【摘要】为探究危险品物流领域的发展现状，文中运用可视化分析软件ＣｉｔｅＳｐａｃｅ以及文献计量分析法对中国知网ＣＮＫＩ数据库里面的ＳＣＩ、ＥＩ、ＣＳＳＣＩ、ＣＳＣＤ和核心期刊数据库中的危险品物流相关文献进行可视化分析，对危险品物流领域的研究热点、核心作者、机构、时间线以及突现词进行分析。研究结果表明:①研究主要围绕危险品物流风险识别、路径规划、运输网络优化、抗毁性、安全评价等问题展开②未来可以在多主体监管危险品物流安全、物流环节事故致因分析、利用智能算法解决路径规划问题等方面，结合新的研究方法展开探究。

　　【关键词】危险品物流ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化分析

　　１引言

　　在当今全球化的经济环境下，物流行业作为连接生产与消费的重要桥梁，其效率和安全性对经济发展具有重要影响。特别是危险品物流，由于其所涉及的物品具有易燃、易爆、有害等特性，一旦管理不善，可能导致严重的人员伤亡和财产损失，甚至对环境造成长期的不利影响。例如２０１５年的天津港爆炸事故，１６５人遇难，经济损失高达７３０亿元。因此，危险品物流的研究不仅关乎物流行业的技术进步和管理创新，也是保障公共安全、促进可持续发展的重要课题。

　　近年来，我国针对危险品物流方面的研究已经取得了一定进展，和一般货物物流不同的是，危险品物流所具备的不确定性以及偶然性会使得危险品物流风险难以定量化计算，并且风险分析过后的合理管控才是重中之重。因此，研究者不断探索分析危险品风险来源、影响因素以及他们之间的关系，并且针对存在的问题提出相应的解决措施。

　　另外，目前有学者通过文献计量分析对物流领域的文献进行了分析总结。符勇强等基于中国知网ＣＮＫＩ的文献对我国冷链物流的研究热点以及发展趋势进行分析[１]。胡娟，张晓燕[２]基于中国知网ＣＮＫＩ文献对我国物流集群领域的演变以及发展趋势进行了计量分析。罗海燕，潘俊林[３]基于中国知网ＣＮＫＩ以及ＷＯＳ核心数据库对智慧共享物流演化路径以及发展趋势进行分析。但鲜有学者针对危险品物流相关领域进行计量分析研究。因此,本文利用CiteSpace可视化分析软件,围绕我国危险品物流领域相关研究的关键词、核心作者、核心机构、研究趋势等方面进行梳理,探索该领域的演变情况以及发展趋势,期望为我国危险品物流领域的研究以及实际发展提供科学合理的指导。

　　2研究数据和研究方法

　　为了更好地探索危险品物流领域发展现状以及研究热点,保证数据质量,本文的主要数据来源于中国知网CNKI,并且采用关键词组合的方法进行论文检索。文献的检索条件为主题:物流或供应链或采购或仓储或库存或配送或运输或订货或拣选或冷链,文献类别为SCI、EI、CSSCI、CSCD和核心期刊。时间跨度为“2004年1月-2023年12月”进行文献搜集,之后剔除会议、新闻报道、专利等与主题联系不密切的文献,最终得到文献917篇。

　　本文研究工具为可视化软件CiteSpace(6.3.R1版本),本文借助CiteSpace文献计量分析法对国内危险品物流领域的研究进展以及前沿进行分析,通过文献分析绘制出相应的知识图谱,从中归纳出国内危险品物流领域的动态发展趋势。使用CiteSpace软件中的“keyword”等作为网络关键节点,生成关键词共现、关键词聚类、时间线、突出词等知识图谱,以此探索危险品物流领域的研究进程。

　　3文献统计研究

　　3.1发文量分析

　　文献发文量在时间上的变化能够清晰、直观地反映出相关领域的发展态势以及受关注程度。有学者指出与某主题相关的文献数量越多,则说明相关领域研究越活跃[4]。为了从整体角度更好地把握国内危险品物流领域研究的活跃度,本文在进行可视化分析之前对国内危险品物流相关领域的发文量进行了统计,如图1所示。

