信息资源管理上机报告我国近年来针对全球气候变暖的研究热点——基于共词分析班级：姓名：学号：教师：目录1.实验内容 (2)2.文献获取与数据收集 (2)3.数据处理 (3)1）文献数据筛选 (3)2）关键词处理 (3)3）关键词共词矩阵 (4)4）关键词相似矩阵 (5)5）关键词相异矩阵 (6)4.数据分析与挖掘 (6)1）类聚分析 (6)2）因子分析 (8)5.研究热点分析 (9)1）发展机制 (9)2）温室气体 (9)3）对策 (9)4）生态 (9)5）低碳经济 (10)6.总结 (10)7．个人体会 (11)1.实验内容随着全球气候变暖，全球气候变暖导致海平面上升，降水重新分布，改变了当前的世界气候格局。
影响和破坏了生物链、食物链，带来更为严重的自然恶果。
全球气候变暖使大陆地区，尤其是中高纬度地区降水增加，非洲等一些地区降水减少。
有些地区极端天气气候事件（厄尔尼诺、干旱、洪涝、雷暴、冰雹、风暴、高温天气和沙尘暴等）出现的频率与强度增加。
全球气候变暖对人类社会生态、气候甚至是政治等都有相应的影响。
全球各国一方面研究如何对全球气候变暖加以控制，同时也在面对全球气候变暖所带来的危害的挑战。
为了研究中国学术界针对全球气候变暖的研究重点、研究方向以及社会各界之间研究的合作关联性，笔者采用共词分析的方法对我国近年来针对全球气候变暖的研究热点进行分析。
本实验具体内容包括：1).文献资源检索2).文献处理3).文献挖掘4).分析我国近年来针对全球气候变暖的研究热点5).总结实验研究、分析优缺点2．文献获取与数据收集实验数据来源于中国学术期刊网（CNKI），利用该网站的高级检索，对检索条件做相应设置，主题定为：全球气候变暖。
时间选择：2006年~2012年。
具体设置与搜索过程如图2-1所示：图2-1 文献搜索（CNKI）将搜索到的文献数据，以自定义的方式，选择“题名”、“作者”、“单位”、“文献来源”、“关键词”，并利用Excel导出。
原始数据如图2-2所示：图2-2 原始数据（部分）3．数据处理1）文献数据筛选通过有无作者、有无关键字、摘要内容无关、新闻报道等对不合适的文章进行筛选。
最终可使用文献数据共1362条。
2）关键词处理○1关键词清洗在观察关键词的内容过程中，发现关键词中含有由于网站下载做包含的一些特殊字符，利用Excel的替换功能，对关键字进行清洗。
○2关键词结构利用Excel数据分析功能——分列，将关键字进一步处理，处理结果如图3-1所示。
图3-1 关键词初步处理表（部分）○3关键词筛选从所有关键词中选取词频较高的作为实验的关键词，具体筛选方式如下：※将所有关键词放置在同一列中，即将图3-1的关键词B列、关键词C 列···中的关键词放置在关键词A列中。
并将一整列的关键词，放置在新的表首位置，得到如图○3-1所示：※在B1位置输入“=countif（A:A,A1）”,作用：统计A1中的关键词在所有关键词中的词频。
※拖动B1位置，涵盖所有关键词所在行。
得到结果如○3-2所示。
※对关键词以列B为主要关键字，降序、列A为次要关键字进行排序。
删除词频小于14的关键词行。
并在C列对相同关键字以词频做标记，得到结果如图○3-3所示。
※对关键词以列C为主要关键字，降序、列A为次要关键字进行排序。
删除重复关键字。
得到最终结果如图○3-4所示。
○3-1 ○3-2 ○3-3 ○3-4最终，得到原始关键词3355个。
选择词频不低于14的关键词，筛选出45个关键词作为高频词。
