薄家恒，楊志全*，朱穎彥，3，陳興貴，米亞鵬，高鵬，楊溢，張杰

(1.昆明理工大學(xué)公共安全與應(yīng)急管理學(xué)院，昆明 650093；2.中鐵二院昆明勘察設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，昆明 650200；3.中國(guó)科學(xué)院、水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，成都 610041；4.云南省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院，昆明 650216)

1 引言

泥石流暴發(fā)突然、頻繁發(fā)生、危害范圍廣，僅在2010～2013年3 a間中國(guó)、韓國(guó)、印度、墨西哥等國(guó)就發(fā)生過一起或多起特大型泥石流，造成了巨大的人員傷亡與財(cái)產(chǎn)損失。因此，掌握泥石流的形成條件，了解泥石流的形成機(jī)理與發(fā)生機(jī)制等，對(duì)泥石流的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)、預(yù)警預(yù)報(bào)和防治有著重大意義。截至目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)泥石流的研究已取得了豐富的成果，僅世界上最大的數(shù)據(jù)庫(kù)之一Web of Science(以下簡(jiǎn)稱WOS)就收錄了上千篇有關(guān)泥石流研究的論文。但不同論文關(guān)注的科學(xué)問題和研究側(cè)重點(diǎn)存在差異，盡快從海量的論文中了解泥石流研究領(lǐng)域的格局概況，掌握其研究的發(fā)展歷史進(jìn)程、主題脈絡(luò)及前沿趨勢(shì)，對(duì)于促進(jìn)泥石流相關(guān)研究有著重要意義。傳統(tǒng)的論文研究方法受多種因素的限制而存在一定局限，很難從海量數(shù)據(jù)中，全面地、精準(zhǔn)地把握國(guó)內(nèi)外泥石流研究的總體特征、前沿動(dòng)態(tài)及科學(xué)知識(shí)內(nèi)在的演化規(guī)律與趨勢(shì)。近年來，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息可視化技術(shù)的快速發(fā)展，科學(xué)知識(shí)圖譜分析已成為一種新興的數(shù)據(jù)挖掘和海量文獻(xiàn)分析的技術(shù)方法。該方法現(xiàn)已被運(yùn)用在安全[1-3]、醫(yī)療[4, 5]、經(jīng)濟(jì)[6]等諸多領(lǐng)域當(dāng)中。但對(duì)于地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域卻鮮有學(xué)者對(duì)此開展研究。安培浚等[7]雖然在2011年對(duì)國(guó)際滑坡、泥石流展開了文獻(xiàn)計(jì)量研究工作，但隨著泥石流研究近10 a的發(fā)展，研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)均在一定程度上發(fā)生了變化，已不能很好的滿足現(xiàn)今需要，此外對(duì)兩種地質(zhì)災(zāi)害的綜合分析也難以精準(zhǔn)描繪單一領(lǐng)域的趨勢(shì)變化與熱點(diǎn)問題。

本文基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用VOSviewer軟件繪制科學(xué)知識(shí)圖譜，從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)角度對(duì)泥石流研究的作者、機(jī)構(gòu)、研究領(lǐng)域及關(guān)鍵詞等進(jìn)行分析，旨在厘清當(dāng)前國(guó)際研究的知識(shí)結(jié)構(gòu)，分析泥石流研究的演化發(fā)展路徑與發(fā)展態(tài)勢(shì)，展現(xiàn)研究前沿與熱點(diǎn)，為相關(guān)科研人員開展研究提供參考。

2 數(shù)據(jù)與方法

本文數(shù)據(jù)取自WOS核心集，包括SCI-EXPANDED, SSCI, CPCI-S等數(shù)據(jù)庫(kù)。檢索字段選取標(biāo)題(標(biāo)題=TI)，創(chuàng)建的檢索式為: TI=debris flow OR TI=mud-rock flow OR TI=mud avalanche OR TI=detritus stream；時(shí)間跨度為所有年份，檢索日期為2020.3.13。由于Web of Science核心集論文庫(kù)早期論文數(shù)量較少且記錄并不完整，因此本文未選取1985年之前的數(shù)據(jù)。為保證所取數(shù)據(jù)的相關(guān)準(zhǔn)確，對(duì)無關(guān)主題進(jìn)行了剔除，最終得到有效數(shù)據(jù)2 684條，并以此作為本文的分析對(duì)象。

