基于人工智能文本分析的低碳发展、气候变化减缓与可再生能源研究模式解析

本研究通过人工智能文本分析技术，对2012-2023年间323篇关于低碳发展(LCD)、气候变化减缓(CCM)和可再生能源(RE)的研究文献进行科学计量分析，揭示了以中国、政策和城市因素为核心的研究热点，同时识别出碳捕集与封存(CCUS)、人均家庭碳排放(PHCES)等研究空白领域。研究采用词云、TF-IDF和主题建模等方法，为政策制定者和研究者提供了系统性研究框架与可视化决策支持。

　　

全球气候变暖的严峻形势下，低碳发展(Low Carbon Development, LCD)、气候变化减缓(Climate Change Mitigation, CCM)和可再生能源(Renewable Energy, RE)已成为国际社会关注的焦点。尽管相关研究数量激增，但研究主题分布不均，存在显著的知识空白。现有文献多集中于中国案例、政策分析和城市维度，而对碳捕集与封存(Carbon Capture and Storage, CCS)、家庭碳排放(Household Carbon Emissions, HCES)等关键领域关注不足。这种研究不平衡性限制了系统性解决方案的提出，亟需通过创新方法整合海量文献，揭示潜在研究范式。

为应对这一挑战，研究人员采用人工智能驱动的文本分析技术，对ProQuest数据库中2012-2023年的323篇核心文献进行科学计量研究。通过词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)、潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)等算法，构建了包含7大主题的研究图谱，相关成果发表在《Innovation and Green Development》期刊。

研究主要采用R语言进行文本挖掘，技术路线包括：1) 从ABI Inform数据库提取323篇英文文献的标题、摘要等关键字段；2) 通过词云和相关性图谱可视化高频词网络；3) 应用TF-IDF识别低频特征词以定位研究空白；4) 采用LDA主题建模提取7个核心研究主题；5) 分析作者合作网络与地理分布特征。

研究结果部分，词云分析显示"碳"、"能源"、"发展"和"气候"构成核心词汇网络，中国、政策和城市因素出现频率最高。TF-IDF分析则揭示了10个研究薄弱领域，包括伊斯兰金融工具(SRI Sukuk)、家庭碳排放(HCES)和碳捕集利用与封存(CCUS)等。LDA建模识别出7大研究主题集群：绿色能源发展、能源与旅游协同、碳排放与城市发展、电力消费与可再生能源、国家全球政策体系、能源气候关联机制、可持续规划框架。作者合作网络显示中国学者占据主导地位，英国、德国等国家形成次级研究集群。《Sustainability》和《Energies》是发文量最高的期刊。

研究结论指出，当前文献存在明显的"中国中心"偏向和政策研究过热现象，而CCUS技术、家庭碳排放等关键领域研究不足。通过人工智能文本挖掘构建的7大主题框架，为跨学科研究提供了系统分类体系。特别值得注意的是，该方法成功识别出传统综述难以发现的潜在关联，如可再生能源与伊斯兰金融(Sukuk)的交叉领域。

讨论部分强调，该研究首次实现三大领域文献的智能化整合，其价值体现在三方面：1) 为政策制定者提供可视化研究热点图谱；2) 通过算法识别人工难以察觉的研究空白；3) 建立可扩展的文本分析框架。研究建议未来重点关注CCUS技术创新、家庭碳排放行为机制等薄弱环节，同时加强发展中国家案例研究。这种方法学创新为环境经济学文献综述提供了新范式，其人工智能处理流程可应用于其他交叉学科领域。

该研究的局限在于数据来源单一和时间跨度有限，未来可通过多数据库融合和延长研究周期提升结论的普适性。尽管如此，这项研究仍为气候变化研究提供了重要的方法论突破，其构建的文本分析框架将持续指导该领域的知识发现与政策制定。