近些年，土壤学领域研究主要集中在微生物群落、有机碳、生物炭改良、土壤侵蚀、土壤有机质、土壤重金属等领域^[10]，其中有机碳可归为土壤有机质领域，因此，在WoS中，筛选主题词为“soil”“soil erosion”“heavy metals of soil”“organic matter of soil ”“soil microorganism”的文献，研究年份为2017-2021年，数据库为Web of Science核心数据库，为了精确研究对象，将MeSH主题词限制为“environmental monitoring” “soil” “soil pollutants” “soil microbiology” “metals heavy” “agriculture”，并将MeSH限定词小于100的排除，得到45 648条文献记录，导入InCites，利用InCites数据库的分析功能对全球土壤学领域近5年的不同国家/地区的发文情况、人员、发文机构、基金资助机构等方面进行分析.

以文献计量学、文献检索学和统计学为依托，以土壤学为例，筛选其在2017-2021年被Web of Science核心数据库收录的文献，并导入InCites数据库进行数据分析.

学科规范化引文影响力(CNCI)是通过其实际被引次数除以同文献类型、同出版年、同学科领域文献的期望被引次数获得的. CNCI指标消除了出版年、学科领域与文献类型差异造成的影响，可以更准确地反映论文的水平，从而反映作者的学术研究能力^[11]. 以Web of Science论文数降序排列，得出2017-2021年土壤学领域文献的国家分布情况(表 1). 中国、美国和英国分别以17 176，7 688和4 595篇遥遥领先，三者占了top15发文国家的57.27%，属于第一梯队. 印度、德国、西班牙、澳大利亚、巴西、加拿大发文量在2 001~3 000篇之间，也比较可观，属于第二梯队. 法国、意大利、韩国、日本、巴基斯坦、波兰发文量在1 001~2 000篇之间，属于第三梯队. 其他国家发文不足1 000篇. 值得注意的是，澳大利亚和巴基斯坦虽然没在第一梯队，但是两者的论文被引百分比均在90%以上，CNCI值也比较突出. 第二梯队的德国在CNCI值和高被引论文百分比方面也比较优异，说明其论文的学术影响力较高. 以上数据可以看出，土壤学领域是近年中国学者的研究热点之一，中国的成果虽然丰富，但篇均被引频次和CNCI值在发文量top15国家中处于中等水平，说明文章的整体水平还有提升空间，期刊编辑在组稿时需要向高水平论文倾斜.

按照InCites的最新学科分类体系Citation Topics，将本研究筛选的45 648条记录分为10个宏观研究主题、241个中观研究主题和875个微观研究主题. 根据WoS论文数进行降序，将世界和中国top15的中观研究主题分别进行可视化分析. 由图 1可知，世界土壤学领域中观研究热点top15从高到低依次为3.60 Herbicides，Pesticides & Ground Poisoning(除草剂、杀虫剂和面源污染)；3.91 Contamination & Phytoremediation(污染与植物修复)；3.45 Soil Science(土壤科学)；8.124 Environmental Sciences(环境科学)；3.97 Plant Pathology(植物病理学)；3.83 Bioengineering(生物工程学)；2.90 Water Treatment(水污染治理)；3.40 Forestry(林学)；3.2 Marine Biology(海洋生物学)；1.23 Antibiotics & Antimicrobials(抗生素和抗菌素)；2.67 Nanoparticles(纳米粒子)；3.4 Crop Science(作物科学)；8.140 Water Resources(水资源)；8.19 Oceanography，Meteorology & Atmospheric Sciences(海洋学，气象学和大气科学)；3.32 Entomology(昆虫学). 中国中观主题top15(图 2)内容与世界基本吻合，但是热度的顺序有些差异，说明国内土壤学研究热点在内容上紧跟世界潮流，但在研究的前沿部分仍有一定差异，这些差异可以为期刊编辑的选题策划提供思路和方向. 虽然中观主题可以在一定程度上显示该领域的研究热点，但想细化热点方向，还需要微观主题来呈现.

