摘 要：高位滑坡地質災害嚴重威脅生命線交通工程和人民生活居住環(huán)境，已逐漸成為地學、環(huán)境學和工程學等多學科交叉研究熱點問題。以Web of Science數據庫為文獻數據源，利用CiteSpace文獻計量學軟件分析了2010—2021年以高位滑坡為主題的期刊學術論文，從多個角度分析了其研究現狀、熱點和趨勢。結果表明：（1）高位滑坡文獻從2017年起，發(fā)文量突破600篇/年，呈現“井噴”現象。（2）中國是該領域發(fā)文量最多的國家（2045篇），并與17個國家和地區(qū)開展合作研究，其中與意大利和美國合作研究成果相對較多；國內研究機構以中國科學院、成都理工大學和中國地質大學（武漢）等科研院校為主，國外機構則以法國科學研究院和美國地調局等為主。（3）Landslides、Engineering Geology和Journal of Mountain Science等工程地質災害領域知名期刊發(fā)文量較多。（4）研究熱點主要聚焦于滑坡孕災機制、遠程動力成災、風險評估和監(jiān)測預警等方面。高位滑坡研究服務川藏鐵路等國家重大建設需求，需要在高位滑坡動力沖擊力理論、動力沖擊防護裝置和災害鏈應急搶險措施研究等方面進一步加強。

關鍵詞：高位滑坡；孕災機制；滑坡動力學；早期識別；文獻計量；研究進展

中圖分類號：P642.22 文獻標志碼：A 文章編號：1673-5072（2024）06-0613-09

高位滑坡是指滑坡的前緣與剪出口的高差通常大于50 m，等效視摩擦系數為0.33～0.60，滑體的最大運動速度大于20 m·s-1［1］。近年來，受極端氣候和構造運動等因素影響，高位滑坡地質災害頻發(fā)［2］，由于高位滑坡具有孕災隱蔽、動能大和成災范圍廣等特點，其發(fā)生的全過程運動時間較短，且多發(fā)生在高山峽谷地區(qū)，很難通過監(jiān)控視頻來獲取相關記錄資料。加強對高位滑坡的研究，進一步預防和減輕滑坡災害風險損失，有利于交通生命線工程和水電工程等重大基礎設施建設免受高位滑坡地質災害侵擾［3］。

開展高位滑坡研究的文獻計量分析有利于為研究提供基礎和指明方向。文獻計量分析主要是基于統(tǒng)計學和數學等方法，對圍繞研究主題的文獻出版物進行統(tǒng)計分析，并從國家/地區(qū)、研究機構、學科領域和重要期刊等多個維度來分析高位滑坡的研究現狀和趨勢［4］。目前，被運用到文獻計量分析的軟件眾多，比如CiteSpace、VOSviewer和Bibexcel等軟件，其中CiteSpace軟件可以支持多種數據格式、采用人機交互界面和多種分析算法，其結果可以較好地分析學科課題的研究現狀［5］。同時，圍繞高位滑坡研究的綜述主要圍繞“成災機理、動力學和地貌學”等某一具體研究方向開展，缺乏從文獻角度入手來進行分析［6-8］。

基于此，本研究擬運用CiteSpace文獻計量分析技術，對發(fā)表在Web of Science核心數據庫（2010—2021年）的高位滑坡相關文獻進行綜述，梳理文獻的發(fā)文國家/地區(qū)、研究機構、主要期刊以及涉及學科等情況，分析高位滑坡的關鍵詞及研究熱點，重點討論高位滑坡研究的發(fā)展趨勢，為高位滑坡災害研究提供參考。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源

本文的數據來源于Clarivate Analytics（科睿唯安）公司研發(fā)的Web of Science（WOS）平臺，中文文獻數據以中國科學引文數據庫為數據源，以“主題”為檢索項，以“高位滑坡”為檢索詞，英文文獻數據以Web of Science核心合集中的Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）數據庫為數據源，以“High landslide、High locality landslide、High level landslide、High position landslide和Ridge-top landslide”等詞匯為主題檢索詞，檢索時間跨度為2010-01-01至2021-12-31。文獻類型選取為研究論文和綜述論文兩種，并通過人工篩選方式進行復核，剔除無作者、會議紀要、書評、專利、廣告等與研究主題不相關的文獻。最后得到中文文章30篇，英文文章6900篇，累計用于計量分析的文獻數據為6930篇。

