 与 100间的研究领域比例/%全研究领域国际合著率均值/%国际合著率等于 100的研究领域比例/%无国际合著的研究领域比例/%国际合著率介于 0 与 100间的研究领域比例/%全研究领域国际合著率均值/%国际合著率等于 100的研究领域比例/%无国际合著的研究领域比例/%国际合著率介于 0 与 100间的研究领域比例/%全研究领域国际合著率均值/%科学结构图谱 2023117中国及科技发达国家的科学资助情况分析第六章06第

253、六章 中国及科技发达国家的科学资助情况分析118本章将科学资助和科学产出进行关联分析。通过研究科学基金对 SCI 论文的资助情况，可视化地展现中国及科技发达国家科学资助的论文产出在科学结构图谱上的分布，对比分析不同国家科学资助或同一国家不同资助机构在科学结构图谱上的资助布局及资助力度，以期从一个侧面了解各国政府资助机构的分工特点、科技实力和关注的未来科学发展的方向。本报告关注政府竞争性资助项目，即经费来自政府的基金类计划、国家重大研发计划及部委级别竞争性科技计划资助的项目，不包括政府给予大学和科研机构的运行经费和政府投入非营利机构的少量经费的项目。因此，没有统计以大学名义资助的论文和以社团形式

254、资助的论文。对于中国的统计，主要包括国家自然科学基金委员会（NSFC）、科技部牵头的国家重点研发计划，以及一些部委层面计划资助的项目；美国的统计主要包括国家科学基金会（NSF）、国立卫生研究院（NIH）及部委的计划。其他国家政府竞争性资助论文的统计都采取了上述原则。本章采用整体计数法计算国家的核心论文和资助论文数量。中国及科技发达国家的科学资助情况分析观察中国：2016 2021 年，中国政府资助发表的核心论文覆盖的研究领域占本国有核心论文的研究领域的比例排名升至世界首位，占比从 2010 2015 年的 75.9%上升到 85.9%。美国占比持续下降，从 2010 2015 年的 90.6%

255、下降到 2016 2021 年的 81.5%，排名第二。2016 2021 年，中国政府资助发表的核心论文数世界排名同样升至首位，为14667 篇。排名第二的美国为 12180 篇。中国政府资助的核心论文数远高于其他 4 个国科学结构图谱 2023119家，是德国的 6 倍、英国的 3.9 倍、日本的 11 倍、法国的 13.1 倍，这与中国科研的进步、政府科研经费高投入有密不可分的关系。2016 2021 年，中国在新增研究领域中的资助覆盖率排名第一，达到 85.3%。其他 5 个国家中，美国覆盖率仅次于中国，为 72.5%；之后是英国占比 65.9%；其他国家占比区间为 20%60%。20

256、16 2021 年，中国政府资助机构资助覆盖的研究领域数占本国发文研究领域比例排名第一，且四期占比持续升高，分别为 75.9%、80.3%、83.8%和 85.9%；美国四期占比持续减少，分别为 90.6%、88.9%、85.5%和 81.5%。一、政府资助的核心论文在科学结构图谱上的分布从政府资助的核心论文覆盖的研究领域占本国有核心论文的研究领域的比例上来看（表 6-1），四个时期，中国及科技发达国家的政府资助的研究领域数占本国有核心论文的研究领域的比例几乎都接近或超过60%。2016 2021 年，中国政府资助的核心论文覆盖的研究领域占本国有核心论文的研究领域的比例占比从 2010 201

257、5 年的75.9%上升到 85.9%，世界排名升至首位。美国占比持续下降，从 2010 2015 年的90.6%下降到 2016 2021 年的 81.5%，排名第二。2016 2021 年，除英国在 72%左右震荡外，其余科技发达国家均出现不同程度的下降，其中法国占比已跌破 50%，仅剩49.8%。2016 2021 年，中国政府资助的核心论文数世界排名同样升至首位，为 14667篇。排名第二的美国为 12180 篇。中国政府资助的核心论文数远高于其他国家，是德国的 6 倍、英国的 3.9 倍、日本的 11 倍、法国的 13.1 倍，这与中国科研的进步、政府科研经费高投入有密不可分的关系。中

