基于VOSviewer的城市轨道交通安全研究可视化分析

温凯越, 仇维斌, 曹海珍, 欧红香

(1.常州大学安全科学与工程学院,江苏 常州213164;2.无锡学院轨道交通控制工程系,江苏 无锡 214105)

0 引言

轨道交通以其便捷、速达和准时等特点逐渐成为居民出行的首选方式[1]。随着当今城市轨道交通的大规模建设和运营,城市轨道交通安全吸引了众多研究者的关注[2-3]。目前有关城市轨道交通安全的研究,主要包括城市轨道交通运营安全预警及应急保障技术[4]、安全评估适用的法律法规和标准规范[5]、安全管理中出现的运营问题[6]以及安全供电技术[7]等方面,这些研究为提高城市轨道交通系统的安全水平提供了科学理论依据。本文对城市轨道交通安全领域现有研究成果进行较为全面的统计分析,并利用VOSviewer针对领域内的研究热点与趋势进行较为清晰、直观的可视化分析。

VOSviewer作为可视化分析软件,具有易于操作、支持多格式使用、可提供多类视图解读等特点[8],同时,其可以生成高质量的可视化地图,将复杂的数据转化为直观的图形展示,并可对文献进行聚类和共词分析,帮助研究者深入理解学科领域中的关联性、发展动态和热点问题。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源与处理

本文选取CNKI数据库、EI数据库以及Web of Science(WOS)核心合集数据库对城市轨道交通安全领域文献进行统计分析,采用布尔逻辑运算的检索方法,对城市轨道交通、安全及其相关主题词进行检索,部分检索词,见表1;具体检索策略,如图1。

表1 检索词Tab.1 Retrieval words

图1 检索策略Fig.1 Retrieval strategy

为提高精度,将检索范围进行一定限制,具体为:纳入文献标准为期刊,硕、博士学位论文;剔除法律法规、会议论文、创刊纪念稿或新闻报道;剔除重复发表以及与主题无关文献;文献收集的起始日期为1971-1-1,截止日期为2022-12-31。经过初步筛选后,分别于CNKI数据库、EI数据库以及Web of Science核心合集数据库采集得到2080、1956、337篇文献,由于EI数据库与Web of Science核心合集数据库中包含重复文献,经过消歧与合并,最终获得领域相关文献4219篇。

由于文献来源于不同数据库因此引文文献格式不一致,为此通过以下步骤对文献分析格式进行统一:首先,将数据库导出的文献数据保存为Endnote格式;其次,将文献导入Endnote,对文献信息中的作者、关键词等内容进行整理,统一文献分析格式,便于后续在VOSviewer中进行关键词及作者共现等可视化研究。

1.2 研究方法

VOSviewer作为专门用于构造和可视化文献计量图谱的软件工具,其在图谱展现,尤其在聚类方面有独特的优势[9]。本文采用的研究路线为:首先,在数据库中通过制定的检索策略得到相关文献,并利用文献管理软件Endnote对文献进行筛选与格式处理;随后,利用VOSviewer对处理后的文献进行作者合作共现、关键词共现及聚类等可视化分析,以展示研究领域内代表作者、团队、研究主题之间联系的密切程度及热点主题等。从而可以清晰直观地展示城市轨道交通安全领域的研究现状及前沿信息。

2 文献统计分析

2.1 发文量分析

年发文量是衡量科学研究发展的重要指标[10],是了解领域内研究动态、评估影响力和规划研究资源的重要手段。1970年以来城市轨道交通安全领域发文量统计,如图2。从图2可以看出,年发文量从2003年后呈现快速增长的趋势,可见城市轨道交通安全领域日渐受到学者的关注。2003年之前的年发文量不足10篇,这与全球城市轨道交通领域发展较为迟缓及学者在交通安全领域研究的关注度不高有关。2003—2022年,城市轨道交通安全领域的年发文量保持快速增长状态,从2015年开始年发文量进入迅速增长期,城市轨道交通安全研究的年发文量在200篇以上,其中中文文献年发文量突破100篇。自2018年后城市轨道交通安全领域年发文量达到400篇以上,且继续呈上升趋势,可见该领域研究得到持续关注。这与这一阶段全球发达城市,尤其是国内20年间城市轨道交通进入快速发展期有关。仅我国的城市轨道交通建设总里程便由2003年之前的不足200km达到了2022年的9584km,位居全球第一位,在城市轨道交通规划建设、运营管理以及车辆制造等方面都取得了显著成就。同时,我国轨道交通、安全工程等专业在校生人数迅速增加,研究条件得到显著改善,研究人员队伍也得到了扩充,由于这一时期我国GDP稳步上升,特别是2018年国务院办公厅印发《国务院办公厅关于保障城市轨道交通安全运行的意见》[11]以来,国家的支持更激发了学者们的研究热情。

