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溶解氧（DO）是评价地表水环境质量的重要指标，对维持水生态功能和水生生物多样性具有重要意义[1]，过低的 DO不仅会影响水生生物的正常生命活动[2-3]，降低地表水体的自净能力，还会造成河道和水库底层呈现还原环境，增加水体底泥中的营养物质和重金属等的溶解释放强度 [4]。水体中的氧气主要有2个来源：一个是大气复氧；一个是藻类及水生植物光合作用释放氧气。DO的消耗途径主要有耗氧污染物（如有机物、氨氮）的氧化降解、水生生物呼吸作用和河湖底泥耗氧等[5]。而在实际过程中，DO的影响因素极为复杂，大气复氧受大气压强[6]、水温[7]、盐度[8]和流速[9]等影响，大气压强越低、流速越小、水温越高、盐度越高，水中的DO含量越低；藻类及水生植物的光合作用又与温度、光照和水质等有密切联系。同时，随着人口快速增长和产业的不断集中，大量携带高浓度污染物的生产生活废水集中进入地表水体，污染物在水体中的分解造成了大量DO的消耗，并加剧了沉积物中氮磷的释放，水生态环境不断恶化[10]。
四川省是长江黄河上游重要的生态屏障和水源涵养地，生态环境地位独特，四川省的水生态环境质量关乎国家生态安全，开展河湖DO的研究对全省水生态环境保护具有重要意义。本研究依据2020年全省水质自动站和手工监测断面水质数据，探讨全省河湖DO的时空分布特征及影响因素，以期为全省针对性开展水环境的评价、治理和保护提供相应的依据。
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四川省地势和气候条件差异明显。地势西高东低，处于青藏高原和长江中下游平原的过渡带，西部为高原、山地，海拔多在3 000 m以上；东部为盆地、丘陵，海拔多在500～2 000 m之间。气候气温差异大，东部属中亚热带湿润气候区，年均温16～18 ℃，川西南山地属亚热带半湿润气候区，年均温12～20 ℃，川西北高山属高原高寒气候区，年均温4～12 ℃。河流水文特征差异大，水位及流量季节变化大，夏季降雨量占全年降雨量的一半以上，集中降雨造成河流水位及流量急剧增加，而冬季降雨量的不足全年的1/10[11]，河流水位和流量均较小；部分中小河流上游与中下游流速差异大，往往上游流速大，下游流速较小；东部和西南河流无冰封期，川西北河流存在冰封期。
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收集2020年水质自动站及手工监测断面中DO数据比较齐全的237个站点（断面）逐月水质数据，各水系站点数量，见表1。
部分缺少1个月DO数据的站点（断面），采用插值法补齐。选取的站点（断面）涵盖全省13大主要流域的126条河流湖库，其中河流型站点（断面）227个，湖库型站点（断面）10个，站点分布见图1。
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使用Arcgis 10.2软件绘制四川省水质自动站点（断面）分布情况，使用SPASS 17.0软件分析DO与流域社会经济发展状况（人口密度、单位面积GDP）、水资源状况（多年平均径流量）和地理环境（平均海拔、平均纬度）之间的相关性；相关图表制作在Origin 2021与Excel 2019软件中完成。
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2020年四川省河湖DO浓度均值8.39 mg/L。从十三大流域的年均DO浓度看，青衣江流域最高，达到8.86 mg/L；黄河流域最低，为7.48 mg/L；青衣江、涪江、嘉陵江、大渡河、岷江和渠江六大流域DO浓度高于全省平均值，沱江、长江（金沙江）、赤水河、琼江、安宁河、雅砻江和黄河低于全省平均水平，见图2。
从各流域干流和重点湖库的年均DO浓度看，各流域干流DO浓度均值为8.64 mg/L，略高于重点湖库浓度均值（8.54 mg/L）。十三大河流干流DO浓度中，青衣江干流最高，达到9.26 mg/L；安宁河干流最低为，为7.61 mg/L，见图3（a）。9大重点湖库中，紫坪铺水库年均DO最高，达9.84 mg/L；葫芦口水库最低，为7.18 mg/L，见图3（b）。
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四川省河湖DO年均值总体呈现由东向西、由北向南的递减趋势，表现为DO年均浓度由东北向西南递减，DO年均浓度高值区主要分布在渠江、嘉陵江、涪江流域及岷江、沱江流域上游，低值区主要分布在金沙江、雅砻江流域川藏、川滇界及安宁河下游，见图4。
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DO最高值分布与DO年均值分布相似，总体呈现由东向西、由北向南的递减趋势，表现为年均浓度由东北向西南递减，高值区主要分布在成都平原及川东的渠江、嘉陵江、涪江、琼江、沱江中上游和岷江中上游，低值区分布在川西南的长江（金沙江）、雅砻江下游和安宁河流域，见图5。
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DO最低值总体呈现东高西低、南北高中部低的分布特征，高值区分布在嘉陵江和涪江流域上游，较低值区分布在沱江流域中下游、长江（金沙江）四川段及嘉陵江下游，见图6。
