西昌森林火灾风险敏感度分层聚类研究

依来阿支, 唐勇, 何莉, 余雪

成都理工大学旅游与城乡规划学院，四川 成都 610059

近年来，凉山州森林火灾频发[1]。2019年3月30日，凉山州木里县因原始森林遭雷击引发森林火灾，致31人遇难；次年3月30日，凉山州西昌市经久乡大营农场再次发生森林大火，过火面积＞3 000 hm2，重度火烧区＞46.8%[2]。山火迅速漫延至泸山，直接威胁石油液化气储配站、加油站、学校以及大型百货仓库等重要设施，造成19人遇难和重大财产损失[2-3]。森林火灾扑救过程的复杂性及相关新闻报道加重了部分公众对西昌适游安全性问题的顾虑[4-5]。在此意义上，旅游凝视下差异化的火灾风险感知是灾后重建过程中亟待解答的重要基础性科学问题[6]（见图1）。

图 1 西昌森林火灾区域及周边主要设施Fig. 1 Xichang forest fire area and surrounding main facilities

风险敏感度（Risk Sensitivity）是灾害地理学、人类学、社会学等自然与社会科学领域共同关注的重要问题，涉及地震、洪水、飓风、海啸等灾害类型[7-9]。近年来，全球森林火灾频发，为火灾驱动下的生态环境、气候变化、风险评估和预警等研究提供诸多案例[10-11]，但森林火灾风险感知与旅游行为研究所受关注尚不充分[12-14]。研究发现，森林火灾不仅损毁旅游资源，更会破坏旅游目的地安全形象，加大敏感型游客的旅游风险感知，对其旅游决策产生了显著的负面效应[15-16]。有鉴于此，有必要对森林火灾进行实证研究，而不是一般的火灾风险评估。前人关于森林灾害风险与旅游决策关系的探索为森林火灾驱动下风险敏感度及其聚类问题研究提供了重要参考[16-18]。

本文以西昌森林火灾为案例，采用实证研究设计，基于“游客凝视”，揭示不同森林火灾风险敏感度人群的火灾发生可能性感知差异和火灾险情驱动下的不同旅游行为，以期为“人-灾”行为关系研究提供实证案例，特别是为不同风险敏感度人群制定差异化和针对性的舆情应对策略提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 量表设计

参考相关文献设计自填式半封闭结构化问卷[16,19]，以5分制里克特（Likert）量表为度量尺度。问卷由火灾风险敏感度、火灾发生可能性、火灾险情以及人口学特征4部分组成。第一组问题包括“安全是我到西昌旅游考虑的首要因素”等10项森林火灾风险敏感度测试项。第二组问题包括邛海、泸山、火把节等6项火灾发生可能性测试项。第三组问题包括火灾引发堵车、封路、空气污染等8项火灾险情测试项。人口学特征包括常住地、性别、年龄、职业、学历、推荐意愿6项问题。最后一项是对西昌森林火灾防治意见的开放性问题。

1.2 数据采集

选择西昌市泸山森林公园、邛海国家湿地公园、建昌古城等游客聚集区域，采用便利抽样法，以实际前往西昌市的中国籍游客作为调研对象。凉山州除西昌市以外的其余15个县的居民也作为游客受访。预调研阶段：2020年10月4日—2020年10月6日，共发放问卷91份，收回有效问卷66份；正式调研阶段：2020年11月7日—2020年年12月6日，共发放问卷228份，收回有效问卷198份。两阶段共发放问卷319份，收回有效问卷264份，有效率为82.76%。使用克兰巴赫系数（Cronbach’s alpha）对问卷进行信度检验，量表内部一致性系数为0.820（a＞0.5），说明问卷有良好的一致性和稳定性。

1.3 数据处理

使用IBM SPSS Statistics 25.0作为分析工具。运用克兰巴赫系数对数据进行信度检验，采用聚类分析对火灾风险敏感因子进行分类，运用方差分析和交叉分析揭示不同类型游客的风险感知差异和旅游行为特征。

