摘 要：【目的】探討滑坡預(yù)測(cè)研究的發(fā)展趨勢(shì)，為滑坡災(zāi)害的防災(zāi)減災(zāi)提供參考?！痉椒ā恳訵eb of Science數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)源，利用CiteSpace文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)軟件分析了1991—2023年以滑坡預(yù)測(cè)為主題的學(xué)術(shù)論文，詳細(xì)闡述其研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)和趨勢(shì)?！窘Y(jié)果】研究結(jié)果表明，滑坡預(yù)測(cè)研究在世界各國(guó)均是研究熱點(diǎn)，其中以中國(guó)最為顯著；該領(lǐng)域研究的關(guān)鍵詞聚類中“machine learning”最為顯著，這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)等新型技術(shù)正在被廣泛應(yīng)用于滑坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域。【結(jié)論】未來(lái)的滑坡預(yù)測(cè)研究將聚焦技術(shù)手段的智能化與自動(dòng)化、監(jiān)測(cè)范圍的全面化與立體化、預(yù)測(cè)模型的精細(xì)化與動(dòng)態(tài)化和滑坡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合化等4方面。

關(guān)鍵詞：滑坡預(yù)測(cè)；文獻(xiàn)計(jì)量；可視化分析；研究進(jìn)展

中圖分類號(hào)：P642.22 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2024）17-0097-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.17.020

Visual Analysis of Landslide Prediction Research Based on CiteSpace Bibliometrics

ZHANG Keli1 ZHANG Xindan2 LIU Huan1

（1.Beijing Urban Construction Exploration & Surveying Design Research Institute Co.， Ltd.， Beijing 100101，China; 2.Beijing Urban Construction Rail Transit Construction Engineering Co.， Ltd.， Beijing 101125， China）

Abstraf75721f490240346b19afcc558be6a74d8764ee883d72c1ae6e806ff87439bf0ct： [Purposes] This paper aims to explore the future development trend of landslide prediction research and provide reference for disaster prevention and mitigation of landslide disasters. [Methods] Using the Web of Science database as the literature data source， this study analyzed academic papers on landslide prediction from 1991 to 2023 by CiteSpace bibliometric software， and elaborated on their research status， hotspots， and trends in detail. [Findings] The research results indicate that landslide prediction research is a hot topic in various countries around the world， with China being the most significant; in the keyword clustering studied in this field， 'machine learning' is the most significant， which means that new technologies such as machine learning are being widely applied in the field of landslide prediction. [Conclusions] Future landslide prediction research will focus on four aspects： the intelligence and automation of technical means， the comprehensiveness and three-dimension of monitoring scope， the refinement and dynamics of prediction models， and the integration of landslide risk assessment.

Keywords： landslide prediction; bibliometrics; visual analysis; research progress

0 引言

在全球范圍內(nèi)，滑坡災(zāi)害廣泛存在，對(duì)人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、自然災(zāi)害防御，以及重大基礎(chǔ)設(shè)施安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅?；聻?zāi)害發(fā)生頻率受多種因素影響，包括地質(zhì)條件、氣候條件、人類活動(dòng)等［1］。我國(guó)作為滑坡災(zāi)害較為頻發(fā)的國(guó)家之一，年滑坡事件占比高達(dá)全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害總量的70%，嚴(yán)重制約了我國(guó)重大工程的建設(shè)和重大戰(zhàn)略需求的實(shí)施［2］。近年來(lái)，隨著全球氣候變化和人類活動(dòng)的加劇，滑坡災(zāi)害的發(fā)生頻率有所增加，滑坡預(yù)測(cè)成為地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其復(fù)雜性被學(xué)者們視為亟待攻克的重要挑戰(zhàn)。

滑坡的發(fā)生往往伴隨著地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性、降雨、地震、人類活動(dòng)等多種因素的交織影響，預(yù)測(cè)難度較大。20世紀(jì)60至70年代，滑坡預(yù)報(bào)領(lǐng)域主要聚焦于直觀現(xiàn)象觀察與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，其中齋藤模型作為標(biāo)志性成果，引領(lǐng)了經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)公式的發(fā)展潮流［3-4］。20世紀(jì)80至90年代，該領(lǐng)域迎來(lái)了技術(shù)革新，通過(guò)吸納現(xiàn)代數(shù)理理論的前沿成果（如灰色模型、黃金分割模型等），新型預(yù)報(bào)方法應(yīng)運(yùn)而生，標(biāo)志著滑坡預(yù)報(bào)技術(shù)向更加科學(xué)化、系統(tǒng)化的方向邁進(jìn)［5-7］。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著科技的進(jìn)步和社會(huì)對(duì)防災(zāi)減災(zāi)需求的增加，眾多學(xué)者們通過(guò)深入研究滑坡的形成機(jī)制、誘發(fā)因素、演化過(guò)程及空間分布規(guī)律，并結(jié)合現(xiàn)代科技手段，例如，遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、物探方法、數(shù)值模擬和大數(shù)據(jù)分析等，形成了一系列極具價(jià)值的滑坡預(yù)測(cè)理論與方法［8-14］。

