王宏偉，鄭 爽，曹永強

（1.遼寧省本溪市水文局，遼寧 本溪 117000；2.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連 116029）

基于文獻計量分析的國內(nèi)山洪災(zāi)害現(xiàn)狀研究

王宏偉1，鄭 爽2，曹永強2

（1.遼寧省本溪市水文局，遼寧 本溪 117000；2.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連 116029）

科技文獻能夠充分反映科學(xué)研究的發(fā)展動態(tài)，通過文獻計量的方法可以很好地提示學(xué)科領(lǐng)域的研究前沿與熱點問題。為揭示近20年來山洪災(zāi)害領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，本文從文獻計量學(xué)的角度出發(fā)，以CNKI和web of sciece數(shù)據(jù)庫為統(tǒng)計源，以“山洪災(zāi)害”為關(guān)鍵詞，運用共詞分析法、聚類分析法以及多維尺度分析法對國內(nèi)的相關(guān)文獻進行統(tǒng)計分析，結(jié)果表明：（1）山洪災(zāi)害的研究受到了學(xué)科發(fā)展和社會需求的雙向驅(qū)動；（2）山洪災(zāi)害研究熱點集中在影響和防御兩個方面；（3）山洪災(zāi)害的研究形成了成因、影響和防災(zāi)減災(zāi)分析三大類群體，且三者之間聯(lián)系緊密。

山洪災(zāi)害；關(guān)鍵詞；共詞分析；聚類分析；研究熱點；現(xiàn)狀分析

1 研究背景

山洪災(zāi)害是指由于降雨在山丘區(qū)引發(fā)的洪水災(zāi)害及由山洪誘發(fā)的泥石流、滑坡等對國民經(jīng)濟和人民生命財產(chǎn)造成損失的災(zāi)害［1］。山洪災(zāi)害是較為常見的一種自然災(zāi)害，具有突發(fā)性強、水量集中、流速大、沖刷能力強和地域性差異大等特點。破壞性極強，災(zāi)后恢復(fù)工作十分困難［2］。造成山洪災(zāi)害的原因有自然因素和人為因素兩個方面，自然因素是造成山洪災(zāi)害的根源，人類不合理的活動因素，加劇了山洪災(zāi)害的形成與發(fā)展。我國地貌類型復(fù)雜，氣候多變，暴雨頻發(fā)，再加上人類活動的影響，導(dǎo)致我國重大山洪災(zāi)害頻發(fā)。山洪災(zāi)害已成為威脅人民群眾生命財產(chǎn)安全的突出隱患。

近年來，突發(fā)性和局地性極端強降雨誘發(fā)的山洪災(zāi)害已導(dǎo)致大量人員傷亡，傷亡人數(shù)占洪澇災(zāi)害死亡總?cè)藬?shù)的比例呈上升趨勢［3］。如2010年8月8日，甘肅省甘南藏族自治州舟曲縣發(fā)生特大泥石流災(zāi)害，共造成1 434人遇難，331人失蹤；2013年8月16日，遼寧省清原縣特大型山洪災(zāi)害造成77人死亡，直接經(jīng)濟損失76.34億元；2013年7月10日，四川省都江堰特大型高位山體滑坡事件中，造成45人死亡，116人失蹤，并造成嚴(yán)重財產(chǎn)損失。為避免山洪災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失和人員傷亡，對山洪災(zāi)害的形成機理和規(guī)律特征的把握和研究已成為有效防治山洪災(zāi)害的熱點問題。

國內(nèi)學(xué)者對山洪災(zāi)害防治領(lǐng)域研究較為廣泛，王禮先等［4］嘗試以前期實際15 d雨量和發(fā)生災(zāi)害當(dāng)日雨量為輸入值，構(gòu)建了山洪泥石流BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型；周金星［5］在分析北京山區(qū)山洪及泥石流災(zāi)害發(fā)生成因及特點的基礎(chǔ)上，建立了北京山洪及泥石流災(zāi)害空間預(yù)報信息系統(tǒng)，并對北京山區(qū)山洪及泥石流災(zāi)害空間分布進行了預(yù)報；劉蘇峽等［6］針對“5·12”汶川特大地震造成的災(zāi)區(qū)地表松動，使處于雨季的災(zāi)區(qū)面臨山洪災(zāi)害的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，提出了汶川特大地震災(zāi)后山洪災(zāi)害預(yù)估與應(yīng)對措施。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和山洪災(zāi)害帶來的損失的增加，我國加大了山洪災(zāi)害的防治力度。2006年10月，國務(wù)院正式批復(fù)了《全國山洪災(zāi)害防治規(guī)劃》，該規(guī)劃以非工程措施為主、非工程措施和工程措施相結(jié)合為原則，建成了我國山洪災(zāi)害防治區(qū)以監(jiān)測、預(yù)報、通信和預(yù)警等措施為主的防災(zāi)減災(zāi)體系，再一次強調(diào)了對山洪災(zāi)害防治的重要性。因此，研究和掌握山洪災(zāi)害發(fā)生的規(guī)律，為防治山洪災(zāi)害提供科技支撐是當(dāng)前我國防治山洪災(zāi)害的重要任務(wù)之一。

