本文是一篇关于人工智能（AI）在空气污染领域应用的文献计量分析研究，由Qiangqiang Guo、Mengjuan Ren、Shouyuan Wu、Yajia Sun、Jianjian Wang、Qi Wang、Yanfang Ma、Xuping Song和Yaolong Chen等作者共同完成，发表于2022年9月7日的《Frontiers in Public Health》期刊上。该研究的主要目的是通过文献计量学方法，分析AI在空气污染领域的研究趋势、热点和前沿。
空气污染是全球公共卫生面临的重大挑战之一，尤其是细颗粒物（PM2.5）等污染物对人类健康的影响日益显著。随着人工智能技术的快速发展，AI在疾病预测、环境监测和污染物预测等领域的应用逐渐增多。近年来，AI在空气污染领域的研究也呈现出快速增长的趋势。本研究通过文献计量学方法，结合Citespace软件，对AI在空气污染领域的应用进行了系统性分析，旨在揭示该领域的研究热点和发展趋势。
研究团队从Web of Science数据库中检索了所有关于AI在空气污染领域应用的文献，时间跨度为1980年至2021年10月12日。检索关键词包括“air pollution”、“artificial intelligence”、“machine learning”等。使用Citespace 5.8.R1软件对文献的国家/地区、机构、作者、关键词和引用进行了分析，以揭示AI在空气污染领域的研究热点和前沿。
文献数量与时间分布：自1994年首次出现相关文献以来，AI在空气污染领域的研究逐渐增加，尤其是2017年后呈现爆发式增长。截至2021年10月，共检索到1835篇相关文献，其中期刊文章占比最高（75.5%）。
国家/地区与机构分布：中国和美国是该领域研究的主要贡献者，分别发表了524篇和455篇文献。中国科学院是发表文献最多的机构（58篇），其次是清华大学（33篇）。美国和英国在合作网络中表现出较高的中心性（centrality），表明它们在国际合作中具有重要地位。
作者与合作网络：Liu Y是发表文献最多的作者（15篇），其次是Guo YM（13篇）。Breiman L是引用次数最多的作者（284次）。尽管中国的研究机构在文献数量上占据优势，但其合作网络的中心性较低，表明中国机构之间的合作较为有限。
期刊与引用分析：环境科学类期刊是该领域的主要发表平台，其中《Atmospheric Environment》是被引用次数最多的期刊（958次）。机器学习、空气污染和深度学习是研究中最常见的关键词。
研究热点与前沿：AI在空气污染领域的应用主要集中在污染物浓度预测（尤其是PM2.5）、低成本空气质量传感器、室内空气质量和热舒适性等方面。近年来，深度学习模型（如长短期记忆网络LSTM）在污染物浓度预测中的应用成为研究热点。
中国在AI与空气污染研究中的主导地位：中国在该领域的文献数量领先，主要得益于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》，该规划强调了智能环保和智能监测平台的建设。此外，中国在科技领域的快速发展也推动了相关研究的增长。
合作网络的不足：尽管中国在文献数量上占据优势，但其合作网络的中心性较低，表明中国机构之间的合作较少。加强国际合作和机构间的协作将有助于推动该领域的进一步发展。
研究热点与未来方向：AI在空气污染领域的应用主要集中在污染物浓度预测和低成本传感器的开发上。未来的研究应进一步探索AI与环境科学方法的结合，特别是在室内空气质量和热舒适性方面的应用。
AI在空气污染领域的研究近年来迅速扩展，中国和美国是该领域的主要贡献者。尽管中国在文献数量上占据优势，但其合作网络的中心性较低，表明需要加强国际合作。污染物浓度预测、低成本传感器和室内空气质量是当前的研究热点。未来的研究应进一步探索AI技术在空气污染监测和预测中的应用，以推动该领域的科学进步和实际应用。
本研究通过文献计量学方法，系统梳理了AI在空气污染领域的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究者提供了重要的参考信息。研究结果不仅揭示了当前的研究热点，还为未来的研究方向提供了建议，具有重要的科学价值和实际应用意义。