王國橋 李堯遠(yuǎn)

摘 要：由于氣候變化、城市化、人口數(shù)量驟增等原因，全球?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)不斷加劇，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)引起國內(nèi)外學(xué)者的共同關(guān)注，各類相關(guān)文獻(xiàn)急劇增長(zhǎng)。對(duì)于國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)文獻(xiàn)的研究趨勢(shì)與熱點(diǎn)進(jìn)行梳理，不僅有利于國內(nèi)學(xué)者了解國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的發(fā)展動(dòng)態(tài)，也可為我國本土化的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究和發(fā)展提供借鑒與參考。文中基于WOS數(shù)據(jù)庫并利用CiteSpace可視化軟件梳理2000—2020年國際“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)”文獻(xiàn)，通過聚類、共現(xiàn)分析對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究?jī)?nèi)容、熱點(diǎn)、作者、國家、機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，在研究?jī)?nèi)容上，國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)發(fā)文數(shù)量自2015年以來呈現(xiàn)出快速上升趨勢(shì)，內(nèi)容主要包括仙臺(tái)框架、人工智能、時(shí)空數(shù)據(jù)分析、備災(zāi)、社會(huì)能力建設(shè)、關(guān)鍵評(píng)估環(huán)節(jié)、科學(xué)知識(shí)、超級(jí)厄爾尼諾事件等方面;研究重點(diǎn)上，主要集中于“仙臺(tái)框架”“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估”“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的防控”方面;在研究作者、國家、機(jī)構(gòu)方面，作者分布呈現(xiàn)出“大聚集，大分散”的特點(diǎn)，同領(lǐng)域內(nèi)作者合作交流較緊密，不同領(lǐng)域間的研究者缺乏合作，國家機(jī)構(gòu)上，美國處于主導(dǎo)地位，但中國與其差距在迅速縮小。分析認(rèn)為，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的新技術(shù)、氣候變化、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)各學(xué)科融合將是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的未來趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn);CiteSpace;計(jì)量可視化分析;研究熱點(diǎn);未來趨勢(shì)

中圖分類號(hào)：X 432

Abstract：Due to climate change，urbanization，population growth and other reasons，the global disaster risk is increasing.The disaster risk has aroused the common concern of scholars at home and abroad，and the number of related literary selections has increased rapidly.It is not only helpful for domestic scholars to understand the development of international disaster risk research，but also can provide reference for the localization of disaster risk research and development in China.Based on wos database and CiteSpace visualization software，this paper analysizes the international “disaster risk” literature from 2000 to 2020，conducts the research content，hot spots，authors，countries and institutions of disaster risk through cluster analysis and cooccurrence analysis，and finds that： in terms of research content，the number of international disaster risk papers has shown a rapid upward trend since 2015，and the research mainly focuses on the following aspects In terms of Sendai framework，artificial intelligence，spatiotemporal data analysis，disaster preparedness，social capacitybuilding，key assessment links，scientific knowledge，super El Nino event，etc.;in terms of research focus，it mainly focuses on “Sendai framework”，“disaster risk assessment”，“disaster risk prevention and control”; in terms of research authors，countries and institutions，the distribution of authors presents a “l(fā)arge aggregation，large scale” In the national institutions，the United States is in the leading position，but the gap between China and China is rapidly narrowing.In the future，the integration of new technology of disaster risk assessment，climate change and disaster risk will be the research direction of disaster risk in the future.