258、国政府资助的核心论文占发表核心论文的比例最高，达到 80.3%；其次是美国，为 54.6%；日本和英国占比也超过 40.0%，分别为 47.3%和41.6%。2016 2021 年，从新增研究领域（与前一期研究领域没有重叠论文）的覆盖率来第六章 中国及科技发达国家的科学资助情况分析120看，中国在新增研究领域中的资助覆盖率排名第一，达到85.3%。美国覆盖率仅次于中国，为 72.5%；之后是英国占比 65.9%；其他国家占比区间为 20%60%。表 6-1中国及科技发达国家政府资助的核心论文和覆盖的研究领域统计情况2010 2015 年范围（数量）统计类型美国中国德国英国日本法国全研究领域（1

259、084 个）发表论文研究领域（A）/个1 0562746政府资助研究领域（B）/个952549564655373419（B/A）/%90.675.965.872.766.456.2发文总数/篇22 6967 1246 3337 4012 2814 071政府资助的核心论文总数/篇13 2745 3892 5182 7591 2241 144新增研究领域(87 个)发表论文研究领域（C）/个7资助研究领域（D）/个5135181998（D/C）/%71.883.345.040.450.029.62012 2017 年范围（数量）统计类型美国中国德国英国

260、日本法国全研究领域（1169 个）发表论文研究领域（A）/个1 4596780政府资助研究领域（B）/个1 0014454（B/A）/%88.980.374.574.369.558.2发文总数/篇23 1139 5046 4388 0662 4004 260政府资助的核心论文总数/篇13 1787 7332 8003 2311 3151 298新增研究领域(103 个)发表论文研究领域（C）/个875144601934资助研究领域（D）/个594020311413（D/C）/%67.878.445.551.773.738.2科学结构图谱 202312

261、12014 2019 年范围（数量）统计类型美国中国德国英国日本法国全研究领域（1333 个）发表论文研究领域（A）/个1 2631 0489551 070639826政府资助研究领域（B）/个1 080878623756423448（B/A）/%85.583.865.270.766.254.2发文总数/篇23 12914 8746 7488 8292 6144 327政府资助的核心论文总数/篇12 71112 3522 4713 4131 3371 126新增研究领域(150 个)发表论文研究领域（C）/个451资助研究领域（D）/个93（D/C）

262、/%63.385.027.738.150.035.32016 2021 年范围（数量）统计类型美国中国德国英国日本法国全研究领域（1389 个）发表论文研究领域（A）/个1 3111 1479841 125685881政府资助研究领域（B）/个1 069985635837452439（B/A）/%81.585.964.574.466.049.8发文总数/篇22 31018 2556 6599 0522 8234 468政府资助的核心论文总数/篇12 18014 6672 4313 7681 3341 120新增研究领域(187 个)发表论文研究领域（C）/个5484资助研

263、究领域（D）/个530（D/C）/%72.585.344.465.946.335.7注：发表论文研究领域，是指本国有核心论文的研究领域数量。政府资助研究领域，是指政府资助的核心论文覆盖的研究领域。续表第六章 中国及科技发达国家的科学资助情况分析122图 6-1 图 6-4 显示了中国及科技发达国家政府资助的核心论文在四期科学结构图谱上的分布情况。各个国家政府资助产出的优势领域在这四期总体上基本一致，研究领域的覆盖率及数量略有增加。2016 2021 年，中国政府资助发文有显著增加，仍主要集中在图谱的上半部，其他资助方向发文量相对较少，尤其是“医学”和“社会科学”方面较弱。

264、美国整体资助主要集中在图谱的中下部，但在“可持续经济与社会研究”“系统与控制”“能源与可持续工程”“催化”“电池和储能材料”“太阳能和光电材料”“有机合成方法学”等研究领域群组资助发文量较少。英国相比德国政府资助覆盖的学科范围更广，其没有覆盖的领域与美国基本一致。日本、法国政府资助的论文产出尽管数量与英、德相差较大，但覆盖的学科范围也比较全面。科学结构图谱 2023123（e）日本（f）法国（c）德国（a）美国（d）英国（b）中国图 6-1政府资助的核心论文在科学结构图谱 2010 2015 上的分布注：中国、美国核心论文密度范围相同，其他国家相同，图 6-2 和图 6-4 同此第六章 中国及

