社区参与在工业灾害风险管理中的作用：系统性文献综述与文献计量图谱分析

《Safety Science》：Role of community engagement in industrial disaster risk management: A systematic literature review and bibliometric mapping

　　

社区参与提高了工业灾害的应急准备和韧性。
参与式方法在灾害多发区建立信任和适应能力。
情景规划和严肃游戏增强了当地的灾害应对策略。
包容性治理和本地知识整合加强了风险管理。

引言
社区参与是有效灾害准备和应对的基石，特别是在工业灾害的背景下。社区参与在灾害管理中的概念在过去几年发生了显著演变。历史上，灾害管理通常被视为一种自上而下的方法，政府和机构在不接受受影响社区太多输入的情况下制定政策和行动。然而，面对日益增加的灾害风险和日益认识到社区拥有的独特知识和能力，这种方法的局限性变得明显（De Sisto 等，2024，Corbin 等，2021）。

社区参与是“伞状术语”，指代与人群合作以应对影响其福祉的风险的广泛过程（疾病控制中心。社区参与原则。第 1 版。亚特兰大，佐治亚州：CDC/ATSDR 社区参与委员会；1997）。然而，这个术语涵盖了几个不同的方法，具有不同的渊源：
i. 基于社区的灾害管理 (CBDM) 和基于社区的灾害风险降低 (CBDRR)：这些术语在 20 世纪 80 年代和 90 年代变得突出，通常与发展和人道主义援助相关联（Rizzi 和 Por?bska，2020）。它们与“常规”自上而下的灾害风险降低 (DRR) 和灾害缓解 (DM) 过程有着关键区别。区别在于它们对待区域复杂性的方法；几十年的经验表明，纯粹技术、基础设施或规划解决方案往往效率低下，如果没有参与式过程保证的“自下而上”支持（Rizzi 和 Por?bska，2020）。这些方法是《仙台框架》等全球政策的基础（Seddiky 等，2020，Maly 和 Suppasri，2020），将社区重新定义为减少自身脆弱性的主动参与者，而不是援助的被动接受者。然而，这种定性、参与式的重点也是张力的来源，因为它可能会“由于缺乏定量因素而在 DRR 和 DM 项目中被低估”（Rizzi 和 Por?bska，2020）。
ii. 社区主导的灾害风险管理 (CLDRM)：这个概念代表了进一步的演变，意味着更高的社区能动性。虽然“基于社区”的项目可能由外部机构（如非政府组织）促进，“社区主导”的方法则赋予社区直接拥有和领导风险管理策略决策和实施的权力（De Sisto 等，2024）。

承认这些细微差别，本研究在搜索策略中（第 2.2 节）将“社区参与”用作一个广泛的关键词，以捕捉所有这些传统的相关文献，从而允许进行全面的综合。

为了超越定义上的区别，本综述使用社区参与作为一个分析连续体，而不是单一的统一实践。该连续体根据四个维度区分参与：参与深度、制度嵌入性、可访问性和决策影响力。这些维度源自 CBDM/CBDRR 和 CLDRM 之间的概念差异，其中参与可能从外部促进的咨询到社区对风险管理决策的主导影响（De Sisto 等，2024，Rizzi 和 Por?bska，2020）。它们还反映了更广泛的治理担忧，即参与不应仅根据社区是否被联系来评估，而应根据其知识、访问需求和反馈是否塑造了准备和应对安排来评估（Schweizer 和 Renn，2019）。表 1 总结了用于解释所综述文献中参与方法的类型学。

该类型学并不意味着所有参与都必须立即在每一个维度上达到最高水平。相反，它提供了一个结构化的视角，用于评估参与实践是否仍然停留在信息性或咨询性层面，或者是否变得可访问、制度嵌入性并影响工业灾害风险管理。该类型学将社区参与置于三个相互关联的争论中：参与式治理、技术中介和结构性不平等。最近的灾害风险研究表明，当参与超越信息提供而走向共同决策、透明规划和社区自治时，最有可能加强社区韧性（Duque Monsalve 等，2024）。同样，关于风险敏感城市规划的实证工作表明，只有当利益相关者角色、问责机制和制度责任明确定义时，社区知识才会影响结果（Geekiyanage 等，2026）。技术中介的参与增加了另一层复杂性：虽然数字工具支持信息交流，但它们的效用严格取决于信任、数字接入、文化敏感性和平台可靠性（Kangana 等，2024）。在工业风险背景下，这些担忧扩展到社区 - 工业 - 政府协调，其中本地知识、工业资源和政策支持必须无缝集成以支持预防、准备和应对（Octaviana 等，2025）。

将此参与框架应用于本研究，还需要定义危险背景。“工业灾害”的范围是综合的。它包括常规技术事故（例如，由于人为或技术错误引起的化学品泄漏、火灾或爆炸），以及自然危害引发的技术 (Natech) 灾害这一重要子类别。Natech 事件定义为自然危害（如地震或洪水）引发的技术事故（Showalter 和 Myers，1994）。包含这一区分至关重要，因为这些级联事件会产生复杂风险，其中社区参与独特地具有挑战性。图 1 直观地总结了这一框架，说明了问题域、核心概念和特定参与方法之间的层次结构。

