响应面法在采后与食品技术研究中的文献计量学评估：趋势、热点与可持续创新路径

《Applied Food Research》：Response Surface Methodology in Postharvest and Food Technology Research: A Bibliometric Assessment

本研究针对全球采后损失和食品浪费问题，通过文献计量学方法系统评估了2015-2024年间响应面法(RSM)在采后与食品技术领域的应用研究。研究人员利用Bibliometrix和VOSviewer分析了2157篇文献，发现该领域年增长率达9.16%，印度和中国为主要研究力量。研究揭示了RSM在优化果蔬贮藏、干燥工艺和功能性成分提取等方面的核心作用，为减少食品损失、提升农业可持续性提供了重要参考。

　　

在全球粮食安全和可持续发展的背景下，减少采后损失和食品浪费已成为当务之急。联合国可持续发展目标(SDG)12.3明确提出到203年将全球食物浪费减半的目标，而联合国粮农组织的数据显示，每年约有13亿吨食物在供应链中被损失或浪费。采后损失主要发生在收获到零售环节，而食品浪费则多出现在零售和消费端。面对这一严峻挑战，响应面法(Response Surface Methodology, RSM)作为一种高效的数学统计工具，在优化食品加工参数、延长货架期和提高产品质量方面展现出巨大潜力。

为了全面了解RSM在采后与食品技术领域的研究现状和发展趋势，由Sathiyaraj Sivaji领衔的研究团队在《Applied Food Research》上发表了一项系统的文献计量学研究。该研究检索了Scopus数据库中2015-2024年间的相关文献，最终纳入了2157篇高质量出版物，运用Bibliometrix R-package和VOSviewer等工具深入分析了该领域的发展动态。

研究人员采用文献计量学方法，通过系统检索Scopus数据库，筛选出与RSM在采后和食品技术领域应用相关的2157篇文献。运用Bibliometrix软件进行出版趋势、作者合作网络和主题演化分析，同时利用VOSviewer可视化工具构建关键词共现网络和国家合作图谱，全面揭示该领域的研究热点和发展脉络。

3.1. 采后与食品技术中RSM研究绩效统计概览

研究发现，2015-2024年间该领域出版物数量呈现显著增长，年增长率达9.16%，2024年达到峰值319篇。这些文献分布在339个来源期刊中，平均每篇文章被引17.34次，显示出较高的学术影响力。研究还发现该领域合作密切，每篇文章平均作者数为4.81人，国际合著比例占20.82%。

3.2. 总体出版趋势

出版物数量从2015年的145篇稳步增长至2024年的319篇，特别是在2020-2021年间出现显著增长，从206篇增至264篇。这种增长趋势反映了RSM在采后和食品技术领域的应用日益受到重视。

3.3. 来源分析

《Journal of Food Processing and Preservation》以160篇文章位居榜首，其次是《Journal of Food Science and Technology》(129篇)和《LWT》(122篇)。这些期刊主要关注食品保鲜、加工技术和品质控制等研究方向。

3.4. 文献分析

最具影响力的研究主要集中在喷雾干燥、果胶提取和酚类物质包埋等领域。Shishir等人关于果蔬汁喷雾干燥趋势的综述以364次引用位居榜首，Wang等人关于超声波辅助提取葡萄柚皮果胶的研究以328次引用紧随其后。

3.5. 作者分析

Li J、Li Y和Singh A以各21篇的发表量并列最多产作者。在影响力方面，Ferreira ICFR以651次引用领先，其次是Xu Y(571次)和Barros L(552次)。h指数分析显示Chen J、Pradhan RC、Wang J和Wang X的h指数均为11，表明他们在该领域具有持续的影响力。

3.6. 主要研究机构

伊斯兰阿扎德大学以115篇出版物成为最活跃的研究机构，马来西亚博特拉大学(95篇)和旁遮普农业大学(89篇)分别位列第二、三位。中国和印度的研究机构在top10中占据六席，显示出两国在该领域的强势地位。

3.7. 国家分析

印度以391篇出版物领先，中国以348篇位居第二，伊朗(152篇)、土耳其(128篇)和巴西(100篇)紧随其后。值得注意的是，印度虽然总发文量最多，但国际合作论文仅占6.9%，而中国的国际合作比例达到16.4%。

3.8. 合著网络分析

合著网络分析揭示了三个主要合作集群，其中Wang X和Zhang Y的总链接强度最高(均为12)。国家层面的合作分析显示，美国的总链接强度达45，中国为36，西班牙为31，表明这些国家在国际合作网络中处于核心地位。

3.9. 共现分析

关键词分析识别出四个主要研究集群：红色集群关注化学分析和生物活性物质；绿色集群侧重食品加工和感官评价；蓝色集群聚焦提取技术优化；黄色集群强调分析检测方法。RSM作为核心关键词出现1201次，总链接强度达5943。

3.10. 主题图谱

主题图谱将研究主题分为四个象限，其中"货架期"、"贮藏"和"优化"等主题位于驱动主题象限，表明这些领域既发展成熟又具有高度相关性。而"RSM"、"抗氧化剂"等基础主题虽然重要但发展不足，存在较大研究空间。

研究表明，RSM在采后技术中的应用主要体现在优化贮藏条件、开发新型保鲜技术和提高包装性能等方面。通过建立温度、湿度、气体成分等参数与产品质量之间的数学模型，RSM能够有效预测最佳贮藏条件，减少采后损失。在食品技术领域，RSM广泛应用于产品配方优化、加工工艺改进和品质控制，特别是在功能性食品开发和废弃物资源化利用方面发挥重要作用。

讨论部分指出，RSM研究的未来发展方向应注重与人工智能、机器学习等新兴技术的结合，开发更精准的预测模型。同时，需要加强国际合作，特别是提升发展中国家研究机构的参与度。在应用层面，应更加关注环境可持续性，将碳足迹等生态指标纳入优化目标，推动绿色食品技术的发展。

这项研究的重要意义在于首次通过文献计量学方法系统揭示了RSM在采后与食品技术领域的研究全景，为科研人员把握领域动态、识别研究热点提供了重要参考。研究结果不仅有助于优化学术资源配置，还将推动RSM技术在减少食品损失、提高资源利用效率方面的应用，为实现联合国可持续发展目标提供技术支持。随着全球对食品安全和可持续性重视程度的不断提高，RSM作为一种高效的优化工具，必将在未来食品科技创新中发挥更加重要的作用。