田學(xué)澤

（長(zhǎng)沙理工大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410114）

公路工程是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其前期規(guī)劃至全生命周期中擁有大量的地形數(shù)據(jù)，并需要經(jīng)常地進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)與計(jì)算.傳統(tǒng)方法采用計(jì)算器進(jìn)行，不僅繁瑣而且工作量大，同時(shí)也無(wú)法克服地形圖表示方法的抽象性、概括性及人員視角局限性等難點(diǎn).地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）作為一種將采集、存儲(chǔ)、管理、分析、顯示及應(yīng)用地理信息等功能集成于一體的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，憑借其在分析與處理海量地理信息數(shù)據(jù)上的極大優(yōu)勢(shì)，在公路工程領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用[1].

目前，國(guó)內(nèi)外專家及學(xué)者在將GIS 應(yīng)用于公路工程領(lǐng)域方面已進(jìn)行了大量研究.Tan 等[2]將遙感與GIS 用于線狀滑坡地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，獲得了更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果；Al-Aamri 等[3]將GIS 用于繪制道路交通事故熱點(diǎn)地區(qū)的地圖；Bazlamit 等[4]采用GIS 進(jìn)行路面養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)的開發(fā)；張弛等[5]將GIS 技術(shù)與智能進(jìn)化算法相結(jié)合用于多年凍土區(qū)公路路線的智能選擇，為多年凍土區(qū)公路路線的選擇提供了新方法；程方圓等[6]采用GIS 與建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）技術(shù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)集成方法進(jìn)行公路隧道的數(shù)字化管理研究；林報(bào)嘉等[7]將XGBoost 機(jī)器學(xué)習(xí)模型與GIS 相結(jié)合進(jìn)行公路崩塌災(zāi)害易發(fā)性研究.由此可見，關(guān)于GIS 在公路工程領(lǐng)域應(yīng)用的研究主題呈現(xiàn)出多元化，并存在不斷演化出新研究分支的態(tài)勢(shì).因此，有必要對(duì)該領(lǐng)域的階段性成果進(jìn)行系統(tǒng)梳理，以促進(jìn)該領(lǐng)域?qū)W術(shù)的進(jìn)一步探析.但目前僅有少量學(xué)者，如虞顏等[8]對(duì)GIS 在公路工程中的應(yīng)用進(jìn)行歸納性評(píng)述，而尚無(wú)以定量與定性相結(jié)合方法對(duì)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用進(jìn)行可視化分析的研究.

鑒于此，本研究對(duì)近10 年來(lái)CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中公路工程領(lǐng)域GIS 研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量統(tǒng)計(jì)、聚類樹狀圖分析、因子分析與多維尺度分析，并結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的可視化知識(shí)圖譜與網(wǎng)絡(luò)中心性分析，直觀且系統(tǒng)地呈現(xiàn)出公路工程領(lǐng)域GIS研究的現(xiàn)狀結(jié)構(gòu)及熱點(diǎn)，以期為公路工程領(lǐng)域GIS 的應(yīng)用研究提供理論指導(dǎo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)被忽略且可能成為主流熱點(diǎn)的研究主題.

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

為保證搜集到的數(shù)據(jù)具有全面性與可靠性，研究選取文獻(xiàn)收錄與檢索量最大、數(shù)據(jù)最權(quán)威的中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來(lái)源庫(kù).首先，利用高級(jí)檢索將檢索條件設(shè)置為：主題=“公路工程并含GIS”，時(shí)間跨度為2010—2020 年（數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2021 年1 月3 日），文獻(xiàn)來(lái)源類別=全部期刊，共檢索出795 篇相關(guān)文獻(xiàn).經(jīng)剔除征稿通知、論文摘編、人物專訪、專題導(dǎo)讀及文獻(xiàn)評(píng)述等關(guān)聯(lián)性不大的文獻(xiàn)后，共獲得553 篇有效文獻(xiàn).然后，對(duì)有效文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗：1）采用data 數(shù)據(jù)園軟件剔除無(wú)效關(guān)鍵詞，如“應(yīng)用”“影響因素”“應(yīng)用研究”及“新技術(shù)”等無(wú)實(shí)際研究意義的關(guān)鍵詞；2）利用GIGO 軟件合并含義相同、相近或相似，但表達(dá)方式不同的關(guān)鍵詞，如將“GIS”“地理信息系統(tǒng)”“GIS 系統(tǒng)”與“交通地理信息系統(tǒng)”合并為“GIS”.