其中，关键词“全球气候变暖”词频693次，为最高频次。
但由于“全球气候变暖”与本研究内容完全重合，在共词分析中难以发挥作用，予以舍弃，得到最终高频关键词44个，如表3-1所示。
表3-1 高频关键词筛选结果（词频>=14）3）关键词共词矩阵由于表3-1中的这些关键词是有关全球气候变暖文献中出现的频次较高的词，他们从较大程度上能够代表中国当前针对全球气候变暖的研究热点。
为了进一步了解这些关键词之间的联系，在建立的数据库中对表3-1的高频关键词进行两两共词检索，统计它们在1362篇文章中同时出现的频率，建立一个44×44的关键词共词矩阵。
具体建立方式如下：※首先统计1362篇文章的关键词属于已统计出来的高频关键词的个数。
如：在统计第一篇文章的时候，需在写入统计数的单元格中写入：“=COUNTIF(N1:BE1,A1)+COUNTIF(N1:BE1,B1)+COUNTIF(N1:BE1,C1)+COUNTIF(N1:BE1,D1)+COUNTIF(N1:BE1,F1)+COUNTIF(N1:BE1,E1)+COUNTIF(N1:BE1,G1)+COUNTIF(N1:BE1,H1)+COUNTIF(N1:BE1,I1)+COUNTIF(N1:BE1,J1)”其中：A1~J1为第一篇文章关键字所在的单元格；N1：BE1为高频关键词所在单元格。
※由于对于统计数小于2的文章，说明其存在的高频关键词无法实现两两共词，故将统计数低于2的文章关键字删除。
※将余留的所有文章的关键词与44个高频关键词进行匹配。
得到0,1矩阵，如图3-2。
图3-2 0,1矩阵（部分）※根据0,1矩阵，做共词矩阵，示例语句如下：“=COUNTIFS(OFFSET($B$1:$B$507,0,ROW()-508,507,1),1,B$1:B$507,1)”最终得出共词矩阵如图3-3所示。
图3-3 共词矩阵（部分）共词矩阵为对称矩阵，对角线的数据定义为缺失，非对角线中单元格的数据为两个关键词同时出现的次数。
4）关键词相似矩阵共词矩阵转化为相似矩阵的具体方法是用Ochiia系数将共词矩阵转化为相似矩阵，即在共词矩阵中的每个数字都除以与之相关的两个关键词总频次开方的乘积，其计算公式为：A、B两词同时出现的频次√A词总出现频次×√B词总出现频次由于，在实际的矩阵中，A词总出现频次与B词总出现频次始终为其各行列的最大值。
故使用以下范式语句在Excel表格中进行计算：“=B2/(SQRT(MAX(B:B))*SQRT(MAX(2:2)))其中，B2表示某一单元格，B:B表示该单元格所在的列，2:2表示该单元格所在的行。
此时，对角线上的诗句表示该词自身的相似程度，经过以上计算过程，其值均为1，利用以上过程计算，最终得到相似矩阵如图3-4所示。
图3-4 相似矩阵（部分）相似矩阵中的数字表明其对应两关键词之间的亲疏关系，数值越大表明关键词之间的距离越近，相似程度越好；反之，数值越小表明关键词之间的距离越远，相似程度越差。
5）关键词相异矩阵由于相似矩阵中的0值过多，统计时容易造成误差过大，为了方便进一步处理，用与全部相似矩阵数据相减，得到表示两词之间相依程度的相异矩阵。
如图3-5所示。
相异矩阵中的数据表示不相似数据，数值越大表明关键词之间的距离越远，相似程度越差；反之，数值越小表明关键词之间的距离越近，相似程度越高。
3-5 相异矩阵（部分）4．数据分析与挖掘1）类聚分析本实验采用系统聚类，选择组间连接法，聚类分析结果树状图如图4-1所示，可初步判断各关键词的关联程度。