Key words：disaster risk;CiteSpace;quantitative visualization analysis;research hotspot;future trend

0 引言

近20年來，全球?yàn)?zāi)害頻發(fā)，給不同的國家都造成了嚴(yán)重?fù)p失，影響到個(gè)人的正常生活和國家的有序發(fā)展。據(jù)中新網(wǎng)報(bào)道2010年全球有4 200萬人因?yàn)?zāi)流離失所，人數(shù)是2009年的兩倍，同時(shí)氣候變化，改變了災(zāi)害發(fā)生的頻率和強(qiáng)度，進(jìn)一步加劇全球的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前對(duì)國內(nèi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的綜述性梳理已比較全面[1-2]，但缺乏針對(duì)國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的系統(tǒng)性整理。為把握災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的國際研究進(jìn)展及趨勢(shì)，以便為國內(nèi)外學(xué)者開拓研究視野提供參考和借鑒，文中利用CiteSpace軟件，從關(guān)鍵詞、作者、發(fā)文國家和發(fā)文機(jī)構(gòu)等維度對(duì)國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)文獻(xiàn)進(jìn)行信息挖掘，全面梳理國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究現(xiàn)狀。

1 研究工具與數(shù)據(jù)來源

在數(shù)據(jù)來源方面，因?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究廣泛分布于政治、社會(huì)、工程、心理、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，需從一個(gè)覆蓋多學(xué)科的數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來源于Web of science（WOS）數(shù)據(jù)庫，該平臺(tái)是全球最大、覆蓋學(xué)科最多的綜合性學(xué)術(shù)平臺(tái)。文中以“disaster risk（災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)）”為主題進(jìn)行檢索，數(shù)據(jù)庫類型選擇核心合集包括（SCIEXPANDED，SSCI，A&HCI，CPCIS，CPCISSH），時(shí)間跨度為2000年1月1日至2020年7月1日，共檢索出相關(guān)文獻(xiàn)3 367篇，去除新聞報(bào)道、會(huì)議報(bào)告、征稿啟事、卷首語、期刊目錄、無作者等非學(xué)術(shù)文獻(xiàn)335篇，最終保留文獻(xiàn)3 032篇作為研究樣本。

在數(shù)據(jù)分析工具方面，采用CiteSpace軟件，版本為5.6.R4（64-bit）。該方法是一種綜合了信息可視化技術(shù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，以及計(jì)量學(xué)的研究方法[3]。在數(shù)據(jù)處理方面，選擇時(shí)間為2000年到2020年，時(shí)間切片為1年，來源選擇所有項(xiàng)目，包括標(biāo)題（title）、摘要（abstract）、增補(bǔ)關(guān)鍵詞（ID）和作者關(guān)鍵詞（DE），節(jié)點(diǎn)選擇關(guān)鍵詞（Keyword）、作者（Author）機(jī)構(gòu)（Institution）、國家（country），闕值選擇Top=50，其他設(shè)置為默認(rèn)值。

2 研究結(jié)果分析

2.1 時(shí)間趨勢(shì)：研究時(shí)間分布圖譜

發(fā)文數(shù)量可以從側(cè)面反應(yīng)該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)熱度，將從Web of science核心合集中收集到的3 032篇文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（圖1），可以看出關(guān)于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究從2000—2005年都幾乎處于停滯狀態(tài)，2006—2014年開始穩(wěn)步增長(zhǎng)，說明災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域開始受到學(xué)術(shù)界關(guān)注，因2015年“仙臺(tái)框架”的出臺(tái)，2015—2020年發(fā)文數(shù)量陡增，研究熱點(diǎn)出現(xiàn)。研究學(xué)科分布方面，目前研究主要集中在GEOLOGY（地理）32%、

Environmental Sciences Ecology（環(huán)境生態(tài)科學(xué)）30%、Water Resources（水資源）296%、Meteorology Atmospheric Sciences（氣象大氣學(xué)）29%等領(lǐng)域，這說明災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)成為多學(xué)科共同關(guān)注的主題。

2.2 研究熱點(diǎn)：關(guān)鍵詞詞頻分析

文中通過CiteSpace的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，得到災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖（圖2）和2000—2020年前10關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)表，見表1。

圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)越大該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高。從圖2可以看出國外災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究網(wǎng)絡(luò)重疊度高、各節(jié)點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，這說明各點(diǎn)彼此之間具有很強(qiáng)的解釋性。從表1可看出，國外2000—2020年災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究熱點(diǎn)主要分布在兩個(gè)方面，一方面是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分析。Vulnerability（脆弱性）出現(xiàn)頻次591次、Climate change（氣候變化）492次、Disaster（災(zāi)害）365次。另一方面是如何減輕災(zāi)害災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，其中Disaster risk reduction（減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)）出現(xiàn)頻次為591次、Resilience（恢復(fù)力）423次、Management（管理）295次、Adaptation（適應(yīng)）284次。

2.3 研究重點(diǎn)：關(guān)鍵詞聚類分析

一個(gè)聚類是由多個(gè)關(guān)鍵詞因同質(zhì)性程度較高而進(jìn)行了模塊組合而成，因此關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類能夠反映一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的研究重點(diǎn)，對(duì)把握研究領(lǐng)域現(xiàn)階段研究方向具有重要意義[4]。通過CiteSpace軟件生成災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞聚類（圖3），其中Modualarity Q=0.38，大于臨界值0.3，說明該聚類結(jié)構(gòu)顯著，Sihouetle=0.68，大于臨界值0.5，接近0.7，說明該聚類具有很強(qiáng)的合理性。共識(shí)別出9個(gè)聚類，分別是0#Sendai framework（仙臺(tái)框架），1#Artificial intelligence（人工智能），2#Spatiotemporal aspect（時(shí)空方面、時(shí)空數(shù)據(jù)分析），3#Disaster preparedness（備災(zāi)），4#Stock return（股票收益），5#Social capacity building（社會(huì)能力建設(shè)），6#Evaluating critical link（評(píng)估關(guān)鍵環(huán)節(jié)），7#Scientific knowledge（科學(xué)知識(shí)），8#Super el nino event（超級(jí)厄爾尼諾事件）。剔除相關(guān)性不強(qiáng)的4#Stock return（股票收益），將剩下的8個(gè)聚類按照相似度分為了4大類，仙臺(tái)框架（0#）、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（1#2#6#）、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的防控（3#5#7#）、氣候變化（9#）。

2.3.1 仙臺(tái)框架（0#）

聚類的數(shù)字編號(hào)越小表示該聚類包含的節(jié)點(diǎn)越多，仙臺(tái)框架（Sendai framework）作為關(guān)鍵詞聚類圖譜中的0號(hào)聚類，說明其是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的重要研究對(duì)象。2015年3月18日，第三屆世界減災(zāi)大會(huì)上通過了《2015—2030年仙臺(tái)減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)框架》，該框架實(shí)現(xiàn)了從災(zāi)害管理到災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的轉(zhuǎn)變，確定了4個(gè)優(yōu)先領(lǐng)域，即了解災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、加強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理、管理災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、加大在減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)方面的投資以及增強(qiáng)防災(zāi)能力[5]。仙臺(tái)框架確定的四個(gè)優(yōu)先領(lǐng)域也成為之后災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。縱觀有關(guān)仙臺(tái)框架的研究，當(dāng)前研究主要集中與仙臺(tái)框架局限性和創(chuàng)新性研究2大方面。

1）仙臺(tái)框架的不足與局限性。如何在抽象的框架基礎(chǔ)上，發(fā)展具有可操作性的實(shí)施手段成為主要的研究?jī)?nèi)容。ZIA A等人認(rèn)為盡管仙臺(tái)框架中強(qiáng)調(diào)以人為中心和自下而上的治理，但其缺乏具體的實(shí)施手段，通過在仙臺(tái)框架中實(shí)施平衡的多級(jí)風(fēng)險(xiǎn)治理將加快仙臺(tái)框架2030年減災(zāi)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)[6]。HARAGUCHI M等人認(rèn)為仙臺(tái)框架雖然提到了私營部門在復(fù)原力社會(huì)中所發(fā)揮的作用，但框架是抽象的，缺乏可操作性。在未來私營部門需要通過基于公私合營（PPP）的區(qū)域業(yè)務(wù)連續(xù)性管理（BCM）來提高其業(yè)務(wù)連續(xù)性，從而增強(qiáng)私營部門的抗災(zāi)能力[7]。KELMAN I分析仙臺(tái)框架中提及氣候變化的15條內(nèi)容，得出了3個(gè)結(jié)論。首先，氣候變化對(duì)災(zāi)害和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響被夸大了，因?yàn)榇嗳跣圆攀菫?zāi)害和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的根源，而氣候變化主要影響災(zāi)害。其次，仙臺(tái)框架在一定程度上為氣候變化和可持續(xù)發(fā)展提供了減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的想法和專業(yè)知識(shí)，但人為地將氣候變化、減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和可持續(xù)發(fā)展三者分開。最后，與其他災(zāi)害影響因素相比，氣候變化作為眾多災(zāi)害影響因素中的一個(gè)而受到了太多關(guān)注，掩蓋了其他迫切需要關(guān)注的因素[8]。

