基于CiteSpace的危險品道路運輸路徑優化研究態勢分析

李澤文　張萌萌

摘要：為分析危險品道路運輸路徑優化領域的研究態勢，篩選2000—2021年Web of Science核心合集數據庫和中國知網的文獻數據，采用可視化文獻分析軟件CiteSpace分析國內、外危險品道路運輸路徑優化領域的科研合作現狀、研究熱點及演進趨勢。結果表明：在科研合作上，中、美等國家注重合作交流，我國在危險品道路運輸路徑優化領域的影響力弱于美國，高校間合作密切，非高校機構多進行獨立研究，國內、外均形成合作較密切且具有一定影響力的科研團隊，發文數量與質量均較高；研究熱點包括危險品道路運輸路徑優化模型、求解算法及信息系統應用等3方面；從演進趨勢看，國內、外的危險品道路運輸路徑優化領域的演進趨勢較一致，但國內研究相對滯后。建議相關研究人員增進與跨國及機構間的交流與合作，優化模型指標體系，改進求解算法，加強與現代先進信息技術的融合應用。

關鍵詞：研究態勢；CiteSpace；危險品運輸；路徑優化

中圖分類號：U492.3+36.3;X951文獻標志碼：A文章編號：1672-0032（2023）02-0028-10

引用格式：李澤文，張萌萌.基于CiteSpace的危險品道路運輸路徑優化研究態勢分析［J］.山東交通學院學報，2023，31（2）：28-37.

LI Zewen， ZHANG Mengmeng. Analysis of research trend related to routes optimization of dangerous goods trucking by CiteSpace［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2023，31（2）：28-37.

0 引言

近年來，我國危險品年平均道路運輸總量為3 億t，占危險品全方式運輸總量的80%[1]。如果危險品運輸過程中發生事故，不僅破壞環境，還會給事故現場及周邊居民帶來極大傷害。分析危險品道路運輸路徑優化領域的研究現狀及研究前沿，對降低危險品道路運輸事故率及減少損失具有重要意義。辛春林等[2]分析了危險品在單式運輸、多式聯運等運輸方式及選址-選線問題的研究成果；Hu等[3]總結分析多種危險品碰撞風險模型；郭健等[4]總結危險品道路運輸安全保障的關鍵技術及相關理論研究方法；王能民等[5]從危險品道路運輸的特殊風險度量、特殊網絡及特殊運輸條件等角度對比分析相關文獻。以往多采用文獻資料法歸納分析危險品研究已有研究成果，以定性分析為主，缺乏定量分析，且未整理危險品道路運輸路徑優化領域的相關研究。

本文引入文獻計量分析法，采用可視化文獻分析軟件CiteSpace篩選2000—2021年危險品道路運輸路徑優化領域的相關文獻，以Web of Science核心合集數據庫收錄的405條文獻數據及中國知網CNKI收錄的311條文獻數據為統計樣本，分析危險品道路運輸路徑優化領域的科研合作現狀、研究熱點及演進趨勢，以期幫助學者們更好地把握研究脈絡和發展方向，為研究危險品道路運輸路徑優化提供參考。

1 數據來源與研究方法

基于Web of Science核心合集數據庫和CNKI文獻檢索系統采集文獻數據。1988—2021年危險品道路運輸路徑優化領域的年發文量變化趨勢如圖1所示。由圖1可知：危險品道路運輸路徑優化領域的年發文量整體呈逐步增長趨勢，Web of Science核心合集數據庫的年發文量增長率相對穩定，2011—2014年CNKI的年發文量增長率約為78%。在2000年后，危險品道路運輸路徑優化研究發文量增長明顯，因此本文研究采集2000—2021年的文獻數據。

經除重和篩除無效文獻后，得到405篇英文文獻和311篇中文文獻，文獻數據包含作者、標題、參考文獻等完整信息，涉及運輸、安全科學與災害防治、經濟、化工、計算機等多個學科，危險品道路運輸路徑優化領域的中、英文文獻信息如表1所示。

本文采用軟件CiteSpace計量分析危險品道路運輸路徑優化領域的文獻數據，討論該領域的科研合作、研究熱點與演進趨勢。CiteSpace是陳超美教授及其團隊以科學計量學、數據和信息可視化為背景，采用Java語言開發的多元、分時、動態的可視化文獻分析軟件[6-7]，可計量分析特定領域的文獻，繪制知識圖譜，以可視化手段呈現領域內的發文規律和分布情況，有助于研究者更好地把握研究方向與思路。