本研究使用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合可視化分析工具VOSviewer對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。VOSviewer因其強(qiáng)大的可視化功能被廣泛地應(yīng)用于各領(lǐng)域的分析。其特點(diǎn)是可構(gòu)建論文、作者、研究機(jī)構(gòu)等之間的可視化網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)提供了文本數(shù)據(jù)挖掘功能，可對(duì)關(guān)鍵詞、引文等構(gòu)建可視化網(wǎng)絡(luò)圖[8]。

3 結(jié)果

圖1 1985～2020泥石流論文數(shù)量年度分布圖

3.1 論文數(shù)量

發(fā)文量隨時(shí)間增長(zhǎng)的趨勢(shì)，可反映出國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域的關(guān)注程度。圖1表明，有關(guān)泥石流研究的論文數(shù)自1995年以來呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。本文以1995年、2005年為分界點(diǎn)，將研究時(shí)間分為3個(gè)不同的階段。盡管對(duì)泥石流的相關(guān)研究早于1985年，但在1985～1995年之間相關(guān)論文年均較少，可見對(duì)泥石流研究重視程度的不足。然而，1995～2005年之間，論文數(shù)量呈現(xiàn)出波動(dòng)式上升，這表明泥石流研究開始逐漸引起學(xué)者的關(guān)注。此10 a間論文數(shù)量出現(xiàn)了3次飛躍式的增長(zhǎng)，一方面由于泥石流災(zāi)害頻繁出現(xiàn)，另一方面與國(guó)際泥石流減災(zāi)大會(huì)(International Conference on Debris-Flow Hazards Mitigation)等會(huì)議在1997年、2000年、2003年的舉辦相關(guān)。自2005年之后，泥石流的研究呈現(xiàn)出平穩(wěn)上升的趨勢(shì)，筆者認(rèn)為這與一些國(guó)家與地區(qū)發(fā)生的重大泥石流災(zāi)害有著密不可分的聯(lián)系，這很大程度上推動(dòng)了對(duì)泥石流的研究工作。

3.2 國(guó)家及地區(qū)

對(duì)作者所屬國(guó)家及地區(qū)間的調(diào)查如圖2所示，圖中每個(gè)出現(xiàn)的國(guó)家及地區(qū)以圓形節(jié)點(diǎn)表示，節(jié)點(diǎn)的大小與論文數(shù)量相關(guān)聯(lián)，顏色變化表示論文發(fā)表的平均年份，圖形之間線段的粗細(xì)表示了作者所屬國(guó)家及地區(qū)間的協(xié)作程度。

圖2 主要國(guó)家及地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)圖

圖3 主要國(guó)家及地區(qū)論文篇均被引次數(shù)

由圖2可知，各國(guó)之間均存在一定的合作關(guān)系。亞洲地區(qū)發(fā)文量最多的主要有中國(guó)(776篇)和日本(217篇)；而歐洲地區(qū)，意大利以380篇的發(fā)文量位居前列，其次是瑞士(150篇)，法國(guó)(109篇)及英國(guó)(102篇)；北美洲地區(qū)則以美國(guó)(448篇)和加拿大(110篇)為首。以上國(guó)家的發(fā)文總數(shù)均超過100篇，屬于第一梯隊(duì)。第二梯隊(duì)國(guó)家的論文數(shù)介于50～100篇之間，主要為德國(guó)(90篇)、奧地利(68篇)、西班牙(65篇)等國(guó)。第三梯隊(duì)論文總數(shù)均小于50篇，約有20多個(gè)國(guó)家及地區(qū)。從論文表發(fā)的平均時(shí)間上來看，美國(guó)、日本、意大利等國(guó)對(duì)泥石流的研究工作開展較早，而中國(guó)、印度、韓國(guó)、波蘭等國(guó)的學(xué)者則在近些年加強(qiáng)了對(duì)泥石流的研究工作。

