野火风险缓解中责任归属的网络映射方法

《Landscape and Urban Planning》：A network approach to mapping responsibility in wildfire risk mitigation

　　

• 多地块风险评估中的责任映射，揭示相互依赖的野火风险。
• 衡量在重叠的可防守空间缓冲区中减轻灾害的责任。
• 共享与欠付责任的空间网络揭示了相互关联的邻里关系。
• 通过移除网络连接来模拟社区范围内的集体减轻措施。

引言

野地-城市交界/混合区（Wildland Urban Interface/Intermix，简称WUI）是一个异质性景观，建筑物与野地植被在此交汇或相互渗透，土地利用和公共/私人管辖区域各不相同（Busby and Albers, 2010, Chen et al., 2024, Radeloff et al., 2018, Radeloff et al., 2023, Radke, 1995, Schug et al., 2023）。WUI也是人为过程和自然过程交织的复杂枢纽，由于近年来人口密度增长和可燃燃料的积累，生命、基础设施和社区往往最容易受到野火的影响（Beltrán-Marcos et al., 2023, Chas-Amil et al., 2022, Fischer et al., 2016, Moritz et al., 2014; Chen et al., 2024, Radeloff et al., 2018, Radeloff et al., 2023）。因此，面对日益增长的灾难性野火损失风险以及不断攀升的灭火和保险成本（Bayham et al., 2022, Calkin et al., 2014, Ingalsbee and Raja, 2015），野火风险管理已成为一项紧迫任务。为降低野火风险，需要在多个尺度上实施减轻措施（Moritz et al., 2014, Moritz et al., 2022）。区域尺度政策通过计划烧除、机械间伐和开设防火隔离带来改变森林结构、减少燃料连续性，从而降低火灾的强度和蔓延。地方尺度政策则聚焦于地块层面，在此层面，风险减轻由地方政府和房屋业主共同负责。减轻措施包括房屋加固（即使用防火材料改造）以及在建筑物周围清除可燃燃料以维护可防守空间（Maranghides et al., 2022）。

可防守空间被广泛认为是保护WUI中建筑物免受野火侵袭的一种经济实用策略（Braziunas et al., 2021, Cohen, 1999, Maranghides et al., 2022, Ondei et al., 2024, Penman et al., 2018, Syphard et al., 2014）。该策略包括对建筑物周围的易燃植被和其他可燃材料进行处置、减少或清除，以降低火势传播的可能性（Syphard et al., 2014）。各州和国家的可防守空间法规各不相同（Ondei et al., 2024）。作为一项政策，特定房产需要遵守可防守空间规定。例如，居住在加利福尼亚州火灾危险严重区的房屋业主需要在距离建筑物0-5英尺、5-30英尺和30-100英尺的区域维护可防守空间（公共法典：CA PRC 4291）。在现有文献中，关于燃料减轻对建筑物存活率影响的研究结果不一（Braziunas et al., 2021, Escobedo et al., 2025, Massada et al., 2011, Penman et al., 2018, Syphard et al., 2014）。特别是，Zamanialaei等（2025）的研究表明，改变建筑物结构及其周边点火区（0-5英尺）的燃料可以最大程度地减少结构损失。因此，管理可防守空间中的建筑布局和可燃燃料以减少野火危害并为消防员创造更安全的空间，已成为当务之急（Castellnou et al., 2019, Syphard et al., 2014）。