2）仙臺(tái)框架內(nèi)容創(chuàng)新點(diǎn)。仙臺(tái)框架相比之前的兵庫框架在保護(hù)對(duì)象方面有所變化，強(qiáng)調(diào)在未來15年內(nèi)保護(hù)生命、健康、生計(jì)、生態(tài)系統(tǒng)、文化遺產(chǎn)和重要基礎(chǔ)設(shè)施免受自然和人為破壞[9]。因此新增的健康、公共衛(wèi)生、生計(jì)、文化遺產(chǎn)等對(duì)象成為主要的研究對(duì)象。

STOUGH L M等人關(guān)注仙臺(tái)框架對(duì)殘疾人的影響，其認(rèn)為仙臺(tái)框架在認(rèn)識(shí)殘疾人在減少災(zāi)害和減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的需求方面取得了顯著的進(jìn)步，在框架中殘疾人不在作為一種消極的角色而存在，而是作為公認(rèn)的合作伙伴和利益相關(guān)者

[10]。GUADAGNO L通過對(duì)有關(guān)仙臺(tái)框架文本資料的分析，討論了仙臺(tái)框架是如何解決災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)中的人口流動(dòng)問題，相比兵庫框架，其涵蓋的范圍更廣，涵蓋了包括流離失所、搬遷、移民、移民的特殊脆弱性和財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)移等人口流動(dòng)相關(guān)的各種主題，但還是存在一定的不足，例如未解決內(nèi)部和國際移民政策在塑造人們的風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性方面所發(fā)揮的作用的問題[11]。GUADAGNO L認(rèn)為仙臺(tái)框架在教育層面有所創(chuàng)新，做到了與教育的良好整合，其所強(qiáng)調(diào)的是一種全方位的學(xué)校安全途徑，包括學(xué)習(xí)環(huán)境的安全、減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的教育和災(zāi)害管理[12]。

2.3.2 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（1#2#6#）

災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)本身具有損失性和不確定性的特性。每次災(zāi)害的發(fā)生都會(huì)給當(dāng)?shù)貛硪欢ǖ纳鐣?huì)和經(jīng)濟(jì)損失。合理有效的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是提高災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理能力的內(nèi)在要求，也是防災(zāi)減災(zāi)的必然趨勢(shì)[13]，因此如何進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成為學(xué)界的研究熱點(diǎn)。國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究主要分為針對(duì)不同類型風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)工具2大方面。

1）各類型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。SHI P等人根據(jù)大規(guī)模災(zāi)害的特點(diǎn)，在分析大災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求的基礎(chǔ)上，建立了基于區(qū)域?yàn)?zāi)害系統(tǒng)概念的大規(guī)模災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[14]。SHI Y等人提出了一種可用于城市多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模糊綜合評(píng)估方法，該方法包括城市災(zāi)害的識(shí)別和篩選、個(gè)人災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)以及城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，將城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)劃分為多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)并提出應(yīng)對(duì)策略[15]。

