用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

WE ARE COMMITTED TO REPORTING THE LATEST FORESTRY ACADEMIC ACHIEVEMENTS

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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

依来阿支, 唐勇, 何莉, 等. 西昌森林火灾风险敏感度分层聚类研究[J]. 四川林业科技, 2022, 43(1): 70−76 doi: 10.12172/202105220001
引用本文: 依来阿支, 唐勇, 何莉, 等. 西昌森林火灾风险敏感度分层聚类研究[J]. 四川林业科技, 2022, 43(1): 70−76 doi: 10.12172/202105220001
Yilaiazhi, TANG Y, HE L, et al. Study on hierarchical clustering of forest fire risk sensitivity in Xichang city[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2022, 43(1): 70−76 doi: 10.12172/202105220001
Citation: Yilaiazhi, TANG Y, HE L, et al. Study on hierarchical clustering of forest fire risk sensitivity in Xichang city[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2022, 43(1): 70−76 doi: 10.12172/202105220001

西昌森林火灾风险敏感度分层聚类研究


doi: 10.12172/202105220001
详细信息
    作者简介:

    依来阿支(1995—),女,硕士生在读,1370018698@qq.com

    通讯作者: tangyong@cdut.edu.cn
  • 基金项目:  国家留学基金(201908510015);成都理工大学中青年骨干教师发展资助计划(10912-KYGG2019-00940)

Study on Hierarchical Clustering of Forest Fire Risk Sensitivity in Xichang City

More Information
  • 摘要: 西昌森林火灾为风险敏感度聚类问题研究提供了重要案例。以前往西昌的外地游客为研究对象,通过问卷调查,揭示不同森林火灾风险敏感度聚类人群的火灾风险感知差异和火灾险情驱动下的不同旅游行为。结果表明:基于火灾风险敏感度,将游客划分为无畏型(n=73人)、谨慎型(n=133人)和理性型(n=43人)3个有效聚类,正确分组率>80%。不同聚类对泸山森林公园、火把节、彝族年火灾发生可能性感知存在显著差异,火灾风险感知强度为谨慎型>理性型>无畏型。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,表明风险敏感度越高的游客,其旅游行为更趋于规避风险。研究结论有望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。
  • 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

    表  1  人口学特征

    Tab.  1  Demographic characteristics

    变量频数百分比/%变量频数百分比/%
    性别常住地
    13751.9凉山州内10740.5
    12547.3四川省内14253.8
    N/A20.8四川省外155.7
    年龄N/A00.0
    未满18岁207.6职业
    18—24岁12547.3全职工作9435.6
    25—34岁5520.8兼职工作166.1
    35—44岁3111.7学生10138.3
    45—54岁218.0自主创业269.8
    55—64岁72.7退休83.0
    65岁及以上31.1待业93.4
    不回答10.4其他83.0
    N/A10.4N/A20.8
    学历推荐意愿
    中专、初中、小学3513.311443.2
    高中、职高3111.74115.5
    大专5922.3不确定10539.8
    本科12246.2N/A41.5
    硕士及以上124.6
    其他41.5
    N/A10.4
    下载: 导出CSV

    表  2  R型聚类结果

    Tab.  2  R-type clustering results

    变量名类别聚类名称
    ①森林火灾与旅游地安全与否无关;②目前的西昌非常安全;③这场火灾对我是否到西昌旅游毫无影响;④听说有人在西昌遭遇火灾,但这对我是否去西昌没影响;⑤森林火灾不会阻止我到西昌旅游。第一类无畏型
    ①森林火灾风险完全消除我才会考虑去(再次去)西昌;②西昌常发生森林火灾,所以我不愿意去那里。第二类谨慎型
    ①安全是我到西昌旅游考虑的首要因素;②在西昌和其他旅游地之间做选择时,我会去没有森林火灾的地方旅游;③我想去西昌,但关于这场火灾的新闻报道令我很担心。第三类理性型
    下载: 导出CSV

