基于Mopani District非正式住区感知火灾风险的空间规划驱动因素研究：来自南非的证据

《Fire》：Spatial Planning Drivers Associated with Perceived Fire Risk in Informal Settlements: Evidence from Mopani District, South Africa

　　

发展中国家快速城市化促进了非正式住区的增长，其特征为基础设施不足、建造方式不当以及灾害暴露程度加剧。本研究考察南非Mopani District非正式住区感知火灾风险（perceived fire risk）的空间规划驱动因素。研究采用二元逻辑回归（binary logistic regression）分析来自605名受访者的住户调查数据，并以关键知情人访谈（key-informant interviews）作为辅助。该模型考察了感知火灾风险与住区模式（settlement patterns）、环境与气候胁迫（environmental and climatic stress）、不良建筑方法（poor building methods）、行政能力不足（inadequate administrative capacity）、市镇（municipality）以及居住时长（length of stay）之间的关联。46.6%的住户报告存在感知火灾风险。回归模型具有统计学显著性（χ² = 98.992，p < 0.001），并表现出可接受的拟合度与判别能力。不良建筑方法是最强的可干预预测因素：一个标准差（standard deviation）的增加使感知火灾风险的比值（odds）增加一倍以上（OR = 2.10）。市镇特异性差异也十分显著。相对于Greater Tzaneen，Greater Giyani住户的感知火灾风险比值约为其七倍（OR = 7.14），而Ba-Phalaborwa住户的比值约为其一半（OR = 0.50）。住区模式、环境与气候胁迫以及居住时长在统计学上不显著。研究结果表明，感知火灾风险与不良建筑方法及市镇特异性空间变异关联最为紧密。本研究将火灾脆弱性（fire vulnerability）重新界定为空间规划与住区升级（settlement upgrading）问题，需要采取前瞻性、有针对性和以实施为重点的城市风险降低策略。

研究背景方面，发展中国家快速城市化进程常常超出正式规划体系的承载能力，其最显著的结果之一是以基础设施不足、权属不安全及环境灾害高暴露为特征的非正式住区不断扩张。在此背景下，火灾风险是城市脆弱性中关键但常被忽视的维度。与洪涝或风暴等大规模灾害不同，火灾事件往往源于日常空间与结构条件，包括高密度住区模式、易燃建筑材料以及应急服务可及性有限。既有文献表明，非正式住区的灾害风险不仅源于自然致灾因子，更深深嵌入空间规划与治理失灵之中。土地利用规制执行薄弱、基础设施供给不足以及机构能力有限共同生产了高风险城市环境。在南非，这些挑战进一步受到种族隔离规划所遗留下来的历史空间不平等的塑造，持续影响住区模式及基础设施与服务的可及性。尽管《2013年第16号空间规划与土地利用管理法》（Spatial Planning and Land Use Management Act No. 16 of 2013，SPLUMA）为包容性和风险敏感型规划提供了进步性基础，但非正式住区火灾风险的持续存在对实施有效性提出了质疑。既有研究多聚焦于环境致灾因子或社会经济脆弱性，对空间规划驱动因素在塑造火灾风险中的具体作用关注有限。本研究基于作者早期研究相同的Mopani District研究项目与2021年田野调查，未采集新数据，两项研究使用相同的605份住户问卷和87份关键知情人访谈，但因变量与研究问题不同。住户问卷将火灾、水和健康风险记录为三个独立的二元变量，每一变量在受访者表示风险存在时编码为1，不存在时编码为0，因此一个住户可报告一种以上风险。