野火紧急事件中的人类行为：基于加拿大、澳大利亚与美国疏散决策及出发时机的洞察

《Safety Science》：Human behaviour in wildfire emergencies: insights from evacuation decision-making and timing across Canada, Australia, and the United States

　　

研究人员对三个国家的大规模疏散意图选择调查数据进行了分析。研究结果显示，准备程度、风险感知及家庭构成会影响出发时间；加拿大受访者呈现出混合模式，兼具美国与澳大利亚的行为特征；简单模型能较好地解释疏散行为，而复杂模型带来的增益极为有限。

论文解读：野火疏散行为中的决策与时机——基于加拿大、澳大利亚与美国的跨国比较研究

研究背景与问题

近年来，受气候变化、长期火源抑制策略及城镇交界区（wildland-urban interface, WUI）无序扩张等综合因素影响，野火发生频率与强度持续攀升。2025年1月美国加州伊顿（Eaton）与帕利塞兹（Palisades）火灾造成逾1.6万栋建筑损毁，至少18万人被迫疏散；2019–2020年澳大利亚“黑夏”火灾中33人遇难，疏散道路出现严重拥堵与阻断；2024年加拿大过火面积达537.4万公顷，疏散规模远超二十年均值。面对日益严峻的野火威胁，疏散准备不足问题突出，尤其是在逃生通道有限的社区。既有研究虽已关注疏散决策，但跨国比较研究极为匮乏，且对疏散时机（departure timing）的关注明显不足。不同国家在警报系统、应急管理框架与疏散政策上存在实质性差异，这为深入理解人类行为在野火紧急事件中的作用提供了天然的比较场景。基于上述背景，本研究旨在通过行为意图调查与离散选择模型（discrete choice model, DCM），回答四个核心问题：哪些因素影响公众是否及时疏散？一旦决定疏散，准备时间受何种因素制约？三国之间在疏散行为上存在哪些差异？替代性建模方法能否增进对野火疏散行为的理解？

研究内容与意义

研究人员在加拿大阿尔伯塔省与不列颠哥伦比亚省、美国加利福尼亚州、俄勒冈州与华盛顿州、以及澳大利亚维多利亚州与新南威尔士州，对野火高风险区居民开展了陈述偏好调查。调查通过Qualtrics平台在线进行，经过严格的注意力检测与异常响应清洗后，最终纳入加拿大1,366份、美国1,490份、澳大利亚1,173份有效问卷。研究以“是否会及时疏散”与“决定疏散后需多长时间准备出发”两个核心问题为因变量，分别构建二进制logit模型（binary logit model）、非对称logit模型（asymmetric logit model, ALM）、clog-log模型（clog-log model, CLM）及有序logit模型（ordered logit model, OLM）。本研究主要贡献在于：揭示及时疏散决策与疏散准备时间受不同因素驱动；识别三国在人口统计与心理层面上的国家特异性差异；并通过模型对比，评估简单与复杂建模方法在疏散研究中的实用性。

关键技术方法

研究基于三国野火高风险区居民的大规模网络陈述偏好调查，样本来源为：加拿大阿尔伯塔与不列颠哥伦比亚省、美国加利福尼亚、俄勒冈与华盛顿州、澳大利亚维多利亚与新南威尔士州。核心建模方法包括：用于分析“是否及时疏散”二值选择的二进制logit模型、非对称logit模型（ALM）与clog-log模型（CLM），以及用于分析疏散准备时间四分类（<15分钟、15–30分钟、30–60分钟、>60分钟）的有序logit模型（OLM）。模型估计采用Python包Pylogit与Biogeme 3.11完成。

研究结果

主要描述性统计（Primary descriptive statistics）：加拿大受访者中自报“会及时疏散”的比例最高（90.2%），显著高于澳大利亚（84.3%）与美国（80.9%）。加拿大样本中，自感“很有准备”或“较有准备”的受访者及时疏散率高达96.0%，显著高于自感无准备者（86.8%）；而该关联在澳大利亚不显著，在美国仅呈边缘显著。准备时间方面，加拿大受访者平均预计需要63.4分钟准备出发，明显高于美国的49分钟和澳大利亚的46.5分钟；三国最高占比均落在30–60分钟区间，但加拿大与美国逾六成样本预计准备超过30分钟，澳大利亚该比例约52.7%。

及时疏散决策建模（Modelling of decision to evacuate promptly）：二进制logit、ALM与CLM三类模型结果保持一致趋势，系数符号稳定。年轻成人（<35岁）、女性、有儿童家庭更可能及时疏散；有65岁以上老人家庭、有残障成员家庭以及拥有3辆及以上汽车的家庭则相反。风险感知因素（担心家园被毁、担心伤亡）显著提高及时疏散概率，而对自我保护能力的自信反而降低及时疏散概率。收到自愿疏散命令/警告、看到邻居疏散、家庭齐备准备离开、既往有疏散经历均显著提高及时疏散概率。距离计划少于10公里者及时疏散概率降低。模型拟合方面，ALM拟合略优（ρ² = 0.490），但仅比二进制logit（ρ²= 0.489）有极其有限的提升。综合简约性与可解释性，研究人员推荐使用二进制logit作为实务应用首选。

疏散准备时间模型（Preparation time to depart）：三国有序logit模型显示，影响准备时间的因素存在明显国家差异。澳大利亚中，女性预计准备时间更长，而居住10年以上的老住户和自信有能力保护自己的人准备更快。加拿大模型中，担心财产受损、认为需为家庭降低风险者准备更久；家中有65岁以上老人、曾有过疏散经历、计划疏散距离小于10公里者准备更快。美国模型中，年轻成人、就业者、低收入家庭、计划疏散前不进行其他出行、以及自信能自我保护者准备更快；而拥有3辆以上汽车、认为留守将增加受害风险、因“家庭齐备”而疏散、等待强制疏散命令、计划疏散50–100公里者准备时间更长。三国一致发现为：自感准备充分和自信能自我保护者准备更快；而收到强制疏散命令则与更长准备时间相关。

讨论与结论

讨论部分强调：及时疏散决策与准备时间属于两种不同机制，前者主要由制度信号、社会线索、风险感知与灾害经历触发，后者更多由家庭结构、后勤约束和主观准备度决定。心理驱动因素（如自信、风险感知）具有跨国普适性，而人口统计因素则高度依赖国家特定的社会经济条件与应急管理框架。加拿大模型呈现美国式人口统计因素与澳大利亚式风险感知因素的混合特征，映射其兼具两国特征的独特行为模式。研究结论指出，及时疏散的决策未必意味着立即出发，部分群体可能决策果断但准备耗时较长，反之亦然；简单模型（二进制logit）与复杂模型（ALM、CLM）在拟合优度上差异甚微，建议实务中优先采用可解释性强的简单模型。基于研究发现，建议针对行动不便的弱势群体提供定向疏散支持，强化社区互助策略，并根据各国警报系统与风险沟通习惯制定差异化的信息发布机制，以促进更加及时、包容的野火疏散。