    表  3  Q型聚类结果

    Tab.  3  Q-type clustering results

    变量名无畏型(n=73)谨慎型(n=133)理性型(n=43)F值Sig.
    安全是我到西昌旅游考虑的首要因素2.583.944.0545.4090.000
    森林火灾风险完全消除我才会考虑去(再次去)西昌2.483.122.0919.3430.000
    在西昌和其他旅游地之间做选择时,我会去没有森林火灾的地方旅游2.673.593.1914.4040.000
    西昌常发生森林火灾,所以我不愿意去那里2.212.441.953.5550.003
    我想去西昌,但关于这场火灾的新闻报道令我很担心2.293.712.0984.6480.000
    森林火灾与旅游地安全与否无关3.753.173.146.4860.002
    目前的西昌非常安全2.812.022.6717.0910.000
    这场火灾对我是否到西昌旅游毫无影响3.262.702.518.2940.000
    听说有人在西昌遭遇火灾,但这对我是否去西昌没影响3.262.612.609.5090.000
    森林火灾不会阻止我到西昌旅游3.042.362.609.7240.000
    下载: 导出CSV

    表  4  函数的显著性检验

    Tab.  4  Significant test of function

    函数特征值方差百分比/%典型相关性Wilks' Lambda卡方dfSig.
    11.58479.80.7830.276310.838200.000
    20.40220.20.5350.71381.58990.000
    下载: 导出CSV

    表  5  标准化典则判别函数系数

    Tab.  5  Standardized criterion discriminant function coefficient

    火灾风险敏感因子函数1函数2
    安全是我到西昌旅游考虑的首要因素0.266−0.811
    森林火灾风险完全消除我才会考虑去(再次去)西昌0.2450.490
    在西昌和其他旅游地之间做选择时,我会去没有森林火灾的地方旅游0.241−0.281
    西昌常发生森林火灾,所以我不愿意去那里−0.0770.004
    我想去西昌,但关于这场火灾的新闻报道令我很担心0.7950.410
    森林火灾与旅游地安全与否无关−0.3050.170
    目前的西昌非常安全−0.449−0.241
    这场火灾对我是否到西昌旅游毫无影响−0.0820.285
    听说有人在西昌遭遇火灾,但这对我是否去西昌没影响−0.1180.167
    森林火灾不会阻止我到西昌旅游−0.278−0.016
    下载: 导出CSV

    表  6  分类结果

    Tab.  6  Classification results

    类别预测组成员
    无畏型谨慎型理性型总计
    数量无畏型615773
    谨慎型511810133
    理性型133943
    百分比无畏型83.60%6.80%9.60%100%
    谨慎型3.80%88.70%7.50%100%
    理性型2.30%7%90.70%100%
      注:正确地对87.6%个原始已分组个案进行了分类。
    下载: 导出CSV

    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

    火灾发生可
    能性因子
    方差齐性检验游客类别描述性统计方差分析多重比较
    Levene
    统计量
    Sig.频数均值F值Sig.变量LSDSig.TamhaneSig.
    邛海国家
    湿地公园
    1.7610.174A392.151.4910.227A-B−0.312820.085−0.312820.317
    B1202.47A-C−0.233650.225−0.233650.568
    C802.39C-B−0.079170.577−0.079170.911
    泸山森林公园7.8130.001A393.289.0300.000A-B−0.718*0.000−0.718*0.003
    B1234.00A-C−0.376* 0.046−0.376490.233
    C823.66C-B−0.341* 0.014−0.341*0.033
    建昌古城0.4460.641A382.970.1000.905A-B−0.078490.672−0.078490.969
    B1153.05A-C−0.039140.842−0.039140.996
    C783.01C-B−0.039350.787−0.039350.990
    凉山彝族奴隶
    社会博物馆
    0.6490.523A393.050.1140.892A-B0.034190.8590.034190.997
    B1173.02A-C−0.038460.851−0.038460.996
    C783.09C-B 0.072650.6330.072650.953
    火把节6.8270.001A393.563.7450.025A-B−0.543*0.007−0.543340.077
    B1214.11A-C−0.361820.089−0.361820.390
    C813.93C-B−0.181510.246−0.181510.532
    彝族年0.8720.420A393.443.8070.024A-B0.034190.8620.034190.998
    B1173.40A-C 0.0436*0.0390.435900.154
    C763.00C-B−0.402* 0.011−0.402*0.035
      注:A、B、C表示游客类型,其中:A代表无畏型;B代表谨慎型;C代表理性型;上角标*表示在0.05水平(双侧)上显著相关。
    下载: 导出CSV