另一变量“最普遍风险”询问受访者其所经历风险中的主导风险。早期研究以该最普遍风险变量为因变量，类别为未报告风险、火灾、水和健康，并采用多项逻辑回归（multinomial logistic regression）分析，预测变量为住区模式、发展模式、活动模式、不良建筑方法、行政能力不足和月收入。本研究不使用该变量，而是分离出二元火灾风险变量，考察受访者是否感知火灾风险存在，而不论其是否将火灾识别为主导风险。这解释了两篇论文火灾百分比之间的差异：早期数字仅统计火灾为主导风险的住户，而本研究数字统计所有报告火灾风险存在的住户，包括将另一风险识别为更普遍的住户。本研究估计二元逻辑回归，使用住区模式、环境/气候胁迫、不良建筑方法和行政能力不足，并以地方市镇和居住时长作为情境控制变量，且针对这一缩减变量集重新估计了因子解。本文报告的系数、比值比和市镇特异性发现均为新估计，未出现在早期研究中。关键知情人材料取自同一语料库，但针对本文 developed 的三条火灾特异性路径进行了演绎编码，基于机制的框架和空间规划行动指南同样为新的内容。因此，本研究提问：哪些空间规划驱动因素与Mopani District非正式住区的感知火灾风险相关联？通过将火灾视为一种独立致灾因子而非一般灾害风险的组成部分，本研究将住户层面的感知火灾风险与具体的空间、结构和制度条件相联系，从而拓展了既有灾害风险与空间规划学术研究，提供了以规划为中心的火灾脆弱性解释，并为非正式住区升级中更具空间针对性、情境敏感性和实施导向的火灾风险降低策略提供了实证基础。

研究人员开展了一项探索性混合方法（mixed-methods）研究，定量部分采用二元逻辑回归建模空间规划变量与感知火灾风险之间的关系，定性部分提供对地方规划实践、基础设施条件和机构能力约束的情境理解。研究在南非林波波省（Limpopo Province）Mopani District Municipality开展，聚焦三个地方市镇（Greater Tzaneen、Greater Giyani和Ba-Phalaborwa）的十五个非正式住区。研究总体包括十五个非正式住区的住户以及市镇和社区关键知情人。住户受访者采用分层抽样（stratified sampling）以确保各住区代表性。基于Kothari样本量公式，从8187户总体中得出608户的初始样本，田野调查最终实现住户样本605户，因其中一个目标住区（Near Agriculture）已发生转变。住户样本按比例分布于所选住区，Greater Tzaneen占比最大，Ba-Phalaborwa和Greater Giyani占比较小。此外，目的性抽取87名关键知情人以提供机构和社区层面视角，包括市镇官员、区议员、传统领袖和社区长者，最终研究样本共692名受访者。主要数据通过住户问卷、关键知情人访谈和田野观察采集。住户问卷记录感知火灾风险及受访者对所选非正式住区空间规划驱动因素的感知。关键知情人访谈针对市镇官员和相关利益相关者开展，以获取关于规划实践、基础设施供给和规制执行的机构视角。田野观察用于记录住区布局、建筑条件、基础设施缺口以及火灾脆弱性的可见指标，包括建筑材料、密度和进入路线。次要数据取自市镇规划文件、机构报告和相关学术文献。多数据来源的使用实现了方法三角验证（triangulation），增强了发现的信度和效度。因变量为感知火灾风险，使用住户问卷中火灾特异性灾害风险条目测量，受访者被问及火灾风险是否属于调查时影响其非正式住区的灾害风险之一，回答重新编码为二元结果，1表示受访者识别火灾风险存在，0表示未识别。该变量因此捕捉的是自报的、基于感知的火灾风险测量，而非官方记录或独立核实的火灾事件。官方消防部门和市镇火灾事件记录无法以一致的住区层面和时间匹配格式获取，无法直接与抽样住户关联，因此因变量被解释为抽样非正式住区内的感知火灾风险。自变量由住户问卷衍生的空间规划相关预测变量组成，包括住区模式、环境/气候胁迫、不良建筑方法和行政能力不足。