張晉輝 龍海云

中國地震臺網(wǎng)中心，北京市西城區(qū)三里河南橫街5號 100045

0 引言

地震預警（Earthquake Early Warning，EEW）是近年發(fā)展起來的地震減災技術。它是指地震發(fā)生后距震中最近的地震臺利用最先到達的持續(xù)數(shù)秒的地震首波，快速確定地震參數(shù)，發(fā)出發(fā)生地震的警報，利用電磁波與地震波間、地震縱波與橫波間的速度差，使遠處可能受地震影響的地區(qū)，在破壞性地震波到達時能夠提前獲得幾秒至十幾秒的避險、應急處置時間，以減輕地震災害和人員傷亡（趙紀東等，2009；袁志祥等，2007）。國外一些國家，如日本、墨西哥等已經(jīng)建立了地震預警系統(tǒng)（Allen et al，2009），并且取得了一定的成效。我國從20世紀末開始進行地震預警技術的先期研究，近幾年也開展了一些地震預警實驗研究，并在一些地區(qū)進行了預警示范工程，均取得了一定的成效。2016年中國地震局啟動了“國家地震烈度速報與預警工程項目”，因此，了解國際上關于地震預警的研究現(xiàn)狀和研究熱點，借鑒國外的建設經(jīng)驗和教訓，可為我國地震預警技術的研發(fā)和系統(tǒng)建設提供參考。

信息可視化技術首次由Robertson等（1989）于1989年提出，它是對非空間的非數(shù)值型的高維信息進行交互式視覺表現(xiàn)的理論、技術與方法，其目的是發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)背后的相互關系以及發(fā)展趨勢，以使人們能夠更好地掌握和利用飛速增長的“大數(shù)據(jù)”。信息可視化技術已被廣泛應用于各學科領域的情報研究工作中。信息可視化分析工具種類繁多，包括Cite Space、Hist Cite、Pajek、Ref Viz（田軍，2014）和 Sci2等等，目前使用較多的是 Cite Space。Cite Space由美國德雷克塞爾大學陳超美團隊開發(fā)，是一款在科學文獻中識別與可視化新趨勢與新動態(tài)的Java應用程序，已成為信息分析領域中影響力較大的信息可視化軟件（Chen，2006）。因此，本文擬利用Web of Science自帶的數(shù)據(jù)分析功能和Cite SpaceⅢ軟件，從文獻的角度探究地震預警技術的研究現(xiàn)狀和技術熱點。

1 數(shù)據(jù)與方法

Web of Science是美國科學信息研究所（ISI）創(chuàng)立的國際權威引文索引數(shù)據(jù)庫，共包括8000多種世界范圍內(nèi)最有影響力的經(jīng)過同行專家評審的高質(zhì)量期刊。目前，Web of Science數(shù)據(jù)庫是評價科研水平和科研成果的重要指標數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫的收錄和引用情況是論文質(zhì)量評價的一項量化標準和參數(shù)依據(jù)（馬費成等，2008）。

本文選取Web of Science檢索平臺中與地震預警領域相關的文獻作為檢索對象，檢索式：TS＝（earthquak*or seismic*or seismologic*）NEAR（warn*or alert*or pre-alarm*）AND文獻類型：（Article OR Proceedings Paper OR Review），數(shù)據(jù)庫：Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）和 Conference Proceedings Citation Index-Science（CPCI-S），檢索時間跨度為1900～2015年，樣本采集時間為2015年10月15日。共檢出文獻記錄872條，然后選擇這些記錄的所有字段，將其下載并保存為純文本格式作為我們后續(xù)研究的數(shù)據(jù)樣本。

2 結果與分析

2.1 地震預警研究文獻的數(shù)量變化

文獻的數(shù)量隨時間的變化趨勢，可以直觀地反映某領域發(fā)展的概況。根據(jù)檢索結果，地震預警領域最早的文獻是1978年由Rikitake發(fā)表在Interdisciplinary Science Reviews上的文章“Earthquake prediction and warning”。利用Web of Science數(shù)據(jù)庫自帶的數(shù)據(jù)分析功能對872條數(shù)據(jù)記錄按年份進行統(tǒng)計，得到國際地震預警領域文獻量變化趨勢圖（圖1）。由圖1可見，國際地震預警領域的文獻量呈逐年上升趨勢，并在2013年達到峰值，共發(fā)文113篇，隨后開始進入穩(wěn)定增長態(tài)勢。

圖1 1978～2015年國際地震預警領域文獻量變化趨勢

2.2 發(fā)表地震預警研究文獻的國家和地區(qū)