主要國(guó)家及地區(qū)的論文篇均被引次數(shù)如圖3所示，其中瑞士、美國(guó)、法國(guó)位列前三。中國(guó)雖然在發(fā)文總數(shù)上已超越美國(guó)，但篇均被引數(shù)卻較低。這主要因?yàn)檎撐牡钠灰艽蟪潭壬先Q于論文發(fā)表時(shí)間與被引總量，一篇論文被認(rèn)可并積累大量被引一般需要10 a左右的時(shí)間[9]，而中國(guó)學(xué)者的論文大多發(fā)表在近10 a間，還未能完全完成這一積累的過程。這一結(jié)論也同樣對(duì)作者和機(jī)構(gòu)適用。因?yàn)椴糠终撐闹邪鄠€(gè)作者、機(jī)構(gòu)及國(guó)家，因此統(tǒng)計(jì)數(shù)量之和可能超過2 684條。

3.3 研究機(jī)構(gòu)

對(duì)主要國(guó)家發(fā)文作者的所屬機(jī)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以進(jìn)一步研究論文貢獻(xiàn)的來源。圖4中展示了同一機(jī)構(gòu)論文發(fā)表數(shù)量總數(shù)大于25篇的22個(gè)主要機(jī)構(gòu)。節(jié)點(diǎn)大小表示論文數(shù)目，連線粗細(xì)表示機(jī)構(gòu)之間的協(xié)作強(qiáng)度，顏色表示機(jī)構(gòu)論文平均發(fā)表時(shí)間。中國(guó)主要的研究機(jī)構(gòu)有：中國(guó)科學(xué)院(334篇)，成都理工大學(xué)(86篇)，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(67篇)與四川大學(xué)(44篇)。中國(guó)科學(xué)院展示出了與中國(guó)其他機(jī)構(gòu)強(qiáng)有力的科研聯(lián)系。其他的主要機(jī)構(gòu)有美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(120篇)，日本京東大學(xué)(64篇)，加拿大國(guó)家鐵路局(72篇)，意大利帕多瓦大學(xué)(55篇)等。中國(guó)的主要研究機(jī)構(gòu)發(fā)文出現(xiàn)主要集中于2010年之后， 雖然同日本、美國(guó)等國(guó)家相比研究起步較晚，但中國(guó)明顯加大了對(duì)泥石流的研究力度，且機(jī)構(gòu)論文生產(chǎn)力較高，在近期的表現(xiàn)更為活躍。

圖4 主要機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖

3.4 作者合著網(wǎng)絡(luò)

通過繪制作者合著網(wǎng)絡(luò)圖并進(jìn)行分析，有助于尋找作者間合作關(guān)系，探尋科研團(tuán)體中的核心人物，并幫助研究者尋求個(gè)人或團(tuán)體進(jìn)行合作學(xué)習(xí)[10]。為了便于觀察分析，圖5選取了發(fā)表論文總數(shù)量大于等于10篇的作者。圖中節(jié)點(diǎn)大小表示作者論文被引總量并根據(jù)作者合作強(qiáng)度將其用不同顏色加以區(qū)分。論文總被引較高的作者如表1所示?？偙灰龜?shù)最高的作者為瑞士學(xué)者Stoffel，美國(guó)學(xué)者Cannon及Iverson的單篇平均被引次數(shù)均超過了60次，而中國(guó)學(xué)者崔鵬發(fā)表了70篇論文，在發(fā)文量上遠(yuǎn)超其他學(xué)者，研究表明這些學(xué)者在現(xiàn)階段泥石流的相關(guān)研究中發(fā)揮著非常重要的作用。通過不同顏色的聚類可以看出，大型聚類多以同一國(guó)家為主，主要集中于中美兩國(guó)，小型聚類較多且分散，說明各國(guó)雖然從事泥石流研究的學(xué)者較多，但不同國(guó)家間的高影響力學(xué)者間卻沒有明顯的合作關(guān)系。

圖5 主要作者合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

表1 論文總被引次數(shù)前10的作者

3.5 關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞是論文主要內(nèi)容的體現(xiàn)，也是研究主題的濃縮。一個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越高，表示對(duì)其的相關(guān)研究越多，也越集中，對(duì)關(guān)鍵詞的分析可反應(yīng)出領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[11,12]。

