Knowledge domain of greenhouse gas emissions from hydropower reservoirs: Hotspots, frontiers and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Research on greenhouse gas (GHG; CO 2 , CH 4 , N 2 O) emissions from hydropower reservoirs has attracted widespread attention due to the potential effect on global climate change. However, few attempts have been made to conduct the research progress in this field from a global perspective. In this study, knowledge mapping research was conducted by applying scientometric analysis to explore research hotspots, frontiers and emerging trends of this field from 1993 to 2021, and five research priorities were recommended for the further study. The results showed that the research on GHG emissions from hydropower reservoirs was interdisciplinary, and there was an exponential increase in yearly publication outputs. Additionally, China, Brazil, Canada, America, and France were the leading contributors with high publication outputs, and the Chinese Academy of Science was the most productive and influential institution. Furthermore, the research hotspots in the field mainly focused on CO 2 , CH 4 , and N 2 O emissions and their spatiotemporal characteristics due to great contributions to greenhouse effect and heterogeneities of the GHG emissions from hydropower reservoirs. Research frontiers mainly concentrated on the Three Gorges Reservoir, bubble-mediated gas exchange, GHG emissions across different interfaces and gas transfer velocity. Meanwhile, the first three research frontiers were regarded as emerging trends in recent years. Although great progress has been made in the field, there were still some research challenges. Future research priorities were recommended to strengthen: 1) Application of remote sensing in the research on GHG emissions from hydropower reservoirs, 2) improvement of life cycle assessment research, 3) standardization research on the measurement methods, 4) anthropogenic impacts on carbon dynamics, and 5) international cooperation and database construction. Finally, several mitigation measures were suggested to provide useful insights into the management and control of GHG emissions. In contrast to previous reviews, this paper provides an insight for the visual study of the research on GHG emissions from hydropower reservoirs, helping researchers understand the current research status and future perspectives from a global perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».