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四川省河湖DO月均浓度分布呈冬季高、夏季低的特点。其中1月平均浓度最高，达9.78 mg/L，此后呈降低趋势；到7月达到最低，为7.42 mg/L；此后逐步升高，到12月升至9.17 mg/L。DO月均浓度冬季高、夏季低可能与饱和DO随气温、水温升高而降低有关，见图7。
各流域DO浓度最低值出现月份不同，见图8。
图8（a）可知，黄河流域出现最早，在初春3月，雅砻江流域在4月，大渡河、涪江、岷江、青衣江和琼江均出现在5月；5个流域出现在夏季，其中安宁河、长江（金沙江）出现在6月，嘉陵江、沱江出现在7月，赤水河出现在8月；渠江出现秋季的9月。除琼江流域DO浓度最高值出现在春季3月以外，其他流域均出现在12、1和2月的冬季。
9个重点湖库中DO浓度最低值出现月份差别较大，图8（b）可知，葫芦口水库、紫坪铺水库和邛海出现在春季，泸沽湖出现在夏季，仙鹤湖水库、鲁班水库和双溪水库出现在秋季，老鹰水库、黑龙滩水库出现在冬季。除紫坪铺水库、邛海和仙鹤湖水库DO浓度最高值出现在冬季以外，其余水库均出现在春季。
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以《地表水环境质量标准：GB 3838—2002》中各类水体DO浓度限值为划分依据，将DO浓度低于5 mg/L的样本定义为发生低DO现象。
2020年四川省低DO发生率为0.83%，总体较低；其中湖库未发生低DO现象，河流发生率为0.87%。出现低DO现象的河流共17条，其中，长江（金沙江）流域最多，有5条；沱江流域其次，有3条；安宁河、岷江流域各有2条；涪江、黄河、嘉陵江、琼江和雅砻江流域各有1条。
从全年的低DO发生率看，琼江、黄河流域发生率最高，达2.78%；沱江、安宁河、雅砻江和岷江流域较高，在1.02%～2.78%之间；嘉陵江、涪江和长江（金沙江）流域较低，发生率<1%；赤水河、大渡河、青衣江和渠江流域无低DO现象发生，见图9。
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从低DO发生率和最低DO浓度两方面看河流的低DO程度，见图10。
图10可知，低DO发生率方面，岷江体泉河、茫溪河低DO发生率较高，分别为25%和16.7%；沱江釜溪河、九曲河，黄河黑河，长江（金沙江）南广河、硕曲河（东旺河），安宁河孙水河，嘉陵江西充河，雅砻江鲜水河，涪江秀水河发生率8.3%；安宁河西河，长江（金沙江）大洪河、黑水河、御临河，沱江旭水河，琼江发生率在2.1%～5.6%之间。最低DO浓度方面，沱江釜溪河最低，为1.8 mg/L，DO不足问题最为严重；岷江茫溪河、琼江、涪江秀水河、黄河黑河和长江（金沙江）御临河最低DO在2.26～3.6 mg/L；其他河流在4.01～4.83 mg/L之间。
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河流低DO发生月份分布情况，见图11。
图11可知，低DO现象主要出现在春、夏、秋季的3—9月，冬季未出现低DO。出现低DO的月份中，4月最多，有9次；5—7月较多，分别有5、3和4次；3、8和9月分别有1次。安宁河、涪江、黄河和雅砻江流域均只有1个月出现了低DO现象，其他流域多个月份出现低DO现象。出现低DO现象最早的是黄河流域的黑河，出现在3月；出现最晚的是长江（金沙江）流域的大洪河，出现在9月；沱江流域的釜溪河低DO持续月份最长，出现在4—7月的4个月中。
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十三大流域DO平均值（DOmean）、DO最大值（DOmax）和DO最小值（DOmin）与流域社会经济发展状况（人口密度、单位面积GDP）、水资源状况（多年平均径流量）和地理环境（平均海拔、平均纬度）之间的相关性，见表2。
DOmean与流域地理环境中的平均海拔呈显著负相关关系。流域所处的海拔越高，气压越低，受气体的溶解平衡影响，水体中DO浓度较低[12]。表现为西部山地、高原流域由于海拔相对较高，DOmean较低，中、东部流域海拔相对低，DOmean较高的分布特征。
DOmax与流域社会经济发展状况的人口密度、单位面积GDP呈显著正相关关系。从2020年四川省生态环境质量公报也可以看出，四川省水质Ⅱ类及以上断面多位于经济发展状况较差、人口密度较小的金沙江及黄河流域，而未达Ⅲ类水质断面全部位于四川省经济发达、人口密度大的岷江、沱江流域，岷江流域主要污染指标为总磷，沱江流域主要污染指标为化学需氧量、总磷和高锰酸盐指数。这表明在四川地区，社会经济发展水平较高的区域，污染物排放强度相对较大，河流污染相对较重，由此带来的河流富营养化问题也更为突出，河流中藻类密度更大，在光照、温度适宜时其DO产生率也大于其他区域。DOmax与地理环境中的平均海拔呈显著负相关关系。这主要由于四川地区社会经济发展更好的流域多处于川中、东部丘陵地区，这些地区海拔相对较低，而经济发展较差流域多位于西部山地、高原，这些地区海拔相对较高。
DOmin与社会经济发展状况的人口密度、单位面积GDP呈显著负相关关系。DOmin一般出现在春夏季，流域人口、经济发展强度大，对流域水资源占用越大，水体及沉积物污染相对较重[13]，随着春夏季升温，微生物耗氧分解作用增强，会出现光合作用产生的氧气难以补充DO消耗的问题，河流DO出现较大幅度下降。DOmin与多年平均径流量呈显著正相关关系。多年平均径流量较大的流域，水资源量更加丰富，河流的流动性更好，纳污能力更大，水质更好，且污染物不容易沉积在河道内，春夏季微生物耗氧量低于DO产生量[14]。黄河流域DOmin较低可能与冬季结冰影响大气复氧有关[15]。
