西昌森林火災風險敏感度分層聚類研究

依來阿支, 唐勇, 何莉, 余雪

成都理工大學旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院，四川 成都 610059

近年來，涼山州森林火災頻發(fā)[1]。2019年3月30日，涼山州木里縣因原始森林遭雷擊引發(fā)森林火災，致31人遇難；次年3月30日，涼山州西昌市經(jīng)久鄉(xiāng)大營農(nóng)場再次發(fā)生森林大火，過火面積＞3 000 hm2，重度火燒區(qū)＞46.8%[2]。山火迅速漫延至瀘山，直接威脅石油液化氣儲配站、加油站、學校以及大型百貨倉庫等重要設(shè)施，造成19人遇難和重大財產(chǎn)損失[2-3]。森林火災撲救過程的復雜性及相關(guān)新聞報道加重了部分公眾對西昌適游安全性問題的顧慮[4-5]。在此意義上，旅游凝視下差異化的火災風險感知是災后重建過程中亟待解答的重要基礎(chǔ)性科學問題[6]（見圖1）。

圖 1 西昌森林火災區(qū)域及周邊主要設(shè)施Fig. 1 Xichang forest fire area and surrounding main facilities

風險敏感度（Risk Sensitivity）是災害地理學、人類學、社會學等自然與社會科學領(lǐng)域共同關(guān)注的重要問題，涉及地震、洪水、颶風、海嘯等災害類型[7-9]。近年來，全球森林火災頻發(fā)，為火災驅(qū)動下的生態(tài)環(huán)境、氣候變化、風險評估和預警等研究提供諸多案例[10-11]，但森林火災風險感知與旅游行為研究所受關(guān)注尚不充分[12-14]。研究發(fā)現(xiàn)，森林火災不僅損毀旅游資源，更會破壞旅游目的地安全形象，加大敏感型游客的旅游風險感知，對其旅游決策產(chǎn)生了顯著的負面效應(yīng)[15-16]。有鑒于此，有必要對森林火災進行實證研究，而不是一般的火災風險評估。前人關(guān)于森林災害風險與旅游決策關(guān)系的探索為森林火災驅(qū)動下風險敏感度及其聚類問題研究提供了重要參考[16-18]。

本文以西昌森林火災為案例，采用實證研究設(shè)計，基于“游客凝視”，揭示不同森林火災風險敏感度人群的火災發(fā)生可能性感知差異和火災險情驅(qū)動下的不同旅游行為，以期為“人-災”行為關(guān)系研究提供實證案例，特別是為不同風險敏感度人群制定差異化和針對性的輿情應(yīng)對策略提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 量表設(shè)計

參考相關(guān)文獻設(shè)計自填式半封閉結(jié)構(gòu)化問卷[16,19]，以5分制里克特（Likert）量表為度量尺度。問卷由火災風險敏感度、火災發(fā)生可能性、火災險情以及人口學特征4部分組成。第一組問題包括“安全是我到西昌旅游考慮的首要因素”等10項森林火災風險敏感度測試項。第二組問題包括邛海、瀘山、火把節(jié)等6項火災發(fā)生可能性測試項。第三組問題包括火災引發(fā)堵車、封路、空氣污染等8項火災險情測試項。人口學特征包括常住地、性別、年齡、職業(yè)、學歷、推薦意愿6項問題。最后一項是對西昌森林火災防治意見的開放性問題。

1.2 數(shù)據(jù)采集

選擇西昌市瀘山森林公園、邛海國家濕地公園、建昌古城等游客聚集區(qū)域，采用便利抽樣法，以實際前往西昌市的中國籍游客作為調(diào)研對象。涼山州除西昌市以外的其余15個縣的居民也作為游客受訪。預調(diào)研階段：2020年10月4日—2020年10月6日，共發(fā)放問卷91份，收回有效問卷66份；正式調(diào)研階段：2020年11月7日—2020年年12月6日，共發(fā)放問卷228份，收回有效問卷198份。兩階段共發(fā)放問卷319份，收回有效問卷264份，有效率為82.76%。使用克蘭巴赫系數(shù)（Cronbach’s alpha）對問卷進行信度檢驗，量表內(nèi)部一致性系數(shù)為0.820（a＞0.5），說明問卷有良好的一致性和穩(wěn)定性。

1.3 數(shù)據(jù)處理

使用IBM SPSS Statistics 25.0作為分析工具。運用克蘭巴赫系數(shù)對數(shù)據(jù)進行信度檢驗，采用聚類分析對火災風險敏感因子進行分類，運用方差分析和交叉分析揭示不同類型游客的風險感知差異和旅游行為特征。