2 研究结果

2.1 人口学特征

受访对象中，男性（51.9%）略多于女性（47.3%）；18～24岁年龄段的游客占比最大（47.3%），其次为25～34岁年龄段的游客（20.8%），老年游客占比相对较少；受教育程度集中于本科（46.2%）、大专（22.3%）；主要职业类型包括学生（38.3%）和全职工作（35.6%）；43.2%的游客最近两年愿意推荐他人去西昌游玩，15.5%的游客不愿意推荐，39.8%的游客不确定；凉山州外、四川省内的游客（53.8%）略多于凉山州内的游客（40.5%），省外游客相对较少（5.7%）（见表1）。

2.2 聚类分析

使用R型聚类对风险敏感度人群分类的先验数进行探索，聚类数分设为3～5类。距离度量为最远邻元素（Further Neighbor），度量距离标准为皮尔逊相关性（Pearson Correlation）。冰柱图和谱系图提示变量存在3个有效聚类，依次命名为无畏型、谨慎型和理性型（见表2）。

基于R型聚类分析结果，将Q型聚类数设为3类，并据此划分264个案例。其中，无畏型（n=73人）、谨慎型（n=133人）、理性型（n=43人），含缺失项15例（见表3）。方差分析表明，类聚间有统计学上的显著差异（p＜0.05）。

表 1 人口学特征Tab. 1 Demographic characteristics

表 2 R型聚类结果Tab. 2 R-type clustering results

表 3 Q型聚类结果Tab. 3 Q-type clustering results

2.3 判别分析

为了检验聚类效果，采用判别分析计算10项火灾风险敏感度变量的标准化典则判别函数。结果表明，函数1的特征值为1.584，能够解释79.8%的变异（卡方=310.838）；函数2特征值为0.402，能够解释20.2%的变异（卡方=81.589）。2个标准化典则判别函数均在0.05水平上显著，拒绝零假设，即认为函数能较好地将3个聚类区分开。其中，“我想去西昌，但关于这场火灾的新闻报道令我很担心”（系数=0.795）是函数1的最强预测指标，而“安全是我到西昌旅游考虑的首要因素”（系数=-0.811）是函数2的最强预测指标。判别模型分组准确率较高，249个样本中87.6%被正确分类。其中，无畏型的正确分组率为83.60%，谨慎型为88.70%， 理性型为90.70%（见表4-表6）。

表 4 函数的显著性检验Tab. 4 Significant test of function

表 5 标准化典则判别函数系数Tab. 5 Standardized criterion discriminant function coefficient

表 6 分类结果Tab. 6 Classification results

2.4 方差分析

以火灾发生可能性为控制变量，采用单因素方差分析和多重比较考察不同组别的差异。方差齐时选择LSD进行检验；方差不具齐时用Tamhane进行检验。结果表明，3类受访对象对泸山森林公园、火把节、彝族年的火灾发生可能性感知存在显著差异（Sig.＜0.05）；对邛海国家湿地公园（M=2.34＜2.5）、建昌古城（M=3.01）和凉山彝族奴隶社会博物馆（M=3.05）发生火灾的可能性认知没有显著差异（Sig.＞0.05），均认为邛海国家湿地公园基本不可能发生森林火灾。其中，B（M=4.00）对泸山森林公园的评分明显高于A（M=3.28）、C（M=3.66）；B（M=4.11）对火把节的评分也高于A（M=3.56）、C（M=3.11），表明谨慎型最有可能认为泸山森林公园和火把节容易发生火灾。A与C（Sig.=0.039）、C与B（Sig.=0.011）在彝族年的变量上存在显著差异，即无畏型（M=3.44）和谨慎型（M=3.40）的评分高于理性型（M=3.00）。总体来看，火灾发生可能性评分从高到低依次为谨慎型＞理性型＞无畏型（见表7）。

