基于CiteSpace的危险品道路运输路径优化研究态势分析

李泽文　张萌萌

摘要：為分析危险品道路运输路径优化领域的研究态势，筛选2000—2021年Web of Science核心合集数据库和中国知网的文献数据，采用可视化文献分析软件CiteSpace分析国内、外危险品道路运输路径优化领域的科研合作现状、研究热点及演进趋势。结果表明：在科研合作上，中、美等国家注重合作交流，我国在危险品道路运输路径优化领域的影响力弱于美国，高校间合作密切，非高校机构多进行独立研究，国内、外均形成合作较密切且具有一定影响力的科研团队，发文数量与质量均较高；研究热点包括危险品道路运输路径优化模型、求解算法及信息系统应用等3方面；从演进趋势看，国内、外的危险品道路运输路径优化领域的演进趋势较一致，但国内研究相对滞后。建议相关研究人员增进与跨国及机构间的交流与合作，优化模型指标体系，改进求解算法，加强与现代先进信息技术的融合应用。

关键词：研究态势；CiteSpace；危险品运输；路径优化

中图分类号：U492.3+36.3;X951文献标志码：A文章编号：1672-0032（2023）02-0028-10

引用格式：李泽文，张萌萌.基于CiteSpace的危险品道路运输路径优化研究态势分析［J］.山东交通学院学报，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

近年来，我国危险品年平均道路运输总量为3 亿t，占危险品全方式运输总量的80%[1]。如果危险品运输过程中发生事故，不仅破坏环境，还会给事故现场及周边居民带来极大伤害。分析危险品道路运输路径优化领域的研究现状及研究前沿，对降低危险品道路运输事故率及减少损失具有重要意义。辛春林等[2]分析了危险品在单式运输、多式联运等运输方式及选址-选线问题的研究成果；Hu等[3]总结分析多种危险品碰撞风险模型；郭健等[4]总结危险品道路运输安全保障的关键技术及相关理论研究方法；王能民等[5]从危险品道路运输的特殊风险度量、特殊网络及特殊运输条件等角度对比分析相关文献。以往多采用文献资料法归纳分析危险品研究已有研究成果，以定性分析为主，缺乏定量分析，且未整理危险品道路运输路径优化领域的相关研究。

本文引入文献计量分析法，采用可视化文献分析软件CiteSpace筛选2000—2021年危险品道路运输路径优化领域的相关文献，以Web of Science核心合集数据库收录的405条文献数据及中国知网CNKI收录的311条文献数据为统计样本，分析危险品道路运输路径优化领域的科研合作现状、研究热点及演进趋势，以期帮助学者们更好地把握研究脉络和发展方向，为研究危险品道路运输路径优化提供参考。

1 数据来源与研究方法

基于Web of Science核心合集数据库和CNKI文献检索系统采集文献数据。1988—2021年危险品道路运输路径优化领域的年发文量变化趋势如图1所示。由图1可知：危险品道路运输路径优化领域的年发文量整体呈逐步增长趋势，Web of Science核心合集数据库的年发文量增长率相对稳定，2011—2014年CNKI的年发文量增长率约为78%。在2000年后，危险品道路运输路径优化研究发文量增长明显，因此本文研究采集2000—2021年的文献数据。

经除重和筛除无效文献后，得到405篇英文文献和311篇中文文献，文献数据包含作者、标题、参考文献等完整信息，涉及运输、安全科学与灾害防治、经济、化工、计算机等多个学科，危险品道路运输路径优化领域的中、英文文献信息如表1所示。

本文采用软件CiteSpace计量分析危险品道路运输路径优化领域的文献数据，讨论该领域的科研合作、研究热点与演进趋势。CiteSpace是陈超美教授及其团队以科学计量学、数据和信息可视化为背景，采用Java语言开发的多元、分时、动态的可视化文献分析软件[6-7]，可计量分析特定领域的文献，绘制知识图谱，以可视化手段呈现领域内的发文规律和分布情况，有助于研究者更好地把握研究方向与思路。

