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谁真正面临风险?将社会脆弱性与适应能力纳入巴基斯坦野火风险评估
《Fire Ecology》:Who is really at risk? Integrating social vulnerability and adaptive capacity into wildfire risk assessment in Pakistan
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月22日 来源:Fire Ecology 6.7
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摘要背景发展中国家的野火风险评估仍然主要以危害为中心,侧重于燃料、天气和地形等生物物理驱动因素,而忽略了决定谁实际上承受火灾后果的社会经济和制度条件。巴基斯坦例证了这一差距:其四个省份跨越了广泛的生态和社会经济条件,但尚未有综合框架在省级层面将长期火灾观测与社会脆弱性和适应力
发展中国家的野火风险评估仍然主要以危害为中心,侧重于燃料、天气和地形等生物物理驱动因素,而忽略了决定谁实际上承受火灾后果的社会经济和制度条件。巴基斯坦例证了这一差距:其四个省份跨越了广泛的生态和社会经济条件,但尚未有综合框架在省级层面将长期火灾观测与社会脆弱性和适应力指标相结合。我们通过结合 22 年的卫星衍生火灾观测数据与 2017 年巴基斯坦人口普查的社会经济和制度指标,为旁遮普、信德、开伯尔 - 普赫图赫瓦 (KPK) 和俾路支省开发了这样一个框架。
我们构建了四个组件:基于文盲率、残疾、女性人口比例、失业和人均收入的连续脆弱性指数 (VI);使用 60% 阈值规则得出的分类脆弱性概况 (VP);涵盖卫生、教育、信息和通信技术 (ICT) 以及制度存在的多领域适应力概况 (ACP);以及结合火灾辐射功率 (FRP) 和火灾次数 (FC) 的火灾危险指数 (FHI)。我们通过这些组件整合了一个非线性风险矩阵,捕捉了低适应力对社会脆弱性的放大效应。俾路支省被归类为极高风险,这是由极端火灾强度(21.33 兆瓦 (MW))、0.15 的适应力得分和高社会脆弱性(60% 文盲率)驱动的,尽管其记录的火灾检测次数在四个省份中是最少的。KPK 被列为高风险,旁遮普为中等风险,信德为低风险,是四个省份中最具韧性的。
我们的发现揭示,巴基斯坦的野火风险不仅受火灾强度本身的影响,也受谁暴露在其中以及他们能多快地做出反应的影响,并且在制度资源不足的省份,低频率、高强度的火灾机制尽管火灾活动适度,却构成了不成比例的风险。该框架设计旨在可迁移至其他数据稀缺、火灾频发地区,并为优先考虑野火缓解和适应力投资提供了实用的、可复制的基础。
发展中国家的野火风险评估仍然主要以危害为中心,侧重于燃料、天气和地形等生物物理驱动因素,而忽略了决定谁实际上承受火灾后果的社会经济和制度条件。巴基斯坦例证了这一差距:其四个省份跨越了广泛的生态和社会经济条件,但尚未有综合框架在省级层面将长期火灾观测与社会脆弱性和适应力指标相结合。我们通过结合 22 年的卫星衍生火灾观测数据与 2017 年巴基斯坦人口普查的社会经济和制度指标,为旁遮普、信德、开伯尔 - 普赫图赫瓦 (KPK) 和俾路支省开发了这样一个框架。
我们构建了四个组件:基于文盲率、残疾、女性人口比例、失业和人均收入的连续脆弱性指数 (VI);使用 60% 阈值规则得出的分类脆弱性概况 (VP);涵盖卫生、教育、信息和通信技术 (ICT) 以及制度存在的多领域适应力概况 (ACP);以及结合火灾辐射功率 (FRP) 和火灾次数 (FC) 的火灾危险指数 (FHI)。我们通过这些组件整合了一个非线性风险矩阵,捕捉了低适应力对社会脆弱性的放大效应。俾路支省被归类为极高风险,这是由极端火灾强度(21.33 兆瓦 (MW))、0.15 的适应力得分和高社会脆弱性(60% 文盲率)驱动的,尽管其记录的火灾检测次数在四个省份中是最少的。KPK 被列为高风险,旁遮普为中等风险,信德为低风险,是四个省份中最具韧性的。
我们的发现揭示,巴基斯坦的野火风险不仅受火灾强度本身的影响,也受谁暴露在其中以及他们能多快地做出反应的影响,并且在制度资源不足的省份,低频率、高强度的火灾机制尽管火灾活动适度,却构成了不成比例的风险。该框架设计旨在可迁移至其他数据稀缺、火灾频发地区,并为优先考虑野火缓解和适应力投资提供了实用的、可复制的基础。