引文分析是重要的定量分析手段,可用于评价科研人员贡献和研究成果。在传统的引文分析中,研究者更偏爱静态的研究指标,例如总被引次数、期刊影响因子、H指数等。然而文献被引是动态的过程,有必要基于时间维度进行分析,从动态视角理解科学系统的知识流动。引文波峰作为引文扩散过程中最具影响力的阶段,可以有效揭示文献被引特点,例如,波峰的时间特征是文献被引模式的重要指征,波峰的幅值特点可以反馈文献的研究特点,二次或者多次波峰的出现提示着关键的研究环境变化。然而,目前学界对波峰的研究仅聚焦于被引的最高峰,缺少对波峰的系统性研究,鉴于此,本研究围绕引文波峰进行深入研究,希望借助波峰的分布情况来深入了解引文的动态扩散过程,以期为科研管理者完善相关服务提供科研启示,促进科学系统向更成熟的方向发展。本研究的逻辑结构包括以下内容:首先明确给出引文波峰的定义,并构建详细的量化方法,包括阈值法、滑窗法、比较法和边界确定法,对Pubmed的期刊文献进行波峰识别并比较不同类型文献的波峰识别效果,从中甄选合适的波峰识别方法,其中文献类型划分采用时间序列聚类方法。然后,采用引文波峰的数量特征、时间特征、幅值特征指标来刻画引文波峰的模式特点,从而探索引文波峰的一般性规律。最后,探讨文献特征对引文波峰的影响,创新性地探究了文献质量、创新层级、内容多样性三个文献特征对被引表现（总被引次数、波峰高度、首次波峰到达时间）的贡献,其中文献质量利用同行评议数据库Faculty Opinions（F1000）的得分来衡量,创新层级依赖F1000中专家给予的标签,内容多样性用Me SH主题词的距离来表示。研究结果表明,医学生物学文献被引曲线可以分为三个类型:爆发激增型、平缓积累型和持续影响型。本文构建的波峰识别方法在满足科学性的同时具备较好的可行性,可以应用到海量文献数据集中。波峰分布规律显示:大多数文献有且只有一个波峰,一般在发表后初期到达首次波峰与最高峰（主要是发表后0-5年,第1-2年最为突出）,同时具有较高的波峰高度值和较低的波峰累积比值。这些研究结果表示,大多数文献的被引模式是快速上升-缓慢下降型,即发表后0-5年内快速到达波峰,到达波峰后缓慢下降。不同文献特征在被引上具有不同的表现:文献获得的总被引次数受文献质量、文献创新层级和文献内容多样性的影响;波峰高度受文献质量的影响,文献质量越高,逐年被引数量变化更为平稳;文献特征对波峰到达时间的贡献表现不明显。研究结论提示,文献具有不同被引模式,应重新考虑科学影响的衡量指标,例如针对波峰的到达时间差异,学者在进行科研评价时需要更长的观察时间窗口;文献到达波峰后,波峰高度指标在一定程度上可以反映文献的质量。