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（1）四川省河湖DO年均值和最高值总体均呈现东高西低，北高南低的趋势，最低值呈现东高西低、南北高、中部低的分布特征，DO最低值的较低值区分布在沱江流域中下游、长江四川段及嘉陵江下游；在时间分布上，DO月均浓度冬高夏低，呈现冬季>春季>秋季>夏季，具体到月份，1月平均浓度最高，7月最低。
（2）四川省低DO发生的时间主要为3～9月，春夏季出现较多，发生率为0.83%，其中琼江、黄河流域发生率最高，达2.78%；从低DO发生的程度上看，沱江流域釜溪河低DO持续月份最长，DO不足问题最为严重，最低浓度仅为1.8 mg/L。
（3）从与外界环境的相关性上看，DOmean与流域平均海拔呈负相关关系；DOmax与流域社会经济发展状况呈正相关关系，与平均海拔呈负相关关系；DOmin与流域社会经济发展状况呈负相关关系，与多年平均径流量正相关关系。
长江黄河上游地表水溶解氧时空分布特征研究
——以四川省为例Spatial and temporal distribution characteristics of dissolved oxygen in surface water in the upper reaches of the Yangtze River and the Yellow River
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摘要: 为了解长江黄河上游地表水中溶解氧（DO）的分布特征，以四川省河流湖库作为研究对象，通过收集整理四川省237个站点（断面）的DO逐月数据，研究分析DO的时空分布特征及其与外界环境因素的相关性。结果表明，四川省河湖DO在空间上总体呈现东高西低、南北高中部低的分布特征，在时间上呈冬季>春季>秋季>夏季，其中7月最低，全年DO低于5 mg/L的月份主要出现在3—9月，以春夏季为主，发生率为0.83%。从与外界环境相关性上看，DO浓度平均值与河流海拔呈负相关，DO浓度最高值与社会经济发展呈正相关，DO浓度最低值与社会经济发展呈负相关。Abstract: To understand the distribution characteristics of dissolved oxygen (DO) in surface water in the upper reaches of the Yangtze River and the Yellow River, rivers, lakes, and reservoirs in Sichuan Province were selected as the research objects. By collecting and arranging monthly DO data from 237 automatic water quality monitoring stations (water quality monitoring sections) in Sichuan Province, the temporal and spatial distribution characteristics of DO and the correlation with external environmental factors were studied and analyzed. The results reflected that the spatial distribution of DO in rivers and lakes in Sichuan Province was generally characterized with a high value in the East and a low value in the west, a high value in the north and south, and a low value in the middle. In terms of time, the DO content showed winter > spring > autumn > summer, and the lowest concentration was in July. The months with DO concentration below 5 mg/L mainly occurred from March to September, mostly during the spring and summer, with an occurrence frequency of 0.83%. In terms of relevance to the external environment, the average concentration of DO was negatively correlated with the river altitude. The highest DO concentration was positively correlated with socioeconomic development, while the lowest DO concentration was negatively correlated with it.