1.2 研究方法

CiteSpace是由美國德雷塞爾大學陳超美博士研發(fā)的一款用于文獻計量和分析的可視化軟件［9］。該軟件通過對文獻重要信息的采集和整理，實現了對國家地區(qū)、研究機構、作者、學科領域和研究熱點等多個維度進行分析。本研究將CiteSpace軟件的時間跨度設置為2010-01至2021-12，時間切片間隔為2年，選用Cosine網絡節(jié)點強度計算方法，閾值設置為Top 25，結果以靜態(tài)聚類顯示。

2 結果分析

2.1 文獻總體情況

近10年以來，圍繞高位滑坡主題的論文發(fā)表數量處于持續(xù)增長階段，其一直是地球科學領域的熱點研究之一。從文獻類型來看，綜述論文138篇（2%），研究論文6792篇（98%），從圖1中可見，2010—2016年論文發(fā)表量在200～600篇/年，但是從2017年起，年論文發(fā)表量突破600篇，呈現“井噴”現象，主要是由于2017年四川新磨滑坡［10］、2018年西藏白格滑坡［11-12］、2019年貴州水城滑坡等［13-14］高位滑坡地質災害造成了巨大的人員傷亡和財產損失，同時提供了典型的研究案例，是工程地質防災減災急需解決的關鍵難題。在科研工作者的持續(xù)努力下，圍繞高位滑坡的早期識別、孕災機制、運動學過程、動力學成災、災害堆積地貌特征、防治和監(jiān)測預警等方面［15-19］的研究碩果累累，強有力地推動了高位滑坡研究。

2.2 國家/地區(qū)和研究機構分析

2.2.1 國家/地區(qū)分析

通過統(tǒng)計，參與高位滑坡研究的國家或地區(qū)總計為139個，其中圖2展示發(fā)文量前15的國家或地區(qū)。從圖2中可知，中國和歐美國家是高位滑坡研究的主力軍，這主要與其所處地理環(huán)境密切相關。亞洲的青藏高原地區(qū)、北美洲的洛基山地區(qū)、歐洲的阿爾卑斯山區(qū)和亞平寧地區(qū)等皆為地質構造運動活躍區(qū)，內外地質營力的相互作用使得高位滑坡巖體結構發(fā)生改變，在降雨、地震和人類工程活動等作用下誘發(fā)滑坡［6］。從圖3可知，中國大陸是該領域發(fā)文量最多的地區(qū)，共發(fā)文2045篇，占29.51%，并與17個國家和地區(qū)開展合作研究，其中與意大利和美國合作研究成果相對較多，這些都說明中國在該研究領域的話語權穩(wěn)步提升。各個國家/地區(qū)圍繞高位滑坡研究緊密協(xié)作，這主要得益于各國/地區(qū)對于地質災害研究及防治的重視，以及國際工程地質與環(huán)境協(xié)會（IAEG）和國際滑坡協(xié)會（ICL）等國際科研合作組織的大力推動［20］。

2.2.2 研究機構分析

參與高位滑坡研究的機構累計為90個，圖4展現了發(fā)文量前10名的機構，主要為大學和科研院所。從地域分布來看，以中國和歐美等國家的研究機構為主，其中我國以中國科學院、成都理工大學和中國地質大學（武漢）為主要研究力量。中國科學院的研究主題較為廣泛，包括高位滑坡成災機制、滑坡災害鏈、滑坡動力學和風險評價等方面；成都理工大學的研究主要在強震區(qū)高位滑坡災害機理、動力學和監(jiān)測預警方面；中國地質大學（武漢）的研究主要集中在三峽庫區(qū)高位滑坡成災機理及防治方面。法國國家科學院和美國地質調查局的研究多集中在高位滑坡成因、災害監(jiān)測、評價和應急救援等方面。

2.3 學科領域和主要期刊分布

2.3.1 學科領域分析

高位滑坡研究涉及學科眾多，圖5展現了排名前10的主要學科。高位滑坡是在地表關鍵帶中發(fā)生的一種災害現象，是由內外地質營力相互作用而成，因此地球科學是高位滑坡研究的基石和發(fā)端，發(fā)文量最多。由于人類工程活動和氣候變化，高位滑坡研究開始涉及環(huán)境科學、水資源、工程地質、自然地理學和大氣科學等領域，主要由于高位滑坡災害與人類生活環(huán)境存在互饋機制，并深刻影響生態(tài)環(huán)境的演化，成為制約人地和諧發(fā)展的重要難題之一［21-22］。隨著電子計算的高速發(fā)展，科研人員借助合成孔徑雷達干涉（Synthetic Aperture Radar Interferometry，InSAR）、探地雷達、航空攝影等遙感科學、地理物理學技術手段來開展高位滑坡的早期識別與監(jiān)測預警工作［23］。對于處于臨滑狀態(tài)的高位滑坡，工程人員采用抗滑樁和錨索等土木工程技術開展治理工作。由此可見，高位滑坡研究需要借助多學科交叉領域的發(fā)展，才能有效解決孕災-成災-監(jiān)測-防治等各個環(huán)節(jié)的關鍵科學技術難題，減少高位滑坡災害損失，實現人地協(xié)調與可持續(xù)發(fā)展。