CiteSpace作為一款強(qiáng)大的文獻(xiàn)可視化分析軟件，在地質(zhì)工程領(lǐng)域展現(xiàn)出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)［15-16］。通過(guò)對(duì)大量地質(zhì)工程相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類及突現(xiàn)等［17］可視化分析，CiteSpace能夠幫助研究者迅速把握地質(zhì)工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)，明確研究基礎(chǔ)與前沿方向［18］。

基于此，本研究收集了1990—2023年關(guān)于滑坡預(yù)測(cè)的研究成果，利用CiteSpace文獻(xiàn)計(jì)量工具系統(tǒng)地梳理了滑坡預(yù)測(cè)文獻(xiàn)的發(fā)文國(guó)家/地區(qū)，分析了滑坡預(yù)測(cè)的關(guān)鍵詞及研究熱點(diǎn)，探討了滑坡預(yù)測(cè)研究的發(fā)展趨勢(shì)，旨在為滑坡災(zāi)害研究提供參考。

1 可視化分析

論文檢索來(lái)源是由Clarivate Analytics維護(hù)的Web of Science Core Collection （WoSCC）。檢索詞包括TS （Topic search） =［（“l(fā)andslide forecast”） or （“l(fā)andslide prediction”）， 文獻(xiàn)類型定義為“Article”和“Review Article”，共搜集了1991—2023年期間的文章和綜述3 863篇。

1.1 發(fā)文國(guó)別分析

開(kāi)展滑坡預(yù)測(cè)研究的國(guó)別聚類如圖1所示。由圖1可以看出，中國(guó)是gooO9LTNbe9lXRR4Dp1/cg==滑坡預(yù)測(cè)文獻(xiàn)的主要貢獻(xiàn)者，意大利、印度、土耳其和美國(guó)也有相當(dāng)數(shù)量的文獻(xiàn)發(fā)表且中國(guó)與其他國(guó)家之間存在著密切的合作網(wǎng)絡(luò)，這表明中國(guó)在該領(lǐng)域具有強(qiáng)大的研究實(shí)力和影響力。值得注意的是，對(duì)于中國(guó)而言，其在滑坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域更多的是國(guó)內(nèi)學(xué)者之間的合作，國(guó)際的合作相對(duì)較少，但意大利、美國(guó)、英國(guó)和韓國(guó)在該領(lǐng)域與其他國(guó)家的合作相對(duì)較多。

1.2 研究關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞是通過(guò)若干個(gè)極為精煉的詞對(duì)論文進(jìn)行概括，從而使讀者能快速地了解文獻(xiàn)的主要內(nèi)容和作者的意圖。通過(guò)繪制關(guān)鍵詞聚類圖，可以有效地識(shí)別出滑坡預(yù)測(cè)研究中最相關(guān)的研究熱點(diǎn)。滑坡預(yù)測(cè)研究的關(guān)鍵詞聚類結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看出，滑坡預(yù)測(cè)研究的關(guān)鍵詞共得到8個(gè)聚類結(jié)果，分別為“machine learning”“shallow landslides”“l(fā)andslide susceptibility”“numerical simulation”“debris flow”“l(fā)andslide displacement prediction”“climate change”和“geographic information systems”，其中“machine learning”最為顯著，這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)等新型技術(shù)正在被廣泛應(yīng)用于滑坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域中。此外，不同的關(guān)鍵詞聚類之間存在一定的關(guān)聯(lián)，例如，關(guān)鍵詞“numerical simulation”與“debris flow”、“shallow landslides”與“l(fā)andslide susceptibility”之間緊密相連，這可能表示上述領(lǐng)域在滑坡預(yù)測(cè)研究中有較高的相關(guān)性。

滑坡預(yù)測(cè)研究中關(guān)鍵詞隨時(shí)間的演化規(guī)律如圖3所示。在早期研究階段（1991—2000年），主要關(guān)鍵詞為：“debris flow”“slope stability”“area risk assessment”等，這表明該時(shí)期關(guān)于滑坡預(yù)測(cè)的研究處于探索階段，尚未形成較為清晰的理論方法。進(jìn)入21世紀(jì)后（2001—2012年），關(guān)鍵詞數(shù)量開(kāi)始增多，主要為“prediction”“l(fā)andslide susceptibility”“l(fā)ogistic regression”“frequency”等，這表明該階段的學(xué)者們開(kāi)始探索各種滑坡預(yù)測(cè)方法。近10年來(lái)（2013—2023年），關(guān)鍵詞數(shù)量和頻次均大幅提升，該階段有更多、更有效且適宜性更好的滑坡預(yù)測(cè)方法被提出。

