乡村社区洪水风险感知的社会地貌学解析：基于西班牙与巴西的跨文化比较研究

本研究针对乡村社区洪水风险感知与灾害管理(DRM)的认知差异，采用社会地貌学(Sociogeomorphology)方法，通过西班牙Ampuero地区与巴西乡村的跨文化比较，揭示不同发展水平下社区对洪水风险的认知差异，提出整合地理信息系统(GIS)与半结构化访谈的混合研究框架，为制定针对性灾害风险降低(DRR)策略提供实证依据。

　　

洪水灾害如同潜伏的巨兽，在全球气候变化背景下频繁侵袭乡村社区。然而令人担忧的是，乡村居民对洪水风险的认知往往与实际情况存在巨大偏差——工业区居民可能高估风险导致过度恐慌，而住宅区居民却因"虚假安全感"疏于防范。这种认知与现实的割裂，使得灾害风险管理(Disaster Risk Management, DRM)措施难以落地。更棘手的是，现有研究多聚焦城市地区，忽视了乡村社区特有的社会地貌(Sociogeomorphology)交互作用：洪水冲刷形成的冲积平原如何塑造居民的避险行为？不同产业布局又如何影响风险感知？这些问题成为提升乡村防灾韧性的关键瓶颈。

为破解这一难题，获得巴西CAPES基金支持的研究团队选择西班牙北部Ampuero市镇作为天然实验室。这个位于阿松河(Asón River)洪泛区的32.2 km²区域，被划分为住宅、商业和工业三个典型社会地貌单元。研究创新性地融合地理信息系统(GIS)洪水模拟与27场半结构化访谈，构建起连接地理空间数据与社会认知的"双通道"分析框架。通过对比巴西M?e dos Homens和Quilombo S?o Roque两个乡村社区的数据，首次实现了灾害风险降低(Disaster Risk Reduction, DRR)策略的跨大陆验证。这项发表在《International Journal of Disaster Risk Reduction》的成果，为理解风险感知的"社会-地貌"耦合机制提供了全新范式。

研究团队采用三项核心技术方法：1)基于LiDAR数据(0.5点/m²)构建数字地形模型(DTM)，运用InfoWorks 2D软件求解浅水方程(SWE)模拟10/100/500年重现期洪水淹没范围；2)采用改编自巴西研究的问卷进行半结构化访谈，确保国际可比性；3)建立社会地貌分类体系，将洪水暴露度与社区产业结构进行空间叠置分析。

研究结果

Study Area
Ampuero的全新世冲积层地质特征使其成为洪水研究的典型样本。GIS分析显示，工业区和商业区在所有重现期洪水情景中均处于淹没范围内，而住宅区仅在500年一遇洪水时面临风险。这种空间异质性为研究风险感知差异提供了理想对照。

Geographic Information System (GIS) resources
洪水模拟与实地调查的对比揭示惊人发现：2015年洪水事件中，工业区水位可达2米，但该区域居民反而表现出更强的风险意识；而较少遭遇洪水的住宅区居民却存在显著的安全认知偏差。这种"暴露度-感知度"的反常关联，凸显了社会因素对风险认知的调节作用。

Discussion
跨区域比较显示：巴西社区因频繁灾害经验形成集体记忆，而西班牙社区则依赖基础设施防护。工业区从业者因职业培训更关注风险，住宅区居民则因"政府会保护我们"的信任感降低警惕。研究提出社会地貌分析的四个维度：历史灾害记忆、产业类型、制度信任度、地貌暴露度。

Conclusions
该研究证实社会地貌学方法能有效解构风险感知的复杂性：1)工业区"高暴露-高认知"现象源于职业风险教育的溢出效应；2)住宅区"低暴露-低认知"反映制度依赖的心理机制；3)商业区介于两者之间，显示经济活动的风险调节作用。这些发现为制定分区DRR策略提供科学依据，如针对住宅区加强灾害教育，对工业区优化应急响应流程。

这项研究的突破性在于将抽象的"风险感知"概念转化为可操作的社会地貌指标，建立起"空间暴露-社会响应"的定量关联。不仅弥补了乡村DRR研究的空白，更开创性地证明：有效的灾害管理必须同时"读懂"地形图和社会结构图。当洪水再次来袭时，这样的研究成果或许能帮助社区在自然力量与社会认知之间，找到更安全的平衡点。