　　从整体来看,近些年危险品物流领域的发文量在不断增加,危险品物流领域的研究热度在持续上升。国内危险品物流的发展主要分为两个阶段,第一阶段为2004-2012年,这一阶段发文量较少,学者们主要关注危险品物流安全管理、事故应急管理理论研究[5];危险品物流环节风险管控[6];区域协同的危化品物流应急管理方法[7]等。第二阶段为2013-2023年,该时间段发文数量明显增加,2020年达到最高,这是由于国内发生了江苏响水天嘉宜化工有限公司“3.21”爆炸事故、河南省三门峡市河南煤气集团义马气化厂“7.19”重大爆炸事故等危险品事故,造成群死群伤,危险品的安全成为了学者们关注的中心。这一时间段学者们的研究主要包括基于结构方程模型探索危险品物流风险因素[8];通过利用系统工程和MATLAB软件,得出危险品物流风险的解释结构模型[9];利用多目标算法探索危险品物流系统的选址路径问题[10]等。由于危险品特性,为了更好地完善危险品仓储的安全评估,使用改进的模糊层次分析法与熵权法,提高相关企业危险品仓储安全风险识别能力[11]。为研究复杂海域危险品运输风险,在运输系统中识别人、车、物、环、管5方面的风险,进而进行风险耦合分析[12]。

　　3.2核心作者统计分析

　　统计表明,有265名学者致力于研究危险品物流,作者共现关系图谱可以用来反映危险品物流领域的核心作者以及他们之间的合作关系。如图2所示,使用CiteSpace软件对我国危险品物流领域发文作者进行可视化分析,得到268个节点数、连线有250条、密度为0.007的作者共现图谱。

　　根据文献计量方法中广泛使用的“普莱斯”定律,认为发表N篇以上论文的作者是研究领域的核心作者。N≈0.749 Mmax,M max为发文量最多的作者。根据统计,发文量最多的为西南交通大学帅斌,发表论文27篇,因此N=4,而发表4篇论文以上的作者均为危险品物流领域的“核心作者”,如表1所示。结合作者共现图谱可知,危险品物流领域的研究以个人为主,只有少数合作团队,包括西南交通大学帅斌团队、北京石油化工学院戴波团队等。因此,应加强全国危险品物流领域学者的交流和合作,这有利于促进该领域的发展。

　　3.3研究机构统计分析

　　由图3可知，该图谱有197个节点数、78条连线，网络密度为0.004，由于网络密度反映的是相关研究机构的合作密切程度，因此西南交通大学交通运输与物流学院在危险品物流方面做出了大量的工作，该研究机构的节点也是最大的，其次是兰州交通大学交通运输学院和北京石油化工学院信息工程学院、北京化工大学信息科学与技术学院。另外，从图中可以看出，有许多机构在危险品物流领域作出贡献，但是比较分散，因此各个机构之间的联系合作有待加强。

　　4研究主题可视化分析

　　4.1关键词共现分析

　　关键词可以概括文章内容，因此通过关键词出现频次可以分析出该领域的研究热点。本文将中国知网CNKI数据库数据导入CiteSpace可视化软件进行分析，选择节点类型为keyword，之后对关键词进行分析，形成关键词共现知识图谱，如图4所示，每一个节点都有对应的关键词，节点越大则说明该关键词研究热度越高[13]。国内危化品物流研究的热点为危险品、危险货物、危化品、安全管理、公路运输、交通安全、交通工程、路径规划等，表2为危险品物流领域研究较为热门、使用频次较高的关键词。通过表2可得危险品物流相关研究主要聚集在运输、仓储等物流作业环节的风险因素识别、安全管理以及路径优化等方面。

　　4.2关键词聚类网络分析

　　基于关键词共现图谱，本文将中国知网CNKI核心数据库导入CiteSpace软件中，利用LLR算法对文献关键词进行聚类分析，形成危险品物流关键词聚类图谱，如图5所示。国内危险品物流领域关键词共现图谱有270个节点、329条连线，密度为0.0091，Q为0.7049(>0.3)，Mean Silhouette为0.9173(>0.4)ꎻ根据以上数值可知国内外危险品物流领域的关键词共现图谱聚类显著，结构合理。聚类网络中共有8个类别，分别是:#0“危险货物”、#1“危险品”、#2“危化品”、#3“公路运输”、#4“道路运输”、#5“水路运输”、#6“交通安全”、#7“抗毁性”。