2 滑坡預(yù)測(cè)方法發(fā)展趨勢(shì)

隨著科技進(jìn)步和監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷提升，滑坡預(yù)測(cè)方法的發(fā)展也在不斷演變。未來(lái)，滑坡預(yù)測(cè)可能會(huì)從以下幾個(gè)方面尋求突破。

2.1 技術(shù)手段的智能化與自動(dòng)化

未來(lái)的滑坡預(yù)測(cè)將更加依賴智能監(jiān)測(cè)技術(shù)，例如，人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）等。這些技術(shù)能夠?qū)Υ罅勘O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分析和處理，從而實(shí)現(xiàn)滑坡的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和預(yù)警。此外，通過(guò)更加高精度的傳感器和儀器實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡體變形的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和精確定位，能夠提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，揭示滑坡發(fā)生的規(guī)律和機(jī)制。

2.2 監(jiān)測(cè)范圍的全面化與立體化

傳統(tǒng)的滑坡監(jiān)測(cè)主要依賴二維平面數(shù)據(jù)，而未來(lái)的滑坡預(yù)測(cè)將更加注重三維監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用。通過(guò)遙感、無(wú)人機(jī)、激光掃描等技術(shù)手段，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡體的三維定位和形變監(jiān)測(cè)，構(gòu)建滑坡體的三維模型，更直觀地展示滑坡體的變形情況和發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，結(jié)合多源數(shù)據(jù)的綜合分析和處理，可以更全面地了解滑坡發(fā)生的環(huán)境因素和觸發(fā)條件，提高滑坡預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

2.3 預(yù)測(cè)模型的精細(xì)化與動(dòng)態(tài)化

隨著對(duì)滑坡發(fā)生機(jī)制和規(guī)律的不斷深入研究，未來(lái)的滑坡預(yù)測(cè)將采用更加精細(xì)化的預(yù)測(cè)模型。這些模型將考慮更多的影響因素和變量，如地質(zhì)條件、降雨強(qiáng)度、人類活動(dòng)等，以提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和適用性。另外，隨著監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的不斷積累和更新，預(yù)測(cè)模型將能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整和優(yōu)化參數(shù)設(shè)置，以適應(yīng)滑坡體變形和發(fā)展趨勢(shì)的變化。這種動(dòng)態(tài)更新機(jī)制將確保預(yù)測(cè)結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

2.4 滑坡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合化

未來(lái)的滑坡預(yù)測(cè)將不僅僅關(guān)注滑坡本身的變形情況，還將結(jié)合地質(zhì)、氣象、水文等多種因素進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過(guò)構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，可以更全面地了解滑坡發(fā)生的可能性和影響程度，為防災(zāi)減災(zāi)提供更加科學(xué)的決策支持?；诰C合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，未來(lái)的滑坡預(yù)警系統(tǒng)將更加精細(xì)化，實(shí)現(xiàn)根據(jù)不同區(qū)域、不同時(shí)間段的滑坡風(fēng)險(xiǎn)情況，發(fā)布針對(duì)性的預(yù)警信息，提高預(yù)警的針對(duì)性和有效性。

3 結(jié)論

本研究采用CiteSpace文獻(xiàn)計(jì)量工具，結(jié)合1991—2023年期間Woscc數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于滑坡預(yù)測(cè)研究的3 863篇文獻(xiàn)，深入分析了滑坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)，主要結(jié)論如下。

①中國(guó)是滑坡預(yù)測(cè)研究領(lǐng)域內(nèi)發(fā)文最多的國(guó)家，主要聚焦于國(guó)內(nèi)合作研究，意大利、美國(guó)、英國(guó)和韓國(guó)等國(guó)家在該領(lǐng)域與其他國(guó)家的合作相對(duì)較多。

②滑坡預(yù)測(cè)研究的關(guān)鍵詞聚類中“machine learning”最為顯著，這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)等新型技術(shù)正在被廣泛應(yīng)用于滑坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域中。

③未來(lái)的滑坡預(yù)測(cè)研究將聚焦技術(shù)手段的智能化與自動(dòng)化、監(jiān)測(cè)范圍的全面化與立體化、預(yù)測(cè)模型的精細(xì)化與動(dòng)態(tài)化和滑坡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合化等4個(gè)方面。

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收稿日期：2024-07-12

基金項(xiàng)目：北京市科技新星計(jì)劃資助（20220484141）。

作者簡(jiǎn)介：張克利（1992—），男，碩士，工程師，研究方向：地質(zhì)災(zāi)害及巖土工程。