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Key words:
- surface water /
- dissolved oxygen /
- distribution characteristics /
- altitude /
- socioeconomic
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我国是废弃物产量的大国,快速增长的垃圾产量给公众健康、环境质量和经济社会的可持续发展带来一系列挑战[1]。为了疏解“垃圾围城”困境，实现“双碳”背景下垃圾绿色化、减量化、资源化的目标,垃圾分类治理已势在必行。整体把握垃圾分类治理的研究现状，寻找该领域的研究热点和发展趋势，有必要对国内关于垃圾分类治理已有的学术成果进行系统的归纳分析。
1. 研究设计
1.1 研究方法与工具
CiteSpace用节点、线条来表示关键词、作者、机构之间的关系，以可视化的方式呈现某个领域的研究趋势与动向，具备处理数据量大、更新速度快、功能先进等优点，常被用于知识图谱生成与文献计量分析等方面[2]。本文将 CiteSpace5.8.R3 软件产生的知识图谱与Excel软件的计量分析相结合，通过图形绘制、数据挖掘等方法，进一步探索国内垃圾分类治理研究的整体现状、主题热点及发展趋势。
1.2 数据来源与处理
本研究的数据样本来源于中国学术期刊出版总库(CNKI)中的CSSCI来源期刊，选择高级检索方式以“垃圾分类治理”和“垃圾分类管理”为主题进行搜索，共获取487篇文献作为初始数据。通过阅读题目、关键词和摘要对初始数据进行筛选，剔除征稿通知、会议、新闻等非学术研究文献，以及与本研究主题关联程度较低的文章，共获取有效文献375篇。将有效文献导入CiteSpace5.8.R3中，经过数据转换和去重操作后，最终提取出分布在1998年—2022年的325篇样本文献作为研究数据。
2. 研究的基本特征
2.1 时间分布
使用文献计量法分析垃圾分类研究的文献数量变化和时序规律，对1998-2022年的325篇CSSCI文献进行统计分析，形成垃圾分类治理研究年发文量折线图和普赖斯曲线（曲线系数越接近1，研究领域所发表的文献数量增长越快）[3]。垃圾分类治理研究CSSCI文献年发文量及发文趋势，见图1。发文趋势系数为0.7 609，表明垃圾分类治理研究领域的高水平论文随着时间的推进呈增长趋势。1998-2013年，国内关于垃圾分类治理的研究处于萌芽期，这一阶段主题为垃圾分类治理的CSSCI文献每年发文量不到10篇。2014-2018年为垃圾分类治理研究的探索期，CSSCI文献数量稳步增加，2016和2017年形成这一阶段的峰点。2017年3月，国务院办公厅发布《生活垃圾分类制度实施方案》，标志着垃圾分类强制时代的开启。2019-2022年，这一阶段国内垃圾分类治理的研究处于爆发期，这4年192篇的研究成果占总样本量的59%。自2019年6月生活垃圾分类制度入法以来，垃圾分类治理的新时代继续谱写。
图 1 垃圾分类治理研究CSSCI文献年发文量及发文趋势Figure 1. Annual publication volume and publication trend of CSSCI literature on waste classification and management2.2 作者分布
学者发文的数量和质量体现了其在相应研究领域的影响力和贡献。运用 CiteSpace5.8.R3将节点类型设置为作者，可生成节点367个，连线296条，网络密度为0.0 044的作者共现图，见图2。
图 2 垃圾分类治理研究领域作者共现Figure 2. Authors in the field of garbage classification and management图2可知，该领域学者研究分散，尚未形成高度密切的平台合作。发文量前5位的作者包括蒋培（9篇）、贾亚娟（6篇）、赵敏娟（6篇）、曲英（5篇）、薛立强（5篇）。其中，蒋培选取浙江部分农村为案例，重点探究农村生活垃圾分类处理的社会基础和行动逻辑[4]。贾亚娟和赵敏基于社会资本和环境关心的视角，对农户生活垃圾处理意愿进行研究[5]。曲英在关注城市生活垃圾分类行为影响因素的同时，着手构建理论模型[6]。薛立强等则在循环经济视角下对城市生活垃圾管理制度展开讨论[7]。
2.3 机构分布
进一步分析机构发文分布情况，统计垃圾分类治理研究领域发文量前10的机构，见表1。各机构对垃圾分类的研究较为匀散，没有明显的差距。其中，浙江农林大学文法学院和中国社会科学院社会学研究所对垃圾分类治理的关注度和影响力较为突出，河海大学、华东政法大学和西安交通大学紧随其后。研究机构的具体单位，集中在公共管理学院和法学院。