当前工业灾害准备和应对的社区参与实践是多样化和多方面的。这些实践是由认识到社区是任何灾害中的第一响应者，且其积极参与对于有效的灾害管理至关重要这一认识所塑造的。CLDRM 是一种自下而上的方法，赋予社区拥有和管理灾害风险降低和管理的权力。这种方法让社区参与决策过程，为他们提供必要的工具和培训，并解决导致脆弱性的社会、经济和环境因素（De Sisto 等，2024）。另一种方法是跨学科的灾害风险降低方法，涉及多方利益相关者的合作，包括政府、非政府组织、学术界和私营部门（Seddiky 等，2020）。这种方法认识到灾害风险的复杂性和需要解决脆弱性根本原因的综合解决方案。例如，开发基于影响的早期预警系统 (EWS)，结合本地和科学知识，已被证明可以增强社区韧性并减少灾害风险（Haque 等，2024）。

此外，利用技术增强社区韧性是一个快速增长的领域。技术赋能的社区韧性模型可以可视化网络动态，支持信息交流，并实现有针对性的干预（Samarakkody 等，2023）。然而，必须针对数字鸿沟、对平台的当地信任和不平等代表来评估这些工具（Kangana 等，2024）。这些模型提供了对网络功能的近实时理解，使灾害管理采取更动态和系统思维的方法（Samarakkody 等，2023）。与社区共同创造技术工具已成为灾害风险降低的一种强大方法。欧洲的 RiskPACC 项目涉及共同创造研讨会，当地社区和民防当局共同努力开发了一个用于灾害风险管理的移动应用程序（Vollmer 等，2025）。

几种新趋势正在塑造未来社区参与准备和应对工业灾害的方向。这些包括技术的日益使用和本地与科学知识的结合。社区参与正从自上而下的方法转向分散化和参与式的方法（Sutley 和 Lyles，2023）。这种变化正在发生，因为人们知道处理灾害的最佳方式是借助社区的力量。鉴于这些发展，本研究系统综述现有文献并描绘知识景观，以理解工业灾害风险管理中社区参与的演变，同时确定关键主题、重大贡献和研究与未来的途径。本系统综述的目标是批判性地整合当前研究，阐明社区参与在提高工业灾难准备和应对中的作用。

章节片段
目标和研究设计
该综述是按照系统评价和荟萃分析首选报告条目 (PRISMA) 2020 指南执行和记录的（Page 等，2020）。完整材料的附录 A 中有完整的 PRISMA 2020 清单。该过程由四个阶段组成：(1) 文献综述，(2) 研究选择，(3) 数据提取和综合，以及 (4) 质量评估。图 2（在 2.5 节中解释）显示了研究选择过程的 PRISMA 流程图。

系统综述结果
纳入本系统综述的 27 项研究发表于 2000 年至 2025 年之间，为工业灾害风险管理和沟通提供了纵向视角。地理上，这些研究反映了全球范围，在亚洲（特别是日本、韩国和印度）、欧洲（例如，法国、西班牙和意大利）、美国和南非有显著集中。日本和韩国尤为突出，这可能是因为它们的高工业密度和。

从咨询到有意义的参与
本综述强调了社区参与在工业灾害韧性中的作用，同时揭示了一个反复出现的差距，即声明的参与目标与实际决策影响力之间的差距。在综述的研究中，参与方法包括公众调查（Tzioutzios 和 Cruz，2021，Savoia 等，2015，Huang 等，2013，Janmaimool 和 Watanabe，2014，Tzioutzios 等，2022），PPGIS（Bustamante Picón 等，2023），社交媒体分析（Wu 和 Montgomery，2023），情景规划（

结论
本研究系统综述了社区参与在工业灾害风险管理中的作用，并三角验证了 27 项研究的证据与更广泛领域的文献计量映射。综合显示，社区参与在灾害韧性研究中变得越来越显眼，但其实施在不同背景、方法和机构环境中仍然不均衡。

综述确定了一个明确的差距，即参与语言与有意义的影响力之间的差距。策略
稿件准备过程中生成式人工智能和人工智能辅助技术的声明。
在工作准备过程中，作者 Muhammad Ahsan 使用了由 GPT-4 驱动的 Copilot 来协助结构化内容、精炼学术语言和组织参考文献。使用该工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对已发表文章的内容承担全部责任。

CRediT 作者贡献声明
Muhammad Ahsan：撰写 – 初稿，可视化，验证，软件，方法，调查，形式分析，数据管理，概念化。Siti Aslina Hussain：概念化，方法，撰写 – 审阅 & 编辑，监督，可视化，验证。Mohamad Rezi Abdul Hamid：撰写 – 审阅 & 编辑，监督。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能会影响本文中报告的工作。

致谢
作者们向马来西亚博特拉大学工程学院化学与环境工程系以及安全工程与可靠性 (SafER) 研究小组表达他们的感激之情，感谢他们在本研究中的合作和协助。

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