　　标号0、1的聚类分别为危险货物、危险品。主要有三大研究方向:一是危险品物流风险识别问题。何景师,张智勇[14]为了更好地识别集装化危险品物流风险,建立了DEA和AHP模型,对危险品物流风险管控提出了建议。卢建锋,王彪[15]基于扎根理论识别出危险品仓储系统中存在的安全风险因素,为了降低危险品仓储风险,利用解释结构模型和贝叶斯网络进行安全风险定量分析。二是危险品物流的路径规划问题。杜天松等[10]从危险品选址以及路径集成化的角度研究了油田的危险品物流系统,提出适合油田运输的双层配送网络,从而降低了物流配送风险。王晓全等[16]研究危险品在城市内的绿色配送问题时考虑了城市路线的交通流量以及运量的变化,设计出多目标非线性优化模型,从而帮助政府、企业等实现城市内危险品运输的安全支持。三是危险品物流的安全监管问题。张广胜,徐旭[17]采用演化博弈方法构建政府、危险品委托企业与物流企业之间的演化博弈模型,探索政府参与危险品物流安全协同保障系统影响因素及内在机理,提高了安全协同系统保障。张冠湘等[9]针对危险品物流难以全面把控风险的问题,总结现有研究成果,分析得到13类相关的风险影响因素,运用系统工程理论对不同因素提出相应的安全管理措施。吴海涛,刘月[18]建立了监管方、承运方和托运方三方演化博弈模型,分析了区块链在提升危险品安全运输管理中所起到的作用。

　　标号为2的聚类为危化品,危化品相关研究主要集中在两方面:一是多主体监管安全方面。此类问题研究方法多为博弈论,程志友等[19]等针对港口危化品运输中存在的风险问题,采用演化博弈结合系统动力学方法,为港口打造可持续性的运输安全监管体系。王伟等[20]探明了政府针对危化品建立集中仓储中心以及用数字化网络监管平台的策略对于提高危化品监管水平高低问题的作用,利用演化博弈模型分析了建立数字化集中仓概率对于相关部门监管水平的影响。张凯月等[21]为了解决危化品物流监管成本高、隐患多等问题,基于数字孪生技术,实现了对驾驶员状态以及车辆故障的实时监控,构建了相应的路径规划模型,减少了安全波动。二是危化品物流环节事故致因分析以及风险识别问题。这类问题主要是用扎根理论、贝叶斯网络、灰色关联度研究方法,王欢欢等[22]利用扎根理论研究方法对我国危化品事故进行分析,确定了相关事故的影响因素,并且利用灰色关联度分析出了影响危化品运输的关键因素。鲁义等[23]收集了我国危化品运输的事故案例,构建贝叶斯网络,探明了相关事故的发展趋势以及运输事故的演进过程,从而减少了运输事故的发生。

　　标号3是公路运输。研究的主要方向为以下3大类:一为公路运输风险分析。王艾迪等[24]收集了我国危险品公路运输事故的相关资料,对数据进行整理并提取出公路运输风险因素,利用Apriori算法去分析各风险因素之间的关系,从而分析出了公路运输风险的关联规则。刘文龙,戢晓峰[25]通过宏观经济以及公路事故多个视角的风险识别,科学地评估危险品公路运输风险,这对于降低危险品公路运输风险有重要价值。二是公路运输网络优化;由于危险品公路运输具有强溢出型,风险性较大,因此政府相关部门会在不同公路路段设置不同的限速区间,王伟等[26]构建了双层规划模型,同时利用粒子群算法求解该模型,模型验证了该项政府政策有利于降低危险品公路运输风险。种鹏云,尹真[27]根据大连市的危险品运输网络数据,基于复杂网络理论方法,探究了公路运输网络优化策略,为改善运输网络提供了参考依据。三是公路运输人员驾驶行为监管。由于危险品公路运输有较大风险,因此国家应更加精确并且实时检测评估危险品运输驾驶人员风险,因此陶健等[28]研究了危险品在高速公路运输中,驾驶人车速与交通密度等的关系,从而对危险品公路运输驾驶人员的车速进行了更好的调整,并且可以辅助公路运输风险监管。张晖等[29]对50名危险品运输车男性驾驶员进行了问卷调查,探索了危险品公路运输驾驶员驾驶行为的相关影响因素。