图2 年发文量统计图Fig.2 The statistics of the number of annual published papers

2.2 来源期刊分析

检索到的文献共获得文献来源出版物839个,发文量排名前十位的期刊,见表2。在发文量排名前十的期刊中,有以轨道交通为主题的期刊,如《城市轨道交通研究》《Journal of Railway Engineering Society》;有以工程与电气电子为主题的期刊,如《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《IEEE Access》;还有以安全生产与公共安全等为主题的期刊,如《中国安全生产科学技术》。由此可见,针对城市轨道交通安全研究的范畴不仅局限于城轨交通本身,还涉及工程、电气、安全等多学科领域,呈现跨学科交叉研究态势。

表2 主要期刊文献数量Tab.2 The number of literatures in major journals

2.3 文献被引量分析

文献被引量分析是评估学术论文影响力和重要性的一种重要方法,由于不同数据库统计的被引次数不具有可比性,本文选取资料来源广泛、质量较高且具有较高参考价值的EI数据库进行文献被引量分析,城市轨道交通安全领域被引量居前五位的文献,见表3。从表3可以看出,被引次数最多的是2016年北京交通大学杨欣等人发表的“A survey on energy-efficient train operation for urban rail transit”,作者在文中联合优化时间表同步列车的加速和制动动作,最大限度地利用太阳能等可再生能源,优化每个路段的速度曲线,从而最大限度减少能源消耗[12],为解决城市铁路过境引发的能源浪费与环境安全问题提供新思路。

表3 城市轨道交通安全领域被引量居前五位的文献Tab.3 Top five literatures cited in the field of the urban rail transit safety

2.4 作者合作分析

通过对文献作者研究方向的分析,可以发现其合作紧密程度与学科之间的交叉关系[13]。作者合作是指在同一篇文献中同时参与创作的2个或多个不同作者,城市轨道交通安全领域作者合作的VOSviewer可视化图谱,如图3。作者合作可视化图谱中的节点大小代表该作者的文献产出数量,节点之间的连线代表不同作者间的合作关系[14]。

从图3可以看出,以唐涛、朱力等为中心,以吴建军、孙慧君等为中心,以贾利民、秦勇等为中心的团队合作较为密切。根据整体的作者合作可视化图谱可见,大部分作者处于相对独立的研究状态,作者间的合作并不密切。此外通过对合作较为密切的作者与所属机构的分析,可了解到作者多为同一院校师生,并属于相同的学科乃至研究方向。 因此,虽然城市轨道交通安全领域的合作已有进展,但全方位的跨学科合作还不够普及,城市轨道交通安全的研究人员应进一步强化合作,以实现学科、机构等多维突破。

图3 作者合作可视化图谱Fig.3 The visualization map for the author collaboration

3 研究热点与趋势分析

3.1 高频关键词遴选

关键词能够直观地表述文献的主题,分析文献关键词有助于了解文献所属学科或领域的研究热点[15]。由于不同作者对于同类词语表述不一致,会出现多个词语表达同一含义的问题,从而影响关键词分析结果的准确性。针对此,利用Endnote对文献关键词进行归类整理,如“Subways”“Metros”“Undergrounds”可统一为“Subways”等。在完成关键词表达方式的归类整理后,统计不同关键词的出现次数,得到出现频率最高的10个关键词及出现次数,见表4。最后将关键词等信息转换为Ris格式导出,以便进行关键词分析。

根据表4的统计结果,出现频数最高的关键词是轻轨交通(light rail transit)和城轨交通(urban rail transit);其次是城市交通运输(urban transportation)、安全(safety)、地铁(subways)、调度(scheduling)等。其余出现频次较高的关键词包括轨道交通、安全工程、能源利用、大众运输工具等。