住区模式捕捉人口增长、住房密度、家庭规模、失业、不平等和社区意识等问题；环境/气候胁迫捕捉感知的环境和景观相关条件；不良建筑方法捕捉建筑类型、位置、大小、用途、开发密度、选址与灾害设计、建造方法、建筑材料和遗产相关建筑条件；行政能力不足捕捉制度、财政和人力资源限制。由于李克特量表（Likert-scale）条目原编码为1=非常同意至5=非常不同意，相关条目被反向编码，使较高值一致表示更强同意该因素促成火灾风险脆弱性。行政能力不足条目也被重新编码，使较高值反映行政能力更不足。三个行政能力不足条目记录为二元存在/不存在回答而非五点李克特量表，所得复合变量范围为1.00至2.00并取四个离散值，不同于其余构建变量的1.00至5.00范围。地方市镇作为分类控制变量纳入，以Greater Tzaneen为参照类别，因其占住户观测数最大。居住时长作为有序控制变量纳入，以考虑住户暴露时长和住区稳定性的差异。地方市镇作为空间控制变量纳入模型，以捕捉住区位置、市镇规划能力、基础设施供给和执行情境的更广泛差异。空间规划构建变量进一步捕捉住区层面条件，如密度、可达性、选址、住宅设计、建筑材料和行政能力不足。尽管这些变量为考察感知火灾风险的空间规划驱动因素提供了实证基础，但研究未采集住户层面地理坐标或官方火灾事件点位数据，因此分析未绘制火灾风险的详细住区内空间分布，而是考察空间规划条件和市镇特异性情境如何与感知火灾风险相关联。定量数据使用IBM SPSS Statistics version 25分析，分析分三阶段进行。首先生成描述性统计以考察感知火灾风险和关键解释变量在所选非正式住区间的分布。其次进行信度和诊断检验以评估数据对多变量分析的适用性，包括内部一致性检验、Kaiser–Meyer–Olkin取样适切性测度、Bartlett球形检验和多重共线性诊断。第三，采用主成分提取和方差最大化旋转（varimax rotation）的探索性因子分析（exploratory factor analysis，EFA）将观测到的空间规划指标缩减为可解释维度，基于理论可解释性和概念框架一致性保留四因子解，保留因子分别代表住区模式、环境/气候胁迫、不良建筑方法和行政能力不足，四因子解解释总方差的66.016%。在模型估计前评估基于感知的空间规划指标的信度和构念效度，完整诊断报告于附录A表A1和表A2。EFA诊断令人满意，KMO = 0.793，Bartlett球形检验显著，χ² = 9873.309，df = 231，p < 0.001。保留构念显示出可接受的内部一致性，总体Cronbach's alpha为0.885。在EFA之后，使用分配给各构念的完整指标集计算四个理论指定空间规划构念的复合得分。旋转因子解用于评估指标的实证结构而非作为机械的条目删除标准，因此不良建筑方法复合变量包含九个指标，住区模式复合变量包含六个指标，完整指标列表及其在指定成分上的旋转载荷报告于附录A表A2。由于李克特量表条目原编码为1=非常同意至5=非常不同意，相关条目被反向编码，使较高得分一致表示更强同意该因素促成火灾风险脆弱性，确保回归模型中系数方向可一致解释。鉴于因变量的二元性质，采用二元逻辑回归估计感知火灾风险的概率。因变量使用火灾特异性灾害风险变量测量并重新编码为1（住户识别火灾风险存在）和0（未识别存在）。模型将感知火灾风险估计为住区模式、环境/气候胁迫、不良建筑方法、行政能力不足、地方市镇和居住时长的函数。地方市镇作为分类控制变量使用虚拟变量纳入模型，以Greater Tzaneen为参照类别，因其代表住户样本最大份额。居住时长作为有序控制变量纳入，以考虑住户暴露时长和住区稳定性差异。模型显著性使用模型系数综合检验（Omnibus Test of Model Coefficients）评估，个体预测变量使用Wald统计量、p值、比值比[Exp (B)]和95%置信区间评估，统计显著性在5%水平解释。模型拟合使用Hosmer–Lemeshow拟合优度检验、分类准确率和受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUC）评估。