溫凱越, 仇維斌, 曹海珍, 歐紅香

(1.常州大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 常州213164;2.無錫學(xué)院軌道交通控制工程系,江蘇 無錫 214105)

0 引言

軌道交通以其便捷、速達(dá)和準(zhǔn)時等特點(diǎn)逐漸成為居民出行的首選方式[1]。隨著當(dāng)今城市軌道交通的大規(guī)模建設(shè)和運(yùn)營,城市軌道交通安全吸引了眾多研究者的關(guān)注[2-3]。目前有關(guān)城市軌道交通安全的研究,主要包括城市軌道交通運(yùn)營安全預(yù)警及應(yīng)急保障技術(shù)[4]、安全評估適用的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范[5]、安全管理中出現(xiàn)的運(yùn)營問題[6]以及安全供電技術(shù)[7]等方面,這些研究為提高城市軌道交通系統(tǒng)的安全水平提供了科學(xué)理論依據(jù)。本文對城市軌道交通安全領(lǐng)域現(xiàn)有研究成果進(jìn)行較為全面的統(tǒng)計分析,并利用VOSviewer針對領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)與趨勢進(jìn)行較為清晰、直觀的可視化分析。

VOSviewer作為可視化分析軟件,具有易于操作、支持多格式使用、可提供多類視圖解讀等特點(diǎn)[8],同時,其可以生成高質(zhì)量的可視化地圖,將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖形展示,并可對文獻(xiàn)進(jìn)行聚類和共詞分析,幫助研究者深入理解學(xué)科領(lǐng)域中的關(guān)聯(lián)性、發(fā)展動態(tài)和熱點(diǎn)問題。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取CNKI數(shù)據(jù)庫、EI數(shù)據(jù)庫以及Web of Science(WOS)核心合集數(shù)據(jù)庫對城市軌道交通安全領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計分析,采用布爾邏輯運(yùn)算的檢索方法,對城市軌道交通、安全及其相關(guān)主題詞進(jìn)行檢索,部分檢索詞,見表1;具體檢索策略,如圖1。

表1 檢索詞Tab.1 Retrieval words

圖1 檢索策略Fig.1 Retrieval strategy

為提高精度,將檢索范圍進(jìn)行一定限制,具體為:納入文獻(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)為期刊,碩、博士學(xué)位論文;剔除法律法規(guī)、會議論文、創(chuàng)刊紀(jì)念稿或新聞報道;剔除重復(fù)發(fā)表以及與主題無關(guān)文獻(xiàn);文獻(xiàn)收集的起始日期為1971-1-1,截止日期為2022-12-31。經(jīng)過初步篩選后,分別于CNKI數(shù)據(jù)庫、EI數(shù)據(jù)庫以及Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫采集得到2080、1956、337篇文獻(xiàn),由于EI數(shù)據(jù)庫與Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中包含重復(fù)文獻(xiàn),經(jīng)過消歧與合并,最終獲得領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)4219篇。

由于文獻(xiàn)來源于不同數(shù)據(jù)庫因此引文文獻(xiàn)格式不一致,為此通過以下步驟對文獻(xiàn)分析格式進(jìn)行統(tǒng)一:首先,將數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)保存為Endnote格式;其次,將文獻(xiàn)導(dǎo)入Endnote,對文獻(xiàn)信息中的作者、關(guān)鍵詞等內(nèi)容進(jìn)行整理,統(tǒng)一文獻(xiàn)分析格式,便于后續(xù)在VOSviewer中進(jìn)行關(guān)鍵詞及作者共現(xiàn)等可視化研究。

1.2 研究方法

VOSviewer作為專門用于構(gòu)造和可視化文獻(xiàn)計量圖譜的軟件工具,其在圖譜展現(xiàn),尤其在聚類方面有獨(dú)特的優(yōu)勢[9]。本文采用的研究路線為:首先,在數(shù)據(jù)庫中通過制定的檢索策略得到相關(guān)文獻(xiàn),并利用文獻(xiàn)管理軟件Endnote對文獻(xiàn)進(jìn)行篩選與格式處理;隨后,利用VOSviewer對處理后的文獻(xiàn)進(jìn)行作者合作共現(xiàn)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類等可視化分析,以展示研究領(lǐng)域內(nèi)代表作者、團(tuán)隊(duì)、研究主題之間聯(lián)系的密切程度及熱點(diǎn)主題等。從而可以清晰直觀地展示城市軌道交通安全領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及前沿信息。