　　标号4是道路运输,主要研究方向有以下2大类:一是应急救援管理。在这个聚类下学者们主要研究当发生道路事故时,相关监管部门以及企业自身应当具备的应急救援能力。赵东风等[30]等运用生物免疫识别机理开发出一种新的综合分析模型,旨在提升我国相关部门的应急管理能力以及应急管理体系。钟慧玲等[31]针对危险品道路运输风险特性,响应政府提升应急管理水平,提出一种鲁棒的弧段覆盖模型,之后通过贪婪算法得出结果,为我国危险品道路运输应急管理选址问题提供参考依据。二是道路运输事故率分析。由于我国现阶段的危化品道路运输披露的数据有限,因此刘萌斐等[32]等基于二层模糊综合分析方法以及层次分析方法建立一种新的危险品事故率评价方法,从而为相关区域提出相应的指导措施。与此同时,钟慧玲等[33]等针对同样的问题,采用信息扩散模型对危险品运输事故进行扩散,在限定区域以及时间的基础上进行了分析,从而进一步完善运输风险分析,为相关部门提供参考。

　　标号5为水路运输,由于我国经济进入快速发展阶段,危险品需求量也越来越大,水路运输安全问题也变得尤为突出。因此,研究内容主要分为以下几类:一是用博弈模型提升水路运输安全监管问题;由于水路运输危险品系统是一个复杂的社会系统,因此,李建民等[34]基于水路运输危险品人员的不安全行为,建立了博弈模型,从而提升危险品水路运输安全。韩震等[35]等也对港口供应链进行了分析,构建了港口运营商、物流商以及政府监管部门的博弈模型,从而有效提高了物流商的安全状态。二是危险品水路运输风险识别,骆成等[36]统计分析了我国沿海地区发生的362起危化品运输事故,分别从事故发生时间、事故发生地点、危化品的形态以及种类等进行了分析,从而识别出相关的运输危险源。吕植勇等[37]为了提升内河危险品运输安全,运用系统动力学分析出各个风险因素之间的关系,从而为相关部门提出了相应的策略,降低了水路运输的风险性。三是突变理论,李建民等[38]依据突变理论研究了危险品水路运输突发风险的原因,并且还从人、物、环研究了危险品水路运输的突变机理,从而制定了更为标准的安全评价标准[39]。

　　标号6为交通安全,魏福禄等[40]基于ALOHA算法对危险品运输车辆防止碰撞模型进行了求解,发现能够有效地提升危险品车辆交通安全。柴获等[41]为了提升危险品车辆的交通安全,确保危险品车辆之间的安全距离,同时考虑了车辆路径以及危险品车辆发车时间间隔,分析了时空间隔对于危险品交通安全的影响,从而减少了事故发生,提升了安全水平。危振等[42]通过计算危险品运输时发生概率以及会造成的经济损失,建立了定量交通安全风险评估模型;并且考虑了运输风险以及运输成本,从而实现了危险品交通运输全局路径优化,在保证交通安全的同时降低了运输成本。

　　标号7为抗毁性,抗毁性表现在危险品运输复杂网络系统中,主要从静态和动态两个角度展开。种鹏云等[43]首先为危险品运输网络抗毁性制定定义,并且在危险品运输网络中考虑了恐怖袭击,提出了级联抗毁性模型,通过仿真结果为优化危化品运输网络提出了相关的建议。之后基于前文,钟鹏云,帅斌[44]在研究运输网络模型抗毁性研究的基础上,对该网络的抗毁性进行了测度,该测量方法能够很好地反映运输网络的抗毁性能。刘新民等[45]在钟鹏云研究的基础上提出了危险品在城市交通运输网络的抗毁性,通过MATLAB仿真对危险品运输网络进行了评价。

　　综上所述,根据聚类分析发现,危险品物流相关聚类的研究比较集中,主要围绕安全、风险方面展开,具体研究问题主要集中在:1.对危险品物流环节风险的分析;2.危化品物流路径规划;3.运输网络优化;4.抗毁性;5.驾驶人员不安全行为;6.应急救援管理。