檢出文獻的作者共涉及64個國家和地區(qū)。在地震預警領域中，美國在發(fā)文量上優(yōu)勢明顯，居世界首位；其后是日本、意大利、中國、印度、德國等國家。我國大陸發(fā)文量為94篇，居世界第4位，中國臺灣是唯一一個在地震預警領域發(fā)文量名列世界前10的地區(qū)，其發(fā)文量為64篇（表1）。中國臺灣的早期警報系統(tǒng)（EWS）是因1986年花蓮地震而開始推動建設的，經(jīng)過二十幾年的建設，至2009年底，據(jù)中國臺灣氣象部門稱，已完成“地震實時預警系統(tǒng)”，地震發(fā)生時，防災單位、臺鐵、捷運、醫(yī)院、高科技產(chǎn)業(yè)等將有“黃金20s”的應變時間①鄭東陽，臺灣防震經(jīng)驗：耐震建筑預警速報［EB／OL］，http：／／blog.ifeng.com／article／26054742.htm l.［2015-12-10］。。

表1 地震預警領域發(fā)文前10位的國家／地區(qū)分布

隨后，我們運行Cite SpaceⅢ，時間跨度為 1978～2015年，時間切片（Time Slice）設置為每2年，得到地震預警研究文獻的國家合作網(wǎng)絡（圖2），圖2中節(jié)點（綠色）表示分析對象，被引頻次以年輪環(huán)的形式呈現(xiàn)，其顏色頻譜反映了被引用的時間范圍。節(jié)點越大，表示該對象在整個時間跨度內(nèi)被引用次數(shù)越多，單圈年輪環(huán)直徑越大，表示該單位時間段內(nèi)被引用次數(shù)越多。2個節(jié)點之間的連線表示兩者存在共被引關系，連線的長短和粗細表示2個節(jié)點之間連結的強度。引用頻次及中心性反映了節(jié)點的重要程度，被引頻次越多，說明該對象對某領域越具有學術影響力，而中心性越高，說明該對象與其他對象形成的共被引關系越緊密。由圖2還可見，雖然我國的發(fā)文量位于世界前列，被引頻次也不少，但是中心度卻小于0.10（中心度數(shù)值可由Cite SpaceⅢ軟件計算結果中得出），表明我國地震預警研究文獻的國際合作程度還不夠，（表2）列出了中心度大于0.10的國家和地區(qū)。

2.3 地震預警研究文獻的來源期刊

圖2 地震預警研究文獻的國家合作網(wǎng)絡

利用Web of Science數(shù)據(jù)庫自帶的數(shù)據(jù)分析功能對872條文獻記錄按期刊進行統(tǒng)計，共涉及375種期刊，其中，刊載地震預警領域文獻10篇以上的期刊有15種，我們列出了前10種（表3），它們主要涉及地球物理、自然災害、地震學和地震工程等學科，這些期刊有關地震預警研究的載文量占872條總文獻量的近50%（47.8%），是地震預警領域的核心期刊。這些期刊中以Geophysical Research Letters的載文量最多，達59篇，占總文獻量的6.766%。該刊2014年的影響因子為4.196，堪稱地震預警領域的權威期刊。

表2 地震預警領域研究文獻中心度大于0.10的國家／地區(qū)

表3 國際地震預警領域發(fā)文量前10位的期刊

運行Cite SpaceⅢ，選擇Cited Journal，數(shù)據(jù)抽取對象選擇 Top 30，可得到地震預警研究文獻的期刊共被引網(wǎng)絡（圖3），中心度位于世界前10位的期刊如表4所示。

圖3 地震預警領域研究文獻的期刊共被引網(wǎng)絡

2.4 關鍵詞共現(xiàn)

關鍵詞是對文獻研究內(nèi)容的高度濃縮和概括。高頻關鍵詞可在一定程度上反映某個時間段內(nèi)被研究人員普遍關注的學術話題或者迫切需要解決的熱點問題。通過對地震預警研究領域文獻中高頻關鍵詞的分析，可對該領域的研究熱點有一個總體的了解，運行 Cite SpaceⅢ得到關鍵詞共現(xiàn)圖譜（圖4），共有200個關鍵詞節(jié)點和271條連線，網(wǎng)絡密度 0.0025。通過辨認和清除少數(shù)沒有分析價值的關鍵詞，如表述地震（earthquake、earthquakes）和地震預警（earthquake warning、earthquake early warning、early warning）的關鍵詞，可迅速定位地震預警研究領域中的研究熱點。表5為地震預警研究領域文獻中的10個高頻關鍵詞。在這些關鍵詞節(jié)點中，magnitude（震級）的節(jié)點最大，被引用頻次最多，而rupture（斷裂）的中心度最大，表明國際地震預警研究向準確地獲取地震震級和烈度數(shù)據(jù)的方面發(fā)展，這也是地震預警研究的重點和核心內(nèi)容。這些關鍵詞中有一些地理位置關鍵詞，如 Japan、California、Taiwan等，揭示了地震預警研究的熱點地區(qū)；此外，我們還應關注一些隱含了當前研究熱點信息的關鍵詞，如 system（系統(tǒng)）、tsunam i（海嘯）、model（模型）、invertion（反演）等。重點研讀產(chǎn)生這些關鍵詞的文獻，可在一定程度上有助于把握地震預警領域的研究熱點。