2 山洪災(zāi)害期刊論文發(fā)文統(tǒng)計

2.1數(shù)據(jù)獲取文獻資料的獲取會直接影響數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，不同的文獻數(shù)據(jù)庫在主題表達、收錄范圍和表現(xiàn)形式等方面都存在差異。鑒于CNKI數(shù)據(jù)庫和Web of science數(shù)據(jù)庫有收錄范圍廣、表現(xiàn)形式全面、數(shù)據(jù)庫更新及時等優(yōu)勢，本文選取CNKI中國知網(wǎng)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫和Web of science數(shù)據(jù)庫作為統(tǒng)計源，以山洪災(zāi)害作為關(guān)鍵詞進行檢索，檢索時間范圍為1996年1月1日—2015年12月31日，經(jīng)過檢索，共得到符合條件的期刊論文2 400篇。每年期刊論文數(shù)量分布如表1所示，統(tǒng)計時間為2016年。

表1 1996—2015年“山洪災(zāi)害”期刊論文分布

2.2數(shù)據(jù)分析與結(jié)果以論文發(fā)表年度為橫坐標(biāo)，以每年的論文發(fā)表數(shù)量為縱坐標(biāo)。得到所研究的相關(guān)文章的逐年分布圖和我國山洪災(zāi)害研究的發(fā)展趨勢。每年期刊論文數(shù)量分布見圖1。

圖1 山洪災(zāi)害類論文隨時間分布圖

由圖1可以看出，從1996—2015年有關(guān)山洪災(zāi)害的論文呈總體上升趨勢，但并不是逐年上升；在2009、2010年出現(xiàn)了下降情況，說明當(dāng)年對山洪災(zāi)害的防治措施達到了一定的效果；在2011年增長趨勢突增，相關(guān)論文數(shù)為244篇，占總文獻數(shù)的10.17%。一方面，經(jīng)過查閱發(fā)現(xiàn)2010年我國發(fā)生多次重大山洪災(zāi)害事故，損失嚴(yán)重，引起了我國研究者對山洪災(zāi)害的高度關(guān)注；另一方面，山洪災(zāi)害問題受到關(guān)注，山洪災(zāi)害方面的科研取得卓越成果，也是論文數(shù)目增長的原因。

3 山洪災(zāi)害高頻關(guān)鍵詞及詞頻分析

不同的論文對相同含義關(guān)鍵詞的表述存在一定的差異，因此，對部分同義詞、近義詞進行合并處理，防汛、防汛部門、防汛檢查、防汛抗旱、防汛抗旱指揮部合并為防汛工作；防御、防御對策、防御工作合并為防御工作；監(jiān)測預(yù)警、監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)、預(yù)警、預(yù)警系統(tǒng)合并為監(jiān)測預(yù)警；洪澇災(zāi)害、洪水、洪水災(zāi)害、流域性大洪水、水旱災(zāi)害合并為洪澇災(zāi)害。使用文獻計量分析軟件Bibexcel對關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計分析，結(jié)果顯示關(guān)鍵詞詞頻大于30次的關(guān)鍵詞有38個，見表2，這38個關(guān)鍵詞在一定程度上代表了山洪災(zāi)害領(lǐng)域研究核心和熱點問題。

表2 1996—2015年高頻關(guān)鍵詞及其詞頻

從表2中可以看出，（1）近20年以來，洪澇災(zāi)害、防洪減災(zāi)和防御對策一直是山洪災(zāi)害研究領(lǐng)域的核心問題，由此可見，我國的山洪災(zāi)害問題已經(jīng)日趨嚴(yán)重。（2）防御、防洪、防汛和監(jiān)測預(yù)警等是主要研究熱點，在災(zāi)害發(fā)生之前或者之后，通過對民生、經(jīng)濟和社會等各個方面的準(zhǔn)備，減少災(zāi)害帶來的影響，通過對所造成的影響和損失的可能性進行量化評估，從而找出降低風(fēng)險的手段方法，這對山洪災(zāi)害的研究起著至關(guān)重要的作用。（3）對于泥石流、地質(zhì)災(zāi)害和水旱災(zāi)害等的研究也較多，通過對山洪災(zāi)害的研究來分析導(dǎo)致山洪災(zāi)害的主要原因和山洪災(zāi)害所引發(fā)的消極影響，這為解決山洪災(zāi)害問題及提出防治措施提供了理論基礎(chǔ)。