2.3.2 主要期刊及分級

發(fā)表高位滑坡相關研究成果的期刊多達796個，圖6展現了發(fā)文量前10名的重要期刊。Landslides的發(fā)文量最高，主要關注高位滑坡災害的動力學、成災機制及運動過程等方面。其次是Geomorphology，主要圍繞高位滑坡災害的地質構造成因和地形地貌演化等方面。Natural Hazards主要側重于高位滑坡的風險評價和管理等方面。Engineering Geology重點關注高位滑坡的防治新技術和新理論方面的應用研究。Remote Sensing則關注利用遙感技術開展高位滑坡的早期識別和監(jiān)測預警等方面。我國的Journal of Mountain Science主要刊發(fā)圍繞西南高山峽谷地區(qū)和四川盆地的高位地質災害相關研究。

根據JCR分區(qū)方法，將高位滑坡地質災害文章分為Q1～Q4四個級別，其中Q1期刊屬于優(yōu)質TOP期刊。研究結果表明：發(fā)表在Q1級別文章占比11.01%，Q2占比13.53%、Q3占比12.38%，Q4占比63.08%。其中，Landslides與Engineering Geology屬于工程地質學術領域的TOP期刊，一直關注和發(fā)表工程地質災害領域的學術前沿論文。

2.4 關鍵詞分析

高位滑坡文獻的關鍵詞累計為48個，其中主要的關鍵詞呈現在圖7中，出現頻次較高的關鍵詞有Landslide（滑坡）、Model（模型）、Hazard Assessment（災害評估）、Debris Flow（碎屑流）等。對這些高頻關鍵詞進行梳理分析發(fā)現，圍繞高位滑坡孕災機制、動力學沖擊及鏈式災害的研究相對較多。此外，除了與高位滑坡相關的關鍵詞外，還出現了Logistic Regression（邏輯回歸）、Random Forest（隨機森林）等與機器學習算法相關的高頻詞匯，這些都被廣泛運用在高位滑坡災害風險評價與監(jiān)測預警等研究中。

2.5 研究熱點

根據對關鍵詞的梳理分析，高位滑坡災害研究目前主要聚焦于以下4個方面。

2.5.1 高位滑坡孕災機制

由于受極端降雨天氣、人類工程活動和長期的地質構造營力作用，高位滑坡地質災害存在頻發(fā)趨勢［24-26］。同時，高位滑坡多分布于高山峽谷地區(qū)，其滑源區(qū)裂縫發(fā)育和演化過程受植被覆蓋等影響，致使滑坡孕災過程十分隱蔽［27-28］。研究表明，全球氣候變暖加劇冰川消融，引發(fā)高位冰崩-滑坡地質災害，極易形成遠程鏈式災害，如印度查莫利冰川崩裂災害損毀了兩座水電工程，造成群死群傷［29-30］。工程建設改變原有坡體地應力分布場，破壞了地下水入滲通道和改變了巖土體結構的完整性，也是高位滑坡地質災害發(fā)生的重要因素［31］。此外，易滑地質結構（如“軟弱結構帶和鎖固段”等）是控制高位滑坡發(fā)生的主控因素，其決定了滑坡啟動模式，比如“平面滑動、階梯型滑動、楔形體滑動、旋轉型滑動和復合型滑動”等［32-33］。然而，針對高位滑坡在地質構造和易滑地質結構等多因素耦合作用下，從微觀-細觀-宏觀等多尺度闡釋高位滑坡孕災機理的深入研究依然不足。

