生态环境中人工智能应用的研究综述（1989—2022年）——基于Citespace的知识图谱分析

作者：黄明祥; **钦^*; 杨毅; 赵世新; 魏斌; 李顺; 吴海东; 程歆玥; 李星辰; 李心治; 姜会忠

来源：环境保护科学, 2023, 1-12.

DOI：10.16803/j.cnki.issn.1004-6216.202302009

• 生态环境
• 人工智能
• Citespace
• 知识图谱
• 可视化分析

人工智能是研究用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，近年来在生态环境业务领域的应用价值逐渐凸显。基于1989-2022年间CNKI收录的6732篇中文文献和WOS核心合集中5012篇英文文献，使用Citespace可视化分析软件，采用传统文献梳理与计量方法，对生态环境中人工智能的知识基础、前沿热点、发展趋势进行梳理，总结了国内外发展脉络、研究前沿、路径演化和最新进展。结果表明：国外在环境风险评估方面研究较多，关注空气污染、水质量等与人体健康密切相关的层面；国内对环境监管的研究居于前列，研究内容多是人工智能在城市街区空气质量、交通噪声、水质、土地覆盖等方面的应用。国内研究方法涵盖水质预测模型、大气污染物扩散模拟、土壤污染算法预测等应用方法，迁移学习、深度学习、机器学习、强化学习等理论方法，国外重点关注深度学习、机器学习、人工神经网络等理论方法的应用。国外近6年一贯延续用机器学习研究水与空气质量这两类对象，国内近3年对机器学习、深度学习等研究方法的关注热度逐渐凸显。

• 单位
  北京建筑大学