2）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的具體技術(shù)工具。目前災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)工具包括基于脆弱性的HAZUS模型、基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）方法的模型、基于時(shí)空（Spatiotemporal）數(shù)據(jù)分析的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方法。在人工智能領(lǐng)域，LAN T等人關(guān)注礦山的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)問題，通過人工智能（AI）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊數(shù)學(xué)的方法，確定了礦山動(dòng)態(tài)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)各單位的風(fēng)險(xiǎn)概率值，在此基礎(chǔ)上劃分礦山動(dòng)態(tài)災(zāi)害的危險(xiǎn)區(qū)域、威脅區(qū)域和安全區(qū)域，針對(duì)不同危險(xiǎn)區(qū)域提出了相應(yīng)的控制措施

[16]。YASEEN Z M等人研究洪水災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，其通過新型人工智能（AI）建模技術(shù)，開發(fā)了一套預(yù)測(cè)每小時(shí)河流流量的ENN模型，通過與過去基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型的比較，表明ENN模型是一種有前途的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人工智能技術(shù)[17]。YANG T H等人討論了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)在減災(zāi)中的應(yīng)用，認(rèn)為人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等先進(jìn)技術(shù)將對(duì)未來減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生巨大影響[18]。時(shí)空（Spatiotemporal）數(shù)據(jù)分析方面，JIA H等人對(duì)中國農(nóng)作物干旱的時(shí)空分布進(jìn)行定量評(píng)估，為中國政府在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和干旱災(zāi)害預(yù)防方面的決策提供科學(xué)依據(jù)[19]?？梢钥闯?，至今還沒有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具占據(jù)了主導(dǎo)地位，每種方法都各有利弊，都需要學(xué)者們后續(xù)的不斷完善。

2.3.3 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的防控（3#5#7#）

災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的防控作為聚類結(jié)果較多的編碼集合，反映出在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究中，它作為一個(gè)重點(diǎn)被學(xué)界所聚焦。其中主要研究方面有Disaster preparedness（備災(zāi)）、Social capacity building（社會(huì)能力建設(shè)）、Scientific knowledge（科學(xué)知識(shí)）。

1）備災(zāi)方面。PFEFFERBAUM B等人回顧了減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)中有關(guān)兒童參與的文獻(xiàn)，為兒童參與減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的活動(dòng)提供了理論支撐，認(rèn)為備災(zāi)需要去動(dòng)員和培養(yǎng)兒童[20]。S AyebKarlsson等人通對(duì)5個(gè)不同國家備災(zāi)文化和社會(huì)背景的分析，認(rèn)為各國在備災(zāi)的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)基礎(chǔ)開展了大量的工作，但對(duì)文化和社會(huì)阻力對(duì)備災(zāi)的影響認(rèn)識(shí)還不足，相同備災(zāi)措施效力的發(fā)揮會(huì)受不同國家文化的影響[21]。HASEGAWA M等人調(diào)查分析了福島縣每年進(jìn)行災(zāi)害準(zhǔn)備人數(shù)的年度百分比變化，發(fā)現(xiàn)災(zāi)害經(jīng)歷和與當(dāng)?shù)仄渌说穆?lián)系會(huì)影響人們開展備災(zāi)的積極性，災(zāi)害的經(jīng)驗(yàn)可以增強(qiáng)備災(zāi)能力，而與其他當(dāng)?shù)厝说穆?lián)系有助于維持備災(zāi)[22]。YONG A G等人關(guān)注移民的備災(zāi)問題，最后的研究結(jié)果表明，移民的風(fēng)險(xiǎn)感知和備災(zāi)能力與在當(dāng)?shù)爻錾囊泼裣喈?dāng)，移民身份并不一定會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和備災(zāi)方面的差異[23]。YONG A G通過橫斷面的家庭調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，使用定量方法研究以往的災(zāi)難經(jīng)歷是否會(huì)顯著提高中國偏遠(yuǎn)村莊家庭備災(zāi)的水平，研究結(jié)果只有10.7%的家庭準(zhǔn)備了災(zāi)害應(yīng)急工具，需要進(jìn)行減災(zāi)教育以促進(jìn)偏遠(yuǎn)的資源貧乏社區(qū)進(jìn)行備災(zāi)[24]。