2.5.2 高位滑坡遠程動力沖擊效應

由于高位滑坡的高差大，經過勢動轉化之后，滑體可以運移較遠距離，其等效視摩擦系數一般為0.33～0.60。圍繞高位滑坡遠程動力性，主要存在空氣潤滑模型、顆粒流磨碎、摩擦熔融和超孔隙水壓力等動力學模型［34-36］，這些模型從不同角度揭示了滑體在運動過程中摩擦系數降低，進而實現遠程滑動的機制［38］。在遠程停積的過程中，滑坡堆積物形成了丘體、側脊和橫向脊等特殊堆積地貌結構，闡釋了滑體之間的相互碰撞、散體和擠壓剪切力學行為［37-39］。此外，由于這種強大的碰撞沖擊力對于各種防護設施及工業(yè)建筑帶來巨大威脅，其極易鏟刮坡面松散堆積物，加劇了滑坡的體積規(guī)模效應，極易形成滑坡壩，誘發(fā)滑坡壩潰決-堰塞湖-洪水等鏈式災害［40-41］。然而，目前對于多因素耦合作用下的高位滑坡遠程的動力學模型及內部能量轉化形式的相關研究依然缺乏。

2.5.3 高位滑坡風險評估

由于重大基礎工程設施建設和國土空間規(guī)劃編制的需要，這使得高位滑坡災害風險評估工作尤為重要。目前較為通用的方法是通過滑坡編錄和制圖，開展區(qū)域性高位滑坡災害易發(fā)性、危險性和易損性評估等工作［42-43］。隨著機器語言和地理信息系統(tǒng)的快速發(fā)展，卷積神經網絡、邏輯樹模型和隨機森林模型等眾多的計算方法被運用到區(qū)域滑坡的風險評估研究中，進一步提高了評估精度［44-45］。對于單個滑坡的成災空間預測，科研工作者基于動力學模型研發(fā)了眾多滑坡運動學模擬軟件，主要分為連續(xù)體模型軟件（DAN-3D、LS_RAPID、MASSFLOW）和離散元模型軟件（PFC、EDEM、MATDEM），上述模型軟件將滑體等效成連續(xù)體或顆粒集合體，基于力學物理平衡運動方程來求解滑體的運動速度、運動距離和堆積體厚度等運動特征參數，并預測滑坡風險范圍和影響區(qū)域，為地方政府開展土地規(guī)劃提供了相應支撐［37，46-52］。然而，在滑坡風險評估和空間預測等研究中，受巖土體強度、氣候降雨和地形地貌等評價因子和參數選取的影響較大，存在一定的評估偏差。

2.5.4 高位滑坡監(jiān)測預警

由于高位滑坡地處高山峽谷地區(qū)，地勢險峻，其孕災演化過程十分隱蔽，常規(guī)的群測群防技術已逐漸不能適應預警需求。目前，“天-空-地”一體化監(jiān)測預警已被廣泛運用到西部高位滑坡地質災害預警中，有效地整合了合成孔徑雷達干涉技術、光學遙感和探地雷達等監(jiān)測預警技術，可以較好地掌握滑坡裂縫演化過程和分布區(qū)域，初步確定滑坡運動趨勢和潛在致災影響區(qū)［53-54］。同時針對重大潛在的高位滑坡災害，適當安裝裂縫計、位移計、加速度計、測斜儀等監(jiān)測儀器，通過建立多場多源實時監(jiān)測與智能風險預警平臺，可以有效防范災害風險［55-56］。同時，也有很多專家借助人工智能技術，建立典型地質災害特征庫和樣本庫，開展了滑坡特征識別和區(qū)域災害風險預判［57-60］。然而，目前智能化發(fā)展的高位滑坡監(jiān)測預警技術需要不斷增加訓練樣本，以此提高災害預警計算精度，提升災害預警的準確性。

圍繞高位滑坡災害的孕災機制、遠程動力沖擊效應、風險評估研究及監(jiān)測預警等各領域成果分別占高位滑坡災害總成果的13%、24%、27%和36%。由此可見，監(jiān)測預警逐漸成為高位滑坡災害研究的焦點和痛點，其關系到災害防治成敗。

3 討 論

由于高位滑坡地質災害的巨大危害性，其一直是工程地質研究領域的焦點問題。國外通常用Avalanche、Debris flow、High-speed and long-runout landslide等詞組來描述這一災害，但是多用來表征碎屑流狀態(tài)、速度快和運動距離遠等特點［61］，而忽視了高位滑坡的隱蔽性這一重要因素，故用High-locality landslide這一概述性詞組來表征高位滑坡災害更為恰當。受全球氣候變暖影響，高位滑坡災害研究對象已由常規(guī)的土質滑坡、巖質滑坡等類型進一步擴充至冰-巖碎屑流、雪巖崩碎屑流等［62-63］，呈現出更加明顯的急劇啟動、撞擊破碎、侵蝕鏟刮、散落堆積、潰決洪水的鏈式災害特征［64］。由于運動過程中的冰（雪）巖相互作用機制復雜，使得鏈式災害各階段中的能量耗散規(guī)律不清，固體-碎屑流-液體等相變轉換機制更加復雜［65］，已不能用針對單一固體（碎屑流）、液體（泥石流）的計算模型來刻畫冰巖高位滑坡地質災害的動力學過程，而應該采取多相耦合、多場耦合等方式來進行［66］。