2 科研合作

采用軟件CiteSpace繪制采集危險品道路運輸路徑優化領域文獻所涉及的國家、研究機構及作者的科研合作圖譜，根據節點信息分析科研合作規模、強度及影響程度：節點大小反映科研合作規模，節點越大說明合作越密切；節點間連線反映合作關系，線上數字為合作數量，連線粗細反映合作強度；節點中心性反映節點在圖譜網絡中的影響力，節點中心性越大說明該節點在合作圖譜中的影響程度與關注度越高[8]。

2.1 國家合作圖譜

根據獲取的文獻數據繪制危險品道路運輸路徑優化領域文獻的國家合作圖譜，如圖2所示。由圖2可知：1）中國、美國、加拿大等國的節點較大，與其他國家合作次數較多，中國與美國合作文獻14篇，加拿大與美國、日本與澳大利亞等也均有合作；希臘與意大利、法國間的節點連線較粗，合作強度較高。2）節點中心性排名前8位的國家為美國、中國、加拿大、法國、意大利、德國、伊朗和印度，節點中心性分別為0.36、0.30、0.21、0.18、0.13、0.04、0.04、0.01。美國、中國、加拿大、法國及意大利的節點中心性均大于0.10，科研合作影響力較強；我國與其他國家合作交流較密切，但節點中心性略低于美國，在危險品道路運輸路徑優化領域的影響力弱于美國。

2.2 機構合作圖譜

根據獲取的中、英文文獻數據繪制危險品道路運輸路徑優化文獻的機構合作圖譜，如圖3所示。

由圖3a）可知：危險品道路運輸路徑優化研究以高校為主的合作頻次多，蘭州交通大學、西南交通大學與其他高校合作密切，其中蘭州交通大學交通運輸學院與華南理工大學土木交通學院合作文獻11篇；公安部天津消防研究所關于此研究方向的中文文獻數超過國內大部分科研機構，與其他機構的合作較少。

由圖3b）可知：蘭州交通大學節點最大，與同濟大學、華中科技大學、紐約市立大學等高校合作密切；北京化工大學、紐約州立大學、佛羅里達大學、德黑蘭大學等高校合作頻次較多，其他機構多圍繞這幾所高校開展合作。

研究危險品道路運輸路徑優化的機構并不孤立，相互間有較多合作，形成多個合作網絡。我國研究危險品道路運輸路徑優化領域的機構主要是理工類高校，且合作主要以國內高校為主，未來需加強跨區域研究合作，非高校機構或專門的科研機構可與高校加強合作交流，加快整體研究進展。

2.3 作者合作圖譜

根據獲取的中、英文文獻數據繪制危險品道路運輸路徑優化領域文獻的作者合作圖譜，如圖4所示，識別領域中較活躍和具有影響力的研究團體。

由圖4a）可知：目前國內已形成數支有影響力的科研合作團隊，以馬昌喜、任常興等為核心的科研團隊間合作密切；科研合作量排名前5位的作者為馬昌喜、任常興、吳宗之、巫威眺、何瑞春，中文文獻的作者基本為國內學者，同一機構的作者間合作更密切，如蘭州交通大學的馬昌喜、何瑞春等。這些科研團隊發文數量與質量均較高，其研究動態可代表該領域的研究重點。

由圖4b）可知：國際上危險品道路運輸路徑優化領域已形成諸多有影響力的科研合作團隊，如以MA、KWON為核心的合作團體。

綜上分析可知：中國、美國、加拿大等國注重合作交流，我國雖與其他國家合作密切，但在此領域的影響力略低于美國；國內外高校間合作密切，非高校機構呈獨立發展趨勢，為更深入研究危險品道路運輸優化路徑，應與高校加強合作交流；國內外均形成多支合作較密切、有一定影響力的科研團隊，加強團隊合作對提升發文質量和影響力具有重要意義。

3 研究熱點

研究熱點指某一科研領域最核心的單個或多個研究主題，代表學者當下最關注的理論與技術研發。關鍵詞是文章核心內容的濃縮及提煉，當某一關鍵詞在文獻中的被引頻次、研究熱度與節點中心性較高時，此關鍵詞表征的研究主題即為該領域的研究熱點。關鍵詞在文獻中的被引頻次與節點大小成正比，研究熱度與節點間連線數量成正比。關鍵詞的節點中心性越大，關注度越高。根據獲取的文獻數據繪制危險品道路運輸路徑優化領域的關鍵詞共現圖譜，采用關鍵詞被引頻次、研究熱度及節點中心性3項指標分析危險品道路運輸路徑優化領域的研究熱點，有助于學者們及時掌握該領域的主流研究方向。