3.5.1 聚類分析

對(duì)本次2 684篇論文的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，對(duì)同義詞清洗后選取出現(xiàn)次數(shù)大于10次的關(guān)鍵詞，共獲得57個(gè)關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞按不同顏色被分為10個(gè)聚類，同一顏色(聚類)的關(guān)鍵詞聯(lián)系更加緊密，在論文中同時(shí)出現(xiàn)的概率也越大，可在一定程度上反應(yīng)泥石流研究的主題。泥石流研究的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖如圖6所示，節(jié)點(diǎn)大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率。圖中紅色表示的聚類最大，含有13個(gè)關(guān)鍵詞，包括“碎石(debris)”、“泥石流(debris flow)”、“夾帶(entrainment)”等，主要涉及泥石流運(yùn)動(dòng)特性研究。綠色與深藍(lán)色聚類都擁有7個(gè)關(guān)鍵詞，綠色聚類主要涉及阿爾卑斯山的泥石流模擬及評(píng)價(jià)。深藍(lán)色聚類的關(guān)鍵詞主要與引發(fā)泥石流的降雨量與流量閾值相關(guān)。完整的聚類及其主題如表2所示。

圖6 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

表2 關(guān)鍵詞及所屬的主題

3.5.2 時(shí)間分析

圖6與圖7的差別在于顏色表示關(guān)鍵詞的平均出現(xiàn)年份，暖色(紅色)越深代表其出現(xiàn)平均時(shí)間越晚。時(shí)間分析中，將關(guān)鍵詞泥石流(debris flow)進(jìn)行了忽略。平均年份最為靠前的10個(gè)關(guān)鍵詞及出現(xiàn)次數(shù)如表3所示。進(jìn)一步將關(guān)鍵詞進(jìn)行分類可知擋水壩(check dam)、排水渠(drainage channel)、海底泥石流(submarine debris flow)是近年來泥石流研究中的主要對(duì)象，研究的側(cè)重點(diǎn)在沖擊力(impact force)、降雨閾值(rainfall thresholds)兩個(gè)方面。研究中，學(xué)者多采用水槽模型試驗(yàn)(flume experiment)、敏感性評(píng)價(jià)(susceptibility assessment)、激光雷達(dá)掃描分析(lidar)等方式。中國(guó)汶川和舟曲在2008、2010兩年間發(fā)生的大規(guī)模泥石流使得兩地成為了學(xué)者們研究的熱點(diǎn)地區(qū)。

表3 平均出現(xiàn)年份排名前10的關(guān)鍵詞

圖7 關(guān)鍵詞共現(xiàn)時(shí)間網(wǎng)絡(luò)圖

表4總結(jié)了近10 a每年出現(xiàn)次數(shù)前三的關(guān)鍵詞。部分關(guān)鍵詞因出現(xiàn)次數(shù)過少未能在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖中呈現(xiàn)。關(guān)鍵詞“汶川地震”在2010、2014、2016、2017年4 a中均有出現(xiàn)，但大量發(fā)表于2010和2014年度的論文拉低了關(guān)鍵詞的平均出現(xiàn)時(shí)間；而“水槽試驗(yàn)”、“擋水壩”等關(guān)鍵詞則出現(xiàn)了相反的情況?！吧胶椤?、“降雨強(qiáng)度-時(shí)間閾值”等關(guān)鍵詞雖然是學(xué)者一直研究的對(duì)象，但由于大量論文發(fā)表在較早年度，因而未能在表3中顯示。

3.6 共被引分析

論文共被引是指兩篇論文共同出現(xiàn)在了第三篇施引論文的參考目錄中，則這兩篇論文形成共被引關(guān)系[13]。論文共被引分析可以在海量的被引參考論文信息中高效便捷地定位出研究領(lǐng)域重要的知識(shí)基礎(chǔ)，即核心經(jīng)典論文，并可對(duì)論文之間的關(guān)聯(lián)性和發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行分析和挖掘[14]。共被引頻次可在一定程度上量化參考論文的學(xué)術(shù)影響力。

表4 近10 a每年出現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞

3.6.1 參考論文共被引

參考論文共被引分析是分析研究領(lǐng)域結(jié)構(gòu)和路徑演化的重要手段。圖8展示了由211篇共被引頻數(shù)大于30的論文構(gòu)成的共被引網(wǎng)絡(luò)圖。在圖像中，高共被引頻次論文被分為了5個(gè)顏色(聚類)，同一顏色(聚類)的論文在研究?jī)?nèi)容上具有較高的關(guān)聯(lián)性。兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離越小，兩篇論文的研究主題就越為相近，被同時(shí)引用的頻率也越高。節(jié)點(diǎn)大小與論文共被引頻次成正比，高共被引頻次論文代表了泥石流研究領(lǐng)域中的經(jīng)典論文，對(duì)泥石流研究有著重大的影響，共被引頻次最高的10篇論文如表5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，泥石流研究中的經(jīng)典論文主要圍繞著泥石流物理特性、泥石流定量分析、泥石流模擬與防治措施展開，這與上文中關(guān)鍵詞共現(xiàn)所得到的主題相一致。