此外，在高位滑坡災害監(jiān)測預警方面，常規(guī)的物理監(jiān)測儀器由于高海拔的緣故無法安裝到位，以及遙感影像技術受限于地形坡度、大氣和植被等因素，造成了InSAR技術在觀測領域、形變梯度和重復頻率等方面存在不足，這種技術制約對于在高山峽谷地區(qū)的地質災害監(jiān)測尤為明顯。隨著我國高分衛(wèi)星升空，北斗組網成功和監(jiān)測技術升級，坡向形變投影、解纏誤差探究改正和升降軌數據聯合對比監(jiān)測分析等一大批新技術正逐步運用在高山峽谷地質災害監(jiān)測預警中，有效提高了高位地質災害識別精度［67］。同時也需要將傳統(tǒng)的工程地質分析與人工智能、大數據等多學科融合交叉，進一步加強高位滑坡的早期識別監(jiān)測研究，真正回答“隱患點在那里”和“什么時間可能發(fā)生”的問題［68］。此外，高位地質災害監(jiān)測預警還需要聚焦工程地質學、水文學、氣象學等多學科交叉，如2023年8月11日西安市長安區(qū)雞窩子高位滑坡-泥石流地質災害造成死亡、失聯27人，災害區(qū)域地處地質災害隱患點與山洪災害危險區(qū)的疊加區(qū)域，極易形成災害擴大效應。目前，我國西南地區(qū)正開展川藏鐵路重大基礎建設，工程穿越三江構造帶和川西高原等高山峽谷地區(qū)，由于構造運動活躍，高位地質災害頻發(fā)，極易堵塞江河，形成滑坡鏈式災害，對山區(qū)交通工程建設和運營造成威脅。加強高位滑坡防治措施研究，提升災害預警精度，加快動力沖擊防護裝置和災害鏈應急搶險裝備研發(fā)，對于保障山區(qū)城鎮(zhèn)和重大工程建設地質安全具有重要意義。

參考文獻：

［1］ 許強，李為樂，董秀軍，等.四川茂縣疊溪鎮(zhèn)新磨村滑坡特征與成因機制初步研究［J］.巖石力學與工程學報，2017，36（11）：2612-2628.

［2］ 殷躍平，王文沛，張楠，等.強震區(qū)高位滑坡遠程災害特征研究：以四川茂縣新磨滑坡為例［J］.中國地質，2017，44（5）：827-841.

［3］ 彭建兵，崔鵬，莊建琦.川藏鐵路對工程地質提出的挑戰(zhàn)［J］.巖石力學與工程學報，2020，39（12）：2377-2389.

［4］ 陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace知識圖譜的方法論功能［J］.科學學研究，2015，33（2）：242-253.

［5］ CHEN C.Science mapping：a systematic review of the literature［J］.Journal of Data and Information Science，2017，2（2）：1-40.

［6］ FROUDE M J.PETLEY D N.Global fatal landslide occurrence from 2004 to 2016［J］.Natural Hazards and Earth System Sciences，2018，18（8）：2161-2181.

［7］ FAN X，SCARINGI G，KORUP O，et al.Earthquake-induced chains of geologic hazards：patterns，mechanisms，and impacts［J］.Reviews of Geophysics，2019，57：421-503.

［8］ 李濱，殷躍平，高楊，等.西南巖溶山區(qū)大型崩滑災害研究的關鍵問題［J］.水文地質工程地質，2020，47（4）：5-13.

［9］ 侯劍華，胡志剛.CiteSpace軟件應用研究的回顧與展望［J］.現代情報，2013，33（4）：99-103.

［10］FAN X，XU Q，SCARINGI G，et al.Failure mechanism and kinematics of the deadly June 24th 2017 Xinmo landslide，Maoxian，Sichuan，China［J］.Landslides，2017，14：2129-2146.

［11］OUYANG C，AN H，ZHOU S，et al.Insights from the failure and dynamic characteristics of two sequential landslides at Baige village along the Jinsha River，China［J］.Landslides，2019，16（7）：1397-1414.

［12］WANG W，YIN Y，ZHU S，et al.Investigation and numerical modeling of the overloading-induced catastrophic rockslide avalanche in Baige，Tibet，China［J］.Bulletin of Engineering Geology and the Environment，2020，79（4）：1765-1779.