1.2 研究方法及工具

科學(xué)知識(shí)圖譜是一種以知識(shí)域（knowledge domain）為對(duì)象，采用文獻(xiàn)計(jì)量軟件，對(duì)文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞、機(jī)構(gòu)及作者等信息進(jìn)行挖掘，進(jìn)而呈現(xiàn)出科學(xué)知識(shí)結(jié)構(gòu)關(guān)系與演化歷程的圖像.其既能將知識(shí)以圖片的形式進(jìn)行可視化，又可以揭示知識(shí)單元或知識(shí)群之間復(fù)雜的交叉、互動(dòng)、演化及結(jié)構(gòu)關(guān)系[9].目前，該方法已在各學(xué)科研究熱點(diǎn)與研究?jī)?nèi)容演化路徑的量化分析中得到廣泛應(yīng)用[10?13].

本研究采用COOC 1.8 軟件、SPSS 26.0 軟件與UCINET 相結(jié)合來(lái)分析經(jīng)處理后的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，繪制科學(xué)知識(shí)圖譜及實(shí)現(xiàn)可視化分析.其中，COOC 可以快速實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的提取并將其轉(zhuǎn)換為共現(xiàn)矩陣與相異矩陣；SPSS 主要用于依據(jù)共現(xiàn)矩陣與相關(guān)矩陣進(jìn)行聚類分析、因子分析及多維尺度分析，將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行研究主題的劃分；而UCINET 是一款由社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究者開發(fā)，經(jīng)加州大學(xué)林頓·弗里曼等網(wǎng)絡(luò)研究者編寫的功能強(qiáng)大的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具[14]，主要用于關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜的繪制與進(jìn)行關(guān)鍵詞中心性分析.

2 研究熱點(diǎn)的共現(xiàn)分析

2.1 矩陣構(gòu)造

研究熱點(diǎn)是針對(duì)某一領(lǐng)域研究人員在一定時(shí)期內(nèi)廣泛關(guān)注的主題，而最能反映研究熱點(diǎn)的是文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞[15?17].本研究采用COOC 軟件對(duì)上述553 篇有效文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，提取關(guān)鍵詞的詞頻皆為5 次及以上，共獲得34 個(gè)高頻關(guān)鍵詞，分別為GIS（361）、公路工程（80）、高速公路（66）、邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)（27）、路線設(shè)計(jì)（27）、路面管理系統(tǒng)（25）、BIM 技術(shù)（23）、數(shù)據(jù)庫(kù)（19）.以上關(guān)鍵詞基本表征了公路工程領(lǐng)域近10 年來(lái)GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)話題，但僅對(duì)高頻關(guān)鍵詞的數(shù)量統(tǒng)計(jì)難以揭示它們之間的核心關(guān)系，還需進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)、相關(guān)矩陣分析與多元統(tǒng)計(jì)分析，以將熱點(diǎn)研究進(jìn)行聚類和主題劃分.

2.1.1 共現(xiàn)矩陣

運(yùn)用COOC 軟件中關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)共現(xiàn)矩陣功能得到一個(gè)34 × 34 的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，見表1.矩陣中關(guān)鍵詞兩兩相交的數(shù)值表示兩者共同在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次，代表兩者的疏密程度.矩陣對(duì)角線上的數(shù)值表示各關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的總頻次.由于共現(xiàn)頻次易受各關(guān)鍵詞頻次的影響，進(jìn)而影響后續(xù)的多元統(tǒng)計(jì)分析與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析.因此，須對(duì)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣進(jìn)行包容化處理，將其轉(zhuǎn)換為高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣，以更好地反映關(guān)鍵詞之間的親疏程度[18].

