《Fire》：Research on Game-Theoretic Behavior of Collective Emergency Evacuation in Wildfire Under the Drive of Individual Risk Perception
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随着野火发生频率日益上升，大规模集体紧急疏散已变得愈发关键。然而，现有研究对信息结构如何塑造个体风险感知与集体疏散行为之间互动的理解仍较为有限。本研究在模糊信息与清晰信息两种条件下，构建了一个基于集体演化博弈的疏散框架。在模糊信息条件下，个体在风险敏感性、行
随着野火发生频率日益上升，大规模集体紧急疏散已变得愈发关键。然而，现有研究对信息结构如何塑造个体风险感知与集体疏散行为之间互动的理解仍较为有限。本研究在模糊信息与清晰信息两种条件下，构建了一个基于集体演化博弈的疏散框架。在模糊信息条件下，个体在风险敏感性、行动能力和资源禀赋方面的异质性被纳入社会互动收益之中。在清晰信息条件下，可观测的疏散后果——包括行程时间、风险暴露以及源于路径选择互动的拥堵效应——被纳入疏散效用。通过数值模拟，研究人员考察了不同信息条件和群体规模下集体疏散行为的演化特征。结果表明，在模糊信息条件下，社会互动对塑造疏散决策发挥着重要作用；而在大规模需求条件下，拥堵效应和路径选择互动则影响疏散效用。敏感性分析进一步表明，拥堵表征方式在不同群体规模下影响疏散效用。上述发现凸显了在疏散建模中考虑信息结构、个体异质性和集体互动的重要性。应急管理因此应着力改善风险沟通（risk communication）、疏散能力和拥堵缓解策略。本研究为异质性信息条件下的集体疏散决策提供了理论洞见。
**论文解读**
**一、研究背景与问题提出**
近年来全球野火灾害频发，大规模集体紧急疏散已成为保护生命安全的关键应急措施。从2020年美国俄勒冈州近50万人受到疏散令影响，到2023年加拿大野火季超过20万人被迫撤离，再到2025年初加利福尼亚州伊顿大火（Eaton Fire）迫使约1.9万人强制疏散，这些事件均表明，理解野火情境下的集体疏散决策与行为机制具有重要的现实紧迫性。
然而，现有野火研究主要集中于火灾的环境特征和物理过程，对集体紧急疏散中个体行为机制的理解仍显薄弱。已有疏散研究普遍采用"同质个体"假设，将个体仅区分为静止或移动状态，忽视了真实人群中个体在风险敏感性、行动能力和资源禀赋等方面的显著异质性。McCaffrey等学者的研究已证实，年龄、收入水平、住房产权、家庭成员结构等因素均会显著影响疏散意愿，而主观风险感知水平往往是决定疏散与否的关键变量。此外，信息条件——包括信息的可得性、可靠性和及时性——直接影响个体的风险感知形成过程，但信息结构如何通过影响风险感知进而塑造集体疏散行为的机制尚未得到系统探索。
另一个重要局限在于，现有疏散模型多聚焦于交通流分配或基于物理方程的人群运动模拟，难以刻画个体决策与集体行为之间的策略互动与博弈关系。虽然部分研究已引入博弈论分析疏散行为，但鲜有研究将个体异质性、风险感知和信息结构统一纳入演化博弈框架，同时耦合路径选择的交通均衡分析。
基于上述背景，本研究以野火为研究情境，以个体风险感知理论为基础，构建了"环境信息—个体决策—集体互动"的耦合分析框架，旨在揭示不同信息条件下集体疏散行为的演化特征与收益特征，为野火应急响应中的精细化决策和行为管理提供理论依据与实践指导。
**二、关键技术方法**
本研究采用演化博弈论（evolutionary game theory）与交通均衡分析相结合的方法框架。在模糊信息条件下，将个体在风险敏感性、行动能力（mobility）和资源禀赋（resource endowment）方面的异质性嵌入社会互动收益函数，通过平均场近似（mean-field approximation）构建集体响应函数A(r)，并采用不动点迭代求解均衡疏散比例。在清晰信息条件下，构建异质性多智能体路径选择博弈模型，将行程时间、风险暴露和拥堵不适感统一纳入个体效用函数，采用连续平均法（MSA, Method of Successive Averages）迭代求解异质用户均衡（heterogeneous user equilibrium）。数值模拟采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo simulation），生成包含10000个个体的异质人群样本，独立重复100次实验，参数配置中个体属性按预设概率分布随机抽样。研究考虑了四种疏散需求规模（N=2000、10000、20000、200000），并对拥堵函数形式、收益参数和风险敏感性分布范围进行了系统性敏感性分析。