［13］YAN Y，CUI Y，TIAN X.et al.Seismic signal recognition and interpretation of the 2019 “7.23” Shuicheng landslide by seismogram stations［J］.Landslides，2020，17（5）：1191-1206.

［14］GAO Y，LI B，GAO H，et al.Dynamic characteristics of high-elevation and long-runout landslides in the Emeishan basalt area：a case study of the Shuicheng “7.23” landslide in Guizhou，China［J］.Landslides，2020，17（7）：1663-1677.

［15］楊龍偉.高位滑坡遠程動力成災機理及減災措施研究［D］.西安：長安大學，2021.

［16］裴向軍，朱凌，崔圣華，等.大光包滑坡層間錯動帶液化特性及滑坡啟動成因探討［J］.巖土力學，2019，40（3）：1085-1096.

［17］XING A G，WANG G H，LI B，et al.Long runout mechanism and landsliding behaviour of a large catastrophic landslide triggered by a heavy rainfall in Guanling，Guizhou，China［J］.Canadian Geotechnical Journal，2015，52（7）：971-981.

［18］王玉峰，程謙恭，林棋文，等.青藏高原古高速遠程滑坡沉積學特征研究［J］.地學前緣，2021，28（2）：106-124.

［19］鄧建輝，戴福初，文寶萍，等.青藏高原重大滑坡動力災變與風險防控關鍵技術研究［J］.工程科學與技術，2019，51（5）：1-8.

［20］伍法權，蘭恒星.國際工程地質與環(huán)境研究現狀及前沿：第十二屆國際工程地質大會（IAEG X II）綜述［J］.工程地質學報，2016，24（1）：116-129.

［21］蘭恒星，祝艷波，李郎平，等.黃河流域地質-地貌-氣候多過程相互作用及其孕災機制研究［J］.中國科學基金，2021，35（4）：510-519.

［22］LACROIX P，HANDWERGER A L，BIEVRE G.Life and death of slow-moving landslides［J］.Nature Reviews Earth & Environment，2020，1（8）：404-419.

［23］李為樂，許強，陸會燕，等.大型巖質滑坡形變歷史回溯及其啟示［J］.武漢大學學報（信息科學版），2019，44（7）：1043-1053.

［24］FAN X，JUANG C H，WASOWSKI J，et al.What we have learned from the 2008 Wenchuan earthquake and its aftermath：a decade of research and challenges［J］.Engineering Geology，2018，241：25-32.

［25］WANG W，YIN Y，WEI Y，et al.Investigation and characteristic analysis of a high-position rockslide avalanche in Fangshan District，Beijing，China［J］.Bulletin of Engineering Geology and the Environment，2021，80（3）：2069-2084.

［26］HUANG R，Pei X，Fan X，et al.The characteristics and failure mechanism of the largest landslide triggered by the Wenchuan earthquake，May 12，2008，China［J］.Landslides，2011，9（1）：131-142.

［27］CARLA T，INTRIERI E，RASPINI F，et al.Perspectives on the prediction of catastrophic slope failures from satellite InSAR［J］.Scientific Reports，2019，9（1）：14137.

［28］SQUARZONI C，DELACOURT C，ALLEMAND P.Nine years of spatial and temporal evolution of the La Valette landslide observed by SAR interferometry［J］.Engineering Geology，2003，68（1）：53-66.

［29］SHUGAR D H，JACQUEMART M，SHWAN D，et al.A massive rock and ice avalanche caused the 2021 disaster at Chamoli，Indian Himalaya［J］.Science，2021，373（6552）：300-306.

［30］殷躍平，李濱，張?zhí)锾?，?印度查莫利“2·7”冰巖山崩堵江潰決洪水災害鏈研究［J］.中國地質災害與防治學報，2021，32（3）：1-8.

［31］彭建兵，王啟耀，莊建琦，等.黃土高原滑坡災害形成動力學機制［J］.地質力學學報，2020，26（5）：714-730.

［32］賀凱，李濱，趙超英，等.基于易滑地質結構與多源數據差異的巖溶山區(qū)大型崩滑災害識別研究［J］.中國巖溶，2020，39（4）：467-477.

［33］黃潤秋，陳國慶，唐鵬.基于動態(tài)演化特征的鎖固段型巖質滑坡前兆信息研究［J］.巖石力學與工程學報，2017，36（3）：521-533.

［34］王玉峰，林棋文，李坤，等.高速遠程滑坡動力學研究進展［J］.地球科學與環(huán)境學報，2021，43（1）：164-181.