2 科研合作

采用软件CiteSpace绘制采集危险品道路运输路径优化领域文献所涉及的国家、研究机构及作者的科研合作图谱，根据节点信息分析科研合作规模、强度及影响程度：节点大小反映科研合作规模，节点越大说明合作越密切；节点间连线反映合作关系，线上数字为合作数量，连线粗细反映合作强度；节点中心性反映节点在图谱网络中的影响力，节点中心性越大说明该节点在合作图谱中的影响程度与关注度越高[8]。

2.1 国家合作图谱

根据获取的文献数据绘制危险品道路运输路径优化领域文献的国家合作图谱，如图2所示。由图2可知：1）中国、美国、加拿大等国的节点较大，与其他国家合作次数较多，中国与美国合作文献14篇，加拿大与美国、日本与澳大利亚等也均有合作；希腊与意大利、法国间的节点连线较粗，合作强度较高。2）节点中心性排名前8位的国家为美国、中国、加拿大、法国、意大利、德国、伊朗和印度，节点中心性分别为0.36、0.30、0.21、0.18、0.13、0.04、0.04、0.01。美国、中国、加拿大、法国及意大利的节点中心性均大于0.10，科研合作影响力较强；我国与其他国家合作交流较密切，但节点中心性略低于美国，在危险品道路运输路径优化领域的影响力弱于美国。

2.2 机构合作图谱

根据获取的中、英文文献数据绘制危险品道路运输路径优化文献的机构合作图谱，如图3所示。

由图3a）可知：危险品道路运输路径优化研究以高校为主的合作频次多，兰州交通大学、西南交通大学与其他高校合作密切，其中兰州交通大学交通运输学院与华南理工大学土木交通学院合作文献11篇；公安部天津消防研究所关于此研究方向的中文文献数超过国内大部分科研机构，与其他机构的合作较少。

由图3b）可知：兰州交通大学节点最大，与同济大学、华中科技大学、纽约市立大学等高校合作密切；北京化工大学、纽约州立大学、佛罗里达大学、德黑兰大学等高校合作频次较多，其他机构多围绕这几所高校开展合作。

研究危险品道路运输路径优化的机构并不孤立，相互间有较多合作，形成多个合作网络。我国研究危险品道路运输路径优化领域的机构主要是理工类高校，且合作主要以国内高校为主，未来需加强跨区域研究合作，非高校机构或专门的科研机构可与高校加强合作交流，加快整体研究进展。

2.3 作者合作图谱

根据获取的中、英文文献数据绘制危险品道路运输路径优化领域文献的作者合作图谱，如图4所示，识别领域中较活跃和具有影响力的研究团体。

由图4a）可知：目前国内已形成数支有影响力的科研合作团队，以马昌喜、任常兴等为核心的科研团队间合作密切；科研合作量排名前5位的作者为马昌喜、任常兴、吴宗之、巫威眺、何瑞春，中文文献的作者基本为国内学者，同一机构的作者间合作更密切，如兰州交通大学的马昌喜、何瑞春等。这些科研团队发文数量与质量均较高，其研究动态可代表该领域的研究重点。

由图4b）可知：国际上危险品道路运输路径优化领域已形成诸多有影响力的科研合作团队，如以MA、KWON为核心的合作团体。

综上分析可知：中国、美国、加拿大等国注重合作交流，我国虽与其他国家合作密切，但在此领域的影响力略低于美国；国内外高校间合作密切，非高校机构呈独立发展趋势，为更深入研究危险品道路运输优化路径，应与高校加强合作交流；国内外均形成多支合作较密切、有一定影响力的科研团队，加强团队合作对提升发文质量和影响力具有重要意义。