2 研究結(jié)果

2.1 人口學特征

受訪對象中，男性（51.9%）略多于女性（47.3%）；18～24歲年齡段的游客占比最大（47.3%），其次為25～34歲年齡段的游客（20.8%），老年游客占比相對較少；受教育程度集中于本科（46.2%）、大專（22.3%）；主要職業(yè)類型包括學生（38.3%）和全職工作（35.6%）；43.2%的游客最近兩年愿意推薦他人去西昌游玩，15.5%的游客不愿意推薦，39.8%的游客不確定；涼山州外、四川省內(nèi)的游客（53.8%）略多于涼山州內(nèi)的游客（40.5%），省外游客相對較少（5.7%）（見表1）。

2.2 聚類分析

使用R型聚類對風險敏感度人群分類的先驗數(shù)進行探索，聚類數(shù)分設(shè)為3～5類。距離度量為最遠鄰元素（Further Neighbor），度量距離標準為皮爾遜相關(guān)性（Pearson Correlation）。冰柱圖和譜系圖提示變量存在3個有效聚類，依次命名為無畏型、謹慎型和理性型（見表2）。

基于R型聚類分析結(jié)果，將Q型聚類數(shù)設(shè)為3類，并據(jù)此劃分264個案例。其中，無畏型（n=73人）、謹慎型（n=133人）、理性型（n=43人），含缺失項15例（見表3）。方差分析表明，類聚間有統(tǒng)計學上的顯著差異（p＜0.05）。

表 1 人口學特征Tab. 1 Demographic characteristics

表 2 R型聚類結(jié)果Tab. 2 R-type clustering results

表 3 Q型聚類結(jié)果Tab. 3 Q-type clustering results

2.3 判別分析

為了檢驗聚類效果，采用判別分析計算10項火災風險敏感度變量的標準化典則判別函數(shù)。結(jié)果表明，函數(shù)1的特征值為1.584，能夠解釋79.8%的變異（卡方=310.838）；函數(shù)2特征值為0.402，能夠解釋20.2%的變異（卡方=81.589）。2個標準化典則判別函數(shù)均在0.05水平上顯著，拒絕零假設(shè)，即認為函數(shù)能較好地將3個聚類區(qū)分開。其中，“我想去西昌，但關(guān)于這場火災的新聞報道令我很擔心”（系數(shù)=0.795）是函數(shù)1的最強預測指標，而“安全是我到西昌旅游考慮的首要因素”（系數(shù)=-0.811）是函數(shù)2的最強預測指標。判別模型分組準確率較高，249個樣本中87.6%被正確分類。其中，無畏型的正確分組率為83.60%，謹慎型為88.70%， 理性型為90.70%（見表4-表6）。

表 4 函數(shù)的顯著性檢驗Tab. 4 Significant test of function

表 5 標準化典則判別函數(shù)系數(shù)Tab. 5 Standardized criterion discriminant function coefficient

表 6 分類結(jié)果Tab. 6 Classification results

2.4 方差分析

以火災發(fā)生可能性為控制變量，采用單因素方差分析和多重比較考察不同組別的差異。方差齊時選擇LSD進行檢驗；方差不具齊時用Tamhane進行檢驗。結(jié)果表明，3類受訪對象對瀘山森林公園、火把節(jié)、彝族年的火災發(fā)生可能性感知存在顯著差異（Sig.＜0.05）；對邛海國家濕地公園（M=2.34＜2.5）、建昌古城（M=3.01）和涼山彝族奴隸社會博物館（M=3.05）發(fā)生火災的可能性認知沒有顯著差異（Sig.＞0.05），均認為邛海國家濕地公園基本不可能發(fā)生森林火災。其中，B（M=4.00）對瀘山森林公園的評分明顯高于A（M=3.28）、C（M=3.66）；B（M=4.11）對火把節(jié)的評分也高于A（M=3.56）、C（M=3.11），表明謹慎型最有可能認為瀘山森林公園和火把節(jié)容易發(fā)生火災。A與C（Sig.=0.039）、C與B（Sig.=0.011）在彝族年的變量上存在顯著差異，即無畏型（M=3.44）和謹慎型（M=3.40）的評分高于理性型（M=3.00）?？傮w來看，火災發(fā)生可能性評分從高到低依次為謹慎型＞理性型＞無畏型（見表7）。