3.1 國外研究熱點

繪制危險品道路運輸路徑優化領域英文文獻的關鍵詞共現圖譜，如圖5所示。

由圖5可知：hazardous materials（危險品）、model（模型）、optimization（路徑優化）、algorithm（算法）、risk（運輸風險）及system（信息系統）等詞的節點較大且連線較多，說明被引頻次與研究熱度較高。節點中心性排名前8位的關鍵詞為hazardous materials（危險品）、optimization（路徑優化）、system（信息系統）、algorithm（算法）、model（模型）、network（路網規劃）、design（設計）及risk analysis（風險分析），節點中心性分別為0.36、0.29、0.22、0.13、0.12、0.12、0.12、0.09。危險品道路運輸路徑優化研究領域包括基礎理論及對模型算法、信息系統集合及現代技術應用等方面。system（信息系統）的節點中心性為0.22，超過被引頻次較高的model（模型）、algorithm（算法）及network（路網規劃）等，信息系統可實現信息增值，采用數學模型統計分析數據、輔助決策是危險品道路運輸路徑優化領域追求的應用目標。

國外危險品道路運輸路徑優化的研究熱點集中在構建危險品道路運輸路徑優化模型、危險品道路運輸路徑優化模型求解算法及信息系統應用等3方面。根據優化目標數量，構建的危險品道路運輸路徑優化模型分為單目標優化模型、雙目標優化模型及多目標優化模型，根據約束條件分為無約束優化模型和約束優化模型，根據危險品運輸網絡特性分為魯棒性模型、不確定性模型和隨機規劃模型等。隨優化模型結構復雜性的增大，主要采用遺傳算法、蟻群算法、NSGA-Ⅱ算法、benders分解算法、局部搜索算法等求解算法，保證高效、準確地優化危險品道路運輸路徑。結合現代信息系統發展，主要結合地理信息系統、決策支持系統及數據處理系統等，實現運輸信息采集與存儲，便于更好地管理管控危險品運輸安全。

3.2 國內研究熱點

繪制危險品道路運輸路徑優化領域中文文獻的關鍵詞共現圖譜，如圖6所示。

由圖6可知：危險品、路徑優化、風險分析、遺傳算法、雙層規劃等關鍵詞的節點較大，被引頻次較高，但節點間連線較稀疏，比國外研究熱度低。節點中心性排名前9位的關鍵詞為危險品、路徑優化、道路運輸、雙層規劃、遺傳算法、風險分析、復雜網絡、信息系統、風險控制，節點中心性分別為0.34、0.27、0.21、0.12、0.08、0.07、0.05、0.01、0.01。危險品、路徑優化、道路運輸及遺傳算法等是國內危險品道路運輸路徑優化領域的主要研究熱點，關注度較高。復雜網絡的節點中心性為0.05，引入復雜網絡模型的相關文獻較少，但復雜網絡的節點中心性超過被引頻次較高的風險控制等關鍵詞，說明學者對復雜網絡模型的關注度較高。

國內危險品道路運輸路徑優化領域的主要研究熱點包括危險品道路運輸路徑優化模型、求解算法、信息系統應用等3方面，與國外相似，但整體的節點中心性低于國外。國外更強調技術、知識、創新等對危險品道路運輸路徑優化領域發展的推動作用，國內研究更側重于從政府與企業等多層角度構建模型，如雙層規劃模型及層次結構模型等；國內主要以遺傳算法或改進遺傳算法為主求解模型，算法研究較局限；國內信息系統的節點中心性為0.01，比國外關注度低。

綜上分析可知，危險品道路運輸路徑優化領域的主要研究熱點為通過具體算法設計、分析和優化模型，實現運輸路線的高效安全運行。因研究背景等方面的差異，國、內外學者對研究熱點的側重點不同：在研究方向上，國外研究更強調對危險品道路運輸路徑優化模型及求解算法進行創新，推動領域發展，國內研究表現為移動的政策導向性且側重于從政府與企業等多層角度進行應用研究；在研究影響力上，國外研究熱點的節點中心性普遍偏高，微觀層面的研究較豐富，文獻發表數量呈逐漸上升趨勢，影響力較高，而國內研究仍存在一定差距。