根据定义，可防守空间受其产权边界限制（Haines et al., 2008, Ondei et al., 2024）；然而，火势会无视此类边界持续蔓延。如果可防守空间边界延伸到产权线之外（即可防守空间缓冲区），则可能出现重叠空间，其中未减轻的燃料或可燃危害会增加火势向邻近房屋蔓延的潜在风险（Cova, 2005, Escobedo et al., 2025, Syphard et al., 2014, Young et al., 2025）。识别和减轻这些危害对于风险降低至关重要，但在个体和社区层面划分责任仍然是一个重大挑战。燃料管理可被视为一种风险外部性，这使情况更加复杂，因为某位房屋业主是否在其地产上进行减轻决策会影响其他邻居面临的野火脆弱性（Bayham et al., 2022）。在经济学文献中，空间计量和博弈论模型被用于研究风险外部性，通过描述建立可防守空间的决策如何为邻近地产带来潜在的溢出效益（Bayham et al., 2022）。值得注意的是，Shafran（2008）的理论模型预测了某人选择建立可防守空间与邻近地产相应决策之间的关系。该模型发现，私人土地所有者建立可防守空间的效益取决于其邻居的决策。此外，野火专业人员对房屋进行的实地评估所获得的实证数据，结合空间滞后模型，将可防守空间呈现为一种策略性互补品（即相互强化的关系）（Shafran, 2008, Warziniack et al., 2019），这表明如果邻居已经采取了减轻措施，房屋业主更有可能也进行减轻（Bayham et al., 2022）。Brenkert-Smith等（2006）关于房屋业主对野火风险减轻意见的调查也证实了该模型的结果，调查发现如果邻近房产未进行处理，建立可防守空间的价值将非常有限。换言之，即使大多数房屋业主建立了防火可防守空间，单个邻居的不合规行为（即"搭便车"行为）也可能危及整个社区的安全，如果其未处理的危险物被引燃并导致火势蔓延（McLennan & Eburn, 2014）。进一步延伸，Shafran（2008）的模型还考虑了社会规范（Dickinson et al., 2020），因为某人的减轻决策可能会受到社会互动和外部社会因素的影响（Brenkert-Smith et al., 2006, Dickinson et al., 2015）。社会规范和与邻近地产的空间邻近性等因素会影响人们在考虑是否在可防守空间中进行减轻时的风险感知和人类行为（Brenkert-Smith et al., 2006, Brenkert-Smith et al., 2012, Butry and Donovan, 2008, Dickinson et al., 2015, Dickinson et al., 2020, Jakes et al., 2007, Lee et al., 2022, McCaffrey et al., 2011, Warziniack et al., 2019）。

尽管上述来自经济学文献的模型关注的是减轻决策如何影响邻居，但它们并不产生空间显性或地理信息（Bayham et al., 2022, Butry and Donovan, 2008, Dickinson et al., 2020, Shafran, 2008, Warziniack et al., 2019）。相比之下，火灾科学文献使用空间显性的野火风险地图（如野火危害潜力、点火潜力、基于火势蔓延模拟的燃烧概率或野火可能性、预期火灾行为等）（Chen et al., 2024, Finney, 2006, Radke, 1995, Scott et al., 2020），但忽视了空间溢出效应等复杂相互依赖关系。将这两个领域结合起来，将为个体物业层面的多地块风险提供细致的理解，从而赋能公共/私人土地所有者、地方政府以及州/联邦政策制定者等多个尺度的利益相关方。近年来已有研究聚焦于地块层面的野火风险评估，以考察空间溢出效应（Meldrum et al., 2022, Pludow and Murray, 2023）。特别是，Pludow和Murray（2023）提出了一种空间优化方法，在预算约束条件下研究野火治理带来的空间溢出效益。然而，该研究为每个地块计算了相对风险评分，并将空间溢出效应的评估局限于直接相邻的邻居。这存在结构性局限，因为它无法捕捉在一系列相互关联的地块间持续传播的连锁风险，特别是在WUI扩展和住房密度增长背景下，现实世界中社区布局的不规则性使其更加明显（Chen et al., 2024, Radeloff et al., 2018, Radeloff et al., 2023）。

为超越这些局部边界，一种空间"系统观"对于建模和理解多地块风险相互依赖关系如何跨越产权线进行连锁传播至关重要，并在个体物业层面提供空间显性的信息。为此，网络分析提供了一个理想的概念和方法论基础，用于表示整个社区中风险分布的空间拓扑和方向性。在相关文献中，基于网络的方法已被用于建模火势蔓延（Ager et al., 2017, Pais, Carrasco, Martell, et al., 2021）、评估作业性消防管理中的压制策略（Kim et al., 2025）、设计最优燃料治理方案和防火隔离带（Aparício et al., 2022, Demange et al., 2022, Pais, Carrasco, Moudio, and Shen, 2021）以及评估建筑物存活能力（Chulahwat and Mahmoud, 2026, Chulahwat et al., 2022, Mahmoud and Chulahwat, 2018）。然而，网络分析很少被应用于WUI中的可防守空间管理，特别是用于利用减轻措施在房屋业主和社区层面的相互关联责任。在此尺度上，空间网络分析可以将个体物业表示为节点，将它们的重叠暴露表示为有向链接，从而有效捕捉复杂的多地块邻里相互依赖关系。