2 文獻(xiàn)統(tǒng)計分析

2.1 發(fā)文量分析

年發(fā)文量是衡量科學(xué)研究發(fā)展的重要指標(biāo)[10],是了解領(lǐng)域內(nèi)研究動態(tài)、評估影響力和規(guī)劃研究資源的重要手段。1970年以來城市軌道交通安全領(lǐng)域發(fā)文量統(tǒng)計,如圖2。從圖2可以看出,年發(fā)文量從2003年后呈現(xiàn)快速增長的趨勢,可見城市軌道交通安全領(lǐng)域日漸受到學(xué)者的關(guān)注。2003年之前的年發(fā)文量不足10篇,這與全球城市軌道交通領(lǐng)域發(fā)展較為遲緩及學(xué)者在交通安全領(lǐng)域研究的關(guān)注度不高有關(guān)。2003—2022年,城市軌道交通安全領(lǐng)域的年發(fā)文量保持快速增長狀態(tài),從2015年開始年發(fā)文量進(jìn)入迅速增長期,城市軌道交通安全研究的年發(fā)文量在200篇以上,其中中文文獻(xiàn)年發(fā)文量突破100篇。自2018年后城市軌道交通安全領(lǐng)域年發(fā)文量達(dá)到400篇以上,且繼續(xù)呈上升趨勢,可見該領(lǐng)域研究得到持續(xù)關(guān)注。這與這一階段全球發(fā)達(dá)城市,尤其是國內(nèi)20年間城市軌道交通進(jìn)入快速發(fā)展期有關(guān)。僅我國的城市軌道交通建設(shè)總里程便由2003年之前的不足200km達(dá)到了2022年的9584km,位居全球第一位,在城市軌道交通規(guī)劃建設(shè)、運(yùn)營管理以及車輛制造等方面都取得了顯著成就。同時,我國軌道交通、安全工程等專業(yè)在校生人數(shù)迅速增加,研究條件得到顯著改善,研究人員隊(duì)伍也得到了擴(kuò)充,由于這一時期我國GDP穩(wěn)步上升,特別是2018年國務(wù)院辦公廳印發(fā)《國務(wù)院辦公廳關(guān)于保障城市軌道交通安全運(yùn)行的意見》[11]以來,國家的支持更激發(fā)了學(xué)者們的研究熱情。

圖2 年發(fā)文量統(tǒng)計圖Fig.2 The statistics of the number of annual published papers

2.2 來源期刊分析

檢索到的文獻(xiàn)共獲得文獻(xiàn)來源出版物839個,發(fā)文量排名前十位的期刊,見表2。在發(fā)文量排名前十的期刊中,有以軌道交通為主題的期刊,如《城市軌道交通研究》《Journal of Railway Engineering Society》;有以工程與電氣電子為主題的期刊,如《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《IEEE Access》;還有以安全生產(chǎn)與公共安全等為主題的期刊,如《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》。由此可見,針對城市軌道交通安全研究的范疇不僅局限于城軌交通本身,還涉及工程、電氣、安全等多學(xué)科領(lǐng)域,呈現(xiàn)跨學(xué)科交叉研究態(tài)勢。

表2 主要期刊文獻(xiàn)數(shù)量Tab.2 The number of literatures in major journals

2.3 文獻(xiàn)被引量分析

文獻(xiàn)被引量分析是評估學(xué)術(shù)論文影響力和重要性的一種重要方法,由于不同數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計的被引次數(shù)不具有可比性,本文選取資料來源廣泛、質(zhì)量較高且具有較高參考價值的EI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行文獻(xiàn)被引量分析,城市軌道交通安全領(lǐng)域被引量居前五位的文獻(xiàn),見表3。從表3可以看出,被引次數(shù)最多的是2016年北京交通大學(xué)楊欣等人發(fā)表的“A survey on energy-efficient train operation for urban rail transit”,作者在文中聯(lián)合優(yōu)化時間表同步列車的加速和制動動作,最大限度地利用太陽能等可再生能源,優(yōu)化每個路段的速度曲線,從而最大限度減少能源消耗[12],為解決城市鐵路過境引發(fā)的能源浪費(fèi)與環(huán)境安全問題提供新思路。