    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

    火灾
    险情
    游客
    类型
    毫无影响缩短行程推迟行程取消行程再也不去卡方Sig.
    火灾导致交通堵塞无畏型15(48.4%)17(47.2%)27(20.8%)11(22.4%)2(100%)25.0230.001
    谨慎型9(29.0%)14(38.9%)82(63.1%)28(57.1%)0(0.0%)
    理性型7(22.6%)5(13.9%)21(16.2%)10(20.4%)0(0.0%)
    火灾浓烟导致交通事故无畏型8(47.1%)19(45.2%)28(25.5%)16(20.8%)2(66.7%)17.0260.030
    谨慎型5(29.4%)17(40.5%)62(56.4%)49(63.6%)0(0.0%)
    理性型4(23.5%)6(14.3%)20(18.2%)12(15.6%)1(33.3%)
    火灾导致封路无畏型7(41.2%)17(63.0%)25(26.9%)24(22.6%)0(0.0%)34.4810.000
    谨慎型7(41.2%)8(29.6%)56(60.2%)60(56.6%)1(20.0%)
    理性型3(17.6%)2(7.4%)12(12.9%)22(20.8%)4(80%)
    下载: 导出CSV
  • [1] 甘薇薇,杨淑群,马振峰,等. 北太平洋海温异常对四川省春季林火的影响[J]. 中国农学通报,2016(6):132−138. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb15090020
    [2] 胡卸文,金涛,殷万清,等. 西昌市经久乡森林火灾火烧区特点及火后泥石流易发性评价[J]. 工程地质学报,2020,28(4):762−771.
    [3] 白夜,王博,武英达,等. 凉山州森林火灾形成的火环境研究[J]. 林业资源管理,2020(5):116−122+130.
    [4] 郑向敏. 目的地旅游安全分析[J]. 创新,2010,4(2):23−28. doi: 10.3969/j.issn.1673-8616.2010.02.005
    [5] 黄钰琳. 山火为何频发?教训如何吸取?——大数据解读西昌“3.30”森林火灾舆情[J]. 中国应急管理,2020(5):46−47.
    [6] Floyd M F, Gibson H, Pennington-Gray L, et al. The Effect of Risk Perceptions on Intentions to Travel in the Aftermath of September 11, 2001[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2004, 15(2-3): 19−38.
    [7] 尚志海. 基于人地关系的自然灾害风险形成机制分析[J]. 灾害学,2018,33(2):5−9. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2018.02.002
    [8] 魏书精,罗斯生,罗碧珍,等. 气候变化背景下森林火灾发生规律研究[J]. 林业与环境科学,2020,36(2):133−143. doi: 10.3969/j.issn.1006-4427.2020.02.019
    [9] Tsibart A S, Gennadiev A N. The influence of fires on the properties of forest soils in the Amur River basin (the Norskii Reserve)[J]. Eurasian Soil Science, 2008, 41(7): 686−693. doi: 10.1134/S1064229308070028
    [10] Reynolds K M, Thomson A J, Köhl M, et al. Modelling public support for wildland fire policy[M]. Sustainable forestry: From monitoring and modelling to knowledge management and policy science, 2007.
    [11] 岳超,罗彩访,舒立福,等. 全球变化背景下野火研究进展[J]. 生态学报,2020,40(2):385−401.
    [12] 贾建民,李华强,范春梅,等. 汶川地震重灾区与非重灾区民众风险感知对比分析[J]. 管理评论,2008,20(12):4−8+29+63.
    [13] Quintal V A, Lee J A, Soutar G N. Risk, uncertainty and the theory of planned behavior: A tourism example[J]. Tourism Management, 2010, 31(6): 797−805. doi: 10.1016/j.tourman.2009.08.006
    [14] Rosselló J, Becken S, Santana-Gallego M. The effects of natural disasters on international tourism: A global analysis[J]. Tourism Management, 2020(79): 1−10.