265、科技发达国家的科学资助情况分析124（a）美国（d）英国（b）中国（e）日本（c）德国（f）法国（d）英国图 6-2政府资助的核心论文在科学结构图谱 2012 2017 上的分布科学结构图谱 2023125（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 6-3政府资助的核心论文在科学结构图谱 2014 2019 上的分布第六章 中国及科技发达国家的科学资助情况分析126（c）德国（a）美国（e）日本（d）英国（b）中国（f）法国图 6-4政府资助的核心论文在科学结构图谱 2016 2021 上的分布科学结构图谱 2023127二、政府资助机构资助核心论文分析中国国家自然科学基金

266、委员会(NSFC)与科技部牵头的国家重点研发计划、美国国家科学基金会(NSF)与美国国立卫生研究院（NIH）、德国科学基金会（DFG）、英国研究理事会（RCUK）、日本学术振兴会（JSPS）与日本科学技术振兴机构（JST）是这些重要国家的主要资助机构。表 6-2 显示了四个时期这些重要国家中主要政府资助机构设立的科研项目资助发表核心论文情况。五国主要资助机构资助有发文的研究领域数占该国发文研究领域比例相对较高，均超过60%，其中，中国四期占比持续升高，分别为 75.9%、80.3%、83.8%和 85.9%；美国四期占比持续减少，分别为 90.6%、88.9%、85.5%和 81.5%；英 国

267、 为 72.7%、74.3%、70.7%和 74.4%；德国相对较少，占比为65.5%、74.5%、65.2%和 64.5%；日本与德国基本一致，占比为 66.4%、69.5%、66.2%和 66.0%。表 6-2四个时期中国及科技发达国家政府资助项目的核心论文产出统计20102015 年20122017 年20142019 年20162021 年中国研究领域数论文数中国研究领域数论文数中国研究领域数论文数中国研究领域数论文数发表论文7237124发表论文8429504发表论文104814874发表论文114718255资助5495389资助6767733资助87812352资助9851466

268、7NSFC4864635NSFC6026586NSFC80010907NSFC91812792973 计划3251641973 计划3641819国家重点研发计划5282760国家重点研发计划6333307NSFC 与973 同时资助2911442NSFC 与973 同时资助3331626NSFC 与国家重点研发计划同时资助3581156NSFC 与国家重点研发计划同时资助527223820102015 年20122017 年20142019 年20162021 年美国研究领域数论文数美国研究领域数论文数美国研究领域数论文数美国研究领域数论文数发表论文105122696 发表论文1126231

269、13发表论文126323129发表论文131122310资助95213274资助100113178资助108012711资助106912180第六章 中国及科技发达国家的科学资助情况分析 年20122017 年20142019 年20162021 年美国研究领域数论文数美国研究领域数论文数美国研究领域数论文数美国研究领域数论文数NSF6024817NSF6514733NSF6734493NSF6364125NIH6346715NIH6436520NIH6646716NIH6826834NSF 与NIH 同时资助262765NSF 与NIH 同时资助265743NSF 与

270、NIH同时资助248744NSF 与 NIH同时资助25274420102015 年20122017 年20142019 年20162021 年德国研究领域数论文数德国研究领域数论文数德国研究领域数论文数德国研究领域数论文数发表论文8576333发表论文8696438发表论文9556748发表论文9846659资助5642518资助6472800资助6232471资助6352431DFG4401647DFG4561640DFG4771711DFG4775 年20122017 年20142019 年20162021 年英国研究领域数论文数英国研究领域数论文数英国研究领域数论

271、文数英国研究领域数论文数发表论文9017401发表论文9748066发表论文10708829发表论文11259052资助6552759资助7243231资助7563413资助8373768RUCK6212346RUCK6432504RUCK6822722RUCK775326320102015 年20122017 年20142019 年20162021 年日本研究领域数论文数日本研究领域数论文数日本研究领域数论文数日本研究领域数论文数发表论文5622281发表论文5962400发表论文6392614发表论文6852823资助3731224资助4141315资助4231337资助4521334JS