表3 城市軌道交通安全領(lǐng)域被引量居前五位的文獻(xiàn)Tab.3 Top five literatures cited in the field of the urban rail transit safety

2.4 作者合作分析

通過對文獻(xiàn)作者研究方向的分析,可以發(fā)現(xiàn)其合作緊密程度與學(xué)科之間的交叉關(guān)系[13]。作者合作是指在同一篇文獻(xiàn)中同時參與創(chuàng)作的2個或多個不同作者,城市軌道交通安全領(lǐng)域作者合作的VOSviewer可視化圖譜,如圖3。作者合作可視化圖譜中的節(jié)點(diǎn)大小代表該作者的文獻(xiàn)產(chǎn)出數(shù)量,節(jié)點(diǎn)之間的連線代表不同作者間的合作關(guān)系[14]。

從圖3可以看出,以唐濤、朱力等為中心,以吳建軍、孫慧君等為中心,以賈利民、秦勇等為中心的團(tuán)隊(duì)合作較為密切。根據(jù)整體的作者合作可視化圖譜可見,大部分作者處于相對獨(dú)立的研究狀態(tài),作者間的合作并不密切。此外通過對合作較為密切的作者與所屬機(jī)構(gòu)的分析,可了解到作者多為同一院校師生,并屬于相同的學(xué)科乃至研究方向。 因此,雖然城市軌道交通安全領(lǐng)域的合作已有進(jìn)展,但全方位的跨學(xué)科合作還不夠普及,城市軌道交通安全的研究人員應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化合作,以實(shí)現(xiàn)學(xué)科、機(jī)構(gòu)等多維突破。

圖3 作者合作可視化圖譜Fig.3 The visualization map for the author collaboration

3 研究熱點(diǎn)與趨勢分析

3.1 高頻關(guān)鍵詞遴選

關(guān)鍵詞能夠直觀地表述文獻(xiàn)的主題,分析文獻(xiàn)關(guān)鍵詞有助于了解文獻(xiàn)所屬學(xué)科或領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[15]。由于不同作者對于同類詞語表述不一致,會出現(xiàn)多個詞語表達(dá)同一含義的問題,從而影響關(guān)鍵詞分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。針對此,利用Endnote對文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行歸類整理,如“Subways”“Metros”“Undergrounds”可統(tǒng)一為“Subways”等。在完成關(guān)鍵詞表達(dá)方式的歸類整理后,統(tǒng)計不同關(guān)鍵詞的出現(xiàn)次數(shù),得到出現(xiàn)頻率最高的10個關(guān)鍵詞及出現(xiàn)次數(shù),見表4。最后將關(guān)鍵詞等信息轉(zhuǎn)換為Ris格式導(dǎo)出,以便進(jìn)行關(guān)鍵詞分析。

根據(jù)表4的統(tǒng)計結(jié)果,出現(xiàn)頻數(shù)最高的關(guān)鍵詞是輕軌交通(light rail transit)和城軌交通(urban rail transit);其次是城市交通運(yùn)輸(urban transportation)、安全(safety)、地鐵(subways)、調(diào)度(scheduling)等。其余出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞包括軌道交通、安全工程、能源利用、大眾運(yùn)輸工具等。