分类准确率和AUC使用用于估计逻辑回归模型的相同605户住户观测的拟合概率计算，未使用独立留出或验证样本，因此这些测度代表样本内模型性能。多重共线性使用容差和方差膨胀因子（variance inflation factors，VIFs）评估，完整报告于附录A表A3，所有VIF值范围为1.034至1.550，所有容差值范围为0.645至0.967，均远在常规阈值内（VIF < 10，容差 > 0.10），表明无严重多重共线性问题。来自关键知情人和田野观察的定性数据采用演绎和语义编码进行主题分析，定性见解用于情境化统计发现，特别涉及住区脆弱性、基础设施缺口、规划排斥、建造实践和制度约束。演绎编码框架围绕回归模型中使用的四个空间规划构念和概念框架中指定的三条火灾风险路径组织，即点火脆弱性（ignition vulnerability）、火势蔓延脆弱性（fire-spread vulnerability）和应急响应约束（emergency-response constraints）。由于访谈指南是为本文所源自的更广泛灾害风险研究设计的，火灾相关证据通过编码关于住区密度和住宅间距、基础设施和应急通道、市镇特异性规划能力、执行和升级干预的回答来提取，而非通过火灾特异性访谈条目。与这一演绎方法一致，关键知情人证据在第3.4节以综合主题发现层面报告，并与田野观察数据整合以情境化定量结果。

研究结果显示，在描述性统计方面，感知火灾风险由282户报告，占样本的46.6%，而323户即53.4%报告无感知火灾风险。解释变量中，住区模式平均得分为3.51，环境/气候胁迫平均得分为3.38，不良建筑方法平均得分为3.35。行政能力不足在两点量表上平均得分为1.67，居住时长平均得分为2.74。大多数受访者来自Greater Tzaneen，占样本的71.6%，其次为Ba-Phalaborwa占19.3%和Greater Giyani占9.1%。在逻辑回归方面，二元逻辑回归模型具有统计学显著性，χ² = 98.992，p < 0.001，表明所选预测变量共同解释了感知火灾风险的变异。模型正确分类67.9%的住户，AUC为0.724，表明判别能力可接受但适中。Nagelkerke R²为0.202，表明空间规划构念解释了感知火灾风险变异的有限份额，结果应据此解读。Hosmer–Lemeshow检验不显著，p = 0.473，因此无校准不良的证据。不良建筑方法在可干预空间规划构念中显示出最强的正关联，系数具有统计学显著性，B = 0.817，p < 0.001，比值比2.265表明不良建筑方法每增加一个单位与感知火灾风险比值增加一倍以上相关。市镇也具有统计学显著性，与Greater Tzaneen相比，Greater Giyani住户的感知火灾风险比值显著更高，OR = 7.143，p < 0.001；相反，Ba-Phalaborwa住户的感知火灾风险比值显著更低，OR = 0.504，p = 0.003。这些结果表明感知火灾风险在各市镇间存在差异，并与市镇特异性住区和规划条件相关。住区模式、环境/气候胁迫和居住时长在模型中不是统计学显著预测因素。行政能力不足具有统计学显著性但符号为负，因此应谨慎解释。由于各构念测量尺度不同，非标准化比值比在预测变量间不可直接比较，将效应置于共同度量上的标准化比值比报告于表3最后一列。在不含协变量估计时，行政能力不足与感知火灾风险之间的关联不具有统计学显著性（B = ?0.341，p = 0.142），在仅控制市镇时仍不显著（B = ?0.267，p = 0.260），因此该系数以模型中其他预测变量为条件，而非稳健的独立关联。未进行中介分析，该结果在第4节进一步讨论。在结果的视觉呈现方面，图2呈现各预测变量的比值比和95%置信区间，说明表3所报告关联的相对大小和方向。在定性情境洞察方面，来自关键知情人访谈和田野观察的定性见解用于情境化定量发现，这些见解通过表明抽样非正式住区的感知火灾风险与建造实践、住区布局、基础设施缺口和市镇规划能力密切相关而支持回归结果。