基于CiteSpace的滑坡監測預警文獻計量分析＊

何亞莉，張春紅

（成都理工大學圖書館，四川 成都 610059）

隨著人類活動范圍和強度日益增加，全球滑坡地質災害的發生日益頻繁，造成的經濟財產損失和人員傷亡日益嚴重[1]。隨著全球氣候變化進程，滑坡地質災害將呈現更為頻發的態勢[2]。近年來，隨著科學技術的進步，滑坡地質災害的監測方法和預警理論快速發展。中國作為世界上遭受地質災害最多、損失最為慘重的國家之一，正在積極開展滑坡監測預警系統的研究和應用工作，取得了豐碩的科研成果和社會效益。滑坡監測預警作為十分重要的防治手段，一直是全球地質災害防治領域研究的前沿課題。因此，對滑坡監測預警研究的發展趨勢進行宏觀分析和預測顯得尤為重要。研究通過文獻計量學方法，對已發表的滑坡監測預警中英文文獻進行分析，旨在了解滑坡監測預警領域的研究狀況和發展趨勢，預測當前研究熱點研究領域和未來發展的方向，為后續的研究提供新視野和新方向。

1 數據與方法

1.1 數據來源

Web of Science數據庫是全球最有影響力的多學科的學術文獻文摘索引數據庫，廣泛應用于科研領域的各個方面。文章主要針對滑坡監測預警的相關研究進行文獻計量分析，其核心主題詞包括“滑坡監測”和“滑坡預警”2個方面。根據相關研究文獻的常用關鍵詞，檢索主題詞主要是Landslide monitoring、landslide early warning、landslide moni-toring and early warning。所有檢索均為主題（Topic）檢索，默認包括篇名、摘要和關鍵詞，匹配方式設置為精確，語言為英語，檢索時間1995年01月01日—2021年12月31日，檢索數據庫為Web of Science Core Collection（WOSCC）。在檢索結果中進一步選擇文獻類型為論文（Article）和綜述（Review），最終獲得3 623篇文獻，其中論文3 517篇、綜述106篇，均為有效記錄或數據

1.2 分析方法

研究主要采用CiteSpace（5.8R3）軟件[3]進行可視化分析，了解學科發展的歷史脈絡和發展方向[4-5]。通過對年際發文數量、國別（地區）發文數量、發文機構和刊文期刊進行統計，了解滑坡監測預警領域的文獻出版期刊。通過對發文作者、關鍵詞和文獻被引情況可視化分析，探尋滑坡監測預警領域的研究現狀和研究熱點。通過文獻發表現狀、可視化圖譜和突現詞等信息，判斷前沿發展趨勢，為相關領域的研究提供有益借鑒。

2 結果與分析

2.1 發文數量及國家（地區）分析

對滑坡監測預警領域發表的學術論文年發文量及其來源國家（地區）進行分析，能夠在一定程度上能反映該領域的發展動態。如圖1所示，根據其發文數量變化，可將滑坡監測預警領域的研究分為3個時期：萌芽期（1996—2002年）、探索期（2003—2016年）和發展期（2017年至今）。由于研究基礎薄弱，萌芽期的發文量為73篇，全球年均發文量僅為9.13篇，滑坡監測預警尚未得到學術界的普遍關注。隨著現代化監測儀器和理論的發展，滑坡監測預警領域研究進入探索期，發文量呈現增長趨勢，并分別在2009年和2015年年發文量分別超過100篇和200篇。這一時期全球發文總量達到1 472篇，年均發文量達到105.14篇。2017年以來，滑坡監測預警研究進入發展期，5年全球發文量達到2 070篇，年均發文量達到414篇。這一時期滑坡監測預警研究成為全球研究熱點。

圖1 年發文量及發文量排名前3的國家

所有發文國家（地區）中，中國（1 176篇）、意大利（789篇）和美國（390篇）是發文量前3的國家（表1），發文占比分別為32.46%、21.78%和10.76%。根據三國的年發文量變化趨勢發現（圖1），2000年以前主要是意大利學者開展了相關研究工作，并在探索保持著全球發文領先的態勢。中國的滑坡監測預警國際期刊文獻的相關報道始于2000年，在經歷15年的發展后，在2016年成為該領域的全球發文量第一國家，并在其后呈現快速發展的趨勢。在發展期，我國發文量是意大利的2.26倍，是美國的4.24倍。中國能夠后來居上，得益于國家對地質災害防治工作的重視和大力投入。從發展趨勢來看，滑坡監測預警研究將會繼續保持較水平的發展。