表 1 垃圾分类治理研究领域发文量前10的机构Table 1. Top 10 institutions in the field of garbage classification and management排名 发文机构 发文数量/篇 1 浙江农林大学文法学院 4 2 中国社会科学院社会学研究所 4 3 河海大学公共管理学院 3 4 华东政法大学政治学与公共管理学院 3 5 西安交通大学法学院 3 6 天津商业大学公共管理学院 2 7 大连理工大学工商管理学院 2 8 大连理工大学管理学院 2 9 西北农林科技大学经济管理学院 2 10 西安财经大学管理学院 2 | Show Table
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2.4 高被引文献分析
为探究垃圾分类治理研究领域影响力较高的研究者及其观点，排序得出被引量位于前10位的文献，见表2。
表 2 垃圾分类治理研究领域10篇高被引文献列表Table 2. List of 10 highly cited literature in the field of garbage classification and management排名 文献名 作者 发表期刊 t/a 被引频次/次 1 日本垃圾分类管理经验及其对中国的启示 吕维霞，杜娟 华中师范大学学报(人文社会科学版) 2016 406 2 城市居民垃圾分类的影响因素研究 徐林，凌卯亮，卢昱杰 公共管理学报 2017 339 3 意愿与行为的悖离:城市居民生活垃圾分类机制研究 陈绍军，李如春，马永斌 中国人口·资源与环境 2015 339 4 发达国家垃圾分类经验及其对中国的启示 刘梅 西南民族大学学报(人文社会科学版) 2011 241 5 城市生活垃圾困境与制度创新——以台北市生活垃圾分类收集管理为例 谭文柱 城市发展研究 2011 238 6 垃圾分类管理中的外压机制与诱导机制 鲁先锋 城市问题 2013 210 7 从政府主导到多元共治:城市生活垃圾分类的治理困境与创新路径 杜春林，黄涛珍 行政论坛 2019 193 8 社会资本对居民生活垃圾分类行为的影响机理分析 韩洪云，张志坚，朋文欢 浙江大学学报(人文社会科学版) 2016 157 9 中国城市生活垃圾公众参与管理与政府管制互动模型构建 王树文，文学娜，秦龙 中国人口·资源与环境 2014 156 10 城市生活垃圾管理中的公共管理问题:国内研究述评及展望 薛立强，范文宇 公共行政评论 2017 131 | Show TableDownLoad:
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表2可知，10篇论文的被引量均在120次以上，单篇被引量最高406次。这些高被引论文的研究主题集中于其他国家及地区垃圾分类的经验启示、居民垃圾分类意愿及影响因素、垃圾分类多元共治等方面。吕维霞、刘梅和谭文柱等人，借鉴分析日本、德国、比利时、台北市等地的经验，对我国的垃圾分类从公众参与、教育宣传、法律约束、多主体协同治理等方面进行学习反思[8-10]。徐林、陈绍军、韩洪云等人从宏观政策和微观个体两个层面，探究了政策激励、情境因素、认知态度、社会资本等要素对分类意愿和行为的影响[11-13]。杜春林、王树文等人构建城市生活垃圾处理过程中公众与政府互动模型，提出从政府主导到多元共治的优化路径[14、15]。
3. 研究热点与趋势
3.1 研究热点
3.1.1 关键词共现分析
关键词共现是指同一研究领域中的高频关键词共同出现的情况，图中节点及圆圈大小反映该关键词出现频率和中心程度（共现网络中的媒介能力）。运用 CiteSpace5.8.R3 软件筛选出现次数大于20次的关键词，得到节点333个、连线611条、网络密度为0.0111的垃圾分类治理研究关键词共现图谱，见图3。
图 3 垃圾分类治理研究关键词共现Figure 3. Keywords of garbage classification and management research emerged图3可知，节点和连线分布均匀，0.0 111的网络密度说明垃圾分类研究领域关键词的联系程度较高。关键词频次与其中心性呈正向相关关系，见表3。在循环经济理念下，学者对垃圾分类治理的研究集中在实践方式优化的探索（分类收集、分类回收、垃圾处理）和内外影响因素（分类意愿、公众参与、社会资本）的讨论。
表 3 关键词频次和中心性统计分布Table 3. Keyword frequency and centrality statistical distribution序号 频次 中心性 初现年份 关键词 1 114 0.8 2003 垃圾分类 2 38 0.4 1998 生活垃圾 3 13 0.11 2005 循环经济 4 12 0.03 2008 影响因素 5 12 0.05 2000 分类收集 6 10 0.04 2001 垃圾处理 7 9 0.03 2016 环境治理 8 9 0.12 2000 城市垃圾 9 8 0.05 2002 垃圾治理 10 8 0.06 2002 分类回收 | Show TableDownLoad:
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3.1.2 关键词聚类分析
关键词聚类即研究领域内具有相似主题的关键词彼此联系而组成的集群。针对网络结构的聚类分析方法,CiteSpace5.8.R3给出了2种指数:聚类模块数(Q值)和聚类平均轮廓值(S值)。通常,当Q值高于0.3时,聚类结构显著;S值大于0.7，聚类结果令人信服。Q=0.6812、S=0.9333，聚类效果十分显著且具有可信度。325篇文献样本被聚为10类：垃圾分类(#0)、循环经济(#1)、生活垃圾(#2)、强制分类(#3)、城市垃圾(#4)、分类意愿(#5)、垃圾回收(#6)、城市治理(#7)、分类处理(#8)、涉入度(#9)，见图4。
图 4 垃圾分类治理研究关键词聚类Figure 4. Keyword clustering in garbage classification and management观察聚类结果，并结合既有文献。将这10个聚类进一步可以分为垃圾分类产业链、垃圾分类理论指导、垃圾分类影响因素和垃圾分类治理主体4个主题。此外，应用 CiteSpace5.8.R3 工具中的时间线视图功能对各聚类演变的时间跨度进行呈现，形成关键词聚类时线图谱，见图5。
图 5 垃圾分类治理研究关键词聚类时线图谱Figure 5. Keyword clustering timeline map of garbage classification and management research注：涉入度(#9)因没有形成明确的时间跨度，故不出现在图5中。垃圾分类产业链包括垃圾分类(#0)、垃圾回收(#6)、分类处理(#8)。垃圾分类的管理过程中，一般可以包括源头分类、中间收运、末端处理等环节，从试点城市来看，治理的重点大多在源头分类上。而分类投放是前提条件，配套适当的处理设施才能更好地显现环境效益优势[16]。垃圾分类产业中多个环节属于劳动密集型，在回收处理过程中存在垃圾网点设置不合理和经营秩序混乱的问题。目前，大部分地区垃圾设施建设及管理由城市环卫部门负责，整个产业运行成本高、效率低，垃圾分类产业链和市场机制不完善[17]。垃圾分类治理的参与者往往面临着手段简单、技术创新乏力、管理水平欠缺等情况。唯有把整个产业链整合起来,优化政府与企业之间的关联,建立完整的过程管理体系,方可完成行业发展中由无序到有序的过渡过程[18]。
垃圾分类理论指导包括循环经济(#1)和涉入度(#9)。1998—2021年，循环经济聚类的时间跨度持久，且保持着高度的中心性和指导性。“循环经济”是指以资源节约、循环利用及环境和谐为目标的经济发展模式。1998年，吴绍中提出循环经济是经济发展的新增长点的口号，并强调垃圾分类治理和废品回收再利用的重要性[19]。此后，在循环经济理念下学者在垃圾减量法律化[20]、产业结构调整[21]及城市生活垃圾管理“平行双轨制”建构[22]等方面不断完善。相较于循环经济理念，“涉入度”虽然在垃圾分类关键词聚类时线图谱中没有明确的时间跨度，但其理念却体现在居民垃圾分类的行动参与上。劳伦·泰弗诺的涉入理论将分析的焦点放在人的行动能力上，强调行动者必须涉入多元的情境，关注行动者的道德能力与环境回应的双向影响[23]。根据涉入度高低可以将居民被分为垃圾分类先觉者、滞后者、支持者和背离者的4种类型[24]。管理者应根据实际情况，灵活推进社区垃圾分类进程。
垃圾分类影响因素包括强制分类(#3)及分类意愿(#5)。20世纪以来，垃圾分类的影响因素一直是此领域研究的热点。既有研究基于个人、社区或政府层面，从环境心理学和环境社会学理论出发，探讨了内驱诱导和外压机制的影响程度[25]。借鉴日本、德国等国家的成功经验[26]，结合当地实际情况，学者剖析了居民个体特征、社会资本、宣传教育、情境因素、法律法规等因素对垃圾分类行为的联系[27]，发现外部条件因素的综合影响几乎是个体主观因素的2倍[28]。随着《生活垃圾分类制度实施方案》的颁布,各地将生活垃圾分类及处理纳入法治框架体系中。政府干预是城市垃圾分类秩序建构的重要条件[29]，但政策试点碎片化、分类标准粗放化、管理系统分割化等问题，给垃圾分类治理带来一定挑战。因此，提高垃圾分类设施便利性、建立有效的激励约束机制仍是垃圾分类治理研究的重点。
垃圾分类治理主体包括生活垃圾(#2)、城市垃圾(#4)和城市治理(#7)。就治理的主体对象而言，在“垃圾围城”的困境下，城市生活垃圾分类处理一直是学者关注的焦点。杜春林等人收集了全国46个垃圾分类重点城市的数据，并归纳出政府主导的引导型、强制型、自发型和混合型四类城市垃圾分类模式,结果表明单靠政府的力量并不能保证城市生活垃圾管理目标的实现[14、15]。目前全社会已经逐渐意识到城市生活垃圾分类是一个复杂性高、投入量大、见效度慢的社会问题。在现代环境治理的多元体系下，政府应担负制度设计、财政支持、监督管理、社会整合等职能[30]，进一步构建新型共治机制，激发公民、企业和社会组织等力量的参与活力，在实现协同治理目标的过程中，做到循序渐进地有效推动 [31]。