表4 前十位的高頻關(guān)鍵詞及頻次Tab.4 Top ten high-frequency keywords and frequency

3.2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類分析

與利用Endnote獲取高頻關(guān)鍵詞相比,應(yīng)用VOSviewer進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類分析可以更清晰地獲取城市軌道交通安全領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)。選取出現(xiàn)次數(shù)在4次以上的關(guān)鍵詞繪制可視化圖譜,并沿時間軸進(jìn)行展示,如圖4。主要時間區(qū)間選取為城市軌道交通安全領(lǐng)域研究成果增長最快的2014—2022年,并以2年為單位繪制時間軸。圖譜中節(jié)點(diǎn)的大小代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。節(jié)點(diǎn)顏色(顏色用灰度表達(dá))代表某一關(guān)鍵詞作為熱點(diǎn)所處的年份,節(jié)點(diǎn)顏色越淺,表示該關(guān)鍵詞表述的研究方向越前沿。由圖4可知,城市軌道交通安全呈現(xiàn)從事故預(yù)防、高速鐵路交通、城鎮(zhèn)鐵路規(guī)劃等研究領(lǐng)域向客流控制、圖像增強(qiáng)、安全檢測、深度學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域轉(zhuǎn)變的趨勢。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜Fig.4 Keyword co-occurrence map

為進(jìn)一步分析研究熱點(diǎn)的結(jié)構(gòu)分布以及研究主題的差異,選取出現(xiàn)次數(shù)超過10次的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,共得到7個聚類區(qū),如圖5;聚類1區(qū)代表城軌列車車輛調(diào)度方面的相關(guān)研究領(lǐng)域,包括能源利用、遺傳算法等;聚類2區(qū)的研究對象主要為輕軌交通安全,具體體現(xiàn)為以迭代理論、城市規(guī)劃等為研究手段,針對事故預(yù)防、鐵路控制系統(tǒng)等內(nèi)容的研究。聚類3區(qū)的主要研究對象為鐵路運(yùn)輸安全,具體研究內(nèi)容包括鐵路車輛速度、噪聲污染及鐵路運(yùn)輸與環(huán)境保護(hù)之間的聯(lián)系;聚類4區(qū)研究的內(nèi)容主要是地鐵安全問題,對地鐵隧道用材及隧道空間進(jìn)行規(guī)劃,同時進(jìn)行振動分析與地鐵站臺安全措施分析等,確保地鐵運(yùn)行安全;聚類5區(qū)的研究內(nèi)容為城市軌道交通安全風(fēng)險評估,該領(lǐng)域中研究熱點(diǎn)包括災(zāi)害預(yù)防、安全風(fēng)險分析與安全管理等;聚類6區(qū)與7區(qū)的研究領(lǐng)域分別為城市軌道交通及城市交通運(yùn)輸,城市軌道交通領(lǐng)域研究內(nèi)容主要包括信號系統(tǒng)安全、操作安全、安全評估與管理等,城市交通運(yùn)輸領(lǐng)域則圍繞快速與大眾運(yùn)輸、交通擁堵、車輛效率等內(nèi)容展開研究。

圖5 關(guān)鍵詞聚類圖譜Fig.5 Keywords clustering map

3.3 研究熱點(diǎn)分析

隨著城市化進(jìn)程的加速和流動人口的增加,城市軌道交通系統(tǒng)扮演著越來越重要的角色,許多國家和地區(qū)對城市軌道交通安全的研究熱度與日俱增。每個聚類區(qū)都涉及特定的研究領(lǐng)域和問題,對應(yīng)的研究熱點(diǎn)范疇則提供一個框架和背景來解決相關(guān)的安全問題。通過對研究熱點(diǎn)聚類分析得到的結(jié)果進(jìn)行研究,依據(jù)不同聚類區(qū)所對應(yīng)的研究主題,將聚類3、4區(qū)劃分至設(shè)備與基礎(chǔ)設(shè)施安全熱點(diǎn)范疇,聚類5、6區(qū)劃分至乘客行為與安全管理熱點(diǎn)范疇,聚類2區(qū)劃分至突發(fā)事件應(yīng)對與安全預(yù)警熱點(diǎn)范疇,聚類1、7區(qū)則劃分至數(shù)據(jù)分析與智能化安全控制研究熱點(diǎn)范疇,針對以上4個熱點(diǎn)范疇進(jìn)行分析。