表1 滑坡監測預警領域發文量前5的國家

2.2 發文機構分析

通過對主要發文機構情況分析，以了解當前滑坡監測預警領域的最活躍、最權威的研究機構[6]。目前，有598家研究機構開展滑坡監測預警的研究工作，其中發文量排名前10的機構（表2）共發文量1 331篇，總發文量的36.74%，包括4家中國機構和4家意大利機構，法國、瑞士各有1家。前10名機構中，中國機構發文604篇，意大利機構543篇，兩者發文數量相當。這表明我國和意大利的滑坡監測預警研究處于國際領先水平。

中國發文量前10的機構（表3）共發表論文920篇，分別占全球發文量的25.40%和中國發文量的78.23%。其中中國科學院及其所屬機構發文量最多有372篇，其次為中國地質大學和成都理工大學。這表明中國科學院在該領域的研究成果最為顯著，中國地質大學和成都理工大學2所雙一流高校該領域也有很好的研究積累。

對中國科學院、中國地質大學和成都理工大學3所世界排名前列的研究機構的科研合作圖譜分析，3所機構在都與國內其他開展了廣泛開展科研合作，但中國科學院和中國地質大學與國外的科研合作的合作相較成都理工大學更為緊密。

表2 滑坡監測預警領域發文量前10的機構

表3 滑坡監測預警領域發文量前10的中國機構

2.3 刊文期刊分析

對滑坡監測預警研究的刊文期刊進行分析研究可以準確分析該領域的權威期刊。數據分析發現，該領域的3 623篇文獻刊出在537個期刊。刊文量排名前10的期刊（表4）共發表1 537篇，占領域發文總量的42.42%，其中來自德國的期刊4個、荷蘭和瑞士的期刊各2個，美國和中國的期刊各1個。發文量前3的期刊主要為Landslides（10.38%，n=376）、Engineering Geology（6.68%，n=242）和Remote Sensing（5.69%，n=206），其中Landslides和Engineering Geology是地質災害領域的知名國際期刊，Remote Sensing知名的遙感測繪領域國際期刊。說明該領域的研究成果主要發表在工程地質領域的主流期刊。此外，由中國科學院山地所主編的Journal of Mountain Science是唯一的發文量前10的中國期刊，但其累計發文量僅為54篇。作為該領域的世界第一大論文產出國，中國研究人員更多地將自己的研究成果發表在國外期刊。這表明，中國應該加強國際高影響力學術期刊建設。

表4 滑坡監測預警領域發文量前10的期刊

2.4 主要作者分析

通過作者共現分析，得到該領域相關3 623篇文獻中的9 983位作者。基于單篇文獻的所有作者頻次統計，獲得了發文量前10的作者及其相關信息（表5），其中來自意大利佛羅倫薩大學的Casagli N、成都理工大學的Xu Q（許強）和南京大學的Zhang L（張磊）發文量名列前3。發文量前10的作者中，有5位來自于意大利、4位來自中國；其中意大利的學者主要集中在佛羅倫薩大學，中國學者的工作機構則比較分散，這表明國內已經形成多個具有國際影響力的滑坡監測預警研究團隊。從這些學者的論文總被引頻次、H-index和篇均被引頻次上看，意大利學者Casagli N的3個指標均有著較高的指標，這表明Casagli N團隊在滑坡災害預警領域有著較高的學術成就，其發表的文章成為國內外研究人員學習參考的重要文獻。相比國外研究學者，國內學者的篇均被引頻次相對較低。

表5 滑坡監測預警領域發文量前10的作者

2.5 被引文獻分析

論文的被引量是體現學術水平和影響力的主要指標。通過對高被引文獻的分析，不僅可以評估不同學者的科研影響力，而且可以分析學科研究熱點。表6列出了被引量前10的論文。從研究內容上看，高被引論文主要圍繞合成孔徑干涉雷達測量（InSAR）、全球降雨量監測、機載LiDAR技術、無人機技術、滑坡易發性評價和滑坡監測預警模型等方面開展研究工作。表7列出了中國學者在國際期刊上發表的被引量前10的論文，這些論文主要關注InSAR、無人機等先進測量技術外，更加關注滑坡預警理論和模型的研究[7-9]。這一現象是與我國大規模開展滑坡監測預警的實際應用的情況吻合的，是中國學者將科研論文寫在祖國大地的生動寫照。