以上這些關(guān)鍵詞在山洪災(zāi)害論文中出現(xiàn)頻次比較高，在一定程度上代表了山洪災(zāi)害的研究核心和熱點，但僅按出現(xiàn)頻次分析，還不能完全反映它們之間的關(guān)系，因此本文采用Bibexcel軟件對上述38個關(guān)鍵詞進行兩兩配對，統(tǒng)計它們在2 400篇文獻中共現(xiàn)頻次，形成38×38的共詞矩陣（表3）。其中主對角線的數(shù)據(jù)為關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，非主對角線上的數(shù)據(jù)表示兩個關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在同一篇論文中的次數(shù)。通過共詞矩陣，更加直觀的體現(xiàn)出山洪災(zāi)害領(lǐng)域的研究熱點問題。

表3 1996—2015年高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣（部分）

表3中的共詞矩陣，反映的僅是一種表面現(xiàn)象，因為兩個關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次的多少直接取決于各自關(guān)鍵詞詞頻的大小，由于關(guān)鍵詞的頻次相差懸殊，因此共詞矩陣中的數(shù)據(jù)相差較大。本文引入共現(xiàn)相對強度的指標(biāo)Ochiia 系數(shù)［7］計算關(guān)鍵詞共現(xiàn)的強度，揭示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系。Ochiia系數(shù)計算公式如下：

利用式（1）計算得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)相對強度構(gòu)成的相異矩陣，如表4所示。

為了更好的展現(xiàn)出關(guān)鍵詞之間的相關(guān)性，從而更加直觀的表現(xiàn)出關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系，可用Netdraw軟件繪制共詞網(wǎng)絡(luò)圖譜，得到高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視圖，見圖2。

如圖2所示，是38個關(guān)鍵詞形成的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視圖，共現(xiàn)圖中一個節(jié)點表示一個關(guān)鍵詞，節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次高低，節(jié)點之間的連線表示關(guān)鍵詞之間有共現(xiàn)關(guān)系，連線的粗細(xì)則反應(yīng)詞匯之間共現(xiàn)次數(shù)的多少，越靠近中心的連線越粗越密集，節(jié)點也越大，圖2中山洪災(zāi)害，出現(xiàn)頻次最高，并位于共現(xiàn)關(guān)系圖的正中心且該節(jié)點與監(jiān)測預(yù)警、防汛檢查、防洪減災(zāi)和防御等周圍節(jié)點共現(xiàn)次數(shù)較多。表明1996—2015年間我國山洪災(zāi)害研究的主要內(nèi)容是山洪災(zāi)害，而監(jiān)測預(yù)警、防汛搶險、防洪減災(zāi)和防御等是與之相關(guān)的研究熱點。圍繞著洪澇災(zāi)害、防汛、防御形成了省防汛抗旱指揮部、人民群眾、地質(zhì)災(zāi)害、群防群策和非工程措施等研究熱點的結(jié)構(gòu)主體，它們之間具有緊密的關(guān)聯(lián)性。

表4 1996—2015年高頻關(guān)鍵詞共詞相異矩陣（部分）

圖2 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視圖

圖3 系統(tǒng)聚類分析冰柱圖

圖4 系統(tǒng)聚類分析樹狀圖

4 山洪災(zāi)害高頻關(guān)鍵詞共詞聚類分析

聚類分析是根據(jù)“物以類聚”這一原理的一種科學(xué)有效的研究方法，它的基本思想是先將待聚類的n個變量各自看成一類，共有n類；然后按照事先選定的方法計算聚類統(tǒng)計量，將關(guān)系密切的變量合為一類，從而判斷出一大類樣品中每個單獨變量之間的親疏關(guān)系。本文采用系統(tǒng)聚類的方法對38個高頻關(guān)鍵詞進行聚類分析，首先將每一個關(guān)鍵詞看成單獨的一類，通過選定的方法把最近的兩類合并，然后重新計算各類之間的距離，再把距離最近的兩類合并，如此下去，每次重復(fù)都減少一類，直到最后所有的關(guān)鍵詞都?xì)w為一類為止。以上文構(gòu)造的38×38相異矩陣為基礎(chǔ)，運用SPSS軟件中的系統(tǒng)聚類方式進行聚類分析，得出聚類冰柱圖和聚類樹形圖，如圖3、圖4所示。