［35］HU W，HUANG R，MCSAVENEY M，et al.Mineral changes quantify frictional heating during a large low-friction landslide［J］.Geology，2018，46（3）：223-226.

［36］LI K，WANG Y F，CHENG Q G，et al.Insight into granular flow dynamics relying on basal stress measurements：from experimental flume tests［J］.Journal of Geophysical Research：Solid Earth，2022，127（3）：e2021JB02290.

［37］SASSA K，NAGAI O，SOLIDUM R，et al.An integrated model simulating the initiation and motion of earthquake and rain induced rapid landslides and its application to the 2006 Leyte landslide［J］.Landslides，2010，7（3）：219-236.

［38］MANGENEY A，ROCHE O，HUNGR O，et al.Erosion and mobility in granular collapse over sloping beds［J］.Journal of Geophysical Research，2010，115（F3）：F03040.

［39］DAVIES T R H，WARBURTON J，DUNNING S A，et al.A large landslide event in a post-glacial landscape：rethinking glacial legacy［J］.Earth Surface Processes & Landforms，2013，38（11）：1261-1268.

［40］王玉峰，程謙恭，朱圻.汶川地震觸發(fā)高速遠程滑坡-碎屑流堆積反粒序特征及機制分析［J］.巖石力學與工程學報，2012，31（6）：1089-1106.

［41］劉威，何思明.金沙江沃達潛在滑坡誘發(fā)災害鏈成災過程數值模擬［J］.工程科學與技術，2020，52（2）：38-46.

［42］GUZZETTI F，MONDINI A C，CARDINALI M，et al.Landslide inventory maps：new tools for an old problem［J］.Earth-Science Reviews，2012，112（1）：42-66.

［43］許沖，徐錫偉，吳熙彥，等.2008年汶川地震滑坡詳細編目及其空間分布規(guī)律分析［J］.工程地質學報，2013，21（1）：25-44.

［44］MEENA S R，GHORBANZADEH O，VAN W C J，et al.Rapid mapping of landslides in the Western Ghats （India） triggered by 2018 extreme monsoon rainfall using a deep learning approach［J］.Landslides，2021，18（5）：1937-1950.

［45］FELICISIMO A，CUARTERO A，REMONDO J，et al.Mapping landslide susceptibility with logistic regression，multiple adaptive regression splines，classification and regression trees，and maximum entropy methods：a comparative study［J］.Landslides，2013，10（2）：175-189.

［46］HUNGR O.A model for the runout analysis of rapid flow slides，debris flows，and avalanches［J］.Canadian Geotechnical Journal，1995，32（4）：610-623.

［47］OUYANG C，HE S，XU Q，et al.A MacCormack-TVD finite difference method to simulate the mass flow in mountainous terrain with variable computational domain［J］.Computers & Geosciences，2013，52：1-10.

［48］SCARINGI G，FAN X M，XU Q，et al.Some considerations on the use of numerical methods to simulate past landslides and possible new failures：the case of the recent Xinmo landslide （Sichuan，China）［J］.Landslides，2018，15（7）：1359-1375.

［49］LIU C，POLLAR D D，SHI B.Analytical solutions and numerical tests of elastic and failure behaviors of close-packed lattice for brittle rocks and crystals［J］.Journal of Geophysical Research-Solid Earth，2013，118（1）：71-82.

［50］GAO Y，YIN Y，LI B，et al.The role of fluid drag force in the dynamic process of two-phase flow-like landslides［J］.Landslides，2022，19（7）：1791-1805.

［51］MCDOUGALL S.2014 Canadian geotechnical Colloquium：landslide runout analysis-current practice and challenges［J］.Canadian Geotechnical Journal，2017，54（5）：605-620.

［52］OUYANG C J，ZHAO W，AN H C，et al.Early identification and dynamic processes of ridge-top rockslides：implications from the Su Village landslide in Suichang County，Zhejiang Province，China［J］.Landslides，2019，16：799-813.

［53］許強.對地質災害隱患早期識別相關問題的認識與思考［J］.武漢大學學報（信息科學版），2020，45（11）：1651-1659.

［54］葛大慶，戴可人，郭兆成，等.重大地質災害隱患早期識別中綜合遙感應用的思考與建議［J］.武漢大學學報（信息科學版），2019，44（7）：949-956.

［55］GUZZETTI F，GARIANO S L，PERUCCACCI S，et al.Geographical landslide early warning systems［J］.Earth-Science Reviews，2019，200：102973.