表4 前十位的高频关键词及频次Tab.4 Top ten high-frequency keywords and frequency

3.2 关键词共现及聚类分析

与利用Endnote获取高频关键词相比,应用VOSviewer进行关键词共现及聚类分析可以更清晰地获取城市轨道交通安全领域内的研究热点。选取出现次数在4次以上的关键词绘制可视化图谱,并沿时间轴进行展示,如图4。主要时间区间选取为城市轨道交通安全领域研究成果增长最快的2014—2022年,并以2年为单位绘制时间轴。图谱中节点的大小代表该关键词出现的频次。节点颜色(颜色用灰度表达)代表某一关键词作为热点所处的年份,节点颜色越浅,表示该关键词表述的研究方向越前沿。由图4可知,城市轨道交通安全呈现从事故预防、高速铁路交通、城镇铁路规划等研究领域向客流控制、图像增强、安全检测、深度学习等研究领域转变的趋势。

图4 关键词共现图谱Fig.4 Keyword co-occurrence map

为进一步分析研究热点的结构分布以及研究主题的差异,选取出现次数超过10次的关键词进行聚类分析,共得到7个聚类区,如图5;聚类1区代表城轨列车车辆调度方面的相关研究领域,包括能源利用、遗传算法等;聚类2区的研究对象主要为轻轨交通安全,具体体现为以迭代理论、城市规划等为研究手段,针对事故预防、铁路控制系统等内容的研究。聚类3区的主要研究对象为铁路运输安全,具体研究内容包括铁路车辆速度、噪声污染及铁路运输与环境保护之间的联系;聚类4区研究的内容主要是地铁安全问题,对地铁隧道用材及隧道空间进行规划,同时进行振动分析与地铁站台安全措施分析等,确保地铁运行安全;聚类5区的研究内容为城市轨道交通安全风险评估,该领域中研究热点包括灾害预防、安全风险分析与安全管理等;聚类6区与7区的研究领域分别为城市轨道交通及城市交通运输,城市轨道交通领域研究内容主要包括信号系统安全、操作安全、安全评估与管理等,城市交通运输领域则围绕快速与大众运输、交通拥堵、车辆效率等内容展开研究。

图5 关键词聚类图谱Fig.5 Keywords clustering map

3.3 研究热点分析

随着城市化进程的加速和流动人口的增加,城市轨道交通系统扮演着越来越重要的角色,许多国家和地区对城市轨道交通安全的研究热度与日俱增。每个聚类区都涉及特定的研究领域和问题,对应的研究热点范畴则提供一个框架和背景来解决相关的安全问题。通过对研究热点聚类分析得到的结果进行研究,依据不同聚类区所对应的研究主题,将聚类3、4区划分至设备与基础设施安全热点范畴,聚类5、6区划分至乘客行为与安全管理热点范畴,聚类2区划分至突发事件应对与安全预警热点范畴,聚类1、7区则划分至数据分析与智能化安全控制研究热点范畴,针对以上4个热点范畴进行分析。

3.3.1 设备与基础设施安全

设备和基础设施安全是城市轨道交通安全的重要组成部分之一。在人员保护方面,设备和基础设施的安全直接关系到乘客和员工的生命安全。如果设备或基础设施存在故障、损坏,可能导致事故发生,造成人员伤亡[16]。因此,确保设备和基础设施的安全运行可以最大程度地减少潜在的危险。在运行效率方面,设备和基础设施的安全状况会直接影响轨道交通的运行效率。若设备故障频繁,列车可能会经常停止或延误[17],给乘客出行带来不便。与此同时,维修和修复所需的时间和成本也会增加。通过确保设备和基础设施的安全,可以提高城市轨道交通系统的可靠性和运行效率。在事故预防方面,设备和基础设施的良好维护及安全措施可以预防事故的发生。例如,定期检查轨道[18]、信号系统[19]、电力供应等设备,及时发现潜在问题,可以避免由设备故障导致的列车脱轨、碰撞或其他严重事故[20]。这有助于保护乘客和员工的安全,并确保城市轨道交通系统的可持续运营。作为城市轨道交通安全研究热点之一,设备和基础设施的安全对于城市轨道交通来说至关重要。它关系到人员的生命安全、运行效率、事故预防以及用户信心和声誉。因此,投资和关注设备和基础设施的安全是确保城市轨道交通系统安全、高效运行的重要措施。