    [15] Cioccio L, Michael E J. Hazardor disaster: tourism management for the inevitable in Northeast Victoria[J]. Tourism Management, 2007, 28(1): 1−11. doi: 10.1016/j.tourman.2005.07.015
    [16] Thapa B, Cahyanto I, Holland S M, et al. Wildfires and tourist behaviors in Florida[J]. Tourism Management, 2013, 36: 284−292. doi: 10.1016/j.tourman.2012.10.011
    [17] Borrie W, McCool S, Whitmore J. Wildland fire effects on visits and visitors to the Bob Marshall Wilderness Complex[J]. International Journal of Wilderness, 2006, 12(1): 32−35.
    [18] Walters G, Clulow V. The tourism market's response to the 2009 Black Saturday Bushfires: The case of Gippsland[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2010, 27(8): 844−857.
    [19] Slovic P. The perception of risk[M]. Science, 1987.
    [20] 苏筠,刘南江,林晓梅. 社会减灾能力信任及水灾风险感知的区域对比——基于江西九江和宜春公众的调查[J]. 长江流域资源与环境,2009,18(1):92−96. doi: 10.3969/j.issn.1004-8227.2009.01.015
    [21] 陈楠,乔光辉,刘力. 出境游客的旅游风险感知及旅游偏好关联研究——以北京游客为例[J]. 人文地理,2009,24(6):97−102. doi: 10.3969/j.issn.1003-2398.2009.06.019
    [22] 邹永广,郑向敏. 旅游目的地游客安全感形成机理实证研究[J]. 旅游学刊,2014,29(3):84−90. doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2014.03.009
    [23] 杨洋,李蔚,李珊,等. 严重自然灾害危机对旅游意愿的影响因素探析[J]. 管理学季刊,2011,6(3):90−105.
    [24] 李锋,孙根年. 旅游目的地灾害事件的影响机理研究[J]. 灾害学,2007,22(3):134−138. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2007.03.030
    [25] 苏全有,赵芳鋆. 试析突发性灾害对旅游业的影响[J]. 防灾科技学院学报,2007(3):5−8. doi: 10.3969/j.issn.1673-8047.2007.03.002
    [26] 陈奕,张晴. 论新闻报道中“偏离放大螺旋”效应及其规避——兼论从“彭宇案”到“小悦悦事件”[J]. 新闻界,2012(9):3−5. doi: 10.3969/j.issn.1007-2438.2012.09.001
    [27] 吴艾凌,吕兴洋,谭慧敏. 灾后自媒体负面报道偏差对潜在旅游者到访意愿的影响——以九寨沟“8·8”地震为例[J]. 旅游学刊,2019,34(4):40−50.
    [28] Armstrong E K, Ritchie B W. The heart recovery marketing campaign: destination recovery after a major bushfire in Australia's national capital[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2008, 23(1): 175−189.
    [29] Rex J. Rowley. Under threat of fire[J]. GeoHumanities., 2020, 6(2): 424−431. doi: 10.1080/2373566X.2020.1778501
  • [1] 高丰伟, 田睿, 周浩, 胡洁.  基于Spark MLlib中决策树算法对阿尔及利亚森林火灾的预测研究 . 四川林业科技, 2023, 44(5): 24-31. doi: 10.12172/202211150002
    [2] 张港, 刘健, 王萍, 焦强英.  基于高分四号的四川地区森林火点提取 . 四川林业科技, 2022, 43(6): 34-40. doi: 10.12172/202202220001
    [3] 杨森霖, 杨长青, 梅吉明, 唐小智.  架空输电线路森林火险评估及监测的研究应用现状 . 四川林业科技, 2021, 42(6): 126-130. doi: 10.12172/202103220002