　　5研究前沿分析

　　5.1时间线图分析

　　上述8个聚类的关键词时间线图如图6所示。从时间线图谱中可以得出,危险品物流风险分析以及安全评估、安全管理贯彻始终。同时,各个时期的研究重点也在发生变化,过往学者们针对危险品物流的各个环节安全问题提出了相关解决措施,未来学者们也将会从更多不同的方面开展研究,未来趋势也聚焦在事故致因路径、关联规则、协同事故分析、多主体监管危险品物流安全、交通管控等方面。

　　5.2关键词突现分析

　　通过关键词突现分析可义得知在2004-2023年这20年来我国危险品物流研究前沿的变化情况。本文利用CiteSpace软件对危险品物流相关领域的研究关键词进行突现分析,如图7所示,共得到17个关键词,其中突出强度最强的是危险化学品,强度为6.54,突出于2021年,现在还在持续。最弱的是指标体系,强度为1.61。突出词时间最长的关键词是遗传算法,表明有许多学者使用遗传算法解决危险品物流领域问题。另外,危险品物流领域近年来更关注路径规划问题以及物流运输环节、多主体安全管理问题。近年来,以“危化品、道路运输、交通安全、安全管理、双层规划”为关键词的研究持续发展,未来关于危险品物流的研究更关注多主体监管危化品安全、危险品运输安全、危险品物流环节风险管理、利用智能算法解决路径规划问题等。

　　6研究结论与展望

　　6.1研究结论

　　本文以中国知网CNKI的917篇危险品物流领域文献作为研究对象,运用CiteSpace软件对该领域的关键词、发文量、核心作者、机构、时间线、突现词等进行了可视化分析,总结了危险品物流领域的研究进展与前沿,得到了以下结论:

　　①从发文量图来看,我国危险品物流领域的相关文献随着时间演进而数量增高,从发文阶段来看,第一阶段为2004-1)(缓慢增长阶段)，第二阶段为2013-2023年(快速增长阶段）

　　②从作者发文量来看，帅斌、种鹏云、戴波等学者均为危险品物流领域的核心作者，核心作者所占比重较少，少数学者之间存在联系，但大部分学者以独立状态存在，缺少联系合作。

　　③从研究机构发文量来看，危险品物流领域的文献主要集中在高校，实验室等机构对于该领域研究较少，主要集中在西南交通大学交通运输与物流学院、兰州交通大学交通运输学院、北京石油化工学院信息工程学院、北京化工大学信息科学与技术学院。各大高校联系不紧密，需要加强合作。

　　④从关键词共现图谱、聚类图谱可知，危险品物流领域的研究热点集中在“危险货物”“危险品”“危化品”“公路运输”“道路运输”“水路运输”“交通安全”等，根据关键词突现图谱可知，目前危险品物流领域主要是围绕运输安全和风险方面展开ꎻ未来可以更多关注利用智能算法解决路径规划问题、危险品运输安全、物流环节安全致因问题以及多主体监管危险品物流安全问题。

　　6.2展望

　　我国学者针对危险品物流方面进行了大量的研究，并且取得了一定的成果，但是还欠缺系统性的研究，未来应当注意以下几个方面。

　　①加强科研机构以及学者之间的合作交流，推动跨校、跨区域合作。危险品物流领域的研究学者之间应当加强学术沟通合作，政府、企业等应该增加科研投入，推动危险品物流领域高质量发展。

　　②危险品物流是一个涉及物流管理、环境科学、计算机科学、安全工程等多个学科的综合领域。未来的研究将更加注重跨学科的融合与创新，比如利用心理学原理来研究操作人员的安全行为、应用化学知识来解决危险品的安全储存问题等。同时也应该采用新的方法探讨危险品物流领域相关问划，演化博弈的方法。未来可以考虑将更多智能算法、计算实验等方法应用于该领域。

　　③随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，智能化与自动化技术在危险品物流领域的应用将更加广泛。这包括利用智能算法对危险品物流过程进行优化管理，利用物联网技术实现对危险品的实时监控和跟踪，以及通过自动化设备提高危险品装卸、运输的效率和安全性。

　　④面对自然灾害、恐怖袭击等突发事件，危险品物流系统的应急管理能力至关重要。未来的研究将更加注重提高危险品物流系统的韧性，研究如何在突发事件发生时，快速有效地应对，保障危险品物流环节的安全与供应链的稳定。

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