《表3 碳汇研究的关键词聚类》

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《国内碳汇研究进展与前沿动态追踪——基于CNKI期刊文献的可视化分析》

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注：轮廓值表示聚类的同质性水平，取值在0和1之间。轮廓值越接近1，聚类的同质性越高；轮廓值超过0.5，则认为聚类结果是高度可靠和合理的（Sun et al.，2019）。

为了更好地探究碳汇研究的主题，本文使用Citespace软件进行关键词的聚类分析。关键词聚类分析是在共现分析的基础上，利用聚类的统计学方法，把共现网络关系简化为数目相对较少的聚类的过程（钟伟金等，2008）。选取对数极大似然率（Log-likelihood ratio，缩写为LLR）算法对每个聚类予以标注，在表3中列出了前6个聚类。由于单从聚类名称很难得到关键词所包含的具体信息，因此需要结合聚类中的主要关键词来更为深入地分析各聚类名称所包含的具体内容（表3）。