2）社會(huì)能力建設(shè)方面。社會(huì)能力是指在特定情況下，為了預(yù)測(cè)、回應(yīng)、應(yīng)對(duì)、恢復(fù)或適應(yīng)外部壓力源（例如：突發(fā)災(zāi)害）的負(fù)面影響以及利用必要的資源，而做出成功行為的能力[25]。社會(huì)能力建設(shè)就是增強(qiáng)和發(fā)展前面所提到的能力和資源的一個(gè)過程。KUHLICKE C等人回顧了過去40至50年間有關(guān)能力建設(shè)，自然災(zāi)害和災(zāi)害社會(huì)科學(xué)中已經(jīng)發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)，初步提出了對(duì)社會(huì)能力概念的看法，將社會(huì)能力分為了知識(shí)能力、動(dòng)機(jī)能力、網(wǎng)絡(luò)能力、經(jīng)濟(jì)能力、機(jī)構(gòu)能力和程序能力，指出了當(dāng)前社會(huì)能力建設(shè)的優(yōu)勢(shì)和局限性，為未來加強(qiáng)應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的社會(huì)能力建設(shè)提供重要的參考[26]。另一些學(xué)者從實(shí)證研究入手，對(duì)荷蘭減輕洪水風(fēng)險(xiǎn)的參與式社會(huì)能力建設(shè)進(jìn)行研究，結(jié)果表明，如果所有參與方在參與過程中都是平等的，那將推動(dòng)有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)的分享，而現(xiàn)有社會(huì)的能力可能會(huì)在無意間阻礙有關(guān)應(yīng)對(duì)災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要知識(shí)的傳播[27]。

3）科學(xué)知識(shí)方面。有關(guān)減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)知識(shí)的研究主要集中在如何有效整合土著知識(shí)和科學(xué)知識(shí)，從而減少當(dāng)?shù)氐臑?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）稱土著社區(qū)知識(shí)是指具有悠久歷史和與自然環(huán)境互動(dòng)經(jīng)驗(yàn)的地方社區(qū)發(fā)展起來的認(rèn)知，技能和理念[28]。GRIMIER將土著知識(shí)定義為“在特定地區(qū)的土著男性和女性，在特定條件下發(fā)展出的獨(dú)特地方知識(shí)”[29]。具體包括本地知識(shí)、傳統(tǒng)知識(shí)、本地技術(shù)知識(shí)、農(nóng)民知識(shí)、傳統(tǒng)環(huán)境知識(shí)和民間知識(shí)[30]?？茖W(xué)知識(shí)是起源于土著群體之外的知識(shí)，相比之下，土著知識(shí)往往被認(rèn)為是本地知識(shí)，科學(xué)知識(shí)就是全球知識(shí)。有學(xué)者認(rèn)為當(dāng)今科學(xué)知識(shí)相對(duì)于土著知識(shí)呈現(xiàn)出壓倒性的趨勢(shì)，政府無視了土著知識(shí)在減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)中的作用[31]。隨著發(fā)展中國家的土著群體在面對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)時(shí)越發(fā)處于不利地位，人們認(rèn)識(shí)到，為了減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)日益增加的環(huán)境脆弱性，必須在兩個(gè)知識(shí)庫的基礎(chǔ)上建立新的和可持續(xù)的關(guān)系[32]。MERCER J等人探討了如何整合土著和科學(xué)知識(shí)，提出了一個(gè)流程框架，通過該流程框架使相關(guān)群體能夠明確其現(xiàn)有的科學(xué)和本地知識(shí)，以文化兼容和可持續(xù)的方式整合這些知識(shí)，減少其面臨的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)[33]。