第一，田野观察表明许多住宅使用低成本易燃材料建造，结构间间距有限，这有助于解释为何不良建筑方法在回归模型中成为与感知火灾风险相关的最强可干预空间规划构念，并与图1指定的火势蔓延脆弱性路径相对应。紧密间距的住宅、非正式扩建和对防火建造关注有限增加了点火后火势迅速蔓延的可能性。田野观察记录了与火灾脆弱性相关的空间和物理条件，包括密集住宅布局、不安全电力连接、裸露布线、不良内部进入路线和环境火灾致灾条件。这一视觉证据强化了火灾脆弱性不仅嵌入个体住户建造实践，也嵌入住区形态、服务缺口和可达性约束的解释。第二，关键知情人强调狭窄进入路线和不规则住区布局限制应急响应。在若干住区，内部通道过窄或组织不良，无法有效通行应急车辆，图3d说明了田野调查期间观察到的进入路线和服务条件。这与图1指定的应急响应约束路径相对应，并支持感知火灾风险不仅由个体住户条件塑造，也由非正式住区物理组织塑造的解释。第三，编码的关键知情人回答表明火灾风险条件在区内并不一致。在Greater Tzaneen，风险被描述为广泛分布于大量非正式住区，与密度、不良进入道路和无计划住区增长相关。在Greater Giyani，一些住区的条件被描述为更为严重，快速非正式增长、有限基础设施和规划控制执行薄弱被确定为进一步促成因素。在Ba-Phalaborwa，知情人描述风险源于服务不足、住房条件差和住区位置，但未识别出Greater Giyani所述的快速增长与执行失灵的组合。这些市镇层面模式作为跨知情人综合的主题发现报告。这一模式与表3报告的市镇效应相对应。知情人叙述区分了广泛分布于各住区的风险（如Greater Tzaneen所述）与由点火源和受限应急通道驱动的强化住户层面暴露（如Greater Giyani所述）。这与相对于Greater Tzaneen在Greater Giyani观察到的显著更高的感知火灾风险比值相一致，并表明火灾风险降低需要地方针对性规划响应而非统一的全区干预。总体而言，定性见解通过表明感知火灾风险嵌入住宅建造、住区形态、基础设施可达性和市镇规划能力之间的相互作用而强化了定量结果。

讨论部分表明，抽样非正式住区的感知火灾风险与空间规划条件和结构特征密切相关。通过应用二元逻辑回归模型，本研究提供实证证据表明感知火灾风险最直接地与不良建筑方法和市镇特异性空间变异相关，这支持了概念框架的核心命题，即灾害风险源于空间、结构、环境和制度因素的相互作用。最突出的发现是不良建筑方法与感知火灾风险之间统计学显著的正关联。这一结果强化了既有文献关于建造质量、建筑材料、住宅密度、选址和结构设计是非正式住区火灾脆弱性促成因素的结论。使用易燃材料建造且缺乏足够间距的非正式住宅创造了火灾易于点燃和蔓延的条件。从空间规划角度看，这一发现强调火灾风险嵌入住区物质结构之中，而非仅仅是行为或意外因素的函数。它还表明旨在改善建筑标准、推广防火材料、增强住宅间距和改善进入路线的干预措施可能有助于非正式住区的火灾风险降低。这些干预措施在非正式住宅未经正式规划批准、技术指导或一致执行安全标准而增量建造的情况下尤为重要。市镇的显著性强调了研究区内感知火灾风险的空间不均衡性。与Greater Tzaneen相比，Greater Giyani住户的感知火灾风险比值显著更高，而Ba-Phalaborwa住户的比值显著更低。这表明火灾脆弱性在Mopani District内并非均匀分布，而是随市镇特异性住区条件、基础设施供给、规划执行和地方治理能力而变化。这与更广泛的证据相一致，即灾害风险由土地利用组织、发展路径和治理条件塑造，且规划绩效因政治、财政和人力资源能力的差异而在各地方情境中有所不同。具体就火灾风险而言，住区密度、住房材料、基础设施和可达性条件的差异可进一步解释火灾脆弱性为何在各市镇间存在差异。这一发现强化了需要情境特异性干预而非对所有非正式住区采取统一规划响应。行政能力不足仅在完整模型中显示出与感知火灾风险的统计学显著负关联，该结果应谨慎解释，不应被解读为行政能力不足降低火灾风险。