黄凤 张露露 周志华 何雅枫 王悦 张红英

[摘要]  使用科学计量学软件CiteSpace，以中国知网（CNKI）收录的地震灾情研究领域近20年（2003—2022年）的文献资料为数据来源，对地震灾情研究的总体分布、研究热点及前沿演进轨迹进行研究。结果显示，近20年来关于地震灾情研究的文献数量不多，且与地震事件密切相关，研究机构主要以承担地震工作的职能部门为主，主要研究热点集中在灾情数据获取和灾情信息提取。经分析，地震灾情研究的演进轨迹可划分为起步阶段、发展阶段和深化阶段，目前的研究热点方向主要为灾情数据的获取，处于地震灾情研究的初级阶段，是奠定坚实基础的重要阶段。未来，我国地震灾情研究要加强学科融合，注重拓展灾情信息提取、灾情上报与发布等研究方向，结合主流技术实现地震灾情的智能化、动态化、三维化。

[关键词] 地震灾情; CiteSpace; 灾情数据获取; 灾情信息提取; 灾情上报与发布

[DOI] 10.19987/j.dzkxjz.2023-065

0  引言

地震灾害是人类面临的最严重的自然灾害之一，而中国是世界上地震活动最强烈、地震灾害最严重的国家之一。地震发生后，应急指挥决策的关键在于能否及时了解和掌握地震现场灾害损失情况^[1]，在进行救灾工作部署时，都会反复强调灾情收集与报送的重要性^[2]。地震应急具有“时间紧、任务重”的特点，对灾情的判定速度直接影响救灾方案的科学性、指挥决策的全面性、救援力量部署的精准性^[3]。基于近年来我国地震频发的基本国情，学者们正积极探索地震灾情与新技术新方法的融合，因此，十分有必要对国内近20年有关地震灾情的研究进行总结和梳理，分析地震灾情未来的研究方向，并结合主流技术实现地震灾情研究新成果在抗震救灾工作中的应用，为进一步指导新时期防灾减灾救灾相关政策提供科学依据。

科学知识图谱以科学知识为对象，是其发展进程和结构关系的图像表达^[4]。其中CiteSpace被广泛应用于对特定学科或领域进行科学研究分析，如经济管理、生物学、医学和地学等^[5-8]，但在地震应急领域却少有应用，特别是对地震灾情领域进行分析的文献更是少之又少。通过科学知识图谱进行文献计量分析，能挖掘研究主题的核心作者、研究机构、研究热点、前沿演进等内容^[9]。

综上所述，本文将运用CiteSpace软件绘制知识图谱，基于中国知网（CNKI）数据库收录的2003—2022年地震灾情研究文献，对研究热点和前沿演进轨迹进行剖析，为地震灾情研究领域的未来发展提供借鉴和参考。

1  数据来源与方法

本文使用中国知网学术期刊数据库，选取“地震灾情”“地震受灾情况”“地震受损情况”为主题进行检索，文献检索时间范围为2003—2022年，共检索到716篇文献。为提高研究的精准度，经去重、剔除书评、报道、会议等不相关文献，获得有效文献401篇。在此基础上，运用CiteSpace 6.1.R6软件对发文数量、研究机构等进行统计分析，设置参数如下：文献研究的时间区间设置为2003—2022年，时间切片设置为1年，使用剪切（Purning）联系中的寻径（Pathfinder）功能；选择“机构”“关键词”依次进行共现分析，生成可视化图谱。

2  文献年度分布与研究机构分布

经过文献计量软件CiteSpace对上述401条数据的处理，可以明确地看出关于地震灾情研究的文献年度分布和研究机构分布。

2.1  文献年度分布

2003—2022年，关于地震灾情的文章共检索出401篇，国内发表的文献数量与地震事件密切相关。图1是地震灾情年度发文量统计图。2008年汶川8.0级地震后，关于地震灾情的文献数量增长速度最快，在2009年发文量达到最大值，学术关注度到达顶峰，随后发文量递减。在2014年和2018年文献数量迎来两次小幅度增长，经分析主要与当年发生的地震事件相关：2013年芦山7.0级地震以及2014年鲁甸6.5级地震均造成大量人员伤亡和经济损失^[10]。另外，随着信息技术的发展，新技术与地震灾情的融合，引发了新一轮的关注。2017年九寨沟7.0级地震的震中在九寨沟景区内部，在造成了严重人员伤亡和经济损失的同时，还破坏了当地自然风景和文化遗址，给景区造成了巨大的冲击。