結(jié)合系統(tǒng)聚類分析冰柱圖（圖3）和系統(tǒng)聚類分析樹狀圖（圖4），可以將上述高頻關(guān)鍵詞劃分為3個主要的聚類群體，每個聚類群體包含的關(guān)鍵詞見表5。

由表5可知，關(guān)鍵詞的聚類結(jié)果可劃分為3類聚類群體。

（1）群體1包括成因、暴雨、災(zāi)害和小流域等關(guān)鍵詞，主要研究引發(fā)山洪災(zāi)害的誘因及山洪災(zāi)害的一系列特點，由于山洪往往發(fā)生突然、空間尺度小、分布數(shù)量多、成災(zāi)迅速，如果預(yù)先對山洪風(fēng)險度進行評估和分析，可以對山洪風(fēng)險進行有效管理，預(yù)防損失的發(fā)生以及減少損失發(fā)生的影響程度，以保證獲得最大的利益。因此，很多學(xué)者將各種新理論和新方法引入了山洪風(fēng)險分析中，如ANN、Bayesian方法、灰色、模糊和集對分析等。張平倉等［8］對中國山洪災(zāi)害進行了區(qū)劃，將全國劃分為3個山洪災(zāi)害防治一級區(qū)、12個二級區(qū)和33個三級區(qū)。唐川等［9］借助于GIS將危險評價圖與易損性圖進行疊加分析，完成了紅河流域的山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖。吳燕華等［10］利用集對分析方法對區(qū)域泥石流危險性進行了評價。劉希林等［11］提出了基于生態(tài)環(huán)境的風(fēng)險價值的泥石流災(zāi)害綜合風(fēng)險分析方法，并以汶川地震區(qū)都江堰市八一溝泥石流災(zāi)害為例，對評估模型進行了初步檢驗。

表5 關(guān)鍵詞聚類群體劃分

（2）群體2研究的內(nèi)容包括臨界雨量、流域性大洪水、中小河流、山洪災(zāi)害、洪澇災(zāi)害、直接經(jīng)濟損失、強降雨過程、除險加固、水庫安全、防臺風(fēng)、防汛搶險和蓄滯洪區(qū)等，經(jīng)過文獻分析，可以把群體2主要研究方向歸結(jié)為山洪災(zāi)害帶來的各種影響、山洪災(zāi)害引發(fā)的一系列地質(zhì)災(zāi)害和對山洪預(yù)警指標(biāo)的研究，以及對山洪災(zāi)害的防御措施等，目前國內(nèi)外山洪預(yù)警指標(biāo)主要采用臨界雨量、水位和流量［12］。在我國，陳桂亞等［13］提出利用歷史雨量資料分析計算地區(qū)山洪災(zāi)害的臨界雨量方法。葉勇等［14］應(yīng)用該方法分析浙江省小流域山洪災(zāi)害臨界雨量。另外，江錦紅等［15］從河道安全泄量出發(fā)，提出最小臨界雨量與臨界雨力的概念和計算方法，并以此構(gòu)建暴雨臨界曲線作為山洪預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)。在國外，山洪研究開展較早，方法較為成熟，預(yù)警指標(biāo)常用動態(tài)臨界雨量，典型代表為美國國家氣象局水文研究中心研發(fā)的山洪預(yù)警指南系統(tǒng)（Flash FloodGuidance，F(xiàn)FG）［16-19］。

（3）群體3研究包括避災(zāi)、防御工作、監(jiān)測預(yù)警、群測群防和非工程措施等，主要從災(zāi)害防治的角度和方法進行山洪災(zāi)害研究。山洪災(zāi)害防治非工程措施主要是通過監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，實時收集主要控制點雨水情、工情等信息，來掌握雨水情變化，重點區(qū)域重點監(jiān)控；開展系列非工程措施建設(shè)來完善防御預(yù)案、強化群測群防體系、宣傳防御知識、提高全民防災(zāi)避災(zāi)意識等，對山洪災(zāi)害進行有效防御，盡量使山丘地區(qū)的山洪災(zāi)害日影響降到最低，在極短時間內(nèi)緊急轉(zhuǎn)移大批的人員和財產(chǎn)，最大限度地減少人員傷亡和財產(chǎn)損失，保障人民群眾生命財產(chǎn)安全。非工程措施在山洪災(zāi)害防治中的具體應(yīng)用，能有效提高山洪災(zāi)害防治工作的質(zhì)量和效率，確保群眾的生命和財產(chǎn)安全，將山洪災(zāi)害的破壞降到最低。