3 研究热点

研究热点指某一科研领域最核心的单个或多个研究主题，代表学者当下最关注的理论与技术研发。关键词是文章核心內容的浓缩及提炼，当某一关键词在文献中的被引频次、研究热度与节点中心性较高时，此关键词表征的研究主题即为该领域的研究热点。关键词在文献中的被引频次与节点大小成正比，研究热度与节点间连线数量成正比。关键词的节点中心性越大，关注度越高。根据获取的文献数据绘制危险品道路运输路径优化领域的关键词共现图谱，采用关键词被引频次、研究热度及节点中心性3项指标分析危险品道路运输路径优化领域的研究热点，有助于学者们及时掌握该领域的主流研究方向。

3.1 国外研究热点

绘制危险品道路运输路径优化领域英文文献的关键词共现图谱，如图5所示。

由图5可知：hazardous materials（危险品）、model（模型）、optimization（路径优化）、algorithm（算法）、risk（运输风险）及system（信息系统）等词的节点较大且连线较多，说明被引频次与研究热度较高。节点中心性排名前8位的关键词为hazardous materials（危险品）、optimization（路径优化）、system（信息系统）、algorithm（算法）、model（模型）、network（路网规划）、design（设计）及risk analysis（风险分析），节点中心性分别为0.36、0.29、0.22、0.13、0.12、0.12、0.12、0.09。危险品道路运输路径优化研究领域包括基础理论及对模型算法、信息系统集合及现代技术应用等方面。system（信息系统）的节点中心性为0.22，超过被引频次较高的model（模型）、algorithm（算法）及network（路网规划）等，信息系统可实现信息增值，采用数学模型统计分析数据、辅助决策是危险品道路运输路径优化领域追求的应用目标。

国外危险品道路运输路径优化的研究热点集中在构建危险品道路运输路径优化模型、危险品道路运输路径优化模型求解算法及信息系统应用等3方面。根据优化目标数量，构建的危险品道路运输路径优化模型分为单目标优化模型、双目标优化模型及多目标优化模型，根据约束条件分为无约束优化模型和约束优化模型，根据危险品运输网络特性分为鲁棒性模型、不确定性模型和随机规划模型等。随优化模型结构复杂性的增大，主要采用遗传算法、蚁群算法、NSGA-Ⅱ算法、benders分解算法、局部搜索算法等求解算法，保证高效、准确地优化危险品道路运输路径。结合现代信息系统发展，主要结合地理信息系统、决策支持系统及数据处理系统等，实现运输信息采集与存储，便于更好地管理管控危险品运输安全。

3.2 国内研究热点

绘制危险品道路运输路径优化领域中文文献的关键词共现图谱，如图6所示。

由图6可知：危险品、路径优化、风险分析、遗传算法、双层规划等关键词的节点较大，被引频次较高，但节点间连线较稀疏，比国外研究热度低。节点中心性排名前9位的关键词为危险品、路径优化、道路运输、双层规划、遗传算法、风险分析、复杂网络、信息系统、风险控制，节点中心性分别为0.34、0.27、0.21、0.12、0.08、0.07、0.05、0.01、0.01。危险品、路径优化、道路运输及遗传算法等是国内危险品道路运输路径优化领域的主要研究热点，关注度较高。复杂网络的节点中心性为0.05，引入复杂网络模型的相关文献较少，但复杂网络的节点中心性超过被引频次较高的风险控制等关键词，说明学者对复杂网络模型的关注度较高。

国内危险品道路运输路径优化领域的主要研究热点包括危险品道路运输路径优化模型、求解算法、信息系统应用等3方面，与国外相似，但整体的节点中心性低于国外。国外更强调技术、知识、创新等对危险品道路运输路径优化领域发展的推动作用，国内研究更侧重于从政府与企业等多层角度构建模型，如双层规划模型及层次结构模型等；国内主要以遗传算法或改进遗传算法为主求解模型，算法研究较局限；国内信息系统的节点中心性为0.01，比国外关注度低。