272、PS234577JSPS254654JSPS269778JSPS340929JST108198JST111205JST116238JST109232JSPS 与JST 同时资助4559JSPS 与JST 同时资助6080JSPS 与 JST同时资助70134JSPS 与 JST同时资助78152续表注：国家重点研发计划，是由原国家重点基础研究发展计划(973 计划)国家高技术研究发展计划(863 计划)国家科技支撑计划等整合形成的。研究方法与数据第七章07第七章 研究方法与数据130研究方法与数据 科学结构图谱的主体分析单元是热点研究领域，它通过对高被引论文的同被引关系聚类产生。本期科学结构图

273、谱的构建原理与往期一样，首先对高被引论文的同被引关系进行聚类分析，产生若干“研究领域”；其次根据各个研究领域间的关联关系降维计算其相对位置并可视化布局。从科学结构图谱2021开始对聚类和可视化方法进行了改进。人工智能与深度学习的快速发展，为自然语言处理、网络分析等提供了新的方法与思路。本期报告使用深度学习算法改进原有科学结构方法中的网络聚类及可视化算法，使聚类结果更加均匀、准确，揭示更细致的科学结构；改进算法支持更大量的数据可视化，在可视化细节揭示效果上也有较大提升。在聚类和可视化构建了研究领域的布局后，通过文本分析对研究领域中论文的题目和摘要抽取特征词以标识各个研究领域的内容，由科技情报研究

274、人员或专业领域人员审核研究领域命名；结合研究领域布局热力图，由科技情报研究人员审核以确定研究领域群的名称并在图中标识。一、利用深度学习模型基于同被引关系确定研究领域同被引指一组论文共同被其他论文引用，当该组论文同时被引用的次数逐渐增加时，它们之间的内在关联就不断加强。同被引关系可以反映在学科分类、发表期刊、作者机构、研究项目等方面看似毫无关联的该组论文可能存在着某种关系。同被引现象是作者自发的引用行为，反映了科学研究内容和科学研究活动的聚合关系，可以超越传统的学科分类限制，反映了科学研究内容的自组织与科学结构。本报告沿用二层同被引聚类法，在研究领域的聚类中使用深度学习模型改进了网络结构特征抽取

275、，并选择了更符合本报告数据特征的聚类算法。第一层的聚类结果研究前沿，取自 ESI 于 2022 年 3 月发布的研究前沿，共 12 610 个，其中包含 56 278 篇科学结构图谱 2023131高被引论文。施引论文集选自 SCI 和社会科学引文索引（SSCI），论文发表时间范围为2016 2021 年。通过二次同被引聚类，形成 1389 个研究领域，其中包含 12 140 个研究前沿，54 447 篇高被引论文（核心论文）。改进聚类方法后，尽量不筛除研究前沿中的论文。科学论文间的引用反映了科学研究的动态交互。同被引是指一组论文同时被其他论文引用，如图 7-1 所示，论文 A、B、C 同时被

276、论文 1、2、3 引用。如果论文 A、B、C频繁同被引，可以推测它们拥有相同或相近的研究主题。使用同被引的方法，计算高被引论文两两之间的同被引关系，并根据同被引关系对高被引论文进行聚类形成若干论文簇，称为“研究前沿”；在此基础上利用同被引关系对上述研究前沿再次聚类，得到的若干论文簇，称为“研究领域”。高被引论文、研究前沿及研究领域之间的关系如图 7-2 所示。图 7-1通过同被引分析确定研究领域图 7-2高被引论文、研究前沿、研究领域的关系A、B、C 为核心论文有相同或相近研究主题的文章第七章 研究方法与数据132图 7-3使用改进单链接聚类算法的科学结构图谱 2010 2015 研究领域分布

277、原 科 学 结 构 算 法（科 学 结 构 图 谱2017及以前）采用改进的单链接聚类算法对 ESI 研究前沿的同被引关系网络进行聚类形成若干个研究领域，属于基于网络社团划分的聚类法。ESI 研究前沿的同被引网络包含了上万节点与上百万的关联关系，具有十分复杂的隐性高维关系，在进行社团划分聚类与可视化时都有较高的技术难度和较大的运算代价，因此处理的数据量有一定限制；并且聚类形成的研究领域内包含的论文数量分布很不均衡，即有的研究领域包含大量的论文，但有的研究领域包含的论文却非常少。科学结构图谱 2010 2015 使用单链接聚类会形成 1368 个聚类（研究领域），对每个聚类中的论文量进行统计，分