2.2  研究机构分布

从开展地震灾情研究的研究机构的文章统计表（表1）来看，论文发文量最多的研究机构前5位为：中国地震台网中心（25篇）、中国地震局地质研究所（20篇）、四川省地震局（18篇）、云南省地震局（18篇）、大理大学（13篇），大多为承担地震工作的职能部门。由此可见，这些部门是我国开展地震灾情研究的主力军，而其他部门或大学院校对此方向的研究关注较少或较弱。

3  研究热点及前沿演进轨迹

地震灾情研究与地震应急工作息息相关，研究结论需结合真实地震进行验证。地震灾情研究主要包括灾情数据获取、灾情信息提取、灾情上报与发布等3个部分，为震后72小时黄金救援时段提供可靠情报^[3]。地震灾情研究的体系结构如图2所示。

3.1  研究热点

3.1.1  高頻关键词共现

关键词可以反映论文主体概念，是最核心的词汇，有利于我们对全文内容的把握，对其进行共现分析可考察某一领域的研究热点。本研究以“关键词”为节点，绘制地震灾情关键词共现图谱（图3），图谱包含406个节点，568条连线，连线较多、纵横交错，表明关键词之间的联系较为紧密。由图可见，关键词中的地震、地震应急、地震灾害、地震灾情、灾情速报是历时最长的研究热点，且出现频次最多，而灾情调查、灾情收集、地震烈度等关键词是最近几年出现的研究热点。

为了更准确地表现关键词之间的关系和地位，本研究将关键词共现频次和中心性以表格形式展现（表2）。从关键词共现频次可知，地震灾情的研究主要围绕地震、汶川地震、地震灾情、地震应急、地震灾害等展开，对于地震灾区、灾情速报、快速评估、遥感、灾情上报等的研究频次比较均衡。从关键词中心性可知，地震、汶川地震、地震灾情、地震应急、地震灾害、灾情等关键词的中介中心性均超过0.1，由此表明，上述关键词是过去20年备受关注的研究议题，亦是连接其他不同研究热点的桥梁。总体来看，从2003—2022年，我国地震灾情研究呈现出从关注单一的地震灾情，到关注与地震灾情密切相关的灾情速报、快速评估、灾情收集、灾情调查等。

3.1.2  高频关键词聚类

关键词聚类能确定某段时间内出现的高频次、高中心性关键词，经常被用来确定某一研究领域中的热点问题。采用K聚类法，运用LLR算法对关键词进行聚类分析，绘制地震灾情关键词聚类图谱。聚类结果显示，聚类的模块值（Modularity）Q=0.7803＞0.3，平均轮廓值（Mean Silhouette）S=0.9509>0.5，表明此次聚类效果良好。由聚类结果可知，地震灾情形成了#0 地震、#1 地震灾情、#2 地震应急、#3 汶川地震、#4 地震灾害、#5 地震灾区、#6 地震信息、#7 灾情分析共8个聚类群。

综合高频关键词列表与关键词聚类的数据，再结合相关文献的阅读，可以得出关于地震灾情研究的主要熱点集中在灾情数据的获取和灾情信息提取，如“地震灾情速报”“地震灾情收集”“地震灾情调查”“地震灾情分析”等。

3.2  前沿演进轨迹

通过研究软件CiteSpace分析得出的关键词突现图谱（图4）和关键词时区图谱（图5）可以总结出有关地震灾情研究的前沿演进轨迹。

3.2.1  地震灾情研究关键词突现

2008年以前，地震灾情的研究热点专注于经济损失。2008年汶川地震后，围绕地震灾情开展的研究主题逐渐丰富，研究热点关键词专注于遥感、受灾群众、地震信息、灾情上报等方向，随着时间的发展，关于这些热点关键词的研究热度及研究价值逐渐退去，它们也不再是学者们所热衷的选题。2015年后，微博、信息服务、灾情收集、灾情调查成为新的突现关键词，其中灾情收集、灾情调查在2022年持续突现，是目前地震灾情研究的热点和方向，与3.1节中对关键词共现图谱的分析结果一致。

3.2.2  地震灾情研究演进历程

为了了解地震灾情研究的时间分布和研究动态，本研究以“关键词”为节点，绘制了地震灾情研究关键词时区图（图5），以此清晰展示地震灾情研究的演进历程，时区图中每一个节点都代表相对应年份出现的关键词，两个节点间的连线表示关键词之间的传承关系和时序演进。结合地震灾情研究发文量统计图（图1）和地震灾情研究关键词时区图（图5），将地震灾情研究的演进归纳总结为以下3个阶段。