2.3.4 氣候變化（9#）

《聯(lián)合國氣候變化框架公約》（UNFCCC）第一款中，將因人類活動(dòng)而改變大氣組成的“氣候變化”與歸因于自然原因的“氣候變率”區(qū)分開來，指出氣候變化主要表現(xiàn)為三方面：全球氣候變暖、酸雨、臭氧層破壞。氣候變化作為近半個(gè)世紀(jì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)驟增的原因之一，已成為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究中的重要部分。國際有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的氣候變化研究主要關(guān)注如何改善氣候變化適應(yīng)（CCA）與減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)（DRR）之間的關(guān)系。以往人們?nèi)藶閷夂蜃兓蜏p輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分開，這會(huì)導(dǎo)致“多重風(fēng)險(xiǎn)”所帶來的多重暴露，進(jìn)一步加劇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，但氣候變化是造成災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的原因之一，也是許多環(huán)境變化的原因之一，應(yīng)將氣候變化作為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的一部分[34]。還有學(xué)者提出了將DRR與CCA聯(lián)系起來的“6W”分析框架，該框架可以改善兩者之間的聯(lián)系[35]。

2.4 文獻(xiàn)作者群體分析

文獻(xiàn)作者群體分析可以反映出一個(gè)領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)者以及研究團(tuán)體之間的合作關(guān)系[36]。文中用CitesSpace生成文獻(xiàn)作者共現(xiàn)圖（圖4），圖譜中共用節(jié)點(diǎn)數(shù)463個(gè)，連接數(shù)531個(gè)，網(wǎng)絡(luò)密度0005，說明整體上各作者之間缺乏合作聯(lián)系，需進(jìn)行更多的溝通合作。網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出“大聚集，大分散”的特點(diǎn)，以多個(gè)核心作者為中心形成了9個(gè)作者群體，9個(gè)群體內(nèi)部連線較緊密，說明內(nèi)部聯(lián)系性較強(qiáng)，同時(shí)相鄰的聚集之間還至少存在一個(gè)連接點(diǎn)，說明不同領(lǐng)域有著較弱的聯(lián)系。

2.5 研究國家和發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析

基于CiteSpace對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)文國家和研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行可視化分析，可以反應(yīng)各個(gè)國家和研究機(jī)構(gòu)的研究概況和合作情況，發(fā)文國家共現(xiàn)圖（圖5）中共有85個(gè)點(diǎn)，354條連線，網(wǎng)絡(luò)密度0.099 2，說明災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究中各國之間的交流和合作較強(qiáng)。研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖（圖6）中共有364個(gè)點(diǎn)，574條連線，網(wǎng)絡(luò)密度0.008 7，說明全球有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究機(jī)構(gòu)間的合作還有待加強(qiáng)。

圖中節(jié)點(diǎn)越大說明頻次越大，顏色越深說明開始時(shí)間越早。按首次出現(xiàn)時(shí)間和發(fā)文數(shù)量將前9個(gè)發(fā)文國家與前10位發(fā)文機(jī)構(gòu)整理成表，見表2、表3，結(jié)合發(fā)文國家與發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖、統(tǒng)計(jì)表具體分析可知，在國家層面，美國、英國、中國和澳大利亞四國在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究上處于主導(dǎo)地位，其中美國開始時(shí)間最早，發(fā)文數(shù)量最多，說明其在四國中處于領(lǐng)頭羊的位置，中國開始時(shí)間最晚，但發(fā)文數(shù)量逐漸接近美國，說明中國災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究雖起步較晚，但國家和學(xué)界高度重視災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)問題，與國際的差距在快速縮小。機(jī)構(gòu)層面，發(fā)文數(shù)量前10分別是北京師范大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院、奧克蘭大學(xué)、中科院、京都大學(xué)、東北大學(xué)、西北大學(xué)、隆德大學(xué)、倫敦大學(xué)國王學(xué)院、阿姆斯特丹自由大學(xué)。從排名可以看出中國災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究相對(duì)集

中，

呈現(xiàn)出北京師范大學(xué)和中科院領(lǐng)頭的局面，但兩家機(jī)構(gòu)之間連線較少，兩者之間的合作還有待加強(qiáng)。美國發(fā)文總數(shù)最多，但前10中沒有美國機(jī)構(gòu)，說明美國災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究機(jī)構(gòu)眾多且科研實(shí)力比較相近。在今后中國應(yīng)號(hào)召更多院校在相互合作溝通的前提下開展災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的有關(guān)研究。