表4 國際地震預警領域中心度前10位的期刊

2.5 關鍵節(jié)點文獻分析

圖4 地震預警研究領域文獻的關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡

將網(wǎng)絡節(jié)點的類型（Node Types）設定為參考文獻（Cited Reference），再次運行Cite SpaceⅢ，生成國際地震預警研究的文獻共引網(wǎng)絡（圖5），共有 548個文獻節(jié)點和642條連線。圖5中每個綠色節(jié)點表示1篇被引文獻，節(jié)點外側所環(huán)繞的圓圈表示該篇文獻在不同年份的被引數(shù)量，不同深度的顏色表示不同年份，選擇閾值為 70（被引頻次≥70的文獻），圖5中可見，有4篇被引頻次超過 70的文獻，我們稱之為關鍵節(jié)點文獻，即地震預警研究領域較有影響力的文獻：① 美國威斯康星大學A llen于2003年發(fā)表在Science第300卷上的文章“The potential for earthquake early warning in southern California”，該文討論了在美國南加州建立地震預警系統(tǒng)的可行性，并介紹了美國南加州地震預警系統(tǒng)的基本原理和效果；② 美國加州理工學院Kanamori于2005年發(fā)表在Annual Review of Earth and Planetary Sciences第33卷上的文章“Real-time seismology and earthquake damage mitigation”，該文基于地震斷裂理論討論了一種進行現(xiàn)場預警的有效方法；③中國臺灣氣象局的Yih-Min Wu于2002、2005年在 Bulletin of the Seismological Society of America的第92、95卷上發(fā)表的2篇文獻，“A virtual sub network approach to earthquake early warning”和“Experiment on an onsite early warning method for the Taiwan early warning system”，討論了虛擬子網(wǎng)在中國臺灣地震預警系統(tǒng)中的成功應用。如果將圖5按時間顯示，即可得到國際地震預警研究文獻共引網(wǎng)絡的時間序列圖（圖6），由圖6可見，關鍵節(jié)點文獻主要發(fā)表于21世紀初，表明地震預警研究在這一階段取得了重要進展，產(chǎn)生了很多有重大影響力的關鍵文獻，并以這些文獻為中心掀起了對地震預警的研究熱潮。

表5 國際地震預警領域排名前10位的關鍵詞

圖5 國際地震預警研究的文獻共引網(wǎng)絡

圖6 國際地震預警研究的文獻共引網(wǎng)絡（時間序列圖）

3 結語

本文使用Web of Science的數(shù)據(jù)分析功能和Cite Space可視化分析工具，對來自Web of Science數(shù)據(jù)庫中有關地震預警研究的文獻數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析，在一定程度上顯示了地震預警技術在世界上研究和發(fā)展的現(xiàn)狀和熱點。但是由于地震預警（Earthquake Early Warning）在英文、日文、中文和其他語種中的稱呼不一致，造成檢索式無法足夠準確，從而無法得到全量數(shù)據(jù)，這使得本文的分析難免存在一定誤差。盡管如此，本研究還是盡可能地將數(shù)據(jù)檢全、檢準，以期為研究人員和管理人員提供一些有價值的信息。

地震預警研究文獻量自1978年以來一直呈增長趨勢，地震預警研究文獻的產(chǎn)出國家和來源期刊呈現(xiàn)高度集中態(tài)勢，這正是情報學布拉德福經(jīng)典定律在地震學領域中的高度體現(xiàn)。通過以上對國際地震預警研究文獻的計量分析和可視化分析，我們發(fā)現(xiàn)21世紀初是地震預警研究領域取得重大進展的關鍵時期。該階段產(chǎn)出了具有重大影響的經(jīng)典文獻和代表作者，地震預警研究的熱點問題不斷涌現(xiàn)，地震預警系統(tǒng)、地震震級的計算、預警模型的構建和海嘯地震預警等是國際地震預警的熱點研究方向，代表了國際地震預警研究界的關注重點和研究熱點。