［56］UHLEMANN S，SMITH A，CHAMBERS J，et al.Assessment of ground-based monitoring techniques applied to landslide investigations［J］.Geomorphology，2016，253：438-451.

［57］張茂省，賈俊，王毅，等.基于人工智能（AI）的地質災害防控體系建設［J］.西北地質，2019，52（2）：103-116.

［58］溫亞楠，張志華，慕號偉，等.動態(tài)多源數據驅動模式下的滑坡災害空間預測［J］.自然災害學報，2021，30（3）：83-92.

［59］胡安龍，王孔偉，李建林，等.基于智能算法優(yōu)化支持向量機模型的滑坡穩(wěn)定性預測［J］.自然災害學報，2016，25（5）：46-54.

［60］文海家，李洋，薛靖元，等.基于大數據挖掘的山區(qū)公路沿線滑坡易發(fā)性小區(qū)劃［J］.自然災害學報，2018，27（4）：159-165.

［61］HUNGR O，LEROUEIL S，PICARELLI L.The Varnes classification of landslide types，an update［J］.Landslides，2013，11（2），167-194.

［62］SANSONE S，ZUGLIANI D，ROSATTI G.A mathematical framework for modelling rock-ice avalanches［J］.Journal of Fluid Mechanics，2021，919：A8.

［63］GEORGE D L，IVERSON R M，CANNON C M.New methodology for computing tsunami generation by subaerial landslides：application to the 2015 tyndall glacier landslide，Alaska［J］.Geophysical Research Letters，2017，44（14）：7276-7284.

［64］GREENWOOD S L，CLASON C C，HELANOW C，et al.Theoretical，contemporary observational and palaeo-perspectives on ice sheet hydrology：processes and products［J］.Earth-Science Reviews，2016，155：1-27.

［65］HE S M，LIU W，WANG J.Dynamic simulation of landslide based on thermo-poro-elastic approach［J］.Computers & Geosciences，2015，75：24-32.

［66］高楊，殷躍平，李濱，等.考慮顆粒狀態(tài)轉化的高位遠程滑坡數值模擬方法［J］.巖石力學與工程學報，2023，42（7）：1623-1637.

［67］黎浩良，楊瑩輝，許強，等.高寒山區(qū)地質災害季節(jié)分區(qū)InSAR早期識別研究：以東構造結地區(qū)為例［J］.工程地質學報，2023，31（3）：780-795.

［68］葛大慶.地質災害早期識別與監(jiān)測預警中的綜合遙感應用［J］.城市與減災，2018（6）：53-60.

A Review of High-locality Landslide ResearchBased on Web of Science Databases and CiteSpace Biliometrics

YANG Long-wei1，XU Yang-qing1，JIANG Qiang-qiang1，SHI Feng1，YAN Guo-qiang2

（1.Wuhan Design & Research Institute Co.，Ltd.of China Coal Technology & Engineering Group，Wuhan Hubei 430064，China;2.China Three Gorges Corporation，Chengdu Sichuan 610000，China）

Abstract：As high-locality landslide has seriously threatened the lifeline traffic engineering and people’s living environment，it has gradually become a hot interdisciplinary research issue of geoscience，environmental science，and engineering.Taking Web of Science database as the literature data source，this paper analyzes journal academic papers on the theme of high-locality landslides published from 2010 to 2021.CitesSpace bibliometrics software is employed to do the analysis from the multiple angles of research status，hot spots and trends.The study reveals the following findings：（1）The publication of high-locality landslide literature has exceeded 600 papers per year since 2017，forming a blowout phenomenon.（2）China has the largest number of publication in this field，with a total of 2045 papers；in addition，China has carried out collaborative research with 17 countries and regions，and the cooperation with Italy and the United States has produced relatively more research results；the domestic research institutions are led by Chinese Academy of Sciences，Chengdu University of Technology and China University of Geosciences （Wuhan） while foreign institutions are dominated by French Academy of Sciences and the U.S.Geological Survey.（3） The number of papers published by well-known journals in the field of engineering geological hazards is relatively large，mainly including Landslides，Engineering Geology and Journal of Mountain Science.（4） Research hotspots are mostly centered on landslide disaster-forming mechanism，long-runout landslide，risk assessment，monitoring and early warning，etc.Research on high-locality landslide should be further strengthened in the aspects of dynamic impact theory，protection devices of dynamic impact and rescue measures of disaster chain emergency to serve the needs of major national construction such as Sichuan-Tibet railway.

Keywords：high-locality landslide;disaster-forming mechanism;landslide dynamics;early identification;bibliometric analysis;research progress