表1 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣（部分）Table 1 Co-occurrence matrix of high-frequency keywords for GIS research in highway engineering field (part)

2.1.2 相關(guān)矩陣

運(yùn)用Ochiai 系數(shù)進(jìn)行共現(xiàn)矩陣包容化處理，公式為

式中：Ci j為 關(guān)鍵詞i和j的共現(xiàn)次數(shù)；Ci和Cj分別為關(guān)鍵詞i和j的總頻次，即對(duì)角線上的數(shù)值.處理后相關(guān)矩陣見表2.矩陣中數(shù)值表示關(guān)鍵詞的相關(guān)度：數(shù)值越接近1，表明相關(guān)度越高；越接近0，表明相關(guān)度越低；數(shù)值為0 時(shí)，表明兩關(guān)鍵詞不相關(guān).

2.2 多元統(tǒng)計(jì)分析

2.2.1 聚類分析

聚類分析的目的是使同類事物的同質(zhì)性更高，異類事物的差異性更大.通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，可以將距離較近的關(guān)鍵詞聚集成同一類團(tuán)，進(jìn)而清晰地展示相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).將表2導(dǎo)入SPSS 26.0 軟件，通過(guò)系統(tǒng)聚類中的分層聚類可繪制出高頻關(guān)鍵詞的聚類分析圖譜，如圖1 所示.由圖1 可知，公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)可分為3 個(gè)類別：第1 類由14、27、30、16、13、34、7、22、26 和23 組成；第2 類由24、25、15、32、11、17、21 和33 組成；第3 類由5、9、12、4、19、18、1、3、6、8、28、10、31、2、20 和29 組成.其中，第1 類和第3 類下分化出幾個(gè)小聚類，形成幾個(gè)具有較大交融性的研究分支；第2 類包含的關(guān)鍵詞較少，主要有空間分析、最佳路徑、公路交通網(wǎng)絡(luò)與交通網(wǎng)通達(dá)性評(píng)價(jià)等高頻關(guān)鍵詞，與公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用的實(shí)際情況相符.

圖1 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞樹狀聚類圖Fig.1 High-frequency keyword tree clustering diagram of GIS research in highway engineering field

表2 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣（部分）Table 2 Correlation matrix of high-frequency keyword for GIS research in highway engineering field (part)

雖然聚類分析可將公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)詞快速分類，但無(wú)法體現(xiàn)聚類后各類別的重要程度.因此，仍需進(jìn)行因子分析與多維尺度分析，以顯示出各類別的重要程度及相對(duì)位置.

2.2.2 因子分析

因子分析可利用提取的主要因子，并依據(jù)因子成分得分值對(duì)相關(guān)性較高的原始指標(biāo)進(jìn)行歸類，為下一步多維尺度分析提供參考[19].首先，將表2 中高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣導(dǎo)入SPSS 26.0 軟件進(jìn)行信度檢驗(yàn)，Cronbach′s Alpha 值為0.758 >0.7，表明數(shù)據(jù)信度檢驗(yàn)合格，可用于因子分析.其次，采用主成分分析法進(jìn)行因子分析，共提取15 個(gè)特征值大于1 的公因子，見表3.15 個(gè)公因子類別分別為：（1）移動(dòng)GIS、道路養(yǎng)護(hù)、系統(tǒng)開發(fā)；（2）邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)、危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)、滑坡監(jiān)測(cè)；（3）交通可達(dá)性、公路交通網(wǎng)絡(luò)；（4）數(shù)據(jù)庫(kù)、路面管理系統(tǒng)、GIS；（5）路面養(yǎng)護(hù)管理、可視化、BIM 技術(shù)；（6）高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、高速公路；（7）道路選線、線路設(shè)計(jì)；（8）空間分析、最佳路徑；（9）信息管理系統(tǒng)、機(jī)電系統(tǒng)；（10）RS 技術(shù)、交通網(wǎng)通達(dá)性評(píng)價(jià)、公路工程；（11）暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、ArcGIS；（12）3S 技術(shù)、公路信息化系統(tǒng)；（13）三維GIS；（14）GPS、WebGIS；（15）空間分布特征.采用因子分析形成的類別較多，且各類別間的相關(guān)關(guān)系不明確.因此，本研究采用多維尺度分析法繪制多維尺度圖譜對(duì)其進(jìn)行更深地剖析.