3.2 研究趋势
突现分析指特定关键词出现频率指数上升，表明在特定时期内一个潜在的话题已经或正在引起高度的关注[32]。因此，关键词突现分析被认为是高度活跃研究领域的指向标，根据关键词突现的强度及时间，可以在一定程度上探索研究领域的新兴趋势。在垃圾分类治理研究领域中，2015年之前，城市垃圾、分类收集、垃圾围城和源头分类有着较高的突变强度，见图6。
图 6 垃圾分类治理研究前25位关键词突现Figure 6. The top 25 keywords of garbage classification and management research emerged2019年以来，环境治理、乡村振兴、城市治理、社会资本和公共政策成为垃圾分类的研究前沿话题，具体可分为以下3点发展趋势。
3.2.1 重视垃圾分类行为城乡异质性
由于垃圾围城的焦虑，大多数学者集中在对城市生活垃圾分类的研究上。自“乡村振兴战略”提出以来，乡村经济、乡村环境治理等问题愈发被大家重视，学者对农村垃圾分类的研究也不断增加。城乡垃圾分类治理存在一定差异，由于农村人口多为受教育程度低的老年人，存在农村主体性不足、经济依存度强、技术适应性弱等困境，农民群体搭便车和设施邻避行为导致垃圾分类进程相对滞后 [33、34]。对于大多数的农村来说，垃圾分类的处理模式并不能简单复制，而是要借鉴试点村实践模式的因地制宜[35]。相较于城市，农村有着“熟人社会”的鲜明特征。浙江省六池村立足当地农村社会结构特点，利用各种社会关系动员农民参与垃圾分类，通过党员和妇女的组织力量推动村内垃圾分类机制的建立，形成有效的垃圾分类规范和奖惩制度[36]。集体层面的网络沟通和信息共享可以加强农户沟通频次，提高村民参与公共事务的积极性[37]。因此，必须重视垃圾分类行为城乡异质性，进而有效指导城乡垃圾分类机制设计。
3.2.2 强化垃圾分类意识行为统一性
学者们发现，大多数人愿意参与垃圾分类,但对具体分类操作存在疑惑[12、38]。传统的教育宣传方式受限于年龄、活动场所等因素影响，使个体对垃圾分类的认知存在差异，并没有形成垃圾分类操作能力的社会共能[39]。社区情境因素欠缺、居民体验差、推动措施力度偏低和自身异质性特征是垃圾分类从意愿到行为转变的主要障碍[40]。政府应带头社会各界积极响应垃圾分类宣传教育，对全体公民进行系统细致的环保科普。将多层次的学校环境教育和全方位的社会环境教育相融合，使教育主体、宣传内容和宣传方式多样化[41]。在号召公民积极参与垃圾分类的同时，教会公民如何科学分类，营造垃圾分类管理的良好舆论环境。在考虑情境因素合理，即垃圾分类设施便利性的情况下，利用社会网络、社会信任及互惠性规范等一系列社会资本给以压力和动力，增强对公民垃圾分类的监督和鼓励，从而内化为他们的日常生活习惯。建立垃圾分类意识与行为统一的长效机制，对提高垃圾分类效率意义重大，将是今后学者在垃圾分类领域的研究趋势。
3.2.3 细化垃圾分类公共政策指导性
自2017 年《生活垃圾分类制度实施方案》颁布以来，我国进入生活垃圾强制分类的时代。垃圾分类虽然有基本的法律依据，但具体的实施要求多分散在部门规章中，效力较低且基本内容参差不齐[42]，加上监管和执行不力，致使规定难以落到实处。当下城市政府基本采用单一的正向激励政策工具，即使有些城市试图使用处罚手段，也并未真正落实[43]。政府应继续提高垃圾分类治理重视程度，增强对问题源流的敏感性，进一步明确垃圾分类条例，细化相关主体的奖罚标准[44]。根据生活垃圾分类管理情况，综合采用正激励与负激励相辅相成的政策工具，尽快建立适合国情的现代化生活垃圾分类制度体系[45]。
4. 结语
本研究借助文献计量的可视化工具CiteSpace，对1998-2022年间国内学者关于垃圾分类治理研究的325篇CSSCI文献进行梳理，结论如下：
垃圾分类治理研究领域的CSSCI文献随着时间的推进呈明显的增长趋势，大致可分为萌芽期（1998-2013年）、探索期（2014-2018年）和爆发期（2019-2022年）3个阶段。该领域的学者和机构并未形成高度密切的学术合作，CSSCI中高被引文献的研究集中于其他国家及地区垃圾分类的经验启示、居民垃圾分类意愿及影响因素和垃圾分类多元共治方面。
在循环经济理念下，垃圾分类治理的研究热点集中在生活垃圾分类实践方式优化的探索和内外影响因素的讨论上。关键词聚类结构显著，形成垃圾分类产业链、垃圾分类理论指导、垃圾分类影响因素和垃圾分类治理主体4个主题集群。此外，自2019年以来，环境治理、乡村振兴、城市治理、社会资本和公共政策成为垃圾分类研究的前沿话题，呈现出重视垃圾分类行为城乡异质性、强化垃圾分类意识行为统一性和细化垃圾分类公共政策指导性的发展趋势。在今后的研究中，可以就垃圾分类治理领域的中外文献进行深入的对比分析，进一步推进我国垃圾分类治理的发展。