    [4] 盛行军.  冕宁县森林火灾主要影响因素及对策 . 四川林业科技, 2021, 42(1): 1-5. doi: 10.12172/202009040001
    [5] 彭博.  基于GIS技术对西昌市森林火险等级划分的研究 . 四川林业科技, 2021, 42(5): 53-57. doi: 10.12172/202103100002
    [6] 蒲永庆, 周建梅.  竹类植物SSR引物开发策略及应用 . 四川林业科技, 2020, 41(1): 110-114. doi: 10.12172/201909240001
    [7] 吴桂康, 吴贤明, 张芳, 马方涛, 陈章铭.  西昌市大箐梁子华山松球蚜生物生态学特性研究 . 四川林业科技, 2019, 40(5): 56-59. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.05.011
    [8] 魏颖, 郑勇, 张强, 卿玉玲, 刘宗学.  复杂地形约束下西昌市土地利用空间分布格局 . 四川林业科技, 2019, 40(5): 17-22. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.05.004
    [9] 李维强.  森林火灾的成因及防控对策——以“3·30”木里火灾为例 . 四川林业科技, 2019, 40(4): 108-111. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.04.022
    [10] 李大有.  H-125直升机在攀西地区森林防火中的应用 . 四川林业科技, 2018, 39(2): 108-111. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2018.02.024
    [11] 张占杰, 张颖恆.  高寒地区用雪作为抑制火灾材料的可行性 . 四川林业科技, 2017, 38(1): 58-59. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.01.013
    [12] 达郎周, 王嘉智, 阿西, 周厚兰, 隆世良, 赵顺才, 张利, 陈德朝.  川西北高原地区森林火灾防控的难点及对策 . 四川林业科技, 2017, 38(5): 115-117. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.05.027
    [13] 陈德朝, 陈涤非, 鄢武先, 宁选林, 余凌帆, 吴世磊.  攀枝花市森林火灾的时空分布及其影响因素 . 四川林业科技, 2017, 38(5): 94-96. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.05.022
    [14] 林万平.  丛生竹类假植延时栽培试验 . 四川林业科技, 2015, 36(5): 107-109,87. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.05.023
    [15] 熊定伟, 李梅, 王腊梅, 余超, 韩珊.  凉山州干热河谷地区森林火灾成因及防控措施探讨 . 四川林业科技, 2014, 35(5): 94-97,69. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.05.021
    [16] 侯雪雯.  浅析西昌站盐源直升机场对森林航空消防全面发展的作用 . 四川林业科技, 2014, 35(3): 101-103,112. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.03.025
    [17] 肖雄.  竹类植物研究进展 . 四川林业科技, 2013, 34(1): 29-32. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.01.006
    [18] 刘震, 杨武年, 卢其栋.  基于RS和GIS的攀枝花仁和区森林火险区划研究 . 四川林业科技, 2013, 34(3): 34-39. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.03.007
    [19] 孟长来, 费世民, 徐嘉, 何亚平, 张艳丽.  成都市农家乐植物景观聚类与需求分析研究 . 四川林业科技, 2013, 34(2): 1-9,19. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.02.001
    [20] 杨军, 赵勇, 张红实, 李国祥, 罗洪.  利用卫星遥感影像数据分析邛海湿地近50年的变迁 . 四川林业科技, 2013, 34(4): 65-68,13. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.04.018
  • 加载中
  • 图(1) / 表(8)
    计量
    • 文章访问数:  469
    • HTML全文浏览量:  151
    • PDF下载量:  12
    • 被引次数: 0
    出版历程
    • 网络出版日期:  2022-01-14
    • 刊出日期:  2022-03-02