如第3.2节所报告，在不含协变量或仅控制市镇时估计，该关联不具有统计学显著性，表明该系数以其他预测变量为条件而非稳健的独立关联，并与抑制模式（suppression pattern）相一致。二元行政能力不足构念的受限范围进一步限制了估计的精确性。未进行中介或调节分析，因此以下解释作为需要进一步检验的解释而非已检验路径提出。关键知情人证据表明制度限制通过建筑标准执行薄弱、升级延迟、基础设施供给不足和应急通道受限间接作用于火灾风险，而非通过任何直接的住户层面机制。在制度约束最为紧束的住区，住户也可能少报制度约束，因为市镇存在有限降低了规划和执行职能的可见性。这一解释与系统理论相一致，但确立该解释需要使用在市镇层面而非住户层面采集的制度绩效测度进行显式中介检验。住区模式、环境/气候胁迫和居住时长在模型中不是统计学显著预测因素，这不足以提供证据将其视为抽样住区感知火灾风险的直接决定因素。然而，这些变量作为情境和筛查因素仍然相关，因为它们描述了可能影响建造实践、基础设施缺口和市镇规划能力如何转化为火灾脆弱性的住区条件。因此其作用应谨慎解释，不应视为已检验的间接或中介效应的证据。据此，本研究的规划建议主要源自显著预测变量，特别是不良建筑方法和市镇特异性差异，以及关于建筑材料、住宅间距、可达性约束和基础设施缺口的定性证据。本研究基于横断面住户调查数据，限制了捕捉火灾风险条件随时间变化或做出强因果主张的能力。此外，感知火灾风险使用自报回答而非官方火灾事件记录测量，该变量因此反映调查期间受访者感知和报告的火灾风险。这种方法适合捕捉地方火灾风险感知，但也可能引入感知偏差，特别是当受访者的评估受既往经历、住区条件或对火灾风险的不同理解塑造时。缺乏固定回忆期进一步意味着结果应解释为关联证据而非确定性因果效应。未来研究可通过使用纵向数据、官方火灾事件记录、住户层面地理坐标、空间基础设施指标和住宅间距、进入路线、能源来源及应急服务距离的住区层面测量来扩展本分析，将此类数据与基于GIS的空间分析整合将使未来研究能够考察火灾风险的住区内分布、识别局部火灾风险热点并生成更具空间针对性的非正式住区升级和火灾风险降低建议。还应指出另一局限：关键知情人访谈指南是为本文所源自的更广泛灾害风险研究设计的，火灾相关证据因此通过回答的演绎编码而非火灾特异性访谈条目获得。本研究发现强调非正式住区的火灾风险与结构和空间规划条件密切相关，而非孤立或意外事件，这对城市规划政策和实践具有重要意义，特别是在非正式住区快速增长和开发控制执行有限的情境中。表4呈现了将研究发现转化为非正式住区可行火灾风险降低响应的空间规划行动指南。该行动指南将研究发现实际转化为空间规划响应。由于不良建筑方法是与感知火灾风险相关的最强可干预空间规划构念，应优先考虑更安全的建造、改善住宅间距和住区升级措施。市镇特异性差异进一步表明干预措施应根据地方住区条件、规划能力和基础设施缺口来针对性设计。非显著变量因此不作为干预的独立依据，而作为情境筛查因素，可帮助市镇识别火势蔓延和应急响应脆弱性可能更严重的地点。为支持该框架在类似情境中的应用，表5提供了可转移性指南，对每一组成部分列出可用于测量该组成部分的通用指标、本研究中的操作化方式以及在无法获得本文所用住户调查时可供使用的替代数据来源。在操作层面，应用将始于居民、规划者和应急服务人员参与的参与式评估，以识别地方相关脆弱性。在缺乏详细空间数据时，住户调查和田野观察可提供初步评估，而在可获得时，住区制图和经核实的火灾事件记录可加强评估。干预措施随后将根据地方识别的路径选择：针对点火脆弱性的更安全建造和住户能源实践，针对火势蔓延脆弱性的改善住宅间隔和布局，以及针对应急响应约束的进入路线和服务改善。优先事项应反映地方证据、可用资源和居民需求，实施设计应尽量减少搬迁和生计干扰。该框架还纳入自适应反馈过程，通过该过程审查和修订已实施措施。监测可考察建造安全、应急可达性和居民感知火灾风险的变化，并在存在可靠数据时考察记录的火灾事件和损失。然而，本横断面分析确立了与感知火灾风险的关联，并未直接检验所提出的路径、干预有效性或其向其他情境的可转移性。