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图 1 四川省水质监测站点（断面）分布
Figure 1. Distribution of water quality monitoring stations (sections) in Sichuan Province
图 2 四川省各流域年均DO浓度分布
Figure 2. Distribution of annual average DO concentration in river basin
图 3 四川省各流域干流及重点湖库年均DO浓度分布
Figure 3. Distribution of annual average DO concentration in main rivers and key reservoirs
图 4 四川省河湖DO年均值热点分布和空间变化趋势
Figure 4. Distribution and spatial change trend of annual average DO concentration in rivers and reservoirs
图 5 四川省河湖DO最高值热点分布和空间变化趋势
Figure 5. Distribution and spatial change trend of the highest DO concentration in rivers and reservoirs
图 6 四川省河湖DO最低值热点分布和空间变化趋势
Figure 6. Distribution and spatial change trend of the lowest DO concentration in rivers and reservoirs
图 7 四川省河湖月均DO变化趋势
Figure 7. Trend of monthly average DO concentration in rivers and reservoirs
图 8 四川各流域和重点湖库DO最高月和最低月分布情况
Figure 8. Distribution of the highest and lowest DO concentration in rivers and key reservoirs
图 10 河流低DO发生率及最低DO浓度
Figure 10. The incidence of low DO and the minimum DO concentration in rivers
表 1 四川省各水系监测站点（断面）统计
Table 1. The number of water quality monitoring stations(sections) in river system of Sichuan Province
个 流域 河流 湖库 小计 安宁河 6 1 7 赤水河 4 0 4 大渡河 10 0 10 涪江 17 2 19 黄河 3 0 3 嘉陵江 28 0 28 岷江 34 2 36 青衣江 8 0 8 琼江 5 0 5 渠江 24 0 24 沱江 49 3 52 雅砻江 5 2 7 长江（金沙江） 34 0 34 总计 227 10 237
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表 2 DO与各因素相关性分析
Table 2. Correlation of DO with various factors
相关系数 DOmean DOmax DOmin 人口密度 单位面积GDP 多年平均径流量 平均海拔 平均纬度 DOmean 1 0.654* 0.092 0.318 0.241 0.389 −0.619* 0.264 DOmax 0.654* 1 −0.379 0.762** 0.579* −0.023 −0.645* 0.391 DOmin 0.092 −0.379 1 −0.598* −0.585* 0.567* 0.058 −0.204 人口密度 0.318 0.762** −0.598* 1 0.930** −0.167 −0.679* 0.063 单位面积GDP 0.241 0.579* −0.585* 0.930** 1 −0.107 −0.560* −0.028 多年平均径流量 0.389 −0.023 0.567* −0.167 −0.107 1 −0.25 −0.346 平均海拔 −0.619* −0.645* 0.058 −0.679* −0.560* −0.25 1 0.313 平均纬度 0.264 0.391 −0.204 0.063 −0.028 −0.346 0.313 1 注：**表示在α=0.01水平下显著相关（双侧检验）；*表示在α=0.05水平下显著相关（双侧检验）。
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