    西昌森林火灾风险敏感度分层聚类研究

    doi: 10.12172/202105220001
      作者简介:

      依来阿支(1995—),女,硕士生在读,1370018698@qq.com

      通讯作者: tangyong@cdut.edu.cn
    基金项目:  国家留学基金(201908510015);成都理工大学中青年骨干教师发展资助计划(10912-KYGG2019-00940)

    摘要: 西昌森林火灾为风险敏感度聚类问题研究提供了重要案例。以前往西昌的外地游客为研究对象,通过问卷调查,揭示不同森林火灾风险敏感度聚类人群的火灾风险感知差异和火灾险情驱动下的不同旅游行为。结果表明:基于火灾风险敏感度,将游客划分为无畏型(n=73人)、谨慎型(n=133人)和理性型(n=43人)3个有效聚类,正确分组率>80%。不同聚类对泸山森林公园、火把节、彝族年火灾发生可能性感知存在显著差异,火灾风险感知强度为谨慎型>理性型>无畏型。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,表明风险敏感度越高的游客,其旅游行为更趋于规避风险。研究结论有望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。

    English Abstract

    • 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

      Figure 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。

      • 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。

      • 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。

      • 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。

      • 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)。

        表 1  人口学特征

        Table 1.  Demographic characteristics

        变量频数百分比/%变量频数百分比/%
        性别常住地
        13751.9凉山州内10740.5
        12547.3四川省内14253.8
        N/A20.8四川省外155.7
        年龄N/A00.0
        未满18岁207.6职业
        18—24岁12547.3全职工作9435.6
        25—34岁5520.8兼职工作166.1
        35—44岁3111.7学生10138.3
        45—54岁218.0自主创业269.8
        55—64岁72.7退休83.0
        65岁及以上31.1待业93.4
        不回答10.4其他83.0
        N/A10.4N/A20.8
        学历推荐意愿
        中专、初中、小学3513.311443.2
        高中、职高3111.74115.5
        大专5922.3不确定10539.8
        本科12246.2N/A41.5
        硕士及以上124.6
        其他41.5
        N/A10.4
      • 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)。

        表 2  R型聚类结果

        Table 2.  R-type clustering results

        变量名类别聚类名称
        ①森林火灾与旅游地安全与否无关;②目前的西昌非常安全;③这场火灾对我是否到西昌旅游毫无影响;④听说有人在西昌遭遇火灾,但这对我是否去西昌没影响;⑤森林火灾不会阻止我到西昌旅游。第一类无畏型
        ①森林火灾风险完全消除我才会考虑去(再次去)西昌;②西昌常发生森林火灾,所以我不愿意去那里。第二类谨慎型
        ①安全是我到西昌旅游考虑的首要因素;②在西昌和其他旅游地之间做选择时,我会去没有森林火灾的地方旅游;③我想去西昌,但关于这场火灾的新闻报道令我很担心。第三类理性型

        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 3  Q型聚类结果

        Table 3.  Q-type clustering results

        变量名无畏型(n=73)谨慎型(n=133)理性型(n=43)F值Sig.
        安全是我到西昌旅游考虑的首要因素2.583.944.0545.4090.000
        森林火灾风险完全消除我才会考虑去(再次去)西昌2.483.122.0919.3430.000
        在西昌和其他旅游地之间做选择时,我会去没有森林火灾的地方旅游2.673.593.1914.4040.000
        西昌常发生森林火灾,所以我不愿意去那里2.212.441.953.5550.003
        我想去西昌,但关于这场火灾的新闻报道令我很担心2.293.712.0984.6480.000
        森林火灾与旅游地安全与否无关3.753.173.146.4860.002
        目前的西昌非常安全2.812.022.6717.0910.000
        这场火灾对我是否到西昌旅游毫无影响3.262.702.518.2940.000
        听说有人在西昌遭遇火灾,但这对我是否去西昌没影响3.262.612.609.5090.000
        森林火灾不会阻止我到西昌旅游3.042.362.609.7240.000
      • 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

        Table 4.  Significant test of function

        函数特征值方差百分比/%典型相关性Wilks' Lambda卡方dfSig.
        11.58479.80.7830.276310.838200.000
        20.40220.20.5350.71381.58990.000

        表 5  标准化典则判别函数系数

        Table 5.  Standardized criterion discriminant function coefficient

        火灾风险敏感因子函数1函数2
        安全是我到西昌旅游考虑的首要因素0.266−0.811
        森林火灾风险完全消除我才会考虑去(再次去)西昌0.2450.490
        在西昌和其他旅游地之间做选择时,我会去没有森林火灾的地方旅游0.241−0.281
        西昌常发生森林火灾,所以我不愿意去那里−0.0770.004
        我想去西昌,但关于这场火灾的新闻报道令我很担心0.7950.410
        森林火灾与旅游地安全与否无关−0.3050.170
        目前的西昌非常安全−0.449−0.241
        这场火灾对我是否到西昌旅游毫无影响−0.0820.285
        听说有人在西昌遭遇火灾,但这对我是否去西昌没影响−0.1180.167
        森林火灾不会阻止我到西昌旅游−0.278−0.016