2.5 交叉分析

火災導致交通堵塞、火災濃煙導致交通事故和火災導致封路這3種火災險情與聚類存在顯著相關(guān)性，故采用列聯(lián)表考察3種火災險情下聚類差異化的旅游行為響應(yīng)?？傮w上，火災險情發(fā)生時，無畏型、謹慎型和理性型大多會選擇推遲行程，尤以謹慎型做此選項的人數(shù)和比例最高。無畏型大多對火災險情持無所畏懼的態(tài)度，故認為火災導致交通堵塞（N=15, P=48.4%）和火災濃煙導致交通事故（N=8, P=47.1%）對其旅游行為毫無影響的比例遠高于謹慎型和理性型。火災導致封路的情境下，無畏型和謹慎型認為毫無影響的人數(shù)和占比相同（N=7, P=41.2%），但無畏型推遲（N=25, P=26.9%）或取消行程（N=24, P=22.6%）的人數(shù)略多于縮短行程者（N=17, P=63.0%）。謹慎型對火災險情非常敏感，故傾向于推遲或取消行程?；馂膶е陆煌ǘ氯麜r，謹慎型推遲（N=82, P=63.1%）或取消行程（N=28, P=57.1%）的人數(shù)和比例最高。類似的情況還發(fā)生在火災濃煙導致交通事故和火災導致封路時。理性型對火災險情有著較為客觀理性的認知，故推遲或取消行程的人數(shù)和比例遠低于謹慎型，略低于無畏型。但火災導致封路發(fā)生時，理性型更傾向于取消行程（N=22, P=20.8%），而不是推遲或縮短行程（見表8）。

表 7 游客聚類與火災發(fā)生可能性的方差分析Tab. 7 Cluster analysis of tourists and variance analysis of fire probability

表 8 游客類型與火災險情的交叉分析Tab. 8 Cross-analysis of tourist types and fire hazards

3 結(jié)論與討論

災后風險分析是開展有效風險溝通的重要前提[7,20]。以西昌市森林火災為研究案例，聚焦森林火災風險敏感度聚類問題，揭示不同風險敏感度游客的火災風險感知和旅游行為差異，取得如下結(jié)論：

首先，基于火災風險敏感度，通過聚類分析，將游客類型劃分為無畏型、謹慎型和理性型。用判別函數(shù)檢驗聚類效果，發(fā)現(xiàn)“我想去西昌，但關(guān)于這場火災的新聞報道令我很擔心”和“安全是我到西昌旅游考慮的首要因素”這2項是影響游客旅游決策的關(guān)鍵因素，表明災后旅游地的安全狀況和媒體報道是影響游客旅游決策的決定性因素[4,21-22]。其次，不同聚類游客對瀘山森林公園、火把節(jié)、彝族年發(fā)生火災的可能性感知存在顯著差異（謹慎型＞理性型＞無畏型），側(cè)面說明謹慎型游客的火災風險感知最高，理性型居中，無畏型最低。最后，西昌森林火災險情發(fā)生時，無畏型、謹慎型和理性型大多會選擇推遲行程，尤以謹慎型做此選項的人數(shù)和比例最高。不同人群對3種情景下的森林火災險情存在差異化的旅游行為響應(yīng)，無畏型（29.3%）火災風險敏感度最低，在面對特定火災險情時最不可能改變出游行為；謹慎型（53.4%）火災風險敏感度最高，更趨于規(guī)避風險；理性型（17.3%）火災風險敏感度居中，傾向于在全面評估火災風險的基礎(chǔ)上做出旅行決策。上述結(jié)論符合災害回避戰(zhàn)略，即風險敏感度越高的游客，風險感知越強，越有可能改變其旅游行為[16,23]。

綜上，森林火災險情驅(qū)動下的行為特征類似于洪水和暴風雨險情下的避險策略[14,24]，區(qū)別于地震、海嘯、恐怖事件對旅游行為的影響[25]?；谟慰鸵暯牵沂旧只馂娘L險敏感度聚類特征下的風險感知和旅游行為差異，有望填補森林火災實證研究的空白，進一步豐富“人-災”行為關(guān)系理論，也為不同風險敏感度人群制定差異化和針對性的輿情應(yīng)對策略提供參考[3,7]。鑒于災后媒體報道是影響火災風險敏感度及旅游決策的重要方面[16,26-27]，如何通過及時、有效的風險溝通，降低旅游風險感知、重塑旅游安全形象，是值得進一步研究的重要問題[21,28]。后續(xù)研究有必要進一步探討森林火災風險敏感度聚類人口學特征，特別是引入結(jié)構(gòu)方程模型和自我民族志方法，揭示森林火災對地方建構(gòu)或重構(gòu)的影響過程[29]。