278、布情况见图7-3：50 篇及以上论文的研究领域有 136 个，占全部研究领域的8.6%，包含17 211篇论文，论文占比（研究领域包含的论文与研究前沿包含的全部总论文之比，以下同）47%，接近一半；其他 85%以上的研究领域，论文量小于 35 篇，只包含了 40%左右的论文。从分布可以明显看出聚类形成的研究领域内包含论文量很不均匀，少数研究领域包含的论文量非常大，最多的一个研究领域有 685 篇论文。而多数研究领域被切分的比较细碎。过去因为可视化工具和计算能力的限制，科学结构图谱 2010 2015 中的研究领域只保留了 202 个类内包含 6 个研究前沿以上的聚类，有超过 40%的高被引论文

279、未被研究领域纳入，从而可能造成前沿研究成果在分析中缺失，这也是本课题组不断尝试新的网络聚类算法的初衷。个个个科学结构图谱 2023133研究组尝试用科学计量界社团划分聚类的最新研究成果 Leiden 算法对 2010 2015年研究前沿进行聚类，产生的研究领域中的论文量分布如图 7-4 所示。研究领域包含的论文量差异更加明显，最大的一个类中包含1248 篇论文。50 篇及以上论文的研究领域为了改善上文提到的聚类问题，进一步提高研究领域聚类的准确性，本报告不使用有 201 个，论文占比 70.2%，16.7%的研究领域包含了 70.2%的论文。小于 35 篇论文的研究领域占全部研究领域的 77.

280、1%，却仅仅包含了 23.1%的论文。由此可见，无论是改进单链接聚类还是 Leiden 算法都存在聚类簇包含样本数量分布不均匀的问题。针对网络结构的聚类方法，而采用基于深度学习的网络嵌入模型结合机器学习聚类算图 7-4使用 Leiden 算法聚类的科学结构图谱 2010 2015 研究领域分布 GroverA,LeskovecJ.Node2vec:scalablefeaturelearningfornetworks/Proceedingsofthe22ndACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.SanF

281、rancisco,2016:855-864.第七章 研究方法与数据134图 7-6 为使用新方法重新聚类的科学结构图谱 2010 2015 的研究领域中的论文量的分布。50 篇及以上论文的研究领域有326 个，占全部研究领域的 30%，论文占比61.2%，最大的研究领域只包含 264 篇论文；少于 35 篇论文的研究领域占全部研究领域的55.4%，论文占比只有 24.3%左右。对比直接使用社团划分聚类，新方法的聚类分布更加均匀、准确，可揭示更为细致的科学结构。通过人工判读发现，两种网络聚类方法中较多规模大的研究领域明显包含多个不同的研究内容，应该被拆分成几个不同的聚类簇，而某些小类也应该进行合

282、并。新方法聚类的准确有了明显的提高，规模大的研究领域中研究内容更聚焦，也明显减少了细碎重复的小型研究领域。图 7-5利用深度学习模型划分热点研究领域流程法（图 7-5）。首先通过网络嵌入模型发现ESI 研究前沿的同被引网络中的节点与链接之间的复杂关系，学习每个研究前沿隐含的高维特征，将网络中节点转换成空间特征向量的形式。通过降维分析转换的研究前沿空间特征向量，发现研究前沿在空间中分布很不均匀，存在明显的离群点。鉴于多数聚类算法为硬聚类，离群点会干扰聚类算法的准确性，因此在聚类前，先利用离群点探测模型去掉了 294 个在空间中明显离群的研究前沿，使聚类之间的轮廓更为清晰。最后再通过经典机器学习凝

283、聚层次聚类（agglomerative hierarchical clustering）算法划分研究领域，凝聚层次聚类能更好地适应不同密度与尺度分布下的聚类，一定程度上避免了“硬切分类”的现象，从而达到比往期更好的聚类效果。科学结构图谱 2023135图 7-6基于深度学习划分研究领域的分布图二、科学结构图谱可视化本报告采用热力图来展现科学结构中研究领域的布局，热力图使用核密度函数表示每个研究领域在二维空间上的密度分布。该图如同一幅群岛图，蓝色的海洋表示没有论文分布；岛屿上山峰越高颜色越暖，山峰的高度与论文的相对数量和关联度相关，关联度与科学家对论文的同被引强度成正比。山峰密度越高，说明越多的