**三、研究结果**
**（一）模糊信息条件下的均衡结果**
在模糊信息条件下，个体无法准确获取野火发展动态和疏散路径状态的实时信息，其决策主要依赖于主观风险感知和社会互动收益。研究构建的演化协调博弈分析表明，当集体决策收益的权重相对较高时，个体的疏散决策更强烈地受到感知到的群体行为的影响，系统通过正反馈机制收敛至高疏散比例均衡。数值结果显示，在基准收益配置（R, S, T, P）=（5, 2, 1, 4）下，所有蒙特卡洛实现均收敛至完全疏散均衡r*=1。不同初始疏散比例虽然均收敛至相同均衡，但收敛速度存在差异：初始疏散比例较高的群体更快达到均衡状态。这一结果揭示了模糊信息条件下"从众式疏散"（conformist evacuation）的形成机制——集体行为动态在塑造疏散参与中发挥着关键作用。
**（二）清晰信息条件下的均衡结果**
在清晰信息条件下，疏散需求外生给定（基准情形N=10000），个体基于可观测的路径条件进行路径选择。基于MSA的异质用户均衡结果显示，总疏散需求分布为主路（Route 1）约1999人（19.99%）和绕行辅路（Route 2）约8001人（80.01%）。Route 1虽然行程时间较短，但风险暴露更大；Route 2风险暴露较低，但行程时间较长且拥堵效应更为显著。异质人群最终收敛至稳定的路径分配，每个个体在均衡路径流量下选择了自身感知效用最高的路径。
**（三）群体规模效应分析**
在四种疏散需求水平下的分析表明，平均疏散效用随疏散需求增加而持续下降。当N=2000时，平均疏散效用为?43.17；当N=200,000时降至?345.51，降幅达302.34个效用单位。值得注意的是，不同路径的效用损失结构随规模变化呈现差异化特征：Route 1的风险相关损失始终是主要的效用损失来源（N=200,000时达?203.66），而Route 2的拥堵相关损失在大规模疏散下急剧增加（N=200,000时达?271.43），远超其风险相关损失（?59.34）。这表明，有效疏散管理不仅需要考虑疏散参与，还需兼顾疏散路径的容量和拥堵特征，尤其在大规模疏散需求条件下。
**（四）敏感性分析**
三项敏感性分析验证了模型的稳健性。第一，拥堵函数形式敏感性分析表明，基线二次型拥堵函数、线性函数和次线性函数三种设定下，疏散效用均随人口规模增加而下降的定性趋势保持不变，区别仅在下降幅度上。第二，收益参数敏感性分析显示，当R?T≥1.4时均衡疏散比例始终保持r*=1.0000，模型对中等程度的参数变化具有良好稳健性。第三，风险敏感性分布范围敏感性分析表明，随着风险敏感性范围向较高值偏移，Route 1的均衡流量从2541.74降至1679.82，Route 2的流量相应增加，表明较高的风险敏感性使疏散者更倾向于选择低风险路径。
**四、讨论与结论**
本研究的研究结论可归纳为两个层面。在模糊信息条件下：（1）当集体期望权重相对较高时，个体疏散决策更强烈地受感知群体行为影响，导致更高的均衡疏散比例；（2）由于集体决策收益的正反馈和个体对风险的乐观估计，绝大多数个体选择疏散，形成"从众式疏散"现象。在清晰信息条件下：疏散效用随群体规模增大而降低，拥堵积累和路径竞争增加了感知效用损失；行程时间效应、风险暴露和拥堵不适感三者共同影响疏散效用，大规划疏散管理不仅需要准确的信息提供，还需要有效的拥堵缓解策略和路网优化策略。
基于上述发现，研究人员提出应急管理建议：模糊信息条件下，应优先保障及时、可靠和一致的风险沟通，减少个体风险评估中的不确定性及对感知集体行为的过度依赖；清晰信息条件下，应强调疏散能力提升、路径分配优化和分阶段疏散策略；当疏散需求超过交通容量时，在满足建筑防火性能、隔离措施和持续监测等安全条件下，可考虑就地庇护等替代方案。
本研究的主要局限包括：采用简化的野火风险表征，忽略了火势蔓延的空间动态过程及其与疏散行为的耦合；仅考虑两条疏散路径，未扩展到复杂交通网络结构；未显式考虑家庭层面的协调决策、社会网络结构以及权威驱动的疏散管理措施。未来研究可纳入动态灾害演化、多路径交通网络、家庭与社会互动及权威驱动管理等要素，并引入连续的信息质量指标来表征模糊与清晰之间的中间状态，以增强模型的解释能力和实际适用性。