图4-1 聚类分析结果树状图2）因子分析：因子分析的目标是尽可能少的因子去描述众多指标间的联系，其基本思想是把研究对象的变量分组，使用组内的变量的相关性较高，不同组的变量相关性较低。
每组变量称为一个公共因子，这样几个公共因子可以反映原资料的大部分信息。
相关矩阵使用SPSS17.0软件因子分析，选择“主成分法”、“平均正交法”，并选择“输出碎石图”，得到因子分析的结果如图4-2；成分矩阵如图4-3。
图4-2 因子个数碎石图图4-3 成分矩阵因子个数碎石图直观的显示出因子分析的前15个因子类别是比较清晰的，根据因子载荷系数大于0.5对命名才有帮助的原则，15个主成分名称如表4-1所示。
表4-1 主成分因子5.研究热点分析1）发展机制从因子分析结果来看，有关发展的的关联性是最强的，包含了发达国家与发展中国家针对全球气候变暖的有关的发展约定与协议，强调一定程度上在顾及全球气候变暖的前提下，如何发展。
对全球各国的不顾环境的发展加以制止，国内针对这部分发展有较为深刻的思考，可以知道这是一研究热点。
2）温室气体温室气体指的是大气中能吸收地面反射的太阳辐射，并重新发射辐射的一些气体，如水蒸气、二氧化碳、大部分制冷剂等。
它们的作用是使地球表面变得更暖，类似于温室截留太阳辐射，并加热温室内空气的作用。
这种温室气体使地球变得更温暖的影响称为“温室效应”。
水汽(H2O)、二氧化碳(CO2)、氧化亚氮(N2O)、甲烷(CH4)、臭氧(O3)等是地球大气中主要的温室气体。
从结果来看，国内针对全球气候变暖的原因也是一大研究热点，通过针对导致全球气候变暖的罪魁祸首“温室气体”进行研究。
一方面研究全球气候变暖的原因，一方面依靠科学手段对温室气体进行处理与转换，使之达不到为祸世界的地步，也是国内研究热点。
3）对策气候变得更暖和，冰川消融，海平面将升高，引起海岸滩涂湿地、红树林和珊瑚礁等生态群丧失，海岸侵蚀全球变暖的可怕后果，海水入侵沿海地下淡水层，沿海土地盐渍化等，从而造成海岸、河口、海湾自然生态环境失衡，给海岸带生态环境系统带来灾难。
水域面积增大。
水分蒸发也更多了，雨季延长,水灾正变得越来越频繁。
遭受洪水泛滥的机会增大、遭受风暴影响的程度和严重性加大，水库大坝寿命缩短。
水温升高可能会给南极半岛和北冰洋的冰雪融化。
北极熊和海象将灭绝。
许多小岛将无影无踪；将感染疟疾等传染病……因为还有热力惯性的作用，现有的温室气体还将继续影响我们的生活。
对于人口众多、灾难频发的中国，研究全球气候变暖对人类社会的影响及应对对策，已然成为国内研究热点。
4）生态更多森林大火全球变暖除了让冰川融化，飓风肆虐外，还加剧了森林大火。
古迹彻底毁掉全球变暖很可能会令文明古迹彻底毁掉。
海平面上升以及更恶劣的天气都有可能破坏这些无可替代的历史古迹。
“回弹”的群山普通登山者可能留意不到，由于山顶的冰雪融化，阿尔卑斯山和其他山脉的高度在过去一个世纪中都经历了缓慢的回弹过程。
2003年5月21日拍摄的照片显示，在被称为地球第三极的青藏高原上，海拔5860米珠峰东绒布冰川只有少量冰塔林。
随着全球气候变暖，近年来，珠峰地区的东绒布冰川和中绒布冰川消融加剧，使冰川明显退缩。
运行更快的卫星二氧化碳的增加改变着大气电离层的密度，这对在该层运行的卫星会产生一定的影响。
改变动物基因图谱由于植物今年提早开花，那些按照以前的时间迁徙的动物或许会错过所有的食物。
冻土解冻令地表不平全球变暖使得永久冻土层解冻，导致地表收缩，变得凹凸不平，从而产生一些地坑，对铁路、高速公路和房屋等建筑造成损害。