3.3.1 設(shè)備與基礎(chǔ)設(shè)施安全

設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施安全是城市軌道交通安全的重要組成部分之一。在人員保護(hù)方面,設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的安全直接關(guān)系到乘客和員工的生命安全。如果設(shè)備或基礎(chǔ)設(shè)施存在故障、損壞,可能導(dǎo)致事故發(fā)生,造成人員傷亡[16]。因此,確保設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的安全運(yùn)行可以最大程度地減少潛在的危險。在運(yùn)行效率方面,設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的安全狀況會直接影響軌道交通的運(yùn)行效率。若設(shè)備故障頻繁,列車可能會經(jīng)常停止或延誤[17],給乘客出行帶來不便。與此同時,維修和修復(fù)所需的時間和成本也會增加。通過確保設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的安全,可以提高城市軌道交通系統(tǒng)的可靠性和運(yùn)行效率。在事故預(yù)防方面,設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的良好維護(hù)及安全措施可以預(yù)防事故的發(fā)生。例如,定期檢查軌道[18]、信號系統(tǒng)[19]、電力供應(yīng)等設(shè)備,及時發(fā)現(xiàn)潛在問題,可以避免由設(shè)備故障導(dǎo)致的列車脫軌、碰撞或其他嚴(yán)重事故[20]。這有助于保護(hù)乘客和員工的安全,并確保城市軌道交通系統(tǒng)的可持續(xù)運(yùn)營。作為城市軌道交通安全研究熱點(diǎn)之一,設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的安全對于城市軌道交通來說至關(guān)重要。它關(guān)系到人員的生命安全、運(yùn)行效率、事故預(yù)防以及用戶信心和聲譽(yù)。因此,投資和關(guān)注設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的安全是確保城市軌道交通系統(tǒng)安全、高效運(yùn)行的重要措施。

3.3.2 乘客行為與安全管理

乘客的行為可以直接或間接地影響軌道交通系統(tǒng)的安全性。例如,惡意行為[21]、攜帶危險物品或不當(dāng)行為[22]可能導(dǎo)致事故發(fā)生或其他乘客受傷,因此了解和管理乘客的行為有助于識別和減少潛在的安全風(fēng)險。與此同時,通過研究乘客的行為模式、行動特征[23]以及對安全措施的反應(yīng),可以制定相應(yīng)的風(fēng)險管理策略和安全規(guī)范。此外,乘客行為的合理引導(dǎo)和管理可以提高軌道交通系統(tǒng)的承載能力。通過研究乘客的上下車流程、座位利用率和擁擠狀態(tài)等,可以優(yōu)化運(yùn)營方案,提高列車滿員率和運(yùn)輸效率[24];了解乘客行為對應(yīng)急情況的反應(yīng)和應(yīng)對能力,有助于制定有效的應(yīng)急管理計劃和安全培訓(xùn)方案,可以提高乘客在緊急情況下的自救能力、減少事故發(fā)生后的損失。乘客行為與安全管理對于城市軌道交通系統(tǒng)的安全運(yùn)營和風(fēng)險控制至關(guān)重要,因此成為該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。

3.3.3 突發(fā)事件應(yīng)對與安全預(yù)警

城市軌道交通系統(tǒng)存在各種可能的突發(fā)事件,如自然災(zāi)害、技術(shù)故障[25]、惡意行為等,這些事件可能導(dǎo)致人員傷亡、設(shè)施損毀以及交通中斷,因此需要有效的應(yīng)對和預(yù)警機(jī)制,同時城市軌道交通系統(tǒng)每天都有大量乘客使用,乘客的人身安全是首要考慮因素[26],通過研究突發(fā)事件的應(yīng)對策略和安全預(yù)警系統(tǒng),可以提高乘客在緊急情況下的撤離效率[27]和安全水平。隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展,應(yīng)對和預(yù)警系統(tǒng)可以利用先進(jìn)的傳感器[28]、數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)更智能化和高效的管理。這些都促進(jìn)了研究人員對突發(fā)事件應(yīng)對與安全預(yù)警的研究興趣。總之,突發(fā)事件應(yīng)對與安全預(yù)警作為城市軌道交通安全的研究熱點(diǎn)之一,在保障乘客和設(shè)備的安全上起到舉足輕重的作用,越來越多的研究人員利用先進(jìn)技術(shù)提升城市軌道交通系統(tǒng)的安全性和可靠性。