因此Mopani系数不应作为通用风险权重转移。在其他地方应用需要地方评估、指标适用性验证以及在可行时进行比较或纵向评估。第一，不良建筑方法与感知火灾风险之间显著的正关联强调了在非正式住区推广更安全建造实践的迫切需求。市镇应优先引入最低限度、情境适宜的建筑标准，包括使用防火材料、更安全建造技术、改善住宅间距和基本布局指南。这些标准不应仅依赖正式合规框架，而应纳入响应地方社会经济条件的增量升级方案。社区建造指导、更安全材料支持和防火意识宣传等实际干预措施可有助于降低脆弱性而不给居民带来不切实际的财政负担。第二，市镇的显著性表明感知火灾风险在空间上不均衡，并由市镇特异性住区条件、基础设施供给、规划执行和地方治理能力塑造。与Greater Tzaneen相比Greater Giyani更高的感知火灾风险比值表明需要在高风险市镇区域采取针对性干预。这要求市镇特异性火灾风险制图、优先考虑脆弱住区、加强空间规划执行以及改善市镇规划、住房、基础设施和灾害管理部门之间的协调。统一的全区响应可能不足，因为火灾脆弱性在各市镇情境间存在差异。第三，尽管居住时长在模型中不具有统计学显著性，增量升级仍是重要政策路径。较长居住期仍可能为住户改善住宅、采用更安全建造实践和发展地方应对机制创造机会。然而此类适应不应仅留给住户。政策干预应支持原地升级方法，使居民能够逐步改善住房质量、进入路线、服务连接和住区安全，而非主要依赖可能扰乱生计和社会网络的搬迁策略。第四，研究发现强调需要超越被动灾害管理的综合空间规划响应。土地利用规制、布局重构、进入路线改善、基础设施供给、住宅间隔和防火带创建等规划工具应与火灾风险降低目标明确对齐。特别是改善内部进入道路可增强应急响应，而更好的间距和布局重构可减少火灾在密集住宅间的快速蔓延。最后，结果指向在非正式住区情境中加强风险敏感型空间规划实施的更广泛需要。尽管《空间规划与土地利用管理法》等立法框架为包容性和风险敏感型规划提供了基础，但其实际效果仍受执行薄弱、资源有限和制度碎片化制约。加强规划、住房、基础设施和灾害管理职能之间的协调对于将政策意图转化为实际火灾风险降低至关重要。因此解决火灾风险不仅需要技术干预，还需要更强的市镇能力、制度协调、社区参与以及将非正式住区纳入正式规划体系。

结论部分指出，本研究提供实证证据表明非正式住区的感知火灾风险与空间规划和结构条件密切相关，而非仅仅是环境因素或孤立事件的结果。研究使用二元逻辑回归方法表明，不良建筑方法和市镇特异性空间变异是与Mopani District感知火灾风险相关的关键因素。特别是不良建筑方法成为与感知火灾风险相关的最强可干预空间规划构念。市镇特异性差异也很显著，与Greater Tzaneen相比，Greater Giyani住户显示出显著更高的比值，而Ba-Phalaborwa住户显示出更低的比值。研究发现通过推进对非正式住区火灾风险的以规划为中心的理解而对文献作出贡献，表明火灾脆弱性嵌入住区建造、组织、服务和治理的方式之中。显著的市镇特异性差异进一步表明感知火灾风险在各市镇情境间存在差异，并与地方规划和住区条件的差异相关。从政策角度看，结果揭示了南非空间规划框架意图与其在非正式住区情境中实施之间的关键差距。因此解决火灾风险需要从被动灾害响应转向前瞻性、包容性和实施驱动的空间规划。应优先考虑更安全建造实践、防火材料、住宅间隔、进入路线改善、住区升级以及规划、住房、基础设施和灾害管理职能之间更强协调。在Mopani District之外，本研究提供了一个可适应框架，将稳定的概念结构（包括空间规划驱动因素、点火、火势蔓延和应急响应路径以及规划和监测循环）与可填充地方可用指标和结果数据的灵活测量层分开。这使该框架适用于面临快速增长、易燃建造、基础设施缺口和有限规划执行类似组合的其他市镇和其他发展中国家城市的非正式住区，前提是关联使用地方数据重新估计。最终，实现更安全和更有韧性的非正式住区取决于将这些地区视为城市系统的组成部分并将火灾风险降低嵌入日常规划实践之中。