4 研究演進趨勢

4.1 國外研究演進趨勢

突現詞是短期內被引頻次較高的關鍵詞，突現強度和持續時間可反映某領域的研究前沿和發展趨勢。危險品道路運輸路徑優化領域英文文獻中突現強度較高的15個關鍵詞如表2所示。由表2可知：隨時間變化，研究人員對危險品道路運輸路徑優化領域的模型和求解算法等研究熱點不斷進行完善與創新。

突現詞的產生和消失一般伴隨研究領域新模型的產生和成熟。危險品道路運輸路徑優化模型主要以多目標優化模型和雙目標優化模型為主，突現詞的持續時間為2012—2016年，說明此時從目標數量上優化運輸路徑較受關注。Jaszkiewicz等[9]、Xu等[10]考慮成本、時間等因素建立雙目標優化模型，采用啟發式算法求解；Pradhananga等[11]考慮運輸行程時間及運輸過程中的總風險建立雙目標優化模型，提出元啟發式算法求解近似最優路徑解；Zhou等[12]考慮最小化保留車道對正常交通的影響，建立運輸風險最小雙目標優化模型，改進啟發式算法，使模型在合理時間內求解所有最優路徑；Shi等[13]考慮運輸速度、安全性、環境因素及運輸成本等因素建立多目標優化模型，采用精確算法尋找最優路徑；Raith等[14]提出多目標不確定最優路徑問題，將單目標算法擴展到多目標算法，改進啟發式算法求得有效解。

2007—2009年，雙層規劃模型的突現強度為2.52，持續3 a關注度較高。Kara等[15]考慮危險品運輸道路受政府管制，運輸風險由企業選擇路線決定，設計雙層規劃模型，但求解算法較困難；Erkut等[16]提出啟發式算法，解決雙層規劃模型難以求解的問題；Du等[17]開發模糊雙層規劃模型，上層為路段容量和客戶需求分配，下層為運輸車輛和滿足客戶需求的最佳路徑，設計4種基于模型仿真的遺傳算法求解；Fontaine等[18]從政府與企業角度建立雙層規劃模型，將模型轉化為混合整數線性規劃，采用精確算法中的Benders分解算法求解。

考慮危險品道路運輸路徑的網絡特性，2011—2014年，魯棒優化模型的突現強度為1.83，持續4 a。Berglund等[19]、Kuhn等[20]、Sun等[21]為解決不確定環境下的目標函數優化問題提出魯棒性概念。隨研究思路的細化，機會約束規劃模型的突現強度為0.91，成為研究重點。Sun等[22]、Moghaddam等[23]考慮危險品運輸風險的不確定性，構建機會約束規劃模型，分別采用精確算法、折衷算法及混合啟發式算法等求解，解決危險品道路運輸隨機環境下出現的不確定現象。

信息系統和地理信息系統的突現強度較高。Li等[24]、Pradhananga等[11]、Frank等[25]采用地理信息系統或決策支持系統提高危險品運輸路線選擇效率，信息系統的應用仍是未來研究的重點內容。

4.2 國內研究演進趨勢

國內危險品道路運輸路徑優化領域在不同時期經歷了研究模型及優化算法的交叉發展，突現強度較高的13個關鍵詞如表3所示。

國內危險品道路運輸路徑優化研究主要以多目標優化模型為主，突現時間為2006—2013年，突現強度為1.07，持續8 a，較多學者關注構建路徑優化目標模型，同時地理信息系統、蟻群算法等突現詞隨之出現。師立晨等[26]建立路線長度、時間、費用、風險等危險品道路運輸路徑多目標優化模型，項前等[27]采用地理信息系統將所構建的危險品道路運輸多目標優化模型與蟻群算法應用于實際求解，孫文霞等[28]考慮時間、費用、風險等阻抗建立危險品道路運輸多目標優化路徑模型。

魯棒優化模型的突現時間為2014—2016年，突現強度為1.39，持續3 a。麻存瑞等[29]、張艷東[30]根據魯棒優化理論，構建可調危險品道路運輸路徑優化模型，采用元啟發式算法求解，解決不確定環境下的路徑優化問題。

雙層規劃模型的突現時間為2018—2021年，突現強度為2.22，持續4 a，略滯后于國外。王偉等[31-32]從政府和企業2個角度建立雙層規劃模型，采用元啟發式算法中的粒子群優化算法求解；馬昌喜等[33]從危險品道路運輸風險、費用及服務時間窗等角度，采用混合啟發式算法求解，比傳統兩階段啟發式算法的運算效率高；張圣忠等[34]、余永骎[35]構建危險品專用車道優化設計雙層規劃模型，采用NSGA-Ⅱ算法求解，驗證模型的有效性。