表3 總方差解釋Table 3 Explanation of total variance

2.2.3 多維尺度分析

多維尺度分析(Multidimensional Scaling)是一種可將高維度空間的研究對(duì)象轉(zhuǎn)換至低維空間中進(jìn)行定位、分析與歸納，且保持原有研究對(duì)象數(shù)據(jù)關(guān)系不變的數(shù)據(jù)分析方法[20].在多維尺度分析圖譜中，關(guān)鍵詞的頻次越高，離圖譜的中心位置越近；反之，則越偏離圖譜中心.考慮到相關(guān)矩陣中數(shù)值0 較多會(huì)影響多維尺度分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用相異矩陣進(jìn)行分析所得到的圖譜更符合實(shí)際.因此，在進(jìn)行多維尺度分析前，需先將相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)換為相異矩陣.相異矩陣可用1 ?Ochiai 系數(shù)獲得，見表4.將高頻關(guān)鍵詞相異矩陣導(dǎo)入SPSS 26.0軟件中，在度量功能選項(xiàng)卡中選擇多維尺度分析，繪制高頻關(guān)鍵詞二維尺度圖譜如圖2 所示.該圖譜在進(jìn)行多維尺度分析過(guò)程中，Stress=0.125，RSQ=0.932，表明數(shù)據(jù)擬合情況可靠.

圖2 二維尺度圖譜Fig.2 Two-dimensional scale map

表4 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞相異矩陣（部分）Table 4 Dissimilarity matrix of high-frequency keyword for GIS research in highway engineering field (part)

由圖可知，高頻關(guān)鍵詞依據(jù)間距可劃分為3 大主題區(qū)域.主題區(qū)域1 主要包括道路選線、路線設(shè)計(jì)、最佳路徑選擇、空間特征分布、空間分析等高頻關(guān)鍵詞，主要探討GIS 的系統(tǒng)設(shè)計(jì)及多樣化研發(fā)，利用移動(dòng)GIS、三維GIS 與WebGIS 等軟件對(duì)地理信息進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)道路路線設(shè)計(jì)與最佳路徑選擇、空間特征分析，可將主題區(qū)域1 描述為GIS 的多樣化研發(fā)與應(yīng)用；主題區(qū)域2 主要包括公路交通網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)通達(dá)性評(píng)價(jià)、滑坡監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)與邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)等高頻關(guān)鍵詞，主要探討公路交通網(wǎng)和地質(zhì)災(zāi)害方面的研究，可將主題區(qū)域2 描述為公路交通網(wǎng)與地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)；主題區(qū)域3 主要包括公路信息化系統(tǒng)、路面養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)、高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、信息管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)等高頻關(guān)鍵詞，主要探討實(shí)現(xiàn)公路管理信息化以及與BIM 技術(shù)、3S 技術(shù)等相結(jié)合實(shí)現(xiàn)公路管理可視化方面的研究，可將主題區(qū)域3 描述為公路管理信息化與可視化.

3 研究熱點(diǎn)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

通過(guò)對(duì)最近10 年CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的有關(guān)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析、因子分析與多維尺度分析，掌握了我國(guó)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的總體現(xiàn)狀.為進(jìn)一步對(duì)我國(guó)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深度了解，本研究采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的可視化與3 種網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)關(guān)鍵詞間的聯(lián)結(jié)關(guān)系與關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中的位置進(jìn)行分析.