        表 6  分类结果

        Table 6.  Classification results

        类别预测组成员
        无畏型谨慎型理性型总计
        数量无畏型615773
        谨慎型511810133
        理性型133943
        百分比无畏型83.60%6.80%9.60%100%
        谨慎型3.80%88.70%7.50%100%
        理性型2.30%7%90.70%100%
          注:正确地对87.6%个原始已分组个案进行了分类。
      • 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)。

        表 7  游客聚类与火灾发生可能性的方差分析

        Table 7.  Cluster analysis of tourists and variance analysis of fire probability

        火灾发生可
        能性因子
        方差齐性检验游客类别描述性统计方差分析多重比较
        Levene
        统计量
        Sig.频数均值F值Sig.变量LSDSig.TamhaneSig.
        邛海国家
        湿地公园
        1.7610.174A392.151.4910.227A-B−0.312820.085−0.312820.317
        B1202.47A-C−0.233650.225−0.233650.568
        C802.39C-B−0.079170.577−0.079170.911
        泸山森林公园7.8130.001A393.289.0300.000A-B−0.718*0.000−0.718*0.003
        B1234.00A-C−0.376* 0.046−0.376490.233
        C823.66C-B−0.341* 0.014−0.341*0.033
        建昌古城0.4460.641A382.970.1000.905A-B−0.078490.672−0.078490.969
        B1153.05A-C−0.039140.842−0.039140.996
        C783.01C-B−0.039350.787−0.039350.990
        凉山彝族奴隶
        社会博物馆
        0.6490.523A393.050.1140.892A-B0.034190.8590.034190.997
        B1173.02A-C−0.038460.851−0.038460.996
        C783.09C-B 0.072650.6330.072650.953
        火把节6.8270.001A393.563.7450.025A-B−0.543*0.007−0.543340.077
        B1214.11A-C−0.361820.089−0.361820.390
        C813.93C-B−0.181510.246−0.181510.532
        彝族年0.8720.420A393.443.8070.024A-B0.034190.8620.034190.998
        B1173.40A-C 0.0436*0.0390.435900.154
        C763.00C-B−0.402* 0.011−0.402*0.035
          注:A、B、C表示游客类型,其中:A代表无畏型;B代表谨慎型;C代表理性型;上角标*表示在0.05水平(双侧)上显著相关。
      • 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 8  游客类型与火灾险情的交叉分析

        Table 8.  Cross-analysis of tourist types and fire hazards

        火灾
        险情
        游客
        类型
        毫无影响缩短行程推迟行程取消行程再也不去卡方Sig.
        火灾导致交通堵塞无畏型15(48.4%)17(47.2%)27(20.8%)11(22.4%)2(100%)25.0230.001
        谨慎型9(29.0%)14(38.9%)82(63.1%)28(57.1%)0(0.0%)
        理性型7(22.6%)5(13.9%)21(16.2%)10(20.4%)0(0.0%)
        火灾浓烟导致交通事故无畏型8(47.1%)19(45.2%)28(25.5%)16(20.8%)2(66.7%)17.0260.030
        谨慎型5(29.4%)17(40.5%)62(56.4%)49(63.6%)0(0.0%)
        理性型4(23.5%)6(14.3%)20(18.2%)12(15.6%)1(33.3%)
        火灾导致封路无畏型7(41.2%)17(63.0%)25(26.9%)24(22.6%)0(0.0%)34.4810.000
        谨慎型7(41.2%)8(29.6%)56(60.2%)60(56.6%)1(20.0%)
        理性型3(17.6%)2(7.4%)12(12.9%)22(20.8%)4(80%)
      • 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]

    参考文献 (29)

    目录

      /

      返回文章
      返回