284、科学家共同关注该科学问题，即是一个研究热点。前几期的科学结构图谱采用重力模型算法通过研究领域之间的相互关系确定各个研究领域在二维空间中的布局位置。原有模型在处理大量数据时布局稳定较差、局部细节揭示能力较弱。本期采用了高维数据可视化算法中最常用、效果较稳定的流形学习降维算法t 分布随机邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE）。首先，将研究前沿的同被引关系网络转换成第七章 研究方法与数据136三、科学结构演变轨迹研究领域的演变可以归纳为新增、消失、分化、融合、延续五种模式，但是在知识的演变过程中，分化和融合具有相互转化、相互渗透

285、的辩证统一关系，融合往往意味着另一种形式的分化，再精细的分化也总是伴随着不同学科知识的交叉和融合，由此形成了一种演变模式综合交错的演变路径。本报告采用图 7-7 所示的演变轨迹流图展现研究领域的演变路径。图中圆圈代表研究领域，为了显示清晰，图中展示了三期科学结构图谱的研究领域演变轨迹，从左到右分别表示“科学结构图谱 2010 2015”“科学结构图谱 2012 2017”“科学结构图谱2014 2019”。圆圈的面积与所代表研究领域核心论文数成正比。圆圈右方对该研究领域进行了标识和描述：括号内数字代表研究领域中的核心论文数，括号后面的数字代表研究领域的 ID，冒号后面跟着的是研究领域所属的研究

286、领域群；破折号后面是研究领域的特征词。圆圈之间的连线表示研究领域之间有论文重叠，红色连线代表重叠度在 0.2及以上，灰色连线代表重叠度在 0.2 以下，线条粗细和重叠度大小成正比。圆圈的颜色根据中国在各个研究领域的份额确定，蓝色：0%；绿色：(0%,1%)；黄色：1%,3%)；橙色：3%,7%)；紫色：7%,12%)；红色：12%,100%。高维特征向量，然后利用 t-SNE 算法映射到二维空间中，获得各个研究前沿的位置布局（坐标）。其次，在获得位置布局后，采用核密度表示研究前沿在二维空间上的密度分布。相比以前的科学结构图谱，本期可视化方法在保证大样本整体布局稳定的情况下，揭示了更多的局部特征

287、，不仅不同学科研究领域在图谱中有各自清晰的区域，而且在学科领域内部子领域也出现了聚集效果，子领域之间呈现出明显的轮廓。ChenT,LiGP,DengQP,WangXM.Usingnetworkembeddingtoobtainaricherandmorestablenetworklayoutforalargescalebibliometricnetwork.JournalofDataandInformationScience,2021,6(1):154-177.科学结构图谱 2023137图 7-7研究领域演变轨迹流图 7-8研究领域的重叠研究领域的演变关系基于两个时期科学结构共同时间窗内（4

288、 年）的重叠度（重叠论文），重叠论文越多，表明研究领域之间的继承关系越强。如图 7-8 所示，在公共时间窗口，前一期科学结构图谱中的研究领域P 有核心论文 NP，后一期科学结构图谱中的研究领域 Q 有核心论文 NQ，两个研究领域有共同的核心论文 NPQ，定义两个研究领域的重叠度为然后根据不同时期研究领域的重叠度对研究领域进行聚类，聚在一起的研究领域形成若干个演变轨迹流前一期科学结构图谱研究领域P后一期科学结构图谱研究领域Q第七章 研究方法与数据138四、研究领域学科交叉性度量学科间的相互交叉和渗透是当今大科学时代的一大特征。严格来说，每个研究领域很难完全属于单一学科，普遍具有学科多样性。出于延

289、续性和简单实用性的考虑，本报告保留了科学结构地图 2009中对研究领域所属学科的判定规则，即只要有一个学科的核心论文比例大于 60%，那么该研究领域就属于该学科，否则，属于交叉学科。在此基础上，受生态学中第三代测度生物多样化的伦斯特和科博尔德（Leinster-Cobbold）指标的启发，本报告引入了第三代学科多样性2DS指标，测度每个研究领域的学科交叉程度。Leinster-Cobbold 指标公式如下：本报告参考2DS指标，选择q=2，计算每个研究领域的学科交叉性：首先，计算每篇论文的学科交叉性。其中，pi是学科类别 i 的占比，通过论文的参考文献计算，i 为参考文献中第 i 个学科，n