为便于这一重构，我们首先提出将分析焦点从风险转向责任。借鉴风险理论（Beck, 1996, Giddens, 1999），责任是指某些实体可能有义务采取行动来管理风险并承担结果后果的理念（McLennan & Handmer, 2012）。这一概念转变解决了传统野火风险制图无法捕捉多地块相互依赖关系（如空间溢出效应）的局限。从"风险"转向"责任"通过引入方向性来解决这一局限，从而明确界定房屋业主的角色并赋予减轻过程的所有权归属。本质上，从被动的风险评估转向主动的责任追究，有助于识别谁承担责任以及承担多少责任。此外，这一责任框架具有高度的适应性，可应用于不同的风险指标，因为其核心在于量化关系性归属。关键的是，这一概念转变对于通过网络分析方法来采用系统观具有重要意义。通过将重叠区域中的潜在野火风险转化为方向性责任，我们可以通过空间网络中的节点和链接来定量表示这些多地块相互依赖关系。这种视角不仅推进了理论理解，还具有实际意义，可增强和动员社区范围内的集体减轻行动。这些进展可以帮助指导政策设计、培养主人翁意识、实现有针对性的参与，并支持建设具有韧性、适应野火的WUI社区，使其能够在当今极端气候时代与野火共存（McWethy et al., 2019, Moritz et al., 2014, Serra-Llobet et al., 2023）。利用这一框架，我们在本文中重点强调了三项主要贡献：

• 多地块风险评估中的责任空间指标：我们提出了三种新颖的指标，称为个人责任（PR）、共享责任（SR）和欠付责任（OR），用于量化每位房屋业主在超出地块边界的可防守空间缓冲区中减轻野火危害的义务，捕捉了以地块为中心评估所忽视的相互依赖关系。
• 责任有向空间网络：我们将这些空间指标编码为有向网络，节点权重为PR，链接权重为SR或OR，提供了一种系统观，揭示了个体物业尺度的空间溢出效应、责任热点以及相互依赖的邻里子网络。
• 基于网络的减轻策略模拟：我们利用三种策略（随机、局部、定向）通过网络链接移除来模拟减轻措施，证明优先考虑高责任干预如何在社区尺度上实现更高效的减轻。

章节摘要

基于火势蔓延模拟的野火危害制图

我们生成了一个具有代表性的WUI社区研究场地，包含70栋房屋（平均建筑间距8.57米）和109个地块（平均面积1205.14平方米），如图1所示。建筑物轮廓获取自微软建筑轮廓数据，地块多边形获取自索诺玛县开源地块数据集。两个数据集随后均通过ArcGIS Pro中的手工数字化进行了匿名化处理。该研究场地对于说明如何

空间责任指标制图

我们使用FlamMap（见图1）模拟火势蔓延，并计算蔓延速率（ROS）作为野火危害的代理指标，用于计算三种责任指标。然后我们计算了每位房屋业主的平均SR、PR和OR（以立方英尺/分钟为单位），如图2所示。我们还计算了图3A中的总责任，即三种责任指标的总和。我们以每栋房屋的可防守空间缓冲区为参照制图所有指标，其中较高值对应更高程度的

讨论

本研究提出了一种新颖的空间指标，用于在WUI中制图和量化房屋业主减轻野火风险的责任。空间责任可以培养更强的问责意识和集体行动，鼓励房屋业主将可防守空间视为协调一致的社区努力的一部分，而非孤立的个人任务。

通过将可防御空间视为延伸至物业边界之外的缓冲区，这些指标被用于衡量和绘制空间溢出效应。

结论：本研究提出了一个新颖的框架，用于量化和可视化WUI（农村-城市交界区）社区中业主层面野火风险缓解的共享责任、个人责任和应负的责任。通过将可防御空间缓冲区延伸至地块边界之外，并将空间关系建模为有向网络，我们展示了野火风险如何被集体产生并在邻里之间差异化分担。我们的研究提供了空间责任地图和网络，可用于识别...

CRediT作者贡献声明：Minho Kim：撰写–审阅与编辑，撰写–原稿，可视化，软件，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。Harrison Raine：撰写–审阅与编辑，数据管理，概念化。John Radke：撰写–审阅与编辑，概念化。Marta C. González：撰写–审阅与编辑，监督，项目管理，资金获取。

利益冲突声明：作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些可能影响本论文中报告的工作。

致谢：作者感谢C3.ai通过"数据与计算促进野火风险评估的多尺度分析"资助所提供的支持。作者还感谢Pau Costa基金会的支持。本研究得以进行，得益于加州大学伯克利分校环境设计学院城市与区域发展研究所（IURD）从Lau公正气候未来基金获得的赠款资助。作者感谢...

Minho Kim|Harrison Raine|John Radke|Marta C. González