综上分析可知，危险品道路运输路径优化领域的主要研究热点为通过具体算法设计、分析和优化模型，实现运输路线的高效安全运行。因研究背景等方面的差异，国、内外学者对研究热点的侧重点不同：在研究方向上，国外研究更强调对危险品道路运输路径优化模型及求解算法进行创新，推动领域发展，国内研究表现为移动的政策导向性且侧重于从政府与企业等多层角度进行应用研究；在研究影响力上，国外研究热点的节点中心性普遍偏高，微观层面的研究较丰富，文献发表数量呈逐渐上升趋势，影响力较高，而国内研究仍存在一定差距。

4 研究演进趋势

4.1 国外研究演进趋势

突现词是短期内被引频次较高的关键词，突现强度和持续时间可反映某领域的研究前沿和发展趋势。危险品道路运输路径优化领域英文文献中突现强度较高的15个关键词如表2所示。由表2可知：随时间变化，研究人员对危险品道路运输路径优化领域的模型和求解算法等研究热点不断进行完善与创新。

突现词的产生和消失一般伴随研究领域新模型的产生和成熟。危险品道路运输路径优化模型主要以多目标优化模型和双目标优化模型为主，突现词的持续时间为2012—2016年，说明此时从目标数量上优化运输路径较受关注。Jaszkiewicz等[9]、Xu等[10]考虑成本、时间等因素建立双目标优化模型，采用启发式算法求解；Pradhananga等[11]考虑运输行程时间及运输过程中的总风险建立双目标优化模型，提出元启发式算法求解近似最优路径解；Zhou等[12]考虑最小化保留车道对正常交通的影响，建立运输风险最小双目标优化模型，改进启发式算法，使模型在合理时间内求解所有最优路径；Shi等[13]考虑运输速度、安全性、环境因素及运输成本等因素建立多目标优化模型，采用精确算法寻找最优路径；Raith等[14]提出多目标不确定最优路径问题，将单目标算法扩展到多目标算法，改进启发式算法求得有效解。

2007—2009年，双层规划模型的突现强度为2.52，持续3 a关注度较高。Kara等[15]考虑危险品运输道路受政府管制，运输风险由企业选择路线决定，設计双层规划模型，但求解算法较困难；Erkut等[16]提出启发式算法，解决双层规划模型难以求解的问题；Du等[17]开发模糊双层规划模型，上层为路段容量和客户需求分配，下层为运输车辆和满足客户需求的最佳路径，设计4种基于模型仿真的遗传算法求解；Fontaine等[18]从政府与企业角度建立双层规划模型，将模型转化为混合整数线性规划，采用精确算法中的Benders分解算法求解。

考虑危险品道路运输路径的网络特性，2011—2014年，鲁棒优化模型的突现强度为1.83，持续4 a。Berglund等[19]、Kuhn等[20]、Sun等[21]为解决不确定环境下的目标函数优化问题提出鲁棒性概念。随研究思路的细化，机会约束规划模型的突现强度为0.91，成为研究重点。Sun等[22]、Moghaddam等[23]考虑危险品运输风险的不确定性，构建机会约束规划模型，分别采用精确算法、折衷算法及混合启发式算法等求解，解决危险品道路运输随机环境下出现的不确定现象。

信息系统和地理信息系统的突现强度较高。Li等[24]、Pradhananga等[11]、Frank等[25]采用地理信息系统或决策支持系统提高危险品运输路线选择效率，信息系统的应用仍是未来研究的重点内容。