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

為直觀顯示高頻關(guān)鍵詞的聯(lián)結(jié)關(guān)系，將高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣（見表1）導(dǎo)入U(xiǎn)CINET 軟件，利用Netdraw 組件繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜，如圖3 所示.在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)表示關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)大小表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總頻次，節(jié)點(diǎn)間連線的粗細(xì)表示關(guān)鍵詞間共現(xiàn)的頻次[21].由圖3可知，公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究共詞網(wǎng)絡(luò)圖譜連線較多，不存在孤立節(jié)點(diǎn)，且高頻關(guān)鍵詞間的聯(lián)結(jié)較為緊密，高頻關(guān)鍵詞間的交融與共存性較大.對(duì)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜進(jìn)行密度分析后發(fā)現(xiàn)，該網(wǎng)絡(luò)的密度值為0.221，網(wǎng)絡(luò)密度值d=2l/[n(n?1)].式中：n為網(wǎng)絡(luò)圖譜中節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；l為網(wǎng)絡(luò)圖譜中各節(jié)點(diǎn)之間連線的數(shù)目，除了可表示網(wǎng)絡(luò)圖譜中各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的親疏關(guān)系之外，還可表明網(wǎng)絡(luò)圖譜的松緊及研究方向的集中與發(fā)散.本研究中網(wǎng)絡(luò)圖譜密度值d為0.221，表明該網(wǎng)絡(luò)較松散且研究方向趨于多樣化.

3.2 關(guān)鍵詞中心度分析

中心度是量化分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)權(quán)利與地位的方法.若某個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心度越高，則其在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置越重要，與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系也越緊密，一般采用點(diǎn)度中心度、中間中心度與接近中心度等3 種中心度值進(jìn)行綜合考量[22].對(duì)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜進(jìn)行3 種中心度的度量，見表5.由表可知，在3 種中心度度量值中排名靠前的高頻關(guān)鍵詞基本一致且重復(fù)率較高，表明這些高頻關(guān)鍵詞處于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的核心關(guān)鍵位置，是當(dāng)前公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn).

對(duì)圖3 和表5 分析可得：GIS、高速公路、公路工程、道路選線、可視化、滑坡監(jiān)測(cè)、邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性等關(guān)鍵詞處于網(wǎng)絡(luò)圖譜的中心位置，且3 種中心度值均靠前，表明這些關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞間的聯(lián)系較為緊密，代表該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)；而BIM 技術(shù)、公路信息化系統(tǒng)、系統(tǒng)開發(fā)、高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、公路交通網(wǎng)絡(luò)、交通可達(dá)性與空間分析等關(guān)鍵詞處于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜外圍邊緣位置，且3 種中心度值靠后，雖然這些高頻關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)度不強(qiáng)，但在推動(dòng)公路工程領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息化與數(shù)據(jù)化管理方面起著重要作用.

圖3 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜Fig.3 High-frequency keyword co-occurrence network knowledge graph

表5 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中心度（部分）Table 5 Co-occurrence map centrality of high-frequency keywords（part）

4 結(jié)語(yǔ)

1）本研究對(duì)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，提出無(wú)實(shí)際研究?jī)?nèi)容的名詞，得出邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)、路線設(shè)計(jì)、路面管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)及滑坡監(jiān)測(cè)等為該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn).采用聚類分析、因子分析與多維尺度分析將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行研究主題歸類，形成GIS 多樣化研發(fā)及應(yīng)用、公路交通網(wǎng)與地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)、公路管理信息化與可視化等3 大主題類別.

2）運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析繪制高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜并進(jìn)行中心度分析，結(jié)果顯示：網(wǎng)絡(luò)圖譜密度值為0.221，該網(wǎng)絡(luò)較為松散且研究方向較為發(fā)散；代表主流研究熱點(diǎn)的關(guān)鍵詞間聯(lián)系較為緊密，皆位于網(wǎng)絡(luò)圖譜中心位置且中心度值均靠前.

3）通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜及中心度的分析發(fā)現(xiàn)：BIM 技術(shù)、公路信息化系統(tǒng)、系統(tǒng)開發(fā)與高速公路監(jiān)控系統(tǒng)等關(guān)鍵詞位于圖譜邊緣且中心度靠后，但這些關(guān)鍵詞所代表的研究方向在促進(jìn)公路工程領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息化與數(shù)據(jù)化方面起著重要作用，可作為新的研究熱點(diǎn).

4）本研究采用知識(shí)圖譜的方法對(duì)國(guó)內(nèi)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)進(jìn)行量化分析，由于提取的關(guān)鍵詞來(lái)源于CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)近10 年的相關(guān)文獻(xiàn)，且采用高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生干擾，后續(xù)將探析更科學(xué)的研究方法.