选择Citation Topics中的微观主题维度，以被引频次降序排列，分别得出2017-2021年世界和中国土壤学领域微观主题研究热点top15(表 2，表 3)，可以看到，无论是国内还是国外，土壤重金属都是WoS论文数和被引频次最高的研究方向，该方向文献的论文引用率高. 就世界而言，CNCI和期刊规范化的引文影响力值分别为1.51和1.26，高于平均值1.39和1.18，说明文献的整体水平较高，但是高被引论文百分比为2.45%，略低于平均值2.56%，说明该领域的顶尖论文数量还需继续加强. ESBL，PGPR，Adsorption方向的论文数虽然不高，但其他指标都比较优异，说明其研究学者不多，但研究的结果受到的关注度较高，编辑在选题策划时可以特别留意，可能会是很好的组稿方向. 国内外研究热点略有差异，国外的热点主要集中在与土壤中塑料降解相关的化学物、土壤微生物、环境科学等方面，国内的热点集中在NO₂和NO方面，该领域虽然排在第14位，但是其CNCI值和篇均被引均大于平均值，说明该方向有较好的科研发展态势，编辑在向国内学者或机构约稿时可以重点关注. 了解国内外研究热点的差异，可以使编辑因地制宜地制定组稿计划，针对不同地区的作者有不同的约稿侧重点.

以“人员”为选项，“WoS作者记录”为依据进行检索，按被引频次降序排列，得出土壤学领域世界最具影响力的科研人员top15(表 4). 排名前3的是韩国的SIK O Y教授、中国的TSANG D C W教授和ZENG G M教授，关注其研究动态有助于编辑及时了解土壤学领域的研究前沿. 期刊编辑还可以将Citation Topics学科分类体系中的微观主题与研究人员相结合，在选择微观主题的同时筛选表 4中的人员姓名，了解其研究的具体成果，构建更加完善的学科研究前沿画像. 比如SIK O Y教授的研究共涉及18个微观主题，尤其在“Biochar生物炭”和“Heavy Metals重金属”方向上研究成果最为突出. 通过这些方法可以使编辑快速抓住学科研究热点，并根据组稿需求高效锁定相关领域的佼佼者，确定约稿目标.

在高影响力作者top15中，中国学者有3位，占20%. 该领域的顶尖学者中国占比并不高，国内期刊编辑，特别是非“卓越”期刊的编辑，有时候在跨国家组稿、约稿时会遇到一些困难. 因此，将中国在土壤学领域最具影响力的科研人员top15做成散点图(图 3)，为编辑向国内顶尖学者或团队组稿、约稿提供依据. 图 3中圆半径大小代表发表的WoS论文数，点半径越大，发表的WoS论文数越多. 可以看出，中国香港理工大学的TSANG D C W团队在土壤学领域成果最为突出，研究内容主要集中在污染土壤、沉积物和水体修复，生物炭和生物废弃物循环利用等方面，通过网页搜索，发现他于2018年6月在广州大学环境科学与工程学院访问，提出生物炭在环境污染治理方面的应用前景，功能化的生物炭可应用于页岩气开采过程中产生的废水以及含有有机污染物或重金属污染物的工业废水的净化处理中^[12]. 2019年5月，在湖南师范大学资源与环境科学学院访问并做了题为“Remediation of arsenic-containing soils in new development area”的精彩报告，主要就新开发区污染土壤中砷的环境行为和治理进行了深入的阐述和讨论^[13]. 通过这些信息，可以了解TSANG D C W教授的最新学术交流动态，为编辑进一步约稿、组稿提供借鉴渠道. 湖南大学环境科学与工程学院的ZENG G M教授团队，华东师范大学河口海岸学重点实验室的SHI H H教授团队以及中国科学院地学部、中国科学院城市环境研究所的ZHU Y G院士团队等都是国内土壤学领域的顶尖团队，他们的最新研究内容也是编辑选题策划的重点倾斜方向.

论文的署名机构可以反映某一科研机构的科研产出情况. 一般来说，发文数量多、质量高的科研机构，其研究者的水平也越高. 期刊编辑可以结合研究机构、研究者、研究内容3个方面，助力选题策划方案的建立. 重要的科研创新项目需要多家科研机构进行合作，甚至需要在全球范围内进行合作，从国际合作论文比可以判断出其科研活动的全球化情况. 论文的被引频次在一定程度上显示了论文的学术质量和关注度. 一般来说，被引量越高说明这篇文章在该领域内知名度越高或者影响力越广泛^[8]. 本研究涉及6 121所机构，按被引频次降序排列得出前15名. 由图 4可知，中国科学院近5年的学术质量和论文关注度在全世界明显处于优势地位. 多数出版机构近5年的被引频次在2018年达到峰值，之后呈波动下降趋势，在2021年降到最低，这与论文的曝光时间有关，符合论文被引规律. 由表 5看出，全球土壤学领域代表性科研机构发文量和被引频次最高的是中国科学院，但其国际合作百分比和高被引论文百分比分别为38.31%和2.07%，低于平均水平的51.44%和3.69%. 国际合作方面，德国的Helmholtz Association和巴基斯坦的University of Agriculture Faisalabad超过75%. 高被引论文方面，University of Agriculture Faisalabad以9.73%位列第一. 除此之外，中国的中科院大学、浙江大学、生态环境科学研究中心、农业科学院等都是此领域的佼佼者，如果可以向这些机构组稿和约稿，选题策划的质量会有一定的保障.