3.2.2.1  起步阶段（2003—2007年）

这一阶段，研究成果数量较少，共发文14篇，占总发文量的3.49%。关于地震灾情的研究处于萌芽期，我国地震防震减灾政策由抗震防灾转变为防震减灾，除了预防预报工作外，也关注地震应急的其他步骤^[11]。

但由于当时的信息技术也处于发展阶段，因此对地震灾情的研究手段相对单一，研究主题主要集中在对震后灾情的评估和分析，如快速评估、经济损失、人口伤亡等。晏凤桐^[12]根据云南历史地震数据得出烈度衰减关系和地震灾情的快速评估公式。周光全等^[13]得出破坏性地震发生后受灾人口与地震灾害经济损失呈非线性关系，提出利用受灾人口数据进行地震灾害损失快速预估的方法。苏乃秦^[14]根据历史地震震害、地震空间位置与震害关系以及地震断错主动盘与震害关系的对比分析对乌什6.3级地震的人员伤亡、经济损失进行快速判定。

3.2.2.2  发展阶段（2008—2014年）

这一阶段，地震灾情研究成果呈现爆发式增长，共发文227篇，占总发文量的56.61%。经历了2008年汶川8.0级特大地震后，对震后灾情的需求愈发明晰，不断强化我国防震减灾政策，增强综合防震减灾工作，强化地方以及多元主体责任，实现全面化、科学化防震减灾。

同时，在此时期我国的信息技术和互联网领域都取得了举足轻重的发展，包括移动互联网的普及、社交媒体的扩张、Web的全面发展以及大数据的应用等方面。政策与科技的结合促使地震灾情的研究主题开始出现多元化，学者们开始探索利用新技术提升地震灾情收集、评估和上报的效率和准确性。

（1）通过从互联网平台上获取灾情数据的方式增加灾情获取渠道，辅助前期灾情收集。帅向华等^[15-16]提出了一种基于互联网的主动获取地震灾情的模型，并通过天地图实现灾情信息空间化展示。胡素平和帅向华^[17]通过构建模型将互联网上非结构化的灾情信息转化成结构化的灾情信息，应用于对烈度快速评定结果的修正拟合。

（2）优化地震灾害快速评估模型，规范灾情信息分类，探索多源信息融合技术。吴立新等^[18]提出了考虑震源机制解的带方向的地震烈度图快速生产方法，以及针对不同的数据完备性设计并开发了震害快速评估演进模型与方法。董曼和杨天青^[19]将地震应急灾情信息分为震情信息、震区背景信息、灾情信息和应急响应与救援4大类，便于灾情的快速分析与处理。徐敬海等^[20]研究了多源异构地震灾情信息的分类和编码方法，提出了编码结构与编码存储。

（3）提出更高效的灾情上报方式，快速上报灾区最新灾情。郑黎辉等^[21]和程奕等^[22]提出利用智能手机终端、北斗卫星等实现地震灾情的快速上报。而张翼等^[23]利用移动终端技术、无线通信技术等建成了基于个人数码助理的四川灾情速报系统，地震第一时间快速获取灾区最新灾情，缩短“黑箱期”。

3.2.2.3  深化阶段（2015—2022年）

这一阶段共发文160篇，占总发文量的39.90%。随着大震频发、应急处置经验的不断累积以及我国地震应急政策由防震减灾向防灾减灾救灾相结合的转变，救灾的前提是要先摸清灾情，因此，对地震灾情的研究提出了更高的要求。

同时，我国诸多高新技术手段发展得愈发成熟，如无人机技术、遥感技术、信息化手段等，经过多次地震的检验，学者们摒弃了一些鸡肋、难以实现的技术手段，从实用性技术出发拓展地震灾情的研究方向。

（1）利用技术进一步拓宽前期灾情获取渠道，结合灾情调查，提供科学辅助决策依据。张露露等^[24]利用无人机对灾区房屋进行航拍，结合现场地面调查对灾区的地震烈度进行宏观判断。张飞舟等^[25]研究了基于高分辨率遥感影像的变化检测算法在震害提取中的应用，分析了基于像元和面向对象两种变化检测方法的原理和优缺点。冉进同等^[26]利用感知哈希算法对网络上传的图片进行分析处理，通过大体的图像对比处理判断地震灾情。

