薄家恒，楊志全*，朱穎彥，3，陳興貴，米亞鵬，高鵬，楊溢，張杰

(1.昆明理工大學公共安全與應急管理學院，昆明 650093；2.中鐵二院昆明勘察設計研究院有限責任公司，昆明 650200；3.中國科學院、水利部成都山地災害與環(huán)境研究所，成都 610041；4.云南省地質環(huán)境監(jiān)測院，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、韓國、印度、墨西哥等國就發(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產損失。因此，掌握泥石流的形成條件，了解泥石流的形成機理與發(fā)生機制等，對泥石流的危險性評價、預警預報和防治有著重大意義。截至目前，國內外學者對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)庫之一Web of Science(以下簡稱WOS)就收錄了上千篇有關泥石流研究的論文。但不同論文關注的科學問題和研究側重點存在差異，盡快從海量的論文中了解泥石流研究領域的格局概況，掌握其研究的發(fā)展歷史進程、主題脈絡及前沿趨勢，對于促進泥石流相關研究有著重要意義。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、精準地把握國內外泥石流研究的總體特征、前沿動態(tài)及科學知識內在的演化規(guī)律與趨勢。近年來，隨著計算機科學和信息可視化技術的快速發(fā)展，科學知識圖譜分析已成為一種新興的數(shù)據(jù)挖掘和海量文獻分析的技術方法。該方法現(xiàn)已被運用在安全[1-3]、醫(yī)療[4, 5]、經濟[6]等諸多領域當中。但對于地質災害領域卻鮮有學者對此開展研究。安培浚等[7]雖然在2011年對國際滑坡、泥石流展開了文獻計量研究工作，但隨著泥石流研究近10 a的發(fā)展，研究熱點與趨勢均在一定程度上發(fā)生了變化，已不能很好的滿足現(xiàn)今需要，此外對兩種地質災害的綜合分析也難以精準描繪單一領域的趨勢變化與熱點問題。

本文基于WOS數(shù)據(jù)庫，運用VOSviewer軟件繪制科學知識圖譜，從文獻計量學角度對泥石流研究的作者、機構、研究領域及關鍵詞等進行分析，旨在厘清當前國際研究的知識結構，分析泥石流研究的演化發(fā)展路徑與發(fā)展態(tài)勢，展現(xiàn)研究前沿與熱點，為相關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。檢索字段選取標題(標題=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)的相關準確，對無關主題進行了剔除，最終得到有效數(shù)據(jù)2 684條，并以此作為本文的分析對象。

本研究使用文獻計量學方法結合可視化分析工具VOSviewer對數(shù)據(jù)進行分析處理。VOSviewer因其強大的可視化功能被廣泛地應用于各領域的分析。其特點是可構建論文、作者、研究機構等之間的可視化網(wǎng)絡，同時提供了文本數(shù)據(jù)挖掘功能，可對關鍵詞、引文等構建可視化網(wǎng)絡圖[8]。

3 結果

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)文量隨時間增長的趨勢，可反映出國內外學者對該領域的關注程度。圖1表明，有關泥石流研究的論文數(shù)自1995年以來呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢。本文以1995年、2005年為分界點，將研究時間分為3個不同的階段。盡管對泥石流的相關研究早于1985年，但在1985～1995年之間相關論文年均較少，可見對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)出波動式上升，這表明泥石流研究開始逐漸引起學者的關注。此10 a間論文數(shù)量出現(xiàn)了3次飛躍式的增長，一方面由于泥石流災害頻繁出現(xiàn)，另一方面與國際泥石流減災大會(International Conference on Debris-Flow Hazards Mitigation)等會議在1997年、2000年、2003年的舉辦相關。自2005年之后，泥石流的研究呈現(xiàn)出平穩(wěn)上升的趨勢，筆者認為這與一些國家與地區(qū)發(fā)生的重大泥石流災害有著密不可分的聯(lián)系，這很大程度上推動了對泥石流的研究工作。

3.2 國家及地區(qū)

對作者所屬國家及地區(qū)間的調查如圖2所示，圖中每個出現(xiàn)的國家及地區(qū)以圓形節(jié)點表示，節(jié)點的大小與論文數(shù)量相關聯(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表示了作者所屬國家及地區(qū)間的協(xié)作程度。