4.2 国内研究演进趋势

国内危险品道路运输路径优化领域在不同时期经历了研究模型及优化算法的交叉发展，突现强度较高的13个关键词如表3所示。

国内危险品道路运输路径优化研究主要以多目标优化模型为主，突现时间为2006—2013年，突现强度为1.07，持续8 a，较多学者关注构建路径优化目标模型，同时地理信息系统、蚁群算法等突现词随之出现。师立晨等[26]建立路线长度、时间、费用、风险等危险品道路运输路径多目标优化模型，项前等[27]采用地理信息系统将所构建的危险品道路运输多目标优化模型与蚁群算法应用于实际求解，孙文霞等[28]考虑时间、费用、风险等阻抗建立危险品道路运输多目标优化路径模型。

鲁棒优化模型的突现时间为2014—2016年，突现强度为1.39，持续3 a。麻存瑞等[29]、张艳东[30]根据鲁棒优化理论，构建可调危险品道路运输路径优化模型，采用元启发式算法求解，解决不确定环境下的路径优化问题。

双层规划模型的突现时间为2018—2021年，突现强度为2.22，持续4 a，略滞后于国外。王伟等[31-32]从政府和企业2个角度建立双层规划模型，采用元启发式算法中的粒子群优化算法求解；马昌喜等[33]从危险品道路运输风险、费用及服务时间窗等角度，采用混合启发式算法求解，比传统两阶段启发式算法的运算效率高；张圣忠等[34]、余永骎[35]构建危险品专用车道优化设计双层规划模型，采用NSGA-Ⅱ算法求解，验证模型的有效性。

2017年，交通拥堵成为突现词并持续至今：殷勇等[36]在危险品道路运输安全性路径选择中考虑交通拥堵，鲁逸丹[37]、史盛坤[38]考虑交通拥堵风险因素优化危险品道路运输路径。但目前相关研究较少，突现强度较弱，未来研究可继续完善该风险指标。地理信息系统在国内突现时间比国外晚，突现强度仅为0.63，说明国内危险品运输路径优化研究较少采用信息系统，未来需加强现代信息技术的应用研究。

综上分析可知，国内危险品道路运输路径优化研究相对滞后于国外，国外在优化模型及算法研究上基本同步创新发展，国内主要偏向研究优化模型；国内危险品道路运输路径优化的技术融合晚于国外，2012年开始与地理信息系统等现代信息技术结合，而国外学者在2000年认识到危险品道路运输路径优化与信息技术融合发展的重要性，经历长时间发展后与决策支持、信息处理等系统的融合应用程度较深。

5 结束语

为客观、全面反映危险品道路运输路径优化领域的研究动态，以Web of Science核心合集数据库及中国知网文献检索系统为数据源，检索危险品道路运输路径优化领域的相关文献，采用可视化文献分析软件CiteSpace，通过知识图谱呈现危险品道路运输路径优化领域的科研合作现状、研究热点及演进趋势，对把握该领域知识结构与演进规律具有重要作用。

在科研合作方面，国内学者应注重学习引进国外优秀科技成果，加强学术间合作交流，提升我国危险品道路运输路径优化领域的研究水平；在研究热点方面，应不断完善运输风险评价指标，构建更科学、更具现实意义的优化模型，以获得应用型研究路径为目标，选取合适的算法求解；在演进趋势方面，应推动我国危险品道路运输路径优化领域与新一代信息技术的融合发展，为危险品道路运输路径选取提供决策参考依据。

本研究未深入探索文献的期刊来源、研究机构的省市分布等数据，未来可继续拓展研究内容，为科研人员提供更全面的信息。

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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

（责任编辑：郭守真）

收稿日期：2022-09-14

基金项目：国家自然科学基金项目（52102412）；全國统计科学研究项目（2021LY017）；山东省自然科学基金项目（ZR202103040503，ZR2021QF110）

第一作者简介：李泽文（1997—），女，河南洛阳人，硕士研究生，主要研究方向为交通运输规划与管理、交通安全及交通大数据分析，E-mail：sophialzw1116@163.com。

*通信作者简介：张萌萌（1981—），女，山东泰安人，教授，工学博士，主要研究方向为交通规划、智能交通及交通大数据分析等，E-mail：573275197@qq.com。