3 結(jié)論與展望

災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究關(guān)乎全球各國人民的福祉。本研究基于WOS和CiteSpace對(duì)國際“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)”研究領(lǐng)域的作者、機(jī)構(gòu)、國家、關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化分析，是對(duì)該領(lǐng)域文獻(xiàn)綜述的一個(gè)新穎嘗試。

1）災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì)，總體經(jīng)歷了停滯—穩(wěn)步增長(zhǎng)—快速增長(zhǎng)3個(gè)階段。

2）通過對(duì)相關(guān)學(xué)科的統(tǒng)計(jì)可發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域主要涉及地理、環(huán)境生態(tài)科學(xué)、水資源、氣象大氣學(xué)等學(xué)科，但與社會(huì)學(xué)、管理類、心理學(xué)等學(xué)科交流較少，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)科的交叉融合，為該領(lǐng)域注入新的活力。

3）文中將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵詞分為了4個(gè)大類，8個(gè)小聚類。分別是：仙臺(tái)框架（0#）、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（1#Artificial intelligence 2#Spatiotemporal 6#Evaluating critical link）、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的防控（3#Disaster preparedness 5# Social capacity building、7# Scientific knowledge）、氣候變化（9# Super el nino event）。這4大類作為領(lǐng)域內(nèi)的研究重點(diǎn)，受到了國際學(xué)者的廣泛關(guān)注，在之后的研究中應(yīng)進(jìn)一步深入。

4）從發(fā)文作者看，同領(lǐng)域內(nèi)作者合作交流較緊密，呈現(xiàn)出“大聚集，大分散”的特點(diǎn)，未來應(yīng)加強(qiáng)不同領(lǐng)域間作者的交流合作，為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)提供更多的思路。

5）從發(fā)文國家和機(jī)構(gòu)來看，美國在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域處于領(lǐng)頭羊的位置，研究機(jī)構(gòu)整體實(shí)力比較平均，中國相關(guān)研究雖起步較晚，但近年來積極參與有關(guān)的國際學(xué)術(shù)交流，在該領(lǐng)域的影響力不斷增強(qiáng)，但還存在開展相關(guān)研究的機(jī)構(gòu)數(shù)量偏少，機(jī)構(gòu)間缺乏合作的問題。

通過對(duì)國際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究現(xiàn)狀的梳理，以下幾個(gè)方面是今后的研究重點(diǎn)。

1）有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中新技術(shù)的研究?？茖W(xué)技術(shù)作為第一生產(chǎn)力，其發(fā)展必然對(duì)社會(huì)的方方面面產(chǎn)生影響。例如，人工智能技術(shù)的發(fā)展已在許多領(lǐng)域帶來巨大的改變，在這樣的背景下，加強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中新技術(shù)的研究顯得尤其關(guān)鍵。

2）有關(guān)氣候變化的研究。雖然2015年全球各國簽署了《巴黎協(xié)定》，但協(xié)定的執(zhí)行情況并不理想，2019年美國宣布退出協(xié)定，作為全球溫室氣體排放大國，美國的退出也預(yù)示著協(xié)定目標(biāo)難以達(dá)成，極端天氣將更加頻繁，全球變暖形式依然嚴(yán)峻，同時(shí)氣候變化作為一個(gè)新的議題，相關(guān)研究還不夠充分，因此加強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)中有關(guān)氣候變化的研究刻不容緩。

3）打破不同學(xué)科間的壁壘，加強(qiáng)不同學(xué)科之間的交流合作。例如，工程學(xué)家多關(guān)注減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的工程措施，忽略了工程措施是否會(huì)帶新的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)當(dāng)?shù)厝私】?、心理等方面的影響?/p>

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（責(zé)任編輯：張 江）