由基金资助的课题成果而产出的论文为基金论文，基金资助课题一般都是在充分论证、评审的基础上进行的. 特别是国家级基金资助课题，其研究内容一般为国家目前急需的或基础研究的热点、重点和难点^[14]. 以发表的WoS论文数降序排列，得出表 6. 中国和比利时在基金资助方面尤其重视，两者在排名前15的基金资助机构中有8个，占比超过50%. 排名第1的是中国的国家自然科学基金项目，它在发表论文数、被引频次方面都比较突出，但在论文被引百分比、高被引论文百分比、CNCI值和国际合作论文百分比方面低于平均值水平，仍需要进一步加强. 此外，比利时的欧盟委员会、中国的中央高校基本科研专项基金、美国的国家科学基金会等都是重要的基金资助机构. 期刊编辑可以表 6中基金项目每年公布的立项名单和土壤学的研究热点分析相结合，全方位把握选题策划的风向标.

编辑是选题策划中的“先锋官”^[7]，要善于利用最新研究工具，培养对研究热点的敏锐度，保持选题策划过程的主动性，不能“等米下锅”. 在选题策划实施过程中，编辑要树立大数据分析思维，积极学习最新数据分析软件，同时还要参与到选题的各个环节中，落实选题的实施. 编辑运用文中的方法对热点进行筛选，邀请编委会成员和相关专家召开选题会. 编委会成员和相关专家以编辑提供的热点分析为依据，以期刊的特色定位和发展目标为基础，结合自身对该行业的认知、研究前沿的预判、最新政策的捕捉，最终确定选题. 确定选题后，期刊网站发布征稿通知，编辑“走出去”组稿、约稿，确保整个选题策划高效有序地进行. 基于大数据的选题策划频率不宜过高，因为被引数据需要一定时间的积累才有意义，一般1~2年/次即可. 在对专家约稿成功后，可以请专家对选题和期刊进行宣传，利用其自身的学术影响力，扩大期刊的知名度.

确定好选题后，要积极进行组稿、约稿. 对于国内非“卓越”期刊的编辑来说，可能会有一定的阻力，此时要善于运用大数据，比如除了运用期刊的网站、微信号、微博号等进行选题宣传外，还可对选题领域的发文数、论文被引量、h指数前500的专家学者进行精准推送，最大程度地增加选题的曝光度和关注度. 这种推送服务也加强了编辑与专家的联系，为进一步扩展期刊的专家群提供便利^[15]. 此外，可以借助期刊媒体平台发表与选题相关领域的时事新闻，多元化地实现科学知识的丰富和延伸. 这样不仅实现了选题内容的分发，又可以提供新闻、社交等服务，以满足读者工作、学习和生活的多重需求^[16].

要在实践中及时总结经验，举一反三，以期刊特色和定位为依据，建立基于大数据的选题策划的常态化工作模式. 目前《防灾减灾工程学报》编辑部^[5]和《中华心血管病杂志》编辑部^[4]利用数据挖掘对选题策划进行了尝试，并初步构建了工作模式，可概括为数据挖掘—提出选题—专家论证—编委会召开选题会—确定选题—选题实施. 数据挖掘是选题策划的初期阶段，需要投入较多的时间和精力，而选题实施是验证选题是否成功的关键步骤. 在数据挖掘确定初步的选题方向后，需要邀请专家来论证选题的意义和可行性，再召开编委选题会，结合期刊的特色发展定位最终敲定选题策划方案. 选题策划过程可能涉及很多变量，需要编辑根据实际情况对方案进行调整.

开放科学时代，数据的获取变得尤为便利. 新一代信息技术为数据共享和分析提供了必要的技术支持，传统学术期刊处于日新月异的时代洪流中，如何让自己所在期刊保持竞争力是期刊编辑需要思考的问题. 成功的选题策划能够突出期刊特色定位，帮助期刊迅速从同类中脱颖而出. 在大数据环境支持下，利用InCites软件，可以实现数据的精准抓取，提高选题制定的效率，有的放矢地进行选题策划，成为期刊发展的“助推剂”. 本文对选题策划路径进行了理论层面上的研究，但在实际工作中，更重要的是执行和落实. 此外，本文提出的选题策划思路中专家和作者是面向全球的，可能对于中文期刊仍有一定的局限性，今后需要在选题策划的实践性和适应性方面做进一步研究.