290、为参考文献中总的学科数。s=(sij)是所有学科领域（基于 ESI 22 个学科）间的同被引关系相似性矩阵。其次，平均研究领域中所有论文的学科交叉性，即为研究领域的学科交叉性。学科领域相似度矩阵由于利用全库数据，变化不大，采用上一期科学结构图谱的计算结果。LeinsterT,CobboldCA.Measuringdiversity:theimportanceofspeciessimilarity.Ecology,2012，93(3)：477-489.ZhangL,RousseauR,GlnzelW.Diversityofreferencesasanindicatoroftheinterdisc

291、iplinarityofjournals:takingsimilaritybetweensubjectfieldsintoaccount.JournaloftheAssociationforInformationScienceandTechnology,2016，67(5):1257-1265.科学结构图谱 2023139五、数据说明科学结构指研究领域的构成及研究领域间的关系，反映了科学研究的整体结构。科学结构图谱是一系列描述科学结构的可视化图，直观地反映了世界科学研究领域的关联关系以及演化进程。科学结构图谱使用的高被引论文和研究前沿取自科睿唯安公司的ESI数据库，其时间跨度是 6 年。引用核

292、心高被引论文的施引论文集合选自 SCI 和 SSCI。本期研究前沿选取 2022 年 3 月公布的 2016 年1 月至 2021 年 12 月的数据。本 报 告 按 照 新 方 法 重 新 制 作 了2008 2013 年、2010 2015 年两期的科学结构图谱，表 7-1 显示了五期科学结构图谱中ESI研究前沿、高被引论文的数量及选取、覆盖时间。连续两期科学结构图谱的核心论文时间间隔为2年，重叠4年。需要说明的是，虽然两个时期科学结构图谱的时间窗有重叠部分，但由于 ESI 数据库中不同时期高被引论文遴选阈值不同，两个时期科学结构图谱在重叠窗口内的高被引论文不完全相同。表 7-1五期科学结

293、构图谱使用数据说明时期2008 2013年2010 2015年2012 2017年2014 2019年2016 2021年研究前沿层选取时间2014 年 7 月2016 年 3 月2018 年 3 月2020 年 3 月2022 年 3 月研究前沿数/个9 1509 54610 22311 62612 610高被引论文数/篇43 35445 65747 88952 58954 447表 7-2 显示了五期科学结构图谱中研究前沿在 ESI 的 22 个学科中的分布情况。与2014 2019 年相比，2016 2021 年除分子生物学与遗传学下降 2.6%、跨学科科学数量没有变化外，其余学科研究前

294、沿数量均出现不同程度的增长。其中，计算机科学、工程学的研究前沿增长量达到 30%以上；微生物学、环境/生态学的研究前沿增长量在20%以上；精神病学/心理学、植物学与动物学、社会科学相关的研究前沿数量变化不大。2016 2021 年与生命科学相关的包括生物与生物化学、临床医学、免疫学、微生物学、分子生物学与遗传学、神经科学与行为科学、精神病学/心理学、药理学与毒理学、植物学与动物学在内的 9 个学科共有 5823 个研究前沿，占 46.2%。这反映了 SCI 数据库的学科结构不够均衡，来源期刊中生物医学类占较大比例。以上 SCI 和 ESI 所收录的期刊和学科范围会影响科学结构图谱所反映的世界科

295、学研究的布局。第七章 研究方法与数据140表 7-2ESI 的 22 个学科的研究前沿数ESI 的 22 个学科 2008 2013 年 2010 2015 年 2012 2017 年 2014 2019 年 2016 2021 年农业科学372389367472547生物与生物化学863891化学617701876临床医学226972930计算机科学385374430550724经济与商业2371工程学017432289环境/生态学5235地球科学393428450575663免疫学262266313312337材料科学77990897311851343数学376387391449530微生物学225260252262331分子生物学与遗传学557594656723704跨学科科学6337505555神经科学与行为科学528529548583626药理学与毒理学372435445516572物理学210461136植物学与动物学694683728746776精神病学/心理学4022社会科学83688793710921145空间科学9141