2017年，交通擁堵成為突現詞并持續至今：殷勇等[36]在危險品道路運輸安全性路徑選擇中考慮交通擁堵，魯逸丹[37]、史盛坤[38]考慮交通擁堵風險因素優化危險品道路運輸路徑。但目前相關研究較少，突現強度較弱，未來研究可繼續完善該風險指標。地理信息系統在國內突現時間比國外晚，突現強度僅為0.63，說明國內危險品運輸路徑優化研究較少采用信息系統，未來需加強現代信息技術的應用研究。

綜上分析可知，國內危險品道路運輸路徑優化研究相對滯后于國外，國外在優化模型及算法研究上基本同步創新發展，國內主要偏向研究優化模型；國內危險品道路運輸路徑優化的技術融合晚于國外，2012年開始與地理信息系統等現代信息技術結合，而國外學者在2000年認識到危險品道路運輸路徑優化與信息技術融合發展的重要性，經歷長時間發展后與決策支持、信息處理等系統的融合應用程度較深。

5 結束語

為客觀、全面反映危險品道路運輸路徑優化領域的研究動態，以Web of Science核心合集數據庫及中國知網文獻檢索系統為數據源，檢索危險品道路運輸路徑優化領域的相關文獻，采用可視化文獻分析軟件CiteSpace，通過知識圖譜呈現危險品道路運輸路徑優化領域的科研合作現狀、研究熱點及演進趨勢，對把握該領域知識結構與演進規律具有重要作用。

在科研合作方面，國內學者應注重學習引進國外優秀科技成果，加強學術間合作交流，提升我國危險品道路運輸路徑優化領域的研究水平；在研究熱點方面，應不斷完善運輸風險評價指標，構建更科學、更具現實意義的優化模型，以獲得應用型研究路徑為目標，選取合適的算法求解；在演進趨勢方面，應推動我國危險品道路運輸路徑優化領域與新一代信息技術的融合發展，為危險品道路運輸路徑選取提供決策參考依據。

本研究未深入探索文獻的期刊來源、研究機構的省市分布等數據，未來可繼續拓展研究內容，為科研人員提供更全面的信息。

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Analysis of research trend related to routes optimization of? dangerous goods trucking by CiteSpace

LI Zewen1，2， ZHANG Mengmeng1，2

1.School of Transportation and Logistics Engineering， Shandong Jiaotong University， Jinan 250357，China;2.Shandong Key Laboratory of Smart Transportation（Preparation），Jinan 250357，China

Abstract：In order to analyze the research trend in the field of routes optimization of dangerous goods trucking， the Web of Science core collection and CNKI literature data from the year of 2000 to 2021 are searched. The aspects of scientific research cooperation， research hotpot and research trend are analyzed with the visual literature analysis software of CiteSpace. The results show that： Chinese and American researchers have paid more attention on cooperation and interactions， while China′s influence in the field was inferior to the United States′; the cooperation among universities has close connection; most institutions which has nothing to do with university have conducted independent research; research teams with good cooperation and certain influence have been formed both domestically and intentionally， the numbers of papers are huge and the paper′s level is high. The research hotpots include three aspects： trucking routes optimization model of dangerous goods， the solution algorithm and the using of information system. Regarding the research trends， the trend of routes optimization of dangerous goods trucking is similar both domestically and internationally， the home research is relatively lagging behind. It is suggested that home researchers should enhance the communication and cooperation with foreign institutions， and optimize the model index system， improve the solution algorithm， and strengthen the integration and application of modern advanced information technology.

Keywords： research trends; CiteSpace; dangerous goods trucking; routes optimization

（責任編輯：郭守真）

收稿日期：2022-09-14

基金項目：國家自然科學基金項目（52102412）；全國統計科學研究項目（2021LY017）；山東省自然科學基金項目（ZR202103040503，ZR2021QF110）

第一作者簡介：李澤文（1997—），女，河南洛陽人，碩士研究生，主要研究方向為交通運輸規劃與管理、交通安全及交通大數據分析，E-mail：sophialzw1116@163.com。

*通信作者簡介：張萌萌（1981—），女，山東泰安人，教授，工學博士，主要研究方向為交通規劃、智能交通及交通大數據分析等，E-mail：573275197@qq.com。