圖2 主要國家及地區(qū)合作網(wǎng)絡圖

圖3 主要國家及地區(qū)論文篇均被引次數(shù)

由圖2可知，各國之間均存在一定的合作關系。亞洲地區(qū)發(fā)文量最多的主要有中國(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(109篇)及英國(102篇)；北美洲地區(qū)則以美國(448篇)和加拿大(110篇)為首。以上國家的發(fā)文總數(shù)均超過100篇，屬于第一梯隊。第二梯隊國家的論文數(shù)介于50～100篇之間，主要為德國(90篇)、奧地利(68篇)、西班牙(65篇)等國。第三梯隊論文總數(shù)均小于50篇，約有20多個國家及地區(qū)。從論文表發(fā)的平均時間上來看，美國、日本、意大利等國對泥石流的研究工作開展較早，而中國、印度、韓國、波蘭等國的學者則在近些年加強了對泥石流的研究工作。

主要國家及地區(qū)的論文篇均被引次數(shù)如圖3所示，其中瑞士、美國、法國位列前三。中國雖然在發(fā)文總數(shù)上已超越美國，但篇均被引數(shù)卻較低。這主要因為論文的篇均被引很大程度上取決于論文發(fā)表時間與被引總量，一篇論文被認可并積累大量被引一般需要10 a左右的時間[9]，而中國學者的論文大多發(fā)表在近10 a間，還未能完全完成這一積累的過程。這一結論也同樣對作者和機構適用。因為部分論文中包含多個作者、機構及國家，因此統(tǒng)計數(shù)量之和可能超過2 684條。

3.3 研究機構

對主要國家發(fā)文作者的所屬機構進行統(tǒng)計分析，可以進一步研究論文貢獻的來源。圖4中展示了同一機構論文發(fā)表數(shù)量總數(shù)大于25篇的22個主要機構。節(jié)點大小表示論文數(shù)目，連線粗細表示機構之間的協(xié)作強度，顏色表示機構論文平均發(fā)表時間。中國主要的研究機構有：中國科學院(334篇)，成都理工大學(86篇)，中國科學院大學(67篇)與四川大學(44篇)。中國科學院展示出了與中國其他機構強有力的科研聯(lián)系。其他的主要機構有美國地質調查局(120篇)，日本京東大學(64篇)，加拿大國家鐵路局(72篇)，意大利帕多瓦大學(55篇)等。中國的主要研究機構發(fā)文出現(xiàn)主要集中于2010年之后， 雖然同日本、美國等國家相比研究起步較晚，但中國明顯加大了對泥石流的研究力度，且機構論文生產力較高，在近期的表現(xiàn)更為活躍。

圖4 主要機構合作網(wǎng)絡圖

3.4 作者合著網(wǎng)絡

通過繪制作者合著網(wǎng)絡圖并進行分析，有助于尋找作者間合作關系，探尋科研團體中的核心人物，并幫助研究者尋求個人或團體進行合作學習[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)點大小表示作者論文被引總量并根據(jù)作者合作強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者Stoffel，美國學者Cannon及Iverson的單篇平均被引次數(shù)均超過了60次，而中國學者崔鵬發(fā)表了70篇論文，在發(fā)文量上遠超其他學者，研究表明這些學者在現(xiàn)階段泥石流的相關研究中發(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家為主，主要集中于中美兩國，小型聚類較多且分散，說明各國雖然從事泥石流研究的學者較多，但不同國家間的高影響力學者間卻沒有明顯的合作關系。

圖5 主要作者合著關系網(wǎng)絡圖

表1 論文總被引次數(shù)前10的作者

3.5 關鍵詞分析

關鍵詞是論文主要內容的體現(xiàn)，也是研究主題的濃縮。一個關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越高，表示對其的相關研究越多，也越集中，對關鍵詞的分析可反應出領域的研究熱點[11,12]。