圖5 多維尺度分析結(jié)果

為了更加顯著的看出關(guān)鍵詞之間的聚類群體，采用SPSS統(tǒng)計軟件中的多維尺度分析（ALS?CALE）功能來構(gòu)建多維尺度可視化圖譜，從可視化圖譜中可以直觀、形象的看出關(guān)鍵詞之間的聚類群體［20-21］，多維尺度分析的模型擬合指標(biāo)為：stress=0.14077，RsQ=0.7772，其中，RsQ即決定系數(shù)，表示總變異中能夠被相對空間距離所解釋的比例；Stress值是依據(jù)克魯斯卡爾（Kruskal）應(yīng)力公式I計算的結(jié)果“克魯斯卡爾曾給出一種經(jīng)驗評價Stress優(yōu)劣的尺度：若Stress＞0.2，則近似程度較差；若Stress＜0.2，則近似程度較為滿意”，本文研究模型的擬合指標(biāo)stress=0.14077＜0.2，所以模型的解釋程度是比較好的。多維尺度分析結(jié)果如圖5。

5 結(jié)論

（1）近20年來，我國山洪災(zāi)害方面文獻數(shù)量總體呈逐漸增長趨勢，從發(fā)展角度來看，我國對于山洪災(zāi)害的研究受到了學(xué)科發(fā)展和社會需求的雙向驅(qū)動。從1996—2015年我國山洪災(zāi)害學(xué)科的研究熱點是山洪災(zāi)害的影響和防御措施。本文通過采用層次聚類分析與多維尺度分析的結(jié)果，在對山洪災(zāi)害的研究過程中，形成了山洪災(zāi)害的成因、山洪災(zāi)害的影響和防災(zāi)減災(zāi)的分析三大類群體，且四者之間具有一定的相互聯(lián)系。（2）基于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視圖，山洪、防汛和防御等處于核心位置，是最重要的研究方向。在其研究基礎(chǔ)上形成了省防汛抗旱指揮部、人民群眾、地質(zhì)災(zāi)害、群防群策、非工程措施等研究熱點的結(jié)構(gòu)主體，它們之間的關(guān)聯(lián)性較為緊密。（3）本文選取累積出現(xiàn)頻次達到30的前38個關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞，其集中性和囊括范圍比較適中。但是，也不排除一些頻次較低的關(guān)鍵詞可能成為未來的研究熱點。這種共詞聚類方法主要針對近20年的研究，對于預(yù)測未來發(fā)展趨勢上還不夠有說服力。

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Research review on the analysis of mountain torrents disaster situation based on the statistics of keywords

WANG Hongwei1，ZHENG Shuang2，CAO Yongqiang2
（1.Benxi Hydrology Bureau of Liaoning Province，Benxi 117000，China；2.School of urban planning and Environmental science，Liaoning Normal University，Da Lian 116029，China）

Science and technology literature can fully reflect the development trend of scientific research，and the bibliometric method can be used to reveal the research frontier and hot issues.This paper，from the perspective of the bibliometric and based on the theme of mountain torrents disaster published in the network publishing database of China National Knowledge Infrastructure（CNKI）and Web of science，uses Co-word Analysis Method and Cluster Analysis Method and Multidimensional Scaling Analysis of related lit?eratures to reveal the status of mountain flood disaster areas in recent 20 years.The results show that.（1）The research on mountain flood disaster is driven by disciplinary development and social needs.（2）Re?search hotspot focuses on two aspects of influence and defense.（3）The research on mountain flood has de?veloped three types of groups that have close relationship with each other.the groups include causes，ef?fects and disaster prevention and reduction.

torrential-flood disaster；keyword；co-word analysis；cluster analysis；situation analysis

TV877

A

10.13244/j.cnki.jiwhr.2017.01.004

1672-3031（2017）01-0029-08

（責(zé)任編輯：王成麗）

2015-12-23

國家自然科學(xué)基金項目（51579126，51279072）

王宏偉（1976-），男，遼寧本溪人，高級工程師，主要從事水文預(yù)報研究。E-mail：278471145@qq.com

曹永強（1972-），男，內(nèi)蒙古烏盟人，博士，教授，主要從事水文水資源研究。E-mail：caoyongqiang@lnnu.edu.cn