圖8 參考論文共被引網(wǎng)絡(luò)圖

表5 共被引頻次前10的論文

3.6.2 出版物共被引

出版物共被引分析可對(duì)研究領(lǐng)域內(nèi)的期刊進(jìn)行定位與分類，能夠確定研究領(lǐng)域中影響力較大的期刊[15]。圖9顯示了包含325個(gè)節(jié)點(diǎn)的期刊共被引網(wǎng)絡(luò)圖。這些期刊在圖中按顏色被分為了4個(gè)大類，紅色聚類主要為地質(zhì)研究與自然災(zāi)害類期刊，包括《NaturalHazardsandEarthSystemSciences》、《Landslides》等期刊。綠色聚類為地球綜合科學(xué)類期刊，以《Geomorphology》、《EarthSurfaceProcessesandLandforms》、《GeologicalSocietyofAmericaBulletin》為代表。藍(lán)色和黃色分別為水利類期刊與生態(tài)環(huán)境類期刊，包括《WaterResourcesResearch》、《Ecology》等?！禛eomorphology》共被引次數(shù)最多，共計(jì)4 340次。期刊《EngineeringGeology》排名第二，共計(jì)1 955次。這體現(xiàn)出期刊《Geomorphology》在泥石流研究領(lǐng)域中具有極強(qiáng)的影響力。

圖9 出版物共被引網(wǎng)絡(luò)圖

4 結(jié)論

本文基于WOS核心數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選的2 684篇論文對(duì)泥石流研究開展了論文計(jì)量分析，主要結(jié)論如下：

(1) 自20世紀(jì)90年代以來泥石流研究開始逐漸受到國(guó)際學(xué)者的關(guān)注，論文數(shù)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)表明泥石流研究仍具有較大發(fā)展空間。中國(guó)已經(jīng)超越美國(guó)成為了最大的論文產(chǎn)出國(guó)，但學(xué)術(shù)影響力同美國(guó)仍然有一定差距。論文發(fā)表數(shù)量、總被引、篇均被引最高的作者分別是崔鵬、Stoffel和Cannon。

(2) 對(duì)關(guān)鍵詞的整體時(shí)間分析表明擋水壩、排水渠、海底泥石流為近年來泥石流的熱點(diǎn)研究對(duì)象，研究的側(cè)重點(diǎn)主要在于泥石流沖擊力、降雨閾值兩個(gè)方面，水槽實(shí)驗(yàn)、敏感性評(píng)價(jià)等是研究的常用手段與方法。汶川與舟曲是近年的熱點(diǎn)研究地區(qū)。

(3) 共被引分析展示了泥石流研究領(lǐng)域的經(jīng)典論文。共被引頻次最高的論文為美國(guó)學(xué)者Iverson的《泥石流物理》(《The physics of debris flows》)。泥石流研究相關(guān)論文主要分布在地質(zhì)研究與自然災(zāi)害類期刊，地球綜合科學(xué)類期刊，水利類期刊與生態(tài)環(huán)境類期刊?！禛eomorphology》在泥石流研究領(lǐng)域中具有極強(qiáng)的影響力。

本文研究數(shù)據(jù)來源為SCI核心數(shù)據(jù)庫(kù)，因而未能完全覆蓋泥石流研究的所有數(shù)據(jù)。此外，SCI核心數(shù)據(jù)庫(kù)中的論文多數(shù)由英文撰寫，對(duì)非英語論文的統(tǒng)計(jì)與分析是下一步研究工作的重點(diǎn)。本文的研究結(jié)果有助于科研人員了解泥石流研究的整體動(dòng)態(tài)與趨勢(shì)，了解研究的熱點(diǎn)方向，尋找研究領(lǐng)域中的關(guān)鍵與經(jīng)典論文，也有助于科研人員尋找合適的個(gè)人、團(tuán)體機(jī)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)與合作。