3.5.1 聚類分析

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

圖6 關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖

表2 關鍵詞及所屬的主題

3.5.2 時間分析

圖6與圖7的差別在于顏色表示關鍵詞的平均出現(xiàn)年份，暖色(紅色)越深代表其出現(xiàn)平均時間越晚。時間分析中，將關鍵詞泥石流(debris flow)進行了忽略。平均年份最為靠前的10個關鍵詞及出現(xiàn)次數(shù)如表3所示。進一步將關鍵詞進行分類可知擋水壩(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象，研究的側重點在沖擊力(impact force)、降雨閾值(rainfall thresholds)兩個方面。研究中，學者多采用水槽模型試驗(flume experiment)、敏感性評價(susceptibility assessment)、激光雷達掃描分析(lidar)等方式。中國汶川和舟曲在2008、2010兩年間發(fā)生的大規(guī)模泥石流使得兩地成為了學者們研究的熱點地區(qū)。

表3 平均出現(xiàn)年份排名前10的關鍵詞

圖7 關鍵詞共現(xiàn)時間網(wǎng)絡圖

表4總結了近10 a每年出現(xiàn)次數(shù)前三的關鍵詞。部分關鍵詞因出現(xiàn)次數(shù)過少未能在關鍵詞共現(xiàn)圖中呈現(xiàn)。關鍵詞“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鍵詞的平均出現(xiàn)時間；而“水槽試驗”、“擋水壩”等關鍵詞則出現(xiàn)了相反的情況?！吧胶椤?、“降雨強度-時間閾值”等關鍵詞雖然是學者一直研究的對象，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域重要的知識基礎，即核心經典論文，并可對論文之間的關聯(lián)性和發(fā)展脈絡進行分析和挖掘[14]。共被引頻次可在一定程度上量化參考論文的學術影響力。

表4 近10 a每年出現(xiàn)次數(shù)最多的關鍵詞

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域結構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的論文構成的共被引網(wǎng)絡圖。在圖像中，高共被引頻次論文被分為了5個顏色(聚類)，同一顏色(聚類)的論文在研究內容上具有較高的關聯(lián)性。兩個節(jié)點之間的距離越小，兩篇論文的研究主題就越為相近，被同時引用的頻率也越高。節(jié)點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域中的經典論文，對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。可以發(fā)現(xiàn)，泥石流研究中的經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研究領域內的期刊進行定位與分類，能夠確定研究領域中影響力較大的期刊[15]。圖9顯示了包含325個節(jié)點的期刊共被引網(wǎng)絡圖。這些期刊在圖中按顏色被分為了4個大類，紅色聚類主要為地質研究與自然災害類期刊，包括《NaturalHazardsandEarthSystemSciences》、《Landslides》等期刊。綠色聚類為地球綜合科學類期刊，以《Geomorphology》、《EarthSurfaceProcessesandLandforms》、《GeologicalSocietyofAmericaBulletin》為代表。藍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4 340次。期刊《EngineeringGeology》排名第二，共計1 955次。這體現(xiàn)出期刊《Geomorphology》在泥石流研究領域中具有極強的影響力。

圖9 出版物共被引網(wǎng)絡圖

4 結論

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

(1) 自20世紀90年代以來泥石流研究開始逐漸受到國際學者的關注，論文數(shù)量的增長趨勢表明泥石流研究仍具有較大發(fā)展空間。中國已經超越美國成為了最大的論文產出國，但學術影響力同美國仍然有一定差距。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) 對關鍵詞的整體時間分析表明擋水壩、排水渠、海底泥石流為近年來泥石流的熱點研究對象，研究的側重點主要在于泥石流沖擊力、降雨閾值兩個方面，水槽實驗、敏感性評價等是研究的常用手段與方法。汶川與舟曲是近年的熱點研究地區(qū)。

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

本文研究數(shù)據(jù)來源為SCI核心數(shù)據(jù)庫，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)庫中的論文多數(shù)由英文撰寫，對非英語論文的統(tǒng)計與分析是下一步研究工作的重點。本文的研究結果有助于科研人員了解泥石流研究的整體動態(tài)與趨勢，了解研究的熱點方向，尋找研究領域中的關鍵與經典論文，也有助于科研人員尋找合適的個人、團體機構進行學習與合作。