（2）通过更稳定的信息化手段建立信息系统，处理和提取地震灾情信息，注重差异化信息服务，满足不同对象需求。毛振江等^[27]调用新浪微博官网API获取震后微博信息并对其分析，得出社会及民众的情绪、关注度变化，微博灾情的空间变化特征为从点状分布逐渐变为带状分布并进而趋向于形成一个面。王晓磊等^[28]开发一套基于jQuery Mobile技术的应急信息软件系统，为社会公众提供救援咨询服务。杨天青等^[29]设计实现了基于共享模式的分级分层地震灾情集成发布平台，通过微信、短信、网页、APP等方式实时为指挥人员、应急人员和公众等提供灾情信息服务。

（3）在特定场景下模拟地震灾情，还原抢险现场，为专项地震应急救援、日常演习演练提供科学保障。李宏伟等^[30]基于GIS設计了一套地震灾情计算机在线模拟系统，能构建建筑物的三维像素点集合模型，通过地震动场判定和三维坐标转换，构建灾后场景，提升可观赏效果。Tian等^[31]使用虚拟仿真来构造地震灾害场景，为人们沉浸式学习地震应急相关知识提供系统支撑。杨哲飚^[32]针对5种典型的地震倒塌类型，给出了建筑模型和地震时程结果的映射关系，实现了城市区域地震倒塌场景可视化。

3.2.3  地震灾情研究前沿演进轨迹

综合以上两个图谱可以分析出，地震灾情研究的发展演进轨迹大多与地震应急经验息息相关。早期学者们对地震灾情的研究多局限于对震后灾情的评估和分析，随着大震发生，传统地震灾情的研究成果远远不能满足实际地震应急需求，灾情获取手段少、灾情评估模型不适用等问题，促使地震灾情研究向多元化方向发展。中期的地震灾情研究结合互联网和智能终端，将蓬勃发展的信息技术带入地震灾情的研究中。现在的地震灾情研究在技术领域与过去相比已迈入新阶段，灾情获取手段层出不穷，信息技术系统的建设逐渐趋向于全面，业务覆盖震前、震时、震后，同时，结合三维建模构建灾情场景，提升可观赏效果，按需为不同对象提供差异化服务。

截至2022年，地震灾情的研究热点依然是灾情收集和灾情调查，处于地震灾情研究的初级阶段，而关于灾情信息提取、灾情上报与发布的研究均需在灾情数据获取的基础上进一步发展，就目前的发展来看未来还有很长的路要走。

4  结语

本研究通过查阅地震灾情相关文献资料并使用科学文献可视化软件CiteSpace直观地对地震灾情领域文献的年度分布、研究机构分布、热点分析以及前沿演进轨迹进行了探究。对以上数据进行总结后可以看出此类研究还有以下不足：首先，从整体研究现状来看，关于地震灾情的文献数量不多，研究机构主要以承担地震工作的职能部门为主，高校发表在核心期刊上的文献不足，未来若能更多地看到业界与学界合作产出的研究成果必然能充实地震灾情的研究方向，更好地促进学科融合；其次，地震灾情的研究讲究实用性，需经过实践检验才能找到最优解，但每年发生地震的数量有限，在一定程度上都限制了地震灾情研究的进展。作为防震减灾工作至关重要的一环，即使前方有重重困难，学者们都坚定地探索挖掘，在多种可能中寻找最优解。

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Research on hotspots and frontier evolution of earthquake disasters in China based on CiteSpace

Huang Feng， Zhang Lulu， Zhou Zhihua^*， He Yafeng， Wang Yue， Zhang Hongying

Sichuan Earthquake Agency， Sichuan Chengdu 610041， China

[Abstract]  Based on the literatures in the field of earthquake disaster research in China in the past 20 years （2003—2022） collected by China Knowledge Network， this article studied the overall distribution， research hotspots and frontier evolution trajectory of earthquake disaster research using the scientometric software CiteSpace. The results show that in the past 20 years， there has been a limited number of literatures on earthquake disaster research， which is closely related to earthquake events. Research institutions mainly focus on functional departments responsible for earthquake work， and the main research hotspots are focused on obtaining disaster data and extracting disaster information. After analysis， the evolution trajectory of earthquake disaster research can be divided into the initial stage， development stage， and deepening stage. The current research hotspots mainly focuses on the acquisition of disaster data， which is in the early stage of earthquake disaster research and an important stage of laying a solid foundation. In the future， the research on earthquake disasters in China should strengthen the integration of disciplines， pay attention to expanding the research direction of disaster information extraction， disaster reporting and release， and realize the intelligence， dynamics and three-dimensional of earthquake disasters by combining mainstream technologies.

[Keywords] earthquake disaster; CiteSpace; disaster data acquisition; disaster information extraction; disaster reporting and release