表6 滑坡監測預警被引次數排名前10的文獻

表7 滑坡監測預警被引次數排名前10的中國學者文獻

2.6 關鍵詞共現與聚類分析

在CiteSpace軟件中選擇關鍵詞進行可視化圖譜分析，以了解和掌握滑坡監測預警領域的研究熱點。從展現的關鍵詞共現圖譜看，滑坡、InSAR、滑坡監測、變形、位移、遙感、模型、降雨閾值、預警及預警系統等關鍵詞在滑坡監測預警領域受到了比較高的關注。根據關鍵詞信息，可以將國際滑坡監測預警研究劃分為2個方面：一是監測技術方法研究，主要是基于星載對地觀測技術如光學遙感衛星、In－SAR等、機載光學和LIDAR技術以及地面監測技術；二是預警預報研究，主要是淺層滑坡的降雨閾值研究，基于監測數據的滑坡預警模型和預警系統研究。

進一步采用CiteSpace中的突現詞探測功能，獲得12個主要突現詞及其突現強度和突現時間，見表8。可以發現早期采用攝影測量和InSAR開展了滑坡監測的工作，而且這些技術在滑坡監測預警領域開展了長期的研究。此外，隨著全球衛星導航系統的發展、衛星數據源的便捷獲取，星地協同的地表位移監測廣泛應用于滑坡監測預警領域，取得了大量的研究成果。此后，機載LIDAR技術、三維激光掃描技術也應用于滑坡的監測。得益于信息傳輸技術、監測技術和斜坡破壞機理的研究的發展，全球科研人員逐漸開展了滑坡監測預警系統研究和基于時間序列分析的滑坡成因機理研究。這些研究工作將極大地豐富滑坡變形破壞信息數據庫[10]，改善滑坡監測預警與滑坡機理研究[11]。

表8 滑坡監測預警領域突現詞強度

2.7 研究重點與研究趨勢

滑坡監測預警作用今年來的研究熱點正在快速發展。基于相關領域的文獻計量分析，其研究重點和趨勢如下：

（1）滑坡多源監測技術。滑坡災害分布廣、破壞力強，成災風險高。隨著新型遙感技術的發展，基于星-空-地的多源監測手段日益豐富、日趨成熟，如InSAR技術、光學遙感技術，機載光學和LIDAR技術，地球物理勘探技術、分布式光纖技術等，開展這些技術的應用研究和數據融合監測研究是未來研究的重點。

（2）滑坡預警預報模型與系統。滑坡是一個復雜的巨系統，目前隨著技術的發展，可以獲取大量的環境和坡體的監測數據，但如何挖掘海量數據背后的信息開展有效的滑坡預警預報還是需要重點研究的課題。

3 結論

研究通過Web of Science核心數據集和CiteSpace軟件對1995—2021年滑坡監測預警領域的相關文獻進行了計量分析，結果表明：

（1）滑坡監測預警領域的經歷了萌芽期、探索期和發展期等3個時期，發文量逐漸增加。中國、意大利和美國是該領域發文量前3的國家，其中中國和意大利貢獻了超過50%的發文量，中國在該領域發展迅速，在2017年以來處于國際領先地位。

（2）中國科學院、意大利國家研究委員會（CNR）、中國地質大學、佛羅倫薩大學和成都理工大學是全世界滑坡監測預警領域的發文量最多的機構。這些論文主要發表在Landslides、Engineering Geology和Remote Sensing國際期刊；中國科學院山地所的主辦期刊Journal of Mountain Science是該領域發文量排名第10的期刊，也是中國唯一進入該領域的國際SCI索引期刊。

（3）滑坡監測預警領域發文量前10的作者主要來自于意大利（5位）和中國（4位），國內已經形成多個具有國際影響力的滑坡監測預警研究團隊；但對比國際學者和國內學者的H-index和篇均被引頻次，國際學者的引用量高于國內學者。

（4）國內外研究人員對先進滑坡監測技術和預警預報模型系統開展技術研究。中國學者除了開展了大量的星-空-地監測技術研究外，還根據國內地質災害防治的需求，更加關注滑坡預警理論、模型和系統研究。

（5）滑坡監測預警領域的研究還處于發展期，得益于多源監測技術的發展，滑坡多源監測技術應用研究和數據融合監測研究是未來研究的重點。進一步需要在海量數據和滑坡機理研究的基礎上，開發滑坡監測預警預報模型和系統。