2.5 交叉分析

火灾导致交通堵塞、火灾浓烟导致交通事故和火灾导致封路这3种火灾险情与聚类存在显著相关性，故采用列联表考察3种火灾险情下聚类差异化的旅游行为响应。总体上，火灾险情发生时，无畏型、谨慎型和理性型大多会选择推迟行程，尤以谨慎型做此选项的人数和比例最高。无畏型大多对火灾险情持无所畏惧的态度，故认为火灾导致交通堵塞（N=15, P=48.4%）和火灾浓烟导致交通事故（N=8, P=47.1%）对其旅游行为毫无影响的比例远高于谨慎型和理性型。火灾导致封路的情境下，无畏型和谨慎型认为毫无影响的人数和占比相同（N=7, P=41.2%），但无畏型推迟（N=25, P=26.9%）或取消行程（N=24, P=22.6%）的人数略多于缩短行程者（N=17, P=63.0%）。谨慎型对火灾险情非常敏感，故倾向于推迟或取消行程。火灾导致交通堵塞时，谨慎型推迟（N=82, P=63.1%）或取消行程（N=28, P=57.1%）的人数和比例最高。类似的情况还发生在火灾浓烟导致交通事故和火灾导致封路时。理性型对火灾险情有着较为客观理性的认知，故推迟或取消行程的人数和比例远低于谨慎型，略低于无畏型。但火灾导致封路发生时，理性型更倾向于取消行程（N=22, P=20.8%），而不是推迟或缩短行程（见表8）。

表 7 游客聚类与火灾发生可能性的方差分析Tab. 7 Cluster analysis of tourists and variance analysis of fire probability

表 8 游客类型与火灾险情的交叉分析Tab. 8 Cross-analysis of tourist types and fire hazards

3 结论与讨论

灾后风险分析是开展有效风险沟通的重要前提[7,20]。以西昌市森林火灾为研究案例，聚焦森林火灾风险敏感度聚类问题，揭示不同风险敏感度游客的火灾风险感知和旅游行为差异，取得如下结论：

首先，基于火灾风险敏感度，通过聚类分析，将游客类型划分为无畏型、谨慎型和理性型。用判别函数检验聚类效果，发现“我想去西昌，但关于这场火灾的新闻报道令我很担心”和“安全是我到西昌旅游考虑的首要因素”这2项是影响游客旅游决策的关键因素，表明灾后旅游地的安全状况和媒体报道是影响游客旅游决策的决定性因素[4,21-22]。其次，不同聚类游客对泸山森林公园、火把节、彝族年发生火灾的可能性感知存在显著差异（谨慎型＞理性型＞无畏型），侧面说明谨慎型游客的火灾风险感知最高，理性型居中，无畏型最低。最后，西昌森林火灾险情发生时，无畏型、谨慎型和理性型大多会选择推迟行程，尤以谨慎型做此选项的人数和比例最高。不同人群对3种情景下的森林火灾险情存在差异化的旅游行为响应，无畏型（29.3%）火灾风险敏感度最低，在面对特定火灾险情时最不可能改变出游行为；谨慎型（53.4%）火灾风险敏感度最高，更趋于规避风险；理性型（17.3%）火灾风险敏感度居中，倾向于在全面评估火灾风险的基础上做出旅行决策。上述结论符合灾害回避战略，即风险敏感度越高的游客，风险感知越强，越有可能改变其旅游行为[16,23]。

综上，森林火灾险情驱动下的行为特征类似于洪水和暴风雨险情下的避险策略[14,24]，区别于地震、海啸、恐怖事件对旅游行为的影响[25]。基于游客视角，揭示森林火灾风险敏感度聚类特征下的风险感知和旅游行为差异，有望填补森林火灾实证研究的空白，进一步丰富“人-灾”行为关系理论，也为不同风险敏感度人群制定差异化和针对性的舆情应对策略提供参考[3,7]。鉴于灾后媒体报道是影响火灾风险敏感度及旅游决策的重要方面[16,26-27]，如何通过及时、有效的风险沟通，降低旅游风险感知、重塑旅游安全形象，是值得进一步研究的重要问题[21,28]。后续研究有必要进一步探讨森林火灾风险敏感度聚类人口学特征，特别是引入结构方程模型和自我民族志方法，揭示森林火灾对地方建构或重构的影响过程[29]。