3.3.2 乘客行为与安全管理

乘客的行为可以直接或间接地影响轨道交通系统的安全性。例如,恶意行为[21]、携带危险物品或不当行为[22]可能导致事故发生或其他乘客受伤,因此了解和管理乘客的行为有助于识别和减少潜在的安全风险。与此同时,通过研究乘客的行为模式、行动特征[23]以及对安全措施的反应,可以制定相应的风险管理策略和安全规范。此外,乘客行为的合理引导和管理可以提高轨道交通系统的承载能力。通过研究乘客的上下车流程、座位利用率和拥挤状态等,可以优化运营方案,提高列车满员率和运输效率[24];了解乘客行为对应急情况的反应和应对能力,有助于制定有效的应急管理计划和安全培训方案,可以提高乘客在紧急情况下的自救能力、减少事故发生后的损失。乘客行为与安全管理对于城市轨道交通系统的安全运营和风险控制至关重要,因此成为该领域研究的热点之一。

3.3.3 突发事件应对与安全预警

城市轨道交通系统存在各种可能的突发事件,如自然灾害、技术故障[25]、恶意行为等,这些事件可能导致人员伤亡、设施损毁以及交通中断,因此需要有效的应对和预警机制,同时城市轨道交通系统每天都有大量乘客使用,乘客的人身安全是首要考虑因素[26],通过研究突发事件的应对策略和安全预警系统,可以提高乘客在紧急情况下的撤离效率[27]和安全水平。随着信息技术的迅速发展,应对和预警系统可以利用先进的传感器[28]、数据分析和人工智能技术,实现更智能化和高效的管理。这些都促进了研究人员对突发事件应对与安全预警的研究兴趣。总之,突发事件应对与安全预警作为城市轨道交通安全的研究热点之一,在保障乘客和设备的安全上起到举足轻重的作用,越来越多的研究人员利用先进技术提升城市轨道交通系统的安全性和可靠性。

3.3.4 数据分析与智能化安全

数据分析能够从大量的实时和历史数据中提取有价值的信息,帮助决策者了解和预测城市轨道交通系统的运营情况、风险状况和安全隐患[29]。这为制定合理的安全政策和规划提供科学依据。另外,通过建立智能化的监控系统,可以实时监测城市轨道交通系统的运行状态,包括车辆运行情况[30]、信号灯状态[31]、乘客流量[32]等。当发生异常情况或潜在安全风险时,系统可以及时发出预警,帮助相关人员采取及时有效的措施来防止事故发生。

此外,数据分析和智能化技术可以帮助优化城市轨道交通系统的车辆调度[33]、信号控制和资源配置,以提高运行效率和安全性。例如,通过分析乘客流量和交通状况,可以合理地安排列车运行频率和间隔,减少拥堵事故的发生[34]。而随着城市轨道交通不断发展和创新,引入智能化技术和数据分析有助于解决现有系统的安全问题,并为未来的城市轨道交通提供更可靠、高效、安全的运行方式。综上所述,数据分析和智能化安全作为城市轨道交通安全的研究热点之一,能够提供决策支持、实时监控与预警、优化调度与管理、风险评估与预防以及满足创新发展的需求,这些技术的应用有助于提升城市轨道交通系统的安全性和运行效率。

4 结论

(1)近20年来城市轨道交通安全领域日渐受到学者们的关注,研究成果呈现迅速增长的态势。本文在CNKI数据库、EI数据库以及Web of Science核心合集数据库中通过制定的检索策略得到相关文献,并利用文献管理软件Endnote对文献进行筛选与格式处理,随后利用VOSviewer对处理后的文献进行作者合作共现、关键词共现及聚类等可视化分析,以展示研究领域内代表作者、团队、研究主题之间联系的密切程度以及热点等。从而清晰直观地展示城市轨道交通安全研究领域的研究现状及前沿信息。

(2)城市轨道交通安全领域合作虽有进展,但全方位的跨学科合作还不够完善;城市轨道交通安全已经逐渐从事故预防、高速铁路交通、城镇铁路规划等领域向客流控制、图像增强、安全检测、深度学习等细化的研究领域转变;对研究热点的聚类分析结果进行整理与研究后,分为设备与基础设施安全、乘客行为与安全管理、突发事件应对与安全预警、数据分析与智能化安全控制4个范畴。城市轨道交通安全研究已经取得很多成果,但仍然面临一些挑战和不足,研究人员需要继续加强研究和创新,以进一步提高城市轨道交通的安全性。