3.3.4 數(shù)據(jù)分析與智能化安全

數(shù)據(jù)分析能夠從大量的實(shí)時和歷史數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,幫助決策者了解和預(yù)測城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)營情況、風(fēng)險狀況和安全隱患[29]。這為制定合理的安全政策和規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。另外,通過建立智能化的監(jiān)控系統(tǒng),可以實(shí)時監(jiān)測城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),包括車輛運(yùn)行情況[30]、信號燈狀態(tài)[31]、乘客流量[32]等。當(dāng)發(fā)生異常情況或潛在安全風(fēng)險時,系統(tǒng)可以及時發(fā)出預(yù)警,幫助相關(guān)人員采取及時有效的措施來防止事故發(fā)生。

此外,數(shù)據(jù)分析和智能化技術(shù)可以幫助優(yōu)化城市軌道交通系統(tǒng)的車輛調(diào)度[33]、信號控制和資源配置,以提高運(yùn)行效率和安全性。例如,通過分析乘客流量和交通狀況,可以合理地安排列車運(yùn)行頻率和間隔,減少擁堵事故的發(fā)生[34]。而隨著城市軌道交通不斷發(fā)展和創(chuàng)新,引入智能化技術(shù)和數(shù)據(jù)分析有助于解決現(xiàn)有系統(tǒng)的安全問題,并為未來的城市軌道交通提供更可靠、高效、安全的運(yùn)行方式。綜上所述,數(shù)據(jù)分析和智能化安全作為城市軌道交通安全的研究熱點(diǎn)之一,能夠提供決策支持、實(shí)時監(jiān)控與預(yù)警、優(yōu)化調(diào)度與管理、風(fēng)險評估與預(yù)防以及滿足創(chuàng)新發(fā)展的需求,這些技術(shù)的應(yīng)用有助于提升城市軌道交通系統(tǒng)的安全性和運(yùn)行效率。

4 結(jié)論

(1)近20年來城市軌道交通安全領(lǐng)域日漸受到學(xué)者們的關(guān)注,研究成果呈現(xiàn)迅速增長的態(tài)勢。本文在CNKI數(shù)據(jù)庫、EI數(shù)據(jù)庫以及Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中通過制定的檢索策略得到相關(guān)文獻(xiàn),并利用文獻(xiàn)管理軟件Endnote對文獻(xiàn)進(jìn)行篩選與格式處理,隨后利用VOSviewer對處理后的文獻(xiàn)進(jìn)行作者合作共現(xiàn)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類等可視化分析,以展示研究領(lǐng)域內(nèi)代表作者、團(tuán)隊(duì)、研究主題之間聯(lián)系的密切程度以及熱點(diǎn)等。從而清晰直觀地展示城市軌道交通安全研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及前沿信息。

(2)城市軌道交通安全領(lǐng)域合作雖有進(jìn)展,但全方位的跨學(xué)科合作還不夠完善;城市軌道交通安全已經(jīng)逐漸從事故預(yù)防、高速鐵路交通、城鎮(zhèn)鐵路規(guī)劃等領(lǐng)域向客流控制、圖像增強(qiáng)、安全檢測、深度學(xué)習(xí)等細(xì)化的研究領(lǐng)域轉(zhuǎn)變;對研究熱點(diǎn)的聚類分析結(jié)果進(jìn)行整理與研究后,分為設(shè)備與基礎(chǔ)設(shè)施安全、乘客行為與安全管理、突發(fā)事件應(yīng)對與安全預(yù)警、數(shù)據(jù)分析與智能化安全控制4個范疇。城市軌道交通安全研究已經(jīng)取得很多成果,但仍然面臨一些挑戰(zhàn)和不足,研究人員需要繼續(xù)加強(qiáng)研究和創(chuàng)新,以進(jìn)一步提高城市軌道交通的安全性。